王東海 李兆慧 高樅亭 柳崇健 朱建軍 炎利軍 杜鈞
(1 廣東省氣候變化與自然災害研究重點實驗室,中山大學大氣科學學院,廣州 510275;2 緯哲紐咨美國分公司,Norman 73072,美國;3 吉林省氣象科學研究所/長白山氣象與氣候變化吉林省重點實驗室/中高緯度環流系統與東亞季風研究開放實驗室,長春 130062;4 中國氣象科學研究院,北京 100081;5 佛山市氣象局/佛山市龍卷風研究中心,佛山 528000;6 美國國家海洋和大氣管理局國家環境預報中心,College Park 20740,美國)
一般說來,龍卷往往產生于強對流風暴內部,而強對流風暴發生在地球的各個地區,所以龍卷可能發生在地球的每個角落。事實上,除了南極洲以外,每個洲都有龍卷發生的記錄(南極洲也不能排除龍卷發生的可能性,只是迄今尚無記錄)。就全球而言,最能為龍卷的產生提供有利環境條件的地域為中緯度地區,大致為南北半球的30°~50°,通常為極地冷氣團與副熱帶地區的暖氣團在邊界層相遇,產生包括龍卷在內的天氣系統,并產生強對流降水。另外,由于中緯度氣流在各層的方向通常具有差異性,這就容易形成垂直風切變從而在風暴單體中產生小尺度渦旋系統。有趣的是,龍卷頻發區通常集中在人口較密集的地區,北半球尤其突出,其帶來的自然災害也格外令人矚目;另一方面,正是由于強對流風暴帶來的充足水分,加之土地肥沃,使得龍卷出現越多的地區,也是農業上的高產地區。因此如何趨利避害,至關重要,從而也使得人們對龍卷的關注度與日俱增。
歐洲觀測記錄和研究龍卷的歷史起步比較早,而且曾有學者進行了回顧。例如,Antonescu等[1]曾對整個歐洲龍卷進行了總結和概括。他們提到,古希臘是最早開始龍卷的氣象觀測和研究的國家。龍卷和水龍卷是當時自然哲學家們的一個很感興趣的研究課題。在中世紀早期,很多學者認為龍卷是由于云內風速的轉變而形成的。然而,關于龍卷的系統性研究始于17世紀,法國和意大利等不少學者開始對龍卷個例進行分析。當時最有影響力的人物是Roger Joseph Boscovich,他是原子理論的先驅,同時在航空學和測地學方面也有很多貢獻。他對發生于1749年6月11日晚到12日凌晨最初出現在第勒尼安海上然后逐步移動到羅馬內地的龍卷進行了為期3 d的災情調研[2]。
18世紀末到19世紀初,在《科學》雜志上發表關于龍卷和水龍卷的文章數量呈現上升趨勢。一位法國物理學家,也是熱電效應的發明者Jeas Charles Athanase Peltier,1840年曾對龍卷和水龍卷的形成進行了研究,他收集了1456—1839年歐洲西部91個龍卷個例并對此進行氣候學統計分析,可謂是歐洲龍卷氣候研究的第一人[3]。1917年,德國氣象學家Wegener[4]發表了關于龍卷的形成機理和氣候學研究的經典文章《歐洲的龍卷和水龍卷》。他與當時美國的龍卷統計對比后認為,歐洲龍卷強度、發生概率以及破壞強度都不及美國龍卷。Wegener收集了歐洲1456—1913年的258個龍卷,組建歐洲龍卷數據庫。其中有120個龍卷發生于1880—1913年,205個龍卷發生于歐洲西部地區。他不僅對龍卷的氣候學感興趣,對龍卷的形成機理也有一定研究,他提出的動力理論是當時唯一能解釋龍卷現象的理論。Wegener在愛沙尼亞遇到了氣象學家Johannes Letzmann,并激發出他對龍卷研究的強烈興趣,特別是龍卷的低層風場。1918—1950年,Lsetzmann[5]通過收集大量歐洲龍卷的個例對龍卷災情進行細致的調研、收集龍卷圖片等方式對波羅的海區域的龍卷進行研究,并與德國氣象學家Koschmieder合作出版了《龍卷現象的調研指南》[6-7]。
在1950年之前,由Wegener和Letzmann領導的歐洲龍卷研究可謂是位于世界前沿。他們的工作內容包括了龍卷的氣候學統計、個例研究、災情調研以及實驗室的模擬研究[8]。當時美國對龍卷研究的興趣還不如歐洲濃烈,但是到1950年以后,美國對龍卷的研究熱情逐步高漲,而整個歐洲區域的龍卷氣候學統計研究卻停滯不前。
2000年以后,歐洲學者才又開始點燃龍卷研究的熱情,很多國際會議上出現了龍卷等強風暴專題討論會。2002年,在一次關于強風暴的歐洲會議上,強對流風暴和極端天氣領域的一個權威專家Nikolai Dotzek對與會的28個歐洲國家進行調研,統計歐洲每年龍卷發生的頻率[9]。在調研以前,Wegener估計歐洲每年龍卷次數至少為100次,這次調研的統計結果顯示歐洲龍卷和水龍卷總頻率每年在329次左右 。在很長一個時期以來,歐洲很多人還沒有意識到龍卷帶來的巨大威脅,所以很多氣象局還沒有龍卷預報。Rauhala等[10]展示了對歐洲的38個國家進行問卷調查后得知,在33個國家回復中,只有8個國家進行過龍卷預警。歐洲的第一次龍卷預警是1977年由荷蘭發出的。2003—2006年,西班牙、德國、羅馬尼亞、馬爾他、土耳其以及愛沙尼亞都發過龍卷預警。
如今歐洲對龍卷的氣候特征的理解來源于歷史上對龍卷的報道、龍卷的個例研究以及當地的龍卷氣候統計。以前,由于沒有對龍卷進行持續的觀測、報道和統計,很多人對歐洲龍卷的認識不全面。近幾十年,由于公眾對龍卷的關注度提高以及國家氣象局對龍卷數據庫進行更新,越來越多的龍卷得到關注,使得龍卷數據庫越來越準確。近期,歐洲強天氣數據庫(European Severe Weather Database,ESWD)[11]已建成,從中可以了解到整個歐洲龍卷的時空分布特征。從公元0—2013年的9529個龍卷報道中,2006—2013年間歐洲平均每年龍卷發生頻率為483次,從而可見近年來龍卷發生頻率呈明顯上升趨勢。
誠然,以全球范圍而論,美國是龍卷最多的國家(其次是加拿大),每年記錄到的平均龍卷數量已超過1000個。美國也是世界上受龍卷災害最嚴重的國家,因此美國對龍卷的研究十分重視。縱觀美國龍卷的研究歷程,其研究內容主要包括對龍卷的早期觀測、實驗室模型及數值模式研究、理論研究、多普勒雷達研究以及本土外場觀測儀器的發展。
對龍卷進行有規模的早期觀測始于20世紀40年代末期的“雷暴計劃”。1953年龍卷的鉤狀回波第一次在美國伊利諾伊州的雷達圖像上被偶然的觀察到。50年代末期以后,特別是在60—70年代,對龍卷觀測最有代表性的人物是芝加哥大學的Ted Fujita(藤田哲也)[12-14],他結合地面數據、龍卷圖片以及龍卷災害做了中尺度分析,提出了云墻、逗點云系等專有名詞并一直沿用至今。他根據龍卷風速大小來描述災害程度的龍卷等級指標 Fujita scale(F-Scale),后期經過多方面的修定于2003年升級為EF-Scale。他還根據飛機航拍的龍卷災情,發現地面倒伏物呈現圓形的軌跡,從而推斷出多渦旋龍卷的存在。1977年Fujita就注意到風暴云中的下擊暴流對龍卷的產生有著觸發作用。1961年5月4日,Nail Ward在全國強風暴計劃中首次在俄克拉荷馬西部成功追捕到龍卷,由于當時通信較落后,他只能利用座機電話來咨詢預報部門以獲取WSR-57雷達的回波演變情況。隨后他根據觀測經驗推斷出雷暴云母體的冷卻出流對龍卷的產生有重要作用。1964年Keith Browining和Ealph Donaldson在描述1959年6月9日英國一次雹暴的文章中注意到雷達圖像上存在回波空洞-穹窿,這與龍卷或者強上升氣流相關[15]。
為了了解渦旋系統(如龍卷)對地面的破壞性有多大,美國成立了渦旋實驗室,主要關注與龍卷相關的破壞性。20世紀90年代中期,John Snow課題組不再使用煙霧示蹤或者氣味示蹤,而首次采用激光多普勒測速儀對龍卷風速進行無干擾的探測。
除了渦旋實驗以外,數值模擬也取得較大突破。首次在實驗室進行渦旋系統的數值模擬研究的是NCAR的Rich Rotunno,20世紀70年代末至80年代初他進行了不少數值模擬實驗。后期,西弗吉尼亞大學的學者采用大渦模擬,成功模擬出與真實渦旋極為相似的特征。當時不管是實驗室模型還是數值模擬都展示了旋轉系數對渦旋系統的重要作用,并能模擬出渦旋系統是如何消失的。
同時,數值模式研究也快速發展起來。20世紀60年代初期,不包含聲波的復雜效應在內的非靜力模式被用來模擬龍卷。70年代末期,第一個無彈性不可壓的三維模式被開發出來,隨后又開發出包含聲波的三維可壓縮模式(Klem and Wilhelmon模式),并很快被應用到超級單體的研究中。在80年代早期和中期,NCAR的Morris Weisman和Rich Rotunno的研究工作堪稱是最具影響力的。他們闡明了垂直切變和CAPE的重要性,并解釋了在風暴發展過程中由動力引起的垂直擾動氣壓梯度這一推論,還用單向嵌套的Klem和Wilhelmon模式研究了超級單體低層渦旋的起源。在90年代中期,向上擾動氣壓梯度的重要性被發現并在三重嵌套的RAMMS模式中得到了驗證。隨后伊利諾伊大學和俄克拉荷馬大學的學者運用超高分辨率模式對龍卷的渦旋進行逼真的模擬,將分辨率尺度降到了12m。Lewellen和他的合作者在對龍卷渦旋系統的模擬中還將水平分辨率降到2.5 m,垂直分辨率降到1.5m,但是其模擬范圍沒有包括風暴母體。
