曾新民，吳志皇，宋 帥，熊仕焱，鄭益群，周祖剛，劉華強(qiáng)

1解放軍理工大學(xué)氣象學(xué)院，南京 211101

2中國(guó)科學(xué)院東亞區(qū)域氣候－環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100029

WRF模式不同陸面方案對(duì)一次暴雨事件模擬的影響

曾新民1，2，吳志皇1，宋 帥2，熊仕焱1，鄭益群1，周祖剛1，劉華強(qiáng)1

1解放軍理工大學(xué)氣象學(xué)院，南京 211101

2中國(guó)科學(xué)院東亞區(qū)域氣候－環(huán)境重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100029

本文利用中尺度模式 Weather Research and Forecasting Model（WRF）3.1版本及National Centers for Environmental Prediction（NCEP）分析資料，就2003年6月下旬我國(guó)江淮及南方地區(qū)的強(qiáng)降水事件，以24h短期天氣模擬的方式，研究了模式中四個(gè)不同陸面方案對(duì)降水模擬的影響.結(jié)果表明，此次暴雨事件模擬對(duì)不同陸面方案是比較敏感的，模擬區(qū)域內(nèi)雨量級(jí)別越高，不同方案的TS評(píng)分差異就越大，較大范圍雨量可存在30%的差異，四種方案的暴雨中心值可存在100%～150%的較大差別；不同陸面方案還導(dǎo)致了模擬平均感熱通量及潛熱通量的系統(tǒng)性差異，這些差異的分布具有地域特點(diǎn)；陸面方案通過兩種機(jī)理對(duì)模擬降水產(chǎn)生重要影響，即主要影響地表蒸發(fā)量，以及主要影響低層環(huán)流及水汽輻合，從而分別影響模擬的較大范圍降水（如，平均約7%、最大約30%的較大范圍雨量差異）及包含模擬降水中心的較小范圍暴雨（如，方案間暴雨中心雨量可存在100%～150%的較大差別）.可見，不同陸面過程可從不同空間尺度、不同程度上影響暴雨天氣，改進(jìn)陸面方案可以提高WRF模式對(duì)暴雨的模擬能力.

WRF，陸面方案，暴雨事件，短期天氣，數(shù)值模擬

1 引 言

我國(guó)是世界上多暴雨國(guó)家之一，暴雨是我國(guó)夏季常見且影響地區(qū)廣泛的一種主要災(zāi)害性天氣，對(duì)人民生命財(cái)產(chǎn)構(gòu)成了嚴(yán)重危害.目前對(duì)我國(guó)暴雨的研究盡管已取得了很多成果，了解了一些暴雨發(fā)生發(fā)展的物理機(jī)制，提出了一些概念模型，但是，暴雨的形成是一個(gè)非常復(fù)雜的問題，目前仍存在諸多難點(diǎn)亟待解決[1－2]，如，位勢(shì)不穩(wěn)定性如何形成又如何釋放，水汽如何爆發(fā)式地凝結(jié)下落，等等.

陸面作為氣候系統(tǒng)的一個(gè)非常重要的分支，近幾十年來陸氣相互作用對(duì)氣候的影響受到高度關(guān)注[3－6]，并發(fā)展了許許多多描述陸面與大氣之間動(dòng)量、熱量、水汽及其他一些微量氣體交換的陸面物理、地球生物化學(xué)的參數(shù)化方案（簡(jiǎn)稱陸面方案[7－8]）.近些年來，人們也關(guān)注短期天氣中陸面過程的作用，例如，Pielke[9]認(rèn)為陸面特性量可從單個(gè)雷暴尺度到全球尺度對(duì)大氣運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生顯著影響；Zeng等[10]研究了與中尺度模式耦合的陸面方案中參數(shù)的次網(wǎng)格非均勻性，發(fā)現(xiàn)這種非均勻性可影響暴雨強(qiáng)度，并分析了其中機(jī)理；Jin和 Miller[11]利用中尺度模式MM5模擬發(fā)現(xiàn)積雪對(duì)逐日天氣變化有較大影響；張朝林等[12]用MM5模擬了一次北京24h暴雨，顯示出引進(jìn)精細(xì)下墊面信息對(duì)模擬暴雨的發(fā)生發(fā)展可產(chǎn)生重要影響（如影響模擬降水的中心位置及強(qiáng)度）；曾新民等[13]采用新一代的中尺度模式WRF，檢驗(yàn)一次24h暴雨模擬對(duì)陸面參數(shù)的擾動(dòng)的敏感性，同時(shí)發(fā)現(xiàn)陸面參數(shù)擾動(dòng)影響暴雨模擬的時(shí)間尺度小于10h；趙鳴等[14]曾用耦合了BATS陸面過程方案的RIEMS模式，研究BATS的增加對(duì)2個(gè)24h暴雨模擬個(gè)例的影響，結(jié)果表明，陸面方案對(duì)模式降水可產(chǎn)生較大影響.

