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基于集合预报概念的中尺度模式驱动—维云播撒模式建立及模拟研究
一维云播撒模式是研究云微物理过程和机理以及分析人工影响天气效果的有力工具。然而，由于缺乏高时空分辨率的探空数据和垂直风场等资料，一维云播撒模式的研究受到了制约。另一方面，随着计算机性能的高速发展，中尺度数值集合预报技术在精细网格集合预报研究和应用进展很大，模式输出涵盖了所有常规气象场以及诊断场。中尺度数值集合预报技术可以提供未来天气发展过程中的预报不确定性，借助先进中尺度模式的模拟可以弥补因观测资料不足而无法掌握复杂的中尺度天气系统在时间上与空间上的演变。然而由于云、降水和人工影响天气的过程的复杂性，中尺度模式计算量巨大，不适于采用详细的微物理云催化过程参数化方案。因为对于催化试验而言，长时间的数值积分可能延误最佳的作业时机，无法满足在“短时高效”的前提下，对预报云系反复进行催化模拟的需求。
借助集合预报的思想，将复杂费时的中尺度模式与微物理过程详细但计算省时的一维云播撒模式相结合，建立概率框架下的人工催化增雨作业系统，可能是提高模式预测人工播撒增雨潜势的重要方向。本文围绕将中尺度模式与一维云播撒模式耦合的思路，研究了利用中尺度模式输出资料驱动一维云播撒模式的合理方法，显著地改进了传统一维云模式（参数化模式和分档模式）无法模拟云和降水消散过程的不足;初步建立了一个以“集合预报”的概念为基本思想的一维云播撒集合预报子系统BCFS(Bin Cloud-seeding Forecast System)，为将概率预报的思想引入人工影响天气领域提供了方法基础。
结合2004年7月5日发生在吉林省的一次典型的层状云降雨过程，本文研究了运用中尺度数值预报模式(WRF)模拟的探空和垂直速度等物理量驱动一维层状冷云模式(1DSC)的方法。多组敏感性试验对比的结果表明，当利用WRF模拟的站点（长春）上空云内水成物廓线作为1DSC的初始背景场，并用模拟的温度、露点温度和垂直速度等物理量同步驱动1DSC时，新的模式（WRF-1DSC）能够较好模拟出降水的生消演变过程。进一步，为了尽可能消除WRF的误差对模拟结果的影响，通过分析WRF模拟的降水系统的移动趋势，在长春站附近选取若干点进行试验，结果表明，如果降低中尺度模式的模拟误差对一维云播撒模式的影响，合理地运用预报的基本气象要素同步驱动一维云播撒模式，一维云播撒模式就有能力准确预报单点的降水过程。
基于上述方法研究的结果，作者利用已建立的WRF-1DSC分析了层状云的催化过程。多组数值试验的结果表明，在降雨发生初期使用适量的AgI对云系进行催化，有助于提高凝华水的降水效率，使云中的过冷水和冰晶更充分的转化为降水，可有效增加地面累计降雨量，而过量播撒会降低降雨效率。对于20070705个例，播撒温度选择在-7.5℃左右，在自然冰晶形成初期，对作业云进行AgI播撒，增雨效果最佳。这部分的研究表明，WRF-1DSC能够很好地反映出云系发生、发展、维持直至消散的自然演变过程，可以定量计算云系的增雨潜力;并且能够通过大量的播撒试验筛选较优催化方案，可以为人工增雨作业提供理论指导，有助于提高人工影响天气的科学性。
与1DSC相比，一维云分档模式(1DBIN)考虑了水凝物谱型的演变问题，对云中微物理过程的描述更为细致。但是，与1DSC模式相似，1DBIN模式同样受到缺乏高分辨率的探空数据和垂直风场等资料的制约。因此，作者进一步研究了WRF与1DB IN的耦合方法。基于WRF-1DSC的驱动方法，通过进行多组敏感性试验，作者发现同时使用WRF输出的探空和垂直速度场同步驱动1DBIN模式，并且对1DBIN模式进行合理的初始化过程，WRF-1DBIN模式可以较好的模拟出降水的生消过程以及准确的降水量。对云中粒子谱的分析发现，WRF-1DBIN不仅可以模拟出冰晶粒子、雪粒子以及霰粒子在降水形成中，粒子增大和数量增多的过程，并且可以模拟出在降水结束时粒子变小和数量减少的过程。
上述的研究证实了利用复杂中尺度模式与一维云模式结合可以较好的模拟降水过程，这为建立基于集合预报思想的人工增雨预报系统提供了方法基础。因此，本文最后针对20090430层状云降雨个例，结合中尺度区域短期集合预报子系统LACS REFS(LACS Regional Ensemble Forecast System)和一个以“集合预报”的概念为基本思想的一维云播撒集合预报子系统BCFS(BinCloud-seeding Forecast System)，初步完成综合性“概率框架下的集合人工催化增雨作业系统”(cloud-seeding operational system in a probabilistic framework)的建立。首先依靠LACS-REFS得到降水系统的区域集合预报，然后根据预报降雨区确定可能作业的大致目标区域，提取环境场信息实时驱动BCFS模式。最后，通过BCFS系统，针对符合“层状云冷云催化技术指标”的云中各物理量阈值进行概率预报，为判断云系是否合适进行增雨作业提供科学依据，并可预报增雨作业的最佳时机。新系统基于所有集合成员的预报结果，不仅可以预报局地降水的概率，还可以预报增雨作业的可行性和最佳时机。