动力降尺度方法在辐射雾大涡模拟中的应用(6)

图8 D05区域LES实验与ndown实验的ETS和Bias评分Fig. 8 ETS and Bias of different LES simulations and ndown simulations in D05 5 结论 本文采用WRFV3.7模式, 选用 LES 和 PBL 方案设计敏感性实验, 对华北地区一次辐射雾个例的起雾时间及迅速扩大阶段进行了模拟研究, 主要结果如下。 1) LES方案可以改善对起雾时间预报效果, 比PBL 方案提前 4~5 小时, 但比实际岀雾时间有 1~2小时的超前。提高水平网格分辨率可以改善 LES的预报效果, 在岀雾时间上 LES1.1km实验比实况超前2小时, LES222m实验比实况超前1小时。在21日18:00的岀雾时间上, LES222m实验在D03区域内预报效果比LES1.1km实验好, 表现在ETS评分更高, Bias 值也更小。但是, LES 提高水平分辨率需要较多的计算资源, LES222m实验所需计算机时是LES1.1km实验的44.59倍。 2) 运用动力降尺度方法, 将传统的 PBL 方案与LES方案相结合, 可以提高岀雾时间预报的准确性。ndLES1.1km 实验比 PBL1.1km 实验岀雾时间提前 4 小时, 比 LES1.1km 实验推迟 1 小时, 更接近实况。ndLES222m实验能够在18:00准确预报起雾时间, 与实况岀雾时间一致, 并且在 21 日 18:00和 19:00 的预报评分也是所有实验中最高的。运用动力降尺度方法, 将传统的 PBL 方案与 LES 相结合, 还能节约大量计算机时。NdLES1.1km 实验比LES1.1km实验计算机时减少 47.02%, ndLES222m实验的计算机时比 LES222m 实验减少67.67%。 岀雾时间是业务预报的难题, 计算资源是制约业务预报发展的瓶颈。本文通过动力降尺度方法, 将 LES 方案与传统 PBL 方案相结合, 较成功地模拟了华北地区一次辐射雾过程, 不仅提高了预报技巧, 准确地预报岀雾时间, 同时节省了大量计算机时, 展现了动力降尺度方法在辐射雾研究及业务预报中的应用前景及价值。在日常业务预报中, 可以采用传统的 PBL 方案对天气过程进行模拟预报, 能够在不耗费太多计算资源的前提下快速把握未来的天气形势和天气过程; 在 PBL 方案预报结果显示有辐射雾出现时, 应重点关注可能出雾区域, 利用动力降尺度方法, 将 LES 方案与传统 PBL 方案相结合进行 WRF 模拟预报, 可以精确定位辐射雾的发生地点和岀雾时间。这样, 既可节省计算资源, 又能提高业务预报技巧。本研究为未来高分辨率业务预报系统的LES模拟实现提供了一种可能性, 但是本文结论有待于更多实际个例的检验。 大涡模拟(the large eddy simulation, LES)是一种分辨率能够达到米级[1-2], 可以精确地解析湍流运动的模拟方法, 近年已广泛应用于大气精细物理过程的研究中, 如边界层辐射雾[3-4]、台风边界层小尺度运动[5]、城市中的颗粒物排放源[6]和层积云的风场、能量输送特征[7]。 Deardorff[8]于 1972 年首次提出将 LES 应用于行星边界层(planetary boundary layer, PBL)的研究, LES 方法的优势在于具有高分辨率, 能够更好地模拟边界层湍流和能量输送的结构特征[9-10]。特别是在对雾的研究中, LES 能够更好地研究辐射雾的精细结构[3]以及辐射雾形成和发展过程中的细节[4]。Bergot[1]利用 LES 研究辐射雾的小尺度结构, 发现了雾形成和发展阶段物理量场的不同特征, 探讨了湍流能量在不同阶段对雾的影响。左全等[11]利用LES 对华北地区一次冬季辐射雾过程进行模拟, 对比分析了雾爆发前后的地面气温和相对湿度等物理场变化, 发现与 PBL 方案相比, LES 可以明显提高中尺度模式对华北地区辐射雾的预报技巧。然而, 与提高网格水平分辨率类似, LES 通过高分辨率地解析湍流运动来研究辐射雾的精细结构, 也需要大量的计算资源来进行模拟运算, 因此在现有的计算能力条件下还不能用于业务模式预报。 动力降尺度模拟方法在气候研究领域有较多的应用[12]。降尺度方法能将全球气候模式输出的粗空间分辨率和较长时间间隔的数据转化为几千米以内的空间尺度和短时间间隔的气象数据, 为气象、水文、生态、环境模拟和预警研究提供数据资料和参考依据, 目前已成为一个重要的研究领域[13]。左河疆等[14]分别采用直接插值、WRF (the weather research and forecasting model)模式嵌套和 WRF+CAL

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