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。

WRF模式不同微物理方案对青海高原夏季一次降水过程模拟差异的初步探讨

为了解不同微物理方案对青海高原地区夏季降水过程模拟的影响,利用WRF模式和NCEP再分析资料,选取Lin方案、WSM6方案和New Thompson方案等3种微物理过程参数化方案,模拟了青海高原地区2017年夏季一次典型降水过程,并结合探空、降水等观测资料对模拟结果进行了探讨。结果表明:WRF模式3种微物理参数化方案对温度廓线的模拟表现出较好的一致性,且均与实况接近,但对不同区域相对湿度廓线的模拟能力有明显差异;3种微物理参数化方案均能模拟出本次降水的主要走向、雨带及强降水中心,但模拟的雨带和强降水中心位置较实况偏东且局部雨量偏大;WSM6方案对降水空间分布的模拟与实况最接近,WSM6和New Thompson方案模拟的降水偏差均略小于Lin方案;3种方案降水模拟结果中,小雨TS评分最高,其次是中雨,对大雨模拟的可信度均较差;降水模拟小雨TS评分最高的是New Thompson方案,为0.60,WSM6方案次之,Lin方案较差,为0.43;对中量降水模拟,WSM6方案略优于其他两个方案;降水模拟New Thompson和WSM6方案整体优于Lin方案。

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。

应用WRF/Chem模拟河南冬季大气颗粒物的区域输送特征

基于WRF/Chem模式,设置多组区域排放源的情景实验定量估算河南、京津冀、山东、山西、安徽和江苏、湖北6个区域人为源排放对河南省2015年12月PM_(2.5)和PM_(10)浓度贡献率,并结合气象资料研究3个代表性城市的污染输送特征.结果表明:河南省冬季PM_(2.5)和PM_(10)主要来源为本省排放,平均贡献率分别为54.83%、61.32%.区域污染输送对河南颗粒物的贡献也占有很大比例,京津冀、安徽和江苏、山东、山西以及湖北对PM_(2.5)平均贡献率分别为11.95%、11.69%、7.95%、7.40%、4.30%,对PM_(10)平均贡献率分别为10.42%、10.03%、7.00%、6.89%、3.80%.PM_(2.5)外来输送率比PM_(10)要高,表明细颗粒物比粗颗粒物更易跨区域长距离输送.冬季长持续时间的污染过程大多受静风或小风控制,省内污染贡献最大,过程结束时伴随着大风,周边区域的污染贡献有所增加.不同城市的颗粒物来源与其地理位置、风速、风向等气象条件密切相关.区域污染来源具有复杂性,改善河南省空气质量是需要整个区域共同面对和解决的问题.

WRF/Chem模式中两种起沙参数化方案对东亚地区一次强沙尘暴过程模拟的影响

利用耦合了GOCART和Sha004两种起沙参数化方案的WRF／Chem模式对2002年3月19-22日发生在东亚地区的强沙尘暴过程进行模拟，着重考察了不同起沙方案对沙尘暴过程模拟的影响。结果表明，耦合了两种不同方案的wRF，Chem总体上均能较合理地模拟出主要的起沙区域、起沙强度的变化以及沙尘浓度的时空演变特征，模式对沙尘源地附近及下游地区地面沙尘浓度时间变化特征的模拟与站点观测结果也十分接近。但总体说来Shao04方案对沙尘起沙的发生以及强度变化过程具有更好的模拟能力，该方案模拟的沙尘浓度与观测更为一致，整体性能要优于GOCART方案。进一步分析发现，由于GOCART方案中采用的临界起沙风速偏小，导致该方案下模拟的沙尘分布范围偏大；另外该方案忽略了蒙古东南部和内蒙古中东部的潜在沙尘源地，从而使得耦合了GOCART方案的模式未能模拟出上述区域的起沙过程，使得该区域及下游地区模拟的沙尘浓度也偏小。但在塔里木盆地，Shao04方案计算的起沙通量偏小，这可能与Sha004方案未能考虑风速较小情况下空气拖曳力夹卷作用对起沙的影响有关，也可能与该方案中采用的土壤质地数据不准确有关。

