我国海岸线绵长，受热带气旋（尤其是登陆热带气旋）影响十分严重，登陆热带气旋可带来大风、暴雨和风暴潮等恶劣天气，造成重大人员伤亡和经济损失（陈联寿和丁一汇，1979），气象学者们从多个角度针对登陆热带气旋开展了大量深入的研究工作（陈联寿和孟智勇，2001；雷小途和陈联寿，2001；陈联寿等，2004；Cui and Xu, 2009；Khain et al., 2010；Kim et al., 2011；Hua and Liu, 2013；Ming et al., 2014；端义宏等, 2014, Guo and Tan, 2017；Qu et al., 2017），取得了显著进展；登陆热带气旋带来的众多灾害中，以暴雨灾害最为普遍，相关机理研究和预报一直是国内、外学者关注的重点和业务预报的难点（丁治英和陈久康, 1995；Wu et al., 2002；程正泉等, 2005；Cui and Li, 2006；Atallah et al., 2007；程正泉等, 2009；崔晓鹏, 2009；Chen et al., 2010；丛春华等, 2011；Meng and Wang, 2016a, 2016b；Wang et al., 2016；Xu et al., 2016；Liu et al., 2018）。暴雨的发生离不开充足的水汽供应，持续的水汽来源对于热带气旋暴雨十分关键（陈联寿和丁一汇, 1979；程正泉等, 2009；戴竹君等, 2015；Wang et al., 2017），但是，水汽源地输送来的水汽并不都能够到达暴雨区（Huang and Cui, 2015a, 2015b），同时，到达暴雨区的水汽也并不都会全部用于区域的降水，为深入认识热带气旋暴雨水汽来源特征，需要定量分析水汽来源及源区水汽的定量贡献。

拉格朗日轨迹追踪模式FLEXPART（the Flexible Particle Model）是一个适用于模拟大范围大气传输过程的模式，可以用来追踪大气中各种成分的输送，常被应用于环境、气候以及污染事件的追踪（Stohl et al., 1998; Stohl et al., 2002; Stohl et al., 2005），该模式同样可用于大气水循环相关研究（Stohl and James, 2004, 2005; Stohl et al., 2008）。Sun and Wang（2014）利用该模式研究了我国半干旱草原地区冬半年和夏半年不同尺度降水的水汽来源，定量分析了西太平洋、印度洋、欧亚大陆等水汽源区对我国华北、长江中下游、华南区域降水的贡献（Sun and Wang, 2015）；Huang and Cui（2015a）利用该模式揭示了2013年7月四川盆地西部一次暴雨过程的水汽来源特征，并定量计算了不同水汽源区对强降水的贡献比；进一步，利用该模式和相关定量分析方法，开展了四川盆地多年暴雨个例的水汽来源及源区水汽定量贡献的合成分析（Huang and Cui, 2015b），所得结论对于四川盆地夏季暴雨预测预报有一定参考价值。FLEXPART模式及相关水汽源区贡献定量分析方法同样可作为热带气旋暴雨水汽来源定量分析的有力工具，徐洪雄等（2013）利用FLEXPART模式和WRF模式，对2009年热带气旋“天鹅”、“莫拉克”影响期间引发的暴雨过程的水汽来源开展了研究，然而到目前为止，FLEXPART模式及源区贡献定量分析方法用于热带气旋暴雨分析的研究工作还很少。

