2013年7.18四川暴雨分析

廖文超,刘海文②*,朱玉祥,梁宁



2013年7.18四川暴雨分析

廖文超①,刘海文①②*,朱玉祥③,梁宁④

① 成都信息工程大学 大气科学学院,四川 成都 610225;

② 重庆市气象科学研究所,重庆 401147;

③ 中国气象局 气象干部培训学院,北京 100081;

④ 青海省海南州气象局,青海 共和 813000

国家自然科学基金资助项目(91337215;41305131);重庆市气象局开放式研究基金项目(KFJJ-201102);博士后科研项目特别资助项目(渝xm201103028);公益性行业(气象)科研专项(GYHY201406020)

利用地面观测资料和NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料,对2013年7月17—18日四川境内的区域暴雨(7.18暴雨)进行了分析,并用WRF模式对该次暴雨过程进行了数值模拟。研究表明:7.18暴雨是一次典型的低涡暴雨,其主要强降水时段发生在北京时间18日凌晨01—02时,具有明显的夜雨特征;WRF模式对夜雨的模拟效果要好于白天,这说明WRF模式对地形复杂的四川地区白天降水的模拟能力尚需进一步提高;导致7.18暴雨的中尺度低涡具有类似锋区的斜压特征,异常陡峭的θse的分布,使得倾斜不稳定涡旋发展;较强的正涡度中心大值区有利于中小尺度低涡的形成。

四川暴雨

数值模拟

WRF模式

四川是一个多暴雨的省份,比如1981年7月11—15日的四川特大暴雨(81.7暴雨)、2004年9月2—6日的四川暴雨(何光碧和曹杰,2008)以及2010年7月16—18日地形作用下的四川盆地的一次暴雨过程(王成鑫等,2013),都给当地带来了巨大损失。

对于81.7暴雨,Kuo et al.(1986)研究认为,该次暴雨过程与四川盆地上空持续强烈发展的西南涡密切相关。Anthes and Haagenson(1984)、Hovermale(1984)、Zhou and Hu(1984)、Chen and Dell’ Osso(1984)以及Kuo and Cheng(1985,1986)都对该个例进行了数值模拟和诊断分析研究。程麟生和郭英华(1988)进一步对导致该次暴雨的西南涡发生发展机制进行了研究。针对2004年9月2—6日四川盆地东北部一次持续性暴雨过程,何光碧和曹杰(2008)使用不同的对流参数化方案,对该次暴雨进行了研究,结果表明,Kuo方案优于其他方案。矫梅燕等(2005)对该次暴雨研究认为,中纬度短波低压槽东移与西伸加强的副热带高压在高原北部地区形成了有利于高原切变线生成发展的条件。陈永仁和李跃清(2013)对2012年7月21—22日四川盆地出现的暴雨研究表明,该次暴雨主要受中尺度对流系统(MCS)所影响。由于四川处于青藏高原东麓这一地形、地质结构最复杂的地区,其暴雨突发性强,时空分布不均匀,使得四川暴雨的预报和研究显得尤其重要。葛晶晶等(2008)以NCEP资料为初值场,对2004年9月3—5日地形作用下四川省一次暴雨过程进行了数值模拟,发现大巴山地形使得西南暖湿气流所带来的水汽和热量在迎风坡堆积,从而在迎风坡和山顶出现较强的降水中心。王成鑫等(2013)分析了2010年7月16—18日地形作用下四川盆地的一次持续性暴雨过程,指出此次暴雨过程是在高低层系统配置较好的情况下发生的。

WRF(Weather Research Forecast)模式系统是美国气象界联合开发的新一代中尺度数值预报模式,广泛地应用于天气预报业务、暴雨研究以及区域气候模拟等方面(章国材,2004)。许多学者用WRF模式来模拟暴雨天气过程(沈桐立等,2010;王文和程攀,2013)。高笃鸣等(2016)使用WRF模式,采用不同的边界层方案,对发生在四川盆地的不同等级的降水进行了模拟,认为对于四川盆地这个地形比较复杂的地区,在选择边界层参数化方案上还有许多事情要做。魏建苏等(2011)使用WRF模拟了2008年7月22—23日出现在江苏的一次强降水天气过程,结果表明:WRF模式能较好地模拟出这次降水的区域,对这种中尺度天气系统具有良好的预报能力。

