大气数值预报模式中高度地形追随坐标的设计研究：理论分析与理想试验

采用一种统一的地形追随坐标的形式,对Gal-Chen & Somerville(简称Gal.C.S坐标)、平缓坐标(smoothed level vertical coordinate,简称SLEVE坐标)等几种典型的高度地形追随坐标进行了气压梯度力计算误差影响和二维质量平流试验的理论分析,并与一种新提出的高度地形追随坐标——三角函数平缓坐标(简称COS坐标)进行比较.气压梯度力计算误差分析结果显示,与Gal.C.S坐标相比,单尺度平缓坐标(简称SLEVE1坐标)、双尺度平缓坐标(简称SLEVE2坐标)和COS坐标在减小气压梯度力计算误差上有不同程度的改进,SLEVE2坐标和COS坐标比其他两种坐标更具优势,衰减系数b和坐标转换的雅可比项对减小误差起决定性作用.二维质量平流试验也有类似的结果,与无地形的参考试验结果相比,COS坐标的质量输送计算误差最小,且经优化的COS坐标的质量输送计算误差几乎和参考计算误差完全重合,在4种坐标中最优.     

两种地形追随坐标对一次强降水过程模拟影响对比分析

利用GRAPES_Meso 区域中尺度模式,选择传统追随坐标(简称Gal.C.S 坐标)和新的平缓追随坐标(简称SLEVE1坐标)两种高度地形追随坐标,对一次强降水天气过程进行数值模拟,对比分析两种不同地形追随坐标的影响。个例模拟结果表明,SLEVE1 对降水场、风场、温度场、高度场的模拟预报均有改进;与Gal.C.S 坐标相比,SLEVE1 坐标通过平滑坐标面上的地形作用,减小虚假垂直速度进而减少虚假降水;SLEVE1 坐标模拟的各要素场剖面图等值线上的小尺度噪音有不同程度衰减,预报要素均方根误差减小,相关系数增大;SLEVE1 坐标临界衰减高度越小,模拟预报结果越好,该高度受到最大地形高度的约束。     

一种改进的平缓-混合地形追随坐标在GRAPES中尺度模式中的应用研究

平缓-混合地形追随坐标（T-F坐标）可以减小坐标面上的地形影响带来的各种计算误差。以余弦三角函数为基函数的平缓-混合坐标（COS坐标）高层坐标面水平,计算误差较小,但是低层坐标面之间的厚度较薄,增大了计算误差,给模式稳定性及模拟效果带来较大的影响。设计一种改进的COS坐标,使低层坐标面垂直分布更加均匀,应用于GRAPES-Meso模式进行理想试验和实际模拟试验。结果表明,改进的COS坐标相对COS坐标,中高层计算误差相当,低层地形作用衰减的垂直变化更加均匀,减小了计算误差,提高了计算稳定性;地形重力波试验结果显示,改进的COS坐标重力波破碎相对COS坐标有一定缓解,更接近解析值;批量模拟试验结果显示,改进的COS坐标各个层次上的月平均模拟偏差比单尺度双曲函数平缓-混合坐标（简称SLEVE1坐标）更小,均方根误差减小,距平相关系数增大。改进的COS坐标有效地解决了COS坐标的计算问题,提高了模式预报效果。      

逐层平滑地形的平缓地形追随坐标在高分辨率GRAPES模式中的应用研究

高分辨率GRAPES模式如3?km模式对地形的识别程度更高,模式中各高度坐标面可识别的地形坡度也更大,地形作用带来的气压梯度力计算误差和平流输送误差更突出.平缓地形追随坐标可以通过多种方式衰减坐标面上的地形影响进而减小这些计算误差.选择一种逐层平滑地形的平缓地形追随坐标,基于GRAPES-3km模式进行理想试验和批量模...     

分块地形坐标大气环流模式框架的计算稳定性及数值试验

用数值试验方法讨论了分块地形η坐标大气环流模式动力框架的计算稳定性; 采用实际初始场, 该框架能够长期稳定地积分.在积分前100d内总有效能量变化很小, 总质量守恒、各物理量场的数值和波形都得到很好保持, 这表明该框架稳定性好.在分析了该框架的积分结果后可知其合乎物理事实, 与IAP 2.0的动力框架相比, 能更好地反映出大地形的环流形势, 这说明有大地形时采用分块地形η坐标要较σ坐标好.另外, 还对青藏高原等大地形的纯机械强迫作了数值试验, 得到了地形强迫平均槽脊的分布特征, 给出了地形纯机械强迫造成的准定常行星波的图像. 这些工作表明采用分块地形η坐标处理大地形是合理可行的.     

