易　翔，曾新民，王　寧，王　明，周　驍，汪　彪

(1.解放軍理工大學(xué)氣象海洋學(xué)院，江蘇　南京　211101；2.中國(guó)人民解放軍海軍南海艦隊(duì)海洋氣象水文中心， 廣東　湛江　524001)

?

WRF模式中土壤濕度對(duì)位勢(shì)高度模擬影響的敏感性分析

易翔1，曾新民1，王寧1，王明1，周驍1，汪彪2

(1.解放軍理工大學(xué)氣象海洋學(xué)院，江蘇南京211101；2.中國(guó)人民解放軍海軍南海艦隊(duì)海洋氣象水文中心， 廣東湛江524001)

摘要：利用WRFV3.6中尺度預(yù)報(bào)模式對(duì)我國(guó)東部地區(qū)2003年5、6、7月下旬天氣過程進(jìn)行模擬，研究分析了土壤濕度對(duì)位勢(shì)高度的影響。結(jié)果表明：(1)對(duì)流層中低層位勢(shì)高度對(duì)土壤濕度有較強(qiáng)的敏感性，且各月的位勢(shì)高度隨土壤濕度的改變都有一致的變化規(guī)律，但相對(duì)于5、6月，7月高溫過程中位勢(shì)高度對(duì)土壤濕度更為敏感。土壤濕度的增加(減少)會(huì)導(dǎo)致750~500 hPa位勢(shì)高度減小(增大)、850 hPa以下氣壓層位勢(shì)高度增大(減小)；(2)不同土壤濕度試驗(yàn)?zāi)M的不同地表熱通量可直接影響氣溫變化，在靜力平衡和質(zhì)量守恒條件下可進(jìn)一步影響不同高度的氣壓，并最終導(dǎo)致位勢(shì)高度的差異；(3)位勢(shì)高度白天受土壤濕度的影響程度最大。白天熱通量傳輸旺盛，在干(濕)的土壤濕度條件下，地表溫度增溫(降溫)幅度大，850 hPa位勢(shì)高度減小(增大)、500 hPa位勢(shì)高度增大(減小)更為明顯；夜間情況相反。

關(guān)鍵詞：WRF模式；高溫；土壤濕度；位勢(shì)高度

引言

位勢(shì)高度作為表征大氣環(huán)流的一個(gè)重要物理量，與全球變暖、赤道海表溫度升高等因素密切相關(guān)[1-3]，且在描述氣候及其異常方面有顯著的意義[4]。對(duì)位勢(shì)高度的分析是氣候預(yù)測(cè)的重要基礎(chǔ)[5]，同時(shí)也受到了氣象學(xué)者的廣泛關(guān)注。早在20世紀(jì)60年代，Phillips[6]就將位勢(shì)高度作為流體力學(xué)方程組中一個(gè)重要變量來(lái)描述大氣環(huán)流的特征，并進(jìn)一步應(yīng)用于數(shù)值預(yù)報(bào)。自1990年代NCEP/NCAR公布再分析資料以來(lái)，利用位勢(shì)高度分析天氣、氣候的研究越來(lái)越多[7]，如Kidson等[8]對(duì)1 000 hPa和500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)進(jìn)行分析，從而確定相關(guān)的預(yù)報(bào)因子用以評(píng)估局地氣候的變化；Chen等[9]將位勢(shì)高度應(yīng)用于渦度、散度計(jì)算，并利用由此推導(dǎo)出的方程反演一次降水天氣過程，發(fā)現(xiàn)與觀測(cè)結(jié)果相符。到了21世紀(jì)初，隨著各類氣象資料和研究方法的不斷改進(jìn)和發(fā)展，針對(duì)位勢(shì)高度的研究涉及到了諸多方面[10-14]，如嚴(yán)華生等[10]著眼于近50 a來(lái)兩極和赤道500 hPa位勢(shì)高度的時(shí)間演變規(guī)律，通過對(duì)比不同區(qū)域位勢(shì)高度的振蕩頻率，得出氣候變化最先開始于南極地區(qū)的結(jié)論；Raziei等[11]指出，較大的500 hPa位勢(shì)高度梯度所決定的大氣環(huán)流類型(中東深槽控制型)與伊朗地區(qū)天氣尺度變化關(guān)聯(lián)最大。位勢(shì)高度的異常變化可以造成諸如高溫?zé)崂恕?qiáng)降水、低溫凍害、颶風(fēng)等極端事件的發(fā)生[15-19]，如Hafez[15]強(qiáng)調(diào)了大西洋颶風(fēng)登陸活動(dòng)與位勢(shì)高度異常的緊密聯(lián)系，后者能在很大程度上決定前者的發(fā)生強(qiáng)度和范圍。又如2013年造成湖南境內(nèi)重大經(jīng)濟(jì)損失的高溫?zé)崂耸录?，是由于西太平洋副熱帶高?WPSH)異常西伸和持續(xù)控制該地區(qū)所導(dǎo)致的[17-18]。上述研究表明，位勢(shì)高度在天氣和氣候尺度的各類研究中都有非常重要的作用，增強(qiáng)對(duì)位勢(shì)高度變化機(jī)理的認(rèn)識(shí)是十分必要的。

在分析位勢(shì)高度時(shí)，除了統(tǒng)計(jì)學(xué)方法外，利用各類氣象模式(如GCM、RCM、WRF等)模擬位勢(shì)高度的研究也愈漸增多[8,20-22]。本文利用WRF中尺度預(yù)報(bào)模式對(duì)位勢(shì)高度進(jìn)行模擬分析。WRF模式中耦合了多種物理參數(shù)化方案，其中，陸面過程對(duì)大氣環(huán)流(位勢(shì)高度)有很大的影響[21]。土壤濕度作為陸面過程中的重要物理量，其初始異常對(duì)短期氣候有明顯影響且可以以長(zhǎng)波波列形式傳播到很遠(yuǎn)距離處[23]，它的變化通常通過改變地表通量(能量、水分、動(dòng)量通量等)的傳輸來(lái)影響氣溫、降水等[24]，而氣溫的變化將進(jìn)一步作用于位勢(shì)高度[22,25]。丁一匯等[26]的研究表明，近年來(lái)幾乎在所有的陸地地區(qū)，高溫天氣都在增多，其中增加最明顯的地區(qū)是土壤濕度減少的地區(qū)。Yang等[27]研究表明地表溫度的變化與850 hPa位勢(shì)高度有很大關(guān)系，可將位勢(shì)高度作為高溫天氣的一個(gè)重要預(yù)報(bào)因子。楊輝等[28]認(rèn)為近幾十年來(lái)的全球增溫有利于位勢(shì)高度的異常增高，而這種位勢(shì)高度的異常變化也是造成我國(guó)夏季高溫的主要原因之一。

