2018, Vol. 76
中国气象学会主办。
文章信息
- 赵平, 李跃清, 郭学良, 徐祥德, 刘屹岷, 唐世浩, 肖文名, 师春香, 马耀明, 余兴, 刘辉志, 假拉, 谌芸, 柳艳菊, 李建, 罗达标, 曹云昌, 郑向东, 陈军明, 肖安, 远芳, 陈东辉, 潘旸, 胡志群, 张胜军, 董立新, 胡菊旸, 韩帅, 周秀骥. 2018.
- ZHAO Ping, LI Yueqing, GUO Xueliang, XU Xiangde, LIU Yimin, TANG Shihao, XIAO Wenming, SHI Chunxiang, MA Yaoming, YU Xing, LIU Huizhi, JIA La, CHEN Yun, LIU Yanju, LI Jian, LUO Dabiao, CAO Yunchang, ZHENG Xiangdong, CHEN Junming, XIAO An, YUAN Fang, CHEN Donghui, PANG Yang, HU Zhiqun, ZHANG Shengjun, DONG Lixin, HU Juyang, HAN Shuai, ZHOU Xiuji. 2018.
- 青藏高原地气耦合系统及其天气气候效应:第三次青藏高原大气科学试验
- The Tibetan Plateau surface-atmosphere coupling system and its weather and climate effects: The Third Tibetan Plateau Atmospheric Scientific Experiment
- 气象学报, 76(6): 833-860.
- Acta Meteorologica Sinica, 76(6): 833-860.
- http://dx.doi.org/10.11676/qxxb2018.060
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文章历史
- 2018-08-14 收稿
- 2018-09-29 改回
2. 中国气象局成都高原气象研究所, 成都, 610072;
3. 中国科学院大气物理研究所, 北京, 100029;
4. 国家卫星气象中心, 北京, 100081;
5. 国家气象信息中心, 北京, 100081;
6. 中国科学院青藏高原研究所, 北京, 100101;
7. 陕西省气象研究所, 西安, 710014;
8. 西藏自治区气象台, 拉萨, 850000;
9. 国家气象中心, 北京, 100081;
10. 国家气候中心, 北京, 100081;
11. 中国气象局气象探测中心, 北京, 100081;
12. 江西省气象台, 南昌, 330096
2. Chengdu Institute of Plateau Meteorology of the China Meteorological Administration, Chengdu 610072, China;
3. Institute of Atmospheric Physics of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, China;
4. National Satellite Meteorological Center, Beijing 100081, China;
5. National Meteorological Information Center, Beijing 100081, China;
6. Institute of Tibetan Plateau Research of the Chinese Academy of Sciences, Beijing 100101, China;
7. Meteorological Institute of Shaanxi Province, Xi'an 710014, China;
8. Meteorological Observatory of Tibet Autonomous Region, Lhasa 850000, China;
9. National Meteorological Center, Beijing 100081, China;
10. National Climate Center, Beijing 100081, China;
11. Meteorological Observation Center of the China Meteorological Administration, Beijing 100081, China;
12. Jiangxi Meteorological Observatory, Nanchang 330096, China
青藏高原(简称高原)是世界上海拔最高、地形最复杂的高原，是影响中国极端天气和气候事件的关键区之一，对亚洲季风及季风区能量和水分循环有重要影响(叶笃正等，1979；Luo, et al，1984；Yanai, et al, 1992；Wu et al，1998, 2007；赵平等，2001；Xu, et al，2008a；周秀骥等，2009)。高原上强烈的上升运动向上输送水汽和污染物，对高原对流层-平流层臭氧和气溶胶浓度变化产生影响(周秀骥等，1995；Kim, et al，2003；Zheng, et al, 2004；Vernier, et al，2015)。此外，高原热源变率还与半球尺度大气环流系统及太平洋海-气相互作用紧密相关(赵平等，2000；Liu et al，2007, 2012；Nan, et al，2009；Zhao et al，2007, 2009；Wu, et al，2009；周秀骥等，2009；Duan, et al，2012)。因此，深入研究高原对亚洲甚至全球天气、气候的影响具有十分重要的科学意义，也对提高东亚季风区天气、气候的预测水平有重要的应用价值。
高原观测站网稀疏，复杂地形和下垫面特征使观测站的代表性受限制，再加之卫星反演产品在高原上存在较大不确定性，这些都制约着青藏高原气象学的发展。为了弥补青藏高原地区观测资料不足的问题，中外科学家开展了多次青藏高原大气科学试验(表 1)。
| 名称 | 重点观测内容 | 时间 |
| 第一次青藏高原气象科学试验 | 地面热量与辐射平衡观测，地面和高空常规气象要素加密观测 | 1979年5—8月 |
| 中日亚洲季风机制合作研究计划 | 地面热量与辐射平衡观测，边界层观测，冰雪与冻土过程监测 | 1993—1999年 |
| 第二次青藏高原大气科学试验 | 地面热量辐射平衡观测，边界层观测，地面和高空常规气象要素加密观测 | 1998年5—8月 |
| 全球水分能量循环亚洲季风试验-青藏高原陆面物理过程研究 | 地面热量、辐射和水分观测，边界层观测，地面和高空常规气象要素加密观测，云降水特征观测 | 1998年5—9月 |
| 全球协调加强观测计划(CEOP)亚澳季风之青藏高原试验研究 | 地面热量、辐射和水分观测，边界层观测，地面和高空常规气象要素加密观测，云降水特征观测 | 2002—2004年 |
| JICA青藏高原及周边新一代综合气象观测计划 | 地面热量平衡观测，边界层观测，大气热源、能量和水分观测 | 2006—2009年 |
中国科学院与中央气象局于1979年5—8月开展的第一次青藏高原气象科学试验(QXPMEX-1979)(Tao, et al，1986)，推动了20世纪80年代高原气象研究工作。1993年3月—1999年3月，在“中日亚洲季风机制合作研究计划”的支持下，中国气象局联合中外科学家开展了高原外场观测试验(陈隆勋，1999)。1998年5—8月，中国气象局与中国科学院联合实施了第二次青藏高原大气科学试验(TIPEX-Ⅱ)(陈联寿等，1999)。1998年5—9月，中日科学家在高原中部开展了“全球水分能量循环亚洲季风试验-青藏高原陆面物理过程研究”(GAME-Tibet)(王介民，1999)。进入21世纪，在“全球协调加强观测计划(CEOP)亚澳季风之青藏高原试验研究”(CAM P/Tibet)和“中国青藏高原综合观测研究平台(TORP)”支持下，中国科学院于2002—2004年开展了高原中部的加强期观测试验研究(马耀明等，2006；Ma, et al，2008)。在日本国际合作厅(JICA)项目支持下，中日科学家于2006—2009年实施了“青藏高原及周边新一代综合气象观测计划”(Xu, et al，2008b；Zhang, et al，2012)。
尽管以往的外场观测试验取得了一系列具有重要国际影响的成果，但是高原(特别是中、西部)观测站稀疏问题仍然没有被很好解决，高原西部仍然缺乏大气要素的常规探空观测，高原上空仍然缺乏云微物理特征及对流层-平流层交换过程的直接观测；同时，高原地区大气再分析资料和多种卫星反演产品的不确定性也较大(李瑞青等，2012；Zhu, et al，2012；Su, et al，2013；Zeng, et al，2016；于威等，2018)，现有的再分析资料由于同化的高原探空资料非常有限，不同资料所揭示的高原水汽输送特征差异较大(Feng, et al, 2012)。这些都使高原区域成为观测资料最缺乏的地区之一，制约着对高原地-气物理过程和水分循环的认识，特别是关于高原加热强度的估计至今仍然存在较大的不确定性(叶笃正等，1979；Zhao, et al，2000；Zhang, et al，2016)，阻碍着正确理解高原加热的天气、气候效应；对青藏高原上空大气环流系统的活动规律缺乏客观认识，不清楚高原对流层和平流层物理、化学过程及其影响程度。因此，现有数值模式在反映高原地-气耦合过程特别是云、降水物理过程及其影响方面存在严重缺陷(周秀骥等，2004；吴春强等，2011；邱贵强等，2013；胡岑等，2014；Zhuo, et al，2016；万凌峰等，2017)，从而使高原及周边地区成为全球数值预报水平最低的地区之一。
为了进一步加强青藏高原气象学研究及其成果在气象业务中的应用，中国气象局、国家自然科学基金委员会、中国科学院于2013年共同推动了“第三次青藏高原大气科学试验(TIPEX-Ⅲ)”的立项工作，并于当年进行了预试验，2014年科学试验正式启动。文中介绍了TIPEX-Ⅲ的总体目标、外场观测布局、研究内容、特色以及所取得的阶段性进展。
