引言

在大气模式中，除了动力框架外，还描述着多种物理过程，由于积云参数化和微物理过程参数化是模式中重要的物理过程，章建成等^[1]研究了GRAPES模式不同云物理方案对短期气候模拟的影响得出：使用混合相云物理方案的模拟结果与实况更为吻合；段旭等^[2]利用MM5V3不同参数化方案对低纬高原地区进行降水模拟得出Grell积云参数化、Goddard显式水汽和云辐射过程组合的方案对降水预报效果较好；迟竹萍等^[3]对山东一次连续性降雪过程云微物理参数数值模拟研究得出MM5模式的Reisner霰方案能够较好地模拟云系降水的微物理过程。对华北、华南、江淮、云南等试验区域利用MM5模式已进行了较多参数化方案的试验研究^[4-13]。本文应用GRAPES模式，以贵州为预报区域，通过6个不同参数化方案组合对贵州汛期降水个例进行敏感性试验，以比较不同组合对贵州降水预报效果的影响，这对于利用GRAPES模式预报贵州降水有一定的参考意义。

1 模式介绍

本试验模式为全球/区域数值预报GRAPES模式2.1版本。GRAPES作为多尺度通用模式，动力框架采用半隐式半拉格朗日时空分离技术，水平方向采用C-网格设计，垂直方向采用charney_phillips跳层设计、高度地形追随坐标。GRAPES模式的三维变分资料同化系统(3DVar)是一个水平面上为Arakawa A格点的经纬度网格、垂直方向上为P面的分析系统，且水平和垂直方向上的维数均可调。模式顶层高度35000m，垂直方向共31层，取贵州区域及其邻近地区为计算区域，整个计算范围系统为：101~111°N、23~30°E，水平和垂直格距均为0.28125，格点数37×26，模式试验采用非静力方案，长波辐射过程采用rrtm方案，短波辐射过程采用Dudhia方案，地面层采用Monin-Obukhov方案，陆面过程采用热扩散方案，边界层采用mrf方案。与降水密切相关的微物理过程参数化和积云参数化方案采用不同的方案组合对贵州进行试验研究。

2 参数化方案简介

GRAPES模式对云物理方案采用显式微物理过程，有4个参数化方案可供选择，第一，没有微物理过程。第二，Kessler暖云微物理方案。该方案计算了水汽、云水和雨水。当空气饱和时, 有凝结过程发生, 云滴首先形成。当云水含量超过某一阈值, 云雨自动转化发生，然后雨滴在下落过程中碰并云滴；空气不饱和时云滴蒸发直到空气达到饱和或云滴耗尽，雨滴同样在不饱和的大气中蒸发，蒸发速率与其浓度和空气的欠饱和度有关。第三，NCEP的三类简单冰相微物理方案。考虑了水汽、云水/云冰、雨/雪三种水物质。第四，简单冰相微物理方案，2000年刘奇俊在胡志晋层状云方案和对流云方案的基础上, 完善并建立了显式微物理方案, 其中复杂混合相云降水方案为适合于层状云和对流云的双参数方案。GRAPES模式对积云过程有两种参数化方案：第一，Kain-Fritsch方案，是采用了复杂的混合云方案，计算卷入卷出，并且在松弛时间内去掉所有浮力能量。第二，Betts-Miller方案，是一种湿对流调整方案，认为由于积云对流产生净潜热释放和对流降水，使原条件不稳定的大气在一定时间内重新处于某一平衡状态或中性状态，该方案在一定的时期，根据张驰调整到一参考准平衡直减率。

3 检验个例与方法

本文对贵州2004年6月1—23日降水，进行48小时预报试验，预报起始时间均为每天08时(北京时)。这期间贵州有4个暴雨、大暴雨天气过程。

模式客观分析使用的初始场为国家气象中心T213场库的分析场和预报场，实况观测资料为探空资料，模式积分时间为48小时。

将模式计算区域内贵州84个有效发报站24小时降水预报状况作为检验对象, 统计降水的T_SE评分。

T_SE评分的计算公式为

其中N_f为预报降水的发报站总数, N_o为实况发生降水的发报站总数, N_fc为预报降水实况发生降水的发报站总数, ，N为发报站总数84。与T_S评分(T_S=比较, T_SE评分消除了参加统计的发报站多少对T_S评分的影响, 因而称为公平的T_S评分。T_SE>0时为有技巧预报, T_SE≤0时为无技巧预报，T_SE=1时为最佳预报。将降水分成小雨(0.1~9.9mm)、中雨(10~24.9mm)、大雨(25~49.9mm)、暴雨(50~99.9mm)和大暴雨(≥100mm)等5个量级, 分别统计发生各量级以上降水的预报情况。当发生某一量级降水的站数小于3时, 不再统计该量级降水的T_SE评分。这里T_SE评分反映的都是对整个贵州降水的总体预报效果。

4 试验结果 4.1 降水的T_SE评分

从表 1中可以看到，在积云对流参数化方案同为Kain-Fritsch(new Eta)方案下，对各量级的降水预报，3个微物理过程参数化方案的模拟结果的平均T_SE评分是很接近的，Kessler方案和NCEP3_－class simple ice方案的平均T_SE几乎相同，而simple ice方案的平均T_SE要比前两个方案略高，说明不同微物理过程参数化方案的选择对降水模拟的影响不大。在积云对流参数化方案同为Betts-Miller-Janjic方案下，结论也一样。在相同的微物理过程参数化方案下，积云对流参数化方案选择Betts-Miller-Janjic方案, 降水预报在各量级的平均T_SE评分均比Kain-Fritsch(new Eta)的评分高。选择积云对流参数化的Betts-Miller-Janjic方案和选择微物理过程参数化方案的simple ice方案组合在各个降水量级上的平均T_SE评分为最高，是最适合贵州降水模拟的。模式在不同的参数化方案下对各级降水预报的平均T_SE评分各不相同，随降水量级的增大评分降低，不同方案对量级大的降水的预报结果的差异比对量级小的降水的预报结果的差异大，对各量级的降水预报, simple ice和Betts-Miller-Janjic的组合的平均T_SE评分均为最高。积云对流参数化方案的选择比微物理过程参数化方案的选择对降水模拟的影响大。

