一次夜间β中尺度弓形回波形成机制机理研究*

孙 敏 赵 畅 吴君婧 孔晓宇,3

1 上海中心气象台,上海 200030 2 南京大学大气科学学院中尺度灾害性天气教育部重点实验室,南京 210023 3 相控阵阵列天气雷达联合实验室,上海 200030

提 要：2017年9月24日夜间至25日凌晨,沿长江一线发生了一次夜间强对流过程。准东西向锋面雨带南侧垂直于锋面走向的β中尺度对流系统由线状逐渐演变为弓形,造成长江中下游地区产生短时强降水,并伴随7级雷暴大风。从环境场来看,夜间不存在有利的热力条件,预报难度较大。本研究利用观测和数值模拟对弓形回波的形成和演变机制机理进行分析,雷达观测显示初始阶段有一条东北—西南向的β中尺度线状对流带,在其西南侧不断有新生的对流单体合并进入对流主体,形成侧后向传播,之后在对流主体移动方向前侧(东南侧)又有新的对流单体生成,逐渐发展成西北—东南向的带状,并向东北方向移动,最终导致原β中尺度线状对流带演变并加强为弓形回波。高分辨率数值模式模拟的对流系统演变过程与实况十分接近,利用涡度方程进行诊断分析显示涡度的倾侧项在侧后向传播中发挥了重要的作用。对流发展初期,在倾侧项作用下回波西南侧有新的对流单体生成并与主体回波合并,随着回波不断合并增强,辐散项的作用逐渐增大,主体回波在西南侧的倾侧项和东北侧的辐散项共同作用下正涡度明显增大,且其垂直平流项将正涡度向上传播,有利于对流的垂直伸展。在主体回波前侧,受水平平流项的作用不断有新的对流单体生成,但由于垂直伸展高度低,受低层风引导向东北方向移动,在移动过程中对流单体排列呈西北—东南向且逐渐合并涡度增大,最终导致线状主体回波演变为弓形回波。此次弓形回波的形成过程与经典模型存在显著差异,其弓形后侧没有明显的后侧入流急流,而是具有明显的前侧近地层入流,主要受到了前侧暖区内对流系统发展影响。

引 言

中尺度对流系统(mesoscale convective system,MCS)是暴雨的主要成因之一(Maddox,1980;陈传雷等,2018;范元月等,2020),由于总降水量与降水效率和持续时间直接相关(Doswell Ⅲ et al,1996),在同一地点产生的列车效应或后向传播特别有利于产生极端降水(Chappell,1986;何群英等,2009;孙继松等,2013;苟阿宁等,2019;王啸华等,2021)。后向传播是指在上游地区不断有新的单体生成,而成熟的单体在下游消亡,从而导致对流区呈现准静止(Schumacher and Johnson,2005)。侧后向传播是后向传播常见的一种类型,受侧后向传播的影响,对流系统移速往往慢于平流速度,从而更有利于降水系统的长时间维持,导致更强的降水。尽管MCS在夜间很常见,但带有破坏性大风的弓形回波在夜间是罕见的,因为这时环境通常具有夜间稳定边界层的特点(Schultz et al,2000)。理论上稳定边界层能阻碍强冷池产生的温度和气压梯度,同时会减小近地面负浮力下沉运动导致的动量下传,这与白天的对流系统有明显差异(Horgan et al,2007)。然而,弓形回波和强风系统仍会在夜间发生(Adams-Selin and Johnson,2010;2013;曲晓波等,2010;Coniglio et al,2012;陶岚等,2014;Guastini and Bosart,2016;袁招洪,2021)。与白天的对流系统预报相比,夜间弓形回波的预报效果较差(Wilson and Roberts,2006;Clark et al,2007;Weisman et al,2008;支树林等,2017;Hitchcock et al,2019;Weckwerth et al,2019),其原因可能是夜间对流通常是高架对流,如低空急流前侧的辐合(Stull,1988)、重力波或涌等地面上方的强迫机制,相比发生在白天的对流更占主导作用。夜间对流常发生在稳定的边界层中(Koch et al,2008;Koch and Clark,1999),常伴有低空急流(LLJ),这样的环境下对流有效位能(CAPE)较低,但垂直风切变较大,常被称为“高风切变,低有效位能”(high-shear,low-CAPE,HSLC)。对于HSLC环境的定义各不相同,Wade and Parker(2021)定义混合层CAPE≤1000 J·kg-1且0～6 km风切变≥18 m·s-1,这样的环境下也可以产生显著的恶劣天气,甚至包括龙卷(Simmons and Sutter,2009;Ripberger et al,2014),因此该类环境下的强对流预报是一个相当大的短期和短时临近预报挑战。

