1 引言
高原低涡（又称高原涡）， 属于浅薄的天气系统， 是青藏高原特殊的动力和热力作用下的产物（李国平， 2007）。如果和西南涡发生相互作用， 高原涡可引发下游强降水天气（陈功等， 2012； 李国平， 2013； 李黎等， 2017； Feng et al， 2014）。由于高原涡是中尺度气旋性涡旋， 且大多活动于400~500 hPa， 所以高原涡属于边界层低涡， 水平尺度多为400~500 km， 少数可发展到600~800 km， 生命史1~3天（杨颖璨等， 2018）。高原低涡大多为暖性结构， 7月相对出现最多， 9月最少， 东移可对中国东部、 长江、 黄淮流域造成不同程度的洪涝灾害（Lin， 2015； 李江萍等， 2012）。高空辐散、 高空锋区分别对高原涡的生成和移动起到有利作用； 长持续涡移出高原有明显冷空气配合， 短持续涡则没有； 高原地面加热场对高原低涡的生成有一定的影响（郁淑华和高文良， 2016， 2018， 2019； 郁淑华等， 2015）。青藏高原低层相对湿度偏大， 整层大气热源偏强， 以及地表感热通量偏强时， 越容易致使高原涡的生成（李宛鸿和范广洲， 2020； 李黎等， 2019； Dell’osso and Chen， 1986； Shen et al， 1986）。高原涡与高原切变线伴随出现占总的高原涡出现个数的30%， 且高原切变线一般先于高原涡出现； 从垂直结构看， 高原涡天气过程产生的云系为对流云演变成积层混合云（刘自牧等， 2018； 李筱杨等， 2019）。东移的高原涡年份， 东亚大槽明显偏东； 而且高原涡的生成频数有明显的季节变化特征（胡慧敏和范广洲， 2019； 郑蓓和范广洲， 2019）。高空急流位置和强度对高原涡东移发展非常重要， 热带低压的活动可对高原涡的风场产生持续影响（肖玉华等， 2018； 屠妮妮等， 2019； Kuo et al， 1986； Chen and Dell’osso， 1984）。通过运用WRF模式对一次高原涡的数值模拟发现， 土壤湿度对高原涡的强度和降水有重要作用（章焕等， 2018）。
土壤砾石对土壤的含水量、 土壤基质势有重要影响， 从而对土壤温度等产生影响（Epstein et al， 1966； Groenevelt et al， 1989； Mehuys et al， 1975）。土壤的初始含水量发生变化时， 蒸发率与砾石含量关系紧密（Kosmas et al， 1993）。在青藏高原， 土壤砾石含量随土壤深度增加， 利用数值模式模拟土壤水热状况时， 不可忽略砾石的作用（Arocena et al， 2012； Ohtsuka et al， 2008； Wu et al， 2012）。当前陆面模式大多忽略了土壤砾石的作用， 致使模式很难准确把握土壤的水热属性（Brouwer and Anderson， 2000）。罗斯琼等（2009）对青藏高原土样进行调查时发现， 青藏高原土壤砾石含量较高， 且砾石含量随土壤深度而增加； 通过陆面模式CoLM对那曲站进行数值模拟并指出， 新的土壤热传导率参数化方案比旧方案效果显著。潘永洁等（2015）通过CLM4.0模式考虑了砾石对土壤的影响， 进而发展了适合青藏高原的土壤水热参数化方案。青藏高原的西部砾石含量高达35%~37%， 陆面模式中不可忽略砾石的作用； 马翠丽等（2020a， 2020b）将砾石加入模式CLM4.5和BCC_AVIM中发现， 新的砾石参数化方案有效改善了土壤温度和湿度， 模拟值和实况比旧方案更加接近实际； 通过耦合到BCC_CSM分析中指出， 新的砾石参数化方案使土壤温湿度的偏差减小（徐悦等， 2020）。区域气候模式RegCM4是运用最广泛的模式之一， 对中小尺度天气系统引起的天气过程有很好的模拟能力（周建玮， 2007； 李小兰， 2013）。罗江鑫等（2020a， 2020b）通过耦合陆面模式CLM4.5的区域气候模式RegCM4对青藏高原积雪进行了模拟， 研究指出模拟雪深比遥测雪深高10~20 cm， RegCM4模式很好地描述了土壤温湿度特征。刘宜纲等（2020a， 2020b）通过耦合了陆面模块CLM4.5的RegCM4模式， 建立了包含砾石参数化的土壤数据集， 发展了一套适用于模式参数化方案， 评估了高原土壤结构对砾石参数化方案的模拟性能； 并通过研究指出， 新的参数化方案在青藏高原地表温湿度模拟效果显著。
