1. 引言
青藏高原作为世界上海拔最高、面积最大的高原，被誉为“世界屋脊”和“世界水塔”。该地区的环境变化对全球气候产生敏感响应并具有重要影响，特别是青藏高原的热力和动力作用在局地和全球大气环流中扮演关键角色，尤其对亚洲季风系统的形成有显著影响。降水在青藏高原水循环中占据至关重要的地位，其频率表示为总量的百分比，而强度则表示单位时间内的平均降水率。过往研究表明，降水频率和强度的准确模拟在很大程度上取决于数据的水平分辨率。然而，对青藏高原上降水的精确模拟依然是一个全球性的长期挑战；目前最先进的气候模型通常会高估青藏高原的降水量。
目前高原气候模拟存在分辨率较低的问题，对青藏高原降水的模拟存在较为普遍的系统性偏差，区域网格模式的分辨率在10 km以下，能够更好地模拟高原复杂的地形所产生的热力和动力变化，国内外也有不少学者对区域气候模式寻找合适的参数化方案，提出了改进局部地形对于大气过程的影响。西风环流受高原的阻挡容易在高原东部产生庞大而深厚的层状云团，而玉树地区极端复杂的地貌常常积累比较大的不稳定能量，容易产生恶劣性降水甚至冰雹天气。
层状云云系的结构相对稳定且持续时间较长，但其微物理过程十分复杂。对流云降水和层状云降水是高原地区夏季的两类主要降水类型。对流云降水的降水强度大，但持续时间较短，一般不超过3小时，降水量小，水平尺度在几十公里范围。层状云降水持续时间较长，有时长达1~2天，降水范围可达100公里以上。夏季青藏高原经常出现强对流天气，极端情况下可能导致冰雹等灾害性天气事件。在全球变暖的背景下，极端气候事件的频率和强度正呈现出变化的规律。极端降水事件的研究与模拟，对于保护人民的生命财产安全，推动防灾减灾工作的发展，具有十分重要的科学意义和实际应用价值。
钟兰頔、朱克云等通过WRF，对2010年9月25日青藏高原那曲地区的一次午后热力雷暴及其带来的冰雹过程进行数值模拟，得到模拟结果与云图实况对比表明微物理过程使用WSM3方案模拟结果较好，对于高原对流性降水效果较好[1]。赵书晗、王永红等在数值模拟贵州省贵阳市静止锋暖云降水过程云物理参数订正关系，结果表明调整云内湍流强度理查逊数可使降水预测准确率增加[2]。吕光辉等利用WRF模式对2001年10月新疆异常降雨事件进行了模拟，结果表明，各种参数化方案均模拟出主要降雨带，但各个方案对降雨带的位置、强度及分布的预报各不相同。随着分辨率的提高，模式对降水的模拟能力也不断提高。不同的积云参数化方案对降水模拟精度的影响也较大[3]。牛俊丽等利用WRF模式采用嵌套方案对我国江淮流域2003年7月4~5日一次降雨过程进行微物理方案的敏感性试验研究了不同分辨率下模式微物理方案对降水的影响[4]。
层状云的存在对积云的发展有显著的促进作用，降水量可加大到几到几十倍，积层混合云系可能是产生大雨和暴雨的一种重要机构，这与梅雨锋里锋区混合云系常产生暴雨的观测事实比较符合。目前对层状云降水的微物理数值模拟研究较少，尤其是研究高原地区降水对于该地区降水特点以及全球气候变化特征具有重要意义。层状云云系的研究始于20世纪，Bergeron提出了一个经典理论。他指出，引起降水的唯一因素是在云中温度低于−10℃的区域中，水滴之间存在冰晶(通过水滴冻结或水汽凝华形成)。在这种混合云中，接近水面饱和状态相当于对冰面的过饱和，导致冰晶迅速增长[5]。基于德国进行的高空观测，Findeisen断言，所有由大水滴组成的雨都起源于雪或冰雹。顾震潮在20世纪60年代提出了层状云系降水粒子形成的概念模型，将其划分为冰晶层、过冷水层和暖层[6]。侯文轩等利用NCEPFNL再分析资料为初始场通过WRF模拟发现模式能够较好地再现本次降水的时空特征和云发展过程[7]。
