边界层方案对一次西南涡背景下局地暴雨过程影响分析

吴钲 刘梦娟 翟丹华 汤剑平 赵磊 叶茂

(1 重庆市气象科学研究所，重庆 401147；
2 中国气象局 上海台风研究所，上海 200030；
3 重庆市气象台，重庆 401147；
4 南京大学 大气科学学院，南京 210023)

随着计算机性能的增长，模式分辨率不断提高、物理参数化方案不断完善、资料同化能力不断加强，数值预报准确率有了显著提高，但灾害性天气的预报准确率还不足[1]。暴雨过程等大多由中小尺度天气系统引起，因此需要高分辨模式解析这类系统发生发展演变过程，才可能提高灾害性天气预报准确性。Lean，et al[2]研究表明对流可分辨模式一定程度能体现与观测相近的降水形态。目前国内外多家数值天气预报中心的业务模式或者研究院所实时运行的预报系统水平分辨率可达2～5 km。研究表明，德国气象局开发的2.8 km网格距COSMO-DE模式能够预报深对流过程[3]，美国俄克拉荷马大学风暴分析与预报中心(CAPS)3 km网格距的风暴尺度集合预报系统(Storm-scale Forecast Ensemble)对3 h累积降水预报有一定的预报能力[4]。ZHU，et al[5]评估了4 km网格距模式系统对中国地区2013—2014年夏季降水预报效果，表明该系统较准确地体现了中国夏季的降水特征，其暴雨定量降水评分优于全球模式。受青藏高原以及周边地形影响，四川盆地降水精细化预报一直是难点，西南涡系统是引起盆地强降水的重要低层天气系统[6]，有必要研究对流可分辨模式对西南涡背景下暴雨的模拟预报能力。

对流可分辨模式存在需要参数化表征的次网格过程，这些过程描述的准确性是影响预报准确率的重要因素之一[7]。边界层过程是其中一个重要的物理过程，该过程通过水汽通量散度、低空急流等因素综合影响暴雨的落区和强度[8]。Baldauf，et al[3]研究表明，采用降低夜间夹卷层和残留层垂直混合强度的参数化方案能有效去除夜间虚假弱降水。徐慧燕等[9]研究表明QNSE 方案在三次长江下游地区暴雨过程模拟中表现最好。高笃鸣等[10]评估了MYJ、YSU和ACM2方案对四川盆地2012年夏季连续40 d的降水预报效果，表明较大量级降水YSU方案较优，小雨量级降水ACM2方案较优。刘晓冉等[11]评估了MYJ、YSU、ACM2以及没有边界层方案时对一次西南低涡过程模拟影响，结果表明YSU模拟效果总体最好。边界层方案对梅雨锋暴雨个例评估中MYJ模拟效果表现相对更好[12-13]，华北地区暴雨个例研究中MYJ在12 km分辨率模拟较好，而BouLac方案在4 km分辨率模拟效果更优[14]。不同的个例有不同的较优方案，过去的研究大都基于大范围的区域性暴雨过程进行研究，对局地暴雨过程模拟影响的研究相对较少，因此需要深入研究，以认识和改进模式物理过程参数化方案，并提高盆地地区局地暴雨预报准确率具有意义。

2017年6月9日，重庆合川发生了一次较局地强降水过程，本文利用WRF-ARW模式对该次过程进行对流可分辨尺度的模拟，采用三种边界层参数化方案和两种近地层参数化方案进行敏感性数值试验，分析各方案对该次暴雨模拟的影响及原因。

2017年6月8日20时—9日08时(北京时，下同)，受高空槽、低空急流、西南涡共同影响，重庆合川地区发生了一次强降水过程(图1)。12 h累积降水的强降水区域(>70 mm)长约100 km、宽约50 km，从自动站与CMORPH降水融合产品[15]时间—纬度Hovmöller图看，降水主要位于30°N附近，强降水从9日01时开始，08时基本结束(图1c)，合川站累积降水达到164.2 mm，01—03时降水量均超过35 mm·h-1(图1d)。

图1 8日20时至9日20时的(a)站点观测和(b)自动站与CMORPH融合产品；
(c)纬向分辨率0.05°的融合产品的小时降水的时间—纬度Hovmöller图；
(d)合川站的小时降水序列(单位：mm；
a中黑色圆点为合川站位置)

