昆明市两次局地短时暴雨过程对比分析

杨芳园 潘娅婷 邹灵宇 段燕楠 王占良 石宝灵 李晓鹏

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昆明市两次局地短时暴雨过程对比分析

    作者简介: 杨芳园(1987−),女,云南人,工程师,主要研究天气预报及气候效应. E-mail:yfy_zh@163.com;
    通讯作者: 潘娅婷, panyating_008@163.com
  • 中图分类号: P458

Comparative analysis of two local short-time rainstorm processes in Kunming

    Corresponding author: PAN Ya-ting, panyating_008@163.com ;
  • CLC number: P458

  • 摘要: 利用常规观测资料、多普勒天气雷达、地面自动站加密资料及NCEP再分析资料,对2017年7月20日和2019年7月20日发生在云南省昆明市主城区的两次局地短时暴雨天气进行对比分析. 结果表明,两次过程均是在两高辐合、低层切变影响背景下产生的,不稳定层结、充沛的水汽条件和地面中尺度辐合线为短时暴雨提供了热力不稳定、动力抬升和水汽条件. “19.7.20”过程的水汽条件,垂直上升运动较“17.7.20”过程更明显,因此短时暴雨的强度和范围更大. 雷达资料显示,“17.7.20”过程以层状−积云混合降水为主,强回波发展较高,“19.7.20”过程以层状云降水为主,为低质心降水结构,两次过程对流回波在昆明主城上空不断加强发展,移速缓慢,持续时间长,速度图上有小尺度辐合区,对强降水的维持和加强有重要作用. 地面中尺度辐合线对强降水的发生有1~2 h的提前预报实效,主城特殊的喇叭口地形对降水的增幅作用明显.
  • 图 1  昆明市降水量分布图及昆明站逐小时降水量

    Figure 1.  The distribution of cumulative and hourly precipitation in Kunming

    图 2  500 hPa和700 hPa环流形势场(实线为高度场,单位:dagpm;虚线为温度场,单位:℃)

    Figure 2.  The circulation situation at 500 hPa and 700 hPa(solid line is geopotential height,unit:dagpm;dotted line is temperature field,unit:℃)

    图 3  700 hPa水汽通量(等值线,单位:10-3 g·cm−1·hPa−1·s−1;矢量方向表示水汽输送方向)和水汽通量散度(阴影,单位:10−6 g·cm−2·hPa−1·s−1

    Figure 3.  Water vapor flux(isoline,unit:10-3 g·cm−1·hPa−1·s−1,vector direction represents water vapor transport direction)and water vapor flux divergence(shadow,unit:10-6 g·cm−2·hPa−1·s−1)of 700 hPa

    图 4  昆明站探空图

    Figure 4.  The t-lgp diagram of Kunming

    图 5  垂直速度时间−高度剖面图(24º~27º N、102º~104º E,单位:10−2 Pa·s−1

    Figure 5.  Time - height section of vertical velocity average of 24º—27º N、102º—104º E,unit:10−2 Pa·s−1

    图 6  2017年7月20日昆明雷达组合反射率和反射率因子垂直剖面(单位:dBz),及0.5°仰角基本径向速度图(单位:m·s−1,相邻距离圈为15 km)

    Figure 6.  The composition reflectivity(CR)and the profile of reflectivity factor RCS(unit:dBz),and the base radial velocity at 0.5°elevation v(unit:m·s−1,the distance circle is 15 km)of Kunming radar on July 20,2017

    图 7  2019年7月20日昆明雷达组合反射率和反射率因子垂直剖面(单位:dBz),及0.5°仰角基本径向速度图(单位:m·s−1,相邻距离圈为15 km)

    Figure 7.  The composition reflectivity(CR)and the profile of reflectivity factor RCS(unit:dBz),and the base radial velocity at 0.5° elevation v(unit:m·s−1,the distance circle is 15 km)of Kunming radar on July 20,2019

    图 8  昆明主城区域自动站累积降水量超过50 mm的站点(黑点)及逐小时前2 min地面流场与主城地形(阴影区)叠加图

    Figure 8.  The automatic weather stations with accumulated precipitation over 50 mm at Kunming main city zone(black spots),and the 2 min average wind field streamline before hourly ground station,and terrain(shadded area)

    表 1  2017年和2019年7月19日20:00昆明探空物理量

    Table 1.  The physical value of Kunming sounding at 20:00 on July 19,2017 and 2019

