章鸣 连志鸾 平凡 祝善友

1 南京信息工程大学遥感与测绘工程学院, 南京 210044

2 中国科学院大气物理研究所云降水物理与强风暴重点实验室, 北京 100029

3 河北省气象局, 石家庄 050021

1 引言

一般来说，夜间近地面大气由于地表辐射冷却作用气温会逐渐降低，在日出前后达到最低值，但国内外很多研究发现部分地面气象站点会观测到夜间增温现象，即日落后的一段时间内，温度以一定的速率下降，但在某一时刻出现温度突然升高的现象（甘茹蕙等，2016）。夜间增温现象的出现常伴随其他气象要素的突发性不连续变化，如露点温度、湿度、风向风速等（White，2009），影响近地面雾和霜冻的形成、冰雪融化、改变能见度（杨晓亮等，2018），强增温加上强风还易导致林火。河北冬奥赛区夜间增温现象频发，夜间晴空条件下小时最大增温幅度在2°C～3°C（钱敏伟和李军，1996）。因此，有必要开展夜间增温形成特征、原因及机理的相关研究，以提高其预报准确度，为冬奥比赛提供气象服务保障。

目前有关夜间增温事件的研究主要集中在澳大利亚和美国的部分地区，澳洲中部HartsRange 曾出现温度突然升高7°C（Smith et a1., 1995）的极端现象，美国俄克拉荷马州记录最大增温幅度达10°C（Nallapareddy et al., 2011），密西西比州Newton 也曾观测到10 分钟内增温幅度达3°C 的现象（White, 2009）。不同地区夜间增温事件增温幅度大小不一，其伴随的气象要素变化和产生的原因也不相同。以往研究学者已经讨论了夜间变暖事件可能发生的几种可能机制（White, 2009），包括：锋面过境、湍流混合作用、天气系统驱动的热暴流（McPherson et al., 2011；Bernstein and Johnson,1994）、辐射平衡变化、近地表热通量的变化、水汽过程的潜热释放、地形作用所致的下坡风（即焚风）等。研究显示冷锋过境造成风速增大可能会将高空中相对较暖的空气和地表附近较冷的空气混合，增加近地表温度，并且冷锋到达前强的逆温更容易引发夜间增温事件（Sanders and Kessler, 1999；Doswell III and Haugland, 2007；Nallapareddy et al.,2011）。夜间风切变触发的间歇性湍流在近地层增强并向上传播，引起并加强不同高度大气的垂直向下混合，也会造成低层气温异常升高（Ma et al.,2015）。同样，沿逆温表面传播的波也可能混合冷暖空气，造成不同振幅的短暂变暖（Clarke,1981）。此外，在地形复杂区域，地形造成空气压缩或膨胀会引起局地气温改变（黄少妮等，2015），迎风坡水汽凝结导致潜热加热，山顶干暖空气沿山坡干绝热下沉，是地形造成背风坡温度异常升高（焚风效应）的原因（Brinkmann, 1971；Elvidge and Renfrew, 2016），其中干暖空气等熵下沉才是产生该现象的最主要原因（赵世林等，1993；盛裴轩等，2003；李万彪，2010）。

迄今为止，对地面气温变化的研究主要都是基于再分析资料或站点观测数据从大气环流形势、气候学及统计学角度进行分析（周国华，2011；周宇，2012），对于夜间增温事件的热力学、动力学特征、时空演变情况及其形成原因的理解仍然是不确定的，特别是在中国北部地区，如华北这些具有独特地形和气候的地区，导致这些夜间变暖事件的因素仍然不清楚。如今，数值模式已经成为气象工作者研究天气、气候的重要手段之一，利用高分辨数值模式模拟重现此类夜间增温过程，有利于详细分析其过程变化特征，探究其主要影响因素。本文拟利用WRF4.1.5 模式对河北冬奥赛区2020 年2 月8 日夜间至9 日凌晨的一次夜间增温过程进行高分辨率模拟，根据高分辨率模拟数据对该过程进行针对性研究，以进一步加深对夜间增温事件的认识，尤其是厘清该区域夜间温度异常升高现象的主要原因，从而为提高赛区夜间增温事件的预报能力提供参考依据。

