WRF模式对乌鲁木齐机场终端区一次强对流天气过程的模拟分析

利用WRF模式对2020年6月5日乌鲁木齐机场终端区强对流天气过程进行模拟,将模拟结果与实况进行对比,并对其成因进行诊断分析,结果表明:(1)WRF模式对此次强对流天气有较强的模拟能力.模式能够较好地描述该过程的环流形势特点及雷达回波发展特征,对乌鲁木齐机场终端区内强降雨落区和降水集中时段模拟较好,对乌鲁木齐机场大风风...     

基于WRF模式的雅安暴雨数值模拟研究

利用WRF模式对2010年8月21日发生在雅安地区的一次暴雨过程进行了数值模拟。对比分析模拟和实况发现,WRF模式较好的模拟了此次降水过程的时空分布,人而利用模式输出的高时空分辨率模拟资料对此次暴雨进行诊断分析。结果表明,青藏高原地形的阻挡作用使副热带高压西南缘的暖湿气流持续向四川盆地输送,在雅安地区上空700 hPa形成气旋性环流中心;主要降水时段内强降水中心从低层到高层均出现了强烈的上升运动,以及暴雨中心上空维持着高层辐散、低层辐合,高空为负涡度、低空为正涡度,且随暴雨过程发展对流层正涡度的加强作用为暴雨的生成和维持提供了有利的动力条件;对流层中低层接近饱和的空气、强烈的水汽输送以及水汽通量散度高低层的配置,为本次暴雨提供了充足的水汽条件;对流层低层大气存在明显的不稳定层结,中层为中性层结,这种对流性不稳定的维持为暴雨天气的发生提供了热力条件,有利于强降水过程的形成。     

应用WRF模式对江西一次暴雨过程的模拟分析

利用新一代数值预报模式WRF耦合RUC、NOAH两个陆面过程,对2006年4月11-12日发生在江西境内的一次暴雨过程进行模拟,并对模式输出的水文平衡和能量,尤其是土壤湿度、地表径流、土壤温度等的变化进行了分析.结果显示,WRF模式耦合两个陆面过程均能模拟出此次暴雨过程的降水空间、时间分布和强度,而WRF-RUC提供了...     

一次甘肃强降水过程的数值模拟与诊断分析北大核心CSCD

利用WRF模式对2012年5月10-11日甘肃岷县的一次强降水过程进行了数值模拟和诊断分析。结果表明:WRF模式较好地再现了此次暴雨天气过程,在暴雨落区和强度量级上接近实况。四川盆地的西南风从孟加拉湾携带暖湿水汽向北输送,最大值达到16 kg·m^(-1)·s^(-1)·hPa^(-1),为该地区降水提供了水汽条件。在暴雨发生前,大气能量有个累积的阶段,在暴雨发生时能量开始释放,到暴雨结束时能量释放完;在暴雨发生时,降水落区上空整层均为上升气流,中心强度达到0.5 m·s^(-1)。这种强上升运动不仅使得暖湿空气辐合抬升,而且在上升过程中释放潜热,加热大气,使得垂直运动增强,形成正反馈。模拟的CAPE和雷达反射率因子等物理量均对此次降水过程有较好的指示意义。     

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。     

耦合不同陆面方案的WRF模式对2007年7月江淮强降水过程的模拟

利用WRF模式, 分别选用不同陆面参数化方案 (SLAB、 RUC、 NOAH、 UCM) 对2007年7月7～8日的江淮暴雨进行数值模拟试验, 模拟结果的对比分析表明: 虽然主要雨带的基本位置和大致走向受陆面方案的影响并不大, 但是降水强度的分布对陆面物理过程是敏感的, 耦合陆面方案比不耦合陆面方案的模拟效果更接近实况; 不同陆面方案模拟的降水量均较实况偏小, 然而由于考虑的要素和物理过程存在一定差异, 它们对降水的中心落点、 雨量值、 降水日变化、 降水类型以及降水条件的模拟各有所长; 特别值得指出, TRMM资料与4种方案的模拟结果均反映出本次降水日变化过程中夜间的峰值特征, 这是短时降水 (1～3 h) 和持续性降水 (≥6 h) 的综合反映, 而凌晨后的降水则主要由持续性降水造成; 在各种试验的综合比较中, NOAH方案较其他方案的模拟结果显得更稳定与合理, UCM方案针对城市下垫面的模拟有一定优越性。     

