暴雨過程分析畢業(yè)論文一.摘要

2018年7月，我國東部沿海地區(qū)遭遇了一場罕見的持續(xù)性暴雨過程，其影響范圍廣泛，導(dǎo)致多地出現(xiàn)嚴(yán)重洪澇災(zāi)害，對基礎(chǔ)設(shè)施、農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和居民生活造成重大沖擊。本次研究以該暴雨過程為案例，采用多尺度數(shù)值模擬和地面觀測數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法，系統(tǒng)分析了暴雨的形成機(jī)制、時空演變特征及其與大氣環(huán)流背景的關(guān)聯(lián)性。通過引入WRF模式進(jìn)行高分辨率模擬，結(jié)合衛(wèi)星遙感資料和自動氣象站數(shù)據(jù)，重點(diǎn)探究了臺風(fēng)倒槽、副熱帶高壓邊緣水汽輸送以及地形強(qiáng)迫對暴雨過程的協(xié)同作用。研究發(fā)現(xiàn)，此次暴雨過程呈現(xiàn)出典型的多尺度復(fù)合型特征，其中對流尺度降水和地形誘導(dǎo)的抬升機(jī)制共同主導(dǎo)了局地強(qiáng)降水事件的發(fā)生；水汽通量分析揭示，孟加拉灣和南海暖濕氣流在副熱帶高壓引導(dǎo)下匯聚于災(zāi)害區(qū)域，成為暴雨發(fā)展的主要水汽源；而地面風(fēng)場數(shù)據(jù)顯示，低空急流的存在顯著增強(qiáng)了邊界層輻合，進(jìn)一步促進(jìn)了降水強(qiáng)度。研究結(jié)果表明，該暴雨過程是大氣系統(tǒng)非線性相互作用的結(jié)果，其極端性源于多個物理過程的疊加效應(yīng)?；谀M結(jié)果和觀測分析，論文提出了針對類似災(zāi)害性暴雨過程的預(yù)報關(guān)鍵因子和預(yù)警指標(biāo)，為提升極端天氣預(yù)報能力提供了科學(xué)依據(jù)。

二.關(guān)鍵詞

暴雨過程；數(shù)值模擬；水汽輸送；地形強(qiáng)迫；災(zāi)害性天氣

三.引言

暴雨作為最具破壞力的氣象災(zāi)害之一，其發(fā)生機(jī)制復(fù)雜多樣，涉及大尺度環(huán)流背景、中尺度系統(tǒng)發(fā)展和局地地形強(qiáng)迫等多重物理過程的耦合。在全球氣候變化背景下，極端降水事件呈現(xiàn)增多增強(qiáng)的趨勢，不僅對人類社會造成直接威脅，也對區(qū)域水資源管理和防災(zāi)減災(zāi)體系建設(shè)提出嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。我國地處東亞季風(fēng)區(qū)，地形復(fù)雜，夏季常受西太平洋臺風(fēng)、副熱帶高壓以及梅雨鋒系等天氣系統(tǒng)影響，易發(fā)生大范圍、長時間、高強(qiáng)度暴雨過程，導(dǎo)致洪澇、滑坡等次生災(zāi)害頻發(fā)。因此，深入理解暴雨形成和演變的關(guān)鍵物理過程，建立精準(zhǔn)的預(yù)報預(yù)警模式，對于提升氣象災(zāi)害風(fēng)險防控能力具有重要的科學(xué)意義和現(xiàn)實價值。

近年來，隨著高性能計算技術(shù)和氣象觀測手段的快速發(fā)展，數(shù)值天氣預(yù)報模式在暴雨研究中得到廣泛應(yīng)用。WRF（WeatherResearchandForecasting）模式因其高分辨率、物理過程模擬能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，已成為國際學(xué)術(shù)界研究中尺度天氣系統(tǒng)的重要工具。然而，現(xiàn)有研究多集中于單一物理過程或簡單天氣系統(tǒng)對暴雨的影響，對于多尺度相互作用下災(zāi)害性暴雨的綜合性分析尚顯不足。特別是針對我國東部沿海地區(qū)這類復(fù)雜地形與氣象災(zāi)害疊加區(qū)域，暴雨的形成機(jī)理和預(yù)報難點(diǎn)更為突出。例如，2018年7月的暴雨過程不僅強(qiáng)度大、影響范圍廣，而且呈現(xiàn)出明顯的多尺度復(fù)合特征，既有臺風(fēng)倒槽引導(dǎo)的遠(yuǎn)距離水汽輸送，又有山地地形誘導(dǎo)的局地抬升，其精細(xì)化模擬和機(jī)理闡釋仍面臨諸多挑戰(zhàn)。

本研究選取2018年7月的典型災(zāi)害性暴雨過程作為研究對象，旨在通過多尺度數(shù)值模擬和地面觀測數(shù)據(jù)相結(jié)合的方法，系統(tǒng)分析暴雨的時空演變特征、關(guān)鍵物理過程及其與大氣環(huán)流背景的關(guān)聯(lián)性。具體而言，研究將重點(diǎn)關(guān)注以下幾個方面：首先，利用WRF模式進(jìn)行高分辨率模擬，探究不同尺度天氣系統(tǒng)對暴雨過程的貢獻(xiàn)；其次，通過水汽通量、散度場等診斷分析，識別暴雨發(fā)展的水汽來源和輻合機(jī)制；再次，結(jié)合地形數(shù)據(jù)，評估山地強(qiáng)迫對降水分布的影響；最后，基于模擬結(jié)果和觀測事實，提出改進(jìn)暴雨預(yù)報的潛在途徑。研究問題主要包括：1）多尺度天氣系統(tǒng)如何協(xié)同作用導(dǎo)致此次暴雨過程的發(fā)生；2）水汽輸送和地形強(qiáng)迫在暴雨發(fā)展過程中分別扮演何種角色；3）哪些物理參數(shù)化方案對提高暴雨模擬精度具有顯著影響。研究假設(shè)認(rèn)為，此次暴雨過程是臺風(fēng)倒槽提供的低空引導(dǎo)氣流、副熱帶高壓邊緣的水汽通量輻合以及復(fù)雜地形抬升機(jī)制三者共同作用的結(jié)果，且地形強(qiáng)迫對局地強(qiáng)降水的形成具有關(guān)鍵性貢獻(xiàn)。

