中尺度天氣系統適應性觀測研究進展及其在大城市短臨預報中的應用構想

郭建平，陳田萌，程小平，田偉紅，尤偉，黨蕊君，郭曉冉，毋婧炎，李寧，張震，孫玉萍

(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.中國人民解放軍國防科技大學氣象海洋學院，長沙，410072；3.中國氣象局地球系統數值預報中心，北京 100081；4.復旦大學大氣與海洋科學系，上海 200438；5.福建省災害天氣重點實驗室，福建省氣象科學研究所，福州 350007)

引言

中尺度對流系統是造成我國主要災害性天氣頻發的系統之一(Chen et al.，2020)，具有空間尺度小、生命史短、突發性強、破壞力大等特點。中尺度天氣系統往往與暴雨、冰雹、大風、龍卷等災害性天氣緊密相關，其預報的準確性直接關系到多種自然災害的科學防范和應對，對防災減災工作具有重要意義。然而，盡管近幾十年來數值天氣預報技術取得了長足進步，但由于模式初值的不確定性等問題，對中尺度天氣系統的精準預報仍存在較大問題，如暴雨24 h 預報的TS 評分往往低于0.2。因此，提高中尺度對流天氣的預報技術仍然是當前所面臨的重大科學問題之一，也是我國氣象科技服務于經濟社會發展面臨的重大挑戰。

有利的大氣熱力、動力及水汽條件是對流天氣觸發的基本前提，而邊界層過程和強迫作用則是對流觸發的重要機制，其中邊界層輻合線、地形強迫及重力波破碎等是主要的觸發機制。對流天氣的潛勢預報很大程度上依賴于對流的大氣環境變量的觀測，包括溫度、氣壓、濕度、風以及相關熱動力參數等(Parker，2014)。盡管當前地球觀測系統探測能力不斷提升，資料同化方案不斷改進，但是與中小尺度數值模式分辨率相比，現有觀測系統能夠獲得的觀測分布依然非常稀疏且分布不均。20世紀90年代，氣象學家提出了適應性觀測概念，其核心思想是采用觀測與數值模式相結合的方式，提高觀測資料的應用效率(Rabier et al.，1996)。適應性觀測又稱目標觀測，是指在對預報誤差最為敏感的區域(敏感區)及目標區內增加觀測，從而最大程度地改進預報效果。換言之，適應性觀測就是為了最優地改進所關心區域和時間的天氣預報，識別出目標時間(驗證時刻之前的任意時間)對應的敏感區，這樣利用可能的觀測工具在敏感區進行加密觀測，改善敏感區的分析質量，從而改進驗證區在驗證時刻的預報。在有限的財力、物力以及人力等資源的條件下，適應性觀測有利于高效發揮觀測資源在數值天氣預報中的作用。目前，盡管對流天氣可預報性研究取得了不少有意義的進展，但是關于制約對流天氣可預報性研究的誤差增長機制的認識仍不完全清楚，這是目前對流適應性觀測研究的一個難點(閔錦忠和吳乃庚，2020)。

對于特定的中尺度對流系統，若能有效確定對流觸發的關鍵區域和時間，在該區域增加相應敏感要素的觀測，則有可能為對流預報提供更精準的初始場條件，從而提高其預報準確率；進而通過累積對流天氣個例的精細觀測和其觀測敏感區的統計研究，為未來觀測站點建設提供科學實用的布局建議，從而進一步服務于對流天氣的預報預警，提高對流等高影響天氣預報技術。

1 國內外適應性觀測試驗研究現狀及發展動態

中尺度對流天氣系統可預報性及其精準預報研究嚴重依賴于模式的初值條件，因此優化大氣垂直觀測網絡，引入更多精密的天-空-地一體化的大氣綜合觀測手段和更先進的資料同化技術來改進模式的初始場，成為了對流天氣預報領域的發展方向。適應性觀測試驗則在一定程度上成為了驗證這些觀測及同化技術應用價值的有效手段，且能夠有效服務于優化現有觀測站網布局(Trapp et al.，2016)。前人的研究為對流天氣發展的前期信號、適應性觀測試驗及資料同化的應用價值奠定了一定的研究基礎，下面重點論述相關領域的主要進展和發展動態。

1.1 對流天氣發展的前期信號研究

1.1.1 對流天氣觸發、發展及其影響因子

(1)大氣邊界層熱動力結構。國內外許多研究強調了熱力不穩定條件和動力抬升等在對流觸發和演變過程中的重要作用，而高分辨率的探空資料提供的大氣熱、動力條件有利于識別對流天氣觸發前的大氣環境。王璐璐等(2023)對2021年6月14日傍晚到夜間豫南一次對流性暴雨過程進行了分析，發現此次過程發生時風場為氣旋性切變和輻合，水汽條件和熱力條件較好，動力強迫主要位于邊界層內。Yan等(2019)結合秒級探空和地面自動站觀測資料統計分析了2008—2017年北京夏季對流觸發前的大氣環境特征，結果表明強降水發生前的臨近探空曲線中大約有45%呈現“細管型”，這是由于此類探空曲線常伴隨著更豐富的水汽和不穩定能量，因此容易導致更大的垂直風切變和更強的降水。范愛芬等(2022)在分析秋季臺風倒槽特大暴雨的對流特征時發現特大暴雨出現在低空水汽輻合、θse大值區或峰區以及大尺度強迫抬升的重疊區域，并指出倒槽區域較減弱的臺風中心附近為不穩定的大氣層結是出現特大暴雨的主要原因。Barthlott 等(2010)在分析一次發生在德國西南部和法國東部復雜地形上的降水個例時發現，在對流有效位能(CAPE)僅為中等且對流抑制能量較高的情況下，低層強輻合能夠使得上升氣流穿過覆蓋在邊界層頂部的逆溫層，從而觸發深對流。

風廓線雷達可以連續觀測到具有更高時間和垂直分辨率的三維風場，進而很容易地從實測風的垂直廓線中導出水平風的垂直切變和溫度平流等動力參數。但目前國內對于風廓線雷達的應用，大部分仍停留在對單部雷達的大氣廓線資料分析。近年來風廓線雷達在全國范圍內廣泛開展建設，多地相繼建成空間稠密、相鄰站點間距較小的風廓線雷達中尺度網，為利用多站點組網反演三維輻合輻散場進行對流風暴的前期信號研究奠定了堅實的觀測支撐。

