地球物理学报  2010, Vol. 53 Issue (7): 1580-1593   PDF    
北京城市化对夏季大气边界层结构及降水的月平均影响
苗世光1 , CHENFei2 , 李青春1 , 范水勇1     
1. 中国气象局北京城市气象研究所, 北京 100089;
2. National Center for Atmospheric Research, Boulder, CO 80307-3000, USA
摘要: 为克服针对一次或几次天气过程研究城市化对边界层结构及降水影响的局限性, 尝试研究北京城市化对夏季大气边界层结构及降水的月平均影响, 本文首先总结了2006年8月份的主要天气过程, 分析了气象站观测的10 m高度风速、2 m高度气温、2 m高度比湿和24 h降水的月平均分布特征, 然后利用WRF/Noah/UCM模拟系统, 进行了该月30个个例的高分辨率数值模拟及检验分析, 并通过多组不同城市化情景的敏感性试验对比分析了城市化对夏季大气边界层结构及降水的月平均影响.研究表明:本文所用对高分辨率数值模拟结果进行月平均的方法可以较合理地模拟出城市化对大气边界层结构及降水的影响, 并再现观测到的各站风频差异.8月份, 北京城市化对气温的影响高度白天约为800 m, 近地面气温升高1℃以上; 夜间约为200 m, 对近地面气温的影响达到最大(1.4℃以上).白天, 城市化使城市及下风向的一些区域风速略有减小; 夜间, 城市及周边区域200 m以下风速明显减小, 且在100 m左右高度处风速减小最明显, 减小达0.8 m/s以上.城市化白天使700 m以下比湿减小, 近地面处减小达1.2g/kg以上, 夜间使近地面空气比湿略有减小.城市化对城市区域平均降水量的影响随城市发展的不同阶段而不同.初步模拟分析表明, 北京城市化已使上风向区域以及城区三环以内降水量减少, 海淀和昌平降水明显增加.
关键词: 城市化      大气边界层结构      降水      月平均影响     
Month-averaged impacts of urbanization on atmospheric boundary layer structure and precipitation in summer in Beijing area
MIAO Shi-Guang1, CHEN Fei2, LI Qing-Chun1, FAN Shui-Yong1     
1. Institute of Urban Meteorology, China Meteorological Administration, Beijing 100089, China;
2. National Center for Atmospheric Research, Boulder, CO 80307-3000, USA
Abstract: Usually the studies on the impact of urbanization on boundary layer structure and precipitation are based on one or several synoptic cases. In order to overcome the limitations of case-based study, this paper focuses on the month-averaged impacts of urbanization. Firstly the synoptic analysis of August 2006 is carried out, and the month-averaged distribution characteristics of wind speed at 10 m height, air temperature and humidity at 2 m height and 24-hour precipitation collected in situ are analyzed. Secondly the high-resolution numerical simulations are conducted for 30 cases by using WRF/Noah/UCM modeling system, and the model outputs are evaluated against the observation. Thirdly the sensitivity tests of different urbanization scenarios are carried out. Results show that, the method of month-averaging of high-resolution numerical simulation results can realistically capture the urbanization impacts on atmospheric boundary layer structure and precipitation and the differences of wind-rose between stations. In August, the impact of urbanization in Beijing on air temperature can reach 800 m (200 m) height and more than 1 ℃ (1.4 ℃) in daytime (nighttime). In daytime the urbanization slightly decreases wind speed in and downwind urban area, while in nighttime the wind speed below 200 m in and around urban area obviously decreases (the reducing can reach 0.8 m/s). Urbanization decreases specific humidity below 700 m in daytime (the reducing near surface can reach 1.2 g/kg), while slightly decreases the near surface specific humidity at nighttime. The impact of urbanization on the mean rainfall in urban area varies with the developing stage of urbanization. The numerical simulation shows that current urbanization in Beijing decreases the rainfall upwind urban area and within the third circle, while markedly increases the rainfall in Haidian and Changping..
Key words: Urbanization      Atmospheric boundary layer structure      Precipitation      Month-averaged impacts     
1 引言

