一次由降水引發(fā)地質災害的降雨過程模擬及診斷分析

向曦 彭艷秋 徐舒揚

摘要 利用再分析資料、探空資料以及多普勒天氣雷達資料，對2021年6月云南大理白族自治州一次引發(fā)地質災害的降雨過程進行診斷分析，并結合數值模式，對觀測資料的診斷結果做驗證。結果表明：此次降雨過程主要是受滇緬高壓和副熱帶高壓之間的季風槽影響，季風槽東移有利于引導低層水汽輸送；切變線南壓，有助于低空動力抬升，配合冷平流的作用，觸發(fā)對流性降水天氣；數值模擬試驗進一步驗證和再現了此次降雨過程的基本特征，與觀測資料的診斷結果一致。

關鍵詞 暴雨；數值模擬；診斷分析；地質災害

中圖分類號：P458 文獻標識碼：B 文章編號：2095–3305（2023）04–0114-05

云南省地處低緯高原季風氣候區(qū)，干濕季分明。其地形復雜，山川交錯，有較多的江河峽谷，喇叭口和迎風坡等特殊地形，從而有利于氣流強迫抬升或冷空氣下沉使谷底暖空氣上升，多發(fā)強降水過程[1]。由于板塊作用，云南地質環(huán)境脆弱，因此云南暴雨洪澇災害及其衍生的地質災害頻發(fā)。據云南省氣象災害查詢分析系統(tǒng)統(tǒng)計，2021年，云南暴雨洪澇及其衍生的地質災害記錄422條，造成18人死亡，2人失蹤，受災人數高達1 016 615人，直接經濟損失為169 564.51萬元。

暴雨的產生是多種天氣尺度系統(tǒng)的共同作用，有利的大尺度環(huán)流是產生暴雨的環(huán)境條件[2]。陶云等[3]對云南羅平地區(qū)一次單點性暴雨過程的各種物理量進行診斷分析，發(fā)現天氣尺度系統(tǒng)為此次天氣尺度的系統(tǒng)提供了適合暴雨發(fā)生的環(huán)境場。馬志敏等[4]研究表明，云南局地暴雨均發(fā)生在一定的大尺度環(huán)流背景下，可分為副熱帶高壓外圍型、兩高輻合型、切變線型、熱帶低壓型、孟加拉灣槽型5種類型。郭虎等[5]分析一次局地大暴雨過程中小尺度特征后發(fā)現，山前近地面地形輻合擾動是此次暴雨的主要動力源。

由于暴雨的影響系統(tǒng)種類多且相互影響，暴雨的研究工作極為困難。近年來，中尺度天氣預報模式WRF成為暴雨研究的一個重要工具。丁治英等[6]利用實況資料和WRF模式對華南一次雙雨帶暴雨過程進行了數值模擬與診斷分析，認為南壓鋒面的西南方向（廣西沿海）生成的一低渦，成為位渦的輸送源，對雙雨帶形成具有重要作用；張思豆等[7]利用WRF模式對一次川滇切變線致災暴雨過程進行了數值模擬實驗，并對結果進行診斷分析，結果表明：WRF模式對云南省切變線致災暴雨系統(tǒng)具有較好的模擬效果。

為進一步了解云南局地降水引發(fā)災害機理，提升當地氣象災害風險管理的能力，以一次由降水引發(fā)地質災害案例為研究對象，從動力學和熱力學等角度診斷分析此次降水過程，并結合WRF模式。對該案例降雨過程進行數值模擬。

1 案例實況

2021年6月7日17：00—8日17：00，云南大理白族自治州（以下簡稱大理州）巍山縣出現強對流天氣過程，局部伴有短時強降水、瞬時大風和雷電等強對流天氣。2021年6月8日16：20，因馬鞍山鄉(xiāng)突發(fā)單點暴雨，導致一村民被山體落石擊中，不幸身亡。

