空間加密探空觀測資料對西南低渦暴雨天氣過程數(shù)值模擬的影響

盧萍李旭李英李躍清鄭偉鵬

1中國氣象局成都高原氣象研究所/高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室，成都6100722四川省氣象服務中心，成都6100723中國科學院大氣物理研究所大氣科學和地球流體力學數(shù)值模擬國家重點實驗室，北京100029

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空間加密探空觀測資料對西南低渦暴雨天氣過程數(shù)值模擬的影響

盧萍1李旭2李英1李躍清1鄭偉鵬3

1中國氣象局成都高原氣象研究所/高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室，成都610072
2四川省氣象服務中心，成都610072
3中國科學院大氣物理研究所大氣科學和地球流體力學數(shù)值模擬國家重點實驗室，北京100029

摘 要本文基于AREM（Advanced Regional Eta Model）模式，結(jié)合中國氣象局成都高原氣象研究所西南低渦加密觀測科學試驗得到的探空觀測第一手資料，通過對2012年7月3～4日四川區(qū)域性暴雨天氣過程（20120703過程）進行數(shù)值模擬分析，結(jié)果表明：（1）降水雨帶的分布主要取決于西南低渦移動路徑，不同初值會使得低渦路徑在磨合協(xié)調(diào)期產(chǎn)生強擺動，穩(wěn)定后則在此基礎上，隨著環(huán)境流場繼續(xù)移動發(fā)展。（2）引入4個加密探空站點資料會對整個大氣物理量場造成一定影響，最大差值分布在這些站點附近，熱力和動力物理量場最大偏差中心并不重合。時間演變直觀地說明了初值對局地大氣狀態(tài)的影響時段有限，主要集中在前期，與模式自身調(diào)整期相重疊。（3）初始的大氣狀態(tài)必然會隨著模式的磨合過程進行調(diào)整，不同初值在調(diào)整期能對中小尺度低渦系統(tǒng)的位置及強度產(chǎn)生影響，形成各自穩(wěn)定的低渦系統(tǒng)初態(tài)。（4）低渦中心所對應的散度、渦度、垂直速度關(guān)系非常密切，但三者強度和發(fā)展高度的演變并非完全一致。

關(guān)鍵詞西南低渦 AREM（Advanced Regional Eta Model）模式 加密探空 初值 移動路徑

盧萍, 李旭, 李英, 等. 2016. 空間加密探空觀測資料對西南低渦暴雨天氣過程數(shù)值模擬的影響 [J]. 大氣科學, 40 (4): 730?742. Lu Ping, Li Xu, Li Ying, et al. 2016. The influence of spatially intensive sounding observation data on the numerical modeling of southwest vortex rainfall [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 40 (4): 730?742,

