暴雨作为最常见的高影响天气过程之一，一直是人们关注和研究的重点。陶诗言等(1958，1980)指出东亚大气环流和天气过程的季节变化是梅雨形成的重要原因，并全面总结了暴雨过程的天气学特征，提出了适合中国暴雨预报的方法。孙淑清等(1979，1980)揭示了大中尺度低空急流对暴雨的触发作用，指出暴雨的发生需要具备有利的热力和动力条件。丁一汇(1994)对暴雨的中尺度气象学问题进行了系统的总结，指出暴雨的研究和预报经历了由经验定性向客观定量的转变。近年来，大量的研究先后对梅雨锋降水、西南涡降水、台风降水等中国常见暴雨类型的中尺度特征进行了深入的分析(董佩明等，2004a，2004b；倪允琪等，2004；程正泉等，2005；陈栋等，2007；高守亭等，2008；赖绍钧等，2012；孙继松等，2012)，为暴雨的研究和预报奠定了坚实的基础。由于中国幅员辽阔，地理环境复杂，不同地域的暴雨具有显著不同的特点; 而下垫面作为大气的重要外强迫因子，对暴雨过程同样具有重要影响(Yeh，et al，1984；Fantini，1990；Wen，et al，2000；Pielke，2001；孙菽芬，2002)。因此，除了对暴雨环流背景和影响系统的准确把握之外，深入研究下垫面，尤其是陆面过程对暴雨的影响也是十分必要的。

陆面过程是影响大气环流和气候的基本物理过程之一，决定了陆-气动量、能量以及物质的交换。陆地表面作为气候系统重要且最为复杂的组成部分，其对水文、气候的影响早就为人们所关注，并取得了诸多的进展(Manabe，1969；Yeh，et al，1984；Giorgi，et al，1991；Chen，et al，2001；陈海山等，2013)。近年来，越来越多的研究发现，陆面过程对于短期天气过程也同样可以产生较明显的影响(Pielke，2001；孙菽芬，2002；Trier，et al，2004；Holt，et al，2006)。与此同时，中国学者在陆面模式的发展和改进方面做了大量的工作(戴永久等，1996；Dai，et al，1997；季劲钧等，1999；刘和平等，1999；陈海山等，2002，2004；孙菽芬，2005)，为陆面过程的研究奠定了很好的基础。

近年来，数值模式发展十分迅速，模式的预报水平也有了很大的提高，但强降水等短期天气过程的数值预报仍面临着很大的挑战。目前，一些研究从模式初始化和物理过程的参数化方案等方面对暴雨的可预报性开展了研究。Zhao等(2006)利用卫星资料获得的土壤湿度作为模式的初值，发现采用合理的土壤湿度初值可以获得更接近暴雨实况的模拟结果；张朝林等(2007)在引入精细下垫面信息后，也发现模拟的暴雨更加真实。曾新民等(2009)针对陆面参数初值的不确定性，通过对一次西北暴雨个例的研究，发现该暴雨过程对4个关键陆面参数的初始扰动是敏感的；陆面参数的扰动能直接导致模拟的地表通量的差异，并进一步引起低层环流和水汽输送的变化，从而对降水产生影响。陈晓丽等(2010)利用GRAPES模式，探讨了不同复杂程度的陆面过程参数化方案和不同土壤初始条件对淮河流域对流降水和持续性强降水的影响，指出全球陆面资料同化系统(GLDAS)提供的初始土壤资料能够更合理地描述下垫面状况的非均匀性，有利于更加准确地模拟对流降水的发生时间和空间分布。同时，注意到陆面过程对不同类型暴雨的模拟结果的影响也存在明显的不同。李昀英等(2010)指出，陆面参数化方案对不同类型暴雨的可预报性能产生不同的影响；平流型暴雨具有较高的可预报性，而蒸发型暴雨，由于陆-气通量的贡献较大，不同陆面参数化方案的模拟误差也存在较大差异，其可预报性相对较低。总体而言，陆-气通量的计算误差对平流型降水的预报影响不大，但对蒸发型降水的预报有较大的影响。马红云等(2009)也认为降水对陆面过程是敏感的，耦合陆面方案能显著改善降水模拟效果，但不同方案各有所长。此外，短时降水对不同陆面方案的敏感性要强于持续性降水。

综上所述，以往的研究证实了陆面过程对暴雨有重要的影响，而目前的研究则多针对某一类型的暴雨个例，但关于陆面过程对不同类型暴雨影响的研究尚少，有关陆面过程影响暴雨的物理机制方面的认识还十分有限。正是基于上述考虑，本研究选取发生在江西和福建境内的两次不同类型的暴雨过程，试图通过资料诊断和数值模拟来分析陆面过程对两次暴雨过程的可能影响，探讨其相关的物理机制，从而为深入认识陆面过程影响暴雨这一科学问题提供一定的参考。 2 资料、研究个例及数值试验简介 2.1 资 料

本研究所用降水资料为中国国家气象信息中心提供的中国自动站与CMORPH融合的0.1°×0.1°的逐时降水网格数据；诊断分析和模式的初、边界资料均采用美国国家环境预测中心/美国国家大气研究中心(NCEP/NCAR)提供的1°×1°每日4次的再分析资料。 2.2 天气实况

2012年5月12日江西大暴雨过程(简称“个例1”)，全省27个县市区均出现暴雨，18个县市出现大暴雨，以宜丰县242 mm最大，南昌市降水量也接近200 mm；此外，有34个县市出现30 mm/h以上强降水，6县市3 h雨量超过100 mm。此次降水强度大，范围广，雨量大(图 1a)。

图 1 个例1(a)和个例2(b)过程累积降水量的空间分布 Fig. 1 Geographic distribution of the accumulated precipitation for case 1(a) and case 2(b)