    时间CAPE/(J·kg−1CIN/(J·kg−1SI/℃LI/K0 ℃层高度/mTCL_P/hPa暖云层厚度/m
    2017年918.330.8−0.42−2.095492759.73209.3
    2019年348.3150−1.2−2.155571786.93533.1
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  • [1] 牛淑贞, 张一平, 梁俊平, 等. 郑州市两次短时强降水过程的环境条件和中尺度特征对比[J]. 暴雨灾害, 2016, 35(2): 138-147. DOI:  10.3969/j.issn.1004-9045.2016.02.006. Niu S Z, Zhang Y P, Liang J P, et al. Comparative analysis on environmental conditions and mesoscale features of two short-time heavy rainfall events in Zhengzhou[J]. Torrential Rain and Disasters, 2016, 35(2): 138-147.
    [2] 张一平, 王新敏, 梁俊平, 等. 黄淮地区两次低涡暴雨的中尺度特征分析[J]. 暴雨灾害, 2013, 32(4): 303-313. DOI:  10.3969/j.issn.1004-9045.2013.04.002. Zhang Y P, Wang X M, Liang J P, et al. Analysis on mesoscale characteristics of two vortex rainstorms in the Huanghe-Huaihe regions[J]. Torrential Rain and Disasters, 2013, 32(4): 303-313.
    [3] 毛冬艳, 曹艳察, 朱文剑, 等. 西南地区短时强降水的气候特征分析[J]. 气象, 2018, 44(8): 1 042-1 050. DOI:  10.7519/j.issn.1000-0526.2018.08.006. Mao D Y, Cao Y C, Zhu W J, et al. Climatic characteristics of short-time severe precipitation in Southwest China[J]. Meteorological Monthly, 2018, 44(8): 1 042-1 050.
    [4] 冯晋勤, 汤达章, 曹长尧. 福建西部山区短时暴雨雷达回波特征及中小尺度系统分析[J]. 气象, 2014, 40(3): 297-304. DOI:  10.7519/j.issn.1000-0526.2014.03.005. Feng J Q, Tang D Z, Cao C Y. Analyses on radar echo characteristics and meso-microscale systems of short-time rainfalls in western mountainous area of Fujian[J]. Meteorological Monthly, 2014, 40(3): 297-304.
    [5] 王宏, 王丛梅, 高峰, 等. 承德市两次局地性短时暴雨过程的中尺度特征对比分析[J]. 气象, 2017, 43(12): 1 507-1 516. DOI:  10.7519/j.issn.1000-0526.2017.12.006. Wang H, Wang C M, Gao F, et al. Comparative analysis on mesoscale characteristics of two local short-time severe rainstorm processes in Chengde[J]. Meteorological Monthly, 2017, 43(12): 1 507-1 516.
    [6] 曾勇, 杨莲梅. 南疆西部两次短时强降水天气中尺度特征对比分析[J]. 暴雨灾害, 2017, 36(5): 410-421. DOI:  10.3969/j.issn.1004-9045.2017.05.003. Zeng Y, Yang L M. Comparative analysis on mesoscale characteristics of two severe short-time precipitation events in the west of southern Xinjiang[J]. Torrential Rain and Disasters, 2017, 36(5): 410-421.
    [7] 李华宏, 王曼, 闵颖, 等. 昆明市雨季短时强降水特征分析及预报研究[J]. 云南大学学报: 自然科学版, 2019, 41(3): 518-525. DOI:  10.7540/j.ynu.20180367. Li H H, Wang M, Min Y, et al. The analysis and forecast of short-time heavy rainfall in rainy season in Kunming[J]. Journal of Yunnan University: Natural Sciences Edition, 2019, 41(3): 518-525.
    [8] 段鹤, 夏文梅, 苏晓力, 等. 短时强降水特征统计及临近预警[J]. 气象, 2014, 40(10): 1 194-1 206. DOI:  10.7519/j.issn.1000-0526.2014.10.004. Duan H, Xia W M, Su X L, et al. Features statistics and warning of flash heavy rains[J]. Meteorological Monthly, 2014, 40(10): 1 194-1 206.
    [9] 许美玲, 段旭, 杞明辉, 等. 云南省天气预报员手册[M]. 北京: 气象出版社, 2011: 301.

    Xu M L, Duan X, Qi M H, et al. Weather forecaster manual of Yunnan Province[M]. Beijing: China Meteorogical Press, 2011: 301.
    [10] 李华宏, 胡娟, 闵颖, 等. 云南短时强降水时空分布特征分析[J]. 灾害学, 2017, 32(3): 57-62. DOI:  10.3969/j.issn.1000-811X.2017.03.011. Li H H, Hu J, Min Y, et al. The analysis of short-time heavy rainfall spatio-temporal characteristics in Yunnan[J]. Journal of Catastrophology, 2017, 32(3): 57-62.
    [11] 金少华, 周泓, 李桂华. 滇缅脊前一次弱对流形成的局地大暴雨过程分析[J]. 暴雨灾害, 2014, 33(1): 26-33. DOI:  10.3969/j.issn.1004-9045.2014.01.004. Jin S H, Zhou H, Li H H. Analysis on a torrential rain storm caused by local weak convection in the front of Yunnan Myanmar pressure ridge[J]. Torrential Rain and Disasters, 2014, 33(1): 26-33.
    [12] 梁红丽, 王曼, 李湘. 2012年春末昆明大暴雨的中尺度对流系统特征分析[J]. 气象, 2018, 44(11): 1 391-1 403. DOI:  10.7519/j.issn.1000-0526.2018.11.002. Liang H L, Wang M, Li X. Characteristic analysis of mesoscale convective system of heavy rainstorm in Kunming in the late spring 2012[J]. Meteorological Monthly, 2018, 44(11): 1 391-1 403.
    [13] 李华宏, 许彦艳, 王曼, 等. 低纬高原一次短时强降水过程的综合分析[J]. 云南大学学报: 自然科学版, 2020, 42(3): 515-524. DOI:  10.7540/j.ynu.20190328. Li H H, Xu Y Y, Wang M, et al. Comprehensive analysis of a short-time heavy rainfall process over low latitude plateau[J]. Journal of Yunnan University: Natural Sciences Edition, 2020, 42(3): 515-524.
    [14] 朱乾根, 林锦瑞, 寿绍文, 等. 天气学原理和方法[M]. 北京: 气象出版社, 2000: 649.

