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目 录

1. 引言 4

2．方法 4

2.1 参数化方案 4

2.2 数据 6

3 结果 6

3.1 WRF-ARW数值模拟结果 6

3.2 区域平均曲线图 7

3.3 与ECMWF、NCEP资料比较 9

3.4 op内部比较 15

4. 总结 16

参考文献： 17

致谢 18

不同积云对流参数化方法对WRF模式的温度日变化模拟能力的影响评估

毛曳

，China

Abstract:Using meteorological research and forecasting model,WRF-ARW,the ability of surface air temperature diurnal cycle simulation for WRF-ARW model is verified based on eight different cumulus cloud convection parameterization schemes, a comparative analysis was made on the simulation capability of WRF model in five regions of China on January 1 and 2, 2017.The results show that all the convective parameterization methods can simulate the temperature change process of 24 h, and peaks in the early morning and afternoon can be well reproduced,which are consistent with the diurnal cycle in the reanalysis data.However, due to the differences of regional selection and the physical formulas and the settings of the schemes itself, the time of the occurrence of the simulated peak and the time of occurrence of the observed peak are diff -erent.This indicates that the parameterization method, the altitude and longitude of the region have a certain effect on the extreme point of temperature change.The peak time is delayed with the increase of height and the decrease of longitude,but the influence of the change of parameter -ization method needs further study.The eight schemes are compared,and we can find that the simulation results of the Betts-Miller-Janjic scheme introducing the cloud efficiency parameter are more consistent with the reality,and it can be used more widely.

Key words: cumulus cloud convecFtion parameterization, altitude,longitude,temperature

1. 引言

温度日变化是一天内温度高低的周期性变化，大陆最高气温一般出现在14时左右，最低气温一般在日出前。当地球从东向西旋转时，太阳辐射在当地正午达到最大值。中午过后，被困在地球表面的太阳能仍然比地球通过长波辐射所发散的能量更大，从而导致每天的最大地表温度在当地中午几小时后出现。日照，土壤类型，含水量，植被覆盖率等因素都会对温度产生影响。离地面越近，温度变化越明显。通过研究温度日变化，可以来研究温室效应、城市热岛效应等环境问题，以及相关降水趋势等。关于表面温度的日周期(分析或观测)的信息对于许多气象、气候和遥感应用来说都是非常重要的。Trenberth等人(2007)使用全球分析来评估全球变暖对日温度变化和表面温度变化的影响。Idso等人(1975)和Wetzel等人(1984)利用表面温度测量数据估计了遥感数据的土壤水分。

WRF即天气预报模式，通过设置一定的初值和边值条件，进行数值计算，求解描写天气演变过程的流体力学和热力学方程组，从而预报未来天气。WRF模式中有不同的参数化方法，模拟出来的结果也会有不同。选择不同的参数选项，对模拟出的气象要素结果进行分析，大致得出不同参数化的不同准确度，这对日后WRF模拟选取方案有一定的参考性。

本次研究通过选取8种不同的参数化方法，用五个不同海拔高度不同经度区域的2017年1月资料，把两天分成每6小时一次，即2×24/6，8个时次，各时次作为初始场，一个小时做一次预报。在wrf中转出不同的结果后，画出2天共49个时次的地面2m高度温度区域平均曲线图，来比较温度极值的大小和出现时间，从而比较参数化方案的性能。

2．方法

2.1 参数化方案

为了考虑次网格尺度深对流和浅对流积云产生的大尺度效应，并描述网格无法分辨的云内上升气流，下沉气流以及云外补偿气流，引入积云参数化方案。这些方案只有在单个积云中被触发时才起作用。调整垂直加热和湿度廓线，并产生对流降水。另外一些方案还能够产生空气柱中云和降水场的倾向项，并进一步计算由对流传输造成的动量倾向项。理论上，积云对流参数化方案适用于无法分辨次网格尺度对流涡的粗分辨率网格（大于10km），但有时还能用来触发5-10km网格的积云对流。总体来讲，当模式空间网格能够分辨对流涡时（小于等于5km），就不应再使用积云对流参数化方案。

新一代中尺度数值模式和数据同化系统，特点是灵活、易维护、可扩展、有效以及适用计算平台广阔。主要特色在于具有先进的数据同化技术，功能强大的嵌套能力和先进的物理过程。适用范围很广，从中小尺度到全球尺度的数值预报和模拟都有广泛应用。既可用于业务数值天气预报，也可用于大气数值模拟研究领域。

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