引言

众所周知，暴雨的发生发展不仅和大尺度的天气形势、充足的水汽维持输送相关^[1-7]，也与非均匀的下垫面过程息息相关。陆地下垫面与大气近地层之间的动量、能量、水汽交换等，决定了暴雨发生发展的热力、动力和水汽条件^[8]。陆面过程在大气环流系统中是一个基本的物理生化过程，影响着大气环流和气候变化。过去的几十年，许多研究^[9-11]显示，陆面过程在气候模式、大气环流模式以及中尺度数值预报模式中起着重要的作用。Karen等^[12]通过选择不同的植被和土壤类型, 对非洲西部的降水进行敏感性试验，结果显示：不同类型的地表对于降水的时空分布等都有重要的影响；Rife等^[13]的研究也揭示了局地强迫环流的增加主要是来自于陆面状况、土壤湿度和地形的变化，而这些变化在周期性循环中明显地影响边界层过程。

董佩明等^[14]通过模式考虑与不考虑边界层作用，研究了1998年7月江淮暴雨, 并分析了垂直速度场、水汽散度场等。结果表明大范围暴雨落区是由大尺度流场决定, 边界层则影响低层水汽及稳定度、地表通量与低层流场的相互配置；在长江南侧, 是地面通量的大区, 也是水汽及不稳定能量的源区, 对暴雨影响大。李昀英等^[15]使用AREM模式研究了陆面过程处理的不确定性对不同类型暴雨的模式可预报性的影响。结果表明：对平流型暴雨而言，陆气通量的贡献相对较小，陆气通量误差引起的预报不确定性也较小，平流型暴雨具有较高的模式可预报性；对蒸发型暴雨而言，陆气通量对暴雨的贡献很大，预报结果对陆气通量的误差具有较强的敏感性。李英等^[16]用MM5V3研究台风Nina, 发现湿地边界层通量对登陆台风的强度、结构和降水有影响, 其感热、潜热通量有利于台风的维持和增强, 特别当潜热作用大时, 有利于雨带螺旋结构的维持, 进而影响降水分布；而动量通量则削弱台风, 但对台风降水有增幅作用。孙继松等^[17]的研究指出：城市与郊区下垫面物理属性造成的热力差异，不仅形成城市中尺度的低空风场辐合线，这种热力差异还可能造成边界层内中心城区风场垂直切变加强，低空风速加大，这种强迫有利于暴雨中心区强烈的上升运动得以维持，保证了低空水汽在较大范围内向对流体中流入，维持对流降水的持续。

陆面与大气之间的动量、能量和物质交换通过陆气通量反映出来，在大气动力学方程中可被描述为一些与下垫面有关的源、汇项，如：决定风速变化的摩擦力项，决定大气温湿变化的感热项和潜热项等。孙菽芬^[18]指出性质复杂、分布不均匀的下垫面所构成的陆地表面与大气之间进行的各种时空尺度的相互作用和动量、能量及物质交换，即陆面过程，在某些局部地区、某个时段内对大气环流起着关键作用。

2010年6月以来，江西出现连续暴雨过程，尤其是6月19日08时至20日08时强降水过程(后文称为“6.19”暴雨过程)，为历史上罕见。为了较好地描述这次暴雨过程，特别是为了分析由于暴雨造成的河水水位迅速暴涨，以及降水异常增幅，文章通过中尺度WRF模式耦合4个陆面过程，对此次暴雨过程进行了数值模拟，研究不同陆面方案以及无陆面方案对降水结果的影响。在第1节对模拟方案进行简要介绍，第2节根据NCEP再分析资料分析暴雨发生期间主要的天气形势特点；第3节通过4个陆面过程与WRF模式的耦合以及与无陆面方案的模拟结果的对比，分析陆面过程对暴雨强度和暴雨范围的敏感性；第4节利用不同初始土壤湿度，通过NOAH陆面过程与WRF的耦合结果，分析土壤湿度对暴雨增幅的反馈机制。

