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台风与西风带系统相互作用可导致远离台风的中纬度地区发生暴雨天气，即台风远距离暴雨（Chen and Cheng，2010）。已有不少研究针对台风远距离暴雨给出了相关定义，Chen et al.（2006）提出台风远距离降水需发生在台风以外区域，且降水应和台风本体有内在的物理联系。大量已有研究表明，这种台风远距离暴雨是台风与其相邻的中纬度系统之间相互作用的结果（周军等，1995; Cote，2007; 张雪晨等，2013; 周伟灿和罗丽君，2021）。自20世纪70年代以来，不断有研究表明西风槽是影响台风远距离暴雨的重要天气系统（孙建华等，2006; 黄新晴等，2014; 何立富等，2020）。陶祖钰等（1994）也指出台风的远距离暴雨中心是由中纬度槽前的动力辐合所致。加强或减弱台风（西风槽）强度，远距离暴雨量也相应地增加或减小（朱洪岩等，2000）。台风本体与远距离降水区之间的水汽输送通道是影响远距离暴雨强度的重要因素之一（李春虎等，2007; 丁治英等，2017）。数值模式研究表明，在初始场中去掉与热带气旋相关联的水汽输送带时，远距离暴雨最大降水量可减至原本的一半（Wang et al.，2009; Schumacher et al.，2011）。
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敏感性分析方法（Torn and Hakim，2008）是一种研究极端降水事件中主要天气尺度影响因子的有效方法，被广泛用于诊断持续极端降雨事件的关键因素（Schumacher，2011; Yu and Meng，2016; Huang and Luo，2017），以及深入理解温带气旋（Garcies and Homar，2009; Mcmurdie and Ancell，2014）、中尺度对流涡旋（Hawblitzel et al.，2007）等天气系统的可预报性以及动力过程。利用敏感性分析方法能够有效揭示暴雨过程中各种影响因素的相对重要性，揭示影响暴雨强度的关键因子。
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由于发生频率较低且台风和中纬度系统的相互作用十分复杂，台风远距离暴雨的预报难度很大。1909号台风“利奇马”在华北地区造成了极强的远距离暴雨，十分有必要探讨影响此次台风远距离暴雨的关键动力因子。同时，台风“罗莎”位于2 000 km以外的西北太平洋洋面。台风以及双台风的远距离水汽输送贡献是造成台风远距离暴雨的重要原因（周立等，2011; 范爱芬等，2014）。尽管台风“利奇马”和“罗莎”并不满足中心距离小于等于1 800 km的双台风标准（阮均石等，1985; 尹碧文等，2017），也不满足双台风间距小于15个纬距的互旋标准（包澄澜等，1985），但是并不能排除“罗莎”对“利奇马”远距离暴雨的水汽输送作用。本研究基于ECMWF第五代全球气候大气再分析资料（ERA5）和全球集合预报资料，拟通过敏感性分析方法揭示影响台风远距离暴雨增强和减弱的关键动力因子。结合水汽追踪方法揭示远距离暴雨区在不同高度上的水汽来源，分析台风“利奇马”和 “罗莎”分别对此次远距离暴雨的水汽输送贡献。通过本研究，加深对台风远距离暴雨的的认识，为进一步提高台风远距离暴雨的预报能力提供科学依据。
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1 资料和方法
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1.1 资料和质量控制
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台风路径与强度资料取自中国气象局整编的热带气旋最佳路径数据集。卫星资料来自风云四号A星地球静止轨道辐射成像仪AGRI的L1级数据中的第三通道可见光数据。本文使用ERA5再分析资料，时间分辨率为1 h，水平分辨率为0.25°×0.25°。每一层资料都提供包括位势高度、温度、水平风场、垂直运动速度、相对湿度等在内的气象要素。
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1）地面降水资料
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使用图2范围内的国家级和区域级地面自动站的逐小时观测降水资料。针对这套降水观测资料，我们做了严格的质量控制，进行了内部一致性以及时间一致性检查等（Yu et al.，2007），筛选出约35 924个地面自动站可用于本次研究。将图2a中的正方形定义为台风本体降水（Tropical cyclone Precipitation，TP）区域，长方形定义为台风远距离降水（Tropical cyclone Remote Precipitation，TRP）区域。
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2）全球集合预报资料
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本次研究使用的ECMWF全球集合预报资料，水平格距为0.5°，垂直方向从1 000~100 hPa共9层，时间间隔6 h，共包含50个集合成员（Buizza et al.，2007）。为扩大样本量并排除不同预报时长的影响，我们选取了分别在4个不同起报时间的共200个集合预报成员，起报时间设置为2019年8月8—9日的08时（北京时）和20时（Du and Chen，2018）。
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1.2 集合敏感性分析法
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本研究使用集合敏感性分析方法，通过集合数据计算预报降水量与其他大气状态变量的线性相关，从而确定强降水的关键因子（Torn and Hakim，2008）。在本次研究中，将TRP区域的6 h降水作为预测指标，计算与其他变量在每个点的皮尔森相关数值，如下:
