（气象学专业论文）不同积云对流参数化方案模拟华南降水的研究.pdf

摘要 积云对流参数化问题是解决模式预报降水准确率的关键问题，本文在对 2 0 0 5 年6 月1 8 2 5 日华南出现的大范围持续性暴雨天气过程进行详细分析的 基础上，用g r a p e s 模式中的不同积云对流参数化方案模拟此次降水过程，以深 入分析各参数化方案的特点、描述对流的能力以及方案的适用性。 此次降雨的发生是大尺度环流背景和中尺度系统综合作用的结果：孟加拉 湾、中南半岛至南海一带西南季风强盛，为广东上空带来了源源不断的水汽，8 5 0 h p a 切变线在江南南部和华南北部之间维持、5 0 0h p a 南支槽在广东西部和广西 上空长时间存在是这次暴雨过程得以持续的重要原因，同时还发现地面中尺度 切变线位置与强降水落区相当吻合。 三个参数化方案2 1 日2 4 小时降水模拟结果显示，总体上雨带与实况接近， 但中尺度暴雨中心存在不同。各方案初始对流激发的状态及演变存在显著差异， 并与各自2 4 小时模拟降水的分布和雨量紧密相关；同时预报对流激发的时间也 不同。综合来看，s a s 方案能较好的模拟对流的触发，但不足的是激发的降水 在实况出现小雨和大雨的时段没有太大的区别。针对各方案对一个实况站点的模 拟降水量偏小的情况，用k f e t a 方案的模拟结果进行细致分析，发现对流层中 层垂直速度偏小是导致模式预报降水偏小的原因之一。 参数化方案的设计和选取的参数应根据所用模式和分辨率或者其他条件做 相应的调整，垂直速度对k f e t a 方案的模拟结果影响较大，对流调整时间对 b m j 方案的结果有影响，s a s 方案中降水转化率通过影响下沉下流的作用大小 影响模式预报结果，调整这些参数能够改善模式的预报效果。 在模式中加入一个新的对流参数化方案g 托n _ d 钾y i 方案，并用它做 2 4 小时降雨模拟，结果表明这个融合集合预报与资料同化技术的方案模拟出的 降水结果与实际更加接近，预报效果较好。 关键词：g r a p e s 中尺度模式数值模拟积云对流参数化对流激发 a b s t r a c t s i n c ec u m u l u s p a r a m e t e r i z a t i o ni st h ek e yp r o b l e m t oe n h a n c et h ep e r f o r m a n c e o fn u m e r i c a lm o d e l ，t h i sp a p e ri st od e e p l ya n a l y z et h ef e a t u r eo fs c h e m e si nm o d e l g & 蟑e s m e s o ，t h e i ra b i l i t yt op r e s e n tc o n v e c t i o na n dt h e i rc o m p a t i b i l i t y 、) l ，i t ht h e m o d e lt h r o u g hs i m u l a t i o nw h i c hi sb a s e do nd e t a i l e da n a l y s i so fac o n t i n u o u sr a i n p r o c e s sl a s t i n gf r o mj u n e1 7 血，2 0 0 5t oj u n e2 4 也i ns o u t hc h i n a n eo c c u r r g m c eo f t h i sm i np r o c e s si st h eo u t c o m eo f b o t hl a r g es c a l ec i r c u l a t i o n a n ds o m el n c s o - s c a l ew e a t h e rs y s t e m s ：s t r o n gs o u t h w e s tm o n s o o ni nb a yo fb e n g a l ， i n d o - c h i n aa n ds o u t hc h i n as e ab r i n gc o n s i s t e n tw a t e rv a p o rt og u a n g d o n g ； m a i n t e n a n c eo f 8 5 0 h p as h e a rl i n eb e t w e e ns o u t h e r np a r to f s o u t h y a n z ea n dn o r t h e r n s o u t hc h i n a ；e x i s t e n c eo f5 0 0 h p as o u t h e r nt r o u g ho v e rw e s tg u a n g d o n ga n d o u a n g x if o ral o n gp e r i o da n dl o c a t i o no fs u r f a c es h e a rl i n em a t c h e dt o r r e n t i a lr a i n a r e av e r yw e l l i l l 也e2 4h o u r sm i ns i m u l a t i o no f j u n e2 1 n u s i n gt h et h i n es c h e m e s t h er a i nb e l t i sv e r yc l o s et oo b s e r v a t i o n , b u tt h es i m u l a t e dm e s o s c a l et o r r e n t i a lc e