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华中地区暖季期间发生的短时强降水事件中尺度对流系统的贡献

何志伟1，张庆红1，孙军2

1气候和海洋-大气研究实验室，大气和海洋科学系，北京大学物理学院，北京100871

2中国气象局国家气象中心，北京100081

(收到2016年1月30日；订正2016年8月17日；接受2016年9月18日)

抽象的，理论上的

摘要：强降水事件（IHP）和中尺度对流系统（MCS）在温暖的季节里经常在中国中东部地区发生。利用2007年7月1日至2011年6月30日暖季(5~9月)合成多普勒雷达反射率和逐时降水资料的马赛克图，评价了MCSs对华东地区20 mm h^minus;1以上IHP事件的贡献。MCS被定义为40 dBZ反射率的连续或准连续带，在至少一个方向上至少延伸100公里，并持续至少3小时。结果表明，在中国中部地区，MCSs对IHP事件的贡献率平均为45%。黄河下游地区和江淮流域的贡献最大，达80%以上。这些区域是MCSs的来源区，或者是MCS的频繁轨迹。IHP事件的数量每天有两个高峰：一个在下午晚些时候，一个在清晨。这些高峰在7月份比其他月份更为明显。MCSs对清晨IHP事件高峰的贡献大于对午后IHP事件高峰的贡献。MCSs对IHP事件的贡献无显着性差异，在华中地区平均波动在50%左右。

关键词：中尺度对流系统、强时降水、华中地区

引用：He，Z.W.，Q.H.Zhang和J.Sun，2016：中尺度对流系统对短时强对流系统的贡献

华中地区暖季的降水事件。大气。科学，33(11)，1233-1239，DOI：10.1007/s 00376-016-6034-x。

1. 介绍

短时强降水事件是造成严重灾害的原因，包括山洪、山体滑坡、泥石流和城市洪涝灾害。逐时降水资料由于具有较高的空间和时间分辨率，非常适合于研究短时强降水事件的详细特征(Chen等，2013年；li等，2013年）。近年来，强降水(IHP)事件的频度和强度的变化引起了人们的高度关注，并发现了中国不同地区的变化趋势的不同(zhang和zai，2011年；Yu和Li，2012年)。这些不同的趋势可能与许多因素有关，其中不同类型的对流对IHP事件的不同贡献可能是一个重要的因素。IHP事件可能是由孤立对流或有组织的对流（如中尺度对流系统(MCS)）引起的。这两种对流方式主要在时空尺度上存在差异。研究表明，不同尺度的对流具有不同的时空分布，可能是由不同的强迫机制和物理过程引起的(Casati等，2004年；Chen等，2014年)。一般来说，组织良好、寿命较长的MCSs对天气的强迫作用要比孤立对流强，而合适的深层风切变对从孤立对流向MCSs的高级演化，以及对长寿命MCSs的维护起着重要的作用(Raymond and Jiang, 1990; Lewis and Gray, 2010; Markowski and Richardson, 2010; Wang et al., 2014)。此外，孤立对流和MCS有不同的组织模式和不同的降水效率，这可能与其降水强度的差异及对强降水的贡献有关(Newton, 1966; Jirak et al., 2003)。由于孤立对流和MCSs之间的这些差异，有必要单独研究它们。因此，掌握他们各自对IHP活动贡献的良好知识是很重要的。

众所周知，华东地区是IHP事件频繁发生的地区(Zhang和Zhai，2011)，并且已经做了很多工作来调查这个地区的IHP事件的特征(Chen等，2013年；Li等，2013年)。然而，造成该地区IHP事件的主要因素的性质仍不清楚。许多研究表明，华东中部地区的MCSs频率很高(Ma等，1997年；郑等，2008年；Meng等，2013年)，但是，在华东中部地区，MCSs对IHP事件的贡献率是多少？据我们所知，这一问题尚未得到解决。这个问题的答案可能会有助于了解IHP事件的时空变化机制。

本文件的其余部分安排如下：第二节介绍了数据和方法。第三节从时空变化的角度描述了MCSs对IHP事件的贡献，以及MCSs对不同强度降水事件的贡献。第四节给出了总结和讨论。

2.数据和方法

华东中部地区被定义30^◦–37^◦N, 110^◦–112^◦E为覆盖范围。如图1所示，本研究使用的雷达数据是合成多普勒雷达反射率的数字马赛克。该数据的空间分辨率为4times;4km，在2008年9月22日之前（之后）间隔为20 min(10 Min)。我们选择了从2007年7月1日到2011年6月30日的4年，以确保一个相对较大的周期连续数据记录。在此期间，平均数据覆盖率约为85%。

