复杂地形城市冬季边界层对气溶胶辐射效应的响应

作者着眼于城市气溶胶辐射效应与大气边界层的相互作用问题,针对地形复杂的兰州市及周边地区,开发应用了WRF(Weather Research and Forecasting,天气研究和预报)模式,使之与包含了大气气溶胶辐射效应和气溶胶粒子扩散的综合大气边界层数值模式嵌套起来.通过个例分析,揭示了冬季气溶胶辐射效应对边界层结构的定量影响.主要特征为夜间气溶胶的长波辐射效应使地面附近的气温增高,增温幅度为0.1～0.3 K/h,使低空(25～300 m)大气层冷却,降温幅度为0.08～0.15 K/h,风速在150 m以下减小;白天气溶胶的短波辐射效应使地面层内明显增温,1 h内升温约0.5 K,增温最大值在混合层顶500～600 m高度.受增温影响,垂直风场和水平风场随之调整,风速在450 m以下增大约0.1 m/s左右,而在450 m以上风速减小0.1 m/s左右.     

A MODELING STUDY OF INHOMOGENEOUS COASTAL GALES ASSOCIATED WITH THE LANDFALL OF TYPHOON SOUDELOR (2015)

In this study, coastal gales and rainfall attributed to the landfall of Typhoon Soudelor (2015) are analyzed based on observational dense automatic weather stations data, advanced scatterometer-retrieved 10-m ocean surface wind data and simulations using the Weather Research and Forecast (WRF) model. This study focuses on gale bands in the right-front quadrant of the typhoon and associated coastal winds over Zhejiang and Fujian Provinces in China before the landfall of the typhoon. The results are summarized as follows. (1) 10-m surface wind data from automatic weather stations over land and islands, advanced scatterometer-retrieved 10-m ocean surface wind data, and the WRF simulation indicate similar mesoscale offshore gales. (2) The model simulation with a 333-m grid mesh indicates a gale zone over the right-front quadrant of the typhoon; the gale is “broken” over the coastal areas, and formed an inhomogeneous gale band. (3) The model-simulated winds agree well with the island observations. (4) Non-uniform gales over boundary layers result in horizontal wind-speed gradients and strong convergence that favors the development of convection and the maintenance of ocean surface gales.     

两种陆面方案对陆雾与海雾模拟效果的对比研究

利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,针对1次陆雾与1次同时包含近海雾区与开阔海域雾区的海雾个例,开展了2种陆面方案——SLAB(five-layer thermal diffusion scheme)方案与Noah(Noah land surface scheme)方案—...     

WRF模式不同云微物理参数化方案及水平分辨率对降水预报效果的影响

利用WRF模式和GFS资料对一次大尺度天气系统作用下的暴雨过程进行了回报,分析了WRF模式不同降水方案和3种不同的水平分辨率（45km,15km和5km）对降水预报效果的影响。结果表明：①对于大尺度强迫作用较强的暴雨,尤其是层状云降水为主的暴雨,云微物理过程方案对降水的影响远大于积云参数化方案对降水的影响。②WRF模式不同的微物理过程方案对各等级降水量的预报效果差别较大。其中Kessler方案的TS评分明显随降水量级的增加而减小,其他6个方案的TS评分都呈现＂两头大,中间小＂的特点,即小雨和暴雨的TS评分较高,而中雨和大雨的TS评分较低。③对于小雨量级的降水,Lin方案的预报效果最好;对于中雨和大雨量级的降水,WSM 3方案的预报效果最好;对于暴雨量级的降水,WSM 5方案的预报效果最好;整体预报效果最好的是WSM 3方案,其次是WSM 5方案,Kessler方案最差。④WRF模式的降水预报效果并不总是随水平分辨率的提高而提高。模式水平分辨率的提高存在明显的阈值（15km左右）,当模式的水平分辨率提高到超过这一阈值以后,预报效果开始转差。     

A sensitivity study of the WRF model in offshore wind modeling over the Baltic Sea

Accurate wind modeling is important for wind resources assessment and wind power forecasting.To improve the WRF model configuration for the offshore wind modeling over the Baltic Sea,this study per-formed a sensitivity study of the WRF model to multiple model configurations,including domain setup,grid resolution,sea surface temperature,land surface data,and atmosphere-wave coupling.The simu-lated offshore wind was evaluated against LiDAR observations under different wind directions,atmo-spheric stabilities,and sea status.Generally,the simulated wind profiles matched observations,despite systematic underestimations.Strengthening the forcing from the reanalysis data through reducing the number of nested domains played the largest role in improving wind modeling.Atmosphere-wave cou-pling further improved the simulated wind,especially under the growing and mature sea conditions.Increasing the vertical resolution,and updating the sea surface temperature and the land surface infor-mation only had a slight impact,mainly visible during very stable conditions.Increasing the horizontal resolution also only had a slight impact,most visible during unstable conditions.Our study can help to improve the wind resources assessment and wind power forecasting over the Baltic Sea.     