地形跟随坐标下的中尺度模式气压梯度力计算误差分析及其改进方案

地形跟随坐标系中水平气压梯度力的算法一直是困扰数值模式发展的关键问题之一。目前数值模式中使用的方法只能在天气尺度的模式中部分缓解气压梯度力的计算误差问题。在高分辨率中尺度模式中，随着地形坡度的进一步加大，气压梯度力的计算误差问题更加突出。作者通过理想场的计算分析了几种主要气压梯度力算法的误差，结果显示在中尺度模式分辨率下，计算的水平气压梯度力不但不收敛于真值，而且随着地形坡度的加大或模式分辨率的提高，计算误差逐渐增大。作者提出了基于静力方程订正的回插等压面改进方案，理想场的计算结果表明该方案的计算误差可显著减小，在典型中尺度模式参数的设置下计算精度可达10-6m/s2。其最大特点是随着模式分辨率的提高，该方案的计算误差将逐步收敛到零。     

地形湍流拖曳力参数化及在GRAPES中的应用

分辨率的限制使得不能被模式识别的地形称为次网格尺度地形,次网格尺度地形在热力和动力方面对实际大气有着不可忽略的作用,其效应只能通过参数化的形式回馈给模式。分辨率的提高使得与较小尺度地形相联系的地形湍流拖曳力凸显其重要性。数值模式中地形湍流拖曳力的参数化对完善模式物理过程和改善模式近地层预报效果具有积极意义,其方法包括有效粗糙度法和直接参数化法,而GRAPES模式中并未以任何方法考虑次网格尺度地形的影响。该文通过单柱模式比较了有效粗糙度法和直接参数化法的优劣, 发现后者在有些方面优于前者。最后,将应用于实际的一个直接参数化方案接入GRAPES中尺度模式中,进行个例模拟,并与NCEP再分析资料进行对比,结果表明:考虑地形湍流拖曳力方案对模式预报具有改进作用,尤其对局地低层风场具有积极影响。     

GRAPES中尺度模式地形有效尺度影响的理想数值试验研究

针对区域GRAPES模式,设计并实施了一系列不同属性气流条件下的二维与三维理想数值模拟试验,通过比较分析不同尺度地形的模拟试验表明,模式地形尺度的选择对模式预报能力有着非常重要的影响;同时指出6倍格距的地形尺度可以认为是区域GRAPES模式的最高有效分辨地形尺度,6倍以下尺度的地形对该模式的预报能力是有害的,应该滤除,...     

一次局地特大暴雨的η坐标模式数值试验研究

使用一个考虑陡峭地形的１６层η坐标模式，对１９９０年８月１４￣１５日夜间发生在湖北省远安县境内的一次特大暴雨（最大４小时降水量３６６．８ｍｍ）进行了数值模拟，模拟出了此次降雨过程的局地性及双峰特点。进一步通过地形及边界层两组敏感性试验表明，地形的位置对暴雨的落区，其形状及陡峭程度对暴雨中心的强度，有着决定性的影响。边界层对暴雨也有重大影响，影响机制之一是通过其温湿能量通量，重建或补充暴雨过程中不断     

地形重力波拖曳参数化方案在华南中尺度模式（GRAPES）中的应用试验

在华南中尺度模式GRAPES中发展KA95方案地形重力波拖曳参数化方案(GWDO),并对2012年的2月8—12日影响华南冷空气过程、8月23—24日发生在广东的局地性暴雨和5—8月共4个月的KA95方案预报试验进行检验。结果表明,KA95地形重力波拖曳参数化方案的引入,改善了GRAPES模式对冬、春季低层南风偏强和地面温度偏高的现象,一定程度上纠正了在模式积分过程中出现的南风偏差,改正了在业务预报中因南风偏强而导致温度偏差过大的现象;改善了模式对局地强降水强度和落区的预报,减小了大雨和暴雨的漏报率和预报偏差,提高了GRAPES模式对降水的预报效果。      

不同平缓-混合坐标对一次高原准静止锋降水过程模拟影响对比分析

GRAPES_Meso模式预报存在南风偏大、虚假降水偏多等问题,且在大地形下游地区异常明显。平缓-混合坐标可以有效减小气压梯度力计算误差以及平流输送误差,而这两种误差与风场和水汽场预报密切相关。基于GRAPES_Meso模式选择四种平缓-混合坐标对一次典型的高原东部准静止锋降水过程进行模拟分析。模拟结果表明,较弱的天气形势演变下,平缓-混合坐标的改进效果比较明显,可以有效缓解风场预报偏差、虚假降水、虚假天气系统等问题,个例模拟的结果与实况更接近。     

数字滤波初始化方案在高分辨率GRAPES区域模式中的应用研究

高分辨率同化系统中引入的高频率高密度观测信息会造成分析变量之间的不平衡,因而在模式积分中产生的虚假重力波会严重影响模式预报质量和运行稳定.为了抑制虚假重力波在模式中快速增长,文中通过在高分辨率GRAPES区域模式中应用非绝热数字滤波和增量数字滤波初始化方案,研究不同滤波截断周期的初始化方案对分析预报的影响.试验结果表明...     

