为了进一步研究下垫面对西南地区暴雨的影响,本文采用非静力中尺度数值模式WRF-ARW (V3.9.1版),利用WRF自带的MODIS陆面数据和全球30米精细地表覆盖产品(GLC_FCS30-2020)数据,对发生在四川盆地的一次暴雨过程进行数值敏感性试验,通过天气学诊断分析方法,从动力作用和水汽条件等方面分析不同陆面数据对此次降水过程的模拟,结果表明:1) 此次降水过程是在槽前西南气流、西南低涡以及低空急流加强的共同影响下产生的。强降水主要出现在大巴山地区,降水带呈东北–西南走向,降水强中心出现在四川东北部。2) 两个实验均较好地模拟了此次降水过程。两个模拟的结果在降水水平分布上均偏强、偏西,在时间演变上降水量级更强,峰值持续时间也更长。GLC的模拟结果更加接近观测数据,优化了降水模拟。3) 动力场上,GLC数据模拟出了更弱的辐合,导致了更小垂直速度,在动力抬升方面优化了降水模拟。4) 水汽条件上,近地面水汽含量分布与下垫面类型分布有一定的对应关系,在降水区附近,GLC数据集模拟出更少的水汽含量、更弱的水汽通量和水汽通量辐合,减小了模拟的降水量,在水汽条件方面优化了降水模拟。In order to further study the impact of the underlying surface on heavy rainfall in the southwestern region, this paper uses the non-hydrostatic mesoscale numerical model WRF-ARW (version 3.9.1). Using MODIS land surface data provided by WRF and the global 30-meter refined land cover product (GLC_FCS30-2020), a numerical sensitivity experiment was conducted on a heavy rainfall event that occurred in the Sichuan Basin. Through meteorological diagnostic analysis, the simulation of this rainfall process using different land surface data was analyzed from the aspects of dynamic effects and moisture conditions, and the results show that: 1) This precipitation process is caused by the combined influence of the southwest airfl
为评估中尺度模式同化常规地面、探空和雷达径向风等不同观测资料对四川暴雨预报性能的影响,以2020年6月14—18日四川一次暴雨过程为例,利用WRF(Weather Research And Forecasting)模式和GSI(Grid Point Statistical Interpolation)同化系统,对常规观测资料和雷达资料分别和同时进行循环同化,开展数值模拟试验,定性和定量地对比分析三组同化试验的降水模拟效果。结果表明:WRF模式结合GSI同化系统对此次暴雨有较好的模拟。针对21 h累积降水模拟,同化常规观测资料较好地改善了暴雨雨带的走向和暴雨的落区;同化雷达资料对降水强度、暴雨范围和小到中雨预报表现较好,小到中雨的ETS评分平均提升0.05;同时同化两种资料对大雨的ETS、POD、FAR和BIAS评分都有改善。针对半日累积降水预报,同化雷达资料对降水趋势的模拟表现最好,同化包括雷达资料的试验对降水落区有较好的改善。针对3 h累积降水预报,同化试验对降水演变均有改善,同化雷达资料表现最好。模式对夜间降水的模拟普遍优于白天,同化试验的改善时段也主要集中在夜间,同化常规资料表现显著。综合21 h、半日和3 h累积降水预报评分结果,同时同化多种资料的降水预报效果不绝对优于仅同化一种资料的降水预报,但至少优于一种资料同化的降水预报评分结果。
