近年来, 随着全球变暖的加剧, 极端天气事件明显增多, 降水更是呈现出向极端化发展的趋势(IPCC, 2013; 林婧婧等, 2015)。翟盘茂等(2007)指出, 近50年(1957-2003年), 长江及其以南地区极端强降水事件趋于频繁, 且降水强度普遍有所增加。一年中, 极端强降水事件并不是均匀的分布在每个月份, 而是呈明显的非均匀分布特征(杨金虎等, 2007)。在空间分布上, 极端强降水量的多少一般与降水总量的多少保持相对一致, 中国东部极端强降水量与降水总量的分布相似, 均呈现出从东南沿海地区向西北方向递减的特征(蔡敏等, 2007)。从IPCC第五次评估报告(AR5) 的评估结果来看, 全球范围内有观测的地区, 降水总量变化趋势有增有减, 但大多数陆地上的强降水事件发生频率有所上升(IPCC, 2013)。国内一些学者研究表明, 我国强降水的变化趋势与降水总量变化趋势也并不完全一致(李邦东等, 2013; 王芬等, 2015)。

江淮流域梅雨期(6-7月)是江淮流域最主要的降水集中时段之一, 梅雨期也是江淮流域年内极端强降水的主要分布时段, 且1959-2000年间梅雨期极端强降水呈上升趋势(刘明丽等, 2006)。马音等(2011)在分析1951-2007年间梅雨变化时指出, 20世纪90年代末开始, 淮河梅雨呈显著增加趋势, 而江南梅雨则显著减少。江淮流域面积广阔, 虽然受某些共同因素的影响形成了梅雨气候, 但并不意味着江淮流域梅雨期降水具有完全一致的变化特征, 关于这一点近年来已不断有学者开始注意到(宗海锋等, 2006; 竺夏英等, 2007; 胡娅敏等, 2010; 马音等, 2011; 尹志聪等, 2012; 胡景高等, 2013; 平凡等, 2014; 敖婷和李跃清, 2015)。目前, 将江淮流域梅雨分为不同区域进行的研究普遍针对梅雨期降水总量, 有研究认为江淮流域应该分为南北两部分进行分析(竺夏英等, 2007; 马音等, 2011; 尹志聪等, 2012; 平凡等, 2014), 也有将江淮地区分为三个或者更多区域进行研究(宗海锋等, 2006; 胡娅敏等, 2010; 胡景高等, 2013)。将江淮流域分为不同区域进行分析的许多学者认为, 67月长江和淮河流域降水表现出不同的变化特征(平凡等, 2014; 张庆云等, 2014), 还有学者认为江南和江北梅雨期降水总量呈反相变化(竺夏英等, 2007), 也有研究认为江淮梅雨应该把淮河梅雨和江南梅雨分开讨论(马音等, 2011)。

综合上述, 江淮流域梅雨期的降水往往分布不均, 甚至不同区域间表现出完全相反的时间演变特征。平凡等(2014)曾指出近年来我国洪涝灾害不是出现在长江流域, 就是出现在淮河流域, 很少出现长江及淮河全流域性的大洪涝。梅雨期的降水由多次降水过程组成, 那么具体到某一次降水过程, 尤其是极端强降水的主要落区如何分布？极端强降水的异常分布又是在何种环流形势下产生的？这些问题将在本文逐一探讨。

资料来源于国家气象信息中心气象资料室提供的1961-2013年共53年逐日降水量观测资料, NCEP/NCAR再分析格点u、v风场、比湿、垂直速度和位势高度场资料(Kalnay et al. 1996)以及NOAA空气资源实验室提供的再分析空气轨迹数据。参考杨玮和程智(2015)的文献, 江淮流域范围取为(110°E122°E, 28°N34°N), 选取资料完整的73个测站, 分析时段为梅汛期(67月)。

采用百分位法定义各站极端强降水事件的阈值, 将1961-2013年各站6-7月日降水量大于0.1 mm的降水日按升序排列, 取第95%分位降水量值作为该测站梅雨期极端强降水量的阈值。当梅雨期某日该站降水量大于或等于该阈值时记为一个极端强降水日。

冉令坤和楚艳丽(2009)在研究各物理量与暴雨关系时曾指出, 螺旋度把垂直速度和垂直涡度耦合起来, 可以有效地表征潜在不稳定能量的释放, 因此螺旋度与暴雨系统的关系更为密切和直接。同时, 其研究进一步把散度与垂直速度结合起来, 建立一个新的参数—散度通量, 并在强降水个例分析中取得了很好的效果, 在等压坐标系中, 具体公式如下:

式中: H为垂直螺旋度(单位: 10^-8 Pa·s^-2), Γ为散度通量(单位: 10^-9 kg^-1·m³·Pa·s^-2), u, v和ω分别为等压坐标系中x方向, y方向和垂直方向的速度(u, v单位为m·s^-1, ω单位为10^-2 Pa·s^-1), ρ为空气密度(单位: kg·m^-3)。

考虑到水汽主要集中在300 hPa以下, 在计算水汽输送通量时积分上限P_t取300 hPa, 具体计算公式如下:

