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1.
不同云微物理方案对上海特大暴雨模拟影响的分析 总被引：2，自引：1，他引：2
利用中尺度数值预报模式WRF3.5,采用36、12和4 km三重嵌套,在积云参数化方案为BMJ条件下,选用WSM5、WSM6和Lin三种云微物理参数化方案,对发生在上海地区的两次典型特大暴雨（简称“0913”和“0825”）进行模拟试验和对比分析,探讨不同云微物理参数化方案对上海暴雨模拟的影响。结果表明:三种方案总体上都较好地模拟出两次特大暴雨过程,但在降水落区、降水中心、降水强度等方面仍存在差异。再利用地面自动站、观测站的实测雨量以及自动站与CMORPH降水产品融合的逐时降水量网格数据,结合K指数、相对湿度、垂直速度和涡度散度等物理诊断量,从降水落区、降水中心和降水强度等方面对三种云微物理参数化方案的模拟结果进行对比分析。此外,通过对三种方案主要参数的比较以及三种方案模拟的冰、雪、霰粒子混合比的垂直廓线对相应的模拟结果进行解释。结果显示:WSM5微物理方案能更好地模拟出强降水的范围,其模拟的降水量较实测偏大;WSM6方案模拟的降水落区略有偏移,降水量偏小;Lin方案模拟的降水落区偏移较大。 相似文献
2.
基于全可压非静力中尺度预报模式WRF,选取Lin、WSM3、WSM5、WSM6、Goddard五种云微物理方案和Kain-Fritsch积云对流参数化方案,对2017年6月10日的江淮暴雨过程开展高分辨率数值预报试验,重点研究了云微物理方案对强降水预报的敏感性。结果表明:Lin方案模拟的局地暴雨区降水量随时间的演变与实况较为吻合,但降雨量偏小,WSM5、WSM6和Goddard方案模拟的降水量级与实况更为吻合;不同云微物理方案对此次江淮暴雨的预报能力具有明显差异,小雨量区域的模拟效果基本一致,暴雨和大暴雨对云微物理方案更加敏感;云中水成物的三维结构特征差异明显,其水成物含量也显著不同。WSM5方案模拟的雨水和云水含量较高,其降水量和落区质量较好;不同微物理方案产生差异明显的垂直速度,导致云量、云高有所差异,进而影响降水预报的性能,说明选用更为敏感的云微物理方案对降水预报质量的改善具有重要作用。 相似文献
3.
利用地面和高空常规观测资料、NCEP 1°× 1°再分析资料以及时空分辨率较高的 TBB 资料,对造成我国长江流域强降水的一次高原低涡东移过程进行了天气学和动力学诊断分析.主要分析了低涡移动、降水分布及水汽输送、假相当位温和湿位涡等物理量.分析表明此次高原低涡随其东部低槽移出高原,降水主要发生在低涡的东半侧并在低涡移出高原后增强.当低涡与热带气旋合并时,产生强降水,造成了长江流域的汛情.卫星 TBB 图与降水时段和落区对应较好.水汽通量散度场的分布较好地反映了水汽的集散情况,其辐合区与降水区相对应,强辐合中心与强降水中心一致,且强降水中心位于 850 hPa θse 等值线密集区和 500 hPa 的高能区.低涡降水的发生发展与湿位涡的时空演变有很好的对应关系,湿位涡正负区的叠置是低涡暴雨发展的有利形势,强降雨区发生在对流层低层湿位涡正压项的正值区东北和东南侧零线附近,而湿位涡斜压项的负值区对暴雨的落区和移动有一定指示意义. 相似文献
4.
