WRF模式中微物理和積云參數(shù)化方案的對比試驗 - 圖文-

1、第28卷 第4期 熱 帶 氣 象 學(xué) 報 V ol.28,No.4 2012年8月 JOURNAL OF TROPICAL METEOROLOGY Aug.,2012廖鏡彪,王雪梅,夏北成,等. WRF 模式中微物理和積云參數(shù)化方案的對比試驗J. 熱帶氣象學(xué)報,2012,28(4: 461-470.文章編號:1004-4965(201204-0461-10WRF 模式中微物理和積云參數(shù)化方案的對比試驗廖鏡彪1, 2,王雪梅1,夏北成1,王體健2,王志銘1(1. 中山大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,廣東 廣州 510275;2. 南京大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院,江蘇 南京 210093摘 要: 為了研究微物理參數(shù)

2、化方案對珠江三角洲(簡稱珠三角降水模擬的影響,利用WRF 中尺度數(shù)值預(yù)報模式,在3 km 模式分辨率下,在微物理方案為WSM6方案條件下,選用KF 、BMJ 、GD 以及G3等四種積云參數(shù)化方案對2010 年5月14日廣東珠三角地區(qū)的一次暴雨過程進行了模擬試驗。結(jié)果顯示,KF 方案對于降水帶和降水量的模擬與實況較為一致。在積云參數(shù)化方案為KF 條件下,分別選用Kessler 、Lin et al 、WSM 3、WSM5、Ferrier (New eta和WSM6等6種微物理方案再次對這次暴雨過程進行模擬試驗,模擬結(jié)果的對比分析表明:選用Lin et al 微物理方案時,模式較好地模擬出了強降水

3、雨帶的位置和降水強度;而其他5種參數(shù)方案的模擬效果均不好,降水量明顯偏小,雨帶位置偏差較大;同時對低空急流、K 指數(shù)和上升速度等物理量分析可知,Lin et al 方案能較好地模擬出降水實況。關(guān) 鍵 詞:WRF 模式;微物理參數(shù)化方案;積云參數(shù)化方案;降水;珠三角中圖分類號:P435 文獻標識碼:A Doi :10.3969/j.issn.1004-4965.2012.04.004收稿日期:2010-08-30; 修訂日期:2011-11-18資助項目:國家自然基金-廣東聯(lián)合基金重點項目(U0833001資助;中山大學(xué)高性能與網(wǎng)格計算中心支持。 通訊作者:王雪梅,女,從事環(huán)境科學(xué)研究工作。Em

4、ail: eeswxm1 引 言珠三角位于亞熱帶季風(fēng)區(qū),城市化水平高,有漫長的海岸線,復(fù)雜的下墊面,如地表植被和土壤類型十分復(fù)雜,局地氣候的空間差異明顯。復(fù)雜的地形效應(yīng)和海-陸-氣相互作用都給該地區(qū)的天氣氣候數(shù)值模擬帶來難度。為了提高中小尺度災(zāi)害性天氣預(yù)報的準確率,中尺度數(shù)值模擬的研究在最近30年內(nèi)得到了迅速發(fā)展1-2,其中以WRF 、MM5等氣象模式的應(yīng)用最為廣泛。隨著WRF 模式的發(fā)展,它所提供的物理參數(shù)化方案越來越完善、成熟3-5。孫健等6用WRF 與MM5分別模擬1998年3次暴雨過程的試驗表明,對于模擬預(yù)報江淮地區(qū)、不同性質(zhì)的強降水過程,WRF 在模擬天氣系統(tǒng)和降水落區(qū)上已明顯優(yōu)于M

