曹 倩，雷桂蓮，易艷紅，章毅之，劉良玉，彭王敏子

（1. 江西省氣象科學(xué)研究所，江西 南昌 330096；2. 江西省氣象服務(wù)中心，江西 南昌 330096；3. 江西省宜春市氣象局，江西 宜春 336000）

引 言

颮線是我國主要的災(zāi)害性天氣之一，過境時常帶來短時強(qiáng)降水、雷暴、大風(fēng)、冰雹和龍卷等天氣。颮線伴隨的雷暴大風(fēng)是指大氣對流活動導(dǎo)致的地面及近地面強(qiáng)風(fēng)事件，由于其突發(fā)性強(qiáng)、持續(xù)時間短、致災(zāi)性強(qiáng)，往往給人們生命和財產(chǎn)帶來巨大威脅，是短臨預(yù)報的重點和難點。針對伴隨雷暴大風(fēng)的颮線國內(nèi)外已有很多研究［1-9］，這些研究多基于再分析資料、高分辨率觀測資料或者數(shù)值模擬結(jié)果，診斷分析此類颮線的成因、發(fā)展演變特征以及中尺度結(jié)構(gòu)等，而利用觀測資料改進(jìn)此類颮線數(shù)值模擬效果的相關(guān)研究較少。數(shù)值模擬成功與否很大程度依賴于初始場的準(zhǔn)確度及協(xié)調(diào)性，多普勒天氣雷達(dá)資料時空分辨率高，能與中尺度數(shù)值模式分辨率相互匹配［10］，因此，開展多普勒雷達(dá)觀測資料同化的相關(guān)研究對提升數(shù)值模擬結(jié)果的準(zhǔn)確性有重要意義［11-14］。

近年來，針對同化雷達(dá)不同資料對各類天氣的數(shù)值模擬診斷效果開展了很多對比工作。部分研究［15-19］表明同化雷達(dá)反射率資料對暴雨天氣的模擬效果優(yōu)于同化徑向風(fēng)資料；而蔣宗孝等［20］對福建地區(qū)一次暴雨過程的模擬試驗表明僅同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料比僅同化雷達(dá)反射率資料的TS 評分要提高更多。沈艷秋等［21］對一次颮線過程的模擬試驗發(fā)現(xiàn)，僅同化徑向風(fēng)資料對小雨、中雨預(yù)報效果更好，而僅同化雷達(dá)反射率資料對暴雨預(yù)報效果更好，其原因可能是水汽比風(fēng)對暴雨的發(fā)展更重要。陳鋒等［22］對一次龍卷過程的數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)僅同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料對龍卷的預(yù)報效果改進(jìn)作用更大，但用相同方法對一次颮線的模擬［23］卻發(fā)現(xiàn)，僅同化雷達(dá)反射率因子更能有效改進(jìn)颮線邊界層特征的模擬，從而改善模式對颮線發(fā)展演變過程的模擬效果。上述研究雖一致表明同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料能有效改善初始風(fēng)場信息，同化雷達(dá)反射率資料能顯著改善初始水汽場，同時同化兩種資料效果最佳。但是，何種觀測資料改進(jìn)效果更顯著以及這兩種觀測資料改進(jìn)作用是否穩(wěn)定還有許多不確定性，仍需進(jìn)一步試驗和探討。

2018 年3 月4 日午后江西省出現(xiàn)一次罕見的颮線天氣過程，其強(qiáng)度強(qiáng)、影響范圍大、致災(zāi)性強(qiáng)，為江西省有氣象記錄以來最強(qiáng)的雷暴大風(fēng)過程。本文選用中尺度模式WRF（weather research and fore?casting）及其3D-Var（three-dimensional data assimila?tion）同化系統(tǒng)，針對這次颮線過程開展同化雷達(dá)不同資料的數(shù)值模擬試驗研究，探討同化雷達(dá)不同資料對颮線發(fā)展演變過程預(yù)報的影響，并剖析預(yù)報差異原因，以期為此類颮線天氣預(yù)報提供有益借鑒。

1 試驗設(shè)計和方法介紹

1.1 試驗設(shè)計及資料

采用WRF V3.9.1 及其3D-Var 作為預(yù)報模式和資料同化系統(tǒng)。模擬采用雙重嵌套網(wǎng)格，中心位置為114°E，30°N；內(nèi)外層網(wǎng)格數(shù)分別為301×301和391×397，對應(yīng)網(wǎng)格距分別為9 和3 km；垂直方向分為不等距的50 層，模式頂層氣壓50 hPa。兩層網(wǎng)格基本采用相同的物理參數(shù)化方案：Monin-Obukhov 地表方案、WDM6 云微物理方案、Dudhia短波輻射方案、YSU 邊界層方案、Noah 陸面過程方案、RRTM 長波輻射方案。在第一重嵌套中使用Kain-Fritsch 積云對流方案，第二重嵌套中關(guān)閉此方案。

背景場資料為1°×1°的NCEP FNL 資料，每天提供02：00（北京時，下同）、08：00、14：00 和20：00 的4次分析數(shù)據(jù)。初始場和邊界場由FNL 資料通過WPS模塊插值得到。

首先選取2018 年3 月4 日02：00 作為起始時間，內(nèi)外層均采用WRF 模式均做10 h 的spin-up 預(yù)報至12：00；然后設(shè)置4個試驗探究同化雷達(dá)不同觀測資料對本次颮線過程預(yù)報的影響，試驗設(shè)計見表1。

