WRF模式中不同參數(shù)化方案對(duì)華中地區(qū)一次強(qiáng)降水天氣過(guò)程模擬的影響

杜 韜，莫欣岳，李 歡，張 鐳*

(1.蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，半干旱氣候變化教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅 蘭州 730000；2.蘭州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730000)

WRF模式中不同參數(shù)化方案對(duì)華中地區(qū)一次強(qiáng)降水天氣過(guò)程模擬的影響

杜 韜1，莫欣岳1，李 歡2，張 鐳1*

(1.蘭州大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，半干旱氣候變化教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，甘肅 蘭州 730000；2.蘭州大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院，甘肅 蘭州 730000)

【目的】利用中尺度數(shù)值模式WRF(V3.6.1)和NCEP的FNL資料，模擬2013年7月5-6日華中地區(qū)的一次強(qiáng)降水天氣過(guò)程?！痉椒ā客ㄟ^(guò)WRF模式中2種積云對(duì)流參數(shù)化方案和3種云微物理參數(shù)化方案的6種不同組合，考察不同微物理和積云對(duì)流參數(shù)化方案對(duì)此次降水過(guò)程模擬的影響，將模擬結(jié)果和24 h累計(jì)降水實(shí)況以及雷達(dá)回波觀(guān)測(cè)進(jìn)行對(duì)比分析。【結(jié)果】發(fā)現(xiàn)采用不同微物理和積云對(duì)流參數(shù)化方案的組合都能大致模擬出降水的落區(qū)和發(fā)展趨勢(shì)，但模擬的強(qiáng)降水中心的位置和強(qiáng)度與實(shí)況相比存在一定偏差?！窘Y(jié)論】總體來(lái)說(shuō)，KFN方案與Kessler方案的組合以及G3方案與Lin方案的組合的模擬效果較好。結(jié)合ETS評(píng)分，不同的參數(shù)化方案對(duì)不同等級(jí)降水模擬的效果不同，整體模擬效果比較穩(wěn)定的是WSM6方案和G3方案的組合。

