WRF模式对济南地区夏季近地面气象场模拟效果评估

不同地区中尺度气象模式WRF的模拟性能存在明显差异,本文利用数值模拟和统计方法,评估了WRF模式在济南地区的模拟性能,并对比研究地形和土地利用对WRF模式模拟性能的影响,为WRF模式在济南地区的业务化运行提供参考。结果表明:WRF模式能较准确的模拟济南地区近地面气象场及其时间变化特征;统计分析发现,WRF模式对济南地区近地面气温、比湿、风速及风向的模拟准确率分别为72.5%、59.6%、29.4%和36.2%。WRF模式模拟的济南地区夏季比湿偏低、风速偏高,模拟的风速存在系统性偏差。下垫面对WRF模式的模拟结果有显著影响,10 m风速的均方根误差(RMSE)与地形、坡度、模式格点和观测站点的地形偏差显著相关,与坡度的相关系数最大;2 m气温的RMSE仅与地形偏差显著相关,在复杂地形区比较站点观测气温与模式格点气温时,需考虑地形偏差的影响。     

修正WRF次网格地形方案及其对风速模拟的影响

复杂地形区域风场模拟的准确率一直是风能研究领域的难点和重点。WRF模式是目前风能评估领域应用最广泛的天气数值模式之一,但该模式在复杂地形区域存在对平原、山谷风速高估且对山顶风速低估的系统性误差,并有研究建立次网格地形方案以订正误差。而次网格地形方案在不同水平分辨率下常出现错误的修正结果,该文基于高精度地形高程数据分析了方案失效的主要原因,发现其方程组中判断山体形态特征的阈值-20在过低和过高水平分辨率下均失去参考性。针对这一原因,将方案中影响关键参数C_t的地形高度算子与模式水平分辨率进行拟合,形成地形高度算子与水平分辨率相依赖的线性关系,获得不同分辨率下更适合的山体形态阈值。通过与自动气象站10 m风速对比分析了修正前后WRF对低层风速的模拟效果,结果显示:修正后的次网格地形方案能够分别在较低和较高分辨率下,部分矫正原方案错误的订正结果,使低层风速模拟更接近实况。修正后的次网格地形方案可为复杂地形区域开展高分辨率风场模拟提供参考。     

ENVISAT星载合成孔径雷达反演风场在江苏近海风场研究中的应用初探

为了弥补海上风的常规直接观测资料较少的不足,探索将合成孔径雷达(Advanced Synthetic Aperture Radar,ASAR)观测资料用于风场研究,以江苏近海为研究对象,利用沿海地面观测数据和2008年11幅ASAR影像反演获得的风速和风向进行对比,并将卫星反演风场同化至数值模式,分析对海上风场模拟效果的改进。结果表明:ASAR影像反演的海面风场和地面实测吻合度较高,可以作为没有直接风观测的海上区域的补充。风速反演值略大于观测值,均方根误差为1.8 m·s~(-1),83.6%的站点偏差在±2 m·s~(-1)之内;风向反演值比观测值偏北,均方根误差为39.3°,41.8%的站点偏差在±22.5°之内。将反演风场同化至WRF模式后,提高了海上风场的模拟效果,风速均方根误差1月降低至0.9 m·s~(-1),7月降低至1.6 m·s~(-1);风向均方根误差1月降低为57.3°,7月降低为50.6°。     

中国区域近地面风速动力降尺度研究

利用2006年NCEP FNL再分析资料和气象站点观测资料,评估中国区域近地面风速WRF动力降尺度效果。结果表明:WRF模式显著高估近地面风速,在风速较大(小)的区域,WRF模式低(高)估了近地面风速;春季和冬季WRF模式模拟的近地面风速误差较大,夏季和秋季模拟的风速误差相对较小;西北干旱区、青藏高原和华南地区WRF模式模拟的风速误差较大,其他地区风速误差相对较小;3种边界层参数化方案(YSU、MYJ和ACM2)中ACM2方案模拟的风速偏差最小。     

复杂下垫面风电场风速数值模拟及误差特征

利用WRF模式分别对沿海及山地条件下风电场风速进行高分辨数值模拟,并对其误差特征进行分析,结果表明:1)WRF模式对复杂地形条件下的风速模拟性能良好,模拟值较好地体现天气尺度的周期变化;2)沿海及山地条件下模拟与观测的误差特征各不相同。模式静态数据未能显现沿海的小岛,并且低估了山地测风塔所在的海拔,导致沿海平均模拟风速偏大,山地平均模拟风速偏小;3)分析不同风向的归一化均方根误差,沿海陆风情况下,下垫面相对复杂,误差明显增大;沿海海风情况下,下垫面均一,误差明显减小;4)仅作单个风电场周边数百平方千米的模拟,采用一台12核的服务器进行WRF模式的并行计算可满足48 h短期预测的时效性。仅仅提高模拟的网格分辨率,并不一定能提升模拟的准确性。     