2 资料和方法

利用河北崇礼冬奥赛区15 个自动气象观测站逐时地面观测数据开展2020 年2 月8 日夜间至9日凌晨异常增温的天气实况分析；作为对比，统计了2018～2019 年两个冬半年（11 月至次年4 月）自动站观测的夜间增温情况。采用美国国家气候环境预测中心 NCEP（ National Centers of Environmental Research）全球预报系统GFS 提供的0.25°×0.25°的再分析资料进行天气形势分析，并以该数据作为初始背景场驱动中尺度天气模式WRF4.1.5 进行三维模拟，用以研究冬奥赛区夜间增温事件的形成机制及其相关的热力和动力学特征。此外，本次模拟引入了日本METI 和美国NASA基于“现今星载热发射和反辐射计（ASTER）”数据联合研制的第三版30 m 空间分辨率的ASTER GDEM（ Advanced Spaceborne Thermal Emission and Reflection Radiometer Global Digital Elevation Model）地形数据，如图1 所示，更新后的地形高程数据能够更好地反映冬奥赛区复杂的地形特征，其水平分辨率及垂直精度均高于模式默认数据，能够满足百米级数值模拟需求。

图1 河北崇礼冬奥赛区地形对比图：（a）模式默认高程数据；（b）ASTER GDEM 第三版高程数据。单位：mFig. 1 Topographic comparison map of the Chongli Winter Olympic Games area in Hebei Province: (a) Model default elevation data; (b) ASTER GDEM third edition elevation data. Units: m

3 过程增温概况

2020 年2 月8 日夜间至9 日凌晨，河北冬奥赛区气温出现异常变化，赛区内地面自动站观测到了大范围的异常增温现象，整个区域6 h 内持续出现了不同程度的增温，其增温情况受地形影响明显，累计温度增幅较大的站点主要分布在山谷，尤其是冬两站点（代表以冬两开头的全部站点，下文云顶站点代表以云顶开头的全部站点），小时增温幅度在2°C～3°C，累计增温均超过5°C，最大累计增温幅度超过8°C（图2a）。从时间演变来看，区域内站点逐小时温度变化曲线（图2b）显示一天气温的最大值出现在8 日中午14:00（北京时，下同），随后气温开始下降，云顶站点在8 日19:00左右开始出现小幅度的增温，此后气温开始保持上升趋势，而冬两站点均在8 日21:00 后开始出现增温现象，增温幅度较大，特别是在9 日01:00，小时增温幅度超2°C。结合地理分布及时间演变可以看出，此次增温事件先从赛区的西北部开始，逐渐向东南方向蔓延，且增温幅度呈现加强的趋势。

图2 冬奥赛区2020 年2 月8 日08:00 至9 日08:00（北京时，下同）（a）实测站点累积增温幅度及其位置分布以及（b）实测站点气温逐时变化曲线Fig. 2 Geographical distribution and automatic stations of temperature increase in the Winter Olympic Games area from 0800 BT (Beijing time)February 8 to 0800 BT February 9, 2020: (a) Cumulative temperature increase amplitude and location distribution of the measuring stations; (b) hourly variation curve of temperature at the measuring stations

为判断本次夜间增温过程的代表性，统计了2018～2019 年冬半年冬奥赛区内自动气象站点的逐时气温数据。结果发现，赛区内出现夜间增温是一种常见现象，夜间增温事件在冬半年出现概率达到78%，增温开始时间主要集中在00:00 与01:00前后，一小时内温度增幅在1°C～2°C。2020 年2月8 日夜间至9 日凌晨的增温过程符合其统计特征，且增温过程较为明显，具有一定代表性，可用来研究该区域增温现象成因。

