Turbulent Pressure Statistics in the Atmospheric Boundary Layer from Large-Eddy Simulation

We use large-eddy simulation (LES) to study the turbulent pressure field in atmospheric boundary layers with free convection, forced convection, and stable stratification. We use the Poisson equation for pressure to represent the pressure field as the sum of mean-shear, turbulence–turbulence, subfilter-scale, Coriolis, and buoyancy contributions. We isolate these contributions and study them separately. We find that in the energy-containing range in the free-convection case the turbulence–turbulence pressure dominates over the entire boundary layer. That part dominates also up to midlayer in the forced-convection case; above that the mean-shear pressure dominates. In the stable case the mean-shear pressure dominates over the entire boundary layer.We find evidence of an inertial subrange in the pressure spectrum in the free and forced-convection cases; it is dominated by the turbulence–turbulence pressure and has a three-dimensional spectral constant of about 4.0. This agrees well with quasi-Gaussian predictions but is a factor of 2 less than recent results from direct numerical simulations at moderate Reynolds numbers. Measurements of the inertial subrange pressure spectral constant at high Reynolds numbers, which might now be possible, would be most useful.     

A study of rainfall-runoff response in a catchment using TOPMODEL

The simplicity of Topography-based hydrological model (TOPMODEL), as a way of reflecting the topographic controls on soil water storage and runoff generation, has become more attractive and more popular for land surface process study since digital elevation models (DEMs) have become widely available. In this paper, the effect of the topography index on soil water storage distribution, which is the key to TOPMODEL, is explained. Then a simple water cycle model for estimating other components of the surface water cycle is developed, which is implemented into the TOPMODEL to integrate the water cycle of the catchment. Using the output of a DEM from 100 m×100 m resolution data and a single flow direction algorithm, the index distribution function is calculated for a catchment (around 2500 km2 )in the upper reaches of the Yangtze River under different channel initiation thresholds. Finally, the daily and monthly rainfall-runoff response from 1960 to 1987 for the catchment is simulated with the TOPMODEL coup     

一次α中尺度低涡暴雨的数值模拟

用WRF模式对2007年4月21—22日的一次中α低涡暴雨过程进行了高分辨率模拟,结果表明:(1)该低涡的产生与湖北西部的地形条件有一定的联系,低压倒槽系统为其提供了必要的环流背景,反演自FY-2 C卫星的TBB资料较好地反映了该中α低涡的整个活动过程。(2)对低涡发展最强阶段的动力和热力结构分析表明,低涡右侧为较强的上升运动,而其左侧则为下沉运动,在中低层冷空气上部有南侧暖湿空气上爬造成的次级上升运动;低涡左侧存在较明显的湿斜压锋区,后部则有明显的干冷气切入;南风风量对总体水汽输送的贡献要大于西风风量。(3)WRF模式中NOAH和热扩散陆面方案的对比分析表明,NOAH方案更加有利于低涡中心的发展,因此能够产生较热扩散方案更强的中心区降水,但是这种增强作用主要分布在低涡区附近,其他地区差别不大。     

地表通量输送对飑线过程影响的数值模拟研究

使用水平分辨率20km的RSM-RANAL再分析资料和WRF模式,对2004年7月12日影响上海地区的一次飑线过程进行分析和数值模拟,结果表明:(1)雷暴发生区域的西北侧约300km处有一冷锋,地面风场辐合;中低层为一致西南急流,雷暴发生区域上空300hPa位于西风急流右后侧辐散区中;地面存在明显的温度梯度。(2)雷暴发生前浙皖交界山区处的CAPE增至1000J/kg,CIN减至30J/kg以下;杭州湾附近的CAPE值大于2000J/kg。这些地方之后均有强对流单体生成,并成为飑线的一部分。(3)WRF模式对这次飑线过程的主要特征模拟较好,包括地面风场和飑线的结构。(4)敏感性试验指出陆面过程对本次飑线过程的形成发展起了重要作用。一方面通过潜热通量输送增大边界层湿度;另一方面通过感热通量输送改变了边界层的层结结构,使得低层辐合(或抬升)比较容易释放不稳定。在强对流天气的预报中地表条件不可忽略。     

一次华北平原大雾天气CINRAD/SA雷达超折射回波的射线追踪分析

为准确分析和识别超折射雷达回波,发挥多普勒天气雷达效益,利用石家庄CINRAD/SA型多普勒天气雷达资料,结合探空实况对2005年11月19—21日华北平原大雾天气过程的超折射回波进行了射线追踪分析。结果表明:华北平原大雾天气有利于大气波导的形成,产生3层模式超折射回波。超折射回波使得雷达的目标视位置与实际位置产生偏差,特别是对雷达测高影响较大。超折射回波一般出现在大雾天气的发展和维持过程中,为进行雷达空间定位和华北平原大雾天气的监测、预报提供新的技术手段和科学依据。     

印尼贯穿流对热带太平洋-印度洋海温异常综合模影响的初步模拟研究

印尼海域是联系热带太平洋和印度洋的纽带,为了讨论印度尼西亚贯穿流对热带太平洋-印度洋海温异常综合模的影响,利用一个准全球海洋环流模式,设计了打开、关闭印度尼西亚通道的数值试验对该问题进行初步探讨。试验结果表明,印尼贯穿流对热带太平洋、印度洋海温和海流的模拟有重要影响。在海洋表层,印尼贯穿流对热带太平洋-印度洋海温异常综合模所起作用不大,这时海洋的外强迫(大气风场、太阳辐射等)起主要作用;而在次表层,印尼贯穿流对热带太平洋-印度洋海温异常综合模起着重要的作用。     

