張俊蘭 李火青 湯浩

摘要 針對2021年6月14—17日塔里木盆地極端暴雨過程（最大日雨量106.6 mm，新疆特大暴雨），選取盆地自動氣象站降水資料、GRAPES-GFS分析場和ERA5（0.25°×0.25°、逐1 h）再分析資料，利用WRF-v4.2.2模式數(shù)值模擬和HYSPLIT-v4.0水汽后向軌跡模式，分析此次暴雨在“東高西低”環(huán)流背景和“兩高夾一低”形勢下西風和印度季風協(xié)同作用機制。水汽源于黑海-里海-咸海、印度洋北部、中亞地區(qū)和北疆，偏西、偏南和偏東3條路徑水汽輸送發(fā)生在850～300 hPa、500～400 hPa和650 hPa以下低層。印度季風環(huán)流對印度洋水汽向塔里木盆地輸送起關(guān)鍵作用，闡明了印度季風攜印度洋水汽北上流入盆地的物理過程，“南風窗”水汽輸送消失是西風和印度季風協(xié)同作用的重要體現(xiàn)。

關(guān)鍵詞 塔里木盆地; 西風; 印度季風; 協(xié)同作用; 極端暴雨

新疆塔里木盆地位于我國西北干旱區(qū)，盆地中部為浩瀚的塔克拉瑪干沙漠，北部、西部和南部被天山、帕米爾高原和昆侖山三面環(huán)繞，降水稀少，年均降水量不足100 mm。近年來極端降水事件頻發(fā)，一次強降雨產(chǎn)生的雨量有時會超過年均降水量，極易引發(fā)局地洪水、泥石流、滑坡等地質(zhì)災(zāi)害及中小河流洪水等，還對道路交通、水利設(shè)施、農(nóng)牧民生產(chǎn)生活及城市運行帶來嚴重影響。如2018年5月21日和田地區(qū)皮山縣1 h雨量為53.8 mm（接近年均降水量），2019年6月25日民豐縣最大累計雨量97.6 mm，多個國家站日雨量屢屢破歷史極值;2021年盆地洪澇災(zāi)害更呈多發(fā)態(tài)勢，極端降水事件頻率和強度創(chuàng)近5年新高，尤其6月14—17日極端暴雨過程與2019年6月24—26日、2020年4月18—21日和5月6—8日暴雨過程相比，強度更大，最大累計雨量和日雨量分別為121.6 mm和106.6 mm，均達新疆特大暴雨，多地日降水破歷史極值。以往塔里木盆地暴雨研究主要針對西風帶系統(tǒng)，很少關(guān)注低緯環(huán)流，一般不考慮季風區(qū)影響（張家寶和鄧子楓，1987;張云惠等，2015;努爾比亞·吐尼亞孜等，2017;李如琦等，2018;郭楠楠等，2019;孫穎姝等，2019;熱孜瓦古·孜比布拉，2021），盆地水汽輸送多受西風帶環(huán)流影響（楊蓮梅，2012;牟歡等，2021）。上述研究中較多涉及了中亞低值系統(tǒng)，并未關(guān)注低緯環(huán)流及天氣系統(tǒng)對盆地暴雨影響，干旱區(qū)為何能下如此大的雨？其天氣學成因及物理機制是什么？季風區(qū)大氣環(huán)流會影響盆地暴雨嗎？為回答這些問題，需開展全方位分析研究。

