WRF模式及数据介绍

1、模式及数据介绍1模式介绍近年来，随着大气科学、计算机技术以及地基与空基遥感技术等多个学科领域的发展，数值天气预报学科也得到了飞跃性的发展。为了提高中小尺度灾害性天气预报的准确率，近30年的时间里中尺度数值模拟的研究得到了更多的重视。虽然仍无法避免模式带来的预报误差，但其值已明显的减小。宁贵财【16】等，采用WRFV3.3.1中尺度预报模式研究北京地区2012年7月的一次暴雨过程时很好的模拟出了暴雨落区和24小时累积降水量等。何由【17】等利用WRF模式采用无嵌套方案模拟青藏高原一次暴雨过程时也较好地模拟出了强降水雨带的位置和中心、降水强度以及降水范围等。因此WRF中尺度数值预报模式对暴雨过程的

2、模拟时有着良好的效果。WRF模式是由美国国家大气研究中心（NCAR）、美国国家海洋和大气管理局（NOAA）以及天气预报系统实验室（FSL）等研究机构和大学联合开发的新一代高分辨率、非静力平衡的中尺度数值模式，简称WRF（WeatherResearchandForecast）【。WRF模式主要包括四个部分组成：WRF的标准初始化模块（WRFSI）、同化系统（包括三维变分同化）、动力内核以及后处理模块【19】。模式中动力内核部分可分为ARW（用于科学研究）和NMM（用于业务预报）两种模块。后处理部分（图形软件）主要对模式的输出结果进行分析并处理，将模式面物理量转换到标准等压面、诊断分析物理场和图形

3、数据转换等，模式流程图见图2.1。图2.1WRF模式流程图2.2资料介绍本文所用的降水资料为甘肃省加密雨量站实际观测资料。模式模拟的初始资料采用NCEP（NationalCentersforEnvironmentalPrediction）（纬度）XLa提供的每6小时一次的（经度）格点的再分析资料【20】。目前，数值预报被视为最主要的天气预报工具，而数值预报常常被归结为一个初值问题，因此模式初值的改善一直是数值预报本地化研究的重要内容【21】。随着模式的不断升级，其同化系统功能不断加强。由于，目前数值预报模式能够相当真实的描写和模拟出实际天气过程的发展演变。因此，为了能够有效的利用各种常规、非常

4、规观测资料来形成较准确的模式初始场，已经成为进一步提高数值预报水平的关键问题。这种情况下，国内外学者已基于WRF模式展开了广泛的应用研究【22-24】。Xiao等【25】利用MM5-3DVAR系统检验多普勒径向速度直接同化对一次暴雨个例的影响，研究结果表明，同化试验能够较好的提高雨带走向和降水强度。多普勒雷达能够同时获取降水粒子的径向速度和反射率因子的特点，是观测降水最基本的工具之一。并在暴雨等中小尺度强对流灾害性天气系统的研究和业务监测以及临近预报上面有着重要的作用【25】。杨毅等【26】应用WRF模式分别进行了雷达径向风观测资料和变分法反演风场的同化试验，结果表明：同化雷达风场信息能改进模式降水预报。以上研究工作考察了多普勒雷达资料同化结果的有效性，为多普勒雷达资料在中尺度数值预报模式中的应用做了很好的探索。由于国内对多普勒雷达资料在中尺度数值模式中还没有广泛应用，还存在许多问题有待研究和解决本文针对2013年6月19日20日天水一次暴雨过程，利用中尺度预报模式WRF及其同化系统W