不同边界层参数化方案在中国西南地区东部高分辨率气候模拟中的敏感性研究

为了进一步评估和提高区域模式对西南地区东部高分辨率气候的模拟能力,利用WRF模式,采用多种边界层参数化方案(下称“不同方案”)对西南地区东部1998—2019年夏季降水和气温进行双重嵌套模拟(外层为D01,内层为D02)。对比不同方案模拟结果表明:多年平均降水量在D01中基本为湿偏差;D02中在四川盆地和重庆低海拔地区为干偏差,湿偏差主要位于贵州和重庆的城口、石柱和武隆一带的地形复杂区;总体上D01中ACM2方案误差最小,D02中MYJ方案误差最小。对多年平均气温的模拟在D01中除了四川盆地一带为暖偏差外其余大部地区基本为冷偏差,D02中大部地区为暖偏差;总体上D01和D02中MYJ方案误差最小,YSU方案最大。对于降水量和平均气温年际变化的模拟技巧在D01和D02中相对较高的地区均集中在重庆中西部和湖北大部地区;降水量总体为YSU方案最高,MYJ方案最低;平均气温总体为MYJ方案最高,ACM2方案最低。因此,提升模式分辨率至对流尺度后对不同气象要素模拟技巧最优的方案存在差异,需根据业务情况选择适合本地的参数化方案。

植被覆盖度增加对辽宁地区气温变化的影响研究

植被覆盖度(Fractional Vegetation Coverage,简称FVC)是陆面参数中重要的参数之一,植被覆盖度变化直接影响地表能量的再分配进而影响区域乃至全球气候变化,研究植被覆盖度增加对区域气候的影响对未来区域气候变化的预估具有重要意义,这对适应和缓解全球气候变暖至关重要。本文利用2001~2018年中分辨率成像光谱仪(MODIS)产品的植被归一化指数(Normalized Difference Vegetation Index,简称NDVI)数据制作植被覆盖度,在辽宁地区分别进行了WRF模式默认植被覆盖度和实际植被覆盖度的长时间(2001~2018年)模式模拟试验,结论如下:(1)辽宁地区因植被覆盖度增加全省年平均气温降低了0.48℃,其中夏季降温幅度最大,降温0.71℃,春、秋两季平均降温0.35℃和0.66℃,冬季降温幅度最小0.2℃。植被覆盖度增加对日最高、最低气温也有明显的降温作用,其中日最低气温对植被覆盖度增加的响应大于最高气温,且植被覆盖度增加与气温降温的空间分布具有较好一致性。(2)2001~2018年年均和四季植被覆盖度的显著增加对年均和四季平均气温、日最高气温、日最低气温均有降温趋势,尤其是对日最低气温降温作用更明显。(3)植被覆盖度增加导致气温降低的主要原因是由于蒸散发的增加导致潜热通量增加,感热通量减少;而对于日最低气温降低,主要是由于植被覆盖度增加导致地表温度降低进而引起夜间向上长波辐射减少。总体而言,植被覆盖度增加越多降温效果越明显,进而减缓辽宁省气候变暖。

秸秆燃烧气溶胶的气象反馈及其棕碳吸光效应

本文利用WRF-Chem模式模拟研究了2013年6月华北地区秸秆燃烧排放气溶胶的气象效应,并对秸秆燃烧产生的吸收性有机气溶胶(即棕碳或BrC)的光吸收效应进行分析.设置4组敏感性试验,通过与AERONET观测结果对比分析了BrC对光吸收的影响.结果表明:模式较好再现了研究时段内各变量变化;在不考虑BrC吸收的情况下,秸秆燃烧产生的气溶胶在主要的农业产区造成地表短波辐射的减弱,月平均值减弱约12.42W/m2,且造成近地面降温而2km以上高空增温,其中近地面温度降幅为0.12~3.64℃,致使边界层趋于稳定,垂直扩散能力减弱;气压整体升高,正变压中心与火点密集区域重合.同时,秸秆燃烧引发近地面较强的风辐散,抑制海洋高湿气团向秸秆燃烧区域的水平输送.在考虑BrC的吸收作用后,光学参数的模拟效果得到了一定提升,AAOD模拟值与观测值的拟合线性斜率由0.47升至0.53,AOD斜率值由0.19升至0.21.生物质燃烧排放BrC对气溶胶消光的影响显著,如AAOD与AOD均出现不同程度的上升.

