基于HYSPLIT的金华梅汛期暴雨水汽路径和源地分析

李悦　丁霖　曾文全　季雨婕

摘要 基于国家和区域自动气象站逐日降水资料、全球同化系统（GDAS）资料、ERA5再分析资料，引入拉格朗日混合单粒子轨道模型HYSPLIT分析了金华市2015—2020年9次梅汛期暴雨天气过程中的水汽特征。结果表明：梅汛期暴雨在500 m高度上的水汽输送路径有4条，分别为偏南路径、偏西至偏南短距离路径、偏东路径和西南路径，对应的水汽源地南海北部贡献率最大，为44.38%，其次是浙江上游周边地区，贡献率为26.96%；在1 500 m高度上水汽输送路径有3条，分别为西南路径、偏南路径和偏西路径，对应的水汽源地孟加拉湾西部贡献率最大，为45.04%，其次是南海北部，贡献率为38.08%；在3 000 m高度上水汽输送路径有3条，分别为西南路径，偏西路径和偏南路径，对应的水汽源地老挝附近海面贡献率最大，为67.80%。对于不同的起始追踪高度，水汽的输送大部分都集中于低层，随着高度的增加，水汽输送路径会顺时针旋转。

关键词 HYSPLIT；水汽输送路径；水汽源地

中图分类号：P458.1 文献标识码：B 文章编号：2095–3305（2023）06–0091-03

暴雨的形成除了满足一般降水形成的条件，还必须满足以下3个条件：充分的水汽供应、强烈的上升运动和较长的持续时间[1]。水汽是产生降水的物质基础，是影响陆表降水的关键因子之一，其含量直接关系各地降水过程和气候变化，而水汽输送特征，包括水汽的源地、水汽输送路径以及水汽在输送过程中的收支变化等，则是影响区域水循环的重要环节[2-3]。目前，针对水汽输送，国内外学者已经做了大量研究工作，对全球尺度和大尺度的水汽循环过程已经有较为清晰的认知，但是对区域尺度上水汽输送特征的研究还有很大空间[4]。考虑拉格朗日方法具备模拟空气块后向轨迹、追踪水汽源地的能力，可以找到暴雨过程的水汽路径与源地，对暴雨预报思路的建立具有重要的参考价值[5-6]。将引入拉格朗日轨迹模式HYSPLIT，定量分析此次暴雨过程的水汽输送路径、水汽源地及贡献率，以期为金华梅汛期暴雨预报提供

参考。

1 资料和方法

1.1 资料说明

本研究所使用的资料包括国家和区域自动气象站2015—2020年逐日降水资料；2016—2020年5—8月全球同化系统（GDAS）资料，水平分辨率1°×1°，时间分辨率6 h，垂直方向23层；ERA5再分析资料，水平分辨率0.25°×0.25°，时间分辨率1 h，垂直方向16层。

1.2 研究方法

1.2.1 暴雨个例选取 利用国家和区域自动气象站逐日降水资料，选取了金华地区2015—2020年9次梅汛期暴雨天气过程时段：2016年6月7—11日、2016年6月28—29日、2017年6月20—22日、2017年6月24—25日、2019年7月3—5日、2019年7月8—9日、2019年7月12—16日、2020年6月2—4日、2020年6月29—30日。

1.2.2 水汽通道分析 利用HYSPLIT模式系统对9次暴雨过程中500 m、1 500 m、3 000 m高度空气质点的运动轨迹进行168 h后向追踪模拟，然后对梅汛期暴雨的所有后向追踪轨迹进行24、72、168 h聚类分析，得出这类暴雨过程中不同高度上的主要水汽输送通道。具体模式信息可见具体网站（https：//www.ready.noaa.gov/HYSPLIT_util.php）。

1.2.3 水汽贡献率 通过分析，选取72 h

后向追踪轨迹聚类分析后的终点为水汽源地，结合ERA5再分析资料中的比湿值，利用每条轨迹终点的参数（经度、纬度、高度、时间）分别计算其对应的比湿值，然后计算不同通道水汽源地的水汽贡献率。

