基于四維變分同化的“6·23”阜寧龍卷大渦模擬研究

劉達之 姚聃,2 梁旭東

(1.中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室，北京 100081; 2.中國氣象局氣象探測中心，北京 100081)

引言

龍卷是破壞力極強的小尺度系統，其發生往往造成巨大的人員傷亡和財產損失，產生重大社會影響[1-5]。龍卷的預報預警是氣象科研和業務中急需解決的關鍵性難題[6]。龍卷預警主要依靠多普勒雷達對于中氣旋和龍卷渦旋特征(Tornadic Vortex Signature，TVS)的識別。2016年，中國氣象局啟動了龍卷預警業務體系建設試驗[7]，近幾年該試驗取得了初步成效[8]，并已在2021年5月14日江蘇蘇州、湖北武漢兩例EF3級強龍卷等重大災害性天氣過程的預警中發揮了重要作用。廣東佛山市龍卷風研究中心也開展了針對龍卷的預警業務[9-10]。然而，基于雷達監測的預警在龍卷母體風暴生成和發展以后才能發現，預警時效較短，難以滿足龍卷災害防御的需求。

龍卷預報主要依賴于數值模式對于龍卷母體風暴及其所產生環境條件的模擬和預報。數值模擬對于提高龍卷的預報時效具有重要意義，但相關研究難度較大[11]，主要原因有3點：①針對龍卷尺度的模擬技術和高時空分辨率所需運算資源的限制;②針對龍卷復雜結構和發生機理的認知不足；③龍卷過程可預報性的局限。強對流系統的觸發在數值模擬和預報中是難點，尺度更小的龍卷過程和機制則較為復雜，需要以典型個例作為切入點，開展深入的系統研究。Hanley等[12]以造成嚴重傷亡的2013年5月20日美國俄克拉荷馬州Moore市EF5級龍卷為切入點，使用100 m分辨率成功模擬出龍卷超級單體以及近地面強風，但資料同化的缺少造成位置和時間偏差明顯。Snook等[13]利用集合卡爾曼濾波(Ensemble Kalman Filter，EnKF)同化雷達資料，成功通過大渦模擬再現出了50 m分辨率的龍卷結構，并基于集合預報試驗分析了龍卷路徑和強度對于模式的高度敏感性。Zhang等[14-15]同樣以EnKF為基礎，研究模式微小差異在風暴發展期間的非線性增長，并從實際和可預報性的角度分析了龍卷超級單體數值模擬和預報所面臨的核心問題。以上研究為龍卷的數值模擬和預報可行性提供了有利參考。

2016年6月23日，江蘇鹽城發生強度達到EF4級的超強龍卷過程，在阜寧縣造成98人死亡[2]，是該地區40多年以來最嚴重的一次龍卷災害[16]。針對該龍卷過程，學者們采用不同方法開展了數值模擬研究。Yao等[17]以WRF模式所模擬的環境場提取垂直廓線生成理想化初始場，驅動CM1模式開展25 m分辨率的大渦模擬，研究精細化的龍卷漏斗云三維結構及其演變過程。Sun等[18]采用WRF模式進行龍卷模擬對水平分辨率的依賴性研究，指出在49 m網格上通過大渦模擬可以解析龍卷結構。該結果為進一步開展的龍卷結構和發生機理研究提供了參考，但其較大的計算資源消耗難以應用于業務預報，同時龍卷發生位置和時間存在偏差。以雷達資料同化為基礎，陳鋒等[19]利用雷達反射率以及徑向風資料，對比同化不同資料的結果，發現同化徑向速度的方案能顯著改進阜寧附近渦旋的發生、發展過程模擬。李佳等[20]利用華東區域模式快速循環同化系統，對阜寧龍卷天氣過程進行模擬，預報時效為30 min，模擬出具有一定強度的對流單體。但這兩個研究僅使用3 km分辨率進行模擬，并沒有分析在此環境場能否產生龍卷。