2013年7月四川省发生了连续的强降水事件,与1981年7月四川大洪水时期的降雨量相差不大,其中7月18日降水量为7月最大(图1),此次降水给当地造成了巨大灾害。四川盆地是夜雨比较多的地区之一(胡迪和李跃清,2015),对于7.18暴雨,该次暴雨是否也具有夜雨特征,如果具有夜雨特征,WRF模式对四川盆地夜雨的模拟能力又怎样,而且Wang and Oranski(1987)认为,在青藏高原东侧,在对流层中低层的大气斜压性较弱,不利于背风坡气旋的生成,那么,导致这次暴雨的天气系统是否也具有弱斜压性?为了回答这两个问题,本文拟对7.18暴雨通过诊断分析和数值模拟进行研究,试图分析和研究导致7.18暴雨的天气形势和主要天气系统,并且检验数值模式WRF对这次降水过程的模拟能力,以便为当地的防灾减灾提供更好的科学依据。

图1　2013年7月四川地区日降水量时间序列(单位:mm)Fig.1　Time series of daily precipitation over the Sichuan region in July 2013(units:mm)

1　资料

1)常规观测资料和降水资料,来自中国气象局业务系统Micaps(Meteorological information combine analysis and process system);其中降水资料包括常规台站降水资料和加密自动站降水资料,选取2013年7月17日12时—18日12时四川地区出现降水的3 556个加密自动站和常规气象观测站作为四川地区降水分析台站,四川地区某时次的降水为这3 556个气象台站在该时次的降水量之和。

哥们儿朝洛蒙在六环外的郊区租了房子。是两间平房，破破烂烂的，七八十年代“大集体”留下的那种土砖混建结构产物。红松木门经风吹日晒，天长日久，漆皮翘着瓦，像是患着鳞癣病的老人。外间是厨房，从街对面刚建起的楼群缝隙透过的一点阳光，穿过满是污垢的门玻璃直接照进锅里。里屋是卧室，四面墙壁，没有窗子流通空气，整个屋子就变得阴暗潮湿。一只角柜，一张满是铁锈的双人床。床上铺着的草垫里散发着霉味儿。据说这地区已经在城市规划中，只是还没有拆迁。但是哥们儿朝洛蒙租了这房子，美得合不拢嘴，像得到个宝似的。

2)大气环流资料来自1日4次的NCEP/NCAR再分析资料集,其水平分辨率为1°×1°,垂直分辨率为26层,气象要素包括风场、位势高度场、温度场、相对湿度场、垂直速度场等资料。另外,文中所指的18日的天气形势是17日18时、18日00时、18日06时和18日12时(世界时,下同)的平均。

2　四川7.18暴雨降水特征及天气形势分析

图2a给出了2013年7月17日12时—18日12时四川地区逐时降水量,可见,7.18降水从17日13时已经开始发生,随着时间的推移,降水量逐步增大,强降水时段主要发生在7月17日19—21时(北京时间7月18日凌晨03—05时),具有明显的夜雨特征,随后降水量又开始逐渐减小,直到在18日8—9时降水量又比05—06时降水量略有增加外,降水量再次开始减少,直到18日12时降水量达到最小。总之,7.18整个降水过程除了具有明显的日变化以外,最重要的是具有明显的夜雨特征。

图3a给出了2013年7月17日12时—18日12时24 h降水量空间分布,可见,整个雨带成东北—西南走向分布,存在两个降水中心,一个位于广元附近,降水量超过120 mm;另一个降水中心位于资阳附近,该处的降水量要小于广元附近的降水,中心降水量值大于60 mm而达不到大暴雨的降水量级。

图2　2013年7月17日12时—18日12时实况(a)和模拟的(b)四川地区逐时降水量时间演变(单位:mm)Fig.2　The (a)observed and (b)simulated hourly precipitation over the Sichuan region from 1200 UTC 17 July 2013 to 1200 UTC 18 July 2013(units:mm)

