廣州“5·22”致災特大暴雨的多源資料分析
——從天氣尺度背景到γ-中尺度渦旋

張佳華, 羅亞麗,2,, 高艷宇, 肖天貴, 張 宇, 陳楊瑞雪

(1.成都信息工程大學大氣科學學院 四川 成都 610225;2.南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協同創新中心,江蘇 南京 210044;3.中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室,北京 100081)

0 引言

華南前汛期(4-6月)是東亞季風主雨季的第一階段,其間華南地區強降雨頻發,累積降水量占當地年總雨量的一半[1-2]。華南沿海的珠江三角洲城市群地區小時極端降水(小時雨量超過第95 百分位)發生頻次呈升高趨勢[3],有時會發生特別極端的短時強降水,如著名的廣州“5·7”事件:2017年5月17日廣州市錄得最大小時降水量219 mm、最大3 小時降水量383 mm,導致嚴重的災害和損失[4]。

大尺度天氣系統影響下,極端短時降水的產生與濕對流的活動、中尺度組織模態及強降水對流內部的動力結構關系密切。對流單體排列起來形成一條β中尺度強回波帶,如果其移動方向與單體排列方向幾乎平行,則容易在幾小時內產生強降水[5-6]；多條中尺度強回波帶準平行地排列起來、緩慢移動,10 h左右可產生400 ～500 mm極端降水[7-9]。美國大約50%極端小時降水(＞75 mm/h)與鑲嵌在中尺度對流系統(MCS)內部的γ-中尺度渦旋有關[10],在造成休斯頓2016年4月18日洪澇災害的極端降水事件中,γ-中尺度旋轉產生的動力加速對產生最大的累積降水有重要貢獻[11]。數值模擬研究表明,在相同的熱力條件下,強的低空(0 ～1 km)垂直風切變(VWS；約15 m/s)會產生強的低層γ-中尺度旋轉,強烈旋轉產生的非線性動力垂直加速作用在低層超過浮力加速,造成低層更多水汽被吸入抬升,顯著提升模擬的“點最大”雨量和面雨量[12]。

中國也觀測到極端小時降水有時伴隨低層γ-中尺度旋轉,如廣州“5·7”事件的最強小時雨量伴隨一個較淺的γ-中尺度渦旋[13-15],東北地區一次降水事件中錄得96 mm/h降水也跟一個直徑20 ～30 km的中尺度渦旋有關[16]。Zhang 等[17]分析2017年5月15日珠三角地區強降水事件,在極端小時降水站次最多的時候識別到一個弱的中渦旋(最強的方位角切變僅3.1×10-3/s),該渦旋生命期約54 min,始終維持在極端雨強區域內部,在渦旋中心附近(距離約1 ～3 km)3個雨量計觀測6 min累積雨量達到峰值之后渦旋快速增強,約12 min內渦旋達到最強,隨后,隨著極端雨強區域移走渦旋迅速減弱消亡。Zhang 等[17]將中渦旋強度偏弱歸因于弱的0 ～1 km VWS(4 ～5 m/s),并推測活躍的暖雨過程產生強的凝結潛熱釋放可以增強低層輻合從而對形成弱的渦旋有貢獻,而渦旋與極端雨強區域并存時一定程度上促進強降水的作用也不能排除。

關于東亞季風區極端雨強與γ-中尺度旋轉的關系的認識仍然十分有限,有必要從觀測角度進一步弄清楚一些根本性的問題:在其他極端降水事件中是否也伴隨著低層γ-中尺度旋轉,旋轉的強度如何,在分鐘級時間尺度上中尺度旋轉與極端雨強的時空配置關系怎樣。

