成都市空氣質(zhì)量預(yù)報中WRF的本地化參數(shù)選取

姚 琳, 葉芝祥, 陸成偉, 常仕鐳

（成都信息工程學(xué)院資源環(huán)境學(xué)院,四川成都 610225）

0 引言

經(jīng)濟(jì)社會的快速發(fā)展后,城市空氣污染已成為中國的一個主要環(huán)境問題。空氣質(zhì)量模式自20世紀(jì)60年代至今,已發(fā)展到第三代Model-3模式。Model-3由中尺度氣象模式、污染源排放模式和多尺度空氣質(zhì)量模式3部分組成,要得到準(zhǔn)確的空氣質(zhì)量模擬結(jié)果的重要前提就是先得到準(zhǔn)確的氣象模擬結(jié)果和準(zhǔn)確的源數(shù)據(jù)。目前WRF（Weather Research and Forecasting model）模式已廣泛地應(yīng)用到空氣質(zhì)量模式中,該模式具有良好的計算架構(gòu)及全面的威力參數(shù)化方案,它的研制是為了給理想化的動力學(xué)研究、全物理過程的天氣預(yù)報、空氣質(zhì)量預(yù)報以及區(qū)域氣候模擬提供一個公用的模式框架,研究表明,WRF模式更適用于Models-3是今后用來替代MM5的氣象預(yù)報模式[1]。關(guān)于對WRF氣象模式的參數(shù)研究,多集中于特定某一個參數(shù)方案的研究,且并沒用針對某個地域的研究,但每個城市都有地形、云層等各方面的氣象場特點,因此本文為找到最為適合成都本地化的WRF模式參數(shù)方案,以提高WRF模式的模擬準(zhǔn)確度,為進(jìn)一步對成都市空氣質(zhì)量預(yù)報打下基礎(chǔ)。

1 模型及評估方法

1.1 模式介紹

WRF模式系統(tǒng)是由美國NOAA、NCEP、Air Force等多個研究部門聯(lián)合開發(fā)的新一代多尺度數(shù)值預(yù)報模式。模式采用Arakawa C格點水平格點,是一個全可壓非靜力模式。研究選用 WRF3.2版本,模擬區(qū)域的中心點位于（30.7°N,103.97°E）,使用 9km ×3km 的 2層嵌套模式及27垂直σ層,如圖1所示。

氣象模式初始場為美國1°×1°的6小時NCEP再分析數(shù)據(jù)。實測比對數(shù)據(jù)為中國3小時MICAPs數(shù)據(jù)（MICAPs站點）,如圖2所示。研究地區(qū)為四川省成都市,包含成都市中心城區(qū)在內(nèi)的13個區(qū)縣,模擬時間為2010年空氣質(zhì)量較嚴(yán)重的11月第一周（2010-11-01至2010-11-08）。

圖1 WRF嵌套示意圖

1.2 參數(shù)選取

WRF模式主要包括微物理過程參數(shù)、積云層參數(shù)、邊界層參數(shù)、陸地過程參數(shù)等,每個過程參數(shù)的不同設(shè)置都對降水等天氣的模擬具有顯著的差異。為了在同等條件下評估出適合成都市本地化的參數(shù)方案,研究設(shè)計16種情景,如表1所示。

其中微物理過程參數(shù)此次選取Purdue Lin方案和WRF Single-Moment3-class（WSM3）方案。Purdue Lin方案是物理過程描述較為復(fù)雜的方案,其中包括云水、雨、水汽等多項預(yù)報量,是WRF模式中相對比較成熟的方案,比較適合理論的研究[2]。WSM3方案來自于NCEP3方案的修正,被稱為是簡單的冰方案,此方案包括水汽、云水或云冰、雨水或雪三種水物質(zhì),比較特別之處在于此方案的診斷關(guān)系所使用冰的數(shù)濃度是基于冰的質(zhì)量含量而非溫度,該方案對于業(yè)務(wù)模式來說足夠有效[3]。牛俊麗[4]等和閆之輝[5]等人通過不同微物理過程方案分別針對不同的天氣個例進(jìn)行模擬試驗,結(jié)果表明Lin方案和WSM3方案優(yōu)于其他微物理過程方案,能在模擬降水量、降水強(qiáng)度等方面較為接近實況。

