高建秋，鄭 彬，游積平，何松蔚，余小嘉，楊博成

（1. 廣東省突發(fā)事件預警信息發(fā)布中心/廣東省人工影響天氣中心，廣東 廣州 510640；2. 中國氣象局云霧物理環(huán)境重點開放實驗室，北京 100081；3. 中國氣象局廣州熱帶海洋氣象研究所，廣東 廣州 510640；4. 廣東海洋大學海洋與氣象學院，廣東 湛江 524088）

引 言

廣東省水資源時空分布不均，冬春常干旱，給農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人民生活造成了嚴重影響［1］，通過人工增雨開發(fā)利用空中水物質對保障廣東水資源安全和生態(tài)安全具有重要意義［2］。認識空中水物質的時空分布特征，有利于制定科學的人工增雨規(guī)劃［3］。

目前，有大量對于空中水物質的研究是針對水汽的研究，如利用探空、地面、GPS 等觀測資料或氣候再分析資料揭示水汽總量（大氣可降水量）、降水轉化率的時空變化特征，結果表明：在我國水汽總量具有明顯的季節(jié)變化特征，夏季最大，冬季最?。?-8］；水汽總量變化與平均氣溫和相對濕度均呈正相關［6，8-9］；水汽的降水轉化率在黃河上游和山東低于20.00%［6，10］，在三江源地區(qū)達24.57%［7］；水汽含量在一定程度上可以反映降水趨勢，但降水還受到大氣中諸多其他因素的影響［6］。

對云水資源的研究主要利用衛(wèi)星云觀測和再分析資料［11-18］，以往的研究對云水資源的概念并不統(tǒng)一，有些用云水含量來表征云水資源，不同地區(qū)云水含量季節(jié)變化差異明顯［15，17］。近年來基于大氣水物質收支平衡方程的定量化水物質評估方法［3，11-12］明確了水汽、水凝物和云水資源等相關概念，其中空中水物質包括大氣中懸浮的水汽和水凝物，水凝物包括液態(tài)和固態(tài)降水粒子，而降水直接來源于水凝物，水汽則要通過凝結或凝華先轉化為水凝物，才能進而轉化為降水。云水資源是指未形成地面降水的空中水凝物。ZHOU 等［3］、蔡淼等［11］進一步指出空間尺度和時間尺度對大氣水分收支各項和空中水物質評估結果有很大影響，可導致結果差異較大，因此各地區(qū)都應當利用更精細的資料開展當?shù)氐目罩兴镔|評估。

目前歐洲中期天氣預報中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts，ECMWF）第五代全球大氣再分析產(chǎn)品——ERA5 中的水汽等數(shù)據(jù)集時間分辨率達到1 h，空間分辨率為0.25°×0.25。因此本文使用ERA5 數(shù)據(jù)集和中國氣象局多源分析系 統(tǒng)（CMA Multi-source Precipitation Analysis Sys?tem，CMPAS）中逐小時降水產(chǎn)品（CMPAS-hourly），采用ZHOU 等［3］提出的云水資源及水汽、水凝物的評估方法，評估2018年廣東空中水物質總量及時空分布情況，以期為科學開發(fā)廣東空中水物質提供參考。

1 資料和方法

1.1 資料

所用資料包括ERA5 和CMPAS-hourlyV2.0 數(shù)據(jù)。其中ERA5 時間分辨率為1 h，空間分辨率為0.25°×0.25°，垂直方向分37 層，其數(shù)據(jù)變量包括垂直積分的水汽含量、水汽通量、水汽通量散度、云水含量、云水通量、云水通量散度、云冰含量、云冰通量、云冰通量散度、地面蒸發(fā)量。CMPAS-hourly V2.0 的水平分辨率為0.05°×0.05°，時間分辨率為1 h，產(chǎn)品總體誤差在10%以內(nèi)，強降水誤差在20%以內(nèi)［19］。兩套資料都已處理成日資料，研究時間段為2018年1月1日至12月31日。