高空500 hPa 环流形势可见，8 日14:00～20:00，在北纬50°N 附近存在高空冷涡，并在缓缓向东移动（图3a、b），8 日14:00，河北冬奥赛区位于槽后，为西北气流（图3a），8 日20:00，高空槽加深加强，高空急流区向东移动，赛区风速增大，等温线与等高线夹角较大，冷平流非常显著（图3b）。700 hPa 环流形势与500 hPa 较为相似，08 日20:00 冬奥赛区处于槽后低空急流区，有明显的负涡度平流，中高纬急流在其前侧辐合，有利于大气产生强下沉运动（图3d）。8 日14:00～20:00，800 hPa 冬奥赛区位势高度呈东高西低型，受冷涡影响较小，赛区位于槽前较弱的西南气流中（图3e、f），同时，可以看到8 日2000 时赛区在海平面处于高压控制下，风速减小，并且较8 日14:00 来看，海平面气温已出现异常升高现象（图3g、h）。综上可知，受冷涡影响，冬奥赛区高空处于涡后强冷平流中，大气下沉作用强，并且高低层风切变以及温度平流的差异容易造成垂直混合加强（孙永刚等，2014），从而导致近地面气温出现异常升高现象。此外，从张家口站的探空曲线（图4），可以看出张家口近地面有明显的逆温现象，大气层结稳定，从低层至高层为干—湿—干，风向从东南向西北逆时针变化，750 hPa 以上干冷空气较强，且750 hPa附近逆温层具有湍流逆温特征（罗然，2020）。

图3 2020 年2 月8 日14:00（左列）、20:00（右列）天气形势图：（a, b）500 hPa、（c, d）700 hPa、（e, f）850 hPa 和（g, h）1000 hPa。蓝线为位势高度，单位：dagpm；红线为气温，单位：°C；箭头为风场，单位：m s-1；橘色粗线为槽线。打点区域为急流区，单位：m s-1，（a、b）中为200 hPa 高空急流，（c、d）中为700 hPa 低空急流Fig. 3 (a, b) 500 hPa, (c, d) 700 hPa, (e, f) 850 hPa, and (g, h) 1000 hPa at 1400 BT (left column) and 2000 BT (right column) February 8, 2020 weather situation map. The blue lines are the geopotential height, units: dagpm; the red lines are the temperature, units: °C; the arrow is the wind field,units: m s-1; the thick orange lines are the trough lines. The dotted area is the jet flow area, units: m s-1, (a) and (b) are 200-hPa upper-level jet, (c) and(d) are 700-hPa lower-level jet

图4 2020 年2 月8 日20:00 张家口站的探空曲线图，其中绿线为露点温度曲线，蓝线为温度曲线，红线为状态曲线Fig. 4 Sounding curve of Zhangjiakou station at 2000 BT February 8, 2020, the green line is the dew point temperature curve, the blue line is the temperature curve, and the red line is the state curve

4 模式设置

本次研究采用WRF-ARW 模式4.1.5 版本对冬奥赛区夜间增温个例进行模拟，模式采用单向四重嵌套，垂直方向为120 层，最高层气压为50 hPa，水平分辨率分别为4.05 km、1.35 km、0. 45 km、0.15 km，网格数均为361×361。模拟区域设置如图5 所示，最内层包含整个冬奥赛区。模式模拟时间为2021 年2 月8 日08:00 至2 月9 日08:00，积分时长为24 h，时间分辨率为0.5h，能够更好地捕捉温度的变化情况。初始条件和边界条件采用美国国家气候环境预测中心NCEP（National Centers of Environmental Research）全球预报系统GFS 提供的0.25°×0.25°的再分析资料，每6 h 输入一次。已有研究表明夜间增温现象与地形及边界层活动密切相关，因此，本文在引入高精度地形数据的基础上，通过批量的敏感性实验，优选出最优的参数化方案，参数化方案配置为Morrison 2-mom 微物理方案（Morrison et al., 2009）、RRTMG短波辐射方案、RRTMG 长波辐射方案（Iacono et al. 2008）、thermal diffusion scheme 陆面方案以及适合复杂地形的YSU 边界层方案（Hong et al., 2006）。

5 模拟结果分析

5.1 实验结果验证

图5a 给出了实验方案模拟的冬奥赛区15 个自动气象站24 h （8 日08:00 至9 日08:00）平均气温绝对偏差。可以看出，本文实验方案模拟的15个测站的24 h 气温平均绝对偏差均在1.5°C 左右，说明本文试验设置在冬奥赛区内模拟结果较为稳定，无异常情况出现。与此同时，根据云顶山底、冬两1 号与冬两2 号3 站的气温逐时对比可以看出，本次实验方案可以较好的模拟出08 日夜间至09 日凌晨的气温异常演变现象（图6b、c、d），较好地再现了08 日23:00 至09 日03:00 气温不降反增的变化特征，但模拟值与实测值存在一定偏差，模拟的增温强度弱于实测增温强度。此外，模拟的气温升高时间比观测到的数据落后1 h 左右，对后期短时增温幅度较高的冬两站点模拟结果较好。总的来说，本次WRF 模式设置较好的再现了此次夜间异常增温过程，可以用来分析该过程的演变特征以及可能原因。