積云層參數(shù)選取Kain-Fritsch（KF）方案和Grel-Devenyi集合（GD）方案。KF（new Eta）方案是在舊KF方案基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),利用一個簡單的云模式伴隨水汽的上升和下沉,同時包含了卷入和卷出,以及對粗糙的微物理過程的作用[6]。而GD方案則是一種質(zhì)量通量類型,該方案采用準(zhǔn)平衡假設(shè),使用不同的上升、下沉、卷入、卷出的參數(shù)和降水率。屠妮妮[7]等使用不同積云對流參數(shù)方案進(jìn)行典型個例降水預(yù)報的對比試驗,結(jié)果表明總體預(yù)報效果以KF方案和GD方案能較好的反映觀測實況。

邊界層參數(shù)此次選取Eta Mellor-Yama-da-Janjic（MYJ）邊界層方案和Yonsei University（YSU）邊界層方案,MYJ方案用邊界層和自由大氣中的湍流參數(shù)化過程代替Mellor-Yamada的25階湍流閉合模型。YSU邊界層方案是Medium Range Forecast Model（MRF）邊界層方案的第二代,方案在利用一個基于局地自由大氣Ri的隱式局地方案來處理垂直擴(kuò)散項的基礎(chǔ)上,增加了處理邊界層頂部夾卷層的方法。李嘉鵬等人[8]通過WRF模式用不同邊界層參數(shù)化方案對熱帶深對流云的模擬效果進(jìn)行研究,結(jié)果表明YSU和MYJ方案均能較好地再現(xiàn)海風(fēng)鋒的發(fā)展過程。

圖2 M ICAPs站點分布圖

表1 不同參數(shù)化方案

陸地過程參數(shù)此次選取Noah方案和Rapid Update Cycle（RUC）方案,Noah方案由Oregon State University（OSU）陸面過程方案經(jīng)不斷發(fā)展而得來[9],并發(fā)展為多機(jī)構(gòu)合作開發(fā)的陸地模式,該方案能預(yù)報四層土壤溫度和濕度,還可以預(yù)報土壤結(jié)冰、積雪影響,提高了城市地面的能力。RUC陸地方案是NCEP天氣業(yè)務(wù)預(yù)報系統(tǒng)中的陸面物理參數(shù)化方案,包含六個土壤層和兩個雪層的處理。此兩種方案比較而言,Noah方案相對復(fù)雜,對輸入數(shù)據(jù)的精確性也比較敏感[10],因此模擬效果往往沒有RUC方案好。曾新民[11]等人利用WRF模式對中國短期高溫天氣進(jìn)行不同陸地參數(shù)方案敏感性模擬分析,結(jié)果表明RUC方案比Noah方案模擬效果好。

應(yīng)注意的是當(dāng)邊界層方案選用MYJ方案時,近地面層方案即選用MYJ Monin-Obukhov方案;當(dāng)陸地過程方案選取Noah和RUC方案時,陸面模式中的土壤層數(shù)應(yīng)分別選用Noah和RUC陸面過程方案。其余物理參數(shù)化方案如輻射方案、水汽方案等均選擇相同的默認(rèn)選項。

1.3 評估方法

通過統(tǒng)計學(xué)方法——平均偏差Embe、均方根偏差Emse和相關(guān)系數(shù)Corr,來對模擬結(jié)果與氣象實測數(shù)據(jù)進(jìn)行比對。

式中,am為模擬值;a°為MICAPs觀測值;M為所選MICAPs站點數(shù);N為時間樣本數(shù)。通過以上公式可以看出,統(tǒng)計結(jié)果為對模型時空結(jié)合的評估,能反映模式的整體模擬情況。

2 結(jié)果分析

2.1 地表變量效果評估

將第2層模擬區(qū)域中的13個氣象站點的2m處溫度（T2m）、海平面氣壓（Psl）的MICAPs觀測數(shù)據(jù)與模擬數(shù)據(jù)進(jìn)行對比分析。表2和圖3給出了各方案對溫度和海平面氣壓的模擬評估結(jié)果。

如圖3（a）地表溫度 T2m的平均偏差 Embe可看出,各組方案的溫度模擬結(jié)果均比觀測值偏高一些,其中第2、6、10、14組方案的偏差較大。從各組均方根偏差 Emse可看出,各方案的離散程度均較好。表2可見,各方案的地表溫度 T2m模擬值與實測值相關(guān)系數(shù) Corr均達(dá)到0.70以上,最高 Corr為第14套方案,Corr為0.885,各方案的Corr平均值為0.810,在統(tǒng)計學(xué)上有較好的正相關(guān)性。在16種方案中,達(dá)到其相關(guān)系數(shù)平均值的共有9組參數(shù)化方案,分別為第2、6、7、10、11、12 、14、15、16 組方案,雖然這 9 組方案的相關(guān)系數(shù)差別不大,但再從圖3（a）可看出,各組在模擬值與實測值的偏差上還是有差異的,這9組方案中 Embe最小的為第15組,其次為第11組,再為第16組。

