1521 号台风“杜鹃”生成阶段中尺度对流系统和降水演变特征

王科 陈光华 吕欣宇 ,3 李兴良

1 中国科学院大气物理研究所云降水物理与强风暴实验室，北京100029

2 天津海洋中心气象台，天津 300074

3 云南大学资源环境与地球科学学院，昆明 650500

4 国家气象中心（中央气象台），北京 100081

1 引言

热带气旋（Tropical Cyclone，简称TC）是发生在热带或亚热带洋面上的气旋性环流，强烈的TC 往往伴随着狂风、暴雨、风暴潮等天气现象，造成严重的财产损失和人员伤亡，是气象灾害中最具破坏性的天气现象之一。我国由于幅员辽阔，所以沿海地区饱受台风的肆虐，是世界上受TC 影响最严重的国家之一。随着沿海地区社会经济的不断发展，TC 造成的人民生命安全和财产经济损失日益严重。例如，2017 年8 月23 日登陆广东珠海的第13 号强台风“天鸽”造成我国6 省247.8 万人受灾，直接经济损失290.3 亿元。因此，准确地预报西北太平洋（WNP）TC 的生成、移动路径、强度变化和登陆地点具有重要的科学价值以及实际意义。现有关于TC 的预报业务主要依赖于各种数值模式（冯文等，2016），其中TC 生成预报使用最多的是全球模式，随着全球模式分辨率不断提升，TC 的生成预报的准确度也在不断增强，但是由于目前研究对于TC 生成机制认识的局限，所以TC生成的准确预报一直是数值预报中的难点。

学界普遍认为TC 生成的机制是多尺度过程共同作用的结果，天气尺度、次天气尺度和中尺度过程都可能有利于TC 的生成（Holland，1995）。Gray（1968，1998）提出的有利于TC 形成的大尺度背景条件包括：高的海表温度（SST）、条件不稳定、对流层中层的高相对湿度、对流层低层的气旋性绝对涡度、对流层高层的反气旋性相对涡度以及弱的垂直风切变（Cheung，2004）。西北太平洋（WNP）是全球TC 形生成最频繁的地区，夏季WNP 的季风槽区通常具备上述大部分背景条件，因此每年超过30%的TC 在WNP 生成（李宪之，1983）。TC 的生成除了具备适当的热力学条件，还需要有较为强烈的外部扰动源。外部扰动使对流层低层大规模高温、高湿大气中的不稳定能量释放，低层空气辐合上升形成气旋。TC 生成的外部扰动源主要有：东风波、季节内振荡、热带对流层上部槽（TUTT）、热带云团、冷空气等（张庆红和郭春蕊，2008）。其中热带地区的波动会在不同的时间尺度上调节全球的TC 活动，目前许多研究探讨了热带波动与TC 频率、位置及强度的关系（Dickinson and Molinari, 2002; Frank and Roundy, 2006）。

在研究TC 生成的触发机制的早期阶段，前人提出了第二类条件不稳定（CISK）机制（Charney and Eliassen, 1964）和 风 驱 动 的 海 气 热 量 交 换（WISHE）理论（Emanuel，1986），但这些理论适用于TC 基本环流结构建立之后的阶段，其中有些TC 的暖心结构已经建立。在TC 生成的过程中，从无组织的低压扰动发展到热带低压阶段的时间非常短，其中具体的物理过程还不是十分明确，而且洋面上空观测数据缺乏，所以这是台风领域研究的难点（Lee et al., 2008）。在TC 生成的触发机制方面目前研究的重点是中小尺度过程。大量观测资料和研究结果表明，季风槽或热带波动中的TC 形成过程中往往伴随着中尺度对流系统（MCS）的发生和发展（Simpson et al., 1997; Ritchie and Holland,1997; Cheung and Elsberry, 2004）。关 于MCS 在TC 生成中的作用主要有两种理论。第一种是“topdown”理论，即在层状降雨区中有MCS 生成，MCS 云砧释放的潜热和融化层冷却可以生成中尺度对流涡旋（MCV），雨滴的蒸发增加了低层的相对湿度，产生下沉运动并使蒸发层变低，同时下沉运动将MCV 向下平流，增加了海平面的风速和涡度，增强了潜热通量，导致对流的生成和暖心结构 的 建 立（Bister and Emanuel, 1997）。同 时MCV 通过自身的动力学条件配合有利的环境场，可以激发出新的对流，使MCS 可以维持更长时间（Trier and Davis, 2002）。第二种理论是“bottomup”理论，这种理论提出在低层涡度增强的情况下会爆发深对流（Zehr，1992），10～20 km 的涡旋热塔（VHT）在该过程中起着重要作用（Hendricks et al., 2004; Tory et al., 2006a, 2006b）。VHT 的 存在周期很短，通过VHT 不断地生成及消亡持续影响周围大气，可以使两个或多个MCV 合并形成TC（Ritchie and Holland, 1997）。Tory and Frank（2010）指出这两个理论并不是互相排斥的，只是关注TC 生成过程中的时间节点不同。“top-down”理论没有考虑TC 生成过程中对流涡旋的加强作用，但他们并不否认这一现象的存在，只是认为对流涡旋的加强只有在TC 生成过程的后期才会出现。“top-down”和“bottom-up”理论本质上分别是与层云和对流云的发展在TC 生成中的作用有关，所以在讨论这两种理论共同作用时，主要是分析两种不同降水类型的演变规律。

