季風低壓誘發2018年8月廣東特大暴雨過程分析

黃玉蓉 黃綺君 郭炳瑤 葛旭陽 陳明誠

摘要 利用NCEP／FNL再分析資料和中尺度數值模擬方法探討2018年8月27日—9月1日季風低壓環境下廣東特大暴雨過程的形成成因。利用擾動天氣圖方法分析發現，季風低壓和西南急流為此次廣東暴雨過程提供了有利的水汽條件和能量條件。熵變零線位置與降水落區位置有較好的對應，零線處能量有最大累積，有利于暴雨的發生發展，對預報暴雨降水落區有一定的指示意義。為進一步驗證季風低壓的影響機制，構建不同季風低壓尺度的敏感性試驗，即通過濾去季風低壓環流中的擾動分量來改變季風低壓的強度。結果表明：暴雨強度與季風低壓尺度和強度存在密切的關系。當季風低壓強度較強時，暴雨過程總雨量強;當季風低壓強度較弱時，降水大為減少甚至無降水。診斷分析指出，能量螺旋度指數能夠較好反映出不同情形下降水發生發展，在季風低壓背景下，暴雨區能量螺旋度指數較大，降水強度較強。反之，隨著季風低壓強度減弱，能量螺旋度指數減小，降水減弱。

關鍵詞季風低壓;暴雨;能量螺旋度;水汽條件

華南地區是我國遭受暴雨襲擊最頻繁的地區之一，全年極端降水量主要發生于4—6月的華南前汛期以及7—9月的后汛期（田瑩等，2022）。廣東省在華南前汛期的累積降水量可占全年的40％～50％（王遵婭和丁一匯，2008;Zhang et al.，2011;張艷霞等，2020），其中由于受到鋒面低槽等影響而發生的暖區暴雨是華南前汛期暴雨重要特點。由于暖區暴雨一般對應弱的天氣背景強迫，其預報難度相對較大，因此被當前業務部門視為挑戰。而華南后汛期降水主要受到季風槽、臺風以及季風低壓等系統的影響。黃忠等（2005）對后汛期暴雨研究發現，受季風槽影響的暴雨多發生在西太平洋副高偏東或者偏南，與中緯度西風槽或者赤道輻合帶有一定聯系。登陸臺風與環境場相互作用可以為暴雨提供有利的水汽、能量以及動力環境條件，有利于暴雨的產生和加強（程正泉等，2009;吳海英等，2015）。

季風低壓一般發生于南海季風槽中，是與西南季風有關的氣旋性擾動。季風低壓登陸華南之后，在有利的環流背景下，為華南地區帶來充沛的水汽和充足的能量，影響華南地區產生強對流天氣過程。研究發現，南海季風低壓中心移動方向偏北100～200 km處對應著強降水落區（梁必騏和劉四臣，1988），季風低壓強度隨時間變化的范圍與降水落區范圍的分布有較好的對應關系（蔡景就等，2019）。在季風低壓的低層常有西南季風低空急流出現，低空急流的向北傳送可以為華南地區提供良好的水汽條件，能量以及不穩定條件，以維持暴雨的發生發展（史學麗和丁一匯，2000）。由于季風低壓的結構與臺風結構相比較為松散，在其作用下產生的降水極值往往小于臺風影響，因此對季風低壓下的暴雨過程機理研究相對較少。2018年8月27日至9月1日（世界時，下同），廣東省沿海地區發生了一場特大暴雨過程，此次暴雨過程維持時間長達5 d，多個站點降水量超過站點的歷史極值。本文擬開展熱力學和動力學分析研究，以此揭示季風低壓對此次暴雨過程發生發展的影響。

1 資料方法與模式設計

1.1 資料方法

本文觀測降水數據選取自中國自動站與CMORPH（Climate Precipitation Center Morphing）逐小時降水融合資料，分辨率為1°×1°。此外，利用NCEP／FNL（National Center of Environment Prediction／Final Operational Analysis）逐6 h的1°×1°再分析資料進行環流背景分析。

