西风和印度季风协同作用对塔里木盆地极端暴雨影响的初步分析

2023-05-30 07:49张俊兰李火青汤浩
大气科学学报 2023年2期
关键词:塔里木盆地西风

张俊兰 李火青 汤浩

摘要 针对2021年6月14—17日塔里木盆地极端暴雨过程(最大日雨量106.6 mm,新疆特大暴雨),选取盆地自动气象站降水资料、GRAPES-GFS分析场和ERA5(0.25°×0.25°、逐1 h)再分析资料,利用WRF-v4.2.2模式数值模拟和HYSPLIT-v4.0水汽后向轨迹模式,分析此次暴雨在“东高西低”环流背景和“两高夹一低”形势下西风和印度季风协同作用机制。水汽源于黑海-里海-咸海、印度洋北部、中亚地区和北疆,偏西、偏南和偏东3条路径水汽输送发生在850~300 hPa、500~400 hPa和650 hPa以下低层。印度季风环流对印度洋水汽向塔里木盆地输送起关键作用,阐明了印度季风携印度洋水汽北上流入盆地的物理过程,“南风窗”水汽输送消失是西风和印度季风协同作用的重要体现。

关键词 塔里木盆地; 西风; 印度季风; 协同作用; 极端暴雨

新疆塔里木盆地位于我国西北干旱区,盆地中部为浩瀚的塔克拉玛干沙漠,北部、西部和南部被天山、帕米尔高原和昆仑山三面环绕,降水稀少,年均降水量不足100 mm。近年来极端降水事件频发,一次强降雨产生的雨量有时会超过年均降水量,极易引发局地洪水、泥石流、滑坡等地质灾害及中小河流洪水等,还对道路交通、水利设施、农牧民生产生活及城市运行带来严重影响。如2018年5月21日和田地区皮山县1 h雨量为53.8 mm(接近年均降水量),2019年6月25日民丰县最大累计雨量97.6 mm,多个国家站日雨量屡屡破历史极值;2021年盆地洪涝灾害更呈多发态势,极端降水事件频率和强度创近5年新高,尤其6月14—17日极端暴雨过程与2019年6月24—26日、2020年4月18—21日和5月6—8日暴雨过程相比,强度更大,最大累计雨量和日雨量分别为121.6 mm和106.6 mm,均达新疆特大暴雨,多地日降水破历史极值。以往塔里木盆地暴雨研究主要针对西风带系统,很少关注低纬环流,一般不考虑季风区影响(张家宝和邓子枫,1987;张云惠等,2015;努尔比亚·吐尼亚孜等,2017;李如琦等,2018;郭楠楠等,2019;孙颖姝等,2019;热孜瓦古·孜比布拉,2021),盆地水汽输送多受西风带环流影响(杨莲梅,2012;牟欢等,2021)。上述研究中较多涉及了中亚低值系统,并未关注低纬环流及天气系统对盆地暴雨影响,干旱区为何能下如此大的雨?其天气学成因及物理机制是什么?季风区大气环流会影响盆地暴雨吗?为回答这些问题,需开展全方位分析研究。

印度洋是连接太平洋和大西洋“海上丝绸之路”的重要通道,距离我国西部边境线最近,印度洋环流和水汽对我国降水影响较大,如印度季风除对青藏高原天气有重要影响(姚檀栋等,2017;曾钰婷等,2020),其环流和水汽还可影响我国中东部降水(Tao and Chen,1987;岳俊和李国平,2015);印度洋水汽输送的加强会减弱太平洋的水汽输送从而使得江淮少雨(王志毅等,2017);成都一次持续性暴雨过程中,孟加拉湾通过暖湿气流是向暴雨区输送了重要的水汽(王明明等,2018);孟加拉灣和西太平洋暖湿水汽在华南区域交汇并辐合上升的形势造成华南前汛期降水由偏少转偏多的年代际转折(李丽平等,2018);南亚高压增强东伸和低纬地区活跃的低值系统等大气环流异常是造成“21·7”河南极端暴雨重要的大气环流形势(张霞等,2021);印度半岛-东南亚异常反气旋引起的水汽输送通量和水汽在高原腹地辐合上升的动力过程是雅鲁藏布江河谷盛夏降水年际变化的主要原因,伊朗高压大尺度系统异常对水汽输送过程起到了重要作用(边巴卓嘎等,2022);孟加拉湾旺盛对流对广西低涡切变类暴雨具有前兆信号(李向红等,2018)。除东亚季风外,东亚夏季风水汽输送在海河、黄河、淮河与长江暴雨中起关键作用(丁一汇等,2020),由于未关注热带低压的存在和影响致使浙江暴雨预报偏小(陈淑琴等,2018)。可见季风在我国暴雨中的重要作用,但西北暴雨研究(黄玉霞等,2019)中,较少涉及新疆暴雨。塔里木盆地与青藏高原紧邻,本文分析印证了2021年6月14—17日盆地极端暴雨过程受印度洋环流和季风的影响以及西风和印度夏季风的协同作用,分析特定环流形势下印度洋水汽向塔里木盆地输送水汽的物理机制。此研究可提升季风对盆地暴雨影响的重新认识,助于拓展干旱区暴雨研究的新思路,益于增强盆地暴雨预报能力,为当地经济建设和可持续发展保驾护航。