图选项

2011年8月23日福建暴雨过程(简称“个例2”)主要发生在午后，期间全省大部分县市气温为33-38℃。据统计，此次降水在福建省有25个县市出现了25-49.9 mm的降水量，50-99.9 mm降水量的县市有16个，永春县甚至出现了86 mm/h的强降水，此外，还伴有7-9级大风、强雷电等天气现象。总之，发生暴雨的地区分布零散，局地性强(图 1b)。 2.3 模式及试验设计 2.3.1 模式简介

采用NCEP和NCAR等联合开发的新一代中尺度数值天气预报模式WRF V3.3。该模式提供了4套陆面过程参数化方案：(1)5层土壤热扩散方案(slab方案)，基于MM5的5层土壤温度模式，土壤厚度分别为1、2、4、8、16 cm，该方案描述了包括辐射、感热和潜热通量的能量平衡，但没有考虑植被作用；(2)NOAH方案，该方案最初发展于美国俄勒冈州立大学的OSU陆面过程方案(Pan，et al，1987；Chen，et al，1996；Koren，et al，1999)，Betts等(1997)、Ek等(2003)相继对该方案进行了改进，该方案包括的4层土壤厚度分别为10、30、60、100 cm，根据水分平衡和能量平衡，对土壤温度、土壤湿度、雪深及雪水当量、冠层含水量等进行了详细的描述，能较合理地模拟陆-气动量、感热、潜热、辐射通量；(3)RUC方案，美国国家海洋大气局(NOAA)RUC模式中的陆面过程方案，该方案包含6层土壤和2层积雪，考虑了冻土与雪盖在能量及水分输送过程中的影响；(4)Pleim-Xiu方案(PX方案)，该方案为包含2层土壤温度和湿度“强迫恢复”模式，表层土壤厚度为1 cm，深层土壤厚度为99 cm。 2.3.2 暴雨模拟对陆面参数化方案的敏感性试验设计

为了分析陆面过程参数化方案对暴雨模拟的影响，利用WRF模式针对选择的两个暴雨个例进行模拟，模拟试验选择的物理过程参数化方案包括YSU边界层方案、RRTM长波辐射方案、Dudhia短波辐射方案、Grell-3积云参数化方案及Kessler微物理方案，采用NCEP/NCAR提供的1°×1°每日4次的再分析资料作为模式的初始场和侧边界条件。两个个例模拟试验的基本信息为：个例1模拟区域中心点设置于(34.9°N，110.3°E)，采用双向嵌套网格，水平分辨率分别为30 km×30 km和10 km×10 km，对应的格点数分别为153×127和97×106；积分时间为2012年5月11日06时-13日00时(世界时，下同)。个例2模拟区域中心点则设置于(26.9°N，116.2°E)，双向嵌套网格的水平分辨率分别为30 km×30 km和10 km×10 km，对应的格点数分别为100×127和104×109；积分时间为2011年8月22日06时-24日00时。为了分析暴雨模拟对陆面过程参数化方案的敏感性，上述个例模拟中分别选取slab、NOAH、RUC和PX等4种陆面过程参数化方案开展了多组敏感性试验；同时，为了更为直观地考察陆面过程的影响，还设计了另外一组关闭地表通量的试验(no-flux)。2.3.3 陆面参数扰动的敏感性试验设计

为了探讨暴雨模拟对陆面关键参数的敏感性，选取NOAH陆面参数化方案的试验为控制试验，针对土壤孔隙度(PO)、地表反照率(AL)、地表粗糙度(Z0)和最小叶孔阻抗(RS)等4个陆面参数开展了多组扰动试验，对于特定的陆面参数，设计了4组敏感性试验，通过改变系数k来实现陆面参数的扰动，其中，扰动系数k为敏感性试验的陆面参数与控制试验陆面参数的比值，具体试验设计见表 1。通过上述试验来考察暴雨模拟对陆面参数扰动的敏感性。

通过实况分析，可以初步判断两次暴雨分别为以大尺度降水和午后局地对流降水为主的类型。为了具体分析陆面过程对以上两类暴雨过程的可能影响，以下分别从动力学和热力学特征对两次暴雨过程进行对比分析。 3.1 动力学特征

选取两次暴雨强降水中心(28°-29°N，114°-117°E)和(26°-27°N，117°-120°E)作为重点关注区域。图 2给出了两次暴雨过程强降水中心区域平均的逐时降水量随时间的演变，可见两次暴雨过程区域平均降水量均只存在一个峰值。个例1，降水过程主要发生在2012年5月11日18时-12日18时，过程历时24 h，峰值出现在12日05时。个例2，降水过程发生在2011年8月23日06-18时，过程历时12 h，峰值出现在23日10时。值得注意的是，个例2单站降水持续时间均未超过6 h，造成降水过程持续12 h的原因可能是由于区域内多个降水中心的降水过程交错出现所致。

图 2 个例1(a)和个例2(b)区域平均的逐时降水量 Fig. 2 Hourly rainfall averaged over the target region for case 1(a) and case 2(b)

图选项

图 3为强降水中心区域平均的垂直速度和水平散度的时间-高度剖面。个例1，自2012年5月11日18时起，强降水中心区域附近中低层出现一致的 辐合上升运动，降水开始出现；12日06时，随着高

图 3 个例1(a)和个例2(b)强降水中心区域平均的垂直速度(等值线，单位：Pa/s)和水平散度(色阶)的时间-高度剖面 Fig. 3 Time-height cross section of vertical velocity(Pa/s，contour line) and horizontal divergence(shaded)averaged over the severe rainfall region for case 1(a) and case 2(b)

