422 犃犮狋犪犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵犻犮犪犛犻狀犻犮犪气象学报 2016,74(3) levelof2.8125km,respectively.within0-3kmlevels,theerrorofwindspeedincreaseswithheight.thebiasofwinddirec ti

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1 doi: /qxxb 气象学报 基于雷达四维变分分析系统的强对流高分辨率 模拟个例分析和批量检验 陈明轩 1,2 肖现 1 高峰 1 雷蕾 3 王迎春 4 孙娟珍 1,5 CHEN Mingxuan 1,2 XIAO Xian 1 GAOFeng 1 LEILei 3 WANG Yingchun 4 SUNJuanzhen 1,5 1. 中国气象局北京城市气象研究所, 北京, 南京大学大气科学学院, 南京, 北京市气象台, 北京, 北京市气象局, 北京, 美国国家大气研究中心, 博尔德,CO 犐狀狊狋犻狋狌狋犲狅犳犝狉犫犪狀犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵狔, 犆犺犻狀犪犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵犻犮犪犾犃犱犿犻狀犻狊狋狉犪狋犻狅狀, 犅犲犻犼犻狀犵 , 犆犺犻狀犪 2. 犛犮犺狅狅犾狅犳犃狋犿狅狊狆犺犲狉犻犮犛犮犻犲狀犮犲狊, 犖犪狀犼犻狀犵犝狀犻狏犲狉狊犻狋狔, 犖犪狀犼犻狀犵 , 犆犺犻狀犪 3. 犅犲犻犼犻狀犵犠犲犪狋犺犲狉犉狅狉犲犮犪狊狋犗犳犳犻犮犲, 犅犲犻犼犻狀犵 , 犆犺犻狀犪 4. 犅犲犻犼犻狀犵犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵犻犮犪犾犛犲狉狏犻犮犲, 犅犲犻犼犻狀犵 , 犆犺犻狀犪 5. 犖犪狋犻狅狀犪犾犆犲狀狋犲狉犳狅狉犃狋犿狅狊狆犺犲狉犻犮犚犲狊犲犪狉犮犺, 犅狅狌犾犱犲狉, 犆犗 80307, 犝犛犃 收稿, 改回. 陈明轩, 肖现, 高峰, 雷蕾, 王迎春, 孙娟珍 基于雷达四维变分分析系统的强对流高分辨率模拟个例分析和批量检验. 气象学报,74(3): 犆犺犲狀犕犻狀犵狓狌犪狀, 犡犻犪狅犡犻犪狀, 犌犪狅犉犲狀犵, 犔犲犻犔犲犻, 犠犪狀犵犢犻狀犵犮犺狌狀, 犛狌狀犑狌犪狀狕犺犲狀 犃犮犪狊犲狊狋狌犱狔犪狀犱犫犪狋犮犺狏犲狉犻犳犻犮犪狋犻狅狀狅狀犺犻犵犺狉犲狊狅犾狌狋犻狅狀狀狌犿犲狉犻犮犪犾狊犻犿狌犾犪狋犻狅狀狊狅犳狊犲狏犲狉犲犮狅狀狏犲犮狋犻狏犲犲狏犲狀狋狊狌狊犻狀犵犪狀犪狀犪犾狔狊犻狊狊狔狊狋犲犿犫犪狊犲犱狅狀狉犪狆犻犱 狉犲犳狉犲狊犺 4 犇狏犪狉犻犪狋犻狅狀犪犾狉犪 犱犪狉犱犪狋犪犪狊犻犿犻犾犪狋犻狅狀. 犃犮狋犪犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵犻犮犪犛犻狀犻犮犪,74(3): 犃犫狊狋狉犪犮狋 Thehigh resolutionnumericalsimulationsof18convectiveeventsoccurredoverthebeijing-tianjin-hebeiregion havebeenconductedusinganumericalanalysissystembasedontherapid refresh4 Dvariationalassimilation(RR4DVar)tech niqueofmulti radarobservationsanda3 Dcloud scalenumericalmodel.observationsofbothreflectivityandradialvelocityat 6 minintervalfromsixcinradradarsandtheintegrationofobservationsupdatedat5 minintervalfromautoweatherstations (AWS)inthestudyregionareassimilatedinthemeso scalenumericalmodelsimulations.resultsfromobservationsandthe simulationofaselectedconvectiveeventareanalyzedfirst.simulationsofalthe18eventsareverifiedlater.thecasestudyin dicatesthatthesimulatedlow level3 Ddynamicalandthermodynamicalfieldsandwatervaporcanbeusedtoexplicitlyinter pretthelocalinitiationandorganizationofconvectivestormsandtheformationofmeso scalelinearconvectivesystemsover complexterrainarea.usingthehigh resolutionsimulationresults,mechanismsfortheconsecutiveinitiation(regeneration)and upstreambackbuildingofconvectivecelsinthelinearmcscanberevealed;efectsoftopographyforcingontheformationand evolutionofconvectivestormscanbedemonstratedclearly.simulationsofthe18convectiveeventsareverifiedagainsthigh fre quencyobservationsfromonewindprofiler,twoground based microwaveradiometers,onesecond levelradiosonde,andone boundarylayertower.theverificationresultsindicatethatthebiasesandroot mean squareerrors(rmse)ofsimulatedwind speed,winddirection,andtemperatureat0-3kmlevelsarerelativelylow.thebiasandrmseofwindspeedaresmaler than -0.5and0.9m/satthelowestmodellevelof187.5m,andsmalerthan -0.9and1.6m/satthehighestverification 资助课题 : 公益性行业 ( 气象 ) 科研专项 (GYHY ,GYHY ) 国家自然科学基金项目 ( ) 作者简介 : 陈明轩, 主要从事雷达资料同化反演及强对流天气临近预报技术研究 E mail:mxchen@ium.cn

2 422 犃犮狋犪犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵犻犮犪犛犻狀犻犮犪气象学报 2016,74(3) levelof2.8125km,respectively.within0-3kmlevels,theerrorofwindspeedincreaseswithheight.thebiasofwinddirec tionisbetween14 and22,andthermseislessthan38.thebiasandrmseoftemperaturearelessthan-1 and1.8, respectively.thebiasandrmseofsimulatedlow levelwindspeed,winddirection,andtemperatureinsidetheconvectivesys temareslightlylargerthanthatoutsidetheconvectivestorm.thestudyimpliesthatthemodelingsystemhassignificantad vantagesinnowcastingand warninginitiation.itcan welsimulatetheevolution,dissipation,andlifecycleofconvective storms. 犓犲狔狑狅狉犱狊 Radar,4DVar,Convection,Numericalsimulation,Verification 摘要利用以雷达资料快速更新四维变分同化 (RR4DVar) 技术和三维数值云模式为核心的模拟分析系统, 通过同化京津冀区域 6 部新一代天气雷达逐 6min 的径向速度和反射率因子资料, 并融合区域自动站逐 5 min 观测和中尺度数值模式结果, 对发生在京津冀地区的 18 个对流风暴 事件 进行了高分辨率数值模拟, 开展了个例分析和全部模拟结果的检验评估 个例分析结果表明, 模拟的低层三维动力 热动力和水汽特征可以明确解释复杂地形条件下对流风暴的局地新生 组织化和线状中尺度对流系统 (MCS) 的形成 高分辨率模拟结果也明确指示了线状中尺度对流系统中对流风暴单体不断新生 ( 再生 ) 和 后向传播 的机制, 以及地形强迫在风暴形成和演变中的重要作用 基于一部风廓线雷达 两部地基微波辐射计 一个秒级探空和一个边界层观测塔等局地高频非常规观测数据对 18 个对流风暴 事件 模拟结果的检验表明,0 3km 的风速 风向和温度的模拟误差 ( 包括偏差和均方根误差 ) 总体较小 其中, 最低模式层 (187.5 m) 风速偏差和均方根误差分别在 -0.5 和 0.9m/s 以内, 最高检验层 (2.8125km) 风速偏差和均方根误差分别在 -0.9 和 1.6m/s 以内, 风速误差随高度逐渐增大 ; 风向偏差在 14 22, 风向均方根误差小于 38 ; 温度偏差和均方根误差分别在 -1 和 1.8 以内 系统模拟的低层风速 风向和温度的偏差和均方根误差在对流风暴内部稍大于外部 上述研究表明, 该系统模拟结果对对流风暴生消 发展及生命史特征的临近预报和预警具有重要指示意义 关键词雷达, 四维变分同化, 对流, 数值模拟, 检验中图法分类号 P435 P456.7 P 引言强对流天气预报是世界性难题, 特别是对于局地突发的对流风暴, 即使是时效较短的临近预报和预警, 也存在很大难度 目前, 不论是业务上广泛使用的基于雷达观测的外推预报技术 临近预报与概念模型相结合的专家系统 临近预报与数值模式相结合的融合预报技术, 还是处于试验应用阶段的完全依赖于中尺度模式的数值预报技术, 对于局地突发和快速演变对流风暴的临近预报和预警来说, 在时间和空间上均存在很大的不确定性 (Wilson,et al,2006,2010;sun,etal,2014) 研究总结和文献综述表明, 近几十年来已有大量的研究充分证实, 中低层的对流尺度近风暴环境特征和风暴本身的热动力特征及其相互作用, 是对流风暴生消 发展最为关键的影响因子 (Markows ki,etal,2013) 中低层近风暴环境特征( 如风场 辐合上升 切变 入流 不稳定 水汽等 ) 对风暴新生和组织形态起决定作用 (Xin,etal,1996;Weis man,etal,2000;kirkpatrick,etal,2011; 陈明轩等,2012a,2013; 张立祥等,2009; 戴建华等,2012) 风暴本身的热动力特征 ( 如冷池 出流 ) 及其与上述近风暴环境相互作用, 则成为预测对流风暴发展传播和生命史的重要判据 (Rotunno,etal,1988;Par ker,1996;parker,etal,2004;weisman,etal, 2004;Lombardo,etal,2013; 陈明轩等,2012b, 2013; 戴建华等,2012; 孙继松等,2013; 肖现等, 2013,2015) 观测和数值模拟研究均发现, 边界层辐合线 ( 出流边界 干线 海风锋 冷锋 近地面中尺度切变线等 ) 相互作用或者边界层辐合线与原有风暴系统相互作用, 导致近地面动力不稳定和辐合上升明显增强, 有利于对流风暴的新生和快速增强 (Wilson,etal,2006;Xue,etal,2006a,2006b; Wang,etal,2012; 漆梁波等,2006; 陶岚等,2009; 陈明轩等,2010; 王彦等,2011) 因此, 如何获得对流尺度的低层动力和热动力特征, 就成为提升强对流天气特别是快速发展和局地新生对流风暴临近预报和预警水平的关键 目前, 从业务中尺度数值模式的分析和预报结果来看, 虽然能够反映出低层风场和温度场的中尺度结构, 但是, 却不能很好地给出与风暴发展演变密切相关的低层三维动力和热动力场的对流尺度结构和快速