1 资料和方法

依据2021年6月14—17日喀什地区、克州、和田地区加密自动站小时降水数据,选用高空实况环流场、GRAPES-GFS分析场(0.25°×0.25°、逐1 h、垂直层次16层)、ERA5(0.25°×0.25°、逐1 h、垂直层次36层)再分析资料,分析西风与印度季风环流的协同作用;运用WRF-v4.2.2(9 km、逐1 h)、基于ERA5(0.25°×0.25°、逐1 h)背景场对本次暴雨过程进行数值模拟,模拟时间为2021年6月14日00时—19日00时(北京时,下同),沿不同纬向、经向水汽通量垂直剖面;利用HYSPLIT-v4.0水汽后向轨迹模式对模拟输出不同高度路径的水汽轨迹追踪。

文中暴雨量级按新疆降水量级标准(肖开提·多莱特等,1997),即某站24 h降雨量[24.1,48.0] mm为暴雨、[48.1,96.0] mm为大暴雨、≥96.1 mm为特大暴雨。

2 暴雨实况及灾情

2021年6月14日20时—17日08时,塔里木盆地出现了一次极端暴雨过程,喀什地区大部、克州、和田地区均有暴雨,和田地区出现大暴雨和特大暴雨,暴雨过程历时近3 d,分为三个阶段,第一阶段14日夜间至15日白天,强降雨集中在克州;第二阶段15日夜间为降雨最强时段,强降雨在和田地区;第三阶段16日白天至夜间,为盆地分散性降水。

选取累计雨量最大3站为暴雨代表点(均在和田地区),分别为洛浦县山普鲁乡泥石流频发区1号(Y6275)、皮山县布琼村(Y6277)、于田县兰干乡昆仑渠首(Y6284),分析盆地累计雨量(图1a)和3个暴雨点小时雨量(图1b)得出(表1):1)累计雨量大。174站为[24.1,48.0] mm、62站为[48.1,91.5] mm、6站为[96.1,121.6] mm,累计雨量最大中心Y6275为121.6 mm、次大中心Y6248为102.3 mm(图1a);2)暴雨站数多。148站次暴雨、37站次大暴雨、1站特大暴雨;3)雨强大。54站次出现短时强降水(≥10  mm·h -1),最大小时雨强Y6275为28.8 mm·h -1(15日21时)、Y6284为27.2 mm·h -1(16日04时)(图1b);4)持续时间长。≥0.1 mm降雨小时数3个暴雨点均超过20 h,Y6277达62 h;5)极端性强,日雨量多地破极值。16日雨量国家站洛浦县74.1 mm、墨玉县59.6 mm、和田市56.0 mm,均突破日极值并超过其年均降水量(洛浦县为年均值1.7倍),自动站Y6275日雨量106.6 mm。国家站洛浦县最大小时和3 h雨强为20.6 mm(14日22时)和52.9 mm(14日19—22时)(图1c)。

此次暴雨引发了明显洪灾,就和田地区而言,部分羊和家禽死亡,小麦、西瓜等农作物受损,道路桥梁、水渠堤坝多处受损,其他基础设施也有一定损坏,电力、商业等城市运行均受影响。累计受灾4.08万户、12.61万余人,安全转移1.15万人,农作物受损1.08万公顷,直接经济损失1.08亿元。

3 环流形势

3.1 100 hPa南亚高压呈“东高西低”双体型

100 hPa南亚高压双体型是新疆多雨的大尺度环流背景(张学文等,2006;杨莲梅等,2020),此次暴雨南亚高压也为双体型,并呈“东高西低”分布。6月12日前南亚高压为带状,12日08时分裂为伊朗高原(西中心)和青藏高原东部(东中心)两个高中心(均为1 680 dagpm)。13日08时起,“东中心”发展扩大,呈“东高西低”双体型,15日20时,“东中心”和“西中心”达1 684 dagpm和1 680 dagpm(图2a、b),并维持至16日。

3.2 500 hPa“两高夹一低”环流形势

运用500 hPa实况探测场和ERA5逐小时再分析场,分析“两高夹一低”形势下西风和印度夏季风的协同作用。图3为500 hPa主要天气系统变化轨迹,由不同天气系统高、低中心不同时间点位置连线及移向(箭头方向)组成。

3.2.1 “西高”和“东高”变化

500 hPa上,6月12—13日环流经向度增大,高中低纬槽脊系统趋于同位相分布,伊朗脊与乌拉尔脊叠加发展,西西伯利亚低槽与巴尔喀什湖横槽结合并向南加深,西北太平洋副热带高压(简称“西太副高”)西伸,与东北地区高压脊打通,形成“两高夹一低”形势(图2c、d)。结合图3分析“两高”变化:1)“西高”南垮衰退。10—12日,伊朗脊东移北挺时与乌拉尔脊叠加,形成乌拉尔-伊朗脊(“西高”);13日08—20时“西高”继续北挺,20时乌拉尔中部出现576 dagpm高压圈;14日08时—17日08时“西高”衰退,乌拉尔脊南垮、伊朗脊先北上后西退。 2)“东高”先西进北挺、后减弱东移。“东高”由青藏高压、塔里木盆地东部脊(简称“盆地脊”)、西太副高和东北地区高压脊(简称“东北脊”)组成,其中,青藏高压在90°E以东(东部型),15—16日青藏高压与盆地脊呈西北-东南向打通;盆地脊高中心仅4个时次(13日、15—16日)出现;西太副高13—14日西伸,脊顶与东北脊经向重叠,15—16日东退中北进。青藏高压为“东高”核心,有衔接作用,与西太副高、盆地脊、东北脊三面相连,共同构成“东高”,利于青藏高原维持南风,并阻挡南风东移。