垂直風場觀測組網的思想早在20世紀40年代就被應用于分析對流天氣的形成機制(Bellamy，1949)，主要利用三個不共線的站點上空水平風觀測計算其組成的三角形區域內的水平散度、垂直渦度和垂直速度。Byers 和Rodebush(1948)基于上述三角形法利用探空觀測統計了1946 年夏季佛羅里達半島上空輻合特征，以此探究雷暴發生的可能機制，結果表明雖然白天的太陽輻射加熱為對流區的形成提供不穩定條件，但低層海風的輻合是導致對流雷暴發生的直接原因。20世紀80年代開始，國內學者引進了三角形法來計算我國各個探空站點間的渦度、散度等物理量，并提出了各種改進方案。劉夢娟和楊引明(2017)將散度和渦度計算的三角形法應用到風廓線中尺度組網，可以實時監測局地輻合輻散特征及其變化，對捕捉中尺度天氣系統的發生發展過程提供了更豐富的動力學信息，進而為短時臨近預報尤其是強降水精細預報提供參考。Guo 等(2023)借助京津冀和長三角地區稠密的風廓線雷達中尺度網絡觀測，提出了最優三角形算法，大幅度提升了水平散度、渦度和垂直速度等動力參數反演精度，并基于該算法全面厘清了散度廓線與對流觸發的關系，并指出了風廓線組網觀測可助力對流天氣短臨預警水平提升。

(2) 對流云結構及生命周期。20 世紀90 年代以來，靜止氣象衛星、天氣雷達等先進遙感觀測儀器的資料被廣泛應用于對流降水的臨近預報中。例如，Mecikalski 等(2008)利用美國海洋大氣局的地球同步業務環境衛星(Geostationary Operational Environmental Satellites，GOES)，系統研究了美洲地區中尺度對流系統產生的云時空分布特征及其發展演變規律。近年來，歐洲新一代氣象衛星MSG(Meteosat Second Generation)被廣泛用于探究歐洲和非洲的對流云演變特征(Klein et al.，2018)。而在亞太地區，我國風云4號靜止氣象衛星(Min et al.，2017)和日本葵花-8 號靜止衛星(Chen et al.，2020)被廣泛應用于夏季對流云監測預警研究和業務中。王小龍等(2022)利用常規觀測資料、區域自動站資料和日本葵花-8號靜止衛星資料，對2016年4—9月甘肅省隴東南地區出現的43次強對流天氣過程進行分析，確立了強對流云團識別指標、追蹤方法及預報指標。Wilson和Schreiber(1986)利用多普勒天氣雷達識別出邊界層輻合線，并發現其大多出現在雷暴強回波移動方向前方0.5～5 km寬的區域，輻合線長度在十到幾百公里之間，在其上可能引發新的風暴或加強原有的風暴。Kumjian和Ryzhkov(2008)使用天氣雷達的弱回波區、中氣旋、基于雷達反射率的垂直積分參數和雙極化特征來識別和區分強風暴和非強風暴。相比之下，由于近年來在時空采樣方面的改進，衛星遙感觀測已越來越多應用于強風暴頂部探測(Gravelle et al.，2016)，包括云頂快速冷卻、異常云頂流場特征(強散度和正負渦度)、過沖風暴頂以及云砧以上卷云羽有關的其他特征(Mecikalski and Bedka，2006)，這些特征均與強風暴內的強烈上升運動有關。在衛星圖像中，這些特征往往是強風暴發展的有力證據，為風暴發展的追蹤及分類提供了有效的幫助。

(3)氣溶膠-云-降水相互作用。氣溶膠會引起大氣加熱率廓線、地面感熱和潛熱通量發生一定程度改變，進而對云和降水過程產生顯著影響。Gu 等(2006)模擬發現東亞地區邊界層氣溶膠的輻射效應抑制了熱帶對流，且邊界層溫度和濕度可有效控制對流有效位能(Donner and Phillips，2003)。不論是邊界層對流還是深對流單元，其能量最終來源于地表的加熱和水分(Medeiros et al.，2005)。因此，邊界層可以影響到深對流，尤其是存有吸收性氣溶膠的時候，邊界層以上的對流有效位能將增強(Wang et al.，2013)。故氣溶膠廓線對深對流發生及發展均能產生較為深遠的影響，同時在對流發展的前期影響其他氣象因子，從而改變對流云發展的觸發時間及強度。因此，氣溶膠廓線觀測對深對流系統預報也有著重要作用。

越來越多的觀測和數值模擬研究表明，氣溶膠的變化對地表太陽輻射、大氣邊界層、大氣穩定度以及區域強降水等產生重要影響(Lee et al.，2016;Guo et al.，2017)，如Zheng 等(2020)利用近10 a 的地面降水和氣溶膠觀測資料分析發現，北京城市地區的降水在污染日出現的時間比清潔日要早得多，高峰時間提前1～2 h。Zhang等(2020)通過數值模擬發現，較高的氣溶膠含量和由此產生的暖云反射率增加，使得地面溫度降低，大氣趨于更穩定，從而抑制了組織良好的對流系統的發生，導致中國南部4月降雨量減少。Lee等(2016)研究表明，在氣溶膠輻射效應強于氣溶膠微物理效應的情況下，對流和降水受到抑制，而在氣溶膠微物理效應強于氣溶膠輻射效應的情況下，對流加強和降水增加。

前人的研究成果提供了大量對流天氣觸發的大氣條件及結構特征，綜合天-空-地基主被動遙感觀測及地基大氣參數觀測，能夠實現對對流天氣的實時監測?；陂L期積累的觀測數據可總結出對流天氣的前期信號，為進一步開展適應性觀測試驗及觀測站網評估提供堅實的觀測研究基礎。