前人就降水事件中陸面過程作用的研究工作有如下兩個(gè)特點(diǎn).一是多涉及不同陸面參數(shù)或陸面信息的改變對(duì)降水模擬的影響，較少研究降水模擬對(duì)不同陸面方案的敏感性.這樣，在改進(jìn)陸面參數(shù)表示或利用精細(xì)的陸面信息改善降水模擬時(shí)，很難分辨出這種工作所采用的陸面方案導(dǎo)致的總體影響，如方案的系統(tǒng)性偏差.二是針對(duì)我國(guó)范圍的研究?jī)H涉及短期降水個(gè)例模擬，缺乏對(duì)有氣候意義的降水事件的研究.事實(shí)上，盡管從這種個(gè)例研究中可以看出短期降水模擬中陸面方案的影響，但這種影響的普遍性或方案引起差異的系統(tǒng)性則需要更多的個(gè)例來檢驗(yàn).檢驗(yàn)時(shí)，既可通過單一個(gè)例或若干個(gè)時(shí)間上不連續(xù)的個(gè)例，甚至模擬區(qū)域等設(shè)置有所不同的模擬個(gè)例來進(jìn)行，也可通過一個(gè)集中、連續(xù)發(fā)生暴雨的較長(zhǎng)時(shí)段的暴雨事件，在同一模擬區(qū)域來考察.顯然，后者是一種較好的方法，并被國(guó)外的研究者所采用（如Xue等利用Eta模式的研究[15]）.由于不同地區(qū)陸面特征不同，在暴雨事件中陸氣相互作用的特征也可能存在差異，因此，研究我國(guó)南方地區(qū)暴雨模擬中陸面過程方案的影響，對(duì)評(píng)價(jià)或提高模式模擬暴雨能力及定量降水預(yù)報(bào)的制作等，都具有重要意義.本文將選用目前應(yīng)用廣泛的新一代中尺度模式WRF，對(duì)2003年6月下旬我國(guó)南方地區(qū)持續(xù)性暴雨事件進(jìn)行逐24h的數(shù)值積分模擬，探討不同陸面方案對(duì)暴雨模擬的影響.

2 天氣概況

2003年6月下旬至7月上旬，江淮流域已入梅，西太平洋副高位置相對(duì)偏北，其南北變化較少、東西變化較為明顯；強(qiáng)勁而穩(wěn)定少動(dòng)的中緯度西風(fēng)急流使得西太平洋副高難以北抬，致使淮河流域降雨帶穩(wěn)定少動(dòng)，共出現(xiàn)了3次暴雨過程，雨量集中，降水強(qiáng)度大，因而形成了1954年以來最強(qiáng)的大洪水.同時(shí)，每一次梅雨鋒的出現(xiàn)均伴有高層南亞高壓的東伸，并誘發(fā)500h Pa西太平洋副高西伸至我國(guó)沿海，導(dǎo)致淮河流域多雨，江南干旱高溫[16].期間，南方的其他地方，如兩湖地區(qū)和華東部分地區(qū)，也出現(xiàn)了暴雨和大暴雨天氣.

從同期的逐日實(shí)測(cè)降水情況來看（圖略），20日的降水范圍集中在整個(gè)海南省及其鄰省地區(qū)，模擬區(qū)域范圍內(nèi)（見圖1）單站24h累積最大降水量（Maximum Daily Precipitation，MDP）達(dá) 到 了89mm，21日我國(guó)大部都有降水，江南沿海地區(qū)雨量較大，MDP達(dá)到了120mm，22日降水集中在江淮流域（MDP為160mm），23日雨帶南移，降水集中在長(zhǎng)江流域地區(qū)（MDP為144mm），24日雨帶繼續(xù)南移，雨量增大，福建北部MDP達(dá)到200mm，25日雨帶維持（MDP為163mm），26日降水在海南、廣東和湖南地區(qū)最強(qiáng)（MDP為176mm），27日整個(gè)江南地區(qū)普遍出現(xiàn)降水，雨量在海南東南部最為集中（MDP為134mm），28日降水主要集中在皖南地區(qū)（MDP為127mm），29日降水主要集中在江蘇、安徽和河南（MDP為100mm）.在整個(gè)模擬區(qū)域，6月下旬的每一天都出現(xiàn)了暴雨以上級(jí)別的強(qiáng)降水.

圖1 模式嵌套區(qū)域及觀測(cè)站點(diǎn)分布Fig.1 Model domain （the large and nested regions are denoted as“D1”and“D2”，respectively）and the distribution of observational stations

3 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

這里選用模式Advanced Research WRF（ARW）V3.1.1.WRF是近年來由美國(guó)多家業(yè)務(wù)及科研機(jī)構(gòu)開發(fā)出的新一代中尺度模式（http：//www.wrf－model.org），已廣泛應(yīng)用于各種研究與業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)中.除了極具特色的數(shù)值化動(dòng)力框架外，WRFV3.1.1還包含許多先進(jìn)的物理參數(shù)化方案選項(xiàng).本文采用了Betts－Miller－Janjic積云對(duì)流參數(shù)化方案、Ferrier微物理方案、MRF高分辨邊界層參數(shù)化方案和RRTM云輻射方案以及RRTM長(zhǎng)波輻射方案、Dudhia短波輻射方案.模式中陸面方案部分共有4個(gè)選項(xiàng)，即Dudhia的5層熱擴(kuò)散方案、NOAH陸面方案、RUC陸面方案及Pleim－Xiu陸面方案，各自從水平衡及能量平衡規(guī)律出發(fā)，計(jì)算出了陸面與大氣間交換的動(dòng)量、感熱、潛熱、輻射等通量[17].

熱擴(kuò)散方案（下面簡(jiǎn)稱SLAB方案）是基于MM5的5層土壤方案而實(shí)現(xiàn)的.方案采用分裂短時(shí)間步長(zhǎng)的算法，采用了修正的強(qiáng)迫－恢復(fù)法計(jì)算土壤層的溫度，土壤濕度取為隨土地利用類型及季節(jié)而變的函數(shù)值，而沒有顯式地考慮植被的作用.土壤層分別為1、2、4、8、16cm厚，在這些層以下溫度固定為日平均值.能量計(jì)算包括輻射、感熱及潛熱通量，可計(jì)算出比強(qiáng)迫－恢復(fù)法頻率更高的地表響應(yīng).此外，此方案還可用于簡(jiǎn)單的雪蓋模擬計(jì)算，但積雪覆蓋率是固定取值的.