新疆哈密复杂地形风场的数值模拟及特征分析

为了实现复杂地形下高分辨率风场的数值模拟及特征分析,采用中尺度气象模式WRF(Weather Research and Forecasting M odel)结合牛顿松弛逼近Nudging资料同化技术,实现哈密地区水平分辨率1 km的近地层风场数值模拟计算。基于模拟区域测风塔实测数据的对比检验发现,同化观测资料后风速风向的模拟结果均与实测更加接近,70 m高度风速模拟结果的绝对误差降低0. 25 m·s~(-1),同化后的模拟结果可以较好的修正风速较小时模拟值偏高和风速较大时模拟值偏小的问题,同时风廓线的模拟结果也与实测更加吻合。通过分析哈密复杂地形下水平分辨率1 km逐10 min风场输出结果发现:(1)哈密地区地形比较复杂,风速平面分布差异很大,4月份风速较大区域主要分布在山北地区和西部山南垭口附近,而7月份风速较大区域则位于西部的山坳南部和北部地区;(2)复杂地形下风速较小时风速为负切变,且平均风速越小负切变值越大,地形越复杂负切变值越大;风速较大即使是复杂地形下同样为正切变,但是正切变值比平坦地区的值要小,平坦地形下风速越大正切变值越大;(3)哈密地区复杂地形下,风速12～25 m·s~(-1)的风速占比在时间和空间上分布差异较大,风速较大的4月份,大部分地区占比达到20%以上,尤其是山北和西部垭口附近,占比甚至达到了50%以上,风速为12～25 m·s~(-1)的情况下80 m高度平均风速比60 m高0. 60～0. 80 m·s~(-1),比月平均风速的垂直变化值要大;(4)风速较大时,风向10 min变化不明显,风速较小时,风向变化值较大,且地形较平坦地区风向变化值较大,地形复杂地区变化值较小;(5)风向的垂直变化与风速大小关系比较明显,风速越小,其垂直变化越大,风向垂直变化的区域分布与地形复杂程度相关,地形越复杂风向的垂直变化值越大。     

台风对深港局地风影响数值模拟及地形敏感性试验

采用WRF中尺度模式和美国国家环境预报中心每6h一次的1°×1°全球再分析资料,分别对西北太平洋1208号台风韦森特及1415号台风海鸥个例进行了数值模拟,结果表明WRF模式可以较好地模拟台风中心移动的路径与强度变化,单点风速的时间变化表明模拟得到的近地风场与实际观测吻合。在模式结果与实际观测比较一致的基础上,开展了改变特定区域内的地形和陆面特征的敏感性试验,通过比较不同站点的观测和模拟风速的变化,探究台风影响下香港及深圳地区地形和下垫面性质的改变对深圳不同地区阵风变化的作用,发现对于登陆粤西或向西移动的台风,香港地形和陆地的阻挡和摩擦作用减弱了台风在深圳中西部地区引起的风速,香港对深圳中西部起到了一定的缓冲和保护作用,另外深圳地区的梧桐山地形所形成的峡口使得盐田港风力增大。     

台风对深港局地风影响数值模及地形敏感性试验

采用WRF中尺度模式和美国国家环境预报中心每6h一次的1°×1°全球再分析资料,分别对西北太平洋1208号台风韦森特及1415号台风海鸥个例进行了数值模拟,结果表明WRF模式可以较好地模拟台风中心移动的路径与强度变化,单点风速的时间变化表明模拟得到的近地风场与实际观测吻合。在模式结果与实际观测比较一致的基础上,开展了改变特定区域内的地形和陆面特征的敏感性试验,通过比较不同站点的观测和模拟风速的变化,探究台风影响下香港及深圳地区地形和下垫面性质的改变对深圳不同地区阵风变化的作用,发现对于登陆粤西或向西移动的台风,香港地形和陆地的阻挡和摩擦作用减弱了台风在深圳中西部地区引起的风速,香港对深圳中西部起到了一定的缓冲和保护作用,另外深圳地区的梧桐山地形所形成的峡口使得盐田港风力增大。     