可見，土壤濕度能夠通過改變氣溫等影響位勢(shì)高度，探討土壤濕度對(duì)高溫天氣位勢(shì)高度的影響是一項(xiàng)很有意義的工作。本文利用WRF模式對(duì)我國(guó)東部地區(qū)2003年5、6、7月下旬進(jìn)行短期(逐24 h)天氣模擬，對(duì)比分析不同土壤濕度條件下的位勢(shì)高度變化。

1試驗(yàn)設(shè)計(jì)

采用WRFV3.6模式版本，模擬的初始場(chǎng)及邊界條件采用美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(NCEP)提供的FNL 1°×1°資料，該資料時(shí)間間隔為6 h。采用的物理參數(shù)化方案主要包括Lin等的微物理方案、RRTM長(zhǎng)波輻射方案、Goddard短波輻射方案、MO表面層方案、YSU邊界層參數(shù)化方案、BMJ積云對(duì)流參數(shù)化方案、NOAH陸面方案(包含10、30、60、100 cm 4個(gè)土壤層)。

試驗(yàn)采用雙向兩重嵌套網(wǎng)格(圖1a)，模擬區(qū)域D2為2003年夏季高溫的主要發(fā)生區(qū)(即華東地區(qū)：106.5°E~125.9°E、19.6°N~38.6°N)，模擬區(qū)域中心為(29°N、117.5°E)，大區(qū)域D1格點(diǎn)數(shù)為79×79，小區(qū)域D2格點(diǎn)數(shù)為133×166，水平格距分別為36和12 km，垂直分辨率為不等距31層，模式頂氣壓為50 hPa。后續(xù)分析中涉及的區(qū)域平均統(tǒng)計(jì)量均針對(duì)D2區(qū)域。類似于Zeng等[21]所采用的積分方法，選取熱浪最強(qiáng)的7月下旬[22,28]，以及5、6月下旬作對(duì)比研究，逐24 h積分的初始場(chǎng)分別采用從2003年5月(6、7月)20日06:00 UTC至29日06:00 UTC的10個(gè)初始場(chǎng)(各初始場(chǎng)間隔24 h)，分別作10個(gè)24 h積分(即24 h積分的起止時(shí)間設(shè)置為20日06:00 UTC至21日06:00 UTC)，積分步長(zhǎng)為90 s。

為了考察位勢(shì)高度對(duì)不同土壤濕度(SMOIS)的敏感性，將初始土壤濕度場(chǎng)作如下處理，即同時(shí)改變兩重嵌套中每一土壤層上每個(gè)格點(diǎn)的土壤濕度。設(shè)計(jì)試驗(yàn)的名稱為：CTL(0%)、WET25(+25%)、WET50(+50%)、DRY25(-25%)、DRY50(-50%)。每個(gè)24 h積分試驗(yàn)均采用5種不同的初始場(chǎng)進(jìn)行模擬，共計(jì)150個(gè)試驗(yàn)。需要注意的是，因?yàn)镾MOIS取值范圍應(yīng)在0~1之間，所以在做WET試驗(yàn)時(shí)，如果格點(diǎn)改變后的SMOIS大于1則令其等于1。而模擬區(qū)域內(nèi)的水體由于SMOIS值始終為1，在改變土壤濕度時(shí)不對(duì)其進(jìn)行處理。圖1b 給出7月20日CTL試驗(yàn)中作為初值的土壤表層濕度場(chǎng)?？梢钥吹?，SMOIS始終為1的區(qū)域即為水體，主要集中于長(zhǎng)江中下游地區(qū)以及華東、華南沿海地區(qū)。在各月的CTL試驗(yàn)中(圖略)，大部分區(qū)域的土壤濕度值都處在0.5 m3·m-3以下，而在敏感性試驗(yàn)中，土壤濕度分布都遵循上述的變化幅度。

圖1　模式嵌套區(qū)域 (a) 及7月20日CTL試驗(yàn)06:00UTC初始土壤濕度分布 (單位:m3/m3) (b)

這里著重分析積分24 h后06:00 UTC的各物理量變化。因?yàn)榇藭r(shí)的地表溫度最接近日最高氣溫，且陸氣間的水汽傳輸、熱交換等更為旺盛，土壤濕度造成的影響能夠更明顯地表現(xiàn)在氣溫以及位勢(shì)高度的變化上[22]。由于陸面參數(shù)對(duì)大氣的影響主要限制在對(duì)流層的中低層，后續(xù)分析中主要針對(duì)850 hPa和500 hPa位勢(shì)高度。

2模擬結(jié)果分析

2.1空間分布

圖2給出7月下旬高溫期間500 hPa平均位勢(shì)高度在06:00 UTC的空間分布和不同土壤濕度試驗(yàn)與CTL的偏差分布。與NCEP分析場(chǎng)(圖2a)相比，CTL試驗(yàn)(圖2b)能夠很好地模擬出500 hPa位勢(shì)高度的分布。模擬區(qū)域內(nèi)高值區(qū)主要位于華東地區(qū)，且位勢(shì)高度值向南北逐漸遞減，這與模擬期間控制我國(guó)東部地區(qū)強(qiáng)大的WPSH有關(guān)。可以看到，5 880 gpm等位勢(shì)高度線西伸至108°E以西，南北跨度達(dá)13個(gè)緯度，CTL試驗(yàn)?zāi)M的WPSH范圍和強(qiáng)度較NCEP分析場(chǎng)更大。表明在土壤濕度不變的條件下，WRF模式模擬的500 hPa位勢(shì)高度值偏大，如在華東中東部地區(qū)出現(xiàn)了>5 920 gpm的高值。