式中: P_s表示地面气压(单位: hPa), P_t取为积分上限, g为重力加速度, u、v分别为纬向、经向风速(单位: m·s^-1), q为比湿(单位: g·kg^-1), 水汽输送通量的单位为kg·m^-1·s^-1。

并用NOAA空气资源实验室开发的拉格朗日混合单粒子轨迹模式(HYSPLIT Trajectory Model)追溯空气质点前5天传播路径, 用以追踪极端强降水发生时水汽的来源及输送路径。

使用的方法主要有: EOF分解、合成分析等(魏凤英, 2007)。

根据杨玮和程智(2015)的文献, 选取95%分位值作为各站梅雨期极端强降水阈值(图 1a), 结果表明, 江淮流域梅雨期极端强降水阈值在50~80 mm之间, 高值区主要位于湖北东部、安徽南部以及江西北部等地区。在该阈值下, 江淮流域年平均极端强降水日数在1~1.5天(图 1b), 整体呈现出南多北少的空间分布格局。极端强降水日数在近53年中表现为增加趋势(图 1c), 其中, 长江下游区域增加显著, 这与长江流域降水总量的变化趋势基本一致(宗海锋等, 2006)。同时, 杨金虎等(2008)曾指出近年来长江流域极端降水呈现出显著增加趋势。

图 1(Figure 1)

图 1 江淮流域梅汛期95%分位极端强降水阈值(a, 单位: mm)、多年平均极端强降水日数(b, 单位: d)及极端强降水日数的长期变化趋势(c, 单位: d·(10a)-1)空间分布(杨玮和程智, 2015) Figure 1 Spatial distribution of extreme precipitation thresholds by 95% (a, unit: mm), multi-year means (b, unit: d) and long-term trends (c, unit: d·(10a)-1) of extreme rainfall days in Meiyu flood period over Yangtze-Huaihe basin (Yang and Cheng, 2015)

利用确定的极端强降水阈值对1961-2013年逐日出现极端强降水情况进行普查, 按照同一日出现极端强降水站次多少进行降序排列, 同一日有10个及以上站点出现极端强降水记为1个极端强降水事件, 共选出70个极端强降水事件(表 1)。由表 1可见, 出现极端强降水事件范围最广的是2009年6月30日, 有20个测站降水量超过极端强降水阈值。

表 1(Table 1)

表 1 19612013年同时出现10个站及以上极端强降水事件的日期 Table 1 The occurring times of extreme precipitation events with ten stations or above raining simultaneously from 1961 to 2013 年份 日期 站数/个 1961 6月9日 15 1964 6月24日 11 1964 7月31日 11 1966 7月8日 10 1967 6月19日 10 1968 7月14日 10 1969 6月24日 14 1969 7月4日 14 1969 7月7日 13 1969 7月11日 12 1969 7月12日 11 1969 7月16日 10 1970 6月25日 14 1970 7月12日 11 1970 7月13日 10 1972 6月21日 16 1973 6月21日 11 1979 6月25日 11 1979 7月15日 11 1980 6月24日 10 1981 6月27日 13 1981 6月28日 12 1981 7月10日 11 1981 7月11日 10 1982 6月21日 10 1982 7月19日 10 1983 6月2日 14 1983 7月1日 13 1983 7月4日 11 1984 6月13日 15 1984 6月14日 15 1987 7月6日 10 1990 6月14日 10 1991 6月13日 14 1991 6月14日 14 1991 7月1日 13 1991 7月3日 12 1991 7月6日 11 1991 7月9日 10 1992 6月14日 10 1993 6月29日 14 1993 7月3日 10 1994 6月10日 15 1994 6月12日 11 1994 6月17日 10 1995 6月20日 12 1995 6月25日 12 1995 7月1日 11 1998 7月23日 13 1999 6月26日 12 1999 6月27日 11 1999 6月29日 10 1999 6月30日 10 1999 7月16日 10 2000 6月2日 13 2002 6月28日 14 2002 7月23日 10 2003 6月24日 16 2003 7月10日 14 2004 6月24日 10 2005 7月10日 10 2008 7月22日 16 2009 6月30日 20 2010 7月9日 13 2010 7月12日 12 2011 6月14日 18 2011 6月15日 17 2011 6月18日 11 2013 6月7日 15 2013 6月27日 10

表 1 19612013年同时出现10个站及以上极端强降水事件的日期 Table 1 The occurring times of extreme precipitation events with ten stations or above raining simultaneously from 1961 to 2013