Fujita(1978;1979)最早定义了弓形回波的典型演变特征。根据Fujita(1979),弓形回波通常是从对流单体或一排线状对流单体演变为逗号状的回波,其向极一侧伴随一个主要的气旋性涡旋,尺度范围较广(10～150 km)。尽管已有学者通过观测研究(Przybylinski and Gery,1983;Funk et al,1999)和数值模拟(Weisman,1993;Finley et al,2001)对弓形回波进行了广泛的研究,但它们是如何从各种初始对流结构中演变而来还需进一步的研究。Klimowski et al(2004)研究了1996—2002年美国发生的273个弓形回波的演变,特别是弓形前阶段的雷达反射率特征,确定了弓形回波形成的3种主要对流组织模式:弱组织单体模式、飑线模式和超级单体模式;弱组织单体模式在美国中部最常见,对于弱组织单体模式,68%的弓形回波个例与合并有关。

国内外学者对于β中尺度系统的结构分析表明:当对流系统发展到强盛期时,流场中上升气流由倾斜上升转换为垂直上升(何立富等,2007),在涡度场上,水平涡度与环境风场的垂直切变有关,伴随对流增强,水平涡管在垂直运动的作用下会发生倾斜,转化为垂直涡度(Davies-Jones,1984),这仅是其中的一种垂直正涡度的来源,被称为倾侧项,而垂直正涡度的来源还包括了水平平流项、垂直输送项和散度项。在实际个例中不同对流单体、不同阶段垂直正涡度的来源并不完全相同,由不同项占据主导地位,需针对个例进一步分析。本研究关注的是2017年9月24日夜间至25日凌晨一次夜间强对流过程,该过程以短时强降水为主,个别站点出现7级雷暴大风。在此次过程中,对流主体的维持及β中尺度对流系统由线状回波合并加强演变为弓状回波的机制机理,将是文本的研究重点。

1 资料和方法

本文实况分析中使用的资料包括:

(1)研究区域内的地面自动站数据和雷达数据(南京、常州、南通、青浦和南汇雷达)。

(2)欧洲中期天气预报中心ERA5等压面层再分析资料,水平分辨率为0.25°×0.25°。

1.1 理查森数的计算

理查森数(Richardson number,Ri)是检验大气环境是否有利于重力波发生的重要指标,其表达式为

(1)

1.2 数值模式设置

利用WRF_ARW高分辨率数值模式对本次强对流过程进行了模拟,模拟区域采用双重嵌套,外层水平分辨率为3 km,内层水平分辨率为1 km,初始和侧边界场采用GDAS的0.25°再分析数据,两层区域内均未采用积云参数化方案,模拟时间为2017年9月24日08:00至25日08:00(北京时,下同),共24 h,模式的其他设置详见表1。

表1 WRF模式设置Table 1 WRF model configuration

1.3 双多普勒雷达风场反演

利用美国国家大气研究中心(NCAR)提供的SPRINT软件将雷达体扫数据从极坐标系插值到笛卡尔坐标系下(数据插值采用双线性插值法),并对径向速度进行局地退模糊处理,然后选择上海青浦和江苏南通两部雷达观测时间一致(差别小于3 min)的体扫数据进行三维风场反演,反演采用NCAR 的CEDRIC软件,反演原理参考Ray et al(1978)。由于雷达观测为径向速度,在两部雷达连线附近观测到的径向风为接近平行的两个矢量,无法正确地反演出切向速度,因此在该区域内反演出的速度场不可信,从而进行剔除(孙敏等,2015)。

