一次東北冷渦暴雨過程中尺度及云物理特征分析

任 麗，馬國忠，孫 琪

（黑龍江省氣象臺，黑龍江 哈爾濱150030）

東北冷渦是有深厚冷空氣的高空氣旋性渦旋，在我國東北附近地區活動，東北冷渦具有不穩定的特點，與其相伴的天氣通常為陣性降水[1-2]。東北冷渦活動時除了冷渦本身能給東北地區帶來突發性強降水[3-4]外，冷渦與中緯度其它天氣系統[5-6]，甚至與臺風[7-8]相互作用會給東北地區帶來更強的降水。東北冷渦還會給華北、黃淮甚至江南帶來暴雨天氣[9-12]。東北冷渦具有非對稱結構特征，在其東南部，有西北干冷平流疊加在西南暖濕平流上，加上午后晴空輻射增溫作用，造成對流不穩定迅速增長，而此處的上升運動為對流有效位能的釋放提供了有利條件[13]。暴雨通常是由MCS活動造成的，中國東北地區每年夏季平均出現MCS的次數為101次[14]，其中MCC又是主要的暴雨云團。根據實際統計分析發現若完全按照Maddox定義的MCC的標準，東北地區的MCC次數極少，如果將標準中的偏心率調整為＞0.6，平均每年至少可以出現5次[15-16]。可見東北地區MCS出現的頻次較高，盡管其中MCC出現的次數較少，但只要出現就會造成暴雨，而關于東北地區MCS和MCC的研究較少。

數值模擬已經成為研究暴雨形成和發展的重要手段，通過數值模擬可以獲取暴雨發生發展過程中時空分辨率更高的資料，從而展開暴雨中小尺度[17-18]、云物理[19-21]等方面更細致的研究。2019年7月16日黑龍江省出現突發性暴雨，由于降水時間集中，雨強大，導致部分農田被淹，個別路段道路橋涵被沖毀，甚至影響列車通行，造成較大經濟損失。利用WRF數值模式對此次發生在東北冷渦底部的暴雨過程進行數值模擬，使用常規觀測資料、衛星云圖和數值模擬結果分析此次暴雨過程發生的環流特征和有利于對流發展的環境條件，云系演變特征及云物理特征，為冷渦暴雨預報業務提供有價值的參考和借鑒。

1 東北冷渦暴雨實況分析

1.1 暴雨概況

受東北冷渦影響，2019年7月16日黑龍江省中西部地區出現中到大雨、局部暴雨天氣。從7月16日08時—17日08時（北京時，下同）累積降水量圖（圖1a）上可知，降水分布不均勻，有東西2個暴雨區。降水具有很大的陣性，西部暴雨區強降水出現在16日下午（圖1b），13—14時克山站連續2 h出現小時雨量超過20 mm/h的短時強降水，最大雨強為29.5 mm/h（16日13時），東部暴雨區強降水出現在16日夜間，21—22時巴彥站連續2 h出現短時強降水，最大雨強為49.3 mm/h（16日22時）。東部暴雨區范圍和雨強均大于西部，強降水持續時間更長，雨量更大。

圖1 2019年7月16日08時—17日08時累積降水量（a）及克山和巴彥站小時雨量（b）

1.2 中尺度對流云團特征

從FY-2G的TBB分布圖（圖2）上，可以發現黑龍江省東西2個暴雨區分別是由MCC和MCS活動造成的。造成西部暴雨區的MCS生消和移動均較快，7月16日11時，MCS在內蒙古新生，移入黑龍江省迅速發展加強。12—13時MCS云團范圍迅速擴大，呈密實的團狀結構，克山站位于MCS南側亮溫梯度最大處（圖2a，2b），雨強增大到29.5 mm/h（16日13時）。14時MCS東移（圖2c），云團范圍繼續擴大，盡管云頂亮溫一直＜-57℃，但是對應的雨強開始減小。之后在內蒙古東北部有多個對流云團新生，合并加強形成近圓形云團。16時移動到黑吉蒙交界（圖2d），-32℃冷云面積為1.1×105km2，-52℃冷云面積為7×104km2，達到MCC標準。MCC生成后一直緩慢向東偏北方向移動，移入黑龍江省。北部減弱的MCS云團逐漸合并到MCC中，促使MCC進一步加強。21時MCC強度達到最大（圖2e），-32℃冷云面積達1.7×105km2，-52℃冷云面積為9.5×104km2，其中有尺度更小（TBB＜-62℃）的中尺度單元活動，對應更大的雨強，形成東部暴雨區，巴彥站連續2 h雨強超過30 mm/h。之后的2 h內MCC逐漸減弱，表現為＜-52℃的冷云范圍迅速減小，地面雨強也隨之減小。17日00時，-52℃冷云面積減小到3.6×104km2，不滿足MCC標準（圖2f）。本次MCC生命史為8 h，由于移動緩慢，給黑龍江省南部地區帶來較大降水天氣。

