黃土高原兩次不同類型暴雨水汽特征分析

陳小婷，趙 強，劉 慧，彭 力

（1.陜西省氣象臺，陜西 西安 710014；2.秦嶺和黃土高原生態環境氣象重點實驗室，陜西 西安 710016；3.陜西省銅川市氣象臺，陜西 銅川 727031）

引 言

陜北地處黃土高原北部，為半干旱季風氣候，全年雨量分布不均，降水主要集中在夏季，由于地形地貌主要為黃土丘陵溝壑區，遇暴雨往往引發山洪、滑坡和泥石流等次生災害，造成嚴重的人員傷亡和財產損失。例如，2012年7月27日榆林佳縣特大暴雨因災死亡18 人，失蹤12 人［1-3］；2017年7月25日榆林子洲特大暴雨導致子洲、綏德縣城洪水漫堤，12 人死亡，1 人失蹤［4-5］。由于缺乏充沛的水汽條件，該地區大面積強降水、特大暴雨天氣相對較少，但降水局地性強、歷時短且強度大、致災性強、預報難度大。不少學者針對陜北暴雨形成機理進行了研究：強盛的西太平洋副熱帶高壓（簡稱“西太副高”）、西風槽、低空急流及低層低渦、切變線是主要的影響系統［6-9］；在天氣尺度系統有利的背景下，中尺度系統是暴雨的直接制造者［1-5，10］，冷鋒［5］、弱冷空氣［2］入侵可以觸發對流，導致短時強降水產生。水汽條件作為暴雨形成的基本條件之一，不少學者針對不同地區暴雨進行了研究。結果顯示，中國內陸地區特大暴雨的水汽源地，一個是孟加拉灣，另一個是中國南?；蛘邧|海［11］。對西北地區而言，與氣候平均態相比異常偏強的水汽輸送及整層含水量是出現極端暴雨的重要原因［12-13］；另外，遠距離臺風有利于水汽向西北輸送，臺風西進北上時攜帶大量水汽，和副熱帶高壓以及西風帶系統相互作用使暴雨區水汽通量迅速增大［14-15］。水汽特征的研究一種基于歐拉觀點［16-18］，通過分析大氣流場的瞬時特征，定性或定量的研究暴雨區水汽來源；另一種基于拉格朗日觀點［19-23］，通過空氣塊在不同時間的位置，定量地刻畫出具體的水汽源地和路徑?；诶窭嗜沼^點的HYSPLIT（Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory）是常用水汽追蹤模型之一，被用來分析不同地區暴雨的水汽來源及貢獻。

針對旱區暴雨的水汽問題，錢正安等［24］在綜述中指出西北地區范圍廣，遠離海洋，區內有青藏高原、天山及秦嶺等地形阻擋，各地的水汽源地差異大，西北各地的水汽輸送應分區、分季節進行，同時揭示了西北“核心旱區”夏秋季及晚春暴雨海洋水汽通過不同天氣系統“接力”輸送至西北的模型。莊曉翠等［25］利用HYSPLIT 模型對天山南坡近40 a暖季暴雨的水汽來源分析顯示，其水汽源地主要有3 個，分別是中亞地區、大西洋及其沿岸、地中海和黑海及其附近?？紫閭サ龋?3］對河西走廊西部極端暴雨分析顯示，甘肅中部500和700 hPa異常偏東氣流能將已到達西北地區東部的暖濕空氣繼續向西北輸送從而到達河西走廊西部。目前對陜北地區的水汽特征研究較少。2022年主汛期，陜北地區降水異常偏多，其中2022年7月11日和8月9日為最強的兩次區域性暴雨過程，前者發生在西太副高外圍，后者發生在副熱帶高壓控制下。本文以這兩次過程為例，結合歐拉觀點和拉格朗日觀點，定量分析不同邊界、不同高度、不同輸送路徑的水汽貢獻率，揭示陜北不同環流背景下區域性暴雨水汽的分布及變化特征，以期更好地認識黃土高原北部地區暴雨的形成機制，為今后當地類似強降水預報提供參考依據。

1 資料和方法

1.1 資 料

2002—2022年榆林地區12 個國家級氣象觀測站日降水量資料；2022年7月10—11日、8月8—9日高空及地面氣象觀測資料；2022年同時段歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）第5 代全球大氣再分析產品——ERA5，空間分辨率0.25°×0.25°，時間分辨率3 h；美國國家環境預報中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）全球資料同化系統（Global Data Assimilation System，GDAS）數據，空間分辨率1°×1°。

