車少靜,李想,丁婷,高輝

摘要 2021年10月3—6日，我國北方地區(qū)經(jīng)歷了歷史罕見的持續(xù)性極端強降水過程，暴雨中心穩(wěn)定維持在陜西中部、山西、京津冀、遼寧等地南部和山東北部，給上述地區(qū)造成了巨大的經(jīng)濟損失和嚴重的人員傷亡?；谂_站觀測降水、NCEP/NCAR和ERA5再分析資料診斷了本次降水過程的極端性。結果表明，本次暴雨過程無論是降水強度、持續(xù)時長還是經(jīng)向水汽輸送均表現(xiàn)出典型北方夏季暴雨和大氣環(huán)流配置特征。上述五省二市區(qū)域平均的過程累計雨量強度遠遠超過秋季其他暴雨個例，即使在夏季也位列第二。本次過程的極端性與強降水中心穩(wěn)定在上述地區(qū)密切相關。上述五省二市區(qū)域平均降水連續(xù)4日均超過15 mm，這在秋季歷史上從未出現(xiàn)過。除過程的極端性強外，9月山西等地降水異常偏多對10月初秋澇也起到了疊加作用。本次秋澇對應的大氣環(huán)流呈現(xiàn)出典型的北方夏季主雨季環(huán)流型，表現(xiàn)為西太平洋副熱帶高壓（副高）偏西偏北，副高西側的經(jīng)向水汽輸送異常強盛，同時10月4—6日北方地區(qū)發(fā)生一次強冷空氣過程，冷暖氣流交匯在上述地區(qū)。水汽收支計算表明，本次過程的經(jīng)向水汽輸送強度為秋季歷史之最，甚至超過了盛夏時期北方大部分暴雨過程水汽輸送強度。上述分析結果表明，即使在仲秋時節(jié)亦可產(chǎn)生有利于北方極端持續(xù)暴雨的環(huán)流形勢和水汽輸送，并導致秋澇發(fā)生。

關鍵詞 持續(xù)性暴雨;秋澇;水汽輸送;西太平洋副熱帶高壓

我國是世界上受暴雨災害影響最嚴重的國家之一。2004—2015年時段的統(tǒng)計結果顯示，我國每年因暴雨洪澇災害造成的直接經(jīng)濟損失高達1 191.3億元，受災人口達1億人次，年均死亡人數(shù)為1 126人，直接經(jīng)濟損失和死亡人數(shù)均遠遠超過其他氣象災害（鄭國光等，2019）。因暴雨引發(fā)的洪澇災害嚴重威脅著人民的生命財產(chǎn)安全和國家經(jīng)濟社會及生態(tài)文明建設的健康持續(xù)發(fā)展。因此，暴雨洪災的預報預測和防治始終是氣象防災減災的重點任務之一。而地處歐亞大陸東岸和太平洋西岸的獨特地形使我國東部和西部形成了顯著不同的降水氣候特征（丁一匯和張建云，2009），無論是雨量還是強降水頻次均呈典型的南多北少、東多西少分布格局，且有明顯的雨季集中期。由于東亞夏季風以階段性而非連續(xù)性的方式進行季節(jié)推進和撤退，其北進經(jīng)歷兩次突然北跳和三次靜止階段，分別對應華南前汛期降水、江淮梅雨和華北東北雨季（丁一匯和張建云，2009;于群等，2014）。不同地區(qū)主雨季期間雨量充沛與否對全年降水的多寡起著主要貢獻，同時這一時期也是暴雨最集中的時段。

對暴雨的研究歷來受到我國氣象工作者的深入關注。早在20世紀80年代初，陶詩言先生首次歸納論述了我國暴雨的氣候學特征和基本形成條件及不同尺度環(huán)流系統(tǒng)的觸發(fā)機制等，為后續(xù)暴雨研究奠定了堅實基礎（陶詩言，1980）。相比于江南華南，淮河以北地區(qū)暴雨發(fā)生的頻率大幅減小且集中期短。統(tǒng)計表明，東北南部、華北東部、黃淮北部、西北地區(qū)東部等地年平均暴雨日數(shù)僅為1～3 d（鄭國光等，2019）。但北方致災性洪澇卻時有發(fā)生，并帶來難以估量的損失。早期如“63·8暴雨”、“75·8暴雨”均造成了巨大的災難（丁一匯，2008;丁一匯和張建云，2009）。全球變暖背景下因蒸發(fā)增加導致大氣含水量增多，使得我國暴雨呈增多趨勢，尤其是近年來北方致洪暴雨更是頻頻發(fā)生，如2012年“7·20超強暴雨”重創(chuàng)華北多地，其中7月21—22日特大暴雨導致海河流域的北運河出現(xiàn)超歷史實測紀錄的特大洪水，拒馬河出現(xiàn)1963年以來最大洪水，僅北京、河北兩省（市）就有114人死亡，21人失蹤，直接經(jīng)濟損失達281.3億元（國家氣候中心，2012）。2016年7月18—20日，華北、黃淮等地出現(xiàn)北方入汛以來強度最強、影響范圍最廣的一次強降水過程，河北因災死亡失蹤225人，直接經(jīng)濟損失高達163.68億元（國家氣候中心，2016）。2021年7月中旬極端暴雨導致河南多個城市發(fā)生嚴重內(nèi)澇，鄭州1 h最大雨強達201.9 mm，創(chuàng)造中國大陸小時降雨量紀錄（國家氣候中心，2021）。上述事實充分表明，近年來北方因暴雨引發(fā)的洪澇有災害重、發(fā)生頻、影響大的趨勢。

