CMA-MESO模式對“21·7”河南特大暴雨的預報評估與誤差分析*

萬子為 孫思遠 趙 濱 陳起英

1 中國氣象局地球系統數值預報中心,北京 100081 2 災害天氣國家重點實驗室,北京 100081

提 要：為分析CMA-MESO模式對2021年7月19—21日河南特大暴雨的預報性能,除了常規觀測資料,還利用雷達和衛星非常規觀測資料,對模擬回波和云產品開展傳統和新型空間檢驗,以揭示對流風暴和中尺度對流系統(MCS,基于衛星紅外通道)的模式預報偏差細節,并從降水形成的水汽、動力、觸發和維持機制等角度分析模式誤差產生的原因。結果表明:模式能較好預報雨帶形態、弱回波持續時間以及主要降水發生前期和后期MCS的面積和強度演變趨勢;模式偏差主要體現在低估了降水強度且未報出鄭州站極端小時降水,錯報主雨帶小時降水演變,嚴重低估了對流風暴和強對流風暴的持續時間,未能報出午后MCS面積陡增的變化趨勢且MCS位置預報偏西、偏北;模式降水偏差的原因主要在于水汽的模擬,模式水汽垂直分布不合理,對臺風煙花和查帕卡的水汽輸送均偏弱,而水汽輸送不足的根源是低空急流偏弱和超低空急流脈動不足。另外,模式未能在鄭州站附近預報出穩定少動的地面中尺度輻合線,加之大氣層結不穩定度不足和對流不穩定能量偏低,使得對流發展不夠旺盛,最終導致降水預報不足。

引 言

暴雨天氣容易帶來洪水、泥石流、山體滑坡和城市內澇等次生災害,造成嚴重的經濟損失甚至威脅生命安全(丁一匯,1994;Sun and Zhang,2017)。統計發現,國內近50年極端降水的平均強度和極端降水值都有增強的趨勢(翟盤茂等,2007)。暴雨天氣具有突發性、局地性和極端性,極大地增加了準確預報的難度(李澤椿等,2015),是預報員和學者們共同關注的熱點和難點。2021年7月17日08時至21日08時,河南省遭受了特大暴雨天氣(以下簡稱為“21·7”河南暴雨),全省共有20個國家站日累計降水破歷史極值,部分地區累計降雨量已超當地年平均降雨量。尤其是鄭州站20日16—17時的小時降雨量達201.9 mm,突破建站以來的歷史紀錄,且超過了“75·8”特大暴雨中河南林莊小時降雨量的198.5 mm?！?1·7”河南暴雨持續時間長、極端性強、引發特大洪水和城市內澇,造成巨大的經濟損失并危害生命安全,引發社會和學者們廣泛關注。針對河南暴雨的形成機理和特征,學者們從大尺度天氣條件、水汽輸送、極端小時降水的動力機制、強降水演變特征等角度開展了研究。張霞等(2021)從環流形勢場和偏離氣候態異常方面分析了造成強降水的大尺度天氣條件成因。汪小康等(2022)發現強降水的水汽大量來自西太平洋的水汽沿邊界層和對流層低層輸送,以及來自南海的水汽沿對流層中低層輸送。Yin et al(2022)提出極端小時降水的動力機制為準靜止的γ中尺度對流系統和周圍弧形輻合區利于強上升氣流,使得對流系統內部云微物理過程產生的降水與上升氣流區水平輸送的降水疊加,從而加強降水效率。蘇愛芳等(2022)詳細分析了不同階段極端短時強降水對流系統的形態結構和演變特征。楊浩等(2022)從累計降水量、降水強度和時間演變等角度分析了暴雨的極端特征。這些研究可以加深對河南暴雨形成機理的理解,但河南暴雨成因復雜,仍有許多值得深入探索和挖掘的問題,且模式對暴雨極端性的預報難度較大,而目前針對模式預報偏差的研究相對較少,史文茹等(2021)對比分析了多模式對河南暴雨的降水預報偏差,揭示出PWAFS高分辨率區域模式預報的降水強度優于全球模式,且降水具有沿地形分布的特征。

