陆面气象要素非均匀分布对模式计算的影响及其参数化初步探讨

为改进陆面过程的参数化 ,初步探讨了模式中陆面气象要素次网格尺度不均匀性分布对模拟计算结果的影响。应用平均化方法初步探讨陆面过程的参数化 ,并分析了气象要素次网格尺度不均匀性分布对计算结果的影响特征。结果表明 ,次网格尺度不均匀性分布对模式的计算结果会产生一定的偏差 ,可用平均化方法对陆面过程次网格尺度不均匀性分布进行初步参数化。

中国气象局陆面同化系统和全球陆面同化系统对中国区域土壤湿度的模拟与评估

土壤湿度是气候变化的重要影响因素之一,但是土壤湿度观测资料的缺乏严重制约了与之相关的研究,陆面模式模拟的土壤湿度资料可作为观测资料的重要补充,广泛应用于业务和科研。利用国家气象信息中心提供的2012年中国区域226个站点逐小时的土壤湿度观测资料,对中国气象局陆面同化系统(CLDAS)和全球陆面同化系统(GLDAS)四个陆面模式输出的土壤湿度产品进行了比较与评估,结果表明:1五个模式均可以模拟出中国区域土壤湿度的空间分布状况,但是从模拟值与观测值的偏差和相关系数来看,CLDAS的土壤湿度产品优于GLDAS;2从对选取的五个研究区域土壤湿度的模拟状况来看,CLDAS好于GLDAS,仅在江淮和西南地区的模拟存在轻微的偏差;3 CLDAS在中国区域的土壤湿度模拟上存在一定的优势,这对于土壤湿度研究和业务应用都具有积极的意义。

两种陆面模式对中国区域土壤温度模拟的对比分析

为研究不同陆面模式对中国区域土壤温度的模拟效果,基于中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)大气驱动数据分别驱动Noah和Noah-MP陆面模式进行中国区域土壤温度的模拟(简称:CLDAS_Noah和CLDAS_Noah-MP试验),使用2010—2018年中国气象局2380个土壤温度观测站点10和40 cm观测数据以及美国全球陆面数据同化系统(The Global Land Data Assimilation System,GLDAS)驱动的Noah模式(GLDAS_Noah试验)模拟的土壤温度结果,从空间分布、季节、分区等角度进行了评估,实现了不同驱动数据相同陆面模式和相同驱动数据不同陆面模式的对比分析。结果表明:GLDAS_Noah、CLDAS_Noah和CLDAS_Noah-MP试验均能合理模拟出中国区域土壤温度空间分布,但在量级上有一定差异,主要表现在中国东北、新疆、青藏高原等积雪区。对于相同陆面模式不同驱动数据,均方根误差显示CLDAS_Noah试验在季节与分区上均优于GLDAS_Noah试验,间接表明CLDAS大气驱动数据优于GLDAS大气驱动数据,且大气驱动数据是提高土壤温度模拟精度的重要因素之一;对于相同驱动数据不同陆面模式,总体上CLDAS_Noah-MP试验棋拟效果优于CLDAS_Noah试验,其中CLDAS_Noah试验模拟的10和40 cm深度土壤温度在冬季积雪区误差明显大于CLDAS_Noah-MP试验,可能与Noah-MP模式改进了积雪方案有关,但10和40 cm深度下CLDAS_Noah-MP试验在东北、华北、青藏高原地区对春季土壤温度模拟误差明显大于CLDAS_Noah试验,可能与Noah-MP模式融雪方案有关。总之,本研究对于后续开展土壤温度多模式集成、土壤温度站点资料同化,最终研制中国区域高质量土壤温度数据集具有一定的参考意义。

陆面过程模式研发中的问题

陆面过程研究是充分理解天气/气候/地球系统过程不可或缺的重要主题。本文全面梳理了当前用于数值天气/气候/地球系统模式的陆面过程模式研制的问题,建议了当前陆面过程模式研制中需加强和改进完善的关键内容。特别强调在新一代模式研发中建立包含人类活动的高分辨率全球陆面过程模式;特别强调与其他学科相结合,形成不同行业的预报预测系统或研究方法和工具。建议建设中国的集模式发展、数据分析、模拟方法、高性能计算、数据可视化和应用示范为一体的陆面模拟综合集成平台,为天气/气候/地球系统模式提供陆面过程模式,为开展精细化的全球和区域陆面水文-气象-生态的预报预测提供科技支撑。

多源气象数据融合格点实况产品研制进展

阐述了中外主要的多源气象数据融合产品研究进展与趋势,重点介绍了中国气象局国家气象信息中心研制的陆面气象要素(包括气温、降水、湿度、风、气压、辐射等)、土壤温度与土壤湿度、洋面温度与洋面风、三维云等多源融合格点产品研发现状,以及中国气象局国家气象信息中心多源数据融合中试平台及统一质量检验评估系统的进展,并对未来多源气象数据融合产品研制进行了展望。