因为与TC 生成有关的MCS 演变主要发生在远海地区，资料的缺乏使得大多数研究只能借助高分辨率数值模式。本文基于前人的已有研究，通过数值模式对2015 年第21 号超强台风“杜鹃”生成过程进行时间和空间高分辨率的模拟，分析有利于“杜鹃”生成的天气尺度环境背景场；通过对MCS 的识别，重点研究在“杜鹃”生成过程中MCS 的演变特征，其中包括MCS 生成个数，覆盖面积，以及在MCS 中层云和对流云面积比例和强度变化等，揭示有利于“杜鹃”初始生成的天气尺度系统和MCS 的演变特征。

2 资料与方法

2.1 资料来源

本文使用的资料如下：（1）云顶亮温数据来源于葵花8 静止卫星（Himawari-8），空间分辨率为0.05°；（2）近表面降水率与云类数据来自GPM（Global Precipitation Measurement）极轨卫星，空间分辨率为5 km；（3）“杜鹃”生成位置（热带低压时刻）数据来源于美国关岛联合台风警报中心（JTWC）的最佳路径集资料；（4）风场和模式背景场数据来源于美国国家环境预报中心（NECP）/美国国家大气研究中心（NCAR）6 h一次的FNL 全球分析资料，空间分辨率为1°。

2.2 模式介绍

为了研究“杜鹃”生成过程中MCS 的演变特征，本文利用WRF-ARW3.6.1 模式对“杜鹃”的生成过程进行高时空分辨率模拟。模拟选择WSM6 的微物理方案（Hong and Lim, 2006），积云参数化方案为Tiedtke 方案（Zhang et al., 2011），YSU 行星边界层方案（Shin et al., 2012），RRTMG长 波 辐 射 方 案 和 短 波 辐 射 方 案（Iacono et al.,2008）。模 拟 采 用 三 重 嵌 套 网 格（27/9/3 km），格点数分别为340×340、784×940、700×901（图1）。垂直方向σ 层个数为45 层，模式层顶定为50 hPa。10 km 以下的网格区域没有使用积云参数化方案。模拟时间从2015 年9 月16 日18:00（协调世界时，下同），比JTWC 最佳路径集资料记录的热带低压生成时间（20 日18:00）提前了96 h，至9 月20 日18:00 结束。模拟的初始条件和边界条件均来源于FNL 资料。

3 结果分析

3.1 “杜鹃”概况与生成期间背景场分析

图1 WRF 模式三重嵌套的模拟区域。黑色实线代表“杜鹃”移动路径（JTWC，2015 年9 月20 日18:00 至29 日18:00），红色实线表示“杜鹃”生成前的移动路径（2015 年9 月17 日18:00 至20 日18:00），圆点代表每日的00:00。图中00Z18 表示9 月18日00:00Fig.1 The triple nested grid domain configuration of the WRF model.The black solid line is the track of Dujuan (JTWC, 1800 UTC 17 to 1800 UTC September 29, 2015), red solid line is the track before Dujuan formation (1800 UTC 17 to 1800 UTC September 20, 2015).The dots represent 0000 UTC of each day 0000 UTC, 00Z18 means 0000 UTC on September 18, 2015

2015 年第21 号超强台风“杜鹃”于2015 年9 月20 日18:00 在西北太平洋洋面上（15.1°N，145.3°E）达到季风低压（MD）强度[最大风速为20 kt（1 kt=1.852 km h−1)]，并被JTWC 正式编号。随后“杜鹃”继续向西北方向移动（图1 黑色实线），于23 日12:00 增强为热带风暴（TS，最大风速为45 kt），9 月25 日00:00 达到台风（TY）强度（最大风速为65 kt），27 日18:00 升级为超强台风（ST，最大风速为130 kt），登陆后强度减弱，JTWC 于29 日18:00 停止对其记录（最大风速为30 kt）。“杜鹃”于9 月28 日登陆日本八重山群岛，最大瞬时风速达到81.1 m s−1，突破1994年台风“德格”70.2 m s−1的记录。登陆台湾期间，受其影响，全台湾超过208 万户停电，个别地区发生洪涝灾害，风暴直接造成2 人死亡，324 人受伤。