由于CMPAS-hourly數(shù)據(jù)與ERA5數(shù)據(jù)的空間分辨率有差異，對CMPA-hourly 數(shù)據(jù)進行網(wǎng)格中心采樣（圖1），從而獲取與ERA5 相同分辨率的降水資料。繪制文中各量的空間分布圖時，為得到連續(xù)的變化，利用Kriging 方法將計算結果插值為0.05°×0.05°之后，才進行柵格填色繪圖。文中附圖涉及地圖是基于國家測繪地理信息局審核批準的的審圖號為GS（2017）3320號的標準地圖制作，底圖無修改。

圖1 CMPAS-hourly數(shù)據(jù)采樣示意圖（黑點為采樣點）Fig.1 Schematic diagram of CMPAS-hourly data sampling（Black spots represent sampling points）

2018 年廣東全省平均年降水量1801.8 mm（資料來自全省86 個國家級自動氣象站的地面觀測數(shù)據(jù)），接近常年（1790.0 mm）（圖2），其汛期和非汛期的降水也與常年相當（圖3），因此2018 年的空中水物質評估結果具有較好的代表性。

圖2 1951—2018年廣東年降水量變化Fig.2 Annual precipitation variation in Guangdong during 1951-2018

圖3 2018年廣東汛期、非汛期降水與常年值對比Fig.3 Comparison of precipitation in flood season and non-flood season with perennial values in Guangdong in 2018

圖4為基于CMPAS-hourly 和自動氣象站的2018 年廣東降水量空間分布。對比分析發(fā)現(xiàn)，兩種資料表現(xiàn)的2018 年廣東降水量空間分布特征非常相似，部分區(qū)域略有差異。由于降水空間分布的不均勻性，86 個國家級自動氣象站的觀測資料并不能非常準確代表全省降水量分布，因此不同方法計算結果有一定差異是正?，F(xiàn)象，這一對比結果說明所用CMPAS-hourly資料的可靠性。

圖4 基于CMPAS-hourly（a）和自動氣象站（b）的2018年廣東降水量空間分布（單位：mm）Fig.4 The spatial distribution of precipitation in Guangdong in 2018 based on CMPAS-hourly（a）and automatic meteorological station（b）（Unit：mm）

1.2 計算方法

基于大氣水物質收支平衡方程的定量化水物質評估方法被提出［3，11-12，20］。大氣水物質收支平衡方程各項經(jīng)過整層大氣積分，寫為水汽和水凝物通量散度形式。

式中：〈〉表示垂直積分；?為散度算子；q、m分別為單位質量空氣中水汽含量、水凝物含量，垂直積分后單位均為Kg·m-2；??V→q、??V→m分別為水汽通量散度、水凝物通量散度，垂直積分后單位均為Kg·m-2·s-1；E（Kg·m-2·s-1）為地面蒸發(fā)量；Eh和Cq分別是水凝物蒸發(fā)量、水汽凝結或凝華量，垂直積分 后 單 位 均 為Kg·m-2·s-1；R（Kg·m-2·s-1）為 降水率。

假設0—t時段內(nèi)水物質只有單相變化，即計算水凝物蒸發(fā)量時，將水汽凝結或凝華忽略，而計算水汽凝結或凝華時將水凝物蒸發(fā)忽略。由公式（1）和公式（2）可得到公式（3）和公式（4），用以估計水凝物蒸發(fā)和水汽凝結量。

0—t時段內(nèi)，單位面積上空中水物質定義及計算公式具體如下：

式中：GQv、q0、qin分別為水汽總量、水汽初值和水汽輸入量；GQh、m0和min分別為水凝物總量、水凝物初值和水凝物輸入量；GCWR為云水資源總量；以上物理量的單位都為Kg·m-2，乘以區(qū)域面積即是該區(qū)域內(nèi)的物理量，單位為Kg。Ev、Ew（%）分別為水汽降水效率和水凝物降水效率。