2 TIPEX-Ⅲ科学试验目标、重点内容及特色TIPEX-Ⅲ是为了构建高原及其周边区域点-面结合的综合观测系统，实现对高原陆面、边界层、对流层和平流层过程(图 1a)的地基、空基和天基观测，以促进资料加工处理技术的发展，提高卫星反演产品及多源数据融合产品的精度，发展高原复杂地形下的陆面-边界层过程、云-降水物理过程及对流层-平流层交换过程的模型及参数化方法，加深高原影响中国天气、气候的认识。TIPEX-Ⅲ按照“边研发边应用”的思路，促进研究成果向业务的应用转化和气象业务技术的发展。
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| 图 1 (a) 青藏高原地-气物理过程示意, (b)TIPEX-Ⅲ总体思路 Figure 1 (a) Schematic diagram of the TP surface-atmosphere physical processes, and (b) general idea of the TIPEX-Ⅲ |
为了实现上述目标，TIPEX-Ⅲ的计划是依托常规业务监测系统和已建成的高原外场观测试验站网，实施有针对性的外场加密观测试验，促进观测资料质量控制技术、融合技术和区域再分析技术的发展；利用统计分析、物理量诊断分析和数值模拟方法，发展适合于高原特色的陆面-边界层过程模型、云-辐射和云降水物理过程参数化方案，平流层-对流层交换过程参数化方案，促进数值预报模式发展；研究高原天气气候特征、演变规律及其机理，高原与下游天气系统的多尺度相互作用规律和机理，高原系统影响中国灾害性天气的模型和数值预报释用技术，高原影响中国旱涝的理论和预测方法，促进青藏高原关键区信号在天气、气候预报业务中的应用(图 1b)。
过去已经开展了2次青藏高原大气科学试验(QXPMEX-1979和TIPEX-Ⅱ)，其外场加密观测集中在青藏高原陆面和边界层，且加密观测期较短(通常是1 a)。TIPEX-Ⅲ在总结前2次科学试验经验的基础上，从陆面-边界层观测扩展到陆面—边界层—对流层—平流层综合观测，从而为深入研究高原陆-气相互作用特征以及发展陆面-大气耦合模式系统提供基础数据。
3 TIPEX-Ⅲ的外场观测布局及进展考虑到高原地形和下垫面状况的非均匀性以及观测站的运行保障条件，TIPEX-Ⅲ构建了青藏高原尺度和区域尺度的加密观测网，并利用多型地基雷达和飞机观测在高原云降水多发区开展云降水物理过程的综合加密观测，观测资料的详细信息见表 2，观测资料已经在“青藏高原大气科学试验基本资料服务专题”网站(http://data.cma.cn/tipex)实现共享。
| 项目名称 | 观测内容和时段 |
| 高原尺度土壤湿度观测 | 观测10、20、30、40和50 cm深度的土壤湿度；2015年1月—2016年12月观测。 |
| 区域尺度土壤温、湿度观测 | 阿里观测网由17个点组成，2016年12月起观测；那曲观测网由33个点组成，2015年8月起观测；观测2、5、10、20和30 cm深度的土壤温、湿度。 |
| 地理剖线流动观测 | 地物类型，植被覆盖度，土壤介电参数，发射率，大气臭氧总量，大气光学厚度(AOD)；每隔50—100 km设置一个观测点；2014年夏季完成“林芝—拉萨—那曲”段；2015年夏季完成“林芝—拉萨—那曲—阿里”段；2016年夏季完成“那曲—昌都—波密—林芝—拉萨”段。 |
| 边界层观测系统 | 观测近地层风向和风速、温度和湿度，风速、温度、水汽和CO2的三维超声脉动量，地表空气向上、向下的长波和短波辐射，5、10、20、50和100 cm深度的土壤温、湿度，5 cm的土壤热通量，降水。观测点及时段：狮泉河、纳木错、那曲、安多、林芝、理塘、大理和温江：2014年7月—2016年12月；班戈、比如、嘉里和聂荣：2014年7月—2016年3月；林周：2015年8月—2016年12月。 |
| 加密探空观测(维萨拉便携式探空系统) | 观测对流层的气压、温度、湿度、风向和风速，每天2次(北京时间08和20时)；2014年7 —8月。 |
| 加密探空观测(自动探空系统) | 观测对流层的气压、温度、湿度、风向和风速，每天2次(北京时间08和20时)；2014年11月起，冬季不观测。 |
| 云-降水物理特征的多型地基雷达观测 | 探测雷达回波强度、云回波强度、径向速度、速度谱宽、退偏振因子、相关系数、功率谱密度函数、温度和水汽廓线、云底高度、边界层高度、雨滴谱、雨量、大气液态水含量；观测时段2014年7—8月，2015年7—8月，2016年7—8月。 |
| 云-降水物理特征的机载设备观测 | 探测气压，温度，湿度，风向风速，垂直速度，环境温度，云粒子的大小及浓度，云中的水滴，冰粒子的大小、浓度及形状，降水粒子的大小、浓度、图像，液态水含量，总水含量，积冰；2014年7月。 |
| 对流层-平流层臭氧、气溶胶和水汽观测 | 探测气压，温度，湿度，风，从地面到28 km高的水汽廓线，气溶胶后向散射系数，大气臭氧总量，臭氧垂直分布；观测点及时段：林芝，2014年6—7月；狮泉河，2016年5—9月；拉萨、格尔木，2016年7—8月。 |
现有土壤湿度的气象业务观测站主要集中在青藏高原东部及周边区域。为了提升高原整体的土壤湿度监测能力，TIPEX-Ⅲ联合西藏自治区气象局在青藏高原中、西部46个观测点(图 2a)，按照中国气象局业务规范进行观测，从而基本上构建了青藏高原尺度的土壤湿度观测网。还设计了多个以校验卫星遥感产品为主要目的的地表温、湿度“多级多尺度”自动观测网(图 2a)，并已建成那曲和阿里2个区域网。在观测网建设中，应用了TIPEX-Ⅲ研发的具有自主知识产权的冻土环境数据采集器、多尺度组网观测数据远程管理与实时分析系统和多尺度组网观测数据远程移动监控系统，以适应高寒地区环境恶劣、观测点分散、人工维护困难等问题；也利用那曲采集的土壤样本对仪器进行了标定实验，以保证观测仪器的精度。那曲区域网(约50 km范围)由33个观测点组成，从2015年8月开始观测(图 2b)；阿里区域网由17个观测点组成，从2016年12月开始观测。此外，为了提供更精细的高原地表特征信息，TIPEX-Ⅲ还设计了地理剖线流动观测，针对地物类型、植被覆盖度、土壤介电参数、发射率、大气臭氧总量和大气光学厚度(AOD)等进行观测，采集不同地表类型的土壤样本和草本植被样本等，其中每隔50—100 km设置一个观测点，保证整个剖线观测点不少于20个。2014年夏季完成了“林芝—拉萨—那曲”段的剖线观测，全长1000多千米；2015年夏季完成了“林芝—拉萨—那曲—阿里”段的剖线观测，全长5000多千米；2016年夏季，完成“那曲—昌都—波密—林芝—拉萨”段的剖线观测。
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| 图 2 土壤湿度观测站分布(红色为中国气象局业务观测站，黑色为46个新建站，小方框为用于卫星校验的土壤温、湿度观测网(Zhao, et al, 2018a)), (b)那曲土壤温、湿度校验观测点分布(Zhao, et al, 2018a), (c)边界层铁塔观测点(紫色星)和大气成分观测点(蓝色三角形为TIPEX-Ⅲ观测点，黑色三角形 为气象业务观测点)分布(蓝色方框为那曲的区域边界层铁塔观测网，黑色虚线框为云-降水微物理特征观测区域，长断线指示着飞机从格尔木机场起飞到那曲观测的飞行线路) Figure 2 (a) Distribution of soil moisture observation sites, in which red dots are for operational observations of the China Meteorological Administration (black dots are for newly built stations, and small boxes are for soil temperature and moisture observations that are used to correct satellite remote sensing products; Zhao, et al, 2018a), (b) distribution of soil temperature and moisture observation sites in Naqu, and observations at these sites are used for correcting the satellite products (Zhao, et al, 2018a), (c) distribution of planetary boundary layer (PBL) observation sites (purple stars) and atmospheric composition observation sites (blue triangles for the TIPEX-Ⅲ and black triangles for meteorological operational observations), in which the blue solid box is for a regional PBL network near Naqu, black dashed boxes indicate observation areas for cloud-precipitation physical characteristics, and the thick black dashed line indicates the path of aircraft flight from Golmud to Naqu |