图3　2013年7月17日12时—18日12时24 h实况(a)和模拟的(b)累积降水量(单位:mm;方框表示四川所在区域)Fig.3　The (a)observed and (b)simulated 24 h accumulated precipitation at 1200 UTC 17—18 July 2013(units:mm;rectanglular area indicates Sichuan Province)

暴雨是在一定的大尺度环流形势下出现的(陶诗言,1980)。为了揭示影响7.18暴雨的主要天气形势和影响系统,图4给出了17日18时—18日12时的500 hPa天气形势演变,可见,中高纬最显著的特征是受低压带控制,存在3个明显的低值中心,这3个低值中心分别位于咸海以北、乌拉尔山以东,贝加尔湖以东以及日本岛以北地区,这些低值系统的分布表明冷空气在中高纬地区盘踞,为冷空气的南下提供了有利的条件。在7月17日18时,四川盆地上空为低槽控制,副热带高压成南北经向分布,自7月18日00时,随着四川盆地北部5 820等位势线的南压和副热带高压经向度的进一步增强,四川盆地上空形成一个中尺度低涡,该中尺度低涡和副热带高压的对峙,在四川盆地东部形成一个θse密集区(图5),表明影响四川盆地的中尺度低涡斜压性增强。四川盆地上空具有斜压性的中尺度低涡形成的过程,正是四川盆地降水增加的时刻(图2a)。到了7月18日06—12时,高纬度环流以及副热带高压都稳定少变,5 840等位势线基本位于四川盆地的东边界,副热带高压的稳定少变,使得四川盆地的降水时间能够长时间的维持,只是由于位于四川盆地上空的中尺度低涡减弱消失,四川盆地自18日00时的降水强度开始减弱(图2a)。

综上所述,影响四川7.18暴雨的主要天气形势是在高纬度稳定的环流形势下,在中纬度受稳定少变的经向型分布的副热带高压阻挡,使得四川上空的中尺度低涡以及低槽不能快速东移,而中尺度低涡和低槽能较长时间地停留在四川盆地上空,十分有利于四川7.18暴雨的发生。

图4　500 hPa位势高度场(等值线;单位:gpm)和850 hPa水平风场(箭矢;单位:m/s)叠加(方框表示四川所在区域)　　a.2013年7月17日18时;b.7月18日00时;c.7月18日06时;d.7月18日12时Fig.4　The 500 hPa observed geopotential height fields(isolines;;units:gpm) and 850 hPa horizontal wind field (vectors;units:m·s-1)(rectangular area indicates Sichuan Province):(a)1800 UTC 17 July 2013;(b)0000 UTC 18 July 2013;(c)0600 UTC 18 July 2013;(d)1200 UTC 18 July 2013

图5　2013年7月17日12时—18日12时模拟的24 h 700 hPa 平均θse(单位:K)Fig.5　The simulated 24 h 700 hPa average potential pseudo-equivalent temperature at 1200 UTC 17—18 July 2013(units:K)

3　中尺度WRF模式模拟方案设计

为了进一步研究影响7.18降水的可能物理机制,选用了美国国家环境预报中心(NCEP)和大气研究中心(NCAR)等研究机构联合开发的非静力平衡中尺度数值模式WRF_V3.4.1版本(the advanced research WRF)来加以验证。其中用一日4次的NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料作为模式初始场和边界条件。数值模拟采用双向两重嵌套,模拟区域选取(103°E,30°N)为中心。模式水平分辨率分别为30、10 km,格点数分别为169×147、133×112,粗网格覆盖中国大部分区域,细网格第一个格点位于母区域(62,55),细网格覆盖四川全部及其周边地区,地形分辨率均为10′,垂直方向均为28层。模式模拟的起始时间为2013年7月17日00时,积分步长60 s,共积分36 h,每1 h输出1次结果。各区域使用的模式参数化方案见表1。数值模拟区域及地形高度分布如图6所示,文中均选取数值试验的粗网格区域D01模拟结果进行分析讨论。