文中附圖涉及的地圖基于國家測繪地理信息局標準地圖服務網下載的審圖號為GS（2019）1719號的標準地圖制作，底圖無修改。

1.2 方 法

選取暴雨區域（109°E—111°E，37°N—39°N）計算東、西、南、北四個邊界水汽通量及區域水汽收支。某邊界水汽通量垂直積分Fv計算公式［22，26］如下：

式中：l是邊界長度；g（m·s-2）為重力加速度；q（kg·kg-1）為比濕；ps（hPa）為地表氣壓；pt（hPa）為上邊界氣壓，Vn（m·s-1）為風速矢量。為便于討論，計算北邊界和東邊界時，Fv取反號，南北（東西）邊界代數和為經向（緯向）收支，四邊界代數和為區域凈收支，正值表示有水汽輸入，負值表示有水汽輸出。

利用美國國家海洋和大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）空氣資源實驗室開發的HYSPLIT 模式，結合降水實況，選取模擬區域（109°E—111°E，37°N—39°N），每隔0.5°取一個格點，積分時段為2022年7月11日02：00—20：00（北京時，下同）、2022年8月9日00：00—12：00，從目標區域出發，向后追蹤7 d，重點分析1500 m、3000 m高度水汽來源及貢獻率［21-22］。

2 降水概況

若一日中至少有一個站點日降水量大于等于50.0 mm（20：00—20：00），則將該日記為1 個暴雨日；統計時段內任意一站出現一次降水量大于等于50.0 mm 記為1 站次暴雨。對近20 a 榆林地區暴雨日數及暴雨站次進行統計分析。結果顯示（圖1），位于黃土高原北部的榆林地區年平均暴雨日數4.8 d，年平均發生暴雨10 站次。2022年榆林地區降水異常偏多，強降水主要集中在7月中旬至8月中旬，共出現10個暴雨日、24站次暴雨，與歷史同期相比具有暴雨日數多、暴雨站次多的特征。7月與8月暴雨發生時的環流形勢截然不同，選取最強的兩次過程分析不同環流背景下暴雨的水汽特征。

圖1 2002—2022年榆林地區暴雨日數及暴雨站次Fig.1 Numbers of rainstorm days and stations in Yulin from 2002 to 2022

2022年7月10日20：00至11日20：00 24 h累計降水量空間分布［圖2（a）］顯示陜北北部共有10 站大于50.0 mm，其中榆林、佳縣、橫山3站降水量分別達到99.0、98.4、96.5 mm；2022年8月8日20：00 至9日20：00 24 h 累計降水量空間分布［圖2（b）］顯示陜北東部共有5站大于50.0 mm，其中清澗站降水量（125.3 mm）最大。7月11日榆林、米脂和吳堡的小時降水量［圖3（a）］顯示，3 站雨強5.0～15.0 mm·h-1居多，較強降水維持8 h左右，以穩定性降水為主，其中榆林站連續2 h（13：00、14：00）出現短時強降水（小時降水量大于等于20 mm），最大雨強27.2 mm·h-1；8月9日［圖3（b）］降水來勢迅猛，局地性、對流性強，榆林、米脂和清澗最大雨強分別為30.3、42.0、55.4 mm·h-1，其中清澗站08：00—10：00 連續3 h 出現短時強降水。

圖2 2022年7月10日20：00至11日20：00（a）、8月8日20：00至9日20：00（b）陜西24 h累計降水量空間分布（單位：mm）Fig.2 The spatial distribution of 24 h accumulated precipitation in Shaanxi from 20：00 BST 10 to 20：00 BST 11 July （a） ，and from 20：00 BST 8 to 20：00 BST 9 August （b） 2022 （Unit：mm）

圖3 2022年7月11日08：00—20：00（a）和8月9日02：00—14：00（b）不同站點逐小時降水量演變（單位：mm）Fig.3 Hourly precipitation from 08：00 BST to 20：00 BST 11 July （a），and from 02：00 BST to 14：00 BST 9 August （b） 2022（Unit：mm）

