一次输电线路覆冰舞动事故灾害性天气分析

利用WRF模式和Jones电线积冰模型对发生在2010年2月10—11日湖北地区的电线覆冰舞动事故的天气过程进行分析,并对灾害性天气的可预报性进行初步探讨。结果表明:Jones电线积冰模型基于观测降水数据计算积冰厚度在1.3~5.4mm,与观测量级相同。由于WRF模式对此次天气过程的降水量模拟偏大而高估了电线积冰厚度。WRF模式模拟的10m风速风向与观测的一致性较好,模拟本次过程的风速为5~10m·s-1,风向为偏北风,而湖北地区输电线路以东西走向为主,较容易发生舞动事故。     

电线积冰物理过程与数值模拟研究进展

电线积冰对人们的日常生活、电力系统、通信系统等造成了巨大的影响,人们越来越关注电线积冰的形成条件及物理过程,包括气象条件、气流动力学、液滴运动轨迹以及热力学过程。通过外场观测、室内实验和数值模拟研究的不断开展,揭示出电线积冰质量增长过程决定于云降水粒子谱分布、碰撞效率、黏性率、冻结率、碰撞速度和角度等微物理参数,这些参数又受控于降水率、云雾含水量、温度、湿度、风向、风速等宏观气象条件。通过数值模式已可进行电线积冰量和积冰持续时间的定量研究和预测,进而在开发垂冰模式和形态模式等方面也取得了新的进展。在总结过去60多年来电线积冰物理机制和数值模拟研究主要成果的基础上,对开展进一步的深入研究进行了展望。     

基于CFD降尺度的复杂地形风场数值模拟研究

在计算机流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)模式Fluent的基础之上修改传统的RANS湍流参数化方案,选用大涡模拟(Large Eddy Simulation,LES)的湍流方案,并引入温度层结的浮力模型,得到修改后的Fluent模式。使用中尺度预报模式WRF和WRF耦合修改前后的Fluent模式模拟江西鄱阳湖地区内吉山测风站处2010年12月至2011年3月4个月的风速、风向和2011年3月6日吉山站附近地形流场以及气温场的变化过程。结合观测资料的对比发现,WRF模式在耦合Fluent后,对吉山单站点风速风向的模拟效果得到改善。WRF耦合Fluent的模拟方法在Fluent修改后(算例2),相比修改前(算例1)可以更精确地模拟吉山站各高度处的风速风向。4个月70 m高度平均风速WRF、算例1和算例2的平均误差分别为3. 963,2. 727和2. 224 m·s-1。算例2与观测的70 m高度风向玫瑰图匹配程度总体上比算例1更高。算例2还可以模拟出白天不稳定状态下的热浮力效应和空间分布不均匀且较大的湍动能,能模拟出夜间大气边界层的逆温现象,而算例1则不能。以上结果均表明在对Fluent模式修改后,WRF耦合Fluent的模拟方法对吉山站附近风场的模拟效果得到改善。     

对冬季云贵—华南准静止锋上一次多相态降水过程的模拟研究

云贵—华南准静止锋使其以北地区成为研究冬季雨雪过渡区内不同降水相态的理想平台。通过对2018年1月25—27日南方凝冻天气过程中天气学和云微物理参数的分析,定性探讨了次冻结层的温度与冰核活化温度对不同降水相态形成的影响,进而利用耦合BTC降水相态诊断方案（简称“BTC方案”）的WRF(Weather Research and Forecasting)模式,对本次凝冻天气的降水相态、冻雨发生区域与冻雨量进行数值模拟。结果表明：横贯云贵高原和南岭地区的准静止锋导致的锋前“冷—暖—冷”的温度垂直结构有利于多相态降水的形成。耦合BTC方案的WRF模式可模拟出不同降水相态落区的空间分布,其模拟冻雨落区时空分布与观测基本一致,但冰粒的空报率非常高。分析WRF模式模拟的多相态降水时温度、相对湿度和水成物的垂直分布特征,云内水成物初始相态为液态,在高空逆温层存在的前提下,次冻结层中冰核活化温度是区分冻雨和冰粒的临界指标且具有明确的物理机制。利用次冻结层中的冰核活化温度来代替BTC方案中有关冻雨和冰粒的判据后,冻雨落区预报准确率较BTC方案提高了13%,表明直接利用次冻结层的冰核活化温度判断冻雨可行。     

