造成貴州水城“7·23”山體滑坡的大暴雨成因分析*

周 文 王曉芳 楊 浩 王婧羽 李山山

中國氣象局武漢暴雨研究所暴雨監測預警湖北省重點實驗室，武漢 430205

提 要： 利用中國氣象局地面站降水資料、歐洲中心ERA5再分析資料、FY-4A相當黑體亮溫資料，分析了造成貴州水城2019年7月23日山體滑坡的大暴雨成因。結果表明，最強降水是由TBB低于-82℃的對流云帶造成的，影響本次強降水的天氣系統主要為貴州西部750～700 hPa低槽及四川盆地北部冷鋒。暴雨發生之前，四川盆地北部冷鋒迫使盆地內高能氣團向貴州西北部移動。隨著水城縣雞場鎮南側偏南氣流發展，為強降水發生提供充足的水汽條件，同時因暖濕氣流的增強使得雞場鎮低層對流不穩定性增強。降水初期(22日20時)上升運動主要位于700 hPa以下，這與雞場鎮地面偏東氣流遇到地形阻擋、沿地形爬坡產生的上升運動影響有關。隨天氣尺度氣旋性環流擴展到貴州境內，降水只發生在氣旋性環流內較狹窄的帶中。通過Barnes帶通濾波分析，天氣尺度的氣旋性流場內存在一些小尺度的氣旋、反氣旋系統，雞場鎮西側有兩個小氣旋環流，它們北側的強氣流匯合帶正好是降水發生區，雞場鎮此時還位于一個小尺度鞍形場區域中，明顯有利于中低層氣流匯合，疊加地形性上升運動，導致突發性暴雨發生，造成了山體滑坡的形成。

引 言

我國夏季暴雨頻發，對人民生命及財產安全造成了極大影響(陶詩言，1980;Li et al,2016;Fu et al,2016)。暴雨由中小尺度系統直接決定，但受多種尺度系統共同影響。而中尺度與大尺度動力學存在較大的不同,暴雨成因復雜(丁一匯和張建云,2009)。其中，突發性暴雨雨量大、局地性強、變化快且降水前環流特征不明顯，增加了預報難度(黃儀方和琚建華,2002;王勁松等,2002;侯瑞欽等,2003)。

近年來，隨著觀測技術的進步，越來越多的學者投入到突發性暴雨事件的研究。肖遞祥等(2012)對2011年7月四川盆地發生的兩次(7月3日和23日)突發性暴雨過程展開了對比分析，發現兩次過程均發生于高能不穩定的狀態下。張雅斌等(2017)分析診斷了2014年8月12日陜西關中地區突發性暴雨過程，發現500 hPa內蒙古中部天氣尺度橫槽是突發性暴雨的直接影響系統，地面切變線是暴雨的觸發條件。紀曉玲等(2007)利用常規氣象資料分析了發生在寧夏2004年8月3日的突發性暴雨過程，主要影響系統為切變線和低渦，深厚的中低層輻合促進了不穩定能量的積累，也為短時強降水提供了動力抬升機制。慕建利等(2005)研究發現誘發2003年7月14—15日陜西地區突發性暴雨的天氣系統為副熱帶高壓及新疆干冷空氣，700 hPa低渦、切變線是暴雨形成的觸發機制。趙榆飛和杜繼穩(2005)對比分析了陜北地區4次突發性暴雨和2次系統性暴雨過程，發現兩者機理差別較大。突發性暴雨主要出現在副熱帶高壓(以下簡稱副高)少動的天氣形勢下，水汽主要來源于暴雨發生前大氣低層的輸送，上升運動與暴雨同步加強。而系統性暴雨則出現在副高位置變動較大的天氣形勢下，水汽主要來源于暴雨發生過程中的補充，垂直運動形成于暴雨發生之前。

