瑞典南部极端降雨事件的水汽是从哪里来的？外文翻译资料

 2022-12-02 19:13:46

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瑞典南部极端降雨事件的水汽是从哪里来的？

摘要：本文利用拉格朗日轨迹模型对瑞典南部夏季极端降水的大气水汽输送情况进行了研究。令人惊讶的是，我们发现，水汽轨迹在到达瑞典之前经过了欧洲大陆和波罗的海，并没有直接从北海到达。这种输送路径不是非极端降雨事件的控制样本。然后我们使用一种新的源区识别技术来检验欧洲和波罗的海的水汽是极端降水事件的重要来源这一假设。虽然不同的事件的出的结论不同，我们发现假说是正确的。显然，我们建立的大气传输模式是瑞典南部极端降雨事件发生先决条件，进一步表明区域水分供应可能也发挥了关键作用。

1简介

1.1瑞典极端降水事件

广泛的强降雨造成的洪水可能对生命、财产和基础设施造成损害，使社会经济受到严重打击。极端降水事件的发生需要多种因素共同作用。对流雷暴的发展需要充足的水汽，在触发抬升机制产生降水之前需要太阳能加热，充足的水汽平流。反过来水汽平流需要一个合适的蒸发区（源区）存在，水汽由此运输。如果没有水汽源区、错误的输送路径或没有抬升条件，极端降水就不可能发生。

瑞典会发生严重的洪灾。在20世纪70年代的干旱期之后，瑞典在过去15年遭受了多次洪灾，在1993，1995，1998年各发生一次，2000年发生了两次(Lindstrom and Bergstrom, 2004)。值得关注的是，瑞典对水利河流的广泛调控已经引起社会对洪水风险的过度自信，例如开发以前经常被水淹的土地（raddningsverket，2000）。2000年一场强降水使得大型维纳恩湖水位自1938年调整之后又达到最高水平，相关部门随后决定降低湖心岛水位。（Lindstrom and Bergstrom，2004）。

在气候变化条件下，极端降水的频率或严重程度的增加将需要瑞典采取重大适应措施。 然而，很难对是否可能发生这种情况做出具体说明，因为导致瑞典极端事件的关键因素不为人所知。气候学研究表明，在非气旋条件下，锋面活动对极端降水很重要（Hellstrom和Malmgren，2004），但瑞典极端降水主要发生在气旋性大气环流类型下（Hellstrom，2005）。 然而，后者观察的区分力有限，因为气旋型是在瑞典南部最常见的类型（Linderson等，2004）。

Hellstrom（2005）还发现，极端事件往往受到偏南风和较弱的偏西风的影响。她推测，较弱的偏西风可能会促进极端降水事件，使得降水影响系统维持更长的时间，或者波罗的海可能是极端降水的的水汽重要源区。然而，需要关于大气水汽输送和源区的详细信息来研究这种推测，这不能由气候学研究提供。这篇论文的目的就是解决这个不足。

1.2大气水汽输送

重要的是要认识到，大气中的水蒸气的传输（Newell等，1992），以及蒸发和降水区域之间的源 – 汇关系，我们对于这些问题仍然知之甚少。在降水过程中损失的水蒸汽可能已经从水表面蒸发，或者用于生物质蒸腾作用，甚至从下落的水汽凝结物中蒸发，并且可能具有局部来源或已被运输数千公里（Trenberth等，2003）。根据Trenberth（1998），在热带风暴系统中，小于降雨量三分之一的水分已经在本地蒸发，大部分的水分从外部源区输送到风暴系统中。 Eckhardt等（2004）发现，具有强烈发展的暖湿输送带的热带气旋—从边界层上升到地表冷锋前方的对流层上方的潮湿气流—是温带气旋带来的极端湿气传输的主要原因。最后来自本地与远距离源区的水分比例在不同季节之间有显著差异（Trenberth，1999）;在冬季，当地的水分利用率低，因此大规模运输是最重要的，而在夏季，降水的再循环重要性增加。

有几种可能的方法来估计有助于极端事件的水分源区和涉及的输送路径。例如，如果雨水样品可用，可以测量氧和氢同位素比率，并与假定源区的值进行比较（例如Weyhenmeyer等人，2002）。该技术具有显著的缺点，因为其需要对雨水样本进行分析，因此不可能检查没有样本可用的过去事件。另一种方法是使用基于欧拉方程的大气环流模式（GCM）来模拟降水事件。例如，Keil等（1999）通过在有限的区域重新运行高分辨率预报模型，分析了捷克共和国和波兰南部1997年夏季极端降水事件期间的水汽输送。 Bosilovich和Schubert（2002）通过将局部水汽来源的成分示踪剂加入到模拟中来，进一步开发了该方法。