目前对如何选取合适的参数化方案、网格大小和分辨率更好地模拟高原区域降水，从而提高模拟效果，对于不同地区、不同时间段所设参数配置亦不同。陈颖等研究发现模拟青藏高原夏季降水时可优先考虑G3和Tiedtke积云对流参数化方案并且采用高分辨率的对流解析来提高模拟精度[8]。Angevine等提出对参数化方案的修改以适应不同的网格尺寸应该基于实际有效分辨率，而不是网格大小，边界层湍流和浅积云的灰色地带问题不能简单地通过降低参数化强度来解决[9]。Aditya Sharma利用ECMWF再分析v5 (ERA5)和0.25˚ × 0.25˚空间分辨率的格点降雨数据对模型结果进行评估表明，选定的Kain-Goddard-YSU和Kain-Goddard-ACM2参数化方案组合可以模拟重降雨事件的对流组织结构[10]。Zhou Peifeng利用ERA5再分析驱动的WRF模型，建立24组实验，结果发现采用微物理参数化方案和行星边界层参数化方案不如采用不同的积云参数化方案对模拟的影响大。Zhou Peifeng使用WRF 3.9.1对2008年10月24日至27日的北上孟加拉湾热带气旋研究中推荐ERA5 TDK方案作为在平衡热带气旋的模拟及其在青藏高原引发的极端降水方面的最佳解决方案[11]。
夏季高原下垫面强烈的辐射加热过程导致对流活动频繁，高原平均整层处于上升气流，配和印度洋和太平洋西部暖湿水汽，高原夏季对流系统发展旺盛，降水频发，高原地区降水是全球气候系统中的重要组成部分[12]。通过研究高原降水的时空变化趋势、降水类型和降水量的变化等，可以揭示气候变化对高原降水的影响，并为制定应对气候变化的政策和措施提供科学依据。高原地区常常出现降水强度大、时空分布不均匀的极端降水事件，如暴雨、洪涝等。研究高原降水的形成机制、预测方法以及与极端天气事件的联系，可以提高对这类事件的预警和应对能力，减轻灾害风险，保障人民生命财产安全。
高原地形复杂，观测站点有限，常规观测资料难以进行区域性降水分析，近年来大量学者通过再分析资料及插值降水格点数据，通过数值模拟降水过程，可以深入了解青藏高原地区特殊气候条件下的降水形成机制和降水发生规律，有助于揭示高原地区极端天气事件的成因和演变过程，同时可以验证和改进WRF模式在青藏高原地区的适用性和准确性，探索适用于该地区的参数化方案和微物理过程，为今后更精确地预测该地区的天气情况提供参考和支持。此外，针对极端天气对农业、交通等方面可能造成的影响，研究模拟青藏高原降水过程，研究其降水规律和气候特点，有助于提前预警和减少灾害风险，确保防灾减灾工作，保障居民生命和生产生活安全。因此，利用高分辨率的WRF中尺度模式模拟青藏高原玉树地区一次降水过程的研究总结出适合作为未来青藏高原长期模拟的研究基础的参数化方案组合，并深化对高原地区天气现象的认识、提高气象预测水平以及减少灾害损失具有重要的科学和实践价值。
Figure 1. Topographic map of the Yushu area (Yushu Station is located at the small red dot mark on the map)
图1. 玉树地区地形图(玉树站位于图中小红点标记处)
2. 资料和方法
2.1. 研究区概况
玉树地区(97˚00'~100˚12'东经、32˚00'~35˚25'北纬)位于中国青海省西南部，位于青藏高原东南边缘，平均海拔在4000米以上。玉树地区属于高原季风气候和高寒气候的过渡地带；冷暖季温差大，夏季短暂而凉爽，冬季寒冷漫长；年平均气温在0℃左右，且随海拔的升高而逐渐降低；玉树地区年降水量较少，主要集中在夏季，且呈现明显的季节性变化。夏季多为阵雨和雷雨，冬季则以雪为主，是重要的水资源补给期；日照时间较长，年均日照时数在2500小时以上，尤其是冬季，阳光照射强烈；受到季风的影响，夏季主要风向为东南风，冬季则为西北风。风力较大，尤其是春季和秋季。
玉树地区降水主要受复杂地形影响：玉树地区主要是高原山地地形起伏大，暖湿气流经过山地受地形阻挡和抬升，空气上升冷却凝结成巨大的降水云团(如图1)。夏季高原动力作用相当重要，特别是玉树地区复杂地形的绕流作用。玉树地区降水在地域和季节上差异较大，降水种类也比较多，日变化大，同一天内可以连续出现雨、雪、雹、霰。杨永寿等对气候变暖背景下玉树地区主要气象灾害分布特征及防御对策的研究表明：从1961年到2017年玉树州年平均冰雹日数有减小趋势，其中，曲麻莱县为全州冰雹日数最多的县站，研究还发现玉树地区由于纬度偏南，处于夏季副热带急流徘徊的纬区，热力对流和动力辐合作用强，长江、澜沧江、黄河水系利于低纬水汽输入，同时夏季玉树地区盛行东南风，低纬暖湿气流经高原南部向北输送，在玉树地区风向转变，水汽有较长的停留时间，白天受太阳辐射加热，因而有利于降水云团的形成，同时容易在夜间形成强降水[13]。
