2026, Vol. 52 
2. 中国气象科学研究院灾害天气科学与技术全国重点实验室，北京 100081；
3. 成都信息工程大学大气科学学院，成都 610225；
4. 中国气象局沈阳大气环境研究所，沈阳 110166；
5. 辽宁省盘锦市气象局，盘锦 124010；
6. 辽宁省气象灾害监测预警中心，沈阳 110166
2. State Key Laboratory of Severe Weather Meteorological Science and Technology, Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081;
3. School of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225;
4. Shenyang Instiute of Atmospheric Environment, CMA, Shenyang 110166;
5. Panjin Meteorological Office of Liaoning Province, Panjin 124010;
6. Liaoning Meteorological Disaster Monitoring and Early Warning Centre, Shenyang 110166
近年来，短时暴雨频发，例如2012年7月21日北京、2017年5月7日广州、2021年7月20日郑州均出现了突破历史极值甚至致灾的短时暴雨事件(俞小鼎，2012；Luo et al，2016；Huang et al，2019；Yin et al，2020; 2022)。短时暴雨与对流活动及小尺度动力过程有关，局地突发性特征明显，无论精准预报还是提前预警难度均很大，亟需学者们对此类暴雨的形成机理开展研究(Nielsen and Schumacher, 2018；2020；Li et al，2021；Wang et al，2021)。
已有研究发现，短时暴雨常与γ中尺度涡旋环流有关(Orlanski，1975；Funk et al，1999)。早期学者们关注的是超级单体风暴内深厚持久中气旋导致的短时暴雨(Browning，1964；Moller et al，1994；俞小鼎等，2008；Kumjian and Ryzhkov, 2012)。而近期研究发现，准线状对流系统导致的短时暴雨中，常存在生命史不足1 h、位于大气低层的γ中尺度涡旋(Weisman and Trapp, 2003；Trapp and Weisman, 2003；Atkins and Laurent, 2009a；2009b；Schenkman and Xue，2016；杨磊等，2023)，又被称为中涡旋(mesovortex，MV)。尽管MV和中气旋均属于γ中尺度，但是两者的三维结构、形成过程和对短时暴雨的影响机制存在差异(戴建华等，2021；黎立页等，2023；植江玲等，2024)。在三维结构方面，中气旋通常出现在2~6 km高度，并会有适当的向上和向下扩展，更为深厚(Davies-Jones，1984；俞小鼎等，2020；郑永光等，2020)，MV则更浅薄并常出现在近地面2~3 km以下，最大速度中心也位于低层(Lilly，1986a；1986b；Atkins and Laurent, 2009a；2009b；Tang et al，2020)。在形成机制方面，通常是沿着风暴入流方向的水平涡度分量在低层入流转为上升气流时被扭曲为初始垂直涡度，随后在上升气流的垂直拉伸作用下旋转进一步加强，进而形成中气旋(Davies-Jones，1984；Rotunno and Klemp, 1985；俞小鼎等，2008)。而MV的形成机制更加复杂，可能是正在发展的风暴前侧的准线状冷池出流或者成熟的线状风暴后侧下沉气流形成的水平涡管被降水下沉气流扭曲而形成(Trapp and Weisman, 2003; 孙继松，2023)，也可能是冷池出流凸起部位的水平涡管被上升气流拉伸而形成(Atkins and Laurent, 2009b)。另外，短时暴雨形成时释放潜热，会加强低层的辐合，有利于近地面生成MV，随后在低层上升气流的拉伸作用下快速发展(Yin et al，2020；Zhang et al，2022；Zeng and Wang, 2022；孙继松，2025)。相比于深厚持久的中气旋，气象雷达对于位于大气低层、更为浅薄、形成机制更复杂的MV的观测能力有限，需要综合分析更高分辨率的多源资料，才能研究其精细特征和形成条件。