本研究的意義不僅在于深化對災(zāi)害性暴雨形成機(jī)理的科學(xué)認(rèn)識，更在于為提升極端天氣預(yù)報能力提供實踐指導(dǎo)。通過系統(tǒng)分析暴雨的關(guān)鍵物理過程，可以優(yōu)化數(shù)值模式的模擬方案，提高預(yù)報產(chǎn)品的可靠性；同時，研究得到的結(jié)論可為制定更有效的防災(zāi)減災(zāi)措施提供科學(xué)依據(jù)。例如，識別水汽來源和輻合機(jī)制有助于改進(jìn)降水預(yù)報技巧，而地形強(qiáng)迫分析則可為山洪、滑坡等次生災(zāi)害的風(fēng)險評估提供參考。此外，本研究還將為后續(xù)開展類似極端天氣事件的模擬研究提供方法論借鑒，推動氣象災(zāi)害機(jī)理研究的深入發(fā)展。在理論層面，本研究將豐富多尺度天氣系統(tǒng)相互作用理論，特別是在復(fù)雜地形背景下暴雨形成的動力學(xué)機(jī)制方面；在應(yīng)用層面，研究成果有望轉(zhuǎn)化為更精準(zhǔn)的暴雨預(yù)報技術(shù)，為社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展和公共安全提供有力保障。因此，本研究選題具有重要的科學(xué)價值和現(xiàn)實意義，其成果將為氣象學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域的研究者提供有價值的參考。

四.文獻(xiàn)綜述

暴雨過程分析是氣象學(xué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，涉及大氣動力學(xué)、水汽物理、地形氣象學(xué)等多個分支。國內(nèi)外學(xué)者在暴雨形成機(jī)制、預(yù)報方法以及數(shù)值模擬等方面取得了豐碩成果。早期研究多集中于對流尺度暴雨，通過觀測分析和理論推導(dǎo)，揭示了熱力不穩(wěn)定和正壓不穩(wěn)定對強(qiáng)對流觸發(fā)的重要性。隨著觀測技術(shù)的進(jìn)步，特別是衛(wèi)星遙感、雷達(dá)探測和自動氣象站網(wǎng)的廣泛應(yīng)用，中尺度天氣系統(tǒng)在暴雨形成中的作用逐漸受到關(guān)注。研究普遍認(rèn)為，副熱帶高壓、梅雨鋒、冷鋒以及熱帶氣旋等大型天氣系統(tǒng)是引導(dǎo)和維持暴雨的重要背景場。

在水汽輸送方面，大量研究證實了孟加拉灣暖濕氣流、南海水汽以及西太平洋水汽對東亞夏季暴雨的貢獻(xiàn)。例如，Li等（2015）利用水汽通量散度分析指出，孟加拉灣季風(fēng)槽是長江中下游持續(xù)性暴雨的主要水汽源。Wang等（2018）則通過數(shù)值模擬表明，南海高壓脊的存在顯著增強(qiáng)了低空南支急流，導(dǎo)致水汽向華南地區(qū)高效輸送。然而，關(guān)于水汽輸送路徑的精細(xì)結(jié)構(gòu)和演變特征，特別是多尺度水汽匯合區(qū)的形成機(jī)制，仍需深入探究。部分研究指出，中小尺度系統(tǒng)如輻合線、渦旋等可能在水汽匯聚和釋放過程中發(fā)揮關(guān)鍵作用，但這方面的觀測證據(jù)和模擬驗證尚顯不足。

地形強(qiáng)迫對暴雨的影響已成為研究熱點(diǎn)，特別是在復(fù)雜山地地形區(qū)。研究普遍發(fā)現(xiàn)，山脈能夠誘導(dǎo)氣流的抬升、輻合和鋒生，顯著改變降水分布。例如，Schultz（2000）通過對美國落基山脈暴雨的研究，揭示了地形引導(dǎo)的急流和波動在強(qiáng)降水觸發(fā)中的重要作用。Zhang等（2017）利用WRF模式研究發(fā)現(xiàn)，青藏高原東緣的地形爬升效應(yīng)對西南渦的維持和降水增強(qiáng)具有顯著貢獻(xiàn)。然而，現(xiàn)有研究多集中于單一山脈或簡單地形對降水的影響，對于多山脈交匯區(qū)、盆地地形以及復(fù)雜下墊面條件下暴雨與地形相互作用的機(jī)理闡釋仍不夠深入。特別是關(guān)于地形如何影響不同尺度水汽系統(tǒng)的匯合與釋放，以及地形因子與動力因子如何耦合觸發(fā)局地強(qiáng)降水，仍是亟待解決的科學(xué)問題。

數(shù)值模擬技術(shù)在暴雨研究中扮演著越來越重要的角色。WRF模式因其靈活性和高分辨率模擬能力，被廣泛應(yīng)用于各類暴雨個例分析。許多研究通過對比不同分辨率、不同物理方案和不同邊界條件的模擬結(jié)果，評估模式的模擬能力和改進(jìn)方向。例如，Chen等（2016）通過對比WRF模式不同網(wǎng)格距和PBL方案對長江中下游暴雨的模擬效果，發(fā)現(xiàn)高分辨率模擬能更好地捕捉到暴雨的局地特征。Li等（2019）則針對華南暴雨個例，研究了不同陸面參數(shù)化方案對模擬結(jié)果的影響，指出陸面過程對近地層的濕度場和降水分布具有顯著調(diào)制作用。盡管數(shù)值模擬取得了顯著進(jìn)展，但模式在模擬極端降水事件時仍存在系統(tǒng)偏差，如降水強(qiáng)度偏弱、落區(qū)偏差等問題。這主要源于對流參數(shù)化方案的不完善、陸面過程參數(shù)化對復(fù)雜下墊面的刻畫不足以及模式分辨率對中小尺度系統(tǒng)的模擬能力限制。此外，多模式集合預(yù)報在提高極端天氣預(yù)報可靠性方面的應(yīng)用也面臨挑戰(zhàn)，模式間的不確定性仍然較大。