千米尺度高分辨率模式已成為強降水精細化預報的重要手段。盡管極端降水是小概率事件,模式預報存在明顯不足,但Hally et al(2015)指出數值預報的不確定性對于極端降水很重要且是提高降水預報的關鍵。評估和溯源模式暴雨預報偏差,一方面有助于加深對暴雨機制和模式關鍵偏差特征的理解,另一方面也可為改進模式提供參考。Caumont et al(2021)通過評估法國確定性和集合預報模式,揭示了位于法國西南部的強降水與地中海低壓、暖濕氣流以及近地面較長時間維持穩定的中尺度系統有關。薛一迪和崔曉鵬(2020)對臺風威馬遜登陸期間WRF模式強降水的物理機制展開診斷,揭示了主體環流圈內降水強度變化與水汽通量輻合以及云中水凝物的聯系。這些研究有助于理解模式偏差特征的成因,但僅僅利用常規觀測資料還不足以刻畫模式更多角度的偏差細節特征。WMO于2015年啟動的為期十年的高影響天氣項目強調,利用非常規觀測資料進行評估是近年來的重要研究方向(Marsigli et al,2020)。國外利用閃電、雷達、衛星、城市數據集和來自保險公司的災害報告等非常規觀測資料開展了高影響天氣評估(Wapler et al,2012;2015;Keller et al,2015),而國內利用非常規資料做模式評估的相對較少,唐文苑等(2018)和張小雯等(2020)利用雷達資料分別采用傳統和新型空間檢驗方法評估高分辨率模式對中小尺度對流天氣的預報能力。

CMA-MESO(原GRAPES-MESO)模式是中國自主研發的數值預報模式,經過十多年的針對性開發和研究工作(薛紀善和陳德輝,2008; Zhang et al,2019),于2016年建立了覆蓋中國東部地區3 km 水平分辨率的準業務系統,并在2019年將范圍進一步擴展到全中國(沈學順等,2020)。眾所周知,模式對極端降水預報會存在一定的不足,但探究極端降水天氣的形成機理,并基于此分析模式在哪些方面存在預報偏差,這些偏差之間如何相互作用導致最終極端降水預報的不足,可有助于模式的改進和釋用。因此本文利用雷達和衛星非常規資料以及常規資料,針對CMA-MESO模式對“21·7”河南暴雨的預報開展偏差評估與溯源分析,旨在從降水、模擬雷達回波以及云產品等多角度揭示模式暴雨預報的偏差細節特征,并嘗試從強降水形成的水汽、動力、觸發和維持機制等角度開展模式偏差成因的診斷分析。

1 資料和方法

1.1 觀測資料

選用的資料時段為2021年7日20日08時至21日08時(北京時,下同)。使用的觀測資料如下:(1)來自于中國氣象局預報業務平臺MICAPS的全國地面逐小時填圖數據和來自于國家氣象信息中心的地面自動氣象觀測站小時降水數據。(2)全國組合雷達反射率數據,水平分辨率為 0.01°×0.01°,時間分辨率為6 min,區域范圍選取河南省及周邊地區(30°～37°N、108°～117°E)。(3)葵花8號靜止衛星高級成像儀水汽通道和紅外通道數據,空間分辨率為 0.02°×0.02°,時間分辨率為10 min,區域范圍為中國區域(15°～55°N、70°～140°E);中國氣象局氣象探測中心提供的逐小時地基全球定位系統GPS反演的PW(整層大氣可降水量)數據。(4)歐洲中期天氣預報中心的第五代再分析資料(ERA5),水平分辨率為0.25°×0.25°,時間分辨率為1 h,垂直層為37層,區域范圍為全球。其中對于ERA5再分析數據對“21·7”河南暴雨過程分析的可靠性已開展了部分研究(汪小康等,2022),本文也采用此資料來輔助分析本次過程。

1.2 模 式

模式為CMA-MESO 5.1業務版本,該模式為非靜力平衡經緯度格點中尺度模式,采用半隱式半拉格朗日時間積分/平流方案,水平分辨率為0.03°×0.03°,時間步長為120 s,垂直層為50層。模式包括除對流參數化方案以外的全物理過程的描述。CMA-MESO模式起報時間為02、05、08、11、14、17、20、23時。本文選取19日20時起報,預報時長取36 h內的逐小時預報結果。另選取CMA-GFS 3.3業務版本來對比CMA-MESO模式預報的優劣,CMA-GFS模式的水平分辨率為0.25°×0.25°,垂直層為89層,同樣選取19日20時起報,預報時長取36 h內的逐3 h預報結果。

