(论文)坡地坡向短波辐射参数化对不同天气过程的影响

更新时间:2023-06-02 12:56:52 阅读: 评论:0

1250E,3km的为25。一35。N、113.5。一122。E(江淮流域梅雨锋区,以下简称“梅雨锋区”)。不同分辨率的东西向格点数分别为133、241、358和287,南北向格点数分别为81、151、179和211。
秦时明月之龙腾万里设计了2个数值试验方案:CTRL为原方案,计算GSW时不考虑地形坡度、坡向的作用;SLOPE为改进方案,计算GSW时考虑了地形坡度、坡向的作用,两个方案都积分48h,每2h输出一次结果。
ActaMeteorologicaSinica气象学报2008,66(1)
2,2模式各个分辨率地形和各个天气状况的特点图1给出60、30、6和3km等不同模式分辨率情况下的地形分布,我们可以清楚地看到模式分辨率越高,地形结构越细致,特别是在云贵高原、秦岭、大巴山、大娄山、大别山、武夷山和南岭等有山地区,在高分辨率情况下,可以更准确地反映出该地区的次网格地形特征。
图1不同分辨率情况下的地形分布
(a.60km,b.30km,c.6km,d.3km;单位:m)
Fig.1Topographicheightindifferent
modelresolutions(a.60km。b.30km。c.6km。d.3km;unit:m)
选取2005年4个个例,即20050621、20050827、20050716和20050901,数字分别代表年、月和日。对前2个个例只分析分辨率为6和60km的模拟结果,对后2个则分析所有分辨率时的结果。4个个例的天气过程特征如下:20050621:6月17—25日,受暖湿气流和弱冷空气的共同影响,华南大部、江南中南部出现了入夏以来最强的一次强降水天气过程;20050716:0505号台风“海棠”7月18日凌晨到中午在中国台湾省基隆到台东一带沿海登陆。7月17—24日,台湾、福建、浙江、江西、安徽等地的部分地区出现强降水和大风天气。因此,7月16日为典型的台风登陆前的代表;20050827:无典型天气状况;20050901:0513号台风“泰利”在9月1日7:30左右在中国台湾省宜兰、花莲间登陆,后在1日14:30在福建莆田登陆。9月1日为典型台风登陆时的代表。根据上述天气特征可以将4个个例分为3类:台风登陆前后(个例20050716和20050901)、降水
量较多(个例20050621)和一般天气状况(个例
黄丹青等:坡地坡向短波辐射参数化对不同天气过程的影响20050827)。
茯苓有什么作用
3在不同类型天气状况下坡地辐射影响的对比分析
虽然地形坡度坡向对GSW计算的影响同时受到地形结构和分布以及天气过程的影响,但由于这种影响主要源于地形的不均一性,GSW的变化与地形分布和结构的关系可能更大。因此,我们首先对降水量偏多个例(20050621)中,2种模式分辨率下CTRL和SLOPE得到的模拟结果进行较详细的分析和比较。在其他个例中,只给出与该个例有明显不同的结果,以节省篇幅。
3.1降水量偏多个例(20050621)的对比分析3.1.1对地表短波辐射的影响
为了分析引入地形坡度坡向后GSW的变化,我们定义短波辐射变化的百分率为:C=掣×
D100(B不为零);或C=半×100(A不为零),
否则C=0(A和B均为零),分析发现,B通常不为
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零。其中A、B分别为考虑和不考虑地形坡度、坡向时的GSW(以下均同)。
图2给出东亚范围低分辨率(60km)情况下,2005年6月21日00时为初值预报的GSW变化百分率的空间分布图,图2a为前24h预报的平均,图2b为26h瞬时预报(北京时10时),图2c为48h预报的平均。
比较图2a和b,26h预报的GSW瞬时差异比前24h预报的平均差异大得多,基本都大一个数量级,而且出现差异的范围也更为广泛,前24h预报平均的GSW差异比48h预报的平均差异略微大一点,但是从空间分布来看,后者比前者出现差异的区域要更为广泛。可见,随着积分时间的增长,地形坡度坡向的效应更为明显,但在一定时闻后,影响的量值趋于稳定,而影响区域则扩大。