由于JTWC 最佳路径集资料大多是从热带气旋强度达到热带低压时刻开始记录的，而达到热带低压强度的气旋往往已经具有一定的组织化结构，所以本文从“杜鹃”生成时刻（2015 年9 月20 日18:00）向前追踪三天至9 月17 日18:00，来探究有利于“杜鹃”生成的大尺度环境条件。向前追踪的方法为：将850 hPa 的风场进行3～8 天的滤波（Peng et al., 2012；Fu et al., 2012），求取相应的流函数，定义流函数的最低点为扰动中心。

有利于“杜鹃”生成的大尺度背景场主要与热带对流层上部槽和季风涡旋有关。热带对流层上部槽是暖季形成于北太平洋中部及北大西洋中部热带地区对流层上部的低压槽，一般在200 hPa 最为明显，又称洋中槽，简称TUTT。国内外的一些研究发现，TUTT 附近的中尺度对流活动会通过加热加湿大气来促进TC 生成（Sadler，1978；Kelley and Mock, 1982）。另一方面，TUTT 南部的强西风切变及其他与TUTT 东侧相关的环境条件通常不利于热带云团的发展和TC 的形成，通常使WNP 上TC 的生成位置无法向东延伸（Gray，1968）。TUTT的东进和西退主要影响在WNP 东部生成的TC，西伸的TUTT 会抑制在WNP 东侧的TC 生成活动（Wang and Wu, 2016）。

WNP 夏季季风环流在对流层低层通常表现为季风槽结构（Holland，1995），但有时季风槽会被一个直径约为2500 km 的大型季风涡旋（MG）取 代（Lander，1994），MG 会 对WNP 上TC 的生成位置和移动路径产生重要的影响（Ritchie and Holland, 1999）。据Wu et al.（2013）的统计结果，在2000～2005 年5～10 月期间共出现37 个季风涡旋，其中31 个MG 伴随着42 个TC 的生成，占热带气旋生成总数的19.8%。10 天以上850 hPa 低通滤波风场可以较好地显示MG 的结构特征（Wu et al.,2013），图4 显示MG 的位置约在10～20°N，130～150°E，“杜鹃”在17 日18:00（约6°N，158°E）向西或西北偏西方向移动，到20 日18:00（约14°N，145°E）发展成为热带低压。以往的研究发现，MG 环流东南侧存在强烈的气流辐合区，有利于东部西传的天气尺度波动加强发展成TC（Webster and Chang, 1988；Holland，1995）。在“杜鹃”生成的前72 h（图4a），扰动中心位于季风涡旋东南侧的涡度大值区，越赤道气流的西南风和偏东风在MG 的东部边缘汇合，形成强的东西辐合区，为TC 的发展提供有利环境；在“杜鹃”生成前的48 h（图4b），扰动中心向西北移动，由于此时扰动中心正好位于东西风辐合区的交汇处，“杜鹃”中心位置附近的涡度有较为明显的增强；在“杜鹃”生成前的24 h（图4c），扰动中心位置附近仍为涡度大值区，但是涡度值小于前48 h（图4b）；在“杜鹃”生成时刻（图4d），涡旋中心移动到MG 中心的东侧。

图2 2015 年9 月（a）19 日18:00、（b）20 日18:00 FNL 在分析资料的200 hPa 无滤波风场（矢量，单位：m s−1）和500 hPa 位势高度场（阴影，单位：gpm），黑色圆点表示该时刻“杜鹃”处于扰动状态的中心位置，粗黑线代表洋中槽TUTT 槽线Fig.2 The unfiltered 200-hPa wind field (vector, units: m s−1) and 500-hPa potential height field (shaded, units: gpm) at (a) 1800 UTC 19 September and (b) 1800 UTC 20 September, 2015 from FNL (Final Operational Global Analysis) data. Black dots are the central positions of Dujuan in the stage of tropical disturbance. Black lines represent the trough lines of TUTT (tropical upper tropospheric trough)