    Zhu Q G, Lin J R, Shou S W, et al. Synoptic principle and method[M]. Beijing: China Meteorogical Press, 2000: 649.
    [15] 孙继松, 戴建华, 何立富, 等. 强对流天气预报的基本原理与技术方法[M]. 北京: 气象出版社, 2014: 282.

    Sun J S, Dai J H, He L F, et al. Basic principle and technical method of severe convective weather forecast[M]. Beijing: China Meteorogical Press, 2014: P282.
    [16] 施望芝, 张萍萍, 吴涛, 等. 湖北省两次区域性暴雨过程的对比分析[J]. 暴雨灾害, 2008, 27(3): 219-224. Shi W Z, Zhang P P, Wu T, et al. Contrastive analysis of two heavy rain cases in Hubei Province[J]. Torrential Rain and Disasters, 2008, 27(3): 219-224.
    [17] 李华宏, 曹杰, 杞明辉, 等. 云南2次川滇切变线强降水过程对比分析[J]. 云南大学学报: 自然科学版, 2010, 32(S2): 205-212. Li H H, Cao J, Qi M H, et al. Comparative analysis of two heavy rainfall cases in Yunnan influenced by Chuan-Dian shear line[J]. Journal of Yunnan University: Natural Sciences Edition, 2010, 32(S2): 205-212.
    [18] 孙继松. 气流的垂直分布对地形雨落区的影响[J]. 高原气象, 2005, 24(1): 62-69. DOI:  10.3321/j.issn:1000-0534.2005.01.010. Sun J S. The effects of vertical distribution of the lower level flow on precipitation location[J]. Plateau Meteorology, 2005, 24(1): 62-69.
  • [1] 王民栋徐萍陶然杨敬文 . 滇西南中尺度对流飑线的移动路径和雷达回波特征. 云南大学学报(自然科学版), 2016, 38(1): 81-89. doi: 10.7540/j.ynu.20150077
    [2] 赵韬周泓杨靖新钟爱华 . 丽江市汛期2次暴雨天气过程对比分析. 云南大学学报(自然科学版), 2016, 38(S1): 93-. doi: 10.7540/j.ynu.20140400
    [3] 杨芳园杨素雨周稀邹灵宇段燕楠潘娅婷李晓鹏 . 昆明“2016.4.19”雷暴大风天气过程的中尺度特征分析. 云南大学学报(自然科学版), 2018, 40(4): 716-725. doi: 10.7540/j.ynu.20170556
    [4] 黄初龙王将耿琼胡卫芬邓祥 . 昆明不同季节两次局地大暴雨过程对比分析. 云南大学学报(自然科学版), 2021, 43(2): 315-325. doi: 10.7540/j.ynu.20200182
    [5] 罗园刘彬杨芳园 . 昆明2013年12月中旬雨雪低温过程分析. 云南大学学报(自然科学版), 2015, 37(S1): 41-.
    [6] 张腾飞张杰尹丽云谢屹然朱莉 . 滇南春季一次强对流风暴系统特征及成因. 云南大学学报(自然科学版), 2016, 38(2): 245-255. doi: 10.7540/j.ynu.20150630
    [7] 李德俊尤卫红李跃清 . 迭代法在低纬高原地区多普勒天气雷达测量降水中的应用. 云南大学学报(自然科学版), 2008, 30(1): 61-67.
    [8] 徐八林许小勇杨宇罗宇清何跃 . 高山雷达对低纬高原飑线的分析研究. 云南大学学报(自然科学版), 2009, 31(2): 173-176, .
    [9] 马红郑翔飚韩勇怡 . 2012年昭通冰雹过程雷达回波特征综合分析. 云南大学学报(自然科学版), 2013, 35(S1): 183-187. doi: 10.7540/j.ynu.20120507
    [10] 杨俊山和卫东杨沛琼 . 滇西北强对流灾害天气的多普勒雷达回波特征研究. 云南大学学报(自然科学版), 2013, 35(S1): 188-196. doi: 10.7540/j.ynu.20120582
    [11] 张崇莉和爱群钱宝敏赖云华和卫东 . 滇西北高原冰雹天气的多普勒雷达回波特征. 云南大学学报(自然科学版), 2011, 33(S2): 367-373.
    [12] 尹丽云普贵明张腾飞李磊刘雪涛 . 滇东一次局地特大暴雨的中尺度特征和地闪特征分析. 云南大学学报(自然科学版), 2012, 34(4): 425-431,436.
    [13] 张腾飞马联翔鲁亚斌周国莲 . “20030816”云南暴雨过程的中尺度分析. 云南大学学报(自然科学版), 2006, 28(2): 136-143.
    [14] 吴星霖罗松余加贵 . 多普勒雷达回波强度估测降雨的气候统计方法. 云南大学学报(自然科学版), 2011, 33(S2): 374-378.
    [15] 朱莉张腾飞尹丽云闵颖赵宁坤 . 2010年云南6.25特大暴雨中尺度特征及成因的数值模拟分析. 云南大学学报(自然科学版), 2013, 35(S1): 172-182. doi: 10.7540/j.ynu.2013b06
    [16] 陶云段旭 . 尺度分离法在云南单点性暴雨诊断分析中的应用. 云南大学学报(自然科学版), 2003, 25(4): 344-347,351.
    [17] 朱江解莉燕高正南张娟徐八林 . 雷暴云的新一代天气雷达回波分析及闪电临近预警. 云南大学学报(自然科学版), 2020, 42(5): 916-925. doi: 10.7540/j.ynu.20190589
    [18] 陈小华李华宏何钰杨柯 . 2015年9月15—16日华坪及昌宁大暴雨中尺度特征分析. 云南大学学报(自然科学版), 2017, 39(2): 225-234. doi: 10.7540/j.ynu.20160263
    [19] 黄瑾周小刚 . 地形坡度对基流中地形Rossby波振幅的影响. 云南大学学报(自然科学版), 2005, 27(1): 35-39.
    [20] 王沛东李国平 . 秦巴山区地形对一次西南涡大暴雨过程影响的数值试验. 云南大学学报(自然科学版), 2016, 38(3): 418-429. doi: 10.7540/j.ynu.20150765
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-11-05
  • 录用日期:  2021-03-28
  • 网络出版日期:  2021-07-16
  • 刊出日期:  2021-09-15