對龍卷大量的理論研究始于20世紀70年代末期,當時氣象學者對渦旋系統進行了線性穩定性分析并解釋了渦旋系統形成的物理機制,指出在上空產生的渦管是如何向地面傾斜發展起來的。當時還存在一股試圖解釋龍卷風速的熱潮。主要是通過靜力學平衡來解釋渦旋系統的地轉平衡關系,進一步解釋龍卷內部的最大風速特征,同時也推斷出龍卷內部出現下沉氣流的原因與流體靜力學熱核有密切關系。80年代中期,螺旋度被指出可使風暴更加穩定,還指出其在渦度形成過程中的重要作用,同時還深入地討論了環境矢端彎曲度在對流風暴中的作用,指出與對流風暴相關的螺旋度的大小取決于風暴的運動,風暴的運動又取決于平均風速及其傳播方向。自從Ted Fujita提出下擊暴流在龍卷形成階段起著重要作用后,不少學者用理想模型研究了下擊暴流的作用,指出下擊暴流在雨水伴隨下對龍卷有觸發作用,原因是降水攜帶動量下傳,從而會使渦度加強。隨后還發現超級單體的下沉反射率中心(descending reflectivity cores,DRCs)對龍卷的發生也起重要作用。
使用多普勒雷達來對龍卷進行觀測研究始于1957年,多普勒雷達連續波段(X波段)、脈沖C波段、S波雷達以及相控陣雷達等逐步在觀測中用于監測超級單體中氣旋風場切變信息。20世紀70年代初期,龍卷渦旋被成功提取出來。隨著雙雷達觀測網的建立,80年代初期,龍卷的熱力學變量從雙多普勒雷達分析出來的三維的風場綜合信息中反演出來。當多普勒雷達數據成為分析龍卷超級單體這種風暴尺度風場的主要資料時,龍卷的最大風速便直接從雷達數據反演出來,而不再依賴于早期的圖像分析或本土觀測。
對強風暴的最早本土儀器觀測是在1980年,波動傳播實驗室設計了TOtable Tornado Observatory(TOTO),這個儀器重400磅(約181.44 kg),里面配有能測量溫度、氣壓、露點溫度和風速的儀器,測量時需要將其放在龍卷將經過的路徑上,由于要準確估計龍卷路徑在存在很大的難度,所以當時成功觀測到龍卷的個例很少。20世紀80年代末期,另一種觀測龍卷的儀器Turtle被設計出來,它較輕便且體積小,容易在大范圍內布點,這增加了龍卷光顧儀器的機會。1988年,Turtle成功觀測到俄克拉荷馬境內的一次龍卷過程。但是由于Turtle太輕,容易被龍卷破壞,所以Tim Samaras 就將Turtle與加固的龍卷氣壓記錄器融為一體,并于2003年6月24日成功記錄到South Dakota的一次龍卷降壓過程(降低了約100 hPa)[16]。另外,在VORTEX外場試驗中,靜止自動觀測站Stationary Automated Mesonetwork(SAM)、便捷式自動觀測站Portable Automated Mesonet(如PAM-II)以及車載移動氣象觀測站Mobile Mesonet也逐步用于龍卷的觀測,成功獲取到龍卷內部的溫、壓、濕、風等數據,使得對龍卷鉤狀回波及其后側下沉區地面層的熱力和動力結構有了進一步的認識[17]。在2004年的風暴季節期間,數值紅外相機被用來拍攝龍卷及其云強,試圖用它來分析云底的溫度梯度。此外,用無線電探空儀觀測龍卷超級單體開始于1984年。光學經緯儀被用來定位氣球位置隨時間的變化,以此來計算風速。20世紀80年代中后期,用無線電探空儀測量的個例都較成功,其中有的個例直接成功釋放在龍卷超級單體的上升氣流中。在80年代后期,美國強風暴實驗室(NSSL)開始釋放CLASS探空,這種便攜式的探空利用LORAN導航信號來定位氣球位置隨時間的變化,近期則改用GPS探空來獲取強對流風暴周圍及內部的探空數據。
中國對龍卷的研究起步較晚,而且步履艱難。究其客觀原因無非是因通信、交通條件落后而缺乏必要的觀測資料。因為龍卷是一種小尺度天氣系統,又是小概率事件,需要靠積累長期的觀測資料才能較好的研究。加之通信與交通的落后,便無法深入實地進行調查研究,致其研究長期處于“零打碎敲”的狀態,中國目前對龍卷的研究仍然處于起步階段。20世紀90年代之前對龍卷研究主要圍繞災情的描述,包括災害現場地面倒伏物特征描述、龍卷的時空分布特征以及目擊者描述龍卷出現時的風雨特征等方面,同時還包括龍卷發生時簡單的天氣學分析以及雷達回波反射率分析[18-21]。20 世紀90年代后,隨著觀測設備的逐步完善,特別是中國氣象局從1998年開始建設的由S波段和C波段多普勒天氣雷達構成的中國新一代天氣雷達網的逐步完善,結合車載X波段雷達和C波段雷達的應用,使得龍卷等強對流風暴研究有一定的提高。另外加上常規氣象觀測資料、加密地面自動站觀測資料、無線電探空儀等資料以及使用高分辨率的數值模式模擬等技術,使得龍卷的研究得到大量開展,進而逐步深入的分析龍卷的氣候活動規律及時空分布特征,以及有利于龍卷發生的天氣尺度環流背景及中、小尺度對流系統的特征[22-39]。近年來,由于方便快捷的手機等通訊設備的普遍使用,使得越來越多的龍卷呈現于大眾媒體上,從而讓公眾對龍卷的關注度逐漸提高,與龍卷相關的研究也因為個例的增多而增加[40-52]。在龍卷研究方面,無人機的使用讓龍卷災情調研更加深入更加全面,直觀地將龍卷倒伏物特征以及受損等級展現出來,從而使得龍卷的結構特征更清晰的表現出來。這方面比較突出的是佛山市氣象局,他們于2013年成立了佛山市龍卷風研究中心,隨后布設了4部X波段雙偏振雷達,其時間分辨率不到1min,空間分辨率為75m,使得佛山區域不僅有廣州S波段雷達的覆蓋,還增加了佛山區域低空高時空分辨率雙偏振雷達的覆蓋,從而彌補了S波段雷達因仰角而產生的近地面盲區。另外,佛山地區的6要素的地面自動站網也非常密集,其平均距離為4.3 km,主城區密集地方可達到2km,高密度的自動觀測設備能更高概率的觀測到龍卷及其周圍環流的溫、壓、濕、風等氣象要素的演變。2015年10月4日佛山發生EF3級龍卷,其地面自動站就清楚地記錄到了龍卷整個路徑上的氣旋性環流的演變特征[44]。
范雯杰等[48]對中國2004—2013年的龍卷進行統計后發現,廣東佛山是出現EF1級或以上的龍卷次數最多的地級市。龍卷發生與地形有密切關系,除了地形平坦外,江河湖泊、沿海等地區對強龍卷生成也有一定的促進作用,特別是喇叭口地形容易生成強對流天氣,也能促發龍卷的生成。佛山市地處東亞大陸的邊緣、毗鄰南海,屬于亞熱帶季風性氣候。由于受季風、熱帶氣旋以及珠江口附近喇叭口地理地貌影響,佛山強對流天氣多發,是華南龍卷氣象災害高發區。佛山的龍卷近幾年發生頻率較高,最近10年龍卷的發生頻率平均為每年2.0次 。
魏文秀等[22]對中國1980—1993年的龍卷分布進行統計后指出,中國有兩個龍卷多發帶,一個是自長江三角洲經蘇北平原至黃淮平原,另一個是在廣東和廣西。近期范雯杰等[48]對1961—2010年全國記錄到的EF2級以上的165次龍卷的發生地進行統計后發現,江淮流域、華南、東北和華北地區東南部等地形平坦地區為龍卷高發區。可見,龍卷多發地多集中在水源豐富且較平坦的地區,從東北平原到江淮地區再到華南地區。
朱紅蕊等和姚俊英等[49-50]對黑龍江1956—2011年共發生的229次龍卷事件進行統計分析得到,此地區龍卷強度主要集中F0和F1級,比例為龍卷總個數的95.6%,從未出現過F4級以上龍卷。一年中龍卷主要集中在夏季,以7月最多,且多出現在午后至傍晚;龍卷在空間分布上有明顯的地域特征,山區很少或不發生,松嫩平原腹地是龍卷高發地帶,其中綏化地區出現的次數最多;不穩定的天氣形勢場是龍卷產生的基礎,暖濕氣流的輸送和冷暖空氣的強對流運動為龍卷的產生提供了有利條件。王秀明等[51]進一步對近年來東北地區13個龍卷個例進行綜合的天氣要素分析后發現,東北龍卷多發生在東北冷渦背景下,直接影響系統為冷渦后側伴隨干侵入的橫槽等次天氣尺度擾動,且常出現在槽區或前傾槽后;較之夏季江淮流域和華南龍卷,東北龍卷環境溫度直減率較大;低層水汽含量及濕層厚度相較于江淮及華南龍卷顯著偏低。擁有較強的高低空垂直風切變(0~6km深層風垂直切變超過4×10-3s-1,0~1km 風垂直切變大于10×10-3s-1)以及較干的低層環境場,有明顯的低空急流和干線,風暴抬升觸發系統常為干線及其伴隨的邊界層強輻合。東北龍卷多發生在傍晚前后,其環境參量08:00—20:00的12 h內變化顯著:500hPa風速平均增幅達10 m·s-1,低空風速和水汽亦顯著增大。層結不穩定(明顯的對流有效位能)是由溫度直減率大值區東移和低層濕舌西伸北擴至二者疊置造成。其環境與發生在美國中南部大平原地區有利于強對流環境的形成非常類似,只是范圍要小得多。
江淮地區的龍卷以蘇北、皖北為中心,主要發生在梅雨期間,并且常伴隨強降水及冰雹等。龍卷發生的大尺度環境場受副熱帶高壓外圍西風槽前的偏南氣流影響,低空急流盛行,并有充足的水汽條件,0~6km深層風垂直切變超過3×10-3s-1,對流有效位能通常較高[23-26, 30-39]。曾明劍等[52]對江淮梅雨期間龍卷的環境條件進行了綜合分析,指出梅雨期大氣環流背景為龍卷的發生提供了對流層低層充沛的水汽和有利的不穩定層結與動力條件,低層氣旋性渦度在龍卷發生前強烈發展,邊界層內強的垂直風切變促進了龍卷風暴內氣旋性渦度的迅速增強,而對流層低層輻合的增強有利于初始對流的觸發;龍卷的易發區位于地面中尺度氣旋的右側100km附近、對流層低層中尺度低渦右下方約200~300 km處和低空急流左后側之間區域。