1 模式方案设计

模拟诊断分析所用的观测资料包括1°× 1°NCEP/NCAR(National Center for Environmental Prediction)再分析资料和江西省的降水实况观测资料。文中采用的数值模式为最新版的WRFV3.2。该模式被设计成一个完全可压缩非静力模式，控制方程组都为通量形式；网格形式与MM5的Arakawa B格点不同，而是采用Arakawa C格点，有利于在重力波速解析中提高准确性；时间积分采用3阶Runge-Kutta，比MM5 2阶(leapfrog)更加精确；WRF模式经过多年的发展和改进，对中尺度区域的暴雨具有较强的模拟和预报能力。

模式运行的主模式区域和嵌套域如图 1a所示。图 1b显示了6月的江西平均植被覆盖率。模拟域的水平分辨率分别为30 km×30 km和10 km×10 km，垂直为28层，模式层顶为10 hPa。物理过程选取中，微物理过程采用WSM3方案^[19]，积云对流参数化采用Kain-Fritsch方案^[20]，网格尺度降水采用显式云雨方案^[21]，边界层采用YSU方案^[22]，长波和短波辐射采用RRTM方案^[23]。

为了对比陆面过程对暴雨的影响，研究设计了一个控制试验和4个敏感性试验。

控制试验：在模拟中不耦合任何陆面过程，文中简称为con-exp。

4个敏感性试验设计为WRF与4个陆面方案耦合：其中5层热辐散方案(文中简称sf-01) 是基于MM5的5层土壤温度模式。土壤层厚度分别为1、2、4、8、16 cm。能量平衡包括辐射、感热和潜热通量的计算，方案中不包含显式植被影响。NOAH陆面方案(文中简称sf-02) 最初发展于Oregon州立大学Pan和Mahrt的陆面方案(OSULSM)^[24], Chen等^[25]对OSULSM进行了改进和扩展, 改进包括在模式中使用一个更精确的冠层阻抗方法。该方案为边界层提供地表感热、潜热通量和地表温度作为下边界条件^[26-27]。NOAH陆面方案在以前的方案基础上所进行的改进，提供了合理的地面热通量日变化估算，同时修改了土壤湿度的季节性变化。模式能够提供更精确的地表感热和潜热通量的再分配。另外NOAH陆面方案为了适应高分辨率的中尺度数值预报模式需求，陆面状况的高分辨场也通过模式进一步改进。改进的方案有利于在更高精度的尺度上揭示由土壤及冠层所引起的动力过程。RUC(Rapid Update Cycle，文中简称sf-03) 参数化方案设计为多层土壤模式，包含一个植被方案和2层雪盖模型。该方案计算多层土壤之间的水热传输，以及各层土壤之间的热量和水汽平衡。并使用一个显式方案计算地表通量变化^[28]。多层土壤方案的使用，有利于提高地表、土壤和大气之间计算精度^[29]。Pleim-Xiu^[30](文中简称sf-04) 陆面方案包括一个2层的“强迫恢复”土壤温度和湿度模式。顶层厚度为1 cm，最底层厚度为99 cm。该模式主要计算3种湿度通量，分别是蒸腾、土壤蒸发和冠层蒸发。另外两个间接张弛方案被用于纠正2 m温度和相对湿度的偏差。

主模式域的模式积分时间从2010年的6月18日20时到6月20日的20时，嵌套域的积分时间从2010年的6月19日08时到20日的08时，积分时间的不同是为了避免出现降水初期的Spin-up问题。另外NCEP再分析场为主模式域提供初始场和背景场，而主模式域为嵌套域提供边界场和背景场，实现单向嵌套。