4　模式结果诊断分析

图2b和图3b分别给出了WRF模式模拟的2013年7月17日12时—18日12时逐时降水以及24 h降水量的空间分布。由图2b可见,虽然WRF模式模拟的逐时降水量在整个24 h内都偏强,但是WRF模式对于夜间降水模拟的效果要比白天降水模拟的效果好,WRF模式是否对四川盆地夜间发生的暴雨的模拟能力都好于白天,仍值得通过更多的降水个例加以验证。从WRF模拟的24 h累积降水来看(图3b),数值模式能够较好地模拟出四川范围内东北—西南带状分布的雨区,但是模拟的降水强度普遍大于实况降水。WRF结果与实况的对比:位于资阳附近的实况降水中心,模式结果却位于其以西2个经距的雅安附近(103°E,29.5°N),模拟的降水中心超过200 mm,其降水强度较实况更强,雨带位置的模拟效果较好;但是对四川广元雨带的模拟降水量偏大,位置偏东偏北。总体而言,WRF模式对复杂的地形条件下的四川地区的强降水的模拟能力尚需进一步提高。

表1各区域的模式参数化方案

Table 1Model parameterization schemes in each domain

长波辐射短波辐射积云对流近地面层陆面过程边界层微物理过程D01RRTMDudhiaKain⁃FritschMonin⁃ObukhovNoahYSUFerrierD02RRTMDudhiaKain⁃FritschMonin⁃ObukhovNoahYSULin

图6　数值模拟区域及地形高度分布(阴影;单位:m)Fig.6　Illustration of the numerical simulation domains(shaded;units:m)

图7　2013年7月17日12时—18日12时24 h 700 hPa平均位势高度场(等值线;单位:gpm)和平均水平风场(箭矢;单位:m/s)　　a.实况;b.模拟Fig.7　The 24 h 700 hPa average geopotential height fields(isolines;units:gpm) and average horizontal wind field (vectors;units:m·s-1) at 1200 UTC 17—18 July 2013:(a)observed;(b)simulated

陶诗言(1980)指出,造成暴雨的直接天气系统是中、小尺度天气系统。图7给出了2013年7月17日12时—18日12时实况和由WRF模拟的18日700 hPa天气形势。由图7可见,模式基本能够模拟出位于四川盆地的中尺度低涡,低涡的强度和18日12时的强度基本接近,位置和12时相比,略偏东偏南。另外,模式还能够很好地模拟出福建省南部的热带气旋结构。研究表明(陈忠明等,2002;周国宾等,2006),沿海热带气旋和四川盆地的中尺度低涡通过远距离作用,可为四川暴雨的形成提供有利的降水条件。因此,副热带高压对该热带气旋的阻挡,使得其为四川暴雨的形成提供较好的降水条件。

图8　D01范围内700 hPa高度场(等值线;单位:gpm)和涡度场(阴影;单位:10-5 s-1)的叠加a.2013年7月17日12时;b.7月17日18时;c.7月18日00时;d.7月18日06时Fig.8　The simulated 700 hPa height fields(isolines;units:gpm) and vorticity(shaded;units:10-5 s-1):(a)1200 UTC 17 July 2013;(b)1800 UTC 17 July 2013;(c)0000 UTC 18 July 2013;(d)0600 UTC 18 July 2013

为了进一步分析位于四川上空的中尺度低涡的空间结构,图8示出了2013年7月17日12时、18时和18日00时、12时模拟的700 hPa位势高度场和涡度场叠加的空间分布,可见,在17日18时,呈东北—西南走向的正的涡度中心主要位于四川北部地区,这个与图4由贝加尔湖延伸至四川北部的大槽的分布有关。到了7月17日18时,东北—西南向分布的正的涡度发生“破碎”,其主要大值区和位于影响四川上空的中尺度低涡相对应,这说明正的涡度非常有利于该中尺度低涡的形成。到了7月18日00时,涡度的空间分布又表现为东北—西南向分布,这和图4c的高空槽的位置相对应,因此,在该时刻,四川上空主要表现为由贝加尔湖过四川至孟加拉湾的深槽。最后,到18日06时,700 hPa上空的正的涡度分布也表现为东西向的带状分布。需要指出的是,在700 hPa高度场上,除了图8a在四川北部有个较小的正的涡度中心但没有对应有中小尺度低值系统存在以外,图8中其余图中与四川东北部较大的正的涡度中心值相对应,都有一个中小尺度的低涡存在。伍荣生等(1983)指出,对于小尺度运动而言,一定有较大的气压变化来适应流场,这充分说明,较强的正的涡度中心值非常有利于该中小尺度低涡(压)的形成。

