随着城市化、工业化的快速发展,空气污染已经成为了公众最关注的问题之一。为了提高空气质量预报的准确度,以多尺度空气质量模型(Community Multi-Scale Air Quality,CMAQ)为工具,结合中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)...随着城市化、工业化的快速发展,空气污染已经成为了公众最关注的问题之一。为了提高空气质量预报的准确度,以多尺度空气质量模型(Community Multi-Scale Air Quality,CMAQ)为工具,结合中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)气象预报数据、气象观测数据、污染物浓度观测数据,基于极端随机树方法建立了WRF-CMAQ-MOS(Weather Research and Forecast Model-Community Multi-Scale Air Quality-Model Output Statistics)统计修正模型。结果表明,结合WRF气象预报的CMAQ-MOS方法明显修正了由于模型非客观性产生的模式预报偏差,提高了预报效果。使用线性回归方法不能获得较好的优化效果,选取极端随机树方法和梯度提升回归树方法对模型进行改进和比较,发现极端随机树方法对结合WRF气象要素的CMAQ-MOS模型有较大的提升。针对徐州地区空气质量预报,进一步使用基于极端随机树方法的WRF-CMAQ-MOS模型对2016年1、2、3月的空气质量指数(AQI)及PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、O_3、CO六种污染物优化试验进行验证,发现优化效果最为明显的两种污染物分别是NO_2及O_3,2016年1、2、3月整体相关系数NO_2由0.35升至0.63,O_3由0.39升至0.79,均方根误差NO_2由0.0346减至0.0243 mg/m^3,O_3由0.0447减至0.0367 mg/m^3。文中发展的WRFCMAQ-MOS统计修正模型可以有效提升预报精度,在空气质量预报中具有很好的应用前景。展开更多
获取高分辨率的风场数据和气压场数据是精确模拟台风浪的基础,采用经验公式构建台风风场和气压场对海浪模式进行驱动,无法反映台风影响下海气动力过程,难以提供高精度的风场、气压场数据。本文基于中尺度大气模式WRF(Weather Research a...获取高分辨率的风场数据和气压场数据是精确模拟台风浪的基础,采用经验公式构建台风风场和气压场对海浪模式进行驱动,无法反映台风影响下海气动力过程,难以提供高精度的风场、气压场数据。本文基于中尺度大气模式WRF(Weather Research and Forecasting model)和第三代海浪模式SWAN(Simulating WAves Nearshore model),构建了南中国海地区大气—海浪实时双向耦合模式,针对超强台风"威马逊"进行数值模拟。将数值模拟结果与现场观测结果及卫星高度计观测结果进行对比验证,验证结果表明,本文建立的WRF-SWAN耦合模式在对台风"威马逊"影响下的南中国海台风浪的模拟中展现出较高的模拟精度,揭示了台风风场分布和台风浪分布在空间上的"右偏性"不对称分布特征及其形成机制。基于WRF和SWAN建立的大气-海浪实时双向耦合模式能够准确模拟台风动力过程以及台风浪的时空分布特征,可以推广用于南中国海地区台风浪的模拟分析。展开更多
采用三重嵌套网格,利用NCEP的1°×1°再分析资料以及新一代中尺度预报模式WRF模式,对2014年6月6日08:00-7日08:00川滇切变线致灾暴雨过程进行了数值模拟实验,并对结果进行诊断分析。结果表明:WRF模式可以较为客观地模拟出...采用三重嵌套网格,利用NCEP的1°×1°再分析资料以及新一代中尺度预报模式WRF模式,对2014年6月6日08:00-7日08:00川滇切变线致灾暴雨过程进行了数值模拟实验,并对结果进行诊断分析。结果表明:WRF模式可以较为客观地模拟出暴雨过程的落区和强度,较好地反映了强降水过程的实况和基本特征,模式能很好地指示出强降水发生的高湿水汽条件以及正涡度发展、强烈上升运动和下正上负垂直螺旋度结构的动力条件,模拟的上升运动位置及700 h Pa正涡度带和正垂直螺旋带亦对强降水落区有很好的指示性,另外除了模拟的切变线位置稍偏西偏南而导致暴雨区稍偏西偏南外,对高低层影响系统的走向、结构、位置和强度的模拟结果与实际结果相近,表明该模式对云南省切变线致灾暴雨系统具有较好的模拟效果。展开更多
