河西走廊西段暴雨過程分析及研究

王海燕 魯岳

摘要 選取2019年7月16日—17日發生在河西走廊西段酒泉地區的一次暴雨天氣過程為研究對象，利用高空資料、地面資料、數值預報產品對此次暴雨過程的環流背景、影響系統、物理條件進行診斷分析，在此基礎上結合當地濕度條件、大氣運動狀態、以及肅北蒙古族自治縣和酒泉市k指數變化，得到如下結論：“東高西低”的大氣環流形式，“歪脖子”高壓對冷空氣的阻擋、充足的水汽供應、氣流強烈的上升運動以及增大的k指數是造成此次暴雨天氣的環流影響因素。

關鍵詞 河西走廊西段;暴雨;分析

中圖分類號：P45;P42 文獻標識碼：A 文章編號：2095–3305（2020）07–0–02

DOI：10.19383/j.cnki.nyzhyj.2020.07.023

Analysis and Study on Rainstorm Process in Western Hexi Corridor

WANG Hai-yan et al （Jiuquan Meteorological Bureau， Jiuquan， Gansu 735000）

Abstract A heavy rain weather process that occurred in the Jiuquan area of the western section of the Hexi Corridor from July 16 to 17， 2019 was selected as the research object. The high-altitude data， ground data， and numerical forecast products were used to influence the circulation background， influence system， and physics of the heavy rain process. The conditions are diagnosed and analyzed， and on this basis， combined with local humidity conditions， atmospheric movement status， and changes in the k-index in Subei Mongolian Autonomous County and Jiuquan City， the following conclusions are drawn： the "high in the east and low in the west" form of atmospheric circulation is "crooked neck" The blocking of cold air by high pressure， sufficient water vapor supply， strong upward movement of airflow， and increased k-index are the influencing factors for the circulation of this heavy rain.

Key words West section of Hexi Corridor; Rainstorm; Analysis

中國常見的自然災害種類繁多，有暴雨洪澇、干旱、霜凍低溫、風雹、連陰雨、濃霧和沙塵暴等氣象災害;火山、地震、山體崩塌、滑坡、泥石流等地質災害;風暴潮、海嘯等海洋災害;森林草原火災和重大生物災害等。氣象災害具有范圍廣、持續時間長、群發性突出、連鎖反應顯著、災情重等特點。

隨著全球變暖，水分循環加速，降水的時空分布及強度改變，極端降水的可能性增加，強降水事件也呈現出向極端化發展的趨勢。近年來全球暴雨災害逐年增多[1-3]。2012年7月27日陜西省榆林市暴雨造成12縣區41.3萬人受災，18人死亡，12人失蹤，農作物54 372公頃受災，房屋倒塌1507間，直接經濟損失6.33億元。2016年7月22日河北省邢臺市暴雨，34人死亡，13人失蹤。2020年4月18日安哥拉首都羅安達，受暴雨影響，數百所房屋被洪水淹沒，11人死亡，13人失蹤。2020年5月21日—22日，廣東省廣州市遭遇特大暴雨，小時雨強度超80 mm的有42個站次，破歷史紀錄。北半球中高緯度地區，降水的頻率和強度也顯著增加。

河西地區是中原地區通往西域的咽喉要道，河西地區處于西北干旱區，暴雨會帶來很多氣象災害，給當地造成很大損失[4]。近幾年河西地區極端強降水天氣增多，如玉門市2012年6月5日突降暴雨，破60年以來日降水極值;張掖市肅南縣2015年7月4日小時降水量達30 mm，引發山洪、泥石流、城市內澇，設施損失嚴重;玉門市2016年6月1日日降水量48.7 mm;敦煌市和瓜州縣2016年8月17日日降水量分別是31.1 mm、31.6 mm;酒泉市2019年6月20日日降水量為79.6 mm，突破建站以來日降水量極值（1983年8月4日44.2 mm）。如何有效識別的強降水天氣是從事氣象工作業務人員研究重點，尤其是對暴雨的預報，是氣象工作者一直以來面臨的難題。