图5 模拟区域设置Fig. 5 Simulation area setting

图6 2020 年2 月8 日08:00 至9 日08:00 冬奥赛区内（a）15 个站点模拟的24 h 平均气温的绝对偏差，（b）冬两1 号、（c）云顶山底以及（d）冬两2 号三个站点模拟的气温与实测逐时对比Fig. 6 (a) Absolute deviation of the simulated 24-h average temperature of 15 stations, and hourly comparison of the simulated and measured temperature of (b) Dongliang NO.1, (c) Yundingshandi, and (d) Dongliang NO.2 stations in the competition area from 1400 BT February 8 to 0800 BT February 9, 2020

5.2 增温过程中近地面气象要素特征

夜间增温现象的出现常伴随其他气象要素的突发性不连续变化，如露点温度、湿度、风向风速等（White, 2009），通过高分辨率数值模拟的结果可以更好地看出增温事件发生时地面气象要素的变化情况。根据图7 给出的9 日00:00 与02:00 近地面气象要素的差值场可以看出，9 日00:00～02:00 时冬奥赛区温度突然升高，尤其是冬两站点，气温升高超过2°C，同时，地面2 m 相对湿度降低、海平面气压降低、地面10 m 风速显著增大、风向向西北方向偏转。此次夜间气温出现异常升高的区域与相对湿度降低、风速增大、海平面气压降低区域在位置上有较好的对应，并且在变化强度上也有较好的对应，说明气温异常升高与近地面气象要素变化存在对应关系。此外，9 日00:00～02:00 区域内近地面10 m 风向为稳定的西北风，风速增加达到6 m s-1左右，这一快速增强现象与晴朗天空下近地面夜间大气的典型特征相反（White, 2009），风速突然增大有利于增大山区近地面摩擦，引起湍流混合（罗然，2020），导致气温出现异常变化。综上可知，近地面气象要素的变化特征可以在一定程度上反映出此次夜间增温过程。

5.3 夜间增温可能影响机制

根据大气热力学能量方程可知温度平流、垂直运动、非绝热加热作用以及变压和气压平流是造成大尺度天气系统中局地气温变化的原因，由于变压和气压平流相较于其他几项量级很小，在零级简化方程中被忽略不计（朱乾根等，1981；梁新兰，2007），方程如公式（1）所示：

此外，赛区复杂地形对气流影响较大，山区夜间边界层湍流垂直混合作用也不可忽视。本文将从以上几个方面分析此次增温过程的可能成因及其影响因素。

5.3.1 温度平流及垂直运动的影响

根据9 日01:00 与02:00 气温差值分布（图7a）可以看出9 日01:00～0200 时河北冬奥赛区出现大范围异常增温现象，幅度大于1°C。通过WRF 模拟的该区域的水平风场和垂直运动的时间高度剖面可以看出（图8a），8 日17:00 前，冬奥赛场上空整个对流层都受西风控制，除近地面及500～700 hPa为西风（暖平流），其他高度都为西北风（冷平流），存在明显的风切变。8 日17:00～24:00，受低涡移动影响，600～700 hPa 西风逐渐转为西北风，风速从5 m s-1增至15 m s-1，与此同时，低层800 hPa附近风速也增至15 m s-1左右，可见存在明显的动量下传。此外，9 日00:00 左右，冬奥赛区上空下沉运动范围从700～800 hPa 扩展到300～800 hPa，下沉运动随时间加强，气团上升冷却，下沉增温，因此整层的强下沉运动可能是造成此次温度局地异常变化的一个原因。为了进一步分析温度平流及垂直运动的影响，通过计算公式（1）大气热力学能量方程中的平流项−(u·∂T/∂x+v·∂T/∂y)和垂直运动项−w(γd−γ)来定量反映温度平流及垂直运动对此次温度异常过程的作用。根据图8c、d 计算的冬奥赛区平流项及垂直运动项的时间高度演变可以看出，冬奥赛场高低层存在平流差异（图8b），低层850 hPa附近均为暖平流，其增温作用强度高于垂直运动的降温作用（图8c）。8 日23:00，赛区上空800～700 hPa 冷平流增强，而垂直运动的增温作用弱于冷平流，并且此时为下沉运动（图8a），上层冷平流影响低层温度，造成低层暖平流有一个先减弱再加强的现象（图8b），这一现象导致其前后暖平流加热作用差距增大，使得其在9 日01:00 之后气温异常升高现象更加显著。此外，9 日01:00 左右，冬奥赛区上空冷平流及垂直运动强度均出现明显增强，但垂直运动增温效率高于1×10-3°C s-1的范围高层扩展至400 hPa，高于2×10-3°C s-1的也扩展至550 hPa 左右，影响范围均大于冷平流，强下沉运动作用强于冷平流，导致低层温度升高，造成夜间温度异常升高。