1 引言

西南低渦是在青藏高原復雜地形與大氣環(huán)流相互作用下，發(fā)生于我國西南地區(qū)的700或850 hPa等壓面上的中尺度氣旋式閉合低壓系統(tǒng)，是影響我國夏半年降水天氣過程的一個相當重要的天氣系統(tǒng)。半個多世紀以來，對西南低渦開展了大量卓有成效的分析研究，取得了一些重要進展（陳忠明等，2004；劉紅武和李國平，2008；何光碧，2012）。西南低渦的三個生成集中區(qū)分別位于九龍地區(qū)、四川盆地和小金縣一帶。移動類西南低渦僅占低渦總數(shù)的20.5%，且主要取偏東路徑（70.7%）。關(guān)于西南低渦的基本結(jié)構(gòu)，解明恩等（1992）的數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)：700 hPa 西南低渦在邊界層內(nèi)具有較復雜的流場結(jié)構(gòu)，在整個氣旋式環(huán)流的局部存在反氣旋式環(huán)流，形成了上升與下沉運動的交替出現(xiàn)。彭新東和程麟生（1992）通過對高原東側(cè)低渦的分析認為：西南低渦具有暖濕的中心結(jié)構(gòu)。Fu et al.（2014）指出降水是長生命史西南低渦存在的必要條件，其不同象限的演變機制和能量特征顯著不均勻。韋統(tǒng)健和薛建軍（1996）、王曉芳等（2007）指出：西南低渦的溫濕場和垂直流場在低渦區(qū)呈現(xiàn)明顯的不對稱分布，低渦是一個顯著的斜壓系統(tǒng)?？祶沟龋?011）指出，引發(fā)暴雨的西南低渦相對于環(huán)境場是濕渦，南邊界是主要水汽輸送方向。辜旭贊和徐明（2012）研究認為，“西南低渦—切變線”系統(tǒng)的暴雨發(fā)生在暖濕氣團與變性冷氣團之間的中尺度風場輻合上升運動區(qū)，中尺度雨團發(fā)生在層結(jié)不穩(wěn)定的暖濕氣團一側(cè)。對于西南低渦機理的研究，高守亭等（1987）認為西南低渦的形成與盆地、河谷和氣流分層有關(guān)。Kuo et al.（1986，1988）研究認為動力過程決定西南低渦的生成，熱力過程在其發(fā)展過程中有重要影響。李國平等（1991）、朱禾等（2002）分別從熱力、地形方面指出，地面感熱加熱與暖平流對暖性西南低渦形成起著較大的作用，地形與環(huán)流的恰當配置與耦合作用是西南低渦生成的主要因素。母靈和李國平（2013）指出，秦嶺、大巴山山脈對西南低渦的形成不具有決定性影響，但對西南低渦的維持和發(fā)展具有非常重要的作用；橫斷山脈、云貴高原對西南低渦的生成位置、強度以及移動路徑均很重要，青藏高原大地形對偏東氣流的阻擋而產(chǎn)生的繞流有利于西南低渦的生成，對西南低渦的移動也有重要影響。Wang and Tan （2014）通過理想化的地形試驗，指出青藏高原和橫斷山脈對西南低渦的位置和尺度起決定性作用，四川盆地則增加了地形梯度，有利于西南低渦的維持和發(fā)展。在西南低渦對降水的影響方面，何光碧等（2005）得到，西南低空急流建立于暴雨出現(xiàn)之前，暴雨和盆地渦同時出現(xiàn)，而暴雨、低空急流和盆地渦幾乎同時減弱。蔣璐君等（2014）指出西南低渦引發(fā)的強降水中不管是層云降水還是對流云降水，6 km 高度以下降水量的貢獻最大，不同高度降水量對總降水量貢獻的大小隨著高度的升高而減小。郝麗萍等（2013）得到大氣水汽總量（GPSPWV）的急升與陡降對西南低渦大暴雨的形成與減弱有一定指示意義。

但是，對于西南低渦這樣的中尺度天氣系統(tǒng)，由于現(xiàn)有觀測資料的限制，分析使用的數(shù)據(jù)時空分辨率不夠精細，影響了對西南低渦基本結(jié)構(gòu)、活動特征及其天氣影響的具體認識。2010年夏季開始，中國氣象局成都高原氣象研究所（簡稱高原所）建立了常態(tài)化的西南低渦加密觀測試驗機制：在西南低渦主要活動區(qū)與影響區(qū)，每年進行為期 41天的高時空分辨率的現(xiàn)場綜合氣象觀測，獲取了連續(xù)加密觀測的探空資料（李躍清等，2010，2011）取得一些初步成果（盧萍等，2012，2013）。因此，本文在西南低渦加密觀測大氣科學試驗的基礎上，結(jié)合數(shù)值模式模擬，深入地分析研究典型西南低渦及其暴雨天氣過程，進一步認識西南低渦的結(jié)構(gòu)特征、演變過程和天氣影響，為西南低渦及其暴雨研究與預報提供新的成果。

2 加密資料及模式簡介

西南低渦加密觀測科學試驗是高原所從 2010年起持續(xù)開展的一項大氣科學試驗，試驗時段為每年的6月21日至7月31日，試驗期間每天進行4次探空觀測，其中，高原所在四川地區(qū)增設九龍、名山、劍閣以及金川4個空間加密探空站，這些站點分布在川西高原、高原東側(cè)邊坡及川東北部，采用GPS觀測系統(tǒng)；溫江、達州、宜賓、西昌、甘孜、紅原、巴塘7個業(yè)務探空站開展時間加密觀測[除了每天00時（協(xié)調(diào)世界時，下同）、12時2次常規(guī)探空，另外增加了06時和18時的2次探空]。觀測試驗的資料包括：氣壓、溫度、相對濕度、風向、風速、露點溫度、比濕、時間、高度、距離、經(jīng)度、緯度。

