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    背景場和物理過程對WRF模式在新疆區(qū)域預(yù)報性能的影響

    2014-11-15 05:29:38賈麗紅
    沙漠與綠洲氣象 2014年3期
    關(guān)鍵詞:方根分辨率氣象

    湯 浩,賈麗紅

    (1.中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所,新疆 烏魯木齊830002;2.新疆維吾爾自治區(qū)氣象臺,新疆 烏魯木齊830002)

    WRF模式是美國氣象界聯(lián)合開發(fā)的新一代高分辨率區(qū)域數(shù)值預(yù)報模式和同化系統(tǒng),2004年6月對外發(fā)布了第二版和三維變分同化系統(tǒng),2008年4月發(fā)布了第三版。該模式采用高度模塊化、并行化和分層設(shè)計技術(shù),集成了迄今為止在中尺度方面的先進研究成果。模擬和實時預(yù)報試驗表明,WRF模式在預(yù)報各種天氣中都具有較好的性能,同時實現(xiàn)在線完全嵌套大氣化學(xué)模式,不僅具有較好的天氣預(yù)報水平,而且具有預(yù)報空氣質(zhì)量的能力[1]。WRF模式已經(jīng)被NCEP用來作為區(qū)域業(yè)務(wù)模式,在北京奧運會期間,基于WRF模式的精細化預(yù)報系統(tǒng)為各項賽事提供了精準的天氣預(yù)報[2],為奧帆賽提供的風(fēng)速預(yù)報產(chǎn)品分辨率達到了500 m[3]。

    隨著WRF模式的不斷發(fā)展和完善,越來越多的氣象工作者使用WRF進行高影響天氣個例特別是大降水天氣的分析和研究[4-8],在風(fēng)能資源的模擬評估中,WRF模式也發(fā)揮了很好的作用[9]。孫貞等[10]對青島的海風(fēng)環(huán)流進行了模擬,表明WRF模式較好地模擬了海風(fēng)環(huán)流發(fā)生發(fā)展的完整過程。湯浩等[11]對新疆三十里風(fēng)區(qū)的大風(fēng)進行了模擬,得出了有益的結(jié)論。

    目前,國際上流行數(shù)值預(yù)報模式的快速更新循環(huán)(rapid updatecycle,簡稱RUC)同化和預(yù)報系統(tǒng),該系統(tǒng)每日多次啟動,不斷吸收最新的探測資料更新初始預(yù)報場運轉(zhuǎn)模式制作預(yù)報,相關(guān)研究表明,由于快速更新同化了大量的實時觀測資料而能夠得到更為準確的預(yù)報結(jié)果。中國氣象局北京城市氣象研究所基于WRF模式,開發(fā)北京地區(qū)精細數(shù)值預(yù)報系統(tǒng)[12-13],為北京市氣象局短時臨近預(yù)報業(yè)務(wù)提供著強有力的技術(shù)支撐。

    新疆氣象局在中尺度區(qū)域模式本地化應(yīng)用研究方面取得了一定的進展,但同其他區(qū)域中心相比仍存在較大差距,目前運行的區(qū)域模式預(yù)報準確率仍然較低[14-15]。因此,選擇應(yīng)用效果較好的WRF展開研究,優(yōu)選適合新疆氣候和地形特征的背景場和物理過程,了解模式在新疆的預(yù)報能力及不足之處,并在此基礎(chǔ)上優(yōu)化和改進,是迫切需要開展的一項工作。

    1 資料與方法

    1.1 物理過程敏感試驗

    模式分辨率設(shè)計為27、9 km,其中9 km分辨率覆蓋全疆;選取較常用的 Lin、WSM6、Thompson微物理過程和KF、Grell 3D積云參數(shù)化方案設(shè)計了5種敏感試驗方案(表1),其他物理過程固定為長波:RRTM,短波:Goddard,近地層:Monin-Obukhov,陸面:NOAH,邊界層:YSU。選擇 2011 年 1、4、7、10 四個月代表4個季節(jié),使用NCEP的FNL分析資料驅(qū)動WRFv3.1模式進行回算,對回算結(jié)果進行了統(tǒng)計檢驗,通過對比檢驗,確定最優(yōu)方案。

