徐蓉苗峻峰談哲敏

1南京信息工程大學氣象災害教育部重點實驗室，南京210044

2南京大學中尺度災害性天氣教育部重點實驗室，南京210093

1 引言

隨著城市的發(fā)展，一個地區(qū)的人口向城市地區(qū)相對集中，城市化進程的加劇改變了下墊面的特征，Leff et al.（2004）研究表明人為因素對地球表面土地覆蓋以及土地利用類型造成了顯著的改變（如：農(nóng)田、牧場、都市化地區(qū)等）。城市化進程最顯著的影響就是城市熱島效應，即城區(qū)氣溫普遍高于周圍郊區(qū)，形成“高溫孤島”的現(xiàn)象。Manley（1958）提出了城市熱島（Urban Heat Island，UHI）的概念，此后，各國學者對不同緯度、不同類型的城市作了城、郊氣溫對比觀測，也發(fā)現(xiàn)了類似現(xiàn)象。城市化進程不僅影響地表及上空大氣的熱力屬性，也使地氣間的動力過程發(fā)生改變。研究也發(fā)現(xiàn)：城市區(qū)域的高大建筑物會影響近地層的風場結構（Huff and Changnon, 1973; Bornstein and Lin, 2000;Shepherd and Burian, 2003; Dixon and Mote, 2003）。

雷暴是在發(fā)展強烈的積雨云中產(chǎn)生的，伴有雷電活動和陣性降水的局地強對流天氣，是嚴重的自然災害之一。它的發(fā)生不僅與大氣背景有關，還與局地天氣氣候變化相聯(lián)系。當城區(qū)原本植物覆蓋的自然下墊面被替代為磚石、水泥等堅硬密實、干燥不透水的建筑材料后，影響了地表的能量交換，改變邊界層的大氣特性，進而產(chǎn)生天氣現(xiàn)象（Cotton and Pielke, 2007），這種獨特性質對雷暴等強對流天氣具有重要影響，眾多學者對此進行了分析和探討。Baik et al.（2001）應用二維數(shù)值模式，證實熱島效應可以改變對流邊界層結構和局地環(huán)流, 從而影響對流發(fā)展。Gero and Pitman（2006）通過運用RAMS（Regional Atmospheric Modeling System）模式，發(fā)現(xiàn)悉尼城區(qū)土地覆蓋類型的改變促使了雷暴的生成。蒙偉光等（2007a）針對廣州地區(qū)研究發(fā)現(xiàn)UHI引起局地氣流輻合并引發(fā)對流發(fā)展，對流降水易于在 UHI 發(fā)展較強的時段和位置上發(fā)生。Niyogi et al（.2011）使用MM5（Mesoscale Model 5）的試驗結果表明：當城市被旱地、農(nóng)田或牧場替換后，區(qū)域上的輻合、模擬的基本反射率、表面能量平衡等發(fā)生改變，因此城市下墊面特征為其上空雷暴的發(fā)展帶來顯著影響。

南京是長江三角洲的中心城市，近年來城市化進程迅猛發(fā)展（王桂玲等，2007），2010年第六次全國人口普查顯示南京常住總人口已突破800萬。江志紅和葉麗梅（2010）研究近十年南京熱島演變發(fā)現(xiàn)，高速增長的GDP（Gross Domestic Product）導致 UHI現(xiàn)象日趨嚴重。同時南京的年平均雷暴日為31.5 d，屬于雷災高度脆弱區(qū)（張旭暉等，2007；朱飆等，2009），且夏季多發(fā)生局地雷暴。目前針對城市化進程加劇對強對流的影響研究主要集中于上海、北京、珠三角等地，對南京的研究較少。本文選擇南京作為研究地區(qū)，運用數(shù)值模式以及觀測資料綜合分析城市下墊面對雷暴的影響，本研究具有一定的現(xiàn)實意義，也能為城市的發(fā)展規(guī)劃提供理論和科學依據(jù)。

2 研究個例描述

2011年7月23日下午南京主城區(qū)出現(xiàn)雷暴，降水過程發(fā)生在13:30～16:00（北京時，下同），給部分站點帶來短時強降水。由當天的天氣形勢可以看出（圖 1a、b），500 hPa西風槽位置偏西，副熱帶高壓占據(jù)日本以南的西北太平洋到我國東部地區(qū)，588 dagpm等高線壓在江淮之間南部，南京位于高壓的頂后部，副高西北側的西南氣流向江淮地區(qū)輸送暖濕空氣，結合從東北地區(qū)延伸出的槽底后部弱的偏北氣流相互作用，為對流性天氣提供背景條件。850 hPa關鍵區(qū)處于高壓的西南氣流控制下，無明顯切變線系統(tǒng)。由08:00的探空實況（圖略）可知，700 hPa淮河以南大部分地區(qū)處于干區(qū)。

