“7.18”山東暴雨過程分析III：WRF模式邊界層參數化方案對物理量場的影響

譚偉才，文映方，李啟華

(1.75839部隊，廣東廣州 510510；2.貴州省貴陽市氣象局，貴州貴陽 550001；3.解放軍理工大學，江蘇南京 211101)

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“7.18”山東暴雨過程分析III：WRF模式邊界層參數化方案對物理量場的影響

譚偉才1，文映方2，李啟華3

(1.75839部隊，廣東廣州 510510；2.貴州省貴陽市氣象局，貴州貴陽 550001；3.解放軍理工大學，江蘇南京 211101)

[目的]分析不同邊界層參數化方案對此次暴雨過程中物理量場的影響。[方法]利用WRF模式3.4版本，選取不同邊界層參數化方案對“7.18”山東暴雨過程進行敏感性試驗，分析不同邊界層參數化方案對此次暴雨過程中垂直速度場、水汽通量散度場、相對濕度、對流有效位能和邊界層高度等物理量場的影響。[結果]不同的邊界層參數化方案對于暴雨過程中垂直速度場的空間分布及其中心強度具有顯著的影響，從而使得降水中心的分布和強度發生變化。盡管不同邊界層參數化方案模擬得到的水汽通量散度在水平分布與實際結果具有較好的一致性，但其在垂直分布、中心位置及其強度上存在明顯的差異。不同邊界層參數化方案引起的邊界層高度和對流有效位能的差異與其引起的降水分布差異直接相關。[結論]WRF模式中不同邊界層參數化方案對暴雨過程中不同物理量場模擬效果的影響較大，選擇合適的邊界層參數化方案能顯著提高對物理量場的模擬效果。

暴雨；WRF模式；敏感性試驗；邊界層參數化方案；降水

在大氣中，邊界層是熱量和水汽源、動量匯，它通過湍流垂直運動將熱量和水汽輸送到大氣上層，從而對降水的分布和降水量的大小產生重要的影響。因此研究WRF模式中不同邊界層參數化方案對于降水模擬的影響是非常必要的。長期以來，國內外許多氣象學者采用不同的數值模式研究了不同的邊界層參數化對降水模擬結果的影響，并取得了一定的研究成果[1-5]。陳靜等[5]利用中尺度非靜力MM5模式，深入分析了對流參數化方案在中尺度暴雨預報中的作用，結果表明，邊界層方案和對流參數化方案對產生暴雨的3個基本條件(水汽通量散度、垂直速度、不穩定層結)的影響很明顯。蔡薌寧等[6]采用非靜力中尺度模式MM5著重研究了不同邊界層參數化方案對雨量中心強度、雨區分布的影響，結果表明，對于不同的邊界層參數化方案，垂直速度場、水汽通量散度場、渦度場、水平風場的散度、θse場均表現出不同的特征。筆者利用WRF模式3.4版本，選取不同邊界層參數化方案對2007年山東“7.18”暴雨過程進行敏感性試驗，分析不同邊界層參數化方案對此次暴雨過程中物理量場的影響，探討不同邊界層方案造成模擬降水差異的原因和機理。

1　模式方案設計和資料選取

利用WRF模式3.4版本，選取YSU邊界層參數化方案、MYJ邊界層參數化方案、ACM2邊界層參數化方案、MYNN2.5邊界層參數化方案、Boulac邊界層參數化方案以及不加任何邊界層參數化方案對此次暴雨過程進行敏感性試驗。模擬采用單向兩層嵌套，模式水平分辨率分別為36、18 km。垂直方向分為30層，層頂氣壓為100 hPa。初值選用時間間隔為6 h，分辨率為1°×1°的 NCEP 資料，積分時間均為2007年7月18日02：00～19日14：00，共36 h。微物理過程均為Lin方案，積云對流過程均為Kain-Fritsch方案，近地面過程均為Monin-Obukhov方案。

