2017, Vol. 36 
2. 重庆市气象局，重庆 401147;
3. 空军95810部队气象台，北京 100071
2. Chongqing Meteorological Bureau, Chongqing 401147;
3. No.95810 Unit of Force, Beijing 100071
川渝地区位于青藏高原东侧，受青藏高原以及自身特殊地形的影响，夏季该地区易于形成暴雨等强对流天气[1-3]，影响川渝地区暴雨的天气系统主要有西南涡、高原低涡、急流、高原切变线等[4-6]。
对于川渝地区暴雨天气过程已有较多的研究[7-10]，彭军等[11]对2007年7月重庆地区一次大暴雨过程的数值模拟研究表明，暴雨是在西南涡和低空急流的直接作用下发生发展的，低涡和急流的维持为低层辐合以及上升运动的发展提供了有利的条件；陈鹏等[12]发现低层切变线会激发中尺度对流系统的发生发展从而导致强降水；李琴等[13]指出，在川渝地区复杂地形与大尺度环流背景发展和演变的影响下，稳定层结盖的进退、低层东南风的加强和减弱以及不稳定能量的积累与释放影响着暴雨过程的发生演变。
随着数值模式的不断发展完善，受限于观测资料时空分布不均、覆盖范围不完整等因素的模式初始场精度成为制约模式模拟效果的主要原因，利用同化方法将不同来源、不同尺度观测信息的资料融合到模式中去是改进数值预报效果的重要手段[14]。资料同化在经历了前期逐步订正，最优插值的发展演变之后，三维变分，四维变分，卡尔曼滤波和集合卡尔曼滤波等同化方法得到越来越广泛的应用[15-18]。何志新等[19]采用3DVAR系统同化雷达观测资料发现，同化雷达径向速度资料能使风场气旋性增强，同化反射率资料能调整初始水汽场；宝兴华等[20]指出，通过利用集合卡尔曼滤波方法同化常规探空资料可以显著改善数值预报的初始场，减少各物理量的偏差，进而提高降水落区和强度的预报准确率；卢冰等[21]指出，基于四维变分同化系统的模式约束，同化AIRS反演的温度及湿度场后能够改进高度场、湿度场及高低层散度场。鉴于中尺度系统的尺度特性，大多数研究人员主要通过同化卫星、雷达等高时空分辨率的非常规观测资料来改进模式的初始场质量；相对于非常规观测资料，常规观测资料具有自身独特特点，其观测量均为模式变量，可以直接用于同化系统，从而避免了非常规观测资料在反演过程中的不确定性问题。
本文针对2014年8月31日—9月2日重庆地区发生的一次强降水过程，首先利用常规观测资料以及小时观测的降水资料对此次强降水过程的天气学特征进行分析，进而采用WRF模式和3D-Var变分同化系统将常规探空观测资料同化到NECP/NCAR再分析资料产生初始场，对比分析同化常规高空资料对降水分布特征及其中尺度系统结构的影响。
1 环流特征及中尺度系统特征分析 1.1 暴雨过程概述2014年8月31日00时—9月1日00时(世界时, 下同)，重庆东北部普降大到暴雨，部分地区出现大暴雨，开县、云阳、巫溪等5个县区的78个雨量站达到大暴雨级别，最大降水量出现在云阳咸池，达到287.5 mm。9月1日00时—9月2日00时，重庆东北部、东南部部分地区、西部部分地区出现大到暴雨，352个雨量站达到暴雨级别，其中开县、云阳、巫溪等11个县区的130个雨量站达到大暴雨级别，最大降水量出现在开县三汇，达到213.1 mm。强降水导致多处出现滑坡、泥石流等灾害，造成90万人受灾，直接经济损失14.5亿元。根据重庆不同地区雨量站6 h降水量的时间变化曲线可看出(图略)，最强短时强降水发生在9月1日06—12时，降水主要区域位于重庆地区东北部。
1.2 环流背景场分析暴雨的发生需要处于有利的大尺度环境中，并受到大尺度环流条件的制约。2014年9月1日00时，对流层高层200 hPa的南亚高压中心位于青藏高原上空，其东伸脊点位于103°E附近，在其北侧(35°—40°N，93°—116°E)区域存在高空急流带，中心最大风速达到48 m·s-1，重庆位于高空急流出口区(图 1a)；在对流层中层500 hPa，东亚地区中高纬度为两脊一槽形势，500 hPa高空槽从内蒙古西北部经陕西一直延伸至四川盆地中部，重庆处于槽前位置。西太平洋副热带高压(下称副高)588 dagpm脊线西伸至102°E附近，副高中心西移至中国华南地区，重庆位于副高西北侧(图 1b)；在对流层低层700 hPa, 四川盆地被西南涡所控制，低空急流位于重庆中部，急流核风速达到14 m·s-1 (图 1c)；850 hPa四川盆地中部存在低涡，重庆地区北部31°N附近被偏东气流与西南气流交汇形成的东西向暖式切变线所控制(图 1d)。