5、M5模式,不足的是模擬的降水量比實況要小。劉寧微等7在一次遼寧暴雨的模擬研究中亦指出,WRF 對于高度場、風(fēng)場等物理量的模擬效果要優(yōu)于MM5,WRF 模式系統(tǒng)在預(yù)報各種天氣中都具有較好的性能。對于降雨的數(shù)值模擬,特別是對特大暴雨的數(shù)值模擬精度一直存在比較大的難度,是氣象學(xué)者研究的重要課題。目前認為對降雨模擬影響較大的物理過程主要有微物理過程、積云對流過程以及邊界層參數(shù)化方案。陳炯等8研究了WRF 模擬中不同邊界層參數(shù)化方案對7月江淮暴雨的模擬比較,指出采用MYJ 邊界層方案對降水的模擬更接近實況。但相對來說,對于降水的模擬,微物理過程起著主要作用,其次是積云對流過程,邊界層參數(shù)化方案影響相對較

6、小9。Jankov 等10還進行不同物理方案比較,認為最敏感的是對流方案,對于弱降水過程,邊界層和微物理方案的462 熱 帶 氣 象 學(xué) 報 28卷敏感性是相當?shù)?而對于強降水,微物理方案比較敏感。許多學(xué)者研究指出,中尺度模式中微物理方案和積云對流方案有很多的優(yōu)勢和應(yīng)用潛力,不同的方案對降水模擬結(jié)果有很大的差異,參數(shù)化方案具有很強的區(qū)域性,因此在實際暴雨模擬中,究竟采取哪一種方案的結(jié)果會更理想,在不同區(qū)域,仍需要深入研究11。目前,針對珠三角地區(qū)WRF模式的微物理過程和積云參數(shù)化過程的數(shù)值試驗方面的研究還比較少。本文以2010年5月珠三角地區(qū)的一次暴雨為研究個例,在不同的積云對流參數(shù)化過程和微

7、物理過程的組合下,對不同的方案組合進行了比較試驗和分析,以求進一步了解和認識WRF模式中不同積云對流參數(shù)化和微物理參數(shù)化方案組合對降水模擬的敏感性,為在珠三角地區(qū)合理選擇和使用模式中的降水參數(shù)化方案提供參考依據(jù)。2 WRF模式及參數(shù)化方案簡介WRF(Weather Research Forecast模式系統(tǒng)是由美國許多研究部門及大學(xué)聯(lián)合開發(fā)的新一代中尺度非靜力平衡、高分辨率、科研和業(yè)務(wù)預(yù)報統(tǒng)一的中尺度預(yù)報和資料同化模式。WRF模式是一個完全可壓非靜力模式,采用Arakawa-C格點,垂直坐標采用地形追隨靜力氣壓坐標,即歐拉質(zhì)量坐標,重點考慮水平分辨率為110 km左右的大氣運動。目前WRFV3

8、.1.1版本提供的用于研究的微物理方案主要有:Kessler scheme、Lin et al scheme、WSM3、WSM5、Ferrier(new Eta scheme、WSM6等6種,而模式提供的積云參數(shù)化方案主要有:Kain-Fritsch(new Eta scheme、Betts-Miller- Janjic(BMJ scheme、Grell-Devenyi(GD ensemble scheme、New Grell scheme (G3等4種。2.1 微物理方案簡介2.1.1 Kessler暖云方案來自于COMMAS模式,是一個簡單的暖云降水方案,考慮的微物理過程包括:雨水的產(chǎn)生、

9、降落以及蒸發(fā),云水的增長,以及由凝結(jié)產(chǎn)生云水的過程,微物理過程中顯式預(yù)報水汽、云水和雨水,無冰相過程。2.1.1 Purdue Lin方案微物理過程中,包括了對水汽、云水、雨、云冰、雪和霰的預(yù)報,在結(jié)冰點以下,云水處理為云冰,雨水處理為雪。所有的參數(shù)化項都是在Lin等12以及Rutledge等13的參數(shù)化方案的基礎(chǔ)上得到,飽和修正方案采用Tao等14的方法。這個方案是WRF模式中相對較成熟的方案,更適合于理論研究。2.1.3 Eta Ferrier方案此方案預(yù)報模式平流項中水汽和總凝結(jié)降水的變化。程序中用一個局域數(shù)組變量來保存初始猜測場信息,然后從中分解出云水、雨水、云冰以及降冰的變化密度(冰