2 天气实况分析 2.1 强降水实况分析

6月中旬以来的强降雨致江西境内多条河流河水猛涨、流量大增，尤其是发生在2010年6月19日至20日的暴雨过程，强降雨范围大、强度大，降水期集中，致使赣江、抚河等多条河流创下历史最大流量或最高水位纪录。全省平均降雨量达84.5 mm。过程降水主要集中在浙赣线沿线及其以南地区，降水量普遍达到100~300 mm，其中有两个特大暴雨中心，分别位于进贤—东乡—余江一带以及资溪。余江、东乡、进贤、资溪、临川等站先后出现24小时降水量历年本月最大值。根据中尺度加密站雨量统计，全省24小时共有398站超过50 mm，333站超过100 mm，24站超过250 mm，以东乡县王桥镇368.6 mm为最大。根据分时段降水实况，1小时30 mm以上的站数达258站次，其中以修水黄龙镇的81.0 mm为最大；3小时50 mm以上的站数为363站次，100 mm以上的站数为34站次，以进贤秧塘水库153.2 mm为最大；12小时有2个站达到了特大暴雨，以东乡虎圩267.3 mm为最大。强降雨造成严重的洪涝及地质灾害。

2.2 天气形势分析

从气候角度分析，全球变暖是导致严重洪涝和干旱等极端天气气候事件发生、多发、频发的大背景。陶诗言等^[31]指出我国长江流域的梅雨与东亚和北半球大气环流的突变有密切关系。从整个6月的大气环流形势看，2010年年初，南支槽偏弱，来自印度洋的西南暖湿气流比较弱，致水汽供应不足。在进入汛期以后，西南急流加深加强，而北方冷空气频繁南下，与西南暖湿气流在长江中下游一带地区交汇，加强了这些地区的气流上升运动。由于这些地区中低层水汽含量较丰富，在空气上升运动中，水汽容易凝结成云致雨，进而形成较强降水。

分析2010年6月18—19日的500 hPa平均场，中高纬为两槽一脊形势(图 2a)，低压槽位于我国东北地区，且低槽一直延伸到江淮地区，并伴有东北冷涡不断生成且东移南压，冷涡不断甩下冷空气。同时江南环流平直，孟加拉湾地区低压槽活跃，有利于孟加拉湾水汽向我国江南地区输送。副高脊线在20°N南北摆动，沿副高北侧源源不断有暖空气输送到江南，形成冷暖空气的交汇。850和700 hPa环流形势相似，为明显的西高东低形势。分析2010年6月19日08时850 hPa风场实况图(图 2b)，西南低涡发展强盛，在江南地区有明显的东北—西南向锋区，并引导冷空气从低层南下。在随后12小时内，切变线一直维持在江西省中北部地区，另外西南暖湿气流不断从海上输送暖湿空气，使得低层冷暖空气交汇明显，产生较强的辐合上升运动，江南容易出现致洪暴雨。

根据水汽通量分析(图 2c)，从19日08时开始在850 hPa存在宽的舌状高值，从西南经湖南中南部到达江西省，建立强的水汽通道，850 hPa水汽通量中心位于江西中部，中心值大于30 g·m^-1·Pa^-1·s^-1，超过江西暴雨20~24 g·m^-1·Pa^-1·s^-1的经验标准。从水汽通量散度分析可知，在赣东北存在一个一直伸到福建的西北东南向的大值中心，中心值大于20 g·m^-2·Pa^-1·s^-1，表明在赣东北存在强的水汽辐合。水汽通量大值区和水汽通量散度大值区相交的区域存在丰沛的水汽和水汽辐合，有利于强降水的发生。江南处于东亚季风区，因此整个江南上空的水汽输送有明显的季风特征。另外暖湿气流和低空急流的变化有利于湿斜压不稳定度增大，垂直涡度发展，导致不稳定能量产生，有利于暴雨产生。

θ_se(即假相当位温)综合反映大气温度、湿度和气压等特征，因此其分布反映大气中能量的分布特征。分析2010年6月19日08时的850 hPa θ_se，850 hPa江西省处θ_se密集区(能量锋区)的南侧，850和700 hPa(图略)上，有一θ_se舌(高能舌)伸向江西省中部，与暴雨带一致。对应于海平面气压场(图略)，冷锋在到达江西北部时，由于暖湿气流较强，已发展为东北—西南向的静止锋，并位于江西中北部。由于冷空气的不断加强，20日08时后静止锋逐步消失，并变性为冷锋，移出江西，降水开始明显减弱。