3 環流背景

2022年7月11日08：00，500 hPa［圖4（a）］高空槽位于寧夏—川西一線，西太副高控制江淮以南地區，隨著高空槽東移、西太副高北上，兩者之間氣壓梯度不斷加大，西南風增強，風速大值區位于陜北東部，17：00 最大風速達到26 m·s-1，槽前正渦度平流不斷加強（圖略），其減壓作用有利于低層低值系統發展加強。11日08：00 700 hPa（圖略）西南急流沿云南—川東—陜南一直發展至陜北地區，急流左側有切變線，14：00［圖4（b）］切變線后部偏北風12 m·s-1，前部偏南風20 m·s-1，低層輻合加強有利于上升運動強烈發展。7月11日08：00 850 hPa 低渦位于寧夏地區，陜北盛行東南風（圖略），14：00［圖4（b）］低渦東移加強，中心位于榆林地區，前部東南急流達16 m·s-1，經河南、山西向陜北輸送水汽。850 hPa 榆林東北部為12 m·s-1的東北風，西北部為4～8 m·s-1的西北風，結合溫濕場特征可見寧夏西北部及山西東北部存在干冷空氣源（圖略），東北氣流和西北氣流攜帶冷空氣南下與偏南暖濕氣流在榆林地區交匯形成低渦中心，有利于上升運動發展形成暴雨天氣。另外，趙桂香等［27］對黃河中游一次大暴雨的模擬分析顯示，低層東北氣流為干冷和暖濕的傾斜交界面，在其兩側形成次級環流，隨著東北氣流南壓，有利于對流的觸發?？梢?，高空槽、低層中尺度切變線及低渦、低空急流是此次過程主要影響系統，其中700、850 hPa 低空急流建立，低渦在榆林地區發展加強并緩慢移動共同造成區域性暴雨。

圖4 2022年7月11日08：00（a）、8月9日08：00（c）500 hPa位勢高度場（等值線，單位：dagpm）和風場（風矢量，單位：m·s-1），及7月11日14：00（b）、8月9日02：00（d）700 hPa風場（紅色風矢量為700 hPa風速大于12 m·s-1，填色區為700 hPa風速大于10 m·s-1），850 hPa風場（黑色風矢量，單位：m·s-1）和850 hPa位勢高度場（等值線，單位：dagpm）（藍色圓點代表榆林站。下同）Fig.4 Geopotential height filed （contour，Unit：dagpm） and wind field （wind vector，Unit：m·s-1） at 500 hPa at 08：00 BST 11 July（a），at 08：00 BST 9 August （c），and 700 hPa wind field （red wind vector for 700 hPa wind speed greater than 12 m·s-1，the shaded area for 700 hPa wind speed greater than 10 m·s-1） and wind field （black wind vector，Unit：m·s-1） and geopotential height （contour，Unit：dagpm） at 850 hPa at 14：00 BST 11 July （b），at 02：00 BST 9 August （d） 2022（The blue dot represents Yulin station.the same as below）

2022年8月8日20：00，500 hPa（圖略）中高緯度呈“兩槽一脊”，高壓脊區位于蒙古西部，大陸高壓和西太副高打通后準東西向控制黃河以南、長江以北大部分地區，588 dagpm 線北界位于河套地區。8月9日08：00［圖4（c）］588 dagpm線脊點進一步西伸至87°E，蒙古國脊前短波槽攜帶冷空氣侵入位于副熱帶高壓邊緣的陜北地區，有利于增強大氣不穩定度。選取距離榆林最近的延安探空站，用9日上午該區域最高氣溫26 ℃訂正的對流有效位能（convective available potential energy，CAPE）為823 J·kg-1。8日20：00（圖略），700 hPa 切變線準東西向位于河套地區、850 hPa 切變線呈東北—西南走向位于榆林北部，切變線南側偏南氣流持續輸送，有利于陜北地區增濕。9日02：00［圖4（d）］700 hPa 切變線南壓至榆林北部，甘南到陜北地區偏南風增加為8～12 m·s-1，850 hPa 切變線南側東南風增大為6～12 m·s-1，02：00 后（圖略）隨著偏北風加強，切變線南壓，其兩側的次級環流抬升西太副高外圍高溫高濕的大氣，觸發不穩定能量釋放，自北向南形成大范圍對流性暴雨天氣?？梢?，短波槽、低層切變線是此次過程主要影響系統。

