發(fā)布時(shí)間：2021-10-09 06:15

　　利用GRAPES_Meso模式對(duì)2018年兩次降雨天氣過(guò)程進(jìn)行了數(shù)值模擬,對(duì)比分析了模式計(jì)算和衛(wèi)星觀測(cè)的相關(guān)云變量。結(jié)果指出,在目前GRAPES_Meso模式云量計(jì)算方案中存在模擬高云云量偏多、中低云密閉云區(qū)云量偏少、模式模擬的云頂溫度明顯偏低、云頂高度明顯偏高的問(wèn)題。針對(duì)模式云計(jì)算存在的問(wèn)題,對(duì)云計(jì)算的原理和公式進(jìn)行了解讀,對(duì)計(jì)算公式進(jìn)行了優(yōu)化改進(jìn)。改進(jìn)云計(jì)算方案后,高云云量偏多問(wèn)題得到了明顯改進(jìn);模式模擬的云頂溫度明顯偏低和云頂高度明顯偏高問(wèn)題也得到了極大緩解或優(yōu)化改進(jìn)。以衛(wèi)星觀測(cè)資料為基礎(chǔ)對(duì)云量計(jì)算方案的優(yōu)化進(jìn)行的初步探索和試驗(yàn),為研究和優(yōu)化云計(jì)算方案提供了一種新的手段和方法。 

【文章來(lái)源】：氣象. 2020,46(12)北大核心CSCD

【文章頁(yè)數(shù)】：10 頁(yè)

【部分圖文】：

圖１?２０１８年５月５日０６時(shí)ＥＣ再分析資料（ａ，ｂ，ｃ）、模式模擬（ｄ，ｅ，ｆ）和??對(duì)應(yīng)時(shí)刻的ＦＹ－２衛(wèi)星云圖（ｇ）的云量分布??（ａ，ｄ）高云，（ｂ，ｅ）中云，（ｃ，ｆ）低云??Ｆｉｇ．?１?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｃｌｏｕｄ?ｃｏｖｅｒ?ｉｎ?ＥＣ?ｒｅａｎａｌｙｓｉｓ?（ａ，?ｂ．?ｃ）?？?ｍｏｄｅｌ?ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ?（ｄ，?ｅ？?ｆ）??ａｎｄ?ｓａｔｅｌｌｉｔｅ?ｉｍａｇｅ?ｏｆ?ＦＹ－２?（ｇ）?ａｔ?０６００?ＵＴＣ?５?Ｍａｙ?２０１８??（ａ，?

第１２期??趙晨陽(yáng)等：應(yīng)用衛(wèi)星資料改進(jìn)云計(jì)算過(guò)程的初步試驗(yàn)研究??１５９１??１９０?２００?２１０?２２０?２３０?２４０?２５０?２６０?２７０?２８０?Ｋ??圖３?２０１８年５月５日０６時(shí)ＨｉｍａｗａＨ－８衛(wèi)星觀測(cè)（ａ）和模式模擬（ｂ）的云頂溫度分布??Ｆｉｇ．?３?Ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｃｌｏｕｄ?ｔｏｐ?ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ?ｉｎ?Ｈｉｍａｗａｒｉ－８?ｓａｔｅｌｌｉｔｅ?ｏｂｓｅｒｖａｔｉｏｎ?（ａ）??ａｎｄ?ｍｏｄｅｌ?ｓｉｍｕｌａｔｉｏｎ?（ｂ）?ａｔ?０６００?ＵＴＣ?５?Ｍａｙ?２０１８??圖４同圖３，但為云頂高度分布??Ｆｉｇ．?４?Ｓａｍｅ?ａｓ?Ｆｉｇ．?３，?ｂｕｔ?ｆｏｒ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｃｌｏｕｄ?ｔｏｐ?ｈｅｉｇｈｔ??針對(duì)存在的問(wèn)題，對(duì)云計(jì)算的原理和公式進(jìn)行??了解讀，對(duì)計(jì)算公式進(jìn)行了優(yōu)化改進(jìn)。并進(jìn)行多次??數(shù)值試驗(yàn)后發(fā)現(xiàn)．以上計(jì)算誤差主要與高云的格點(diǎn)??云量計(jì)算有關(guān)，其中相對(duì)濕度的計(jì)算是導(dǎo)致云頂偏??高的主要原因。原方案中相對(duì)濕度的計(jì)算公式為：??ＲＨ?＝?Ｑ／Ｑｓ?（５）??Ｑｓ?＝?０．?６２２ｅｓ／（ｐ?一?０．?３７８＾＇）?（６）??６．?１０７?８ｅｘｐ??６．１０７?８ｅｘｐ??？１７．?２６９３８８２（７－?２７３．?１６）＇??．?Ｙ－?３５．?８６??（Ｔ＞?２７３．?１５）??￣２１．?８７４５５８４（７－?２７３．?１６）＇??．?Ｔ－７．６６?■??（Ｔ＜?２７３．?１５）??（７）??式中：為相對(duì)濕度．單位：％；Ｑ為比濕為飽??