综上所述，这次强降水产生在500 hPa东北冷涡南伸的低槽中，低层西南涡在四川东南部发展并不断加强，在江南地区有明显的东北—西南向锋区，并引导冷空气从低层南下，而西南暖湿气流使得冷空气在南下过程中变性，使得系统静止少动。这种从高层到地面的系统配置，造成了江西浙赣沿线的持续性暴雨过程。

3 陆面方案敏感性试验分析 3.1 对降水的响应

图 3显示了2010年6月19日08时至20日08时的实况降水累积、控制试验以及不同陆面模式耦合WRF的模拟累积降水分布图。从整个降水实况的分布可知，主要降水带分布在江西中部的浙赣铁路沿线一带，降水呈带状分布，而江西西部的降水范围明显大于江西东部的降水范围；强降水中心位于抚州北部、鹰潭和南昌交界处，实际观测到的24小时最大降水量分别为进贤的329 mm、东乡的328.2 mm和余江的320.6 mm。

对比控制试验和实况观测结果，在控制试验中，雨带以及降水强度的分布均发生了明显的变化。不考虑陆面过程的模拟中，降水场呈发散性分布，最大降水中心不再是浙赣沿线一带，而是南移到江西中南部抚州和吉安交界处。在控制试验中，由于陆面过程的缺少，直接导致地面潜热通量项的缺少，从而导致了由于地面蒸发所引起的降水增幅项的减少。虽然在模拟中模拟出了与实况相一致的降水中心，但是降水的强度明显减弱，与实况相比，整个降水强度相差大约100 mm左右。

对比4个陆面模式耦合WRF的结果，模拟的雨带分布和实况分布非常一致，均为东西向的雨带形状，且均预报出与观测资料基本相同的强降水中心。对比sf-01(图 3b)的模拟结果，整个150 mm以上降水的范围较实况观测值大，在上饶中南部均有大范围的150 mm以上的降水区域，预报的强降水中心有4个。从sf-02的模式结果，整个降水区域主要分布在宜春地区、抚州北部和南昌，但模式预报的强降水中心的位置和实况观测一致。sf-03和sf-04模式的预报强降水区域的范围较实况观测值偏大，强降水中心的落区范围也较大。

分析无陆面方案控制试验与4个敏感性试验的累积降水输出之差(图略)，控制试验的累积降水值在江西北部大部分地区和赣州市的东北部均高于4个敏感性试验结果；对应于实况降水最大中心处，控制试验的累积降水值远远低于耦合了陆面方案的降水输出，其中和sf-01试验的降水最大差值高于200 mm，且范围较广；与其他几个试验的降水差值也大多在50~100 mm。可见陆面方案的缺少，对这次强降水有明显的影响，不仅表现在降水中心的强度，而且降水范围和位置等都有明显的影响。耦合了陆面方案的模拟，可以较为真实地反映地表能量通量的变化，尤其是由于潜热引起的降水增幅作用。

3.2 对地表径流的响应

地表径流作为陆面模式的输出参数之一，可以用于表示由于土壤饱和所造成的地表水流失，对于描述由于强降水所造成的河流水位增长具有一定的参考价值。图 4a显示了4个陆面过程在暴雨值最大站点(进贤，24小时累积实况降水为329 mm)的降水随时间变化的累积预报值。由图可知，降水剧增主要出现在19日08时之后的6小时以及19日20时到20日08时的12小时之内。其中sf-02模式的累积降水值最接近实况值，为323.8 mm，其他3个模式的预报值分别为178.6 mm(sf-01)、341.3 mm(sf-03) 和255.7 mm(sf-04)。图 4b显示了地表径流的24小时累积预报值。由于sf-01模式和sf-04模式未提供地表径流诊断分析，因此累计值为零。sf-02和sf-03模式的累计值分别达到230.5和259.1 mm，两个模式的预报量和降水趋势表现一致，可以认为由于暴雨的影响，土壤中的含水量已经趋于饱和，多余的降水无法渗透，很大一部分降水分配给地表径流，这种剧增的地表径流也是洪水暴涨，水位上升的重要原因。另外从逐小时的降水率分析可知(图略)，本次降水过程具有强度大、降水集中等特点。

