全球非静力GRAPES_YY高分辨率模式对一次梅雨锋降水过程的模拟分析*

焦 涵 赵益帆 常 飞 彭新东

1 日本京都大学防灾研究所，京都 611-0011，日本 2 中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室，北京 100081 3 中国民用航空西北地区空中交通管理局甘肃分局，兰州 730087

提 要： 为开展全球高分辨率数值天气预报和模拟，以中国气象局现有业务模式GRAPES为基础，发展了水平0.1°×0.1°分辨率的球面准均匀阴阳网格全球非静力模式GRAPES_YY。选择2020年7月6—8日出现在安徽南部的一次强降水个例作为研究对象，利用0.1°×0.1°分辨率GRAPES_YY模拟结果，结合FNL 0.25°×0.25°再分析资料、逐时降水融合产品和雷达资料，对模拟结果进行分析和检验。结果表明，此次强降水受高空槽、低涡切变线、低空急流的共同影响，由稳定梅雨锋上的不断东移的中尺度对流系统形成，模拟的大尺度环流系统的位置及强度与FNL 0.25°×0.25°再分析结果基本一致。模式较好模拟出24 h累积降水雨带的大值区位置和走向，但强降水强度和弱降水雨带分布有差异，强降水区维持明显的低层水汽辐合以及西南水汽通道。模拟结果显示，强降水和对流中心对应异常强的500 hPa假相当位温的大值区，其位置的南北摆动保持一致，表现在剖面图上为梅雨锋对流区的深厚对流中性区和锋区南北为对流不稳定区，锋区的850 hPa以下的边界层内表现为一致的对流不稳定。

引 言

2020年6—7月，在我国长江中下游地区发生了极不寻常的梅雨天气，持续时间长达40 d，出现了极为严重的暴雨灾害(张芳华等,2020)，累积降水量超过了1998年同期，成为1961年以来的历史最高值(陈涛等，2020)。

梅雨是影响我国夏季长江中下游地区的主要天气过程，因降水持续时间长、雨区范围广、累计雨量大、强降水过程多的特点(刘芸芸和丁一汇，2020)，经常导致长江中下游地区洪涝灾害，能否准确预报梅雨锋的持续时间、范围以及强度等，对于防灾减灾有十分重要的意义。由于梅雨锋降水具有持续性多样性和多尺度相互作用的特点(彭新东等，1999；郑永光等，2007；孙素琴等，2015；郑婧等，2015)，梅雨锋的动力热力结构特征以及对应的降水系统多尺度特点的正确模拟也是大气数值研究的难点之一。苟阿宁等(2019)利用多普勒天气雷达、逐小时地面加密观测资料和EC 0.25°×0.25°细网格模式数据，对一次梅雨锋附近极端暴雨的降水特征、中尺度对流系统演变和暴雨成因等进行了系统分析，验证了“列车效应”是造成2016年7月武汉暴雨的主要原因。隆霄等(2009)利用中尺度数值模式MM5对一次非典型梅雨锋过程进行了模拟，证明中尺度系统的强风切变、低空急流核、以及强高空辐散、低空辐合有利于中尺度系统的发展。张吉等(2012)利用区域大气数值模式RAMS 6.0，模拟了长江中下游的一次梅雨锋大暴雨过程，结果表明RAMS模式较好地模拟出这次大暴雨过程以及中小尺度系统的生消演变。

GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)是基于球面经纬度网格坐标系统的完全可压、非静力天气预报模式(Chen et al,2008；Zhang and Shen,2008)，经过多年的改进和发展，目前业务模式GRAPES_GFS水平分辨率已达到0.25°×0.25°，但仍然无法满足业务对更高分辨率预报结果的需求。在现有计算条件下，为了提高模式的水平分辨率、提高计算效率、降低计算成本，需要对模式的水平网格进行改造，构建球面准均匀网格模式动力框架。基于球面阴阳网格，Li et al(2015)开发了GRAPES_YY非静力模式动力框架，并耦合一整套物理过程(Li and Peng，2018；赵益帆等，2020)，形成了具有良好可扩展性和高性能的GRAPES_YY大气动力模式，初步具备稳定中期预报的能力，并尝试了实际天气过程的0.75°×0.75°低分辨率批量中期预报试验，且500 hPa位势高度的距平相关系数平均达到0.6以上的有效预报时效接近7 d。