3 陈明轩等 : 基于雷达四维变分分析系统的强对流高分辨率模拟个例分析和批量检验 423 演变特征 (Wilson,etal,2006;Sun,etal,2012) 基于先进的四维变分同化 (4DVar) 初始化技术的中尺度数值模式, 其分析及预报结果一定程度上能够反映出近风暴环境场的对流尺度三维结构和快速演变特征 (Sun,etal,2013), 但因其昂贵的计算代价及目前还存在的技术问题等, 离强天气临近预报业务实际应用的距离还较远 然而, 针对京津冀地区不同类型对流风暴个例的研究已经证实, 基于雷达资料四维变分同化技术和考虑雨水蒸发 降水冷却和雨滴拖曳影响的简化三维数值云模式, 则可以成功模拟出上述近风暴环境特征及风暴的对流尺度热动力三维结构特征 (Sun,etal,2010; 陈明轩等, 2011,2012a,2012b,2013; 孙继松等,2013; 肖现等,2013,2015) 最近, 在 Sun 等 (1997,1998) 研究基础上, 通过改进雷达资料快速更新四维变分同化 (RR4DVar) 技术和数值云模式, 进一步发展了一个可实时运行的快速更新雷达四维变分分析系统, 实现了对京津冀区域 6 部新一代天气雷达径向速度和反射率因子资料的 RR4DVar, 同时融合区域 5 min 自动站观测和中尺度数值模式结果, 可快速更新模拟分析得到 18min 间隔的低层大气三维动力 热动力和微物理量场的精细结构, 包括与对流风暴生消 发展和传播密切相关的近风暴环境特征 ( 如 : 低层入 流 风垂直切变 低层小尺度辐合上升和暖舌等 ), 以及风暴形成的冷池 出流等对流尺度热动力结构特征 详细的系统描述可参见陈明轩等 (2016) 本研究选取近年来发生在京津冀地区的对流 事件 共计 18 个, 通过该系统进行模拟, 并对结果进行分析和检验评估, 进一步考察系统对与风暴发展演变密切相关的低层大气三维对流尺度特征的模拟能力, 评判其在实际对流风暴临近预报 预警中的可用性 2 个例描述及模拟设置 2.1 个例综合描述本研究选取 年暖季发生在京津冀地区包含不同类型对流风暴 ( 多单体风暴 超级单体风暴 飑线 暴雨中尺度对流系统 ) 的各类典型对流 事件 共计 18 个, 作为雷达四维变分分析系统的模拟分析对象 在这里, 所谓的对流 事件, 是指在每一次对流发生 发展和演变过程中, 包含的对流风暴系统可能不止一个, 但影响它们出现的大尺度天气形势是类似的 针对每次对流 事件, 从对流的出现时段 雷达回波演变特征 出现的强天气类型 大尺度天气背景等几方面进行了综合分析 ( 表 1) 表 1 京津冀地区 18 个对流事件的描述 Table1 Descriptionofthe18convectioneventsoverBeijing-Tianjin-Hebeiregion 起止时间雷达回波演变特征出现强天气类型大尺度天气背景 2010 年 6 月 1 日 时 ( 北京时, 下同 ) 多单体风暴过程 ; 对流单体从北部山区新生 发展并向南移动 传播, 但大部分下山前消散 ; 随后, 北京城区局地突发强对流风暴 短时大风 短时强降水 西风槽 2010 年 8 月 4 日 时 西南 东北向飑线, 具有明显 列车效应, 导致北京产生暴雨 ; 飑线激发的强阵风锋向东南平原地区移动, 在阵风锋附近及天津沿海的海风锋附近均触发大量风暴单体 暴雨 西风槽 副热带高压 2011 年 6 月 23 日 10 时 24 日 02 时 线状风暴在西北部山区发展, 向东南传播过程中增强 合并, 形成强飑线 ; 随后飑线演变为超级单体风暴 ; 同时在京津冀西南部产生另一条飑线并发展为弓形回波 ; 弓形回波合并超级单体风暴后进一步增强 短时大风 短时强降水 冰雹 蒙古冷涡 2011 年 7 月 6 日 19 时 7 日 06 时 对流风暴从北京以西自西南向东北移动, 到达北京东北部山前进一步增强 ; 北京城区附近对流单体新生并快速发展 ; 同时一个飑线从京津冀西部山区开始发展并向东移动传播, 到达山脚时快速加强为强飑线 ; 随后城区新生对流单体与西来飑线合并, 导致飑线在到达平原地区后进一步增强 ; 天津雷达站附近风暴局地新生并增强北上, 加入风暴合并行列 短时大风 短时强降水 西风槽

4 424 犃犮狋犪犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵犻犮犪犛犻狀犻犮犪气象学报 2016,74(3) 续表 1 起止时间雷达回波演变特征出现强天气类型大尺度天气背景 2011 年 7 月 14 日 12 时 15 日 07 时 零散对流单体出现在京津冀 ; 天津和河北东部对流风暴局地新生并快速增强, 形成的出流边界 ( 阵风锋 ) 先后从东南和东北到达北京, 触发北京地区产生对流风暴并快速增强 短时大风 短时强降水 蒙古冷涡 2011 年 7 月 26 日 17 时 27 日 04 时 飑线在京津冀西部山区发展并向东移动传播, 在西南部下山增强并形成弓形回波 ; 同时, 飑线到达山脚增强时, 其北端 ( 北京西南部山脚附近 ) 及北京城区均出现对流风暴新生, 新生风暴发展 合并 增强, 最终在北京地区形成强对流风暴 短时大风 短时强降水 西风槽 2011 年 8 月 9 日 12 时 10 日 01 时 风暴在京津冀北部和西部山区新生 增强并向平原地区移动 ; 北京东南平原地区存在明显的边界层辐合线 ; 北京城区风暴新生 快速发展, 并与下山的风暴合并增强, 形成近乎东西向的强飑线 ; 飑线向南传播发展, 在平原地区形成强出流边界 ( 阵风锋 ), 沿出流边界不断触发新对流单体并使原有风暴不断增强 ( 特别是在京津冀西南部山前地区 ) 短时大风 短时强降水 闪电 冰雹 东北冷涡 西风槽 2012 年 7 月 10 日 时 京津冀山区对流单体新生并发展 ; 东北部山区对流风暴合并发展为一条西北 东南向的飑线, 随后向西南传播发展 ; 同时, 西部山区也形成一条西南 东北向的飑线, 向东南移动传播, 并下山增强 ; 两条飑线在东南部平原地区碰撞 合并 增强 短时大风 短时强降水 蒙古冷涡 2012 年 7 月 21 日 10 时 22 日 08 时 在京津冀山前, 自西南向东北发展的带状强回波, 具有长时间的显著 列车效应 和后向传播特征 ; 回波中蕴含多个强降水中尺度对流系统 ; 详细描述和分析可参见陈明轩等 (2013) 超强降水 短时大风 冷涡 西风槽 副热带高压 2012 年 7 月 25 日 18 时 26 日 14 时 对流风暴在京津冀西南部山前和平原地区不断新生和发展, 并向东北方向不断移动传播, 形成 列车效应, 主要影响河北中南部 天津和河北东部 ; 在天津西南部河北省形成的对流风暴在传播到天津南部时迅速增强, 但移动缓慢 ( 不断有对流单体新生补充 ) 强降水 西风槽 副热带高压 2013 年 7 月 4 日 时 对流风暴在西北部山区新生, 形成线状对流并向东南移动, 主体在下山时趋于减弱消散 ; 此时渤海湾附近风暴产生的出流边界与海风锋相配合, 形成一条显著的边界层辐合线, 并向西北方向移动, 沿辐合线西南段不断有风暴单体新生 ; 当该辐合线与到达平原地区逐渐减弱的对流风暴碰撞时, 导致该风暴转而迅速增强 短时大风 短时强降水 蒙古冷涡 2013 年 7 月 6 日 16 时 7 日 03 时 线状对流风暴从西北部山区发展并向东南传播移动 ; 风暴下山到达平原后迅速演变为多单体风暴, 并在风暴前方形成明显的出流边界 ( 阵风锋 ); 当阵风锋远离时风暴迅速消散 短时大风 短时强降水 西风槽 2013 年 7 月 7 日 19 时 8 日 12 时 风暴单体不断在北京地区新生 快速增强, 且移动缓慢 ; 风暴单体合并增强后逐渐形成一条西南 东北向线状中尺度对流系统, 回波演变呈现明显 列车效应 和后向传播特征 短时大风 短时强降水 西风槽 2013 年 7 月 30 日 18 时 31 日 03 时 线状对流从西北部山区发展并向东南传播 ; 风暴下山到达平原后, 西南和东北两段消散, 但中间一段则继续增强并逐渐演变为弓形回波 ; 弓形回波前方形成明显的出流边界 ( 阵风锋 ), 而当阵风锋远离弓形回波后回波迅速消散 ; 详细描述和分析可参见刘莲等 (2015) 短时大风 短时强降水 蒙古冷涡 西风槽 2013 年 8 月 4 日 时 风暴单体在西北部山区形成并向东南移动和发展, 在下山过程中组织为西南 东北向飑线 ; 飑线下山后进一步增强并向东南传播移动 短时大风 短时强降水 冰雹 西风槽

