为提升低空风切变预报精度,本文综合运用欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料[European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF)fifth-generation reanalysis data,ERA5]和美国国家环境预报中心(National Centers for Envi...为提升低空风切变预报精度,本文综合运用欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料[European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF)fifth-generation reanalysis data,ERA5]和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)的FNL全球再分析资料(Final Operational Global Analysis)、先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型以及兰州中川机场的实况观测资料,采用中尺度数值天气预报模式(Weather Research and Forecasting Model,WRF)、WRF结合计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)方法、长短期神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法,对2021年4月15-16日兰州中川机场的两次风切变过程进行模拟分析。结果表明:(1)在小于1 km的网格中使用大涡模拟,WRF模式在单个站点风速模拟任务中表现更好,但在近地面水平风场风速模拟效果上,不如WRF模式结合计算流体力学模型方案;(2)对于飞机降落过程中遭遇的两次低空风切变的模拟,WRF-LES和WRF-CFD两种模式都可以模拟出第一次低空风切变,而第二次受传入模式的WRF风速数据值较小的影响,两种模式风速差都没有达到阈值,需要在后续工作中进一步验证;(3)低风速条件(6 m·s^(-1))下,基于LSTM的单变量风速预测模型平均绝对误差基本维持在0.59 m·s^(-1),能较好地把握不同地形与环流背景条件下风速变化的非线性关系,虽然受到WRF误差和观测要素不全的限制,多变量风速预测能在保证平均绝对百分比误差小于6.60%的情况下,以更高的计算效率和泛化能力实现风速预测。本文不仅验证了WRF-CFD和WRF-LES耦合方案在风场和低空风切变预报中的差异,还探讨了基于LSTM的风速预测的可行性和准确性,期望为提高风场模拟精度,缩短精细风场模拟时间提供新的视角和方法。展开更多
WRF(weather research and forecasting)模式中参数化方案的选择与近地面风场的仿真模拟结果关系密切。为解决新疆北部不同地形地区风场模拟准确性的问题,采用WRF中尺度气象模式,探究4类参数化方案(边界层、微物理、陆面过程、近地面层...WRF(weather research and forecasting)模式中参数化方案的选择与近地面风场的仿真模拟结果关系密切。为解决新疆北部不同地形地区风场模拟准确性的问题,采用WRF中尺度气象模式,探究4类参数化方案(边界层、微物理、陆面过程、近地面层)以及次网格地形方案对新疆北部不同地形地区风场模拟结果的影响。结果表明:每组试验均能模拟出风速的变化趋势;陆面过程RUC(rapid update cycle)方案和微物理Lin(Purdue Lin)方案对平原地区模拟结果较好,陆面过程Noah方案和微物理WSM6(WRF single moment 6 class)方案对山区地形模拟结果较好,且对于平原和山谷地形,次网格地形方案对模拟地区均能起到较好的修正作用。展开更多
