一个载水预报模式的业务预报应用试验

该文在国家气象中心现行有限区域业务预报模式（LAM）的基础上,把模式的水平分辨率由1°×1°提高到0.5°×0.5°经纬度网格,垂直层次由15层变为20层。在原有物理过程中引入显式降水方案,并使用HLAFS业务系统的实时资料对1997年8月的一次登陆台风造成的强降水过程进行了个例预报试验,取得了较为合理的预报效果。     

基于不用分辨率和参数化方案的新疆区域数值模式性能初步评估

基于中尺度数值模式WRF,选取新疆两次强降水过程,设计三个试验方案,其中试验1为控制试验,试验2提高分辨率,试验3提高分辨率并调整物理参数化方案,初步评估不同分辨率和参数化方案对新疆区域2米温度、10米风速、降水预报的影响。结果表明：（1）提高分辨率对2米温度、10米风速模拟精度均有提高,2米温度预报精度提高约0.5℃,降低了日间温度模拟冷偏差;10米风速预报精度提高约0.5 m/s,降低了风速模拟正偏差;但提高分辨率后,模式出现虚假降水预报的情况。（2）提高分辨率并调整物理参数化方案后,2米温度模拟误差略有减小,模拟偏差减小约0.2℃;10米风速模拟误差增大约0.5 m/s,模拟偏差增大超过0.5 m/s;对降水落区、量级的模拟精度显著提高,减小了降水中心的模拟强度,对虚假降水预报有一定修正。     

基于不同分辨率和参数化方案的新疆区域数值模式性能初步评估

基于中尺度数值模式WRF,选取新疆两次强降水过程,设计3个试验方案,其中试验1为控制试验,试验2提高分辨率,试验3提高分辨率并调整物理参数化方案,初步评估不同分辨率和参数化方案对新疆区域2m温度、10m风速、降水预报的影响。结果表明:(1)提高分辨率对2m温度、10m风速模拟精度均有提高,2m温度预报精度提高约0.5℃,降低了日间温度模拟冷偏差;10m风速预报精度提高约0.5m/s,降低了风速模拟正偏差;但提高分辨率后,模式出现虚假降水预报的情况。(2)提高分辨率并调整物理参数化方案后,2m温度模拟误差略有减小,模拟偏差减小约0.2℃;10m风速模拟误差增大约0.5m/s,模拟偏差增大超过0.5m/s;对降水落区、量级的模拟精度显著提高,减小了降水中心的模拟强度,对虚假降水预报有一定修正。     

CAS-ESM模式对欧亚大陆逐日降水特征的数值模拟:物理参数化方案和水平分辨率的影响

本文利用中国科学院大气物理研究所地球系统模式CAS-ESM和NCAR CESM中的气候系统模式开展了一系列不同物理参数化方案和水平分辨率的模拟试验,并针对欧亚大陆逐日降水特征模拟性能进行分析研究。本研究进行了四组时长为19年（1998～2016年）的AMIP（Atmospheric Model Intercomparison Project）数值积分试验:在1.9°×2.5°的低分辨率下NCAR CESM模式使用CAM5物理参数化方案组合（记为CESM）,在1.4°×1.4°的低水平分辨率下CAS-ESM模式使用CAM4与CAM5两种不同物理参数化方案组合（依次记为Lcam4和Lcam5）,在0.5°×0.5°的高水平分辨率下CAS-ESM模式使用CAM5物理参数化方案（记为Hcam5）。通过与GPCC（Global Precipitation Climatology Centre）、CMORPH（CPC MORPHing technique）观测资料比较,两个模式较好地再现了平均降水特征和极端降水的气候态,但模式的降水频率偏大、降水强度偏弱。CESM的大雨日数与观测较为接近,Hcam5模拟的日最大降水量与观测最接近。针对CAS-ESM模式,不同物理参数化方案和水平分辨率均对降水特征产生影响,其中提高分辨率对降水特征的模拟有显著的改进。Lcam4和Lcam5相比,Hcam5显著提高了极端降水的模拟性能。在欧亚大陆中高纬地区,Lcam4的降水频率高于Lcam5;而在中国东部,Hcam5的降水频率比Lcam5小,与GPCC偏差更小。进一步分析的结果表明,与Lcam5相比,在欧洲地区Lcam4中的大尺度降水较多,水汽输送更强。在中国东部,Hcam5中对流性降水频率比Lcam5更小,而大尺度降水和水汽输送更大,使得高分辨率的模拟试验性能提高。     