5 陈明轩等 : 基于雷达四维变分分析系统的强对流高分辨率模拟个例分析和批量检验 425 续表 1 起止时间雷达回波演变特征出现强天气类型大尺度天气背景 2014 年 6 月 10 日 时 零散对流单体从北部山区生成并向南发展移动 ; 城区有小风暴单体新生, 并与下山增强的两个小单体合并且进一步在城区增强, 形成 迷你 超级单体风暴, 随后向南移动 短时大风 短时强降水 冰雹 东北冷涡 2014 年 6 月 16 日 18 时 17 日 07 时 风暴单体在北部山区形成并向南移动, 在北京地区东北部下山增强 ; 同时原有风暴前方有新单体诞生并发展 ; 随后风暴单体合并, 在北京地区东北部发展为超级单体并向南传播, 逐渐发展为弓形回波 ; 在强回波前方出现明显出流边界 ( 阵风锋 ); 沿阵风锋在风暴右前方不断有新风暴单体产生, 最终在北京城区形成新的超级单体, 向南发展并最终消散 短时大风 短时强降水 蒙古冷涡 2014 年 7 月 16 日 时 一个小而强的超级单体风暴从北京地区西北部开始逐渐增强并向南偏东方向发展, 横扫北京西北部和中心城区, 并形成强的出流边界 ( 阵风锋 ); 阵风锋不断向南发展, 在到达京津冀南部平原地区时, 沿阵风锋对流风暴单体新生并迅速合并增强为一条强飑线 大冰雹 短时大风 短时强降水 西风槽 2.2 系统模拟设置在目前研究中所关注的是与风暴生消 发展密切相关的低层三维动力和热动力特征及其相互作用 对于新一代天气雷达来说, 较大范围的径向速度和反射率因子的有效观测数据主要集中在最低几个仰角, 因此对雷达四维变分分析系统来说, 雷达观测所反映出的最有效的资料同化分析效果也主要集中在低层 Sun 等 (2010) 的模拟对比以及陈明轩等 (2016) 的敏感性试验研究均表明, 如果只关注于低层 3km 以下的动力和热动力特征的话, 在模式积分时间较短的前提下, 在云模式中使用完整微物理参数化方案的全对流层同化模拟分析结果, 与使用简化微物理参数化方案的低层配置同化模拟分析结果相似 另外, 低层配置的模拟可大幅度缩减每个循环的墙钟时间, 符合目前实际应用的终极目标 因此, 为节约计算时间, 文中的模拟采用仅考虑了雨水蒸发和降水冷却的简化微物理参数化方案的低层配置 系统模拟配置基本上与陈明轩等 (2016) 的控制试验类似 考虑到京津冀 6 部雷达观测资料的有效覆盖范围, 模拟范围设置为 540km 540km, 可覆盖京津冀大部分区域 模式中心点设定在 ( N, E) 在此模拟范围内, 可同时对京津冀地区 6 部雷达的观测资料 ( 包括径向速度和反射率因子 ) 进行 RR4DVar 同化 ( 雷达站位置及名称如图 1 中 所示 ; 模拟范围如图 1 中长虚线方框所示 ) 对比发现, 虽然京津冀全部雷达均被 图 1 京津冀地形高度, 北京 天津 石家庄和秦皇岛 S 波段雷达 (BJRS TJRS SJZRS QHDRS) 及张北和承德 C 波段雷达 (ZBRC CDRC) 的位置 ( 表示 ), 检验所用的风廓线雷达 ( 表示 ) 地基微波辐射计 ( 表示 ) 秒级探空 ( 表示 ) 和边界层观测塔 ( 表示 ) 的位置以及模拟范围 Fig.1 TopographyinBeijing-Tianjin-Hebeiregionand thenumericalsimulationdomain;radarsitesofs band inbeijing (BJRS),Tianjin (TJRS),Shijiazhuang (SJZRS), andqinhuangdao(qhdrs),andc bandinzhangbei (ZBRC)andChengde(CDRC)aredenotedby" "; observationsusedforverificationatonewindprofiler, twoground basedmicrowaveradiometers,one second levelradiosonde,andoneboundarylayertower aredenotedby" "," "," ",and"δ",respectively

6 426 犃犮狋犪犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵犻犮犪犛犻狀犻犮犪气象学报 2016,74(3) 6min 左右间隔 9 个仰角的同步扫描模式控制, 但精确的雷达体扫资料的时间间隔仍有约 2s 的偏差, 所以根据陈明轩等 (2016) 的对比试验结果, 设定同化窗为 730s, 以确保每个循环均能够同化每部雷达的 3 组体扫资料 ( 其中第 1 组体扫资料的 6 min 观测时间未包括在内 ) 系统水平分辨率为 3km, 垂直分辨率为 375 m, 垂直层数为 15, 模式层高为 km 其中, 在 3km 以下同化雷达资料, 而 3km 以上为海绵边界层, 由背景场 RR4DVar 中的云模式积分动力调整及重力波阻尼算法控制, 用来抑制重力波对模式上边界的影响和波动反射效应, 同时确保有无雷达资料同化垂直层间的平滑过渡 另外, 根据陈明轩等 (2016) 关于系统雷达资料同化背景场的计算方案, 高空背景场主要基于北京快速更新循环数值预报系统 (BJ RUC) 的结果计算得到, 因此 3km 以上由背景场控制的模式海绵边界层气象场与模式顶 km 以上由 BJ RUC 结果代表的中尺度气象场之间也是连续的, 至少确保了模拟过程中对流风暴在 3km 以上的垂直发展中尺度特征的合理性 模式最低层设置为水平分辨率的一半即 187.5m 模式积分步长设置为 15s, 涡动粘滞系数设置为水平分辨率的一半即 1500, 以确保模式积分稳定并获得合理的模拟结果 根据以往的模拟经验 ( 陈明轩等,2012a,2012b,2013,2016), 在代价函数最小化迭代达到 45 次时, 代价函数梯度下降效率显著降低, 因此设定迭代次数为 50 后输出分析结果, 并利用云模式进行 6min 预报, 用于计算下一热启动循环的背景场 另外, 雷达变分分析系统中的雷达探测资料质量控制是非常重要的环节, 包括径向速度退模糊处理和杂波剔除等 系统还使用了京津冀地区近 2000 个自动站 5min 的观测资料, 包括气温 湿度 气压和风场, 用于中尺度背景场地面分析的计算, 可参见陈明轩等 (2016) 这里需要说明的是, 目前该系统模式并不是设计在严格的地形追随坐标下, 因此在包含如图 1 所示的复杂地形条件下的计算中, 可能会在云模式方程中引起一些误差 但是, 对于所关心的模拟分析 ( 反演 ) 来说, 在 min 的 RR4DVar 同化窗长度中, 仅同化了每部雷达的 2 3 组体扫探测资料, 并且在 5 10min 的短时间预报窗内 ( 主要为热启动循环提供背景场 ), 模式向前积分及伴随模式反向积分中的这种误差积累是非常不明显的 基于 RR4DVar 技术对雷达资料进行同化, 每个雷达在地面以上的逐 6 min 体扫资料均被用来计算代价函数, 其中也考虑了每个雷达 9 个仰角所包含的不同探测高度的信息 ( 并且包含雷达站的海拔高度信息 ), 因此, 模式高度 ( 模拟结果的高度 ) 可以被近似看作是地面以上高度 (Chen,etal,2007) 基于类似的雷达资料四维变分同化技术和三维数值云模式, 对中国台湾地区复杂地形下的数值模拟试验研究也表明, 因为雷达径向速度观测能够反映地形对气流的减速作用, 所以复杂地形对动力场 ( 三维风场 ) 的影响也能够通过雷达资料四维变分同化较好地反映出来 (Tai,etal,2011) 另外, 在温度场的模拟诊断中, 也考虑了地形高度的影响 3 个例模拟结果分析这里选取表 1 所列的 2013 年 7 月 7 日夜间至 8 日上午在北京地区发生的一次强对流事件, 结合探空和雷达探测资料, 对系统的模拟结果进行详细分析, 重点关注此次强对流事件中风暴新生及组织加强 线状中尺度对流系统发展维持的机制 3.1 个例概述从天气形势看 ( 图略 ),7 日白天在 500hPa 高度, 贝加尔湖至 40 N 为平直西风气流控制, 其上有短波槽活动并在河套地区加深发展东移 ; 在 hPa 高度, 河北北部至北京西北部有切变线, 且低层偏南风较大 ; 地面处于低压辐合区前部, 受偏南风影响明显 从北京南郊观象台的探空对比分析来看 ( 图 2),7 日白天对流有效位能 (CAPE) 显著增大, 从 14 时的 1356J/kg, 增至 20 时的 2348J/kg, 而对流抑制能量 (CIN) 则明显减小 ; 抬升凝结高度 (LCL) 和自由对流高度 (LFC) 在 20 时也比 14 时均有明显下降, 抬升凝结高度从 1024 m 降至 901 m, 自由对流高度从 2781 m 降至 1236 m, 而且自由对流高度与抬升凝结高度之差也从 1758 m 减至 335m; 下午中高空以上相对为干空气,1 2km 的相对湿度较大, 到了傍晚, 整层大气明显增湿, 特别是低层大气湿度更大 ; 自下午开始, 出现了较为明显的低层风垂直切变和暖平流 总之, 天气形势分析和探空对比表明, 北京地区 7 日白天开始有西风槽过境, 低层存在切变线和低空西南急流, 地面处于偏南风 ( 低空急流 ) 控制下的低压辐合区前部, 下午开

7 陈明轩等 基于雷达四维变分分析系统的强对流高分辨率模拟个例分析和批量检验 ４２７ 图 ２ 北京 ５４５１１ 站 ２０１３ 年 ７ 月 ７ 日 １４ 时 和 ２０ 时 ｂ 的探空 右侧为探空风廓线 长横代表风速 ８ｍ 短横代表风速 ４ｍ Ｆ ２ Ｒｄ ｎｄｂ ｖ ｎ ５４５１１ ｕｎｄ ｎｇ ｎ ｎｂ ｎｇ １４ ００ＢＴ ｎｄ２０ ００ＢＴ ｂ ７Ｊｕ ｇ ｊ ｙ２０１３ ｎｇｂ ｎｄ ｂ ｄｎ ８ｍ ｎｄ４ｍ ｐ ｖ ｎ ｎｄ ｕｎｄ ｎｇｗ ｎｄｐ ｆ ｙ ｇ 图 ３ 京津冀 ６ 部雷达 ２０１３ 年 ７ 月 ７ ８ 日的组合反射率因子 单位 ｄｂｚ 拼图 ７ 日 ２０ 时 ５１ 分 ｂ ７ 日 ２１ 时 ４５ 分 ７ 日 ２２ 时 ４１ 分 ｄ ７ 日 ２３ 时 ３５ 分 ８ 日 ００ 时 ３２ 分 ｆ ８ 日 ０１ 时 ２３ 分 ８ 日 ０３ 时 １４ 分 ｇ ８ 日 ０２ 时 １６ 分 Ｆ ３ Ｃｍｐ ｆ ｖ ｆ ｍ ６ＣＩＮＲＡＤ ｄ ｎｂ ｎｇ Ｔ ｎ ｎ Ｈｂ ｇ ｎｄｕ ｎｇ７ ８Ｊｕ ｇ ｙｍ ｊ ｊ ｙ２０１３ ２０ ５１ＢＴ７Ｊｕ ４５ＢＴ７Ｊｕ ４１ＢＴ７Ｊｕ ３５ＢＴ７Ｊｕ ３２ＢＴ８Ｊｕ ｙ ｂ ２１ ｙ ２２ ｙ ｄ ２３ ｙ ００ ｙ ｆ ０１ ２３ＢＴ８Ｊｕ １６ＢＴ８Ｊｕ １４ＢＴ８Ｊｕ ｙ ｇ ０２ ｙ ０３ ｙ