受西太副高影響，7月11日和8月9日降水前期850 hPa 比濕分別為15、17 g·kg-1，整層可降水量分別為43.0、47.0 mm，均具有高溫高濕的特征。7月11日700 hPa 西南急流、850 hPa 東南急流建立有利于水汽輸送；8月9日副熱帶高壓位置偏北，低層風力偏弱，不利于水汽向陜北地區輸送，但本地絕對水汽含量高。

4 水汽特征分析

4.1 水汽通量特征

分析地面至300 hPa 水汽通量的垂直積分了解對流層整層的水汽輸送情況。7月11日08：00［圖5（a）、圖5（b）］孟加拉灣低值系統南部偏東氣流將海洋上的水汽向東輸送，越過中南半島和南海水汽匯合，沿西太副高外圍西南風穿過廣東、廣西、貴州向北輸送，30°N 附近分為明顯兩支，一支沿西太副高北界向東輸送，一支繼續北上，越過大巴山脈和秦嶺山脈后到達陜北，其中，陜北地區的水汽通量達700 kg·m-1·s-1，榆林大部地區處于水汽輻合中心（輻合強度小于-35×10-4kg·m-2·s-1）。隨著水汽持續輸送，降水不斷加強，14：00（圖略）陜北水汽通量大于800 kg·m-1·s-1，輻合中心強度小于-40×10-4kg·m-2·s-1，降水迎來最強時段，隨著高空槽和低空急流東移，水汽通量及輻合中心東移，降水趨于結束。

8月9日由于副熱帶高壓東西向控制黃河以南、長江以北地區，海洋上充沛的水汽沿副熱帶高壓南側偏東氣流向廣東、廣西輸送，副熱帶高壓控制區風場弱，自南向北輸送的水汽明顯弱于7月11日。影響陜北的水汽存在明顯分支，一支沿青藏高原東側以偏南路徑向北輸送，一支繞過大巴山、秦嶺后沿東南氣流向西北輸送，兩路水汽在陜北南部匯合后，沿西太副高外圍偏西氣流向東輸送。9日02：00［圖5（c）、5（d）］水汽通量達到300 kg·m-1·s-1，與南下冷空氣在榆林北部形成輻合（中心最強值小于-25×10-4kg·m-2·s-1），降水開始加強。05：00輻合強度減弱，中心值小于-15×10-4kg·m-2·s-1，強輻合維持時間較短，隨著西北氣流加強，水汽通量大值區及輻合中心東移至山西境內，強降水區東移，造成榆林東南部清澗出現短時強降水。

圖5 2022年7月11日08：00（a、b）、8月9日02：00（c、d）地面至300 hPa的水汽通量（箭矢及彩色填色區，單位：kg·m-1·s-1，僅顯示大于100 kg·m-1·s-1的值）（a、c）及其散度（等值線，單位：10-4 kg·m-2·s-1）（b、d）［圖5（a）和圖5（c）中矩形區域為圖5（b）和圖5（d）范圍，圖5（a、c）中紅色等值線為588 dagpm線，圖5（d）中黑色及藍色實線分別代表秦嶺、大巴山脈的大致位置］Fig.5 The vertically integrated water vapor fluxes from ground to 300 hPa （arrow vector and color shaded area，Unit：kg·m-1·s-1，only plotting the value greater than 100 kg·m-1·s-1） （a，c） and its divergence （isoline，Unit：10-4 kg·m-2·s-1） （b，d） at 08：00 BST 11 July （a，b） and 02：00 BST 9 August （c，d） 2022（The box in Fig.5 （a） and Fig.5 （c） represent Fig.5 （b） and Fig.5 （d） region，the red contours in Fig.5 （a，c） represent the 588 dagpm isoline，the solid black and blue lines in Fig.5 （d） represent the approximate locations of Qinling Mountains and Daba Moutain respectively）

對比分析顯示，水汽輸送與588 dagpm 線形態有密切關系［16］。7月11日水汽輸送強、輻合強：熱帶洋面水汽沿西太副高外圍向陜北輸送，強的水汽輸送及輻合長時間維持為區域性暴雨發生提供了必要的物質條件；8月9日水汽輸送弱，輻合強：大部分水汽在副熱帶高壓南側向西輸送，588 dagpm 控制區自南向北的輸送較弱，輻合強度與前者接近，但是強輻合范圍小、維持時間短，降水對流性、局地性強。

