【摘 要】
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WRF(Weather Research and Forecasting Model)是美国一些著名大学联合科研机构共同开发的中尺度数值模式,该模式在科研与业务中得到了广泛的运用。边界层物理过程是WRF的重
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WRF(Weather Research and Forecasting Model)是美国一些著名大学联合科研机构共同开发的中尺度数值模式,该模式在科研与业务中得到了广泛的运用。边界层物理过程是WRF的重要组成部分,人们已经逐渐注意到边界层参数化所起的重要作用,这方面的研究取得了较多的成果,WRF中的边界层参数化方案也由原来的3种增加到现在的7种。由于边界层参数化方案的多样性,各个方案存在各自的优点,同时也存在各自的局限性。在长江流域这一地区,边界层湿度较为充沛,有必要总结出一个相对比较适合该地暴雨模拟的边界层参数化方案,并对该方案的可调参数进行一定的调试。在此基础上,提出相对比较适合长江下游暴雨模拟的边界层参数化方案,改进行星边界层的模拟。本文首先对WRFV3.1.1中现有的七种边界层参数化方案进行了敏感性试验,通过2009年、2011年的三次典型暴雨过程模拟试验及对降水、基本要素场的统计检验和边界层结构的廓线分析,结果表明QNSE方案相对是最优的。在此基础上,本文提出了QNSE方案中影响湍流混合的混合长度尺度系数(简称长度尺度系数)可调,并对系数进行调试。通过2009年、2011年的三次典型暴雨过程模拟试验,比较了不同系数取值的QNSE方案的模拟结果,得到了QNSE方案的混合长度尺度系数相对较优的参数取值。
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