WRF模式；微物理參數(shù)化方案；強(qiáng)降水天氣過(guò)程；ETS評(píng)分

【研究意義】降水是多種因子起作用的復(fù)雜物理過(guò)程，它涉及到云的微物理過(guò)程和宏觀(guān)動(dòng)力過(guò)程。利用高分辨率的中尺度數(shù)值天氣模式模擬和預(yù)報(bào)區(qū)域降水過(guò)程，具有不可替代的作用[1-3]。中尺度模式的參數(shù)化方案主要包括對(duì)流參數(shù)化過(guò)程方案、云微物理方案以及邊界層方案等，選擇不同的參數(shù)化方案對(duì)模擬結(jié)果的準(zhǔn)確度影響很大。其中云微物理過(guò)程是中尺度數(shù)值模式中最重要的非絕熱加熱物理過(guò)程之一，在決定大尺度大氣溫度、濕度場(chǎng)的垂直結(jié)構(gòu)中起著關(guān)鍵作用，也是降水預(yù)報(bào)的關(guān)鍵所在[4]。積云對(duì)流也是數(shù)值模式中不可缺少的物理過(guò)程，對(duì)一次強(qiáng)降水天氣過(guò)程的模擬有著重要的作用。WRF(Weather Research Forecast)模式系統(tǒng)是由美國(guó)國(guó)家大氣研究中心(NCAR)、國(guó)家大氣海洋局預(yù)報(bào)系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室、國(guó)家大氣環(huán)境研究中心(FSL,NCEP/NOAA)和俄克拉荷馬大學(xué)暴雨分析中心等多單位聯(lián)合發(fā)展起來(lái)的新一代非靜力平衡、高分辨率、科研和業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)統(tǒng)一的中尺度預(yù)報(bào)和資料同化模式[5-6]，在天氣預(yù)報(bào)、大氣化學(xué)，以及區(qū)域氣候等方面有著廣泛應(yīng)用前景?！厩叭搜芯窟M(jìn)展】國(guó)內(nèi)外許多學(xué)者對(duì)WRF模式運(yùn)用于區(qū)域降水的模擬研究進(jìn)行了不同的研究。何宏讓等[7]用WRF模式的3種云微物理參數(shù)化方案模擬2010年舟曲特大暴雨，選擇不同的云微物理參數(shù)化方案對(duì)強(qiáng)降水強(qiáng)度的模擬有很大差別，kessler方案模擬的降水范圍和走向以及累積降水量與實(shí)況基本符合，而Lin方案和Morrison方案模擬的累積降水量與實(shí)況相差較大。王婷婷等[8]運(yùn)用WRF模式對(duì)三峽庫(kù)區(qū)的一次降水過(guò)程進(jìn)行了中尺度數(shù)值模擬，發(fā)現(xiàn)WSM3簡(jiǎn)單冰方案和Ferrier微物理方案在面平均降水量、降水分布等指標(biāo)上能更好的反映實(shí)況，而WSM5方案的模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值差異較大。朱格力等[9]用WRF模式的8種不同云微物理參數(shù)化方案完成對(duì)華南地區(qū)一次暴雨過(guò)程的數(shù)值模擬和性能分析，發(fā)現(xiàn)WSM3方案對(duì)小到大雨和大暴雨的模擬效果最好，對(duì)暴雨的模擬效果最差，WSM5方案對(duì)暴雨模擬效果最好，結(jié)合TS評(píng)分和誤差分析結(jié)果，整體模擬效果最好的是WSM5方案，最差的是Lin方案。Rajeevan et al.[10]通過(guò)分析WRF模式的4個(gè)不同的云微物理過(guò)程對(duì)印度南部雷雨事件的敏感性發(fā)現(xiàn)，Thompson方案模擬的降水與實(shí)況符合最好，其他3種方案模擬結(jié)果均偏高。Jason等[11]用WSSR-88D雷達(dá)反射率資料推斷降水量，與WRF模式模擬的降水量進(jìn)行比較，發(fā)現(xiàn)在許多極端降水事件中，降水的量值、位置及局地降水頻率的最大值、降水頻率的日變化強(qiáng)度和總的空間分布模擬與觀(guān)測(cè)是相似的。黃海波等[12]用WRF模式研究了不同的云微物理參數(shù)化方案以及水平分辨率對(duì)降水預(yù)報(bào)效果的影響，發(fā)現(xiàn)模式水平分辨率的提高存在明顯的閾值?！颈狙芯壳腥朦c(diǎn)】云微物理參數(shù)化方案和積云對(duì)流參數(shù)化方案對(duì)不同類(lèi)型天氣系統(tǒng)的發(fā)展有不同的效果，而且在某些降水過(guò)程中，積云對(duì)流參數(shù)化方案幾乎完全不起作用。如何對(duì)WRF模式的參數(shù)化方案進(jìn)行優(yōu)化和選擇，有待于做進(jìn)一步系統(tǒng)的研究和評(píng)估?！緮M解決的關(guān)鍵問(wèn)題】本文利用WRF模式模擬2013年7月5日14：00至6日14:00華中地區(qū)一次強(qiáng)降水過(guò)程，選擇3種云微物理參數(shù)化方案和2種積云對(duì)流參數(shù)化方案相組合成6種參數(shù)化方案對(duì)強(qiáng)降水天氣過(guò)程進(jìn)行數(shù)值模擬試驗(yàn)，對(duì)比分析不同微物理和積云對(duì)流參數(shù)化方案對(duì)強(qiáng)降水模擬的影響，對(duì)華中地區(qū)如何合理選擇微物理和積云對(duì)流參數(shù)化方案進(jìn)行初步探討。