ATOVS卫星资料同化对三江源暴雨预报影响的试验研究

选取3个三江源的典型降水个例(2018年6月30日、7月5日、8月24日),利用NCEP FNL再分析数据,并加入ATOVS湿度探测器MHS资料同化,基于WRF模式及其三维变分同化系统对三江源区域3次降水过程进行循环同化试验,分析3次事件的模拟状况,并定量分析降水结果。结果表明,3次降水事件在加入MHS资料同化后,1)模拟的水汽增大,在中层体现最明显且更符合实际情况,高空水汽和风模拟较好,地面温度预报欠佳;2)MHS资料对降水预报的影响主要体现在降水区面积和降水量的增大,提高了降水预报水平,但也带来较多空报区域;3)从TS、ETS、POD评分结果来看,有两个降水试验的提升较为明显,其中“0630”试验TS评分结果在0.5~10 mm之间提升了0.05~0.1,ETS在5 mm提升超过0.08,在10~20 mm之间也有少量提升,POD检验在0.5~20 mm之间均有提升,在0.5~10 mm之间提升最为明显,提升了0.1~0.25,“0824”试验TS与ETS在10~20 mm之间提升超过0.1,POD检验在6~20 mm之间提升了0.1~0.4,同化后降水预报有所改善,且在大阈值降水尤为明显;4)MHS资料同化对“0705”试验降水预报改善不明显,说明同化并不是每次都能给结果带来正效应,因此在使用MHS资料时不能过于信赖它,但总体上,同化MHS资料能够提升预报质量。

长江流域灌溉对极端高温的冷却效应研究

灌溉是对区域气候影响最大的土地管理类型之一,近几十年来其影响日益加剧。大量的研究表明灌溉具有冷却(降温)效应,尤其是在干旱和半干旱地区,但在湿润地区降温效应不显著,且对极端高温的冷却效应研究较少。研究采用滑动窗口搜索算法,基于全球网格温度数据集和历史灌溉分布数据集,应用多元线性回归技术分离实测数据中其他因素的气候效应,分析长江流域灌溉面积比例增大对极端高温的影响,并采用耦合灌溉模块的WRF模型设置对照试验,进行数值模拟验证。结果表明,长江流域灌溉对极端高温具有降温效应,冷却效应的强度取决于灌溉面积比例,随着灌溉面积的增加,冷却效应变得更加明显,但当灌溉面积比例超过阈值(0.25~0.30)时,降温效应会逐渐减弱。数值模拟试验验证了基于观测数据的分析结果,但模型会在一定程度上高估灌溉的冷却效应。同时,研究发现灌溉可以增加土壤湿度、潜热通量,减少显热通量和土壤热通量,随着灌溉面积比例的增大,地表湿度增加且反照率降低,降温效应会被削弱。研究成果可为长江流域农业灌溉的科学管理提供理论依据,具有重要的科学意义。