强烈的上升运动是形成暴雨的一个重要条件。图9b给出了18日沿图3b中CD线的垂直速度剖面,可见,雅安降水中心上空整层对应上升运动大值区,上升运动大值中心位于对流层高层300～250 hPa,其上升速度最大值达0.8 m/s以上,经向剖面中的另一垂直速度大值中心则位于27°N的200 hPa附近。雅安地区的上升运动从对流层低层一直延伸至200 hPa层以上,低层上升速度达0.3 m/s 以上,中层上升速度约为0.5 m/s。由此可知,在此次强降水过程中,正是上述中尺度低涡的存在,使得雅安及附近地区上空大气有强烈的上升运动。

图9　2013年7月17日12时—18日12时模拟的24 h平均v、w合成矢量场(a;垂直速度放大100倍;箭矢;单位:m/s)和24 h平均垂直速度(b;单位:m/s)沿图3b中CD线的垂直剖面(黑色阴影表示地形)Fig.9　Vertical cross-section of the simulated 24 h average (a)wind vector fields(100 times of vertical velocity;vectors;units:m·s-1) and (b)vertical velocities (units:m·s-1),at 1200 UTC 17—18 July 2013,along line CD in Fig.3b(black shaded area represents the terrain)

图10　2013年7月17日12时—18日12时模拟的24 h平均θse沿图3b中AB线的垂直剖面(单位:K;黑色阴影表示地形)Fig.10　Vertical cross-section of the simulated 24 h average potential pseudo-equivalent temperature at 1200 UTC 17—18 July 2013 along line AB in Fig.3b(units:K;black shaded area represents the terrain)

假相当位温θse是温度、压力和湿度都包含在一起的一个综合物理量(北京大学地球物理系气象教研室,1976)。研究表明,倾斜不稳定涡旋发展在暴雨发生、发展中起着重要作用(刘还珠和张绍晴,1996),图10给出了18日沿图3b中AB线的θse垂直结构,可见,356 K等熵面变得异常陡峭,表明垂直涡度迅速增大(刘还珠和张绍晴,1996),使得18日的暴雨得以发生。刘还珠和张绍晴(1996)在研究1993年6月26日造成雅安、成都一带大暴雨的过程时,也得到类似的结果。由2013年7月18日700 hPaθse的水平分布(图5)可见,四川盆地地区东部存在一个θse大值中心,在大值中心的东部,有一近似南北走向的等θse密集带,这个等值线密集带正是冷暖空气团所交界的锋区所在(刘还珠和张绍晴,1996)。因此,位于四川上空的中尺度低涡,具有明显的斜压特征,异常陡峭的θse分布,使得倾斜不稳定涡旋发展(刘还珠和张绍晴,1996),并导致强烈的上升运动的维持。

5　讨论和结论

利用地面观测资料和NCEP/NCAR 1°×1°再分析资料,分析了2013年7月17—18日四川暴雨,通过WRF模式模拟了7.18暴雨,并对高时空分辨率的模拟结果进行了诊断分析,得到如下结论:

1)7.18暴雨强降水时段主要受西南低涡影响,发生在北京时间18日凌晨01—02时,具有明显的夜雨特征,随着西南低涡的消失,降水强度也逐渐减弱。

2)由于受稳定少变的经向型分布的副热带高压阻挡,四川上空的中尺度低涡以及低槽不能够快速地东移,使得中尺度低涡和低槽能够长时间停留在四川盆地上空,最终导致了四川7.18暴雨的发生。

3)WRF模式对两个雨带的降水量值模拟的都偏强,其中对位于资阳附近的雨带位置模拟的较好,但是对广元附近的雨带位置模拟的偏东偏北。从对降水时间分布的模拟效果来看,对夜雨的模拟效果较好,对18日白天的降水模拟的过强。

4)影响7.18暴雨的中尺度低涡具有类似锋区的斜压特征,异常陡峭θse的分布,使得倾斜不稳定涡旋发展,并导致强烈上升运动,而该上升气流主要由来自于南方的暖湿空气和北方的冷干空气辐合所导致。