圖1 1950—2010年(E)F0級龍卷占總龍卷的比例① http://www.ncdc.noaa.gov/oa/climate/severeweather/tornadoes.html。Fig. 1 Ratio of (E) F0 tornado reports to total reports for 1950-2010
華南地區強龍卷超過一半發生在臺風外圍環流中,屬于淺對流龍卷,或者微超級單體龍卷,其對流發展高度相對于超級單體龍卷而言較低。華南前汛期也會在冷暖空氣交匯形成的對流系統中出現F2級以下的小龍卷,有時也有非中氣旋龍卷發生。臺風外圍龍卷通常都發生在臺風環流的東北象限,其發生的環境條件通常都伴隨著充沛的水汽和較強的低空急流,中低層伴有明顯的輻合區和正渦度區。另外,抬升凝結高度低,K指數以及強天氣威脅指數大,中低層的垂直風切變較明顯,對流有效位能要求不高,這些都是臺風龍卷伴有的特點[27-30, 32, 40, 43-44]。順便提下,在美國的颶風龍卷研究中也有類似的特點,他們強調熱帶氣旋低層強的垂直風切變是產生龍卷的重要因素[53-54]。
2.1.1 一般特征
早在1887年,美國學者John Park Finley出版的Tornadoes一書對龍卷氣候特征進行了統計研究,促進了龍卷的研究。但是由于早期的美國中部大平原人口稀少,很多較弱的龍卷由于無人發現而沒有被記錄到。如今,隨著人口的增長,對龍卷關注度的提高以及雷達的大范圍覆蓋使得龍卷的統計誤差越來越小。逐步完善的龍卷觀測使得越來越多的弱龍卷被捕捉到,弱龍卷占總龍卷的比例也呈現增高趨勢(圖1)。盡管如此,也有一些小龍卷會因為無人發現而沒有被記錄到。所以,在分析歷史統計的弱龍卷時,要注意到這方面給弱龍卷數量帶來的影響。另一方面,通過觀察EF3級及以上的強龍卷的統計特征,其實并沒有太明顯的增加的趨勢(圖2)。通常美國大部分龍卷強度都較弱,有77%左右的龍卷強度在EF0~EF1,而95%左右的龍卷強度都在EF3級以下,EF5級超強龍卷比例只有0.1%,相當于,若美國每年有1000個龍卷發生,其中只有20個龍卷達到EF3,而大約只有1個龍卷強度級別達到EF5。

圖2 1954—2014年EF3及以上強龍卷數量統計特征② https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/cmb/images/tornado/clim/EF3-EF5.png。Fig. 2 Annual count of strong to violent tornadoes (F3+)for 1954-2014 in USA
2.1.2 美國龍卷的出現時間及地域特征
由于大部分龍卷與雷暴的強度有關,而雷暴的能量來自于太陽加熱和水汽凝結的潛熱釋放,因此,多數龍卷出現在下午和晚上(圖3)。再者,由于大氣向外輻射,凌晨溫度最低,所以龍卷的出現概率最低。但是,龍卷會發生在一天之中的任何時間。

圖3 1950—2010年美國龍卷出現的日變化統計特征① https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/cmb/images/tornado/clim/US_nationa_timeofday.png。Fig. 3 Daily changes of tornado occurrence for 1950-2010 in USA
另外,美國龍卷也會在全年中的任何一天出現,所以很難定義真正意義上的“龍卷季節”。當太陽加熱和強的鋒面系統到來時,往往引發龍卷產生。從地域上而言,龍卷頻率的高低與暖季經常出現的冷暖氣流相遇有密切關系。在春季初期,龍卷出現在美國東南部與中南部地區。2—4月,墨西哥灣區附近的幾個州,如密西西比州和路易斯安納州較易出現龍卷。晚春時,龍卷向北部延伸,堪薩斯州,內布拉斯加州和田納西州易出現龍卷。夏季,美國全國各地都有龍卷出現的可能,但“龍卷走廊”地區尤其活躍。夏末,強龍卷易發生在美國中西部以及俄亥俄州。隨著秋季到來,龍卷易發區又移回到南部地區。相對而言,冬季是龍卷發生最少的季節,但不排除致命龍卷的出現(圖4和圖5)。

圖4 1991—2010年美國龍卷各月出現的平均個數② https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/cmb/images/tornado/clim/tornadoes_bymonth.png。Fig. 4 Monthly average number of tornados for 1991-2010 in USA

圖5 1991—2010年美國各州年平均強龍卷(EF3-EF5)發生個數分布圖③ https://www1.ncdc.noaa.gov/pub/data/cmb/images/tornado/clim/totavg-ef3-ef5-torn1991-2010.gif。Fig. 5 Distribution of average annual number of EF3-EF5 tornadoes in States of USA for 1991-2010
2.1.3 美國中南部及東南部龍卷的季節氣候特征
在美國,有兩個龍卷高發區,一個是佛羅里達州,另一個是美國中南部的“龍卷走廊”。
佛羅里達半島的龍卷發生總數最多,但是F3級以上的強龍卷的數量最少。東南內陸F3級以上的強龍卷數量最多,其次是墨西哥灣沿岸,它的龍卷總數量也是第二。季節分布上,春季墨西哥灣沿岸和東南內陸地區龍卷數量最多,其次是11月和12月,這主要是由于墨西哥灣的暖濕氣流以及上空的急流存在。墨西哥灣沿岸強龍卷高發期除了春季外,12月也較強。亞特蘭大地區出現龍卷高發期的時間稍遲,從春季到初夏,11月和12月的第二高峰不如前二者明顯,包括佛羅里達地區也是。但是佛羅里達地區的龍卷數量夏季最多,其中6月數量最多,其次是5月、7月和8月,強龍卷在冷季數量很少,出現龍卷時高空風較強。墨西哥灣區和東南內陸龍卷出現次數多是因為有適合生命史較長的超級單體風暴的環境條件,如:環境場有強的垂直風切變[55],或者風暴相對螺旋度較高。佛羅里達夏季龍卷發生的優勢與強的中尺度強迫有關,與海風環流相關的中尺度強迫通常又與邊界層系統如雷暴出流相互作用。這類龍卷起源于非超級單體風暴,因此強度較弱,生命史較短[56]。但是這種龍卷觸發機制是否與科羅拉多州東部的非超級單體龍卷觸發機制類似還有待商榷[57]。佛羅里達的龍卷大多數是由白天高頻率的雷暴引發的,另外,每年都有一些熱帶風暴和臺風影響佛羅里達半島,其雨帶中的對流風暴在向海岸移動的過程中經常產生龍卷,但其強度相對于那些非熱帶雷暴系統引發的龍卷而言要弱很多。
“龍卷走廊(Tornado Alley)”(圖6a)是一個昵稱,指美國中南部平原持續出現的一個龍卷高發區。在這地區的龍卷主要出現在晚春,少部分出現在初秋。美國強龍卷(EF3及以上)出現的幾率相對于EF3以下的龍卷要小很多,盡管如此,從1921—1995年的龍卷統計研究得出,約25%的強龍卷都發生在龍卷走廊地區。龍卷走廊的具體邊界根據不同的標準(概率、密度以及單位面積上的發生次數等)有所不同,但主要區域位于美國中部大平原一帶,如得克薩斯州、俄克拉荷馬州、堪薩斯州以及內布拉斯加州。這一帶擁有適合超級單體雷暴發生的氣象條件,如高空盛行偏西急流,低層的東南面有來自墨西哥灣區的暖濕氣流,西南面有來自新墨西哥州的干暖氣流,北面有翻越落基山脈南下的干冷氣團,不同性質的氣團在此相遇,強的對流不穩定觸發出鋒面、颮線等系統,由此引發EF2級或以上的強龍卷。值得一提的是,墨西哥灣沿岸地區通常在深秋,主要是10—12月,出現龍卷的概率較高,因此獲得一個昵稱為“迪克西走廊(Dixie Alley)”(圖6b)。

圖6 龍卷走廊示意圖(a)① National Severe Storms Laboratory and National Weather Center。 和迪克西走廊(b)② https://www.ncdc.noaa.gov/sites/default/files/DixieAlleyOct-Dec.gif。(等值線為10—12月龍卷發生的平均日數)Fig. 6 The location of Tornado Alley and Dixie Alley (contours denotes mean number of days with tornadoes for October to December)
2.2.1 歐洲龍卷的統計特征
Antonescu等[1]根據1800—2014年間通過對歐洲龍卷數據庫的統計以及經過同行評審后發表的文章中的龍卷進行的統計,得到了整個歐洲范圍內30個國家的龍卷的時空分布的統計特征。
歐洲大部分地區(79%)對龍卷強度統計采用F-scale,有21%地區采用T-scale,T-scale是英國一個自愿者組織TORRO(Tornado and Storm Research Organization)發展起來的[58],他們認為歐洲的龍卷相較于美國龍卷偏弱,所以T-scale有著比F-scale更詳細的級別劃分。為了便于統計,將T-scale以F=0.5T的關系轉化為應用更廣泛的F-scale。歐洲有74.7%的龍卷強度屬于弱龍卷(F0~F1),24.5%屬于F2~F3,只有0.8%屬于極強龍卷(F4~F5)。但是由于F0龍卷的生命史短、路徑短,所以容易忽略而導致其統計數量偏少。歐洲東部和西部的龍卷大多屬于超級單體龍卷,歐洲南部和北部的龍卷還包括非超級單體龍卷。
