盛夏苏北地区一次飑线过程的数值模拟研究

对一次盛夏苏北飑线过程采用区域三重嵌套WRF模式进行了数值模拟和结果分析,给出了飑线径向剖面的概念模型图。结果表明:模拟的飑线与实际飑线非常接近,两者具有相同的性质和特点,利用模拟的线状强降水带及其降水强度来确定模拟飑线的位置和强度是可行的。飑线成熟期,飑线处存在强辐合区、强垂直上升运动区以及假相当位温的高值区,三者均呈柱状向上伸展;飑线前方(飑线移动的方向),低层有位温高值的入流,为飑线带入大量水汽和能量,后方低层有浅薄入流;飑线过境时地面风向发生急剧变化;飑线中层位温值大致不变呈中性层结,这与对流凝结潜热释放有关。该飑线过程可大体看成是假绝热过程,并具有重力波的非平衡性质,其生成演变中存在多尺度的相互作用。     

复杂地形条件下城市热岛及局地环流特征的数值模拟

应用基于多层城市冠层方案BEP(Building Environment Parameterization)增加室内空调系统影响的建筑物能量模式BEM(Building Energy Model)方案的WRF模式,模拟研究重庆热岛的特征、成因以及局地环流对热岛形成的影响。文中共有两个算例,一为重庆真实下垫面算例,称之为URBAN算例,二为将城市下垫面替换为耕地下垫面的对比算例,称之为NOURBAN算例。结果表明:1)WRF方案模拟结果与观测2 m气温的对比吻合较好,误差主要出现在正午温度峰值和凌晨温度谷值处,由城市下垫面特性及城市内建筑分布误差引起。2)BEP+BEM方案较好地模拟出了重庆地区的热岛分布的空间和时间特征。重庆市温度的分布受地形和城市下垫面的双重影响,越靠近城区,温度的分布受城市化影响就越大,在海拔低处,温度就越高。3)城区立体三维表面对辐射的陷阱作用导致城市表面总体反射率小,向上短波辐射小于郊区约20 W/m~2。城市表面以感热排放为主,而郊区则表现为潜热的作用占主导。夜间城市地表储热以及空调废热向大气释放,是城市热岛形成的重要原因。4)模拟区域背景风场主要为东南风,局地环流呈现出越靠近山区风速越大、城市区域风速较小的特性,体现了城市密集的建筑群对低层大气流场的空气动力学效应,以及复杂山谷地形的山谷风环流特性。在市区的西侧和东南侧均有高大山脉阻挡,山脉对城市出流的阻碍作用、气流越山与绕流运动对城市热岛的形成有一定影响。     

基于WRF模式的云南短时强降水物理量特征

为了解云南短时强降水发生前本地化中尺度WRF(Weather Research Forecast)模式输出结果的物理量特征及其对短时强降水预报的作用,使用WRF模式对2016年云南主汛期(6—8月)5次短时强降水过程进行模拟,利用模式输出的高时空分辨率资料计算5次过程中85个样本在短时强降水发生前6 h水汽类、动力类及不稳定条件类的部分物理量值,使用箱线图分析各物理量的分布特征及其与短时强降水的关系,应用经验累积分布函数图确定各物理量的阈值。研究表明,水汽类物理量样本数据值分布较为集中,随着短时强降水的临近数值逐渐增大;动力类的6 km垂直风切变中位数值及平均值随时间变化很小,所有时次的6 km垂直风切变阈值均低于12 m/s,表明短时强降水发生前有弱垂直风切变;不稳定条件类中对流有效位能样本数据的离散程度较大,对短时强降水无指示意义;LI指数、K指数和700 hPa假相当位温样本数据离散度较小,其中K指数中位数值、平均值及阈值的上下限在短时强降水发生前1 h有显著增大的特征,且数据集中度达到最高,大的K指数值与短时强降水有较好的对应关系。使用物理量阈值推算短时强降水落点的方法对云南本地化WRF模式短时强降水的预报性能有改进作用。     

不同边界层参数化方案在中国西南地区东部高分辨率气候模拟中的敏感性研究

为了进一步评估和提高区域模式对西南地区东部高分辨率气候的模拟能力,利用 WRF模式,采用 多种边界层参数化方案（下称“不同方案”）对西南地区东部 1998—2019年夏季降水和气温进行双重嵌套模拟 （外层为D01,内层为D02）。对比不同方案模拟结果表明：多年平均降水量在D01中基本为湿偏差;D02中在四 川盆地和重庆低海拔地区为干偏差,湿偏差主要位于贵州和重庆的城口、石柱和武隆一带的地形复杂区;总体 上D01中ACM2方案误差最小,D02中MYJ方案误差最小。对多年平均气温的模拟在D01中除了四川盆地一 带为暖偏差外其余大部地区基本为冷偏差,D02 中大部地区为暖偏差;总体上 D01 和 D02 中 MYJ方案误差最 小,YSU方案最大。对于降水量和平均气温年际变化的模拟技巧在D01和D02中相对较高的地区均集中在重 庆中西部和湖北大部地区;降水量总体为 YSU 方案最高,MYJ 方案最低;平均气温总体为 MYJ 方案最高, ACM2方案最低。因此,提升模式分辨率至对流尺度后对不同气象要素模拟技巧最优的方案存在差异,需根据 业务情况选择适合本地的参数化方案。     

基于机器学习的海洋环境预报订正方法研究

结合中尺度数值模式 WRF 预报数据和 ERA5 再分析资料,利用机器学习方法对 WRF 预报场的风场、温度、气压进行预报订正。采用 ERA5 作为真值,与原始 WRF 预报相比,利用随机森林模型可以将预报结果整体均方根误差降低 44%以 上,利用深度神经网络模型可以将预报结果整体均方根误差降低 34%以上。通过随机森林模型实验得到不同输入特征对预报要素的影响程度,分析了关键的预报订正因子。     

