超级单体风暴能够产生暴雨、冰雹和龙卷大风等灾害，是对流尺度数值预报重点关注的天气系统之一。这一强对流天气系统的预报难点在于其复杂的云内微物理过程难以被现有的微物理参数化方案准确表示，从而导致较大的预报误差。由物理过程参数化导致的误差是模式误差的一种，这种误差可以通过对流尺度集合预报来表征，从而提供超级单体风暴强度和路径等要素的可能范围。集合预报系统表征模式误差的方法之一是使用随机物理过程参数化扰动技术。该技术通过对参数化方案涉及的部分变量进行时间和空间的扰动来实现对这些变量不确定性的表征。当前，这一技术已经在中期天气预报中得到了广泛的应用，但是其对强对流天气系统的影响，尤其是超级单体风暴的影响仍然缺乏研究。应用这一技术能否改进超级单体后部的中气旋强度预报；扰动哪些变量效果更明显；扰动和预报结果之间的物理关系如何都是需要研究的问题。

我院王世璋博士协助指导的博士生乔小湜利用Advanced Regional Prediction System (ARPS)模式开展了关于随机微物理过程参数化扰动对超级单体风暴集合预报影响的研究（Qiao et al., 2018）。基于ARPS模式的随机物理过程参数化扰动模块完全由相同作者开发（Qiao et al., 2017）。这一扰动模块的特点是使用递归滤波构造平滑且具有空间相关的扰动。在Qiao et al.,（2017）的工作中，该扰动模块被应用于模式耗散项的扰动并成功表征了小尺度涡旋被模式过度耗散的情况，改进了粗分辨下的中气旋强度和路径预报。基于这一扰动模块， Qiao et al.,（2018）讨论了微物理参数化方案的温度倾向扰动（SPTTM）和截断参数扰动（SPIPM）对超级单体后部中气旋强度的影响，并对比了随机物理过程参数化技术与多参数扰动技术（仅扰动部分模式预设参数，并在积分过程中保持不变）的效果。同时，他们还讨论了扰动结构与中气旋强度之间的物理联系。

分析结果表明SPTTM只有风暴处在正扰动区域的情况下才能通过增强对流层中低层潜热加热实现有低层垂直螺旋度的增强，而位相的扰动导致低层冷却作用增强，从而抑制了低层强涡旋的维持时间（图1左列）。而无论是正扰动还是负扰动，SPIPM都有可能创造有利于低层涡旋增强的热动力要素空间配置（图1右列）。在扰动的正位相出现时，SPIPM能够减小平均粒子直径从而增强冷池并实现短暂的低层涡旋增强，而且在扰动的负位相出现时，SPIPM能够增大平均粒子直径从而减弱冷池并实现较长时间的低层涡旋增强。分析的结果表明在微物理方案上使用SPPT技术有利于改进对流尺度集合预报效果。同时，这一结果也说明扰动物理方案的倾向并不一定能代表所有可能的情况，必须要全面分析物理方案的机制后才能找到尽可能多的代表误差来源的扰动方案。

图1 SPTTM（a,c,e）和SPIPM（b,d,f）试验中扰动r随时间的变化（a,b）以及SPTTM成员8（c）、成员13（e）和SPIPM成员1（d）和成员17（f）的涡度方程拉伸项和扰动温度的垂直分布随时间的变换 

以上结果均发表于《Monthly Weather Review》 

相关文章:

Qiao, X., S. Wang, and J. Min, 2017: A Stochastic Perturbed Parameterization Tendency Scheme for Diffusion (SPPTD) and Its Application to an Idealized Supercell Simulation. Mon. Wea. Rev., 145, 2119–2139

Qiao, X., S. Wang, and J. Min, 2018: The Impact of a Stochastically Perturbing Microphysics Scheme on an Idealized Supercell Storm. Mon. Wea. Rev., 146, 95–118