2020年5月21日夜間至22日清晨,珠江三角洲地區發生特大暴雨事件,廣州市最大累積雨量378.6 mm,百年一遇,小時降水最大值為153.2 mm/h,48 個地面氣象站錄得＞75 mm/h的極端小時降水(本文定義的EXHP),造成4 個中小河流水文站點水位超警戒,對廣州市造成極大的影響,4 人遇難,多個區域停水停電,大批車輛被淹。本研究聚焦在此次災難性極端降水事件(簡稱廣州“5·22”特大暴雨事件),利用雨量計逐分鐘觀測、多普勒雷達逐6 min觀測,以及先進的雙偏振雷達定量降水估計算法和定量識別中渦旋的方法,建立了分鐘-公里尺度分辨率的觀測數據集,結合再分析資料,分析此次事件發生的天氣背景、環境動熱力狀況、地面中尺度特征,以及與EXHP 相伴出現的γ-中尺度旋轉的強度、持續時間等特征。通過對觀測事實的細致剖析,為將來深入探討東亞季風區極端雨強與γ-中尺度旋轉之間的物理關聯奠定一定的基礎。

1 數據和方法

1.1 數據

利用中國氣象局提供的地面氣象觀測站小時降水數據,以及逐分鐘降水、溫度、風向風速數據,分析廣州“5·22”事件的降水時空演變,及近地面中尺度冷池和輻合線等。廣東省地面氣象站的站間距離大多5 ～10 km,在城市群地區分布更加密集(圖1a)。

圖1 降水實況的時空分布圖和極端小時降水總站次的時空分布

廣州S 波段雙偏振雷達探測半徑約為230 km,徑向方向具有很高的分辨率,為250 m,每6 min完成一次體掃,共9 個掃描仰角。其基數據被用于定量降水估計(QPE)。采用基于衰減率和差分相移率(Kdp)的方法[18],與傳統采用雷達反射率和差分反射率的QPE方法相比,該方法能夠更準確地反演強降水[19-20]。格點化QPE 數據的時間間隔為6 min,水平網格格距250 m,垂直方向0.5 ～15 km(間隔為500 m)。采用75 mm/h為EXHP 閾值,該閾值略大于2016-2021年4-9月珠三角城市群地區雨量計觀測的小時降水率累積密度函數的第99 百分位(73 mm/h；第99.9百分位為104 mm/h)。

利用ERA5 再分析資料(0.25°×0.25°,垂直37 層,逐小時)分析降水事件的天氣背景。利用香港探空和清遠探空資料計算與濕對流觸發發展和中渦旋形成關系密切的環境動熱力條件,如對流有效位能(CAPE)、0 ～1 km VWS、0 ～3 km風暴相對螺旋度(SRH)。

1.2 識別渦旋

廣東雷達觀測的徑向速度被用于識別γ-中尺度渦旋(MV)。MV 在雷達徑向速度圖上表現為正負速度偶。目前國內外還沒有形成基于雷達觀測的MV 的判別標準,因此,本研究參考中氣旋判別標準[21-23]來識別中渦旋。首先判斷是否存在雷達觀測的徑向速度偶,進而判斷是否滿足以下條件:旋轉直徑(最大徑向速度和最小徑向速度之間的距離)介于2 ～10 km,旋轉速度(最大徑向速度和最小徑向速度差值的1/2)達到或超過5 m/s。本文采用的最大直徑和最小旋轉速度對應的最小切變值為0.001/s,這與Tang 等[24]統計中國南方γ-中尺度渦旋采用的切變閾值相一致。

采用計算機和人工判斷相結合的方法識別MV。首先對雷達徑向速度觀測進行質量控制,包括退速度模糊和九點中值平滑。定量識別渦旋的程序,參考以往研究[22,25-26],主要包括以下4 步:

(1)選取雷達觀測的分析區域。以某一EXHP 記錄所在的站點為中心,得到它與廣州雷達的徑向距離為R、方位角為ψ,對應該EXHP 記錄的分析區域為R±20 km、ψ±45°。

(2)識別“類型矢徑”。在分析區域內,尋找每個雷達相同徑向距離處具有速度值順時針方向連續增加的相鄰方位角的距離庫,直到速度值不再增加,構成一維距離序列,稱為一個類型矢徑,要求角動量達到60 m·s-1·km或者切變值達到0.001/s。