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图 1 2014年9月1日00时200 hPa(a)、500 hPa(b)、700 hPa(c)、850 hPa(d)的环流形势(等值线，单位：gpm)和风场(风羽，单位：m·s-1)合成(图a中阴影区为风速大于40 m·s-1的高空急流，图c中阴影区为风速大于12 m·s-1的低空急流；粗线表示槽线或切变线；图c和d中浅灰色阴影部分表示地形高度大于3 000 m的区域) Fig. 1 Composition of observed geopotential height (contour, unit: gpm) and wind field (barb, unit:m·s-1) at (a) 200 hPa, (b) 500 hPa, (c) 700 hPa and (d) 850 hPa at 00:00 UTC on 1 September 2014. (Fill areas in (a) and (c) indicate the high level jet whose wind speed exceed 40 m·s-1 and the low level jet whose wind speed exceed 12 m·s-1, thick lines represent trough or shear lines, the shaded areas in (c) and (d) represent elevation above 3 000 m). |
以上分析表明，此次暴雨是在对流层高层200 hPa南亚高压与高空急流造成的高层辐散、500 hPa大槽靠近以及副热带高压西移这种有利的大尺度环流背景下发生的，高空急流与低空急流的耦合有利于重庆地区垂直运动的发展，西南涡及与之相伴的冷暖切变线、低空急流是产生此次暴雨的中尺度系统。
2 数值模拟设计利用中尺度数值模式WRF进行三重嵌套方式模拟，模拟中心点设在(108.97°E, 31.29°N), 格点域分别为151×121、211×151和241×211，对应的格距分别为45 km、15 km和5 km(图略)。垂直分为27层，模式顶设在50 hPa，模式初始场由NECP每6 h一次的FNL资料(水平分辨率为1°×1°)产生，微物理过程采用WSM6类冰雹方案，长波辐射和短波辐射过程的处理分别利用RRTM方案和Dudhia方案，近地面层为Monin-Obukhov的MM5相似方案，陆面过程为Noah陆面参数化方案，行星边界层采用YSU方案，由于D03区域分辨率为5 km，因此未启动积云对流参数化方案，D01和D02模拟域启动的积云参数化方案为Grell-Devenyi综合方案。D01区域的启动时间为2014年8月31日00时，子区域启动时间依次推后3 h启动，共积分48 h，时间步长为210 s，模拟结果每1 h输出一次。
为了改进模式初始场的质量，利用三维变分同化系统3D-Var将常规探空观测资料中的高度场、温度场(温度、露点温度)以及风场数据，同化进由NECP/ NCAR再分析资料产生的初始场进行数值试验，考虑到常规观测资料时空分辨率较低的缘故，仅选择第一重网格区域进行同化，对比分析同化常规探空观测资料对模式模拟的降水分布特征及中尺度对流系统结构的影响。文中所用的Micaps观测资料涵盖中国大部分地区以及周边临近国家包括外蒙古、日本、朝鲜等共204个探空站的资料(图略)。有关WRF模式以及3D-Var同化系统的详细说明见WRF技术手册[22]。
3 模拟结果检验 3.1 环流结果检验通常对观测实况(见图 1b)结果与未同化(图 2a)常规探空资料及同化(图 2b)常规探空资料的模式模拟的9月1日00时D01模拟区域500 hPa环流形势和风场结果进行对比分析，可以看出，两次试验均较好地模拟出副热带高压的西移以及重庆北部槽线的位置，两者模拟的副热带高压西伸脊点位置与槽线的位置均偏西，高压中心位置略偏南。但总体来说，两次模拟结果都较好地再现了此次暴雨过程的大尺度环流特征。