3.2 模式结果验证

在TUTT 和MG 有利的大尺度环境场共同作用下，“杜鹃”逐渐从弱的扰动发展成有组织的热带低压。较粗时空分辨率的分析资料无法更好地体现“杜鹃”组织化的过程，本文将继续用数值模式来探究“杜鹃”生成过程中MCS 的演变特征。为了验证模式结果的可靠性，本节将模式最外层网格的模拟结果插值成1°×1°后，利用3～8 天850 hPa风场滤波的追踪方法确定扰动中心，与用FNL 资料追踪的结果进行对比验证（图5）。由图5 可见，模拟结果与FNL 资料中的“杜鹃”路径从17 日18:00 至20 日18:00 均是向西北方向移动，趋势一致，局部的路径重合，说明模式模拟的路径结果较好。

除了对比路径结果，本文再选择三个时次的观测资料与模式模拟结果数据进行对比。除了葵花8卫星的亮温产品，我们还选择GPM 卫星的近表面降水率产品作为参考。在这三个时次中，GPM 卫星的扫描带均位于距离扰动中心半径500 km 的圆域范围内。对比观测资料（图6a、b、c）和模式结果（图6d、e、f）可以发现：图6a 中GPM 观测的降水大值区位于（4°N～6°N，152°E～154°E），图6d 中模拟的降水在相应的区域也模拟出相同量级的降水。虽然图6d 中扰动中心偏北的云区覆盖范围比观测要小，但是模拟的云顶亮温很好地反映出了实际扰动中的对流特征。从图6b 与图6e 的对比可见，扰动中心附近的降水大值区位置以及低亮温的区域都有很好的对应。图6c 中GPM 轨道扫到的降水格点较少，大范围云区位于扰动西侧，图6f 中大范围的云区也同样位于扰动中心西侧，只是位置较图6c 略偏东。模式结果较好地反映了实际的对流活动，在余下各小节，本文将利用模式结果对“杜鹃”整个环流（距离扰动中心半径500 km的圆域范围）内的MCS 以及MCS 中的层云降水和对流降水演变特征进行研究。

图3 2015 年9 月20 日12:00（a）200 hPa、（b）850 hPa 的FNL 无滤波风场（矢量，单位：m s−1）和垂直风速切变（阴影，单位：m s−1），黑色圆点表示“杜鹃”的中心位置Fig.3 The unfiltered wind fields (vector, units: m s−1) at 1200 UTC 20 September on (a) 200 hPa and (b) 850 hPa from FNL data, which are overlaid by the vertical wind shear (shaded, units: m s−1) between 200-hPa and 850-hPa levels. Black dots are the center locations of Dujuan

3.3 MCS 的演变特征

“杜鹃”从扰动阶段发展成为有组织的热带低压必定伴随着MCS 的生成、合并和发展过程。Houze（1993）将MCS 定义为至少在某一个方向能产生100 km 持续降水的积雨云系统，这个定义联系了降水的范围大小和强度。在卫星图像中定义MCS 有很多种方法：利用日本静止气象卫星（GMS）数据，Ritchie and Holland（1999）将云顶亮温小于214 K（−56.15°C），面积大于4×104km2，偏心率大于0.5 的深对流系统定义为MCS；利用偏振修正亮温（PCT，利用TRMM 85 GHz 微波产品计算得到）数据，Nesbitt et al.（2000）对PCT≤250 K 的卫星格点数据的连续性进行判断，如果其连续面积大于等于2000 km2，并且其中PCT≤225 K的连续面积大于等于185 km2，则这个降水系统被定义为MCS。基于前人的研究，本文利用以下判据在模式中来定义MCS：在距离扰动中心500 km范围内（1）格点降水率大于等于1.5 mm h−1；（2）连续降水格点面积大于2000 km2；（3）对流降水（降雨率大于或等于4.5 mm h−1）面积大于185 km2；（4）任意方向上有100 km 以上（MCS 长度）的连续降水。

图4 2015 年9 月（a）17 日18:00、（b）18 日18:00、（c）19 日18:00 和（d）20 日18:00 的850 hPa 10 天以上低通滤波风场（矢量，单位：m s−1）和850 hPa 涡度场（阴影，单位：10−5 s−1），黑色圆点为“杜鹃”生成前的位置Fig.4 The 10-day-low-pass filtered 850-hPa wind (vectors, units: m s−1) and 850-hPa vorticity fields (shaded, units: 10−5 s−1) at (a) 1800 UTC 17,(b) 1800 UTC 18, (c) 1800 UTC 19, and (d) 1800 UTC 20 September 2015. Black dots are the center positions before Dujuan formation

