1. 引言
全球变暖,全球气候日趋复杂,极端天气气候事件频发,对人类生产生活造成了极大的影响与危害 [1]。水汽输送是形成极端降水的重要条件,大气中的水汽是产生降水的物质基础,是影响陆地降水的关键因子之一,在对极端降水的过程的分析中,无论是气候尺度还是天气尺度都会涉及到水汽输送的特征分析 [2]。而水汽输送特征,包括水汽源地、输送路径、水汽通量、水汽输送过程中的增减变化,是影响区域水循环的重要环节 [3]。
近年来,随着拉格朗日气流轨迹模式(HYSPLIT)的发展,越来越多的国内外学者开始使用该模式进行水汽输送过程的研究与分析。Stohl和James [4]、Brimelow和Reuter [5] 利用拉格朗日方法分析了欧洲中部、马更河流域极端降水的水汽来源。江志红 [6] 等利用该模式分析了江淮梅雨地区的水汽输送特征,发现孟加拉湾–中国南海、太平洋和印度洋的水汽输送对江淮梅雨的异常有重要影响。任伟等 [7] 利用拉格朗日方法分析了济南机场一次暴雨过程的水汽输送特征,发现在850 hPa来自西太平洋通道的水汽输送占据主导地位,而700 hPa以上的对流层中层,则是来自南海通道的水汽输送占主导地位。以上基于拉格朗日方法的研究大多是针对单个降水事件或者较长时间尺度一般降水事件进行研究分析,利用拉格朗日方法对长时间尺度的极端降水事件的研究较为缺乏。
黄河源地区位处青藏东北部,是夏季水汽输送转运站与重大灾害水汽输送的关键区之一 [8],源区地表复杂多样,覆盖冰川、河流、湖泊、湿地等 [9],复杂的下垫面条件使其对全球气候变化十分敏感 [10]。更重要的是,该区域为黄河上游最重要的水资源供应区,区域内的水文水资源问题,将威胁到下游数亿人口的供用水安全。而区域内的水汽输送会直接影响到黄河源区的降水,进一步会影响到它参与水文循环的过程,有研究表明,流域降水量是引起黄河源区径流变化的主要因子,异常降水对后期径流的变化有持续性的影响 [11]。由此可见,加深对黄河源区极端降水水汽输送特征的分析,对理解黄河源区、黄河源区气候、水文过程都具有重要的意义。
2. 研究区域与轨迹模式
2.1. 研究区域
黄河源区地处青藏高原东北部,位于32˚12'N~35˚48'N,95˚50'E~103˚28'E,流域以阿尼玛卿山、雅合拉达合泽山、巴颜喀拉山和布尔汗布达山作为其分水岭,以青海省曲麻莱县的约古宗列曲为流域源头,青海省唐乃亥水文站为流域出口,源区总面积约为121,970 km2,约占整个黄河流域15.0% [9]。黄河源区的西北部海拔较高,东南部海拔相对较低,自西向东呈递减的趋势 [12]。该区域是黄河中上游的主要产流区 [13],受青藏高原和东亚季风大陆性气候的双重影响,属于高原亚寒带半湿润-半干旱大陆性季风气候,表现为冬季干燥、夏季多雨 [14],年平均降水量为300~600 mm,黄河干流在源区出口处的多年平均径流量204.6 × 108 m3,占黄河全流域地表水资源量的34.4% [13]。
2.2. 数据
本文主要使用了2015~2017年黄河源区域内6个气象观测站(包括青海省境内的久治站、河南站、达日站、玛多站、清水河站、曲麻莱站)的24 h累计降水量资料,以及2015~2017年7~8月的全球资料同化系统(global data assimilation system, GDAS)资料,包括位势高度、温度、风速、风向以及比湿等要素。其中GDAS资料是利用全球资料同化系统将NCEP资料同化计算得到的结果,NOAA的ARL将其处理为HYSPLIT模式可用格式作为模式的主要输入资料。
2.3. 轨迹模式
拉格朗日混合单粒子轨道模型(HYSPLIT4)是由NOAA与澳大利亚气象局联合开发,可以用来模拟计算空气团的运动轨迹以及复杂的扩散与沉积。HYSPLIT4分析计算气团轨迹的思路是假设空气团是随着风场共同运动的,气团的速度通过线性插值获得,气团位置的计算公式具体如下:
式中
是时间积分步长,其大小是变化的(1 min~1 h),满足公式
,
为最大风速。
3. 研究方法
3.1. 极端降水事件确定方法
本文使用国际上常用的百分位法来确定研究区域测站的极端降水量阙值,将2015~2017年日每一年的降水量高于0.1 mm的样本按升序进行排列,将95%的数值定义为该雨量站的极端降水事件阈值。若某日该测站的日降水量超过了定义的阈值,那么就可以确定该测站该日发生了极端降水事件。
3.2. 水汽输送轨迹模拟方案
研究区选取黄河源流域(32˚N~35˚N, 95˚E~103˚E),区域的水平分辨率为2.5˚ × 2.5˚。由于极端降雨多发生与夏季7、8月,模拟时间选取2015~2017年的7月~8月这个时间段。水汽输送集中于对流层中层,垂直方向分为950 hPa与850 hPa两个层次作为水汽输送通道模拟的起始高度。模拟空气团后向轨迹前1日(1 d)与前10日(10 d)的运动轨迹,每过6 h输出一次空气团的位置,并对该位置进行比湿的物理属性插值。