昆明市两次局地短时暴雨过程对比分析

    作者简介:杨芳园(1987−),女,云南人,工程师,主要研究天气预报及气候效应. E-mail:yfy_zh@163.com
    通讯作者: 潘娅婷, panyating_008@163.com
  • 昆明市气象局,云南 昆明 650034

摘要: 利用常规观测资料、多普勒天气雷达、地面自动站加密资料及NCEP再分析资料,对2017年7月20日和2019年7月20日发生在云南省昆明市主城区的两次局地短时暴雨天气进行对比分析. 结果表明,两次过程均是在两高辐合、低层切变影响背景下产生的,不稳定层结、充沛的水汽条件和地面中尺度辐合线为短时暴雨提供了热力不稳定、动力抬升和水汽条件. “19.7.20”过程的水汽条件,垂直上升运动较“17.7.20”过程更明显,因此短时暴雨的强度和范围更大. 雷达资料显示,“17.7.20”过程以层状−积云混合降水为主,强回波发展较高,“19.7.20”过程以层状云降水为主,为低质心降水结构,两次过程对流回波在昆明主城上空不断加强发展,移速缓慢,持续时间长,速度图上有小尺度辐合区,对强降水的维持和加强有重要作用. 地面中尺度辐合线对强降水的发生有1~2 h的提前预报实效,主城特殊的喇叭口地形对降水的增幅作用明显.

English Abstract

  • 短时暴雨是指短时间内降水量达到或超过暴雨的强降水[1],具有突发性强、局地性、单点性、对流强度大等特点. 昆明市地处云贵高原中部,山地气候突出,由于地形地貌复杂,天气变化剧烈,短时暴雨或短时强降水是昆明市夏季较为常见的致灾性严重的灾害性天气之一,且多出现在夏季6—8月,易造成城市内涝,农田渍涝,也是引发山洪滑坡、泥石流等地质灾害发生的主要原因,对城市运行、公共安全、人民生命安全等造成了严重的影响.

    由于短时暴雨成因复杂,一直是短临预报工作的重点和难点. 随着探测技术的快速发展和加密资料的应用,很多学者对短时暴雨天气过程分析开展了大量的研究[2-3]. 冯晋勤等[4]对2005—2009年福建西部山区短时暴雨的雷达回波特征和中小尺度系统进行分析. 王宏等[5]对比分析了承德市两次局地性短时暴雨天气过程的中尺度特征,表明两次过程的触发系统均为地面中尺度辐合线且逆风区出现的时间与强降水时段配合比较好. 曾勇等[6]通过对比南疆西部两次短时强降水天气中尺度特征指出,风云卫星TBB的演变对降水有3 h的提前预报时效,两次强降水过程分别产生在对流云团TBB梯度最大处和发展过程中范围最大时. 近年来,许多气象工作者也对云南暴雨和短时强降水进行了大量的分析研究[7-8],许美玲等[9]指出切变线和地面冷锋是造成云南暴雨和短时强降水的最主要天气系统,两高辐合型暴雨中,当低层有切变、低涡、冷锋等系统配合时,暴雨落区通常出现在两高辐合区内低层低值系统附近;李华宏等[10]分析了1981—2015年云南短时强降水的时空分布特征. 金少华等[11]利用尺度分离和物理量诊断分析方法,对滇缅脊前一次弱对流形成的局地大暴雨过程进行了综合分析,得出逆风区是导致局地大暴雨发生的重要原因. 梁红丽等[12]诊断和模拟分析了2012年5月24日夜间昆明局地大暴雨的环境场和γ中尺度对流系统特征,认为此次大暴雨高低空配置最佳,且地形对南风的强迫较显著. 李华宏等[13]分析了2017年9月5—6月出现在云南的一次短时强降水天气过程的成因及中尺度对流特征.

    以往对云南暴雨的研究多集中在区域性、全省性的单次暴雨形成的机制方面,而对比研究两次局地短时暴雨的相对较少,特别是对不同年份夏季同一时段的短时暴雨过程的对比研究更少,且对地形在强降水过程中的作用研究也较少. 为提高强降水的预报能力和准确率,本文利用NCEP 1°×1°再分析资料、多普勒天气雷达及5 min地面自动站加密观测等资料,从环流形势、环境条件及动力、热力条件、地形及中尺度特征等方面,对2017年7月20日和2019年7月20日发生在昆明市主城区的两场短时暴雨过程进行对比分析,以期为今后类似的城市强降水预报预警提供思路和依据.

