2026, Vol. 52 
2. 山东省气象台，济南 250031
2. Shandong Meteorological Observatory, Jinan 250031
暴雨形成机制复杂，降水时空分布不均且预报难度大(陶诗言, 1980；龚琬丁等, 2023)。目前关于暴雨的研究主要依赖于对观测数据和数值模拟结果的分析(章国材，2004)。暴雨主要受副热带高压(以下简称副高)、低空急流和低涡切变线等系统影响(刁秀广和侯淑梅，2017；张萍萍等，2024；张端禹等，2024)，其中常伴随不稳定能量释放(张少林等，2009；刘会荣和李崇银，2010；郭卫华等，2010；梅婵娟等，2016；张芳等，2022)，而后向传播则通过增强降水持续性、促进水汽输送和组织对流活动等方式，加剧暴雨强度、影响范围和持续时间(Rotunno et al，1988；Corfidi, 2003；符娇兰等，2023)。研究表明，高压阻挡作用和低涡北跳使中尺度对流系统移动缓慢，有利的中尺度条件使对流风暴后向传播形成“列车效应”，其在北京2012年7月21日强降水事件中起关键作用(孙军等，2012)。2013年8月11日河北中部强降水过程，低空切变线与地面辐合线相互作用触发雷暴群形成，新生雷暴在其西南侧持续发展且并入主雷暴群形成后向传播，并在引导气流下整体向东北移动，导致该地区出现显著降水(金晓青等，2018)。综上，后向传播对暴雨维持至关重要。后向传播具体特征表现为：在中尺度对流系统中，新的对流单体在对流系统移动方向的上游地区(尾部)不断生成，并向系统后方(即新生方向)传播的现象。这种传播方向与对流系统的整体平流方向相反，导致系统呈现“逆平流”的移动特征(Parker and Johnson, 2000；Schumacher and Johnson, 2005；孙敏等，2015；侯淑梅等，2015)。
近年来，针对山东后向传播型暴雨的研究也在逐步开展。山东中尺度对流系统多源自河北，并向东偏南方向移动，具有后向传播特征，常伴随强降水、雷暴大风或冰雹等灾害性天气(侯淑梅等，2020)。山东中西部地区后向发展雷暴的新回波生成机制既表现出共性规律，又存在明显个体差异(侯淑梅等，2015)。2015年8月3日，山东西北部暴雨由暖区对流与冷锋对流共同作用所致，暖区对流在聊城地区形成“列车效应”导致该区域产生极端暴雨(高帆等，2017)。
水汽输送是暴雨形成的关键因素之一，充沛的水汽供应为强降水发生提供必要条件(张芳华等，2023)。张宁等(2017)对湖北梅雨期大暴雨研究表明，西南急流与地面冷池相互作用为后向传播型中尺度对流系统提供了充沛水汽和动力条件。王啸华等(2021)针对南京特大暴雨分析发现，增强的西南急流与中尺度低压的有利配置为后向传播型中尺度对流系统提供了充沛水汽输送和动力抬升，使其持续8 h并发展为强降水超级单体。迟静等(2024)对山东半岛大暴雨诊断分析表明，两次建立的低空急流提供了充沛的水汽和能量，沿岸对流系统合并与“列车效应”共同作用导致局地大暴雨。以上研究表明，暴雨的水汽来源和输送机制可能存在区域差异(张芳华等，2024；曹治强等，2024)。2024年8月4日，山东德州发生了一次典型的后向传播型大暴雨过程，伴随极端短时强降水，城区内涝严重。山东地区此类暴雨形成机理的研究较为不足，特别是对其水汽输送特征的认识相对滞后, 因此，本文综合利用各类观测数据，结合HYSPLIT模型的水汽轨迹模拟，从多尺度系统相互作用角度，系统剖析此次大暴雨过程的特征、雷达以及水汽轨迹，旨在揭示其可能形成机理，为提升山东后向传播型暴雨预报预警能力提供科学依据。
1 数据和方法 1.1 数据本文使用的数据包括：地面和高空常规气象观测、多普勒天气雷达组合反射率因子以及风廓线雷达数据；欧洲中期天气预报中心提供的ERA5再分析数据，时间分辨率为1 h，水平分辨率为0.25°×0.25°；美国国家环境预报中心(NCEP)提供的GDAS数据，该数据是通过全球资料同化系统对NCEP观测数据同化计算得到的结果，时间分辨率为3 h，空间分辨率为1°×1°。文中涉及到的时间均为北京时。
另外，为确保术语一致性，将700 hPa和850 hPa急流称之为低空急流(LLJ)，将925 hPa急流称之为超低空急流(ULLJ)。