1.1.2 針對中尺度對流天氣系統前期信號的觀測試驗

20 世紀80 年代起，美國的許多野外觀測試驗中，包括美國中部風暴區域初步試驗(Preliminary Regional Experiment for STORM-Central，PRE-STORM)，逐步開始使用固定或移動設備釋放間隔較近的無線電探空儀來了解平原地區的對流和對流觸發環境(Cunnning，1986)。2002 年開始的國際水工程項目(The International H2O Project in 2022，IHOP_2002)對水汽的三維結構及時空變化進行了觀測，用于更好地理解水汽條件對對流過程的影響(Weckwerth et al.，2004)。2013年美國中部大平原開展了中尺度可預報性試驗(Mesoscale Predictability Experiment，MPEX)，其主要目標為研究上游、風暴前中尺度和次天氣尺度環境特征對區域尺度對流風暴數值預報的影響，并針對孤立的深對流風暴，研究環境對其的增強效應，以及這些效應對對流尺度動力學和可預測性的反饋(Trapp et al.，2016)。2015 年美國西部開展的夜間平原高架對流科學試驗(Plains Elevated Convection at Night，PECAN)，同樣采用了移動探空小組對對流云觸發前期的大氣環境及其垂直結構進行了探測分析。Hitchcock等(2019)利用該試驗數據，分析了15個中尺度對流系統發生前后大氣廓線的變化，發現在不穩定度增強的情況下，相當位溫的剖面往往隨時間迅速演變，在可能中性的情況下則不然，同時在不穩定度增強的情況下，高層的水汽含量和水汽平流比其潛在的中性對應層更高。

另外，在歐洲同樣開展過許多類似的觀測試驗。2006年在德國開展的對流單體預報、識別及追蹤試驗(Prediction，Identification and Tracking of Convective Cells，PRINCE)，利用了拉曼激光雷達、C波段多普勒雷達、測風雷達、無線電探空儀及機載下投式探空儀等垂直探測手段，研究了對流觸發前期的大氣背景、大氣垂直結構。Groenemeijer等(2009)通過試驗數據發現了對流云發展中的下沉氣流的變化。2007年在歐洲中部開展的對流降水和地形降水研究(Convective and Orographically-induced Precipitation Study，COPS)是第一個有關低矮山區對流降水的世界氣象研究項目，試驗涵蓋了水汽激光雷達、溫度激光雷達、測風激光雷達及探空、同步飛機觀測、地面觀測、GPS水汽柱總量、衛星觀測等多源觀測資料。Behrendt 等(2011)通過開展野外科學觀測試驗發現，熱力驅動的環流系統在局地形成了輻合區，大尺度輻合可能同時疊加在其上，在充足的水汽條件和上升運動條件下，隨之而來的潛熱釋放總體上為輻合區的維持帶來正反饋，而水汽場的差異導致對流抑制的差異，進而使得山脈上空的對流發展為較淺且稀疏的對流云系，而固定的輻合帶區域不斷地將感熱和潛熱輸送到對流觸發區域從很大程度上決定了對流云的產生。2012年在科西嘉島開展的地中海水循環試驗(Hydrological cycle in the Mediterranean Experiment，HyMex)同樣發現了熱力驅動的山谷風環流和大尺度平流均可以產生水汽輸送，形成高濕層，從而導致了山脈上下的積分水汽含量變化。該試驗還發現對流前大氣條件的空間不均勻性及其演變是影響深厚對流系統時空分布的關鍵因素(Adler et al.，2016)。

大量研究表明加強上游觀測對于短期災害性天氣預報的潛在價值。例如，Benjamin 等(2004)討論了美國國家海洋和大氣局風廓線雷達網所提供的風速風向觀測能力對改進快速循環同化系統(Rapid Update Cycle，RUC)的短期預報方面的價值。Benjamin等(2010)進一步討論了各種觀測數據集(包括飛機、風廓線、無線電探空儀等)在改善RUC中的短期(3～12 h)預報方面的相對價值，尤其是無線電探空儀在改善12 h短時預報中的價值。Roebber 等(2008)發現對于美國西北部15 km 的降水預測而言，中尺度可預報性與大尺度觀測數據質量密切相關。Schumacher(2011)發現長壽命的中尺度對流系統集合預報結果對上游地區的位勢高度和風觀測非常敏感。Wandishin 等(2008)進一步強調了為提高中尺度對流系統的可預報性而需大力改進中尺度觀測的必要性。因此，開展科學觀測試驗仍是改進中尺度對流系統預報技術的重要途徑。

1.2 適應性觀測方法的理論與應用研究

適應性觀測是一種結合預報與觀測同化來獲得數值模式初始值的方法(Snyder，1996)，其基本思路為：(1)在關注區域內識別對預報影響較大的區域，即敏感區；(2)在敏感區進行加強觀測(或稱目標觀測)；(3)同化加強觀測資料以獲得更接近真實情況的模式初始場，從而改善預報效果。學者們已圍繞適應性觀測問題開展了大量的理論和應用研究，為本文第2 節提出的適應性觀測構想奠定了堅實基礎。

1.2.1 觀測敏感區識別

敏感區的識別是適應性觀測的核心，也是適應性觀測研究的重點之一。敏感區識別準確與否主要取決于兩個因素：一是天氣系統本身的動力學特性，該因素主要決定初始誤差的增長特征；二是初始條件的不確定性，即初始分析。對于同一天氣系統，觀測敏感區并非固定不變，其依賴于不斷變化的天氣形勢和預報驗證區的位置和范圍。觀測敏感區的確定通?；冢?1)初始誤差較大或能夠快速增長；(2) 加強觀測資料的有效同化能夠減小分析誤差；(3) 通過一次或連續多次實施適應性觀測并同化，可以減小確定性預報驗證區域的預報誤差。早期敏感區識別方法主要通過主觀經驗方法確定(Burpee et al.，1996)，隨著研究不斷深入和外場觀測試驗的實施，氣象學家從分析誤差(分析敏感性)和預報誤差(觀測敏感性)兩個角度提出了多種識別觀測敏感區的方法(Majumdar，2016)。

分析敏感性方法假定大氣運動狀態的時間演變過程中，線性化的動力學方程能夠準確反映預報誤差的非線性傳播機制。分析敏感性方法主要包括奇異向量法(Singular vectors，SVs)(Palmer et al.，1998)、伴隨敏感性法(Langland et al.，1999)等。以往適應性觀測方法大都假設預報誤差動力學傳播的線性近似來確定觀測敏感區，如SVs 只能刻畫非線性模式中充分小的初始誤差的短期發展，而不能揭示非線性對初始誤差增長的影響。為了克服SVs不能處理非線性過程的局限性，Mu等(2003)首次將條件非線性最優擾動方法引入到目標觀測的研究中，進而有效捕獲預報時刻最大非線性發展的初始擾動。