“16·7”华北极端强降水过程对流尺度集合模拟试验不确定性分析 总被引：8，自引：7，他引：1
基于4km水平分辨率的WRF-ARW中尺度模式,对2016年7月19日华北地区的极端暴雨过程进行了不同降水微物理过程的对流尺度集合模拟试验。结果表明:各个成员模拟降水的强度、时空分布与观测实况较为接近,但也具有明显的不确定性。通过邻域检验的ETS评分、相关系数和均方根误差等指标进行评估表明,采用Morrison方案和WSM6_P2方案的集合成员表现较好,对流尺度集合模式在降水强度和准确度较全球数值模式预报有一定提升。频率检验表明集合预报在50 mm以下量级的预报存在过量预报的倾向,而100 mm以上的强降水预报相对偏弱。不同降水物理过程的集合成员在高空急流和地面气旋等关键天气尺度系统的发展过程中表现出明显的不确定性;通过降水量与整层可降水含量,低层相对涡度和垂直运动等诊断量的联合分析表明,集合成员可分为强降水集合和弱降水集合两类,其中强降水集合拥有较强的对流性回波、较明显的对流性下沉以及较强的地面冷池,强的潜热反馈也导致对流层中层出现相对较大的正位涡异常,并进一步影响天气系统发展。弱降水集合成员降水以暖云降水为主,对流性上升和地面冷池相对较弱,但较为接近本次以稳定性暖云降水为主的天气过程。检验模拟雷达回波表明双参量降水物理方案在反映层云回波亮带和层云与对流核的分离特征上更为清晰合理。利用WSM6物理方案参数设置的敏感性试验表明,不同参数组合设置的预报成员分别表达了强对流风暴和暖云强降水两种性质的强降雨过程,对于一次特定天气过程中的对流系统发展能够预计到更多的不确定性,展现了对流尺度集合预报的优越性。 相似文献
5.
利用NCEP/NCAR 的GFS再分析资料,结合中国气象局气象信息中心提供的全国自动站观测降水量资料、CMORPH卫星反演降水资料、FY2反演降水资料和雷达定量估测降水产品融合的降水资料,对造成2016年7月19~21日北京—天津—河北（以下简称京津冀）地区的极端降水天气系统动热力结构演变以及不稳定条件进行了诊断分析,揭示了京津冀地区上空不同气压层上天气尺度系统的配置,水汽条件,降水发生的垂直运动条件及不稳定层结演变情况。结果表明:（1）500 hPa呈现东高西低的环流形势,与700 hPa低涡和高低空急流相配合,副高北抬阻挡华北地区低涡的东移,导致低涡在京津冀地区停滞是此次降水发生的环流背景;（2）低层的低涡东移发展与中高层正涡度叠加对暴雨发生有重要作用;（3）引用位势散度分析对流不稳定度变化的原因表明,降水区后部的京津冀西南地区,低层的位势不稳定主要由位势散度的水平风垂直切变部分决定,代表水平风垂直切变和大气湿斜压的共同作用,弱降水区以及降水区后方的低层位势散度为负值,有利于该区域位势不稳定加强,强降水区及降水区前方位势散度为正值,抑制了位势不稳定发展。位势散度变化可以通过影响大气稳定度变化进而影响降水落区,位势散度的高值区对应了降水大值区,尤其是700 hPa位势散度对降水落区有很好的指示作用,可以结合位势散度的变化对降水落区进行预估。 相似文献
6.
7.
基于加密自动站降水、葵花8卫星和ECMWF ERA5再分析等多种资料,本文对2018年6月17日08时至18日22时（协调世界时,下同）一次青藏高原（简称高原）中尺度对流系统（Mesoscale Convective System,简称MCS）东移与下游西南低涡作用并引起四川盆地强降水的典型事件进行了研究（四川盆地附近最大6小时降水量高达88.5 mm）。研究表明,本次事件四川盆地的强降水主要由高原东移MCS与西南低涡作用引起,高原MCS与西南低涡的耦合期是本次降水的强盛时段,暴雨区主要集中在高原东移MCS的冷云区。高原东移MCS整个生命史长达33 h,在其生命史中,它经历了强度起伏变化的数个阶段,总体而言,移出高原前后,高原MCS对流的重心显著降低,但对流强度大大增强。在高原MCS的演变过程中,四川盆地有西南低涡发展,该涡旋生命史约为21h,所在层次比较浅薄,主要位于对流层低层。西南低涡与高原MCS存在显著的作用,在高原MCS与西南低涡耦合阶段,两者的上升运动区相叠加直接造成了强降水。此后,由于高原MCS系统东移而西南低涡维持准静止,高原MCS与西南低涡解耦,西南低涡由此减弱消亡,东移高原MCS所伴随的降水也随之减弱。涡度收支表明,散度项是西南低涡发展和维持的最主导因子,此外,倾斜项是800 hPa以下正涡度制造的第二贡献项,而垂直输送项则是西南低涡800hPa以上正涡度增长的另一个主导项,这两项分别有利于西南低涡向下和向上的伸展。相关分析表明,在西南低涡发展期间,高原MCS中冷云面积（相当黑体亮度温度TBB≤?52°C）可以有效地指示西南低涡强度（涡度）的变化,超前两小时的相关最显著,相关系数可达0.83。 相似文献
8.