利用WRF-Chem模式模拟分析人为气溶胶对台风Fitow(1323)强度及降水的影响

利用气象与化学模块在线耦合的模式WRF-Chem V3.5(Weather Research and Forecasting Model coupled to Chemistry Version 3.5)对1323号台风Fitow进行了模拟,设计无人为排放源、含人为排放源和人为排放源增加的三组模拟试验,对比分析了人为气溶胶对台风的影响。结果表明:人为气溶胶对台风移动路径影响较小。人为气溶胶增加,台风强度减弱,台风主体总累积降水量减少,靠近陆地阶段台风主体降水率减少。气溶胶的增多可提供更多的凝结核,台风外围云水增加,更多的云水可上升至冻结层以上形成过冷水,促进冰相粒子的形成,释放的潜热增加,使外围对流增强,降水增加。台风外围对流的发展,使低层入流的暖湿空气更多的在外围上升,向台风中心的入流减弱,眼墙的发展减弱,降水减少,台风强度减弱。台风外围的对流发展弱于眼墙的对流,降水仍以眼墙区为主,使累积降水量和降水率整体上表现为减少。

高分辨率融合降水驱动下的WRF/WRF-Hydro耦合模拟研究

为了满足陆面水文模式和数值大气模式耦合构建降雨径流模拟系统的需求,构建了基于天气雷达与雨量站观测降水的3种高分辨率降水数据(雷达估测降水、雨量站插值降水和基于雷达与雨量站观测数据的融合降水),采用雨量站插值降水和融合降水数据对陆面水文模式WRF-Hydro的关键产汇流参数进行率定,探讨了不同降水驱动WRF-Hydro开展径流模拟在我国北方山区中小尺度流域的适用性。结果表明:融合降水的误差指标相比传统插值降水有不同程度的改善,融合降水的时空准确性也更为突出;采用雨量站插值降水和融合降水均可有效改善WRF-Hydro的关键产汇流参数,其中融合降水率定参数组的洪水模拟效果要优于雨量站插值降水;以高分辨率融合降水数据为驱动,可获得更准确的WRF-Hydro关键产汇流参数,有效提高WRF/WRF-Hydro陆气耦合系统在研究流域的适用性。

基于WRF模拟和注意力机制的短期风速预测

提出一种结合中尺度数值天气预报(WRF)模式和注意力机制(AM)的短期风速预测模型。首先,利用WRF模式模拟多维数据,包括风速、风向、温度和湿度,作为后续算法的输入变量。其次,利用变分模态分解将WRF风速误差及其他相关气象因素分解成不同频率的子模态分量,降低原始数据的复杂性和非平稳特征。随后,使用自适应网格搜索算法对添加注意力机制的双向门限循环单元进行模型结构参数优化。最后,基于所提模型预测误差修正WRF风速。通过算例分析,所提模型在单步和多步预测中精度均优于对比模型,证明了模型的优越性。

WRF模式不同参数化方案对长江上游降雨模拟的影响

WRF(Weather Research and Forecast)模式参数化方案众多,不同参数化方案对降雨模拟效果有较大的影响。为研究WRF模式中云微物理、陆面过程及积云对流参数化方案组合对长江上游地区降雨模拟效果的影响,以长江宜宾至宜昌干流区间为研究区域,选取5种云微物理参数化方案、2种陆面过程参数化方案和3种积云对流参数化方案共30种方案组合对该地区4场不同降雨中心落区的典型强降雨过程进行模拟,并以实测站点数据和GPM(Global Precipitation Measurement)降水数据产品为参考,采用TS评分、空报率、漏报率、准确率、平均绝对误差以及均方根误差作为评价指标,充分考虑各指标的不同影响,运用基于熵权的密切值法对降雨模拟结果进行综合评价。结果表明,WRF模式中云微物理WSM3(WRF Single-Moment 3-class)方案,陆面过程Noah(Noah Land Surface Model)方案和积云对流Grell-D(GrellDevenyi Ensemble)方案的参数化方案组合对长江上游地区降雨模拟效果较好,在该参数化方案组合下,WRF模拟的24 h日面雨量平均值的模拟结果与实测资料基本一致,模拟得到的四场典型降雨的24 h面降雨中心和降雨量级分布带均与实际降雨较为接近,大部分地区的模拟误差小于10 mm,且对小雨和中雨的模拟效果更好,此外WRF模拟降雨精度会受地形变化的影响,地形起伏加剧会降低降雨模拟精度,西南山区降雨模拟精度稍低于东北平原地区。研究结果可为流域水文预报提供重要参考。