1.4 三维风场涡度局地变化来源诊断

如式(2)所示,利用垂直涡度方程(朱乾根等,2007)来诊断模式模拟的三维风场涡度局地变化的来源。

(2)

式中:等式右端第一项为相对涡度水平平流项,第二项为地转涡度水平平流项,两者合称为涡度水平平流项,第三项为涡度垂直输送项,第四项为涡度倾侧项,第五项为散度项。

2 个例介绍

2.1 天气实况

2017年9月24日夜间至25日凌晨的强对流过程以短时强降水为主,最强时段集中在25日00:00—03:00,如图1a所示,3 h累计降水量大值中心位于长江口附近,最大值出现在上海市崇明区侯家镇站,达116.1 mm。从图1b逐小时雷达组合反射率因子随时间的演变可以看到,对流系统沿着长江下游一线向东南方向移动,并由线状排列的单体逐渐合并加强,最终演变为弓形回波。过程中个别站点出现7级雷暴大风,最大阵风达16.0 m·s-1,发生在江苏省太仓市岳王镇站(25日01:30)。

注:图b中黑色三角形为南京、常州、南通、青浦和南汇5部雷达所在位置。图1 2017年9月25日00:00—03:00(a)3 h累计降水量分布,(b)雷达组合反射率因子逐小时演变及7级以上(风羽,≥13.9 m·s-1)大风灾害分布Fig.1 Distribtution of (a) 3 h accumulated precipitation, (b) hourly evolution of radar composite reflectivity factor and gust wind (barb, ≥13.9 m·s-1) from 00:00 BT to 03:00 BT 25 September 2017

2.2 天气尺度背景分析

图2a为9月24日20:00 ERA5再分析资料500 hPa环流场和其与9月气候平均(1979—2016年)位势高度场偏差,图中副热带高压(以下简称副高)呈带状分布且较为强盛,588 dagpm线控制江南大部地区,上海处在副高边缘,我国中东部大部地区位势高度常较常年异常偏高,特别是江南地区较9月气候平均偏强4～5 dagpm。700 hPa风场上江苏中北部存在西南风与东南风的暖式切变(图略),而在850 hPa风场上,位于700 hPa暖式切变以南沿长江下游一带也存在西南风和东南风的暖式切变,对应相当位温等值线存在较大的南北梯度(图2b),上海位于切变线以南的暖区内,切变线南侧存在西南急流输送水汽,最大风速达12 m·s-1。地面图上,在850 hPa暖式切变线位置以南有低压倒槽发展,准静止锋位于浙北一带(图略),由地面静止锋和切变线的对应位置可见,沿江一带存在自南向北随高度升高且坡度较缓的锋面。图2c为夜间对流早期发展阶段区域内的南京站探空图,表2为利用Python的探空和高空风分析图及SHARPpy程序计算得到的热动力参数,由图2c和表2可见,300 hPa高度以下整层湿度较大,整层大气可降水量(PWV)达到63.8 mm,抬升凝结高度(LCL)较低,位于1006 hPa,低层900 hPa附近存在逆温层,从最不稳定层抬升的不稳定能量(MUCAPE)为640 J·kg-1,表明24日夜间环境的水汽条件较好,但热力条件一般;从水平风的垂直切变可见,0～3 km 和0～6 km垂直风切变分别达到6.9×10-3s-1和4.0×10-3s-1,环境场具有较好的动力条件,环境条件符合Wade and Parker(2021)对于HSLC环境的定义。图2c显示从地面到5 km高度,风向随高度顺时针旋转,具有明显的暖平流,5 km以上风向随高度逆时针旋转,有一定的冷平流,形成低层暖平流、高层冷平流;相当位温随高度的变化(图2d)显示了近地层相当位温随高度迅速增大,即近地层大气是稳定的, 而850～700 hPa的相当位温随高度减小,存在对流性不稳定,这些条件均有利于有组织的强对流在抬升到一定高度后生成和发展。图2e为通过图2c中南京站探空数据计算得到的Ri随高度变化图,结合图2d相当位温随高度的变化可以看到低层1 km以下和4～6 km存在相当位温随高度增大的稳定层,对应在1 km附近和9 km以上存在满足Ri<0.25 和Ri值在0.25～2.0的层次,从而满足俘获重力波产生的条件。