将70个极端强降水日作为时间序列, 对73个站极端强降水日降水总量做EOF分析, 前两模态通过North准则检验(North et al, 1982), 其空间分布如图 2所示。第一模态空间分布大致以长江为界呈南北反相的空间分布特点, 方差贡献为25.89%;数值大于10的区域主要位于沿淮河一带, 而小于-10的区域主要位于江南, 其中江西北部、浙江中部等地区数值小于-15;表明极端强降水往往只发生在沿淮地区和江南地区两者之中的某一个区域, 两片同时发生的概率较小。第二模态空间分布由北向南呈现“-+-”的分布型(图 2b), 方差贡献为13.92%;数值大于10的正异常区位于沿长江地区, 小于-10的区域主要位于淮北和江南东南部一带; 表明在正异常个例中, 极端强降水主要发生在沿长江地区, 同时淮北以及江南东南部基本无极端强降水发生。竺夏英等(2007)在分析江淮梅雨期降水经向非均匀分布时选取的分析时段也是6-7月, 在对整个梅雨期的降水量做EOF分析时第二模态是以长江为界, 南北呈反相变化, 这与本文极端强降水事件的第一模态十分相似。可见, 梅雨期的降水量南北呈反相变化可能在一定程度上是受极端强降水事件异常分布的影响。

图 2(Figure 2)

图 2 江淮流域梅汛期极端强降水日降水量EOF分析前两模态空间分布 (a) EOF1, (b) EOF2.图中数值均乘以100, 阴影区数值绝对值大于10 Figure 2 The first two EOF modes of extreme daily precipitation in Meiyu flood period over Yangtze-Huaihe basin. (a) EOF1, (b) EOF2.All values are multiplied by 100, shaded areas represent absolute values greater than 10

由极端强降水日降水量EOF分析前两模态的时间系数曲线(图 3)可见, 各极端强降水事件对应的时间系数差异明显, 尤其是第一模态, 各时间系数的绝对值普遍较大, 说明极端强降水事件往往只集中在沿淮地区或江南地区。第二模态时间系数正值表示极端强降水主要集中在沿江地区, 而负值说明淮北和江南东南部同时出现极端强降水事件。

图 3(Figure 3)

图 3 江淮流域梅汛期极端强降水日降水量EOF分析前两模态时间系数 (a) EOF1, (b) EOF2.虚线为0线位置 Figure 3 The first two EOF time coefficients of extreme daily precipitation in Meiyu flood period over Yangtze-Huaihe basin. (a) EOF1, (b) EOF2.Dashed line represents zero line

根据前两模态空间分布型, 将江淮流域极端强降水事件分为三种类型:沿淮型、沿江型和江南型。根据图 3中的时间系数, 结合实际极端强降水站点空间分布情况, 选取三种降水型的典型个例时间(表 2), 共选出沿淮型15天, 沿江型11天, 江南型12天。

表 1(Table 1)

表 2 三种类型极端强降水典型事件 Table 2 Typical events for three types of extreme precipitation 降水类型 时间 沿淮型 1968年7月14日, 1969年7月12日, 1972年6月21日, 1979年7月15日, 1980年6月24日, 1983年7月1日, 1987年7月6日, 1991年6月14日, 1991年7月6日, 1991年7月9日, 1995年6月20日, 2000年6月2日, 2003年7月10日, 2005年7月10日, 2008年7月22日 沿江型 1969年7月11日, 1970年7月13日, 1979年6月25日, 1981年7月11日, 1983年7月4日, 1991年6月13日, 1991年7月1日, 1992年6月14日, 1999年6月27日, 2009年6月30日, 2011年6月18日 江南型 1961年6月9日, 1966年7月8日, 1970年6月25日, 1993年7月3日, 1994年6月10日, 1994年6月17日, 1995年6月25日, 2002年6月28日, 2003年6月24日, 2010年7月9日, 2011年6月15日, 2013年6月27日

表 2 三种类型极端强降水典型事件 Table 2 Typical events for three types of extreme precipitation

为检查所选个例反映各极端强降水分布型的能力, 对三种极端强降水类型典型日期的降水总量及各站发生极端强降水次数进行统计(图 4)可见, 在15次沿淮型极端强降水个例中, 所有个例降水总量超过500 mm的站主要位于江淮之间北部到淮河以北, 其中超过700 mm的区域主要位于沿淮地区, 沿淮各站发生极端强降水次数多在8次以上; 同时可以看到, 在沿江大部和江南基本无极端强降水发生。在11次沿江型极端强降水个例中, 所有个例降水总量超过500 mm的站主要发生在沿长江地区, 也是5次及以上极端强降水事件的主要发生区域, 其中鄂晥交界处平均降水量最大, 发生次数最多。选取的12次江南型个例中降水总量超过500 mm的站点均发生在长江以南, 其中极端强降水发生次数超过6次的站点主要位于江西东部以及浙江北部。通过对比典型极端强降水个例合成情况和日降水量EOF分析前两模态空间分布(图 2)可以看到, 选取的典型个例中极端强降水发生区域与前两模态空间分布的绝对值大值区域基本吻合, 可以较好地反映三类极端强降水的典型特征。下文利用三种类型中典型事件做大气环流场的合成分析, 并进一步诊断各类典型极端强降水成因。

图 4(Figure 4)