国家"十一五"规划纲要明确提出要"促进城镇化健康发展", 进一步大规模快速城市化是我国经济社会发展的必然趋势.城市化的一个显著特点表现在自然植被为大量的城市和工业用地取代, 即农田、林地等为不透水的下垫面(水泥、沥青等人工材料)所取代, 形成"水泥森林".城市化带来的下垫面改变通过地表能量平衡等物理过程, 形成城市热岛、干岛等城市气候特征, 影响边界层的结构及发展, 改变空气质量; 亦可能对降水等天气过程产生影响、调节区域水资源, 从而又成为影响城市和地区持续发展的制约因素.因此, 针对城市建设、气象与空气质量预报和服务的需要, 监测城市下垫面的变化情况, 研究城市下垫面的热动力特征及其对天气气候的影响, 提出科学合理规划的建议, 减轻城市发展对生态环境带来的不利影响, 具有重要的意义.

近年来, 国际上相继开展了一些大规模的城市气象环境研究计划.Grimmond[1]和Souch和Grimmond[2]回顾了近年来开展的城市大气观测研究, 例如北京城市空气污染观测实验(BECAPEX)[3]、巴塞尔城市边界层实验(BUBBLE)[4]、城市2003联合观测实验(JU2003)[5]等.研究表明:由于城市结构及气候条件的不同, 一个城市内部及各城市间的城市边界层及城市气候特征均有明显不同, 因此需要针对不同城市开展研究.

数值模拟亦被广泛应用于城市气候研究中. Masson[6]回顾了城市地表及其中尺度影响模拟研究方面的进展, 并将城市地表能量平衡模式分为五类.Grimmond等[7]组织开展了国际城市地表能量平衡模式比较计划, 分析研究各模式对城市地表能量平衡的模拟精度及何种复杂程度的物理过程描述是恰当和必须的(可以得到比较精确的结果).国内的中国气象局北京城市气象研究所和南京大学参加了该比较计划.Shepherd[8]总结了近年来城市环境对降水影响方面的观测与数值模拟研究工作, 认为城市化对水循环中降水分量的影响问题值得进行全面深入系统的研究.

北京超大城市的发展, 其下垫面条件对气象环境造成的影响尤为明显[9].林学椿和于淑秋[10]用北京地区20个气象观测站41年(1960~2000年)的年平均气温记录研究表明:近40年热岛强度的增温率为0.31℃/10年.季崇萍等[11]利用1971~2000年北京20个气象观测站逐日4个时次的温度资料研究了北京城市化进程对城市热岛的影响, 研究表明:北京城市热岛强度以平均每10年0.22℃的速率加剧.王郁和胡非[12]根据1993~2003年北京地区气象台站7、8月的温度资料, 分析研究了近10年来北京夏季城市热岛的变化及其环境效应.刘熙明等[13]在王郁和胡非[12]的基础上, 结合中国科学院大气物理研究所325m高铁塔观测资料, 分析了近10年的城市化进程对北京市夏季城市气候造成的影响, 结果表明:各气象要素变化都突现了城市化进程的影响; 降水方面, 近10年来, 北京市的夏季降水量逐年下降非常明显.何晓凤等[14]数值模拟研究表明:人为热源的存在对城市热岛的生成有重要作用.周荣卫等[15]进一步模拟研究了城市冠层结构和人为热源对城市热岛形成的定量作用.蒋维楣等[16]发展完善了南京大学的多尺度城市边界层数值模式系统, 从区域-城市-小区三个尺度上对北京的城市气象环境进行了模拟研究.另一方面, 城市化引起的热岛效应对局地降水有何影响呢?Guo等[17]对2003年6月4日降水个例的模拟研究表明:北京城市化使城市边缘地区的降水增强, 使区域内的总累计降水量明显减少.Zhang等[18]对2002年8月18~19日和2005年6月28~29日降水个例的模拟研究发现:城区面积扩大导致的地表蒸发及相应局地大气水分供应的减少、边界层高度的加深和大气水汽混合的增强不利于降水的发生发展.另外, Huff等[19]研究表明:六个美国大城市的城市化已使暖季降水增加9%~17%.

