边界层参数化方案对文昌近地层湿度模拟的影响
Influence of Boundary Layer Parameterization Scheme on Near-Surface Humidity Simulation in Wenchang
摘要: 本文基于WRF中尺度预报模式,采用10种边界层参数化方案(YSU、MYJ、QNSE、MYNN2、MYNN3、GBM、BouLac、UW、TEMF、Shin-Hong),对2015年12个个例的近地层湿度开展了数值模拟。通过浅层风塔观测数据进行对比,研究了不同边界层参数化方案对文昌近地层湿度模拟差异。结果表明:随着近地层高度的增加,三月到七月的观测相对湿度增加,模拟相对湿度变化不大;其余月份观测和模拟的相对湿度均会降低;模拟和观测的均方根误差随高度增加而增加,相关系数随高度增加则会减小。通过对均方根误差和相关系数的分析,MYJ方案模拟数据接近观测数据,并且可以模拟出每个月份的日变化趋势,是模拟结果最好的方案。TEMF方案的均方根误差最大且相关系数表现最差,是模拟效果最差的方案。
Abstract: Based on the WRF mesoscale prediction model, 10 boundary layer parameterization schemes (YSU, MYJ, QNSE, MYNN2, MYNN3, GBM, BouLac, UW, TEMF and Shin-Hong) are used to simulate the near surface humidity of 12 cases in 2015. By comparing the observation data of shallow wind tower, the simulation differences of near stratum humidity in Wenchang under different boundary layer parameterization schemes are studied. The results show that with the increase of near ground height, the observed relative humidity increases from March to July, and the simulated relative humidity changes little. The relative humidity observed and simulated in other months will decrease; the root mean square error of simulation and observation increases with the increase of height, and the correlation coefficient decreases with the increase of height. Through the analysis of root mean square error and correlation coefficient, the simulation data of MYJ scheme is close to the observation data, and the daily variation trend of each month can be simulated. It is the best scheme with simulation results. TEMF scheme has the largest root mean square error and the worst correlation coefficient, which is the scheme with the worst simulation effect.
文章引用:郝辛凯, 齐玉磊. 边界层参数化方案对文昌近地层湿度模拟的影响[J]. 自然科学, 2023, 11(2): 156-169. https://doi.org/10.12677/OJNS.2023.112018

参考文献

[1] 车军辉, 赵平, 史茜等. 大气边界层研究进展[J]. 地球物理学报, 2021, 64(3): 735-751.
[2] 陈晓燕, 孔祥伟, 杨春芽, 等. GRAPES_Meso模式不同参数化方案在甘肃河东地区的模拟评估[J]. 陕西气象, 2021(1): 8-14.
[3] 宁志远, 刘厚凤. 大气边界层的国内外研究现状[J]. 河北环境工程学院学报, 2017, 27(2): 22-25.
[4] 张玉, 王小伦, 刘雁. 不同边界层方案在短期天气模拟中的精度评估[J]. 通化师范学院学报, 2021, 42(12): 15-21.
[5] 吴秋月, 华维, 胡垚, 等. 不同边界层方案对一次西南涡暴雨过程模拟的对比试验[J]. 长江流域资源与环境, 2018, 27(5): 1071-1081.
[6] 靳双龙, 冯双磊, 王勃, 等. 西北电网风场数值预报的大气边界层参数化方案适用性[J]. 高电压技术, 2022, 48(2): 447-455.
[7] 王媛, 张苏平, 衣立, 等. 一次层积云发展过程对黑潮延伸体海洋锋强迫的响应研究——数值模拟和试验[J]. 中国海洋大学学报: 自然科学版, 2017, 47(7): 10-20.
[8] 王成刚, 沈滢洁, 罗峰, 等. 晴天及阴天条件下WRF模式中几种边界层参数化方案的对比分析研究[J]. 地球物理学报, 2017, 60(3): 924-934.
[9] 蔡子颖, 韩素芹, 汪靖, 等. 基于天气背景天津地区重污染天气特征分析[J]. 环境科学学报, 2017, 37(10): 3906-3917.
[10] 秦楚菲, 孙家仁, 张文君, 等. 基于数值模拟和统计拟合分析华北冬季一次大范围重污染过程的形成机理[J]. 气候与环境研究, 2020, 25(2): 185-198.
[11] 贾文星, 姜海梅, 袁伟红, 等. 中尺度天气预报模式边界层参数化方案以及近地层方案对苏州东山冬季近地层气象要素模拟的影响[J]. 科学技术与工程, 2019, 19(17): 32-43.