本文關鍵詞：東海區(qū)風場降尺度模擬研究

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【摘要】：動力降尺度方法在對陸地氣溫和降水的模擬方面應用己較廣泛、成熟,但是對于海面風場方面的研究較少,對中國海區(qū)風場進行動力降尺度的研究更為少見,特別是尚無專門針對中國東海區(qū)風場的動力降尺度研究。針對以上問題,本文基于中尺度WRF模式,采用NCEP最終分析資料FNL作為初始場和側邊界條件,以2009年12個月為例,首次對中國東海區(qū)風場進行了動力降尺度研究,旨在檢驗WRF模式長期積分的動力降尺度能力并考察動力降尺度方法在東海區(qū)的適用情況,為東海區(qū)多年時間尺度的風場降尺度研究提供參考。本文首先通過對比每五天更新一次初始場、每十天更新一次初始場,以及一年連續(xù)積分這三種積分方式的試驗對比研究了不同積分方式的模擬效果；再對這三組試驗分別加入譜逼近方案,進行模擬效果的對比,評價譜逼近對于東海區(qū)風場降尺度的改善效果和最佳積分方式的適用情況；最后針對東海區(qū)夏季風場重要影響因子——臺風,使用對于臺風模擬影響較大的不同參數化方案組合,進行多年臺風個例的參數化方案組合敏感性試驗。主要研究結論如下：(1)通過每五天更新一次初始場(5DAY試驗)、每十天更新一次初始場,(10DAY試驗)以及一年連續(xù)積分(YEAR試驗)這三種積分方式的試驗可以發(fā)現,三種積分方式模擬的風場月平均結果均能較好描述東海區(qū)各月月平均風場,且整體在冬季的模擬不論是在風速還是風向上,均要優(yōu)于夏季的模擬。5DAY試驗模擬效果最優(yōu),其他兩組試驗稍差。而在全部時次的風速和風向模擬上,模擬效果最好的均是5DAY試驗,其他兩組試驗稍差,10DAY試驗的風向模擬效果相對較好,YEAR試驗風速模擬相對較好。說明每5天更新一次初始場的積分方式能夠最好地描述東海區(qū)風場。由此說明,連續(xù)長期積分模擬會導致系統誤差累積,定期更新初始場的方法并不能夠有效改善長期積分積累的誤差。(2)通過對三種積分方式試驗分別加入譜逼近方案可以發(fā)現,對于加入譜逼近方案的三種積分方式模擬的月平均風場,在風速和風向上的改善甚微,對比全時次風速和風向的模擬,從5DAYS和10DAYS試驗較為相對明顯的改善效果且10DAYS試驗改善效果最好可知,加入譜逼近方案,對于每5天更新一次初始場和每10天更新一次初始場這兩種積分方式改善相對較大,每10天更新一次初始場的試驗對加入譜逼近方案響應最為明顯,風速RMSE和CC分別改善4.05%和3.60%,風向RMSE和CC分別改善3.25%和2.41%,改善效果均優(yōu)于5DAYS試驗。但就總體試驗效果,5DAYS試驗模擬效果仍然是最好的,風速風向RMSE和CC表現最優(yōu),10DAYS試驗次之：從YEARS試驗較差的效果可知,加入譜逼近方案使得一年連續(xù)積分這種積分方式模擬效果變差,風速和風向RMSE分別增加0.11%和1.39%,風向CC減小1.7%,風速CC增加0.08%。以上說明,加入譜逼近方案且采用5天更新一次初始場的積分方式,每次積分時間較短,初始場的作用還較強,故其改善效果不如10天更新一次初始場：對于一年連續(xù)積分,譜逼近方案使得初始場的改變導致了連續(xù)積分的誤差積累增大。對于加入譜逼近方案,響應效果最明顯的是每10天更新一次初始場的積分方式。(3)通過對東海區(qū)臺風參數化方案組合的敏感性試驗,可以發(fā)現雖然東海區(qū)臺風路徑模擬對于參數化方案組合的選擇具有一定的“個例依賴性”,即不同臺風個例的最佳參數化方案組合有所變化,但綜合來看,依然能夠較為清晰地揭示KF積云對流方案與MYJ邊界層方案的參數化方案組合模擬臺風路徑效果最佳且與其他方案相比優(yōu)化程度最高達15.9%。對于臺風強度的模擬對于參數化方案組合的選擇沒有“個例依賴性”的特點,研究發(fā)現,KF積云對流方案與YSU邊界層方案的參數化方案組合模擬臺風強度效果最佳且與其他方案相比優(yōu)化程度最高達52.2%。(4)通過對臺風典型個例的研究發(fā)現,KF積云對流方案與MYJ邊界層方案的參數化方案組合模擬大尺度環(huán)流場效果最佳。對于強度“迅速加強”的臺風,YSU邊界層方案組合模擬更加準確,MYJ邊界層方案組合敏感性稍差；對于強度“逐漸加強”的臺風,YSU邊界層方案組合則敏感性過強,致使臺風強度偏大,誤差增大,MYJ邊界層方案組合模擬敏感性較好,強度模擬更加準確。
【學位授予單位】：中國海洋大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2015
【分類號】：P732

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1 呂寧;;走近東海分局系列報道之一 東海維權執(zhí)法先鋒[J];海洋世界;2013年09期

2 劉懷;粵東海區(qū)放射性總α總β及其分布的初步探討[J];海洋環(huán)境科學;1987年04期

3 陳亞瞿,榮s，

本文編號：1269930