本文基于 AREM2.5（Advanced Regional Eta Model）/LASG數(shù)值模式，該模式垂直方向采用ETA坐標，對于地形復雜的西南山地區(qū)域暴雨天氣具有較好的模擬和預報能力（宇如聰, 1994; 宇如聰和徐幼平，2004；吳蓁等，2008；盧萍和肖玉華2010；公穎等，2010），模式參數(shù)詳見盧萍等（2014），即模式區(qū)域范圍為（15°～45°N，85°～125°E），水平分辨率約為12 km，垂直方向分為42層，模式層頂為10 hPa。模式物理過程包括：顯式云預報方案、簡化的Betts對流調(diào)整方案、非局地大氣邊界層方案、Berjamin和Seaman的考慮地表輻射平衡的簡單輻射參數(shù)化方案、多層結(jié)通量—廓線的地表參數(shù)化方案。模式以NCEP再分析資料（1°×1°）為背景場和時變（6 h）邊界場，結(jié)合常規(guī)臺站資料作為初值，積分72 h，輸出逐時的溫、壓、濕、風場和雨量等要素預報場。這里，敏感性試驗即在基本業(yè)務探空資料（模式包含568站點信息，其中129個站分布在模擬區(qū)域）的基礎上，增加4個加密臺站的探空資料進行客觀分析，作為模式的初始場開展模擬試驗。文中以“obs”代表觀測，“ctr”代表控制試驗，“sim”代表敏感性試驗。

3 西南低渦的移動低渦路徑及其降水分布

2012年6月21日至7月31日，西南低渦加密觀測試驗期間，西南低渦頻繁發(fā)生，活動時間長、范圍廣，影響大。四川地區(qū)一共發(fā)生了多次西南低渦降水過程，包括6月24～25日，7月3～4日，7月12～14日，7月15～16日，7月21～22日5次強降水天氣過程。對這幾次西南低渦降水過程皆進行數(shù)值模擬試驗，因各個過程效果相似，受篇幅所限，本文僅針對7月3～4日的典型個例進行深入分析。

2012年7月3日00時～4日00時，四川地區(qū)出現(xiàn)了一次區(qū)域性的暴雨天氣過程，稱為20120703過程。西南低渦中尺度系統(tǒng)是造成這次暴雨過程的主要因素，該過程最大降水中心位于川東北，降水強度超過100 mm d?1（圖1a），控制試驗和敏感性試驗皆能較好地再現(xiàn)這次強降水的位置及強度，敏感性試驗的最強降水中心與實況更為接近（圖1b、c），將2個模擬結(jié)果進行對比后發(fā)現(xiàn)，引入空間加密探空資料以后模擬的雨帶比控制試驗模擬的雨帶略微偏東偏南（圖 1d）。下面，具體分析造成這一差異的可能原因及其演變過程。

20120703過程中，初始時刻已經(jīng)有一個低渦存在于川北地區(qū)（32.1°N，106.8°E），由于模式中對初值沒有進行同化處理，而是采用更為直接的客觀分析方法，因此在模擬初期，模式存在一段較為明顯的spin-up（磨合）過程（通常為3～6 h），可以發(fā)現(xiàn)在初始場中加入4個新的探空站點資料以后，模式的前期調(diào)整更為劇烈，截止到09時，低渦中心不再打轉(zhuǎn)，各個物理量場已經(jīng)磨合協(xié)調(diào)一致，2個試驗中低渦中心皆同步向東北方向移動，移動路徑接近平行，與控制試驗相比敏感性試驗的路徑比較偏東南，與路徑偏差模擬的雨帶偏差分布相一致。低渦的前期移動速度較慢，后期移速明顯加快，低渦中心的位勢高度值前期一直降低，并在3日15時至4日06時一直維持較低的值，此后迅速升高（表 1），對應的雨量也是中前期多后期少。2個試驗中，低渦路徑的強波動主要發(fā)生在模擬前期，此后的低渦路徑則是在前期磨合協(xié)調(diào)狀態(tài)的基礎上繼續(xù)移動發(fā)展（圖2）。

4 引入探空資料后造成的初始場的差異及演變情況

圖1 2012年7月3日00時（協(xié)調(diào)世界時，下同）至4日00時24 h降水分布（單位：mm）：（a）觀測；（b）控制試驗；（c）敏感性試驗；（d）差（敏感性試驗－控制試驗）Fig. 1 Accumulative precipitation from 0000 UTC 3 to 0000 UTC 4 July 2012 (units: mm): (a) Observed; (b) control test; (c) sensitivity test; (d) difference (sensitivity test minus control test)

圖2 20120703過程中，西南低渦中心移動路徑（黑線是控制試驗，白線為敏感性試驗，時間間隔為3 h，時間標注在實心圓點上，0300代表3日00時，以此類推，下同）及24 h降水分布差異（陰影：敏感性試驗－控制實驗；單位：mm）Fig. 2 Movement path of the Southwest vortex in the regional-scale heavy rainfall process that occurred in the Sichuan area during 3–4 July 2012 (the black and white lines indicate the control test and sensitivity test, respectively; time interval: 3 h; shading shows the difference between the sensitivity test and the control test for 24-h accumulated precipitation, i.e., sensitivity test minus control test)

