Characteristics and Numerical Simulations of Extremely Large Atmospheric Boundary-layer Heights over an Arid Region in North-west China

Over arid regions in north-west China, the atmospheric boundary layer can be extremely high during daytime in late spring and summer. For instance, the depth of the observed convective boundary layer can exceed 3,000 m or even be up to 4,000 m at some stations. In order to characterize the atmospheric boundary-layer (ABL) conditions and to understand the mechanisms that produce such an extreme boundary-layer height, an advanced research version of the community weather research and forecasting numerical model (WRF) is employed to simulate observed extreme boundary-layer heights in May 2000. The ability of the WRF model in simulating the atmospheric boundary layer over arid areas is evaluated. Several key parameters that contribute to the extremely deep boundary layer are identified through sensitivity experiments, and it is found that the WRF model is able to capture characteristics of the observed deep atmospheric boundary layer. Results demonstrate the influence of soil moisture and surface albedo on the simulation of the extremely deep boundary layer. In addition, the choice of land-surface model and forecast lead times also plays a role in the accurate numerical simulation of the ABL height.     

BJ-RUC系统模式地面气象要素预报效果评估

利用自动气象站逐小时地面观测资料,采用客观检验方法对北京市气象局快速更新循环预报 (BJ-RUC) 系统在2008—2010年5—9月的预报结果进行检验,初步评估了BJ-RUC系统对地面气象要素的业务预报性能。结果表明:BJ-RUC系统对地面气象要素预报与实况的变化趋势有很好的一致性。其中,2 m温度预报整体偏高,误差范围为-1.5~1.5℃,早上和傍晚偏大,正午偏小;2 m相对湿度的预报整体偏低,误差为-25%~0,白天偏大,夜间偏小;10 m风速预报明显偏大,午后尤为显著,误差为0.6~1.2 m·s-1;6 h累积降水的晴雨预报效果较好,TS评分可达到0.4。系统在初始起报时次的稳定性较差,从第3个起报时次开始逐渐稳定,但预报误差随着预报时效的增长逐渐增大,12 h内的预报误差较小,预报结果较可靠,在短时临近预报中具有参考价值。     

复杂地形城市冬季边界层对气溶胶辐射效应的响应

作者着眼于城市气溶胶辐射效应与大气边界层的相互作用问题,针对地形复杂的兰州市及周边地区,开发应用了WRF(Weather Research and Forecasting,天气研究和预报)模式,使之与包含了大气气溶胶辐射效应和气溶胶粒子扩散的综合大气边界层数值模式嵌套起来.通过个例分析,揭示了冬季气溶胶辐射效应对边界层结构的定量影响.主要特征为夜间气溶胶的长波辐射效应使地面附近的气温增高,增温幅度为0.1～0.3 K/h,使低空(25～300 m)大气层冷却,降温幅度为0.08～0.15 K/h,风速在150 m以下减小;白天气溶胶的短波辐射效应使地面层内明显增温,1 h内升温约0.5 K,增温最大值在混合层顶500～600 m高度.受增温影响,垂直风场和水平风场随之调整,风速在450 m以下增大约0.1 m/s左右,而在450 m以上风速减小0.1 m/s左右.     

Evaluation of atmospheric boundary layer characteristics simulated by the regional model

Carried out is the comparison of the temporal courses of temperature and wind speed at different levels as well as of the wind and temperature profiles in the atmospheric boundary layer obtained from the WRF regional model forecasts and using the upper-air in situ and remote measurements in Moscow region. The errors in temperature and wind speed forecasts at different levels are computed as well as the statistical estimates of the forecast of temperature inversions, atmospheric stratification types, and monthly mean wind speed profiles on the basis of model forecasts and acoustic sounding.     

2013年华中区域中尺度业务数值预报的客观检验

应用国家气象中心模式检验方法,对华中区域中尺度业务数值预报模式WRF和中国气象局下发的GRAPES模式2013年1-12月的预报产品（包括降水、2 m温度场、850 hPa温度场、850 hPa风场和500 hPa位势高度场预报）进行统计检验。检验结果表明：所有要素24 h预报均优于48 h;对于晴雨预报,GRAPES模式TS评分高于WRF,但随着降水量级增大,WRF的TS评分基本都高于GRAPES,同时WRF降水预报范围明显偏大;分析2 m温度场的均方根误差及预报准确率发现,WRF的2 m温度场预报优于GRAPES,且暖季预报优于冷季;形势场要素分析表明,WRF对850 hPa温度场和风场预报具有相当大的优势,全年误差变化较稳定,而对500 hPa位势高度场的预报误差存在一定的季节性特征,即夏半年WRF高度场预报优于冬半年,GRAPES模式则相反。总体上,华中区域中尺度业务数值模式产品对天气预报具有一定的参考价值。     