为了研究陆-气相互作用的非均匀性特征，TIPEX-Ⅲ设计了高原尺度和那曲区域尺度的边界层观测网。其中：高原尺度网由狮泉河、改则、那曲、林周、林芝、沱沱河、玛曲、理塘、大理和温江10个多层边界层铁塔组成(图 2c)，2个铁塔之间的水平距离大致为500 km，用于分析高原东、西部陆面-边界层结构的差异；区域尺度网建在云、降水多发区的那曲300 km×200 km范围内，包括那曲、班戈、纳木错、安多、聂荣、嘉里和比如7个观测点，用于对比区域尺度与高原尺度的非均匀性特征，从而深入认识高分辨率陆面-边界层特征及其对中尺度系统的影响(Zhao, et al, 2018a)。2014年7月—2016年12月在狮泉河、纳木错、那曲、安多、林芝、理塘、大理和温江进行了观测，2014年7月—2016年3月在班戈、比如、嘉里和聂荣进行了观测，2015年8月—2016年12月在林周进行了观测。
3.2 对流层常规探空加密观测青藏高原低涡系统生成后经常移出高原并沿着长江流域(30°N附近)移动，对中国中东部天气、气候产生影响。为了填补在高原西部缺少常规探空观测站的空白(图 3a)，TIPEX-Ⅲ利用维萨拉便携式探空系统在2014年7—8月沿着30°N东西向剖面的狮泉河、改则和申扎站开展每天2次(北京时08和20时)的常规探空加密观测；在中国气象局支持下，TIPEX-Ⅲ在狮泉河、改则和申扎气象站新建自动探空站(图 3b)，并从2014年11月起开展每天2次的加密观测，进入业务试运行，这些新建站与高原东部的业务站一起初步构成了高原尺度的探空观测网。此外，为了分析高原—长江流域午后多发的对流性降水天气形成及发展机理，TIPEX-Ⅲ于2015和2016年夏季在青藏高原及其下游地区(40°N以南)的近39个站(包括狮泉河、改则和申扎)进行14时(北京时)常规探空加密观测(图 3a)。TIPEX-Ⅲ还设计了高原东南坡贡山、金川和理塘(图 3a)的探空加密观测，以获取从印度洋到东亚的水汽通道关键区的资料。此外，中国气象局成都高原气象研究所于2014和2015年夏季在四川九龙和金川开展了全球定位系统(GPS)探空加密观测，以获取西南低涡频发区的探空资料。
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| 图 3 (a) 气象探空站分布(蓝色三角形为TIPEX-Ⅲ探空加密观测站，红色点、黑色点为气象业务探空观测站，黑色点也是14时加密探空观测站)，(b)自动探空系统(Zhao, et al，2018a) Figure 3 (a) Distribution of meteorological sounding stations, in which blue triangles indicate the TIPEX-Ⅲ intensive observation sites, red and black dotes denote operational sounding observation sites, and black dots are for the intensive sounding observation sites at 14:00 BT, (b) automatic sounding system (Zhao, et al, 2018a) |
由于高原中东部是中尺度低涡和对流系统的多发地区，而高原东南部是孟加拉湾水汽进入中国中东部地区的必经之路。因此，TIPEX-Ⅲ利用多型地基特种雷达、机载仪器和多普勒气象业务雷达探测网，在高原中部那曲、东南部林芝、高原东坡稻城开展云-降水物理特征加密观测(图 2c)。2014年7—8月在那曲200 km×200 km范围内开展了多型地基雷达和机载设备的云-降水微物理特征观测(Zhao, et al, 2018a)，设计了飞机观测与地基雷达的协同观测方案(避免多型地基雷达信号对飞机信号的干扰)，飞机与卫星的协同观测方案(选择CloudSAT或者A-Train系列卫星过境时间开展沿星下点运行方向的飞机观测)，以及飞机在云中的飞行方式(例如，从云顶螺旋方式下降和随机方式)以使观测数据能更好指示云的特征。2015年7月15日—8月31日，TIPEX-Ⅲ联合成都信息工程大学在那曲和林芝开展了多型地基雷达的云-降水物理特征观测。2016年7—8月，TIPEX-Ⅲ联合成都高原气象研究所、兰州干旱气象研究所、武汉暴雨研究所以及南京信息工程大学、成都信息工程大学和安徽省人工影响天气办公室，沿着高原东坡—长江下游(包括：四川稻城、南充、遂宁、九龙、金川，湖北武汉、咸宁、荆门、仙桃、黄石，江苏南京，安徽寿县、定远等)开展了多型雷达和探空的协同加密观测。
3.4 大气臭氧、气溶胶和水汽垂直廓线加密观测强上升运动出现在青藏高原东南部的对流层，并向北和向西减弱。为了认识高原垂直运动对大气臭氧、气溶胶和水汽垂直输送空间分布特征的影响，TIPEX-Ⅲ设计了狮泉河、拉萨、林芝、沱沱河、格尔木、茫崖和西宁气象站的对流层和低平流层大气气溶胶、臭氧和水汽加密观测(图 2c)。利用气球探空设备、地基遥感观测仪器等，TIPEX-Ⅲ在2014年6—7月开展了林芝的大气臭氧、气溶胶和水汽加密观测，在2016年支持了狮泉河(5—9月)及拉萨和格尔木(7—8月)的加密观测(Zhao, et al, 2018a)。
4 TIPEX-Ⅲ的理论研究进展 4.1 青藏高原陆面-边界层特征基于TIPEX-Ⅲ观测的高原尺度土壤湿度数据，Wang等(2016)指出，表层土壤湿度总体上从高原西部到四川盆地逐渐减小，其中，高原西部为0.05 m3/m3，中部为0.11—0.46 m3/m3，高原东南部为0.32—0.40 m3/m3，四川盆地为0.38 m3/m3。就高原中部而言，各层土壤湿度呈现出显著季节变化特征，其中7和9月为峰值，10月开始减小；4月，10 cm以上土壤湿度有明显日变化特征，其中8—10时最低，19—20时最大，而7月土壤湿度的日变化幅度较小；此外，土壤湿度与温度的关系比较复杂，夏季二者为负相关，1、4和10月二者为正相关；冬、春季20 cm以上的土壤湿度随深度加深而增大，而夏、秋季土壤湿度则随深度加深而减小(李博等，2018a)。
早期的研究通过比较理论公式计算值与珠穆朗玛峰北坡绒布寺冰雪面和碎石面的观测值，提出高原地表湍流热量交换系数(Ch)应当在(6—10)×10-3，并采用其平均值8×10-3来估计高原的地表感热通量(SH)(叶笃正等，1979)。之后，Yang等(2011)取(4—5)×10-3的Ch值重新估计高原SH，得到高原中部和西部的SH比叶笃正等(1979)的低。最近，Wang等(2016)用2014年夏季TIPEX-Ⅲ超声脉动观测资料给出了新的Ch估计，指出高原中(下垫面以高山草原、草甸为主)、西(以裸土为主)部各站的Ch主要在(2—4)×10-3，比动量交换系数(Cd)的变化幅度(3—11)×10-3小(表 3)；8月高原中部各站的SH总体上在5—40 W/m2，平均为18 W/m2，而西部为40—70 W/m2，平均56 W/m2(Zhao, et al, 2018a)，这些结果也比过去的小。此外，TIPEX-Ⅲ用珠穆朗玛峰、狮泉河、理塘的风廓线资料和全球定位系统(GPS)探空资料等，分析了有效空气动力粗糙度长度和零平面位移高度特征，指出高原区域的有效空气动力学粗糙度比局地尺度的大1—2个量级(Han, et al，2015)，并且高原中部区域网内部的地表感热水平差异明显小于高原东、西部的差异(Zhao, et al, 2018a)，这可能与高原中、西部更大的气候环境差异有关。
| 站名 | 下垫面状况 | Ch | Cd |
| 狮泉河 | 比较平坦的裸土 | 2.4 | 9.6 |
| 安多 | 高山草原 | 2.4 | 2.9 |
| 班哥 | 高山草原 | 2.7 | 3.4 |
| 比如 | 高山草原 | 3.4 | 10.1 |
| 纳木错 | 高山草原 | 2.2 | 3.8 |
| 那曲 | 高山草原 | 2.8 | 4.4 |
| 聂荣 | 高山草原 | 3.2 | 3.8 |
| 嘉黎 | 比较平坦的高山草甸 | 3.8 | 10.5 |
| 林芝 | 高山草甸，灌木和树木很少 | 6.0 | 8.0 |
| 大理 | 比较平坦的稻田 | 4.5 | 11.6 |
| 温江 | 平坦的稻田 | 4.7 | 12.6 |
青藏高原SH表现出显著日变化特征，其峰值总体上出现在当地时间13时，并呈现出从西向东减小特征，西部峰值可达200 W/m2，而中部峰值在70—130 W/m2，四川盆地不到70 W/m2；对地表潜热通量(LE)而言，西部日变化峰值仅仅为20 W/m2，而高原中部、东南部和四川盆地的日变化峰值在150—250 W/m2(Wang, et al，2016)。高原地表热通量的日变化与天气状况关系密切。晴天，SH日变化明显，且SH日变化大于LE；阴雨天气，它们的日变化较小，且LE日变化大于SH日变化；南亚季风活动可以通过影响当地天气条件来调节地表热通量的日变化，当南亚季风槽前暖湿偏南气流盛行在高原东南部时，当地SH和短波辐射的日变化较小(李娟等，2016)。此外，在南亚季风爆发前，青藏高原主体以感热为主，感热快速上升且呈现出西高东低的特征，而潜热强度较小；在季风爆发后，高原感热减弱，潜热迅速增强且呈现出东高西低特征；在季风消退后，感热与潜热强度相当(韩熠哲等，2018)。
为了估计整个高原区域的地表热通量，TIPEX-Ⅲ把高原试验和常规气象观测站资料与卫星遥感数据、边界层模型相结合，估计了2001—2012年高原地表热量平衡各分量，评估结果显示该估计值与观测值很接近，相对误差小于10%，说明了新方法的可靠性。图 4给出了地表热量平衡各分量的线性趋势，可以看到：SH总体上呈减弱趋势，而表面净辐射、LE和土壤热通量则呈现出增大趋势(Han, et al，2017)。
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| 图 4 2001—2012年青藏高原年平均地表通量变化趋势等级显著性 (在90%置信度；a.净辐射通量，b.土壤热通量，c.感热通量，d.潜热通量; Han, et al, 2017) Figure 4 Significance (at the 90% confidence level) of degrees of annual mean surface flux varying trends over the TP during 2001—2012 (a. net radiation flux; b. soil heat flux; c. sensible heat flux; d. latent heat flux; Han, et al, 2017) |
