不同分辨率西南區(qū)域模式對(duì)冕寧“6.26”突發(fā)性暴雨過(guò)程的模擬

盧 萍

（中國(guó)氣象局成都高原氣象研究所/高原與盆地暴雨旱澇災(zāi)害四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，成都 610072）

引言

20世紀(jì)末以來(lái)，通過(guò)提高中尺度模式分辨率來(lái)改進(jìn)模式模擬結(jié)果成為氣象學(xué)者關(guān)注的熱點(diǎn)問(wèn)題。紀(jì)立人等[1]研究了數(shù)值模式中不同水平分辨率下地形精細(xì)度對(duì)模擬結(jié)果的影響。周天軍等[2]通過(guò)對(duì)一次降水過(guò)程預(yù)報(bào)的分析，認(rèn)為模式水平分辨率的變化將直接影響積云對(duì)流參數(shù)化的效果，從而影響降水場(chǎng)和形勢(shì)場(chǎng)。李鎖鎖等[3]認(rèn)為模式水平分辨率提高，會(huì)導(dǎo)致預(yù)報(bào)降水量增大，虛假降水也相應(yīng)增多。姜勇強(qiáng)等[4]研究認(rèn)為高分辨率模擬結(jié)果明顯好于低分辨率模擬結(jié)果，同時(shí)還指出模式垂直坐標(biāo)帶來(lái)的誤差可能抵消了水平分辨率提高帶來(lái)的改善。高學(xué)杰等[5]研究認(rèn)為在東亞地區(qū)降水模擬中，分辨率與地形相比，起著至少同樣重要的作用，模式分辨率越高，模擬效果越好。張宇等[6]分析認(rèn)為模式分辨率提高對(duì)氣象五要素的模擬具有一定影響，對(duì)溫濕壓影響最大，對(duì)風(fēng)場(chǎng)影響次之，對(duì)流層下部和邊界層對(duì)分辨率最為敏感，對(duì)流層中上部次之。鄧蓮堂等[7]分析比較了不同分辨率的WRF模擬結(jié)果，結(jié)果表明：分辨率對(duì)降水模擬效果影響較大，提高模式水平分辨率有助于預(yù)報(bào)效果的改善，但高分辨率模擬的降水強(qiáng)度偏強(qiáng)，空?qǐng)?bào)偏多；不同分辨率對(duì)環(huán)流形勢(shì)的模擬效果影響不大。袁招洪[8]分析認(rèn)為隨模式水平分辨率的提高，模式模擬的颮線弓狀回波結(jié)構(gòu)更精細(xì)。杜娟等[9]評(píng)估模式模擬

結(jié)果表明：提高分辨率對(duì)新疆區(qū)域2m溫度、10m風(fēng)速模擬精度均有提高；但提高分辨率后，模式出現(xiàn)虛假降水預(yù)報(bào)?？嫡灼嫉萚10]利用不同分辨率中尺度模式WRF對(duì)2016年6月30日～7月1日華中地區(qū)一次暴雨過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬試驗(yàn)，結(jié)果表明總雨區(qū)和大暴雨區(qū)模擬對(duì)分辨率敏感。

由于影響因素復(fù)雜多變，山區(qū)突發(fā)性強(qiáng)降水一向是數(shù)值預(yù)報(bào)的難點(diǎn)，其日變化和短時(shí)強(qiáng)降水的頻次等特征與局地地理位置、海拔等下墊面狀況密切相關(guān)[11-16]。2020年6月26～27日，四川涼山州冕寧地區(qū)發(fā)生了一次突發(fā)性暴雨過(guò)程，造成了次生山洪災(zāi)害。鑒于這次過(guò)程發(fā)生區(qū)域--冕寧整個(gè)地勢(shì)北高南低，下墊面非常復(fù)雜，溝壑縱橫，具有典型的中小尺度地形地貌特征，因此本文針對(duì)這一特殊地貌下發(fā)生的突發(fā)強(qiáng)降水，對(duì)比分析不同水平分辨率西南區(qū)域業(yè)務(wù)模式對(duì)其的模擬結(jié)果，并探討造成差異的原因，以期為改進(jìn)西南區(qū)域業(yè)務(wù)模式、提升天氣預(yù)報(bào)水平提供科學(xué)依據(jù)。

