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台风“山竹”期间粤北降水水汽来源解析

2022-09-08崔静思

农业灾害研究 2022年7期
关键词:粤北山竹厄尔尼诺

崔静思

1.广东省水利水电科学研究院,广东广州 510635;2.河口水利技术国家地方联合工程实验室,广东广州 510635;3.广东省水动力学应用研究重点实验室,广东广州510635

1 概述

大气降水是自然界水循环的重要组成部分,对气候、水文等变化有一定指示作用[1]。台风是一种强烈的气旋性涡旋,通常具有突发性强、降水强度大及影响范围广等特性,是亚热带季风气候区重要的降水形式[2]。

广东地区是受热带气旋影响频繁的地区,据统计,1951—2015年期间,平均每年有4.5个台风影响到广东沿海地区,西行入广东台风的比例大,强度大,破坏严重,年台风降水量占比达30%~40%[3-4]。华南地区台风暴雨主要水汽是从西太平洋来的东南气流和从南海或印度洋来的西南气流[5]。谢安等[6]指出,来自孟加拉湾的水汽输送对中国东南部及江淮地区夏季降水有重要影响。

拉格朗日方法是揭示台风形成机理的一种有效手段。Malin等[7]利用暴雨水汽轨迹研究发现,瑞典南部地区大暴雨过程的水汽输送路径和贡献率大小与一般暴雨过程的明显不同。王婧羽等[8]利用后向轨迹模拟北京特大暴雨过程,从水汽路径和源地看,东部海域的水汽贡献率最大,而孟加拉湾、南海的水汽输送对强降水起到增强作用。

台风的生成和移动与厄尔尼诺现象有一定关联性[9]。厄尔尼诺年期间,台风多在西太平洋偏东、偏南等地生成,且台风的强度、活动天数会受到厄尔尼诺现象的影响[10]。自2018年2月起,太平洋厄尔尼诺关键区的海温指数持续上涨,9月赤道中东太平洋的海温进入厄尔尼诺状态。研究表明:较高的海水温度利于台风的生成,且温度越高,台风强度越强[11]。由此,探究在厄尔尼诺状态下生成的台风的降水特征及影响机制具有重要意义。

台风“山竹”(超强台风级)是2018年9月赤道中东太平洋海温进入厄尔尼诺状态后首个影响我国的台风,具有“大风持续时间长、风雨范围广、影响程度重”等特点。

以台风山竹为研究对象,通过分析台风影响期间粤北地区逐日降水数据和清远站点逐时降水数据,利用NCEP/NCAR 0.25°×0.25°的FNL再分析资料绘制水汽输送通量,结合水汽来源轨迹模型HYSPLIT模拟水汽轨迹、海平面温度等进行分析,揭示在厄尔尼诺状态下生成的粤北地区台风降水水汽来源和作用机理,为未来开展更具针对性的研究和指导实际工作提供理论依据。

2 资料和方法

2.1 研究对象

2018年9月7日20:00,台风“山竹”在西北太平洋洋面上生成,16日17:00在广东省台山市沿海登陆我国,强台风级,风力14级,风速45 m/s。受台风“山竹”影响,9月15日20:00~17日20:00广东、广西、海南岛北部等出现暴雨、局地大暴雨,累计降水100~280 mm,其中,广东茂名、阳江、深圳、惠州及广西河地等地累积降水300~497 mm(图1)[12](台风路径资料取自http://www.nmc.cn/web.html;降水数据取自http://data.cma.cn/)。

图1 2018年9月15日20:00~17日20:00台风山竹累计降水量和移动路径(红线)

2.2 资料介绍

2018年9月广东省内的36个国家观测站降水数据;美国国家环境预报中心(NCEP)基于全球资料同化系统制作的FNL全球分析资料,气象要素包括水平风场、相对湿度、垂直速度等,空间分辨率为0.25°×0.25°,时间分辨率为6 h[13]。月均海平面温度数据来源于NOAA数据(https://psl.noaa.gov/data/gridded/data.cobe.html)。

2.3 水汽来源轨迹模型HYSPLIT

空气轨迹模型采用美国海洋大气研究中心空气资源实验室开发的混合单粒子拉格朗日积分轨迹模型HYSPLIT,该模型常用来追踪气体移动方向,研究水汽输送轨迹。模型分为前向轨迹追踪和后向轨迹追踪模型,可以分别判断水汽的去向和来源。模拟气流移动路径的基本思路是假设空气中粒子随风飘动,粒子的移动轨迹就是粒子在时间和空间上位置矢量的积分。

本研究利用HYSPLIT模型,结合NCEP的GDAS数 据(https://ready.arl.noaa.gov/archives.php),以研究区作为气团运动终点,每次计算12 h之前降水气团轨迹,这样既可覆盖整个降水事件,又可提高追踪水汽来源精度,气团高度为地面以上500、1 000、1 500 m共3层,包括气团水平和垂直方向的运移路径。计算过程中需要考虑的要素包括经纬向风、温度、比湿、位势高度和地面降水等[14]。

2.4 水汽通量计算公式及方法

根据水汽通量的数值和方向,可以了解台风过程的水汽来源。数据采用NCEP基于全球资料同化系统制作的FNL全球分析资料,软件采用GRADS,选取的时间段为2018年9月12—17日。

