自动气象站资料在模拟苏北一次飑线过程中的应用

李斌，吴立广

(南京信息工程大学太平洋台风研究中心，江苏南京210044)

1 引 言

飑线是一种准线性的强对流系统，伴随的剧烈天气现象包括暴雨、冰雹、强风甚至龙卷，往往造成巨大的财产损失和人员伤亡[1-4]。飑线被定义为“多个连续或者间断的雷暴呈线状分布，并形成连续范围的降水[5]”。飑线在雷达回波上通常表现为宽度几十公里的对流雨带，几百公里的长度后有着大面积的层云降水。在对流区域地面一般有明显的冷池，并且形成阵风锋。在冷池前部出现极强的上升运动，而在对流区域也存在下沉运动，在层云区域存在适度的上升和下沉运动。而阵风锋经过的地区地表面气压、气温和风等通常会发生突然变化，形成灾害性天气。在中国东部地区，由于东亚夏季风以及台风外围雨带的水汽输送，在春夏之交和夏季容易生成中小尺度对流天气系统[6]。Meng 等[7]统计了2008—2009年的中国东部地区的飑线发生频数，发现河南、山东、安徽和江苏四省的交界处是中国东部地区飑线生成频数最多的区域。其他的观测研究也表明，这一地区的飑线活动极为频繁[8]。所以对这一地区的飑线研究具有重要的现实意义。

目前在中国地区主要采用天气分析方法指导中小尺度天气过程的预报和预警，时效只有0～6h[9]。Stensrud 等[10-11]认为，随着数值模式对中小尺度系统预报能力的提升，应该利用高分辨率数值模式的预报进行预警。随着计算机能力的不断提升和区域中尺度模式的不断改进，虽然目前仍然存在模式分辨率过粗、初始和边界条件不够准确等问题，但是利用实际观测资料精细化地模拟对流系统成为可能[12]。而在众多对模式模拟结果影响的因素中，初始条件占有最重要的影响[13-15]。

Lorenz[16]最早提出模拟结果对初始条件的敏感性问题，他发现初始场上较小的差别，随着模拟时间的增加会对模拟结果产生极大的影响。地面加密观测站具有时空分辨率高的特点，在一定程度上可弥补常规观测的不足，在天气分析和预报中具有重要意义[17]。但是目前，对于在对流系统的预报以及预警工作中应用加密观测站研究，仍然停留在天气分析阶段[18]。利用地面加密观测资料改进模拟中国东部地区飑线的工作仍较少，虽然有研究讨论对飑线降水和结构模拟的提高[19-20]，但对模拟飑线演变过程的影响尚未得到关注。本次研究选取了2009年6月14日发生在中国安徽、江苏省地区的飑线过程进行模拟，讨论利用加密自动气象站资料对模拟结果的改进作用。

2 资料和飑线过程概况

研究中利用雷达资料追踪飑线系统的发展过程，雷达资料来自南京站点业务S 波段多普勒雷达(图1a)，它与美国所使用的WSD-88Ds 雷达具有相同的软硬件[21]。还使用了来自中国气象局的常规业务观测资料以及地面加密自动站观测资料对此次飑线进行观测。相比于常规业务观测资料3h一次的时间分辨率，地面加密观测站时间分辨率达到了1 min，记录了2 min 平均风速以及10 min 累积降水等气象要素，同时空间分辨率也更细，一般为十几到几十公里。

图1 a. 南京雷达站点所观测到的13、15、17 和22 时雷达回波(阴影)和受此次飑线过程影响的主要城市名称、位置；b. 控制试验中模拟的3 km 高度上17、19、21、23 时和01 时时刻雷达回波(阴影)和1 km高度上1m/s 的上升运动(等值线)。 本次研究中的数值模拟区域，分别用D01、D02 和D03 标出。

本研究数值试验中最外层初始和边界条件主要来自于美国国家环境预报中心 (the National Centers for Environmental Prediction，NCEP) 的水平分辨率为1 °×1 °、时间间隔为6h的FNL 全球再分析资料，通过对14日08 时—15日06 时(北京时间，下同)的FNL 资料进行插值，每1h进行更新。在个别实验中利用了地面加密自动站的相对湿度资料作为OBS-Nudging 的背景场，具体方法将在下文中阐述。