图1.华中地区地形高度(色差；单位：M)、雷达位置(浅蓝点)和雨量计站位置(小黑点)。有关省份的名称在每个省的中心。黄河、淮河、长江的名字也在每条河上都有标记。内黑框为华中地区(30~37 N，110~112E)。

为了将各种形态的多层监控系统结合起来，本文提出了一种基于雷达数据的MCS标准：一个40 dBZ反射率的连续或准连续带，在至少一个方向上延伸至少100公里，并持续至少3小时。这一定义与以前的研究一致(Orlanski，1975；Parker and Johnson，2000；Schumach and Johnson，2006)。在此准则下，采用40 dBZ的阈值来区分对流回波和层状回波(Fowle和Roebber，2003年)。长度标度定义为100 km，因此科里奥利加速度和动量方程中的其他项具有相同的阶次。因此，MCS的适当时间尺度是f^minus;1，对于科里奥利参数f的典型中纬度值，产生3小时(Parker and Johnson，2000年；Markowski和Richardson，2010年)。本研究中的MCSs是人工认证的。这是因为雷达中的地面杂波存在严重的数据质量问题。尽管在逐个案例中识别MCS需要做大量的工作，但与自动检测的MCS相比，结果可能更可靠。MCS的轨迹被定义为连接其形成和消散位置的一条线。

本文所用的逐时降水资料，对中国2420个国家雨量台站从1951年至2012年暖季(多数台站为5~9月)的观测资料进行了统计分析。中国国家气象局逻辑信息中心，隶属于中国气象局(Yu等，2007年)对数据进行了严格的质量控制。本文利用2007年7月1日至2011年6月30日华东地区527个台站的暖季观测资料（如图1），与雷达资料的时间覆盖范围相一致。

在以前关于极端降水的研究中，由于不同区域的气候是不同的，所以采用了低百分点阈值来定义极端的精度。(Fich等，2002；Schumacher 和 Johnson，2006年)。在这项研究中，我们把重点放在MCSs和强降雨的区域方面，为了简单起见，我们使用了一个固定的阈值。根据1961~2000年的逐时降水资料，（zhang,zhai,2011)给出了极端逐时降水分布的第九十五个百分位数，并认为20 mm h^minus;1是华东地区的适宜阈值。（Chen等人2013年）等人发现，10 mm h^minus;1、20 mm h^minus;1、30 mm h^minus;1和40 mm h^minus;1的阈值分布模式相似。但当阈值为50 mm h^minus;1时，分布模式有显著差异，事件发生的频率要低得多。基于这些结果，本研究采用了20 mm h^minus;1阈值，与以往的研究结果一致。对于任何给定的站，该站每一个超过20 mm h^minus;1的IHP记录都被称为IHP事件。

对于每个IHP事件，对雷达图像进行检查，以确定事件是否是由MCSs引起的。在某一站累积降雨量超过20毫米的特定时刻，可能有3-6个雷达观测。如果该站在任何雷达观测中都是由MCS的对流回波(gt;40 dBZ)所影响，则认为这一事件是由MCS引起的。否则，我们认为是由孤立的对流引起的。在MCS形成前或MCS消失后未达100 km的对流被视为孤立对流，因为它是很难确定孤立对流是否与某一MCS有关。

3. 结论

根据上述MCSs和IHP事件的定义，在2007年7月1日至2011年6月30日的暖季期间，对华中地区302个MCSs和8162个IHP事件进行了识别。每个站平均每个暖季的IHP事件数为3.9次。在8162个IHP事件中，3655个是由MCSs引起的，约占所有IHP事件的45%。下面给出了MCS贡献的空间分布和日变化，以及MCSs对不同强度降水事件的贡献。

3.1 MCS贡献的空间分布

图2a显示中国中部地区2007年6月至2011年7月暖季降水的分布情况。降水总量由东南向西北减少。有几个地区观察到大量的IHP事件。这些地区分布在黄河下游、淮河和长江中下游(图2B)。大多数IHP事件发生的地区都与MCSs的高贡献相关，但长江中游地区的IHP事件可能主要是由分散或孤立的对流而非有组织的MCSs造成的。

图2.(A)2007年6月至2011年7月暖季期间华中地区每个台站的总降水量(单位：mm)，(B)IHP事件的次数（C）由MCSs引起的IHP事件百分比(单位：%)。内黑框表示华东中部地区。

