張亦洲，苗世光，戴永久，劉勇洪

1 北京師范大學地理學與遙感科學學院，北京 100875

2 中國氣象局北京城市氣象研究所，北京 100089

3 北京師范大學全球變化與地球系統(tǒng)科學研究院，北京 100875

4 北京市氣候中心，北京 100089

1 引 言

隨著近幾十年中國經(jīng)濟的發(fā)展，城市化也進入了空前發(fā)展的階段.城市中下墊面類型的改變和工業(yè)、交通、商業(yè)等人類活動，通過改變局地的能量平衡、水循環(huán)過程及大氣邊界層結(jié)構(gòu)，形成具有城市特征的城市邊界層.城市邊界層是行星邊界層的一種類型，它是在氣流由鄉(xiāng)村流向城市過程中，在城市前沿的下風方發(fā)展出來的一個內(nèi)邊界.城市邊界層內(nèi)部的環(huán)流和能量交換過程屬于中尺度現(xiàn)象［1］，對局地天氣的形成、發(fā)展、演變有著至關重要的作用.

北京作為中國的首都，這座城市在過去幾十年間經(jīng)歷了極大的發(fā)展.隨著社會經(jīng)濟的發(fā)展，城市人口日益聚集，城區(qū)面積迅速擴張，城市規(guī)模和范圍不斷擴大，城市對天氣、環(huán)境的影響愈來愈顯著.一方面伴隨著經(jīng)濟發(fā)展，北京城市化進程加快，而另一方面隨著人類文明的進步，人類對生存環(huán)境的要求也是有增無減［1］.探究和深入了解北京城市邊界層結(jié)構(gòu)和特征對減少城市發(fā)展對人類生產(chǎn)、生活及生態(tài)環(huán)境的不利影響有著積極的意義.北京地處華北平原北端，城區(qū)范圍地勢平坦，但其周邊地形復雜，西部、西北部、北部三面環(huán)山，最高峰靈山海拔2000m以上，東南部距渤海不足150km.這樣的復雜地形經(jīng)常會在大氣邊界層中形成海陸風環(huán)流、山谷風環(huán)流及城市熱島環(huán)流等局地環(huán)流系統(tǒng).其中，海陸風環(huán)流與京津地區(qū)城市及其它局地環(huán)流間的相互作用越來越受到人們的關注.研究城市對海陸風的影響，是京津地區(qū)城市邊界層研究工作的一個不可或缺的部分，對了解北京城市邊界層日變化特征、污染物的擴散機制及城市的科學規(guī)劃都具有重要意義.

研究城市邊界層的任務是研究發(fā)生在城市及其周邊地區(qū)邊界層大氣中各種物理過程的演變規(guī)律，探究在特定的地形條件下溫度、濕度、風等氣象要素的時空變化狀況等［2］.近幾十年來，許多學者利用不同的方法對城市邊界層進行了大量的觀測和理論研究.影響城市邊界層結(jié)構(gòu)的動力因素是由粗糙表面引起的拖曳力作用，而熱力因素則是指由城市非均勻下墊面引起的地表非均勻加熱作用［3］.James L McElroy［4］用一個定常二維數(shù)值模式模擬研究了美國俄亥俄州哥倫布市的夜間城市邊界層的熱力結(jié)構(gòu).周明煜等［5］利用觀測資料對北京地區(qū)的熱島和熱島環(huán)流做了初步分析.Seaman等［6］改進了PSU／NCAR （Pennsylvania State University／National Center for Atmospheric Research）中尺度氣象模式，利用雙向嵌套網(wǎng)格和實際觀測的初始和邊界條件模擬了美國密蘇里州圣路易斯市城市邊界層的溫度、比濕、風場和邊界層厚度等特征，以及城市下墊面對地表水汽通量、輻射過程和地表粗糙度等的影響.模擬結(jié)果表明位于城市下風向的熱島中心風速相對較小，而城市化導致的地表蒸發(fā)的減少是城市湍流邊界層維持和發(fā)展的重要因素.Martilli等［7］利用數(shù)值模擬檢驗了風速、城市形狀以及土壤濕度三個要素對邊界層結(jié)構(gòu)的影響.王衛(wèi)國等［8］建立了一個非靜力的三維細網(wǎng)格邊界層模式，并對青島地區(qū)復雜下墊面條件下的湍流特征和邊界層結(jié)構(gòu)做了數(shù)值模擬研究.佟華等［9］用三維復雜地形中尺度數(shù)值模式模擬了北京市海淀地區(qū)大氣邊界層的風場、溫度場結(jié)構(gòu)以及污染物濃度的分布，進而模擬了由汽車尾氣排放生成的氣溶膠濃度的分布.蔡旭暉等［10］利用風場診斷方法對北京地區(qū)低層大氣的背景流場進行了分析，獲取了當?shù)亓鲌鰰r空演變的總體形式.結(jié)果表明：該地區(qū)大氣流場總體分為春夏型和秋冬型，春夏型更多表現(xiàn)出局地中尺度熱力環(huán)流特征，而秋冬型則更多受強天氣系統(tǒng)的影響.針對海陸風環(huán)流的研究也有很多［11－17］.Kondo［14］通過數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)海風和山谷風環(huán)流的相互作用會使海風鋒向內(nèi)陸推進，其距離海岸線可達100km左右.Liu等［15］和佟華等［16］先后研究了香港的城市熱島與地形環(huán)流的相互作用，他們發(fā)現(xiàn)城市熱島會使九龍半島和香港北部地區(qū)的海陸風環(huán)流增強.Freitas等［17］利用與城市能量收支系統(tǒng)耦合的RAMS（Regional Atmospheric Modeling System）模式對巴西圣保羅市區(qū)冬季局地環(huán)流進行了數(shù)值模擬研究.他們發(fā)現(xiàn)在海風鋒到達市中心以前，城市熱島效應會使海風鋒移動速度加快.與沒有城市的情況相比，城市的存在會使海風鋒移動速度加快約0.32m／s.從上述研究可見，城市邊界層的結(jié)構(gòu)和物質(zhì)、能量交換過程復雜，且影響因素多.雖然，高分辨率中尺度模式的發(fā)展和使用使得很多城市尺度的天氣問題得以發(fā)現(xiàn)并認識，近一、二十年來使用數(shù)值模式研究大氣邊界層的文章有很多，它們不僅有力地支持了觀測分析，也加深了人們對具體物理過程的理解［18］.但是，模式模擬真實大氣邊界層結(jié)構(gòu)和天氣過程的準確性還有待提高.這主要可以通過兩方面來實現(xiàn)：一是更新過時的地表信息，建立高分辨率的城市下墊面基礎資料數(shù)據(jù)集，并將這些信息與現(xiàn)有城市模式中的各參數(shù)相對應，根據(jù)新的、較接近實際的數(shù)據(jù)資料確定模式中各個城市相關參數(shù)；二是進一步完善模式邊界層、城市冠層以及陸面過程中對城市熱力、動力學非線性過程合理的參數(shù)化描述.另外，海陸風環(huán)流與城市在極端天氣、污染物傳播中所起的具體作用也是城市邊界層研究的重要內(nèi)容之一，不同城市和地區(qū)的不同地形和地表使用類型分布可能造成城市與海陸風環(huán)流之間具有不同的相互作用，而針對北京地區(qū)海陸風環(huán)流的研究相對較少，需要更加細致、深入的研究.

