2015, Vol. 30
随着我国经济的发展，城市化的发展速度越来越快，与此同时城市发展引起的一系列环境问题对城市局地气候的影响也越来越受到关注.早在1968年，Changnon(1968)就提出了城市化可能对降水造成一定的影响，美国大城市气象试验(METROMEX，Metropolitan Meteorological Experiment Project)表明，城市化会使城区和下游方向的夏季降水增多(L and sberg，1975；Huff and Changnon，1972)，有利于夏季中等以上强度的对流性降水的增强(Cadet，1983；).Changnon(1980)对1931-1976年连续时间序列降水进行订正后发现，随着芝加哥城市的发展，夏季年降水量增加了约0.4 mm.
目前，城市化的影响研究主要从城市热岛效应、城市地表特征和气溶胶等方面进行研究(王郁和胡非，2006；周荣卫等，2008；施晓晖和徐祥德，2012；李耀锟等，2015).城市热岛的作用使得气层变得更加不稳定，辐合上升更明显，有利于触发不稳定能量的释放，触发和增强城市对流降水，使得城市中心及其下风向地区降水增强(蒙伟光等，2007；东高红等，2013；Changnon，1968；Holzman and Thom，1970).城市地表特征会使得城市边界层摩擦辐合，这也有利于城市降水的增加(Cadet，1983；).城市气溶胶对降水的影响研究相对较多，气溶胶主要是通过活化成为云凝结核(CCN：cloud condensation nuclei)进而影响云和降水.Rosenfeld(2000)和段婧和毛节泰(2008)分别利用观测资料表明，气溶胶使局地降水量减少，这一现象对夏季的降水较为明显.Lin等(2006)和蒙伟光等(2012)分别通过分析卫星数据和数值模拟研究发现，气溶胶增多会增加降水.Khain等(2005，2008)通过模拟得出气溶胶对降水的影响依赖于周围的环境条件(稳定性、湿度、动力条件)，城市气溶胶对降水的影响不仅仅是气溶胶浓度的影响，还与大尺度环境场有着重要的关系.
近些年来，北京及其周边地区是我国快速发展的三大城市群之一，北京地区的城市化程度不断扩大，常住人口已经超过两千万，这对北京地区的气候造成不同程度的影响(赵宗慈，1991；徐祥德等，2005；季崇萍等，2006，李书严等，2008；赵娜等，2011).北京城市热岛效应对降水量和降水日数在冬夏季节都产生了重要的影响(孙继松和舒文军，2007).城市地表特征的改变使得北京夏季降水呈逐年下降趋势，年平均降水量呈下降趋势，城区下降幅度比郊区更为明显(刘熙明等，2006；郑思轶和刘树华，2008).北京城市化还促使雷暴单体合并，合并之后的发展与城市化程度有关，对降水的分布有重要影响，使得城市上风向及主城区降水量减少(苗世光等，2010；Miao et al.，2011).这主要是由于北京城区面积的扩大导致自然植被减少，造成水汽减少从而减少地表蒸发和地面潜热通量及相应局地大气水分供应、加深边界层高度并增强大气水汽混合，进而不利于降水的发生发展使得城市区域总的降水会有所减少，但是降水更加集中在城郊交界处降水强度增强(Guo et al.，2006；张朝林等，2007).华北区域气溶胶增加使局地降水量减少(段婧和毛节泰，2008)，而Guo等(2014)对一次北京夏季对流降水的模拟研究认为，城市气溶胶污染增强使得区域平均降水量增加，对强降水有增强作用，对弱降水有抑制作用.
从以上分析可以看到，有关城市化对云和降水影响的研究，尤其是针对北京地区城市化的研究基本上局限于城市热岛效应、城市地表特征和气溶胶污染增强中的一个方面进行研究，不能很好的分析整个城市发展对云和降水的影响.本文利用中尺度可分辨云模式(WRF)模拟了2011年8月14日北京地区一次强降水过程，分析了北京地区城市环境对云和降水的影响，这对了解北京城市化发展导致的区域降水改变和气候变化都有着重要意义.
