地形对降水影响的数值试验

用MM5v3模式研究地形高度对江淮流域降水的影响,通过在模式中提高和降低大别山和黄山的地形高度来模拟降水的变化,个例是1998年6月28日和1991年6月12日的暴雨过程,进行了24 h模拟,并分析了垂直速度、涡散度、湿位涡、水汽通量等的变化,结果表明,上述各因子都在地形高度变化后有了明显变化,并因此影响了降水变化。各因子都有影响,综合各因子的影响是预测地形降水的途径之一。总的说,地形引起的降水变化主要在地形变化的附近,特别是在山的迎风面,降水有明显增加。决定降水落区和强度的主要仍是大中尺度环流,但地形起了改变落区和强度的作用。     

WRF模式不同地形平滑方案对降水预报的影响

基于重庆市气象局中尺度数值预报业务系统,开展不同地形平滑方案对模式降水预报的影响研究,详细对比WRF模式中不使用地形平滑方案以及使用s-d-s和1-2-1两种平滑方案生成的静态地形高度场的差异,开展不同地形平滑方案批量平行试验并选取典型强降水个例进行对比分析,结果表明:不同地形平滑方案生成的静态地形高度场之间有明显的差异,特别是在地形较为陡峭的高原和山脉等地区,最大绝对偏差可达462.56m;s-d-s和1-2-1两种地形平滑方案主要平滑掉了模式地形中较小尺度的地形特征,且总体而言1-2-1方案的平滑效果比s-d-s方案明显。连续一个月批量平行试验降水预报检验结果表明,进行模式地形平滑对大雨及以上量级降水预报有正面影响,且使用1-2-1平滑方案的预报结果优于使用s-d-s平滑方案的预报结果;降水个例对比分析结果表明:采用不同的地形平滑方案会造成垂直速度和水汽通量散度预报的明显差异,这样的明显差异会进而影响强降水预报的落区和强度。     

局部地形对北京“7.21”特大暴雨影响的数值研究

利用NCEP1°×1°再分析资料和WRF模式对2012年7月21日北京特大暴雨过程进行数值模拟,结果表明,WRF模式能够成功模拟出本次暴雨过程,特别是对100 mm以上的大暴雨也有较强的模拟能力。基于控制试验,针对北京地区复杂的地形,设计了4组地形敏感性试验。试验结果表明:北京地区局部地形的改变对暴雨落区的模拟影响不大,但对暴雨中心的分布和强度有影响,特别是西南部的局部地形对于本次暴雨过程中降水中心的落区具有很大影响,而北部和东北部的局部地形则作用不明显。进一步研究表明,北京地区西南部的局部地形主要是通过影响低层偏南风急流的流场结构,改变强辐合区和垂直运动的分布和强度,进而引起降水中心位置和强度的改变。     

MM5水平嵌套方案对降水预报影响的敏感性试验

利用MM5对2003-2005年华东地区的3次暴雨过程数值模拟,通过采用3种水平网格嵌套方案做对降水预报影响的敏感性试验,研究模式水平率对降水强度和落区预报的影响。结果表明:随着水平网格精度提高,模式对中小尺度天气系统的模拟能力增强,地形对天气过程的影响反映更加全面,模拟的雨带分布也越接近实况,雨量中心强度也随之增大;三层嵌套网格在暴雨落区和暴雨量级的预报上均优于两层和一层水平网格嵌套方案,尤其是暴雨落区预报有很大优势。     

一次鄂西地区暴雨过程中地形敏感性试验研究

利用WRF模式中提供的不同平滑地形方案对2007年5月30-31日发生在湖北西部地区的暴雨过程进行数值模拟。在此基础上,利用WRF模式进行地形高度敏感性试验。结果表明：地形平滑方案与降水的时空分布有很大的相关性,地形越接近实际地形,降水的时空分布越接近实况;地形高度对降水的强度及落区影响较大,随着山脉地形高度的增加,迎风坡和背风坡的2个降水中心带有远离山脉的趋势,当山脉高度达到一定高度以后,迎风坡和背风坡的两个降水中心带又有靠近山脉的趋势。     

