Page 10 - 《高原气象》2026年第1期

高 原 气 象 45 卷
6

图4 05:00 500 hPa（a）和200 hPa（b）位势高度（蓝色等值线， 单位： dagpm）、 温度场（红色等值线， 单位： ℃）
和风场（风羽， 单位： m·s ）
-1
绿色阴影为青藏高原主体区域， 红框为对流发展区域
Fig. 4 Geopotential height （blue contours， unit： dagpm）， temperature （red contours， unit： ℃） and wind fields （wind barbs，
-1
unit： m·s ） on 500 hPa（a） and 200 hPa（b） at 05:00. Green shading denotes Tibetan Plateau location. Red box denotes
the area covering the development of the convection process
202， 垂直层数为 50 层。模拟时间为 2022 年 8 月 9 对Ctrl试验的模拟效果进行验证， 分析本次MCS过
日 18:00 至 10 日 22:00， 其中前 6 h 为 Spin-up 时间。 程的 CI 特征。在此基础上， 基于敏感性试验结果
模式结果10 min输出一次， 所选参数化方案见表1。 差异， 分析土壤湿度非均匀性对CI过程的影响。
3. 1 Ctrl试验结果验证与分析
表1 参数化方案
Table 1 Parameters for parameterization scheme 同卫星资料和ERA5资料对比， Ctrl试验结果基
本再现了本次过程（图 5）。从背景场来看， 500 hPa
物理过程 方案
风场和土壤湿度场的大小和方向同 ERA5资料基本
微物理 Lin
积云参数化 GF 一致。从对流发展来看， 通过对比TBB和模式模拟
短波辐射 Dudhia 的云顶温度， 认为 Ctrl 试验成功捕捉到了本次对流
长波辐射 RRTM 过程。TBB 和云顶温度均可反应对流系统的发生
边界层 MYJ 发展过程， 但 TBB 由黑体辐射定律计算得到， 较云
陆面过程 Noah LSM 顶温度略低， 二者虽然无法从数值上直接对比， 但
均能反映对流的发展范围， 因而在缺乏天气雷达观
为探究土壤湿度非均匀性对 CI 的影响， 模拟
测时， 可利用二者对比结果验证数值模拟结果（殷
试验分为控制试验（Ctrl 试验）和三次敏感性试验。
青青等， 2022）。Ctrl试验中， 模拟的云顶温度值较
敏感性试验在控制试验基础上， 保持参数化方案不
卫星观测的TBB值低值区提早出现， 模拟的组合反
变， 分别将两层嵌套中 D02范围内土壤湿度初始场 射率首次在 04:10、 （34. 92°N， 90. 94°E）位置处达

改为对流区域内的土壤湿度最小值（Senmin 试验）、 到 35. 27 dBZ， 即对流首次触发。整体而言， 模拟
平均值（Senavg 试验）和最大值（Senmax 试验）， 以 的对流位置和移动路径与卫星观测有所对应。模
消除初始土壤湿度非均匀性。由于 WRF 模拟结果 式模拟的 CI 时间有所提前， 但同样处于地表加热
提供了组合反射率产品， 故模拟试验中最大组合反 充分的时段； 后续模拟结果的对流强度偏弱、 发展
射率首次达到≥35 dBZ 的时间和位置为模拟 CI 的 速度较慢、 扩展范围偏小， 但发展趋势同原过程基
形成时间和位置。Ctrl试验同 Senavg试验的差异为 本一致。考虑到青藏高原地区背景地形复杂多变
改变土壤湿度非均匀性所导致， 三次敏感性试验之 且本次试验的模拟重点为土壤湿度非均一性对 CI
间的差异为由改变土壤湿度值的大小所导致。 过程的影响， Ctrl试验可作为后续的 CI过程分析及

3 模拟结果分析 敏感性试验的对照组。
图 6 显示了 Ctrl 试验结果中自 CI 前约 2 h 至 CI
基于上述天气过程和数值试验设计， 本节首先 时刻的 CI 位置处环境条件的演变过程， 具体环境