图7 2020 年2 月9 日00:00 与02:00 近地面气象要素差值场分布：（a）2 m 气温，单位：°C；（b）2 m 相对湿度；（c）海平面气压（填色），单位：hPa；（d）10 m 风速（填色），单位：m s-1。黑色圆点为自动站，黑色方框为冬奥赛区范围；（c、d）中矢量箭头分别表示9 日01:00 和02:00 地面10 m 风场Fig. 7 Difference field of the near-surface meteorological elements between 0000 BT and 0200 BT February 9, 2020: (a) 2-m temperature, units: °C;(b) 2-m relative humidity; (c) sea level pressure (shaded), units: hPa; (d) 10 m wind speed (coloring), units: m s-1. The black dot is the automatic station and the black box is the scope of the Winter Olympic Games area; the arrows in (c, d) represent surface 10-m wind field at (c) 0100 BT and (d) 0200 BT February 9, 2020

图8 2020 年2 月8 日14:00 至9 日14:00 冬奥赛区（图7 黑色方框范围）区域平均（a）水平风场及垂直速度随时间演变（风羽杆为水平风场，单位：m s-1；填色表示垂直速度，单位：m s-1）以及公式（1）中（b）温度平流项和（c）垂直运动项的时间—高度剖面，单位：10-3 °C s-1Fig. 8 Regional average of the Winter Olympic Games area (black box in Figure 7) from 1400 BT February 8 to 0800 BT February 9, 2020: (a)horizontal wind field and vertical velocity evolution with time (wind plume: horizontal wind field, units: m s-1; shaded: vertical velocity, units: m s-1),time-height profiles of (b) temperature advection and (c) vertical movement in Equation (1), units: 10-3 °C s-1

5.3.2 非绝热因子的影响

非绝热加热（diabatic heating）是系统和外界之间的热量交换过程。非绝热加热过程主要包括辐射、感热输送、潜热释放这三项（吕健，2017）。因此，计算冬奥赛场异常增温区域感热通量、潜热通量以及到达地面的长短波辐射随时间变化的曲线，可用以研究非绝热加热过程对赛区内温度异常变化的影响。一般来说，白天地表吸收太阳短波辐射，能量升高，地面给大气输送热量造成近地面温度升高，夜间地表释放长波辐射，能量减少，造成近地面气温降低。根据冬奥赛区区域平均的感热通量、潜热通量（图9a）可知感热通量影响较大，夜间地表感热通量为负，大气向地表输送热量，气温降低，在9 日01:00～03:00（夜间温度升高时段），赛区内向下的感热通量减少、向上的潜热通量增加，说明大气向地表输送热量减少，起到缓解气温下降作用，并且赛区内多植被等自然地表，夜间潜热释放增加，给大气传输热量。同时，到达地表的长波辐射变化曲线（图9b）显示，从8 日23:00 开始，由于850 hPa 附近暖平流的暖湿输送和弱上升运动的影响（图8a、b），低云增多，大气反向辐射增强，到达地表的长波辐射明显增强，在02:00 达到最高值，与增温幅度最大现象出现时间一致，说明其对此次夜间增温过程有一定正贡献。进一步观察非绝热因子在增温过程中变化分布情况（图9b1、b2、b3）发现，区域内站点增温幅度与感热通量、潜热通量以及到达地表的长波辐射增强量级对应情况较好，但在增温幅度较大的冬两5 号站点其感热通量减少，对增温存在负贡献，说明非绝热因子在此次过程中具有一定作用，但并不是造成大幅增温的主要原因，并且冬奥赛区内不同位置的增温幅度变大的原因也不完全相同。

