基于WRF模式的好溪流域致洪暴雨千米尺度预报研究

鉴于好溪流域内多山地和丘陵,梅汛期和台汛期常突发强暴雨,致使其千米尺度下的数值预报难度较大的问题,选取好溪流域2015~2020年的10场致洪暴雨事件,利用中尺度数值天气预报模式WRF和GFS预报数据进行6、30、54 h的回顾性预报,并测试了5种云微物理参数化方案的敏感性。结果表明,在千米尺度下,WRF模式模拟的降雨量偏小,对山区的预报效果优于河谷地区;Lin方案的整体预报效果最佳,而WSM3方案最差;选取的10场极端降水事件受到台风和西南低空急流等异常天气的影响,Lin方案和WSM5方案适用性较好;WRF模式对暴雨的预报效果优于大暴雨。研究结果对于提高山区小流域致洪降雨的模拟和预报精度具有借鉴意义。

WRF模式多参数化方案对东南亚低纬高原陆气耦合强度的模拟评估

东南亚低纬高原是全球陆气耦合的热点地区之一,其陆气相互作用对气候、水文和环境均具有重要的影响。本研究采用均匀抽样方法,结合WRF模式中多参数化方案,开展了48组数值模拟试验,通过优选参数化方案组合,对该地区陆气耦合强度及其相关变量进行了模拟评估。研究表明:(1)从48组模拟试验集合中可发现,对于近地面或地表的气温、比湿、向下长波、向上长波和土壤温度,集合模拟能力较好;对于近地面或地表的风速、降水、感热通量、潜热通量、向下短波和向上短波,集合模拟可较好反映各变量的变化特征;但是对于地表的土壤湿度,集合模拟能力较差。对于近地面或地表的风速、降水、潜热通量、向下短波、向上短波、土壤温度和土壤湿度,不同组合间模拟差异较小;但是对于地表的感热通量,不同组合间模拟差异较大。(2)根据等权重平均Taylor评分获得的最优参数化方案组合可以提升对于近地面或地表的气温、比湿、向下短波、向上短波、向下长波、向上长波和土壤温度的模拟能力,但对于近地面或地表的风速、降水、感热通量、潜热通量和表层土壤湿度提升效果不明显。(3)最优参数化方案组合可以合理地反映陆气耦合的空间特征和时间变化,但模拟的耦合强度较参考值偏弱,主要与潜热通量和向下短波辐射模拟能力较差有关。

基于WRF模式的康定地区风吹雪易发性判断

为给通过地形复杂,缺少气象资料的西南艰险山区的铁路研究风吹雪易发性提供方法,以位于该区域的四川省康定市为例,采用中尺度数值天气预报模式(The Weather Research and Forecasting Mode,WRF)对该区域气象要素的时空分布进行模拟.基于WRF模式中各种参数的特点,设计4种参数方案进行计算,采用双层网格嵌套达到降尺度模拟,为了高精度解析大气边界层过程,在竖直方向、近地面1.5km高度内加密为15层,提取康定站计算结果与观测结果进行比较.结果表明,WRF模式的计算结果符合康定市气候特征,气象要素的相关系数均高于0.5;风吹雪发生概率从高到低的区域依次为康定市东部和南部边缘的贡嘎山区,内部的大雪山段,以及位于101.7°E~102.0°E位置处的铁路线路,概率分别为19%、14%和12%,其他区域的概率低于4%.

基于WRF模式的四川省凉山州地区风能资源可开发区域研究

利用MERRA2再分析数据驱动WRF模式,对四川凉山州地区2020年全年进行风资源模拟分析,并用凉山州地区典型测风塔数据对模拟结果进行检验,并进行详细地风资源分析,再根据风电场开发8%基准内部收益率反推可开发风能资源的区域分布。结果表明:凉山州大部分地区100 m高度年平均风速在5 m/s以上,风速极大值一般位于山脊,凉山州风能最好的区域主要集中在会东县和宁南县。凉山州典型区域内均表现出受西南季风影响的特征,即冬、春季节风大,夏、秋季节风小,主风向呈强西南风状态,且风功率密度变化规律与风速的变化规律基本一致。凉山州山地区域可开发风能资源的平均风功率密度临界值为258 W/m^(2),这些区域主要集中在会理、会东、宁南、布拖、木里和盐源县境内。可开发区域分布图对指导凉山州地区风能开发提供科学参考。

