WRF模式对夏季黑河流域气温和降水的模拟及检验

利用NCEP/DOE再分析资料驱动中尺度区域模式WRF对1999 2008年夏季(6 8月)黑河流域及周边地区气温和降水进行了模拟,并检验了区域气候模式在山区复杂地形条件下的模拟性能,客观评估了复杂地形条件下气候模拟的性能。气温和降水空间分布的对比分析表明,高分辨率WRF模式较粗分辨率的再分析资料能更精细地模拟出复杂地形条件下山区气温和降水的分布特征,充分体现了高海拔山区复杂地形对气温和降水空间分布的影响。通过BSS指标对气温、降水模拟的定量评估表明,在复杂地形条件下,WRF模式可以在几乎所有观测站点提高气温模拟的准确性,也可以为复杂山区没有观测站点地区气温的空间分布和量值提供数据支持。对降水量模拟的准确性低于气温模拟,半数的站点模拟值较再分析资料更接近观测值,位于祁连山东南侧站点降水量模拟值偏大,可能与WRF模式中地形对水汽输送的抬升作用有关,也可能与观测站点对该区域的代表性有关。     

21世纪黑河流域降水统计降尺度及预估北大核心CSCD

借助第五阶段国际耦合模式比较计划(CMIP5)多模式集合数据、欧洲中期预报中心再分析资料及黑河流域站点观测记录等,检验了模式降水估计偏差,设计了3种降尺度方法,对2011~2100年模式集合预估降水做了降尺度偏差订正。结果表明,即使去掉模式气候飘移,在黑河流域的模拟或估计降水偏差依然较大。本文选用15个CMIP5模式集合做降水预估。依据贝叶斯模式平均(BMA)和多元线性回归(MLR)构造降尺度模型,其因子有700 hPa位势高度场、经向风和比湿等。检验表明,两种降尺度模型各有优缺点,BMA降尺度降水平均值精度较高,但方差和相关系数较低;MLR的方差和相关系数均较高,但在黑河下游极端干旱区或少雨季节易出现“负降水”偏差。在降尺度模型中加入模式降水因子后,BMA的降水方差和相关系数均有明显提高,MLR的负降水问题得到一定程度抑制。BMA模型在黑河上游最优,MLR在中、下游及整个流域最优。因此,选用BMA和MLR对RCP4.5情景下2011~2100年的降水预估做降尺度偏差订正,结果表明,经BMA和MLR降尺度后预估的整个黑河流域降水呈下降趋势,相对于1971~2000年参考期,流域前期(2011~2040年)、中期(2041~2070年)、后期(2071~2100年)降水下降率依次为−9.7%、−12.5、−12.1%,即前、中期降水明显减少,后期变化不大。其中上游降水有一个弱的增加趋势,其变化率依次为1.4%、1.6%、2.3%;中游降水呈明显减少趋势,其变化率依次为−16.3%、−21.4%、−22.6%;下游降水前期减少,中、后期明显增加,其变化率依次为−13.0%、4.2%、21.4%。该预估结果表明,随着全球气候暖化,黑河上游祁连山区降水会缓慢增加,但中游农耕区降水明显减少,流域水资源供需矛盾可能会进一步加剧。因此,黑河流域未来的分水方案及相关的生态、农业、经济等发展规划需要据此做一些调整,以适应未来气候和黑河流域水资源的可能变化。     

下垫面对WRF模式模拟黑河流域区域气候精度影响研究

利用高精度的土地覆盖、土壤质地类型和地形高度值替换了天气研究和预报模式Weather Research and Forecasting Model(WRF)中的相关数据,通过数值模式试验检验了下垫面数据对WRF模拟精度的影响。同时,通过与黑河综合遥感联合试验中7个测站观测数据的比较,以平均误差、均方根误差和相关系数为指标,分析了WRF模式下垫面数据改变对近地表气象要素的模拟精度的影响。结果表明:(1)WRF模式本身的地形高度信息在黑河流域上游地区有较大误差,造成了一定的模拟误差。而使用高精度的下垫面数据可以提高WRF模式在黑河流域上游复杂区域的模拟能力;(2)2m气温除了随地形高度递减外,还受土壤质地和土地覆盖小幅度影响,而且进行地形订正后的2m气温与2m湿度的模拟在下垫面为水体的区域对比强烈,因此为模式提供准确的水体分布信息也至关重要;(3)2m气温和湿度等要素的模拟差异值与地形高度资料的差异呈负相关,而降雨量的差异与地形高度差异呈微弱的正相关,与土壤质地差异和土地覆盖差异的相关性也比较弱。     

