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研究文章
关键点:
- 这是一项关于长期(4年)两种对流模型的降水特性的独特研究
- 每月分析显示整个暖季的昼夜和繁殖系统都有独特的变化
- 验证方法的选择在很大程度上取决于验证的目的(气候与运行预测)
通讯对象:
DC Goines,david.goines@valpo.edu
引文:
Goines,DC,&Kennedy,AD(2018)。来自多年对流数据库的降水 - 允许WRF模拟。地球物理研究杂志:大气,123,2424-2453。https:// doi. Orgs.10.100/2011 jd026068
2016年10月20日收到
已于2017年10月29日接受
在线接受的文章2011年1月10日
在线发布于2010年3月6日
copy;2018.美国地球物理联盟。版权所有。
Convection-Allowing WRF模式对多年强降水数据的模拟
DC Goines1 和AD Kennedy2
1美国印第安纳州瓦尔帕莱索瓦尔帕莱索大学地理与气象系 2美国北达科他州大福克斯北达科他大学大气科系
摘要 Convetion-allowing模型(CAMs)被广泛用于业务预报,近期更是普遍被用于循环模式的规模缩减,CAM预测对于分析极少的个例研究和短期预测具有代表性,这限制了判断模拟确定性的综合性能力。长期的分析受限于对系统模式错误的理解,四年暖季的降水模拟(2010-2013年 4月-8月)已经由两个4km网格的WRF模式所积累,模拟由NCEP和NSSL所提供,每个都伴随着不同的动力核心和参数化方案。这些模拟结果由同设置4km网格间距的第四阶段降水数据所评估。美国中部空间的划分和昼夜循环的降水通过Hovmouml;ller图表、格点相关性和传统验证技术评估(ETS;Equitable Threat Score)来分析。尽管在总降水中WRF有着更高的正误差,但其空间特征与观测结果相似。举例,对于北方平原来说NCEP-WRF降水的空间分布比NSSL-WRF降水的空间分布的相关性更好。Hovmouml;ller结果揭露了NCEP-WRF的一个启动延迟和日降水衰减,然而两个模型都难以再现传播性降水的时间和地点。对于NSSL-WRF而言,其所有的空间范围和时间的ETS值是最高的。和每日分散无组织的降水区域相比较而言,在传播降水区域的ETS更高。月度分析辨认出两个模型能否正确模拟贯穿整个暖季降水的空间分布和带状运动能力的独特差异。
介绍
在暖季(4-8月)横跨美国的对流性风暴十分普遍。整日的降水强度和覆盖范围依赖于对流强迫机制,根据地理区域不同其标志也不同(Dai等人,1999;Wallance,1975)。举例,美国东南部的昼夜循环降水和太阳辐射加热紧密匹配。在这个区域,风暴在昼夜循环的行星边界层(PBL)内的发展更加独立而不是大范围的天气学上升或质量边界。风暴开端通常立刻发生在最大的日间辐射加热之后,当不稳定性最强并且对流抑制最小。该次降水在黑夜之后伴随着太阳辐射加热的丢失而消散。
此外美国的西部和北部夜间雷暴频率的最大值和对流性降水在暖季被观测到(Colman, 1990; Heideman amp; Fritsch, 1988; Maddox, 1980; Wallace, 1975)。整个区域雷达估计降水模式所得结果,在时空范围上已经超过个体对流风暴的生命周期,但是与典型的天气学扰动相比伴随着更快传播速度。(Carbone 等人 2002)。由Carbone等人的时间-经度频率图(Hovmouml;ller diagrams)可得明显的降水频率的脊轴延伸向东,从落基山脉的前山(~105°W)至更低的大平原(~94°W)从下午到傍晚及通宵。伴随着夜间发生的雨量最大值,这种相干波在中原地区产生了相位滞后的日信号。得出结论,这种信号是由频繁发生的暖季中尺度对流系统(MCSs)所产生。然而这个信号只在夏天出现(6月-8月),传播信号也在4月和5月出现在远东地区,甚至在美国的东南部。