3.2.2 “一低”及西风与印度夏季风协同作用

“两高”间的“一低”由巴尔喀什湖横槽、中亚低压、印度低压和季风槽、青藏高原切变线、贝加尔湖低槽组成,其变化为:1)降水前(9—13日),9—10日西西伯利亚大槽底部中亚-新疆气流平直,出现印度低压;11日大槽分裂两段,北段移至蒙古北部,南段在中亚加深成槽,印度低压前出现偏南季风;12日08—20时,中亚低压加深成涡,低中心556~560 dagpm,低压外围盛行西风,580 dagpm线南界在37°N,印度偏南季风加强;13日中亚低涡减弱为低压并南压,中亚低压和印度低压相对独立。2)临近降水和降水第一阶段前期(14日08时—15日13时),西风控制盆地,印度季风进入青藏高原。14日08时青藏高原西南部定日探空站南风2 m·s -1(图2c),15日00时,帕米尔高原切出气旋称中亚低压①,青藏高原西部生成气旋称中亚低压②,青藏高原出现南北风向的横切变线,印度偏南季风经孟加拉湾北部进入高原,受高原横切变线阻挡,南风转西南风移出高原,此阶段降水受中亚低压① 底部西风影响(图4a);3)降水第一阶段后期和第二阶段前期(15日13时—16日01时),西风与印度季风在高原汇合,但未流入盆地。中亚低压外围锋区南压,15日18时,564 dagpm线南壓至32°N,中亚低压② 底部西转西南风并加强;印度季风北上至青藏高原后加强,15日20时定日站南风由6 m·s -1增至12  m·s -1,蒙古低压加深成涡并移至贝加尔湖(图2d),西风与印度季风在青藏高原汇合,未流入盆地,650 hPa以下低层转东风(图4b);4)降水第二阶段后期和第三阶段前期(16日01—18时),西风与印度季风汇合并流入盆地。中亚低压继续南压,气旋性曲率增大,16日07时,564 dagpm线南压至 29°N,高原切变线消失,印度低压加深成涡,中亚低压② 外围西南风与印度季风在高原汇合;贝加尔湖低槽东移,盆地脊发展。受盆地脊阻挡,在藏北高原汇合后的偏南风折向为东南风流入盆地(图4c); 5)降水第三阶段后期(16日18时—17日08时),盆地脊向南衰退,高原横切变线再次建立,西风与印度季风在高原汇合后移出高原(图4d)。

降水前期,乌拉尔-伊朗脊向南衰退,巴尔喀什湖横槽外围西风分裂短波影响盆地降水,印度偏南季风加强北上至高原,高原切变线阻止偏南季风向盆地输送;降水最强时段,乌拉尔-伊朗脊继续衰退,中亚低压底部西转西南风,与加强北上的印度季风在青藏高原汇合,高原偏南风增强,随青藏高压与盆地脊重叠及高原横切变线消失,高原汇合后的偏南风折向为东南风流入盆地;降水减弱阶段,西风与印度季风汇合后移出高原。其中,高原横切变线有阻挡作用,在降水前期和减弱阶段出现,阻挡了高原汇合后偏南风流入盆地;650 hPa以下低层东风起冷垫作用,使盆地高层维持偏南风,并增强动力抬升。

4 水汽输送特征

盆地外来水汽需翻越帕米尔高原和青藏高原才能进入,高层主要有西风(偏西)和印度季风(偏南)两条水汽通道,低层为偏东水汽通道。1)“偏西+偏南”路径(12日08时—15日13时,降水前和降水第一阶段前期)。黑海-里海-咸海水汽沿西风输送至盆地,流入盆地最大偏西水汽通量为35×10 -1  g·cm -1·hPa -1·s -1,印度季风携水汽未进盆地(图5a)。2)“西转西南+偏南”路径(15日13时—17日08时)。16日01—18时,受盆地脊阻挡,西风与印度季风在高原汇合后、折向转东南水汽输入盆地,其中16日02—08时,流进盆地偏南水汽输送增强近一倍,由20×10 -1 g·cm -1·hPa -1·s -1增至 40×10 -1 g·cm -1·hPa -1·s -1),高原东部偏南水汽输送90×10 -1~110×10 -1 g·cm -1·hPa -1·s -1(图5c),其余时段偏南水汽未输入盆地(图5b、d)。 3)偏东路径。偏东路径由贝加尔湖-蒙古低槽和地面蒙古高压导致,主要在650 hPa以下低层,以850 hPa最强。

水汽来自黑海-里海-咸海、中亚地区、阿拉伯海-孟加拉湾,水汽输送依托偏西(西风带)、偏南(印度季风)、偏东(低层东风)3条通道。西风带水汽源于黑海、里海-咸海、中亚地区,水汽沿西风带输送;印度季风水汽源于印度洋,水汽在印度季风引导下北上至青藏高原,西风与印度季风在高原汇合成一支偏南水汽输送带,在盆地脊作用下,偏南水汽带折向为东南水汽带输入盆地。

5 数值模拟

WRF(Weather Research and Forecasting)中尺度数值天气预报系统已广泛应用于天气研究和预报(Skamarock et al.,2019),HYSPLIT(Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory model)是一种基于拉格朗日方法的综合轨迹追踪模型,被广泛应用于水汽团的传输和扩散研究(Stein et al.,2015)。用WRF-v4.2.2的模拟结果驱动HYSPLIT水汽后向轨迹追踪模型,得出逐3 h后向气块水汽追踪轨迹;利用ERA5背景场和WRF-v4.2.2开展数值模拟,输出沿不同纬向、经向边界的水汽通量剖面,采用单层嵌套,微物理方案为WMS6,对流方案采用Kain-Fritsch,边界层采用YSU方案,长波和短波辐射方案均为RRTMG,陆面方案为Noah,垂直分为50层。模拟区域为65°~119°E、16°~64°N,空间分辨率9 km,格点数712×532;模拟时段为2021年6月14日08时—18日08时,积分步长30 s,逐小时输出,共96 h。