2016年夏季不同分辨率GRAPES_MESO模式的西北地区预报效果检验

利用2016年夏季西北四省08时24h雨量观测资料和2m温度资料,采用累积降水检验、平均误差、均方根误差分析方法,对用GFS资料驱动的不同分辨率(0.1°×0.1°和0.03°×0.03°)GRAPES_MESO模式的预报进行评估检验和比较,并选择一次降水过程作对比分析。结果表明,在6月、7月、8月三个月中,总体上,10km分辨率模式对西北地区暴雨预报能力优于3km分辨率模式,而小、中、大雨量级的预报上,3km模式分辨率的预报效果更好。两个模式在降水的空报率上都偏高。在温度预报上,10km分辨率的模式对西北地区2m温度预报准确率高于3km分辨率模式,而3km分辨率模式的预报稳定性更好。     

CWRF模式对夏季降水的集合预报试验研究

以ISWS/UIUC发展的CWRF数值模式为试验模式,NOAA全球预报系统(GFS)每天4次的实时预报资料作模式初始和边界条件,同时采用NCEP每天发布的0.5°×0.5°全球SST实时分析资料,分别选取不同的云物理参数化、积云参数化、边界层参数化和辐射方案共计8种参数化组合方案,形成了8组、4个时次共计32个成员的集合预报体系,设计了时变权重分配和动态权重分配两种方案,开展了120 h的实时集合预报试验。试验结果表明,CWRF对中国区域降水有较好的预报能力;在短期降水预报中,集合成员对积云参数化方案更加敏感;考虑了前期预报误差的动态分配权重技术的集合预报方案能够及时反映模式在不同物理参数化方案下,在不同地方、不同预报时效的预报性能,总体上优于不考虑前期预报误差的时变集合预报方案和单个成员的预报。     

GRAPES三维云初始场形成及在短临预报中的应用

围绕GRAPES_Meso的云初始场形成,以ARPS模式云分析方案为基础,优化诊断后应用我国风云二号静止气象卫星云产品、多普勒天气雷达三维组网拼图产品等观测资料结合模式背景信息,根据云热力-动力学原理及观测试验经验关系等,对云初始场的信息进行分析并通过松弛逼近同化方法实现对云内微物理信息同化应用。GRAPES_Meso中采用优化后的云初始场方案,水平分辨率为0.03°×0.03°和0.1°×0.1°的1个月（2014年7月15日-8月14日）连续试验和个例分析结果显示:云初始场形成方案能够分析出飑线等天气系统的云系和云内微物理变量特征。从模拟云图看,包含云初始场信息的GRAPES_Meso的云系的形态特征和分布范围短时临近预报结果更为准确。云初始场信息同化应用后,在1 h的时间尺度上,即可预报出与实况更为接近的降水;0~12 h时间范围内对降水均有积极的影响,可满足短时临近预报的需求,降水量级略偏大。批量连续试验（水平分辨率为0.03°×0.03°和0.1°×0.1°）的各个量级降水ETS（equitable threat score）评分都显著提高。     

GRAPES_MESO中时间步长和空间分辨率对于预报效果的影响

基于GRAPES区域中尺度数值预报系统(GRAPES_MESO),针对700 hPa、500 hPa和200 hPa的位势高度场H,温度场T,风场纬向分量U,经向分量V和地面降水场,在给定的模式物理过程下,分别考察了时间步长和空间分辨率对于模式预报效果的影响。研究结果表明,空间分辨率(0.3°×0.3°)相同时,各变量在不同层次的预报几乎都存在最优时间步长使得预报技巧最高,初步说明最优时间步长理论在复杂的偏微分方程组中的适用性。随后,将空间分辨率为0.3°×0.3°时最优时间步长(240 s)的预报结果与当前业务中(空间分辨率为0.15°×0.15°、时间步长为90 s)的预报结果进行比较,发现前者的变量H、T、U、V和地面降水场的预报技巧均高于后者,表明并不是空间分辨率越高预报效果越好。     

