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“7.21”北京特大暴雨的天气概述和水汽轨迹分析

LI Lintaolowast; (李林涛) and Albertus J. Dolman

地球和气候团队，地球和生命科学学院，VU大学阿姆斯特丹

摘要：“7.21”北京特大暴雨是一个有重大影响的事件。首先，基于ECMWF再分析资料和预报数据，以及每小时降水的观测，给出了该事件的概要，发现自西向东移动的“低层西北涡”是造成这一事件的主要原因。涡旋在有利的环流模式下形成，并通过低水平干侵入增强。通过后向轨迹分析来诊断维持强降雨所需的大量水汽的源区域，大约77％的水汽来自孟加拉湾（BoB）。输送过程，包括垂直剖面，平均湿度变化和降水路径的相对重要性，通过后向轨迹分析和聚类分析进一步量化，结果突出了西南路径向中国北方输送水汽的重要性，中国北方地区占据了BoB水汽的88.4％，占“7.21”强降水总数的68％。

关键词：强降水，水汽源，轨迹分析，天气分析，低层旋涡

引证：李林涛和A.J.Dolman，2016：“7.21”北京特大暴雨的天气概述和水汽轨迹分析。J.Meteor.Res, 30（1），103-116，doi：10.1007 / s13351-016-5052-z。

1.引言

2012年7月20日至21日，北京发生了一次较大范围的极端降水事件，主要雨带在东北 - 西南方向上延伸（图1）。北京市区平均降水量为215mm，是自1963年以来最大降雨量。24小时内最大降雨量为460 mm，记录在北京西部山区房山区河北镇站（房等，2012; 周等，2013）。请注意，北京的年平均降水量为585mm（北京水务局，2013）。大暴雨引发了市中心地区的洪水和西部山区的山体滑坡。估计死亡人数为77-79（房等，2012; 孙继松等，2012; 孙等，2013; 周等，2013），直接经济损失超过100亿元（赵等，2013; 周等，2013），此事件具有重大影响（“7.21”事件）。

由于全球变暖，强降雨事件的频率和降雨量增加，导致大气水汽增加及辐合（Trenberth，1999; Christensen等，2014; Pendergrass和Hartmann，2014）。然而，在中国北方，自1970年代末以来，年平均降水量以及极端降雨的发生都有所减少，这正对应于东亚夏季风的较弱时期（常等，2000; 王，2001）。因此，在多年代干燥趋势的背景下发生的“7.21”事件引起了极大的关注（周等，2013）。

房等（2012）分析了“7.21”事件的对流条件和中尺度特征，发现对流系统的充足水汽，对流不稳定性和“列车效应”是导致极端降雨产生和发展的原因。陈等（2012）研究了中尺度对流系统的环境条件，注意到高层辐散，风切变，对流层低层气旋辐合和地面风的

图1.（a）位置和（b）北京的地形基地图，显示了海淀，方山和喜云岭自动气象站的位置（黑点）。

辐合为暴雨提供了有利的环境。孙俊等（2012）通过分析降雨的影响因素探讨降雨事件的原因。孙继松等（2012）和钟等（2015）利用气象常规观测数据，加密自动气象站观测数据和多普勒雷达数据调查了大气环流特征。赵等（2013）探讨了“7.21”事件的大规模循环模式。这些关于“7.21”事件的研究发现了发生在中国北部的暴雨中的不明显的特征，并承认是在中国北方典型的循环模式下发生了强降水。然而，这些研究都没有回答这个问题：导致“7.21”事件的水汽是从哪里来的？

在中国北方造成严重暴雨的水汽来自孟加拉湾（BoB），南海和西太平洋。然而，这些源地区的重要性因不同的天气系统而异（孙等人，2013）。刘等人（1979）通过求解大气水汽的平衡方程，分析了1975年7月中国北方强降水中的水汽输送。他们发现，在大气低层（低于850 hPa），水汽主要由东风输送，而在中层，水汽主要由西南风输送。 孙和赵（2000）通过对一个案例的研究发现，来自南海和西太平洋的水汽对中国北方的强降水有显著的贡献。虽然这种整合跨越区域边界的大气水汽流的分析，能够识别水汽的来源，但是它无法用所需的高时间和空间精度计算它们，因为他们不使用大气颗粒物的真实轨迹。而孙等（2013）利用着名的HYSPLIT模型检测了引起“7.21”事件的水汽源，他们仅计算了4天的后向轨迹。因此，在较短的后向模拟时间中，具有不同源区域的水汽可能在较长的模拟周期内来自相同的源区域。另外，在更垂直的水平上的释放点可以揭示轨迹的更多垂直特征。