TIPEX-Ⅲ通过对大口径闪烁仪(LAS)与涡动相关仪(EC)观测的地表热通量进行比较发现，LAS测得的SH、LE与EC的有很强的相关，相关系数分别为0.85和0.90；但同时这两种仪器测量的结果也存在一些差异，例如，白天LAS的SH(LE)比EC的小(大)，而夜间则相反；湿季(5—8月，10月)LAS的SH比EC的小，干季(4月)LAS的LE比EC的小，在其他月份，LAS比EC测得的SH和LE大(徐安伦等，2017)。此外，TIPEX-Ⅲ还评估了多种大气再分析资料(CFSR、ERA-Interim、JRA55、NCEP1和NCEP2/DOE)SH和LE在高原地区的性能，结果表明：ERA-Interim再分析资料的均方根误差(RMSE)最小，其他4套再分析资料的误差总体上相当；西部，这些再分析资料的SH RMSE平均为53 W/m2，最大值为60 W/m2左右；在高原中部，ERA-Interim SH的RMSE为9 W/m2；在高原上，各种大气再分析资料的LE总体上比SH有更大的误差(图 5)。
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| 图 5 (a) 在2014年8月1—31日观测和再分析资料(ERA-Interim、NCEP1、NCEP2、CFSR、JRA55)的日平均地表感热均方根误差，其中CFSR的水平分辨率为1.875°×1.905°，ERA-Interim为0.75°×0.75°，JRA55为1.25°×1.25°，NCEP1为1.875°×1.905°，NCEP2为1.875°×1.905°；(b)同(a)但为地表潜热 Figure 5 (a) Root mean square errors of surface sensible heat flux between observations and reanalysis products (ERA-Interim with horizontal resolution of 0.75°×0.75°, NCEP1 with horizontal resolution of 1.875°×1.905°, NCEP2 with horizontal resolution of 1.875°×1.905°, CFSR with horizontal resolution of 1.875°×1.905°, and JRA55 with horizontal resolution of 1.25°×1.25°) from 1 to 31 August 2014; and (b) same as (a) but for surface latent heat flux |
李博等(2018b)给出了用TBB定义的对流活动(TBB＜-32℃)发生频率(定义为对流发生次数/样本次数)，可以看到：高原对流活动主要发生在7—8月，其中7月超过21%的时刻有对流活动，并且高原对流频发区主要位于中部(从申扎到那曲)，其中心明显是独立于南亚季风区的频发中心。气候平均而言，FY-2E静止气象卫星的相当黑体亮温(TBB)低于-15℃的中心没有明显表现出从南亚季风区向北传到青藏高原中、西部的特征，相反高原东部的TBB低值中心呈现出向南的传播特征，这说明青藏高原主体的对流活动主要不是由南亚向北移动所致，反映了青藏高原对流活动的独立性，这可能不同于Dong等(2016)所指出的南亚对流风暴可以频繁向北进入青藏高原西南部的结论。
青藏高原对流云、降水发生发展与局地加热有密切关系。云雷达资料分析表明：那曲午后强烈的加热促进了局地对流发展，在17—18时(地方时)达到最强，入夜后降水过程开始减弱并持续至06时，之后逐渐消散，上午对流活动较少(图 6a)；云主要集中在距离地面4 km以下和6 km以上2个层次，而5 km高度上云发生频次最低(图 6b)，大部分对流云顶高度可达海平面以上15 km，深对流云顶高度在海平面以上16.5 km左右(刘黎平等，2015；常祎等，2016；唐洁等，2018a)；从南亚平原到青藏高原，平均云顶高度和云底高度总体上呈现出增高趋势(Chen Y L, et al，2017)。NPP/VⅡRS卫星反演的对流云宏微观物理特征进一步显示，高原对流云底温度约为-5℃，离地面1.8—2.2 km，对流云顶高度在海平面以上10—13 km，其中那曲平均为10.58 km (岳治国等，2018)。很明显，TIPEX-Ⅲ地基雷达的对流云顶高度(刘黎平等，2015)要高于NPP/VⅡRS卫星的结果，也高于Luo等(2011)用CloudSat/CALIPSO卫星产品得到的高原云顶高度(平均在14—15 km)，而与南亚深对流云顶高度(16.3 km左右)相当(Luo, et al，2011)。
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| 图 6 (a) 2014年7—8月C波段连续波雷达回波的高度-时间剖面，其中纵坐标是海平面高度(km)，横坐标为时间(地方时)(常祎等，2016)；(b)2014年7月5日—8月4日云顶和云底高度的日变化，其中横坐标为北京时，纵坐标是距地面的高度(km)(刘黎平等，2015) Figure 6 (a) Height-time cross section of C-band continuous wave radar echo from July to August 2014, in which the ordinate is for the altitude above sea level and the abscissa is for local time (Chang, et al, 2016); (b) diurnal variations of cloud top and base from 5 July to 4 August 2014, in which the ordinate is for the altitude above the ground and the abscissa is for Beijing time (Liu, et al, 2015) |
TIPEX-Ⅲ的研究表明，青藏高原云-降水微物理过程不同于平原地区。例如，飞机观测的云粒子数据显示，夏季那曲云的负温区含有丰富的较大过冷云滴，这有利于云中降水粒子的形成；低层云中存在大量雨滴尺度的过冷水滴(图 7a)，而高层有大量霰粒子存在(图 7b)；直径10 μm左右的云滴粒子浓度一般小于＜102 L-1，明显低于清洁海洋上空的云滴浓度(104 L-1)或轻污染情况下的海洋上空云滴浓度(105 L-1)(Zhao, et al，2018a)。通过分析NPP/VⅡRS卫星反演产品可以看到，高原对流云内含水量仅为平原地区的1/3左右；云底凝结核浓度低(仅为200—400 mg-1)，而过饱和度大，明显高于周边平原地区的情况，这说明高原上云滴凝结增长速率更快；在高原上，降水启动高度(即达到形成雨滴的高度)低，为地面以上1500—2000 m，而平原地区为4000—5000 m，因而高原上更容易形成降水；此外，高原对流云比平原地区更容易成冰，使得云内降水粒子以冰相为主(岳治国等，2018)。数值模拟研究进一步指出，高原的云中有高过冷云水含量，主要分布在0°—-20℃层，冰晶含量主要出现在-20℃层以上的高度，在强盛的对流云中，也可出现在-40℃以上高度，并且雨水主要依赖降水性冰粒子的融化过程(唐洁等，2018a)。高原对流云的这些微物理特征决定了其降水具有多发、短时、量小、滴大的特点。
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| 图 7 2014年7月21日飞机观测云粒子特征 (a.低层区域(温度在-2.5—-3.5℃)(Zhao, et al, 2018a), b.高层区域(温度在-17.9℃)) Figure 7 Cloud particles characteristics sampled by aircraft flight on 21 July 2014 (a. at low level with a temperature range of -2.5--3.5℃ (Zhao, et al, 2018a), b. at high level with temperature of -17.9℃) |
在高原上，尽管暖雨过程对降水的直接贡献较小，但通过暖雨过程形成过冷雨滴的异质冻结过程对云中霰胚的形成十分重要，这说明暖雨微物理过程在高原弱对流云降水中起着重要作用(唐洁等，2018a；Gao et al，2016, 2018)。在弱对流降水时期，当不包含冰云微物理过程时云水及雨水会增倍，并且地面降水对云滴凝结过程最为敏感；冷区丰富的过冷却水在对流云降水中起着重要作用，其中云-降水微物理过程主要以水汽凝结及雪霰粒子凇附过冷云水过程为主，而冰晶微物理过程以冰晶凝华、冰雪自动转化为主，这种现象是不同于平原地区的情况，在平原上对流云中的过冷却水主要与低层水汽向上输送过程有关；此外，高原对流降水前期，地面蒸发的水汽也起着重要作用，并出现水汽供应的自循环过程；而在对流降水期间，水汽水平输送的峰值出现时间落后于云中凝结、凝华的峰值时间，这反映出局地云微物理过程可能先于大尺度平流过程启动(Gao et al，2016, 2018)。
青藏高原上的云-降水微物理特征与环境气象条件关系紧密。例如，在2014年7月14日那曲低涡降水初期，低涡前部上升运动深厚，对流发展旺盛，雨滴能得到更好增长，雨滴谱分布较宽(0.3—4.9 mm)，小雨滴(＜1 mm)占总雨滴数浓度的87%，大雨滴(＞2 mm)占总雨滴数浓度的0.35%，其数浓度为65.27个/(mm·m3)(图 8a)；在低涡降水后期，对流明显减弱，伴随着云顶升高，0℃层亮带出现在地面以上1.1 km左右(图 8b)，表现出层状云降水特征，在0℃层亮带以上组成降水的云体可能以冰相为主，0℃层亮带以下则以液相为主；在这次过程的地形云降水阶段，也主要表现为层状云降水，雨滴谱分布较窄(0.3—2.1 mm)，小雨滴占总雨滴数浓度比例较大(92%)，而大雨滴占总雨滴的比例很小，其数浓度很低，仅为0.69个/(mm·m3)(图 8a)(赵平等，2017)。相对平原而言，青藏高原对流云降水的大雨滴(＞3 mm)较多，在数值模式中常用的M-P雨滴谱分布与TIPEX-Ⅲ观测的高原地区粒子谱特征有较大差异，这说明M-P分布可能不适合青藏高原的雨滴谱情况，而Γ分布能够更好拟合高原地区＜2 mm的粒子谱特征；此外，夏季那曲降水主要以短时阵性降水为主，绝大多数降水时长小于1 h，且降水强度小，大部分在5 mm/h以下，平均小时降水量为1.16 mm(常祎等，2016)。青藏高原降水的强度结构也存在显著的空间差异，高原东南部的小时强降水和弱降水均相对偏多，高原东北部和雅鲁藏布江河谷的小时强降水相对偏多而弱降水相对偏少，高原西部和北部的强降水和弱降水均相对偏少(Li，2018)。