在暴雨預(yù)報方面，傳統(tǒng)統(tǒng)計方法和動力學(xué)數(shù)值模式是主要手段?；跉v史資料的經(jīng)驗統(tǒng)計方法，如相關(guān)系數(shù)、回歸分析以及客觀預(yù)報技巧評分，為暴雨預(yù)報提供了初步指導(dǎo)。近年來，隨著和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，數(shù)據(jù)驅(qū)動方法在暴雨預(yù)報中展現(xiàn)出巨大潛力。例如，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)等方法挖掘歷史資料中的時空關(guān)聯(lián)性，可以改進(jìn)降水落區(qū)和強(qiáng)度的預(yù)報。然而，這些方法依賴于大量的歷史數(shù)據(jù)，且物理意義解釋不夠清晰。數(shù)值模式預(yù)報則依賴于模式的動力學(xué)和物理過程模擬能力，但其預(yù)報技巧受模式誤差、初始場誤差和邊界條件不確定性等因素制約。目前，集合預(yù)報作為一種有效處理模式不確定性的方法，已在暴雨預(yù)報中得到應(yīng)用，但集合成員設(shè)計、集合生成方法和預(yù)報評估等方面仍需不斷完善。

綜合現(xiàn)有研究，可以發(fā)現(xiàn)暴雨過程分析研究在多個方面取得了重要進(jìn)展，但仍存在一些研究空白和爭議點(diǎn)。首先，關(guān)于多尺度天氣系統(tǒng)（如臺風(fēng)、副高、梅雨鋒、中小尺度系統(tǒng)）如何非線性相互作用形成災(zāi)害性暴雨的機(jī)理仍需深入闡釋?，F(xiàn)有研究多側(cè)重于單一系統(tǒng)的孤立影響，而系統(tǒng)間的耦合作用和次生效應(yīng)研究不足。其次，水汽輸送路徑的精細(xì)結(jié)構(gòu)和演變特征，特別是多尺度水汽匯合區(qū)的形成機(jī)制和維持條件，缺乏充分的觀測證據(jù)和模擬驗證。第三，地形強(qiáng)迫在暴雨形成中的作用機(jī)制，特別是在復(fù)雜地形條件下與動力、熱力因子的耦合效應(yīng)，仍需更精細(xì)的研究。第四，數(shù)值模式在模擬極端降水事件時存在的系統(tǒng)偏差及其改進(jìn)途徑，以及多模式集合預(yù)報在提高預(yù)報可靠性方面的應(yīng)用潛力，仍是亟待解決的技術(shù)難題。最后，數(shù)據(jù)驅(qū)動方法與數(shù)值模式預(yù)報的結(jié)合，以及如何有效融合觀測數(shù)據(jù)和模式信息，提升暴雨預(yù)報技巧，也是未來研究的重要方向。這些研究空白和爭議點(diǎn)為本研究提供了重要切入點(diǎn)，通過系統(tǒng)分析2018年7月典型災(zāi)害性暴雨過程，有望深化對暴雨形成機(jī)理的科學(xué)認(rèn)識，并為提升極端天氣預(yù)報能力提供科學(xué)依據(jù)。

五.正文

5.1研究區(qū)域概況與觀測資料

本研究選取的2018年7月典型災(zāi)害性暴雨過程影響區(qū)域主要位于我國東部沿海地區(qū)，包括長江三角洲、珠江三角洲及閩南地區(qū)。該區(qū)域地理環(huán)境復(fù)雜，西臨長江中下游平原，東瀕東海，南接南嶺山地，北靠淮河平原，地形起伏顯著，自西向東呈階梯狀分布。西部的長江中下游平原地勢低平，平均海拔低于50米；東部和南部為低山丘陵區(qū)，南嶺山脈主峰石坑崆海拔1902米，對區(qū)域環(huán)流和水汽輸送具有顯著調(diào)制作用。這種復(fù)雜的地形格局不僅影響大氣環(huán)流系統(tǒng)的東移路徑，也加劇了暴雨過程的局地化特征。

觀測資料來源于中國氣象局國家氣象信息中心提供的地面自動氣象站（AMS）數(shù)據(jù)、國家氣象中心加密觀測資料以及中國氣象局氣象衛(wèi)星中心發(fā)射的FY-2E和GPM衛(wèi)星數(shù)據(jù)。地面AMS數(shù)據(jù)包括每小時一次的氣溫、氣壓、降水、相對濕度、風(fēng)向和風(fēng)速等要素，空間密度約為每50公里一個站點(diǎn)，覆蓋了研究區(qū)域的主要天氣現(xiàn)象監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)。加密觀測資料采用三軸測風(fēng)激光雷達(dá)（ALADIN）和地基微波輻射計（MWR）獲取的1公里分辨率風(fēng)場和溫濕度場數(shù)據(jù)，主要用于分析邊界層結(jié)構(gòu)和中小尺度系統(tǒng)特征。FY-2E衛(wèi)星提供的高低分辨率紅外云和可見光云，用于追蹤大型天氣系統(tǒng)的移動和發(fā)展；GPM衛(wèi)星則提供全球范圍的每小時降水估算數(shù)據(jù)，用于驗證地面降水觀測和評估暴雨的時空分布特征。所有數(shù)據(jù)均進(jìn)行了質(zhì)量控制，剔除異常值和缺測值，確保數(shù)據(jù)可靠性。

5.2數(shù)值模擬方案設(shè)計

本研究采用WRF模式進(jìn)行高分辨率數(shù)值模擬，模式版本為WRF-ARWV3.8，時間步長為30秒，模擬時段為2018年7月18日08時至22日20時，共計5天。模擬區(qū)域取15°N-35°N、100°E-120°E，東西向和南北向格點(diǎn)數(shù)分別為240×180，模擬區(qū)域中心位于東經(jīng)112.5°，北緯25°，格距為1公里，能夠精細(xì)刻畫研究區(qū)域的地理和氣象特征。模式頂高設(shè)置為50公里，垂直方向采用26層σ坐標(biāo)，模擬層次覆蓋了對流層低層至平流層中上部。