2.2.2 歐洲龍卷的年變化特征
在19世紀前期,在16個歐洲國家中統計到的龍卷個數是403,主要出現國家是英國、法國和德國,位于偏北的瑞典也有過龍卷的報道。19世紀后期,歐洲有21個國家報道過龍卷,其總數為900個,主要出現國家是英國、德國、法國和西班牙。20世紀前期,有25個國家報道過龍卷,其總數為1456個,其中50%出現在英國、德國和西班牙。此期間的兩次世界大戰(1914—1918年,1939—1945年)對龍卷數量的統計有很大影響,在戰爭期間只有很少的龍卷報道。戰后的20世紀后期,龍卷數量快速上升,30個歐洲國家報道過的龍卷總數是3177,其中56%來自于英國、德國和意大利等發達國家。當時,像捷克、羅馬尼亞等東歐國家還處于社會主義時期(1948—1989年),龍卷一詞被官方禁止使用于氣象報道和大眾媒體報道中,他們那時認為龍卷僅僅局限于美國中部平原,對于超出45°N的區域由于科氏效應太弱而不會出現龍卷,因此即使當時真的有龍卷出現,也被記錄成大風或是當成錯誤記錄[59]。2000年以后,由于歐洲強天氣數據庫ESWD的建立、大眾對龍卷的意識提高以及手機等通訊技術的發展,使得龍卷報道的數量在15年內就已經上升到3627個(表1)。由此可推測出,早期存在很多未報道的龍卷,使得統計的龍卷數量遠遠低于現在[60]。由于各個時期龍卷數量呈現出較大的差異,使得整個歐洲龍卷的年平均數量只有72個。這相對于每年有超過1000個龍卷的美國而言相差甚遠。

表1 歐洲各時期龍卷統計個數Table 1 Annual distribution of tornadoes in Europe
2.2.3 歐洲龍卷的月變化特征
對龍卷的月變化而言,歐洲龍卷全年都有發生,大部分地區龍卷高發期在6—8月,11月至次年3月龍卷出現概率最小。東歐龍卷高發期是晚春到夏末,如羅馬尼亞和匈牙利龍卷高發期位于5—9月,而最多出現在5月;西歐、中歐和北歐的龍卷高發期是盛夏。西歐龍卷的出現與當地季節性陸面不穩定和雷暴有密切關系,使得龍卷高發期位于在6月和8月[61-62];北歐的芬蘭,龍卷高發期是7月和8月,瑞典高發期位于8月[63]。而英國和愛爾蘭則整年都有龍卷發生,其高峰期位于5—10月[64]。南歐龍卷高發期晚于其他地區,出現在8—11月,如意大利的龍卷高峰期為8月,地中海西部的西班牙高發期則是秋冬季[65](8—11月)。南歐由于阿爾卑斯山脈的阻擋而形成截斷低壓,大量暖濕水汽被輸送到山區,從而發展為龍卷生成的有利條件[66]。
2.2.4 歐洲龍卷的日變化特征
歐洲大部分龍卷發生在中午和下午,西歐和南歐龍卷高峰期主要集中在11—17 UTC,北歐和東歐主要集中在13—15 UTC。而基于歐洲強天氣數據(ESWD)庫[11]的統計,龍卷高發期位于下午近晚上這段時間,而由于夜間戶外活動較少,大部分人都已睡覺休息,從而沒有覺察到龍卷的出現,使得龍卷低發期位于21至次日07 UTC。學者Dessens等[67]認為龍卷的出現高峰與下午的太陽加熱有關,他們觀測到位于西歐的法國龍卷在11月到次年3月多出現在中午時段,4—10月多出現在下午,其中F2級以上的龍卷多出現在16—17 UTC。從他們收集統計的龍卷數據庫中也包括了20個夜間龍卷,他們認為這應該與強天氣系統或鋒面系統引發的雷暴密切相關。東歐地區如捷克共和國、波蘭、羅馬尼亞等白天龍卷出現高峰是在15 UTC[68-69]。同樣,北歐如芬蘭的龍卷出現于15:00—16:59 UTC,他們認為這與太陽引起的熱力效應有關,其中強龍卷出現的時間偏晚。英國從春季到秋季(3—11月)龍卷日變化的高峰都出現在下午,但是冬季日間和夜間龍卷出現概率相當,這與冬季白天時長變短以及太陽加熱效應減弱有關。
2.3.1 中國龍卷的統計特征
范雯杰等[48]等根據《中國氣象災害大典》《中國氣象災害年鑒》等資料,對1961—2010年以及2004—2013年間的中國龍卷進行了統計,很好地展示了此期間龍卷的時空分布、發生頻率和災害特征。統計結果顯示,1961—2010年共記錄到165次強龍卷(此處指藤田級別EF2及以上強度的龍卷),EF2級龍卷有145次,EF3級16次,EF4級4次。這50年的強龍卷平均發生次數為3.3次。2004—2013年這10年間共記錄到143次EF1及以上的龍卷,其中EF1級龍卷共121次,EF2級19次,EF3級3次。對兩個時段的龍卷發生頻率進行比較后,粗略估計得到1961—2010年50年間中國年均發生龍卷的次數不低于85次,EF1或以上級龍卷年均發生21次,這不及美國龍卷發生頻率的十分之一。
1961—2010年,強龍卷高峰期位于1986—1990年,5年EF2龍卷次數達到28次。隨后龍卷數量呈下降趨勢。而對于龍卷的月變化而言,中國龍卷高發期從春夏季持續到初秋,即4—8月,7月最多,10月到次年2月最少(圖7a)。但是不同地域有不同特征,如廣東、江西和湖南等南方,強龍卷集中在4—5月發生,而江蘇、安徽、河南和山東等地多發生于7—8月。而龍卷的日變化高峰出現在中午到傍晚,即本地時間的12:00—20:00(圖7b),此時正處于太陽輻射加熱后,大氣不穩定而導致強對流天氣的易發期。

圖7 1961—2010中國EF2或以上級龍卷發生數月變化(a)和日變化(b)[48]Fig. 7 Monthly average of tornado number (a), and hourly average of tornado number(b) in China for 1961-2010[48]
從整體空間分布看,中國龍卷高發區位于長江中下游的江蘇、安徽、湖南等省,江蘇省最多,11年間有30次龍卷記錄,平均一年2.7次。安徽有12次龍卷發生。EF2級以上的強龍卷主要發生在中國江淮流域、華南地區、東北地區和華北地區東南部等人口稠密、地勢平坦的地區。但是EF0~EF1級龍卷由于其生成條件相對容易滿足而導致其發生概率較高,西部地區也有可能發生。
2.3.2 觸發龍卷的影響系統及天氣形勢
觸發龍卷的天氣條件通常包括包含以下幾類:對流不穩定、低層水汽通量輻合、局地的抬升機制(鋒面,地形等)、高低層急流、垂直風切變強和潛在的中層冷空氣等。而在中國龍卷高發的東北平原地區、江淮流域以及華南地區,有利于龍卷觸發的天氣形勢又各具特色。
對于東北平原,有利的天氣形勢包括:
1)東北冷渦或蒙古冷渦:當東北冷渦出現時,東北平原白天出現雷暴的幾率較大。冷渦的南部伴隨著明顯的低槽,當其槽前南支急流位于東北平原上空,低層又配有中尺度系統時,強雷暴及龍卷的發生幾率較大。
2)副熱帶氣旋:發生于副熱帶氣旋的暖區,700hPa和500hPa為一較強的低值系統,低層有強水汽通量輻合、水平和垂直切變以及不穩定層結。
對于江淮流域,特別是長江中下游而言,有利的天氣形勢有:
1)副高外圍的南支氣流:低壓槽引導的南支氣流位于副高西側時,地面伴隨著中尺度系統(閉合低壓系統或者邊界層輻合),外加上充足的水汽,是龍卷發生的優良條件。
2)靜止鋒:當長江中下游平原地區的鋒面邊界層逐漸靜止,850和700 hPa伴隨著強勁的南支氣流,氣旋波動則會在準靜止鋒上部逐漸發展,從而導致龍卷風暴產生。
3)臺風:當臺風從福建省向北移動并逐漸減弱,其北部位于長江下游的平原地區上空時,低層則存在氣旋式切變,東南與東北氣流形成輻合線,外加上700 hPa有干冷空氣時,層結變得不穩定,從而有利于龍卷生成。
4)副熱帶氣旋:龍卷發生在副熱帶氣旋的暖區,此處有豐富的水汽條件,850 hPa濕軸位于冷鋒前。這與美國經典龍卷天氣相似,中層有干冷空氣,高低層都有急流存在。
5)鋒前颮線:強冷鋒從北部南下到長江流域平原地區時,龍卷可能伴隨颮線出現,特別是當鋒面靠近已經存在的中尺度邊界層輻合時,龍卷出現概率很高。
對于華南地區,有利的天氣形勢主要有:
1)臺風:當臺風登陸后向西北方向移動并逐漸減弱,其第一象限位于華南地區上空時,低層存在氣旋式切變,東南與東北氣流形成輻合線,外加上中低層有干冷空氣時,層結變得不穩定,從而有利于龍卷觸發生成。
2)鋒面或颮線:當偏南氣流與冷空氣相遇而引發鋒面或颮線系統時,其不穩定能量高,容易在颮線中出現龍卷。
2.3.3 中國近幾年典型龍卷個例概述及比較
近年中國龍卷頻發,有的強度較弱,僅EF0到EF1級,生命史僅幾分鐘,也有的強度較強,達到EF3或EF4級,生命史持續30~50 min。無論從出現地點或形成機理看,個例之間的差異很大,下面列出的僅是其中比較典型的個例,更多的例子可參閱本期龍卷專輯的其他有關文章。
1)臺風引發龍卷
受1522號臺風“彩虹”外圍螺旋云帶中的對流系統影響,2015年10月4日15:28—16:00(北京時)廣東佛山出現了EF3級強龍卷并伴隨著降水。此次龍卷發生在臺風登陸減弱期間,位于臺風前進方向的右前方,即東北象限,觸地時長為32 min,受災路徑長度為31.7 km,最大災情直徑為577 m(圖8),平均速度約為60 km·h-1,具有“移動速度快,影響范圍廣,破壞力強”的特點。幸運的是,此次龍卷過程有大量的目擊者拍攝到龍卷視頻和照片,其間還捕捉到多渦旋龍卷(圖8b1)、衛星龍卷(圖8b2),以及龍卷翻越80多米高的一處樓盤后渦管中斷后再次觸地繼續向前移動(圖8b3)等精彩瞬間。龍卷在其經過的路徑上造成了不同程度的災情(圖8a1~8a3),雷達回波上也表現出明顯的鉤狀回波和正負速度對(圖8b~8g)。