?ｍ溫度、絕對(duì)誤??５０。Ｎ??４５??４０??３５??３０??２５??２０??１００?１０５?１１０?１１５?１２０?１２５?１３０°Ｅ??５０。Ｎ??４５??４０??３５??３０??２５??２０??１００??１０５??１１０??１１５??１２０??】２５??１３０°??＜１１?１?１?１?１?１?１?１?ｉｌ?ｏ??１９０?２００?２１０?２２０?２３０?２４０?２５０?２６０?２７０?２８０?Ｋ??０?２?４?６?８?１０?１２?１４?１６?ｋｍ??圖６使用新的云計(jì)算方案改進(jìn)后模式模擬的２０１８年５月５日０６時(shí)云頂溫度Ｕ）及云頂髙度（丨））分布??Ｆｉｇ．?６?Ｔｈｅ?ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ?ｏｆ?ｃｌｏｕｄ?ｔｏｐ?ｔｅｍｐｅｒａｔｕｒｅ?（ａ）?ａｎｄ?ｃｌｏｕｄ?ｔｏｐ?ｈｅｉｇｈｔ?（ｂ）??ａｔ?０６００?ＵＴＣ?５?Ｍａｙ?２０１８?ｓｉｍｕｌａｔｅｄ?ｂｙ?ＧＲＡＰＥＳ?ｗｉｔｈ?ｔｈｅ?ｎｅｗ?ｃｌｏｕｄ?ｃｏｍｐｕｔｉｎｇ?ｓｃｈｅｍｅ??度和云頂高度均方根誤差均小于改進(jìn)前的數(shù)值；同??時(shí)也能看出，雖然改進(jìn)后的均方根誤差有明顯降低，??但仍然有較大的誤差，這是由于數(shù)值模式在中高層??層數(shù)較稀疏，各層之間距離較大，由此造成模式中高??層計(jì)算的云頂溫度和高度會(huì)出現(xiàn)較大誤差，同時(shí)云??計(jì)算方案本身也不夠完善。要更好地解決這個(gè)問(wèn)??題，需要數(shù)值模式垂直分層不斷加密和云計(jì)算方案??不斷完善。??表１?ＣＴＬ和ＴＥＳＴ試驗(yàn)積分１￣９?ｈ的云頂溫度??及云頂高度預(yù)報(bào)與衛(wèi)星觀測(cè)的均方根誤差??Ｔａｂｌｅ?１?Ｒｏｏｔ－ｍｅａｎ－ｓｑｕａｒｅ?ｅｒｒｏｒ?（ＲＭＳＥ）?ｂｅｔｗｅｅｎ

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于Himawari-8衛(wèi)星的云參數(shù)和降水關(guān)系研究[J]. 桂海林,諸葛小勇,韋曉澄,劉伯駿,唐志軍,江琪.  氣象. 2019(11)
[2]基于星載微波雷達(dá)和激光雷達(dá)探測(cè)的夏季云頂高度及云量差異分析[J]. 宇路,傅云飛.  氣象學(xué)報(bào). 2017(06)
[3]GRAPESMeso區(qū)域模式積云計(jì)算方案引進(jìn)及預(yù)報(bào)效果檢驗(yàn)[J]. 鄭曉輝,徐國(guó)強(qiáng),賈麗紅,鄭東生,張紅軍.  大氣科學(xué). 2016(05)
[4]云分析預(yù)報(bào)方法研究進(jìn)展[J]. 韓成鳴,李耀東,史小康.  地球科學(xué)進(jìn)展. 2015(04)
[5]一個(gè)統(tǒng)計(jì)低云方案及其在大氣環(huán)流模式中應(yīng)用初探[J]. 戴福山,宇如聰,張學(xué)洪,俞永強(qiáng).  氣象學(xué)報(bào). 2004(04)



本文編號(hào)：3425802