8 ４２８ 犃犮 狋 犪犕犲 狋 犲 狅 狉 狅 犾 狅犵犻 犮犪犛犻 狀 犻 犮犪 气象学报 ２０１６ ７４ ３ 续图 ３ Ｃｎ ｎｕｄ 始不稳定明显增强 低层湿度 增 大 存 在非常 有利 的 是风暴单体下山后快速增强 到 ００ 时 ３０ 分左右 典 气块抬升条件 中层切变和暖 平 流 因 此极易 出现 强 型的西南 东北向的线状中尺度对流系统已经形成 对流 天 气 最 近 的 一 系 列 研 究 Ｓ ｕｍ 图 ３ｄ 在随后 的 ３ 根 据 图 ３ 并 参 考 逐 ６ ｍ ｎ ２００５ Ｐ ２０１４ ２０１５ ２０１５ｂ 表 明 上 述 天气特 征 特 别 是 明 显 的 低 空 急 流 低 层 增 湿 暖 平 体向偏东南方向缓 慢 传 播 但 中 尺 度 对 流 系 统 中 的 流 不稳定和辐 合 上 升 是 中 纬 度 地 区 具 有 列 车 效 对流单体则沿着近似风暴线的方向不断向偏东北方 应 和后向传播型暴雨中尺度对流系统形成的天气尺 向移动 而在线状中尺度对流系统的尾部 西端 即 度特征 这预示了本次强对流事件的演变特征 从下 接近北京城区的西 部 山 脚 附 近 则 不 断 有 对 流 单 体 面的雷达回波演变特征也证实了这一点 参考图 ３ 新生并加入向东移 动 的 风 暴 单 体 行 列 整 个 中 尺 度 从雷达回 波 来 看 图 ３ 此 次 强 对 流 事 件 中 对 对流系统 存 在 明 显 的 列 车 效 应 和 后 向 传 播 特 征 流风暴的演变基本 分 为 两 个 阶 段 多 单 体 风 暴 局 地 图 ３ ｆ ０３ 时 ３０ 分之后 线状中尺度 对 流系统 新生 合并加强为线状中尺度对流系统阶段 以及线 逐渐减弱分裂为几个小的风暴单体并最终消散 整 状中 尺 度 对 流 系 统 发 展 传 播 阶 段 在 ２１ 时 ４５ 分 个对流事件持续时间超过 ６ 前后 北京地区北部 山 区 层 状 云 降 水 前 部 就 出 现 零 ３ ２ 风暴新生及组织加强机制 从模拟的低层风场来看 图 ４ 强 对 流 风 暴 在 散的 对 流 单 体 图 ３ｂ 到 ２２ 时 ４１ 分 左 右 在 北 京 地区东北部已经发展形成了几条近似线状的多单体 风暴 图 ３ 又经过近 ２ 的发展演变和合并 特别 的雷达拼图动画可 以 看 出 线 状 中 尺 度 对 流 系 统 整 北京地区北部形成之前 大约 ２２ 时之前 在平原地 区就存在显著的低 层 偏 东 南 风 而 且 风 向 在 山 前 开

9 陈明轩等 基于雷达四维变分分析系统的强对流高分辨率模拟个例分析和批量检验 ４２９ 始发生明显的逆时针偏转 风速也有所减小 山前平 的天气尺度背景 特 征 一 致 可 见 风 暴 形 成 前 的 低 原地区在风暴形成前就存在明显的西南 东北向低 层动力特征非常有利于将京津冀南部平原地区的暖 层切变线 在北京 地 区 西 北 部 山 区 则 是 明 显 的 偏 湿空气输送到北京 地 区 山 前 并 不 断 抬 升 而 探 空 指 北风 上述风场特征从地面自动站观测也能看出来 示出较低的环境抬 升 凝 结 高 度 和 自 由 对 流 高 度 图 图略 另外 在风暴形成前 北京地区西北部山脚 ２ 也表明这样的 低 层 动 力 特 征 非 常 有 利 于 对 流 风 暴的形成 从热力 条 件 看 至 少 在 风 暴 新 生 前 的 近 附近的低层辐合上 升 较 为 明 显 表 明 地 形 对 低 层 风 的强迫非常显著 参考图 ４ ｂ 及 图 ５ ｂ 从 垂 直 剖面图还可以看出 风暴形成前 北京地区山前平原 ２ 内 ２０ ２２ 时 对流风暴新生地 点 北京 城区及 其周边 的低层 温 度 偏 高 图 ６ ｂ 热 力 不 稳 定 也 地区 １０００ｍ 以下存在明显的偏东南风 ０ ３ｋｍ 则 ｋｇ 以 上 局 非常显著 对流有效位能基 本在 ２２００Ｊ 存在明显的低层风垂直切变 图 ５ ｂ 与 探 空 观 测 地 超 过２４００Ｊ ｋｇ 图４ ｂ 与２０时 的 探 空 观 测 值 图 ４ 模拟的 ２０１３ 年 ７ 月 ７ ８ 日对流事件在 ７ 日 ２０ 时 ５４ 分 ２１ 时 ４８ 分 ｂ ２２ 时 ４２ 分 和 ２３ 时 ３６ 分 ｄ 的 ３ １ 低层 １８７ ５ｍ 辐合辐散场 彩色阴影 正值为辐合 量级为 １０ 和风场 箭头 以及订正后的整层对流有效位能 白色虚等值线 间隔 １００Ｊ ｋｇ 白色粗实等值线为 ３０ｄＢｚ以上组合雷达反射率因子拼图观测 间隔 １０ｄＢｚ 黑色粗虚线 ＡＢ 对应图 ５ 的垂直剖面位置 黑色粗实等值线为 ２００ｍ 地形等高线 粗黑虚线椭圆指示风暴新生区域 ｄ Ｆ ４ Ｓ ｍｕ ｎ ｕ ｆ ｗ ｖ ｎｖ ｖ ｄｄ ｎｖ ｐ ｖ ｍｇｎ ｕｄ ｇ ｇｎ ｇｎ ｇｎ ３ １ ｋｇ ｎ１０ ｎｄｗ ｎｄ ｖ １８７ ５ｍ ｎｄ ｖ ｄ ＣＡＰＥ ｗ ｄ ｄ ｎ ｕ １００Ｊ ｎ ｖ ２０ ５４ＢＴ ２１ ４８ＢＴ ｂ ２２ ４２ＢＴ ｎｄ２３ ３６ＢＴ ｄ ７Ｊｕ ｍｐ ｆ ｖ ｙｍ ｙ２０１３ ｖ ３０ｄＢｚ ｄｎ ｄｂｙ ｋｗ ｄ ｎ ｕ １０ｄＢｚ ｎ ｖ ｋｂ ｋｄ ｄ ｎ ｆ ｍ Ａ Ｂ ｎｄ ｎ ｆｖ ｎ ｎｆ ５ ｋｂ ｋ ｄ ｎ ｕ ｄｎ ２００ｍ ｐｇ ｐｙ ｇ ｇ ｋｂ ｋｄ ｄ ｎｄ ｍ ｎ ｎ ｐ

10 430 犃犮狋犪犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵犻犮犪犛犻狀犻犮犪气象学报 2016,74(3) 相当 热力条件也非常有利于对流风暴的局地新生 从水汽条件来看, 在风暴新生前, 北京东南部天津周边存在明显不断向西北扩展的 湿舌 ( 相对湿度 >80% 的区域 ), 在低层强东南风作用下不断将水汽输送到北京地区, 形成风暴局地新生的有利水汽条件 随着时间的推移, 低层偏东南风在地形强迫作用下使得山前的局地低层辐合上升不断维持 ( 图 4c d); 强的低层偏东南风输送通道附近的相对湿度明显增加 (>85% 区域 ), 将京津冀东南部的充足水汽不断向北京地区输送 ( 图 6c d); 从连续的扰动温度场演变 ( 图 6) 可以看出, 西北和东南部的冷空气不断向北京地区山前推进, 冷空气的夹击也使得北京地区山前的低层辐合上升不断增强 ; 另外, 前述的其他有利条件也依然维持 这些动力 热动力和水 图 5 模拟的 2013 年 7 月 7 8 日对流事件在 7 日 20 时 54 分 (a) 21 时 48 分 (b) 22 时 42 分 (c) 和 23 时 36 分 (d) 的辐合辐散场 ( 彩色阴影及间隔 s -1 的等值线, 正值为辐合 ) 和风场 ( 箭头 ) 沿图 4 中 AB 所示的垂直剖面 ( 黑色阴影为地形剖面 ; 横轴为剖面距离 ; 粗实黑线框指示风暴新生区域 ) Fig.5 Verticalcrosssectionsoflow levelconvergence/divergence(colorshadedandcontours at s -1 interval,convergenceaspositive)andwinds(vectors)from AtoBshownin Fig.4at20:54BT (a),21:48bt (b),22:42bt (c),and23:36bt (d)7july2013 (theblackshadedareasindicatesthetopographyacrossthesection;thehorizontalordinatedenotesthedistance ofthecrosssection;thethickblackboxesindicatestorminitiationlocations)

11 陈明轩等 基于雷达四维变分分析系统的强对流高分辨率模拟个例分析和批量检验 ４３１ 汽特征成为自 ２２ 时 前 后 开 始 对 流 风 暴 在 北 京 地 区 多单体风暴的新生和快速加强提供充沛的动力和水 北部不断新生 合并 增 强 为 线 状 中 尺 度 对 流 系 统 的 汽条件 当多单体风暴下山并快速加强演变为线状 决定性因素 其中 冷 空 气 冷 池 夹 击 导 致 低 层 辐 中尺度对流系统后 伴 随 的 低 层 辐 合 上 升 区 也 向 东 合上升不断增强的 机 制 在 其 他 的 局 地 突 发 强 对 流 南移动 进入城区 图 ５ｄ 个例研究中也已经发现 陈明轩等 ２０１０ ２０１１ 从 剖面图进一步来看 当 多 单 体 风 暴 在 北 京 城 区 附 近 的山脚逐渐形成时 临 近 风 暴 的 低 层 辐 合 上 升 非 常 需要说明的是 这 里 的 对 流 有 效 位 能 是 经 过 订 正后 的 对 流 层 整 层 的 值 因 为 所 用 模 式 高 度 为 强烈 垂直速度最大超 过 １０ ｍ ２ ５ｋｍ 以 上 则 为 ５ ４３７５ｋｍ 因此 为 了 计 算 对 流 层 整 层 的 对 流 有 效 位能 需要 对 模 拟 的 对 流 有 效 位 能 进 行 整 层 订 正 辐散 东南部近风暴 环 境 为 明 显 的 低 层 风 垂 直 切 变 如 前 文 所 述 在 雷 达 四 维 变 分 分 析 系 统 模 拟 中 图 ５ 低层暖湿入流 在 地 形 强 迫 下 辐 合 抬 升 为 ３ｋｍ以上为海 绵边界 层且不同 化雷达探测 资料 因 图 ６ 模拟的 ２０１３ 年 ７ 月 ７ ８ 日对流事件在 ７ 日 ２０ 时 ５４ 分 ２１ 时 ４８ 分 ｂ ２２ 时 ４２ 分 和 ２３ 时 ３６ 分 ｄ 的 低层 １８７ ５ｍ 扰动温度场 彩色阴影 单位 风场 箭头 和 ８０ 以上的相对湿度场 红色等值线 间隔 ５ 白色粗实等值线为 ３０ｄＢｚ以上组合雷达反射率因子拼图观测 间隔 １０ｄＢｚ 黑色粗实等值线为 ２００ｍ 地形等高线 粗黑虚线椭圆指示风暴新生区域 Ｆ ６ Ｓ ｍｕ ｎ ｕ ｆ ｗ ｖ ｍｐ ｕ ｐ ｕ ｂ ｎ ｎｄ ｄｄ ｕｎ ｗ ｖ ｇ ｎｄ ｖｕｍ ｄ ８０ １８７ ５ｍ ２０ ５４ＢＴ ２１ ４８ＢＴ ｂ ｄ ｎ ｕ ５ ｎ ｖ ｙｖ ２２ ４２ＢＴ ｎｄ２３ ３６ＢＴ ｄ ７Ｊｕ ｍｐ ｆ ｖ ｖ ３０ｄＢｚ ｄｎ ｄｂｙ ｋ ｙｍ ｙ２０１３ ｗ ｄ ｎ ｕ １０ｄＢｚ ｎ ｖ ｋｂ ｋ ｄ ｎ ｕ ｄｎ ２００ｍ ｐｇ ｐｙ ｇ ｋｂ ｋｄ ｄ ｎｄ ｍ ｎ ｎ ｐ

