海陸差異對(duì)一次強(qiáng)暴發(fā)性氣旋影響的數(shù)值模擬研究
發(fā)布時(shí)間:2021-02-26 19:48
本文利用多種觀(guān)測(cè)資料、再分析資料及WRF(Weather Research and Forecasting Model)模式,對(duì)2017年12月23—25日發(fā)生于中國(guó)東部沿海入海加強(qiáng)的一個(gè)強(qiáng)暴發(fā)性氣旋進(jìn)行了研究,并探討了海陸地形和熱力差異對(duì)暴發(fā)性氣旋發(fā)展的影響。該暴發(fā)性氣旋的最大加深率為1.7Bergerons,其下墊面經(jīng)歷的"海洋-陸地-海洋"的復(fù)雜變化對(duì)其發(fā)展過(guò)程產(chǎn)生了顯著影響。該氣旋登陸朝鮮半島時(shí),氣溫降低,水平風(fēng)速減小,上升運(yùn)動(dòng)增強(qiáng),降水增加;而離開(kāi)朝鮮半島后,氣溫升高,上升運(yùn)動(dòng)減弱,降水減少。海陸差異的敏感性試驗(yàn)表明,陸地下墊面對(duì)氣旋發(fā)展的動(dòng)力作用主要是通過(guò)地面摩擦和地形抬升來(lái)實(shí)現(xiàn)的,而海洋對(duì)氣旋發(fā)展的作用則主要表現(xiàn)在海表面熱量和水汽傳輸方面。當(dāng)氣旋經(jīng)過(guò)陸地時(shí),由于陸地表面摩擦較大,氣旋中心近地面水平風(fēng)速減小。而較高的地形則會(huì)產(chǎn)生較強(qiáng)的上升運(yùn)動(dòng),形成較強(qiáng)降水,促進(jìn)類(lèi)CISK(Conditional Instability of Second Kind)機(jī)制,使氣旋加強(qiáng)。當(dāng)氣旋位于海面上時(shí),冬季海面溫度高于陸地,海洋向氣旋輸送更多的熱量和水汽,從而更有利于氣旋的發(fā)展。
【文章來(lái)源】:海洋與湖沼. 2020,51(06)北大核心
【文章頁(yè)數(shù)】:11 頁(yè)
【部分圖文】:
模擬結(jié)果檢驗(yàn)
本文采用中尺度天氣模式WRF(Weather Research and Forecasting model)V3.8.1對(duì)該暴發(fā)性氣旋進(jìn)行數(shù)值模擬,各項(xiàng)參數(shù)化方案設(shè)置如表1,模擬網(wǎng)格采用蘭勃托投影,中心點(diǎn)位于對(duì)馬海峽附近(130°E,35°N),格點(diǎn)數(shù)為180個(gè)(東西向)×120個(gè)(南北向),水平分辨率為30km,垂直方向分為44層。模擬起始時(shí)刻設(shè)置為12月23日00時(shí)UTC,模擬時(shí)長(zhǎng)72h,積分采用自適應(yīng)時(shí)間步長(zhǎng),起始為120s,變化范圍60—180s。積分過(guò)程中每隔6h利用再分析資料更新側(cè)邊界條件,每隔1d使用SST(Sea Surface Temperature)數(shù)據(jù)更新底邊界條件。由于數(shù)值模擬結(jié)果對(duì)初始場(chǎng)誤差十分敏感,因此本文利用GSI(Grid Statistic Interpolation)V3.5系統(tǒng)(Shao et al,2016)的3DVar(3-D Variation)方法,使用多種常規(guī)觀(guān)測(cè)和衛(wèi)星輻射數(shù)據(jù),對(duì)23日00的模式數(shù)據(jù)進(jìn)行資料同化,以改進(jìn)初始場(chǎng)。采用NMC(National Meteorology Center)方法(Parrish et al,1992)統(tǒng)計(jì)了起始時(shí)刻前后共15d的WRF模式預(yù)報(bào)結(jié)果,將12h與24h的預(yù)報(bào)場(chǎng)協(xié)方差近似為背景誤差。常規(guī)觀(guān)測(cè)站點(diǎn)位置分布如圖2所示。3.2 模擬結(jié)果
