譚偉才， 文映方， 李啟華

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

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“7.18”山東暴雨過程分析II：WRF模式邊界層參數(shù)化方案對(duì)降水的影響

譚偉才1， 文映方2， 李啟華3

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

[目的]分析不同行星邊界層參數(shù)化方案對(duì)此次暴雨過程中降水模擬效果的影響。[方法]利用WRF3.4模式，選用不同邊界層參數(shù)化方案對(duì)“7.18”山東暴雨過程進(jìn)行敏感性試驗(yàn)，研究不同行星邊界層參數(shù)化方案對(duì)此次暴雨過程中的降水分布、降水極值出現(xiàn)時(shí)間以及BS、ETS評(píng)分的影響。[結(jié)果]不論是否使用邊界層參數(shù)化方案，均能模擬出雨帶的基本走向，但不同方案對(duì)于降水中心強(qiáng)度及其位置的模擬存在一定差異。不同邊界層方案得到的模擬降水峰值的出現(xiàn)時(shí)間普遍比實(shí)際降水落后2～3 h，且其降水峰值之間存在較大差異，其中YSU方案對(duì)降水峰值的模擬效果最好。綜合ETS評(píng)分和BS評(píng)分結(jié)果可知，對(duì)于降水量較小(<25 mm)的模擬，不使用邊界層方案反而效果最好；對(duì)于中等降水量級(jí)(25～50 mm)的模擬，使用Boulac方案比較合適；對(duì)于暴雨或特大暴雨(>50 mm)的模擬，使用YSU方案效果最好。[結(jié)論]WRF模式中不同邊界層參數(shù)化方案對(duì)降水模擬效果的影響較大，選擇合適的邊界層參數(shù)化方案能顯著提高降水的預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。

暴雨；WRF模式；敏感性試驗(yàn)；邊界層參數(shù)化方案；降水

大氣邊界層對(duì)于地面和自由大氣之間的動(dòng)量、熱量和水汽的交換有重要作用[1]。近年來(lái)，利用中尺度數(shù)值模式研究邊界層參數(shù)化方案對(duì)暴雨預(yù)報(bào)的影響是暴雨研究領(lǐng)域的一個(gè)熱點(diǎn)課題[2-5]，如陳炯等[3]利用WRF模式對(duì)比分析了一次江淮暴雨過程中MRF和MYJ邊界層參數(shù)化方案，結(jié)果表明，分辨率為20 km時(shí)WRF模式基本能夠模擬出中尺度降水的范圍、位置和強(qiáng)度；黃泓等[5]選用WRF3.0模式中的MYJ、YSU、ACM2邊界層參數(shù)化方案針對(duì)不同性質(zhì)的暴雨進(jìn)行敏感性試驗(yàn)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，模式中各個(gè)邊界層方案在降水模擬中所表現(xiàn)出的優(yōu)勢(shì)是相對(duì)的，沒有方案能在所有量級(jí)降水中始終占優(yōu)勢(shì)。該研究利用WRF3.4模式，選用不同邊界層參數(shù)化方案對(duì)2007年7月一次由中尺度對(duì)流造成的山東“7.18”暴雨進(jìn)行敏感性試驗(yàn)，探討不同行星邊界層參數(shù)化方案對(duì)此次暴雨過程中降水模擬效果的影響。