上述北方極端洪災均發(fā)生在7—8月的主汛期，尤其是華北雨季盛期，即傳統(tǒng)的“七下八上”時段（王遵婭和丁一匯，2008），9月之后極端暴雨在上述地區(qū)鮮有發(fā)生。這是因為每年9月后期至10月，影響中國東部地區(qū)的夏季風向南撤退，無論是西南還是東南水汽輸送都限于長江及以南地區(qū)，淮河以北進入秋季，熱帶水汽輸送明顯減少。雖然我國西南部包括陜西等地此時亦會出現(xiàn)第二個降雨集中期，即華西秋雨期，但這一時期降雨強度一般不強（鄭國光等，2019）。然而2021年10月上旬，我國北方大部發(fā)生持續(xù)強降雨，黃河中下游、海河南系漳衛(wèi)河等相繼發(fā)生秋汛。僅山西省就有175.71萬人受災，因災死亡失蹤18人，直接經(jīng)濟損失50.29億元（2021年10月12日山西省人民政府新聞辦公室新聞發(fā)布會）。這次降水過程表現(xiàn)出很強的夏季特有的主雨季暴雨特征。

華北地區(qū)近年來有明顯的“夏雨秋下”現(xiàn)象。梁蘇潔等（2019）對京津冀地區(qū)46 a強降水變化特征分析表明，初秋降水出現(xiàn)了明顯增加，且在2000年代初發(fā)生躍變，由少雨轉為多雨位相。而持續(xù)性降水的增加和躍變是初秋降水增加的主要原因。造成京津冀“夏雨秋下”最直接的原因是初秋東亞急流偏北，貝加爾湖地區(qū)低槽受到東部高壓阻擋，經(jīng)向環(huán)流加強，有利于冷空氣活動，同時西太平洋副熱帶高壓（副高）強度增強位置偏北。這種配置型使得秋初輸送至京津冀地區(qū)的水汽增加。徐曼琳等（2020）研究也表明2010年以來華西秋季降水年代際增多。但梁蘇潔等（2019）研究只針對9月，10月北方地區(qū)自北向南開始受到初霜凍影響（李想等，2005;韓榮青等，2010），大氣環(huán)流更接近冬季風形勢。限于個例有限，對北方地區(qū)仲秋時節(jié)的極端持續(xù)性暴雨研究過去很少涉及，本次暴雨過程中對應的大氣環(huán)流型是否亦是華北雨季盛期典型的大氣環(huán)流配置型？“夏雨秋下”現(xiàn)象是否延續(xù)到十月？因此分析本次降水過程的極端性和直接成因，尤其是水汽輸送的異常，有助于了解北方秋季致災性洪澇機理，進而為實際預報預測業(yè)務提供參考。

1 資料和方法

所用逐日降水資料取自國家氣象信息中心發(fā)布的“中國國家級地面氣象站基本氣象要素日值數(shù)據(jù)集”，包含中國兩千多個國家級地面氣象觀測站（國家基準氣候站、國家基本氣象站和國家一般氣象站）。該數(shù)據(jù)集集中解決基礎氣象資料質(zhì)量和國家級省級存檔資料不一致的問題，已在業(yè)務和科研中得到廣泛應用（任芝花等，2012）。資料時段為1961—2021年，氣候態(tài)時段為1981—2010年。某日降水量指前一日20時至該日20時（北京時，下同）。

水汽場再分析資料源自NCEP/NCAR逐日再分析資料集中的100～300 hPa水平風場和比濕場。該資料水平分辨率為2.5°×2.5°（Kalnay et al.，1996;Kistler et al.，2001），時段亦為1961—2021年。為驗證本次過程水汽輸送的極端性和垂直分布結構及時間演變特征，2021年10月1—10日ERA5再分析資料（ECMWF Reanalysis v5）的相同環(huán)流場也加以應用和診斷，該資料空間分辨率為0.1°×0.1°，時間分辨率為逐小時（Hersbach et al.，2020）。

臺風資料源自中國氣象局中央氣象臺。

2 2021年10月上旬北方致災洪澇的極端性

2021年10月上旬，我國南北方各有一條強降雨帶，其中北方以黃河中下游和海河為中心，主要包括陜西、山西、京津冀、山東和遼寧。除山東位于其北部、陜西位于其中部外，其他省市強降雨中心主要位于南部地區(qū)。南方雨帶位于華南南部（圖略），主要受熱帶風暴“獅子山”影響，這里不做介紹。

