WRF模式積云對流方案對拉薩市一次強降水的模擬研究

德慶曲珍 洛松卓瑪 高華 熊亞軍 桑丹平措

（1.西藏自治區(qū)拉薩市氣象局，西藏 拉薩 850000；2.北京市氣象局，北京 100081）

0 引言

拉薩市地處青藏高原的中部，海拔3650m，地勢北高南低，由東向西傾斜，中南部為雅魯藏布江支流拉薩河中游河谷平原，地勢平坦。常年年總降水量在300mm～500mm，汛期（5—9 月）降水占全年的80%以上。受高原地形影響，拉薩市汛期多局地天氣，而局地暴雨天氣引起的城市內(nèi)澇等災(zāi)害，嚴重影響當?shù)氐慕煌ê途用袢粘Ｉ睢?019年8月7日20時至8日20時拉薩市大部出現(xiàn)小到中雨天氣，部分站點大到暴雨，其中全市17各站點出現(xiàn)25mm以上的大雨天氣，拉薩市柳梧新區(qū)站出現(xiàn)極端大暴雨，24小時累計降水量達到106.9mm，小時最強雨強達到48.4mm（7日22時至23時）。

WRF 模式是在MM5 模式基礎(chǔ)上，美國多所科研機構(gòu)的科學(xué)家們共同研發(fā)了業(yè)務(wù)與研究共用的新一代高分辨率中尺度預(yù)報模式—WRF 模式（Weather Re?search and ForecastingModel）。WRF 模式是一種完全可壓、非靜力模式，采用Arakawa C 網(wǎng)格，集數(shù)值天氣預(yù)報、大氣模擬及數(shù)據(jù)同化于一體的模式系統(tǒng)，能夠更好地改善對中尺度天氣的模擬和預(yù)報，目前主要應(yīng)用于有限區(qū)域的天氣研究和業(yè)務(wù)預(yù)報［1］。WRF 模式提供了許多種可通過不同方式相互組合的物理參數(shù)化方案選項，其中積云對流參數(shù)化方案尤其重要，對強降水等天氣過過程的模擬中，選擇適合的積云對流參數(shù)化方案中可以得到良好的模擬效果。吳勝剛［2］在分析2006 年高原南坡降水概況和氣候特征的基礎(chǔ)上，利用中尺度數(shù)值模式WRF V3.6.1 研究積云對流參數(shù)化方案、網(wǎng)格嵌套技術(shù)和模式分辨率對陡峭的高原南坡地區(qū)夏季降水模擬的影響及原因進行分析。分析結(jié)果表明，5種不同試驗方案的模擬結(jié)果發(fā)現(xiàn)，使用積云對流參數(shù)化方案，提高模式分辨率和應(yīng)用網(wǎng)格嵌套技術(shù)都能改善模式對降水強度和空間分布的模擬,組合使用時模擬的降水與觀測資料最相似。伍華平［3］等利用WRF 模式中3 種積云對流參數(shù)化方案（KF、BMJ、GD）對湖南南部一次暴雨過程進行了模擬試驗，結(jié)果表明：KF方案模擬的強降水位置、強度與實況比較接近；BMJ 方案的強降水范圍偏大、強度偏強、位置偏南；GD 方案模擬的強降水范圍偏小、強度均偏小。張旭煜［4］等以發(fā)生在地形復(fù)雜的四川地區(qū)一次暴雨為個例，從環(huán)流形勢，水汽通量和云微物理量三方面具體研究WRFV3.3版本模式7種積云方案對暴雨模擬的效果，最終結(jié)果表明在四川地區(qū)利用WRF 模擬暴雨，積云參數(shù)化方案考慮使用KF 和BMJ 方案，不推薦使用GD 和G3d 方案。侯文軒［5］等利用WRFV3.9.1 版本對2015 年8 月26—27 日青藏高原那曲地區(qū)一次對流云降水過程進行了模擬。結(jié)果表明:WRF 模式能較好地模擬出本次降水的時空變化特征,但不同參數(shù)化方案組合各有優(yōu)勢，總體而言，Grell?Devenyi+SUBY?LIN和Grell?Freitas+SUBYLIN組合模擬性能最優(yōu)。