5)强的正涡度中心大值区有利于中小尺度低涡的形成,而中小尺度低涡的存在,为强降水的发生提供了很好的动力条件。

最后需要指出的是,本文仅对数值模拟结果进行了初步分析,为什么同样的参数化方案模式对四川盆地夜雨模拟的较好,而对白天降水模拟的效果不好的原因,值得我们进一步分析和研究。

References)

Anthes R A,Haagenson P L,1984.A comparative numerical simulation of the Sichuan flooding catastrophe(11—15 July,1981)[J].Proceedings,First Sino-American Workshop on Mountain Meteorology:519-524.

北京大学地球物理系气象教研室,1976.天气分析和预报[M].北京:科学出版社.Department of Geophysics,Peking University Department of Meteorology,1976.Weather analysis and forecasting[M].Bejing:Science Press.(in Chinese).

Chen S J,Dell’Osso L,1984.Numerical prediction of heavy rainfall vortex over Eastern Asia monsoon region[J].J Meteor Soc Japan,62:730-747.

陈永仁,李跃清,2013.“12.7.22”四川暴雨的MCS特征及对短时强降雨的影响[J].气象,39(7):848-860.Chen Y R,Li Y Q,2013.Charaeteristies of mesoseale conveetive system and its effects on short-time severe rainfall in Sichuan basin during 21—22 July 2012[J].Meteor Mag,39(7):848-860.(in Chinese).

陈忠明,黄福均,何光碧,2002.热带气旋与西南低涡相互作用的个例研究[J].大气科学,26(3):353-360.Chen Z M,Huang F J,He G B,2002.A case study of interactions between the tropical cyclone and the southwest vortex[J].Chin J Atmos Sci,26(3):353-360.(in Chinese).

程麟生,郭英华,1988.“81.7”四川暴雨期西南涡生成和发展的涡源诊断[J].大气科学,12(1):18-26.Cheng L S,Guo Y H,1988.Southwest vortex source of formation and development of vorticity diagnostics during torrential rainfall in Sichuan in July 1981[J].Chin J Atmos Sci,12(1):18-26.(in Chinese).

高笃鸣,李跃清,蒋兴文,等,2016.WRF模式多种边界层参数化方案对四川盆地不同量级降水影响的数值试验[J].大气科学,40(2):371-389.Gao D M,Li Y Q,Jiang X W,et al.,2016.Influence of planetary boundary layer parameterization schemes on prediction of rainfall with different magnitude in the Sichuan basin by WRF model[J].Chin J Atmos Sci,.40(2):371-389.(in Chinese).

葛晶晶,钟玮,杜楠,等,2008.地形影响下四川暴雨的数值模拟分析[J].气象科学,28(2):176-183.Ge J J,Zhong W,Du N,et al.,2008.Numerical simulation and analysis of Sichuan rainstorm under terrain influence[J].Scientia Meteor Sinica,28(2):176-183.(in Chinese).

何光碧,曹杰,2008.不同对流参数化方案和初值场组合对四川两次暴雨影响的数值模拟[J].高原气象,27(4):787-795.He G B,Cao J,2008.Numerical simulation for impact of combination of different cumulus parameterization schemes and initial fields on twice heave rain in Sichuan province[J].Plateau Meteor,27(4):787-795.(in Chinese).

Hovermale J B,1984.Numerical experiments with the Sichuan flooding catastrophe(11—15 July,1981)[C]//First sino-American workshop on mountain meteorology.Beijing:243-264.

胡迪,李跃清,2015.青藏高原东侧四川地区夜雨时空变化特征[J].大气科学,39(1):161-179.Hu D,Li Y Q,2015.Spatial and temporal variations of nocturnal precipitation in Sichuan over the eastern side of the Tibetan Plateau[J].Chin J Atmos Sci,39(1):161-179.(in Chinese).

矫梅燕,李川,李延香,2005.一次川东大暴雨过程的中尺度分析[J].应用气象学报,16(5):699-704.Jiao M Y,Li C,Li Y X,2005.Mesoscale analyses of a Sichuan heavy rainfall[J].J Appl Meteor Sci,16(5):699-704.(in Chinese).