基于雷达估测降雨及WRF-Hydro模型的典型山洪模拟研究

受复杂地形与基础气象水文资料缺乏限制,山区小尺度流域的水文预警预报技术较为薄弱,利用高分辨率雷达观测资料驱动分布式水文模型是提高山区小流域洪水预报性能的有效途径之一。本文以位于重庆中部的山区小流域二河流域为研究区域,开展基于雷达估测降雨数据的WRF-Hydro模型在山区小流域的山洪模拟研究,以评估雷达估测降雨的水文应用效果和WRF-Hydro模型在山区小流域的适用性。选取流域内典型的暴雨洪水过程,利用S波段的多普勒天气雷达的估测降雨数据驱动WRF-Hydro模型,并结合新安江模型进一步对比分析模拟效果。研究结果表明:(1)在二河流域,采用雷达估测降雨数据驱动WRF-Hydro模型,可以较好地模拟洪水过程、洪水流量以及峰现时间,纳什效率系数高于0.65,克林-古普塔效率系数高于0.50,相关系数高于0.85。(2)将WRF-Hydro模型与新安江模型进行比较分析,在二河流域,WRF-Hydro模型的模拟效果优于新安江模型,纳什系数差值0.03,相关系数差值为0.04,进一步表明WRF-Hydro模型在山区小流域较优的洪水模拟性能。总体而言,基于雷达估测降雨数据的WRF-Hydro模型在二河流域表现出了良好的模拟洪水的性能,可进一步在类似小尺度山区流域进行应用研究。

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。

大西洋和印度洋上空“射线状”云的观测分析与数值模拟研究

本文利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)、可见光/红外辐射成像仪(VIIRS)可见光卫星云图,对2017—2021年发生在大西洋和印度洋上的118个“射线状”云个例进行了统计分析,利用天气研究和预报模式(Weather research and forecasting model, WRF),对2019年7月8日南大西洋上空的“射线状”云个例进行了水平分辨率为1 km的模拟研究,分析了云凝结核浓度、气温、垂直运动速度、水汽混合比的垂直结构和水汽的水平分布。研究结论显示:“射线状”云是一种主要发生在低纬度地区的中尺度天气现象,且就大西洋和印度洋海域而言,多发生于南半球大洋上空,北半球夏季和秋季是“射线状”云的频发季节;每个“射线状”云臂单体出现处均对应有不同程度的上升运动,“射线状”云是具有对流性质的云;大气逆温层会限制云向高处发展,使得水汽被限制在逆温层高度以下,大范围的逆温层是塑造“射线状”云形态的重要因素。

江苏沿海“7.26”飑线大风过程诊断模拟分析

利用加密自动观测资料、EAR50.25°×0.25°再分析资料、常州和盐城SA天气雷达资料等和基于三维变分技术(3DVAR)的多雷达风场反演技术,并利用WRF数值模式,对2022年7月26日发生在江苏的一次大范围飑线大风过程进行了分析。结果表明:在此次飑线大风过程中,高空出流区辐散、低层低涡切变辐合,上干冷下暖湿的环境并且配合低空西南急流源源不断输送水汽,为对流的触发和组织化发展提供了较好的动力、水汽条件;飑线入海前,不稳定能量、垂直风切变、垂直上升和水汽条件均较好,而飑线入海后,众物理量配置较差,这与飑线在陆上的组织化发展、强度维持及入海后强度减弱的变化对应较好;飑线入海后,底层后侧入流减弱,使得干空气减少,不利于飑线维持,导致海上大风强度减弱。同时,纬向海陆热力差异变小使得海风的强度也逐渐减小,导致风场辐合效果变差,这可能是飑线系统入海减弱和其引发的海上大风风力变弱的原因之一,数值试验成功模拟了减小纬向热力差异会引发飑线对流系统的减弱。

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。

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%。

云微物理参数化方案对地面气温模拟性能的评估与改进

午后地面气温对对流的发生发展具有重要作用,对其准确预报一直是中尺度数值模式的基本要求。针对一次冷云过程,本文基于WRFv3.9.1模式评估了5种云微物理参数化方案对华东地区地面气温的模拟效果。结果表明,各方案模拟的午后及午夜地面气温都存在较大偏差。其中,WDM6方案对地面气温模拟的效果最佳,Thompson方案模拟的云冰含量过低,模拟效果最差。因此对WDM6方案进行进一步评估和改进,通过修改冰核浓度、初始云凝结核数、优化WDM6方案以及替换方案中云水向雨水自动转化过程的公式的方式设计了敏感性试验,以改进WDM6方案对地面气温的模拟。结果表明,使用Grabowski公式替换WDM6方案中的Berry公式,能提高云水含量,有效改善地面气温的模拟。并通过一次梅雨过程对改进方案进行了有效性验证。最后在此基础上将改进后的WDM6方案应用于江苏省精细化天气分析和预报系统PWAFS模式中,显著提高了PWAFS模式对午后地面气温的模拟效果,为模式的业务应用提供了技术支撑。