由此可见, 从观测分析和数值模拟两个方面, 对北京城市化发展对城市热岛的影响均开展了比较全面、深入的研究工作, 然而对城市化对大气边界层结构及降水影响的研究还不够充分.只通过一个或几个个例的模拟分析研究城市化对大气边界层结构及降水的影响具有很大的不确定性, 难以得出令人信服的、确定的结论.因此, 本文通过一个月的数值模拟及敏感性试验, 研究北京城市化对夏季大气边界层结构及降水的月平均影响.

本文首先总结了2006年8月份的主要天气过程, 分析了气象站观测的月平均物理量分布特征, 然后利用WRF/Noah/UCM模拟系统, 进行了该月30个个例的高分辨率数值模拟及检验分析, 并通过多组不同城市化情景的敏感性试验, 对比分析了城市化对夏季边界层结构及降水的月平均影响.

2 观测分析

2006年8月, 北京观象台降雨量为179.4 mm, 比常年平均降雨量144 mm偏多1/4;共出现10个雨日, 比常年平均11.6天略偏少; 北京地区共出现7次较明显的降水过程(见表 1), 其中5次为局地暴雨过程, 2次为全市降水过程, 主要影响系统为副高外围对流云团和平直西风带东移的小槽.

表 1 北京地区2006年8月主要降水过程统计(表中为北京时, 下同) Table 1 Main rainfalls in August 2006

2006年8月份的主要天气过程概述如下:上旬北京处于西风带平直气流控制下, 有小槽东移.1日受蒙古低涡低槽后部冷空气的影响, 出现雷阵雨、冰雹等强对流天气.3日受华北低涡环流影响, 北京出现全市性小雨局地中雨天气.10日以后副热带高压西伸明显, 13~15日北京处于副高边缘的西南气流中, 有西来槽影响, 出现雷阵雨天气(全市小-中雨天气).15日以后伴随着冷空气的影响, 副热带高压减弱东退.16~20日受槽后高压脊控制, 北京天气以多云-晴为主.下旬从24日开始副热带高压西伸且势力较强, 北京处于副高边缘的西南气流中, 有西来槽影响, 25日出现雷阵雨天气.27日副热带高压继续西伸且势力较强, 28日后北京处于副热带高压北部的西风带平直气流, 有小槽东移, 北京多局地雷阵雨天气.

由以上分析可以看出, 该月份可以代表北京夏季的典型情况、并用以研究北京城市化对夏季边界层结构及降水的月平均影响.

位于不同下垫面上60个地面观测站的分布如图 1所示.利用地理信息数据, 根据不透水面积百分比, 将城市用地分为:开敞空间( < 20%)、低密度(20%~49%)、中密度(50%~79%)、高密度(≥80%)4种类型.由图可见, 在高密度城市地区设有较多的观测站点.由自动站建站原则与环境要求(如:观测场围栏与四周孤立障碍物的距离至少是该障碍物高度的3倍以上, 距离成排障碍物至少是该障碍物高度的8倍以上等)及周边环境简介1)可见:自动站观测具有一定的区域代表性, 可用于城市气象环境的分析研究中.

图 1 按照下垫面类型分类的地面观测站及地形高度分布(填色图, 单位:m) Fig. 1 The distribution of surface observation stations over different land use and terrain height (shaded, Unit:m)

1)北京市气象技术装备中心自动站科, 城区自动站环境简介, 2007

由气象站观测2006年8月月平均物理量分布(图 2)可见:风速在二环三环地区较小, 在东三环及北五环的部分地区最小(月平均风速 < 0.5 m·s-1); 二环以内, 尤其是天安门地区, 由于建筑物高度较低, 风速略大; 因此出现了近似环状的小风速区.这是与北京特殊的城市布局相对应的:二环以内为以低矮的古建筑为主的老城区, 较高的建筑物分布在二环至四环之间.亦与Miao等[20]利用高分辨率城市边界层模式进行的北京城市建筑物对风场影响的分析结果是一致的.由于地形影响在山体周边平均风速亦较小.由月平均2 m气温分布(图 2b)可见, 城市地区热岛效应明显, 城市中绿地和水体的降温效应较明显, 如东南二环的天坛和龙潭湖公园等.城市干岛效应亦较明显(图 2c).由图 2d可见, 除无观测区域外, 该区域内有两个降水中心, 分别位于城区的西部和北部; 另外, 该区域的西南角和东南角亦有两个小降水中心.