复杂地形下黑河流域的太阳辐射计算

基于数字高程模型(DEM)数据,在充分考虑了地形因子对太阳直接辐射和散射辐射的影响后,实际计算了起伏地形下黑河流域的太阳辐射。在忽略地表和大气之间的多次反射后,地表太阳总辐射计为三项:按起伏坡面上实际入射角考虑的太阳直接辐射、经过下垫面天空视角因子订正的坡面天空散射辐射和考虑周围地形反射效应的附加辐射。计算结果表明:局地地形起伏对太阳直接辐射、总辐射空间分布的影响非常强烈,使得复杂地形下不同坡向间总辐射和直接辐射平均计算差额十分显著,且太阳天顶角从较小增大至中等大小时,这两种平均计算差额均加大一倍多;在较小和中等大小太阳天顶角下,不同坡向间总辐射平均计算差额,均较相同条件下直接辐射平均计算差额为小,这是因为总辐射还包括了天空漫射和邻近地形反射辐射因子,这两个因子和坡面上太阳入射方位的变化共同影响地表入射太阳辐射;起伏地形主要使得太阳辐射在局地区域内背阴、向阳坡向间发生显著的重新分配。因此,在复杂地形地区进行太阳辐射计算时必须考虑地形的影响。     

黑河流域气温和降水再分析数据的不确定性评估

评价区域再分析数据的精度和不确定性对于陆面过程模拟和气候变化分析有重要意义。以黑河流域为研究区,基于站点观测数据对中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集(CMFD)、黑河流域2000—2015年大气驱动数据集(WRFOUT)及黑河流域3 km 6 h时空分辨率模拟气象强迫数据(SFD)在不同下垫面条件下气温和降水的模拟精度进行评价,并通过广义三角帽法(TCH)评价3套数据集的不确定性。结果表明:(1)对于气温数据,WRFOUT数据集在草地、灌丛地、荒漠裸地及湿地下垫面精度较高,而CMFD数据集在农田下垫面精度相对较高,5种下垫面中,3套再分析数据的气温产品在灌丛地精度最高;对于降水数据,CMFD数据集在5种下垫面精度均较高,SFD数据集在草地、灌丛地和荒漠裸地,WRFOUT数据集在草地、农田和湿地表现出高估。(2) CMFD与WRFOUT数据集中气温数据的不确定性相对较低,而SFD数据集中气温数据的不确定性相对较大; 3套数据集中降水数据均表现出相对较高的不确定性,且区域差异明显,地表植被类型复杂和海拔差异较大的地区数据不确定性较高。     

黑河流域降水统计——动力降尺度问题研究

依据区域气候模式RIEMS2.0输出的3 km高分辨率数据和站点降水记录分析了中国西北黑河流域降水的动力降尺度和统计—动力降尺度问题,检验了多种因子组合下多元线性回归（MLR）和贝叶斯模式平均（BMA）降尺度模型,评估了降尺度降水的均方根误差、相关系数、方差百分率及“负降水”偏差率等方面的统计特征。结果表明,动力降尺度降水相关系数最高,误差也最大,降水方差达到观测值的1.5～2倍;除相关系数外,统计—动力降尺度模型的几个统计特征均最优,纯统计模型次之。检验表明,仅用700 hPa位势高度场、经向风和比湿等构建的统计降尺度模型估计的站点降水相关系数较低,均方根误差也较大。当在统计降尺度模型中引入模式降水因子后站点降水的估计得到明显改善,其中MLR类模型的降水相关系数和方差百分率均明显高于BMA类模型,均方根误差二者相当,但前者“负降水”出现频次明显大于后者,“负降水”偏差主要出现在降水稀少的冬半年及黑河中、下游干旱或极端干旱区,上游出现频率较低,其中MLR类模型“负降水”出现频次明显高于BMA类模型,后者仅出现在黑河中、下游地区。包含模式降水因子的统计—动力降尺度模型能减少“负降水”出现...     