图2为欧洲中心ECMWF的分辨率为0.75°×0.75°的再分析资料ERA-Interim的6月8日20时的500、700和850 hPa天气形势。500 hPa高空槽位置位于甘肃西部—四川西部一带，重庆受偏西波动气流影响(图2a)；
700 hPa西南气流控制了重庆地区，并逐渐增强为急流，降水落区位于急流左侧(图2b)；
850 hPa的西南涡位于重庆西南部，降水位置位于涡北部切变区，降水位置南部的偏南风暖湿气流为暴雨过程提供了水汽(图2c)。

图2 ERA-interim分析的2017年6月8日20时的(a)500、(b)700、(c)850 hPa等压面位势高度(黑色实线，单位：dgpm)、温度(红色虚线，单位：℃)和风(风标，长杆代表4 m·s-1)：(a)阴影表示大气整层可降水量(单位：kg·m-2)；
(b、c)阴影表示相对湿度(单位：%)；
红色方框区域为暴雨区

本文采用WRF-ARW 4.1 进行模拟，投影采用Lambert投影，标准纬度为20°N和40°N，标准经度为106.5°E，采用9、3 km两层单向嵌套，格点数分别为600×480、480×360，中心点经度为104.5°E、106.58°E，纬度为30°N、29.8°N，垂直方向层数为51层。除边界层方案外其他物理过程采用Morrison(2 moments)微物理方案、RRTMG辐射方案和Unified Noah陆面方案，9 km区域采用Kain-Fritsch积云对流参数化方案，3 km区域无积云对流方案。模拟从6月7日08时开始，使用欧洲中心ERA-Interim资料作为模拟初始场和侧边界条件。YSU、MYJ和BouLac 3种边界层方案以及Revised MM5 Monin-Obukhov和Monin-Obukhov(Janjic)两种近地层方案被用于4个敏感性试验进行对比研究(表1)，其中YSU和MYJ只能采用对应的Revised MM5 Monin-Obukhov和Monin-Obukhov(Janjic)近地层方案。MYJ方案为局地的1.5阶闭合方案，通过预报湍流动能(TKE)确定扩散系数[16]；
YSU方案使用K廓线方法确定扩散系数，通过负梯度项表述非局地输送过程，同时显式计算边界层顶与自由大气的卷夹过程[17]；
BouLac为1.5阶闭合方案，通过预报湍流动能(TKE)确定扩散系数，并通过负梯度项表述不稳定情况下的非局地输送过程[18]。

图3 模拟区域及地形高度(单位：m)；
红色方框为分析区域

表1 模拟试验设计

3.1 12 h累积降水

所有试验均模拟出该大暴雨雨带的东西向结构，不同试验差异在于强降水落区和强度(图4)。YSU_MO试验模拟降水落区位于四川境内，范围偏大、强度偏强，落区随着时间北移。MYJ_MOJ、BouLac_MO和BouLac_MOJ试验模拟的强降水落区相似，均优于YSU_MO试验，BouLac_MO试验降水强度最强，落区同样随时间北移，在31°N有个次降水带；
MYJ_MOJ试验强降水雨带没有明显的北移，在31°N的次雨带较弱，分布与观测最接近；
BouLac_MOJ试验降水量与观测接近，其降水开始的位置相比观测偏南。总体上MYJ_MOJ和BouLac_MOJ试验的15 mm以上降水落区比YSU_MO和BouLac_MO试验偏南，总的降水量小于YSU_MO和BouLac_MO试验，与观测更接近。表明边界层方案和近地层方案能显著影响降水的落区和强度。

图4 8日20时至9日08时的12 h累积降水分布(a—d)和104°～109°E平均的小时降水时间—纬度Hovmöller图(e—h)(单位：mm)

3.2 组合反射率

所有试验均模拟出对流系统在西部生成逐渐增强并向东移动的特征，且对流强度相当，不同试验在对流系统的触发时间和位置有明显的差异(图5)。8日20时，MYJ_MOJ试验模拟出了与观测较一致的回波，尽管强度偏弱，而其他试验均没有体现。8日22时，观测回波位于重庆西北部区域，呈准东西走向，YSU_MO试验回波位置偏西偏北，MYJ_MOJ试验在重庆西部与四川交界处模拟南北向的强回波，位置与观测相同，强度强于观测，走向有一定的偏差；
BouLac_MO和BouLac_MOJ试验回波位置偏西，走向呈西南—东北走向。所有模拟回波的初始位置与模拟0～1.5 km平均风场有密切的联系，均位于气旋性环流北部切变线附近。YSU_MO试验的模拟回波逐渐向东北移动，强回波区整体偏北，MYJ_MOJ试验强回波区相比观测略偏北，BouLac_MO和BouLac_MOJ试验回波位置与MYJ_MOJ试验相似，其中BouLac_MO试验回波区略偏北。从回波的触发和初期的演变看，MYJ_MOJ试验表现较好，其次为BouLac_MOJ试验。BouLac_MO和BouLac_MOJ试验模拟有较明显差异，说明近地层方案能够影响该次过程的模拟。