基于XGBoost算法的WRF-Chem模式优化模拟

采用人工智能算法XGBoost结合大气化学模式WRF-Chem,利用北京地区大气污染物的模拟结果及站点监测数据,构建XGBoost统计预报算法模型,并对两种大气污染物(PM_(2.5)和O_(3))进行优化模拟,同时分析其特征贡献要素.结果表明,该统计预报模型能够很好地优化大气化学模式模拟的大气污染物浓度,降低模拟误差,对于北京地区站点模拟浓度优化呈现出城区>近郊>远郊的优化特点,且算法模型对O_(3)浓度优化程度更高,优化后相关系数提高达128%.此外,通过特征要素的贡献量分析表明,CO是影响O_(3)优化的重要特征变量,城郊区特征贡献得分均高达1000以上,Q2(近地面2m比湿)是影响PM_(2.5)优化的重要气象特征变量,城郊区特征贡献得分分别为950和824.

基于WRF/chem模式的1961～2015年青藏高原逐日起沙量及对东亚沙尘气溶胶的贡献模拟

青藏高原可能是东亚上空沙尘气溶胶的重要源地。利用WRF/chem模式模拟了1961~2015年逐日青藏高原的起沙量,其结果表明:(1)起沙源区主要分布在高原西部、藏北高原南部、雅鲁藏布江及其支流河谷和柴达木盆地;(2)月起沙量具有双峰型结构,峰值分别出现在4~5月及11~12月;春季及秋冬季排放的沙尘气溶胶大致有以藏北高原为中心向东南方向分布的规律;(3)高原年平均起沙量为(10.13±1.89)Tg,从1961~2015年呈现震荡向上的趋势;(4)青藏高原对东亚(不包含青藏高原)月起沙量的平均贡献率为16%,其中冬季均能达到25%以上,1月最大可以达到48%。这一研究表明青藏高原是重要的沙尘源地。

基于WRF-Chem模拟验证的天水市主城区大气污染源排放清单

通过部门调研、现场调查和遥感解译等方法获取天水市主城区大气污染源活动水平数据,采用排放因子法估算了天水市主城区10类污染源的9种污染物排放量,构建了2019年天水市主城区高分辨率排放清单,并采用横向比较法和模式验证法评估了排放清单的合理性.结果表明:(1)2019年天水市主城区SO_(2)、NO_(x)、CO、VOCs、NH_(3)、PM_(10)、PM_(2.5)、BC和OC的排放量分别为2702,8829,82670,10460,7551,14221,8252,1682和2814t.化石燃料固定燃烧源为SO_(2)、CO和颗粒物的主要贡献源,移动源是NO_(x)和VOCs的主要贡献源,NH_(3)排放主要来源于农业源.(2)天水市主城区SO_(2)、NO_(x)、颗粒物、CO和VOC_(S)的排放高值区主要集中在人口和工业密集的河谷地形内,NH_(3)排放高值区分布在周边耕地区域.(3)民用散烧源的空间分配方案对模拟结果有重要影响,在河谷地形集中供热范围外,根据城中村的分布对民用散烧源进行空间分配较为合理.(4)WRF-Chem模式模拟的4,7,10和12月的SO_(2)、NO_(2)、O3、CO、PM_(10)和PM_(2.5)日均浓度与同期监测的污染物浓度相关系数分别为0.767,0.502,0.618,0.462,0.647和0.654.