基于云微物理过程的北方冻雨的模拟与形成机制研究

本文通过耦合AFWA(Air Force Weather Agency)冻雨参数化方案的WRF模式,对2020年冬季因暖锋引发的中国北方严重冻雨灾害个例进行了模拟,结果显示模式能够很好地模拟此次冻雨过程中降水相态的空间分布。通过分析暖锋的演变、水成物云微物理特征以及降水相态的变化,得到:在辽宁中北部—吉林中东部地区,暖锋导致中低空形成“冷—暖—冷”的温度层结,该区冻雨形成机制以“冰相机制”为主,即高空的雪花落入大于0℃暖层内融化、再降落到次冻结层后形成冻雨。同时,发现存在高空无固态水成物、逆温层内暖雨下落到次冻结层在地面形成冻雨的现象,这种新机制被定义为“暖雨机制”,更多水成物垂直剖面与同期地面观测降水相态的比对,验证了新机制的存在,并解释了该机制形成的可能原因。为更深入理解冻雨形成机理以及北方冻雨的预报、预警提供科学支撑。

基于气象水文水动力耦合模型的流域尺度洪水预报方法:以北江流域为例

针对中小流域目前径流和淹没预报难度较大且精度偏低的问题,以北江流域为研究对象,构建降雨径流-洪水淹没模型。在非耦合情况下,基于WRF-Hydro模式构建北江流域水文模型,通过对主要参数率定,优化了WRF-Hydro水文模型,模拟了流域的产流、汇流等水循环关键要素。在耦合情况下,将WRF-Hydro模式模拟的径流过程作为CaMa-Flood模型的边界条件,从而实现对整个流域的洪水淹没模拟。研究结果表明:在经过参数率定的WRF-Hydro水文模型中,针对验证期的5场典型洪水事件,皮尔逊相关系数均高于0.8,纳什效率系数在0.52~0.71,在预报期的三个洪水事件中,洪峰的平均误差为22.2%。在水文水动力模型耦合后,能够准确地捕捉洪水淹没与降雨强度、洪水流量变化之间的关系,进而提供洪水发生后洪泛区的淹没深度和范围等关键信息。本文构建的降雨径流-洪水淹没模型能够适用于地形复杂、降雨时空分布不均匀的北江流域,为类似半湿润流域的洪水预报提供了有益参考,同时也为水文水动力模型耦合的研究奠定了基础。

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。

复杂山区地表温度模拟及影响——以内蒙古大青山为例

地表温度(LST)是影响植物分布和生态系统过程的重要因素。本研究利用天气研究与预测模式(WRF)模拟大青山保护区的高时空分辨率LST,通过气象站点观测值和MODIS LST值对比验证模拟结果的准确性,并通过综合影响因素和单一影响因素分析LST与环境因子之间的关系。综合影响因素分析是基于区域模拟LST和区域环境因子进行的分析;单一影响因素分析是首先固定其他环境因子,然后分析LST和单一环境因子的关系。结果表明:模拟值与3个站点观测值相关系数均超过0.97(P<0.001),与MODIS LST空间相关性为0.73(P<0.05),表明WRF在山区有很好的实用性。经综合影响因素分析,年均LST与高程的相关性最大(R>0.97),与2 m气温和2 m水汽混合比次之(R>0.8),与植被覆盖度和坡度较小(R>0.3),其他因素影响微弱。经单一影响因素分析,在春夏秋冬4个季节,随高程升高LST下降速率分别为0.83 K·(100m)^(-1)、0.79 K·(100m)^(-1)、0.80 K·(100m)^(-1)、0.32 K·(100m)^(-1);坡度每增加10°,LST在春夏秋冬分别升高-0.05 K、0.17 K、-0.14 K、0.02 K;植被覆盖度每增加10%,LST在夏冬两季分别升高0.31 K、1.41 K,其他季节则没影响;坡向对4个季节平均LST的影响均为南>西南>东南>西>东>西北>东北>北;年均LST与2 m水汽混合比呈对数关系,与2 m气温呈指数关系。研究结果可为大青山自然保护区管理提供基础数据,也为山地研究提供可借鉴的方法。