4.2 具体降水过程分析

下面对2004年6月贵州2次暴雨天气过程进行具体分析。过程1：2004年6月13日08—6月15日08时；过程2：2004年6月16日08时—6月18日08时；通过选择3种不同的微物理过程参数化方案和两种不同的积云参数化方案形成6个组合对3个降水过程进行预报与实况的比较。试验方案如表 1，方案1、2、3是采用相同的积云参数化方案(Kain-Fritsch)，只是微物理过程参数化方案不同。而方案4、5、6是采用相同的积云参数化方案(Betts-Miller-Janjic)，微物理过程参数化方案不同。方案1和4，2和5，3和6选取相同的微物理参数化方案，但积云参数化方案不同。

4.2.1 贵州降水实况

过程1，2004年6月13日08时至14日08时，贵州省除南部无降水外，其余地区有降水，暴雨出现在贵州的北部；14日08时至15日08时，在六盘水市和毕节南部，遵义市东部和铜仁地区北部出现了大雨、暴雨天气，有6个站出现暴雨，最大降雨量110mm，出现在水城。

过程2，2004年6月16日08时至17日08时，贵州的中部以南地区出现小雨，贵州北部无降水；17日08时至18日08时，在贵州的中部以北地区2个站出现暴雨。

4.2.2 试验结果分析

根据6个不同的参数化方案的组合，对贵州汛期6月2次降水过程进行48小时预报试验，不同的方案组合的预报结果各不相同，即对贵州降水预报的落区、大小、有无降水都有差别，有些差别小，但有的差别显著。

图 1给出了2004年6月16日08时至17日08时降水实况。图 2给出了以2004年6月16日08时为初始场的24小时6个方案的降雨量预报图。从图 2看出，方案1、2预报的贵州24小时无降雨，方案3预报贵州的东南部边缘有小雨。方案4和5预报图几乎一样，预报贵州的西南部有小雨，其余无雨，方案6预报贵州南部有小雨。实况图(图 1)上，0.1mm以上的降水出现在贵州的南部地区。方案6的预报最接近实况。在方案1、2、3，积云参数化方案相同，都是Kain-Fritsch方案，微物理过程参数化方案不同，与Kessler和NCEP3_－class simple ice方案的组合均预报贵州无雨，而与simple ice方案组合预报东南部有小雨，所以与simple ice方案组合预报比前两个方案好。方案4、5、6积云参数化方案相同都为Betts-Miller-Janjic方案，与Kessl er和NCEP3_－class simple ice微物理过程参数化方案组合预报图几乎一样，都预报贵州西南部降水，而与simple ice方案组合预报最接近实况。比较方案1和4，2和5，3和6，选取相同的微物理过程参数化方案，但积云参数化方案不同时，可得出Betts-Miller-Janjic方案比Kain-Fritsch方案预报更接近实况降水，而方案6预报最好，即当微物理过程参数化方案选取simple ice方案，且积云参数化方案选取Betts-Miller-Janjic方案时预报最接近实况。

对过程1的预报试验可以看出，方案1、2、3预报的贵州24小时降雨的落区和大小很相似，方案3预报的降水落区范围比方案2和3稍大些，方案4、5、6预报的落区和大小也很相似，比方案1、2、3预报的大, 也更接近实况，得到与过程2类似的结论，并与T_SE评分得到的结论吻合。通过以上分析可看出，GRAPES模式对贵州降水有预报能力，不同方案对不同过程的预报是不相同的，不同方案对相同过程的预报也存在差异。但存在类似地方，即积云参数化方案的选择比微物理参数化方案的选择对降水的影响大得多。积云参数化的Betts-Miller-Janjic方案比Kain-Fritsch方案的预报更接近实况降水。微物理过程参数化选择simple ice方案比其它两个方案稍好。但模式在预报降水量级和落区上存在偏差，看来还需对模式参数化方案作进一步研究。

5 结论

以全球/区域数值预报模式GRAPES作为试验模式，通过选择模式微物理过程参数化方案和积云参数化方案产生6个方案，对贵州6月1—23日降水进行预报试验。结果表明：

(1) 不同的参数化方案对降水预报的结果各不相同，积云参数化方案对降水的影响比微物理过程参数化方案对降水的影响大得多。

(2) 对于贵州夏季降水预报，积云参数化的选择以Betts-Miller-Janjic方案比Kain-Fritsch方案预报更接近实况降水。

(3) 对于相同的积云对流参数化方案，微物理过程参数化选择simple ice方案比Kessler和NCEP3_－class simple ice方案好，预报更接近实况降水。

(4) 积云参数化的选择以Betts-Miller-Janjic方案和微物理过程参数化选择simple ice方案的组合对贵州汛期降水预报得较好。

(5) 模式预报降水大小、落区都与方案组合密切相关。预报与实况存在偏差，说明还需对模式的参数化方案作进一步的研究试验，提高模式的预报能力。