劉家宏，駱卓然，張永祥，周晉軍，邵薇薇

(1.中國水利水電科學(xué)研究院流域水循環(huán)模擬與調(diào)控國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100038；2.北京工業(yè)大學(xué)城市建設(shè)學(xué)部，北京 100124)

極端降水是諸多極端天氣氣候事件中，對人們生活影響最為直接和顯著的災(zāi)害之一[1]。近年來由于受到全球氣候變化和人類活動(dòng)的影響，全球降水分布不均性明顯增加，區(qū)域性極端降水呈現(xiàn)顯著增多的態(tài)勢[2-3]。城市熱島現(xiàn)象、下墊面條件改變等因素都會(huì)對水汽蒸發(fā)、空氣對流產(chǎn)生明顯影響，從而影響到降水強(qiáng)度、頻率和落區(qū)[4-5]。城市化會(huì)使對流層氣象活動(dòng)增加，引起局部區(qū)域降水量增多，城市暴雨內(nèi)澇問題愈發(fā)明顯，對人民的生命、財(cái)產(chǎn)等構(gòu)成了嚴(yán)重威脅[6-10]。

國內(nèi)外專家對城市地區(qū)降水進(jìn)行了大量的模擬研究，但早期研究主要集中于城鄉(xiāng)降水觀測資料的對比分析。Chen等[11]基于CMORPH數(shù)據(jù)評估了珠江三角洲地區(qū)城市化對降水的影響，發(fā)現(xiàn)與周圍農(nóng)村地區(qū)相比，城區(qū)短歷時(shí)暴雨頻率顯著增加，發(fā)生在下午時(shí)段的極端降水明顯高于農(nóng)村地區(qū)；Song等[12]利用1950—2012年的降水觀測數(shù)據(jù)，對北京地區(qū)降水的時(shí)間趨勢和空間分布進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)降水量顯著減少，由于城市化的影響，城區(qū)的降水量略大于郊區(qū)?，F(xiàn)階段，數(shù)值模擬已被廣泛應(yīng)用于城市化降水研究中[13-14]。Thielen等[15]采用γ尺度數(shù)值模型分析了城市化對對流性降水影響的程度，發(fā)現(xiàn)城市表面潛熱通量和粗糙度的增加會(huì)引起城市降水量的增加；侯愛中等[16]采用單層城市冠層模型與WRF(weather research and forecasting)天氣預(yù)報(bào)模式耦合來模擬北京市極端降水，發(fā)現(xiàn)城區(qū)的降水有增多的趨勢。與有限的降水觀測數(shù)據(jù)集相比，數(shù)值模擬可以提供具有更豐富空間分布信息，更有助于揭示降水的空間分布，并且從氣象學(xué)入手，基于城市冠層模型的中尺度氣象模擬，對城市的布局、形態(tài)進(jìn)行量化研究，目前還是比較新的研究思路[17]。

本研究基于城市冠層模型耦合WRF中尺度天氣預(yù)報(bào)模式對河南省2021年“7·20”特大暴雨進(jìn)行模擬，并對此次暴雨的特征、空間分布和成因進(jìn)行系統(tǒng)分析，結(jié)合國家級地面觀測站數(shù)據(jù)對WRF模式的模擬性能進(jìn)行驗(yàn)證，通過對比有無城市冠層模型時(shí)降水空間分布的差異，探討城市化對極端降水的影響，以期能夠加深對城市化與極端降水內(nèi)在關(guān)系的理解，在一定程度上提高應(yīng)對極端降水事件的能力。

1 研究區(qū)概況與數(shù)據(jù)資料

1.1 研究區(qū)概況

河南省地處北緯31°23′～36°22′，東經(jīng)110°21′～116°39′之間，全省總面積16.7萬km2，2020年常住人口為9 937萬人，是全國重要的綜合交通樞紐。如圖1所示，河南省地勢西高東低，北、西、南三面由太行山、伏牛山、桐柏山、大別山沿省界呈半環(huán)形分布，氣候具有四季分明、雨熱同期、復(fù)雜多樣和氣象災(zāi)害頻繁的特點(diǎn)[18]。

圖1 河南省地面高程及國家級地面觀測站的位置分布Fig.1 Ground elevation and location distribution ofnational ground observation stations in Henan Province

2021年7月17—22日，河南省遭遇極端強(qiáng)降雨事件，強(qiáng)降雨中心主要分布在河南省西北部和中部地區(qū)，鄭州、焦作、新鄉(xiāng)、洛陽、許昌、平頂山等多個(gè)城市出現(xiàn)特大暴雨，造成重大人員傷亡和財(cái)產(chǎn)損失。鄭州市是本次特大暴雨過程中降水量最大、受災(zāi)最嚴(yán)重的地區(qū)之一，7月20日16—17時(shí)的1 h內(nèi)，鄭州市降水量更是高達(dá)201.9 mm，創(chuàng)歷史之最。