利用WRFV4.0模式和NECP 再分析資料，對2019年8 月7 日至8 日發(fā)生在拉薩市一次極端強降水過程的強降水落區(qū)、水汽、熱力以及動力等條件進行模擬分析，揭示高原極端強降水發(fā)生發(fā)展因子。

1 資料與方案設(shè)計

利用WRFV4.0對2019年8月7日至8日的降水過程進行模擬研究，背景場采用NECP再分析資料，水平分辨率為1°×1°，時間分辨率為6小時。模式區(qū)域嵌套為兩層嵌套，模擬中心為強降水中心拉薩市柳梧新區(qū)站點（31°37′N，91°05′E），第一重嵌套區(qū)域水平分辨率為12×12km；第二重嵌套區(qū)域為主要拉薩市區(qū)，分辨率為4×4km。為了更好的反映強降水落區(qū)和強度，本文將對第二重嵌套區(qū)域細網(wǎng)格的結(jié)果進行分析。

圖1 WRF模擬嵌套區(qū)域

本文具體研究WRFV4.0 版本的7 種積云對流方案模擬的降水的落區(qū)、相對濕度、水汽混合比、假相當位溫和垂直速度的結(jié)果進行對比實驗。7種積云對流方案分別為Kain?Fritsch 方案、Betts?Miller?Janjic 方案、Grell?Freitas 方案、Grell?3方案、New Tiedtke方案、Grell?Devenyi 方案和New SAS 方案，為了方便下文中分別簡稱為：K?F 方案、BMJ 方案、G?F 方案、G?3 方案、New Tiedtke 方案、G?D 方案和N?SAS 方案。其余方案均設(shè)置相同：微物理參數(shù)化方案：Lin，長波輻射參數(shù)化方案：RRTM，短波輻射參數(shù)化方案：Dudhia，邊界層參數(shù)化方案：MYJ，陸面過程參數(shù)化方案：Noah。（詳見表1）因此，本文的模擬實驗結(jié)果差異是由于不同的積云對流方案而引起的。同時高原大部海拔高于3000m 以上，主要分析地方為拉薩市區(qū)，因此本文主要通過650hPa以上的高度層進行分析。

表1 實驗參數(shù)化方案設(shè)計

所用的降水資料數(shù)據(jù)為2019 年8 月7 日至8 日西藏自治區(qū)拉薩市59個氣象站降水數(shù)據(jù)。

2 WRF模式積云參數(shù)化方案介紹

本文所使用的WRFV4.0 版本7 種積云對流參數(shù)化方案。

2.1 Kain?Fritsch方案

Kain?Fritsch 方案使用有下沉氣流和CAPE 可移動時間尺度的質(zhì)量通量近似的深對流和淺對流次網(wǎng)格方案。該方案是質(zhì)量通量類型，在Eta 模式中進行測試調(diào)整，采用一個含有水汽上升和下降過程的簡單云模式，包括卷入和卷出，以及相對粗糙的微物理過程。［6］

2.2 Betts?Miller?Janjic 方案

該方案是對流調(diào)整方案，源于Betts?Miller對流調(diào)整方案。但與其相比最主要的改進在于引入成云效率參數(shù)，這樣就增加了一個決定大氣加熱和水汽目標廓線的自由度。其中，淺對流調(diào)整是參數(shù)化的重要組成部分。柱狀水汽調(diào)整方案與一個充分混合廓線相關(guān)。［7］

2.3 Grell?Freitas方案

Grell?Freitas 方案使用的是不帶氣溶膠耦合模塊的新版Grell?Freitas 方案［8?9］，它是一種質(zhì)量通量方案。它采用了Chien?MingWu 和Arakawa 提出［10］的深對流統(tǒng)一參數(shù)化方法，該參數(shù)化方法實現(xiàn)在多尺度網(wǎng)格中的統(tǒng)一參數(shù)化的關(guān)鍵是對流分布渾濁度σ，其物理意義為網(wǎng)格單元中對流上升氣流覆蓋的分布面積。通過將熱力學(xué)變量垂直渦度的計算與對流分布渾濁度σ 相關(guān)聯(lián)，并在網(wǎng)格尺度中每次判定這個變量，實現(xiàn)了在不同分辨率中使用同一套公式的目的。

