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不同边界层参数化方案对东亚夏季风气候模拟的对比研究 总被引：6，自引：3，他引：3
用WRF v3.2.1中尺度预报模式和NCEP/NCAR再分析资料,对比研究了WRF模式中5个不同边界层参数化方案对东亚夏季风气候的模拟效果。结果表明:WRF模式对各边界层参数化方案均较为敏感,采用不同的边界层参数化方案对模拟区域内的夏季降水、气温、环流等气候要素均可产生明显影响。选取MYJ方案和QNSE方案对500 h Pa夏季平均环流的模拟效果较好,YSU方案和QNSE方案对夏季平均日降水量模拟与再分析资料更吻合,YSU方案和MYNN2.5方案对中国东部2 m气温的模拟结果较好。不同边界层参数化方案模拟结果都显示出由于副热带高压偏强,使副热带高压第2次北跳后停留时间过短,导致长江中下游降水偏少,华北地区降水增多。通过比较YSU和QNSE边界层方案,发现YSU方案相比QNSE方案的降水差异,是由于850 h Pa水汽输送造成的。在中国大部分地区YSU方案的2 m温度比QNSE方案高,并且地面2 m气温和降水存在一定对应关系。因此合理选取边界层参数化方案可以提高数值模拟的准确性。 相似文献
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本文利用区域气候模式WRF分析了YSU和MYJ两种边界层方案对青藏高原2013年夏季降水模拟的影响。结果表明:两种方案均能模拟出高原地区夏季降水南多北少的空间分布,但均低估了西藏地区而高估了青海南部的降水。并且,两种方案在高原南部都存在辐散环流偏差,而在青海南部存在辐合偏差。对比得到:YSU方案相对于MYJ方案更接近于观测,前者能更好的模拟出高原中、东部地区降水的空间分布。而造成两种方案模拟差异的主要原因是:MYJ方案模拟的位势高度在高原及其南侧地区比YSU方案高,导致西太平洋副热带高压更为偏西,孟加拉湾及南海进入高原的水汽偏少。 相似文献
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WRF模式多种边界层参数化方案对四川盆地不同量级降水影响的数值试验 总被引：4，自引：3，他引：1
利用中尺度模式WRF三种边界层参数化方案(MYJ、YSU和ACM2),对2012年四川盆地夏季连续40天逐日降水量进行数值试验,并检验评估了不同边界层参数化方案下模式对分级降水量和边界层结构的模拟能力,分析了各参数化方案对降水量模拟差异的可能原因。结果表明:三种边界层参数化方案对较小量级(小雨和中雨)降水量的模拟,24 h时效优于48 h,ACM2方案效果较好;对较大量级(大雨和暴雨)降水的模拟,48 h时效优于24 h,YSU方案模拟效果较好。对比分析温江站加密探空观测与模式模拟的大气边界层结构表明,ACM2方案对小量级降水时边界层结构的模拟较为准确,而YSU方案更适合于温江站大量级降水时边界层结构的模拟。不同边界层参数化方案对各量级降水量模拟差异的可能原因是边界层湍流混合强度的不同,MYJ方案湍流混合作用较弱,导致底层大量水汽积聚,不稳定性强,容易产生虚假降水,因此对各量级降水模拟能力均有限;YSU方案具有强烈的垂直混合强度,有利于局地水汽的向上输送,更易达到大量级降水发生发展的条件,适用于盆地较大量级降水的模拟;ACM2方案在保证足够湍流混合强度的同时,在较稳定条件下会关闭非局地输送,不致于产生过强降水,适合盆地较小量级降水的数值模拟 相似文献
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利用高分辨率WRF单气柱模式,选取了两种边界层参数化方案(YSU,MYJ),对TWP-ICE(Tropical Warm Pool International Cloud Experiment)试验期间的个例进行数值模拟,比较了两种方案对边界层结构、云和降水模拟的影响。结果表明:季风活跃期,YSU方案模拟的湍流交换系数较小,湍流混合偏弱,边界层内热通量偏小,使地表热量和水汽不易向上输送,水汽含量在近地表明显偏多,而在边界层及其以上大气层具有显著的干偏差,因此该方案模拟的云中液态水和固态水含量偏低,云量偏少,降水率偏小;MYJ方案对于季风活跃期的边界层结构具有较好的模拟能力,其模拟的云和降水更为准确。季风抑制期,MYJ方案模拟的夜间边界层结构存在较大误差,这是因为该方案模拟的夜间湍流交换系数较大,湍流混合偏强,边界层内热通量偏大,模拟的位温和水汽混合比在边界层内随高度变化较小,而观测廓线在边界层内存在较大梯度。季风抑制期两种方案模拟的云和降水均比观测值偏多,方案之间的差异较小。 相似文献