Kuo Y H,Cheng L,1985.The effects of the Tibetan plateau on the evolution and development of a mesoscale vortex over Southwestern China[R].Res.Rept.MRS/APP,NCAR.

Kuo Y H,Cheng L,1986.Numerical simulation of the Sichuan flood catastrophe:11—15 July 1981[R].Res Rept.MRS/AAP,NCAR.

Kuo Y H,Cheng L,Anthes R A,1986.Mesoscale analyses of the Sichuan flood catastrophe,11—15 July 1981[J].Mon Wea Rev,114:1984-2003.

刘还珠,张绍晴,1996.湿位涡与锋面强降水天气的三维结构[J].应用气象学报,7(3):275-283.Liu H Z,Zhang S Q,1996.Moist potential vorticity and the three dimensional structure of a cold front with heavy rainfall[J].J Appl Meteor Sci,7(3):275-283.(in Chinese).

沈桐立,曾瑾瑜,朱伟军,等,2010.2006年6月6—7日福建特大暴雨数值模拟和诊断分析[J].大气科学学报,33(1):14-24.Shen T L,Zeng J Y,Zhu W J,et al.,2010.Numerical simulation and diagnostic analysis of a heavy rainfall in Fujian during 6—7 June 2006[J].Trans Atmos Sci,33(1):14-24.(in Chinese).

陶诗言,1980.中国之暴雨[M].北京:科学出版社:35.Tao S Y,1980.Heavy rainfall in China[M].Beijing:Science Press:35.(in Chinese).

Wang B,Oranski I,1987.Study of a heavy rain vortex formed over the eastern flank of the Tibetan Plateau[J].Mon Wea Rev,115:1370-1393.

王成鑫,高守亭,梁莉,等,2013.动力因子对地形影响下的四川暴雨落区的诊断分析[J].大气科学,37(5):1099-1110.Wang C X,Gao S T,Liang L,et al.,2013.Diagnostic analysis of dynamical parameters for Sichuan rainstorm influenced by terrain[J].Chin J Atmos Sci,37(5):1099-1110.(in Chinese).

王文,程攀,2013.“7.27”陕北暴雨数值模拟与诊断分析[J].大气科学学报,36(2):174-183.Wang W,Cheng P,2013.Numerical simulation and diagnostic analysis of heavy rainstorm on 27 July 2012 in north Shaanxi[J].Trans Atmos Sci,36(2):174-183.(in Chinese).

魏建苏,陈鹏,孙燕,等,2011.WRF模式对江苏一次强降水过程的模拟分析[J].大气科学学报,34(2):232-238.Wei J S,Chen P,Sun Y,et al.,2011.A case study of a heavy rainfall in Jiangsu with WRF model[J].Trans Atmos Sci,34(2):232-238.(in Chinese).

伍荣生,党人庆,余志豪,等,1983.动力气象学[M].上海:上海科学技术出版社.Wu R S,Dang R Q,Yu Z H,et al.,1983.Dynamic meteorology[M].Shanghai:Shanghai Science and Technology Press.(in Chinese).

章国材,2004.美国WRF模式的进展和应用前景[J].气象,30(12):27-31.Zhang G C,2004.Progress of weather research and forecast(WRF) model and application in the United States[J].Meteor Mag,30(12):27-31.(in Chinese).

周国宾,沈桐立,韩余,2006.重庆“9.4”特大暴雨天气过程数值模拟分析[J].气象科学,26(5):572-577.Zhou G B,Shen T L,Han Y,2006.Numerical simulation analysis of a heavy rainfall in Chongqing area on 4 september 2004[J].Scientia Meteor Sinica,26(5):572-577.(in Chinese).

Zhou X P,Hu X F,1984.A brief analysis and numerical simulation of the Sichuan extraordinarily heavy rainfall event[C]//First sino-American workshop on mountain meteorology.Beijing:555-564.(in Chinese).