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图 2 2014年9月1日00时模式模拟的D01区域500 hPa环流形势(等值线，单位：gpm)和风场(风羽，单位：m·s-1)合成(a.未同化, b.同化，粗线表示槽线) Fig. 2 Composition of 500 hPa geopotential height (contour, unit: gpm) and wind field (barb, unit:m·s-1) from simulated for D01 domain at 00:00 UTC on 1 September 2014. (a) without assimilation and (b)with assimilation. Thick lines represent trough lines. |
将未同化常规探空观测资料的模式模拟的9月1日00时—9月2日00时的D03区域24 h降水量分布(图 3a)和观测的24 h降水量分布(图 3c)对比显示：未同化探空资料的模式模拟的降水量较好的再现了24 h观测降水量的几个降水中心，模拟的重庆东北部和南部的雨带落区位置与实况对应的也较好，降水量的强度较观测的结果偏弱。图 3b为同化常规探空资料的模式模拟的24 h降水量分布，模拟的重庆东北部的雨带呈东-西走向，较未同化探空资料的模式模拟的结果更为集中，强度更强(24 h最大降水量超过200 mm)，同化探空资料的模式模拟的降水分布特征更接近于实况降水分布。
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图 3 2014年9月1日00时—9月2日00时D03区域24 h累积降水量(单位：mm) (a)和(b)分别为未同化和同化探空资料模拟的降水分布，(c)为实况降水分布 Fig. 3 Distribution of 24 h accumulative precipitation for D03 domain from 00:00 UTC on 1 September to 00:00 UTC on 2 September 2014 (unit:mm). (a) and (b) are distributions of simulated rainfall without and with assimilated sounding data respectively, and (c) is observed result. |
为了更加客观地评估同化常规探空资料对降水量模拟效果的影响，利用TS(Treat Score)评分对此次模拟的结果进行评估。对比5种不同阈值TS评分随时间的变化(图 4)可以看出，同化观测资料的TS评分明显高于未同化的TS评分，同化常规探空资料后，对6 h降水量达到20 mm以上量级的降水改进尤为明显(图 4d-e)。
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图 4 2014年8月31日06时—9月2日00时模式模拟的6 h降水与观测实况不同阈值(a.0.1, b.1.0 mm，c.10.0 mm，d.20.0 mm，e.30.0 mm)TS评分随时间变化 Fig. 4 Time evolution of TS between simulated 6 h precipitation and observation precipitation in different threshold for (a) 0.1, (b)1.0, (c)10.0, (d) 20.0, and (e) 30.0 mm from 06:00 UTC on 6 August to 00:00 UTC on 2 September 2014. |
以上分析表明，两次试验均较好地模拟出此次暴雨过程的大尺度环流形势及主要降水特征；同化探空资料后，在雨带走向、降水量级、强降水中心位置等方面均得到改进，对于暴雨以上量级降水的改进尤为明显。为了进一步分析同化探空观测资料对改进模式模拟结果的影响，以下将从初始时刻高度场、风场的增量场分布以及对流系统发展过程中有关物理量的分布和垂直结构等方面进行分析。