2.4 Grell?3方案

此方案具有高的分辨率。與Grell?Devenyi 方案有很多相同之處，但是不再包含集合成員間的準平衡方法。與其他積云參數(shù)化方案最顯著的差異在于下沉效應(yīng)可以擴散到周圍格點，因此更適合格距小于10km的情況。［4］

2.5 New Tiedtke方案

New Tiedtke 方案是一種質(zhì)量通量方案。原始的方案由Tiedtke 提出［7］，根據(jù)云頂和云底的上升下降氣流分別處理淺對流、深對流和中層氣流，原始的閉合假設(shè)使用濕潤的水汽收斂封閉閉合假設(shè)。最新的New?Tiedtke 方案［11］由Zhang Chunxi 等修改，并且與之前的版本（3.3版）相比更新了很多內(nèi)容。［12］

2.6 Grell?Devenyi方案

Grell 和Devenyi 提出一個整合積云方案，定量給出了不同的空氣對云運動和卷入、卷出的參數(shù)以及降水率，通過計算每個網(wǎng)格點上多個積云方案，然后對結(jié)果的平均值進行計算，方案默認采用平等權(quán)重，但可以進行平均加權(quán)計算對積云方案結(jié)果優(yōu)化，該方案是質(zhì)量通量類。

2.7 New SAS方案

New SAS 是最新加入WRFV3.3 版本的，是一種新的綜合考慮深對流和淺對流與動量傳輸?shù)馁|(zhì)量通量類型方案。［4］

3 實況降水分析

2019 年8 月7 日20 時至8 日20 時500hPa 高原西北部在西太平洋副熱帶高壓和伊朗高壓外圍的影響下形成高原橫式切變線并維持。在高原橫式切變線的影響下，西藏自治區(qū)拉薩市大部出現(xiàn)小到中雨天氣，其中全市17 個站點出現(xiàn)25mm 以上的大雨天氣，最大降水中心出現(xiàn)在拉薩市柳梧新區(qū)站，24小時累計降水量為106.9mm 的大暴雨，其中1 小時降水量達到48.4mm，為歷史罕見的極端強降水天氣，突破拉薩市區(qū)域內(nèi)各站點記錄以來小時降水量最大值（圖3a）。

本次降水天氣的主要影響系統(tǒng)為夏季該地區(qū)主要降水系統(tǒng)之一的500hPa 高原切變線。高原橫切變線是青藏高原特殊地形的產(chǎn)物，通常穩(wěn)定在32°5′N附近，主體很少移出青藏高原，在切變線附近一般都有云區(qū)及雨區(qū)相配合。它可分為橫切變線和豎切變線兩類，以橫切變線出現(xiàn)次數(shù)最多。橫切變線由于少動，所以在高原維持時間長，過程降水量大。由圖2可知，高原切變線主體呈東北?西南向，西北側(cè)為伊朗高壓外圍的東北風，有利于引導(dǎo)冷空氣南下；東南側(cè)為西太平洋副熱帶高壓外圍的西南風，同時南部印度半島的季風低壓前側(cè)的偏南風，都有利于南部孟加拉灣的西南暖濕氣流向高原地區(qū)輸送。本次過程中主要水汽通道為南部孟加拉灣的水汽通道，為強降水的發(fā)生和發(fā)展提供充分的水汽條件。

圖2 2019年8月7日20時500hPa高度場（等值線，單位:dagpm）、風場（鳳羽，單位:m/s）

4 模擬結(jié)果分析

4.1 降水

比較實況降水與各積云對流參數(shù)化方案降水模擬結(jié)果可知（圖3），K?F 方案模擬的降水圖3b 的主要降水落區(qū)出現(xiàn)在拉薩市東北部和西北部，都有明顯的降水集中區(qū)，最強降水中心強度超過150mm，位于西北部。在南部有零散的地方有超過25mm 至50mm 的降水強度。該方案與實況比較，降水集中位置偏北，降水最強中心位置偏西偏北，且強度偏強。