利用ERA5再分析资料对地面形势场进行分析,受低压倒槽影响,上海及其周边地区9月24日20:00地面10 m风为南到东南风(图3a),由于9月夜间上海东南方向海温已高于陆地温度,因此海上的暖湿空气源源不断地向陆地输送。对比24日20:00(图3a)和25日00:00(图3b)地面2 m气温的空间分布,可以看到上海及其周边地区的陆地上有明显的增温,该区域相比苏皖中北部为较暖的区域, 从上海宝山站24日20:05至25日08:05地面各要素随时间演变(图3c)可以看到,回波主体影响的时间为25日02:00左右,此时有气压突增(黑色曲线)、气温下降(红色曲线)和风向突变(东南风转西北风)的特征;而在此之前,地面为一致的东南风,气温逐渐上升,气压逐渐下降,主体回波前侧的暖区特征显著。

注:图a,图b中填色为2 m气温场,等值线为平均海平面气压场(单位:hPa),风矢为10 m风场;图c中红线为2 m气温,绿线为2 m露点温度,黑线为平均海平面气压,柱状为5 min降水量,风矢为10 m风。图3 2017年9月(a)24日20:00,(b)25日00:00 ERA5再分析资料的地面要素场分布,(c)24日20:05至25日08:05上海宝山站地面自动站要素时序演变Fig.3 Surface fields of ERA5 reanalysis data at (a) 20:00 BT 24, (b) 00:00 BT 25; (c) time-series evolution of surface automatic observations at Shanghai Baoshan Station from 20:05 BT 24 to 08:05 BT 25 September 2017

2.3 中尺度对流系统的观测分析

图4a显示对流发展初期有一条呈东北—西南向的β中尺度对流带A,在其西南侧有新生对流单体B1和B2,对流带A沿东偏南方向移动,新生单体B1和B2则逐渐向东北方向移动,与对流带A合并,而在其西南侧仍不断有新生对流单体B3和B4(图4b),9月24日23:42对流带A的西南侧又有对流单体C新生(图4c),随时间逐渐发展成西北—东南向的带状,并向东北方向移动(图4d,4g),而对流带A在向西偏南方向移动的过程中逐渐发展加强形成弓状回波(图4h),其中弓形回波维持时间从25日02:00—03:00,南汇雷达0.5°仰角的径向速度图显示在弓形回波北端存在明显的气旋式涡旋(切变)特征(图4j)。

注:图a～图h中,黑色虚线为融化层高度,红色椭圆及字母用于追踪主要对流系统的演变;图j中,黑色椭圆为弓形回波北侧的气旋式涡旋。图4 2017年9月24—25日(a～h)(上)雷达0.5°仰角反射率因子和(下)沿图中黑色直线的雷达反射率因子垂直剖面,以及(i,j)演变为弓形后南汇雷达(原点处)观测到的0.5°仰角(i)反射率因子和(j)径向速度Fig.4 (a-h) Radar reflectivity factor (above) at 0.5° elevation and (below) vertical cross-section of radar reflectivity factor along the black straight lines from (a) Nanjing, (b) Changzhou, (c-e) Qingpu and (f-h) Nanhui radars at 8 selected times, (i) radar reflectivity factor and (j) radial velocity at 0.5° elevation of Nanhui Radar from 24 to 25 September 2017

