利用中尺度数值预报(Weather Research and Forecast,WRF)模式,针对2018年3月17日05—17时(北京时)北京地区的一次降雪过程模拟分析了城市化对降雪的主要影响机制。结果表明,城市化使得北京五环以内降雪量减少,降雨量增加,这主要是由于...利用中尺度数值预报(Weather Research and Forecast,WRF)模式,针对2018年3月17日05—17时(北京时)北京地区的一次降雪过程模拟分析了城市化对降雪的主要影响机制。结果表明,城市化使得北京五环以内降雪量减少,降雨量增加,这主要是由于城市化低层增温效应加强了雪的融化过程,产生混合型降水,距离市中心越近越容易发生混合型降水。城市化对降雪的总降水量和降水的时、空分布也存在一定的影响。降水初期,城市化造成的“城市干热岛”效应不利于水汽的水平和垂直输送,不利于云的形成,地面总降水量减小。随着降水过程的发展,部分冰相粒子融化,使近地面水汽增多,“城市热岛效应”的热力抬升作用有利于水汽的垂直输送和云的发展,部分云滴或水汽抬升进入云中,增强冷云过程,使雪和霰粒子含量增大,地面总降水量增加。城市化产生的“城市效应”对低层大气温度和云微物理过程产生影响,而云微物理过程的非绝热过程反过来又影响低层大气温度和大气层结,影响能量和水汽输送,进而对云和地面降水产生影响。展开更多
土地利用和土地覆盖变化(Land Use and Land Cover Chang,LUCC)通过影响局地陆面过程及陆气相互作用进而影响局地天气和气候。为探究LUCC产品对陆气相互作用的影响,本文采用了三套LUCC产品,包括USGS、Landsat和MODIS,模拟研究不同LUCC...土地利用和土地覆盖变化(Land Use and Land Cover Chang,LUCC)通过影响局地陆面过程及陆气相互作用进而影响局地天气和气候。为探究LUCC产品对陆气相互作用的影响,本文采用了三套LUCC产品,包括USGS、Landsat和MODIS,模拟研究不同LUCC产品对华东地区土壤和近地面温度、湿度的影响。结果表明,不同LUCC产品的土地利用类型差异主要在城市、农田和以草地、森林为主的自然植被。与USGS产品相比,Landsat和MODIS产品的城市和森林面积分别增加了2%和15%以上,农田面积则减少了17%左右。模拟结果表明,Landsat和MODIS产品的城市面积增加导致该区域的土壤温度和湿度增加,感热通量分别增加了28.1 W·m^(-2)、68.3 W·m^(-2),潜热通量分别减少了28.3 W·m^(-2)、81 W·m^(-2),这使得2 m气温增加了1.5℃左右,相对湿度减小了约9%。USGS产品中的农田和草地在Landsat和MODIS中改变为森林也使得土壤温度、湿度和近地面能量通量、温度和湿度的空间分布随之产生变化,但相比于城市面积改变导致的变化较为复杂。此外,不同LUCC产品之间的城市面积变化对土壤温度、湿度和近地面能量通量、温度和湿度的影响要大于农田和自然植被变化产生的影响。最后,对比三个试验模拟的土壤温度、土壤湿度、2 m气温和相对湿度结果与GLDAS(the Global Land Data Assimilation System)或站点观测资料的相关性、均方根误差、平均偏差和认同指数可以发现,使用更准确、细致的Landsat产品的模式对近地面气象条件的模拟性能要优于USGS和MODIS产品模拟结果。展开更多