張小玲等(2002)和貝耐芳等(2003)則對江淮地區造成暴雨的中尺度對流系統(MCS)展開研究，發現1998年7月武漢突發性特大暴雨是由沿低渦切變線相繼生成的β中尺度對流系統所引發。在暴雨發生前，大氣層結近乎整層飽和,并且蘊涵著大量對流有效位能，有利于暴雨的發生。暴雨發生過程中，高、低空正渦度區疊加、耦合，促進了低層切變線發展(馮伍虎和程麟生，2002)，而低層切變線又進一步促進了MCS強烈發展。周文等(2020)對一次東移并引發強降水的高原對流云團展開分析，發現對流云團在不同階段能量演變特征顯著不同，強降水發生時，背景場對強降水的影響明顯增強。

通過前人大量研究工作，人們對造成突發性暴雨的天氣系統的認識在不斷完善。除天氣系統外，地形對暴雨的影響也尤為明顯。地形的熱力、動力作用可影響局地天氣，極易誘發局地強降水(孫明生等，2013;趙玉春等，2012)。金少華等(2014)分析總結出700 hPa切變線移至云南后，受到地形阻擋，形成與山脈同向的切變線，中低層切變線為短時強降水提供了動力抬升機制。而冷鋒則轉變為靜止鋒。受冷空氣影響，暖濕氣流上升產生暴雨(許美玲等，2003；2013；紀曉玲等，2007)。

我國西南地區地處青藏高原東部，地質結構特殊，地形復雜。結合西南地區特殊的地質構造，在發生強降水之后容易誘發地質災害，比如山體滑坡、泥石流、崩塌等(余峙丹和張輝,2008；馬力等,2002；池再香等,2011 )。西部山地突發性暴雨已然成為我國重大自然災害之一，其預警與防范是國家防災減災重大戰略需求。因此，對西部山地突發性暴雨展開研究是十分有意義的。

本文結合中國氣象局國家站及區域站小時降水量、高時空分辨率ERA5再分析資料(時間分辨率為1 h，空間分辨率為0.25°×0.25°)及FY-4A衛星相當黑體亮溫(TBB)資料(時間分辨率為5 min，空間分辨率為4 km)，從強降水對山體滑坡的影響、強降水成因以及MCS的演變等方面對2019年7月23日發生于貴州水城的一起特大型山體滑坡事件展開了研究，以期為相關的科研、業務預報以及防災減災工作提供一定參考。

1 濾波器選擇

本文選用陳忠明(1992)修訂的Barnes帶通濾波器, 可更好排除高頻和低頻干擾。經過兩次修訂后的濾波器初值場函數FL如下：

第一次修訂后的初值場

式中:

Dn(x，y)=Fn(x，y)-F0(x，y)

由原始觀測值確定的初值場

式中:

En(x，y)=F1(x，y)-F0(x，y)

式中：F代表要素值，Dn和En代表要素值與初值的差值，W代表權重函數，r代表測站與格點的距離。

修訂后的濾波器響應函數RL如下：

RL=R1+(R1-R0)(3/4-R0)

式中：

R0=exp(-4π2c/λ2)

式中：λ為波長，c和G為濾波常數。濾波器的性能取決于c和G。當G取0.35，c1、c2分別取5 000 km和70 000 km時，最大響應波長為500 km，可較好地保留300～800 km中尺度波動系統(圖1)。

圖1 修訂后的Barnes帶通濾波響應函數(實線)(虛線為低通濾波響應函數)Fig.1 Revised Barnes filter response function (solid line) (Dashed line represents the low-pass filter response function)

2 災情及降水概況

2.1 災 情

水城縣是貴州省地質災害多發、嚴重縣區之一，地質災害發生以自然因素為主(司江福等，2012)。據水城縣人民政府網統計，截至2019年7月23日，水城縣共有地質災害隱患點241處。其中山體滑坡是水城縣最主要的地質災害類型,隱患點為148處，占61.41%(圖2)。

圖2 水城縣地質災害隱患點概況Fig.2 Overview of sites with hidden perils for the geological hazards in Shuicheng County

據水城縣人民政府網統計，2019年貴州水城縣一共發生了三起自然災害，因災死亡43人，失蹤9人，傷病11人，緊急轉移安置災民825人。全年因災造成直接經濟損失2.216 5億元。