中国西部陆面过程次网格地形参数化的改进对区域气温和降水模拟的影响研究

地表作为大气模块的下垫面,为大气模块提供边界条件,地形对于模式结果的准确性起到至关重要的作用。现有的陆面过程模式在陆面同一网格内的次网格单元采用相同的大气强迫量,没有考虑次网格地形对网格内大气强迫量的影响,这关系到模式对气象要素和陆气交换量的模拟水平。本文在陆面模式NOAH处理次网格单元的同时,将输入的大气强迫量根据其与地形高度的关系进行修订,提出新的次网格地形的参数化方案,并引入到WRF（Weather Research and Forecasting）模式中进行数值试验,通过3组数值模拟试验,与未改进的方案和细网格方案分析比较,探讨新参数化方案对WRF 模式模拟结果的影响。结果表明:地形越复杂区域,次网格地形的影响越大。本文引入的新陆面次网格地形方案对天山山脉和昆仑山脉以及青藏高原南部的地表气温的模拟有较大改善,模拟的地表气温在大范围区域内都更贴近细网格方案。虽然新陆面次网格地形方案和细网格试验都对温度的模拟结果都有改善,但新陆面次网格地形方案对降水的模拟改善甚微,而细网格试验对降水模拟却有改进,这是由于细网格试验在陆面和大气网格都进行了细化,而新陆面次网格地形方案只考虑了陆面次网格的影响。具体来说,新陆面次网格地形方案对温度的模拟结果改进是通过改变地表向上长波和地表感热实现的。而细网格试验由于同时细化了大气和陆面的空间网格,对降水和温模拟的改进是通过综合改变地表能量平衡实现的。     

基于机器学习的风场预报订正方法研究

为了实现更准确的站点风预报,结合中尺度数值模式WRF预报结果和自动气象站观测数据,采用反距离加权插值法,将模式网格和观测站点的数据进行融合构建训练集,利用3种机器学习方法对WRF预报的风场结果进行订正,优化风场预报准确率。其中随机森林模型实现风速的预报均方根误差(RMSE)平均降低了18.22%,风向降低了15.97%;LightGBM模型对于风速、风向的RMSE平均降低了18.60%和17.56%;深度神经网络模型对于风速、风向的RMSE平均降低了5.53%和9.10%。对2020年宁波市9个大风过程进行检验,利用LightGBM模型对于3个站点预报进行订正,结果表明风速的RMSE从4.61 m/s下降到2.14 m/s,平均降低了53.58%,风向的RMSE从30.31°下降到18.20°,平均降低了39.95%。     

基于WRF模式的青岛沿海地区近地面风的敏感性研究

沿海地区受风的影响较大,不仅受大尺度季风的影响还受到中小尺度局地风的影响,利用WRF模式从参数化组合方案、土地利用数据、水平网格精度以及耦合UCM四个方面对青岛沿海地区近地面风进行了模拟和比较。结果表明,微物理方案和边界层方案对研究区近地面风的影响较大,WSM3 + YSU + Revised MM5 Monin-Obukhov + KF的参数化组合方案对研究区的模拟效果较好,相关系数在0.50~0.75之间,均方根误差在1.44~1.61之间。LUCC2015和TM2015土地利用数据能够更好地反映研究区的土地利用类型的分布特征,两者的模拟效果优于MODIS2001和MODIS2013。随着水平分辨率的提高,对地形刻画越精准,模拟效果越好,并且WRF+UCM方案能显著降低城市地区近地面风速,优化模拟结果。沿海地区近地面风的影响因素较为复杂,考虑模式的参数化方案组合、土地利用数据、地形和城市等多种因素,以期为沿海地区近地面风的模拟提供依据。      

WRF模式对夏季黑河流域气温和降水的模拟及检验北大核心CSCD

利用NCEP/DOE再分析资料驱动中尺度区域模式WRF对1999 2008年夏季(6 8月)黑河流域及周边地区气温和降水进行了模拟,并检验了区域气候模式在山区复杂地形条件下的模拟性能,客观评估了复杂地形条件下气候模拟的性能。气温和降水空间分布的对比分析表明,高分辨率WRF模式较粗分辨率的再分析资料能更精细地模拟出复杂地形条件下山区气温和降水的分布特征,充分体现了高海拔山区复杂地形对气温和降水空间分布的影响。通过BSS指标对气温、降水模拟的定量评估表明,在复杂地形条件下,WRF模式可以在几乎所有观测站点提高气温模拟的准确性,也可以为复杂山区没有观测站点地区气温的空间分布和量值提供数据支持。对降水量模拟的准确性低于气温模拟,半数的站点模拟值较再分析资料更接近观测值,位于祁连山东南侧站点降水量模拟值偏大,可能与WRF模式中地形对水汽输送的抬升作用有关,也可能与观测站点对该区域的代表性有关。     

