GRAPES中尺度模式中Kain-Fritcsh方案的改進及應用試驗

郭云云，鄧蓮堂，馮麗莎，宋 攀

(1.四川省氣象臺，成都 610072；2.高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室，成都 610072；3.國家氣象中心，北京 100081；4.中國氣象局數值預報中心，北京 100081；5.中國人民解放軍61741部隊，北京 100094；6.中國人民解放軍96941部隊，北京 102208)

引言

積云對流是大氣中重要的物理過程，它通過潛熱、感熱及動量輸送等反饋作用影響不同尺度之間的環流，在時空尺度上屬于數值模式難以分辨的次網格尺度，因此模式中都采用參數化方法來進行估算[1-2]。數值模式中積云對流參數化方案直接參與降水模擬過程，模擬效果尤其是降水效果對其依賴較大[3-5]，在暴雨、臺風等強對流天氣中則更為重要[6]。如何更好地提高積云參數化方案在模式中的表現一直都是氣象科技人員研究的重要內容。歷經幾十年的發展完善，目前已形成一些具有代表性的積云對流參數化方案，如Arakawa-Schubert方案、Betts-Miller方案、Kain-Fritsch方案、Tiedtke方案以及Kuo型方案等[7-13]。國內許多學者也對積云對流參數化方案的研究做出了重要貢獻，如陳伯民等[14]改進了Kuo型方案；Ma等[15]、王德立等[16]改進了Kain-Fritsch方案(以下簡稱KF方案)。在這些不同積云參數化方案的比較中可以發現，KF方案被普遍認為是表現較好的一種[17-18]，但同樣也存在一些不足：KF方案在5km格距的MSM模式中存在模擬降水區域狹窄、降水區域缺失等問題[19]；KF93方案[11]在熱帶氣旋這種不穩定環境中會產生大范圍弱降水[15]；KF方案對華南地區中雨及以上量級的預報有明顯優勢，但它對流觸發機制相對較弱，維持機制則相對過強等[20]。……