觀測敏感性方法不僅考慮了分析的不確定性，同時將觀測資料和資料同化方案整合到適應觀測方法中，此類方法大都采用集合方法。比如，集合轉換卡爾曼濾波方法(Ensemble Transform Kalman Filter，ETKF)利用資料同化(Bishop et al.，1999；2001)系統，預估實施目標觀測后，驗證區域內預報誤差方差(信號方差)的減小程度，進而確定目標敏感區。又如美國冬季風暴監測試驗(WSR)采用ETKF 方法(Szunyogh et al.，2000)，MPEX試驗采用集合敏感性方法(Weisman et al.，2015)。此類方法還包括集合卡曼濾波方法(Ensemble Kalman filter，EnKF)(Hamill and Snyder，2002)和集合敏感性方法(Ancell and Hakim，2007)等。此類方法一方面可以借助集合預報隱式地包含了預報誤差隨天氣形勢變化(即流變或流依賴特征)信息；另一方面，同化過程考慮了資料的影響，且同化系統不需要伴隨系統，在成熟業務系統中，所需計算機資源相對較少。但是，基于集合估計的適應性觀測也存在一些不足之處，如由于集合成員樣本數的限制，必然存在預報誤差協方差矩陣不滿秩問題，這將導致不能獲取預報誤差全部信息等困難。

1.2.2 觀測敏感區及敏感要素評估

根據適應性觀測試驗的思路，在敏感區投入真實觀測無疑是檢驗不同觀測方案優劣和提高預報準確率的有效手段。然而，由于觀測儀器的調度較為困難、成本較高等問題，依此開展適應性觀測試驗的難度較大。而利用觀測模擬試驗來研究觀測對預報誤差敏感性的方法則可以有效代替真實觀測來驗證敏感區和敏感要素對預報結果的影響，這不僅大大降低了成本，而且能夠輔助指導觀測網絡的科學布設。這種評估觀測對預報貢獻的方法主要包括：觀測系統模擬試驗(Observing System Simulation Experiments，OSSE)、觀測系統試驗(Observing System Experiments，OSEs)、基于伴隨的預報對觀測的敏感性分析(Forecast Sensitivity to Observations，FSO) (Baker and Daley，2000；Langland and Baker，2004)等。

集合敏感性分析方法通過開展大量OSSE試驗來定量評估不同位置的初始條件誤差對預報的影響，以有效驗證初始條件誤差的增長和天氣過程的可預報性。傳統的觀測評估OSEs，通過增加或減去特定的觀測來評估其對預報準確性的影響。與OSSE 試驗相似，這必然涉及大量試驗才能得到準確的敏感要素和敏感區，而基于伴隨的預報對觀測的敏感性方法FSO(Baker and Daley，2000)，則靈活高效得多，其在科學研究和業務系統中應用廣泛。Langland 和Baker (2004)比較了觀測對美國海軍作戰全球大氣預報系統24 h和36 h 預報的影響，以及不同季節觀測貢獻的差異。Gelaro(2009)對OSEs 和第五代Goddard 地球觀測系統大氣同化系統伴隨診斷方法做了詳細對比，結果表明盡管二者在原理和方法上存在重大差異，但對大多數觀測子集在減少24 h 預報誤差的估計上比較一致。Mallick等(2017)評估了不同衛星反演的風場觀測對全球24 h預報誤差的作用，為衛星觀測資料的應用提出建議。Lorenc 和Marriott (2014)將FSO 系統集成到英國氣象局全球數值天氣預報系統中，將試驗計算結果同Cardinali(2009)的結果進行比較，驗證了該系統的可行性和有效性，之后Joo 等(2013)使用該系統評估了衛星數據的相對影響。Jung等(2013)首次應用中尺度天氣預報模式數據同化系統(The Weather Research and Forecasting-Data Assimilation System，WRFDA)對應的FSO診斷工具WRFDA-FSO研究了有限區域模型框架內誤差協方差參數敏感性，與OSEs 對比評估了東亞及西北太平洋地區2008 年臺風季節的觀測的貢獻。

1.2.3 適應性觀測野外科學試驗

適應性觀測野外科學試驗大都針對天氣尺度高影響天氣系統的1～4 d 預報不確定性開展，如1997 年開展多國鋒面和大西洋風暴軌跡野外觀測試驗(Fronts and Atlantic Storm-Track EXperiment，FASTEX)(Snyder 1996;Joly et al.，1999)，美國冬季風暴監測試驗(WSR)(Szunyogh et al.，2000)，觀測系統研究與可預報性試驗(The Observing System Research and Predictability Experiment，THORPEX)計劃的大西洋THORPEX 區域計劃(A-TReC)項目試驗(Mansfield et al.，2005；Parsons et al.，2017)，2003 年在歐洲大陸針對高影響天氣開展的A-TReC試驗(Rabier et al.，2008)。其他代表性的針對全球地區不同天氣系統所開展的適應性觀測試驗空間分布見圖1。

圖1 全球針對不同類型災害性天氣開展的適應性觀測試驗分布圖Fig.1 Global distribution of major field campaigns launched for adaptive observation strategy,which was mainly designed to improve the prediction skill of several types of severe storms

許多研究總結了適應性觀測野外科學試驗的相關經驗。雷荔傈和談哲敏(2008)綜述幾種主要的適應性觀測方法或策略的相關理論，從觀測誤差、同化方案、模式誤差等方面討論了適應性觀測對預報改進的影響因素。Majumdar等(2011)對過去十幾年國際上適應性觀測的研究和外場試驗進行了總結分析。穆穆(2013)討論了目前國際上在大氣和海洋科學研究領域目標觀測的現狀與發展。