图5 模式模拟结果（蓝线）和FNL 分析资料追踪（红线）的“杜鹃”路径，较大的圆点表示“杜鹃”中心每日00:00 所在位置Fig.5 The tracks of Dujuan traced by model results (blue solid line)and FNL data (red solid line). The larger dots indicate the center positions of Dujuan at 0000 UTC of each day

根据Lee et al.（2008）提出的方法，利用生成前48 小时的925 hPa 和850 hPa 风场数据，以扰动中心为中心、将5°×5°的区域分为四个象限。随后判断每个象限中平均纬向风和经向风的大小及方向，风速>5 m s−1定义为强风，<2 m s−1定义为弱风，并根据这个标准将影响TC 生成的天气形势分为六种：东风波型（EW）、东北风主导型（NE）、东北风与西南风共存型（NE-SW）、西南季风主导型（SW）、季风辐合型（MC）和季风切变型（MS）。按照此标准计算“杜鹃”生成前的风场数据，得到东北象限纬向风为−8.0 m s−1，西南象限纬向风为9.5 m s−1，确定影响“杜鹃”生成的天气形势为MS 型。据Lee et al.（2008）的统计结果，MS 型中的对流活动倾向于在扰动中心的西侧形成，这与“杜鹃”中MCS 的水平空间分布一致，面积最大的MCS 通常位于扰动中心的西侧附近（图7），远离扰动中心的MCS 面积较小且分布零散。在“杜鹃”的生成过程中，MCS 每小时的水平空间分布都有较大的不同，说明MCS 的生成、合并、消亡周期较短。MCS 在扰动的各个象限均有生成，消亡的MCS 通常面积较小。合并过程多发生在位于扰动中心西侧最大的MCS 附近，并且MCS 的合并通常伴随着面积较大的MCS 从内核区域的外侧向内侧收缩的过程。同时MS 型的天气形势更有利于热带扰动在发展过程中生成多个MCS 以及多个MCS 同时存在，MCS 内部的层云降水区容易满足MCV 生成的热力学条件，如果MCS 中生成两个或多个MCV，并且这些MCV 的距离足够近，通过MCV 之间的相互作用或合并，可以形成更强的涡旋（Lee et al., 2008）。

图6 2015 年9 月（a）18 日09:00、（b）18 日21:00 和（c）20 日09:00 用FNL 资料追踪的“杜鹃”中心位置（红色圆点），葵花8 卫星的亮温产品（黑白阴影，单位：°C）和GPM 卫星的近表面降水率产品（彩色阴影，单位：mm h−1）。（d‒f）与（a‒c）相同，但是为数值模拟结果。白色实线表示GPM 卫星的轨道范围。红色实线为距离“杜鹃”中心半径500 km 的范围Fig.6 The center positions (red dots) of Dujuan traced by FNL data, the infrared brightness temperature (shaded by black and white, units: °C) from Himawari-8 satellite, and the near-surface precipitation rate (colorfully shaded, units: mm h−1) from GPM satellite at (a) 0900 UTC 18, (b) 2100 UTC 18, and (c) 0900 UTC 20 September 2015. (d), (e) and (f) are same as (a), (b) and (c) respectively, but for the numerical model results. White solid lines are the orbital boundaries of GPM swath, and the red circles indicate the radius of 500 km from Dujuan center

除了MCS 的水平空间分布特征，本节利用MCS 中的相对涡度和动能继续分析MCS 垂直结构随时间的演变（图8）。正相对涡度的大值区一般分布在对流层中低层，高层通常为负涡度。18 日12:00 至18 日18:00，即“杜鹃”生成的早期阶段，涡度有从对流层中层向下发展的特征，逐渐增强的低层涡度可以增加潜热通量，促使扰动中对流活动的爆发和暖心结构形成（Bister and Emanuel, 1997）。19 日06:00～12:00，900～600 hPa 的涡度有较为明显的增强，随后涡度振荡增强，大值区出现在19日15:00 至20 日03:00 以及“杜鹃”生成前2 h 至生成时刻（20 日16:00～18:00）的对流层中低层附近。

17 日18:00 至19 日04:00 1000～500 hPa 的MCS 动能较小，没有大值区域分布。19 日08:00对流层低层（900 hPa 附近）出现了动能大值中心，与涡度场的大值区域出现的时间和高度匹配，中低层涡度增强，此时对流层高层的动能依旧较小。在20 日04:00～08:00 和16:00～18:00，MCS 低层均出现动能的极大值区域，高层的动能也有较明显的增加，与MCS 涡度场的配合较好，低层涡度增强伴随着动能增加的过程，有利于深对流的爆发，导致对流云降雨率增加，本文将在3.4 节讨论MCS 内低层涡度增强、动能增加的时刻与对流云降雨率变化的对应情况。

