bin和bulk微物理方案在我国飑线模拟中的敏感性研究

bin和bulk微物理方案在我国飑线模拟中的敏感性研究殷蕾;平凡
【摘要】分别利用weather research and forecasting (WRF)中尺度模式中的bulk和bin微物理参数化方案,对2014年7月12日发生在华东地区的一次飑线过程进行了数值模拟.结果表明:bulk方案基本模拟出了飑线初生、发展、成熟和消亡的生命史,但与实况存在1 ～2h的延迟,且强度偏弱;而bin方案模拟的雷达回波结构松散,组织化程度较低,更类似于现状对流.从模拟的地面降水看,bin方案模拟的雨带偏窄,且强降水区偏北;而bulk方案则基本模拟出了强降水区的位置.在此基础上进一步分析了两种方案模拟的各水凝物的垂直分布,结果表明bulk方案在高层产生了大量云冰,而bin方案中雪和霰粒子数量较多.
【期刊名称】《科学技术与工程》
【年(卷),期】2016(016)016
【总页数】8页(P136-142,148)
【关键词】飑线;微物理方案;SBM;bulk;敏感性研究
【作者】殷蕾;平凡
【作者单位】南京信息工程大学地理与遥感学院,南京210044;南京信息工程大学地理与遥感学院,南京210044;中国科学院大气物理研究所云降水物理与强风暴重点实验室,北京100029
【正文语种】中文
【中图分类】P457.9
飑线是由许多活跃的雷暴单体排列成线状的中尺度对流系统，其过境处常伴有雷暴、大风、冰雹、龙卷等剧烈天气现象。

目前我国对这类强对流天气的预报能力还十分有限，一个重要原因是数值模式对云微物理过程的描述还有待完善。

目前模式中的云微物理参数化方案大致可分为两类：一类是传统的谱函数(bulk)方法，如Lin方案[1]；另一种是分档法(bin方法)，如Hebrew大学发展的微物理过程分档云模式(SBM Hebrew University cloud model, HUCM)。

简单说来谱函数参数化法是用一个经验函数(如gamma函数)来描述云中水凝物粒子的总体分布特征；而分档法则是根据水成物的相态、粒子大小、形状、密度等微物理特征将其分为几十或几百档，给出各个档粒子的预报方程及它们之间的相互转化关系[2]。

近
年来，随着计算机性能的提高，分档法越来越多的被应用到数值研究中。

如Lynn
等[3，4]发展了一个分档微物理模式的快速版本(SBM Fast)，并将其耦合到
MM5(Mesoscale Model 5)中。

一个真实的飑线模拟结果表明，bin方案的快速
版本对降水率、降水的时间和位置、雷达回波、云的结构的模拟都优于bulk方案。

Li等[5，6]通过一个理想试验表明：bulk方案模拟出的飑线结构是多单体风暴，
且发展迅速，而bin方案模拟出的是单个单体风暴，发展缓慢。

Khain等[7]也得
出了与Li等类似的结果。

国内对于bin和bulk微物理方案的对比性研究很少。

如Fan等[8]分别应用bin和bulk方案对中国东南部的深对流云和层云进行数值模拟，结果表明bulk方案模拟出的云滴数更多，且两种方案中云凝结核(cloud condensation nuclei，CCN)对对流和强降水的影响完全相反。

本文在前人研究的基础上，针对2014年7月12日发生在中国东部的一次强飑线过程，分别利用WRF中尺度模式中的bulk和bin微物理方案模拟和再现了这次
飑线过程，并细致比较了两种方案模拟雷达回波、地面降水和微物理结构，为以后的机制探讨提供了研究基础。