由于馬鞍山鄉(xiāng)紅旗村委會芝麻坎村沒有設置雨量監(jiān)測系統(tǒng)，研究采用中國區(qū)域多源融合實況分析1 km分辨率產品—CMPAS逐小時降水實時產品進行實況分析。該數據集利用多種來源地面、雷達、衛(wèi)星等的觀測資料和數值模式產品，采用偏差訂正、融合分析等關鍵技術研制而成，在中國區(qū)域質量優(yōu)于國際同類產品，且空間分辨率更高。圖1為CMPAS實況分析產品2021年6月7日17：00—8日17：00累計24 h降水分布。

根據CMPAS實況分析數據可知，2021年6月7日17：00—8日17：00，云南省大理州大部分地區(qū)有中到大雨，西北和東南部有局部地區(qū)有暴雨。大理州境內降水主要集中在大理市、巍山縣、彌勒縣交界處，局部地方達到大暴雨級別，并引發(fā)了洪澇及次生地質災害。在圖1中，紅色五角星為本案例受災地點，24 h累積降雨量超過100 mm，達到大暴雨級別，相較周邊降雨量，局地暴雨特征明顯。

2 案例過程分析

2.1 動力分析

圖2、圖3分別是美國國家環(huán)境預報中心（national centers for environmental prediction， NCEP）分辨率0.25°×0.25°的FNL再分析資料2021年6月7—8日500 hPa和700 hPa環(huán)流形勢。7日08：00和14：00 500 hPa上，中高緯度為“兩槽一脊”型，云南受滇緬高壓和副熱帶高壓的季風槽影響，季風槽略有東移，有利于引導低層水汽輸送。在700 hPa上，7日08：00在陜甘上空有一條明顯的低空切變線，14：00切變線略微南移，8日08：00低空切變南壓至滇西，低空動力抬升作用明顯增強，配合高空冷平流的作用，觸發(fā)了對流性降水天氣。8日14：00，切變線向東南方向移動，滇西地區(qū)降雨強度開始減弱。

2.2 水汽條件分析

水汽通量與水汽通量散度可以定量地描述水汽輸送的方向、大小、積聚，尤其是850 hPa的水汽通量散度與降水有較好的關系。圖4是FNL（0.25°×0.25°）再分析資料2021年6月7日8：00和14：00 850 hPa水汽通量和水汽通量散度。由圖4可知，6月7日8：00，云南滇西的水汽條件較好，比濕達到了14 g/kg，根據水汽通量箭頭指向，滇西地區(qū)周圍有來自孟加拉灣的西南水汽向內輸入，且此時滇西大部分水汽通量散度為負值，也說明有凈水汽收入。至14：00，比濕有向西南遞減的趨勢，但滇西地區(qū)比濕仍在12 g/kg以上，且滇西大部分地區(qū)水汽通量散度仍為負值，說明在季風槽東移的影響下，低層水汽輸送通道形成，滇西水汽得到了補充，為暴雨發(fā)生提供了良好的水汽條件。

2.3 熱力分析

溫度—對數壓力（T-lnP）圖在天氣分析和預報工作中有著廣泛的應用，T-lnP圖能反映測站上空氣壓、氣溫、濕度等氣象要素的垂直分布情況，并可以用來判定層結穩(wěn)定度。麗江站和騰沖站是離大理州最近的探空氣象站。由圖5可知，7日08：00騰沖和麗江站地面到500 hPa附近溫度露點差平均為1 ℃，有良好的水汽條件；對流有效位能值小（騰沖站40 J/kg），垂直風切變小于8 m/s，此時層結相對穩(wěn)定，風隨高度逆時針轉動，雖具備一定的不穩(wěn)定條件，但不容易產生很強的對流過程。8日08：00騰沖站、麗江站濕層均有不同的增厚，同時低層水汽條件較前一日增強，有利于產生持續(xù)的層狀云降水；受700 hPa切變線南壓影響，騰沖低層由偏北風轉為偏西風，麗江700 hPa附近由西偏北氣流轉為西偏南氣流，兩站垂直風切變均增大，對流有效位能值增大（騰沖站189.3 J/kg），騰沖站SI值由-0.06減至-0.11，麗江站SI值由正變負，由0.86減至-1.05，環(huán)境條件有利于午后產生對流性降水。

