百米级气象数值模拟研究进展与展望_马小娇.pdf

第 卷 第期 年月地球物理学报 ，马小娇，陈敏，黄向宇等 百米级气象数值模拟研究进展与展望地球物理学报，（）：，：，：.（），（）：，：百米级气象数值模拟研究进展与展望马小娇，陈敏，黄向宇，苗世光，李玉焕，北京城市气象研究院，北京 中国科学院大气物理研究所，北京 中国气象局城市气象重点开放实验室，北京 摘要 世纪开始，随着天气气候模式和超算机计算能力的发展，加之气象精细化预报服务需求日益增长，气象数值模拟迈入“百米级”发展阶段本文系统回顾并归纳了近 年来百米级气象数值模式研发和模拟应用两方面的研究进展重点关注百米级大气模式资料同化和浅积云对流、云微物理、边界层和城市陆面等物理参数化方案的研发进展，以及模式对天气系统、边界层特征、降水、雾和城市化效应的模拟研究基于百米级模式的研发和应用现状，指出该研究领域的五个重点发展方向，包括有限域高分辨率资料同化方法、云和边界层作用反馈、百米级城市陆面模式、人工智能方法对参数化方案的改进、模式分辨率与计算资源的平衡配置，以期为系统开展百米级气象数值模拟研究与应用提供参考关键词百米级；气象数值模拟；资料同化；物理方案；研究展望 ：中图分类号 收稿日期 ，收修定稿基金项目国家自然科学基金项目（），青年北京学者计划（），北京市自然科学基金项目（）共同资助第一作者简介马小娇，女，助理研究员，主要从事城市边界层数值模拟研究 ：通讯作者苗世光，男，研究员，主要从事城市边界层与大气环境研究 ：，地 球 物 理 学 报（）卷 ；引言天气和气候直接影响着人类生活，同时因城市建筑和生态景观变迁而改变，在交通、农业和城市规划及水资源管理等方面都起着重要的作用 为了提高极端天气事件的预报能力，为气象决策制订提供有针对性的信息，往往需要在较小空间（如地形复杂的山地、城市或农田）对气象风险和环境影响进行衡量，公里级模式无法给出如此精细的模拟，大涡模拟虽然在足够高网格分辨率下（）能产生良好的模拟结果，但考虑到高额的计算代价和复杂性仍未能普遍应用（，）世纪开始，随着精细化气象预报服务及科研需求提高和高性能计算技术的发展，数值预报模式水平网格进入百米级（）发展阶段，多个业务研究中心开始进行百米级模式研究（如 ，；，；，；，），并在奥运会等赛事保障中进行了应用（，；，）模式网格的选择对于模式物理过程的描述和研究非常重要，目前百米级模式水平网格以 居多，垂直格距约几米（近地层）至百米（边界层顶）相比于公里级模式，百米级模式的地表特征得以更好体现（，；陈康凯等，），并能显式求解部分物理过程而取代传统参数化方案，因此在表示社区尺度特征（如公园、河流等）及土壤影响方面具备一定的潜力，有助于提升对一些复杂多变的物理机制和城市边界层演变过程的理解，并为天气尺度的区域和全球模式参数化提供依据 但是，百米网格长度尚不能完全分辨边界层湍流过程，模式依然严重依赖于次网格参数化方案，而常规边界层方案、云微物理和辐射等方案在该区间的适用性仍存在疑问（，），简单提高地形分辨率或水平、垂直网格并不足以提升预报效果另外，百米级模式仍然是个初值问题，由于观测资料和同化方法的限制，目前资料同化大多是在公里网格进行的，且多针对常规的、较低分辨率的站点、雷达和卫星数据 随着新资料和新技术的更新发展，发展高分辨率同化技术，探索模式分辨率、物理过程参数化和模式耗散的最佳组合，将有助于百米级模式模拟效果的改善和极端天气事件预报能力的提升近十多年来，国内外学者就百米级数值模式的研究应用开展了许多工作，并取得诸多突破性进展和成果 针对 余篇百米级模式的研究工作，本文统计了数值模拟相关的关键词出现频率（图），调研了不同时期百米级模式研究的工作重点 年以前的研究主要针对次网格方案的改进和评估，包括边界层方案、陆面过程、云，等等；模式应用由城市热岛发展为对城市风场、雾和夜间湍流等方面的模拟 近年来，研究人员开始关注雷暴和超级单体 图中给出了不同关键字的联系，如，湍流的研究与对流边界层、灰区、混合长度、观测数据等紧密相关 