坡地坡向短波辐射参数化对不同天气过程的影响

为了改进太阳短波辐射参数化,运用考虑了坡地坡向短波辐射效应(SLOPE)的非静力中尺度模式GRAPES(全球/区域同化和预报系统),模拟和讨论了坡地坡向短波辐射效应在不同模式分辨率情况下对中国不同天气过程的影响.数值试验表明:(1)当水平分辨率较低且坡地平缓时,通常可忽略坡地辐射效应,但当水平分辨率较高且地形陡峭起伏时,则不能忽略;(2)在高分辨率(3 或6 km格距,下同)的情况下, 降水的增加和减少与坡地坡向引起的地表短波辐射(GSW)的减少和增加相对应,降水量的增减量大部分均为-5-5 mm;(3)在高分辨率的情况下,地表温度与地表热通量之间有较好的相关性,且大都发生在地形复杂的多山地区;(4)坡地坡向短波辐射效应引起的GSW、降水量、地表温度和地表热通量等要素的变化除了在地形复杂的多山地区比较明显之外,在其他地区也存在.这是由于考虑了坡度和坡向的作用后,影响了大气环流的变化,随着积分时间的增加,其他地区上述物理量也相应地存在一定的变化;(5)坡地坡向对短波辐射的作用,在降水量较小,云量较少的天气过程中,可以更真实地得到反映.因此,在地形复杂和水平分辨率较高情况下,需要考虑坡度坡向作用.     

青藏高原东坡地形短波辐射效应的模拟研究

本文选择2012年8月16~17日降水个例,利用WRFV3.5天气模式模拟研究青藏高原东坡的地形坡度、坡向及覆盖短波辐射效应(Effect of Slope,Aspect and Shading,ESAS)。结果显示,ESAS产生的短波辐射强迫(强迫)空间分布与坡度大小一致,表现为坡度大时强迫大,坡度小时强迫小;朝西坡向为负强迫,坡向朝东为正强迫,正负强迫分别超过20和32W m-2。地形覆盖使得坡度和坡向在青藏高原东坡(高原东坡)上产生的地面短波辐射通量变化(辐射通量变化)整体向东南移入盆地,位移后的辐射通量增减仍然和高原东坡的坡度、坡向分布一致。地表热通量、地表温度在白天的变化和辐射通量变化分布一致,均在四川盆地内有一条高值带,且形状类似高原东坡和盆地的衔接线;EASA对地面各热通量的影响可以延续到夜间,使得夜间地表热通量变化和高值区位置与白天相似,但变化幅度减小。水汽混合比和风场的变化均具有与潜热变化相似的空间形态,在夜间尤其明显。潜热的增加(减小)可能引起风速增减加(减小),并最终导致降水的改变。      

次网格坡地辐射参数化对RegCM4.1模式模拟东亚夏季气候的影响

本研究将次网格坡地辐射参数化方案引入到区域气候模式(RegCM4. 1)中,并研究次网格坡地辐射参数化对RegCM4. 1模拟东亚夏季气候性能的影响。结果表明:RegCM4. 1高估了夏季青藏高原的热源作用,模拟低层偏强的西南季风导致了模拟的中国夏季降水量总体偏大。引入次网格坡地辐射参数化方案后,模式模拟的青藏高原夏季地表太阳辐射通量和长波辐射通量减小分别可达5%和12%以上,夏季减弱的青藏高原热源作用使得低层西南季风减弱,从而改善了模式对中国夏季降水的模拟;而且改善程度自东南向西北递减,在东南地区模拟夏季降水的相对均方根误差减小9%,空间相关系数和Taylor评分分别提高0. 14和0. 08。     

