基于WRF的积云对流参数化方案对中国夏季降水预报的影响研究

为了研究WRF(Weather Research and Forecasting)中尺度模式中积云对流参数化方案对夏季降水预报的影响,基于水平分辨率为9 km的WRF模式,采用Kain-Fritsch(KF)、尺度适应的KF、Tiedtke、new Tiedtke和尺度适应的new Tiedtke方案等5种积云对流参数化方案对中国2019年6—8月的降水进行了模拟.结果表明,两种尺度适应方案对夏季平均降水的量级和落区的预报比原方案(KF方案和new Tiedtke方案)更优,且能正确预报北方和南方的降水峰值时间.而Tiedtke方案、new Tiedtke方案和KF方案均提前了降水峰值时间.在降水的概率分布方面,相比原始的KF和new Tiedtke方案,其尺度适应方案降低(提高)了中小(大)量级降水的频率,模拟的50 mm/d量级以下的降水频次相对更接近观测,但高估了50 mm/d量级以上的降水频次.进一步对比5种方案的次网格积云降水与网格可分辨微物理降水对总降水的贡献,KF和new Tiedtke方案试验中总降水主要由积云降水主导,而Tiedtke方案和两种方案的尺度适应版本则由微物理过程降水主导.随着降水率的增大,尺度适应的KF方案和尺度适应的new Tiedtke方案中积云降水占比迅速减小到30％以下,对50 mm/d量级以上的降水,积云降水占比低于15％.而KF方案在25 mm/d量级以下的降水中,随着降水率的增大积云降水占比反而提高.统计评分表明,尺度适应KF方案和尺度适应new Tiedtke方案有助于减少小量级降水的空报和大量级降水的漏报,对0.1 mm到25 mm的24 h降水的TS评分均高于原始的KF和new Tiedtke方案.