WRF/Chem模式起沙权重因子对沙尘模拟结果的影响

利用耦合了起沙模块的大气化学全耦合WRF/Chem模式,对2014年4月23—25日中国西北一次典型沙尘天气过程进行模拟,分析Shao2004起沙参数化方案(简称"Shao04方案")垂直沙尘通量公式中权重因子γ对沙尘时空分布特征的影响,并与气象卫星遥感监测沙尘范围以及站点颗粒物质量浓度进行对比分析,确定了较适用于中国西北地区Shao04方案的权重因子γ的取值。结果表明:(1)γ对沙尘质量浓度模拟范围和质量浓度中心值有影响,对垂直沙尘通量中心值的大小有影响;(2)不同γ取值都能很好地模拟出沙尘天气PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的趋势,但只有当γ=1时,即耦合Shao2011起沙参数化方案(简称"Shao11方案")的WRF/Chem模式能够较准确地模拟出中国西北沙尘过程中PM_(10)和PM_(2.5)质量浓度的变化。

2022年8月南海典型空心台风“木兰”的诊断分析及高分辨率模拟

利用站点观测、FNL分析数据和融合降水等多源资料,对2022年8月南海空心台风“木兰”的特征及成因开展系统的诊断分析,结果表明“木兰”属于南海的季风低压发展而成的弱台风,具有季风低压的特征,整个台风过程无明显台风眼,前期气旋环流中有多个小环流。虽为弱台风,但其东北侧的低空东南急流配合南海充沛的水汽输送,以及陆地局部的强对流活动,造成了我国广东、广西和云南南部等地的大风和暴雨天气。使用中尺度模式WRF开展分辨率为9 km和3 km的嵌套模拟,结果显示模式能合理再现“木兰”的环流结构特征和演变过程,但模拟的副热带高压南侧季风槽偏强,风速偏大。模式模拟的台风路径与观测整体上较为吻合,与FNL分析资料的结果相比,WRF对降水量的模拟有显著改进,此外,WRF模式分辨率的提高可降低模拟降水的误差。

两次典型沙尘的WRF-Chem数值模拟:不同起沙方案模拟效果的评估

为探寻更适用于中国沙尘过程数值模拟的起沙方案,利用WRF-Chem模式分别耦合GOCART、AFWA和Shao04 3种不同起沙参数化方案对2017年5月3–5日和2018年3月26–29日发生在我国西北地区的2次典型沙尘过程进行数值模拟,并综合多种地面和卫星观测资料对模拟结果进行评估。结果表明:通过3种起沙方案计算得到的起沙量差距较大,其中GOCART方案在0~6μm粒径的起沙量最大、Shao04方案最小。从近地面PM浓度来看,3种方案均能反映出2次事件中典型城市PM浓度的变化特征,Shao04方案模拟的PM浓度和观测相关性最高;从气溶胶光学厚度(AOD)来看,通过与AERONET、MODIS和CALIPSO的观测资料综合比较,发现模拟结果对AOD存在系统性低估,GOCART方案与观测结果最近似,其次为Shao04方案,最后为AFWA方案。综合考虑认为,GOCART起沙方案相对更适用于我国西北地区的沙尘模拟。