次网格地形坡度坡向参数化及其对区域气候模拟的影响

随着数值模式水平分辨率的提高，模式下垫面特征的描述更加仔细，针对东亚地区复杂的地形和植被特征，发展适合非均匀下垫面的地表通量参数化方案，对改进数值模式和刻画高原附近地区复杂地形动力和热力。效应的能力非常必要。本文通过计算次网格地形坡度、坡向参数及其对到达地面短波辐射通量的影响，提出次网格地形热力效应的参数化方案，改进数值模式中复杂地形区域地面热量平衡的计算。利用p—σ区域气候模式的数值试验结果表明，次网格地形热力效应参数化方案的引入，对东亚地区夏季气候尤其是降水的模拟有明显的改进。     

地形起伏对模式地表长波辐射计算的影响

初步探讨了数值模式中次网格区地形起伏(高度、坡度)对长波辐射计算的影响。结果表明,地形高度的次网格变化对辐射计算结果的影响较小,其相对误差一般<2%,但不同分辨率的地形高度场会产生不同的坡度计算误差,低分辨率地形资料所计算的坡度分布相差不大,但坡度的量级存在较大偏差。地形的分辨率越高,实际计算结果的偏差越小。而高分辨率地形资料计算实例表明,地形坡度引起的区域相对辐射误差可达到10%以上。因此,在数值模式中,网格区地表长波辐射计算结果对地形起伏的敏感性应给予足够的重视。     

起伏地形下深圳市天文辐射的空间分布

以起伏地形下天文辐射的分布模型为基础,借助地理信息系统（GhS）处理数据,将深圳市1：250,000DEM数据作为地形的综合反映,模拟计算了起伏地形下（坡度、坡向和地形遮蔽）深圳市天文辐射,分析了起伏地形下深圳市天文辐射的分布规律,完成了深圳市100m×100m分辨率的各月及全年的天文辐射的空间制图。结果表明：对于局部地形起伏引起的天文辐射的变化。秋、冬季最为显著,向阳坡和背阴坡的极值差异较大,这和太阳高度角随着季节变化而冬半年相对较低、夏半年相对较高有关。坡度对天文辐射的影响在冬半年较大,随着坡度的增大,辐射差值增大的幅度呈递减趋势。     

基于DEM的复杂地形下太阳散射辐射分布式模拟——以贵州高原为例

由于坡度、坡向和地形之间相互遮蔽等局地地形因子的影响,确定实际复杂地形下太阳散射辐射是比较困难的.本文在前人研究的基础上,对以前的模型进行了一些改进,考虑了坡度、坡向和地形相互遮蔽作用对复杂地形下天文辐射的影响,基于数字高程模型(DEM)数据,研制了以复杂地形下天文辐射为起始数据的复杂地形下太阳散射辐射的分布式模型,在模型中还考虑了散射辐射的各向异性.以地形复杂的贵州高原为例,应用100 m×100 m分辨率的DEM数据及气象站常规观测气象资料,计算了贵州高原复杂地形下各月及年的太阳散射辐射精细空间分布.结果表明:(1)局地地形因子(如坡度、坡向和地形遮蔽)对贵州高原复杂地形下太阳散射辐射的空间分布影响较大,随着地形的起伏变化,太阳散射辐射的空间分布明显不同,纬向分布特征不明显.(2)对于太阳散射辐射而言,地形对其的影响仍然很大,在太阳散射辐射计算时也是不容忽视的.     

复杂地形下黑河流域的太阳辐射计算

基于数字高程模型(DEM)数据,在充分考虑了地形因子对太阳直接辐射和散射辐射的影响后,实际计算了起伏地形下黑河流域的太阳辐射。在忽略地表和大气之间的多次反射后,地表太阳总辐射计为三项:按起伏坡面上实际入射角考虑的太阳直接辐射、经过下垫面天空视角因子订正的坡面天空散射辐射和考虑周围地形反射效应的附加辐射。计算结果表明:局地地形起伏对太阳直接辐射、总辐射空间分布的影响非常强烈,使得复杂地形下不同坡向间总辐射和直接辐射平均计算差额十分显著,且太阳天顶角从较小增大至中等大小时,这两种平均计算差额均加大一倍多;在较小和中等大小太阳天顶角下,不同坡向间总辐射平均计算差额,均较相同条件下直接辐射平均计算差额为小,这是因为总辐射还包括了天空漫射和邻近地形反射辐射因子,这两个因子和坡面上太阳入射方位的变化共同影响地表入射太阳辐射;起伏地形主要使得太阳辐射在局地区域内背阴、向阳坡向间发生显著的重新分配。因此,在复杂地形地区进行太阳辐射计算时必须考虑地形的影响。     

