动力降尺度方法在辐射雾大涡模拟中的应用(8)

否则O=0 。H为正确的模拟结果, 当测站模拟的结果出雾且同时观测站出雾, 计算为一次正确预报, 则H=1, 否则H=0。R=F×O/N为权重系数,N为模拟区域内观测站的总数。ETS 可以衡量模拟结果的好坏, 取值范围为?1/3~1, 其值越高, 说明模拟的结果越好, 当模拟结果与观测完全一致时, ETS=1。Bias可以衡量模拟结果的空间偏差, 其值为 1 说明模拟结果最理想, 大于 1 说明模拟的雾区范围过大, 小于 1 说明模拟的雾区范围小于观测值。 3 模拟区域及实验方案设计 3.1 模拟区域 左全等[11]用 WRFV3.5 对此个例做了模拟, 本文选用 WRFV3.7 对此次大雾过程进行研究。选择相同的模拟区域, 区域设置如图 2 中 D01, D02, D03, D04 和 D05 所示, 水平分辨率分别为 30 km, 10 km, 3.3 km, 1.1 km和222 m; 模式的顶层为50 hPa, 垂直方向共分为 40 层。用NCEP每6小时一次的 FNL 全球分析资料作为模式初值和侧边界条件。实验模拟的起始时间为 2013 年 1 月 21 日08:00, 共运行24小时。 3.2 实验方案及实验设计 本研究对不同边界层方案进行模拟实验, 结果表明各方案都可以模拟出雾区, 但是出雾时间都有一定的滞后(图略), 这与左全等[11]的结论一致, 因此选择模拟效果最好的 QNSE 方案作为 PBL 实验。采用连续嵌套的方式, 设计 PBL3.3km(3p)实验、PBL1.1km(4p)实验和PBL222m(5p)实验, 以便检验 PBL 方案对此次辐射雾的模拟效果。模式的物理过程为WSM-6微物理过程方案[21]、RRTM长波辐射方案[22]、Dudhia短波辐射方案[23]、Kain-Fritsch 积云参数化方案[24]以及 QNSE 边界层方 案[25]。从D03区域开始关闭积云参数化方案。 WRF-LES 大涡模拟除在实验的最内层关闭了边界层方案和积云参数化方案并使用大涡模拟外, 还使用了与相应的 PBL 实验相同的区域、垂直分辨率以及基本相同的物理过程参数化方案。本文通过 LES1.1km (4l)实验和 LES222m (5l)实验, 检验改变水平分辨率对LES模拟结果的影响。 WRF 模式提供一种 ndown 动力降尺度方法(http: //www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/user_guide_V3/users_guide_chap5.htm), 其核心是单向嵌套, 也就是利用已经生成的粗分辨率网格模拟结果, 通过ndown 程序生成细分辨率网格运行所需的初始侧边界条件, 并读取更高分辨率的下边界条件(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 k

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