其中，Qs代表某通道水汽源地贡献率；qlast代表该通道轨迹终点的比湿值；m为该通道所包含的轨迹条数，n为轨迹总数。

2 暴雨过程水汽轨迹特征

2.1 模拟方案

选取金华国家气象站作为模拟轨迹初始点，模拟高度选取对流层中下层的500、1 500、3 000 m，模拟空气质块7 d的三维运动轨迹。具体设置说明如下：

空间起始点3个：水平位置1个点，垂直方向3层；时间起始点：梅汛期暴雨153个，（共9个暴雨时段，每天8个时次），共计459个起始点，对梅汛期暴雨每个层次计算出的153条轨迹进行聚类。

2.2 梅汛期暴雨水汽输送轨迹分类

本研究采用模式自带的簇分析方法，通过分析TSV（所有簇的空间方差之和）的变化对轨迹进行聚类，将TSV第二次迅速增大的点作为分簇过程的结束点，最后计算得到平均軌迹。按照上述模拟方案，将梅汛期暴雨在500、1 500、3 000 m分别得到的153条轨迹进行了24、72、168 h后向轨迹聚类，得出了各自的TSV变化（图略）。

综合分析500 m高度上24、72、168 h后向轨迹的TSV变化和聚类平均轨迹（图1）发现，梅汛期暴雨低层水汽输送路径主要有4条，其中西南路径和偏南路径是稳定存在的，为远距离水汽输送路径。结合72 h中的第3条平均轨迹的全部46条轨迹分布图（图略），发现在暴雨区周围存在偏西至偏南方向的短距离水汽输送路径，且路径占比较高（30%）。说明在低层水汽输送的过程中，除了远距离水汽输送，也不能忽略暴雨区周边地区的短距离水汽输送。另外，从72 h的聚类平均轨迹中可以发现，由偏东路径提供部分水汽。因此，确定低层500 m水汽输送路径主要有4条，分别为偏南路径、偏西至偏南短距离路径、偏东路径和西南路径。

综合分析1 500 m高度上24、72、168 h后向轨迹的TSV变化和聚类平均轨迹（图2）发现，虽然后向追踪时长不同，聚类的轨迹条数也不一致，但是其平均路径的走向具有一致性，大致可分为西南路径、偏南路径和偏西路径3条，与72 h后向聚类平均轨迹较为一致。从168 h轨迹来看，往后追踪3 d之后，会存在偏北方向的路径，说明在暴雨前期，中低层也会有小部分北方干冷空气侵入。

综合分析3 000 m高度上24、72、168 h后向轨迹的TSV变化和聚类平均轨迹（图3）发现，水汽输送路径分为西南路径、偏西路径和偏南路径3条，相比于500和1 500 m高度，西南路径占比最高，偏南路径大幅度减少，偏西路径也有所增加。说明在3 000 m高度上，水汽主要是由西南气流提供的。

从每条轨迹上空气质块时间—高度分布图来看，尽管追踪的起始高度不同，但对于不同的起始高度，水汽的输送大部分都集中于低层。同时在暴雨过程中，在不同高度上的水汽来源是不同的，500 m高度上的路径以偏南路径为主，也是唯一出现偏东路径的层次，而1 500和3 000 m高度上的路径以西南路径为主，且3 000 m高度上的路径比1 500 m高度上的路径偏西。随着高度的增加，路径会顺时针旋转。从3个层次的全部路径来看，只有后向追踪3 d才会出现偏北路径，而每个层次都存在偏西路径，说明在梅汛期暴雨过程中，偏北路冷空气的强度很弱，主要的冷空气和短波扰动大部分是由偏西路径提供的。

3 梅汛期暴雨水汽源地与贡献率

上述分析确定了不同高度的水汽输送路径，由图1、图2、图3可知各对应路径上的轨迹数量百分比，但是轨迹数量不能完全代表水汽的含量，还取决于轨迹上空气的比湿大小。本研究利用上述方法定量计算水汽源地贡献率。

