当数值天气预报模式水平分辨率达到公里尺度时，湍流运动部分可显式分辨、部分属于次网格尺度而需参数化，不符合传统基于解析大部分湍流的大涡模拟方式或基于大样本统计的边界层参数化方式的处理条件，被称为湍流模拟的“灰区”。在此分辨率下，模式次网格湍流参数化对于强对流系统的模拟有重要影响。本工作对超级单体和飑线个例进行50 m分辨率理想过程大涡模拟，采用空间滤波手段获取250 m、500 m、1 km、2 km、4 km分辨率下可分辨变量场与次网格通量场的参考真值，分析不同标量的次网格湍流通量特征，发现在250 m至4 km分辨率上其水平和垂直方向均存在热量和水物质的逆平均量梯度次网格湍流通量。传统梯度-扩散型方案因其顺梯度方案公式无法准确模拟逆梯度通量，而基于尺度相似性原理的方案能够较好再现这种通量的分布和强度，与大涡模拟参考值更为接近。在飑线模拟中，将水平和垂直次网格闭合方案拆分，结果表明水平方向次网格湍流通量对公里尺度分辨率飑线模拟的影响效果更为显著。目前包含水平相似性项的水平方案已实现ARPS、WRF、CMA-MESO等模式的初步应用，改进强对流结构和降水模拟效果。

强对流模拟,公里尺度分辨率,次网格湍流参数化,水平湍流通量,Subgrid parameterization,severe convective weather