本文利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式耦合Noah陆面过程模式,对比研究了使用不同精度陆面资料:WRF默认陆面资料、中国1 km分辨率数字高程模型数据集、2006年MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer)土地利...本文利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式耦合Noah陆面过程模式,对比研究了使用不同精度陆面资料:WRF默认陆面资料、中国1 km分辨率数字高程模型数据集、2006年MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer)土地利用和植被覆盖度资料,WRF模式对兰州地区冬季气象场模拟结果的差异。结果表明,近地面气温对陆面资料的精度非常敏感,而风场对陆面资料的精度不敏感,WRF模式对气温的模拟效果好于对风场模拟。采用高精度且时效性好的陆面资料后,WRF模拟的近地面气温准确率提高了15.8%,模拟的夜间气温改进幅度较白天大。陆面资料可影响整个边界层温度场分布,准确的陆面资料对提高WRF模式模拟近地面乃至整个边界层气象场至关重要。尽管风速模拟误差较大,但总体上WRF模式能较准确地模拟出研究区的风场演变特征。使用新的陆面资料后WRF模拟的风速误差略有减小,风向误差略有增加。干旱半干旱区冬季数值模拟需要注意土壤湿度初值和模式初始积分时刻对模拟结果的影响。展开更多
为了研究微物理参数化方案对珠江三角洲(简称珠三角)降水模拟的影响,利用WRF中尺度数值预报模式,在3 km模式分辨率下,在微物理方案为WSM6方案条件下,选用KF、BMJ、GD以及G3等四种积云参数化方案对2010年5月14日广东珠三角地区的一次暴...为了研究微物理参数化方案对珠江三角洲(简称珠三角)降水模拟的影响,利用WRF中尺度数值预报模式,在3 km模式分辨率下,在微物理方案为WSM6方案条件下,选用KF、BMJ、GD以及G3等四种积云参数化方案对2010年5月14日广东珠三角地区的一次暴雨过程进行了模拟试验。结果显示,KF方案对于降水带和降水量的模拟与实况较为一致。在积云参数化方案为KF条件下,分别选用Kessler、Lin et al、WSM 3、WSM5、Ferrier(New eta)和WSM6等6种微物理方案再次对这次暴雨过程进行模拟试验,模拟结果的对比分析表明:选用Lin et al微物理方案时,模式较好地模拟出了强降水雨带的位置和降水强度;而其他5种参数方案的模拟效果均不好,降水量明显偏小,雨带位置偏差较大;同时对低空急流、K指数和上升速度等物理量分析可知,Lin et al方案能较好地模拟出降水实况。展开更多
利用高精度的土地覆盖、土壤质地类型和地形高度值替换了天气研究和预报模式Weather Research and Forecasting Model(WRF)中的相关数据,通过数值模式试验检验了下垫面数据对WRF模拟精度的影响。同时,通过与黑河综合遥感联合试验中7个...利用高精度的土地覆盖、土壤质地类型和地形高度值替换了天气研究和预报模式Weather Research and Forecasting Model(WRF)中的相关数据,通过数值模式试验检验了下垫面数据对WRF模拟精度的影响。同时,通过与黑河综合遥感联合试验中7个测站观测数据的比较,以平均误差、均方根误差和相关系数为指标,分析了WRF模式下垫面数据改变对近地表气象要素的模拟精度的影响。结果表明:(1)WRF模式本身的地形高度信息在黑河流域上游地区有较大误差,造成了一定的模拟误差。而使用高精度的下垫面数据可以提高WRF模式在黑河流域上游复杂区域的模拟能力;(2)2m气温除了随地形高度递减外,还受土壤质地和土地覆盖小幅度影响,而且进行地形订正后的2m气温与2m湿度的模拟在下垫面为水体的区域对比强烈,因此为模式提供准确的水体分布信息也至关重要;(3)2m气温和湿度等要素的模拟差异值与地形高度资料的差异呈负相关,而降雨量的差异与地形高度差异呈微弱的正相关,与土壤质地差异和土地覆盖差异的相关性也比较弱。展开更多