1.1 个例简介
2014年7月12日江淮地区受到一次强飑线过程侵袭，先后影响了湖南、湖北、
安徽、江苏、上海等地，造成了大范围的强降水和大风天气。

截止到12日晚8时，安徽省24 h降水量在100 mm以上的站点有32个。

其中最大降水量在六安的叶集孙岗，达到168.9 mm。

根据安徽、江西、江苏等地的多部多普勒雷达回波拼图，该飑线的演变过程如图1所示。

12日04时(世界时，下同)在湘北鄂东地区有一些小的对流单体生成[图
1(a)]，1小时后这些对流单体合并成一条长约300 km的弓状回波带[图1(b)]。

在该弓状回波向东移动的过程中，其南段逐渐减弱，北段逐渐加强，并于12日07
时[图1(d)]开始影响安徽地区，此时回波中心位于安徽省安庆市，最大回波强度在50 dbz以上。

12日09时[图1(f)]飑线发展到成熟阶段，此时飑线呈西南-东北走向，从江西北部延伸至江苏南京地区，长约400 km，其主体位于安徽省南部，在飑线后部的层云区中有一中β尺度的强对流单体，其中心位于安徽省的安庆市附近。

随后飑线继续向东移动，其前部的对流逐渐减弱，后部层云区不断扩展，于
12日13时左右东移入海。

1.2 天气背景分析
为了分析此次强飑线过程发生的天气背景条件，利用美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction, NCEP)全球预报系统(global forecast system, GFS)的空间分辨率为0.5°×0.5°，时间间隔为6 h的再分析资料，分别分析了飑线发生前500 hPa和850 hPa的环流场、温度场和风场特征。

12日00时[飑线发生前4 h，图2(a)]，亚洲中高纬500 hPa位势高度场呈现两槽一脊的环流形势，高压脊位于贝加尔湖西侧，脊线两侧为两个深厚低涡，中心分别位于乌拉尔山以西和库页岛附近，副热带高压脊线(588线)东伸北抬至江淮地区。

冷空气由乌拉尔大槽分裂东移的短波槽携带，流入江淮地区，同时中心位于库页岛附近的东北冷涡发展旺盛，冷空气沿东北冷涡的西侧南下，在副高的阻塞下汇入槽
从850 hPa的位势高度场和温度场上看[图2(b)]，江淮地区的低空存在一低涡，其中心位于河南南部与安徽交界处，强度为144 gpm。

随着飑线的发展，该低涡逐渐加强并向东移动，江淮地区低层形成一条明显的切变线，西南暖湿气流和偏北冷空气在此交汇。

同时位于该低涡东南侧的低空急流输送了大量水汽至江淮地区。

Meng等[9]将华东飑线发生的大气环流背景分为六类：短波槽前，长波槽前，冷涡型，副高型，台风型和槽后型。

对比可知,本次飑线发生在典型的东北冷涡大环流背景下。

除有利的大气环流形势，大气不稳定层结和低层垂直风切变也对飑线的发展维持起着至关重要的作用。

从12日00时安徽安庆站的探空曲线图可看出(图略)，该地的对流有效位能(convective available potential energy, CAPE)为1 225.9 J·kg-1,0～3 km的垂直风切变为13 m·s-1，说明大气中集聚着大量不稳定能量,有利于对流的产生和维持。

综上所述，本次强飑线过程发生在稳定的东北冷涡天气背景下，850 hPa低涡和低空切变线的形成使得冷暖气流在江淮地区交汇，触发了对流,同时对流层低层强的垂直风切变和大气不稳定能量的集聚也为飑线的发生提供了有利的条件。

2.1 数值方案设计
本文采用wrf 3.6.1中尺度模式对该飑线进行数值模拟，模拟网格为三层双向嵌套(图3)，分辨率分别为13.5 km，4.5 km，1.5 km，格点数分别为300×240，361×301，481×361，中心点为(31°N,113°E)，垂直方向共28层，模式顶气压为100 hPa。