圖1給出了2021年10月3—6日陜西、山西、京津冀、山東及遼寧五省二市過程累計降水量。從圖中可以看到，陜西中部、山西南部，京津冀南部，山東北部以及遼寧東南部等地過程累計降水量均在100～250 mm。對上述地區(qū)而言，6—9月是一年之中主要雨季，降水量可占年降水量的72%（圖略）;10月至次年5月屬于少雨期，其中10月降水僅占年降水6%。但本次過程累計雨量是10月氣候平均雨量的2.3倍，亦占全年平均雨量的14%。這表明，本次過程的極端性即使在全年也極為罕見。

強降雨帶的穩(wěn)定少動是本次過程極端性強進而引發(fā)秋澇的最直接原因。以暴雨等級降水為例（24 h降水量超過50 mm），3日暴雨中心范圍較弱，主要位于陜西中部的銅川附近，但4日開始暴雨中心明顯擴大東移到陜西中部至山西中部的延安臨汾長治一帶。5日暴雨中心西段和4日基本重疊，但東部伸展至河北西南部的邢臺、邯鄲地區(qū)。6日暴雨中心位置和5日中心東段基本重疊。圖1同時給出了上述地區(qū)本次過程降水量和秋季氣候平均降水量以及氣候態(tài)10月3—6日降水量的對比，可以看出除山東外，其他省市降水量均超過秋季氣候平均降水量的一半以上。尤其是山西，本次過程降水已超過秋季氣候平均降水總量。京津冀地區(qū)本次過程降水也接近秋季氣候值。

前已指出，我國北方地區(qū)的降水主要集中在6—9月，尤其是盛夏時段的7—8月，且暴雨事件也集中在這一時段。其他季節(jié)暴雨過程基本限于1～2 d。但從圖1可以看出，本次過程的持續(xù)時間也明顯長于一般性暴雨過程。為和歷史上上述地區(qū)持續(xù)強降水事件對比，圖2給出了1961—2021年五省二市區(qū)域平均日降水量超過15 mm的時間日期分布。在研究時段內(nèi)，10月下半月至次年6月上半月均無持續(xù)3 d及以上強降水（圖略），因此該圖僅給出6月16日—10月15日期間分布，可見，在整個61 a的研究時段內(nèi)，連續(xù)4 d區(qū)域平均降水超過15 mm的僅有兩次，一次為1963年8月初以海河流域為中心的史上罕有的“63·8大洪水”（圖2中藍色方框）。關于這次洪水已有諸多專門論述，如陶詩言（1980）、丁一匯（2008）、丁一匯和張建云（2009）。第二次即為本次過程（圖中紅色方框）。圖2同時給出了2016年7月19—22日強降水（綠色方框），這次過程雖然4 d累計降水為歷史之最（95 mm），但過程持續(xù)性并不長，僅19和20日降水分別達到24.2和51.7 mm，之前之后降水較弱（畢寶貴等，2017;權婉晴和何立富，2017;代刊等，2018;張景等，2019）。因此僅從強降水持續(xù)性而言，2021年10月3—6日過程為秋季絕無僅有，與夏季相比也極為罕見。

進一步對本次秋澇災害中心山西省開展分析。圖3a給出了整個研究時段內(nèi)1961—2021年山西省109測站平均的連續(xù)4日累計降水量在50 mm以上所有個例的分布。這里僅給出每一次個例最大4 d累計雨量?？梢钥闯?，2021年10月3—6日山西省累計雨量打破該省有記錄以來歷史極值，高達120 mm（之前4日累計降水量最值為104 mm，由1981年7月底至8月初“8109”號強熱帶風暴“Ogden”影響所致）。從圖3a還可知，在整個研究時段的9—10月共有14次全省累計雨量超過50 mm的個例，其中6次發(fā)生在2000年之前，8次在之后。1961—2000年平均每十年有0.15次，而在21世紀這一頻次提高到每十年0.4次。這和京津冀“夏雨秋下”現(xiàn)象增多一致（梁蘇潔等，2019）。圖3b為2021年9月1日—10月10日山西省逐日降水?？梢娫诒敬芜^程之前的9月中下旬，山西已經(jīng)歷了兩次強降水過程。根據(jù)國家氣候中心監(jiān)測，2021年9月山西平均月降水182 mm，比常年偏多近2倍，是9月有記錄以來最大值，在所有月份中也位列歷史第九。若疊加本次降水過程，則9月上旬至10月上旬山西全省平均降水量為310 mm，較常年同期偏多3倍以上，較同時段歷史次多年（1968年，163 mm）偏多近一倍。這一雨量也超過整個秋季平均降水（109 mm）近兩倍。正是在9月降水已極端偏多情況下，10月3—6日持續(xù)穩(wěn)定的強降水過程產(chǎn)生了疊加效應，加重了前期汛情，導致了嚴重的秋澇和災情。

