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朝鲜半岛暴雨预报模式运用不同物理参数方案及水平分辨率的研究演变

Jeong-Gyun PARK and Dong-Kyou LEE*

韩国首尔大学地球环境科学学院大气科学专业151-747

（接收时间2010年11月15日，校正时间2011年2月1日）

摘要

在此次研究中，主要调查的是宾州州立大学国家大气调查中心中尺度模式对预测夏季朝鲜半岛暴雨的准确性。在总数为1800次的此模式模拟中选取30次暴雨事件分别运用积云参（CPS）数化方案，两种可解决的格点预报方案（GRS）和两种行星边界层方案（PBL）在三种不同的分辨率中（90km，30km，10km）。这些暴雨事件是在中纬度斜压系统影响下中尺度对流系统发展并伴随着低层大洋水汽的输送。

最大降水量的准确率在10km分辨率下将近80%，在30km分辨率下将近60%。对于降水区域的预报准确率在两种分辨率下，可从观测站点延伸到150km。模拟降水对CPS最为敏感，其次是PBL方案，最后是GRS。总的来说，GR方案和AK方案较之BM方案和KF方案对于降水预报展现出来更好的能力。同时GR方案在24h和12h的预报中也有很好的表现：参数化对流降水与天气尺度的作用力有直接关系。没有CPS的预报模式对于降水总量的预测比有CPS的预报模式更好，但是在降水区域预报中表现得稍差。MM5模式证明大量的预报运用天气尺度初始条件和侧边界数据是因为朝鲜半岛的强降水发生在强的天气尺度环境下。

关键词：强降水，中尺度对流，中尺度模式，演变，对流参数化

引用：Park，J.-G., and D.-K. Lee, 2011: 朝鲜半岛暴雨预报模式运用不同物理参数方案及水平分辨率的研究演变

大气科学进展.,28(6),1233-1245,doi:10.1007/s00376-011-0058-z.

1. 介绍

对于主要依赖于大气热力学过程的预报过程来说，与观测现象和数值天气预报模式的关系还不清楚。这是由于它的复杂性质，主要是由于其多样的时间空间尺度中动力和物理条件内部之间的相互反应。因此，降水预测和数值预报模式降水预报在降水总量，降水区域和降水时间依旧是研究中具有挑战性的方面。

强降水是朝鲜半岛的主要自然灾害之一。根据十年来的数据统计（2000-2009），强降水事件所造成的财产损失将近7亿美金，是总体自然灾害财产损失的61%（国家紧急事件管理中心，2009）。生命和财产损失一年比一年高，这是由于经济发展和人口增长。大部分强降水和在一个确定的天气尺度环境条件下的中尺度对流系统相关，如在梅雨时期锋系伴随高空槽，或是如太平洋副热带高压附近梅雨时节的强不稳定性。在之前的研究中，已经研究和辨别出来适宜强降水发生的环境条件：西南向的低层急流（LLJ）；冷水平气流伴随着上层扰动和潜在不稳定性；暖湿舌和来自中国南部和中部的暖水平气流；加强的上层急流风暴（ULJ）伴随着强斜压性。(Park et al., 1986; Lee and Hong, 1989; Lee et al., 1993; Lee et al., 1998;Sun and Lee, 2002; Lee et al., 2008; Lee et al., 2010).考虑到中尺度对流系统（MCSs）是由复杂的环境条件决定的，对于物理参数化方案的选择，在数值模式中如积云参数化方案（CPS），格点尺度可解决性降水方案（GRS）和行星边界层条件方案（PBL）对降水预报有很大的影响。模拟降水是模式物理和大气条件的内部反应的结果。

多项研究表明，对于使用的CPS十分敏感。(Wang and Seaman, 1997; Yang and Tung, 2003; Lee et al., 2010)Wang和Seaman发表了一篇对比的研究对于4种宾州州立大学大气研究中心使用的CPS中尺度模式对6个降水事件在美国暖季以及冷季的检测。他们发现依据平时的6h降水预报技术，这些方案可以预测出6个事件中的4个，甚至对于更高的阀值。Yang和Tung（2003）发表了相似的在台湾地区降水事件的研究，得出了以下结果：AK方案会过度预测降水区域，尤其是小降水事件；BM方案在预报局地强降水是倾向于缩小实际降水区域；KF方案是对于冷空气爆发时降水区域预报最有效的预报方式；GR方案是最准确的预测梅雨锋强降水的方案。

