不同微物理參數(shù)化方案對降雨數(shù)值模擬的影響試驗——以北京為例
發(fā)布時間：2022-01-15 00:54
城市暴雨預(yù)報對防洪排澇具有重要意義�；谥谐叨葦�(shù)值天氣預(yù)報模型WRF,構(gòu)建北京市暴雨模擬模型,采用13種微物理參數(shù)化方案,對2007年8月1日下午至8月2日凌晨的暴雨過程進(jìn)行了模擬試驗。結(jié)果表明,對該場降雨,Kessler方案模擬得到的面平均降雨量與實測值最接近;WSM5方案模擬得到的面平均降雨過程與實測過程吻合最好;累積降雨高值區(qū)域落區(qū)模擬和最大1h降雨強(qiáng)度模擬,Milbrandt方案表現(xiàn)最好;綜合考慮降雨量、降雨過程、累積降雨高值區(qū)域落區(qū)范圍和最大1h降雨強(qiáng)度指標(biāo),Milbrandt和Thompson方案表現(xiàn)最好。此外,相比單矩方案,采用多矩方案可能會提高對微物理過程的描述精度。研究結(jié)果對北京市暴雨預(yù)報具有一定參考意義。
【文章來源】：水文. 2020,40(05)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：8 頁
【部分圖文】：
研究區(qū)域范圍及DEM
圖3為13個方案計算得到的累積降雨量面分布。各方案模擬得到的降雨落區(qū)范圍基本一致，大體集中于從北到南的一個條帶區(qū)域，且南、北各有一個降雨中心，與實測結(jié)果基本吻合，累積雨量范圍位于0～80mm，但不同方案模擬得到的不同量級降雨范圍和分布情況不盡相同。各方案預(yù)報結(jié)果累積降雨分布的TS、BS、FAR、POFD和POD指標(biāo)（這里以35mm為閾值進(jìn)行說明）如表5所示。對累積降雨35mm以上區(qū)域，TS表現(xiàn)最好的是Milbrandt方案，預(yù)報雨區(qū)范圍跟實測匹配度達(dá)35%，其次是Kessler和Eta Ferrier方案，分別為31%和30%。BS得分最高（雨區(qū)面積最接近）的為Kessler和Lin方案，其中Kessler方案預(yù)報35mm以上區(qū)域的面積跟實測幾乎一樣。FAR最低的是Milbrandt方案，僅22%,WSM6方案最高，達(dá)82%。POFD最小的是WSM3和Milbrandt方案，POD最大的是Kessler、Eta Ferrier和Milbrandt方案。對同一個指標(biāo)以不同量級的累積降雨為閾值進(jìn)行統(tǒng)計和對比，分析不同參數(shù)化方案對不同量級累積降雨的模擬效果。選擇的幾個累積降雨級別分界點分別為1mm、5mm、10mm、15mm、20mm、25mm、30mm、35mm和40mm。其中1mm作為“晴雨”預(yù)報的分界閾值。限于篇幅，只列出TS得分的統(tǒng)計結(jié)果（見表6和圖4）。
對城市防洪以及很多其他應(yīng)用（如水文模型、污染物沖刷等）而言，降雨強(qiáng)度是一個很重要的指標(biāo)。本文計算了各參數(shù)化方案模擬得到的各站最大小時雨強(qiáng)，與實測的最大小時雨強(qiáng)（93mm/h）偏差及偏差百分比，以及187個站模擬得到的最大1h雨強(qiáng)和實測最大1h雨強(qiáng)的相關(guān)系數(shù)CC2（見表7）。從表7中可見，Thompson方案得到的單站最大小時雨強(qiáng)最大，約76mm，與實測最大小時雨強(qiáng)最接近，誤差在20%以內(nèi)；其次是Kessler方案，誤差不到25%；最差的是WSM3方案，誤差近70%。從相關(guān)系數(shù)來看，模擬最大1h雨強(qiáng)和實測最大1h雨強(qiáng)相關(guān)系數(shù)最高的為Milbrandt方案，達(dá)到了0.4，其次為Thompson方案（0.37）。3.5 綜合評價指標(biāo)
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]兩類雙參數(shù)云微物理方案對夏季強(qiáng)降水事件模擬能力的對比研究[J]. 王文君,朱彬,楊素英,陸其峰,劉寧薇,李巖,王梓航. 大氣科學(xué)學(xué)報. 2018(06)
[2]WRF單柱模式中單參數(shù)方法對熱帶對流模擬能力的影響[J]. 梅海霞,沈新勇,王衛(wèi)國,黃小梅. 氣候與環(huán)境研究. 2015(06)
