青藏高原的地形强迫与热力强迫对亚洲乃至全球的大气环流具有显著影响。然而，其复杂的地理特征使得数值模式在模拟该区域降水时面临极大的挑战。研究表明，模式在该区域的模拟偏差与其独特的对流过程和复杂的地形效应密切相关，因此，为了改善模式对青藏高原降水的模拟能力，需要同时改进模式对于高原对流过程和地形效应的表征方式。

    南京信息工程大学和南洋理工大学李君俊博士、南京信息工程大学陆春松教授、南京信息工程大学陈景华副教授、中国科学院青藏高原研究所周旭副研究员、清华大学阳坤教授、南京气象科技创新研究院徐晓齐副研究员、南京信息工程大学吴香华教授和南京信息工程大学朱磊博士等，基于WRF模式（Weather Research and Forecasting Model），应用了优化夹卷过程的对流方案和地形湍流拖曳方案，在青藏高原及其周边区域开展了覆盖2019年6月和7月的数值模拟试验。

    结果表明，控制试验在降水的时空分布及概率密度分布模拟方面表现较好，但相较于卫星观测仍存在明显的降水偏多问题。引入优化的对流方案后，该偏差显著减小（图1a和1b），模拟结果在空间分布、时间演变及统计特征上与观测更加一致。单独应用地形湍流拖曳方案虽然对区域平均降水量影响有限（图1a和1c），但有效提升了降水空间分布的模拟准确性。在所有试验中，联合应用优化的对流方案和地形湍流拖曳方案的模拟效果最佳（图1a和1d），显著缓解了降水高估问题，降水的时间演变和平均值更接近观测，并取得了最高的降水评分。

图1 研究区域中日累积降水量在2019年6~7月的时间序列和概率密度分布特征

(a) GPM卫星降水产品(GPM)和各敏感性试验的降水序列；(b)~(d) GPM(绿色柱体)、控制试验(CTRL；蓝色柱体)及其他敏感性试验(橙色柱体)对应的日累积降水概率密度分布函数；在(b)~(d)的图例中，第一列数值代表日累积降水量的平均值，第二列数值代表各敏感性试验相较于GPM的均方根误差

    进一步分析表明，优化的对流方案通过增加卷入率（图2），从三个方面有效抑制了研究区域的降水：一是降低云顶高度和云厚，抑制降水粒子在垂直方向的发展，减少总降水量；二是降低深对流事件频率，减少降水事件数量；三是减少对流云中云水含量，降低对流降水强度。地形湍流拖曳方案主要通过减弱喜马拉雅山脉北侧的风速和垂直速度（图3），抑制该区域的云和降水过程。联合使用优化的对流方案与地形湍流拖曳方案可充分发挥二者优势：前者显著缓解了区域性湿偏差，后者改进了降水的空间分布，特别是在高原南坡区域有效弥补了单独应用优化的对流方案时的不足，从而整体提升了对青藏高原降水的模拟能力。

图2 各试验在2019年6~7月对流云内平均的通量调整后的深对流卷入率的垂直分布

左右两边的纵坐标分别表示距离地面高度及其对应的区域平均气压

图3 各试验在2019年6~7月喜马拉雅山脉北侧区域中的平均合成风速、垂直速度和散度的垂直分布

(a)平均合成风速；(b) 垂直速度；(c) 散度；左右两边的纵坐标分别表示距离地面高度及其对应的区域平均气压，灰色垂直虚线代表数值为0的标示线

原文链接：https://mp.weixin.qq.com/s/V3GXFX8PWtxm_WULkHrZBg

中文版: 李君俊, 陆春松, 陈景华, 周旭, 阳坤, 徐晓齐, 吴香华, 朱磊, 贺欣, 巫诗颖, 林鹏程. 2025. 对流夹卷和地形拖曳对青藏高原降水影响的综合效应. 中国科学: 地球科学, 55(8): 2728–2745

英文版: Li J, Lu C, Chen J, Zhou X, Yang K, Xu X, Wu X, Zhu L, He X, Wu S, Lin P. 2025. The combined effects of convective entrainment and orographic drag on precipitation over the Tibetan Plateau. Science China Earth Sciences, 68(8): 2615–2630, https://doi.org/10.1007/s11430-024-1619-5