中国南部沿海地区局部产生的短期和长期强降水事件在环境条件上的对比

《Atmospheric Research》：Contrasting ambient environments of locally generated short- and long-lived warm-sector heavy precipitation events over the South China coast

　　• 更深的850百帕涡度-汇聚-上升耦合区分了长寿命强降水事件（LHPEs）和短寿命强降水事件（SHPEs）。• 早期的风暴相对流入和水分输送与事件后期持续时间相关。• 低温寒池势能/风暴相对流入比率较低的事件具有持续性。

引言
暖区强降水事件（HPEs）是指在锋面带的暖侧形成的对流性雷暴，通常发生在锋面前方约200-300公里范围内，同时不受后锋面冷空气的直接影响（Xia等人，2006；Zhang等人，2011；Wu和Luo，2016；Sun等人，2019；Zhang和Meng，2019；Wu等人，2020；Yu等人，2024）。与嵌入在明确锋面系统中的强降雨不同，这些事件通常发生在大尺度抬升和斜压强迫相对较弱的情况下。因此，它们的发生强烈依赖于在较小空间和时间尺度上运行的过程，如对流层下层的水分积累、边界层内的汇聚、地形附近的上升抬升、海陆风环流以及由对流本身产生的反馈（Chen等人，2016；Liu等人，2018；Luo等人，2020；Zhang等人，2022a）。由于对流可以迅速启动，并且降雨可能在有限区域内高效集中，因此在华南地区的前夏季雨季，暖区HPEs仍然难以预测。以往的研究已经阐明了它们的天气尺度背景、触发过程、分类和中尺度对流组织（Liu等人，2019；Luo等人，2020；Fu等人，2023）。尽管如此，对于对流的启动、最大降雨强度、累积降水量和事件持续时间仍存在很大不确定性（Zhang和Meng，2019；Gao等人，2022）。

华南地区为研究暖区HPEs提供了有利的环境。该地区位于东亚季风系统的南缘，面向南海，因此在前夏季雨季，温暖湿润的季风空气频繁进入沿海地区。这种背景促进了湿润边界层的形成，并使得条件不稳定性增加。同时，珠江口、广东西海岸和广东东部山地的迎风坡受到不规则海岸线和复杂地形的影响，从而增强了低层汇聚，并有利于局部短时强降雨的发生（Chen等人，2014；Luo等人，2017；Bai等人，2021；Zhang等人，2022b）。气候分析显示，暖区HPEs最常发生在4月至6月，降雨峰值集中在沿海地区和迎风地形附近，那里低层温暖湿润的流入、地形效应和海陆温差相互作用（Li等人，2021a；Wu等人，2020）。沿海暖区降雨也经常在夜间或清晨达到峰值，这种模式与边界层惯性振荡、海陆风转换以及低层流动和汇聚的夜间增强有关（Chen等人，2016；Jiang等人，2017；Du和Rotunno，2018；Xue等人，2018；Li和Du，2021；Zhang和Meng，2019）。

虽然暖区HPEs通常被描述为在大尺度强迫较弱的情况下发生的事件，但它们并不与更广泛的环流隔离开来。与西太平洋副热带高压相关的西南风、季风水分输送、高层辐散、天气尺度扰动以及南海季风的开始都可能为暖区对流创造有利条件（Wang等人，2004；Ding和Chan，2005；Huang等人，2018；Luo等人，2020；Li等人，2021a）。暖区HPEs往往依赖于一个持续的高湿度环境、足够的不稳定性、较弱的对流抑制作用以及不断提供水分和能量的低层风结构（Luo等人，2013；Zhang和Meng，2018；Li等人，2020）。这种大尺度预处理增加了中尺度扰动启动和维持深层对流的可能性。因此，暖区强降雨应被视为环境背景与局部触发机制相互作用的结果，而不仅仅是对单一尺度强迫过程的响应（Sun等人，2019）。

低层急流是沿海暖区强降雨背景环境的重要组成部分，因为它将温暖湿润的空气输送到海岸并支持低层水分汇聚（Du和Chen，2018，Du和Chen，2019；Du等人，2020a；Zhang和Meng，2019）。然而，一旦对流开始，强降雨的持续不仅取决于背景中的水分供应，还取决于新的对流单元是否能够在降雨系统附近反复生成和组织。对华南沿海地区个别极端降雨事件的观测分析记录了重复的回积和回声训练过程，新的对流在降水引起的冷流出和温暖高θe海洋流入的中尺度边界处形成（Wang等人，2014；Wu和Luo，2016）。Liu等人（2018）进一步表明，回声训练和雨带训练的联合效应可以维持多个雨带并显著增加降雨量。允许对流的模拟表明，沿海地形、海岸线几何形状和对流生成的寒池可以调节对流的启动、向上扩展以及重复单元生成的位置（Du等人，2020b）。特别是，沿海地形可能通过为新生成的单元提供地形抬升并帮助维持沿海附近的相对静止寒池来促进回积和持续降雨（Zhang等人，2022b）。