1 材料與方法

1.1 天氣過(guò)程概述

2013年7月5-6日，受高空槽、中低層切變線(xiàn)和西南低渦的共同影響下，我國(guó)華中地區(qū)出現(xiàn)了一次強(qiáng)降水天氣過(guò)程(圖1～2)。在500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)上(圖1a和圖2a)，歐亞中高緯地區(qū)為兩槽一脊形勢(shì)，在西伯利亞地區(qū)有一個(gè)大槽，隨著時(shí)間的推移，大槽不斷減弱，最終發(fā)展為一個(gè)橫槽，同時(shí)東北地區(qū)也有一個(gè)大槽，大槽不斷東移減弱，長(zhǎng)江地區(qū)存在一個(gè)南支槽，華中地區(qū)位于槽前脊后的位置，有上升氣流，有利于對(duì)流的發(fā)展，6日雖然華中地區(qū)的大槽有所減弱，但仍處于槽前脊后的位置(圖2a)，表明之后降水強(qiáng)度有所減弱，但仍有降水發(fā)生；在低層，即在700(或850)hPa位勢(shì)高度場(chǎng)上，存在一個(gè)東北大槽，大槽不斷東移減弱，同時(shí)江淮地區(qū)有切變線(xiàn)，偏北氣流和來(lái)自西南地區(qū)的水汽在華中地區(qū)發(fā)生輻合，有利于降水的產(chǎn)生；在海平面氣壓場(chǎng)(圖2d)上，貝加爾湖附近有一個(gè)低壓系統(tǒng)，江淮地區(qū)應(yīng)有冷鋒存在，華中地區(qū)處于東北低壓的控制范圍下，從5日到6日，可看出低壓強(qiáng)度不斷增強(qiáng)，表明水汽輻合上升增強(qiáng)，有利于強(qiáng)降水的產(chǎn)生和發(fā)展。

(a)500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)，(b)700 hPa 位勢(shì)高度場(chǎng),(c)850 hPa位勢(shì)高度場(chǎng),(d)海平面氣壓場(chǎng)(a) 500 hPa geopotential height field, (b) 700 hPa geopotential height field, (c)850 hPa geopotential height field, (d) Sea level pressure field圖1 2013年7月5日8:00天氣形勢(shì)Fig.1 The weather chart at 8:00 on 5 July 2013

(a)500 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)，(b)700 hPa 位勢(shì)高度場(chǎng),(c)850 hPa位勢(shì)高度場(chǎng),(d)海平面氣壓場(chǎng)(a) 500 hPa geopotential height field, (b) 700hPa geopotential height field, (c)850 hPa geopotential height field, (d) Sea level pressure field圖2 2013年7月6日8:00天氣形勢(shì)圖Fig.2 The weather chart at 8:00 on 6 July 2013.

1.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

本文采用WRF模式V3.6.1版本，模式選用單向嵌套式網(wǎng)格，試驗(yàn)區(qū)域中心定為(100°E，32.5°N),水平格距為27 km，格點(diǎn)數(shù)為296×226，垂直方向分為30層，模式層頂為50 hPa。模式的初始和側(cè)邊界場(chǎng)資料來(lái)自NCEP的FNL資料，水平分辨率為1°×1°，時(shí)間間隔為6 h，采用Lambert地圖投影[13-16]。為了討論不同微物理和積云對(duì)流參數(shù)化方案在同一分辨率下對(duì)一次強(qiáng)降水的影響，選用RRTM長(zhǎng)波輻射方案、Dudhia短波輻射方案、YSU邊界層方案和Noah陸面過(guò)程方案，同時(shí)采用3種云微物理參數(shù)化方案和兩種對(duì)流參數(shù)化方案的6種組合(表1)。

2 結(jié)果與分析

2.1 雷達(dá)回波拼圖的模擬對(duì)比

對(duì)于一些降水系統(tǒng)(如MCS)，從初始對(duì)流系統(tǒng)到可分辨尺度系統(tǒng)轉(zhuǎn)變的正確模擬是再現(xiàn)許多觀(guān)測(cè)特征和動(dòng)力特征的關(guān)鍵所在[17]。從圖3可以看出，在7月5日14：00(圖3a)，雷達(dá)回波帶呈東-西走向，江蘇南部和安徽中部以及湖北、四川局部地區(qū)降水強(qiáng)度大，降水范圍較廣；到5日20：00 (圖3b)，降雨帶范圍減小，同時(shí)強(qiáng)降水區(qū)域位于江蘇與安徽的南部地區(qū)，這表明強(qiáng)降水的中心位置向東轉(zhuǎn)移，降水中心范圍減小；到6日2：00(圖3c)，在江蘇南部、安徽中南部以及安徽武漢交界處有強(qiáng)降水，表明強(qiáng)降水中心范圍有所擴(kuò)大，同時(shí)降水分布范圍進(jìn)一步縮??；到 6日8：00 (圖3d)，強(qiáng)降水中心位于江蘇南部、安徽中部以及湖南、湖北交界處，強(qiáng)降水范圍進(jìn)一步增大；到6日14：00 (圖3e)，強(qiáng)降水中心區(qū)域減少，強(qiáng)降水主要位于安徽和湖南交界地帶。