云的微物理过程经GRS处理后，通过对冷池作用力（雨水蒸发）和潜热（凝结）的直接影响，在暖季降水系统中扮演着重要角色。同时，它们同时直接作用重力波和云辐射的相互作用(Liu and Mon-crieff, 2007)。对比只有暖雨的方案和混合方案，表明GPS是高分辨率NWP模式中的不确定点(McCumber et al., 1991; Ferrier et al., 1995; Gilmore et al., 2004)。大量的研究同样表明PBL方案可以影响低层对流层温度和湿度数据，同时它们可以与其他方案相互作用，比如CPSs影响模拟降水(e.g., Brightand Mullen, 2002; Wisse and Vila-Guerau de Arellano,2004)。包括PSU/NCAR MM5和WRF模式，数值天气预报模式应用了多种CPS，GRS和PBL方案，可以使用几种方案的混合方案。因此，很多的研究已经测试了CPS，GRS和PBL等方案对强降水预报能力的效率。有限的研究表明降水预报的表现对CPS，GRS和PBL的使用十分敏感。但是，方案的总体应用并有中尺度模式中合适的方案结合，对于在东亚朝鲜半岛的强降水还没有经过透彻的研究。这项调查的目的是为了调查和评估PSU/NCAR MM5方案预测降水，取决于物理参数化的CPS，GRS和PBL方案的结合。有依据的选择了30个强降水事件模拟使用不同的物理模式和格点分辨率。

这篇论文可用以下来总结。在第二段呈现了一个30个强降水事件的简短介绍。第三段介绍了模式和方法，第四段讨论模拟结果。最后第五段总结得出结论。

1. 强降水案例

在此次研究中，为了选择出更具有代表性的朝鲜半岛强降水，在总数为350个强降水事件中从1980-2008年，发生在六月到九月夏季降水中选出30个强降水事件。这些年降水量具有24h降水100mm的特性，除了受到台风出现的影响（表格1）。充分的可得的观测数据同时也是选择的标准。大部分选中的案例在总数中在较高级同时是加强的降水。在列举的事件中，最大的日降水量为619mm，在1998年7月31日。这些强降水事件的分布表明其主要

集中在朝鲜半岛的南部和西部包括朝鲜半岛南部的山脉中（图1）。在30次事件中，27次发生在朝鲜半岛平均海拔在200m的西部平原地区。

在选中的强降水事件中，天气尺度环境考虑在内，因为朝鲜半岛强降水的时间，分布和强度十分依赖于天气尺度的趋势（Lee et al.,2008)。其中一个在朝鲜半岛天气尺度模式影响夏季强降水的因素是斜压不稳定性，它是在中国中纬度低压系统和北太平洋高压系统之间发展。在中国的相关低压系统强度和副热带高压系统逐渐影响朝鲜强降水的发生和强度。在中国南部和中国东部海域生成的温湿空气，通过南向和西南向的低空急流输送，是发展源地对流系统的主要因素，尤其是在副热带高压向西北向延伸的时候。中国北部中纬度低压冷中心和西向的高空急流逐渐增强强降水源地的斜压性，朝鲜半岛上空天气尺度背景下中尺度对流系统的发展同样扮演着重要的作用。这些总体的天气尺度图解分析这些事件的特征表明了强降水的天气背景（图2）。Lee et al.（2008）也发现1998年强降水长时期天气尺度特征图解。决定朝鲜半岛强降水的对流系统也取决于朝鲜半岛的地势高度和表面条件的影响。

1. 数值模式及其实验和证明

在此次研究中，使用PSU/NCAR MM5模式检验降水预测对于物理参数化合成方案CPS，GRS和PBL方案的灵敏性。我们同样使用三重单向嵌套系统来进行试验，包含90km，30km和10km水平分辨率的三种不同模拟区域来测试降水预测对水平分辨率的灵敏度。嵌套区域和地形展示在图1中。模式系统的垂直层次包括30个西格玛层，层顶在50hPa。长波辐射参数化的快速辐射传输模式（RRTM），包括云短波辐射方案（Stephens，1984）和五层土壤模式，被当做一个常规的检测框架。这种模式的配置在表格2中总结。

为了研究降水预测对物理参数化方案的灵敏性，我们为每一个降水案例设计了20种数值实验。这些实验涉及组合了5种CPS，包括一个没有CPS,两个GRS，和两个PBL。这次研究中选择的4种CPS有AK方案，BM方案，GR方案和KF方案。Kuo及同伴和Wang以及Seaman发表了一篇这些CPS的详细描述。对于GPS方案，有两种方案在研究中使用：一个明确的湿度有着冰相的方案（SI）和一个混合相态的方案（MI）。对于PBL方案，则有Eta模式PBL方案和Blackadar高分辨率PBL方案被选中。