贵州冬季电线积冰及其天气成因分析

利用气象部门长期电线积冰观测和电力部门线路覆冰调查资料,对贵州冬季电线积冰的分布、类型特征与气象条件进行了综合分析,着重探讨了贵州电线积冰的形成机理和天气成因,主要结论:(1)贵州电线积冰的类型复杂多样,除具有雨凇、雾凇、雪凇(湿雪)三种基本类型外,还有雨雾混合凇、雨雪混合凇(雪凝)两种混合冻结类型;贵州电线积冰以危售最大的雨凇冰为主,混合冻结在贵州省分布十分普遍,这也是造成2008年贵州电网严重冰害的重要原因;(2)持续低温阴雨的凝冻大气是贵州电线积冰总的天气成因,其表现形式主要是冻雨但不局限于冻雨,此外还包括冻毛雨、雨夹雪、湿雪和过冷雾等多种天气现象,持续的凝冻天气过程往往有多种天气现象同时或交替出现,从而导致严重的覆冰灾害;(3)贵州电线积冰总体上属于较高环境温度下的低风速湿物理过程积冰,当地面气温持续降到0℃以下,出现降雨或浓雾是电线积冰开始与增长的关键气象条件,而最高温度上升到0℃以上是判断积冰转入消融的临界气象指标。     

WRF模式对济南地区夏季近地面气象场模拟效果评估

不同地区中尺度气象模式WRF的模拟性能存在明显差异,本文利用数值模拟和统计方法,评估了WRF模式在济南地区的模拟性能,并对比研究地形和土地利用对WRF模式模拟性能的影响,为WRF模式在济南地区的业务化运行提供参考。结果表明:WRF模式能较准确的模拟济南地区近地面气象场及其时间变化特征;统计分析发现,WRF模式对济南地区近地面气温、比湿、风速及风向的模拟准确率分别为72.5%、59.6%、29.4%和36.2%。WRF模式模拟的济南地区夏季比湿偏低、风速偏高,模拟的风速存在系统性偏差。下垫面对WRF模式的模拟结果有显著影响,10 m风速的均方根误差(RMSE)与地形、坡度、模式格点和观测站点的地形偏差显著相关,与坡度的相关系数最大;2 m气温的RMSE仅与地形偏差显著相关,在复杂地形区比较站点观测气温与模式格点气温时,需考虑地形偏差的影响。     

河北省电线积冰的气候特征及一次电线积冰天气过程分析

利用河北省1980-2009年20个气象站的电线积冰观测资料,分析了河北省电线积冰的时空分布特征和不同方位电线积冰的特征。结果表明：河北省电线积冰平原多于山区;年际变化较大,呈减少的趋势;季节变化十分明显,1月份电线积冰日数最多;东西方向和南北方向的电线积冰在最大重量上有一定差别。利用常规观测资料、1°×1°间隔6h的NCEP资料和2010年1月1910日黄骅气象站逐时风向风速资料,对一次引起线路舞动的电线积冰天气过程进行了分析。结果表明：这次电线积冰是在地面冷空气与500hPa、700hPa低槽共同影响下由雨凇形成的。20日受冷空气影响,黄骅地面气温快速降至0℃附近,而850hPa温度由零上逐渐转为零下,在对流层低层有逆温层,气温的垂直结构有利于形成雨凇;发生舞动的线路走向与风向夹角较大;舞动发生在较大风速出现之后。     

