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动力降尺度方法在辐射雾大涡模拟中的应用(3)

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摘要：

件(地形高度、地表类型等), 积分得到精细的模拟结果。图2 各实验的模拟区域Fig. 2 Configurations of the nested model domains 本文利用 PBL 实验的模拟结果(相对粗分辨率网格), 通过 ndown 程序计算, 输出更细分辨率网格的初始边界条件数据。在细分辨率网格的基础上, 利用 WRF 单层模式对此次辐射雾过程进行模拟, 得到比 PBL 实验更高分辨率的模拟结果。为了检验动力降尺度方法对此次辐射雾过程模拟的可行性, 本文设计两组实验: 一组在细网格的 WRF单层模拟中关闭边界层方案并使用大涡模拟, 将PBL 实验与大涡模拟(LES)相结合, 即 ndLES- 1.1km(3p4l)实验和ndLES222m(4p5l)实验; 另一组为比对实验, 在细网格的 WRF 单层模拟中继续选用 PBL 方案, 即 ndPBL222m(4p5p)实验。在最后的单层 WRF 模式中选用大涡模拟还是 PBL 方案, 是 ndLES1.1km 和 ndLES222m 与 ndPBL222m 的主要区别。表1 各实验的模式分辨率、水平格点数和边界层方案设置Table 1 Configuration of resolution, horizontal grid points and boundary layer schemes of different experiments实验名称参数名称参数设置 D01D02D03D04D05 PBL3.3km(3p)分辨率30 km10 km3.3 km?? 水平格点100×××301?? 边界层方案QNSEQNSEQNSE?? feedback?11?? PBL1.1km(4p)分辨率30 km10 km3.3 km1.1 km? 水平格点100××××412? 边界层方案QNSEQNSEQNSEQNSE? feedback?111? LES1.1km(4l)分辨率30 km10 km3.3 km1.1 km? 水平格点100××××412? 边界层方案QNSEQNSEQNSE?? feedback?111? PBL222m(5p)分辨率30 km10 km3.3 km1.1 km222 m 水平格点100×××××1201 边界层方案QNSEQNSEQNSEQNSEQNSE feedback?1111 LES222m(5l)分辨率30 km10 km3.3 km1.1 km222 m 水平格点100×××××1201 边界层方案QNSEQNSEQNSEQNSE关闭 feedback?1111 不同实验的分辨率、边界层和积云参数化方案设置见表 1。由于 ndLES1.1km(3p4l)实验与 LES- 1.1km(4l)实验的区别在于前者关闭了 D04 的 feed-back 项, ndLES222m(4p5l)实验与 LES222m(5l)实验、ndPBL222m(4p5p)实验与 PBL222m(5p)实验的区别在于前者关闭了 D05 的 feedback 项, 因此nd-LES1.1km, ndLES222m 和 ndPBL222m的这几项不在表1中列出。 4 实验结果和分析 4.1 PBL方案的模拟结果从模拟结果(图 3)可以看到: 随着水平网格分辨率提高, WRF 模式 PBL 方案对雾结构的模拟变得更加清晰, 其中以PBL222m实验最理想; 3组实验模拟的雾区都是在河北省南部与山东省交界的区域最先开始发展。虽然提高了网格水平分辨率, 但岀雾时间并没有提前, 可以看到 PBL3.3km实验、PBL1.1km 实验和 PBL222m 实验的出雾时间均为21 日 21:00, 比实际爆发时间(21 日 18:00) 晚约 3小时, 这与左全等[11]的实验结果一致。另外, 21 日21:00, 3 组实验的 ETS 评分(图 4(a))分别为 0.071, 0.025 和 0.122, 表明 PBL222m 实验表现最好; 而在 21 日 23:00 后的时间段, PBL222m 实验的 ETS评分并不理想, 是 3 组实验里最低的。通过这 3组实验可以看出, 传统的 PBL 方案对此次辐射雾爆发的模拟效果比较差, 因此不能简单地通过提高水平网格分辨率来提高PBL方案的预报效果。 4.2 LES的模拟结果从模式结果(图 5)可以看出, 采用 LES 可以改善对此次辐射雾的预报效果。特别是对雾爆发的预报, LES 比传统 PBL 方案有很大改进, 模拟的岀雾时间提前 4~5 小时。LES 虽然比 PBL 提前了岀雾时间, 但比实际岀雾时间超前 1~2 小时。实际观测到的岀雾时间为 21 日 18:00, 而 L

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