黄海海雾WRF数值模拟中垂直分辨率的敏感性研究

基于WRF模式探究不同垂直分辨率下模式对黄海海雾的模拟表现。将3种垂直分层方案（35η、44η与63η）和2种边界层方案（YSU、MYNN）组合,对10次海雾做模拟研究。统计分析了水平雾区与雾顶高度对垂直分辨率的敏感性,并利用1次典型个例剖析了雾顶长波辐射与雾体湍流的作用。统计结果显示,提高垂直分辨率能显著改进水平雾区的模拟效果,改善明显的个例在不同垂直分辨率试验下的雾顶高度差异也较大;YSU方案相比于MYNN方案更敏感,从35η层增至44η层其试验个例的击中率（POD）和公正预兆得分（ETS）的平均改进率分别提高了13.29%和10.22%。典型个例研究结果揭示,模式对雾顶长波辐射和雾体湍流作用的模拟程度强烈依赖垂直分辨率：粗垂直分辨率给出的湍流强度很弱,导致模拟失败;雾顶存在“云水含量增多→长波辐射增强→降温加大→云水含量增多”的正反馈过程,细垂直分辨率比粗垂直分辨率更容易维持与增强此反馈;只有细垂直分辨率才能模拟出雾顶长波辐射冷却产生的贯穿雾体直抵海面、强度不弱于近海面机械湍流的浮力湍流,它导致雾体降温而出现符合观测事实的海温高于气温的现象。     

一次黄海海雾的数据同化试验与形成机制研究

选取2012年4月14日的一次存在东西2片雾区的黄海春季海雾为研究对象,借助WRF（Weather Research and Forecasting）模式,采用循环3DVAR（3-Dimensional Variational）数据同化方案,考虑了湿度控制变量的背景误差协方差CV6,进行了AIRS（Atmospheric Infrared Sounder）卫星温度与湿度廓线数据的同化试验,并基于同化试验结果探讨了此次海雾的形成机制。同化试验结果表明：同化 AIRS 卫星温度与湿度廓线数据后,模式能成功再现海雾的形成过程,特别是东西2片雾区之间的晴空区的存在,这归功于AIRS数据的同化能够显著改善海上大气边界层的温湿结构、影响海雾的低层高压的范围与强度;机制分析揭示：东西2片雾均为典型的平流冷却雾,但二者厚薄和气团来源不同;海上高压控制黄海西岸陆地的暖空气入海,受低海温的冷却作用降温先形成逆温层,然后逆温层底部生成了较薄的西侧雾区;来自黄海中部的空气向东北移动至朝鲜半岛西部海域,高压下沉增温形成一个顶部较高的稳定层,从而生成较厚的东侧雾区;高压中心下沉区内,近海面风速小使得机械湍流弱,空气增温与海温暖舌共同作用下使得近海面气海温差小,海雾无法生成导致了晴空区的存在。     

不同边界层参数化方案在中国西南地区东部高分辨率气候模拟中的敏感性研究

为了进一步评估和提高区域模式对西南地区东部高分辨率气候的模拟能力,利用 WRF模式,采用 多种边界层参数化方案（下称“不同方案”）对西南地区东部 1998—2019年夏季降水和气温进行双重嵌套模拟 （外层为D01,内层为D02）。对比不同方案模拟结果表明：多年平均降水量在D01中基本为湿偏差;D02中在四 川盆地和重庆低海拔地区为干偏差,湿偏差主要位于贵州和重庆的城口、石柱和武隆一带的地形复杂区;总体 上D01中ACM2方案误差最小,D02中MYJ方案误差最小。对多年平均气温的模拟在D01中除了四川盆地一 带为暖偏差外其余大部地区基本为冷偏差,D02 中大部地区为暖偏差;总体上 D01 和 D02 中 MYJ方案误差最 小,YSU方案最大。对于降水量和平均气温年际变化的模拟技巧在D01和D02中相对较高的地区均集中在重 庆中西部和湖北大部地区;降水量总体为 YSU 方案最高,MYJ 方案最低;平均气温总体为 MYJ 方案最高, ACM2方案最低。因此,提升模式分辨率至对流尺度后对不同气象要素模拟技巧最优的方案存在差异,需根据 业务情况选择适合本地的参数化方案。     

