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阿尔卑斯山南侧强降水事件的远上游前兆

期刊:quarterly journal of the royal meteorological societyDOI:10.1002/qj.229

作者团队包括O. Martius(来自Institute for Atmospheric and Climate Science, ETH Zürich, 瑞士苏黎世)、C. Schwierz(来自Institute for Atmospheric Sciences, University of Leeds, 英国)和H.C. Davies(同样来自ETH Zürich)。该研究发表于《Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society》2008年第134卷,页码417-428,并于2008年4月3日在线出版。

学术背景

该研究关注的是中尺度强降水事件(mesoscale heavy precipitation events)的预报问题。尤其是,论文将重点放在欧洲阿尔卑斯山南侧的强降水事件。背景知识指出,强降水事件的预测难点在于两个方面:一是短期预测的难点在于改善事件幅度及时空分布的准确性;二是中期预测的挑战在于识别或利用集合预报方法,提前捕捉可能引发特定区域强降雨的大尺度流场演变。研究的重点是对与阿尔卑斯山南部降雨相关的大气动力及热力过程展开深入分析。

研究假设表明,对流层内潜在涡度流线(potential vorticity streamers,PV streamer)是影响西欧上空强降水的重要因素,PV streamer本身在欧洲上空的形成可能受到更远上游区域(如中太平洋)大气动力和热力东传的过程触发。因此,研究的目标是确认PV streamer之前是否存在显著的上游扰动信号(即罗斯贝波列,Rossby wave-packet),分析其季节性变化,及其动态和热力学特性。

研究过程

研究采用两种关键数据集: 1. 降水数据:基于Alpine precipitation climatology(由Frei和Schär于1998年开发),提供高分辨率区域性降水数据; 2. 气象再分析数据:来自ECMWF ERA-40数据集,提供1°×1°的高斯网格插值结果,动态场解析度为6小时。

研究过程分为以下步骤:

数据样本筛选与构建

研究依据ERA-40数据,从99%和95%百分位数截取阿尔卑斯南侧极端和重降水日样本,分别命名为EX1PS(91天)和EX5PS(444天)。这些样本进一步按季节区分,构成四个季节的样本子集(超过一半的极端降水发生在秋季)。

Hovmöller图与波列分析

构建精炼Hovmöller图,重点是识别2 pvu(潜在涡度单位)等值线上随时间变化的经向风速分布。这些图揭示出每个季节在降雨事件发生前的12天内,对流层顶平流层-对流层间大气波列的传播趋势。

PV场与二次诊断

在等熵面上提取潜在涡度值,生成PV(潜在涡度)和其梯度的空间合成图。这帮助研究施展流场线索,追踪波列的时空发展及与波导(PV waveguide)的关系。

热力学分析

中层(550 hPa)的敏感热力学加热分布被用于研究流场的热力过程贡献,通过诊断高显著性加热的区域及其与波列触发的关系,扩展对Rossby波前期行为的理解。

研究结果

Hovmöller图结果

  • 秋冬季波列信号十分显著,溯源至中太平洋,传播速度约为每天20°经度。
  • 春季表现为在大西洋东部生成的滞留槽,随后受上游扰动增强。
  • 夏季波列信号显示更局地化,缺乏显著的波导。

PV与梯度场合成

PV合成揭示典型流线特征。在秋冬季,从太平洋至欧洲的波列传播对应流线分布的显著性。春季与夏季则显示横越波导能力减弱。

热力学机制

热力加热作为流场触发因子在多个关键槽东侧增强,通过注入低PV空气形成上游脊,促进进一步的波列东传。

个案分析

通过单个秋季事件(1996年11月)与夏季事件(1981年6月)的回顾,研究揭示: - 秋季样本与合成高度一致,展示连续且远程波列追踪。 - 夏季则显示事件间较大变异性,其流场更偏向局地波数较低的扰动。

结论与意义

研究得出重要结论: 1. 秋冬季中尺度Rossby波列与阿尔卑斯降雨高度相关,且具有显著的预报潜力。 2. 热力过程对流线及波导的影响显著,需进一步研究降水事件触发机制与流态间的复杂关系。 3. 合成图与个案分析相得益彰,为欧洲中期降水预报系统提供了科学依据。

研究的亮点包括:首次系统描述PV streamer的远上游动力链;综合使用的波列追踪方法显示了跨流域传播特征及其潜力;试图将中尺度Rossby波与降水联系,为中期气象预报提供新的理论框架。

本研究的实际意义在于,其结果能够增强现有降水事件预报能力,特别适用于阿尔卑斯及相近复杂地形区。此外,研究方法可推广至其他地理区域和天气现象,让天气预报模型更好地探测大型气候波动模式对区域性极端天气的影响。

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