“2007.8.17”山东大暴雨的数值模拟和诊断分析

利用常规资料、区域自动站、气象卫星、多普勒天气雷达、闪电定位资料以及中尺度数值模式WRF,对2007年8月16和17日在山东省新泰市发生的大暴雨天气过程进行分析,并针对中尺度地形对暴雨的影响进行了敏感性试验。研究发现,此次大暴雨发生于副热带高压边缘切变线附近,与速度不连续造成的K-H不稳定而引起的中小涡旋有密切关系。鲁中山脉地形对大暴雨中心的强度和落区有较大影响,在对流层低层产生明显的地形性切变线,加强了偏南暖湿气流的辐合,使大暴雨强度更大,位置更加偏南。对强弱两次相似降水过程进行数值模拟对比试验发现,鲁中山脉地形对两次过程的降水分布、中心强度和落区等影响较为一致,但是对不同强度降雨增幅的影响差异较大,地形对强降雨的增幅作用更加明显。进一步研究表明,地形的抬升作用,造成暴雨区低层辐合加强和垂直速度增强,更有利于不稳定能量积累和水汽的辐合,同时山脉地形在一定程度上还对大气中云水和雨水的分布有较大影响。副热带高压边缘有利的环境背景条件和地形的共同作用是山东局地大暴雨产生和维持的主要物理机制。     

地形影响下四川暴雨的数值模拟分析

本文以NCEP资料为初值场对2004年9月3日到5日地形作用下四川省一次暴雨过程进行数值模拟,并在模式中加入加密的观测资料(OBS)进行模拟,结合实况对这两种模拟结果进行分析表明:前者模拟出的降水强度与实况相比有较大偏差,而后者的降水与实际更为相符,这表明加密观测资料对再现暴雨强度具有重要的中尺度信息作用.对大巴山的地形敏感性试验和诊断分析表明:大巴山地形使得西南暖湿气流所带来的水汽和热量在迎风坡堆积,从而在迎风坡和山顶出现较强的降水中心;而地形降低为"平台"后,大巴山降水中心减弱消失,说明地形对降水的落区和强度有重要影响;中尺度物理量的诊断分析表明物理量场与降水有很好的对应关系,涡度、散度的高低层配置、垂直上升运动、水汽输送的方向和强度等对暴雨的落区和强度有着决定性意义;层结稳定度分析表明大巴山降水中心以非对流性降水为主.     

MM5模式中积云参数化方案在西南地区适应性的进一步试验分析

针对四川盆地4次暴雨过程,利用MM5中尺度数值模式,进行了Grell和Kuo对流参数化方案及两重区域采用不同方案组合的数值试验,分析了不同试验对降水的模拟能力。结果表明,不同试验方案在降水落区、强度、演变及降水性质分配上存在一定程度的差异。细网格区域降水强度及落区主要由本区域所采用的积云参数化方案所决定。模式采用Kuo方案预报的雨区少动,主要降水落区偏西、偏南,降水强度偏弱,采用Grell方案与粗网格采用Kuo方案而细网格采用Grell方案预报结果接近,能够较好地预报雨区东移,降水强度预报更接近实况。Kuo方案以对流降水为主,Grell方案模拟的以非对流降水与对流降水两种性质降水各占一定比例,有小幅度变化,可能更能反映实际降水性质。过程分析结合统计检验表明,两重区域均采用Grell方案预报效果相对较好。同时也看到,没有哪种对流参数化方案是完备的。发展具有区域特色的对流参数方案有着重要和实际意义。      

WRF模式不同分辨率模拟分析

利用WRF中尺度模式对内蒙古地区2011年降水天气过程进行模拟分析,主要研究模式不同水平分辨率对温度和降水的影响。结果表明:水平分辨率为27km时,模式可以较好的模拟我区的降水落区和强度;不同分辨率下模拟单站降水结果存在差异,分辨率提高,模式空报率下降,但是漏报率却明显增加,TS评分降低;分辨率提高与温度预报准确率无明显的正相关,模式前12h预报准确率明显高于后12h,模式分辨率提高对后12h温度预报准确率结果有明显改善。     