WRF模式中微物理和积云参数化方案的对比试验

为了研究微物理参数化方案对珠江三角洲(简称珠三角)降水模拟的影响,利用WRF中尺度数值预报模式,在3 km模式分辨率下,在微物理方案为WSM6方案条件下,选用KF、BMJ、GD以及G3等四种积云参数化方案对2010年5月14日广东珠三角地区的一次暴雨过程进行了模拟试验。结果显示,KF方案对于降水带和降水量的模拟与实况较为一致。在积云参数化方案为KF条件下,分别选用Kessler、Lin et al、WSM 3、WSM5、Ferrier(New eta)和WSM6等6种微物理方案再次对这次暴雨过程进行模拟试验,模拟结果的对比分析表明:选用Lin et al微物理方案时,模式较好地模拟出了强降水雨带的位置和降水强度;而其他5种参数方案的模拟效果均不好,降水量明显偏小,雨带位置偏差较大;同时对低空急流、K指数和上升速度等物理量分析可知,Lin et al方案能较好地模拟出降水实况。     

两种边界层参数化方案对WRF模拟青藏高原2013年夏季降水的影响

本文利用区域气候模式WRF分析了YSU和MYJ两种边界层方案对青藏高原2013年夏季降水模拟的影响。结果表明:两种方案均能模拟出高原地区夏季降水南多北少的空间分布,但均低估了西藏地区而高估了青海南部的降水。并且,两种方案在高原南部都存在辐散环流偏差,而在青海南部存在辐合偏差。对比得到:YSU方案相对于MYJ方案更接近于观测,前者能更好的模拟出高原中、东部地区降水的空间分布。而造成两种方案模拟差异的主要原因是:MYJ方案模拟的位势高度在高原及其南侧地区比YSU方案高,导致西太平洋副热带高压更为偏西,孟加拉湾及南海进入高原的水汽偏少。     

北京边界层参数化敏感性模拟研究

利用中尺度数值天气预报模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)模拟晴天条件下北京边界层的气象场特征,并通过敏感性试验研究四组边界层参数化方案(YSU、ACM2、MYJ和BL)对辐射、地表能量、近地面气象要素以及边界层结构的模拟差异.结果表明:四种边界层参数化方案都可以准...     

基于WRF模式对青藏高原一次强降水的模拟

为了了解新一代中尺度数值预报模式WRF中各参数化方案组合、嵌套技术的使用对青藏高原降水模拟结果的影响,利用WRF模式对2004年10月5—6日青藏高原一次强降水过程进行了模拟试验;对各微物理方案和积云参数化方案组合进行了模拟和对比评分,对嵌套技术的使用进行了对比分析,主要分析了不同行星边界层方案选择对降水模拟的影响。结果表明,WRF模式基本能够重建此次强降水过程的中心、强度及降水范围,Eta-Ferrier云微物理方案和Betts-Miller-Janjic积云参数化方案的组合在此次模拟降水过程中是最优的,采用嵌套技术的模拟结果要优于不采用嵌套技术的结果;行星边界层方案的合理选择能够明显提高降水模拟的效果。     

WRF模式不同云微物理参数化方案对东亚夏季风模拟影响的研究

利用WRF v3.2.1模式,采用其中5种云微物理参数化方案对2007—2011年的东亚夏季风气候进行了模拟研究,结果显示:5种方案均能较好地模拟出我国东部地区夏季降水的基本分布,但各方案对降水中心强度及其分布的模拟仍然存在明显的差异,总体来看,WDM6方案模拟的东亚夏季降水强度明显比其他4种方案大,而Morrison方案对降水的模拟总体效果好于其他4种方案。从云微物理角度来看,5种云微物理参数化方案均能比较合理地描述云水、雨水及冰相粒子的空间分布状态。其中,WSM3方案计算的云水、雨水质量混合比明显比其它方案大,WDM6方案计算的云水质量混合比则较小,而Morrison方案计算的雨水质量混合比较小,再者该方案冷云中霰粒子浓度偏小,因而Morrison方案在粤闽两省的夏季日降水量模拟比其他方案小,从而与TRMM观测结果更为接近。采用5种云微物理参数化方案均能较好地模拟出春、夏季西太平洋副高、雨带和大气水凝物在东亚地区的季节进退过程。5种方案模拟的雨水粒子浓度分布和中纬度雨带在南北进退过程中的位置较为吻合,两者均跟随西太平洋副高北进、南退。对于中低纬度存在的大降水中心来说,其位置少动,并且与该地区存在的的冰晶、雪晶粒子的高值中心具有较好的对应关系,说明在中低纬度地区,与热带对流相伴随的较高层次的冰相粒子数的浓度是决定降水强弱的关键因素。     