2.4 多普勒雷達回波分析

多普勒天氣雷達由于其高時空分辨率的特點，能有效探測暴雨、對流性天氣。利用大理國家天氣雷達站達基數據，繪制了2021年6月8日02：03和17：02的組合反射率和最低層仰角的徑向速度圖（圖6）。從組合反射率圖中可見云層為連續(xù)大面積的絮片狀，水平范圍較大強度分布均勻，回波強度主要在20～30 dBz之間，無規(guī)則邊界，無明顯強回波中心。從徑向速度圖可見，2個時次都為均勻的西南風，徑向速度在7.2 m/s以下且速度梯度小，正負徑向速度的分界線較平直，由此可見云中氣流均勻穩(wěn)定。由以上特征判斷降水過程總體為穩(wěn)定的層狀云造成的降水。在午后17：02的反射率圖中出現了零星幾個單點回波強度＞45 dBz的回波，在徑向速度圖上存在相應的流場輻合區(qū)，可見在層狀云降水的環(huán)流背景下局地產生了對流性降水。

3 數值模擬

利用美國國家環(huán)境預報中心（national centers for environmental prediction， NCEP）提供的6 h間隔、1°×1°分辨率的FNL再分析資料作為初始場和邊界條件，結合V4.3.3版本WRF模式，對2021年6月7日17：00—8日17：00強降水過程進行數值模擬。模擬區(qū)域采用蘭勃特投影，兩層嵌套方案：模式中心區(qū)域為（25.34°N，100.04°E），第一層水平格點數100×100，水平格距10 km；第二層水平格點數146×146，水平格距2 km，垂直方向設置為51層。主要的物理過程參數化方案參考了HRRR（The High-Resolution Rapid Refresh）的配置，其中，微物理過程采用了Thompson aerosol-aware方案，長波輻射和短波輻射均采用RRTMG方案，陸面過程采用Noah-MP方案，邊界層方案為Mellor-Yamada Nakanishi and Niino方案。模式第一層開啟了積云參數化，采用了Grell-Freitas （GF）方案，第二層由于分辨率為2 km，小于4 km，無法開啟積云參數化。模式初始時刻為6月7日UTC 00：00，積分時長為36 h，模擬時段包含了此次降水的全過程。

3.1 模擬降水量

由圖7可知，通過對CMPAS降水實況和 WRF模擬結果進行對比，可以看到WRF對降水有較好的模擬結果，可以大致模擬出此次降水過程的雨帶分布，幾個主要的降水落區(qū)也基本符合，只是WRF模擬的降水量強度較實況融合數據偏大，且整個降水帶略微向東北偏移，并對西南部的模擬稍弱。而圖中黑色五角星為馬鞍山鄉(xiāng)芝麻坎村，WRF數值模擬對其降水強度的模擬結果相對實況融合數據要弱，僅達到中雨級別。雖然WRF數值模擬的暴雨區(qū)范圍和強度都更大，且無法捕捉較細的降水特征，難以做到對單點暴雨的模擬，但總體而言，模式仍很好地模擬出此研究案例災情發(fā)生的降水過程，并基本體現了此次暴雨過程的落區(qū)、強度和主要特征。

3.2 模擬對流有效位能（CAPE）和對流抑制能（CIN）

CAPE就是環(huán)境能夠提供給抬升氣塊的最大正能量，它衡量了大氣層結的不穩(wěn)定性。CIN是表征近地面氣塊抬升至自由對流高度所需要的能量，因此，CIN衡量了對流層低層大氣層結的穩(wěn)定性。較強的CIN通常抑制對流（如深對流或者濕對流）的產生，但若CIN 較小，能量也不易在低層聚集，使得對流無法達到強對流的程度。因此，針對強對流的發(fā)生，CIN往往有較為合適的值。

圖8為WRF模擬的2021年6月7日20：00和8日14：00的CAPE分布。在此次降水過程中，大理州的大部分地區(qū)對流有效位能CAPE＞500 J/kg，其中，以7日20：00東南部地區(qū)最高，CAPE＞1 200 J/kg，部分達到1 500 J/kg，對應的CIN則較小，大部分地區(qū)＜100 J/kg。