模拟出了盆地强降水,有120 mm左右最大雨量中心,但强降水范围偏大,落区也有偏差,帕米尔至昆仑山北坡4个115~125 mm大中心与实况偏差1~2个经纬距(图6),模拟结果总体上有一定可信度。

5.1 水汽轨迹追踪

本次水汽轨迹追踪定义两组起始点(共8个),第一组起始点在帕米尔高原北部,以76°E、40°N为中心,纬度不变,经度向西和向东各偏离1个经距,得到3个起始点;第二组起始点在昆仑山北坡,以80°E、37°N为中心,纬度不变,经度向西和向东各偏离2个经距,得到5个起始点。6月14日08时为起始时间,得出帕米尔高原3个起始点(图6)和昆仑山北坡5个起始点(图7)水汽后向追踪96 h(6月14日08时—18日08时)逐3 h轨迹图,质点追踪高度依次为1 500、3 300、5 500和7 000 m,图下端为不同最终高度的水汽追踪轨迹时间-高度剖面。

5.1.1 以帕米尔高原为起始点

此轨迹中每个追踪高度有3条水汽轨迹,结合表2得出:1)1 500 m追踪高度有2条水汽通道,通道1为偏北转西南轨迹(1条),气块自中亚东南至印度北部再进入盆地;通道2为偏东轨迹(2条),气块自北疆南下后,在东天山地形缺口处向西南方向进入盆地(图7a)。2)3 300 m有2条水汽通道,通道1为西北转西南通道,该通道有2条轨迹,1条轨迹自里海东南下至印度北部后东北上抵达盆地,另1条自阿富汗东南下至印度北部、再北上进盆地;通道2为西南轨迹(1条),气团自阿拉伯海北部向东北移动进入盆地(图7b)。3)5 500 m有2条水汽通道,通道1为偏西转西南轨迹(1条),气块自黑海-里海东北移至咸海后再东南下,在印度北部东北移进盆地;通道2为偏北转西南轨迹(2条),气团自中亚南下至印度北部向东北移进盆地(图7c)。 4)7 000 m 有2條水汽通道,通道1为西北转西南轨迹(2条),气团自里海-咸海先东南下、后东北上进盆地;通道2为西南轨迹(1条),气团自阿拉伯海北部东北移进入盆地(图7d)。

水汽源地位于黑海-里海-咸海、阿拉伯海北部、中亚地区、北疆,其水汽轨迹为4、2、4、2条,偏西、西南、偏东3条水汽通道有8、2、2条轨迹。低层偏东水汽轨迹出现在1 500 m偏北转偏东通道中,源于阿拉伯海北部轨迹在3 300 m和7 000 m西南通道中,印证了印度洋水汽可到达塔里木盆地。

5.1.2 以昆仑山北坡为起始点

此轨迹中每个追踪高度均有5条水汽轨迹,结合表3分析如下:1)1 500 m追踪高度有2条水汽通道,通道1为西北(西)转西南轨迹(1条),气团自中亚东南移至印度北部再北上到达盆地,通道2为西转西南轨迹(1条),自印度北部东北移至盆地;通道3为偏东轨迹(3条,偏北转偏东),均自北疆南下后在东天山地形缺口处向西南方移入盆地(图8a)。2)3 300 m 有2条水汽通道,通道1为西转西南通道(3条),自黑海-里海东南下至印度北部再东北移至盆地,通道2为西南轨迹(2条),自印度北部东北移进盆地(图8b)。3)5 500 m有2条水汽通道,通道1为西北转西南轨迹(4条),其中2条自里海东移至印度北部再东北移至盆地,另2条自印度北部东北移进盆地;通道2为西南轨迹(1条),气团自阿拉伯海北部东北移进盆地,为清晰明了,图8c仅显示了78°E、37°N和80°E、37°N以及80°E、 37°N三个点。4)7 000 m有4条水汽通道,通道1为西北转西南轨迹(1条),气团自阿拉伯海北部先东南下再东北上进盆地;通道2为西北转偏南轨迹(2条),均自巴基斯坦东南移再北上进盆地;通道3为东南转偏南轨迹(1条),气团自孟加拉湾北部东北移至印度半岛北部、再北移入盆地;通道4为西南轨迹(1条),气团自印度半岛北部东北移入盆地,图8d也只显示了图8c中相同三个点。

水汽源于黑海-里海、阿拉伯海-孟加拉湾、中亚地区-印度北部、北疆,对应4、3、10、3条水汽轨迹,水汽通道有偏西、偏南、偏东3条,对应12、5、3条水汽轨迹,偏西水汽轨迹和源于中亚地区-印度北部的水汽轨迹最多。源于北疆的偏东水汽轨迹出现在 1 500 m低层,源于阿拉伯海和孟加拉湾北部的偏南轨迹出现在5 500~7 000 m高层,印证了印度洋水汽在印度季风环流下可流入盆地。

5.2 沿不同纬向边界的水汽输送剖面

按据山脉和暴雨区所在纬度分为藏北高原(沿34°N)、昆仑山北坡(沿37°N)、帕米尔高原(沿 39°N)3个断面,沿此3个纬度断面,模拟70°~93°E范围的水汽通量纬向剖面。定义水汽通量正负值代表方向,正值为偏南水汽输送,负值为偏北水汽输送,依据西风和印度季风不同作用分4个时段分析。