(3)識別對稱的二維特征。將相鄰的類型矢徑組合在一起構成二維特征,要求一個二維特征至少包含6 個類型矢徑,并且徑向尺度與方位尺度之比＜2。

(4)計算二維特征的旋轉速度、旋轉中心和旋轉直徑,要求旋轉速度≥5 m/s,并且旋轉中心和EXHP記錄的站點之間距離＜10 km。

將上述方法應用于最低的兩個掃描仰角(0.5°和1.5°)觀測數據。相同掃描仰角上,如果前、后2 個時次都識別出旋轉,并且其中直徑較小的旋轉的中心位于直徑較大的旋轉的半徑范圍之內,則認為前、后2 個時次的旋轉為同一個旋轉。連續出現至少3 個時次(即持續至少18 min)的旋轉被認為是中渦旋。最后,對定量識別出來的渦旋逐一進行人工檢查,進一步排除由于雜波而造成的虛假渦旋。

2 降水概況、天氣背景與環境條件

廣州2020年“5·22”事件的降水發生在2020年5月21日17 時至22日10 時(當地時；LST),強降水集中在21日22 時至22日06 時,此8 h累積降水達100 mm以上的站點分布在珠三角城市群北部及下游約60 km內(圖1a),其中:黑色十字為累積雨量最大處,黑色三角為廣州雷達位置,兩個黑色正方形分別為清遠、香港探空站位置,黑色矩形框為本研究的強降水關鍵區。8 h 累積降水量最大達到397.5 mm(東莞G1936 站)。從關鍵區平均的降水時間演變來看(圖1b),灰色柱表示關鍵區小時面雨量,折線為最大小時降水發生在22-06 時8 個站點的小時雨量。降水從21 時開始較明顯地增幅,01 時開始迅速增強,02-03 時達到峰值,然后持續減弱,22日10 時關鍵區內降水結束。從站點小時降水來看,在強降水集中發生的8 h 內, 共有48 站次觀測到＞75 mm/h 的 EXHP(圖1c),其中15 站次超過100 mm/h,最大的小時降水達到153.2 mm(02-03 時；東莞G1971 站)。選擇極端短時降水發生的8 h為重點分析時段。

圖2 是利用再分析資料得到的天氣背景場,圖2(a)、(b)表示500 hPa溫度(填色；單位:K),位勢高度(等值線；單位:位勢米)和水平風場(風羽；單位:m/s)分布情況；圖2(c)、(d)為850 hPa相當位溫(等值線；單位:K； 藍色實線為≤350 K 部分,橙色實線為≥355 K部分)和水平風場(風羽；單位:m/s；大風速區(≥10 m/s)用填色表示)分布情況；圖2(e)～(f)為925 hPa比濕(藍色等值線；單位:g/kg；只顯示了高比濕區(18 ～20 g/kg)),相當位溫(填色；單位:K),散度(紫色等值線；單位:-5×10-5/s；只顯示了輻合區)和水平風場(風羽；單位:10 m/s)分布情況。可以看到,極端降水發生時,關鍵區位于500 hPa槽后(圖2a,b),風向西北,風速約10 ～13 m/s,588 dagpm位勢高度等值線準東西向分布于20 °N ～25 °N,關鍵區位于暖區,溫度水平梯度小。850 hPa(圖2c,d)有一條西南—東北走向的切變線,從廣西中部延伸到廣東北部,它向南移動進入關鍵區,強降水中心出現在850 hPa切變線南側的暖濕區(相當位溫θe＞355 K),關鍵區上風方存在西南風急流帶,中心最大風速超過12 m/s。925 hPa(圖2e,f)也有一條東北—西南走向的切變線,其位置相對850 hPa切變線略偏南,約02 時切變線進入關鍵區北部,沿著切變線存在明顯的暖濕帶(θe＞360 K)和輻合帶,關鍵區處于暖濕輻合帶的東段,925 hPa比濕超過18 g/kg。對流層低層沒有出現明顯輻散,故不存在以往研究發現的華南海岸線附近暴雨過程中邊界層輻合和對流層低層輻散的垂直耦合[27]。總之,此次極端降水事件發生在夜間,強的低空西南氣流向著珠三角地區輸送暖濕空氣,與低空切變線有關的邊界層輻合提供了有利的抬升條件,關鍵區內具備有利于濕對流發生和發展的動力抬升條件和暖濕不穩定條件。