1.2 轨迹追踪方案采用HYSPLIT模型追踪水汽轨迹(Draxler and Hess, 1998；Stohl and James, 2004；于腾飞等，2022；庄晓翠等，2022；边茜等，2024)。在累计降水量最大的山东德州武城站附近范围内(36.5°~38.0°N、115.5°~117.0°E)以0.5°分辨率选取16个点为起点追踪气团的后向轨迹。模拟起始点为2024年8月4日10：00，选取500、1500、3000 m作为气团后向轨迹模拟起始高度。追踪时长设置为10 d，每隔1 h输出一次气团地理位置，再通过k-mean算法对轨迹进行聚类分析。由于水汽可在空气中输送10 d左右(江志红等，2013；张登旭等，2024)，因此追踪10 d有助于识别水汽源地、水汽含量及轨迹高度在输送路径上的变化。k-mean算法的核心思想是采用空间聚类技术，根据相似性标准将研究对象的空间距离指标归类到不同的子集，使得每个子集中元素之间差异最小化，而不同子集之间元素差异最大化(杨善林等，2006；周颖等，2020；Cui et al，2021)。
1.3 水汽贡献定义水汽贡献的定义为(江志红等，2011；于腾飞等，2022):
| $ Q_{\mathrm{s}}=\frac{\sum\limits_1^m q_{\text {last }}}{\sum\limits_1^n q_{\text {last }}} \times 100 \% $ |
式中：Qs表示某一类轨迹水汽的贡献率, m表示某一类轨迹所包含的轨迹数，n表示所有类别轨迹的轨迹数，qlast表示某条轨迹到达终点时的比湿。
2 降水实况和环流形势 2.1 降水实况2024年8月4日08:00至5日08:00，山东德州出现大到暴雨、局地特大暴雨，24 h最大降水量为262.6 mm(图 1a)，小时最大雨强为81.8 mm·h-1，均出现在武城站。武城站降水主要发生在4日12:00—20:00(图 1b)，小时最大雨强发生在14:00—15:00。武城站最大小时雨强和日降水量均突破历史极值，具有明显的极端性。
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图 1 2024年8月4日08:00至5日08:00(a)德州累计降水量分布和(b)武城站小时降水量演变 注：图a中白色圆点为武城站。 Fig. 1 (a) Distribution of accumulated precipitation in Dezhou and (b) evolution of hourly precipitation at Wucheng Station of Shandong Province from 08:00 BT 4 to 08:00 BT 5 August 2024 |
8月4日08:00，500 hPa高空槽位于中纬度110°E附近，槽后有冷平流，德州受高空槽与副高之间的强盛西南暖湿气流控制(图 2a)，位于200 hPa急流入口区右侧。700 hPa槽比500 hPa偏前(图略)，从北部湾到鲁西南为强盛LLJ，最大风速在江淮流域达16 m·s-1。850 hPa与700 hPa形势相似(图 2b)，槽线位于京津冀一带，从北部湾到济南为LLJ，LLJ顶端比700 hPa略偏北，位于鲁中地区，急流核风速为14 m·s-1。整个对流层中低层德州都处于急流出口区左侧。从四川到黄淮流域比湿大于15 g·kg-1，在LLJ的作用下，暖湿空气持续输送至德州。925 hPa(图略)切变线位于冀鲁交界处，冷暖空气在此交汇。地面气旋位于河北中东部(图 2c)，对应冷暖锋分别位于河北中部和天津一带，冀鲁交界处有地面辐合线，武城位于冷锋前暖区中辐合线附近。4日08：00，离武城站最近的章丘探空(图 2d)显示，对流有效位能(CAPE)为2884.4 J· kg-1，850 hPa和500 hPa的温差为26.7℃，抬升指数为-5.85℃，K指数为37.8℃，抬升凝结高度仅为729.79 m，抬升条件较好。925、850和700 hPa比湿分别为18.77、13.25、9.79 g·kg-1，水汽充沛且湿层深厚，400 hPa以下为一致西南风，850 hPa以下为LLJ或ULLJ，有利于出现强降水。