1.3拉格朗日轨迹模型

轨迹建模是欧拉示踪方法的拉格朗日替代。通过求解拉格朗日方程计算非常小的空气（或粒子）的轨迹，以找到使拉格朗日随时间的积分最小的路径（Stohl，1998）。轨迹方法仅依赖于分析的风场数据。拉格朗日模型提供了一种有效的方法来计算污染物或示踪剂从 单一位置的扩散。对于简单的分析，可以使用没有数值扩散的拉格朗日模型。另一个实际考虑是，欧拉模型通常要求以与计算网格相当的分辨率来定义排放源，而拉格朗日模型可以使用具有任何分辨率的排放源（Draxler和Hess，1998）。在过去几十年中，轨迹模型如混合单粒子拉格朗日集成轨迹（HYSPLIT，Draxler和Rolph，2003）和FLEXTRA（Stohl等，1995）经常被用于分析大气成分的传输路径，例如空气污染物，温室气体或放射性成分从源到汇的路径（例如Stohl等，2003; Tang等，2009）。该模型通常在时间上后向移动以确定研究事物的来源（Stohl等，1995）

轨迹模型允许在时间上后向追踪极端降水事件中的空气块，并且因此可以提供关于所涉及的输送路径的信息。还可以计算空气块物理性质的变化;特别地，根据水分含量的变化可以估计蒸发发生的源区。这种技术是公认的，并且可以提供关于水分源区和导致极端事件的传输路径的详细信息。例如，James 等（2004）使用拉格朗日轨迹模型来分析，对于2002年8月11日至13日在德国的洪水事件，在事件的早期阶段，主要水分源区是地中海，而在事件结束时，主要是来自东欧和黑海的水面蒸发。 Stohl等（2008年）使用类似的方法，分析了挪威西部地区的极端降水事件，这次事件造成生命财产和基础设施的损害。他们能够证明这一事件是由两个热带飓风触发的，这两个热带飓风已经转变为超热带气旋。这些产生了所谓的大气水汽输送带，包含大量潮湿空气的水汽输送带在这种情况下延伸超过40°并穿过北大西洋。轨迹建模也被用来追踪水分从对流层到平流层的路径（Jackson 等，1998），并模拟南极雪坑记录（Helsen 等，2006）。

还有几个其他个例研究，寻找与强降水事件相关的水汽源区（例如Massacand 等，1998; Reale 等，2001）。 单个案例研究的这些可能性成果可以使人们了解特定的事件，但缺乏复制，很难作出一般性的结论。 为此，必须分析一个区域中的大量极端事件，并尝试识别任何模式。

在这项研究中，我们使用轨迹模型分析了瑞典南部的21个极端降水事件。计算每个事件的轨迹路径的集合。我们最初定量地检查轨迹，发现许多与降水相关的空气块被输送到欧洲和波罗的海。这种模式在导致非极端事件对照组降水的轨迹中没有出现。然后我们假设这样的轨迹路径与极端事件相关的原因是这些地区的局部水分吸收起重要作用。为了测试这个假设，我们设计了一个基于沿轨道的比湿度的变化的新的源区识别系统。这使我们能够使用轨迹路径的集合为每个极端事件定义源区的地理范围，并确定长距离和短距离水分输送的相对重要性。

2. 降水数据和HYSPLIT轨迹模型

在瑞典全年都会出现降水，主要是由特有的大气西风作用和地理位置靠近大西洋的结果。 然而，夏季通常会发生强降水，大约85％的强降水事件发生在其他季节（Alexandersson和Vedin，2005），我们的研究集中在在6月至8月。

研究区域（以下称为“目标区域”）以东经15°和北纬57.5°为中心，分辨率为经度3.75°，纬度2.5°（图1）。 选择该区域是由于其相对均匀的降水模式和地形，使得这里的水分可能来自相似的来源。瑞典西海岸被排除在外，因为它具有完全不同的降水模式（Alexandersson，2006）。 目标区域主要由丘陵和低地地形组成，最高海拔377米。

图1. 目标区域地图。 瑞典南部的目标地区标有一个正方形。 色标利用E-OBS数据集显示了1961-1990年的平均夏季（6、7、8月）降水（Haylock等，2008）。

2.1极端降水事件

瑞典的降雨强度低于世界许多地区，年平均日最大降水量一般在25至40毫米之间（Achberger和Chen，2006）。瑞典水文气象研究所（SMHI）定义了一个极端降水事件，在24小时内降水40毫米，因为超过这个限度，洪灾和山体滑坡的风险将会增加（Alexandersson，2006）。在我们的研究中，我们使用来自SMHI站的每日观察数据（当地时间07：00时记录的24小时总量），以识别极端事件。对于被归类为极端降水事件的那天，我们要求至少五个SMHI站在目标区域内记录极端降水。后者选择的标准是该次极端降水事件由对流活动引起的局部极端事件。以上述标准定义，在1961 - 2004年间目标区域产生了21个极端降水事件，列于表1中，极端事件的空间分布示于附录S1的信息中。