本文采用GAPES_YY模式，针对2020年7月7—8日的长江下游强梅雨降水过程，以6日08时(北京时，下同)美国NCEP/FNL再分析资料为初值，进行了全球0.1°×0.1°分辨率数值模拟，以分析这次长江中下游地区梅雨锋降水过程的持续性对流降水形成机制和模式检验效果。

1 模式介绍及试验设计

1.1 模式及模式设置

GRAPES_YY模式是在球面阴阳网格上构建的全球非静力大气动力模式，具有以下主要特征：水平网格准均匀，不存在极点问题，不存在经纬度网格那样在高纬度经线过度收缩、网格距变小的缺点；其次，针对阴阳网格，特别考虑了包含完整三维科氏力分量的动量方程，改善模式的惯性力计算精度，并实现两个网格域上的代码完全相同；采用具有更好计算稳定性的半隐式-半拉格日时间积分方案。为了提高模式的示踪物计算守恒性，GRAPES_YY中还采用了通量形式水物质平流方程，采用守恒、保形的PRM平流方案计算水物质平流过程。相对原GRAPES模式，GRAPES_YY还增加了全球质量守恒强迫计算(Li and Peng，2018)。GRAPES_YY模式中耦合的物理方案包括RRTMG长短波辐射传输方案、MRF边界层参数化方案、陆面模式CoLM以及NSAS深浅积云对流方案和一个双参数混合相云微物理方案。表1给出了本研究的模式主要参数设置。

表1 GRAPES_YY 主要参数设置Table 1 Configuration of the GRAPES_YY model

1.2 资料应用及模式初值

本研究采用的观测和分析资料包括美国NCEP/NCAR的FNL 0.25°×0.25°分辨率再分析资料、国家气象信息中心制作的0.05°×0.05°的中国地面-卫星-雷达三源融合逐时降水产品(CMPA-Hourly V2.0)、中国气象科学研究院大气科学试验与研究平台提供的华东地区天气雷达回波拼图作为梅雨降水分析和高分辨模式检验的参考。

高分辨率GRAPES_YY的初始场也由FNL0.25°×0.25°分辨率再分析资料经过水平和垂直插值得到。本模拟选择2020年7月6日08时为模式冷启动初始时刻，积分8 d，由于过程最强降水发生在7—8日，所以重点分析前3 d的模拟结果，以认识造成7—8日的梅雨强降水的锋面特征、水汽条件和中尺度系统动力和热力结构，检验模式模拟效果。

2 天气环流形势以及降水模拟

2.1 环流形势

GRAPES_YY模拟的8 d 500 hPa和850 hPa环流场基本反映了长江流域稳定梅雨锋维持的大尺度环流形势演变，位势高度场与再分析结果比较契合，但槽脊位置随预报时效延长偏差增大。这里重点分析降水发生时段的环流模拟情况。图1a和1b分别为2020年7月7日08时和8日08时FNL分析资料500 hPa位势高度场和850 hPa风场结果。7月7日08时(图1a)，在500 hPa高度场上，整体呈现“两槽一脊”的环流形势，在我国华东地区，出现一个明显的低槽。588 dagpm线控制江南地区，东北冷涡明显。850 hPa上西南低空急流强度较大，在长江中下游地区出现低涡切变，为降水提供了有利条件。7月8日08时(图1b)，500 hPa高度场上，588 dagpm线南退至华南南部，东北部槽加深，东北冷涡略有东移，而华中、华东地区高空槽减弱。850 hPa长江中下游地区的低空低涡切变明显加大，风速加强。图1c和1d分别为2020年7月7日08时和8日08时GRAPES_YY模式模拟出的500 hPa 位势高度场和850 hPa风场预报结果，在500 hPa高度场上，GRAPES_YY模式较好地模拟了大尺度环流形势，500 hPa位势高度等值线与分析结果吻合，850 hPa低空急流、低涡切变线等重要系统都得以较好模拟。

图1 2020年7月7日08时(a,c)及8日08时(b,d)500 hPa位势高度场 (等值线,单位:dagpm)和850 hPa风场(风羽，单位:m·s-1) (a，b)FNL实况分析场，(c，d)GRAPES_YY模拟结果Fig.1 The 500 hPa geopotential height (contour, unit: dagpm) and 850 hPa winds (wind barb, unit: m·s-1) at 08:00 BT 7 (a， c) and 08:00 BT 8 (b， d) July 2020 (a, b) FNL analysis， (c, d) GRAPES_YY simulation

