本研究利用加入起电、放电参数化方案的数值模式(Weather Research and Forecasting Model(Version 3.7.1),WRF3.7.1_ELEC),通过设计五组不同非感应起电及感应起电参数化方案敏感性试验,对发生在青藏高原东北部青海大通地区的一次雷暴...
详细信息
本研究利用加入起电、放电参数化方案的数值模式(Weather Research and Forecasting Model(Version 3.7.1),WRF3.7.1_ELEC),通过设计五组不同非感应起电及感应起电参数化方案敏感性试验,对发生在青藏高原东北部青海大通地区的一次雷暴过程进行模拟研究,对比分析了不同非感应起电机制及感应起电机制对雷暴云电荷结构的影响.结果表明:在雷暴云发展旺盛阶段,Saunders(S91)、Riming Rate(RR)、和Saunders和Peck(SP98)三种非感应起电方案模拟的雷暴云最低层均为负电荷区,而混合方案(Brooks and SP98,BSP)模拟的雷暴云最低层为正电荷区,主电荷区自下而上为“+-+-”排列的四层电荷结构.与甚高频辐射源定位法推算的结果对比,BSP方案模拟的本次高原雷暴云电荷结构更接近实际情况;几种不同非感应起电方案模拟的主电荷区外围与主电荷区电荷结构不同,说明在雷暴发展的不同阶段雷暴云的电荷结构是不同的;几种非感应起电方案模拟的电荷结构不尽相同,主要是由于霰、冰和雪粒子在不同高度所带电荷的极性及电量的大小不同,霰粒子的电荷密度对低层的影响较大,冰粒子和雪粒子的电荷密度对中上层的影响较大;加入感应起电机制后,雷暴云电荷结构分布几乎没有变化,但能使雷暴云发展旺盛阶段低层和中层的正负电荷区电荷密度有所加强.
土壤湿度不仅是地表水循环的重要组成部分,而且对天气和气候也有重要影响,它的模拟误差严重阻碍了人们对水循环的认知.本文首先评估了1°×1°水平分辨率的全球陆面数据同化产品(Global Land Data Assimilation System,GLD...
详细信息
土壤湿度不仅是地表水循环的重要组成部分,而且对天气和气候也有重要影响,它的模拟误差严重阻碍了人们对水循环的认知.本文首先评估了1°×1°水平分辨率的全球陆面数据同化产品(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)对青藏高原中部那曲地区和东部玛曲地区土壤湿度的模拟性能;鉴于GLDAS较粗的分辨率无法精细描述分析区域土壤湿度空间分布特征,于是我们基于通用陆面过程模式(Community Land Surface Model,Version 4.5),开展了高分辨率0.1°×0.1°的模拟,并对高分辨率模拟土壤湿度误差的原因进行了深入分析.结果表明:(1)GLDAS陆面数据同化产品和高分辨率陆面模式模拟结果都可以反映出土壤湿度的季节变化特征,但在非冻结期均存在不同程度的干偏差,尤其是在玛曲地区;(2)对比观测和模拟的土壤湿度发现,观测数据表现出强烈的空间异质性,而模拟结果呈现出的是空间均一性.按照模拟误差进行归类分组,对比模拟性能优劣的两组站点发现,模式物理过程不是模拟性能差异的主要因素,而两组站点间地表特征参数中的土壤质地和地形参数,以及驱动数据均没有体现出空间异质性,这可能是土壤湿度模拟结果没有表现出空间异质性的原因.
暂无评论