表1 試驗設(shè)計Tab.1 Experimental scheme

4 個試驗結(jié)果輸出時間間隔均為60 min，采用第二層網(wǎng)格結(jié)果進(jìn)行分析。同化使用的背景場誤差協(xié)方差矩陣通過NMC（National Meteorological Center）定義的方法［24］計算而得，即針對2018年3月1—31 日，每天從08：00 和20：00 分別預(yù)報12 h 和24 h，把同一時刻不同時效預(yù)報值之差的統(tǒng)計結(jié)果作為背景場誤差協(xié)方差矩陣。

雷達(dá)資料包括江西南昌、宜春、景德鎮(zhèn)、上饒和撫州5部多普勒天氣雷達(dá)資料。雷達(dá)資料在進(jìn)入數(shù)值模式前首先通過ARPS 模式中的88d2arps 模塊進(jìn)行去除距離折疊和地物雜波、速度退模糊等質(zhì)量控制。

文中附圖涉及地圖均基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號為GS（2019）3082號的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改。

1.2 同化方法

1.2.1 同化雷達(dá)徑向風(fēng)

采用直接同化方式同化雷達(dá)徑向風(fēng)，觀測算子［13］表示如下：

式中：Vr（m·s-1）為雷達(dá)徑向風(fēng)；u，v，w（m·s-1）為模式三維風(fēng)場；x，y，z為雷達(dá)站位置；xi，yi，zi為雷達(dá)觀測目標(biāo)i位置；ri（m）為觀測目標(biāo)i到雷達(dá)的距離；vT（m·s-1）為降水粒子下降末速度；qr（g·kg-1）為雨水混合比；a為修正因子；pˉ（hPa）為氣壓的基本狀態(tài)；P0（hPa）是地面氣壓。

1.2.2 同化雷達(dá)反射率

在WRF-3DVar同化系統(tǒng)中，有直接同化雷達(dá)反射率［14］和間接同化雷達(dá)反射率［25］的方法。直接同化雷達(dá)反射率的觀測算子是非線性的，該觀測算子線性化的有效性取決于背景場精度［26］，當(dāng)背景場太干時，觀測算子線性化過程會存在很大誤差［27］。本次個例颮線發(fā)生在中上層異常偏干環(huán)境中［28］，因此采用間接同化雷達(dá)反射率方法探討同化效果。

結(jié)合GAO 等［29］提出的分類同化方案和WANG等［25］提出的雷達(dá)反射率間接同化方案，將雷達(dá)反射率分別反演成雨水、雪和霰粒子的混合比以及由雷達(dá)反射率因子估算的水汽作為觀測同化。等效雷達(dá)反射率Ze（mm6·m-3）與雨水混合比qr、雪混合比qs、霰混合比qh（g·kg-1）之間的關(guān)系如下：

式中：Z（qr）、Z（qs）、Z（qh）（mm6·m-3）分別為等效雷達(dá)反射率因子的雨水分量、雪分量、冰雹分量；ZdB（dBZ）是觀測的雷達(dá)反射率因子；ρ（kg·m-3）是空氣密度；Tb（℃）是模式背景場溫度；α在0~1 之間線性變化。給出一個雷達(dá)反射率值，通過公式（4）~（8）即可反演出對應(yīng)的雨水、雪和霰粒子的混合比來進(jìn)行同化。

同化估算水汽［25］的方法：當(dāng)雷達(dá)反射率大于給定閾值（設(shè)置為30 dBZ）時，假定云中相對濕度是100%，即此時雷達(dá)觀測點的水汽值等于飽和水汽，計算出該點的飽和水汽作為一種觀測資料來同化，觀測算子如下：

式中：qv（g·kg-1）是水汽混合比；rh（%）是相對濕度；qsat（g·kg-1）是水汽飽和比。將其線性化后：

式中：es（hPa）為飽和水汽壓；c1=6.112，c2=17.67，c3=243.5，ε=0.622。將公式（11）和（12）代入（10），并忽略飽和水汽壓隨氣壓擾動分布的極小項，即可得到同化估算水汽的線性觀測算子：

2 天氣概況

2018 年3 月4 日江西中北部出現(xiàn)罕見強(qiáng)颮線天氣，該過程雷暴大風(fēng)的范圍、強(qiáng)度均位居江西有完整氣象記錄以來首位，屬于低層暖平流強(qiáng)迫類強(qiáng)對流天氣［30］。