WRF模式对夏季黑河流域气温和降水的模拟及检验

利用NCEP/DOE再分析资料驱动中尺度区域模式WRF对1999 2008年夏季(6 8月)黑河流域及周边地区气温和降水进行了模拟,并检验了区域气候模式在山区复杂地形条件下的模拟性能,客观评估了复杂地形条件下气候模拟的性能。气温和降水空间分布的对比分析表明,高分辨率WRF模式较粗分辨率的再分析资料能更精细地模拟出复杂地形条件下山区气温和降水的分布特征,充分体现了高海拔山区复杂地形对气温和降水空间分布的影响。通过BSS指标对气温、降水模拟的定量评估表明,在复杂地形条件下,WRF模式可以在几乎所有观测站点提高气温模拟的准确性,也可以为复杂山区没有观测站点地区气温的空间分布和量值提供数据支持。对降水量模拟的准确性低于气温模拟,半数的站点模拟值较再分析资料更接近观测值,位于祁连山东南侧站点降水量模拟值偏大,可能与WRF模式中地形对水汽输送的抬升作用有关,也可能与观测站点对该区域的代表性有关。     

采用次网格地形方案对白鹤滩水电站坝区一次大风天气的数值模拟

基于中尺度气象模式,采用次网格地形方案模拟了2019年3月19~20日四川、云南交界处白鹤滩水电站的一次大风过程,对10 m风速、风向和2 m温度空间分布及日变化的模拟结果进行检验评估,并结合地形分析了坝区易产生大风的原因。结果表明:此次西南大风天气是由高低空一致的西南气流配合地面“东高西低”的环流形势共同造成的。午后热低压发展强盛,地面风速增大,坝区出现8级大风。采用次网格地形方案后,风速的平均绝对误差和均方根误差最高可分别减小17%和14%,同时该方案有效地缓解了模式对白天风速的低估和夜间风速的高估,在大风和小风时段均对风速有较好的模拟能力,从而能更好地刻画风速的日变化特征。综合来看,次网格地形方案能显著改善风场的模拟效果,其中Jiménez方案更适用于坝区大风的模拟,但次网格地形方案对温度模拟没有改善作用。白鹤滩水电站的大风受局地地形影响极大,南北向狭长河谷地形产生的狭管效应使气流增速显著,坝区主体高度区河谷风的放大系数超过3.0,使得白鹤滩水电站极易出现灾害性大风天气。      

拖曳系数参数化方案对工程台风模拟风场的影响研究

基于台风边界层的最新观测和研究成果,提出了最大风速半径、边界层风速比、拖曳系数等关键参数的经验方案,并依据垂直平均水平运动方程,建立适用于西北太平洋的工程台风风场模型,最高分辨率为2 km。通过理想试验,验证了所建模型的合理性,并重点关注模拟风场对拖曳系数参数化方案的敏感性。结果表明,不同拖曳系数参数化方案（增长型、饱和型、下降型）对强台风内核区的风场模拟有显著影响,但对最大风速的模拟影响不大。为验证所建模型对实际西北太平洋台风的适用性,选取台风“海葵”（1211）进行个例试验,得到最大风速的平均误差为-0.36 m/s,均方根误差为2.22 m/s。进一步选取我国沿海6个受“海葵”影响的测站,进行模拟风向、风速与观测的对比分析,发现所建台风风场模型能很好地模拟出台风影响过程中的风向转变,但各测站的风速均方根误差在1.61~6.92 m/s之间。较大的风速误差主要出现在位于台风中心附近的测站,意味着我国沿海复杂地形对台风的衰减作用在模型中考虑不足,是未来的改进方向。      

基于WRF和CFD软件结合的风能资源数值模拟试验研究

运用中尺度数值模式WRF与法国CFD软件MeteodynwT相结合的方法（WRF／WT）,进行了广东省海陵岛地区的水平分辨率100m×100m的风能资源数值模拟试验,采用海陵岛上7座测风塔观测资料对WRF／WT模式的模拟风场进行误差检验,并与WRF／WAsP模式系统对单点风能参数模拟误差进行对比,研究WRF／WT模式系统在风电场微观选址和分散式风电开发利用中应用的可行性。结果表明：中尺度模式与CFD软件结合的数值模拟方法对区域风能资源分布趋势的模拟比单纯应用CFD软件更准确;WRF／WT模式系统应用于复杂地形风能资源数值模拟评估是可行的,其对区域风能资源参数分布模拟的准确率与WRF／WAsP对2km范围内风能资源参数模拟的准确率相当;WRF／WT模式系统在风速频率分布不满足Weibull分布的情况下和陡峭地形条件下有较好的模拟效果,相对WRF／wAsP有明显优势。今后需进一步研究中尺度模式与CFD软件的衔接方法,以及对中尺度模式模拟结果的误差订正。     