前人研究指出，水平螺旋度的正值與強對流過程有著一定的聯系，穩定的強對流系統往往發生在螺旋度正值較大的地方，而較大的螺旋度也往往是暴雨及低層中尺度低渦和地面氣旋系統發生發展的機制之一（Davies，1993;陸慧娟和高守亭，2003）。鑒于上述考慮，本文計算了低層的局地水平螺旋度對此次暴雨過程的影響。局地水平螺旋度（林確略等，2015）的計算公式為：

其中：h為風暴入流高度;V為環境場風速;C為風暴的移動速度。前人研究發現當EHI>2時，出現強對流天氣的可能性較大，EHI可以較為有效的預報強對流的發生發展（Davies，1993;陳艷等，2005;王詠微等，2005;周偉燦和羅麗君，2021;栗晗等，2022）。

1.2 數值試驗設計

數值模式采用WRF-ARWV3.9.1版本（The Advanced Research Weather Research and Forecasting model version 3.9.1），利用NCEP／FNL逐6 h的1°×1°再分析資料提供初始場及側邊界條件。模式區域設計為兩重嵌套，分辨率分別為27 km和9 km。微物理方案采用的是WSM6方案（Hong and Lim，2006），長波輻射方案采用的是快速輻射傳輸模式（RRTM；Mlawer et al.，1997），短波輻射方案為Dudhia短波輻射方案（Dudhia，1989）;模式中第1重網格使用Betts-Mille積云對流參數化方案（Betts and Miller，1993），第2重網格不適用積云參數化方案。

為對比研究不同季風低壓尺度、強度對暴雨過程影響，本文設計了4組數值試驗。在控制試驗（CTL）完好再現此次暴雨過程的特征基礎上，敏感性試驗（EXP_500，EXP_700，EXP_1000）則改變季風低壓尺度及強度。具體步驟如下：1）通過低通濾波進行空間濾波（Hendricks et al.，2011）得到季風低壓環流對應的擾動風場（U，V），擾動溫度場（T），擾動相對濕度（RH）以及位勢高度場（GHT）;2）改變上述擾動分量來調整季風渦旋尺度和強度。如：在EXP_500試驗中，我們濾除季風低壓中心500 km半徑內的擾動分量;EXP_700試驗則濾去季風低壓中心700 km半徑內的擾動分量;類似的，EXP_1000試驗濾去季風低壓中心1 000 km半徑內的擾動分量。四組模擬試驗從2018年8月28日12時開始積分，積分至8月30日18時，覆蓋了此次暴雨事件的最大雨強時段。需要指出的是，本文也進行改變地形的敏感性試驗，結果表明降水強度略有差異，但落區變化不明顯?？紤]到篇幅，本文暫不涉及地形影響。

2 暴雨概況

圖1給出了2018年8月27—30日暴雨過程期間的逐日降水量空間分布特征。27日暴雨處于發展階段，此時降水分布較為分散，日降水量最大為80 mm／d。從28日起，強降水開始向南移至珠三角地區，降水落區趨于集中，最大日降水量超過100 mm／d。 在29日，暴雨發展到強盛階段，最大降水量超過200 mm／d，且降水落區集中于廣東東南沿海地區，呈帶狀分布。30日降水強度持續，日降水量仍超過200 mm／d，降水落區開始東移，仍維持在珠三角地區東部的沿海地區。至31日，降水開始減弱，但日降水量仍較強（圖略）。上述分析表明，此次暴雨過程降水量大，維持時間長，強降水落區較為集中，是較為罕見的一次特大暴雨過程。