图 2 气象站观测2006年8月月平均物理量分布(空白区域为无观测) (a)10 m风速(单位:m•s-1); (b)2 m气温(单位:℃); (c)2 m比湿(单位:g•kg-1); (d)24 h降水量(单位:mm). Fig. 2 Monthly mean variables in August 2006 observed by meteorological stations (blank area means no observation) (a)10 m wind speed (Unit:m•s-1); (b)2 m air temperature (Unit:℃); (c)2 m specific humidity (Unit:g•kg-1); (d)24 h rainfall (Unit:mm).
3 模拟试验设计

WRF (Weather Research and Forecasting)模式是为业务预报和大气科学研究而设计的下一代中尺度数值天气预报模式[21].在诸多先进的模式物理过程中, Noah陆面模式[22]已经自2002年与WRF耦合.为满足城市地区精细天气预报和空气质量预报的迫切需求, 一个单层城市冠层模式(Urban Canopy Model, UCM)[23]已耦合到WRF/Noah模式系统中[24, 25].该模式是城市冠层物理过程复杂性与资料需求和计算量的折衷, 并且对城市冠层效应的模拟效果与多层模式相当[23].WRF/Noah/UCM模式系统在地表能量平衡和风切变计算中考虑了城市建筑物形态特征的影响, 主要包括:(1)二维街渠参数, (2)建筑物对辐射的反射和遮蔽, (3)街渠方向和太阳高度角日变化, (4)八种街渠方向的考虑, (5) Inoue冠层模式, (6)用多层热传导方程计算屋顶/墙壁/道路内部温度, (7)道路蒸发径流模式.Miao和Chen[26]和Miao等[20]对其进行了城市冠层风速计算和人为热影响引入两方面的改进, 并应用于北京边界层结构和城市化影响研究中, 较合理地模拟了北京地区城市热岛和风场的变化、小尺度边界层水平对流涡旋与对流泡以及夜间边界层低空激流等特征.

采用图 3所示的北京地区五重双向嵌套WRF/ Noah/UCM模拟系统, 水平网格距(网格数)分别为40.5 km (100×100), 13.5 km (100×100), 4.5 km (100×100), 1.5 km (100×100), 0.5 km (118× 109), 垂直方向分为38层, 模式顶为50 hPa, 1 km以下有13层以精细模拟边界层结构.采用的物理过程方案有:MYJ边界层方案、WSM6微物理方案、Dudhia短波辐射方案、RRTM长波辐射方案、Noah陆面模式, 第1、第2重区域选用了Grell-Devenyi积云方案.计算了2006年8月份30个算例的模拟试验, 并分别计算了改变用地属性的三组敏感性试验.

图 3 WRF/Noah/UCM五重双向嵌套模拟区域配置图中填色为地形高度, 单位:m. Fig. 3 Five two-way nested domains of WRF/Noah/UCM Shaded is the terrain height, Unit:m.
3.1 对照试验

数值模拟研究表明, 局地GPS可降水量的同化可以使模式对大阈值降水的时段、强度和落区的预报性能均获得全面的提高[27, 28].因此, 本文将美国环境预报中心(US National Centers for Environmental Prediction, NCEP)1°×1°再分析资料和美国空军天气局(US Air Force Weather Agency, AFWA)农业气象模拟系统(Agricultural Meteorology modeling system, AGRMET)资料相结合, 采用WRF三维变分系统同化北京地区GPS可降水量资料和自动站资料后, 得到模拟所需的初始和边界条件, 进行了如图 4所示2006年8月份30个算例的模拟试验.考虑到模式spin-up时间, 分析每一个例12~36h预报场, 即图中箭头的实线部分.利用北京市测绘院提供的土地利用/土地覆盖数据(水平分辨率500 m)[9]更新了美国地质勘测局(US Geological Survey, USGS)的全球资料(水平分辨率30 s), 根据北京市建筑物高度资料计算出UCM所需城市冠层参数[20, 29], 结合能源消耗统计数据[30]和北京地区交通流量日变化监测结果[31], 计算出人为热源排放清单[20, 26].这些资料均用于模拟计算中.由图 5a可见, 二环至四环之间网格平均建筑物高度较高.