目前对这些工作，尤其是当前研究中存在的问题仍缺乏系统归纳和总结 本文对目前百米级模式研究及应用的相关进展进行了梳理，总结了百米级数值模拟研究领域中存在的主要困难和亟待解决的科学问题，希望为今后进一步系统深入开展百米级数值模拟和相关研究提供借鉴百米级模式研究进展数值天气预报业务中，为了得到精准的预报值，准确的初值、合理的边值和完善的模式都是非常关键的，这需要在观测、数值模式和模式物理过程之间有时间和空间尺度的匹配（官元红等，）模式水平和 垂 直 分 辨 率 的 提 升（，；，；，），完善土壤特征和城市形态特征（，；，；，），同化局地天气数据改善初始条件（，；，；，；，；，）、耦合城市冠层模式（，；，）、物理参数化方案，如云物理、边界层、陆面方案、辐射方案的改进对于改变模拟效果都是切实可行的（，；，；，），快速发展的人工智能和机器学习也为模式的改进带期马小娇等：百米级气象数值模拟研究进展与展望图百米级数值模拟文献关键词频率及其关系分析 来了新的方向（，；，；，）以下重点从资料同化和物理过程参数化两个方面进行论述 资料同化技术资料同化是数值预报的核心组成部分，其基本思想是基于一定优化标准与方法，将观测数据与数学模型有机结合并纳入统一的分析预报系统，最终实现分析结果误差最小化，为数值天气预报提供更准确合理的初值（官元红等，）资料同化系统主要包括观测数据预处理与质控、客观分析和初始化三个过程，主要的技术方法有多项式插值法、谱函数分析法、逐步订正法、最优插值法、变分分析法等（黄菁和张强，；朱江等，）目前业务和科研使用的百米级模式普遍采用粗分辨率资料同化结合动力降尺度的方式（，），如 等（）发展的多尺度四维天气资料同化和大涡模拟系统（）系统采用牛顿松弛方法同化公里级中尺度模式网格上的观测数据用于大涡模拟，实现了天气尺度（）到小尺度（）嵌套网格上的天气预报，能够捕捉到许多风电场内部的风场特征和微尺度气流在有限区域内使用高分辨率数据同化可有效改善初始条件并针对强对流天气及时预警，缺点是只适用于较小范围、时间较短，通常需要一个密集的观测网络来初始化（，；，）和 （）对比了初始场分辨率对超级单体龙卷风状涡旋预测的影响，发现相比于 直接降尺度至 ，采用 和 双网格集合变分同化可模拟更真实的风暴形态和冷池，对龙卷风强度和轨迹的预报也更接近观测，而这主要是由于分析场、背景场的更新以及集合扰动 沿 模 式 轨 迹 的 增 长 都 在 更 高 分 辨 率 进 行 的 等（）提出大数据同化的概念，采用局地集合转换卡尔曼滤波方法（），每 同化相控阵天气雷达（）数据并进行 网格天气预报，可提前 预报突发的局地极端天气 作者比较了 和 网格试验与观测值的均方根误差（），分析场明显优于，两组试验在同化开始的 内均呈典型锯齿状波动并迅速减小，表明每 同化一次 数据可以减少误差 此外，试验中雷达反射率预报稍优于 网格（图），但是对多普勒相速度预报没有体现出优势（图），这可能是由于模式误差，如微物理方案或者 循环更新引起的动力失衡导致的值得关注的是，试验的预报场方差下降迅速，甚至比 试验下降更快，可见，虽然资料同化吸收了更多的观测资料信息，使得分析结果与观测更为接近，但并不能保证分析场的协调性，因此预报性能不一定同样得到提高，如何在实际地 球 物 理 学 报（）卷图（）雷达反射率（）和（）多普勒速度（）相比 雷达观测的均方根误差时间序列，分别为无资料同化（蓝色虚线）、（绿色虚线）和 （红色实线）试验 数据同化时间为 ，并进行 预报（黄色阴影）（引自 ，）（）（）（）（）（），（），（），（）（，）应用中提升可预报性仍是当前资料同化研究需关注的问题目前业务同化系统同化的数据主要还是常规的站点资料、雷达和卫星数据，其分辨率远不能满足高分辨率资料同化的需求 广泛开展的激光雷达、声雷达、光纤温度传感器、无人机等观测方式可以给出大气变量的水平、垂直空间分布，为高分辨率资料同化技术开展提供了可能性 