MM5模式中不同对流参数化方案对降水预报效果影响的对比试验

本文应用MM5模式，在45km和25km模式分辨率及Blackadar和MRF边界层参数化方案下，选择AK、Grcll、KF和BM等4种对流参数化方案对非汛期22个降水个例进行48h预报试验。结果表明KF和AK方案预报的降水量误差较小，BM方案预报的降水量误差较大；各种方案预报降水效果的优劣对于量级不同的降水是不同的，对中雨、大雨和暴雨的预报，没有哪一种方案的预报效果是绝对最优的；不同方案预报降水结果的差异对量级大的降水比对量级小的降水大；在大部分情况下，相同方案在45km分辨率下的预报结果好于在25km分辨率下的预报结果。     

北半球七层初始方程谱模式在制作有限区数值预报中的应用

本文提出了一种以北半球七层初始方程谱模式为基本模型的有限区加密方法。这个方法利用谱模式的特点对初始场展开和时间积分中的非线性项计算增加了一些处理，使所选有限区范围内（50°—140°E，20°—60°N）的分辨率有所提高，使模式能在制作出北半球较低分辨率（5°×5°）预报的同时，还能制作出有限区较高分辨率（2.5°×2.5°）的预报。用ECMWF分析资料进行了24小时和48小时预报对比试验，得到了较好的结果。     

不同云方案对祁连山降水模拟的影响

应用MM5中尺度模式,选用4种不同云微物理方案(Dudhia简单冰相方案、Reisner混合相方案、Reisner2霰方案和Schultz微物理方案),对2002年7月12-13日祁连山区降水过程进行了数值模拟试验。模拟结果的对比分析表明,不同云微物理方案在祁连山区降水的模拟中对降水落区的模拟均偏南;除Reisner2霰方案外,其他3种方案对降水中心落点的模拟影响不大,降水中心强度对云微物理方案不敏感;显式降水和参数化降水对云微物理方案有不同程度的依赖性;云微物理过程通过影响动力条件发生发展的时间和强度,来影响强降水发生的时间和强度。通过各云微物理参数的分析发现,各物理过程中微物理参数参与降水的过程不同:对Dudhia简单冰相方案来说,雨水和云水是形成降水的主要过程;Reisner混合相方案中降水的形成主要是由于雨水、云水、雪和霰的碰并过程,冰晶的碰并相对较弱;在Reisner2霰方案中,雨水、云水、冰晶、雪和霰均参与碰并碰冻过程;Schultz微物理方案中冰晶、雪和霰的碰并过程更为重要。     

冬奥会张家口赛区一次降水相态特征分析

利用冬奥会气象观测站网资料、ERA5的0.25°×0.25°高分辨率再分析资料、常规探空资料以及激光雷达和风廓线雷达资料,从环流形势、温湿度和微物理特征以及雷达特征等方面对2020年11月17-19日冬奥会张家口赛区一次明显的雨转雪天气过程进行分析。结果表明：低层前期的暖湿西南气流,为降水提供好的水汽和能量条件,后期强的干冷平流为相态转换提供有利条件。赛区出现雨转雪时,700 hPa温度低于-2℃,同时850 hPa温度低于2℃。零度层高度的快速下降是相态转换的重要温度判据,0℃线降到距地面400 m左右赛区降水相态已经转变为纯雪,低层风向的转向对赛场的雨雪相态转换有一定的指示意义。随着高空云冰和雪水含量逐渐增加,其出现最大值后,雨雪相态开始转换。降雪时激光雷达最大探测高度比降雨时有明显的降低,风廓线雷达低层风场的变化和雨雪相态关系密切,风廓线雷达探测的垂直速度变化也能反映雨雪相态的转换。     

