不同边界层和陆面过程参数化方案对比分析

利用WRF模式选用不同的边界层参数化方案 (YSU、MRF) 结合三种陆面过程方案 (RUC、SLAB、Noah) , 模拟了2011年5月1~3日的四川东部暴雨过程, 对不同参数化方案结合不同陆面过程结果进行对比试验基础上发现, 模式对24h降水落区及强度有较强预报能力, 但对单站小时降水分布的预报能力还需改进;不同边界层方案与陆面过程的对比试验说明降水对于边界层物理过程有一定敏感性, 各试验的差异主要体现在对暴雨中心雨强以及降水峰值强度和峰值出现时段的预报上;WRF模式基本上能够模拟出边界层要素日变化特征。      

CCM3模式中LSM积雪方案的改进研究(Ⅰ):修改方案介绍及其单点试验

为了改进美国NCARCCM3全球模式中LSM陆面模型中的积雪方案的模拟效果,在Sun等[1]SAST积雪模型的基础上,作了部分修改后,加进CCM3模式LSM模型中.该方案根据格点区域平均积雪深度的不同,把地面雪盖划分为1到3层不等,能在积雪表层和中间层更好地描述温度的日变化和季节变化;较详细地考虑了雪的热传导、太阳辐射的穿透吸收、雪的融化、液态水的储存、渗透和再冻结等积雪内部的主要物理过程;根据Nimbus-7卫星实测雪深资料修改了积雪覆盖度和雪面反照率的计算方案.利用前苏联6个台站1978-1983年的实测积雪资料和大气强迫数据,进行了单点模拟试验,结果表明,新的积雪参数化方案能够较好地再现积雪深度和雪水当量的逐日和季节变化特征,部分提高了积雪参数化方案对积雪的模拟能力.     

AREM模式中引入MYJ边界层方案介绍及其试验

业务实践表明,AREM模式对中国暴雨有较好的模拟能力。当前AREM模式中可供选择的边界层参数化方案比较单一,而不同边界层方案对暴雨的模拟差异较大,所以在AREM中引入一种新的边界层方案是提高其性能的一个重要方面。本文介绍了在AREM模式中引入Mellor-Yamada-Janjić(MYJ)边界层方案的关键技术与流程,并对MYJ方案的模拟能力进行了评估。模式对2008年四川暴雨的模拟结果表明,MYJ方案有助于改善模式预报的降雨落区位置。      

不同对流参数化方案在登陆浙闽台风降水预报中的比较试验

利用MM5模式,在MRF和Blackadar两种边界层参数化方案下,分别选用KF2、Grell和BM三种对流参数化方案对登陆浙闽两省的6个台风暴雨过程进行数值模拟,模拟结果的对比分析及其与观测资料的比较表明:KF2方案和Grell方案在降水量较小时误差较小,BM方案在降水量较大时误差较小;对大雨以上量级的降水预报,KF2方案、Grell方案和Blackadar方案组合效果较好,而BM方案则适宜与MRF方案组合;KF2方案不适合时效较长的降水预报。在台风"卡努"的个例试验中,位涡分布特征在积分后期对不同参数化方案十分敏感,这种差异进而影响了降水预报的准确性,同时暴雨中心潜热加热的时间演变总体特征表现为暴雨中心凝结潜热加热随时间积分有明显变化。因此,在预报和模拟中应根据预报和研究对象的特点来选择对流参数化方案。     

基于SSA-AR方法的MJO指数预报模型试验

采用奇异谱分析(SSA)与自回归向量(AR)预报模型相结合的方法,对热带地区大气季节内振荡(MJO)指数向量作自适应滤波意义下的预报试验。结果表明,通过对MJO原始序列进行SSA的分解重建,无论采用对重建的分量序列进行AR(P)建模的方案,还是利用对重建合成序列进行AR(P)建模的方案,均可得到两周以上的MJO指数预报能力,其提前20天指数预报值与实况之间平均相关系数达到0.5,与直接对MJO原始序列进行AR建模相比较,该方法有较高的预报技巧和超前预报能力,预报效果也较稳定,故将SSA-AR方案进一步完善,可望作为MJO指数业务预报的有效模型。     

基于GPS非差观测值进行精密单点定位研究

介绍了精密单点定位所用的数学模型及解算方案，着重分析了基于GPS非差双频观测值进行精密单点定位的误差模型、数据质量控制方法、卫星钟差的估算和内插、数据和解的一致性及精密单点定位能达到的精度等问题，并和双差结果作了比较。结果表明，利用精密星历及卫星钟改正参数的精密单点定位可达到cm级精度。     

鞍山市大型导线网平差结果精度影响分析

通过城市大型一级导线网测量及其观测数据处理的实践,在平差前,根据导线网观测条件,以估算测角、测边先验中误差为基础,合理选择平差时边角先验权的匹配方案,以取得理想的平差结果.根据边角观测精度的综合因素,适当地选择几组边角先验权匹配方案进行试算,最后确定较为理想的一组边角先验权匹配方案,再进行正式平差计算和精度评定.     