WRF模式对一次河西暴雪的数值模拟分析

利用NCEP再分析资料,使用WRF模式模拟了2005年3月14~15日出现在甘肃河西西部(祁连山西段北坡)的一次暴雪天气过程。结果表明:WRF模式能较好地模拟出暴雪的区域,对这种中尺度天气系统具有良好的预报能力。在这次暴雪过程中,地面冷锋、低空风场切变线,以及与高空强锋区相对应的高空急流的合理配置加强了暴雪区的垂直环流的发展,使降雪区对流发展;出现暴雪时最大辐合层在600 hPa附近,500 hPa以上表现为一个深厚的辐散层。随着强降雪的开始,降雪区近地面层由辐合变为辐散,反映出由于能量释放,降雪的影响系统开始逐渐消亡;在降雪过程中始终伴随着中小尺度特征的强烈的垂直上升运动,最大上升速度层在500~400 hPa之间;降雪的水汽来源于西风气流,水汽输送在600 hPa最强。600 hPa的强水汽输送和强辐合保证了产生强降雪必需的水汽条件。     

WRF和MM5模式对辽宁暴雨模拟的对比分析

用近年开发的新一代中尺度预报模式WRF(Weather Research Forecast)和已被广泛应用的MM5模式分别模拟研究了2002年8月3~4日发生在辽宁的一次区域性暴雨过程。模拟结果显示WRF模式能够比较成功地反映出导致暴雨发生的高低空环流背景和暴雨的分布状况;WRF和MM5模拟结果的对比分析表明:由于WRF的动力框架具有一定的优越性使得模式结果得到改善,在前处理和所选物理过程相同的情况下,WRF模式对能够代表本次暴雨过程中中尺度天气系统的高度场、风场、散度场、水汽通量场以及垂直速度场等物理量的模拟效果要好于MM5。高空形势场的影响使WRF模拟的降水落区和强度更接近实况。     

WRF微物理方案对四川一次强降水模拟的影响

云物理过程是中尺度数值模式中最重要的非绝热加热物理过程之一,成云降雨过程发生以后通过感热、潜热和动量输送等反馈作用影响大尺度环流,并在决定大气温度、湿度场的垂直结构中起着关键作用,也是人们最为关心的降水预报的关键所在。因此在中尺度数值天气预报模式当中,更加准确的描述云物理过程将能够很大程度上提高模式预报降水能力。本文利用WRF模式,对2010年7月14~18日四川一次强降水过程进行了3组数值模拟实验,每组实验采用了不同的微物理参数化方案。方案的选取上主要采用了WRF模式3.0版本后加入的几种新方案,包括(1) WDM6方案(2) New Thompson方案(3) SBU-YLIN方案,在其他参数设置均相同的情况下,首先详细分析了在整个降水过程的各个阶段,3种方案下模式模拟结果与实况的差异,以及3种方案结果之间的差异。认为在降水初期,WDM6方案的模拟结果对比实况来看盆地东部降水中心偏南,而New Thompson方案和SBU-YLin方案模拟的雅安地区降水中心强度和范围都过大,但对于盆地东部的降水中心模拟较好,New Thompson方案对广元地区的降水模拟较实况偏弱。总体看来,New Thompson方案和SBU-YLin效果相当,WDM6略差。在大范围降水产生的时期,3种方案模拟的效果与实况都非常接近,只是各方案对乐山宜宾一线雨带的模拟都有不同程度的加强,使得这一线成了整个区域的最强的中心,其中SBU-YLin方案加强最大,New Thompson方案次之,而实际过程中这一时期最强中心还是在川东北一带。WDM6方案模拟降水强度与实况最为接近,但中心偏东。其中7月16日18时~17日06时是各方案模拟效果最好的一个时段。3种方案给出的的模拟结果相差并不大,较难得出哪种方案的结果最好的结论,但可以初步看出,对于本次降水量级的模拟来讲,WDM6方案模拟降水的量级较好,较少出现模拟过强的现象,而SBU-YLin方案通常模拟的降水中心强度都要大过实际;从降水落区上来看,SBU-YLin方案的表现较好,WDM6方案则有一定偏差。在这两方面New Thompson方案都介于以上两方案之间。最后初步分析了各方案模拟所得的水相参量,主要包括水汽、云水、云冰、雨、雪和霰粒子的混合比,认为造成各方案之间降水差异的原因,主要是各方案处理云水粒子的差别造成。     

