利用WRF对兰州冬季大气边界层的数值模拟
利用WRF对兰州冬季大气边界层的数值模拟
一
（ 一Ｐ ｍ） ／
（ １ ）
其 中， 一ｐ ｈ－ －ｐ ｈ ， ｐ ｈ 为气 压 的静力 平衡 分量 ， Ｐ “ 和ｐ ｈ 分 别 为 地形 表 面 和 边界 顶 部 的气 压 。 由于 （ ｘ ， ｙ ） 可 看 作 为模式 区域 内（ ｘ ， ｙ ） 格 点上 的单位 水平 面 积上气 柱 的质量 ， 所 以近似 的通量 形式 的保 守 量则 可写 为
地 及周 围山 区 ； 模拟 区域 中心 点为 ３ ６ ． １ ｏ。 Ｎ， １ ０ ３ ． ７ ６。 Ｅ； 东西 向格 点数 为 ４ ６ ， 南 北 向格点 数 为 ２ ７ ； 模 式 的水
预报 和模 拟 问题 。具 有全 球各 地设 置使 用 、 实时 输入 资料 、 采 用 先 进 的物 理 过程 参 数 化方 案 、 可 在 不 同 的计 算机平 台上运行 等诸 多特 点 。ＷＲＦ模 式 在天 气 预报 、 大气 化 学 、 区域 气 候 、 纯 粹 的模 拟 研 究 等方 面有 广 泛
‘ ＼ ｆ 户
—
ｏ 口／
＼
（ １ １ ）
其中， ｇ为重力 加速 度 ， ７ 一Ｃ ｐ ／ ｃ 一１ ． ４为 Ｐ ｏ ｉ ｓ ｓ ｏ ｎ指数 ， 其 他为气 象学 通 用量 。
２ 数 值 模 拟 设 计
２ ． １ 模 拟 区域 基本 参数 本 文模 拟 区域为 ３ ５ ． ９ ８ ￣３ ６ ． ２ ２。 Ｎ， １ ０ ３ ． ５ １ ～１ ０ ４ ． ０ ２。 Ｅ； 东 西长 ４ ６ ｋ ｍ， 南北宽 ２ ７ ｋ ｍ， 包 括 兰 州河 谷盆
Ｖ＝ ａ ｖ＝ （ ｕ， Ｖ， ｗ） ， 一 ， ＠一 （ ２ ）
定 义扰 动量 对参 考态 的偏 差 ， 即
WRF模式不同边界层参数对西南地区风资源模拟
价值工程0引言风能作为一种新型的可再生清洁能源，因其储量大、开发技术成熟而越来越受到关注。
当风速>=2m/s 时即可开发利用，风能也不同于其他能源，有独特的间歇性、不可控性。
为了保证风电发动机经济的运行，在建设前对该地区进行风资源评估是必要的。
风资源评估以及选址会大大影响风电场建成后的经济效益，包括选址费用、建设费用、运行、电价、当地政府政策等。
因此本文针对西南地区风资源评估，采用WRF 模式的动力降尺度方法模拟西南地区近地面风，为今后风电场建设决策提供依据与建设后能否持续发电提供参考，降低风电成本、减少不必要的经济损失避免发电站空转。
而国内外通常采用数值模拟手段对某一地区的风资源评估。
在大气数值模式中，大气边界层直接影响了其与下垫面之间自由大气的热量、动量物质交换等。
数值模拟过程中往往通过参数化方案对边界层中的湍流输送、动量交换进行计算。
但数值模拟中的参数化方案组合并不具有通配性，针对不同地域的地形特征往往同一参数化方案效果差异明显。
因此为了更加合理的模拟西南地区风资源分布，针对西南地区选取适合的参数化方案是必要的。
Draxl C 等发现近地面风除了复杂地形外也对不同边界层条件表现敏感。
王澄海等应用WRF 模式对西北西部地区低层风场进行了模拟，发现风速较大的四月份模拟效果优于风速较小的一月份，低层风在西北复杂地形下模式边界层的参数化是影响模拟结果的关键。
吴志鹏等选取五种边界层参数化方案对川渝地区西南涡过程进行了模拟，指出不同边界层参数化方案对西南涡模拟的差别体现在降水强度和位置。
石春娥等对比了MM5和WRF 在我国东部地区温、湿、风模拟效果，发现温、湿模拟效果理想，MM5风速模拟效果平原优于丘陵和山区。
我国西南地区由于地形复杂，西邻青藏高原、东有四川盆地且夏季多受季风影响。
但是目前对青藏高原模拟较多，对WRF 模式在西南地区近地面风速模拟表现评估较少。
为此，本文基于WRF 模式采用不同边界层参数化方案组合进行模拟评估，选出模拟效果更加符合西南地区风资源分布的参数化方案。
利用WRF模拟兰州城市边界层
利用WRF模拟兰州城市边界层胡向军;张镭【摘要】In this paper,WRF mesoscale model in Lanzhou city boundary has been simulated,the results show that,WRF simulated better in Lanzhou,the valley can be used to study the situation of the city＇s atmospheric boundary layer.%利用WRF中尺度模式对兰州城市边界层进行了模拟,结果表明,WRF在兰州地区模拟效果较好,可用于研究山谷城市的大气边界层情况。