圖2　7月下旬10 d平均的06:00 UTC 500 hPa位勢(shì)高度及不同土壤濕度試驗(yàn)與CTL試驗(yàn)的位勢(shì)高度偏差分布(單位:gpm)

從不同土壤濕度試驗(yàn)與CTL試驗(yàn)的偏差分布中能夠發(fā)現(xiàn)，與前人有關(guān)參數(shù)化方案等造成的位勢(shì)高度變化幅度大小的結(jié)果類比[16,29]，土壤濕度的變化能夠明顯地改變位勢(shì)高度的模擬結(jié)果。與CTL試驗(yàn)相比，WET25試驗(yàn)在幾乎整個(gè)區(qū)域內(nèi)模擬出的500 hPa位勢(shì)高度值更小，尤其在華北和華中北部地區(qū)減小得更為明顯，最大偏差能達(dá)到2.5 gpm以上，區(qū)域平均值較CTL試驗(yàn)減小0.79 gpm(圖2c)。WET50試驗(yàn)(圖2d)在更大范圍上模擬出了更小的位勢(shì)高度值，大部分地區(qū)的偏差程度都超過1 gpm，華北部分區(qū)域偏小3 gpm以上，整個(gè)模擬區(qū)域較CTL試驗(yàn)平均減小1.21 gpm。與WET試驗(yàn)相反，DRY25與CTL試驗(yàn)的偏差分布(圖2e)，除了西南小部分區(qū)域外，整個(gè)模擬區(qū)域的位勢(shì)高度都有所增加，其中增加最明顯(超過1 gpm)的地區(qū)主要位于28°N以北。對(duì)比WET25試驗(yàn)(圖2c)發(fā)現(xiàn)，DRY25試驗(yàn)位勢(shì)高度的變化幅度和范圍更大，與CTL試驗(yàn)相比平均增加0.87 gpm (>0.79 gpm)，說明500 hPa位勢(shì)高度對(duì)土壤濕度減小的敏感性更強(qiáng)。這在DRY50試驗(yàn)(圖2f)中表現(xiàn)更為明顯，整個(gè)模擬區(qū)域幾乎都模擬出了超過2 gpm的位勢(shì)高度正偏差，一些區(qū)域甚至達(dá)到5 gpm，較CTL試驗(yàn)平均偏大2.08 gpm(>1.21 gpm)。這也進(jìn)一步表明土壤濕度的減小(增加)可以在很大程度上增加(減少)500 hPa的位勢(shì)高度值。在5、6月500 hPa平均位勢(shì)高度分布中(圖略)，可得到類似的結(jié)論，但土壤濕度改變引起的位勢(shì)高度變化幅度較7月小。圖3給出7月下旬高溫期間850 hPa平均位勢(shì)高度在06:00 UTC的空間分布和不同土壤濕度試驗(yàn)與CTL的偏差分布。與NCEP分析場(chǎng)(圖3a)對(duì)比，WRF模式同樣較好地再現(xiàn)位勢(shì)高度的空間分布，且模擬的高值中心范圍、強(qiáng)度等較500 hPa更為準(zhǔn)確(圖3b)。在模擬區(qū)域內(nèi)存在2個(gè)高低值中心，高值中心位于華東地區(qū)(受WPSH控制)，低值中心位于西北部。

對(duì)比CTL試驗(yàn)(圖3b)，改變土壤濕度的大小能夠明顯地引起位勢(shì)高度的變化。WET25試驗(yàn)(圖3c)主要增加了32°N以北和華東部分地區(qū)的位勢(shì)高度，而減小其它區(qū)域的位勢(shì)高度，增加和減小的區(qū)域面積相當(dāng)，但增加的幅度更大(部分地區(qū)能達(dá)到3 gpm以上)。由于正負(fù)值的抵消作用，在區(qū)域平均水平上，增加25%的土壤濕度造成位勢(shì)高度平均增大0.02 gpm。WET50 試驗(yàn)(圖3d)與WET25試驗(yàn)引起的位勢(shì)高度空間變化類似，但WET50試驗(yàn)位勢(shì)高度增大更為顯著(如西北地區(qū)的低值中心模擬出超過4 gpm的偏差值)，整個(gè)區(qū)域較CTL試驗(yàn)平均偏大0.04 gpm。與WET試驗(yàn)不同，減小土壤濕度后模擬區(qū)域內(nèi)一致表現(xiàn)為位勢(shì)高度降低，其中DRY25試驗(yàn)(圖3e)大部分地區(qū)都模擬出1 gpm左右的負(fù)偏差，尤其在低值中心區(qū)域出現(xiàn)3 gpm的偏差值，較CTL試驗(yàn)平均減小0.5 gpm；DRY50試驗(yàn)(圖3f)的位勢(shì)高度偏差在絕大部分地區(qū)處在2~4 gpm之間，但在局部地區(qū)(如低值中心)內(nèi)較CTL試驗(yàn)偏小6 gpm以上，區(qū)域平均值較CTL試驗(yàn)平均減小1.9 gpm。以上結(jié)果同樣表明，850 hPa位勢(shì)高度對(duì)土壤濕度的變化十分敏感，且對(duì)土壤濕度減小更為敏感，與500 hPa位勢(shì)高度隨土壤濕度變化的規(guī)律相反的是，增加(減小)土壤濕度會(huì)使得850 hPa位勢(shì)高度值增大(減小)。同樣，在5、6月下旬850 hPa平均位勢(shì)高度分布(圖略)中能夠得出相似的結(jié)論，但5、6月位勢(shì)高度對(duì)土壤濕度的敏感性較7月高溫時(shí)段弱。