印度洋是連接太平洋和大西洋“海上絲綢之路”的重要通道，距離我國西部邊境線最近，印度洋環(huán)流和水汽對我國降水影響較大，如印度季風除對青藏高原天氣有重要影響（姚檀棟等，2017;曾鈺婷等，2020），其環(huán)流和水汽還可影響我國中東部降水（Tao and Chen，1987;岳俊和李國平，2015）;印度洋水汽輸送的加強會減弱太平洋的水汽輸送從而使得江淮少雨（王志毅等，2017）;成都一次持續(xù)性暴雨過程中，孟加拉灣通過暖濕氣流是向暴雨區(qū)輸送了重要的水汽（王明明等，2018）;孟加拉灣和西太平洋暖濕水汽在華南區(qū)域交匯并輻合上升的形勢造成華南前汛期降水由偏少轉(zhuǎn)偏多的年代際轉(zhuǎn)折（李麗平等，2018）;南亞高壓增強東伸和低緯地區(qū)活躍的低值系統(tǒng)等大氣環(huán)流異常是造成“21·7”河南極端暴雨重要的大氣環(huán)流形勢（張霞等，2021）;印度半島-東南亞異常反氣旋引起的水汽輸送通量和水汽在高原腹地輻合上升的動力過程是雅魯藏布江河谷盛夏降水年際變化的主要原因，伊朗高壓大尺度系統(tǒng)異常對水汽輸送過程起到了重要作用（邊巴卓嘎等，2022）;孟加拉灣旺盛對流對廣西低渦切變類暴雨具有前兆信號（李向紅等，2018）。除東亞季風外，東亞夏季風水汽輸送在海河、黃河、淮河與長江暴雨中起關(guān)鍵作用（丁一匯等，2020），由于未關(guān)注熱帶低壓的存在和影響致使浙江暴雨預(yù)報偏小（陳淑琴等，2018）?？梢娂撅L在我國暴雨中的重要作用，但西北暴雨研究（黃玉霞等，2019）中，較少涉及新疆暴雨。塔里木盆地與青藏高原緊鄰，本文分析印證了2021年6月14—17日盆地極端暴雨過程受印度洋環(huán)流和季風的影響以及西風和印度夏季風的協(xié)同作用，分析特定環(huán)流形勢下印度洋水汽向塔里木盆地輸送水汽的物理機制。此研究可提升季風對盆地暴雨影響的重新認識，助于拓展干旱區(qū)暴雨研究的新思路，益于增強盆地暴雨預(yù)報能力，為當?shù)亟?jīng)濟建設(shè)和可持續(xù)發(fā)展保駕護航。

1 資料和方法

依據(jù)2021年6月14—17日喀什地區(qū)、克州、和田地區(qū)加密自動站小時降水數(shù)據(jù)，選用高空實況環(huán)流場、GRAPES-GFS分析場（0.25°×0.25°、逐1 h、垂直層次16層）、ERA5（0.25°×0.25°、逐1 h、垂直層次36層）再分析資料，分析西風與印度季風環(huán)流的協(xié)同作用;運用WRF-v4.2.2（9 km、逐1 h）、基于ERA5（0.25°×0.25°、逐1 h）背景場對本次暴雨過程進行數(shù)值模擬，模擬時間為2021年6月14日00時—19日00時（北京時，下同），沿不同緯向、經(jīng)向水汽通量垂直剖面;利用HYSPLIT-v4.0水汽后向軌跡模式對模擬輸出不同高度路徑的水汽軌跡追蹤。

文中暴雨量級按新疆降水量級標準（肖開提·多萊特等，1997），即某站24 h降雨量［24.1，48.0］ mm為暴雨、［48.1，96.0］ mm為大暴雨、≥96.1 mm為特大暴雨。

2 暴雨實況及災(zāi)情

2021年6月14日20時—17日08時，塔里木盆地出現(xiàn)了一次極端暴雨過程，喀什地區(qū)大部、克州、和田地區(qū)均有暴雨，和田地區(qū)出現(xiàn)大暴雨和特大暴雨，暴雨過程歷時近3 d，分為三個階段，第一階段14日夜間至15日白天，強降雨集中在克州;第二階段15日夜間為降雨最強時段，強降雨在和田地區(qū);第三階段16日白天至夜間，為盆地分散性降水。

選取累計雨量最大3站為暴雨代表點（均在和田地區(qū)），分別為洛浦縣山普魯鄉(xiāng)泥石流頻發(fā)區(qū)1號（Y6275）、皮山縣布瓊村（Y6277）、于田縣蘭干鄉(xiāng)昆侖渠首（Y6284），分析盆地累計雨量（圖1a）和3個暴雨點小時雨量（圖1b）得出（表1）：1）累計雨量大。174站為［24.1，48.0］ mm、62站為［48.1，91.5］ mm、6站為［96.1，121.6］ mm，累計雨量最大中心Y6275為121.6 mm、次大中心Y6248為102.3 mm（圖1a）;2）暴雨站數(shù)多。148站次暴雨、37站次大暴雨、1站特大暴雨;3）雨強大。54站次出現(xiàn)短時強降水（≥10? mm·h -1），最大小時雨強Y6275為28.8 mm·h -1（15日21時）、Y6284為27.2 mm·h -1（16日04時）（圖1b）;4）持續(xù)時間長?！?.1 mm降雨小時數(shù)3個暴雨點均超過20 h，Y6277達62 h;5）極端性強，日雨量多地破極值。16日雨量國家站洛浦縣74.1 mm、墨玉縣59.6 mm、和田市56.0 mm，均突破日極值并超過其年均降水量（洛浦縣為年均值1.7倍），自動站Y6275日雨量106.6 mm。國家站洛浦縣最大小時和3 h雨強為20.6 mm（14日22時）和52.9 mm（14日19—22時）（圖1c）。