基于地面资料集合均方根滤波同化方案的京津冀暴雨模拟研究

为了更加有效地同化地面自动气象站观测资料,针对模式地形与观测站地形存在的高度差异对同化效果的影响,提出了相应的解决方案。在同化系统的位温和露点观测误差中分别引入位温和露点地形代表性误差,在WRF模式中应用集合均方根滤波方法（EnSRF）同化地面自动气象站观测资料,并对2016年一次京津冀暴雨个例进行数值试验。研究结果表明,同化地面资料后,同化阶段的均方根误差、预报阶段的降水TS评分和前13个时次各要素预报均有整体改进。在观测误差中引入地形代表性误差与引入前相比,风场均方根误差得到整体改进;位温和露点的均方根误差在前期表现并不稳定,在后期有所改进;预报阶段前24 h累计降水与后24 h累计降水TS评分在整体上均有所提高。新方案能够减少高度差异对同化效果的影响。      

基于CALMET-WRF耦合的复杂地形下导线覆冰的精细化数值模拟研究

利用耦合了WRF模式的CALMET模型,对2022年1月5—10日山西省南部中条山区导线覆冰事件的天气背景场进行了数值模拟,在评估了WRF和CALMET对气象要素的模拟效果的基础上,分别利用WRF和CALMET模拟的气象场驱动Makkonen覆冰模型,对本次导线覆冰过程进行了数值模拟,得到了如下结论:1)相比于WRF模式的模拟结果,CALMET降尺度后的气象场能更符合实际地形影响下近地面温度场和风场的分布规律,其模拟的近地面低温区(气温<0 ℃)范围较WRF模拟范围更大。2)CALMET的气温均方根误差整体较WRF模式减小0.5～1 ℃,相关系数由0.5～0.8提升至0.6～0.85;风速的均方根误差较WRF减少了1 m/s,相关系数较WRF提升0.2,说明WRF模式结合CALMET模拟气象场更加接近真实观测结果。3)利用CALMET降尺度场驱动覆冰模型能较好地反映微尺度地形下电线积冰的时空分布特征,各杆塔模拟的覆冰厚度偏差较WRF显著减小了2 mm,且降低了模式对覆冰启动的滞后时间。     

基于WRF-LES的门头沟地区近地面风场模拟与边界层方案敏感性研究

近地面风场与人类生活密切相关,精细准确的风场模拟可以为气象实况产品提供数据支撑。目前,中尺度模式的时空分辨率无法满足局地精细化模拟的需求,因此本研究基于中尺度模式（WRF）内层嵌套大涡模拟（LES）,采用五层双向嵌套在门头沟东部区域展开百米近地面风场模拟。结合地面观测,设计边界层和亚网格模型敏感性试验,对比1 km分辨率下YSU和LES边界层方案对里层嵌套的影响,检验和评估不同亚网格模型在真实大气中的适用性。结果表明,在中微尺度过渡分辨率1 km开启YSU边界层较LES边界方案模拟效果更佳,在保持捕捉湍流细节的能力下,拥有较低的误差。不同的亚网格敏感性试验中,1.5TKE, SMAG, 1.5TKE＿NBA和SMAG＿NBA四种亚网格模型差异较小,统计指标上,SMAG的均方根误差最低,相关系数最高。同时,四种亚网格模型依旧存在模式本身造成的高值低估,低值高估的现象,SMAG在风矢量分布和风速风向概率密度分布中与观测最为接近。在风场的瞬时空间分布上,SMAG＿NBA表现出对细小的湍流捕捉能力的优势。     

风廓线雷达大气风场观测误差分析

依据风廓线雷达工作原理和风的计算公式,分析影响大气风场观测误差的主要因素,重点分析了雷达回波SNR对风的观测精度影响和GPS探空对比试验。结果表明:①风速观测精度主要取决于波束倾角、雷达技术参数和大气折射率结构常数C2n的垂直分布;风速及风速观测精度越大,风向观测精度越大。②在同种观测模式下,波束倾角与C2n越大,风场观测精度越高。③同一观测模式的SNR越大,风速观测误差越小;不同模式间的大气风场观测精度相差较大。④对比试验的风速风向相关性较好,但相对偏差较大,尤其低空更为明显。