东亚夏季风对我国气候具有重要的影响，当前气候系统模式对东亚夏季风降水的模拟存在较大偏差，而对流参数化方案被普遍认为是降水模拟偏差的重要来源。对流解析模式(convection permitting model;CPM)能够去掉对流参数化方案从而显式解析深对流过程，是气候模拟领域的国际前沿方向。但是，由于覆盖大区域的CPM长时间（月尺度以上）模拟计算资源消耗巨大，目前针对东亚季风区的CPM气候模拟研究相对较少，相关研究亟待开展。本论文利用英国气象局MetOffice Unified Model(MetUM)覆盖东亚地区对流解析尺度(水平分辨率4.4km)的长时间模拟结果（覆盖2009年整个暖季），重点关注对流活跃区和地形复杂区，通过与采用对流参数化方案的传统大尺度环流模式(large scale model;LSM)的模拟结果进行对比，围绕与对流过程相关的降水日循环、季风降水空间分布及大尺度环流、高原中东部降水、中尺度对流系统降水以及梅雨期暴雨等角度，考察CPM对东亚夏季风降水的模拟增值，增强我们对东亚夏季风降水机理的认知。论文的主要结论总结如下:
　　一、对流解析模式对东亚夏季风降水日循环的模拟增值
　　降水日循环是区域天气尺度的动力和热力过程对局地水循环的综合反映，是考察模式性能、改进模式与降水相关物理参数化方案的重要标准。当前气候模式对我国夏季降水日循环存在较大的模拟偏差。本章评估了CPM与LSM对东亚夏季风降水日循环的模拟能力，研究了CPM对于东亚夏季风降水日循环的模拟增值。结果表明，LSM(水平分辨率13.2km)在我国中东部的大部分地区均存在高估降水频率、低估降水强度的模拟偏差。LSM降水多发生在正午前后，不能模拟出我国南部和长江中下游午后的降水峰值，同时模式中的低空急流偏强。而CPM合理地刻画了东亚夏季降水的空间分布，更加真实地再现了降水频率和强度等降水特征。对于夏季降水的日循环，CPM合理地再现了我国南部和长江中下游的午后降水峰值，并且能够较好地再现低空急流的强度和日循环特征。CPM的模拟偏差主要表现为高估降水。分析表明，CPM中的地表感热通量更大，增强了大气的不稳定度、使得上升运动更强，同时模式高估了整层水汽输送在长江中下游梅雨区的辐合，这三者共同造成了CPM对该地区降水的高估。
　　二、对流解析模式对季风降水空间分布和大尺度环流的模拟增值
　　当前气候系统模式对东亚夏季风降水空间分布的模拟技巧普遍偏低。模式普遍高估了青藏高原东侧的降水，模拟的梅雨锋区降水偏少且雨带位置偏北。本章考察了CPM和LSM对2009年梅雨期季风降水和环流的模拟能力，在此基础上研究了东亚季风区湿对流过程对大尺度季风环流的升尺度作用。结果表明，LSM对高原东部地区的降水模拟偏多，对中国东南部地区的降水模拟偏少;模式中的西南低空急流偏强，使得模式在梅雨锋区产生强烈的上升运动，导致模拟的季风雨带位置偏北。分析表明，LSM对湿对流过程的不准确描述，可以通过非绝热加热过程对大尺度季风环流的模拟产生升尺度作用，从而造成对大尺度季风环流的模拟偏差:LSM在高原东部地区过多的降水，加剧了在该地区垂直方向上不均匀的非绝热加热，导致模式在对流层下层出现位势高度负异常并伴随着气旋式环流。低层的位势高度负异常加强了“东南-西北”向的位势高度梯度，增强了LSM的低空急流强度，而过强的低空急流导致了LSM中季风雨带位置的北偏。另一方面，高原东部的上升气流在对流层上层辐散，并在中国东南部地区辐合进而形成补偿下沉气流，该下沉运动抑制了LSM中对流和降水的产生，从而导致LSM对中国东南部地区降水的模拟偏少。相对地，CPM对季风降水的空间分布以及季风环流的模拟均呈现显著的模拟增值，CPM改善了LSM中季风雨带位置偏北的模拟偏差，同时更合理地模拟了低层的大尺度季风环流。
　　三、对流解析模式对青藏高原中东部降水的模拟增值
　　降水是青藏高原水循环的重要组成部分，然而当前气候系统模式对高原降水呈现出系统性高估，准确合理地再现高原地区降水仍是世界性的难题。本章研究了CPM对高原中东部地区降水的模拟增值，考察了高原地区与降水相关联的大尺度环流特征，解释了LSM对高原降水模拟偏多的可能原因。结果表明，LSM在高原地区模拟的降水偏多，在三江源地区，两套LSM(模式水平分辨率分别为13.2km和35.0km)模拟的降水与卫星台站降水融合资料相比分别偏多了49.6％和47.8％;LSM在高原模拟的小雨偏多且过于频繁，模式水平分辨率的提高并未改善模式对降水的高估。相对地，CPM明显改善了LSM高估高原降水的模式偏差，在三江源区域CPM模拟的降水与观测相比仅偏多了3.2％;同时，CPM模拟的降水频率和强度都更接近观测。