采用分辨率为0.5°×0.5°的GFS再分析资料为初始和边界条件，模拟的初始时刻为2014年7月12日00时，模拟时长15 h。

敏感性试验分别采用Morrison双参(bulk)和HUJI SBM(bin)两种微物理方案，除微物理方案不同外，均采用YSU边界层方案、Kain-Fritsch积云对流参数化方案，Noah陆面过程方
2.2 模拟结果验证
2.2.1 雷达回波
图4为两种方案模拟的雷达回波的对比图。

在飑线发展的初期[图4(a)、4(b)]，两种方案均模拟出了在湘北鄂东地区有零星对流单体生成，随后合并为一条弓状回波带，这与实况基本一致[图1(b)]，且bin方案模拟的回波强度大于bulk方案。

12日09时实况飑线达到最强，其主体位于安徽省南部[图1(f)]。

bulk方案[图4(c)]模拟的飑线的结构和走向基本与实况一致，但移动速度较快，飑线主体已东移至江苏南部，且回波强度明显低于实况。

相比而言，bin方案[图4(d)]模拟的飑线结构松散，其前部对流区内的对流单体相对孤立，组织化程度较差。

12日10时实况雷达回波[图1(g)]已明显减弱，飑线后部层云降水不断扩展。

此时bulk方案模拟的飑线刚达到成熟期[图4(e)]，前部的对流区存在三条明显的带状回波，强度在55 dbz以上。

而bin方案中飑线结构已渐趋模糊[图4(f)]，对流虽发展旺盛但相对孤立。

到12日12时实况飑线逐渐消散[图1(i)]。

此时bulk方案模拟的飑线已移到海上，其北部的对流仍然很强，后部层云不断扩展，相比而言bin方案中的对流强度更强，且对流单体间有组织化的趋势，直到模拟结束时刻，其在海上仍然有很强的回波。

综上所述，bulk方案基本模拟出了飑线初生、发展、成熟、消亡的生命史，且飑线的位置、走向、移动方向等特征与实况基本一致，但从时间的一致性上看，bulk方案与观测存在1～2 h的延迟。

如实况飑线在12日09时达到成熟阶段，而在bulk模拟中12日12时才达到成熟阶段。

bin方案的模拟结果在飑线初生阶段与实况基本一致，后来随着飑线的移动，模拟出的对流比较松散，虽然大致排列成一条直线，组织化程度较低，飑线结构不明显，更类似于线状对流。

反而飑线移入海上后，其对流发展旺盛，单体间组织化程度加强，与实况并不一致。

2.2.2 地面降水
除雷达回波外，我们也对比了两种方案模拟的6 h累计降水。

实况降水数据是中国自动站与CMORPH降水产品融合的逐小时降水量网格数据集，它的空间分辨率0.1°×0.1°。

从12日00～06时的累计降水上看，实况雨带[图5(a)]呈东北-西南
走向,主要位于安徽和江苏南部,这与飑线的位置是相对应的。

其平均降水量在
12.8～25.6 mm之间，强降水区位于安微南部的芜湖和宜城，6 h累计降水量在
50 mm以上。

从数值模拟的结果看，两种方案模拟的雨带走向和位置基本与实况相符，但bulk方案没有模拟出雨带西南段的降水，但强降水中心的位置和强度与实况基本一致，而bin方案模拟出的雨带更狭窄，且强降水中心偏北。

总的看来，无论是雷达回波还是地面降水，bulk方案的模拟结果都优于bin方案。

从图4的雷达回波中可看出，飑线的水平结构特征为飑前强对流区和飑后层云区，强对流区雷达回波强，对流发展旺盛，而层云区雷达回波弱，却能造成大范围降水。

由于飑线具有准二维的结构特征，即飑线上各个风暴单体的演变特征相似。

沿飑线移动方向作一垂直剖面，可反映风暴单体内部尤其是垂直方向上的结构特征。

图6是两种方案模拟的5种水凝物混合比的垂直剖面图，包括云水、雨水、云冰、雪
和霰。

剖面的方向是沿着飑线移动方向的，其位置如图4所示。

从云水的模拟结果来看，bulk方案中云水混合比的大值区与飑前对流单体的位置
是一致的，都位于距离100～110 km处，最大混合比出现在7 km高度处，为
1～2 g·K-1。