青藏高原冬春积雪异常和中国东部夏季降水关系的诊断与模拟北大核心CSCD

使用1980 2010年水平分辨率为25 km的遥感积雪深度资料和0.5°×0.5°降水观测资料分析了青藏高原(下称高原)冬春(12月至翌年5月)积雪异常和中国东部夏季(6 8月)降水的关系,然后通过区域气候模式Reg CM4.1在高原冬春季、春季积雪异常强迫下的试验结果进行对比,进一步验证了高原积雪异常影响中国东部夏季降水的机理。遥感积雪深度和格点降水资料诊断分析表明高原冬春少雪,中国东部夏季降水从北向南呈"-+-+"分布;冬春多雪,降水从北向南呈"+-+-"分布。数值模拟试验结果表明,高原冬春积雪异常影响中国东部夏季降水异常,高原冬春少雪,中国东部夏季降水从北向南呈"+-"分布,高原春季少雪,中国东部夏季降水从北向南呈"+-+"分布;高原冬春季以及春季多雪情形下,中国东部夏季降水异常呈相反的空间分布。同时,数值模拟结果表明高原冬春或春季少(多)雪,东亚夏季风偏强(弱),中国东部夏季降水异常。     

WRF模式夏季气温和降水模拟对陆面方案敏感性的评估

利用NCEP 1°×1°再分析资料,采用WRF V3模式和不同的陆面参数化方案(SLAB、NOAH、RUC、PLEX)对中国2003年夏季气温和降水进行数值模拟试验,评估其对陆面方案的敏感性,并着重分析在干旱、半干旱的西北地区以及湿润的华东地区不同陆面方案对气温和降水模拟的影响。结果表明:1)模式整体上能较好地模拟出总区域的气温场和降水场,但不同陆面方案间模拟结果存在一些差异,其中NOAH(SLAB)方案模拟结果最好(最差)。2)对子区域而言,模拟气温和降水对陆面方案均较为敏感。受气候特征的影响,华东地区气温和降水模拟对陆面方案的敏感性存在较大的差异,其中降水模拟的敏感性很高。此外,模拟的气温和降水空间分布形势在西北地区均较好,但其对陆面方案的敏感性在华东地区较高。3)模拟降水对陆面方案的敏感性要高于气温模拟。     

区域气候模式对华北夏季降水的气候模拟

使用美国ＮＣＡＲ区域气候模式ＲｅｇＣＭ２对１９９１和１９９４年我国华北夏季降水进行了气候模拟研究,以检验ＮＣＡＲ区域气候模式对华北夏季降水的气候预测能力。模拟结果表明,该模式能较好地模拟华北夏季降水的主要分布特征,对华北少水年（１９９１年）和我水年（１９９４年）夏季降水的模拟都比较成功。模式还能罗好地模拟夏季季风的发展过程,地环流场的模拟也与分析场比较一致,因而该模式可以用于研究物预测华北夏季降水     

数值模式不同分辨率和地形对东亚降水模拟影响的试验

为探讨东亚地区降水数值模拟中水平分辨率和地形的作用,使用RegCM2区域气候模式,采用不同的模式分辨率和地形,对东亚降水进行对比模拟试验.结果表明,东亚地区降水的模拟效果取决于模式的水平分辨率,模式分辨率越高,模拟的效果越好.使用实际地形的模拟效果好于使用平滑地形的.但同时,使用较高分辨率的平滑地形的模拟,效果好于使用次高分辨率的实际地形的模拟.这表明在东亚地区降水模拟中,分辨率与地形相比,起着至少同样重要的作用.结果指出,对东亚地区降水的模拟而言,使用60 km及以上分辨率可能是必需的.     

黄淮地区副高边缘型降水数值预报精细化检验北大核心CSCD

以2020-2021年5-10月副高边缘型明显降水过程作为研究对象,针对黄淮地区太行山南麓、伏牛山东麓、东部平原3个典型区域,采用多种检验方法对CMA-MESO,CMA-SH9两模式降水日变化预报性能进行评估。结果表明:在山区,CMA-MESO预报有效降水时次占比与降水强度均偏小,CMA-SH9则相反,两模式分别在伏牛山东麓的04:00-10:00(北京时,下同)和太行山南麓的10:00-16:00预报有效降水时次占比偏小(大)更为显著;在平原,CMA-MESO对03:00-07:00和17:00-20:00有效降水时次占比显著低估,CMA-SH9对于17:00-20:00降水量的高估则主要来源于降水强度预报明显偏大。FSS(fractional skill score)评分结果显示:CMA-MESO对于伏牛山东麓15:00-17:00及21:00-22:00、东部平原02:00-04:00等时段10 mm·h^(-1)以上降水预报能力优于CMA-SH9,在太行山南麓17:00-23:00则相反。基于STFSS(spatial temporal fractional skill score)评分的评估表明:CMA-SH9对于太行山南麓前一日14:00-当日02:00的降水预报较实况显著偏晚,CMA-MESO对于伏牛山东麓02:00-08:00及平原地区08:00-14:00的降水预报均表现出较实况偏早的特征。     