图 4 典型极端强降水事件降水总量(阴影区, 单位: mm)及各站达极端强降水阈值标准的累计次数(单位:次) (a)沿淮型, (b)沿江型, (c)江南型.图中数值为累计次数 Figure 4 Total precipitation (the shaded, unit: mm) of all typical extreme events and cumulative numbers (unit: time) for every station reached standards of extreme precipitation thresholds in all events. (a) pattern along Huaihe River, (b) pattern along Yangtze River, (c) pattern south of Yangtze River. The values denote cumulative numbers

江淮地区67月三类典型降水的发生不是偶然, 极端强降水落区与海温、青藏高原热力状况以及人为活动等都存在密切的关系, 其中大气环流场异常是导致主雨带位置异常的直接因素(胡娅敏和丁一汇, 2009)。在各类极端强降水事件中环流分别有哪些特征, 各类型之间是否存在一定的差异。

图 5给出了沿淮、沿江和江南型典型极端强降水事件发生时850 hPa风场及位势高度场合成分布。从图中不难看出, 三种类型中我国均存在由华南西部至长江中下游的西南急流, 三者之间首先在急流强度方面存在差异, 沿淮型强度最强, 沿江型次之, 江南型最弱; 其次, 三类型中急流的走向及中心位置存在一定差异, 沿淮型位置最北、沿江型其次, 江南型位置最南。对比图 4可以看出三类极端强降水的主要发生区域均位于急流中心的北侧。三种类型中阿拉伯海到印度半岛再到孟加拉湾均在西风气流控制之下, 气流走向在中南半岛和菲律宾群岛附近发生了变化, 一部分气流越过中南半岛沿青藏高原南侧边缘输向云南到广西一带, 另一部分则到达中国南海转为偏南气流, 这两只气流在广西到琼州海峡一带汇合后明显加强形成急流。

隆霄等(2007)曾指出低空急流的存在和维持为1999年6月长江中下游梅雨锋暴雨过程的发生提供了有利的抬升机制。图 5中所述西南急流的形成均与南亚低纬度偏西气流有关, 根据地转风原理, 该急流走向主要受等压线影响, 且急流大值中心位置与148 dagpm等值线位置基本吻合。因此, 低空急流的存在为极端强降水的发生提供了有利的动力条件。

图 5(Figure 5)

图 5 极端强降水事件发生时850 hPa风场(单位: m·s-1)及位势高度场(单位: dagpm)合成分布 (a)沿淮型, (b)沿江型, (c)江南型.图中矢量为>3 m·s-1风场, 深浅阴影区分别为风速>12 m·s-1和8 m·s-1的区域; 实线等值线为148和152 dagpm, 虚线等值线为1500 m高度地形 Figure 5 The composite wind (unit: m·s-1) and geopotential height (unit: dagpm) fields at 850 hPa when extreme precipitation events happen. (a) pattern along Huaihe River, (b) pattern along Yangtze River, (c) pattern south of Yangtze River. Vectors represent winds greater than 3 m·s-1, deep and light shadings denote winds greater than 12 m·s-1 and 8 m·s-1, respectively. Solid contours are 148 and 152 dagpm, dashed contours are topography of height at 1500 m

在对流层中层500 hPa位势高度及异常场(图 6)中可以看到, 三者对应的中高纬西风带波动及副高异常情况存在明显差异。在沿淮型中(图 6a), 中国华北到黄淮地区等压线较为平直, 东亚大槽明显偏弱, 这些地区处在弱西北气流控制之下, 副高异常偏强偏西, 使得中国黄淮及其以南地区都处在副高西侧边缘西南气流的控制之下。在沿江型中(图 6b)可以看到, 东亚大槽明显偏强, 渤海湾及其附近区域位势高度较常年同期偏低2 dagpm以上, 槽后的偏北气流与副高边缘的西南气流交汇于长江中下游地区。江南型中(图 6c), 东亚大槽较沿江型进一步加强, 渤海湾及其以东大部洋面位势高度较常年偏低4 dagpm以上, 且副高脊线位置较常年偏南约3个纬度, 使得华北东部到江南北部均处在西北气流控制之下。

图 6(Figure 6)

图 6 极端强降水事件发生时500 hPa风场(单位: m·s-1)、位势高度及其距平(单位: dagpm)合成分布 (a)沿淮型, (b)沿江型, (c)江南型.图中矢量为风速>6 m·s-1区域, 细实线为位势高度场, 粗实线代表 6-7月气候平均(1981-2010年平均)588 dagpm等高线; 阴影区为位势高度距平场, 即合成场减去气候平均位势高度场 Figure 6 The composite winds (unit: m·s-1), geopotential height and its anomaly fields (unit: dagpm) at 500 hPa when extreme precipitation events happen. (a) pattern along Huaihe River, (b) pattern along Yangtze River, (c) pattern south of Yangtze River. Vectors represent winds greater than 6 m·s-1, thin and solid contours are geopotential height fields and its climatological (mean of 1981 to 2010) 588 dagpm from June to July, respectively. The shaded denote geopotential height anomalies

