干旱气象 ›› 2023, Vol. 41 ›› Issue (2): 290-300.DOI: 10.11755/j.issn.1006-7639(2023)-02-0290
收稿日期:
2022-08-24
修回日期:
2022-10-24
出版日期:
2023-04-30
发布日期:
2023-05-09
通讯作者:
张述文(1966—),男,河南固始人,教授,主要从事陆-气相互作用、资料同化与强对流天气预报研究。E-mail: zhangsw@lzu.edu.cn。
作者简介:
孙明燕(1997—),女,贵州遵义人,硕士生,主要从事中小尺度数值模拟研究。E-mail: sunmy20@lzu.edu.cn。
基金资助:
Received:
2022-08-24
Revised:
2022-10-24
Online:
2023-04-30
Published:
2023-05-09
摘要:
针对弱环境场下局地对流性降水难于准确预报问题,本文以长江下游地区两次局地对流性降水过程为例,通过调整WRF模式中两类边界层参数化方案(YSU和ACM2)的湍流垂直混合强度,探究改善降水预报准确度的一种可行途径。结果表明:在模式默认的垂直混合强度下,YSU方案模拟的对流发展较缓,对流触发时间略晚;ACM2方案则由于垂直混合过强,模拟的对流弱于YSU方案,对流触发时间晚于观测1~2 h。无论是YSU还是ACM2方案,减弱边界层内垂直混合强度能够更准确模拟对流触发及其发展演变。不同垂直混合主要通过影响边界层内位温、水汽混合比、风的垂直分布和能量输送来影响对流过程模拟:减弱垂直混合后,对流前期边界层内更湿冷,风速和垂直风切变增大,同时对流有效位能(Convective Available Potential Energy, CAPE)增加,这些因素利于更早触发对流,模拟的对流强度也更强。
中图分类号:
孙明燕, 张述文. 边界层湍流垂直混合强度对局地热对流模拟影响的个例研究[J]. 干旱气象, 2023, 41(2): 290-300.
SUN Mingyan, ZHANG Shuwen. Cases study of numerical simulation influences of turbulent vertical mixing intensity on local thermal convection in boundary layer[J]. Journal of Arid Meteorology, 2023, 41(2): 290-300.
试验名称 | 试验设置 | 试验名称 | 试验设置 |
---|---|---|---|
YSU10 | p=1.00 | ACM10 | p=1.00 |
YSU15 | p=1.50 | ACM15 | p=1.50 |
YSU20 | p=2.00(模式默认值) | ACM20 | p=2.00(模式默认值) |
YSU25 | p=2.50 | ACM25 | p=2.50 |
YSU30 | p=3.00 | ACM30 | p=3.00 |
表1 两个方案试验设置及命名
Tab.1 Experiment settings and naming of two schemes
试验名称 | 试验设置 | 试验名称 | 试验设置 |
---|---|---|---|
YSU10 | p=1.00 | ACM10 | p=1.00 |
YSU15 | p=1.50 | ACM15 | p=1.50 |
YSU20 | p=2.00(模式默认值) | ACM20 | p=2.00(模式默认值) |
YSU25 | p=2.50 | ACM25 | p=2.50 |
YSU30 | p=3.00 | ACM30 | p=3.00 |
图3 不同垂直混合强度下YSU方案模拟的2016年7月29日雷达组合反射率演变(单位:dBZ)
Fig.3 Evolution of simulated radar composite reflectivity under different vertical mixing intensities of YSU scheme on 29 July 2016 (Unit: dBZ)
图4 不同垂直混合强度下ACM2方案模拟的2016年7月29日雷达组合反射率演变(单位:dBZ)
Fig.4 Evolution of simulated radar composite reflectivity under different vertical mixing intensities of ACM2 scheme on 29 July 2016 (Unit: dBZ)
试验名称 | 13:00 | 14:00 | 15:00 | 16:00 | 试验名称 | 14:30 | 15:00 | 16:00 | 17:00 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
YSU10 | 0.000 | 0.000 | 0.170 | 0.099 | ACM10 | 0.000 | 0.032 | 0.284 | 0.103 |
YSU15 | 0.000 | 0.072 | 0.176 | 0.006 | ACM15 | 0.000 | 0.135 | 0.196 | 0.118 |
YSU20 | 0.000 | 0.371 | 0.205 | 0.044 | ACM20 | 0.073 | 0.273 | 0.236 | 0.163 |
YSU25 | 0.003 | 0.480 | 0.275 | 0.054 | ACM25 | 0.211 | 0.337 | 0.221 | 0.013 |