从沿对流主体西南—东北向的剖面图可以看到,对流发展初期(图4a,4b),对流系统发展强度较弱,最强反射率因子在50 dBz附近,对流发展高度较低,45 dBz以上回波多集中在融化层高度以下,此外在对流主体A内沿着西南—东西向排列着多个对流单体,特别是图4b中剖面上呈现出明显的波动特征,在与主体A相隔一段距离的西南侧有新生的对流单体。图4c显示随着新生对流单体不断并入主体,主体内对流单体也不断合并强度增强,最强反射率因子达50～55 dBz,45 dBz回波发展高度达7～8 km,且在对流主体A移动方向前侧(东南侧)有新的对流单体C生成,该单体的反射率因子垂直剖面显示,45 dBz以上回波发展高度仅在3 km以下(图略),图4d～4h显示主体回波在向东南方向移动过程中组织化增强,演变为弓形,虽然 45 dBz回波伸展高度仍维持在7～8 km,但其强度不断增强,最强反射率因子达55 dBz以上。

3 数值模拟结果分析

数值模拟结果显示9月24日21:00的回波结构(图5a)与观测接近,有一条呈东北—西南向的β中尺度对流带A,其宽度比实况观测略偏窄、强度比实况偏强(图4a),其西南侧有新生单体B1和B2发展并合并到主对流带A中(图5b),从沿着对流主体所做的西南—东北向的剖面可见,最强反射率因子在55 dBz附近,与观测相比偏强,对流发展高度较低,45 dBz以上回波多集中在融化层高度以下。此外在对流主体A内沿着西南—东北向排列着多个对流单体,其结构与实况观测接近,也呈现出一定的波动特征(图4a,4b)。随着带状回波A向东南方向移动,23:00在带状回波A的西南侧有新生对流单体C,逐渐发展成西北—东南向的带状,并向东北方向移动(图5c,5g),而主对流带A在向西偏南方向移动的过程中逐渐发展加强形成弓状(图5d,5h),随着新生对流单体不断并入主对流带A,使其不断合并增强,最强反射率因子达60～65 dBz,其 45 dBz 回波发展高度达7～8 km,该演变过程与实况接近,但比实况强度偏强且发生时间提前了30～60 min。模式模拟出的主对流带A的西南侧有单体新生合并进入主对流带A并使其增强,同时东北—西南向对流带移动方向前侧(东南侧)有对流单体C新生发展,其为西北—东南向带状对流并向东北方向移动,及东北—西南向主对流带A逐渐由线性回波演变为弓形回波的过程均与实况十分接近。

注:黑色虚线为融化层高度,红色椭圆及字母用于追踪主要雨带的演变。图5 2017年9月24—25日(上)模式模拟底层雷达反射率因子和(下)沿图中黑色直线的雷达反射率因子垂直剖面Fig.5 Radar reflectivity factor (above) of the lowest model level from numerical simulation at 8 selected times and (below) vertical cross-section of radar reflectivity factor along the black straight lines from 24 to 25 September 2017

图6显示了不同时刻沿着不同剖面的水平风速随高度的垂直分布。由图6a和6b见,从西南往东北方向,存在西到西南风分量沿着低层东到东北风分量构成的锋面倾斜上升,且存在多个西南风大值中心,呈现出波动特征。在主体回波A逐渐由线状演变为弓形的过程中,沿着垂直于弓形的方向做剖面,发现与典型的弓形回波结构有所区别,此次过程弓形回波后侧无明显的后侧入流急流,其前侧低层的东到东南风分量入流较强,且入流上方高层的西到西北气流分量也较强, 对流前侧的水平风垂直切变较对流后侧更大、动力条件更佳(图6c和6e)。主体回波A东南侧新生单体C的垂直剖面分布显示(图6d和6f),其对流发展强度和高度远小于主体回波A,近地层为一致的东到东南分量气流,而高层为一致的西到西北分量气流,由于新生单体C发展高度较低,受低层西南气流引导向东北方向移动,近地层东到东南气流分量的厚度随着向北移动逐渐加厚,正是由于这种高低层水平风的垂直切变分布,导致对流系统随高度向东南方向倾斜,且对比图5d和5f中反射率因子等值线垂直分布可以看到,随着对流单体C向东北方向移动,整体向西北—东南向伸展,最终由一个单体逐渐演变为两个单体。