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利用WRF模式分别耦合YSU、MYJ、ACM2和MRF边界层参数化方案对长江中下游地区2013年7月的一次暴雨个例进行模拟实验。为了检验边界层参数化方案的重要性,研究使用无边界层方案(NOPBL)的WRF模式对这次暴雨进行了模拟。通过与实测数据进行对比和分析,本文检验了这五种不同的实验设计对降水落区、总量、基本气象要素的模拟能力。综合模拟结果表明,不同的边界层参数化方案模拟的结果不同。不论是否使用边界层参数化方案,均能模拟出雨带的基本走向,但不同的方案对降水中心强度及位置的模拟与实况相比有差异。NOPBL产生了最大的偏差,ACM2和MRF次之,MYJ的方案对于小雨与大雨的模拟最优,而YSU对不同强度暴雨模拟的正确率都较高。通过物理量分析对比,MYJ方案较优的原因是:1)风场检测,MYJ方案的模拟结果更接近观测值;2)850 hPa水汽通量散度检测,MYJ方案能够模拟两支水汽输送通道。一支以偏西南风为主,在急流出口区有较强的南风风速辐合,使得从西南方向来的水汽向暴雨区辐合;另一支将偏东水汽向西部输送,保证暴雨区局部辐合。3)垂直速度检测,MYJ,YSU方案模拟的垂直运动中心与降水落区相近,但YSU模拟上升速度偏大,相对而言MYJ方案更合理。 相似文献
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利用中尺度数值模式WRF选取3种边界层参数化方案（YSU、MYJ和ACM2）对2018年8月20日和2019年8月2日宁夏两次低涡暴雨过程进行敏感性试验,对比分析不同边界层参数化方案对暴雨过程模拟的影响。结果表明：YSU和MYJ方案对暴雨的预报性能均较优,ACM2方案对强降水的空报率较大;YSU方案对逐时中等强度降水的模拟效果更优。YSU方案对低涡系统的移动路径和中心强度模拟效果最好。相比ACM2方案,YSU和MYJ方案对环境场物理量和边界层内水汽混合比的模拟更接近实况,并且YSU方案能准确地反映边界层内位温分布特征。YSU与ACM2方案的湍流混合强度更强,后者维持较强湍流的时间更长。总体上,YSU方案对宁夏低涡暴雨过程的模拟效果最优。 相似文献
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台风“莫拉菲”对不同边界层方案的敏感性数值模拟 总被引：3，自引：1，他引：2
利用WRF中尺度模式,在不同边界层方案下对2009年第6号台风"莫拉菲"登陆前后的主要过程进行了数值模拟,分析了边界层参数化方案对台风的大环境场、路径、强度和累积降水的影响。并通过对边界层过程中的感热通量和潜热通量进行分析,表明台风强度和累积降水主要是由水汽凝结潜热释放造成的。MRF方案为非局地K理论方案,YSU方案是新一代的MRF方案,增加了显式处理的夹卷层过程,而MYJ方案是Mellor-Yamada2.5级湍流闭合方案,主要是使用TKE闭合方法。模拟结果表明,YSU方案比MRF方案在模拟结果中有明显的改善,MYJ方案出现在模拟台风强度过强的情况。综合来说,YSU方案的模拟结果较好。 相似文献
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《高原气象》2016,(5)