    • 2017年7月20日凌晨(以下简称“17.7.20”过程),受两高辐合及切变线影响,昆明市出现了中到大雨,局部暴雨至大暴雨天气(图1(a)),并伴有强烈的雷电活动. 本次降水过程为局地性暴雨,统计显示全市自动气象观测站(共350站点)出现9站大暴雨、43站暴雨、88站大雨和150站中雨,较强降水中心位于昆明主城区,昆明站20日00:00—02:00出现短时暴雨,小时雨强达31.5 mm(图1(c)). 7月19日20:00—20日02:00期间,昆明市最大日降水量为盘龙区东华站154.7 mm,最大小时雨强为官渡区太和街道79.9 mm(20日00:00—01:00),刷新了昆明市小时降水量(61.4 mm)的历史极值记录.

      图  1  昆明市降水量分布图及昆明站逐小时降水量

      Figure 1.  The distribution of cumulative and hourly precipitation in Kunming

      2019年7月20日凌晨(以下简称“19.7.20”过程),受低涡切变影响,昆明市也出现了一次明显的降水天气过程(图1(b)),以中到大雨,局部暴雨至大暴雨天气为主,并伴有雷电、冰雹等强对流天气. 本次属于区域性暴雨过程,全市自动气象观测站(共429站点)出现24站大暴雨、122站暴雨、105站大雨和93站中雨,较强降水主要集中在昆明主城区及富民、安宁等区域. 昆明主城区降水主要集中在7月20日02:00—05:00,均以短时强降水为主,小时雨强达37.1 mm(图1(c)),24 h降水量达126.8 mm,成为自1951年建站以来7月份单日降水量的最高值. 7月19日20:00—次日20:00期间,昆明市最大日降水量为西山区明波立交桥站142.8 mm,最大小时雨强为西山区太华山站51.2 mm(7月20日04:00—05:00).

      上述两次昆明市短时暴雨过程发生时间均为7月20日凌晨,最强降水集中在主城区,小时雨强大,局地性强,伴随雷电、冰雹、暴雨洪涝等灾害性天气,均造成了严重的城市内涝,“19.7.20”过程强降水范围更大,持续时间更长.

    • 2017年7月19日20:00,500 hPa中高纬地区50ºN附近有2个低涡存在(图2(a)),位置偏北,分别位于新西伯利亚和黑龙江以北地区. 华南至江南一带为副高588 dagpm线控制,与青藏高原东侧的大陆高压在云南东部形成1条东北西南向的辐合区,该辐合区在云南东部稳定少动,这是导致云南出现强降水的主要天气系统之一,昆明市正好处于两高辐合区内. 700 hPa上孟加拉湾附近有一低压(图2(c)),低压东南侧存在西南低空急流,低空急流是动力、热力和水汽的高度集中带,利于将暖湿气流向云南上空输送. 云南滇中以北存在1条东西向的切变线,昆明市刚好位于切变南部西南及偏西气流风速的辐合区一侧,利于冷暖空气及水汽在该区域交汇. 从地面图上分析(图略),7月19日20:00地面辐合线位于昆明北部,之后逐渐南压至昆明中部以南,并在此地稳定少动,一直维持至7月20日03:00.

      图  2  500 hPa和700 hPa环流形势场(实线为高度场,单位:dagpm;虚线为温度场,单位:℃)

      Figure 2.  The circulation situation at 500 hPa and 700 hPa(solid line is geopotential height,unit:dagpm;dotted line is temperature field,unit:℃)

      2019年7月19日20:00,500 hPa中高纬地区也存在2个低涡系统(图2(b)),与“17.7.20”过程对比,位置更偏北,内蒙古中北部有低槽东移,槽后有冷空气向南输送. 台风“丹娜丝”位于华东附近海域,副高较强,呈块状分布在西太平洋至中南半岛东部,青藏高原南侧至孟加拉湾北部也存在大陆高压,二者形成的辐合区位置偏东,云南主要受滇黔交界处的气旋性低涡环流影响,该低涡环流在副高西伸的推动下稳定少动. 700 hPa在滇中以北也存在东西向切变线(图2(d)),位置更靠南,且切变后部河套平原至四川盆地附近的东北风较大,冷空气输送明显强于“17.7.20”过程,孟加拉湾附近也存在低值环流系统. 地面图上(图略),7月19日08:00至次日08:00,滇中地区的楚雄和昆明中部一带均有地面辐合线存在.

      两次过程的影响系统均为切变辐合,为短时暴雨的形成提供了较好的动力、热力、水汽条件和抬升触发机制. 不同点为500 hPa上“17.7.20”过程为两高辐合,“19.7.20”过程为低涡影响;其次,“19.7.20”过程从河西走廊往云南输送的冷空气更明显,为该过程提供了更好的触发条件.

    • 水汽来源和输送、水汽辐合辐散均与降水强度密切相关,充沛的水汽条件是形成暴雨的必要条件. 从700 hPa 20:00水汽通量和水汽通量散度图上分析,“17.7.20”过程(图3(a))水汽主要来源于孟加拉湾北部,可见1条西南—东北向水汽输送通道,通道的中心值为12×10−3 g·cm−1·hPa−1·s−1,风场上滇西南偏北风分量明显,更多的水汽向滇西南及中南半岛输送. 在106º E附近偏南风分量加大,将孟加拉湾的水汽向贵州—四川一带输送,因此不利于大量的水汽向昆明上空输送,昆明市附近的水汽通量为2×10−3 g·cm−1·hPa−1·s−1,处于−10×10−6 g·cm−2·hPa−1·s−1的水汽辐合区内.