2.2. 资料概况
本文研究数据来源于WRF官网下载的NCEP GDAS/FNL 0.25度逐3 h的全球对流层分析和预报网格，以及micaps4.0再分析资料，用此资料来研究玉树地区本次层状云降水过程，以玉树地区为中心区域，区域范围为92˚~102˚E、28˚~38˚N，模拟网格距为10公里，起止时间为2019年7月6日00时至7月7日00时，通过区域站插值模式处理得到24 h累计降水分布图。
云图资料来自日本葵花8号卫星，葵花系列卫星是日本发射的地球同步轨道的气象卫星，具有3个可见光、3个近红外和10个红外通道，其可见光通道云图分辨率达1~2 km，全盘图观测频率达每10分钟一次，多国将该系列卫星用于本国的天气监测和天气预报。本文所用葵花8号卫星8 um、11 um通道红外亮温资料(时间分辨率为10 min、空间分辨率为2 km)。
2.3. 研究方法
2.3.1. WRF模式
WRF模式是由美国国家大气研究中心(NCAR)和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)等机构合作开发的，可支持多种水平分辨率，从数十公里到几公里不等，可以根据需要选择适当的分辨率进行模拟，以满足不同尺度的气象预报需求。Mohandas和Ashrit以及Powers等人指出，利用参数化进行过程估计是一个动态的研究领域，其中一个先进的模型是天气研究和预报WRF，该模型具有多种参数化方案选项，能用于模拟大气中的辐射、湍流、云微物理等各种过程，以更准确地描述大气的动力学和热力学特性[14]。本文主要采用积云对流参数化方案，并模拟在不同网格距下的效果，其中BMJ方案引入成云效率参数，增加了决定积云对流特征廓线的自由度、GD方案采用了集合平均的方法。积云对流参数化方案通过考虑大尺度环境条件和热力学过程，以及对流辐合、抬升、凝结和降水等过程的近似描述，能够增加模式的稳定性。这有助于避免模拟中出现不现实或不稳定的结果[15]。
本次研究选取2019年7月6日到2019年7月7日玉树地区降水过程通过区域站点插值处理，模式初始条件和边界场采用NCEP FNL数据，对模拟结果用NCL实现可视化。模拟的中心点为32˚N、96˚E，分别选择NKF、BMJ和GD三种积云参数化方案，水平格点采用100 × 100，网格距为10 km和5 km，选用YSU边界层方案、RRTM长波辐射方案、Dubhia短波辐射方案和Noah陆面过程方案，投影方式为Lambert。选用上述方法进行对比试验。
本文研究关注以下目标：1) 评估WRF模型中不同参数化方案的组合在玉树地区层状云降水过程模拟中的性能，进行了敏感性实验以确定物理参数化的最佳组合；2) 定量验证WRF模型输出在不同分辨率和积云参数化方案下的结果，结合实况数据分析模拟效果。
2.3.2. 天气学分析
天气学方法是一种定性的、经验性的预报方法，虽然目前形势预报越来越依靠数值预报，但是在很多情况下，天气学分析依然是十分重要的常用方法。利用micaps再分析资料，通过分析环流背景场(各层级高空图、温度场、K指数场、区域站点降水折线图等)从大尺度环流、降水条件等方面深入分析此次降水。
3. 研究结果
3.1. 降水概况和环流背景
7月6日~7月7日青藏高原玉树地区发生了一次夜间层状云降水，玉树地区中部至北部降水量达30 mm，其余地区降水量在0~10 mm，降水区域东西走向呈带状分布，降水持续时间较长。从玉树单站折线图来看：7月6日02时降水达12 mm，08时降水达9 mm，降水持续时间长；从7月6日20时玉树地区区域过去6 h累计降水看：川西地区降水较大，降水范围广；2019年7月6日23时玉树站达到中等回波强度，部分区域大于10 dBZ，持续到7日早上03时，云顶高度为8~9 km。
