Application of WRF/UCM in the simulation of a heat wave event and urban heat island around Guangzhou

This paper evaluated the performance of a coupled modeling system, Weather Research and Forecasting (WRF)/Urban Canopy Model (UCM), in the simulation of a heat wave event which occurred around Guangzhou during late June through early July, 2004. Results from three experiments reveal that the UCM with new land data (E-UCM) reproduces the best 2-m temperature evolution and the smallest minimum absolute average error as compared with the other two experiments, the BPA-Bulk Parameterization Approach with new land data (E-BPA) and the UCM with original U.S. Geological Survey land data (E-NOU). The E-UCM is more useful in capturing the temporal and spatial distribution of the nighttime Urban Heat Island (UHI). Differences in surface energy balance between the urban and suburban areas show that low daytime albedo causes more absorption of solar radiation by urban areas. Due to the lack of vegetation which inhibits cooling by evapotranspiration, most of the incoming energy over urban areas is partitioned into sensible heat flux and therefore heats the surface and enhances the heat wave. During nighttime, the energy in the urban area is mainly from soil heat flux. Although some energy is partitioned as outgoing long wave radiation, most of the soil heat flux is partitioned into sensible heat flux due to the small latent heat flux at night. This leads to the development of nighttime UHI and the increase of the magnitude and duration of heat waves within the municipality.     

一次华南暴雨过程的数值模拟及结果分析

利用非静力平衡的中尺度模式（ＭＭ５）对１９９４年５月初华南地区的暴雨过程进行模拟和分析，结果表明：（１）ＭＭ５相当准确的模拟出此次暴雨过程以及有关的中尺度系统的发生发展过程。（２）在弱的天气尺度背景条件下，边界层的中尺度辐合对暴雨的产生起了触发作用。暴雨强度一般随对流层上下部的辐散差值的增大而增大，最大的降水强度对最大的辐散差值的滞后时间不超过一小时。（３）降水的潜热加热作用对此次暖区暴雨的发展和     

空气污染对珠江三角洲一次大暴雨影响的数值模拟

利用完全在线耦合气溶胶-云-化学WRF-Chem数值模式,采用Lin双参数云微物理方案,对珠江三角洲地区2010年5月14日的一次大暴雨过程进行了模拟。在无污染物排放源(控制试验)和有污染物排放源(敏感试验)背景下对云微物理结构和转换过程进行对比分析。结果表明:在降水中心位置和范围上,敏感试验和控制试验均与实况降水相近。但加入污染物排放源后,总累积降水量减少,而平均降水率峰值有所提高,并且降水初始时刻会比无污染物排放源时滞后一些。云水蒸发和雨水蒸发在降水初始阶段的减少,延缓了降水的发生;云水自动转化成雨水的增加致使雨水混合比在降水加强时段增加,造成平均降水率峰值提高;以雨水被霰收集为主的冷云过程的减少导致总累积降水量减少。      

积云参数化方案研究的现状

对现有的广泛使用的１１种积云参数化方案进行综述,侧重于它们的热力学特点和它们的优缺点,并对目前积云参数化的研究进行讨论。     

台风Maggie(9903)的数值预报试验

台风Maggie(9903)的移动路径属于历史上罕见的疑难路径之一,在1999年6月6日0时(UTC,下同),台风位于22.3°N,119.8°E附近,它向西北方向移动,于6月6日12时抵达广东汕尾附近海面,然后沿海岸线折向西南行,于6月7日下午到达阳江附近海面,经历一次360°的打转后再折向北行在阳江登陆,澳门地球物理暨气象局以MM5为基础的台风数值预报试验系统在6月6日0时相当准确地报出Maggie的未来48h移动路径和降水,敏感性试验说明,华南大陆的海岸线走向和地形对Maggie的移动路径无明显的影响,它之所以沿海岸线折向西南行应是其环境场改变的结果,把华南陆地变为海洋后,Maggie在向西南移动过程中继续发展,这说明,当台风接近陆地或登陆后,陆面摩擦和下垫面水气供应的减少是引起台风减弱的主要因子。     