圖1 NCEP FNL 1°×1°資料2011年7月23日08:00的風場（單位：m/s）和位勢高度場（單位：dagpm）：(a) 500 hPa; (b) 850 hPa?！锉硎灸暇┪恢肍ig.1 Winds (m/s) and geopotential height field (dagpm) at 0800 BT (Beijing Time) 23 July 2011 for NCEP FNL 1°×1° data: (a) 500 hPa, (b) 850 hPa.★represents the location of Nanjing

圖2 南京雷達觀測到的2011年7月23日的雷達回波（單位：dBZ）：(a) 13:30；(b) 13:54；(c) 14:36；(d) 15:54Fig.2 Radar reflectivity (dBZ) images based on Nanjing radar observation on 23 July 2011: (a) 1330 BT; (b) 1354 BT; (c) 1436 BT; (d) 1554 BT

由當天南京的雷達圖可以看到，13:30左右有一雷暴單體于主城區(qū)（北極閣附近）局地生成（圖2a），隨后逐漸加強（圖2b），到14:36發(fā)展旺盛，1.5°仰角的反射率因子最高可達 50 dBZ以上（圖2c），該單體向東南移動擴散并漸漸削弱，到15:54完全消散（圖 2d），在此期間，主城區(qū)觀測得到的逐時最大降水超過40 mm。另外，當天下午安徽滁州境內(nèi)生成一次對流過程，于15:00～16:00移經(jīng)南京長江以北的六合附近加強發(fā)展并帶來降水，隨后向東北方向移出，本文對該過程未作討論。

綜合來看，在南京主城區(qū)上空的這次雷暴過程發(fā)生在偏弱的強迫天氣系統(tǒng)中，其發(fā)生發(fā)展突然、生命史短、影響范圍局地，同時帶來的降水強度較大，對流降水的形成發(fā)展都可能與城市的影響效應有關。本文選擇該個例作為研究對象，分析城市下墊面特征對這次雷暴天氣的作用與影響。

3 數(shù)值模式與試驗方案

3.1 模式定制

本文采用中尺度數(shù)值模式WRF（版本3.3）進行數(shù)值模擬研究。Chen et al.（2011）研究表明WRF能應用于城市氣象的相關影響研究。模式使用四重嵌套方案，水平格距與格點數(shù)分別為 27 km（110×110）、9 km（202×202）、3 km（190×190）、1 km（91×160），垂直方向按照σ位面分為不等距35層，其中2 km以下設置20層（Miao et al., 2008,2009）。模式的嵌套區(qū)域及最外層的地形高度分布如圖3a所示，最外層中心點為（32.50°N，118.21°E），范圍為我國中東大部地區(qū)，提供大的背景強迫。最內(nèi)層區(qū)域為南京及其周邊（圖 3b）, 圖 3c為其土地利用類型分布，其中主要類型為：農(nóng)田（黃色），城市及建筑用地（紅色），水體（藍色）、針（闊）葉林（綠色）。

模式使用1°×1°每日4次的NCEP FNL全球分析場資料，從2011年7月22日08:00開始積分，積分48小時。試驗選用的物理參數(shù)化方案如表1所示，其中第3、4層因水平格距小于5 km，所以未使用積云方案。陸面方案中選取Noah耦合單層城市冠層模式（Urban Canopy Model，簡稱UCM），UCM 將城市街區(qū)視為二維，在地表能量平衡和風切變計算中考慮城市幾何形狀的影響（Kusaka et al., 2001）。研究表明采用 WRF/Noah/UCM 耦合模式能較好的模擬城市大氣邊界層結構，反映城市下墊面特征及城郊差異造成的UHI效應（Miao et al., 2009）。