根据以上的研究发现， 土壤砾石可以改变土壤的水热属性和能量传输作用， 土壤温度和湿度等特征通过地气相互作用可以影响地气边界层状态； 高原涡属于边界层低涡， 其发生发展易受土壤质地的影响。当前区域气候模式RegCM4并未考虑土壤砾石的作用， 这可能是其对高原涡模拟偏差的重要原因。以上的研究成果对本文提供了很好的借鉴， 但区域气候模式RegCM4并未对高原涡进行过相关模拟， 其模拟效果有待进一步检验； 砾石参数化方案虽然在青藏高原的模拟取得一些研究成果， 但至今未对高原上特殊天气系统（例如高原涡）进行过模拟。基于以上问题， 为加强砾石参数化在青藏高原的应用， 本文通过耦合了砾石参数化方案CLM4.5的区域气候模式RegCM4， 模拟对比加入砾石参数化方案（统称为“新方案”或“TNS”）和未加入砾石（统称为“旧方案”或“TOS”）的模拟结果， 分析砾石参数化对高原涡生成、 发展、 消亡等方面的影响。
2 试验设计与资料来源
2.1 砾石参数化试验设计
本文将砾石参数化加入到区域气候模式RegCM4中的陆面模块CLM4.5中， 砾石参数化参照马翠丽等（2020a， 2020b）、 徐悦等（2020）和刘宜纲等（2020a， 2020b）的参数化方案。砾石原始数据集来自于中山大学， 通过插值方式建立适配于RegCM4模式中， 图1 为典型层次砾石含量空间分布， 可以看出随着深度的增加， 土壤砾石含量普遍增大。模拟方案如下： 模拟中心33°N， 87°E； 网格空间分辨率30 km， 输出时间分辨率为1 h； 纬向格点数120， 经向格点数80； 选用兰伯特投影方式； 输出高空资料垂直方向12层， 顶层气压100 hPa； 输出土壤温湿度为15层， 节点深度分别为0.0071， 0.0279， 0.0623， 0.1189， 0.2122， 0.3661， 0.6198， 1.0380， 1.7276， 2.8646， 4.7392， 7.8298， 12.9253， 21.3265和35.1776 m。本文选用的2016年6月28日至7月1日的高原涡个例（马婷等， 2020）， 本次高原涡过程持续时间较长， 在高度场和风场中可以明显观察到低涡的生成、 发展和消亡等过程； 模拟时段为2016年6月25日至7月2日， 2016年6月25 -27日为spin-up阶段。文中涉及的地图是基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS（2016）1552号的中国地图制作， 底图无修改。
2.2 参照数据
本文参照数据选取的欧洲中心再分析资料（ERA5）， 空间分辨率0.25°×0.25°， 时间分辨率1 h； 高空选取的位势高度、 相对湿度、 温度、 U风场、 V风场； 地面选取2 m温度、 2 m露点温度， 以及土壤温度和土壤体积含水量（垂直方向分4层： 第1层： 0~7 cm， 第2层： 7~28 cm， 第3层： 28~100 cm， 第4层： 100~289 cm）， 土壤温度和土壤体积含水量为各层的平均值； 区域气候模式RegCM4垂直为15层， 且为节点土壤温度和土壤体积含水量资料。为方便后期和ERA5资料对比分析， 将RegCM4模式输出地面结果的0.71， 2.79， 6.23 cm资料取平均与ERA5资料的第1层对应， 11.89， 21.22 cm资料取平均与ERA5资料的第2层对应， 36.61， 61.98， 103.80 cm资料取平均与ERA5资料的第3层对应， 172.76， 286.46 cm资料取平均与ERA5资料的第4层对应。