5.2.1 西风影响盆地降水(14日08时—15日13时)

1)沿藏北高原。总体为偏南水汽输送,此时段高原以西(喀喇昆仑山南部以西)整层北风水汽输送减弱,转弱南风输送,高原中东部(81°E以东)南风水汽输送加强,其中15日08时,南风水汽输送36 g·m -2高度达9.5 km(300 hPa以下)、84  g·m -2高度达8.3 km(图9a)。2)沿昆仑山北坡。盆地上空6.5 km以上为北风控制,而6.5 km以下为南风控制,其中15日01—12时,盆地西部4 km以下的偏南水汽输送由600 hPa以下气旋性环流导致,80°E附近出现“北风柱”(图9b)。3)沿帕米尔高原。帕米尔高原5.0 km以上南风水汽输送加强,15日08时帕米尔500 hPa南风水汽输送增至32  g·m -2;盆地6.5 km以下北风水汽輸送先强后弱,盆地东部偏北水汽输送48 g·m -2左右(图9c)。

5.2.2 西风与印度季风均上高原但未进盆地(15日13时—16日02时)

1)沿藏北高原。高原以西偏南水汽输送加强,16日01时,36 g·m -2南风水汽输送8.0 km左右,84  g·m -2南风输送核6.5 km;高原以东偏南水汽输送减弱,84 g·m -2南风输送由8.3 km降至6.5 km,并东移至高原东部。另外,高原横切变线(15日22时—16日02时)使高原中部出现偏北水汽输送(图10a)。2)沿昆仑山北坡。15日13—18时,盆地500 hPa南风水汽输送和 500 hPa以下北风输送均加强,550 hPa以下出现“北风墙”;15日18时—16日02时,盆地北风减弱,帕米尔至盆地西部南风加强,500 hPa最强南风水汽输送52 g·m -2(图10b)。3)沿帕米尔高原。帕米尔高原偏南水汽输送增强,16日01时,36 g·m -2南风水汽输送高达6.5 km,盆地东部偏北输送减弱,最强40 g·m -2左右(图10c)。

5.2.3 西风与印度季风在青藏高原汇合后共同流入盆地(16日02—18时)

1)沿藏北高原。前期(16日02—10时),高原以西偏南水汽输送稳定,16日05—07时,84 g·m -2南风水汽输送高度6.3 km,36 g·m -2南风输送东界由76°N东扩至78°N,高原中东部横切变线维持(图11a);后期(16日10—18时),高原以西偏南水汽输送减弱,84 g·m -2南风输送降至5.2 km以下;高原中东部转南风。2)沿昆仑山北坡。西风与印度季风偏南水汽输送均流入盆地,帕米尔至盆地西部(80°E以西)5 500~9 000 m(500~300 hPa)偏南水汽输送加强,帕米尔500 hPa偏南输送达56  g·m -2。16日03—06时,昆仑山北坡“北风墙” 6 500 m(400 hPa)以下82.5°~85°E出现“南风窗”(图11b),此“南风窗”由印度季风流入盆地形成。16日06—11时,“北风墙”消失,“南风窗”与西风水汽输送融合,400~500 hPa西风与印度季风融合后的偏南水汽带共同流入盆地。由于16日01—11时,4.0 km以下盆地东风西移至40°N转东南风,因此盆地西部出现西北-东南向“南风舌”(图11c)。3)沿帕米尔高原。5.0 km以上帕米尔偏南水汽输送加强,5.0 km以下盆地偏北输送减弱,16日07时,帕米尔48 g·m -2南风水汽输送接近6.5 km,盆地东部最强偏北水汽输送降至44 g·m -2左右(图11d)。

5.2.4 青藏高原流入盆地偏南水汽输送切断(16日18时—17日08时)

1)沿藏北高原。高原以西偏南水汽输送继续减弱,16日20时,84 g·m -2南风水汽输送范围缩小、高度降至5.3 km以下;高原中部偏南输送维持,最强偏南水汽输送16~20 g·m -2;高原东部北风水汽输送先加强后减弱(最强40 g·m -2左右)(图12a)。2)沿昆仑山北坡。前期(16日18—20时),300 hPa以下偏南水汽输送加强,帕米尔和盆地500 hPa偏南水汽输送最强增为84 g·m -2和36 g·m -2左右(图12b),之后减弱,盆地以东偏北输送增强。3)沿帕米尔高原。帕米尔偏南水汽输送加强,最强84 g·m -2(450 hPa附近),盆地5.5 km以上偏南输送增强,5.0 km以下偏北输送减弱(图12c)。

5.3 沿经向边界的水汽输送剖面

沿80°E模拟30°~44°N水汽通量经向剖面,偏西水汽输送为正值,偏东输送为负值。降水前,高层帕米尔至盆地偏西水汽输送减弱,14日08时盆地650~750 hPa最强偏西水汽输送84 g·m -2。盆地的东风呈弱-强-弱变化,14日08时—15日08时,6.5 km以下东风由弱变强,其中15日08时东风水汽输送最强,84 g·m -2东风水汽输送近4.0 km(图13a);15日08时—17日08时,6 km以下偏东水汽输送减弱、高度下降,东风输送大多在4 000 m(650 hPa)以下,其中16日01时,84 g·m -2东风输送降至3.0 km、范围也缩小(图13b),16日07—20时,东风水汽输送继续减弱(图13c、d)。