MCS活动是由于存在更强的垂直风切变和更大规模的强迫机制。尽管由于行星边界层的冷却,基于表面的不稳定度降低,传播的对流性活动的强度通常在天黑后达到峰值。有许多可能的夜间启动MCSs的机制。落基山脉作为较高热源,诱发深对流层重力波,重力波向东传播并且可能触发夜间对流系统(Mapes,1993;Mapes等人,2003;Schumacher,2009)。一些研究还发现,在落基山脉背风区的对流起始可能由白天加热产生的位涡度(PV)异常升高所引起的垂直运动所导致(Jirakamp;Cotton,2007;Liamp;Smith,2010)。MCS的发展和维持还依赖于与从南边来的低空急流(LLJ)有关的的潜在浮力大气,这在春末和夏季夜间的大平原中部十分常见。(Arritt 等人., 1997; Pitchford amp; London, 1962; Pu amp; Dickinson, 2014)。MCS活动通常发生在形成斜压边界层的低空急流的北端(Tuttle amp; Davis,2006年)。
不管是在对流开始,美国中部夜间对流的独特性是指尽管存在表面冷却,但其强度长期持久。新生的MCSs的深厚的潜热释放的对流反馈可能有助于上述的深对流重力波或夜间“浮力孔”的再加强,“浮力孔”可能有助于对流强度的持续。(Fovell 等人, 2006; Trier 等人, 2010; Tripoli amp; Cotton, 1989a, 1989b; Tuttle amp; Davis, 2006)。由于表面辐射冷却,稳定边界层的存在可能导致夜间浮力孔在对流产生冷池之前传播 (Crook amp; Moncrieff, 1988; Carbone et al., 2002; Coleman amp; Knupp, 2011;Wilson amp; Roberts, 2006)。尽管缺乏有重要意义的对流有效位能(CAPE),但与对流流出相关的密度流有助于这些孔的上升。这考虑到上升的CAPE能够在一个没有基于地表的地块的情况下被利用,是由于夜间浮力孔具有重要的低层对流层空气的净位移。(Knupp, 2006; Koch et al., 2008; Marsham et al., 2011; Parker,2008; Weckwerth et al., 2004; Whiteman et al., 2006)。区域性活动例如国际水汽项目(IHOP)( Weckwerth et al., 2004), Bow Echo和MCV实验(BAMEX)(Davis et al., 2004),中尺度预测实验(MPEX)((Weisman et al., 2015)和夜间平原上升对流(PECAN)(Geerts et al., 2016)等活动都有助于夜间对流的启动,MCS的维持以及相关环境的观察和研究。
由于平原中部夜间对流的弱模拟被证实,所以对于数值天气预报(NWP)和气候模式来说夜间对流一直是个问题(Liang 等人., 2004; Surcel et al., 2010; Trenberth et al., 2010, etc)。暖季定量降水预测结果并不正确并且可能影响迎风格式预报(Rodwell et al., 2013)。先前的研究已经发现被NWP中所需要的伴随网格尺度方针(即,dxgt;10km)的对流参数化方案无法产生和维持去复现由Carbone等人(2002)确定的传播性降雨轴的夜间对流。Clark et al., 2007; Davis et al., 2003; Weismanet al., 2008),这在弱强迫的情况下尤其如此(Davis等人,2003)。令人乐观的是刘等人(2006)能够用少量的参数化模拟的案例复现暖季降水在时间-经度空间上的一致性。然而Davis等人(2003)已经得出结论如果平均周期超过7天,则传播信号与观测无关。这突出了长期分析的必要性,而不是使用案例研究来评估NWP。
要预报暖季降水,必须正确模拟降水系统的全三维结构。这需要网格间距足够小,用以表现MCS内的对流,从而避免使用对流参数化。此外,还提供了适当的微物理参数化方案来控制云滴和冰晶的形成,生长,以及作为降水沉降。Weisman等(1997)发现4 km是正确模拟MCSs内部对流一般结构所需网格间距的上界。在4公里以上,由于对对流质量通量的高估,形成了“网格规模的风暴”。