1.2 數(shù)據(jù)資料

模式運(yùn)行所需的地形數(shù)據(jù)采用MODIS_30s下墊面數(shù)據(jù)(https://www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/download/get_sources_wps_geog.html)；氣象驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)采用國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心(National Centers for Environmental Prediction)提供的再分析資料(https://rda.ucar.edu/datasets/ds083.3/)，選擇了其中時(shí)間分辨率為6 h，空間分辨率為0.25°×0.25°的再分析數(shù)據(jù)。相比2.5°×2.5°和1°×1°的再分析數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)集精度更高，模擬結(jié)果更為可靠。

為了驗(yàn)證模型模擬的準(zhǔn)確性，采用中國氣象數(shù)據(jù)網(wǎng)的中國地面氣象站逐小時(shí)觀測資料對模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證(http://data.cma.cn/site/index.html)。將位于地級市、市轄區(qū)、縣級市(城鎮(zhèn)化率較高的地區(qū))的氣象站點(diǎn)作為城市站點(diǎn)，位于縣、自治縣、鄉(xiāng)鎮(zhèn)(城鎮(zhèn)化率較低的地區(qū))的氣象站點(diǎn)作為郊區(qū)站點(diǎn)。位于河南省內(nèi)的國家級地面觀測站共有116個(gè)，其中城區(qū)站共35個(gè)，郊區(qū)站共81個(gè)(圖1)。

2 模型設(shè)置

WRF模式是目前比較先進(jìn)、靈活的中尺度天氣預(yù)報(bào)模式，具有易攜帶高效且可并行運(yùn)算的特性。應(yīng)用場景包括：理想化模擬、參數(shù)化研究、數(shù)據(jù)同化研究、預(yù)報(bào)研究、區(qū)域氣候研究以及耦合模式應(yīng)用等領(lǐng)域。WRF模式主要由前處理、主程序、后處理3部分構(gòu)成，模式包含了最新發(fā)展的一些物理過程參數(shù)化方案，如微物理、積云對流、輻射、陸面以及邊界層等過程的參數(shù)化方案。

為了獲取高分辨率的計(jì)算結(jié)果，模式采用三層嵌套方案來提升區(qū)域的分辨率[19]，如圖2所示，D01、D02、D03各層空間分辨率分別為27 km、9 km、3 km，對應(yīng)的網(wǎng)格數(shù)分別為160×160、184×184、229×220，根據(jù)河南省的經(jīng)緯度范圍確定模擬區(qū)域的中心點(diǎn)坐標(biāo)為33°53′N,113°30′E，垂直分層為34層，頂層氣壓設(shè)置為50 hPa，考慮城市冠層模型的穩(wěn)定性及與WRF模式的耦合情況，本研究選用單層城市冠層模型[20]。為了確保模式運(yùn)行的穩(wěn)定，積分時(shí)間步長設(shè)置為135 s(最外層區(qū)域空間分辨率的5倍)。由于WRF模式中不同的參數(shù)化方案組合在不同地區(qū)的適用性存在較大差異，因此，首先在模擬前對應(yīng)用最廣的幾種參數(shù)化方案進(jìn)行測試，對模型物理參數(shù)化方案進(jìn)行區(qū)域適用性評估，并且根據(jù)前人的研究對河南省的物理過程參數(shù)化方案進(jìn)行設(shè)置和調(diào)整[18]，選取其中最優(yōu)的參數(shù)化方案組合，微物理過程采用Thompson方案，長波輻射采用RRTM方案，短波輻射采用Dudhia方案，陸面過程采用Noah方案，行星邊界層采用YSU方案，城市冠層采用UCM方案，模式第一層積云過程采用KF方案，由于模式第二層和第三層的空間分辨率均小于10 km，因此未選用積云過程參數(shù)化方案[21-22]。設(shè)置的具體參數(shù)來源于Wang等[23]以及全球城市與建筑物特征數(shù)據(jù)集，其他參數(shù)主要采用UCM的默認(rèn)設(shè)置。模型共設(shè)置了2組模擬對照試驗(yàn)：不考慮城市冠層模型(記為NON)和考慮城市冠層模型(記為UCM)，城市冠層模型對城市的建筑物高度、密度、幾何形狀、建筑材料、街道寬度和走向、綠化面積等因素做了細(xì)致的刻畫[24]。

圖2 模擬區(qū)域的三層嵌套示意圖Fig.2 Schematic diagram of three-layernesting of simulation area