此次暴雨引發(fā)了明顯洪災(zāi)，就和田地區(qū)而言，部分羊和家禽死亡，小麥、西瓜等農(nóng)作物受損，道路橋梁、水渠堤壩多處受損，其他基礎(chǔ)設(shè)施也有一定損壞，電力、商業(yè)等城市運行均受影響。累計受災(zāi)4.08萬戶、12.61萬余人，安全轉(zhuǎn)移1.15萬人，農(nóng)作物受損1.08萬公頃，直接經(jīng)濟損失1.08億元。

3 環(huán)流形勢

3.1 100 hPa南亞高壓呈“東高西低”雙體型

100 hPa南亞高壓雙體型是新疆多雨的大尺度環(huán)流背景（張學文等，2006;楊蓮梅等，2020），此次暴雨南亞高壓也為雙體型，并呈“東高西低”分布。6月12日前南亞高壓為帶狀，12日08時分裂為伊朗高原（西中心）和青藏高原東部（東中心）兩個高中心（均為1 680 dagpm）。13日08時起，“東中心”發(fā)展擴大，呈“東高西低”雙體型，15日20時，“東中心”和“西中心”達1 684 dagpm和1 680 dagpm（圖2a、b），并維持至16日。

3.2 500 hPa“兩高夾一低”環(huán)流形勢

運用500 hPa實況探測場和ERA5逐小時再分析場，分析“兩高夾一低”形勢下西風和印度夏季風的協(xié)同作用。圖3為500 hPa主要天氣系統(tǒng)變化軌跡，由不同天氣系統(tǒng)高、低中心不同時間點位置連線及移向（箭頭方向）組成。

3.2.1 “西高”和“東高”變化

500 hPa上，6月12—13日環(huán)流經(jīng)向度增大，高中低緯槽脊系統(tǒng)趨于同位相分布，伊朗脊與烏拉爾脊疊加發(fā)展，西西伯利亞低槽與巴爾喀什湖橫槽結(jié)合并向南加深，西北太平洋副熱帶高壓（簡稱“西太副高”）西伸，與東北地區(qū)高壓脊打通，形成“兩高夾一低”形勢（圖2c、d）。結(jié)合圖3分析“兩高”變化：1）“西高”南垮衰退。10—12日，伊朗脊東移北挺時與烏拉爾脊疊加，形成烏拉爾-伊朗脊（“西高”）;13日08—20時“西高”繼續(xù)北挺，20時烏拉爾中部出現(xiàn)576 dagpm高壓圈;14日08時—17日08時“西高”衰退，烏拉爾脊南垮、伊朗脊先北上后西退。 2）“東高”先西進北挺、后減弱東移?！皷|高”由青藏高壓、塔里木盆地東部脊（簡稱“盆地脊”）、西太副高和東北地區(qū)高壓脊（簡稱“東北脊”）組成，其中，青藏高壓在90°E以東（東部型），15—16日青藏高壓與盆地脊呈西北-東南向打通;盆地脊高中心僅4個時次（13日、15—16日）出現(xiàn);西太副高13—14日西伸，脊頂與東北脊經(jīng)向重疊，15—16日東退中北進。青藏高壓為“東高”核心，有銜接作用，與西太副高、盆地脊、東北脊三面相連，共同構(gòu)成“東高”，利于青藏高原維持南風，并阻擋南風東移。