受此次颮線過程影響，3 月4 日13：00—18：00，江西中北部共60 站發(fā)生8 級以上雷暴大風(fēng)，20 站出現(xiàn)10 級以上陣風(fēng)，廬山、進(jìn)賢和湖口站陣風(fēng)超過12級，其中樂平市塔山工業(yè)園站16：28 瞬時最大風(fēng)速達(dá)40.8 m·s-1（13 級）。由雷達(dá)組合反射率拼圖演變發(fā)現(xiàn)，強(qiáng)對流回波在4 日凌晨（圖略）于廣西形成并逐步東移發(fā)展，約12：36，北側(cè)強(qiáng)回波進(jìn)入江西萍鄉(xiāng)，南側(cè)短颮線前側(cè)有對流單體新生［圖1（a）］；13：12，北側(cè)強(qiáng)颮線與南側(cè)新生對流單體合并，形成水平尺度達(dá)200 km 的西北—東南向回波，最強(qiáng)回波超過50 dBZ［圖1（b）］。此后，西北—東南向線狀回波尺度增大并逐漸演變成弓形，14：00 呈現(xiàn)出標(biāo)準(zhǔn)的弓形回波，最大反射率因子超過55 dBZ［圖1（c）］。此時環(huán)境風(fēng)場（圖略）上，850~500 hPa平均氣流為強(qiáng)西南風(fēng)，與回波走向垂直，颮線移速約90 km·h-1，強(qiáng)回波所經(jīng)之處出現(xiàn)大范圍區(qū)域性8~9 級大風(fēng)，局地達(dá)10 級。15：00［圖1（d）］，颮線演變成一個水平尺度達(dá)300 km 的西北—東南向大弓形。此后，回波維持其尺度和強(qiáng)度繼續(xù)向東北方向移動，江西中北部出現(xiàn)大范圍8~10 級大風(fēng)，局部10~13 級；18：00 颮線移出江西。

圖1 2018年3月4日實況觀測的雷達(dá)組合反射率（單位：dBZ）演變（a）12：36，（b）13：12，（c）14：00，（d）15：00Fig.1 Evolution of observed radar composite reflectivity（Unit：dBZ）on March 4，2018（a）12：36 BST，（b）13：12 BST，（c）14：00 BST，（d）15：00 BST

3 預(yù)報結(jié)果對比和檢驗

3.1 地面大風(fēng)

這次颮線過程的罕見特征是8 級以上（大于等于17.2 m·s-1）大風(fēng)覆蓋范圍非常大。圖2為觀測和各試驗預(yù)報的3 月4 日13：00—17：00 江西省8 級以上大風(fēng)分布?？梢钥闯觯R線主要影響江西中北部，有3 個12 級以上（32.7 m·s-1）大風(fēng)中心，均在上饒市鄱陽湖附近區(qū)域，最大風(fēng)速達(dá)40.8 m·s-1［圖2（a）］。NODA試驗預(yù)報的大風(fēng)區(qū)域明顯偏離實況，且預(yù)報大風(fēng)范圍偏?。蹐D2（b）］；DAVE 試驗［圖2（d）］8 級以上大風(fēng)范圍預(yù)報較NODA 試驗有明顯改善，在鄱陽湖附近預(yù)報出3 個12 級以上大風(fēng)中心，但范圍和極大值較實況偏小；DARF 試驗［圖2（c）］在鄱陽湖附近未預(yù)報出大風(fēng)區(qū)域，但在實況中未出現(xiàn)大風(fēng)的江西中部區(qū)域空報出一片虛假大風(fēng)，該試驗預(yù)報的大風(fēng)相對于NODA 試驗較實況差距更大，僅同化雷達(dá)反射率對大風(fēng)預(yù)報起反效果；但聯(lián)合同化雷達(dá)反射率與徑向風(fēng)后，模式較準(zhǔn)確地再現(xiàn)了大風(fēng)區(qū)域的位置和范圍，出現(xiàn)3 個范圍和位置均與實況接近的12級以上大風(fēng)中心（中心值為38.8 m·s-1）［圖2（e）］?？梢?，只同化雷達(dá)徑向風(fēng)能有效改善地面大風(fēng)預(yù)報；只同化雷達(dá)反射率對地面大風(fēng)預(yù)報起反效果；同化雷達(dá)反射率時聯(lián)合同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料后，對地面大風(fēng)預(yù)報效果有明顯改善。

圖2 觀測及各試驗預(yù)報的2018年3月4日13：00—17：00江西省8級以上大風(fēng)（單位：m·s-1）分布（a）觀測，（b）NODA，（c）DARF，（d）DAVE，（e）DARVFig.2 The distribution of gale greater than grade 8 observed and forecasted by different experiments in Jiangxi from 13：00 BST to 17：00 BST March 4，2018（Unit：m·s-1）（a）observation，（b）NODA，（c）DARF，（d）DAVE，（e）DARV

3.2 雷達(dá)組合反射率

圖3是觀測和各試驗預(yù)報的雷達(dá)組合反射率?？梢钥闯觯瑢崨r中颮線由直線型回波逐漸演變成弓形回波并向東北方向移動，颮線后側(cè)有層狀云區(qū)；NODA 試驗預(yù)報出不連續(xù)強(qiáng)回波帶，回波強(qiáng)度總體偏強(qiáng)且颮線后側(cè)未出現(xiàn)層狀云區(qū)；DAVE 試驗較好地預(yù)報出颮線南側(cè)回波帶及其運(yùn)動趨勢，但北側(cè)強(qiáng)回波帶未預(yù)報出，尤其16：00 北側(cè)強(qiáng)回波帶基本消失；DARF試驗預(yù)報的14：00強(qiáng)回波帶與實況基本一致，但隨著積分時間增加強(qiáng)回波帶移動速度緩慢且颮線前側(cè)出現(xiàn)虛假層狀云區(qū)，預(yù)報結(jié)果與實況有較大偏差；DARV 試驗預(yù)報的強(qiáng)回波帶強(qiáng)度和分布與實況最相近，回波移動方向和速度也與實況較一致，但強(qiáng)度比實況略偏強(qiáng)，層狀云區(qū)范圍比實況偏小。