表1 試驗(yàn)設(shè)計(jì)方案

(a)14:00,(b)20:00,(c) 02:00,(d) 08:00,(e) 14:00 (a)at 14:00 on 5, (b) at 20:00 on 5, (c) at 02:00 on 6,(d) at 08:00 on 6,(e) at 14:00 on 6圖3 2013年7月5-6日的累積降水量實(shí)況全國(guó)雷達(dá)拼圖Fig.3 Cumulative precipitation realistic national radar puzzle from 5 to 6 July 2013

由圖4可知，將6種不同微物理過(guò)程模擬的20:00全國(guó)雷達(dá)拼圖與實(shí)況圖對(duì)比，6種方案都大致模擬出了雷達(dá)回波的位置及走向，方案1和方案2模擬的回波范圍較實(shí)況偏少，對(duì)回波中心位置的模擬也有較大偏差，總體來(lái)看，方案5和方案6的模擬效果較好，都大致模擬出了雷達(dá)回波帶的分布范圍，實(shí)況中的回波中心位于江蘇以及安徽南部地區(qū)，模擬出的回波中心位置位于湖南地區(qū)，同時(shí)模擬的回波強(qiáng)度偏低。

綜合以上分析可知，方案5和方案6的模擬效果最好，基本模擬出了此次強(qiáng)降水的雨帶走向以及降水范圍，對(duì)降水過(guò)程的連續(xù)過(guò)程模擬效果較好，其次是方案4和方案3，這表明在相同的對(duì)流參數(shù)化方案下，云微物理方案中WSM6方案和Lin方案對(duì)強(qiáng)降水的模擬效果較好，Kessler方案的模擬效果一般。

2.2 24 h累積降水量的模擬對(duì)比

由圖5可知，降水系統(tǒng)呈東-西走向，降水主要集中在江蘇、安徽、湖北南部地區(qū)以及湖南北部地區(qū)，貴州地區(qū)也有少量降水，其中強(qiáng)降水中心位于安徽南部地區(qū)，可達(dá)到200 mm左右；次強(qiáng)降水中心位于湖北南部地區(qū)，可達(dá)到160 mm左右；在湖南和貴州局部地區(qū)，降水強(qiáng)度可達(dá)到100 mm左右。

對(duì)比圖5～6可以發(fā)現(xiàn)，6個(gè)方案基本都能模擬出本次降水的主要雨帶及其走向，但降水區(qū)東西向區(qū)域相對(duì)實(shí)況明顯伸長(zhǎng)。具體來(lái)看，模式結(jié)果都較好的模擬出了位于安徽南部的強(qiáng)降水中心位置，沒(méi)有模擬出湖北南部的次強(qiáng)降水中心，方案1、方案3 和方案4模擬的強(qiáng)降水中心位置與強(qiáng)度與實(shí)況基本吻合；方案2模擬的強(qiáng)降水中心強(qiáng)度偏弱；方案5和方案6模擬出強(qiáng)降水中心位于湖北和安徽的交界處，強(qiáng)降水中心范圍相對(duì)實(shí)況有偏差。

綜合以上分析可知，對(duì)于華中地區(qū)的一次強(qiáng)降水的模擬，各個(gè)方案均模擬出了降水的落區(qū)，方案1和方案4的模擬效果與實(shí)況基本相符合，其次是方案6和方案3的模擬效果較好，這表明KFN與Kessler的組合方案以及G3與Lin的組合方案模擬的降水區(qū)走向以及24 h累積降水量與實(shí)況基本吻合，而Kessler方案與G3方案的組合所模擬的累積降水量與實(shí)況相差較大，不能很好的模擬出強(qiáng)降水中心的位置及強(qiáng)度。

2.3 ETS評(píng)分檢驗(yàn)

ETS評(píng)分方法是目前氣象部門(mén)檢驗(yàn)數(shù)值預(yù)報(bào)產(chǎn)品并對(duì)降水預(yù)報(bào)性能進(jìn)行評(píng)估的方法之一，采用ETS評(píng)分來(lái)對(duì)各組參數(shù)化方案數(shù)值模擬得到的降雨進(jìn)行檢驗(yàn)。

