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臺風(fēng)“盧碧”引發(fā)的福州極端降水成因初探*

2022-04-01 02:25鄭秀麗官雨潔姚林塔
海峽科學(xué) 2022年1期
關(guān)鍵詞:海溫福州市相控陣

鄭秀麗 柯 杭 陳 彥 官雨潔 姚林塔

(福建省福州市氣象局,福建 福州 350008)

1 概述

臺風(fēng)降水預(yù)報一直是氣象預(yù)報中的難點之一,尤其是臺風(fēng)極端降水的預(yù)報,其作為強降水重要組成部分以及臺風(fēng)災(zāi)害的主要表現(xiàn)形式,長期以來備受關(guān)注。江漫等[1]的研究指出臺風(fēng)極端降水影響我國的兩類路徑中,其中一類就是穿過臺灣或經(jīng)過臺灣北部洋面在東南沿海登陸。而福建省地處東南沿海,特殊的地理位置使其成為臺風(fēng)極端降水災(zāi)害最重的地區(qū)之一。陳聯(lián)壽[2]研究發(fā)現(xiàn),登陸臺風(fēng)極端降水主要與三個因子有關(guān),一是登陸臺風(fēng)內(nèi)部中尺度對流系統(tǒng)的生消;二是登陸臺風(fēng)與其環(huán)境大氣的相互作用,主要包括水汽輸送或急流、冷空氣或西風(fēng)槽、垂直切變、臺風(fēng)倒槽與東風(fēng)波以及其他臺風(fēng)外圍的大氣環(huán)境;三是登陸臺風(fēng)與下墊面的相互作用,有關(guān)模擬研究和診斷分析結(jié)果均顯示,山地地形對臺風(fēng)降水具有顯著的增強作用[3-4]。即使對臺風(fēng)暴雨成因已有諸多研究,但每年因臺風(fēng)引發(fā)的人員傷亡和經(jīng)濟損失依然不計其數(shù)。張嬌艷等[5]對1984—2008年的臺風(fēng)災(zāi)害統(tǒng)計結(jié)果表明,平均每年由臺風(fēng)直接造成的死亡人數(shù)和經(jīng)濟損失分別達(dá)到505人和370億。綜上,可見臺風(fēng)強度及其暴雨影響原因十分復(fù)雜對人類生活帶來很大影響,有必要不斷分析臺風(fēng)結(jié)構(gòu)及其強度變化,尤其由臺風(fēng)引發(fā)的極端降水成因。

2021年第9號臺風(fēng)“盧碧”具有近海生成、近岸加強、沿海穿越、風(fēng)弱雨強、移動緩慢以及影響時間長等特點。其強度多次減弱或加強(最強為熱帶風(fēng)暴級),受其影響,福建省沿海普降暴雨到大暴雨(雨帶總體呈西南-東北向帶狀分布),尤其福州沿海出現(xiàn)特大暴雨,過程雨量最大達(dá)到672.7 mm,福州市連江縣日雨量更是打破歷史同期紀(jì)錄,屬南海典型風(fēng)弱雨強的臺風(fēng)。因此,深入剖析其極端降水成因十分必要。本文通過地面自動站資料、中央氣象臺臺風(fēng)定位資料、ERA5再分析資料(0.25°× 0.25°)以及X波段雙偏振相控陣天氣雷達(dá)等新型觀測資料,從形勢場、地形、水汽條件等方面分析了臺風(fēng)“盧碧”造成福州極端降水的成因,并探析X波段雙偏振相控陣天氣雷達(dá)資料在臺風(fēng)降水預(yù)報中的應(yīng)用,以期能為業(yè)務(wù)預(yù)報和理論研究提供一定的參考。