从2019年7月6日08时至7月6日20时200 hPa和500 hPa天气形势图上来看(图2所示)，200 hPa高空图上，玉树地区上空主要为偏西风，08时高原上有槽东移，玉树地区处于槽前上升气流区，东亚大槽移动缓慢，槽维持在青海高原西部，且降水发生时段内高空槽无明显的大尺度演变过程，为此次层状云降水提供动力条件；20时玉树地区位于东亚大槽后部，槽后西北气流引导降水云系往东南方向移动，在四川北部、甘肃南部形成降水。500 hPa高空图上，08时玉树地区位于槽前，处于西南转西北气流与偏西风交汇处，西南偏暖湿空气与上游冷空气交汇产生持续时间较长的大量降水；20时玉树地区处于槽内，兰州高脊向北加深，玉树地区槽加深持续降水，风场上玉树地区有西南转西北的风切变，加上高空小槽配合，高原上的风切变容易产生降水。
(a)
(b)
(c)
(d)
Figure 2. From 08:00 on July 6, 2019 to 20:00 on July 6, 2019, 200hPa and 500 hPa weather situation
图2. 2019年7月6日08时至7月6日20时200 hPa和500 hPa天气形势图
实况图(图3(a))上看玉树单站7月6日02时降水达12 mm，08时降水达9 mm，实况图上玉树单日降水量达22 mm。白天降水很小，夜间露点温度低，露点温度差小，云底高度低，抬升凝结高度低，云层厚，夜间容易产生强降水；白天由于气温升高，太阳辐射强，气温升高趋势相比露点温度更快，露点温度差增大，抬升凝结高度升高，云底高度升高，因此白天高原不容易出现降水。此外，对照前后几天单站折线图发现，温度、露点温度还呈现周期性的变化。从温度对数压力图(图3(b))上看，玉树单站6日20时对流有效位能达958.4 J/kg，大气层结不稳定，夜间抬升凝结高度很低，云层较厚。
Table 1. Radiosonde physical quantity parameters of Yushu single station on July 6
表1. 7月6日玉树单站探空物理量参数
|
整层比湿IQ (g) |
自由对流高度(m) |
抬升凝结高度(m) |
垂直风切变(m/s) |
湿对流有效位能(J·kg−1) |
08时 |
1668.5 |
592.2 |
636.2 |
1.52 |
2.9 |
20时 |
1862.5 |
552.5 |
604.5 |
0.66 |
958.4 |
(a) (b)
Figure 3. (a) July 6, 2019 Yushu single station three-line map (unit: mm), (b) Logarithmic pressure diagram of Yushu single station temperature at 29:00 on July 6, 2019
图3. (a) 2019年7月6日玉树单站三线图(单位：mm)，(b) 2019年7月6日29时玉树单站温度对数压力图
从表1，可以看出，7月6日08时湿对流有效位能仅为2.9 J·kg−1，说明降水时段结束时大气层结不稳定能量小，到20时受白天太阳辐射和地形作用湿对流有效位能达到958.4 J·kg−1，湿对流有效位能在短时间内快速增加说明存在一种显著突变现象，大气中的不稳定能量正在迅速累积。目前大气层已经进入了一个高度不稳定的状态，其中储存了大量潜在的能量，一旦遇到触发因素，原本平衡的抑制机制将迅速失效，导致不稳定能量的大规模释放。这种能量的释放将引发强烈的对流活动，可能表现为极端天气现象。风垂直切变对地形对流降水的模式分布具有显著影响，同时风垂直切变对地形对流降水的强度和模式分布起着决定性的作用。08时风垂直切变较于20时大，说明白天的垂直风切变有利于云团的组织和增强，因为它们能够维持上升气流的连贯性，从而促进云团的增长。整层比湿较大通常意味着大气中存在较多的水汽，这增加了层状云降水的可能性。
(a)
(b)
Figure 4. (a) At 20:00 on July 6, 2019, the K index field, (b) At 20:00 on July 6, 2019, the K index field
图4. (a) 2019年7月6日20时K指数场，(b) 2019年7月6日20时K指数场
从K指数场(图4)上看，7月6日08时玉树地区K指数界于24到34之间，大气层结极不稳定，容易产生对流性降水，20时K指数在16到22之间，结合散度场判断该地区有辐合，且K指数显示大气层结不稳定，不稳定能量较大。