图7 2015 年9 月（a‒p）18 日10:00 至19 日01:00 距离“杜鹃”中心500 km 范围内的MCS 的空间分布。每个时次中不同的MCS 用不同颜色表示，但不同时次相同颜色的MCS 并不一定代表同一个MCS。黑色圆点为“杜鹃”中心位置Fig.7 The spatial distribution of MCSs (Mesoscale Convective System) from (a‒p) 1000 UTC 18 to 0100 UTC 19 September 2015 within 500 km of Dujuan center. Different MCS are represented by different color in each figure. But MCSs with a same color in different figures don't necessarily point to a same MCS. Black dot indicates the center location of Dujuan

本文利用10 m 高度方位角平均切向风最大值（Vmax）来代表“杜鹃”的强度（图9a），并对每小时MCS 的特征进行统计，其中包括MCS 的总面积、MCS 的个数和MCS 的平均降雨率（图9b‒d）。最大方位角平均切向风速显示，“杜鹃”的强度在9 月17 日18:00 至19 日00:00 增加幅度较为平缓，于19 日00:00～19 日15:00 迅速增加，之后Vmax呈振荡增加的趋势。虽然20 日18:00 强度达到了16.6 m s−1，强度偏强，但是结合卫星观测的亮温、降水以及路径，模拟还是很好地再现了“杜鹃”的生成过程。

图8 2015 年9 月17 日18:00 至20 日18:00 所有MCS 区域平均的（a）相对涡度（单位：10−5 s−1）和（b）动能（单位：J）的高度—时间演变Fig.8 The areal averaged height–time evolution of (a) relative vorticity (units: 10−5 s−1) and (b) kinetic energy (units: J) of all MCSs from 1800 UTC 17 to 1800 UTC 20 September 2015

图9b 表示MCS 的总面积随时间的演变，MCS 的总面积于9 月18 日06:00 至19 日00:00 增加，19 日00:00～12:00 减小，于19 日00:00 左右达到最大值。对比图9a 和b 可以发现，在19 日00:00～12:00，MCS 面积的减小伴随着Vmax的迅速增加。由于MCS 面积减小的过程通常伴随着MCS 的合并，以及原先较为分散的MCS 变得更加紧凑并且向扰动中心收缩（图7），因此MCS 面积的收缩有利于热带扰动的增强。

逐小时MCS 的个数随时间存在着显著的震荡（图9c），说明MCS 的发生、合并和消亡周期较短。此外MCS 日个数分别为109（第一天：17 日19:00 至18 日18:00）、124（第二天：18 日19:00至19 日18:00）和127（第三天：19 日19:00 至20 日18:00），第一天至第二天MCS 个数的增长幅度明显大于第二天至第三天的增长幅度，并且从第一天至第二天有一个明显的涡度向下发展过程（图8），这些过程均发生在“杜鹃”生成的早期阶段。根据“top-down”理论，在TC 的生成过程中，层云降雨区的热力条件可以在MCS 中生成MCV，MCV 通过下沉运动向下平流，增强了对流层中低层的涡度，同时通过MCV 自身的动力学条件配合有利的环境场，可以激发出新的对流，这些对流又可以组织发展形成新的MCS（Trier and Davis, 2002）。图9a 中扰动的强度在第一天有小幅度的增加，第二天的增加趋势更为明显，说明在“杜鹃”生成的早期阶段，MCS 个数的增加，即新生成更多的MCS 有利于“杜鹃”的初始发展。

图9 2015 年9 月17 日18:00 至20 日18:00 逐小时（a）“杜鹃”中心附近10 m 高度上方位角平均切向风最大值（Vmax，单位：m s−1）、（b）MCS 总面积（单位：km2）、（c）MCS 个数和（d）MCS 的平均降雨率（单位：mm h−1）的演变Fig.9 The temporal evolution of (a) the maximum of azimuthal averaged tangential wind speed at 10 m height (Vmax, units: m s−1) near the center of Dujuan, (b) the total areal coverage of MCSs (units: km2),(c) the total number of MCSs, and (d) the averaged precipitation rate of all MCSs (units: mm h−1) from 1800 UTC 17 to 1800 UTC 20 September 2015