图 4 2006年8月份30个模拟试验示意图 考虑到模式spinup时间, 分析每一个例12~36h预报场, 即图中箭头的实线部分. Fig. 4 Sketch of 30 simulations in August 2006 Due to the spin-up, the solid part of the arrow (12~36 forecasting hour) is analyzed.
图 5 第5重模拟区域内网格平均建筑物高度分布(单位:m) (a)对照试验; (b)敏感性试验U80.在敏感性试验FU中, 图中红色矩形虚线框内除水体外的格点均变为高密度城市(建筑物高度不低于10 m). Fig. 5 Distribution of grid-averaged building height in the 5th domain (Unit:m) (a) Control case; (b) case U80.In case FU, all of the grids within the red dashed rectangle except water bodies are changed to high-density urban (building height s not less than 10 m).
3.2 敏感性试验

在以上对照试验(CTRL)的基础上, 分别计算了改变用地属性(不同城市化情景)的三组敏感性试验, 以研究北京城市化对边界层结构及降水的月平均影响:

(1) U2C:将对照试验第五重区域内所有城市格点都变为干农田(drycropland, USGS分类为:2).

(2) U80:将对照试验第五重区域内的城市规模及城市冠层参数变为1980年代的情况(如图 5b所示)[9].

(3) FU:将图 5a中红色虚线矩形内除水体外的格点均变为高密度城市(建筑物高度不低于10 m).

4 对照试验模拟结果检验分析

2006年8月对照试验模拟结果与观测比较各统计量列于表 2.其中, 一致性系数(Index of Agreement, IOA)[32]定义为:

PiOi分别为模拟值和观测值; 命中率(Hit Rate, HR)[33]是一个可以考虑观测不确定性、描述模式性能的总体指标, 其定义为:模拟值与观测值的绝对偏差小于临界值(即, 精度要求)的数据占总数据的比例.由表 2可见, 2 m温度、10 m风速和2 m比湿模拟结果的命中率(临界值分别取为2℃、1 m·s-1和2 g·kg-1)分别为0.73、0.56和0.71, 均较高; 相应城市冠层模拟量的命中率分别为0.75、0.80和0.74, 比常规量略高一些.从其他统计量可以看出, 2 m温度模拟与观测的一致性较好; 10 m风速模拟值偏大, 相应的城市冠层模拟量则偏小一些; 2 m比湿模拟值偏小, 标准差偏大.各统计量表明:WRF/ Noah/UCM系统模拟效果较好, 与北京市气象局的业务模式MM5(水平分辨率3 km)相比, 模拟效果有所提高(业务模式2007年汛期地面预报要素检验结果表明2):2 m温度、10 m风速分量uv、2 m比湿的RMSE约为2.5℃、1.75 m/s、3.5 g/kg).

表 2 2006年8月对照试验模拟结果与观测比较统计量 Table 2 Comparison of the simulated and observed variables of control cases for August 2006

2)中国气象局北京城市气象研究所预测技术研究室, 北京市气象局数值天气预报业务系统2007年汛期评估报告, 2007.

图 6为对照试验2006年8月月平均物理量分布.与图 2比较可见, WRF/Noah/UCM系统可以较好地模拟出二环至四环之间的环形小风速区, 对城市热岛范围及强度的模拟亦与观测较一致.模拟结果中, 城市干岛范围偏小.

图 6图 2, 但为模拟结果 Fig. 6 Same as Fig. 2, but from simulations

图 6d可见, 对照试验模拟的月平均24 h降水量大值中心主要在北京城区偏南方的城市上风向区域, 在城区东部、北部和西部的城市下风向区域亦有一些小的降水中心.尽管城区南部观测较少(图 2d), 但是估计该区域实际降水量不是很大.因此, WRF/Noah/UCM模拟系统500 m分辨率的降水模拟在降水区分布上效果不甚理想, 比较强的降水区域主要分布在城市的上风向, 而不是观测到的城市下风向区域.对2006年8月1日降水个例, 用不同微物理方案进行的敏感性试验分析表明[34]:模式微物理方案的选择对降水系统发展的模拟有重要影响, 对模拟的降水起至时间、降水强度及其时空变化, 以及地面风温湿分布等均有明显影响.因此, 需进一步改进模式的物理过程(如微物理方案), 以使模拟的降水发展更加合理.

