不同边界层方案在数值模拟中的应用——以华北地区无人机航路中一次暴雨为例
Application of Different Boundary Layer Schemes in Numerical Simulation—A Case Study of a Storm in the Flight Path of UVAs in North China
DOI: 10.12677/AG.2019.99092, PDF,    科研立项经费支持
作者: 邓世雅, 钟若嵋*, 刘天雅:成都信息工程大学大气科学学院,四川 成都
关键词: 边界层方案WRF模式暴雨垂直分辨率Boundary Layer Schemes WRF Model Storm Vertical Resolution
摘要: 本文基于WRF (Weather Research and Forecasting Model)中尺度数值模式,通过改变气候模式中的边界层参数化方案和η坐标系垂直分层的方式,模拟并分析2010年7月19日华北地区无人机低空公共航路所在区域的一次暴雨,定量分析各气候模式数据的精确度,从而为今后华北地区的无人机低空飞行气象保障提供关键技术支撑。研究分析表明:降雨模拟结果受边界层参数化方案的选择影响较大,YSU方案精确度高于MRF方案;风场模拟效果受η坐标系的垂直分辨率影响较大,垂直分辨率越高,模拟效果越好。
Abstract: This paper is based on the WRF (Weather Research and Forecasting Model) mesoscale numerical model, by changing the boundary layer parameterization scheme in the climate model and the vertical layering of the η coordinate system. Simulating and analyzing a storm in the area where the low-altitude public route of UAVs in North China was located on July 19, 2010, quantitative analysis of the accuracy of each climate model data, in order to provide the key technical support for the low-altitude flight meteorological protection of UAVs in North China in the future. Research and analysis show that rainfall simulation results are greatly affected by the choice of boundary layer parameterization scheme, and YSU scheme is more accurate than MRF scheme. The wind field simulation effect is greatly influenced by the vertical resolution of eta coordinate system; the higher vertical resolution simulates the better results.
文章引用:邓世雅, 钟若嵋, 刘天雅. 不同边界层方案在数值模拟中的应用——以华北地区无人机航路中一次暴雨为例[J]. 地球科学前沿, 2019, 9(9): 861-872. https://doi.org/10.12677/AG.2019.99092

参考文献

[1] Liu, C.G., Liu, Y., Wu, H., et al. (2015) A Safe Flight Approach of the UVA in the Electrical Line Inspection. International Journal of Emerging Electric Power Systems, 16, 503-515. [Google Scholar] [CrossRef
[2] 章国材. 美国WRF模式的进展和应用前景[J]. 气象, 2004, 30(12): 27-31.
[3] 左志燕. 行星边界层参数化对我国夏季降水的影响及其成因分析[D]: [硕士学位论文]. 北京: 中国气象科学研究院, 2004.
[4] 蔡芗宁, 周庆亮, 钟青, 等. 边界层参数化对“雅安天漏”降水数值模拟的影响[J]. 气象, 2007, 33(5): 12-19.
[5] 黄泓, 李刚, 谭言科, 等. WRF3.0模式中边界层参数化方案对暴雨预报的影响[C]//中国气象学会年会. 第26届中国气象学会年会论文集. 2009: 1342-1356.
[6] 沈新勇, 马铮, 郭春燕, 等. 不同边界层参数化方案对一次梅雨锋暴雨过程湍流交换特征模拟的影响[J]. 热带气象学报, 2017(6): 793-811.
[7] 周芯玉, 廖菲, 孙广凤. 广州两次暴雨期间风廓线雷达观测的低空风场特征[J]. 高原气象, 2015, 34(2): 526-533.
[8] 周芯玉, 涂静, 廖菲, 等. 2014年5月23日广州中北部大暴雨过程多尺度特征研究[J]. 暴雨灾害, 2017, 36(3): 235-242.
[9] 李玉鹏. 模式背景场及边界层参数化方案对近地层风场预报的影响[D]: [硕士学位论文]. 北京: 中国气象科学研究院, 2017.
[10] 穆清晨, 王咏薇, 邵凯, 等. 山地复杂条件下三种边界层参数化方案对近地层风模拟精度初步评估分析[J]. 资源科学, 2017, 39(7): 1349-1360.
[11] 马媛媛, 杨毅, 胡小明, 等. WRF中三种边界层参数化方案对新疆“2•28”大风过程模拟的对比分析[J]. 沙漠与绿洲气象, 2014, 8(3): 8-18.
[12] 张碧辉, 刘树华, 等. MYJ和YSU方案对WRF边界层气象要素模拟的影响[J]. 地球物理学报, 2012, 55(7): 2239-2248.
[13] 刘羽, 杨学胜, 孙健. 在GRAPES模式中引入夹卷过程的影响试验[J]. 热带气象学报, 2013, 29(2): 215-220.
[14] 周祖刚, 张维桓, 姜勇强, 等. 高分辨率η模式暴雨个例的数值模拟[J]. 气象科学, 2001, 21(4): 452-461.
[15] 宇如聪, 彭贵康. “雅安天漏”研究: II. 数值预报试验[J]. 大气科学, 1994, 18(5): 535-551.