综上所述，陆面过程虽然不能根本改变降水预报，但能起到改善的作用，不同陆面过程参数化方案的差异，将导致地面蒸发、土壤湿度等参数的计算差异，从而影响对降水的预报，尤其是降水中心位置和强度的预报。许多研究也指出大气降水的增长是由于大气湿度含量增长引起的，而大气湿度含量的变化主要取决于两个物理过程：地面蒸发和湿度通量的辐合。陆面过程作为边界层的下边界条件，直接决定了地面蒸发和湿度通量的辐合。在上述敏感性模拟试验中，4个陆面方案均能够提供比较准确的雨带分布，对于强降水中心均能做出准确的预报，尤其是NOAH(sf-02) 方案，准确预报了降水中心的强度、位置以及更合理的地表径流的变化。

4 初始土壤湿度敏感性试验

Eltahir^[32]在研究土壤湿度与降水的反馈机制研究中指出，在一个较大范围内，湿的土壤湿度状况关系到一个更大的边界层湿静力能量(moist static energy)，从而有利于更多降水的出现，因为土壤含水量的状况反映了过去降水的发生状况，表明土壤湿度对降水有一个正反馈。为了进一步说明土壤湿度变化对“6.19”暴雨过程的影响，本节设计两个试验用于研究土壤湿度对降水的反馈机制。试验中均使用NOAH陆面方案中10 cm深处的土壤湿度。需要说明的是，文中土壤湿度指的是土壤单位体积含水量(volumetric soil moisture)，即单位体积的土壤含水量(单位：m³·m^-3)，该值对应于整个模拟域的土壤饱和度或者土壤孔隙度。试验一中初始土壤湿度为实际土壤湿度，范围为0.40~0.45，称之为real_soil。另外一个为控制试验，称之为con_soil，即利用没有发生明显降水时的土壤湿度作为初始土壤湿度，范围为0.2~0.25。

Chen等^[26]利用公式(1) 对土壤湿度进行计算，其形式如下：

$\frac{{\partial \mathit{\Phi }}}{{\partial t}} = \frac{\partial }{{\partial z}}\left( {D\frac{{\partial \mathit{\Phi }}}{{\partial z}}} \right) + \frac{{\partial K}}{{\partial z}} + {F_\mathit{\Phi }}$

(1)

Φ为土壤含水量，D为土壤水分扩散率，K为水导系数。F_Φ代表土壤水分的源和汇(例如：降水、蒸发和径流)，z为土壤层厚度，其中土壤水分扩散率和水导系数高度非线性依赖于土壤水分。

4.1 对降水的响应

对比两个试验的结果(图 5)，con_soil试验中的降水明显减少，虽然模拟的总降水分布和real_soil试验表现一致。在较干的初始土壤状况下，土壤中水汽含量为不饱和状态，大部分地表水分将通过渗流的形式被土壤吸收，更少的水汽通过潜热蒸发的方式进入大气中，水汽的减少将直接导致降水的减少。而较湿的土壤湿度状况下，土壤更容易达到饱和的状态，更多的地表水将通过蒸发进入大气，引起降水增多。