陆面资料精度对东莞地区WRF模拟结果的影响

为建立东莞地区空气质量模拟的气象场,基于WRF模式耦合Noah陆面过程,使用不同空间精度(3 s、30 s、120 s)的陆面资料,分析对东莞地区夏季气象场模拟结果的影响差异。结果表明:WRF模型提高陆面资料精度后,东莞地区近地面气温的模拟精度均有发生变化,白天的最高温度时间为下午16:00,最低温度时间为早上6:00。白天气温模拟值高于气象观测值(过大评估),而晚上地面气温处于过小评估。白天夜晚气温模拟效果产生差异原因是,建筑物外表对辐射的截留,白天热岛较强,地面2 m高度处热岛范围扩大,同时建筑物的存在使得城市湍流动能扩大,导致模拟区温度升高;而傍晚到早上东莞地区地面风速较大平均值大于4.5 m/s以上,风向属于内陆风主要为北风和东北风,都促进地面温度快速下降,导致晚间地面气温过小评估。陆面资料对地面风速模拟的误差影响较大,提高陆面精度(30 s→3 s)后,模拟风速误差改善明显,但模拟风速值还是大于观测值处过大评估。因此,为提高东莞地区WRF模型气象场模拟效果,后期还需进一步研究多因子协同作用对WRF模拟效果的影响。

CLDAS融合土壤相对湿度产品适用性评估及在气象干旱监测中的应用

基于2008—2017年全国自动气象观测站逐旬土壤相对湿度观测数据,综合评估中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)0~20 cm层融合土壤相对湿度产品在中国地区的适用性,评估表明CLDAS土壤相对湿度产品在中国东北、西北、江南大部及华南等地区存在较大系统性误差,总体上适用性较差。为消除CLDAS土壤相对湿度产品的系统性误差,采用回归订正法、7旬滑动平均订正法和临近加权前旬订正法对CLDAS土壤相对湿度产品进行误差订正处理,对订正结果评估发现:订正处理后CLDAS土壤相对湿度产品与站点观测的相关性显著增加,系统偏差基本消除,适用性明显提高,3种订正方法中临近加权前旬订正法的订正效果最优。最后,采用经不同方法订正后的CLDAS土壤相对湿度产品对2017年5月东北—华北地区一次气象干旱个例进行重现,对比验证表明:相对其他两种订正方法,经临近加权前旬订正法处理后的CLDAS土壤相对湿度产品能更为精准地重现2017年5月东北—华北地区气象干旱的落区和强度。

基于CLDAS2.0驱动数据的中国区域土壤湿度模拟与评估

基于高时空分辨率的中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)2.0版本的大气驱动数据,使用Noah-MP陆面模式模拟中国区域2013—2014年土壤湿度的时空变化,将模拟结果与自动土壤水分观测站的逐小时观测值进行对比,并选取6个研究区,分析区域的平均土壤湿度时间变化特点。结果表明:Noah-MP模式能够很好地模拟出中国区域0~10 cm土壤湿度空间分布,模拟值和观测值均呈现由西北向东南和西南地区递增的趋势;从全国尺度来看,模拟值与观测值非常接近,相关系数大于0.9,均方根误差为0.008 m3/m3;从区域尺度看,Noah-MP能够很好地模拟出各研究区土壤湿度的时间变化,但是对于冻土融化时东北地区的土壤湿度存在轻微的低估。基于CLDAS2.0驱动数据得到的土壤湿度模拟结果具有较高准确性,可为农业干旱研究提供一定参考。

CLDAS实况产品在陕西气温网格预报检验与订正中的应用

利用陕西地区自动气象站的气温观测资料,采用滑动训练期和一元线性回归方法,先在站点上对中国气象局陆面数据同化系统(CLDAS)气温进行检验和订正,再将订正系数传递到格点上订正CLDAS气温格点场,最后利用站点观测气温和订正前、后的CLDAS气温分别对ECMWF气温预报的格点场进行订正,并做非独立和独立检验。结果表明,CLDAS气温的空间分布特征与站点观测基本一致,但是存在一定误差,订正后误差减小,其中,订正前秦岭和大巴山区的平均绝对误差较其他地区偏大,绝对误差≤1℃和≤2℃的准确率分别低于20%和30%,订正后均提高了40%以上。利用订正后的CLDAS气温对ECMWF气温预报进行订正,提高了模式的预报准确率,例如,陕西地区24 h日最高和最低气温预报的绝对误差≤2℃的准确率分别从订正前的46%和66%提高到订正后的63%和74%,优于利用站点观测气温和订正前的CLDAS气温对欧洲中期天气预报中心(ECMWF)气温预报的订正结果,一定程度上改进了模式在站点稀少地区的气温预报质量,用于高分辨率气象格点预报业务效果更好。