3 結(jié)果與分析

3.1 觀測結(jié)果

本研究選取的模擬時(shí)段為2021年7月18—20日，其中18日為預(yù)熱期，19—20日為用于分析的時(shí)段。為了進(jìn)一步分析觀測降水量的空間分布情況，采用地統(tǒng)計(jì)學(xué)中常用的克里金插值法來對116個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行插值計(jì)算，克里金插值算法是利用數(shù)據(jù)點(diǎn)間的空間相關(guān)性，可以自動(dòng)識(shí)別采樣點(diǎn)的空間分布，消除采樣點(diǎn)分布不均勻帶來的誤差，可信度較高。插值得到的降水量空間分布如圖3所示，可以看出鄭州市為模擬時(shí)段降水量最高的地區(qū)，兩天的累積降水量超過500 mm，東部和南部降水量較少，累積降水量小于50 mm，西部地區(qū)累積降水量小于100 mm。所有觀測站點(diǎn)平均降水量為152.1 mm。對照圖1城區(qū)站點(diǎn)在河南省的分布，發(fā)現(xiàn)城區(qū)站點(diǎn)多分布在鄭州市周圍，可以看出城區(qū)的降水量明顯高于郊區(qū)。本次河南省極端降水的原因，主要是受1 000 km外的臺(tái)風(fēng)“煙花”和副熱帶高壓氣流的影響，大量的水汽通過偏東風(fēng)源源不斷從海上輸送到陸地，再加上河南省太行山區(qū)、伏牛山區(qū)特殊地形對偏東氣流起到抬升輻合效應(yīng)，從而導(dǎo)致了如此強(qiáng)勁的降水。

圖3 河南省地面觀測站累積降水量觀測值Fig.3 Observed values of cumulative precipitation atground observation stations in Henan Province

3.2 模擬結(jié)果

由于模擬是針對2021年7月19—20日的48 h累積降水量，具有時(shí)間屬性，而且本文主要考慮對比城市化前后(有無城市冠層)對極端降水的影響，因此沒有詳細(xì)分析逐小時(shí)的降水序列特征。引起城市降水量變化除城市化因素外，還有地形和區(qū)域氣候變化的因素。因此，本研究模型模擬均采用相同的地形數(shù)據(jù)和氣象資料來剝離其他的影響因素，進(jìn)而分析城市化對極端降水的影響。由圖4可以看出，兩個(gè)方案均能夠較好地模擬出河南省降水強(qiáng)度和落區(qū)，模型能夠用于河南省極端降水的模擬。河南省為典型的農(nóng)業(yè)大省，兩個(gè)方案模擬的主要差別分布在鄭州市附近。由于考慮了城市冠層物理過程，UCM方案更好地模擬出了強(qiáng)降水中心，范圍相比NON方案更大一些，而且在東南部的低值區(qū)域，UCM方案的模擬精度也會(huì)更高一些。UCM方案模擬的平均降水量為144 mm，相比NON方案模擬的平均降水量131.9 mm，高出了12.1 mm。城市化對降水起到了增強(qiáng)作用，其原因可能是以下兩個(gè)方面：①城市阻礙效應(yīng)。城市冠層對空氣具有摩擦和阻礙作用，其粗糙度高于郊區(qū)，當(dāng)其與地表產(chǎn)生的熱量和水汽量相遇時(shí)，容易形成上升的熱氣流；此外，建筑物的阻擋容易降低降水云團(tuán)的移動(dòng)速度，增加降水系統(tǒng)在城市上空的停留時(shí)間，導(dǎo)致城市降水量的增加。②城市熱島效應(yīng)。城市擁有自然側(cè)植被的蒸散發(fā)量以及城市人工用水產(chǎn)生的蒸發(fā)量，為降水對流系統(tǒng)提供了充足的水汽，再加上城市熱島效應(yīng)使得城市產(chǎn)生了高溫區(qū)，促進(jìn)了陸-氣的水汽交換，對于降水的形成起到促進(jìn)作用。

(a) NON方案

(b) UCM方案圖4 兩個(gè)方案的模擬結(jié)果Fig.4 Simulation results of two schemes

圖5為模擬時(shí)段UCM方案和NON方案距離地面2 m處平均比濕和溫度的差值。由圖5可見，UCM方案模擬的比濕大約比NON方案高1 g/kg，說明城市化增加了河南省近地面的空氣濕度，值得注意的是，增加最多的是鄭州市附近(城市下墊面)。鄭州市人口密集，人工耗水隨城市化進(jìn)程大大增加，促進(jìn)了陸-氣的水汽交換，為降水對流系統(tǒng)提供了部分水汽來源。此外，城市化降低了城市植被覆蓋度和自然蒸散發(fā)量的同時(shí)，空氣含水率更高，說明人工耗水增加的蒸發(fā)量高于由于城市化導(dǎo)致的自然蒸散的減少量。UCM方案模擬的溫度比NON方案模擬的溫度高約1.5 ℃，表明城市冠層物理過程增加了城市地表的溫度，水汽垂直輸送的速率加快，導(dǎo)致對流性降水增加。氣溫的升高也將增強(qiáng)大氣的保水能力，從而增加暴雨的頻率。這些影響相互關(guān)聯(lián)，共同影響城市地區(qū)的降水特征，突顯了城市降水機(jī)制的復(fù)雜性和區(qū)域差異。總的來說，城市化使河南省城區(qū)的空氣濕度和氣溫均升高，城市化效應(yīng)顯著。