图选项

低空系统的移近和加强，中低层辐合、高层辐散均达到最强，垂直上升运动也发展到最强，几乎贯穿整个对流层(在500 hPa中心强度达到-1.2 Pa/s)，对应降水的峰值。之后，随着系统的减弱移出，中低层辐合减弱，上升运动亦减弱并消失，降水过程结束。个例2，中低层出现一致辐合时开始出现降水；2011年8月23日06时，近地层和750 hPa出现两个明显的辐合中心，辐合达到最强，对应650 hPa上垂直速度的中心强度为-0.4 Pa/s，但上升运动较个例1发展相对浅薄。

以上分析表明，个例1在高空槽前西南气流的控制下，低空急流迅速加强引起中低层大范围的辐合上升，同时配合高空急流的叠加作用，使得上升运动进一步加强，形成深厚的降水系统。与个例1相比，个例2在高空槽、低涡和切变线的共同作用下，形成较弱的中低层辐合和上升运动，系统发展较浅薄。值得关注的是，个例2除了在750 hPa高度上的辐合中心之外，近地面也存在一个强度相当的辐合中心，这可能与下垫面的作用有关。已有的研究认为，陆面过程一方面通过动量通量输送直接影响大气环流，另一方面，也可以通过水汽和热量的输送来影响局地的大气稳定度，进而影响大气中各种动力和物理过程。以上对两个例的动力学特征分析主要反映了暴雨的大尺度环流背景特征，有关陆面过程对暴雨过程的可能影响，还要借助热力学特征的分析来做进一步说明。 3.2 热力学特征

假相当位温(θ_se)是表征大气温湿特征的物理量，能很好反映大气能量的分布特征。图 4为两次暴雨过程强降水中心区域平均θ_se的演变情况。可以看出，θ_se日变化特征明显，正午前后(06时)在近地面达到最大值，凌晨(18时许)出现最小值，这两次暴雨过程峰值时刻均在正午前后；此前，均有能量在低层累积并向高层传输的过程，这也可以从地表温度与地面气温之差(图略)以及比湿(图 5)的空间结构特征得到体现。

图 4 个例1(a)和个例2(b)强降水中心区域平均假相当位温(单位：K)的时间-高度剖面 Fig. 4 Time-height cross section of the pseudo-equivalent potential temperature(K)averaged over the severe rainfall region for case 1(a) and case 2(b)

图选项

图 5 个例1(a)和个例2(b)强降水中心区域平均比湿(单位：kg/kg)的时间-高度剖面 Fig. 5 Time-height cross section of specific humidity(kg/kg)averaged over the severe rainfall region for case 1(a) and case 2(b)

图选项

对于个例1，自5月11日00时，近地面大气能量开始累积，地表温度高于地面气温，导致地表感热通量向上输送，不稳定能量迅速累积。至18时，当能量累积到一定程度，由于中低层系统的触发作用，降水过程开始，且此时为夜间，无太阳辐射的强迫作用，感热通量和潜热通量较弱，地表附近的能量累积明显变缓，但由于低层西南气流逐渐移近和加强，更多的水汽和能量在中低层开始累积。至12日06时，800 hPa高度上形成一个高能中心(≥345 K)，且垂直伸展至500 hPa，θ_se随高度降低，不稳定能量累积到最大程度，极易发生强降水。12日18时，θ_se的垂直分布发生了明显变化，随高度上升，大气处于层结稳定状态，降水过程结束(图 4a)。

对于个例2，降水前期为副热带高压控制下的晴好天气，太阳辐射较强，地表温度和地面气温整体 较高，感热通量和潜热通量较强，θ_se的高值中心主

要出现在近地面附近。特别是在8月23日06时的降水峰值出现前，近地面能量高值中心已达到366 K，600 hPa的θ_se降至340 K，大气中存在大量的不稳定能量。近地面高温、高湿空气剧烈上升，将能量向高层输送；同时促进了周围空气向降水中心的辐合，进一步加强了中低层大气的辐合上升运动。12时，由于太阳辐射减弱以及不稳定能量的释放，近地面层θ_se由峰值时的366 K降至363 K。18时，不稳定能量消失殆尽，降水过程停止(图 4b)。

图 5a为个例1研究区域内比湿演变，水汽层厚度在降水峰值前后有明显的波动，而近地面θ_se累积并没有相应明显的变化，说明降水区内的水汽除由局地下垫面蒸发作用提供外，更主要是由西南气流输送来的。个例2中(图 5b)，气层内比湿在降水前后始终维持在一定水平上，且比湿高值中心出现在近地层，强度达到20 g/kg，比个例1近地层比湿中心值约高出25%，说明个例2充沛的水汽条件除与系统的移近有关外，更多是由于局地下垫面的强烈潜热输送带来的水汽。

以上热力学特征的分析表明，个例2受副热带高压控制，为发生在夏季午后的热对流降水，具有持续时间短，降水分布零散，局地性强等特征。地表温度与地面气温巨大的温差促使下垫面向大气强烈地输送感热和潜热；降水发生前后，大气(特别是近地面大气)中水汽和能量十分丰富，这种大气不稳定性为暴雨的发生发展累积了相当的能量。相比之下，个例1暴雨发生所需能量主要集中在850 hPa高度上，主要由中低空系统从外界带来，且当系统东移并减弱时，降水区内能量也随之减弱。

综上所述，与个例1大尺度降水相关的系统发展深厚，而局地下垫面感热和潜热通量较小，暴雨发生机制中动力学特征较热力学特征明显；而个例2，对流不稳定能量主要由下垫面输送给大气，大气环流输送的水汽和能量对热力场的影响较小，其热力学特征较动力学特征更为显著。下垫面通过动量、能量和水汽等输送影响大气稳定度，进而对大气环流产生影响，上述分析可以定性判断下垫面对个例2的影响程度明显大于个例1。 4 暴雨模拟对陆面参数化方案的敏感性分析 4.1 陆面参数化方案对降水模拟的影响