圖3 2018年3月4日觀測和各試驗預(yù)報的雷達(dá)組合反射率（單位：dBZ）Fig.3 Observed and forecasted radar composite reflectivity by different experiments on March 4，2018（Unit：dBZ）

為客觀對比不同雷達(dá)資料同化對雷達(dá)組合反射率預(yù)報的影響，對預(yù)報的逐小時雷達(dá)組合反射率（大于等于40 dBZ）做TS 評分（圖略），結(jié)果顯示NODA 試驗TS 評分僅在0.15左右，說明NODA 試驗未能較好預(yù)報颮線強(qiáng)對流區(qū)的強(qiáng)度和位置；DARF試驗14：00 TS 評分高達(dá)0.38，但隨著預(yù)報時間延長評分快速降低，預(yù)報的雷達(dá)反射率強(qiáng)度和位置與實況有明顯偏差；DAVE試驗初始時刻評分不如DARF試驗，但TS 評分下降速度慢，15：00 和16：00 TS 評分都比DARF 試驗高，且整個積分時段均高于其他試驗。

綜上所述，僅同化雷達(dá)徑向風(fēng)能改善模式對本次颮線雷達(dá)組合反射率的預(yù)報；僅同化雷達(dá)反射率不能穩(wěn)定改善模式對雷達(dá)組合反射率的預(yù)報；當(dāng)聯(lián)合同化雷達(dá)反射率與徑向風(fēng)資料后顯著改進(jìn)了模式對颮線發(fā)展演變過程中雷達(dá)組合反射率的預(yù)報效果，此時雷達(dá)反射率的同化起到顯著正效果。

3.3 地面降水

圖4為實況和各試驗預(yù)報的2018 年3 月4 日13：00—16：00 的累計降水量。從圖4（a）看出，降水主要分布在贛東北區(qū)域，雨帶呈東北—西南向，最大降水中心位于上饒市鄱陽湖附近區(qū)域，最大降水量38 mm，這次颮線過程降水范圍和強(qiáng)度均不大。NODA試驗［圖4（b）］預(yù)報的強(qiáng)降水中心區(qū)域在景德鎮(zhèn)北部附近，降水范圍較實況偏大，鄱陽湖附近區(qū)域降水量小于30 mm；DAVE 試驗［圖4（d）］預(yù)報較NODA 試驗有明顯改善，鄱陽湖附近區(qū)域出現(xiàn)降水大值區(qū)，但預(yù)報的降水范圍較實況偏大；DARF 試驗［圖4（c）］在高安附近預(yù)報出較大范圍強(qiáng)降水區(qū)，這與其預(yù)報的強(qiáng)對流回波帶移動緩慢相呼應(yīng)，該試驗預(yù)報的降水相對于NODA 試驗較實況差距更大，僅同化雷達(dá)反射率對降水預(yù)報起反效果；但是當(dāng)同化雷達(dá)反射率時聯(lián)合同化雷達(dá)徑向風(fēng)后，準(zhǔn)確預(yù)報出降水位置和范圍，但降水強(qiáng)度較實況偏弱［圖4（e）］。

圖4 觀測和各試驗預(yù)報的2018年3月4日13：00—16：00的3 h累計降水量（單位：mm）分布（a）觀測，（b）NODA，（c）DARF，（d）DAVE，（e）DARVFig.4 The distribution of 3-hour accumulated rainfall observed and forecasted by different experiments from 13：00 BST to 16：00 BST March 4，2018（Unit：mm）（a）observation，（b）NODA，（c）DARF，（d）DAVE，（e）DARV

可見，只同化雷達(dá)徑向風(fēng)能部分改善降水預(yù)報；只同化雷達(dá)反射率對地面降水預(yù)報起反效果；同化雷達(dá)反射率時聯(lián)合同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料后，雷達(dá)反射率的加入能改進(jìn)模式對地面降水的模擬。

4 預(yù)報差異原因

4.1 初始分析場

4.1.1 雷達(dá)回波和水成物分布

圖5為觀測和4 組試驗初始分析場的雷達(dá)組合反射率，圖6 為沿圖5 中藍(lán)色實線的雷達(dá)組合反射率垂直剖面。觀測顯示：4日13：00江西宜春西部出現(xiàn)45 dBZ 以上的颮線強(qiáng)回波帶，反射率因子最大達(dá)55 dBZ 以上，颮線后側(cè)出現(xiàn)大范圍層狀云區(qū)［圖5（a）］；從垂直結(jié)構(gòu)看，此次颮線過程強(qiáng)對流系統(tǒng)不深厚，30 dBZ 以上回波從地面僅伸展到550 hPa，但層狀云區(qū)延伸到颮線強(qiáng)對流區(qū)后側(cè)160 km，颮線前側(cè)有新對流單體觸發(fā)新生［圖6（a）］。NODA試驗表現(xiàn)為一條斷裂的強(qiáng)回波帶，未出現(xiàn)層狀云區(qū)［圖5（b）］；強(qiáng)對流系統(tǒng)明顯偏強(qiáng)，30 dBZ 以上回波頂高達(dá)300 hPa［圖6（b）］。DARF 試驗明顯訂正了雷達(dá)反射率的分布和量級，基本再現(xiàn)了觀測中出現(xiàn)的強(qiáng)對流區(qū)和層狀云區(qū)［圖5（c）、圖6（c）］。DAVE試驗僅對強(qiáng)對流區(qū)的強(qiáng)度進(jìn)行了調(diào)整，強(qiáng)回波帶依舊不連續(xù)，且層狀云區(qū)范圍很小［圖5（d）、圖6（d）］。DARV 試驗對強(qiáng)對流區(qū)和層狀云區(qū)雷達(dá)反射率因子均進(jìn)行了調(diào)整，并在颮線前側(cè)出現(xiàn)新生單體［圖5（e）、圖6（e）］。