在这些考虑下，本案例研究旨在：（1）调查导致“7.21”事件的循环特征和物理过程; （2）检测导致“7.21”事件（降雨）的大气水汽的驻留水平; （3）诊断大气水汽的来源，并确定哪个来源贡献最大量的水汽（雨水）;（4）分析水汽从雨水源输送到目标区域的路径（雨水路径）。本文的其余部分组织如下。第2节提供了本研究中使用的数据和方法的描述。第3节包含了基于ECMWF的观测和再分析数据对降雨事件的描述，以及对导致“7.21”事件发生的循环模式和物理过程的简要分析。第4节通过检测基于FLEXPART（拉格朗日轨迹模型）的“7.21”事件的降水位置，雨水源和降水路径，揭示水汽输送的水平和垂直特征。最后，总结和结论在第5节中给出。

2.数据和方法

本研究使用ECMWF ERA中期再分析产品（Deeetal，2011），包括总降水量，位势高度，温度，风力和特定压力水平下的特定湿度，以及总柱水汽，分别为00，06，12和18时（世界时），以及0.25°times;0.25°的水平分辨率的每小时预报数据，用于“7.21”极端事件的天气分析。 来自2012年7月21日02和20时（世界时）之间关键时期的三个自动气象站（海淀，方山和喜云岭;图1b）的每小时降水数据用于验证ECMWF数据的准确性，并分析在“7.21”事件期间的降水的时间分布（陈等，2012;孙继松等，2012; 徐等，2012）。

我们使用由Stohl和James（2004,2005）开发和验证的FLEXPART，拉格朗日大气传输模型，计算北京空气质量的后向运动轨迹。在60个模型水平上，每6小时（00,06，12和18时（世界时））的ECMWF全局分析和在中间时间（03,09,15和21时（世界时））的3小时预报用于驱动模型。当粒子形成或刚刚结束最大降雨量的形成时（图3），在39°-41°N，115°-117°E的区域，对于高于平均海平面1000，1500，2000，2500，3100,3600,4000,4400,4800,5200,5500,6000,7000,8000,9000和10000m的每个水平（以下称为ASL），10000个颗粒在2012年7月21日12时（世界时）随机地初始化。假设每个粒子具有恒定质量m = ma / N，其中ma是总的大气质量，并且被后向跟踪12天。每小时记录从ECMWF数据内插的特定湿度（q）的粒子位置和值。虽然ECMWF水汽分析比质量和动量分析的准确度低，但它们受到湿度测量的强烈约束。因此，湿度时不时地的变化大大反映真实的水文过程。有关FLEXPART模型的更多信息，读者可参考Stohl和James(2004,2005)。

3.概述概述

3.1降水描述

在7月20日12时（世界时）至7月23日00时（世界时）期间，大范围的强降雨从中国西北部穿过中国北部到中国东北地区，最大的暴雨中心集中在北京。 图2显示了进程。 在7月20日12时（世界时），中国西北部开始大范围的降雨（图2a）。降水带向东移动，其东部边缘于7月21日02时（世界时）到达北京，其西部边缘于7月21日20时（世界时）左右离开北京（图2d）。雨带的主要部分于7月23日00时（世界时）左右离开中国（图略）。

图3显示了图1中的三个自动气象站的光谱图。说明了“7.21”事件的时间分布和降水幅度。降雨于7月21日02时（世界时）在霞云岭站开始，它位于北京的西南部。 同时， 图2b显示，02时（世界时）到达北京的低中心（即低层西北涡流）的降水面积（参见第3.2节）。 因此，从ECMWF预报数据（图2）得到的初始化时间与来自自动气象站的观测数据一致，表明ECMWF预报数据的可靠性。 图3显示，大部分降雨集中在7月21日08—13时（世界时）之间。在此期间，低水平西北涡流（LNV），连同主要降水区域，刚刚通过北京（图2c）。最后，由图3可以得知，降水在7月21日20时（世界时）左右停止， 此时图2d中LNV刚刚离开北京，向东北方移动。 这些细节进一步证明ECMWF模型很好地捕获了“7.21”事件的过程。

图 2. 2000年7月20日（a）1200 UTC ，7月21日（b）0200、（c）1200和（d）2000 UTC的850hPa位势高度（等高线）和小时降水（阴影; mm h^-1）ECMWF再分析数据。