1　資料與方法

1.1模式方案簡(jiǎn)介該研究使用的模式為新一代中尺度預(yù)報(bào)和同化系統(tǒng)模式——WRF(weather research and forecasting)模式3.4版本。模式采用Arakwaw-C水平格點(diǎn)，垂直方向采用氣壓地形坐標(biāo)系，是一個(gè)完全可壓縮的非靜力模式。WRF3.4版本中提供了多種邊界層參數(shù)化方案，在此選用YSU邊界層參數(shù)化方案、MYJ邊界層參數(shù)化方案、ACM2邊界層參數(shù)化方案、MYNN2.5邊界層參數(shù)化方案、Bougeault- Lacarrere(Boulac)邊界層參數(shù)化方案5種方案。其中YSU方案在風(fēng)、溫度廓線中考慮了逆溫層中卷夾作用造成的熱量交換，考慮了動(dòng)能的非局地混合；MYJ方案是具有局部垂直混合的預(yù)報(bào)湍流動(dòng)能(TKE)方案，在實(shí)際模擬應(yīng)用中也有較好的效果，適用于研究精細(xì)的邊界層結(jié)構(gòu)；ACM2方案是具有非局地向上混合和局地向下混合的非對(duì)稱對(duì)流模式，能夠描述對(duì)流邊界層中超網(wǎng)格尺度和此網(wǎng)格尺度的湍流輸送；MYNN2.5方案是預(yù)報(bào)次網(wǎng)格動(dòng)能方案，計(jì)算量和時(shí)間花費(fèi)較?。籅oulac方案是一個(gè)湍流動(dòng)能預(yù)報(bào)方案，對(duì)于陡峭地形的晴空湍流強(qiáng)度和位置預(yù)報(bào)較好，能夠提供TKE強(qiáng)度的持續(xù)預(yù)報(bào)[6]。為了進(jìn)行對(duì)比，同時(shí)設(shè)計(jì)了不使用邊界層參數(shù)化方案的試驗(yàn)。

1.2資料選取使用美國(guó)環(huán)境預(yù)報(bào)中心的一日4個(gè)時(shí)次的1°×1° FNL再分析資料作為天氣背景場(chǎng)和模式初邊界條件。使用0.25°×0.25°的TRMM衛(wèi)星逐3 h再分析降水資料作為實(shí)況數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。

1.3試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)模擬過程采用單向兩層嵌套，其中粗網(wǎng)格格距為36 km，格點(diǎn)數(shù)70×70，細(xì)網(wǎng)格格距12 km，格點(diǎn)數(shù)為106×91，中心網(wǎng)格點(diǎn)位于118°E、36.65°N；垂直方向采用η坐標(biāo)，不等距分為30層；粗細(xì)網(wǎng)格積分步長(zhǎng)均為60 s；長(zhǎng)波輻射方案采用RRTM方案；短波輻射方案采用Dudhia方案；微物理過程方案采用Lin方案；積云對(duì)流參數(shù)化方案采用Kain-Fritsch方案；陸面過程采用Noah路面過程方案；在近地面方案上MYJ邊界層方案采用Monin-Obukhov(Janjic Eta)方案，其余均采用Monin-Obukhov方案(表1)。

表1　試驗(yàn)方案設(shè)計(jì)

1.4模擬結(jié)果評(píng)估為了更好地對(duì)不同的參數(shù)化方案進(jìn)行評(píng)估，在此運(yùn)用模擬結(jié)果和TRMM資料，采用BS(Bias Score)和ETS(Equitable Threat Score)評(píng)分方案對(duì)其模擬能力進(jìn)行定性、定量評(píng)估[4]。其計(jì)算方法為：

式中，h為實(shí)況發(fā)生且預(yù)報(bào)也發(fā)生的站點(diǎn)數(shù)；f為實(shí)況不發(fā)生但預(yù)報(bào)發(fā)生的站點(diǎn)數(shù)；m為實(shí)況發(fā)生但預(yù)報(bào)不發(fā)生的站點(diǎn)數(shù)；c為實(shí)況不發(fā)生且預(yù)報(bào)也不發(fā)生的站點(diǎn)數(shù)。評(píng)估將降水分為0～10、10～25、25～50、50～100、>100mm5個(gè)等級(jí)。若ETS評(píng)分為1，則為理想情況，即實(shí)際降水；ETS評(píng)分為0，則表示沒有預(yù)報(bào)技巧。BS評(píng)分理想值為1，若大于1則表明預(yù)報(bào)降水過多，即存在濕偏差；若小于1則表示預(yù)報(bào)降水過少，即存在干偏差。

2　結(jié)果與分析

2.1降水范圍及中心強(qiáng)度從圖1可以看出，降水主要位于山東西部116°～119°E和山東東部120°～123°E，其最大降水量均在150mm以上，其中西部的降水雨帶存在3個(gè)降水中心。另外，在魯南地區(qū)存在一個(gè)較弱的降水中心，其最大降水量為110mm以上。