4.2 对地表能量的响应

图 6分别给出了两个敏感性试验中暴雨最大发生站进贤的地表向上潜热通量、地表温度、边界层高度的日变化模拟结果。向上的地表潜热通量表现为明显的“单峰”结构，其中峰值出现在北京时19日11—12时之间。real_soil试验对应更大的地表向上潜热通量，与con_real的正差值达到100 W·m^-2。说明较湿的初始土壤湿度引起地表能量的变化更加明显。较湿的土壤状况导致太阳净辐射增加，而作用到Bowen比上，表现为由于地表温度的降低(图 6b)，从而导致地面净辐射、大气的水汽含量以及地面向下辐射通量的增长。因此在一个湿的地面状况下，由于净辐射增长，从而导致一个更大的总的热通量从地表进入边界层。同时，地表温度的冷却导致一个更小的感热通量和一个厚度更小的边界层高度(图 6c)。

图 6c中两个敏感性试验中边界层高度的变化均为“双峰”结构，第一个峰值出现时间与向上潜热通量的变化相似，均在11—12时之间，随后快速从高值区下降到最低值(real_soil下降幅度大约在350 m，con_soil下降幅度大约在450 m)。如此快速的变化，说明强降水前期，低层大气中存在十分强烈的水汽和能量交换。分析该站的实况降水随时间变化趋势(图略)，降水集中期也恰好出现在11—14时，3小时降水达到135 mm，为本次过程最大，降水的变化与潜热通量、边界层高度的变化非常一致。随后边界层高度出现了第二个峰值，但是由于前期由于潜热的释放，低层大气中的能量交换趋弱，后期的降水也趋于减弱。对比两个试验结果，较湿的初始土壤湿度对应于厚度更小的边界层高度，同时对应更大的潜热通量，导致低层大气能量交换更为明显，这也是本次降水过程增幅较多的一个原因。虽然大尺度环流和西风带水汽充足为这次暴雨过程提供足够的动力和水汽条件，但是更湿的土壤状况对局地降水异常增幅具有明显的正反馈。另外边界层高度和潜热通量作为模式输出产品，在实际的预报中，对于分析暴雨出现时间以及降水强度的变化，具有一定指示意义。

5 结论

发生在2010年6月19—20日的江西大暴雨过程，强降雨范围大、强度大，降水期集中，致使赣江、抚河等多条河流创下历史最大流量或最高水位纪录。从高低空形势场和物理量场分析可知，在长江流域以北大部分地区均为西北气流控制，亚洲高纬地区为两槽一脊形势。江南的环流平直，孟加拉湾地区低压槽活跃，有利于孟加拉湾水汽向我国江南地区输送。低层西南涡在四川东南部发展并不断加强，在江南地区有明显的东北—西南向锋区，并引导冷空气从低层南下，而西南暖湿气流使得冷空气在南下过程中变性，使得系统静止少动。这种从高层到地面的系统配置，造成了江西浙赣沿线的持续性暴雨过程。

文章利用WRF模式耦合4个陆面过程的敏感性试验及无陆面过程控制试验，对2010年“6.19”暴雨过程进行了数值模拟。分析4个陆面模式耦合WRF的结果，模拟的雨带分布和实况分布非常一致，均为东西向的雨带形状，且均预报出与观测资料基本一致的强降水中心。未耦合陆面方案的降水强度和分布由于潜热通量的缺失与实况观测有较大差异，表现为强降水位置的偏移和降水中心强度的减弱。陆面过程不能根本改变降水预报, 但能起到改善作用, 未来可以在改进模式上进一步加强, 综合考虑各种陆面非均匀的影响, 并深入探讨影响大气过程的机理。

通过对土壤湿度对降水反馈研究发现，较湿的土壤状况导致地表温度的降低、厚度更小的边界层高度以及更大的地表向上潜热通量。说明降水集中期前期低层大气能量交换更为明显，引起异常降水增幅。另外边界层高度和潜热通量在实际的预报中，对于分析暴雨出现时间以及降水强度的变化，具有一定指示意义。

研究中对暴雨的诊断分析有助于理解影响该类事件的陆面物理机制。在WRF-NOAH和WRF-RUC的耦合模拟中，两种模式均可被认为是预报降水分布和强度的有用工具。WRF-NOSH提供了更加真实的降水时空分布预报，对于此类事件在区域尺度所造成的风险管理和评估具有重要意义。