      图  3  700 hPa水汽通量(等值线,单位:10-3 g·cm−1·hPa−1·s−1;矢量方向表示水汽输送方向)和水汽通量散度(阴影,单位:10−6 g·cm−2·hPa−1·s−1

      Figure 3.  Water vapor flux(isoline,unit:10-3 g·cm−1·hPa−1·s−1,vector direction represents water vapor transport direction)and water vapor flux divergence(shadow,unit:10-6 g·cm−2·hPa−1·s−1)of 700 hPa

      “19.7.20”过程(图3(b))南部的水汽主要来源于孟加拉湾,在青藏高原南部形成1个明显的输送通道,在偏西风和偏北风的引导下向云南的滇南方向输送,形成一个大值区,水汽通量为6×10−3 g·cm−1·hPa−1·s−1,随后在偏南风的引导下向昆明上空输送;另外1个水汽通道来自北部,位于四川盆地东部—云南东北部,中心水汽通量值为6×10−3 g·cm−1·hPa−1·s−1,其附近偏北风分量明显,利于水汽向昆明上空输送,昆明市附近的水汽通量为4×10−3 g·cm−1·hPa−1·s−1. 从水汽输送矢量分析可知,南北2支水汽输送刚好在昆明上空交汇,形成−20×10−6 g·cm−2·hPa−1·s−1的水汽辐合中心.

      通过对比发现,孟加拉湾均为水汽输送来源地. 但“19.7.20”过程中还有来自北部的水汽输送,南北水汽输送刚好在昆明上空交汇,因此“19.7.20”过程的水汽辐合强度大于“17.7.20”过程,水汽条件更加充沛,这进一步说明了为什么“19.7.20”过程的降水强度强于“17.7.20”过程的原因.

    • 从昆明站探空图和物理量参数分析可知,2017年7月19日08:00(图略),600 hPa以下有一定的湿层,500 hPa附近开始有冷空气入侵,但此时对流有效位能(Convective Available Potential Energy,CAPE)值较小,大气仅处于潜在的不稳定状态,随着午后气温升高,7月19日最高气温为26.3 ℃,热力条件使得大气不稳定状态得到增强. 7月19日20:00(图4(a)),昆明上空的CAPE值增加为918.3 J·kg−1,其次500 hPa附近不断有冷空气持续入侵,使得低层暖湿高层干冷的不稳定状态得以维持和加强. 同时,低层风向垂直切变明显,对流抑制能量(Convection Inhibition,CIN)为30.8 J·kg−1,利于能量的积蓄;沙氏指数(Showalter Index,SI)为−0.42 ℃,气层不稳定,发生雷暴的可能性较大[14];地面抬升指数(Lifting Index,LI)为−2.09 K,表明昆明附近存在有利的抬升条件,上述配置利于强对流天气的发生发展.

      图  4  昆明站探空图

      Figure 4.  The t-lgp diagram of Kunming

      2019年7月19日08:00(图略),500 hPa以下均为湿层,较为深厚,对流有效位能(CAPE)值为588.1 J·kg−1,有一定的不稳定能量,7月19日最高气温为26.4 ℃,昆明上空存在较好的热力和水汽条件. 至20:00(图4(b)),垂直风场从近地层到300 hPa附近有明显顺转,说明有深厚的暖平流提供水汽和热量的输送,300 hPa以上出现风向逆转,表明上层有冷空气入侵. 7月19日午后昆明辖区内出现分散的对流天气,不稳定能量提前得到释放,因此20:00的CAPE值有所下降,CAPE值为348.3 J·kg−1,对流抑制能量(CIN)为150 J·kg−1,CAPE值大于CIN值,表明昆明周边区域大气仍处于不稳定状态. 此时,低层风向垂直风切变更明显,SI指数为−1.2 ℃,LI指数为−2.15 K,说明大气层仍然处于不稳定状态.

      由大气的不稳定条件对比可知,强降水发生前,近地层均有一定的湿层存在,低层风向垂直切变明显,均有上干下湿或上冷下暖的不稳定层结. 根据云的微物理理论,暖云的降水效率要明显高于冷云,降水系统中暖云层越厚,越有利于高降水效率的产生,暖云层的厚度可以用抬升凝结高度(Lifting Condensation Level,LCL)到融化层(0 ℃层高度)高度间的厚度进行估算[15]. 经计算(见表1),“17.7.20”过程的暖云层厚度较“19.7.20”过程浅薄,且对流不稳定条件略弱. 因此,“19.7.20”过程的降水强度和效率均比“17.7.20”过程强.

      时间CAPE/(J·kg−1CIN/(J·kg−1SI/℃LI/K0 ℃层高度/mTCL_P/hPa暖云层厚度/m
      2017年918.330.8−0.42−2.095492759.73209.3
      2019年348.3150−1.2−2.155571786.93533.1

      表 1  2017年和2019年7月19日20:00昆明探空物理量

      Table 1.  The physical value of Kunming sounding at 20:00 on July 19,2017 and 2019

    • 相关研究表明,区域上空有强烈的垂直上升运动,将会有次级环流产生,有利于强降水的发生[16],且动力条件决定着对流运动和水汽抬升凝结的范围和强度[17]. 根据强降水发生的地点和时间,图5给出的是2次过程中垂直速度沿24º~27º N和102º~104º E区域平均的垂直速度时间−高度剖面图. 从图5(a)中可看出,2017年7月19日08:00至次日08:00昆明上空均处于垂直速度负值区,即上升运动区,且从低层一直维持到高层. 7月19日14:00至17:00上升运动中心位于700 hPa附近,中心值达−20×10−2 Pa·s−1,随着时间的演变,上升运动中心在20:00上升至400 hPa附近,强度略有减弱,中心值为−16×10−2 Pa·s−1;7月20日00:00—02:00左右,700 hPa附近出现了−22×10−2 Pa·s−1的强上升中心,强降水开始出现的时间大约在20日00:00,与强上升运动中心出现的时间基本吻合.