3.2. 卫星云图资料分析
(a)
(b)
(c)
(d)
Figure 5. Sunflower-8 satellite cloud image of the 8um band (Figures a, b, c, and d at 02:00, 08:00, 14:00, and 20:00 on July 6, respectively)
图5. 葵花8号卫星8um波段卫星云图(图a、b、c、d分别为7月6日02时、08时、14时、20时)
利用葵花8号卫星高时空分辨率的特点，选取其8 um波段观测水汽云团、11 um波段观测云系特征。红外云图可以很好地反映局部天气系统的发生、发展和消亡，色调越深，温度越高，卫星接收到的红外辐射越大；色调越浅温度越低，辐射越小；水汽云图能比较直观地反映大气中水汽的分布，色调浅白的地区对应对流层上部的湿区，一般与上升运动相联系；色调较深的黑色区域是大气中的干区，对应大气中的下沉运动。云图经纬度范围：95˚E~100˚E、32˚N~35˚N，玉树地区位于云图中心位置。
从水汽云图(图5)上来看，7月6日夜间由于发生层状云降水，高空水汽含量明显减少，02时(图5(a))水汽云图色调呈现灰白，08时(图5(b))逐渐受太阳辐射加热影响，云底增加，下垫面水汽抬升凝结成云，玉树东部地区云图色调白亮，水汽丰富。受槽前上升气流控制以及白天高原加热作用，14时非降水时段期间(图5(c))：太阳辐射作用达到最大，水汽垂直运动旺盛，在玉树地区均可见不同大小的水汽云团，其形状如冒泡状。水汽云团受高空西风引导不断东移，东移过程不断补充和加强。20时非降水时段期间(图5(d))，白天加热作用基本停止，抬升凝结高度逐渐降低，低层出现小而多的水汽云团，较小的云团混合生成较大的降水云系，出现白亮紧密的成片状的层状云。再由降水实况图发现，降水主要发生在02时和08时，露点温度差小，云图上看此时段内云层为带状，14时下垫面受午后不均匀加热影响，结合T-lnp图(图3(b))综合考虑，玉树地区附近形成了高相当湿位温和高有效位能区，并在玉树地区北侧触发出初始对流，上冲云顶很高，当对流有效位能足够大时，就能形成短时强降水，在夜间形成较大而厚的云团，可能产生层状云降水，因此，白天玉树地区降水主要为对流性降水，夜间产生的为层状云降水。
(a)
(b)
(c)
(d)
Figure 6. Sunflower-8 satellite cloud image of the 11um band (Figures a, b, c, and d at 02:00, 08:00, 14:00, and 20:00 on July 6, respectively)
图6. 葵花8号卫星11um波段卫星云图(图a、b、c、d分别为7月6日02时、08时、14时、20时)
再综合红外云图(图6)分析发现，02时(图6(a))和08时(图6(b))，即降水时段，玉树地区上空均被层状云覆盖，云层较厚，云层覆盖时间也较长，云顶亮温梯度大，云顶亮温最低处和地面降水最大区域几乎重合，结合水汽图分析判断此时发生层状云降水；非降水时段14时(图6(c))太阳辐射变强，对流垂直运动旺盛，加上西南暖湿气流输送，云底高度增加，玉树地区中部至南部有大片云层覆盖。云图中较红区域云顶亮温也较高，表明云层发展旺盛，其上冲云顶较高，云团呈塔状或者冒泡状，云顶亮温梯度大值区云图上多纹理褶皱。结合环流背景场来看，降水时段玉树地区始终位于槽前，环流形势稳定，上升气流携带水汽源源不断发展凝结成云，因此红外云图上云团致密均匀，特别是14时，午后辐射加热使抬升作用更强。
3.3. 模拟结果
Table 2. Simulation scheme and comparison
表2. 模拟方案及对比
测试方案 |
分辨率 |
积云化方案 |
测试方案 |
分辨率 |
积云化方案 |
方案1 |
5 km |
无 |
方案5 |
10km |
BMJ方案 |
方案2 |
5 km |
GD方案 |
方案6 |
5km |
NKF方案 |
方案3 |
10 km |
GD方案 |
方案7 |
10km |
NKF方案 |
方案4 |