如圖3（b）所示,在對海平面氣壓Psl的模擬上,模擬值均比實測值偏低一些,但各組的 Embe、Emse差異均不大。表2可見各組方案模擬效果在相關(guān)系數(shù) Corr上差異也不大,各組 Corr均達(dá)到0.959以上,Corr平均值為0.963,在統(tǒng)計學(xué)意義上有較好的正相關(guān)性。

由于成都市地勢較平坦,各監(jiān)測站點海拔差距較小,海平面氣壓Psl雖然隨溫度、水汽、海拔等氣象要素有相關(guān)性,但海平面氣壓Psl隨之變化的幅度較小,因此各組Psl模擬結(jié)果差異沒有像地表溫度T2m模擬效果明顯,因此在選取合適的參數(shù)化方案時,可以側(cè)重于在地表溫度 T2m模擬效果上的評估。由圖3（a）可看出在 T2m相關(guān)系數(shù)均達(dá)到0.810以上的各組方案中,第15組表現(xiàn)最好,其次為第11組,再為第16組。

表2 溫度、海平面壓強(qiáng)相關(guān)系數(shù) Corr結(jié)果

通過第15組與第14組,第11組與第10組,第5組與第第6組,第3組與第2組的不同評估結(jié)果可看出,在其它參數(shù)方案都相同的情況下,邊界層參數(shù)方案對模擬結(jié)果的影響顯著。使用MYJ方案第15、11、5、3組方案效果,明顯在模擬偏差上優(yōu)于選用YSU方案的第14、10、6、2組。

圖3 16組方案模擬值與實測值的統(tǒng)計學(xué)評估

2.2 高空模擬效果評估

由于成都市僅溫江站點有MICAPs高空監(jiān)測數(shù)據(jù),此次在垂直方向上,選取了溫江站（站點號:56187）對850、700、500、400、300、250、200hPa氣壓層的一周溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行評估。模擬結(jié)果如圖 4所示,各方案相關(guān)系數(shù)均在0.70以上,在統(tǒng)計學(xué)意義上均有較好的正相關(guān)性。

由于850hPa氣壓層位勢高度在1500m左右,此高度依然可以受到陸地參數(shù)及邊界層參數(shù)的影響,所以各模擬效果差異明顯。而隨著氣壓層的遞減高度的增加,各氣壓層受各參數(shù)的影響減小,因此模擬效果差異逐步減小,而當(dāng)在250hPa氣壓層基本已在邊界層以外,模擬效果基本一致,可以認(rèn)為此層開始已經(jīng)不受邊界層方案及陸地方案等的影響。大氣中污染物的遷移、擴(kuò)散等作用主要發(fā)生在大氣邊界層內(nèi),因此空氣預(yù)報的重點應(yīng)在850hPa此氣壓層上。從圖5可看出,第15組表現(xiàn)最好。

圖4 200～850hPa氣壓層各溫度模擬相關(guān)系數(shù)

圖5 850hPa氣壓層溫度評估結(jié)果

3 結(jié)束語

通過對成都市2010年11月第一周進(jìn)行模擬,設(shè)計了16組WRF模式參數(shù)方案,并將模擬值與MICAPs實測值中地表溫度（T2m）和海平面氣壓（Psl）及高空850hPa氣壓層的溫度進(jìn)行統(tǒng)計學(xué)評估,第15組參數(shù)化方案模擬結(jié)果與MICAPs氣象實測數(shù)據(jù)的對比分析效果表現(xiàn)最佳,是為成都市空氣質(zhì)量預(yù)報中WRF的最優(yōu)參數(shù)設(shè)置,第11組次之。各組參數(shù)方案受邊界層參數(shù)方案的影響明顯,使用了YSU邊界層方案的模擬效果比用MYJ邊界層方案效果差,結(jié)果表明MYJ邊界層方案更適用于成都地區(qū)的模擬。本研究力求得到較好的本地化參數(shù)方案,以提高WRF模式的模擬準(zhǔn)確度,為進(jìn)一步對成都市空氣質(zhì)量預(yù)報打下基礎(chǔ)。

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