图9 冬奥赛场异常增温区域地表能量及辐射随时间变化的曲线：（a1）蓝线为潜热通量LH、红线为感热通量HFX，单位：W m-2；（a2）蓝线为到达地面的长波辐射GLW、红线为到达地面的短波辐射SWDOWN，单位：W m-2。冬奥赛区2020 年2 月9 日00:00 与02:00 地表通量及辐射差值场（b1）感热通量，单位：W m-2、（b2）潜热通量，单位：W m-2、（b3）到达地表的长波辐射，单位：W m-2Fig. 9 Curve of the surface energy and radiation with time in the abnormal warming area of the Winter Olympic Games area: (a1) the blue line is the latent heat flux, the red line is the sensible heat flux, (a2) the blue line is the long-wave radiation to the ground, and the red line is the short-wave radiation to the ground, units: W m-2. The difference between 0100 BT and 0200 BT February 9, 2020, in the Winter Olympic Games area: (b1)sensible heat flux, (b2) latent heat flux, and (b3) long-wave radiation, units: W m-2

5.3.3 逆温与湍流垂直混合的影响

逆温层与大气运动密切相关，如图10a 所示，在气温出现异常升高的9 日01:00，气温垂直廓线开始出现明显的逆温现象，逆温从地表开始出现，在逆温层附近，温度廓线与露点温度廓线（图10a、b 中的紫线）形成一“V”型结构，说明近地面辐射冷却、高空下沉运动及湍流垂直混合均可能是造成此次逆温出现的原因（盛裴轩等，2003；李万彪，2010）。夜间出现逆温情况，表现出强烈的热力学稳定和稳定边界层环境的存在。此外，在1750～1850 m 范围内有一个大致中性层。同时，9 日01:00 时空气中的水汽含量高于00:30（图10d 中的紫线和红线），表明水汽在边界层中积累。随着不同高度处温度的升高，1800 m 以上的气温梯度减小，近似中性层由于垂直混合而消失（图10a 中的紫线和红线）。与增温前相比，位温的垂直结构也发生了变化，可以清楚地看到00:30 与01:00（增温前）近地面位温相差较小高空相差较大，但在温度异常升高的时间段（01:00～01:30）表现为近地面位温相差较大高空位温梯度明显减小（图10c）。同时，比湿的梯度变化更明显，01:30 后，高空水汽含量明显减少（图10d），在没有增温现象的情况下，比湿的垂直分布应该与00:30 相似，空气的含水量应该更高。夜间边界层内变得干燥，气温中性层消失，高层位温梯度减少，气温、位温和比湿的垂直廓线变化表明边界层内有明显的垂直混合作用，高空较暖、较干的空气与近地表空气混合，造成了温度异常升高现象。

图10 冬两1 号站点不同气象要素垂直廓线：（a）气温，单位：°C；（b）露点温度，单位：°C；（c）位温，单位：K；（d）比湿，单位：g kg-1Fig. 10 Vertical profiles of different meteorological elements at Dongliang NO.1 station: (a) Air temperature, units: °C; (b) dew point temperature,units: °C; (c) potential temperature, units: K; and (d) specific humidity, units: g kg-1

根据增温前后位温及风场的垂直剖面（图11）可以看出赛区9 日02:00 低层的位温较8 日23:30显著升高，等熵面的波动特征从地面至750 hPa 均表现得较为明显，这种波动会造成对流层湍流（李子良和黄仪方，2006）。在夜间晴空条件下，湍流活动与温度变化密切相关，增强的湍流触发垂直混合（钱敏伟和李军，1996；Ma et al., 2015），从而反映在温度的变化中。摩擦速度表征了湍流运动中水平动量的垂直通量，根据冬奥赛区站点摩擦速度的时间变化曲线（图12a）可以看出，在增温出现前1 h 左右（9 日00:00），摩擦速度突然开始升高，表明地表附近湍流运动增强，其与增温过程相对应。进一步地，利用湍流动能来评价增温过程中湍流是否加强（Sun et al.，2012），由图12b 可以看出从9 日01:00～02:30，近地面至2300 m 湍流动能随时间变化明显升高，峰值出现在2000 m 高度处，这些升高的数值说明增温期间湍流活动增强。此外，根据梯度输送理论（Hong，2006；吴志鹏，2021），计算湍流运动热通量在垂直方向上的输送。由上文已知此次过程存在明显的逆温现象，冷空气上方具有暖空气，为稳定的夜间边界层环境，由图12c 可知站点运动热通量为负，说明湍流使暖空气沿梯度向冷空气移动，模拟的运动热通量从01:30 开始突然增大，说明湍流加强热量输送，造成近地面温度升高。综上可知，湍流增强触发垂直混合造成高层高位温空气与低层低位温空气混合，同时湍流加强热量输送，使得近地面温度升高。