1.3 方 法

1.3.1 模擬雷達回波評估方法

CMA-MESO模式回波產品是由云微物理方案中輸出的暖云和冷云粒子,通過后處理診斷計算方案(Thompson et al,2004)得到各垂直層的雷達反射率,再對每個水平網格點垂直范圍內取最大值從而得到雷達組合反射率產品?；夭óa品可以提供更多中尺度和風暴尺度的細節特征。評估模式組合反射率產品時,由于模式和雷達資料的時空分辨率不同,統一水平分辨率時對雷達資料作稀疏化處理,即將雷達資料抽稀到模式對應的格點上,時間分辨率統一取為1 h。將回波產品根據反射率因子的不同閾值劃分為三個等級(Dixon and Wiener,1993):對流風暴外圍層狀云(20 dBz≤反射率因子<35 dBz)、對流風暴(35 dBz≤反射率因子<50 dBz)、強對流風暴(反射率因子≥50 dBz)。針對不同閾值的對流風暴計算平均強度和發生總時次:

(1)當格點的組合反射率因子滿足相應閾值條件時,記為發生1次。不同閾值的對流風暴發生總時次為評估時段內格點的總計發生時次;

(2)不同閾值對流風暴的平均強度=評估時段內滿足相應閾值條件的格點組合反射率因子強度之和/滿足相應閾值對流風暴的發生總次數。

1.3.2 云圖評估方法

模式云圖產品預報的MCS對于分析產生暴雨的中小尺度系統演變具有十分重要的意義。CMA-MESO模式紅外通道模擬衛星云圖是通過后處理云圖模擬技術建立云粒子物理特性與紅外波段云光學特性之間的關系模型得到。對云圖評估采用新型空間檢驗方法——基于對象診斷的空間檢驗方法(method for object-based diagnostic evaluation,MODE)(Davis et al,2006;劉湊華和牛若蕓,2013)。MODE方法通過識別和匹配觀測和模式預報的目標,計算目標相似度從而獲得多種屬性的評估信息。國家氣象中心業務標準將MCS監測產品根據紅外通道的云頂亮溫(black body temperature,TBB)劃分了三個閾值:-32、-52和-72℃(鄭永光等,2013)。針對云圖的MODE方法選取目標為TBB低于-32℃的MCS,評估MCS面積、強度的時序變化以及位置預報偏差。評估的區域范圍選取河南省及周邊地區(30°～37°N、108°～117°E)。

2 模式結果分析

2.1 模式評估結果

實況顯示大暴雨以上量級的強降水落區主要位于河南省北部和中部,其中伏牛山脈附近出現超過250 mm的特大暴雨,鄭州站附近出現超過400 mm的極端降水(圖1a)。CMA-GFS模式提前12 h(20時起報)能大致模擬出降水形態,但對于100 mm以上的降水強度預報明顯偏弱,對極端暴雨更是缺乏預報能力(圖1b)。相較而言,區域中尺度模式對暴雨的預報較全球模式優勢明顯,CMA-MESO模式對100 mm以上的大暴雨預報較好,但仍然低估了250 mm以上降水,僅在鄭州站偏西位置預報出一個范圍較小的特大暴雨中心(圖1c)。另外,陳起英等(2022)發現針對河南暴雨,CMA-MESO、CMA-GD、CMA-BJ、CMA-SH等模式對暴雨以上量級的評分都高于ECMWF模式,且CMA-MESO和CMA-BJ在降水量級上表現更優。鑒于CMA-MESO模式對“21·7”河南暴雨的降水預報占優,接下來主要分析CMA-MESO模式(以下模式均指CMA-MESO模式)暴雨預報特征和偏差。

注:十字星標示鄭州站所在位置,下同。

分析鄭州站小時降水演變趨勢。實況顯示鄭州站主要降水時段為14—20時,其中峰值出現在16—17時,小時降水量達201.9 mm。模式未能較好地模擬出鄭州站小時降水演變趨勢,將主要降水時段錯報在上午,且小時降水峰值未超過50 mm(圖1d)?？紤]模式與實況強降水中心存在東西向的位置偏差,在最強降水中心附近做區域平均(34.5°～35°N、113°～114°E)的降水日變化圖(圖1e),發現模式預報的最強降水峰值在上午,而實況峰值則出現在下午,且模式預報的雨帶降水強度遠遠不及實況,這與鄭州站小時降水演變的預報偏差特征一致。