为认识华北夏季降水异常原因及改进气候预测技术,利用华北夏季降水资料和NCEP/NCAR再分析大气环流等资料,并采用经向风场定义东亚夏季风指数,对东亚夏季风与华北夏季降水的关系进行了综合分析。结果表明:(1)通常在强东亚夏季风年华北夏季降水偏多,在弱东亚夏季风年华北夏季降水偏少。但也有相反的情况,强东亚夏季风年降水偏多(少)的空间分布形势与弱东亚夏季风年降水偏多(少)分布明显不同。(2)无论强东亚夏季风年还是弱东亚夏季风年,华北夏季降水偏多的环流条件是有充足的水汽来源(强夏季风年为西南风水汽输送异常,弱夏季风年为东南风水汽输送异常)和较好的动力上升条件(850 hPa层在华北有辐合环流,500 hPa层中纬度纬向环流突出,华北多低槽过境)。(3)华北夏季降水偏少的环流形势明显不同:在强夏季风年虽然有充足的水汽来源(西南风异常),在弱夏季风年水汽来源不足(偏北风异常),但都缺乏有效的动力上升条件(850 hPa层在华北为辐散环流,500 hPa层中纬度经向环流突出,华北低槽过境偏少)。(4)在强东亚夏季风年,尽管水汽来源充足,但由于动力上升条件不同而造成华北夏季降水量在不同年份有明显差别。如果动力上升条件好,华北夏季降水会异常偏多,反之,华北夏季降水也会出现异常偏少。(5)在弱东亚夏季风年,西南风水汽来源大量减少,如果又缺乏其它路径水汽补充,加上动力条件弱,华北夏季降水会异常偏少。弱夏季风年西南风水汽来源大量减少,但只要东南风水汽输送加强,华北仍会有足够的水汽来源,这时,如果有较好的动力上升条件,华北夏季仍然会出现降水异常偏多的情况,如2011-2013年。预测华北夏季降水不能简单认为东亚夏季风强、华北夏季降水就多,东亚夏季风弱、华北夏季降水就少,东亚夏季风强度变化只是说明了水汽条件不同,还应结合动力条件变化才能作好华北夏季降水气候预测。 相似文献
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利用中尺度数值模式WRFV3.1.1中的MYJ、QNSE、YSU、ACM2、MYNN2.5、MYNN3、Boulac七种不同边界层参数化方案,进行了发生在长江下游地区的3例暴雨的模拟试验.重点分析比较了七个不同边界层参数化方案对降水总量分布、次降水区的边界层结构、关键基本气象要素场的模拟能力,并将降水总量和关键基本气象要素场的模拟结果与实测结果进行了统计检验.通过对比,发现QNSE方案的模拟能力相对优于其他边界层参数化方案. 相似文献
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基于月动力延伸预报最优信息的中国降水降尺度预测模型 总被引：7，自引：0，他引：7
利用国家气候中心月动力延伸预报结果、NCEP/NCAR再分析资料和中国160个站观测资料,通过计算两次相关的方法,获取最优预报信息作为建立降尺度预测模型的预测因子,提取的最优预测因子同时满足既是观测环流要素场影响降水的关键区域,又是模式要素场预报的高技巧区域两个条件.结合挑选出的最优预测因子,利用最优子集回归建立月平均降水的降尺度预测模型.文中设计了消除预测因子和预测量的线性趋势值后建立预测模型(方案1)和直接利用原始资料建立预测模型(方案2)两种方案.经过独立样本检验,发现这两种方案建立的预测模型都能够提高月尺度降水预测,方案1对月尺度降水预测的距平相关系数平均可达0.35.利用该方案对超前时间分别为0、5、10 d的月动力延伸预报产品进行月降水的降尺度预测表明,模式初值信息不仅影响月动力延伸预报结果,也影响降尺度应用效果,利用超前时间为0和5 d的月动力延伸预报结果进行降水降尺度预测可在业务中参考.此外,降尺度预测模型中选取的预测因子不仪在统计上是显著的,同时也具有清楚的物理意义. 相似文献
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基于站点资料、再分析数据和动力气候模式回报数据,利用经验正交函数分解（EOF,Empirical Orthogonal Function）迭代和年际增量方法,探讨了长江流域年尺度降水异常的动力-统计降尺度预测方法及其应用效果。结果表明,基于再分析数据的年尺度环流场,建立的长江流域年尺度降水异常增量的统计降尺度预测方案,其26 a回报检验的距平相关系数（ACC）平均达0.6,证明该方案具有较高的可预报性。进一步利用模式预测的年尺度环流场,建立了年降水异常增量的动力-统计降尺度预测方案,其ACC平均为0.42,显示了较高的回报技巧,远优于模式直接输出的年降水动力预报结果。通过分析调制年降水预报技巧高低的因素发现,赤道中东太平洋年平均海温距平为负值时,预报技巧更高,ACC平均达0.5以上。在拉尼娜发展年或拉尼娜持续年的冷水背景下,利用EOF迭代选取的特征向量偏多时,多尺度的大气环流信息被纳入预测模型中作为预测信号,预测技巧得到了提高。 相似文献