用探空资料检验中尺度数值模式对强对流天气的诊断分析能力

提高对流天气临近预报准确率的关键问题之一是了解大气的垂直稳定度和垂直风切变。中尺度数值模式产品提供了高时空分辨率的大气稳定度和垂直风切变信息，需要首先检验其精度才能进一步考虑其在对流天气预报中的应用。利用北京加密探空资料检验北京市气象局3km分辨率的MM5模式结果，对强对流天气的背景参数包括温湿风垂直廓线、对流有效位能CAPE和垂直风切变进行模式分析和预报与探空对比检验。结果表明：模式模拟的各种大气廓线中，风廓线和温度廓线都具有一定的参考价值，与实况有较好的一致性，但在廓线出现转折的地方，如：逆温层和风向转折时，模式预报较差。露点（湿度）廓线的预报误差较大，不能反映出真实水汽场的分布。因此，模式预报的深层（地面至500hPa）垂直风切变与探空具有较好的一致性，而模式给出的对流有效位能CAPE由于露点预报结果不理想，其值与实际偏差较大。因此模式输出的对流有效位能CAPE必须经过适当订正才能用于诊断强对流天气发生的可能性。     

A numerical study on the meso-scale pollutant dispersion over a sloped surface in the stable boundary layer

A numerical model is used to study the properties of pollutant dispersion over a large uniformly-sloped surface in the stable atmospheric boundary layer. By simulating the structure of boundary layer flow to improve the advective wind field and vertical eddy diffusivities included in the advection-diffusion equa-tion, this numerical model permits an estimation of the distribution of pollutant concentration for more real-istic atmospheric diffusion conditions.     

基于一维变分算法的红外高光谱(IASI)卫星遥感大气温湿廓线研究

大气温湿度廓线是大气重要参数,在数值天气预报及天气预警中具有重要的应用价值。为获得高精度的大气温度与水汽混合比廓线数据,研究了基于Metop-A/IASI红外高光谱资料的大气温度与水汽混合比廓线变分反演方法。利用IASI高光谱传感器温度和水汽探测通道资料,结合CRTM模式和WRF模式预报技术,使用一维变分方法,研究了卫星资料质量控制、背景误差协方差本地化、观测误差协方差计算等方法,构建了大气温度及水汽混合比廓线变分反演系统,并在北京、青岛、沈阳3个地区开展了反演试验。以探空为标准的反演结果对比显示,使用WRF模式预报值作为背景场,温度的平均误差绝对值小于0.6 K,均方根误差为0.89 K;水汽混合比的平均误差绝对值小于0.021 g/kg,均方根误差为0.02 g/kg。试验结果表明:基于一维变分方法,可以利用Metop-A/IASI红外高光谱资料进行大气温度与水汽混合比廓线高精度探测。     

华北地区一次大雾过程的三维变分同化试验

文中采用WRF非静力数值预报模式及其三维变分同化系统(WRF3D-Var),对2006年1月13—14日发生在华北地区及山东半岛的一次大雾过程进行了包括GTS(Global Telecommunication System)资料、AMDAR(Aircraft Meteorological Data Relay)资料和9210资料的不同资料组合的三维变分同化试验,以及时间间隔分别为6、3和1h不同时间频率的循环同化试验,并以同化分析场为初始场进行了36h的模拟试验。对同化分析场和模拟结果进行了分析,分析结果表明,采用三维变分方法同化AMDAR等多种非常规观测资料后,分析场均有明显的改变,对雾区的模拟结果也有局部不同程度的修正。进一步分析起修正作用的原因得知同化资料后对低层的湿度和层结趋稳性有所改善。同化GTS资料对低层的增湿贡献明显,但对层结趋稳性贡献不大;而同化AMDAR资料主要使层结趋稳性明显,对增湿无贡献;9210资料对低层湿度和层结趋稳性均有贡献。不同时间间隔的循环同化试验表明,多时次的循环同化比单时次的同化分析增量要大,逐时循环同化与6和3h循环同化相比,可明显改善模拟效果。     