本文對非靜力平衡的中尺度模式 WRF V3.4進行了一些優(yōu)化和改進，并利用優(yōu)化前后的模式系統(tǒng)對北京夏季的風場及溫度場等邊界層特征進行了數(shù)值模擬，對優(yōu)化方案進行檢驗評估，對北京地區(qū)邊界層結(jié)構(gòu)和特征進行模擬分析，并通過兩組敏感性試驗研究了天津和北京城市下墊面對京津地區(qū)海風環(huán)流的影響.

2 對WRF模式系統(tǒng)的優(yōu)化及模式檢驗

WRF模式是由美國NCAR及NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）聯(lián)合一些大學和研究機構(gòu)開發(fā)的新一代中尺度數(shù)值天氣預報模式，它的研制開發(fā)是為了給理想化的動力學研究、全物理過程的天氣預報、空氣質(zhì)量預報以及區(qū)域氣候模擬研究提供一個公用的模式框架.WRF是在MM5（Mesoscale Model version 5）的基礎上進一步研制出來的.WRF模式是一個完全可壓非靜力模式，采用Arakawa C格點，垂直方向采用質(zhì)量坐標.它對物理過程描述得相當精細，有多種云物理和邊界層等物理過程及四維同化功能，而且它具有多重嵌套網(wǎng)格功能.其最終的目標是滿足水平分辨率為1～10km左右的大氣科學研究和高分辨率數(shù)值預報業(yè)務應用的需要［19］.現(xiàn)在 WRF已廣泛地應用于大氣邊界層及區(qū)域氣候的理論研究和實時業(yè)務應用，其中包括對季風、臺風和氣旋的數(shù)值模擬，也可以用來研究中小尺度對流系統(tǒng)、鋒面、山谷風、城市熱島等［2］.目前，與 WRF嵌套的城市模式有三種：單層城市冠層模式（Urban Canopy Model，UCM）、多層城市冠層模式（Building Environment Parameterization，BEP）和建筑物能量模式（Building Energy Model，BEM）.UCM 由Kusaka等［20］以及Kusaka和Kimura［21］建立，并嵌套到WRF模式中.UCM的特點在于：計算量小，效率高；相對于陸面模式，UCM中對城市下墊面進行比較細致的劃分，根據(jù)不透水面積百分比分為低、中、高城市密度區(qū)三類；模式中細致考慮了房屋、道路的朝向、幾何特性以及人為熱的影響［22］；UCM通過Noah陸面模式與 WRF耦合，在計算城市區(qū)域上空的氣象場時，UCM主要計算城市人工地表即房頂、墻和道路與大氣之間的交換過程，而Noah陸面模式主要計算城市內(nèi)自然下墊面（如：草地）與大氣之間的熱量和水汽交換，城市區(qū)域單個格點值為兩者得到的次網(wǎng)格值的加權(quán)平均.另外，城市區(qū)域內(nèi)的地表拖曳力主要由UCM計算更新，其他自然下墊面的拖曳力則在近地層模塊中計算完成［23－24］.

2.1 優(yōu)化方案簡介

基于 WRF／Noah／UCM模式，結(jié)合京津冀地區(qū)的城市地理信息資料，更新、優(yōu)化了模式系統(tǒng)中地表使用類型分類和城市冠層參數(shù)，改進了UCM中10m風速的計算，建立了適合于北京地區(qū)的 WRF／Noah／UCM模擬系統(tǒng).