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图 2 2024年8月4日08:00(a)500 hPa和(b)850 hPa位势高度(蓝色等值线，单位：dagpm)、温度(红色等值线，单位：℃)和风场(风羽)，(c)海平面气压(等值线，单位：hPa)和地面风场(风羽)，(d)章丘T-lnp图 注：棕色粗实线表示槽线，红色粗箭头表示急流，绿色锯齿线表示比湿≥15 g·kg-1的湿区，绿色虚线表示比湿≥12 g·kg-1的湿区，“L”表示冷中心，“N”表示暖中心，“D”表示低压中心， 表示冷锋， 表示暖锋， 表示地面辐合线，黑色圆点表示武城站。 Fig. 2 Geopotential height (blue contour, unit: dagpm), temperature (red contour, unit: ℃), and wind field (barb) at (a) 500 hPa and (b) 850 hPa, (c) sea level pressure (contour, unit: hPa) and surface wind field (barb), and (d) T-lnp diagram of Zhangqiu Station at 08:00 BT 4 August 2024
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武城的初始对流单体在11:30生成，向东北方向移动过程中雷暴尾部不断有新生单体生成并与主回波合并(图 3b)形成后向传播。新生回波始终位于武城与河北交界处，使强回波维持在武城附近，武城附近雷达反射率因子在11:30—13:00时段内不断加强(图 3b，3d)，14:00—16:00超过55 dBz，局地超过60 dBz, 组织形成东北—西南向的线状中尺度对流系统(图 3f)。16:00—18:00，武城南部与河北交界处仍有新生回波生成并入主回波带中，但强度减弱至45 dBz以下(图略)。18:00后，回波主体东移(图略)，武城降水结束。
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图 3 2024年8月4日(a, c, e)地面风场(风羽)和2 m气温(等值线，单位：℃)，(b, d, f)雷达组合反射率因子演变 注： 表示地面辐合线，紫色箭头表示副高边缘西南和偏南气流辐合，“L”表示冷中心，“N”表示暖中心，黑色圆点表示武城站。 Fig. 3 Evolution of (a, c, e) surface wind field (barb), 2 m temperature (contour, unit: ℃) and (b, d, f) radar composite reflectivity factor on 4 August 2024
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4日凌晨，河北中北部持续降水形成河北冷中心，另外受气旋及冷暖空气交汇影响，冷暖锋逐渐形成(图 2c)。冷暖空气交汇形成的风场差异为武城站对流提供了有利的抬升触发条件。
11:00(图略)，冷锋退化后的地面辐合线南侧扩散南下的西北风在武城西北侧形成新的辐合线，武城位于其前侧，抬升条件好，在晴空辐射升温(地面气温为34℃，露点温度为28℃)及副高西侧气流辐合的共同作用下，11:30武城触发对流单体。
12:00(图 3a)，河北冷中心进一步南移，武城西北侧辐合线维持并扩大，武城处于其东南侧暖区内，仍为高温高湿区，降水区气温下降形成小范围冷池，2 m气温较周边无雨区低1~2℃。在河北冷中心前沿、副高西侧气流辐合(图 3a中紫色箭头)及辐合线共同作用下, 武城附近持续触发新对流单体并向东北方向移动(图 3b，3d)。
为客观识别对流后向传播过程，参考Parker and Johnson(2000)、Schumacher and Johnson(2005)、孙敏等(2015)和侯淑梅等(2015)相关研究定义三个关键参数进行定量计算：(1)新生单体与主系统移动方向夹角，用于量化新生位置相对于系统移动方向的偏离(>90°表示后向)；(2)传播速度，指系统移动方向的反方向上新生单体前沿的扩张速度；(3)新生单体生命周期，指单体从达到强度阈值到衰减的时长。强度阈值设定为雷达组合反射率≥35 dBz。
