城市化对昆明一次强降水过程影响的数值模拟研究

郑亦佳1,2 刘树华1,† 何萍3,† 缪育聪4 王姝5

ACTA Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis - - 北京大学学报 -

郑亦佳 刘树华 何萍 等

1. 北京大学物理学院大气与海洋科学系, 北京 100871; 2. 浙江省气象台, 杭州 310017; 3. 云南楚雄师范学院地理科学与旅游管理学院, 楚雄 675000; 4. 中国气象科学研究院, 北京 100081; 5. 中国电力科学研究院新能源与储能运行控制国家重点实验室, 北京 100192; † 通信作者, E-mail: lshuhua@pku.edu.cn (刘树华), heping@cxtc.edu.cn (何萍)

摘要 为了探究昆明地区城市化对降水的影响, 利用中尺度气象模式 WRF (the weather research and forecasting model)耦合单层城市冠层模块, 对 2012 年 5 月 24 日夜间发生在昆明城区西部的一次强降水过程进行数值模拟研究。通过与卫星观测得到的降水空间分布进行对比, 发现 WRF模式能较好地再现此次降水过程。城市的存在会较显著地改变城市地区的潜热和低层垂直运动, 使得位于城区的降水中心降水强度略有减小,而城区下风向的降水有所增加, 降水增加的区域与 750 hpa高度上的水汽通量辐合加强的区域相对应。城区降水中心降水量减少可能是由于城市下垫面抑制了低层大气的水汽供给。城区下风向降水增加的可能原因是该区域相对较强的垂直运动使得更多的水汽被输送到高层大气中, 有利于降水的增强。在目前的城市化水平上, 若昆明地区的城市进一步扩张, 城区下风向地区的垂直对流运动和大气不稳定度均会增强, 但城市下垫面对低层水汽供给的抑制作用也会增强, 这两种作用的同时存在会使得城市下风向地区降水的变化存在不确定性。关键词 城市化; 降水过程; WRF 模式中图分类号 P404

近几十年来, 随着我国的城市化进程, 特别是城市群的形成, 城市区域的地表物质能量平衡和动力、热力学特征都发生了改变。这些改变会对区域大气边界层、大气环流及区域气候和环境效应产生影响。目前, 关于城市化气候效应的研究主要针对城市热岛效应, 随着相关研究的逐步深入, 人们对城市热岛效应的认识日趋清晰[15]。这些研究主要关注我国平原地区的城市化效应, 有关云南高原地区的相关研究还很少。云南滇中城市群位于东亚季风最活跃的气候区, 同时也是全球气候脆弱地区之一, 该地区的城市化可能会对东亚季风产生一定的影响。研究云南高原地区城市化对区域降水的影响, 对认识区域降水机理和区域可持续发展具有重要意义。

早在 1921 年, Horton[6]就指出城市比乡村环境更容易触发雷暴, 这是关于城市对雷暴影响较早的研究。Lansberg[7]和 Atkinson[8]的研究也证实, 大城市对降水类型有显著影响。20 世纪 70 年代有学者发现暖季降水在城市下风区增加的现象[911]。随后,在世界各地开展的一系列与城市化降水效应相关的观测试验均表明, 城市对降水的强度、落区及触发会产生一定影响[1214]。大部分学者认为城市对降水的影响因素主要体现在三方面: 城市热岛效应、地表粗糙度和气溶胶浓度[15]。城市热岛作为大气低层的热源会影响局地大气的流动。已有研究表明, 城市的存在会影响边界层空气的垂直运动, 增强城市下风向空气的上升运动和城市区域的下沉运动, 导致下风向降水的增加[1618]。Baik 等[19]用一个二维中尺度模式研究发现, 边界层越不稳定, 城市下风向由城市热岛引起的上升气流越强, 影响垂直范围越大。Lin 等[20]对台湾地区的研究表明, 城市热岛不仅会增加城市下风向的降水, 还可能影响城市所在平原地区降水及雷暴发生的位置。关于城市热岛对降水的影响,还有一些学者得出不同的结论。Bornstein 等[21]研究了亚特兰大城市热岛效应辐合区与对流风暴触发之间的相互作用, 发现在静风条件下, 城市热岛效应会激发对流的产生, 从而使降水主要发生在城市区域。刘树华等[5]利用北京大学单层城市冠层模式

also the limiting of the moisture supply in the lower atmosphere will be enhanced. The combination of these two effects will enlarge the uncertainty of precipitation over downwind area. Key words urbanization; precipitation process; WRF model