大氣中的水汽主要分布在低層，因此進一步分析700 與850 hPa 的水汽特征。7月11日08：00 700 hPa［圖6（a）］熱帶洋面水汽沿西太副高外圍向北輸送，受槽前強西南氣流影響，川東北到河套水汽輸送顯著增強，水汽通量達2.4 kg·hPa-1·m-1·s-1，在陜西中北部水汽通量輻合達-15×10-6kg·hPa-1·m-2·s-1，隨著切變線兩側氣流加強，陜北北部輻合不斷加強，降水顯著增強。850 hPa［圖6（b）］熱帶洋面水汽向北輸送至30°N 以后分成3 支，一支沿西太副高北界向東輸送，一支繼續北上在巴山附近形成輻合，另一支繞過秦嶺沿東南氣流向黃土高原地區輸送水汽，水汽通量最大值2 kg·hPa-1·m-1·s-1，在陜北形成-15×10-6kg·hPa-1·m-2·s-1的輻合，隨著低槽東移輻合不斷加強形成暴雨。8月9日02：00 700 hPa［圖6（c）］熱帶洋面上水汽大部分在副熱帶高壓南側向西輸送，向北輸送的非常弱，甘南至陜北夜間西南風加強后，水汽通量明顯增加，最大值達到1.5 kg·hPa-1·m-1·s-1，在陜北北部與偏北氣流形成輻合中心，輻合強度與7月11日過程接近，但是強輻合范圍小。850 hPa水汽通量從8日17：00開始明顯增大，強的輸送維持至9日02：00［圖6（d）］，水汽通量最大值為1.8 kg·hPa-1·m-1·s-1，路徑與7月11日過程非常相似，東南風的水汽輸送為黃土高原降水提供了有利的物質條件。

對比顯示，7月11日700 hPa 與850 hPa 均有強的水汽輸送和輻合，地面至300 hPa 水汽通量垂直積分空間分布與700 hPa 水汽通量空間分布相似［圖5（a）、圖6（a）］，8月9日過程850 hPa 水汽輸送及輻合特征與7月11日過程相似，但是700 hPa 水汽輸送弱，強輻合范圍小，使得地面至300 hPa 水汽通量垂直積分偏小。結合探空圖可見（圖略），7月11日過程濕層深厚，以穩定性降水為主；8月9日過程濕層較薄，在能量充足的背景下，以對流性降水為主。

圖6 2022年7月11日08：00（a、b）和8月9日02：00（c、d） 700 hPa（a、c）和850 hPa（b、d）水汽通量（箭矢，單位：10-1 kg·hPa-1·m-1·s-1）及其散度（彩色填色區，單位：10-6 kg·hPa-1·m-2·s-1）Fig.6 700 hPa （a，c） and 850 hPa （b，d） water vapor flux （arrow，Unit：10-1 kg·hPa-1·m-1·s-1） and its divergence （color shaded areas，Unit：10-6 kg·hPa-1·m-2·s-1） at 08：00 BST 11 July （a，b） and 02：00 BST 9 August （c，d） 2022

4.2 水汽收支特征

通過計算水汽收支，進一步分析不同邊界、不同高度水汽輸送在暴雨中的作用。將東、西、南、北4 個邊界的水汽通量分別除以4 個邊界的通量代數和得到各邊界向暴雨區的水汽輸送貢獻率，正值代表有凈輸入，負值表示有凈輸出［13］。7月11日過程［圖7（a）、7（b）］南邊界和西邊界為輸入邊界，水汽輸送貢獻率分別為195%和75%，北邊界和東邊界以水汽輸出為主。降水開始前，隨著偏南風發展加強，南（北）邊界水汽輸入（輸出）不斷加強，東、西邊界水汽通量值遠小于南、北邊界，水汽輸送以經向為主，區域內凈收入源自經向收入。11日08：00 經向收入達到峰值（5.82×107kg·s-1），隨著西風帶系統東移，西南風加強，西邊界輸入迅速增加，整個區域內仍以經向收入為主，但是緯向收支由負轉正，開始出現大范圍10 mm·h-1的降水，緯向收入增加和強經向收入共同作用使區域凈收入維持高值，產生區域性暴雨。14：00 后隨著南邊界和西邊界的輸入迅速減小，凈收入減小，降水減弱。8月9日過程［圖7（c）、7（d）］南、北、西邊界均存在水汽輸入，貢獻率分別為142%、31%、220%，西邊界貢獻最大，東西向的水汽通量大于南北向，降水開始前隨著短波槽東移、低層偏南風加強，西邊界、南邊界的水汽輸入增多，同時偏北路冷空氣加強，北邊界由水汽輸出轉為輸入，經向收入明顯增多，9日02：00 達到峰值（5.34×107kg·s-1），降水明顯加強，隨后凈收入迅速減小，北部初始降水減弱。