BMJ方案模擬的降水圖3c可知，模擬的主要降水落區(qū)位于拉薩市西部和北部，范圍較大的強降水最強中心有三處，分別位于拉薩市西部、西北部以及東部，量級均在50mm 至100mm。該方案與實況比較，東部和西部的集中降水帶位置與觀測結(jié)果相比較為符合，而降水最強中心位置偏西偏北，且中心強度偏小。

G?F方案模擬的降水圖3d可知，主要雨帶在拉薩市中東部和西北部，最強降水中心位于西北部，強度超過150mm。此方案與實況比較，拉薩地區(qū)模擬的強降水中心位置偏西偏北，強度也偏強，但雨帶的位置與觀測結(jié)果相比較為符合。

G3 方案和G?D 方案模擬的降水落區(qū)、強度結(jié)果比較相似，從圖3e 和圖3g 可知，兩個方案都拉薩市北部模擬出一條自西向東的降水帶，最強降水中心位置位于此降水帶的最西側(cè)；從強度來看，北部的自西向東的降水帶的最西側(cè)有強降水中心，量級超過150mm以上，同時在降水帶東部有超過50mm 至100mm 的降水中心。該方案與實況比較，集中降水帶位置偏北，降水最強中心位置偏西偏北，且強度偏強。

New?Tiedtke 方案和N?SAS 方案模擬降水圖3f和圖3h可知，兩個方案也同樣在拉薩市北部模擬出一條自西向東的降水帶，最強降水中心位置位于此降水帶的最西側(cè)；它們與G3 方案和G?D 方案不同之處在強降水中心的強度，強降水中心的量級為100mm 至150mm。此4 方案與實況比較，模擬的集中降水帶位置偏北，降水最強中心位位置偏西偏北，強度與實況出現(xiàn)100mm以上強度較吻合。

圖3 實況降水圖(a)與各積云對流參數(shù)化方案對8月7日20:00至8日20:00降水模擬結(jié)果（單位：mm）

總的來講，與實況的降水落區(qū)集中在拉薩市中東部地區(qū)、最大落區(qū)為拉薩市區(qū)的柳梧新區(qū)比較，而模式模擬的雨帶的走勢和整體位置偏北，模擬降水最大值中心位于拉薩市西北部，較實況位置偏西偏北。各方案均沒有模擬出柳梧新區(qū)的強降水中心，除BMJ方案和G?F 方案以外，其余方案在拉薩市北部模擬出東西向的降水帶。從強度來看，K?F 方案、G3 方案和G?D 方案模擬的降水強度最大，其次為G?F 方案和N?SAS 方案，再次為New Tiedtke 方案，以上的6 種都在拉薩市西北部模擬出24 小時超過100mm 以上的降水量，局地量級超過150mm，其中K?F 方案、G3 方案和G?D 方案模擬的24小時超過150mm 的范圍相對較大；模擬降水強度最小的方案為BMJ方案模擬的降水量級，24小時最大降水量只有50mm～100mm。

4.2 水汽條件

強降水需大氣中水汽條件達到一定的數(shù)值以上才能形成,因此充足的水汽是強降水發(fā)生必不可少的條件。500hPa形勢場可看出，高原南部的季風低壓以及西太平洋的副熱帶高壓邊緣的偏南風將南部來自孟加拉灣的西南暖濕氣流輸送到高原上（圖2）。

從不同積云對流參數(shù)化方案對8 月7 日22 時500 hPa相對濕度模擬結(jié)果來看，7種積云對流參數(shù)化方案在降水前期在拉薩市都模擬出了水汽含量較高的區(qū)域，大部相對濕度超過90%以上的濕區(qū)，水汽充沛，而BMJ 方案模擬的相對濕度較其他方案90%以上的濕區(qū)模擬范圍相對較小。有研究表明WRF 各方案對1500m 以下相對濕度的模擬偏高［13］。WRF 模式對近地層濕度模擬偏高，這可能是模式對青藏高原下墊面（如土壤含水量、植被覆蓋率）描述失真導(dǎo)致的，陸－氣較強的水汽輸送也會導(dǎo)致邊界層濕度模擬偏高［14］。因此，雖然此次過程中WRF模式的7種不同的方案都模擬出相對濕度超過90%以上的濕區(qū)，但為了進一步更好的分析模擬的水汽條件，下面將對500hPa的水汽混合比進行分析。