观测误差对GRAPES区域集合预报影响的敏感性试验

通过设计3组不同的观测误差均方差,对2012年8月1日—29日进行了基于GRAPES-M EPS(Global/Regional Assimilation and Prediction System-Mesoscale Ensemble Prediction System)的集合预报敏感性试验,研究观测误差均方差对集合预报初始扰动场结构、扰动量及垂直扰动总能量发展的影响,评估集合预报结果的差异,并分析了一次典型的江淮流域强降水个例。结果显示,模式变量扰动结构和扰动振幅对观测误差均方差较敏感,较小的观测误差均方差使得温度和风等模式变量的初始扰动量增大,扰动总能量增长更快,降水集合预报效果更优。因此在GRAPES-MEPS中,可以考虑对观测误差均方差进行适当的扰动,以体现观测误差均方差的不确定性对集合预报的影响,提高GRAPES-MEPS的集合预报技巧。     

GRAPES全球模式次网格对流过程对云预报的影响研究

50 km分辨率下的GRAPES全球模式对赤道及低纬度地区云水、云冰、云量和格点降水的预报较实际观测偏少。为解决这一问题,在模式原有的格点尺度云方案基础上,将次网格对流过程的影响作为源汇项,加入到云水、云冰和总云量的预报方程中。结合云和地球辐射能量系统(CERES)与热带降雨测量(TRMM)等卫星云观测资料,进行了改进后的云方案与原云方案预报结果的对比分析。结果显示,考虑了对流对格点尺度云含水量和云量预报的影响后,GRAPES全球模式预报的云和格点降水在赤道及低纬度地区有明显改善,水凝物含水量和总云量的预报结果与实况较为接近,格点降水在总降水中的比例由原来的5%提高到25%。研究进一步表明,次网格对流过程对格点尺度云和降水的影响取决于上升气流质量通量的分布和强度,上升气流的质量通量在对流活动强烈的低纬度热带地区较强,其最大值出现在650—450 hPa高度,因此,次网格对流的卷出过程对中云的影响最为明显。对高云和低云也有一定程度的影响,使云顶变高,云底变低。     

地形跟随坐标下的中尺度模式气压梯度力计算误差分析及其改进方案

GRAPES_Meso模式预报存在南风偏大、虚假降水偏多等问题,且在大地形下游地区异常明显。平缓-混合坐标可以有效减小气压梯度力计算误差以及平流输送误差,而这两种误差与风场和水汽场预报密切相关。基于GRAPES_Meso模式选择四种平缓-混合坐标对一次典型的高原东部准静止锋降水过程进行模拟分析。模拟结果表明,较弱的天气形势演变下,平缓-混合坐标的改进效果比较明显,可以有效缓解风场预报偏差、虚假降水、虚假天气系统等问题,个例模拟的结果与实况更接近。

     

GRAPES单柱模式的试验研究

根据GCSS WG4(Global Energy and Water Cycle Experiment Cloud System Study Working Group 4)第3次个例模拟的观测数据,为GRAPES(Global and Regional Assimilation and Prediction Enhanced System)设计了一个可用于检验其整套物理参数化过程对夏季中纬度陆地天气过程模拟的单柱模式试验,并利用该试验考察了不同复杂度的两种陆面过程(CoLM和SLAB)对温、湿度和降水模拟的影响。整个观测时段的模拟表明,模拟的降水与观测的量级一致,位温和水汽混合比没有明显偏离观测,这说明本试验的构造是合理的。考虑到模式系统误差对长期积分结果的影响,随后选取了4个降水子时段分别进行积分。结果表明,使用CoLM方案模拟得到的累积降水量均大于使用SLAB方案的,但使用CoLM方案时出现虚假降水的概率较大。由于区域平均的初始热动力廓线比实际降水发生地区偏干,使用两个方案的模拟均对子时段3的第1个降水事件延迟24h左右,这对其在子时段3的相关系数都很小有贡献。时间平均的位温和水汽混合比误差分析表明,使用CoLM模拟的子时段1和2的对流层低层偏冷、偏湿,而其他情况下为偏暖、偏干。对流层低层位温的误差与地表气温的误差一致。此外,还发现使用CoLM模拟得到的感热通量偏小,潜热通量偏大,而使用SLAB模拟得到感热通量偏大,潜热通量偏小。对流层中高层,子时段1和4为偏冷、偏湿,对应降水偏少(使用CoLM的模拟在子时段1的降水偏多归因于虚假降水);子时段2,使用CoLM的模拟为偏暖、偏干,对应降水偏多,使用SLAB的模拟为偏冷、偏干,对应降水偏少;子时段3,使用两个陆面方案的模拟均为偏冷、偏干,对应降水偏多。