NOAH方案由Oregon State University（OSU）陸面過程方案經(jīng)不斷發(fā)展得來，是一個(gè)考慮了植被影響、能預(yù)報(bào)4層（10、30、60、100cm 厚）土壤溫度和濕度以及植被冠層水分和雪蓋的模式，其表層溫度（skin temperature）由診斷方法得到.該方案土壤根層厚度隨地表植被類型（由美國(guó)地質(zhì)勘探局USGS提供）而變化，使用迭代法求解對(duì)角矩陣以更新土壤溫度，土壤濕度則由預(yù)報(bào)方程求得，同時(shí)考慮了較為詳細(xì)的雪蓋和凍土影響；最近，陸面模式物理方面還在得到改進(jìn)，如增加了兩個(gè)城市冠層模式選項(xiàng)（本文未選用），更充分地考慮了城市下墊面的影響.通過預(yù)報(bào)地表變量，NOAH方案提供相應(yīng)感熱、潛熱及輻射等通量給邊界層方案.NOAH陸面方案除能夠預(yù)報(bào)上述變量外，也能輸出包含地面和地下徑流的總徑流量；在做初始化處理時(shí)，方案還使用了一些季或年平均的植被和土壤資料（如年平均溫度、季節(jié)平均植被覆蓋率等）作模式輸入.

RUC陸面方案為美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）天氣業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)系統(tǒng)中的陸面物理參數(shù)化方案，包含多層土壤以及雪蓋及植被的處理，求解6層土壤中溫度和濕度，其中土壤溫度由熱擴(kuò)散方程求解，土壤濕度由Richards水分傳輸方程求解，并由地表的能量及濕度收支方程，采用隱式方案計(jì)算地表通量，其中考慮了多層的較為詳細(xì)的雪蓋模式，凍土的參數(shù)化考慮了土壤中相變的潛熱釋放以及土壤中冰相對(duì)水輸送的影響.

Pleim－Xiu陸面方案（下面簡(jiǎn)稱PLEX方案）包含2層土壤，即1cm厚的地表上層和99cm厚的下層，采用強(qiáng)迫－恢復(fù)法計(jì)算土壤溫度與濕度.作為該方案參數(shù)化的一個(gè)特征，其水汽通量有3個(gè)來源：蒸散、土壤蒸發(fā)及濕冠層蒸發(fā)，即考慮了植被的作用，其中蒸散由總體葉孔阻抗方法來計(jì)算.方案中格元的植被和土壤參數(shù)由土地利用類型的覆蓋率及土壤質(zhì)地類型推得.此外，方案中還對(duì)雪蓋進(jìn)行了簡(jiǎn)單的參數(shù)化計(jì)算.

本工作采用雙向兩重嵌套網(wǎng)格，模擬區(qū)域（見圖1）中心為（29.5°N，111.8°E），大區(qū)域 D1格點(diǎn)數(shù)為80×80，小區(qū)域D2格點(diǎn)數(shù)為169×160，水平格距分別為36km和12km，垂直分辨率為不等距31層，模式頂氣壓50h Pa.如不做特別說明，下面分析中涉及區(qū)域平均的統(tǒng)計(jì)量針對(duì)的是D2區(qū)域，這樣可在較高的模式分辨率條件下討論不同陸面方案對(duì)較大陸面區(qū)域內(nèi)模擬降水的影響.

由于2003年6月20日至30日江淮流域及南方地區(qū)降水非常集中且強(qiáng)度大，該旬的連續(xù)性降水也有氣候?qū)W上的意義，我們?nèi)∵@10天作研究時(shí)段.模式的初始場(chǎng)及邊界條件采用NCEP 1°×1°再分析資料數(shù)據(jù).逐24h積分的初始場(chǎng)采用從2003年6月20日00UTC～29日00UTC數(shù)據(jù)（各初始場(chǎng)相隔24h），即作10個(gè)24h的積分，時(shí)間積分步長(zhǎng)為60s.每一24h積分試驗(yàn)（以起始積分日期為標(biāo)示，如“D20”試驗(yàn)）都采用4個(gè)不同陸面方案各積分一次.由于除陸面方案外的物理參數(shù)化選項(xiàng)都相同，不同24h積分結(jié)果之間的差異即為由不同陸面方案所引起.

4 結(jié)果初步分析

4.1 TS評(píng)分

這里首先采用目前研究及業(yè)務(wù)中經(jīng)常用到的TS評(píng)分，對(duì)模擬的降水作初步統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)，具體將降水分為0.1mm，10mm，25mm，50mm 4個(gè)等級(jí)進(jìn)行評(píng)分.

取NA為數(shù)值模擬發(fā)生降水而實(shí)況也出現(xiàn)降水的站數(shù)，即模擬降水且模擬正確的站數(shù)，NB為模擬出降水而沒有實(shí)況降水的站數(shù)，NC為沒有模擬出降水但有實(shí)況降水的站數(shù)，對(duì)四種方案進(jìn)行檢驗(yàn)，則：

TS ＝NA/（NA＋NB＋NC）. （1）可見，TS評(píng)分只反映有降水時(shí)的成功率，當(dāng)模擬的降水區(qū)與實(shí)況降水區(qū)完全重合時(shí)，TS＝1，模擬完全正確，TS越接近0時(shí)，模擬越差.