青藏铁路沿线气候特征精细化模拟研究

青藏铁路格拉段(以下简称青藏铁路),特别是从西大滩至安多穿越550 km多年冻土区的路段,沿线有着复杂的地形地貌和冻土环境。近年来随着气候变暖和多年冻土退化,对于建造在多年冻土之上的青藏铁路的维护需求剧增,为了能充分捕捉青藏铁路沿线地区复杂的地形地貌对局地气候变化的影响,以期对青藏铁路的运行维护提供理论支持。本文利用铁路沿线站点观测数据,并以ERA5数据驱动WRF模式进行网格距离为10 km×10 km的动力降尺度模拟。结果显示,青藏铁路沿线的六个站点自1998-2020年普遍呈现增温趋势,增温率最低的站点为0.27℃·(10a)^(-1),最高为0.56℃·(10a)^(-1);WRF模式对表面气温的模拟在年平均气温结果与观测数据略有差异,在夏季和秋季的模拟结果较好,夏季相关系数达到0.95以上,秋季在0.80以上,春季和冬季较差;WRF降水模拟的结果显示,Nudging方法有效改进了青藏高原夏季降水的湿偏差,青藏铁路北段至铁路南段降水逐渐增加,且在铁路中部降水出现极大值。WRF模式在青藏高原的温度和降水模拟上仍存在着一定的冷偏差和湿偏差,寻找新的方法或利用高质量驱动数据来驱动模式将可能对青藏高原地区的降尺度模拟结果有更进一步的改善。

WRF-Hydro大气-陆面-水文耦合模式应用研究综述

在人类活动加重气候变暖的背景下,极端水文气象事件发生概率增加。数值模式作为研究水循环和极端水文事件的有效工具,已在全球范围内得到广泛应用。为深入理解气候变化背景下全球陆地水循环时空演变规律,揭示大气-陆面-水文互馈机制,大气-陆面-水文耦合过程模拟研究已成为国际大气、水文等学科研究的热点之一。本文首先回顾和梳理了大气-陆面-水文耦合模式的发展历程,阐明了大气-陆面-水文耦合模式WRF-Hydro(Weather Research and Forecasting Model Hydrological modeling system)的优势,并系统总结了WRF-Hydro模式的主要敏感性参数分析及模式在对地表径流、土壤湿度、能量水分循环以及相关大气和水文过程等方面的应用。最后探讨WRF-Hydro大气-陆面-水文耦合模式未来发展趋势,提出应着眼于发展有效的尺度转换方案、完善参数化方案以及开展流域内大气、水文变量时空分布高分辨率模拟等方面,以期系统提升耦合模式对大气、陆面过程及水文过程的刻画能力。

植被覆盖率对内蒙古沙尘天气影响的模拟研究

利用WRF-Chem模式及不同植被覆盖率的敏感试验,模拟了内蒙古地区一次典型沙尘过程,研究了植被覆盖率对沙尘天气强度演变及远距离传输的影响。结果表明:WRF-Chem模式能较好地再现实际沙尘输送过程。沙源地植被覆盖率增加5%,起沙总量削减50%,下游地区地面沙尘浓度的削减>80%,PM10与PM2.5浓度的削减接近或超过80%,空气质量由严重污染降低到轻度污染,有效改善了大气环境;植被覆盖率增加≥15%,大粒径沙粒对起沙量的贡献率逐渐增加,沙尘输送过程中沉降速率增大,导致下游地区沙尘天气峰值浓度出现时间提前。初步得出结论:植被覆盖率增加,叶面积指数增大,植被对细粒子的捕获作用增强。所以,植树造林等荒漠化治理工作应该首先在细粒子为主的半荒漠化地区开展。