2　結果與分析

2.1不同邊界層參數化方案對垂直速度場的影響從圖1可以看出，在MYJ方案的模擬結果中，強上升中心分布在115°～117° E；在117.5°～118.5° E和119°～120° E的對流層高層分別存在2個較弱的上升中心，其中位于西側的強上升中心向上伸展至100 hPa左右，并在其右側存在下沉氣流，形成典型的中尺度對流體的垂直運動結構。在YSU方案的模擬結果中，西側的強上升中心明顯分成了兩部分，在116°～116.5° E 400 hPa出現了一個新的上升中心；與MYJ方案相比，其位于117.5°～119°E的上升中心明顯更加強盛，不僅中心量值更大，垂直伸展和水平范圍均強過MYJ方案；而其東側的上升運動中心較弱，位置更加偏于東側。與YSU方案類似，ACM2方案也在115°～116.5° E模擬出了2個上升運動中心，但其強度明顯較弱，同時其位置更加偏西。在MYNN2.5方案的模擬結果中，位于116°E附近的上升運動中心較前3個方案偏強，表現在不僅其中心垂直速度增大并垂直伸展達100 hPa，水平范圍也擴大；與ACM2方案類似，在118.5°E低層700 hPa附近，MYNN2.5方案也模擬出了一個較小的上升中心。在Boulac方案中，其上升運動中心的水平范圍是所有方案中最大的，從115.5° E一直延伸至119° E左右，垂直速度大值中心分布也最為密集；西側主要的上升運動伸展達100 hPa，而在東側800～200 hPa零星地存在多個上升運動中心。在沒有使用邊界層參數化方案的模擬結果中，116°～117.5°E的垂直運動中心及其強度與使用了邊界層方案的結果基本一致，但其垂直伸展范圍明顯更小；在118.5°～119.5°E模擬出了2個上升運動中心，其中高層的位于300 hPa左右，而低層的垂直上升運動中心的范圍向下伸展到模式低層，明顯比使用了邊界層方案的結果偏低。綜上所述，不同的邊界層參數化方案所得到的垂直運動分布情況存在較大區別，從而直接影響降水以及暴雨中心的分布和強度情況。

注：a.MYJ方案；b.YSU方案；c.ACM2方案；d.MYNN2.5方案；e.Boulac方案；f.none PBL方案。實等值線表示垂直速度(m/s)；虛線表示等壓面。Note：a.MYJ scheme；b.YSU scheme；c.ACM2 scheme；d.MYNN2.5 scheme；e.Boulac scheme；f.none PBL scheme.Solid contour indicates vertical velocity(m/s)；dotted line represents the isobaric surface.圖1　2007年7月18日20：00不同邊界層參數化方案模擬的垂直速度沿36.5°N的經向-垂直剖面Fig.1　Meridional-vertical section of vertical velocity obtained by different PBL parameterization schemes along the parallel of 36.5 °N at 20：00 on July 18，2007

2.2不同邊界層參數化方案對水汽通量散度場的影響從實際水汽通量散度沿36.5°N緯圈的垂直分布可以看出，主要的水汽輻合中心位于115°E附近950 hPa左右，而在119°E附近的低層和高層分別存在2個較小的水汽輻合中心。在MYJ方案的模擬結果中(圖2a)，位于115°E的水汽輻合中心分成兩部分，且垂直高度比實際結果較低，位于800 hPa左右；而在119°E附近，水汽輻合中心不明顯，僅存在一條較弱的水汽輻合帶從貼地層伸展至700 hPa左右。在YSU方案的結果中(圖2b)，位于115°E的水汽輻合中心強度較弱，其水平范圍也較窄；而位于119°E附近的水汽輻合中心在垂直方向伸展較低，分布也較零散。在ACM2方案的模擬結果中(圖2c)，位于115°E的水汽輻合帶的垂直伸展范圍和強度與實際結果基本一致，但在水平方向上的范圍較大，且輻合中心分布也并不明顯；位于119°E的輻合帶比實際結果偏小，但強度偏強。在MYNN2.5方案的模擬結果(圖2d)中，位于115°E的水汽輻合帶的位置比實際結果偏東，其垂直伸展范圍也較低；在119°E附近的輻合帶分布與其他方案相似。在Boulac方案的結果中(圖2e)，位于115°E的水汽輻合帶出現了多個輻合中心，但垂直范圍僅達800 hPa左右；位于119°E的輻合帶與其他方案大體一致，其中心分布較零散，且垂直伸展范圍較低。在不使用任何邊界層方案的結果中(圖2f)，水汽輻合帶的分布上與實際結果的差異最大，其位于115°E和119°E附近的輻合中心的強度和位置均與實際結果存在較大差異，并在低層模擬出了2個較強的虛假水汽輻散帶。從以上分析可知，雖然采用不同邊界層參數化方案均大致模擬出了水汽通量散度在115°E和119°E附近的輻合中心，但其中心強度和中心垂直伸展范圍存在明顯的差異。