第五重模拟区域范围内, 月平均24h降水量在44个观测站处最大值的观测、模拟分别为5.99 mm和7. 10 mm, 44个观测站累计值的观测、模拟分别为119. 94 mm和103.51 mm.可见, 模拟的最大降水量比观测偏大1.11 mm (19%), 累计降水量比观测偏小16.4 mm (14%).由此可见, WRF/Noah/UCM模拟系统500 m分辨率基本可以较合理地模拟出月平均降水的强度和总降水量.

5 城市化影响模拟分析

表 3为2006年8月各算例城市区域(图 5中红色矩形虚线框内, 下同)白天、夜间月平均值比较, 试验CTRL与U2C白天、夜间月平均值差异的水平分布见图 7.这里的"白天"取为北京时08:00~19:00, "夜间"取为北京时20:00至次日07:00.

表 3 2006年8月各算例城市区域(图 5中红色矩形虚线框内, 下同)白天、夜间月平均值比较 Table 3 Comparison of monthly mean values in daytime and nighttime in urban area for August 2006
图 7 试验CTRL与U2C白天、夜间月平均值差异水平分布 GSW:地表净短波辐射, SH:感热通量, LH:潜热通量, GRDFLX:土壤热通量, T2:2 m温度, WSPD10:10 m风速, Q2:2 m比湿, PBLH:PBL高度, T2MIN:最小T2, T2MAX:最大T2, DTR:日温度变化范围, R12:12h降水量.图(g-1)中红色实线为垂直剖面图 9所在位置. Fig. 7 The differences of monthly means between cases CTRL and U2C in daytime and nighttime GSW:Net short-wave radiation obsorbed by the ground surface, SH:Sensible heat flux, LH:Latent heat flux, GRDFLX:Ground heat lux, T2:2-m air temperature, WSPD10:10-m wind speed, Q2:2-m specific humidity, PBLH:PBL height, T2MIN:Minimum T2, T2MAX:Maximum T2, DTR:Diurnal temperature range, R12:12-hr rainfall.The solid red lines in Fig.(g-l) show the position of Fig. 9.

图 7表 3可见, 在不考虑城市污染物影响的情况下, 由于建筑物对短波辐射的多次反射与吸收, 地表吸收的净短波辐射随着城市面积的增大而略增大; 城市化使感热通量在白天、夜间均增大, 白天增加较多, 夜间的平均感热通量由U2C中的负值变为CTRL中的正值; 白天潜热通量明显减小, 夜间亦略有减小; 白天从地表传向土壤的热通量显著增大, 夜间从土壤释放到地表的热量亦显著增加, 夜间的增大幅度(绝对值)比白天略小; 人为热亦增加; 2 m温度夜间比白天升高更多; 10 m风速和2 m比湿均减小; PBL高度白天增加的更多, 试验CTRL白天PBL高度约为700 m, 晚上约为200 m; 最小和最大2 m温度均升高, 日温度变化范围总体上略有减小.

由此可见, 城市建筑物增加了地表吸收的短波辐射, 感热增大, 潜热减小, 同时地表储热能力增加, 再加上人为热的增加, 使气温升高, 形成城市热岛.

城市化使城市区域平均最大对流有效位能(MCAPE)(对流有效位能CAPE为在自由对流高度之上, 气块可从正浮力作功而获得的能量.MCAPE为地面至3000 m气柱中具有最大等价位温气块的CAPE)白天减小(推测主要是由于湿度减小所致), 夜间略增大(推测主要是由于城市热岛增强了辐合抬升); 最大对流抑制能量(MCIN)(对流抑制能量CIN为处于大气底部的气团, 若要能自由地参与对流, 至少要从其他途径获得的能量下限.MCIN为地面至3000 m气柱中具有最大等价位温气块的CIN)减小; 对城市区域平均降水量的影响随城市发展的不同阶段而不同:与试验U2C相比, 1980年代的城市状况使城市区域月平均24h降水量减少(主要是夜间), 城市现状使降水增加(主要是夜间), 进一步城市化状况使降水略有减少(白天增加、晚上减少).