3 结果分析
通过研究500 hPa高原涡的活动和垂直厚度， 可将高原低涡的生命史分为3个特征时间： 高原涡的形成时间［6月29日05:00（北京时， 下同）］， 高原涡的发展时间（6月30日03:00）和高原涡的消亡时间（7月1日07:00）； 接下来本文也将使用这3个特征时间作为代表进行分析和研究。
3.1 高空500 hPa形势场
由于青藏高原平均海拔在4 km， 高原地表热通量状态通过陆气相互作用使高原上空气流产生辐合辐散运动， 致使高原及其周围地区高度场产生变化（董敏等， 2001）。首先选取高原上空500 hPa环流形势进行对比， 根据不同时间高原涡的发展状况（图2 ）可以看出， 在高原涡形成阶段， ERA5资料显示， 此时高原涡已经生成， 等高线开始闭合， 低涡中心位于35°N、 89°E， 低涡中心温度为 -2 ℃。新、 旧方案的模拟结果均显示在高原上有低涡生成， 但旧方案模拟的低涡中心位置明显偏西南（低涡中心32°N、 86°E）， 低涡中心温度为-8 ℃； 在新方案中， 高原上虽然出现了偏南低涡中心， 可此时高原涡已经分裂成南北两个低涡中心， 北侧涡和ERA5资料的低涡中心趋于一致， 中心温度（-4~ -2 ℃）， 与ERA5资料的温度场更加接近。旧方案的低涡中心风场明显较ERA5的强， 特别是在低涡中心的西侧更强， 最大风力达到19 m·s-1， 这和同时间实际风力（最大4 m·s-1）有很大偏差； 而新方案显示， 在加入砾石参数化之后， 低涡西侧风力明显减弱， 特别是在北侧涡附近风力减弱较多。在高原涡东移发展阶段［图1 （e）］显示， 此时高原涡已经东移到青藏高原的东侧， 而在高原涡的西南侧生成了高原弱切变线， 在旧方案中［图2 （f）］中虽然高原涡中心和ERA5资料显示较为一致， 但旧方案模拟的高原切变线明显偏强， 此时高原切变线附近并未出现强降水， 而新方案在高原涡延伸出的高原切变线较旧方案明显减弱， 但高原涡中心风力较旧方案稍强； 所以旧方案模拟的高原切变线偏差较大， 而新方案模拟的高原涡中心风力稍强。在消亡阶段， ERA5资料高度场显示高原涡已经消失［图2 （h）］， 高原切变线移至重庆、 贵州一带； 旧方案的模拟结果显示［图2 （i）］， 高原涡虽然移出高原， 但闭合等高线依然存在， 高原涡虽有减弱但并未完全消失； 加入砾石后的新方案模拟显示［图2 （g）］， 此时低涡已经消失， 模拟结果和ERA5资料相一致。
3.2 近地面2 m温度和相对湿度
根据李国平（2007）、 李黎等（2017）、 郁淑华和高文良（2019）研究指出， 在高原涡生成发展阶段， 高原下垫面热力作用明显， 低空相对湿度较大， 中低层大气不稳定性增强（章焕等， 2018）， 为对流活动提供能量累积， 使高原低涡得以发展。在高原涡发展阶段， 新旧方案模拟和ERA5资料均显示2 m温度和相对湿度在高原上均有所上升（图略）， 特别是高原中部偏西侧的涡区附近上升明显， 为高原涡的发展提供热力条件。根据砾石参数化新旧方案在地面2 m处的温湿度模拟， 以及和ERA5数据的偏差空间分布可知， 高原涡发展阶段［图3 （a）， （b）］， 在高原涡生成的高原中西侧， 新旧方案模拟的2 m温度均较ERA5资料偏高， 但新方案模拟偏差超过8 ℃的地区明显少于旧方案； 在相对湿度方面， 新旧方案在高原涡初始形成的西侧地区模拟效果整体不太理想， 与ERA5资料的偏差最高可达到50%~60%， 加入砾石参数化之后， 新方案在2 m相对湿度方面模拟效果提升； 新旧方案在低涡东南侧的模拟效果整体较好， 大部分地区偏差为0。