WRF模式对翁源一次特大暴雨过程的模拟分析

采用中尺度数值模式WRF对2010年5月6日翁源发生的特大暴雨过程进行数值模拟研究,结果表明:模式成功地模拟出翁源24 h累计积雨量和前2个强降水阶段的落区和量级,但在第3阶段出现漏报;充沛的水汽含量、持续的水汽输送、强烈的水汽辐合、深厚的湿层以及850 hPa高能舌和中尺度能量锋的存在为强降水提供了良好的水汽和热力条件;低层西南气流明显减弱,中高层吹西北风,翁源处于水汽辐散区,热力条件转差是第3阶段模拟效果偏差的重要原因。该次过程对流云发展旺盛,伸展高度高,具有暖云层剖面结构,属于积云为主的暖区暴雨过程。

WRF模式在三峡库区气象模拟中的研究进展

近几年中尺度数值大气模式WRF迅速发展,其应用越来越广。本文概述了中尺度天气数值模拟影响的关键问题,从物理参数化方案、驱动数据和合理的空间尺度三个方面介绍WRF模式在气象领域的发展和应用,阐明WRF模式在中尺度模拟的过程中的普遍性和优越性。最后通过对WRF模式在国内的应用现状进行归纳与梳理,以及对模式未来发展趋势的展望,对WRF模式在三峡库区的应用进行探讨,为WRF模式在三峡库区的气象模拟研究提供必要的参考。

基于WRF-CMAQ模式的非线性预报模型研究

文章基于WRF-CMAQ空气质量数值预报系统,对石家庄地区未来3 d逐小时SO_2、NO_2、CO、O_3、PM_(10)和PM_(2.5)6种污染物浓度进行预报,选取2014年5-11月市区7个国控点的监测数据对模式预报能力进行评估检验。结果表明,CMAQ模式预报系统对CO的日均浓度预报准确率较高,而对其他污染物浓度的预报均有不同程度高估,其中PM10的预报效果相对较好,对SO_2、NO_2和PM_(2.5)这3种污染物浓度的预报值均明显大于观测值,O_3的预报效果最差。这与石家庄市排放源清单的不确定性及污染物日浓度变化幅度较大有关。为提高模式预报的准确性,采用非线性自适应偏最小二乘回归滚动法建立订正模型对逐小时污染物浓度预报值进行订正,结果明显改善了CMAQ模式预报值,对县市级的精细化预报有一定指导意义。订正结果对首要污染物PM_(10)和PM_(2.5)浓度的日变化特征表征较好,日变化曲线及波峰波谷值与观测结果基本一致,订正后的污染物浓度能反映出其在石家庄的区域分布特征,有利于预报分析不同天气背景下污染物的空间分布特征及输送变化过程。

基于WRF的郑州市降雨模拟方案分析

为探究WRF模式对郑州市五区降雨过程的模拟能力,比选出一套符合郑州市五区大多数降雨的WRF模拟参数,采用WRF模式中的Thompson、WSM6及Lin三种微物理参数方案分别模拟了郑州市五区的9场降雨持续时间为1 h,重现期以3~5年为主的降雨事件,并对9场不同降雨历时、重现期的降雨事件在Thompson方案下进行模拟,通过水文预报中常用的相对误差、相关系数、均方根误差、平均误差进行评价。结果表明,Thompson方案在总降雨量、过程量及降雨趋势方面相较WSM6、Lin方案稳定性更好;对于不同降雨历时、重现期的降雨,Thompson方案模拟结果的相关系数都较高,但均方根误差略微偏大,平均误差正负参半,数值也相对偏小。研究结果对郑州市降雨预报方案的选择具有一定参考价值。