4 初始时刻分析场增量及中尺度系统结构对比分析 4.1 高度场和风场图 5为2014年8月31日00时模式D01区域初始时刻不同气压层位势高度场增量。在200 hPa，受南亚高压所影响的青藏高原和我国南方大部分地区位势高度差均为正值，这说明南亚高压的强度在同化探空资料的模式初始场中得到增强(图 5a)；同时，500 hPa上副热带高压、位于重庆西北侧的大槽所在低压的强度(图 5b)以及700 hPa和850 hPa上与此次大暴雨过程有直接关系的中尺度低涡系统的强度(图 5c-d)，均较未同化常规探空资料的初始场中的强度强。
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图 5 2014年8月31日00时200 hPa (a)、500 hPa (b)、700 hPa (c)、850 hPa (d)，模式初始场D01区域的位势高度差(阴影，单位：gpm)和位势高度场(等值线，单位：gpm)合成分布 Fig. 5 Composition of geopotential height difference (shaded, unit:gpm) and initial geopotential height field for D01 domain with assimilation (contour, unit:gpm) at (a) 200 hPa, (b) 500 hPa, (c) 700 hPa and (d) 850 hPa at 00:00 UTC on 1 September 2014. |
图 6为2014年8月31日00时200 hPa和700 hPa模式D01区域初始时刻风场增量以及风场和急流位置。模式初始场中200 hPa的高空急流(图 6a)和700 hPa (图 6b)及850 hPa(图略)的低空急流强度在同化探空资料的模式初始场中得到增强。此外，对流层低层重庆附近切变线两侧的风速差为正值，说明风的水平切变在初始场同化观测资料后也得到加强。
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图 6 2014年8月31日00时200 hPa (a)、700 hPa (b)模式初始场D01区域的风场差(阴影，单位：m·s-1)和风场(矢量，单位：m·s-1)分布(图a中等值线为风速大于40 m·s-1的高空急流急流区，图b中等值线为风速大于12 m·s-1的低空急流区) Fig. 6 Composition of wind field difference (shaded, unit:m·s-1) and initial wind field with assimilation (vector, unit:m·s-1) for D01 domain at (a) 200 hPa and (b) 700 hPa at 00:00 UTC on 1 September 2014.(Contours in (a) and (b) are wind speed exceed 40 m·s-1 and 12 m·s-1 at 200 hPa and 700 hPa, respectively). |
数值模拟的效果与初始场的质量密切相关。将常规探空观测资料同化入模式的初始场后，200 hPa南亚高压及其北侧的高空急流、500 hPa副热带高压及影响此次暴雨过程的位于重庆上游方向的大槽、对流层低层的低涡及低空急流均有一定程度的增强，这有利于低空水汽的输送以及高空辐合、低空辐散的加强，为对流过程的形成和发展提供了更加有利的条件。
4.2 水汽通量及水汽通量散度充沛的水汽供应是暴雨形成和发展的重要条件。对比9月1日00时未同化(图 7a)和同化(图 7b)常规探空观测资料的模式模拟D03区域水汽通量分布结果显示：此次暴雨过程的水汽输送有两个来源，主要来源为暖式切变线以南的西南气流在副热带高压的作用下将来自南海的水汽输送到重庆大部分地区；次要来源为切变线以北的偏东气流将水汽输送到重庆北部。在发生暴雨的主要区域重庆东北部，两次试验均模拟出水汽通量超过22 g·cm-1·hPa-1·s-1的大值区域，水汽通量散度在该区域呈现低层辐合高层辐散的状态(图略)，为水汽上升凝结成雨提供了有利的条件。作为此次暴雨主要水汽来源的西南来向水汽供给，未同化探空资料的模式模拟的水汽通量从极大值以及大值区的范围等方面都弱于同化探空资料的模式模拟的结果，同化后模拟的水汽输送更加充足，更有利于暴雨的维持。这也从一方面解释了未同化探空资料的模式模拟的重庆东北部的降水量比同化后模拟的结果偏少的原因。