图3 新（左）、 旧（右）方案与ERA5资料地面2 m温度（单位： ℃）和相对湿度（单位： %）的偏差分布填色为2 m温度与ERA5资料偏差， 等值线为相对湿度与ERA5资料偏差 Fig.3 The distribution of the temperature deviation （unit： °C） and relative humidity deviation of the new （left） and old （right） plans and ERA5 data at 2-meter above the ground.The color is the deviation of 2-meter temperature from ERA5 data， the contour is the deviation of relative humidity from ERA5 data |
在高原涡的发展阶段［图3 （c）， （d）］， 高原涡中心位置位于高原的西南部， 高原西南部新旧方案模拟效果整体较好， 新方案在高原涡北侧2 m温度模拟效果明显好于旧方案； 还可以发现， 在2 m温度模拟效果不太好的地方， 相对湿度往往偏差都较其他地方大， 特别是在高原的中西部和东北部， 但加入砾石参数化后， 这些地方模拟效果均有不同程度的提升； 在此时的高原周围， 新旧方案在2 m相对湿度方面模拟均比ERA5资料高， 说明在高原涡发展阶段， RegCM4有很强的敏感性， 通过局地相对湿度的提升， 为高原涡的发展提供条件， 这也印证了RegCM4对小扰动天气系统有很强的捕捉能力（余莲， 2011）。在高原涡消亡阶段［图3 （e）， （f）］， 新旧方案表现与之前有很大不同， 此时高原涡从青藏高原的东南侧移出， 新方案在高原的东南侧相对湿度的模拟结果较旧方案偏低， 新方案的2 m温度模拟效果较ERA5偏低一些， 而旧方案模拟的2 m温度稍高， 而高原涡在消亡阶段， 近地面温度和湿度应迅速减小或有减小趋势， 才能为高原涡的增强提供抑制能量， 使其减弱消亡， 加入砾石后， 模拟结果恰恰与此理论相一致。
3.3 土壤温度
砾石可对土壤的水热属性产生影响， 造成土壤和土壤之间以及土壤和大气之间热量和能量传输的变化（马英赛等， 2019； 解晋等， 2018）， 从而对高原涡产生影响。将新旧方案模式输出土壤温度结果与ERA5资料做差值处理， 得出新旧方案模式输出结果与ERA5资料的偏差结果， 研究不同阶段砾石参数化在土壤各层温度的模拟效果（图3 ~5 ）。下文以土壤模拟结果的第1层代表浅层土壤， 第4层代表深层土壤分别分析。
图4 高原涡生成时间的砾石参数化新旧方案土壤温度第1层和第4层与ERA5资料偏差分布（单位： ℃）（a）偏差未通过置信度为95%的显著性检验； （b）， （c）， （d）偏差均通过置信度为95%的显著性检验 Fig.4 The deviation distribution of soil temperature between the first and fourth layers of the gravel parameterization scheme and the ERA5 data when the plateau vortex is generated.Unit： ℃.The Fig.4（a） deviation have not passed the significance testwith a confidence of 95%； The Fig.4（b）~（d） deviation have passed the significance testwith a confidence of 95% |
图5 高原涡发展时间的砾石参数化新旧方案土壤温度第1层和第4层与ERA5资料偏差分布（单位： ℃）偏差均通过置信度为95%的显著性检验 Fig.5 The distribution of the soil temperature deviation between the first and fourth layers of the gravel parameterization scheme from the ERA5 data when the plateau vortex develops.Unit： °C.The deviation have passed the significance testwith a confidence of 95% |
