0引言　　自数值天气预报和气候模拟出现伊始，数值模式对大气对流的描述或参数化就一直是一项具有挑战性的任务。单个对流单体具有很小的空间和时间尺度，空间上大约小于一到数十千米，时间上从几分钟到数小时。有组织的对流系统，比如飑线和中尺度对流复合体，其规模可达数百千米，时间上可持续一天甚至更长。对流是大气环流的一个重要能量来源，尤其是在热带。从社会经济角度来看，对流常常与暴洪、龙卷及飓风/台风等给社会带来极大经济损失的高影响极端天气联系在一起。因此，准确预报对流或强风暴发生的时间和地点，对于数值天气预报而言是重中之重。鉴于对流具有很小的空间尺度，其无法通过全球气候模式（General Circulation Models, GCM）和数值天气预报（Numerical Weather Prediction, NWP）模式得到解决，而只能通过参数化方法。