图 6为个例1江西大暴雨36 h累积降水实况及不同陆面参数化方案模拟结果。可以看出，江西省境内大部分地区均出现了20 mm以上的降水，超过100 mm的强降水中心有3个，分别位于(28.5°N，115°E)、(27.8°N，115.9°E)和(26.5°N，116.1°E)，其中，最强的降水中心位于赣西北地区，雨带呈东西走向，中心降水量超过180 mm。耦合4套陆面参数化方案的试验均能很好地模拟出雨带和主要降水中心，特别是均成功模拟出了西北部最强降水中心的位置和强度。但是，不同方案模拟的强降水中心范围仍存在一定的差异。耦合RUC方案的模拟结果与实况最吻合，虽然两个南部降水中心较实况明显偏西，但中心强度与实况相当，分布形态也较一致，因此，下面选择RUC方案的试验作为个例1的控制试验。图 7为个例2福建暴雨24 h累积降水实况及模拟结果。此次暴雨范围较小，局地性特征明显，在福建东北和西部两地降水较集中，中心强度均超过60 mm。耦合了4套陆面参数化方案的试验也基本上反映了此次暴雨的局地性特征。不同方案对西部降水中心位置模拟均较好，但闽东北地区的降水中心范围较实况明显偏小，闽中地区出现了虚假的降水中心。不同方案模拟降水强度和范围存在一定的差异，其中，NOAH方案模拟的降水与实况更加吻合，因此选取该方案作为个例2的控制试验。

图 6 观测和模拟的个例1的36 h累积降水量 (a．实况，b．关闭地表通量方案，c．NOAH方案，d．RUC方案，e．slab方案，f．PX方案) Fig. 6 Observed and simulated 36 h accumulated precipitation of case 1 (a．observation，b．no-flux scheme，c．NOAH scheme，d．RUC scheme，e．slab scheme，f．PX scheme)

图选项

图 7 观测和模拟的个例2的24 h累积降水量 (a．实况，b．关闭地表通量方案，c．NOAH方案，d．RUC方案，e．slab方案，f．PX方案) Fig. 7 Observed and simulated 24 h accumulated precipitation of case 2 (a．observation，b．no-flux scheme，c．NOAH scheme，d．RUC scheme，e．slab scheme，f．PX scheme)

图选项

陆面参数化方案在模式中的作用主要是估算动量、能量和水汽等地表通量，为大气提供下边界条件；因此，可以通过关闭地面通量来更为直接地考察陆面过程对暴雨模拟的重要性及其可能影响。结果表明，对于个例1，关闭地面通量后(图 6b)，位于西北地区的最强降水中心向南偏移约1个纬距，中心强度明显减小，而南部降水中心强度却异常增强；此外，从雨带分布的范围来看，发生中到大雨的范围明显减少，而发生暴雨和大暴雨的范围变化不大。上述结果初步表明陆面过程能对此次暴雨的强度、位置和范围产生一定的影响。对于个例2，关闭地面通量后(图 7b)，整个福建省内降水几乎消失，原降水中心位置仅有0.01 mm的降水，说明陆面过程对于降水个例2起到至关重要的作用。

为了更定量估计不同陆面参数化方案对两次暴雨过程的可能影响，计算并给出了不同陆面方案模拟的物理量的差值，并选取不同方案最大的差计算其相对于控制试验的百分比值，即最大差值百分率。表 2为两个个例不同陆面参数化方案模拟对流降水、大尺度降水和总降水累积降水量的最大偏差情况。可以看出，个例1累积降水以大尺度降水为主，占总降水量的68.1%；而个例2中两种性质降水的比例相当，对流降水略偏多(占总降水量的56.7%)，模拟结果较准确地描述了两个个例的降水类型。另外，个例1中对流降水对陆面参数化方案的敏感性大于大尺度降水，而个例2中大尺度降水对陆面参数化方案的敏感性更强。

通过对比可以发现，个例2中大尺度降水的差值百分比为55.9%，明显大于个例1的13.1%；而两个个例对流降水的相对偏差总体相当(图略)。因此，造成个例2累积降水对陆面参数化方案的敏感性强于个例1的主要原因是模拟的个例2中的大尺度降水出现较大的变化所造成的。造成模式对暴雨中“大尺度降水”和“对流降水”两类降水敏感性不同的原因，可能是与模式中降水方案及计算的先后有关，这可能是数值模式遇到的一种“常见病”。

综上所述，陆面过程对暴雨的强度、位置和范围均能产生一定的影响，特别是对对流性降水为主的暴雨，陆面过程的作用更为明显。同时，两个暴雨个例的模拟对陆面参数化方案均较为敏感。个例1中对流降水对陆面参数化方案的敏感性强于大尺度降水，而个例2大尺度降水对陆面参数化方案的敏感性明显强于对流降水。总体上看，大尺度降水对陆面参数化方案的敏感性强，可能是个例2总降水对陆面参数化方案的敏感性强于个例1的一个原因。 4.2 敏感性的机制分析

为了更深入理解两次暴雨个例对陆面参数化方案敏感性的差异，以下进一步对相关的机制进行探讨。根据模拟结果，分别选取强降水中心(28°-29°N，114°-115°E)和(26.5°-27.5°N，118.5°-119.5°E)作为两个个例的研究区域。

图 8为不同陆面参数化方案模拟个例1中两类降水与大气动力特征的逐时演变。可见个例1强降水与中高空大气的强烈上升运动有十分紧密的对应关系，3个降水峰值与垂直上升运动的3个高值中心时间上相互对应。其中，NOAH方案在2012年5月12日09时1 h内大尺度降水达8.5 mm，对应500 hPa高层气流上升速度也达到了0.4 m/s。4套方案模拟逐时降水的差异主要体现在峰值上，与垂直速度中心强度相对应。由此可见，模式对大尺度降水的模拟情况，可能主要取决于中高层大气辐合、辐散以及气流的上升强度。