图11 2020 年（a）2 月8 日23:30 与（b）9 日02:00 位温沿40.91°N 纬向—垂直剖面，单位：K。图中黑色区域为地形Fig. 11 Potential temperature distribution along 40.91°N profile at (a) 2330 BT February 9 and (b) 0200 BT February 8, 2020, units: K. The black area is the terrain

图12 2020 年2 月8 日20:00 至9 日08:00 河北冬奥赛区冬两1 号站点（a）摩擦速度（单位：m s-1）随时间演变曲线；2020 年2 月9 日00:30 至02:30 河北冬奥赛区冬两1 号站点垂直分布变化（b）湍流动能（单位：m2 s-2）以及（c）运动热通量（单位：K m s-1）Fig. 12 Time evolution curves of Dongliang NO.1 station in the Hebei Winter Olympic Games area from 2000 BT February 8 to 0800 BT February 9, 2020: (a) Friction velocity (units: m s-1); vertical distribution of Dongliang NO.1 station in the Hebei Winter Olympic Games area from 0030 BT to 0800 BT February 9, 2020: (b) Turbulent kinetic energy (TKE) (units: m2 s-2), (c) kinetic heat flux (KHF) (units: K m s-1)

6 总结与讨论

河北冬奥赛区冬半年多次发生大范围的夜间增温事件，为研究该区域此类事件主要气象特征及成因，本文利用WRF 中尺度数值模式，引入高精度地形资料，对2020 年2 月8 日夜间至9 日凌晨冬奥赛区一次典型的夜间强增温过程进行模拟，详细分析了此次过程中气象要素的水平及垂直变化特征，探究了其可能成因。主要结论如下：

（1）河北冬奥赛区冬半年夜间异常增温事件频发，此次增温现象在凌晨最为明显，小时增温幅度在2°C～3°C，具有该区域夜间温度异常升高的典型特征。此次过程受高空冷涡的影响，大气中高层为西北气流，冷平流显著，大气低层为西风和西南风，带来一定暖空气，中高层强冷平流有利于强下沉运动，高低层风切变及温度平流差异容易造成垂直混合作用，这是导致气温出现异常升高的大环流背景。

（2）此次夜间增温事件覆盖范围较广，从赛区的西北部开始，逐渐向东南方向蔓延，且增温幅度呈现加强的趋势，近地面气象要素对此次过程有很好的指示意义，夜间气温出现异常升高的区域与相对湿度降低、风速增大、海平面气压降低区域在位置上有较好的对应，并且在变化强度上也有较好的对应。

（3）赛区夜间到达地表的长波辐射升高，减缓了地表对大气的降温效果；高空下沉增温作用强于冷平流；近地面暖空气输送；高低空存在风切变，湍流运动加强触发垂直混合，湍流垂直输送热通量，以上共同作用造成了此次夜间温度异常升高现象。此外，根据文中分析可知，此次过程中强下沉运动以及边界层内的湍流增强占主导地位，冷平流作用弱于下沉运动带来的增温效果，而非绝热因子仅起到减缓降温作用，并非主要原因。

本文虽然对河北冬奥赛区2020 年2 月8 日夜间至9 日凌晨的温度异常升高过程进行了较为详细的分析，但本文数值模拟结果时间分辨率仍不能完全反映此次夜间异常升温过程的变化情况，其中地形、非绝热因子及湍流运动对于地面增温的贡献大小等问题，仍需要精细可靠的数值模拟资料来进行定量分析。此外，结合区域地理及气候特征对此类过程进行分型分析也有利于提高对此类事件的预报能力。