对浅层土壤温度［图4 （a）， （b）］的分析发现， 在高原涡初始生成阶段， 旧方案模拟温度明显偏低， 高原涡在初始生成时， 地面需要较高的温度给其提供热力不稳定能量， 才能有利于高原涡的生成发展； 加入砾石参数化方案的新方案表现较好， 模拟温度明显提升。在新方案的模拟中， 整个高原的模拟效果较旧方案均有不同程度的提升， 特别是在高原的西侧和中东部地区。在深层土壤模拟中［图4 （c）， （d）］， 新方案在高原涡中心（青藏高原中西部）模拟温度和ERA5资料几乎一致， 而旧方案在此处模拟温度明显偏高， 这是因为在RegCM4中加入砾石之后， 提升了土壤导热率， 增强了土壤深层和浅层的热量交换（马翠丽等， 2020a）， 使深层土壤温度得以顺利向浅层传输， 通过地气相互作用， 为高原涡的生成提供条件。而在高原东南部的深层土壤模拟中， 新方案温度明显高于旧方案， 此时本地在500 hPa为弱反气旋环流［图2 （b）］， 下沉气流使地表温度升高， 新方案土壤砾石又提升了土壤导热率， 使高温迅速下传至深层土壤中， 促使深层温度模拟较旧方案偏高。
在高原涡发展阶段（图5 ）， 土壤温度模拟效果与生成阶段相似， 在高原中西部高原涡附近土壤温度模拟较旧方案低， 而高原东南部深层土壤模拟温度偏高。这是由于考虑土壤砾石之后， 改善了土壤的质地， 提升了土壤的导热率， 在涡区附近土壤中温度由深层向浅层传播； 在反气旋环流区， 土壤中温度由浅层向深层传播， 从而影响了模拟效果。高原涡在发展阶段， 新旧方案在涡区附近浅层土壤温度模拟均较ERA5资料高， 证实了浅层土壤温度对高原涡发展的贡献。
在高原涡消亡阶段（图6 ）， 此时低涡已经移出高原， 整个高原几乎都被反气旋性环流控制［见图2 （h）］， 特别是高原中东部地区反气旋性环流较强， 反气旋性环流盛行下沉气流， 使地面持续增温。无论是新方案， 还是旧方案在高原的中东部地区模拟的温度均比ERA5资料高， 旧方案没有考虑砾石的影响， 土壤导热率低， 所以在土壤浅层温度模拟偏高； 加入砾石后， 土壤导热率大大提升， 浅层土壤温度下降明显。在土壤深层， 旧方案模拟温度明显较新方案偏低， 新方案由于砾石的增加， 土壤导热率变强， 浅层土壤温度可以顺利向深层传导， 致使深层土壤温度升高。
图6 高原涡消亡时间的砾石参数化新旧方案土壤温度第1层和第4层与ERA5资料偏差分布（单位： ℃）偏差均通过置信度为95%的显著性检验 Fig.6 The distribution of the soil temperature deviation between the first and fourth layers of the gravel parameterization scheme from the ERA5 data when the plateau vortex dies.Unit： °C.The deviation have passed the significance testwith a confidence of 95% |
通过不同时间对低涡中心（无闭合等高线时选择切变最大区域）进行追踪， 根据章焕等（2018）使用的“涡区平均”概念， 综合考虑到本次个例高原涡的水平尺度总体并不大， 故以低涡中心的 2°×2°区域内的平均值代表涡区平均； 并绘制不同层次砾石参数化新方案（TNS）、 旧方案（TOS）和ERA5资料涡区平均土壤温度图形（图7 ）。从图7 中可以看出， 新旧方案对于第1层土壤温度模拟效果好于第2~4层， 特别是在29日02:00之后， 加入砾石后模拟温度效果明显变好。在第29日02:00之前， 第2~4层土壤温度和ERA5资料差距较大， 但之后逐渐向ERA5资料靠近， 且新方案明显优于旧方案。根据图7 还可以看出， 新方案对于浅层土壤温度（第1~2层）的模拟改善明显好于旧方案， 对于深层土壤温度（第3~4层）的改善程度较浅层小。