2014年，超强台风“威马逊”（1409）先后登陆我国海南、广东和广西，造成华南大范围农作物受灾，基础设施严重损坏，约1100万人受灾，数十人死亡或失踪。郑艳等（2014）和陈见等（2014）利用常规观测资料和再分析资料分析认为，低层辐合与高层辐散、弱的环境风垂直切变、适宜的海面温度、深厚的暖涡等是“威马逊”近海突然加强的有利条件；邓琳等（2016）利用中尺度数值模式WRF，分析了雨滴谱特征及不同云微物理方案下微物理源、汇项对云中雨滴含量的影响。“威马逊”带来了强降水，引发严重灾害，为深入揭示其强降水形成机制，需定量分析降水过程中的水汽来源和输送特征以及水汽源区对降水的定量贡献。本文利用FLEXPART模式及水汽源区贡献定量分析方法，分析“威马逊”登陆期间强降水的水汽输送特征，识别主要水汽源区以及定量估计各源区对强降水的贡献，提高对热带气旋强降水形成机制的认识水平。

本文第二部分简要介绍分析所用资料、模拟方案设置及分析方法；第三部分回顾“威马逊”登陆期间降水特征、环流形势、水汽通量及其演变；第四部分借助FLEXPART模式开展目标气块轨迹追踪；第五部分借助水汽源区贡献定量分析方法，开展源区定量贡献诊断分析；最后给出论文主要结论和讨论。

本文所用资料主要包括：（1）美国NCEP/FNL（the final version of the National Centers for Environmental Prediction Operational Global Analysis data）再分析数据，时间分辨率为6 h，空间分辨率为1°×1°，垂直26层（ http://rda.ucar.edu/datasets/ds083.2/[2014-11-13]）；（2）中国地面观测站降水资料融合CMORPH 卫星反演降水产品得到的逐时降水量数据集，空间分辨率0.1°×0.1°（潘旸等, 2012; 沈艳等, 2013）；（3）中国气象局上海台风研究所提供的热带气旋最佳路径数据（ http://tcdata.typhoon.org.cn/zjljsjj_zlhq.html [2018-01-11]）。本文中所提及的时间均为协调世界时。

本文使用NCEP/FNL再分析数据驱动FLEXPART模式，对“威马逊”登陆期间的强降水进行模拟。模拟区域为（10°S～60°N，40°～160°E），区域三维大气初始气块数目为1.2×106个，积分时间为2014年7月9日09:00至19日06:00（协调世界时，下同），模式输出结果包括：气块识别号、三维空间位置（经度、纬度、高度）、位势涡度、温度、比湿、气块所在位置的大气边界层高度、对流层顶高度等，模拟结果每3 h输出一次。

利用上述模拟结果，使用拉格朗日轨迹追踪分析方法，追踪对降水有重要贡献的气块（目标气块），识别目标气块水汽含量增加的位置，确定水汽源区。目标气块识别方法参考了陈斌等（2011）和Huang and Cui（2015a）的方法，主要包括以下几个步骤：

（1）根据重点关注的降水区空间分布特征，确定目标降水区域（15°N～23°N，105°E～115°E）；

（2）根据重点关注的降水发生时段，确定选取目标气块的时间段：2014年7月9日09:00～19日06:00；

（3）在上述区域和时段中，选择网格降水量大于40 mm的气块；

（4）从第（3）步得到的气块中，选取气块3 h比湿变化Δq 10 m s−1, red vector, units: m s−1), and 300-hPa wind field (> 20 m s−1, blue wind bar, units: m s−1) from the National Centers for Environmental Prediction Final Operational Global Analysis data (NCEP FNL) at (a) 0000 UTC July 9, (b) 0600 UTC 11 July, (c) 0600 UTC 18 July, and (d) 0600 UTC 19 July, 2014

从850 hPa水汽通量及垂直积分大气可降水量（图3）可以更加清晰地看到上述特征，7月9日00:00（图3a1、a2），“浣熊”影响我国华东沿海期间，源于索马里越赤道气流、90°E附近越赤道气流以及南海南部105°E附近的越赤道气流共同支撑强大的西南水汽输送通道，源源不断地将充足的水汽输送进入“浣熊”环流（图3a1），造成“浣熊”环流区域显著的垂直积分大气可降水量（图3a2）。