图 8 4套陆面方案模拟个例1强降水中心区域平均的垂直速度(等值线，单位：m/s)、水平散度(色阶)、大尺度降水(黑色直方图)和对流降水(红色直方图)的时间-高度剖面(a．NOAH方案，b．RUC方案，c．slab方案，d．PX方案；黑色虚线和红色虚线分别代表NOAH方案模拟大尺度降水和对流降水的逐时演变，单位: mm) Fig. 8 Time-height cross section of the simulated vertical velocity(m/s，contour line)，horizontal divergence(shaded)，large-scale rain(black bar) and convectional rain(red bar)averaged over the severe rainfall region for case 1(a．NOAH scheme，b．RUC scheme，c．slab scheme，d．PX scheme； black dotted line and red dotted line represent the evolution of simulated large-scale rain and convectional rain by NOAH scheme，respectively)

图选项

相对于大尺度降水，对流降水开始时间较早(约3 h)、雨量较小，但仍为3个降水峰值型，虽然峰值出现时间与中高层上升气流对应较好，但峰值大小与垂直速度之间的对应关系较弱。表明模式对对流降水的模拟除了与中高层大气的动力条件有关外，还会受到其他条件的影响。

图 9为不同方案模拟区域平均的假相当位温与对流降水的演变情况。对流降水的3个峰值出现时刻与对流层内大气的能量分布情况也较为吻合，即对流层内假相当位温高值中心越高、范围越大，对应对流降水的 降水量也越大。不同陆面参数化方案模拟对流降水的差异同样可以体现在假相当位温的差异上，同NOAH方案相比，PX方案对应18时假相当位温高值中心范围明显更大，但此时降水峰值较NOAH方案却约小1 mm/h，说明决定对流降水的模拟结果除了大气能量的原因之外，还有其他的影响因素(中高层大气的动力条件、地表输送条件等)。

图 9 4套陆面方案模拟个例1强降水中心区域平均的假相当位温(阴影，单位：K)和对流降水(直方图)时间-高度剖面 (a．NOAH方案，b．RUC方案，c．slab方案，d．PX方案；虚线代表NOAH方案模拟对流降水的逐时演变) Fig. 9 Time-height cross section of the simulated pseudo-equivalent potential temperature(K，shaded) and convectional rain(bar)averaged over the severe rainfall region for case 1 (a．NOAH scheme，b．RUC scheme，c． slab scheme，d．PX scheme；dotted line represents the evolution of convectional rain by NOAH scheme)

图选项

图 10为4套陆面参数化方案模拟个例2强降水区域平均的大气动力特征和两类降水的逐时演变。可见900 hPa以上的低层大气有明显的辐合区，300 hPa附近有明显的强辐散区，对应低层辐合、高层辐散有大气的上升运动，而大尺度降水与中高层大气中的对流系统出现时间一致。不同方案模拟大尺度降水的峰值差异和垂直速度的中心范围差异均很明显，且大尺度降水峰值与垂直上升运动的强中心范围有很好的对应关系，即slab方案垂直速度高值中心(>0.1 m/s)范围最大，对应大尺度降水的峰值也最大，RUC方案垂直速度高值中心范围最小，其对应大尺度降水的峰值也最小，即个例2中大尺度降水较强的敏感性与中高层对流系统紧密相关。

图 10 4套陆面方案模拟个例2强降水中心区域平均的垂直速度(等值线，单位：m/s)、水平散度(色阶)、大尺度降水(黑色直方图)和对流降水(红色直方图)的时间-高度剖面 (a．NOAH方案，b．RUC方案，c．slab方案，d．PX方案；黑色虚线和红色虚线分别代表NOAH方案模拟大尺度降水和对流降水的逐时演变) Fig. 10 Time-height cross section of the simulated vertical velocity(m/s，contour line)，horizontal divergence(shaded)，large-scale rain(black bar) and convectional rain(red bar)averaged over the severe rainfall region for case 2 (a．NOAH scheme，b．RUC scheme，c．slab scheme，d．PX scheme； black dotted line and red dotted line represent the evolution of the simulated large-scale rain and convectional rain by NOAH scheme，respectively)

图选项

与个例1类似，个例2对流降水也比大尺度降水的开始时间早3-4 h，但其雨量更大、持续时间更长，不同方案的模拟结果较为一致。2011年8月23日00-09时在近地面有一明显的气流强辐散区，由于正值一天中温度最高时分，下垫面大量的能量和物质输送是其形成的重要原因。与近地面的强辐散区对应，对流降水开始，且散度最大值与对流降水峰值也对应一致，09时之后，近地面辐散区减弱消失并逐渐转为辐合区，此时对流降水也出现减弱并最终停止。这说明模式对对流降水的模拟与近地面大气的运动关系密切。

由图 11可以看出，在对流降水开始和最强的阶段，假相当位温在近地面有高值中心，也说明辐散区形成的原因为下垫面的能量和物质输送作用，随着近地面大气不稳定积聚到最多到能量的释放，对应对流降水的发生和结束。与对流降水一致，4套陆面方案模拟假相当位温情况差异也很小。

图 11 4套陆面方案模拟个例2强降水中心区域平均的假相当位温(阴影，单位：K)和对流降水(直方图)时间-高度剖面 (a．NOAH方案，b．RUC方案，c．slab方案，d．PX方案；虚线代表NOAH方案模拟对流降水的逐时演变) Fig. 11 Time-height cross section of the simulated pseudo-equivalent potential temperature(K，shaded) and convectional rain(bar)averaged over the severe rainfall region for case 2 (a．NOAH scheme，b．RUC scheme，c．slab scheme，d．PX scheme； dotted line represents the evolution of convectional rain by NOAH scheme)