圖1 地表類型水平分布（＋：中國科學院大氣物理研究所325m鐵塔位置；×：海淀氣象站位置）：（a）USGS分類；（b）更新后的分類，使用編號31—33的低、中、高密度城市分類Fig.1 Distributions of land use classes（＋：Location of 325mmeteorological towel of institute of atmospheric physics，Chinese academy of science .×：Location of Haidian meteorological station）：（a）USGS classification；（b）New classification，use number 31—33to refer to low，medium and high density of urban type

表1 新舊城市冠層參數(shù)對比Table 1 Comparison between new and old urban canopy parameters

圖1所示為更新前后的地表分類.更新前為1992—1993年的 USGS（the United States Geological Survey）24類地表分類數(shù)據(jù)，更新后的地表分類基于2009年Landsat－TM高分辨率衛(wèi)星資料，并將城市地表類型按照不透水面積百分比細化為低、中、高密度城市.

基于Noah／UCM模式對中國科學院大氣物理研究所325m鐵塔一年地表能量平衡觀測的離線模擬，優(yōu)化了城市冠層參數(shù)，主要是提高了建筑物高度和人為熱強度，并對城市路面、建筑物樓頂和墻體的熱容量、熱傳導系數(shù)、反照率、發(fā)射率等參數(shù)進行了修改.表1中列舉比較了優(yōu)化前后的部分參數(shù).

在10m風速的計算中考慮了城市地表零平面位移高度的影響，根據(jù)建筑物高度的不同對風速進行修正.當建筑物高度大于10m時，采用Inoue［25］的方法計算街谷中的風速.

2.2 模擬試驗方案設計

為了清晰地分辨出城市的影響，選取一個夏季晴天個例（2010年8月6日至2010年8月7日）開展研究.北京周邊地區(qū)為一緩慢東移的高壓系統(tǒng)控制，北京位于該高壓系統(tǒng)的中心，該時段內(nèi)850hPa位勢高度、溫度變化不大，系統(tǒng)風較弱（圖略）.

本文采用WRF中尺度數(shù)值天氣預報模式v3.4版本及與其耦合的Noah陸面模式、UCM單層城市冠層模式，采用的其它物理過程方案還有：BouLac TKE（Turbulence Kinetic Energy）邊界層方案、WSM6（WRF Single－Moment 6－class）微物理方案、Dudhia短波輻射方案、RRTM（Rapid Radiative Transfer Model）長波輻射方案，另外第1、第2區(qū)域還選用了KF（Kain－Fritsch）積云方案.模擬區(qū)域采用四重雙向嵌套配置，水平網(wǎng)格距分別為：27km，9km，3km，1km，水平網(wǎng)格數(shù)分別為：154（南北）×154（東西），154×154，154×154，184×172.模式中心點為天安門（40.24°N，116.45°E），模擬區(qū)域范圍如圖2所示.模式在垂直方向分為38層，模式頂為50hPa，采用上疏下密的劃分方法，其中1km以下有13層.模式所選取的積分時間段為2010年8月6日08時至2010年8月7日08時（北京時間，下同），共積分24h.模式所用的地形及地表資料是USGS的30″×30″格點資料.初始和邊界資料為NCEP（National Centers for Environmental Prediction）1°×1°的再分析資料.

圖2 模擬區(qū)域示意圖Fig.2 Sketch of model domain

表2 優(yōu)化方案（yes表示采用此優(yōu)化方案，NO表示不采用此優(yōu)化方案）Table 2 Optimization schemes（yes indicates that use this scheme，and NO indicates that do not use this scheme）

模擬試驗共有6個算例，分別采用了不同優(yōu)化方案的組合，如表2所示.6個算例分別用代號“all”、“－wind”、“－AH”、“－newTBL”、“－33lu”、“none”表示，依次代表采用了所有4種優(yōu)化方案、僅不采用10m風優(yōu)化方案、僅不開啟人為熱輸入、僅不進行城市冠層參數(shù)的優(yōu)化、僅不使用新的地表分類、不采用所有4種優(yōu)化方案這6種算例.