图5 观测、各试验模拟的组合反射率(单位：dBZ)和各试验模拟的地面1.5 km以下的平均水平风(流线，标准长度代表10 m·s-1)

天气形势分析表明低层水汽输送是本次过程水汽的主要来源，低涡系统是该次过程的重要动力因素。CHU，et al[19]研究表明，对流系统触发的时间和位置对预报的准确性有重要的影响，湿度场和风场对对流系统的触发有最重要的影响。在降水发生前，所有试验均在重庆西部与四川交界处模拟出西南低涡系统，8日14时，不同试验模拟的850 hPa低涡系统的位置相似，17时和20时YSU_MO试验模拟的系统位置偏北偏西，导致降水触发位置以及降水落区偏北，其他试验的低涡系统位置较为一致(图6)。低涡系统的湿度高到低依次为MYJ_MOJ、BouLac_MOJ、BouLac_MO、YSU_MO试验，湿度较大的区域均在低涡系统附近，但不同方案湿度分布有一定差异，20时MYJ_MOJ试验在观测回波位置有湿度大值区，因此其试验触发回波的时间和位置与观测接近(图5l)，BouLac_MOJ、BouLac_MO试验低涡位置与MYJ_MOJ试验相似，但湿度较弱，未能触发降水，BouLac_MOJ试验相比BouLac_MO试验湿度分布相似，但湿度更强，因此初期南部的回波更强(图5v)。湿度场和动力场的差异导致降水触发时间和位置的差异，最终影响到该次过程的模拟。

图6 各试验模拟0～1.5 km平均的水汽混合比(阴影，单位：g·kg-1)和水平风(流线，标准长度代表10 m·s-1)；
东南处和西北处黑色圆点分别为重庆沙坪坝站(57516)和四川温江站(56187)

位于水汽输送带中的重庆沙坪坝站的廓线模拟结果如图7a—d，该站距降水区域约60 km，在5～10 m·s-1的风速下该站空气约2～3 h后影响降水区，在8日20时低层的位温由高到低为YSU_MO、BouLac_MO、BouLac_MOJ和MYJ_MOJ试验，MYJ_MOJ试验模拟结果更接近观测。模拟比湿的顺序与位温相反，YSU_MO试验最低，该结果与观测接近，但是由于温度预报偏差，MYJ_MOJ预报的相对湿度与观测更接近。MYJ边界层方案相比YSU在低层更冷更湿的结果与HU，et al[20]在美国德克萨斯和Ruiz, et al[21]在南美的评估结果相同。8日20时纬向风模拟与观测相近，经向风差别较大，观测1 km以下为偏北风，1 km以上为偏南风，BouLac_MO、BouLac_MOJ和MYJ_MOJ试验模拟出了这种变化，所有试验模拟南风偏强，模拟的降水落区偏北，YSU_MO试验偏差最大，其降水落区最偏北。采用不同近地层方案的试验模拟位温、湿度的差异与采用不同边界层方案差异相当，说明对此次过程近地层方案对模拟有重要作用。

图7 8日20时YSU_MO、MYJ_MOJ、BouLac_MO、BouLac_MOJ试验模拟的重庆沙坪坝站(a—e)和四川温江站(f—j)的位温(单位：K)、水汽混合比(单位：g·kg-1)、相对湿度(单位：%)、纬向风(单位：m·s-1)、经向风(单位：m·s-1)廓线；
紫色实线为观测

温江站位于西南低涡西部，其廓线能够体现低涡的模拟情况，该站位温模拟情况与重庆站相似，MYJ_MOJ试验模拟的低层位温最低，更接近观测(图7f)。除MYJ_MOJ试验在1～2 km高度略偏湿外，不同试验模拟的比湿和纬向风差异较小。20时观测经向风在2 km以下为北风，1.5 km以下平均经向风速为-3.96 m·s-1(图7j)。模拟经向风的垂直变化强于观测，1 km以下模拟风速强于观测，1 km以上弱于观测，1.5 km以上模拟风向变为南风，且风速强于观测，YSU_MO、MYJ_MOJ、BouLac_MO和BouLac_MOJ试验在1.5 km以下的经向风平均风速分别为-2.68、-4.23、-4.24和-4.62 m·s-1，YSU_MO试验模拟经向风偏弱，其他试验模拟经向风平均风速与观测更接近，强偏北风抑制了低层系统向北移动，因此MYJ_MOJ、BouLac_MOJ和BouLac_MO试验降水落区相比YSU_MO试验的模拟结果偏南，与观测更接近。