12 ４３２ 犃犮 狋 犪犕犲 狋 犲 狅 狉 狅 犾 狅犵犻 犮犪犛犻 狀 犻 犮犪 此３ｋｍ 以上至 模 式 顶 ５ ４３７５ｋｍ 其 实 为 中 尺 度 背景 场 的 信 息 主 要 来 自 作 为 中 尺 度 背 景 场 的 ＢＪ ＲＵＣ 的结果 陈明 轩 等 ２０１６ 其 与 ５ ４３７５ｋｍ 高 度以上的 ＢＪ ＲＵＣ 模 式 结 果 较 为 连 续 另 外 验 证 表明 ＢＪ ＲＵＣ 模 式 探 空 是 相 对 可 靠 的 陈 敏 等 ２０１１ 因此 这里采用 ＢＪ ＲＵＣ 逐时模式探空进行 对流有效位能的订正 计算 ＢＪ ＲＵＣ 逐时模式探空 气象学报 ２０１６ ７４ ３ 流有效位能 对最 接 近 北 京 探 空 时 刻 ０８ １４ 和 ２０ 时 和探空站点订 正 后 的 整 层 对 流 有 效 位 能 模 拟 值 与探空观测值的对比发现 二者非常接近 这从前文 ２０ 时 前 后 的 对 流 有 效 位 能 的 分 析 对 比 也 可 看 出 因此 至少从定性分析来说 订正后整层模拟的对流 有效位能是可信的 的对流有效位能与 最 接 近 时 次 模 拟 值 之 差 利 用 这 ３ ３ 线状中尺度对流系统发展维持机制 从前文的雷 达 回 波 演 变 分 析 可 知 自 ００ 时 ３０ 个对流有效位能差值来订正相距 ＢＪ ＲＵＣ 模式探空 分前后开始的 ３ 内 多 单 体 风 暴 发 展 为 典 型 的 西 时刻 ±３０ｍ ｎ 内的模拟 值 近 似 得 到 模 拟 的 整 层 对 南 东北向 线状中 尺度 对 流系 统 整 体 向偏 东 南 方 图 ７ 模拟的 ２０１３ 年 ７ 月 ７ ８ 日对流事件在 ８ 日 ００ 时 ３０ 分 ０１ 时 ２４ 分 ｂ ０２ 时 １８ 分 和 ０３ 时 １２ 分 ｄ 的 低层 １８７ ５ｍ 辐合辐散场 彩色阴影 正值为辐合 量级为 １０ ３ １ 和风场 箭头 以及订正后的整层对流有效位能 白色虚等值线 间隔 １００Ｊ ｋｇ 白色粗实等值线为 ３０ｄＢｚ以上组合雷达反射率因子拼图观测 间隔 １０ｄＢｚ 黑色粗虚线 Ａ Ｂ 及 ＣＤ 对应图 ９ 的垂直剖面位置 黑色粗实等值线为 ２００ｍ 地形等高线 粗黑虚线椭圆指示风暴新生区域 ｄ Ｆ ７ Ｓ ｍｕ ｎ ｕ ｆ ｗ ｖ ｎｖ ｖ ｄｄ ｎｖ ｐ ｖ ｍｇｎ ｕｄ ｎ１０ ３ １ ｇｎ ｇ ｇｎ ｇｎ ｋｇ ｎｄｗ ｎｄ １８７ ５ｍ ｎｄ ｖ ｄ ＣＡＰＥ ｗ ００ ３０ＢＴ ｖ ｄ ｄ ｎ ｕ １００Ｊ ｎ ｖ ０１ ２４ＢＴ ｂ ０２ １８ＢＴ ｎｄ０３ １２ＢＴ ｄ ８Ｊｕ ｍｐ ｆ ｖ ｖ ３０ｄＢｚ ｄｎ ｄ ｙｍ ｙ２０１３ ｂｙ ｋｗ ｄ ｎ ｕ １０ｄＢｚ ｎ ｖ ｋｂ ｋｄ ｄ ｎ ｆａｂｎｄｃｄ ｎｄ ｎ ｆｖ ｎ ｋｂ ｋ ｄ ｎ ｕ ｄｎ ２００ｍ ｐｇ ｐｙ ｋｂ ｋｄ ｄ ｎｄ ｍ ｎ ｎ ｎｆ ｇ ｐ ｇ ９

13 陈明轩等 : 基于雷达四维变分分析系统的强对流高分辨率模拟个例分析和批量检验 433 向缓慢传播, 但中尺度对流系统中的对流单体则沿着近似风暴线的方向不断向偏东北方向移动, 中尺度对流系统尾部 ( 西端 ) 则不断有对流单体新生并加入向东移动的风暴单体行列, 整个系统存在明显的 列车效应 和后向传播特征 从数值模拟结果来看 ( 图 7 8), 线状中尺度对流系统传播前方 ( 南部 ) 低层持续维持强的偏东南风 ( 偏南低空急流 ), 将东南部低层丰富的水汽不断输送到中尺度对流系统的发展区域 ; 在其传播前方近风暴环境存在明显的低层辐合区, 非常有利于偏南低空急流带来的暖湿空气在其系统发展区域的上升 ; 中尺度对流系统大部分在冷区发展, 而且从 00 时 30 分开始由于中尺度对流系统降水形成的冷池导致其后部的冷区不断加强扩展, 使得沿中尺度对流系统风暴线向偏东北方向移动的风暴单体在进入深厚的冷区后逐渐消散 ; 在中尺度对流系统传播右前方, 是明显的对流有效位能大值区 ( 最大超过 2200J/kg), 而且低层也是明显的暖区, 热力不稳定条件再配合强的低层暖湿空气辐合上升, 非常有利于中尺度对流系统尾部 ( 主轴后端 ) 对流风暴单体的不断新生 ( 再生 ) 和后向传播, 而线状中尺度对流系统则是整体向低层辐合上升最大区域传播, 即向偏南传播发展 ( 图 3) 从低层风场和辐合 / 辐散场的垂直剖面 ( 图 9) 来看, 线状中尺度对流系统传播前 图 8 模拟的 2013 年 7 月 7 8 日对流事件在 8 日 00 时 30 分 (a) 01 时 24 分 (b) 02 时 18 分 (c) 和 03 时 12 分 (d) 的低层 187.5m 扰动温度场 ( 彩色阴影, 单位 : ) 风场 ( 箭头 ) 和 80% 以上的相对湿度场 ( 红色等值线, 间隔 5%; 白色粗实等值线为 30dBz 以上组合雷达反射率因子拼图观测 ( 间隔 10dBz); 黑色粗实等值线为 200m 地形等高线 ; 粗黑虚线椭圆指示风暴新生区域 ) Fig.8 Simulationresultsoflow leveltemperatureperturbation (colorshaded,unit: ),winds(vectors), andrelativehumidityover80% (redcontoursat5%interval)at187.5mat00:30bt (a),01:24bt (b),02:18bt (c), and03:12bt (d)8july2013(thecompositereflectivitymosaicover30dbzisdenotedbythickwhitesolidcontours at10dbzinterval;thickblacksolidcontoursdenote200mtopographyheight;thickblackdashedelipsesindicatestorminitiationareas)

14 434 犃犮狋犪犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵犻犮犪犛犻狀犻犮犪气象学报 2016,74(3) 图 9 模拟的 2013 年 7 月 7 8 日对流事件在 8 日 00 时 30 分 (a c) 及 01 时 24 分 (b d) 的辐合辐散场 ( 彩色阴影及间隔 s -1 的等值线, 正值为辐合 ) 和风场 ( 箭头 ) 沿图 7 中 AB 及 CD 所示的垂直剖面 ( 黑色阴影为地形剖面 ; 横轴为剖面距离 ; 粗实黑线框指示风暴新生区域 ) Fig.9 Verticalcrosssectionsoflow levelconvergence/divergence(colorshadedandcontoursat s -1 interval, convergenceaspositive)andwinds(vectors)fromthelinesabandfrom CDindicatedinFig.7at00:30BT (aandc) and01:24bt (bandd)8july2013(blackshadedareaindicatestopographyalongthecrosssection; Thehorizontalordinatedenotesthedistanceofthecrosssection;thickblacksolidboxesindicatestorminitiationlocations) 方 ( 南部 ) 存在明显的低层环境风垂直切变, 切变平均方向与中尺度对流系统主轴方向存在较大夹角, 1km 以下存在明显的偏南暖湿气流 ; 在中尺度对流系统前侧对流单体新生区域附近低层则存在强的辐合上升气流 从与线状中尺度对流系统回波走向接近垂直的剖面 ( 图 9a b) 进一步分析来看, 中尺度对流系统前侧的低层辐合上升存在一定的斜压性, 随着高度的上升, 辐合区由中尺度对流系统传播前沿 向其核区倾斜, 对应的则是中尺度对流系统后侧低层明显的辐散下沉 ; 从与地形走向接近垂直的剖面 ( 图 9c d) 来看, 山脚附近存在强的低层辐合上升, 可见地形强迫也对中尺度对流系统中对流风暴单体新生 ( 再生 ) 起到重要作用 从回波演变来看, 中尺度对流系统的整体传播特征 列车效应 及后向传播特征与 7.21 特大暴雨中尺度对流系统的回波演变特征比较相似 ; 从动力和热动力机制的分析来看,