图选项

图 12给出了不同方案模拟两个个例区域平均感热通量和潜热通量的演变情况。从个例1感热通量的演变可以发现(图 12a)，不同方案的模拟结果差别明显。其中，RUC方案和NOAH方案的模拟结果较为接近，而slab方案的日变化幅度最大，PX方案则较其他方案明显偏小。潜热通量的模拟情况大致相反，slab方案的日变化幅度最小，PX方案的模拟结果最大(图 12b)。这说明地表输送作用的不同是个例1对流降水出现较大差异的原因之一。

图 12 4套陆面方案模拟的个例1(a、b)，个例2(c、d)区域平均感热通量(a、c)和潜热通量(b、d)的时间演变 Fig. 12 Evolution of the simulated regional averaged sensible heat flux(a，c) and latent heat flux(b，d)for case 1(a，b) and case 2(c，d)

图选项

而个例2的4套方案模拟感热通量和潜热通量的差异明显小于个例1(图 12c、d)。与个例2中对流降水较一致的模拟结果对应，即不同方案模拟的地表通量的差异，可能正是对流降水对陆面参数化方案敏感性有别的重要原因。

综上所述，造成两个个例对陆面参数化方案敏感性不同的原因与暴雨类型密切相关。对于大尺度降水为主的暴雨过程，不同陆面参数化方案的差异主要体现在对对流降水的模拟上，通过感热和潜热的变化直接影响陆-气热量和水汽交换，改变局地大气的稳定度，最终使得模拟的对流降水对陆面方案的敏感性强于大尺度降水；对于对流性降水为主的暴雨过程，其中的大尺度降水对陆面参数化方案较敏感，且明显强于大尺度降水模拟中对流降水对陆面方案的敏感性，其模拟的中高空对流系统的差异可能是对大尺度降水模拟产生影响的重要原因。 5 暴雨模拟对陆面参数的敏感性分析

通过上述分析发现，对流性降水为主的暴雨过程对陆面参数化方案的敏感性总体强于大尺度降水为主的暴雨过程，那么哪些陆面参数是陆面过程影响暴雨的关键因素呢？以下进一步针对陆面过程敏感性较强的个例2，分析陆面参数扰动试验的结果，寻找影响暴雨的关键陆面因子，进一步探讨强降水对陆面参数的敏感性及其可能机理。 5.1 土壤孔隙度 5.1.1 土壤孔隙度扰动对降水的影响

图 13为土壤孔隙度扰动试验与控制试验(CTL)模拟区域平均降水差值的时间演变过程。可以看出，土壤孔隙度(PO)扰动对区域平均降水确实能够产生明显的影响。从模式模拟两种类型降水的 扰动情况来看，模拟的大尺度降水的扰动明显强于对流降水，与对流性暴雨对陆面参数化方案的敏感性结论基本一致。从时间演变上看，暴雨开始时段(00-04时)，降水随土壤孔隙度扰动呈现有规律的变化：土壤孔隙度增大，降水量减少；土壤孔隙度减小，降水量增加；但降水变化幅度的规律性并不明显。随着大尺度降水的开始，总降水的扰动趋于非线性变化，变化幅度急剧增加；而对流降水开始时间较早，出现最大偏差也早于大尺度降水约3 h。

图 13 控制试验(灰色线)及土壤孔隙度扰动试验与控制试验模拟的区域平均对流降水(a)、大尺度降水(b)差值(直方图)的逐时演变 Fig. 13 Hourly regional averaged convectional rain(a) and large-scale rain(b)simulated by the CTL test(grey solid line) and the differences(bar)between soil porosity disturbance tests and the CTL test

图选项

图 14a、b分别给出了由于土壤孔隙度扰动引起的区域平均的地表感热和潜热通量相对控制试验变化随时间的演变情况。总体而言，控制试验基本能模拟出地表通量的日变化特征，且土壤孔隙度扰动引起的变化在降水开始阶段就很快显现，差值到峰值时刻达最大，感热通量的最大差值可达38.5%，远大于潜热通量的偏差(6.5%)。此外，地表通量随土壤孔隙度扰动的变化具有一定的规律性，即土壤孔隙度增大，潜热通量减小，感热通量增大；反之，土壤孔隙度减小，潜热通量增大，感热通量减小。变化幅度也有一定的规律性，即扰动系数偏离控制试验较大时，引起地表通量的变化幅度也总体较大。产生上述结果的原因在于：在相同的土壤含水量情况下，土壤孔隙度增大，土壤湿度减小，通常引起潜热通量的减小；同时，降低的土壤湿度会减弱地表对太阳辐射加热的调节作用，容易造成地表通量较大幅度的日变化。从图中还可以看出，地表热通量在降水峰值时段的扰动幅度远大于其他时段的变化幅度；总体而言，感热通量随土壤孔隙度增大而增大。相反，土壤孔隙度减小，有利于土壤相对湿度增加，潜热通量增大，感热通量减小。另外，地表通量响应土壤孔隙度扰动的变化很快，时间上与对流降水出现明显规律性的变化相对应，因此，土壤孔隙度扰动引起的地表通量变化很可能是造成降水最初规律性变化的直接原因。

图 14 控制试验(灰色线)及土壤孔隙度扰动试验与控制试验模拟的区域平均感热通量(a)、潜热通量(b)、850 hPa风速(c)、850 hPa垂直速度(d)、850 hPa比湿(e)差值随时间的变化 Fig. 14 Hourly regional averaged sensible heat flux(a)，latent heat flux(b)，850 hPa wind speed(c)，850 hPa vertical speed(d)，and 850 hPa specific humidity(e)，simulated by the CTL test(grey solid line)with the differences(bar)between the soil porosity disturbance tests and the CTL test