南京地区局地积累型和外来输送型O_(3)污染模拟研究

利用观测资料和WRF-Chem空气质量模式对南京地区局地积累型和外来输送型O_(3)污染过程的时空分布特征和潜在机制进行了研究。结果表明:(1)水平分布特征,在两次O_(3)污染整体过程中,外来输送型O_(3)污染浓度高值区分布范围相比局地积累型更大且较为分散。但在两次O_(3)污染过程中最严重的白天,局地积累型O_(3)污染浓度高值区分布范围大且集中,O_(3)浓度大部分均超过160μg/m^(3);而外来输送型O_(3)污染浓度高值区分布范围更小且更为分散,O_(3)浓度在120~160μg/m^(3)的地区范围显著大于局地积累型O_(3)污染;(2)垂直分布特征,在污染过程前期,局地积累型O_(3)污染在2 km以下高度处有着高浓度O_(3),浓度最高超250μg/m^(3),而外来输送型O_(3)污染浓度高值区主要集中在2~2.5 km高度处,且高值区浓度最高不超过200μg/m^(3);在污染过程中期,局地积累型O_(3)污染浓度高值区集中在2 km高度下,且在1 km左右高度处O_(3)浓度出现最大值;而外来输送型O_(3)污染浓度高值区最高可达到2.6 km左右,并且浓度最大值集中在1.5 km高度以下,均超过250μg/m^(3);在污染过程后期,局地积累型O_(3)污染浓度高值区逐渐消散,但外来输送型O_(3)污染在0.5~3 km高度内仍出现大范围O_(3)浓度高值区;(3)在生成机理方面,近地面O_(3)的高浓度在局地积累型O_(3)污染中主要依赖于垂直混合,96h内总贡献为451.7μg/m^(3),在总过程量中占比为66.2%,而在外来输送型O_(3)污染中主要依赖于水平平流和垂直混合,72h内总贡献分别为1050.2μg/m^(3)和799.1μg/m^(3),总量在总过程量中占比为61.5%。在500 m高度处,局地积累型O_(3)污染前期O_(3)的高浓度主要依赖于垂直平流和化学过程,中期只依赖于化学过程,后期则主要依赖于水平平流和化学过程。但在外来输送型O_(3)污染前中后期中高O_(3)浓度均主要依赖于水平平流和化学过程。在1000 m高度处,两个过程中O_(3)浓度的正贡献均主要受化学过程控制。

青藏高原地区一次深对流活动对平流层——对流层物质交换影响的模拟研究

利用WRF-Chem模式分析了2010年8月12日发生在青藏高原东南部的一次深对流过程中的平流层—对流层物质交换(STE)过程及其影响机制。结果表明,此次深对流系统具备穿透性对流特征,强上升气流能够直接将近地面含高浓度CO和低浓度O_(3)的空气输送至低平流层,使低平流层CO浓度升高、O_(3)浓度降低。同时,深对流活动激发了较强的湍流混合过程,在深对流活动结束后的3~4小时内,湍流混合作用导致上对流层下平流层(UTLS)区域持续发生STE过程,将对流层的冰晶、CO和O_(3)输送至低平流层,但受凝结脱水作用影响,湍流过程向低平流层传输的水汽减少。

天津WRF-Chem模式空气污染浓度预报误差时空分析

分析2019—2021年天津WRF-Chem模式日预报结果与实况对比的误差时空特征,得出以下结论:①模式预报结果与O_(3)浓度的相关性最好(0.90),与PM_(10)(0.59)的最差;②模式预报结果对污染物浓度的高估现象更显著,PM_(10)、PM_(2.5)和O_(3)浓度的预报绝对误差明显高于其他3种污染物;③模式预报的相对误差大小排序为O_(3)<CO<NO_(2)<SO_(2)<PM_(10)<PM_(2.5),且夏季最高,秋冬近似,春季最小,夏秋冬三季相对误差都为PM_(2.5)最大,春季则为PM_(10)最大;④从2种主要污染物浓度预报相对误差的空间分布特征来看,PM_(2.5)为蓟州、中心城区、大港偏大,PM_(10)为中部地区西青、武清、塘沽、宝坻偏大;⑤经综合衡量,模式预报效果最差的是PM_(10),其次为PM_(2.5)。

基于WRF-Chem模式的呼和浩特市大气污染过程模拟及特征分析

本研究基于WRF-Chem模式,利用环境监测资料、气象观测资料以及再分析资料,对2015年12月发生在呼和浩特大气污染过程进行数值模拟,着重分析了该过程中的气象影响因子以及污染物的时空变化特征。结果表明:(1)WRF-Chem模式对气象因素的模拟结果与实际观测值的相关性较高,相关系数均大于0.62。(2)WRF-Chem模式能够模拟出主要污染物PM_(2.5)、PM_(10)、NO_(2)的时间变化趋势及空间分布特征。(3)气象条件在污染区聚集及扩散过程中起到重要作用,在小风或静风条件下,污染物的扩散能力减弱导致污染物堆积,较高的相对湿度也有利于污染物的凝聚。(4)HYSPLIT模式轨迹分析显示,此次重污染天气过程主要受西北地区气团南下影响,输送的主要污染物为PM_(10)。