2009年6月14日的飑线过程持续了大约7个多小时，13 时首先在安徽、江苏北部地区出现局地对流单体，之后两地的对流单体发展加强并且产生合并，经过2h发展成一个水平尺度超过200 km 的弓形回波(图1a)，在之后的几小时中，弓形回波向东南方向移动，大约17 点30 分左右发展到成熟期，系统表现为长度400 km 左右的飑线，并且影响到南京地区。最终在20 点左右，此次飑线过程在位于江苏省南部地区消亡。这一飑线过程带来的雷雨、大风和冰雹等强对流天气，影响范围覆盖了安徽和江苏大部分地区。气象记录显示有个别站点的降水达到70 mm，最大降水集中在南京和扬州地区(图2a)，18 个观测站出现了冰雹，其中最大直径达到30 mm。参考图1a 中观测到的雷达回波走向，在图2a 中选取了怀远、蚌埠、滁州和镇江四个西北-东南走向观测站。图2b 显示了以上四个站点的2 min 平均风速和10 min 累积降水场随时间的变化(其中镇江观测站因为风场缺测，未给出)。从图中可发现，飑线系统在整个过程中依次经过这四个站点，再次验证了飑线的移动方向。其次，因为最大风速来自于飑线前部的阵风锋，所以对于单个测站来说，最大风速发生时刻略早于最大降水，四个站点中的风速最大可达14m/s，有的站点测得的2 min 平均风速甚至可达到20m/s 以上(图略)，10 min 内的最大降水可达到25 mm 左右。

图2 a. 各站点观测的此次飑线过程1400—2200 BST 的累积降水(单位：mm)；b. a 中怀远、蚌埠、滁州和镇江四个站点(方块)的10 min 降水(柱状，单位：mm)和2 min 平均风速(折线，单位：m/s)，各站点颜色和柱状图、折线图的颜色相对应。

在中国东部生成飑线频率较高的地区，大尺度环境气流主要分为六种天气流型，分别是：前短槽型、前长槽型、冷涡型、副高型、热带气旋型和槽后型[7]。在6月14日14 时的高空图中，500 hPa 高度上可看到两个强盛的低压冷涡位于中国东北地区和乌拉尔山地区，两者之间的蒙古高原和河套地区形成了一个十分明显的高压脊，从而整个中国东部地区都盛行西北风，并且风速大于15m/s，这就使得飑线发生地区处于高空槽后部。该地区的西北气流将北部冷空气向南方输送，同时在该地区拥有8m/s 以上的低层水平风速切变(图3)，Rotunno 等[22]理想试验指出，强烈的低层切变有利于飑线系统的生成和维持。从单站的探空曲线分析来看，飑线生成区域的大气十分不稳定，潜在对流有效位能(CAPE)达到了2 470 J/kg，同时抬升指数和对流抑制能量也分别低至-8 K 和1 J/kg，这几乎达到了Meng 等[7]所统计的中国东部中纬度飑线生成时刻大气不稳定指数的最大值。由以上分析可知，在高空干冷空气以及低层风场垂直切变的配合下，再加上局地大气的不稳定层结都成为此次飑线生成和维持的有利因素。

但是，仍然应当注意到，2009年江淮地区入梅时间较晚，以南京为例，6月27日才宣布入梅。图3a 也表明，在6月14日副高脊线仍位于20 °N 附近，所以此次飑线过程发生的时间处于梅雨期之前，梅雨期的典型环流尚未建立，此时850 hPa 上西南季风的水汽供应与中国东部地区飑线形成的平均水汽条件相比偏弱[7]，水平风场的低层切变位于江苏省南部，使得此次的飑线过程形成了大风为主，降水较弱的情况。

