动力降尺度方法在辐射雾大涡模拟中的应用(7)

MET (california meteorological model) 3种降尺度方案, 对比分析风功率预报业务中的效果。陈威霖[15]针对中国东南部区域, 分别利用可变网格区域气候模式的动力模式和统计模型 SDSM (statistical down scaling model)进行动力和统计降尺度, 对该区域 21 世纪的气候变化进行高分辨率预估研究。在雾的研究领域, 为了提高分辨率, WRF模式常用的方法是增加网格嵌套层数, 但由于不同嵌套网格之间的数据交换, 需要的计算资源通常比较大。 辐射雾通常在较大面积区域内爆发性出现。在日常业务预报中, 若能够准确地预报辐射雾的岀雾时间, 及时发布大雾预警, 就可以有效地减少经济损失。高分辨率 LES 在雾的预报中有一定优势, 但是计算量比 PBL 方案大, 难以用于业务模式。基于以上原因及前人的研究, 本文选取华北地区一次辐射雾天气个例以及对此次辐射雾个例模拟效果相对最优的 PBL 方案[11], 首先通过不同分辨率网格嵌套的 LES 模拟方法对此次辐射雾过程进行模拟, 然后利用动力降尺度方法将传统 PBL 方案的模拟结果作为 LES 方案的初值和侧边界条件进行模拟, 最后利用ETS (equitable threat score)和Bias评分, 对比分析不同敏感性实验的模拟结果, 探讨动力降尺度方法在辐射雾个例中的预报效果及应用前景。 1 天气背景及资料来源 1.1 天气过程 2013 年 1 月 21 日 08:00 前, 华北地区位于高空槽前, 地面位于西南暖湿气流控制下, 河北省大部分地区经历了一次降水过程(图略)。北京时(local standard time, LST) 21 日 08:00, 中高层槽线移过华北地区, 至21日20:00后中高层已经转变为由西北气流控制下的槽后天气, 大气中高层以少云天气为主。21 日华北地区地面位于高压系统的底部, 水平气压梯度小, 多数地区有 2 m/s左右的水平风。这样的天气形势有利于雾的形成和发展[16]。地面观测站及高速公路气象观测站监测到, 大雾最早于21日18:00开始在河北省境内形成, 19:00后雾区范围迅速扩大, 3 小时后河北省大部分地区被大雾笼罩, 多地出现能见度小于 100 m 的浓雾, 持续长达两天时间。这次大雾过程有出现时间早、浓度大、维持时间长、影响范围广的特点, 是一次非常典型的华北地区辐射雾[11]。 1.2 资料 1) 美国国家环境预报中心(National Center for Environmental Prediction, NCEP)的FNL (final opera-tional global analysis)再分析资料, 垂向共26层, 每天 00:00, 06:00, 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,

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