在我國適應性觀測在臺風預報技術提升方面有較廣泛的應用。如田偉紅(2006)針對2003年13號臺風“杜鵑”，設計了利用ETKF方法進行適應性觀測試驗的分析系統，并使用該系統進行了簡單試驗。而基于ETKF理論的適應性觀測的基礎是大、中尺度天氣系統預報誤差及其傳播機制。通過試驗表明，所搭建的區域預報系統估計得到的預報誤差協方差減少最多的區域與深層平均風方法得到的敏感區位置存在相同的地方。馬旭林(2008)結合多種集合預報產品，搭建了針對我國典型高影響天氣的天氣系統特征的適應性觀測敏感區估算系統(ETKF-M2008)。然而，我國針對陸地中尺度對流系統所開展的適應性觀測試驗仍然偏少。

盡管數值天氣預報模式在對流精準預報方面具有很大貢獻，但其預報準確性通常在幾個小時內會迅速下降(Weygandt et al.，2004)。造成這種現象的一個重要原因是環境場的分析誤差。眾所周知，對流風暴的特征與其所處的環境有著密切聯系，因此在模式中準確地表達和描述初始場環境對于準確預報對流天氣具有重要意義(Benjamin et al.，2010)。Fabry(2010)指出無線電探空儀得到的溫度、風和濕度觀測(尤其是中層濕度)對4 km網格上0～6 h的降水預報有很大影響。

1.3 基于適應性觀測的觀測站網評估

氣象觀測網的科學布局能夠有效提高數值預報的準確率。OSSE是一種用來評估新的觀測系統配置合理性、分析模擬觀測資料效果的有效方式(Arnold and Dey，1986)。適應性觀測的一個主要應用在于利用數值模擬方法指導氣象觀測站的合理布局，這也是當前國際流行的一種布站方法(雷荔傈和談哲敏，2008)。許多研究利用適應性觀測試驗方法，考慮初始條件的不確定性并分析天氣系統的流體力學特征，從而確定對數值預報產生顯著影響的初始場敏感區，并在敏感區內進行加強觀測。相比于傳統的平均插值法，適應性觀測方法更加嚴謹且物理意義更加明確，雖然該方法只能指導敏感要素觀測站點的合理布網(張宇等，2012)。王佳和陳耀登(2019)采用FSO方法構建了FSO系統，有效評估了2018 年7—8 月國家級地面自動站、探空和風廓線雷達觀測對華東區域12 h預報的影響，并初步討論臺風預報對觀測的敏感性。

綜上表明，通過開展大量的OSSE 試驗或采取預報敏感性試驗方案，并在過程中引入統計分析，能在一定程度上得出觀測敏感區的統計特征，并對當前觀測站網的布局進行有效評估。通過開展適應性觀測試驗，不僅能夠提供局部加密的觀測資料，對深入解析中尺度對流系統發生及發展提供重要觀測支撐，同時也可以進一步驗證新的站網布局的可行性和可靠性。因此，發展觀測與模式互動的適應性觀測方法能夠有效提高中尺度對流天氣的預報技術、為觀測站網的科學布局提供指導，具有極高的研究價值及應用價值。

2 適應性觀測試驗方案構想

2.1 晴空-成云-致雨無縫隙對流層低層大氣垂直觀測系統

研究表明，產生降水的對流云系統不僅包括孤立的積云，也包括許多和大尺度環流系統相聯系的中尺度對流系統；而降水所產生的冷池或鋒面系統所產生的陣風鋒也會激發新的對流云。因此，與對流系統相關的云系在多尺度相互作用的影響下，其發展過程的不同階段往往呈現各種不同形態(Chen et al.，2020)。但驅動這些變化的云下大氣熱動力特征及其演變機制尚不清晰，亟需在中尺度對流頻發的重點區域構建中尺度大氣垂直觀測系統。

目前我國日常業務的探空氣球觀測只能實現08∶00(北京時，下同)和20∶00一天兩次的高空垂直觀測，時空觀測密度遠遠滿足不了預報精確度的需要。而風廓線雷達、測風激光雷達、微波輻射計等大氣主、被動遙感垂直探測設備具有連續觀測、自動化程度高等優勢，是提高災害性天氣監測能力和短期數值天氣預報水平的重要手段。這些垂直探測設備可提供溫度、濕度、水平風速、風向、垂直速度、折射率結構常數等，以及不同高度的垂直風切變產品，幫助初步分析固定區域的邊界層垂直湍流混合等熱動力特征。同時，也能為適應性觀測試驗的開展提供可能的數據保障。

超大城市下墊面復雜，由于地形、城市熱島、氣溶膠污染等多種因素影響，大城市暴雨等對流天氣的預報仍然存在短板。通過合理整合大城市觀測資源，并集成天、空、地等多源觀測資料，可以在對流天氣系統觸發前后形成從晴空-成云-致雨全過程的無縫隙觀測平臺。在對流觸發前的晴空到有云階段，可以借助L 波段探空、風廓線雷達、微波輻射計、云雷達等大氣廓線觀測業務組網觀測設備，結合加強觀測試驗獲得的氣溶膠廓線，構建對流層低層大氣垂直觀測系統(Lower Tropospheric Observational System，LOTOS)，實現對流層低層大氣溫度、氣壓、濕度、風、氣溶膠和水凝物廓線時空連續的組網觀測。而在積云、高積云或層積云等出現后，可以借助云雷達和風云4 號或葵花8/9 號等靜止氣象衛星，獲取云宏、微觀特性，并動態識別、追蹤對流云的合并和分裂過程，獲得對流云從初生到成熟再到消亡等整個生命周期的云演變過程。在對流觸發后，可以借助成熟的天氣雷達監測系統，結合靜止氣象衛星實現從云滴到雨滴的云水(云雨)的觀測獲得云和降水的宏、微觀物理特征及其演變過程。最終構建一個從晴空到成云致雨全過程的無縫隙大氣觀測平臺(圖2)。

圖2 由無線電探空、風廓線雷達中尺度觀測網和云雷達以及天氣雷達組成的從晴空-云-降水無縫隙大氣垂直廓線觀測系統示意圖Fig.2 Schematic diagram of the observational network comprised of a suite of instruments such as radiosonde,radar wind profiler mesonet,cloud radar,and precipitation radar from clear sky to cloudy sky until precipitation