對流風暴的維持和發展可以加強降水效率。從觀測統計的20日08時至21日08時不同閾值對流風暴出現總時次分布,并結合逐小時雷達組合反射率圖(圖略)來看,河南省主雨帶外圍的區域持續了較長時間(6～15 h)的層狀云回波(圖略),主雨帶區則以維持了12～21 h的長時間對流風暴為主(圖2a),其中鄭州站及附近維持了2～10 h的強對流風暴(圖2c)。評估模式回波產品不同閾值對流風暴的平均強度和出現總時次,發現模式對于層狀云回波的強度預報略偏強,對于對流風暴(圖2b,2e)和強對流風暴回波(圖略)的平均強度預報與觀測接近;模式預報的層狀云回波持續時間也與觀測接近(圖略),但主雨帶落區的對流風暴和強對流風暴回波的持續時間明顯偏低(圖2d,2f)。

圖2 2021年7月20日08時至21日08時(a,b,c)觀測,(d,e,f)模式預報的(a,b,d,e)對流風暴和(c,f)強對流風暴的(a,c,d,f)發生總時次分布與(b,e)平均回波強度

此次暴雨過程在河南省上空持續監測到一個范圍較大的MCS。盡管傳統的點對點檢驗方法(如TS、Bias、POD評分等)可以對模式預報的MCS的優劣給出綜合評價,但無法對更為關注的MCS的位置、強度以及面積等屬性給出定量檢驗結果,因此采用MODE方法對模擬的紅外云圖產品展開評估。首先給出MCS目標匹配示例圖(圖3)。在極端降水發生前的2 h(20日14時),從葵花8號衛星紅外云圖上可以看到覆蓋河南省中北部上空的范圍較大的MCS,其云頂亮溫低于-52℃,云團發展旺盛,CMA-MESO模式能較好地模擬出這個MCS,范圍與實況大致接近,但強度偏強且云團明顯未覆蓋到鄭州站上空。經過平滑處理后進行MCS目標匹配,識別出其編號為1,由此給出模式預報目標編號為1的MCS的面積、強度日變化偏差特征(圖4a,4b)。觀測到MCS的演變分為三個階段:一是08—14時,MCS的面積和強度變化趨于穩定,模式能預報出一致的變化趨勢,但面積偏小且強度偏強,需要說明的是,由于模式云圖是診斷產品,而根據以往的評估發現模式模擬的紅外云圖的云頂亮溫較衛星產品存在偏低的問題,因此這里主要分析強度的演變趨勢;二是14—20時,MCS的面積突然陡增約90%,同時強度也明顯增強,亮溫陡降約10 K,此時模式僅能預報出MCS強度略微增強的變化趨勢,亮溫減少約3 K,但未能預報出在強降水發生階段的MCS面積陡增的變化趨勢;之后,MCS的強度和面積變化再次維持穩定。從模式預報的MCS位置偏差來看(圖4c),20日08時至21日08時,MCS的位置偏差主要表現為偏西和偏北的特征。

注:數字為識別目標編號。

綜上評估,發現CMA-MESO模式對整體雨帶的形態和大暴雨落區、弱回波的持續時間、主要降水發生前期和后期MCS的面積和強度演變趨勢預報較好,說明模式對強降水發生前期有較好的指導意義。但在強降水發生時段存在較明顯的偏差:(1)降水強度明顯偏弱,尤其低估了250 mm以上降水,并嚴重低估了鄭州站極端小時降水;(2)將發生在下午的主雨帶錯報在上午;(3)嚴重低估了對流風暴和強對流風暴的持續時間,主要降水時段內未報出MCS面積陡增的變化,且MCS位置預報偏西、偏北,而這些也是造成降水強度不足的重要原因。因此下一節將重點針對模式呈現出的這些與強降水相關的偏差,選取20日08—20時展開誤差分析。