4個新增站點中，位于川西地區(qū)的九龍（29°N，101.5°E；2925 m）和金川（31.48°N，102.07°E；2169 m）的海拔比較高，位于高原東側(cè)邊坡的名山（30.08°N，103.12°E；691 m）和四川東北部的劍閣（32.02°N，105.47°E；536 m）海拔高度較低。比較兩個數(shù)值試驗的初始客觀分析場，發(fā)現(xiàn)20120703過程在初值中引入加密探空資料以后，其700 hPa位勢高度場主要呈現(xiàn)西面（四川甘肅交界地帶）偏高東部（川東北）偏低的分布形態(tài)，最大偏差值分別位于控制試驗中低渦中心的東西兩側(cè)（圖3a）。溫度場則是以偏低為主，越靠近高原東側(cè)邊坡地帶，偏差越顯著（圖3b），850 hPa和500 hPa層上的溫度皆偏高（圖略）。四川地區(qū)上空700 hPa高度上的比濕整體表現(xiàn)為高值區(qū)，靠近高原東坡地帶比濕略微偏低（圖3c）。就整層水汽分布而言，川西高原上空偏低而川北（川甘陜交界處）偏高（圖略）。風場在盆地雖然存在一個明顯的氣旋環(huán)流，但其與低渦位置并不重合，最大風速差值區(qū)集中在低渦中心區(qū)域（圖3d）。整個四川地區(qū)上空大氣的熱力和動力物理量場的最大偏差出現(xiàn)位置并不一致。

表1 2個數(shù)值試驗中各個時次低渦中心的位勢高度值（單位：gpm）Table 1 　Geopotential height (units: gpm) at the vortex center at each time in the two numerical experiments

圖3 控制試驗在700 hPa層上各物理量場的分布（等值線或流線）及引入加密探空資料后初始場差值（陰影：敏感性試驗－控制試驗）：（a）位勢高度（單位：gpm）；（b）溫度（單位：K）；（c）比濕（單位：g kg?1）；（d）風場（單位：m s?1）。四個三角形分別表明了4個站點所處位置Fig. 3 Distribution of each physical quantity at 700 hPa in the control test (contour or streamline) and the initial difference after the introduction of intensive sounding data (shading; sensitivity minus control): (a) Geopotential height (units: gpm); (b) temperature (units: K); (c) humidity (units: g kg?1); (d): wind (units: m s?1). The four triangles represent the four site locations

下面，分析各個物理量場的垂直結(jié)構(gòu)差異及偏差隨時間的演變。700 hPa上最大的負值中心位于（32°N，107°E）（圖4a1），600 hPa以下層的位勢高度偏小值都在?8 gpm左右，往上位勢高度差值逐漸減小，300 hPa附近縮小到?3 gpm左右，其上層大氣的位勢高度差值又隨高度增高而增長（圖4b1）。并且，隨著模擬時間的增長，該中心點位勢高度的差值演變情況是：500 hPa以下層負的極大值在1 h后就明顯減弱，至7 h以后，2個試驗模擬的位勢高度相差無幾了，此后還逐漸轉(zhuǎn)變?yōu)檎牟钪怠?00 hPa以上層前4 h躍變?yōu)檎牟钪担?～9 h又突變?yōu)閺姷呢摬钪?，此后再次突變?yōu)閺姷恼钪担㈦S模擬時間的增長逐漸衰減（圖4c1）。最大差值的垂直廓線結(jié)構(gòu)反映了2個試驗中整層大氣的位勢高度偏差強度并不完全一致，甚至會在不同高度上出現(xiàn)反位相的偏差值（溫度，比濕及風場圖略），差值在垂直高度上的變幅比較顯著（圖4b）。時間演變直觀地說明了初值對局地大氣狀態(tài)的影響時段有限，主要集中在前期，與模式自身調(diào)整期相重疊（圖4c）。

圖4 （a1）700 hPa和（a2）500 hPa上的位勢高度（等值線，單位：gpm）及差值（陰影）分布，最大差值中心（700 hPa：32°N，107°E；500 hPa：33.5°N，105°E）隨（b1，b2）高度及（c1，c2）時間的演變Fig. 4 Geopotential height at (a1) 700 hPa and (a2) 500 hPa (contours, units: gpm) and the difference between the sensitivity test and the control test (shading); Evolution of the biggest difference’s center with (b1, b2) height and (c1, c2) time (700 hPa: 32°N, 107°E; 500 hPa: 33.5°N, 105°E)