为了更好地预报重庆地区暴雨发生的时间和落区,利用重庆地区基于GPS得到的GPS-PWV(Precipitable Water Vapor)资料结合WRF数值模拟对2012年一次暴雨过程进行综合分析,分析此次过程中重庆地区GPS-PWV的变化特征、不稳定能量以及动力抬升...为了更好地预报重庆地区暴雨发生的时间和落区,利用重庆地区基于GPS得到的GPS-PWV(Precipitable Water Vapor)资料结合WRF数值模拟对2012年一次暴雨过程进行综合分析,分析此次过程中重庆地区GPS-PWV的变化特征、不稳定能量以及动力抬升条件与降水的关系。研究结果表明:此次过程在降水之前有18小时到35小时的水汽聚集过程,在接近水汽通道的迎风坡面降水量转化率较高。综合分析不稳定能量和水汽通量散度的变化结合GPS-PWV提供的水汽场能够更好地预报降水发生的时间和落区。展开更多
文摘利用中尺度数值预报(Weather Research and Forecast,WRF)模式,针对2018年3月17日05—17时(北京时)北京地区的一次降雪过程模拟分析了城市化对降雪的主要影响机制。结果表明,城市化使得北京五环以内降雪量减少,降雨量增加,这主要是由于城市化低层增温效应加强了雪的融化过程,产生混合型降水,距离市中心越近越容易发生混合型降水。城市化对降雪的总降水量和降水的时、空分布也存在一定的影响。降水初期,城市化造成的“城市干热岛”效应不利于水汽的水平和垂直输送,不利于云的形成,地面总降水量减小。随着降水过程的发展,部分冰相粒子融化,使近地面水汽增多,“城市热岛效应”的热力抬升作用有利于水汽的垂直输送和云的发展,部分云滴或水汽抬升进入云中,增强冷云过程,使雪和霰粒子含量增大,地面总降水量增加。城市化产生的“城市效应”对低层大气温度和云微物理过程产生影响,而云微物理过程的非绝热过程反过来又影响低层大气温度和大气层结,影响能量和水汽输送,进而对云和地面降水产生影响。
文摘土地利用和土地覆盖变化(Land Use and Land Cover Chang,LUCC)通过影响局地陆面过程及陆气相互作用进而影响局地天气和气候。为探究LUCC产品对陆气相互作用的影响,本文采用了三套LUCC产品,包括USGS、Landsat和MODIS,模拟研究不同LUCC产品对华东地区土壤和近地面温度、湿度的影响。结果表明,不同LUCC产品的土地利用类型差异主要在城市、农田和以草地、森林为主的自然植被。与USGS产品相比,Landsat和MODIS产品的城市和森林面积分别增加了2%和15%以上,农田面积则减少了17%左右。模拟结果表明,Landsat和MODIS产品的城市面积增加导致该区域的土壤温度和湿度增加,感热通量分别增加了28.1 W·m^(-2)、68.3 W·m^(-2),潜热通量分别减少了28.3 W·m^(-2)、81 W·m^(-2),这使得2 m气温增加了1.5℃左右,相对湿度减小了约9%。USGS产品中的农田和草地在Landsat和MODIS中改变为森林也使得土壤温度、湿度和近地面能量通量、温度和湿度的空间分布随之产生变化,但相比于城市面积改变导致的变化较为复杂。此外,不同LUCC产品之间的城市面积变化对土壤温度、湿度和近地面能量通量、温度和湿度的影响要大于农田和自然植被变化产生的影响。最后,对比三个试验模拟的土壤温度、土壤湿度、2 m气温和相对湿度结果与GLDAS(the Global Land Data Assimilation System)或站点观测资料的相关性、均方根误差、平均偏差和认同指数可以发现,使用更准确、细致的Landsat产品的模式对近地面气象条件的模拟性能要优于USGS和MODIS产品模拟结果。
文摘为了更好地预报重庆地区暴雨发生的时间和落区,利用重庆地区基于GPS得到的GPS-PWV(Precipitable Water Vapor)资料结合WRF数值模拟对2012年一次暴雨过程进行综合分析,分析此次过程中重庆地区GPS-PWV的变化特征、不稳定能量以及动力抬升条件与降水的关系。研究结果表明:此次过程在降水之前有18小时到35小时的水汽聚集过程,在接近水汽通道的迎风坡面降水量转化率较高。综合分析不稳定能量和水汽通量散度的变化结合GPS-PWV提供的水汽场能够更好地预报降水发生的时间和落区。