10、的形式包括雪、霰或冰雹。降冰密度是根據(jù)存有冰的增長信息的局域數(shù)組來估計,其中,冰的增長與水汽凝結(jié)和液態(tài)水增長有關(guān)。降落過程的處理是將降水時間平均通量分離成格點單元的立體塊。這種處理方法,伴隨對快速微物理過程處理方法的一些修改,使得方案在大時間步長時計算結(jié)果穩(wěn)定。根據(jù)Ryan的觀測結(jié)果,冰的平均半徑假定為溫度函數(shù)。冰水混合相僅在溫度高于-10 時考慮,而冰面飽和狀態(tài)則假定在云體低于-10 。2.1.4 WRF Single_Moment_3_class(WSM3方案該方案來自于舊的NCEP3方案的修正,包括冰的沉降和冰相的參數(shù)化。與其它方案不同的是診斷關(guān)系所使用冰的數(shù)濃度是基于冰的質(zhì)量而非溫度。

11、方案包括三類水物質(zhì):水汽、云水或云冰、雨水或雪。在這種被稱為簡單的冰方案中,云水和云冰被作為同一類來計算。它們的區(qū)別在于溫度,也就是說當溫度低于或等于凝結(jié)點時冰云存在,否則水云存在,雨水和雪也同樣考慮,該方案的精度適用于業(yè)務(wù)模式。2.1.5 WSM5 方案與WSM3類似的對NCEP5方案進行了修正,它代替了NCEP5版本。2.1.6 WSM6 方案該方案擴充了WSM5方案,它還包括有霰和與它關(guān)聯(lián)的一些過程。這些過程的參數(shù)化大多數(shù)4期廖鏡彪等:WRF模式中微物理和積云參數(shù)化方案的對比試驗 463和Lin等的方案相似,在計算增長和其它參數(shù)上有些差別。為了增加垂直廓線的精度,在下降過程中會考慮凝結(jié)/

12、融化過程。過程的順序會最優(yōu)化選擇,是為了減少方案對模式時間步長的敏感性。與WSM3、WSM5一樣,飽和度調(diào)節(jié)按Dudhia15和Hong等16的方案分開處理冰和水的飽和過程。2.2積云參數(shù)化方案簡介2.2.1 淺對流Kain-Fritsch(new Eta(KF方案在Eta模式中對Kain-Fritsch方案進行了調(diào)整,利用一個簡單的云模式伴隨水汽的上升和下沉,同時包括卷入和卷出,以及相對粗糙的微物理過程的作用。2.2.2 Betts-Miller-Janjic(BMJ方案對Betts-Miller方案進行了調(diào)整和改進,在一給定的時段,對熱力廓線進行張弛調(diào)整,在張弛時間內(nèi),對流的質(zhì)量通量可消耗

13、一定的有效浮力。此方案為對流調(diào)整方案,淺對流調(diào)整是該方案的重要部分。2.2.3 Grell-Devenyi(GD集合方案該方案是質(zhì)量通量類型,用不同的上升、下沉、卷入、卷出的參數(shù)和降水率,靜態(tài)控制與動態(tài)控制相結(jié)合的方法處理,這是決定云質(zhì)量通量的方法。2.2.4 New Grell Scheme(G3方案基于不穩(wěn)定或準平衡率,采用簡單的單云上升氣流和下沉氣流的通量和確定加熱或濕潤的補償方案,適用于格點規(guī)模較小的1030 km分辨率范圍,往往用于解決有足夠規(guī)模的降雨和對流性的平衡降雨。并且考慮了剪切作用對降水效率的影響。3 試驗方案3.1 降水實況概況2010年5月1415日受地面冷空氣、中低層暖