基于WRF模式和风速误差修正的中期风电功率预测方法

随着新能源保供电的重要性日渐凸显,调度人员对中期风电功率预测的需求程度也进一步加深。针对由预测前瞻时间增长导致的风速预测误差不断增大问题,提出一种基于中尺度数值天气预报模式(WRF)和风速误差修正的中期风电功率预测方法。首先,利用WRF模式获取高时空分辨率的数值天气预报数据;然后,采用混合高斯分布算法量化表征预测误差的时序规律,构建基于隐马尔科夫模型(HMM)的风速预测误差修正方法;最后,基于误差修正后的风速预测建立极端梯度增强(XGBoost)模型进行功率预测。算例分析表明,所提误差修正算法显著提升了风速预测精度,同时可有效降低中期风电功率预测误差。

基于WRF-SMOKE-CMAQ模型的济南市清洁取暖改造环境效益评估

为评估济南市清洁取暖改造后的环境效益,以2018年为基准年,采用WRF-SMOKE-CMAQ模型模拟计算了2019—2021年济南市冬季清洁取暖改造后各项污染物改善率,并分析了不同污染时段和不同气象条件下污染物的改善率。结果表明:济南市清洁取暖改造后各污染物浓度均有不同程度的改善,其中CO、SO_(2)和细颗粒物(PM_(2.5))基准年改善率(模拟的污染物浓度相对于基准年同时段的改善率)较大,主要与散煤燃烧CO、SO_(2)和PM_(2.5)的排放因子较大有关,2020年年均改善率(模拟的污染物浓度相对于去年同时段的改善率)最大,主要与污染物的减排量最多有关;各污染物改善呈现出明显的区域差异,清洁取暖改造户数较多的区县污染物年均改善率较高;各污染物在空气严重污染时段基准年改善率均最大,重度污染时段次之,并且在不利气象条件时基准年改善率也最大,说明清洁取暖改造对冬季不利气象条件造成的高污染物浓度起到明显的削峰作用,可为济南市空气质量持续改善提供有力保障。

不同水平分辨率区域气候模式对青藏高原气候特征模拟

青藏高原地区气候特殊、地形复杂,气象观测站点稀少,对其区域气候和水循环过程的观测和模拟存在很大的困难。本文基于RegCM模式和WRF模式,探究不同水平分辨率10km、25km、50km下区域气候模式对该地区1989—2008年气候时空分布规律的模拟能力。研究结果表明:在10 km水平分辨率下,RegCM模式模拟多年平均气温绝对误差为0.33℃,WRF模式模拟绝对误差为1.77℃,比25 km和50 km水平分辨率下绝对误差减少1.60~2.12℃,且四季气温模拟值与实测值的相关性有所提高;随着水平分辨率的提高,WRF模式对青藏高原东南部和南部的降水量高估有所改善,RegCM模式模拟值逐渐接近实测值(模拟年降水量相对误差由169%降至75%)且对高原北部降水量的模拟有所改善,但整体上模式对降雨的高估依然存在;两个模式随水平分辨率的提高对地形起伏最大的雅鲁藏布江源区降水量的误差减少最为明显。本研究可为揭示气候变化下青藏高原水文响应机理奠定基础。

基于WRF模式研究动态风场对林火蔓延预测的影响——以西昌“3·30”森林火灾为例

风场是影响林火蔓延行为最关键的因素之一。许多林火发生在地形复杂多变的山区,会产生复杂的局部风场。为探究动态风场对林火蔓延预测的影响,以“3·30”西昌泸山森林火灾为研究对象,利用WRF(weather research and forecasting)模式模拟动态风场,并与林火蔓延模型耦合。分别将模拟风场和均一风场分别输入林火蔓延模型,基于林火蔓延过程中实际火场范围数据,分析动态风场对林火蔓延模型预测结果的影响。结果表明,耦合WRF模式和林火蔓延模型考虑了分辨率更高、且更为准确的局部风场,能够实现对森林火灾蔓延的动态模拟。预测得到的火场范围和均一风场相比,与实际范围具有更高的相似度。