2 研究背景

2.1 臺風(fēng)“盧碧”概況

2021年8月2日17時(北京時,下同)南海熱帶低壓生成,生成時距離廣東湛江東偏南方向約40 km(21.1°N,110.7°E),中心附近最大風(fēng)力6級(12m/s)。隨后強度逐漸增強,于4日08時正式編號為2021年第9號臺風(fēng)“盧碧”,并逐漸向東北方向移動。“盧碧”中心于5日上午11時20分前后在廣東省汕頭市南澳縣沿海登陸,登陸時中心附近最大風(fēng)力9級(23m/s),中心最低氣壓為985hPa(熱帶風(fēng)暴級),并于當(dāng)日16時50分前后在福建省漳州市東山縣再次登陸,登陸時中心附近最大風(fēng)力8級(18m/s),中心最低氣壓為986hPa,強度維持熱帶風(fēng)暴級。隨后沿岸北上,其中心于6日14時前進(jìn)入臺灣海峽,20時左右移到福州市南部附近。隨后路徑東折往偏東方向移去,擦過臺灣省北部向日本島移動,最后于9日08時停止編號。

2.2 “盧碧”引發(fā)的福州強降水實況

8月4日,受“盧碧”外圍環(huán)流影響,降水從中南部沿海向內(nèi)陸逐步發(fā)展,福州市出現(xiàn)暴雨到大暴雨。其中,5日和6日是福州市的主要強降水時段,受“盧碧”本體環(huán)流影響,配合西南季風(fēng)向“盧碧”南側(cè)持續(xù)輸送水汽,以及偏東到東南氣流輻合導(dǎo)致降雨主要集中“盧碧”東北側(cè)(即福州位置)。7日,隨著“盧碧”向偏東方向移去,福州的降水主要是“盧碧”形成的臺風(fēng)倒槽附近引發(fā)的短時強降水。本次過程受臺風(fēng)“盧碧”影響,福州市區(qū)、連江、長樂、福清和閩侯的部分鄉(xiāng)鎮(zhèn)以及其余的局部鄉(xiāng)鎮(zhèn)出現(xiàn)特大暴雨。統(tǒng)計4日8時-8日8時福州市累計雨量,全市共有6個縣(市、區(qū))12個鄉(xiāng)(鎮(zhèn)、街)降雨量超過500mm,如圖1所示,最大降雨量出現(xiàn)在長樂江田鎮(zhèn)為672.7mm;連江6日日雨量破歷史同期記錄。同時,當(dāng)日福清、長樂、連江和馬尾日雨量均大于250mm。

圖1 2021年8月4日08時—8日08時福州市累計降水

總之,本次臺風(fēng)暴雨具有小時雨強強度不大、持續(xù)時間久、過程雨量大、多集中沿海地區(qū)、局地雨量大以及沿海南部縣市出現(xiàn)旱澇急轉(zhuǎn)情況等特點。雖然“盧碧”強度較弱,但是給福州帶來了明顯的降水。

3 研究資料

本研究采用的資料有:①The fifth generation ECMWF reanalysis(ERA5)(0.25°× 0.25°);②福州市地面加密自動站資料;③中央氣象臺臺風(fēng)定位資料;④X波段雙偏振相控陣天氣雷達(dá)資料。其中,ERA5資料的時間分辨率是1小時,垂直層數(shù)為13層,覆蓋范圍為40°N~10°S、140°E~100°W。

4 強降水成因分析

4.1 大尺度環(huán)境場

諸多研究表明,大尺度環(huán)境場在臺風(fēng)的發(fā)生發(fā)展中起到重要作用[6-9],為理解“盧碧”整體的背景場特征,分別給出了“盧碧”850 hPa水平風(fēng)場和高低層的散度場分布(圖2~圖3)。其中,黑色標(biāo)記代表“盧碧”對應(yīng)時刻位置,藍(lán)色(綠色)圓點代表福州位置。雖然副熱帶高壓較弱,且不斷東退,整體引導(dǎo)氣流較弱。但是,從圖2可以看到,西南季風(fēng)急流輻合帶位于我國南部沿海,“盧碧”位于季風(fēng)輻合帶里沿岸緩慢北上。此外,西南季風(fēng)輻合帶為“盧碧”東北側(cè)源源不斷地輸送水汽,強降水時段期間(5日和6日),不斷在福州輻合加強。充足的水汽供應(yīng)十分有利于臺風(fēng)暖心結(jié)構(gòu)的形成和維持。從散度分布圖上可以看到,“盧碧”附近總體是低層輻合,高層輻散,在輻散區(qū)與輻合區(qū)的配置下,高低層相互耦合作用導(dǎo)致了強的抽吸效果產(chǎn)生。這使得“盧碧”中尺度對流系統(tǒng)的發(fā)生發(fā)展具備了強的上升運動條件。需要說明的是,由于“盧碧”垂直方向不是特別深厚,因此高層這里選擇600 hPa。