1 个例和模拟试验介绍 1.1 个例介绍
2011年8月13日23时至14日06时(北京时，下同)，受雷雨云团的影响，北京自北向南出现了强对流天气.短时雨强较大，降雨量分布不均，部分地区达到暴雨量级，最大降雨出现在怀柔的大水峪水库(水文站)，降水量为103 mm.此次过程受弱低压系统影响，北京地区处于气压梯度较小，温度露点差小于3 ℃的大湿度区(图略)，有利于局地对流性降水的产生，这就为研究城市环境对降水的影响提供了较为理想的条件.
图 1是2011年8月13日20时探空层结图，从图上可以看出在降水发生前，低层有逆温形成的暖盖，以及低层暖湿、中高层冷干的垂直配置有利于对流不稳定系统的形成和增强.另外，低层风向有明显的顺时针旋转，说明低层有较强的暖平流；而高层为较强的西北风，有冷平流，上冷下暖的垂直结构有利于不稳定系统的发展.对流有效势能(CAPE)为1401 J·kg-1，有利于强对流天气的形成.
 | 图 1 2011年8月13日2000LST探空层结图 Fig. 1 Sounding stratification at 2000LST，13th，Aug，2011 |
图 2和图 3分别是2011年8月14日00时至03时的雷达反射率的水平分布和2011年8月13日23时至8月14日05时北京地区的累积降水量分布图.2011年8月14日00时(图 2a)，北京延庆和怀柔地区有雷达强回波，雷达最大回波强度达到55 dBZ，地面有降水产生.8月14日01时(图 2b)，对流单体发生合并，对流发展加强，雷达最大回波强度达到60 dBZ，对流系统向南移动至北京昌平、怀柔和顺义交界处，地面降水进一步发展加强.8月14日02时(图 2c)对流单体继续向南移动到海淀、朝阳、昌平、顺义地区的交界处，雷达最大回波强度为64 dBZ，系统逐渐影响北京中心城区.到8月14日03时(图 2d)，对流系统向南移动到北京城区的南部，强度略有增强，水平尺度减小，北京城区降水明显增强(图 3).从图上可以看到，2011年8月13日至14日的降水过程主要是对流系统造成的对流性降水，降水系统由北京北部向南移动，降水集中在北京城区附近.
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图 2 观测的2011年8月14日雷达组合反射率(单位：dBZ) (a)0000LST；(b)0100LST；(c)0200LST；(d)0300LST. Fig. 2 Combination of observed radar reflectivity on August 14，2011(Unit: dBZ) (a)0000LST；(b)0100LST；(c)0200LST；(d)0300LST. |
 | 图 3 2011年8月13日2300LST至14日0500LST北京地区观测的累积降水量分布(单位：mm) Fig. 3 Distribution of observed cumulative rainfall in Beijing from 2300LST，13th，Aug，2011 to 0 500LST，14th，Aug，2011(Unit: mm) |
本文利用中尺度可分辨云模式(WRFv3.4.1)，采用北京地区高分辨率快速更新循环同化和预报系统)(范水勇等，2013)(简称BJ-RUC v2.0系统)中D2区域暖启动的初始场和边界条件进行模拟分析.BJ-RUC v2.0系统中D2区域暖启动的初始场(除每日08时以外)是采用上一时次暖启动输出的预报场作为同化初始场进行每3小时一次三维变分同化更新.其中预报区域D2在08时采用NCEP GFS资料的预报场作为初始场，并采用预报区域D1提供的边界条件进行冷启动，每3小时同化一次初始场和边界条件并进行暖启动.BJ-RUC v2.0系统采用双层嵌套网格(见图 4)，水平分辨率分别为9 km(D1区域)和3 km(D2区域)，水平网格点数分别为400×649，424×550，垂直方向分为38层.