這三起自然災害中，包含一起特大型山體滑坡事件。該事件發生于2019年7月23日21時貴州省六盤水市水城縣雞場鎮，災害點位于26.254 2°～26.266 7°N、104.666 7°～104.675 0°E范圍內。本次山體滑坡共造成近1 600人受災，43人死亡，還有9人失蹤。2019年水城縣因災造成的人員傷亡均發生于此次特大型山體滑坡事件中。此外，本次滑坡事件還造成100多間房屋倒塌，2 300余間房屋遭到了不同程度損壞，造成直接經濟損失達1.9億元，占全年因災損失的85.72%。

水城縣以山體滑坡為首的地質災害多發情況，已嚴重制約了當地經濟發展，威脅著人民生產生活及生命安全(司江福等，2012)。因此圍繞“7·23”山體滑坡事件展開分析，對水城縣防災減災是具有重要意義的。

綜合降水量(圖3)和地形特點(圖4)來分析此次災情。從地理位置而言，水城縣位于貴州西部，地處云貴高原中部斜坡及烏蒙山脈東側。海拔高度633～2 861 m，地形起伏大，結構復雜(司江福等，2012)。水城縣是四周高、中間低的地形(圖4)，呈現為近似于西北—東南向斷陷盆地特征。從圖3中可以發現，災害點位于山坡處，地勢陡峭，當發生強降水時，雨水易向低地勢處匯集。土體受到強烈沖刷，為滑坡等地質災害的發育提供了基本條件(肖攀等，2015)。另一方面，中國地震局地殼應力研究所調查發現雞場鎮發生山體滑坡的斜坡上存在多處古崩滑堆積體(http:∥www.eq-icd.cn/Index/show/catid/248/id/4655.html)。由于這些崩滑堆積體結構較為松散，遇持續性降水或強降水后，山體穩定性下降，易引發山體滑坡。

圖3 2019年7月20—24日貴州省國家站及區域自動站24 h累計降水量分布(a)20日08時至21日08時，(b)21日08時至22日08時，(c)22日08時至23日08時，(d)23日08時至24日08時(黃色空心圓圈為雞場鎮災害發生點)Fig.3 Distribution of 24 h accumulated precipitation at Guizhou national stations and regional stationsfrom (a) 08:00 BT 20 to 08:00 BT 21， (b) 08:00 BT 21 to 08:00 BT 22, (c) 08:00 BT 22 to 08:00 BT 23, (d) 08:00 BT 23 to 08:00 BT 24 July 2019(Yellow hollow circle represents the disaster spot in Jichang Town)

圖4 (a)貴州省地形及(b)災害點附近地形(填色)(藍點代表災害點，紅點為2019年7月22日08時至23日08時水城縣24 h累計降水量超過100 mm的觀測站)Fig.4 (a) Terrain (colored) in Guizhou Province and (b) near the disaster spot(Blue dot represents the disaster spot; red dots represent the regional stations with 24 h accumulated precipitation exceeding 100 mm in Shuicheng from 08:00 BT 22 to 08:00 BT 23 July 2019)

2.2 貴州水城降水概況

21日08時國家站24 h累計降水量顯示西南地區發生系統性降水(圖略)，貴州西部受西南地區系統性降水影響。其中，貴州省六盤水市水城縣主要為中雨，但是在水城縣雞場鎮有大雨發生(圖3a)。該時段影響降水的天氣系統主要為700 hPa低槽(圖略)。隨后24 h內，低槽位置向北移動，西南地區雨團隨之北上。貴州地區系統性降水明顯減弱，僅六盤水市與黔西南交界處有一條東北—西南向的局地大暴雨帶(圖3b)。緊接著在貴州西部有一低渦生成，低槽南伸，西南地區降水增強，有大暴雨發生。其中，雞場鎮附近存在一條東西向的大暴雨帶(圖3c)。23日08時至24日08時(北京時,下同)期間，低渦向東南移動，700 hPa低槽向東南伸展，云南降水增強(圖略)，貴州降水范圍擴大，但強度減弱(圖3d)，雞場鎮降水轉為中雨。貴州水城山體滑坡事件正發生于此時段。