图3.图1中描绘的三个自动气象站的光谱图。 柱状图显示逐小时降水量，实线表示累积降水量。

3.2概要概述

孙俊等（2012）和孙等（2013）提供了“7.21”事件的多尺度过程的合理展示，读者可参考这些作品了解更多细节。在这里，我们提出一个概要分析，希望调查那些有助于形成“7.21”事件的物理过程。此外，还介绍了Miller（1972）和Crisp（1979）的工作，他们注意到在预测暴风雨中有理性和物理基础的经验规则和程序。事实上，这一切的灵感都来源于他们的工作。

在200 hPa（图4a），风速达50 m/s急流中心位于内蒙古东部。在中国北方，可以发现一个深厚的反气旋。 在四川也可以发现另一个辐散区。这个特征的证据在图4a中由散度场示出。注意，四川以及陕西省北部的强发散带（等于或大于6times;10-5 s^-1）对应于图 4d中的两个低层低压中心，表明这些低压系统的形成机理。 这一证据进一步证明，上层流通条件控制低层天气系统。

事实上，由于青藏高原的影响，上述低层低压中心在中国相当普遍，根据它们的形成区域被称为低层西北涡和低层西南涡（以下分别称为LNV和LSV ）（陶，1980; 朱等，1981）。当LSV保持静止时，LNV在500hPa的风力下向东北移动，被推测为引起“7.21”强降雨的原因（图2）。涡度在500 hPa不能被识别，但在700 hPa和850 hPa图上被识别，解释了为什么它们被命名为低层低压中心或低层涡度。这些“7.21”事件中的涡流特征与陶（1980）和朱等（1981）所揭示的一致。

在上层对流层急流的右出口区域（Clark等，2009），LNV正在形成并迅速加深，其中心高度最小值从7月21日00时（世界时）的1410gpm到20时（世界时）的1370gpm（分别为图4d和2c）。由于高空急流位于上层槽的下游，人们可以预期这个槽随着高空急流向东北抬升;因此，LNV使我们关注的区域恰好在急流的右出口区域（Winters和Martin，2014）。高空急流包括高空环流形势有利于极端降水的发生（Perry，2006; Fragoso 等，2012）。

图4. 2012年7月21日00时（世界时）200（a），500（b），700（c）和850 hPa（d）的位势高度（等高线） 在（a）和（b）中，阴影表示风速。在（a）中，蓝色轮廓是等于或大于6times;10^-5 s^-1的辐散。在（c）和（d）中，阴影表示混合比大于7g kg ^-1的区域。

在500 hPa（图4b），在东亚气候中起着关键作用的西北太平洋副热带高压（WNPSH），定义为在500 hPa高度（GPH）110°-180°E等于或大于5880 gpm的区域（丁，1994;周等，2009），向北延伸至35°N，西至118°E。同时，在108°E附近可以看到深槽，并被强东北延伸的WNPSH阻挡向东移动。这通常被认为是中国北方地区强烈暴风雨的典型循环特征，被称为“东高，西低”（陶，1980; 孙等，2013）。通过比较500 hPa（图4b）的槽的位置与850 hPa的LNV（图4d），可以看出LNV正好在500 hPa的槽的轴线。这是另一个典型的循环特征，导致中国的强烈暴风雨的发生，被称为“北方槽和南方涡旋”（朱等，1981; 孙等 ，2013）。此外，在槽的南侧可以看到风速达22m s^-1的西南急流，吹向北方。Miller（1972）和Crisp（1979）将这一特征描述为三种基本的恶劣天气预报线索之一。总体而言，500 hPa的环流模式有利于中国北方的暴雨的发生。

在700 hPa（图4c），在北京以及河北中部和北部可以注意到非常干燥的空气，如图1所示。4c的白色区域的混合比低于7g kg^-1。

在850 hPa（图4d），低中心（以下简称LC）位于55°N，118°E，槽轴向东南延伸到内蒙古东部。在200,500,700和850hPa处的槽轴位置的比较可以看出该系统向西倾斜，证明了其斜压性。注意，在7月21日00时（世界时）北京的混合比值约为14.5g kg^-1，表明与700hPa相比湿度大得多。将700 hPa的干燥空气叠加在850 hPa的潮湿空气上产生了对流不稳定性的区域。

850hPa图中的另一个重要特征是沿着LC的冷锋前缘的显着的强混合比梯度（图4d）。根据Moore和Elkins（1985），该特征应该被称为干侵入，而不是干线，因为它还伴随着显着的温度梯度（图中省略）。这表现在“7.21”事件中，如850 hPa的垂直速度图所示（图5）。姜等还注意到“7.21”事件中干侵入的发生（2014年）。根据Miller（1972），姚等 （2007），和唐等（2015），干侵入强化了LNV，为

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