基于云微物理过程的北方冻雨的模拟与形成机制研究

本文通过耦合AFWA(Air Force Weather Agency)冻雨参数化方案的WRF模式,对2020年冬季因暖锋引发的中国北方严重冻雨灾害个例进行了模拟,结果显示模式能够很好地模拟此次冻雨过程中降水相态的空间分布。通过分析暖锋的演变、水成物云微物理特征以及降水相态的变化,得到：在辽宁中北部—吉林中东部地区,暖锋导致中低空形成“冷—暖—冷”的温度层结,该区冻雨形成机制以“冰相机制”为主,即高空的雪花落入大于0℃暖层内融化、再降落到次冻结层后形成冻雨。同时,发现存在高空无固态水成物、逆温层内暖雨下落到次冻结层在地面形成冻雨的现象,这种新机制被定义为“暖雨机制”,更多水成物垂直剖面与同期地面观测降水相态的比对,验证了新机制的存在,并解释了该机制形成的可能原因。为更深入理解冻雨形成机理以及北方冻雨的预报、预警提供科学支撑。     

华家岭2008年电线积冰的变化特征与气象条件分析

利用华家岭气象站不同高度、不同方向、不同导线直径的电线积冰观测资料,分析了电线积冰在不同高度、不同方向、不同导线的变化特征,以及与气温、水汽压、风速等气象要素的关系。分析表明,电线积冰量随高度增加而增加,随电线直径增大而增大;在相同高度、相同导线上,不同方向的积冰量与风向有关。电线积冰量与水汽压、风速分别呈正相关和反相关。在一定阈值内,电线积冰量和气温存在较好的相关性。     

大小兴安岭林区风场动力降尺度对比研究

对2017年春季黑龙江省大、小兴安岭林区的6个代表站点10 m风场进行降尺度分析,并结合观测数据对比分析了WRF模式和CALMET降尺度模式的10 m风速、风向预报结果。结果表明：两模式逐小时风速预报与观测的相关系数为0.5-0.7,且随着风速的增加,模式的预报准确率逐渐提高,夜间的风速预报偏差较大,进入白天后,偏差明显减小。WRF模式对风速变化趋势的预报效果优于CALMET模式,与观测的风速相关性更高,而CALMET模式对较大风速的预报效果优于WRF模式。在风向预报方面,WRF和CALMET的风向模拟与观测风向均有较好的一致性,模式预报准确率较高的两个风向也刚好对应各站的盛行风向。同时,本文用回归方法对日平均风速进行订正发现,订正后各站的日平均风速预报准确率平均提高了50%,具有较好的业务应用价值。     

一个热动力海冰模式的改进与实验

影响海冰变化的物理因素中热力和动力部分是同等重要的，但多数热动力海冰模式的热力部分考虑得较为简单。针对Hibler热动力海冰模式的不足，以1个3层热力模式为基础改进了其热力部分。比较了原模式中的零层热力模式和用于改进的3层热力模式；并应用改进前后的两种热动力模式对1983年的北极海冰进行了模拟。模拟结果表明，海冰厚度比原模式厚，季节变化减弱，海冰密集度与观测资料更为符合。     

北极多冰年和少冰年的大气环流差异

本文利用一个改进的海冰热力模式,取北极区大气和有关场的气候资料,模拟了1982年10月至1988年9月的北极海冰空间分布和季节变化的循环特征,较好地模拟出多冰年（1983,1987）和少冰年（1984,1986）。模拟结果与部分研究工作以及实况相比较,基本状况趋于一致。并且在此基础上进一步探讨了北极多冰年和少冰年的大气环境差异,可以看到多冰年的北极极涡偏西半球;少冰年的北极极涡基本是围绕极地。从而进一步影响多冰年和少冰年大气环流差异,特别是对亚洲环流的影响较大。     

近年来国外海冰模式发展的回顾

海冰是气候系统中的重要成员，而海冰模式是描述海冰物理过程、模拟和预报海冰演变的有力工具。根据国外发表的文献，对海冰模式从动力学、热力学和厚度分布三个方面的研究进行了回顾，对海冰模拟的研究具有一定的借鉴作用。     

ARE THERE INTERANNUAL-TO-DECADAL SCALE OSCILLATIONS ASSOCIATED WITH SEA ICE-THERMOHALINE CIRCULATION INTERACTIONS IN A SIMPLE COUPLED ATMO-SPHERE-OCEAN-SEA ICE MODEL?

