齐亚杰，陈 敏，仲跻芹，范水勇，刘瑞婷，郭淳薇

（北京城市气象研究院，北京 100089）

引 言

近几十年以来华北区域城市化进程发展迅速，大量密集、形态复杂的建筑物和道路等基础设施代替了原有的裸土和植被，城市上空形成了有别于城市边界层的城市冠层，其高度从地面到建筑物屋顶，与建筑物高度、几何形状、街道宽度和走向等密切相关［1］，通过与边界层之间的物质、能量交换影响局地天气的形成和发展。因此，为提高数值天气预报的准确性，城市冠层是一个需要加以考虑、不可或缺的物理过程。

在中尺度数值模拟中通过耦合基于冠层理论建立的城市冠层模块UCM（urban canopy model）来考虑城市冠层的影响，综合考虑城市的几何特征、建筑物对辐射的遮挡以及对短波和长波辐射的反射作用等，从而弥补原有平板模式仅考虑模式网格中城市参数（如反射率、粗糙度等）的不足问题。目前单层冠层方案SLUCM因其计算量小、效率高，已嵌套到WRF Noah－LSM陆面模式中［2－5］，并广泛应用于城市气象特征的模拟研究中。多项研究显示，应用接近实际的高分辨率城市下垫面基础数据集和城市冠层相关参数，对提高模式模拟精度非常重要［6－7］。近年来，在社会经济快速发展和城市化进程不断加快的新形势下，不断更新的城市下垫面信息对提高城市气象特征的模拟精度更具优势［8－11］，通过优化城市冠层参数能够更合理地模拟城市温度、湿度、风等气象要素的时空状况［6，12］。然而，以往多数研究采用的冠层参数多为默认值，未根据实际进行相应的调整，且在业务预报中更新冠层参数的更少。随着城市气象研究的不断深入，通过晴天案例的分析充实了城市冠层的理论基础，但在业务应用中仅通过个例的模拟分析仍存在很大的不确定性，如天气状况的多变、预报城市的不固定等。为此，本文将优化冠层参数的城市冠层模式耦合到RMAPS－ST（rapid－refresh multi－scale analysis and prediction system－short term）数值模拟系统中，通过典型季节的批量试验，探究城市冠层效应对华北城市区域地面气象要素短期预报的影响，并对耦合城市冠层模式后的系统预报性能进行评估，以期更好地服务于华北区域城市精细化天气预报。

1 研究方法

1.1 试验设计与资料

耦合城市冠层模式（UCM）是基于张亦洲等［12］提出的优化城市冠层参数的单层冠层模式，具体优化过程如下：（1）对关键的城市下垫面特征参数，包括建筑物高度、热传导系数、发射率和城市地表不透水面积比率等进行修改，表1列出部分优化后的冠层参数；（2）对10 m风速进行计算修正，考虑城市地表零平面位移高度的影响，并且根据建筑物高度的不同对风速进行调整。冠层模式通过Noah陆面模式与RMAPS－ST耦合，在计算城市区域上空的气象场时，冠层模式通过考虑房屋、道路的朝向及几何特性的影响，主要计算城市结构与大气之间的交换过程，而陆面模式主要计算城市内自然下垫面与大气之间的热量和水汽交换，城市区域单个格点值是两者次网格值的加权平均。另外，城市区域内地表拖曳力主要由冠层模式计算更新，其他自然下垫面的拖曳力则在近地层模块中计算完成［4，12］。