 | 图 4 北京地区高分辨率快速更新循环同化和预报系统(BJ-RUC v2.0系统) Fig. 4 Beijing high resolution rapid update cycle of assimilation forecast system(BJ-RUC v2.0 system) |
本文采用与BJ-RUC v2.0系统D2区域相同的模拟区 域，水平分辨率3km，水平网格数为424(南北)×550(东西)，模拟区域中心点为(40.17°N，114.36°E)，垂直方向分为38层，模式顶为50 hPa，采用上疏下密的划分方法，其中1 km以下有13层.地表资料采用2009年L and sat-TM高分辨率卫星资料并将城市地表类型按照不透水面积百分比细分为低、中、高密度城市的33类地表分类数据(见图 5a)和优化的城市冠层参数(张亦洲等，2013).模拟积分时间段为2011年8月13日23时至14日08时，辐射方案采用RRTM(Rapid Radiative Transfer Model)长波辐射方案和Dudhia短波辐射方案，采用YSU边界层方案和Noah陆面模式耦合单层城市冠层模式(Single-Layer Urban Canopy Model).
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图 5 地表类型分布，方框M(与图 4相对应)为整个北京区域(115.4°E~117.5°E，39.4°N~41.2°N)，方框B为北京整个城区(116.1°E~116.7°E，39.7°N~40.25°N)，方框C为北京主城区(116.3°E~116.48°E，39.82°N~40°N (a)城市地表特征(case1、case2和case3);(b)非城市地表特征(case4). Fig. 5 Distribution of l and use classes，Block M(correspond to Fig. 4)for the whole of Beijing area (115.4°E~117.5°E，39.4°N~41.2°N)，Block B for the entire city of Beijing(116.1°E~116.7°E，3 9.7°N~40.25°N)，Block C for the main city zone of Beijing(116.3°E~116.48°E，39.82°N~40°N) (a)Urban surface features(case1、case2 and case3);(b)Non-urban surface features(case4). |
为了进一步考虑城市气溶胶的影响，采用NSSL 2-mom微物理方案，包括云水、雨滴、雪、冰晶体、霰和冰雹.云滴的粒子数浓度表示为：CN=CkSk-1wV· Δ Sw，其中，CN为云滴粒子数浓度，C为假定的CCN浓度，k为常数，V为风速，Sw为过饱和度.
根据北京宝联大气环境站(39.56°N、116.17°E)观测可以发现，2011年8月12日至13日PM2.5浓度平均值达到95.44 ug·m-3，最大值达到136.23 u·gm-3，对应的空气质量指数已经达到轻度污染(参考《环境空气质量指数技术规定》，HJ633—2012，环境保护部2012年2月29日发布；本文中称之为“污染型”).由于该站没有气溶胶数浓度的观测，因此结合Zhang等(2011)在2008年7、8、9月观测到的气溶胶浓度(184.03 cm-3~7337.97 cm-3)，以及Fan等(2012)根据济南观测到的夏季气溶胶数浓度10300 cm-3利用活化公式估算出CCN数浓度为8600 cm-3的方法，估算出若北京此次污染过程的气溶胶浓度达到7337.97 cm-3则CCN数浓度约为6000 cm-3.
为了进一步分析北京地区城市环境对云和降水的影响，针对气溶胶数浓度和城市地表特征进行了一系列敏感性试验(见表 1).根据北京地区气溶胶观测结果(Zhang et al.，2011)，城市污染情况下(case1)的CCN数浓度设定为6000 cm-3，轻度污染情况下(case2)的CCN浓度设定为600 cm-3，城市清洁情况下(case3)的CCN浓度设定为60 cm-3，考虑人为热排放的影响(图 5a).此外，将城市地表更改为农田(非城市污染型个例(case4))进行敏感性研究(图 5b).
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表 1 模拟试验 Table 1 Simulated tests |
图 6为城市污染情况下模拟的雷达反射率水平分布图，2011年8月14日00时(图 6a)，北京延庆和怀柔地区有雷达强回波，雷达最大回波强度达到55 dBZ以上.到01时(图 6b)，对流云系统向南移动，水平尺度达到100 km以上，对流发展加强，雷达最大回波强度达到60 dBZ.到02时(图 6c)雷达最大回波强度为65 dBZ左右，系统逐渐影响北京中心城区.到03时(图 6d)，对流系统向南移动到北京城区的南部，具有多个强中心.可以看到，城市污染情况下模拟的雷达反射率水平分布与观测的雷达反射率在位置，移动方向和量级大小基本一致，城市污染情况下的模拟结果很好的再现了此次强对流云的发展污演变过程.