以上研究表明，龍卷的數值模擬既需要資料同化的改進以減小誤差，也需要百米量級分辨率以解析龍卷尺度結構，龍卷的數值預報則更需要在此基礎上兼顧運算效率。本研究基于WRF模式與四維變分同化方案(4DVar)系統，同化高時空分辨率的地面觀測和雷達徑向風資料，開展龍卷可分辨尺度大渦模擬，分析阜寧龍卷及其母體風暴的發生發展過程，并探討基于粗分辨率判斷龍卷發生條件的可能，以期為龍卷預報提供參考。

1 資料與方法

1.1 資料來源

模式初始場選用了NCEP/GFS再分析資料2016年6月23日03:00 UTC預報場，以開展2016年6月23日阜寧龍卷的模擬。同化所使用的資料包括全國地面2063站逐小時觀測(氣壓/海平面氣壓、氣溫、露點溫度、2 min平均風向和風速)以及14部多普勒天氣雷達(鹽城、連云港、淮安、上海青浦、南京、南通、常州、泰州、宿遷、臨沂、合肥、蚌埠、馬鞍山、銅陵)。天氣形勢分析選用NCEP/FNL最終分析資料。累積降水和地面風場分析使用了江蘇省內地面分鐘級觀測資料。雷達觀測分析使用了江蘇、淮安、連云港3部雷達進行資料合成。

1.2 試驗設計

采用WRF模式3.9版本，最外層網格的中心點位置為33°N、115°E，水平分辨率為9 km。模擬分為基礎試驗和加密試驗，基礎試驗向內依次嵌套3 km，1 km和333 m網格，共計四重。加密試驗分別針對模擬出的兩個對流單體繼續嵌套111 m最內層網格，共計五重(圖1)。垂直方向共設置51層，其中最低層高度約為33 m。

在物理過程參數化方面，基于對前人研究[18-20]的綜合測試比較，選取了Morrison雙參云物理方案、RRTMG短波和長波輻射方案、Pleim-Xiu 近地面層方案和陸面過程計算方案、ACM2邊界層方案以及SGS湍流參數化方案組合，關閉了積云參數化。在333 m和111 m分辨率區域采用大渦模擬。

D01～D04區域水平分辨率依次為9 km、3 km、1 km和333 m，D05、D06分別為對單體1和單體2進行加密的區域水平分辨率111 m的最內層網格圖1 模式區域設置Fig.1 Mode region settings

采用WRF模式的4DVar系統開展同化試驗。在03:00—04:00 UTC同化窗內，將初始場與全國地面逐小時觀測資料以及周邊區域雷達反演風場數據融合。雷達徑向速度的處理采用Liang等[21]的方法，反演產品水平分辨率為0.1°、垂直分辨率為500 m、垂直方向為15層、時間間隔為12 min的三維風場資料。

1.3 診斷參量

龍卷的模擬中，兩個常用的垂直積分參量容易混淆，表征龍卷生成環境條件的風暴相對螺旋度(Storm Relative Helicity，SRH)和表征風暴單體中旋轉強度的上升氣流螺旋度(Updraft Helicity，UH)。SRH為指定垂直層次內(通常取0～3 km)水平風的垂直切變及其旋轉程度[22]，最初用于龍卷臨近探空曲線的診斷，也可以用于判定分析模式場中有利于龍卷生成的范圍。UH計算的則是指定垂直層次內(通常選取2～5 km)渦度與垂直速度的乘積[23]，用于表征三維風場中已經形成的旋轉上升氣流的強度，適用于模式分辨率難以解析龍卷的情況下，判定中氣旋及龍卷可能發生的位置和路徑。

此外，對于龍卷可分辨尺度模擬而言，類龍卷渦旋可以直接作為龍卷近地面環流的表征。參照Schenkman等[24]研究，本文采用的類龍卷渦旋標準為：低層存在閉合環流，持續時間不低于2 min，中心最大垂直渦度大于0.2 s-1，且水平風速不小于29 m·s-1。