n t r ed i f f e ral o t w i t he a c hp a r a m 眺f i o ns c h e m e i n i t i a lp r o v o c a t i o ns t a t u sa n dt i m ec h a n g eo f c o n v e c t i o ni nt h r e es c h e m e sa r eq l l i td i f f e r e n ta n dr e l a t ec l o s e l yt ot h e i r2 4h o u r s p r e c i p i t a t i o ns i m u l a t i o n s c o n v e c t i o np r o v o c a t i o nt i m ei sn o tt h es a m ea sw e l lw i t h t h r e es c h e m e s g e n e r a l l ys p e a k i n g , s a ss c h e m ep r e d i c t st h ec o n v e c t i o nb e t t e r , b u t t h es h o r t c o m i n gi s 也et r i g g e r e dr a i nm o u n ti sn e a r l yt h es a m ew h i l ei nt h e o b s e r v a t i o nr a i nm o u n td i f f e r sal o t i nt h es i m u l a t i o nw i t hk f e t as c h e m e ，t h e v e r t i c a lv e l o c i t yi nt h ec e a t r eo ft r o p o s p h e r et e n d st ob es m a l l e rt h a nn o r m a li so n e r e a s o nf o rt h el e s sp r e d i c t e dr a i n c o m p u t a t i o no f v a r i a b l e sa n dp a r a m e t e r si ns c h e m e ss h o u l db ea d j u s t e d a c c o r d i n gt ot h en u m e r i c a lm o d e la n dr e s o l u t i o n v e r t i c a ls p e e d , r e l a xt i m ea n d p r e c i p i t a t i o ne f f i c i e n c ei nk f e t a ，b m ja n ds a ss c h e m e sh a v es t r o n gi n f l u e n c eo i l s i m u l a t i o nr e s u l t s ，s oc h a n g et h e s ep a r a m e t e r sg a i te n h a n g em o d e lp e r f o r m a n c e p l a n tan e wp a r a m e t e r i z a t i o n b 锄e _ g r c u d e v e n y is c h e m ei ng r a p e s a n du s ei tt op e r f o r ma2 4h o u r sr a i ns i m u l a t i o n t h er e s u l ts h o w st h a tt h i sv e r y s c h e m et h a tc o m b i n ee n s e m b l ea n dd a t aa s s i m i l a t i o nt e c h n i q u e sh a sb e t t e rf o r e c a s t w h i c hi sc l o s et oo b s e r v a t i o n k e yw o r d ：g r a p e s - m e s om o d e l ，n u m e r i c a ls i m u l a t i o n , c u m u l u sp a r a m e t e r i z a t i o n s c h e m e ，c o n v e c t i o np r o v o c a t i o n r r l 学位论文独创性声明 本人郑重声明： 1 、坚持以。求实、创新”的科学精神从事研究工作 2 、本论文是我个人在导师指导下进行的研究工作和取得的研究 成果 3 、本论文中除引文外，所有实验、数据和有关材料均是真实的。 4 、本论文中除引文和致谢的内容外，不包含其他人或其它机构 已经发表或撰写过的研究成果 5 、其他同志对本研究所傲的贡献均已在论文中作了声明并表示 了谢意 作者签名： 日期= 学位论文使用授权声明 本人完全了解南京信息工程大学有关保留，使用学位论文的规定，学校 有权保留学位论文并向国家主管部门或其指定机构送交论文的电子版和纸 质版；有权籍学位论文用于非赢利目的的少量复制并允许论文进入学校图书 馆被查阅；有权将学位论文的内容编入有关数据库进行检索；有权将学位论 文的标题和摘要j 仁编出版保密的学位论文在解密后适用本规定 作者签名， 日期； 第一章前言 第一章前言 本文主要探讨的是数值天气预报中积云对流参数化问题。箕研究对象是不被模式格点 所分辨的次网格尺度积云对流过程。