基于加密觀測資料，將觀測站點（九龍和劍閣）模擬的位勢高度與加密探空觀測的垂直廓線進行比較，分析他們初值及其后演變的差異（圖5）。3 日 00時，敏感性試驗模擬的九龍站上空的位勢高度總是略低于控制試驗的結(jié)果，600 hPa以下層，模擬的位勢高度值皆大于實測值，敏感性試驗的位勢高度偏差略小，600 hPa以上層則是模擬的位勢高度值小于實測值，敏感性試驗模擬的位勢高度值更小。隨著時間的推移，3日12時，2個數(shù)值試驗模擬位勢高度值非常接近，在500 hPa以下層位勢高度值完全一致，皆比實測值小20 gpm左右，而其上層，敏感性試驗模擬的位勢高度值僅比控制試驗模擬的值略小一點。4日00時，敏感性試驗模擬的位勢高度值反而略大于控制實驗的結(jié)果，與探空觀測相比，低層表現(xiàn)為較強的負偏差，越向高空，偏差越小，350 hPa高度以上層轉(zhuǎn)變?yōu)檎睿▓D5a）。再看劍閣站的偏差廓線，3日00時，模擬的位勢高度值皆低于實測值，最大負偏差出現(xiàn)在 400 hPa高度附近，偏差值約為40 gpm左右，550 hPa以上層敏感性試驗的偏差值顯著小于控制試驗，隨著時間的推移，模擬的中高層大氣的位勢高度偏差逐漸縮小，而800 hPa以下層大氣的位勢高度負偏差反而有所增長（圖 5b）。初始時刻，越往高層，大氣位勢高度偏差越大，隨著時間的推移，低層大氣的位勢高度偏差略有增大，而高層的位勢高度偏差則明顯減小。

圖5 觀測和模擬的位勢高度差異廓線（單位：gpm）：（a）九龍站；（b）劍閣站Fig. 5 Difference in geopotential height between the observation and simulation (units: gpm): (a) Jiulong station; (b) Jian’ge station

再通過假相當位溫廓線來分析觀測和模擬的2個站大氣的層結(jié)穩(wěn)定性（圖6）。首先對比九龍站的假相當位溫廓線：3日00時，500 hPa以下層大氣層結(jié)比觀測更為不穩(wěn)定，3日12時，觀測和模擬的550 hPa以下層大氣皆不穩(wěn)定，實測廓線表現(xiàn)得更加不穩(wěn)定，4日00時，觀測和模擬的大氣層結(jié)廓線皆趨于穩(wěn)定，但模擬的假相當位溫值比實測值偏大（圖6a）。再分析劍閣站大氣層結(jié)結(jié)構(gòu)：3日00時，實測725 hPa以下層的大氣皆不穩(wěn)定，尤其是850～725 hPa層之間，幾乎是超絕熱的，模擬的大氣從地面到350 hPa幾乎是絕熱的。3日12時，實測的725 hPa以下層依然非常不穩(wěn)定，模擬結(jié)果則是825 hPa以下層為絕熱層，825～775 hPa之間大氣呈現(xiàn)層結(jié)穩(wěn)定狀態(tài)，775～600 hPa的中間層大氣又表現(xiàn)為層結(jié)不穩(wěn)定，敏感性試驗模擬的該層的大氣假相當位溫最高。4日00時，觀測的800 hPa以下大氣層依然不穩(wěn)定，模擬的結(jié)果則是725 hPa以下大氣層結(jié)皆不穩(wěn)定，750 hPa以下大氣的模擬值明顯高于實測值，最大差異主要體現(xiàn)在中低層大氣中（圖6b）。通過站點上空的垂直廓線對比，發(fā)現(xiàn)與實況相比，初始時刻的差異最為顯著，隨著模擬時段的增長，差異有縮小的趨勢?？刂圃囼灪兔舾行栽囼炘谶@九龍站的垂直廓線結(jié)構(gòu)非常相似，而劍閣站位置比較接近降水中心，2個試驗模擬的中低層大氣的最大差異出現(xiàn)在3日12時，恰好是最強降水出現(xiàn)前夕，4日00時，降水過后，二者模擬的垂直結(jié)構(gòu)又趨于一致。

初始場中，兩個數(shù)值試驗的低渦中心位置比較一致，但敏感性試驗的低渦強度略強于控制實驗，且敏感性試驗在低渦中心上空的水汽含量更為豐富（圖7a）。3日01～03時，模式自身的調(diào)整較為劇烈，位勢高度場的形態(tài)因此發(fā)生了劇烈的變化，此時降水中心與低渦位置的對應關(guān)系并不顯著（圖7b，c），直到3日03時，2個數(shù)值試驗低渦位置與降水分布才有了較好的一致性，即低渦中心位置與各自最大降水中心位置相接近（圖 7d，e，f）。在模式調(diào)整期，初始場的差異導致控制試驗和敏感性試驗在對流調(diào)整時，局地輻合的中心位置有所偏差，致使前期降水落區(qū)及強度皆不盡相同。因此，模式在磨合調(diào)整過程以后，低渦中心位置便各自傾向于其降水中心，敏感性試驗的低渦中心位置比控制試驗的低渦中心位置略偏東偏南，這一偏差狀態(tài)一直持續(xù)到該西南低渦系統(tǒng)東移消失（圖7，2）。