1 天氣過(guò)程和模式簡(jiǎn)介

2020年6月26日傍晚10時(shí)至凌晨18時(shí)（文中皆采用世界時(shí)），涼山州冕寧縣普降暴雨到大暴雨，最大累計(jì)雨量出現(xiàn)在彝海鎮(zhèn)南部的靈山寺站，為181.9mm（文中簡(jiǎn)稱“6.26”過(guò)程）。由于此次強(qiáng)降雨突發(fā)性強(qiáng)、降水效率高、累計(jì)雨量大，落區(qū)地形復(fù)雜，故形成次生山洪災(zāi)害。山洪災(zāi)害發(fā)生在彝海鎮(zhèn)，導(dǎo)致19人遇難、3人失聯(lián)，直接經(jīng)濟(jì)損失達(dá)7.38億元。

西南區(qū)域業(yè)務(wù)模式SWC-WARMS (SouthWest Center-WRF ADAS Real-time Modeling System，水平分辨率9km)和SWC-WARR（SouthWest Center-WRF ADAS Rapid Refresh，水平分辨率3km）是基于WRF(3.5.1)和ARPS5.3.3(ADAS)建立的西南區(qū)域中心中尺度數(shù)值業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)系統(tǒng)，使用GFS預(yù)報(bào)場(chǎng)作為模式初猜場(chǎng)和邊界條件，模式垂直層次為51層，模式中心為100°E、32°N，水平分辨率有9km（格點(diǎn)數(shù)為629×399）和3km（格點(diǎn)數(shù)720×555）兩種。下面即采用2020年6月26日00時(shí)起報(bào)，運(yùn)行24h的預(yù)報(bào)結(jié)果進(jìn)行分析研究，對(duì)比這兩種不同水平分辨率的模式預(yù)報(bào)結(jié)果差異并討論造成差異的原因。

文中采用了國(guó)家信息中心發(fā)布的多元融合資料CRA40進(jìn)行對(duì)比分析，其水平分辨率為0.3125°×0.3125°，垂直分辨率為25hPa，資料層頂為1hPa，時(shí)間分辨率為6h[17]。

2 不同水平分辨率模式的降水預(yù)報(bào)結(jié)果

圖1是“6.26”過(guò)程的降水時(shí)空分布。如圖所示，在這2個(gè)分辨率的模式模擬結(jié)果之間以及它們與實(shí)況之間均存在明顯差異，具體如下：

圖1 “6.26”過(guò)程的降水時(shí)空分布（a.插值到0.03o×0.03o格點(diǎn)的實(shí)測(cè)降水，b.3km分辨率模式模擬的24h累計(jì)降水，c.9km分辨率模式模擬的24h累計(jì)降水，單位：mm，實(shí)心三角形表示降水中心；d.實(shí)測(cè)強(qiáng)降水中心的逐時(shí)降水，e.3km分辨率模式強(qiáng)降水中心的逐時(shí)降水，f.9km分辨率模式強(qiáng)降水中心的逐時(shí)降水，單位：mm/h）

（1）川西南小片區(qū)的降水集中在冕寧一帶。實(shí)測(cè)強(qiáng)降水中心在102.55°E、28.65°N，3km分辨率模式模擬的強(qiáng)降水中心在102.874°E、28.5035°N，9km分辨率模擬的強(qiáng)降水中心在103°E、28.9°N。與實(shí)況相比較，模擬降水強(qiáng)度更大，雨帶范圍更廣，且雨帶位置略偏東。

（2）當(dāng)模式分辨率提高時(shí)，模擬降水強(qiáng)度更大，且雨帶特征更加精細(xì)。隨著分辨率的提高，強(qiáng)降水中心的預(yù)報(bào)更加細(xì)化且強(qiáng)度更顯著。

（3）模式水平分辨率的改變不僅顯著影響著降水強(qiáng)度，對(duì)降水落區(qū)模擬影響也相當(dāng)大。與9km分辨率模式模擬結(jié)果對(duì)比后發(fā)現(xiàn)，3km分辨率模式不僅模擬出了牦牛山、馬頭山、大火山、小相嶺等山地以北的暴雨，還模擬出了這些地區(qū)以南的強(qiáng)降水中心。

