楊澄 付志嘉

（大理國(guó)家氣候觀象臺(tái)，大理市氣象局，大理 671003）

0 引言

WRF模式作為目前較為成熟的中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)模式，一直有很多的研究者在對(duì)其進(jìn)行開發(fā)利用，從模式本地化參數(shù)方案的選取，到下墊面和物理過(guò)程的改進(jìn)等方面，不斷地優(yōu)化模式，使其更加適合研究者所關(guān)注的區(qū)域[1-7]。而數(shù)據(jù)同化作為模式改進(jìn)的重要手段，同化系統(tǒng)也在不斷地發(fā)展，較為常用的是變分法和卡爾曼濾波，現(xiàn)在較為流行的是三維變分（3D-Var）和四維變分（4D-Var），集合卡爾曼濾波（EnKF）也是近幾年發(fā)展較快的數(shù)據(jù)同化方法[8-10]。GSI（Gridpoint Statistical Interpolation）系統(tǒng)是統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的全球和區(qū)域數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)，它首先是由美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）的環(huán)境預(yù)報(bào)模式中心（EMC）作為業(yè)務(wù)系統(tǒng)SSI（Spectral Statistical Interpolation）分析系統(tǒng)的二代產(chǎn)品所開發(fā)，之后美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局（NOAA）業(yè)務(wù)部門加入開發(fā)以后，使之成為NOAA全球預(yù)報(bào)系統(tǒng)（GFS）中北美中尺度模式中業(yè)務(wù)用數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)，隨著美國(guó)空軍氣象局（AFWA）和美國(guó)國(guó)家航空航天局（NASA）等多個(gè)部門的應(yīng)用，GSI得到了進(jìn)一步的發(fā)展。目前，GSI已包含了二維變分（2D-Var）、三維變分（3D-Var）、四維變分（4D-Var）、混合變分（hybrid ensemble variational）和四維集合變分（4DEnVar）同化方法，可以和多種數(shù)值模式進(jìn)行耦合[11]。國(guó)外已經(jīng)使用GSI做了很多研究工作[12]，國(guó)內(nèi)較多使用的是WRF-DA同化系統(tǒng)[13-16]，GSI引入國(guó)內(nèi)的時(shí)間相對(duì)較晚，基本處于研究應(yīng)用階段[17-18]，尚沒(méi)有投入業(yè)務(wù)應(yīng)用，但其作為美國(guó)國(guó)家氣象中心的業(yè)務(wù)系統(tǒng)，其算法和性能的發(fā)展都具有較好的保證。

云南省地處青藏高原東南緣，自滇西北向滇東南海拔逐漸降低，滇西處于青藏高原南部緩沖帶，遍布高山峽谷，地形極其復(fù)雜，孟加拉灣水汽在向內(nèi)陸輸送過(guò)程中，經(jīng)常受滇西地形的影響而產(chǎn)生局地天氣系統(tǒng)，由于尺度小、觀測(cè)站點(diǎn)分布稀疏，常規(guī)天氣分析手段較難捕獲局地系統(tǒng)的發(fā)展過(guò)程，因此本文結(jié)合云南西部地區(qū)一次降水過(guò)程，引入GSI同化系統(tǒng)，并將其耦合到WRF模式當(dāng)中，利用探空數(shù)據(jù)進(jìn)行同化試驗(yàn)，一方面研究WRF模式在滇西復(fù)雜地形條件下的適用性，另一方面也為將來(lái)進(jìn)一步應(yīng)用GSI同化系統(tǒng)和深入了解滇西局地環(huán)流特征做鋪墊。

1 資料與方法

1.1 資料選取

天氣背景分析以ECMWF Interim的再分析資料為依據(jù)，分辨率為0.125°×0.125°，模式初始場(chǎng)采用NCEP的FNL再分析資料，分辨率為1°×1°，觀測(cè)數(shù)據(jù)為大理白族自治州（簡(jiǎn)稱“大理州”）12個(gè)國(guó)家級(jí)氣象站地面常規(guī)觀測(cè)數(shù)據(jù)，第三次青藏高原大氣科學(xué)試驗(yàn)獲取的青藏高原及其周邊地區(qū)19個(gè)L-BAND探空數(shù)據(jù)，以及TRMM衛(wèi)星（0.25°×0.25°）的3 h累積降水?dāng)?shù)據(jù)。