3.2.2 “一低”及西風與印度夏季風協(xié)同作用

“兩高”間的“一低”由巴爾喀什湖橫槽、中亞低壓、印度低壓和季風槽、青藏高原切變線、貝加爾湖低槽組成，其變化為：1）降水前（9—13日），9—10日西西伯利亞大槽底部中亞-新疆氣流平直，出現(xiàn)印度低壓;11日大槽分裂兩段，北段移至蒙古北部，南段在中亞加深成槽，印度低壓前出現(xiàn)偏南季風;12日08—20時，中亞低壓加深成渦，低中心556～560 dagpm，低壓外圍盛行西風，580 dagpm線南界在37°N，印度偏南季風加強;13日中亞低渦減弱為低壓并南壓，中亞低壓和印度低壓相對獨立。2）臨近降水和降水第一階段前期（14日08時—15日13時），西風控制盆地，印度季風進入青藏高原。14日08時青藏高原西南部定日探空站南風2 m·s -1（圖2c），15日00時，帕米爾高原切出氣旋稱中亞低壓①，青藏高原西部生成氣旋稱中亞低壓②，青藏高原出現(xiàn)南北風向的橫切變線，印度偏南季風經(jīng)孟加拉灣北部進入高原，受高原橫切變線阻擋，南風轉(zhuǎn)西南風移出高原，此階段降水受中亞低壓① 底部西風影響（圖4a）;3）降水第一階段后期和第二階段前期（15日13時—16日01時），西風與印度季風在高原匯合，但未流入盆地。中亞低壓外圍鋒區(qū)南壓，15日18時，564 dagpm線南壓至32°N，中亞低壓② 底部西轉(zhuǎn)西南風并加強;印度季風北上至青藏高原后加強，15日20時定日站南風由6 m·s -1增至12? m·s -1，蒙古低壓加深成渦并移至貝加爾湖（圖2d），西風與印度季風在青藏高原匯合，未流入盆地，650 hPa以下低層轉(zhuǎn)東風（圖4b）;4）降水第二階段后期和第三階段前期（16日01—18時），西風與印度季風匯合并流入盆地。中亞低壓繼續(xù)南壓，氣旋性曲率增大，16日07時，564 dagpm線南壓至 29°N，高原切變線消失，印度低壓加深成渦，中亞低壓② 外圍西南風與印度季風在高原匯合;貝加爾湖低槽東移，盆地脊發(fā)展。受盆地脊阻擋，在藏北高原匯合后的偏南風折向為東南風流入盆地（圖4c）; 5）降水第三階段后期（16日18時—17日08時），盆地脊向南衰退，高原橫切變線再次建立，西風與印度季風在高原匯合后移出高原（圖4d）。

降水前期，烏拉爾-伊朗脊向南衰退，巴爾喀什湖橫槽外圍西風分裂短波影響盆地降水，印度偏南季風加強北上至高原，高原切變線阻止偏南季風向盆地輸送;降水最強時段，烏拉爾-伊朗脊繼續(xù)衰退，中亞低壓底部西轉(zhuǎn)西南風，與加強北上的印度季風在青藏高原匯合，高原偏南風增強，隨青藏高壓與盆地脊重疊及高原橫切變線消失，高原匯合后的偏南風折向為東南風流入盆地;降水減弱階段，西風與印度季風匯合后移出高原。其中，高原橫切變線有阻擋作用，在降水前期和減弱階段出現(xiàn)，阻擋了高原匯合后偏南風流入盆地;650 hPa以下低層東風起冷墊作用，使盆地高層維持偏南風，并增強動力抬升。

4 水汽輸送特征

盆地外來水汽需翻越帕米爾高原和青藏高原才能進入，高層主要有西風（偏西）和印度季風（偏南）兩條水汽通道，低層為偏東水汽通道。1）“偏西+偏南”路徑（12日08時—15日13時，降水前和降水第一階段前期）。黑海-里海-咸海水汽沿西風輸送至盆地，流入盆地最大偏西水汽通量為35×10 -1? g·cm -1·hPa -1·s -1，印度季風攜水汽未進盆地（圖5a）。2）“西轉(zhuǎn)西南+偏南”路徑（15日13時—17日08時）。16日01—18時，受盆地脊阻擋，西風與印度季風在高原匯合后、折向轉(zhuǎn)東南水汽輸入盆地，其中16日02—08時，流進盆地偏南水汽輸送增強近一倍，由20×10 -1 g·cm -1·hPa -1·s -1增至 40×10 -1 g·cm -1·hPa -1·s -1），高原東部偏南水汽輸送90×10 -1～110×10 -1 g·cm -1·hPa -1·s -1（圖5c），其余時段偏南水汽未輸入盆地（圖5b、d）。 3）偏東路徑。偏東路徑由貝加爾湖-蒙古低槽和地面蒙古高壓導(dǎo)致，主要在650 hPa以下低層，以850 hPa最強。

水汽來自黑海-里海-咸海、中亞地區(qū)、阿拉伯海-孟加拉灣，水汽輸送依托偏西（西風帶）、偏南（印度季風）、偏東（低層東風）3條通道。西風帶水汽源于黑海、里海-咸海、中亞地區(qū)，水汽沿西風帶輸送;印度季風水汽源于印度洋，水汽在印度季風引導(dǎo)下北上至青藏高原，西風與印度季風在高原匯合成一支偏南水汽輸送帶，在盆地脊作用下，偏南水汽帶折向為東南水汽帶輸入盆地。