圖2 2020年5月21日21 時和22日02 時的天氣背景場

關鍵區內的清遠探空站位于強降水中心的西北邊,8 h累積降水不超過50 mm(圖1a),其21日20 時和22日02 時探空分別觀測到了降水即將發生時和降水影響后的大氣狀態；香港天文臺的2 次探空觀測則大致代表強降水對流上游的大氣狀況。20 時(圖3a、b),香港和清遠上空的可降水量都超過70 mm(香港73 mm,清遠79 mm),從近地面至500 hPa的溫度和濕度廓線接近重合,溫度露點差＜4 ℃,發生強降水的水汽條件十分充足；近地面空氣的對流有效勢能(CAPE)較高(香港2849 J/kg,清遠3664 J/kg),對流抑制能量(CIN)均不超過10 J/kg(香港10 J/kg,清遠3 J/kg),抬升凝結高度(LCL)和自由對流高度(LFC)都較低(距地面不到400 m),有利于強降水對流的觸發和發展。02 時(圖3c,d),清遠上空明顯受到了降水影響,盡管PW 仍然維持極高(81 mm),400 hPa以下大氣幾乎飽和,但是CAPE 顯著下降,CIN、LCL 和LFC 都大幅升高,熱力條件難以支撐對流發展維持,且觸發對流的動力抬升要求卻提升了；而處于強降水上游的香港探空仍然顯示PW 極高、濕層深厚、CAPE大、CIN 小、LCL 和LFC 極低的特點,表明邊界層入流空氣仍然具備有利于強降水對流維持發展的熱力條件。當低空切變線南移掃過關鍵區(大約08 時)之后,整個關鍵區內的動、熱力條件不再利于對流維持(圖略),此次降水過程結束。

圖3 香港和清遠探空

3 對流演變與地面中分析

圖4 是2020年5月21日22 時至5月22日05 時逐時雷達組合反射率(填色；單位:dBZ),地面10 m高度的水平風場(箭頭；單位:m/s)和地面2 m高度的位溫場(紅色等值線；單位:K)分布情況。其中黑色方框為關鍵區,黑色小圓圈表示以該時刻為起始的一小時內發生EXHP 的站點位置,藍色粗短線表示地面切變線。如圖4所示,從大約22 時00 分開始,關鍵區內超過50 dBZ的強回波區域逐漸匯聚,約23 時00 分呈現準團狀,其南邊界與來自南海北部的偏南暖濕氣流相連,強回波區域內出現EXHP 及與降水蒸發冷卻有關的偏東北風,風速最大不超過5 m/s,沒有形成組織化的強出流,在偏南氣流的北緣附近偏北風極弱,但是形成一條明顯的中尺度切變線,沿切變線為位溫梯度的相對大值區(約0.05 K/km),即較弱的中尺度鋒區,EXHP 主要出現在切變線附近。隨后幾小時,上述地面中尺度特征仍然清晰可見,弱的中尺度鋒區與強回波區域一起緩慢地向南移動,移速不超過10 km/h,遠遠小于中國東部颮線的平均移速[28](約54 km/h)。強回波的移速緩慢有利于產生EXHP 和極端的累積雨量,顯然這與中尺度冷出流較弱直接有關,而冷出流不強則主要由于關鍵區內大氣極為潮濕、濕層深厚(圖3),不利于發生強的雨滴蒸發冷卻進而形成強下沉氣流和地面中尺度冷高壓。