藏东南地区是青藏高原山地复杂下垫面的典型代表,其边界层大气过程异常复杂,给数值模拟和预报带来较大困难。大气边界层参数化方案的选取关系到能否正确模拟和预报局地大气过程。本研究采用中尺度模式WRF(Weather Research and Forecast...藏东南地区是青藏高原山地复杂下垫面的典型代表,其边界层大气过程异常复杂,给数值模拟和预报带来较大困难。大气边界层参数化方案的选取关系到能否正确模拟和预报局地大气过程。本研究采用中尺度模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)对藏东南林芝地区对流和稳定边界层大气过程进行模拟,与2013年夏季"藏东南地区复杂下垫面地气交换观测实验"资料对比,研究ACM2,Boulac,M YJ,QNSE和YSU5种边界层参数化方案在青藏高原复杂下垫面的适用性。结果表明:对于水汽混合比垂直结构的模拟,Boulac和MYJ方案分别在模拟对流边界层和稳定边界层时能力最优。ACM 2方案最适宜藏东南复杂下垫面条件下的位温和风速垂直分布的模拟。各边界层参数化方案模拟对流边界层高度均较实际观测偏低,其中,QNSE方案模拟的边界层高度最接近观测。同一种边界层参数化方案对于夜间稳定边界层和正午对流边界层的模拟能力也不相同。该地区边界层风场受地形影响显著,风速较小,模拟的近地层风场较观测偏弱,MYJ和QNSE方案对近地层风场的模拟效果较好。展开更多
太阳能光伏发电已成为仅次于水电和风能的第三大可再生能源,光伏发电受云量时空变化的影响较大,因此准确模拟云天太阳辐射的时空变化对电网安全运行至关重要。围绕如何减小中尺度气象模式的云初始场误差,进而改进云天的太阳辐射模拟这...太阳能光伏发电已成为仅次于水电和风能的第三大可再生能源,光伏发电受云量时空变化的影响较大,因此准确模拟云天太阳辐射的时空变化对电网安全运行至关重要。围绕如何减小中尺度气象模式的云初始场误差,进而改进云天的太阳辐射模拟这一关键科学问题,本文通过研究基于卫星资料同化的LAPS(Local Analysis Prediction System)多时间层三维云分析同化方法,改进三维云结构,并将LAPS模式输出结果作为WRF(Weather Research and Forecasting)模式的初始场,模拟了2008年1月及夏季(6~8月)北京地区的总云量和总辐射的时空分布,重点分析了多云和有降水天气过程总辐射的模拟改进效果及其原因。结果表明,同化前后的总云量模拟值与观测值的时间变化趋势基本一致,但大部分时次总云量的模拟值低于观测值;大部分多云及降水时段同化后总云量模拟值较接近于实测值。1月晴天、多云天以及夏季晴天同化前后总辐射模拟值与实测值的时间变化趋势较一致,但同化前后两者的相关性差异不明显;晴天条件下同化前后总辐射模拟值均低于实测值,1月多云条件下多数时段同化后总辐射模拟误差减小不明显,与总云量的改进效果不显著有关。夏季多云、有降水及6月典型降水三种天气条件下同化前后总辐射模拟值与观测值的相关性稍差,同化后两者的相关性较同化前有所改进,尤其是6月典型降水过程改进效果较明显;同化前总辐射模拟误差较大,而同化后误差显著减小,尤其是6月典型降水过程同化后均方根误差和平均相对误差较同化前分别减小了102.6 W m^(-2)和355.9%,最大相对误差减小更显著;同化后总辐射模拟误差小于同化前的比例高达75%,即大部分时刻同化后模拟误差小于同化前。多云和有降水天气过程总辐射模拟效果的显著改进与总云量的改进密切相关,即同化后总云量模拟值增加,云的反射和散射作用增强,导致模拟总辐射减小,即更接近于实测总辐射值。研究结果对于多云和降水天气条件下太阳辐射的模拟效果改进、太阳能资源客观评估以及光伏电站的发电量预测具有一定的科学和实际应用价值。展开更多
