WRF模式中三种边界层方案的评估外文翻译资料

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WRF模式中三种边界层方案的评估

XIAO-MING HU

Department of Atmospheric Sciences, Texas Aamp;M University, College Station, Texas, and Department of Meteorology,

The Pennsylvania State University, University Park, Pennsylvania

JOHN W. NIELSEN-GAMMON

Department of Atmospheric Sciences, Texas Aamp;M University, College Station, Texas

FUQING ZHANG

Department of Meteorology, The Pennsylvania State University, University Park, Pennsylvania

(Manuscript received 5 November 2009, in final form 14 April 2010)

摘要

准确地描述气象要素，特别是在行星边界层(PBL)中，对大气污染的模拟具有重要的意义PBL参数化方案在边界层模拟中起到重要作用。本研究对使用WRF模式中三种不同的PBL参数化方案所得出的结果进行敏感性检验，[Mellor–Yamada–Janjic (MYJ), Yonsei University(YSU), and the asymmetric convective model, version 2 (ACM2)]。将2005年7月- 9月德克萨斯州地面和边界层观测数据与利用WRF模式中不同方案模拟的92天，每天36小时的高分辨率模拟结果进行对比，结果表明，YSU和ACM2方案下的模拟偏差比MYJ方案要小得多。采用三种方法中唯一的局部闭合方案MYJ方案进行仿真，得到的偏差为PBL参数化方案中最冷、最湿的。这些方案之间的差异主要是由于垂直混合强度和PBL上方空气夹卷的差异。ACM2方案的敏感性实验证实了这一结论。

1 介绍

德克萨斯州东南部，特别是休斯顿-加尔维斯顿地区，臭氧含量经常超过国家环境空气质量标准(NAAQS) (Langford et al.2009)。准确模拟行星边界层内的气象过程是正确模拟该地区污染事件的关键(Daum et al. 2003; Banta et al. 2005; Zhang et al.2007). 不同的PBL方案对质量、水汽和能量的传输采用不同的假设，这可能导致边界层范围内模拟结果的差异，进而导致整个模拟区域内差异。PBL方案在MM5模式的框架下得到了广泛的评估和比较(MM5; Braun and Tao 2000; Bright and Mullen 2002; Zhang and Zheng 2004; Zhong et al. 2007; Srinivas et al. 2007; Miao et al. 2008; Han et al.2008). 最近的一些研究也检验了下一代WRF模式的预测结果对PBL方案的敏感性。(Misenis et al.2006; Jankov et al. 2005, 2007; Li and Pu 2008; Borge et al. 2008). 然而，这些研究都没有试图将造成模式结果差异的根本原因归结于每个方案中不同的假设。此外，WRF (Hong and Kim 2008)中，YSU方案(Yonsei University, YSU) (Hong et al. 2006) 最近发生了重要的变化，一个新的PBL方案，非对称对流模型version 2（ACM2)方案(Pleim 2007a)被添加到了WRF中。ACM2方案和更新后的YSU方案在WRF模式中的效果需要进行评估。

本研究中使用WRF(3.0.1版)模拟2005年夏季德克萨斯地区第二次德克萨斯空气质量研究期间的气象条件(TexAQS2; Parrish et al. 2009). 在TexAQS2中收集的观测数据为模型实验提供了全面的验证数据集。对WRF模式中两种常用PBL方案，YSU方案和Mellor-Yamada-Janjic (MYJ)方案以及最近添加的ACM2方案进行敏感性分析。我们识别模式结果上的差异，以及对空气质量模拟可能产生的影响，并找出这些差异的原因。

2 三种PBL方案的描述

PBL方案用于参数化未解决的热，动量和大气组分（例如边界层内和整个大气中的水汽）的湍流垂直通量。闭合方案需要从平均量中获得湍流通量(Holt and Raman 1988)。一类闭合方案是利用大气变量的平均量和/或它们在各点的梯度来估计模型网格中各点的湍流通量。这种方案被称为局部闭合方案。在对流条件下，当湍流通量主要由长距离输送流体的大涡支配时，通量仅依赖于基本模型变量的局部值和梯度的假设是缺乏合理性的(Troen and Mahrt 1986; Stull 1984).。非局地通量可以隐含在参数化的非局部项中(Troen and Mahrt 1986; Noh et al. 2003)或显式地处理(Stull 1984; Blackadar 1978; Zhang and Anthes 1982; Pleim and Chang 1992)。在本研究评估的三种PBL方案中，MYJ方案为局部闭合模型，YSU和ACM2方案为非局部模型。YSU方案通过参数化的非局地项隐式地考虑非局地通量(Honget al. 2006)；ACM2方案通过一个跳跃项显式地考虑它们(PleimandChang 1992).