從不同邊界層方案模擬的同時(shí)段內(nèi)的24h累積降水分布(圖2)可以看出，所有方案的模擬結(jié)果雨帶均呈東西向分布，體現(xiàn)了實(shí)際降水的大體分布特征。其中，在MYJ方案的模擬結(jié)果中，山東西部的3個(gè)降水中心均被模擬出來(lái)，但降水范圍偏??；魯南地區(qū)的小型降水中心也被模擬出來(lái)，但位置偏北；位于山東東部的降水中心相比實(shí)際的降水中心范圍明顯偏小，同時(shí)量級(jí)也遠(yuǎn)沒有達(dá)到實(shí)際水平。在YSU方案的模擬結(jié)果中，降水中心的降水量級(jí)過大，西部的降水中心存在整體偏南的情況，東部的降水中心位置偏西，且范圍相比實(shí)際較??；在魯南地區(qū)的降水中心仍被模擬出來(lái)，但位置靠北，同時(shí)中心強(qiáng)度也過大。從ACM2方案模擬的降水結(jié)果可以看出，相比前2個(gè)方案，該方案的降水范圍較小，但與實(shí)際降水相比，山東西部的降水中心雖然僅模擬出了1個(gè)，但其位置卻有很好的一致性；而山東東部的降水中心模擬的范圍較??；整個(gè)方案所模擬的降水中心區(qū)域的降水量級(jí)均偏大。在MYNN2.5方案的模擬結(jié)果中，山東西部與河南交界處模擬出1個(gè)虛假的強(qiáng)降水中心；同時(shí)與實(shí)際降水相比，西部的降水中心偏南，但強(qiáng)度并未偏大太多；在東部的降水中心則范圍明顯偏小，同時(shí)降水量級(jí)也存在偏小的情況。在Boulac方案的模擬結(jié)果中，山東西部的強(qiáng)降水中心位置偏南，同時(shí)中心強(qiáng)度偏大，且強(qiáng)降水中心僅模擬出了1個(gè)；而位于山東東部的強(qiáng)降水中心沒有被模擬出來(lái)。在未使用邊界層參數(shù)化方案的試驗(yàn)結(jié)果中，位于山東西部和東部的強(qiáng)降水中心均未能被模擬出來(lái)，這是效果最差的方案，可見邊界層參數(shù)化方案對(duì)于暴雨過程預(yù)報(bào)、模擬的重要性。由此可知，在此次暴雨過程的模擬中，YSU方案和ACM2.5方案對(duì)于強(qiáng)降水中心位置的模擬效果更好，而幾乎所有的方案對(duì)于降水量級(jí)的模擬均出現(xiàn)了降水中心量級(jí)偏大的情況。

圖1　2007年7月18日08：00～19日08：00山東地區(qū)累計(jì)降水量分布(單位：mm)Fig.1　Distribution of precipitation accumulation from 08:00 July 18 to 08:00 July 19 in 2007 in Shandong Province

2.2降水峰值變化情況在實(shí)際情況中，濟(jì)南地區(qū)降水峰值出現(xiàn)在18日19：00～20：00。與實(shí)際降水情況相比，模擬結(jié)果的降水峰值比實(shí)際普遍落后2～3 h出現(xiàn)，主要降水時(shí)段在18日20：00～19日05：00(圖3a)。其中，MYNN2.5方案出現(xiàn)了2次峰值；ACM2參數(shù)化方案的降水峰值出現(xiàn)時(shí)間最晚，峰值也最大；YSU方案在18日14：00～17：00的降水最大。而不使用邊界層方案時(shí)，不僅峰值出現(xiàn)時(shí)間落后于實(shí)際情況，同時(shí)峰值量級(jí)也遠(yuǎn)低于其他參數(shù)化方案。說(shuō)明各參數(shù)化方案對(duì)于濟(jì)南地區(qū)暴雨降水量峰值出現(xiàn)時(shí)間的模擬與實(shí)際存在差別，同時(shí)降水量也存在偏低的情況。

