2007—07—07江淮地區特大暴雨過程的地形敏感性試驗分析

趙瑜等

摘 要：為了更好地探究暴雨強度和落區對農業防災減災工作的重要性，利用WRF模式對2007-07-07—08江淮地區的特大暴雨進行了地形人為變化的影響和模式地形分辨率影響的地形敏感性試驗。由此得出，控制試驗和3個對比試驗的雨帶均呈現西北—東南走向帶狀分布。在此次暴雨過程中，九華山、天目山、黃山一帶的地形對江蘇西部強降水中心位置的影響很大，使得其位置向東偏移了1個緯度左右，但是，對安徽境內的暴雨落區影響不大；幕阜山對此次暴雨過程的影響最小；大別山一帶的地形對安徽西北部的降雨量影響較大。采用較低分辨率的地形時，安徽西北部的強降雨中心降雨量明顯偏少，而對江蘇北部的強降雨中心降雨量并無影響；采用較高分辨率的地形時，2個強降雨中心的降雨量均未發生變化。

關鍵詞：WRF模式；暴雨落區；地形影響試驗；降雨量

中圖分類號：P43 文獻標識碼：A DOI：10.15913/j.cnki.kjycx.2015.03.028

暴雨會使得農田積水、沖毀作物，導致農業減產。因此，暴雨研究一直受到了氣象科技工作者的高度重視。研究表明，暴雨與地形有密切的關系。一般來講，地形對暴雨動力的影響主要表現為地形的強迫抬升和地形輻合。地形的迎風坡使得氣流繞地形流動或被迫爬升，并且暖濕氣流常在地形迎風坡造成氣旋性輻合，暴雨系統易發展。江淮地區地形復雜，而且多是中小尺度地形，所以，對暴雨有很大的影響。2007-07-07—08，在梅雨期的暴雨過程中，江蘇西部和安徽西北部發生了特大暴雨，24 h最大降雨量達到了233 mm，如圖1所示，造成了較大的影響。本研究則利用WRF中尺度模式對此次暴雨過程進行數值模擬和地形敏感性試驗，以探討江淮中尺度地形對此次暴雨過程的影響，為做好暴雨的精準預報、以便農田可以提前做好排水準備提供參考。

1 數值模擬方案設計

在本研究中采用中尺度數值模式WRF（Weather Research and Forecast），數值模擬2007-07-07—08梅雨期暴雨情況。采用NECP每隔6 h一次的全球再分析資料（水平分辨率為1°×1°）作為模式的初始場和側邊界條件，不使用嵌套方案，模擬區域的中心位置為（118°E ，32°N），格點數為100×100，格距為10 km，積分步長為90 s。模式垂直方向為28層，模式頂氣壓為50 hPa。另外，在云微物理過程中，選用Ferrier（new Eta）微物理方案，長波輻射選用RRTM方案，短波輻射采用RRTM方案，每分鐘調用一次輻射過程；積云對流采用Kain～Fritsch方案，每隔5 min 調用一次；陸面過程方案采用熱量擴散方案。從2007-07-06T18：00—2007-07-08T06：00，共計36 h，每隔1 h 輸出一次結果。

地形敏感性試驗主要包括兩方面的內容：①地形人為變化的影響。控制試驗地形，分別去除幕阜山地區地形（幕阜山）、大別山地區地形（大別山）、黃山地區地形（包括九華山、黃山和天目山），并將其分別記為試驗二、試驗三 、試驗四。試驗二、試驗三、試驗四與控制試驗均采用相同的模擬時間和積分方案。各地形高度和位置如圖2所示。②模式地形分辨率的影響。在盡可能不改變初始時刻模式大氣的動力和熱力協調性前提下，進行不同地形分辨率影響的敏感性試驗，研究地形對暴雨發生發展的影響。試驗五、試驗六、試驗七采用與控制試驗相同的模擬方案。在模擬初始時刻，分別引入模式地形分辨率為30 s（地形分辨率約為1 km）、2 m（地形分辨率約為22 km）、5 m（地形分辨率約為55 km）、10 m（地形分辨率約為110 km）。試驗方案如表1所示。

2 數值模擬試驗結果分析

2.1 地形人為變化的影響

為了探索3個地區的地形對暴雨的影響，人為地改變地形，并對比、分析了模擬結果，主要包括：①在不改變各要素場和模式地形的前提下，模擬了2007-07-07的暴雨降水過程；②不改變大尺度環境的各要素場，依次將長江中游大別山、幕阜山、九華山、天目山、黃山等地的海拔高度降為0 m，如表1所示，將新生成的模式地形輸入WRF模式，并模擬2007-07-07的暴雨天氣過程。

在圖3中，（a）（b）（c）（d）分別為控制試驗、3個對比試驗的24 h累積降水量。控制試驗表明，2007-07-07T06：00—2007-07-08T06：00天氣過程的形勢預報和降水預報與實際情況基本上一致，如圖1所示，雨帶呈東北—西南走向；安徽境內的暴雨中心位置略偏西；2個強降雨中心的雨量均比實際降雨量偏少——位于安徽境內強降雨中心的降水量為180 mm，比實際降雨量少了50 mm；而位于江蘇西部強降雨中心的降水量為150 mm，比實際降雨量少30 mm。造成雨量偏少的原因可能是模式模擬區域中心位置位于2個強暴雨中心之間，所以，降雨量的在這一降雨帶偏少。