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| 图 8 (a) 2014年7月14日那曲低涡降水初期(蓝色)和后期(绿色)以及地形云降水期间(粉色)的平均雨滴谱(赵平等，2017), (b)2014年7月14日14—24时(北京时)C波段连续波雷达的回波反射率时间-高度剖面(赵平等，2017) Figure 8 (a) The raindrop size distributions at the earlier (blue) and later (green) stages of low-vortex rainfall at Naqu and at the stage of topographic cloud rainfall (pink) on 14 July 2014 (Zhao, et al, 2017), and (b) the time-height cross section of C-band continuous wave radar echo during 14:00-24:00 BT 14 July 2014 (Zhao, et al, 2017) |
数值模拟表明(唐洁等，2018b)，在那曲地区，从水汽转化为降水的效率为20.8%，高于华北、西北地区的转化率，而接近长江下游地区的水平；此外，那曲降水的再循环率为10.9%，这说明尽管来自局地蒸发的水汽对降水有一定贡献，但是外界输入的水汽仍然起主要作用；同时，高原中部的降水再循环率低于以前研究所指出的高原西部42%的降水再循环率(郭毅鹏，2013)。
Yan Y F等(2016, 2018)通过分析CloudSat/CALIPSO和TRMM卫星产品指出，夏季高原地形及低层水汽供应不足对云层的厚度和层数有压缩效应，高原上云体厚度和云顶高度的变化幅度明显小于其附近陆地和海洋的情况；高原云净辐射效应在地面以上8 km高度存在一个厚度约1 km的强辐射冷却层，而从地面到7 km为强的辐射加热层。在全球变暖背景下，青藏高原云辐射和水汽含量变化可以造成气温日较差呈变小趋势，其中云辐射和水汽的影响是第一位的，而潜热释放的影响是第二位的，这种变化特征不同于中国东部平原地区的情况(Yang, et al，2017)。
4.3 夏季对流层-平流层大气垂直廓线特征图 9a给出了2014年6月6日—7月31日在林芝观测的温度、水汽和臭氧的垂直廓线，从图中可以看到：对流层顶在海平面以上17 km左右，最低温度出现在17—19 km，平均温度为-76.7℃；水汽含量从对流层低层的大于1000×10-6向上迅速减小，到对流层顶附近减小到(3—4)×10-6，之后随高度升高变化不大；臭氧浓度在近地层较大，向上呈现减少趋势，13—17 km变化较小，而在平流层低层则呈现出明显的升高趋势。高原臭氧这种垂直分布特征有别于南亚季风区，与印度新德里(28.3°N, 77.07°E)比较，林芝的臭氧浓度总体上偏低，二者在16—22 km的平均偏差是3.1 mPa(Zhao, et al, 2018a)。在气候平均上，从热带海洋到北半球中纬度，对流层中低层的臭氧浓度呈现出升高趋势。由于林芝的纬度与新德里大致相当，因此高原东南部对流层中、低层较低的臭氧浓度可能与青藏高原人类活动产生的污染物比新德里少有关，因为较少的污染物不利于光化学反应引起臭氧浓度的升高。在高原东北部瓦里关地区，夏季对流层低层臭氧浓度变化主要受2个过程影响，一个是局地的光化学过程，另一个是来自东亚、欧洲和非洲的远程输送，特别是在6月高原局地光化学过程的贡献几乎占远程输送的一半(Zhu, et al，2016)。
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| 图 9 (a) 林芝2014年6—7月平均温度(℃；黑色)、臭氧浓度(mPa；红色)和水汽浓度(蓝色)的垂直廓线(Zhao, et al, 2018a)，(b)2014年7月8日— 8月31日改则极地对流层顶高度的时间变化(洪健昌等，2016)；(c)与(b)相同，但是针对热带对流层顶高度(洪健昌等，2016) Figure 9 (a) Vertical profiles of averaged temperature (℃; black), ozone concentration (mPa; red) and water vapor concentration (blue) at Linzhi during June-July 2014 (Zhao, et al, 2018a); (b) variations of the polar tropopause height as a function of time at Gaize from 8 July to 31 August 2014 (Hong, et al, 2016); and (c) same as (b) but for the tropical tropopause height (Hong, et al, 2016) |
夏季青藏高原加热产生的强烈垂直上升运动影响着臭氧对流层-平流层的输送。观测资料分析表明，夏季青藏高原东南部对流层上层-平流层下层平均温度高于-78.15℃(该温度是极地平流层云形成所必须的最高临界温度)，并伴随着较低的水汽浓度(图 9a)。在这样的大气温度条件下，类似于极地的平流层云现象不大可能出现在高原上，即在高原上消耗臭氧的非均相化学反应可能比较弱，因而对流层顶附近的非均相化学过程可能不是夏季高原对流层上层-平流层下层臭氧低谷形成的主要机制(Zhao, et al，2018a)，而观测到的对流层下层低臭氧浓度的向上输送(Zheng, et al，2004)可以起更重要的作用。
对流层顶折叠现象是一种有利于平流层-对流层交换的结构，并伴随着双对流层顶现象发生(其中一个是极地对流层顶高度，另一个是热带对流层顶高度)。从TIPEX-Ⅲ的新增探空资料可以看到：在高原西部，极地对流层顶出现在整个雨季，并呈现出从雨季前期到后期的下降趋势(图 9b)；在雨季后期，对流层顶折叠现象频繁出现，也伴随着热带对流层顶频繁出现(图 9c)，这说明雨季后期是高原西部平流层-对流层交换的重要时间窗口。
利用TIPEX-Ⅲ观测资料，Yan X L等(2016)评估了地球观测系统卫星MLS(Microwave Limb Sounder)水汽和臭氧产品的可靠性，指出：MLS水汽含量在100 hPa以下总体上偏低，相对偏差在(-43±20)%，而在83 hPa以上则偏高，相对偏差为(5.3±4.1)%；MLS高估了对流层中层—平流层的臭氧浓度，相对偏差在100 hPa以下为(43.5±21.2)%，在100 hPa以上为(16.4±9.7)%。这些结果说明在制做MLS产品时所用算法的参数有缺陷，还需要用观测结果进行订正和校验。
4.4 青藏高原与东亚和全球天气、气候异常青藏高原是影响其下游降水天气的“强信号”关键区，在局地加热强迫下高原低涡和对流系统的发生、发展及东移对当地和周边降水有重要影响。TIPEX-Ⅲ的研究表明，当高原地表对大气的加热增强时，低层气流辐合加强，高原低涡活跃，低涡降水增多，其中夏季高原低涡产生的降水占总降水量的30% —80%(Lin, et al，2018)，高原对流系统对当地降水的贡献可超过70%(Hu et al，2016, 2017)。此外，高原大气热源的垂直结构也影响着高原低涡的强度和移动方向，东移类高原低涡产生的强降水出现在28°—35°N的青藏高原及四川盆地附近，降水中心表现出纬向分布特征，而非移动性高原低涡产生的降水主要出现在高原上，所产生的降水量也较小(Li, et al, 2014)。统计分析表明，夏季高原中东部对流系统发生的频数与华南、西北、华北降水有显著的负相关，而与长江流域和东北降水有显著的正相关，高原对流系统对四川盆地和长江中、上游降水的贡献为30%—70%(Hu et al, 2016, 2017)。
除了青藏高原上天气系统影响外，高原东侧四川盆地、甘南及川北附近也经常有低涡形成、发展和东移，它们常常造成中国东部地区大范围降水天气(叶笃正等，1979)。TIPEX-Ⅲ通过诊断分析建立了夏季西南低涡引发四川盆地暴雨过程的多尺度概念模型(图 10)，其主要特征为：在大尺度环流背景上，高原对流层上层维持着南亚高压，它与高空急流的共同作用使四川盆地上空出现辐散中心，对流层中层为东北冷涡后部的高空槽，此时西太平洋副热带高压东退，且强度略有减弱；在对流层低层，700 hPa有天气尺度的东西向切变线，850 hPa有中尺度西南涡生成、发展，并且伴随着低空急流加强，在四川盆地上空形成水汽辐合，这些都为四川盆地降水形成提供了有利的动力和水汽条件；同时，低涡北侧的偏东气流在四川西部地形强迫下形成中尺度对流系统，并向东南移动，此时四川盆地北侧的冷空气侵入四川盆地，与南侧的暖湿气流交汇，为形成降水提供了有利的大气不稳定条件(杨舒楠等，2016)。夏季青藏高原东北侧的低涡发展、东移也对下游强暴雨天气有重要影响，例如，在2012年7月21日北京强暴雨过程中，随着高原东北侧低层低涡的发展、东移，低涡东侧的东南暖湿气流在北京西部地形强迫下形成中尺度辐合中心，造成暖区强降水天气，此时上升运动强但比较浅薄，这种暖区暴雨特征不同于华南的暖区暴雨；之后，当低涡东移到北京附近时，低涡中心附近的上升运动强且深厚，形成深对流强降水天气(Zhong, et al, 2015)。冬季，当青藏高原异常信号东传时，也可以形成下游地区的气旋性环流，加强中国南方地区的水汽输送和上升运动，从而产生南方的雨雪天气(马婷婷等，2018)。徐祥德等(2015)的研究表明，当翻越青藏高原的中纬度西风在背风坡下沉时，它在下游地区形成近地层的弱风区，有助于局地空气污染物的聚集和极端雾、霾事件发生，使中国中、东部成为雾霾气候的“易受影响地区”。另外，高原热源强迫的年际变化与中国中、东部冬季霾的发生呈现显著的正相关，在高原热源影响下东亚冬季风减弱，低层偏南气流加强，大气稳定度也随之增强，从而有助于霾的频繁发生(Xu, et al，2016)。因此，在制定中国大气污染调控政策时有必要考虑青藏高原地形对环境和气候变化的影响。