2)海風鋒引發龍卷

圖8 (a)為2015年10月4日佛山龍卷路徑(白色實線)及其災情影響范圍(紅色陰影)和災情圖片,底圖來自谷歌地球衛星影像圖。(a1),(b1)~(b3),(c1)為分別為龍卷初生、成熟、消亡階段的形態圖,(a2),(b4),(c2)分別為龍卷初生、成熟、消亡階段地面災情圖;圖中6個帶箭頭的黃色圓為15:30—16:00(間隔6 min)廣州番禺多普勒雷達(距離佛山24 km) 0.5°仰角徑向速度圖中中氣旋(Meso-Cyclone)所在位置,其中相鄰兩個紅色小矩形為正負速度對所在位置,大矩形為當時次鉤狀回波的最大回波反射率((c),(d)和(e)右上角小圖)所在位置;(b)15:30,(c)15:36,(d)15:42,(e)15:48,(f)15:54,(g)16:00為廣州雷達0.5°仰角徑向速度Vr,其右上角小圖為當時次0.5°仰角的回波反射率因子Zh,圖中的圓圈和方形標記與(a)中一致;(a)左側為龍卷的3個階段示意圖,地圖的方向(指北針)和標尺位于圖右上角Fig.8 (a) Tornado track (white solid line) and damage swath (red shading) on 4 October 2015 in Foshan, the satellite map is from Google Earth. (a1), (b1)-(b3), (c1) for the stages of developing, mature and dissipating respectively, and (a2),(b4), (c2) the damage picture for above mentioned 3 stages respectively. The six yellow circles with arrows denote the location of Meso-Cyclone during the period from 15:30 to 16:00 BT, observed by a 0.5°PPI of the Guangzhou Doppler Radar. The two neighboring rectangles represent the inbound and outbound velocity couplets, while the bigger rectangles represent the maximum reflectivity in the hook echo at15:36, 15:42 and 15:48 BT respectively. (b) The radial velocity Vr and base reflectivity Zh (upper-right insets) by the 0.5 degree PPI at 15:30, and at 15:36 (c), at 15:42 (d), at 15:48 (e), at 15:54 (f), at 16:00 (g) BT respectively. The circles and rectangles indicate the same meaning as in (a). The three stages of the tornado life, the developing, mature and dissipating stages, were marked on the left side, and the map direction and the scale were given in the upper-right corner in (a)
受中尺度海風鋒輻合線觸發,2016年6月5日15:12—15:27(北京時)海南省文昌市出現一次EF2級龍卷。此次龍卷由海風鋒觸發后,向西移動并受到由西向東移的雷暴(圖9c1左側)的外流邊界影響而加強,生命史持續時間15 min,受災路徑長3.65km,最大災情直徑205 m(圖9)。龍卷路徑由于后期與雷暴系統合并而發生轉折(排田村東側處),最后移動到湖面消失,推測這應該與下墊面溫度變化有一定關系。此次龍卷過程亦收集到不少目擊者拍攝到的照片和視頻,從圖9a1~9a4可以看出龍卷渦管逐步觸地、發展并加強的過程。圖9c~9d可看出此次龍卷過程也出現了明顯的鉤狀回波和正負速度對。圖9d表明此時龍卷超級單體已經與西側的雷暴系統合并,其移動路徑已經發生了轉折。通過現場的災情調研發現,此次地面的災情指示物倒伏流場沿龍卷前進方向呈現明顯的輻合分布,反映出龍卷存在強烈上升運動,使得地面周圍的氣流向龍卷中心輻合。此次過程雖然造成了椰子樹等大量樹木連根拔起及攔腰折斷、屋舍內墻倒塌,可以定為EF3級,但是鑒于屋舍已經存在幾十年,不是很堅固,所以將此次龍卷級別酌情定為EF2級更合適。

圖9 2016年6月5日海南龍卷路徑(白色虛線箭頭)及形態圖(a1~a4)、地面災情指示物倒伏的流場分布(b)、雷達反射率回波及徑向速度圖(c~d)及地面災情照片(e1~e3);(底圖為無人機所拍的照片)Fig. 9 (a1-a4) The tornado track (white dashed arrows) and image on 5 June 2016, in Hainan; (b) The fall pattern of the surface damage indicators; (c-d) The base reflectivity R and radial velocity V observed by the 0.5/1.4 degree PPI; (e1-e3)Surface damage image (The back ground picture was taken by an unmanned drone)
3)超級單體引發龍卷
受副高西側西南氣流中的強降水超級單體的觸發,2016年7月23日14:10—15:00江蘇省鹽城市阜寧縣出現一次EF4級強龍卷。這是江蘇省歷史上第二次出現EF4級強龍卷。本次龍卷過程伴隨著強降水,其移動路徑較直,全長約33 km,持續時間為50min左右,最大災情直徑為4.45 km(圖10),對地面的破壞程度相當嚴重,大量樹木連根拔起,攔腰折斷,還發現樹干被剝皮的現象,多處電線桿及高壓線桿折斷或扭曲倒塌,大量民舍受到不同程度的損毀,有的內墻倒塌,有的全部倒塌,還發現大量飛射物,如多輛汽車、集裝箱等被拋出數百米遠(圖10a1~10a8)。龍卷路徑表現出從外向內龍卷災情等級不斷增強(EF0~EF4)的特點。此次龍卷由于其直徑大,發生時伴隨著強降水,所以沒有收集到目擊者拍攝的龍卷形態照片,從搜集到的視頻發現龍卷已經進入消散階段,只能看到空中有雜物做螺旋狀飛舞。從雷達反射率的三維結構形態圖可以看到龍卷超級單體形態(圖10b),并且也能看到龍卷的鉤狀回波和強的正負速度對(圖10c1~10c4)。
4)熱力差異引發龍卷
由于午后陸面受熱不均,2016年7月30日15:16—15:23(北京時)廣東省湛江市徐聞縣出現一個高200 m左右的紅色龍卷(圖11a),因其卷起地面大量紅色塵土而得名,其位置少動,強度較弱,龍卷出現時沒有伴隨降水。龍卷直徑約50 m左右,持續時間約7min。由于龍卷發生于一塊較平坦的空地上,較少移動,沒有造成人員及財產損失(圖11d)。通過地面自動站觀測數據得知,龍卷發生時其附近的地面自動站溫度高于周圍其他測站2~3℃,氣壓低于周圍測站,形成一個局地熱低壓,同時還有切變線存在(圖11)。根據雷達回波反射率可見此次龍卷沒有出現勾狀回波,速度圖上也沒有明顯的速度對(圖11b1~11b2),因切變線存在,龍卷南側有對流系統發展并逐步北移。由于龍卷發生時天空云量較少,并沒有伴隨著系統性的超級單體而發生,推測應該屬于非超級單體龍卷,其形成機制與塵卷風有類似之處,即由于局部受熱不均勻而導致暖區的空氣明顯上升,從而使地面出現明顯輻合而觸發龍卷(圖11c)。

圖10 2016年7月23日江蘇省鹽城市阜寧龍卷路徑(橙色到紫色實線)、災情(a1~a8)及雷達反射率回波及徑向速度圖(b~c)Fig. 10 Tornado track (solid line) on 23 July 2016 in Funing County, Yancheng City, Jiangsu Province(a1-a8) The surface damage images; (b-c) Base reflectivity R and the radial velocity V observed by the 0.5/1.4 degree PPI