表1 优化的城市冠层参数［12］Tab.1 The optimized urban canopy parameters［12］

在设计试验时，基于RMAPS－ST短期数值预报模式对改进的城市冠层模块UCM进行耦合。RMAPS－ST是由北京城市气象研究院基于上一代华北区域快速更新循环同化和预报系统［13－14］开发的新一代快速更新多尺度分析及预报系统的短期预报子系统，自2017年5月起已实现业务化运行［15］。优化的地表类型数据，是结合城市地理信息对城区进行更精细、更准确的分类，即在原始USGS基础上进行下垫面的改动，并根据2009年Landsat TM高分辨率卫星资料反演的城市分布特征，按照地表不透水面积百分比细分为低、中、高密度城市，这种详细的水平分类能够更好地表征城市的几何形状和热力特征［12］。设计的两组数值试验，均采用此下垫面信息，其中NOUCM试验未耦合城市冠层模式，将城市下垫面视为均匀的水泥平板，通过改变下垫面的热力学性质和粗糙度来考虑城市对边界层内动量和热量的影响，不考虑冠层效应；UCM试验是在NOUCM试验的基础上，耦合了优化参数的单层城市冠层模式，通过考虑建筑物高度、道路宽度等要素对城市冠层内各气象要素产生的影响，综合考虑城市冠层效应，但由于人为热的引入需根据实际情况确定［16］，且城市冠层结构对城区气温的影响比人为热源的作用更大［17］，因此UCM试验暂未考虑人为热的影响。两组试验均采用两重嵌套［图1（a）］，最外层分辨率为9 km，覆盖整个中国区域，水平网格点数为649×500，而内层分辨率为3 km，覆盖了华北区域，水平网格点数为550×424，但内外层垂直方向上均分为50层［18］。主要的参数化方案包括新的Thompson云微物理方案，Noah陆面方案，YSU边界层方案，RRTMG短波和长波辐射方案等［18］。选用ECMWF中期预报为模式的初始场和侧边界条件，观测资料经过质量控制后进入同化系统，包括常规地面站资料、自动观测站资料以及船舶、浮标、飞机报、探空资料、GPSZTD等，经三维变分同化系统得到分析场。为检验耦合冠层模块的睿图模式对华北区域数值预报的改进效果，分别挑选2017年1月和7月作为冬季和夏季代表月份进行批量试验，试验时段为2017年1月9—18日和2017年7月10—19日，起报时间为每天00：00 UTC（世界时，下同），预报24 h。

1.2 检验方法

为了定量评估NOUCM和UCM两组数值试验的预报性能，使用美国国家大气研究中心数值预报发展试验中心研发的MET（model evaluation tools）对模拟结果进行检验评估。D02区域城市地表覆盖类型见图1（b），重点针对RMAPS－ST中D02区域的城市站点［图1（c）］进行检验，对2017年1月中旬和7月中旬的偏差空间分布以及耦合冠层对模式预报性能的改进效果进行分析。观测资料选自国家级地面气象观测站，利用MET检验将RMAPS－ST模式网格预报值插值到站点位置，生成测站的模式预报值，并与相应站点观测值进行对比，对比指标选用偏差Bias和均方根误差RMSE（root mean square error），其计算公式如下：

式中：Fi为站点模式预报值；Oi为站点观测值。Bias值越接近于0、RMSE值越小表明预报效果越好。另外，采用｜BiasUCM｜－｜BiasNOUCM｜指标来反映耦合城市冠层对城市区域地面气象要素的改进［19］，负值表示有所改进。

图1 RMAPS－ST数值预报系统试验区域设置（a）和D02区域城市地表覆盖类型（b）及气象站点分布（c）（1代表USGS中的城市类型，31～33代表低、中、高密度城市分类）Fig.1 Domain configuration of RMAPS－ST（a）and distribution of urban landuse types（b）and meteorological stations（c）in D02 domain（1 presents urban type in USGS，31，32 and 33 represent low，medium and high density urban types，respectively）