利用上海青浦和江苏南通多普勒雷达进行三维风场反演(两部雷达的位置详见图1b),发现主回波A在9月25日00:30的1.0～2.5 km高度水平风场中均存在中气旋(图7a红色方框),基于上文对雷达反射率因子演变的分析,模式模拟比观测提前了30～60 min。因此,对比25日00:00模式模拟得到的水平风场分布(图7b),其中1.0～2.0 km也均存在中气旋,反射率因子的形态与实况接近,但模式模拟的反射率因子强度与观测相比显著偏强。

注:红色方框为中气旋所在位置。图7 2017年9月25日 (a) 00:30利用青浦和南通双多普勒雷达风场反演和(b)00:00模式模拟的1 km高度雷达反射率因子(填色)和水平风场(风矢,风羽)Fig.7 Horizontal wind field (wind vector, barb) and radar reflectivity factor (colored) at 1 km height (a) retrieved by Doppler radar of Qingpu and Nantong at 00:30 BT and (b) from model simulation at 00:00 BT 25 September 2017

通过上述分析可知,虽然在时间和强度上存在一定的偏差,但高分辨率数值模式仍较好地模拟出了此次β中尺度系统的演变过程,可以利用模式输出结果对此次锋面雨带内的β中尺度对流系统的发生发展和演变机制机理进行研究。

为了研究该β中尺度系统如何由线状演变为弓形,利用垂直涡度方程即式(2),诊断模式模拟的1 km 高度处的三维风场涡度局地变化的来源。图8 为数值模式模拟的9月24日21:00的1 km高度处的涡度方程中各项(白色等值线),该时刻为主对流带A发展的初始阶段,4项中最大值3.3×10-5s-2出现在涡度倾侧项中(图8c),受该项的作用在主对流带A的西南侧新生了回波单体B1和B2。

注:方框内为中心值(单位:10-5 s-2)。图8 2017年9月24日21:00模式模拟的1 km高度处雷达反射率因子(黑色等值线,单位:dBz)、涡度(填色)、涡度方程各项(白色等值线)(a)涡度水平平流项,(b)涡度垂直输送项,(c)涡度倾侧项,(d)散度项Fig.8 Model-simulated radar reflectivity factor (black contour, unit: dBz), vorticity (colored), vorticity equation terms (white contour) at 1 km height at 21:00 BT 24 September 2017 (a) vorticity horizontal advection term, (b) vorticity vertical transport term, (c) vorticity tilt term, (d) divergence term

图9和图10分别为数值模式模拟的9月24日23:00主体回波A和其东南侧新生对流单体回波C处1 km高度的涡度方程中各项(白色等值线),该时刻主对流带A西南侧的正涡度主要来自涡度倾侧项(图9c),中心值为6.6×10-5s-2,而其东北侧的正涡度则主要来自涡度散度项(图9d),中心值为5.5×10-5s-2。主体回波东南侧新生回波单体C的涡度发展则主要来自涡度水平平流项(图10a),中心值为0.8×10-5s-2,与主体回波A处大值中心相比小一个量级。主对流带A的正涡度大值区中垂直输送项为较大的负值(图9b),表明有正涡度向上传输,有利于回波向上发展,而回波C内的垂直输送项很小(图10b),不利于回波的垂直发展。无论是主对流带A还是回波C的涡度倾侧项都显示出正负交替的波状分布型(图9c和10c)。对24日23:30和25日00:30两个时次各项的分析显示了相似的结果(图略)。

注:方框内为中心值(单位:10-5 s-2)。图9 2017年9月24日23:00模式模拟的回波A处1 km高度雷达反射率因子(黑色等值线,单位:dBz)、涡度(填色)、 涡度方程各项(白色等值线) (a)涡度水平平流项,(b)涡度垂直输送项,(c)涡度倾侧项,(d)散度项Fig.9 Model-simulated radar reflectivity factor (black contour, unit: dBz), vorticity (colored), vorticity equation terms (white contour) of echo A at 1 km height at 23:00 BT 24 September 2017 (a) vorticity horizontal advection term, (b) vorticity vertical transport term, (c) vorticity tilt term, (d) divergence term

