WRF模型驱动的网格新安江模型及其应用

为提升输入网格新安江模型的降雨和蒸发数据的时空分布准确度,完善水文循环过程,并为进一步实现WRF模型与网格新安江模型的耦合提供基础,构建了由WRF驱动的网格新安江模型。首先,采用逐步订正法将WRF预报降雨与雨量站降雨融合来获取WRF融合降雨;然后将WRF预报气象数据输入网格新安江模型中并采用彭曼公式计算单元网格小时蒸发能力;最后由WRF融合降雨和彭曼公式蒸发能力驱动网格新安江模型在湿润的屯溪流域进行洪水模拟预报。结果表明:①WRF融合降雨具有较高精度且具有精细空间分布。相较于WRF预报降雨,WRF融合降雨与实测降雨的相关性(RR≥0.99)和拟合度(NSE≥0.98)更高,雨峰误差(-8.1%~3.5%)和雨量误差(-2.0%~6.7%)均明显减小。在空间分布上,WRF融合降雨具有比站点插值降雨更复杂的空间信息,信息熵(SE)显著增加(30.4%~48.2%),并包含了WRF降雨和站点插值降雨的降雨中心。②彭曼公式蒸发能力不仅呈现出逐小时变化规律,且与降雨过程密切相关。在空间分布上,彭曼公式蒸发能力与海拔密切相关,在中高程地区最大,低高程地区次之,而在高程较高地区最小。③WRF驱动的网格新安江模型具有较大的洪水预报潜力。相较于使用WRF预报降雨驱动网格新安江模型,由WRF融合降雨和彭曼公式蒸发能力驱动的网格新安江模型在屯溪流域的洪水预报精度明显提高,预报洪水的NSE均在0.90以上,洪量、洪峰和峰现时间合格率均达到100%。

基于WRF-CAMx模式的近地面臭氧污染事件的个例分析

基于2020年11月8-9日莆田市地面气象站逐时气象数据及环境监测站逐时O_(3)监测数据,利用风廓线雷达资料和排放源数据,分析夜间出现O_(3)污染过程的气象特征,并结合WRF-CAMx模式进行O_(3)垂直分布模拟及来源分析。结果表明,莆田市夜间O_(3)污染峰值浓度为212μg·m-3,明显高于福州和泉州市的O_(3)峰值浓度。O_(3)污染前,温度出现升高现象,是冷空气南下锋前增温造成的。O_(3)污染期间,风廓线雷达资料显示,污染最严重的8日23时莆田市近地面到750 m的风速较20时的降低27.2%,加剧了O_(3)污染程度。Hysplit4模型结果显示,夜间O_(3)污染时段的气流经过NOX和VOCS排放量较大的长江三角洲地区,而非污染时段的气流主要来自东海洋面上空。WRF-CAMx模式结果显示,在夜间O_(3)污染严重的23时,O_(3)浓度的垂直分布可达到850 hPa(1500 m),宁德市在福建省各地市中对莆田O_(3)来源的贡献比达到94%。

基于WRF驱动的CLM模型对青藏高原地区陆面过程模拟研究

NCAR-CLM是目前国际上发展较为完善的陆面过程模型.鉴于大多数研究利用气象站点的数据驱动CLM模型,尝试将WRF气候模型的模拟结果作为驱动CLM的面上强迫场数据来对青藏高原陆面能量特征进行模拟研究.对WRF气候模型模拟的输出结果与青藏高原气象站观测数据进行比较分析表明,WRF模拟输出的气温和向下短波辐射数值与观测值的相关系数大于0.92(p>0.05),气压和比湿的R2在0.80以上(p>0.05),降雨和风速的模拟性能不稳定,但WRF模拟输出的强迫场也可以作为CLM模型的驱动数据.CLM模拟的地表温度、感热和潜热通量与青藏高原气象站观测的地表温度以及涡度通量数据验证分析表明,虽然CLM对地表温度的模拟在合理范围内,但模拟与观测值还是有较大偏差,潜热和感热之间的相关系数分别为0.87和0.68(p>0.05),表明CLM的模拟结果在单点上是可靠的.据此,在此模拟结果基础上分析了青藏高原地区的陆面能量时空分布特征.