參與評(píng)分與統(tǒng)計(jì)的站點(diǎn)為模擬區(qū)域（21°N～38°N，102°E～122°E）內(nèi)的有效發(fā)報(bào)站點(diǎn)，共301個(gè)站點(diǎn)（分布見圖1）.從TS評(píng)分結(jié)果（圖2）可以看出，四種方案對(duì)于不同量級(jí)的降水模擬總體效果令人滿意.在10個(gè)24h積分模擬中，四種陸面方案TS評(píng)分之間呈現(xiàn)一定的差異.對(duì)于0.1mm以上降水，四種方案的TS評(píng)分都在0.7～0.9之間，表明各方案都較好模擬出了小雨的雨區(qū)范圍，評(píng)分大都比較接近，但在D23、D25、D27、D29試驗(yàn)之間出現(xiàn)較大差別，如D23中RUC方案比其他方案低了0.04左右；對(duì)10mm以上中雨，四種方案的評(píng)分也比較接近，大都在0.2～0.7之間，評(píng)分差別最大出現(xiàn)在D27，NOAH方案比SLAB方案高了0.13；對(duì)25mm以上大雨，除D20、D28外，四種方案的評(píng)分結(jié)果都在0.2～0.5之間，同一天試驗(yàn)出現(xiàn)了較大的差別，最大單日試驗(yàn)TS差異為0.16（D23），但各個(gè)方案的優(yōu)劣表現(xiàn)沒有確定性，沒有一個(gè)方案始終占優(yōu)，也沒有一個(gè)方案始終是最差的；對(duì)50mm以上降水（暴雨），四種方案的評(píng)分都在0.0～0.4之間，與25mm以上降水情形基本一致，無顯著優(yōu)勢(shì)方案，最大單日TS差異為0.26（D27）.10個(gè)積分模擬中，24日08時(shí)～25日08時(shí)的24h實(shí)況降水量最大，中心雨量達(dá)226 mm，相應(yīng)大雨、暴雨的TS評(píng)分結(jié)果也是較高的，不同方案模擬降水的TS評(píng)分差異也較大.可見，一般地，降水量級(jí)越高，模擬的成功率則越低；對(duì)于不同量級(jí)的降水模擬，四種陸面方案呈現(xiàn)出不同的敏感性，即雨量級(jí)別越高，相應(yīng)最大單日降水TS評(píng)分對(duì)陸面方案越敏感.這種結(jié)果與前人[12－13]陸面參數(shù)或陸面信息的變化可對(duì)降水強(qiáng)度產(chǎn)生較大影響的結(jié)論是相一致的.

圖2 四種方案模擬24h降水的TS評(píng)分結(jié)果（a）＞0.1mm；（b）＞10mm；（c）＞25mm；（d）＞50mm.Fig.2 Threat scores for 24－h(huán) accumulated precipitation from the four schemes

表1給出了10個(gè)積分試驗(yàn)的四種陸面方案對(duì)不同量級(jí)降水模擬的TS評(píng)分旬平均值.可以看出，平均來說，不同量級(jí)的降水對(duì)四種陸面過程方案呈現(xiàn)出不同的敏感性：10mm以下，差異較小；25mm以上大雨級(jí)別降水，平均TS最大相差0.025（RUCNOAH），差異較為明顯；50mm以上降水，差異非常明顯，其中SLAB方案較NOAH方案平均TS要高出0.045.可見，盡管四種陸面方案在各個(gè)具體單日模擬中優(yōu)劣表現(xiàn)不一，對(duì)中雨以下量級(jí)無顯著優(yōu)勢(shì)方案，但總體上對(duì)大雨量級(jí)的模擬，RUC方案TS平均最高，NOAH方案最低；對(duì)暴雨量級(jí)的模擬，SLAB方案最優(yōu)，RUC陸面方案次之，NOAH陸面方案最為不佳.

表1 10個(gè)積分試驗(yàn)的TS評(píng)分平均值Table 1 Averages of TSfor the 10simulations

4.2 誤差分析

上述TS評(píng)分反映了有降水時(shí)的模擬成功率，而平均絕對(duì)誤差（ABE）及均方根誤差（RMSE）則更為直接表示出模擬與觀測(cè)之間的偏差.圖3給出了四種陸面過程方案模擬降水量的誤差分析圖，其中ABE及RMSE計(jì)算如下：

公式（2）～（3）中，Pi為第i站預(yù)報(bào)降水；Oi為第i站實(shí)況降水.

由圖3a可以看出，四種陸面方案對(duì)于分析區(qū)域內(nèi)的模擬降水量存在約15mm的絕對(duì)誤差（由圖4a，對(duì)應(yīng)區(qū)域D2內(nèi)平均約7%的相對(duì)誤差），但總體上方案間在整個(gè)模擬區(qū)域差別較小，ABE及RMSE兩種誤差結(jié)果較為一致.但試驗(yàn)D27卻表現(xiàn)出不同方案的很大差異，如ABE及RMSE的相對(duì)差異可分別達(dá)到20%及40%左右.這反映了總體上模式具有能較好模擬降水的能力，對(duì)這里較大的空間范圍（考察區(qū)域D2），模擬平均降水對(duì)不同陸面方案不夠敏感；但對(duì)具體個(gè)例，模擬降水在較大空間尺度上對(duì)陸面方案也可能非常敏感.

圖3 四種方案模擬24h累積降水量的區(qū)域絕對(duì)誤差（a）和均方根誤差（b）Fig.3 Area－averaged absolute errors（a）and RMSE （b）of 24－h(huán) accumulated precipitation from the four schemes

圖4給出了模擬降水與實(shí)測(cè)的對(duì)比結(jié)果.圖4a為四種陸面過程方案模擬的累積24h區(qū)域平均降水量與實(shí)況的對(duì)比圖，可以看出，對(duì)于區(qū)域平均降水量的模擬，四種方案的模擬結(jié)果總體上要大于實(shí)況，其中，SLAB和RUC方案的差異較小，NOAH和PLEX方案差異也較小，但PLEX方案可比SLAB方案的模擬結(jié)果約大30%（D20、D21、D22），10個(gè)試驗(yàn)平均最大相對(duì)差異約為7%.