WRF模式物理参数化方案对一次局地大暴雨预报的影响研究

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其3Dvar(3-Dimentional Variational)资料同化系统,采用36、12、4 km嵌套网格进行快速更新循环同化和不同的微物理及积云对流参数化方案对比试验,对2011年5月8日鲁中一次局地大暴雨过程进行了研究。结果表明,快速更新循环同化地面观测资料是影响模式降水落区预报准确性的关键因素,不同的微物理和积云对流参数化方案主要影响降水强度预报。采用不同的微物理参数化方案和积云对流参数化方案进行降水预报对比试验表明,LIN方案和WSM6(WRF Single-Moment 6-class)微物理参数化方案对降水预报均较好,LIN方案降水预报较WSM6方案略强。4 km网格预报使用K-F (Kain-Fritsch)积云对流参数化方案或不使用积云对流参数化方案,预报的降水均较好。4 km网格使用旧的K-F积云对流参数化方案,预报的近地层大气风场偏弱,导致大气动力抬升作用偏弱,从而造成模式降水预报偏弱。     

WRF模式不同云参数化方案的暴雨预报能力检验及集成试验

利用WRFV3. 6的8种微物理方案和6种积云参数化方案对湖北及其周边地区夏季12次暴雨过程进行回报,分析各种方案对暴雨预报的影响。结果显示,各种方案均能较好地预报出降水过程,但其降水强度和范围存在一定差异。当积云参数化方案为KF方案时,对Lin、WSM6、Thompson、Morrison 2-mom、CAM5. 1、WDM5、WDM6、NSSL 2-mom微物理方案做敏感性试验,发现CAM 5. 1方案优于其他7种微物理方案,M orrison 2-mom次之。当微物理方案为CAM 5. 1时,对KF、BM J、GD、SAS、G3D、Tiedtke积云参数化方案做敏感性试验,发现在不同量级降水预报中,6种积云参数化方案各有优劣。综合考虑,GD、SAS、Tiedtke积云参数化方案优于其他3种方案。在此基础上开展多方案集成试验,结果表明集合平均(ensemble mean,EMN)在一定程度上可以减少预报误差,降低单个成员预报的不确定性。     

基于WRF模式的海面湍流通量参数化方案的研究

中尺度数值模拟结果特别是高影响天气的精细预报对近地层动量和热量通量极为敏感,因此近地层湍流通量参数化方案一直是大气科学研究中一个十分重要的课题.以TOGA-COARE观测试验资料为基础,本文将湍流通量参数化方案模块从天气研究预报(WRF)模式中提取出来,与最新研发的湍流通量参数化方案(即LGLC方案)进行对比测试分析....     

北京地区一次空气重污染过程的气象条件模拟参数化敏感性试验

气象预报是影响大气重污染预报精度的关键所在。针对2016年12月16～21日北京市一次重污染过程,开展了中尺度气象模式WRF的参数化方案配置敏感性试验。对微物理过程、长波辐射过程、短波辐射过程、陆面过程、边界层过程、近地面过程以及积云对流参数化过程进行组合优选,共设计51组参数化方案组合,分析不同模拟方案下北京市8个气象站点温度、相对湿度、10 m风速的模拟精度及其敏感性。试验结果表明:温度模拟对长波过程参数化方案最为敏感,集合离散度达2.4～7.4°C,再次是短波过程参数化方案;相对湿度模拟也对长波过程参数化方案最敏感,再次是陆面过程;风速模拟对不同过程参数化方案的敏感性程度差异不大。通过模拟结果与观测的统计对比,优选出模拟误差最小的方案组合为Lin微物理方案、RRTMG长波方案、RRTMG短波方案、Tiedtke积云对流方案、Noah陆面方案、MYNN 3rd边界层方案和MYNN近地面方案,并将其与集合平均、基准方案进行对比。对于集合平均来说,其温度模拟与观测相关系数为0.69,高于基准方案,其模拟偏差与均方根误差比基准方案低25%和11%;集合平均的相对湿度和风速模拟相比基准方案变化较小。与集合平均相比,优选方案能同时改进温度、相对湿度和风速模拟,使温度模拟偏差和均方根误差比基准方案下降35%和17%,使相对湿度模拟偏差和均方根误差下降43%和13%,使风速模拟偏差和均方根误差下降33%和24%。以上结果表明,参数化方案的敏感性试验和优选能显著减小重污染期间气象要素的模拟误差,重污染预报改进需重点关注参数化方案模拟上的不确定性。本研究也发现MYNN3rd边界层方案在这次重污染过程的气象要素模拟上具有良好性能,可为未来重污染预报改进提供参考。     