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图 6 城市污染情况下(case1)模拟的2011年8月14日雷达组合反射率(单位：dBZ) (a)0000LST;(b)0100LST;(c)0200LST;(d)0300LST. Fig. 6 Combination of radar reflectivity of urban polluted(case1)on August 14，2011(Unit: dBZ) (a)0000LST;(b)0100LST;(c)0200LST;(d)0300LST. |
图 7为不同污染程度下模拟的2011年8月13日23时至8月14日05时北京地区累积降水量分布图.可以看到，城市污染条件下(case1，CCN=6000 cm-3)，最大降水强度达到120 mm，根据观测结果和模拟结果对比分析认为，城市污染情况下的累积降水量与观测较为一致.
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图 7 2011年8月13日2300LST至8月14日0500LST北京地区模拟的累积降水量分布(单位：mm)(方框A表示降水的主要区域，方框B表示整个城区，方框C表示主城区)(a)城市污染型(case1); (b)城市轻度污染型(case2);(c)城市清洁型(case3);(d)非城市污染型(case4). Fig. 7 Distribution of simulated cumulative rainfallin Beijing from 2300LST，13th，Aug，2011 to 0500LST，14th，Aug，2011(Unit:mm)(Block A for the main area of precipitation，Block B for the entire city of Beijing，Block C for the main city zone of Beijing) (a)Urban polluted(case1);(b)Urban light polluted(case2);(c)Urban clean(case3);(d)Non-urban polluted(case4). |
为进一步分析不同污染程度对北京地区降水的模拟效果，对累积降水量进行了TS(Threat Score)评分，评分公式为：TS=Na/(Na+Nb+Nc)，其中Na为预报正确的站数，Nb是空报的站数，Nc是漏报的站数.TS评分的取值范围为0到1，评分越接近1表示预报效果越好，越接近0表示效果越差，TS评分等于1表示预报准确率达到100%.
从TS评分的结果可以看到(表 2)，城市污染条件下(case1)降水的TS评分高于城市清洁(case3)和城市轻度污染(case2)条件下的降水TS评分，除了50mm以上降水量级的TS评分中城市污染条件下为0.237略低于城市清洁型情况下的0.447，但这并不影响城市污染条件下整体的TS评分效果.从城市污染型和非城市污染型的TS评分来看，加入城市地表后小于1 mm和大于50 mm的降水预报变差，但是1~10、10~25 mm和25~50 mm的降水预报更好.总的来看，城市污染条件下的模拟结果与观测较为一致.因此，城市污染情况下的模拟很好的再现了北京此次局地强水过程.
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表 2 8月13日2300LST至8月14日0500LST累积降水量的TS评分 Table 2 TS score of cumulative rainfall from 2300LST，1 3th，Aug，2011 to 0500LST，14th，Aug，2011 |
2 结果分析
2.1 城市环境对降水的影响
图 8是整个北京区域(区域M)的最大降水强度随时间和纬度的变化.从降水的时空分布上看，此次降水由西北向东南方向移动，01时左右北京北部出现强降水.城市污染情况下(图 8a)，到02时左右降水逐渐影响北京城区，有多个强降水中心出现，02时北京城区最大降水强度可达到90 mm·h-1，到03时最大降水强度可达到70 mm·h-1.城市轻度污染情况下(图 8b)，图 9强降水中心相对较为集中，到02时最大降水强度达到110 mm·h-1，03时最大降水强度为90 mm·h-1.城市清洁情况下(图 8c)，强降水中心也相对较为集中，到02时最大降水强度达到130 mm·h-1，03时最大降水强度为90 mm·h-1.非城市污染条件下(图 8d)，最大强降水强度相对城市污染条件略有增强.可以看到，城市清洁情况下，最有利于强降水的发生，城市污染情况下，抑制了强降水的发生，同时城市地表对强降水的发生也有一定的抑制作用.因此随着气溶胶浓度的增加，降水强度逐渐减弱.