基于WRF模式数据和CASA模型的青海湖流域草地NPP估算研究

植被净初级生产力(NPP)是研究陆地碳循环过程的核心内容,而高海拔区域由于气象观测数据的缺乏造成模型对其估算的不准确.在WRF模式气象数据和SPOT-VEGETATION遥感影像的基础上,利用CASA模型对青海湖流域2000-2010年的草地NPP进行了估算,经过实地样方数据和其他模型数据的验证后,分析了青海湖流域近11a来草地NPP的空间分布格局和时间变化特征.结果表明:1)在气象观测资料缺乏的青海湖流域,WRF模式的气象数据能较好地应用到模型中,CASA模型对该区域草地NPP的模拟精度较高;2)2000-2010年青海湖流域草地年均NPP为2.71×1012 gC·a-1,单位面积草地NPP为145.71gC·m-2·a-1;空间分布上呈现出由东南向西北随着海拔升高逐渐下降的格局,在海拔3 200～3 500m的区域草地单位面积的NPP达到最大;3)2000-2010年青海湖流域草地NPP年际变化明显,近11a呈现出明显的增加趋势,增加区域主要分布在环湖地区;年内季节变化显著,夏季NPP占到全年的57.36%;4)对NPP和气象站点太阳辐射、气温、降水数据进行相关性分析,发现影响青海湖流域草地NPP变化的主要驱动力是气温.

WRF湖泊模型对青藏高原纳木错湖的适用性研究

WRF模式是目前应用最广泛的区域天气模式之一,在其最近的版本里耦合了一维湖泊模型,用于模拟陆面大型水体与底层大气的相互作用。本研究利用中国高时空分辨率气象驱动数据在西藏大湖之一的纳木错对该湖泊模型作离线模拟,并利用MODIS卫星数据、湖温观测数据和湖面能量平衡评估了模型在青藏高原纳木错湖的适用性。结果表明:WRF中的湖泊模型方案并不适用于纳木错,其原因是在模拟深湖时,模型中垂向混合能力不足,导致大量能量堆积在湖水浅层,湖温廓线和湖表能量平衡存在较大误差。通过加大湖体内部的湍流混合能力,模型对湖水未冻结期的湖温和湖表能量平衡的模拟有很大改进。

基于WRF模型与气溶胶光学厚度的PM_(2.5)近地面浓度卫星反演

为了反演高分辨率的PM_(2.5)近地面浓度,利用WRF(中尺度气象模型)模拟的大气相对湿度、风速、边界层高度等气象因子对AOD(气溶胶光学厚度)分别进行订正,以逐步提高AOD与近地面ρ(PM_(2.5))间的相关性;分析不同反演模型的统计学特征,优选反演模型,并利用最优模型反演中国中东部地区2014年年均ρ(PM_(2.5))的空间分布特征.结果表明:AOD经相对湿度订正后,其与近地面ρ(PM_(2.5))的相关性显著提高,相关系数达到0.77;同时引入相对湿度、风速2个气象因子,AOD与近地面ρ(PM_(2.5))的相关系数升至0.79(n=145,P<0.01);同时引入相对湿度、风速和边界层高度3个气象因子,AOD与近地面ρ(PM_(2.5))的相关系数进一步升至0.80(n=145,P<0.01).模型反演表明,研究区域内ρ(PM_(2.5))年均值大于35μg/m3的面积高达334.49×104km2,占研究区域面积的83.2%,并且高污染地区与人口密度高度重合.分析表明,北京、天津、河北、山东及河南等典型重污染省、直辖市分别有96.30%、100%、78.16%、98.86%、100%面积的ρ(PM_(2.5))超标,分别约有99.97%、100%、96.41%、98.88%、100%人口生活在空气质量超标地区.

基于WRF模型的藏木水库局地气候影响分析

水库对局地气候的影响是水电建设项目中环境影响评价的重要方面。本文基于天气研究与预报(WRF)模型开展了区域陆面-大气耦合模拟,分析了雅鲁藏布江首座大型水电站藏木水库对周边区域地表与大气之间的水热交换及天气过程的影响。根据模拟结果,藏木水库蓄水后坝址附近降水量在冬、春、秋三季变化并不显著,夏季在低海拔河谷区域降水量有所增加。库区空气比湿增加,其中春季增幅最大;水库对东北侧下风区和上游河谷区的比湿有较为显著的影响。库区上方气温升高,冬季增温幅度最大,增幅在2~3℃;夏季增幅最小,在0.4℃左右;库周边秋冬季气温升高,夏季略有降低。研究结果可为高原水库建设的环境影响评价提供参考。