7月11日06:00（图3b1、b2），伴随“浣熊”进入中纬度西风带并东移，90°E越赤道气流西退，105°E越赤道气流消失，上述强水汽输送通道明显断裂（图3b1），而此时，我国黄河以南陆地上较明显的可降水量主要与副高边缘的东南水汽输送、副高西侧南海水汽输送以及少部分进入南海后北折的西南水汽输送（图3b1、b2）有关；值得注意的是，可能由于上述强水汽输送通道的断裂，西退的原90°E越赤道气流，在依然强盛的索马里越赤道气流配合下，于孟加拉湾北部形成明显气旋性环流（图3b1），造成孟加拉湾北部及其北侧陆地上大气可降水量显著增加（图3b2）；由于水汽输送通道断裂，同时在南海附近也没有新热带气旋存在，导致南海区域上空水汽通量较之前显著减小，可见，南海地区局地的水汽特征变化是与更大范围内的大气环流特征紧密联系在一起的；7月11日06:00之后（图略），上述状态一直维持，在持续强盛的索马里越赤道气流和孟加拉湾北部气旋性环流持续影响下，配合青藏高原大地形的阻挡，高原南侧陆地及其近海一直维持较高的可降水量。

当“威马逊”西移进入南海后（图3c1、c2），上述特征有所改变，从索马里越赤道经阿拉伯海、印度半岛、孟加拉湾、中南半岛，一直到中国南海的强水汽输送通道再次强盛（图3c1），为“威马逊”输送充足水汽，此时，与90°E附近逐渐恢复的越赤道气流相比，由于主体位于南海区域强大的“威马逊”环流影响，105°E附近南海南部的越赤道气流重新建立并更为强盛（图3c1），“威马逊”的水汽可能主要来自于西南水汽输送以及这一支越赤道气流输送；受孟加拉湾气旋性环流残余势力的影响及其北侧高原大地形的阻挡，高原南侧仍维持很高的大气可降水量（图3c2、d2）；7月19日06:00（图3d1、d2），伴随“威马逊”西北行登陆以及强台风“麦德姆”加强西进（图3d1），110°E以东，强西南水汽输送通道被分为两支，一支向东北注入“威马逊”环流，另一支向东流入“麦德姆”环流（图3d1）。

将目标降水区域（图1a中黑色矩形区域）、目标降水时段（2014年7月17日06:00至19日06:00）观测和FLEXPART模式输出的累积降水量（图4）进行对比发现，FLEXPART模式较好地再现了此时段“威马逊”伴随的总体降水量分布，大于40 mm的降水落区（图4b）与观测（图4a）较为一致，但强降水中心与观测有较大差距，尤其是海南岛西部的局地强降水中心没有在FLEXPART模式模拟中出现，这些局地强降水中心往往与局地热动力条件（如局地下垫面和地形等）和局地中小尺度环流特征密切相关，同时也与台风环流动力学有关（例如，环境垂直风切变影响台风环流内降水的非对称分布等），由于FLEXPART模式是由NCEP/FNL再分析资料等大尺度资料驱动下的轨迹追踪诊断模式，缺乏局地中小尺度水汽输送和集中信息等，并且，FLEXPART模式也不能够较好重现上述台风相关动力学过程，因此无法再现上述局地强降水中心；但由于FLEXPART模式较好地再现了目标降水时段“威马逊”伴随的总体降水量分布特征，其模拟结果仍可用于本文目标降水区域、目标降水时段大尺度水汽输送特征和源区贡献的定量分析。

