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动力降尺度方法在辐射雾大涡模拟中的应用(4)

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摘要：

ES1.1km 实验在21 日 16:00, LES222m实验在 21 日 17:00即出现雾区, 均早于实况。在左全等[11]的研究中, LES1.1km实验的岀雾时间为 21 日 17:00, 比本文相同的实验晚 1 小时, 初步归因为WRF版本的差异。更新地形数据后, WRFV3.7对受地形影响的小尺度过程能够模拟得更加精细。此外, 对比图 5 中上下两行可以看到, LES1.1km实验在 21 日 16:00即在 D05 区域北部出现雾区, 并在 21 日 17:00 发展扩大; LES222m实验虽然也在 21 日 17:00开始出现雾区, 但仅为中部小范围雾区, 比 LES1.1km 实验更接近实况。结果表明通过增加嵌套层数提高网格水平分辨率, 可以改进LES对岀雾时间的预报效果, 这与左全等[11]的研究结论相吻合。从 D03 区域的 ETS 和 Bias 评分(图 4)可以看到: LES1.1km(4l)实验21日18:00的ETS为0.006, Bias为3.75; LES222m(5l)实验 21 日18:00的ETS为0.041, Bias 为 2.25。评分结果表明, 在实际岀雾时间 21 日 18:00, LES222m 实验比 LES1.1km 实验的模拟效果更好, 更接近实况。与LES1.1km实验相比, LES222m实验虽然在预报雾爆发时间上有所改进, 但两者在 21 日 19:00的ETS评分区别并不明显。21 日 19:00的ETS评分, LES1.1km 实验为 0.133, LES222m 实验为0.131。21 日 20:00后, LES222m实验的 ETS 评分反而比 LES1.1km实验低, LES1.1km实验 ETS 评分单次最高为 21 日 23:00 的 0.611, 高出 LES222m实验单次最高值(21 日 23:00 的 0.430)约 42.1%。从所模拟的此次辐射雾整个时间段来看, LES存在前期空报、后期漏报的现象。辐射雾爆发及维持阶段, LES 方案较 PBL 方案有很大的改进, ETS评分也高, 与实况更接近。但是, 在 22 日 01:00之后, LES 方案模拟的雾区快速消散, Bias 逐渐小于1, ETS 逐渐低于 PBL 方案, 并有直线下降的趋势, 说明 LES 方案在此次辐射雾过程后半阶段的模拟效果并不理想, 而 PBL 方案在后半段的 ETS 及Bias评分表现都相对较好, 更接近实况。总结 4.1 节和 4.2 节的结果可以看到, 对于岀雾时间的模拟, 传统的 PBL 边界层方案与实况有 3小时左右的滞后, LES 方案虽然提前了岀雾时间预报, 但又比实际岀雾时间偏早 1~2 小时。如果能将两个方案进行有机的结合, 应该可以对此次辐射雾的岀雾时间进行准确模拟。 4.3 动力降尺度方法的模拟结果我们发现, LES方案模拟此次辐射雾过程比PBL 方案花费更多的计算机时(图 6), LES1.1km 实验比PBL1.1km实验计算机时多 10.07%, LES222m实验比PBL222m实验计算机时多 23.63%。如果采用增加嵌套层数来提高水平网格分辨率的方法, 则需要花费几倍甚至几十倍的计算机时, PBL1.1km实验的机时是 PBL3.3km 实验的 10.06 倍, PBL222m实验是 PBL1.1km 实验的 21.59 倍, LES222m 实验是 LES1.1km 的 44.59 倍。可见, 提高模式分辨率必然耗费大量的计算资源, 在目前的日常业务预报中难以实现。本文采用动力降尺度方法, 利用LES重新进行WRF 模拟运算, 得到更高分辨率的模拟结果。利用PBL3.3km实验的模拟结果设计ndLES1.1km 实验, 并利用 PBL1.1km 实验的模拟结果分别设计ndLES222m实验和ndPBL222m实验。对比PBL1.1km实验(图3(b1)~(b2))、LES1.1km实验(图 5(a1)~(a3))和ndLES1.1km实验(图 7(a1)~ (a3))可以发现, PBL1.1km 实验的岀雾时间为 21 日21:00; LES1.1km实验在21 日 16:00就已经有小面积的雾区出现; ndLES1.1km实验在 21 日 17:00模拟出雾区, 是相对最接近实况(21 日 18:00)的实验。结果表明, ndLES1.1km实验对此次辐射雾过程岀雾时间的预报效果有很大的改进。 a, b和c分别代表PBL3.3km, PBL1.1km和PBL222m, 1和2分别代表21日18:00和21:00的模拟结果; 黑色圆点代表没有出雾的观测站, 红色圆点代表出雾的观测站, 灰色表

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