圖3 模擬區(qū)域示意圖：（a）模式地形（單位：m）及嵌套區(qū)域，（b）D4區(qū)域地形高度（單位：m，Xjc代表小校場站，Nj代表南京站，AB連線為文中所取剖面），（c）D4區(qū)域土地利用類型（1城市，2水體，3農(nóng)田，4常綠針葉林，5常綠闊葉林，6落葉針葉林，7落葉闊葉林，8 混交林，9郁閉灌叢，10開放灌叢，11草原，12冰雪，13裸地，14其他）Fig.3 Modeling domain settings of the simulation: (a) Model terrain (m) and domains 1, 2, 3, and 4 (denoted by D1, D2, D3, and D4), (b) model terrain (m) in D4,Xjc, Nj represent Xiaojiaochang, Nanjing station respectively, solid line AB indicates the location of the vertical cross section used in this study, (c) land use category in D4 (1 Urban and Built-Up, 2 Water, 3 Croplands, 4 Evergreen Needleleaf Forest, 5 Evergreen Broadleaf Forest, 6 Deciduous Needleleaf Forest, 7 Deciduous Broadleaf Forest, 8 Mixed Forest, 9 Closed Shrublands, 10 Open Shrublands, 11 Grasslands, 12 Snow and Ice, 13 Barren or Sparsely Vegetated, 14 Others)

圖4 敏感性試驗南京地區(qū)下墊面的土地利用類型分布：(a) CROP試驗；(b) URBAN試驗（1城市，2水體，3農(nóng)田，4常綠針葉林，5常綠闊葉林，6落葉針葉林，7落葉闊葉林，8混交林，9郁閉灌叢，10開放灌叢，11草原，12冰雪，13裸地，14其他）Fig.4 Land use category in Nanjing for the sensitivity experiments: (a) Expt CROP; (b) Expt URBAN (1 Urban and Built-Up, 2 Water, 3 Croplands, 4 Evergreen Needleleaf Forest, 5 Evergreen Broadleaf Forest, 6 Deciduous Needleleaf Forest, 7 Deciduous Broadleaf Forest, 8 Mixed Forest, 9 Closed Shrublands, 10 Open Shrublands, 11 Grasslands, 12 Snow and Ice, 13 Barren or Sparsely Vegetated, 14 Others)

表1 模式參數(shù)設置Table 1 Settings of the simulation experiments

3.2 試驗方案設計

本文共設計了三種試驗方案，均采用相同的物理參數(shù)配置，分別為：

（1）CNTL試驗：控制試驗。該試驗采用Boston University/NCEP提供的 MODIS 30″的下墊面格點數(shù)據(jù)，能夠相對準確的體現(xiàn)近年來南京的土地使用情況。

（2）CROP試驗：敏感性試驗 1。該試驗將最內(nèi)層的城市類型下墊面全部替換為最內(nèi)層占土地利用率最大的類型：農(nóng)田。與控制實驗對比可以反映當前城市下墊面在雷暴發(fā)生發(fā)展過程的作用，圖4a為其下墊面土地利用類型分布。

（3）URBAN試驗：敏感性試驗 2。該試驗將最內(nèi)層的農(nóng)田類型下墊面全部替換為城市，這是為了進一步考慮城市下墊面極端擴張后對雷暴的可能影響，圖4b為其下墊面土地利用類型分布。

4 模擬結果檢驗

圖5 2011年7月23日12:00～16:00觀測（數(shù)字）與CNTL試驗模擬（陰影，H表示強降水中心）的累計降水（單位：mm）Fig.5 Accumulated precipitation (mm) between 1200 and 1600 BT on 23 July 2011 from the observation (numbers) and Expt CNTL (CONTROL)simulation (color shading, H represents the heavy rain center)

本次雷暴過程中，試驗模擬的降水較實際提前1～2小時左右。本文選取了南京市10個自動站資料，給出2011年7月23日12:00～16:00累計降水量觀測值與模擬值的對比（圖5）。由圖可見，觀測站實際降水最大值達到46.8 mm，位于小校場自動站（站號：M6800，經(jīng)度：118.81°E，緯度：32.00°N），CNTL試驗模擬的強降水中心值為46 mm，在降水強度上與實際觀測相近，中心位置略偏向小校場的東北部。江寧、溧水區(qū)域也模擬出降水過程，基本能反映出該主城區(qū)雷暴過程的強降水分布特征。

圖6a–c分別給出7月23日，控制試驗CNTL的模擬結果與小校場站觀測結果逐小時的溫度、地面氣壓、相對濕度隨時間變化的對比情況。由圖可見，隨著雷暴系統(tǒng)逐漸移近，CNTL模擬的氣象要素場表現(xiàn)為溫度驟降，氣壓涌升，以及相對濕度明顯上升。在溫度場上，CNTL模擬的溫度下降時間比實際晚2小時，且最高溫度較實際偏低了1°C。在氣壓變化上，模擬的最低值較觀測偏低1 hPa，上升時間比實際推遲1小時。相對濕度的時間變化比較貼近，都是從13:00左右相對濕度迅速上升，但沒有體現(xiàn)出實際觀測在16:00左右出現(xiàn)的峰值。模擬誤差存在的原因可能與模式的參數(shù)設置相關。但總體而言，CNTL模擬結果與實況變化趨勢大體一致，能夠貼切的反映出此次雷暴過境的特征。