2.2 降水模拟

降水是最重要的数值预报量之一，也是模式检验的重要指标。就全程8 d的降水中期模拟结果看，降水分布和强度随模拟时间的延长，误差增长明显，其中降水强度误差更大(图略)，这里仍然重点分析短期模拟结果。2020年7月7日08时和8日08时截止的观测日降水量和GRAPES_YY模式模拟的日降水量(图2)， 7日08时的24 h降水量显示，在我国西南到长江中下游地区形成了一个狭长的雨带，降水的大值区主要集中于长江中下游地区，尤其以湖北东部、安徽南部以及浙江北部降水量最大，达200 mm以上。GRAPES_YY模式很好地模拟出了24 h降水的西南—东北走向，安徽南部的降水大值区与实况基本吻合，但湖北东部的大值区没有很好地模拟出来，而浙江东北部的降水大值区略微偏东，24 h累计模拟降水也表现出更宽的梅雨锋外围弱降水带，基本为大范围的层状网格尺度降水。相对而言，0.75°×0.75°低分辨率的GRAPES_YY模式模拟的降水大值区较弱，雨带上降水强度相对均匀(图略)，因此高分辨率模式相对于低分辨率模式可以更好地模拟降水的落区和降水强度。7月8月08时与7日08时的降水分布情况类似，观测降水更为集中于湖北东部、江西东北部和安徽南部地区(图2b)，降水大值区相连。模拟结果也显示了同样的特点(图2d)，模拟雨带走向和分布基本反映了实际情况观测，但模拟降水大值区(100 mm以上)范围较观测略大，200 mm以上的强降水中心则明显偏小。

图2 2020年7月7日08时(a，c)及8日08时(b，d)24 h累计降水 (a，b)中国地面卫星雷达三源融合逐时降水产品，(c，d)GRAPES_YY模拟结果Fig.2 The 24 h accumulated precipitation at 08:00 BT 7 (a, c) and 08:00 BT 8 (b, d) July 2020 (a, b) gauge-radar-satellite combined observation in China, (c, d) GRAPES_YY simulation

3 热力和水汽条件

对于这样一次持续性特大梅雨过程而言，除有利的环流形势控制外，一定有有利的热力和水汽条件相配合(屠妮妮等，2008)，利用高分辨率GRAPES_YY模拟结果，我们诊断形成本次持续性梅雨暴雨的热力不稳定条件和水汽供应状况，首先给出7日和8日08时的模拟K指数分布，与模拟降水进行分析对比，并给出几个时次的700 hPa水汽通量散度和风场，说明水汽收支与暴雨形成的关系。

3.1 K指数

K指数是反映中低层稳定度和水汽条件的综合指标，也可以理解为低层的对流稳定性判据，是不稳定和对流性天气发展的一个热力指标，方便对流性降水天气过程的判别。K值越大，表明中低层处于越不稳定的状态，有利于对流发展和对流降水的发生。从图3a可以看出，2020年7月7日08时在中国的西南到长江中下游地区，形成了一个最大值超过了40℃的狭长的K指数大值区，恰好与梅雨雨带位置对应，强降水中心正位于K指数40℃区域、K值大梯度区的南侧，强降水发生在低层强烈的对流不稳定区，应主要为对流性降水。2020年7月8日08时(图3b)，超过40℃的K指数位于长江中下游地区，分布更加分散、宽广，与雨带分布一致，K等值线较前日疏散，对应的雨带中心分裂。7—8日，狭长的K指数大值区南北加宽，降雨带也变得南北更广，除了锋区的南北摆动外，可能与水汽辐合条件有关。

图3 2020年7月7日08时(a)和8日08时(b)K指数分布(等值线,单位：℃) 和1 h累计降水量(填色)Fig.3 Distributions of K index (contour, unit: ℃) and 1 h accumulated precipitation (colored) at 08:00 BT 7 (a) and 08:00 BT 8 (b) July 2020

3.2 水汽条件

持续性暴雨必须有充足、持续的水汽供应，水汽通量散度可反映水汽输送和水汽辐合的分布。通过对比图4a和图3a以及图4d和图3b可以看出，水汽通量散度的大值区与降水的大值区中心相吻合，2020年7月7日08时的降水大值区和水汽通量散度大值区重合，在水汽通量散度小于-18×10-7g·cm-2·hPa-1·s-1的大值中心处形成了西北—东南走向的降水中心。对于这次持续性梅雨过程，水汽的持续输送和辐合对降水形成很关键，水汽通量散度对于降水的预报具有较好的指示意义。从7月7日08时至8日08时，长江中下游地区一直存在较强的水汽通量散度，长江中下游地区始终是水汽输送的目的地和水汽汇。7日08时至8日08时水汽的辐合，与图1a中850 hPa低空切变线与图2的地面降水雨带重合，低空辐合不仅提供了水汽条件，也有利于静力上升加速。在四川盆地，发展的西南低涡外围环流配合来自西南的暖湿气流，为长江中下游提供充足的水汽和热力源。水汽通量散度场诊断反映出，这次强降水过程的维持是明显低层切变线造成的水汽辐合以及西南水汽通道的共同作用。