利用中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)模式预报了2009年1,4,7和10月甘肃某风电场区域的风速和风向,并与离风电场最近的两座测风塔对应时段50m和70m高度实测资料进行了对比,客观地评估了该模式对风场预报的准确率。在相...利用中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)模式预报了2009年1,4,7和10月甘肃某风电场区域的风速和风向,并与离风电场最近的两座测风塔对应时段50m和70m高度实测资料进行了对比,客观地评估了该模式对风场预报的准确率。在相对准确的风场预报基础上,利用2008年1月-2009年4月风电场200台风机的实际功率记录数据和同期气象要素场预报资料,采用自适应偏最小二乘回归法和单机预报法建立了每台风机未来48h逐15min输出功率记录数据与同时刻轮毂高度预报的风速、风向、气温、湿度及气压之间的非线性统计预报模型。为了对该模型的稳定性和准确性进行长期的客观评估,独立进行了2008年1-12月的预报试验,分别建立了12组独立的非线性统计预报模型。试验结果表明:(1)WRF模式预报的各月风向分布、风频大小与实测风向有较好的一致性;盛行风向基本一致,风频大小相当,风向分布特征也较为一致。(2)WRF模式预报的50m和70m高度逐时平均风速与实测值的相关系数介于0.6～0.8之间,均方根误差介于1.5～2.6m.s-1之间。(3)2008年1-12月逐15min风电场风电功率预报值与风机输出功率记录值的相关性较显著,可较好地预报出各月风电功率的时间变化趋势。两者相关系数介于0.58～0.90之间,均达到了99.9%置信度。(4)各月逐15min风电功率预报值与风机输出功率记录值的误差较小,相对于总额定装机容量而言,均方根误差介于2.76%～12.89%之间。展开更多
文摘为提升低空风切变预报精度,本文综合运用欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料[European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF)fifth-generation reanalysis data,ERA5]和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)的FNL全球再分析资料(Final Operational Global Analysis)、先进星载热发射和反射辐射仪全球数字高程模型以及兰州中川机场的实况观测资料,采用中尺度数值天气预报模式(Weather Research and Forecasting Model,WRF)、WRF结合计算流体动力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)方法、长短期神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)方法,对2021年4月15-16日兰州中川机场的两次风切变过程进行模拟分析。结果表明:(1)在小于1 km的网格中使用大涡模拟,WRF模式在单个站点风速模拟任务中表现更好,但在近地面水平风场风速模拟效果上,不如WRF模式结合计算流体力学模型方案;(2)对于飞机降落过程中遭遇的两次低空风切变的模拟,WRF-LES和WRF-CFD两种模式都可以模拟出第一次低空风切变,而第二次受传入模式的WRF风速数据值较小的影响,两种模式风速差都没有达到阈值,需要在后续工作中进一步验证;(3)低风速条件(6 m·s^(-1))下,基于LSTM的单变量风速预测模型平均绝对误差基本维持在0.59 m·s^(-1),能较好地把握不同地形与环流背景条件下风速变化的非线性关系,虽然受到WRF误差和观测要素不全的限制,多变量风速预测能在保证平均绝对百分比误差小于6.60%的情况下,以更高的计算效率和泛化能力实现风速预测。本文不仅验证了WRF-CFD和WRF-LES耦合方案在风场和低空风切变预报中的差异,还探讨了基于LSTM的风速预测的可行性和准确性,期望为提高风场模拟精度,缩短精细风场模拟时间提供新的视角和方法。
文摘WRF(weather research and forecasting)模式中参数化方案的选择与近地面风场的仿真模拟结果关系密切。为解决新疆北部不同地形地区风场模拟准确性的问题,采用WRF中尺度气象模式,探究4类参数化方案(边界层、微物理、陆面过程、近地面层)以及次网格地形方案对新疆北部不同地形地区风场模拟结果的影响。结果表明:每组试验均能模拟出风速的变化趋势;陆面过程RUC(rapid update cycle)方案和微物理Lin(Purdue Lin)方案对平原地区模拟结果较好,陆面过程Noah方案和微物理WSM6(WRF single moment 6 class)方案对山区地形模拟结果较好,且对于平原和山谷地形,次网格地形方案对模拟地区均能起到较好的修正作用。