短时暴雨的发生需要较长的降水时间和降水强度，而降水强度与上升运动、云底水汽、降水效率有关(Doswell et al，1996)。如果MV的位置与上升气流重合或部分重合，会产生明显的垂直螺旋度，使得风暴比无MV时具有更长的生命期(Lilly，1986a；1986b)。另外，强烈旋转的MV不仅会形成强的上升气流，将低层充沛水汽输送到风暴中，进而加强降水强度，同时也有助于在降水核心区形成更多且较大的降水粒子，通过促进碰并增长，增强降水效率(Nielsen and Schumacher, 2018；2020；Wang et al，2021)。所以短时暴雨常与MV有关，但是近期研究发现并不是所有MV都会产生强降水(Zeng and Wang, 2022；杨磊等，2023)。然而，由于目前缺少关于产生强降水MV(简称RMV)和未产生强降水MV(简称NMV)观测特征的对比研究，RMV的精细特征对短时暴雨的影响机制存在不明，所以短时暴雨事件的提前预警难度极大。
X波段相控阵天气雷达能在1 min左右完成一个体扫，尽管其较短的波长使得降水时反射率和双偏振参量的衰减明显(Bringi et al，2001；Siggia and Passarelli, 2004；张羽等，2023；张哲等，2024)，但是速度资料准确性仍然较高，因此可观测到短时暴雨过程中MV的精细特征(刘黎平等，2016；苏永彦和刘黎平，2022；梅雨菲等，2023；曾琳等，2023)。2023年8月4日，辽宁抚顺发生短时暴雨事件，并且此次过程发生在沈阳新建X波段相控阵雷达20 km范围内。本文基于X波段相控阵雷达等多源资料，分析本次过程多MV的精细结构和形成机制，对比RMV与NMV观测特征的异同点，从而加深对伴有MV的短时暴雨机理的认识和理解。
1 资料与方法本文使用经质量控制后的时间分辨率为5 min的自动气象站资料，分析降水实况和地面气象条件。利用ERA5再分析资料(时、空分辨率分别为1 h、0.25°)，分析本次过程的主要影响系统和环境条件。基于沈阳站的风廓线雷达资料分析风垂直廓线，定量计算1 km以下最大风速和0~1 km风矢量差。使用的雷达资料包括：辽宁省内及其周边的三维反射率资料，时间分辨率为6 min；沈阳SC多普勒天气雷达，时间分辨率为6 min；沈阳X波段相控阵雷达，时间分辨率为1 min。
参考MV研究总结的概念模型(Schenkman and Xue, 2016)，根据风暴所处雷达探测范围的方位以及径向速度图上小尺度不连续风场特征，根据每个时刻、每个仰角径向速度图，判断是否存在MV以及MV所处的位置及旋转方向，提取MV正、负速度区域内退速度模糊后的最大速度，计算此雷达图像上MV的旋转速度。同时计算每个时刻、每个仰角内MV正、负最大速度直线上雷达参量的平均值，以便研究MV旋转处风暴的雷达特征，也计算每个时刻MV厚度、最大旋转速度(及高度)等信息。
根据生成的先后，将MV依次定义为MV1、MV2、…、MVi(i为MV生成的序号)。定义5 min降水量超过10 mm的降水为强降水。根据强降水发生时间，计算强降水站点与每个MV的距离，筛选出与每个强降水站点距离最近的MV。已有研究证实，当强降水附近存在多个MV时，受最近MV的影响最大(Zeng and Wang, 2022；杨磊等，2023)。因此本文认为强降水是由距离最近的MV导致的，进而统计每个MV产生强降水的次数。
2 降水实况及影响系统 2.1 降水实况2023年8月4日19:00—23:00(北京时，下同)，抚顺地区出现短时暴雨天气。期间，抚顺市区、抚顺县自动气象站观测的累计降水量有29个站达到50~99.9 mm，14个站超过100 mm(图 1a)，其中最大累计降水量出现在抚顺市东洲区老虎台街道(131 mm)，降水核心区域主要集中在15 km×10 km的范围内。
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图 1 2023年8月4日抚顺短时暴雨过程(a)19:00—23:00累计降水量(彩色圆点)的空间分布，(b)19：30—22：30强降水(5 min降水量超过10 mm)次数和累计降水量最大站点的逐5 min降水量的时间演变 注：图a中黑色、红色和蓝色方块分别示意SC多普勒天气雷达、X波段相控阵雷达和风廓线雷达。 Fig. 1 (a) Distribution of accumulated precipitation from 19:00 BT to 23:00 BT (colored dot) and (b) time series of frequency of 5 min precipitation >10 mm and 5 min precipitation at the station with maximum accumulated precipitation from 19:30 BT to 22:30 BT during short-time rainstorm in Fushun on 4 August 2023 |