1　INTRODUCTIONIn order to gain further insight into the nature of decadal- scale climate variability at highlatitudes( e.g.,Mysak et al.,1 990 ;Deser and black- mon,1 993) ,there have been a number ofrecent model studies of sea ice- thermohaline circulation interactions which exhibitoscillationson this timescale( Yang and Neelin,1 993;Zhang et al.,1 995 ;Yang and Huang,1 996 ) .Acommon feature of these studies is that the ocean models are integrated using mixedboundary conditions( MBC…     

Variations of sea ice temperature from CHINARE 2003 and its application on sea ice model evaluation

Variation of vertical profiles of sea ice temperature and adjacent atmosphere and ocean temperatures were measured by ice drifting buoys deployed in the northeast Chukchi Sea as part of the 2003 Chinese Arctic Research Expedition.The buoy observations (September 2003 to February 2005) show that the cooling of the ice began in late September,propagated down through the ice,reaching the bottom of the ice in December,and continued throughout the winter.In winter 2003/04,some obvious warmings were observed in the upper portion of the ice in response to major warmings in the overlying atmosphere associated with the periodicity of storms in the northeast Chukchi Sea.It is found that the melt season at the buoy site in 2004 was about 15% longer than normal.The buoy observed vertical ice temperature profiles were used as a diagnostic for sea ice model evaluation.The results show that the simulated ice temperature profiles have large discrepancies as compared with the observations.     

Evaluation of Arctic Sea Ice Drift and its Relationship with Near-surface Wind and Ocean Current in Nine CMIP6 Models from China

The simulated Arctic sea ice drift and its relationship with the near-surface wind and surface ocean current during 1979-2014 in nine models from China that participated in the sixth phase of the Coupled Model Intercomparison Project(CMIP6)are examined by comparison with observational and reanalysis datasets.Most of the models reasonably represent the Beaufort Gyre(BG)and Transpolar Drift Stream(TDS)in the spatial patterns of their long-term mean sea ice drift,while the detailed location,extent,and strength of the BG and TDS vary among the models.About two-thirds of the models agree with the observation/reanalysis in the sense that the sea ice drift pattern is consistent with the near-surface wind pattern.About the same proportion of models shows that the sea ice drift pattern is consistent with the surface ocean current pattern.In the observation/reanalysis,however,the sea ice drift pattern does not match well with the surface ocean current pattern.All nine models missed the observational widespread sea ice drift speed acceleration across the Arctic.For the Arctic basin-wide spatial average,five of the nine models overestimate the Arctic long-term(1979-2014)mean sea ice drift speed in all months.Only FGOALS-g3 captures a significant sea ice drift speed increase from 1979 to 2014 both in spring and autumn.The increases are weaker than those in the observation.This evaluation helps assess the performance of the Arctic sea ice drift simulations in these CMIP6 models from China.     

Modeling of Arctic Sea Ice Variability During 1948–2009: Validation of Two Versions of the Los Alamos Sea Ice Model(CICE)

The Los Alamos sea ice model(CICE) is used to simulate the Arctic sea ice variability from 1948 to 2009. Two versions of CICE are validated through comparison with Hadley Centre Global Sea Ice and Sea Surface Temperature(Had ISST) observations. Version 5.0 of CICE with elastic-viscous-plastic(EVP) dynamics simulates a September Arctic sea ice concentration(SASIC) trend of –0.619 × 1012 m2 per decade from 1969 to 2009, which is very close to the observed trend(-0.585 × 1012 m2 per decade). Version 4.0 of CICE with EVP dynamics underestimates the SASIC trend(-0.470 × 1012 m2 per decade). Version 5.0 has a higher correlation(0.742) with observation than version 4.0(0.653). Both versions of CICE simulate the seasonal cycle of the Arctic sea ice, but version 5.0 outperforms version 4.0 in both phase and amplitude. The timing of the minimum and maximum sea ice coverage occurs a little earlier(phase advancing) in both versions. Simulations also show that the September Arctic sea ice volume(SASIV) has a faster decreasing trend than SASIC.     