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图 8 区域最大降水量随时间和纬度的变化(单位：mm·h-1) (a)城市污染型(case1)；(b)城市轻度污染型(case2)；(c)城市清洁型(case3)；(d)非城市污染型(case4). Fig. 8 Time-latitude distributions of the maximum rain rate(Unit: mm·h-1)along longitude over Beijing area (a)Urban polluted(case1);(b)Urban light polluted(case2);(c)Urban clean(case3);(d)Non-urban polluted(case4). |
从观测(图 2和图 3)和模拟(图 7)的降水分布可以看到，北京地区主要受自西北向东南方向移动的对流云系影响，因此本文主要研究城市环境对区域A内(见图 7a)的区域A: 116.0°E~116.8°E，39.6°N~40.5°N)云和降水的影响.图 9是区域A的平均累积降水量，可以看到城市气溶胶污染不利于降水的发生，区域平均累积降水量减少.相对于城市清洁情况，城市轻度污染情况下，区域平均累积降水量减少约2 mm，平均降水量减少7%.随着城市气溶胶污染程度的进一步增强，在城市污染情况下，区域平均累积降水量减少约6 mm，平均降水量减少22%.城市地表使得区域平均累积降水量减少约0.35 mm，影响相对较小.
 | 图 9 区域A内平均累积降水量随时间的变化(单位：mm) Fig. 9 Time evolution of the average cumulative rainfall in the region A(Unit: mm) |
图 10是区域A内平均水成物含量整层积分随时间的变化.可以看到，随着城市气溶胶污染的逐渐增强，云水含量明显增加，冰晶和雪也有所增加，雨滴和霰粒子减少.城市污染情况下，更多的气溶胶粒子可以活化成为云凝结核(CCN)，这使得云内有更多的云滴凝结增长，云滴有效半径减小，碰并效率降低，不利于雨滴的形成，抑制了暖雨过程.同时，云内动力过程也使得城市污染情况下冰晶粒子增多，降低了降水冰相粒子形成效率，冰相降水过程受到抑制.城市地表特征对云水、雨滴、冰晶、雪和霰含量影响很小.由此可以看到，城市气溶胶污染增强对云的微物理过程有较明显的影响，使得云滴、冰晶、雪含量增加，雨滴和霰含量减少；城市地表特征对云微物理特征影响较小.
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图 10 区域A内平均水成物含量整层积分随时间的变化(单位: kg·kg-1) (a)云滴；(b)冰晶；(c)雪；(d)雨滴；(e)霰. Fig. 10 Time evolution of the whole layer of average moisture variables(Unit: kg·kg-1)in the region A (a)Cloud droplet；(b)Ice；(c)Snow；(d)Raindrops；(e)Graupel. |
2.3 城市环境对动力过程的影响
图 11是区域A的最大上升气流和最大下沉气流随时间的变化.可以看到，城市污染有利于初期对流的发生和增强(图 11a)，但随着对流的发展，城市气溶胶污染却不利于对流的增强，在城市污染情况最大上升气流为20 m·s-1，城市轻度污染情况下最大上升气流达到20.5 m·s-1，城市清洁情况最大上升气流为22 m·s-1，非城市污染情况下的最大上升气流接近20.7 m·s-1.城市污染情况下，有利于云内下沉气流的提前产生(图 11b)，城市污染、轻度污染、清洁情况下的最大下沉速度分别约为-8 m·s-1、-11.3 m·s-1、-11.0 m·s-1，非城市污染情况下的最大下沉速度达到9 m·s-1.这主要是由于在城市污染情况下的对流发展初期，有更多的云滴凝结增长，云滴含量增加，释放大量凝结潜热，使得浮力增强，上升气流增大，随着对流的进一步发展，降水性粒子形成受到抑制，霰粒子的融化作用和雨水拖曳等作用减弱，抑制了强下沉气流的形成，导致下沉气流及其辐散出流与环境风相互作用产生减弱，不利于对流的发展增强.因此，城市环境对对流的发生发展和强度都有明显的影响，城市污染情况下，不利于对流的发展增强，城市地表对云动力发展有一定抑制作用.