圖6 實測及模擬的假相當位溫廓線（單位：K）：（a）九龍站；（b）劍閣站Fig. 6 Potential pseudo-equivalent temperature from the observation and simulation (units: K): (a) Jiulong station; (b) Jian’ge station

圖7 700 hPa位勢高度（單位：gpm）及逐時降水（單位：mm h?1）分布隨時間的演變（黑色等值線為控制試驗的位勢高度，紅色等值線是敏感性試驗的位勢高度，紫色等值線為控制試驗模擬的逐時降水，陰影是敏感性試驗減去控制試驗逐時降水之差）：（a）0300；（b）0301；（c）0302；（d）0303；（e）0306；（f）0400Fig. 7 Time evolution of the geopotential height at 700 hPa (units: gpm) and hourly precipitation (units: mm h?1) distribution (black contours are the geopotential height in the control test; red contours are the geopotential height in the sensitivity test; purple contours are the hourly rainfall in the control test; shading is the hourly precipitation difference, i.e., the sensitivity test minus the control test): (a) 0300; (b) 0301; (c) 0302; (d) 0303; (e) 0306; (f) 0400

由此可見，初始的大氣狀態(tài)必然會隨著模式的spin-up過程進行調(diào)整，雖然最大差異區(qū)局地大氣狀態(tài)會很快得到調(diào)整，但不同初值會在調(diào)整期產(chǎn)生迥異的水汽輻合，其凝結(jié)潛熱對大氣的反饋作用，能對中小尺度低渦系統(tǒng)的位置及強度產(chǎn)生影響，而此后的降水天氣過程，則是在調(diào)整后得到的該低渦系統(tǒng)基礎上，繼續(xù)發(fā)展、加強、減弱并最終消亡。

5 西南低渦中心區(qū)域動力演變特征

圖 8 降水中心區(qū)域平均的渦度（陰影，單位：10?4s?1）、散度（白色等值線，單位：10?4s?1）、垂直速度（黑色等值線，單位：Pa s?1）隨時間的演變：（a）控制試驗區(qū)域（31.9°～32.2°N，107°～107.4°E）；（b）敏感性試驗區(qū)域（31.6°～31.9°N，106.8°～107.2°E）Fig. 8 Time evolution of the regionally averaged vorticity (shading; units: 10?4s?1), divergence (white contours; units: 10?4s?1), and vertical velocity (black contours; units: Pa s?1): (a) Control experiment (31.9°–32.2°N, 107°–107.4°E); (b) sensitivity test (31.6°–31.9°N, 106.8°–107.2°E)

可以看到：控制試驗和敏感性試驗模擬的這次降水皆有2次對流發(fā)展過程，控制試驗模擬的最大渦度、散度及垂直速度分別出現(xiàn)在3日03時和3 日19時，敏感性試驗則出現(xiàn)在3日02時和3日13時，峰值出現(xiàn)時間比控制試驗超前。敏感性試驗模擬的前一峰值中，渦度、散度和垂直速度強度明顯大于控制試驗的值，而后一峰值強度卻弱于控制試驗，但持續(xù)時間略長于控制試驗（圖8）。這一結(jié)果說明：有助于降水的敏感性試驗的初始場，在數(shù)值試驗初期就能通過垂直上升運動使得近飽和大氣凝結(jié)并產(chǎn)生降水，再通過凝結(jié)潛熱等反饋作用的調(diào)整，使二者中小尺度結(jié)構(gòu)產(chǎn)生了一定的偏差，當然，僅4個站點初始場的加入，對于大尺度形勢場的作用甚微。因此，初始場的這種改變對于積分后一階段的整體趨勢模擬結(jié)果的影響是有限的。