    表1 物理過程敏感性試驗方案

    1.2 背景場對比試驗

    使用物理過程敏感試驗確定的最優(yōu)方案,分別以中國氣象局的T639和NCEP的GFS全球模式資料驅(qū)動WRF模式,再次進行2011年1、4、7、10四個月代表的回算,對回算結(jié)果進行了對比檢驗。

    1.3 檢驗方案

    檢驗分站點要素和形勢場檢驗兩部分,檢驗內(nèi)容見表2。

    表2 物理過程敏感試驗檢驗內(nèi)容

    1.3.1 站點要素檢驗

    將27、9 km分辨率結(jié)果使用雙線性法插值到全疆105個測站,對溫度和降水進行了評分檢驗。

    降水檢驗標準包括Ts評分、系統(tǒng)偏差B、預(yù)報效率Eh(晴雨預(yù)報)、Ets評分,其計算公式為:

    公式中的符號說明見表3。

    表3 降水的檢驗分類

    溫度檢驗指標為:1度準確率,預(yù)報與實況的誤差的絕對值≤1的樣本個數(shù)與總樣本個數(shù)之比;2度準確率,預(yù)報與實況的誤差的絕對值≤2的樣本個數(shù)與總樣本個數(shù)之比。

    1.3.2 形勢場檢驗

    將預(yù)報場和對應(yīng)時刻的預(yù)報初值場進行檢驗,檢驗的指標有相關(guān)系數(shù)r、平均誤差ME、均方根誤差RMSE,其計算公式為:

    其中,Σ為對區(qū)域內(nèi)所有網(wǎng)格點求和,F(xiàn)為預(yù)報值,A0為分析場。平均誤差計算時正負誤差抵消,它反映的是統(tǒng)計區(qū)域內(nèi)的某種系統(tǒng)性誤差。均方根誤差反映預(yù)報值與實況值的平均偏離程度,因而能反映總誤差情況,其誤差越小,說明預(yù)報值和分析場越接近,預(yù)報效果越好;反之,則預(yù)報越差。

    2 物理過程敏感試驗結(jié)果分析

    2.1 站點降水、氣溫檢驗結(jié)果分析

    圖1所示為降水站點檢驗結(jié)果,其中d1為27 km分辨率檢驗,d2為9 km分辨率檢驗結(jié)果,檢驗結(jié)果表明方案1、2、3的Ts評分相當,方案4、5略差,9 km分辨率的定性及小量級Ts評分普遍優(yōu)于27 km。其中方案2的9 km分辨率預(yù)報能力最優(yōu)。各方案對大量及暴量降水均有一定的預(yù)報能力。Ets評分的檢驗與Ts評分檢驗結(jié)論相似。預(yù)報偏差檢驗表明各方案的偏差均趨于空報,方案2的9 km分辨率的預(yù)報性能總體優(yōu)于其他方案。預(yù)報效率(晴雨預(yù)報)方案1、2、3的評分相當,方案4、5存在明顯偏差,9 km分辨率的評分明顯優(yōu)于27 km。

    逐月Ts評分(圖2)檢驗結(jié)果表明,10月預(yù)報能力最優(yōu),其次為4月,7月居第三,1月預(yù)報能力最差。

    圖3是各方案站點溫度預(yù)報檢驗結(jié)果,其中d01為27 km分辨率產(chǎn)品,d02為9 km分辨率產(chǎn)品,2℃準確率方案1、2、3的評分相當,方案4、5略差,1℃準確率方案1略好于方案2、3,方案4、5略差。各種方案的9 km分辨率的評分都優(yōu)于27 km。