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图 7 2014年9月1日00时模式模拟的D03区域850 hPa水汽通量(矢量，单位：g·cm-1·hPa-1·s-1)和水汽通量在10 g·cm-1·hPa-1·s-1以上区域(阴影区，单位：g·cm-1·hPa-1·s-1)(a，b)；1日03时(c，e)和09时(d，f)模拟的D03区域对流有效位能(阴影区，单位：J·㎏-1)、850 hPa风场(矢量，单位：m·s-1)和1 h累计降水量(等值线，单位：mm)合成分布。棕色粗实线表示冷暖式切变线，(b)和(d)中实线为分别沿108.5°E和108.4°E所作的垂直剖面（a, c, d为未同化；b, e, f为同化后） Fig. 7 Composition of moisture flux(vector, unit: g·cm-1·hPa-1·s-1) and areas in which the value of moisture flux is more than 10 g·cm-1·hPa-1·s-1 (shaded, unit: g·cm-1·hPa-1·s-1) for D03 domain at 00:00 UTC on 1 September 2014 (a, b). Composition of simulated CAPE (shaded, unit: J·㎏-1), 850 hPa wind field (vector, unit:m·s-1)and 1h accumulated precipitation(contour, unit:mm) for D03 domain at 03:00 UTC (c, d)and 09:00 UTC (e, f) on 1 September 2014. Thick brown lines represent shear lines, and black solid line AB in (d) and line CD in (f) are cross-section along 108.5°E and 108.4°E.Without assimilation(a, c, d), with assimilation(b, e, f) |
对流有效位能(CAPE)是一个能定量地反映大气环境中是否可能发生深厚对流的热力变量，它能反映大气中不稳定能量的调整、积聚和释放的过程，是对流发展所必需的。对比9月1日03时和09时未同化探空资料(图 7c、d)和同化探空资料(图 7e、f)的模式模拟的D03区域850 hPa对流有效位能的水平分布，两次试验模拟的对流有效位能形态基本一致，对流有效位能正值区主要出现在冷式切变线的前部。9月1日03时，模式模拟的CAPE中心最大值为1 200 J·㎏-1(图 7c、e)，对流发展不旺盛，降水主要出现在位于重庆东北部的暖式切变线的南侧，冷式切变线附近无明显降水；随着冷式切变线的东移，CAPE的范围也相应的向东移动，到9月1日09时，CAPE的中心最大值达到3 200 J·㎏-1，6 h内CAPE增加了2 000 J·㎏-1，不稳定能量在短时间内得到了大量的积累，在CAPE增加的过程中，降水逐渐出现在冷式切变线的前部，09时模式均模拟出1h降水量超过15 mm的大值区。对比未同化探空资料模式模拟的结果，同化后降水区域分布更广，强度更强。
从图中分析也可看出，CAPE的大值区位于低涡冷式切变线附近，重庆东北部暖式切变线附近降水区域没有出现强的CAPE分布，这意味着低涡冷暖式切变线附近降水的形成机制存在一定的差异。Yoshiaki等[23]对日本地区梅雨锋的观测分析表明，梅雨锋冷暖锋附近的环流存在较大的差异；隆霄等[24]对我国梅雨锋的数值模拟结果分析也存在类似特征，不过他们认为这种差异是由于下垫面分布的差异所致。西南涡主要形成发展在陆地地区，下垫面的差异不能完全解释其冷暖切变线附近CAPE的这种分布差异。
4.4 中尺度系统垂直结构模拟结果显示，9月1日06—12时为此次降水过程的最强时段，为了研究同化探空资料对模式模拟的中尺度系统的垂直结构的影响，沿9月1日09时模式模拟的强降水中心做垂直剖面(图 7d、f实线)，对暴雨上空的散度、涡度、垂直速度以及假相当位温进行进一步分析。