研究表明，在引發山體滑坡的眾多因素中，降水是觸發山體滑坡發生的主要原因之一(馬力等，2008)。一方面，發生強降水后，土壤吸水，坡體自重增加；另一方面，降水可軟化坡體的滑動面，坡體抗剪強度隨之降低(李向紅等，2013)。結合圖3，山體滑坡事件發生當天以及前幾天，水城縣均有降水發生(并且有大暴雨發生)。因此推斷降水或為本次山體滑坡的重要影響因素。為了驗證這一推斷，我們對災害點附近降水概況展開了分析。

2.3 雞場鎮降水概況

2019年7月22日08時至23日08時期間，水城縣24 h累計降水量超過100 mm(大暴雨量級)的站點有2個(如圖4紅點所示), 站號為R8266和R8269。其中R8266測站距離雞場鎮坪地村山體滑坡點(如圖4中藍點所示)更近。后續主要圍繞該觀測站展開分析。

7月1日00時至山體滑坡當日，雞場鎮7月累計降水量達到了288.9 mm(如圖5藍色實線所示)，降水主要在中旬發生。而7月中旬開始，雞場鎮雨量開始增多。如圖中紅色虛線所示，山體滑坡發生前10天累計降水量已達到236.9 mm。其中，在災情發生24 h內有短時強降水發生，集中于22日20時至23日04時，最大小時降水量甚至達到了56.9 mm(22日22時)。因此后續分析中將圍繞這一時段展開研究。

圖5 水城縣R8266區域自動站2019年7月(a)1—24日逐時降水概況(黑色柱)及累計降水量(藍色實線代表從1日00時開始計算的累計降水量，紅色虛線代表從13日00時開始計算的累計降水量)；(b)22日17時至23日06時逐時降水Fig.5 (a) Hourly precipitation (black bar) and accumualted precipitationat the R8266 Regional Station in Shuicheng from 1 to 24 July 2019 (blue solid line: accumulated precipitation calculated from 00:00 BT 1 July, red dotted line: accumulated precipitation calculated from 00:00 BT 13 July)， and (b) hourly precipitation from 17:00 BT 22 to 06:00 BT 23 July 2019

需要注意的是，強降水于23日凌晨結束，但山體滑坡并未隨即發生，而是在23日夜間發生，滯后約16 h。這是因為降水進入土體后，需要時間累積其對滑動面的潤滑、軟化作用。因此，有相當數量的山體滑坡事件并不是在強降水結束后立馬發生的，而是一般發生于強降水結束后的幾天內(馬力等，2008)。

2.4 對流云團發生發展分析

影響本次強降水的對流云團是貴州西北部MCS與高原東移MCS合并之后發展演變而成(圖略)。本文主要關注短時強降水時段前后貴州西北部MCS演變特征。

22日18:15 對流云團主體位于四川盆地，呈橢圓形，主要受西南渦影響。在貴州西北部低空切變線影響下，從四川盆地云團主體南部延伸出一條東北—西南向對流云帶。切變線附近TBB達到-72℃ 以下，對流活動較強，貴州西北部地區產生降水(圖略)。雞場鎮位于-72℃TBB南端，對流活動較其北部偏弱。此時雞場鎮相對濕度較低，未產生降水。隨著四川盆地西南渦減弱，貴州西北部切變線也減弱，進而導致切變線云帶對流活動減弱(圖6b)。由于貴州西部有低渦形成，因此局地對流活動增強。雞場鎮上空21:53形成了TBB<-82℃ 的對流云活動區，對流活動區呈東西向(圖6c)，與22日雞場鎮大暴雨帶位置及走向基本一致(圖3c)。約22:15之后，雞場鎮對流強度開始減弱(圖略)。但是在降水期間，TBB仍維持在-62℃以下(圖6d)，有利于降水的維持。

圖6 FY-4A在2019年7月22日(a)18:15，(b)19:38，(c)21:53的TBB水平分布(“+”代表災害點)；(d)災害點處在22日18:15至23日04:53期間的TBB時間序列Fig.6 Horizontal distribution of TBB by FY-4A at 18:15 BT (a), 19:38 BT (b), 21:53 BT (c) 22 July 2019 (+: disaster spot); (d) time series of TBB over the disaster spot from 18:15 BT 22 to 04:53 BT 23 July 2019