圖2 2019年7月16日FY-2G TBB分布

1.3 探空分析

分析東西2個暴雨區上游強降水發生前的探空站曲線，發現2個暴雨區環境特征的差異。MCS發生的環境特征是大氣具有深厚的濕層（地面～500 hPa），高層有較干空氣活動，CAPE為750 J/kg，K指數為34℃，沙氏指數為-0.2℃，抬升指數為-2.5℃，0～6 km垂直風切變為2.7×10-3/s（表1）。即對流發生前大氣層結不穩定，這樣的環境條件有利于以短時強降水為主的風暴發展。

表1 嫩江和哈爾濱探空站物理量特征對比

MCC發生的環境特征：中低層（850～600 hPa）為飽和層，中高層（500～300 hPa）有干空氣活動，低層更濕、高層更干使大氣的對流不穩定更強。CAPE為1 000 J/kg，K指數為42℃，沙氏指數為-5.1℃，抬升指數為-5.2℃。大氣整層風速均增大，0～6 km風隨高度順轉，垂直風切變達4×10-3/s。有利于MCC發展的環境條件有利于醞釀更強的風暴。

2 數值模擬

2.1 模擬方案設計

本文使用WRF3.6數值模擬，采用歐拉質量坐標，Runge-Kutta 3階時間積分方案，模擬時段為2019年7月15日20時—17日20時。模式初始場選用美國國家環境預報中心（NCEP）提供的2019年7月15日20時—17日20時FNL全球再分析資料（Final Operational Global Analysis，以下簡稱FNL資料），時間分辨率6 h，空間分辨率1°×1°，采用三層雙向網格區域嵌套設計（圖3），模式模擬主要參數設置見表2。

圖3 WRF模式三層嵌套模擬區域

表2 WRF-ARW模式模擬參數設置

2.2 模擬結果檢驗

通過24 h累積降水量對比（圖4），可見模式模擬的降水落區、范圍和量級與實況較為一致，并且基本模擬出了東西2個暴雨區。但細節上還是存在一定不足：西部暴雨區較實況偏西；東部暴雨區范圍和強度均比實況大。這可能與模式模擬的初始時間、模式與實際的地形精度等差異及地面測站密度低且分布不均勻等因素有關。分別對東西2個暴雨區主要降水時段的6 h累計降水量對比發現，模式可以較好地模擬出這2個時段的強降水。16日10—16時模式模擬的西部暴雨區強降水時段、范圍和量級與實況基本吻合，只是偏西1～2個緯度。16日19時—17日01時模式能夠模擬出東部雨帶走向及雨帶中2個強中心，只是模擬降水范圍略小、強度偏大。盡管模式模擬結果與實況在細節上存在一定差異，但模式對于過程雨量、強降水時段及落區等體現本次暴雨過程的主要特征與實況較為一致。

圖4 2019年7月16日08時—17日08時24 h累積降水量（a，d）及16日10—16時（b，e）、16日19時—17日01時（c，f）6 h累積降水量

本次冷渦暴雨的大尺度環流背景：河套地區短波槽（16日20時切斷成冷渦）向東北冷渦輸送水汽；東北冷渦低層東南側出現中尺度西南低空急流，向北輸送的暖濕空氣在急流前側強烈輻合，形成西部暴雨區；200 hPa上逐漸形成中尺度高空急流，高空輻散增強，上升運動增大，雨強更大，形成東部暴雨區；地面上有低壓活動，低壓內有東西向中尺度地面輻合線，觸發對流，對流沿著輻合線的方向自西向東移動，從而在輻合線附近產生暴雨。