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《高原气象》2016,(5)
基于国家气候中心第二代季节预测模式的回报数据集与NCEP再分析数据,首先分析了夏季长江中下游地区大气水汽含量以及水汽输送特征,在此基础上分析了该地区水汽输送与长江中下游降水及夏季风之间的配置关系。进一步对模式的水汽输送预测能力进行了评估,并对造成模式误差的可能原因进行了分析。研究表明,夏季长江中下游降水与东亚夏季风联系密切,而东亚夏季风主要通过影响长江中下游的水汽输送来影响该地区降水,因此水汽输送是联系水汽源地与降水的一个重要的枢纽;另一方面,模式中夏季长江中下游大气水汽输送较观测而言存在一个气旋性偏差,不利于水汽输送到该地区,这导致了长江中下游大气可降水量偏少,从而成为该地区降水的预测总体偏少一个重要原因,这种负偏差中心分布在20°N-40°N之间,而低纬度则是一个正偏差分布。进一步研究发现,模式对于长江中下游水汽输送的预测偏差主要是由夏季风的预测偏差导致的,且模式对于弱季风年的预测能力要强于强季风年。 相似文献
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《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2020,(汛)
2018年主汛期我国平均降水量为652.0 mm,较常年同期偏少95.0 mm。空间分布上呈现出北方降水偏多,南方降水偏少的总体特征。其中华南地区前汛期降水量较常年偏少5～8成,江淮地区梅雨季降水量较常年偏少4～8成,华北地区降水量较常年偏多2～8成,局地偏多2倍以上。除华北雨季开始时间较常年偏早外,华南前汛期、江淮梅雨期开始时间均较常年偏晚。2018年主汛期全国平均降水日数71.29 d,较常年偏少12.67 d。共出现暴雨5229站日,较常年偏少280站日。华南前汛期降水阶段性明显,中前期冷空气较弱,副高异常偏强是降水偏少的重要原因,后期南海季风爆发,水汽条件明显改善,中高纬度环流经向度增大,降水明显增强。江淮梅雨期间,长江中下游地区高层辐散抽吸的动力条件以及低层水汽辐合均较常年同期偏弱,是梅雨期降雨强度整体偏弱、梅期偏短的重要原因。华北雨季期间,东北亚稳定维持着一个异常反气旋环流,在中纬度地区形成东高西低的环流形势,是华北地区出现强降水的重要原因之一。2018年汛期全国共出现34次区域性暴雨过程,区域性暴雨过程的次数与常年同期基本持平或略偏少,全国暴雨站日也较常年同期略偏少。 相似文献
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2018年主汛期我国平均降水量为652.0 mm，较常年同期偏少95.0 mm。空间分布上呈现出北方降水偏多，南方降水偏少的总体特征。其中华南地区前汛期降水量较常年偏少5—8成, 江淮地区梅雨季降水量较常年偏少4—8成，华北地区降水量较常年偏多2—8成，局地偏多2倍以上。除华北雨季开始时间较常年偏早外，华南前汛期、江淮梅雨期开始时间均较常年偏晚。2018年主汛期全国平均降水日数71.29d，较常年偏少12.67d。共出现暴雨5229 站日，较常年偏少280站日。华南前汛期降水阶段性明显，中前期冷空气较弱，副高异常偏强是降水偏少的重要原因，后期南海季风爆发，水汽条件明显改善，中高纬度环流经向度增大，降水明显增强；江淮梅雨期间，长江中下游地区高层辐散抽吸的动力条件以及低层水汽辐合均较常年同期偏弱，是梅雨期降雨强度整体偏弱、梅期偏短的重要原因。华北雨季期间，东北亚稳定维持着一个异常反气旋环流，在中纬度地区形成东高西低的环流形势，是华北地区出现强降水的重要原因之一。2018年汛期全国共出现34次区域性暴雨过程，区域性暴雨过程的次数与常年同期基本持平或略偏少，全国暴雨站日也较常年同期略偏少。 相似文献