5 城市下墊面對雷暴過程的影響

5.1 雷暴前期UHI特征

UHI可以通過比較城市與郊區(qū)不同的站點資料粗略表示。選取小校場站為南京主城區(qū)的代表站，選取2008年移至城郊的南京站（站號：58238，經(jīng)度：118.90°E，緯度：31.93°N）作為郊區(qū)站，用實況氣溫差值反映熱島強度，由圖7可見上午06:00～12:00有正的熱島強度，最高達到1°C。隨后由于雷暴過程給小校場站造成強降水，逐時最大降水出現(xiàn)在14:00（圖7中三角表示），降低城區(qū)地表溫度，使熱島強度表現(xiàn)為負值。圖8給出了上午10:00雷暴發(fā)生前，CNTL模擬的模式第一層（約50 m）的溫度場和風場的演變情況?？梢钥闯?，局地雷暴發(fā)生前期，以長江為分界，江南的主城區(qū)以及江北的浦口一帶表現(xiàn)為明顯的暖中心，尤其是主城區(qū)，溫度最高達31°C以上，比鄰近郊區(qū)要高1～1.5°C左右，主城區(qū)上空由東南風控制，風速較小，城市上空的熱島效應十分明顯。

圖6 CNTL試驗模擬結果與實際觀測的站點資料比較：(a) 溫度（單位：°C)；(b) 氣壓（單位：hPa)；(c) 相對濕度Fig.6 Comparisons between expt CNTL experiment and the observation (OBS): (a) Temperature (°C); (b) pressure (hPa); (c) relative humidity

圖7 2011年7月23日城市觀測站（小校場站，簡稱Xjc）與郊區(qū)觀測站（南京站，簡稱Nj）描述的熱島強度（Δ 表示小校場站出現(xiàn)逐時最大降水時刻）Fig.7 UHI intensity depicted by surface temperature differences between urban (Xiaojiaochang, Xjc) and rural (Nanjing, Nj) sites on 23 July 2011(Δ represents the occurrence time of hourly maximum precipitation at Xjc)

WRF能模擬各氣象要素場的垂直結構，可以清晰看出雷暴前期熱島環(huán)流三維結構。圖9為10:00沿圖 3b中 AB 連線（32.00°N，118.55°～119.21°E）的位溫場和風場的剖面圖。由于垂直速度遠小于水平風速，在計算垂直風矢量時選取緯向風u與擴大20倍的垂直風w合成以便顯示，圖中的紅條代表城市，藍條代表長江，灰條代表小山體。分析發(fā)現(xiàn)城市下墊面上空表現(xiàn)為相對的位溫高值中心，比周圍約高0.5～1 K左右。位溫高值區(qū)上對應有較強的上升運動，118.85°E附近上空垂直速度可超過 10 cm s–1，到1.1～1.6 km高度上氣流向兩側輻散。流經(jīng)城區(qū)東側郊區(qū)上空（119.20°E附近）出現(xiàn)較強的下沉氣流，中心值達－15 cm s–1，低層則是一個由郊區(qū)吹向城市的風。而在城區(qū)西側（118.70°E附近），結合長江水體造成的水陸熱力差異作用，進一步加強城市上空氣流的上升運動，最大速度達25 cm s?1，對應水體上方也有較強的下沉運動。此次雷暴發(fā)生前期，由城郊下墊面熱力差異導致的典型熱島環(huán)流可為雷暴的形成提供低空風場輻合和較好的組織抬升機制，因此南京地區(qū)的這次雷暴過程與 UHI存在較強的關聯(lián)。

圖8 2011年7月23日10:00 CNTL試驗模式第一層（約50 m）溫度場和風場Fig.8 Temperature and wind fields at the first model level (about 50 m) at 1000 BT 23 July 2011 in expt CNTL

圖9 2011年7月23日10:00 CNTL試驗沿圖3b中AB的位溫場（陰影，單位：K），東西向環(huán)流（箭頭矢量）和垂直速度w（等值線，單位：cm s?1）垂直剖面。紅條、藍條、灰條分別為CNTL中城市下墊面、長江和小山體Fig.9 Vertical cross section (0–2 km) through line AB shown in Fig.3b at 1000 BT 23 July 2011 depicting potential temperature (color shades, K), wind field(vector), and vertical velocity (contour, cm s?1).The locations of urban areas, the Yangtze River, and the hill region in expt CNTL are outlined respectively in red, blue, and grey along the x–axis