從表2可以看出，不同微物理和積云對(duì)流參數(shù)化方案組合對(duì)不同等級(jí)降水的模擬效果不同。對(duì)于小雨等級(jí)的降水，方案6的模擬效果最好；對(duì)于中雨等級(jí)的降水，也是方案6的模擬效果最好；對(duì)于大雨等級(jí)的降水，方案1和方案4的模擬效果較好，其次是方案6；對(duì)于暴雨量級(jí)的降水，方案4的模擬效果較好，其次是方案1；對(duì)于大暴雨量級(jí)的降水，方案6的模擬效果最好，其次是方案4。總體來(lái)說(shuō)，方案6對(duì)各個(gè)等級(jí)降水的模擬效果最好，模擬結(jié)果比較穩(wěn)定，即WSM6方案和G3方案的組合的模擬效果較好，其次是方案4，方案3和方案5的模擬效果也較好，方案1對(duì)大雨和暴雨的模擬效果很好，方案3對(duì)中雨的模擬效果較好。

(a)方案1,(b)方案2,(c)方案3,(d)方案4,(e)方案5,(f)方案6(a) Scheme 1, (b) Scheme 2,(c) Scheme 3,(d) Scheme 4,(e) Scheme 5,(f) Scheme 6圖4 6種不同微物理過(guò)程模擬的7月5日20:00全國(guó)雷達(dá)拼圖(單位：dBZ)Fig.4 National radar puzzle in six different microphysical process simulations at 20:00 on 5 July (unit: dBZ)

圖5 2013年7月5-6日的24 h累積降水量實(shí)況圖(單位：mm)Fig.5 The 24-hour cumulative precipitation from 5 to 6 July 2013

綜合以上分析可知，對(duì)于大雨和暴雨等強(qiáng)降水的模擬，積云對(duì)流參數(shù)化方案對(duì)強(qiáng)降水模擬的影響大于云微物理參數(shù)化方案對(duì)強(qiáng)降水的影響。同時(shí)可知，從2種積云參數(shù)化方案的模擬結(jié)果評(píng)分來(lái)看，并沒(méi)有最優(yōu)的積云參數(shù)化方案，從微物理過(guò)程方案來(lái)比較，WSM6方案和Lin方案的總體ETS評(píng)分較好，Kessler方案的總體ETS評(píng)分較低。

(a)方案1,(b)方案2,(c)方案3,(d)方案4,(e)方案5,(f)方案6(a)scheme 1, (b) scheme 2,(c) scheme 3,(d) scheme 4,(e) scheme 5,(f) scheme 6圖6 6種不同微物理過(guò)程模擬降水的空間分布(單位：mm)Fig.6 Spatial distribution of simulated precipitation in six different microphysical processes

降水等級(jí)不同微物理參數(shù)化方案123456小雨0.2630.1910.3070.3300.3300.353中雨0.2610.4010.2070.1800.1800.401大雨0.5880.2170.3480.4490.3480.415暴雨0.4020.2240.3790.4250.3790.334大暴雨0.0410.1250.1670.2530.2100.296

3 討 論

為比較WRF模式的不同微物理和積云對(duì)流參數(shù)化方案對(duì)一次強(qiáng)降水天氣過(guò)程模擬結(jié)果的影響，利用6種不同微物理和積云對(duì)流參數(shù)化方案的組合，對(duì)2013年7月5日14：00～6日14:00華中地區(qū)一次強(qiáng)降水天氣過(guò)程進(jìn)行模擬。

(1)通過(guò)對(duì)比分析模擬雷達(dá)回波拼圖和實(shí)況圖，發(fā)現(xiàn)采用不同微物理和積云對(duì)流參數(shù)化方案的組合都能大致模擬出降水的落區(qū)和發(fā)展趨勢(shì)，但模擬的強(qiáng)降水中心的位置和強(qiáng)度與實(shí)況相比存在一定偏差，總的來(lái)說(shuō)，WSM6、Lin方案這2種微物理參數(shù)化方案與KFN、G3這2種積云對(duì)流參數(shù)化方案搭配所得到的方案較好的模擬出了此次強(qiáng)降水系統(tǒng)的發(fā)生發(fā)展過(guò)程，與實(shí)況較接近。