WRF模式边界层参数化方案对川渝盆地西南涡降水模拟的影响

应用WRF v4.0模式五种边界层参数化方案（YSU、MYJ、MYNN2、ACM2和SH）,对2016 年汛期（5～9月）在川渝盆地东部造成暴雨的所有西南涡过程进行了数值模拟,检验评估了它们对各量级降水的预报能力,并基于加密的L波段秒级探空资料对比分析了模拟与实况边界层结构的差异,结合各方案对湍流运动的算法特点探讨了其差异的原因,最后对ACM2方案进行了湍流强度调整,由此改善其对于川渝盆地边界层与西南涡降水的模拟能力。结果表明:ACM2和YSU方案TS评分表现较好,相对其它方案ACM2空报较少,这种可以根据周围环境的稳定性切换局地或非局地算法的方案更适合于盆地西南涡降水模拟,但边界层方案对西南涡降水的空报都较普遍,尤以大量级降水更明显;精细的探空资料进一步表明,所有方案模拟的白天边界层高度都偏高,湍流混合强度都偏强。通过参数调整而降低混合强度的ACM2方案,模拟的边界层温湿结构则更符合实际观测,其边界层下部温度更低、湿度更高,减少了大量级降水的空报,使盆地西南涡降水模拟有一定改善;边界层参数化方案对西南涡模拟的差别主要体现为不同的西南涡位置与降水强度,但归根到底都源于方案的局地或非局地特性、不同的混合强度这两方面原因。因此,根据不同特定区域下垫面环境与气候状况合理选择方案的特性和混合强度是准确模拟边界层结构及其降水过程的关键。     

陆面过程参数化对宁波地区雷暴过程模拟的影响

利用耦合复杂程度不同的陆面过程参数化方案(Noah、RUC)的新一代中尺度数值模式WRF,对2006年6月24日发生在宁波地区的一次典型的雷暴过程进行了数值模拟试验。结果表明:对于雷暴发生前期近地面热力、动力场的特征,Noah方案的模拟较为逼真,RUC方案没有反映出下垫面覆盖的多样性以及城市下垫面的影响,城乡之间差异不明显;Noah方案模拟的雷暴启动、发展过程与观测较为一致,RUC方案较好地描述出了演变过程中的关键阶段(3次合并过程);由于参数化所考虑的要素和物理过程存在一定差异,Noah方案在对降水的强度、降水中心位置的模拟方面具有一定优势;雷暴的持续时间对陆面过程参数化方案的选择比较敏感,两个方案所模拟的雷暴过程持续时间不同程度地长于实际雷暴持续时间;无论是哪种下垫面覆盖类型,白天Noah方案模拟的感热通量均大于RUC方案,而Noah方案模拟的潜热通量均小于RUC方案。     

两种参数化方案下冬小麦品种对发育期的影响

利用华北平原47个农业气象观测站1986—2010年冬小麦的品种、发育期观测资料和同期气象数据,基于常用的发育期模型,对两种参数化方案下品种变化对发育期影响的特征进行研究。其中参数化方案1采用固定的三基点温度,参数化方案2通过循环优化得到三基点温度。结果表明:在华北平原冬小麦品种变化频繁的情况下,两种参数化方案均能较好地对返青-抽穗期与抽穗-成熟期的模拟过程进行参数化;两种参数化方案均认为品种变化使返青-抽穗期和抽穗-成熟期日数有延长趋势,但不同参数化方案的趋势值存在较大差异,且参数化方案1模拟的趋势值总是高于参数化方案2。此外,不同的参数化方案也会使模拟的趋势值在区域上的分布规律发生变化。研究表明:不同参数化方案的使用会对模拟结果产生明显影响,因此,在量化品种变化对发育期影响时,需关注不同参数化方案对结果的影响,以及由此带来的不确定性。