四維數(shù)據(jù)同化在一次梅雨鋒暴雨過程中的應(yīng)用研究

doi:10.3969/2012jms.0008

首頁 > 過刊瀏覽>2012年第32卷第2期 >160-168. DOI:10.3969/2012jms.0008

四維數(shù)據(jù)同化在一次梅雨鋒暴雨過程中的應(yīng)用研究
DOI:
                        10.3969/2012jms.0008
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
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基金項(xiàng)目:浙江省氣象局重大項(xiàng)目(2004ZD02)

Research on four-dimensional data assimilation applied in a Meiyu front rainstorm case

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摘要:

通過2008年梅雨季內(nèi)的一次暴雨過程來著重研究WRF模式中四維測站同化技術(shù)的應(yīng)用情況以及不同的同化策略對模擬結(jié)果的影響,使用的同化資料包括常規(guī)高空和地面探測資料。結(jié)果表明:高空探測資料的同化能夠較好地修正中α尺度系統(tǒng)的移動發(fā)展速度,從而有效地改進(jìn)強(qiáng)降雨帶的落區(qū)位置;濕度觀測資料的同化反而降低了強(qiáng)降雨帶的降水強(qiáng)度,這可能因?yàn)橥瘽穸扔^測量可能減小近飽和區(qū)域內(nèi)的水汽混合比,從而導(dǎo)致這些區(qū)域內(nèi)的潛熱加熱減小,對流強(qiáng)度變?nèi)?降水減少;地面觀測資料的同化能夠?qū)δＪ叫行沁吔鐚舆M(jìn)行修正,這種同化影響通常在模式最低層上表現(xiàn)得較為明顯,向上逐漸減小,而邊界層模擬質(zhì)量對降水至關(guān)重要,因此地面觀測資料的加入使得模擬降水更加接近于實(shí)況。區(qū)域嵌套模擬試驗(yàn)表明對粗網(wǎng)格區(qū)域進(jìn)行四維分析同化處理可以有效抑制中α尺度模式誤差的增長,對細(xì)網(wǎng)格區(qū)域進(jìn)行四維測站同化處理則可以進(jìn)一步抑制中β尺度模式誤差增長。

Abstract:

This paper mainly applied four-dimensional observation nudging assimilation in WRF model to a rainstorm case in the Meiyu season of 2008 and studied the impact of different assimilation strategies on the simulation results. The assimilation data include 12 h rawinsonde observations and 3 h surface observations. The results show that the assimilation of rawinsonde observations can correct the displacement and development of meso-α system, therefore, effectively improve the location of the heavy rain band. Oppositely, the assimilation of moisture observations underestimates the intensity of the heavy rain band, because reducing water vapor mixing ratio in the near moist saturation regions results in decreasing latent heat and weakening the intensity of convection and precipitation in these regions. The assimilation of the surface observations can improve planetary boundary layer in the model. Usually this kind of effect is evident in the model surface layer and tends to decreases with increasing height upward. The simulation quality of the PBL is very important to model precipitation, so that the inclusion of surface observations makes model precipitation more real. Regional grid-nested simulation tests indicate that the data assimilation on coarse grid can effectively restrain the error growth of meso-α system and the one on fine grid can further reduce the error growth of meso-β system.

參考文獻(xiàn)

相似文獻(xiàn)

引證文獻(xiàn)

引用本文

何斌,徐瑞國,牛萍.四維數(shù)據(jù)同化在一次梅雨鋒暴雨過程中的應(yīng)用研究.氣象科學(xué),2012,32(2):160-168 HE Bin, XU Ruiguo, NIU Ping. Research on four-dimensional data assimilation applied in a Meiyu front rainstorm case. Journal of the Meteorological Sciences,2012,32(2):160-168

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收稿日期:2010-08-30
最后修改日期:2010-12-27
錄用日期:
在線發(fā)布日期: 2012-05-03
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