5.2 城市下墊面對近地面2 m溫度、地表通量、邊界層高度的影響

城市特殊的下墊面特征使其上的溫度、熱通量等都區(qū)別于郊區(qū)。地表能夠通過感熱和潛熱通量不斷加熱，來影響邊界層的大氣結構（萬齊林，2000），進而對強對流天氣產(chǎn)生作用。針對最能集中體現(xiàn)城市下墊面的影響的區(qū)域（圖3c中矩形區(qū)域所示，簡稱核心城區(qū)），分析影響效應。

5.2.1 近地面2 m溫度

由圖10a可以看出，三個試驗均為白天高于夜晚，峰值基本出現(xiàn)在正午12:00左右，但URBAN試驗值更高，達到33°C左右，比控制實驗高出1°C。在15:00～16:00，URBAN比CNTL試驗低了0.6～1°C（圖10b），與URBAN在該時刻模擬出了較大的降水相關。從差值序列上可見，將城市變?yōu)檗r(nóng)田后，近地面溫度明顯降低，而城市極端擴張后則明顯升高，體現(xiàn)了城市下墊面上高溫的特征。

5.2.2 感熱通量

感熱通量能夠反映大氣湍流熱交換的狀況。圖10c、d為感熱通量時序圖，將城市變?yōu)檗r(nóng)田后，白天的感熱通量明顯下降，差值在 13:00可達 85 W m?2，表明城市下墊面使白天時段的感熱交換增大。URBAN與CROP的差值場上也有同樣的變化特點。與郊區(qū)相比，城市下墊面多由堅硬密實、熱容量小的建筑材料組成，受太陽輻射加熱后地表升溫快，對低層大氣傳輸熱量相對較多，其感熱通量較大，迫使城區(qū)上方的空氣塊迅速地被加熱抬升，并且引發(fā)周圍空氣的補償性輻合, 使大氣低層形成了輻合中心，且感熱的輸送也使得不穩(wěn)定能量易于釋放。

5.2.3 潛熱通量

潛熱通量呈現(xiàn)與感熱通量相反的特征（圖10e、f），在白天，CROP試驗均值最高，而URBAN試驗最低。城市表面水汽含量較少，地表蒸發(fā)、植被蒸騰作用被削弱，導致其上空潛熱通量較農(nóng)田下墊面小。但應注意到，此時低層風場以偏南氣流為主，利于將海上暖濕氣流輸送至南京，并且感熱通量加強有助于水汽輻合，使區(qū)域內(nèi)不穩(wěn)定能量積聚，所以仍有產(chǎn)生對流天氣的可能。

5.2.4 城市下墊面對邊界層高度的影響

邊界層高度（PBL height）常用于判斷邊界層的發(fā)展是否有利于云的形成。從變化趨勢上看（圖10g），白天受太陽短波輻射加熱后，地表與邊界層之間熱交換增強，三組試驗白天邊界層均比夜間高，峰值出現(xiàn)在11:00～12:00。由差值序列（圖10 h）可以看出，城市下墊面特征對邊界層高度的影響十分顯著，城區(qū)的擴張使邊界層相應升高，對流高度增加，水汽交換也會相應加強。注意到URBAN與CROP的差值在15:00～16:00為負值，這也是由于URBAN試驗在該時段模擬降水較強造成的。對比可見，城市下墊面更易增強垂直混合運動，當邊界層高度超過抬升凝結高度時將有助于云的生成，經(jīng)過一系列的云微物理過程后利于雷暴等強對流系統(tǒng)在其上空發(fā)展。

5.3 城市下墊面對擾動位溫的影響

圖11a為CNTL與CROP的擾動位溫的差異，可以看出城市下墊面使低層擾動位溫增強，城市上空出現(xiàn)凸出的正中心，可達到 0.6 K。從 URBAN與CNTL的差值場（圖11b）可見，當極端城市化以后，熱島帶來的熱擾動使大氣低層擾動位溫普遍加大。城市下墊面處較大的擾動位溫使位溫的垂直遞減率增強，降低大氣的靜力穩(wěn)定度。城區(qū)上空的穩(wěn)定性弱于郊區(qū)，這為對流天氣的發(fā)生發(fā)展提供有利的層結條件，使底層水汽、能量能夠向上垂直輸送。在擾動氣流相互作用下有助于對流云形成，從而促使短歷時對流降水天氣：雷暴的發(fā)生與發(fā)展。