從圖9可以看到：實況和模擬皆呈現(xiàn)2個降水峰值，觀測的前一個峰值出現(xiàn)在3日04時，后一峰值出現(xiàn)在3日13時?？刂圃囼災M的前一峰值同樣出現(xiàn)在3日04時，后一峰值比較滯后，出現(xiàn)在3日18～19時前后。敏感性試驗模擬的前一峰值出現(xiàn)在3日03時，后一峰值同樣出現(xiàn)在3日13時。敏感性試驗模擬的前一峰值的降水強度最大，其次是控制試驗，實況最小，而后一峰值的降水明顯大于前一峰值，實況的降水峰值最強，但持續(xù)時間相對較短（圖 9a），加入探空資料后，敏感性試驗模擬的降水發(fā)生發(fā)展過程更接近于實況。兩個試驗模擬的最大垂直速度出現(xiàn)在500 hPa附近，將其演變情況與700 hPa的位勢高度進行對比分析后發(fā)現(xiàn)，控制試驗中，前一垂直速度峰值出現(xiàn)在3日03時，降水峰值和位勢高度極小值皆出現(xiàn)于 3日 04時，而后一降水峰值、垂直速度極大值及位勢高度最小值的出現(xiàn)時間都在3日19時，比較一致；敏感性試驗中，前一垂直速度峰值出現(xiàn)在3日02時，降水峰值出現(xiàn)在3日03時，而位勢高度極小值出現(xiàn)于3日04時，而后一降水峰值出現(xiàn)在3日13時、垂直速度極大值出現(xiàn)在3日13時，位勢高度最小值出現(xiàn)在3日14時（圖9b）。在模式磨合過程中，自身調(diào)整造成輻合輻散使得大氣產(chǎn)生上升運動，形成降水，同時對中小尺度系統(tǒng)的位置及強度產(chǎn)生一定的影響，而此后的降水則是取決于低值天氣系統(tǒng)的強度及其位置。

圖10給出了低渦中心（位置如圖2）對應的渦度、散度和垂直速度的強度及高度隨時間的演變。對比同一時刻三者最大中心高度，顯而易見垂直速度伸展發(fā)展最高，其次是渦度，最強輻合中心所在位置最低。三者無論是強度還是伸展高度的總趨勢皆是先增長，再衰減。三者的演變過程都出現(xiàn)2個顯著的相同拐點時刻：分別為3日15時和4日06時。3日15時以前，低渦一直處于調(diào)整狀態(tài)，低渦中心最強的渦度、散度和垂直速度強度都存在較大的波動，此后則幾乎是持續(xù)增強，且向上發(fā)展。4 日 06時三者都達到一個極大值，此后，無論強度還是高度都逐漸衰減。單從伸展高度的演變情況看，垂直速度最先（3日18時）達到極值，其次是渦度（3日21時），低層輻合最晚（4日03時）。由此可見，對流的確可以促使正渦度由低層向上發(fā)展。雖說低渦中心所在位置也是最強輻合、最大正渦度及最大垂直速度中心（圖8），但細究其結(jié)構(gòu)，三者的強度和發(fā)展高度的演變并非完全一致，他們之間的相互作用有待深入研究。

圖9 降水中心平均的（a）逐時降水分布（單位：mm h?1）及（b）700 hPa位勢高度（單位：gpm）、500 hPa垂直速度（單位：Pa s?1）。其中，實況降水中心（31.9°～32.2°N，107.9°～108.3°E；控制試驗降水中心（31.9°～32.2°N，107°～107.4°E）；敏感性試驗降水中心（31.6°～31.9°N，106.8°～107.2°E）Fig. 9 Regionally averaged (a) hourly rainfall distribution (units: mm h?1) and (b) geopotential height at 700 hPa (units: gpm) and vertical velocity at 500 hPa (units: Pa s?1) [observation area: (31.9°–32.2°N, 107.9°–108.3°E); control test area: (31.9°–32.2°N, 107°–107.4°E); sensitivity test area: (31.6°–31.9°N, 106.8°–107.2°E)]

6 結(jié)論

本文基于AREM模式，結(jié)合高原所在四川地區(qū)開展的大氣加密探空試驗所收集的第一手資料，對發(fā)生在 2012年西南低渦加密觀測試驗期間的幾次西南低渦強降水過程進行了數(shù)值試驗，并以20120703過程為例進行了深入的分析，得到了以下主要結(jié)論：

（1）降水雨帶的分布主要取決于西南低渦移動路徑，雨強則與低渦的強度及移動速度密切相關(guān)。不同初值的模擬試驗表明低渦路徑的強擺動主要發(fā)生在模擬試驗前期，此后則在磨合達到的協(xié)調(diào)狀態(tài)基礎上，繼續(xù)移動發(fā)展。

（2）引入4個空間加密探空站點對四川地區(qū)上空的大氣物理量場皆會造成一定的影響，最大差值分布在站點附近，但并不與站點位置相重疊，而且熱力和動力物理量場的最大偏差出現(xiàn)位置也并不一致。物理要素場偏差強度在垂直方向上也不一致，甚至會在不同高度上出現(xiàn)反位相的偏差值，差值在垂直高度上的變幅比較顯著。時間演變直觀地說明了初值對局地大氣狀態(tài)的影響時段有限，主要集中在前期，與模式自身調(diào)整期相重疊。