1.2 方法介紹

本文采用WRF模式對(duì)2014年7月13日云南省西部地區(qū)的一次天氣過(guò)程進(jìn)行模擬試驗(yàn)，模式控制試驗(yàn)采用3層嵌套，水平分辨率分別為25 km、5 km和1 km，垂直方向90層，模擬時(shí)間設(shè)計(jì)為2014年7月11日08時(shí)—13日20時(shí)（北京時(shí)，下同），積分60 h，將7月12日14時(shí)之前的時(shí)間剔除為spin up時(shí)間，分析時(shí)段選取時(shí)間為7月12日14時(shí)—13日14時(shí)，模式中的主要物理參數(shù)見(jiàn)表1。同化試驗(yàn)中將19個(gè)L-BAND探空站（站點(diǎn)分布如圖1所示）的探空數(shù)據(jù)利用GSI同化系統(tǒng)進(jìn)行同化，其他參數(shù)設(shè)置與控制試驗(yàn)相同，將同化試驗(yàn)分別和觀測(cè)數(shù)據(jù)與控制試驗(yàn)進(jìn)行對(duì)比。

表1 WRF模式主要參數(shù)設(shè)置Table 1 Configuration of the WRF model

2 結(jié)果

2.1 天氣背景及實(shí)況

2014年7月12日08時(shí)，云南西北地區(qū)上空500 hPa流場(chǎng)（圖2）為氣旋性，其槽線一直延伸到滇中地區(qū)，滇西南500 hPa流場(chǎng)表現(xiàn)為反氣旋性旋轉(zhuǎn)，反氣旋的前部偏西氣流與槽線附近的滇中偏南氣流匯合，在滇中地區(qū)與東南暖濕氣流交匯，引起高空氣流輻合，為降水提供水汽和動(dòng)力條件。700 hPa的滇西南有明顯的氣流輻合，輻合帶還出現(xiàn)了低空急流，使得輻合區(qū)進(jìn)一步加強(qiáng)，滇中與滇東地區(qū)的偏南氣流帶來(lái)了充沛的水汽。此次過(guò)程造成云南省西部地區(qū)普降大雨，局部暴雨。7月12日14時(shí)—13日14時(shí)大理州境內(nèi)6個(gè)站點(diǎn)累積降水量達(dá)到了大雨量級(jí)，3個(gè)站點(diǎn)達(dá)到了暴雨量級(jí)，其中最大累積降水量為大理站的64.2 mm。

2.2 GSI同化系統(tǒng)評(píng)估

將探空數(shù)據(jù)分別與各層模式輸入場(chǎng)進(jìn)行同化，由于各嵌套區(qū)域大小逐級(jí)遞減，因此，三層區(qū)域中包含的站點(diǎn)數(shù)分別為19，8和4個(gè)，探空數(shù)據(jù)進(jìn)入GSI同化系統(tǒng)后，代價(jià)函數(shù)和梯度函數(shù)均收斂，也即探空數(shù)據(jù)正確進(jìn)入了同化系統(tǒng)當(dāng)中。同化探空數(shù)據(jù)以后，對(duì)模式的輸入場(chǎng)進(jìn)行了相應(yīng)的調(diào)整，圖3表明，d01的地面溫度場(chǎng)同化探空數(shù)據(jù)以后在四川盆地上為負(fù)增量，起到降溫作用，高原地區(qū)同樣為降溫作用，但負(fù)增量較小，由于滇南地區(qū)距離探空站較遠(yuǎn)，探空數(shù)據(jù)對(duì)該地區(qū)地面溫度的影響作用不明顯。U風(fēng)分量在四川盆地也為負(fù)增量，在盆地與高原交匯區(qū)則為明顯的正增量，其他地區(qū)增量較小，可見(jiàn)同化探空數(shù)據(jù)對(duì)地面東西風(fēng)的調(diào)整主要在四川盆地附近較為顯著。V風(fēng)分量與U風(fēng)分量的增量分布恰好相反，四川盆地為正增量，云貴高原和青藏高原東部為負(fù)增量。地面比濕增量表現(xiàn)為青藏高原東部為正增量，其他地區(qū)以負(fù)增量為主，從比濕的最大增量層上來(lái)看（圖略），青藏高原東部的正增量相對(duì)較小，最大正增量在四川盆地東北部，負(fù)增量集中在青藏高原腹地和東北地區(qū)，其他大部分地區(qū)增量較弱。在垂直方向上各變量也有不同的增量強(qiáng)度，也即在同一個(gè)地區(qū)的垂直方向上各變量并沒(méi)有表現(xiàn)為向上或向下單調(diào)地增減，而是在不同層次正增量和負(fù)增量均會(huì)出現(xiàn)，這也是探空資料垂直方向非單調(diào)變化的體現(xiàn)。