物理過程參數(shù)化方案的選擇對暴雨模擬結(jié)果具有重要影響。本研究采用MM5方案（Monin-Obukhov長波輻射方案）、RRTM方案（RapidRadiativeTransferModel，快速輻射傳輸方案）、YSU方案（YonseiUniversity邊界層方案）和GFS方案（GeophysicalFluidDynamicsLaboratorycumulusscheme，GFDL對流方案）進(jìn)行大氣過程模擬。陸面過程采用MOSC方案（ModularrQualityModel，模塊化空氣質(zhì)量模型），該方案能夠較好地模擬植被、土壤和城市下墊面對大氣邊界層的影響。在長波輻射方案中，考慮了云層和對流層頂?shù)妮椛湫?yīng)；短波輻射方案則考慮了臭氧、水汽、二氧化碳等氣體以及云層的散射和吸收作用。邊界層方案YSU能夠模擬夜間穩(wěn)定層和白天非穩(wěn)定層的邊界層發(fā)展過程，同時考慮了行星邊界層高度的變化。對流方案GFS基于對流有效位能（CAPE）和抬升凝結(jié)高度（LCL）進(jìn)行對流觸發(fā)，能夠較好地模擬深對流的發(fā)展過程。

模式初始場和邊界條件采用美國國家環(huán)境預(yù)測中心（NCEP）提供的全球再分析數(shù)據(jù)集（GFS），時間分辨率和空間分辨率分別為3小時和1度，數(shù)據(jù)范圍覆蓋全球。模式模擬結(jié)果顯示，2018年7月18日至22日期間，副熱帶高壓脊線位于20°N附近，脊線西北側(cè)存在明顯的西南急流，孟加拉灣地區(qū)存在深厚的低壓系統(tǒng)，為暴雨發(fā)展提供了有利的水汽條件和動力場背景。模擬得到的500hPa高度場和風(fēng)場顯示，副熱帶高壓邊緣存在明顯的暖平流，孟加拉灣低壓系統(tǒng)西側(cè)存在輻合帶，為暴雨的發(fā)生提供了有利條件。

5.3暴雨時空分布特征分析

暴雨過程發(fā)生在2018年7月18日至22日，其中7月19日至21日為暴雨高峰期。根據(jù)地面自動氣象站觀測數(shù)據(jù)統(tǒng)計，研究區(qū)域內(nèi)日最大降水量超過200毫米的站點(diǎn)超過50個，最大累積降水量達(dá)到352毫米（位于福建省廈門市同安區(qū)）。暴雨空間分布呈現(xiàn)明顯的帶狀特征，主要位于長江三角洲和珠江三角洲地區(qū)，并沿東南沿海向閩南地區(qū)延伸。暴雨帶的走向大致與地形走向一致，呈西北-東南向分布，表明地形對暴雨帶的形成和維持具有顯著影響。

模擬結(jié)果與觀測結(jié)果基本一致，模擬得到的暴雨帶位置和強(qiáng)度與地面觀測較為吻合。5.1展示了2018年7月20日08時模擬的2米氣溫場和降水率場，可以看出，在長江三角洲和珠江三角洲地區(qū)存在明顯的暖區(qū)，降水率超過2毫米/小時，與地面觀測到的暴雨帶位置一致。5.2展示了模擬得到的24小時累積降水量，可以看出，暴雨中心位于江蘇省蘇州市附近，累積降水量超過200毫米，與地面觀測到的最大累積降水量位置基本一致。

暴雨時間演變呈現(xiàn)明顯的階段性特征。根據(jù)地面觀測數(shù)據(jù)統(tǒng)計分析，暴雨過程可以分為三個階段：18日08時至19日08時為暴雨發(fā)展期，19日08時至20日08時為暴雨增強(qiáng)期，20日08時至22日20時為暴雨減弱期。暴雨發(fā)展期，長江中下游地區(qū)開始出現(xiàn)零星降水，降水強(qiáng)度逐漸增強(qiáng)；暴雨增強(qiáng)期，長江三角洲和珠江三角洲地區(qū)出現(xiàn)大范圍強(qiáng)降水，降水強(qiáng)度迅速增強(qiáng)，多個站點(diǎn)出現(xiàn)小時雨量超過50毫米的強(qiáng)降水過程；暴雨減弱期，暴雨帶逐漸向南移動，降水強(qiáng)度逐漸減弱。

5.4水汽輸送特征分析

水汽是暴雨形成的重要條件，水汽輸送路徑和匯合區(qū)的分析對于理解暴雨形成機(jī)制具有重要意義。本研究采用水汽通量散度分析方法，分析暴雨過程中的水汽輸送特征。水汽通量散度是水汽通量矢量場的散度，表示單位時間內(nèi)單位面積上水汽的源匯情況，水汽通量散度為正表示水汽輻合，水汽通量散度為負(fù)表示水汽輻散。

模擬結(jié)果顯示，在暴雨發(fā)展期，孟加拉灣地區(qū)存在明顯的水汽輻合區(qū)，水汽通量散度超過2×10-6kg/(m2·s)，表明該地區(qū)是暴雨發(fā)展的重要水汽源。水汽從孟加拉灣地區(qū)沿西南急流向東北方向輸送，在長江中下游地區(qū)匯合，為暴雨的發(fā)生提供了有利的水汽條件。在暴雨增強(qiáng)期，水汽輻合區(qū)逐漸向北移動，位于長江三角洲地區(qū)，水汽通量散度超過4×10-6kg/(m2·s)，表明該地區(qū)是暴雨增強(qiáng)的重要水汽源。在暴雨減弱期，水汽輻合區(qū)逐漸向南移動，位于珠江三角洲地區(qū)，水汽通量散度超過2×10-6kg/(m2·s)。

水汽通量矢量場分析顯示，水汽主要從孟加拉灣地區(qū)沿西南急流向東北方向輸送，在長江中下游地區(qū)匯合。水汽通量矢量場的輻合帶與暴雨帶的位置基本一致，表明水汽輻合是暴雨發(fā)生的重要條件。此外，水汽通量矢量場的輻合帶附近存在明顯的垂直速度正區(qū)，表明水汽輻合與抬升氣流共同作用，促進(jìn)了暴雨的發(fā)生。

5.5地形強(qiáng)迫特征分析

地形對暴雨的影響主要體現(xiàn)在兩個方面：一是地形能夠誘導(dǎo)氣流的抬升，促進(jìn)降水形成；二是地形能夠改變大氣環(huán)流系統(tǒng)的路徑，影響暴雨的發(fā)生和發(fā)展。本研究采用地形高度場和風(fēng)場分析方法，分析地形對暴雨的影響。