图3 a. 2009年6月14日14 时FNL 再分析资料显示的500 hPa 位势高度(等值线，单位：m)，风场(矢干，单位：m/s)和大气水汽含量大于24 kg/m2 的分布(阴影，单位：kg/m2)；b. 2009年6月14日14 时对流发生位置的T-lnP 图以及不同高度上的风场。

3 试验设计

为了模拟2009年6月14日发生在中国东部地区的一次飑线过程，我们采用WRF 模式，模式设计为双向的三重网格嵌套方案，分辨率分别为3 km、1 km 和0.333 km(图1b)。模式所采用的物理过程主要为：WSM6 微物理参数化方案、YSU 边界层方案、Dudhia 短波辐射方案和Noah 陆面过程参数化方案，因为当WRF 模式中的水平分辨率低于10 km 时不建议采用积云对流参数化方案，所以本研究中的网格均未采用积云对流参数化方案。

在控制试验(CTL)中分辨率分别为3 km 和1 km 的外层网格从2009年6月14日10 时开始，积分16h，垂直方向为60 层。最外层模拟区域范围是114.46～121.54 °E，30.70～35.46 °N，模拟中心位于118.0 °E，33.6 °N。积分8h之后，飑线开始进入成熟期，分辨率为0.333 km 的最内层网格从18 时开始启动。因为FNL 资料的时间分辨率为6h，所以10 时初始场的数据通过WRF 模式的预处理模块(WPS)对08 时和14 时两次数据插值得到，而在实际观测中对流在14 时就已经产生，所以可能造成在10 时启动的初始场中存在一定的对流信号。对比试验(EXP-C)的起始积分时间提前到08 时，模式的其他设计与控制实验一致，EXP-S 中对最外层网格采用了观测松弛方法(OBS-Nudging)(表1)。OBS-Nudging 方法是将非格点资料差值到初始场中，之后在模式积分过程中利用观测资料，通过WRF 模式中的FDDA 模块对气象要素的边界场进行修正(图4)。在本研究中将总共一万多个地面加密观测站的相对湿度加入到初始场和模拟中，地面加密观测站的时间分辨率达到了1 min，所以在此试验中每隔2 min 只对最外层网格模拟数据进行OBS-Nudging。

表1 试验名称及设计

图4 OBS-Nudging 技术路线

4 2009年6月14日飑线过程模拟结果

4.1 模式结果验证

图1b 给出控制实验(CTL)模拟的3 km 高度雷达回波(阴影)，等值线为在1 km 高度上1m/s的上升运动，图5a 是模拟这次飑线过程的累积降水。模拟的对流触发位置和观测一致，都位于山东省南部的临沂市附近，但是模拟的对流大约在17时开始产生，比观测结果延迟了4h。和观测相似的是，在18 时模拟结果的雷达回波显示多个对流单体已经形成并且合并，对流逐渐向东南方向移动。在19 时对流已经发展到影响江苏北部地区，但是水平尺度仍然较小，还未形成飑线。从19—21时对流经过洪泽湖之后快速发展，水平尺度扩展到两百多公里形成飑线。与观测中飑线在17 时30分达到最强相比，模拟的飑线在21 时30 分达到最大强度，因此模拟的飑线移动速度和观测一致。

图5 CTL(a)和EXP-C(b)的飑线过程累积降水 单位:mm。

同时，弓状回波的主要中尺度结构特征也验证了模拟结果(图6、图7)。之前的观测和模拟对于中尺度对流系统的特征都有较多的研究[23-30]，主要特征在模拟的飑线中都有体现。当飑线发展到成熟期，飑线南北两端的水平风场上，形成了一对气旋和反气旋性涡旋，汇合到飑线中部的尾部入流形成弓状回波。在对流核心区域，试验结果显示最强的雷达回波位于4 km 高度上(图7a)，达到了50 dBz。后部层云的0 ℃以下区域有着大片的下沉气流所形成的尾部入流，同时0 ℃范围作为融化层正是模拟中的雷达亮带区域。在对流后部，因为层云降水和尾部入流的共同作用，形成了冷池结构，与周围环境场相比最大的温度扰动达到-4 ℃(图7b)，这使得在低层出现气压正异常，与尾部入流导致中尺度对流系统的前部形成极强的阵风[31]。最终模拟的飑线在15日01 时在江苏南部消亡。