      图  5  垂直速度时间−高度剖面图(24º~27º N、102º~104º E,单位:10−2 Pa·s−1

      Figure 5.  Time - height section of vertical velocity average of 24º—27º N、102º—104º E,unit:10−2 Pa·s−1

      2019年7月19日17:00之前700~400 hPa间为下沉运动(图5(b)),7月19日17:00开始从低层到高层转为上升运动,20:00至23:00上升中心位于600 hPa附近,最强上升中心值达−28×10−2 Pa·s−1,随后上升强度有所减弱,随着时间的演变,7月20日02:00强上升中心随高度逐渐上升至600~500 hPa附近,中心值为−24×10−2 Pa·s−1. 强降水开始出现的时间大约在7月20日02:00,强上升运动(−28×10−2 Pa·s−1)较强降水开始时间提前. 经过分析昆明上空水汽随时间的变化(图略),20:00左右高层(300 hPa附近)水汽向低层700 hPa输送明显,特别是20日02:00近地层水汽有明显的跃增,而“17.7.20”过程高层水汽向低层输送不明显. 因此,考虑“19.7.20”过程中强降水开始时间除受上升运动影响外,还与低层水汽的增加有关.

      综上,分析表明2次暴雨过程中昆明上空的天气尺度上升运动都是比较有利的,且上升运动一直延伸至100 hPa附近,垂直上升运动中心均位于600~700 hPa附近. 不同的是,“19.7.20”过程中的天气尺度上升运动的强度和维持时间均明显强于“17.7.20”过程,且受低层水汽影响.

    • 为进一步对比研究昆明2次暴雨过程的异同,对2次暴雨分别进行雷达回波特征的分析.

    • 图6为“17.7.20”过程昆明雷达组合反射率因子(Composition Reflectivity,CR)和反射率因子(R)剖面,以及0.5°仰角基本径向速度v演变特征. 由图6分析可知,7月19日23:00之后昆明北部有明显回波逐渐向南移,23:37开始影响昆明主城区,7月20日00:01强回波位于主城上空(图6(a)),呈层状−积云混合降水特征,最强回波达60 dBz,50 dBz以上的强回波发展高度达6 km左右;此后,回波自东北向西南方向经过昆明上空,移动过程中不断发展和加强,00:31(图略)56 dBz以上的强回波发展高度达7 km左右;随后回波略有减弱,40 dBz左右的强回波高度明显下降至4 km以下,表现为层状云降水回波特征(图6(b)(c)),23:30—01:30期间不断有40 dB以上的回波持续影响昆明主城区,有利于强降水的持续产生. 图6对应速度图上的演变可知,00:01(图6(d))雷达站以东至昆明主城区(图中白色椭圆处)有小尺度辐合区,至01:30(图6(e))昆明上空入流(冷色)速度区域明显大于出流(暖色)速度区域,具有明显的辐合,系统将加强和维持. 至02:29(图6(f))出流区域大于入流区域,降水趋于减弱.

      图  6  2017年7月20日昆明雷达组合反射率和反射率因子垂直剖面(单位:dBz),及0.5°仰角基本径向速度图(单位:m·s−1,相邻距离圈为15 km)

      Figure 6.  The composition reflectivity(CR)and the profile of reflectivity factor RCS(unit:dBz),and the base radial velocity at 0.5°elevation v(unit:m·s−1,the distance circle is 15 km)of Kunming radar on July 20,2017

    • 7月19日22:59昆明北部开始有分散的对流单体生成(图略),并加强合并向南移动,7月20日02:02昆明主城区有局地的对流单体生成(图7(a)),并逐渐发展与北部的回波合并,以层状云降水特征为主,从02:02开始期间不断有40~45 dBz间的强回波在昆明主城上空经过,持续时间大约为3 h,移动缓慢. 强回波的发展高度在4 km以下(图7(b)(c)),为低质心降水结构. 从图7速度演变中分析可知,04:00之前昆明主城区附近存在多个小尺度辐合区(图略),降水维持并加强;至04:59主城上空的小尺度辐合区逐渐减弱消失(图7(f)),强降水有所减弱,但此时入流区域仍明显大于出流区域,降水仍持续;直至7月20日09:00左右仍不断有35 dBz以下的回波自东部向西南间断性的移过昆明主城上空(图略),至10:00降水趋于结束.

      图  7  2019年7月20日昆明雷达组合反射率和反射率因子垂直剖面(单位:dBz),及0.5°仰角基本径向速度图(单位:m·s−1,相邻距离圈为15 km)

      Figure 7.  The composition reflectivity(CR)and the profile of reflectivity factor RCS(unit:dBz),and the base radial velocity at 0.5° elevation v(unit:m·s−1,the distance circle is 15 km)of Kunming radar on July 20,2019

      通过对2次暴雨过程中的雷达回波特征分析可知,2次过程中对流回波在昆明主城上空不断加强发展,移速缓慢,持续时间长,是导致该区域出现短时暴雨的重要原因;对应径向速度场上均存在明显的小尺度辐合区. “17.7.20”过程中为层状−积云混合降水特征,基本反射率因子在50 dB以上,最强达60 dBz,且强回波发展高度在6~7 km附近,属于强对流回波;而“19.7.20”过程以层状云降水为主,基本反射率因子在40~45 dBz之间,回波发展高度相对较低,但持续时间较长,降水效率更高,因此造成的降水强度和持续时间均强于“17.7.20”过程.

