基于对流尺度集合模拟的长江中下游暖区对流过程的可预报性研究

弱天气尺度强迫背景下的暖区暴雨发生发展机制复杂且难以准确预报。为深入探讨长江中下游暖区对流过程的实际和内在可预报性,本文通过同化模式模拟的探空、雷达等仿真资料的集合资料同化,构建了基于WRF-EnSRF的对流尺度集合预报系统,针对2013年7月21日一次典型暖区对流过程进行了初值扰动集合试验。试验结果表明,不同成员降水预报的发生时间和落区存在两个有显著差异的分岔时段,其一在对流触发阶段,源于扰动风场与地形的相互作用;其二在发展阶段,源于初值扰动导致对流系统强度出现差异,对流强(弱),冷池出流强(弱),导致降水落区偏南(北)。进一步的可预报性定量分析可见,由于初值的扰动,在分岔时段,模式的实际可预报性受到严重限制,表现为集合成员降水场的差异和扰动的偏差能量均快速增大。同时,在减小扰动振幅的“等同孪生子”对比试验中,扰动偏差能量随时间变化的曲线在对流触发阶段表现出的非线性特征表明,内在可预报性在这一分岔时段也显著受限。由以上结果可进一步得出结论:由于初值扰动导致分岔时段模式的实际可预报性受限时,准确的初值可有效改进预报效果。而当系统受到由混沌非线性动力学所导致的内在可预报性限制时,改善初值预报效果有限,须进一步考虑采用集合(概率)预报。上述研究对于理解长江中下游暖区对流过程的可预报性,以及针对相应的分岔特征发展适合于对流尺度的集合扰动方法或建立目标观测具有一定的参考价值。

一次复杂地形下边界层抬升型暖区暴雨对流触发条件和可预报性的数值研究

长江中下游地区的暖区暴雨过程易受复杂下垫面强迫的影响,具有较大的预报不确定性,尤其是其中的对流触发过程。为探讨此类过程的触发条件及揭示其可预报性受限制程度,本文针对2020年6月23日一次复杂地形包裹下的长江中下游暖区暴雨展开高分辨率的数值模拟和对流尺度集合模拟,通过Lagrange气块后向轨迹分析、去除地形和关闭热效应的敏感性试验以及集合敏感性分析等方法对此次过程的对流触发阶段展开分析。结果表明,此次过程被抬升气块的主要源地为1.5 km以下的边界层,仙霞岭和杉岭在正午时分因热力作用而驱动的出谷风是引发局地辐合抬升的动力源,高低层散度、湿位涡的垂直配置以及偶极型位涡异常对此次对流触发过程具有较好的指示意义。此外,该过程对前期近地面2 m高度处温度和模式底层视热源具有较高的敏感性,该结果证实下垫面强迫的精确刻画对于提升暖区暴雨的预报效果至关重要。逐步减小初始场误差的初值敏感性试验进一步表明,此次暖区对流过程的可预报性显著低于北边的锋面过程,表现为锋面对流的偏差总能量能随初始误差的缩小持续性降低,而暖区对流的偏差总能量曲线则仍能增长至与原水平相近,呈现出非线性辐合收缩特征。因此,对于天气尺度强迫显著的锋面对流,或可优先考虑通过加强资料同化能力等手段降低初始场误差来减小预报误差;但对于复杂地形下的暖区暴雨对流触发过程,则需要更加强调通过集合预报来捕捉其不确定性。