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其中:P为区域平均的6 h累积降水; X为该格点上的预报变量; 上横画线表示变量的平均值; n为集合成员总数（此处n=200）。将集合成员的区域平均降水按照降序进行排序，将区域平均降水前10%的集合成员定义为预报技巧高的成员（好成员），后10%的成员为预报技巧低的成员（差成员）。
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1.3 水汽追踪
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本文在进行水汽追踪时，采用的是来自美国NOAA空气资源实验室开发的轨迹模式Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory（HYSPLIT; Draxler and Hess，1998; https://www.arl.noaa.gov/hysplit）。采用0.25°×0.25°的ERA5资料对TRP区域内的气块向后追踪72 h，追踪间隔1 h。追踪区域内一共有584个水平格点，选取500 hPa、700 hPa和850 hPa三层。输出的变量包括空气质点的经度、纬度、高度和比湿。
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本文利用最小方差聚类（Draxler and Hess，1998）方法对轨迹进行聚类。每一类水汽路径对TRP区域的水汽贡献率的计算方法是，该类通道对TRP区域的水汽贡献与所有水汽路径对TRP区域的水汽贡献的比率（Chen and Luo，2018; Zhang et al.，2021）。
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式中:Δqt=-6代表每一条轨迹上t=-6和t=0时空气质点的比湿差异，即该条轨迹对TRP的水汽贡献; m代表每一类轨迹包含的轨迹数，n代表所有轨迹数。
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2 台风“利奇马”过程分析
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2019年第9号台风“利奇马”于2019年8月4日02时（北京时，下同）在西北太平洋洋面生成，生成后向西北方向移动（图1）。8月10日01时45分，超强台风“利奇马”在浙江省温岭市登陆。除了台风本体和外围云系外，在华北地区形成一条东北-西南走向的带状云系（图2黑色方框），分别形成台风本体降水（TP）和台风远距离降水（TRP），且TP和TRP之间存在着无、弱降水区。
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图1 2019年8月10日08时风云4A卫星可见光云图及台风“利奇马（1909）”和“罗莎（1910）”的实测移动路径示意（6 h间隔; TD、TS、STS、TY、STY、SSTY分别表示热带低压、热带风暴、强热带风暴、台风、强台风和超强台风）
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Fig.1 Every 6-hourly track of Typhoons Lekima (1909) and Krosa (1910) , superimposed on a visible cloud image from satellite FY4A at 08：00 BST on August 10, 2019.TD, TS, STS, TY, STY, and SSTY represent tropical storm, strong tropical storm, typhoon, strong typhoon, and super typhoon, respectively
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图2 截至2019年8月10日02时（a）、08时（b）、14时（c）地面观测站的6 h累积降水分布;（d）同（b），但是为CMORPH 6 h累积降水分布; 长方形框为TRP区域，正方形框为TP区域
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Fig.2 Distribution of 6-hourly rainfall (mm) at (a) 02:00 BST, (b) 08:00 BST, and (c) 14:00 BST on August 2019 from surface rain gauges. (d) Similar to (b) but from CMORPH rainfall observations.The square and rectangular boxes represent the TP region and TRP region, respectively
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台风“利奇马”登陆前后（图2a），TPR最强为138.6 mm，区域内有113个站录得6 h累积降水超过50 mm。伴随着台风登陆（图2b），6 h TPR最强达到169 mm，区域内有435个站累积降水超过50 mm。随着台风的北移（图2c），TPR区域雨带变窄，降水分散，强度减弱。因此，选取8月10日02—08时作为台风远距离暴雨的分析阶段。CMORPH卫星观测的6 h降水分布与地面站点观测基本一致，但是对强降水有较大低估。在台风“利奇马”影响华东区域时，台风“罗莎”位于其东南方向2 000 km外的西北太平洋中部。尽管距离较远，台风“罗莎”对“利奇马”远距离暴雨的水汽输送影响仍然值得研究（图1）。