圖1 模式區(qū)域設(shè)置（a）及最內(nèi)層嵌套區(qū)域（b）地形高程和所用站點(diǎn)分布（單位：m）DA：同化站點(diǎn)；COM：對(duì)比站點(diǎn)；DA&COM：同化與對(duì)比站點(diǎn)Fig. 1 The domains setting (a) and in nest domain (b) of model with elevation and stations (DA represents data assimilation, COM represents comparison, DA&COM represents both DA and COM)

圖2 2014年7月12日08時(shí)ECMWF Interim（0.125°×0.125°） 500 hPa（a）和700 hPa（b）流場(chǎng)（填色，單位：m/s）和溫度場(chǎng)（等值線，單位：K）分布Fig. 2 The stream (fill color) and temperature (contour) field of ECMWF Interim on 500 hPa (a) and 700 hPa (b) at 08 BT July 12, 2014

從同化探空數(shù)據(jù)后的模式輸入場(chǎng)中的各個(gè)變量增量來(lái)看，探空數(shù)據(jù)的同化能夠?qū)嶋H改變模式輸入場(chǎng)的變量分布，起到調(diào)整模式輸入場(chǎng)的作用。

2.3 試驗(yàn)結(jié)果與衛(wèi)星數(shù)據(jù)的對(duì)比

2.3.1 降水落區(qū)對(duì)比

圖4中的TRMM衛(wèi)星觀測(cè)數(shù)據(jù)表明此次過(guò)程降水呈帶狀分布，我國(guó)境內(nèi)在云南地區(qū)有一條明顯的雨帶，自滇西北向滇東南分布，雨帶兩端的滇西北和滇東南地區(qū)的累積降水量顯著高于雨帶中部的滇中地區(qū)，該雨帶的24 h最大累積降水量為25～50 mm?？刂圃囼?yàn)?zāi)M了云南雨帶的位置，但是強(qiáng)度明顯要比TRMM的降水強(qiáng)度大，在云南東北部和川西、貴州和廣西出現(xiàn)了明顯的虛假降水。同化試驗(yàn)同樣模擬出了云南雨帶，位置略有南移，雨帶強(qiáng)度得到削弱，但是虛假降水范圍進(jìn)一步擴(kuò)大，虛假降水量也較大。

2.3.2 降水強(qiáng)度對(duì)比

從TRMM觀測(cè)的3 h累積降水量來(lái)看（圖5），云南的此次降水于2014年7月12日14時(shí)開始加強(qiáng)，之后的17—23時(shí)的強(qiáng)降水分布與云南雨帶對(duì)應(yīng)，表明此次云南的強(qiáng)降水持續(xù)時(shí)間約為6 h，之后降水強(qiáng)度減弱，系統(tǒng)逐漸消散。