2.3 優(yōu)化方案的檢驗和比較

表3為模式檢驗統(tǒng)計量.分別統(tǒng)計了地表類型為城市的模擬結(jié)果和包含所有地表類型的模擬結(jié)果.其中，HR（Hit Rate）是一個可以考慮觀測不確定性、描述模式性能的總體指標.由表3可見，無論是只包含地表類型為城市的統(tǒng)計結(jié)果還是包含所有地表類型的統(tǒng)計結(jié)果均表明，當分別不采用地表分類、城市冠層參數(shù)、人為熱這三種優(yōu)化方案或四種優(yōu)化方案均不采用時，模式對2m氣溫的模擬效果明顯變差.但它們對10m風速模擬效果的影響相對較不顯著，個別方案的采用還會導致模式對10m風速的模擬效果輕微變差.這是由于在不采用這些優(yōu)化方案時，模式對2m氣溫的模擬產(chǎn)生的是負偏差，對10m風速的模擬產(chǎn)生的是正偏差.采用優(yōu)化方案后，對2m氣溫模擬的負偏差減小甚至變?yōu)槿醯恼睿乇須鉁氐纳邔е麓髿夥€(wěn)定性降低，風速加大，從而增大了模式對10m風速模擬的正偏差.在不采用10m風的優(yōu)化方案時，雖然模式對2m氣溫的模擬效果基本沒有變化，但對10m風速的模擬效果顯著變差.比較采用和不采用所有四種優(yōu)化方案包含所有地表類型的模擬結(jié)果：模式對2m氣溫的模擬結(jié)果與觀測的偏差由－1.67變?yōu)?.17，均方根誤差由2.9減小為1.67，相關系數(shù)由0.87增大為0.92，命中率由0.56增大為0.79；模式對10m風速的模擬結(jié)果與觀測的偏差由0.66減小為0.27，均方根誤差由1.43減小為1.31.結(jié)果表明，采用的這四種優(yōu)化方案能夠顯著提高模式對該個例2m氣溫和10m風速的模擬性能.2m比濕的統(tǒng)計結(jié)果顯示優(yōu)化后模式的模擬結(jié)果負偏差加大，但與觀測數(shù)據(jù)的相關系數(shù)也明顯增大.這是由于城市面積的增大及城市白天較小的比濕導致白天2m比濕的模擬結(jié)果明顯減小，而夜間城市與鄉(xiāng)村2m比濕的差距較小，優(yōu)化前后模式對夜間2m比濕模擬結(jié)果的改變相對較小，從而加大了白天與夜間2m比濕模擬值之差，與觀測的日變化趨勢更加接近.但白天模擬結(jié)果負偏差的加大使模式對2m比濕模擬結(jié)果的偏差更大.優(yōu)化后的模式系統(tǒng)對2m比濕的模擬結(jié)果整體顯著偏低，模擬性能仍需進一步提高，更準確、接近實際的表達地表潛熱通量，尤其是城市地區(qū)的地表潛熱通量，預計可以提高2m比濕模擬結(jié)果的準確性.通過比較只包含地表類型為城市的統(tǒng)計結(jié)果和包含所有地表類型的統(tǒng)計結(jié)果可見，優(yōu)化前的模式系統(tǒng)對城市地區(qū)2m氣溫的模擬效果更差，各項統(tǒng)計數(shù)據(jù)均明顯差于包含所有地表類型的統(tǒng)計結(jié)果，而優(yōu)化后的2m氣溫統(tǒng)計結(jié)果雖然城市地區(qū)站點的偏差仍然偏大，但差距已經(jīng)縮小，并且均方根誤差等其它統(tǒng)計項甚至要好于包含所用地表類型的統(tǒng)計結(jié)果.10m風速的統(tǒng)計結(jié)果同樣表明，優(yōu)化方案對只包含城市地表類型的統(tǒng)計結(jié)果影響更大，優(yōu)化后的模式系統(tǒng)在城市地區(qū)表現(xiàn)更好.這說明優(yōu)化方案對城市地區(qū)的模擬影響更大，相比其它地表類型，能更多地改進模式對城市地表類型的模擬效果.這是由于采用的這四種優(yōu)化方案主要都是針對城市地表類型的改進和優(yōu)化.

表3 各優(yōu)化方案模擬結(jié)果統(tǒng)計量比較Table 3 Statistics of numerical results of optimization schemes

圖3 地表輻射及熱通量日變化（橫坐標為北京時間，下同）（a）地表輻射；（b）地表熱通量.DLR：地面向下長波輻射；ULR：地面向上長波輻射；DR：地面向下短波輻射；UR：地面向上短波輻射；RN：地面凈輻射；SH：地表感熱通量；LH：地表潛熱通量；obs：觀測值；none：不采用任何優(yōu)化的模擬結(jié)果；all：采用所有優(yōu)化的模擬結(jié)果.Fig.3 Diurnal variation of surface radiations and thermal fluxes（horizontal ordinate is Beijing Time，the same hereinafter）（a）Surface radiations；（b）Surface heat fluxes.DLR：downward long wave radiation.ULR：upward long wave radiation.DR：downward short wave radiation.UR：upward short wave radiation.RN：net radiation.SH：sensible heat flux.LH：latent heat flux.

圖3為模擬和觀測的中國科學院大氣物理研究所325m鐵塔觀測站（位置標于圖2）地表輻射及地表熱通量日變化，觀測高度為140m.由觀測分析可知，該觀測高度基本處于常值通量層［26］.因此該高度上的能量平衡觀測沒有受到局地建筑物的影響，可用來檢驗本文中模式的模擬性能.由于對地表分類和城市冠層參數(shù)的更新和優(yōu)化，使得模式中的地表反照率更為接近實際，從而改進了模式對地面向上短波輻射的模擬，使其與觀測更為接近.而由于向下短波輻射模擬結(jié)果的偏大，導致優(yōu)化后凈輻射的模擬結(jié)果也大于觀測值.優(yōu)化方案的采用顯著改善了模式對夜間2m氣溫的模擬效果，使模式與觀測的偏差由較大的負偏差變?yōu)槿醯恼?，也就是說模擬的夜間2m氣溫和地表溫度有了較大的提高，從而增大了夜間地面向上長波輻射，與觀測更為接近.優(yōu)化后模式對該站地表感熱的模擬結(jié)果，相比優(yōu)化前在早晚高峰時刻（7—10時和16—19時）有較明顯的增大，人為熱的輸入是導致這一現(xiàn)象的主要原因.模式對該站地表潛熱的模擬在優(yōu)化前后變化較小，均比觀測顯著偏低，這可能與觀測站周邊有較多的水體和綠化地有關，加之觀測為單點觀測值，而模擬結(jié)果為網(wǎng)格的平均值，觀測與模擬結(jié)果輸出的高度也不同，這些因素在一定程度上增大了模擬結(jié)果在此類地表上與觀測的偏差.

圖4為WRF模擬的海淀氣象站（位置標于圖1）垂直交換系數(shù)和位溫廓線.采用優(yōu)化方案后，17時邊界層中的垂直交換系數(shù)顯著增大，近地層大氣的熱量和動量能夠傳遞到更高的高度，使得位溫廓線發(fā)生變化，模擬的邊界層高度更高、更接近觀測.夜間邊界層對模式的改進更為敏感.由圖4b可見，模式改進前8月7日1時的垂直交換系數(shù)基本為0，夜間為穩(wěn)定邊界層，邊界層高度接近為0，這與觀測不符.而改進后在300m以下的近地面層，垂直交換系數(shù)不為0，存在一定的熱量和動量的垂直混合，形成中性邊界層，其高度約為250～300m，這與海淀氣象站風廓線雷達觀測（圖5）和其它城市的觀測結(jié)果［27］基本一致.