图3为梅雨锋区在较高分辨率(6km)情况下,同一个例预报的GSW变化百分率的空间分布图。
由图3可知,高分辨下GSW差异的空间分布和数量关系与低分辨率(60km)时的基本一致。不过,
图2东亚范围低分辨率(60km)情况下,2005年
6月21日00时为初值的预报GSW变化
百分率的空间分布
(a.前24h预报的平均,b.26h预报,
c.48h预报的平均;单位:%)
Fig.2Percentagesof
GSW
changesinlowermodel
resolution(60km),initialdateis00:00BST21June2005(a.averageofthefirst24hourforecasts,b.the26hour
严惩不贷的意思forecast.c.averageofthe48hour
forecasts;unit:%)
ActaMeteorologicaSinica气象学报2008,66(1)
图3梅雨锋区高分辨率(6lun)情况下,2005年6月21日00时为初值预报的GSW变化百分率的空间分布
(a.前24h预报的平均,b.24h预报;单位:%)
Fig.3Percentagesof
GSWchangesintheMeiyufrontinhighermodelresolution(6km),
initialdateis00:00BsT21June2005
(a.averageofthefirst24hourforecasts,b.the24hourforecast;unit:%))
我们可以清楚地看到,在高分辨率情况下,CTRL和SLOPE两种方案GSW差异比较大的地区
大多发生在地形复杂的多山地区,表明地形坡度和坡向对辐射的局地影响明显,而在分辨率较低情况下,很难看出这种关系(与图2比较可知)。
3.1.2对降水场的影响
图4为不同分辨率情况下梅雨锋区(25。--35。N,105。一125。E)预报的平均GSW变化百分率与降水差(SLOPE-CTRL)的空间分布。由图4可以看到,SLOPE和C隙I.两种方案模拟的降水差异在20ITllTI以下,而且差异在5mm左右的地区面积比较大,降水的增加和减小(等值线表示)与坡地辐射引起GSW的减小和增加(阴影表示)是一致的。但在低分辨率情况下(参照图1的地形分布),我们看不出它们与山脉和地形的关系。
在高分辨率(6km)情况下,无论24h还是48h预报,降水的增加和减小不仅发生在GSW差异比较大的地区,且与地形复杂的多山地区有较明显的对应关系,表明地形坡度和坡向对降水场的局地影响甚为明显。图4还表明,无论在高分辨率还是低分辨率(60km)的情况下,48h预报的差异均比24h的要大,说明积分时间越长,地形坡度坡向的累积效应也更为明显。
从以上结果可知,地形坡度和坡向引起的GSW和降水变化的对应关系是复杂的。本文试验中降水方案没有改变,降水的增加或减少应该是由于GSW计算中考虑了地形坡度和坡向而引起的,但降水的增加或减少又反过来影响了坡地辐射。因此,降水和坡地辐射相互作用,这种相互作用的复杂关系决
定了GSW和降水的空间分布。尽管如此,当水平分辨率较高且地形陡峭起伏时,坡度和坡向对辐射的作用成为首要的影响因子,降水的反作用则相对减弱,因此在高分辨率(6km)情况下,降水的增加和减小与地形复杂的多山地区GSW的变化有较明显的对应关系。
以下从水汽通量的角度来讨论加入坡地坡向作用后对垂直方向水汽输送的影响。根据模式的分层情况,假设在300hPa以上的大气中没有水汽,那么某单位整层大气垂直水汽输送通量可以由下式算出
1r850
Q=三1wqdp(1)
g300
宠物品种>课堂的拼音其中叫为垂直速度,q为该单位气柱各层大气的比湿。
图5为高分辨率(6km)情况下,48h内平均垂直水汽输送通量的空间差异分布。其中选取的为平均GSW差异较大的区域:110。--120。E、25。一30。N。由图可知,坡度坡向作用的引入,在大面积的区域呈现负值,表明向上的水汽输送减弱,正好对应图4中
离骚全文翻译
负的降水差异。一则报道>续母

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