2.3不同邊界層參數化方案對不穩定層結的影響從圖3

注：a.MYJ方案；b.YSU方案；c.ACM2方案；d.MYNN2.5方案；e.Boulac方案；f.none PBL方案。實等值線表示水汽通量散度[10-6g/(cm2·hPa·s)]；虛線表示等壓面。Note：a.MYJ scheme；b.YSU scheme；c.ACM2 scheme；d.MYNN2.5 scheme；e.Boulac scheme；f.none PBL scheme.Solid contour indicates moisture flux divergence[10-6g/(cm2·hPa·s)]；dotted line represents the isobaric surface.圖2　2007年7月18日20：00不同邊界層參數化方案模擬的水汽通量散度沿36.5°N的經向-垂直剖面Fig.2　Meridional-vertical section of moisture flux divergence obtained by different PBL parameterization schemes along the parallel of 36.5 °N at 20：00 on July 18，2007

可以看出，所有方案的模擬結果均在垂直方向上存在上干下濕的對流不穩定層結分布；這種不穩定層結主要分布在114°～115.5° E和116.5°～118° E。在MYJ方案的模擬結果中，西側(114°～115.5° E)的對流不穩定層結主要位于對流層低層700～850 hPa，而東側(116.5°～118° E)的對流不穩定層結主要位于對流層中層，在119° E 700 hPa附近也存在明顯的對流不穩定層結。在YSU方案的模擬結果中，西側的相對濕度分布與MYJ方案較為相似，而東側的不穩定層結在水平方向上具有更大的范圍。在ACM2方案的模擬結果中，西側的不穩定層結強度遠小于前2個方案，而在東側，其水平范圍與YSU方案大體一致。在MYNN2.5方案的模擬結果中，西側的不穩定層結強度依然較小，而東側的高空出現相對濕度低值中心。在Boulac方案的模擬結果中，西側的不穩定層結位置相比其他方案明顯偏低，幾乎是從模式低層開始的，且在垂直方向上并不連續。由此可知，不同的邊界層參數化方案對暴雨過程中的不穩定層結的垂直結構分布具有重要影響，但從整體來看，不穩定層結均是從對流層中低層開始發展的，這為暴雨提供了較好的不穩定條件。

注：a.MYU方案；b.YSU方案；c.ACM2方案；d.MYNN2.5方案；e.Boulac方案；f.none PBL方案。實等值線表示相對濕度(%)；虛線表示等壓面。Note：a.MYJ scheme；b.YSU scheme；c.ACM2 scheme；d.MYNN2.5 scheme；e.Boulac scheme；f.none PBL scheme.Solid contour indicates relative humidity；dotted line represents the isobaric surface.圖3　2007年7月18日20：00不同邊界層參數化方案模擬的相對濕度沿36.5°N的經向-垂直剖面Fig.3　Meridional-vertical section of relative humidity obtained by different PBL parameterization schemes along the parallel of 36.5°N at 20：00 on July 18，2007

從圖4可以看出，在所有方案的模擬結果中，濟南市地面對流有效位能(CAPE)在18日14：00均達到了極值，然后隨著暴雨的發生，對流不穩定能量逐漸釋放；與CAPE釋放相對應，邊界層高度也存在相似的變化趨勢。盡管不同方案中CAPE開始釋放的時間基本一致，但能量極值的大小和釋放的快慢程度存在較大差異。CAPE積累最大的是MYJ方案，最少的是ACM2方案，而不使用任何邊界層方案時其比ACM2方案還低。盡管ACM2方案能量積累最少，但在18日20：00～23：00(即模擬的暴雨峰值出現時段)，對流不穩定能量釋放最多的也是ACM2方案。邊界層高度的變化也存在較大差異，在18日08：00～14：00不穩定能量積累期，所有方案模擬的邊界層高度均增加，當對流不穩定能量開始釋放后(14：00以后)，不同邊界層方案模擬得到的邊界層高度均出現了急劇的下降；而在暴雨結束后，邊界層高度又開始逐漸恢復。在暴雨整個過程中，MYJ方案的邊界層高度一直維持著最高的狀態；而當CAPE積累到極值時，MYNN2.5方案的邊界層高度是最低的；在暴雨最大降水時段(18日20：00～23：00)，ACM2方案和Boulac方案的邊界層高度是最低的。

圖4　不同邊界層方案模擬的濟南市上空CAPE(a)和邊界層高度(b)隨時間變化Fig.4　Time-variation of CAPE(a)and boundary layer height(b)obtained by different PBL parameterization schemesover the Jinang City

