高原气象

第36卷 第3期 2017-06-28   

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论文

  • WRF模拟青藏高原东南部极端旱涝年降水的参数敏感性研究
  • 吴遥;李跃清;蒋兴文;董元昌
  • 2017 Vol. 36 (3): 619-631.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00057
  • 摘要 ( ) HTML PDF (1132KB) ( )
  • 为了进一步评估和提高区域模式对青藏高原地区极端气候的模拟能力,利用WRF模式,采用不同模式参数(包括边界位置、积云对流、边界层参数化方案和水平分辨率)模拟了青藏高原东南部极端旱(2006年)、涝(1998年)年夏季降水。对比不同参数模拟的降水结果表明:整体而言,无论是旱年还是涝年,除南边界以外的模式边界位置对高原主体和东南部降水模拟的影响较小;边界层方案对降水空间形态的模拟影响较小,而对降水量级的影响较大;积云对流方案对降水空间形态和量级的影响均较大;采用15 km水平分辨率时可显著改善模式对高原主体和东南部降水的模拟水平。WRF采用适当的参数组合能较好地模拟高原主体和东南部降水的空间分布,但降水量偏大。整体而言,能较好模拟旱年降水的边界层和积云对流参数化方案组合也能较好模拟涝年降水。模式模拟的高原南侧降水偏多可能使高原南侧西风偏强,并进一步造成云南西南部降水偏多;湖南南部降水偏多可能在云南东北部至贵州地区激发出较强的气旋式环流偏差,该偏差环流在四川盆地形成异常强的偏北风,导致低纬度地区进入四川盆地的水汽偏小,从而在四川盆地形成明显的相对干偏差。因此,模式在四川盆地降水模拟能力的提高不仅要做好参数的本地化工作,还需要关注盆地以外地区的影响。
  • 基于CloudSat卫星资料的青藏高原云系发生频率及其结构
  • 刘建军;陈葆德
  • 2017 Vol. 36 (3): 632-642.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2017.00028
  • 摘要 ( ) HTML PDF (1298KB) ( )
  • 应用2006年5月至2013年5月7年的CloudSat卫星观测资料,针对青藏高原上空不同高度、不同季节8类云(卷云、高层云、高积云、层云、层积云、积云、雨层云、浓积云)的发生频率,分析研究了青藏高原地区云的水平和垂直分布特征及其物理成因,为数值预报模式对云系模拟能力的评估提供了有效的验证信息。研究表明:青藏高原云的发生频率为35%,其中:低云的频率最大,接近21%;中云次之,频率14%;高云的频率最小。垂直分布上,低云最大频率的高度为5~6 km,中云为7~8 km,高云为11~12 km。水平分布上,高原东南部、西北部云发生频率较高,是高原的两个相对多云中心。低云与总的云频率水平分布基本一致;中云是高原北部、中部频率高,南部低,与低云明显不同;高云主要是夏季在高原南部频率高。从不同季节来看,冬季高原西部的低云频率高;春季高原中北部的中云频率高,西部和东南部的低云频率高;夏季南部的低云和高云频率高;秋季云发生频率都很低。在物理成因上,低云的形成主要是地形抬升作用,中云的形成与高原热力作用相关。
  • 黄河源高寒湿地-大气间水热和碳交换通量日变化特征的观测分析
  • 罗琪;文军;王欣;田辉;王作亮
  • 2017 Vol. 36 (3): 667-674.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00062
  • 摘要 ( ) HTML PDF (637KB) ( )
  • 黄河源区高寒湿地-大气间的水分和热量及碳交换过程是影响青藏高原气候变化的主要因素之一。本文从2013年7月16日至10月19日期间黄河源区麻多湿地下垫面湍流通量涡动相关系统和气象站观测资料中,每月选取3~4天晴天条件下的观测数据,分析了黄河源麻多湿地-大气间感热通量、潜热通量和CO2通量的日变化特征,并探讨了近地面能量平衡闭合度。结果表明:黄河源高寒湿地下垫面潜热通量和感热通量有日变化过程,日出后水分和热量交换通量逐渐增高,峰值均出现在12:00-16:00(北京时,下同)。在2013年夏季,黄河源湿地下垫面感热通量的最高值出现在9月15:30,达到了150.0 W·m-2,潜热通量的最高值出现在7月16:00,达到了300.0 W·m-2。黄河源高寒湿地生态系统的能量消耗主要以潜热为主,近地面能量的闭合度较差,达到了48.8%。湿地净生态系统的CO2交换通量日变化特征呈“U”型曲线,在整个植被生长季节的日变化过程中,日出后湿地系统吸收大气中的CO2,净生态系统CO2交换量NEE(Net Ecosystem Exchange)为负,中午达负极值,极值为-0.55 mg·m-2·s-1,出现在7月21日12:30;夜间下垫面释放CO2,NEE为正。进一步分析结果表明:CO2交换通量的变化动态范围受空气温度、太阳辐射和植被冠层的影响明显。