三类极端强降水事件发生时, 对流层中层均存在东亚大槽槽后西北气流与副高西北边缘西南气流相配合的情况。尹洁等(2011)曾在对一次梅雨锋特大暴雨过程进行分析时指出, 500 hPa东亚大槽槽后冷平流与强盛稳定的副高西北侧西南气流汇合导致冷暖交汇带维持是导致特大暴雨形成的重要原因之一。从本文的分析不难看出, 这种冷暖空气的交汇不止发生在某个强降水个例中, 而是梅雨期强降水发生的一个典型特征, 两者交汇位置决定了主雨带的位置。从梅雨期气候降水异常的角度看, 副高脊线西南位置与西伸脊点的不同可直接影响主雨带位置(宗海锋等, 2006), 这也直接印证了副高脊线和西伸脊点与本文极端强降水的群发区域存在密切联系。

东亚副热带高空西风急流的位置和强度对降水尤其是强降水的发生有重要影响(王传辉等, 2014)。梅雨期高空西风急流的位置和形态异常不仅影响到主雨带的位置, 还影响到降水中心强度(史恒斌, 2015)。在对流层高层200 hPa纬向风场上(图 7), 三种典型极端强降水发生时东亚地区纬向风距平自北向南均呈现“-+-”的经向分布特征, 表明东亚中纬度西风急流均较常年异常偏强, 急流带狭窄, 该特征与丰梅年的急流特征相似(金荣花等, 2012)。但三者异常之间又存在明显的差异, 首先表现在急流轴最大风速大于40 m·s^-1风速范围, 沿淮型大于40 m·s^-1风速范围最小, 江南型最大; 其次, 急流轴中心位置也存在差异, 沿淮型位于37.5°N, 江南型则位于35°N, 沿江型位于两者之间。马音等(2011)对淮河流域梅雨偏多年和江南梅雨偏多年环流形势进行对比分析时发现, 江南梅雨偏多时副热带东亚西风急流轴显著加强南移。可见, 在极端强降水不同群发区域也存在同样的高空急流特征。从图 7中虚线散度场可以看出, 在200 hPa上, 急流入口的右侧均为明显的辐散区, 左侧为辐合区域(图 7b、c), 这与Cressman (1981)所揭示的高空急流与散度场配置基本一致。高空强辐散流出, 为梅雨期极端强降水的发生提供了有利的动力环境(金荣花等, 2012); 通过对比图 7和图 4可以发现, 东亚地区200 hPa西风急流及急流入口的右侧辐散区的位置与极端强降水主要发生区域存在很好的对应关系。Shin and Lee (2005)认为暴雨主要发生在高空急流入口区右侧强辐散区下方, 这主要是因为高空急流及其相伴随次级环流的上升支使得降水强度增强的原因(Lee et al, 2008)。

图 7(Figure 7)

图 7 极端强降水事件发生时200hPa纬向风(等值实线, 单位: m·s-1)及其距平(阴影, 单位: m·s-1)和散度场(虚线, 单位: 10-6 s-1)合成分布 (a)沿淮型, (b)沿江型, (c)江南型 Figure 7 The composite zonal winds (solid contours, unit: m·s-1) and its anomalies (the shaded, unit: m·s-1), divergence fields (dashed line, unit: 10-6 s-1) at 200 hPa when extreme precipitation events happen. (a) pattern along Huaihe River, (b) pattern along Yangtze River, (c) pattern south of Yangtze River

为分析极端强降水发生时环流的垂直结构, 图 8给出了典型极端强降水个例发生时沿117.5°E纬向风、垂直速度以及散度合成的经向垂直剖面结构。在沿淮型中(图 8a), 200 hPa西风急流中心最大风速超过40 m·s^-1, 急流南侧为辐散大值区, 对比图 7a可以发现, 散度大值区正好位于急流入口区右侧; 对流层低层25°N-30°N由偏西气流控制, 大值中心超过10 m·s^-1, 为低空西南急流所处的位置, 低空急流的南侧受反气旋性环流影响为辐散区, 其上空为下沉气流控制, 北侧为辐合区, 此时低层急流的北侧与高层急流入口南侧均处在32.5°N, 两者之间激发出较强的上升运动; 低层辐合区的南北两侧均为辐散区, 但南侧的辐散强度明显强于北侧, 可见低层的上升气流主要是来自西南急流所带来的暖湿空气。在沿江型中(图 8b), 上升运动最强区域位于30°N上空, 同样对应对流层高层西风急流入口右侧的辐散区和对流层低层的辐合区; 与沿淮型形势明显不同之处在于低层西南气流的辐散明显偏弱, 而在垂直上升运动区域的北侧为显著的下沉运动, 该下沉气流在对流层中低层(700~600 hPa)为辐散区; 此外, 从600 hPa水平风场上可看到(图略), 117.5°E附近的35°N-40°N之间为偏北气流控制, 可见对流层高层西风急流北侧激发的下沉气流在对流层中低层向南侵入, 成为沿江地区上升气流的推动者之一。在江南型对应的垂直环流中(图 8c), 200 hPa西风急流强度相比前两种类型偏弱, 位置偏南, 急流入口右侧的辐散以及低层辐合强度也较前两种类型明显偏弱, 受高低层环流所处位置的影响, 垂直上升运动最强位置在27.5°N附近, 且强度明显相对偏弱; 江南型上升运动大值区低层北侧的辐散运动较沿江型明显偏强, 江南型对流层高层急流入口北侧也存在辐散区, 对应下方为下沉运动。综合上述, 三种类型极端降水发生区域与高空西风急流和低空西南急流存在很好的对应关系, 高低空急流耦合位置的纬向变化决定了的极端降水的发生区域。在高低空急流配合下, 极端降水主要发生区域上方对应较强垂直上升运动, 而在极端降水区域的南北两侧则受下沉气流控制抑制降水的发生。