2 結果分析

2.1 阜寧龍卷概況

2016年6月23日阜寧龍卷發生在中國東部的梅雨期，其天氣背景有利于暴雨發生[25]。地面暖鋒南側高溫、高濕的不穩定氣層提供了良好的熱力條件，高低空急流的耦合提供了良好的動力配置。由NCEP/FNL資料可知(圖2a和圖2b)，伴隨東北冷渦的槽線南端位于渤海灣。阜寧在西太平洋副熱帶高壓北側，低空受西南暖濕氣流影響，濕度達80%。而在對流層中上層，江蘇北部受東北氣流控制，高低空不同性質的氣流加劇了層結不穩定。這些有利環境條件在資料同化過程中均得到了改善(圖2c和圖2d)。

陰影區為850 hPa濕度，單位為%；黑色實線為500 hPa位勢高度，單位為gpm；紅色虛線為500 hPa溫度，單位為℃；箭頭為850 hPa風場；藍色三角為鹽城阜寧縣位置圖2 2016年6月23日 00:00 UTC(a)、06:00 UTC(b)FNL最終分析資料、以及同化前(c)與同化后(d)06:00 UTC高空形勢場模擬結果Fig.2 FNL final analysis data on 0000 UTC (a) and 0600 UTC (b),and the high-level field on 0600 UTC in pre-assimilation (c) and post-assimilation (d) simulation results on June 23,2016

此次阜寧龍卷發生于超級單體中，該超級單體位于西北—東南走向的線狀中尺度對流系統南端[4]，與2012年7月21日北京通州張家灣龍卷相似[26]。觀測資料表明，05:00—06:00 UTC時段降水達到最強，分南北兩個降水極值中心，偏南側的降水中心影響阜寧，1 h累積降水量達到25 mm以上；06:00—07:00 UTC降水區仍然影響阜寧，但強度有所減弱。產生龍卷的超級單體并未發生在最強降水區，但地面風場有明顯的輻合中心。

產生龍卷的超級單體在發生發展過程中先后與多個對流單體合并，其低層有鉤狀回波和入流缺口，可識別出中氣旋和龍卷渦旋特征(TVS)[27]。根據鹽城、連云港、淮安雷達合成的1.5 km高度反射率因子，06:00—06:36 UTC，對流系統整體向東北方向移動，區域內具有南北兩個強度達50 dBz的對流單體，南側對流單體即為產生龍卷的超級單體。

2.2 龍卷超級單體模擬結果

觀測資料同化前，2016年6月23日各高度背景場為均勻的偏南風。觀測資料同化后，分析場中出現了明顯的中尺度渦旋場。在分析場850 hPa上，山東南部、江蘇北部、渤海灣出現閉合氣旋性風場。江蘇境內各高度偏北風分量明顯增強(圖略)，這使得北方冷空氣進一步南壓，與南方暖濕氣流交匯，促進對流系統發生發展。降水方面，對比同化前后初始場預報6 h累計降水可知，同化前，在阜寧附近沒有降水，而同化后出現了降水集中區域，與觀測更為接近(圖3)。

陰影區為6 h累積降水量；紅框標記所關注區域；黑點為阜寧龍卷發生位置圖3 2016年6月23日03:00—09:00 UTC同化前(a)和同化后(b)模擬的累積降水量及阜寧地區累積降水量觀測實況(c)Fig.3 Pre-assimilation (a) and post-assimilation (b) simulated accumulated precipitation at 0300-0900 UTC and observations in Funing region (c) on June 23,2016