圖3 同化探空數(shù)據(jù)后模式初始時(shí)刻d01輸入場(chǎng)近地層的溫度（a，單位：K）、U風(fēng)分量（b，單位：m/s）、V風(fēng)分量（c，單位：m/s）和比濕（d，單位：g/kg）增量Fig. 3 The temperature (a), U wind component (b), V wind component (c) and special humidity in the WRF domain that assimilated sounding data at the initial time

圖4 2014年7月12日14時(shí)—13日14時(shí)TRMM衛(wèi)星觀測(cè)的累積降水量（a）與控制試驗(yàn)（b）和同化試驗(yàn)（c）的d01累積降水量分布（單位：mm，下同）Fig. 4 Accumulation of precipitation from the TRMM (a), the control model (b) and the assimilation model (c) in domain one on July 12, 2014, 14 hours and then 24 hours later

控制試驗(yàn)（圖略）中的強(qiáng)降水落區(qū)與TRMM的一致性較好，降水在12日20時(shí)后開始顯著增強(qiáng)，至13日08時(shí)以后降水逐漸減弱，強(qiáng)降水開始時(shí)間有所滯后，持續(xù)時(shí)間達(dá)到了12 h。同化試驗(yàn)（圖6）的強(qiáng)降水時(shí)間與控制試驗(yàn)相似，但強(qiáng)降水落區(qū)有一定偏差，表現(xiàn)為強(qiáng)降水落區(qū)主要集中在滇西北地區(qū)，并且從模擬的降水量級(jí)來(lái)看，同化試驗(yàn)和控制試驗(yàn)?zāi)M的降水強(qiáng)度均高于TRMM的觀測(cè)結(jié)果。從降水時(shí)間上來(lái)看，控制試驗(yàn)和同化試驗(yàn)的強(qiáng)降水開始時(shí)間晚，持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)。

2.4 試驗(yàn)結(jié)果與臺(tái)站觀測(cè)數(shù)據(jù)的對(duì)比

圖5 2014年7月12日14時(shí)—13日14時(shí)TRMM衛(wèi)星觀測(cè)的3 h累積降水量Fig. 5 The accumulated 3 hour precipitation from the TRMM on July 12, 2014, 14 hours and then 24 hours later

挑選控制試驗(yàn)和同化試驗(yàn)的模擬值中距離大理州12個(gè)地面氣象觀測(cè)站最近的格點(diǎn)降水量與實(shí)測(cè)降水量進(jìn)行比較。從24 h累積降水量來(lái)看（圖7），12日14時(shí)—13日14時(shí)，大理12個(gè)觀測(cè)站（obs）除了56851站外均觀測(cè)到了降水，其中6個(gè)站達(dá)到了大雨，其他站點(diǎn)為中雨以下。從模擬結(jié)果來(lái)看，控制試驗(yàn)各站點(diǎn)降水量級(jí)基本偏大，差別最大的站點(diǎn)為56746，其d02的模擬值在觀測(cè)值的2倍以上。從控制試驗(yàn)的平均均方根誤差（RMSD）來(lái)看，d03的模擬誤差是最大的，d01的平均RMSD最小。各站點(diǎn)的RMSD分布顯示，56649、56745和56752站的3個(gè)域的RMSD較為接近，但是56752站各域的RMSD均是最小的，56745站各域的RMSD均是最大的，推測(cè)與地形高程有直接關(guān)系，56745站位于蒼山西面，上游為復(fù)雜的山地，下游為高大的蒼山，地形復(fù)雜，對(duì)近地層環(huán)流的擾動(dòng)影響非常大，56752站則處于低海拔地區(qū)，與周圍的地形高度差也較小，地形對(duì)局地環(huán)流的影響相對(duì)較弱。其他站點(diǎn)的3個(gè)域的RMSD均有一定差異，這些站點(diǎn)位置均在高海拔地區(qū)，站點(diǎn)周圍均存在海拔高差較大的山體，隨著模式分辨率的提高，對(duì)這些山體的識(shí)別程度不同，因此也會(huì)造成均方根誤差的差異性。同化試驗(yàn)中，各域模擬的累積降水量均得到了顯著減少，特別是實(shí)況降水為小到中雨的站點(diǎn)，同化試驗(yàn)的模擬累積降水量與實(shí)況已非常接近，但是降水量級(jí)為大雨以上的站點(diǎn)，同化試驗(yàn)的模擬值比實(shí)況值要小，分析這幾個(gè)站點(diǎn)發(fā)現(xiàn)其地理位置均處于高海拔地區(qū)，并且四周山谷和盆地交錯(cuò)分布且水平距離較小，海拔高差較大，使得模式模擬更加困難。與控制試驗(yàn)相比較，同化試驗(yàn)的平均RMSD顯著減小，各站點(diǎn)的RMSD也相應(yīng)的減小，并且d01和d02的RMSD普遍比d03的小，這可能與同化的站點(diǎn)數(shù)有關(guān)系?？傊?，同化探空數(shù)據(jù)能夠顯著改進(jìn)此次降水模擬中累積降水量的量級(jí)，使得累積降水量更接近實(shí)況。