MYJ PBL方案采用Mellor和Yamada(1982)的1.5阶(level 2.5)湍流闭合模型来表示表层以上的湍流(Janjic1990, 1994, 2001).。该方案根据预估的湍流动能(TKE)确定湍流扩散系数。Mellor和Yamada(1982)认为，该方案适用于所有稳定和弱不稳定的气流，但当流动接近自由对流的界限时，误差将更有可能出现。

YSU PBL方案(Hong et al. 2006)是第一个非局部方案，在湍流扩散方程中有一个反梯度项。YSU方案在WRF version 3版本中根据Hong等人（2006）的公式进行了修改，将临界理查森数从0增加到0.25，从而增强了稳定边界层中的混合作用(Hong and Kim 2008).。

ACM2 PBL方案(Pleim 2007a,b)包含了一阶湍流扩散部分以及初始ACM1方案的显式非局部传输(Pleim and Chang 1992).。这个修改的目的是改善表面附近垂直廓线的形态。对于稳定或中性条件，ACM2方案不计算非本地传输而使用局地闭合方案。

3 三种PBL方案的WRF模式模拟

a. 对使用的数据以及模式设置的描述

图1 模型区域和TCEQ(圆形)和NWS-FAA(菱形)观测点位置图

我们采用4个模拟区域进行双向嵌套(图1)，网格间距分别为108、36、12、4 km。12-km网格间距的模拟区域覆盖了美国中南部大部分地区，4-km网格间距的区域覆盖了德克萨斯州东部和路易斯安那州西部和阿肯色州的一部分。全部模拟区域垂直方向含有43层，模式的顶层设置为50hPa。最低的模式sigma层设置为1.0, 0.996, 0.99,0.98, 0.97, 0.96, 0.95, 0.94, 0.93, 0.92, 0.91, 0.895, 0.88,0.865, 0.85, 0.825, and 0.80。在所有模拟区域内使用的物理过程参数化方案包括Dudhia shortwave radiation (Dudhia 1989), rapid radiative transfer model (RRTM) longwave radiation(Mlawer et al. 1997), WRF Single-Moment 6-Class (WSM6) microphysics (Hong et al. 2004), and the Noah land surface scheme(Chen and Dudhia 2001)。网格间距为12-km和4-km的小模拟区域未使用积云方案，网格间距为108-km和36-km的模拟区域使用了Grell–Deacute;veacute;nyi ensemble scheme (Grelland Deacute;veacute;nyi 2002)。我们也尝试过在网格间距为12-km的模拟区域使用Grell–Deacute;veacute;nyi ensemble 方案，结果表明，这对使用三种不同的PBL方案进行预测得到的气象变量的相对偏差影响很小。国家环境预报中心(NCEP)全球预报系统(GFS) FNL全球分析资料作为初始条件(大气和土壤)和边界条件。

从2005年7月1日至9月30日，分别用于测试三个PBL方案的三组36小预报每天开始于0000UTC，YSU和ACM2方案的模拟使用Monin–Obukhov表层方案，而MYJ方案的模拟使用Janjic Eta Monin–Obukhov表层方案1。（在WRF模式中，一些PBL方案与特定的表层方案相关联(Skamarock et al. 2008)，因此这里不能使用单一共同的表层方案。）。每个模拟的前12小时作为模式调整时间，之后24小时（从0700至0700 CST）用于对三种方案的评估。