3 季風低壓環流

前人研究指出，本次暴雨過程主要受到低層西南季風低壓的影響（蔡景就等，2019;郭姿佑等，2019）。為更好反映出季風低壓系統的時空變化特征，本文采用擾動天氣圖分析法（錢維宏等，2013），其分解得到的擾動氣流可以較準確地反映環流場與降水落區的關系（圖2）。由圖可見，在8月23—30日低層擾動風場，存在一明顯的氣旋性環流（即季風低壓）。具體來說，23日00時—26日00時，季風低壓中心主在臺灣島附近活動，然后在福建省登陸，登陸之后緩慢西移，于27日00時西移至廣東省附近。27日00時至30日00時主要在廣東省附近緩慢移動。在這種環流配置下，在暴雨發生前期，20°N以南的西南季風可以將南部暖濕氣流持續向季風低壓中心輸送，改變東南沿海地區的熱力學條件，有利于不穩定能量的累積，最終誘發強降水發生。圖3為29日00時—30日06時，暴雨最強盛階段850 hPa的擾動環流場。在季風低壓南側及東南側有一顯著的西南急流，該西南急流可以為暴雨的發生發展帶來充沛的水汽、能量和不穩定條件。29日00時，115°E附近急流的急流核主要位于20°～25°N，急流核主要發生在低層（1 km），但強風速區垂直高度可以達到7 km。這種垂直深厚系統有別于與一些暖區暴雨相關聯的低空急流或邊界層急流（Du and Chen，2018，2019a，2019b），意味著這次過程強風速區受到季風低壓的影響較為深厚（圖4）。

隨時間推移，急流逐步向東北方向推進，強度略微增強。30日00時，暴雨區附近上空受16 m·s-1左右的急流控制，此時急流強度最強可以超過20 m·s-1，急流達到過程最強，對應著暴雨發展到最盛階段（圖3c）。30日06時，季風低壓減弱并緩慢西移，低空急流強度也同時開始減弱（圖3d）。綜觀此次暴雨過程，受到季風低壓的影響，強盛的急流有利于水汽的輸送，為暴雨提供了充足的水汽條件，即為此次暴雨過程帶來了能量和不穩定條件。郭姿佑等（2019）研究也指出，此次暴雨過程的低層水汽條件充沛，主要的水汽來源時從孟加拉灣附近向東途經中南半島最后向東北方向輸送至華南上空。

4 暴雨期間熱力、動力學特征

一般而言，暴雨過程受到大氣穩定度的影響。為此，圖5給出了8月29日00時暴雨區上空的T-lnP圖。由圖可知，暴雨區上空相對濕度大于75％的層次達到300 hPa以上，濕層深厚。對流有效位能相對較強，達到了1 994 J·kg-1，且此時的對流抑制能為0，抬升凝結高度較低，有利于不穩定能量的累積以及暴雨的發生發展。此外，暴雨過程往往伴隨中尺度對流系統，這些系統的發生、維持同時受到環境場動力條件制約（Maddox et al.，1979;Takemi，2006，2007）。為了更清楚反映垂直風變化特征，圖6繪制了此次暴雨過程的低層（1 000～700 hPa）的風速矢端?？梢郧宄l現，此次過程低層大氣具有較大的環境場垂直風切變。在29日00時，600 hPa以下高度主要受到西風影響，600 hPa以上主要是東風。低層垂直風切變可以達到10 m／s，且低層風向隨高度順時針轉變。根據熱成風原理，隨高度順轉風切變對應著低層暖平流，而暖平流有利于不穩定能量累積。

從動力學來看，環境場垂直風切變意味著系統具有一定的螺旋度，而強的螺旋度有利于對流系統的發展及維持。由于此次暴雨過程低層主要受到西南季風低空急流控制，經向風強，本文僅分析1 000～700 hPa高度上經向水平螺旋度hy（圖7）。從經向水平螺旋度的演變可知，29日00時至30日18時，水平螺旋度正值區中心主要從臺灣島附近緩慢西移至廣東省地區，且在29日06時在海南島以南地區出現了第二個大值區，隨時間向北移動至海南島附近。水平螺旋度的正值區與西南季風低空急流的位置有著較好的對應，暴雨區同時也在水平螺旋度正值區的范圍內。水平螺旋度正值區在暴雨過程中始終維持著較高值，29日至30日暴雨發展到了強盛階段，其日降水量也超過200 mm（圖1c、d）。當系統的水平螺旋度較大時可以有利于強對流系統的維持，水平螺旋度的正值強度與暴雨的生命史有著良好的對應關系，但是正值區的中心位置和暴雨區位置對應關系并不好，這值得進一步研究。