注:方框内为中心值(单位:10-5 s-2)。图10 2017年9月24日23:00模式模拟的回波C处1 km高度雷达反射率因子(黑色等值线,单位:dBz)、涡度(填色)、涡度方程各项(白色等值线) (a)涡度水平平流项,(b)涡度垂直输送项,(c)涡度倾侧项,(d)散度项Fig.10 Model-simulated radar reflectivity factor (black contour, unit: dBz), vorticity (colored), vorticity equation terms (white contour) of echo C at 1 km height at 23:00 BT 24 September 2017(a) vorticity horizontal advection term, (b) vorticity vertical transport term, (c) vorticity tilt term, (d) divergence term

4 结论与讨论

9月24日夜间至25日凌晨,沿长江下游一带发生了强对流天气,以短时强降水为主,伴有7级雷暴大风。通过利用观测资料分析和高分辨率数值模式模拟诊断得到,此次过程的500 hPa位势高度场较气候态异常偏高,沿长江下游一带位于副高边缘,中低层存在暖式切变线,地面有低压倒槽,倒槽内配合有准静止锋,形成坡度较缓的锋面,中低层存在西南急流。高分辨率数值模式虽然模拟存在时间和强度上的偏差,但很好地模拟出了此次强对流过程的β中尺度系统演变特征。通过利用垂直涡度方程诊断模式结果得出,在此次对流过程中涡度的倾侧项发挥了重要的作用。在对流发展初期,由于环境水平风的垂直切变较大,高层有偏西风,低层存在偏东风,形成了指向北的水平涡管。当低层西南气流沿底层稳定层以上的锋面爬升,到达满足重力波产生条件的高度后,激发出重力波加强了上升运动,之后达到对流性不稳定层并触发对流发展,在垂直运动作用下指向北的水平涡管在对流的西南侧转换为正的垂直涡度,因此在倾侧项作用下有新的对流单体在主体回波侧后方(西南侧)生成(图11a)。由于初始阶段发展高度不高,新生成的对流单体在中低层西南引导气流作用下向东北方向移动,并与主体回波合并加强。随着回波不断合并增强,主体回波东北侧辐散项的作用逐渐增大,在西南侧倾侧项和东北侧辐散项共同作用下主体回波的正涡度明显增大,且其垂直平流项将正涡度向上传播,有利于对流的垂直伸展,主对流单体发展高度较高,受高层偏西风气流引导向东移动。在主体回波前侧(东南侧),受到主体回波正涡度水平平流项的作用有新的对流单体生成(图11c),但由于其垂直伸展高度低,受低层风引导向东北方向移动,在移动过程中不断向西北—东南向伸展加强,最终导致主体回波由线状演变为弓形(图11d,11f),其三维概念模型如图12所示。且由于侧后向传播的作用,导致系统移动方向偏离引导气流方向,指向东南方向,移速小于引导气流,从而有利于短时强降水的发生。由于此次弓形过程并没有伴随典型的弓形回波所具有的后侧入流急流,且夜间近地层较为稳定,弓形回波过境时仅造成个别站点出现7级雷暴大风。

图11 雷达组合反射率因子演变概念模型Fig.11 Conceptual model of radar composite reflectivity factor evolution

图12 β中尺度对流系统演变为弓形的立体概念模型和系统移动方向合成矢量图Fig.12 Three-dimensional conceptual model of the evolution of meso-β scale convective system into bow echo and a synthetic vector diagram of the convective system moving direction

通过对此次过程的分析发现,在夜间“高风切变,低有效位能”的环境条件下,即无有利热力条件下,水平风的垂直切变至关重要,其形成的水平涡管在垂直抬升运动的作用下能转换为垂直涡度(倾侧项),侧后向传播致使对流系统移速减缓,而强对流前侧暖区中对流系统的发生发展对于线状对流转换为弓形回波起了重要的作用,且由于夜间近地层较为稳定,与典型弓形回波移速快易造成多站点的极端大风和个别站点短时强降水有所不同,此次弓形回波过程造成了多站点出现短时强降水和个别站点出现7级雷暴大风。因此,针对夜间强对流个例的分析总结,能加强预报员对于此类环境背景条件下对流发生发展机制机理的认识,提高对夜间强对流系统的预报能力。