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中尺度海气浪耦合模式预报适应性比对及其在台风预报中的应用研究

发布时间:2020-09-09 13:33
   区域中尺度海气浪耦合模式能够更真实地反映大气和海洋的变化规律,目前已被广泛应用于海气相互作用的研究中,但利用其对西北太平洋海域的预报性能研究还开展相对较少,同时对相关参数化方案的敏感性研究还不够深入。本文利用基于MCT耦合器的WRF-ROMS-SWAN区域海气浪耦合模式,针对西北太平洋海区进行2016年9月24日—27日每日12UTC起报的72h预报试验,利用NCEP-FNL高精度再分析数据对预报结果评估检验;针对海洋模式垂直混合参数化方案MY2.5和GLS-ε,选取了2014年9月7-10日和9月17-20日共8天分别对无台风/台风天气过程开展了两组预报试验,对海表气象要素、台风路径及强度、海表面温度和混合层温度的预报效果进行了分析;以台风“凤凰”和“鲇鱼”为例,修正初始背景场中的涡旋位置和强度,分别考察其对台风预报效果的影响,为bogus涡旋重定位方案的业务化应用提供依据。本文主要结论如下:(1)根据对大气要素场预报误差的定量化分析结果,耦合模式的预报误差在可接受的范围内,相比于WRF模式其预报效果更好。对2016年9月台风“鲇鱼”的预报结果显示,耦合模式对台风路径的预报效果较好,但由于耦合作用引起的海表面温度降低的机制使得其对强度的预报偏弱。初始场的涡旋位置精度直接影响了台风的预报效果。(2)在无台风天气的情况下,海洋模式垂直混合方案GLS-ε对2m温度和2m相对湿度的预报效果要好于MY2.5方案,而在台风天气的影响下,则是MY2.5方案优于GLS-ε方案。(3)不同垂直混合方案对台风路径预报的影响不大,台风路径的预报效果主要取决于初始场台风中心的定位及台风强度。混合层热含量对台风的发展至关重要,在海洋对台风的响应过程中,MY2.5方案所造成的垂直混合更强烈,导致混合层温度偏低,从而使得台风预报强度偏弱,因此,从灾害预警的角度考虑,采用GLS-ε方案能使得耦合模式预报台风强度偏弱的情况得到一定改善。(4)涡旋重定位方案能够在保证大尺度环境场不变的前提下,对背景场中的涡旋环流范围内的要素场加以修正,因此,重定位后的涡旋环流与大尺度环境场之间保持了协调性和连续性。以台风“凤凰”和“鲇鱼”为例,涡旋重定位前后的对比试验表明,在前期的一段时间内,bogus涡旋重定位方案对台风路径和强度的预报效果有较大程度的改进。
【学位单位】:国防科技大学
【学位级别】:硕士
【学位年份】:2017
【中图分类】:P732.4;P457.8
【部分图文】:

示意图,耦合模式,机制,示意图


区域中尺度海气浪耦合模式以中尺度耦合器 MCT 为主导,以区域气象模RF、海洋环流模式 ROMS 和海浪预报模式 SWAN 作为分量构成。海洋模OMS 是三维非线性、自由表面和基于地形跟随坐标的斜压原始模式[36-37]。作兴的海洋模式,ROMS 可以模拟不同尺度的运动,在国外已被广泛地应用于生物、海洋地质以及海冰研究的诸多领域。大气模式 WRF[38-39]则是一个完压的非静力模式,控制方程组都写为通量形式。模式采用 Arakawa C 网格,网格有利于在具有高分辨率的模拟中提高准确性。目前模式已经实现了地形高度坐标(欧拉高度坐标)方案和地形跟随静力气压坐标(欧拉质量坐标)两种方案以供选择,时间积分采用三阶 Runge-Kutta 方案。而海浪模WAN[40-41]是由荷兰 Delft 大学开发的第三代近岸海浪模式,具有计算精度高定性好等特点。构建中采用中尺度多模式耦合器 MCT,通过 即插即拔 方式方便地连分量模式,同时通过对耦合模式各分量的积分控制函数中加入耦合控制函数以调用,实现了 WRF、ROMS 和 SWAN 三者间双向参数传递和物理量交换及对耦合模式积分运行的控制。耦合模式的组成和变量传递如图 2.1 所示。

水深,单位,云参数化方案,模式参数


试验验即单独运行大气模式 WRF 进行为期 4 天的 72h 预报设置如下:采用Mercator投影,模拟区域中心位置为22.9oN为 6 km,时间积分步长设定为 20s,经向和纬向网格数为 50 层,模式层顶气压设为 10 hPa。选取 2016 年 9 月 22UTC 做了连续 4 天的 72h 预报,预报结果每小时输出。模 3.1。表 3.1 控制试验中 WRF 模式参数化方案云参数化方案 微物理过程方案 长波辐射 短波辐射 边界层方Kain-Fritsch Lin RRTM Dudhia YSU试验

对比图,均方根误差,控制试验,对比图


国防科技大学研究生院硕士学位论文图 3.2 连续 4 天耦合试验预报结果均方根误差分布图(a)2m 温度 (b)2m 相对湿度 (c)10m 风 u 分量 (d)10m 风 v 分量图 3.2 给出了对耦合模式预报各大气要素场的均方根误差统计结果。从图中可以看出,2 米温度的均方根误差在各预报时段的变化较为一致,逐 12h 的误差分别为 1.06~1.16K, 1.28~1.35K, 1.18~1.28K 和 1.38~1.56K,存在一个较为明显的昼夜变化,即白天较夜晚的误差更小;2 米相对湿度的均方根误差基本维持在 6%~8%,是在第四个预报时刻(48h)之后迅速增大;u 分量和 v 分量的均方根误差变化趋势较为一致,总体呈现缓慢上升的趋势,基本维持在 1.5~3.5 m/s。

【参考文献】

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本文编号:2815037

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