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台风“利奇马”登陆时，对流层高层为“两槽一脊”形势（图3a）。TRP主要发生在西风槽前、西南高空急流右后侧（图3a）、对流层中层西风槽前的高湿度区内（图3b）。副热带高压西伸北抬，阻碍上游西风槽东移的同时引导“利奇马”外围气流由东南气流转为偏南气流进入TRP区域，形成较强的风场辐合（图3d）以及低层水汽辐合（图3e）。尽管没有低空急流，低层辐合与高层辐散配合也有利于TRP区域内垂直运动的发展。在对流层低层和边界层内（图3d—e），TRP区域内存在假相当位温锋区和暖平流输送区，配合显著的水汽通量辐合，都有利于远距离暴雨的产生。
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图3 2019年8月10日02时天气尺度环境背景特征（黑色等值线为位势高度，单位:gpm; 灰色填色为地形）:（a）200 hPa散度（填色，单位:10-5s-1）和水平风场（长杆为5 m·s-1，下同）;（b）500 hPa相对湿度（填色）和水汽通量（风标，长杆为5 g·s-1·cm-1·hPa-1）;（c）700 hPa散度（填色）、水汽通量辐合（红色等值线，单位:10-5 g·s-1·cm-2·hPa-1）和水平风场;（d）850 hPa假相当位温（红色实线，单位:K）和水汽通量散度（填色）水汽通量;（e）925 hPa暖平流（填色，单位:K·s-1）和水平风场
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Fig.3 ERA5 reanalysis data at 02:00 BST on August 10, 2019, showing (a) divergence (shaded; 10-5s-1) and horizontal wind barbs at 200 hPa; (b) relative humidity (shaded) and horizontal moisture flux (wind barb) at 500 hPa; (c) divergence (shaded; 10-5s-1) , moisture flux convergence (red contours, unit:10-5g·s-1·cm-2·hPa-1) , and horizontal wind barbs at 700 hPa; (d) moisture flux divergence (shaded; 10-5g·s-1·cm-2·hPa-1) and horizontal moisture flux (wind barbs) at 850 hPa; (e) warm advection (shaded; 10-5K·s-1) and horizontal wind barbs at 925 hPa.Black contours represent geopotential height (gpm)
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3 影响台风远距离降水的关键动力因子
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图4给出了10日02—08时累积降水的集合预报平均，分别来自四个不同起报时间的ECWMF全球集合预报。结果表明不同起报时间的集合预报都较好地呈现了TP和TRP，降水的空间分布基本和观测基本一致（图2b）。与观测对比，ECWMF集合预报对60 mm·（6 h）-1以上的TP以及 20 mm·（6 h）-1以上的TRP存在较为明显的低估（图5b）。与TP相比，ECWMF对TRP的预报能力更低（图5c—d），但是还是能够较好地预报出TP和TRP的空间分布。且TRP具有较大的集合预报离散度，因此可以利用ECWMF集合预报结果对“利奇马”TRP进行敏感性分析。
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如图6a—c所示，在500 hPa及以下高度均显示TRP与西南侧的纬向风存在“南正北负”的分布。这表明在TRP区域西南侧西风越强（图3c—d），同时东北侧西风越弱，越有利TRP增强。此外，TRP和南北两侧的经向风存在更加显著的相关性（图6d—f）。正相关主要位于“利奇马”外围的偏东气流转为偏南风的区域（图6e—f）。负相关区域主要位于TRP区域北侧，在-0.24~0.45（图6d—f）。这样的相关分布表明，TRP区域南侧“利奇马”汇入TRP区域的南风分量越强，TRP区域北侧的北风增强，都可能使得TRP增强。同时也表明，台风汇入的南风分量对TRP更加重要，相关性更强，西风分量则起次要作用。
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风场的强弱直接受到位势高度分布的影响。如图7a—c所示，位势高度与TRP呈现出“左负右正”的相关分布形态。负相关位于TRP区域西侧，即500 hPa低槽、700 hPa短波槽以及850 hPa锋区底部，其中700 hPa负相关最强达到-0.52（图7b）。正相关区域则多位于TRP区域东侧，即台风北侧以及高压脊区域。这种“西低东高”的分布有利于增强TRP区域内的偏南地转风分量，进一步增强降水。
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图4 不同起报时间的ECWMF全球模式集合预报的6 h降水集合平均（单位:mm），起报时间分别为:（a）8日08时;（b）8日20时;（c）9日08时;（d）9日20时
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Fig.4 Distribution of accumulated precipitation (mm) during 02:00 BST—08:00 BST on August 10 from the ECMWF ensemble-mean forecasts, initialized at (a) 08:00 BST on August 8, (b) 20:00 BST on August 8, (c) 08:00 BST on August 9, and (d) 20:00 BST on August 9
