基于气压的地形跟随混合坐标算法优化及应用

摘要

近年来，随着计算机技术的不断提高，以高性能计算机为基础的数值天气预报也有了飞速发展。垂直坐标系作为数值模式垂直离散的基础，对于模式预报性能具有重要影响，混合σ-p坐标因其独特优势目前被广泛应用于世界多个数值天气预报中心的数值模式中。然而，目前世界上并没有一种公认最优的混合坐标设计算法。因此，很有必要对混合坐标设计进行深入探索和研究。
　　目前，混合坐标设计算法主要包括Benard算法和Eckermann算法。本文在对混合坐标系统进行理论分析的基础上，以上述两类算法的Fortran实现为出发点，首先给出了Benard2008算法中参数a的确定方法，随后将两类算法进行有机结合，提出了一种新的复合设计算法。基于上述三类算法，共得到四种混合坐标。
　　本文以YHGSM T511全球谱模式为平台共设计了四组对比试验，试验结果表明：(1)同σ坐标相比，混合坐标可以显著提升模式中上部预报准确度，且对准确度的提高程度表现为随高度升高而增大的趋势；(2)四种混合坐标均能准确预报平流层环流形势的急剧调整和全球温度场的分布特征；(3)在保持总层数不变的情况下，通过局地加密对流层顶的层次分布可提高模式上部预报准确度，但却以降低模式下部预报准确度为代价，且不同预报量在对流层顶对预报准确度的影响效果不同；(4)同Benard算法相比，除个别局部区域外，复合算法整体上表现出提高模式预报准确度的趋势。

目录

声明

第一章 绪论

1.1 数值天气预报模式

1.2 垂直坐标系发展历程

1.3 混合坐标系国内外研究现状

1.4 主要研究内容和论文组织安排

第二章 基于气压的地形跟随混合坐标

2.1 几种重要的垂直坐标系

2.2 混合坐标的性质

2.3 混合坐标中函数h(p, pS)的形式

2.4 混合坐标下的大气运动方程组

2.5 本章小结

第三章 混合坐标设计算法

3.1 Benard算法

3.2 Eckermann算法

3.3 Benard2008算法参数a的确定

3.4 复合设计算法的提出

3.5 本章小结

第四章 混合坐标算法的实现与应用

4.1 混合坐标算法的参数设置

4.2 四种混合坐标的分析比较

4.3 混合坐标在数值模式中的应用

4.4 本章小结

第五章 混合坐标预报性能的对比试验

5.1 试验个例选取

5.2 试验方案设计

5.3 试验结果分析与讨论

5.4 本章小结

第六章 结束语

6.1 论文总结

6.2 工作展望

致谢

参考文献

作者在学期间取得的学术成果