14、濕切變線的共同影響,廣東珠三角地區(qū)出現(xiàn)了一次暴雨過程,廣州地區(qū)平均累計雨量超過50 mm,其中最大降水為235.8 mm(位于廣州南湖公園測站;在清遠-韶關(guān)一帶也有強降水過程,同時在陽江東南部也有一強降水中心,降水強度達150 mm以上。本文模擬了5月14日00時15日00時(世界時,下同發(fā)生在廣東中部的強降水過程。3.2 試驗設(shè)計一般認為,對于WRF模式,積云參數(shù)適用于大于10 km的粗網(wǎng)格,在某些強對流地區(qū),在5 10 km的水平分辨率下可以考慮使用積云參數(shù),而對于分辨率小于5 km情況下,不使用積云參數(shù)。本文首先設(shè)計了水平分辨率為12 km和4 km的二重嵌套模擬本次暴雨過程,12 km

15、分辨率下積云參數(shù)為KF方案,4 km分辨率下不設(shè)置積云參數(shù),其他參數(shù)設(shè)置如表1。結(jié)果顯示(圖略,各個方案均沒有模擬出正確的降水中心,而模擬出現(xiàn)虛假降水中心,模擬的降水帶分布范圍與實況不一致,廣州降水中心的降水量也只有20 mm左右,廣州地區(qū)降水量實況均在75 mm以上。此方案對于此次降水的模擬效果不理想。由于廣東地處亞熱帶地區(qū),5月是廣州雨季前汛期,屬于強對流天氣旺盛期,其降水多與南下冷氣流和北上暖濕氣流交匯以及華南西南低空急流有關(guān),因此,本文設(shè)計了在網(wǎng)格為9 km和3 km的第二套二重嵌套方案,以檢驗分辨率小于5 km情況下,WRF模式對降水模擬效果。表1 粗網(wǎng)格(12 km模擬參數(shù)設(shè)置方案

16、積云方案微物理方案其他方案1 KF(neweta KesslerYSU,RRTM,Dudhia,Noah2 同上Lin 同上3 同上WSM3 同上4 同上WSM5 同上5 同上Ferrier 同上6 同上WSM6 同上本次試驗?zāi)M中心點取23.055 N,113.402 E,垂直方向取27個不等距分層,模式頂取100 hPa,初始場及側(cè)邊界資料選用NCEP 的1 1 全球再分析資料,積云參數(shù)化試驗中選用 WSM6微物理過程、YSU邊界層方案、RRTM 長波輻射方案、Dudhia 短波輻射方案、Noah 陸面過程方案,模式積分時間為121小時(2010年5月12日00 時17日00時,積分步長為

17、60秒。由于中尺度模式對其初始場和邊界條件的依賴性,模式的處理464 熱 帶 氣 象 學(xué) 報 28卷過程將影響模式的模擬結(jié)果,因此本文在各個試驗中首先使用相同的物理過程,只改變積云參數(shù)化方案,進行了4組積云參數(shù)化試驗(表2,水平分辨率均為3 km ,水平格點數(shù)為151109,分析探討了各方案的性能及特點,對比實測觀測數(shù)據(jù)得出較好的積云參數(shù)化方案,并且以此積云方案為基準,在其他參數(shù)不變的情況下,采用上述各種參數(shù)化方案,進一步模擬降水過程,并以此得出珠三角地區(qū)對降水過程模擬較好的微物理和積云對流參數(shù)化組合。表2 積云參數(shù)化方案設(shè)計方案 積云方案 微物理方案 其他方案1 KF(new eta WSM

18、6YSU ,RRTM ,Dudhia ,Noah 2 BMJ 同上 同上 3 GD 同上 同上 4 G3同上 同上4 積云參數(shù)化方案模擬結(jié)果分析如圖1可見,4個方案模擬的24 h 降水分布都出現(xiàn)了強降水帶和強降水中心,但其位置卻差異很大。a. KF方案;b .BMJ 方案; c .GD 方案;d .G3方案; 圖1 積云參數(shù)化試驗?zāi)M的24小時累積降水量分布4期廖鏡彪等:WRF 模式中微物理和積云參數(shù)化方案的對比試驗 465a .Kessler 方案;b .Lin 方案; c .WSM3方案;d .WSM5方案; e .Ferrier 方案;f .廣東珠三角地區(qū)2010年5 月14日00時15