2.2 模式誤差分析

此次暴雨過程受多個天氣尺度系統共同影響——200 hPa維持穩定的高壓脊、500 hPa位于內蒙古的大陸高壓、西太平洋副熱帶高壓、臺風煙花和查帕卡,以及低層的低渦系統(張霞等,2021;蘇愛芳等,2021)。將CMA-MESO模式預報的20日08時和20時的各層環流形勢場與實況逐一對比(圖略),整體而言,模式能較好地還原出天氣尺度系統環流背景場,但對于高層高壓脊強度預報偏弱2 dagpm,說明高層輻散略偏弱,另外低層的低渦系統位置預報偏西。ERA5分析場20日08—20時逐3 h低渦路徑演變顯示,低渦系統圍繞著伏牛山脈緩慢往北移動,利于暴雨的維持和加強,而模式預報的低渦系統一直較分析場偏西,這也是造成MCS位置和特大暴雨中心位置偏西的主要原因(圖5)。接下來,將著重從強降水的水汽、動力、觸發和維持機制等方面展開模式誤差診斷。

注:填色為實際地形高度。

2.2.1 水 汽

大氣可降水量(PW)反映大氣整層濕度狀況,可作為診斷模式水汽偏差的物理量之一。以16時觀測的PW為參考,河南省大部分地區PW能達到65 mm以上,大氣水汽條件充沛,尤其是鄭州站附近觀測到超過70 mm的PW強中心(圖6a),在此產生了超過50 mm·h-1的強降水中心(圖略),同時這個區域也位于低層東風急流區,東風急流最強能達到22 m·s-1(圖6c)。CMA-MESO模式能較好地預報出河南省大部分地區超過65 mm的PW,但明顯低估了鄭州站附近超過70 mm的PW強中心(圖6b),且預報的東風急流較分析場偏弱約4 m·s-1,同時位于低空切變南側的東南風也較分析場和觀測略偏弱(圖6d)。進一步從水汽垂直分布來看(圖7),以鄭州站為例,20日08—20時鄭州站500 hPa 以下達到完全飽和,而在極端降水發生前期,模式預報的低層未達到完全飽和,高層水汽卻偏濕,這說明盡管模式預報的整層水汽含量充沛,但由于水汽垂直分配不合理導致層結不穩定度預報不足,表1給出的鄭州站探空與模式預報的最有利抬升指數(BLI)值對比可以驗證大氣層結不穩定度預報不足。

表1 2021年7月20日08—20時鄭州站探空觀測和模式預報的物理量對比

圖6 2021年7月20日16時(a,b)PW和(c,d)850 hPa風場(風羽,等值線:風速超過12 m·s-1)

圖7 2021年7月20日(a)08時,(b)14時,(c)20時鄭州站探空與模式預報RH廓線

暴雨的形成條件除了自身充沛的水汽以外,還需要周邊源源不斷的水汽輸送。低層水汽通量顯示水汽主要是從臺風煙花沿著超低空急流往西北方向輸送至河南省,并于08時在鄭州站形成一個小范圍的水汽通量強中心(圖略)。水汽通量輸送隨著時間變化而增大,到極端降水發生前(16時),來自臺風煙花的水汽輸送明顯增強,且鄭州站附近水汽通量中心的強度明顯增強,同時鄭州站西側低層強烈的水汽輻合導致極端降水發生。診斷模式低層水汽通量輸送,發現模式能預報出來自臺風煙花的水汽輸送,但未報出極端降水發生前水汽輸送明顯增大的變化趨勢,鄭州站周邊水汽通量中心強度預報明顯偏弱,且模式預報的低層水汽輻合區不如分析場顯著,范圍也較分析場偏小(圖8)。除了臺風煙花輸送水汽外,孫躍等(2021)研究表明極端降水發生前2 h有南起臺風查帕卡的自西南向東北的水汽輸送帶,葵花衛星水汽云圖上可以直觀地看到這條水汽輸送帶——南起臺風查帕卡的一系列尺度較小的對流云團(圖9a)。模式模擬的水汽通道上的云頂亮溫與衛星觀測的差值表明模式明顯低估了水汽輸送帶的水汽,且對于臺風查帕卡外圍螺旋云帶的水汽預報偏弱(圖9b)。以上分析表明模式對臺風煙花和查帕卡的水汽輸送均偏弱也是造成降水強度和極端降水預報不足的重要原因。