图4 2020年7月7日08时(a)、7日16时(b)、8日00时(c)和8日08时(d)700 hPa水汽通量散度 (填色，单位:10-7 g·cm-2·hPa-1·s-1)和700 hPa风场(风羽，单位:m·s-1)Fig.4 Divergence of moisture flux (colored, unit: 10-7 g·cm-2·hPa-1·s-1) and winds (wind barb, unit: m·s-1) at 700 hPa at 08:00 BT 7 (a), 16:00 BT 7 (b), 00:00 BT 8 (c), 08:00 BT 8 (d) July 2020

4 梅雨锋上中尺度对流系统的发展

梅雨降水是多尺度天气系统相互作用的结果，持续性强降水的发生与稳定的梅雨锋位置、水汽供应、锋区不断生成及发展的中尺度对流系统密切相关。这里我们首先根据雷达观测资料分析对流系统的发展和移动，然后根据高分辨非静力模式资料分析梅雨锋的结构、对流维持机制，进一步理解持续性梅雨降水形成的热力和动力原因。

4.1 对流发展的雷达观测

通过天气雷达观测我们来分析本次过程中直接降水系统——对流云团的生成和移动情况。图5为中国气象科学研究院大气科学试验与研究平台提供的华东地区7月6日18时和20时雷达拼图，在长江中下游地区，存在多个大于45 dBz的强雷达反射率中尺度对流云团，其中以安徽南部的中尺度对流系统最为强烈且集中。对流云团整体上在对流云带上不断新生东移、发展，形成了稳定的梅雨降水带，但安徽南部的对流云团则在原地不断新生和发展，稳定的对流云团到20时略有东移加强，在安徽南部造成持续强对流降水。这种梅雨锋上有组织的强对流活动，以及对流单体的不断生消，在该地区造成持续性降水。因此判断能否模拟出稳定的梅雨锋和对流不稳定环境是模式是否成功模拟持续的对流系统的关键。

4.2 梅雨锋热力结构与中尺度对流发展

图6为2020年7月6日18时和20时的500 hPa假相当位温以及水平风场分布。如图6a，6b所示,大于348 K的高湿高能区从华中地区经长江中下游地区一直延伸到东海，正位于其北部偏北风和南部偏南风的切变气流中，并在湖北中西部以及安徽南部形成了两个354 K以上的θse高值中心。图6a中安徽南部的θse大值中心与图5a中雷达反射率大值区对应，是强对流凝结的结果，图6b中的假相当位温的大值区与图5b中的雷达反射率大值区重合，可见对流过程对梅雨锋的热力结构的维持作用明显。从对应的假相当位温经向剖面和v-w垂直环流(图6c,6d)可以看出，θse等值线密集区即锋区位置位于30°～32°N，锋区850～250 hPa都表现出垂直均匀的θse分布，说明了锋区内强烈的对流活动和充分的对流混合作用，形成深厚的对流中性大气层。明显的锋区南北风辐合，造成锋区强烈的上升运动和对流降水，体现了梅雨锋和对流系统间紧密的联系和相互作用。850 hPa以下大气边界层内，中低纬度都处于不稳定状态，在水汽和对流扰动的配合下，容易在梅雨锋区激发对流。锋区南北，600 hPa以下为对流不稳定区，尤以锋区以北的偏干气团表现更明显。对比图6c,6d可见，20时锋区较18时向南小幅摆动，与图5中对流云团的南移相对应。

图5 2020年7月6日18时(a)和20时(b)雷达组合反射率Fig.5 Radar composite reflectivity at 18:00 BT 6 (a) and 20:00 BT 6 (b) July 2020

图6 2020年7月6日18时(a，c)和20时(b，d)500 hPa假相当位温(填色)和风场(风羽，单位:m·s-1)(a，b)， 及假相当位温(等值线,单位：K)和v-10w矢量(箭头，单位:m·s-1)沿117.9°E的垂直剖面(c，d)Fig.6 (a, b) Pseudo-equivalent potential temperature (colored) and winds (wind barb, unit: m·s-1) at 500 hPa, and (c, d) vertical cross-section of pseudo-equivalent potential temperature (contour, unit: K) and v-10w velocity vector (arrow, unit: m·s-1) along 117.9°E at 18:00 BT 6 (a, c) and 20:00 BT 6 (b, d) July 2020

