WRF模式中不同參數化方案對華中地區一次強降水天氣過程模擬的影響

杜 韜，莫欣岳，李 歡，張 鐳*

(1.蘭州大學大氣科學學院，半干旱氣候變化教育部重點實驗室，甘肅 蘭州 730000；2.蘭州大學信息科學與工程學院，甘肅 蘭州 730000)

WRF模式中不同參數化方案對華中地區一次強降水天氣過程模擬的影響

杜 韜1，莫欣岳1，李 歡2，張 鐳1*

(1.蘭州大學大氣科學學院，半干旱氣候變化教育部重點實驗室，甘肅 蘭州 730000；2.蘭州大學信息科學與工程學院，甘肅 蘭州 730000)

【目的】利用中尺度數值模式WRF(V3.6.1)和NCEP的FNL資料，模擬2013年7月5-6日華中地區的一次強降水天氣過程。【方法】通過WRF模式中2種積云對流參數化方案和3種云微物理參數化方案的6種不同組合，考察不同微物理和積云對流參數化方案對此次降水過程模擬的影響，將模擬結果和24 h累計降水實況以及雷達回波觀測進行對比分析。【結果】發現采用不同微物理和積云對流參數化方案的組合都能大致模擬出降水的落區和發展趨勢，但模擬的強降水中心的位置和強度與實況相比存在一定偏差。【結論】總體來說，KFN方案與Kessler方案的組合以及G3方案與Lin方案的組合的模擬效果較好。結合ETS評分，不同的參數化方案對不同等級降水模擬的效果不同，整體模擬效果比較穩定的是WSM6方案和G3方案的組合。

WRF模式；微物理參數化方案；強降水天氣過程；ETS評分

【研究意義】降水是多種因子起作用的復雜物理過程，它涉及到云的微物理過程和宏觀動力過程。利用高分辨率的中尺度數值天氣模式模擬和預報區域降水過程，具有不可替代的作用[1-3]。中尺度模式的參數化方案主要包括對流參數化過程方案、云微物理方案以及邊界層方案等，選擇不同的參數化方案對模擬結果的準確度影響很大。其中云微物理過程是中尺度數值模式中最重要的非絕熱加熱物理過程之一，在決定大尺度大氣溫度、濕度場的垂直結構中起著關鍵作用，也是降水預報的關鍵所在[4]。積云對流也是數值模式中不可缺少的物理過程，對一次強降水天氣過程的模擬有著重要的作用。WRF(Weather Research Forecast)模式系統是由美國國家大氣研究中心(NCAR)、國家大氣海洋局預報系統實驗室、國家大氣環境研究中心(FSL,NCEP/NOAA)和俄克拉荷馬大學暴雨分析中心等多單位聯合發展起來的新一代非靜力平衡、高分辨率、科研和業務預報統一的中尺度預報和資料同化模式[5-6]，在天氣預報、大氣化學，以及區域氣候等方面有著廣泛應用前景。【前人研究進展】國內外許多學者對WRF模式運用于區域降水的模擬研究進行了不同的研究。何宏讓等[7]用WRF模式的3種云微物理參數化方案模擬2010年舟曲特大暴雨，選擇不同的云微物理參數化方案對強降水強度的模擬有很大差別，kessler方案模擬的降水范圍和走向以及累積降水量與實況基本符合，而Lin方案和Morrison方案模擬的累積降水量與實況相差較大。王婷婷等[8]運用WRF模式對三峽庫區的一次降水過程進行了中尺度數值模擬，發現WSM3簡單冰方案和Ferrier微物理方案在面平均降水量、降水分布等指標上能更好的反映實況，而WSM5方案的模擬結果與實測值差異較大。朱格力等[9]用WRF模式的8種不同云微物理參數化方案完成對華南地區一次暴雨過程的數值模擬和性能分析，發現WSM3方案對小到大雨和大暴雨的模擬效果最好，對暴雨的模擬效果最差，WSM5方案對暴雨模擬效果最好，結合TS評分和誤差分析結果，整體模擬效果最好的是WSM5方案，最差的是Lin方案。Rajeevan et al.[10]通過分析WRF模式的4個不同的云微物理過程對印度南部雷雨事件的敏感性發現，Thompson方案模擬的降水與實況符合最好，其他3種方案模擬結果均偏高。Jason等[11]用WSSR-88D雷達反射率資料推斷降水量，與WRF模式模擬的降水量進行比較，發現在許多極端降水事件中，降水的量值、位置及局地降水頻率的最大值、降水頻率的日變化強度和總的空間分布模擬與觀測是相似的。黃海波等[12]用WRF模式研究了不同的云微物理參數化方案以及水平分辨率對降水預報效果的影響，發現模式水平分辨率的提高存在明顯的閾值。【本研究切入點】云微物理參數化方案和積云對流參數化方案對不同類型天氣系統的發展有不同的效果，而且在某些降水過程中，積云對流參數化方案幾乎完全不起作用。如何對WRF模式的參數化方案進行優化和選擇，有待于做進一步系統的研究和評估。【擬解決的關鍵問題】本文利用WRF模式模擬2013年7月5日14：00至6日14:00華中地區一次強降水過程，選擇3種云微物理參數化方案和2種積云對流參數化方案相組合成6種參數化方案對強降水天氣過程進行數值模擬試驗，對比分析不同微物理和積云對流參數化方案對強降水模擬的影響，對華中地區如何合理選擇微物理和積云對流參數化方案進行初步探討。