利用FLEXPART模式输出结果，将所选目标气块向前追踪，得到2014年7月09日09:00至19日06:00目标气块的运动轨迹（图5a），利用聚类方法（Dorling et al., 1992），对所得运动轨迹进行聚类，得到10条聚类后的轨迹（图5b）。结果显示，目标气块主要源自区域西南侧和东侧（图5a），来自西南侧的目标气块能够追溯到阿拉伯海和孟加拉湾（尤其是阿拉伯海），且绝大多数气块来自相对较低的层次（高度低于4000 m），气块高度在向目标降水区域运动过程中变化不大；来自东侧的目标气块可追溯到150°E附近的西太平洋海域，可分为两部分，一部分源自相对较高纬度，顺时针移动到较低纬度后，再转而西行进入目标降水区域（这部分气块初始高度一般较高，到达较低纬度后高度降低），另外一部分则源自较低纬度（这部分气块初始高度相对较低）。目标气块轨迹聚类分析（图5b）进一步发现，来自阿拉伯海和西太平洋源区的气块所占比例最多，分别占35.97%和43.68%，且来自西太平洋的气块主要集中在140°E以东，此外，少量气块来自孟加拉湾东南部、南海南部和140°E以西的西太平洋区域。

分析300和850 hPa风场和500 hPa位势高度场（图略）发现，12日06:00开始，西太平洋上150°E附近，300 hPa风场存在显著偏北分量，风场呈反气旋式旋转，并在20°N附近，转为显著偏东风，与图5a中该区域目标气块运动轨迹相符，且偏东风一直持续至目标时段；同时，850 hPa风场上，阿拉伯海、印度半岛以及孟加拉湾上空盛行偏西风，与图5a中该区域上空目标气块运动轨迹一致。

综上所述，目标气块主要来自目标降水区西南侧和东侧，其携带的水汽可能对“威马逊”登陆期间的强降水起重要作用，但不同水汽源区的贡献大小还需进一步定量分析。

由FLEXPART模式模拟结果诊断得到的E−P分布（图6a）可见（图中蓝色区域表示水汽汇，即经过该处时气块净释放水汽，红色区域表示水汽源，即经过该处时气块净摄取水汽），目标气块在到达目标降水区前经历了多次蒸发和降水过程（图6a），其中，气块途经海面时，以净摄取为主，气块水汽含量增加，而经过陆地时，受到地表摩擦和地形影响，气块水汽含量以净释放（降水）为主。在目标降水区域，气块水汽得到充分释放，出现显著和集中的降水。可见，由于目标气块于各源区摄取的水汽在向目标降水区域输送过程中，会受到降水影响产生损耗，因此，即使气块在源区摄取很大的水汽也不意味着它将对目标降水区域的降水形成重要贡献，需要定量分析源区水汽贡献。根据图5目标气块轨迹、聚类平均轨迹分布以及图6a中的E−P分布特征，选取确定了5个主要的水汽源/汇区（图6a和图5b中黑色矩形标注），分别定义为：阿拉伯海区域（A），孟加拉湾区域（B）、中国南海区域（C）以及西太平洋区域（D和E），利用“面源贡献定量估计”方法（Sun and Wang, 2014），定量估算各水汽源区的水汽对目标降水区总水汽释放（降水）的贡献（图6b），除上述区域之外，也估算了目标降水区局地水汽对降水的贡献（图6b中的T），并分别估算了各源区边界层内和整个大气的水汽贡献。图6b显示，区域C（中国南海区域）是对降水贡献最大的水汽源区，该区域整层大气和边界层内水汽对目标区域降水的贡献分别达到30.58%和17.56%；目标降水区域T的相应水汽贡献排在第二位，分别为26.21%和16.51%；区域B（孟加拉湾区域）和区域D（西太平洋区域南侧部分）整层大气的水汽贡献相当（区域D略大），但区域B边界层内的贡献（8.02%）明显大于区域D（3.99%），这与两者的目标气块轨迹高度（图5a）有关；水汽贡献明显小的是区域A（阿拉伯海区域）和区域E（尤其是西太平洋区域北侧区域E），阿拉伯海区域的较低贡献可能主要与该区域距离目标降水区较远（图6a），气块在该区域摄取的水汽在沿途被大量消耗（降水），而区域E的低贡献还源于该区域普遍较高的目标气块初始高度（图5a）。