两组辐射方案对中国短期天气过程影响的比较和探讨

为了比较长短波辐射方案对中国短期天气过程模拟的影响, 并进一步完善中尺度模式MM5中的辐射过程的参数化方案, 将WRF中Goddard短波辐射参数化方案移植到模式MM5中.利用移植的方案和MM5模式原有的参数化方案, 设计了两组试验方案.通过对2002年第16号台风个例和2002年12月19～24日北方降雪的个例模拟, 结果表明: 选用不同的辐射参数化方案对两个个例模拟结果具有较明显的影响, 较详细的长短波辐射参数化方案组合模拟的各种辐射量和云更加细致合理地反映地形、台风、副高和槽脊的结构和位置; 台风降     

贵州高原起伏地形下日照时间的时空分布

由于坡度、坡向和地形之间相互遮蔽等局地地形因子的影响, 实际起伏地形下的日照时间与水平面上的日照时间有一定差异。该文建立了一种基于数字高程模型 (DEM) 的起伏地形下日照时间的模拟方法, 计算了起伏地形下贵州高原100 m×100 m分辨率日照时间的时空分布。结果表明:坡度、坡向、地形遮蔽对日照时间的影响较大, 实际起伏地形下日照时间的空间分布具有明显地域特征。1月太阳高度角较低, 坡度、坡向的作用非常明显, 地形遮蔽面积较大, 日照时间的空间差异较多, 日照时间为16~142 h, 最大值约为最小值9倍; 7月太阳高度角较高, 地形遮蔽面积相对较小, 日照时间的空间差异相对较少, 日照时间为133~210 h, 最大值为最小值1.6倍, 但由于7月日照时间相对较多, 局地地形对日照时间影响仍明显。4月、10月日照时间及其变化幅度介于1月和7月之间。     

逐层平滑地形的平缓地形追随坐标在高分辨率GRAPES模式中的应用研究

高分辨率GRAPES模式如3 km模式对地形的识别程度更高,模式中各高度坐标面可识别的地形坡度也更大,地形作用带来的气压梯度力计算误差和平流输送误差更突出。平缓地形追随坐标可以通过多种方式衰减坐标面上的地形影响进而减小这些计算误差。选择一种逐层平滑地形的平缓地形追随坐标,基于GRAPES-3km模式进行理想试验和批量模拟试验。试验结果显示:逐层平滑地形的平缓地形追随坐标相对其他平缓地形追随坐标对地形重力波模拟更接近解析值;24 h滚动预报月连续模拟试验中逐层平滑地形的平缓地形追随坐标一定程度上能降低高层月平均的温度场、风场的模拟误差,月平均的降水评分也有所提高。逐层平滑地形的平缓地形追随坐标应用于GRAPES-3km模式有较好的模拟效果。      

GRAPES气象-水文模式在一次洪水预报中的应用

尝试将GRAPES (Global-Regional Assimilation and PrEdiction System) 模式与水文模型结合,构建GRAPES气象-水文单向耦合模式,进行洪水预报。气象模式选取GRAPES_Meso模式,分别采用15 km×15 km和5 km×5 km水平分辨率,15 km×15 km的GRAPES模式由NCEP全球预报场提供初始场和侧边界条件;5 km×5 km的GRAPES模式由15 km×15 km GRAPES模式提供初始场和侧边界条件,将GRAPES_Meso模式的定量降水预报分辨率统一降尺度到5 km×5 km分辨率,用于驱动水文模式。水文模型选取新安江模型与分布式新安江模型。以淮河王家坝站以上流域和息县流域为试验流域,将GRAPES降水预报场驱动水文模型进行单向耦合,构建GRAPES气象-水文单向耦合模式,选择2009年8月28日08:00(北京时,下同)—9月9日14:00汛期一次洪水过程,进行实际预报试验。结果表明:15 km×15 km和5 km×5 km的GRAPES模式预报降水与实况降水分布相一致;与水文站观测降水驱动水文模型洪水模拟结果相比,GRAPES气象-水文模式对洪水预报的预见期延长效果明显,对洪水模拟精度也较高,与水文模型输入场分辨率要求相匹配的降水产品对洪水模拟的精度更高。     