5.4 城市下墊面對雨水條件的影響

為了分析城市下墊面對雷暴降水過程的動力影響，圖12a–f給出CNTL、URBAN試驗13:00～15:00分別沿著AB剖面的散度、東西向環(huán)流以及雨水混合比剖面圖。CNTL試驗中 13時在城區(qū)東側雨水混合與上升運動較強，14:00降水系統(tǒng)輻合中心強度可達－30×10?4s?1，到 15:00該區(qū)域降水減弱消失。URBAN試驗中，14:00與15:00都在原城市下墊面的偏東一側有較大的降水，15:00在119.10°E附近有強烈的降水，雨水混合比達到1 g kg?1以上，輻合強度增大到－40×10?4s?1。

兩試驗比較可以看出，與 CNTL試驗相比，URBAN試驗在城市迎風側的雨水混合比值較高，降水較多，并且輻合中心強度較大。蒙偉光等（2007b）認為當雷暴系統(tǒng)移經(jīng)城市時，低層的輻合增強與城市區(qū)粗糙度的增大有著直接聯(lián)系。低層

輻合中心的增大也能夠引起強的上升運動，并引發(fā)新的單體的發(fā)展。Simpson（2006）研究了城市表面粗糙度的作用發(fā)現(xiàn)：由于城市表面粗糙度大，增強了城市表面應力，造成城市迎風面的輻合增加，背風面減小，從而造成迎風一側的降水增多。因此，城市群中立體的建筑物，如高樓大廈，使其與農(nóng)田下墊面相比呈現(xiàn)較大的粗糙度，低層氣流通過上方時減速滯留，影響該區(qū)域上空系統(tǒng)的動力結構。這種對低層風場的阻滯效應，使?jié)窨諝庠诔鞘猩戏蕉逊e，加上雷暴系統(tǒng)向外流出的氣流與城市下墊面上熱力環(huán)流的相互作用，造成氣流在城市迎風一側產(chǎn)生輻合抬升，雨水混合比增強，從而導致該區(qū)域的降水增多，并使雷暴系統(tǒng)降水的落區(qū)與強度發(fā)生了改變。

圖10 2011年7月23日，（a）三組試驗（CNTL、CROP、URBAN）模擬的圖3c中矩形區(qū)域平均的近地面2 m溫度（單位：°C）及(b)其試驗差值（CNTL?CROP，URBAN?CNTL）的逐時變化；（c, d）同圖（a, b），但為地表向上感熱通量（單位：W m?2）；（e, f）同圖（a, b），但為地表向上潛熱通量（單位：W m?2）；（g, h）同圖（a, b），但為邊界層高度（單位：m）Fig.10 (a) Hourly area-averaged 2-m air temperature (°C) in three experiments (CNTL, CROP, URBAN) for the rectangle illustrated in Fig.3c on 23 July 2011 and (b) their differences (CNTL－CROP, URBAN－CNTL); (c, d) as in (a, b), but for surface sensible heat flux (W m?2); (e, f) as in (a, b), but for surface latent heat flux (W m?2); (g, h) as in (a, b), but for PBL height (m)

圖11 2011年7月23日10:00沿圖3b中AB的擾動位溫差異（單位：K）的垂直剖面:（a）CNTL?CROP；（b）URBAN?CNTL。紅條、藍條、灰條分別為CNTL、URBAN中城市下墊面，長江和小山體Fig.11 Cross sections (0?2 km) through line AB shown in Fig.3b at 1000 BT 23 July 2011 depicting the differences of perturbation potential temperature (K)between two experiments: (a) CNTL?CROP; (b) URBAN?CNTL.The locations of the urban areas, the Yangtze River, and the hill region in expts CNTL,URBAN are outlined respectively in red, blue, and grey along the x–axis

圖12 2011年7月23日沿圖3b中AB的散度（等值線，單位：10?4 s?1）、東西向環(huán)流（箭頭矢量）和雨水混合比（陰影，單位：g kg?1）的垂直剖面：（a）CNTL 13:00；（b）CNTL 14:00；（c）CNTL 15:00；（d）URBAN 13:00；（e）URBAN 14:00；（f）URBAN 15:00。紅條、藍條、灰條分別為CNTL、URBAN中城市下墊面、長江和小山體Fig.12 Vertical cross sections (0?2 km) through line AB shown in Fig.3b on 23 July 2011 depicting divergence (contour, 10?4 s?1), wind field (vector), rain water mixing ratio (color shadings) in expts (a, b, c) CNTL and (d, e, f) URBAN: (a, d) 1300 BT, (b, e) 1400 BT, (c, f) 1500 BT.The locations of the urban areas, the Yangtze River, and the hill region in expts CNTL, URBAN are outlined respectively in red, blue, and grey along the x–axis

