使用WRF(Weather Research and Forecasting)模式对2013年海南地区气象场进行了模拟研究,并对比分析使用不同精度的陆面资料[WRF默认的陆面资料(土地利用、植被覆盖度、地形和土壤类型),2013年MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectr...使用WRF(Weather Research and Forecasting)模式对2013年海南地区气象场进行了模拟研究,并对比分析使用不同精度的陆面资料[WRF默认的陆面资料(土地利用、植被覆盖度、地形和土壤类型),2013年MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)土地利用和植被覆盖度资料,SRTM3(Shuttle Radar Topography Mission)地形资料,HWSD(Harmonized World Soil Database)土壤类型资料]对WRF模式模拟结果的影响。结果表明:采用WRF模式默认或高精度的陆面资料都能够较为准确地模拟出当地气象场的时空分布特征;采用高精度且时效性更好的陆面资料可显著地改进WRF模式对2 m温度和2 m相对湿度的模拟,冬(夏)季的均方根误差(RMSE)分别降低了7.2%(6.5%)和6.1%(7.7%),准确率(HR)分别提高了3.7%(2.8%)和3.2%(2.9%);陆面资料的分辨率及时效性对风场模拟的影响较不敏感,总体上WRF模式仍能较为准确地模拟出研究区域内风场的特征,更新陆面资料后WRF模拟冬(夏)季的风速的RMSE降低了3.8%(4.5%),HR提升了2.1%(2.9%)。展开更多
利用Weather Research and Forecasting/Chemistry(WRF/Chem)空气质量模式模拟研究了山东地区2014年2月21~26日期间的中度细颗粒物(PM2.5)污染过程,并从模拟结果评估、分布及演变特征、与气象条件的关系等方面分析了PM2.5的模拟特征。...利用Weather Research and Forecasting/Chemistry(WRF/Chem)空气质量模式模拟研究了山东地区2014年2月21~26日期间的中度细颗粒物(PM2.5)污染过程,并从模拟结果评估、分布及演变特征、与气象条件的关系等方面分析了PM2.5的模拟特征。模拟研究结果表明,山东PM2.5积聚期间多为弱的偏南风控制,消散阶段受西北风控制,当北京—天津—河北(京津冀)一带同时存在更为严重的PM2.5污染时,西北冷空气的平流输送使得山东部分地区的PM2.5浓度在完全削弱前又出现了一个高峰值。污染期间山东全省平均PM2.5的模拟浓度为125μg m^(-3),伴随着地面3.0 m/s的低风速、370 m低边界层高度和70%左右的相对湿度,其中PM2.5的模拟值受边界层高度的影响最大。整个污染期间全省平均PM2.5模拟值高于监测值10%左右,但是对于局部站点300μg m^(-3)及以上的观测峰值,模式模拟结果明显偏低。模拟效果的评估结果是:山东南部最好、然后是山东半岛,山东中部、西北部地区较差。展开更多
文摘使用WRF(Weather Research and Forecasting)模式对2013年海南地区气象场进行了模拟研究,并对比分析使用不同精度的陆面资料[WRF默认的陆面资料(土地利用、植被覆盖度、地形和土壤类型),2013年MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)土地利用和植被覆盖度资料,SRTM3(Shuttle Radar Topography Mission)地形资料,HWSD(Harmonized World Soil Database)土壤类型资料]对WRF模式模拟结果的影响。结果表明:采用WRF模式默认或高精度的陆面资料都能够较为准确地模拟出当地气象场的时空分布特征;采用高精度且时效性更好的陆面资料可显著地改进WRF模式对2 m温度和2 m相对湿度的模拟,冬(夏)季的均方根误差(RMSE)分别降低了7.2%(6.5%)和6.1%(7.7%),准确率(HR)分别提高了3.7%(2.8%)和3.2%(2.9%);陆面资料的分辨率及时效性对风场模拟的影响较不敏感,总体上WRF模式仍能较为准确地模拟出研究区域内风场的特征,更新陆面资料后WRF模拟冬(夏)季的风速的RMSE降低了3.8%(4.5%),HR提升了2.1%(2.9%)。
文摘利用Weather Research and Forecasting/Chemistry(WRF/Chem)空气质量模式模拟研究了山东地区2014年2月21~26日期间的中度细颗粒物(PM2.5)污染过程,并从模拟结果评估、分布及演变特征、与气象条件的关系等方面分析了PM2.5的模拟特征。模拟研究结果表明,山东PM2.5积聚期间多为弱的偏南风控制,消散阶段受西北风控制,当北京—天津—河北(京津冀)一带同时存在更为严重的PM2.5污染时,西北冷空气的平流输送使得山东部分地区的PM2.5浓度在完全削弱前又出现了一个高峰值。污染期间山东全省平均PM2.5的模拟浓度为125μg m^(-3),伴随着地面3.0 m/s的低风速、370 m低边界层高度和70%左右的相对湿度,其中PM2.5的模拟值受边界层高度的影响最大。整个污染期间全省平均PM2.5模拟值高于监测值10%左右,但是对于局部站点300μg m^(-3)及以上的观测峰值,模式模拟结果明显偏低。模拟效果的评估结果是:山东南部最好、然后是山东半岛,山东中部、西北部地区较差。