Deriving Changjiang coastal zone wind from C-band SAR and its application to salinity simulation

Wind plays an important role in hydrodynamic processes such as the expansion of Changjiang （Yangtze） River Diluted Water （CDW）, and shelf circulation in the Changjiang estuary. Thus, it is essential to include wind in the numerical simulation of these phenomena. Synthetic aperture radar （SAR） with high resolution and wide spatial coverage is valuable for measuring spatially inhomogeneous ocean surface wind fields. We have collected 87 ERS-2 SAR images with wind-induced streaks that cover the Cbangjiang coastal area, to verify and improve the validity of wind direction retrieval using the 2D fast Fourier transform method. We then used these wind directions as inputs to derive SAR wind speeds using the C-band model. To demonstrate the applicability of the algorithms, we validated the SAR-retrieved wind fields using QuikSCAT measurements and the atmospheric Weather Research Forecasting model. In general, we found good agreement between the datasets, indicating the reliability and applicability of SAR- retrieved algorithms under different atmospheric conditions. We investigated the main error sources of this process, and conducted sensitivity analyses to estimate the wind speed errors caused by the effect of speckle, uncertainties in wind direction, and inaccuracies in the normalized radar cross section. Finally, we used the SAR-retrieved wind fields to simulate the salinity distribution off the Changjiang estuary. The findings of this study will be valuable for wind resource assessment and the development of future numerical ocean models based on SAR images.     

An Experiment Using the High Resolution Eta and WRF Models to Forecast Heavy Precipitation over India

In the present study using the Weather Research and Forecasting (WRF) and Eta models, recent heavy rainfall events that occurred (i) over parts of Maharastra during 26 to 27 July, 2005, (ii) over coastal Tamilnadu and south coastal Andhra Pradesh during 24 to 28 October, 2005, and (iii) the tropical cyclone of 30 September to 3 October, 2004/Monsoon Depression of 2 to 5 October 2004, that developed during the withdrawal phase of the southwest monsoon season of 2004 have been investigated. Also sensitivity experiments have been conducted with the WRF model to test the impact of microphysical and cumulus parameterization schemes in capturing the extreme weather events. The results show that the WRF model with the microphysical process and cumulus parameterization schemes of Ferrier et al. and Betts-Miller-Janjic was able to capture the heavy rainfall events better than the other schemes. It is also observed that the WRF model was able to predict mesoscale rainfall more realistically in comparison to the Eta model of the same resolution.     

古尔班通古特沙漠大气边界层参数化方案的模拟评估[1]

为准确描述我国最大的固定/半固定沙漠-古尔班通古特沙漠区域的大气边界层结构，本文利用该沙漠腹地2017年的梯度铁塔和通量观测数据，基于中尺度气象模式WRF (Weather Research and Forecast v3.7.1)，分析了5种边界层参数化方案在古尔班通古特沙漠的适用性。结果表明：1）采用WRF模拟沙漠腹地近地层内的边界层特征时，2m气温的模拟存在冷偏差，5种边界层参数化方案均能较好地模拟出四个季节2m气温的日变化特征，其中非局地方案ACM2(Asymmetric Convective Model version 2)对2m气温效果最好，局地方案BL方案的模拟偏差最大；2）5种边界层参数化方案均能够模拟出10m风速的日变化特征，其中局地方案BL(Bougeault-Lacarrere)对10m风速效果最佳；3）采用WRF模拟沙漠近地层内的地表通量特征时，感热通量存在高估现象，潜热通量存在低估现象，5种边界层参数化方案均能较好地模拟出四个季节模拟时间段内地表净辐射通量的日变化特征，其中局地方案MYJ(Mellor-Yamada-Janjie)的模拟精度最高。     

Determining the source of dust storms with use of coupling WRF and HYSPLIT models: A case study of Yazd province in central desert of Iran

Dust storm, which has a significant impact on regional air quality, is one of the most hazardous meteorological phenomena in the arid areas. Yazd province is one of the arid areas in Iran that is exposed to dust storms. In this study, two cases of dust storms of Yazd province are studied with the use of coupling numerical models and aerosol optical depth (AOD) from MODIS data. We investigated synoptic condition of such dust storms that were formed downstream of upper level through in the area by focusing on two storms, on May 24 and 25, 2014. For this purpose, a dynamic coupling of this case is done using WRF output the HYSPLIT model. This model was implemented to investigate the sources of the dust storms by calculating the back trajectories from the receptor sites. The trajectories indicated that the first and the second case storms occurred in the northeast and the south of Yazd respectively. These results also showed a good agreement with MODIS aerosol optical depth data and HYSPLIT back trajectories paths.     

WRF-Hybrid背景误差协方差调整在台风同化及预报中的应用研究

利用雷达径向风单点试验和2006年8月超强台风"桑美"个例,首先研究了静态背景误差协方差的尺度化因子和方差在台风系统雷达资料同化中对台风路径和强度预报的影响。结果表明:在高时空分辨率的雷达资料同化中,较小的尺度化因子能显著改进对台风路径的预报;尺度化因子的影响比方差的影响更为显著。基于上述实验结果,进一步研究了WRFDA-Hybrid系统中"流依赖"控制变量的水平局地化和垂直局地化对台风预报的影响。试验结果表明:当"流依赖"的水平局地化距离与静态背景误差协方差的尺度化因子具有等效影响范围的时候,WRFDA-Hybrid能够得到比较合理的分析结果。同时针对雷达观测资料的空间分布特征,本文提出了一种新的基于雷达探测高度的垂直局地化方案,对台风的强度和路径预报均有显著的改进。