利用NCEP 1°×1°再分析资料以及常规观测的地面和高空资料,应用螺旋度和非地转湿Q矢量原理,对2000年7月9～15日一例东移高原低涡产生强降水过程进行了天气动力学诊断分析.结果表明:500 bPa z-螺旋度水平分布对低涡中心的移动、降水落区和强降水中心的分布具有较好指示性,强降水中心发生在500 hPa z-螺旋度梯度值最大的区域.z-螺旋度分布能较好地反映暴雨发生时大气的动力学特征,暴雨区上空,高层负涡度辐散与低层正涡度辐合相配合,是触发暴雨的动力机制.相对螺旋度更能全面地反映降水落区及降水中心分布情况,并对未来6 h后的降水落区及走向具有较好的预报性,强降水中心发生在相对螺旋度正、负中心连线梯度最大值的正值一侧.低层非地转湿Q矢量散度的辐合区与降水区相对应,辐合中心与强降水中心基本吻合,是降水落区定性诊断分析的有力工具;湿Q矢量散度的垂直分布对未来6 h降水的落区和移动预报提供了很好的参考信息. 相似文献
9.
云物理过程是云和降水形成的重要环节。本文针对2011年6月23日发生在北京地区的一次大暴雨过程进行了云降水与天气特征分析,并开展了WRF模式中10种不同云微物理方案对此次暴雨强度、落区和发生时间的敏感性数值模拟试验。研究结果表明,此次大暴雨是由多单体组织、合并形成深厚的中尺度对流系统,并具有明显的短时局地特征和有利的高低空、高低纬度大中尺度天气环流形势及强烈的水汽输送条件。暴雨强度、落区和发生时间的数值模拟结果对云物理方案非常敏感。不同云物理方案对累积降水量≥50 mm和≥100 mm的暴雨模拟的ETS评分显示,只有Thompson方案对此暴雨量级的评分均为正,其他方案的ETS评分均不理想,特别是对累积降水量≥100 mm的大暴雨模拟。在小时暴雨强度和发生时间方面,Thompson方案模拟效果也较好,其次是Lin方案和WSM6方案;对区域累积最大降水量和落区的模拟方面,Thompson方案和Morrison方案模拟的最大累积降水量更接近观测值,但在落区方面,一些具有完整云物理过程的单参数方案（Lin方案、WSM6方案）模拟效果较好,但模拟的最大降水量偏小。针对暖雨的双参数方案WDM6对区域平均降水模拟较好,但对暴雨极端降水模拟较差。对造成差异的原因分析表明,不同云物理方案的差异主要体现在雪和霰的参数化方面,由于采用的粒子谱分布、密度和末速度不同,导致云中粒子间的碰并和形成过程不同,大部分云物理方案模拟的霰含量高,雪含量低。这种云微物理过程的差异会导致云动力过程的反馈作用出现明显不同,但这种反馈作用的差异主要体现在降水粒子对上升气流的拖曳作用不同。尽管云中相变潜热过程对云动力过程具有很重要的影响,但不同云物理方案在相变潜热过程和温度廓线分布方面造成的差异并不明显。因此,云物理方案中考虑合理的粒子谱分布、形态和密度变化,有利于提高暴雨的模拟效果。 相似文献
10.