图 8(Figure 8)

图 8 极端强降水事件发生时沿117.5°E纬向风(实线, 单位: m·s-1)、垂直速度(彩色区, 单位: 10-2 Pa·s-1)以及水平风场散度(虚线, 单位: 10-6 s-1)合成的经向垂直剖面分布 (a)沿淮型, (b)沿江型, (c)江南型.图中黑色阴影区为地形 Figure 8 The composite meridional-vertical section of zonal winds (solid contour, unit: m·s-1), vertical velocity (color area, unit: 10-2 Pa·s-1) and horizontal wind divergence (dashed line, unit: 10-6·s-1) along 117.5°E when extreme precipitation events happen. (a) pattern along Huaihe River, (b) pattern along Yangtze River, (c) pattern south of Yangtze River. The black shaded denote topography

垂直螺旋度和散度通量对强降水系统的发展演变具有一定的反映能力。下面从垂直螺旋度和散度通量两方面分析三类极端强降水类型所对应动力方面的差异。图 9给出了沿淮、沿江和江南型极端强降水个例发生时沿117.5°E垂直螺旋度和散度通量合成的经向垂直剖面。在垂直螺旋度方面, 低空急流的北侧存在正涡度上传, 而在高空急流入口的右侧存在较强负涡度; 散度通量也存在类似的特征。可见高空急流和低空急流与强降水区域垂直上升运动之间存在很好的对应关系, 高低空急流对降水的动力作用可由螺旋度和散度通量清晰表现出来。

图 9(Figure 9)

图 9 极端强降水事件发生时沿117.5°E垂直螺旋度(a, c, e, 单位: 10-8 Pa·s-2)和散度通量(b, d, f, 单位: 10-9 kg-1·m3·Pa·s-2)合成的经向垂直剖面分布 (a, b)沿淮型, (c, d)沿江型, (e, f)江南型.图中实线为纬向风, (a、c、e)中虚线等值线为垂直螺旋度, (b、d、f)中虚线等值线为散度通量, 黑色阴影区为地形 Figure 9 The composite meridional-vertical section of vertical helicity (a, c, e, unit: 10-8 Pa·s-2) and divergence flux (b, d, f, unit: 10-9 kg-1·m3·Pa·s-2) along 117.5°E when extreme precipitation events happen. (a, b) pattern along Huaihe River, (c, d) pattern along Yangtze River, (e, f) pattern south of Yangtze River. Solid lines are zonal winds, in Fig. 9 (a, c, e) dashed contours are vertical helicity while they are divergence flux in Fig. 9 (b, d, f), the black shaded denote topography

需要说明的是, 沿淮型极端强降水发生时对流层底层(1000~925 hPa)散度通量明显较降水集中区域偏北, 但对流层中低层(850~600 hPa)与极端强降水区域较为吻合, 这与周玉淑等(2005)分析2003年江淮流域梅雨期强降水水汽输送特征时的结论相符。周玉淑等(2005)指出, 梅雨期虽然整层水汽辐合都是沿降水集中区域发生的, 但是在不同的等压面上, 水汽辐合的地点有时会有所偏移。水汽输送虽然主要在对流层低层, 但是当低层的水汽辐合中心与降水中心不重合时, 对流层中层的水汽辐合对降水的产生也会有作用。

实际大气既非完全是干空气, 也不是完全达到饱和的湿空气, 而是处于即含有水汽又不饱和的湿空气状态, 即使在暴雨系统中, 湿空气的相对湿度也不一定达到100%(周玉淑和朱科锋, 2010)。广义位温可以表示出干大气、未饱和湿大气以及饱和湿大气这三种大气状态, 对于暴雨落区的诊断, 尤其是在梅雨锋位置的诊断上有很好效果(平凡等, 2014)。陶诗言等(2008)曾指出长江梅雨期降水以及淮河强降水出现时东西向静止锋在动力学和热力学上结构相同, 通称为梅雨锋。下面诊断江淮梅雨期极端强降水发生时梅雨锋的状况。由广义位温、比湿及垂直速度经向垂直空间分布(图 10)可以看出, 500 hPa及以下广义位温水平切变大值区与垂直上升运动大值区、比湿的脊线完全重合, 可准确地诊断出沿淮、沿江和江南型极端强降水发生的确切位置, 可作为梅雨锋导致极端强降水的有利诊断因素。

图 10(Figure 10)