WRF模式中不同物理参数化方案组合在中国近海风能资源评估中的适用性研究

基于中尺度气象数值模式WRF(Weather Research and Forecasting),分别对我国广东、浙江、山东这3个近海典型风能资源储备区域进行了45组物理参数化方案组合连续1 M的敏感性试验,对试验中多要素的模拟结果进行综合评估,分别确定了适用于3个风能资源储备区各自排名前3的物理参数化方案组合,并对其模拟性能较优的原因进行分析。为了测试3个风能资源储备区筛选得到的物理参数化方案组合的适用性,利用不同于敏感性试验时段的模拟结果,结合海上测风塔和海洋气象站的实测数据开展进一步评估。结果表明,优选得到的物理参数化方案组合具有较好的适用性,其对近海的风速模拟性能较优,具有实际业务应用价值。

WRF CMAQ模式对常州市空气质量预报效果的评估

基于通用多尺度空气质量模型The Weather Research and Forecasting model coupled with CMAQ(WRF-CMAQ)对常州市2018年6~12月的空气质量预报结果,结合实况资料,进行了预报效果评估,以期为常州市空气质量的预报提供更好的参考。结果表明:(1)模式对常州市各预报时效空气质量指数(AQI)和各污染物浓度的标准化平均偏差(MFB)和标准化分数误差(MFE)均处于“理想水平”范围,能较好的反映实际空气质量变化趋势。(2)当空气质量为优良时,AQI和空气质量等级(AQI等级)预报效果最好,当空气质量达中度及以上污染时,预报效果最差,应进一步优化调整。(3)模式对首要污染物24小时预报准确率为66.9%,当空气质量为轻度污染及以上级别时,预报准确率较高。(4)模式对AQI的预报总体存在负偏差,对细颗粒物(PM 2.5)浓度的模拟结果较好,对臭氧(O 3)和可吸入颗粒物(PM 10)存在低估现象,对二氧化硫(SO 2)、二氧化氮(NO 2)和一氧化碳(CO)等3项污染物浓度均有所高估。

高分辨率地形数据在兰州地区对WRF模式模拟结果的影响

为了解高分辨率地形数据对WRF(weather research and forecasting)模式在兰州地区模拟效果的影响,本论述分别利用模型默认的GTOPO30(Digital Elevation-Global 30 Arc-Second Elevation)地形数据和分辨率为SRTM3(shuttle radar topography mission)地形数据对兰州市2019年1月1日~31日的气象场进行了模拟研究,并利用模拟范围内3个气象站的地面观测资料对WRF模式输出的10 m风场、2 m气温、地面气压和2 m相对湿度进行了比较验证。结果表明:(1)10 m风场对地形数据改变比较敏感,采用SRTM3地形数据后,风速在各站点的模拟结果误差均减小,兰州站、榆中站和皋兰站的均方根误差(root mean squared error,RMSE)值相较于默认地形数据模拟结果分别降低了13.08%、21.37%、11.86%,且对风速高值模拟有一定的改善效果,郊区站点对风向的模拟效果优于城市站点;(2)两种方案对2 m气温、地面气压和2 m相对湿度的WRF模拟结果十分接近,使用SRTM3数据后气温误差略有降低,气压无明显变化,2 m相对湿度在城市站点模拟效果小幅改善。

基于CALMET-WRF耦合的复杂地形下导线覆冰的精细化数值模拟研究

利用耦合了WRF模式的CALMET模型,对2022年1月5—10日山西省南部中条山区导线覆冰事件的天气背景场进行了数值模拟,在评估了WRF和CALMET对气象要素的模拟效果的基础上,分别利用WRF和CALMET模拟的气象场驱动Makkonen覆冰模型,对本次导线覆冰过程进行了数值模拟,得到了如下结论:1)相比于WRF模式的模拟结果,CALMET降尺度后的气象场能更符合实际地形影响下近地面温度场和风场的分布规律,其模拟的近地面低温区(气温<0℃)范围较WRF模拟范围更大。2)CALMET的气温均方根误差整体较WRF模式减小0.5~1℃,相关系数由0.5~0.8提升至0.6~0.85;风速的均方根误差较WRF减少了1 m/s,相关系数较WRF提升0.2,说明WRF模式结合CALMET模拟气象场更加接近真实观测结果。3)利用CALMET降尺度场驱动覆冰模型能较好地反映微尺度地形下电线积冰的时空分布特征,各杆塔模拟的覆冰厚度偏差较WRF显著减小了2 mm,且降低了模式对覆冰启动的滞后时间。