在过去的二十多年里，随着数值天气预报研究与应用 的广泛开展、计算机技术的日益提高、大量观测试验使人们对积云对流物理机制不断了解 和认识，次网格积云对流参数化问题的研究也有了较大发展。本章作为全文的开始讲述积 云过程的重要性、参数化方法的必要性，积云对流参数化的分类以及发展等，最后指出本 论文的研究内容。 1 1 积云过程的重要性以及对流参数化的必要性 积云对流过程往往和降雨过程联系紧密，伴随强降水的发生中尺度对流云团生成、发 展、旺盛，当云团逐渐滑散，降水也就慢慢的结束了，华南前汛期的降水尤其是这样。其 降水多为对流性降水，在降水过程中大量潜熟释放能够进一步增加局地大气的不稳定度， 促进对流运动的持续，因此由积云对流引起的热量和水汽的垂直输送过程在参数化过程中 十分重要。不仅如此，在一个数值模式中，积云过程与动力过程以及其他物理过程紧密联 系，它们之间的关系可以由图】一l “疆楚的表述，在大多数这些过程的相互作用中，积云 对流都扮演十分重要的角色。一直以来，积云对流作用都通过参数化的方法实现，因而积 云参数化一直都是做好大气数值预报的核心，尽管在过去的几十年里，在这一方面已经积 累了一些经验，但是积云参数化仍旧是一个相对较新的课题，还存在很多如图1 2 【l 】中所 描述的复杂不确定向题。 目前，数值天气预报、大气探测和计算机技术发展迅速。采用l o k m 以下高分辨率非 流体静力显示云模式来直接求解积云尺度运动进行数值天气预报已成为可能，但是由于其 计算量相当大，而积云对流参数化方法相对简单易行，所以参数化方法目前仍被各国数值 天气预报模式和大气环流模式采用。另一方面，参数化的必要性不仅仅局限于数值模式， 甚至在其它理论模式、概念模式中，获得小尺度过程的统计学表现对于理解大尺度现象也 是很有必要的。更何况即便假设我们已经拥有一个能够分辨各种尺度的模式，它本身并不 能自动提供给我们尺度相互作用的信息，而各种层次的参数化方案却能够通过显示或隐式 第一章前言 简化、定量表述各种尺度的统计学表现，为科学研究、业务预报提供有用的信息 一瞄 o a 洲& u 帕p l c 毯幽 图1 1 气候系统中不同过程的相互作用n l u n c f r t a w t l e s 埘f o 弛i u l a t i n g c l o u d n o a s s o c 城i f - d p o c f s s e 8 图1 - - 2 积云对流中的复杂过程i l 】 1 2 对流参数化方法的提出和主要解决的问题 对流参数化是从热带气旋生成和发展的数值模拟开始提出的。最初，诸多观测事实证 明积云对流在大尺度熟带扰动中有重要作用剐，此后由于早期理论在试图解释热带气旋的 大小和快速增长时失败【习，更进一步说明需要对积云对流进行参数化。这一认知促使第二 类条件不稳定概念的首次提出【6 7 l ，其中阐述了积云尺度和气旋尺度运动的相互配合，积云 给气旋提供热量，大尺度气旋运动则提供积云水汽以维持它的发展。此时用到的参数化方 2 第一章前言 法虽然简单却让人们认识到不同尺度运动之间的相互合作机制，同时使数值模拟热带气旋 取得相当的成功 s l 。 尽管对流参数化的初始应用很成功，但是把这样的方法应用于更加一般的情况时还存 在一定的问题，并且这些最初的参数化尝试都仅仅是在经验和直觉的基础上，缺乏描述积 云集合和大尺度环境场相互作用的理论依据。但是至此，至少能够对参数化的核心问题达 成一致。即确定对流过程使大气加热、变千效应的垂直分布和估算对流降雨量。因此，通常 把大气热力学方程和水汽守恒方程作为参数化方案的基本方程： q 1 ；娶+ v 步而+ _ a o t ) - 导己一( v 而+ 鱼2 马 ( 1 一1 ) 优印l p印 一q 2 ：罄+ v ( 矿劢+ 旦掣) = 之一( v ( 7 0 q 3 + 丝警) ( 卜2 ) 饼印印 式中“一”表示格点面积上的平均值( 也即模式格点值) ；”表示平均值的偏差；q l 表 示视热源；q 表示视水汽汇；c 为净凝结率；q 为比湿；其他符号为气象学上的惯用符号。 上式中为了书写方便，未列出辐射加热效应q r 。对于动量场还可引入类似的方程 或= 尝m 步西字一z d ( v ( 而+ 字) ( 1 - - 3 ) g ；e + v 扩m _ ) + 亟 一乙) ：弋v ( 歹而+ 尘2 与 ( 1 4 ) 优 中印 式中q 和q v 分别表示u 、v 分量的“视动量源( 汇) z u 和z v 分别表示u 、v 量的其它 动力过程作用项( 如科氏力项和气压梯度力项等) 。以上四式中右边各项就表示次网格积云 对流作用项。 1 3 积云对流参数化的发展和分类 1 3 1 对流参数化的定义 确切的定义对流参数化实非易事，因其本身尚是一个研究不成熟的科学问题，但是总 第章前言 的来说可以将对流参数化表述为：为使预报天气或气候的模式系统达到f j j 合而明确的描述 湿对流的统计学影响。在这个表述中既没出现“大尺度过程”、。小尺度过程”，也没有涉及 “网格”与“次网格”的问蹶，主要原因是：首先，在大气运动中，对大小尺度并没有确 切的定义，也不存在明显的界限分隔两种尺度的运动，然而参数化却独立于这个问题而存 在，也就是说即便没有明显的尺度划分，积云对流依然要进行参数化；其次，如前所说， 参数化不仅在研究预报大气运动的数值模式中需要用到，在其他的撮念模式和理论模式中 也可能要用到，因此不能用有关“网格”的表述定义对流参数化。 然而，在一个离散的模式里，总可以清楚地区分能被模式网格分辨与不能被模式网格 分辨的过程，前者可以显示的用局地和瞬时变化来表示，而后者只能用统计的方法隐式的 表述。为方便起见，通常用大尺度指可被模式网格分辨的过程，而用积云过程替代不能被 网格识别的湿对流过程。大尺度运动和积云对流的相互作用如图l 一3 所示，在圈中。上半 圈代表可分辨尺度对不可分辨湿对流的作用，下半圈则代表后者对前者的反馈作用。对于 一个离散格点模式，通常是用格距的大小作为可分辨和不可