ON THE OPTIMAL BACKGROUND ERROR COVARIANCES: DIFFERENT SCALE ERRORS’ CONTRIBUTION

The large-scale and small-scale errors could affect background error covariances for a regional numerical model with the specified grid resolution.Based on the different background error covariances influenced by different scale errors,this study tries to construct a so-called"optimal background error covariances"to consider the interactions among different scale errors.For this purpose,a linear combination of the forecast differences influenced by information of errors at different scales is used to construct the new forecast differences for estimating optimal background error covariances.By adjusting the relative weight of the forecast differences influenced by information of smaller-scale errors,the relative influence of different scale errors on optimal background error covariances can be changed.For a heavy rainfall case,the corresponding optimal background error covariances can be estimated through choosing proper weighting factor for forecast differences influenced by information of smaller-scale errors.The data assimilation and forecast with these optimal covariances show that,the corresponding analyses and forecasts can lead to superior quality,compared with those using covariances that just introduce influences of larger-or smallerscale errors.Due to the interactions among different scale errors included in optimal background error covariances,relevant analysis increments can properly describe weather systems(processes)at different scales,such as dynamic lifting,thermodynamic instability and advection of moisture at large scale,high-level and low-level jet at synoptic scale,and convective systems at mesoscale and small scale,as well as their interactions.As a result,the corresponding forecasts can be improved.     

GOES-16大气温度产品资料同化在一次飓风预报中的应用研究

为评价静止卫星大气温度廓线产品资料同化对飓风预报的影响,以2018年飓风“迈克尔”为例,选用GOES-16温度廓线产品,开展静止卫星资料同化及其对飓风预报影响的研究。首先,通过评估温度廓线产品精度,选取质量较好的高度层并以统计的各层均方根误差作为观测误差用于同化试验;然后,利用WRF-3DVar系统进行不同稀疏化及不同同化频次的循环同化敏感性试验;最后,利用WRF模式开展24 h数值预报。试验结果表明,在飓风“迈克尔”期间温度廓线在200~1 000 hPa之间的误差在2 K以内,将水平分辨率稀疏化为模式分辨率的6倍且循环同化频次为6 h时同化该资料对模式的初始场有最为合理的改进,从大尺度环境场上看使模式具备更合理的环流形势,能够有效提高对飓风的路径及强度的预报效果,更准确地模拟降水落区及美国佛罗里达州等降水关键区域的雨强。      

基于全连接神经网络方法的日最高气温预报

为了考察辅助变量、时间滞后变量设置的重要性和神经网络中嵌入层对分类变量处理的有效性,利用2015年1月15日—2020年12月31日欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）高分辨率模式（high resolution,HRES）输出产品及中国2238个国家级地面气象站基本气象要素数据集,在全连接神经网络基础上设计4个试验,构建24 h最高气温预报神经网络模型。结果表明:加入辅助变量、时间滞后变量的特征和带有嵌入层的全连接神经网络结构的深度学习神经网络模型对HRES日最高气温预报误差均有订正效果,均方根误差降低29.72%~47.82%,温度预报准确率提高16.67%~38.89%。加入经过嵌入层处理的辅助变量后,可显著提高青藏高原中南部和西南地区东部的平均绝对偏差不超过2℃的正技巧站点比例（比仅用HRES预报因子建模分别提高21.74%和14.17%）,在此基础上加入时间滞后变量显著提高上述两个地区的平均绝对偏差不超过2℃的正技巧站点比例（比仅用HRES预报因子建模分别提高40.98%和20.33%）,且预报性能更加稳定。     

利用WRF对兰州冬季大气边界层的数值模拟

本文介绍了WRF中尺度模式的有关概况,分析了模式的物理结构,并利用WRF中尺度模式对河谷城市兰州冬季大气边界层的风场和温度场进行了数值模拟研究。模拟结果与观测事实基本一致,表明WRF模式具有良好的稳定性能。     

珠江口附近春季一次海雾的观测分析及三维数值模拟

为了探讨南海春季海雾的成因及数值模式的预报能力,利用边界层观测资料对2006年3月21—22日珠江口附近春季一次海雾的形成和发展过程进行了分析,然后用WRF中尺度模式对该次海雾过程进行了三维数值模拟。观测表明,该次海雾属于北方冷空气南下到达南海,然后减弱消失,南海北部受到偏南暖湿气流影响后迅速增暖,冷海面与近海面的暖湿空气相互作用而形成的一次平流冷却雾。模拟结果显示,模式模拟的这次海雾形成时间和发展演变过程与观测非常相近,模拟的海雾空间变化、边界层大气层结变化、地面感热通量变化以及海雾形成原因与观测事实均比较吻合,数值模式对这次海雾过程表现出了较高的模拟能力。这次海雾的形成和发展主要与冷的下垫面、暖湿空气的影响和近地面稳定的大气层结有关。     

