基于不同参数化方案的高速公路大雾过程的数值模拟试验

为了比较不同微物理方案、边界层方案和陆面方案对大雾过程模拟效果的影响,本文利用WRF模式(Weather Research and Forecasting Model)对江苏省高速公路网2011—2013年发生的21场大雾过程进行了数值模拟,探讨了模式不同参数化方案对大雾过程数值模拟的影响,确定了基于模式输出结果的成雾判别指标。研究结果表明:(1)综合考虑微物理方案、边界层方案和陆面方案对地面气象要素、高空温度及雾区分布等要素的影响,微物理方案选用WDM6方案,边界层方案选用QNSE方案,陆面方案选用SLAB方案时,雾的数值模拟效果最优;(2)在最优参数化方案设置下,兼顾气象业务部门有限的计算资源和较高的模式垂直分辨率,对21个大雾个例发生的大气背景进行数值模拟和诊断分析后发现:江苏省境内雾的预报指标应为模式最低层(30~40 m高度)液态含水量0.015 g·kg~(-1),或2 m相对湿度95%,且10 m风速3 m·s~(-1)。     

不同边界层参数化方案对江苏地区一次平流雾过程的模拟影响

边界层参数化方案的选取在平流雾的预报准确度上起着决定性的作用。本文利用WRF模式对2013年3月18~19日发生在江苏地区的一次平流雾过程进行数值模拟试验,对耦合不同闭合方式边界层参数化方案的试验结果与实测气象数据进行对比分析,评估了他们对此次平流雾的模拟效果,探讨了边界层高度对此次平流雾的生成和发展的影响。研究结果表明:（1）耦合不同边界层方案的WRF模式对地面气象要素的模拟结果均呈现气温偏低、湿度和风速偏大的特征。（2）QNSE方案对气温的模拟能力最强;ACM2方案对相对湿度的模拟性能最好;YSU方案对风速的模拟效果最佳。不同边界层方案的模拟结果在垂直方向上的差别主要表现在低空相对湿度上:QNSE方案预报的湿度更大。（3）综合TS（Threat Score）和BS（Bias Score）两个评分指标来看,ACM2方案对雾区分布的模拟效果最好。三个边界层方案对此次平流雾的模拟结果在江苏沿海站点的预报评分较高,在距海较远站点的预报评分表现较差。YSU方案对东南沿海地区的雾区预报评分较高;QNSE方案对长江沿江区域的雾区预报评分较高;ACM2方案对沿海地区、尤其对沿海北部地区的有较好的预报效果。（4）QNSE方案对此次平流雾的生成时间、出现地点预报比较准确。（5）平流雾的生成与发展阶段模拟雾区覆盖范围与边界层高度关系十分紧密,适当强度的湍流混合作用有助于平流雾在地面的生成与发展;但是过强的湍流混合作用会导致大雾过早的消散。