上文指出，水平螺旋度并不能很好地反映暴雨落區。而準確暴雨落區預報對業務部門來說具有重要意義。強對流過程一般屬于一種典型的“耗散結構”，系統發生發展趨向于增熵，失去穩定性，更趨向于一種無序狀態;而通過減熵過程從環境場中獲得負熵恢復到有序狀態（Li et al.，2014）。圖8給出了暴雨期間熵變分布的演變特征。在整個暴雨強盛階段，暴雨區南側總是處于負熵變，北側總是處于正熵變，熵變零線位置處表示加速度為零，即熵值為極大值，這意味著該地區能量累聚最大，有利于對流的發生發展。從物理過程來看，暴雨北側熵增意味著不穩定能量持續增加，而南側發生降水，釋放不穩定能量，即熵減并趨向于穩定。在暴雨過程中降水落區也基本維持在熵變的“零線”位置附近。因此，熵變的零線位置可以對于暴雨落區有較好的指示意義。需要指出的是，這種對應關系僅僅是本次特定個例所得，為得到普適結論，還需要大批量個例進行驗證。

5 數值試驗對比分析

以上分析針對季風低壓系統在本次暴雨過程中的可能影響，為進一步驗證其所起的可能作用，本文設計了4組試驗進行對比分析。圖9對比分析了4組模擬試驗中8月30日單日總降水量分布特征。在CTL試驗中，30日的日降水主要集中在廣東和福建沿海，呈帶狀分布，日降水量可超過200 mm／d。與觀測結果相比較，降水強度基本一致，降水位置略為偏東1°左右。在EXP_500試驗中，由于季風低壓強度的減弱，降水強度明顯要弱于CTL試驗，且降水落區開始分散，但主體仍帶狀分布于廣東東南沿海附近。進一步擴大減弱季風低壓強度和范圍，如：EXP_700試驗中，降水強度急劇減小，降水主體已移至海洋，陸地日降水量最大值低于100 mm／d。相類似，EXP_1000試驗中基本無降水。綜上可知，季風低壓的強度和范圍對此次暴雨的發生發展有著重要影響。

由上文分析表明，水汽條件的建立與季風低壓相伴隨的西南急流強度有密切關系。為此，我們首先對比分析初始時刻四組試驗低層環流場差異情況（圖10）。通過850 hPa環流對比清楚可見，CTL試驗在20°～25°N有一明顯的季風低壓存在，且西南急流強度較強;EXP_500試驗中季風低壓環流仍存在，但是強度比CTL試驗略有減弱（圖10b，c）。EXP_700試驗中季風低壓環流強度明顯減弱，同時低層的西南急流強度也有所減弱，急流位置相對偏東。在EXP_1000試驗中，季風低壓基本被去除，廣東東部沿海地區不再受到季風低壓的控制，即西南急流基本不存在，切斷了水汽向暴雨區輸送通道。

圖11進一步研究分析了此次暴雨主要落區（113°～120°E）平均經向大氣可降水量隨時間的演變。圖中藍色實線是海陸邊界的大致緯度范圍，降水落區主要集中于23°～25°N。進一步分析可知，CTL試驗由于西南急流將充沛的水汽向華南地區輸送，在整個暴雨過程中降水落區的水汽條件較好，大氣可降水量基本維持在61 mm以上，最高可達到67 mm，有利于暴雨的發展維持。隨著季風低壓強度的減弱，暴雨落區的大氣可降水量也發生了顯著改變（圖11b—d），如：EXP_500和EXP_700試驗中，季風低壓和低空急流強度減弱，暴雨區的大氣可降水量減少，降水減弱。EXP_1000試驗中，由于移除季風低壓影響，大氣可降水量比CTL試驗減小約8 mm，這導致基本沒有降水的出現。從4組模擬試驗8月29日18時的大氣可降水量水平分布圖中可以發現（圖12），CTL試驗中降水落區的大氣可降水量明顯高于其他三組試驗，最大可以達到68 mm。當減弱季風低壓強度時，季風低壓中心基本沒有發生位置上的變化（圖10），大氣可降水量大值區仍主要沿廣東東南沿海呈條帶狀分布，但是大氣可降水量的強度隨季風低壓強度相應減少。上述數值試驗結果進一步表明，季風低壓強度的減弱伴隨著西南急流強度的改變，進一步改變其對華南地區的水汽輸送，影響暴雨區的水汽條件，不利于暴雨的發生發展。