采用以上公式計算空中水物質總量時只考慮水物質的輸入值、初值和水相變的匯項，即空中水物質是指可以得到的最大量。廣東省內(nèi)水汽、水凝物及云水資源每個格點之間輸入、輸出互相抵消，所以廣東省整體空中水物質總量是將省邊界的輸入、省內(nèi)各網(wǎng)格的初值和水相變的匯項相加得到；而廣東省各網(wǎng)格點的空中水物質總量是將該網(wǎng)格的輸入、初值和相變的匯項相加得到。因此廣東省整體空中水物質總量一定小于同一時段省內(nèi)所有格點值之和。

文中汛期指4—9 月，其中前汛期為4—6 月，后汛期為7—9 月［21］，將日序列結果分為5 d 及以下的天氣尺度、5～30 d的月內(nèi)尺度進行廣東省整體空中水物質總量及變化的時間分布特征的統(tǒng)計分析。

2 結果分析

2.1 空中水物質整體評估結果

2018 年廣東水汽總量為5.58×1015kg，水凝物總量為3.20×1014kg，云水資源總量為3.33×1013kg，區(qū)域平均年降水量為1596.0 mm，降水總量為2.87×1014kg。水汽降水效率為5.1%，水凝物降水效率為89.6%。廣東2018 年水汽凈輸出1.63×1014kg，水凝物凈輸出3.78×1012kg。水汽輸入占空中水汽總量的69.7%，水凝物輸入僅占空中水凝物總量的5.5%（表2）。

表2 2018年廣東水汽和水凝物輸入和輸出Tab. 2 Input and output of water vapor and condensate in Guangdong in 2018單位：1011 kg

2.2 空中水物質空間分布

圖5（a）顯示2018 年廣東各地水汽總量均達1×1014kg 以上，且水汽總量自西南向東北逐漸減少。圖5（b）顯示2018 年廣東各地水凝物總量為1.2×1012～2.8×1012kg，高值區(qū)位于粵西云霧山和天露山的南坡，其次是粵東蓮花山南麓以及清遠和肇慶境內(nèi)的南嶺山脈西南坡，低值區(qū)位于雷州半島西側和粵東地區(qū)。

圖5 2018年廣東水汽總量（a）和水凝物總量（b）空間分布（單位：1011 kg）Fig.5 The spatial distribution of total water vapor（a）and total hydrometeor（b）in Guangdong in 2018（Unit：1011 kg）

圖6為2018 年廣東云水資源總量空間分布。可以看出，云水資源沿廣東海岸線方向分布，并從北部山區(qū)向沿海地區(qū)逐漸減小，其中云水資源總量最小值位于雷州半島，為4.1×1011kg，最大值位于清遠北部地區(qū)為1.2×1012kg，表明廣東越往北越多云水資源可供開發(fā)利用。

圖6 2018年廣東云水資源總量空間分布（單位：1011 kg）Fig.6 The spatial distribution of total cloud water resources in Guangdong in 2018（Unit：1011 kg）

由圖7（a）可知，2018 年廣東水汽降水效率都很低，最大值在陽江，僅為1.5%。水汽降水效率超過1.1%的區(qū)域有粵西云霧山、天露山南坡到珠江口一帶、粵東蓮花山南麓以及雷州半島南部；韶關、河源、梅州的水汽降水效率最低。由圖7（b）可知，2018 年廣東各地水凝物降水效率遠大于水汽降水效率，沿廣東海岸線方向分布，且從沿海地區(qū)向北部山區(qū)逐漸減小，其中水凝物降水效率最大值在雷州半島南部，高達75%，最小值在清遠北部，為35%。按照文中2.1 所述，2018 年廣東水汽降水效率為5.1%，水凝物降水效率為89.6%，分別與圖7（a）和圖7（b）顯示的空間分布相比其明顯偏大，這是因為計算水汽、水凝物總量的時候每個格點只計算輸入量，這些水物質在空氣中是流動的，因此在全省范圍內(nèi)的格點之間會有部分量被重復計算，導致了格點的降水效率低于廣東整體降水效率。

圖7 2018年廣東水汽降水效率（a）和水凝物降水效率（b）空間分布（單位：%）Fig.7 The spatial distribution of water vapor precipitation efficiency（a）and hydrometeor precipitation efficiency（b）in Guangdong in 2018（Unit：%）