3.4 土壤体积含水量
土壤体积含水量是量化土壤中水分的重要指标， 高原涡在生成和发展过程中， 需要充足的水分供应， 增强其内部不稳定机制， 当土壤湿度增加时， 中低层大气不稳定性增强， 为高原涡的对流活动和发展提供能量累积（章焕等， 2018）。通过将新旧方案模式输出土壤体积含水量结果与ERA5资料做差值处理， 研究不同阶段砾石参数化方案在土壤各层体积含水量的模拟效果， 结果如图8 ~10 所示。以下采取和土壤温度相一致的分析方法， 以土壤模拟结果的第1层代表浅层土壤， 第4层代表深层土壤分别分析。
图8 高原涡生成时间的砾石参数化新旧方案土壤体积含水量第1层和第4层与ERA5资料偏差分布（单位： m3·m-3 ）偏差均通过置信度为95%的显著性检验 Fig.8 The deviation distribution of soil volumetric water content between the first and fourth layers of the new and old scheme of gravel parameterization and ERA5 data when the plateau vortex is generated.Unit： m3·m-3.The deviation have passed the significance testwith a confidence of 95% |
图9 高原涡发展时间的砾石参数化新旧方案土壤体积含水量第1层和第4层与ERA5资料偏差分布（单位： m3·m-3 ）偏差均通过置信度为95%的显著性检验 Fig.9 The deviation distribution of soil volumetric water content between the first and fourth layers of the new and old schemes of gravel parameterization and ERA5 data when the plateau vortex develops.Unit： m3·m-3.The deviation have passed the significance testwith a confidence of 95% |
图10 高原涡消亡时间的砾石参数化新旧方案土壤体积含水量第1层和第4层与ERA5资料偏差分布（单位： m3·m-3 ）偏差均通过置信度为95%的显著性检验 Fig.10 The deviation distribution of soil volumetric water content between the first and fourth layers of the new and old schemes of gravel parameterization and ERA5 data when the plateau vortex dies.Unit： m3·m-3.The deviation have passed the significance testwith a confidence of 95% |
在高原涡生成阶段（图8 ）， RegCM4土壤体积含水量效果整体较好， 新旧方案无论是在深层还是在浅层的土壤体积含水量相差最大为0.4。在土壤浅层， 高原涡初生地区新方案模拟的土壤体积含水量较旧方案有所增加， 为后期对高原涡的持续发展提供条件， 有利于高原涡的生成。而且在高原涡的东侧和东北侧模拟的土壤体积含水量也有所提升， 促进了高原涡向东侧移动和发展。在深层土壤中， 新方案在低涡东侧模拟的土壤体积含水量明显较新方案偏低， 这是由于新方案加入砾石后， 提升了土壤的导水率（马翠丽等， 2020a）， 深层土壤水分向浅层传播， 致使深层水分含量模拟偏低。旧方案由于未考虑土壤砾石的作用， 土壤导水率低， 深层土壤水分向浅层传播受阻， 致使水分得以保留在本地。