1 材料與方法

1.1 天氣過程概述

2013年7月5-6日，受高空槽、中低層切變線和西南低渦的共同影響下，我國華中地區出現了一次強降水天氣過程(圖1～2)。在500 hPa位勢高度場上(圖1a和圖2a)，歐亞中高緯地區為兩槽一脊形勢，在西伯利亞地區有一個大槽，隨著時間的推移，大槽不斷減弱，最終發展為一個橫槽，同時東北地區也有一個大槽，大槽不斷東移減弱，長江地區存在一個南支槽，華中地區位于槽前脊后的位置，有上升氣流，有利于對流的發展，6日雖然華中地區的大槽有所減弱，但仍處于槽前脊后的位置(圖2a)，表明之后降水強度有所減弱，但仍有降水發生；在低層，即在700(或850)hPa位勢高度場上，存在一個東北大槽，大槽不斷東移減弱，同時江淮地區有切變線，偏北氣流和來自西南地區的水汽在華中地區發生輻合，有利于降水的產生；在海平面氣壓場(圖2d)上，貝加爾湖附近有一個低壓系統，江淮地區應有冷鋒存在，華中地區處于東北低壓的控制范圍下，從5日到6日，可看出低壓強度不斷增強，表明水汽輻合上升增強，有利于強降水的產生和發展。

(a)500 hPa位勢高度場，(b)700 hPa 位勢高度場,(c)850 hPa位勢高度場,(d)海平面氣壓場(a) 500 hPa geopotential height field, (b) 700 hPa geopotential height field, (c)850 hPa geopotential height field, (d) Sea level pressure field圖1 2013年7月5日8:00天氣形勢Fig.1 The weather chart at 8:00 on 5 July 2013

(a)500 hPa位勢高度場，(b)700 hPa 位勢高度場,(c)850 hPa位勢高度場,(d)海平面氣壓場(a) 500 hPa geopotential height field, (b) 700hPa geopotential height field, (c)850 hPa geopotential height field, (d) Sea level pressure field圖2 2013年7月6日8:00天氣形勢圖Fig.2 The weather chart at 8:00 on 6 July 2013.