降水前期,西风带上西风转西南风,6.5 km以下进入帕米尔偏南水汽和流入盆地偏东水汽输送均增强,藏北高原偏南水汽输送84 g·m -2高达8.3 km,盆地84 g·m -2东风水汽输送接近4.0 km。降水中后期,西风与印度季风汇合于青藏高原,偏南水汽输送加强;随高原切变线消失和盆地脊发展,印度季风流入盆地在昆仑山北坡形成“南风窗”,此时西风和印度季风协同作用达顶峰。最强降水发生后,高空偏南水汽输送和低层偏东输送均减弱。

6 结论与讨论

针对2021年6月14—17日塔里木盆地极端暴雨过程,分析实况场、再分析场和中尺度数值模拟结果,得出以下主要结论:1)此次暴雨发生在100 hPa南亚高压“东高西低”双体型和500 hPa“两高夹一低”环流下,乌拉尔-伊朗脊(“西高”)、中亚低压、印度低压、高原横切变线(“一低”)、青藏高压、盆地脊、东北脊和西太副高(“东高”)是主要天气系统,“两高”与“一低”共存并制约。西风和印度季风协同作用是此次暴雨发生的重要机制,利于盆地上空冷暖交绥和动力抬升,低层650 hPa以下东风具有冷垫和水汽输送作用。2)水汽来自850~300 hPa,水汽源于黑海-里海-咸海、印度洋北部、中亚地区和北疆,水汽输送路径有偏西、西南、偏东3条。偏西路径水汽输送贯穿于暴雨全过程,从低到高850~400 hPa均存在,水汽源于黑海-里海-咸海和中亚地区;偏东路径水汽输送源于北疆,出现在650 hPa以下低层;西南和东南路径的水汽输送在500~400 hPa高层,水汽主要源于印度洋北部洋面。3)西风与印度季风在青藏高原汇合是主要的水汽机制。印度季风环流对印度洋水汽北上流入盆地起关键作用,偏南水汽路径印证了印度洋水汽在季风环流下流入盆地的物理过程。模拟结果显示,印度季风环流北上明显增强了青藏高原偏南水汽向盆地输送;“南风窗”消失是西风和印度季风协同作用的重要体现,昆仑山北坡“南风窗”的出现与消失印证印度季风水汽输入盆地、并与西风输送的融合过程。

与以往研究不同,本文阐明了低纬印度洋环流影响是盆地暴雨机制的又一特点,中高纬大尺度环流虽有相似之处,但低纬环流差异较大,且低纬印度洋环流对盆地暴雨的影响不只局限于此个例,还存在其他类似个例,说明低纬印度洋环流影响盆地暴雨的重要性。通过数值模拟研究,可解释低纬环流影响、中高纬度和低纬度环流的相互作用及物理机制,但模拟结果有一定不確定性,今后应开展更多此类暴雨个例的中尺度数值模拟,提升季风环流及与西风协同作用对盆地暴雨影响的认知水平,提高盆地暴雨的预报准确率。

参考文献(References)

边巴卓嘎,赤曲,周顺武,等,2022.雅鲁藏布江河谷盛夏降水年际变化及其与环流的联系[J].大气科学学报,45(3):469-479. Bianbazhuoga,Chi Q,Zhou S W,et al.,2022.Interannual variations of midsummer precipitation in the Yarlung Zangbo River valley area and its relationship with circulation[J].Trans Atmos Sci,45(3):469-479.doi:10.13878/j.cnki.dqkxxb.20201010005.(in Chinese).

陈淑琴,徐燚,曹宗元,等,2018.冷空气和热带低压共同作用下的一次暴雨预报失败原因分析[J].气象,44(1):142-150. Chen S Q,Xu Y,Cao Z Y,et al.,2018.Results of a failure forecast about a rainstorm caused by cold air and tropical low pressure[J].Meteor Mon,44(1):142-150.doi:10.7519/j.issn.1000-0526.2018.01.012.(in Chinese).

丁一汇,柳艳菊,宋亚芳,2020.东亚夏季风水汽输送带及其对中国大暴雨与洪涝灾害的影响[J].水科学进展,31(5):629-643. Ding Y H,Liu Y J,Song Y F,2020.East Asian summer monsoon moisture transport belt and its impact on heavy rainfalls and floods in China[J].Adv Water Sci,31(5):629-643.doi:10.14042/j.cnki.32.1309.2020.05.001.(in Chinese).

郭楠楠,周玉淑,邓国,2019.中亚低涡背景下阿克苏地区一次强降水天气分析[J].气象学报,77(4):686-700. Guo N N,Zhou Y S,Deng G,2019.Analysis of a severe precipitation process in Aksu area under the background of the Central Asian Vortex[J].Acta Meteorol Sin,77(4):686-700.doi:10.11676/qxxb2019.040.(in Chinese).

黄艳,俞小鼎,陈天宇,等,2018.南疆短时强降水概念模型及环境参数分析[J].气象,44(8):1033-1041. Huang Y,Yu X D,Chen T Y,et al.,2018.Analysis of conceptual models and ambient parameter of short-time severe rainfall in South Xinjiang[J].Meteor Mon,44(8):1033-1041.doi:10.7519/j.issn.1000-0526.2018.08.005.(in Chinese).

黄玉霞,王宝鉴,黄武斌,等,2019.我国西北暴雨的研究进展[J].暴雨灾害,38(5):515-525. Huang Y X,Wang B J,Huang W B,et al.,2019.A review on rainstorm research in Northwest China[J].Torrential Rain Disasters,38(5):515-525.doi:10.3969/j.issn.1004-9045.2019.05.013.(in Chinese).