除此之外在飑线前部的新生单体中也存在云水大值区。

而bin方案
中的云水含量明显比bulk方案少，可能是因为bin方案的对流发展更旺盛，云水大多转化为雨水，这点从雨水含量的分布中也可以看出。

Bin方案在0 ℃层以下存在大量雨水，且集中在3～5 km左右高度上，最大含量超过4 g·kg-1,层云区的雨水含量较少但分布均匀。

相比而言bulk方案的雨水含量则远少于bin。

从云中固态水凝物的分布上看，bulk方案在整个对流层上层均有云冰产生，且集
中在10～14 km的高度上，浓度约为0.4～0.5 g·kg-1，而bin方案中云冰主要产生在飑前对流单体的上方，后部层云区高层几乎没有云冰产生，这说明虽然bin 方案模拟的飑前对流很强，但后部层云区较弱，且比较离散。

从雪和霰粒子随高度的分布来看，bulk方案中雪粒子的特征高度在8 km左右，含量为1～3 g·kg-1，霰粒子的特征高度稍低，在6～8 km，且均集中在飑前对流的上方；而bin方案中不仅雪和霰的含量远多于bulk方案，而且高度更高，其中心大值区均在14 km 以上。

总的说来，以上简单分析了飑线成熟时期各水凝物的垂直分布情况，结果表明：两种微物理方案的模拟结果存在明显差异，尤其是冰相粒子的分布差别较大。

水凝物粒子分布的差异反映了不同的微物理过程及其源汇收支项，今后将深入分析这些微物理过程对应的源汇项，以期了解哪些微物理过程占了主导地位。

利用WRF中尺度模式，研究了bulk和bin两种微物理方案在我国强对流天气模拟中的敏感性，并以2014年7月12日发生在安徽和江苏地区的一次强飑线过程为例。

该飑线发生在东北冷涡的环流背景下，高层干冷空气的侵入和低层暖湿气流的输送，增强了大气的不稳定性，同时850 hPa高度场存在一明显的低涡，来自南海的暖湿气流和低涡带来干冷气流在江淮地区相遇，触发了对流。

利用WRF模式中的Morrison双参方案和HUJI SBM方案分别对这次飑线过程进行了数值模拟，并详细对比了模拟的雷达回波和降水，结果表明：bulk方案基本模拟出了飑线初生、发展、成熟、消亡的生命史，且飑线的位置、走向、移动方向等特征与实况基本一致，但从时间的一致性上看，bulk方案与观测存在1～2 h的延迟且强度稍弱。

相比而言bin方案模拟的对流相对孤立，组织化程度较低，飑线结构不明显。

从两种方案模拟的6 h累计降水来看，bin方案模拟的雨带偏窄且强降水区偏北，而bulk方案虽然没有模拟出雨带西南段的降水，但对强降水区的模拟比较准确。

综上所述，bulk方案的模拟结果总体优于bin方案。

在此基础上，进一步对比了两种方案模拟的水凝物的垂直剖面图，包括云水、雨水、云冰、雪和霰。

结果表明：bulk方案中的云水和云冰含量明显高于bin方案，而bin方案中的雪和霰粒子含量较多，且产生高度更高。

尽管在本文的研究中bulk方案的结果优于bin方案，但这只是针对一次飑线过程，在以后的研究中需要更多的个例试验加以验证。

同时本文只是对模拟结果进行了初步的比较，未来需要深入分析不同微物理方案对飑线的动热力结构模拟的影响，及其与云微物理过程的相互作用。

【相关文献】
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Shi Y Q, Lou X F. Progress in research on explicit cloud microphysical schemes. Meteorological Science and Technology, 2006; 34(5): 513—520
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