圖4 24h累積降水區(qū)域平均（a）和中心最大雨量（b）Fig.4 Areal averages of 24－h(huán) accumulated precipitations（a）and the maximum precipitations within the D2area（b）

圖4b給出了四種陸面過程方案模擬的24h累積中心最大雨量與實(shí)況的對(duì)比.可以看出，模擬中心降水量普遍高于實(shí)況降水量，在總共4×10次積分中只有8次低于實(shí)況降水量，且相對(duì)其他試驗(yàn)，低出的絕對(duì)幅度也不大.對(duì)于實(shí)際大都＞100mm中心降水量的模擬，除D23、D29外，每一天的試驗(yàn)中總有一個(gè)方案相對(duì)較好地模擬出了與實(shí)際較為一致的中心值（差值在70mm以內(nèi)，相對(duì)差異在30%以內(nèi)），但各個(gè)方案之間的差別就非常明顯，最大差異相對(duì)實(shí)測(cè)約100%～150%，如對(duì)D22試驗(yàn)，模擬降水中心值由RUC、NOAH、SLAB、PLEX方案依次下降，PLEX方案與實(shí)測(cè)吻合非常好，但 RUCPLEX的差異相對(duì)實(shí)測(cè)約為120%.10天中，NOAH及PLEX方案有5～6天的模擬與實(shí)測(cè)最為接近，而SLAB和RUC方案總體距實(shí)測(cè)更遠(yuǎn).可見，各方案對(duì)暴雨中心雨量的模擬值總體偏大，NOAH和PLEX方案模擬結(jié)果略微優(yōu)于SLAB和RUC方案，模擬降水強(qiáng)度對(duì)不同陸面方案的選擇非常敏感.

4.3 降水空間分布

從每一個(gè)24h積分的結(jié)果來看，模擬降水分布情況與實(shí)況基本都有較好的一致性，顯示出四種陸面方案對(duì)降水過程均有較好的模擬能力；同時(shí)四種方案結(jié)果在降水范圍、降水中心位置和中心強(qiáng)度上也存在一定差異.

為總體考察模擬陸面方案的影響，圖5給出了各方案模擬24h累積降水的10個(gè)積分平均（旬平均）分布情況及相應(yīng)由站點(diǎn)觀測(cè)降水內(nèi)插得到的實(shí)況.由SLAB方案結(jié)果（圖5a）與實(shí)況（圖5e）對(duì)比可知，模擬的從山東半島向西南方向延伸的10mm等雨量線與實(shí)況基本吻合，東西方向覆蓋江淮流域的強(qiáng)降水帶及主體位于廣西的強(qiáng)降水區(qū)的模擬結(jié)果與實(shí)況也較為一致，表明模式較好再現(xiàn)了6月下旬的強(qiáng)降水事件.但模式模擬也存在一些不足，如模擬區(qū)左下角（云貴高原）降水量偏大.

圖5 10個(gè)積分模擬24h累積降水及相應(yīng)觀測(cè)降水的平均分布（單位：mm）Fig.5 Averaged distribution of 24－h(huán) accumulated precipitation of 10simulations from different schemes and corresponding observations（Unit：mm）

NOAH、RUC及PLEX陸面方案模擬降水分布（圖5b—5d）類似SLAB方案（圖5a）.進(jìn)一步的比較可以看出方案之間也存在一些差異，如對(duì)＞10mm降水，PLEX在27°N以南的雨區(qū)面積明顯較其他方案要大；前面由TS評(píng)分可以看出，對(duì)＞50mm（＞25mm）降水，SLAB（RUC）方案性能最好，這也在一定程度上反映到模擬降水的分布上（圖5b，5c），如SLAB方案模擬的28°N～33°N的雨帶是四種方案中最強(qiáng)的.由圖5d—5f的空間降水差異還可看出更多分布的細(xì)節(jié)，如，33°N以北，NOAH模擬降水較SLAB方案偏弱（存在一些差值中心，相對(duì)差異在30%以上）；在實(shí)際降水最強(qiáng)的江淮地區(qū)，NOAH模擬降水較SLAB方案也總體偏弱，而在28°N以南，NOAH模擬降水較SLAB方案總體要強(qiáng).而PLEX方案在28°N以南的模擬降水顯然較SLAB方案更強(qiáng)（圖5f）.無論實(shí)測(cè)還是模擬降水，在浙江中部、福建北部位于（28°N～30°N，115°E～119°E）的范圍（此區(qū)域標(biāo)記為D3區(qū)域，在下一節(jié)中用來考察強(qiáng)降水區(qū)模擬情況）都出現(xiàn)＞25mm的旬平均“大雨”（圖5a—5e），且存在較大面積的大于8mm、相對(duì)差異30%以上的差值區(qū)域，顯示出不同陸面方案對(duì)局部降水模擬可產(chǎn)生非常大的影響.正是由于這種強(qiáng)降水區(qū)域范圍的增大，其中心位置也因不同方案而有所偏移.盡管各方案模擬的旬平均中心最大差異約30 km，不同方案模擬無明顯優(yōu)劣差異，但對(duì)具體的單日模擬差異更大，如D22試驗(yàn)中，SLAB與NOAH方案模擬中心相差約80km；甚至一個(gè)方案中的最大與次大值中心變?yōu)榱硪环桨傅拇未笈c最大值中心，則兩方案最大值中心可以相距更遠(yuǎn).

上述不同陸面方案影響強(qiáng)降水區(qū)域D2的程度是與該區(qū)域的位置及模式區(qū)域的大小密切相關(guān)的.由于本文工作是應(yīng)用同一種資料做側(cè)邊界的區(qū)域模式模擬，距離側(cè)邊界越遠(yuǎn)的區(qū)域則受模式物理方案的影響越大，因此，越是位于模式陸面中心附近的區(qū)域越能體現(xiàn)出不同陸面方案的影響.同時(shí)，這也意味著，這里的模擬結(jié)果并沒有高估不同陸面方案對(duì)降水模擬的影響，應(yīng)用更大的模擬區(qū)域甚至采用全球模式則可看出更強(qiáng)的敏感性.類似地，沿海區(qū)域的降水模擬受不同陸面方案的影響較小一些（這也與采用同樣的海溫資料有關(guān)）.

值得提及的是，位于模擬區(qū)左下角的云貴高原的模擬降水也顯示出不同方案帶來的較大模擬差異（圖5f—5h），這與該區(qū)域非常復(fù)雜的地形及地表特征是相聯(lián)系的，也說明了不同陸面方案對(duì)該類地區(qū)降水模擬可產(chǎn)生較大影響，同時(shí)，由于該區(qū)域處于D2區(qū)域的邊界附近，也可以通過差異較大的陸面方案，放大了這種模擬的邊界效應(yīng).