李丽平,周林,俞子闲,2018.华南前汛期降水的年代际异常特征及其成因[J].大气科学学报,41(2):186-197. Li L P,Zhou L,Yu Z X,2018.Interdecadal anomaly of rainfall during the first rainy season in South China and its possible causes[J].Trans Atmos Sci,41(2):186-197.doi:10.13878/j.cnki.dqkxxb.20160224001.(in Chinese).

李如琦,李建刚,王江,等,2018.南疆西部暴雨过程的动力热力结构分析[J].干旱区地理,41(1):9-16. Li R Q,Li J G,Wang J,et al.,2018.Dynamic and thermal structure characteristics of the rainstorms in the west of South Xinjiang[J].Arid Land Geogr,41(1):9-16.doi:10.13826/j.cnki.cn65-1103/x.2018.01.002.(in Chinese).

李向红,陆虹,伍静,等,2018.孟加拉湾对流对广西秋季暴雨影响分析[J].热带气象学报,34(4):507-513. Li X H,Lu H,Wu J,et al.,2018.Analysis of the impact of the convection over the bay of Bengal to autumn heavy rain in Guangxi[J].J Trop Meteor,34(4):507-513.doi:10.16032/j.issn.1004-4965.2018.04.008.(in Chinese).

熱孜瓦古·孜比布拉,吕新生,王鹏飞,等,2021.2020年春季南疆西部一次极端暴雨成因分析[J].沙漠与绿洲气象,15(3):20-28. Reziwagu Zibibula,Lü X S,Wang P F,et al.,2021.Analysis of an extreme rainstorm in the west of southern Xinjiang in spring 2020[J].Desert Oasis Meteor,15(3):20-28.doi:10.12057/j.issn.1002-0799.2021.03.003.(in Chinese).

Skamarock W C,Klemp J B,Dudhia J,et al.,2019.A description of the advanced research WRF model version 4[R].Boulder,CO,USA:National Center for Atmospheric Research:145.

Stein A F,Draxler R R,Rolph G D,et al.,2015.NOAAs HYSPLIT atmospheric transport and dispersion modeling system[J].Bull Amer Meteor Soc,96(12):2059-2077.doi:10.1175/bams-d-14-00110.1.

孙颖姝,周玉淑,王咏青,2019.一次双高空急流背景下南疆强降水事件的动力过程 和水汽源分析[J].大气科学,43(5):1041-1054. Sun Y S,Zhou Y S,Wang Y Q,2019.Analysis of dynamic process and moisture source on a heavy precipitation event in southern Xinjiang associated with the double upper-level jet[J].Chin J Atmos Sci,43(5):1041-1054.doi:10.3878/j.issn.1006-9895.1812.18168.(in Chinese).

牟欢,赵丽,王旭,等,2021.基于拉格朗日方法的一次南疆西部特大暴雨水汽来源分析[J].冰川冻土,43(4):1157-1165. Mou H,Zhao L,Wang X,et al.,2021.Water vapor source analysis of a severe torrential rain in the west of southern Xinjiang based on the Lagrangian Method[J].J Glaciol Geocryol,43(4):1157-1165.doi:10.7522/j.issn.1000-0240.2021.0037.(in Chinese).

努尔比亚·吐尼牙孜,杨利鸿,米日古丽·米吉提,2017.南疆西部一次突发极端暴雨成因分析[J].沙漠与绿洲气象,11(6):75-82. Nurbiye Tunyaz|,Yang L H,Mehregul Mejet,2017.Cause analaysis on a sudden extreme rainstorm in the west of southern Xinjiang[J].Desert Oasis Meteor,11(6):75-82.doi:10.12057/j.issn.1002-0799.2017.06.011.(in Chinese).

Tao S Y,Chen L X,1987.A review of recent research on the East Asian summer monsoon in China[M]//Chang C P,Krishnamurti T N.Monsoon Meteorology.Oxford:Oxford University Press:60-92.

王明明,魏鳴,王皓,等,2018.成都地区一次持续性暴雨过程的水汽特征分析[J].大气科学学报,41(6):861-871. Wang M M,Wei M,Wang H,et al.,2018.An analysis of the characteristics of the water vapor during a persistent rainstorm event in Chengdu[J].Trans Atmos Sci,41(6):861-871.doi:10.13878/j.cnki.dqkxxb.20160410012.(in Chinese).

王志毅,高庆九,胡邦辉,等,2017.近50 a江淮地区梅雨期水汽输送特征研究[J].大气科学学报,40(1):48-60. Wang Z Y,Gao Q J,Hu B H,et al.,2017.Features of moisture transport in the Yangtze-Huaihe River Basin during the Meiyu season in the last 50 years[J].Trans Atmos Sci,40(1):48-60.doi:10.13878/j.cnki.dqkxxb.20150916002.(in Chinese).

肖开提·多莱特,汤浩,李霞,等,1997.“96·7”新疆特大暴雨的水汽条件研究[J].新疆气象,20(1):8-11. Xiaokaiti Duolaite,Tang H,Li X,et al.,1997.Research on water vaper conditions of “96·7” extreme rainstorm in Xinjiang[J].Xinjiang Meteorology,20(1):8-11.(in Chinese).

杨莲梅,张云惠,黄艳,等,2020.新疆短时强降水诊断分析暨预报手册[M].北京:气象出版社:129-130. Yang L M,Zhang Y H,Huang Y,et al.,2020.Xinjiang short-term heavy rain diagnostic analysis and forecast manual[M].Beijing:Meteorological Press:129-130.(in Chinese).