不同微物理方案对台风“彩虹”(2015)降水影响的比较研究

本文以GFS资料为初始场,利用WRF（v3.6.1）模式对2015年第22号台风“彩虹”进行了数值研究。采用CMA（中国气象局）台风最佳路径、MTSAT卫星、自动站降水为观测资料,对比了4个微物理方案（Lin、WSM6、GCE和Morrison）对“彩虹”台风路径、强度、结构、降水的模拟性能。模拟发现上述4个云微物理方案都能较好地模拟出“彩虹”台风西行登陆过程,但是其模拟的台风强度、结构及降水存在较大差异;就水成物而言,除GCE方案对雨水的模拟偏高以外,其他方案对云水、雨水过程的模拟较为接近,其差异主要存在于云冰、雪、霰粒子的模拟上。本文对比分析了WSM6和Morrison两个方案模拟的云微物理过程,发现WSM6方案模拟的雪和霰粒子融化过程显著强于Morrison方案,但是冰相粒子间转化过程的强度明显弱于Morrison方案。云微物理过程的热量收支分析表明:WSM6方案模拟的眼区潜热更强,暖心结构更为显著,台风中心气压更低。细致的云微物理转化分析表明,此次台风降水的主要云微物理过程是水汽凝结成云水和凝华为云冰;生成的云水一方面被雨水收集碰并直接转化为雨水,另一方面先被雪粒子碰并收集转化为霰,然后霰粒子融化成雨水;而生成的云冰则通过碰并增长转化为雪。小部分雪粒子通过碰并收集过冷水滴并淞附增长为霰粒子,随后融化为雨水,大部分雪粒子则直接融化形成地面降水。     

华北层状云系人工增雨个例数值研究

利用耦合了CAMS详尽云方案和非静力中尺度数值模式MM5V3的CAMS中尺度云分辨模式对2008年3月20—21日环北京地区的一次层状云系降水进行模拟和人工催化数值试验。模拟自然降水分布与实测结果一致,分析微物理特征并在所得分析的基础上进行催化试验。研究在不同催化剂量、高度进行试验对降水的影响。结果表明：在过冷水含量高且冰晶含量低的区域引入人工冰晶可使地面降水增加。引入人工冰晶后催化区域水汽明显减少,云水也有减少,冰晶粒子和雪粒子增加,而且水汽减少的量明显大于过冷云水的减少量。同时催化后550 hPa附近的下沉气流中心变为上升气流,动力、热力效应明显。雪碰并冰晶增长、冰晶转化成雪增长是催化高度附近雪晶增加的主要过程,而催化高度以下,雪碰并过冷云滴增长是雪晶增加的主要过程;雪晶碰并过冷雨滴增长是霰粒子增加的主要过程;雨滴碰并云滴增长是雨滴增长的主要过程。     

不同云微物理方案对青藏高原一次强降水的模拟影响分析

利用WRF模式中三种云微物理参数化方案(Lin、Eta和WSM6)对青藏高原一次强降水过程进行模拟试验,将模拟降水结果与实测资料进行对比,以评估不同云微物理参数化方案对该区域降水过程的模拟性能。结果表明:三种方案均能够模拟出此次降水天气过程的发生,但在主要降水区域和降水强度两方面仍与实测资料存在偏差;在水凝物方面,三种方案对冰粒子的模拟较接近,Lin和WSM6方案模拟的雪粒子差异较大,但霰粒子无明显差异。进一步对比分析了Lin和WSM6方案模拟的云微物理转化过程,结果表明:这两种方案都表现出了霰向雨水转化的特点。在Lin方案中,通过水汽向霰粒子凝华、霰碰并水汽凝华生成的雪粒子以及霰碰并云水这三种过程生成的霰粒子最终融化为雨水。而在WSM6方案中,一方面水汽凝结成云水,云水被雪和霰粒子碰并收集转化为霰,之后霰融化为雨水;另一方面水汽凝华为冰粒子,一部分冰转化为雪,雪直接融化为雨水或转化为霰融化为雨水,另一部分冰转化为霰,霰融化为雨水。      