圖13為降水落區（115°～118°E，22.5°～24°N）的平均能量螺旋度指數隨時間的變化，CTL試驗的平均能量螺旋度始終高于EXP_500，EXP_700，EXP_1000試驗，且EXP_1000試驗中的能量螺旋度指數最小，在整個模擬階段EHI不超過1。CTL試驗中，28日18時起，EHI>2，在29日06時達到最強，超過3.5，之后又開始減弱，于29日18時再次加強，于30日06時達到最強。對比該區域逐小時平均降水發現（圖略），4組試驗中能量螺旋度的極小值與降水強度的極大值相對應。在降水發生之前，不穩定能量存在積累，這意味著CAPE為大值;而隨著降水過程的發生，不穩定能量釋放，即CAPE逐漸減小。因此，能量螺旋度峰值與降水強度峰值之間存在著反相關。EHI峰值略超前降水峰值，能夠較好地判斷暴雨的發展過程，為強對流天氣過程的預報起到了一定的指示作用。

6 結論與討論

利用NECP／FNL再分析資料，中國自動站與CMORPH逐小時降水融合產品，利用擾動天氣圖分析方法探討季風低壓對2018年8月廣東一次特大暴雨過程的影響。由于季風低壓的存在，其東南側強盛的西南急流為此次暴雨過程提供了有利的動力、熱力和水汽條件，使得此次暴雨過程能夠維持較長的時間，降水量大，降水落區主要集中于廣東東南沿海地區。熵變零線位置與降水落區位置有較好的對應，零線處能量有最大累積，有利于暴雨的發生發展，對預報暴雨降水落區有一定的指示意義。

為進一步驗證季風低壓的影響機制，構建不同季風低壓尺度的敏感性試驗，結果表明：暴雨強度與季風低壓尺度和強度存在密切的關系。當季風低壓強度較強時，暴雨過程總雨量強;當季風低壓強度較弱時，降水大為減少甚至無降水。能量螺旋度指數能夠較好地反映出降水演變特征，在季風低壓背景下，暴雨區能量螺旋度指數較大，降水強度較強。反之，隨著季風低壓強度減弱，能量螺旋度指數減小，降水減弱。

總而言之，強對流天氣過程的發生發展仍然是一個預報難點，特別是暖區暴雨觸發機制的認識。本文僅通過對一次季風低壓下的廣東暴雨過程進行了研究分析，因此，所得結論是否具有普遍性還需要做更進一步的研究。此外，季風低壓作為一種特殊形式的環流系統，其形成、維持、移動等具有一定的獨特性，這些問題在本文尚未涉及。而理解這些問題有助于對這類背景系統下強降水的預報，后續工作將針對這些科學問題開展細致研究。

參考文獻（References）

Betts A K，Miller M J，1993.The Betts-Miller sheme ［J］.Amer Meteor Soc，46：107-121.doi：10.1007／978-1-935704-13-3_9.

蔡景就，伍志方，陳曉慶，等，2019.“18·8”廣東季風低壓持續性特大暴雨成因分析［J］.暴雨災害，38（6）：576-586. Cai J J，Wu Z F，Chen X Q，et al.，2019.Cause analysis of persistent torrential rain associated with monsoon depression occurred in Guangdong on August 2018［J］.Torrential Rain Disasters，38（6）：576-586.doi：10.3969／j.issn.1004-9045.2019.06.002.（in Chinese）.

陳艷，壽紹文，宿海良，2005.CAPE等環境參數在華北罕見秋季大暴雨中的應用［J］.氣象，31（10）：56-61. Chen Y，Shou S W，Xiu H L，2005.On application of environment parameters：CAPE etc，to a heavy rain in autumn in North China ［J］.Meteor Mon，31（10）：56-61 （in Chinese）.