杨莲梅,张云惠,汤浩,2012.2007年7月新疆三次暴雨过程的水汽特征分析[J].高原气象,31(4):963-973. Yang L M,Zhang Y H,Tang H,2012.Analyses on water vapor characteristics in three heavy rainstorm processes of Xinjiang in July 2007[J].Plateau Meteor,31(4):963-973.(in Chinese).

姚檀栋,朴世龙,沈妙根,等,2017.印度季风与西风相互作用在现代青藏高原产生连锁式环境效应[J].中国科学院院刊,32(9):976-984. Yao T D,Piao S L,Shen M G,et al.,2017.Chained impacts on modern environment of interaction between westerlies and Indian monsoon on Tibetan Plateau[J].Bull Chin Acad,32(9):976-984.(in Chinese).

岳俊,李国平,2015.大气河对2013年“7.9”四川盆地持续性暴雨作用的诊断分析[J].成都信息工程学院学报,30(1):72-80. Yue J,Li G P,2015.Diagnostic analysis of the impact of atmospheric river in a persistent heavy rainfall in Sichuan Basin[J].J Chengdu Univ Inf Technol,30(1):72-80.doi:10.16836/j.cnki.jcuit.2015.01.014.(in Chinese).

曾钰婷,张宇,周可,等,2020.青藏高原那曲地区夏季水汽来源及输送特征分析[J].高原气象,39(3):467-476. Zeng Y T,Zhang Y,Zhou K,et al.,2020.Analysis on the source and transport characteristics of moisture in Naqu of the Qinghai-Tibetan Plateau in summer[J].Plateau Meteor,39(3):467-476.doi:10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00120.(in Chinese).

张家宝,邓子枫,1987.新疆降水概论[M].北京:气象出版社:89-104. Zhang J B,Deng Z F,1987.Introduction to Xinjiang Precipitation[M].Beijing:Meteorological Press:89-104.(in Chinese).

张云惠,李海燕,蔺喜禄,等,2015.南疆西部持续性暴雨环流背景及天气尺度的动力过程分析[J].气象,41(7):816-824. Zhang Y H,Li H Y,Lin X L,et al.,2015.Analysis of continuous rainstorm circulation background and the dynamic process of synoptic-scale in west of southern Xinjiang[J].Meteor Mon,41(7):816-824.doi:10.7519/j.issn.1000-0526.2015.07.003.(in Chinese).

趙克明,黄艳,于碧馨,2017.2013年南疆西部暴雨天气的水汽特征[J].气象科技,45(1):121-129. Zhao K M,Huang Y,Yu B X,2017.Water vapor characteristics of rainstorm weather processes over western South Xingjiang in 2013[J].Meteor Sci Technol,45(1):121-129.doi:10.19517/j.1671-6345.20160026.(in Chinese).

张霞,杨慧,王新敏,等,2021.“21·7”河南极端强降水特征及环流异常性分析[J].大气科学学报,44(5):672-687. Zhang X,Yang H,Wang X M,et al.,2021.Analysis on characteristic and abnormality of atmospheric circulations of the July 2021 extreme precipitation in Henan[J].Trans Atmos Sci,44(5):672-687.doi:10.13878/j.cnki.dqkxxb.20210907001.(in Chinese).

张学文,张家宝,2006.新疆气象手册[M].北京:气象出版社:91-92. Zhang X W,Zhang J B,2006.Xinjiang meteorological manual[M].Beijing:China Meteorological Press:91-92.(in Chinese).

During June 14th—17th,2021,an extreme rainstorm process with a daily maximum of 106.6 mm occurred over the Tarim Basin.This study analyzes the synergistic mechanism between the westerly wind and Indian monsoon on this rainstorm process using precipitation data from an automatic meteorological station in the basin,the GRAPES-GFS analysis field,and ERA-5 (0.25°×0.25°,hourly) reanalysis data,as well as the WRF-v4.2.2 numerical simulation model and the HYSPLIT-v4.0 water vapor backward trajectory model.Under the circulation background of “high geopotential height on the east side and low on the west side” at 100 hPa and “one low trough between two high-pressure ridges” at 500 hPa,water vapor is transported from Black Sea,Caspian Sea,Salt Lake,northern Indian Ocean,Central Asia and northern Xinjiang,corresponding to westerly,southerly,and easterly water vapor tracks,each transported along 850—300 hPa,500—400 hPa,and below 650 hPa.The Indian monsoon circulation plays a key role in transporting water vapor from the Indian Ocean to the Tarim Basin,elucidating the physical process of the southward movement of the Indian monsoon carrying water vapor into the basin.The disappearance of the “south wind window” water vapor transport is an important manifestation of the synergistic influence of westerly winds and the Indian monsoon.

Tarim Basin;westerly wind;Indian monsoon;synergistic effect;extreme rainstorm

doi:10.13878/j.cnki.dqkxxb.20220113001

(责任编辑:张福颖)

猜你喜欢
塔里木盆地西风
古道西风(水彩)
AMT法在塔里木盆地吐格尔明背斜及含铀地层识别中的应用
秋渐浓,分付西风此夜凉
浣溪沙 谁念西风独自凉
西风辞
秋愁
塔里木盆地新元古代伸展-挤压构造旋回
塔里木盆地叠合演化与油气聚集
塔里木盆地下古生界主力烃源岩分布
塔里木盆地玉北地区断裂特征及控制作用