郑州“7·20”极端降水地形影响数值试验

针对2021年7月20日发生于河南省郑州市的极端暴雨事件,利用数值模式对此次暴雨过程中的地形影响问题进行了数值试验分析。结果发现,CMA-MESO(GRAPES-MESO 3 km)模式能够较好地模拟此次极端降水过程。地形对降水具有显著影响,地形高度降低时,降水中心强度减弱,位置偏北;地形高度增加时,降水中心强度增加,位置偏南。其主要影响机制为：(1)太行山与郑州市西侧山体抬升作用使郑州市西部出现较强的上升运动中心;太行山南端阻挡作用使东南暖湿气流北支一部分气流向西偏转,与越过伏牛山的偏南气流及东南气流南支汇合,使郑州市上空维持大尺度水汽辐合,进而产生极端暴雨。(2)当地形高度增加时,东南气流北支的部分气流遇太行山阻挡转为偏东北气流,气流辐合区强度增强,郑州市上空水汽含量明显增加;而东南气流南支受伏牛山阻挡抬升作用影响在郑州市西南侧也产生了强上升气流,在郑州市西北侧与西南侧形成两个强降水中心。     

地形因子对降水的影响研究综述

围绕地形如何影响降水、地形对降水的增幅影响,特别是地形对暴雨的影响研究进行综述。地形对降水的作用主要涉及动力和热力方面,包括迎风坡的阻塞回流、背风涡的生成或加深。地形的起伏通过触发地形重力波的生成,促进天气系统的发展。最后提出,在地形影响降水的数值模拟研究方面,应把更多的数据类型和高分辨率地形相结合,开展数据资料同化研究;气候统计研究方面,应着重开展山地降水的强度、大气环流形势等分析,以提高降水预报准确率。     

武汉区域分县可能最大降水预报研究

针对强降水过程预报,介绍了一种包含大尺度降水、不稳定能量释放、地形影响作用等因子的可能最大降水预报模型的建立方案。方案利用历史强降水过程资料和精细的地形资料,从暴雨的基本成因出发,构造了多个影响因子,分别设计了不稳定降水方程和地形影响降水方程。通过2007汛期业务试运行表明,同其它模式相比,该模型对暴雨有较强的预报能力,为防汛抗灾提供了可靠的气象决策依据,最大可能降低了暴雨洪涝灾害造成的损失。     

数值模式地形处理方法与地形降水影响模拟研究回顾

本文从数值模式出发,回顾了数值模式中考虑地形影响的处理方法和模式地形构造方法,数值模拟地形对降水影响的一些研究成果,从而获得数值模式中地形处理方法及数值模拟地形降水特征及机理的认识。在数值模式中合理地考虑地形影响,提供更为真实的模式地形,将有助于提高数值模式的预报能力,从而提升天气预报的业务水平。      

基于西南区域模式预报的川西高原东坡过渡带降水地形订正试验

基于西南区域模式（SWCWARMS）网格降水预报,通过地形降水估算量构建地形降水订正方程,分别应用模式地形和实际地形的订正方案对2020年6~8月发生在川西高原东坡过渡带的11次强降水过程进行订正试验。结果表明:应用模式地形订正后各量级降水预报的平均TS（Threat Score）评分较模式预报均有所提高,大雨及以上量级TS评分提高4%以上,平均空报、漏报率均减小,订正效果优于应用实况地形订正的效果。该方法具有普适性,对于地形复杂的川西高原东坡、攀西河谷及盆地西部沿山地区,预报和实况落区相似、不相似及强、弱降水过程均适用。      

太行山地形对“96.8”暴雨影响的数值试验研究

利用ＭＭ４模型,设计了４种模式地形方案,讨论了太行山地形对“９６．８”暴雨降水量的贡献;并利用垂直运动和水汽通量等物理量,探讨了太行山地形对本次暴雨过程增幅作用的机制。结果显示,太行山地形对本次暴雨过程的降水中心强度及位置有显著影响,具有６０％增幅作用。太行山地形对垂直运动及水汽辐合也都具有增幅作用。模式地形越真实,预报结果越好,地形越高,降水增幅作用越明显。     