表1給出不同氣壓層位勢(shì)高度的區(qū)域平均數(shù)值變化，在1 000~500 hPa的11層內(nèi)，位勢(shì)高度均對(duì)土壤濕度變化十分敏感，且在各月都有一致的變化規(guī)律。在高溫發(fā)生的7月，位勢(shì)高度對(duì)土壤濕度的敏感性較5、6月更強(qiáng)，如5、6、7月各試驗(yàn)期間的500 hPa位勢(shì)高度平均偏差分別為0.29、0.89、1.65 gpm，揭示了土壤濕度、溫度(5~7月平均氣溫逐漸升高)和位勢(shì)高度三者間的密切聯(lián)系。具體來(lái)看，850 hPa以下高度，各模擬時(shí)段內(nèi)位勢(shì)高度都隨土壤濕度的增加(減小)而增加(減小)，且不同土壤濕度試驗(yàn)間的位勢(shì)高度偏差隨高度的變化先增大后減小，在950 hPa達(dá)到最大。如6月的CTL試驗(yàn)與DRY50試驗(yàn)位勢(shì)高度差值從1 000~850 hPa依次為0.75、3.05、2.08、1.01 gpm。800 hPa作為一個(gè)“過渡層”位勢(shì)高度隨土壤濕度各月的變化規(guī)律有所不同。在750~500 hPa，位勢(shì)高度隨土壤濕度的增加(減小)而減小(增加)，且偏差大小隨著高度的變化也是先增大后減小。如7月的CTL試驗(yàn)與WET50試驗(yàn)位勢(shì)高度差值從750~500 hPa依次為0.45、0.77、1.1、1.2、1.22、1.21 gpm。以上結(jié)果表明，陸面土壤濕度的改變能夠有規(guī)律地影響對(duì)流層中低層的位勢(shì)高度，且位勢(shì)高度對(duì)土壤濕度的敏感性在中低層都是先增強(qiáng)后減弱的。

圖3　7月下旬10 d平均的06:00 UTC 850 hPa 位勢(shì)高度

1000hPa950hPa900hPa850hPa800hPa750hPa700hPa650hPa600hPa550hPa500hPa5月DRY5071.90508.47978.781472.781989.332532.443111.413726.344373.565074.275828.54DRY2573.26511.02980.671473.821989.562532.193111.063725.994373.195073.945826.29CTL74.23512.63981.781474.371989.662532.043110.833725.734372.905073.655826.07WET2575.16513.87982.601474.811989.822532.073110.793725.664372.795073.555825.99WET5075.97514.63983.081475.061989.912532.063110.733725.584372.725073.495825.976月DRY5069.59486.30958.271454.371975.422523.973107.983728.014381.525088.075846.65DRY2570.13488.16959.571455.031975.492523.633107.423727.364380.785087.335846.00CTL70.34489.35960.351455.381975.482523.363107.003726.864380.195086.715845.41WET2570.51490.04960.751455.561975.452523.163106.703726.514379.775086.295844.99WET5070.47490.49961.081455.811975.582523.213106.713726.494379.725086.245844.947月DRY5069.21505.14983.071484.032009.172561.223148.373771.274427.145136.815898.82DRY2570.05508.60985.611485.432009.462560.713147.503770.214425.865135.515897.62CTL70.63510.37986.771485.932009.402560.293146.893769.484425.025134.635896.74WET2570.97511.30987.221485.952009.082559.773146.223768.754424.235133.845895.96WET5071.05511.88987.481485.982008.952559.523145.893768.384423.825133.415895.53

2.2模擬誤差

為進(jìn)一步考察土壤濕度對(duì)位勢(shì)高度的影響，利用模擬結(jié)果與NCEP分析場(chǎng)的偏差(BIAS)及均方根誤差(RMSE)進(jìn)行檢驗(yàn)，即：

(1)

(2)

式中，M為06:00 UTC位勢(shì)高度(500 hPa和850 hPa)的模擬值，O為NCEP位勢(shì)高度值。

與之前結(jié)論一致的是，各月的500 (850) hPa位勢(shì)高度BIAS值都是隨土壤濕度增加而減小(增大)的。對(duì)500 hPa(圖4a)位勢(shì)高度而言，各月在不同的土壤濕度條件下均模擬出正的偏差值，且土壤濕度擾動(dòng)越強(qiáng)偏差程度越大，其中7月的DRY50、 DRY25、CTL、WET25、WET50試驗(yàn)分別偏大9.9、8.7、7.8、6.9、6.6 gpm。觀察各月各土壤濕度試驗(yàn)間BIAS值的平均差異發(fā)現(xiàn)，隨著時(shí)間推移(即平均氣溫升高)，差異也越來(lái)越大，5、6、7月不同土壤濕度造成的BIAS差異分別為0.3、0.9、1.7 gpm。不同的是，850 hPa位勢(shì)高度BIAS(圖4c)在5月為正值，而6、7月為負(fù)值，且BIAS值較500 hPa更小，這也表明土壤濕度在不同模擬時(shí)段對(duì)不同氣壓層位勢(shì)高度的影響存在差異，模式對(duì)850 hPa位勢(shì)高度的模擬更為準(zhǔn)確。同樣可以看到，各月的BIAS值對(duì)土壤濕度均有較強(qiáng)的敏感性。

從均方根誤差變化中發(fā)現(xiàn)，在500 hPa高度(圖4b)，土壤濕度的增加會(huì)使得各月的RMSE值逐漸減小，7月的平均RMSE值較5、6月偏小約12~15 gpm。在850 hPa高度(圖4d)，RMSE的值較500 hPa偏低，除7月外，RMSE值隨土壤濕度變化的規(guī)律與500 hPa一致，7月土壤濕度的增加或減小都會(huì)使RMSE值升高。綜合來(lái)看，與BIAS類似，RMSE同樣對(duì)土壤濕度較為敏感，且7月的敏感性達(dá)到最強(qiáng)。

圖4　各試驗(yàn)?zāi)M的500 hPa(a,b)、850 hPa(c,d)位勢(shì)高度

3機(jī)理探討

感熱、潛熱通量是陸氣間能量交換的主要方式，能夠反映溫度對(duì)土壤濕度擾動(dòng)的響應(yīng)，并影響地表氣溫的變化[30]。在陸面與大氣的反饋過程中，土壤濕度引起的氣溫、氣壓變化能夠進(jìn)一步影響位勢(shì)高度[22]。如感熱輸送加熱低層大氣，地表溫度升高導(dǎo)致氣壓降低，在靜力平衡條件下勢(shì)必會(huì)使得不同氣壓層的高度發(fā)生變化(即位勢(shì)高度發(fā)生變化)。由于在不同模擬時(shí)段內(nèi)土壤濕度改變?cè)斐傻奈粍?shì)高度變化規(guī)律一致，影響機(jī)制也基本相同，所以針對(duì)7月下旬的高溫天氣過程進(jìn)行定性和定量分析。