圖4 位溫及垂直交換系數(shù)垂直廓線（圖中水平實線為海淀站觀測大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)CN2最大值對應高度，水平長虛線為算例all的邊界層高度模擬結(jié)果，水平長短虛線為算例none的邊界層高度模擬結(jié)果，長虛曲線為算例all的位溫廓線模擬結(jié)果，長短虛曲線為算例none的位溫廓線模擬結(jié)果，點點虛線為算例all的垂直交換系數(shù)模擬結(jié)果，點線為算例none的垂直交換系數(shù)模擬結(jié)果）（a）8月6日1700LST；（b）8月7日0100LST.Fig.4 Vertical profiles of potential temperature and vertical exchange coefficient（in the figures，horizontal solid line indicates the height corresponding the biggest value of CN2 observed at Haidian station，horizontal long dashed line indicates the model results of height of boundary layer of case all，horizontal long short dashed line indicates the model results of height of boundary layer of case none，long dashed curve indicates the model results of vertical profile of potential temperature of case all，long short dashed curve indicates the model results of vertical profile of potential temperature of case none，dashed curve with double dots indicates the model results of vertical profile of vertical exchange coefficient of case all，dot curve indicates the model results of vertical profile of vertical exchange coefficient of case none）（a）1700LST，6th，Aug.（b）0100LST，7th，Aug.

由邊界層高度的日變化可見（圖5），優(yōu)化后的模式對邊界層高度的模擬效果有所改善，主要體現(xiàn)在白天模擬的邊界層最高值由之前的偏低變?yōu)榕c觀測比較一致，當日邊界層高度最大值約為2.1km.另外夜間的邊界層高度也比優(yōu)化前的模擬結(jié)果明顯提高，從接近于0m提高到約250m，雖然與利用風廓線雷達的大氣折射率結(jié)構(gòu)常數(shù)CN2數(shù)據(jù)所顯示的夜間邊界層高度（圖5a中黑實線）相比仍然偏低，但與利用垂直速度確定的夜間邊界層高度（約300m，見圖5b）比較接近.而由于優(yōu)化后模式系統(tǒng)對傍晚（16—22時）地表溫度的模擬結(jié)果較觀測偏高，導致模式模擬的邊界層高度最大值出現(xiàn)時刻較晚，為17時左右，傍晚邊界層高度增大.由此可見，優(yōu)化后的模式系統(tǒng)能夠更好的模擬出白天城市邊界層高度的最大值和夜間邊界層的高度.然而，可靠的邊界層高度觀測資料的缺乏增加了準確評價模式對邊界層高度模擬效果的難度.

模式對位溫廓線和邊界層高度模擬性能的提高，為預報地面氣象要素提供了較好的基礎.圖6是模擬與觀測2m氣溫和10m風速在北京地區(qū)地表類型為城市（去掉海拔1000m以上站點）的80個氣象站點平均值的日變化.如圖6a所示，優(yōu)化后的模擬系統(tǒng)能夠很好地模擬該日2m氣溫的日變化，模擬與觀測的2m氣溫日變化曲線有較好的一致性.與優(yōu)化前的模擬結(jié)果相比，優(yōu)化后的模式不僅很好地改正了之前模式對夜間2m氣溫模擬結(jié)果嚴重偏低的現(xiàn)象，而且對午后日最高溫度的模擬也有明顯提高，與觀測更加吻合.但模式對下午到傍晚2m氣溫的模擬與觀測相比偏高，還有待進一步改善.比較采用不同優(yōu)化方案的模擬結(jié)果，可見地表分類的更新和優(yōu)化對2m氣溫的模擬結(jié)果影響最大，這是由于很多參數(shù)化過程都隨著不同地表使用類型而變化，準確的地表分類是參數(shù)化過程中準確使用城市冠層參數(shù)、人為熱輸入數(shù)據(jù)的先決條件.所以，精確的地表使用類型分類等地理信息數(shù)據(jù)對提高模式預報的準確度有著至關重要的作用.圖7是模擬與觀測的2m氣溫水平分布，可見模式能夠較好地模擬2m氣溫白天和夜間的空間分布情況，與觀測比較一致.白天與夜間北京城區(qū)均存在較明顯的城市熱島，但夜間熱島強度相對較大.

用海拔300m以下四環(huán)以內(nèi)城市站點與四環(huán)以外非城市站點平均2m氣溫之差定義城市熱島強度，其日變化繪于圖8.該日城市熱島強度在9～18時的白天均小于1.5℃，從日落開始（19時），熱島強度逐漸增強，在21時達到最大值4.17℃.接著緩慢減小，日出后迅速減小.模式能夠較好地模擬出該日北京地區(qū)城市熱島強度日變化，與觀測的變化趨勢比較一致.但是模式模擬的城市熱島強度比觀測偏大，傍晚時段（18—21時）偏大較多，達2.5～3℃，16—18時稍好，約偏大1～1.5℃，其余時段偏大的幅度基本在1℃以內(nèi).這是由于模式在16～21時對城市2m氣溫的模擬結(jié)果相對稍差，比觀測偏高，而在其它時段的模擬結(jié)果與觀測比較一致.

圖6 北京地區(qū)地表類型為城市的氣象站點溫度與風速平均值的日變化（a）2m 氣溫；（b）10m 風速.Fig.6 Diurnal variation of temperature and wind speed，averaged from meteorological station on urban land use class over Beijing area（a）air temperature at 2m；（b）wind speed at 10m.