3 氣象條件分析

3.1 四川盆地北部冷鋒對雞場鎮降水的影響

22日08時(圖7a)，北方冷空氣南下，在四川盆地北部形成冷鋒。鋒前暖濕氣流受鋒面南壓影響，沿鋒面爬升。22日14時(圖7b)，地面鋒線已到達四川盆地內。鋒后干冷空氣沿四川盆地北邊界滑入盆底，強迫盆地內氣流向南運動。導致暴雨發生前四川盆地內高能區向貴州暴雨區伸展(圖7d)。因此，雞場鎮低層假相當位溫不斷升高，于17時達到最強(圖7d)，假相當位溫最大可超過363 K。四川盆地向南移動的高能氣團為災害點暴雨發生蓄積了能量。突發性暴雨發生前(20時之前)，雞場鎮上空假相當位溫隨高度減小，大氣層結為對流性不穩定。由此可見，四川盆地內受冷鋒南壓影響而向南運動的氣流為貴州地區強降水發生提供了前期熱力條件。

除此之外，四川盆地內受冷鋒強迫向南運動的氣流對貴州地區降水還存在動力抬升影響。當地面鋒線進入四川盆地后，盆地內氣流北風分量增強。氣流經過四川盆地南邊界時，受地形阻擋，氣流爬坡。因此在盆地南邊界附近開始形成較強的上升氣流(圖7b)。隨著盆地內鋒區繼續南壓，四川盆地南邊界的上升支也隨之向南移動。當上升支移至貴州時，降水發生(圖7c)。但冷鋒南壓帶來的動力強迫僅在降水初期有較明顯的影響。降水最強的時候，雞場鎮上升運動主要受到局地氣旋性環流影響。

圖7 2019年7月22日(a)08時，(b)14時，(c)20時雞場鎮溫度平流(填色，單位：10-5 ℃·s-1)、假相當位溫(實線，單位：K)、風場(v-w，單位：m·s-1)經向剖面；(d)22日08時至23日07時在775 hPa高度上沿104.50°～104.75°E 經向平均假相當位溫(單位：K)時間-緯度剖面(圖7d中帶箭頭的虛線指示盆地內高能氣團向雞場鎮伸展)Fig.7 Meridional section of temperature advection (colored, unit: 10-5 ℃·s-1), potential pseudo-equivalent temperature (solid line, unit: K) and wind field (v-w, unit: m·s-1) at 08:00 BT (a), 14:00 BT (b), 20:00 BT (c) 22 July 2019; (d) time-height cross-section of potential pseudo-equivalent temperature (unit: K) at 775 hPa along Jichang Town from 08:00 BT 22 to 07:00 BT 23 July 2019 (Dash line with arrow represents the air with large energy flow from the basin to Jichang Town in Fig.7d)

3.2 大暴雨日形勢場分析

22日整體形勢如下：對流層中層，原貴州西北部500 hPa高空槽發展、南伸，有形成高空氣旋的趨勢。高空槽發展促使副高東退。貴州西部受500 hPa高空槽與副高外圍偏東氣流控制(圖8a)。700 hPa上，雞場鎮在21日位于低槽后(圖略)，主要受偏西風影響，因此天氣晴好(圖3b)。22日，貴州西部與云南交界處，局地氣旋性環流增強，有低渦(26.5°N、103.5°E)形成，雞場鎮受西南氣流控制。在700 hPa低槽、四川盆地西南渦影響下，貴州西北部形成東北—西南向切變線。另一方面，貴州西北部比濕較前一日明顯增加(圖8b)。22日貴州地區，水汽通量顯著輻合(圖8c)，有利于大暴雨的產生。

圖8 2019年7月22日(a)日平均500 hPa流場、位勢高度(藍線，單位：dagpm)及溫度場(填色，單位：℃)，(b)700 hPa流場、位勢高度(藍線,單位：dagpm)及比濕場(填色，單位：g·kg-1)，(c)整層水汽通量(箭頭，單位：kg·m-1·s-1)、及其散度場(填色，單位：10-4 kg·m-2·s-1)Fig.8 (a) Daily average 500 hPa stream field, geopotential height (blue line, unit: dagpm) and temperature field (colored, unit: ℃), (b) 700 hPa stream field, geopotential height (blue line, unit: dagpm) and specific humidity field (colored, unit: g·kg-1), and (c) entire layer water vapor flux (arrow, unit: kg·m-1·s-1) and its divergence field (colored, unit: 10-4 kg·m-2·s-1) on 22 July 2019