3.1感熱、潛熱通量

圖5給出不同土壤濕度引起的感熱、潛熱通量的差值分布。可以看到，相對(duì)于CTL試驗(yàn)，WET試驗(yàn)(圖5a、圖5b)在大部分地區(qū)模擬出的感熱通量更小，局部地區(qū)的偏差可達(dá)100 W·m-2，WET25、WET50試驗(yàn)較CTL試驗(yàn)平均減小約17.8、27.1 W·m-2。在DRY試驗(yàn)中，感熱通量在整個(gè)模擬區(qū)域內(nèi)都有所增加(尤其在西北部和中部地區(qū))，且DRY試驗(yàn)增加的幅度大于WET試驗(yàn)減小的幅度，如DRY25-CTL、DRY50-CTL的區(qū)域平均大小分別為27.5、79.1 W·m-2。由于在凈輻射能穩(wěn)定不變的條件下，感熱、潛熱通量為能量的2種主要分配形式，感熱通量的增加勢(shì)必會(huì)導(dǎo)致潛熱通量的減少，反之亦然。所以，潛熱通量呈現(xiàn)出與感熱通量相反的空間分布，隨土壤濕度增加(減小)而增加(減小)。這是因?yàn)閃ET試驗(yàn)中偏高的土壤濕度會(huì)引起蒸發(fā)增加，低層大氣中釋放的凝結(jié)潛熱也因此增多，而在DRY試驗(yàn)中則相反。各敏感性試驗(yàn)在整個(gè)范圍內(nèi)與CTL試驗(yàn)的平均偏差分別為24(WET25)、36.5(WET50)、37.5(DRY25)、105.2(DRY50) W·m-2。

在感熱、潛熱通量逐時(shí)變化中，由于白天的太陽(yáng)輻射較強(qiáng)，感熱通量均為正值，夜間地面輻射冷卻，表現(xiàn)為統(tǒng)一的負(fù)值(圖6a)。與之相對(duì)應(yīng)的是，潛熱通量變化的轉(zhuǎn)折點(diǎn)同樣是白天與夜間的交界時(shí)刻11:00 UTC和22:00 UTC(圖6b)。在夜間不同土壤濕度造成的熱通量差異要明顯小于白天，這是因?yàn)闊嵬繌?qiáng)烈地依賴于太陽(yáng)輻射，白天較強(qiáng)的輻射下，土壤濕度的變化通過蒸發(fā)等物理過程更大程度地改變熱通量的傳輸；而夜間的凈輻射能維持在較低的水平，土壤濕度的改變不足以引起熱通量較大的變化。如感熱通量DRY25與CTL試驗(yàn)的差值在白天可達(dá)17 W·m-2，而在夜間僅為0.2 W·m-2。總的來(lái)說，在高溫發(fā)生的主要時(shí)段(白天)，感熱、潛熱通量對(duì)土壤濕度的敏感性更強(qiáng)。

圖5　7月10 d平均的06:00 UTC各敏感性試驗(yàn)與CTL試驗(yàn)

圖6　7月10 d平均的感熱通量(a)及潛熱通量(b)逐時(shí)變化

3.2地表溫度和地面氣壓

對(duì)比圖7與圖5，不同土壤濕度試驗(yàn)間感熱通量差值的高(低)值區(qū)、潛熱通量的低(高)值區(qū)正好對(duì)應(yīng)地表溫度的高(低)值區(qū)和地面氣壓的低(高)值區(qū)，如這種對(duì)應(yīng)關(guān)系在CTL-WET50差值圖(圖5b、圖5f以及圖7b、圖7f)中111°E~119°E、26°N~30°N區(qū)域高(低)值中心體現(xiàn)得十分明顯。在土壤濕度小的條件下，增強(qiáng)的地面向上的感熱輸送，可直接加熱低層空氣升高地表溫度，并同時(shí)伴隨氣壓的降低；在土壤濕度大的條件下，水汽蒸發(fā)對(duì)陸面的冷卻作用加強(qiáng)，溫度降低、氣壓升高。與熱通量類似，地表溫度和地面氣壓都對(duì)土壤濕度減小更為敏感，這和之前有關(guān)位勢(shì)高度的結(jié)論是一致的，如計(jì)算的區(qū)域平均地表溫度、地面氣壓的CTL-WET50(DRY50-CTL)值分別為0.36 (0.58) ℃、-0.23 (-0.71) hPa。

結(jié)合圖2、圖3各試驗(yàn)位勢(shì)高度的差值分布可知，雖然位勢(shì)高度在整個(gè)區(qū)域沒有表現(xiàn)為與氣溫、氣壓等變量相同或相反的變化，但在大部分地區(qū)(尤其在高溫顯著的華東部分地區(qū))都有隨土壤濕度一致的變化規(guī)律。土壤濕度的減少導(dǎo)致陸面和低層大氣溫度升高，低層空氣受熱產(chǎn)生上升運(yùn)動(dòng)，在WPSH中產(chǎn)生了與大范圍下沉氣流方向相反的次級(jí)環(huán)流，即減弱了WPSH內(nèi)部的下沉運(yùn)動(dòng)。在靜力平衡條件下，使得低層的氣壓減弱，減小了850 hPa的位勢(shì)高度(圖3e、圖3f)。同時(shí)，還抬升了500 hPa的等壓面，使得位勢(shì)高度增加(圖2e、圖2f)。土壤濕度增加的情況與此類似。這與Zeng等[22]的研究結(jié)果一致，地表溫度與對(duì)流層低層位勢(shì)高度間存在“負(fù)反饋”機(jī)制，與對(duì)流層中層位勢(shì)高度間存在“正反饋”機(jī)制。

圖7　7月10 d平均的06:00 UTC各敏感性試驗(yàn)與CTL試驗(yàn)

