污染模型中参数订正的集合Kalman滤波扩展状态变量法

污染模型中不确定参数的精确订正对于提高模型的精度有着重要的意义。在集合Kalman滤波(EnKF)同化方法的基础上,提出了对模型中不确定参数进行订正的EnKF扩展状态变量法,将不确定参数看成和模型状态变量一样的量,根据观测资料对不确定变量进行订正,以达到订正参数的目的。采用一个简化的空气质量方程,对模型参数订正方案进行检验,结果证明提出的方案可行和有效。同时发现,随着观测资料精度的提高,无论是参数还是模型的状态变量,估计分析值的精度也得到相应的提高。

贵州冬季静止锋层状云小降水过程WRF模式预报中云内湍流参数化研究

降雨是影响环境空气质量的重要影响因素,提高降雨预测准确性对环境空气质量预报具有重要意义,但WRF模式对于贵州冬季层状云小降水的模拟能力较差。本研究以贵州省贵阳市为例,在WRF气象场数值预报的基础上研究静止锋暖云降水过程云物理参数和降水的关系,从而建立静止锋暖云降水过程的模式参数订正回归关系。模式计算结果表明,在对WRF模式进行云层厚度、云底高度、气层最大相当位温等常规参数设置的基础上,调整云内湍流强度的理查逊数(R_(i))可使降水预测准确率得到提高。不同湍流状态下参数化订正比整体订正的效果更好,尤其在中上部湍流不稳定情况下,参数化订正能大幅提高模式预报降水的准确率。

作物模型中单叶最大光合作用速率的温度响应修订

作物的光合作用对温度变化敏感,其温度依存性随品种、生长环境的变化而改变。基于光效率模型的作物生长模型,在应用中很少对光合作用的温度影响参数值进行订正,且在全生育期使用相同的参数值,难免会增加干物质模拟的误差。为此,本文以ORYZA2000模型为例,提出了一种修订光合作用温度影响参数值的方法。为确定方法的有效性,结合2012年和2013年水稻品种两优培九的温度梯度控制实验,首先利用抽穗开花期光合作用观测曲线提取了不同温度水平的光合作用参数值,然后结合Arrhenius方程和Peaked方程建立了温度敏感性参数的温度影响方程。将这些方程代入机理性光合作用模型,模拟了单叶最大光合作用速率与温度的曲线关系。最后,以归一化后的曲线关系修订作物模型参数值,并利用两年地上部分生物量(WAGT)观测值对其验证。结果显示,两优培九单叶最大总光合作用速率随温度的变化关系不同于ORYZA2000的默认设置,修订后的最适温度为38~40°C,高于默认值。在10~20°C的低温段,修订后的温度影响系数低于默认值。从WAGT模拟值的相对误差看,修订后较修订前平均降低约3.3%。本研究为改进干物质模拟精度和分析不同品种光合作用的温度依存性提供了重要参考。