不同城市冠层参数化方案对重庆高密度建筑物环境的数值模拟研究

目前,耦合在WRF模式中的城市冠层方案包括单层冠层方案（UCM）,多层冠层方案（BEP）以及考虑室内外大气能量交换的多层冠层方案（BEP+BEM）。不同方案计算过程及参数设置不尽相同,这些方案能否适应高密度建筑物复杂下垫面的城市气象环境的模拟?建筑物形态参数对于城市气象因子模拟的敏感性如何?为回答上述问题,选取建筑物高密度城市——重庆为研究对象,以2006年重庆高温伏旱天气为背景,采用高分辨率（333 m×333 m）的地理信息系统数据替换WRF模式中默认的美国地质调查局（USGS）静态数据,对WRF中的3种城市冠层方案进行了模拟评估,并进行建筑物形态参数变化对气象因子影响的敏感试验。结果表明：（1）BEP+BEM、BEP、UCM方案模拟值与城区内10个站点2 m高气温观测值的均方差和平均误差分别为1.3、1.4、2.1和-0.5、-0.8、-1.4℃,单层冠层方案相对较差,BEP+BEM方案最好。模拟值普遍略低于观测值。位于密集建筑物周边的2 m高气温模拟值与自动站观测吻合相对较好,而中国国家基本站的观测值与模拟值相比,观测值偏低,靠近水体的模拟结果相对较差;（2）建筑物高度及密度参数的变化对城市近地层气温产生明显的影响,当建筑物高度增高时,由于短波遮蔽作用的影响,白天气温降低最大达到0.4℃,而夜间由于辐射截陷作用增强,气温明显升高,最大可达0.7℃。建筑物间距缩小,导致白天近地面气温降低,夜晚则升高,且夜间变化幅度更大;（3）当调整建筑物高度及密度参数分别为：高度20%（15 m）+60%（20 m）+20%（25 m）,间距20 m时,城区内观测站点2 m高气温观测值与模拟值的均方根误差从1.3℃减小到0.6℃,提高了模式的模拟性能。     

重庆风暴尺度集合预报系统降水预报性能分析

本文利用重庆风暴尺度集合预报系统业务存档的2017年8月1～31日逐日08时起报的模式预报资料及相应的观测资料对该系统的降水预报进行了检验评估及综合分析,综合各种检验结果,总体而言:该系统集合平均和概率匹配平均等集合预报产品相对于控制预报表现出了较明显的优势;小雨和中雨量级降水集合平均的TS评分优于概率匹配平均;大雨和暴雨量级降水概率匹配平均的TS评分优于集合平均;各预报时效的Talagrand分布均表现出实况落在第11个概率区间的概率明显高于其他概率区间,需要在今后的科研和业务中加以关注;Outlier评分介于0.12～0.26;降水概率预报检验方面,各个降水量级的预报失误概率Brier评分和相对作用特征技巧评分AROC均较为理想。总体而言,该系统在降水预报方面相对于单一的确定性预报而言表现出了一定的优势。      

SWC-WARMS在重庆地区的降水预报性能分析

本文利用2016年5~7月SWC-WARMS和CQMFS逐日20时起报的24h累计降水预报资料及24h累计降水观测资料,对两家模式在重庆地区的24~48h和48~72h的24h累计降水预报结果进行客观检验评分和对比分析,并针对2016年5~7月重庆地区的8次区域性强降水天气过程,进行了SWC-WARMS的24~48h强降水落区和强度的主观检验,结果表明:对于24~48h累计降水,CQMFS的TS评分除暴雨和大暴雨量级外均优于SWC-WARMS,且相对于SWC-WARMS而言,空报较少,漏报较多;对于48~72h累计降水,各个量级降水的TS评分、空报率和漏报率的表现一致,SWC-WARMS的各项评分均明显优于CQMFS;对于重庆地区2016年5~7月的8次强降水天气过程,除个别个例预报较差外,SWC-WARMS对强降水落区和强度的预报均具有一定的指示意义,能为预报员提供有用的参考,但降水强度总体偏强,大暴雨量级的降水空报现象较为明显。      