YSU30 | 0.144 | 0.336 | 0.175 | 0.056 | ACM30 | 0.303 | 0.403 | 0.307 | 0.007 |
表2 不同垂直混合强度下两种方案模拟的雷达组合反射率FSS值
Tab.2 FSS of simulated radar composite reflectivity under different vertical mixing intensities of two schemes
试验名称 | 13:00 | 14:00 | 15:00 | 16:00 | 试验名称 | 14:30 | 15:00 | 16:00 | 17:00 |
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
YSU10 | 0.000 | 0.000 | 0.170 | 0.099 | ACM10 | 0.000 | 0.032 | 0.284 | 0.103 |
YSU15 | 0.000 | 0.072 | 0.176 | 0.006 | ACM15 | 0.000 | 0.135 | 0.196 | 0.118 |
YSU20 | 0.000 | 0.371 | 0.205 | 0.044 | ACM20 | 0.073 | 0.273 | 0.236 | 0.163 |
YSU25 | 0.003 | 0.480 | 0.275 | 0.054 | ACM25 | 0.211 | 0.337 | 0.221 | 0.013 |
YSU30 | 0.144 | 0.336 | 0.175 | 0.056 | ACM30 | 0.303 | 0.403 | 0.307 | 0.007 |
图5 不同垂直混合强度下YSU(a)和ACM2(b)方案模拟的2016年7月29日区域平均边界层高度随时间变化
Fig.5 The time series of simulated regional mean boundary layer height under different vertical mixing intensities of YSU (a) and ACM2 (b) schemes
图6 不同垂直混合强度下两种方案模拟的2016年7月29日不同时刻区域平均纬向风(u)、经向风(v)、位温(θ)及水汽混合比(q)垂直廓线 (横坐标正负表示风向,向东和向北为正,向西和向南为负)
Fig.6 The vertical profile of simulated regional mean zonal wind (u), meridional wind (v), potential temperature (θ) and water vapor mixing ratio (q) at different time on 29 July 2016 under different vertical mixing intensities of two schemes (The positive and negative on the horizontal axis indicate the wind direction, which are positive to the east and the north, and negative to the west and the south)
图7 不同垂直混合强度下YSU(a、b)和ACM2(c、d)方案模拟的2016年7月29日区域平均CAPE(a、c)和CIN(b、d)随时间变化
Fig.7 The times series of simulated regional mean CAPE (a, c) and CIN (b, d) on 29 July 2016 under different vertical mixing intensities of YSU (a, b) and ACM2 (c, d) schemes
图8 观测和不同垂直混合强度下两种方案模拟的2013年8月16日南京地区雷达组合反射率演变(单位:dBZ)
Fig.8 Evolution of observed and simulated radar composite reflectivity at Nanjing on 16 August 2013 under different vertical mixing intensities of two schemes (Unit: dBZ)
[1] | 车军辉, 赵平, 史茜, 等, 2021. 大气边界层研究进展[J], 地球物理学报, 64(3): 735-751. |
[2] | 贺哲, 王君, 栗晗, 等, 2020. 河南省一次副高边缘对流性暴雨的多尺度特征[J]. 干旱气象, 38(3): 423-432. |
[3] | 黄菁, 张强, 2012. 中尺度大气数值模拟及其进展[J]. 干旱区研究, 29(2): 273-283. |
[4] |
兰明才, 周莉, 蒋帅, 等, 2022. 西太平洋副热带高压控制下湖南一次短时强降水成因分析[J]. 干旱气象, 40(4): 656-666.
DOI |
[5] |
沈晓燕, 申燕玲, 权晨, 等, 2022. 不同方法对青海 2020 年强降水模式产品预报性能的检验对比[J]. 干旱气象, 40(2): 333-343.
DOI |
[6] |
王蓉, 张强, 岳平, 等, 2020. 大气边界层数值模拟研究与未来展望[J]. 地球科学进展, 35(4): 331-349.
