不同云微物理方案对上海特大暴雨模拟影响的分析

阚煜; 刘朝顺; 乔枫雪; 束炯; 刘延安; 丁杨

doi:10.16032/j.issn.1004-4965.2017.03.011

不同云微物理方案对上海特大暴雨模拟影响的分析

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2017.03.011

阚煜^{1, 2},
刘朝顺^{1, 2, ,},
乔枫雪^{1, 2},
束炯^{1, 3},
刘延安^{1, 2},
丁杨⁴

1.
华东师范大学地理信息科学教育部重点实验室，上海 200241
2.
华东师范大学环境遥感与数据同化联合实验室，上海 200241
3.
华东师范大学气候变化研究所，上海 200241
4.
上海中心气象台，上海 200030

基金项目:

上海市自然科学基金 17ZR1408600

上海市科委重点支撑项目 13231203804

国家自然科学基金 41271055

国家自然科学基金 40801145

详细信息

通讯作者:
刘朝顺，男，福建省人，副研究员，博士，主要从事环境遥感与数据同化的研究。E-mail: csliu@re.ecnu.edu.cn

中图分类号: P426.616
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出版历程
- 收稿日期: 2015-11-09
- 修回日期: 2016-01-28
- 刊出日期: 2017-06-01

Analysis of the Impact of Different Microphysics Parameterization Schemes in Simulating Heavy Rainfall Over Shanghai

Yu KAN^{1, 2},
Chao-shun LIU^{1, 2
, ,},
Feng-xue QIAO^{1, 2},
Jiong SHU^{1, 3},
Yan-an LIU^{1, 2},
Yang DING⁴

1.
Key Laboratory of Geographic Information Science, Ministry of Education, East China Normal University, Shanghai 200241, China
2.
Joint Laboratory for Environmental Remote Sensing and Data Assimilation, ECNU & CEODE, Shanghai 200241, China
3.
Institute of Climate Change, East China Normal University, Shanghai 200241, China
4.
Shanghai Meteorological Center, Shanghai 200030, China

摘要

摘要: 利用中尺度数值预报模式WRF3.5，采用36、12和4 km三重嵌套，在积云参数化方案为BMJ条件下，选用WSM5、WSM6和Lin三种云微物理参数化方案，对发生在上海地区的两次典型特大暴雨（简称“0913”和“0825”）进行模拟试验和对比分析，探讨不同云微物理参数化方案对上海暴雨模拟的影响。结果表明：三种方案总体上都较好地模拟出两次特大暴雨过程，但在降水落区、降水中心、降水强度等方面仍存在差异。再利用地面自动站、观测站的实测雨量以及自动站与CMORPH降水产品融合的逐时降水量网格数据，结合K指数、相对湿度、垂直速度和涡度散度等物理诊断量，从降水落区、降水中心和降水强度等方面对三种云微物理参数化方案的模拟结果进行对比分析。此外，通过对三种方案主要参数的比较以及三种方案模拟的冰、雪、霰粒子混合比的垂直廓线对相应的模拟结果进行解释。结果显示：WSM5微物理方案能更好地模拟出强降水的范围，其模拟的降水量较实测偏大；WSM6方案模拟的降水落区略有偏移，降水量偏小；Lin方案模拟的降水落区偏移较大。
- WRF模式 /
- 云微物理参数化方案 /
- 暴雨 /
- 上海
Abstract: In order to study the impact of physics parameterization schemes in the WRF model on rainstorm simulations, two typical heavy rainfall events ("0825" and "0913") over Shanghai are simulated. The study was carried out with BMJ cumulus parameterization scheme and three physics parameterization schemes (Lin et al, WSM5 and WSM6 scheme) under three horizontal resolutions of 36 km, 12 km and 4 km. The results indicated that all three physics schemes generally simulated the precipitation well, but they still differ in rainfall areas, rainfall center and intensity. By using the measured precipitation data of ground stations and the hourly rainfall grid data integrated from automatic stations and CMORPH, the paper analyzed the impact of different physics schemes on precipitation from the rainfall area, center and intensity, combined with K index, relative humidity, vertical velocity, vorticity, divergence and other physical diagnosis. Furthermore, the paper compared the difference among the three physics parameterization schemes, and explained the difference of the results by using the vertical profile of qsnow, qice and qgraupel. The results showed that the micro-physical WSM5 scheme can better simulate the rainfall area, but get heavier rain than the observation, and WSM6 can well simulate the rainfall intensity but drift a little in rainfall area, andthe simulated rainfall area of Lin has a drift.
- WRF /
- physics parameterization schemes /
- heavy rainfall /
- Shanghai