水汽通量计算公式如下:

公式中,es为饱和水汽压;TMPprs、prs、RHprs、UGRDprs和VGRDprs分 别 代表某气压层的气温、气压、相对湿度、水平纬向风和经向风;qs是为饱和比湿;q为比湿;g为重力加速度;qu和qv分别代表纬向和经向水汽通量。本研究选取850 hPa气层高度的数据进行计算[15]。

3 结果与分析

3.1 降水实况

受台风“山竹”影响,9月15日20:00~17日20:00广东、广西、海南岛北部等出现暴雨、局地大暴雨,累计降水100~280 mm。根 据 广 东24 h暴 雨 标准,共有23个雨量站出现暴雨(≥50 mm),其中阳江站点的日降水量最大,高达231.4 mm。

从图2中可以看出9月14—20日台风山竹日累计降水量和日累计站数变化情况,二者在前期的变化不明显,而在16日和17日的日累计降水量均明显骤升。因此,下文重点对16日和17日的天气形势和水汽轨迹做具体分析。

3.2 水汽通量变化

图3显示了台风“山竹”移动过程中整层水汽通量的变化。由图3可知,9月12日08:00,台风“山竹”主要携带的是太平洋水汽,且与孟加拉湾—南海水汽尚未连通。9月14日08:00,台风“山竹”从太平洋海面逐渐靠近菲律宾,孟加拉湾—南海水汽和太平洋水汽形成一定的通道,且水汽外围影响到粤北地区,该地区的水汽通量大概为5~10 g/(cm·hPa·s)。9月16日08:00,随 着台风的移动,大量水汽也逐渐往西北方向移动,且已经影响粤北地区,在强西南风的驱动下持续向粤北地区输送水汽,粤北地区整体处在云雨区内,水汽通量范围为40~90 g/(cm·hPa·s),水汽充沛从而带来大量的降水。9月17日08:00,随着台风“山竹”残涡移入广西境内,其强度不断减弱,携带的海洋水汽对粤北地区的影响也减弱,高温高湿的大气加上辐合抬升运动造成粤北地区对流使得降水持续,水汽通量范围为20~30 g/(cm·hPa·s)[16]。

3.3 水汽来源轨迹

为了更好地理解台风“山竹”期间粤北地区降水的变化过程,利用水汽来源轨迹模型HYSPLIT模拟了采样点(清远市)在台风山竹期间不同阶段的水汽轨迹,模拟了4个时间的后向轨迹,分别 为9月16日08:00、9月16日15:00、9月16日21:00和9月17日05:00。由 图4可以得出:(1)9月16日08:00(采样点降水前)采样点水汽500 m的水汽源主要来自东北方向大陆内部,1 000 m和1 500 m的水汽源主要来自副高南侧的西北太平洋;(2)9月16日15:00(阶段1)采样点水汽轨迹慢慢顺时针偏转,500 m的水汽源主要来自东北方向沿海地区,1 000 m和1 500 m的水汽源主要来自西南方向的海域;(3)9月16日2100:(阶段2)采样点水汽轨迹又再次慢慢顺时针偏转,500 m和1 000 m的水汽源主要来自西南方向的海域,1 500 m的水汽源主要来自海南岛西南方向附近的海域;(4)9月17日05:00(阶段3)采样点的水汽轨迹再稍微顺时针偏转,且曲线变得较为平直,500 m、1 000 m和1 500 m的水汽源差异小,主要都来自西南方向的海域。

根据水汽通量和水汽来源轨迹模型HYSPLIT模拟水汽轨迹综合分析,推断台风“山竹”期间粤北地区水汽来源如下:(1)阶段1,来自东北方向沿海地区的水汽与西南方向的海域的混合;(2)阶段2,随着台风在陆地上的移动,采样点与台风距离缩短,距离台风中心更近,太平洋水汽处于主导地位;(3)阶段3,台风远离采样点,台风残留的水汽与当地水汽混合带来的零星降水,台风过去,其降水冲刷作用消失,该阶段的降水属于普通的对流降水过程。

3.4 海表面温度异常与水汽输送关系

自2018年2月起,太平洋厄尔尼诺关键区海温指数持续上涨,且海温指数在6月已突破正常值。9月,中国国家气候中心宣布,赤道中东太平洋海温进入厄尔尼诺状态。台风“山竹”生成于西太平洋偏东区域(165°E,13°N)附近,刚好对应海平面温度等值线30℃的区域(图5)。在厄尔尼诺状态下,台风“山竹”的风力级别巨大,更强的强度和更长的移动距离使得水汽的来源范围更大,且水汽的通量相较其他台风更充足[17]。

图5 2018年9月海平面温度分布情况

4 结论

本研究基于2018年台风“山竹”登陆前后粤北地区降水过程的分析,结果表明:受台风“山竹”影响,期间广东、广西、海南岛北部等出现暴雨、局地大暴雨,且粤北地区的降水明显增多。结合水汽输送通量和水汽来源轨迹模型HYSPLIT模拟水汽轨迹,确定此次粤北地区降水的水源主要为西南方向海域的水汽通道。在厄尔尼诺状态下,台风“山竹”的风力级别巨大,更强的强度和更长的移动距离使得水汽的来源范围更大,且水汽的通量相较其他台风更充足。

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