图6 控制实验中飑线发展成熟期3 km 高度上的水平结构 阴影为雷达回波，矢量为风场(单位：m/s)。

图7 沿图6 黑线的飑线垂直结构 a. 阴影为雷达回波(单位：dBz)，等值线为垂直运动(单位：m/s)，流线为风场；b. 阴影为扰动气压(单位：hPa)，流线为风场，绿色等值线为降水率(单位：g/kg)，黑色虚线为温度扰动场(单位：℃)。

模拟的此次飑线过程的累积降水空间分布结果和观测较接近，尤其是位于江苏省中部地区的强降水和观测相一致，但是在整体的强度上偏弱。虽然和观测相比较，对流触发时刻延迟了3～4h，在模拟过程中飑线整体向东偏移了100 km 左右，但是这一偏差在采用真实的大气模拟资料对中尺度对流系统的模拟中是比较普遍的[32-34]。考虑到以上的因素，我们认为和实际观测结果相比较，模拟结果还是很好地模拟了对流的触发和演变过程，尤其是降水区域中的极端降水分布情况。

4.2 对比试验

因为在控制试验中，模式所采用的初始场是将FNL 资料中的08 时和14 时大气资料进行插值，从10 时开始对飑线进行模拟，这就很可能造成在控制试验的初始场中存在对流触发的气象信号。在对比试验(EXP-C)中我们尝试将模拟时间提前到08 时，模式其他参数设置仍和之前的控制试验一致。试验的降水模拟结果如图5b，因为和CTL 中的飑线起始和结束时间不一致，所以EXP-C 中的累积降水针对的是该试验过程。和CTL 比较，EXP-C 中的降水明显有所减弱，尤其是在江苏省中部地区的降水大值区，这一减弱特征更明显。在EXP-C 中，只有少部分地区的降水达到了50 mm，大部分地区的降水仅达到20 mm，同时强降水的落区相比于控制试验偏北，集中于淮安地区。考虑到两者试验采用的是同一微物理过程参数化方案，这一降水量的减少极有可能是因为对流的减弱所造成的，因此我们检查了EXP-C中的对流演化情况(图8)。从雷达回波中可看到，EXP-C 中的对流触发时间要比CTL 中延迟1h左右，同时系统强度达到最大时刻也相应延迟1h。虽然从雷达回波图上所反映的对流强度并没有明显的减弱，但是飑线的整体强度有一定程度的减弱，其水平尺度要减小50 km 左右。

为了找到对流触发时间延迟的原因，我们检查了两者在对流发生之前的环境场(图9)。从大气不稳定能量来看，在16 时对流未触发之前，EXP-C 中的CAPE 值除了在江苏省中部少部分地区之外都要弱于控制试验，尤其是在对流触发地区，CAPE 值要低600 J/kg(图9a)。但是从风场上来看，EXP-C 的低层风切变(0～3 km)甚至要强于CTL，更加有利于对流的发展和维持(图9b)。分析这两个对流发展的重要参数不难发现，大气中的不稳定能量是导致EXP-C 中的对流触发时间延迟的重要原因，而大气中的温度和湿度是决定了CAPE 值的重要因素。从图9c 中可看到，和控制试验比较，在EXP-C 中对流触发地区，2 km 以下的温度最大减弱了0.8 ℃，而在3 km 高度上温度则有较弱的增强，这就使得在EXP-C 中的温度，在垂直分布上形成了低层更冷，而高层更暖的形态；在湿度场上，EXP-C 的大气除了在10—12 时之间低层(1 km 以下)存在一个更湿的环境以外，整体上更加干燥。所以EXP-C 中的温度和湿度在对流触发区域都存在不利于对流触发的变化，这使得我们难以确定是哪一个参数模拟的偏差影响了CAPE 值。

图8 CTL 中(a、b)和EXP-C 中(c、d)对流触发时刻(a、c)和飑线成熟期(b、d)的雷达回波(阴影，单位：dBz)以及风场(矢量，单位m/s)