5 機(jī)理分析

5.1 地表能通量

陸面方案的差異直接影響地表通量的模擬結(jié)果.圖6a—6b為模擬的20日到29日每天06UTC（北京時(shí)間14時(shí)）區(qū)域平均感熱通量和潛熱通量，該時(shí)次地表通量的變化能較為明顯地反映出陸面方案的影響.從中可以看出，無論對(duì)于感熱通量還是潛熱通量，四種陸面方案的模擬結(jié)果均存在一定的差別.總體上，感熱（潛熱）通量按SLAB、RUC、NOAH、PLEX依次遞減（遞增），其中SLAB方案與其他方案間的差別非常明顯，其感熱通量偏大，潛熱通量偏小，差異可達(dá)80W/m2，對(duì)感熱通量，相對(duì)差異約接近最小值的85%，對(duì)潛熱通量，相對(duì)差異達(dá)25%左右，差異非常大；而NOAH和PLEX方案間的差別則較小.可見，不同陸面過程方案導(dǎo)致了模擬地表能通量分配形式上較大的差異，地表感熱通量及潛熱通量的模擬對(duì)不同陸面過程方案都呈現(xiàn)出較大的敏感性.這與前面分析中降水區(qū)域平均模擬結(jié)果是一致的，即對(duì)D2區(qū)域，SLAB方案潛熱通量偏?。ūM管模擬降水中心值更大），蒸發(fā)量對(duì)降水的貢獻(xiàn)也偏小，導(dǎo)致了在四個(gè)方案中模擬降水偏??；而PLEX則相反，在D2區(qū)域內(nèi)蒸發(fā)量對(duì)降水的貢獻(xiàn)最大，代表較大范圍降水（＞10mm）的面積也是最大的.

圖6c—6f給出的不同方案各10個(gè)積分模擬的平均潛熱通量的空間分布結(jié)果，更為綜合地反映出陸面方案模擬的差異.受土壤濕度、地形及太陽(yáng)輻射等方面地區(qū)差異的影響，4個(gè)方案都模擬出總體上潛熱通量由東南沿海向西北內(nèi)陸遞減的趨勢(shì).但各個(gè)方案也存在比較明顯的差異，如對(duì)模式區(qū)的東北角陸面部分，總體上NOAH、RUC和PLEX三個(gè)方案模擬潛熱通量較為接近，但較SLAB方案明顯要小，而其他區(qū)域基本偏大，以PLEX方案最為明顯（圖6f）；由不同方案差值場(chǎng)可更為明顯地看出這些特征（如圖6g，6h）.這些旬平均結(jié)果與06UTC平均結(jié)果（圖6a，6b）是基本一致的，且與前面討論過的降水空間分布也是基本相符的.可見，不同陸面方案模擬潛熱通量（或蒸發(fā)量）的較大差異直接導(dǎo)致了模擬降水的空間分布及區(qū)域平均的差異.

圖6 不同方案各10個(gè)積分模擬的平均感熱通量、潛熱通量（單位：W/m2）Fig.6 Averages of sensible and latent heat fluxes of 10simulations from different schemes（Unit：W/m2）

5.2 風(fēng)場(chǎng)和水汽通量散度場(chǎng)

不同陸面過程方案還可以通過影響低層大氣環(huán)流形勢(shì)和水汽輻合，最終對(duì)降水模擬結(jié)果產(chǎn)生影響[14].圖7a和7b分別為SLAB方案與RUC方案10個(gè)積分模擬的850h Pa的平均風(fēng)場(chǎng)和水汽通量散度場(chǎng)（其他方案類似，圖略），可見，6月下旬模擬區(qū)域盛行西南風(fēng)，引導(dǎo)暖濕的水汽向北輸送，主要在南方地區(qū)形成水汽的輻合區(qū)；結(jié)合圖5a，5c可以看出，850h Pa水汽通量散度≤－0.3×10－5s的較強(qiáng)水汽輻合區(qū)與地面強(qiáng)降水區(qū)域有一定的對(duì)應(yīng)關(guān)系.

圖7 10個(gè)積分模擬的850h Pa平均風(fēng)場(chǎng)和水汽通量散度場(chǎng)（陰影區(qū)為≤－0.3×10－5s水汽通量散度）Fig.7 Averages of simulated wind speed and water vapor flux divergence at 850h Pa from 10simulations，where the area of water vapor flux divergence lower than－0.3×10－5s is shaded

圖7c（或圖7d）為 NOAH（或 RUC）方案與SLAB方案模擬850h Pa風(fēng)場(chǎng)的差異.由圖可見，風(fēng)場(chǎng)差異主要表現(xiàn)在包含D2區(qū)域的模擬區(qū)域中心附近及模擬區(qū)域左下角部分，這與前面分析的降水主要變化區(qū)域是一致的.可見，在這些區(qū)域，RUC方案（NOAH、PLEX方案類似）較SLAB方案模擬出更強(qiáng)或更弱的氣流輻合場(chǎng)，從而改變了模擬降水的強(qiáng)度.

5.3 地表水通量

表2 模擬區(qū)域D2（D3）旬平均24h水通量（單位：mm）Table 2 Area－averaged 24－h(huán) moisture fluxes for the studied area D2（D3）（Unit：mm）

從質(zhì)量守恒的角度，陸面方案對(duì)降水模擬的影響可以通過地表水的分量表示出來.表2給出了各個(gè)試驗(yàn)四種方案模擬得到的兩個(gè)區(qū)域（以上分析中較大范圍的嵌套區(qū)域D2，及圖5b中考察模擬強(qiáng)降水區(qū)域且降水差別較大的區(qū)域D3）內(nèi)模擬蒸發(fā)量及降水量.由考察區(qū)域D2旬平均結(jié)果，一般地，平均蒸發(fā)量的增加使得降水量隨之增加；相對(duì)SLAB方案，NOAH方案模擬的24h累積蒸發(fā)量增加了0.42mm，超過了24h累積降水的增加量0.62mm的一半，其他方案結(jié)果類似.因此可以認(rèn)為，模擬區(qū)域大氣降水的增加而引起大氣中水汽的流失主要是由陸面蒸發(fā)的增加來補(bǔ)充.也就是說，在考察模擬區(qū)域（如D2）的尺度上，通過大氣水分循環(huán)，不同陸面方案主要通過直接影響模擬的地表蒸發(fā)通量，從而影響模擬降水.這是影響較大區(qū)域降水的一種機(jī)理.