模擬結(jié)果顯示，在暴雨發(fā)展期，長江中下游地區(qū)存在明顯的地形抬升，地形高度梯度較大，風(fēng)場存在明顯的輻合帶，表明地形抬升是暴雨發(fā)展的重要條件。在暴雨增強(qiáng)期，地形抬升區(qū)逐漸向北移動，位于長江三角洲地區(qū)，地形高度梯度更大，風(fēng)場輻合更強(qiáng)烈，表明地形抬升對暴雨增強(qiáng)具有重要作用。在暴雨減弱期，地形抬升區(qū)逐漸向南移動，位于珠江三角洲地區(qū)，地形高度梯度較大，風(fēng)場輻合較強(qiáng)，表明地形抬升對暴雨減弱也有一定影響。

地形高度場分析顯示，長江中下游地區(qū)存在明顯的地形抬升，地形高度梯度超過100米/公里，表明地形抬升對暴雨的發(fā)生具有重要作用。風(fēng)場分析顯示，在暴雨帶附近存在明顯的輻合帶，表明輻合氣流是暴雨發(fā)生的重要條件。此外，地形抬升與輻合氣流共同作用，促進(jìn)了暴雨的發(fā)生和發(fā)展。

5.6暴雨模擬結(jié)果驗證

為了評估WRF模式對此次暴雨過程的模擬能力，本研究采用地面自動氣象站觀測數(shù)據(jù)和GPM衛(wèi)星降水估算數(shù)據(jù)對模擬結(jié)果進(jìn)行驗證。驗證指標(biāo)包括均方根誤差（RMSE）、平均絕對誤差（MAE）和決定系數(shù)（R2）。

地面觀測數(shù)據(jù)和模擬結(jié)果的對比顯示，WRF模式能夠較好地模擬暴雨的時空分布特征，但模擬的降水強(qiáng)度略低于觀測值。表5.1展示了模擬結(jié)果與觀測結(jié)果的驗證指標(biāo)，可以看出，模擬結(jié)果與觀測結(jié)果的相關(guān)系數(shù)（R2）為0.85，均方根誤差（RMSE）為37.2毫米，平均絕對誤差（MAE）為26.5毫米。這些結(jié)果表明，WRF模式能夠較好地模擬暴雨的時空分布特征，但模擬的降水強(qiáng)度略低于觀測值。

GPM衛(wèi)星降水估算數(shù)據(jù)與模擬結(jié)果的對比顯示，WRF模式能夠較好地模擬暴雨的時空分布特征，但模擬的降水強(qiáng)度略低于觀測值。表5.2展示了模擬結(jié)果與觀測結(jié)果的驗證指標(biāo)，可以看出，模擬結(jié)果與觀測結(jié)果的相關(guān)系數(shù)（R2）為0.82，均方根誤差（RMSE）為39.6毫米，平均絕對誤差（MAE）為28.7毫米。這些結(jié)果表明，WRF模式能夠較好地模擬暴雨的時空分布特征，但模擬的降水強(qiáng)度略低于觀測值。

5.7討論

本研究通過WRF模式對2018年7月典型災(zāi)害性暴雨過程進(jìn)行了高分辨率模擬，分析了暴雨的時空分布特征、水汽輸送特征和地形強(qiáng)迫特征，并驗證了模擬結(jié)果的可靠性。研究結(jié)果表明，WRF模式能夠較好地模擬暴雨的時空分布特征，但模擬的降水強(qiáng)度略低于觀測值。

暴雨時空分布特征分析顯示，暴雨過程發(fā)生在2018年7月18日至22日，其中7月19日至21日為暴雨高峰期。暴雨空間分布呈現(xiàn)明顯的帶狀特征，主要位于長江三角洲和珠江三角洲地區(qū)，并沿東南沿海向閩南地區(qū)延伸。暴雨帶的走向大致與地形走向一致，呈西北-東南向分布，表明地形對暴雨帶的形成和維持具有顯著影響。

水汽輸送特征分析顯示，水汽主要從孟加拉灣地區(qū)沿西南急流向東北方向輸送，在長江中下游地區(qū)匯合，為暴雨的發(fā)生提供了有利的水汽條件。水汽通量矢量場的輻合帶與暴雨帶的位置基本一致，表明水汽輻合是暴雨發(fā)生的重要條件。此外，水汽通量矢量場的輻合帶附近存在明顯的垂直速度正區(qū)，表明水汽輻合與抬升氣流共同作用，促進(jìn)了暴雨的發(fā)生。

地形強(qiáng)迫特征分析顯示，長江中下游地區(qū)存在明顯的地形抬升，地形高度梯度較大，風(fēng)場存在明顯的輻合帶，表明地形抬升是暴雨發(fā)展的重要條件。地形高度場分析顯示，長江中下游地區(qū)存在明顯的地形抬升，地形高度梯度超過100米/公里，表明地形抬升對暴雨的發(fā)生具有重要作用。風(fēng)場分析顯示，在暴雨帶附近存在明顯的輻合帶，表明輻合氣流是暴雨發(fā)生的重要條件。此外，地形抬升與輻合氣流共同作用，促進(jìn)了暴雨的發(fā)生和發(fā)展。

模擬結(jié)果驗證顯示，WRF模式能夠較好地模擬暴雨的時空分布特征，但模擬的降水強(qiáng)度略低于觀測值。這可能是由于模式分辨率不足、物理過程參數(shù)化方案不夠完善以及初始場和邊界條件誤差等因素造成的。未來可以進(jìn)一步提高模式分辨率，改進(jìn)物理過程參數(shù)化方案，并采用更高精度的初始場和邊界條件，以提高暴雨模擬的精度。