一次高原强降水过程及其云物理结构的数值模拟

本文利用中尺度WRF数值模式,对2010年8月7—8日发生在青藏高原东部一次强降水过程进行数值模拟,利用常规观测资料、FY卫星云图和数值模拟结果对此次强降水过程的宏微观演变特征和降水机制进行分析。本次模拟选用Milbrandt-Yau(MY)微物理方案,有较为完整的双参数计算过程,较为全面地考虑了各类云物理过程,对云微物理结构的描述和处理精细而复杂。结果表明,此次强对流降水发生在副热带高压与南亚高压相连、中高纬短波槽分裂南下、并与西南暖湿气流相遇形成低涡切变线的有利天气形势下,西南暖湿气流带来大量水汽、降水区存在大量不稳定能量、以及低层辐合高层辐散的高低空配置为暴雨发生发展提供了必要条件。WRF模式较好地模拟出了此次强降水过程的降水落区、降水中心和降水量级,对青海平安和甘南上空云团合并过程、强对流云团范围也模拟较好。对云微物理结构的分析结果表明,此次对流云降水为冷云降水,暖层浅薄,冰相粒子丰富,其中霰粒对过冷水的碰冻能力最强,使得其含量远大于冰雪晶含量,其融化是雨水的主要来源。雪晶含量最少,或与其碰冻过冷水能力较弱有关。     

微物理过程参数化方案对辽宁一次暴雪的数值模拟差异分析

利用WRFv3.9.1中尺度数值模式,采用Lin、WSM6、Thompson、WDM6四种微物理过程参数化方案对2007年3月4日辽宁特大暴雪过程进行了数值模拟研究。使用61个国家级气象站降水观测资料,评估了模式对此次降水过程的模拟能力,对比分析了不同微物理过程参数化方案模拟降雪过程中相态变化和水成物空间分布的差异。结果表明:4种微物理过程参数化方案均能模拟出与CloudSat卫星反演反射率分布相接近的结果,其中Thompson方案模拟的回波顶更高,向北伸展的范围也更大,其他3种方案回波顶高均在8 km附近。4种方案对降水落区的模拟略有差异,整体来看WSM6方案对本次降水的极值中心位置,以及不同降水量级的TS评分整体都优于其他3种参数化方案。降水相态模拟与观测的对比分析发现,WSM6、Lin和WDM6三种方案均能够模拟出雨雪分界线不断南压的过程且雨雪分界线位置准确,而Thompson方案对辽宁南部地区雨转雪时间模拟偏晚。从云微物理特征上看,4种方案均能模拟出大气低层存在的雨水粒子,其中WDM6方案模拟的雨水含量明显较其他3种方案更多,Thompson方案模拟出更多的雪粒子和最少的霰粒子,Lin方案霰粒子南北范围广、伸展高度高,WSM6和WDM6两种方案模拟出较少的霰粒子,这两种方案模拟的云冰高度也更低,正是各种水成物空间分布的差异决定了不同微物理过程参数化方案对降水量和降水相态模拟的差异。      

东北冷涡中尺度云系降水机制研究 II: 数值模拟

在利用卫星、雷达和机载PMS(粒子测量系统)等观测资料对2003年7月8日东北冷涡积层混合云系的降水形成机制分析的基础上,将观测分析与数值模拟研究相结合,用中尺度数值模式对积层混合云系做数值模拟,并结合观测资料进一步分析了积层混合云系的微物理结构、粒子形成过程和降水形成机制,获得如下结果:(1)混合云中对流云具有分层的微物理结构.冰晶含水量最大值出现的高度最高,其次由高到低的排序是雪、云水、霰和雨;雨水主要出现在云的暖区;各种粒子中以雨水含水量最高,其次是霰.对流云体生命期较长,微物理结构基本稳定.(2)粒子形成增长过程有差异.冰晶通过凝华过程增长.雪主要来源于冰晶,产生后主要通过撞冻、收集冰晶和凝华过程增长,其中撞冻过冷云水增长对雪质量贡献最大,其产生率极大值高度与过冷云水相当.丰富的过冷云水,给雪的撞冻增长提供了有利条件.在高、中和低层雪的形成有着不同的机制,高层雪收集冰晶长大后,下落到低层又以雪撞冻过冷云水的结淞增长为主要过程.霰主要由雨滴冻结和雪的转化产生,过冷雨滴与冰晶接触冻结成霰;过冷雨滴收集雪,雪随着雨滴的冻结而转化成霰.因此霰的产生与过冷雨滴关系极大.霰主要撞冻云水、收集雪和冰晶增长,其中撞冻是霰的重要增长过程.雨水主要由霰的融化形成,降水主要是由冷云过程产生的.在过冷层,霰撞冻增长占优势.云上部的冰晶和雪对云的中部具有播撒作用,过冷层中存在丰富的过冷水,对冰相粒子的撞冻增长有利.对云水消耗的分析表明,雨滴对云滴的收集、霰和雪对云水的撞冻增长是消耗云水的主要过程.(3)从各种粒子的形成和增长过程可以看出,大部分雨水由霰融化形成,暖云过程贡献要小得多.可见,降水主要是由冷云过程产生的,这与观测分析的结果一致.     