WRF模式对舟曲“0808”特大泥石流暴雨的数值模拟分析

利用NCEP 每6h 1次的1°×1°格点资料和中尺度模式WRF（V3.2）,对2010年舟曲“0808”特大泥石流暴雨天气进行了数值模拟,运用模式输出资料对此次天气过程发生发展的机制进行了诊断分析。结果表明：舟曲强暴雨发生在高原短波槽、低涡切变线和副热带高压等共同作用的有利天气形势下,三重嵌套的WRF模式对此次暴雨具有良好的模拟能力。低层强辐合,中层无辐散和高层强辐散的配置,以及强烈的上升运动是此次暴雨发生的主要动力条件。从低层向上延伸的等θse线高能舌和水平风的垂直切变为暴雨的发生输送了大量的不稳定能量。中低层水汽的辐合上升为暴雨的发生创造了有利的水汽条件。     

Assessment of the WRF model in reproducing a flash-flood heavy rainfall event over Korea

This study examines the ability of the cloud-resolving weather research and forecasting (WRF) model to reproduce the convective cells associated with the flash-flooding heavy rainfall near Seoul, South Korea, on 12 July 2006. A triply nested WRF model with the highest resolution of 3-km horizontal grid spacing was integrated with conventional analysis data. The WRF model simulated the initiation of isolated thunderstorms, and the formation of a convective band, cloud cluster, and squall line at nearly the right time. The corresponding precipitation simulation was also reasonably reproduced in its distribution, although the amount was underestimated. A sensitivity experiment that excludes the orography over the peninsula revealed that orographic forcing over the peninsula is responsible for about 20% increase in precipitation over the heavy rainfall region. It was identified that in addition to the up-lifting local orographic forcing to the west of the mountain range in South Korea, anticyclonic circulation due to the presence of the Gaema Heights in North Korea contribute to the confinement of convective activities in the heavy rainfall region.     

WRF模式对弱强迫系统中雷暴预报个例研究

用WRF2．2版本,针对2006年7月13日洛阳市区,发生在副高边缘偏东南暖湿气流中的雷暴进行了模拟预报,结果表明WRF模式能描述弱强迫天气尺度系统中的中小尺度对流系统,能捕捉到常规天气图上难以分辨出来的雷暴单体。模式输出的中尺度要素场可以确定雷暴发生的地点;模式探空的对流有效位能、抬升指数、沙瓦特指数、K指数随时间演变曲线的拐点,能指示雷暴发生的时间。个例分析表明WRF模式在预报弱强迫天气系统雷暴时具有较好的性能,用WRF模式来作雷暴的分析预报早一条可行的徐径。     

双参微物理方案对一次强降水过程的数值试验

利用WRF模式,分别采用WDM6和Morrison双参微物理方案对2009年7月23—24日,华东地区的一次强降水过程进行数值模拟。通过对地面累积降水量、降水强度和云中微物理量分析,对比研究了以上两种双参微物理方案对降水的预报效果。结果显示两种方案都低估了强降水区域的降水强度,而且提早预报了降水发生的时间。但相比之下,Morrison方案更接近实际的观测结果,而WDM6方案的误差在50%以上。分析了云中微物理量场和参数化方案计算过程,发现由于WDM6方案对雨滴的定义不合理,在结果中存在大量小粒径的雨滴,使平均粒径远小于典型雨滴,导致雨水的下落过程中,蒸发作用的强度被高估,而沉降过程的强度被低估,因而低估地面降水。     