通過模擬結果與FNL資料的對比，可見模式可以較好地模擬出主要大尺度影響系統的位置、形態和強度，以及這些影響系統的演變過程。但是模式對中尺度風場模擬稍顯不足：模擬的東北地區中南部的強風速帶水平尺度更長；而模擬的16日20時黑龍江南部與強降水相伴出現的中尺度高空急流水平尺度和強度均偏小。模式模擬結果與實況除了在細節上存在一定差異外，基本對本次暴雨過程給出了較為滿意的再現。

3 模擬結果分析

從模擬的雷達組合反射率因子演變可知，給黑龍江省帶來暴雨的東西兩塊強回波均是從內蒙古移入黑龍江，并在黑龍江獲得發展的。7月16日10時（圖5a）回波開始移入黑龍江，回波前側反射率因子大梯度區呈弓形，回波后側弱回波區風場向四周輻散，特別是向回波前側的偏北風，風力較大。較大的偏北風與東南風形成的輻合線位于回波前側反射率因子大梯度區附近。較大的偏北風推動輻合線向東南方向移動，回波隨之向東南方向移動。11時（圖5b）回波呈帶狀結構，主體移入黑龍江，因其南側和東側不斷有對流新生而一直維持高反射率因子，回波北側反射率因子強度逐漸減弱。回波前東南風的偏南分量逐漸加大，風速增加，這樣在回波東側輻合加強，對流活躍。12時（圖5c）隨著南側和北側對流的減弱消失，回波演變為塊狀。西部暴雨區位于回波東側輻合最強、對流最活躍的區域，只是模擬回波演變比實況早1～2 h。

16日19時在黑龍江西南部沿著地面輻合線有南北兩塊回波新生并迅速發展加強。20時（圖5d）兩塊回波相連，在回波的東側和南側有偏南風與偏北風的輻合，兩者風力相當，使得地面輻合線長時間在此停留，這樣降水回波在此維持超過4 h。兩塊回波緩慢東移，南側回波在東移過程中后側不斷有對流新生，逐漸變為東西帶狀；北側回波則向南北2個方向伸展，形成東北—西南帶狀結構（圖5e），東部暴雨區與南側回波后向傳播形成列車效應有關。之后南側回波后部風場由輻合轉為輻散，回波減弱，與北側回波合并（圖5f），加速東移。

圖5 2019年7月16日10—12時（a，b，c，間隔1 h）、16日20時—17日00時（d，e，f，間隔2 h）模擬的雷達組合反射率因子（陰影，單位：dBZ）和地面10 m風場（箭矢，單位：m/s）

可見造成東西兩個暴雨區的降水回波與地面輻合線同時出現，共同移動，兩者有正反饋作用。與西部回波相對應的輻合線輻合更強，北側偏北風風速更大，移動更快，對應的強降水范圍更小、時段更集中。而東部暴雨區相對應的輻合線兩側風速均較小，呈準靜止態，回波長時間在輻合線附近維持，列車效應形成暴雨，對應的強降水范圍較大、持續時間更長。

沿東西2個暴雨中心做各物理量的垂直剖面圖（圖6）來研究暴雨發生前后的動力、熱力結構特征。假相當位溫θse沿西部暴雨中心的緯向剖面上可見，對流出現前，大氣表現為對流不穩定。16日10時，124°～124.5°E，為較弱的上升運動（上升速度1 m/s）區，大氣低層表現為弱對流不穩定，中層為對流中性，這是上升運動將低層的水汽和熱量向上輸送的結果，對應深厚的濕層。上升氣流后側（西側）中低層為較強的下沉運動區，加強的下沉氣流通過強迫抬升促使其前側的暖濕空氣更加強烈的輻合上升，上升氣流迅速加強。11時，上升運動區東移至124.5°～125.5°E，上升運動強度迅速增大到4 m/s，大氣中低層對流中性，是強上升運動促使大氣充分混合的結果。上升氣流后側的下沉氣流強度和范圍減小，強迫抬升作用減弱，上升運動開始減小。12時，隨著上升運動的減弱，上升運動區由對流中性變為對流穩定；前側為較大的下沉氣流，切斷了暖濕空氣的輸送，對流迅速減弱。

