以往开展的基于长江流域WRF(Weather Research and Forecasting)模式的微物理过程方案参数化优选的研究,没有对长江中下游这一特定区域多个气象要素积云对流参数化方案进行优选。本研究在适合微物理过程、边界层等参数化方案的基础上,...以往开展的基于长江流域WRF(Weather Research and Forecasting)模式的微物理过程方案参数化优选的研究,没有对长江中下游这一特定区域多个气象要素积云对流参数化方案进行优选。本研究在适合微物理过程、边界层等参数化方案的基础上,选用长江中下游流域为研究对象,针对降水、气温进行三种积云对流参数化方案KF(Kain-Fritsch)、BMJ(Betts-Miller-Janjic)及GF(Grell-Freitas)的优选,并同时从不同海拔、水汽来源两个角度对比分析三种方案产生差异的原因,从而针对不同天气型选择合适的参数化方案。结果表明:(1)选取的三种积云对流参数化方案在降水和气温模拟结果表现不同。KF方案在降水模拟中表现较好,日降水模拟相关系数为0.73~0.77;GF方案在气温模拟中表现优异,日均气温模拟相关系数为0.71~0.77。(2)三种方案在不同海拔高程的表现差异明显,KF和BMJ方案较好地展现了武陵山—大巴山一带降水与地形的对应关系。在经度剖面上,KF方案2015、2017年6月的降水模拟误差分别为5.96%、6.06%。GF方案则对地形抬升作用的描述过于强烈,导致剖面降雨量变化幅度较大。(3)三种方案模拟结果的水汽来源有所不同,KF方案显示印度洋季风带来充沛水汽,水成物含量少,云水混合比集中,更适合长江中下游流域的降水模拟;GF方案则显示南海暖湿气流较强,水成物含量多,云系发展旺盛,更适合强对流天气频发地区的降水模拟。(4)不同水汽来源对三种积云对流参数化方案模拟结果的精度影响不大。尽管2017年6月较2015年6月受到来自西太平洋的水汽影响更大,但降水模拟结果仍显示KF方案表现最佳。展开更多
文摘以往开展的基于长江流域WRF(Weather Research and Forecasting)模式的微物理过程方案参数化优选的研究,没有对长江中下游这一特定区域多个气象要素积云对流参数化方案进行优选。本研究在适合微物理过程、边界层等参数化方案的基础上,选用长江中下游流域为研究对象,针对降水、气温进行三种积云对流参数化方案KF(Kain-Fritsch)、BMJ(Betts-Miller-Janjic)及GF(Grell-Freitas)的优选,并同时从不同海拔、水汽来源两个角度对比分析三种方案产生差异的原因,从而针对不同天气型选择合适的参数化方案。结果表明:(1)选取的三种积云对流参数化方案在降水和气温模拟结果表现不同。KF方案在降水模拟中表现较好,日降水模拟相关系数为0.73~0.77;GF方案在气温模拟中表现优异,日均气温模拟相关系数为0.71~0.77。(2)三种方案在不同海拔高程的表现差异明显,KF和BMJ方案较好地展现了武陵山—大巴山一带降水与地形的对应关系。在经度剖面上,KF方案2015、2017年6月的降水模拟误差分别为5.96%、6.06%。GF方案则对地形抬升作用的描述过于强烈,导致剖面降雨量变化幅度较大。(3)三种方案模拟结果的水汽来源有所不同,KF方案显示印度洋季风带来充沛水汽,水成物含量少,云水混合比集中,更适合长江中下游流域的降水模拟;GF方案则显示南海暖湿气流较强,水成物含量多,云系发展旺盛,更适合强对流天气频发地区的降水模拟。(4)不同水汽来源对三种积云对流参数化方案模拟结果的精度影响不大。尽管2017年6月较2015年6月受到来自西太平洋的水汽影响更大,但降水模拟结果仍显示KF方案表现最佳。