DOI |
[7] | 吴志鹏, 李跃清, 李晓岚, 等, 2021. WRF 模式边界层参数化方案对川渝盆地西南涡降水模拟的影响[J]. 大气科学, 45(1): 58-72. |
[8] | 肖玉华, 何光碧, 顾清源, 等, 2010. 边界层参数化方案对不同性质降水模拟的影响[J]. 高原气象, 29(2): 331-339. |
[9] | 徐慧燕, 朱业, 刘瑞, 等, 2013. 长江下游地区不同边界层参数化方案的试验研究[J]. 大气科学, 37(1): 149-159. |
[10] | 杨茜茜, 张述文, 任星露, 2019. 不同边界层参数化方案对一次局地热对流降水的高分辨率模拟的影响[J]. 兰州大学学报(自然科学版), 55(5): 681-692. |
[11] | 赵鸣, 2008. 边界层和陆面过程对中国暴雨影响研究的进展[J]. 暴雨灾害, 27(2): 186-190. |
[12] | 周彦均, 高志球, 濮梅娟, 等, 2019. 不同的边界层参数化方案对江淮一次暴雨过程数值试验研究[J]. 大气科学学报, 42(4): 591-601. |
[13] |
BURLINGAME B M, EVANS C, ROEBBER P J, 2017. The influence of PBL parameterization on the practical predictability of convection initiation during the Mesoscale Predictability Experiment (MPEX)[J]. Weather and Forecasting, 32(3): 1 161-1 183.
DOI URL |
[14] |
COHEN A E, CAVALLO S M, CONIGLIO M C, et al, 2015. A review of planetary boundary layer parameterization schemes and their sensitivity in simulating Southeastern U.S. cold season severe weather environments[J]. Weather and Forecasting, 30(3): 591-612.
DOI URL |
[15] |
COLBERT M, STENSRUD D J, MARKOWSKI P M, et al, 2019. Processes associated with convection initiation in the North American Mesoscale Forecast System, version 3 (NAMv3)[J]. Weather and Forecasting, 34(3): 683-700.
DOI URL |
[16] |
CONIGLIO M C, CORREIA J, MARSH P T, et al, 2013. Verification of convection-allowing WRF model forecasts of the planetary boundary layer using sounding observations[J]. Weather and Forecasting, 28(3): 842-862.
DOI URL |
[17] |
DU Y, CHEN G, HAN B, et al, 2020. Convection initiation and growth at the coast of South China. Part I: effect of the marine boundary layer jet[J]. Monthly Weather Review, 148(9): 3 847-3 869.
DOI URL |
[18] |
GARCIA-DÍEZ M, FEMANDEZ J, FITA L, et al, 2013. Seasonal dependence of WRF model biases and sensitivity to PBL schemes over Europe[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 139(671): 501-514.
DOI URL |
[19] |
HONG S Y, NOH Y, DUDHIA J, 2006. A new vertical diffusion package with an explicit treatment of entrainment processes[J]. Monthly Weather Review, 134(9): 2 318-2 341.
DOI URL |
[20] |
HU X, NIELSEN-GAMMON J W, ZHANG F, 2010. Evaluation of three planetary boundary layer schemes in the WRF model[J]. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 49(9): 1 831-1 844.
DOI URL |
[21] |
MARKOWSKI P, RICHARDSON Y, 2010. Mesoscale meteorology in midlatitudes[M]. West Sussex, UK: Wiley-Blackwell: 72-114. DOI: 10.1002/9780470682104.
DOI |
[22] |
NIELSEN-GAMMON J W, HU X, ZHANG F, et al, 2010. Evaluation of planetary boundary layer scheme sensitivities for the purpose of parameter estimation[J]. Monthly Weather Review, 138(9): 3 400-3 417.
DOI URL |
[23] |
NOH Y, CHOEN W G, HONG S Y, et al, 2003. Improvement of the K-profile model for the planetary boundary layer based on large eddy simulation data[J]. Boundary-Layer Meteorology, 107(2): 401-427.
DOI URL |
[24] |
PLEIM J E, 2007. A combined local and nonlocal closure model for the atmospheric boundary layer. Part I: model description and testing[J]. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 46(9): 1 383-1 395.
DOI URL |
[25] |
ROBERTS N M, LEAN H W, 2008. Scale-selective verification of rainfall accumulations from high-resolution forecasts of convective events[J]. Monthly Weather Review, 136(1): 78-97.
DOI URL |
[26] |
SHIN H H, HONG S Y, 2011. Intercomparison of planetary boundary layer parametrizations in the WRF model for a single day from CASES-99[J]. Boundary-Layer Meteorology, 139(2): 261-281.