圖8 城市熱島強度日變化（實心方框為觀測，空心方框為模擬）Fig.8 Diurnal variation of urban heat island intensity（closed squares represent observations，open squares represent numerical results）

對于10m風速的模擬，見圖6b，優(yōu)化后的模擬結(jié)果（all）比之前（none）明顯減小，這樣雖然改善了之前夜間模擬結(jié)果比觀測偏大的情況，但也導致白天模式對10m風速的模擬結(jié)果比觀測偏小.可見，優(yōu)化前后的模式都沒能較好地模擬出10m風速的日變化趨勢.觀測的白天風速明顯大于夜間風速，白天風速在接近2m／s的量級，夜間風速的量級約為1m／s，在17—19時風速有一個快速的下降.而模擬的10m風速白天與夜間差別較不明顯，基本屬于同一量級，只是在后半夜偏小，約0.5m／s.模式對10m風速日變化的模擬性能還需進一步提高.在不采用對10m風速優(yōu)化的方案時（－wind），模擬結(jié)果顯著增大，尤其是傍晚到夜間（18—9時）的模擬結(jié)果與觀測的偏差增大1～2倍，所以此優(yōu)化方案可以顯著提高模式模擬10m風速的能力.圖9為模擬和觀測的10m風場分布.16時西北部山區(qū)存在上坡風；21時轉(zhuǎn)為從西部山區(qū)吹向城區(qū)的下坡風，山風逐漸形成，城區(qū)處于風場輻合帶，風速較?。?2時分別由西部和北部山區(qū)吹來的下坡風在西北部產(chǎn)生輻合；08時轉(zhuǎn)為偏東風.與觀測相比，模式對10m風場的模擬與觀測較為一致.

圖9 10m風場日變化（紅色為觀測，藍色為模擬）（a）8月6日1600LST；（b）8月6日2100LST；（c）8月7日0200LST；（d）8月7日0800LST.Fig.9 Diurnal variation of wind speed at 10m （red arrows represent observations，blue arrows represent numerical results）（a）1600LST，6th，Aug；（b）2100LST，6th，Aug；（c）0200LST，7th，Aug；（d）0800LST，7th，Aug.

圖10為模擬和觀測的海淀站垂直速度和水平風矢量日變化.由圖10a和圖10b比較可見，模擬上升、下沉氣流的垂直高度、速度大小、變化時間均與觀測較一致.白天上升氣流和下沉氣流交錯出現(xiàn)，午后到傍晚的上升氣流最高能達到2.1km左右，這也是對流邊界層的高度.觀測表明，夜間在200m以下也持續(xù)存在0.5m／s左右的上升氣流，標志著近地面大氣為中性或不穩(wěn)定狀態(tài).而模擬的夜間垂直速度上升氣流較弱，且沒有持續(xù)性，表明模式模擬的夜間邊界層與觀測相比穩(wěn)定性更強，沒能充分體現(xiàn)城市夜間近地面層的不穩(wěn)定性.比較圖10中模擬與觀測的水平風矢量可見，模式很好地模擬出了邊界層中水平風的日變化.上午邊界層上部為西北風，中部為東北風，下部為偏北風，18時左右邊界層整層均轉(zhuǎn)為偏南風，到后半夜邊界層上部又轉(zhuǎn)為西南風.這是由于海淀站所處位置受山谷風影響而形成的日變化規(guī)律.

3 城市下墊面對海風影響的模擬分析

山谷風環(huán)流、海陸風環(huán)流和城市熱島環(huán)流是影響北京地區(qū)的三個局地環(huán)流系統(tǒng).高壓系統(tǒng)控制時，山谷風環(huán)流在大多數(shù)情況下起主導作用，城市熱島環(huán)流相對較弱，起輔助作用，而海陸風環(huán)流對北京地區(qū)的影響不確定性最大，爭議較多［10，28－29］.海風 能否到達北京？對北京地區(qū)有無影響？如果有影響，影響有多大？城市與海陸風的相互作用又是怎樣的？這些問題還有待更細致深入的研究.通過對本文個例的模擬與分析可知（圖9、12）：海風可于傍晚20時左右到達北京地區(qū)，21時左右影響北京城區(qū).在此，為了進一步對京津地區(qū)的海風進行更加細致全面的研究分析，利用針對北京地區(qū)優(yōu)化后的WRF／Noah／UCM模擬系統(tǒng)，通過敏感性試驗，對比分析了城市對京津地區(qū)海風形成、發(fā)展和向內(nèi)陸推進過程的影響.

模擬試驗共分為一組對照試驗和兩組敏感性試驗.對照試驗即為上一節(jié)中采用所有優(yōu)化方案后的算例（all）.兩組敏感性試驗分別將對照試驗中天津地區(qū)和北京地區(qū)內(nèi)的城市地表使用類型（編號為31－33）替換為臨近的農(nóng)田地表使用類型（編號為3），其余設置與對照試驗相同，見圖11.