該平臺不僅可為對流天氣的區域監測預警提供重要的觀測支撐，而且對于適應性觀測方案的設計，當確定的觀測敏感區與LOTOS存在重合區域時，相應區域內屬于LOTOS的大氣垂直廓線、氣溶膠和云雨探測也能夠成為適應性觀測中同化資料的組成部分，從而有效改善模式初值場。

2.2 與對流云觀測相適應的金字塔形低層大氣垂直觀測系統

大氣動力條件在對流觸發中發揮著至關重要的作用，往往能夠驅動對流云的發展和演變。隨著更精細化的觀測系統的布設，構建涵蓋大氣垂直探測的中尺度觀測網成為了對流等災害性天氣監測的重要環節。本文提出了利用風廓線探測反演區域輻合、輻散及垂直速度等大氣動力參數的中尺度網絡觀測新模式。

結合中國氣象局目前大氣垂直廓線觀測網絡條件，可以由相鄰兩個站點間距不超過100 km的三個不共線的風廓線雷達構成三角形觀測網格，從而實現在云團經過該三角形網格時對其大氣動力垂直結構的監測。而當區域內存在5 個風廓線雷達站點時，則可以組成金字塔形對流層低層大氣垂直觀測系統(Pyramid-shaped LOwer Tropospheric Observational System，PLOTOS)，詳見圖3。該系統可根據云的大小和位置調用觀測網絡中任意三個點組成新的動態三角形網格，并利用三角形法(Bellamy，1949)計算三角形區域內的大氣散度、渦度和垂直速度剖面。

圖3 由5個風廓線雷達站點組成的金字塔形對流層低層大氣垂直觀測系統(PLOTUS)(a)以及根據云的大小形態分別采取8個不同三角形方案計算大氣動力參數(b—f)示意圖Fig.3 Schematic of(a)Paramid-shaped LOwer Tropospheric Observational System(PLOTOS)and(b-f)denote the eight triangles constructed to calculate the vertical profiles of atmospheric dynamical variables

以圖3為例，根據云團的位置和大小，利用5部風廓線雷達可構建與云相適應的8個動態三角形。按照三角形面積膨脹法，給定任意一個三角形三個頂點經緯度坐標和地球半徑，可算出該三角形三邊的位移分量(Δxi,Δyi)(i=1,2,3)；然后結合風廓線雷達觀測范圍內某一高度處3 個站點的水平風速(ui,vi)(i=1,2,3)，可計算出三角形面積平均的水平散度(D)和相對渦度(ζ)，其計算公式如下

在此基礎上，在對空氣密度做滯彈性近似的假設條件下，任意三角形區域上空的大氣垂直速度(w，可視為垂直方向的積分散度)可利用大氣連續方程解算得到

其中，z指海拔高度(單位：m)，ρ指大氣密度(單位：kg·m-3)，可利用探空溫度計算的虛溫求得?？紤]到風廓線雷達在近地面觀測存在很大誤差，此處需假定離地0.5 km高度處的w為0。

利用上述公式遍歷PLOTUS 系統8 個三角形，可得到該區域上空任意高度上動態三角形網格內的水平散度和相對渦度，進而給出該區域上空時空連續的大氣輻合、輻散和垂直速度等動力參數廓線產品。該產品可用于對流風暴前期信號的監測。而通過結合深度學習等災害性天氣預警技術，該產品還能夠有效服務于災害性天氣的短臨預警(Wu et al.，2023)。

2.3 觀測與預報互動的適應性觀測試驗

本文以京津冀地區為例作為初步探索，期望通過適應性觀測試驗，在中尺度對流天氣位置及強度預報技術提升方面取得一定的進展。每年7月伴隨著副熱帶高壓(以下簡稱副高)北抬，副高外圍低空暖濕平流輸送使不穩定能量積聚，在外圍西風槽影響下，容易沿地形或地面輻合線觸發中尺度對流系統，并在西南氣流的引導下繼續向東北方向移動(圖4)。在這種天氣形勢影響下，京津冀地區對流天氣多發，對流降水占到所有強降水過程中的30%，其受到的影響因素多、預報難度大。針對上述典型天氣系統引發的對流降水，本文提出了觀測與模式互動的適應性觀測新思路。

2.3.1 針對副高外圍對流天氣系統的適應性觀測思路

結合京津冀地區PLOTOS觀測資料對對流觸發前期信號進行系統分析，得到對流性天氣觸發的頻發區及影響對流觸發的大氣要素。針對不同天氣系統歸納統計相應“參考大氣”廓線，進一步計算對流觸發區域、強降水上游區域等地大氣溫度、濕度、風切變、湍流、輻合、輻散、垂直速度等大氣熱動力參數的垂直結構特征，并將大氣溫、濕、風等觀測資料加入到快速循環更新同化系統中，以提高對流天氣預報的準確性。

圖4 給出針對副高外圍西風槽中尺度對流系統觀測與模式互動示意圖，利用華北地區空間分辨率為1 km、時間分辨率為1 h 的分析預報循環更新系統(CMA-meso)和WRF快速同化循環系統開展對流天氣預報，提前12 h 得到強降水的發生時刻和位置預報。當預報的對流天氣系統落入研究區域時，利用CMA-meso 區域集合產品以及ETKF 方法尋找京津冀地區對流系統預報的觀測敏感區。根據科學試驗實施的可行性綜合考慮敏感區及目標觀測時間指導外場移動試驗觀測車進行適應性觀測，將得到的移動觀測進行實時同化預報，以改進京津冀地區夏季典型天氣系統影響下的對流天氣系統預報。

移動觀測平臺能夠提供連續、高時間分辨率的大氣垂直廓線觀測，大大彌補了業務站網觀測疏密不均、對流天氣觸發及發展的重點區域偶然性大等因素所導致的觀測網難以捕捉的短板，具有極強的靈活性。通過將這些寶貴的大氣垂直廓線觀測資料輸入快速循環更新系統中，形成觀測與模式互動的適應性觀測預報，很可能在一定程度上提高災害性對流天氣觸發位置及強度的預報和預警準確度。