圖8 2021年7月20日(a,b,c)ERA5分析場和(d,e,f)模式預報的925 hPa水汽輸送(填色)及風場(風羽)

圖9 2021年7月20日14時(a)葵花8號衛星水汽通道云圖,(b)模式模擬與衛星觀測偏差

2.2.2 低空急流

850 hPa和925 hPa的高空填圖(圖略)表明自19日夜間起,低空東風急流和超低空東風急流開始增強并長時間持續。以往的研究表明,低空急流的加強利于出現氣旋式切變或環流,并導致低層垂直上升運動的發展,從而加強對流和降水(雷蕾等,2020)。分析超低空東風急流的脈動與降水的對應關系,發現模式在09—12時東風急流脈動明顯增大,中心風速達到16～18 m·s-1,伴隨低層出現較強的上升運動,垂直速度最強能達到1.2 m·s-1,對應模式預報出的上午時段的降水峰值。隨后東風急流減弱,盡管在14—15時和18時也出現東風脈動增大以及低層上升運動,但由于東風脈動增大的強度不如第一次,導致后兩個時段的降水強度不如上午時段,且遠遠低于觀測的降水峰值。而16—17時東風急流脈動減弱且無明顯低層上升運動,導致未能報出17時的極端降水(圖10)。由此表明模式小時降水演變的誤差與東風急流脈動預報不足密切相關。此外,李建輝(1982)提出偏強的低空急流通過夾卷作用在暴雨區進行動量、水汽和能量輸送,有助于加劇降水強度。結合2.2.1節分析出在極端降水發生前,模式預報的低空東風急流和切變線東南側的東南風也偏弱,考慮正是由于低空急流偏弱和超低空急流脈動不足,導致輸送到強降水區的水汽不足,從而造成降水不足。

圖10 2021年7月20日08—20時模式預報(a)925 hPa U分量風,(b)850 hPa垂直速度沿34.7°N的緯向剖面

2.2.3 觸發和維持

深厚濕對流的發生需要滿足水汽、垂直層結不穩定和抬升觸發三個條件(俞小鼎等,2012)。圖11a表明在對流風暴和強對流風暴出現區域(113°～115°E,圖2),模式預報的BLI大多為-1～0 K,預報的大氣層結不穩定程度較低,一般并不利于出現對流風暴或是強對流風暴這類發展深厚的濕對流,同時2.2.1節針對鄭州站上空層結不穩定度預報不足的分析也可輔證這一結論。另外,表1給出的模式預報的鄭州站在20日08時的CAPE明顯較探空偏低,并且結合模式在113°～115°E區域內的CAPE演變以及和分析場的對比(圖11b,11c),發現模式預報的10—18時的CAPE偏低,大多僅有500～1000 J·kg-1,較分析場明顯偏低約600～1000 J·kg-1。

圖11 2021年7月20日08—20時模式和ERA5分析場沿34.7°N的緯向剖面

以往的研究表明,在高溫高濕且對流不穩定的環境條件下,地面中尺度輻合線有利于對流的觸發和發展(徐靈芝等,2014;徐珺等,2014)。逐小時分析地面自動觀測站的風場,發現08—20時在鄭州站附近均能清晰地分析出地面中尺度輻合線(圖12a),長時間穩定少動的地面輻合線上不斷觸發新生對流,由南向北移動與原對流(指在08時之前已經在鄭州站附近形成的強對流)合并加強,形成較大范圍反射率強度超過45 dBz的強回波區(圖略),極大地加強了降水效率。而在考慮模式地形與觀測無明顯差異的情況下(圖12b和圖5),發現模式預報在距離鄭州站西側和南側約50 km范圍外有兩個風場輻合區(以圖12b給出的17時模式預報地面風場為例),盡管在風場輻合區有觸發新生對流,但沒有與原對流合并加強。此外,蘇愛芳等(2021)分析鄭州站7月19日20時至20日20時雷達垂直剖面發現,20日14時前鄭州站回波中心強度約為35～40 dBz,較強回波頂高超過12 km,而14—17時回波發展旺盛,尤其是14—16時反射率為55 dBz的回波頂高超過10 km,屬于深厚濕對流型強降水。對比模式預報的鄭州站回波垂直剖面演變圖(圖12c),在強降水發生前期,較強回波頂高不超過6 km,最強回波中心值不超過45 dBz,且14—17時明顯漏報了鄭州站的回波,這表明模式預報的對流發展一直不旺盛。