圖3紅色方框內，1.5 km高度上06:30 UTC雷達反射率因子表明，有兩個對流單體，分別命名為單體1和單體2(圖4)。06:30 UTC，單體2影響阜寧，強度為40 dBz，在時間和空間上與觀測值十分接近。單體1位于阜寧以西，最大回波強度略大于單體2。加密試驗中，盡管單體2是較強的對流單體，但沒有出現類龍卷渦旋。單體1生成了類龍卷渦旋，并出現明顯的鉤狀回波、風場輻合和強的上升氣流螺旋度(UH)(圖5)?；A試驗中，單體1的雷達反射率因子與UH隨時間不斷增強。08:30 UTC，雖然滯后于龍卷發生的實際時間，但該單體產生了較強的UH并伴有低層風的氣旋性輻合，風速大于20 m·s-1。在形態上，單體1的形態呈鉤狀回波特征。

陰影區為1.5 km高度雷達反射率因子；紅色方框分別標記單體1和單體2；黑點為阜寧龍卷發生位置圖4 2016年6月23日06：30 UTC同化后模擬的阜寧地區雷達反射率因子Fig.4 Radar reflectance factors at 0630 UTC in post-assimilation simulation in Funning region on June 23,2016

加密試驗的大渦模擬表明，08:30 UTC該單體具有明顯的鉤狀回波結構，并伴有UH大值區(圖6a和圖6c)，說明存在強烈旋轉上升氣流。UH大于400 m2·s-2的極值區沿著鉤狀回波尾端外側的輻合線呈環狀分布，最大值已超過1200 m2·s-2。08:28—08:34 UTC,200 m高度垂直渦度以及模式最低層風場逐2 min時間演變表明(圖7)，這個時間段內，渦度場分布呈圓環狀，08:30 UTC渦度最大值達0.2 s-1并維持4 min，08:30—08:34 UTC渦度極值區周邊的風速達40 m·s-1，并形成閉合環流，符合類龍卷渦旋特征。

單體2在基礎試驗和加密試驗中，單體2發展最強的時段(06:20—06:40 UTC)內均未出現鉤狀回波、大于50 m2·s-2的UH或風場的氣旋性輻合，無類龍卷渦旋生成。

在阜寧龍卷的已有研究中，Sun等[18]采用未同化觀測資料模擬出了龍卷渦旋結構，07:12 UTC該龍卷渦度中心在144 m水平分辨率上，位于34°11.5′N、118°45′E，與阜寧龍卷相比，時間偏晚、位置偏北。在李佳等[19]、陳鋒等[20]采用資料同化的研究中，阜寧龍卷周邊區域，在相近的時間出現了較強的對流系統，但沒有模擬出類龍卷渦旋。本文中，資料同化后得到了與阜寧龍卷發生位置和時間相近的較強對流單體(單體2)，但對其采用高分辨率加密不能模擬出類龍卷渦旋。而在西側區域較晚的時間，在對單體1加密后模擬出了類龍卷渦旋。

因此，通過資料同化改進初始場，形成有利于龍卷發生的環境場，有利于模擬出類龍卷渦旋。對于龍卷發生的具體時間和位置，仍具有較大的不確定性。對于以NCEP/GFS預報場為基礎，嘗試對龍卷進行模擬和預報的目標而言，通過資料同化可以提高對流觸發及龍卷預報的技巧，也表明模擬結果與預報業務目標存在較大差距。

陰影區為1.5 km高度雷達反射率因子；箭頭為最低層風場，等值線UH=800 m2·s-2圖5 2016年6月23日08:20UTC (a)、08:30 UTC (b)、08:40 UTC (c) 阜寧地區333 m分辨率網格單體1對應的雷達反射率因子、最低層風場及上升氣流螺旋度Fig.5 Radar reflectivity factor,wind at the first model level,and updraft helicity of convective cell 1 at 0820 UTC (a),0830 UTC (b) and 0840 UTC (c) on the 333 m grid on June 23,2016 of Funing region