图选项

许晓林等(2009)指出，模式的初始扰动误差首先会在中小尺度内伴随着湿对流不稳定迅速增长，然后向大尺度缓慢传播。那么，陆面参数扰动引起的模式变量的扰动的增长是否也具有上述特征？由图 14c不难发现，850 hPa风速对土壤孔隙度扰动的响应时间尺度总体较长，为9-12 h，比感热通量和潜热通量的响应偏慢。从降水开始到降水峰值时段，风速对土壤孔隙度扰动的响应呈毫无规律的非线性变化，直至降水后期其变化幅度才呈现出一定规律性：即土壤孔隙度增大，850 hPa风速增大；反之，土壤孔隙度减小，风速也相应减小。随着扰动系数偏离控制试验的增大，风速的变化幅度大多出现不同程度的增加。由图 14d可以看出，850 hPa垂直速度的变化也是非线性的，出现最大偏差的时刻与大尺度降水出现最大偏差的时刻一致。这意味着在暴雨发生时段内850 hPa风场的变化均是非线性的，这可能是造成大尺度降水非线性变化的原因之一。

图 14e为扰动试验模拟850 hPa区域平均比湿相对控制试验差值随时间的变化情况。可以看出，04-10时，比湿因土壤孔隙度扰动引起的变化和幅 度同地表通量一样具有一定规律性，即土壤孔隙度增大，比湿增大；土壤孔隙度减小，比湿减小。而10时之后，扰动试验模拟比湿的变化呈现出非线性特征，最大偏差分别出现在15和18时，与850 hPa风速扰动较为一致；此外，虽然此时风速和上升运动很强，但比湿却相对较低，缺乏充足的水汽条件从而使降水过程随之结束，此时风场的较大变化并没有对降水产生明显的影响。因此，850 hPa比湿的扰动也在一定程度上综合反映了地表能量和风场的扰动特征。

由此可见，降水对土壤孔隙度扰动十分敏感，且大尺度降水的敏感性远强于对流降水。就影响机制而言，造成对流降水变化的直接原因是感热通量和潜热通量的变化，且地表能量通量对土壤孔隙度扰动的响应时间很短，小于4 h。而大尺度降水的变化主要是由于风场的变化所决定，风场对土壤孔隙度扰动的响应具有非线性的特征，对土壤孔隙度扰动响应的时间尺度较长，为9-12 h。此外，扰动试验中地表通量和风场的差异均能引起水汽场的变化。 5.2 地表反照率 5.2.1 地表反照率扰动对降水的影响

由图 15可以看出，地表反照率(AL)扰动可以引起区域平均降水的最大差值高达71.4%，地表反照率扰动对降水的影响也表现出一定的规律，地表反照率增大，降水减少；反之，降水增多。从变化幅度来看，地表反照率偏离控制试验越大，相应降水的变化幅度也越大。此外，值得注意的是，大尺度降水的变化比对流降水的变化更明显。

图 15 控制试验(灰色线)及地表反照率扰动试验与控制试验模拟的区域平均对流降水(a)、大尺度降水(b)差值的逐时演变 Fig. 15 Hourly regional averaged convectional rain(a) and large-scale rain(b)simulated by the CTL test(grey solid line)with the differences(bar)between the surface albedo disturbance tests and the CTL test

图选项

图 16a、b为地表反照率扰动引起的区域平均地 表感热和潜热变化的时间演变。可以看出，感热通地表反照率减小，陆面吸收的太阳辐射能增加，有利于陆面向大气输送能量，感热和潜热增大。

图 16 控制试验(灰色线)及地表反照率扰动试验与控制试验模拟的区域平均的感热通量(a)、潜热通量(b)、850 hPa风速(c)和850 hPa垂直速度(d)差值随时间的变化 Fig. 16 Hourly regional averaged sensible heat flux(a)，latent heat flux(b)，850 hPa wind speed(c) and 850 hPa vertical speed(d)simulated by the CTL test(grey solid line)with the differences(bar)between the surface albedo disturbance tests and the CTL test

图选项

从850 hPa区域平均风速和垂直速度的变化情况(图 16c、d)可以看出，地表反照率扰动引起850 hPa风场响应的时间长于地表热通量的响应时间，约为6 h。扰动初期(06-15时)风速、垂直速度、850 hPa比湿和位势高度(图略)的偏差均具有一定的规律性，对应大尺度降水的最大偏差时段，地表反照率增大，风速、垂直速度和比湿减小，位势高度增大；而地表反照率减小，风速、垂直速度和比湿增大，位势高度减小。此外，地表反照率扰动也能引起500 hPa上风场和湿度场的明显变化(图略)，说明地表反照率的影响表现出大尺度特征，同时通过能量分配影响风场和水汽的作用范围可以延伸到高空。

综合以上分析可知，与土壤孔隙度扰动类似，降水对地表反照率扰动同样十分敏感，而且，大尺度降水表现出的敏感性远强于对流降水。同时，地表反照率扰动对降水的影响具有明显的规律，即地表反照率增大，感热通量和潜热通量减小，对流降水减少，水平风场和垂直上升运动减弱，大气中的水汽含量减小，位势高度增加，大尺度环流形势的变化使大尺度降水减少，总降水减少。地表反照率减小，则出现大致相反的情形。风场对地表反照率扰动的响应要快于对土壤孔隙度扰动的响应，约为6 h，但落后于地表能量通量对地表反照率扰动的响应。 5.3 暴雨模拟对不同陆面参数的敏感性分析

表 3给出了4个陆面参数扰动试验模拟的区域平均逐时降水的相对偏差百分比均值。可以看出，4个陆面参数中，对总降水和大尺度降水影响最大的是土壤孔隙度，其次是地表反照率，地表粗糙度的影响最小；而对流降水同样对土壤孔隙度和地表反照率最为敏感，对最小叶孔阻抗的敏感性最小。总体而言，降水对土壤孔隙度和地表反照率的敏感性强于地表粗糙度和最小叶孔阻抗。