3 水汽輸送極端性分析

充足的水汽供應、強烈的上升運動和較長的持續(xù)時間是暴雨形成的基本條件（朱乾根等，2016），其中水汽輸送是必不可少的因素。對于華北和黃淮強降水水汽條件的研究近年來已有很多，如葉敏等（2014）基于客觀定量化技術識別出華北盛夏降水水汽輸入路徑主要來自西側。梁萍等（2007）發(fā)現(xiàn)來源于西太平洋及高緯西風帶的水汽輸送對華北暴雨產(chǎn)生有重要作用，其貢獻要強于自孟加拉灣的水汽輸送。謝坤和任雪娟（2008）則從氣候角度認為華北夏季降水的水汽來源主要有三支，分別來自孟加拉灣、南海和西太平洋及中高緯西風帶的水汽輸送。馬京津等（2008）則認為東亞夏季風的南風北界的年際變化對水汽輸送有重要影響。周曉霞等（2008）認為華北汛期水汽主要來自亞洲季風水汽輸送，其次是西風帶水汽輸送。但基于天氣尺度的暴雨個例分析則認為南部經(jīng)向水汽可起到更為重要的作用，如韓雪蕾等（2021）對2018年5月中旬華北暴雨的分析表明，暴雨過程中有源于南海的大氣河，經(jīng)我國東南地區(qū)向華北地區(qū)延伸，核心水汽通量較強，持續(xù)時間較長。周璇等（2020）歸納了華北地區(qū)56次持續(xù)性極端暴雨過程，發(fā)現(xiàn)源于西太平洋副熱帶高壓南側的水汽通道起到?jīng)Q定性作用，尤其是緯向型環(huán)流主導下的暴雨過程中。上述結果表明，無論是氣候尺度還是天氣個例，其水汽輸送路徑都較為復雜，對于致災性暴雨事件仍需診斷其水汽通道及水汽輸送和中高緯度環(huán)流的配置。另一方面，上述研究均針對5—9月，仲秋時節(jié)華北暴雨的季節(jié)性水汽特征尚未涉及。前面分析可知，對于本次致災性秋澇，其降水本身極端性具有明顯的盛夏特征，那么其水汽通道是否也具有盛夏水汽輸送特征呢？這是本文需要分析的問題。

首先分析水汽輸送的空間分布特征。考慮到水汽輸送早于暴雨的發(fā)生，這里給出過程前2日及過程期間共6 d（即10月1—6日）的850 hPa水汽通量和500 hPa位勢高度及氣候態(tài)10月1—6日西太平洋副熱帶高壓位置（根據(jù)業(yè)務規(guī)定，用5 880 gpm等值線表示副高）。可以看到在印度南部有一個較強的氣旋式環(huán)流，這一環(huán)流系統(tǒng)的存在使得索馬里越赤道氣流進入北半球后轉換為西風的位置異常偏于赤道地區(qū)，孟加拉灣北側緯向風分量弱，也即自西側到達中國東部陸地上空的水汽較少。和西南水汽輸送相比，源自南海和西太平洋的水汽輸送異常強大，35°N以南基本為南風分量，緯向輸送極弱，這和周璇等（2020）合成的華北持續(xù)性暴雨環(huán)流場極為一致。前已說明，周璇等（2020）的56次個例有52次集中在7—8月，6月下旬和9月上旬亦分別有3次和1次。這也表明本次極端降水過程的水汽輸送完全具備夏季暴雨對應水汽場特征。極強的南風水汽輸送和副高的位置有密切關系。在本次過程中，由于副高異常龐大，其中心值超過5 900 gpm，且明顯偏西偏北，尤其是過程平均西伸脊點位于100°E附近，而氣候態(tài)位于130°E（圖4中虛線），這就導致其西側的經(jīng)向水汽輸送起著絕對性的貢獻。另一方面，根據(jù)國家氣候中心監(jiān)測，4—6日有一次中路強冷空氣過程，過程最大降溫位于上述地區(qū)至江淮（圖略），這樣就在上述地區(qū)形成長時間持續(xù)的低層水汽強烈輻合，從而造成極端降水過程。

為定量診斷水汽輸送的異常，選擇過程最大中心近似位置即（107.5°～120°E，35°～40°N）范圍分析水汽收支。從圖1可知，本次持續(xù)性暴雨帶的經(jīng)向跨度遠大于緯向跨度，且從圖4可知主要以經(jīng)向水汽輸送為主，因此后文主要考慮經(jīng)向水汽收支。圖5為2021年不同時間段經(jīng)向水汽收支情況，即南邊界（35°N）水汽輸入減去北邊界（40°N）水汽輸出。可見超過6 g·s-1·cm-1·hPa-1的水汽凈收入主要集中在700 hPa以下，尤其是850和925 hPa。5—10月上旬共有兩個水汽凈收入時段，分別是7月中旬和10月上旬，其中7月中旬北方有兩次強降水過程，分別對應7月11—12日華北2021年入汛后最強降雨過程和7月17—22日河南多地破記錄極端強降水事件。