東側暴雨區位置更偏南，低層有θse超過340 K，比濕達14 g/kg的更強暖濕空氣。16日20時（圖6a、6c），600 hPa有冷空氣活動，疊加在低層暖濕空氣之上，形成低層對流不穩定。由于東側暴雨區低層大氣比西側暴雨區更暖濕，低層大氣對流不穩定更強。特別是在125.5°E和126.5°E附近，冷空氣隨下沉氣流嵌入低層，此處大氣最不穩定。125°E整個對流層均為上升氣流，最大上升運動超過4 m/s，位于對流層中上層，上升氣流的混合作用，使此處中層大氣趨于對流中性。之后，對流向著最不穩定區移動并獲得發展。22時（圖6b、6d），125.5°～127.5°E間隔100 km左右分別有3個對流發展，西側的2個對流發展到強盛階段，上升運動占據整個對流層，最大上升速度均可達4 m/s，位于對流層中上層。東側的為新生對流，上升運動位于中上層，最大上升速度為2 m/s，位于400 hPa。除了對流區域受上升氣流的混合作用，大氣層結接近中性外，其他區域依然維持較大的對流不穩定。125.5°E以西，大氣低層受持續暖濕空氣輸送影響，暖濕層增厚；而中層有冷空氣向下伸展，使得此處維持強對流不穩定，所以持續有對流新生。126.5°E對流逐漸減弱消失，127.5°E對流東移發展。17日00時，大氣中低層僅在125.5°E和128°E維持較弱的上升運動，其他區域的對流均減弱消散，中低層以下沉運動為主。受降水影響126.5°～128°E大氣低層對流不穩定大幅減小。東部強降水區東移減弱。

圖6 2019年7月16日20時（a，c）、22時（b，d）比濕（陰影，單位：g/kg）和假相當位溫（等值線；單位：K）（a，b），垂直速度（陰影，單位：m/s）和垂直流場（ω放大10倍）（c，d）沿46.8°N的垂直剖面

兩處暴雨區強降水前大氣低層均為對流不穩定，而東部暴雨區低層大氣更暖濕，對流不穩定更強。西部暴雨區對流生消、移動較快；東部暴雨區增厚的暖濕層之上有冷空氣向下伸展，有強對流不穩定，持續有對流新生，從而使回波后向傳播，回波呈準靜止態，形成列車效應，降水時間長，形成暴雨。

4 微物理結構特征

圖7給出沿西部強降水中心水凝物粒子比含水量和氣溫的剖面圖。16日10時（圖7a）降水剛開始時上升運動還不強，水凝物粒子分布在200 hPa以下，0℃層高度在650 hPa，-40℃層高度在300 hPa，云內負溫度層深厚。自然云降水過程中0℃以下為暖云降水，-40～0℃為冷云增長層，低于-40℃僅存冰雪粒子。此時水凝物粒子主要集中在冷云增長層。隨著對流的發展，11時（圖7b）云中上升氣流迅速增強并貫穿整個對流層，水凝物粒子遍布整個對流層，水凝物含量高值區位于對流層高層，集中在冷云增長層。200 hPa以上有向上突起的針狀水凝物比含水量，同時高層等溫線也向上突起，此處為強上升氣流將水凝物帶到平流層而形成的上沖云頂。12時（圖7c）對流減弱東移，水凝物粒子大值中心下移到中層，依然集中在冷云增長層。可見西部暴雨區對流云是以冷云增長為主的。