1.2 試驗設計

本文采用WRF模式V3.6.1版本，模式選用單向嵌套式網格，試驗區域中心定為(100°E，32.5°N),水平格距為27 km，格點數為296×226，垂直方向分為30層，模式層頂為50 hPa。模式的初始和側邊界場資料來自NCEP的FNL資料，水平分辨率為1°×1°，時間間隔為6 h，采用Lambert地圖投影[13-16]。為了討論不同微物理和積云對流參數化方案在同一分辨率下對一次強降水的影響，選用RRTM長波輻射方案、Dudhia短波輻射方案、YSU邊界層方案和Noah陸面過程方案，同時采用3種云微物理參數化方案和兩種對流參數化方案的6種組合(表1)。

2 結果與分析

2.1 雷達回波拼圖的模擬對比

對于一些降水系統(如MCS)，從初始對流系統到可分辨尺度系統轉變的正確模擬是再現許多觀測特征和動力特征的關鍵所在[17]。從圖3可以看出，在7月5日14：00(圖3a)，雷達回波帶呈東-西走向，江蘇南部和安徽中部以及湖北、四川局部地區降水強度大，降水范圍較廣；到5日20：00 (圖3b)，降雨帶范圍減小，同時強降水區域位于江蘇與安徽的南部地區，這表明強降水的中心位置向東轉移，降水中心范圍減小；到6日2：00(圖3c)，在江蘇南部、安徽中南部以及安徽武漢交界處有強降水，表明強降水中心范圍有所擴大，同時降水分布范圍進一步縮小；到 6日8：00 (圖3d)，強降水中心位于江蘇南部、安徽中部以及湖南、湖北交界處，強降水范圍進一步增大；到6日14：00 (圖3e)，強降水中心區域減少，強降水主要位于安徽和湖南交界地帶。

表1 試驗設計方案

(a)14:00,(b)20:00,(c) 02:00,(d) 08:00,(e) 14:00 (a)at 14:00 on 5, (b) at 20:00 on 5, (c) at 02:00 on 6,(d) at 08:00 on 6,(e) at 14:00 on 6圖3 2013年7月5-6日的累積降水量實況全國雷達拼圖Fig.3 Cumulative precipitation realistic national radar puzzle from 5 to 6 July 2013

由圖4可知，將6種不同微物理過程模擬的20:00全國雷達拼圖與實況圖對比，6種方案都大致模擬出了雷達回波的位置及走向，方案1和方案2模擬的回波范圍較實況偏少，對回波中心位置的模擬也有較大偏差，總體來看，方案5和方案6的模擬效果較好，都大致模擬出了雷達回波帶的分布范圍，實況中的回波中心位于江蘇以及安徽南部地區，模擬出的回波中心位置位于湖南地區，同時模擬的回波強度偏低。

綜合以上分析可知，方案5和方案6的模擬效果最好，基本模擬出了此次強降水的雨帶走向以及降水范圍，對降水過程的連續過程模擬效果較好，其次是方案4和方案3，這表明在相同的對流參數化方案下，云微物理方案中WSM6方案和Lin方案對強降水的模擬效果較好，Kessler方案的模擬效果一般。

2.2 24 h累積降水量的模擬對比

由圖5可知，降水系統呈東-西走向，降水主要集中在江蘇、安徽、湖北南部地區以及湖南北部地區，貴州地區也有少量降水，其中強降水中心位于安徽南部地區，可達到200 mm左右；次強降水中心位于湖北南部地區，可達到160 mm左右；在湖南和貴州局部地區，降水強度可達到100 mm左右。

對比圖5～6可以發現，6個方案基本都能模擬出本次降水的主要雨帶及其走向，但降水區東西向區域相對實況明顯伸長。具體來看，模式結果都較好的模擬出了位于安徽南部的強降水中心位置，沒有模擬出湖北南部的次強降水中心，方案1、方案3 和方案4模擬的強降水中心位置與強度與實況基本吻合；方案2模擬的強降水中心強度偏弱；方案5和方案6模擬出強降水中心位于湖北和安徽的交界處，強降水中心范圍相對實況有偏差。