酒泉市地處甘肅省西北部河西走廊西端的阿爾金山、祁連山與馬鬃山之間，總體來說干燥降水少，蒸發強烈溫差大，冬冷夏熱日照長，秋涼春旱風沙多，暴雨天氣出現較少，因此預報難度相對較大[5]。在全球變暖背景下，中國西部干旱半干旱地區極端降水事件頻發，給國家和人民造成重大的經濟損失，對農業的生產和產量更是產生了直接危害，造成了巨大的損失[6]。

1 天氣實況

2019年16日20∶00～17日20∶00，共計58個測站（5個鄉鎮）出現降水，其中暴雨2站、大雨22站、中雨34站（河西標準）。較大降水量出現在：肅北蒙古族自治縣縣政府廣場42.6 mm、肅北蒙古族自治縣40.4 mm、敦煌市莫高窟站23.1 mm、敦煌市22.6 mm、瓜州縣柳園三岔口站21.2 mm。

2 環流背景演變

2.1 高空環流背景

7月16日，500 hpa歐亞中高緯度地區為“兩槽一脊”型，冷槽位于烏拉爾山到俄羅斯的遠東地區，新疆受冷渦底部偏西氣流控制，酒泉市到河套西部形成一個“歪脖子”高壓;隨著冷氣團不斷東移，新疆烏魯木齊—哈密以及青海冷湖—沱沱河有分裂冷槽出現，伴隨著偏東氣流帶來的水汽，形成了酒泉市“東高西低”降水經典模型。700 hPa冷空氣前鋒抵達河西西部，且新疆冷空氣源源不斷加入，在河西中部高壓脊的阻擋作用下，進入河西西部的冷空氣不能快速東移，且與低空東南急流在此維持，對低層水汽的垂直輸送起到了非常重要的作用，配合玉門的對頭風，對暴雨的形成非常有利。

3 物理量診斷分析

3.1 水汽條件

3.1.1 相對濕度 降水需要較好的水汽條件，水汽由源地水平輸送到降水地區，降水持續時間的長短影響降水量的大小。要形成降水，基本條件水汽要夠充足，而相對濕度要達到飽和，相對濕度是能否出現降水的關鍵指標[7]。定量分析了對流層中低層水汽變化特征，以期提高對暴雨過程中水汽來源的認識以及對單站暴雨天氣的預報能力[8]。

常規天氣圖上，相對濕度<30%為干區，相對濕度>70%為濕區。17日08∶00，酒泉市相對濕度西高東低，玉門以西為濕區，玉門鎮為最高，濕度達88%，對應17日降水實況，肅北縣政府廣場40 mm以上。08∶00～20∶00相對濕度玉門以東逐漸上升，20∶00全市都為濕區，降水也自西向東的移動，說明較高的相對濕度有利于降水。

3.1.2 水汽通量散度 形成暴雨的必要條件之一是要有足夠多的水分，單靠當地已有的水分是不可能形成暴雨的。因此，必須要有水汽源源不斷地輸入，才有利暴雨形成，表示這種輸送來的水汽集中程度的物理量就是水汽通量散度。7月16日—17日，分別提取16日20∶00 700 hPa水汽通量散度圖，分析水汽垂直輸送情況。16日20∶00敦煌—玉門市有較大的差值，相差27×10-9g×cm-2×hPa-1×s-1，玉門市700 hpa附近有負的大值區，中心值達-17×10-9g×cm-2×hPa-1×s-1，說明水汽向東擴散。17日08∶00全市通量散度均為負值，新疆哈密東部水汽通量散度為最小值，-22×10-9g×cm-2×hPa-1×s-1，說明較好的水汽通量散度，有利于降水的發生。