文摘本文利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式耦合Noah陆面过程模式,对比研究了使用不同精度陆面资料:WRF默认陆面资料、中国1 km分辨率数字高程模型数据集、2006年MODIS(MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer)土地利用和植被覆盖度资料,WRF模式对兰州地区冬季气象场模拟结果的差异。结果表明,近地面气温对陆面资料的精度非常敏感,而风场对陆面资料的精度不敏感,WRF模式对气温的模拟效果好于对风场模拟。采用高精度且时效性好的陆面资料后,WRF模拟的近地面气温准确率提高了15.8%,模拟的夜间气温改进幅度较白天大。陆面资料可影响整个边界层温度场分布,准确的陆面资料对提高WRF模式模拟近地面乃至整个边界层气象场至关重要。尽管风速模拟误差较大,但总体上WRF模式能较准确地模拟出研究区的风场演变特征。使用新的陆面资料后WRF模拟的风速误差略有减小,风向误差略有增加。干旱半干旱区冬季数值模拟需要注意土壤湿度初值和模式初始积分时刻对模拟结果的影响。
文摘为了研究微物理参数化方案对珠江三角洲(简称珠三角)降水模拟的影响,利用WRF中尺度数值预报模式,在3 km模式分辨率下,在微物理方案为WSM6方案条件下,选用KF、BMJ、GD以及G3等四种积云参数化方案对2010年5月14日广东珠三角地区的一次暴雨过程进行了模拟试验。结果显示,KF方案对于降水带和降水量的模拟与实况较为一致。在积云参数化方案为KF条件下,分别选用Kessler、Lin et al、WSM 3、WSM5、Ferrier(New eta)和WSM6等6种微物理方案再次对这次暴雨过程进行模拟试验,模拟结果的对比分析表明:选用Lin et al微物理方案时,模式较好地模拟出了强降水雨带的位置和降水强度;而其他5种参数方案的模拟效果均不好,降水量明显偏小,雨带位置偏差较大;同时对低空急流、K指数和上升速度等物理量分析可知,Lin et al方案能较好地模拟出降水实况。
文摘利用高精度的土地覆盖、土壤质地类型和地形高度值替换了天气研究和预报模式Weather Research and Forecasting Model(WRF)中的相关数据,通过数值模式试验检验了下垫面数据对WRF模拟精度的影响。同时,通过与黑河综合遥感联合试验中7个测站观测数据的比较,以平均误差、均方根误差和相关系数为指标,分析了WRF模式下垫面数据改变对近地表气象要素的模拟精度的影响。结果表明:(1)WRF模式本身的地形高度信息在黑河流域上游地区有较大误差,造成了一定的模拟误差。而使用高精度的下垫面数据可以提高WRF模式在黑河流域上游复杂区域的模拟能力;(2)2m气温除了随地形高度递减外,还受土壤质地和土地覆盖小幅度影响,而且进行地形订正后的2m气温与2m湿度的模拟在下垫面为水体的区域对比强烈,因此为模式提供准确的水体分布信息也至关重要;(3)2m气温和湿度等要素的模拟差异值与地形高度资料的差异呈负相关,而降雨量的差异与地形高度差异呈微弱的正相关,与土壤质地差异和土地覆盖差异的相关性也比较弱。
文摘藏东南地区是青藏高原山地复杂下垫面的典型代表,其边界层大气过程异常复杂,给数值模拟和预报带来较大困难。大气边界层参数化方案的选取关系到能否正确模拟和预报局地大气过程。本研究采用中尺度模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)对藏东南林芝地区对流和稳定边界层大气过程进行模拟,与2013年夏季"藏东南地区复杂下垫面地气交换观测实验"资料对比,研究ACM2,Boulac,M YJ,QNSE和YSU5种边界层参数化方案在青藏高原复杂下垫面的适用性。结果表明:对于水汽混合比垂直结构的模拟,Boulac和MYJ方案分别在模拟对流边界层和稳定边界层时能力最优。ACM 2方案最适宜藏东南复杂下垫面条件下的位温和风速垂直分布的模拟。各边界层参数化方案模拟对流边界层高度均较实际观测偏低,其中,QNSE方案模拟的边界层高度最接近观测。同一种边界层参数化方案对于夜间稳定边界层和正午对流边界层的模拟能力也不相同。该地区边界层风场受地形影响显著,风速较小,模拟的近地层风场较观测偏弱,MYJ和QNSE方案对近地层风场的模拟效果较好。