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图 11 区域A内最大上升速度和最大下沉速度随时间的变化(单位：m s-1) (a)最大上升速度；(b)最大下沉速度. Fig. 11 Time evolution of the maximum updraft and downdraft in the region A(Unit: ms-1) (a)maximum updraft；(b)maximum downdraft. |
为了进一步分析城市污染气溶胶和城市地表特征对降水强度和分布的影响以及对累积降水量的贡献，针对2011年8月13日23时至8月14日05时不同区域内的降水等级进行了统计分析(见表 3).统计方法为将区域内每隔10分钟的累积降水与该时刻之前1小时的累积降水进行相减，得出不同降水量级每小时出现的概率，最后将每小时出现的不同降水量级概率进行平均处理.城市环境的贡献是以城市污染型(case1)为对照试验进行计算：
其中Pi为贡献率，Ri为平均累积降水量，i=3，4对应于城市清洁型(case3)、非城市污染型(case4)，R1为城市污染型(case1)的平均累积降水量.
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表 3 2011年8月13日2300LST至8月14日0500LST不同情况下的降水统计 Table 3 The rainfall statistics under different conditions from 2300LST，13th，Aug，2011 to 0500LST，14th，Aug，2011 |
从表 3可以看出，城市气溶胶污染增强使得北京地区(区域A)的区域平均累积降水量减少，这与(段婧和毛节泰(2008))统计得出的夏季气溶胶在一定程度上减少降水的结论相一致.随着气溶胶污染的逐渐增强，强降水(50 mm·h-1以上)逐渐减少，而弱降水(1 mm·h-1以下)逐渐增加.城市地表特征使得北京地区的平均累积降水量和强降水(50 mm·h-1以上)减少、弱降水(1 mm·h-1以下)增加.
城市气溶胶污染的增强导致北京城区(区域B)的平均累积降水量减小，强降水(50 mm·h-1以上)减少，弱降水(1 mm·h-1以下)增加.城市地表特征使得整个城区的平均累积降水量减小约1 mm，强降水(50 mm·h-1以上)减少和弱降水(1 mm·h-1以下)减少.
对于北京主城区(区域C)来说，城市气溶胶污染导致平均累积降水量先减少后增加，随着污染的增强，强降水(50 mm·h-1以上)减少，弱降水(1 mm·h-1以下)增加.城市地表特征使得整个城区的平均累积降水量减小约4 mm，强降水(50 mm·h-1以上)减少，弱降水(1 mm·h-1以下)增加.
由此可见，城市气溶胶污染的增强使得北京地区(区域A)和整个城区(区域B)的平均累积降水减少，强降水减少，弱降水增加.城市地表特征使得北京地区(区域A)和整个城区(区域B)的平均累积降水减少，强降水和弱降水均增加.对于主城区(区域C)来说，由于主城区范围较小，城市气溶胶对降水的影响在这一区域具有局地性，城市地表使得平均累积降水量减少，强降水减少，弱降水增加.
图 12为各区域内城市环境对降水影响的相对作用，城市污染气溶胶增加使得北京地区(区域A)、北京城区(区域B)、北京主城区(区域C)的降水减少，贡献率分别为-28.97%、-38.92%、-54.73%.城市地表同样使得北京地区(区域A)、北京城区(区域B)、北京主城区(区域C)三个区域的降水减少，贡献率分别为-1.74%、-3.4%、-9.56%.由此可见，城市气溶胶对北京主城区(区域C)的降水影响最大，城市地表对降水的影响作用随着降水系统向北京主城区移动而逐渐加强，这种影响作用主要发生在北京主城区(区域C)，城市地表的影响小于城市气溶胶对降水的影响.
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图 12 A、B、C区域内城市环境对降水的相对作用 (a)城市气溶胶和城市地表对降水的各自贡献;(b)城市气溶胶和城市地表在城市环境影响降水中的比重 Fig. 12 The relative impact of the urban environment on precipitation in the A，B，C region (a)Urban aerosol and surface contribution to the precipitation respectively;(b)The proportion of urban aerosol and surface precipitation in the urban environment affecting the precipitation. |
从城市气溶胶和城市地表各自在城市环境影响降水中所占的比重可以看到(见图 12b)，城市气溶胶在城市环境影响降水过程中所占的比重从94.33%减小到85.13%，而城市地表的比重从5.67%增加到14.87%，降水系统向北京城区移动过程中，城市气溶胶在城市环境中的作用逐渐减弱，城市地表的作用逐渐增强，但城市气溶胶的作用仍大于城市地表的作用.因此，北京地区城市环境对此次云和降水的影响过程中城市气溶胶起主导作用，城市地表次之.