基于ECMWF模式预报的台风降水地形订正方法

为了解决复杂地形条件下ECMWF模式预报的台风降水较实况显著小的问题,对Smith 1979年提出的地形降水方程进行改进,提出以饱和湿层高度作为方程积分上限,针对不同高度地形设定不同的降水效率;以无量纲湿弗劳德数大于1作为有、无地形降水的判据;利用ECWMF细网格预报场,通过迎风坡地形降水估算方程来订正模式预报的台风降水。用该地形降水订正方法对1617号台风“鲇鱼”的降水进行了订正预报。结果表明,虽然在一些小尺度地形区域会产生明显的空报,但是对于大尺度地形区域的强降水有显著的订正效果。对1513、1521和1614台风的订正结果进一步表明,该地形降水订正方法对改进台风极端降水预报效果显著。需要指出的是,采用的地形降水订正方法仅考虑了稳定条件下的地形降水,对于其他情形下的地形降水订正方法尚待进一步的研究。      

四川地形扰动对降水分布影响

引入一维加权平均的谱分析方法定量研究四川地形强迫对该区域降水分布的影响。结果表明:纬向地形和冬季降水谱峰锁相于同一波长（475.8 km）,呈共振关系,地形与其他季节降水呈漂移关系,这与经向和纬向上环流变动有关,即冬季纬向环流占主导,纬向地形触发的大气波动对冬季降水策动作用大;夏季降水是各种不同尺度系统相互作用的结果,地形是重要因素之一。经向和纬向地形特征尺度分别为296.8 km和475.8 km,反映了地形强迫的中尺度特征,且纬向地形谱峰比经向大1个数量级,纬向强迫更明显。夏季降水谱峰比冬季大2个数量级,降水系统纬向特征尺度比冬季小约150 km,说明夏季在纬向地形强迫下,降水系统尺度减小的同时其强度大大增加,这在一定程度上可以解释中尺度对流性降水在夏季偏多。四川夏季最大降水位于雅安地区,其地形扰动比四川整体扰动更明显,故产生的降水也更大。夏季降水和经向地形锁相于同一波长（37.1 km）,经向地形对雅安夏季强降水起关键作用。     

地形对华北地区夏季降水影响的数值模拟研究

行星大气中地形效应的研究一直是人们十分重视的问题。本语文利用引进的ＮＣＡＲ－ＲｅｇＣＭ２模式就地形对华北地区夏季降水的影响进行了数值模拟研究。结果表明,华北地区西部和北部的山脉地形对华北地区夏季降水有着非常重要的影响。尤其是对一些局地地区,甚至起到了决定性的作用。当降低地形高度时,华北地区夏季降水将明显减少。其物理机制可能主要有两点,一是降低地莆高度后,使华北地区迎风坡地形抬升作用减弱,从而减少了     

定量研究雅安地形坡向坡度对降水分布的影响

利用四川省雅安市30 m分辨率基础高程数据,提取栅格的坡向和坡度参数,将雅安307个区域自动站在2017年汛期(6—9月)共50次的降水天气个例,分为16次大尺度降水和34次中小尺度降水,使用对应时次的欧洲中心细网格0.25°×0.25°再分析风场资料,根据不同的站点地形高度将风场合成平均风场,和各站点地形的坡向和坡度计算出其动力抬升作用,同时使用当天日照和天文太阳辐射值来计算地形的热力抬升作用,与对应降水过程的降水分布进行多元线性回归,根据回归的标准系数的大小确定各自变量对降水分布的影响,得出以下结论:(1)中小尺度降水中,地形的热力抬升作用对降水分布的影响作用最大,其次是海拔高度,地形的动力抬升作用在三者中对降水分布的影响最小;(2)在大尺度降水中刚好相反,地形的动力抬升对降水的分布影响作用最大,海拔次之,热力抬升作用在三者中影响作用最小;(3)日降水量最大值的站点海拔高度基本位于1 000 m左右,与抬升凝结高度对应较好;(4)从长期的统计来看,地形的动力作用和地表的植被情况对降水分布的影响最大。在实际预报工作用,根据不同的降水类型,关注不同的动力和热力作用对于判断降水分布大值区的位置有较好的参考作用。