不同参数化方案对安徽一次暴雨过程模拟的影响分析

使用WRF v3.4模式对2012年7月12—14日安徽的一次暴雨进行模拟。保持其他参数如辐射、陆面过程等不变, 将不同微物理过程(Eta、Kessler、Lin方案)与积云参数方案(KF、BMJ、GD方案)进行组合成9个试验。将试验模拟结果与实况进行对比分析, 发现:微物理方案的选取对于降水的雨强、位置、雨区范围的模拟都有一定的影响。积云参数化方案对于降水的范围, 雨带的位置模拟也都有影响, 但对于雨强的影响不大。将各试验模拟的逐小时降水与实况进行比较, 发现试验Eta-GD和Lin-GD模拟降水日变化与实况更接近。通过TS评分、ETS评分和系统偏差分析, 表明试验Eta-GD在此次暴雨过程的降水模拟中表现最好。     

Numerical simulations of heavy rainfall over central Korea on 21 September 2010 using the WRF model

On 21 September 2010, heavy rainfall with a local maximum of 259 mm d-1occurred near Seoul, South Korea. We examined the ability of the Weather Research and Forecasting(WRF) model in reproducing this disastrous rainfall event and identified the role of two physical processes: planetary boundary layer(PBL) and microphysics(MPS) processes. The WRF model was forced by 6-hourly National Centers for Environmental Prediction(NCEP) Final analysis(FNL) data for 36 hours form 1200 UTC 20 to 0000 UTC 22 September 2010. Twenty-five experiments were performed, consisting of five different PBL schemes—Yonsei University(YSU), Mellor-Yamada-Janjic(MYJ), Quasi Normal Scale Elimination(QNSE),Bougeault and Lacarrere(Bou Lac), and University of Washington(UW)—and five different MPS schemes—WRF SingleMoment 6-class(WSM6), Goddard, Thompson, Milbrandt 2-moments, and Morrison 2-moments. As expected, there was a specific combination of MPS and PBL schemes that showed good skill in forecasting the precipitation. However, there was no specific PBL or MPS scheme that outperformed the others in all aspects. The experiments with the UW PBL or Thompson MPS scheme showed a relatively small amount of precipitation. Analyses form the sensitivity experiments confirmed that the spatial distribution of the simulated precipitation was dominated by the PBL processes, whereas the MPS processes determined the amount of rainfall. It was also found that the temporal evolution of the precipitation was influenced more by the PBL processes than by the MPS processes.     

A modeling analysis of rainfall and water cycle by the cloud-resolving WRF model over the western North Pacific

Simulated regional precipitation, especially extreme precipitation events, and the regional hydrologic budgets over the western North Pacific region during the period from May to June 2008 were investigated with the high-resolution （4-km grid spacing） Weather Research and Forecast （WRF v3.2.1） model with explicit cloud microphysics. The model initial and boundary conditions were derived from the National Centers for Environmental Prediction/Department of Energy （NCEP/DOE） Reanalysis 2 data. The model precipitation results were evaluated against the Tropical Rainfall Measuring Mission （TRMM） Multisatellite Precipitation Analysis 3B42 product. The results show that the WRF simulations can reason- ably reproduce the spatial distributions of daily mean precipitation and rainy days. However, the simulated frequency distributions of rainy days showed an overestimation of light precipitation, an underestimation of moderate to heavy precipitation, but a good representation of extreme precipitation. The downscaling approach was able to add value to the very heavy precipitation over the ocean since the convective processes are resolved by the high-resolution cloud-resolving model. Moreover, the water vapor budget analysis indi- cates that heavy precipitation is contributed mostly by the stronger moisture convergence; whereas, in less convective periods, the precipitation is more influenced by the surface evaporation. The simulated water vapor budgets imply the importance in the tropical monsoon region of cloud microphysics that affects the precipitation, atmospheric latent heating and, subsequently, the large-scale circulation.     

