基于WRF的黄渤海海雾数值模拟参数化方案研究
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摘要
对数值模拟的研究现状进行了总结梳理,分析了已有研究的不足,并根据研究目标在已有研究结论基础上有针对性地设计了敏感性实验方案。经过与实地观测的结果对比来看,与海雾模拟密切相关的边界层参数化方案中的YSU方案对我国黄渤海海区的不同强度海雾均具有良好的适用性,而长波辐射方案中的Fu-Liou-Gu方案则具有更好的普适性,在这种核心方案配置下的模拟结果均可满足一般科学研究与预报业务的需求。
In order to study the optimal parameterization scheme of WRF V3.9 in simulating sea fog in the Yellow Sea and Bohai Sea, this paper summarizes the current status of research on numerical simulation and its shortcomings, and designs sensitive tests according to the research objectives based on the present conclusions.By comparing with field observations, we find that the boundary layer parameterization scheme YSU shows good applicability in the Yellow Sea and Bohai Sea with different sea fog intensity., and long-wave radiation scheme Fu-Liou-Gu shows better universality. The simulation results using those core scheme configurations can meet the needs of general scientific research and forecasting services.
In order to study the optimal parameterization scheme of WRF V3.9 in simulating sea fog in the Yellow Sea and Bohai Sea, this paper summarizes the current status of research on numerical simulation and its shortcomings, and designs sensitive tests according to the research objectives based on the present conclusions.By comparing with field observations, we find that the boundary layer parameterization scheme YSU shows good applicability in the Yellow Sea and Bohai Sea with different sea fog intensity., and long-wave radiation scheme Fu-Liou-Gu shows better universality. The simulation results using those core scheme configurations can meet the needs of general scientific research and forecasting services.
引文
[1]李鹏远.黄海海雾的观测和基于WRF模式的数值模拟研究[D].青岛:中国海洋大学,2011.
[2]滕华超.浓雾过程中尺度数值模拟及能见度集合预报个例研究[D].南京:南京信息工程大学,2011.
[3]黄政.基于不同参数化方案的大雾数值模拟及预报效果评估[D].南京:南京信息工程大学,2016.
[4]饶莉娟.YSU与MYNN边界层方案的黄海海雾模拟效果比较[D].青岛:中国海洋大学,2014.
[5]齐伊玲.典型黄海平流海雾形成机制的研究[D].青岛:中国海洋大学,2010.
[6]张守宝.高压系统影响下黄海海雾的形成机制研究[D].青岛:中国海洋大学,2010.
[7]刘子洲,陈国光,陆雪.黄海海浪天气时间尺度变化的数值模拟研究[J].海洋科学,2017,41(10):77-85.
[8]李秀镇,刘飞,曹宗元,等.日本以南海域一次锋面雾过程分析[J].海洋预报,2017,34(3):62-70.
[9]Vitousek S,Fringer O B.Physical vs.numerical dispersion in nonhydrostatic ocean modeling[J].Ocean Modelling,2011,40(1):72-86.
[10]王鹏飞,李子华.微观云物理学[M].北京:气象出版社,1989.
[11]王如云,汪天,吴楚敏,等.基于WENO格式的高精度高分辨台风风暴潮数值模式[J].海洋预报,2017,34(2):21-26.
[12]王延强,张宇,林波,等.基于NEMO的全球海洋环境预报模式在超算集群的计算性能优化[J].海洋预报,2018,35(3):41-47.
[13]郑崇伟,高悦,陈璇.巴基斯坦瓜达尔港风能资源的历史变化趋势及预测[J].北京大学学报(自然科学版),2017,53(4):617-626.
[14]张露,傅赐福,董剑希,等.台风“妮妲”风暴潮与近岸浪的数值模拟与预报[J].海洋预报,2018,35(2):27-35.
[2]滕华超.浓雾过程中尺度数值模拟及能见度集合预报个例研究[D].南京:南京信息工程大学,2011.
[3]黄政.基于不同参数化方案的大雾数值模拟及预报效果评估[D].南京:南京信息工程大学,2016.
[4]饶莉娟.YSU与MYNN边界层方案的黄海海雾模拟效果比较[D].青岛:中国海洋大学,2014.
[5]齐伊玲.典型黄海平流海雾形成机制的研究[D].青岛:中国海洋大学,2010.
[6]张守宝.高压系统影响下黄海海雾的形成机制研究[D].青岛:中国海洋大学,2010.
[7]刘子洲,陈国光,陆雪.黄海海浪天气时间尺度变化的数值模拟研究[J].海洋科学,2017,41(10):77-85.
[8]李秀镇,刘飞,曹宗元,等.日本以南海域一次锋面雾过程分析[J].海洋预报,2017,34(3):62-70.
[9]Vitousek S,Fringer O B.Physical vs.numerical dispersion in nonhydrostatic ocean modeling[J].Ocean Modelling,2011,40(1):72-86.
[10]王鹏飞,李子华.微观云物理学[M].北京:气象出版社,1989.
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[12]王延强,张宇,林波,等.基于NEMO的全球海洋环境预报模式在超算集群的计算性能优化[J].海洋预报,2018,35(3):41-47.
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[14]张露,傅赐福,董剑希,等.台风“妮妲”风暴潮与近岸浪的数值模拟与预报[J].海洋预报,2018,35(2):27-35.