文摘随着城市化、工业化的快速发展,空气污染已经成为了公众最关注的问题之一。为了提高空气质量预报的准确度,以多尺度空气质量模型(Community Multi-Scale Air Quality,CMAQ)为工具,结合中尺度WRF(Weather Research and Forecast Model)气象预报数据、气象观测数据、污染物浓度观测数据,基于极端随机树方法建立了WRF-CMAQ-MOS(Weather Research and Forecast Model-Community Multi-Scale Air Quality-Model Output Statistics)统计修正模型。结果表明,结合WRF气象预报的CMAQ-MOS方法明显修正了由于模型非客观性产生的模式预报偏差,提高了预报效果。使用线性回归方法不能获得较好的优化效果,选取极端随机树方法和梯度提升回归树方法对模型进行改进和比较,发现极端随机树方法对结合WRF气象要素的CMAQ-MOS模型有较大的提升。针对徐州地区空气质量预报,进一步使用基于极端随机树方法的WRF-CMAQ-MOS模型对2016年1、2、3月的空气质量指数(AQI)及PM_(2.5)、PM_(10)、NO_2、SO_2、O_3、CO六种污染物优化试验进行验证,发现优化效果最为明显的两种污染物分别是NO_2及O_3,2016年1、2、3月整体相关系数NO_2由0.35升至0.63,O_3由0.39升至0.79,均方根误差NO_2由0.0346减至0.0243 mg/m^3,O_3由0.0447减至0.0367 mg/m^3。文中发展的WRFCMAQ-MOS统计修正模型可以有效提升预报精度,在空气质量预报中具有很好的应用前景。
文摘获取高分辨率的风场数据和气压场数据是精确模拟台风浪的基础,采用经验公式构建台风风场和气压场对海浪模式进行驱动,无法反映台风影响下海气动力过程,难以提供高精度的风场、气压场数据。本文基于中尺度大气模式WRF(Weather Research and Forecasting model)和第三代海浪模式SWAN(Simulating WAves Nearshore model),构建了南中国海地区大气—海浪实时双向耦合模式,针对超强台风"威马逊"进行数值模拟。将数值模拟结果与现场观测结果及卫星高度计观测结果进行对比验证,验证结果表明,本文建立的WRF-SWAN耦合模式在对台风"威马逊"影响下的南中国海台风浪的模拟中展现出较高的模拟精度,揭示了台风风场分布和台风浪分布在空间上的"右偏性"不对称分布特征及其形成机制。基于WRF和SWAN建立的大气-海浪实时双向耦合模式能够准确模拟台风动力过程以及台风浪的时空分布特征,可以推广用于南中国海地区台风浪的模拟分析。
文摘采用三重嵌套网格,利用NCEP的1°×1°再分析资料以及新一代中尺度预报模式WRF模式,对2014年6月6日08:00-7日08:00川滇切变线致灾暴雨过程进行了数值模拟实验,并对结果进行诊断分析。结果表明:WRF模式可以较为客观地模拟出暴雨过程的落区和强度,较好地反映了强降水过程的实况和基本特征,模式能很好地指示出强降水发生的高湿水汽条件以及正涡度发展、强烈上升运动和下正上负垂直螺旋度结构的动力条件,模拟的上升运动位置及700 h Pa正涡度带和正垂直螺旋带亦对强降水落区有很好的指示性,另外除了模拟的切变线位置稍偏西偏南而导致暴雨区稍偏西偏南外,对高低层影响系统的走向、结构、位置和强度的模拟结果与实际结果相近,表明该模式对云南省切变线致灾暴雨系统具有较好的模拟效果。