图 8为模式模拟的暴雨中心附近上空的散度、相对涡度、垂直速度和假相当位温沿108.5°E(未同化)/108.4°E(同化)的经向剖面图。从散度场的结构可以看出，两次试验模拟的散度场低层辐合、高层辐散的结构明显。未同化探空资料的模式模拟的最强辐合辐散中心位于31°N附近，400 hPa以上为主要辐散区域，强辐散中心位于330 hPa附近，中心值达到45×10-5 s-1, 400 hPa以下为辐合区，强辐合中心位于500 hPa附近，中心值达到-45×10-5 s-1(图 8a)；同化探空资料的模式模拟的最强辐合辐散中心位于29.8°N附近，300 hPa以上为主要辐散区域，强辐散中心位于抬升到200 hPa以上，中心值达到60×10-5 s-1，强辐合中心高度抬升至350 hPa附近，中心值达到-60×10-5 s-1(图 8b)。高层辐散、低层辐合所造成的抽吸作用使得该区域的上升运动明显，在上升运动顶部的两侧伴有下沉补偿气流形成次级环流。
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图 8 2014年9月1日09时沿图 7d中108.5°E(a，c，e)和沿图 7f中108.4°E(b，d，f)模拟的散度(阴影，单位：10-5s-1)(a，b)、相对涡度(c，d)(阴影，单位：10-5s-1)与垂直环流(矢量，u分量和w×20分量合成，单位：10-2m·s-1)、假相当位温(等值线，单位K)和垂直速度(阴影，单位：cm·s-1)的纬度-高度剖面(e，f)图(阴影区为地形) Fig. 8 Latitude-height cross-section along 108.5°E in Fig. 7d and 108.4°E in Fig. 7f of simulated (a, b)divergence (shaded, unit: 10-5s-1), (c, d) relative vorticity (shaded, unit: 10-5s-1) and vertical circulation (vector with components of u and w×20, unit: 10-2 m·s-1), and (e, f) pseudo-equivalent temperature(contour, unit:K) and vertical velocity(shaded, unit:cm·s-1) at 09:00 UTC on 1 September 2014 (the shaded areas represent terrain). Without assimilation(a, c, e), with assimilation(b, d, f). |
从涡度场的结构来看，两次试验模拟的涡度场与散度场位置基本重合，在暴雨中心附近存在明显的涡度柱。未同化探空资料的模式模拟的正涡度柱向上延伸至400 hPa, 正涡度中心值达到45×10-5 s-1，在正涡度的上部为负涡度，负涡度柱自上而下向东倾斜，紧邻正涡度柱，中心值达到-45×10-5 s-1(图 8c)；同化探空资料的模式模拟的正负涡度柱的高度都达到200 hPa以上，正涡度中心值达到60×10-5 s-1，负涡度中心值达到-80×10-5 s-1(图 8d)。同化探空资料的模式模拟的涡度的垂直结构与陈忠明等[25]提出的“成熟期阶段的西南涡正涡度柱可延伸到100 hPa以上，中心轴线垂直”比较一致。
强烈的上升运动是强降水发生的必要条件。从垂直速度的分布来看，未做同化处理的模式模拟的垂直上升运动区域主要位于600—300 hPa之间，风速中心值达1.2 cm·s-1(图 8e)；同化观测资料的模式模拟的垂直上升运动区域一直延伸200 hPa以上，风速中心达1.8 cm·s-1(图 8f)。
假相当位温θse是综和表征大气温度和湿度的物理量，其垂直分布可以表征大气的垂直热力结构。从θse的分布可见，两次试验均模拟出了位于暴雨中心南部的对流不稳定层以及暖湿空气在干冷空气的作用下被迫抬升的过程，但同化探空资料的模式模拟的对流不稳定层范围更大，暖空气被抬升的高度更高(图 8e、f)。