（4）降水發(fā)生時(shí)間的模擬結(jié)果對(duì)于模式水平分辨率的改變同樣敏感。從圖1e和圖1f可看出，隨著網(wǎng)格距的減小，高分辨率模擬的強(qiáng)降水中心值明顯增大，且強(qiáng)降水發(fā)生時(shí)段更為集中。

3 不同水平分辨率模式預(yù)報(bào)差異成因分析

3.1 不同水平分辨率模式對(duì)地形描述的差異

圖2是不同水平分辨率模式中的地形特征。通過(guò)對(duì)比分析圖2a和圖2b可知，四川西部和南部地形相當(dāng)復(fù)雜，模式分辨率提高后，對(duì)地形的描述更加細(xì)致，中小尺度地形能得到更好的刻畫，尤其是此次暴雨所發(fā)生區(qū)域中牦牛山和小相嶺的高度更高，低洼的溝壑更深，高山林立、溝壑縱橫的中小尺度地形特征得到較好的刻畫。由于3km分辨率模式能夠更好地刻畫四川西部和南部的復(fù)雜地形，從而使得下墊面的強(qiáng)迫作用更接近實(shí)況，更有利于模式對(duì)邊界層大氣特征的準(zhǔn)確把握。因此提高模式水平分辨率后，依靠更為接近復(fù)雜實(shí)況的精細(xì)地形描述，中小尺度天氣系統(tǒng)能得到更好的模擬，使得模式對(duì)暴雨雨帶的預(yù)報(bào)更為精細(xì)且強(qiáng)度更大。

圖2 不同水平分辨率模式中的地形特征（a.3km分辨率，b.9km分辨率，單位：m，圓圈表示“6.26”局地突發(fā)性強(qiáng)降水區(qū)域）

3.2 不同水平分辨率模式模擬的對(duì)流有效位能差異

由于圖1顯示此次模擬的最強(qiáng)降水發(fā)生在2020年6月26日11時(shí)，因此給出當(dāng)日06時(shí)和12時(shí)強(qiáng)降水作為降水過(guò)程前后的對(duì)比時(shí)次。圖3分別給出了強(qiáng)降水發(fā)生前（2020年6月26日06時(shí)）后（2020年6月26日12時(shí)）對(duì)流有效位能的空間分布。如圖所示，此次降水過(guò)程中對(duì)流位能在該地區(qū)的指示意義不如盆地東南部地區(qū)顯著，但降水發(fā)生前后對(duì)流有效位能的變化情況還是能夠反映出該過(guò)程伴有一定的能量釋放。四川南部地區(qū)在降水發(fā)生前蓄積了較高的對(duì)

流有效位能（圖3a～c），川西南地區(qū)在最強(qiáng)對(duì)流發(fā)生后對(duì)流有效位能明顯減少（圖3d～f），說(shuō)明這次降水過(guò)程伴隨著大氣能量的釋放。模擬結(jié)果與融合資料的時(shí)空演變特征基本一致，強(qiáng)度則略強(qiáng)。高分辨率模擬的對(duì)流有效位能極大值最強(qiáng)，且結(jié)構(gòu)更為精細(xì)。

圖3 強(qiáng)降水發(fā)生前（a～c.2020年6月26日06時(shí)）后（d～f.2020年6月26日12時(shí)）對(duì)流有效位能的空間分布（a、d.CRA資料，b、e.3km分辨率模式結(jié)果，c、f.9km分辨率模式結(jié)果，單位：J/kg）

3.3 不同水平分辨率模式模擬的相對(duì)濕度差異

圖4分別給出了強(qiáng)降水發(fā)生前（2020年6月26日06時(shí)）后（2020年6月26日12時(shí)）2m相對(duì)濕度的空間分布。如圖4a～c所示，降水發(fā)生前，四川盆地和高原邊坡的過(guò)渡帶以及西昌山地等區(qū)域的2m相對(duì)濕度非常大，接近飽和狀態(tài)，易于凝結(jié)；如圖4d～f所示，最強(qiáng)對(duì)流發(fā)生后，近地面的相對(duì)濕度明顯增大，大值區(qū)依然與地形狀況相一致；上述特征說(shuō)明盆地和高原邊坡的過(guò)渡帶及西昌山地較其它區(qū)域的相對(duì)濕度值大，在抬升情況下更容易產(chǎn)生凝結(jié)降水。模擬結(jié)果與融合資料的時(shí)空演變特征基本一致，強(qiáng)度則略強(qiáng)，且隨著資料分辨率的提高，強(qiáng)度增強(qiáng)，結(jié)構(gòu)變得更精細(xì)。