UCMPKU (modified single layer urban canopy model of Peking University)与中尺度气象模式 WRF 耦合,研究 2012 年 7 月 21 日北京大暴雨的发生发展机理, 发现城区地表相对较强的感热通量会加热低层大气, 使得低层大气边界层的位温层结不稳定度增加, 进而有利于对流的触发, 有可能会增加降雨量。此外, 城市热岛效应还可能与山谷风、海陆风环流相互作用, 共同影响城市雷暴和降水的发展和落区[2223]。城市地表的粗糙度比周围自然下垫面的粗糙度大, 因而流经城市区域的风速会有所减小。当气流流经高粗糙度的城市区域时, 区域尺度的气流可能会发生“绕流”, 并在城市的下风向产生辐合上升运

[24]动 。城市区域的大粗糙度动力学作用可能会导致一些对流降水系统在经过城区时出现“断裂”或“分叉”。Miao 等[25]利用中尺度模式研究了北京的夏季降水个例, 发现城市的存在会使得飑线在城区断裂成雷暴单体, 但这些雷暴单体对降水量的影响尚不清楚。尽管对气溶胶在成云降水中是起抑制作用还是促进作用尚有争议, 但可以肯定的是, 气溶胶粒子作为云凝结核会影响云的微物理过程, 从而影响云的形成和降水的发展。Rosenfeld[26]利用卫星数据研究发现, 在工业区和城市空气污染排放源的下风向, 大气污染物的排放使得冰核和云凝结核增多,层状云产生更多的小云滴, 云滴谱分布更加均匀,降低了云水向雨水转化的效率, 从而抑制了城市下风向降水的产生。但是, 也有一些观测研究发现,气溶胶浓度较高时, 降水有所增强[2728]。在成云和降水过程中, 空气污染物的作用很复杂, 对对流的抑制作用或增强作用可能取决于云的类型、环境条件以及气溶胶颗粒的大小和浓度[2930]。以昆明市为中心的云南滇中城市群位于我国季风系统的上游, 地处孟加拉湾水汽及南海水汽输送的必经之路。该地区高影响气象灾害频繁, 是全球气候脆弱地区之一。根据云南省政府对滇中城市群的发展规划, 到 2030 年末, 滇中地区城镇化水平将达到 75%。随着滇中城市群的发展, 城市化对该区域的区域降水及气候的影响值得关注。本文利用中

尺度气象模式 WRF (the weather research and forecasting model), 对 2012 年 5 月 24 日夜间发生在昆明城区西部的一次强降水进行数值模拟, 探究城市化对此次降水过程的影响, 研究结果可以为进一步探究滇中城市群的发展对区域降水和我国季风区大气环流及季风降水的影响机理提供基础资料。

1个例选取及试验方案设计1.1个例选取

2012 年 5 月 24 日夜间, 昆明市区出现局地强雷雨天气, 降水从 20:00 (北京时, 下同)开始, 降水中心位于昆明市区的西部, 降水区域自南向北移动,昆明站的最大降水量为 85 mm, 已达到暴雨级别,是昆明进入雨季以来的第一场暴雨。从天气形势上看, 随着高空 500 hpa 南支槽过境, 700 hpa 的切变线和地面冷锋带来的南下冷空气与来自孟加拉湾和南海的暖湿气流在研究区域 C (图 1)内交汇, 是云南省典型的冷锋切变型降水。此次降水落区范围小, 局地性强, 与大范围大尺度天气系统导致的降水相比, 城市对此次降水的影响较明显。此次降水过程中, 研究区域C的大尺度近地面主导风为东风。