基于WRF模型的澎溪河流域非点源污染预测

为精准揭示三峡库区澎溪河流域非点源污染的空间异质性特征,基于WRF模型,构建了反映流域3 km×3 km精细格点降水的流域非点源污染模拟预测模型,对澎溪河流域非点源负荷进行模拟预测。结果表明:与由澎溪河流域6个气象站点2009—2012年观测降水资料得到的径流模拟结果相比,基于WRF模型输出降水的径流模拟精度提高了27%,总磷质量浓度模拟精度提高了31%,总氮质量浓度模拟精度提高了36%;采用WRF模型输出降水模拟的年径流量范围为35.28亿~54.04亿m^(3),总磷负荷均值为1 151.35 t/a,总氮负荷均值为11 759.72 t/a;澎溪河流域总磷、总氮非点源负荷较高的子流域单元多呈集聚状分布在河流水系附近,空间异质性明显。

基于SRTM数字高程模型的WRF低空风场模拟研究

针对复杂地形条件下的中小尺度的低空风场模拟受地形影响较大,特别是机场周围的低空风切变严重影响现代民航的飞行安全。文中提出利用WPSGeo Tiff、GRASS GIS等技术,将美国航空航天局和美国国防部国家测绘局联合提供的精度为90 m(30s)的SRTM(Shuttle Radar Topography Mission)高精度数字高程数据Digital Elevation Model(DEM)替换到中小尺度数值预报模式Weather Research and Forecasting Model(WRF)中。通过对北京2013年3月9日一次大风天气的模拟,检验SRTM DEM数据对WRF风场模拟精度的影响。模拟结果表明新引入的SRTM DEM数据更真实地反映了北京地区的地形高度特征,尤其是地形复杂区域的高度特征。同时由于高度信息误差的减小,增强了WRF模式在北京地区复杂地形条件下的风场模拟能力。

基于极端随机树方法的WRF-CMAQ-MOS模型研究

随着城市化、工业化的快速发展,空气污染已经成为了公众最关注的问题之一。为了提高空气质量预报的准确度,以多尺度空气质量模型(Community Multi-Scale Air Quality,CMAQ)为工具,结合中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)气象预报数据、气象观测数据、污染物浓度观测数据,基于极端随机树方法建立了WRF-CMAQ-MOS(Weather Research and Forecast Model-Community Multi-Scale Air Quality-Model Output Statistics)统计修正模型。结果表明,结合WRF气象预报的CMAQ-MOS方法明显修正了由于模型非客观性产生的模式预报偏差,提高了预报效果。使用线性回归方法不能获得较好的优化效果,选取极端随机树方法和梯度提升回归树方法对模型进行改进和比较,发现极端随机树方法对结合WRF气象要素的CMAQ-MOS模型有较大的提升。针对徐州地区空气质量预报,进一步使用基于极端随机树方法的WRF-CMAQ-MOS模型对2016年1、2、3月的空气质量指数(AQI)及PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、O_3、CO六种污染物优化试验进行验证,发现优化效果最为明显的两种污染物分别是NO_2及O_3,2016年1、2、3月整体相关系数NO_2由0.35升至0.63,O_3由0.39升至0.79,均方根误差NO_2由0.0346减至0.0243 mg/m^3,O_3由0.0447减至0.0367 mg/m^3。文中发展的WRFCMAQ-MOS统计修正模型可以有效提升预报精度,在空气质量预报中具有很好的应用前景。

基于WRF模式的大渡河流域径流预报模型

针对大渡河流域地形复杂,高差悬殊,气候垂直差异大等特点,构建基于四层嵌套网格的大渡河流域WRF模型:采用四维变分(4DVar)和集合卡曼滤波(EnKF)混合同化技术降低初始场误差,根据统计最优组合方法确定年内不同时期WRF模式参数方案集。将WRF输出作为预见期内新安江模型的输入,构建大渡河流域WRF-新安江来水预报模型。选择2010-2017年汛期的20场、非汛期10场来水过程进行应用研究,结果表明:在预见期延长7 d的情况下,所建模型仍能够保证较高的预报精度。研究成果可为大渡河流域水力发电和防汛决策提供技术支撑,也可为同类研究提供借鉴。