圖a和圖b陰影區為1.5 km高度雷達反射率因子；圖c和圖d陰影區為上升氣流螺旋度；箭頭為最低層風場；等值線為40 dBz雷達反射率因子；圖c和圖d分別為圖a和圖b中黑框范圍圖6 2016年6月23日阜寧地區111 m分辨率網格雙向嵌套(a)、單向嵌套(b)單體1對應的雷達反射率因子、圖a黑框區域(c)、圖b黑框區域(d)最低層風場及上升氣流螺旋度Fig.6 Radar reflectivity factor,lowest layer wind and updraft helicity of convective cell 1 in two-way (a) ,one-way(b),black box area of figure 6a (c) and figure 6b (d) nesting on the 111 m grid on June 23,2016 of Funing region

2.3 影響龍卷生成的多尺度條件

2.3.1 有利龍卷生成的環境條件

不穩定能量方面，在模式的起報初始時間(2016年6月23日03:00 UTC)，包括鹽城阜寧區域在內，江蘇大部分區域CAPE值達2000 J·kg-1以上(圖略)，超過了龍卷性超級單體發生條件的中位數(約1800 J·kg-1)[28]，表明環境場具備充足的不穩定能量。CAPE是龍卷性超級單體生成的基本前提條件，雖然阜寧當日大部分區域CAPE值均超過龍卷性超級單體發生的中位數，此次阜寧龍卷并未發生在CAPE值最大的區域。

水平風矢量的垂直切變方面，單體1和單體2所在區域的環境，0～6 km切變均已超過20 m·s-1，而0～1 km切變則差異明顯(圖略)。據Thompson等[28]統計，0～6 km垂直風切變在超級單體與非超級單體間差異顯著，超級單體0～6 km切變中位數約為22 m·s-1；而強龍卷、弱龍卷、非龍卷性超級單體以及非超級單體對流的0～1 km切變中位數分別為9.8 m·s-1、8.1 m·s-1、6.4 m·s-1和2.9 m·s-1。本研究中，單體1的0～1 km垂直風切變在05:30—07:00 UTC為5～7 m·s-1，在07:10—08:00 UTC為8～15 m·s-1，而單體2在05:30—06:00 UTC僅為1～2 m·s-1。即單體1的環境有利于龍卷超級單體生成，而單體2的環境更有利于非超級單體對流的生成。兩個對流單體0～6 km垂直風切變均有利于超級單體發生，但僅在單體1及其周邊范圍內，0～1 km垂直風切變有利于龍卷的發生。

相對于低層垂直風切變而言，風暴相對螺旋度(SRH)則更集中在單體1附近范圍內，呈現出區別于周邊區域有利于龍卷生成的環境(圖8)。 單體1的SRH達100 m2·s-2以上，單體2的SRH不足25 m2·s-2。根據Thompson等[28]統計，強龍卷、弱龍卷和非龍卷超級單體的SRH中位數依次為223 m2·s-2、184 m2·s-2和146 m2·s-2。此次阜寧龍卷SRH隨模擬分辨率提升而提高，但整體分布不變。3 km分辨率中單體1的SRH07:50 UTC超過100 m2·s-2，1 km分辨率達200 m2·s-2，333 m分辨率達225 m2·s-2，但是空間分布沒有發生變化。與之相比，單體2的SRH整個階段在各分辨率區域均未達到25 m2·s-2。

陰影區為0～3 km SRH；三角形(正方形)為單體1(單體2)達到回波強度最大值位置圖8 2016年6月23日07:50 UTC 3 km(a)、1 km(b)、333 m(c)、111 m(d)、08:00 UTC 3 km(e)、1 km(f)、333 m(g)、111 m(h)、08:10 UTC 3 km(i)、1 km(j)、333 m(k)、111 m(l)分辨率網格阜寧地區風暴相對螺旋度變化Fig.8 Temporal variations in SRH at 0750UTC in grid resolution of 3 km (a),1 km (b),333 m (c) and 111 m (d),0800 UTC in grid resolution of 3 km (e),1 km (f),333 m (g) and 111 m (h),0810 UTC in grid resolution of 3 km (i),1 km (j),333 m (k) and 111 m (l) in Funing region on June 23,2016