选取72 h后向追踪轨迹聚类分析后的终点为水汽源地，结合ERA5 再分析资料中的比湿值，最终计算出的不同高度水汽通道源地水汽贡献率如表1、表2、表3所示。

4 结束语

在金华市梅汛期暴雨天气过程中，对于不同的起始追踪高度，水汽的输送大部分都集中于低层。随着高度的增加，水汽输送路径会顺时针旋转。梅汛期暴雨在500 m高度上的水汽输送路径有4条，分别为偏南路径、偏西至偏南短距离路径、偏东路径和西南路径，对应的水汽源地南海北部贡献率最大，为44.38%，其次是浙江上游周边地区，贡献率为26.96%，东海和孟加拉湾西部水汽贡献率较小，分别为16.72%和11.94%；在1 500 m高度上的水汽输送路径有3条，分别为西南路径、偏南路径和偏西路径，对应的水汽源地孟加拉湾西部贡献率最大，为45.04%，其次是南海北部，贡献率为38.08%，湖南西部水汽贡献率最小，为16.88%；在3 000 m

高度上的水汽输送路径有3条，分别为西南路径、偏西路径和偏南路径，对应的水汽源地老挝附近海面贡献率最大，为67.80%，其次是上游贵州重庆一带，贡献率为17.58%，菲律宾东侧洋面水汽贡献率最小，为14.62%。

参考文献

[1] 朱根乾，林锦瑞，寿绍文，等.天气学原理和方法[M].北京：气象出版社，2007．

[2] 周顺武，吴萍，王传辉，等.青藏高原夏季上空水汽含量演变特征及其与降水的关系[J].地理学报，2011，66（11）：1466-1478.

[3] Trenberth K E. Atmospheric moisture residence times and cycling： implications for rainfall rates and climate change[J].Climatic Change， 1998， 39（4）： 667-694.

[4] 陈斌，徐祥德，施晓晖.拉格朗日方法诊断2007年7月中国东部系列极端降水的水汽输送路径及其可能蒸发源区[J].气象学报，2011，69（5）：810-818.

[5] 朱丽，刘蓉，王欣，等.基于FLEXPART模式对黄河源区盛夏降水异常的水汽源地及输送特征研究[J].高原气象， 2019，38（3）：484-496.

[6] 王佳津，王春学，陈朝平，等.基于HYSPLIT4的一次四川盆地夏季暴雨水汽路径和源地分析[J].气象，2015，41 （11）：1315-1327.

责任编辑：黄艳飞

Analysis of Water Vapor Path and Source of Rainstorm in Jinhua Meiyu Flood Season Based on HYSPLIT

Li Yue et al（Wucheng District Meteorological Bureau， Jinhua City， Wucheng， Zhejiang 321000）

Abstract Based on the daily precipitation data of national and regional automatic weather stations， the global assimilation system （GDAS） data， and the ERA5 reanalysis data， the Lagrangian mixed single particle orbit model HYSPLIT was introduced to analyze the water vapor characteristics of nine rainstorm weather processes during the Meiyu flood season in Jinhua from 2015 to 2020. The results show that there were four water vapor transport paths at the height of 500m for the rainstorm during the Meiyu flood season， namely， the southward path， the westward southward short distance path， the easterly path and the southwest path. The contribution rate of the corresponding water vapor source in the northern South China Sea was 44.38%， followed by the surrounding areas in the upstream of Zhejiang Province， with a contribution rate of 26.96%; At the height of 1500m， there were three water vapor transport paths， namely， the southwest path， the southerly path and the westerly path. The corresponding water vapor source， the west of the Bay of Bengal， had a maximum contribution rate of 45.04%， followed by the north of the South China Sea， with a contribution rate of 38.08%; At the height of 3000m， there were three water vapor transport paths， namely， the southwest path， the west path and the south path. The maximum contribution rate of the corresponding water vapor source near Laos was 67.80%. For different initial tracking heights， most of the water vapor transport was concentrated in the lower layer. With the increase of height， the water vapor transport path will rotate clockwise.

Key words HYSPLIT; Water and steam transmission path; Water vapor source

作者簡介 李悦（1988—），女，湖南新邵人，工程师，主要从事短期天气预报及气象服务工作。

收稿日期 2023-03-17