１２５０Ｅ，３ｋｍ的为２５。一３５。Ｎ、１１３．５。一１２２。Ｅ（江淮流域梅雨锋区，以下简称“梅雨锋区”）。不同分辨率的东西向格点数分别为１３３、２４１、３５８和２８７，南北向格点数分别为８１、１５１、１７９和２１１。
秦时明月之龙腾万里设计了２个数值试验方案：ＣＴＲＬ为原方案，计算ＧＳＷ时不考虑地形坡度、坡向的作用；ＳＬＯＰＥ为改进方案，计算ＧＳＷ时考虑了地形坡度、坡向的作用，两个方案都积分４８ｈ，每２ｈ输出一次结果。
ＡｃｔａＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ气象学报２００８，６６（１）
２，２模式各个分辨率地形和各个天气状况的特点图１给出６０、３０、６和３ｋｍ等不同模式分辨率情况下的地形分布，我们可以清楚地看到模式分辨率越高，地形结构越细致，特别是在云贵高原、秦岭、大巴山、大娄山、大别山、武夷山和南岭等有山地区，在高分辨率情况下，可以更准确地反映出该地区的次网格地形特征。
图１不同分辨率情况下的地形分布
（ａ．６０ｋｍ，ｂ．３０ｋｍ，ｃ．６ｋｍ，ｄ．３ｋｍ；单位：ｍ）
Ｆｉｇ．１Ｔｏｐｏｇｒａｐｈｉｃｈｅｉｇｈｔｉｎｄｉｆｆｅｒｅｎｔ
ｍｏｄｅｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎｓ（ａ．６０ｋｍ。ｂ．３０ｋｍ。ｃ．６ｋｍ。ｄ．３ｋｍ；ｕｎｉｔ：ｍ）
选取２００５年４个个例，即２００５０６２１、２００５０８２７、２００５０７１６和２００５０９０１，数字分别代表年、月和日。对前２个个例只分析分辨率为６和６０ｋｍ的模拟结果，对后２个则分析所有分辨率时的结果。４个个例的天气过程特征如下：２００５０６２１：６月１７—２５日，受暖湿气流和弱冷空气的共同影响，华南大部、江南中南部出现了入夏以来最强的一次强降水天气过程；２００５０７１６：０５０５号台风“海棠”７月１８日凌晨到中午在中国台湾省基隆到台东一带沿海登陆。７月１７—２４日，台湾、福建、浙江、江西、安徽等地的部分地区出现强降水和大风天气。因此，７月１６日为典型的台风登陆前的代表；２００５０８２７：无典型天气状况；２００５０９０１：０５１３号台风“泰利”在９月１日７：３０左右在中国台湾省宜兰、花莲间登陆，后在１日１４：３０在福建莆田登陆。９月１日为典型台风登陆时的代表。根据上述天气特征可以将４个个例分为３类：台风登陆前后（个例２００５０７１６和２００５０９０１）、降水
量较多（个例２００５０６２１）和一般天气状况（个例
黄丹青等：坡地坡向短波辐射参数化对不同天气过程的影响２００５０８２７）。
茯苓有什么作用
３在不同类型天气状况下坡地辐射影响的对比分析
虽然地形坡度坡向对ＧＳＷ计算的影响同时受到地形结构和分布以及天气过程的影响，但由于这种影响主要源于地形的不均一性，ＧＳＷ的变化与地形分布和结构的关系可能更大。因此，我们首先对降水量偏多个例（２００５０６２１）中，２种模式分辨率下ＣＴＲＬ和ＳＬＯＰＥ得到的模拟结果进行较详细的分析和比较。在其他个例中，只给出与该个例有明显不同的结果，以节省篇幅。
３．１降水量偏多个例（２００５０６２１）的对比分析３．１．１对地表短波辐射的影响
为了分析引入地形坡度坡向后ＧＳＷ的变化，我们定义短波辐射变化的百分率为：Ｃ＝掣×
Ｄ１００（Ｂ不为零）；或Ｃ＝半×１００（Ａ不为零），
ｎ
否则Ｃ＝０（Ａ和Ｂ均为零），分析发现，Ｂ通常不为
９３
零。其中Ａ、Ｂ分别为考虑和不考虑地形坡度、坡向时的ＧＳＷ（以下均同）。
图２给出东亚范围低分辨率（６０ｋｍ）情况下，２００５年６月２１日００时为初值预报的ＧＳＷ变化百分率的空间分布图，图２ａ为前２４ｈ预报的平均，图２ｂ为２６ｈ瞬时预报（北京时１０时），图２ｃ为４８ｈ预报的平均。
比较图２ａ和ｂ，２６ｈ预报的ＧＳＷ瞬时差异比前２４ｈ预报的平均差异大得多，基本都大一个数量级，而且出现差异的范围也更为广泛，前２４ｈ预报平均的ＧＳＷ差异比４８ｈ预报的平均差异略微大一点，但是从空间分布来看，后者比前者出现差异的区域要更为广泛。可见，随着积分时间的增长，地形坡度坡向的效应更为明显，但在一定时闻后，影响的量值趋于稳定，而影响区域则扩大。
图３为梅雨锋区在较高分辨率（６ｋｍ）情况下，同一个例预报的ＧＳＷ变化百分率的空间分布图。