降水開始前，低層偏南風為降水區輸送暖濕氣流(圖10a)，700 hPa之上有強輻散場，以下有強輻合場，促進了低層上升運動的增強(圖10b)。降水初期(22日20時)上升運動主要位于700 hPa以下(圖10b)。就800 hPa而言，22日20時槽前偏南風與四川盆地偏北風在貴州西北部形成切變線(圖9e黑色實線)，切變線南端有強降水產生。此時，雞場鎮近地面層風向轉為偏東風(圖9e紅色框所示)。受雞場鎮西高東低地形影響，偏東氣流爬坡，有利于上升運動的形成，為降水發生提供動力條件。貴州與云南交界處在750 hPa形成中尺度輻合中心(圖9b)，700 hPa對應有低渦形成(圖9a)，切變線沿低渦向東北伸展。雞場鎮位于低渦東北部，位于氣流輻合區。降水初期，低層輻合開始向中層延伸，高層輻散同時增強，有利于強降水發生(圖10b)。雞場鎮降水在22時最強，貴州西部700 hPa低渦消亡，與高原東南部低槽合并，雞場鎮位于槽前(圖9c,9d)，氣旋性環流達到最強(圖10a)。此時應是中低層輻合上升運動增強帶來大范圍的降水發生，但實際降水區域只發生在氣旋性環流內較狹窄的帶中。通過Barnes帶通濾波后，最強降水發生時雞場鎮附近流場變化顯著。貴州西部分離出氣旋，北部有反氣旋。雞場鎮位于濾波后的鞍形場中(圖9f)，疊加地面偏東氣流遇到山脈阻擋形成的上升運動，導致最強降水發生。

圖9 2019年7月22日(a,b)20時和(c,d)22時(a,c)700 hPa及(b,d)750 hPa流場、小時降水量(圓點，單位：mm);(e)20時 800 hPa風場、小時降水量(圓點，單位：mm)，(f)22時750 hPa濾波后的流場、小時降水量(圓點，單位：mm)(紅色方框代表災害點及其附近區域;圖9e中的黑色實線代表切變線)Fig.9 Stream field and hourly precipitation (dots, unit: mm) at (a, c) 700 hPa and (b, d) 750 hPa at (a, b) 20:00 BT and (c, d) 22:00 BT 22 July 2019; (e) wind and hourly precipitation at 800 hPa (dots, unit: mm) at 20:00 BT and (f) stream field at 750 hPa after Barnes filtering and hourly precipitation (dots, unit: mm) at 22:00 BT 22 July 2019(Red boxes represent disaster sites and its near area； black solid line represents shear line in Fig.9e)

3.3 大暴雨日物理量場分析

從圖10a可以發現，22日08時雞場鎮700 hPa以下受西南風控制，配合四川盆地向南流動的高能暖濕氣流，雞場鎮假相當位溫開始增加。隨后，中低層南風分量逐漸增加,水汽通量也隨之增強，低層相對濕度不斷增加(圖10c)。19時，受貴州西部氣旋性環流增強的影響，低層已轉變為東南風。20時，雞場鎮附近偏東氣流增強導致的地形輻合增強(圖10b)，有利于上升運動的維持。從圖10b可以發現，降水初期低層輻合、高層輻散增強，整層均為強上升運動。除此之外，20時水汽通量達到最強，650 hPa高度附近大氣相對濕度超過95%，又由于雞場鎮上空為對流不穩定層結，受到動力條件觸發，開始產生降水(崔春光等, 2008)。但20時大氣飽和層相對淺薄(圖10c)。隨著降水的發生，能量釋放，假相當位溫開始減小(圖10a)。20時氣旋性環流達到最強(圖10a)，濕層增厚，配合強水汽通量及強上升運動，產生最強降水。至暴雨結束時，雞場鎮上空僅低層維持有弱上升氣流，因此降水顯著減弱。