2 结果与分析

2.1 耦合城市冠层模式对冬季地面要素预报的影响评估

图2为2017年1月中旬UCM和NOUCM两组试验在华北区域（D02）城市站点预报的平均2 m气温、2 m比湿和10 m风速的MET客观检验。可以看出，在耦合改进的单层城市冠层模块后，地面气象要素的预报性能均有一定程度的提高。在2 m气温检验［图2（a）］中，NOUCM、UCM两组试验的 Bias白天均为负值，表明两组试验对2017年1月中旬白天城市气温均存在低估现象，且均在06：00负偏差最大，分别为 －1.34、－1.24℃，UCM的预报效果优于NOUCM试验；两组试验的Bias夜晚均为正值，表明在夜晚均高估了城市区域的2 m气温，NOUCM的Bias高达2℃，而考虑了冠层效应的UCM试验的Bias均在0.8℃以内。总的来说，UCM试验预报的2 m气温偏差绝对值均小于NOUCM试验，且前者的RMSE在24 h预报时效内都低于后者，表明耦合了城市冠层模式的UCM试验对2 m气温的预报与实际观测更为接近，可信度更高，且在夜晚的改进效果尤为突出，24 h气温预报准确率提高42%。在2 m比湿检验［图2（b）］中，两组试验的预报全天以偏干为主，且与观测值的 Bias均较小，在 －0.2 g·kg－1以内，冠层效应对比湿的改善不明显，预报准确率仅提高1.7%。10 m风速的MET检验［图2（c）］表明，两组试验均高估了华北城市区域全天的10 m风速，考虑冠层效应的UCM试验Bias和RMSE均小于NOUCM试验，前者的 Bias全天变化范围是 0.03～0.79 m·s－1，较后者的预报偏差（0.25～1.25 m·s－1）显著偏小，表明考虑冠层效应的10 m风速预报误差改善显著，预报准确率提高49%。

综上所述，耦合冠层模块后，尽管对2017年1月中旬2 m比湿的预报误差改进不明显，但2 m气温预报的白天偏冷、夜晚偏暖情况得到一定的改善，同时大大减小了10 m风速预报误差，提高了模式对华北城市区域地面常规气象要素的预报性能。这与未耦合冠层参数化方案时模式只把建筑物作为平坦、一定厚度的小块介质层处理有关，城市在NOUCM试验中被视为裸土，只区分下垫面类型的热容量、热传导、反射率、粗糙度等参数，却忽略了建筑物的几何形态、高度和墙面、屋顶等的影响，较难反映城市热环境的基本特征［20］。

从两组试验预报的2017年1月中旬平均2 m气温的偏差空间分布［图3（a）、图3（b）］看出，在大部分城市区域两组试验均高估了2 m气温，其中NOUCM试验预报偏差更大。另外，从2 m气温改进指标的空间分布［图3（c）］可见，耦合冠层结构的大多数城市站点2 m气温预报较未考虑冠层结构的有很大改进，而对于郊区站点影响很小，两组试验对郊区站点的预报相差不明显，这主要由于模式中郊区站下垫面并非如城市那样复杂，说明合理的城市冠层参数化方案的计入对准确估算华北城市区域近地层2 m气温非常重要，这与其他区域个例模拟的结论相似［20－21］。冠层方案中需综合考虑建筑物的高度、立体结构对短波辐射的阴影遮蔽作用以及反射短波辐射、冠层表面向上长波辐射的陷阱作用等，这些都对近地面2 m气温极其敏感。然而，NOUCM试验中城市区域只考虑了下垫面类型而忽略了冠层效应，对城市下垫面热力学特性的描述明显不足，因此无法更精确估算城市区域近地层2 m气温。总之，耦合优化参数的城市冠层模块显著改善了华北城市区域2 m气温的预报偏暖现象，提高了华北城区2 m气温的预报性能。

图4是2017年1月中旬两组试验预报的10 m风速偏差及其改进指标空间分布。可以看出，在华北区域NOUCM试验模拟的10 m风速较观测值偏高，而考虑冠层效应的UCM试验模拟的10 m风速虽在大部分区域也较观测有所高估，但偏差有所减小，甚至在北京和天津部分城市站点的偏差由正偏差变为负偏差，说明考虑冠层效应使华北城市区域10 m风速明显降低。这是因为冠层结构增加了城市地区的摩擦系数，城市对水平气流的动力阻碍作用会直接消耗空气水平运动的动能，从而使城区10 m风速明显降低［22］。优化城市冠层模块的耦合改善了RMAPS－ST对华北城市区域10 m风速预报偏大的问题，这种改进主要表现在城市区域，而对郊区的10 m风速影响很小。

图3 2017年1月9—18日UCM试验（a）和NOUCM试验（b）预报的2 m气温偏差及改进指标（c）空间分布（单位：℃）Fig.3 The spatial distribution of forecasted Bias of 2 m temperature by UCM（a）and NOUCM（b）tests and the difference of their absolute values（c）from 9 to 18 January 2017（Unit：℃）