模擬結(jié)果檢驗(yàn)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]西北太平洋一個(gè)超強(qiáng)爆發(fā)性氣旋的分析[J]. 高力,傅剛,張樹(shù)欽,孫雅文. 中國(guó)海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(12)
[2]中國(guó)近海和西太平洋溫帶氣旋的氣候?qū)W研究[J]. 秦曾灝,李永平,黃立文. 海洋學(xué)報(bào)(中文版). 2002(S1)
[3]陸地氣旋爆發(fā)性發(fā)展的動(dòng)力學(xué)分析和數(shù)值試驗(yàn)[J]. 丁一匯,朱彤. 中國(guó)科學(xué)(B輯 化學(xué) 生命科學(xué) 地學(xué)). 1993(11)
[4]西北太平洋爆發(fā)性氣旋的診斷分析[J]. 李長(zhǎng)青,丁一匯. 氣象學(xué)報(bào). 1989(02)
本文編號(hào):3053082
【文章來(lái)源】:海洋與湖沼. 2020,51(06)北大核心
【文章頁(yè)數(shù)】:11 頁(yè)
【部分圖文】:
模擬結(jié)果檢驗(yàn)
本文采用中尺度天氣模式WRF(Weather Research and Forecasting model)V3.8.1對(duì)該暴發(fā)性氣旋進(jìn)行數(shù)值模擬,各項(xiàng)參數(shù)化方案設(shè)置如表1,模擬網(wǎng)格采用蘭勃托投影,中心點(diǎn)位于對(duì)馬海峽附近(130°E,35°N),格點(diǎn)數(shù)為180個(gè)(東西向)×120個(gè)(南北向),水平分辨率為30km,垂直方向分為44層。模擬起始時(shí)刻設(shè)置為12月23日00時(shí)UTC,模擬時(shí)長(zhǎng)72h,積分采用自適應(yīng)時(shí)間步長(zhǎng),起始為120s,變化范圍60—180s。積分過(guò)程中每隔6h利用再分析資料更新側(cè)邊界條件,每隔1d使用SST(Sea Surface Temperature)數(shù)據(jù)更新底邊界條件。由于數(shù)值模擬結(jié)果對(duì)初始場(chǎng)誤差十分敏感,因此本文利用GSI(Grid Statistic Interpolation)V3.5系統(tǒng)(Shao et al,2016)的3DVar(3-D Variation)方法,使用多種常規(guī)觀(guān)測(cè)和衛(wèi)星輻射數(shù)據(jù),對(duì)23日00的模式數(shù)據(jù)進(jìn)行資料同化,以改進(jìn)初始場(chǎng)。采用NMC(National Meteorology Center)方法(Parrish et al,1992)統(tǒng)計(jì)了起始時(shí)刻前后共15d的WRF模式預(yù)報(bào)結(jié)果,將12h與24h的預(yù)報(bào)場(chǎng)協(xié)方差近似為背景誤差。常規(guī)觀(guān)測(cè)站點(diǎn)位置分布如圖2所示。3.2 模擬結(jié)果
模擬結(jié)果檢驗(yàn)
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]西北太平洋一個(gè)超強(qiáng)爆發(fā)性氣旋的分析[J]. 高力,傅剛,張樹(shù)欽,孫雅文. 中國(guó)海洋大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(12)
[2]中國(guó)近海和西太平洋溫帶氣旋的氣候?qū)W研究[J]. 秦曾灝,李永平,黃立文. 海洋學(xué)報(bào)(中文版). 2002(S1)
[3]陸地氣旋爆發(fā)性發(fā)展的動(dòng)力學(xué)分析和數(shù)值試驗(yàn)[J]. 丁一匯,朱彤. 中國(guó)科學(xué)(B輯 化學(xué) 生命科學(xué) 地學(xué)). 1993(11)
[4]西北太平洋爆發(fā)性氣旋的診斷分析[J]. 李長(zhǎng)青,丁一匯. 氣象學(xué)報(bào). 1989(02)
本文編號(hào):3053082
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