圖5 2018年3月4日13：00觀測及各試驗初始分析場的雷達(dá)組合反射率（單位：dBZ）（藍(lán)色實線是垂直于颮線的剖面線）（a）觀測，（b）NODA，（c）DARF，（d）DAVE，（e）DARVFig.5 The radar composite reflectivity（Unit：dBZ）of observation and initial analysis fields of different experiments at 13：00 BST March 4，2018（The solid blue lines are section lines perpendicular to the squall line）（a）observation，（b）NODA，（c）DARF，（d）DAVE，（e）DARV

圖6 2018年3月4日13：00觀測和各試驗初始分析場的雷達(dá)反射率（填色區(qū)，單位：dBZ）、霰混合比（黑色等值線，單位：g·kg-1）沿圖5中藍(lán)色實線的垂直剖面（黑色點線為0 ℃等溫線。下同）（a）觀測，（b）NODA，（c）DARF，（d）DAVE，（e）DARVFig.6 Vertical cross sections of radar composite reflectivity（color shaded，Unit：dBZ）and graupel mixing ratio（black contours，Unit：g·kg-1）of observation and initial analysis fields of different experiments along the blue line in Fig.5 at 13：00 BST March 4，2018（The black dotted line is 0 ℃isotherm. the same as bellow）（a）observation，（b）NODA，（c）DARF，（d）DAVE，（e）DARV

對比各試驗初始分析場的水成物垂直分布（圖6、圖7），發(fā)現(xiàn)NODA 試驗在颮線強(qiáng)對流區(qū)對流層中上層，霰粒子垂直分布廣且中心極值大；對流層中下層，雨水垂直分布廣且中心極值大。DAVE試驗對流層中上層霰粒子混合比和對流層中下層雨水混合比較NODA 試驗均明顯減小。DARV 試驗和DARF 試驗?zāi)M的水成物垂直分布較相似，強(qiáng)對流區(qū)對流層上層霰粒子分布范圍小且極值小，這與實況中雷達(dá)強(qiáng)回波帶不強(qiáng)相對應(yīng)；雪在強(qiáng)對流區(qū)主要分布在700 hPa 以上，在層狀云區(qū)分布在850~600 hPa，極值出現(xiàn)在強(qiáng)對流區(qū)700 hPa 附近，中心最高達(dá)4.5 g·kg-1；雨水主要分布在600 hPa以下，強(qiáng)對流區(qū)雨水垂直分布廣且含量高。不同的是，DARV試驗在颮線前側(cè)900~650 hPa 高度內(nèi)出現(xiàn)雨水分布（約0.2 g·kg-1），這與實況中颮線前側(cè)新生單體對應(yīng)。

圖7 2018年3月4日13：00各試驗初始分析場的雨水（黑色等值線）、雪（填色區(qū)）混合比（單位：g·kg-1）沿圖5中藍(lán)色實線的垂直剖面（a）NODA，（b）DARF，（c）DAVE，（d）DARVFig.7 Vertical cross sections of rain water（black contours）and snow（color shaded）mixing ratio（Unit：g·kg-1）of initial analysis fields of different experiments along the blue line in Fig.5 at 13：00 BST March 4，2018（a）NODA，（b）DARF，（c）DAVE，（d）DARV

4.1.2 熱力和動力特征

圖8為2018 年3 月4 日13：00 觀測和各試驗初始分析場宜春多普勒雷達(dá)0.5°仰角徑向速度。多普勒雷達(dá)利用多普勒效應(yīng)探測徑向風(fēng)，只在降水粒子出現(xiàn)地方才有雷達(dá)徑向風(fēng)觀測，因此其缺測范圍較大［圖8（a）］，颮線后側(cè)出現(xiàn)大范圍負(fù)速度區(qū)，表明颮線后側(cè)存在明顯的后側(cè)入流急流區(qū)；NODA 試驗也在颮線發(fā)生位置出現(xiàn)負(fù)速度區(qū)，但范圍和強(qiáng)度與實況有明顯差別［圖8（b）］；DARF 試驗僅對雷達(dá)徑向風(fēng)分布有微弱調(diào)整，對強(qiáng)度改進(jìn)不明顯［圖8（c）］；DAVE 試驗相對于NODA 試驗有顯著改善，颮線后側(cè)出現(xiàn)大范圍負(fù)速度區(qū)，颮線前側(cè)有小范圍正速度區(qū)，模擬出了大范圍后側(cè)入流急流［圖8（d）］；DARV 試驗在聯(lián)合同化雷達(dá)反射率和徑向風(fēng)后，初始分析場的雷達(dá)徑向風(fēng)強(qiáng)度和范圍均最接近實況［圖8（e）］。

圖8 2018年3月4日13：00觀測和各試驗初始分析場中宜春多普勒雷達(dá)0.5o仰角徑向速度（單位：m·s-1）（黑色五角星代表雷達(dá)位置）（a）觀測，（b）NODA，（c）DARF，（d）DAVE，（e）DARVFig.8 The radial velocity（Unit：m·s-1）on the elevation of 0.5ofrom Yichun Doppler radar and its simulations in initial analysis fields of different experiments at 13：00 BST March 4，2018（The black star is location of the radar station）（a）observation，（b）NODA，（c）DARF，（d）DAVE，（e）DARV

