一次冷渦云系CMA-CPEFS v2.0模式模擬效果檢驗

摘 要：利用衛(wèi)星反演、探空、地面降水資料，對比分析了一次冷渦降水云系CMA-CPEFS v2.0模式模擬的云帶、云頂高度/溫度、云垂直結(jié)構(gòu)和降水場。結(jié)果表明：模式預報的云系分布形態(tài)、范圍和云系移向與實況十分接近，含水量大值區(qū)與實況不完全相同，云系移速較實況略慢；模式預報的溫度特征層（0、-10、-20、-30 ℃）高度、相對濕度與實況一致，云水混合比和溫度垂直剖面也反映出了冷渦云系的冷暖垂直結(jié)構(gòu)；模式對各量級24 h降水預報要好于48 h，24 h降水預報模式對降水較為敏感，存在降水預報偏大的現(xiàn)象，而48 h降水預報存在不足的現(xiàn)象。

關鍵詞：模式預報；模式模擬；對比分析

中圖分類號：P426.51 文獻標志碼：B 文章編號：2095–3305（2024）10–0-03

云降水模式是將云的動力學方程和微物理方程結(jié)合觀測和實驗結(jié)果聯(lián)合求解，模擬云降水的發(fā)展演變過程。云數(shù)值模式已經(jīng)在人工影響天氣理論、播撒技術(shù)等方面得到了廣泛應用。胡志晉等[1]發(fā)展了雙參數(shù)混合相層狀云模式，考慮云水比水量，雨、冰、雪比水量和比濃度。洪延超[2]建立了對云滴、雨、冰晶、雪和霰5種粒子比含水量和比濃度計算模式。郭學良等[3]建立了一維雨滴分檔模式。高茜等[4]利用耦合了CAMS云方案和非靜力中尺度數(shù)值模式MM5V3的CAMS中尺度云模式，對北京一次層狀云系降水進行模擬和人工催化數(shù)值試驗。韋增岸等[5]利用人工影響天氣模式產(chǎn)品和衛(wèi)星反演產(chǎn)品，對一次飛機增雨作業(yè)過程進行了分析。

CMA-CPEFS v2.0模式基于WRF中尺度模式v4.2版本，耦合中國氣象局人影中心CAMS雙參數(shù)云微物理方案和兩類冷云催化方案，提供了云宏觀場、云微觀場、云垂直結(jié)構(gòu)場、降水場4大類預報產(chǎn)品。為檢驗模式在吉林省的適用性、更好地適應本地復雜天氣和云系特征，針對一次冷渦天氣過程分析了模式的模擬效果，以期改進和完善模式預報。

1 天氣實況

2024年入春以來吉林省氣溫持續(xù)偏高，高溫少雨導致西部部分地方土壤缺墑。5月10—11日吉林省自西向東有一場降雨天氣過程，對改善土壤墑情、出苗保苗較為有利。5月10日08：00 500 hPa高空有一冷渦（圖1a），中心大致在52°N、109°E，地面配合有蒙古低壓（圖1b），08：00低壓暖鋒已過境，10日凌晨受系統(tǒng)暖區(qū)云系影響，吉林省西部出現(xiàn)小雨；10日午后至夜間受冷渦云系影響，吉林省大部出現(xiàn)小到中雨；整個過程風力較大，11日20：00冷渦和地面低壓中心移至黑龍江境內(nèi)（圖略），地面冷鋒已移出吉林省，系統(tǒng)主體影響基本結(jié)束。

圖1" 2024年5月10日08：00 500 hPa（a）和地面（b）形勢場

2 模式模擬情況分析

2.1 云系分布和演變特征

為分析模式對整個過程云系發(fā)展演變的模擬情況，對比分析了模式預報的云帶和衛(wèi)星反演的光學厚度。云帶是所有水成物含水量的垂直積分，反映組成云的水成物的分布和演變特征；光學厚度是云系在整個路徑上云消光的總和，是表征云中水物質(zhì)的特征量，為無量綱參數(shù)。2024年5月10日14：00衛(wèi)星反演的光學厚度（圖2a）顯示，云系呈東北—西南向分布于東北至華北地區(qū)，云系含水量大值區(qū)大致有3處，范圍較大的位于吉林省中部—黑龍江—內(nèi)蒙古東部，另2處是呈東北—西南向的位于內(nèi)蒙古東南部長條云帶和呈南—北向的由境外至內(nèi)蒙古的長條云帶。模式5月9日20：00起預報的5月10日14：00云帶（圖2b）顯示，云系的形態(tài)和范圍與實況十分接近，但含水量大值區(qū)不盡相同，內(nèi)蒙古東部大值區(qū)的實況未預報出來。實況圖上，云系東部云帶已快移過長春、沈陽，在長春、沈陽西側(cè)存在相對少云區(qū)域，而模式預報云帶正在長春上空、尚未到沈陽，可見模式預報的云系移速較實況略慢。對比5月10日凌晨至系統(tǒng)結(jié)束模式預測的云帶和衛(wèi)星反演的光學厚度，結(jié)果顯示：模式預報的云系形態(tài)、范圍、移向與實況十分接近，含水量大值區(qū)與實況不完全相同，云系移速較實況略慢。

圖2" 2024年5月10日14：00衛(wèi)星反演光學厚度（a）和模式預報云帶（b）

2.2" 云頂高度

對比分析模式預報的云頂高度和衛(wèi)星反演的云頂高度，分析模式對云頂高度的模擬情況。2024年5月10日20：00衛(wèi)星反演的云頂高度（圖3a）顯示，云系東部長春—哈爾濱部分云頂高度最大值達12～14 km，