在高原涡发展阶段（图9 ）， 新旧方案模拟的浅层土壤体积含水量较为一致。此时低涡中心位于青藏高原东南侧， 新方案模拟的土壤体积含水量较旧方案稍高， 而低涡北侧的模拟土壤体积含水量较旧方案偏低， 在500 hPa上低涡北侧呈反气旋性环流， 下沉气流致使空气变干， 配合土壤砾石的强导水性， 致使新方案模拟的浅层土壤体积含水量较旧方案偏低。土壤深层的高原涡北侧模拟土壤体积含水量也较旧方案偏低， 这也由于砾石的强导水性造成的。
高原涡消亡阶段（图10 ）， 低涡已经移出高原， 整个高原被反气旋性环流控制［图2 （h）］， 此时在高原上无低涡系统， 且反气旋性环流较弱， 新旧方案在土壤浅层和深层模拟的土壤体积含水量和ERA5有很强的一致性。说明当高原上无强烈天气系统时， 新方案即使考虑了砾石的强导水率， 但土壤中无明显热量和能量交换， 土壤水分变化也比较弱， 砾石参数化新旧方案在土壤体积含水量的模拟表现差别较小。
根据涡区整个生命史平均土壤体积含水量特征， 绘制不同层次砾石参数化新方案（TNS）、 旧方案（TOS）和ERA5资料涡区平均土壤体积含水量图形（图11 ）。从图11 可以看出， 新旧方案模拟的各层土壤体积含水量总体低于ERA5资料， 但加入砾石的新方案在不同层次土壤体积含水量的模拟效果明显好于旧方案， 特别是在第1层， 新方案的改善程度更加明显。第2~4层的土壤体积含水量在29日18:00之前， 砾石参数化对土壤温度的模拟改善很小， 但之后新方案的改善效果突出。
4 结论和讨论
通过耦合了砾石参数化方案CLM4.5的区域气候模式RegCM4， 通过模拟一次高原涡的生成、 发展和消亡等阶段， 参照欧洲中心高时空分辨率再分析ERA5资料， 检验砾石参数化新旧模拟方案在高原涡个例中的表现， 通过对比研究， 得出以下结论：
（1） 在500 hPa高空形势场中， 在高原涡初生阶段新方案模拟的低涡中心位置和温度场较旧方案好， 原方案在低涡西侧风力偏强， 新方案有效弥补这一不足。在发展阶段旧方案模拟的高原切变线明显偏强， 和实际不符， 加入砾石后的新方案效果较好。在消亡阶段， 新方案和ERA5资料相一致， 而旧方案表现有延迟。
（2） 新方案模拟的2 m温度和相对湿度在高原涡的生成和发展阶段均有所升高， 这为高原涡的发展提供有利条件； 模拟时发现， 旧方案在2 m温度模拟效果不太好的地方， 相对湿度偏差往往都较其他地方大， 而新方案模拟效果均有不同程度的提升； 在高原涡消亡阶段， 新方案在高原的东南侧相对湿度的模拟结果较旧方案偏低。
（3） 在模拟土壤温度时， 新方案在整个高原的模拟效果较旧方案有不同程度的提升， 特别是在高原的西侧和中东部地区； 在高原涡初始生成和发展阶段， 新方案通过增加砾石后， 加强了土壤导热率， 提升了土壤浅层模拟结果， 降低深层的模拟结果， 为高原涡的生成和发展提供条件； 高原涡消亡阶段， 新方案使浅层土壤温度下降， 深层温度升高。对于高原涡整个生命史中， 新方案在浅层土壤温度的模拟明显优于旧方案。
（4） 区域气候模式RegCM4模拟的土壤体积含水量效果整体较好； 高原涡初生和发展地区， 新方案模拟的土壤体积含水量较旧方案有所增加； 由于考虑砾石的作用， 使得土壤导水率提升， 使得500 hPa反气旋性环流地区， 新方案模拟的浅层和深层土壤体积含水量较旧方案偏低。当高空无强烈天气系统时， 新旧方案在土壤体积含水量的模拟表现差别不大。高原涡整个生命史中， 第1层土壤体积含水量模拟效果最好。
本文得出的结果仅仅是依靠单个个例模拟的结果， 其普适性有待进一步检验， 今后将引入更多的高原涡个例进行模拟， 或通过统计分析长序列年份的高原涡进行模拟分析， 来验证砾石参数化方案在高原涡模拟中的影响。