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图5 TP（实线）和TRP（虚线）的6 h累积降水的概率分布函数（a; 蓝色代表地面站观测降水，橘色代表ECMWF降水预报的集合平均）; 放大（a）中PDF在0~0.5的降水分布（b）; 针对TP和TRP在5 mm（c）、10 mm（d）、30 mm（e）降水阈值的ECMWF集合预报效果检验
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Fig.5 (a) The probability distribution function of TP (solid lines) and TRP (dashed lines) from observations (blue) and ensemble forecasts (orange) . (b) Similar to (a) , but zoomed in on the PDF between 0—0.5%.Performance diagram at a threshold of (c) 5, (d) 10, and (e) 30 mm/ (6 h) for ensemble forecasts of the6-hour accumulative TP and TRP
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如图7d—f所示，好成员在对流层中层槽前、低层短波槽以及锋区东南侧有明显的辐合运动区。其中TRP与850 hPa散度的最大负相关达到-0.53（图7f），表明低层锋区的辐合越强，越有利于TRP的增强。与散度相比，TRP与相对涡度有更加明显的正相关，主要位于中层槽前、低层短波槽以及锋区东南侧（图7h—i）。TRP与涡度的正相关分布呈“东北西南”走向的带状结构，这主要和TRP与经向风“西负东正”的相关分布有关。TRP西侧偏南风越弱、东侧偏南风越强，越有利于经向风的纬向切变增强，从而增强相对涡度。
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既然TRP与相对涡度密切相关，基于ERA5再分析资料，采用涡度收支方程来诊断各项对涡度形成以及发展的贡献，涡度方程如下:
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其中:V（u，v）是水平风速；ω为垂直速度；ζ是相对涡度；f是科氏参数。式（3）左侧为相对涡度的局地变化项，右侧分别代表了绝对涡度的平流项、相对涡度的垂直输送项，绝对涡度的散度项和涡度倾侧项。
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由图2可知，02—08时为TRP累积降水最强阶段，08—14时TRP减弱。分别选取这两个阶段的中间时刻，即05时和11时进行涡度诊断分析。在TRP增强阶段，TRP区域内的正涡度主要由平流项和散度项共同贡献（图8a、b、d）。其中散度项的贡献更大（图8d），水平辐合有利于正涡度增加。其次是涡度平流项（图8b），其正贡献主要位于正涡度区域的前缘。对TRP区域中部的正涡度中心（116°E，38°N），下沉运动携带上层的正涡度下传（图8b），同时也使得正涡度向下倾斜（图8e），使得垂直输送项和倾侧项的贡献互相抵消。在TRP的减弱阶段，涡度平流项（图9b）和散度项（图9d）的负贡献都使得正涡度减小（图9a）。其中散度项的负贡献最大（图9d），水平辐散使得正涡度减小。因此，当相对涡度散度项贡献为正时，有利于涡度增强，从而增强TRP; 反之亦然。
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图6 2019年8月10日02时TRP区域内6 h累积平均TRP与纬向风（a—c）、经向风（d—f）的相关系数分布（填色）和好成员的平均风场（风标，长杆为5 m·s-1）（黑色加粗风标表示风速大于10 m·s-1; 括号内的数字分别代表TRP区域内正负相关的最大值）:（a、d）500 hPa;（b、e）700 hPa;（c、f）850 hPa
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Fig.6 Correlation of TRP with (a—c) zonal winds and (d—f) meridional winds at (a, d) 500 hPa, (b, e) 700 hPa, and (c, f) 850 hPa, respectively.Maximum and minimum correlations are labeled in the upper part of each panel
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4 台风远距离暴雨的水汽来源
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除了动力因子外，水汽也是造成台风远距离暴雨的重要原因。从不同高度上TRP与比湿的相关分布（图10）可知，TRP和局地区域内的比湿有显著的正相关关系，700 hPa高度上最强正相关达到0.6（图10b）。随着高度降低，TRP对局地比湿的正相关逐渐减小（图10c），与TP区域及其东北侧比湿的负相关逐渐增强至-0.51（图10c）。表明除了TRP区域内部充沛的水汽，“利奇马”台风对TRP区域的水汽输送也是影响TRP强度的重要因素。此外，TRP降水预报也和台风“罗莎”外围的比湿存在一定的相关性（-0.35~0.4）。这表明尽管距离较远，“罗莎”的水汽输送可能也对增强TRP有一定的贡献。