通過第一組敏感性試驗，對比有無天津城區(qū)海風發(fā)生的變化，分析天津城區(qū)對海風的影響.由觀測和模擬結(jié)果可見，2010年8月6日中午前后在天津沿海地區(qū)逐漸形成由海面吹向陸地的海風.之后海風不斷加強，并向內(nèi)陸推進.15時30分海風已經(jīng)到達天津主城區(qū)（圖12a）.由于城市的阻礙作用，海風鋒在城市地區(qū)的推進速度明顯較兩旁的鄉(xiāng)村地區(qū)慢，如圖12g所示.18時海風鋒已經(jīng)通過了天津城區(qū)，并繼續(xù)向京津交界處推進.此時，近地面的熱力不穩(wěn)定大氣受到海風的擾動，形成明顯的輻合上升氣流，上升氣流縱貫整個邊界層，并在海風鋒的前沿產(chǎn)生一條細長的垂直速度極大值帶，垂直速度的最大值接近1m／s，如圖12b所示.此外，在天津城區(qū)的下風向地區(qū)形成了水平風場的輻合和較周圍更強烈的垂直上升氣流，海風鋒和其前沿的垂直速度極大值帶在此區(qū)域也發(fā)生了凹陷，表明此處海風鋒較兩側(cè)推進速度減慢，圖12h.20時左右海風鋒抵達北京東南與天津交界處，并于21時左右接近北京主城區(qū)，見圖12c.對照試驗模擬的水平風場與站點觀測較為一致，但風速偏大.分別對比圖12a與圖12d、圖12b與圖12e、圖12c與圖12f可見，將天津城市地表類型替換為農(nóng)田后，海風發(fā)展推進的更加均衡，海風鋒前沿的垂直速度大值帶更加圓滑，天津城區(qū)下風向地區(qū)的水平風場的輻合也未出現(xiàn)，21時海風鋒推進的距離也更遠，已經(jīng)到達北京城區(qū)中心.由此可見，天津城區(qū)在海風發(fā)展推進經(jīng)過時起到阻礙、減緩的作用，導致海風鋒到達城區(qū)下風方向地區(qū)的時間延后，這是由城市地表類型較農(nóng)田具有更大的粗糙度和拖曳系數(shù)導致的.其次，天津城區(qū)的存在還導致海風鋒經(jīng)過時形成的上升氣流加強，在下風向地區(qū)形成水平風場的輻合，城市地表類型與農(nóng)田不同的熱力性質(zhì)和城市熱島的形成是導致這一現(xiàn)象的主要原因.

第二組敏感性試驗將北京地區(qū)的城市地表類型替換為農(nóng)田，模擬分析北京城區(qū)對海風在北京地區(qū)發(fā)展、消亡的影響，見圖13.通過模擬分析可見，20—22時海風鋒由北京東南部的京津交界推進到北京主城區(qū)中心.對照試驗中模式對海風的模擬與觀測類似，但模擬結(jié)果的海風更為明顯，風速更大.在海風鋒抵達北京主城區(qū)后，尤其是推進到城區(qū)西北部時，本已逐漸減弱的垂直速度大值帶在城區(qū)范圍內(nèi)與城市熱島環(huán)流疊加后突然顯著增強，最大垂直速度由0.5m／s左右增大到1m／s以上.此外，外凸的垂直速度大值帶在到達城區(qū)后也變?yōu)閮?nèi)凹狀.23時海風鋒通過北京主城區(qū)后，與山風相遇（圖9b、13c），快速消散，隨后海風也逐漸消退，7日0時過后北京城區(qū)風向由較強的東南風轉(zhuǎn)成較弱的西南風或微風.將對照試驗的模擬結(jié)果與第二組敏感性試驗結(jié)果對比分析可見，在海風鋒抵達北京主城區(qū)前，北京城區(qū)的存在使海風鋒前沿的垂直速度增大，垂直上升氣流增強，并且加快海風鋒的推進速度，如圖13a、13d和13g所示.海風鋒推進到北京主城區(qū)后，其前沿的垂直上升氣流與城市熱島環(huán)流疊加在城區(qū)范圍內(nèi)進一步明顯加強，并且這一部分的海風鋒推進速度相比兩側(cè)的海風鋒和同一部分沒有城市時均有所減慢，此時海風鋒前沿的垂直速度大值帶在城區(qū)形成內(nèi)凹.原本能夠推進到北京城區(qū)下風向地區(qū)西北五環(huán)位置并于23時左右才消散的海風，在替換掉北京城市地表類型后，最遠只能推進到三環(huán)附近，并于22時左右就開始消散.因此，北京城區(qū)對海風的推進和消亡有著顯著影響.其一，北京城區(qū)通過其產(chǎn)生的城市熱島效應，增大與周圍非城市地區(qū)溫差，能夠在海風未到達城市時增加其強度，加快海風鋒的推進速度，并在其通過城區(qū)后增加其推進的距離，延緩海風的消亡.這與Freitas等［17］的研究結(jié)果是一致的.其二，海風的增強和城區(qū)中的城市地表類型使近地層大氣的不穩(wěn)定性增加，能夠加強海風鋒導致的輻合上升氣流.再次，城市較大的粗糙度和拖曳系數(shù)在海風鋒通過時能夠阻礙、減慢它的推進速度，加強水平風場的輻合，進一步增大上升氣流的垂直速度.

圖12 10m水平風場和垂直速度的水平分布圖中黑色箭頭為模擬10m水平風場，紅色箭頭為觀測10m水平風場，圖（a—f）中填色為模式第十層的垂直速度（距離地面高度約為640m））：（a—c）實際地表的模擬結(jié)果；（d—f）將天津城市地表分類替換為農(nóng)田的模擬結(jié)果；（g—i）海風鋒大致位置比較（圖中紅線為有城市時的模擬結(jié)果，綠線為沒有城市時的模擬結(jié)果，填色為城市實際地表分類）；（a、d、g）8月6日1530LST，（b、e、h）8月6日1800LST，（c、f、i）8月6日2100LST.Fig.12 Horizontal distributions of horizontal wind vectors at 10mand vertical velocity Black arrows are numerical results of horizontal wind vectors at 10m，red arrows are observations of horizontal wind vectors at 10m，shading in fig.a—f represent vertical velocity at level 10of numerical results（at about 640mAGL））：（a—c）numerical results using real land use data.（d—f）numerical results after substituting urban land use class in Tianjin by cropland class.（g—i）location of sea breeze fronts（red curves are numerical results using real land use data，green curves are numerical results after substituting urban land use class in Tianjin by cropland class，shading are urban land use class）.（a，d，g）1530LST，6th，Aug.（b，e，h）1800LST，6th，Aug.（c，f，i）2100LST，6th，Aug.

