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动力降尺度方法在辐射雾大涡模拟中的应用(5)

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示模拟的雾区(雾区的定义为能见度小于1 km的区域)图3 D03区域地面观测站与不同PBL实验雾区对比Fig. 3 Comparison of observation and different PBL simulations in D03 图4 D03区域不同模拟实验的ETS和Bias评分Fig. 4 ETS and Bias of different experiments in D03 a和b分别代表LES1.1km和LES222m, 1, 2和3分别代表21日16:00, 17:00和18:00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, 灰色表示模拟的雾区(雾区的定义为能见度小于1 km的区域)图5 D05区域地面观测站与不同LES实验雾区对比Fig. 5 Comparison of observation and different LES simulations in D05 图6 各实验所需的计算机时Fig. 6 Computational time of different experiments 与 PBL1.1km 实验和 LES1.1km 实验相比, nd- LES1.1km 实验虽然模拟结果最接近实况, 但预报的岀雾时间并不准确, 而是早于实际岀雾时间 1 小时。并且, ndLES1.1km 实验在 D05 区域的 ETS 评分(图8 中深蓝色线) 21 日 18:00为?0.027, 19:00为?0.006, 在所有 LES 实验中是最低的, 模拟效果不理想。为了进一步提高网格分辨率, 我们在 PBL- 1.1km 实验模拟结果的基础上分别设计ndLES222m实验和ndPBL222m实验。从作为比对试验的 ndPBL222m 实验模拟结果(图 7(c1)~(c3))可以看出, 该实验对岀雾时间的预报效果没有明显改善, 21 日 21:00 才模拟出雾区, 晚于实况约 3 小时。这个结果也说明传统的 PBL 方案对此次辐射雾爆发的模拟效果并不理想, 不管是通过提高水平网格分辨率, 还是采用动力降尺度方法, 都并不能将岀雾时间提前。另外, 从图 6 可以看到, ndPBL222m实验的计算机时比PBL222m实验减少67.34% 。从 ndLES222m 实验的结果可以看到, 该实验预报的岀雾时间为 21 日 18:00 (图 7(b2)), 与实际岀雾时间一致。这个结果说明采用动力降尺度方法, 将 PBL 方案与LES方案相结合, 可以准确预报此次辐射雾的岀雾时间。从图 8 可以看到, 在此次辐射雾的岀雾阶段, ndLES222m 实验的ETS评分(图 8(a)中黑线) 21 日18:00为0.100, 21日19:00为0.254, 远远高于同时刻其他LES实验与动力降尺度实验的ETS评分。ndLES222m实验的Bias评分(图8(b)中黑线) 21 日18:00为1.66, 21日19:00为1.14, 在所有实验中是最接近 1 的, 说明 ndLES222m 实验可以有效地提高模拟能力, 特别是对此次辐射雾岀雾时间的预报上, 效果比所有的PBL方案和LES方案更好。 a, b和c分别代表ndLES1.1km, ndLES222m和ndPBL222m。1,2和3分别代表21日17:00,18:00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, 灰色表示模拟的雾区(雾区的定义为能见度小于1 km的区域)图7 D05区域地面观测站与不同ndown实验雾区对比Fig. 7 Comparison of observation and different ndown simulations in D05 此外, 从计算资源的需求上可以看到, 同样的水平分辨率情况下, 运用动力降尺度方法进行的模拟实验所需要的计算机时明显减少: ndLES1.1km实验比LES1.1km实验减少47.02%, ndLES222m实验比LES222m实验减少67.67% (图 6)。可以看出, 利用动力降尺度方法, 将PBL方案与LES方案相结合进行模拟运算, 可以节省大量计算资源, 为业务预报提供了一种可能性。为了进一步降低计算机时, 我们进行改变起报时间的ndLES222m_06(4p5l_06)实验, 即将实验的起报时间由原来的21 日 08:00延后 6 小时至 21 日14:00。从图6可以看出, 该实验确实能够减少计算机时, 但是对此次辐射雾过程及岀雾时间的预报效果并不好, 模拟的岀雾时间有 1 小时的滞后(图略)。并且, 从图 8 (浅蓝色线)可以看到, 该实验的ETS和Bias评分都不理想。

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