从逐5 min降水量的时间演变(图 1b)可以看到，短时暴雨可以分为两个阶段：第一阶段降水出现在19:30—20:40，出现强降水3次，降水较弱；第二阶段降水特征更强，集中出现在20:45—21:40，其中在20:55—21:00就出现6次强降水，东洲区老虎台街道最大5 min降水量达到12 mm。因此，本次过程第二阶段强降水的次数和强度均较第一阶段更强，本文也重点讨论降水再次增强的原因。
2.2 天气形势和环境条件8月4日19:00，500 hPa(图 2a)，东北地区存在阶梯槽，辽宁位于位置偏南、较浅的高空槽的底部；副热带高压(以下简称副高)588 dagpm线已经北上到辽宁南部，584 dagpm线位于辽宁中部地区，抚顺地区恰好位于584 dagpm线的北边界。浅槽和副高向东略偏南的方向缓慢移动，在两个天气尺度系统之间形成位势梯度大值区。850 hPa的低空涡旋中心位于黑龙江南侧(图 2a)，其底部的切变线在4日夜间呈西南—东北走向，影响辽宁地区，并向东略偏南的方向缓慢南下, 辽宁东部存在相对湿度大于80%的湿区。另外，地面实况资料显示(图 2b)，在沈阳至抚顺一带存在东西走向、较为平直的辐合线，该辐合线由来自辽河流域的暖空气和北部冷空气交汇而成，在其上空可触发降水系统。
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图 2 2023年8月4日19:00(a)500 hPa位势高度(等值线，单位：dagpm)和850 hPa风场(风羽)、相对湿度(填色)，(b)地面气温(等值线，单位：℃)、风场(风矢)和海拔高度(阴影) 注：图a中棕色线为高空槽线，图b中紫色虚线为地面辐合线。 Fig. 2 (a) Geopotential height (contour, unit: dagpm) at 500 hPa, wind (barb) and relative humidity (colored) at 850 hPa, (b) the surface temperature (contour, unit: ℃), wind (wind vector) and altitude (shaded) at 19:00 BT 4 August 2023 |
抚顺地区的温、湿度曲线整层均较接近，具有狭长的对流有效位能(CAPE)。水汽方面，大气可降水量和925 hPa比湿分别达到70 mm和18.5 g·kg-1，地面露点温度也达到26℃，以上物理量显著超过同期短时强降水的水汽条件(杨磊等，2016；Yang and Zheng, 2024)。整层相对湿度均较高，抬升凝结高度仅为115 m，云底以下至近地面最低相对湿度达94%，蒸发削弱作用较弱，以上特征有利于形成降水效率较高的降水(孙继松，2017)。
不稳定能量方面，CAPE达到1272 J· kg-1，对流抑制能量(CIN, 8 J·kg-1)很低，850 hPa假相当位温达到360 K，说明辽宁存在强盛的暖湿气流。另外，抚顺位于低空切变线造成的辐合区内(图略)，存在较大尺度的辐合抬升作用，辐合中心的散度高达-10×10-5 s-1。
从ERA5再分析资料输出的抚顺风场廓线来看(图 3a)，近地面为偏南风，925 hPa为西南风，风速高达10 m·s-1，而850~500 hPa为偏西风，上文提到浅槽和副高间强的位势梯度，也有利于500 hPa出现大风速区，以上风场配置有利于形成风矢量差。0~6 km风矢量差均在18 m·s-1以上，达到强垂直风切变的标准(Markowski and Richardson，2010)。0~1 km风矢量差在8~10 m· s-1，是一个非常强的低层垂直风切变。而从沈阳风廓线雷达资料来看(图 3b)，1 km以下风速在20:20开始出现显著跃增的现象，高达15 m·s-1，达到低空急流的标准(Du and Chen, 2019；Zhang and Meng, 2019)，也导致此时0~1 km风矢量差出现增加的现象，最强达到18 m·s-1。综上，在强盛西南急流输送暖湿空气和低层辐合抬升作用下，抚顺具有充沛的水汽、较强的CAPE、较低的CIN和强垂直风切变，这样的环境条件有利于风暴的形成发展并造成短时暴雨天气的出现。