利用CMA-meso 區域模式和WRF 模式指導適應性觀測，試驗技術路線如圖5所示，假設t0時刻的預報顯示t3時有對流天氣發生，試驗中同化兩種數據源：(1)現有的地面、天氣雷達、探空和風廓線雷達等氣象觀測業務站網資料；(2)通過移動觀測車觀測得到的溫濕廓線資料。通過集合估計方法，將同化兩種觀測數據源后得到的預報協方差與不同化移動觀測資料的預報協方差之差定義為信號，這種信號的變化可以認為是一種隨機過程，可用其方差表示。通過ETKF 方法能夠快速估算出不同組合觀測方案的分析誤差協方差，從而得到信號方差。在比較每個觀測方案的信號方差之后，找到最優的觀測方案，結合靜止氣象衛星提供的對流云發生發展的前期信號，從而確定對流天氣預報的敏感區。

圖5 京津冀地區夏季對流適應性觀測技術路線示意圖Fig.5 Schematic diagram showing how the targeted observational experiment is conducted for the summertime convection system over the Jing-Jin-Ji area

此時，模式工作組將敏感區位置信息及時反饋給觀測組，并建議實施移動觀測時間為t1(即01∶00 UTC)時刻，實時指導移動觀測工作組在后續時段內在敏感區開展適應性移動觀測。適應性觀測工作組于t0開始駕車，在t1時刻趕到敏感區，開始敏感區移動觀測，移動觀測所得到的數據實時傳輸到服務器提供同化系統用于改進t3時刻的預報。若確定t1、t2時刻的敏感區分別位于圖5 的第3、4 個三角形中，第一組觀測人員將在t1時刻前將一輛搭載微波輻射計(或拉曼激光雷達)和測風激光雷達的移動觀測車停放至t1時刻敏感區內進行大氣垂直結構的加密觀測，而另一組觀測人員則同時駕駛第二輛移動觀測車在下游t2時刻敏感區附近待命。這種特種探空的移動觀測平臺可提供從地面到高空10 km區域內溫度、相對濕度、水汽密度和垂直風廓線等實時觀測數據，用其分析對流觸發區域前期的大氣水汽、不穩定度等條件。

適應性觀測期間，同化分析預報系統每天預報4次(間隔6 h)，需要CMA_GFS 全球模式提供背景場和側邊界條件。通過模式同化敏感區的加密觀測和已有觀測資料形成模式預報的初始場，從而達到改進模式預報的目的。事后再做一組使用常規業務氣象觀測資料的同化預報試驗，與增加移動觀測的預報試驗結果的對流系統發生時刻和位置進行綜合對比分析，用來驗證適應性移動觀測對對流天氣預報的影響。

在觀測過程中，觀測人員將在模式預報工作組的快速循環更新預報系統指導下開展觀測試驗。具體來說，基于不斷變化的風暴運動特征和路徑分布等要素進行部署決策。便攜式計算機被用來實時獲取激光雷達數據并進行質量控制，隨后將數據傳輸給模式組，使其同化到快速循環更新預報系統中以修正對流系統下游t2時刻敏感區的位置，第二輛移動觀測車將立即調整觀測地點并開展觀測。將移動觀測車的位置與風廓線雷達站點結合，即可構建更細的三角形網格，實現邊界層輻合、輻散和垂直速度等大氣動力條件參數的精細化觀測，精準追蹤對流觸發前期大氣垂直廓線變化以及對流觸發后大氣環境場的擾動，實現觀測-預報互動的對流天氣適應性觀測。

2.3.2 個例分析

2022年7—8月期間，中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室聯合中國氣象局地球系統數值預報中心、河北省氣象臺和邢臺市氣象局等單位在河北中南部平原地區開展了中尺度對流系統的適應性觀測試驗。具體觀測平臺包括：1)兩個由車載測風激光雷達、微波輻射計、云雷達和X 波段天氣雷達組成的無球探空觀測平臺；2)一個由云雷達和風廓線雷達構成的移動觀測方艙；3)京津冀地區地基大氣遙感垂直觀測網絡以及常規氣象站網。使用的數值模式為中國氣象局地球系統數值預報中心自主研發的中尺度模式CMA-Meso_3 km(V5.1)和空間分辨率為1 km、時間分辨率為1 h的分析預報循環更新系統。按照上文所提出的適應性觀測思路，開展了觀測-預報互動的對流適應性觀測試驗。

圖6顯示2022年8月8日一個無球探空觀測平臺獲取的加密風廓線觀測資料影響中尺度對流系統產生降水回波的預報效果，從同化對比試驗結果看，風廓線觀測資料對河北中南部地區中尺度對流系統產生的強降水回波預報有正貢獻。

圖6 2022年8月8日河北中南部地區適應性觀測試驗期間08時起報的同化風廓線資料(a),未同化風廓線資料(b)的中尺度對流系統雷達組合反射率6 h預報結果以及14時觀測結果(c)(黑色圓圈代表河北中南部地區中尺度對流系統產生的強降水回波)Fig.6 6-h forecast of radar reflectivity for a mesoscale convective system in the central and southern part of Hebei province during the targeted observational experiment(a)with assimilation of wind profiler measurement,(b)without assimilation of wind profiler measurement,(c)denotes the composite radar reflectivity from the weather radar network at 14∶00 BT on 8 August 2022.The black circle represents the strong precipitation echoes generated by the mesoscale convective system in the central and southern regions of Hebei Province

3 大城市對流天氣短臨預報預警面臨的重大挑戰

在高排放和全球變暖雙重疊加影響下，全球主要大城市區域的雷暴大風、對流等極端天氣事件多發頻發。按照Clausius-Clapeyron方程，大氣溫度每增加1°C，大氣的持水能力將增加7%，極端降水事件也將等比例增加(Trenberth et al.，2003)。一般而言，雷暴發生要求具備大氣抬升、條件不穩定和充足水汽等條件，而水汽須通過氣溶膠形成的凝結核和冰核的作用才能成云致雨，由于難以分離氣象條件和氣溶膠對降水的影響，使得降水對氣溶膠的響應估算存在較大不確定性。目前我國城市人口已超過60%，城市化進程快速發展導致土地利用類型和地面粗糙度均發生顯著改變，進而出現城市“熱島效應”，形成大氣次級環流并破壞城市邊界層的熱力穩定度，進而顯著改變城市上空云的形成演變機制，出現城市“雨島效應”，導致城市內澇。