基于CAMx模型的福州市PM_(2.5)来源解析

为了持续改善环境空气质量,判断PM_(2.5)的来源是控制和治理的关键。该文应用WRF-CAMx模式,对福州地区2013年1、4、7、10月污染物的传输过程进行模拟。结果显示,工业源对PM_(2.5)浓度的贡献率最大,为45.9%~62.3%,其次交通源为17.2%~26.7%,民用源为13.6%~17.7%;本地源排放是福州地区污染物主要来源,本地源对PM_(2.5)的贡献率为83.8%~89.1%,外界传输贡献率为10.9%~16.2%;福州地区一次PM对PM_(2.5)的贡献最大,贡献率为64.6%~82.9%,SO2的贡献率为9.1%~12.1%,NOx贡献率为0.5%-12.5%。

空气质量模型CAMx的研究应用现状

目前各个国家开发使用的空气质量模型各不相同,但使用较普遍的是CAMx(Comprehensive Air Quality Model Extensions)模型和CMAQ(Community Multiscale Air Quality Modeling System)模型。通过介绍第三代空气质量模型中的CAMx模型及其扩展和探测工具,分析CAMx模型在不同污染物中的应用及研究者对该模型性能的验证,以期为模型选用者提供更多的参考。通过对比,认为该模型能够较好地同时模拟多种污染物以及进行多尺度的大气污染预报,同时还兼具了颗粒物源识别技术(PSAT)和臭氧源识别技术(OSAT),能够很好地追踪示踪物质,快速、准确地模拟出示踪物质对目标区域的污染物贡献。

适用北京地区短历时强降水模拟的WRF模型物理参数化方案研究

以短历时强降水为特征的暴雨事件增多是北京地区近年来暴雨内涝频发的主要原因.为提高北京地区短历时强降水的模拟和预报能力,选用WRF(weather research and forecasting,WRF)模型中对降水模拟结果影响较为明显的3类参数化方案组成12组物理参数化方案组合,对北京地区具有不同中尺度环流特征的2类共8场短历时强降水事件进行模拟.基于构建的评价指标体系,评估各类参数化方案模拟北京地区短历时强降水过程的能力,评选出综合表现最好的物理参数化方案组合.研究结果表明:积云对流参数化方案对各类型强降水模拟结果的影响最大,云微物理参数化方案次之,行星边界层参数化方案的影响最小;从模拟北京地区短历时强降水过程的综合能力来看,表现较好且较稳定的方案分别为WSM6云微物理参数化方案、GD积云参数化方案和MYJ行星边界层方案;从模型模拟不同类型强降水过程的整体表现来看,模型对具有连续性降水特点且受地形抬升作用影响相对较小的第2类强降水过程的模拟效果最好,而对具有间歇性降水特点的深对流强降水过程及其相关的湿物理过程的模拟效果较差.研究结果对于提高区域强降水预警预报能力,改进模型参数化方案具有参考意义.

WRF大气模式与台风经验模型在超强台风“山竹”过程重构中的比较分析

通过中尺度气象研究与预报模式WRF(weather research and forecasting)和两种台风经验模型重构了2018年影响我国珠江口地区的超强台风“山竹”过程中的气压和风矢量场,在台风最佳路径数据的基础上开展了方法间的比较,并与香港、澳门和深圳三个国际机场的实测数据进行了对比分析,验证了三种模拟方案模拟台风“山竹”的可靠性。利用非结构网格半隐式跨尺度海洋模式SCHISM(semi⁃implicit cross⁃scale hydroscience integrated system model),将三种模拟气压和风场作为驱动场输入风暴潮模式中进行增水模拟试验,比较了它们在赤湾、三灶、横门和黄埔四个测站风暴潮增水中各自的效果,并进一步验证了WRF模式和两种经验模型模拟台风“山竹”的有效性。综合来看,WRF大气模式对气压、风速、风向及风暴增水模拟效果最佳,如果进一步优化该模式的各种参数化方案,可能还能提高其精度。如果不具备使用WRF大气模式的条件,台风经验1模型也是一个完全可以接受的、简单快捷的方案。