MCSs对IHP事件的贡献率在不同的台间差异显著。图2c显示了贡献大于80%的两个局部最大值。在河南与山东边界附近的黄河下游出现了一个局部极大值。另一个发生在扬子江-淮河流域，靠近江苏和安徽省交界处。如图3所示，最大值是由局部形成的MCSs或上游MCSs向下游传播所致。

图3.2007年7月至2011年6月华东中部温暖海域MCS路径的分布：MCSS向东北移动，(B)东南移动，(C)向其他方向移动。颜色阴影表示响应1^◦times;1^◦框中MCSs的数目。每个图中的点代表MCS形成的位置。每个图形中的线条是MCSs从形成到耗散的轨迹。每个子图中的内黑框表示华东中部地区。

MCSs发生频率较高的区域有安徽省与河南省的边界、安徽省与江苏省的边界和山东省的西南部(图3 )。这些区域都与MCSs对IHP事件的高贡献有关(图2c )。MCSs对IHP事件的高贡献也可能是由于MCSs从上游区域传播造成的。例如，MCSs在山东省西南部的高贡献部分是由于MCSs在豫陕边界附近从MCSs源区向东北传播造成的(图3a )。

3.2 MCSs贡献的日变化

除了MCSs对IHP事件贡献的空间分布外，还对日变化进行了探讨。图4显示了MCS数和IHP事件数的日变化。在MCSs的日周期中，下午晚些时候和清晨出现峰值，7月份午夜后出现显著峰值。相比之下，IHP事件的日变化也表现出双峰特征，但除了7月的早晨峰值与下午峰值几乎相当之外，清晨峰值并不明显。

图4.2007年7月至2011年6月华中地区温暖季节(a)MCS数和(b)IHP事件的日变化和月变化，间隔3小时（由不同颜色指示）。(b)中的填充部分表示由MCS引起的事件，而阴影部分代表由孤立对流引起的IHP事件。时间基准是LST(UTC 8)。

由MCSs贡献的IHP事件的数量没有表现出与IHP事件总数一样强烈的日变化。然而，在计算每隔3h由MCSs引起的IHP事件的百分比时，发现MCSs对清晨峰值的贡献大于对下午峰值的贡献。例如，在7月份，MCSs贡献的IHP事件的百分比在0200 LST (当地标准时间，UTC 8 )到0500 LST之间为59 %，但在1700 LST到2000 LST之间的百分比约为47 %。这一结果与Nesbitt和Zipser ( 2003 )一致，他们发现夜间降雨更多地是由MCSs引起的，而不是由均匀对流引起的。因此，在清晨研究IHP事件时，应更加重视MCSs.

3.3 MCSs对IHP事件的贡献

如上文所述，在中国中部地区，MCSs对超过20 mm h^minus;1的IHP事件的控制是大约平均45%。但是这个百分比对于不同强度的IHP事件中是否有差异？图5显示了MCSs对不同强度IHP事件的贡献。IHP事件数量随降水强度增加而减少，但MCSs对IHP事件的贡献不明显，在华中地区平均波动在50%左右。这表明，对于IHP事件，MCSs和孤立对流的贡献相似。

图5不同降水的IHP事件数。填充部分表示由MCS引起的事件，而阴影部分则表示非MCS事件。对于不同强度的IHP事件，由MCSs贡献的IHP事件的百分比数标记在每个条的顶部。

4.总结和讨论

利用雷达资料和逐时降水资料，对2007年7月至2011年6月华中地区暖季MCSs与IHP事件的对比进行了评价。使用第二节中给出的定义，确定了302个MCSs和8162个IHP事件。在所有的IHP事件中，45%起是由MCSs引起的。

还记录了MCSs对IHP事件的空间分布和日变化，以及MCSs对不同强度降水事件的贡献。在黄河下游和长江-淮河流域，MCSs对IHP的贡献最大，贡献可达80%以上。这些区域被发现是MCS的源头区域，或位于MCS的频繁轨道上。IHP事件的日变化有两个高峰：一个在下午末，一个在清晨。7月份清晨的峰值比其他月份更为明显。MCSs对IHP事件的贡献在清晨大于午后。贡献者 MCS对IHP的贡献在华中地区不同强度的事件无显著差异，平均波动在50%左右。

华中地区地处夏季风区，温暖季节有充足的水分和高频率的IHP事件(Zhai and Eskridge,1997; Zhang and Zhai, 2011)。强降水事件可能是孤立对流和MCSs共同作用的结果。由于所涉及的尺度不同，应分别研究这两种对流。了解它们对强降水的贡献有助于预报和重新搜索社区，以便专注于对流的关键方面。研究发现，平均而言，有组织的MCSs和孤立的对流对华中地区

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