    2.2 500 hPa高度場檢驗

    平均誤差反映的是系統(tǒng)性誤差,對高度場預(yù)報來說,當平均誤差為正值時,說明在預(yù)報中低壓槽偏弱,高壓脊偏強;相反,當平均誤差為負值時,說明在預(yù)報中低壓槽偏強,高壓脊偏弱。圖4給出各方案500 hPa高度場檢驗結(jié)果。從中可見,24 h預(yù)報的相關(guān)系數(shù)均高于48 h,方案1、2相當,好于其他方案,方案4、5較差;平均誤差各方案均在負5~7位勢米,說明各方案均傾向于預(yù)報低壓槽偏強、高壓脊偏弱,其中方案4平均誤差絕對值最小,方案5最大,48 h的誤差較24 h明顯;均方根誤差,方案2最小,方案4最大,說明方案4的波動較大,各方案48 h均方根大于24 h。

    2.3 850 hPa風(fēng)場檢驗

    850 hPa風(fēng)場U分量平均誤差,各方案均在0.7~1.2 m/s之間,說明預(yù)報西風(fēng)平均偏大1 m/s,東風(fēng)偏小1 m/s左右,24 h方案2最小,為0.7 m/s,48 h方案1最小,為0.9 m/s;均方根誤差方案1略優(yōu)于方案2,為7.1 m/s,較其他方案小,方案4最大,為8.8 m/s。850 hPa風(fēng)場V分量平均誤差絕對值,24 h方案3最小,48 h方案4最小,各方案誤差有正有負,在-0.3~0.6 m/s,隨機性較大;均方根24 h方案2最小,48 h方案1最小。

    2.4 海平面氣壓場檢驗

    海平面氣壓場平均誤差絕對值,24 h方案2最小,為0.1 hPa,48 h方案1、4較其他方案小,各方案誤差有正有負,在-0.9~0.8 hPa之間;均方根誤差方案1、2相當,在3.0 hPa以內(nèi),方案 5最大,為4.3 hPa。

    2.5 敏感性試驗結(jié)果

    通過各方案形勢場、站點溫度及降水的綜合對比分析、檢驗,發(fā)現(xiàn)方案1、2、3總體能力相當,其中方案2的9 km分辨率的站點產(chǎn)品略勝一籌;形勢場的預(yù)報能力方案1、2能力相當,方案4、5表現(xiàn)遜色一些,最終確定使用2號方案進入背景場敏感性試驗。

    3 背景場敏感試驗結(jié)果分析

    3.1 站點要素檢驗結(jié)果分析

    從背景場敏感性試驗降水檢驗結(jié)果,可以看出GFS為背景場與T639相比,在定性、小量、中量級別上都較同分便辨率的產(chǎn)品有一定優(yōu)勢,大量級別上27 km產(chǎn)品二者相當,9 km產(chǎn)品則是GFS有優(yōu)勢,暴量兩者相當。兩種背景場的27 km分辨率的預(yù)報除大量外,其余各兩級都不及或與9 km相當。Ets評分反映出的結(jié)果與Ts評分類似。B評分均大于1,表現(xiàn)出預(yù)報失誤以空報為主,T639為背景場的空報較之GFS更明顯些。在定性及大量以下的量級上9 km分辨率的空報較27 km小,但在暴量量級上,9 km的空報迅速增加,明顯高于27 km產(chǎn)品。晴雨準確率GFS優(yōu)于T639,9 km分辨率產(chǎn)品優(yōu)于27 km。

    背景場敏感性試驗溫度檢驗結(jié)果,可以看出GFS在1℃、2℃準確率上均較T639有一定優(yōu)勢,9 km分辨率產(chǎn)品略優(yōu)于27 km。

    3.2 500 hPa高度場檢驗

    不同背景場500 hPa高度場檢驗結(jié)果表明,24 h預(yù)報的相關(guān)系數(shù)均高于48 h,GFS好于T639;平均誤差兩種背景場均為負值,為-2.8~-4位勢米,說明均傾向于預(yù)報低壓槽偏強、高壓脊偏弱,其中GFS誤差的絕對值大于T639,48 h的誤差較24 h明顯;均方根誤差,GFS略小于T639,T639誤差的波動較大,其誤差較小的原因是正負誤差相互抵消的結(jié)果。

    3.3 850 hPa風(fēng)場檢驗

    850 hPa風(fēng)場的背景場敏感性試驗檢驗結(jié)果,從U分量的結(jié)果來看,平均誤差大于0,表現(xiàn)為西風(fēng)預(yù)報偏大,東風(fēng)預(yù)報偏?。籊FS的平均誤差和均方根誤差均小于T639,48 h的值大于24 h。