內(nèi)蒙古部分云系云頂高度最大值達9～10 km，云系冷鋒段云頂高度為6～10 km。模式5月9日20：00起預報的5月10日20：00云頂高度（圖3b）顯示，云系東部長春—哈爾濱部分云頂高度最大值為11～12 km，較實況偏低，內(nèi)蒙古部分云系云頂高度大部分為8～9 km，最大值達9～10 km，與實況基本相符，這部分云系位置較實況偏北，說明模式預報的云系移速較實況偏慢，云系冷鋒段云頂高度為11～14 km，較實況偏高。

圖3" 2024年5月10日20：00衛(wèi)星反演云頂高度（a）和模式預報云頂高度（b）

2.3 云垂直結(jié)構(gòu)

通過對比長春探空與模式預報的相對濕度、云水混合比和溫度垂直剖面，發(fā)現(xiàn)模式預報的溫度特征層（0、-10、-20、-30 ℃）高度、相對濕度與實況一致（表1）。冷渦云系降水基本為冷暖混合云結(jié)構(gòu)，云水混合比和溫度垂直剖面也反映出了冷渦云系的冷暖垂直結(jié)構(gòu)。

表1" 探空與模式預報的溫度特征層高度和相對濕度

探空時間 溫度特征層高度/m 相對濕度/%

0 ℃ -10 ℃ -20 ℃ -30 ℃ 850 hPa 700 hPa 500 hPa

5月10日08：00探空 3 246 4 836 6 396 7 740 75 90 84

5月10日08：00預報 3 200 4800 6 300 7 700 70～80 90～100 80～90

5月10日20：00探空 3 247 5 284 6 819 8 109 90 100 90

5月10日20：00預報 3 200 5 200 6 800 8 000 80～90 95～100 80～90

5月11日08：00探空 1 516 3 016 6 375 7 588 50 23 0

5月11日08：00預報 1 500 3 200 6 000 7 500 / / /

注：模式預報相對濕度按區(qū)間填色顯示，60%以下不填色。

2.4 降水場

為定量檢驗降水預報效果，對模式預報的24 h和48 h降水進行TS評分。選取吉林省2024年5月9—11日20：00 54個國家級地面氣象觀測站24 h降水量資料，采用累加量級檢驗，對小雨（≥0.1 mm）、中雨（≥

10 mm）（此次過程未出現(xiàn)大雨、暴雨）進行檢驗分析。

TS評分是實況與預報量級一致的比例，數(shù)值越大，表明預報越準。計算公式如下：

TSk=×100%（1）

漏報率（PO）是實況量級高于預報量級在預報中的比例，反映了預報不足的現(xiàn)象。計算公式如下：

POk=×100%（2）

空報率（FAR）是實況量級低于預報量級在預報中的比例，反映了預報過度的現(xiàn)象。計算公式如下：

FARk=×100%（3）

式（1）～式（3）中，k代表降水量級，取1、2分別代表小雨、中雨；NAk為k等級降水預報正確的站數(shù)；NBk為k等級空報站數(shù)；NCk為k等級漏報站數(shù)。

由表2數(shù)據(jù)可以看出，小雨、中雨24 h預報TS評分均高于48 h，24 h的空報率均高于漏報率，而48 h的漏報率均高于空報率，說明小雨、中雨24 h降水預報要好于48 h，24 h降水預報模式對降水敏感，存在降水預報偏大現(xiàn)象，而48 h降水預報存在不足現(xiàn)象。

3 結(jié)論

（1）模式預報的云系分布形態(tài)、范圍和云系移向與實況十分接近，含水量大值區(qū)與實況不完全相同，云系移速較實況略慢。

（2）模式預報的云頂高度因云系部位的不同而有所差異。云系主體東部長春—哈爾濱部分云頂高度較實況偏低，內(nèi)蒙古部分云系云頂高度與實況基本相符，這部分云系位置較實況偏北，說明模式預報的云系移速較實況偏慢，云系冷鋒段云頂高度較實況偏高。模式預報的云頂溫度均較實況偏低。

（3）模式預報的相對濕度、溫度特征層（0、-10、-20、

-30 ℃）高度與實況一致。冷渦云系降水基本為冷暖混合云結(jié)構(gòu)，云水混合比和溫度垂直剖面也反映了冷渦云系的冷暖垂直結(jié)構(gòu)。

（4）模式對小雨、中雨24 h降水預報要好于48 h，24 h降水預報模式對降水敏感，存在降水預報偏大現(xiàn)象，而48 h降水預報存在不足現(xiàn)象。

參考文獻

[1] 胡志晉，嚴采蘩.層狀云微物理過程的數(shù)值模擬（一）：微物理模式[J].氣象科學研究院院刊，1986（1）：37-52.

[2] 洪延超.積層混合云數(shù)值模擬研究（I）：模式及其微物理過程參數(shù)化[J].氣象學報，1996（5）：544-557.

[3] 郭學良，黃美元，徐華英，等.層狀云降水微物理過程的雨滴分檔數(shù)值模擬[J].大氣科學，1999（6）：745-752.

[4] 高茜，王廣河，史月琴.華北層狀云系人工增雨個例數(shù)值研究[J].氣象，2011，37（10）：1241-1251.

[5] 韋增岸，張正國，程鵬，等.廣西一次飛機增雨過程個例分析[J].氣象研究與應用，2019，40（3）：90-93，116.

收稿日期：2024-07-12

作者簡介：谷笑楠（1989—），男，吉林榆樹人，工程師，研究方向為大氣物理。#通信作者：李薇，E-mail：lw_dxj@126.com。