这些数据组被国家环境预测中心（NCAR）/（NCEP）来用作模式的初始条件来在2.5度*2.5度的网格上，雷达气球和表面观测数据来分析。最外层网格90km分辨率的侧边界条件是从6h分析数据的线性时间插值中获得的。这个模式的外层区域提供了嵌套，内部和格点模式区域的初始和边界条件。所有的数值模式实验试验周期为12h，一组展示一组数据对应一次主要强降水，区域1和区域2分别为90km和30km的栅网，总的模拟时间是36h。12h后，开始区域3栅网为10km的模拟，持续24h。这项调查的设计模式展示在图3中。因此，此次研究中共演示了1800次模拟（5CPS*2GRS*2PBL*3种分辨率*30个事件）。选择性的，在此次试验中我们主要关注区域2带有30km水平分辨率和区域3带有10km的水平分辨率。

为了确定模拟的降水，使用了韩国气象厅地面73个站点的观测降水数据。这些站点数据代表着南朝鲜半岛站点50km方圆每隔一小时的平均值。以这种方式，我们大致确定了一个这些强降水的对流系统的时间尺度。这些降水的观测数据通过双抛物线插入法被转化为模式格点，来和模式输出作比较。依据时间和分布来分析这些模拟降水并用3h累积降水来加强。从这些模拟强降水的分析结果，展示结果和系统的错误被计算出来了。这些分类的统计得分，尤其是模拟强降水的预兆得分（TS）和偏倚得分（BS）都被考虑在内，来确定降水的阀值（10mm，20mm和50mm），在三小时降水预报的基础上得出结果。

1. 实验结果

4.1降水预报的平均技术

图4显示全部预报过程最大降水和观测降水的比例，区域2（30km）为36h，区域3（10km）为24h。结果显示模拟降水对水平分辨率比对物理过程方案组合更加灵敏。10km分辨率的结果稍微比30km分辨率的结果更好。30km和10km分辨率的最大降水差异大于20%。在没有积云参数化过程（NO）的模拟模式中差异大于30%，而且这些模拟中观测降水的比例比其他的模式在30km和10km分辨率中都高。这些结果是因为在NO实验中不能被消除的由于单独GRS模式没有CPS模式而产生的影响的不稳定性。这些实验中区域2应用CPS模拟结果标准差为12.33，使用CPS的区域3中模拟结果标准差为18.06；使用PBL的区域2和3标准差分辨为0.92和2.19；使用GRS的区域2和3标准差分别为0.49和0.07。因此，在所有物理过程方案结合的模拟模式中，模拟降水对CPS最灵敏，其次是PBL，最后是GRS。在NO模拟中，模拟降水对GRS比PBL更加灵敏，这是由于GRS在逐步降水中扮演着重要的角色。

三十次事件中，27次发生在朝鲜半岛西部的相对平原的地区。因此，在此次研究中加强的地势并没有像水平分辨率加强一样影响降水的最大降水量和降水区域（增加的最大降水量被增加的分辨率以物理方式改变）。但是，在三个和地势高度相关的模拟事件中，增强的模式地形伴随着增加的水平分辨率，条件性的影响着模拟的最大降水量总数。模拟的最大降水和观测降水量比例，相比较于无关地势高度的模拟事件，30km和10km的差别平均增加了12%左右。地势高度相关实验中不同的CPS的标准差，区域2为13.26，区域3为19.58，大大超出了无关地势高度的事件。

图5中展示了地区平均降水和所有预报期的观测降水比例。区域平均降水对各组物理过程方案的组合比水平分辨率更加灵敏。区域平均降水和最大降水量对物理参数化方案的灵敏性差不多。在PBL方案中，BK方案模拟在最大降水量上比在区域平均降水上有个更好的比例，同时ET模拟方案得出一个更好的区域平均降水比例。BK PBL方案使用非局地混合模式来计算垂直热量，湿气和动量在带有来自各层的浮烟的自由对流中的输送，但是ET方案只考虑局地混合的活跃能量封闭区。在非局地垂直混合的最大降水区域，BK PBL方案可能在计算降水总量上稍大于ET PBL方案。正如图5中显示的，最大降水量和区域平均降水对选中研究的GRS并不灵敏，代表这一阶段模式降水预测。

为了调查CPS对强降水时间的灵敏性，图6中显示了3h模拟降水在最大降水地的观测比例。3h模拟降水和观测值的比例计算于所有的强降水，再对每个事件取平均。在观测中，30km分辨率的模拟中有两个峰值可在预报的 21h和 30h观测到。在30km水平栅网中3h降水量的两个峰值并没有在所有CPS模拟中显示。AK和NO模拟了更早的加速降水与观测数据作比较，尽管考虑到NO相比其他模式加强了模拟降水量（图6）。时效随着30km水平分辨率提升到10km水平分辨率得到了加强。除了BM模式，在CPS模拟10km分辨率栅网中两个观测到的峰值都被剥夺了。30km栅网并不能代表朝鲜半岛每小时降水的变化，在Sato和同

事的研究中。

图7显示了区域模拟降水量和观测降水总量的比例的时间序列。两种水平分辨率的结果在趋势上是相似的；但是在总数上10km的结果还是比30km更好。区域三小时累

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