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图7 2019年8月10日02时TRP区域内6 h累积平均TRP与位势高度（a—c）、散度（d—f）和相对涡度（g—i）的相关分布（分别叠加好成员（实线）和坏成员（虚线）的平均）:（a、d、g）500 hPa;（b、e、h）700 hPa;（c、f、i）850 hPa
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Fig.7 The correlation distribution between the 6-hour cumulative average TRP and (a—c) potential height, (d—f) divergence, and (g—i) relative vorticity in the TRP area (stacked with the average of good members (solid line) and bad members (dashed line) , respectively) : (a, d, g) 500 hPa; (b, e, h) 700 hPa; (c, f, i) 850 hPa
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为了进一步定量分析TRP区域内的水汽来源，利用HYSPLIT对不同高度上TRP区域内的格点进行了水汽追踪分析。根据轨迹聚类总空间方差的变化，将500 hPa的轨迹聚类数定为5类，将700 hPa和850 hPa上的轨迹聚类数确定为4类。在500 hPa（图11）上，TRP区域的水汽基本来自通道2和通道4的轨迹输送，以58%的总轨迹数贡献了96.5%的水汽。其中，通道2来自TRP区域南侧附近，以26.9%的轨迹数贡献了50%的水汽。余下31.2%的轨迹来自西北太平洋的“利奇马”（通道4），贡献了约46%的水汽（图11）。
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700 hPa上的轨迹被分为四个通道（图12）。通道2来自TRP区域南侧地区，以24%的总轨迹数贡献了约15%的水汽。剩下通道3和通道4分别来自位于海洋上的“罗莎”和“利奇马”台风，其中通道3内来自“罗莎”，约贡献了TRP总水汽的25%。来自“利奇马”的通道4以17.1%的轨迹贡献了约60%的水汽，通道4内空气质点的高度在进入TRP区域前没有明显的变化，高度维持在1 km上下。在进入TRP区域后，空气质点快速抬升，比湿减少约5 g·kg-1。因此“利奇马”是700 hPa上TRP区域内的水汽主要来源。
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与700 hPa不同的是，850 hPa上“罗莎”（通道2）以33%的轨迹数目贡献了约41%的水汽，其次是“利奇马”（通道4）和局地（通道1）均贡献了约28%的水汽。通道4来自“利奇马”的空气质点在轨迹内的平均比湿保持在15 g·kg-1以上，但是空气质点在上升过程中比湿变化很小，对TRP区域内水汽的贡献较“罗莎”略小。来自“罗莎”的空气质点在进入TRP区域后，比湿减小约4 g·kg-1，对TRP区域的水汽贡献最大。总之，随着高度下降，局地和“利奇马”对远距离暴雨区的水汽贡献逐渐减小，“罗莎”的水汽贡献逐渐增大。
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5 结论和讨论
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台风“利奇马”登陆时，TRP主要发生在西南高空急流右后侧的辐散区、西风槽前的高湿度区。受对流层低层短波槽影响，低涡底部的干冷偏北风，与“利奇马”台风和副热带高压之间的暖湿偏南气流在TRP区域汇合，形成对流层低层的切变线并有利于低层辐合。低层辐合与高层辐散配合，有利于TRP区域内垂直运动的发展。
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图8 2019年8月10日05时700 hPa的涡度收支诊断（黑色等值线为正涡度，从1开始间隔4×10-5 s-1）:（a）涡度局地变化项（填色）;（b）水平涡度平流项（填色）和风场;（c）垂直涡度平流项（填色）和下沉运动（蓝色实线，从0.5开始间隔0.5 Pa·s-1）;（d）散度项（填色）和辐合场（蓝色虚线，从-2开始间隔-4×10-5 s-1）;（e）倾侧项和和下沉运动（红实线，从0.5开始间隔0.5 Pa·s-1）
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Fig.8 Vorticity budget analysis at 700 hPa at 0500 BST on August 10. (a) local derivative term, (b) horizontal advection term and horizontal wind barbs, (c) vertical advection term and downward motion (solid blue lines at intervals of 0.5 Pa·s-1) , (d) divergence term and convergence (red dashed lines at intervals of-4×10-5 s-1) , and (e) tilting term and downward motion.Contours represent positive vorticity (at intervals of 4×10-5 s-1 starting from 1×10-5 s-1)