【期刊名称】《宁夏农林科技》【年(卷),期】2012(053)004【总页数】4页(P117-120)【关键词】WRF;模拟;边界层【作者】胡向军;张镭【作者单位】兰州中心气象台,甘肃兰州730020／兰州大学大气科学学院,甘肃兰州730000;兰州大学大气科学学院,甘肃兰州730000【正文语种】中文【中图分类】P435WRF（Weather Research and Forecast）模式系统是由美国科学家开发研究的新一代中尺度预报模式和同化系统[1]。
该模式适合于各种尺度的大气问题研究，可以进行理想化试验，参数化研究，资料同化研究，预测研究，实时数值天气预报，模式耦合研究以及教学等用途。
一些模拟和实时预报试验表明，WRF模式系统在预报各种天气中都具有较好的性能，其不仅具有较好的天气预报水平，而且具有预报空气质量的能力。
WRF模式在天气预报、大气化学、区域气候、纯粹的模拟研究等方面均可得到应用，使新的科研成果运用于业务预报模式更为便捷，并使得科技人员在大学、科研单位及业务部门之间的交流变得更加容易[2-3]，因此，WRF 模式具有广泛的应用前景。
WRF模式最终将被美国国家环境预报中心（NCEP）用来作为业务区域模式，这有助于开展针对我国不同类型、不同地域天气过程的高分辨率数值模拟，提高我国天气预报的准确率[4]。
《2024年WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》范文
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，成为全球关注的焦点。
呼和浩特作为我国北方的重要城市，其大气污染问题尤为突出。
为了更好地理解和预测大气污染过程，数值模拟成为重要的研究手段。
本文利用WRF-Chem模式，针对不同参数化方案对呼和浩特大气污染进行数值模拟研究，以期为该地区的污染防治提供科学依据。
二、WRF-Chem模式简介WRF-Chem模式是一种集天气预报与空气质量模拟于一体的数值模式。
该模式通过设置不同的参数化方案，可以模拟不同地区、不同气象条件下的空气质量状况。
本文采用WRF-Chem模式，针对呼和浩特地区的大气污染进行数值模拟研究。
三、不同参数化方案本文选取了WRF-Chem模式中的几种不同参数化方案，包括积云参数化方案、边界层参数化方案、气溶胶参数化方案等。
这些参数化方案对于模拟大气污染过程具有重要意义。
不同的参数化方案可能会导致模拟结果的差异，因此需要进行比较分析。
四、数值模拟方法与过程1. 模型设置：根据呼和浩特的地理位置、气象条件、排放源等实际情况，设置WRF-Chem模式的初始条件和边界条件。
2. 模拟实验：采用不同的参数化方案进行模拟实验，分析各方案对呼和浩特大气污染的影响。
3. 结果分析：对比不同参数化方案的模拟结果，分析其优缺点，为实际应用提供依据。
五、模拟结果与分析1. 不同参数化方案对PM2.5浓度的模拟结果：在不同参数化方案的模拟下，呼和浩特的PM2.5浓度呈现出不同的变化趋势。
其中，方案X的模拟结果较为接近实际观测值，具有较高的准确性。
2. 不同参数化方案对气象场的影响：不同的参数化方案对气象场的影响也不同。
例如，方案Y在模拟过程中能够更好地描述呼和浩特的边界层结构，而方案Z则能更准确地反映风场的变化。
3. 参数化方案的适用性分析：通过对不同参数化方案的模拟结果进行比较，发现每种方案都有其适用范围和局限性。
基于WRF模式的京津冀地区地表大气CO2浓度的模拟研究
基于WRF模式的京津冀地区地表大气CO2浓度的模拟研究作者：梁周彤唐文瀚曾宁才其骧韩鹏飞张宇权维俊姚波王普才刘志强来源：《大气科学学报》2022年第03期摘要在“雙碳”目标背景下，从国家层面到地方层面，区域、城市、行业企业都在制定和实施双碳目标行动计划。
CO2模拟因其客观性和高时空分辨率等优势，在城市碳排放研究中深受重视。
本研究以京津冀地区为研究区域，采用Picarro仪器高精度观测的2019—2020年CO2数据，利用WRF模式进行CO2传输模拟，分析了CO2浓度变化的季节特征，评估了模式在城区中心、城郊及背景3个观测站点的模拟效果，并对边界层高度及化石燃料碳排放等可能影响CO2浓度的因素进行了研究。
3个观测站点分别为北京中国科学院大气物理研究所325 m气象塔观测站（北京站）、河北香河观测站（香河站）和上甸子区域本底观测站（上甸子站）。
模拟结果表明：上甸子站优于香河站，香河站优于北京站，在冬季尤其明显;CO2浓度的高值区主要分布在城区、电厂和工业区，尤其是唐山、石家庄和邯郸地区，大量交通、工业排放导致CO2浓度明显上升，且高值区的范围在冬季最大;就日平均变化和日变化而言，边界层高度与CO2浓度存在相反变化趋势;3个站点的化石燃料碳排放（FFECO2）与近地面总CO2浓度存在正相关关系，冬春季的相关性高于夏秋季，且FFECO2的占比从大到小依次为北京站、香河站、上甸子站;CO2传输模拟的不确定性存在空间差异和季节变化。