19、日00 時實況降水分布; 圖2 微物理參數(shù)化試驗?zāi)M的24小時累積降水量分布可以看到,只有KF 方案模擬出了3個降水中心和降水帶,分別是廣州佛山降水中心、陽江降水中心和清遠降水中心。但其降水量偏小,實況中出現(xiàn)了最大降水量235.8 mm ,在模擬結(jié)果中最大降水量只有160 mm 。而此4種方案模擬的降水量均偏小,平均都只有60 mm 左右,模式對于極值情況的模擬效果不好。除KF 方案之外的其他3種方案無論是降水帶、降水中心還是降水量都與實況偏差較大,其中,BMJ方案沒有模擬出強降雨帶,而GD方案和G3方案,只模擬出零星的小范圍大降雨區(qū),效果不好。5 微物理過程的參數(shù)化模擬結(jié)果分析由于微物理參數(shù)

20、化和積云參數(shù)化是兩個很重要的物理過程,對降水的模擬影響很明顯,根據(jù)上述分析,將積云參數(shù)方案中的KF方案作為基準方案,分別再和微物理過程中的Kessler、Lin、WSM3、WSM5以及Ferrier方案搭配進行模擬,以找出對珠三角降水模擬效果較好的方案組合。從圖2(見上頁和圖1a中各試驗所模擬的24小時累積降水量可以看到,與實況24小時降水對比,6個試驗基本上都模擬出了雨帶的走勢與降水的落區(qū),但降水中心位置有一定的偏差,降水強度也都有不同程度的偏弱。WSM6方案模擬的降雨帶與實況接近,分別有廣州佛山降雨帶、陽江降雨帶和清遠降雨帶,但是其模擬的降水量偏小,實況有超過150 mm的降水量,而模擬只

21、有100 mm降水量。Kessler方案模擬的降水中心與實況基本吻合,雨量都達到150 mm 以上,與實況的降水強度相當,但主要降水中心廣州地區(qū)的降水沒有模擬出來,且整體模擬的降雨帶偏東,范圍較小。Lin方案模擬出了3個降水中心,分別是廣州佛山降水中心、陽江次降水中心和清遠肇慶次降水中心,雨量分別達到150 mm、150 mm和100 mm 以上,其中廣州暴雨中心最大降水量達240 mm,與實況降水一致性較好,但廣州佛山降水中心偏西,清遠肇慶降水中心偏西南,而陽江降水中心超過150 mm的強降水帶范圍偏小。WSM3方案模擬的降水中心和降水落區(qū)均與實況相差較遠,對降水的響應(yīng)較差。WSM5方案模擬

22、的廣州佛山和清遠肇慶2個降水帶連成一片,并且降水中心強度偏弱,只有120 mm降水量,而模擬的陽江降水中心降水強度明顯偏大,降水量超過250 mm,實況只有158 mm。Ferrier方案模擬的降水中心和降水落區(qū)情況與WSM5相似,對降水落區(qū)的模擬范圍明顯偏東,二者相差1個經(jīng)度。WSM6模擬的降雨帶走向與實況降雨帶一致,但其降水量偏小,模擬的最大降水量低于150 mm。從模擬的降水分布和降水量上看,Lin方案模擬的結(jié)果要明顯優(yōu)于其他方案,Lin方案基本預(yù)報出了雨帶的中心強度、位置和雨帶的寬度,不足的是其清遠降水落區(qū)偏大,并且沒有模擬出小范圍的降水極值。雖然6個試驗采用同樣的積云對流參數(shù)化方案(