资料同化对一次华南暴雨影响的数值试验研究

针对一次华南暴雨过程,采用WRF区域中尺度模式进行了控制试验和同化试验.利用WRF-3DVAR同化系统同化了常规探空和地面观测资料,分析了两种资料对初值场的影响,以及对降水和各物理量预报效果的影响.结果表明:同化能改进初始场,并可改进暴雨落区和强度预报;同化可提高WRF模式对风场、温度场、高度场以及水汽场的预报能力.但有一定的时效性;同时同化探空和地面资料,比仅同化探空资料对大气低层物理量的预报能力要提高较多.     

基于观测和再分析数据的LSTM深度神经网络沿海风速预报应用研究

基于海洋气象历史观测资料和再分析数据等,利用LSTM深度神经网络方法,开展在有监督学习情况下的海面风场短时预报应用研究。以中国近海5个代表站为研究区域,通过气象台站观测数据和ERA-Interim 6 h再分析数据构建数据集。选取21个变量作为预报因子,分别构建两个LSTM深度神经网络框架(OBS_LSTM和ALL_LSTM)。经与2017年WRF模式6 h预报结果对比分析,得出如下结论:构建的两个LSTM风速预报模型可以大幅降低风速预报误差,RMSE分别降低了41.3%和38.8%,MAE平均降低了43.0%和40.0%;风速误差统计和极端大风分析发现,LSTM模型能够抓住地形、短时大风和台风等敏感信息,对于大风过程预报结果明显优于WRF模式;两种LSTM模型对比发现,ALL_LSTM模型风速预报误差最小,具有很好的稳定性和鲁棒性,OBS_LSTM模型应用范围更广泛。     

2006年7月3日豫北区域性大暴雨数值模拟与诊断分析

利用1°×1°NCEP再分析资料和WRF中尺度数值模式对2006年7月3日豫北区域性大暴雨过程进行了数值模拟,并结合常规观测资料和中尺度模式输出结果对这次大暴雨过程进行了初步分析.结果表明:这次过程是在西风槽与副热带高压共同影响的天气形势下,由中低层切变线、地面倒槽等影响系统共同作用的结果;大暴雨发生在高温、高湿、强不稳定的有利环境中;副高边缘西南急流将海上充沛的水汽输送到豫北地区并在此汇集,造成豫北上空强降水期间稳定维持深厚的湿层;同一地区高低层出现的正负涡度柱、散度柱耦合结构和剧烈的上升运动,导致不稳定能量快速释放,产生大暴雨;垂直螺旋度的分布和强度变化对暴雨落区和强度变化有很好的指示性.     

EnKF循环同化相控阵雷达数据与变分雷达反演方法的对比研究:对一次台风外围龙卷个例的分析北大核心

针对2018年9月17日发生在广东省佛山市的一次台风龙卷过程,对比分析了EnKF和变分方法同化X波段相控阵雷达得到的风场结构。结果表明,EnKF方法和变分方法在同化了X波段相控阵雷达资料之后,都可以得到龙卷母体风暴的涡旋特征。相比之下,EnKF同化分析的涡旋强度更强,台风龙卷母体风暴及其周边三维风场的结构更加完整,与回波结构匹配更好。变分方法同化得到的流场不够连续,台风龙卷母体风暴的涡旋强度偏弱,弱回波区入流也明显偏弱,并不符合概念模型。而两种方法在没有同化相控阵雷达数据时,都无法产生龙卷母体风暴的流场特征。总体而言,相对于变分方法,EnKF同化系统在同化X波段相控阵雷达数据后可以产生更为合理的涡旋结构,台风龙卷母体风暴及其周边动力场结构更合理,这为以后X波段相控阵雷达的业务应用提供了思路。     

红外高光谱IASI卫星资料同化对一次大风过程的影响研究

以2019年4月24日发生在辽宁省的一次大风天气过程为例,选取GFS(全球预报系统) 0.25°×0.25°再分析资料,基于WRF模式三维变分同化技术,进行一组IASI资料同化试验,和未同化任何资料的控制试验(CTNL)。通过对比两组试验结果考察IASI资料同化改进数值模式初始场的分析及其后续预报的机制。研究结果表明：经过IASI资料同化的模拟结果质量有很大改善,分析场与背景场相比更靠近观测场；经过云检测之后不同通道使用的观测数目多少不一,资料同化对模拟的改善效果在通道0~800最佳；IASI资料同化对地表10 m风场的预报技巧有显著的提高作用,相比控制试验可以更精准地预报大风天气的区域和强度；IASI同化试验的预报质量高于控制试验且随时间比较稳定。