(2)WRF模式中不同的微物理和積云對(duì)流參數(shù)化方案的選擇對(duì)強(qiáng)降水落區(qū)模擬的影響不大，但是對(duì)強(qiáng)降水中心區(qū)域以及強(qiáng)度的模擬有較大差別，模擬結(jié)果表明KFN與Kessler的組合方案以及G3與Lin的組合方案模擬的降水走向和24 h累積降水量與實(shí)況基本吻合，而Kessler方案與G3方案的組合所模擬的累積降水量和強(qiáng)降水中心的位置及強(qiáng)度與實(shí)況存在偏差。

(3)從試驗(yàn)結(jié)果的ETS評(píng)分可以知道，對(duì)于小雨等級(jí)的降水，WSM6與G3組合方案的模擬效果最好；對(duì)于中雨等級(jí)的降水，WSM6、Lin方案這2種微物理方案搭配G3方案的模擬效果最好；對(duì)于大雨等級(jí)的降水，Kessler方案搭配KFN方案組合的模擬效果較好；對(duì)于暴雨量級(jí)的降水，Lin方案搭配G3方案的模擬效果較好；對(duì)于大暴雨量級(jí)的降水，WSM6方案搭配G3方案的模擬效果最好。

4 結(jié) 論

由模擬結(jié)果可知，在相同的積云對(duì)流參數(shù)化方案下，微物理參數(shù)化方案中對(duì)各個(gè)降水等級(jí)的模擬效果較穩(wěn)定的是WSM6方案和Lin方案，Kessler方案對(duì)不同等級(jí)降水模擬的效果相差較大。同時(shí)對(duì)于相同的云微物理參數(shù)化方案，選取不同的積云對(duì)流參數(shù)化方案對(duì)模擬結(jié)果也有影響。

本文的結(jié)論只是WRF模式對(duì)一次強(qiáng)降水天氣過(guò)程的模擬結(jié)果，由于不同天氣過(guò)程的主要影響因素不同，模擬的準(zhǔn)確性除了受不同微物理過(guò)程影響外，還與模式的水平分辨率的高低、是否選取合適的嵌套方案和其他物理參數(shù)化方案有關(guān)，因此，結(jié)論是否適用于其他強(qiáng)降水過(guò)程，還有待于進(jìn)一步檢驗(yàn)。

[1]CraigK,Bornstein R.MM5 Simulation of Urban Induced Convective Precipitation overAtlanta [A].Preprints, Fourth Conference on the Urban Environment[C].Norfolk, American Meteorology Society,2002:5-6.

[2]王 歡,倪允琪.2003年淮河汛期一次中尺度強(qiáng)暴雨過(guò)程的診斷分析和數(shù)值模擬研究[J].氣象學(xué)報(bào),2006,64(6): 734-742.

[3]王 婷,吳池勝，馮瑞權(quán).2005年6月廣東一次暴雨過(guò)程的中尺度對(duì)流系統(tǒng)的數(shù)值研究[J].大氣科學(xué),2008,32(1):184-196.

[4]陳德輝,胡志晉,徐大海,等.CAMS大氣數(shù)值預(yù)報(bào)模式系統(tǒng)研究[M].氣象科技，2004:35-66.

[5]Emanuel Kerry A,Zivkovic-Rothman. Development and evaluation of a convection scheme for use in climate models[J].Journal of the Atmospheric Science,1999,56:1 766-1 782.

[6]Skamarock W, Klemp J, Dudhia J, et al. A description of the advanced research WRF version 2[J].NCAR Technical Note, NCAR/TN-47.5+STR,2005.

[7]李安泰,何宏讓.不同云微物理參數(shù)化方案對(duì)舟曲“8.8”暴雨過(guò)程的影響[J].氣象與減災(zāi)研究,2011,34(3):9-11.

[8]王婷婷,周建中,曾小凡,等.WRF模式云微物理過(guò)程對(duì)三峽庫(kù)區(qū)降水預(yù)報(bào)的影響[J].水電能源科學(xué),2013,31(6):17-20.