A Two-Moment Bulk Microphysics Coupled with a Mesoscale Model WRF: Model Description and First Results

The Chinese Academy of Meteorological Sciences (CAMS) two-moment bulk microphysics scheme was adopted in this study to investigate the representation of cloud and precipitation processes under different environmental conditions.The scheme predicts the mixing ratio of water vapor as well as the mixing ratios and number concentrations of cloud droplets,rain,ice,snow,and graupel.A new parameterization approach to simulate heterogeneous droplet activation was developed in this scheme.Furthermore,the improved CAMS scheme was coupled with the Weather Research and Forecasting model (WRF v3.1),which made it possible to simulate the microphysics of clouds and precipitation as well as the cloud-aerosol interactions in selected atmospheric condition.The rain event occurring on 27-28 December 2008 in eastern China was simulated using the CAMS scheme and three sophisticated microphysics schemes in the WRF model.Results showed that the simulated 36-h accumulated precipitations were generally agreed with observation data,and the CAMS scheme performed well in the southern area of the nested domain.The radar reflectivity,the averaged precipitation intensity,and the hydrometeor mixing ratios simulated by the CAMS scheme were generally consistent with those from other microphysics schemes.The hydrometeor number concentrations simulated by the CAMS scheme were also close to the experiential values in stratus clouds.The model results suggest that the CAMS scheme performs reasonably well in describing the microphysics of clouds and precipitation in the mesoscale WRF model.     

Spatial patterns and trends of daily rainfall regime in Peninsular Malaysia during the southwest and northeast monsoons: 1975–2004

Model precipitation can be produced implicitly through convective parameterization schemes or explicitly through cloud microphysics schemes. These two precipitation production schemes control the spatial and temporal distribution of precipitation and consequently can yield distinct vertical profiles of heating and moistening in the atmosphere. The partition between implicit and explicit precipitation can be different as the model changes resolutions. Within the range of mesoscale resolutions (about 20 km) and cumulus scale, hybrid solutions are suggested, in which cumulus convection parameterization is acting together with the explicit form of representation. In this work, it is proposed that, as resolution increases, the convective scheme should convert less condensed water into precipitation. Part of the condensed water is made available to the cloud microphysics scheme and another part evaporates. At grid sizes smaller than 3 km, the convective scheme is still active in removing convective instability, but precipitation is produced by cloud microphysics. The Eta model version using KF cumulus parameterization was applied in this study. To evaluate the quantitative precipitation forecast, the Eta model with the KF scheme was used to simulate precipitation associated with the South Atlantic Convergence Zone (SACZ) and Cold Front (CF) events. Integrations with increasing horizontal resolutions were carried out for up to 5 days for the SACZ cases and up to 2 days for the CF cases. The precipitation partition showed that most of precipitation was generated by the implicit scheme. As the grid size decreased, the implicit precipitation increased and the explicit decreased. However, as model horizontal resolution increases, it is expected that precipitation be represented more explicitly. In the KF scheme, the fraction of liquid water or ice, generated by the scheme, which is converted into rain or snow is controlled by a parameter S ₁. An additional parameter was introduced into KF scheme and the parameter acts to evaporate a fraction of liquid water or ice left in the model grid by S ₁ and return moisture to the resolved scale. An F parameter was introduced to combine the effects of S ₁ and S ₂ parameters. The F parameter gives a measure of the conversion of cloud liquid water or ice to convective precipitation. A function dependent on the horizontal resolution was introduced into the KF scheme to influence the implicit and explicit precipitation partition. The explicit precipitation increased with model resolution. This function reduced the positive precipitation bias at all thresholds and for the studied weather systems. With increased horizontal resolution, the maximum precipitation area was better positioned and the total precipitation became closer to observations. Skill scores for all events at different forecast ranges showed precipitation forecast improvement with the inclusion of the function F.