23、KF方案,但由于采用不同的微物理方案,使得預(yù)報的降水有一定差異,這在一定程度上可以說明,微物理是重要的非絕熱加熱物理過程之一,成云降雨過程發(fā)生以后通過感熱、潛熱和動量輸送等反饋作用影響大尺度環(huán)流,并在決定大氣溫度、濕度場的垂直結(jié)構(gòu)中起著關(guān)鍵作用,可以通過調(diào)整溫濕場結(jié)構(gòu),從而影響到積云對流發(fā)生發(fā)展的條件,最終對積云降水產(chǎn)生一定的影響。6 模擬降水物理量診斷為了進一步分析不同參數(shù)化方案對降雨的影響,本節(jié)對主要影響降雨過程的低空急流、層結(jié)穩(wěn)定度以及上升速度進行分析。此次暴雨過程中,6種方案均顯示存在來自南海,呈西南-東北走向的低空激流,風(fēng)速達20 m/s,源源不斷地向暴雨區(qū)輸送水汽,使得暴雨區(qū)低空形

24、成高溫高濕環(huán)境,為對流不穩(wěn)定增長和暴雨的持續(xù)提供了有利的水汽條件。K指數(shù)是表征中低層大氣的暖濕程度和大氣穩(wěn)定度的指數(shù),對強對流天氣預(yù)報具有指導(dǎo)意義。K指數(shù)表達式為: K=(T850-T500+T d850-(T700-T d700,其中T850、T500、T700、T d850、T d700分別表示850 hPa、500 hPa、700 hPa溫度,850 hPa和700 hPa 露點溫度。式中(T850-T500表示溫度直減率, T d850表示低層水汽條件,(T700-T d700表示中層飽和穩(wěn)定度。K值越大,層結(jié)越不穩(wěn)定,一般而言,當K35 時,層結(jié)就相當不穩(wěn)定。圖3為2010年5月14

25、日09時850 hPa高度K指數(shù)場以及風(fēng)場分布。從圖3可以看到,發(fā)生暴雨前各個暴雨區(qū)上空K指數(shù)均達到40 ,最大超過42 ,表明當時大氣層結(jié)相當不穩(wěn)定,非常有利于強對流天氣發(fā)展。低空急流源源不斷地輸送水汽位置與中高層大氣層結(jié)不穩(wěn)定位置相對應(yīng),促進強對流天氣的發(fā)展,形成暴雨。暴雨的形成,除了充足的水汽輸送和層結(jié)不穩(wěn)定外,還需要伴隨強烈的上升運動,以輸送水汽、熱量、動量等物理量,上升運動對天氣系統(tǒng)的發(fā)展和暴雨的形成起著極為重要的作用。圖4為2010年5月14日09時23.1 N垂直速度剖面圖。從圖4可發(fā)現(xiàn),在23.1 N,113.5 E處(為廣州暴雨中心,Kessler方案中,850 hPa處的上

26、升速度僅為1.5 m/s,而500 hPa高度以上達4.5 m/s;Lin 方案中,850 hPa處上升速度達到8 m/s,并且延伸到500 hPa高度也有4 m/s,很好地配合了水汽向上層輸送,為暴雨的形成提供了良好的水汽條件; WSM3方案中,模擬的上升速度情況與Lin方案類似,在850 hPa處上升速度也達到8 m/s,然而,其模擬的850 hPa低空急流及K指數(shù)場不與之對應(yīng),因而沒有模擬出暴雨;WSM5方案中,850 hPa高度上升速度只有2.5 m/s,上升速度大值區(qū)出現(xiàn)在400700 hPa高度之間,達6 m/s;而Ferrier方案和WSM6方案模擬的最大上升速度均只有2 m/s

27、。根據(jù)模擬結(jié)果,提取2010年5月14日09時各個方案模擬的廣州暴雨中心K值和上升速度值(表3,Lin 方案和WSM3方案對暴雨區(qū)的層結(jié)不穩(wěn)定和垂直上升速度的模擬值較大,對暴雨的形成和持續(xù)過程有良好的促進作用。而其他方案模擬的850 hPa 上升速度均較小,只有1.52.5 m/s。A.Kessler方案B.Lin方案 C.WSM3方案D.WSM5方案 E.Ferrier方案F.WSM6方案 圖3 各方案模擬的850 hPa風(fēng)場以及K指數(shù)場圖( A.Kessler方案B.Lin方案 C.WSM3方案D.WSM5方案 E .Ferrier 方案F .WSM6方案 圖4 各方案模擬的上升速度剖面圖