5 數(shù)值模擬

WRF（Weather Research and Forecasting）中尺度數(shù)值天氣預(yù)報系統(tǒng)已廣泛應(yīng)用于天氣研究和預(yù)報（Skamarock et al.，2019），HYSPLIT（Hybrid Single-Particle Lagrangian Integrated Trajectory model）是一種基于拉格朗日方法的綜合軌跡追蹤模型，被廣泛應(yīng)用于水汽團的傳輸和擴散研究（Stein et al.，2015）。用WRF-v4.2.2的模擬結(jié)果驅(qū)動HYSPLIT水汽后向軌跡追蹤模型，得出逐3 h后向氣塊水汽追蹤軌跡;利用ERA5背景場和WRF-v4.2.2開展數(shù)值模擬，輸出沿不同緯向、經(jīng)向邊界的水汽通量剖面，采用單層嵌套，微物理方案為WMS6，對流方案采用Kain-Fritsch，邊界層采用YSU方案，長波和短波輻射方案均為RRTMG，陸面方案為Noah，垂直分為50層。模擬區(qū)域為65°～119°E、16°～64°N，空間分辨率9 km，格點數(shù)712×532;模擬時段為2021年6月14日08時—18日08時，積分步長30 s，逐小時輸出，共96 h。

模擬出了盆地強降水，有120 mm左右最大雨量中心，但強降水范圍偏大，落區(qū)也有偏差，帕米爾至昆侖山北坡4個115～125 mm大中心與實況偏差1～2個經(jīng)緯距（圖6），模擬結(jié)果總體上有一定可信度。

5.1 水汽軌跡追蹤

本次水汽軌跡追蹤定義兩組起始點（共8個），第一組起始點在帕米爾高原北部，以76°E、40°N為中心，緯度不變，經(jīng)度向西和向東各偏離1個經(jīng)距，得到3個起始點;第二組起始點在昆侖山北坡，以80°E、37°N為中心，緯度不變，經(jīng)度向西和向東各偏離2個經(jīng)距，得到5個起始點。6月14日08時為起始時間，得出帕米爾高原3個起始點（圖6）和昆侖山北坡5個起始點（圖7）水汽后向追蹤96 h（6月14日08時—18日08時）逐3 h軌跡圖，質(zhì)點追蹤高度依次為1 500、3 300、5 500和7 000 m，圖下端為不同最終高度的水汽追蹤軌跡時間-高度剖面。

5.1.1 以帕米爾高原為起始點

此軌跡中每個追蹤高度有3條水汽軌跡，結(jié)合表2得出：1）1 500 m追蹤高度有2條水汽通道，通道1為偏北轉(zhuǎn)西南軌跡（1條），氣塊自中亞東南至印度北部再進入盆地;通道2為偏東軌跡（2條），氣塊自北疆南下后，在東天山地形缺口處向西南方向進入盆地（圖7a）。2）3 300 m有2條水汽通道，通道1為西北轉(zhuǎn)西南通道，該通道有2條軌跡，1條軌跡自里海東南下至印度北部后東北上抵達盆地，另1條自阿富汗東南下至印度北部、再北上進盆地;通道2為西南軌跡（1條），氣團自阿拉伯海北部向東北移動進入盆地（圖7b）。3）5 500 m有2條水汽通道，通道1為偏西轉(zhuǎn)西南軌跡（1條），氣塊自黑海-里海東北移至咸海后再東南下，在印度北部東北移進盆地;通道2為偏北轉(zhuǎn)西南軌跡（2條），氣團自中亞南下至印度北部向東北移進盆地（圖7c）。 4）7 000 m 有2條水汽通道，通道1為西北轉(zhuǎn)西南軌跡（2條），氣團自里海-咸海先東南下、后東北上進盆地;通道2為西南軌跡（1條），氣團自阿拉伯海北部東北移進入盆地（圖7d）。

水汽源地位于黑海-里海-咸海、阿拉伯海北部、中亞地區(qū)、北疆，其水汽軌跡為4、2、4、2條，偏西、西南、偏東3條水汽通道有8、2、2條軌跡。低層偏東水汽軌跡出現(xiàn)在1 500 m偏北轉(zhuǎn)偏東通道中，源于阿拉伯海北部軌跡在3 300 m和7 000 m西南通道中，印證了印度洋水汽可到達塔里木盆地。