除了这些以过程为导向的案例研究外，还有几项多事件研究考察了暖区或持续强降雨的更广泛特征。Zhang和Meng（2019）分析了45次暖区强降雨事件，强调了它们的共同特征、低层急流环境以及数值预报偏差。Li等人（2021b）使用雷达观测来分类与暖区强降雨相关的MCSs的组织模式，并比较了不同风暴形态的环境。Zhang等人（2021）研究了华南地区极端持续强降雨的气候分布和天气尺度模式。这些研究大大提高了对强降雨的天气尺度背景、对流组织和维持机制的理解。然而，它们并没有直接在一个共同的物体跟踪框架内比较最短寿命和最长寿命的局部生成暖区HPEs的完整生命周期和事件尺度风暴相对环境。

因此，剩下的问题不是重复单元生成、寒池边界、沿海地形或持续的海洋流入是否可以维持单个强降雨系统，而是为什么在同一沿海地区和季节发生的某些局部生成的暖区HPEs比其他事件持续更长时间。据我们所知，系统级的事件持续时间极端比较仍然有限，特别是将客观生命周期跟踪与风暴相对向陆流入、对流层下层水分输送以及涡度、汇聚和上升的垂直延伸结合起来进行比较的研究。本研究通过在一个共同的事件识别框架内比较不同三分位数的持续时间组，并使用每个事件的一个阶段平均值样本来解决这一空白。这种设计旨在识别与降雨持续性相关的环境特征，而不是重新分类雷达定义的风暴模式或诊断单一极端事件的维持机制。一些降水系统在局部启动后保持紧凑并迅速消散，而其他系统则维持更广泛的连通降雨结构或反复产生强降雨区域数小时。这种差异对累积降水量和灾害风险有直接影响，但在预报中仍难以表示。因此，阐明环境和动力学对事件持续性的控制是改进暖区强降雨预测的重要步骤。

为了解决这一问题，本研究考察了2010年至2019年前夏季雨季华南沿海地区的暖区HPEs。比较了短寿命暖区强降水事件（SHPEs）和长寿命暖区强降水事件（LHPEs），以确定降雨演变、环境条件和维持机制如何随事件持续性的不同而变化。使用每小时合成的降水观测数据和ERA5再分析数据来分析降雨特征、低层环流、水汽输送、热力学条件以及与降雨持续时间的统计关系。特别关注了水分供应、ERA5衍生的下沉气流/寒池生成潜力与风暴相对向陆流入之间的竞争，以及与降雨持续性相关的低至中层大气动力学结构。第2节描述了数据集、事件选择程序和分析方法。第3节比较了SHPEs和LHPEs的降雨演变、环流模式、水分和热力学环境以及850百帕动力学特征。最后一部分总结了主要发现并讨论了未来的研究需求。

片段
每小时降水数据和再分析
使用2010-2019年的每小时网格化降水数据作为识别HPEs的观测基础。该数据集由中国国家气象信息中心提供，通过将CMORPH的降水估计值与自动气象站的观测值合并生成（Shen等人，2014）。其水平分辨率为0.1° x 0.1°，时间间隔为1小时。在这个合并产品中，卫星衍生的降水数据经过了密集地表的校正。

短寿命和长寿命HPEs的基本降水特征
图1显示了研究区域、事件轨迹以及两种类型暖区HPEs的降雨生命周期特征。在考察其环境条件之前，有必要明确SHPEs和LHPEs之间的基本区别。这两种类型的事件都是从2010-2019年华南沿海地区局部生成的暖区HPEs中选取的，所有事件都发生在广东南部海岸约100公里范围内。分类仅基于事件本身。

结论与讨论
基于2010-2019年前夏季雨季华南沿海地区的暖区HPEs，本研究使用每小时合成的降水数据和ERA5再分析数据，比较了短寿命强降水事件（SHPEs）和长寿命强降水事件（LHPEs）的降雨特征、低层动力学结构、水分输送、热力学环境及其与降雨持续性的关系。结果表明，两种类型的事件...

作者贡献声明
Liu Haisheng：撰写——原始草稿、方法论、调查、概念化。
Huang Xiaogang：撰写——审阅与编辑、方法论、资金获取、概念化。
Fei Jianfang：监督、概念化。
Cheng Xiaoping：撰写——审阅与编辑。
An Xiadong：撰写——审阅与编辑。
Yang Xiangrong：撰写——审阅与编辑。
Sun Jing：撰写——审阅与编辑。
Zhang Chi：撰写——审阅与编辑。

知情同意和患者细节
已从所有参与者或其法律代表那里获得了参与研究和发表文章的书面知情同意。遵守了参与者的隐私权。

人类研究
本研究是在相关法律法规和指导方针的范围内进行的。
根据相关法律法规和机构指南，无需伦理委员会的批准。

利益冲突声明
作者声明以下可能的财务利益/个人关系可能被视为潜在的利益冲突：
Huang Xiaogang报告称获得了国防科技大学的财政支持。如果还有其他作者，他们声明没有已知的财务利益或个人关系可能影响本文所述的工作。

致谢
本研究得到了国家自然科学基金（项目编号42330610）和云南省自然科学基金（202505AV340011）的支持。我们感谢CMA提供的高分辨率合并降水数据，以及ECMWF提供的再分析数据。

Haisheng Liu|Xiaogang Huang|Jianfang Fei|Xiaoping Cheng|Xiadong An|Xiangrong Yang|Jing Sun|Chi Zhang