從控制試驗(yàn)的小時(shí)降水量來(lái)看（圖略），模擬的各小時(shí)降水量基本比實(shí)況降水量大，而且在無(wú)降水時(shí)段內(nèi)，模擬產(chǎn)生了較強(qiáng)降水，從而導(dǎo)致了累積降水量偏大。同化試驗(yàn)?zāi)M的各域的站點(diǎn)小時(shí)降水量得到了減?。▓D8），并且對(duì)于日降水特征為單峰值的降水類型而言，同化試驗(yàn)的d01也較好地模擬出了降水峰值，雖然峰值出現(xiàn)時(shí)間有所推遲，但模擬的峰值降水除了56742和56745站與實(shí)況有較大出入外，其他站點(diǎn)的峰值降水與實(shí)況已較為相近，d02和d03也沒(méi)有模擬出單峰型降水的峰值，這個(gè)原因可能是由于d01中使用了更多的探空站數(shù)據(jù)，使得d01能夠更加接近真實(shí)降水情況。對(duì)于多峰值降水而言，控制試驗(yàn)和同化試驗(yàn)均不理想，在無(wú)降水（56851站）或者弱降水（56757站）地區(qū)，控制試驗(yàn)和同化試驗(yàn)均有降水產(chǎn)生，可能與模式分辨率有較大關(guān)系，這需要在下一步工作中進(jìn)一步研究。另外，實(shí)況降水量分布的巨大差異，也表明了此次降水過(guò)程局地環(huán)流對(duì)降水分布的影響是較為明顯的，而在這樣的小尺度復(fù)雜地形下，模式模擬性能還有待進(jìn)一步提高?？偟亩?，同化試驗(yàn)的結(jié)果表明探空數(shù)據(jù)在模式中通過(guò)有效降低小時(shí)降水量，能夠影響滇西復(fù)雜地形區(qū)降水過(guò)程中的小時(shí)降水量，使得模式對(duì)降水過(guò)程的模擬性能得到提高。

3 結(jié)論與討論

本文使用WRF模式對(duì)2014年7月13日云南省西部地區(qū)的一次天氣過(guò)程進(jìn)行控制模擬試驗(yàn)，同時(shí)使用GSI同化系統(tǒng)，利用青藏高原及其周邊地區(qū)19個(gè)L-BAND探空站的探空數(shù)據(jù)進(jìn)行同化試驗(yàn)，將同化試驗(yàn)與控制試驗(yàn)分別和TRMM與地面臺(tái)站觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，探討WRF模式在復(fù)雜地形條件下的適用性，以及GSI同化系統(tǒng)在該地區(qū)的應(yīng)用效果，得到以下結(jié)論：

圖6 2014年7月12日14時(shí)—13日14時(shí)同化試驗(yàn)d01的3 h累積降水量Fig. 6 The accumulated 3 hour precipitation from assimilation modeling in domain one on July 12, 2014, 14 hours and then 24 hours later