图 8为各试验月平均24h降水量和风场差异.由图可见:第四重模拟区域内(图 8上排), 北京城市化对上风向区域降水的影响以减小为主, 对下风向区域降水的影响各试验差异较大:试验U80使北部区域降水增加, 试验CTRL使东北部区域降水显著增加, 试验FU使三环外西北部和北部区域降水明显增加.由第五重模拟区域结果(图 8下排)可见, 与试验U2C相比, 城市化不同阶段均使城区三环以内降水量减少.与另外两组城市化试验不同, 试验CTRL使西南方的城市及上风向区域降水增加.与试验CTRL不同, 进一步城市化状况(试验FU)使西南方的城市及上风向区域降水减少, 在城市下风向区域形成的大范围强辐合使海淀和昌平降水明显增加.结合各试验月平均24h降水量分布(图略)可见, 各模拟试验中, 试验FU模拟的城区西部和北部的两个降水中心与观测比较接近, 部分抓住了2006年8月份降水的总体分布特征.这也说明, 对照试验中所用的用地属性资料与现状有所差别, 已不能较好反映现在的城市发展状况, 并且对高分辨降水模拟的影响不可忽视, 试验FU中所用的资料与用地现状更接近.

图 8 各试验月平均24 h降水量和风场差异 上排为第四重模拟区域, 图中矩形虚线框为下排的第五重模拟区域范围:a, d) U80-U2C;(b, e) CTRL-U2C;(c, f) FU-U2C. Fig. 8 The differences of 24-hour rainfall and wind between cases Upper panels show domain 4, in which the dashed rectangles indicate the range of domain 5 shown in lower panels.(a, d) U80-U2C;(b, e) CTRL-U2C;(c, f) FU-U2C.

由试验CTRL与U2C白天、夜间月平均值差异垂直剖面图(图 9)可见, 从2006年8月份的月平均情况来看, 城市化对气温的影响高度白天约为800 m, 近地面气温升高1℃以上; 夜间约为200 m, 对近地面气温的影响达到最大(1.4℃以上).这主要是由于白天边界层多处于不稳定状态, 因此城市化对气温的影响高度较高; 夜间边界层多处于稳定状态, 再加上人为热源和城市冠层储热释放, 使得对近地面气温的影响达到最大.城市化在白天使城市及下风向的一些区域风速略有减小, 使夜间城市及周边区域200 m以下风速明显减小, 且在100 m左右高度处风速减小最明显, 减小达0.8 m/s以上.城市化白天使700 m以下比湿减小, 近地面处减小达1.2 g/kg以上, 夜间使近地面空气比湿略有减小.

图 9 试验CTRL与U2C白天(上排)、夜间(下排)月平均值差异沿116.34°E (图 7(g~l)中红色实线)垂直剖面 (a, b)气温(单位:℃); (c, d)风速(单位:m •s-1); (e, f)比湿(单位:g•kg-1)图下部的黑色粗实线所示为城市范围. Fig. 9 Sectional plane of the differences of monthly means in daytime (upper) and nighttime (lower) between cases CTRL and U2C along 116.34°E indicated by solid red line in Fig. 7(g~l) (a, b) Air temperature (Unit:℃); (c, d) Wind speed (Unit:m•s-1); (e, f) Specific humidity (Unit:g•kg-1). The solid thick black line in the lower part of each panel shows the position of urban area.

由观测、控制试验及三组敏感性试验各种强度降水所占百分比比较可见(图略):与观测相比, 数值模拟结果小雨比例偏高、中雨比例偏低; 城市化使小雨所占比例减小、中雨所占比例增大.降水量日变化的观测分析表明, 凌晨02:00时的降水量所占比例最高(达15%); 数值模拟分析表明, 凌晨01:00时的降水量所占比例最高(达12%), 这与前面的分析是一致的, 即模式模拟的系统发展比观测快一些.