基于WRF模式的雷电潜势预报

用WRF模式对发生在南京市区的两次雷电过程进行了模拟,提取两次模拟过程在南京范围内的格点数据,分别做雷电潜势预报模型建模和检验两组样品。利用江苏省地闪定位资料作参考,选出49个对雷电单体形成有重要影响并且在两组样品中的平均值比较接近的强对流参数进行建模。利用建模样本对预报因子与变量进行多分类Logistic逐步回归统计分析,确定4个对流参数建立Logistic雷电预报模型,最终利用检验样品对预报模型的预报效果进行了检验。结果表明:WRF模式模拟出的强回波区域的形状和面积与实况的相似度较高,但与实况相比,整体向东北方向偏移。考虑此偏差后,建立的雷电预报模型的准确率达到67.32%,技巧评分达到0.466,具有较好的预报效果。WRF模式高时空分辨率的特点,使得其对雷电发生前的气象要素资料的获取更加精确,因此增加模式模拟的精确度,可进一步地提高利用WRF模式进行雷电预警的效果。     

Simulating urban flow and dispersion in Beijing by coupling a CFD model with the WRF model

The airflow and dispersion of a pollutant in a complex urban area of Beijing, China, were numerically examined by coupling a Computational Fluid Dynamics （CFD） model with a mesoscale weather model. The models used were Open Source Field Operation and Manipulation （OpenFOAM） software package and Weather Research and Forecasting （WRF） model. OpenFOAM was firstly validated against wind-tunnel experiment data. Then, the WRF model was integrated for 42 h starting from 0800 LST 08 September 2009, and the coupled model was used to compute the flow fields at 1000 LST and 1400 LST 09 September 2009. During the WRF-simulated period, a high pressure system was dominant over the Beijing area. The WRF-simulated local circulations were characterized by mountain valley winds, which matched well with observations. Results from the coupled model simulation demonstrated that the airflows around actual buildings were quite different from the ambient wind on the boundary provided by the WRF model, and the pollutant dispersion pattern was complicated under the influence of buildings. A higher concentration level of the pollutant near the surface was found in both the step-down and step-up notches, but the reason for this higher level in each configurations was different： in the former, it was caused by weaker vertical flow, while in the latter it was caused by a downward-shifted vortex. Overall, the results of this study suggest that the coupled WRF-OpenFOAM model is an important tool that can be used for studying and predicting urban flow and dispersions in densely built-up areas.     

基于WRF模式的云南短时强降水物理量特征

为了解云南短时强降水发生前本地化中尺度WRF(Weather Research Forecast)模式输出结果的物理量特征及其对短时强降水预报的作用,使用WRF模式对2016年云南主汛期(6—8月)5次短时强降水过程进行模拟,利用模式输出的高时空分辨率资料计算5次过程中85个样本在短时强降水发生前6 h水汽类、动力类及不稳定条件类的部分物理量值,使用箱线图分析各物理量的分布特征及其与短时强降水的关系,应用经验累积分布函数图确定各物理量的阈值。研究表明,水汽类物理量样本数据值分布较为集中,随着短时强降水的临近数值逐渐增大;动力类的6 km垂直风切变中位数值及平均值随时间变化很小,所有时次的6 km垂直风切变阈值均低于12 m/s,表明短时强降水发生前有弱垂直风切变;不稳定条件类中对流有效位能样本数据的离散程度较大,对短时强降水无指示意义;LI指数、K指数和700 hPa假相当位温样本数据离散度较小,其中K指数中位数值、平均值及阈值的上下限在短时强降水发生前1 h有显著增大的特征,且数据集中度达到最高,大的K指数值与短时强降水有较好的对应关系。使用物理量阈值推算短时强降水落点的方法对云南本地化WRF模式短时强降水的预报性能有改进作用。