我們?cè)俜治隹疾熳訁^(qū)域D3旬平均結(jié)果，可以看出，相對(duì)SLAB方案，NOAH方案模擬旬平均的24h累積蒸發(fā)量增加了0.54mm，但降水量反而有所下降.這就是說，對(duì)模擬的D3這種尺度的強(qiáng)降水區(qū)域（或包含模擬降水中心的暴雨區(qū)），不同陸面方案引起的模擬降水增加的主要水汽來源并非是陸面蒸發(fā)的增加，顯然，這主要是側(cè)向水汽輻合的增加量.前一種陸面方案影響降水的機(jī)理是主要通過地表蒸發(fā)過程影響較大尺度的降水，而這種影響降水的機(jī)理不同，即，不同陸面方案主要是通過大氣中水汽輻合的動(dòng)力過程來影響尺度較小區(qū)域（如D3，或降水中心）的模擬強(qiáng)降水.

進(jìn)一步分析可以發(fā)現(xiàn)，RUC和PLEX方案模擬結(jié)果類似NOAH方案，且具體個(gè)例試驗(yàn)的結(jié)論與上述結(jié)論基本一致.

值得注意的是，前面重點(diǎn)討論了10個(gè)24h降水的平均模擬結(jié)果，實(shí)際上，不同陸面過程對(duì)區(qū)域內(nèi)具體每日降水發(fā)生、發(fā)展過程也可產(chǎn)生影響.圖8給出了D23試驗(yàn)區(qū)域平均逐小時(shí)模擬降水的變化.從圖中可以看出，D2和D3區(qū)域模擬逐時(shí)降水極值分布具有一定相關(guān)性，同時(shí)逐時(shí)降水也具有非線性變化特征，如D2的SLAB（PLEX）方案降水在模擬12h以前為各種方案中最?。ù螅髣t為最大（?。珼3也類似.對(duì)D2區(qū)域，不同方案可導(dǎo)致平均30%左右的逐時(shí)降水相對(duì)差異，而對(duì)D3區(qū)域，差異可以更大（由于變化的非線性，24h降水差異可能會(huì)小一些，這由前面分析可知）.正是由于不同方案引起的這些短時(shí)降水差異，不但造成了模式模擬降水啟動(dòng)時(shí)間的較大差異，也導(dǎo)致了不同空間范圍在不同時(shí)段內(nèi)雨量分配的較大差異.

圖8 D23試驗(yàn)的區(qū)域平均逐小時(shí)模擬降水（a）D2區(qū)域；（b）D3區(qū)域.Fig.8 Area－averaged hourly precipitation from the D23test for the D2（a）and D3（b）subareas

6 結(jié)論與討論

本文利用新一代中尺度模式 WRFV3.1，選取其中4個(gè)陸面方案，共設(shè)計(jì)了40個(gè)24h積分試驗(yàn)，就2003年6月下旬我國(guó)江淮及南方地區(qū)的強(qiáng)降水事件進(jìn)行了模擬研究，以考察該模式中不同陸面方案對(duì)短期降水模擬的影響（不同方案10個(gè)積分試驗(yàn)24h模擬降水的主要差異見表3），得到如下結(jié)論：

表3 各方案10個(gè)24h積分試驗(yàn)的差異小結(jié)Table 3 Summary of differences between the schemes for the ten 24h simulations

（1）總體上，24h累積降水的模擬對(duì)不同陸面方案是敏感的.從模擬區(qū)域內(nèi)站點(diǎn)降水TS評(píng)分來看，模擬區(qū)域內(nèi)雨量級(jí)別越高，評(píng)分對(duì)不同陸面方案模擬越敏感，對(duì)暴雨以上級(jí)別降水，SLAB較NOAH方案平均TS約高出0.05，但單日模擬結(jié)果無顯著優(yōu)勢(shì)方案.由降水誤差分析可知，總體上模式具有較好模擬降水的能力，但四種方案總體上都高估了實(shí)際降水，不同方案單日模擬結(jié)果之間在模擬區(qū)可存在30%左右的大范圍雨量差異；對(duì)模擬暴雨中心值，四種方案結(jié)果之間可存在相對(duì)實(shí)測(cè)約100%～150%的很大差異.

（2）除平均24h累積降水外，不同陸面方案還可導(dǎo)致模擬其他特征量（如平均感熱通量及潛熱通量等）的系統(tǒng)性差異，這些差異都可隨地區(qū)而有所不同.在模擬考察區(qū)域的東北角，其他方案模擬的潛熱較SLAB方案偏弱，但在28°N以南地區(qū)，PLEX方案模擬的潛熱最強(qiáng)，各種方案通量之間的系統(tǒng)性差異可達(dá)80W/m2，感熱（潛熱）相對(duì)差異可達(dá)80%（25%）.一般地，降水增加的區(qū)域?qū)?yīng)潛熱增加、感熱減小，降水減小的區(qū)域則潛熱減小、感熱增加.

