CWRF降尺度提高BCC_CSM1.1m对中国夏季降水跨季度动力预测能力

利用CWRF模式(Climate-Weather Research and Forecasting model)对国家气候中心BCC＿CSM1.1m业务预测模式短期气候预测结果进行中国区域降尺度,并使用1991—2010年3—8月逐日气温降水观测数据评估预测能力。结果表明：CWRF预测地面2 m气温、降水气候平均态的空间分布比BCC＿CSM1.1m更接近观测,分布误差更小;在保持总体技巧不低于BCC＿CSM1.1m的同时,CWRF对我国华东和华中地区的降水年际变化预测准确率更高;对不同强度的降水预测CWRF表现均优于BCC＿CSM1.1 m模式,尤其在极端降水预测准确率上更优。总之,得益于更高的空间分辨率和优化的低空物理过程模拟,CWRF降尺度可以提高中国夏季跨季度降水预测能力。     

地形对2008年初中国南方持续性冰冻灾害分布影响的数值模拟

2008年初我国南方发生了大范围、 持续性低温冰冻雨雪天气, 冻雨、 暴雪灾害属历史罕见, 许多地方突破50年记录。本文主要从数值模拟方面讨论了1月25日~2月2日冰冻雨雪最为严重的过程。CWRF数值模式较成功地模拟出与实况基本一致的降水分布、 温度垂直分布特征和地面气温状况, 较准确地再现了这次罕见的冰冻雨雪过程\.地形敏感性试验表明, 横断山脉和南岭山脉及邻近山区对冻雨的形成和维持具有重要影响, 这种影响是通过锋区特征的改变来实现的。具体体现在, 有地形时, 因暖湿空气的抬升和冷空气在近地面的堆积而形成易于产生冻雨的倾斜锋区; 无地形情况下, 锋区坡度增大, 冻雨赖以形成的逆温层结结构遭到破坏, 使冻雨（冰冻）灾害区在经历短暂的西进南扩后, 很快减弱消失。上述地形的移出还通过对环流特征的改变, 使对流层底层偏东气流更有组织, 整个回流也更清晰, 这对南方大范围的降水强度和强降水落区会产生显著影响, 但对整体降水的区域分布没有明显影响。     

CWRF模式极端降水模拟误差订正

基于1980—2015年6—8月CWRF模式（Climate-Weather Research and Forecasting model）14种方案的模拟结果和全国逐日降水观测资料,对比了Q-lin,Q-tri,RQ-lin,RQ-tri,SSP-lin和CDFt 6种误差订正方法对CWRF模式控制化方案（C1）模拟中国东部夏季日极端降水的订正效果,以CWRF模式14种方案日极端降水的模拟效果排名为基础,对比了模拟效果较好的4种方案集合、模拟较差的4种方案集合以及14种方案集合的订正效果,选出相对较好的订正方案进一步评估其成员集合后订正和成员分别订正后再集合的订正效果,结果表明:采用6种误差订正方法均可明显减少日极端降水模拟误差,其中RQ-lin方法订正效果最佳。CWRF模式对中国东部的极端降水指数均表现出较好的模拟能力,不同参数化集合方案得到14种方案成员先订正再集合与观测日极端降水平均值最为接近,研究结果对于改进模拟结果、提高其预测能力有重要应用价值。     

区域气候模式CWRF对我国极端温度时空变化的模拟评估

基于中国均一化气温数据集CN05.1的观测数据,结合暖昼指数(TX90)、冷昼指数(TX10)、暖夜指数(TN90)、冷夜指数(TN10)、暖日持续指数(WSDI)和冷日持续指数(CSDI)6个极端温度指数,从气候平均、概率分布、年际变率和年际趋势方面,系统评估区域气候模式(Climate–Weather Resear...     

大气低频振荡的数值模拟

本文利用IAP_GCM积分结果中10年候平均资料，研究了模式大气中的低频振荡现象。结果表明，该模式能相当逼真地模拟出低频振荡的地理分布、垂直结构和传播过程的主要特征，因而低频振荡是大气本身所固有的一种现象。而流场与大气加热场之间在低频域内的相关分析则证实了大气加热对低频振荡的产生起重要的作用，其中最重要的因子是水汽潜热的释放。     

CWRF模式对夏季降水的集合预报试验研究

以ISWS/UIUC发展的CWRF数值模式为试验模式,NOAA全球预报系统(GFS)每天4次的实时预报资料作模式初始和边界条件,同时采用NCEP每天发布的0.5°×0.5°全球SST实时分析资料,分别选取不同的云物理参数化、积云参数化、边界层参数化和辐射方案共计8种参数化组合方案,形成了8组、4个时次共计32个成员的集合预报体系,设计了时变权重分配和动态权重分配两种方案,开展了120 h的实时集合预报试验。试验结果表明,CWRF对中国区域降水有较好的预报能力;在短期降水预报中,集合成员对积云参数化方案更加敏感;考虑了前期预报误差的动态分配权重技术的集合预报方案能够及时反映模式在不同物理参数化方案下,在不同地方、不同预报时效的预报性能,总体上优于不考虑前期预报误差的时变集合预报方案和单个成员的预报。