此次阜寧龍卷模擬，單體1和單體2前期為強度相似的兩個對流單體。即使在3 km分辨率下，也已表明其中一個單體所在環境場更有利于龍卷的發生。這種環境場的差異，單體1在高分辨率模擬區域中心出現了類龍卷渦旋。模式分辨率的提升，使得SRH的量值增大，但在分布上沒有明顯差異。表明SRH對于龍卷的生成具有指示性，且在不使用高分辨率的條件下，就可以通過環境場的模擬分析，為能否生成龍卷提供預報依據。這體現了基于數值模式開展龍卷預報(如潛勢聯合概率預報[29])的可能。

2.3.2 小尺度系統的反饋作用

具備了有利的環境條件，龍卷不一定發生，且其中所涉及的過程較為復雜。為說明這一現象，通過對比測試，分析在完全相同的環境條件下，單向嵌套網格與雙向嵌套網格所產生模擬結果之間的差異。即在以上針對單體1加密試驗的基礎上，關閉內層網格對外層網格的反饋，分析高分辨率模擬產生的小尺度過程對龍卷超級單體的影響。

采用單向嵌套后，加密試驗的1.5 km高度，UH最大值達600 m2·s-2(圖6b和圖6d)，遠低于雙向嵌套試驗中UH最大值(圖6a和圖6c)。在1.5 km高度回波反射率因子形態結構上未出現明顯鉤狀回波，未出現持續時間超2 min、強度大于0.2 s-1的垂直渦度，未達到類龍卷渦旋標準。對比1 km、333 m和111 m不同分辨率下模式最低層最大垂直渦度可知(圖9)，隨著分辨率的提高，垂直渦度的強度也逐步提高?？傮w上，雙向嵌套的垂直渦度大于單向嵌套的垂直渦度。111 m分辨率下，雙向嵌套下垂直渦度的最大值于08:30 UTC達到0.2 s-1，維持4 min。單向嵌套時僅在08:40 UTC后有短暫的時間段達到0.2 s-1。

圖9 2016年6月23日不同分辨率雙向嵌套與單向嵌套的垂直渦度最大值變化Fig.9 Temporal variations in the maximum vertical vorticity of two-way and one-way nesting on June 23,2016

以上結果表明，即使在環境條件有利于龍卷生成的情況下，類龍卷渦旋的生成也需要小尺度系統的反饋作用，甚至超級單體的維持和發展也可能受到影響。這其中可能反映了龍卷生成理論中近地面渦旋增強機制的作用[11]，以及摩擦和湍流等物理過程的影響[24]。

3 結論與討論

(1)同化高頻次的地面觀測和雷達風場資料，能有效改進模式初始場，優化環境條件的模擬，從而提升強對流系統生成位置和持續時間的模擬效果，以及對生成龍卷的超級單體風暴發生、發展的模擬能力。

(2)盡管風暴相對螺旋度等環境參量值隨模式分辨率有所提高，但其空間分布并無顯著差異。與對流有效位能(CAPE)和垂直風切變相比，風暴相對螺旋度的高值分布更為集中，是區分相似對流單體能否產生龍卷的較好指示因子。

(3)復雜的小尺度過程對龍卷的實際發生具有重要影響。在缺少小尺度系統的反饋作用時，即使有利于龍卷生成的環境場也可能模擬不出類龍卷渦旋。這既涉及龍卷發生的復雜機理，也對龍卷預報具有重要參考意義，需深入開展研究。

(4)基于數值模式開展龍卷預報的主要難點在于，風暴單體的對流觸發問題已十分復雜，在此基礎上還要準確篩選出可能產生龍卷的單體。在此過程中，無論大尺度環境場、中尺度母體風暴還是小尺度龍卷的觸發，均存在難以忽視的不確定性和可預報性問題[6]。開展基于集合的數值模擬研究很可能是解決龍卷模式預報難題的有效途徑。