程正泉，陳聯壽，李英，2009.登陸臺風降水的大尺度環流診斷分析［J］.氣象學報，67（5）：840-850. Cheng Z Q，Chen L S，Li Y，2009.Diagnostic analysis of large-scale circulation features associated with strong and weak landfalling typhoon precipitation events［J］.Acta Meteorol Sin，67（5）：840-850.doi：10.3321／j.issn：0577-6619.2009.05.015.（in Chinese）.

Davies J，1993.Hourly helicity，instability，and EHI in forecasting supercell tornadoes［R］.17th Conf.on Severe Local Storms，St.Louis，Amer，Meteor Soc：107-111.

Du Y，Chen G X，2018.Heavy rainfall associated with double low-level jets over Southern China.part Ⅰ：ensemble-based analysis［J］.Mon Wea Rev，146（11）：3827-3844.doi：10.1175／mwr-d-18-0101.1.

Du Y，Chen G X，2019a.Heavy rainfall associated with double low-level jets over Southern China.part Ⅱ：convection initiation［J］.Mon Wea Rev，147（2）：543-565.doi：10.1175／MWR-D-18-0102.1.

Du Y，Chen G X，2019b.Climatology of low-level jets and their impact on rainfall over Southern China during the early-summer rainy season［J］.J Climate，32（24）：8813-8833.doi：10.1175／jcli-d-19-0306.1.

Dudhia J，1989.Numerical study of convection observed during the winter monsoon experiment using a mesoscale two-dimensional model［J］.J Atmos Sci，46（20）：3077-3107.doi：10.1175／1520-0469（1989）0463077：NSOCOD>2.0.CO;2.

Emanuel K A，1994.Atmospheric convection［M］.Oxford：Oxford University Press：1-592.

郭姿佑，伍志方，蔡景就，等，2019.“18·8” 廣東季風低壓持續性特大暴雨水汽輸送特征［J］.暴雨災害，38（6）：587-596. Guo Z Y，Wu Z F，Cai J J，et al.，2019.Analysis of water vapor transport characteristics of a monsoon low-pressure continuous heavy rain event at the end of August 2018 in Guangdong area［J］.Torrential Rain Disasters，38（6）：587-596.doi：10.3969／j.issn.1004-9045.2019.06.003.（in Chinese）.

Hendricks E A，Peng M S，Ge X Y，et al.，2011.Performance of a dynamic initialization scheme in the coupled ocean—atmosphere mesoscale prediction system for tropical cyclones （COAMPS-TC）［J］.Wea Forecasting，26（5）：650-663.doi：10.1175／waf-d-10-05051.1.

Hong S Y，Lim J，2006.The WRF single-moment 6-class microphysics scheme （WSM6）［J］.Asia Pac J Atmos Sci，42：129-151.

黃忠，張東，林良勛，2005.廣東后汛期季風槽暴雨天氣形勢特征分析［J］.氣象，31（9）：19-23. Huang Z，Zhang D，Lin L X，2005.Synoptic analysis of heavy rain related to monsoon trough in the lateer flood season of Guangdong ［J］.Meteor Mon，31（9）：19-23 （in Chinese）.

栗晗，王新敏，朱楓，2022.“21·7” 河南極端暴雨多模式預報性能綜合評估［J］.大氣科學學報，45（4）：573-590. Li H，Wang X M，Zhu F，2022.Comprehensive evaluations of multi-model forecast performance for “21·7” Henan extreme rainstorm［J］.Trans Atmos Sci，45（4）：573-590.doi：10.13878／j.cnki.dqkxxb.20211019002.（in Chinese）.

Li J N，Chylek P，Zhang F，2014.The dissipation structure of extratropical cyclones［J］.J Atmos Sci，71（1）：69-88.doi：10.1175／jas-d-13-037.1.

