加密地面站观测资料同化对中国区域数值模拟的影响

基于全球数值预报模式,利用格点同化系统(Grid point Statistical Interpolation system,GSI)将中国区域2170个地面自动气象站进行数据同化,建立了中国区域新的模式初始场,对比了中国区域气温、气压和风速3种气象要素的背景场和初始场特征以及同化后预报效果与欧洲中心再分析数据差异。结果表明:尽管仅仅同化了中国区域的观测数据,但同化后的模式平均偏差、均方根偏差和代价函数均显著降低,表明同化地面观测站资料能有效地降低模式背景场中的气温、气压和风速等基本物理量的误差,使模式的初始分析场和实际观测场更为一致;而在中国区域,3种气象要素的预报中气压的预报效果最好,7个区域气压的相关系数均达0.94以上,且同化后7个区域的相关系数均有提升,东北、华东等区域相关系数高达0.99;各区域气温的相关系数在同化后也略有提高,均方根误差在同化后有所降低,其中华南地区降幅最大,降低了2.3%。相对气压和气温而言,经向风和纬向风同化后改进不大,与再分析数据的相关系数偏小,同时均方根误差较大。其中,华东、西南和华中区域的经向风相关系数低于0.5,东北地区的经向风和纬向风的均方根误差均大于5 m s^(-1)。

基于CCMP资料和现场观测资料的西北太平洋海面风场特征分析

利用由美国宇航局物理海洋学数据分布存档中心发布的2007—2011年CCMP风场资料,针对西北太平洋海面风场的季、月、日变化特征进行了分析。结果表明:西北太平洋海面风场具有明显的季、月变化特征,夏季盛行西南风,风向多变,风速最低;冬季盛行东北风,风速偏高。大风频发区域位于南海海域、台湾海峡和日本岛以东,且冬季发生频率明显高于其他3个季节。此外,还利用获取到的2014年8月海面自动观测站和9月海上探空资料对相应月份的风场特征进行细化分析,表明8月洋区盛行西南风,而9月西南风逐渐消退,风速减小,变化特征与相应月份CCMP的海面风分析相符。

高分辨率中尺度模式在乐平工业园区的污染预报试验

为了研究乐平工业园区企业排放的污染物对乐平市城区的影响程度,应用了WRF高分辨率中尺度模式、利用最新的GIS资料、结合CALPUFF污染物输送模式对SO2等污染物输送、扩散、浓度分布和沉降进行预报试验。结果表明:精细化的大气扩散模式,能实时给出污染物的主要影响范围、最大影响浓度所在位置以及发生时间等信息,对于评估企业大气污染物排放的实时环境影响具有重要意义。模式输出产品符合污染物常规的传输与扩散规律:排放源附近,SO2的浓度达到极值,地面盛行风向是污染物传输的主要方向,沿着地面主导风向,污染物存在侧向的扩散,污染物影响较显著的范围主要位于药厂与盛行风向的下游。预报结果与观测结果的相关系数可达0.8以上,且超过95%的信度,平均浓度预报偏差低于10μg/m^3,35家企业地面SO2日均浓度对本地的最大贡献率约为63.4%,但从影响范围来看,最大浓度贡献点位于企业聚集区内,即处于可控范围内。对于评估企业大气污染物排放的实时环境影响具有重要意义,可为乐平市大气污染防治提供有效预报参考。