假相當(dāng)位溫（θse）是表征熱力條件的溫濕特征參數(shù)。NODA試驗［圖9（a）］初始分析場中假相當(dāng)位溫等值線較平直，積蓄了較高能量，對強(qiáng)對流天氣發(fā)生發(fā)展有一定作用。DARF 試驗［圖9（b）］相比NODA 試驗有明顯變化，颮線強(qiáng)對流區(qū)113.8°E 處有一條高能舌伸向?qū)α鲗由蠈?，且對流層上層對?yīng)正溫度擾動大值區(qū)，這種正溫度擾動在維持對流發(fā)展中起重要作用；颮線后側(cè)近地面形成較大范圍冷池，這由強(qiáng)對流區(qū)和層狀云區(qū)降水形成，有利于在颮線前側(cè)觸發(fā)新對流，使得颮線維持并向前移動。DAVE 試驗較NODA 試驗有較小改變，在颮線前側(cè)模擬出一條伸向550 hPa的高能舌，且颮線后側(cè)形成的冷池強(qiáng)度不強(qiáng)［圖9（c）］。DARV 試驗［圖9（d）］同DARF 試驗相似，但對流層上層存在2 個正溫度擾動大值區(qū)，說明颮線前側(cè)有新對流單體觸發(fā)新生，這更符合實況。

圖9 2018年3月4日13：00各試驗初始分析場的假相當(dāng)位溫（等值線）和擾動位溫（填色區(qū)）沿圖5中藍(lán)色實線的垂直剖面（單位：K）（a）NODA，（b）DARF，（c）DAVE，（d）DARVFig.9 Vertical cross sections of pseudo-equivalent potential temperature（contours）and perturbation potential temperature（color shaded）along the blue line in Fig.5 in initial analysis fields of different experiments at 13：00 BST March 4，2018（Unit：K）（a）NODA，（b）DARF，（c）DAVE，（d）DARV

可見，雷達(dá)反射率同化是將雷達(dá)反射率首先反演成雨水、雪和霰粒子以及由其估算云中水汽后再同化，能夠有效調(diào)整模式初始分析場的水成物場和熱力場，但對動力場調(diào)整微弱；雷達(dá)徑向風(fēng)同化是通過三維變分技術(shù)直接調(diào)整初始分析風(fēng)場，對水成物場和熱力場調(diào)整不明顯；聯(lián)合同化雷達(dá)反射率和徑向風(fēng)可以綜合調(diào)整初始動力場、水成物和熱力場，初始分析場總體最符合實況。

4.2 模擬的多層風(fēng)場和雷達(dá)反射率

環(huán)境風(fēng)場是這次颮線過程產(chǎn)生極端大風(fēng)且移速快的重要原因［27，29］。4 日15：00 颮線發(fā)展成熟，其形狀為標(biāo)準(zhǔn)的西北—東南向大弓形［圖1（d）］，借助該時刻觀測和模擬的200、500 和850 hPa 各層雷達(dá)反射率，NODA 試驗?zāi)M的各層風(fēng)場和3 組同化試驗?zāi)M的水平風(fēng)增量場（圖10），分析同化雷達(dá)不同資料對多層風(fēng)場和雷達(dá)反射率預(yù)報的影響，以探究預(yù)報結(jié)果差異原因。觀測顯示，200、500 和850 hPa 雷達(dá)反射率均表現(xiàn)為弓形，850 hPa 高度颮線后側(cè)出現(xiàn)明顯層狀云區(qū)。NODA 試驗?zāi)M的各層雷達(dá)反射率都偏強(qiáng)，回波為斷裂的南北兩段回波，其形態(tài)未呈弓形且未模擬出颮線后側(cè)的層狀云區(qū)，各層風(fēng)場均表現(xiàn)為一致的西南氣流。DARF 試驗在850 hPa 上模擬出連續(xù)的西北—東南向直線型強(qiáng)回波帶，颮線前側(cè)出現(xiàn)虛假層狀云區(qū)，但在颮線后側(cè)未模擬出實況中出現(xiàn)的層狀云區(qū)；對流層中上層200 hPa和500 hPa颮線前后均模擬出大范圍層狀云區(qū)，與實況有較大差距，這是因為200 hPa 高度出現(xiàn)輻散的風(fēng)場增量，將對流層低層輸送來的水成物向強(qiáng)回波區(qū)前后輸送，導(dǎo)致颮線前后形成較大范圍層狀云區(qū)。因此，循環(huán)同化雷達(dá)反射率后，首先影響大氣水成物場和熱力場，水成物的潛熱釋放加熱對流層上層，導(dǎo)致高層出現(xiàn)虛假輻散風(fēng)場增量，進(jìn)而在颮線前側(cè)出現(xiàn)虛假層狀云區(qū)。但模擬的低層風(fēng)場偏弱，使得颮線強(qiáng)回波帶移動緩慢且未演變成弓形；同時模擬的中低層后側(cè)入流氣流有所削弱，這是該試驗對地面大風(fēng)預(yù)報起反效果的原因之一。DAVE 試驗相比NODA 試驗在500 hPa 和850 hPa 強(qiáng)回波區(qū)后側(cè)出現(xiàn)西南風(fēng)增量，有利于回波向弓形發(fā)展及改善地面大風(fēng)預(yù)報。相比之下，DARV 試驗同DAVE 試驗在颮線后側(cè)對流層中下層出現(xiàn)明顯后側(cè)入流急流，但對比DARF 試驗颮線前側(cè)對流層上層200 hPa 未出現(xiàn)西南風(fēng)增量。同時同化雷達(dá)反射率和徑向風(fēng)后模擬的雷達(dá)反射率雖然強(qiáng)度比實況偏強(qiáng)、層狀云區(qū)范圍偏小，但基本模擬出與實況一致的弓形回波；模擬中出現(xiàn)的對流層中低層增強(qiáng)的后側(cè)入流能有效改善地面大風(fēng)模擬效果。