圖12 2021年7月(a,b)20日觀測和模式預報的地面風場,(c)模式預報鄭州站19日20時至20日20時回波垂直剖面

綜合以上分析,不難發現模式出現降水預報偏差的原因主要在于水汽的模擬。盡管整層大氣水汽條件相對充沛,但由于模式水汽垂直分布結構不合理,造成層結不穩定程度預報不足,而更為重要的是來自臺風煙花和查帕卡的水汽輸送不夠,尤其是來自臺風煙花的水汽輸送不足造成。來自臺風煙花的水汽輸送不足的根源又與低空急流密切相關。一方面,模式預報的超低空東風急流脈動增強主要出現在上午時段,導致模式小時降水峰值也錯報在上午時段。另一方面,主要降水時段內低空急流偏弱和超低空東風急流脈動不足,導致輸送到強降水區的水汽量不足,從而造成降水不足,水汽釋放的潛熱和感熱能量不夠。并且模式未能在鄭州站附近預報出長時間穩定少動的地面中尺度輻合線,使得輻合線上未能不斷觸發新生對流,并由南向北移動與原對流不斷合并加強。此外,模式預報的不穩定能量和層結不穩定程度不足,使得風暴抬升不夠,對流發展不夠旺盛,最終造成模式對于對流風暴和強對流風暴的持續時間預報不足。這些都是導致模式降水預報偏差的重要原因。

3 結論和討論

“21·7”河南暴雨持續時間長、極端性強、致災影響大。本文結合常規和非常規的多源觀測資料,利用傳統檢驗和新型空間檢驗方法評估了CMA-MESO模式暴雨預報誤差,并從暴雨形成機理的角度診斷誤差產生的原因,得到以下結論:

(1)模式能較好預報雨帶的形態和大暴雨落區、弱回波的持續時間和強回波的平均強度、降水發生前期和后期MCS面積和強度的演變趨勢,對強降水發生前期指導意義較好。

(2)模式在主要降水階段存在明顯預報偏差:降水強度明顯偏弱且特大暴雨中心位置偏西,對鄭州站極端小時降水缺乏預報能力;錯報主雨帶小時降水演變趨勢;對流風暴和強對流風暴的持續時間預報嚴重不足;未能報出午后MCS面積陡增的變化趨勢,且MCS位置預報偏西、偏北。

(3)模式降水強度偏差主要與水汽相關。一方面水汽垂直分布不合理使得大氣層結不穩定度不足,另一方面對來自臺風煙花和查帕卡的水汽輸送預報不足,其中來自臺風煙花的水汽輸送不足與超低空急流偏弱和低空急流脈動不足密切相關。模式預報的風場輻合區距離鄭州站偏西和偏南,不利于對流在鄭州站附近不斷合并加強,加之對流不穩定能量不足共同導致風暴發展不夠旺盛,對流風暴和強對流風暴不能長時間維持,并最終導致降水預報不足。此外,MCS和特大暴雨中心位置偏西與低渦系統預報一直偏西有關。

本研究從強降水產生機理來溯源CMA-MESO模式降水偏差的原因,發現模式對低層風場和水汽模擬不足是降水強度不足的重要原因,模式對其他極端降水個例的預報偏差是否也主要來源于風場和水汽的模擬誤差,將在以后的研究中做進一步的探討。另外,針對此次暴雨過程,CMA-MESO模式對低空急流和超低空急流預報偏弱的問題,考慮可能與初始場、同化過程或邊界層過程相關;而模式對水汽的模擬不足,考慮與初始場或濕物理過程有關。下一步將更換初始場,并對同化過程和邊界層方案開展敏感性試驗,以及對云微物理方案做更深入的分析。此外,3 km的水平分辨率雖然大致可以分辨深厚濕對流,但也較難模擬出最強的上升氣流,這可能也是模式預報的相應最強降水時段的小時降雨量遠低于實況的重要原因。

致謝：感謝中國氣象局地球數值系統預報中心的王丹和萬曉敏為本文提供GPS反演的PW數據,感謝國家氣象中心劉鑫華博士為本文的研究思路和結果分析提供指導和建議。