图4 2017年1月9—18日UCM试验（a）和NOUCM试验（b）预报的10 m风速偏差及改进指标（c）空间分布（单位：m·s－1）Fig.4 The spatial distribution of forecasted Bias of 10 m wind speed by UCM（a）and NOUCM（b）tests and the difference of their absolute values（c）from 9 to 18 January 2017（Unit：m·s－1）

由近地面比湿的偏差分布［图5（a）、图5（b）］可见，两组试验对2017年1月中旬2 m比湿的预报在京津冀城市群和山东地区以偏干为主，在山西北部及东北区域以偏湿为主，且预报偏差均较小，在－0.5～0.5 g·kg－1之间。两组试验的预报效果相近，耦合冠层效应对2017年1月中旬近地面比湿预报改变很小（－0.1～0.1 g·kg－1）［图5（c）］，这主要与冬季比湿整体较低有关。

2.2 耦合城市冠层模块对夏季地面要素预报的影响评估

图6是UCM和NOUCM两组试验预报的华北区域城市站点2017年7月中旬地面常规气象要素（2 m气温、2 m比湿和10 m风场）的MET客观检验。可以看出，在耦合城市冠层模块后，地面气象要素的预报性能均有一定程度的提高。在夏季2 m气温的检验［图6（a）］中，两组试验预报的Bias在全天均表现为偏暖，与冬季偏差的日变化明显不同，表明两组试验均高估了华北城市区域夏季全天的2 m气温，且UCM试验的正偏差小于NOUCM试验，白天尤其明显，如NOUCM试验09：00的Bias为1.92℃，而UCM试验的Bias为1.44℃，耦合了冠层模块的2 m气温预报与实际观测更为接近，模式的偏暖误差得到改善，预报准确率提高15%。

图5 2017年1月9—18日UCM试验（a）和NOUCM试验（b）预报的2 m比湿偏差及改进指标（c）空间分布（单位：g·kg－1）Fig.5 The spatial distribution of forecasted Bias of 2 m specific humidity by UCM（a）and NOUCM（b）tests and the difference of their absolute values（c）from 9 to 18 January 2017（Unit：g·kg－1）

图6 2017年7月10—19日NOUCM（红色线）和UCM（蓝色线）试验预报的华北城市站2 m气温（a）、2 m比湿（b）及10 m风速（c）与观测值的RMSE（实线）和Bias（虚线）Fig.6 RMSE（solid lines）and Bias（dotted lines）between forecasted 2 m temperature（a），2 m specific humidity（b）and 10 m wind speed（c）by NOUCM（red lines）and UCM（blue lines）tests and observations at urban stations in North China from 10 to 19 July 2017

在夏季2 m比湿检验［图6（b）］中，两组试验的预报全天偏干，冠层效应显著改善了白天近地面比湿偏干状况，但对夜晚的改善较小，预报准确率整体提高17%。夏季10 m风速MET检验［图6（c）］表明，NOUCM试验明显高估了华北城市区域的10 m风速，考虑冠层效应的UCM试验预报的Bias和RMSE均小于NOUCM试验，前者的日偏差Bias为 －0.08～1.12 m·s－1，后者的日偏差为 0.32～1.67 m·s－1，预报准确率提高 47%。

综上所述，耦合城市冠层模式在一定程度上改善了2017年7月中旬夏季2 m气温在全天预报偏暖的现象以及白天比湿预报偏干的情况，显著改善了10 m风速预报误差偏大的现象，提升了模式对夏季7月中旬华北城市区域地面常规气象要素的预报性能。

图7是UCM和NOUCM两组试验预报的2017年7月中旬夏季2 m气温偏差及改进指标空间分布。可以看出，整个华北区域两组试验对夏季2 m气温的预报均偏高，特别是城市站，正偏差高达2℃以上［图7（a）和图7（b）］。另外，从改进指标的空间分布［图7（c）］可见，考虑冠层结构的大多数城市站点及其周边站点的2 m气温预报相比不考虑冠层效应的有很大改进，但对郊区站点的影响很小。总之，耦合优化城市冠层模块改善了华北城市区域7月中旬2 m气温预报偏高的情况，偏差减小幅度在0.2～0.5℃之间，提高了华北城市地区2 m气温的预报性能。