圖11 2016年7月30日廣東省湛江市徐聞龍卷照片(a)、雷達反射率回波及徑向速度圖(b1~b2)、塵卷風物理機制圖(c)及龍卷發生地照片(d)(底圖為廣東地面自動站分布圖)Fig. 11 (a) Tornado image on 30 July 2016 in Xuwen County, Zhanjiang City, Guangdong Province; (b1~b2) The base reflectivity R and radial velocity V at 0.5 degree PPI;(c) The physical mechanism of the dust devil; (d) Tonado site picture (The back ground map shows the automatic weather stations)
通過以上幾個個例的比較分析發現,臺風引發的龍卷的高度較低,屬于淺對流龍卷,上述佛山龍卷的高度只有4~5 km左右,且沒有發現上沖云頂,而上述海南龍卷屬于超級單體龍卷,其高度可達到16km,并且有明顯的上沖云頂存在。對于直徑較大且強度較強的龍卷(阜寧龍卷)而言,其移動路徑較直,而直徑較小且強度較弱的龍卷則容易受地形或相鄰的天氣系統的影響而改變其路徑,如海南龍卷受東移而來的雷暴系統影響其路徑發生明顯轉折。不同的下墊面對龍卷的生命史有一定的影響,如上述的海南龍卷消失在湖面上。另外,相對超級單體龍卷而言,非超級單體龍卷一般強度較弱,移動較慢或少動,生命史短,不需要明顯的天氣系統,有熱力差異就可以觸發。
龍卷可分為很多種類型,除了超級單體龍卷以外,還有非中氣旋龍卷。非中氣旋龍卷包括水龍卷,還有一種類似于水龍卷,但是發生在陸地上的稱為陸龍卷(landspouts);另外還有一種通常發生在陣風鋒前沿的稱為陣風鋒龍卷(gustnadoes)。伊利諾伊大學的Bruce Lee 和Bob Wilhelmsom成功模擬出了非中氣旋龍卷,通過近年來的研究發現,這種龍卷是由于邊界場的渦度所引發的;龍卷和中氣旋也被稱為準線性對流系統(quasi-linear convective system,QLCSs),在2000年初美國一數值模擬試驗對準線性對流系統的渦旋強度進行了模擬分析,并于2005年發表了《準線性對流系統龍卷氣候學》。
多年以前研究者就發現了熱帶氣旋中的龍卷,特別容易發生在熱帶氣旋登陸的時候。1974年Novlan和Gray對熱帶氣旋龍卷進行了氣候學分析。隨后又有不少學者對熱帶氣旋的環境場進行了綜合分析。1997年Spratt等利用WSR-88D雷達對熱帶氣旋龍卷進行觀測。諸多的研究表明,不管是發生在海上還是陸地上的龍卷,大多數龍卷母體都是淺對流超級單體,有較低的對流層頂,或叫做微型超級單體,一些甚至沒有中氣旋存在。雖然這些淺對流超級單體的對流頂低,但是其內部的垂直切變卻非常強。
龍卷的分類除了根據發生地點以及形成機制來定義以外,也可根據其旋轉方式來定義。通常龍卷都是氣旋性的,但是反氣旋龍卷也時有發生。經眾多學者的研究發現,反氣旋龍卷的出現通常伴隨著不遠處的氣旋性龍卷。
歐洲各國龍卷觀測與分析研究進展參差不齊。以下擬以法國作為歐洲的重點與美國進行比較。
法國1680—1988年龍卷數據顯示,法國共發生107例龍卷,其中50個F2級,44個F3,2個F5,主要分布在法國西北部,其次是法國南部的地中海沿岸。夏季和冬季龍卷發生的位置不同,夏季主要發生在內陸,而冬季發生在兩個沿海地區。這和美國有類似的地方,冬天在密西西比河較低緯度附近,而夏天則移動到中部平原地區。這與冬季的沿海地區的動能和潛熱能(沿海地區的風力較大),夏季內陸下墊面加熱有關。
6月和8月是龍卷發生最多的月份(美國龍卷高發期為5月和6月),16:00—17:00 UTC為龍卷高發期,其次是18:00—19:00 UTC,龍卷高發期的平均時間為15:12 UTC,夏季平均時間為15:46 UTC,冬季平均時間為13:22 UTC,相差144 min;美國同樣,夏季龍卷發生平均時間為下午偏晚,與冬季相差51 min。法國龍卷夏季出現的時間較集中(下午),而冬季出現時間較分散,龍卷較弱,可見冬季龍卷與太陽加熱造成的不穩定關系不大。美國東南部龍卷日變化呈現雙峰型,第二個高峰出現在日出時刻。相較于晚春而言,冬季龍卷出現時間較分散,所以冬季龍卷更多依賴于動力強迫。
法國的地形特征變化明顯,相關實驗室的研究[70]以及數值模擬表明不同下墊面特征對龍卷的長度,寬度和強度有明顯影響:在森林里,龍卷的平均長度為17.1 km,平均寬度為850 m;而在其他地方,龍卷平均長度為6.8 km,平均寬度為180 m。下墊面粗糙度越大,龍卷中心的半徑就越大。由于龍卷的寬度與長度成正比,從而導致龍卷的長度越長。
夏天,龍卷發生的天氣形勢為500 hPa,一閉合低壓系統位于比斯開灣,即法國和西班牙中部,或者大西洋西部,高壓區位于撒哈拉沙漠(非洲北部),兩個高低壓系統的存在使得法國上空的中層盛行20 m·s-1的西南氣流,地面為低壓系統。有時在龍卷西面存在一個移動較慢,強度較弱的鋒面系統,地面風場通常較弱。通過等熵面的模擬發現,來源于南面地中海的低層入流緩慢的向法國中部移動,位于伊比利半島上空的高層氣流來自于大西洋中部,移動速度較快,然后轉向東北方向后進入法國上空。這種天氣形勢與美國中部類似。
從支持龍卷發生的大尺度天氣背景場而言,法國是一個縮小版的美國,其低層有移動速度較慢的地中海氣流,高層有來自大西洋的冷流;而美國則為來自南面墨西哥灣的低層赤道氣流以及來自太平洋高空氣流。這正好解釋了為何法國是歐洲強龍卷的高發區之一。但是法國的地形多變,沒有足夠的時間讓雷暴醞釀出龍卷,從而使得法國的龍卷數量只有美國的1/15。
水龍卷俗稱龍吸水或龍吊水等。我們通常把發生在水面上的龍卷叫作水龍卷(water spout),它是一種偶爾出現在溫暖水面上空的龍卷,上端與雷雨云相接,下端直接延伸到水面,一邊旋轉,一邊移動。飽含水氣快速旋轉的氣柱狀水龍卷,其危險程度不亞于龍卷,內部風速可超過200 km/h。許多水龍卷形成在離雷雨系統很遠的地方,甚至出現在相當晴朗的天氣里。水龍卷可以是相當透明,剛形成時,只有經由它在水面形成的不尋常圖案才會注意到它存在。相對于龍卷而言,其破壞程度較小,主要是對來往的船只造成一定的威脅。我國不少海灣湖泊都出現過水龍卷。例如2010年7月27日09時許,深圳灣海面出現較為罕見的“龍吸水”,水天相接的“龍吸水”持續約17 min。2014年7月19日14:40左右,臺灣屏東里港鄉出現高達50層樓的“黑尾水龍卷”。2014年8月5日早上,珠海機場附近海域上方突然出現一道疑似龍卷的“擎天水柱”。水柱最大直徑處約20 m,高度達到70~80 m,水柱以逆時針方向由西向東移動,整個過程持續了40 min。2014年10月20日09:50,青海湖海心山北側出現“龍吸水”壯觀場景。目擊者稱,在約40min內先后共有九條“龍吸水”白色水柱從天空垂直與湖面相接(圖12)。2016年9月7日12:50左右,廣東湛江觀海長廊海面突然出現時間長達十多分鐘的海上龍卷。2017年8月4日11:20左右,在廣東省汕尾市海豐縣附城鎮的鹿境村附近,出現罕見的俗稱“龍吸水”的龍卷景象。由于水龍卷并沒有對生命財產造成過大的影響,所以我國至今還沒有對水龍卷進行過有規模的統計及分析。

圖12 2014年10月20日,青海湖海心山北側出現水龍卷① 圖片來自百度圖片庫。Fig. 12 The water sprouts in Qinghai Lake on 20 October 2014
由于歐洲有很多島國,所以水龍卷的數量較多,歐洲學者將龍卷生命史全部位于水面的龍卷稱為水龍卷,而只要龍卷在其生命史內移動到陸地上的,全部歸為龍卷的范疇。本節著重討論歐洲水龍卷的統計特征。
從水龍卷的月變化而言,統計得到,由于水體的氣象要素變化相對于大氣邊界層而言較滯后,所以水龍卷出現的時間相對較晚。西歐的水龍卷集中在夏末(6—8月)出現。希臘的龍卷出現高峰6—7月,水龍卷高峰出現在9—10月。在Adriatic海,水龍卷可以出現在任何季節,兩個主要的高發期一個是夏季的6—8月,另一個是晚秋的11月。對土耳其而言,龍卷高發期位于10月到次年1月,由此可反映其水龍卷出現的時間偏愛“冷季”。
水龍卷的日變化與龍卷不同。從北歐的芬蘭、南歐的西班牙、希臘和克羅地亞、西歐的瑞士以及東歐的波蘭的統計結果顯示,水龍卷頻發時段較龍卷有所提前,主要出現時段是07:00—15:00 UTC,其中高峰時段為09:00—13:00 UTC。歐洲強天氣數據庫ESWD的統計結果顯示,與龍卷不同的是,水龍卷的日變化在冬天和夏天沒有太大差異,這與水體的溫度變化較小有關[63]。在西班牙和希臘的水龍卷有兩個高峰期,07:00—10:59 UTC以及13:00—16:59 UTC。Dotzeck[71]指出水龍卷出現于早晨的有利條件是一天中水面與大氣邊界層的溫度在太陽出來前后存在最明顯的差異,從而易在水面上形成潮濕的不穩定層結,導致非超級單體龍卷出現。對于希臘,水龍卷日變化的兩個高峰點為10:00 UTC和14:00 UTC,這與海陸鋒環流引起的低層不穩定和切變有極大關系[72]。
本文對歐洲、美國以及中國龍卷的研究歷程和統計特征進行了總結和比較分析,縱觀各國龍卷研究的發展歷程,美國是世界上龍卷發生頻率最高的國家,所以對龍卷的研究較為深入,已經開展了不少理論研究、實驗室模擬以及龍卷尺度的數值模式的開發和模擬研究工作,也開展了不少大型的外場觀測試驗,其龍卷觀測設備也在不斷的發展和改進之中,所以其龍卷研究已有不少成果。而歐洲和中國則由于龍卷的數量偏少、關注度不高而尚未步入深入龍卷研究的行列,特別是中國,還處于起步階段。但是近幾年由于出現了多次強龍卷而提高了人們對龍卷的關注度,進而增強了學者對龍卷研究的熱情,也使得中國在龍卷的觀測設備以及科研水平上都有所進展。