13:00(图 3c)，武城附近冷池向东北和西南方向扩展，武城站气温由11:00的34℃降至13:00的27℃，冷池中心气温为25℃，低于30℃的冷池水平范围达100 km×30 km，32℃外围等值线北侧与河北冷中心接壤。冷池出流与环境气流形成辐合线，上升运动中心达-3.2 Pa·s-1(图 4), 并延伸至300 hPa。辐合线上新生单体相对于东北移动的主系统质心夹角为155°~180°，满足后向传播判据。新生单体向东北方向移动经过武城，形成后向传播。
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图 4 2024年8月4日08:00—20:00武城站温度(蓝色等值线，单位：℃)、比湿(填色)和垂直速度(红色等值线，单位：Pa·s-1)垂直分布的时间演变 Fig. 4 Time-series of vertical distribution of temperature (blue contour, unit: ℃), specific humidity (colored) and vertical velocity (red contour, unit: Pa·s-1) at Wucheng Station from 08:00 BT to 20:00 BT 4 August 2024 |
14:00(图略)，武城冷池与河北冷中心合并，冷池出流与环境气流形成环绕冷池的辐合线。14:00— 16:00(图 3e)，冷池向西南方向扩展增强。15:00—15:30，武城站气温降至25℃，与其东南约50 km的高唐、禹城等地温差约7℃，冷池强度达最强(厚度达900 hPa，图 4)。冷池在向西南方向扩展过程中持续触发新生单体，且新生单体相对于系统移动方向夹角保持160°~180°(后向特征)，传播速度约为25 km·h-1，单体平均生命周期约为45 min。后向传播使武城西南侧不断生成单体向东北方向移动，强回波持续经过武城，上升运动再次达-3.2 Pa·s-1(图 4) 并延伸至400 hPa。同时冷池东西两侧与环境风场形成辐合线，导致回波在向西南方向传播的同时东西两侧也不断有新单体生成，回波范围扩大。
17:00(图略)，冷池扩大南移，辐合线移至潍坊、淄博、济南和聊城一带；武城东南侧温湿条件更好，单体向东南前向传播。武城受冷池控制、400 hPa以下出现下沉运动(图 4)，回波减弱，强回波移至聊城到武城以东地区。18:00后武城处于层状云区，强降水结束。
4 对流性强降水的维持机制 4.1 低空急流的作用为分析LLJ精细化演变，选用武城上游聊城站及下游东营站的风廓线雷达揭示LLJ在暴雨中的作用。
第一阶段(12:00—13:00)：急流快速增强，降水强度增大。12:30前，东营站1500~3000 m风速大于聊城站，武城降水较弱；13:00，东营站3000 m以下风速骤减，聊城站风速骤增(图 5)。配合地面辐合线触发及冷池形成(图 3a)，低层明显辐合(散度为-12×10-5 s-1，图 6a)，动力抬升条件增强(图 4)，促使水汽向武城辐合(垂直积分水汽通量为-8×10-4 kg·m-2·s-1，图略)，导致武城小时雨强达46.0 mm·h-1。
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图 5 2024年8月4日11:00—18:00(a)聊城站和(b)东营站雷达风廓线演变 注：横坐标下绿色圆点为初始对流单体触发时刻，红色线段为对流后向传播时间段。 Fig. 5 Evolution of radar wind profile at (a) Liaocheng Station and (b) Dongying Station from 11:00 BT to 18:00 BT 4 August 2024 |
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图 6 2024年8月4日850 hPa风场(风羽)、相对湿度(填色)和散度(等值线，单位：10-5 s-1) 注：黑色、紫色和红色圆点分别代表武城站、聊城站和东营站。 Fig. 6 The wind field (barb), relative humidity (colored) and divergence (contour, unit: 10-5 s-1) at 850 hPa on 4 August 2024 |