4 結(jié) 論

圖13 10m水平風場和垂直速度的水平分布（圖中黑色箭頭為模擬10m水平風場，紅色箭頭為觀測10m水平風場，圖a—f中填色為模式第十層的垂直速度（距離地面高度約為640m））（a—c）實際地表的模擬結(jié)果；（d—f）將北京城市地表分類替換為農(nóng)田的模擬結(jié)果；（g—i）海風鋒大致位置比較（圖中紅線為有城市時的模擬結(jié)果，綠線為沒有城市時的模擬結(jié)果，填色為城市實際地表分類）；（a、d、g）8月6日2000LST，（b、e、h）8月6日2200LST，（c、f、i）8月6日2230LST.Fig.13 Horizontal distributions of horizontal wind vectors at 10mand vertical velocity （black arrows are numerical results of horizontal wind vectors at 10m，red arrows are observations of horizontal wind vectors at 10m，shading in Fig.a—f represent vertical velocity at level 10of numerical results（at about 640mAGL））（a—c）numerical results using real land use data；（d—f）numerical results after substituting urban land use class in Beijing by cropland class；（g—i）location of sea breeze fronts（red curves are numerical results using real land use data，green curves are numerical results after substituting urban land use class in Beijing by cropland class，shading are urban land use class）；（a，d，g）2000LST，6th，Aug.（b，e，h）2200LST，6th，Aug.（c，f，i）2230LST，6th，Aug.

隨著中國城市化進程的加快、模式分辨率的提高和高性能計算機的普及，針對城市邊界層的數(shù)值模擬研究越來越重要，改進模式中關于城市的參數(shù)化方案以提高模式模擬城市邊界層過程的能力和準確性顯得越來越急迫.本文對WRF／Noah／UCM模擬系統(tǒng)在城市冠層參數(shù)、地表類型分類數(shù)據(jù)和10m風計算方面進行了優(yōu)化，并啟用人為熱輸入，模擬分析了2010年8月6—7日的北京地區(qū)夏季晴天邊界層日變化，比較了優(yōu)化方案對模擬結(jié)果的影響.通過與北京自動站觀測資料的對比，表明優(yōu)化后的WRF／Noah／UCM模擬系統(tǒng)基本上能夠模擬出北京地區(qū)邊界層的日變化特征.針對城市冠層參數(shù)和地表類型分類數(shù)據(jù)的優(yōu)化能夠顯著提高模式對北京地區(qū)夏季晴天邊界層的模擬能力，其中更準確地表分類數(shù)據(jù)的使用對模擬結(jié)果的改善影響最大.人為熱的輸入也極大提高了模式2m氣溫預報的準確度.而對模式10m風計算的優(yōu)化極大地修正了10m風速模擬結(jié)果的偏差.優(yōu)化方案通過對地表和城市冠層參數(shù)的修正，更好地模擬地表輻射和通量，更準確地反映邊界層中的能量交換過程.通過準確地反映邊界層中的能量交換過程，模式能夠更接近實際的模擬邊界層高度日變化趨勢，從而減小模擬結(jié)果中地面氣象預報要素的偏差.

海陸風環(huán)流是影響北京地區(qū)的三種局地環(huán)流之一，對北京地區(qū)天氣過程有著不可忽視的影響.京津地區(qū)城市的發(fā)展使城市與海陸風之間的相互作用成為一個非常值得關注的研究課題.本文通過兩組敏感性試驗，分別模擬研究了天津城區(qū)和北京城區(qū)對海風形成、發(fā)展、推進、消亡過程的影響.結(jié)果表明，優(yōu)化后的 WRF／Noah／UCM模擬系統(tǒng)能夠較好地模擬出京津地區(qū)海風環(huán)流的日變化趨勢，而京津城市的存在對海風有明顯的影響.城市較大的地表粗糙度和拖曳系數(shù)在海風鋒經(jīng)過時起到阻礙、減緩的作用.城市地表不同于周圍農(nóng)田的熱力屬性增加城市底層大氣的不穩(wěn)定性，形成城市熱島環(huán)流，與海風疊加，增強海風鋒推進形成的輻合上升氣流，并在城市下風方向形成較強的水平風場輻合.另外，北京城區(qū)所形成的城市熱島在海風到達城區(qū)之前能夠增加其強度和推進速度，從而增加海風的推進距離，延緩海風的消亡.海風鋒經(jīng)過北京城區(qū)后，與從西北部山區(qū)吹來的山風相遇，快速消散.

隨著夜間陸地溫度的大幅下降，白天在沿海地區(qū)盛行的海風在夜間通常會轉(zhuǎn)為由陸地吹向海面的陸風，形成海陸風環(huán)流日變化.但在本文的天氣個例研究中，京津地區(qū)沒有發(fā)現(xiàn)明顯的陸風.只是在7日的02—04時，觀測和模擬結(jié)果顯示在渤海北邊河北沿海地區(qū)有短暫的陸地吹向海面的東北偏北風.這可能是由于該天氣個例時段的渤海地區(qū)盛行偏東風，增強了白天吹向京津地區(qū)的海風，而削弱了夜間的陸風.今后將選取更適合的天氣背景對陸風及城市與其的相互作用進行分析研究.

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