從圖4 不同積云對流參數(shù)化方案對8 月7 日22 時500 hPa 水汽混合比模擬結(jié)果來看，7 種積云對流參數(shù)化方案都在降水時在拉薩市西北區(qū)域（31°N，90°E）都模擬出了局地的水汽混合比大值區(qū)，達到0.7g·kg?1，這與模擬的降水強落區(qū)比較吻合；同時BMJ、G?3 和N?SAS 方案在拉薩市南部30°N，91°E 附近也模擬出了小范圍的水汽混合比大值區(qū)，最大比值達到0.7g·kg?1，而其他方案在此區(qū)域幾乎沒有幾乎沒有水汽混合比大值區(qū)，說明BMJ、G?3 和N?SAS 方案在水汽混合比含量模擬上相對較其他方案更為敏感。

圖4 各積云對流參數(shù)化方案對8月7日22時水汽混合比模擬結(jié)果（陰影，單位:g·kg?1）

4.3 物理量場

一般認為，當對流層中層為低的假相當位溫，上層和下層為高的假相當位溫，說明垂直方向為上干下濕的狀態(tài)，存在層結(jié)不穩(wěn)定，種垂直結(jié)構(gòu)有利于對流性天氣發(fā)生發(fā)展［15］。假相當位溫是可綜合表征大氣溫度和濕度的量，它的垂直分布情況可用來分析大氣的垂直熱力結(jié)構(gòu)和垂直穩(wěn)定度狀況。低層的暖濕空氣與高層的干冷空氣相遇，形成等假相當位溫線的密集帶，配合較強的垂直運動，有利于低層的水汽和能量向高層輸送，利于強降水天氣的形成。足夠的垂直上升運動也是降水三要素之一，因此筆者通過分析假相當位溫和垂直速度垂直剖面圖來分析本次強降水的熱力、動力條件。由于250hPa上的假相當位溫值偏大，對降水條件指示意識不強，因此本文中250hPa 以上的假相當位溫不予討論。

KF 方案圖5a 顯示，89°E 至90°4′E 低層的假相當位大值區(qū)，值為358K，表明近地面積聚了一定的能量。在此區(qū)域內(nèi)，溫假相當位溫存在兩處密集區(qū)，一處是在89°4′E附近中高層密集區(qū)，另一處是90°6′E附近的中高層密集區(qū)，也是強降水落區(qū)位置，表現(xiàn)為近地面層的600hPa 以下為358K，中層500hPa 為356K，高層300hPa 以上值繼續(xù)偏高達到362K，垂直方向呈現(xiàn)上干下濕結(jié)構(gòu)，為弱位勢不穩(wěn)定等。假相當位溫線的斜率很大，其水平梯度大，垂直梯度小。假相當位溫的高值區(qū)與強上升運動區(qū)一致，整層為明顯的上升運動，且450hPa 以上的上升運動明顯，垂直速度最大值達到6m/s 以上，不穩(wěn)定層結(jié)促進上升運動加強，低層的暖濕水汽帶至高層并釋放潛熱，從而加強大氣的不穩(wěn)定度，為強降水過程提供有利的熱力、動力條件。而90°6′E 以東區(qū)域為弱的下沉氣流且假相當位溫場比較平穩(wěn)，對強降水的指示意義比較強。

BMJ 方案圖5b 顯示，假相當位溫有在90°E 的中高層有密集區(qū)，水平梯度較大對應(yīng)的上升運動較強，最大垂直速度達到4～6m/s 之間，對應(yīng)模擬降水圖上，出現(xiàn)25mm～50mm.局地50mm～100mm 的降水。其余各地包括強降水落區(qū)基本以下沉氣流為主。