[3]8.19華北暴雨模擬中微物理方案的對比試驗[J]. 馬嚴(yán)枝,陸昌根,高守亭. 大氣科學(xué). 2012(04)
[4]WRF微物理方案對四川一次強(qiáng)降水模擬的影響[J]. 陳功,廖捷,孫凌. 高原山地氣象研究. 2012(01)
碩士論文
[1]中尺度模式中不同微物理方案對強(qiáng)降水預(yù)報的影響[D]. 牛俊麗.中國氣象科學(xué)研究院 2007
本文編號：3589564
【文章來源】：水文. 2020,40(05)北大核心CSCD
【文章頁數(shù)】：8 頁
【部分圖文】：
研究區(qū)域范圍及DEM
圖3為13個方案計算得到的累積降雨量面分布。各方案模擬得到的降雨落區(qū)范圍基本一致，大體集中于從北到南的一個條帶區(qū)域，且南、北各有一個降雨中心，與實測結(jié)果基本吻合，累積雨量范圍位于0～80mm，但不同方案模擬得到的不同量級降雨范圍和分布情況不盡相同。各方案預(yù)報結(jié)果累積降雨分布的TS、BS、FAR、POFD和POD指標(biāo)（這里以35mm為閾值進(jìn)行說明）如表5所示。對累積降雨35mm以上區(qū)域，TS表現(xiàn)最好的是Milbrandt方案，預(yù)報雨區(qū)范圍跟實測匹配度達(dá)35%，其次是Kessler和Eta Ferrier方案，分別為31%和30%。BS得分最高（雨區(qū)面積最接近）的為Kessler和Lin方案，其中Kessler方案預(yù)報35mm以上區(qū)域的面積跟實測幾乎一樣。FAR最低的是Milbrandt方案，僅22%,WSM6方案最高，達(dá)82%。POFD最小的是WSM3和Milbrandt方案，POD最大的是Kessler、Eta Ferrier和Milbrandt方案。對同一個指標(biāo)以不同量級的累積降雨為閾值進(jìn)行統(tǒng)計和對比，分析不同參數(shù)化方案對不同量級累積降雨的模擬效果。選擇的幾個累積降雨級別分界點分別為1mm、5mm、10mm、15mm、20mm、25mm、30mm、35mm和40mm。其中1mm作為“晴雨”預(yù)報的分界閾值。限于篇幅，只列出TS得分的統(tǒng)計結(jié)果（見表6和圖4）。
對城市防洪以及很多其他應(yīng)用（如水文模型、污染物沖刷等）而言，降雨強(qiáng)度是一個很重要的指標(biāo)。本文計算了各參數(shù)化方案模擬得到的各站最大小時雨強(qiáng)，與實測的最大小時雨強(qiáng)（93mm/h）偏差及偏差百分比，以及187個站模擬得到的最大1h雨強(qiáng)和實測最大1h雨強(qiáng)的相關(guān)系數(shù)CC2（見表7）。從表7中可見，Thompson方案得到的單站最大小時雨強(qiáng)最大，約76mm，與實測最大小時雨強(qiáng)最接近，誤差在20%以內(nèi)；其次是Kessler方案，誤差不到25%；最差的是WSM3方案，誤差近70%。從相關(guān)系數(shù)來看，模擬最大1h雨強(qiáng)和實測最大1h雨強(qiáng)相關(guān)系數(shù)最高的為Milbrandt方案，達(dá)到了0.4，其次為Thompson方案（0.37）。3.5 綜合評價指標(biāo)
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]兩類雙參數(shù)云微物理方案對夏季強(qiáng)降水事件模擬能力的對比研究[J]. 王文君,朱彬,楊素英,陸其峰,劉寧薇,李巖,王梓航. 大氣科學(xué)學(xué)報. 2018(06)
[2]WRF單柱模式中單參數(shù)方法對熱帶對流模擬能力的影響[J]. 梅海霞,沈新勇,王衛(wèi)國,黃小梅. 氣候與環(huán)境研究. 2015(06)
[3]8.19華北暴雨模擬中微物理方案的對比試驗[J]. 馬嚴(yán)枝,陸昌根,高守亭. 大氣科學(xué). 2012(04)
[4]WRF微物理方案對四川一次強(qiáng)降水模擬的影響[J]. 陳功,廖捷,孫凌. 高原山地氣象研究. 2012(01)
碩士論文
[1]中尺度模式中不同微物理方案對強(qiáng)降水預(yù)報的影響[D]. 牛俊麗.中國氣象科學(xué)研究院 2007
本文編號：3589564
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