（3）初始的大氣狀態(tài)必然會隨著模式的磨合過程進行調(diào)整，雖然最大差異區(qū)局地大氣狀態(tài)會很快得到調(diào)整，但不同初值會在調(diào)整階段對中小尺度低渦系統(tǒng)的位置及強度產(chǎn)生影響，而此后的降水天氣過程，則是在調(diào)整后得到的低渦狀態(tài)基礎上，繼續(xù)發(fā)展、加強、減弱并最終消亡。

（4）雖然低渦中心所對應的散度、渦度、垂直速度的關(guān)系非常密切，但這三者強度和發(fā)展高度的演變并非完全一致。

本文引入高原所空間加密4個探空站資料，基于AREM模式進行數(shù)值試驗，旨在討論它們在數(shù)值模式中對西南低渦天氣過程可能產(chǎn)生怎樣的作用？初步表明：引入空間加密資料后，在模式調(diào)整期，中小尺度（這里，主要針對西南低渦）系統(tǒng)的位置及強度能在一定程度上隨之改變，而且，這個改變將一直影響此后該系統(tǒng)的發(fā)展、加強、減弱及其消亡過程，進而影響到與之密切相關(guān)的降水強度和落區(qū)。但其對大尺度環(huán)流場的影響不突出，所以不能改變天氣過程的整體趨勢。當然，這些認識還有待于今后更加細致深入的分析研究。

圖10 控制試驗低渦中心的渦度、散度和垂直速度的強度（橫坐標）及高度（縱坐標）隨時間的演變（ 時間間隔為3 h），同一時刻用相同類型的點標記，實線代表渦度，點線代表散度，虛線為垂直速度Fig. 10 Evolution of vorticity, divergence, and vertical velocity at the low vortex center in the control test [time interval: 3 h; the same time is marked with the same type of dots; horizontal axis represents the strength; vertical axis represents the height; solid line represents the vorticity; dotted line represents the divergence; dashed line represents vertical velocity

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資助項目公益性行業(yè)（氣象）科研專項經(jīng)費項目GYHY201206039，國家自然科學基金項目41275051、41405145，成都高原氣象研究所開放實驗室基金項目BROP201512

Funded by Special Scientific Research Fund of Meteorological Public Welfare Profession of China (Grant GYHY201206039), National Natural Science Foundation of China (NSFC) (Grants 41275051, 41405145), Laboratory Open Fund Project of Institute of Plateau Meteorology of Chengdu (Grant BROP201512)

文章編號1006-9895(2016)04-0730-13中圖分類號 P443

文獻標識碼A

doi:10.3878/j.issn.1006-9895.1511.15170.

收稿日期2015-03-26；網(wǎng)絡預出版日期 2015-11-10

作者簡介盧萍，女，1976年出生，副研究員，主要從事天氣分析研究。E-mail: abc-123@mail.iap.ac.cn

通訊作者鄭偉鵬，E-mail: zhengwp@mail.iap.ac.cn

The Influence of Spatially Intensive Sounding Observation Data on the Numerical Modeling of Southwest Vortex Rainfall

LU Ping1, LI Xu2, LI Ying1, LI Yueqing1, and ZHENG Weipeng3
1 Institute of Plateau Meteorology, China Meteorological Administration/Heavy Rain and Drought–Flood Disasters in Plateaus and Basins Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu 610072
2 Sichuan Meteorological Service Center, Chengdu 610072
3 State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geographical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy Sciences, Beijing 100029

AbstractA regional-scale heavy rainfall process that occurred in the Sichuan area during 3–4 July 2012 was simulatedby the Advanced Regional Eta Model, forced by first-hand data obtained from the Intensive Observation Scientific Experiment of the Southwest vortex. Results show that: (1) The distribution of the rain belt was determined by the moving path of the Southwest vortex; different initial conditions lead to a strong shift of the path in the spin-up processes, and then the large-scale circulation becomes important in regulating the movement and development of the vortex. (2) Four newly added sounding stations have impacts on all atmospheric fields; the largest differences occurred around these stations, and the largest deviations of the thermal and dynamical field were not consistent. The time series indicates that the impact of initial conditions is constrained at the beginning of the simulation, related to the model spin-up process. (3) The initial atmospheric circulation adjusted to the model spin-up process. Different initial conditions have impacts on the location and strength of the meso-small-scale vortex and forms a distinct initial state of the stable vortex. (4) The diversion, vorticity and vertical velocity corresponding to the vortex are tightly related; however, the evolutions of strength and height are not consistent.

KeywordsSouthwest vortex, Advanced Regional Eta Model, Intensive sounding, Initial value, Movement path