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图 3 2023年8月4日(a)19:00抚顺T-lnp图，(b)19:30—21:30沈阳风场(风羽)、1 km以下最大风速(蓝线)和0~1 km风矢量差(紫线)的时间演变 Fig. 3 (a) The skew T-lnp diagram in Fushun at 19:00 BT and (b) time series of wind field (barb), maximum wind speed below 1 km height (blue line) and the 0-1 km wind vector difference (purple line) at Shenyang from 19:30 BT to 21:30 BT 4 August 2023 |
从8月4日21:00沈阳SC雷达反射率因子(图 4a)可见，在沈阳、抚顺和铁岭地区存在着线状风暴，该风暴长轴为东西走向，反射率因子超过45 dBz的长度接近80 km。风暴沿着长轴缓慢地向东略偏南方向移动，导致降水时间更长。同时，线状风暴移动方向的后侧不断有孤立风暴新生，孤立风暴也逐渐合并到线状风暴中，因此存在后向传播的特征。从风暴的垂直结构特征来看(图 4b)，最强回波达到60 dBz，强回波集中出现在5 km以下，具有显著的低质心降水回波特征，属于典型的热带海洋性降水，降水效率极高(Vitale and Ryan, 2013；孙继松，2017；Luo et al，2020)。
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图 4 2023年8月4日21:00沈阳(a，b)SC雷达和(c，d)X波段相控阵雷达的0.5°仰角(a，c)反射率因子和(b，d)反射率因子垂直剖面 注：图b，d为分别沿图a，c中黑色直线的剖面。 Fig. 4 (a, c) Radar reflectivity factor at 0.5° elevation and (b, d) vertical cross-section of radar reflectivity factor observed by (a, b) SC radar and (c, d) X-band phased array radar at Shenyang at 21:00 BT 4 August 2023 |
但是在本次过程中，存在降水量和组合反射率相关性较低的现象，这在以往雷达估测降水研究也出现过(Zeng et al，2021；杨磊等，2023)，这可能与雷达低仰角探测能力较低、雷达电磁衰减和资料分辨率不匹配等原因相关。另外，对比同时刻X波段相控阵雷达(图 4c，4d)和SC雷达监测到的反射率因子可见，降水系统位于X波段相控阵雷达的正东方向，该雷达衰减明显，无法监测到降水系统东侧回波特征。因此在分析降水系统的反射率因子特征时，SC雷达监测到雷达反射率因子信息更可靠，需要加强研究X波段相控阵雷达反射率因子产品的衰减订正技术。
3.2 MV的总体特征以往研究证实X波段相控阵雷达衰减问题对径向速度的影响较小(苏永彦和刘黎平，2022)，因此分钟级的径向速度资料能够精细表征降水系统内的动力结构，尤其是观测到该风暴内共出现了16个尺度在2~20 km的MV(图 5a)。其中图 5b，5c为两个典型时刻径向速度，结合相应(或最临近)时刻的SC雷达监测到的反射率因子(图略)可见，这些MV镶嵌在降水系统内、相互独立。SC雷达仅能观测到单个MV(图 5d，5e)，观测到MV的个数少于X波段相控阵雷达，同时SC雷达的时间分辨率为6 min，对MV观测的连续性也更差。因此在X波段相控阵雷达有效探测范围内，可利用其径向速度资料分析降水系统动力结构, 尤其是MV的精细化观测特征。
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图 5 2023年8月4日抚顺短时暴雨过程中(a)MV移动路径(彩色点线), (b)20:24、(c)21:31 X波段相控阵雷达2.7°仰角径向速度, (d)20:24、(e)21:31 SC雷达2.4°仰角径向速度 注：图a中数字为MV的序号，图b~e中圆圈示意MV。 Fig. 5 (a) The movement path (colored line) of MV, (b, c) the radial velocity at 2.7° elevation observed by X-band phased array radar at (b) 20:24 BT and (c) 21:31 BT, and (d, e) the radial velocity at 2.4° elevation observed by SC radar at (d) 20:24 BT and (e) 21:31 BT during the short-time rainstorm in Fushun on 4 August 2023 |