图9 a. EXP-C 中的CAPE(单位：J/kg)减去CTL 中CAPE 的差值(阴影)；b. EXP-C 中0～3 km 垂直风切变(单位：m/s)减去CTL 中垂直切变的差值(阴影和矢量)；c. EXP-C 中在对流触发地区(a 中的方框)区域平均的比湿(等值线，单位：g/kg)与温度(阴影，单位：℃)减去CTL 中的差值随时间的变化。

为了解决这一问题，接下来我们分别采用了CTL 中的温度和湿度来替换EXP-C 中的相应的物理量来计算CAPE 值(图10a、10b)，在本次个例中CAPE 值对于温度场并不敏感，仅在苏中地区有大约100～200 J/kg 的变化，造成和CTL 中CAPE 值的差别主要是由于模拟的湿度偏差所造成的。同时和实际观测相比较，我们选取了对流触发周围的四个站点的观测数据，阴影为四个站点相对湿度的变化范围，黑线为其平均值，红线是EXP-C 中模拟的地面相对湿度随时间变化，可发现模式所模拟的大气湿度不但未能达到观测强度，甚至出现了相反的变化趋势(图10c)。

为了进一步验证我们之前的结论，分别将整层大气和500 hPa 以下的大气中的相对湿度加上10%，仍然将模式的起始模拟时间设定在08 时。两个实验相差并不大的降水和对流模拟结果表明(图11a、11b)，模拟结果主要是受到低层水汽的影响。相较于CTL 和EXP-C 的降水，无论是空间分布还是强度都得到了有效的增强，强降水面积明显增加并且集中在苏中地区，降水强度不但大于EXP-C，而且也比控制试验中的结果更接近于实际观测。同时对流的触发和飑线的形成的模拟也得到了改善，对流触发的时间提前到了15 时30分，飑线成熟期的对流强度也得到加强。所以，本文认为改进模拟中的低层水汽偏差可有效提高模拟效果。

图10 将CTL 中的比湿(a)和温度(b)分别替换EXP-C 中的气象参数之后的CAPE 值与原来的差值(单位：J/kg)；c. 对流触发区域中观测站的相对湿度平均值(黑线，单位：%)，各站点相对湿度变化范围(阴影，单位：%)随时间变化以及EXP-C 中的相对湿度变化(红线，单位：%)。

图11 整层大气(a)和500 hPa 以下的大气(b)中的相对湿度加上10%后模拟的飑线过程累积降水(阴影，单位：mm)

4.3 模拟结果改进

以上研究表明，低层水汽的模拟对于中尺度对流系统的模拟结果起到十分重要的作用，但是和观测相比较水汽的模拟却存在较大的偏差，那么如何在模拟过程中改进水汽的模拟从而提升模拟结果就很重要。因为常规观测站的时空分辨率较低，很难有效捕捉到中尺度对流系统的信号，所以在本研究中，通过OBS-Nudging 技术将地面加密自动气象站的水汽观测数据加入到模拟的最外层网格中。因为地面加密自动气象站资料的时间分辨率可达到1 min，所以每隔2 min 利用站点观测数据对模拟场中的水汽进行修正，从而使得模拟场中的水汽量更加接近实际大气，改进模拟结果，将这一试验称为EXP-S。

EXP-S 中的初始场和EXP-C 相比较，由于加入了观测资料的修正，所以绝大部分模拟区域内低层水汽都得到了加强(图缺)。而在模拟过程中，观测资料对下边界条件也起到了修正的作用。从图12 中距离地面2m高度上的相对湿度场可发现，OBS-Nudging 方法使得相对湿度相比于EXP-C 中的模拟结果更加贴近实际观测，下边界条件更加不均匀，水汽在对流触发区域更加集中。因为控制试验中飑线是从18 时的对流发展而来，而在EXP-S 中并非如此，所以如图13 所示，对流的触发时间要比控制试验中的结果提前1h，同时飑线强度的模拟得到了加强。

图12 1800 BST 时刻EXP-S 与EXP-C 中距离地面2m高度上的相对湿度的差值(阴影，单位：%)