Convention-allowing model(CAMs)的网格间距小于等于4公里,它模拟的MCSs比对流参数化模型更接近观测结果,降水结构更真实。总的来说,CAMs使得定量降水预报有了相当大的改进(Baldauf 等, 2011;Benoit等,2002;Done等,2004;Roberts amp; Lean, 2008;Schwartz等人,2009;Skamarock等人,2008;Weusthoff等,2010)。例如,Clark等人(2007)在2005年7月进行了为期25天的22公里网格距和5公里网格距的天气研究与预报(WRF)模拟试验。
这两个模拟都是使用非流体静力的中尺度模型(NMM)作为动力学核心((Janjic 等., 2001; Janjic, 2003),但是在Advanced Research WRF (ARW)动力学核心上也进行了22公里网格距的模拟(Skamarock et al., 2008)。在5km 网格距的WRF模拟中,对降雨传播的日循环和相干性的表征有了显著改善。
对于模型来说,正确模拟层状区域降水系统也同样重要,因为该区域在暖季总降水中所占比例很大(Feng et al., 2012;RuizBarradas amp; Nigam, 2005;Wu et al., 2012)。MCSs有时可包含中尺度上升产生的大的层状区域(Houze, 1993),但层状降水也可由耗散对流单元引起(Houze et al., 1989;Houze、1993、1997;Yuter amp; Houze, 1995a, 1995b)。因此,如果数值模型中的网格间距足够小,能够描述没有对流参数化方案的降水系统的结构,那么微物理参数化方案对于正确模拟对流性降水和层状降水都是至关重要的。Liu et al.(2006)的结论是,混合相微物理方案,如WSM6 (WRF单参数六种水凝物粒子微物理方案),优于更少水凝物粒子的简单微物理方案。综上所述,霰和雹相关过程的添加和表征对于正确模拟风暴结构和降水具有重要意义(Fovell amp; Ogura, 1988;Gilmore等,2004a;Gilmore等,2004b;Wu et al., 2012)。
虽然一些研究得出结论,CAMs提高了降水预报的技能,但其他研究表明,基于网格点的技能得分的增加不明显(Baldwin amp; Lakshmivarahan, 2003;戴维斯等人,2006a;Mass等,2002)。基于网格点的技能评分在高分辨率数据中存在固有的缺陷。降水预测区域的小空间位移会导致较大的技能得分误差。这种位移不能用更粗的模型来解决。因此,即使主观分析显示高分辨率CAMs具有优势,网格点技能得分也有一个收益递减点,并不表示具有同样的优势。由于CAMs网格间距较小,需要对预测验证进行仔细考虑。还开发了其他预测验证指标。其中包括使用邻域方法的网格点概率评估 (Roberts amp; Lean, 2008;Schwartz et al., 2010)和基于对象的验证,这种验证可以利用传统的命中或遗漏指标,但通常使用带有邻域方法的对象的概率评估(Baldwin et al., 2005, 2001;Clark et al., 2014; Davis等人,2006b;Done等,2004;Ebert amp; McBride, 2000)。
预测和观测数据之间的长期综合比较消除了日常高分辨率模型模拟中存在的小规模变化,并允许分析该模型再现大气变量的气候学平均值的一般能力。类似地,预测技能在长时间内得到更彻底的评估,而不是通过人工挑选的案例研究来引入人类偏见。这不仅有利于预测,而且有助于评价这些模型捕捉各种性质气候学的能力。最近,CAMs被用于降低全球环流模型(GCMs)的输出,以分析气候变化对当地天气的影响(Gensini amp; Mote, 2014;Liu et al., 2006;Rasmussen等,2011;Trapp等,2011;Robinson等,2013)。Prein等人(2015)对之前的工作进行了全面讨论,并概述了为区域气候研究运行CAMs的益处和挑战。在这些研究中,所描述的区域气候的技能比每小时或每天模拟的大气状态的技能更重要。这些研究也证明了CAMs的良好特性,包括与原始GCMs相比,能够准确模拟降水的空间和日变化。也证明了CAMs的良好特性,包括与原始
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