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动力降尺度方法在辐射雾大涡模拟中的应用(9)

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m10 km3.3 km1.1 km? 水平格点100××××412? 边界层方案QNSEQNSEQNSE?? feedback?111? PBL222m(5p)分辨率30 km10 km3.3 km1.1 km222 m 水平格点100×××××1201 边界层方案QNSEQNSEQNSEQNSEQNSE feedback?1111 LES222m(5l)分辨率30 km10 km3.3 km1.1 km222 m 水平格点100×××××1201 边界层方案QNSEQNSEQNSEQNSE关闭 feedback?1111 不同实验的分辨率、边界层和积云参数化方案设置见表 1。由于 ndLES1.1km(3p4l)实验与 LES- 1.1km(4l)实验的区别在于前者关闭了 D04 的 feed-back 项, ndLES222m(4p5l)实验与 LES222m(5l)实验、ndPBL222m(4p5p)实验与 PBL222m(5p)实验的区别在于前者关闭了 D05 的 feedback 项, 因此nd-LES1.1km, ndLES222m 和 ndPBL222m的这几项不在表1中列出。 4 实验结果和分析 4.1 PBL方案的模拟结果从模拟结果(图 3)可以看到: 随着水平网格分辨率提高, WRF 模式 PBL 方案对雾结构的模拟变得更加清晰, 其中以PBL222m实验最理想; 3组实验模拟的雾区都是在河北省南部与山东省交界的区域最先开始发展。虽然提高了网格水平分辨率, 但岀雾时间并没有提前, 可以看到 PBL3.3km实验、PBL1.1km 实验和 PBL222m 实验的出雾时间均为21 日 21:00, 比实际爆发时间(21 日 18:00) 晚约 3小时, 这与左全等[11]的实验结果一致。另外, 21 日21:00, 3 组实验的 ETS 评分(图 4(a))分别为 0.071, 0.025 和 0.122, 表明 PBL222m 实验表现最好; 而在 21 日 23:00 后的时间段, PBL222m 实验的 ETS评分并不理想, 是 3 组实验里最低的。通过这 3组实验可以看出, 传统的 PBL 方案对此次辐射雾爆发的模拟效果比较差, 因此不能简单地通过提高水平网格分辨率来提高PBL方案的预报效果。 4.2 LES的模拟结果从模式结果(图 5)可以看出, 采用 LES 可以改善对此次辐射雾的预报效果。特别是对雾爆发的预报, LES 比传统 PBL 方案有很大改进, 模拟的岀雾时间提前 4~5 小时。LES 虽然比 PBL 提前了岀雾时间, 但比实际岀雾时间超前 1~2 小时。实际观测到的岀雾时间为 21 日 18:00, 而 LES1.1km 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, L

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