DOI URL |
[27] |
STULL R, 1988. An introduction to boundary layer meteorology[M]. Dordrecht, the Netherlands: Kluwer Academic Publishers: 441-498. DOI: 10.1007/978-94-009-3027-8.
DOI |
[28] |
WANG R, ZHU Y, QIAO F, et al, 2021. High-resolution simulation of an extreme heavy rainfall event in Shanghai using the weather research and forecasting model: sensitivity to planetary boundary layer parameterization[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 38(1): 98-115.
DOI |
[29] |
WISSE J S P, VILÀ-GUERAU DE ARELLANO J, 2004. Analysis of the role of the planetary boundary layer schemes during a severe convective storm[J]. Annales de Geophysique, 22(6): 1 861-1 874.
DOI URL |
[30] |
XIE B, FUNG J C H, CHAN A, et al, 2012. Evaluation of nonlocal and local planetary boundary layer schemes in the WRF model[J]. Journal of Geophysical Research (Atmospheres), 117, D12103. DOI:10.1029/2011JD017080.
DOI |
[31] | YANG B, BERG L K, QIAN Y, et al, 2019. Parametric and structural sensitivities of turbine-height wind speeds in the boundary layer parameterizations in the Weather Research and Forecasting model[J]. Journal of Geophysical Research (Atmospheres), 124(12): 5 951-5 969. |
[1] | 马思敏, 穆建华, 舒志亮, 孙艳桥, 邓佩云, 周楠. 六盘山区一次典型暴雨过程的地形敏感性模拟试验[J]. 干旱气象, 2022, 40(3): 457-468. |
[2] | 李涛, 陈杰, 汪方, 韩锐. 一种基于神经网络的中国区域夏季降水预测订正算法[J]. 干旱气象, 2022, 40(2): 308-316. |
[3] | 王溪雯, 张飞民, 王芝兰, 杨凯, 王澄海. 青藏高原西部一次高原涡生成的数值模拟研究[J]. 干旱气象, 2021, 39(1): 54-64. |
[4] | 董 甫, 张 玲, 张海鹏, 李 佳, 宋柳贤. 基于WRF模式的强天气过程集合预报综述[J]. 干旱气象, 2020, 38(5): 699-708. |
[5] | 郑婧, 陈娟, 徐星生, 许彬. 一次低空急流加强下的暴雨过程成因分析[J]. 干旱气象, 2020, 38(03): 411-422. |
[6] | 吴琼, 徐卫民. 湖陆山地复杂地形下近地层风速预报研究[J]. 干旱气象, 2019, 37(3): 384-. |
[7] | 沈晓燕1,2,颜玉倩1,2,肖宏斌1,2,权晨1,2. WRF模式不同参数化方案组合对青海气温、降水及风速模拟的影响[J]. 干旱气象, 2018, 36(3): 423-. |
[8] | 于丽娟1,尹承美1,林应超2,何建军3. 中国区域近地面风速动力降尺度研究[J]. 干旱气象, 2017, 35(1): 23-28. |
[9] | 杨吉萍1,胡兴才1,崔志强2. 甘肃民勤“4.24”沙尘暴过程的数值模拟分析[J]. 干旱气象, 2016, 34(4): 718-724. |
[10] | 张政泰,林明宇,亓鹏,陈圣哲,王澄海. 西南涡发生发展机制中热力强迫作用的数值试验[J]. 干旱气象, 2016, 34(3): 533-539. |
[11] | 易翔,曾新民,王宁,王明,周骁,汪彪. WRF模式中土壤湿度对位势高度模拟影响的敏感性分析[J]. 干旱气象, 2016, 34(1): 113-124. |
[12] | 赵玮,熊亚军,郭金兰. 一种新型雷电潜势预报指数的构建与试验[J]. 干旱气象, 2016, 34(1): 173-180. |
[13] | 马思敏1,2,刘晓莉1,杨侃3,张宏元2,朱 昱1. 宁夏固原市一次对流性天气的数值模拟[J]. 干旱气象, 2015, 33(2): 278-290. |
[14] | 严晓瑜,李剑萍,杨 侃,缑晓辉,肖国平,高 扬,郭晓雷. 两种模式在风电场风速预测应用中的对比[J]. 干旱气象, 2014, 32(6): 1015-1024. |
[15] | 聂晶鑫, 陆晓静, 李 蓉. 宁夏一次短时暴雨天气的跟踪预报分析[J]. J4, 2009, 27(2): 185-189. |
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