城市化对珠江三角洲热岛效应影响的模拟

利用新一代中尺度数值模式WRF以及其耦合的单层城市冠层模型(UCM),设计了3个模拟试验,以探讨下垫面改变以及引入人为热源对珠三角热岛效应的影响。结果表明:城市下垫面以及人为热排放均加强了该地区的城市热岛效应,而敏感性试验表明,下垫面的改变引起的城市地区增温幅度比引入人为热源的增温幅度相对要大。另外,珠三角城市区域为明显的感热通量大值中心和潜热通量小值中心,其表现出的总效果是使城市地区温度比其他地区要高,该地区的城市热岛效应主要是由感热通量决定的。     

太湖流域春季降水化学组成及其来源研究

利用野外监测与数值模拟方法分析了2003年3—5月在太湖站、拖山站、东山站降水化学成分,计算了2003年春季太湖水气界面受纳的各离子平均沉降率,阴离子中SO24-浓度及沉降率最大,NO3-次之;阳离子中Ca2 浓度及沉降率最大,NH 4次之。由离子浓度相关性分析可知太湖降水化学受区域人为污染影响较大。利用后向轨迹方法对太湖站的降水进行分类,春季影响太湖流域的降水主要是海洋性降水,占总降水量的92.7%,其中SO24-、NO3-、NH4 分别占春季总沉降量的89.2%、88.1%、88.3%;大陆性降水过程对沉降负荷的贡献不大,但由于降水中离子浓度高,降水酸度大,其对生态系统的危害较大。对云下气团轨迹的分析表明,3种气团影响太湖降水化学组成,即NE方向的输送、SW方向的输送及局地气团。局地气团由于降水量小,降水中离子浓度高,降水酸度大,其对生态系统的影响较大。在远距离输送的气团中北方气团的降水离子浓度和沉降量明显高于南方气团。     

南海夏季风爆发的数值预报模拟实验

1998年5月21日00时（UTC）,对流层上部200hPa的南亚反气旋中心位于（16oN,94oE）附近,850hPa南海的中南部仍为副热带反气旋控制;到21日12时,200hPa的南亚反气旋中心迅速移到（21oN,94oE）附近,同时850hPa的南海副热带反气旋减弱东撤,南海的中南部由东南风转变为西南风,南海夏季风爆发。本文利用美国国家大气研究中心和宾西法尼亚州大学联合研制的中尺度模式（MM5V2）模拟预报这一过程,同时通过敏感性实验研究了区域边界条件和水平分辨率对季风预报模拟实验的影响。     

夏季风爆发前后中国区域对流层顶高度变化特征

利用2008—2014年全国高垂直分辨率的L波段探空资料,统计分析了东亚夏季风爆发前后我国不同区域对流层顶高度变化特征。研究表明:夏季风爆发后,对流层顶高值区向北推进,最大值位于青藏高原南部及其东南部地区;对流层顶高度的向南梯度和向东梯度大值区均由爆发前的30°~40°N北移至40°~50°N;受地面加热和垂直运动的影响,中国东北部和中东部在夏季风爆发后对流层升温,平流层-对流层过渡层降温,大气温度梯度增加,对流层顶上升,其中中国东北部在夏季风爆发前,大气温度廓线为双峰结构,易出现双对流层顶,第一对流层顶较低;中国南部整层大气温度廓线在夏季风爆发后略有增加,对流层顶有所下降。     

华北暴雪的云微物理参数化方案的比较模拟

用MM5模式模拟2004年12月20-23日发生在华北地区的一次暴雪天气的发生发展及其演变过程.在四个嵌套网格区域内分别采用Goddard方案(试验G)和Reisner 2方案(试验R)的两个纯显式冰相云微物理参数化方案进行试验.模拟结果表明:试验G和试验R均可以较好的模拟暴雪过程中的环流形势演变、降雪分布和强度,并且两个试验的结果差别不大,但是云中的微物理过程有很大的不同.试验G的主要云微物理过程包括云水的凝结增长、云冰的凝华增长、云冰初始化、云冰被雪碰并、云水被雪碰并、雪的凝华增长、云冰的Bergeron过程等;而试验R的主要云微物理过程包括云冰的凝华增长、云冰转化成雪、雪的凝华增长和霰的凝华增长等.