圖8（a）顯示的2018 年廣東水汽凈輸送值空間分布呈現(xiàn)中部輸入大于輸出，而粵東和粵西大部分地區(qū)輸出大于輸入。圖8（b）顯示2018 年廣東各地水凝物凈輸送值基本都是輸出大于輸入，僅有粵北很小的區(qū)域輸入大于輸出。

圖8 2018年廣東水汽（a）和水凝物（b）凈輸送值空間分布（單位：1011 kg）Fig.8 The spatial distribution of net transport values of water vapor（a）and hydrometeor（b）in Guangdong in 2018（Unit：1011 kg）

2.3 空中水物質時間變化

圖9顯示2018 年廣東水汽、水凝物、云水資源逐日變化?？梢钥闯?，水汽總量6—8月較大，而1—3月和10—12月較??；水凝物總量在8月下半月和9月上半月較大，小值出現(xiàn)時間與水汽總量相似；云水資源總量在整個汛期都很小，在非汛期則相對較大。將圖9（c）與圖9（b）相應值作比值，可以得到每日云水資源占總水凝物的百分比，顯然非汛期占比明顯高于汛期。

圖9 2018年廣東水汽（a），水凝物（b）和云水資源（c）總量的逐日變化Fig.9 The daily variation of total water vapor（a），hydrometeor（b）and cloud water resources（c）in Guangdong in 2018

表3為2018 年廣東水汽、水凝物、云水資源在天氣尺度和月內(nèi)尺度（5～30 d）的均方差?？梢钥闯?，無論是天氣尺度還是月內(nèi)尺度，后汛期水汽變化明顯大于前汛期，夏秋季的水汽變化大于冬春季。除了冬季，水汽月內(nèi)尺度變化大于天氣尺度變化。水凝物的變化全年是天氣尺度大于月內(nèi)尺度，秋季和后汛期天氣尺度變化大于月內(nèi)尺度變化最為明顯。水凝物變化夏秋季大于冬春季，后汛期大于前汛期。云水資源全年月內(nèi)尺度變化大于天氣尺度變化，冬季云水資源變化最大，夏季云水資源變化最小。

表3 2018年廣東兩種時間尺度水汽、水凝物、云水資源的均方差Tab.3 Mean square deviation in water vapor，hydrometeor and cloud water resources with two time scales in Guangdong in 2018單位：1011 kg

3 結 論

（1）2018 年廣東水汽總量為5.58×1015kg，水凝物總量為3.20×1014kg，云水資源總量為3.33×1013kg，水汽降水效率為5.1%，水凝物降水效率為89.6%，水汽凈輸出1.63×1014kg，水凝物凈輸出3.78×1012kg。

（2）廣東空中水物質的空間分布特征表現(xiàn)為水汽總量自西南向東北逐漸減少，水凝物總量高值區(qū)在粵西云霧山和天露山的南坡，其次是粵東蓮花山南麓以及清遠、肇慶境內(nèi)的南嶺山脈西南坡，云水資源總量從北部山區(qū)向沿海地區(qū)逐漸減小。水凝物降水效率從沿海地區(qū)向北部山區(qū)逐漸降低，表明廣東越往北部水凝物降水效率提升潛力越大。廣東各地水汽降水效率集中在0.5%~1.5%，發(fā)展動力催化技術提高水汽降水效率［22-26］，能明顯提高人工增雨防災減災能力。

（3）廣東空中水物質的時間變化特征表現(xiàn)為水汽總量在6—8 月較大；水凝物總量在8 月下半月和9 月上半月較大。云水資源總量非汛期大于汛期，加強非汛期人工增雨作業(yè)對提升粵北及各地云水資源開發(fā)率，對滿足這一時期森林防火，緩解干旱和水庫蓄水等社會需求有重要作用。

（4）水汽變化除冬季外月內(nèi)尺度大于天氣尺度，而云水資源的變化全年月內(nèi)尺度大于天氣尺度；水凝物的變化全年天氣尺度大于月內(nèi)尺度。水汽、水凝物的變化后汛期明顯大于前汛期；云水資源的變化前后汛期相比差異不大，但是冬季的云水資源變化明顯大于夏季。