观测中，三江源及周边区域呈现傍晚至夜间的降水峰值，这是由于高原午后至夜间经向风由偏南风转换为偏北风，500hPa风场在该地区辐合，有利于上升运动的发展，加之整层水汽输送在高原中东部地区辐合，因此导致了傍晚至夜间降水的产生。虽然CPM与LSM均能够较好地再现高原中东部傍晚至夜间的大气环流特征、进而成功地模拟出该地区的夜雨，但LSM所采用的对流参数化方案的闭合假设导致其午后对流性降水偏多。该方案中对流过程的发生仅取决于局地大气的不稳定性，因此尽管大尺度环流在清晨至午后并未呈现有利于降水产生的辐合上升，模式的对流降水也会随着局地大气不稳定性的逐渐增强而增大，导致LSM产生虚假的午后降水峰值，从而高估了三江源地区的降水。相对地，CPM不再出现虚假的午后降水峰值，从而显著地改善了LSM对三江源地区降水的高估现象。
　　四、对流解析模式对中国东部中尺度对流系统的模拟
　　中尺度对流系统(mesoscale convective systems;MCSs)可在局部地区产生极端强降水、强烈的阵风及洪水。由于模式水平分辨率较粗，当前大多数气候系统模式并不能合理地再现MCSs的特征及气候效应。本章使用迭代雨团追踪方法对中国东部2009年暖季（4-9月）的MCSs进行了甄别和追踪，进而考察了CPM和LSM（水平分辨率13.2km）对夏季MCSs的模拟性能，并研究了与MCSs降水对应的大尺度环流。结果表明，MCSs降水的空间分布极不均匀且呈现出明显的季节特征，夏季MCSs降水影响区域更广、占总降水的比例更大，且降水中心强度更强。CPM和LSM均能较为合理地模拟出夏季MCSs降水频率和降水总量的空间分布，以及各子区域的MCSs持续时间、雨区面积等统计特征。与此同时，模式也存在模拟的MCSs个数偏多、降水频率偏高等偏差。LSM在长江中下游地区模拟的MCSs降水偏北，而CPM更好地再现了长江中下游地区MCSs降水频率和总量的空间分布，但是量值偏高。就MCSs降水日循环而言，CPM和LSM均能够模拟出青藏高原东部及云贵高原下游地区MCSs的夜间降水峰值;CPM较好地模拟了110.0°E以东地区MCSs降水的东移特征及其清晨至正午的降水峰值。进一步查看长江中下游地区与MCSs降水相关的大尺度环流，发现MCSs降水周围的低层大气呈现气旋式环流，在其东部广阔的中低层大气中存在较强的西南风，将低纬度暖湿空气输送至MCSs的降水中心和东侧，一方面为MCSs降水提供了充足的水汽供应，另一方面增强了MCSs中部及东部低层大气的不稳定性，有利于MCSs强度的维持及向东传播。MCSs降水中心在对流层中层呈现较为明显的暖核结构，背景风场以偏西风为主，有利于引导MCSs向东传播。MCSs降水中心对应强烈的上升运动，并在高层辐散形成反气旋式异常。CPM和LSM均能够较为合理地模拟出与MCSs降水中心对应的垂直环流结构，但CPM中过强的上升运动导致了模拟的MCSs降水强度偏强。
　　五、2016年夏季中国东部梅雨期暴雨过程的对流解析模拟
　　梅雨期长江中下游地区经常受到一系列沿着梅雨锋自西向东移动的对流系统的持续影响，暴雨引发的洪涝灾害严重危害广大人民群众的生命财产安全。因此，对梅雨期暴雨过程进行准确的数值模拟意义重大。针对2016年中国东部梅雨期暴雨过程，首先分析了本次强降水事件的观测特征，之后使用MetUM进行了全球模式（UM-GL，模式水平分辨率25km）及CPM的数值模拟，系统评估了MetUM对本次梅雨期暴雨过程的模拟性能，研究了CPM的模拟增值。整个强降水过程根据大尺度环流的不同分为两个阶段:第一阶段（P1:6月30日-7月1日）的降水过程主要受西南低涡东移的影响，雨带的位置呈现明显东移;第二阶段（P2:7月2日-7月5日）梅雨锋在长江中下游建立并呈现准静止特征，降水形式主要为连续雨团沿着锋面的自西向东移动。虽然UM-GL能够模拟出P1雨带的东移，但其对降水细节特征的模拟方面存在明显的模式偏差:UM-GL模拟的小雨过多、大雨偏少;模式中的午后降水被抑制、模拟的降水日变化振幅偏强，不能模拟出P2雨团沿锋面的东移特征;特别地，第二阶段(P2)UM-GL低层风场在大别山迎风坡过多的辐合导致模式在该地区产生持续的地形降水，造成UM-GL出现虚假的山区降水中心。相对地，CPM更好地再现了P1狭长雨带的东西向分布，更好地模拟了降水中心的位置和强度;但CPM也存在小雨偏少、大雨和暴雨偏多的模式偏差;CPM成功地再现了本次强降水的日循环，更好地模拟了P2强降水系统沿梅雨锋自西向东的传播特征;特别地，CPM能够成功地模拟P2与降水相关的中小尺度环流，从而改善了UM-GL中高估地形降水的模式偏差。