从图8看出，在华北区域NOUCM试验预报的10 m风速较观测值整体偏高，而考虑冠层效应的UCM试验预报的10 m风速虽然在大部分区域也有所高估，但偏差较NOUCM试验偏小，表明耦合优化城市冠层模块能够改进华北大多数城市站点夏季的10 m风速，计入冠层效应后城区10 m风速预报误差明显降低，显著提升了10 m风速的预报性能。

由近地面比湿的偏差分布［图9（a）和图9（b）］可见，两组试验对华北区域夏季7月中旬2 m比湿的预报以偏干为主，尤其在京津冀及内蒙的城市站点，偏差小于－2 g·kg－1。从近地面比湿的改进指标［图9（c）］可见，模式在考虑冠层效应之后对夏季7月中旬华北城市区域近地面比湿预报有较大改进，但对郊区影响很小。

图7 2017年7月10—19日UCM试验（a）和NOUCM试验（b）预报的2 m气温偏差及改进指标（c）空间分布（单位：℃）Fig.7 The spatial distribution of forecasted Bias of 2 m temperature by UCM（a）and NOUCM（b）tests and the difference of their absolute values（c）from 10 to 19 July 2017（Unit：℃）

图8 2017年7月10—19日UCM试验（a）和NOUCM试验（b）预报的10 m风速偏差及改进指标（c）空间分布（单位：m·s－1）Fig.8 The spatial distribution of forecasted Bias of 10 m wind speed by UCM（a）and NOUCM（b）tests and the difference of their absolute values（c）from 10 to 19 July 2017（Unit：m·s－1）

图9 2017年7月10—19日UCM试验（a）和NOUCM试验（b）预报的2 m比湿偏差及改进指标（c）空间分布（单位：g·kg－1）Fig.9 The spatial distribution of forecasted Bias of 2 m specific humidity by UCM（a）and NOUCM（b）tests and the difference of their absolute values（c）from 10 to 19 July 2017（Unit：g·kg－1）

3 结 论

应用优化的城市冠层参数，将单层城市冠层模式耦合进RMAPS－ST系统，城市冠层耦合试验UCM均提高了2017年1月中旬和7月中旬RMAPS－ST对地面气象要素的预报性能，冠层效应的引入使华北城市区域地面气象要素的预报更接近于观测结果。主要结论如下：

（1）对华北城市区域平均而言，两组试验对2017年1月中旬冬季2 m气温的预报白天偏低、夜晚偏高，而对7月中旬夏季2 m气温预报全天均为高估，城市站点的暖偏差高达2℃以上。优化城市冠层模式的耦合有效减小了华北大多数城市站点的2 m气温预报偏差，相比NOUCM有很大改进，冬季1月中旬和夏季7月中旬预报准确率分别提高42%和15%。

（2）两组试验对华北区域2017年1月中旬和7月中旬的10 m风速预报均存在偏高估计，优化城市冠层模式的耦合因增加了城市区域的摩擦系数，阻尼作用消耗了空气水平运动的动能，使得低层风速明显降低，显著改善了华北城市区域10 m风速预报，预报准确率分别提高49%和47%。

（3）对于2 m比湿，1月中旬的2 m比湿预报偏差较小，城市冠层结构的引入对预报无显著影响；两组试验对7月中旬2 m比湿预报全天偏干，优化冠层模式的耦合能够明显改善城区近地面比湿预报偏干的情况，且在白天改善效果尤为显著，预报准确率提高17%。

城市冠层内特殊的几何结构和物理过程，能够更精细地反映城市热力学和动力学效应，引入优化的城市冠层参数化方案有效改善了模式对华北城市区域风、温、湿场的短期预报性能。因此，对于城市气象预报和研究而言，发展适合城市的模式或方案，将有助于城市气象的精细化预报，未来工作将进一步围绕中尺度气象模式发展更为精细有效的冠层模块，以改善模拟与预报。

致谢：感谢张亦洲博士和卢冰博士对方法和思路提供的诸多建议，感谢审稿专家提出的宝贵意见。