曾新民等(2009)针对一次西北暴雨个例的研究发现，造成降水对陆面参数扰动敏感的直接原因是地表通量的变化，同时，低层水汽水平辐合的变化也是主要原因。但不同陆面参数也因其各自的物理特性决定了对降水影响方式的不同。土壤孔隙度的扰动主要通过影响土壤湿度来决定陆-气能量和水汽的交换情况，进而对近地面环流形势和大气中的水汽分布产生影响，这些因素的共同作用，使降水发生变化。地表反照率的扰动则直接影响陆-气能量的分配，从而改变地表通量、环流形势和水汽场，特别是对高空环流形势也有很明显的作用。地表粗糙度的扰动主要影响大气的动能分配以改变近地面环流形势，从而对降水产生一定影响。最小叶孔阻抗的扰动是通过影响植被的蒸腾作用影响植被周边环境场的能量分配，进一步对环流形势产生影响，最终决定降水的变化。

通过对以上4个陆面参数的扰动机制分析发现，降水对土壤孔隙度和地表反照率的敏感性较强的原因是由于二者能够直接影响地表通量，进而改变局地大气稳定度，影响局地环流形势，从而对降水产生较大的影响。而地表粗糙度和最小叶孔阻抗主要通过影响大气动量来改变环流形势，其影响的空间尺度远小于地表热通量的影响，因此对降水的影响程度总体较小。 6 结果与讨论

利用NCEP再分析资料，对江西、福建省境内的两次暴雨过程进行了诊断分析；在此基础上通过数值模拟探讨了陆面过程对两类暴雨的可能影响及其相关的机理。主要结论如下：

(1)2012年5月12日的江西大暴雨主要受大尺度环流和中尺度天气系统影响，具有范围大、持续时间长等特点，属于大尺度降水为主的暴雨；而2011年8月23日福建暴雨发生在副热带高压控制下的午后，局地下垫面强烈的感热和潜热通量使低层大气不稳定性增强，触发了此次对流性降水为主的暴雨。江西暴雨在高低空急流的叠加作用下，形成了几乎贯穿整个气层的深对流系统，且气流辐合、辐散及垂直速度中心位置与天气系统对应，动力学特征明显；相比之下，福建暴雨的对流系统较为浅薄，且存在多个降水中心，除与低空切变对应的750 hPa高度上的辐合中心外，近地面存在另一个强度相当的辐合中心，表明下垫面对福建暴雨气流有辐合作用。通过热力学特征分析发现，江西暴雨的不稳定能量主要集中在800 hPa高度上，且在时间上大气中不稳定能量和水汽的分布与系统的移入和移出有很好的对应关系；福建暴雨能量中心位于近地面附近，且大气中水汽在暴雨发生前后变化较小，说明相比于大气环流带来的水汽和热量，下垫面水汽和热量的输送作用也十分重要。结果初步表明，陆面过程对福建暴雨个例的影响程度明显强于江西大暴雨个例。

(2)控制试验能够对两个个例进行比较成功的模拟，均能抓住暴雨个例降水的发生特点，但模式对对流降水的模拟还有待提高；关闭地表通量试验表明，陆面过程对暴雨的影响是重要的，且对对流降水的影响更为重要。

(3)两次暴雨过程对陆面参数化方案均较为敏感。福建暴雨的敏感性更强，模式对暴雨类型的把握较成功；不同陆面参数化方案对江西暴雨中的大尺度降水的模拟均较为一致，模拟结果的敏感性主要体现在对对流降水的模拟方面。相比之下，福建暴雨降水模式模拟的敏感性主要体现在对大尺度降水的模拟上。造成这种现象的原因，与模式中降水方案及计算先后有关，这可能是数值模式的一个“常见病”。因此，敏感性的产生机制与降水类型十分相关。对于大尺度降水为主的暴雨过程，不同陆面参数化方案的差异主要体现在对对流降水的模拟上，通过感热和潜热的变化直接影响陆-气热量和水汽交换，改变局地大气的稳定度，最终使得模拟的对流降水对陆面方案的敏感性强于大尺度降水；对于对流性降水为主的暴雨过程，其中的大尺度降水对陆面参数化方案较敏感，且明显强于大尺度降水模拟中对流降水对陆面方案的敏感性，其中，模拟中高空对流系统的差异可能是对大尺度降水模拟产生影响的重要原因。

(4)通过陆面参数的扰动试验发现，土壤孔隙度、地表反照率、地表粗糙度和最小叶孔阻抗4个陆面参数对暴雨均有不同程度的影响。其中，土壤孔隙度和地表反照率的扰动引起暴雨的变化程度明显大于地表粗糙度和最小叶孔阻抗，而这与陆面参数影响地表通量情况有关。地表通量较风场而言，其对陆面参数扰动的时间响应更快，空间尺度更大，且变化幅度具有明显的规律性，对降水的影响也更显著。

此外，还对2010年6月18日江西特大暴雨和2009年8月15日福建暴雨中陆面过程作用做了分析，发现江西特大暴雨与本研究个例1相似，属于大尺度降水为主的暴雨；而福建暴雨与本研究个例2相似，属于局地对流性降水为主的暴雨，下垫面作用较强，数值试验的结论与文中两个个例基本一致。

本研究表明陆面过程对不同类型的两次暴雨过程的影响均十分重要。因此，在天气模式中包含能够更真实、准确模拟陆面过程的陆面模式是非常必要的，此外提高与地表通量直接相关的陆面参数的精度，也能有效改进模式对暴雨的模拟效果。当然，本研究有关陆面过程影响暴雨的机理还是初步的，要深入理解这方面的机理，还有待今后开展更多的研究。