梁必騏，劉四臣，1988.南海季風低壓的結構演變和渦度收支［J］.海洋學報，10（5）：626-634. Liang B Q，Liu S C，1988.Structural evolution and vorticity budget of monsoon depression in the South China Sea［J］.Acta Oceanol Sin，10（5）：626-634.（in Chinese）.

林確略，壽紹文，楊華，2015.基于數值模擬對一次廣西前汛期回流暴雨形成機制的分析［J］.氣象，41（7）：852-862. Lin Q L，Shou S W，Yang H，2015.Analysis on formation mechanism of the backflow rainstorm occurring in first rainy season of Guangxi based on numerical simulation［J］.Meteor Mon，41（7）：852-862.doi：10.7519／j.issn.1000-0526.2015.07.007.（in Chinese）.

陸慧娟，高守亭，2003.螺旋度及螺旋度方程的討論［J］.氣象學報，61（6）：684-691. Lu H J，Gao S T，2003.On the helicity and the helicity equation［J］.Acta Meteorol Sin，61（6）：684-691.doi：10.3321／j.issn：0577-6619.2003.06.005.（in Chinese）.

Maddox R A，Chappell C F，Hoxit L R，1979.Synoptic and meso-α scale aspects of flash flood Events1［J］.Bull Am Meteorol Soc，60（2）：115-123.doi：10.1175／1520-0477-60.2.115.

Mlawer E J，Taubman S J，Brown P D，et al.，1997.Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres：RRTM，a validated correlated-k model for the longwave［J］.J Geophys Res，102（D14）：16663-16682.doi：10.1029／97jd00237.

錢維宏，江漫，單曉龍，2013.大氣變量物理分解原理及其在區域暴雨分析中的應用［J］.氣象，39（5）：537-542. Qian W H，Jiang M，Shan X L，2013.The physical decomposition principles on atmospheric variables and their application in the analysis of regional rainstorms［J］.Meteor Mon，39（5）：537-542.doi：10.7519／j.issn.1000-0526.2013.05.001.（in Chinese）.

史學麗，丁一匯，2000.1994年中國華南大范圍暴雨過程的形成與夏季風活動的研究［J］.氣象學報，58（6）：666-678. Shi X L，Ding Y H，2000.A study on extensive heavy rain processes in South China and the summer monsoon activity in 1994［J］.Acta Meteorol Sin，58（6）：666-678.doi：10.3321／j.issn：0577-6619.2000.06.003.（in Chinese）.

Takemi T，2006.Impacts of moisture profile on the evolution and organization of midlatitude squall lines under various shear conditions［J］.Atmos Res，82（1／2）：37-54.doi：10.1016／j.atmosres.2005.01.007.

Takemi T，2007.A sensitivity of squall-line intensity to environmental static stability under various shear and moisture conditions［J］.Atmos Res，84（4）：374-389.doi：10.1016／j.atmosres.2006.10.001.

田瑩，葉成志，姚蓉，2022.2008—2018年江南暖區暴雨特征［J］.大氣科學學報，45（1）：51-64. Tian Y，Ye C Z，Yao R，2022.Statistical analysis of the characteristics of warm-sector rainstorms in the southern part of the Yangtze River during the period of 2008—2018［J］.Trans Atmos Sci，45（1）：51-64.（in Chinese）.

王詠薇，壽紹文，閻鳳霞，2005.ECAP等環境參數在強對流天氣分析中的應用［J］.南京氣象學院學報，28（6）：847-854. Wang Y W，Shou S W，Yan F X，2005.Application of environmental parameters ECAP and IEH to the analyses of the severe convective weather［J］.J Nanjing Inst Meteorol，28（6）：847-854.doi：10.13878／j.cnki.dqkxxb.2005.06.018.（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）.

吳海英，曾明劍，王衛芳，等，2015.1211號“?？?臺風登陸后引發兩段大暴雨過程的對比分析［J］.大氣科學學報，38（5）：670-677. Wu H Y，Zeng M J，Wang W F，et al.，2015.Comparative analysis on two rainstorm processes caused by typhoon Haikui（1211） after landfall［J］.Trans Atmos Sci，38（5）：670-677.doi：10.13878／j.cnki.dqkxxb.20141229002.（in Chinese）.