总体上看，目标气块经过上述考察的所有水汽源区摄取的总水汽对目标区域降水的贡献在整层大气和边界层内分别可达93.88%和47.55%，可见，本文中选取的水汽源区已经基本解释了目标区域降水的绝大部分水汽来源；而其余6.12%未被识别出来的水汽可能存在于本文轨迹追踪之前（即2014年7月09日09:00之前）气块中的水汽，以及来自于本文分析中没有包括的其他可能水汽源区。

目标气块由源区摄取水汽并向目标降水区域输送过程中，源区摄取的水汽（Uptake）会被分成三部分：输送沿途损失部分（Loss），目标降水区域释放部分（Released），以及到达目标降水区域但没有被释放的部分（Unreleased）。为了进一步深入定量认识气块从源区到目标降水区域的水汽输送特征，参照Sun and Wang（2014、2015）“面源贡献定量估计”方法进行估算，其中，Unreleased的估算方法为：Unreleased = Uptake − Loss – Released（Sun and Wang, 2015）。图7和表1中，目标气块在每个水汽源区整层大气（AL）内摄取的水汽（Uptake_AL）和大气边界层（BL）内摄取的水汽（Uptake_BL）对目标降水区域内释放的总水汽量（Releasedtotal）的比值分别为，Uptake_AL/Releasedtotal×100%和Uptake_BL/Releasedtotal×100%，两者均包含三部分：沿途损失部分（Loss/Releasedtotal×100%），目标降水区域释放部分（Released/Releasedtotal×100%），以及到达目标区域但未被释放部分（Unreleased/Releasedtotal×100%）。

由图7和表1可见，目标气块在南海区域（C）和孟加拉湾区域（B）摄取的水汽是所有考察的水汽源区中最多的（分别占目标降水区域总释放水汽量的62%和61.86%），其次是西太平洋南部的D区（47.71%），紧随其后的是目标降水区域的T区（39.76%）以及阿拉伯海区域A（36.31%），西太平洋北部的E区最少（0.51%）；边界层内的特征与整层大气相似，只是西太平洋南部D区的相对贡献明显减小（15.54%），这可能主要源于该区域目标气块较高的初始高度（图5a）。源区摄取的水汽（Uptake）在向目标降水区域输送过程中被不同程度地释放（降水），造成源区摄取水汽的明显损耗（Loss）；尽管气块在阿拉伯海区域A摄取了较多的水汽，但由于其距离目标降水区域很远，造成沿途损耗率高达80%以上，绝大部分水汽未能到达目标降水区；尽管气块在孟加拉湾（B）和南海区域（C）摄取的水汽量相当，但孟加拉湾摄取水汽的沿途损耗率（57.37%）明显高于南海区域（36.53%），同时，区域B摄取的水汽到达目标降水区域但未被释放的比例（10.31%）也略高于后者（8.77%），这两者共同造成南海区域（C）较孟加拉湾区域（B）更大的水汽贡献（30.58%，图6b），孟加拉湾区域较高的沿途损耗率可能源于中南半岛显著的降水（图6a）；气块在西太平洋南部D区域的水汽摄取量（图7、表1）仅次于孟加拉湾（B）和南海区域（C），但其沿途损耗率（59.21%）明显大于南海区域（36.53%），与孟加拉湾损耗率（57.37%）相当，虽然区域D源区摄取量（47.71%）低于B区域（61.86%），但D区域摄取的水汽到达目标区域而未被释放的水汽（2.78%）显著小于B区域（10.31%），导致D区域（16.68%）和B区域（16.06%）摄取的水汽对目标降水区贡献相当；目标降水区域局地水汽摄取量（39.76%）略低于西太平洋南部D区域（47.71%），而高于阿拉伯海区域（A，36.31%），但由于其已经位于目标降水区，沿途损耗率（9.08%）在所有考察的区域中最小，导致其对目标降水区域的降水水汽贡献（26.21%）仅次于南海区域的30.58%。