從圖3中可以看出，控制試驗和3個對比試驗均模擬出了2個強降水中心，雨帶均呈西北—東南走向帶狀分布，與實際情況一致。試驗二（圖3b）的2個強降水中心分別位于（115.2°E ，32.6°N）（119.5°E ，31.7°N），2個強降水中心降水量分別為180 mm、150 mm，與控制試驗基本相同。去掉幕阜山一帶的地形后，并沒有使西南暖濕氣流向北運動，切變線仍然維持在32°N附近，并且呈東西走向，因此，幕阜山地形對這次降雨過程起到的作用很小。試驗三（圖3c）的2個強降水中心位于（114.7°E ，32.7°N）（118.5°E ，31.5°N），2個強降水中心降水量分別為160 mm、150 mm，與控制試驗相比明顯偏少。去掉大別山一帶的地形后，使得西南暖濕氣流繼續向北行進，切變線向北偏移了1個緯度，位于33°N附近，但是，仍然呈東西走向。由于去掉了大別山，失去了氣流的爬坡效應，使得位于安徽西北的降雨量明顯偏少。試驗四（圖3d）的2個強降水中心位置分別位于（115.6°E ，32.7°N）（120°E ，31.5°N）。其中，位于江蘇西部的強降水中心位置明顯偏東，2個強降水中心的降水量分別為150 mm、150 mm，與控制試驗相比，位于安徽西北部的強降雨中心雨量偏少。由于去掉九華山、天目山、黃山地形，使得這一帶的地形變得平坦，南海源源不斷的暖濕空氣輸送，繼續向東行進。受地形改變的影響，江蘇西部強降水中心的位置向東漂移。

綜合以上4個試驗方案可以看出，去掉黃山、九華山地形，此次降水中位于江蘇西部的強降水中心發揮了極大的作用，其位置明顯偏東；去掉大別山，使得位于安徽西北部的強降雨中心雨量偏少；去掉幕阜山，并沒有對此次降水起到作用，幾乎沒有改變強降雨中心的位置。

2.2 模式地形分辨率的影響

在盡可能不改變初始時刻模式大氣的動力和熱力協調性的前提下，進行了不同地形分辨率影響的敏感性試驗，研究了地形對暴雨發生發展的影響。試驗五、試驗六和試驗七采用了與控制試驗相同的模式方案，分別在模擬初始時刻引入30 s（地形分辨率約為1 km）、2 m（地形分辨率約為22 km）、5 m（地形分辨率約為55 km）、10 m（地形分辨率約為110 km）進行24 h降水量模擬試驗。

在圖4中，（a）（b）（c）（d）分別為控制試驗、試驗五、試驗六、試驗七的24 h累積降水量。從其與江淮地區的實際降水分布的比較中可以看出，4個試驗模擬2007-07-07T06：00—2007-07-08T06：00天氣過程的形勢預報和降水預報與實際情況基本一致，安徽境內的暴雨中心位置有些偏西，雨帶呈現西北—東南走向的帶狀分布。試驗六和試驗七2個強降水位置比控制試驗和試驗五的強降水位置要大，位于安徽西部強降雨中心的降水量與控制試驗相比少30 mm左右。由于江蘇境內地勢平坦，絕大部分地區在海拔50 m以下，因此，改變模式地形分辨率對江蘇西部的強降雨中心并無影響。而安徽地形地貌呈現多樣性，長江和淮河自西向東橫貫全境，淮河以北地勢平坦遼闊，是華北大平原的一部分。中部江淮之間，山地崗丘逶迤曲折，丘波起伏，崗沖相間，長江兩岸和巢湖周圍地勢低平，屬于著名的長江中下游平原，而南部以山地、丘陵為主。另外，從控制試驗和試驗六的地形差值圖（圖略）中可以看出，模擬區域內正差值中心值平均在0～50 m之間，負差值中心在-60～0 m之間。從圖5中可以看出，主要的差值區分布在安徽大別山一帶和安徽南部區域，并且差值中心呈明顯的小尺度多中心分布。在模擬區域內的正差值中心值平均在50～200 m之間，負差值中心值平均在-150～-50 m之間。

因此，采用較低分辨的模式地形時，位于安徽境內的強降雨中心降水量明顯偏少，而對于地勢平坦的江蘇西部的降雨則沒有明顯的影響。由此可見，分辨率越高的模式地形模擬的降水量越準確。不同的模式地形分辨率對暴雨落區的影響不大，這可能是因為江淮地區一帶的地形偏低，平均海拔不到500 m，所以，需要采用更高、更精確的地形分辨率更為精確的預報暴雨的情況。

3 結論

人為改變地形后，控制試驗和3個對比試驗能很好地模擬出在此次暴雨過程中，雨帶呈西北—東南的走向帶狀分布，并能確定2個暴雨中心。

九華山、天目山、黃山等山脈呈東北—西南向走向，與暖濕水汽輸送方向一致。去掉九華山、天目山、黃山后，導致暖濕水汽進一步向東北方向移動，使得此次暴雨天氣過程中江蘇西部的強降水中心位置向東偏移了1個緯度左右，但是，對安徽境內的暴雨落區影響不大。大別山山脈呈西北—東南走向，與雨帶走向一致，去掉大別山后，切變線向北偏移了1個緯度。由于沒有山脈阻擋，就沒有氣流的爬坡效應，使得位于安徽西北部的降雨量明顯偏少。幕阜山脈呈東北—西南走向，平均海拔較低，去掉幕阜山后，暖濕氣流并沒有進一步向北輸送，對此次暴雨過程影響最小。

模式地形分辨率對暴雨落區的影響不大，但對強降水中心的降水量影響較大。地形越復雜，模式地形分辨率則需要越高；模式地形分辨率越高，模擬的降水量越接近實際情況。

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〔編輯：白潔〕