In China,the Southwest Vortex(a special type of mesoscale convective system) is second only to that caused by tropical cyclones when it comes to the severity of heavy precipitation.During 11—12 July 2013,heavy rainfall(referred to as the “7.18 rainfall” hereafter) occurred over Sichuan Province in China,resulting in catastrophic flooding.Based on rain gauge data—including conventional meteorological observations and those of automatic weather stations—provided by the Meteorological Information Center of the China Meteorological Administration,and NCEP FNL(Final) Operational Global Analysis data with a horizontal resolution of 1°×1° and prepared operationally every six hours,synoptic diagnostic methods and mesoscale numerical modeling were used to study the 7.18 heavy rainfall with the Weather Research and Forecasting(WRF) model.Numerical experiments were performed to (1)test the capability of WRF in simulating nighttime precipitation over complex terrain,such as that of Sichuan Province;(2)examine the characteristics of the Southwest Vortex;and (3)elucidate the cause of the 7.18 heavy rainfall with respect to the large-scale precipitation conditions.The main results can be summarized as follows:

(1)The 7.18 heavy rainfall was influenced by a typical mesoscale vortex,and the period of the largest amount of precipitation was 0100—0200 Beijing standard time(BST) 18 July 2013.Accompanying the development and disappearance of the mesoscale vortex at 500 hPa,the intensity of precipitation gradually changed from strong to weak and,finally,stable,meaning the 7.18 heavy rainfall possessed obvious characteristics of nighttime rainfall.

(2)The main weather systems of influence were a westerly trough at 500 hPa(nearby at 0000 UTC) and a mesoscale vortex at 700 hPa over Sichuan Province.Meanwhile,meridionally,the western Pacific subtropical high(WPSH) extended towards the west and formed a typical “western trough—eastern high” pattern;and under the obstruction of the stable WPSH,the westerly trough at 500 hPa developed a low pressure vortex,before weakening gradually and ultimately disappearing.Sichuan Province suffered long-duration precipitation during 11—12 July 2013 because there was a westerly trough at 500 hPa and a mesoscale vortex at 700 hPa stagnated over Sichuan Province for a long period under the blocking of the WPSH.The typical “western trough-eastern high” pattern allowed warm and wet flow to arrive from the ocean to the south,and dry and cold flow from the north,which converged over Sichuan Province.In addition,Sichuan Province was influenced by strong atmospheric upward motion,and these conditions led to the occurrence of the 7.18 heavy rainfall.

(3)The low vortex at 700 hPa had a baroclinic feature similar to that of a frontal zone,and was under the influence of unusually steep potential pseudo-equivalent temperature(θse),meaning slantwise and unstable vorticity could develop gradually.As the stronger and higher value positive vorticity center would have been beneficial to the formation of small and mesoscale vortexes,the formation and development of such vortexes could have provided favorable dynamic conditions for the heavy rainfall.

(4)The simulation results from the WRF model showed that WRF was able to simulate the location of the rain belt near Ziyang well,but the location of the rain belt near Guangyuan was shifted to the north and east.Moreover,the intensity of the simulated precipitation was greater than observed.Regarding the temporal evolution of precipitation occurrence,the simulation results of WRF were better for nighttime than daytime,indicating that WRF needs to be further improved for simulating daytime precipitation over complex terrain like that of Sichuan Province.

Sichuan Province;heavy rainfall;numerical simulation;WRF model

(责任编辑：张福颖)

Analysis of heavy rainfall over Sichuan during 17—18 July 2013

LIAO Wenchao1,LIU Haiwen1,2,ZHU Yuxiang3,LIANG Ning4

1CollegeofAtmosphericSciences,ChengduUniversityofInformationTechnology,Chengdu610225,China;2ChongqingInstituteofMeteorologicalSciences,Chongqing401147,China;3ChinaMeteorologicalAdministrationTrainingCentre,Beijing100081China;4HainanPrefectureinQinghaiProvinceMeteorologicalBureau,Gonghe813000,China

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20150408002

引用格式：廖文超,刘海文,朱玉祥,等,2016.2013年7.18四川暴雨分析[J].大气科学学报,39(5):702-711.

Liao W C,Liu H W,Zhu Y X,et al.,2016.Analysis of heavy rainfall over Sichuan during 17—18 July 2013[J].Trans Atmos Sci,39(5):702-711.doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20150408002.(in Chinese).

*联系人，E-mail:lhw499@126.com