圖5b為10月1—10日放大圖，可以看出，在強降水發(fā)生前的1～2 d，經(jīng)向水汽凈收入主要集中在低層，以925 hPa為中心，中心值超過10 g·s-1·cm-1·hPa-1。前期的水汽異常偏多為3日開始的持續(xù)強降水創(chuàng)造了充沛的水汽條件。3日開始，水汽有明顯的爬升，凈收入中心位于600～850 hPa，超過4 g·s-1·cm-1·hPa-1的收入中心一直持續(xù)到5日。這和前面所述的副高持續(xù)偏北偏西且強冷空氣活動有密切關系，造成水汽難以從北邊界逸出。南側的強水汽輸送和北側的冷空氣相互配合且持續(xù)時間長，在副高邊緣形成了穩(wěn)定維持的輻合上升區(qū)，導致降雨持續(xù)時間長，累計雨量大。

為驗證經(jīng)向水汽輸送的垂直結構和時間演變特征，用ERA5高時空分辨率再分析資料加以驗證。類似圖5b，圖6a給出了上述區(qū)域經(jīng)向水汽收支時間高度剖面。對比圖6a和圖5b，二者反映出的水汽收支演變特征基本一致，均表現(xiàn)為在暴雨過程前期水汽主要在925 hPa層，最大強度超過10 g·s-1·cm-1·hPa-1。過程期間，水汽有明顯抬升，位于850～600 hPa，中心值超過8 g·s-1·cm-1·hPa-1。孫照渤等（2016）認為華北秋季連陰雨是冷暖空氣在華北地區(qū)交匯。陳傳雷等（2017）也從遼寧3次強降水過程分析得出了充沛的暖濕空氣與干冷空氣在同一地點長時間相互作用，為強降水的發(fā)生和維持提供了有利的環(huán)境背景條件。圖6b給出了2021年10月1—10日沿107.5°～120°E的925 hPa水汽經(jīng)向輸送和同一層氣溫的演變。從圖6b的小時資料可以更清楚看到水汽向北輸送異常強大。同時3日開始有強冷空氣向南侵襲，在35°～40°N即研究范圍內(nèi)，925 hPa氣溫由16 ℃以上降至8 ℃，即冷暖空氣強烈輻合。這是典型的盛夏北方持續(xù)暴雨環(huán)流型。

圖6的結果和圖4、圖5均類似，因此在后文和歷史個例對比中，只使用NCEP/NCAR再分析資料加以統(tǒng)計。

進一步將這一區(qū)域經(jīng)向水汽收支和整個研究時段做了對比，如圖7所示，這里以850 hPa為例，925 hPa分布與之類似。由于11月—次年4月北方盛行冬季風，且以北風分量為主，南風輸送極弱，因此這里僅給出5—10月?？梢钥吹剑麅羰杖霃姷募竟?jié)主要集中在7月和8月上旬，這是因為這一時段副高和東亞夏季風經(jīng)歷第二次北跳，脊線穩(wěn)定維持在27°N附近。

這一時段無論是源自孟加拉灣的西南水汽還是源自西太平洋和南海的東南水汽中的南風分量均達到其最北位置，此外因水汽本身有顯著季節(jié)內(nèi)差異（圖略），導致盛夏經(jīng)向水汽明顯強于其他季節(jié)。本次降水過程是850 hPa層唯一一次經(jīng)向水汽凈收入超過10 g·s-1·cm-1·hPa-1，這也說明了經(jīng)向水汽輸送的極端性及和夏季相似的特征。

4 結論和討論

2021年10月3—6日，以黃河中下游和海河為中心的我國北方地區(qū)經(jīng)歷了1961年以來10月從未發(fā)生的極端強降水過程。暴雨中心穩(wěn)定維持在陜西中部、山西、京津冀、遼寧等地南部和山東北部，由于上述地區(qū)在9月就已經(jīng)經(jīng)歷了嚴重的秋汛，因此本次過程的疊加效應給上述地區(qū)尤其是山西造成了巨大的經(jīng)濟損失和嚴重的人員傷亡。本文基于臺站觀測降水、NCEP/NCAR和ERA5兩種再分析資料診斷了本次降水過程本身和水汽場的極端性。結果表明，本次暴雨過程無論是降水強度、持續(xù)時長還是經(jīng)向水汽輸送均表現(xiàn)出典型北方夏季暴雨和大氣環(huán)流配置特征。上述五省二市區(qū)域平均的過程累計雨量強度遠遠超過秋季其他暴雨個例，即使在夏季也位列第二，其中山西省過程降水超過秋季氣候平均降水。本次過程的極端性與強降水中心穩(wěn)定維持在上述地區(qū)密切相關。對北方地區(qū)而言，暴雨的持續(xù)時間均較短。周璇等（2020）基于前人研究成果綜合了10次最有代表性的華北持續(xù)暴雨，平均周期約為2.3 d。但上述五省二市區(qū)域平均降水連續(xù)4 d超過15 mm，這在秋季歷史上從未出現(xiàn)。