3　結論

該研究利用WRF模式3.4版本，選取不同邊界層參數化方案對“7.18”山東暴雨過程進行敏感性試驗，分析不同邊界層參數化方案對此次暴雨過程中垂直速度場、水汽通量散度場、相對濕度、對流有效位能和邊界層高度等物理量場的影響，得到以下主要結論：

(1)不同的邊界層參數化方案對于暴雨過程中垂直速度場的模擬存在很大區別，主要體現在垂直運動在垂直方向和水平方向上的伸展范圍及其中心強度的差異上，從而直接影響降水以及暴雨中心的分布和強度情況。當不使用邊界層參數化方案時，垂直上升運動中心的位置明顯較使用參數化方案得到的垂直運動分布偏低。

(2)盡管不同邊界層參數化方案模擬的水汽通量散度在水平分布上與實際結果具有較好的一致性，但其在垂直分布、中心位置及其強度上存在明顯差異。其中，ACM2方案模擬的水汽通量散度分布上與實際結果最為接近，效果最好。而不使用邊界層方案的模擬結果與實際水汽通量散度分布之間的差異最大。表明邊界層內的物理過程對水汽通量散度分布具有非常重要的影響。

(3)不同邊界層方案模擬的垂直方向上的不穩定層結分布均大體相似，其中YSU方案和MYJ方案的模擬結果較為接近，MYNN2.5和ACM2方案的模擬結果較為接近。不同邊界層方案在對流有效位能的積累和釋放過程上存在明顯的差異。對比暴雨過程中降水的強度變化與對流有效位能、邊界層高度變化可知，不同邊界層方案得到的邊界層高度和對流有效位能變化的差異與其引起的降水分布差異直接相關。

[1] ELMOUSTAFA A M，FARRES H N，ELFAWY M M.Analysis of the role of the planetary boundary layer schemes during a severe convective storm[J].Annales geophysicae，2004，22(6)：1861-1874.

[2] 左志燕.行星邊界層參數化對我國夏季降水的影響及其成因分析[D].北京：中國氣象科學研究院，2004：16.

[3] 徐慧燕，朱業，劉瑞，等.長江下游地區不同邊界層參數化方案的試驗研究[J].大氣科學，2013，37(1)：149-159.

[5] 陳靜，薛紀善，顏宏.物理過程參數化方案對中尺度暴雨數值模擬影響的研究[J].氣象學報，2003，61(2)：203-218.

[6] 蔡薌寧，壽紹文，鐘青.邊界層參數化方案對暴雨數值模擬的影響[J].大氣科學學報，2006，29(3)：364-370.

Analysis of “7.18” Shandong Heavy Rainfall Process III: the Impact of WRF Model Boundary Layer Parameterization Scheme on Physical Quantity Field

TAN Wei-cai1, WEN Ying-fang2, LI Qi-hua3

(1.75839 Troops,Guangzhou,Guangdong 510510;2.Meteorological Bureau of Guiyang City,Guiyang,Guizhou 550001;3. PLA University of Science and Technology, Nanjing, Jiangsu 211101)

[Objective] The aim was to analyze effects of different boundary layer parameterization schemes on physical quantity field in the heavy rainfall process. [Method] Using WRF mode 3.4 version, sensitivity test was conducted on “7.18” Shandong heavy rainfall process, effects of different boundary layer parameterization schemes on vertical velocity field, water vapor flux divergence field, relative humidity, convective available potential energy and boundary layer height were analyzed. [Result] The results showed that different boundary layer parameterization schemes have a significant impact on spatial distribution of vertical velocity and the strength of rainstorm center, so the location and strength of rainstorm center change. The simulated water vapor flux divergence accords with the actual results on the horizontal distribution, but its center location, vertical distribution and strength have significant differences. The convective boundary layer height and effective potential energy are different in models with boundary layer parameterization schemes, which directly relate to the difference of precipitation distribution. [Conclusion] Different boundary layer parameterization schemes in WRF mode have significant influence on simulation results of various physical quantity field in rainstorm process, using appropriate boundary layer parameterization scheme can improve simulation results of physical quantity field significantly.

Rainstorm;WRF model; Sensitivity test; Boundary layer parameterization scheme; Precipitation

譚偉才(1991- )，男，湖南婁底人，碩士，從事中尺度氣象學研究。

2016-04-30

S 165+.2；P 458.2

A

0517-6611(2016)20-180-04