15 陈明轩等 : 基于雷达四维变分分析系统的强对流高分辨率模拟个例分析和批量检验 435 其诸多特征也符合 7.21 特大暴雨中尺度对流系统的低层动力和热动力概念模型的描述 ( 陈明轩等, 2013, 参考其图 16), 也与美国中纬度地区缓慢移动 准静止或后向传播中尺度对流系统的诸多动力及热动力特征类似 (Schumacher,etal,2005, 2006;Peters,etal,2015b) 值得注意的是, 模拟结果显示该线状中尺度对流系统并未产生强的出流边界, 只是自 01 时 24 分开始, 在中尺度对流系统传播的右前部可以看到弱的出流, 风向切变指示的出流边界走向接近其回波带走向, 位于低层冷暖区交汇处, 并逐渐远离中尺度对流系统的母体 ( 参考图 8) 这与北京 7.21 特大暴雨的中尺度对流系统 ( 陈明轩等,2013) 以及美国中纬度地区缓慢移动 准静止或后向传播的中尺度对流系统典型个例 (Pe ters,etal,2015a,2015b) 产生明显的强出流边界特征存在差异 4 结果检验及评估分析这里针对全部 18 个对流事件的模拟结果, 利用北京地区的特种加密观测资料进行检验和评估分析 观测站点分布如图 1 所示, 包括位于北京海淀的风廓线雷达 ( 表示 ) 位于北京观象台和顺义的地基微波辐射计 ( 表示 ) 位于北京观象台的秒级探空 ( 表示 ) 位于北京中国科学院大气物理研究所的边界层观测塔 ( 表示 ) 其中, 北京观象台的微波辐射计和秒级探空与北京雷达 (BJRS) 在同一个站点上 根据上述观测仪器的特性, 这里主要针对模拟的风速 风向和温度进行检验, 包括模拟与观测的偏差和均方根误差 每个事件的检验时段参见表 观测资料处理及检验方法根据前述雷达变分分析系统的模拟设置以及关注重点, 这里仅考虑低层 (2.8125km 以下 ) 模拟结果的检验 海淀风廓线雷达资料用于风速和风向检验 在 3km 高度以下, 海淀风廓线的垂直观测间隔在 m, 比模式垂直层密集 因此, 首先利用 3 点滑动平均方法, 对风廓线观测实施平滑 然后利用一个样条函数和距离权重垂直插值方法, 将风廓线观测资料垂直插值到模式层上 再利用水平距离权重插值方法, 将距离风廓线站点最近的 4 个模式格点资料插值到风廓线站点上 在时间上, 海淀风 廓线的观测间隔为 6 min, 因此取风廓线观测与模拟结果最接近的时次作为二者对比的时次 这样, 就可得到模拟与观测的风速 风向廓线资料并进行检验 对于北京观象台和顺义的微波辐射计观测, 用于对温度模拟结果进行检验 在 3km 高度以下, 微波辐射计的垂直观测间隔在 m, 也比模式垂直层密集, 因此对温度观测和模拟廓线的时空处理和检验方法与风廓线类似 因为地基微波辐射计的探测时间间隔为 1 min, 所以在模拟资料的时间点上, 将模拟的温度廓线与微波辐射计探测的温度廓线进行统计检验即可 最后, 将基于两部微波辐射计的检验结果进行平均, 得到总的温度检验 这里进一步利用北京观象台的秒级探空数据进行风速 风向和温度的检验 秒级探空的优势就是可以得到与精确到秒的观测时间相匹配的不同观测空间 ( 垂直层 ) 上的探空数据 对于北京探空来说, 除了 08 时 ( 秒级探空时间一般在 时 ) 和 20 时 ( 秒级探空时间一般在 时 ) 的常规观测外, 在夏季还在 14 时 ( 秒级探空时间一般在 时 ) 增加一次观测 这样, 针对每个对流事件, 如果模拟时段 ( 表 1 所示 ) 与探空观测时段 (07 09 时 时或者 时 ) 存在重合的话, 就可以将 3km 高度以下的模拟结果和探空观测数据根据时间和垂直层进行 匹配 一般来说, 探空气球的上升速度在 5 6 m/s, 在 10 min 内即可到达检验最高层 km 因此, 对于 18 min 间隔的模拟结果来说, 寻找与探空起始时间最接近的模拟时次即可近似满足时间匹配需求 在垂直层匹配上, 根据探空气球的上升速度, 秒级探空的层次非常密集, 只需要将最接近模式层高度的探空资料进行匹配即可 根据统计研究 ( 杨荣康等,2013), 探空气球在 700hPa ( 接近 3km) 以下的漂移距离仅为 2km 左右, 对于 3km 分辨率的数值模拟来说, 为简便起见可将探空漂移忽略不计 因此, 再利用水平距离权重插值方法, 将距离探空站点最近的 4 个模式格点资料插值到探空站点上 这样, 就得到了 3km 以下模拟与探空观测的风速 风向及温度廓线资料, 共计匹配到 35 个样本, 进行相关检验 最后, 也利用边界层观测塔间隔 20s 的观测数据, 针对全部模拟结果, 进行模式最低层 187.5m 的风速 风向和温度的检验 利用水平距离权重插值

16 436 犃犮狋犪犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵犻犮犪犛犻狀犻犮犪气象学报 2016,74(3) 方法, 将距离观测塔站点最近的 4 个模式格点的风速 风向和温度资料插值到观测塔站点上 观测选用最接近模式最低层高度的观测塔 180 m 高度的数据 对于观测风速, 这里取观测塔东南和西北两个观测臂获得的最大风速在 10 min 内的平均值 对于观测风向, 取 10min 内风向频率最高象限的风向平均值 对于温度, 取 10 min 平均值 然后, 将 经上述处理后的观测数据与插值到观测塔站点的最接近观测时次的模拟结果进行匹配和检验 4.2 检验结果分析 总体检验从风速检验来看 ( 图 10a), 基于海淀风廓线数据检验得到的模式最低层风速的偏差和均方根误差分别约为 -0.5 和 0.8m/s 随着高度的升高, 基于 图 10 模拟的 18 个对流事件的风速 (a) 及风向 (b) 检验 ( 黑线和红线分别为基于北京海淀风廓线和北京观象台秒级探空的检验 ; 实线和虚线分别表示风向和风速的偏差和均方根误差 ) Fig.10 Verificationofwindspeed (a)andwinddirection (b)ofthesimulationresultsofthe18convectionevents (blackandredlinesindicatetheverificationresultsbasedonobservationsatthewindprofilerathaidianstationandthe second levelradiosondeatobservatoryinbeijing,respectively;solidanddashedlinesdenotebiasesand root mean squareerrors(rmse)ofwindspeedanddirection,respectively) 表 2 基于边界层观测塔数据的 18 个对流事件模式最低层 187.5m 模拟结果检验 Table2 Verificationofthesimulationresultsatthelowestmodellevelof187.5mforthe18convection eventsbasedonobservationsfromtheboundarylayertower 风速 (m/s ) 风向 ( ) 温度 ( ) 个例日期 偏差均方根误差 偏差均方根误差 偏差均方根误差 2010 年 6 月 1 日 年 8 月 4 日 年 6 月 日 年 7 月 6 7 日 年 7 月 日 年 7 月 日 年 8 月 9 10 日 年 7 月 10 日 年 7 月 日 年 7 月 日 年 7 月 4 日 年 7 月 6 7 日 年 7 月 7 8 日 年 7 月 日 年 8 月 4 日 年 6 月 10 日 年 6 月 日 年 7 月 16 日 平均

17 陈明轩等 : 基于雷达四维变分分析系统的强对流高分辨率模拟个例分析和批量检验 437 风廓线数据检验的偏差和均方根误差逐渐增大, 在最高层 km 分别约为 -0.9 和 1.6m/s 但是也可看出, 最低 3 层的均方根误差较小, 基本在 1m/s 以内 从观象台秒级探空数据检验结果来看, 偏差和均方根误差趋势与风廓线检验结果类似, 但均明显减小, 最低层分别约为 -0.3 和 0.6 m/s, 最高层分别在 -0.7 和 1.3 m/s 左右 进一步地, 从边界层观测塔数据对模式最低层 m 的风速检验来看 ( 表 2),18 个对流事件的风速偏差和均方根误差存在大小差异, 但总体来说在一个有意义的范围之内, 而且偏差和均方根误差的平均值分别为 和 0.89m/s, 与风廓线及秒级探空检验结果类似 另外, 风速偏差均为负值, 表明模拟的大气低层风速平均值偏小, 这种偏差趋势与陈明轩等 (2011) 针对 2008 年夏季 10 个对流风暴个例模拟数据的检验结果类似 风向检验结果表明 ( 图 10b), 除了最高层 km 高度外, 风向偏差均为正值 其中, 风廓线数据检验得到的风向偏差在 16 22, 秒级探空数据检验得到的风向偏差总体更小一些, 基本在 而两种观测检验得到的 km 高度的风向偏差则转换为负值, 分别约为 -14 和 -9 如前文所述, 模拟设置仅在 3km 以下同化雷达资料, 而 3km 以上是由中尺度背景场 RR4DVar 中云模式积分动力调整和重力波阻尼算法控制的海绵边界层, 因此 km 高度的风向偏差开始转换为负值可能与这个设置有关 从风向均方根误差检验结果来看, 也是以秒级探空检验的风向均方根误差更小一些, 基本均小于 30, 而以风廓线检验的风向均方根误差在 38 以内 由上述结果也可以看出, 基于秒级探空检验的风速和风向的误差 ( 包括偏差和均方根误差 ) 更小 从基于边界层观测塔数据对模式最低层 m 的风向检验来看 ( 表 2), 偏差和均方根误差的平均值分别为 和 34.58, 与上述两种资料的平均检验结果类似 从对 18 个对流事件的模式最低层风向模拟性能比较来看, 差异较大, 大部分个例的风向均方根误差在一个象限以内 ( 很多个例远小于 45 ), 但对于个别个例, 风向均方根误差接近 50 从基于微波辐射计和秒级探空观测数据的温度检验结果来看 ( 图 11), 偏差总体在 , 均方根误差总体在 基于两种资料检验 的温度偏差均为负值, 表明模拟的低层温度总体偏低, 或者说, 模拟的强对流风暴形成的冷池可能存在偏强的趋势 另外, 从两种资料检验结果的对比来看, 在模式的最低 2 层, 基于微波辐射计观测的检验误差 ( 包括偏差和均方根误差 ) 小于基于秒级探空观测的检验误差, 而在其他模式层则相反 进而, 从基于边界层观测塔数据的温度检验来看 ( 表 2), 针对 18 个对流事件的模式最低层 m 模拟温度偏差和均方根误差存在一定差异, 但大部分个例的温度误差不大, 偏差和均方根误差的平均值分别为 和 1.7, 与基于上述两种资料的平均检验结果类似 图 11 模拟的 18 个对流事件的温度检验 ( 黑线和红线分别为基于北京微波辐射计和北京观象台秒级探空的检验 ; 实线和虚线分别表示温度偏差和均方根误差 ) Fig.11 Verificationofthetemperaturesimulationresults ofthe18convectionevents (blackandredlinesindicatetheverificationresults againstobservationsfromground basedmicrowave radiometersinbeijingandsecond levelradiosondeat Observatory,Beijing,respectively;solidanddashedlines denotethebiasandroot mean squareerror(rmse) oftemperature,respectively) 观测设备在对流风暴内外的检验对比为进一步认识系统模拟结果的误差特征, 针对 18 个强对流事件所包含的全部对流风暴过程, 开展了观测设备 ( 风廓线 微波辐射计和边界层观测塔 ) 分别位于对流风暴内 / 外时模拟结果的检验对比 而对于秒级探空, 因为探空站位于对流风暴内的观测样本数太少, 无法检验 这里仅对比分析模拟最低层 187.5m 的风速 风向和温度的偏差和均方根误差 ( 表 3)