蒙特卡罗不确定性分析在O3模拟中的初步应用

利用蒙特卡罗不确定性分析方法,分析了嵌套网格空气质量模式系统(NAQPMS/IAP)中154个模式输入变量不确定性对臭氧模拟的影响,量化了模式在北京奥运会期间臭氧模拟的不确定性,并确定出了主要不确定性因子。结果表明:(1)在奥运会期间(2008年8月8日～2008年8月24日),北京城区臭氧模拟的平均不确定性为19ppb,不确定性存在明显的日变化特征,白天不确定性大,夜间不确定性小。(2)在白天,北京城区近地层臭氧模拟最重要的不确定性来源是局地前体物排放,其次是NO2光解系数、风向、北京周边前体物排放和垂直扩散系数。另外,地面约150m以上,对臭氧模拟影响最大的不确定性因子是风向和北京周边前体物排放;夜间,北京城区近地层臭氧模拟的最大不确定性来源是局地NOx排放和垂直扩散系数。     

多作业管理方式在风能资源数值模拟中的应用

通过对MM5和CALMET风能资源数值模拟耦合模式的计算流程分析,基于并行运算思想,设计了MM5和CALMET耦合模式模拟运算的多作业管理方式。在浙江省风能资源高分辨率数值模拟试验中,完成浙江区域1个月时间段的风能资源参数模拟运算,MM5和CALMET耦合模式在实施多作业管理方式前后,CALMET模式的运算时间由原来的1501.2 min缩短为149.5 min,运算时效提高了9倍;整个耦合模式的运算时间由原来的1709.9 min缩短为358.2 min,运算时效提高了4倍。数值模拟试验证实了多作业管理方式可在现有计算资源的基础上,大幅提高数值模式的运算时效,且随着数值模式模拟时间段的加长和模拟区域范围的扩大,多作业管理方式对数值模式运算功效的增强越加明显。     

大兴安岭和长白山地形影响东北夏季降水的数值模拟研究

利用区域数值模式WRF-ARW（V3.9）开展高分辨率数值模拟试验,研究了东北地区大兴安岭和长白山地形对该地区夏季降水的单独和共同影响。结果表明,东北地区两大山脉地形可以显著影响东北及其周边区域的大气环流和降水。大兴安岭和长白山地形的阻挡作用使得夏季偏南气流在两个山脉的迎风坡一侧堆积,引起局地水汽增加并产生上升运动,因此两个山脉的迎风坡一侧降水增加;而在两个山脉的背风坡一侧,局地水汽减少并伴随下沉运动,因此两个山脉的背风坡一侧降水减少。大兴安岭地形的存在使得其东侧到松嫩平原地区夏季降水增加1.09 mm d?1（相较参照试验增幅为30%）,而使其西侧蒙古东部地区夏季降水减少0.69 mm d?1（相较参照试验减幅为24%）;长白山地形的存在使得长白山南侧到朝鲜半岛地区夏季降水增加1.76 mm d?1（相较参照试验增幅为26%）,而使其北侧三江平原地区夏季降水减少0.81 mm d?1（相较参照试验减幅为22%）。当大兴安岭与长白山同时存在时,两者的协同作用会减弱蒙古东部、松嫩平原和朝鲜半岛地区夏季降水的响应,而增强三江平原地区夏季降水的响应。该研究结果对于理解东北地区当代气候的形成具有重要的科学意义。     

不同初始场条件对新疆区域数值模式预报性能的影响

初始场条件直接影响到区域模式的预报性能。基于GRAPES_GFS和NCEP_GFS两种初始场,详细比较了两者之间的差异,随后分别利用两种初始场驱动新疆区域数值模式（RMAPS-CA V1.0）,对2021年4月整月的数值预报结果以及2021年4月21日一次暴雨过程模拟结果进行了MET（Model Evaluation Tools）对比检验。结果表明：（1）两种资料位势高度扰动场、温度扰动场、湿度扰动场存在明显差异,其相关系数分别为0.26~0.60、0.05~0.24和0.01~0.12,导致次天气尺度上存在着较大差异,并由此造成了模拟结果之间的差异,反映了区域模式对初始场和边界条件的敏感性;（2）从高空位势高度、风速、温度的预报结果看,NCEP_GFS初始场在新疆区域模式中高空要素的预报效果均要优于GRAPES_GFS初始场,均方根误差分别降低35.5~37.2%、7.6~12.6%和6.0~17.2%。从地面常规预报量的检验看,GRAPE_GFS初始场对2 m温度和10 m风速的预报效果则要优于NCEP_GFS初始场,均方根误差分别降低14.3%和6.8%;（3）从降水检验评分看,两种初始场的降水预报整体为漏报现象,NCEP_GFS初始场针对各降水阈值及不同时效的预报降水评分要高于GRAPES_GFS,0.1 mm/6h、6.1 mm/6h和12.1 mm/6h的TS评分分别提高22.5%、16.1%和150.8%;（4）从一次暴雨过程预报的检验结果看,GRAPES_GFS对于24小时为小量级降水预报效果优于NCEP_GFS,准确率分别为61.4%和40.0%;而NCEP_GFS对于大量级的降水预报则要优于GRAPES_GFS,准确率分别为66.7%和33.3%。两种初始场对降水个例检验偏差以空报现象为主,NCEP_GFS的TS评分整体高于GRAPES_GFS。