28、表3 2010年5月14日09時不同方案的廣州暴雨中心K 值和上升速度對比方案廣州暴雨 中心K 值 850 hPa 上升 速度/(m/s 500 hPa 上升速度/(m/sKessler 40 1.5 4.5Lin 40 8.0 4.0 WSM3 40 8.0 4.0 WSM5 37 2.5 6.0 Ferrier 38 2.0 0 WSM6 38 2.0 07 小 結(jié)利用WRF 模式,采用2種不同分辨率,分別為(12 km ,4 km和(9 km ,3 km的嵌套方法,采用4種積云參數(shù)化方案和6種微物理過程對廣東2010年5月14日一次強降水過程進行模擬,結(jié)果發(fā)現(xiàn),對于12 km 和4 km

29、 的二重嵌套下模擬降水結(jié)果顯示,各個方案均沒有模擬出與實況相近的降水帶、降水中心和降水量,而模擬出虛假降水中心,降水量只有20 mm 左右,遠低于實況的75 mm 以上。而對于9 km 和3 km 的二重嵌套下其模擬結(jié)果較好。(1 相對于積云參數(shù)化方案,微物理方案可通過調(diào)整溫濕場結(jié)構(gòu),從而影響到積云對流發(fā)生發(fā)展的條件,最終對積云降水產(chǎn)生一定影響,在WRF 模式中對降水的模擬效果的影響很大。(2 積云對流參數(shù)化方案KF 方案與微物理方案Lin 方案的組合最能模擬出降水中心的位置和強度,且降水落區(qū)和降水帶寬度與實況相比較為一致。(3 各種微物理方案模擬的850 hPa 低空急流特征有較好的一致性,

30、但是模擬的各高度層的垂直速度和K 指數(shù)場存在較大差別,其中,Lin 方案和WSM3方案模擬的上升速度均達到8 m/s ,而Lin 方案模擬的K 指數(shù)場與降水帶位置較為一致;模擬的各物理量空間位置是否對應(yīng)是降水模擬效果好壞的關(guān)鍵。(4 微物理參數(shù)和積云參數(shù)的改變對降水的落區(qū)影響顯著,Kessler 方案、Ferrier 方案和WSM3方案對降水量和降水帶分布的模擬效果差,WSM5方案模擬的暴雨降水中心降水量偏大,超過250 mm ,Lin 方案模擬的結(jié)果較接近實況,分別模擬出了3個降雨中心,降水中心降水量為240 mm ,與實況較接近。對于降水的模擬,還需從多個例、多角度試驗、分析,以便更進一步

31、檢驗出適合珠三角地區(qū)降水模擬的參數(shù)化方案。在一定程度上為珠三角降水的模擬提供參考依據(jù)。參 考 文 獻:1 PIELKE R A. Mesoscale meteorological modelingM. New York: Academic Press, 1984: 612.2 NINOMIYA K. Mesoscale numerical weather prediction, numerical prediction of mesoscale severe phenomena in japan, short and medium rangenumerical weather preditio

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33、JANJIC Z I.Nonsingular Implementation of the MellorYamada Level 2.5 Scheme in the NCEP Meso modelJ. NCEP Office Note,2002(437:61.6 孫健,趙平. 用WRF于MM5模擬1998年3次暴雨過程的對比分析J. 氣象學(xué)報,2003, 61(6:22-26.7 劉寧微,王奉安. WRF和MM5模式對遼寧暴雨模擬的對比分析J. 氣象科技,2006, 34(4:692-701.8 陳炯, 王建捷. 邊界層參數(shù)化方案對降水預(yù)報的影響J. 應(yīng)用氣象學(xué)報,2006,17(增:11-17

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