1.2 WRF模式及试验方案设置

本研究使用的模式版本为WRF v3.6.1, 由分辨率为 1°×1° 的 NCEP/NCAR全球分析资料提供初始场和边界条件, 再分析资料每 6 小时输入一次。WRF模式的模拟时间、模拟区域设置及参数化方案选择如表 1 所示。使用的地表类型资料为 2010年的 MODIS (the moderate resolution imaging spectra radiometer)地表类型数据, 分辨率为 500 m[31]。WRF 模式的模拟区域如图 1 所示, 采用三层双向 嵌套, 模拟区域 A, B, C 的水平分辨率分别为 27, 4.5 和 1.5 km, 水平格点数分别为 120×120, 131×131, 100×100。在垂直方向共设置 35 层, 采用上疏下密的分层方式。模拟区域的最内层(区域 C)以昆明市区为中心, 包括昆明以及滇池周边的大部分地区,其土地利用类型如图 2(a)所示。模式的物理过程参数化方案选择如下: 微物理过程采用 Thompson graupel 方案[32]; 长短波辐射采用 RRTMG 方案[33];陆面过程采用 Noah 方案[34], 并启用单层城市冠层方案 UCM (Urban Canopy Model)来更好地模拟城市区域的气象场[3536]; 对区域B和 C 采用 KF 积云对流方案[37]; 边界层方案采用 YSU 方案[3839], 同时启用 YSU 方案的地形订正方案[4041]。模拟时间为 2012 年 5 月 24 日 14:00 至 5 月 25 日 20:00, 包含整个降水时间段, 其中模拟的前 6 小时为模式调整时间。为探究城市在这次降水过程中的作用, 本研究设置 3 个敏感性试验(表 2): CTL 试验是控制试验,直接采用 MODIS 的地表利用类型数据; Nourb 试验为“无城市”的敏感性试验, 将 CTL 试验中的城市下

垫面替换为农田; Urban 试验为“城市扩张”的敏感性试验, 将 CTL 试验中城市周围的农田全都改变为城市下垫面。除地表利用类型外, 3 个敏感性试验的其他设置相同。各试验的区域 C 中下垫面土地利用类型分布如图 2 所示。

2模拟结果分析2.1模式验证

为了检验 WRF 模式对此次降水过程的模拟能力, 我们对比 WRF 模拟得到的累积降水与 TRMM (tropical rainfall measuring mission)热带降雨测量卫星的观测值。WRF 模拟得到的降水时间开始于 21:00, 比实际降水发生晚 1 小时, 降水发生的整个时间段为 2012 年 5 月 24 日 21:00 至 5 月 25 日05:00, 最大降水发生在 25 日 00:00。通过 TRMM资料(图 3(d))发现, 此次降水的中心位于昆明市的西部, WRF 模式可以较好地模拟出这个降水中心,但模拟的降水强度稍大。这种强度的差异可能与TRMM 卫星观测的灵敏度和反演算法有关[42 43]。此外, WRF模式还在昆明市的东面模拟出一条虚假的南北走向降水带, 但该降水带位于昆明市的上风向(大尺度近地面主导风为东风), 因此不是本文分析的对象。下面重点分析昆明市区西部降水过程,探究城市化对城市区域及城市下风向降水的影响。

2.2 模拟结果分析

图 3 给出 2012 年 5 月 24 日 21:00 至 25 日05:00 WRF 模拟得到的累积降水, 可以看到, 3 个数值试验降水范围比较一致。其中, Nourb 试验模拟的降水中心强度最大, 累积降水超过 220 mm。CTL 试验与 Urban 试验模拟得到的降水中心累积降水量相当。图 4 给出不同试验累积降水的差值场, 图中叠加的风场为降水时段内 CTL 试验模拟得到的 10 m 的平均风场。从图 4 可以更明显地看

出, 降水增加的区域位于昆明城区的西南面, 累积降水增加量最大可以达到 30 mm, 而降水减少的区域位于降水中心, 累积降水的减少量约为 25~30 mm。值得注意的是, 降水时段内昆明城区的近地面主导风向为东北风, 而滇池湖区上空的主导风向为东南风, 降水增加的区域正是这两支气流的交汇处, 同时也是城区的下风向。对比 CTL 试验和Urban 试验的累积降水发现, 当城市进一步扩大后,城区下风向的降水继续增加, 而降水中心的降水量

图 1 WRF模拟的区域设置Fig. 1 Nested computational domains in the WRF model simulation

图 2各组试验模拟区域最内层的土地利用类型Fig. 2 Landuse of the innermost domain in different WRF model simulation

图 3 2012 年 5 月 24 日 21:00 至 25 日 05:00 各组试验模拟及 TRMM卫星观测到的累积降水Fig. 3 Accumulated precipitation for CTL, Nourb, Urban and TRMM data from 21:00 May 24 to 05:00 May 25, 2012

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