圖4 2020年5月21日22 時至22日05 時逐小時雷達組合反射率,地面10 m 水平風場和地面2 m 位溫場分布

利用地面自動站逐分鐘觀測,分析EXHP 站點逐5 min積雨量、2 m溫度和10 m風的時間演變,作為例子給出3 個EXHP 站的情況(圖5)。當站點上觀測到降水,風向由偏南轉偏北,溫度驟降大約2 K,降溫幅度僅為華南前汛期一次颮線個例[29]的一半,而江淮地區35 次颮線過境造成的平均降溫大約為6 K[30]；降水持續過程中,風向以偏北為主,有時轉為偏南風或東南風,偏北風影響時溫度緩慢降低,偏南風影響時溫度略有回升；當降水基本停止、雨強極弱時,基本靜風,溫度維持較低。整個過程中,10 m 風速基本沒有超過5 m/s。

圖5 3 個代表性EXHP 站點的5 min 累計降水量(綠色)、2 m 溫度(橙色)和10 m 風(僅顯示風速＞1 m/s)22 時至06 時的逐5 min 時間演變圖

上述分析結果一致表明,此次事件中極端降水產生的近地面降溫幅度小、冷池及其出流均很弱,冷空氣與暖濕偏南氣流對峙交匯,較弱的中尺度鋒區處暖濕空氣沿等熵面上升,在200 ～300 m高度就發生凝結,并達到自由對流高度,對流得以持續發展且位置少動,產生EXHP 和特大暴雨。

4 γ-中尺度旋轉特征

在上述有利于發生強降水的大尺度環境條件和對流反饋形成的近地面準靜止中尺度鋒區作用下,自動氣象站(AWS)錄得總計48 站次EXHP,其中36 站次(75%)伴隨有γ-中尺度渦旋,MV 總數為6,渦旋中心與至少一個EXHP 站點的距離不超過10 km。按照MV 出現的時間先后,將其編號為MV-1 ～MV-6。本節將描述分鐘級時間尺度上,渦旋特征及其與極端雨強的時空配置。

MV 的強度、尺度、持續時間等基本特征見表1。本研究識別出與AWS 錄得的EXHP 相伴隨的5 個氣旋性渦旋和1 個反氣旋性渦旋,跟國際上統計中氣旋的強度[21]相比,它們的強度整體偏弱,僅一個渦旋(MV-4)的最大切變(4.5×10-3/s)超過弱中氣旋的強度閾值(約3.5×10-3/s),其余5 個渦旋的強度都為弱切變(最小1.6×10-3/s,最大3.0×10-3/s)；中渦旋的最大旋轉速度最小值為6.25 m/s(MV-1),最大值為11.50 m/s(MV-4),其次是9.25 m/s(MV-2),而廣州“5·7”事件中伴隨最大小時累積降雨(200 mm/60 min)的MV 的旋轉速度維持在大約12.5 m/s,強于本研究的MV。渦旋生命期內的直徑介于5 ～10 km,最大直徑均超過9 km,平均直徑8.3 ～9.5 km。渦旋維持時間最短18 min,最長102 min,平均40 min。

表1 識別出的6 個中渦旋的強度、尺度、持續時間

以往國際上研究北美地區產生地面大風的準線狀對流系統內部的低層中渦旋得出,強的低層VWS 和SRH 有利于強的水平渦度被扭轉為垂直渦度形成中渦旋,此外,風暴系統產生的斜壓渦度被上升或下沉運動扭轉,地面摩擦產生的渦度被輸入發展中的低層中渦旋,以及科氏力增強氣旋性渦度也都是低層中渦旋的可能形成機制[31]。“5·22”事件的低層VWS 很弱,21日20 時和22日02 時香港探空、21日20 時清遠探空顯示0 ～1 km VWS 僅6.5 m/s、4.4 m/s、3.4 m/s(22日02 時清遠站探空受到降水影響,故不作討論),0 ～3 km SRH 為47 m2/s2、60 m2/s2、29 m2/s2,遠遠小于美國伴隨中渦旋的極端小時降水(＞75 mm/h)的0 ～3 km SRH 平均值(約175 m2/s2[11])；并且,由于“5·22”事件降水產生的冷池偏弱,與其有關的斜壓渦度也不會強。因此,本研究個例的環境動熱力條件和降水的反饋特征(弱的雨滴蒸發冷卻)均不利于生成強的低層中渦旋,推測如此弱的中尺度旋轉的動力垂直加速作用可能不強[12]。