Zhang R H，Ni Y Q，Liu L P，et al.，2011.South China heavy rainfall experiments （SCHeREX）［J］.Journal Meteorological Society Japan，89A：153-166.doi：10.2151／jmsj.2011-a10.

張艷霞，蒙偉光，徐道生，等，2020.華南鋒面和季風降水環流特征及加熱結構對比分析［J］.熱帶氣象學報，36（1）：1-12. Zhang Y X，Meng W G，Xu D S，et al.，2020.Comparative analysis of frontal and monsoonal precipitation circulation characteristics and heating structure［J］.J Trop Meteorol，36（1）：1-12.doi：10.16032／j.issn.1004-4965.2020.001.（in Chinese）.

周偉燦，羅麗君，2021.利用位渦反演方法對一次臺風暴雨過程的成因分析［J］.大氣科學學報，44（3）：441-450. Zhou W C，Luo L J，2021.Analysis of the causes of a typhoon rainstorm process using the potential vortex inversion method［J］.Trans Atmos Sci，44（3）：441-450.doi：10.13878／j.cnki.dqkxxb.20180310001.（in Chinese）.

·ARTICLE·

Analysis of a rainstorm associated with monsoon depression in Guangdong

HUANG Yurong，HUANG Qijun，GUO Bingyao，GE Xuyang，CHEN Mingcheng

Key laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education/Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters，Nanjing University of Information Science and Technology，Nanjing 210044，China

Abstract In this study，NCEP／FNL reanalysis and WRFV3.9.1 are used to investigate the influence of the intensity of the monsoon depression on the rainstorm process in Guangdong from 27 August to 1 September，2018.On August 27，the rainstorm was in the development stage，the precipitation distribution was relatively scattered，and the maximum value of the daily precipitation was 80 mm／day.Starting from August 28，the heavy rainfall was concentrated and tended to shift southward to the Pearl River Delta region，with a maximum daily precipitation exceeding 100 mm／day.The rainstorm reached a mature phase between 29 and 30 August，with a maximum of daily precipitation more than 200 mm／day，and the location of the precipitation area was concentrated in the southeast coastal area of Guangdong，with a northeast-southwest spatial distribution.On 31 August，the rainfall began to weaken，but the daily precipitation remained strong.Above all，this rainstorm process involved much precipitation，a long duration，and a concentrated area，making it a rare extraordinary heavy rainstorm event.Using the physical decomposition method indicates that the monsoon depression and low-level jet provided sufficient water vapor and energy for the rainstorm process.In the mature phase of the rainstorm process，there was a negative entropy anomaly to the south of the rainstorm area，and a positive one to the north.The zero line of entropy anomaly indicates that the tendency of entropy was zero，that is，the value of entropy reached its peak，which means that the accumulation of energy had a maximum value in this area.On the north side of the rainstorm，the increase of the entropy means that the unstable energy continued to grow，while the precipitation on the south side released the unstable energy，that is，the entropy decreased and tended to be stable.The location of the zero line of the entropy change corresponded closely with the spatial distribution of the precipitation.Energy accumulating at the zero line of the entropy change was favorable to the development of the rainstorm.To further verify the influence of the monsoon depression，sensitivity experiments （EXP_500，EXP_700，and EXP_1000） were constructed.Sensitivity experiments were conducted by filtering out the perturbation component in the monsoon depression to change the intensity of the monsoon depression.The results show that when the monsoon depression was strong，the rainstorm was likely to occur and the precipitation was strong，and when the monsoon depression was weak，the precipitation was reduced or even absent.The diagnostic analysis shows that the energy helicity had implications for the development of the rainfall：when the energy helicity was greater，the intensity of precipitation was stronger，and when the intensity of the monsoon depression weakened，the energy helicity decreased and the precipitation weakened.

Keywords monsoon depression;rainstorm;energy helicity;water vapor condition

doi：10.13878／j.cnki.dqkxxb.20210415001

（責任編輯：袁東敏）