圖8給出地表溫度、地面氣壓和500、850 hPa位勢(shì)高度的逐時(shí)變化，各物理量均表現(xiàn)出對(duì)土壤濕度較強(qiáng)的敏感性。在各土壤濕度試驗(yàn)中，受到熱通量的影響，地表溫度在一天中出現(xiàn)較大轉(zhuǎn)折的時(shí)刻也出現(xiàn)在11:00 UTC和22:00 UTC，且在白天因土壤濕度變化而產(chǎn)生的溫度差異更大(圖8a)。與地表溫度相比，地面氣壓呈現(xiàn)出近似相反的24 h變化趨勢(shì)，二者隨土壤濕度改變也都出現(xiàn)相反的變化(圖8b)，如相對(duì)于CTL、DRY25試驗(yàn)中地表溫度24 h平均上升0.3 ℃，地面氣壓則下降0.3 hPa。類似地，與圖8c、圖8d對(duì)比，各試驗(yàn)地面氣壓與850 hPa 位勢(shì)高度隨時(shí)間有近似一致的變化。地表溫度與500 hPa位勢(shì)高度有類似于“先降后升”的變化趨勢(shì)，但后者的波動(dòng)更大，各轉(zhuǎn)折點(diǎn)所在時(shí)刻與地面氣壓和850 hPa位勢(shì)高度基本一致，不同土壤濕度引起的各試驗(yàn)間位勢(shì)高度的差異與地表溫度相似?？梢姡ㄟ^改變對(duì)溫度和氣壓的模擬，土壤濕度對(duì)位勢(shì)高度有規(guī)律的影響不僅體現(xiàn)在某一時(shí)刻空間分布的差異上，也體現(xiàn)在逐小時(shí)的變化當(dāng)中。

表2給出5、6、7月各土壤濕度試驗(yàn)在不同時(shí)段(24 h、白天、夜間)模擬的500和850 hPa位勢(shì)高度、地表溫度、地面氣壓、感熱通量和潛熱通量的區(qū)域平均數(shù)值。與之前的結(jié)論一致，各物理量對(duì)土壤濕度減小更為敏感，且7月土壤濕度減小造成的物理量值變化較5、6月更大。在不同時(shí)段內(nèi)，不同土壤濕度試驗(yàn)中各物理量的大小關(guān)系均為白天值>24 h值>夜間值，如6月CTL試驗(yàn)的850 hPa位勢(shì)高度對(duì)應(yīng)各時(shí)段值分別為1 459.21 gpm(白天)、1 458.21 gpm (24 h)、1 456.72 gpm(夜間)。此外，由于土壤濕度改變?cè)斐筛髟囼?yàn)間的物理量值差異通常也在白天達(dá)到最大，如7月DRY50與CTL試驗(yàn)的500 hPa位勢(shì)高度差異在各時(shí)段分別為1.12 gpm(白天)、1.02 gpm(24 h)、1 gpm(夜間)。這是因?yàn)樵诎滋旄鼜?qiáng)的太陽(yáng)輻射下，土壤濕度變化導(dǎo)致的熱通量改變幅度更大，引起的氣溫、氣壓變化程度也較大，并最終導(dǎo)致位勢(shì)高度更大的差異。以上結(jié)果表明，土壤濕度主要是通過白天輻射加熱時(shí)段對(duì)位勢(shì)高度產(chǎn)生影響。

圖8　7月10 d平均的地表溫度 (a)、地面氣壓 (b)、500 hPa (c) 和850 hPa (d) 位勢(shì)高度逐時(shí)變化

500hPa位勢(shì)高度/gpm24h白天夜間850hPa位勢(shì)高度/gpm24h白天夜間地表溫度/℃24h白天夜間5月DRY505825.685827.205823.391477.141478.641474.6123.3824.9621.01DRY255825.545827.035823.161477.461478.941474.9823.1224.5620.97CTL5825.315826.875822.931477.621479.051475.2322.9024.2420.87WET255825.235826.785822.851477.741479.151475.4022.7023.9920.77WET505845.455846.625843.671477.851479.251475.5322.5723.8220.686月DRY505845.455846.625843.671457.801458.901456.1226.1627.3724.34DRY255844.965846.175843.071458.041459.131456.4125.8626.9724.21CTL5844.445845.695842.461458.211459.211456.7225.6126.6524.05WET255844.105845.355842.071458.331459.251456.9525.4426.4423.93WET505843.995845.255841.931458.451459.351457.1225.3426.3323.867月DRY505899.645899.735898.891488.151488.441487.3528.8830.3226.74DRY255899.115899.135898.411488.631488.851487.9828.5029.7926.56CTL5898.615898.615897.891488.831488.981488.2728.2029.4126.38WET255898.255898.205897.561488.891489.101488.4627.9829.1326.24WET505898.025897.945897.341488.951488.981488.5827.8428.9726.15

地面氣壓/hPa24h白天夜間感熱通量/W·m-224h白天夜間潛熱通量/W·m-224h白天夜間5月DRY50977.76977.87977.6068.2121.5-6.370.398.630.8DRY25977.90978.03977.7352.293.6-5.791.0133.331.8CTL978.00978.14977.8242.075.8-5.4105.5157.432.8WET25978.07978.22977.8934.963.5-5.2116.0174.933.6WET50978.12978.28977.9330.555.9-5.1122.9186.334.16月DRY50974.04974.15973.9249.893.2-11.185.0125.728.0DRY25974.16974.28974.0236.069.5-10.8103.1156.129.1CTL974.25974.38974.1227.454.5-10.7115.5176.729.8WET25974.31974.44974.1822.345.7-10.6122.9189.130.3WET50974.34974.47974.2219.641.2-10.5127.0195.830.77月DRY50976.02976.03975.9856.5103.4-9.3102.6146.740.9DRY25976.20976.23976.1538.371.9-8.7127.5188.841.7CTL976.31976.35976.2628.454.8-8.5141.9212.942.6WET25976.38976.42976.3321.943.5-8.4151.8229.543.1WET50976.42976.47976.3818.537.6-8.2157.3238.843.3

通過定量分析各物理量在不同土壤濕度條件下的變化關(guān)系及敏感程度，確定了土壤濕度影響位勢(shì)高度的作用機(jī)理，即土壤濕度減小(增加)通過增強(qiáng)(減弱)感熱輸送、減弱(增強(qiáng))潛熱輸送來(lái)升高(降低)地表溫度、減小(增大)地面氣壓，并將這種影響在垂直方向上通過對(duì)流傳遞到較高層，最終導(dǎo)致850 hPa位勢(shì)高度減小(增大)、500 hPa位勢(shì)高度增大(減小)。