圖10 2018年3月4日15：00觀測和模擬的雷達(dá)反射率因子（填色區(qū)，單位：dBZ）和NODA試驗?zāi)M的風(fēng)場（風(fēng)矢，單位：m·s-1），以及DARF、DAVE、DARV同化試驗相對于NODA的風(fēng)場增量（風(fēng)矢，單位：m·s-1）Fig.10 Observed and simulated radar reflectivity factor（color shaded，Unit：dBZ）and wind fields（vectors，Unit：m·s-1）simulated by NODA，wind field increment（vectors，Unit：m·s-1）simulated by DARF and DAVE and DARV compared with NODA at 15：00 BST 4 March，2018

只同化雷達(dá)反射率后，熱力場對動力場的反饋作用不真實，對風(fēng)場調(diào)整不符合實際，預(yù)報的雷達(dá)組合反射率、地面大風(fēng)和降水與實況有很大偏差；聯(lián)合同化雷達(dá)反射率與徑向風(fēng)資料后，對動力、水成物和熱力場調(diào)整更符合實際，隨著預(yù)報時間延長，動力、熱力和水成物場的演變也更符合實際，增強(qiáng)的中低層后側(cè)入流有利于地面大風(fēng)形成及回波演變成弓形，最終預(yù)報的雷達(dá)組合反射率、地面大風(fēng)及降水最接近實況。

4.3 模擬的颮線系統(tǒng)邊界層特征

低層風(fēng)垂直切變和冷池是影響颮線發(fā)展、維持及移動的重要邊界層特征［31-32］。選擇500 m 和3500 m高度風(fēng)場近似計算0~3 km風(fēng)垂直切變，并以近地面小時變溫判斷冷池，對比分析同化雷達(dá)不同資料對颮線邊界層特征模擬的影響，進(jìn)一步探討預(yù)報結(jié)果存在差異的可能原因。

圖11是NODA 和3 個同化試驗?zāi)M的逐小時風(fēng)垂直切變。對比實際颮線分布（圖2），NODA試驗?zāi)M的風(fēng)垂直切變未發(fā)現(xiàn)明顯規(guī)律。DARF 試驗在颮線前側(cè)沒有明顯的風(fēng)垂直切變大值區(qū)；同時伴隨冷池的后向出流，近地面西南氣流被削弱（圖略），颮線后方出現(xiàn)風(fēng)垂直切變大值區(qū)。DAVE 試驗在颮線前50~100 km 處出現(xiàn)風(fēng)垂直切變值大于18 m·s-1區(qū)域，這和許多研究結(jié)論一致［23，31-33］；颮線后方出現(xiàn)風(fēng)垂直切變大值區(qū)，但與DARF 試驗不同的是此時近地面西南風(fēng)依舊較大（圖略），表明颮線后側(cè)出現(xiàn)的風(fēng)垂直切變大值區(qū)源于雷達(dá)徑向風(fēng)的同化，同化雷達(dá)徑向風(fēng)資料后增大了3 km 高度風(fēng)速，進(jìn)而使得風(fēng)垂直切變增大。DARV 與DAVE 試驗，颮線前側(cè)和后側(cè)均出現(xiàn)風(fēng)垂直切變大值區(qū)，且近地面層西南風(fēng)較大（圖略）。此外，DAVE 和DARV 試驗中颮線前側(cè)風(fēng)垂直切變方向與颮線走向基本垂直，有利于颮線發(fā)展和移動?？梢?，雷達(dá)徑向風(fēng)同化能有效改進(jìn)模式對颮線前側(cè)風(fēng)垂直切變的模擬，而雷達(dá)反射率因子同化不能改善颮線前側(cè)風(fēng)垂直切變分布。

圖11 2018年3月4日各試驗?zāi)M的0~3 km風(fēng)垂直切變矢量（箭頭）和大小(填色區(qū)，單位：m·s-1)逐小時演變Fig.11 The hourly evolution of 0-3 km vertical wind shear vector(arrows)and vertical wind shear speed(color shaded,Unit:m·s-1)simulated by different experiments on March 4,2018