本文使用MCS 的平均降雨率（图9d）来代表MCS 的强度，MCS 强度随时间的变化（图9d）与面积随时间的变化（图9b）在“杜鹃”生成中后期大致呈反位相关系。MCS 的总面积在19 日00:00 左右达到最大值，而平均降雨率为最小值；MCS 的降雨率在19 日20:00 左右达到最强时，MCS 的总面积却为局部极小值；20 日14:00 左右，MCS 的强度与面积也呈相反的变化趋势。联系图9c 和d，MCS 的平均降雨率与个数同样呈反位相的演变特征，例如：MCS 的个数在“杜鹃”生成的后期阶段（19 日15:00）达到局部极大值，之后MCS 的个数减小，平均降雨率开始增加，在19 日19:00 平均降雨率达到最大值，此时MCS 仅有2 个，这与MCS 自身的消亡和多个MCS 之间的合并有关。在“杜鹃”生成的前期，扰动内核区有很多MCS 生成，这些MCS 会在较大的范围内形成中低压，而中低压则有利于气旋性风速的增加和海平面气压的减小。在“杜鹃”生成后期，强的对流爆发，在对流层低层产生大的涡度并向上输送，同时中低层动能都有较明显的增加过程（图8），这一过程伴随着海表热通量的增加、低层辐合和气旋性涡度增加等现象，有利于MCS 的合并加强（Kieu and Zhang, 2008）。

3.4 MCS 中层云和对流云的演变特征

热带大气中的降水主要分为两类：层云降水和对流云降水。这两种类型的降水在动力和热力特征上具有明显的不同：层云降水的特征是高低层辐散、中层辐合；对流云降水则为低层辐合、高层辐散。相应的在层云降水中，融化层以下为下沉气流和非绝热冷却，以上为上升气流和非绝热增温；在对流云降水中，强的上升气流和水汽的凝结加热可以分布于整个对流层低层（Houze，1997）。

因为层云降水和对流云降水的动力和热力特征差异十分明显，本文利用两类降水非绝热加热廓线的特征作为判据来区分两类降水：2 km、3 km、4 km 的非绝热加热率小于0，6 km 的非绝热加热率大于0 的格点定义为层云降水；2 km、3 km、4 km、6 km 的非绝热加热率均大于0 的格点定义为对流云降水。

为了验证使用上述分类方法得到的结果与GPM 卫星观测数据是否吻合，本文将分类结果与图6a，b 中降水格点数较多的轨道进行对比。图10为GPM 卫星产品与依靠WRF 模拟结果分类得到的层云降水和对流云降水占总降水格点的百分比。卫星产品中层云降水所占比例分别为77.1%（轨道号8840）和80.7%（轨道号8833），略低于模式对应时刻的结果83.6%和84.8%；而GPM 产品中对流云降水比例则略高于模式结果。Fritz et al.（2016）将TC 生成前降水分为四种类型：层云降水、浅对流降水、中层对流降水和深对流降水，它们占总降水格点的百分比在TC 生成前3 天到生成后1 天变化不大，大约分别为80%、7%、10%和3%，本模拟所得到的层云和对流云降水比例与前人研究基本吻合，表明本研究所采用的分类方法能够合理的再现层云和对流云的分布特征。在所有降水格点中，层云降水所占总降水格点的比例远大于对流云降水所占的比例，高的层云比例可以代表扰动较好的组织化程度。

图10 距离“杜鹃”中心500 km 范围内，对流降水和层云降水格点分别占这两类降水总格点数的百分比。8833 和8840 代表GPM卫星的轨道号（图6a 和b），Con 和Str 分别表示对流降水和层云降水。红色柱状图为GPM 2ADPR 产品，蓝色柱状图为利用WRF模拟结果在相应时刻GPM 轨道范围内的分类结果Fig.10 The percentage of the grid number of convective/stratiform precipitation to the total grid number of these two types of precipitation within 500 km of Dujuan center. 8833 and 8840 indicate the GPM swath number as shown in Fig.6a and Fig.6b, respectively. Con and Str indicate convective and stratiform precipitation, respectively. The red histograms represent the statistics from the GPM 2ADPR product,and the blue histograms are the classification results from WRF outputs within the same areal coverage of GPM swath at the same time

为了研究不同降水类型对“杜鹃”生成的贡献，图11 为所有MCS 内层云和对流云降水所占比例及降雨率的逐小时变化。9 月17 日18:00 至19 日15:00 层云（蓝色实线）和对流云降水（蓝色虚线）所占比例保持相对稳定，之后呈振荡变化。通过图11 和图9a 可以看出，19 日15:00～18:00 层云降水所占比例减小，对流云降水所占比例增加，同时Vmax也减小；19 日18:00 至20 日03:00 层云降水所占比例先增加再减小，与Vmax呈同位相变化，对流云降水与层云降水所占比例的变化相反，表明层云降水百分比值的增加在“杜鹃”的增强过程中扮演更为重要的角色。通过图11 和图9b 可以发现，19 日15:00 之后，层云降水所占比例随时间的变化与MCS 面积大小的演变规律相同，这同时也表明在“杜鹃”增强至热带低压时刻的前一天，MCS的面积大小主要取决于层云面积的大小。