第二阶段(13:00—14:00)：急流结构调整，降水间歇。聊城站LLJ继续发展(图 5a)，风速超过12 m·s-1的LLJ底高度降至2840 m，3030 m高度风速较13:30增大2 m·s-1，LLJ厚度和强度持续增加。对比东营站(图 5b)发现，13:30，聊城站风速超过12 m·s-1的LLJ底高度为3030 m，而东营站已降至2840 m，且东营站3030 m高度风速达14 m· s-1，表明东营站LLJ增幅更显著。此时，聊城与东营之间形成风速辐散区。尽管地面辐合线和冷池维持(图 3c)，但受LLJ辐散影响，低层辐合减弱(散度为-8×10-5 s-1，图略)，14:00动力抬升条件减弱，武城虽处于水汽辐合区，但辐合中心移至下游(图略)，小时雨强降至19.1 mm·h-1。
第三阶段(14:00—15:30)：急流辐合增强，降水显著增大。聊城站LLJ底高度继续下降至2650 m(图 5a)，风速维持14 m·s-1；同期东营站2650 m高度风速降至10 m·s-1(图 5b)，两站间形成显著风速辐合。配合地面辐合线维持及冷池强度增强(图 3e)，低层散度达-12×10-5 s-1(图 6b)，垂直上升运动再次增强至-3.2 Pa·s-1(图 4)。武城位于水汽辐合大值中心(垂直积分水汽通量超过-14×10-4 kg·m-2·s-1，图略)，大气可降水量超过70 mm(图略)。强上升运动配合充沛水汽，使得武城站14:00—16:00小时雨强持续超过50 mm·h-1(图 1b)。
第四阶段(16:00以后)：急流结构调整，降水减弱。东营站LLJ再次增强(图 5b)，1500~3000 m高度风速超过聊城站，聊城站LLJ减弱(图 5a)。两站间LLJ梯度反转配合地面辐合线东移和冷池强度减弱，动力抬升条件减弱(图 4)，降水逐渐结束。
4.2 水汽轨迹追踪进一步分析暴雨水汽条件，HYSPLIT模式的后向轨迹追踪结果(图 7)表明，水汽主要源自三条通道。其中，最主要的来源是南海通道(轨迹占比为54.09%)和阿拉伯海途经孟加拉湾通道(轨迹占比为29.54%)，两者合计贡献了超过83%的水汽。这两支气流比湿高(分别大于15 g·kg-1和12 g·kg-1)，且高度维持在950~750 hPa的超低空至低空，水汽极为充沛。充沛的低层水汽在LLJ和ULLJ的持续输送下，在暴雨区辐合，为强降水发生提供了关键的水汽条件。相比之下，占比较少的北方欧亚大陆通道(轨迹占比为16.37%)湿度较低，主要位于中高层。
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图 7 以2024年8月4日10：00为起始点的HYSPLIT模式后向轨迹追踪的(a)水汽输送通道分布，(b，c)各水汽输送通道的(b)比湿、(c)高度时间演变 注：图a中百分比表示此类水汽输送通道数量占比。 Fig. 7 (a) Distribution of water vapor transport channels, and (b, c) time-series of (b) specific humidity and (c) altitude of each water vapor transport traced by backward trajectories from the HYSPLIT model starting at 10:00 BT 4 August 2024 |
研究表明，CAPE重建对于后向传播类暴雨生命史延长具有重要作用(侯淑梅等，2023)。降水初期，武城CAPE超过4500 J·kg-1(图 8a)，降水期间，CAPE消耗后又迅速重建，降水过程中一直维持在4000 J·kg-1以上，在暴雨最强时段超过5000 J· kg-1(图 9)。