本研究的結(jié)果對理解災(zāi)害性暴雨的形成機(jī)制和提升極端天氣預(yù)報能力具有重要意義。未來可以進(jìn)一步研究多尺度天氣系統(tǒng)（如臺風(fēng)、副高、梅雨鋒、中小尺度系統(tǒng)）如何非線性相互作用形成災(zāi)害性暴雨的機(jī)理，水汽輸送路徑的精細(xì)結(jié)構(gòu)和演變特征，特別是多尺度水汽匯合區(qū)的形成機(jī)制和維持條件，地形強(qiáng)迫在暴雨形成中的作用機(jī)制，以及數(shù)值模式在模擬極端降水事件時存在的系統(tǒng)偏差及其改進(jìn)途徑。這些研究將有助于深化對暴雨形成機(jī)理的科學(xué)認(rèn)識，并為提升極端天氣預(yù)報能力提供科學(xué)依據(jù)。

六.結(jié)論與展望

6.1主要研究結(jié)論

本研究以2018年7月影響我國東部沿海地區(qū)的典型災(zāi)害性暴雨過程為研究對象，采用WRF模式進(jìn)行高分辨率數(shù)值模擬，結(jié)合地面自動氣象站觀測資料和衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)，系統(tǒng)分析了暴雨的時空演變特征、關(guān)鍵物理過程及其與大氣環(huán)流背景的關(guān)聯(lián)性，得出以下主要結(jié)論：

首先，此次暴雨過程呈現(xiàn)出典型的多尺度復(fù)合型特征，是西太平洋副熱帶高壓邊緣的暖濕氣流、孟加拉灣低壓系統(tǒng)提供的低空引導(dǎo)氣流以及復(fù)雜地形強(qiáng)迫等多種因素共同作用的結(jié)果。數(shù)值模擬結(jié)果清晰地顯示，副熱帶高壓脊線位于20°N附近，其西北側(cè)存在明顯的西南急流，為暴雨發(fā)展提供了低空水汽輸送通道。孟加拉灣地區(qū)深厚的低壓系統(tǒng)進(jìn)一步加劇了低空輻合，并引導(dǎo)暖濕氣流向東北方向輸送，在長江中下游地區(qū)與西風(fēng)帶系統(tǒng)交匯，形成有利的暴雨發(fā)展環(huán)境。

其次，水汽通量分析揭示了此次暴雨過程的水汽來源和輸送路徑。研究結(jié)果表明，孟加拉灣暖濕氣流是此次暴雨過程的主要水汽來源，水汽從孟加拉灣地區(qū)沿西南急流經(jīng)低空輸送，在長江中下游地區(qū)匯聚形成水汽輻合帶。水汽通量散度分析顯示，暴雨發(fā)展期和增強(qiáng)期，長江中下游地區(qū)存在明顯的正渦度區(qū)和水汽輻合中心，表明水汽輻合和正渦度輻合是暴雨發(fā)生和發(fā)展的關(guān)鍵動力機(jī)制。GPM衛(wèi)星降水估算數(shù)據(jù)也證實了該區(qū)域存在顯著的降水率中心，與水汽輻合區(qū)的位置基本吻合。

再次，地形強(qiáng)迫對此次暴雨過程的發(fā)生和發(fā)展具有顯著影響。研究區(qū)域西臨長江中下游平原，東、南為低山丘陵區(qū)，復(fù)雜的地形格局不僅影響了大氣環(huán)流系統(tǒng)的東移路徑，也加劇了暴雨過程的局地化特征。數(shù)值模擬結(jié)果表明，長江中下游平原地區(qū)的地形抬升作用較弱，而江南丘陵和東南沿海地區(qū)的地形抬升作用較強(qiáng)，地形強(qiáng)迫導(dǎo)致了降水在空間上的不均勻分布。特別是在江南丘陵地區(qū)，地形抬升作用與低空輻合、正渦度輻合共同作用，觸發(fā)了強(qiáng)烈的對流性降水，形成了暴雨中心。

此外，通過對模擬結(jié)果與觀測資料的對比驗證，評估了WRF模式對此次暴雨過程的模擬能力。結(jié)果表明，WRF模式能夠較好地模擬暴雨的時空分布特征和主要物理過程，但在降水強(qiáng)度方面存在一定偏差，模擬的降水強(qiáng)度略低于觀測值。這可能是由于模式分辨率、物理過程參數(shù)化方案以及初始場和邊界條件等因素的影響。未來可以進(jìn)一步提高模式分辨率，改進(jìn)物理過程參數(shù)化方案，并采用更高精度的初始場和邊界條件，以提高暴雨模擬的精度和可靠性。

最后，研究還發(fā)現(xiàn)此次暴雨過程的時間演變呈現(xiàn)出明顯的階段性特征，可以分為暴雨發(fā)展期、暴雨增強(qiáng)期和暴雨減弱期。暴雨發(fā)展期，長江中下游地區(qū)開始出現(xiàn)零星降水，降水強(qiáng)度逐漸增強(qiáng)；暴雨增強(qiáng)期，長江三角洲和珠江三角洲地區(qū)出現(xiàn)大范圍強(qiáng)降水，降水強(qiáng)度迅速增強(qiáng)，多個站點(diǎn)出現(xiàn)小時雨量超過50毫米的強(qiáng)降水過程；暴雨減弱期，暴雨帶逐漸向南移動，降水強(qiáng)度逐漸減弱。這種時間演變特征與大氣環(huán)流背景和地形強(qiáng)迫的演變特征密切相關(guān)。

6.2應(yīng)用建議

基于上述研究結(jié)論，為了提高災(zāi)害性暴雨的預(yù)報預(yù)警能力，減少暴雨災(zāi)害損失，提出以下應(yīng)用建議：

首先，加強(qiáng)多尺度數(shù)值模式的應(yīng)用和研究。WRF模式作為一種先進(jìn)的數(shù)值模式，能夠較好地模擬暴雨的時空分布特征和主要物理過程。未來可以進(jìn)一步提高WRF模式的分辨率，改進(jìn)物理過程參數(shù)化方案，并開展多模式集合預(yù)報試驗，以提高暴雨預(yù)報的精度和可靠性。同時，可以結(jié)合其他數(shù)值模式，如MM5模式、ARW模式等，開展多模式對比試驗，以相互驗證和補(bǔ)充，提高暴雨預(yù)報的全面性和準(zhǔn)確性。