2.5 城市环境对云和降水的影响机制
为了进一步了解城市环境对降水的影响机制，计算北京地区(区域A)水汽的垂直通量为
图 13为区域A内最大水汽垂直通量随时间和高度的变化.可以看到，对流发展初期，城市气溶胶污染有利于大量云滴形成(图 10a)，凝结潜热释放使得对流发展增强，强上升气流导致水汽的垂直输送增强，水汽进一步向云水转化，云内含有大量云水(图 10a)，但降水性粒子的形成效率降低，水汽垂直输送相对减弱(图 13a)，进一步抑制了降水性粒子的形成(图 10d、10e)，导致区域降水强度减弱和降水量的减少(图 8、图 9).城市清洁情况下，云滴有效半径相对较大，碰并效率较高，有利于雨滴的形成，同时冰相降水粒子的形成效率也相对较高，在降水性粒子的拖曳和蒸发影响下出现强下沉气流(图 11b)，强下沉气流及其辐散出流与环境风相互作用产生辐合上升，增强了上升气流(图 11a)，进一步促进了水汽的垂直输送，最大水汽垂直通量达到140 g·m-2 s-1以上(图 13c)，更加有利于降水性粒子的形成(图 10d、10e)，使得降水强度增强，降水量增加.城市地表(图 13a、13d)也通过对云过程的影响，进而对水汽的垂直输送产生一定减弱作用，使得地面累积降水减少.
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图 13 区域A内最大垂直水汽通量随时间和高度的变化(单位：g·m-2·s-1) (a)城市污染型(case1)；(b)城市轻度污染型(case2)；(c)城市清洁型(case3)；(d)非城市污染型(case4). Fig. 13 Time-height evolution of maximum vertical vapor flux in the regional A(Unit: g m-2·s-1) (a)Urban polluted(case1)；(b)Urban light polluted(case2)；(c)Urban clean(case3)；(d)Non-urban polluted(case4). |
由此可以看到，城市环境对降水的影响是一个复杂的过程，是云微物理过程和云动力过程与大尺度水汽垂直输送相互作用的结果.城市环境减弱了降水性粒子的形成效率，不利于对流的进一步增强，进而使得水汽垂直输送相对减弱，导致区域降水减少.
3 结论与讨论
3.1 利用中尺度可分辨云模式(WRF)对2011年8月14日北京地区一次强降水过程进行了数值模拟和敏感性试验，研究了城市环境对北京地区云和降水的影响.分析表明：城市气溶胶污染增强和城市地表使得北京地区的降水量减少，其中城市气溶胶污染增强对北京地区(区域A)、北京城区(区域B)、北京主城区(区域C)降水的影响作用分别为-28.97%、-38.92%、-54.73%；城市地表的影响作用分别为-1.74%、-3.4%、-9.56%.降水系统向北京主城区移动过程中，城市气溶胶在城市环境影响降水过程中的作用从94.33%减小到85.13%，城市地表的作用从5.67%增加到14.87%.
3.2 城市环境对降水的影响是一个复杂的过程，是云微物理过程和云动力过程与大尺度水汽垂直输送相互作用的结果.城市污染和城市地表减弱了降水性粒子的形成效率，不 利于对流的进一步增强和水汽的垂直输送，导致区域降水减少.
3.3 本文仅为一个强降水个例的研究，对气溶胶影响的模拟是假定在云粒子浓度变化前提下进行的，没有严格区分城区和郊区云粒子浓度的差异.今后将进一步开展在不同降水强度和区分城郊云粒子浓度情况下，模拟研究城市环境对降水的影响.
致 谢 感谢北京应用气象研究所许焕斌研究员和评审专家提出的宝贵意见.
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