黑河流域降水的时空特征及预报方法

应用1960—2000年黑河流域13个站41a的年降水资料,通过EOF和REOF方法分析了黑河流域年降水的空间分布特征,并进行气候分区;采用线性倾向估计研究黑河流域年降水的变化趋势。在以上分析的基础上,进行流域分区、分季节降水预报。经评分检验,达到了一定的准确率,预报效果稳定、可靠,具有一定的实用价值。     

黑河流域土壤质地分类数据建立及其模拟效果检验

原全球土壤质地类型分布在黑河地区的数据(下称原全球数据)不能体现该流域不同海拔高度土壤分布的非均匀性特征,为了定量表征研究区土壤的非均匀分布,在流域范围收集了53个土壤亚类剖面数据,对照土壤三角,与国际通用的STASGO 30 s土壤质地类型分类标准对应,基于黑河流域1∶100000土壤亚类分布图,建立了黑河流域30 s分辨率的土壤质地类型分布图(黑河数据)。这套数据可以描述出原全球STASGO 30 s数据不能表现出的山区和绿洲区的土壤非均匀分布实际。分别使用黑河数据和原全球数据作为下垫面土壤分布,运用耦合了陆面过程的中尺度大气模式,对黑河流域中上游区域进行了模拟,检验了两套数据对气温模拟的准确性,讨论了土壤分布变化对环境要素模拟的影响。结果表明,使用黑河土壤分布数据对上游山区的气温模拟性能好于原全球数据,中游绿洲区使用两套土壤分布数据的模拟值都偏高,大部分站点使用黑河土壤分布数据的模拟值略高于使用原全球数据的模拟值。这可能与模式中使用的全球土壤水、热参数在研究区的代表性以及中游区的人类活动加剧了土壤温、湿度的时空异质性有关。因此,黑河流域土壤水、热参数以及高分辨率的土壤温、湿度分布是提高该区域土壤—大气相互作用数值模拟性能的重要途径。环境要素变化与土壤类型分布变化呈非线性关系。气温模拟值对土壤分布变化最为敏感。     

黑河流域土壤参数修正及其对大气要素模拟的影响

根据Cosby等1984年总结的土壤特征参数计算方法和基于黑河流域53个土壤剖面数据,得到对应于美国农业土壤分类标准的黑河流域6类土壤的平均粘、砂含量,计算了黑河流域各类土壤的特征参数,分别采用Cosby等计算的土壤参数以及黑河土壤剖面数据计算的土壤参数,运用耦合了NOAH陆面过程模型的大气中尺度模式(Mesoscale Model version 5,MM5)模拟土壤参数变化对黑河流域中上游大气要素模拟的影响。结果显示:b参数和饱和导水率改变对局地能量变化影响很大,饱和土壤水势以及孔隙度对局地水分传输变化影响较大。特征参数变化引起的温度场变化位于砂质土壤和粉壤土覆盖范围,而湿度相关要素场变化则主要位于中游绿洲粉壤土、粉土覆盖区。通过与观测值的比较发现,除阿拉善右旗外,使用Heihe数组土壤参数后模拟的气温、湿度及风场都有一定改进。     

RegCM3模式对中国东部夏季降水的模拟试验

利用最新发布的区域气候模式RegCM3对1998年5—8月中国东部降水进行了模拟试验，考察了模式对降水和大尺度环流系统的模拟能力。结果表明：不同对流性降水方案对不同月份、不同区域的降水模拟效果差别较大，采用Kuo方案和Grell方案时模拟的降水效果要好于BM方案；RegCM3能较成功地再现异常降水的月际尺度变化和空间分布等基本特征；模式还较好地模拟了西太平洋副高脊线的演变过程和两次向北传播的季节内振荡。该模式可应用于中国东部夏季风降水的研究。     