  • 夏季长生命史盆地涡活动对川渝季节降水的影响
  • 李超;李跃清;蒋兴文
  • 2017 Vol. 36 (3): 685-696.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00064
  • 摘要 ( ) HTML PDF (1894KB) ( )
  • 利用ERA-interim再分析资料和全国824个国家气象站的日降水资料,分析了1983-2012年夏季发生在四川盆地且生命史大于等于24 h(定义为长生命史)的低涡年际变化特征和成因,以及它对川渝地区季节降水的影响,研究结果表明:夏季长生命史的盆地涡的涡源主要位于盆地西南部附近和东北部附近,根据涡源位置的差异可将盆地低涡分为西南型和东北型。由于夏季长生命史西南型盆地涡出现频数远大于东北型盆地涡,因此长生命史西南型盆地涡对季节累积降水贡献较大,但是进一步分析发现长生命史东北型盆地涡产生的日降水强度较强,降水范围较广。长生命史西南型盆地涡由于较少移动,其主要影响区位于初生源地附近的局地地区,而长生命史东北型盆地涡由于移动性较强,其主要影响区位于副热带高压外围的较大范围地区。从季节尺度来说,影响两类低涡频数变化的关键大气环流因子有显著差异,当中纬度长波槽偏强,副热带高压西伸明显加强,以及高原南支绕流偏强时,有利于更多长生命史西南型盆地涡的生成;而当南亚高压强度偏弱,高纬度西伯利亚高压脊稳定维持,以及西伸的副热带高压边缘正好位于云贵高原东部地区附近时,有利于更多长生命史东北型盆地涡的生成。
  • 江淮流域6-7月极端强降水事件时空变化及环流异常
  • 杨玮;徐敏;周顺武;罗连升
  • 2017 Vol. 36 (3): 718-735.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00047
  • 摘要 ( ) HTML PDF (1691KB) ( )
  • 基于江淮流域近53年(1961-2013年)逐日降水观测资料和NCEP/NCAR再分析资料,利用百分位法定义了江淮流域6-7月极端强降水阈值,通过经验正交分解(EOF)方法将极端强降水事件分为沿淮型、沿江型和江南型三种类型。选取各类型极端强降水事件的典型个例,对环流形势进行诊断分析,结果表明:三种典型极端强降水事件发生时,850 hPa上均存在由华南西部向长江中下游的低空西南急流,沿淮型急流强度最强、急流轴位置最北,沿江型次之,江南型最弱、急流轴位置最南;500 hPa西太平洋副热带高压脊线和西伸脊点异常主要通过改变急流轴位置,来影响极端强降水的落区;200 hPa上高空西风急流均表现出强度偏强,急流带偏窄,高空急流入口的右侧与对流层低层西南急流北侧相重合。在高低空急流的共同作用下,极端强降水发生区域上方垂直速度异常偏强,比湿异常偏大,梅雨锋位置的差异决定了极端强降水的发生区域;无论是沿淮型、沿江型还是江南型极端强降水事件发生时水汽主要来自孟加拉湾到中国南海附近海域。
  • 凝结潜热加热与对流反馈对一次高原低涡过程影响的数值模拟
  • 许威杰;张耀存
  • 2017 Vol. 36 (3): 763-775.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00061
  • 摘要 ( ) HTML PDF (2022KB) ( )
  • 利用WRF模式对2009年7月29日的一次高原低涡个例进行数值模拟,研究了凝结潜热加热及其与对流活动的反馈在高原低涡发生发展过程中的作用及影响机制。通过模拟结果与实况资料的对比分析,发现WRF模式能够较好地模拟此次低涡的移动路径、中心强度和降水场分布。不考虑凝结潜热加热效应的敏感性试验结果中,模式模拟的低涡移动迟滞,降水量减少,并在移动至高原中部后迅速减弱消失。进一步分析高原低涡的结构发现,凝结潜热加热使得低涡中心附近的上升运动延伸至高层,并产生较强的对流活动,而更为深厚的上升运动又释放出较多的潜热,从而形成一种正反馈机制。位涡收支诊断分析表明,低层凝结潜热加热垂直梯度项产生的正位涡变化有利于高原低涡的增强与东移,位涡垂直通量散度项与凝结潜热加热垂直梯度项引起的位涡变化趋势相反。在高原低涡的形成和发展阶段,由于凝结潜热加热与对流活动间的正反馈机制,潜热加热垂直梯度项引起的正位涡增强,凝结潜热加热对低层的位涡变化起主要作用,有利于高原低涡的增强与东移;低涡进入成熟阶段后,凝结潜热的贡献减小,位涡水平通量散度项与位涡垂直通量散度项对位涡的变化起主要作用。
  • 基于陆面数据同化系统改进中国区域土壤湿度的模拟研究
  • 赖欣;文军;范广洲;宋海清;张永莉;朱丽华;王炳赟
  • 2017 Vol. 36 (3): 776-787.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00126
