陆气相互作用是地表水分和能量循环的主要驱动力,对天气预报和气候预测都会产生影响。土壤湿度-降水耦合是陆气相互作用的核心内容之一,以前大多关注大尺度时空范围内土壤湿度对降水的影响。近年来,土壤湿度影响局地降水逐渐受到关注,但由于涉及过程的复杂性及观测资料的缺乏,直接进行归因研究受到限制,转而对其中关键物理过程间关联进行分段研究,并出现从不同视角度量土壤湿度-降水耦合强度的指数。但是,这些耦合指数大多针对北美地区,对东亚地区是否适用很少研究。基于此,本文参考已有耦合指数,基于统计分析和数值模拟手段,研究中国及周边地区夏季局地土壤湿度-降水耦合特征。首先,从气候角度出发,统计局地土壤湿度-降水耦合特征,并从中选出潜在对流日和对流降水日,统计午后对流性降水对上午蒸发和土壤湿度的敏感性;其次,针对分别发生在南京和上海两次午后局地对流性降水进行数值模拟,在相同的地表条件下探讨午后对流模拟对不同边界层参数化方案的敏感性,以及在相同边界层方案条件下,午后对流模拟对不同土壤湿度的敏感性,并对不同的模拟方案进行陆气耦合诊断分析。主要结论如下:(1)利用32年夏季一日四次的土壤湿度、潜热通量和抬升凝结高度再分析数据,分别计算陆-气耦合陆面段(土壤湿度-潜热通量)和大气段(潜热通量-抬升凝结高度)的耦合强度:每段耦合最强时刻均出现在当地时间14时左右,且共同强耦合区处于蒙古高原地区、印度西北部大沙漠地区和中亚部分地区;印度北部地区只在6月上中旬表现为局地陆气耦合的热点区,而在中国南部和东北部以及俄罗斯东南部地区,陆面段和大气段均呈现显著负相关。另外,在中国华北地区,受夏季风影响,陆面段耦合存在季节内信号转换,其中6月份表现为正耦合,7、8月份表现为负耦合;同样,印度北部地区受印度季风影响,也存在季节内耦合信号转换,其中6月上中旬为正耦合,之后变为负耦合。(2)在统计32年中潜在对流日和对流降水日基础上量化下午对流性降水对上午土壤湿度和蒸发的敏感程度:在蒙古高原地区和印度西北部大沙漠地区,潜在对流日较多而对流降水日较少,对流降水概率低;在青藏高原北部和缅甸地区,潜在对流日较少而对流降水日较多,对流降水概率高。从年际变化来看,两者变化趋势基本相同,都在2000年后显著减少。从夏季内变化来看,两者变化趋势相反,其中6月份潜在对流日(对流降水日)最多(少),7月份潜在对流日(对流降水日)最少(多);对流性降水的发生概率在6月份最小,7月份最大。从陆面段和大气段的触发反馈强度指数来看,蒙古高原、印度西北部和缅甸地区为两指数的共同高值区,即土壤湿度、蒸发比和对流降水发生概率三者呈正相关;缅甸地区土壤较湿且变化较小,感热和潜热通量主要受大气控制,因此该地区并非陆气耦合热点区;蒙古高原和印度西北部地区地面蒸发受土壤湿度限制,且土壤湿度变化范围大,因此上午土壤湿度变化能影响下午对流性降水发生概率。另外,触发反馈强度的量级明显大于放大反馈强度,说明土壤湿度和蒸发比主要影响降水发生概率,而一旦降水触发,对降水强度影响非常小。(3)利用WRF模式中11种边界层参数化方案分别对南京和上海地区两次午后局地热对流进行数值模拟,并加入雷达资料同化和土壤湿度敏感性试验。UW、GBM和Shin-Hong边界层方案对局地热对流的模拟效果较好,而非局地ACM2和MRF方案对局地热对流的模拟效果较差。土壤偏干(湿)时模拟回波强度偏弱(强)且回波分散(集中),且回波位置也不一致。从土壤湿度影响降水的机制来看,土壤湿度显著影响农田下垫面的感热和潜热通量;土壤湿度减小时,感热通量增加,潜热通量减小,反之亦然。因此,土壤湿度的变化一方面会通过蒸发影响近地面水汽含量,另一方面会影响近地面的气温,也会对临近城区产生影响。不同下垫面上热力条件的空间水平不均匀性会生成局地次级环流,从而影响局地强对流的位置。(4)利用能量混合图方法对不同模拟方案的模拟结果进行局地陆气耦合诊断,评估地表、夹卷和平流通量对边界层发展演变的贡献。由于采用相同陆面模式,不同边界层方案间模拟的地表水热通量相近;QNSE、ACM2、BouLac和MRF方案模拟的边界层高度较高,夹卷较剧烈,边界层内平均比湿较小;UW和GBM方案中边界层高度较低,夹卷较弱,边界层内平均比湿较大。在南京个例中,近地面环境相对较干,边界层高度普遍较高,水汽主要来源于地表蒸发,较湿边界层有利于触发局地对流。而在上海个例中,近地面环境相对湿润,边界层内水汽来源于地表蒸发和水平平流。而ACM2和MRF方案模拟的水汽平流输送很弱,因此模拟的对流降水强度较弱。另外,不同土壤湿度条件下的陆气耦合差异很大,土壤由干变湿时,地表感热通量减弱,地表蒸发加强,边界层湍流混合减弱,干空气夹卷作用会减弱,边界层高度降低。