WRF模式对青藏高原南坡夏季降水的模拟分析

利用中尺度数值模式WRF研究积云对流参数化方案、网格嵌套技术和模式分辨率对陡峭的青藏高原南坡夏季降水模拟的影响。对2006年7月青藏高原南坡地区降水的模拟分析表明:降水对积云对流参数化方案的选择很敏感,不同方案模拟的结果差异显著,采用Grell-Devenyi质量通量方案时的模拟效果优于其他方案。在此基础上,通过5种试验方案比较发现,使用积云对流参数化方案、提高模式分辨率和应用网格嵌套技术能改善降水强度和空间分布的模拟,组合使用时模拟的降水与观测资料更接近。它们均能改进风场,使得水汽的输送和辐合过程的模拟更加准确;还能影响大气的垂直加热状态,导致不同的对流发生,使垂直速度的分布趋于合理。未使用积云对流参数化方案时,大气湿度偏小,而模式分辨率和网格嵌套技术对大气湿度的影响不大。      

黑河流域植被覆盖度计算及其影响的中尺度模拟

运用基于遥感的中国西北土地覆盖动态监测系统(NOAA AVHRR Processing Chain,NOAA-Chain)预处理系统对改进的甚高分辨率扫描辐射仪(AVHRR)影像资料进行处理得到的归一化植被指数(NDVI),基于像元二分原理得到2002年黑河流域植被覆盖度分布,将其与Gutman 1998年所作全球植被覆盖度数据在黑河流域范围进行了对比分析,发现2002年黑河流域中上游植被整体呈退化趋势,主要绿洲区植被覆盖度增大。分别将这两套植被覆盖度数据引入中尺度大气模式MM5中进行黑河流域中上游气候模拟。通过与气温观测值的比较,发现用黑河流域植被覆盖度数据模拟的气温偏差小于用全球植被覆盖度的模拟结果;植被分布与潜热通量分布的空间相关性最好;植被覆盖度变化对局地温度场变化影响很大。     

RegCM3模式对新疆1996年降水和气温的数值模拟分析

通过数值模拟方法,研究了降水和气温对模式分辨率、初始和边界条件的敏感性。结果表明：区域模式RegCM3对新疆1996年冬季和夏季的降水和气温具有一定的模拟能力,气温的模拟要优于降水。分辨率、初始和边界条件对区域模式的模拟结果有较大的影响。模式分辨率的提高,可以增强对气温的模拟能力,尤其是气温沿地形变化的特点。分辨率的提高,同样可以改进降水的量级和落区。相同分辨率下,不同初始和边界条件,对降水的模拟结果影响不大。无论分辨率和初始,边界条件如何变化,塔克拉玛干沙漠南麓均有虚假降水出现,说明该模式在刻画复杂地形方面,还存在不足。     

区域气候模式分辨率对中国夏季气温模拟影响的评估

为评估区域气候模式中分辨率对中国夏季气温模拟的影响,选用区域气候模式RegCM3,针对中国范围同一区域设置3种水平分辨率(30、60和90 km)和3种垂直分辨率(14、18和23层)就2000-2004年夏季地表气温进行模拟试验,采用模拟偏差、均方根误差、空间相关系数等多种参数,评估了气温模拟对分辨率的敏感性.结果表...     

区域气候模式对东亚季风和中国降水的多年模拟与性能检验

利用高分辨率区域气候模式 (NCC/RegCM)对 1998～ 2 0 0 2年的东亚环流及中国区域降水进行了数值模拟。对模拟结果的检验表明 ,模式能较真实地模拟出东亚地区多年平均的月季环流特征、季风的年变化、中国各主要气候区温度、降水的季节变化及中国主要雨带的季节性进退。但模拟的气温场在夏季对流层中、低层海洋偏暖、陆地偏冷 ,由于温度场的这种系统性误差加大了夏季海、陆温差 ,导致模拟的东亚夏季风偏强 ,使夏季雨带位置向北偏移 ,从而使华北地区降水估计偏高 ,没能很好地反映最近 5a来中国降水呈南涝北旱的气候特征。模式中地形的作用及云 辐射参数化方案等的处理可能是模拟误差的主要来源 ,这也反映了模式对于准确模拟中国区域降水的长期异常分布还比较困难 ,今后应进一步改进模式的模拟能力。