WRF模式不同初值和参数化方案的云降水预报研究

摘要

本文基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式，从云系的宏、微观特征变量以及降水场三个角度，利用我国风云静止气象卫星和TRMM(Tropical RainfallMeasuring)卫星TMI(TRMM Microwave Imager)探测反演资料，对模式不同微物理方案19次个例批量模拟的结果进行定量化评估，并在此基础上开展了简单集合平均、消除偏差集合平均、超级集合的集成试验并探究了多物理ETKF(Ensemble TransformKalman Filter)的初值扰动方法在云宏、微观场以及降水场的应用。 首先，从云系的宏观方面来看，云顶高度和云项温度的计算阂值取2×10-4 kg/kg时，模拟的数值更为精确，但具有云系范围模拟偏小的问题。六种微物理方案均能大致模拟出云系的走向和分布。具体分析发现，CAM5.1方案的预报性能优于其他几种方案，尤其对江苏、浙江、安徽一带的云顶高度预报较为准确，Morrison2-mom方案次之。三种集成方法均可在一定程度上提高云顶高度和云顶温度的预报性能，且超级集合改进最为明显。多物理ETKF也可有效改善云范围模拟偏小的问题，且优于仅多物理的集成。 其次，从云系的微观方面来看，不同参数化方案对不同水凝物粒子的敏感性不同。CAM5.1方案对雨水含量较大时，模拟效果较好，但当雨水含量较小时，误差较大;Lin方案对冰水的预报结果更加接近实况;NSSL2-mom方案对云水的预报结果明显差于其他几种方案。并且模式对冰水的预报结果优于云水。在此基础上开展的集成试验表明，消除偏差集合平均对水凝物0.01-0.05kg/m2量级范围内的漏报改善较为明显。多物理ETKF同样适用于水凝物，且优于仅多物理的集成。 最后，从降水方面来看，预报时效较短时CAM5.1方案的预报优势并不明显，但随着预报时效增长CAM5.1方案的误差明显小于其他几种方案，并且该方案对小雨的模拟较好。三种集成方法对降水预报均有一定的改进。对比研究发现，超级集合的改进效果要优于另外两种集成方法，并且多物理ETKF对降水预报改进也较为明显，优于仅多物理的集成。此外对湖北地区的12次强对流天气，引入积云对流参数化方案的对比研究，结果发现，微物理参数化方案CAM5.1依然较优，并且暴雨的预报对积云对流参数化方案也较为敏感，各方案各有优劣。

目录

声明

摘要

第一章绪论

1．1研究目的与意义

1．2国内外研究进展

1．2．1云系宏、微观特征研究进展

1．2．2 WRF模式参数化方案的研究进展

1．2．3集合预报和多模式集成的研究进展

1．3本文各章节主要内容

第二章资料和方法

2．1资料

2．1．3实况降水资料

2．1．4 WRF模式中云宏、微观变量计算方法

2．2方法

2．2．1定量化检验方法

2．2．2多模式集成方法

2．2．3多物理ETKF初值扰动方法

2．3 WRF模式简介

2．3．1 WRF模式介绍

2．3．2 WRF模式云微物理参数化方案介绍

2．3．3 WRF模式积云对流参数化方案介绍

第三章多微物理参数化方案的云宏观变量研究及集成处理

3．1试验设计

3．2不同阈值选取的敏感性试验

3．3定量化评估

3．4个例分析

3．5集成预报试验

3．6多物理ETKF在云宏观场的应用

3．7本章小结

第四章多微物理参数化方案的云微观变量研究及集成处理

4．1量级检验

4．2误差分析

4．3集成预报试验

4．4个例分析

4．5多物理ETKF在云微观场的应用

4．6本章小结

第五章多微物理参数化方案的降水预报研究及集成处理

5．1定量化评估

5．2个例分析

5．3集成预报试验

5．4多物理ETKF在降水预报的应用

5．5本章小结

第六章不同参数化方案对暴雨预报研究

6．1实验设计

6．2不同云微物理参数化方案对暴雨预报能力研究

6．3不同积云对流参数化方案对暴雨预报能力的影响

6．4个例分析

6．5多方案集成预报

6．6本章小结

第七章主要结论和工作展望

7．1主要结论

7．2主要创新

7．3不足与展望

致谢

参考文献

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