    • 2次暴雨过程中,昆明市较强降水均集中出现在主城区及周边部分区域内(图1(a)(b)),具有非常明显的局地性,云南局地强降水过程受地形影响明显[12]. 近些年昆明主城区出现局地短时暴雨的强度及频次逐年增强,为探究2次短时暴雨过程为何主要集中在昆明主城区,图8给出了过程期间主城区累积降水量超过50 mm的站点及地面流场与地形叠加图. 主城区具有特殊的地理位置,其所在地形北、东、西三面环山,地势较高,中部、南部较低,南部濒临滇池,呈喇叭口特征. “17.7.20”过程由地面风场分析发现,7月19日23:00主城处于偏东风与偏南风的辐合区内(图略),20日00:00偏南风和偏西风加强(图8(a)),主城区存在1条明显的东北—西南向的中尺度辐合线,降水开始增强;至01:00主城处于低涡辐合区,降水更加明显;至02:00转为辐散区,03:00降水逐渐减弱. “19.7.20”过程由地面风场分析发现,7月20日01:00主城处于东南风与西北风的辐合区内,位置偏北,7月20日02:00偏北分量加强(图8(b)),辐合区更靠近主城区,形成1条东北—西南向的辐合线,较“17.7.20”过程更偏西北方向,03:00辐合线继续维持,主城区偏南风加强,降水更加明显;至04:00辐合区向主城南部移动,主城区降水持续;至05:00主城附近转为辐散区,降水逐渐减弱. 对比发现,2次过程中昆明主城均存在地面辐合线,且在山前辐合明显,地面辐合线具有明显的抬升触发作用,利于对流系统的产生和加强,辐合线较最强降水提前约1~2 h,当地面形成明显的辐散区时,1 h后降水基本减弱.

      图  8  昆明主城区域自动站累积降水量超过50 mm的站点(黑点)及逐小时前2 min地面流场与主城地形(阴影区)叠加图

      Figure 8.  The automatic weather stations with accumulated precipitation over 50 mm at Kunming main city zone(black spots),and the 2 min average wind field streamline before hourly ground station,and terrain(shadded area)

      强降水主要位于昆明北部山区以南和滇池以北的地势较低区域,刚好位于迎风坡的位置,处于辐合区的偏南或东南气流控制下,利于将滇池流域的暖湿气流向北部山区输送,迎风坡对暖湿气流有辐合抬升作用,造成大量水汽在该处抬升凝结,地形抬升所造成的垂直速度伸展高度虽然很小,但由于低层湿度大,所造成的降水量往往不容忽视,是迎风坡降水增幅的动力因子物理量[18]. 由此可见,2次主城区暴雨过程中,迎风坡附近的降水明显大于其它地区,地形对降水的增幅作用显著. 地形作用和地面中尺度辐合线是造成局地短时暴雨天气的重要影响系统[6]. 因此,2次过程中的暴雨,主城区的喇叭口、迎风坡地形对局地强降水有增幅作用,滇池流域为该区域提供了较好的水汽输送. 在多种因素作用下,有助于降水发展过程中在该地区得以加强和维持,导致昆明主城区出现局地性非常明显的短时暴雨,并引起了严重的城市内涝灾害.

    • (1)2次短时暴雨过程具有历时短、强度大,最强降水出现在昆明市主城区的特点,影响系统均为切变辐合. 不同的是,“17.7.20”过程为局地性暴雨,500 hPa为两高辐合;“19.7.20”过程为区域性暴雨,降水持续时间更长,500 hPa受低涡影响,从河西走廊往云南输送的冷空气更明显.

      (2)2次强降水上空水汽输送和垂直运动发展强烈,存在不稳定层结,为短时暴雨的形成与发展提供了有利的环境条件. 不同的是,“19.7.20”过程除了有来自南方的水汽输送通道外,还有来自北部的水汽输送,水汽通量辐合强度、天气尺度上升运动的强度和维持时间均明显强于“17.7.20”过程.

      (3)雷达资料显示2次强降水时段,昆明主城上空对流回波不断加强发展,移速缓慢,持续时间长;速度图上存在明显的小尺度辐合区,对强降水的发展和维持具有重要作用. 不同的是,“17.7.20”过程以层状−积云混合降水为主,强回波发展较高,最强回波60 dBz高达6~7 km;“19.7.20”过程以层状云降水为主,具有低质心降水结构,40~45 dBz间的回波发展高度在4 km以下,且持续时间更长.

      (4)2次短时暴雨集中出现的区域均位于昆明主城区,主城特殊的喇叭口地形利于偏南及东南气流将低层的暖湿气流向北部山区输送抬升,南侧的滇池流域也为主城区提供了较好的水汽输送,地形对降水的增幅作用显著. 强降水出现的过程中,地面自动站风场上均存在地面中尺度辐合线,且辐合线较最强降水提前约1~2 h,这在强降水的临近预报中具有较好的指导意义.

参考文献 (18)

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