5 km |
BMJ方案 |
|
|
|
利用再分析数据通过WRF模拟得到24 h累计降水(图7)作为实况降水分布图。从模拟的24 h累计总降水来看，玉树及其南部地区降水量超过32 mm，局部地区降水量达50 mm，降水分布不均匀，呈片状或带状。
图8中各积云化参数方案和图7对比发现：不同积云化方案对降水模拟结果较为敏感，方案6、7 (GD方案)均能较好地模拟此次层状云降水，模拟的降水相对比较连续，最大降水区域也能更好地符合实况，其他分辨率、方案模拟的效果均不够理想，方案2、3 (NKF方案)模拟效果相对较好，方案4、5 (BMJ方案)模拟最大降水区位置偏下，极值区域较多，模拟降水区范围、降水量均不理想。此外，在相同网格尺度(分辨率)下，不同积云化参数方案模拟的效果也相差甚远：5 km分辨率下，方案7模拟得最好，方案2次之，方案5模拟降水中心区位置偏东偏北、范围偏大、效果最差；10 km分辨率下，方案6模拟的降水中心区域位置、大小均符合实况，效果最好，方案3次之，方案4最差。同一方案下，不同分辨率模拟的最大区域降水位置、范围差别不大。由于GD方案采用混合参数化和随机选择技术，克服了传统参数化方案的局限性，提高了对流模拟的精度，在天气预报和模拟中适用性广泛，尤其在模拟高空、低层和中层对流活动时效果显著。相比之下，BMJ方案组合模拟效果最差，主要降水雨带和降水强度与实际差距较大，东南部的强降水也没有明确的表现。考虑到本次暴雨主要受中小尺度对流系统影响，大尺度环流背景稳定的情况下，因此GD方案描述的云物理过程很适合用于这次降水过程。NKF方案组合模拟结果与实况接近，基本模拟出了强降水中心，但降水强度的模拟略有偏差。尽管提高分辨率对降雨带的路径和范围影响不显著，但主要有助于改善降雨强度的模拟。特别是GD积云对流参数化方案，在5 km分辨率下，能够更准确地捕捉到强降水的位置和强度。
Figure 7. Scheme 1 24-hour cumulative precipitation distribution map in Yushu area, unit: mm
图7. 方案1玉树地区24 h累计降水分布图，单位：mm
(a) (b)
(c) (d)
(e) (f)
Figure 8. Figures a, b, c, d, e, and f are scheme 2 - 7, respectively, using GD, BMJ, NKF cumulus parameter schemes, unit: mm
图8. 图a、b、c、d、e、f分别为方案2~7，采用GD、BMJ、NKF积云化参数方案，单位：mm
Figure 9. The temperature, dew point temperature and real-time comparison change plots simulated by the GD, BMJ, NKF cumulus scheme
图9. GD、BMJ、NKF积云化方案模拟的温度、露点温度和实况对比变化图
由7月6日02时至7月7日02时5 km分辨率下各方案温度和露点温度变化图(图9)通过对比分析可以得到：实况温度和露点温度和测站实况图变化趋势基本相同，夜间露点温度差减小有利于形成较厚的云系导致高原夜间降水频繁；各积云化方案模拟结果中，NKF方案模拟效果偏大，拟合性也比较差，BMJ方案模拟结果最为理想，折线与实况拟合得也较好，GD和NKF方案对于分辨率比较敏感，BMJ方案组合对分辨率的敏感程度最低。
3.4. 物理量分析
通过前面的再分析数据资料可以得到，不同方案模拟的最大降水区域中心的范围和位置存在差异，对比不同积云参数化方案后发现，GD参数化方案效果最为理想，下面是对7月6日08时GD参数化方案做的各层级物理量场的模拟，综合水汽条件、温度梯度和大气层结稳定分析本次层状云降水过程。
3.4.1. 温度
从温度场(图10)上来看，各层温度总体而言南高北低；100 hPa玉树地区温度梯度较大，且愈靠近高原南部愈冷，其北部有较暖中心；低层四川西北部与玉树地区冷暖空气交汇，加上高原下垫面白天受辐射加热和地形热力影响，夜间冷却成云，更容易产生降水。
(a) (b)