識別出的中渦旋持續時間最長的是MV-4,首次和末次出現的時間分別是01:00 和02:42。選取01:00-02:00,展示逐6 min渦旋與1 km高度雷達反射率因子、雷達QPE 結果、錄得EXHP 的AWS 觀測6 min累積雨量、以及地面切變線的空間配置(圖6)。圖6 中,第(i)列為1 km高度的雷達反射率因子(填色；單位:dBZ)、地面風(箭頭；單位:m/s)和地面切變線(藍色曲線)的逐6 min 演變,其中,黑框表示第(ii)列和第(iii)列的繪圖范圍,黑色十字代表錄得EXHP 的AWS 位置,黑色三角形為雷達站點位置；第(ii)列表示0.5°仰角雷達QPE(灰色填色；單位:mm/h)和地面切變線(藍色曲線)逐6 min演變,其中,紅色圓圈表示對應時刻中渦旋位置(中渦旋的切變值標注在圓圈下方),圓點表示發生EXHP 的AWS 位置(彩色代表該站點錄得的對應時刻過去6 min 累積降水量；單位:mm/h)；第iii 列表示0.5°仰角的徑向速度(彩色填色；單位:m/s)的逐6 min演變,其中,紅色圓圈表示對應時刻中渦旋位置(中渦旋的切變值標注在圓圈下方),黑色×符號表示01:00-02:00 錄得EXHP 的AWS 位置。圓弧分別代表距離廣州雷達30 km和60 km的位置。MV-4 首次出現時,位于地面切變線的西段(圖6i-a),中尺度鋒區內靠近暖濕偏南氣流一側(對比圖4d和圖6i-a),此處容易發生斜壓渦度(盡管強度很可能不強)被上升氣流扭轉而形成渦旋,同時這里也對應著地面西南風、南風、東南風匯聚的輻合中心(圖6i-a),拉升作用也有利于低層渦旋的形成和增強。隨后直到其消亡,MV-4與地面切變線一起緩慢南移,始終位于中尺度鋒區內,多數時候略微靠近地面偏南暖濕氣流一側(圖6i-a 至6i-k)。

圖6 22日01:00-02:00 伴隨中尺度渦旋的EXHP 個例相關觀測事實示意圖

從EXHP 的AWS 位置及其6 min累積雨量(圖6中間一列用彩色圓點表示)來看,強的6 min累積雨量大多數時刻并不在MV-4內部或10 km距離之內,二者的空間相關性不高,例如,01:54 之前,在地面切變線東段附近沒有識別出中渦旋,但是卻產生了比較多的極端強的6 min累積雨量。逐6 min雷達QPE 提供了空間連續的雨強分布(圖6 中間一列用灰度表示),代表強雨強的高亮度區域在大多數時刻并不與渦旋位置重合,這也說明中渦旋不是產生“5·22”事件中EXHP的6 min累積雨量大值的關鍵因素。雖然,在二者重合度較高的少數時次(圖6ii-k),不能排除低層中渦旋的動力垂直加速作用一定程度上可能促進了低層上升運動,進而提升了局地降雨率。