文摘太阳能光伏发电已成为仅次于水电和风能的第三大可再生能源,光伏发电受云量时空变化的影响较大,因此准确模拟云天太阳辐射的时空变化对电网安全运行至关重要。围绕如何减小中尺度气象模式的云初始场误差,进而改进云天的太阳辐射模拟这一关键科学问题,本文通过研究基于卫星资料同化的LAPS(Local Analysis Prediction System)多时间层三维云分析同化方法,改进三维云结构,并将LAPS模式输出结果作为WRF(Weather Research and Forecasting)模式的初始场,模拟了2008年1月及夏季(6~8月)北京地区的总云量和总辐射的时空分布,重点分析了多云和有降水天气过程总辐射的模拟改进效果及其原因。结果表明,同化前后的总云量模拟值与观测值的时间变化趋势基本一致,但大部分时次总云量的模拟值低于观测值;大部分多云及降水时段同化后总云量模拟值较接近于实测值。1月晴天、多云天以及夏季晴天同化前后总辐射模拟值与实测值的时间变化趋势较一致,但同化前后两者的相关性差异不明显;晴天条件下同化前后总辐射模拟值均低于实测值,1月多云条件下多数时段同化后总辐射模拟误差减小不明显,与总云量的改进效果不显著有关。夏季多云、有降水及6月典型降水三种天气条件下同化前后总辐射模拟值与观测值的相关性稍差,同化后两者的相关性较同化前有所改进,尤其是6月典型降水过程改进效果较明显;同化前总辐射模拟误差较大,而同化后误差显著减小,尤其是6月典型降水过程同化后均方根误差和平均相对误差较同化前分别减小了102.6 W m^(-2)和355.9%,最大相对误差减小更显著;同化后总辐射模拟误差小于同化前的比例高达75%,即大部分时刻同化后模拟误差小于同化前。多云和有降水天气过程总辐射模拟效果的显著改进与总云量的改进密切相关,即同化后总云量模拟值增加,云的反射和散射作用增强,导致模拟总辐射减小,即更接近于实测总辐射值。研究结果对于多云和降水天气条件下太阳辐射的模拟效果改进、太阳能资源客观评估以及光伏电站的发电量预测具有一定的科学和实际应用价值。
文摘利用中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)模式预报了2009年1,4,7和10月甘肃某风电场区域的风速和风向,并与离风电场最近的两座测风塔对应时段50m和70m高度实测资料进行了对比,客观地评估了该模式对风场预报的准确率。在相对准确的风场预报基础上,利用2008年1月-2009年4月风电场200台风机的实际功率记录数据和同期气象要素场预报资料,采用自适应偏最小二乘回归法和单机预报法建立了每台风机未来48h逐15min输出功率记录数据与同时刻轮毂高度预报的风速、风向、气温、湿度及气压之间的非线性统计预报模型。为了对该模型的稳定性和准确性进行长期的客观评估,独立进行了2008年1-12月的预报试验,分别建立了12组独立的非线性统计预报模型。试验结果表明:(1)WRF模式预报的各月风向分布、风频大小与实测风向有较好的一致性;盛行风向基本一致,风频大小相当,风向分布特征也较为一致。(2)WRF模式预报的50m和70m高度逐时平均风速与实测值的相关系数介于0.6～0.8之间,均方根误差介于1.5～2.6m.s-1之间。(3)2008年1-12月逐15min风电场风电功率预报值与风机输出功率记录值的相关性较显著,可较好地预报出各月风电功率的时间变化趋势。两者相关系数介于0.58～0.90之间,均达到了99.9%置信度。(4)各月逐15min风电功率预报值与风机输出功率记录值的误差较小,相对于总额定装机容量而言,均方根误差介于2.76%～12.89%之间。