    V分量的平均誤差24 h兩種背景場均為負值,表現(xiàn)為南風(fēng)預(yù)報偏小,北風(fēng)預(yù)報偏大,GFS誤差的絕對值小于T639,而48 h的檢驗結(jié)果恰好相反;均方根誤差GFS小于T639,表現(xiàn)為其誤差更為穩(wěn)定,48 h的值大于24 h,說明誤差增大。

    3.4 海平面氣壓場檢驗

    兩種背景場的海平面氣壓場的檢驗結(jié)果,GFS兩個檢驗時次以及T639的48 h時次的平均誤差為正,為0.14~0.18 hPa,表現(xiàn)為高壓預(yù)報偏強,低壓偏弱,T639的24 h檢驗結(jié)果相反;均方根誤差24 h GFS較大,48 h T639較大。

    3.5 典型降水個例檢驗

    圖5是2011年3月15日20時至16日20時的T639和GFS驅(qū)動WRF模式的預(yù)報與實況對比圖,圖中二者對北疆、東疆降水落區(qū)的預(yù)報較好,南疆落區(qū)預(yù)報偏大,其中T639偏大得更明顯,二者都較好地預(yù)報了北疆西部、天山山區(qū)、北疆沿天山一帶的暴量降水,但空報了北疆北部的暴量,中量、大量的落區(qū)的預(yù)報也明顯偏大??傮w來看,二者的預(yù)報能力相當,對北疆大量級的降水及南疆的降水落區(qū)存在空報現(xiàn)象。

    圖5 2011年3月15日20時—16日20時預(yù)報和實況對比

    圖6 是2011年7月1日20時—2日20時T639和GFS驅(qū)動WRF模式的預(yù)報與實況對比圖,二者都存在較明顯的預(yù)報失誤,成功預(yù)報了北疆北部、東部、北疆沿天山的大量以上降水,空報了北疆西部、北疆沿天山的大量以上降水,GFS漏報了北疆盆地的小量降水;對南疆盆地的降水,T639為背景場有一定的預(yù)報能力,但預(yù)報范圍偏大,GFS則沒有預(yù)報出來,二者都空報了沿昆侖山暴量。

    3.6 背景場敏感試驗結(jié)果

    分別使用GFS和T639驅(qū)動模式,對比檢驗站點降水、溫度、500 hPa高度場、850 hPa風(fēng)場、海平面氣壓場,GFS表現(xiàn)出更好的綜合能力,確定GFS作為模式的初始場。

    4 結(jié)果

    使用 WRF 模式 Lin、WSM6、Thompson 微物理過程和KF、Grell 3D積云參數(shù)化方案,設(shè)計了5種組合方案進行敏感試驗,使用GFS和T639作為背景場驅(qū)動模式,進行2011年1、4、7、10月四個月的回算,對比檢驗了模式在新疆的站點要素、形勢場、典型個例,得到以下結(jié)果:

    (1)微物理 WSM6和積云參數(shù)化Kain-Fritsch組合表現(xiàn)出的綜合預(yù)報能力最優(yōu),可作為新疆業(yè)務(wù)運行的首選方案。

    (2)NCEP的GFS產(chǎn)品為背景場的預(yù)報能力總體優(yōu)于T639產(chǎn)品,可作為新疆業(yè)務(wù)運行的首選背景場。

    (3)使用模式9 km嵌套的產(chǎn)品插值到站點進行溫度、降水預(yù)報,其預(yù)報準確率整體優(yōu)于27 km嵌套產(chǎn)品,但對暴量降水的預(yù)報存在明顯的空報現(xiàn)象。

    (4)模式在新疆的總體預(yù)報水平不高,其中秋季的預(yù)報準確率較好,春季次之,冬季、夏季較差。

    (5)個例檢驗表明,模式對北疆降水的預(yù)報能力尚可,在南疆較差,沿昆侖山的空報現(xiàn)象明顯。

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