(a)4日08時 (b)5日08時

(a)8月5日08時1000 hPa (b)8月5日08時600 hPa

海溫是臺風(fēng)發(fā)生發(fā)展的必備條件之一[10]。較暖的海溫(大于26℃)具有較高的水汽蒸發(fā)率,并且臺風(fēng)發(fā)生發(fā)展的主要能量來自海洋感熱和潛熱釋放的貢獻(xiàn)[11]。圖4分別給出了“盧碧”8月4日08時的海溫和“盧碧”穿過福建再次入海時的海溫變化。其中,海溫變化是指7日08時與4日08時海溫差值??梢园l(fā)現(xiàn),南海到臺灣海峽一帶的海溫總體偏暖,“盧碧”經(jīng)過之處海溫均在27℃之上(圖4 a),偏暖的海溫十分有利于“盧碧”強度的維持和發(fā)展。值得一提的是,“盧碧”經(jīng)過后海溫降低了0.9~1℃,“盧碧”登陸后沿福建沿岸北上時臺灣海峽處海溫基本沒變化,而“盧碧”再次入海后其左側(cè)海溫略降低??梢?,“盧碧”強度雖然較弱但是攜帶著充足的水汽和從海上汲取的能量不斷北上??傊?,偏暖的海溫、高濕的環(huán)境以及西南季風(fēng)不斷向“盧碧”東北側(cè)輸送水汽,同時高低層強的抽吸作用長時間維持,這些都為“盧碧”強度的維持提供了有利條件。

(a)8月4日08時海溫 (b)臺風(fēng)“盧碧”經(jīng)過后海溫變化

4.2 水汽條件

強盛的西南季風(fēng)和源源不斷的水汽供應(yīng)有利于臺風(fēng)環(huán)流的維持和發(fā)展[12-13]。通過計算“盧碧”不同時刻的水汽通量和水汽通量散度分布,如圖5所示(陰影為水汽通量散度,箭頭為水汽通量,紅色標(biāo)記為“盧碧”對應(yīng)時刻位置,紅色方框為福州大致范圍),可以看到,從4日開始,南海北部到福州沿海一帶有強盛的水汽通量輸送,在福州強降水時段(5-6日),隨著臺風(fēng)本體沿岸北上,其倒槽附近(福州沿海區(qū)域)水汽通量輻合明顯,強降水主要發(fā)生在水汽強輻合區(qū)域內(nèi)??梢姡丛床粩嗟乃斔蜑椤氨R碧”環(huán)流的維持和福州本次極端降水提供了有利的條件。

(a)4日08時 (b)5日08時

4.3 地形增幅

地形與臺風(fēng)極端降水緊密相連[14-17]。為探討福州地形在此次“盧碧”極端降水過程中的作用,圖6給出了福州市各站點自建站以來的臺風(fēng)暴雨概率分布,其中,臺風(fēng)暴雨概率計算方法是將福州各站點建站以來出現(xiàn)暴雨的次數(shù)除以該站建站的有效天數(shù)。同時,將臺風(fēng)“盧碧”過程雨量大于500 mm的站點分別在福州地形圖上標(biāo)注出來,如圖7所示。結(jié)合圖6和圖7可見,本次臺風(fēng)過程出現(xiàn)極端降水的站點多位于迎風(fēng)坡前或喇叭口地形附近,且臺風(fēng)暴雨多發(fā)地與本次過程極端暴雨點也有明顯的對應(yīng)關(guān)系??梢?,福州獨特的地形對本次極端降水具有一定的增幅作用,在做強降水預(yù)報時,應(yīng)注意考慮地理環(huán)境在強降水落區(qū)的影響。