3.3. 水汽输送轨迹贡献值定义
水汽输送贡献值的计算方法如下,确定水汽轨迹到达目标区域前某一时刻的位置,绘制该时刻空气团数量以及比湿的空间分布图,定量分析空气团数量与比湿的空间分布数据,计算获得水汽输送贡献值,贡献值公式定义如下:
式中Q1与Q2为相关区域内水汽轨迹的水汽输送贡献值,qlast表示某时刻空气团所在位置的比湿,m表示所在位置空气团数量,n表示所有相关分析地区空气团数量。
4. 结果分析
4.1. 基于黄河源区极端降水水汽路径解析
对2015~2017年黄河源区站点的逐年日降水量数据进行分析统计,共筛选出了黄河源区的极端降水事件270场,其中发生在6~9月的极端降水事件为244场占极端降水事件总数的90.4%,年最大降水事件发生在7月,7~8月的极端降水事件共142场占极端降水事件总数的52.6%。由此可见,黄河源区极端降水事件多发生于每年的夏季,其中7、8月份的极端降水事件比起夏季其他月份更为典型,其极端降水的水汽输送情况很大程度上能够反映黄河源地区极端降水水汽输送的特征。
使用拉格朗日混合单粒子轨道模型对黄河源地区各测站监测到的极端降水事件进行了后向运动轨迹模拟,对模拟结果进行轨迹聚类,可以清楚的看到极端降水事件水汽输送通道的空间分布,水汽轨迹模拟聚类结果如图1、图2所示。从850 hPa 10日水汽输送轨迹聚类结果可以看出在850 hPa黄河源地区极端降水的水汽输送来源地主要为欧亚大陆西部的贝尔加湖地区、黄河源周边四川盆地、中国南海–孟加拉湾三个地区,除去这三个地区以外还有少量的水汽团来自于印度洋以及巴尔喀什湖北部地区,太平洋对黄河源极端降水输送几乎没有贡献。从950 hPa 10日水汽输送轨迹聚类分析结果可以看出950 hPa水汽输送通道与850 hPa十分相似,几乎所有的水汽都来自于欧亚大陆西部的贝尔加湖地区、黄河源周边四川盆地、中国南海–孟加拉湾三个地区。
4.2. 极端降水水汽源地贡献度分析
通过对极端降水水汽通道的后向模拟已经基本确定了黄河源地区极端降水的水汽源地,为更好地分析极端降水水汽源地的贡献值,对相关研究区域进行了划分,如图3所示,研究区域被划分为了欧亚大陆西部、欧亚大陆北部、中国南海–孟加拉湾、印度洋、黄河源及周边区域6个部分。
4.2.1. 水汽团数量贡献值计算
使用GIS软件对HYSPLIT4输出的1日前与10日前水汽团位置数据进行处理,确定水汽团到达黄河源流域前所处的位置,统计了2˚ × 2˚网格内的水汽团数量,获得了850 hPa、950 hPa的1日、10日的水汽团数量空间分布图(图4)。
从图4可以看出1日前相关研究区域850 hPa与950 hPa的水汽大多集中在黄河源及其周边区域,水汽团数量最高的区域出现在黄河源区域的东南部地区,来自东南部的水汽团数量比西南部要多的多,绝大多数水汽团出现在四川盆地西南部的上空。
从图4中10日前水汽团数量空间分布图可以看出水汽团在黄河源及周边地区分布相对集中,水汽团数量最高的网格区域出现在四川盆地,尽管水汽团在欧亚大陆西部的分布较为分散但是水汽团数量比黄河源及周边地区要多,来自印度洋与中国南海–孟加拉湾的数量仅次于黄河源及周边地区,而来自太平洋地区的水汽团数量最少。对850 hPa与950 hPa 10日前极端降水水汽团数量分布进行统计分析,计算各个区域水汽输送贡献值,计算结果如图5所示。

Figure 3. Schematic diagram of the areas of main water vapor sources
图3. 主要水汽源地所属区域示意图
850 hPa 10 d水汽团数量空间分布图
950 hPa 10 d水汽团数量空间分布图
850 hPa 1 d水汽团数量空间分布图
950 hPa 1 d水汽团数量空间分布图
Figure 4. Spatial distribution diagram of the number of water vapor mass in 1 day and 10 days at 850 hPa and 950 hPa
图4. 850 hPa、950 hPa的1 d、10 d水汽团数量空间分布图

Figure 5. The contribution value of the number of water vapor mass 10 days ago at 850 hPa and 950 hPa
图5. 10 d前850 hPa、950 hPa水气团数量贡献值