6 總結

本文利用WRF耦合Noah/UCM模式，對2011年7月23日的雷暴個例進行模擬，分析了南京地區(qū)城市下墊面特征對其的影響。文中共設計了三組試驗：CNTL控制試驗，及CROP、URBAN敏感性試驗，通過將三組試驗的不同物理量場進行對比、分析與討論，得出以下主要結論為：

（1）南京城區(qū)上空的局地雷暴發(fā)生前期，其熱島效應明顯，且熱力環(huán)流顯著，說明UHI與這次雷暴過程存在較強的聯(lián)系。

（2）與草木植被不同，城市覆蓋的下墊面有著獨特的熱力性質。隨著以城市為主的下墊面擴張后，其上空與大氣的直接熱交換增強，近地面氣溫明顯提升，向上傳輸?shù)母袩嵬匡@著升高，能夠促使城市上空的暖空氣上升，引發(fā)周圍空氣的補償性輻合，為雷暴的發(fā)生提供了抬升機制。由于蒸發(fā)作用減弱，潛熱通量呈現(xiàn)與感熱通量相反的特征。城市下墊面的擴張使得邊界層高度相應升高，加深對流高度，垂直混合運動加強，有利于城區(qū)上空對流云的生成。

（3）城郊下墊面的熱力差異還會造成大氣低層的擾動位溫增強，降低大氣的靜力穩(wěn)定度，有助于底層的水汽與能量能夠向上輸送，為雷暴的發(fā)生發(fā)展提供有利的層結條件。

（4）城市下墊面粗糙度較大，當城市擴張后，在其迎風一側出現(xiàn)較強的輻合上升運動，水汽垂直輸送增強，導致雷暴過程降水在城市迎風區(qū)域增多，且強度較大。

References)

Baik J J, Kim Y H, Chun H Y.2001.Dry and moist convection forced by an urban heat island [J].J.Appl.Meteor., 40: 1462–1475.

Bornstein R, Lin Q.2000.Urban heat islands and summertime convective thunderstorms in Atlanta: Three case studies [J].Atmos.Environ., 34:507–516.

Chen F, Dudhia J.2001.Coupling an advanced land surface－h(huán)ydrology model with the Penn State–NCAR MM5 modeling system.Part I: model implementation and sensitivity [J].Monthly Weather Review, 129 (4):569–585.

Chen F, Kusaka H, Bornstein R, et al.2011.The integrated WRF/urban modeling system: Development, evaluation, and applications to urban environmental problems [J].Int.J.Climatol., 31: 273–288.

Cotton W R, Pielke R A Sr.2007.Human Impacts on Weather and Climate(2nd ed.) [M].Cambridge, United Kingdom and New York, NY, USA:Cambridge University Press.

Dixon P G, Mote T L.2003.Patterns and causes of Atlanta’s urban heat island-initiated precipitation [J].J.Appl.Meteor., 42: 1273–1284.

Dudhia J.1989.Numerical study of convection observed during the winter monsoon experiment using a mesoscale two-dimensional model [J].J.Atmos.Sci.,46 (1):3077–3107.

Gero A F, Pitman A J.2006.The impact of land cover change on a simulated storm event in the Sydney basin [J].J.Appl.Meteor.Climatol., 45:283–300.

Grell G A, Devenyi D.2002.A generalized approach to parameterizing convection combining ensemble and data assimilation techniques [J].Geophys.Res.Lett., 29 (14): 1693.

Huff F A, Changnon S A Jr.1973.Precipitation modification by major urban areas [J].Bull.Amer.Meteor.Soc., 54: 1220–1232.

江志紅, 葉麗梅.2010.近十年南京城市熱島演變的遙感研究 [J].南京信息工程大學學報 (自然科學版), 2 (2): 148–154.Jiang Zhihong, Ye Limei.2010.A study of the urban heat island changes of Nanjing in the past decade based on remote sensing [J].Journal of Nanjing University of Information Science and Technology (Natural Science Edition), 2 (2):148–154.

Kusaka H, Kondo H, Kikegawa Y, et al.2001.A simple single-layer urban canopy model for atmospheric models: Comparison with multi-layer and slab models [J].Bound.-Layer Meteor., 101: 329–358.