[9]朱格利,林萬(wàn)濤,曹艷華.用WRF模式中不同云微物理參數(shù)化方案對(duì)華南一次暴雨過(guò)程的數(shù)值模擬和性能分析[J].大氣科學(xué),2014,38(3):513-523．

[10]Rajeevan M, Kesarkar A, Thampi S B, et al.Sensitivity of WRF cloud microphysics to simulations of a severe thunder storm event over Southeast India[J].Ann.Geophys,2010,28:603-619.

[11]Jason C Knievel. The Diurnal Mode of Summer Rainfall Across the Conterminous United States in 10-km Simulation by the WRF Model[C]//84th AMS Annual Meeting , U.S.A.: Seattle ,2004:10-15.

[12]黃海波,陳春艷,朱雯娜.WRF模式不同云微物理參數(shù)化方案對(duì)降水預(yù)報(bào)效果的影響[J].氣象科技,2011,39(5):529-536.

[13]Lin Y L, Farley R, Orville H D. Bulk parameterization of the snow field in a cloud model[J]. J. Climate Appl. Meteor.,1983,22,1065-1029.

[14]閆之輝,鄧蓮堂.WRF模式中的微物理過(guò)程及其預(yù)報(bào)對(duì)比試驗(yàn)[J].沙漠與綠洲氣象,2007,1(6):1-6.

[15]譚冶冰.不同陸面過(guò)程及邊界層參數(shù)化方案的城市邊界層模擬實(shí)驗(yàn)[J].咸陽(yáng)師范學(xué)院學(xué)報(bào)，2010,25(2):56-61.

[16]胡向軍,陶健紅.WRF模式物理過(guò)程參數(shù)化方案簡(jiǎn)介[J].甘肅科技，2008,20(1):73-75.

[17]侯瑞欽,程麟生.積云對(duì)流參數(shù)化方案對(duì)梅雨鋒暴雨過(guò)程模擬的影響[J].氣象科技,2007,35(4):458-463.

(責(zé)任編輯 李 潔)

InfluenceofSimulatingHeavyRainfallProcessinCentralChinabyUsingDifferentMicrophysicsandCumulusParameterizationSchemesinWRFModel

DU Tao1, MO Xin-yue1, LI Huan2, ZHANG Lei1*

(1.College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education, Gansu Lanzhou 730000, China;2.College of Information Science and Engineering,Lanzhou University，Gansu Lanzhou 730000，China)

【Objective】In this paper, a heavy rainfall occurred in central China during June 5-6 in 2013 was investigated by using the mesoscale numerical model WRF (V3.6.1) and FNL NCEP data.【Method】Based on six different combinations of two cumulus convective parameterization schemes and three cloud microphysics parameterization schemes, the influences of different parameterization schemes on the simulation of the precipitation process were studied, by comparing the observed 24-hour accumulated precipitation and radar echo with simulations.【Result】Results showed that the movements and the distribution of precipitation could roughly be simulated by using different parameterization schemes. However, relative to the observations, the simulated location and intensity of heavy precipitation center has some basis.【Conclusion】In general, the simulation results of the combination of KFN scheme and Kessler scheme and the combination of Lin scheme and G3 scheme are pretty well. Combining the equitable threat score, the simulation effects of different parameterization schemes are different for different levels of precipitation and the combination of WSM6 scheme and G3 scheme has stable simulation effects.

WRF model; Microphysics parameterization schemes; Heavy rainfall process; Equitable threat score

P445

A

1001-4829(2017)11-2583-07

10.16213/j.cnki.scjas.2017.11.033

2016-12-13

國(guó)家自然科學(xué)基金面上項(xiàng)目(41475008)；國(guó)家自然科學(xué)基金創(chuàng)新研究群體科學(xué)基金(41521004)；國(guó)家自然科學(xué)基金青年科學(xué)基金項(xiàng)目(41605005)；蘭州大學(xué)中央高?；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金(lzujbky-2016-k06)

杜 韜(1993-)，男，甘肅蘭州人，碩士研究生，研究方向：大氣物理學(xué)與大氣環(huán)境，Tel：15117125544，E-mail：545965475@qq.com，*為通訊作者：張 鐳(1960-)，男，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向：大氣物理學(xué)與大氣環(huán)境，Tel：13893615553，E-mail：zhanglei@lzu.edu.cn。