圖4 同圖3，但為2m相對(duì)濕度（單位：%）

3.4 不同水平分辨率模式模擬的動(dòng)力場(chǎng)差異

圖5分別給出了強(qiáng)降水發(fā)生前（2020年6月26日06時(shí)）后（2020年6月26日12時(shí)）地面10m風(fēng)場(chǎng)的空間分布。從圖5a～c可以看到降水發(fā)生前的06時(shí)，北部有地面冷空氣沿著四川盆地西部邊緣向南入侵，與西南暖濕氣流在冕寧地區(qū)交匯，地面暖濕空氣的風(fēng)速略大于北方南下的冷空氣。12時(shí)（圖5d～f），南下的冷空氣更加向西向南入侵，整個(gè)關(guān)注區(qū)幾乎為偏北氣流所控制，西南暖濕氣流有所減弱。模擬結(jié)果與融合資料的時(shí)空演變特征基本一致，較好地再現(xiàn)了這次冷空氣的入侵過(guò)程，風(fēng)速則略大。受更精細(xì)的下墊面影響，高分辨率模擬的地面風(fēng)向在重點(diǎn)關(guān)注區(qū)域的變化更大。

圖5 同圖3，但為地面10m風(fēng)場(chǎng)（矢量表示風(fēng)場(chǎng)，填色表示經(jīng)向風(fēng)，單位：m/s）

圖6分別給出了強(qiáng)降水發(fā)生前（2020年6月26日06時(shí)）后（2020年6月26日12時(shí)）700hPa風(fēng)場(chǎng)的空間分布。從圖6a～c可以看到，降水發(fā)生前的06時(shí)，700hPa等壓面上同樣有北方地面冷空氣沿著四川盆地西部邊緣向南入侵，與地面風(fēng)相比，向南入侵深度偏淺，冕寧地區(qū)主要受西南暖濕氣流控制。12時(shí)（圖6d～f），南下的冷空氣更加向西向南入侵，整個(gè)關(guān)注區(qū)處于南北風(fēng)交匯處，西南暖濕氣流有所增強(qiáng)。模擬結(jié)果與融合資料的時(shí)空演變特征基本一致，較好地再現(xiàn)了這次冷空氣的入侵過(guò)程，風(fēng)速則略大。與地面風(fēng)相比，700hPa高層的北風(fēng)入侵范圍偏小，南下深度略淺，相應(yīng)的西南暖濕氣流則更強(qiáng)。

圖6 同圖3，但為700hPa風(fēng)場(chǎng)（矢量表示風(fēng)場(chǎng)，填色表示經(jīng)向風(fēng)，單位：m/s）

圖7給出了2020年6月26日10m緯向風(fēng)沿103.5°E的時(shí)間-緯度剖面。從圖7a～c可以看到，在降水發(fā)生前，跨越該經(jīng)度的風(fēng)主要是偏西風(fēng)，06時(shí)前后主要盛行來(lái)自盆地方向的偏東風(fēng)氣流；整個(gè)降水過(guò)程期間，整個(gè)關(guān)注區(qū)域（28°～29°N）幾乎都被偏東風(fēng)所控制，且在主降水時(shí)段，偏東風(fēng)風(fēng)速較大，降水結(jié)束后風(fēng)速有所減弱。模擬結(jié)果與融合資料的時(shí)空演變特征基本一致，較好地再現(xiàn)了在降水期間該區(qū)域有來(lái)自盆地的偏東氣流輸送的事實(shí)。

圖7 2020年6月26日10m緯向風(fēng)沿103.5oE的時(shí)間-緯度剖面（a.CRA資料，b.3km分辨率模式結(jié)果，c.9km分辨率模式結(jié)果，單位：m/s）