初步的分析表明，本次秋澇對應的大氣環(huán)流也是典型的北方夏季風雨季環(huán)流型，表現(xiàn)為副高異常龐大，其中心值超過5 900 gpm，且明顯偏西偏北。監(jiān)測表明，過程平均副高西伸脊點位于100°E附近（氣候態(tài)位于130°E），導致副高西側的經(jīng)向水汽輸送異常強盛。同時10月4—6日北方地區(qū)發(fā)生一次中路型強冷空氣過程，過程最大降溫位于上述五省二市至江淮地區(qū)，這樣就在上述地區(qū)形成長時間持續(xù)的低層水汽強烈輻合，從而造成極端降水過程。水汽收支計算表明，本次過程的經(jīng)向水汽輸送強度為秋季歷史之最，和盛夏時期北方暴雨水汽輸送強度接近。上述分析結果表明，即使在仲秋時節(jié)亦可產(chǎn)生有利于北方極端持續(xù)暴雨的環(huán)流形勢和水汽輸送，導致秋澇發(fā)生。

需要說明的是，本文僅從經(jīng)向水汽輸送角度討論本次強降水的水汽收支。正如前文所言，北方地區(qū)不同時間尺度強降水的主要水汽輸送通道仍難有統(tǒng)一觀點。從氣候尺度上來看，這可能和副高年代際膨脹后西伸增強進而改變水汽輸送路徑有關（Gao et al.，2014）。即使在天氣尺度，水汽輸送路徑仍取決于高中低緯環(huán)流的配置型，如周璇等（2020）將華北暴雨分成四種類型，其中初夏發(fā)生的暴雨及登陸熱帶氣旋減弱后與西風帶系統(tǒng)相互作用造成的暴雨兩類個例中，印度季風輸送的西南氣流有更主要的貢獻。本文個例中，經(jīng)向水汽輸送無疑起著最主要的作用，但在和歷史其他致災暴雨個例對比時僅考慮經(jīng)向水汽輸送尚有不足。同時，除水汽外的其他造成極端強降水的條件也未能全面考慮，如引發(fā)秋澇的環(huán)境場、動力抬升和不穩(wěn)定條件的極端性等，這些將在后續(xù)進一步分析。

參考文獻（References）

畢寶貴，張小玲，代刊，2017.2016年超強厄爾尼諾背景下的強對流和極端降水天氣特點[J].科學通報，62（9）：928-937. Bi B G，Zhang X L，Dai K，2017.Characteristics of 2016 severe convective weather and extreme rainfalls under the background of super El Nio[J].Chin Sci Bull，62（9）：928-937.doi：10.1360/N972016-01136.（in Chinese）.

陳傳雷，管兆勇，王賽頔，等，2017.遼寧長歷時強降水的環(huán)境特征分析[J].大氣科學學報，40（3）：321-332. Chen C L，Guan Z Y，Wang S D，et al.，2017.Characteristics of environmental circulations of long duration heavy precipitation in Liaoning Province[J].Trans Atmos Sci，40（3）：321-332.doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20161122002.（in Chinese）.

代刊，畢寶貴，朱躍建，2018.2016年7月華北極端降水的中期預報誤差分析[J].科學通報，63（3）：340-355. Dai K，Bi B G，Zhu Y J，2018.Investigation of the medium-range forecast errors for the extreme rainfall event in North China during July 19—20，2016[J].Chin Sci Bull，2018，63（3）：340-355.doi：10.1360/N972017-00889.（in Chinese）.

丁一匯，2008.中國氣象災害大典（綜合卷）[M].北京：氣象出版社. Ding Y H，2008.China meteorological disasters [M].Beijing：China Meteorology Press.（in Chinese）.

丁一匯，張建云，2009.暴雨洪澇[M].北京：氣象出版社. Ding Y H，Zhang J J，2009.Rainstorm and flood[M].Beijing：China Meteorology Press.（in Chinese）.

Gao H，Jiang W，Li W J，2014.Changed relationships between the East Asian summer monsoon circulations and the summer rainfall in eastern China[J].J Meteor Res，28（6）：1075-1084.doi：10.1007/s13351-014-4327-5.

國家氣候中心，2012.氣候影響評價[R].北京. National Climate Center，2012.Monthly climate impact assessment report in China[R].Beijing.（in Chinese）.

國家氣候中心，2016.氣候影響評價[R].北京. National Climate Center，2016.Monthly climate impact assessment report in China[R].Beijing.（in Chinese）.

國家氣候中心，2021.氣候影響評價[R].北京. National Climate Center，2021.Monthly climate impact assessment report in China[R].Beijing.（in Chinese）.

韓榮青，李維京，艾婉秀，等，2010.中國北方初霜凍日期變化及其對農(nóng)業(yè)的影響[J].地理學報，65（5）：525-532. Han R Q，Li W J，Ai W X，et al.，2010.The climatic variability and influence of first frost dates in northern China[J].Acta Geogr Sin，65（5）：525-532.（in Chinese）.

韓雪蕾，王詠青，紀旭鵬，等，2021.一次大氣河背景下華北地區(qū)暴雨的診斷分析[J].氣象科學，41（2）：200-208. Han X L，Wang Y Q，Ji X P，et al.，2021.Diagnostic analysis on a heavy rainfall associated with the atmospheric river in North China[J].J Meteor Sci，41（2）：200-208.doi：10.12306/2020jms.0091.（in Chinese）.