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利用敏感性分析方法，发现500 hPa和700 hPa上TRP区域西南侧的西风增强，700 hPa和850 hPa上TRP区域东北侧东风减弱，有利于TRP增强。更重要的是，台风“利奇马”和TRP区域之间的南风增强或者TRP区域西北侧的北风增强，是导致TRP增强的重要原因。与低层散度相比，涡度和TRP强度有更加显著的相关。涡度收支诊断表明，相对涡度的散度项是影响TRP增强或减弱的主要动力因子。当散度项贡献为正时，有利于涡度增强，从而增强TRP; 反之亦然。因此，由水平风分布不均造成的相对涡度是台风“利奇马”远距离降水预报的关键因子，其中相对涡度的散度项可以作为台风远距离降水发展增强或减弱的关键指示项。
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图9 2019年8月10日11时700 hPa的涡度收支诊断（黑色等值线为正涡度，从1开始间隔4×10-5 s-1）:（a）涡度局地变化项（填色）;（b）水平涡度平流项（填色）和风场;（c）垂直涡度平流项（填色）和下沉运动（蓝色实线，从0.5开始间隔0.5 Pa·s-1）;（d）散度项（填色）和辐合场（红色虚线，从-2开始间隔-4×10-5 s-1）;（e）倾侧项和和下沉运动（红实线，从0.5开始间隔0.5 Pa·s-1）
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Fig.9 Diagnosis of vorticity budget at 700 hPa at 11:00 BST on August 10, 2019 (black contour line represents positive vorticity) : (a) Local variation term of vorticity (colored) ; (b) Horizontal vorticity advection term (coloring) and wind field; (c) Vertical vorticity advection term (colored) and sinking motion (solid blue line, ) ; (d) Divergence term (colored) and convergence field (red dashed line) ; (e) Tilting and sinking movements (solid red line)
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除了TRP区域内部充沛的水汽，台风“利奇马”和“罗莎”对TRP区域的水汽输送也是影响TRP强度的重要因素。在500 hPa上TRP区域内的水汽约有50%来自局地区域内被抬升释放的水汽，余下水汽基本来自于“利奇马”台风输送。700 hPa上TRP区域内的水汽中60%由台风“利奇马”输送，25%由台风“罗莎”远距离输送。850 hPa上约有41%的水汽有罗莎台风贡献，利奇马台风和远距离降水区域局地贡献均为28%左右。尽管台风“罗莎”距离“利奇马”距离较远，但是对“利奇马”远距离降水的低层水汽输送有很大的贡献。以上结论能够为提高台风远距离暴雨的预报水平提供理论支持。
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图10 2019年8月10日02时TRP区域内6 h累积平均TRP与比湿的相关系数分布，叠加好成员的水平风场（仅显示相关系数大于0.16的风标; 等值线为好成员和坏成员的比湿差异，间隔1 g·kg-1）
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Fig.10 The distribution of the correlation coefficient between the6-hour cumulative average TRP and specific humidity in the TRP area was superimposed on the horizontal wind field of the good members at 02:00 BST on August 10, 2019 (only wind indicators with a correlation coefficient greater than 0.16 were displayed; the contour line represents the difference in specific humidity between the good and bad members)
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图11 500 hPa上台风远距离降水区域内水汽后向追踪轨迹聚类的三维路径，线条颜色代表比湿（单位:g·kg-1; 括号内（上）的数值代表每一类轨迹的水汽贡献占比（轨迹数量占比）; 阴影为三维地形）
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Fig.11 Group of backward trajectories before arriving the typhoon’s remote rainfall region at 500 hPa.Colors in each group of backward trajectories represent the corresponding specific humidity (unit:g·kg-1)
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致谢:ECMWF提供了ERA5和集合预报资料的在线下载服务。NOAA提供了Hysplit软件，Mete-oinfo提供了三维轨迹追踪的绘图脚本。
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图12 700 hPa上台风远距离降水区域内水汽后向追踪轨迹聚类的三维路径，线条颜色代表比湿（单位:g·kg-1; 括号内（上）的数值代表每一类轨迹的水汽贡献占比（轨迹数量占比）; 阴影为三维地形）