所有试验在低层风场有明显的日变化特征，白天风速小，夜间风速大，出现低空急流(图8)，研究表明低空急流的日变化与惯性振荡有关[22-24]。重庆站经向风模拟如图8a—d，BouLac_MO、BouLac_MOJ和MYJ_MOJ试验在低层为偏北风，MYJ_MOJ试验北风最强，其次为BouLac_MOJ试验。白天，受较强的湍流混合作用和摩擦影响，所有试验2 km高度以下边界层内为南风，风速均匀且风速较小。夜间，YSU_MO试验在8日18时偏南风开始增强；
MYJ_MOJ试验在8日16—23时低层出现了北风，20时的探空证实了低层北风存在，观测风向转换高度约1 km，北风风速最大值达到5 m·s-1，风速和转换高度均高于模拟值；
BouLac_MO、BouLac_MOJ试验在低层也模拟出北风，相比MYJ_MOJ试验偏弱，持续时间偏短，其中BouLac_MOJ试验结果更接近MYJ_MOJ试验。湍流混合作用强时，地面摩擦更容易影响边界层风场，使风速降低，同时边界层内要素场混合充分，要素垂直变化相对较弱。8日18时 MYJ_MOJ试验500 m以下北风增强，风的垂直变化有增强，说明此时该试验混合作用较弱，BouLac_MOJ试验的垂直变化略强于 BouLac_MO试验，其混合作用很可能弱于BouLac_MO试验。

温江站经向风—时间分布如图8e—h，所有试验在2 km以下主要为北风，与重庆站模拟结果相似，风场有明显的日变化，8日17—23时 MYJ_MOJ试验模拟1.5 km以下北风最强，YSU_MO试验最弱，BouLac_MOJ试验略强于BouLac_MO试验。MYJ_MOJ试验在白天1.5～2 km高度风速有变化，说明该方案的湍流混合影响高度较低，8日18时 500 m高度北风增强，风的垂直变化变强，此时该试验混合作用较弱，BouLac_MOJ试验的垂直变化略强于 BouLac_MO试验，说明BouLac_MO试验混合强度略强。

图8 8日20时至9日08时不同试验在重庆站(a—d)和温江站(e—h)经向风的时间—高度(单位：m·s-1)：(a、e))YSU_MO；
(b、f)MYJ_MOJ；
(c、g)BouLac_MO；
(d、h)BouLac_MOJ

湍流参数化方案描述了大气动量、热量、水汽等物理量在边界层内的垂直输送，体现输送强弱的量为湍流交换系数。如图9所示，8日18时重庆站和温江站MYJ_MOJ试验湍流强度最弱且混合影响高度最低，这与强的垂直风切以及较强的风速有较好的对应。YSU_MO试验方案的湍流交换系数整体最强，其经向风相对均一。BouLac_MO试验的湍流强度和影响高度均高于BouLac_MOJ试验。强的湍流垂直混合和较高的混合高度使得南风分量较充分的混合到低层，表现为18时重庆YSU_MO和BouLac_MO试验均为南风，相对应的MYJ_MOJ和BouLac_MOJ试验在500 m以下为北风，BouLac_MOJ试验的500 m高度有一定混合，相应的风垂直变化和风速弱于MYJ_MOJ(图8)。温江站有类似结果。从BouLac_MO和BouLac_MOJ试验湍流混合强度差异可以看出，近地层方案在某些情况下能够对混合强度有重要的影响，达到与边界层方案相当的程度。

YSU湍流扩散系数计算方程为Troen，et al[25]中第(7)式:

(1)

其中：p为重要的敏感参数，默认值为2，p增加时混合减弱，减少时混合增强。

为进一步证实湍流混合强度对本次降水过程的影响，参照HU，et al[19]方法基于YSU边界层方案设计敏感性试验(表2)。随着混合作用变弱，模拟雨带随之向南调整，混合减弱后降水强度也有所减弱，说明湍流混合强度能够对降水落区和强度有显著影响(图9)。