不同降水方案对"03.7"一次暴雨过程模拟的影响

观测和数值模拟研究已经表明,潜热释放对中国东部夏季梅雨锋系统及其锋面降水的维持和发展发挥着非常重要的作用.然而,目前对于梅雨锋降水模拟中各种降水方案的相互协调和系统评估方面的工作仍不多见,为了增进对梅雨锋暴雨模拟中降水过程的认识,作者针对2003年7月4～5日一次梅雨锋暴雨过程,构造了四组试验,利用MM5模式考察了两种分辨率(36 km、12 km),各种隐/显式方案搭配下,对所生成的雨带、雨量和降水类型的配置进行了仔细的研究,得到了一些有意义的结论,为今后更好地使用模式、利用数值模式来认识中尺度降水过程中的气象问题打下基础.主要结论包括:模拟总降水的水平分布和强度,以及显式降水和隐式降水的划分对积云参数化方案的选择非常敏感.但对特定积云参数化方案而言,降水的模拟对36 km、12 km水平分辨率不敏感(除Betts-Miller方案外);在中尺度网格分辨率10～50 km范围内,不同积云参数化方案对梅雨锋降水分布和降水量模拟的影响比不同显式方案带来的变化大得多.     

湖北强降水频次时空特征及基于GWR模型的地形关系分析

利用1983—2017年湖北省汛期74个国家气象站逐小时降水数据,按长、短历时强降水事件分类研究强降水频次的时空特征,并运用普通最小二乘法(OLS)、地理加权回归(GWR)方法定量探讨强降水频次与地形因子之间的关系。(1) 湖北汛期长、短历时强降水年频次周期变化明显,年代际变化(≥10 a)存在1个主振荡模态,年代际以下尺度(＜10 a)存在2个主振荡模态。(2) 长历时强降水旬频次在梅雨期达到顶峰,盛夏期减少,而短历时则在梅雨结束后的7月中旬出现跃升;长、短历时强降水频次日变化曲线都为单峰结构。(3) 湖北长、短历时强降水高频次站点多出现在地面存在准常定中尺度辐合线或涡旋的特定地形条件下。(4) 地理加权回归较传统普通最小二乘法显著提高了强降水频次与海拔高度、坡度的拟合效果。结合拟合系数显著性检验分析,地理加权回归不适用于样本偏少、站点稀疏的鄂西山地,更适用于多中小尺度地形的湖北中东部。(5) 地理加权回归模型中,海拔高度与长历时强降水频次在大别山东麓西侧正相关最大,在大别山西麓南侧负相关最大,坡度则正相反;海拔高度、坡度对短历时强降水频次的最大影响在大别山东麓西侧以及沿长江干流的低洼城市带武汉-黄石地区,武汉站分别为-0.20次/米、6.43次/度,这里地形坡度影响远超海拔高度。      