青藏高原关键区气候信号对当地及周边地区的气候异常有重要指示意义。例如，高原地面加热场强度与动态高原季风指数存在超前1—3个月的关系，当前期2月高原加热偏强时，高原夏季风爆发偏早，且爆发初期的强度偏强(白彬人等，2016)。研究表明，前冬高原东部大气视热源与次年华南前汛期入汛时间存在显著正相关，即当冬季高原东部关键区大气视热源偏弱时，次年华南前汛期入汛早，反之亦然。此外，春季高原地表感热与随后的夏季中国中、东部地区降水存在显著相关，当春季感热偏强时，夏季长江流域降水增多，华南降水减少，并且在原有的仅考虑海温因子的预测模型中如果加入春季高原感热因子后，预报模型的相关系数从原有的0.63提高到0.75(华南)，从0.52到0.65(长江中下游)(李秀珍等，2018)。因此，考虑青藏高原关键区气候异常信号可以提升中国中、东部降水的预测水平。
青藏高原冰川、雪盖、湖泊和河流的丰富水资源给亚洲水循环尤其是亚洲主要大江大河提供了水源，因此青藏高原也被称为亚洲“水塔”。TIPEX-Ⅲ提出了青藏高原大气“水塔”的维持机制及水分循环模型，指出高原“中空热岛”驱动来自低纬度海洋上的水汽在爬升青藏高原南坡的过程中以两个“阶梯接力”的方式使暖湿气流到达青藏高原上空，并且两个“阶梯”均呈现出低层辐合和高层辐散的动力结构，与两个“阶梯”的大气视热源垂直结构相匹配，通过这种方式，青藏高原大气“水塔”得以维持(Xu, et al，2014)。
近年来，关于青藏高原主体热力作用对周边气候的影响存在争议，例如：Boss等(2010)认为喜马拉雅山及南坡地形抬升的动力作用导致了现代南亚季风气候特征的形成，而青藏高原主体加热对南亚季风形成的影响可能很小。实际上这个观点忽略了高原南坡上“感热泵”作用，以及南亚以北接收到更多的太阳辐射从而不存在冷平流的事实(Wu et al，2007, 2012; He, et al, 2015)。那么，在现代气候格局下青藏高原主体加热的变率对气候的影响怎样？TIPEX-Ⅲ深入研究了青藏高原主体热力强迫对青藏高原周边以及更大范围气候的影响，指出在现代气候背景下，夏季青藏高原加热强迫对欧亚—太平洋中纬度大气纬向环流、青藏高原—印度洋大气经向环流(图 11a)以及东亚和南亚甚至更大范围的气候有重要的调节作用。Wu等(2016)指出夏季青藏高原主体加热能够加强亚洲季风区的经向环流，并产生沿着中纬度西风急流的东传罗斯贝波，调节着北半球大范围的气候变率。Liu等(2015, 2017a)的研究表明，高原加热异常可以激发出一个类似于亚洲-太平洋涛动(APO)的北半球中纬度遥相关，该涛动已经被数值预报模式所证实(陈晓龙等，2013)。通过这种涛动，青藏高原调节着亚洲-非洲季风区低压系统、北太平洋和大西洋副热带反气旋，从而引起非洲、南亚、东亚和北美中纬度的温度和降水异常(图 11b、c)。Nan等(2018)指出，夏季高原加热偏强时，高原上升气流加强，向西在地中海附近下沉，并激发出非洲的上升气流异常，加强了非洲大陆的低压系统，伴随着低层从东大西洋到非洲大陆的西风加强，从而对非洲降水产生影响。夏季青藏高原加热与其西侧的伊朗高原热力强迫存在相互作用，这种相互作用对亚洲副热带季风区水汽通量辐合以及欧亚大陆上空对流层顶和平流层低层冷中心的形成产生影响(Wu, et al，2016；Liu, et al，2017)。
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| 图 10 夏季西南低涡引发四川盆地暴雨过程的多尺度概念模型 (橘色实线为200 hPa南亚高压，深蓝色实线为500 hPa高度场，浅蓝色实线为低层冷空气，绿色实线为低空急流，灰色虚线为低层水汽辐合区，黑色实线为盆地地形边缘，灰色箭头为低层水汽输送，黄色区域为高空辐散，浅绿色区域为强降水落区，深棕色和浅棕色分别为高空槽和低层切变线；杨舒楠等，2016) Figure 10 The multiple-scale conceptual model of heavy rainfall process in Sichuan Basin caused by the southwestern vortex in the summer (the orange solid line indicates the South Asian High at 200 hPa, the dark blue solid line indicates 500 hPa height, the white blue solid line indicates low-level cold air mass, the green solid line indicates low-level jet stream, the grey dashed line indicates low-level water vapor convergence, the black solid line indicates the topographic edge of Sichuan Basin, the grey arrow is for low-level water vapor transport, the yellow area is for high-level divergence, the white green area indicates heavy rainfall, and the dark/white brown is high-level trough/low-level shear line. Yang, et al, 2016) |
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| 图 11 (a) 青藏高原与大尺度大气垂直环流关系的示意(Zhao, et al, 2018b)，(b)在CAM3大气环流模式中通过改变青藏高原地表植被类型模拟的地表加热异常对夏季降水(mm/d；黑点在90%置信度显著)的影响(Zhao, et al, 2018a)；(c)同(b)，但为表面气温(℃) Figure 11 (a) Schematic diagram of relationships between the TP and large-scale atmospheric vertical circulations (Zhao, et al, 2018b), (b) summer rainfall (mm/d) forced by the TP heating anomaly through changing the TP surface vegetation types in the Community Atmosphere Model version 3 (CAM3; black dotes are for values significant at the 90% confidence level) (Zhao, et al, 2018a), and (c) same as (b) but for surface air temperature (℃) (Zhao, et al, 2018a) |
TIPEX-Ⅲ在观测网建设、数据加工处理技术及天气、气候预报技术等方面取得了显著进展，特别是加密观测站建设和数据处理技术可以为青藏高原的天气、气候效应研究提供更可靠的数据支持。
5.1 青藏高原加密气象观测站网建设中国气象局气象探测中心于2014年在高原西部的狮泉河、改则和申扎建成全自动探空观测站，并解决了自动探空系统在高海拔恶劣环境运行面临的若干技术难题，完成了硬件系统、算法仿真软件和放球系统软件等的升级改造，开发了满足业务使用的自动探空系统数据格式，编撰了全自动探空系统业务应用技术手册。运行效果评估表明，这些自动探空站能够满足业务需要，实现了业务试运行，显著改善了青藏高原西部缺少常规业务探空站的困境，为分析高原中、西部天气系统特征和演变规律提供了基础数据，也促进了中国气象局的地面高空观测一体化改革工作。
中国国家卫星气象中心设计并建成了以校验卫星产品为目的的青藏高原土壤温、湿度“多级多尺度”自动观测站网，研发了适用于冻土环境的数据采集系统，从而解决了在冻土环境下野外分散气象站点观测数据的远程传输问题，该系统促进了高寒地区观测技术的发展，并获得中国国家发明专利“地理要素组网观测方法与地理要素观测方法”，中国国家实用新型专利“一种冻土环境数据采集器”，以及“多尺度组网观测数据自动采集与分析系统”和“组网观测数据采集系统状态移动监测系统”软件著作权。
5.2 气象监测技术及数据产品研发TIPEX-Ⅲ试验观测数据被应用于中国国家级气象监测业务产品的评估、校验和订正。中国国家卫星气象中心利用“多级多尺度”自动观测网数据对FY-3土壤水分产品的反演方法进行了改进，提高了反演产品的质量，使反演的土壤水分产品的均方根误差减小29.2%，相关系数从原来的0.86提高到0.92。此外，中国国家卫星气象中心还利用探空资料，评估和改进了风云气象卫星反演大气可降水产品的算法，新方法显著提升了青藏高原及邻近地区大气可降水产品的精度，均方根误差从原来的39.4 mm减小到4.5 mm，相关系数从原来的0.23提高到0.97。新算法已经通过业务审批，完成了业务变更，并投入中国国家级业务运行，正式替换了旧算法。
中国气象局气象探测中心利用改则、申扎等探空资料计算大气可降水量，并对全球导航卫星系统(GNSS)、中分辨率成像光谱仪(MODIS)和FY-3的大气可降水量进行评估，结果表明用探空资料得到的可降水量变化与GNSS的有很强的一致性(胡姮等，2018)，并依此改进了GPS水汽观测数据的质量控制算法、全球导航卫星系统气象观测(GNSS/MET)的滑动窗口处理技术、天顶总延迟和水汽总量的质量评估系统，新技术在中国国家级业务数据处理平台上得到应用，升级后的平台运行稳定，产品的质量也得到明显提升，其中业务产品的水汽和天顶延迟反演精度分别从改进之前的2.2 mm和13.9 mm提升到1.4 mm和8.1 mm。