由強降水中心（48°～49.5°N，124.5°～126°N）水凝物含量平均垂直廓線圖可知，降水開始時對流云冷云增長層內有霰、雪、冰晶及過冷云水4種粒子存在（圖7d）。其中又以霰和雪花含量最高，其含量極大值分別達到0.72、0.35 g/kg，分別出現在500、400 hPa高度上。在極大值高度下霰和雪隨高度降低而減小，同時云水含量開始增加，在暖云層頂達到最高。暖云層內霰和雪隨高度的減小而迅速融化直至消失，雨水的含量急劇增加。在霰和雪完全融化（含量減小到0）時對應雨水含量的極大值，可見霰和雪的融化對雨水的形成有正貢獻。隨著對流云的發展，降水的加強，霰和雪含量的極大值分別增加到0.92和0.65 g/kg。霰和雪含量增加，在暖云內的融化亦增加，雨水和云水含量也隨之增加（圖7e）。對流云減弱時段（圖7f）霰含量減小，而雪含量繼續增加，極大值高度均下降，霰和雪含量極大值分別為0.85、0.89 g/kg，所在高度分別下降至600和500 hPa。云水含量減小，雨水含量達到最大。

圖7 2019年7月16日10—12時水凝物粒子比含水量（陰影，單位：g/kg）和溫度（等值線；單位：℃）沿48.8°N的垂直剖面（a，b，c），強降水中心（48°～49.5°N，124.5°～126°N）水凝物含量（單位：Pa/s）平均垂直廓線（d，e，f）

此次降水過程中霰和雪是對流云中主要的降水粒子，并通過冷云增長，雨水的增長主要依賴于霰和雪的融化，其次還有暖云中云水的碰并增長。

由東部強降水中心水凝物粒子分布的高度更高，可達100 hPa。-40～0℃層高度均比西部強降水區高，低于-50℃的等溫層高度比西部強降水區低，東部暴雨區對流發展更旺盛，小時雨強更強，對流云的范圍更大，持續時間更長。水凝物粒子大值中心在對流云發展、強盛和減弱階段逐漸下降。強降水中心（46.5°～47.5°N，126°～127.5°N），各種降水粒子分布和變化趨勢與西部暴雨區相同，只是霰、雪和冰晶粒子還出現在200～100 hPa高度上。對流最強盛階段霰含量極大值超過1.1 g/kg，位于500 hPa，霰含量最高時雨水含量也達到最高。對流云減弱階段，霰含量大幅減小，雨水含量也減小。由于暖層更厚，雨水含量極大值所在高度較高。

5 結論

利用WRF數值模式對2019年7月16日發生在東北冷渦底部的暴雨過程進行數值模擬，使用常規觀測資料、衛星云圖和數值模擬結果對此次暴雨過程的中尺度及云物理特征進行分析，得到以下結論：

（1）本次暴雨天氣有東西2個暴雨區分別由MCC和MCS活動造成。2個暴雨區強降水發生前大氣表現為較強的對流不穩定，這樣的環境條件有利于以短時強降水為主的風暴發展。MCC發展的環境具有低層更濕、高層更干，對流不穩定更強，0～6 km風隨高度順轉，有更大的垂直風切變等特點，有利于醞釀更強的風暴。

（2）造成東西2個暴雨區的降水回波與地面輻合線同時出現，共同移動，兩者有正反饋作用。與西部回波相對應的輻合線輻合更強，北側偏北風風速更大，移動更快，對應的強降水范圍更小、時段更集中。而東部暴雨區相對應的輻合線兩側風速均較小，呈準靜止態，回波長時間在輻合線附近維持，列車效應形成暴雨，對應的強降水范圍較大、持續時間更長。

（3）兩處暴雨區強降水前大氣低層均為對流不穩定，而東部暴雨區低層大氣更暖濕，對流不穩定更強。西部暴雨區對流生消、移動較快；東部暴雨區增厚的暖濕層之上有冷空氣向下伸展，有強對流不穩定，持續有對流新生。后向傳播使回波呈準靜止態，形成列車效應，降水時間長，形成暴雨。

（4）降水過程中霰和雪是對流云中主要的降水粒子，并通過冷云增長；雨水的增長主要依賴于霰和雪的融化，其次還有暖云中云水的碰并增長。

以上僅為一次東北冷渦突發性暴雨個例研究的結論，缺乏更多的個例來驗證結論的普適性。未來將會選取更多的個例，更加深入具體地研究此類型暴雨過程的中小尺度特征及云物理機制等問題。