Sensitivity Study of the South China Sea Summer Monsoon in 1998 to Different Cumulus Parameterization Schemes

In this study, the improved high-resolution regional climate model of the China National Climate Center (RegCM_NCC) is used to examine the sensitivity of the simulated circulation and rainfall during the South China Sea summer monsoon (SCSSM) period during 1998 in an effort to compare to other cumulus parameterization schemes. The investigation has indicated that the model is capable of simulating the seasonal march of the SCSSM and that the results were very sensitive to the choice of cumulus parameterization schemes. It seems that the Kuo cumulus parameterization scheme simulates the process of the SCSSM onset reasonably well, which can reproduce the onset timing and dramatic changes before and after the onset, especially the upper- and lower-level wind-fields. However, there are still some discrepancies between the simulations and observations. For example, the model can not completely simulate the intensity of the rainfall or the location of the western Pacific subtropical high as well as the feature of the rapid northward propagation of seasonal rain belt.     

WRF模式云微物理参数化方案预报效果分析

利用中尺度模式WRFV3.5中常用的云微物理过程参数化方案,对河南省3次典型强天气过程进行敏感性试验。结果表明:不同微物理方案对过程降水的预报效果存在差异,随着模拟降水量级的增大,各方案之间的差异也随之增大。模拟效果相对较好的方案存在不确定性,在所选过程的模拟中没有哪种云微物理方案明显优于其他方案。相对地,WSM6类冰雹方案在所选的局地干、湿对流过程中能更合理地表现出强降水量级、范围及落区。对于"2007-07-29"卢氏暴雨过程,采用WSM6类冰雹方案的模拟效果最理想,WSM3方案模拟效果次之,Thompson和Lin方案的模拟效果最不理想。对于"2011-06-24"豫西局地强风雹过程,3种相对复杂的微物理方案模拟结果差别不大,相对地,WSM6类冰雹方案模拟效果优于其他方案的,Lin方案的模拟效果相对较差。"2006-06-25"豫西北飑线过程的模拟结果表明,各方案虽不能完美再现飑线的影响时间、范围及其结构特征,但每种方案均有其自身特点且能表现出部分细节特征。相比于WSM6类冰雹方案和Thompson方案,Lin方案模拟结果在影响时段、范围及飑线结构等方面表现得更理想。     

Aerosol-Cloud-Precipitation Interactions in WRF Model: Sensitivity to Autoconversion Parameterization

Cloud-to-rain autoconversion process is an important player in aerosol loading, cloud morphology, and precipitation variations because it can modulate cloud microphysical characteristics depending on the participation of aerosols, and affects the spatio-temporal distribution and total amount of precipitation. By applying the Kessler, the Khairoutdinov-Kogan(KK), and the Dispersion autoconversion parameterization schemes in a set of sensitivity experiments, the indirect effects of aerosols on clouds and precipitation are investigated for a deep convective cloud system in Beijing under various aerosol concentration backgrounds from 50 to 10000 cm-3. Numerical experiments show that aerosol-induced precipitation change is strongly dependent on autoconversion parameterization schemes. For the Kessler scheme, the average cumulative precipitation is enhanced slightly with increasing aerosols, whereas surface precipitation is reduced significantly with increasing aerosols for the KK scheme. Moreover, precipitation varies non-monotonically for the Dispersion scheme, increasing with aerosols at lower concentrations and decreasing at higher concentrations.These different trends of aerosol-induced precipitation change are mainly ascribed to differences in rain water content under these three autoconversion parameterization schemes. Therefore, this study suggests that accurate parameterization of cloud microphysical processes, particularly the cloud-to-rain autoconversion process, is needed for improving the scientific understanding of aerosol-cloud-precipitation interactions.     