圖8給出了2020年6月26日10m經(jīng)向風(fēng)沿29°N的時(shí)間-經(jīng)度剖面。從圖8a～c可以看到，在降水發(fā)生前，跨越該緯度在不同經(jīng)度呈現(xiàn)南北風(fēng)交錯(cuò)現(xiàn)象，06時(shí)以后逐漸被北方南下的冷空氣所控制，北風(fēng)入侵時(shí)間長(zhǎng)；在主降水時(shí)段，幾乎為偏北風(fēng)氣流所控制；降水前期，風(fēng)速大，降水結(jié)束后風(fēng)速有所減小。模擬結(jié)果與融合資料的時(shí)空演變特征基本一致，較好地再現(xiàn)了在降水期間有冷空氣入侵的事實(shí)。

圖8 同圖7，但為10m經(jīng)向風(fēng)沿29oN的時(shí)間-經(jīng)度剖面

圖9給出了2020年6月26日700hPa緯向風(fēng)沿103.5°E的時(shí)間-緯度剖面。從圖9a～c可以看到，在降水發(fā)生前，跨越該經(jīng)度的700hPa緯向風(fēng)主要是偏西風(fēng)，06時(shí)以后逐漸被從盆地方向過(guò)來(lái)的偏東風(fēng)氣流所控制，與地面風(fēng)相比，偏東風(fēng)控制時(shí)間略短；但在主降水時(shí)段，幾乎為偏東風(fēng)氣流所控制，一定程度上反映了在該時(shí)段這個(gè)區(qū)域以西存在東西風(fēng)的輻合；與地面風(fēng)相比，700hPa的偏東風(fēng)氣流存在時(shí)間短，跨越的緯度范圍小。模擬結(jié)果與融合資料的時(shí)空演變特征基本一致，較好地再現(xiàn)了在降水期間該區(qū)域有來(lái)自盆地的偏東氣流輸送的事實(shí)。

圖9 同圖7，但為700hPa緯向風(fēng)沿103.5oE的時(shí)間-緯度剖面

圖10給出了2020年6月26日700hPa經(jīng)向風(fēng)沿29°N的時(shí)間-經(jīng)度剖面。從圖10a～c可以看到，在降水發(fā)生前，跨越該緯度的700hPa經(jīng)向風(fēng)主要是偏南風(fēng)，06時(shí)以后逐漸被北方南下的冷空氣所控制，與地面風(fēng)相比，北風(fēng)入侵時(shí)間略短，但在主降水時(shí)段，幾乎為偏北風(fēng)氣流所控制。降水前期，風(fēng)速大，降水結(jié)束后風(fēng)速有所減小。模擬結(jié)果與融合資料的形態(tài)和演變過(guò)程基本一致，較好地再現(xiàn)了在降水期間有冷空氣入侵的事實(shí)。與地面風(fēng)相比，700hPa高層的北風(fēng)入侵范圍偏小，南下深度略淺，相應(yīng)的西南暖濕氣流則更強(qiáng)。

圖10 同圖7，但為700hPa經(jīng)向風(fēng)沿29oN的時(shí)間-經(jīng)度剖面

高分辨率模擬的700hPa風(fēng)場(chǎng)在四川西部高海拔地區(qū)受地面影響較大，而東部低海拔區(qū)域的風(fēng)場(chǎng)差異較小，進(jìn)一步證實(shí)了提高分辨率后，更精細(xì)地刻畫地形造成了模擬結(jié)果的顯著差異。

4 結(jié)論

基于不同水平分辨率西南區(qū)域業(yè)務(wù)模式對(duì)冕寧“6.26”突發(fā)性暴雨的預(yù)報(bào)結(jié)果，分析了模式分辨率對(duì)此次山區(qū)突發(fā)性強(qiáng)降水的影響，結(jié)論如下：

（1）復(fù)雜下墊面區(qū)域突發(fā)性強(qiáng)降水落區(qū)和強(qiáng)度對(duì)模式水平分辨率均較為敏感。當(dāng)模式水平分辨率提高時(shí)，強(qiáng)降水中心的預(yù)報(bào)更加細(xì)化，雨帶特征更加清晰，強(qiáng)降水中心增多，且降水強(qiáng)度明顯增大。

（2）提高模式水平分辨率后，對(duì)復(fù)雜的地形的刻畫更加精細(xì)且接近真實(shí)地形狀況，對(duì)局地?zé)崃蛣?dòng)力狀況的預(yù)報(bào)更加精準(zhǔn)，中小尺度天氣系統(tǒng)能得到更好的模擬。