圖7 2022年7月10日20：00至11日20：00（a、b）、8月8日17：00至9日14：00（c、d）暴雨區域（109°E—111°E，37°N—39°N）不同邊界水汽通量（a、c）及水汽收支（b、d）隨時間演變Fig.7 The evolution of water vapor flux （a，c） at each boundary and water vapor budget （b，d） over the rainstorm area （109°E-111°E，37°N-39°N） from 20：00 BST 10 to 20：00 BST 11 July （a，b） and 17：00 BST 8 to 14：00 BST 9 August （c，d） 2022

降水不同發展階段不同邊界的水汽通量有明顯變化，進一步分析降水前期（7月11日02—08：00、8月8日20：00 至9日02：00）和加強階段（7月11日08：00—14：00、8月9日02：00—08：00）各個邊界水汽通量的垂直分布，了解總收支變化的主要來源。從圖8可以看出兩次過程的水汽凈收入主要來自500 hPa 以下，峰值均在800 hPa 以下；東、西邊界高低層的水汽通量反號，表現為東邊界低層輸入，高層輸出，西邊界低層輸出，高層輸入，表明低層東南風在兩次過程水汽輸送中均有重要作用。7月11日降水前期［圖8（a）］水汽貢獻主要來自南邊界，降水加強階段［圖8（b）］700～300 hPa 東、西邊界水汽通量顯著增加，700 hPa以下南邊界和東邊界的水汽通量迅速增加使得凈收入明顯增加，體現了兩支低空急流對水汽輸送的重要作用。8月9日過程［圖8（c）、8（d）］凈收入主要在700 hPa 以下，800～500 hPa西邊界的輸入較大，和前文西邊界水汽貢獻率最大結論一致，但因為東邊界輸出同樣較大，表現為過路水汽，凈輸入主要來自700 hPa 以下的南邊界。

圖8 2022年7月11日02：00—08：00（a）、08：00—14：00（b），8月8日20：00至9日02：00（c）、8月9日02：00—08：00（d）暴雨區各邊界水汽收支垂直剖面Fig.8 The vertical profile of water vapor budget at four boundaries from 02：00 BST to 08：00 BST 11 July （a），from 08：00 BST to 14：00 BST 11 July （b），from 20：00 BST 8 to 02：00 BST 9 August （c） and from 02：00 BST to 08：00 BST 9 August （d） 2022

對比可以看出，7月11日降水前期300 hPa以下均有凈收入，降水加強階段低層凈收入峰值進一步增大，8月9日降水前期凈收入的厚度明顯小于7月11日，且水汽通量隨高度的遞減率更大，說明水汽條件較好的層結比較淺薄，降水前期水汽收入達到峰值，隨后迅速減小，不利于降水長時間維持。

進一步取地表至800 hPa、800～500 hPa、500～300 hPa 計算不同高度水汽收支差異。7月11日過程中水汽凈收入主要來自500 hPa 以下［圖9（a）、9（b）、9（c）］，其中800～500 hPa、地表至800 hPa分別占52%和47%，降水前期水汽凈收入主要來自800～500 hPa 的經向收入，降水加強階段850 hPa 東南風發展加強［圖4（b）］，地表至800 hPa的經向和緯向收入均有加強，這一高度層的貢獻率由前期33%提高到53%，顯示了低層東南風水汽輸送對暴雨發展加強的重要作用。8月9日［圖9（d）、圖9（e）、圖9（f）］降水過程的凈收入幾乎全部來自經向收入，800 hPa以下占88%。前文環流形勢分析顯示，8日夜間至9日凌晨，700 hPa 切變線逐漸南壓，受其影響榆林北部偏南風和偏北風輻合增強，北邊界的南風出流減少，使得800～500 hPa 經向收入明顯增多，對凈收入的貢獻由降水前期的負值轉為正值，體現了偏北風在此次過程中的重要性。