HTML全文

图 1 13日08—20时自动站与CMORPH的1 °×1 °降水产品融合12 h累计降水量分布单位：mm。

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图 2 13日14时NCEP的1 ° ×1 °再分析资料500 hPa位势高度和850 hPa风场、流场

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图 3 25日02—14时自动站与CMORPH的1 °×1 °降水产品融合12 h累计降水分布单位：mm。

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图 4 25日08时的NCEP的1 °×1 °再分析资料500 hPa位势高度和850 hPa风场

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图 5 13日08—20时“0913”暴雨过程的实况（a）和4 km分辨率的三种微物理参数化方案模拟（b~d）的12 h累积降水分布单位：mm。

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图 6 同图 5，但为25日02—14时“0825”暴雨过程

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图 7 “0913”（a、c）和“0825”（b、d）的浦东新区（a、b）与徐家汇（c、d）的实测值及三种模式模拟的12 h逐时降水量分布单位：mm。

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图 8 “0913”（a）和“0825”（b）的不同等级降水的TS和EH评分

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图 9 同图 8，但为偏斜率B

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图 10 “091314”（a）和“082508”（b）的WSM6方案模拟的500 hPa位势高度和850 hPa风场

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图 11 “091314”（a）和“082508”（b）的WSM5方案模拟的两次暴雨过程对应区域的K指数场单位：℃。

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图 12 以31.23 °N为基准的“091314”（a、c、e）和以31.20 °N为基准的“082508”（b、d、f）的三种方案模拟的垂直速度（单位：m/s）纬向剖面

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图 13 同图 12，但为相对湿度（单位：%）分布

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图 14 以31.23 °N为基准的“091316”（a、c、e）和以31.20 °N为基准的“082508”（b、d、f）的三种方案模拟的850 hPa涡度场（单位：10^-5 s^-1）的分布

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图 15 “091314”（a、c、e）和“082508”（b、d、f）在30.5~32 °N，121~125 °E的三种方案模拟的冰（a、b）、雪（c、d）、霰粒子混合比（区域平均，单位：g·kg）（e、f）的垂直廓线

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表 1 三种微物理方案的主要参数设置

微物理方案	变量个数	冰相过程	混合相过程	雪晶谱截距/cm^-4	霰谱截距/cm^-4	雪晶向霰转化阈值/(g/g)
WSM5	5	是	不是	F(T)	-	-
WSM6	6	是	是	F(T)	0.04	6.0×10^-4
Lin	6	是	是	0.03	0.04	6.0×10^-4

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参考文献(32)