基于CAMx模型的珠江口东岸秋季臭氧来源解析

秋季是广东省臭氧(O_3)污染最严重的季节。以三维空气质量模型(CAMx)为工具,选取深圳西乡为研究对象,综合运用多种手段深入研究珠江口东岸秋季O_3污染过程及生成的敏感性,并定量研究了O_3的来源。结果表明:受偏北贴地气流的影响,珠江口东岸秋季容易发生O_3污染;珠江口东岸秋季午后O_3浓度有约60%是背景浓度,深圳本地排放对O_3的贡献较少,而周边地区东莞市和惠州市对O_3的贡献较大(午后O_3最高浓度约10μg/m3),梅州市、河源市和广州市也有一定的O_3贡献,但广东省其他地区对O_3的贡献较少,可以忽略,而江西省和福建省对O_3的贡献较大,在午后约有20%~30%的O_3浓度贡献;按排放类型分,除去背景浓度,秋季对珠江口东岸O_3贡献最大的排放源是火电、工业和飞机高架排放源,午后O_3浓度贡献可达15μg/m3,其次是天然源和交通源,午后O_3浓度分别各贡献10μg/m3左右;秋季,珠江口东岸的O_3在早上与傍晚大多在NOx敏感区内生成,中午前后更多的O_3在VOCS敏感区内生成。要控制珠江口东岸地区的O_3污染,应在秋季重点控制北面省市的火电、工业高架源排放等。

应用WRF-UCM模型分析城市绿色廊道对热岛效应的影响——以上海市为例

城市发展带来下垫面性质的变化﹑空气污染和人为废热的大量排放,使得城市热岛效应作为全球性的环境问题逐渐受到重视.城市中的绿色廊道是城市生态基础设施的组成部分,对城市小气候起着重要的调节作用,通过这种线性的绿色空间保护城市生态环境的做法已经被广泛实践于许多城市中.利用气象预报软件WRF及其耦合的城市冠层模式(UCM,Urban Canopy Model)对上海市夏﹑冬两季(7月和12月上旬)的城市温度及规划中的市域性绿色廊道对城市温度的影响进行了数值模拟.研究表明绿色廊道对缓解夏季上海市内陆地区城市热岛效应有明显的作用.研究同时证明了气象预报软件WRF-UCM可对城市尺度下的温度进行有效模拟,今后可应用于对城市土地利用规划﹑建设规划﹑生态保护规划等相关规划的环境影响评估中,提高规划和决策的科学性.

黑碳跨区域转移及其治理策略研究--基于MRIO和WRF/Chem模型

作为PM2.5的重要组成部分,黑碳对环境安全和民众健康均造成严重危害。本文以湖北省为案例,利用多区域投入产出分析方法和大气传输模型定量分析省区贸易和大气传输作用对区域黑碳排放的影响。基于清单编制法,本文首先编制了中国30个省区黑碳排放清单,发现湖北省黑碳排放占全国总量的4.64%。区域贸易分析结果显示:湖北省属于隐含黑碳排放净进口地区。在大气传输的作用下,湖北黑碳表面浓度受河南、陕西和山东的影响最大。同时,湖北对湖南、重庆和河南的黑碳表面浓度影响较为显著。研究还发现:当每个省区最终消费增加10亿元时,会引起湖北的黑碳表面浓度上升9.11×10-4μg/m3。其中,来自其他29个省区的贡献占比超过2/3。最后,本文从消费和生产视角、供应链协同、跨区域联动等方面提出了黑碳减排政策建议:应重点关注纺织业、食品加工业等主要隐含排放进口行业,优化产业发展模式;针对河南、山东、安徽、广东等关联影响较大的区域,可建立消费与生产视角共担的减排责任分摊机制,通过开展技术合作、投入研发基金等形式共同应对黑碳污染问题。

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-波浪风暴潮耦合模型的深圳市极端风暴潮安全分析

随着全球气候的急剧变化,河口地区面临着巨大的水安全风险挑战。西太平洋在近年来呈现出高频率的气象滔动,热带风暴在经过河口地区时会带来异常的增水,增水过高时有漫堤的风险。文章通过高精度的气象模拟模式(WRF)输出结果作为边界条件,以深圳市海岸安全为主要研究对象建立了珠江河口范围的波浪-风暴潮耦合模型,并以天鸽台风过境时的实测资料验证了模型的准确性。文章利用概率分布模拟了可能影响深圳市堤防安全的最大风暴潮过程,为深圳市的海岸堤防安全保障提供了可靠的依据。