BCC_CSM北极海冰模拟性能的改进对东亚冬季气候模拟的影响

国家气候中心气候系统模式(BCC_CSM)将美国Los Alamos国家实验室发展的海冰模式CICE5.0替代原有的海冰模式SIS,形成一个新版本耦合模式,很好地提高了模式对北极海冰和北极气候的模拟能力。在此基础上,本文评估新耦合模式对1985—2014年东亚冬季气候的模拟性能,检验北极海冰模拟性能的改进对东亚冬季气候模拟性能的影响。结果表明,引入CICE5.0后,新耦合模式能较好地模拟出东亚冬季海平面气压、850 hPa风场以及辐射通量,进而改善东亚气温以及降水的气候态空间分布模拟效果。进一步分析发现,与原有耦合模式相比,新耦合模式更好地抓住了东亚冬季海平面气压、总降水量和气温异常对同期巴伦支海-喀拉海海冰密集度异常的响应,进而提高了模式对东亚冬季中高纬度地区气温以及降水变率的模拟能力。     

Greenland Ice Sheet Contribution to Future Global Sea Level Rise based on CMIP5 Models简

Sea level rise （SLR） is one of the major socioeconomic risks associated with global warming. Mass losses from the Greenland ice sheet （GrIS） will be partially responsible for future SLR, although there are large uncertainties in modeled climate and ice sheet behavior. We used the ice sheet model SICOPOLIS （Simulation COde for POLythermal Ice Sheets） driven by climate projections from 20 models in the fifth phase of the Coupled Model Intercomparison Project （CMIP5） to estimate the GrlS contribution to global SLR. Based on the outputs of the 20 models, it is estimated that the GrIS will contribute 0-16 （0-27） cm to global SLR by 2100 under the Representative Concentration Pathways （RCP） 4.5 （RCP 8.5） scenarios. The projected SLR increases further to 7-22 （7-33） cm with 2~basal sliding included. In response to the results of the multimodel ensemble mean, the ice sheet model projects a global SLR of 3 cm and 7 cm （10 cm and 13 cm with 2~basal sliding） under the RCP 4.5 and RCP 8.5 scenarios, respectively. In addition, our results suggest that the uncertainty in future sea level projection caused by the large spread in climate projections could be reduced with model-evaluation and the selective use of model outputs.     

一个海洋-海冰耦合模式的北极气候模拟

This paper evaluates the simulation of Arctic sea ice states using an ocean-ice coupled model that employs LASG/IAP(the State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics/the Institute of Atmospheric Physics) Climate Ocean Model(LICOM) and the sea-ice model from the Bergen Climate Model(BCM).It is shown that the coupled model can reasonably reproduce the major characteristics of the mean state,annual cycle,and interannual variability of the Arctic sea ice concentration.The coupled model also shows biases that were generally presented in other models,such as the underestimation of summer sea ice concentration and thickness as well as the unsatisfactory sea ice velocity.Sensitivity experiments indicate that the insufficient performance of the ocean model at high latitudes may be the main reason for the biases in the coupled model.The smoother and the fake "island",which had to be used due to the model’s grid in the North Pole region,likely caused the ocean model’s weak performance.Sea ice model thermodynamics are also responsible for the sea ice simulation biases.Therefore,both the thermodynamic module of the sea ice component and the model grid of the ocean component need to be further improved.