图11 所有MCS 中层云降水（蓝色实线）和对流降水（红色实线）的格点数占这两类降水总格点数的百分比，以及层云降水（蓝色虚线）和对流降水（红色虚线）的降雨率（单位：mm h−1）随时间的演变。Fig.11 The temporal evolution of the percentage of the grid number of stratiform (blue solid line) and convective (red solid line) precipitation to the total grid number of the precipitating pixels of these two precipitation types and the precipitation rate (units: mm h−1) of stratiform (blue dashed line)and convective (red dashed line) precipitation in all MCS

本文利用降雨率来代表层云降水（红色实线）和对流降水（红色虚线）的强度（图11），层云降雨率的变化幅度比对流云降雨率的变化幅度更小。通过联系两类降水的强度（图11）和MCS 的强度演变特征（图9d）可以发现，对流云降雨率的变化与MCS 强度的变化一致。在19 日06:00～12:00“杜鹃”增强的过程中，低层的涡度和动能均为先增强再减弱（图8），与对流降雨率在同一时间段的变化一致。Zehr（1992）指出低层涡度增强诱发深对流活动，深对流通过CISK 和WISHE机制正反馈作用进一步加强涡旋（Montgomery et al., 2006）；占较大百分比的层云则可以不断加湿大 气，促 进MCV 的 合 并（Bister and Emanuel,1997）。因此层云降水的覆盖面积决定了MCS 的面积，对流降水的降水强度决定了MCS 的强度，层云与对流云的共同作用促进了MCS 的发展和“杜鹃”的生成。

4 结论

TC 生成初期是从热带扰动向热带低压转变的过程，这一过程伴随着MCS 的生成、组织化、合并和发展过程，目前对于在TC 生成过程中MCS的演变特征及其所扮演的角色还不是很了解。本文通过FNL 分析资料和高分辨率的数值模式从“杜鹃”生成时刻前3 天开始追踪和模拟，探讨了“杜鹃”生成过程中MCS 的发展演变及MCS 中的层云降水和对流降水特征，结果表明：

（1）在台风“杜鹃”生成的大尺度环境中，TUTT 较平均位置偏东，减弱的垂直风切有利于“杜鹃”未来的生成发展，同时“杜鹃”生成过程中的移动路径是从季风涡旋的东南侧边缘向西北方向移动，季风涡旋的东南侧的辐合区有助于“杜鹃”涡度的增大。

（2）在“杜鹃”生成过程中，影响“杜鹃”生成的天气形势表现为季风切变型（MS），面积最大的MCS 通常位于扰动中心的西侧，远离扰动中心的MCS 面积较小且分布零散。在“杜鹃”生成的前期，新生成更多的MCS 有利于“杜鹃”的增强，同时MCS 中层的相对涡度有一个明显的向下发展过程，说明在这个阶段“杜鹃”经历了“top-down”发展；在“杜鹃”生成的中后期阶段，对流爆发，MCS 发生合并导致MCS 个数减少，并且在合并过程中，MCS 变得更加紧凑，面积最大的MCS 逐渐向扰动中心收缩。在这一阶段低层涡度和动能有突然增强的现象，表明扰动中有深对流爆发，深对流通过CISK 和WISHE 机制的正反馈作用间歇发展，符合“bottom-up”理论提出的观点。

（3）通过研究不同类型的降水在“杜鹃”生成过程中的贡献作用可以发现，MCS 中层云降水的覆盖面积较大，是对流云降水的4 倍以上，更能体现扰动和降水的组织化程度；对流云降水的降雨率比层云的降雨率更大，小时变化幅度更明显。层云降水占总降水格点的百分比增加与“杜鹃”增强的过程关系密切，对流降水降雨率的增加有利于MCS 的增强，层云降水和对流降水的共同作用促进了“杜鹃”的生成。

本文虽然探讨了台风“杜鹃”生成过程中MCS 相关物理特征的演变规律，但是在TC 发生发展的过程中，对MCS 的生成及消亡的研究还不够细致，并且这个过程实际上存在复杂的多尺度的相互作用。由于海上观测资料的稀缺，初步分析得到的规律特征仍然需要更精细的观测资料加以验证。