Hersbach H，Bell B，Berrisford P，et al.，2020.The ERA5 global reanalysis[J].Quart J Roy Meteor Soc，146（730）：1999-2049.doi：10.1002/qj.3803.

Kalnay E，Kanamitsu M，Kistler R，et al.，1996.The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project[J].Bull Amer Meteor Soc，77（3）：437-471.doi：10.1175/1520-0477（1996）077<0437：tnyrp>2.0.co;2.

Kistler R，Collins W，Saha S，et al.，2001.The NCEP-NCAR 50-year reanalysis：monthly means CD-ROM and documentation[J].Bull Amer Meteor Soc，82（2）：247-267.doi：10.1175/1520-0477（2001）082<0247：tnnyrm>2.3.co;2.

李想，陳麗娟，張培群，2008.1954—2005年長江以北地區(qū)初霜期變化趨勢[J].氣候變化研究進展，4（1）：21-25. Li X，Chen L J，Zhang P Q，2008.Characteristics of interdecadal variations in first-frost date in northern China during 1954—2005[J].Adv Clim Change Res，4（1）：21-25.doi：10.3969/j.issn.1673-1719.2008.01.005.（in Chinese）.

梁萍，何金海，陳隆勛，等，2007.華北夏季強降水的水汽來源[J].高原氣象，26（3）：460-465. Liang P，He J H，Chen L X，et al.，2007.Anomalous mositure sources for the severe precipitation over North China during summer[J].Plateau Meteor，26（3）：460-465.doi：10.3321/j.issn：1000-0534.2007.03.004.（in Chinese）.

梁蘇潔，丁一匯，段麗瑤，等，2019.近46年京津冀地區(qū)“夏雨秋下”現(xiàn)象及其成因初探[J].大氣科學，43（3）：655-675. Liang S J，Ding Y H，Duan L Y，et al.，2019.A study on the phenomenon of midsummer precipitation delays until early autumn and associated reasons in Beijing-Tianjin-Hebei during 1970—2015[J].Chin J Atmos Sci，43（3）：655-675.doi：10.3878/j.issn.1006-9895.1807.18134.（in Chinese）.

馬京津，于波，高曉清，等，2008.大尺度環(huán)流變化對華北地區(qū)夏季水汽輸送的影響[J].高原氣象，27（3）：517-523. Ma J J，Yu B，Gao X Q，et al.，2008.Change of large scale circulation and its impact on the water vapor over North China[J].Plateau Meteor，27（3）：517-523.（in Chinese）.

權婉晴，何立富，2016.2016年7月大氣環(huán)流和天氣分析[J].氣象，42（10）：1283-1288. Quan W Q，He L F，2016.Analysis of the July 2016 atmospheric circulation and weather[J].Meteor Mon，42（10）：1283-1288.（in Chinese）.

任芝花，余予，鄒鳳玲，等，2012.部分地面要素歷史基礎氣象資料質(zhì)量檢測[J].應用氣象學報，23（6）：739-747. Ren Z H，Yu Y，Zou F L，et al.，2012.Quality detection of surface historical basic meteorological data[J].J Appl Meteor Sci，23（6）：739-747.doi：10.3969/j.issn.1001-7313.2012.06.011.（in Chinese）.

孫照渤，黃艷艷，倪東鴻，2016.我國秋季連陰雨的氣候特征及大氣環(huán)流特征[J].大氣科學學報，39（4）：480-489. Sun Z B，Huang Y Y，Ni D H，2016.Climate and circulation characteristics of continuous autumn rain in China[J].Trans Atmos Sci，39（4）：480-489.doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20140413001.（in Chinese）.

陶詩言，1980.中國之暴雨[M].北京：科學出版社. Tao S Y，1980.Rainstorm in China[M].Beijing：Science Press.（in Chinese）.

王遵婭，丁一匯，2008.中國雨季的氣候學特征[J].大氣科學，32（1）：1-13. Wang Z Y，Ding Y H，2008.Climatic characteristics of rainy seasons in China[J].Chin J Atmos Sci，32（1）：1-13.（in Chinese）.

謝坤，任雪娟，2008.華北夏季大氣水汽輸送特征及其與夏季旱澇的關系[J].氣象科學，28（5）：508-514. Xie K，Ren X J，2008.Climatological characteristics of atmospheric water vapor transport and its relation with rainfall over North China in summer[J].J Meteor Sci，28（5）：508-514.（in Chinese）.

徐曼琳，周波濤，程志剛，2020.2010年以來華西秋季降水年代際增多原因初探[J].大氣科學學報，43（3）：568-576. Xu M L，Zhou B T，Cheng Z G，2020.Preliminary analysis on the interdecadal increase of autumn rainfall in western China since 2010[J].Trans Atmos Sci，43（3）：568-576.doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20191227002.（in Chinese）.