图9 重庆站(a、b)和温江站(c、d)在8日18时的动量(a、c)和热量(b、d)湍流交换系数(单位：m2·s-1)垂直廓线分布

表2 湍流混合敏感性试验设计

湍流垂直混合强时，位温和水汽能够较充分地混合到高层，相对应的混合较弱时，低层的边界层偏冷偏湿，高层的自由对流层偏暖偏干，敏感性试验证实了这一结果，重庆站8日20时，湍流混合减弱试验的位温在1 km以下减小，湿度增加，且湍流越弱，温度减小和湿度增加的程度越强；
2 km以下低层纬向风东风增强，廓线分布接近MYJ_MOJ试验，经向风在约1.5 km以下模拟的南风明显减弱，风场相比未减弱试验有东北风的差异，这与700 hPa的西南急流系统有关，当湍流混合增强时，自由对流层的西南风能够被较充分的混合到边界层内，其边界层内的西南风偏强。温江站的模拟也有类似的结果，湍流混合减弱试验模拟的湿度、位温、风速廓线均向MYJ_MOJ试验模拟廓线调整，其中试验YSUp3经向风廓线与MYJ_MOJ试验几乎一致(图11)。

图10 8日20时到9日08时(a、b)12 h累积降水(单位：mm)；
(c、d)小时降水的时间—纬度的Hovmöller图；
降水为104°～109°E的平均(单位：mm)

图11 8日20时YSU_MO、MYJ_MOJ、YSUp2.5、YSUp3试验模拟的重庆沙坪坝站(a—e)和四川温江站(f—j)的位温(单位：K)、水汽混合比(单位：g·kg-1)、相对湿度(单位：%)、纬向风(单位：m·s-1)、经向风(单位：m·s-1)廓线(紫色实线为观测；
虚线代表对应方案的边界层高度)

经向风-时间图显示相似结果，湍流混合减弱试验均在8日17—20时的重庆站500 m以下高度模拟出北风分量，YSUp3试验的低层结构与MYJ_MOJ试验最接近，温江站的模拟风场有类似结果。YSUp3试验在重庆站11—14时风速相比YSU_MO试验增强，这种可能与湍流减弱后摩擦作用对风场影响减弱有关。湍流减弱后，模拟北风分量有所增强，降水系统位置因此向南调整(图12)。

图12 8日20时到9日08时不同试验在重庆站(a、b)和温江站(c、d)经向风(单位：m·s-1)的时间—高度分布

本文利用WRF模式，对2017年6月8日夜间至9日上午发生在重庆合川地区的一次局地大暴雨过程进行了3 km网格距的对流可分辨尺度模拟试验，通过对比模拟和观测的地面降水和雷达回波反射率检验模拟效果，分析边界层内气象要素，揭示了三种边界层参数化方案(MYJ、YSU_MO和BouLac方案)和两种近地层参数化方案(Revised MM5 Monin-Obukhov和Monin-Obukhov(Janjic)方案)对本次过程影响及机制。主要结论如下：

(1)在对流尺度模拟中，不同的边界层参数化方案和陆面过程参数化方案可以显著影响雨带中强降水的位置。三种边界层参数化方案中MYJ和BouLac方案总体优于YSU方案，其中MYJ方案对强降水的模拟最好，较好地模拟出了对流触发的时间和位置，其次为BouLac方案，12 h累积降水落区与采用MYJ方案的试验相当，但降水触发的时间偏晚，YSU方案模拟的降水落区偏北，降水触发位置偏北，时间偏晚；
两种近地层参数化方案对比，Monin-Obukhov(Janjic)方案试验模拟的降水落区相对偏南，总的降水量小于采用Revised MM5 Monin-Obukhov方案。

(2)对于本次个例而言，边界层参数化方案和近地层参数化方案主要是通过近地面风场影响西南低涡的位置，从而影响降水触发位置和降水落区。受700 hPa西南风影响，低涡系统逐渐向东北移动。位于西南涡东南侧的重庆站和西南涡西北侧的温江站在8日20时由低到高从偏北风转为偏南风，YSU方案较强的湍流混合作用使得自由层的偏南风更强的影响到1 km以下风场，其模拟的南风偏强(北风偏弱)，导致模拟的降水落区偏北。调整参数减弱湍流混合强度后，1.5 km以下的经向风廓线向观测调整，北(南)风分量增强(减弱)，降水落区向南调整。相比采用Revised MM5 Monin-Obukhov方案的试验，采用Monin-Obukhov(Janjic)近地层方案的试验模拟位温低，与观测更接近，其混合稍弱，低层北风分量略强，降水落区略偏南。

本研究结果表明，1.5 km以下的低层风场对降水落区有重要的影响，通过进一步改进数值天气预报模式的边界层参数化方案或者通过资料同化等方式提高低层风场的准确性，对提高盆地内局地暴雨的预报水平具有重要意义。本研究结果基于一次典型的西南急流配合低层西南涡的局地强降水过程，这一类的降水过程以及其他类型的西南涡暴雨是否有相似的结果需要更多研究。