2.1.1非极端降水事件 在本次研究的过程中，可以清楚地看到，我们不仅需要极端降水事件的样本，而且还需要非极端降水事件的样本作为对照组，极端事件可以与其进行比较。虽然有非常多的非极端降雨日，但许多天气条件与极端降雨日大不相同，因此一些比较可能没有意义。我们需要的是某些降水日的样本，它的条件类似于典型的极端降水事件，但没有出现极端降水。

如介绍中所述，Hellstrom（2005）发现，瑞典的极端降水主要发生在气旋性大气环流类型下。因此，我们使用Lamb大气分类系统（Lamb 1950; Chen 2000）来获得对照样品。Lamb系统将天数分为27类，使用地质风和来自MSLP表面的涡度（详见陈2000）。 我们使用NCEP / NCAR再分析资料（Kalnay等，1996）计算了1961年到2004年的瑞典南部的Lamb类，将其分为三个主要类别：气旋（“C”），反气旋（“A”）和定向（“D”）。 每个极端事件的当天和前2天的类别示于表1中。

目标区域的十二个极端事件发生在有气旋性天气的一天，并且这些事件中的六个在极端事件发生期间具有持续的气旋循环。此外，记录极端降水站数最多的三个事件包含在持续气旋类型的六个事件中（表1）。因此，在夏季（6 - 8月），瑞典南部出现持续性气旋性环流是极端降水的有利条件。

表1.极端降水事件

表2-4列分别是针对极端事件的当天和前2天的瑞典南部的Lamb类（Lamb 1950; Chen 2000）。主要的Lamb类使用C，气旋; A，反气旋; D，定向流，风向显示在定向和混合类的括号中。最后一列表示在目标区域内有多少站点在事件日期间记录极端降水（40mm/24hr或更多）。 2天前的气旋天气事件以粗体显示。

然后选择10个非极端夏季降水事件作为极端事件的对照组。 非极端事件在极端事件发生的目标区域上至少连续三天具有气旋型天气，但是整个时期的降水测量结果不能超过40mm/24hr，并且非极端降水事件的所有值均小于15 mm/ 24小时。此外，极端降水事件不能发生在非极端事件后的三天。从1961年到2004年随机选择满足这些标准的十个事件，并列在表2中。

表2.非极端降水事件

表2-4列分别是针对极端事件当天和前2天的瑞典南部的Lamb类别，如表1所示。对于整个3天期间，没有降水量高于40mm/24hr，并且在非极端降雨事件期间，降水量小于15mm /24hr。

2.2 轨迹模型 – HYSPLIT

混合单粒子拉格朗日积分轨迹模型（HYSPLIT）4.0（Draxler，2003）用于产生后向轨迹。 HYSPLIT与来自欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的ERA40项目一起运行。我们使用的气象场已经从ERA40的自然分辨率内插到0.5°水平分辨率网格上，23个垂直压力在1和1000 hPa之间。

后向轨迹模型对初始条件非常敏感，并且在略微不同的时间和地点“释放”粒子可能导致非常不同的轨迹。这可以是真的，即使不同起始点的位置对应于网格化气象风场中的相同网格单元。因此，轨迹分析通常涉及在不同位置释放的粒子的集合，并且HYSPLIT可以同时计算多个轨迹。模式在垂直方向上分为30层，水平网格10times;12（给出总共3600个起始点），以获得到目标区域的传输途径的良好表示。垂直水平根据大气压力分布，第一水平高于地平面（agl）10m，顶部高度为10 420 m agl。从网格中的每个起始点开始并且在时间上向后运行192小时（8天）。选择8天积分时间是因为Jameset al（2004）得出结论，8天时间足以确定在欧洲造成降水的水分来源。此外，由于观测数据的积分周期为24小时，因此每三个小时开始一组新的轨迹，由此产生的每一个释放点为每个事件的八组轨迹。轨迹计算仅限于北半球。

改变比湿度，以每千克空气（包括水蒸气）的水蒸气克数表示，以表示当空气块沿其轨迹移动时的降水和蒸发。比湿与温度和压力无关，因此如果空气块上升至压力较低的高度而不失去或获得水蒸气，则其不会改变。

高度（m）

运行时间（h）

图2. 1996年7月9日极端降水事件的水汽轨迹（目标区域内具有最高比湿损失的100条轨迹的子集）。颜色表示以g /kg为单位的比湿。

上图显示了轨迹的水平位置，轨迹的高度随着时间函数的减小而减小。时间轴显示了实际时间中的轨迹行进时间：尽管轨迹是随时间向后（从右到左）计算的，但在实际时间中，空气块开始于-180小时，在0小时到达目标位置。目标区域用蓝色方块标记。

3.实验一：定性轨迹分析

3.1 轨迹路径和垂直剖面

我们的第一个分析是定性检查轨迹聚类，以减少相似的输送途径，因为轨迹模型计算每个事件的轨迹数量非

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