基于WRF模式的渭河上游夏季降水及气温模拟

[目的]探索WRF模式不同方案在渭河上游的适用性,探讨其降水格局形成的物理机制,进而对该流域的水资源及环境管理预测提供依据。[方法]采用最新的WRF V4.1.2模式,选用Kain-Fritsch(K-F)和Grell-3两种积云对流参数化方案及其微物理过程,进行了不同分辨率的渭河流域上游夏季降水及温度试验模拟及评估。[结果]5 km分辨率下夏季6月、7月、8月两种方案模拟的气温略低于实际值,K-F方案和Grell-3方案误差分别为5.8%~10%及7%~12%。两种方案对降水模拟表现为偏高,降水随海拔高度和纬度变化不规律,误差分别为13%~39%和10%~25%。2 km分辨率下,K-F方案模拟的西南东南及西风气流较强,表现出垂直速度波动变化大,积云对流不稳定强烈,对流性降水偏多。Grell-3方案模拟的偏南暖湿气流较强,垂直速度较大,随高度增加较快,有利于大尺度强降水产生。5 km分辨率下夏季6月、7月、8月的气温及降水模拟对两种积云对流参数化方案具有较强的敏感性和适应性。K-F方案对气温模拟效果好于Grell-3方案,Grell-3方案对降水模拟效果优于K-F方案,尤其是强降水区域模拟效果更好。分辨率提高到2 km时两种方案更能细致地模拟出降水及气温的空间分布格局,高温及强降水区域更精细地展现出来。[结论]两种方案对水汽输送及垂直速度的模拟均很敏感,误差在可接受范围内。WRF模式中的K-F及Grell-3两种积云对流参数化方案适合于渭河上游的降水及气温模拟。

基于BP神经网络的WRF-CMAQ优化方法

为了提升WRF-CMAQ模拟体系预报的准确性,提高WRF-CMAQ模拟体系运行效率,提出了一种基于BP神经网络的WRF-CMAQ优化方法。采集WRF-CMAQ模拟体系产生的一次数据;将实测数据与一次数据相结合形成二次预报原始数据,并对二次预报原始数据进行除噪;将二次预报原始数据导入BP神经网络进行训练,达到二次建模目的。实验结果表明,所提出的方法能够提升WRF-CMAQ模拟体系预报的准确性,提高了WRF-CMAQ模拟体系运行效率,且准确度较一次预报大幅提升。

WRF模式在福州地区橄榄低温冻害预报预警服务中的应用和检验

本文探讨了WRF模式在福州地区橄榄低温冻害预报预警服务应用中的可行性,主要研究和评估了WRF模式对冷空气过程中温度变化的预报能力,评价WRF模式对冷空气过程中温度预报的模拟效果。本研究使用WRF模式对2022年12月13日08:00—20日08:00、2022年12月21日08:00—27日08:00两次强冷空气过程地面2m温度进行模拟,通过分析WRF模式模拟结果与闽侯国家基本气象观测站气温数据进行对比分析,发现WRF模式可以较好地模拟出冷空气过程中温度的变化趋势,具备准确预报出极端最低气温与极端最低气温出现时间的一定能力,但准确的温度值预报仍有难度,模拟结果与实况观测值相比具有一定的差值。但模拟结果与观测值的离散程度大致相当,这表明在固定的参数条件下,WRF模式对温度的模拟具备一定的稳定性。总的来说,用WRF模式来模拟冷空气过程中温度变化是可行的,对橄榄低温冻害预报预警有一定的预见性,具有进一步的细化研究的价值。

WRF模式中几种不同微物理参数化方案在模拟一次飑线过程中的差异分析

在模式中,不同的微物理参数化方案使模式的模拟效果会有很大差异,分析研究这些差异对于提高中尺度数值模式的模拟技术和改进微物理参数化方案有重要意义。选取WRF模式中6种常用的微物理参数化方案(MR、MY、WDM5、WDM6、Lin、WSM6方案),对2009-06-05发生在安徽省的一次飑线过程进行了模拟。