基于TRMM资料的高原涡与西南涡引发强降水的对比研究 总被引：4，自引：0，他引：4
利用TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission)卫星探测结果结合NCEP(National Centers for Environmental Prediction)再分析资料, 对2007年7月17日四川、重庆地区的一次西南涡强降水系统和2008年7月21日四川东部的东移高原涡强降水系统的三维结构特征、雨顶高度以及降水廓线特征进行对比分析研究。结果表明:(1)两次降水过程均是发生在西南—东北向的水汽辐合带中, 且降水云群均位于低涡的东南方。(2)两次强降水在水平结构上均表现为由一个主降水雨带和多个零散降水云团组成, 高原涡强降水过程比西南涡强降水的降水强度和范围都要大。降水雷达探测到的两个中尺度降水系统均以降水范围大、强度弱的层云降水为主, 但对流性降水对总降水量的贡献较大, 其中西南涡降水中对流降水所占比例比高原涡的大, 对总降水率的贡献也大。(3)垂直结构上:两次强降水的雨顶高度均是随地表雨强的增加而增加, 且最大雨顶高度接近16 km, 但西南涡强降水中的雨顶高度比高原涡更高, 说明西南涡降水过程中对流旺盛程度强于高原涡。(4)两次强降水中雨滴碰并增长过程以及凝结潜热的释放主要集中在8 km以下, 但8 km以上西南涡降水变化大于高原涡, 且前者在8~12 km高度层的降水量对总降水量贡献百分比大于后者。 相似文献
11.
不同微物理方案对台风“彩虹”(2015)降水影响的比较研究 总被引：1，自引：1，他引：0
本文以GFS资料为初始场,利用WRF（v3.6.1）模式对2015年第22号台风“彩虹”进行了数值研究。采用CMA（中国气象局）台风最佳路径、MTSAT卫星、自动站降水为观测资料,对比了4个微物理方案（Lin、WSM6、GCE和Morrison）对“彩虹”台风路径、强度、结构、降水的模拟性能。模拟发现上述4个云微物理方案都能较好地模拟出“彩虹”台风西行登陆过程,但是其模拟的台风强度、结构及降水存在较大差异;就水成物而言,除GCE方案对雨水的模拟偏高以外,其他方案对云水、雨水过程的模拟较为接近,其差异主要存在于云冰、雪、霰粒子的模拟上。本文对比分析了WSM6和Morrison两个方案模拟的云微物理过程,发现WSM6方案模拟的雪和霰粒子融化过程显著强于Morrison方案,但是冰相粒子间转化过程的强度明显弱于Morrison方案。云微物理过程的热量收支分析表明:WSM6方案模拟的眼区潜热更强,暖心结构更为显著,台风中心气压更低。细致的云微物理转化分析表明,此次台风降水的主要云微物理过程是水汽凝结成云水和凝华为云冰;生成的云水一方面被雨水收集碰并直接转化为雨水,另一方面先被雪粒子碰并收集转化为霰,然后霰粒子融化成雨水;而生成的云冰则通过碰并增长转化为雪。小部分雪粒子通过碰并收集过冷水滴并淞附增长为霰粒子,随后融化为雨水,大部分雪粒子则直接融化形成地面降水。 相似文献
12.
基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其3Dvar(3-Dimentional Variational)资料同化系统,采用36、12、4 km嵌套网格进行快速更新循环同化和不同的微物理及积云对流参数化方案对比试验,对2011年5月8日鲁中一次局地大暴雨过程进行了研究。结果表明,快速更新循环同化地面观测资料是影响模式降水落区预报准确性的关键因素,不同的微物理和积云对流参数化方案主要影响降水强度预报。采用不同的微物理参数化方案和积云对流参数化方案进行降水预报对比试验表明,LIN方案和WSM6(WRF Single-Moment 6-class)微物理参数化方案对降水预报均较好,LIN方案降水预报较WSM6方案略强。4 km网格预报使用K-F (Kain-Fritsch)积云对流参数化方案或不使用积云对流参数化方案,预报的降水均较好。4 km网格使用旧的K-F积云对流参数化方案,预报的近地层大气风场偏弱,导致大气动力抬升作用偏弱,从而造成模式降水预报偏弱。 相似文献
13.
用WRF模式中不同云微物理参数化方案对华南一次暴雨过程的数值模拟和性能分析 总被引：10，自引：3，他引：7
本文使用中尺度数值模式WRFV3.4中的8种不同云微物理过程参数化方案,模拟2010年5月6～7日华南一次暴雨事件,探讨不同云微物理方案对华南暴雨模拟的影响。结果表明:不同云微物理方案对不同量级降水模拟效果总体较好。WSM3方案对小到大雨和大暴雨的模拟效果最好,对暴雨的模拟最差;WDM5方案对暴雨模拟效果最好。结合TS评分和误差分析结果,整体效果最好的是WSM5方案,最差的是Lin方案。对于同一云微物理参数化方案,不同分辨率的降水模拟结果差异不大,但同一分辨率的不同云微物理参数化方案的降水结果差异较大,这说明云微物理过程比模式分辨率对暴雨模拟的影响更大。 相似文献
14.