從各參數(shù)化方案模擬的3 h累積降水量的變化情況(圖3b)可以看出，ACM2參數(shù)化方案累積降水量最早增長(zhǎng)，同時(shí)累積降水最多，MYJ方案累積降水量最少。YSU、Boulac和MYNN2.5方案的變化趨勢(shì)較為一致，只是在量級(jí)上有所區(qū)別；ACM2方案在18日14：00以前變化不明顯，在17：00降水量突然大幅增加；而MYJ方案的降水在初始階段就較少，之后的趨勢(shì)變化也是所有方案中幅度最小的。不使用邊界層參數(shù)化方案時(shí)所得到的降水明顯比使用邊界層參數(shù)化方案的結(jié)果低很多。

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。Note: a.MYJ scheme; b.YSU scheme; c.ACM2 scheme; d.MYNN 2.5 scheme; e.Boulac scheme; f.None PBL scheme.圖2　不同邊界層參數(shù)化方案模擬的18日08：00～19日08：00累計(jì)降水量分布(單位：mm)Fig.2　Distributions of 24 hours precipitation accumulation simulated by different PBL parameterization schemes during July 18 08:00-July 19 08:00

圖3　不同邊界層參數(shù)化方案模擬的濟(jì)南市逐3 h降水量(a)和3 h累積降水量(b)隨時(shí)間變化Fig.3　Time-variation of precipitation per 3 h(a)and 3 h precipitation accumulation(b) respectively over the Jinang City simulated by different PBL parameterization schemes

2.3邊界層方案降水模擬評(píng)分從ETS評(píng)分結(jié)果(圖4a)可以看出，對(duì)于小雨量(<10 mm)的模擬，不采用邊界層參數(shù)化方案反而效果更好；對(duì)于中雨量(10～25 mm)的模擬，效果最好的是MYJ參數(shù)化方案，Boulac方案次之，最差的是MYNN2.5方案；對(duì)于大雨過程(25～50 mm)的模擬，效果最好的是Boulac方案，最差的也是MYNN2.5方案；對(duì)于暴雨過程(50～100 mm)的模擬，效果最好的是Boulac方案，最差的是YSU方案；而對(duì)于大暴雨量(>100 mm)的模擬，YSU方案效果最好。由此可見，對(duì)于小雨量的模擬，不使用邊界層參數(shù)化方案反而更好；對(duì)于中到大暴雨級(jí)別的降水量，使用參數(shù)化方案明顯比不使用參數(shù)化方案的好；從整體來(lái)看，Boulac方案比其他的方案模擬效果更好，但對(duì)于大暴雨其模擬效果下降。YSU方案對(duì)于中雨和大雨的模擬比較適宜。

圖4　不同邊界層參數(shù)化方案的ETS評(píng)分(a)和BS評(píng)分(b)對(duì)比Fig.4　Comparison of ETS(a) and BS(b) results obtained by different boundary layer parameterization schemes

從BS評(píng)分結(jié)果(圖4b)可以看出，對(duì)于小雨過程的降水，所有的邊界層參數(shù)化方案均存在干偏差，而不使用邊界層方案時(shí)則存在濕偏差；對(duì)于中雨降水過程，邊界層方案表現(xiàn)為濕偏差，其中偏差最小的是YSU方案，偏差最大的是ACM2和MYNN2.5方案；對(duì)于大雨的預(yù)報(bào)，偏差最小的是ACM2方案，此時(shí)偏差最大的是YSU方案；而當(dāng)降水量達(dá)到暴雨級(jí)別時(shí)，所有的方案均呈現(xiàn)出干偏差，其中偏差最小的是ACM2方案和Boulac方案；到了大暴雨級(jí)別的降水，YSU方案的效果最好，其他方案均存在明顯的干偏差。由此可見，對(duì)于小雨和中雨的模擬，不使用邊界層方案時(shí)效果最好；對(duì)于大雨和暴雨的模擬，使用ACM2方案效果更好；而對(duì)于大暴雨的模擬，YSU方案效果最好。

3　結(jié)論

該研究利用WRF3.4模式，選用6個(gè)不同行星邊界層方案對(duì)2007年7月山東的“7.18”暴雨進(jìn)行敏感性試驗(yàn)，探究不同邊界層方案對(duì)降水模擬效果的影響，得出以下主要結(jié)論：