用来进行模式验证的数据来自国家气象局（NWS）和联邦航空管理局（FAA）的观测点以及德州环境质量委员会（TCEQ）的观测点的地面观测，飞机观测数据来自飞机通信寻址和报告系统，混合高度使用风廓线雷达估测。TCEQ以及NWS-FAA观测点的位置也展示在了图一上。评估将集中于12-km模拟域，它通过双向嵌套合并来自4-km模拟域的信息。

b. 模式结果与评价

图二. 在3个月的模拟期间，211个NWS-FAA站点2-m(上)温度和(下)露点的平均日变化。

图二展示了三个月（7-9月）211个NWS-FAA站点2m温度和露点的平均日变化。2 m处的露点由2 m处的水汽混合比和地面气压来推断，并与观测值进行比较。上午和中午(CST 0800 - 1400)，三种方案得到的温度相似。在这段时间，所有运行的结果都展示出负的偏差，偏差随着时间扩大到-2℃左右。下午，用MYJ方案预测的温度低于用YSU和ACM2方案预测的温度，冷的偏差仍然存在。在今年秋天，使用MYJ方案的MM5模式(Bao et al. 2005; Zhong et al. 2007)和YSU方案的化学WRF模式(Wilczak et al. 2009)对德克萨斯州东南部进行模拟时，曾报告过冷的偏差。日落之后，YSU计算的温度比MYJ或ACM2计算的更高(因此温度偏差更小)，而MYJ计算的温度最低（图二.a）。在整个日变化周期中，WRF模式在MYJ、YSU和ACM2方案下预测的T2平均偏差分别为-1.25℃、-0.63℃和-0.9℃。MYJ方案得到的露点是被高估的，平均偏差为0.86℃，而在夜间，使用YSU方案运行得到的露点是最低的（图二.b）。

WRF得到的两米处的热力学变量不是直接模拟出来的，而是从地表和模式最低层的值推算出来的。从地表到大气，值在垂直方向上的转换，这种推算方式的误差可能导致与观测值相比较时存在虚假的偏差。例如，白天的偏冷可能是由于低估了靠近地面的超绝热层的深度，但这种误差也会导致干的偏差，因为热通量和湿通量通常都是向上的。白天温度和露点相反的偏差表明，偏差主要是由模式模拟的物理过程引起的，而不仅仅是推算2-m值时的误差。

图三展示了使用三种不同PBL方案预测的三个月平均的1500和0000CST的2-m温度（T2）的空间分布。同样展示了来自NWS-FAA站点的观测结果以供比较。在1500CST，使用MYJ方案得到的结果低估了德克萨斯州东部、路易斯安那州和密西西比州的气温。使用YSU和ACM2预测的这些区域的气温则更高，因此与观测值展示出更好的一致性。在0000CST，使用MYJ和ACM2方案得到的结果低估了从达拉斯到圣安东尼奥地区的气温。使用YSU方案得到的温度更高，在达拉斯-圣安东尼奥地区偏差最小，但是在俄克拉何马州西部预测的温度过高。图三中可以看到三种PBL方案的不同；即在下午，YSU和ACM2方案得到的温度高于MYJ方案，但是在夜间，YSU方案得到的温度高于ACM2和MYJ方案，这与图二所示的一致。

图三.三种不同PBL方案（从左到右）预测的三个月平均的（上）1500和（下）0000CST的2-m温度。NWS-FAA观测站的观测值使用阴影区域表示

2005年7月26日至8月8日期间171个TCEQ观测点的2m温度和露点观测值与预测值的平均时间序列展示在图四上，这是一段值得关注的污染程度较高的时间段。TCEQ的观测地点集中在休斯顿和达拉斯-沃思堡等大都市地区。如图四所示，图二和图三中看到的平均偏差同样几乎每天出现。所有的方案，包括YSU，其预测的这些城市地区测站的夜间温度都低于观测值。在白天时段，最大温度误差每天都在变化，7月27日，30日，8月5日的误差很小，但是在7月31日和8月1日、6日和7日存在更大的冷的偏差。这表明白天时段的一些温度偏差可能是由云层和/或土壤湿度的误差造成的。然而，我们这里的重点不是为了诊断模式的平均偏差，而是三种PBL方案之间偏差的差异。三种方案的结果大多数时间都高估了露点，但是MYJ方案得到的露点最高（图4b）。

图4. 7月26日至8月8日期间，2米处（上）温度和（下）露点平均时间序列与TCEQ观测点的平均观测值之间的比较

使用MYJ方案产生更低温度的一个可能原因是热通量传输上使用的Janjic

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