3.2 渦度場特征

在大尺度天氣系統演變過程中，大氣基本上是做渦旋運動的，知道了渦度的變化也就知道了天氣環流形式的變化。16日20∶00 500 hPa渦度場分析，烏魯木齊西部和內蒙古西部是兩個負值中心，在新疆東部到酒泉市玉門市以北，均為正渦度，哈密西部為大值區，中心強度分別達33×10-6s-1;17日08∶00正渦度中心隨著西北氣流下滑，至瓜州縣附近，中心值達44×10-6s-1，酒泉市全部轉為正渦度，前一日20∶00負渦度中心東移，升值-48×10-6s-1，說明酒泉市低壓環流加強，氣旋型曲率加大，發展旺盛，有強烈上升運動，對應降水實況，此時段為酒泉市暴雨發生時段。16日20∶00～17日08∶00 500 hPa渦度場中正渦度的建立、發展、減弱，為酒泉市降水提供必要的動力條件。

4 k指數

15日20∶00～17日14∶00肅北k指呈增大趨勢，大氣層結不穩定，其中16日08∶00～16日20∶00k指數增長迅速，增長率最大，對應16日20∶00肅北開始出現降水，16日20∶00后速度減慢，但16日20∶00～17日08∶00為暴雨時段，隨后到18日08∶00 k指數逐漸下降，降水結束。分析發現：k指數越大，越不穩定，容易對流，有利于降水。

15日20∶00～16日08∶00酒泉k指緩慢上升，對比肅北此時段上升速度，相差較大，16日14∶00第1次出現高峰，隨后到20時下降，對比實況酒泉未出現降水天氣，16日20∶00～17日14∶00第2次上升，且14∶00達到最大值，此時大氣層結不穩定，對應實況酒泉此時段，出現降水，14∶00后到18日08∶00緩慢下降，降水結束，18日08∶00后下降速度明顯。k指數變化越大，對流天氣出現的概率也就越大，有利于降水;差值為負值時，大氣層結不穩定[9]。分析發現：肅北以及酒泉k指數的變化與暴雨的發生、發展、結束有非常大的關系，對暴雨預報有很好的指示意義。

5 結論

（1）“東高西低”的環流配置，“歪脖子”高壓的阻擋是造成暴雨天氣的直接影響系統。

（2）降水需要較好的水汽條件，水汽由源地水平輸送到降水地區，降水持續時間的長短影響降水量的大小，較高的相對濕度有利于降水。酒泉市相對濕度較高、水汽通量散度為負值以及低層幅合，高層輻散均表示有利降水。

（3）500 hpa渦度場中正渦度的建立、發展、減弱，為酒泉市降水提供必要的動力條件。

（4）k指數越大越不穩定，越有利于降水，對此次暴雨有指示作用。

參考文獻

[1] 郭楠楠，周玉淑，鄧國.中亞低渦背景下阿克蘇地區一次強降水天氣分析[J].氣象學報，2019，77（4）：686–700.

[2] 于德財，高海燕，王懌萱.甘肅中南部一次強降水天氣過程的診斷分析[J].科技風，2019（30）：120–121.

[3] 王瑩，張曉月，張琪，等.暴雨災害風險及其對農業影響的評估[J].氣象科學，2019，39（1）：137–142.

[4] 王萬筠，殷海濤，竇策偉，等.天津地區三次低渦暴雨過程的診斷分析[J].氣象與環境科學，2019，42（3）：42–50.

[5] 王海燕，胡新華.酒泉市2016年8月16—18日暴雨天氣分析[J].安徽農學通報，2019，25（17）：151–155.

[6] 王海燕，魯岳.酒泉一次暴雨天氣過程分析[J].安徽農學通報，2019，25（22）：154–157.

[7] 達娃，旦增倫珠，丹增措結.南支槽與孟加拉灣風暴結合對一次西藏高原暴雪過程的影響[J].西藏科技，2019（4）：62–66.

[8] 許彬，熊秋芬，張玉婷.一次熱帶風暴背景下南昌暴雨的水汽來源及輸送特征[J].氣象，2019，45（10）：1392–1401.

[9] 孟蕾，桑友偉，何娜.湖南汛期K指數時空變化特征[J].沙漠與綠洲氣象，2019，13（4）：52–57.

責任編輯：黃艷飛