中国国家气象信息中心研制了适用于青藏高原地面和探空资料的质量控制算法，新探空资料算法对高原地区错误观测数据的甄别能力更强，减少了数据误判；基于新算法，建立了探空数据自动质量控制流程，实现了对探空资料的准实时质量控制，并制作了质量控制后的“青藏高原地区高空试验观测数据集”，已通过中国气象数据网平台“青藏高原大气科学试验基本资料服务专题”为用户提供数据服务。
中国气象局气象探测中心在天气雷达质量控制业务系统中，通过引入径向速度退模糊算法等，提升了天气雷达业务数据的质量，其中识别地物/超折射回波的准确率由之前的93.25%提高到95.03%，完全识别故障坏图的准确率由36.62%提高到88.57%，识别径向干扰回波的准确率由83.07%提高到96.66%；此外，还结合毫米波雷达探测数据、地面常规观测数据以及风廓线雷达信息，发展了新的风廓线雷达质量控制算法、质量控制子系统和评估子系统，质量控制后的数据可靠性较之前提高约30%，并实现全网资料的质量控制和新产品的实时输出。这些都为青藏高原气象学研究提供了更可靠的雷达产品。
TIPEX-Ⅲ促进了东亚区域多源降水融合技术以及陆面和大气再分析技术的发展。中国国家气象信息中心采用概率密度函数匹配法-贝叶斯模式平均方法和最优插值方法，研发了地面-卫星-雷达三源降水融合方法，制作了中国区域高时、空分辨率(1 h和0.05°)的降水产品；该方法在站点稀疏区域总体上要优于单一来源的降水产品质量，相关系数从单一来源产品的0.30—0.40提高到三源融合产品的0.5，均方根误差从0.85—1.00 mm/h降至0.80 mm/h (潘旸等，2018)，新方法已应用于中国国家级降水融合分析系统中，实现业务试运行。中国国家气象信息中心还利用高原观测资料对中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)输出的土壤温度、湿度、感热通量、潜热通量等产品进行检验评估，分析了CLDAS产品在青藏高原的质量及分布特征，并在此基础上开展了CLDAS系统产品质量的改进试验；同时，还基于CLDAS系统研制了2008—2017年“东亚区域大气驱动场再分析数据集”以及“东亚区域土壤湿度再分析数据集”，已通过“青藏高原大气科学试验基本资料服务专题”网站进行数据产品的共享服务。陈军明等利用中尺度模式WRFv3及GSI同化系统，研制了东亚区域再分析(High East Asian Regional Reanalysis; HEAR)原型系统，通过同化TIPEX-Ⅲ常规加密观测资料、地面和高空常规业务站观测资料、中国的多普勒雷达基数据以及NOAA的卫星产品等制作了2015和2016年水平分辨率为12 km的再分析产品。针对中国区域的初步评估表明，夏季500 hPa温度与观测的均方根误差普遍在1—1.6℃，在青藏高原区域均方根误差相对较大(图 12a)；HEAR与ERA-Interim(水平分辨率为0.75°)的均方根误差差值普遍较小(在-0.5—0.5℃)(图 12b)，这说明HEAR再分析原型系统的产品质量达到国际先进水平；在青藏高原区域，HEAR产品的误差总体上比ERA-Interim的小，这可能与HEAR原型系统同化了更多高原加密探空资料有关。
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| 图 12 (a) 2016年7月1—31日500 hPa HEAR再分析原型系统的温度产品与观测的均方根误差(℃)(黑色圆圈为探空站位置), (b)同(a)，但为HEAR温度均方根误差与ERA-Interim(0.75°水平分辨率)均方根误差的差值(℃) Figure 12 (a) The RMSE of 500 hPa temperature (℃) between observations and the HEAR reanalysis prototype system from 1 to 31 July 2016. Black circles are for sounding observation stations; (b) same as (a) but for the difference in temperature RMSE (℃) between the HEAR and ERA-Interim (with a horizontal resolution of 0.75°) |
为了推动TIPEX-Ⅲ数据产品的共享和应用，中国国家气象信息中心构建了高原试验数据共享平台和服务体系(包括试验数据产品汇交管理系统和数据目录导航)，实现了数据统一管理；搭建了具备实时访问特性的存储服务，云基础设施平台、敏捷化应用支撑平台，提供一站式在线数据服务，便利的数据检索、查询和下载，并基于用户的行为对平台服务效益进行评估；此外，还建成了“青藏高原大气科学试验基本资料服务专题”网站，成为获取TIPEX-Ⅲ数据的官方途径。
5.3 天气、气候预测技术发展在天气预报业务中应用加密观测资料能够帮助预报员更好地把握天气系统的特征和演变规律。西藏自治区气象台把狮泉河、改则和申扎加密观测资料应用到业务预报中，有效填补了西藏西部探空观测资料的空白，3年多的业务应用效果评估表明：这些加密站资料对分析和预报高原区域的天气系统、汛期藏北短时强对流天气以及冬季藏北的大风和强降温天气都有明显帮助。例如，当使用这些加密探空观测资料后，一个暖性低涡出现在高原中部(在31°N，85°E附近)(图 13a)，而在去掉加密站资料后，则分析不出高原低涡系统，在国际最先进的再分析产品中也分析不出低涡的存在(图 13b)。如果漏掉对高原低涡系统的分析，会直接影响预报员对低涡及相关降水天气的预报。此外，四川区域气象中心把试验加密观测资料引入业务平台进行实时应用，帮助预报员精细分析和预报低涡、切变线和低压槽等天气系统的演变特征，促进了区域中心短期天气预报业务能力的提升。
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| 图 13 (a) 西藏自治区气象台绘制的2017年8月4日08时500 hPa高空分析(“+”指示新增探空站位置), (b)同(a)，但为ERA-Interim再分析资料的位势高度(黑色实线)、温度(彩色)和风(箭头) Figure 13 (a) 500 hPa weather map at 08:00 BT 4 August 2017 (plotted by the Meteorological Observatory of Tibetan Autonomous Region), in which "+" is for new sounding stations; (b) same as (a) but for geopotential height (black solid lines), temperature (color shadings), and wind (vectors) of the ERA-Interim reanalysis |
认识天气系统发生、发展规律，建立天气学物理模型，能够帮助预报员更好地理解天气系统与降水的配置关系、订正数值预报产品的系统性偏差。例如，中国国家气象中心把TIPEX-Ⅲ提出的夏季西南低涡引发四川盆地暴雨过程的多尺度概念模型(杨舒楠等，2016)应用于汛期业务预报，应用效果的评估显示：依据该模型可以把数值预报模式预测的降水落区和强度进行调整，从而提升这类降水落区和强度的业务预报能力。TIPEX-Ⅲ还利用高原低涡客观识别方法对高原低涡强度和位置进行订正，并建立了高原低涡强降水落区和强度的预报方法，该方法已应用于西藏自治区气象台的业务天气预报，在帮助预报员认识强降水规律和理清预报思路中发挥了重要作用。
统计预报方法在中国气候预测中发挥着重要作用。鉴于青藏高原对东亚气候的重要影响，中国国家气候中心建立了青藏高原大气热源业务监测系统，并利用前期冬季高原大气视热源和热带太平洋海表温度，建立了华南前汛期入汛日期的统计预测模型，已经在中国国家级预测业务中应用，在4 a(2015—2018年)的业务应用中有3 a预测的华南前汛期入汛时间偏早或偏晚的结果正确。此外，在长江中下游和华南的夏季降水预报模型中考虑春季青藏高原地表感热因子可以提升夏季降水的预报能力，其中预报模型对华南夏季降水的解释方差从之前的40%提高到56%，对长江中下游降水的解释方差从之前的27%提高到42%(李秀珍等，2018)，这说明利用青藏高原关键区信号可以显著提升华南和长江中下游夏季降水的预测能力。
如何正确刻画青藏高原复杂地形下数值预报模式的物理过程特征一直是科研和业务工作亟待解决的难题。TIPEX-Ⅲ利用试验数据对天气研究与预报(WRF)模式的边界层参数化方案进行评估，发现该边界层方案对地面温度模拟存在明显的冷偏差(许鲁君等，2018)，这种冷偏差也出现在耦合模式比较计划第5阶段(CMIP5)的模式中(Chen X L, et al，2017)。Zhuo等(2016)的研究表明，改进青藏高原区域的热传导过程参数化方案可以明显降低模式中被高估的地面加热和低估的地面温度，提升模式对中国中、东部降水的模拟性能。中国科学院大气物理研究所发展了新一代有限体积方法的大气环流模式(FAMIL)的对流方案，该“大气环流模式FAMIL显式对流降水系统”方案获得中国国家版权局软件注册权，已应用于高分辨率的FAMIL-2大气环流模式和灵活全球海陆气耦合系统的格点版本2(FGOALS-f2)海气耦合模式中；Li等(2017)评估了改进后模式的计算性能。高原试验的飞机观测数据还被应用于改进该模式中云的夹卷混合参数化方案。
研究表明，数值预报模式水平分辨率的提升可以使模式中的定常经向涡动流以及水汽输送得到加强，从而提升东亚季风雨带的模拟技巧(Yao, et al，2017)。因此，改进FGOALS-f2后的模式(25 km分辨率)也使得模拟的青藏高原降水特征与高分辨率卫星产品的特征更加一致(图 14)，初步解决了高原南坡虚假降水问题，同时也提升了对热带辐合带和热带低频振荡的模拟性能(图 15)。FGOALS-f2模式预测系统已被应用于中国国家海洋局海洋环境预报中心的“集合气候预测系统”以及中国国家气候中心的“中国多模式集合预测系统”，促进了数值预报技术的发展。