綜合以上分析可知，對于華中地區的一次強降水的模擬，各個方案均模擬出了降水的落區，方案1和方案4的模擬效果與實況基本相符合，其次是方案6和方案3的模擬效果較好，這表明KFN與Kessler的組合方案以及G3與Lin的組合方案模擬的降水區走向以及24 h累積降水量與實況基本吻合，而Kessler方案與G3方案的組合所模擬的累積降水量與實況相差較大，不能很好的模擬出強降水中心的位置及強度。

2.3 ETS評分檢驗

ETS評分方法是目前氣象部門檢驗數值預報產品并對降水預報性能進行評估的方法之一，采用ETS評分來對各組參數化方案數值模擬得到的降雨進行檢驗。

從表2可以看出，不同微物理和積云對流參數化方案組合對不同等級降水的模擬效果不同。對于小雨等級的降水，方案6的模擬效果最好；對于中雨等級的降水，也是方案6的模擬效果最好；對于大雨等級的降水，方案1和方案4的模擬效果較好，其次是方案6；對于暴雨量級的降水，方案4的模擬效果較好，其次是方案1；對于大暴雨量級的降水，方案6的模擬效果最好，其次是方案4。總體來說，方案6對各個等級降水的模擬效果最好，模擬結果比較穩定，即WSM6方案和G3方案的組合的模擬效果較好，其次是方案4，方案3和方案5的模擬效果也較好，方案1對大雨和暴雨的模擬效果很好，方案3對中雨的模擬效果較好。

(a)方案1,(b)方案2,(c)方案3,(d)方案4,(e)方案5,(f)方案6(a) Scheme 1, (b) Scheme 2,(c) Scheme 3,(d) Scheme 4,(e) Scheme 5,(f) Scheme 6圖4 6種不同微物理過程模擬的7月5日20:00全國雷達拼圖(單位：dBZ)Fig.4 National radar puzzle in six different microphysical process simulations at 20:00 on 5 July (unit: dBZ)

圖5 2013年7月5-6日的24 h累積降水量實況圖(單位：mm)Fig.5 The 24-hour cumulative precipitation from 5 to 6 July 2013

綜合以上分析可知，對于大雨和暴雨等強降水的模擬，積云對流參數化方案對強降水模擬的影響大于云微物理參數化方案對強降水的影響。同時可知，從2種積云參數化方案的模擬結果評分來看，并沒有最優的積云參數化方案，從微物理過程方案來比較，WSM6方案和Lin方案的總體ETS評分較好，Kessler方案的總體ETS評分較低。

(a)方案1,(b)方案2,(c)方案3,(d)方案4,(e)方案5,(f)方案6(a)scheme 1, (b) scheme 2,(c) scheme 3,(d) scheme 4,(e) scheme 5,(f) scheme 6圖6 6種不同微物理過程模擬降水的空間分布(單位：mm)Fig.6 Spatial distribution of simulated precipitation in six different microphysical processes

降水等級不同微物理參數化方案123456小雨0.2630.1910.3070.3300.3300.353中雨0.2610.4010.2070.1800.1800.401大雨0.5880.2170.3480.4490.3480.415暴雨0.4020.2240.3790.4250.3790.334大暴雨0.0410.1250.1670.2530.2100.296

3 討 論

為比較WRF模式的不同微物理和積云對流參數化方案對一次強降水天氣過程模擬結果的影響，利用6種不同微物理和積云對流參數化方案的組合，對2013年7月5日14：00～6日14:00華中地區一次強降水天氣過程進行模擬。

(1)通過對比分析模擬雷達回波拼圖和實況圖，發現采用不同微物理和積云對流參數化方案的組合都能大致模擬出降水的落區和發展趨勢，但模擬的強降水中心的位置和強度與實況相比存在一定偏差，總的來說，WSM6、Lin方案這2種微物理參數化方案與KFN、G3這2種積云對流參數化方案搭配所得到的方案較好的模擬出了此次強降水系統的發生發展過程，與實況較接近。

