2.2.2 温度、湿度和降水
下面从模式对温度、湿度和降水模拟的角度进行模式性能的检验。图2.4~图2.6分别给出了模式D2区域中850hPa、500h Pa和200h Pa温度与NCEP观测资料的对比。可以看出,降水期间850hPa温度主要呈现出西南部高、东北侧低分布形式,两组试验均较好地模拟出6月27日20:00位于 (117.1°E,37.5°N)的温度高值中心,最高温度超过25℃。500hPa温度主要呈现南高北低分布,且在6月27日08:00位于 (120°E,30°N)随后逐渐增强东移,至6月28日08:00到达(123.1°E,32.2°N)附近。但是URB试验和NURB试验均高估了D2区域中40°N 以北的温度。在200hPa上模式较好地模拟出位于(111.8°E,43.5°N)附近的温度高值中心,但是低估了32°N 以南的温度高值中心,且没有模拟出该中心随时间的变化。综上所述,URB试验和NURB试验能较准确地描述对流层下层和中层的温度分布及其时间变化,但是对对流层上层温度刻画的能力较弱。

图2.1 D2区域850hPa位势高度(等值线,单位:gpm)和风速分布(箭头,单位:m/s)

图2.2 D2区域500hPa位势高度(等值线,单位:gpm)和风速分布(箭头,单位:m/s)

图2.3 D2区域200hPa位势高度(等值线,单位:gpm)和风速分布(箭头,单位:m/s)

图2.4 D2区域850hPa温度

图2.5 D2区域500hPa温度
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图2.6 D2区域200hPa温度
图2.7分别给出了站点观测、URB试验和NURB试验模拟的京津冀地区6月27日08:00至6月28日08:00 2m 平均温度。可以看出两组试验均较好地模拟出该地区在降水过程中南暖北冷的温度分布。由于站点资料的空间分辨率较低,观测资料并没有体现出城市与乡村的温度分布差异。但是通过比较两组试验的模拟结果,可以看出URB试验模拟的京津冀地区城市的温度要高于NURB试验,尤其在北京市温度高出了2~4℃。此外,URB试验还能较好地模拟出降水过程中近地面的湿度和风速的分布,不仅较准确地再现了这次强降水发生过程的天气背景,对降水等重要的局地气象要素也有较好的模拟能力。

图2.7 6月27日08:00至6月28日08:00京津冀及周边地区2m 平均温度

图2.8 D3区域2008年6月27日14:00至6月28日02:00累积降水量
这次的降水过程主要是从2008年6月27日14:00至6月28日02:00 (北京时间),将URB试验这一时段的累积降水与CMORPH 资料进行对比(Joyce et al.,2004)。如图2.8所示,控制试验URB可以较好地模拟出此次降水过程中东北-西南走向的雨带分布,其中最大的两个降水中心分别位于北京市的西南部和南部 (图中R1和R2两个矩形区域分别表示这两个强降水中心)。此外,模式还模拟出了位于河北省西南和东北部的两个较小的降水中心。但是,与观测资料相比,控制试验低估了极大降水量,CMORPH 资料的12h最大降水量为118.1mm,而URB试验的最大降水量为100.5mm。
分别将URB试验和NURB试验模拟的两个强降水中心的逐小时降水量与CMORPH观测进行对比,如图2.9所示,URB试验可以较好地模拟出位于北京南部的降水中心R1的逐小时降水变化。图2.9(a)表明,观测的降水从6月27日16:00开始,在19:00达到最大,最大降水率为19.86mm/h。URB 试验模拟的降水也从16:00开始,但在18:00达到极大值,与观测相比推迟了1h,并且最大降水率 (20.68mm/h)稍大于观测值。而在NURB试验中,降水极大值出现的时刻为17:00,最大降水率为18.57mm/h,比观测值偏小。因此,URB 试验能更加准确地刻画出R1区域降水的日变化趋势,其最大降水发生时刻与观测更为接近,最大降水率也与观测相当。由图2.9还可以看出,对另一个降水中心R2而言,URB 试验模拟的降水极大值出现的时刻与观测相同 (18:00),模拟的最大降水率为19.23mm/h,高于观测值 (16.94mm/h)。而NURB 试验中,极大降水比观测提前1h出现 (17:00),降水率为17.3mm/h。URB 试验准确地刻画出了R2区域的日降水变化趋势,其最大降水发生时刻与观测完全吻合。总体而言,尽管URB试验和NURB 试验对于R1和R2区域的降水模拟与观测相比稍有偏差,但是URB试验与观测的偏差较小,因此URB 试验对降水日变化的刻画能力要优于NURB试验。

图2.9 观测、URB试验和NURB试验的降水率
综上所述,采用集合模拟方案能够较好地刻画此次降水过程的大尺度天气背景,并且较好地模拟了温度、湿度、风速和降水等重要气象要素的分布和变化,为开展城市化对夏季强降水过程的影响研究提供模拟数据。