從相對濕度時間-高度剖面圖(圖10c)還可以發現，22日降水開始前，低層相對濕度及比濕均增加，而高層相對濕度及比濕減小，增強了大氣層結的對流性不穩定(崔春光等, 2008)，有利于降水的發生。為了進一步驗證22日大氣層結穩定度演變特征，我們還引入了對流穩定度指數(I)，通常I為500 hPa假相當位溫及850 hPa假相當位溫的差值。當I>0時，大氣層結為對流穩定層結；當I<0時，為對流不穩定層結;并且I越小表示層結越不穩定(劉建文等，2005)。由于貴州西部地形較高，為了避免地形帶來的誤差，我們引入了朱莉等(2013)修正后的對流穩定度指數(Icon)，選取為350 hPa假相當位溫與700 hPa假相當位溫的差值(Icon=θse350-θse700)。朱莉等(2013)研究表明，修正后的對流穩定度指數對強對流暴雨的預報同樣具備較好的指示意義。從圖10c可以發現，22日09時對流穩定度指數驟減。至22日15時達到最低，此時Icon<-7℃，表明降水發生前對流不穩定達到最強。隨后對流穩定度指數開始小幅增加，在強降水期間維持在-7～-5℃，對流不穩定性開始減弱。至暴雨結束后，Icon顯著增加，大氣層結不穩定性進一步減弱。

圖10 2019年7月22日08時至23日07時雞場鎮(a)水汽通量(填色，單位：kg·cm-1·s-1·hPa-1)、水平風場(風羽)、假相當位溫(白線，單位:K)及渦度(綠線，單位：10-5 s-1)，(b)散度場(填色，單位：10-5 s-1)及垂直速度(黑線，ω≤-0.1 Pa·s-1)，(c)相對濕度(填色，單位：%)、比濕(黑線，單位：g·kg-1)及修正后的對流穩定度指數(紅線，單位：℃)時間-高度剖面Fig.10 Time-height cross-sections of (a) water vapor flux (colored, unit: kg·cm-1·s-1·hPa-1), horizontal wind (wind bar), potential pseudo-equivalent temperature (white line, unit: K) and vorticity (green line, unit: 10-5 s-1), (b) divergence field (colored, unit: 10-5 s-1) and vertical velocity (black line, ω≤-0.1 Pa·s-1), and (c) relative humidity (colored, unit: %), specific humidity (black line, unit: g·kg-1) and revised convection stability index (red line, unit: ℃) at Jichang Town from 08:00 BT 22 to 07:00 BT 23 July 2019

4 結論與討論

本文利用地面站降水資料、高時空分辨率的ERA5再分析資料及FY-4A衛星TBB資料，對2019年7月23日引發貴州水城雞場鎮山體滑坡的大暴雨成因展開分析。得出以下主要結論：

影響本次突發性暴雨的主要天氣系統為四川盆地北部冷鋒、貴州西部低渦及750～700 hPa低槽。四川盆地北部冷鋒南壓為貴州水城降水發生提供了熱力和動力條件：冷鋒南下，迫使四川盆地內高能氣團向南流動。結合低槽西南暖濕氣流影響，增強了雞場鎮低層大氣層結對流不穩定性。降水初期低層偏東氣流受地形阻擋而產生的地形性上升運動、貴州西部低渦及低槽為降水發生進一步提供有利的動力條件。在前期水汽聚積條件下，22時濕層增厚。配合低槽前上升運動，促使雞場鎮對流發展，能量釋放，從而造成強降水發生。通過Barnes帶通濾波分析，雞場鎮位于濾波后的鞍形場附近，有利于強對流天氣的形成。通過FY-4A高時空分辨率云圖可以發現，貴州水城大暴雨帶是TBB<-82℃對流云團造成的。

需要指出的是本文僅是對一次強降水致災過程分析研究。而強降水變化復雜，降水的演變特征、發展機理及其引發的地質災害類型均有差別。因此，將來還需開展更多相關研究工作，以期對防災減災工作提供更有價值的參考。