以往极端短时暴雨也出现过多个MV，例如2017年5月7日广州短时暴雨(Zeng and Wang, 2022)和2019年8月16日沈阳短时暴雨(杨磊等，2023)分别观测到5个、2个MV。本次过程中，在此种尺度风暴内出现如此多的MV，在中国目前尚无相关研究。这一方面可能是由于X波段相控阵雷达分辨率较高，能够观测到尺度更小、位置更低、极为浅薄的MV，另一方面也与本次过程环境条件有利于多个MV生成并维持有关。
所有MV活动区域均位于沈阳至抚顺这一狭窄的条状区域(图 5a)，普遍自西向东移动，与近地面影响系统和风暴的移动方向一致。所有MV集中出现在20:14—22:15(图 6a)，平均持续时间只有17 min，普遍没有达到中气旋的标准(18 min)(Yu et al，2012)。另外，MV平均厚度在1.7 km，平均顶高3.5 km，即为浅薄的低空MV。综上，本次过程中的多个MV是位于准线状对流系统内、维持时间普遍不足1 h、处于大气低层的MV，以上特征和超级单体风暴中气旋存在不同(Browning，1964；Moller et al，1994；俞小鼎等，2008；Kumjian and Ryzhkov, 2012)。
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图 6 2023年8月4日抚顺短时暴雨过程中(a)MV的生命史，(b)强降水与MV的距离箱线图 Fig. 6 (a) The lifetime of MV and (b) the boxplot of distance between heavy precipitation and MV during the short-time rainstorm in Fushun on 4 August 2023 |
在所有MV生命期内，MV影响的区域内有多达49次强降水。结合图 1可以看到，风暴在出现MV特征后，产生较前期更多、更强的降水。另外，强降水站点与MV的距离在0.5~18 km(图 6b)，平均距离仅为6.2 km，和MV的尺度相当，以上观测事实均说明强降水站点位于MV附近。
通过计算每个MV产生强降水的次数发现，共有5个MV产生强降水，分别为MV1、MV4、MV5、MV8和MV10。其中，MV1和MV4分别产生强降水24次、20次，显著高于其他MV，占所有强降水次数的89%。因此将MV1和MV4称为RMV，而其余MV称为NMV。
3.3 RMV与NMV观测特征异同点表 1给出两个RMV与NMV的观测特征。对于持续时间，NMV持续时间在4~23 min范围内，平均仅为9 min，而MV1和MV4的生命史分别为78 min和74 min，即RMV的持续时间约是NMV的8倍。本次过程生命史超过1 h的MV占所有MV的百分比为12.5%，高于江淮地区的统计结果(5%；Tang et al，2020)，结合前文分析发现，本次过程不仅MV的个数多，而且长历时MV的占比也较高。
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表 1 两个RMV(MV1、MV4)与NMV的观测特征 Table 1 The observational characteristics of RMV (MV1, MV4) and NMV |
NMV厚度的平均值为1.5 km，而MV1和MV4的厚度分别为2.3 km和4.8 km，即RMV的厚度也超过NMV厚度的平均值。NMV的最强旋转速度的平均值仅为7.4 m·s-1，均未达到中气旋的旋转强度(Yu et al，2012)，而MV1和MV4的最大旋转速度分别为17.8 m·s-1和18.8 m·s-1，尽管低于2019年8月16日沈阳暴雨过程(杨磊等，2023)，但超过2017年5月7日广州暴雨过程(Zhang et al，2022)，也达到中等强度中气旋的旋转强度(Yu et al，2012)。
两类MV的生成和移动规律也存在差异。如图 5a所示，RMV并非生成于抚顺强降水区，而均生成于沈阳，生成于抚顺强降水发生前或初期，移动距离也更长，分别达到55 km和60 km(表 1)。而在14个NMV中，有10个生成于抚顺强降水区，移动距离在2~12.3 km，平均值为5.5 km，同时也生成于降水最强时段。表 1中还可看到，两类MV移动速度差异较小。综上，相比于NMV，RMV具有更长的生命史、移动路径和强的旋转强度，后文也重点分析RMV维持机制的原因。