不均匀地表产生的中尺度通量的数值试验

采用北京大学三维的复杂地形中尺度模式,结合陆面过程模式(SiB),模拟了草原和沙漠并存的下垫面的边界层大气运动.利用SiB模式计算了地表辐射、感热、潜热通量,并且预报地表温度.中尺度模式则模拟了沙漠地区受热抬升,形成的辐合运动,垂直速度的分布,不同高度上水平流场的变化以及中尺度动量和热量通量,把中尺度通量跟湍流通量进行了比较,以确定这种中尺度运动在GCM模式的参数化过程中的重要性.试验表明中尺度通量尤其是热量通量要比湍流通量大很多.     

春季黄海海雾WRF参数化方案敏感性研究

利用2005—2011年10次春季黄海海雾个例开展WRF模式参数化方案敏感性研究。结果表明:边界层方案对WRF模式雾区模拟结果起决定作用,而微物理方案影响较小,它主要影响海雾浓度和高度。边界层与微物理方案的最佳组合为YSU与Lin方案,最差为Mellor-Yamada与WSM5方案;Mellor-Yamada和QNSE方案模拟的近海面湍流过强,导致边界层过高,不利于海雾的发展与维持;而MYNN与YSU方案刻画的湍流强度与边界层高度合适,有利于海雾发展与维持。MYNN方案虽与YSU方案相当,但在大多数海雾个例中,后者明显优于前者,而在有些个例中却刚好相反。因此对于某一具体海雾个例而言,所用边界层方案仍需在它们之中选择最优者。这些信息可为黄海海雾WRF模式边界层与微物理方案的选择与改进提供参考。     

中尺度数值模拟中的边界层多尺度湍流参数化方案

该文在多尺度湍流理论的研究成果基础上, 将边界层湍流风谱与平均量的梯度相联系, 建立了边界层多尺度湍流参数化子模式, 之后放入MM5模式中进行了个例模拟研究, 并与MM5模式附带的M RF边界层参数化、Blackadar高分辨率边界层参数化的模拟结果进行比较和分析。结果表明, 多尺度湍流理论能够反映出实际大气边界层中热量垂直输送的规律, 将其用于中尺度数值预报模式的边界层物理过程参数化是可行的; 多尺度湍流参数化在地表层和边界层内各个层次上都着重考虑含能量最大的涡的作用以及水平热力不均匀性的影响, 因此在地形和下垫面比较复杂的区域, 对中尺度天气系统的模拟有进一步发展的前景。     

初边界条件改变对四川盆地东部强降水模拟敏感性影响

利用WRF(V3.3.1)模式及其同化系统,根据不同地面观测要素同化对模式侧边界条件和初始条件引起的改变设计数值模拟方案,详细分析了WRF模式初始和侧边界条件的改变对四川盆地东部强降水模拟的敏感性影响.结果显示,WRF模式对初始和侧边界条件改变的敏感度均较明显,对地面温度变化的敏感度要高于对地面风场变化的敏感度.相对湿度场、风场和垂直速度场,均体现为高层比低层更敏感,而温度场则体现为低层比高层更敏感.在模拟时段内,侧边界条件的改变对模拟结果带来的不确定性影响随时间的增加逐渐增加,初始条件改变对模拟结果带来的不确定性影响随时间增加而逐渐减小.     

一次粤西南暴雨过程的预报误差来源分析

本文基于WRF模式研究了2015年5月16～17日广东西南地区的一次暴雨过程的预报误差来源。首先比较了以NCEP_FNL为初始资料的WRF模式的模拟预报（记为WRF_FNL）和ECMWF（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts）关于该次暴雨过程的确定性预报。结果表明,ECMWF具有较高的预报技巧,因此,认为ECMWF的模式和初始场都较为准确。进一步,以ECMWF的初值作为初始场,选用相同的物理参数化方案,再次用WRF模式进行预报（预报结果记为WRF_EC）。结果表明相对WRF_FNL,WRF_EC的预报结果有明显改善。这表明,初始场的改进对预报有较大的影响,初始误差是预报误差的重要来源。进一步,分析了初始误差的主要来源区域和来源变量。结果表明,南海北部湾至广西西南区域为本次暴雨预报初始误差的主要来源区域,而初始温度场和初始湿度场则为此次暴雨预报初始误差的主要来源变量。同时改进初始温度场和湿度场可以较大程度提高本次暴雨过程的预报技巧。