基于MET系统对SWCWARMS及GRAPES模式在西南地区的站点检验分析

应用国家基本观测站资料、自动站逐时降水资料,基于客观统计检验方法,针对降水(12h、24h累积雨量)、近地面要素(2m温度、10m风)和高空要素(风场、温度场、高度场),分别评估SWCWARMS模式和GRAPES模式对2015年西南地区预报能力,得到如下几点结论:(1)SWCWARMS模式降水ETS评分高于GRAPES模式,除24h小雨外SWCWARMS模式偏差值均高于GRAPES模式,两个模式在不同预报时效内对中雨、大雨、暴雨都表现一定程度的空报;(2)12h降水分段评分上,SWCWARMS模式TS评分均高于GRAPES模式,但SWCWARMS模式预报降水范围过大,随着预报时效增长空报多于GRAPES模式;SWCWARMS模式中雨和大雨空报大于其它量级降水,GRAPES模式对大暴雨漏报较多其它量级降水表现为空报;(3)两模式对高度场和温度场预报优于风场,对对流层中层预报优于中低层,SWCWARMS模式对高度场和温度场预报优于GRAPES模式,夏半年SWCWARMS模式均方根误差小于GRAPES模式;(4)两模式都表现出2m温度均方根误差在秋季增加而春季减小这一特征,SWCWARMS模式近地面要素均方根误差均小于GRAPES模式。      

Effects of complex terrain on net surface longwave radiation in China

Net surface longwave radiation (NSLR) is one of key meteorological factors and is strongly influenced by cloud cover, surface temperature, humidity, and local micrometeorological conditions as well as terrain conditions. Realistically estimating NSLR is vitally important for understanding surface radiation balance and investigating micrometeorological factors of air pollution dispersion, especially in regions with complicated terrain. In this study, we proposed a distributed model for estimating NSLR by considering effects of complex local terrain conditions in China. Meteorological data (including mean temperature, relative humidity, and sunshine percentage) and observed NSLR data from 1993 to 2001 together with the digital elevation model data were used to parametrize the model and account for the effects of atmospheric factors and surface terrain factors according to the isotropic principle. The monthly NSLR during 1961–2000 was estimated at a spatial resolution of 1 km. Topographic analysis suggests that the distribution characteristics of NSLR with elevation or slope are consistent with those of field observations. In particular, the estimated NSLR is favorably comparable with site-level observations on the Tibetan Plateau (average relative error < 11%). Our results indicate that this model can describe microscale distribution features in mountainous areas in detail and that this improved approach can be used for NSLR spatial estimation in other regions with complicated terrain.     

Modeling heavy precipitation in complex terrain

Summary A numerical prediction model is described which uses the full set of prognostic equations on a domain roughly the size of the United States with a 96 km horizontal grid resolution and six sigma-coordinate levels. Within this grid resides a nested domain of approximately 1000×1000 km with 24 km horizontal resolution. In this nested grid only modifications to the wind field by the better resolved terrain are considered on the lowest two sigma levels. The terrain effects necessitate adjustments in the location of these two sigma levels. Adjusted wind fields cause modifications in the mass and moisture divergence fields, hence in precipitation. These modifications are averaged into the appropriate meteorological fields on the larger grid.The algorithms used by our model allow continuous interaction between both grids with high computational efficiency.The relative importance of synoptic forcing and terrain is demonstrated for the cases of the Big Thompson, Colorado, flood of 1976 and the Cheyenne, Wyoming, flood of 1985.With 15 Figures     

GRAPES全球模式次网格对流过程对云预报的影响研究

50 km分辨率下的GRAPES全球模式对赤道及低纬度地区云水、云冰、云量和格点降水的预报较实际观测偏少。为解决这一问题,在模式原有的格点尺度云方案基础上,将次网格对流过程的影响作为源汇项,加入到云水、云冰和总云量的预报方程中。结合云和地球辐射能量系统(CERES)与热带降雨测量(TRMM)等卫星云观测资料,进行了改进后的云方案与原云方案预报结果的对比分析。结果显示,考虑了对流对格点尺度云含水量和云量预报的影响后,GRAPES全球模式预报的云和格点降水在赤道及低纬度地区有明显改善,水凝物含水量和总云量的预报结果与实况较为接近,格点降水在总降水中的比例由原来的5%提高到25%。研究进一步表明,次网格对流过程对格点尺度云和降水的影响取决于上升气流质量通量的分布和强度,上升气流的质量通量在对流活动强烈的低纬度热带地区较强,其最大值出现在650—450 hPa高度,因此,次网格对流的卷出过程对中云的影响最为明显。对高云和低云也有一定程度的影响,使云顶变高,云底变低。