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| 图 14 (a) TRMM卫星反演的夏季降水, (b)25 km分辨率的FGOALS-f2耦合模式模拟的夏季降水(mm/d) Figure 14 (a) Summer rainfall retrieved from the TRMM satellite, and (b) same as (a) but for the simulation of the FGOALS-f2 coupled model with a resolution of 25 km (mm/d) |
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| 图 15 (a) 25 km分辨率FGOALS-f2耦合模式模拟的年平均降水(mm/d)；(b)FGOALS-f2模拟的20—100 d滤波降水量对热带西太平洋(5°S—5°N, 130°—150°E)区域平均降水回归值的时间-经度剖面, (c)TRMM卫星的年平均降水(mm/d), (d)与(b)同，但是为TRMM降水 Figure 15 (a) Annual mean rainfall (mm/d) simulated by the FGOALS-f2 coupled model at a resolution of 25 km; (b) time-longitude cross section of the 20-100-d filtered rainfall simulation of FGOALS-f2 regressed against the regional mean rainfall over (5°S-5°N, 130°-150°E); (c) TRMM annual mean rainfall (mm/d), and (d) same as (b) but for TRMM rainfall |
考虑到青藏高原天气系统对下游天气的影响以及高原东坡地形对中尺度暴雨预报的重要性，中国国家气象中心通过在中尺度数值模式中引入高原东坡区域气象站的海拔高度以及同化高原天气系统多发地区的地面和高空观测数据，建立了优化高原关键区初始场的中尺度预报系统(图 16)，该系统已实现实时运行，应用效果表明：对受高原天气系统影响的暴雨天气过程，该系统所预报的强降水中心更接近实况，其产品已在中国国家级业务预报中应用，提升了高原下游地区中尺度暴雨的预报能力。在WRF模式中同化狮泉河、改则和申扎探空资料后，长江中下游雨带分布特征得到明显改进(图 17)；通过对2015年6—8月的预报试验进行评估可以看到，在同化这3个加密探空站资料后，长江中下游48和72 h预报降水均方根误差不同程度减小，特别是在青藏高原及邻近地区24 h预报降水量的均方根误差减小约11%(Zhao, et al, 2018a)。此外，成都高原气象研究所把试验探空加密观测资料应用于区域数值天气预报系统，效果评估表明：在同化加密探空资料后，西南区域平均0—48 h不同等级的降水预报TS评分均有提升，特别是对四川和西藏的24 h降水预报效果更明显，从而促进了西南区域气象中心数值天气预报业务能力的提升(李跃清等，2016)。
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| 图 17 (a) 2015年6月8日24 h观测降水量(mm)；(b)同(a)，但是针对WRF模式未同化狮泉河、改则和申扎加密探空资料的预报降水量；(c)同(b)，但是同化了3个加密探空资料的预报降水量 Figure 17 (a) Observed 24 h accumulated rainfall (mm) on 8 June 2015; (b) same as (a) but for the forecast of rainfall by the WRF model without assimilation of intensive sounding data at Shiquanhe, Gaize, and Shenzha; and (c) same as (b) but with assimilation of intensive sounding data at Shiquanhe, Gaize, and Shenzha |
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| 图 16 青藏高原初始场优化中尺度预报系统流程 Figure 16 Flow chart of the mesoscale forecast system with optimized initial field for the TP |
自2013年预试验开始至今，TIPEX-Ⅲ充分利用现有和正在建设的青藏高原气象观测业务系统，合理布局观测站点和协调观测设备，实施了以青藏高原中西部为重点的陆面-边界层、云-降水物理过程、对流层-平流层大气成分交换的综合观测试验，深入研究了高原地-气耦合系统及其对天气、气候的影响机理，并在天气气候预报业务的应用中取得了显著进展，主要包括：
(1) 在高原西部狮泉河、改则和申扎新建全自动探空系统，并实现业务试运行，填补了高原西部缺少常规探空站的空白；新建探空站观测资料对分析和预报高原天气系统、强对流、寒潮大风和降温有明显帮助；同化新增探空资料可以明显提升中尺度模式对高原—长江中下游地区雨带的预报能力，减小青藏高原及邻近地区的24 h预报降水量均方根误差；这些探空资料的应用也可以显著提升卫星反演大气可降水产品、GPS水汽总量产品以及东亚区域再分析产品在高原区域的质量。
(2) 基于研发的具有自主知识产权的在冻土环境下的土壤温、湿度数据采集系统，在高原中、西部建成土壤温、湿度“多级多尺度”自动观测网，并获得中国国家发明专利、中国国家实用新型专利和软件著作权，促进了高寒地区土壤温、湿度自动观测技术的发展；这些试验数据在FY-3反演产品的评估、校验和订正中的应用可以显著提高卫星业务产品的质量。
(3) 边界层超声脉动观测数据显示，在高原中、西部草原、草甸和裸土下垫面状况下地表热量湍流交换系数(Ch)在(2—4)×10-3，明显低于过去基于理论计算以及在珠穆朗玛峰北坡绒布寺冰雪面和碎石面观测的Ch估计值，地表感热通量也明显小于以往的估计值；在数值预报模式中，改进高原热传导过程参数化方案可以明显降低模式中被高估的高原地表感热，并提升模式对中国中、东部降水的模拟能力。
(4) 云-降水物理特征的直接观测和理论研究揭示了那曲对流云日变化特征，独特的云宏、微观特征，雨滴谱分布特征，以及云中水不同相态之间的转化机制；数值模式中常用的M-P雨滴谱分布不适合于青藏高原的雨滴谱特征，而Γ分布更适合于刻画高原的情况；就气候平均而言，青藏高原主体的对流云不是来自南亚季风区的向北传播，而可能是局地发展起来的；观测资料的应用可以改进云降水夹卷混合机制参数化方案；与较低分辨率模拟结果相比，25 km分辨率的立方球面网格FAMIL气候模式提升了对青藏高原南坡降水以及热带辐合带和热带低频振荡的模拟能力。
(5) 深入认识了夏季青藏高原低压系统发展和东移对下游暴雨天气的影响，夏季青藏高原加热维持亚洲大气“水塔”的机制，以及青藏高原加热对亚洲、非洲、北美洲气候的调节作用；夏季西南低涡引发四川盆地暴雨过程的多尺度概念模型以及高原低涡客观识别方法的应用可以提升低涡和降水的业务预报能力；考虑青藏高原关键区加热信号可以明显提升中国华南前汛期入汛日期以及中国中、东部夏季降水的预测技巧。
总之，TIPEX-Ⅲ通过实施青藏高原陆面-边界层-对流层-平流层大气综合观测试验极大改善了高原西部气象探空站网以及高原尺度和区域尺度的土壤温、湿度观测站网布局，揭示了高原陆面-边界层-对流层-平流层过程的物理特征、高原区域大气水分循环特征以及它们与大气环流系统的关系，深入认识了高原地-气物理过程对东亚区域甚至更大范围的大气环流和天气、气候的影响，促进了国家级常规地面和探空观测资料以及天气业务雷达和风廓线雷达数据的质量控制业务技术发展，提升了国家级卫星、GPS遥感大气水汽产品和高分辨雷达-卫星-地面降水数据融合产品的质量，促进了气象监测、预报和数据共享业务的发展，为改进数值预报模式和提高天气、气候预报技巧提供了新思路。TIPEX-Ⅲ也有助于推进青藏高原暖湿化背景下气象环境的地面观测站网和卫星遥感监测建设，为中国国家自然科学基金委员会开展重大研究计划“青藏高原地气耦合系统及其全球气候效应”以及认知青藏高原暖湿化的发展态势、归因及其对区域生态环境、水资源可能产生的影响提供新的数据支持。
后续的TIPEX-Ⅲ试验将把重点放在青藏高原中东部、东北部和东南部，开展陆面-边界层-对流层-平流层综合观测，发展新的多源观测数据的加工处理技术，加强试验资料在数值预报模式发展中的应用，提升数值预报模式在青藏高原地区的性能；深入研究高原不同区域以及高原整体陆-气相互作用机理及其对对流组织化的影响，以及青藏高原关键区信号对中国天气、气候预测的影响；继续推进科学试验数据的共享，为青藏高原的原创研究提供基础数据支持；今后也需要进一步加强青藏高原地区的气象、水文、生态和环境综合监测系统和数据共享建设以及多学科综合研究。
致谢: 感谢中国气象局、国家自然科学基金委员会、中国科学院及TIPEX-Ⅲ领导小组、专家指导组和参与单位对科学试验给予的大力支持；感谢科学试验实施组成员及广大参与试验的科技人员的大力支持；感谢科学试验项目办公室成员的努力工作。| 白彬人, 胡泽勇. 2016. 高原热力作用对高原夏季风爆发的指示意义. 高原气象, 35(2): 329–336. Bai B R, Hu Z Y. 2016. Indicative significance of thermal effects over the Qinghai-Xizang Plateau to the onset of plateau summer monsoon. Plateau Meteor, 35(2): 329–336. (in Chinese) |
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