WRF模式中不同积云对流参数化方案对比试验

本文主要对基于WRF模式的快速同化系统 (RUC) 中使用的积云对流参数化方案进行简单介绍, 并对不同积云对流参数化方案进行了典型个例降水预报的对比试验和检验。结果表明, 总体预报效果以KF和GD方案较好, 具体表现在雨区分布及大暴雨中心强度, 对流降水对总降水贡献, 在中低层流场高低值系统分布, 以及冷空气活动引起的变温正负中心强度及位置, KF和GD方案模拟结果可以较好地反映观测实况, TS评分结果也表明KF和GD方案在小级别降水预报中占有优势。     

WRF模式中不同积云对流参数化方案对比试验

本文主要对基于WRF模式的快速同化系统（RUC）中使用的积云对流参数化方案进行简单介绍,并对不同积云对流参数化方案进行了典型个例降水预报的对比试验和检验。结果表明,总体预报效果以KF和GD方案较好,具体表现在雨区分布及大暴雨中心强度,对流降水对总降水贡献,在中低层流场高低值系统分布,以及冷空气活动引起的变温正负中心强度及位置,KF和GD方案模拟结果可以较好地反映观测实况,TS评分结果也表明KF和GD方案在小级别降水预报中占有优势。     

中尺度数值模式中湿过程参数化的敏感性试验

本文利用一个三维中尺度模式，分别采用两种不同的湿过程处理方案ＦＰＡ和ＮＣＡ模拟同一个洋面冷锋个例，以考察模拟结果对湿过程参数化方案的敏感性。两种方案的区别在于前一种使用了次网格湿对流参数化而后者没有。通过比较分别使用ＦＰＡ和ＮＣＡ方案所进行的模拟ＦＰＳ和ＮＣＳ，发现冷锋结构在两者间出现较大差异。从８５０ hPa等压面|Δθe|等值线图所显示的结构看，ＮＣＳ中冷锋呈现为一长一短两条锋带，而ＦＰＳ中冷锋仅呈现为一条锋带。在相应的冷锋横向垂直剖面中，ＮＣＳ中存在两个相邻的锋面垂直环流，而ＦＰＳ中只有一个。另外，ＮＣＳ中对流不稳定的冷锋区出现垂直运动过分发展的现象，而ＦＰＳ中不存在这个问题。通过与卫星云图比较，我们注意到，ＮＣＳ中尽管出现了垂直运动过分发展的现象，但相对于ＦＰＳ而言，其模拟的冷锋结构与实际较为接近，成功地模拟出云图上显示的双冷锋结构。ＮＣＳ中垂直运动过分发展的一个重要原因是模式中采用的静力平衡近似。ＦＰＳ中次网格对流参数化方案的使用，通过减少甚至消除对流不稳定度，一方面使垂直运动的过分发展倾向受到约束，另一方面也可能使在对流不稳定层结下的锋区环境中本应出现的中尺度结构失去了形成的机会。     

WRF模式云参数化方案对一次深对流系统模拟的验证和改进

使用中尺度数值模式WRF中的双参数云微物理方案WDM6针对2008年台风“凤凰”登陆过程中造成的强降水进行数值模拟,通过卫星模拟器利用MTSAT-1R和TRMM卫星观测的红外云顶黑体亮温TBB、PR雷达反射率资料使用统计方法验证模拟结果。通过修改云水向雨水自动转化过程、冰晶核化过程、雪和霰的下落末速度、雪和霰的截距进行敏感性试验,减小模拟结果和卫星观测结果的差异。研究结果表明:WDM6方案模拟的台风“凤凰”登陆后的降水,强对流云系及对流柱状雷达回波基本符合实况,但模拟结果局部偏强。WDM6方案模拟产生了较多的浅对流云,低估了对流云系的出现频率。不同云类型模拟的雷达回波均偏强,对流云系雷达回波垂直分布接近观测。敏感性试验结果说明修改WDM6方案中云水向雨水自动转化率有效地改善了模拟效果。同时发现云滴初始数浓度影响云水向雨水自动转化率并最终影响云系结构和雷达反射率的模拟结果,过高的云滴初始数浓度会使模拟结果变差。