圖6 福州市臺風(fēng)暴雨概率分布

圖7 臺風(fēng)“盧碧”過程雨量大于500 mm的站點分布

5 X波段雙偏振相控陣天氣雷達(dá)資料的應(yīng)用

由于X波段雙偏振相控陣天氣雷達(dá)具有速度快、精度高和穩(wěn)定性好等特點,近年來在氣象業(yè)務(wù)工作中被廣泛應(yīng)用。通過該X波段雙偏振相控陣天氣雷達(dá)可獲取雷達(dá)站一定范圍內(nèi)氣象目標(biāo)的位置、強度、徑向速度以及速度譜寬等參數(shù)。可以實時監(jiān)測一定范圍內(nèi)的強對流天氣系統(tǒng)的生消過程,對中尺度風(fēng)暴、暴雨、風(fēng)切變、冰雹、龍卷、大風(fēng)等災(zāi)害性天氣能進(jìn)行有效的監(jiān)測和預(yù)警。

為說明X波段雙偏振相控陣天氣雷達(dá)產(chǎn)品在臺風(fēng)降水預(yù)報中的應(yīng)用情況,圖8給出了6日12時15分(強降水時刻)的不同雷達(dá)產(chǎn)品。從反射率因子可以看到,強降水區(qū)域回波均在40 dBz以上,回波峰值大于50 dBz(57.1 dBz),但是因X波段波長較短,在強回波后部衰減明顯(圖8a)。從速度場也可以看到,福州市上空有強的偏東風(fēng)急流,最大徑向速度達(dá)到26 m/s(圖8b)。此外,KDP大值區(qū)與實況對應(yīng)比較好(圖8c),從QPE分布上可以看到,該產(chǎn)品對降水落區(qū)的把握較好,但量級上對本次降水有明顯高估(降水估計大于70 mm,而實際在50 mm左右,圖8d),可能原因為回波強度較強,移速較快,導(dǎo)致面上雨量大而單點雨量不大??傮w而言該產(chǎn)品對本次的強降水過程有較好的預(yù)警作用。而從三小時累計降水上我們發(fā)現(xiàn),極值點的落區(qū)與實況較為一致,但是數(shù)值上總體偏小20~30 mm(圖8e)。從三維風(fēng)場反演中明顯可以看到,本次強降水主要發(fā)生在大風(fēng)速區(qū)下游的強輻合區(qū)域內(nèi)(圖8e)。為進(jìn)一步了解“盧碧”結(jié)構(gòu)特征,圖9給出了沿圖8a中強回波處(馬尾位置)的剖面圖,其色標(biāo)與圖8a一致??梢钥吹?,“盧碧”強回波質(zhì)心較低,強回波在2 km以下,且后部衰減明顯。值得一提的是,“盧碧”整體結(jié)構(gòu)較為松散且強回波主要集中在“盧碧”東北側(cè)。結(jié)合圖8、圖9可見,X波段雙偏振相控陣天氣雷達(dá)產(chǎn)品在臺風(fēng)等災(zāi)害性天氣過程中,對極端降水估測有較好的反應(yīng),業(yè)務(wù)預(yù)報中應(yīng)加強多源數(shù)據(jù)融合分析,提高短臨預(yù)報預(yù)警能力。

(a)反射率因子(單位:dBz) (b)速度場(單位:m/s)

圖9 臺風(fēng)“盧碧”X波段雙偏振相控陣天氣雷達(dá)產(chǎn)品反色率因子沿圖8(a)中強回波處的剖面

6 結(jié)論

①臺風(fēng)環(huán)流中的強降水云帶持續(xù)影響,在福州沿海局地形成極端降水。

②西南季風(fēng)持續(xù)輸送水汽、強的高低層抽吸作用以及舒適的海溫對福州本次的極端降水過程具有重要影響。此外,福州獨特的地形對本次降水也有一定的增幅作用,在強降水預(yù)報時,應(yīng)注意考慮地理環(huán)境在強降水落區(qū)的影響。

③X波段雙偏振相控陣天氣雷達(dá)產(chǎn)品在臺風(fēng)等災(zāi)害性天氣過程中,對極端降水估測有較好的反應(yīng),應(yīng)加強多源數(shù)據(jù)融合分析,提高短臨預(yù)報預(yù)警能力。

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