发展有限域高分辨率资料同化技术，并将日益丰富的非常规数据同化至已有观测网，弥补了目前同化资料低时空分辨率的不足，可望为百米级数值模拟提供较高质量的初始场数据集 模式物理过程参数化方案提高模式分辨率不但对模式动力框架提出了更高的要求，一些物理过程参数化方案也需要重新考虑 大尺度参数化方案需要考虑的因素很多，如上升气流、下降气流、雨轴、云层及其辐射特性、冷池及其阵风，并需要获取不同条件下风暴的特征（，）当模式水平网格提升至对流可分辨尺度（），通过求解运动方程和物质守恒方程结合相对简单的云微物理和小尺度湍流参数化即可描述风暴主要特征（，）当网格提升至次公里尺度，网格与含能湍涡尺度相当，部分湍流运动可通过模式动力过程直接求解，部分解析的湍流与辐射和微观物理参数化相反馈，这些物理过程又对边界层结构有重要调制作用 因此对于次公里尺度，湍流运动参数化可能不同于传统边界层方案，且对于层状云的模拟也存在问题，需要重新考虑云 微 物 理 过程 的 表 现（，；，；，）对于百米级模式，如何描述使得次网格参数化方案表现更合理，是模式物理过程研究的前沿问题，也是研究者积极努力的方向 下文分别就百米级模式积云对流、云微物理和边界层过程等方面参数化研究进展和城市陆面模式的发展应用进行探讨和总结 浅积云对流参数化方案积云对流通过热、动量传输等反馈过程影响大尺度环流，是大气中重要的湿物理过程，对于大气温湿场的垂直结构起着决定性作用 积云对流参数化包括深对流和浅对流参数化，前者描述的是高度超过、可产生降水的强对流系统，后者主要指 以下的弱对流系统，一般不伴随降水（马雷鸣和鲍旭炜，）对流参数化是模式误差和不确定性的重要来源之一，研究表明，未被网格分辨的强对流会造成降雨量高估和对流活动延迟（，；，），浅对流云及其辐射影响描述不足则是导致日循环模拟偏差的原因之一（康家琦等，）随着模式进入对流可分辨阶段（以下），网格可以完全分辨深对流（，；，），但是仍不能完全分辨浅对流 等（）研究指出，中尺度模式（）和大涡模拟（或更细）之间的水平网格属于浅对流灰区 百米级模式虽不再需要采用深对流参数化方案，但浅对流方案的采用依然是必要的（，；，）且 应 根 据 模 式 水 平 网 格 分 辨 率 进 行 调 整（，）浅积云参数化目前面临一些困难，如传统参数化方案的闭合假设不再有效，随机波动随着网格分辨率增加而更加显著，次网格环流不可分辨且具有网格依赖性，等等 近些年，浅对流灰区方案逐步得到了发展和应用 如，等（）发展了一期马小娇等：百米级气象数值模拟研究进展与展望种随机尺度自适应浅积云对流参数化方案，用于浅对流灰区的模拟 等（）对 模式浅对流参数化方案采用了新的尺度自适应闭合方法并进行了理想和真实模拟测试 等（）采用改进的尺度自适应 瞬时浅对流方案（，）较准确模拟出了强降水的位置和强度 与浅层对流云相关的一些亟需解决的科学问题还包括：如何量化非均匀土地利用、植被和土壤湿度（自然或人类活动）对边界层混合的影响，以及由此产生的云和降水（特别是毛毛雨）的形成；浅对流向深对流的转变；不同气溶胶环境下，大小和组织各异的云卷吸对降水开始和云生命的影响，等等（，）此外，浅对流云中水凝物对网格尺度的反馈、浅对流过程对云量的影响以及云辐射效应等问题亦需要关注（康家琦等，）云微物理方案大气云微物理是指影响云和降水粒子的微尺度过程，如平流、沉降、碰撞、冻结融化，决定了云内热、动力结构，连接着大气中水和能量循环的各组成部分，是影响降水和强对流天气模拟的重要过程，也是模式主 要的不确定性来源之一（陈 炯 和 王 建 捷，）微物理参数化方案因模式表征的运动尺度不同而类型各异（图），直接数值模拟（）分辨率至少需要 尺度（），考虑到计算代价，绝大多数模式都无法明确表示单个水凝物，需要对网格水凝物粒子进行参数化 目前常用的云微物理参数化方案主要有分档（）和总体（）参数化方案 方案用离散化的粒径谱对微物理过程进行分档计算，粒径谱随时间改变，且考虑了气溶胶收支及其对云微物理和动力的影响，理论简单精确，但是对