紅色五角星為馬鞍山鄉(xiāng)芝麻坎村，7日20：00，WRF模擬的CAPE在750～1 000 J/kg之間，CIN為 50 J/kg；8日14：00，WRF模擬的CAPE在750～1 000 J/kg之間，CIN為 50～100 J/kg之間。較高的CAPE和較低CIN表明此次降雨過程具有一定的對流性降水的特征，除了大范圍穩(wěn)定連續(xù)降水，部分地區(qū)可能會出現短時強降水。

3.3 模擬雷達反射率因子

圖9為模擬的2021年6月7日 17：00—8日17：00雷達最大反射率因子。此次降水過程主要由西北方向的大尺度降水云系東移形成，模擬的反射率因子大多＜30 dBz，夾雜著小塊＞35 dBz的回波區(qū)域，表明此次降水以穩(wěn)定的層狀云系為主。24°N～26°N附近出＞35 dBz的回波區(qū)域，且隨時間的不斷增加，面積擴大范圍和變化趨勢與降水實況雨強落區(qū)中心基本一致，這是造成此次暴雨的主要原因。

4 結論

利用FNL再分析資料、探空資料以及雷達資料，診斷分析了2021年6月云南大理州的一次強降雨過程，并采用WRF模式，對降雨過程進行了數值模擬。綜合分析如下。

（1）此次降雨過程主要是受滇緬高壓和副熱帶高壓之間的季風槽影響，季風槽東移有利于引導低層水汽輸送。低層水汽通量散度為負值，說明在季風槽東移影響下，有源源不斷的凈水汽收入，為局地暴雨的產生提供了水汽條件。探空資料表明：受切變線影響，低空動力抬升作用明顯增強，對流有效位能值增大，造成對流不穩(wěn)定，有利于午后產生對流性降水。雷達回波組合反射率因子表明此次降水過程主要是穩(wěn)定的層狀云造成的，并在層狀云影響下產生了局地對流性降水。

（2）數值模擬方法模擬的降水量、對流有效位能（CAPE）、對流抑制能（CIN）、雷達反射率因子均顯示此次降水過程主要由西北東移的穩(wěn)定層云造成，以大范圍的連續(xù)穩(wěn)定降水為主，但局地受到大尺度環(huán)流的影響，也會出現短時強降水。與觀測資料的診斷結果一致。

（3）WRF模式雖然無法捕捉較細的降水特征，難以做到對單點暴雨的模擬，但可以大致模擬出此次降水過程的雨帶分布和主要的降水落區(qū)。

（4）由于氣象監(jiān)測站網密度不夠，很多高山峽谷沒有雨量監(jiān)測，而地形的起伏導致天氣狀況差異較大，在附近氣象監(jiān)測站點無法代表災情發(fā)生地時，多元融合再分析實況數據、雷達資料、數值模式模擬可以作為財險理賠的一種輔助手段，提升當地的氣象災害風險管理的能力。

參考文獻

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[7] 張思豆，張杰，曹杰.云南一次致災暴雨過程WRF模式模擬分析[J].災害學， 2018，33（4）：204-210.

責任編輯：黃艷飛

Abstract The reanalysis data， sounding data and Doppler weather radar data were used to diagnose and analyze a rainfall process that caused geological disasters in Dali Bai Autonomous Prefecture of Yunnan Province in June 2021， and the diagnostic results of the observation data were verified by numerical model. The results show that the rainfall process was mainly affected by the monsoon trough between the Yunnan-Myanmar High and the subtropical high， and the eastward movement of the monsoon trough was conducive to guiding the water vapor transport in the lower layer. The southward pressure of the shear line was conducive to the dynamic uplift of the low altitude， and the cold advection triggers the convective precipitation weather. The numerical simulation test further verified and reproduced the basic characteristics of the rainfall process， which was consistent with the diagnostic results of the observation data.

Key words Rainstorm; Numerical simulation; Diagnostic analysis; Geological hazard

基金項目 大理州重點科技支撐專項計劃“大理州災害性天氣氣候致災風險研究”（D2021NA03）。

作者簡介 向曦（1986—），女，云南大理人，工程師，主要從事應用氣象、氣候可行性影響評估、巨災指數保險研究。