图 10 极端强降水事件发生时沿117.5°E广义位温(等值实线, 单位: K)、垂直速度ω(彩色区, 单位: 10-2·Pa·s-1)和比湿(等值虚线, 单位: g·kg-1)合成的经向垂直剖面分布 (a)沿淮型, (b)沿江型, (c)江南型.图中黑色阴影区为地形 Figure 10 The composite meridional-vertical section of generalized potential temperature (solid contour, unit: K), vertical velocity (color area, unit: 10-2 Pa·s-1) and specific humidity (dashed contour, unit: g·kg-1) along 117.5°E when extreme precipitation events happen. (a) pattern along Huaihe River, (b) pattern along Yangtze River, (c) pattern south of Yangtze River. The black shaded denote topography

大范围极端强降水的发生必然与充足水汽条件相适应, 而水汽主要集中在对流层低层。图 11给出三种极端强降水类型下925 hPa水汽输送通量及其散度, 可以看出三种情况下水汽的来源相似, 普遍来自于低纬度西风气流。低纬度西风气流一部分沿青藏高原南侧边缘向中国输送水汽, 一部分绕过中南半岛向北输送, 两支气流在中国华南地区汇合, 并在副高边缘气流的引导下向江淮地区输送。副高的作用主要是改变水汽的输送路径和强度, 当副高位置偏西脊线偏北时(图 11a), 水汽主要输送到淮河流域, 并在淮河流域形成大的辐合中心, 此时江南处在反气旋控制之下, 水汽辐散, 为沿淮型极端强降水创造条件; 当副高的位置东撤时(图 11b), 水汽辐合大值中心在沿江地区, 对应沿江型极端强降水; 江南型极端强降水对应的925 hPa水汽输送中(图 11c), 受副高位置偏东且脊线位置偏南影响, 水汽主要辐合区域在江南。宗海锋等(2006)指出中国东部梅雨期降水位置与水汽通量辐合辐散区位置存在很好的对应关系。在水汽辐合强度方面, 沿淮型极端强降水对应的水汽辐合强度最强, 江南型水汽辐合强度最弱, 沿江型居中。

图 11(Figure 11)

图 11 极端强降水事件发生时925 hPa水汽输送通量(单位: g·m-1·hPa-1·s-1)及水汽输送通量散度(单位: 10-8·g·m-2·hPa-1·s-1)合成 (a)沿淮型, (b)沿江型, (c)江南型.图中矢量为水汽输送通量>0.05 g·m-1·hPa-1·s-1, 阴影区表示水汽输送通量散度＜-5×10-8 g·m-2·hPa-1·s-1, 等值实线为气候平均78 dagpm等值线, 等值虚线为750 m地形高度等值线 Figure 11 The composite moisture transport flux (unit: g·m-1·hPa-1·s-1) and its divergence (unit: 10-8 g·m-2·hPa-1·s-1) at 925 hPa when extreme precipitation events happen. (a) pattern along Huaihe River, (b) pattern along Yangtze River, (c) pattern south of Yangtze River. Vectors represent moisture transport flux greater than 0.05 g·m-1·hPa-1·s-1, while shadings are its divergence less than -5×10-8 g·m-2·hPa-1·s-1. Solid and dashed contours are climatological 78 dagpm and topography of height at 750 m, respectively

此外, 三种极端强降水类型事件合成的整层水汽输送特征(图略)与925 hPa单层水汽输送分布相似, 受副高位置的影响, 不同类型间由中国华南向江淮流域输送的路径和所达到的位置存在差异, 与此配合的水汽输送通量散度大值区位置也不同, 分别对应极端强降水的主要发生区域, 这与毛文书等(2009)研究得出丰梅年的水汽输送特征类似。

为进一步验证水汽输送的路径, 采用气流追踪模式寻找极端强降水发生之前的水汽源, 考虑到地形因素影响, 沿117°E分别选取28.5°N、30.5°N和32.5°N代表江南型、沿江型和沿淮型极端强降水发生当天的空气轨迹(图 12a), 然后追踪降水发生前5天水汽的来源(图 12b~f)。由图 12可见, 水汽的路径主要有两条, 多数水汽是从孟加拉湾跨跃中南半岛向中国江淮流域输送, 另一条是绕过中南半岛从其南侧输向江淮流域。此外, 在38次极端强降水事件中只有3次水汽是来自西太平洋。这也证明了上文提到的无论是沿淮型、沿江型还是江南型极端强降水的水汽主要来自孟加拉湾到中国南海, 而副高的强弱和位置主要是改变水汽输送路径及其所能达到的位置。杨浩等(2014)利用拉格朗日法对江淮梅雨和淮北雨季的水汽输送气候特征进行对比分析时指出, 江淮梅雨偏多年来自孟湾—南海的水汽明显增加, 淮北雨季偏多年印度洋的水汽输送贡献比偏少年多19%, 而来自欧亚大陆的水汽输送则减少17%。所以, 无论是江淮梅雨还是淮北雨季, 来自孟湾—南海的水汽对降水总体偏多有重要影响, 而在江淮流域梅雨期极端强降水量多少往往与降水总量存在较好的对应关系(杨玮和程智, 2015)。因此, 来自孟湾—南海的水汽异常是导致江淮流域梅雨期降水异常的重要因素之一。