3.4 强降水期间RMV的精细演变特征生命史较短、更为浅薄的NMV总体上表现出生成后快速消亡的特点，由于旋转速度较弱，因此其上空的组合反射率因子平均值仅为45 dBz。而RMV由于具有更强的旋转速度，因此可以形成更强的上升运动，其上空组合反射率因子平均值达到48 dBz以上，更有利于RMV附近出现更强的降水。
从分钟级X波段相控阵雷达资料获得RMV旋转速度和厚度时间演变(图 7a~7d)可以发现，RMV最初生成于低空1~2 km范围内，是低空浅薄的MV。随后在生成初期的前20 min，RMV具有以下两个特征：一是旋转速度快速增大，为整个生命史最强阶段，最大旋转速度均达到17 m·s-1以上，达到中等强度中气旋的旋转标准(Yu et al，2012)，强旋转速度位于风暴低层1~2 km；二是出现“自下而上”快速垂直伸展的现象，最大厚度分别达到2.5 km和4.2 km，和已有研究发现的强降水期间MV的厚度相当(Zhang et al，2022；杨磊等，2023)，但较经典超级单体风暴的中气旋浅薄(俞小鼎等，2008；郑永光等，2020)。
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图 7 2023年8月4日抚顺短时暴雨过程中两个RMV的(a，b)不同高度旋转速度，(c，d)最大旋转速度、厚度和强降水次数，(e，f)上空组合反射率因子的时间演变(a，c，e)MV1，(b，d，f)MV4 Fig. 7 Time series of (a, b) rotation speed of two RMV at different heights, (c, d) maximum rotational speed and thickness of two RMV and frequency of heavy precipitation near two RMV, and (e, f) composite reflectivity factor over two RMV during the short-time rainstorm in Fushun on 4 August 2023 (a, c, e) MV1, (b, d, f) MV4 |
在RMV旋转最强阶段，其上方3 km以上存在强回波(图 7e，7f)。通常用40 dBz的回波的伸展高度来表征上升气流的高度(Zipser et al，2006)，此阶段，大于40 dBz的回波伸展到9 km，这是极强风暴才具有的回波顶高(Liu and Zipser, 2015)，9 km处环境温度为-20℃，因此MV上空的风暴内存在冰相降水粒子。以上特征说明强烈旋转的RMV形成强上升气流，因此导致其上方出现浓度高、相态复杂的降水粒子，但是上升气流能够支撑这些降水粒子，所以RMV附近并没有出现强降水。随后，RMV旋转减弱，产生的上升运动强度减弱，当无法支撑其上方降水粒子时，前期RMV上空的降水粒子下落到地面，因此MV上空回波存在快速下降的现象，导致RMV附近出现多次强降水事件。另外也需要注意，RMV并没有迅速消亡，也存在旋转速度波动性增加的现象。
4 MV生成和维持机制 4.1 MV的生成首先分析本次过程出现多MV的原因，根据ERA5再分析资料计算的沈阳和抚顺0~1 km风矢量差达到8~10 m·s-1，强的垂直风切变为形成MV提供了有利的中尺度气象条件(俞小鼎等，2020)。另外，上文提到的辐合线逐渐向南移动，所有MV均生成于该辐合线上。
8月4日21:00，辐合线位于沈阳市区至抚顺西部(图 8a)，其形态并没有19:00(图 2b)那么平直；同时需要注意，沈阳市区气温高达28℃，显著高于周边地区，辐合线的西段位于该高温区内。受降水影响，辐合线的东段存在明显的冷池，气温下降到26℃以下。以25℃和26℃等温线为例，沈阳市区东部至抚顺一带的等温线呈西北—东南走向，辐合线和等温线的夹角较19:00明显加大，这意味着辐合线上的空气团存在更显著的温度差异。已有研究证实，边界层辐合线上常会形成γ中尺度甚至更小的气旋(袁潮等，2022)，其中辐合线上空气团的温度等非均一性越强，越有利于出现多个MV(Dahl，2015；Zeng and Wang, 2022)，本次过程也证实以上研究结论。当MV移到山区后，其逐渐消亡，可见山区复杂地形不利于这类浅薄MV的维持。