18 438 犃犮狋犪犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵犻犮犪犛犻狀犻犮犪气象学报 2016,74(3) Table3 观测设备位置 表 3 观测设备位于对流风暴内 / 外时 187.5m 模拟结果的检验 Verificationof187.5 msimulationresultsagainstobservationsinsideandoutsideofconvectivestorms 偏差 均方根误差 风速 (m/s) 风向 ( ) 温度 ( ) 风速 (m/s) 风向 ( ) 温度 ( ) 风廓线观测塔风廓线观测塔辐射计观测塔风廓线观测塔风廓线观测塔辐射计观测塔 风暴内 风暴外 从上述结果来看, 基本特征与总体检验结果比较一致, 只是观测设备在对流系统内部时检验得到的模拟误差较大, 而观测设备在对流系统外部时模拟误差则相对较小 对于风廓线和微波辐射计等特种观测设备, 如果位于强对流内部, 会受大气不均匀 强烈垂直运动和强降水的负面影响, 使其观测误差增大 另外, 雷达四维变分分析系统对强对流出现地点的动力和热动力特征的模拟分析误差有时可能也会较大 两个原因导致观测设备在对流系统内部时模拟误差较大 而当检验设备在对流系统外部时, 大气运动相对较为平缓, 风廓线和微波辐射计观测误差较小, 代表大气中尺度特征的模拟分析结果误差也相对较小, 这会导致检验得到的误差减小 但是对于边界层观测塔来说, 观测误差与对流风暴出现位置关系不大, 因此观测塔在对流风暴内部和外部的检验结果更加客观地指示了系统模拟误差的大小和差异 但总体而言, 这些差异均在一个可允许的范围内 从 18 个对流事件模拟结果的检验来看, 低层 3km 以下的风速 风向和温度的误差总体较小, 表明该系统在模拟与对流风暴生消发展密切相关的低层动力场和热动力场方面的独特优势 与陈明轩等 (2011) 利用早期的系统针对 2008 年夏季 10 个对流风暴个例的模拟检验结果对比来看, 目前新的雷达四维变分分析系统对低层热 动力场的模拟结果误差更小, 风速 风向和温度廓线的偏差和均方根误差均有不同程度的减小, 这得益于对系统进行的大量改进 ( 陈明轩等,2016) 当然, 如上所述, 风廓线雷达和地基微波辐射计对强对流天气过程的观测误差有时较大, 而秒级探空和边界层观测塔的可靠性更高 但是, 用于检验的秒级探空观测样本数较少, 观测塔数据则由于高度限制只能检验模式最低层结果 另外, 检验插值也会造成一定误差 因此上述检验也存在一定不确定性 对于类似文中的高时空分辨率数值模拟结 果, 事实上目前并没有非常合适的高时空分辨率观测数据用于检验 5 结语基于雷达资料快速更新四维变分同化 (RR4DVar) 技术和三维数值云模式所建立的高分辨率模拟分析系统 ( 陈明轩等,2016), 通过同化京津冀区域 6 部新一代天气雷达逐 6min 观测的径向速度和反射率因子资料, 并融合区域自动站逐 5 min 观测资料和中尺度数值模式结果, 对 年夏季发生在京津冀地区的 18 个对流风暴事件进行了逐 18min 更新的数值模拟和典型个例结果分析, 对模拟得到的与对流风暴生消和发展演变密切相关的低层风场和温度场结果进行了检验 首先, 从 18 个对流风暴事件中选取 2013 年 7 月 7 日夜间至 8 日上午发生的一次强对流事件, 对模拟结果进行了详细分析 本次强对流风暴在北京地区局地突发, 并不断组织形成线状中尺度对流系统, 且存在明显的 列车效应 和后向传播特征 从风暴形成前的模拟结果来看, 低层动力 热力和水汽特征均非常有利于对流风暴的局地突发 对流风暴形成前的低层动力条件非常有利于将京津冀南部平原地区的暖湿空气输送到北京地区山前的不稳定区域并不断强迫抬升, 成为对流风暴在北京地区北部不断新生 合并增强为线状中尺度对流系统的决定性因素 模拟结果显示, 线状中尺度对流系统传播前方 ( 南部 ) 低层持续维持强的偏南低空急流, 将东南部低层丰富的水汽不断输送到中尺度对流系统发展区域附近的低层强辐合上升区, 有利于中尺度对流系统中对流单体的不断新生及整个中尺度对流系统的维持和发展 中尺度对流系统强降水造成冷池不断增强扩展形成深厚的冷区, 使得中尺度对流系统中沿风暴主轴线向偏东北方向移动的风暴单体在进入深厚的冷区中逐渐消散, 从而维持了中尺度对流系统总体的缓慢传播和移动特征 在中尺度对流

19 陈明轩等 : 基于雷达四维变分分析系统的强对流高分辨率模拟个例分析和批量检验 439 系统传播右前方存在明显的对流有效位能大值区和暖区, 有利的热力不稳定条件再配合强的低层暖湿空气辐合上升, 有利于中尺度对流系统尾部 ( 主轴后端 ) 对流风暴单体的不断新生 ( 再生 ) 和后向传播 模拟结果分析也发现, 地形强迫对中尺度对流系统中对流风暴单体新生 ( 再生 ) 起到重要作用 通过个例分析可以看出, 雷达四维变分分析系统的模拟结果对强对流天气的生消发展及生命史特征具有重要指示意义 其次, 利用风廓线雷达 地基微波辐射计 秒级探空 边界层观测塔等局地高频非常规观测数据, 对 18 个对流风暴事件的低层 3km 以下的模拟结果 ( 风速 风向和温度 ) 进行了检验分析 从 0 3km 不同模式层的风速检验结果来看, 最低层 m 风速偏差和均方根误差分别在 -0.5 和 0.9m/s 以内, 风速误差随高度逐渐增大, 最高层 km 的风速偏差和均方根误差分别在 -0.9 和 1.6 m/s 以内 另外, 风速偏差指示模拟的大气低层风速平均值偏小 从风向检验结果来看, 模拟的 0 3km 的风向偏差在 14 22, 风向均方根误差在 38 以内 从边界层观测塔对全部对流事件 m 高度的风向检验来看, 系统对不同个例低层风向的模拟性能差异较大, 但大部分个例的风向均方根误差在一个象限以内, 甚至远小于 45 从不同资料检验的对比来看, 基于秒级探空检验的风速 风向误差更小 从不同模式层的温度检验来看, 偏差和均方根误差分别在 -1 和 1.8 以内 不同资料检验得到的温度偏差均为负值, 表明模拟的低层大气温度偏低 从观测设备在对流风暴内 外的模拟结果检验对比来看, 观测在风暴内部时检验得到的模拟误差较大, 反之模拟误差则相对较小, 但总体而言这些差异均在一个可允许的范围内 从 18 个对流事件模拟结果的检验总体来看, 低层 3km 以下的风速 风向和温度的误差总体较小, 表明模拟得到的与对流风暴生消发展密切相关的低层动力场和热动力场是比较可靠的 事实上, 已经针对全部 18 个对流事件的模拟结果, 从低层动力和热动力条件 地形强迫 出流边界触发等方面对风暴的新生 维持和消散机制进行了较为详细地分析 总体来看, 模拟结果在解释不同类型强对流天气 ( 包括多单体风暴 超级单体风暴 飑线 强降水中尺度对流系统等 ) 的生消和发展演变 机理方面具有明显优势, 对强天气的临近预报和预警也具有重要指示意义 但对于部分局地新生的对流风暴, 目前的模拟结果还无法明确解释这些风暴局地突发的机理 ( 模式最低层设置为 187.5m 可能偏高 ), 这有待于系统的进一步改进以及更高时空分辨率的模拟结果 特别是在云模式微物理方案中增加冰相和融化过程, 会改进对流风暴中高层特征的模拟结果以及模式对流降水的临近预报效果 (Chang,etal,2016), 也可能会进一步改进低层大气三维动力和热动力特征的模拟, 目前正在致力于这方面的试验研究 另外, 将模拟结果与相关的对流风暴生消发展概念模型 (Rotunno,etal,1988; Weisman,etal,2004;Schumacher,etal,2005; Wilson,etal,2006) 相结合, 并研究对应的强天气临近预报和预警的指标和判据, 是将系统进行有效应用的一个关键, 这方面还需要开展大量的工作 致谢 : 就个例模拟结果分析与美国科罗拉多州立大学大气科学系 RussSchumacher 博士进行了有益讨论, 谨此致谢 参考文献陈敏, 范水勇, 郑祚芳等 基于 BJ RUC 系统的临近探空及其对强对流发生潜势预报的指示性能初探. 气象学报,69(1): Chen M,FanSY,ZhengZF,etal.2011.Theper formanceoftheproximitysoundingbasedonthebj RUCsys temanditspreliminaryimplementationintheconvectivepoten tialforecast.actameteorsinica,69(1): (inchinese) 陈明轩, 高峰, 孔荣等 自动临近预报系统及其在北京奥运期间的应用. 应用气象学报,21(4): Chen M X,Gao F,Kong R,etal.2010.Introductionofanauto nowcasting systemforconvectivestormanditsperformanceinbeijingo lympicsmeteorologicalservice.japplmeteorsci,21(4): (inchinese) 陈明轩, 王迎春, 高峰等 基于雷达资料 4DVar 的低层热动力反演系统及其在北京奥运期间的初步应用分析. 气象学报, 69(1):64 78.Chen M X,WangY C,GaoF,etal.2011.A low levelthermodynamicalretrievalsystembasedontheradar data4dvarandapreliminaryanalysisofitsapplicationsinsup portofthebeijing2008olympics.actameteorsinica,69(1): (inchinese) 陈明轩, 王迎春, 肖现等.2012a. 基于雷达资料四维变分同化和三维云模式对一次超级单体风暴发展维持热动力机制的模拟分析. 大气科学,36(5): Chen M X,WangY C,Xiao X,etal.2012a.Acasestudyofthethermodynamicalmecha nismforthesupercelstorm developmentusinga3 D cloud modeland4 Dvariationalassimilationonradardata.ChineseJ

