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...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%.展开更多
文摘为给通过地形复杂,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%.
