动力降尺度方法在辐射雾大涡模拟中的应用(2)

0, 12:00, 18:00 (世界标准时(coordi-nated universal time, UTC)) 4 个时次的资料, 包括经向和纬向风速分量、相对湿度、2 m 空气温度及海表面温度等 26 个变量( 2) 河北省气象局高速公路自动观测站提供的每小时气象要素, 包括能见度、风向风速和温度。 3) 中国气象局常规地面自动观测站点提供的每 3 小时气象要素, 包括能见度、风向风速、气压、温度和露点温度。 高速公路观测站和气象常规观测站共 145 个观测站点(其中常规气象观测站点 71 个, 高速公路观测站点74个)的分布如图1所示。 2 研究方法 2.1 能见度计算方法 WRF模式并不直接输出能见度数据。本文选取垂直层次的第一层混合相态水含量(雨水、雪水、云水、云冰含量之和)来计算能见度, 主要参考并使用Kunkel[17]的研究结果和计算方法。 大气水平能见度 AVH (atmospheric horizontal visibility)与消光系数β之间的关系如下: 式中, AVH的单位是m。β的计算方法如下: MWC (visibility-mixed-phase water content)表示混合相态水含量(g/m3)。 图1 高速公路站点与常规气象观测站点在 D03区域内的分布情况Fig. 1 Distribution of freeway and meteorology observation stations in D03 2.2 ETS和Bias评分 本文使用常规气象观测站和河北省高速公路自动站能见度数据以及实验模拟结果, 进行逐小时ETS 和 Bias 评分[18-20], 对实验模拟效果做出评价。计算公式如下: , , F 为模拟结果。对于区域内的所有测站, 如果模式模拟测站出雾, 则记一次 F=1, 否则 F=0。O 为观测结果, 观测站出雾则 O=1, 否则 O=0 。H 为正确的模拟结果, 当测站模拟的结果出雾且同时观测站出雾, 计算为一次正确预报, 则 H=1, 否则 H= 0。R=F×O/N 为权重系数, N 为模拟区域内观测站的总数。ETS 可以衡量模拟结果的好坏, 取值范围为?1/3~1, 其值越高, 说明模拟的结果越好, 当模拟结果与观测完全一致时, ETS=1。Bias可以衡量模拟结果的空间偏差, 其值为 1 说明模拟结果最理想, 大于 1 说明模拟的雾区范围过大, 小于 1 说明模拟的雾区范围小于观测值。 3 模拟区域及实验方案设计 3.1 模拟区域 左全等[11]用 WRFV3.5 对此个例做了模拟, 本文选用 WRFV3.7 对此次大雾过程进行研究。选择相同的模拟区域, 区域设置如图 2 中 D01, D02, D03, D04 和 D05 所示, 水平分辨率分别为 30 km, 10 km, 3.3 km, 1.1 km和222 m; 模式的顶层为50 hPa, 垂直方向共分为 40 层。用NCEP每6小时一次的 FNL 全球分析资料作为模式初值和侧边界条件。实验模拟的起始时间为 2013 年 1 月 21 日08:00, 共运行24小时。 3.2 实验方案及实验设计 本研究对不同边界层方案进行模拟实验, 结果表明各方案都可以模拟出雾区, 但是出雾时间都有一定的滞后(图略), 这与左全等[11]的结论一致, 因此选择模拟效果最好的 QNSE 方案作为 PBL 实验。采用连续嵌套的方式, 设计 PBL3.3km(3p)实验、PBL1.1km(4p)实验和PBL222m(5p)实验, 以便检验 PBL 方案对此次辐射雾的模拟效果。模式的物理过程为WSM-6微物理过程方案[21]、RRTM长波辐射方案[22]、Dudhia短波辐射方案[23]、Kain-Fritsch 积云参数化方案[24]以及 QNSE 边界层方 案[25]。从D03区域开始关闭积云参数化方案。 WRF-LES 大涡模拟除在实验的最内层关闭了边界层方案和积云参数化方案并使用大涡模拟外, 还使用了与相应的 PBL 实验相同的区域、垂直分辨率以及基本相同的物理过程参数化方案。本文通过 LES1.1km (4l)实验和 LES222m (5l)实验, 检验改变水平分辨率对LES模拟结果的影响。 WRF 模式提供一种 ndown 动力降尺度方法(http: //www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/user_guide_V3/users_guide_chap5.htm), 其核心是单向嵌套, 也就是利用已经生成的粗分辨率网格模拟结果, 通过ndown 程序生成细分辨率网格运行所需的初始侧边界条件, 并读取更高分辨率的下边界条

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