4小結(jié)

(1)對(duì)流層中低層的位勢(shì)高度對(duì)土壤濕度都具有較強(qiáng)的敏感性，且對(duì)土壤濕度減小更為敏感。即土壤濕度的減小(增加)會(huì)導(dǎo)致750~500 hPa位勢(shì)高度增大(減小)，850 hPa以下氣壓層位勢(shì)高度減小(增大)。誤差分析的結(jié)果表明，在高溫?zé)崂俗顝?qiáng)的7月，位勢(shì)高度較5、6月受土壤濕度的影響更大。

(2)在不同土壤濕度條件下模擬的地表熱通量引起的氣溫、氣壓變化是造成位勢(shì)高度差異的決定性因子。土壤濕度減小會(huì)增強(qiáng)地面向上的感熱輸送并直接加熱對(duì)流層低層(850 hPa)大氣引起地表增溫，空氣受熱膨脹將在局地造成空氣質(zhì)量的水平輻散(密度等發(fā)生改變)，受到靜力平衡條件的約束，低層大氣內(nèi)的氣壓將會(huì)下降同時(shí)減小位勢(shì)高度。為保持空氣質(zhì)量守恒，對(duì)流層中層(500 hPa)大氣的等壓面會(huì)有相應(yīng)的抬升，即位勢(shì)高度增大。土壤濕度增加的情況與之相反。

(3)位勢(shì)高度在白天、夜間等不同時(shí)段對(duì)土壤濕度的敏感程度存在差異(白天最大)。500、850 hPa位勢(shì)高度的24 h逐時(shí)變化與地表溫度和地面氣壓有近似相同或相反的變化趨勢(shì)。不同土壤濕度試驗(yàn)中各物理量在各時(shí)段的平均數(shù)值及差異大小關(guān)系為白天值>24 h值>夜間值。在白天(夜間)較強(qiáng)(弱)的熱通量傳輸對(duì)應(yīng)較高(低)的地表氣溫、較低(高)的地面氣壓，土壤濕度差異造成的熱通量差異越大(小)使得位勢(shì)高度的差異也越大(小)，即土壤濕度主要是通過白天地表強(qiáng)烈加熱的時(shí)段對(duì)位勢(shì)高度產(chǎn)生影響。

本文強(qiáng)調(diào)了高溫天氣模擬中土壤濕度的重要性，考慮到位勢(shì)高度在天氣、氣候中重要的預(yù)報(bào)意義[5,9]，以上結(jié)論有助于更深刻地認(rèn)識(shí)陸氣反饋過程中土壤濕度對(duì)大氣環(huán)流(位勢(shì)高度)的影響過程和作用機(jī)理。由于WRF模式還受到初邊界條件及模式中各物理參數(shù)化選擇、模擬區(qū)域、模式分辨率等的影響，在后續(xù)的研究中可通過更多個(gè)例、采用更多的模式設(shè)置來(lái)探討土壤濕度對(duì)位勢(shì)高度的影響。

參考文獻(xiàn):

[1] 張雪芹,陶杰,尹志勇,等. 1979～2005年青藏高原位勢(shì)高度場(chǎng)變化趨勢(shì)的時(shí)空特征[J]. 地理研究,2010,29(8):1493-1501.

[2] Hafez Y Y, Almazroui M. Recent study of anomaly of global annual geopotential height and global warming[J]. Atmospheric and Climate Sciences, 2014,4:347-357.

[3] 王秋良,張立鳳. 2003年夏季重慶高溫伏旱環(huán)流特征分析[J]. 干旱氣象,2008,26(1):1-7.

[4] 李巧萍,王盤興,李麗平. 半球月平均位勢(shì)高度場(chǎng)的若干環(huán)流指數(shù)及其變化特征[J]. 南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào),2003,26(3):341-348.

[5] 閆巨盛,王盤興,段明鏗,等. 全球大氣位勢(shì)高度場(chǎng)氣候變率的球函數(shù)分析[J]. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào),2006,17(2):145-151.

[6] Phillips N A. A coordinate system having some special advantages for numerical forecasting[J]. Journal of Meteorology,1957,14:184-185.

[7] 田笑,智協(xié)飛,徐海明. NCEP和JRA再分析資料與探空資料的位勢(shì)高度比較分析[J]. 干旱氣象,2013,31(2):254-262.

[8] Kidson J W, Thompson C S. A comparison of statistical and model-based downscaling techniques for estimating local climate variations[J]. Journal of Cimate,1998,11:735-753.

[9] Chen Q S, Bromwich D H. An equivalent isobaric geopotential height and its application to synoptic analysis and a generalized equation in coordinates[J]. Monthly Weather Review, 1999,127(2):145-172.

[10] 嚴(yán)華生,宋國(guó)瓊,楊素雨,等. 500 hPa高度場(chǎng)上兩極和赤道位勢(shì)高度氣候演變規(guī)律的研究[J]. 地球物理學(xué)報(bào),2007,50(1):58-65.

[11] Raziei T, Bordi I, Santos J A, et al. Atmospheric circulation types and winter daily precipitation in Iran[J]. International Journal of Climatology,2012,33(9):2232-2246.

[12] Andrea S, Sun J L. Characteristics of thermal and geopotential height differences between continent and ocean and its role in the strength of the Asian summer monsoon[J]. Journal of Ocean University of China,2005,4(4):366-376.

[13] Yang Y X, Huang F, Wang H. Dominant modes of geopotential height in the northern hemisphere in summer on interdecadal timescales[J]. Chinese Journal of Oceanology and Limnology,2013,31(5):1120-1128.

[14] 周順武,張人禾. 青藏高原地區(qū)上空NCEP/NCAR再分析溫度和位勢(shì)高度資料與觀測(cè)資料的比較分析[J]. 氣候與環(huán)境研究,2009,14(2):284-292.

[15] Hafez Y. Relationship between geopotential height anomalies over north America and Europe and the USA landfall Atlantic hurricanes activity[J]. Journal of American Science,2011,7(6):663-671.