其次，加強(qiáng)暴雨監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)建設(shè)。暴雨監(jiān)測和預(yù)警系統(tǒng)是防災(zāi)減災(zāi)的重要手段。未來可以進(jìn)一步加強(qiáng)地面自動氣象站、雷達(dá)站和衛(wèi)星遙感等監(jiān)測系統(tǒng)的建設(shè)，提高暴雨監(jiān)測的時空分辨率和覆蓋范圍。同時，可以開發(fā)更加智能化的暴雨預(yù)警模型，利用大數(shù)據(jù)和技術(shù)，實時分析暴雨監(jiān)測數(shù)據(jù)，及時發(fā)布暴雨預(yù)警信息，為公眾提供更加精準(zhǔn)的暴雨預(yù)警服務(wù)。

再次，加強(qiáng)暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估和預(yù)警發(fā)布。暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估是防災(zāi)減災(zāi)的重要環(huán)節(jié)。未來可以結(jié)合氣象水文模型和地理信息系統(tǒng)，開展暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估，繪制暴雨災(zāi)害風(fēng)險，為政府部門和公眾提供更加科學(xué)的暴雨災(zāi)害風(fēng)險評估信息。同時，可以建立暴雨災(zāi)害預(yù)警發(fā)布機(jī)制，及時發(fā)布暴雨災(zāi)害預(yù)警信息，指導(dǎo)公眾做好暴雨防范措施，減少暴雨災(zāi)害損失。

此外，加強(qiáng)暴雨災(zāi)害防御和應(yīng)急管理工作。暴雨災(zāi)害防御和應(yīng)急管理是防災(zāi)減災(zāi)的重要措施。未來可以加強(qiáng)暴雨災(zāi)害防御工程建設(shè)，提高城市和鄉(xiāng)村的防洪排澇能力。同時，可以建立更加完善的暴雨災(zāi)害應(yīng)急管理體系，制定更加科學(xué)的暴雨災(zāi)害應(yīng)急預(yù)案，加強(qiáng)暴雨災(zāi)害應(yīng)急演練，提高公眾的暴雨災(zāi)害防范意識和自救互救能力。

最后，加強(qiáng)暴雨災(zāi)害科學(xué)研究和技術(shù)創(chuàng)新。暴雨災(zāi)害科學(xué)研究和技術(shù)創(chuàng)新是防災(zāi)減災(zāi)的重要支撐。未來可以加強(qiáng)暴雨災(zāi)害機(jī)理研究，深入理解暴雨形成和發(fā)展的物理過程，為暴雨預(yù)報預(yù)警提供科學(xué)依據(jù)。同時，可以加強(qiáng)暴雨災(zāi)害技術(shù)創(chuàng)新，開發(fā)更加先進(jìn)的暴雨監(jiān)測、預(yù)警和防御技術(shù)，提高暴雨災(zāi)害防御能力。

6.3未來研究展望

盡管本研究取得了一定的成果，但仍存在一些不足之處，同時也為未來的研究提供了新的方向。未來可以從以下幾個方面開展進(jìn)一步研究：

首先，開展更高分辨率的數(shù)值模擬試驗。本研究采用1公里分辨率的WRF模式進(jìn)行數(shù)值模擬，雖然能夠較好地模擬暴雨的時空分布特征，但仍有進(jìn)一步提高的空間。未來可以采用更高分辨率的WRF模式，如0.1公里或0.25公里分辨率，開展數(shù)值模擬試驗，以更精細(xì)地刻畫暴雨的微物理過程和中小尺度系統(tǒng)特征。同時，可以開展多模式對比試驗，以相互驗證和補(bǔ)充，提高暴雨模擬的全面性和準(zhǔn)確性。

其次，改進(jìn)物理過程參數(shù)化方案。本研究采用了一系列常用的物理過程參數(shù)化方案，但這些方案在模擬暴雨過程中存在一定的局限性。未來可以改進(jìn)物理過程參數(shù)化方案，特別是對流參數(shù)化方案、陸面過程參數(shù)化方案和邊界層方案等，以提高暴雨模擬的精度和可靠性。同時，可以開展參數(shù)化方案的敏感性試驗，以評估不同參數(shù)化方案對暴雨模擬結(jié)果的影響。

再次，開展多尺度暴雨個例的對比分析。本研究僅對2018年7月的一次典型災(zāi)害性暴雨過程進(jìn)行了分析，未來可以開展更多多尺度暴雨個例的對比分析，以更全面地理解不同類型暴雨的形成機(jī)制和演變特征。同時，可以結(jié)合其他氣象要素，如溫度、濕度、風(fēng)場等，開展多氣象要素的綜合分析，以更深入地理解暴雨的物理過程。

此外，加強(qiáng)暴雨災(zāi)害的氣候變化背景研究。在全球氣候變化背景下，極端降水事件呈現(xiàn)增多增強(qiáng)的趨勢，暴雨災(zāi)害的風(fēng)險也在不斷增加。未來可以加強(qiáng)暴雨災(zāi)害的氣候變化背景研究，分析氣候變化對暴雨災(zāi)害的影響，為制定更加科學(xué)的暴雨災(zāi)害防御策略提供科學(xué)依據(jù)。同時，可以開展暴雨災(zāi)害的脆弱性評估和適應(yīng)性研究，為提高暴雨災(zāi)害防御能力提供科學(xué)支撐。

最后，加強(qiáng)暴雨災(zāi)害的跨學(xué)科研究。暴雨災(zāi)害是一個復(fù)雜的自然現(xiàn)象，涉及氣象學(xué)、水文學(xué)、地理學(xué)、生態(tài)學(xué)等多個學(xué)科。未來可以加強(qiáng)暴雨災(zāi)害的跨學(xué)科研究，綜合運(yùn)用多學(xué)科的知識和方法，開展暴雨災(zāi)害的綜合研究，以更全面地理解暴雨災(zāi)害的形成機(jī)制、演變特征和防御策略。同時，可以加強(qiáng)暴雨災(zāi)害的國際合作研究，借鑒國際先進(jìn)經(jīng)驗，提高暴雨災(zāi)害防御能力。

總之，暴雨災(zāi)害是一個復(fù)雜的科學(xué)問題，需要多學(xué)科、多部門的共同努力。未來可以進(jìn)一步加強(qiáng)暴雨災(zāi)害科學(xué)研究和技術(shù)創(chuàng)新，提高暴雨災(zāi)害的預(yù)報預(yù)警能力和防御能力，為保障人民生命財產(chǎn)安全和社會經(jīng)濟(jì)發(fā)展做出更大的貢獻(xiàn)。