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图 8 2023年8月4日(a)21:00地面气温(等值线，单位：℃)、风场(风矢)和海拔高度(阴影), (b)MV1、(c)MV4及其附近MV的移动路径(彩色点线) 注：图a紫色虚线为地面辐合线。 Fig. 8 (a) The surface temperature (contour, unit: ℃), wind (wind vector) at 21:00 BT and altitude (shaded), and (b, c) the movement paths of (b) MV1, (c) MV4 and nearby MVs (colored dot line) on 4 August 2023 |
那么为何RMV的维持时间更强、旋转更强呢？两个RMV于20:15—20:45期间在沈阳生成，此时正是沈阳低空急流最强盛时段，0~1 km风矢量差高达15 m·s-1以上(图 3b)，大于美国与MV有关的299个极端短时强降水(>75 mm·h-1)发生时的平均值(4 m·s-1)(Nielsen and Schumacher, 2020)和“5·7”暴雨(Li et al，2021)，如此强的垂直风切变有利于形成生命史更长、强度更强的MV(Weisman and Trapp, 2003；Wheatley and Trapp, 2008；Atkins and Laurent, 2009a；2009b；Tang et al，2020)。另外，需要注意RMV生成地并没有出现强降水，21:00沈阳地面气温为28℃，显著高于抚顺降水区的26℃，因此RMV生成区域具有较NMV生成区域(抚顺强降水区)更强的不稳定能量，局地气象条件也有利于RMV旋转的加强。综上，当受强盛低空急流影响时，低空具有高达15 m· s-1以上的强垂直风切变，生成区域具有更强的不稳定能量，因此有利于在沈阳形成生命史更长、强度更强的RMV。当上空0~1 km风矢量差减小到15 m· s-1以后，沈阳没有再生成RMV。
另外，两个RMV移动过程中，存在NMV与RMV靠近的现象。如图 8b, 8c所示，共有3个NMV与MV1靠近，2个NMV与MV4靠近。从X波段相控阵雷达的径向速度图上可以看到(图略)，这些NMV在靠近RMV后，最终与RMV合并。已有研究证实弱MV携带的涡度可以输送到风暴中，有利于原始MV的维持甚至加强(Finley et al，2001；俞小鼎等，2008)。因此多个较弱的MV并入到RMV中，可能是RMV能够维持时间更长、旋转速度波动性增加的原因。
5 结论与讨论本文针对2023年8月4日抚顺地区短时暴雨过程，利用X波段相控阵雷达资料分析了多个MV的观测特征和短时暴雨的关系，得到以下结论：
(1) 本次过程中抚顺地区位于500 hPa高空槽底部、584 dagpm线的北边界，850 hPa位于低空切变线前侧，受低空急流影响，具有充沛的水汽和较低的抬升凝结高度，有利于短时暴雨的发生。
(2) 本次短时暴雨是由沿着长轴移动、具有低质心特征的线状风暴导致，X波段相控阵雷达监测到该风暴内出现多达16个MV。风暴在出现MV特征后，产生49次强降水，强降水站点与MV的距离在0.5~18 km范围内，平均距离为6.2 km，和MV的尺度相当。
(3) MV1和MV4产生强降水的次数占所有强降水次数的89%。这两个RMV在沈阳市区生成，具有更长的生命史、移动路径和强的旋转强度等特征。RMV强烈旋转时期产生强上升运动，对流系统尽管发展旺盛，但是并没有形成强降水。当RMV旋转减弱后，其附近才出现强降水，因此RMV位置和旋转强度的演变是提前预判强降水的关键。
(4) 辽宁北部具有强的0~6 km垂直风切变，抚顺地区0~1 km垂直风切变达到8~10 m·s-1，地面还存在辐合线，当辐合线和等温线的夹角加大时，有利于形成更多的MV。而RMV生成于0~1 km风矢量差高达15 m·s-1和地面温度高达28℃的阶段，同时存在多个MV并入到RMV的现象，这有利于RMV持续时间更长。
本文基于X波段相控阵雷达资料对目前我国暴雨研究中MV个数最多的个例进行了研究。相比于华南等发达地区，东北地区X波段相控阵雷达的建设和应用刚刚起步，该地区具有水汽偏干、强垂直风切变等环境特征(杨磊和郑永光，2023)，地面也常受干线等地面辐合线的影响(方祖亮等，2020)，以上环境条件更利于MV的形成并导致极端天气。今后需要加强利用X波段相控阵雷达资料继续研究东北地区MV对极端天气的形成机理。另外，由于X波段相控阵雷达衰减严重，也亟须研究反射率和双偏振参量的订正及组网技术，以便提升该资料应用率。
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