WRF/CALMET/BP预报系统对内陆山区风电场的一次滚动预报检验

利用以中尺度数值模式WRF/CALMET作为风电场预报系统的动力模块,及BP神经网络法(BP-ANN)作为风电场预报系统的统计订正方法,对重庆市齐跃山风电场进行了一次时间分辨率为5 min的24 h风速、风功率的滚动预报试验,探讨了适用于中国典型内陆山区的风电场预报系统。结果显示：以WRF/CALMET/BP组成的动力—统计预报系统能够较好地模拟出内陆山区的风场特征,系统对正午至傍晚时段的风速预报准确率较高。WRF/CALMET动力模式对于风速中心振幅的模拟能力较好,经过BP神经网络订正后,模拟结果会趋于均值。不同风速段中,模式对低风速段(3～8 m·s^-1)的预报效果较好,BP神经网络对中风速段(8～14 m·s^-1)预报结果的订正效果最明显。     

不同显式方案模拟对流风暴的不确定性

利用MM5模式选取mixed phase、graupel(gsfc)、graupel(reisner2)和schultz 4种显式方案对理想的对流风暴进行水平分辨率为2 km的全显式数值模拟,分析不同显式方案模拟的对流风暴不确定性.结果表明:不同的显式方案模拟的对流风暴的最大垂直速度、水平结构和降水以及云物理量的演变都有很大的不确定性,说明要对实际降水进行全显式的数值预报可能需要对不同显式方案导致的预报结果的不确定性作出进一步的估计,集合预报中可能要考虑不同显式方案对预报结果不确定性的影响.     

西南地区东部大官山山地降水梯度变化特征分析

基于2019年1月～2020年12月西南地区东部大官山降水观测数据,分析了降水随海拔高度的变化特征。结果表明：2019～2020年,大官山降水量总体随海拔升高而增大,多年平均梯度变化率为1.32%/100 m,最大降水高度在海拔1900 m左右。各季降水梯度变化率中,夏、秋季高,冬、春季低,夏季为3.31 mm/100 m,秋季为1.39 mm/100 m,冬季为0.50 mm/100 m,春季为0.67 mm/100 m。各月降水梯度变化率中,7月最高,达5.06 mm/100 m,1月和11月最低,分别为0.23 mm/100 m和0.29 mm/100 m。降水日数和小雨日数随高度的线性变化趋势较明显,平均上升率分别为2.86 d/100 m和2.56 d/100 m。大雨日数在海拔1900 m左右最大,暴雨日数在海拔2500 m左右最大。降水日变化表现出多峰值特征,降水量和降水强度均在06～09时达到最大,降水频率也随海拔高度升高而增大,其中,高海拔降水频率在15时左右达到最大。降水随海拔高度的变化与天气过程密切相关,持续阴雨天气过程降水量的梯度变化较为平缓,暴雨天气过程降水量...     

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.     

西南地区东部大官山温湿梯度变化特征分析

采用西南地区巫溪大官山同一坡面10个不同海拔高度梯度观测站2019～2020年逐小时温湿观测资料,分析了气温、气温直减率、日较差和相对湿度的梯度变化特征。结果表明：观测期间,气温随海拔升高而降低,海拔2000 m以上区域秋、冬季常出现逆温或同温现象;年平均气温递减率为0.57℃/100 m,最大值出现在3月和9月,分别为0.63℃/100 m和0.62℃/100 m,2月最低为0.49℃/100 m;日较差总体随海拔升高而减小,但在海拔1065～1222 m,出现了日较差随海拔升高而快速下降的突变区;年、春季在海拔1222～2180 m,秋季在海拔1222～2550 m,出现了日较差相对稳定层,其它季节不太明显。在海拔1670 m以下区域,年相对湿度为78.5%,夏季最大（85.3%）,秋季次之（82%）,冬季再次（74.3%）,春季最低（72.3%）;随着海拔升高云雾出现频率增大,年和各季相对湿度均随之增大;海拔1670～1930 m为突变区间,相对湿度迅速增加,在海拔1930～2550 m,年、春、夏、秋季处于云中的时间较多,相对湿度变化不大;冬季由于云层低,海拔较高的区域常处于云...