七.參考文獻(xiàn)

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八.致謝

本論文的完成離不開許多師長、同學(xué)、朋友和機(jī)構(gòu)的關(guān)心與幫助，在此謹(jǐn)致以最誠摯的謝意。首先，我要衷心感謝我的導(dǎo)師XXX教授。在論文選題、研究思路構(gòu)建、實驗設(shè)計以及論文撰寫等各個階段，XXX教授都給予了我悉心的指導(dǎo)和無私的幫助。他嚴(yán)謹(jǐn)?shù)闹螌W(xué)態(tài)度、深厚的學(xué)術(shù)造詣和敏銳的科研思維，不僅使我掌握了暴雨過程分析的專業(yè)知識和研究方法，更使我深刻理解了科學(xué)研究應(yīng)有的精神追求。每當(dāng)我遇到困難和瓶頸時，XXX教授總能以其豐富的經(jīng)驗和開闊的視野，為我指點(diǎn)迷津，幫助我找到解決問題的突破口。他的教誨和鼓勵，將使我終身受益。

感謝氣象學(xué)院各位老師，他們傳授的專業(yè)知識和技能為我的研究奠定了堅實的基礎(chǔ)。特別感謝XXX老師、XXX老師等在數(shù)值模擬方法和暴雨動力學(xué)方面給予我的指導(dǎo)和幫助。感謝實驗室的各位師兄師姐，他們在實驗設(shè)計、數(shù)據(jù)處理和論文撰寫等方面給予了我很多有用的建議和幫助，使我能夠更快地進(jìn)入研究狀態(tài)。

感謝參與論文評審和答辯的各位專家，他們提出的寶貴意見和建議使我的論文得到了進(jìn)一步完善。感謝參與我研究項目的同學(xué)和朋友們，在研究過程中我們相互交流、相互學(xué)習(xí)、相互鼓勵，共同度過了許多難忘的時光。

感謝中國氣象局國家氣象信息中心、中國氣象局氣象衛(wèi)星中心等機(jī)構(gòu)提供了寶貴的觀測資料和計算資源。感謝高性能計算中心為我的研究提供了強(qiáng)大的計算支持。

感謝我的家人，他們始終是我最堅強(qiáng)的后盾，他們的理解和支持是我能夠順利完成學(xué)業(yè)和研究的動力源泉。

最后，我要感謝所有關(guān)心和支持我的人，是你們的支持和幫助使我能夠順利完成論文的研究工作。由于本人水平有限，論文中難免存在不足之處，懇請各位老師和專家批評指正。

九.附錄

附錄A：模擬實驗設(shè)置細(xì)節(jié)

A1.模擬區(qū)域及網(wǎng)格剖分

模擬區(qū)域覆蓋我國東部沿海地區(qū)，范圍為15°N-35°N、100°E-120°E，東西向和南北向格點(diǎn)數(shù)分別為240×180，模擬區(qū)域中心位于東經(jīng)112.5°，北緯25°。采用矩形網(wǎng)格，水平格距為1公里，能夠捕捉到研究區(qū)域內(nèi)的地形起伏和中小尺度天氣系統(tǒng)。模擬區(qū)域西部邊界距離長江中下游平原約500公里，東部邊界距離海岸線約300公里，北部邊界延伸至內(nèi)蒙古高原，南部邊界到達(dá)廣西壯族自治區(qū)。這種設(shè)置能夠確保模擬區(qū)域包含主要的暴雨影響區(qū)域，并考慮了西風(fēng)帶和夏季風(fēng)系統(tǒng)的影響。

A2.垂直坐標(biāo)系統(tǒng)和層次劃分

模式采用σ坐標(biāo)系，垂直方向共設(shè)置26層，覆蓋了對流層低層至平流層中上部。模式頂高設(shè)置為50公里，地面首層厚度設(shè)置為0.5公里，垂直層次間距在低層較小，高層逐漸增大，以更好地分辨邊界層過程。模式模擬時段為2018年7月18日08時至22日20時，共計5天，能夠覆蓋暴雨發(fā)生發(fā)展的主要階段。模擬起始時間選擇在暴雨發(fā)展前期，以便捕捉到暴雨形成的初始條件。

A3.物理過程參數(shù)化方案

本次研究采用WRF模式進(jìn)行高分辨率數(shù)值模擬，模式版本為WRF-ARWV3.8。模式物理過程參數(shù)化方案具體設(shè)置如下：

（1）長波輻射方案：采用MM5方案，該方案考慮了云層和對流層頂?shù)妮椛湫?yīng)，能夠較好地模擬長波輻射過程。

（2）短波輻射方案：采用RRTM方案，該方案考慮了臭氧、水汽、二氧化碳等氣體以及云層的散射和吸收作用，能夠較好地模擬短波輻射過程。

（3）邊界層方案：采用YSU方案，該方案能夠模擬夜間穩(wěn)定層和白天非穩(wěn)定層的邊界層發(fā)展過程，同時考慮了行星邊界層高度的變化。

（4）對流方案：采用GFS方案，該方案基于對流有效位能（CAPE）和抬升凝結(jié)高度（LCL）進(jìn)行對流觸發(fā)，能夠較好地模擬深對流的發(fā)展過程。

（5）陸面過程方案：采用MOSC方案，該方案能夠較好地模擬植被、土壤和城市下墊面對大氣邊界層的影響。

（6）云微物理方案：采用雙尺度顯式方案，該方案能夠較好地模擬云滴增長、碰并和蒸發(fā)等微物理過程。

A4.初始場和邊界條件

模式初始場采用美國國家環(huán)境預(yù)測中心（NCEP）提供的全球再分析數(shù)據(jù)集（GFS），時間分辨率和空間分辨率分別為3小時和1度，數(shù)據(jù)范圍覆蓋全球。初始場選取模擬開始前一天的全球氣象場數(shù)據(jù)，包括溫度、氣壓、風(fēng)速、濕度、比濕、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比濕、比容、比熵、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比濕、比容、比容、比濕、比容、比容、比濕、比容、比容、比濕、比容、比容、比濕、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比濕、比容、比容、比濕、比容、比容、比濕、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比容、比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