6 個中渦旋中持續時間第二長的是MV-2,共60 min(首次出現于00:00,最后于00:54)。與MV-4類似,MV-2 生命期的大多數時刻都位于地面中尺度鋒區內,偏南氣流前緣,偏南風、東南風、偏北風匯聚的輻合中心(圖7i-a 至圖7i-j)；MV-2 與6 min累積雨量的大值區有時重合靠近(圖7ii-a,7ii-b,7ii-e),有時分離較遠,空間相關性不高。其余4 個中渦旋維持時間短(3 個18 min,另1 個24 min),強度相對MV-4和MV-2更弱(表1),它們有些出現在地面中尺度切變線附近,有些位于遠離切變線的強回波區域內,與6 min累積雨量的大值區空間相關性不高(圖略)。

圖7 22日00:00-00:54 伴隨中尺度渦旋的EXHP 個例相關觀測事實示意圖

5 結論

東亞季風區雨強大,華南前汛期小時累積雨量達到100 mm左右并不罕見,但是,與極端短時降水相伴隨的低層γ-中尺度渦旋特征和作用仍認識不清。2020年5月21日夜間至22日清晨珠江三角洲地區發生造成嚴重災害的特大暴雨事件,即廣州“5·22”事件,本研究利用地面AWS 逐分鐘降水、氣溫和風向風速觀測,廣州多普勒雷達逐6 min基數據,香港、清遠高空觀測站的探空觀測,以及0.25°×0.25°ERA5 再分析資料,采用先進的雙偏振雷達定量降水估計方法,并借鑒中氣旋識別方法建立了定量識別中渦旋的方法,分析廣州“5·22”事件的多尺度特征與成因機制,包括天氣尺度背景、地面中尺度特征、中尺度環境動熱力狀態,以及伴隨EXHP 的低層γ-中尺度渦旋。主要結論如下:

(1)本次特大暴雨過程的雨強極端。21日22 時至22日06 時,共有48 站次觀測到＞75 mm/h的EXHP,其中15 站次超過100 mm/h,最大的小時降水達到153.2 mm(02-03 時；G1971 站),8 h累積降水量最大達到397.5 mm。

(2)主導天氣尺度系統為低空切變線及其南側強勁的暖濕西南氣流,沿切變線南側存在輻合抬升,來自南海北部的空氣CAPE 大、CIN 小、LCL 和LFC 低,為濕對流觸發和發展提供了有利的環境動、熱力條件；PW 超過70 mm的深厚的潮濕大氣中,降水產生的近地面弱偏北氣流和來自熱帶洋面的偏南氣流對峙交匯,形成準靜止的中尺度鋒區,發揮穩定的中尺度抬升機制,強降水對流得以維持。

(3)48 站次EXHP 中36 站次(75%)伴隨γ-中尺度渦旋。共識別出6 個低層中渦旋,僅1 個達到弱中氣旋的切變強度,與廣州“5·7”事件伴隨最大小時累積降雨的中渦旋的旋轉速度大致相當(11.5 m/s對比12.5 m/s),其余5 個渦旋均為弱切變強度,渦旋強度弱的主要原因歸結為弱的0 ～1 km VWS 和0 ～3 km SRH,以及弱的雨滴蒸發冷卻形成的冷池較弱,導致斜壓渦度不強。中渦旋主要出現在地面切變線附近、降水蒸發冷卻產生的中尺度冷池的南緣、地面中尺度輻合中心,弱的斜壓渦度被上升或下沉氣流扭轉、輻合拉伸作用都是渦旋形成的可能機制。

(4)盡管不能排除低層中渦旋的動力垂直加速作用一定程度上可能促進了低層上升運動,進而提升了局部的降雨率,但大多數時刻中渦旋與EXHP 的6 min累積雨量的大值沒有空間相關,中渦旋不是形成EXHP 的關鍵因素。

未來可分析東亞季風區更多的極端短時降水事件,包括華南、江淮、華北等子區域的事件,從個例剖析和大樣本統計角度,揭示與極端短時降水相伴的γ 中尺度旋轉的出現頻次、特征及其與極端雨強的關系。