20 440 犃犮狋犪犕犲狋犲狅狉狅犾狅犵犻犮犪犛犻狀犻犮犪气象学报 2016,74(3) AtmosSci,36(5): (inchinese) 陈明轩, 王迎春.2012b. 低层垂直风切变和冷池相互作用影响华北地区一次飑线过程发展维持的数值模拟. 气象学报,70(3): Chen M X,WangYC.2012b.Anumericalstudyof interactiveefectsofthelow levelverticalwindshearandthe coldpoolonasquallineevolutioninnorthernchina.actame teorsinica,70(3): (inchinese) 陈明轩, 王迎春, 肖现等 北京 7.21 暴雨雨团的发生和传播机理. 气象学报,71(4): Chen M X,WangY C, XiaoX,etal.2013.Initiationandpropagation mechanismfor thebeijingextremeheavyrainstormclusterson21july2012. ActaMeteorSinica,71(4): (inchinese) 陈明轩, 高峰, 孙娟珍等 基于 VDRAS 的快速更新雷达四维变分分析系统. 应用气象学报,27(3): Chen M X, GaoF,SunJZ,etal.2016.Ananalysissystemusingrapid re fresh4 DvariationalradardataassimilationbasedonVDRAS. JApplMeteorSci,27(3): (inchinese) 戴建华, 陶岚, 丁杨等 一次罕见飑前强降雹超级单体风暴特征分析. 气象学报,70(4): DaiJH,TaoL,Ding Y,etal.2012.Acaseanalysisofalargehailproducingsevere supercelaheadofasqualline.acta MeteorSinica,70(4): (inchinese) 刘莲, 王迎春, 陈明轩 京津冀一次飑线过程的精细时空演变特征分析. 气象,41(12): LiuL,Wang Y C, Chen M X.2015.Spatiotemporalevolutioncharacteristicsofa squallinein Beijing Tianjin Hebeiregion.Meteor Mon,41 (12): (inchinese) 漆梁波, 陈春红, 刘强军 弱窄带回波在分析和预报强对流天气中的应用. 气象学报,64(1): QiLB,ChenC H,LiuQJ.2006.Applicationofnarrow bandechoinsevere weatherpredictionandanalysis.acta MeteorSinica,64(1): (inchinese) 孙继松, 何娜, 郭锐等 多单体雷暴的形变与列车效应传播机制. 大气科学,37(1): SunJS,HeN,GuoR,et al.2013.theconfigurationchangeandtrainefectmechanism formulti celstorms.chinesejatmossci,37(1): (in Chinese) 陶岚, 戴建华, 陈雷等 一次雷暴冷出流中新生强脉冲风暴的分析. 气象,35(3):29 35.TaoL,DaiJH,ChenL,etal Analysisofaseverepulsethunderstormtriggeredinthe outflowofthepreviousthunderstorms.meteor Mon,35(3): (inchinese) 王彦, 于莉莉, 李艳伟等 边界层辐合线对强对流系统形成和发展的作用. 应用气象学报,22(6): WangY,Yu LL,LiY W,etal.2011.Theroleofboundarylayerconver gencelineintheinitiationofsevereweatherevents.japplme teorsci,22(6): (inchinese) 肖现, 王迎春, 陈明轩等 基于雷达资料四维变分同化技术对北京地区一次下山突发性增强风暴热动力机制的模拟分析. 气象学报,71(5): XiaoX,WangYC,ChenM X,et al.2013.thethermo dynamicalmechanismanalysisforasud denlyintensifyingstorm originatedinthemountainsinbeijing areausingtheradardata4dvar.acta MeteorSinica,71(5): (inchinese) 肖现, 陈明轩, 高峰等 弱天气系统强迫下北京地区对流下山演变的热动力机制. 大气科学,39(1): XiaoX, Chen M X,GaoF,etal.2015.Athermodynamicmechanism analysisfortheintensificationanddissipationofconvectivesys temsoriginatedfrom mountainsunderweaksynopticforcing. ChineseJAtmosSci,39(1): (inchinese) 杨荣康, 李伟, 郭启云 中国地区探空飘移距离与漂移速度分析. 电子测试,(20):60 63.YangR K,LiW,GuoQ Y Theanalysisofupper airmeteorologicalbaloonfloating distanceandvelocityin China.ElectrTest,(20):60 63 (in Chinese) 张立祥, 李泽椿 一次东北冷涡 MCS 边界层特征数值模拟分析. 气象学报,67(1):75 82.ZhangLX,LiZC.2009.The numericalsimulativeanalysisoncharacteristicsofboundarylay erinthemcson5july2004.actameteorsinica,67(1):75 82 (inchinese) ChangS F,LiouY C,SunJZ,etal.2016.Theimplementationof theice phasemicrophysicalprocessintoafour dimensionalvari ationaldopplerradaranalysissystem (VDRAS)anditsimpact onparameterretrievalandquantitativeprecipitationnowcast ing.jatmossci,73(3): ChenM X,SunJ,WangYC.2007.Afrequent updatinghigh reso lutionanalysissystembasedonradardataforthe2008summer Olympics Preprint.The33rdInternationalConferenceonRa darmeteorology.cairns,australia KirkpatrickC,McCaulE W,CohenC.2011.Sensitivitiesofsimu latedconvectivestormsto environmental CAPE. Mon Wea Rev,139(11): LombardoK A,ColeB A.2013.Processescontrolingthestruc tureandlongevityoftwoquasi linearconvectivesystemscross ingthesouthernnewenglandcoast.mon WeaRev,141(11): MarkowskiP,RichardsonY.2013.MesoscaleMeteorologyinMid latitudes.royalmeteorsoc,uk,andpennstateuniversity, PA,USA:Wiley ParkerDJ.1996.Coldpoolsinshear.QuartJRoy MeteorSoc, 122(535): ParkerM D,JohnsonR H.2004.Structuresanddynamicsofquasi 2D mesoscaleconvectivesystems.jatmossci,61(5): PetersJ M,Schumacher R S.2014.Objectivecategorization of heavy rain producing MCSsynoptictypesbyrotatedprincipal componentanalysis.mon WeaRev,142(5): PetersJM,SchumacherRS.2015a.Mechanismsfororganization andechotraininginaflash flood producing mesoscaleconvec tivesystem.mon WeaRev,143(4): PetersJM,SchumacherRS.2015b.Thesimulatedstructureande

21 陈明轩等 : 基于雷达四维变分分析系统的强对流高分辨率模拟个例分析和批量检验 441 volution ofa quasi idealized warm season convective system withatrainingconvectiveline.jatmossci,72(5): RotunnoR,KlempJB,WeismanM L.1988.Atheoryforstrong, long livedsquallines.jatmossci,45(3): SchumacherR S,Johnson R H.2005.Organizationandenviron mentalpropertiesofextreme rain producing mesoscaleconvec tivesystems.mon WeaRev,133(4): SchumacherRS,JohnsonR H.2006.CharacteristicsofU.S.ex tremeraineventsduring weaforecasting,21(1): SunJZ,CrookN A.1997.Dynamicaland microphysicalretrieval from Dopplerradarobservationsusingacloudmodelanditsad joint.partⅠ:modeldevelopmentandsimulateddataexperi ments.jatmossci,54: SunJZ,CrookN A.1998.Dynamicaland microphysicalretrieval from Dopplerradarobservationsusingacloudmodelanditsad joint.partⅡ:retrievalexperimentsofanobservedfloridacon vectivestorm.jatmossci,55(5): SunJZ,ChenM X,WangYC.2010.Afrequent updatinganalysis systembasedonradar,surface,and mesoscalemodeldatafor thebeijing2008forecastdemonstrationproject.weaforecas ting,25(6): SunJZ,TrierSB,XiaoQ N,etal.2012.Sensitivityof0-12 h warm season precipitation forecasts overthe central United Statestomodelinitialization.WeaForecasting,27(4): SunJZ,WangH L.2013.Radardataassimilationwith WRF4D Var.PartⅡ:Comparisonwith3D Varforasquallineoverthe U.S.greatplains.Mon WeaRev,141(7): SunJZ,XueM,WilsonJW,etal.2014.UseofNWPfornowca stingconvectiveprecipitation:recentprogressandchalenges. BulAmerMeteorSoc,95(3): TaiS L,LiouY C,SunJZ,etal.2011.Precipitationforecasting usingdopplerradardata,acloud modelwithadjoint,andthe weatherresearchandforecastingmodel:realcasestudiesdur ingsowmexintaiwan.weaforecasting,26(6): WangQ W,Xue M.2012.Convectiveinitiationon19June2002 duringihop:high resolutionsimulationsandanalysisofthe mesoscalestructuresandconvectioninitiation.jgeophysres, 117(D12):D12107,doi: /2012JD Weisman M L,RotunnoR.2000.Theuseofverticalwindshear versushelicityininterpretingsuperceldynamics.jatmossci, 57(9): Weisman M L,RotunnoR.2004."Atheoryforstronglong lived squallines"revisited.jatmossci,61(4): WilsonJW,RobertsRD.2006.Summaryofconvectivestorminiti ationandevolutionduringihop:observationaland modeling perspective.mon WeaRev,134(1):23 47 WilsonJW,FengY R,Chen M,etal.2010.Nowcastingchalen gesduringthebeijingolympics:successes,failures,andimpli cationsforfuturenowcastingsystems. Wea Forecasting,25 (6): XinL,ReuterG W.1996.Numericalsimulationoftheefectsof mesoscaleconvergenceonconvectiverainshowers.mon Wea Rev,124(12): XueM,MartinWJ.2006a.Ahigh resolutionmodelingstudyofthe 24 May2002caseduringIHOP.PartⅠ:Numericalsimulation andgeneralevolutionofthedrylineandconvection.mon Wea Rev,134(1): XueM,Martin W J.2006b.A high resolution modelingstudyof the24may2002caseduringihop.partⅡ:horizontalconvec tiverolsandconvectiveinitiation.mon Wea Rev,134(1):