风云卫星系列及CLDAS土壤水分产品多尺度精度验证与评价:以青藏高原那曲地区为例

对风云卫星(FY-3B、FY-3C)系列土壤水分产品和中国气象局陆面数据同化系统CLDAS-V2.0(Chinese Land Data Assimilation System Version 2.0)土壤水分产品展开精度验证与评价,旨在明确中国土壤水分产品的时空序列精度特征,以期为后续土壤水分产品精度校正与反演模型改进提供参考。验证实验在青藏高原那曲地区开展,基于那曲地区大(1°×1°)、中(0.3°×0.3°)、小(0.1°×0.1°)三个尺度观测网中观测站点0-5cm、0-10cm和10-40cm土壤水分逐日观测资料进行评价,并加入全球陆面数据同化系统GLDAS-1(Global Land Data Assimilation System Vision 1.0)Noah土壤水分产品作为对比。结果表明:(1)时序性上,CLDAS-V2.0土壤水分产品表现出良好的时空连贯性,FY系列土壤水分产品空值普遍存在,在冰冻期尤为显著。FY及CLDAS-V2.0土壤水分产品多数时间存在高估现象,在降水事件发生后和植被生长期高估尤为明显。(2)各土壤水分产品在不同尺度观测网中的统计结果一致。但相较于大中尺度稀疏测站,各产品在小尺度密集观测网的评价结果更加稳定和优异。(3)0-5cm深度,CLDAS-V2.0土壤水分产品质量整体优于FY系列土壤水分产品,FY系列土壤水分日间观测产品精度高于夜间观测产品。10-40cm深度,CLDAS-V2.0土壤水分产品精度高于GLDAS-1 Noah土壤水分产品。结果表明中国自主研制的土壤水分产品数据集质量较为稳定、可靠。

HRCLDAS与ERA5-Land气温日统计数据在山东地区的对比评估

基于山东省2021年3月—2022年2月1519个气象观测站2 m气温观测数据,对中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)和欧洲中期天气预报中心第五代陆面再分析数据集(ERA5-Land)逐小时2 m气温分析的日统计数据(平均气温、最高气温、最低气温)进行对比评估。结果显示:(1)HRCLDAS/ERA5-Land日统计平均气温、最高气温、最低气温的均方根误差分别为0.1/1.2℃、0.6/1.9℃、0.4/1.7℃,表明HRCLDAS具有更高的精度,且在不同地理区域、不同海拔高度的表现均优于ERA5-Land,大部地区的偏差(-0.5~0.5℃)远低于ERA5-Land(-2.0~2.0℃)。(2)两套数据对高温及寒潮过程的监测能力对比评估表明,HRCLDAS能够捕捉到大部分的高温以及寒潮过程,其与观测的高温日数及寒潮日数空间分布较为相似,但对影响范围存在一定的低估;ERA5-Land则只能监测到部分高温及寒潮过程,并对高温日数与寒潮日数存在严重的低估。

An assessment of summer sensible heat flux on the Tibetan Plateau from eight data sets

The eight datasets of the summer (June-August) surface sensible heat (SH) flux over the Tibetan Plateau (TP) are compared on the time scales of the climatology,interannual variability and linear trend during 1980-2006.These data sets include five reanalyses (National Center for Environmental Prediction reanalysis,NCEPR1 and NCEPR2,NCEP climate forecast system reanalysis,CFSR,Japanese 25-year reanalysis,JRA,and European Centre for Medium Range Weather Forecasts reanalysis,ERA40),two land surface model outputs (Noah model data of Global Land Data Assimilation System version 2,G2_Noah,and Simple Biosphere version 2 output by Yang et al.,YSiB2),and estimated SH based on China Meteorological Administration (CMA) station observations,ObCh.The results suggest that the summer SH on the TP differs from one dataset to another due to different inputs and calculations.Climatologically,the ERA40 and JRA distribute rather uniformly while the other six products show similar regional disparities,that is,larger in the west than in the east and stronger in the north and the south than in the middle of the plateau.The mean magnitude of the SH averaged over the 76 stations above the TP varies considerably among each dataset with the difference of more than 20 W m?2 between the maximum (G2_Noah) and minimum (ObCh).Nevertheless,they are consistent in the interannual variability and mostly show a significant decreasing trend corresponding to the weakening surface wind speed,in spite of the distinct trend for the ground-air temperature difference among the different data sets.These two consistencies indicate the particular availability of the SH products,which is helpful to the relevant climate dynamics research.