以上分析表明，造成此次强降水的中尺度系统具有低层辐合、高层辐散、正相对涡度发展旺盛并伴有强上升运动的垂直结构特征。同化探空资料的模式模拟的散度、涡度、垂直速度以及大气热力结构的强度和高度较未同化探空资料模式模拟的结果均得到了不同程度的提高，这从动力方面解释了同化探空资料的模式模拟结果要优于未做同化的模式模拟结果的原因。
5 结论与讨论受特殊地形的影响，四川盆地是我国易于产生暴雨的地区。本文首先对2014年8月31日—9月2日发生在重庆地区的一次暴雨过程的大中尺度系统进行了分析，然后利用WRF模式及3DVAR同化系统对比分析了同化常规探空资料对模式模拟效果的影响，得到以下结论：
(1) 此暴雨过程是在有利的大尺度环流背景下形成和发展的，高空急流与低空急流的耦合为重庆地区垂直运动的发展提供了有利条件，西南涡及与之相伴的冷暖切变线、低空急流是导致此次暴雨过程发生的中尺度系统。
(2) 同化探空资料与未同化探空资料的模式模拟结果和客观分析的环流形势、观测的24 h降水分布以及6 h降水的TS评分对比表明：两次试验均较好的模拟出了此次暴雨过程的大尺度环流特征以及降水的分布特征，但同化探空资料的模式模拟的降水结果尤其是暴雨以上量级不管是落区、量级还是TS评分这几个方面都要优于未做同化的模式模拟的结果。
(3) 初始时刻各物理量增量场的分析表明，与此次暴雨的发生密切相关的大尺度系统：南亚高压、副热带高压，中尺度系统：低涡、急流，以及可以表征水汽输送的水汽通量强度在同化探空资料后都得到了增强，这为对流系统的发展维持提供了更加有利的条件；对流有效位能正值区一般出现在冷式切变线的前部，而且对流有效位能的增加对其所在区域降水的产生有明显的促进作用；重庆东北部大暴雨的出现与位于其北侧稳定少动的暖式切变线直接相关。
(4) 暴雨区所在的中尺度系统具有低层辐合、高层辐散、正相对涡度发展旺盛并伴有强上升运动的垂直结构特征。同化探空资料的模式模拟的散度、涡度、垂直速度以及大气热力结构的强度和高度较未同化探空资料的结果都得到不同程度的增强，从动力方面解释了同化观测资料的模式模拟结果较好的原因。
本文只是将常规探空观测资料同化进模式的初始场，由于同化所用到的资料存在时空分辨率低的问题，使得用于客观分析的常规观测资料密度不够，不能提供具有足够精度的水平物理场梯度，从而导致非绝热加热场、湿度场和辐射场之间的初始场缺少一致性，在资料客观分析中丧失掉一些中尺度特性，因此仅同化探空观测资料可能会漏掉一些中小尺度系统。将时空分辨率更高的地面观测资料、雷达资料以及卫星资料用于资料同化及模式的改进将是下一步的主要研究方向。此外，重庆地区地形复杂，与暴雨的发生发展存在密切关系，可从地形对暴雨影响这方面入手做进一步的研究。
| [1] |
康岚, 沈桐立, 蔡新玲, 等. 青藏高原东侧一次典型暴雨过程的数值模拟试验[J]. 高原气象, 2004, 23(S1): 37-45. |
| [2] |
陈鹏, 刘德, 周盈颖, 等. 一次重庆特大暴雨过程的中尺度分析[J]. 高原气象, 2015, 34(1): 82-92. |
| [3] |
郭渠, 廖代强, 孙佳, 等. 重庆主城区暴雨强度公式推算和应用探讨[J]. 气象, 2015, 41(3): 336-345. |
| [4] |
程麟生, 郭英华. "81.7"四川暴雨期西南涡生成和发展的涡源诊断[J]. 大气科学, 1988, 12(1): 18-26. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.1988.01.03 |
| [5] |
周国兵, 沈桐立, 韩余. 重庆"9·4"特大暴雨天气过程数值模拟分析[J]. 气象科学, 2006, 26(5): 572-577. DOI:10.3969/j.issn.1009-0827.2006.05.016 |
| [6] |
周国兵, 隆霄, 刘毅. 重庆市"5·29"暴雨天气过程诊断分析与数值模拟[J]. 气象科技, 2006, 34(1): 29-34. |
| [7] |
康岚, 冯汉中, 屠妮妮, 等. 一次川渝大暴雨的中尺度分析[J]. 气象, 2008, 34(10): 40-49. DOI:10.7519/j.issn.1000-0526.2008.10.006 |
| [8] |
李娟, 孙建华, 张元春, 等. 四川盆地西部与东部持续性暴雨过程的对比分析[J]. 高原气象, 2016, 35(1): 64-76. |
| [9] |