图13 EXP-S 中对流触发时刻(a)和飑线成熟期(b)的雷达回波(阴影)和水平风场(矢量，单位：m/s)

在EXP-S 中对流触发时刻为17 时，并且对比EXP-C 中的结果，对流触发的位置也基本没有变化，但是强度增加。在21 时30 分飑线进入成熟期，整个过程中飑线的移动速度比控制试验略慢，但是飑线的整体形态基本一致。从剖面图上可发现(图14)，在EXP-S 中飑线的对流强度明显强于控制试验中的模拟结果。在控制试验中，飑线达到成熟期时，最强上升运动位于6 km 高度上，达到9m/s，而在EXP-S 中的最大上升运动位于10 km高度上，上升速度为18m/s。对比飑线后部冷池也可看到，在控制试验中的温度异常为-3 ℃，而在EXP-S 中的温度异常达到了-5 ℃。正是因为加入了地面加密自动站资料，改善了模式中的水汽条件，从而形成了更强的冷池，更有利于对流的发展和维持。

图14 沿上图黑线的飑线垂直结构阴影为雷达回波，红黑色等值线为垂直运动(单位：m/s)，流线为风场，黑色等值线为温度异常场(单位：℃)。

5 结 论

对中小尺度系统的模拟一直都是对模式的巨大挑战，随着模式改进和计算机能力的提高，通过改进初始场从而改善模拟结果被前人研究所关注，但是利用地面加密观测资料改进模拟中国东部地区飑线的工作仍较少，对模拟飑线演变过程的影响尚未得到关注。本研究选取了2009年6月14日发生在中国东部江苏、安徽两省的一次飑线过程进行模拟。

在控制试验(CTL)中，从北京时间10 时开始模拟，虽然对流触发时间比观测晚3h，并且整体的降水强度偏低，但是模拟的对流在山东省北部触发，之后向东南方向移动，最终在苏南地区消亡的结果和观测相一致。同时，模拟所显示的位于南京、扬州地区的强降水中心也和观测类似。当在南京地区发展成熟之后所展现的飑线结构也符合前人的研究。因此可认为在控制试验中此次飑线过程得到了较好的模拟。相比控制实验，在对比试验(EXP-C)中将模拟时间提前到08 时，虽然EXP-C中的低层风切变更强，更有利于对流的发展，但是大气不稳定能量的减弱造成了模拟的对流触发时间比观测结构推迟了4h。强降水出现的范围和地区都和观测有较大的区别，在飑线发展成熟时，水平尺度相比于CTL 试验减小了50 km 左右，强度明显减弱。

而造成不稳定能量偏低的主要原因是由于大气中水汽含量模拟出现了偏差。通过增加大气中的水汽含量，尤其是低层水汽(500 hPa 以下)，对流触发时间都有所改进，更加接近实际观测结果。为了解决低层水汽在模拟中与实际观测偏差较大的问题，在本研究中我们通过nudging 技术，将地面观测站的水汽观测数据加入到模拟过程中，通过观测数据在模拟过程中对水汽含量的不断修正，从而改进了模拟结果。通过利用地面观测站的数据进行Nudging，虽然对流触发时间相比于实际观测仍有延迟，但是比EXP-C 中的结果提前了2～3h，比CTL 试验中的对流触发时间提前了1h，同时飑线尺度和对流强度都得到增强，从而有效地改进了模拟结果。

但是本研究中仅对2009年6月14日发生在中国江苏省北部地区的飑线进行了模拟，通过地面加密观测站资料对飑线的模拟结果进行改进，在今后的工作中可对多个个例进行讨论。同时，在改进的过程中，对于初始场和边界条件均采用了OBS-Nudging 方法，这两者对于模拟结果影响的重要性，值得在今后的工作中进一步的探讨。并且和实际观测相比较，改进后的模拟结果仍存在一定的差距，主要体现在对流触发的时间和降水强度的模拟上，在今后的研究中将尝试将雷达观测的风场同化进模拟场中，从而进一步改进模拟结果。