由2006年8月各站及平均风玫瑰图观测结果比较(图 10a)可见:平均来讲, 2006年8月北京主导风向为SSW, 依次为S、NNE、NE, 即以SSW-S和NE-NNE为主.与平均风玫瑰图相比, 位于城区东南角的观象台(511)呈顺时针方向偏转22.5°, 主导风向变为SW-SSW和ENE-NE; 位于城区二环东南角的朝阳(433观测站)则呈逆时针方向偏转, 主导风向变为S和NE-N; 位于城区四环西北角的海淀(399观测站) NNE-N风向频率明显增大, 主导风向变为NNE, 依次为N、SSW、S、NE; 位于城区西部的丰台(514观测站) W风向频率明显增大, 主导风向依次为SSW、W、S、NE.由此可见:城市热岛及热岛环流对城区夏季风场有显著影响, 在城区及其上风向和侧风向形成绕流, 在城区及其下风向形成气流辐合区域.

图 10 各气象站观测及各组试验模拟2006年8月风玫瑰图比较 (a)各站及平均观测结果; (b~e)511、433、399、514观测及各组试验模拟结果. Fig. 10 Comparison of wind roses in August 2006 from observation and cases (a) Observation for each station and the average; (b~e) Observation and the cases' results for 511, 433, 399, and 514 respectively.

由各气象站观测及各试验模拟2006年8月风玫瑰图比较(图 10(b~e))可见, WRF/Noah/UCM模拟系统基本上可以模拟出各站的风频特征, 如对照试验中:511站SSW频率更高, 433和399站N频率较高等.将各试验模拟结果对比分析可知:无城市时(U2C), 除514站主导风向为SSW外, 其余各站均为S.U80中各站风频变化不大.CTRL中, 511站主导风向呈顺时针风向偏转22.5°, 与观测到的特征一致; 433站风频变化与511站类似, 这与观测不符; 399站南风顺时针方向偏转22.5°, NNE风频略增大, 这与观测到的特征较一致; 514站SSW风频增大, 与观测不符.

6 结论与讨论

本文首先总结了2006年8月份的主要天气过程, 分析了气象站观测的月平均物理量分布特征.然后利用WRF/Noah/UCM模拟系统, 进行了该月30个个例的数值模拟及敏感性试验, 分析了城市化对边界层及降水的月平均影响.数值模拟分析表明:

(1) WRF/Noah/UCM模拟系统对近地面温湿风的模拟与观测较有一致性.

(2) WRF/Noah/UCM模拟系统500 m分辨率的降水区分布模拟结果不甚理想, 主要原因是:模式模拟的天气系统发展比观测快一些.但是, 基本可以较合理地模拟出月平均降水的强度和总降水量.

(3) 8月份, 北京城市化对气温的影响高度白天约为800 m, 近地面气温升高1℃以上; 夜间约为200 m, 对近地面气温的影响达到最大(1.4℃以上).白天, 城市化使城市及下风向的一些区域风速略有减小; 夜间, 城市及周边区域200 m以下风速明显减小, 且在100 m左右高度处风速减小最明显, 减小达0.8 m/s以上.城市化白天使700 m以下比湿减小, 近地面处减小达1.2 g/kg以上, 夜间使近地面空气比湿略有减小.

(4) 城市化对城市区域平均降水量的影响随城市发展的不同阶段而不同.初步模拟分析表明:北京城市化已使上风向区域以及城区三环以内降水量减少, 海淀和昌平降水明显增加.

本文所用对高分辨率数值模拟结果进行月平均的方法可以较合理地模拟出城市化对边界层结构及降水的影响, 并再现观测到的各站风频差异; 若能进行更长时间的模拟, 同时加强资料同化、完善模式系统(尤其是微物理过程), 预计可以提高模拟效果, 进一步研究城市化气候效应, 并应用于城市规划气候可行性论证、观象台选址与评估、风能评估等领域, 对城市空气质量研究亦有一定的推动作用.由此可见, 利用WRF/Noah/UCM模拟系统进行高水平分辨率的城市气候模拟研究(如风温湿水平分布、地表能量平衡、城市热岛、各地风频差异及城市化影响等)是可行的.

此外, 本研究中没有考虑城市污染物、气溶胶对云微物理过程和降水的影响.今后需进一步完善模式系统, 提高降水模拟的效果, 深入系统地研究城市化带来的影响.

致谢

感谢中国气象局北京城市气象研究所仲跻芹、陈敏等在资料和模式等方面的帮助.

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