(1)不論是否使用邊界層參數(shù)化方案，均能模擬出雨帶的基本走向，但不同方案對(duì)于降水中心強(qiáng)度及其位置的模擬存在一定差異。在降水量較小的區(qū)域，即雨帶的邊緣地帶，所有方案(包括不使用邊界層方案)的模擬結(jié)果基本一致；但對(duì)于降水大值區(qū)或降水中心，不同邊界層方案的模擬結(jié)果均整體偏南，且降水量值也存在較大差異，其中對(duì)于降水位置的模擬，采用ACM2方案效果最好，對(duì)于中心降水強(qiáng)度，采用MYNN2.5方案效果最好。

(2)使用不同邊界層方案得到的模式降水的峰值出現(xiàn)時(shí)間普遍比實(shí)際降水落后2～3 h，但其降水峰值存在較大差異，其中YSU方案對(duì)降水峰值的模擬效果最好。而不使用邊界層方案時(shí)，不僅其降水峰值出現(xiàn)的時(shí)間顯著落后于實(shí)際結(jié)果，降水峰值也遠(yuǎn)低于其他使用參數(shù)化方案的結(jié)果。

(3)綜合ETS評(píng)分和BS評(píng)分結(jié)果可知，對(duì)于降水量較小(<25 mm)的模擬，不使用邊界層方案反而效果最好；對(duì)于中等降水量級(jí)(25～50 mm)的模擬，使用Boulac方案比較合適；對(duì)于暴雨或特大暴雨(>50 mm)的模擬，使用YSU方案效果最好。

[1] 蔡薌寧,壽紹文,鐘青.邊界層參數(shù)化方案對(duì)暴雨數(shù)值模擬的影響[J].大氣科學(xué)學(xué)報(bào),2006,29(3):364-370.

[2] GILLIAM R C,PLEIM J E.Performance assessment of new land surface and planetary boundary layer physics in the WRF-ARW[J].Journal of applied meteorology and climatology,2010,49(4): 760-774.

[3] 陳炯,王建捷.邊界層參數(shù)化方案對(duì)降水預(yù)報(bào)的影響[J].應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),2006， 17(S1):11-17.

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[6] 陸小勇,沈杭鋒,吳靜.邊界層參數(shù)化方案在梅雨暴雨模擬中的應(yīng)用比較[J].浙江氣象,2011,32(4):11-16.

Analysis of “7.18” Shandong Heavy Rainfall II: the Impact of PBL Parameterizations to Precipitation in WRF Model

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

(1.75839 Army, Guangzhou, Guangdong 510510; 2.Guiyang Meteorological Bureau, Guiyan, 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 precipitation simulation results 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 precipitation distribution,extreme occurrence time,BS and ETS scoring results were analyzed.[Result] The results showed that the rain band’s general trend can be well simulated no matter the PBL parameterization schemes are used or not,but simulation of the intensity and location of the rainfall center differ to some extent.The showing up time of the rain peak obtained by different PBL schemes is generally 2-3 hours later than the actual result,and their rain peaks greatly differ with each other,among which the result of YSU scheme’s simulation is the best.Synthesizing the result of ETS (Equitable Threat Score) and BS (Brier Score) show that no use of PBL schemes is the best for the simulation in the case of small amount of precipitation (i.e.,less than 25 mm),while Boulac scheme is more appropriate in the case of medium rainfall-class (i.e.,25-50 mm).As for rainstorm or extreme precipitation (i.e.,more than 50 mm),YSU scheme gets the best result.[Conclusion] Different boundary layer parameterization schemes in WRF mode have significant influence on simulation results of rainstorm,using appropriate boundary layer parameterization scheme can improve the accuracy of precipitation forecast significantly.

Rainstorm; WRF model; Sensitive experiments; Boundary layer parameterization schemes; Precipitation

譚偉才(1991- )，男，湖南婁底人，碩士，從事中尺度氣象學(xué)研究。

2016-04-30

S 165；P 458.2

A

0517-6611(2016)19-204-04