由图３可知，高分辨下ＧＳＷ差异的空间分布和数量关系与低分辨率（６０ｋｍ）时的基本一致。不过，
图２东亚范围低分辨率（６０ｋｍ）情况下，２００５年
６月２１日００时为初值的预报ＧＳＷ变化
百分率的空间分布
（ａ．前２４ｈ预报的平均，ｂ．２６ｈ预报，
ｃ．４８ｈ预报的平均；单位：％）
Ｆｉｇ．２Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｓｏｆ
ＧＳＷ
ｃｈａｎｇｅｓｉｎｌｏｗｅｒｍｏｄｅｌ
ｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ（６０ｋｍ），ｉｎｉｔｉａｌｄａｔｅｉｓ００：００ＢＳＴ２１Ｊｕｎｅ２００５（ａ．ａｖｅｒａｇｅｏｆｔｈｅｆｉｒｓｔ２４ｈｏｕｒｆｏｒｅｃａｓｔｓ，ｂ．ｔｈｅ２６ｈｏｕｒ
严惩不贷的意思ｆｏｒｅｃａｓｔ．ｃ．ａｖｅｒａｇｅｏｆｔｈｅ４８ｈｏｕｒ
ｆｏｒｅｃａｓｔｓ；ｕｎｉｔ：％）
ＡｃｔａＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａＳｉｎｉｃａ气象学报２００８，６６（１）
图３梅雨锋区高分辨率（６ｌｕｎ）情况下，２００５年６月２１日００时为初值预报的ＧＳＷ变化百分率的空间分布
（ａ．前２４ｈ预报的平均，ｂ．２４ｈ预报；单位：％）
Ｆｉｇ．３Ｐｅｒｃｅｎｔａｇｅｓｏｆ
ＧＳＷｃｈａｎｇｅｓｉｎｔｈｅＭｅｉｙｕｆｒｏｎｔｉｎｈｉｇｈｅｒｍｏｄｅｌｒｅｓｏｌｕｔｉｏｎ（６ｋｍ），
ｉｎｉｔｉａｌｄａｔｅｉｓ００：００ＢｓＴ２１Ｊｕｎｅ２００５
（ａ．ａｖｅｒａｇｅｏｆｔｈｅｆｉｒｓｔ２４ｈｏｕｒｆｏｒｅｃａｓｔｓ，ｂ．ｔｈｅ２４ｈｏｕｒｆｏｒｅｃａｓｔ；ｕｎｉｔ：％））
我们可以清楚地看到，在高分辨率情况下，ＣＴＲＬ和ＳＬＯＰＥ两种方案ＧＳＷ差异比较大的地区
大多发生在地形复杂的多山地区，表明地形坡度和坡向对辐射的局地影响明显，而在分辨率较低情况下，很难看出这种关系（与图２比较可知）。
３．１．２对降水场的影响
图４为不同分辨率情况下梅雨锋区（２５。－－３５。Ｎ，１０５。一１２５。Ｅ）预报的平均ＧＳＷ变化百分率与降水差（ＳＬＯＰＥ－ＣＴＲＬ）的空间分布。由图４可以看到，ＳＬＯＰＥ和Ｃ隙Ｉ．两种方案模拟的降水差异在２０ＩＴｌｌＴＩ以下，而且差异在５ｍｍ左右的地区面积比较大，降水的增加和减小（等值线表示）与坡地辐射引起ＧＳＷ的减小和增加（阴影表示）是一致的。但在低分辨率情况下（参照图１的地形分布），我们看不出它们与山脉和地形的关系。
在高分辨率（６ｋｍ）情况下，无论２４ｈ还是４８ｈ预报，降水的增加和减小不仅发生在ＧＳＷ差异比较大的地区，且与地形复杂的多山地区有较明显的对应关系，表明地形坡度和坡向对降水场的局地影响甚为明显。图４还表明，无论在高分辨率还是低分辨率（６０ｋｍ）的情况下，４８ｈ预报的差异均比２４ｈ的要大，说明积分时间越长，地形坡度坡向的累积效应也更为明显。
从以上结果可知，地形坡度和坡向引起的ＧＳＷ和降水变化的对应关系是复杂的。本文试验中降水方案没有改变，降水的增加或减少应该是由于ＧＳＷ计算中考虑了地形坡度和坡向而引起的，但降水的增加或减少又反过来影响了坡地辐射。因此，降水和坡地辐射相互作用，这种相互作用的复杂关系决
定了ＧＳＷ和降水的空间分布。尽管如此，当水平分辨率较高且地形陡峭起伏时，坡度和坡向对辐射的作用成为首要的影响因子，降水的反作用则相对减弱，因此在高分辨率（６ｋｍ）情况下，降水的增加和减小与地形复杂的多山地区ＧＳＷ的变化有较明显的对应关系。
以下从水汽通量的角度来讨论加入坡地坡向作用后对垂直方向水汽输送的影响。根据模式的分层情况，假设在３００ｈＰａ以上的大气中没有水汽，那么某单位整层大气垂直水汽输送通量可以由下式算出
１ｒ８５０
Ｑ＝三１ｗｑｄｐ（１）
ｇ３００
宠物品种>课堂的拼音其中叫为垂直速度，ｑ为该单位气柱各层大气的比湿。
图５为高分辨率（６ｋｍ）情况下，４８ｈ内平均垂直水汽输送通量的空间差异分布。其中选取的为平均ＧＳＷ差异较大的区域：１１０。－－１２０。Ｅ、２５。一３０。Ｎ。由图可知，坡度坡向作用的引入，在大面积的区域呈现负值，表明向上的水汽输送减弱，正好对应图４中
离骚全文翻译
负的降水差异。一则报道>续母