(2)WRF模式中不同的微物理和積云對流參數化方案的選擇對強降水落區模擬的影響不大，但是對強降水中心區域以及強度的模擬有較大差別，模擬結果表明KFN與Kessler的組合方案以及G3與Lin的組合方案模擬的降水走向和24 h累積降水量與實況基本吻合，而Kessler方案與G3方案的組合所模擬的累積降水量和強降水中心的位置及強度與實況存在偏差。

(3)從試驗結果的ETS評分可以知道，對于小雨等級的降水，WSM6與G3組合方案的模擬效果最好；對于中雨等級的降水，WSM6、Lin方案這2種微物理方案搭配G3方案的模擬效果最好；對于大雨等級的降水，Kessler方案搭配KFN方案組合的模擬效果較好；對于暴雨量級的降水，Lin方案搭配G3方案的模擬效果較好；對于大暴雨量級的降水，WSM6方案搭配G3方案的模擬效果最好。

4 結 論

由模擬結果可知，在相同的積云對流參數化方案下，微物理參數化方案中對各個降水等級的模擬效果較穩定的是WSM6方案和Lin方案，Kessler方案對不同等級降水模擬的效果相差較大。同時對于相同的云微物理參數化方案，選取不同的積云對流參數化方案對模擬結果也有影響。

本文的結論只是WRF模式對一次強降水天氣過程的模擬結果，由于不同天氣過程的主要影響因素不同，模擬的準確性除了受不同微物理過程影響外，還與模式的水平分辨率的高低、是否選取合適的嵌套方案和其他物理參數化方案有關，因此，結論是否適用于其他強降水過程，還有待于進一步檢驗。

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(責任編輯 李 潔)

InfluenceofSimulatingHeavyRainfallProcessinCentralChinabyUsingDifferentMicrophysicsandCumulusParameterizationSchemesinWRFModel

DU Tao1, MO Xin-yue1, LI Huan2, ZHANG Lei1*

(1.College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education, Gansu Lanzhou 730000, China;2.College of Information Science and Engineering,Lanzhou University，Gansu Lanzhou 730000，China)

【Objective】In this paper, a heavy rainfall occurred in central China during June 5-6 in 2013 was investigated by using the mesoscale numerical model WRF (V3.6.1) and FNL NCEP data.【Method】Based on six different combinations of two cumulus convective parameterization schemes and three cloud microphysics parameterization schemes, the influences of different parameterization schemes on the simulation of the precipitation process were studied, by comparing the observed 24-hour accumulated precipitation and radar echo with simulations.【Result】Results showed that the movements and the distribution of precipitation could roughly be simulated by using different parameterization schemes. However, relative to the observations, the simulated location and intensity of heavy precipitation center has some basis.【Conclusion】In general, the simulation results of the combination of KFN scheme and Kessler scheme and the combination of Lin scheme and G3 scheme are pretty well. Combining the equitable threat score, the simulation effects of different parameterization schemes are different for different levels of precipitation and the combination of WSM6 scheme and G3 scheme has stable simulation effects.

WRF model; Microphysics parameterization schemes; Heavy rainfall process; Equitable threat score

P445

A

1001-4829(2017)11-2583-07

10.16213/j.cnki.scjas.2017.11.033

2016-12-13

國家自然科學基金面上項目(41475008)；國家自然科學基金創新研究群體科學基金(41521004)；國家自然科學基金青年科學基金項目(41605005)；蘭州大學中央高校基本科研業務費專項資金(lzujbky-2016-k06)

杜 韜(1993-)，男，甘肅蘭州人，碩士研究生，研究方向：大氣物理學與大氣環境，Tel：15117125544，E-mail：545965475@qq.com，*為通訊作者：張 鐳(1960-)，男，教授，博士生導師，研究方向：大氣物理學與大氣環境，Tel：13893615553，E-mail：zhanglei@lzu.edu.cn。