5.1.2 以昆侖山北坡為起始點

此軌跡中每個追蹤高度均有5條水汽軌跡，結(jié)合表3分析如下：1）1 500 m追蹤高度有2條水汽通道，通道1為西北（西）轉(zhuǎn)西南軌跡（1條），氣團自中亞東南移至印度北部再北上到達盆地，通道2為西轉(zhuǎn)西南軌跡（1條），自印度北部東北移至盆地;通道3為偏東軌跡（3條，偏北轉(zhuǎn)偏東），均自北疆南下后在東天山地形缺口處向西南方移入盆地（圖8a）。2）3 300 m 有2條水汽通道，通道1為西轉(zhuǎn)西南通道（3條），自黑海-里海東南下至印度北部再東北移至盆地，通道2為西南軌跡（2條），自印度北部東北移進盆地（圖8b）。3）5 500 m有2條水汽通道，通道1為西北轉(zhuǎn)西南軌跡（4條），其中2條自里海東移至印度北部再東北移至盆地，另2條自印度北部東北移進盆地;通道2為西南軌跡（1條），氣團自阿拉伯海北部東北移進盆地，為清晰明了，圖8c僅顯示了78°E、37°N和80°E、37°N以及80°E、 37°N三個點。4）7 000 m有4條水汽通道，通道1為西北轉(zhuǎn)西南軌跡（1條），氣團自阿拉伯海北部先東南下再東北上進盆地;通道2為西北轉(zhuǎn)偏南軌跡（2條），均自巴基斯坦東南移再北上進盆地;通道3為東南轉(zhuǎn)偏南軌跡（1條），氣團自孟加拉灣北部東北移至印度半島北部、再北移入盆地;通道4為西南軌跡（1條），氣團自印度半島北部東北移入盆地，圖8d也只顯示了圖8c中相同三個點。

水汽源于黑海-里海、阿拉伯海-孟加拉灣、中亞地區(qū)-印度北部、北疆，對應(yīng)4、3、10、3條水汽軌跡，水汽通道有偏西、偏南、偏東3條，對應(yīng)12、5、3條水汽軌跡，偏西水汽軌跡和源于中亞地區(qū)-印度北部的水汽軌跡最多。源于北疆的偏東水汽軌跡出現(xiàn)在 1 500 m低層，源于阿拉伯海和孟加拉灣北部的偏南軌跡出現(xiàn)在5 500～7 000 m高層，印證了印度洋水汽在印度季風環(huán)流下可流入盆地。

5.2 沿不同緯向邊界的水汽輸送剖面

按據(jù)山脈和暴雨區(qū)所在緯度分為藏北高原（沿34°N）、昆侖山北坡（沿37°N）、帕米爾高原（沿 39°N）3個斷面，沿此3個緯度斷面，模擬70°～93°E范圍的水汽通量緯向剖面。定義水汽通量正負值代表方向，正值為偏南水汽輸送，負值為偏北水汽輸送，依據(jù)西風和印度季風不同作用分4個時段分析。

5.2.1 西風影響盆地降水（14日08時—15日13時）

1）沿藏北高原?？傮w為偏南水汽輸送，此時段高原以西（喀喇昆侖山南部以西）整層北風水汽輸送減弱，轉(zhuǎn)弱南風輸送，高原中東部（81°E以東）南風水汽輸送加強，其中15日08時，南風水汽輸送36 g·m -2高度達9.5 km（300 hPa以下）、84? g·m -2高度達8.3 km（圖9a）。2）沿昆侖山北坡。盆地上空6.5 km以上為北風控制，而6.5 km以下為南風控制，其中15日01—12時，盆地西部4 km以下的偏南水汽輸送由600 hPa以下氣旋性環(huán)流導(dǎo)致，80°E附近出現(xiàn)“北風柱”（圖9b）。3）沿帕米爾高原。帕米爾高原5.0 km以上南風水汽輸送加強，15日08時帕米爾500 hPa南風水汽輸送增至32? g·m -2;盆地6.5 km以下北風水汽輸送先強后弱，盆地東部偏北水汽輸送48 g·m -2左右（圖9c）。

5.2.2 西風與印度季風均上高原但未進盆地（15日13時—16日02時）

1）沿藏北高原。高原以西偏南水汽輸送加強，16日01時，36 g·m -2南風水汽輸送8.0 km左右，84? g·m -2南風輸送核6.5 km;高原以東偏南水汽輸送減弱，84 g·m -2南風輸送由8.3 km降至6.5 km，并東移至高原東部。另外，高原橫切變線（15日22時—16日02時）使高原中部出現(xiàn)偏北水汽輸送（圖10a）。2）沿昆侖山北坡。15日13—18時，盆地500 hPa南風水汽輸送和 500 hPa以下北風輸送均加強，550 hPa以下出現(xiàn)“北風墻”;15日18時—16日02時，盆地北風減弱，帕米爾至盆地西部南風加強，500 hPa最強南風水汽輸送52 g·m -2（圖10b）。3）沿帕米爾高原。帕米爾高原偏南水汽輸送增強，16日01時，36 g·m -2南風水汽輸送高達6.5 km，盆地東部偏北輸送減弱，最強40 g·m -2左右（圖10c）。