G?F 方案圖5c 顯示，88°2′E 至91°E 之間低層的假相當位溫大值區(qū)，而中高層550hPa為假相當位低值區(qū)，表現(xiàn)層結(jié)為弱不穩(wěn)定；88°2′E 至90°4′E 之間低層的假相當位大值區(qū)，值為358K，表明近地面積聚了一定的能量。在89°4′E 附近存在一處溫假相當位溫密集區(qū)，為近地面層的600hPa以下為358K，中層550hPa為354K，垂直方向呈現(xiàn)上干下濕結(jié)構(gòu)，為位勢不穩(wěn)定層結(jié)。450～600 hPa 的假相當位溫等值線密集帶的斜率和垂直速度都有所加強。上空有明顯的上升運動，500hPa至450hPa垂直速度最大值達到6m/s以上，垂直上升運動達到最強，有利于積累的不穩(wěn)定能量釋放。

G?3 方案圖5d 顯示，假相當位溫場91°E 以西的各地低層假相當位溫值高，500hPa假相當位溫有低值區(qū)，層結(jié)表現(xiàn)為弱的不穩(wěn)定，且88°9′E 的假相當位溫等值線較為密集，且其上空有弱的上升運動，對降水有一定的指示意義。

New?Tiedtke和N?SAS方案圖5e、圖5g顯示，兩種方案都表現(xiàn)假相當位溫隨著高度升高逐漸增大，且等值線比較平直，大氣層結(jié)比較穩(wěn)定，不利于不穩(wěn)定能量的積累。同時垂直速度顯示，各地有一定的下沉氣流，無明顯的上升運動。相當位溫和垂直速度條件都不利于降水天氣的形成，對本次強降天氣模擬效果不敏感。

G?D 方案圖5f 顯示，低層的假相當位溫相對較大，而中高層假相當位低值區(qū)位置自西向東高度逐漸降低，中低層的有不穩(wěn)定存在；500hPa 以下假相當位溫等值線比較密集，聚集一定的積累不穩(wěn)定能量。特別在西側(cè)的88°6′E 附近出現(xiàn)360K 的大值區(qū)，同時為垂直速度較大值區(qū)，最大垂直速度達到2～4m/s之間。

圖5 8月7日22時各積云對流參數(shù)化方案模擬的假相當位溫（等值線，單位:K）、垂直速度（陰影，單位:cm/s）沿30°5 N垂直剖面圖

5 總結(jié)

（1）受500hPa 高原中北部的橫式切變線影響，拉薩市大部出現(xiàn)明顯的強降水天氣。切變線西北側(cè)的伊朗高壓前沿的東北風引導(dǎo)冷空氣南下，東南側(cè)為西太平洋副熱帶高壓外圍的西南風，同時南部印度半島的季風低壓前側(cè)的偏南風，有利于南部孟加拉灣的西南暖濕氣流向高原地區(qū)輸送，為本次強降水天氣出現(xiàn)提供有力的條件。

（2）BMJ 方案和G?F 模擬的東部和西部的集中降水帶位置與觀測結(jié)果相比較為符合，但BMJ方案強度偏弱，G?F 方案強度偏強；New?Tiedtke 方案和N?SAS方案強度較吻合，但雨帶位置偏北，強降水中心位置偏西偏北，其余各方案模擬的降水位置偏西偏北，強度均偏強。

（3）水汽條件模擬來看，7 種積云對流參數(shù)化方案在降水前期在拉薩市都模擬出了水汽含量較高的區(qū)域，大部相對濕度超過90%以上的濕區(qū)，水汽充沛；同時在拉薩市西北區(qū)域（31°N，90°E）都模擬出了局地的水汽混合比大值區(qū)，其中BMJ、G?3 和N?SAS方案還在拉薩市南部30°N，91°E 附近也模擬出了小范圍的水汽混合比大值區(qū)，最大值達到0.7g·kg?1。

（4）從假相當位溫和垂直速度垂直剖面模擬圖結(jié)果表明，除New?Tiedtke 和N?SAS 方案模擬的假相當位溫和垂直速度條件都不利于降水天氣的形成以外，其余各方案都模擬出對降水有利的假相當位溫密集帶和一定的上升運動，且西部的熱力和動力條件一般都比東部強。其中K?F 和G?F 方案對本次強降水天氣的假相當位溫和垂直速度的模擬效果要相對敏感。