The sensitivity of the simulation of tropical cyclone(TC) size to microphysics schemes is studied using the Advanced Hurricane Weather Research and Forecasting Model(WRF). Six TCs during the 2013 western North Pacific typhoon season and three mainstream microphysics schemes–Ferrier(FER), WRF Single-Moment 5-class(WSM5) and WRF Single-Moment6-class(WSM6)–are investigated. The results consistently show that the simulated TC track is not sensitive to the choice of microphysics scheme in the early simulation, especially in the open ocean. However, the sensitivity is much greater for TC intensity and inner-core size. The TC intensity and size simulated using the WSM5 and WSM6 schemes are respectively higher and larger than those using the FER scheme in general, which likely results from more diabatic heating being generated outside the eyewall in rainbands. More diabatic heating in rainbands gives higher inflow in the lower troposphere and higher outflow in the upper troposphere, with higher upward motion outside the eyewall. The lower-tropospheric inflow would transport absolute angular momentum inward to spin up tangential wind predominantly near the eyewall, leading to the increment in TC intensity and size(the inner-core size, especially). In addition, the inclusion of graupel microphysics processes(as in WSM6) may not have a significant impact on the simulation of TC track, intensity and size. 相似文献
15.
微物理过程参数化方案对辽宁一次暴雪的数值模拟差异分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用WRFv3.9.1中尺度数值模式,采用Lin、WSM6、Thompson、WDM6四种微物理过程参数化方案对2007年3月4日辽宁特大暴雪过程进行了数值模拟研究。使用61个国家级气象站降水观测资料,评估了模式对此次降水过程的模拟能力,对比分析了不同微物理过程参数化方案模拟降雪过程中相态变化和水成物空间分布的差异。结果表明:4种微物理过程参数化方案均能模拟出与CloudSat卫星反演反射率分布相接近的结果,其中Thompson方案模拟的回波顶更高,向北伸展的范围也更大,其他3种方案回波顶高均在8 km附近。4种方案对降水落区的模拟略有差异,整体来看WSM6方案对本次降水的极值中心位置,以及不同降水量级的TS评分整体都优于其他3种参数化方案。降水相态模拟与观测的对比分析发现,WSM6、Lin和WDM6三种方案均能够模拟出雨雪分界线不断南压的过程且雨雪分界线位置准确,而Thompson方案对辽宁南部地区雨转雪时间模拟偏晚。从云微物理特征上看,4种方案均能模拟出大气低层存在的雨水粒子,其中WDM6方案模拟的雨水含量明显较其他3种方案更多,Thompson方案模拟出更多的雪粒子和最少的霰粒子,Lin方案霰粒子南北范围广、伸展高度高,WSM6和WDM6两种方案模拟出较少的霰粒子,这两种方案模拟的云冰高度也更低,正是各种水成物空间分布的差异决定了不同微物理过程参数化方案对降水量和降水相态模拟的差异。 相似文献
16.
The basic structure and cloud features of Typhoon Nida
(2016) are simulated using a new microphysics scheme (Liuma)
within the Weather Research and Forecasting (WRF) model. Typhoon
characteristics simulated with the Liuma microphysics scheme are
compared with observations and those simulated with a commonly-
used microphysics scheme (WSM6). Results show that using
different microphysics schemes does not significantly alter the
track of the typhoon but does significantly affect the intensity
and the cloud structure of the typhoon. Results also show that
the vertical distribution of cloud hydrometeors and the
horizontal distribution of peripheral rainband are affected by
the microphysics scheme. The mixing ratios of rain water and
graupel correlate highly with the vertical velocity component
and equivalent potential temperature at the typhoon eye-wall
region. According to the simulation with WSM 6 scheme, it is
likely that the very low typhoon central pressure results from
the positive feedback between hydrometeors and typhoon
intensity. As the ice-phase hydrometeors are mostly graupel in
the Liuma microphysics scheme, further improvement in this
aspect is required. 相似文献
17.