图 12(Figure 12)

图 12 三种类型极端强降水事件对应的Hysplit模型后向轨迹分布 (a)极端强降水当天空气块所在位置, (b)~(f)分别为极端强降水发生前1、2、3、4、5空气块所在位置, 图中○、+、□分别代表沿淮型、沿江型、江南型极端强降水发生时的空气轨迹 Figure 12 The backward trajectory distribution of Hysplit model for three patterns of extreme precipitation events. (a) air location on the raining day, (b)~(f) air locations on one day, two, three, four, five days before raining, ○, +, □ represent air trajectories for patterns along Huaihe River, along Yangtze River and south of Yangtze River, respectively

根据95%分位定义的江淮流域6-7月极端强降水事件阈值, 利用EOF方法对极端降水事件进行分型, 再选取极端强降水事件的典型日期, 对其环流形势进行合成分析和成因诊断, 得到以下结论:

(1) 江淮流域6-7月极端强降水主要分为三种空间分布型, 分别为沿淮型、沿江型和江南型。三种类型极端强降水事件不是偶然发生的, 各自发生时从对流层低层到上层的环流形势存在显著差异。

(2) 三类典型极端强降水事件发生时, 850 hPa均存在由广西附近到江南的西南急流, 沿淮型急流最强, 急流轴的位置最北, 沿江型次之, 江南型最弱, 急流轴的位置最南。副高脊线和西伸脊点与极端强降水的发生区域存在密切联系。

(3) 在200 hPa上, 三类极端强降水发生时, 西风急流强度偏强, 急流带狭窄, 急流入口的右侧分别与低层西南急流北侧重合, 在高低层急流共同作用下, 极端强降水发生区域上方垂直速度异常偏强, 比湿异常偏大, 梅雨锋位置的差异决定了极端强降水位置差异。

(4) 通过对水汽输送通量分析及水汽源追踪发现, 无论是沿淮型、沿江型还是江南型极端强降水的水汽主要来自孟加拉湾到中国南海, 而副高的强弱和南北位置决定了水汽输送路径及所能达到的纬度。

研究过程中发现以下三个问题有待于进一步的认识: (1) 本研究中西风急流强度偏强, 急流带狭窄, 对流层高层急流轴入口右侧为较强的辐散区, 为极端强降水的发生发展提供了强而有力的动力作用。高空急流的演变对我国降水有显著影响(平凡等, 2014; 史恒斌, 2015), 而能够找到影响急流变化的因素对江淮流域极端强降水的预报有重要意义。已有研究表明:东亚地区纬向西风强度的年变化与热带加热场的同期及前期状况存在密切相关, 这种关系可能作为预测我国江淮地区夏季梅雨的一个强信号(况雪源和张耀存, 2006)。(2) 大范围极端强降水水汽来源问题。极端强降水发生时, 水汽来源与江淮流域整体降水异常偏多时是存在差异的。以往在江淮流域梅雨期降水的水汽来源问题上普遍认为水汽主要来源是中国东部的太平洋和孟加拉湾到中国南海等西南广泛海域(宗海锋等, 2006; 平凡等, 2014; 杨浩等, 2014)。本文针对江淮流域梅雨期较大范围极端强降水事件进行合成分析发现, 其水汽主要来源于孟加拉湾到中国南海, 西太平洋副热带高压的主要作用是改变了水汽输送的路径从而改变了极端强降水的主要落区, 无论从低层水汽输送还是整层水汽输送的分布特征都反映这一特点, 另外, 通过水汽源追踪方法可进一步证明这一点。周玉淑等(2005)在分析2003年江淮流域强梅雨期水汽输送特征时发现, 夏季印度季风环流和南海夏季风是向江淮流域输送水汽的主要通道, 这与本文的结论基本一致, 可见江淮流域梅雨期强降水偏多与降水整体偏多时水汽主要来源存在一定差异。虽然水汽主要集中在对流层低层, 对流层中上层的水汽来源及对极端强降水发生的作用没有做相关分析, 这些问题都有待于进一步的研究。(3) 各类型极端强降水的发生有时是可以相互转换的, 比如沿江型极端强降水发生时, 随着西南气流的加强, 低层西南急流位置和水汽辐合中心的北移可能转换为沿淮型极端强降水事件。1969年7月11日发生沿江型极端强降水事件, 第二天也就是7月12日转为沿淮型极端强降水事件, 类似事件的还有1991年6月13日和14日。周玉淑等(2005)的研究表明, 2003年江淮流域梅雨期强降水从前期的长江流域移到后期的淮河流域, 与大范围的水汽输送和辐合中心北移相联系, 较小空间范围的强暴雨洪涝发生在有利的大尺度环境下, 其分析个例对应本文2013年6月24日的江南型极端强降水事件和7月10日的沿淮型极端强降水事件。因此, 不同类型极端强降水事件相互转换的动力机制和大范围环境场的变化都有待于进一步分析。