5.2.3 西風與印度季風在青藏高原匯合后共同流入盆地（16日02—18時）

1）沿藏北高原。前期（16日02—10時），高原以西偏南水汽輸送穩(wěn)定，16日05—07時，84 g·m -2南風水汽輸送高度6.3 km，36 g·m -2南風輸送東界由76°N東擴至78°N，高原中東部橫切變線維持（圖11a）;后期（16日10—18時），高原以西偏南水汽輸送減弱，84 g·m -2南風輸送降至5.2 km以下;高原中東部轉(zhuǎn)南風。2）沿昆侖山北坡。西風與印度季風偏南水汽輸送均流入盆地，帕米爾至盆地西部（80°E以西）5 500～9 000 m（500～300 hPa）偏南水汽輸送加強，帕米爾500 hPa偏南輸送達56? g·m -2。16日03—06時，昆侖山北坡“北風墻” 6 500 m（400 hPa）以下82.5°～85°E出現(xiàn)“南風窗”（圖11b），此“南風窗”由印度季風流入盆地形成。16日06—11時，“北風墻”消失，“南風窗”與西風水汽輸送融合，400～500 hPa西風與印度季風融合后的偏南水汽帶共同流入盆地。由于16日01—11時，4.0 km以下盆地東風西移至40°N轉(zhuǎn)東南風，因此盆地西部出現(xiàn)西北-東南向“南風舌”（圖11c）。3）沿帕米爾高原。5.0 km以上帕米爾偏南水汽輸送加強，5.0 km以下盆地偏北輸送減弱，16日07時，帕米爾48 g·m -2南風水汽輸送接近6.5 km，盆地東部最強偏北水汽輸送降至44 g·m -2左右（圖11d）。

5.2.4 青藏高原流入盆地偏南水汽輸送切斷（16日18時—17日08時）

1）沿藏北高原。高原以西偏南水汽輸送繼續(xù)減弱，16日20時，84 g·m -2南風水汽輸送范圍縮小、高度降至5.3 km以下;高原中部偏南輸送維持，最強偏南水汽輸送16～20 g·m -2;高原東部北風水汽輸送先加強后減弱（最強40 g·m -2左右）（圖12a）。2）沿昆侖山北坡。前期（16日18—20時），300 hPa以下偏南水汽輸送加強，帕米爾和盆地500 hPa偏南水汽輸送最強增為84 g·m -2和36 g·m -2左右（圖12b），之后減弱，盆地以東偏北輸送增強。3）沿帕米爾高原。帕米爾偏南水汽輸送加強，最強84 g·m -2（450 hPa附近），盆地5.5 km以上偏南輸送增強，5.0 km以下偏北輸送減弱（圖12c）。

5.3 沿經(jīng)向邊界的水汽輸送剖面

沿80°E模擬30°～44°N水汽通量經(jīng)向剖面，偏西水汽輸送為正值，偏東輸送為負值。降水前，高層帕米爾至盆地偏西水汽輸送減弱，14日08時盆地650～750 hPa最強偏西水汽輸送84 g·m -2。盆地的東風呈弱-強-弱變化，14日08時—15日08時，6.5 km以下東風由弱變強，其中15日08時東風水汽輸送最強，84 g·m -2東風水汽輸送近4.0 km（圖13a）;15日08時—17日08時，6 km以下偏東水汽輸送減弱、高度下降，東風輸送大多在4 000 m（650 hPa）以下，其中16日01時，84 g·m -2東風輸送降至3.0 km、范圍也縮?。▓D13b），16日07—20時，東風水汽輸送繼續(xù)減弱（圖13c、d）。

降水前期，西風帶上西風轉(zhuǎn)西南風，6.5 km以下進入帕米爾偏南水汽和流入盆地偏東水汽輸送均增強，藏北高原偏南水汽輸送84 g·m -2高達8.3 km，盆地84 g·m -2東風水汽輸送接近4.0 km。降水中后期，西風與印度季風匯合于青藏高原，偏南水汽輸送加強;隨高原切變線消失和盆地脊發(fā)展，印度季風流入盆地在昆侖山北坡形成“南風窗”，此時西風和印度季風協(xié)同作用達頂峰。最強降水發(fā)生后，高空偏南水汽輸送和低層偏東輸送均減弱。