圖9 2022年7月10日20：00至11日20：00（a、b、c）、8月8日17：00至9日14：00（d、e、f）暴雨區域地表至800 hPa、800～500 hPa和500～300 hPa經向收支（a、d）、緯向收支（b、e）和凈水汽收支（c、f）時間演變Fig.9 The time evolution of meridional water vapor budget （a，d），zonal water vapor budget （b，e） and net water vapor budget （c，f） from ground to 800 hPa，from 800 to 500 hPa and from 500 to 300 hPa from 20：00 BST 10 to 20：00 BST 11 July （a，b，c）and 17：00 BST 8 to 14：00 BST 9 August （d，e，f） 2022

4.3 水汽軌跡及貢獻率

前文4.1節基于歐拉觀點的水汽通量分析反應了大氣流場的瞬時特征，對于定性了解暴雨水汽特征十分必要，但分析不同水汽通道的重要性，尤其是存在水汽通道匯合的情況時，有必要引入拉格朗日方法，追蹤水汽質點來源，準確確定水汽輸送通道及貢獻率［22］。前文分析顯示，兩次過程的主要水汽輸送來自500 hPa 以下，且兩次過程700 hPa 的水汽輸送有明顯差異，因此選取3000 m和1500 m高度進行水汽通道聚類分析。結果顯示，7月11日1500 m高度［圖10（a）］來自南海和孟加拉灣的水汽貢獻率分別為51.9%、17.6%，3000 m 高度［圖10（b）］來自南海和孟加拉灣的水汽貢獻率分別為35.3%、33.1%，兩個高度層來自熱帶洋面的水汽貢獻率分別達到69.5%和68.4%。另外值得關注的是，除了海洋上的水汽貢獻，1500 m和3000 m高度本地及來自周邊的水汽貢獻率分別達到29.6%［圖10（a）路徑1］、27.5%［圖10（b）路徑1］，1500 m 高度水汽來自關中地區貼地層，具有較高的比濕（16 g·kg-1），貼近地面緩慢向南移動，在湖北西北部轉向北輸送至暴雨區，3000 m高度的氣塊來自青海東部3000 m高度左右，比濕10 g·kg-1，向東南平流至重慶北上輸送至暴雨區。熊秋芬等［21］對湖北省春季暴雨過程的水汽分析指出，在有利的環流背景下，除了關注副熱帶夏季風的水汽輸送外，暴雨區本地及周邊高溫高濕環境中的水汽貢獻也需特別關注。本文分析顯示，陜北半干旱地區夏季降水過程中，本地及周邊高比濕大氣對降水水汽來源也有重要貢獻。

8月9日1500 m 高度［圖10（c）］水汽貢獻率最高（53.8%）的為路徑1，來自內陸東南方向；其次為路徑3，貢獻率為21.5%，來自南海；路徑2貢獻率為13.3%，來自西南方向。以上3 條路徑水汽貢獻率達到88.6%。從軌跡的高度和濕度變化分析顯示（圖略），上述3 條路徑氣塊均來自低層，具有高比濕，另外一條路徑4 的氣塊來自東南方向6000 m 左右高度，比濕低，自東南向西北移動過程中高度不斷降低，同時比濕不斷增加。3000 m 高度［圖10（d）］貢獻率最高（84.2%）的為路徑1，來自內陸偏南方向，其次為路徑3 貢獻率為15.7%，來自南海，以上均來自低層高比濕氣塊?？梢?，7月11日過程水汽主要源自熱帶洋面，其中來自南海的水汽貢獻更大，另外暴雨區及周邊的高比濕大氣也有重要貢獻；8月9日水汽主要來自內陸高比濕大氣，其次為南海。

圖10 2022年7月11日（a、b）和8月9日（c、d）暴雨過程1500 m（a、c）和3000 m（b、d）水汽輸送軌跡聚類分析（括號中數字表示通道水汽貢獻率）Fig.10 Water vapor transport trajectory cluster analysis at 1500 m （a，c）and 3000 m （b，d） height for the heavy rain process on 11 July （a，b） and 9 August （c，d） 2022（The number in the brackets represents the contribution rate of water vapor in the channel）