Leff B, Ramankutty N, Foley J A.2004.Geographic distribution of major crops across the world [J].Global Biogeochemical Cycles, 18, GB1009,doi:10.1029/2003GB002108.

Lin Y L, Farley R, Orville H D.1983.Bulk parameterization of the snow field in a cloud model [J].J.Climate Appl.Meteor., 22: 1065–1092.

Manley G.1958.On the frequency of snowfall in metropolitan England [J].Quart.J.Roy.Meteor.Soc., 84: 70–72.

蒙偉光, 閆敬華, 扈海波.2007a.熱帶氣旋背景條件下的城市效應與廣州夏季雷暴 [J].中國科學 D 輯 (地球科學), 37 (12): 1660–1668.Meng W G, Yan J H, Hu H B.2007a.Urban effects and summer thunderstorms in a tropical cyclone affected situation over Guangzhou city [J].Science in China (Series D: Earth Sciences) (in Chinese), 37 (12):1660–1668.

蒙偉光, 閆敬華, 扈海波.2007b.城市化對珠江三角洲強雷暴天氣的可能影響 [J].大氣科學, 31 (2): 364–372.Meng W G, Yan J H, Hu H B.2007b.Possible impact of urbanization on severe thunderstorms over Pearl River Delta [J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 31 (2): 364–372.

Mellor G L, Yamada T.1982.Development of a turbulence closure model for geophysical fluid Problems [J].Rev.Geophys.Space Phys., 20 (4):851–875.

Miao J F, Chen D, Wyser K, et al.2008.Evaluation of MM5 mesoscale model at local scale for air quality applications over the Swedish west coast: Influence of PBL and LSM parameterizations [J].Meteorology and Atmospheric Physics, 99 (1–2): 77–103.

Miao J F, Wyser K, Chen D, et al.2009.Impacts of boundary layer turbulence and land surface process parameterizations on simulated sea breeze characteristics [J].Annales Geophysicae, 27 (6): 2303–2320.

Miao S, Chen F, LeMone M A, et al.2009.An observational and modeling study of characteristics of urban heat island and boundary layer structures in Beijing [J].J.Appl.Meteor., 48: 484–501.

Mlawer E J, Taubman S J, Brown P D, et al.1997.Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres: RRTM, a validated correlated-kmodel for the longwave [J].Journal of Geophysical Research, 102: 16663–16682.

Monin A S, Obukhov A M.1954.Basic laws of turbulent mixing in the surface layer of the atmosphere [J].Tr.Akad.Nauk SSSR Geofiz Inst, 24(151): 163–187.

Niyogi D, Pyle P, Lei M, et al.2011.Urban modification of thunderstorms:An observational storm climatology and model case study for the Indianapolis urban region [J].J.Appl.Meteor.Climatol., 50: 1129–1144.

Shepherd J M, Burian S J.2003.Detection of urban-induced rainfall anomalies in a major coastal city [J].Earth Interactions, 7: 1–17.

Simpson M D.2006.Role of urban land use on mesoscale circulations and precipitation [D].Ph.D.dissertation, North Carolina State University,294pp.

萬齊林.2000.一個確定大氣近地層湍流輸送的計算方案 [J].熱帶氣象學報, 16 (1): 63–66.Wan Qilin.2000.A method for determining turbulent transfer in the atmospheric surface layer [J].Journal of Tropical Meteorology (in Chinese), 16 (1): 63–66.

王桂玲, 蔣維楣, 魏鳴.2007.城市熱島效應的衛(wèi)星遙感分析 [J].南京氣象學院學報, 30 (3): 298–304.Wang Guiling, Jiang Weimei, Wei Ming.2007.An assessment of urban heat island effect using remote sensing data[J].Journal of Nanjing Institute of Meteorology, 30 (3): 298–304.

張旭暉, 吳洪顏, 許祥, 等.2007.江蘇省雷暴災害脆弱性分析 [J].氣象科學, 27 (5): 536–542.Zhang Xuhui, Wu Hongyan, Xu Xiang, et al.2007.An analysis on thunderstorm vulnerability in Jiangsu Province [J].Scientia Meteorologica Sinica (in Chinese), 27 (5): 536–542.

朱飆, 王振會, 李春華, 等.2009.江蘇雷暴時空變化的氣候特征分析[J].氣象科學, 29 (3): 849–852.Zhu Biao, Wang Zhenhui, Li Chunhua,et al.2009.Analysis of climate spatial temporal character of thunderstorm over Jiangsu Province [J].Scientia Meteorologica Sinica (in Chinese), 29(3): 849–852.