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  • 利用中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Dataset,CMFD),驱动中国科学院大气物理研究所陆面数据同化系统(LDAS-IAP/CAS-1.0),得到了2003-2010年中国区域土壤湿度数据集,同时不考虑同化卫星遥感亮温数据,直接驱动CLM3.0模拟了2003-2010年中国区域土壤湿度时空变化。将二者土壤湿度模拟结果、地面土壤湿度观测值、美国国家环境预报中心(NCEP)气候再分析数据(CFSR)、基于主动和被动微波传感器的全球土壤湿度数据(SM-MW)进行对比分析发现,考虑同化卫星遥感亮温后与不考虑同化模拟的土壤湿度空间分布有明显差异。将模拟、同化土壤湿度值与观测值对比发现,同化后的青海、甘肃、宁夏和陕西地区土壤湿度较模拟结果有一定的改善。相对于CFSR再分析数据和SM-MW遥感反演数据,模拟和同化土壤湿度值在35°N以南对土壤湿度空间分布的细节刻画更为细致。同化卫星遥感亮温数据后,从2003-2010年土壤湿度四季和年平均空间分布看出,土壤湿度空间分布从西北向东南增加。东北、江淮地区及青藏高原为土壤湿度高值区,新疆和内蒙古为土壤湿度低值区。从变化趋势来看,内蒙古、青藏高原和新疆南部年平均土壤湿度呈增加趋势,其他地区以减小趋势为主。
  • 两种垂直风廓线的对比及应用Ⅰ:一致性分析
  • 董新宁;方德贤;周国兵;吴钲;张勇;黄安宁
  • 2017 Vol. 36 (3): 788-800.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00043
  • 摘要 ( ) HTML PDF (989KB) ( )
  • 利用2013年1-9月重庆多普勒天气雷达(CINRAD/SA)和风廓线雷达(TWP8-L)观测到的垂直风廓线数据,就不同高度、不同时间及不同降水条件下二者的一致性进行了分析。研究结果表明:(1)多普勒雷达探测的风廓线资料与同期的风廓线雷达资料在垂直分布和时间变化上表现出较一致的变化趋势,两者探测的风向和风速的相关系数分别为0.90和0.75;(2)风廓线雷达和多普勒雷达探测的风向相关性(标准误差)随高度增加(降低)而逐渐增加(降低),两者间的一致性随高度不断增强。风速间的相关性也随高度增加而增加,但标准误差变化不大,稳定在2~4 m·s-1之间。在不同月份表现出类似的特征,特别是在汛期(69月)风切变从底层到高空具有很好的一致性,呈顺时针旋转;(3)两种探测资料间的一致性受降水影响明显,相对于降水偏少的冬季(1月和2月),在以小到中雨为主的春季(34月)以及中到大雨的主汛期(6-9月),多普勒天气雷达和风廓线雷达探测风廓线间的一致性得到明显增强,特别是在主汛期两者间的一致性是最高的;(4)多普勒雷达和风廓线雷达各高度层平均风向随高度的变化一致性较好,在低层( < 4 km)和高层(>5 km)风向均随高度顺时针旋转。
  • 风暴尺度集合预报中不同初始扰动的多尺度发展特征研究
  • 庄潇然;闵锦忠;武天杰;邓旭;蔡沅辰
  • 2017 Vol. 36 (3): 811-825.  DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00049
  • 摘要 ( ) HTML PDF (1401KB) ( )
  • 基于WRF模式构建集合更新预报系统,利用Haar小波分解方法分析了北京“7·21”特大暴雨过程中三种初始扰动方案所构造集合扰动的多尺度特征,基于此探讨了混合初始扰动方法的可行性,并对比了三种扰动对误差的模拟能力。其中扰动方案一是由集合转换卡尔曼滤波方法(ETKF)对NCEP全球集合预报的分析扰动更新后得到,扰动方案二(DOWN)是直接由NCEP全球集合预报扰动插值到试验所设置的模式网格中得到,而扰动方案三(BLEND)则是将上述二者通过Barnes滤波进行尺度混合后得到。结果表明:各组扰动的能量均随时间增长,其中包含分析不确定性的ETKF扰动在预报中前期有较高的中小尺度能量,而DOWN扰动有较高的大尺度能量且能量增长速度明显快于ETKF,二者能量的大值区最终都向中尺度(64~128 km)部分发展,混合后的扰动(BLEND)能量在预报中前期增长速度最快,综合表现最优。从扰动成分来看,ETKF和DOWN中在预报前期可以快速增长的部分均集中在8~32 km的小尺度上,64~128 km部分的中小尺度的扰动信息增长缓慢,而256 km的中尺度信息则很快被耗散,这为如何选取合理的滤波波段构造多尺度混合扰动提供了依据。从降水预报结果来看,控制预报误差主要集中在降水的大值区,虚假初始扰动会导致预报初期产生虚假降水区;在暖区降水阶段,扰动对误差的模拟能力较弱,而在锋面降水阶段,扰动对误差的模拟能力明显提高,总体来看大尺度的误差较难模拟,三种方案中BLEND对误差的模拟能力最强;根据扰动-误差的相关分析同样验证了BLEND在误差模拟能力方面的优势;在降水预报TS评分方面,各组集合试验均优于控制试验,其中BLEND的效果略优于ETKF和DOWN。