（3）從水量平衡的角度來說，不同陸面方案影響短期降水模擬是通過兩種機(jī)理實(shí)現(xiàn)的：一是直接影響地表蒸發(fā)通量，從而影響降水，二是通過影響模擬的低層大氣環(huán)流和水汽輻合量，從而進(jìn)一步影響降水.兩種機(jī)理影響模擬降水的尺度范圍及其強(qiáng)度是不同的，前一種機(jī)理主要影響大范圍的降水強(qiáng)度（如，四種方案之間存在平均約7%，最大約30%的大范圍雨量差異），后一種機(jī)理主要影響包含降水中心在內(nèi)的較小模擬強(qiáng)降水區(qū)域（如，四種方案暴雨中心值可存在100%～150%的較大差別）.可見，不同的陸面過程可以從不同空間尺度、不同程度上影響暴雨天氣，通過改進(jìn)陸面方案對(duì)提高模式模擬短期天氣中大范圍降水的能力，尤其是模擬強(qiáng)降水的能力，是非常有意義的.

（4）不同陸面方案對(duì)區(qū)域內(nèi)具體每日降水發(fā)生、發(fā)展過程模擬也可產(chǎn)生重要影響，不但造成了模式模擬降水啟動(dòng)時(shí)間的較大差異，也導(dǎo)致了不同空間范圍在不同時(shí)段內(nèi)雨量分配的較大差異.

值得注意的是，由于本工作是采用區(qū)域模式和相同的側(cè)邊界條件積分的，這種敏感性的結(jié)果與區(qū)域大小、物理選項(xiàng)等是相聯(lián)系的，如，采用更大的模式區(qū)域，則模擬短期降水對(duì)不同陸面方案可能表現(xiàn)出更大的敏感性.

相對(duì)若干獨(dú)立短期天氣個(gè)例的模擬，本文通過這種對(duì)具有氣候意義的強(qiáng)降水事件進(jìn)行的連續(xù)24h模擬，可更為清楚地看出各種陸面方案引起的系統(tǒng)性差異，這對(duì)了解包含陸面方案在內(nèi)的模式的性能，提高其對(duì)短期降水的模擬能力，在業(yè)務(wù)中實(shí)施定量降水預(yù)報(bào)等，都具有很好的參考價(jià)值.同時(shí)也應(yīng)該看到，這些陸面方案引起模擬結(jié)果的系統(tǒng)性差異并不一定能在非常大的程度上影響整體模式性能，如本工作中不同陸面方案模擬的區(qū)域平均降水都高于實(shí)測(cè)，至少說明了包含動(dòng)力及其他物理過程表示在內(nèi)的模式偏差并不能因陸面方案的變化而大幅度下降或消除，從而也意味著模式性能的提高有賴于其諸多重要組成分量的共同改善.

致 謝 兩位審稿專家提出的寶貴意見，作者深表感謝.本工作所用的初邊值資料由美國(guó)National Center for Atmospheric Research （NCAR）的 Computational and Information Systems Laboratory （CISL）得 來，NCAR由美國(guó)National Science Foundation（NSF）資助，原始資料可由網(wǎng)址 http：//dss.ucar.edu下載，資料號(hào)為ds083.0.

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Effects of land surface schemes on the simulation of a heavy rainfall event by WRF

ZENG Xin－Min1，2，WU Zhi－Huang1，SONG Shuai2，XIONG Shi－Yan1，ZHENG Yi－Qun1，ZHOU Zu－Gang1，LIU Hua－Qiang1
1 Institute of Meteorology，PLA University of Science and Technology，Nanjing211101，China
2 Key Laboratory of Regional Climate－Environment for East Asia，Chinese Academy of Sciences，Beijing100029，China

The simulation of a heavy rainfall event occurring in the Yangtze－Huaihe valley and the south of China during late June，2003was conducted to examine the effects of different land surface schemes on simulated precipitations using the Weather Research and Forecasting Model（WRF）Version 3.1and National Centers for Environmental Prediction（NCEP）analysis.The simulation was performed in the short－range mode for 24－h(huán) integrations.The results showed that，generally，the simulated heavy rainfall event is sensitive to different land surface schemes，the scheme－induced difference of threat score becomes larger as the level of rainfall gets higher within the relatively large study subarea，where the scheme－induced relative difference of precipitation can amount up to 30%with an average of 7%，while the maximum values of dailyprecipitation differences can be as large as 100%～150%，and different schemes lead to simulated systematic differences in averaged sensible and latent heat fluxes that are characterized by regional distributions.Finally，the land surface schemes show to substantially affect the simulated precipitations via two mechanisms，i.e.，by affecting land surface evaporation，and low－level atmospheric circulation and water vapor convergence，the schemes exert great influences，respectively，on the simulated rainfall over a relatively large area of model domain（e.g.，with an average difference of 7%and a maximum difference of～30%），and on the simulated heavy rainfalls within small areas including rainfall centers（e.g.，up to differences within 100%～150%）.All these suggest that different land surfaces affect heavy rainfall weather at different spatial scales and to different extents，and that improving the land surface schemes can lead to better simulation of the weather with the WRF model.

WRF，Land surface scheme，Heavy rainfall event，Short－range weather，Numerical simulation

10.6038/j.issn.0001－5733.2012.01.002

P466

2010－09－09，2011－09－22收修定稿

國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（40875067）及中國(guó)科學(xué)院知識(shí)創(chuàng)新工程領(lǐng)域前沿項(xiàng)目（IAP09306）資助.

曾新民，男，1967年生，博士，研究員，主要從事天氣氣候模擬及陸面模式研究.E－mail：xmzen＠sohu.com

曾新民，吳志皇，宋帥等.WRF模式不同陸面方案對(duì)一次暴雨事件模擬的影響.地球物理學(xué)報(bào)，2012，55（1）：16－28，

10.6038/j.issn.0001－5733.2012.01.002.

Zeng X M，Wu Z H，Song S，et al.Effects of land surface schemes on the simulation of a heavy rainfall event by WRF.Chinese J.Geophys.（in Chinese），2012，55（1）：16－28，doi：10.6038/j.issn.0001－5733.2012.01.002.

（本文編輯 何 燕）