利用WRF模式中三种云微物理参数化方案(Lin、Eta和WSM6)对青藏高原一次强降水过程进行模拟试验,将模拟降水结果与实测资料进行对比,以评估不同云微物理参数化方案对该区域降水过程的模拟性能。结果表明:三种方案均能够模拟出此次降水天气过程的发生,但在主要降水区域和降水强度两方面仍与实测资料存在偏差;在水凝物方面,三种方案对冰粒子的模拟较接近,Lin和WSM6方案模拟的雪粒子差异较大,但霰粒子无明显差异。进一步对比分析了Lin和WSM6方案模拟的云微物理转化过程,结果表明:这两种方案都表现出了霰向雨水转化的特点。在Lin方案中,通过水汽向霰粒子凝华、霰碰并水汽凝华生成的雪粒子以及霰碰并云水这三种过程生成的霰粒子最终融化为雨水。而在WSM6方案中,一方面水汽凝结成云水,云水被雪和霰粒子碰并收集转化为霰,之后霰融化为雨水;另一方面水汽凝华为冰粒子,一部分冰转化为雪,雪直接融化为雨水或转化为霰融化为雨水,另一部分冰转化为霰,霰融化为雨水。 相似文献
18.
A Two-Moment Bulk Microphysics Coupled with a Mesoscale Model WRF: Model Description and First Results 总被引：1，自引：0，他引：1
The Chinese Academy of Meteorological Sciences (CAMS) two-moment bulk microphysics scheme was adopted in this study to investigate the representation of cloud and precipitation processes under different environmental conditions.The scheme predicts the mixing ratio of water vapor as well as the mixing ratios and number concentrations of cloud droplets,rain,ice,snow,and graupel.A new parameterization approach to simulate heterogeneous droplet activation was developed in this scheme.Furthermore,the improved CAMS scheme was coupled with the Weather Research and Forecasting model (WRF v3.1),which made it possible to simulate the microphysics of clouds and precipitation as well as the cloud-aerosol interactions in selected atmospheric condition.The rain event occurring on 27-28 December 2008 in eastern China was simulated using the CAMS scheme and three sophisticated microphysics schemes in the WRF model.Results showed that the simulated 36-h accumulated precipitations were generally agreed with observation data,and the CAMS scheme performed well in the southern area of the nested domain.The radar reflectivity,the averaged precipitation intensity,and the hydrometeor mixing ratios simulated by the CAMS scheme were generally consistent with those from other microphysics schemes.The hydrometeor number concentrations simulated by the CAMS scheme were also close to the experiential values in stratus clouds.The model results suggest that the CAMS scheme performs reasonably well in describing the microphysics of clouds and precipitation in the mesoscale WRF model. 相似文献
19.
The impact of different cloud microphysics parameterization schemes on the intensity and structure of the
Super-strong Typhoon Rammasun (1409) in 2014 is investigated using the Weather Research and Forecasting model
version 3.4 with eight cloud microphysics parameterization schemes. Results indicate that the uncertainty of cloud
microphysics schemes results in typhoon forecast uncertainties, which increase with forecast time. Typhoon forecast
uncertainty primarily affects intensity predictions, with significant differences in predicted typhoon intensity using the
various cloud microphysics schemes. Typhoon forecast uncertainty also affects the predicted typhoon structure.
Greater typhoon intensity is accompanied by smaller vortex width, tighter vortex structure, stronger wind in the
middle and lower troposphere, greater height of the strong wind region, smaller thickness of the eyewall and the
outward extension of the eyewall, and a warmer warm core at upper levels of the eye. The differences among the
various cloud microphysics schemes lead to the different amounts and distributions of water vapor and hydrometeors
in clouds. Different hydrometeors have different vertical distributions. In the radial direction, the maxima for the
various hydrometeors forecast by a single cloud microphysics scheme are collocated with each other and with the
center of maximum precipitation. When the hydrometeor concentration is high and hydrometeors exist at lower
altitudes, more precipitation often occurs. Both the vertical and horizontal winds are the strongest at the location of
maximum precipitation. Results also indicate that typhoon intensities forecast by cloud microphysics schemes
containing graupel processes are noticeably greater than those forecast by schemes without graupel processes. Among
the eight cloud microphysics schemes investigated, typhoon intensity forecasts using the WRF Single-Moment 6-class
and Thompson schemes are the most accurate. 相似文献