[1]	SKAMAROCK W C, KLEMP J B, DUDHIA J, et al. A description of the advanced research WRF version 3[R]. 2008.
[2]	YIH A C, WALSH J E. Sensitivities of numerical model forecasts of extreme cyclone events[J]. Adv Atmos Sci, 1991, 1(8): 51-66.
[3]	牛俊丽, 闫之辉. WRF模式微物理方案对强降水预报的影响[J].科技信息(科学教研), 2007(23): 17-20.
[4]	RAJU P V S, POTTY J, MOHANTY U C. Sensitivity of physical parameterizations on prediction of tropical cyclone Nargis over the Bay of Bengal using WRF model[J]. Meteor Atmos Phy, 2011, 113(3-4): 125-137.
[5]	史金丽. WRF模式不同参数化方案对内蒙古不同性质降水模拟分析[D]. 南京: 南京信息工程大学, 2013.
[6]	伍华平, 束炯, 顾莹, 等.暴雨模拟中积云对流参数化方案的对比试验[J].热带气象学报, 2009, 25(2): 175-180.
[7]	马严枝, 陆昌根, 高守亭. 8.19华北暴雨模拟中微物理方案的对比试验[J].大气科学, 2012, 36(4): 835-850.
[8]	朱格利, 林万涛, 曹艳华.用WRF模式中不同云微物理参数化方案对华南一次暴雨过程的数值模拟和性能分析[J].大气科学, 2014, 38(3): 513-523.
[9]	廖镜彪, 王雪梅, 夏北成, 等. WRF模式中微物理和积云参数化方案的对比试验[J].热带气象学报, 2012, 28(4): 461-470.
[10]	陈炯, 郑永光. WRF模式中不同边界层参数化方案对2003年7月江淮暴雨的数值模拟及其比较[C]//中国气象学会2003年年会论文集. 北京: 中国气象学会, 2003.
[11]	刘奇俊, 胡志晋.中尺度模式湿物理过程和物理初始化方法[J].气象科技, 2001, 29(2): 1-10.
[12]	楼小凤, 胡志晋, 王鹏云, 等.中尺度模式云降水物理方案介绍[J].应用气象学报, 2003(S1): 49-59.
[13]	陈德辉, 胡志晋. CAMS大气数值预报模式系统研究[M].北京:气象出版社, 2004.
[14]	HOUGHTON J, DING Y, GRIGGS D, et al. Climate Change 2001: The Scientific Basis[M]. Cambridge: Cambridge University Press, 2001.
[15]	JANKOV I Jr, GALLUS W A, SEGAL M, et al. The impact of different WRF model physical parameterizations and their interactions on warm season MCS rainfall[J]. WeaForec, 2005, 20(6): 1 048-1 060.
[16]	DASARI H P, SALGADO R. Numerical modelling of heavy rainfall event over Madeira Island in Portugal: Sensitivity to different micro physical processes[J]. Meteorolog Appl, 2015, 22(1): 113-127.
[17]	牛俊丽. 中尺度模式中不同微物理方案对强降水预报的影响[D]. 北京: 中国气象科学研究院, 2007.
[18]	汤浩, 贾丽红.美国ARW模式系统简介[J].新疆气象, 2006, 29(6): 24-26.
[19]	向高, 潘晓滨, 臧增亮. 不同降水物理过程对一次暴雨的数值试验分析[C]//第27届中国气象学会年会论文集. 北京: 中国气象学会, 2010: 1-19.
[20]	闫之辉, 邓莲堂. WRF模式中的微物理过程及其预报对比试验[J].沙漠与绿洲气象, 2007, 1(6): 1-6.
[21]	HONG S Y, DUDHIA J, CHEN S H. A revised approach to ice microphysical processes for the bulk parameterization of clouds and precipitation[J]. Mon Wea Rev, 2004, 132(1): 103-120.
[22]	MIELIKAINEN J, HUANG B, HUANG H A, et al. Improved GPU/CUDA based parallel weather and research forecast(WRF) single moment 5-Class (WSM5) cloud microphysics[J]. IEEE J Sel Top Appl Earth Observ Rem Sen, 2012, 5(4): 1 256-1 265.
[23]	HONG S Y, JUANG H, ZHAO Q Y. Implementation of prognostic cloud scheme for a regional spectral model[J]. Mon Wea Rev, 1998, 126(10): 2 621-2 639.
[24]	胡向军, 陶健红, 郑飞, 等. WRF模式物理过程参数化方案简介[J].甘肃科技, 2008, 24(20): 73-75.
[25]	曹晓岗, 王慧, 邹兰军, 等.上海"010805"特大暴雨与"080825"大暴雨对比分析[J].高原气象, 2011, 30(3): 739-748.
[26]	KOO M S, HONG S Y. Diurnal variations of simulated precipitation over East Asia in two regional climate models[J]. J Geophys Res Atmos, 2010, 115(D05105): 458-473.
[27]	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]//第26届中国气象学会年会灾害天气事件的预警、预报及防灾减灾分会场论文集. 杭州: 中国气象学会, 2009: 15.
[28]	黄海波, 陈春艳, 朱雯娜. WRF模式不同云微物理参数化方案及水平分辨率对降水预报效果的影响[J].气象科技, 2011, 39(5): 529-536.
[29]	吴风波, 汤剑平.城市化对2008年8月25日上海一次特大暴雨的影响[J].南京大学学报(自然科学版), 2011, 47(1): 71-81.
[30]	赵思雄, 陶祖钰, 孙建华.长江流域梅雨锋暴雨机理的分析研究[M].北京:气象出版社, 2004.
[31]	尹金方, 王东海, 翟国庆.区域中尺度模式云微物理参数化方案特征及其在中国的适用性[J].地球科学进展, 2014, 29(2): 238-242.
[32]	HONG S, DUDHIA J, CHEN S. A revised approach to ice microphysical processes for the bulk parameterization of clouds and precipitation[J]. Mon Wea Rev, 2004, 132(1): 103-120.