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Fig.12 Group of backward trajectories before arriving the typhoon’s remote rainfall region at 700 hPa.Colors in each group of backward trajectories represent the corresponding specific humidity (unit:g·kg-1)
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图13 850 hPa上台风远距离降水区域内水汽后向追踪轨迹聚类的三维路径，线条颜色代表比湿（单位:g·kg-1; 括号内（上）的数值代表每一类轨迹的水汽贡献占比（轨迹数量占比）; 阴影为三维地形）
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Fig.13 Group of backward trajectories before arriving the typhoon’s remote rainfall region at 850 hPa.Colors in each group of backward trajectories represent the corresponding specific humidity (unit:g·kg-1)
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参考文献
摘要
基于地面加密观测、ERA5再分析、ECMWF全球集合预报等多源资料,利用敏感性分析方法、涡度收支诊断方法以及拉格朗日水汽追踪方法,探讨1909号台风“利奇马”造成远距离暴雨的关键动力因子和水汽来源。结果表明,对流层低层短波槽的加深有利于台风远距离降水(Tropical cyclone Remote Precipitation,TRP)区南北两侧的气流共同增强TRP区域内的低层相对涡度,从而增强TRP。尤其相对涡度的散度项是影响TRP增强或减弱的关键作用项。在TRP增强阶段,有利于暴雨增强的正涡度主要由散度项贡献。负的散度项贡献导致相对涡度减小,TRP雨强也随即减弱。在水汽方面,TRP雨强和区域内的水汽含量密切相关。500 hPa上TRP区域内的水汽由局地和台风“利奇马”共同贡献;700 hPa的水汽主要由“利奇马”台风贡献;850 hPa的水汽则由局地和两个台风共同输送,其中台风“罗莎”的贡献更大一些。
Abstract
This study investigates the primary dynamic forcing factors and sources of water vapor influencing remote heavy rainfall over North China,generated by Typhoon Lekima on August 10,2019.We utilize surface rain gauge data,ERA5 reanalysis data,and ECWMF ensemble forecast data.Ensemble sensitivity analysis reveals that low-level relative vorticity over the remote typhoon precipitation (TRP) area plays a pivotal role as the most significant dynamic factor facilitating TRP.The intensification of low-level relative vorticity closely correlates with the strengthening northerly winds in the northern region,induced by the deepening of the low-level short-wave trough.These winds are jointly related to the reinforcement of low-level southerly winds between the TRP and typhoon precipitation (TP) areas.The divergence term of relative vorticity emerges as the crucial dynamic process governing the periods of TRP strengthening and weakening.During the phase of TRP enhancement,positive vorticity is primarily attributed to positive divergence,while negative divergence leads to the reduction of relative vorticity and the weakening of TRP intensity.At 500 hPa,water vapor in the TRP region mainly originates from the local area and Typhoon Lekima,while 60% of the water vapor at 700 hPa is sourced from Typhoon Lekima.At 850 hPa,40% of the water vapor is contributed by Typhoon Rosa,with the remaining 60% of water vapor being transported from Typhoon Lekima and the local area.