[16] 王萬(wàn)里,王芳芳,侯浩波,等. 全球500 hPa位勢(shì)高度在增高嗎[A] // 姜艷萍,等. 2012中國(guó)環(huán)境科學(xué)學(xué)會(huì)學(xué)術(shù)年會(huì)論文集[C]. 北京:中國(guó)農(nóng)業(yè)大學(xué)出版社,2012. 2292-2303.

[17] 羅伯良,李易芝. 2013年夏季湖南嚴(yán)重高溫干旱及其大氣環(huán)流異常[J]. 干旱氣象,2014,32(4):593-598.

[18] 彭莉莉,戴澤軍,羅伯良,等. 2013年夏季西太平洋副高異常特征及其對(duì)湖南高溫干旱的影響[J]. 干旱氣象,2015,33(2):195-201.

[19] 段明鏗,王盤興,吳洪寶. 500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)極端天氣事件的NCEP集合概率預(yù)報(bào)效果分析[J]. 大氣科學(xué)學(xué)報(bào),2011,34(6):717-724.

[20] Wang H J. A new prediction model for tropical storm frequency over the western North Pacific using observed winter-spring precipitation and geopotential height at 500 hPa[J]. Acta Meteorologica Sinica,2011,25(3):262-271.

[21] Zeng X M,Wu Z H, Xiong S Y, et al. Sensitivity of simulated short-range high-temperature weather to land surface schemes by WRF[J]. Science China:Earth Sciences, 2011,54(4):581-590.

[22] Zeng X M, Wang B, Zhang Y, et al. Sensitivity of high-temperature weather to initial soil moisture:a case study using the WRF model[J]. Atmosphere Chemistry and Physics, 2014,14:9623-9639.

[23] 王萬(wàn)秋. 土壤溫濕異常對(duì)短期氣候影響的數(shù)值模擬試驗(yàn)[J]. 大氣科學(xué),1991,15(5):115-123.

[24] Fischer E M, Seneviratne S I, Vidale P L, et al. Soil moisture-atmosphere interactions during the 2003 European summer heat wave[J]. Journal of Climate, 2007,20(20):5081-5099.

[25] 劉世祥,王錫穩(wěn),劉抗,等. 2010年7月下旬甘肅省持續(xù)高溫天氣成因[J]. 干旱氣象,2013,31(1):131-137.

[26] 丁一匯,張錦,宋亞芳. 天氣和氣候極端事件的變化及其與全球變暖的聯(lián)系[J]. 氣象,2002,28(3):3-7.

[27] Yang T, Li H H, Wang W G, et al. Statistical downscaling of extreme daily precipitation, evaporation, and temperature and construction of future scenarios[J]. Hydrological Processes,2012,26(23):3510-3523.

[28] 楊輝,李崇銀. 2003年夏季中國(guó)江南異常高溫的分析研究[J]. 氣候與環(huán)境研究,2005,10(1):80-85.

[29] Shabbar A, Higuchi K, Knox J L. Regional analysis of Northern Hemisphere 50 kPa geopotential heights from 1946 to 1985[J]. Journal of Climate,1990,3:543-557.

[30] 蔡福,周廣勝,李榮平,等. 陸面過程模型對(duì)下墊面參數(shù)動(dòng)態(tài)變化的敏感性分析[J]. 地球科學(xué)進(jìn)展, 2011,26(3):300-310.

A High Temperature Weather Case Study About Sensitivity of Geopotential Height to Different Soil Moisture by Using WRF Model

YI Xiang1, ZENG Xinmin1, WAGN Ning1,WAGN Ming1, ZHOU Xiao1, WANG Biao2

(1.CollegeofMeteorologyandOceanography,PLAUniversityofScienceandTechnology,Nanjing211101,China;2.MarinehydrologicalandmeteorologicalCenter,Chinapeople’sLiberationArmyNavySouthSeaFleet,Zhanjiang524001,China)

Abstract:In this paper, the Weather Research and Forecasting model version 3.6 (WRFV3.6) is used to simulate the weather processes during the late May, June and July of 2003 in eastern China and analyze the impact of soil moisture on geopotential height (GPH). The results are as follows: (1)The GPHs of the middle and lower troposphere were very sensitive to soil moisture change, and the laws of GPHs change with the soil moisture in all the months were consistent with each other, but the GPH in the late July was more sensitive to soil moisture than that in the late May and June. The increase (decrease) of soil moisture would lead to the decrease (increase) of GPHs on 750-500 hPa levels and the increase (decrease) of GPHs below 850 hPa level. (2)Through the analysis of physical mechanism, it was found that the surface temperature was directly affected by simulated heat fluxes in different soil-moisture experiments, which modified the pressures on various height under the constraint of static equilibrium and air mass conservation, and finally caused the differences of the GPHs. (3)The GPH was most influenced by soil moisture during the daytime because of the strong diurnal heat flux transfer, under the dry (wet) soil moisture conditions, the surface temperature could rise (reduce) with a larger amplitude, which resulted in an apparently decrease (increase) of 850 hPa GPH and increase (decrease) of 500 hPa GPH, there was an opposite situation during the nighttime. The above results indicated that the soil moisture is very important in forecast and analysis of weather (especially high temperature weather) processes by using GPH, and it can help us better understand the influence mechanism of soil moisture in the land-atmosphere feedback processes.

Key words:WRF model; high temperature; soil moisture; geopotential height

中圖分類號(hào)：P461+.4

文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

文章編號(hào)：1006-7639(2016)-01-0113-12

doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-01-0113

作者簡(jiǎn)介：易翔(1991-),男,四川綿陽(yáng)人,碩士在讀,主要從事陸面過程研究.E-mail:xiangyi_etf@163.com

基金項(xiàng)目：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41275012)資助

收稿日期：2015-06-29；改回日期：2015-12-31

易翔，曾新民，王寧，等.WRF模式中土壤濕度對(duì)位勢(shì)高度模擬影響的敏感性分析[J].干旱氣象，2016，34(1)：113-124, [YI Xiang, ZENG Xinmin, WAGN Ning, et al. A High Temperature Weather Case Study About Sensitivity of Geopotential Height to Different Soil Moisture by Using WRF Model[J]. Journal of Arid Meteorology, 2016, 34(1):113-124], doi:10.11755/j.issn.1006-7639(2016)-01-0113