4.3 梅雨锋区对流发展的中尺度动力过程

梅雨锋特殊的热力结构为中尺度对流系统持续发展提供了有利条件，锋区底层边界层内对流不稳定的存在是对流扰动不断生成发展的关键，那么梅雨锋上对流发展对应的中尺度动力过程成为我们关心的另一个重要问题。我们从锋区边界层的对流强迫、大尺度垂直运动、梅雨强降水的对应关系进一步分析。图7中给出了垂直速度、网格和次网格降水量、以及对应时刻700 hPa以下的温度距平，即模式格点温度与各层温度经向平均的差。6日18时(图7a)，30°N附近700～380 hPa显示垂直风速超过1.8 m·s-1的较强的上升运动，中心位于500 hPa，而700～600 hPa有明显的水平风辐合配合，低空大尺度辐合风场造成的上升运动与锋区对流共同促成水汽凝结，产生强降水(图7c)。而在850 hPa以下近地面层，30°N附近表现出明显的冷空气堆，这是锋区对流降水在云下蒸发形成的，它对低空偏南风形成阻挡，强迫近地面湿空气抬升并对对流起到触发作用。可见锋面前期降水过程与后期对流激发和发展密切相关，边界层内的动力抬升作用和700～600 hPa低层辐合动力抬升共同作用促使对流在锋区内不断形成和发展。20时(图7b)边界层冷空气堆变弱，且并没有接地，对近地面湿空气的抬升作用下降，中层上升运动减弱，垂直速度中心的高度也降至400 hPa以下，垂直速度降至1.0 m·s-1以下，相应的降水也明显减少，对流和降水中心位置南移，与雷达回波观测一致。从降水的分类来看，0.1°×0.1°分辨率模式模拟锋区降水相对于0.75°×0.75°分辨率模式(图略)更多表现为网格尺度降水，次网格对流降水明显减少，也反映出0.1°×0.1° 高分辨率模式中云微物理过程描述的网格尺度水汽更容易饱和、网格降水有所增加的合理表现。

图7 2020年7月6日18时(a,c)和20时(b,d)垂直速度(等值线,单位： m·s-1)、温度距平(填色，单位：℃)和 v-10w矢量(箭头，单位: m·s-1)(a，b)，及1 h累计降水量沿117.9°E垂直剖面(c，d)Fig.7 (a， b) Vertical velocity (contour, unit: m·s-1), temperature anomaly (colored, unit: ℃) and v-10w vector (unit: m·s-1)， and (c, d) 1 h accumulated precipitation along 117.9°E at 18:00 BT 6 (a, c) and 20:00 BT 6 (b, d) July 2020

5 结 论

本文利用FNL再分析资料、逐时降水融合产品、雷达资料和高分辨率GRAPES_YY模拟结果，对2020年7月影响我国长江中下游地区的超强梅雨过程进行了研究，分析了安徽南部的强降水个例，并进行高分辨率模式模拟结果的检验，主要结论如下：

(1)2020年7月6—8日影响安徽南部强降水的主要天气系统为高空槽，低空急流以及低涡切变线，降水主要产生于梅雨锋上不断东移的对流云团。0.1°×0.1°高分辨率GRAPES_YY模式对本次过程的大尺度环流形势、中尺度系统以及降水落区都给出了较好的模拟效果，模拟的大尺度环流系统的位置及强度与FNL再分析结果基本一致，模拟降水带和强降水中心基本与观测一致，但模拟弱降水区范围偏大。

(2)2020年7月7—8日，强降水区维持明显的低层水汽辐合以及畅通的西南水汽通道，水汽通量散度大值区与地面降水相吻合，明显的低层水汽辐合以及畅通的西南水汽通道是此次超强梅雨持续性强降水维持的条件。GRAPES_YY模式0.1°×0.1° 高分辨率较0.75°×0.75°低分辨率模拟的锋面降水结构和分布有明显改进。

(3)持续性梅雨降水过程中，高分辨率模式刻画了梅雨锋和中尺度对流系统的发展过程。锋区850 hPa 以下对流不稳定和850～250 hPa都维持θse对流中性分布，既是对流活动的结果，也是对流激发的条件。充足的水汽供应和大量的水汽辐合是造成对流区高θse和降水的条件。