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为改进华北夏季降水异常的预测能力、寻找前期异常信号的监测预测指标,本文利用1961-2020年华北、华南夏季降水资料,美国环境预报中心和大气科学研究中心（National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research, NCEP/NCAR）的再分析环流资料、向外长波辐射资料（Outgoing Longwave Radiation, OLR）,采用相关、合成和环流异常回归重构等方法,分析了华南前汛期（5-6月）降水异常与华北夏季（7-8月）降水异常的联系。结果表明：（1）华北夏季（7-8月）降水异常通常与华南前汛期（5-6月）降水异常呈反位相关系,即如果华南前汛期降水偏多,对应华北夏季降水就会偏少,反之亦然。华南前汛期降水异常可以作为华北夏季降水异常监测预测的一个前期指标。东亚夏季风造成对流层低层水汽输送异常和北半球夏季热带低频信号传播造成对流层中低层环流异常是两地降水呈反位相变化的联系机制。（2）在水汽输送方面,如果5-6月东亚副热带夏季风偏强,即东亚西南南风（SSW）显著偏强... 相似文献
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利用云贵高原东部84个地面气象观测站2011年和2013年4-9月逐日降水和温度资料、NCEP/NCAR再分析资料以及积温干燥度公式和视水汽汇公式,对2011年(拉尼娜年)汛期(4-9月)和2013年(中性年)汛期(4-9月)云贵高原东部干旱天气的基本特征和环流异常进行分析。结果表明,2011年汛期平均降水量比2013年汛期少,但均具有时空分布不均的特点;2011年汛期降水量偏少,主要是4-5月和7-9月的降水贡献大,2013年汛期降水量偏少,主要是7-8月的降水贡献大,且积温干燥度指数较好地反映了2011年和2013年汛期的干旱程度。2011年、2013年汛期的南亚高压均偏强、面积均偏大、东侧脊点位置均偏东,但2011年汛期的西太平洋副热带高压的强度、面积均比2013年汛期的偏强、偏大,是2011年汛期干旱天气比2013年汛期偏重的重要原因。孟加拉湾、南海以及西太平洋中低层的水汽输送偏弱是云贵高原东部2011年和2013年汛期降水少的主要原因,且云贵高原东部上空的水汽辐散中心与其降水量有较好的对应关系;700 hPa的水汽输送异常减少对2011年和2013年汛期干旱的发生起决定性作用,云贵高原东部2011年汛期700 hPa层上的水汽辐散比2013年汛期的强,导致其降水量比2013年汛期的少。视水汽汇揭示了2011年汛期干旱程度比2013年更严重的事实。500 hPa环流场、700 hPa水汽输送场对于云贵高原东部较长时间的旱涝预报具有一定的参考价值。 相似文献
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本文通过与观测和再分析资料的对比,评估了LASG/IAP发展的气候系统模式FGOALS的两个版本FGOALS-g2和FGOALS-s2对南亚夏季风的气候态和年际变率的模拟能力,并使用水汽收支方程诊断,研究了造成降水模拟偏差的原因。结果表明,两个模式夏季气候态降水均在陆地季风槽内偏少,印度半岛附近海域偏多,在降水年循环中表现为夏季北侧辐合带北推范围不足。FGOALS-g2中赤道印度洋"东西型"海温偏差导致模拟的东赤道印度洋海上辐合带偏弱,而FGOALS-s2中印度洋"南北型"海温偏差导致模拟的海上辐合带偏向西南。水汽收支分析表明,两个模式中气候态夏季风降水的模拟偏差主要来自于整层积分的水汽通量,尤其是垂直动力平流项的模拟偏差。一方面,夏季阿拉伯海和孟加拉湾的海温偏冷而赤道西印度洋海温偏暖,造成向印度半岛的水汽输送偏少;另一方面,对流层温度偏冷,冷中心位于印度半岛北部对流层上层,同时季风槽内总云量偏少,云长波辐射效应偏弱,对流层经向温度梯度偏弱以及大气湿静力稳定度偏强引起的下沉异常造成陆地季风槽内降水偏少。在年际变率上,观测中南亚夏季风环流和降水指数与Ni?o3.4指数存在负相关关系,但FGOALS两个版本模式均存在较大偏差。两个模式中与ENSO暖事件相关的沃克环流异常下沉支和对应的负降水异常西移至赤道以南的热带中西印度洋,沿赤道非对称的加热异常令两个模式中越赤道环流季风增强,导致印度半岛南部产生正降水异常。ENSO相关的沃克环流异常下沉支及其对应的负降水异常偏西与两个模式对热带南印度洋气候态降水的模拟偏差有关。研究结果表明,若要提高FGOALS两个版本模式对南亚夏季风气候态模拟技巧,需减小耦合模式对印度洋海温、对流层温度及云的模拟偏差;若要提高南亚夏季风和ENSO相关性模拟技巧需要提高模式对热带印度洋气候态降水以及与ENSO相关的环流异常的模拟能力。 相似文献