從圖12可以看到，實況中颮線后側(cè)存在明顯冷池，冷池中心強(qiáng)度低于-10 ℃，強(qiáng)冷池的存在是地面大風(fēng)形成的重要原因［7，28，34-35］。NODA 試驗?zāi)M的冷池位置和強(qiáng)度與實況有較大偏差。DARF 試驗?zāi)M的冷池沒有明顯改進(jìn)，冷池強(qiáng)度較NODA 試驗更弱，這是同化雷達(dá)反射率對地面大風(fēng)預(yù)報起明顯反效果的重要原因；DAVE 試驗?zāi)M的冷池在位置和強(qiáng)度上有明顯改進(jìn)，同化雷達(dá)徑向風(fēng)能改善地面大風(fēng)預(yù)報效果。DARV 試驗在聯(lián)合同化雷達(dá)反射率與徑向風(fēng)后，模擬的冷池與實況很接近，出現(xiàn)-10 ℃冷池中心；且伴隨強(qiáng)冷池出流（圖略），一方面有利于觸發(fā)新風(fēng)暴單體，另一方面有利于產(chǎn)生罕見地面大風(fēng)。可見，同化雷達(dá)徑向風(fēng)，通過改變水成物傳輸過程改變水成物分布，進(jìn)而改進(jìn)伴隨降水的蒸發(fā)冷卻過程，最終改進(jìn)近地面冷池的模擬；同化雷達(dá)反射率雖然能夠改進(jìn)初始水成物場和熱力場，但是若沒有真實的動力場配合，隨著積分時間推進(jìn)，熱力場對動力場的雙向反饋作用不符合實際，最終無法改進(jìn)模式對地面冷池的模擬；在同化雷達(dá)反射率時聯(lián)合同化雷達(dá)徑向風(fēng)，模式的動力場、水成物場和熱力場得到綜合調(diào)整，模擬的近地面層冷池最接近實況，進(jìn)而預(yù)報的地面大風(fēng)與實況相近。

圖12 2018年3月4日觀測和各試驗?zāi)M的小時地面變溫場（單位：℃）Fig.12 Observed and simulated hourly surface variable temperature fields of different experiments on March 4，2018（Unit：℃）

綜上可見，僅同化雷達(dá)徑向風(fēng)能部分改進(jìn)模式對颮線邊界層特征的模擬，僅同化雷達(dá)反射率不能改進(jìn)颮線邊界層特征的模擬；當(dāng)同化雷達(dá)反射率時聯(lián)合同化雷達(dá)徑向風(fēng)能明顯改善颮線發(fā)展演變過程中邊界層特征的模擬，這也是預(yù)報的雷達(dá)組合反射率、地面大風(fēng)及降水效果得到明顯提升的關(guān)鍵因素。

5 結(jié) 論

針對2018 年3月4日發(fā)生在江西的罕見強(qiáng)颮線天氣，利用WRF 中尺度模式及其3D-Var 同化系統(tǒng)，探討不同雷達(dá)資料同化對伴隨極端雷暴大風(fēng)颮線模擬的影響。主要結(jié)論如下：

（1）僅同化雷達(dá)徑向風(fēng)能有效調(diào)整初始動力場，且間接修正水成物場和熱力場，隨著積分時間增加，動力場和熱力場的雙向反饋較合理，有效改進(jìn)颮線邊界層特征和各層風(fēng)場等的預(yù)報結(jié)果，同時對流層中低層后側(cè)入流增強(qiáng)，進(jìn)而改進(jìn)模式對颮線發(fā)展演變過程中雷達(dá)組合反射率、地面大風(fēng)及降水的預(yù)報效果。

（2）僅同化由雷達(dá)反射率反演的雨水、雪和霰粒子及由其估算的水汽對初始水成物場和熱力場影響較大，但對動力場調(diào)整微弱，隨著積分時間增加，熱力場對動力場的反饋作用不真實，高層出現(xiàn)虛假輻散風(fēng)場，導(dǎo)致颮線前側(cè)模擬出虛假層狀云區(qū)。只同化雷達(dá)反射率因子，不能改進(jìn)颮線邊界層特征模擬，模擬的地面冷池更弱，對流層中低層后側(cè)入流未得到增強(qiáng)，對颮線發(fā)展演變過程中雷達(dá)組合反射率的預(yù)報未能起到穩(wěn)定正效果，尤其對地面大風(fēng)和降水預(yù)報起明顯反效果。

（3）聯(lián)合同化雷達(dá)反射率與徑向風(fēng)資料后，綜合修正了初始動力、熱力和水成物場，保證初始物理量場更符合實際，隨著積分時間推進(jìn)，形成有利于強(qiáng)颮線發(fā)生的垂直風(fēng)切變和三維風(fēng)場結(jié)構(gòu)，產(chǎn)生與實況非常接近的強(qiáng)冷池。同時同化兩種資料后，模式對颮線發(fā)展演變過程的雷達(dá)組合反射率、地面大風(fēng)和降水預(yù)報結(jié)果，相對于僅同化雷達(dá)徑向風(fēng)試驗更接近實況，此時雷達(dá)反射率的同化起明顯正效果。

單獨同化雷達(dá)反射率未能改善本次颮線模擬，但若聯(lián)合同化雷達(dá)徑向風(fēng)形成更加符合實況的動力條件與其配合，則同化雷達(dá)反射率能顯著改進(jìn)本次颮線模擬。需要注意的是，本文研究結(jié)論基于一個低層無切變的暖區(qū)颮線，它觸發(fā)于一致的西南急流中，發(fā)生在對流層中層特別干的環(huán)境中，許多強(qiáng)對流指數(shù)都達(dá)到同季節(jié)極端情況，鑒于伴隨極端大風(fēng)的颮線發(fā)生機(jī)理和初始邊界場準(zhǔn)確度不一致，研究結(jié)論還需多個同類個例加以檢驗。