6 結(jié)論與討論

針對2021年6月14—17日塔里木盆地極端暴雨過程，分析實況場、再分析場和中尺度數(shù)值模擬結(jié)果，得出以下主要結(jié)論：1）此次暴雨發(fā)生在100 hPa南亞高壓“東高西低”雙體型和500 hPa“兩高夾一低”環(huán)流下，烏拉爾-伊朗脊（“西高”）、中亞低壓、印度低壓、高原橫切變線（“一低”）、青藏高壓、盆地脊、東北脊和西太副高（“東高”）是主要天氣系統(tǒng)，“兩高”與“一低”共存并制約。西風和印度季風協(xié)同作用是此次暴雨發(fā)生的重要機制，利于盆地上空冷暖交綏和動力抬升，低層650 hPa以下東風具有冷墊和水汽輸送作用。2）水汽來自850～300 hPa，水汽源于黑海-里海-咸海、印度洋北部、中亞地區(qū)和北疆，水汽輸送路徑有偏西、西南、偏東3條。偏西路徑水汽輸送貫穿于暴雨全過程，從低到高850～400 hPa均存在，水汽源于黑海-里海-咸海和中亞地區(qū);偏東路徑水汽輸送源于北疆，出現(xiàn)在650 hPa以下低層;西南和東南路徑的水汽輸送在500～400 hPa高層，水汽主要源于印度洋北部洋面。3）西風與印度季風在青藏高原匯合是主要的水汽機制。印度季風環(huán)流對印度洋水汽北上流入盆地起關(guān)鍵作用，偏南水汽路徑印證了印度洋水汽在季風環(huán)流下流入盆地的物理過程。模擬結(jié)果顯示，印度季風環(huán)流北上明顯增強了青藏高原偏南水汽向盆地輸送;“南風窗”消失是西風和印度季風協(xié)同作用的重要體現(xiàn)，昆侖山北坡“南風窗”的出現(xiàn)與消失印證印度季風水汽輸入盆地、并與西風輸送的融合過程。

與以往研究不同，本文闡明了低緯印度洋環(huán)流影響是盆地暴雨機制的又一特點，中高緯大尺度環(huán)流雖有相似之處，但低緯環(huán)流差異較大，且低緯印度洋環(huán)流對盆地暴雨的影響不只局限于此個例，還存在其他類似個例，說明低緯印度洋環(huán)流影響盆地暴雨的重要性。通過數(shù)值模擬研究，可解釋低緯環(huán)流影響、中高緯度和低緯度環(huán)流的相互作用及物理機制，但模擬結(jié)果有一定不確定性，今后應(yīng)開展更多此類暴雨個例的中尺度數(shù)值模擬，提升季風環(huán)流及與西風協(xié)同作用對盆地暴雨影響的認知水平，提高盆地暴雨的預(yù)報準確率。

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During June 14th—17th，2021，an extreme rainstorm process with a daily maximum of 106.6 mm occurred over the Tarim Basin.This study analyzes the synergistic mechanism between the westerly wind and Indian monsoon on this rainstorm process using precipitation data from an automatic meteorological station in the basin，the GRAPES-GFS analysis field，and ERA-5 （0.25°×0.25°，hourly） reanalysis data，as well as the WRF-v4.2.2 numerical simulation model and the HYSPLIT-v4.0 water vapor backward trajectory model.Under the circulation background of “high geopotential height on the east side and low on the west side” at 100 hPa and “one low trough between two high-pressure ridges” at 500 hPa，water vapor is transported from Black Sea，Caspian Sea，Salt Lake，northern Indian Ocean，Central Asia and northern Xinjiang，corresponding to westerly，southerly，and easterly water vapor tracks，each transported along 850—300 hPa，500—400 hPa，and below 650 hPa.The Indian monsoon circulation plays a key role in transporting water vapor from the Indian Ocean to the Tarim Basin，elucidating the physical process of the southward movement of the Indian monsoon carrying water vapor into the basin.The disappearance of the “south wind window” water vapor transport is an important manifestation of the synergistic influence of westerly winds and the Indian monsoon.

Tarim Basin;westerly wind;Indian monsoon;synergistic effect;extreme rainstorm

doi：10.13878／j.cnki.dqkxxb.20220113001

（責任編輯：張福穎）