葉敏，吳永萍，周杰，等，2014.影響華北盛夏降水的水汽路徑客觀定量化的研究[J].物理學報，63（12）：129201. Ye M，Wu Y P，Zhou J，et al.，2014.Objective quantification of the water vapor path influencing precipitation in North China in summer[J].Acta Phys Sin，63（12）：129201.doi：10.7498/aps.63.129201.（in Chinese）.

于群，吳煒，周發(fā)琇，等，2014.中國東部降水的氣候模態(tài)及雨季劃分[J].大氣科學學報，37（3）：378-384. Yu Q，Wu W，Zhou F X，et al.，2014.Climate modes of precipitation in eastern China and division of rainy season[J].Trans Atmos Sci，37（3）：378-384.doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.2014.03.012.（in Chinese）.

張景，周玉淑，沈新勇，等，2019.2016年京津冀極端降水系統(tǒng)的動熱力結構及不穩(wěn)定條件分析[J].大氣科學，43（4）：930-942. Zhang J，Zhou Y S，Shen X Y，et al.，2019.Evolution of dynamic and thermal structure and instability condition analysis of the extreme precipitation system in Beijing-Tianjin-Hebei on July 2016[J].Chin J Atmos Sci，43（4）：930-942.doi：10.3878/j.issn.1006-9895.1812.18231.（in Chinese）.

鄭國光，矯梅燕，丁一匯，等，2019.中國氣候[M].北京：氣象出版社. Zheng G G，Jiao M Y，Ding Y H，et al.，2019.Climate in China[M].Beijing：China Meteorology Press.（in Chinese）.

周曉霞，丁一匯，王盤興，2008.影響華北汛期降水的水汽輸送過程[J].大氣科學，32（2）：345-357. Zhou X X，Ding Y H，Wang P X，2008.Features of moisture transport associated with the precipitation over North China during July-August[J].Chin J Atmos Sci，32（2）：345-357.（in Chinese）.

周璇，孫繼松，張琳娜，等，2020.華北地區(qū)持續(xù)性極端暴雨過程的分類特征[J].氣象學報，78（5）：761-777. Zhou X，Sun J S，Zhang L N，et al.，2020.Classification characteristics of continuous extreme rainfall events in North China[J].Acta Meteorol Sin，78（5）：761-777.doi：10.11676/qxxb2020.052.（in Chinese）.

朱乾根，林錦瑞，壽紹文，等，2016.天氣學原理和方法[M].北京：氣象出版社. Zhu Q G，Lin J R，Shou S W，et al.，2016.Principles and methods of meteorology[M].Beijing：China Meteorology Press.（in Chinese）.

Typical summer rainstorm occurred in mid-autumn：analysis of a disastrous continuous rainstorm and its extreme water vapor transport in northern China in early October 2021

CHE Shaojing1，LI Xiang2，DING Ting2，GAO Hui2

1Hebei Climate Center，Shijiazhuang 050021，China;

2National Climate Center，China Meteorological Administration，Beijing 100081，China

In early October，2021，northern China experienced an unprecedented autumn flood in history.From October 3 to 6，persistent extreme heavy rainstorm maintained stably in the regions centered along the middle-lower reaches of the Yellow River and Hai River （including the south of central Shaanxi-Shanxi-Beijing-Tianjin-Hebei-Liaoning and the north of Shandong）.The flood caused huge economic losses and serious casualties.Based on the observed precipitation in China，the NCEP/NCAR and ERA5 reanalysis datasets，the extreme of this heavy rainfall case is diagnosed in this paper.Results show that the rainstorm process shows the characteristics of typical northern summer rainstorm and atmospheric circulation in terms of precipitation intensity，duration and meridional water vapor transport.The regional average 4-day accumulative rainfall intensity of the above five provinces and two cities is much higher than that of other rainstorms in autumn from 1961 to 2020，and ranks second even in summer.Its extreme intensity is closely related to the long-term persistency of heavy precipitation center in the above areas.The regional average precipitation of the above five provinces and two cities exceeds 15 mm for four consecutive days，which has never occurred in the history of autumn.In addition to the strong extremes of the process，the abnormally abundant precipitation in Shanxi and other places in September also superimposes the autumn flood in early October.The atmospheric circulation corresponding to this autumn flood presents a typical circulation pattern in the main rainy season in summer in northern China，which is manifested by a much stronger and more westward/northward western Pacific subtropical high，and the meridional water vapor transport in the west of the subtropical high is also extremely strong.At the same time，a strong cold air process invades northern China from October 4 to 6，and the cold dry and warm wet air flows converge in the above areas.The calculation of water vapor budget shows that the meridional water vapor transport intensity of this process is the highest in autumn history，and even exceeds that of most rainstorm processes in northern China in midsummer.Above results show that even in mid-autumn，the circulation pattern and water vapor transport conducive to extreme persistent rainstorm in northern China can also be triggered，resulting in severe autumn flood.

persistent rainstorm;autumn flood;water vapor transport;western Pacific subtropical high

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20211029001

（責任編輯：張福穎）