這其中，中尺度對流系統是城市極端降水事件的重要“制造者”之一，其觸發多發生在距離地面1～2 km的邊界層內，因此密度更高、更精細的云下大氣熱動力結構觀測對于理解對流云的觸發、發展和演變過程中邊界層與云之間的復雜相互作用機制至關重要。我國已初步建成由自動氣象站、多種波段天氣雷達、探空等組成的現代氣象觀測網，同時也具備一系列國際一流的極軌和靜止氣象衛星，具有較好反演大氣溫度、濕度等垂直廓線信息的能力。這對深入認知邊界層輻合線、對流有效位能、風切變、低空急流、大氣可降水等對流前期信號具有極大價值。

北京2008 年夏季奧運會天氣預報示范項目的主要目標是建立北京地區精準對流天氣短臨預報系統，所采用的技術包括：雷達回波外推法、數值模型、數值模型和外推法融合，以及包含預報員經驗和知識的短臨預報技術。北京周邊地區特殊地形使得對流系統的觸發、發展和消散易發生在較短的時間和較小的空間尺度，使得短臨預報存在極大挑戰。實踐證明不同的短臨預報系統難以提供一致且穩定的降水預報，而基于預報員對北京地區夏季降水預報經驗和知識的方法給出的預報結果往往表現較好。針對未來降水短臨預報技術的改進，Wilson等(2010)指出三個方向：一是微觀和中尺度物理過程理解上的提高；二是數值模式在短臨預報時間和空間尺度上的重大改進；三是邊界層風和三維溫、濕度場的高分辨率觀測。迄今，眾多研究已在前兩個方向取得一定進展，而現階段關鍵的制約因素在于缺乏精細的邊界層風和三維溫、濕度場觀測。當前業務中主要依賴的天氣雷達觀測系統難以精細刻畫從晴空到對流觸發階段的大氣熱動力結構演變，而我國大氣垂直廓線觀測又存在時空分辨率不足的問題，這導致對流系統晴空-成云-致雨過程的無縫隙監測難以實現，造成了對流天氣監測“大網撈小魚”的窘境。

在大氣垂直觀測條件良好的城市及周邊地區構建大氣邊界層溫、濕、風、水凝物和氣溶膠等大氣垂直廓線融合觀測系統是突破這一困境的有效手段之一。利用這些更高密度和分辨率的觀測及其組網，能夠給出更高時空分辨率的連續大氣邊界層熱動力結構特征，包括連續的對流有效位能，高度解析的散度、渦度和垂直速度廓線等，從而能更好地支撐對流短臨監測預警，實現早預警早行動，筑牢城市氣象災害防御第一道防線(圖7)。

圖7 晴空-成云-致雨全過程的大氣熱動力廓線觀測示意圖Fig.7 Schematic diagram showing the seamless observation of atmospheric thermodynamic and dynamic profiles covering the stages ranging from clear-sky,cloud-topped boundary layer and precipitation

4 適應性觀測-短臨預報-氣象保障服務之間的內在聯系及建議

我國夏季易受東亞季風和南亞季風影響，高原低渦、西南渦和東北低渦均是影響我國夏季對流天氣的系統。近年來，中國氣象局正在強力部署和推動氣象監測預警補短板工程，其中一個主要的關注點就是提高重點區域的氣象要素無縫隙垂直監測能力，以增強突發性、災害性天氣監測與預報預警能力。即便如此，在許多地形復雜、對流多發的大城市區域仍然十分缺乏大氣熱動力垂直廓線觀測。如何科學布局大氣垂直廓線觀測設備，實現以最小的觀測設備投入取得最大預報效果提升，成為當前亟待解決的問題。

由于大城市具有復雜且非均一的下墊面，且城市上空的大氣熱動力特征參數等廓線信息的空間分布變化相對較大，即便模式能給出準確的敏感區位置，通過移動觀測平臺探測大氣熱動力廓線的難度仍然較大，導致進行適應性調整的難度同樣很大。因此，亟需針對發生在城市地區的局地中尺度對流系統開展適應性觀測試驗，尤其是對于有明顯上游區的中尺度對流系統，在大城市上游地區開展適應性觀測試驗具有重大科學價值和現實意義。

因此，針對影響大城市地區的主要天氣尺度和中尺度對流系統，首先需要厘清影響其觀測敏感區在什么位置，有哪些敏感要素需要加強觀測。而以觀測與預報互動為基礎的適應性觀測技術則成為了行之有效的方案之一。通過大量的個例分析、模擬及實際觀測試驗統計得到敏感區的易發位置，并將得到的敏感區根據需求進行分級，或可在一定程度上提高我國大城市災害性天氣觸發監測預警準確度，并指導超大城市氣象觀測站點的科學布局。

圍繞適應性觀測與大城市氣象保障服務之間的內在聯系，本文基于上述幾點思考提出如下建議：

(1)加強對流前期信號研發力量。開發中尺度湍流、散度廓線產品，支撐對流觸發預警預報，深入研究邊界層-云耦合、湍流-對流相互作用等物理機制。

(2)整合應急氣象觀測設備，在災害性天氣影響較大的重點城市構建PLOTOS 觀測系統，推進集合預報模式指導下的國家-省-市-縣四級PLOTOS觀測指揮體系的建立。

(3)大力發展快速更新循環同化系統，提高觀測數據與同化系統數據交互更新的能力。借助機動觀測設施開展大城市中尺度對流天氣適應性觀測試驗，有望解決當前地基遙感垂直觀測網絡“大網撈小魚”的難題。

綜上所述，為保障我國突發性對流天氣預報和預警精度的有效提升，依托現有業務觀測網絡和移動觀測平臺，深入理解災害性天氣的觸發及演變的物理機制，開展針對性的適應性觀測試驗應是行之有效的途徑之一。盡管這其中仍有大量的科學問題亟待解決，但構建精細化的觀測及預報系統、大力開展觀測及預報技術研發，加深對災害性天氣的理解，能有效提高災害性天氣的預報和預警水平，從而更好地應對全球變暖大背景下極端天氣預報及氣候預測的挑戰。

中國氣象局氣象探測中心和北京氣象探測中心為本文提供京津冀地區云雷達、風廓線雷達和天氣雷達等大氣垂直觀測數據，國家氣象信息中心為本文提供常規氣象資料，謹致謝忱！