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图 8 2024年8月4日15:00 (a)CAPE(填色)、925 hPa风场(风羽)和假相当位温(等值线，单位：K)，(b)925 hPa假相当位温平流 注：黑色圆点为武城站。 Fig. 8 (a) CAPE (colored), 925 hPa wind field (barb) and pseudo-equivalent potential temperature (contour, unit: K) and (b) 925 hPa pseudo-equivalent potential temperature advection at 15:00 BT 4 August 2024 |
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图 9 2024年8月4日08:00—20:00武城站逐小时降水量、各层假相当位温与CAPE时间演变 注：横坐标下绿色圆点为初始对流单体触发时刻，红色线段为对流后向传播时间段。 Fig. 9 Time-series of hourly precipitation, pseudo-equivalent potential temperature at different levels and CAPE at Wucheng Station from 08:00 BT to 20:00 BT 4 August 2024 |
气块具有的CAPE大小与低层暖湿条件密切相关(王秀明等，2012；侯淑梅等，2023)。降水期间，在ULLJ输送下，暖湿空气持续向武城输送，导致低层假相当位温平流在强降水期间持续为正(图 8b)，假相当位温也始终维持在364 K以上(图 8a)，持续的暖湿平流驱动了CAPE重建，致使降水期间CAPE始终高于4500 J·kg-1。图 9显示，降水期间925 hPa假相当位温与CAPE的变化趋势一致，而850 hPa和700 hPa的假相当位温几乎没有变化，说明CAPE变化主要受925 hPa假相当位温影响。具体而言，08:00—14:00，925 hPa假相当位温上升，对应CAPE显著增加；14:00—16:00，925 hPa假相当位温在367 K附近波动，CAPE在4700 J·kg-1附近波动；16:00后，假相当位温平流变为负值，925 hPa假相当位温迅速下降，造成CAPE迅速下降，暴雨逐渐结束。
5 结论与讨论2024年8月4日，山东德州大暴雨过程降水集中，武城站小时雨强和日降水量均突破其历史极值。本文基于多源观测资料揭示了此次后向传播暴雨的形成机理。结果表明，该过程由多尺度系统相互作用产生，其核心机制在于LLJ和ULLJ动力-水汽输送、冷池与辐合线触发及CAPE持续重建的作用。
(1) 大尺度环流为强对流提供了初始环境。后倾槽与副高对峙的环流背景下，LLJ和ULLJ持续输送来自南海与孟加拉湾的充沛水汽，在锋前暖区形成了高能、高温、高湿的不稳定层结。
(2) 中尺度冷池与低空急流的耦合是驱动后向传播的核心动力。降水冷池的出流边界与环境暖湿气流形成准静止辐合线，持续触发新生对流；同时，LLJ的时空脉动直接增强了低层动力抬升。两者共同作用导致新生单体向西南方向传播，直接导致极端强降水。
(3) 超低空暖湿平流主导了能量动态重建与系统维持。尽管降水消耗不稳定能量，但ULLJ持续输送高能气团，使CAPE在强降水期间得以快速重建并维持峰值，形成了能量输送—对流消耗—能量重建的正反馈维持机制，这是对流后向传播长时间维持的关键，而当大尺度环流调整导致暖湿平流和动力耦合中断时，该过程结束。
数值模式对此次过程的大尺度系统(如副高、高空槽、切变线等)及CAPE强度预报较好，但大暴雨落区预报存在偏差，导致预报员未能准确捕捉此次暴雨精细落区。误差主要源于对LLJ和ULLJ精细结构演变预报不足，导致辐合区偏北，以及对前期降水形成的冷池及地面辐合线相互作用的预报偏差。因此，短时临近预报需结合多源观测资料，分析水汽辐合位置、冷池扩展方向和CAPE重建区域，并结合雷达外推产品，判断雷暴新生区域，订正强降水落区。数值预报模式应加强改进边界层参数化方案，增强多源观测资料同化能力，提升对LLJ和ULLJ三维结构与冷池演变精细化预报能力，从而提高暴雨预报准确率。
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