在龍卷的統計特征方面,歐洲年平均龍卷個數為72,中國年平均龍卷個數約為85,而美國年平均龍卷個數則超過1000,可見美國龍卷發生概率之高。三個地區的EF0~EF1級弱龍卷比例都占70%以上,而EF4~EF5級強龍卷比例則很小。龍卷月變化的高峰期在三個地區較一致,主要出現在春季、夏季和秋季。在具體月份上稍有差別,歐洲大部分地區高峰在6—8月,美國高峰期出現在5—6月,而中國則出現在4月和7月。雖然3個地區全年都有龍卷出現,但是美國冬季龍卷出現的概率較歐洲和中國高很多。在日變化方面,3個地區龍卷出現的高峰期基本在中午、下午以及傍晚這段時間。
在天氣系統方面,引發美國龍卷走廊地區的天氣系統主要是不同性質的氣團相遇而觸發的鋒面及颮線系統,美國東南部的天氣系統則主要是與海風環流相關的中尺度強迫有關。歐洲地區除了強天氣系統與鋒面系統中的雷暴以外,由于其水體較多,海陸熱力差異成為引發龍卷的主要因素。中國則在不同的地區有不同的影響系統,東北地區主要為東北冷渦,江淮流域主要是副高西側的西風帶中的對流系統,而華南則主要為臺風以及華南前汛期冷暖空氣對峙引發的鋒面和颮線系統。
另外歐洲地區與美國和中國的一個顯著差別在于其水龍卷較多,由于其歐洲島國及水體較多的緣故,水龍卷很容易移動到陸地上從而引起人們的關注。相較于歐洲龍卷而言,水龍卷的月變化的高峰期偏晚,但是其日變化的高峰時段卻偏早,集中在上午到中午。龍卷的日變化夏天比冬天早,但是水龍卷的日變化則由于水體溫度變化較小而在冬天和夏天沒有太大差異。
在對近幾年中國出現的幾個龍卷個例的比較分析發現,臺風引發的龍卷的高度較低,屬于淺對流龍卷,佛山龍卷的高度只有4~5 km左右,且沒有發現上沖云頂,而海南龍卷屬于超級單體龍卷,其高度可達到16 km,并且有明顯的上沖云頂存在。對于直徑較大且強度較強的龍卷(阜寧龍卷)而言,其移動路徑較直,而直徑較小且強度較弱的龍卷則容易受地形或相鄰的天氣系統的影響而改變其路徑,如海南龍卷受東移而來的雷暴系統影響其路徑發生明顯轉折。不同的下墊面對龍卷的生命史有一定的影響,如上述的海南龍卷消失在湖面上。另外,相對超級單體龍卷而言,非超級單體龍卷一般強度較弱,移動較慢或少動,生命史短,不需要明顯的天氣系統,有熱力差異就可以觸發。
參考文獻
[1] Antonescu B, Schultz D M, Lomas F, et al. Tornadoes in Europe: synthesis of the observational datasets. Monthly Weather Review, 2016, 144(7): 2445-2480.
[2] Peterson R E, Letzmann J. A pioneer in the study of tornadoes. Weather and Forecasting, 1992, 7(1): 166-184.
[3] Peltier J C A. Météorologie: observations et recherches expérimentales sur les causes qui concourent à la formation des trombes (Meteorology: observations and experimental research on the causes that contribute to the formation of tornadoes). Paris: H Cousin, Librare-Editeur, 1840: 444.
[4] Wegener A. Wind-und Wasserhosen in Europa (Tornadoes and Waterspouts in Europe). Braunschweig: Vieweg, 1917: 301.
[5] Letzmann J. Tromben im ostbaltischen gebeit (Tornadoes in the east Baltic area). Sitzber Naturforsch Gesellsch, 1920, 26: 7-46.
[6] LetzmannJ P, KoschmiederH. Richtlinien zur Erforschung von Tromben, Tornado, Wasserhosen und Kleintromben (Guidelines for research on funnels, tornadoes, waterspouts and whirlwinds). International Meteorological Organization. Climate Communication, 1937, 38: 91-110.
[7] PetersonR E. Letzmann and Koschmieder’s Guidelines for research on funnels, tornadoes, waterspouts and whirlwinds”.Bulletin of the American Meteorological Society, 1992, 73(5): 597-611.
[8] Letzmann J. Experimentelle Untersuchungen an Luftwirbeln (Experimental investigations on air vortices). Beitr. Geophys, 1931, 33: 130-172.
[9] Feuerstein B, Groenemeijer P. In memoriam Nikolai Dotzek. Atmosphere Research, 2011, 100(4): 306-309.
[10] Rauhala J, Schultz D M. Severe thunderstormand tornado warning in Europe. Atmosphere Research, 2009, 93(1-3): 369-380.
[11] Dotzek N, Groenemeijer P, Feuerstein B, et al. Overview of ESSL’s severe convective storms research using the European severe weather database (ESWD). Atmosphere Research, 2009, 93(1): 575-586.
[12] Fujita T T. Tornadoes and downbursts in the context of generalized planetary scales. Journal of the Atmospheric Sciences, 1981, 38(8): 1511-1534.
[13] Fujita T T. The Teton-Yellowstone tornado of 21 July 1987. Monthly Weather Review, 1989, 117(9): 1913-1940.
[14] McDonald J R. T. Theodore Fujita: His contribution to tornado knowledge through damage documentation and the Fujita scale. Bulletin of the American Meteorological Society, 2001, 82(1): 63-72.
[15] Browning K A. Airflow and precipitation trajectories within severe local storms which travel to the right of the winds. Journal of the Atmospheric Sciences,1964, 21(6): 634-639.
[16] Samaras T, Lee J. Measuring tornado dynamics with In-Situ instrumentation. Structures Congress, 2006: 1-10.
[17] Straka J M, Rasmussen E N, Fredrickson S E. A mobile mesonet for finescale meteorological observations. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology. 1996, 13(5): 921-936.
[18] 查玉泉. 一次龍卷的雷達回波探討. 氣象, 1979, 5(4): 30-34.