可以看出不论是850 hPa还是950 hPa欧亚大陆西部与黄河源及周边区域对研究区域的极端降水水汽输送的贡献值影响都是最大的,两区域合计贡献值占总贡献值的68%以上,其中太平洋区域以及欧亚大陆北部区域950 hPa的贡献值大于850 hPa,而印度洋区域950 hPa的贡献值小于850 hPa的贡献值,造成这种现象的原因可能是水汽团在登陆途中下垫面条件的改变,导致水汽团高度发生变化使得850hPa与950 hPa水气团数量有所差异,而黄河源及周边区域地势平缓因此该区域850 hPa与950 hPa的贡献值差异不大。
4.2.2. 水汽团比湿贡献值计算
对10日前850 hPa与950 hPa的水汽团进行气象数据插值,计算水汽团所在位置的比湿,将数据导入到GIS软件中进行处理,获得了850 hPa、950 hPa的1 d、10 d的水汽团比湿空间分布图(图6)。
从图6中可以看出1 d前相关研究区域850 hPa与950 hPa的水汽含量由西北向东南方向逐渐降低,通过上一节的分析得知欧亚大陆西部的水汽团数量高于黄河源及周边区域,但是从图6可以看出欧亚大陆西部水汽团的水汽含量远远低于黄河源及周边区域。对850 hPa与950 hPa 10日前极端降水水汽团比湿分布进行统计分析,计算各个区域贡献值,结果如图7所示。
10 d前850 hPa水汽团比湿空间分布图
10 d前950 hPa水汽团比湿空间分布图
1 d前850 hPa水汽团比湿空间分布图
1 d前950 hPa水汽团比湿空间分布图
Figure 6. Spatial distribution diagram of the specific humidity of water vapor mass in 1 day and 10 days at 850 hPa and 950 hPa
图6. 850 hPa、950 hPa的1 d、10 d的水汽团比湿空间分布图

Figure 7. The contribution value of the specific humidity of water vapor mass 10 days ago at 850 hPa and 950 hPa
图7. 10 d前850 hPa、950 hPa水汽团比湿贡献值
可以看出在850 hPa时欧亚大陆西部对黄河源地区极端降水水汽输送贡献最大约为33.1%。其次是黄河源及周边地区与欧亚大陆西部仅差0.2%为32.9%。印度洋以及中国南海–孟加拉湾对研究区极端降水水汽输送贡献分别为13.8%与9.4%。欧亚大陆北部贡献值与中国南海–孟加拉湾相差不大为9.6%,贡献值最低的为太平洋仅为1.2%。在950 hPa的情况下依旧是欧亚大陆西部与黄河源及周边地区贡献值占比最大分别为35.1%与32.3%,欧亚大陆北部、中国南海–孟加拉湾变化不大分别为9.8%、8.6%。与850hPa相比太平洋贡献值仍为最低,但数值明显上升为6.8%,而印度洋的贡献值降低为7.4%,由于热带海洋蒸发旺盛水汽团水汽含量与温度较高,在水汽登陆途中遇到下垫面条件剧烈变化的地区会使水汽团高度发生变化造成贡献值差异。
通过4.2.1的分析可以看出黄河源地区极端降水北部与东部的水汽通道主要来源于欧亚大陆西部的贝尔加湖地区,西部的水汽通道主要来源于黄河源周边地区,南部的水汽通道主要来源于中国南海–孟加拉湾以及印度洋,太平洋的水汽对研究区域的影响很小。尽管欧亚大陆西部地区的水汽团数量较多,但因为欧亚大陆的空气较为干燥,水汽团水汽含量较低,因此该地区水汽团数量贡献值比水汽团比湿贡献值要大。黄河源及周边地区的水循环对该地区极端降水的形成起到了重要的作用,其贡献值为32%,是黄河源地区极端降水重要的水汽来源。
5. 结论
本文使用拉格朗日混合单粒子轨道模型(HYSPLIT4)对2015~2017年7~8月的黄河源区极端降水事件的水汽输送情况进行了定量的分析,探讨了黄河源地区水汽输送特征以及极端降水事件的异常水汽输送的差异,评估了各水汽源地对黄河源区流域内极端降水的贡献值,得到了以下结论:
1) 2015~2017年黄河源区共发生极端降水事件270场,6~9月的极端降水事件占极端降水事件总数的90.4%,7、8月份的极端降水事件比起夏季其他月份更为典型。
2) 黄河源地区极端降水水汽通道主要来源于欧亚大陆西部的贝尔加湖地区与黄河源及周边地区,两者贡献值合计大于66%,远超其余区域对黄河源极端降水的影响,是黄河源极端降水的重要水汽来源。
3) 黄河源地区极端降水北部与东部的水汽通道来源于欧亚大陆西部的贝尔加湖地区,西部的水汽通道来源于黄河源及周边地区,南部的水汽通道主要来源于中国南海–孟加拉湾以及印度洋一带,太平洋地区的水汽贡献对研究区域的极端降水影响很小。