圖7 2014年7月12日14時(shí)—13日14時(shí)控制試驗(yàn)（a，b）和同化試驗(yàn)（c，d）的各區(qū)域模擬的24 h格點(diǎn)累積降水量與對(duì)應(yīng)站點(diǎn)累積降水量（a，c）及其均方根誤差（b，d）Fig. 7 The accumulated precipitation (a, c) and root mean square deviation (b, d) from the control model (a, b) and the assimilation model (c, d) on July 12, 2014, 14 hours and then 24 hours later

1）控制試驗(yàn)和同化試驗(yàn)都能模擬出此次降水過(guò)程中云南雨帶的位置，但強(qiáng)度偏大。同化試驗(yàn)中雨帶的降水強(qiáng)度得到一定的訂正而有所減弱，但位置略有南移，產(chǎn)生虛假降水的范圍也進(jìn)一步擴(kuò)大?？刂圃囼?yàn)和同化試驗(yàn)的強(qiáng)降水開始時(shí)間比TRMM的觀測(cè)晚6 h，且持續(xù)時(shí)間比TRMM長(zhǎng)，控制試驗(yàn)的強(qiáng)降水落區(qū)與TRMM相似，同化試驗(yàn)的強(qiáng)降水落區(qū)往滇西北地區(qū)偏移。

圖8 2014年7月12日14時(shí)—13日14時(shí)同化試驗(yàn)各區(qū)域模擬的格點(diǎn)小時(shí)降水量與對(duì)應(yīng)站點(diǎn)小時(shí)降水量Fig. 8 One hour precipitation from the assimilation model in July 12, 2014, 14 hours and then 24 hours later

2）控制試驗(yàn)對(duì)于此次過(guò)程的小時(shí)降水量的模擬普遍偏大，在實(shí)況無(wú)降水時(shí)段內(nèi)，也模擬產(chǎn)生了較強(qiáng)降水。同化試驗(yàn)?zāi)M的各域的站點(diǎn)小時(shí)降水量相應(yīng)減小，并且對(duì)于單峰型的日降水類型具有一定的模擬能力，峰值與實(shí)況較為接近。但是，對(duì)于多峰值降水區(qū)，以及無(wú)降水或者弱降水地區(qū)，控制試驗(yàn)和同化試驗(yàn)均有較大誤差。從24 h的站點(diǎn)累積降水量來(lái)看，同化探空數(shù)據(jù)能夠減小模式降水模擬數(shù)據(jù)中各站點(diǎn)的累積降水量及其RMSD，對(duì)改善此次降水模擬中對(duì)比臺(tái)站累積降水量的誤差具有一定作用。

3）總的來(lái)看，WRF模式對(duì)復(fù)雜地形條件下的局地降水具有一定的模擬能力，同時(shí)通過(guò)使用GSI同化系統(tǒng)，能夠?qū)⑻娇諗?shù)據(jù)有效同化到模式輸入場(chǎng)中，并對(duì)模式輸入場(chǎng)各變量分布進(jìn)行調(diào)整，從而影響模式模擬結(jié)果。

由于本文中所用探空站點(diǎn)基本處于青藏高原腹地，滇西地區(qū)僅有4個(gè)探空站進(jìn)入了同化試驗(yàn)中。另外，本文的模擬結(jié)果始終有降水量系統(tǒng)性誤差，這可能是由于物理參數(shù)的設(shè)置、地表粗糙度、分辨率以及模式算法等多方面的原因所致。此次模擬僅為一次個(gè)例試驗(yàn)，雖然WRF模式在復(fù)雜地形條件下具有一定的模擬能力，但不同的參數(shù)化方案、模式分辨率與下墊面的敏感性、同化站點(diǎn)的多寡與同化的數(shù)據(jù)源（探空、衛(wèi)星、地面觀測(cè)等）等問(wèn)題均會(huì)對(duì)模擬結(jié)果產(chǎn)生影響，下一步工作中，我們將通過(guò)加入更多觀測(cè)站點(diǎn)數(shù)據(jù)，不斷修改模式配置，使得模式在復(fù)雜地形條件下對(duì)滇西地區(qū)的降水模擬能力得到進(jìn)一步提高。