可见，南海区域（C）和目标降水区域（T）对“威马逊”登陆期间降水贡献较大源于其较高的源区水汽摄取率（尤其是南海地区C）和较低的沿途损耗率（尤其是目标降水区域T）；孟加拉湾区域（B）水汽摄取量高于西太平洋南部D区域，但前者到达目标降水区域而未被释放的比例明显高于后者，同时，两者沿途损耗率相当，造成两者对目标降水区域的最终贡献也相当；尽管阿拉伯海区域（A）水汽摄取亦较明显，但由于沿途的显著消耗，导致其对目标降水区域的最终贡献显著降低。利用FLEXPART轨迹追踪和相应水汽源区定量贡献分析方法，可以更为清晰和定量地揭示热带气旋降水的水汽来源特征。

本文借助拉格朗日轨迹追踪模式FLEXPART和相应的水汽源区定量贡献分析方法，考察了2014年超强台风“威马逊”登陆期间（2014年7月17日06:00至19日06:00）强降水的水汽源地、输送特征和源区定量贡献。与以往常用的环流和水汽通量分析相比，上述模式和方法可以更为清晰地揭示热带气旋降水相关水汽源地特征。得到的主要结论如下：

（1）追踪的大量目标气块源自目标降水区的西南侧和东侧，西南侧气块可追溯到阿拉伯海和孟加拉湾等地区，且大部分气块来自相对较低层次大气，高度在输送途中变化不大；而来自东侧的气块可追溯到140°E以东的西太平洋海域，不同于来自西南侧的目标气块，来自东侧的气块初始位置位于相对较高层大气，其高度在输送途中逐渐降低。

（2）根据目标气块轨迹、聚类平均轨迹以及E−P分布特征，确定出5个主要的气块源区，利用“面源贡献定量估计”方法，定量估算各水汽源区对目标降水区总水汽释放的贡献，发现，区域C（南海区域）贡献最大，目标降水区域（T）局地贡献次之，孟加拉湾（B）和西太平洋南部区域（D）贡献相当且均低于T区域。

（3）南海区域（C）和目标降水区域（T）对“威马逊”登陆期间降水贡献较大源于其较高的源区水汽摄取率（尤其是南海地区C）和较低的沿途损耗率（尤其是目标降水区域T）；孟加拉湾区域（B）水汽摄取量高于西太平洋南部D区域，但前者到达目标降水区域而未被释放的比例明显高于后者，同时，两者沿途损耗率相当，造成两者对目标降水区域的最终贡献也相当；尽管阿拉伯海区域（A）水汽摄取亦较明显，但由于沿途的显著消耗，导致其对目标降水区域的最终贡献显著降低。

本文使用的FLEXPART轨迹追踪模式和相应水汽源区定量贡献分析方法，与以往常用的环流和水汽通量分析相比，可以更为清晰和定量地揭示包括热带气旋在内的各种天气系统降水的水汽来源特征，相关研究不仅可以加强机理认识，同时可为相关预测预报提供理论依据（Huang and Cui, 2015a, 2015b）。以往将上述模式和方法用于热带气旋降水的研究工作相对较少，本文对“威马逊”登陆期间降水的研究获得了一些有益的结论，未来应该选取更多热带气旋个例或者不同区域登陆热带气旋个例开展更广泛的分析，以便加深机理认识；同时，未来可以采用不同再分析资料驱动模式或者不同拉格朗日轨迹追踪模式进行分析，以便进一步增加结论的可靠性；另外，本文依据大多数前人研究（Numaguti, 1999; Trenberth, 1999），选取了向前追踪时间为10天，而针对追踪时间，以往工作中也提出了不同看法（Sun and Wang, 2014），具体选择几天作为追踪时间，可能与不同天气系统有关，这方面未来也可开展相关研究，以便确定针对热带气旋最为合适的追踪时间。