5 結 論

本文在2022年陜北北部榆林地區暴雨較歷史同期顯著偏多的背景下，選取最強的兩次暴雨過程進行分析。結果顯示其發生的大尺度環流背景和主要影響系統有明顯的差異，7月11日陜西位于西太副高西北側，主要影響系統是高空槽、低層切變線、低渦及低空急流，700、850 hPa低空急流建立、低渦發展加強并緩慢移動造成區域性暴雨；8月9日副熱帶高壓呈帶狀控制陜西大部地區，主要影響系統是短波槽和低層切變線，切變線兩側的次級環流抬升西太副高外圍高溫高濕大氣，觸發不穩定能量釋放，形成大范圍對流性暴雨天氣。由于水汽輸送和副熱帶高壓形態有密切關系，因此對比分析了兩次過程水汽輸送、收支及來源。結果顯示：

（1）7月11日水汽沿西太副高外圍自南海向陜北輸送，700、850 hPa 均有強的水汽輸送和輻合，整層水汽輸送強、輻合強、維持時間長，濕層深厚，以穩定性降水為主。8月9日副熱帶高壓準東西向控制黃河以南、長江以北大部分地區，副熱帶高壓控制區低層風力偏弱，自南向北的水汽輸送較弱，尤其是700 hPa 水汽輸送明顯偏弱，強輻合范圍小、維持時間短，濕層較薄，但整層可降水量大，有充足的能量條件，以對流性降水為主。

（2）地面至300 hPa 整層水汽收支結果顯示：7月11日南邊界和西邊界為輸入邊界，北邊界和東邊界以水汽輸出為主。降水開始前，水汽輸送以經向為主，區域內凈收入源自經向收入，降水加強階段整個區域內仍以經向收入為主，但是緯向收支由負轉正，緯向收入增加和強經向收入共同作用使區域凈收入維持高值，產生區域性暴雨。8月9日南、北、西邊界均存在水汽輸入，西邊界貢獻最大，降水加強階段，經向收入顯著增多，區域內水汽凈收入以經向收入為主。

（3）降水不同階段水汽收支垂直分布特征顯示：兩次過程的水汽凈收入峰值均在800 hPa 以下；7月11日降水加強階段700 hPa 以下南邊界和東邊界的收入迅速增加使得凈收入明顯增加，體現了兩支低空急流對水汽輸送的重要作用；8月9日西邊界的輸入較大，但為過路水汽，凈輸入主要來自700 hPa 以下的南邊界，凈收入厚度小于7月11日，水汽條件較好的層結比較淺薄，降水前期水汽凈收入達到峰值，隨后迅速減小，不利于降水的長時間維持。

（4）7月11日水汽凈收入主要來地面至500 hPa，其中800～500 hPa 占比52%，降水加強階段800 hPa以下東邊界的收入迅速增加，顯示了低層東南風水汽輸送對暴雨發展加強的重要作用；8月9日水汽凈收入主要來自地面至800 hPa（占比88%），暴雨加強階段隨著700 hPa 切變線南壓，榆林北部輻合增強，南風出流減少，使得800～500 hPa 經向收入顯著增多，體現了偏北風在此次過程中的重要性。

（5）水汽輸送顯示7月11日水汽主要源自熱帶海洋，1500 m和3000 m高度均為來自南海的水汽貢獻率最大，分別為51.9%、35.3%，另外本地及周邊近地層高比濕大氣也有重要貢獻；8月9日水汽主要源自內陸地近地層高比濕大氣，南海次之，1500 m高度水汽最大貢獻率（53.8%）為東南路徑，3000 m高度最大貢獻率（84.2%）為偏南路徑。

本文選取2022年榆林地區最強的兩次暴雨個例進行討論，從天氣背景和降水特征看，分析結果可以一定程度反映該地區穩定性和對流性兩種類型強降水的水汽特征，尤其是對預報難度較大的對流性暴雨，具有水汽絕對含量高，整層輸送弱，輻合強，但是強輻合維持時間短，凈收入主要來自地面至800 hPa，凈收入達到峰值后迅速減弱，不利于強降水維持，水汽主要源自內陸地近地層高濕大氣等特征。后期有必要針對同一類型暴雨開展系統深入的研究，提高研究成果的普適性。