[19] 甄長忠, 劉德榮. 一次龍卷回波分析. 高原氣象, 1982, 1(31): 95-98.
[20] 徐良炎. 一九八七年我國龍卷災害. 災害學, 1988, 3(2): 60-62.
[21] 黎清才, 劉可先. 魯中地區一種龍卷天氣學條件的分析. 氣象, 1988, 15(3): 19-33.
[22] 魏文秀, 趙亞民. 中國龍卷風的若干特征. 氣象, 1995, 21(5): 37-40.
[23] 俞小鼎, 鄭媛媛, 張愛民, 等. 安徽一次強烈龍卷的多普勒天氣雷達分析. 高原氣象, 2006, 25(5): 914-924.
[24] 俞小鼎, 鄭媛媛, 廖玉芳, 等. 一次伴隨強烈龍卷的強降水超級單體風暴研究. 大氣科學, 2008, 32(3): 508-522.
[25] 吳芳芳, 俞小鼎, 張志剛, 等. 對流風暴內中氣旋特征與強烈天氣. 氣象, 2012, 38(11): 1330-1338.
[26] 吳芳芳, 俞小鼎, 張志剛, 等. 蘇北地區超級單體風暴環境條件與雷達回波特征. 氣象學報, 2013, 71(2): 209-227.
[27] 黃先香, 炎利軍, 王碩甫, 等. 佛山市龍卷風活動的特征及環流背景分析. 廣東氣象, 2014, 36(3): 20-24.
[28] 李彩玲, 楊宇聲, 鄭啟康, 等. 一次臺風暴雨中的龍卷風天氣. 廣東氣象, 2007, 29(3): 26-29.
[29] 李彩玲, 炎利軍, 李兆慧, 等. 1522號臺風彩虹外圍佛山強龍卷特征分析. 熱帶氣象學報, 2016, 32(3): 416-424.
[30] 鄭媛媛, 俞小鼎, 方翀, 等. 2003年7月8日安徽系列龍卷的新一代天氣雷達分析. 氣象, 2004, 30(1): 38-45.
[31] 鄭媛媛, 朱紅芳, 方翀, 等. 強龍卷超級單體風暴特征分析與預警研究. 高原氣象, 2009, 28(3): 617-625.
[32] 鄭媛媛, 張備, 王晡華, 等. 臺風龍卷的環境背景和雷達回波結構分析. 氣象, 2015, 41(8): 942-952.
[33] 周后福, 郭品文, 張建軍, 等. 一次蘇皖龍卷的多普勒雷達分析及其成因探討. 科技導報, 2009, 27(7): 80-84.
[34] 周后福, 刁秀廣, 夏文梅, 等. 江淮地區龍卷超級單體風暴及其環境參數分析. 氣象學報, 2014a, 72(2): 306-317.
[35] 周后福, 施丹平, 刁秀廣, 等. 2013 年7 月7 日蘇皖龍卷環境場與雷達特征分析. 干旱氣象, 2014b, 32(3): 415-423.
[36] 朱江山, 劉娟, 邊智, 等. 一次龍卷生成中風暴單體合并和渦旋特征的雷達觀測研究. 氣象, 2015, 41(2): 182-191.
[37] 徐學義, 趙振東, 梁紅新. 三次非超級單體龍卷風暴多普勒雷達特征對比分析. 高原氣象, 2014, 33(4): 1164-1172.
[38] 姚葉青, 郝瑩, 張義軍, 等. 安徽龍卷發生的環境條件和臨近預報. 高原氣象, 2012, 31(6): 1721-1730.
[39] 張一平, 俞小鼎, 吳蓁, 等. 區域暴雨過程中兩次龍卷風事件分析. 氣象學報, 2012, 70(5): 961-773.
[40] 麥雪湖, 炎利軍, 李兆慧. 2015年10月4日佛山強龍卷風災害過程淺析. 廣東氣象, 2015, 37(6): 6-8.
[41] 張小玲, 楊波, 朱文劍, 等. 2016年6月23日江蘇阜寧EF4級龍卷天氣分析. 氣象, 2016, 42(11): 1304-1314.
[42] 鄭永光, 朱文劍, 姚聃. 風速等級標準與2016年6月23日阜寧龍卷強度估計.氣象, 2016, 42(11): 1289-1303.
[43] 朱文劍, 盛杰, 鄭永光, 等. 1522號“彩虹”臺風龍卷現場調查與中尺度特征分析. 暴雨災害, 2016, 35(5): 403-414.
[44] 李兆慧, 王東海, 麥雪湖, 等. 2015年10月4日佛山龍卷過程的觀測分析.氣象學報, 2017,75(2): 288-313.
[45] Meng Z, Yao D. Damage survey, radar, and environment analyses on the first-ever documented tornado in Beijing during the heavy rainfall event of 21 July 2012. Weather and Forecasting, 2014, 29(3): 702-724.
[46] Xue M, Zhao K, Wang M J, et al. Recent significant tornadoes in China.Advances in Atmospheric Sciences, 2016, 33(11): 1209 -1217.
[47] Zhao K, Wang M J, Xue M, et al. Doppler radar analysis of a tornadic miniature supercell during the landfall of typhoon Mujigae (2015) in South China. Bulletin of the American Meteorological Society, 2016, 98(3): 1821-1831.
[48] 范雯杰, 俞小鼎. 中國龍卷的時空分布特征. 氣象, 2015, 41(7): 793-805.
[49] 朱紅蕊, 張洪玲, 孫爽, 等. 1956—2011 年黑龍江省龍卷風氣候特征. 氣象與環境學報, 2015, 31(3): 98-103.
[50] 姚俊英, 朱紅蕊, 孫爽, 等. 黑龍江省龍卷風氣候特征及其環流背景分析. 黑龍江氣象, 2013, 30(2): 1-5.
[51] 王秀明, 俞小鼎, 周小剛.中國東北龍卷研究: 環境特征分析. 氣象學報, 2015, 73(3): 425-441.
[52] 曾明劍, 吳海英, 王曉峰, 等. 梅雨期龍卷環境條件與典型龍卷對流風暴結構特征分析. 氣象, 2016, 42(3): 280-293.
[53] Novlan D J, Gray W M. Hurricane-spawned tornadoes. Monthly Weather Review, 1974, 102(7): 476-488.
[54] Gentry R C. Genesis of tornadoes associated with hurricanes. Monthly Weather Review.1983, 111(9): 1793-1805.
[55] Weisman M L, Klemp J B. The dependence of numerically simulated convective storms on vertical wind shear and buoyancy. Monthly Weather Review, 1982, 110(6): 504-520.
[56] Holle R L, Maier M W. Tornado formation from downdraft interaction in the FACE mesonetwork. Monthly Weather Review, 1980, 108(7): 991-1009.
[57] Wakimoto R M, Wilson J W. Nonsupercell tornadoes. Monthly Weather Review, 1989, 117(6): 1113-1140.
[58] Elsom D M, Meaden D J, Reynolds M W, et al. Advances in tornado and storm research in the United Kingdom and Europe: the role of the tornado and storm research organisation. Atmosphere Research, 2001, 56(1): 19-29.
[59] Doswell C A. Societal impacts of severe thunderstorms and tornadoes: lessons learned and implications for Europe. Atmosphere Research, 2003, 67-68(23): 135-152.
[60] Groenemeijer P, Kühne T. A climatology of tornadoes in Europe: results from the European severe weather database. Monthly Weather Review, 2014, 142(12): 4775-4790.
[61] Siedlecki M. Selected instability indices in Europe. Theoretical and Applied Climatology, 2009, 96(1-2): 85-94.
[62] Anderson G, Klugmann D A. European lightning density analysis using 5 years of ATDnet data. Natural Hazards and Earth System Sciences, 2014, 1(6): 6877-6922.
[63] Rauhala J, Brooks H E, Schultz D M. Tornado climatology of Finland. Monthly Weather Review, 2012, 140(5): 1446-1456.
[64] Mulder K J, Schultz D M. Climatology, storm morphologies, and environments of tornadoes in the British Isles: 1980-2012. Monthly Weather Review, 2015, 143(6): 2224-2240.
[65] GayàM. Tornadoes and severe storms in Spain. Atmosphere Research, 2011, 100(4): 334-343.
[66] Giaiotti D B,Giovannoni M, Stel F, et al. The climatology of tornadoes and waterspouts in Italy. Atmosphere Research, 2007, 83(2): 534-541.
[67] Dessens J, Snow J T. Tornadoes in France. Weather and Forecasting, 1989, 4(2): 110-132.
[68] Brázdil R, ChromáK, DobrovolnyP, et al. The tornado history of the Czech Lands, AD 1119-2010. Atmosphere Research, 2012, 118(1): 193-204.
[69] Antonescu B, Bell A. Tornadoes in Romania. Monthly Weather Review, 2015, 143(3): 689-701.
[70] Diamond C J, Wilkins E M. Translation effects on simulation tornadoes. Journal of the Atmospheric Sciences, 1984, 41(17): 2574-2580.
[71] Dotzek N. Tornadoesin Germany.Atmosphere Research, 2001, 56(1): 233-251.
[72] Matsangouras I T, NastosP T, BluesteinH B, et al. A climatology of tornadic activity over Greece based on historical records.International Journal of Climatology, 2014, 34(8): 2538-2555.
Advances in Meteorological Science and Technology2018年2期