师锐, 何光碧, 龙柯吉. 一次四川盆地低涡型特大暴雨过程分析[J]. 干旱气象, 2015, 33(5): 845-855. |
| [10] |
邱静雅, 李国平, 郝丽萍. 高原涡与西南涡相互作用引发四川暴雨的位涡诊断[J]. 高原气象, 2015, 34(6): 1 556-1 565. |
| [11] |
彭军, 张立凤, 罗雨, 等. "07.7"重庆暴雨的数值模拟分析[J]. 暴雨灾害, 2010, 29(2): 135-141. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2010.02.006 |
| [12] |
陈鹏, 刘德, 周盈颖, 等. 重庆一次暴雨天气过程诊断[J]. 干旱气象, 2013, 31(2): 333-341. |
| [13] |
李琴, 崔晓鹏, 曹洁. 四川地区一次暴雨过程的观测分析与数值模拟[J]. 大气科学, 2014, 38(6): 1 095-1 108. |
| [14] |
张爱忠, 齐琳琳, 纪飞, 等. 资料同化方法研究进展[J]. 气象科技, 2005, 33(5): 385-389. DOI:10.3969/j.issn.1671-6345.2005.05.001 |
| [15] |
张红华, 沈桐立, 王桂臣, 等. 集合Kalman滤波同化理论及其数值试验[J]. 高原气象, 2008, 27(3): 619-627. |
| [16] |
张斌, 张立凤, 熊春晖. ATOVS资料同化方案对暴雨模拟效果的影响[J]. 大气科学, 2014, 38(5): 1 017-1 027. |
| [17] |
王遂缠, 胡向军, 张新荣, 等. 雷达资料同化在甘肃局地暴雨天气个例中的应用[J]. 高原气象, 2011, 30(3): 711-718. |
| [18] |
董佩明, 薛纪善, 黄兵, 等. 数值天气预报中卫星资料同化应用现状和发展[J]. 气象科技, 2008, 36(1): 1-7. |
| [19] |
何志新, 江杨, 邱学兴, 等. 多部多普勒天气雷达资料同化对暴雨个例模拟的影响分析[J]. 暴雨灾害, 2015, 34(2): 168-176. DOI:10.3969/j.issn.1004-9045.2015.02.009 |
| [20] |
宝兴华, 杨舒楠. WRF-EnKF系统对中国南方一次暴雨过程确定性预报的试验[J]. 气象, 2015, 41(5): 566-576. |
| [21] |
卢冰, 刘娟娟, 王斌, 李俊. DRP-4DVar方法同化AIRS反演资料在一次江淮流域暴雨中的应用[J]. 气候与环境研究, 2013, 18(5): 562-570. |
| [22] |
Skamarock W C, Klemp J B, Duhdia J, et al. A Description of the Advanced Research WRF Version 3[R]. National Center for Atmospheric Research (NCAR) technical note NCAR/TN-475+STR, 2008
|
| [23] |
Shibagaki Y, Yabanaka M D, Shimizu S, et al. Meso-β to meso-γ scale wind circulations associated with precipitating clouds near Baiu front observed by the MU and meteorological radars[J]. J Meteor Soc Japan, 2000, 78(1): 69-91. DOI:10.2151/jmsj1965.78.1_69 |
| [24] |
隆霄, 程麟生. "99·6"梅雨锋暴雨低涡切变线的数值模拟和分析[J]. 大气科学, 2004, 28(3): 342-356. DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2004.03.03 |
| [25] |
陈忠明, 缪强, 闵文彬. 一次强烈发展西南低涡的中尺度结构分析[J]. 应用气象学报, 1998, 9(3): 18-27. |