Figure 10. At 08:00 on July 6, the horizontal distribution of 100 hPa temperature in Yushu area was simulated, unit: K
图10. 7月6日08时玉树地区100 hPa温度水平分布模拟，单位：K
3.4.2. 风场
风场(图11)上来看，主要受山脉、高原影响；100 hPa玉树地区北部为东南气流，其南侧西南气流受地形影响转为东南气流向西北流动，存在顺时针方向的振荡；500 hPa为平直西风气流；受下垫面影响东南方向的气流被山脉阻挡转为偏东风，从而带来充足的水汽，以维持层状云降水较长的持续时间。结合云图上分析，08时水汽云图(图5(b))东部地区色调白亮，再由100 hPa风场模拟图判断白亮区位于风向转变的后方区域，水汽由丰富区输送到降水区。
(a) (b)
Figure 11. Horizontal wind field simulation in Yushu area at 08:00 on July 6, unit: m/s (Figure a and Figure b correspond to 100 hPa and 500 hPa respectively)
图11. 7月6日08时玉树地区水平风场模拟，单位：m/s (图a、图b分别对应100 hPa 、500 hPa)
3.4.3. 相对湿度
从模拟的500 hPa相对湿度图(图12)上看，玉树地区相对湿度场基本和模拟结果的空间分布相吻合，相对湿度也和玉树地区地形密切相关，南部相较于北部空气更为潮湿，夏季西南海域暖湿空气源源不断向高原南部(迎风坡)输送水汽，造成玉树地区南部水汽丰富。就周边地区而言，北部相对于玉树地区南部相对湿度更小，7月，玉树地区已经进入汛期，西南暖湿气流盛行，高原南部有印度洋和孟湾丰富的水汽向玉树地区东南部输送，造成玉树地区东南部、四川西部、西藏东部湿度较大。结合08时的红外云图(图5(b)、图6(b))分析，模拟的相对湿度基本配合，相对湿度大的区域云量大、云顶亮温低、降水的强度也越大。
(a) (b)
Figure 12. Relative humidity in Yushu area
图12. 玉树地区相对湿度
4. 结论
1) 2019年7月6日夜间发生了一次层状云降水，主要降水时段集中在02时和08时，所用设计方案模拟的结果基本反映此次降水的实况和云图特征。通过不同分辨率、微物理过程和积云对流方案的反复模拟，从降水区域模拟来看，GD积云化方案的效果较好，与再分析数据的降水空间分布相似性较高。相比之下，BMJ方案的模拟效果最不佳；同一积云化方案下，NKF方案两种分辨率模拟的最大区域降水位置、范围差别不大，GD方案模拟的5 km分辨率模拟效果更佳，可以看出，在使用GD方案时，更小的分辨率模拟得更好。在模拟实况温度和露点温度时，5 km的BMJ方案模拟效果相对于其他两种方案明显更出色。
2) WRF模拟高原降水结果存在普遍性偏大，并且模拟的雨区范围偏大，高估了降水量近一倍，可能是由于高原局部地形影响，以及观测站资料有限无法获取比较完整的降水资料。此外，模型中存在不可完全避免的系统误差，高原模拟降水可能会因复杂的地形和模拟时段而发生改变。
3) 青藏高原在夏季存在低涡系统，孟加拉湾暖湿水汽源源不断向高原南部输送，爬坡越过喜马拉雅山脉，进入青藏高原腹地，在玉树地区形成层状云云团，玉树地区位于高原东部，白天受地表加热作用，地表水汽蒸发较大，抬升凝结高度增加，进一步使对流有效位能增大，夜间气温降低，温度露点差减小，抬升凝结高度降低，云层变厚，白天积累的不稳定能量从而触发降水。其次，从风场的模拟结果来看，低层有西南向西北的转向风，高层有偏西风，这样的风场配置有利于垂直环流的形成，从而导致小尺度的对流运动组织化产生强降水。
4) 环流形势稳定、水汽充足、高原风切变是产生层状云降水的主要原因，下半年在高原上经常出现500 hPa的风切变，与西南暖湿气流汇合，在高空西风气流引导降水云系东移，容易在玉树地区产生较为持续的层状云降水。此外，推测白天玉树地区主要以范围小、强度大、时间短的对流性降水为主，夜间主要以范围广、强度相对较小、时间长的层状云降水。