(a) 比濕差值

進(jìn)一步選取了位于河南省城市地區(qū)共10個(gè)國家級地面觀測站1960—1969年(城市化緩慢時(shí)期)和2010—2019年(城市化加快時(shí)期)水汽壓和溫度的逐月氣象觀測資料，并結(jié)合城市人工耗水過程，探討城市化對河南省城市地區(qū)水汽量和溫度的變化規(guī)律的影響，進(jìn)而探討城市化對降水的影響[25]。需要說明的是，位于河南省的氣象站共有15個(gè)，其中10個(gè)城區(qū)站、5個(gè)郊區(qū)站，由于本研究主要是針對城市化對極端降水空間分布的影響，因此主要對位于城區(qū)的10個(gè)站點(diǎn)進(jìn)行分析，站點(diǎn)編號(hào)為53898、53986、57051、57083、57089、57091、57178、57290、57297和58005。

絕對濕度是單位體積空氣中水蒸氣的質(zhì)量，反映了空氣中的實(shí)際水汽含量，既包括由于天然降水所引起的植被蒸散發(fā)，也包括建筑物內(nèi)人工用水及道路灑水等人類活動(dòng)引起的水分蒸發(fā)[26]。絕對濕度的計(jì)算公式為

(1)

式中：ρvap為絕對濕度，g/m3；mvap為空氣中溶解水的質(zhì)量，g；V為空氣體積，m3；pvap為水汽壓，Pa；Rvap為水蒸氣的氣體常數(shù)，為461.5 J/(kg·K)；T為溫度，K。

對河南省城市化前后絕對濕度的變化進(jìn)行分析，結(jié)果如圖6所示，可以看出，各地區(qū)城市的水汽量基本持平，所有10個(gè)站點(diǎn)1960—1969年絕對濕度的平均值為9.8 g/m3，2010—2019年絕對濕度的平均值為9.7 g/m3，說明了大規(guī)模城市化以來，雖然建筑物和硬化地面大面積覆蓋了城市地區(qū)使得城區(qū)自然蒸發(fā)量減少，但人工耗水活動(dòng)產(chǎn)生的蒸發(fā)量增加，例如建筑物內(nèi)用水、道路灑水、人工灌溉等，彌補(bǔ)了減少的自然蒸發(fā)量。有研究表明，當(dāng)城市化達(dá)到一定程度以后，綜合耗水強(qiáng)度會(huì)超過原自然狀態(tài)的蒸散發(fā)強(qiáng)度[27]。圖7為不同站點(diǎn)城市化前后溫度的變化，可以看出除57089站點(diǎn)的溫度基本持平外，其他站點(diǎn)的溫度都有了顯著的提升。所有10個(gè)觀測站1960—1969年溫度的平均值為13.0 ℃，2010—2019年溫度的平均值為13.9 ℃。城市化使得城區(qū)溫度增加，由于人工耗水的作用，使得城市化過程中水汽量基本與過去持平，彌補(bǔ)了因植被覆蓋率減小的自然側(cè)蒸發(fā)量。Zhou等[28]提出城市耗水計(jì)算模型，發(fā)現(xiàn)2000—2015年廈門市城市水耗散強(qiáng)度呈增加趨勢，并且建筑物所占的耗水比例最大；Luo等[25]

圖6 不同站點(diǎn)城市化前后絕對濕度的變化Fig.6 Change in absolute humidity of differentstations before and after urbanization

圖7 不同站點(diǎn)城市化前后溫度的變化Fig.7 Change in temperature of different stationsbefore and after urbanization

利用全國613個(gè)觀測站研究表明，城市化使得全國大多數(shù)城市絕對濕度增加，人工耗水增加的蒸發(fā)量大于自然植被減少的蒸散發(fā)量，與本研究模擬結(jié)果一致。

4 結(jié) 論

a.加入城市冠層模型能更好地模擬出河南省2021年“7·20”暴雨的空間分布情況，同時(shí)對本次暴雨的降水量高值區(qū)和降水量低值區(qū)的模擬相比于未考慮城市冠層的方案模擬結(jié)果有所改善，城市化增強(qiáng)了極端降水的強(qiáng)度。

b.由于人工耗水作用，彌補(bǔ)了城市化區(qū)域天然植被減少帶來蒸發(fā)減少效應(yīng)，使得空氣的絕對濕度在城市化過程中保持相對穩(wěn)定，而溫度的增加促進(jìn)了城區(qū)上空對流性降水的發(fā)展。