关键词CO2浓度;WRF模式;边界层高度;化石燃料碳排放自工业革命以来，地球表面平均大气CO2浓度从300×10-6以下增长到了410×10-6左右（Friedlingstein et al.，2020）。
在温室气体里CO2的占比最大，IPCC第五次报告指出，在温室效应的作用下，1901—2012年间全球地表平均温度上升了0.89 ℃。
2016年中国化石燃料燃烧排放的CO2（FFECO2）占据了全球总排放量的28%，准确估计中国的FFECO2排放量是全球和区域收支分析和碳减排监测工作的先决条件（IPCC，2013）。
基于WRF-CMAQ_的空气质量等级预报模型
Operations Research and Fuzziology 运筹与模糊学, 2023, 13(1), 120-128 Published Online February 2023 in Hans. https:///journal/orf https:///10.12677/orf.2023.131014基于WRF-CMAQ 的空气质量等级预报模型杨 洁*，魏正元，徐慧颖，吴 镜重庆理工大学，理学院，重庆收稿日期：2022年12月29日；录用日期：2023年2月1日；发布日期：2023年2月9日摘要空气质量与气象条件之间存在较强的相关关系，目前我国常用的WRF-CMAQ 模型预测效果并不理想，本文在此一次预报数据的基础上，结合实测气象数据、实测主要污染物浓度数据，建立了空气质量二次预报模型。
利用中国环境监测总站发布的相关数据，对污染物浓度进行K 均值聚类，将天气分型，再按类别逐步回归拟合模型，最后分析二次预报模型的预测准确性。
结果表明相较于一次预报，二次预报准确率显著提升。
关键词空气质量，二次预报，聚类分析，逐步回归Air Quality Index Prediction Model Based on WRF-CMAQJie Yang *, Zhengyuan Wei, Huiying Xu, Jing WuDepartment of Science, Chongqing University of Technology, ChongqingReceived: Dec. 29th , 2022; accepted: Feb. 1st , 2023; published: Feb. 9th, 2023AbstractThere is a strong correlation between air quality and meteorological conditions, and the predic-tion effect of the commonly used WRF-CMAQ model is not ideal. Based on this first prediction data, combined with the measured meteorological data and the measured pollutant concentration data, this paper establishes a secondary prediction model for air quality. Using the relevant data re-leased by China Environmental Monitoring Station, the pollutant concentration is clustered by K-means, the weather is classified, and then the model is fitted by stepwise regression according*通讯作者。
《2024年新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介》范文
《新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介》篇一一、引言随着科技的不断进步，天气预报的准确性和精细度已经成为现代社会不可或缺的重要信息。
其中，中尺度天气预报模式作为现代气象学领域的重要工具，正逐渐成为国内外气象研究的重要方向。
WRF（Weather Research and Forecasting）模式作为新一代中尺度天气预报模式，具有极高的预报精度和广泛的适用性，被广泛应用于气象学、环境科学、农业和军事等领域。
本文将对新一代中尺度天气预报模式——WRF模式进行简要介绍。
二、WRF模式的概述WRF模式是一种基于数值模拟和计算流体力学原理的中尺度天气预报模式。
该模式采用了先进的大气物理过程描述、复杂的地表过程模拟和丰富的模式系统设置，可对各种天气现象进行精细的模拟和预测。
与传统的天气预报方法相比，WRF模式具有更高的时空分辨率和更准确的预报结果。
三、WRF模式的特点1. 高分辨率：WRF模式具有极高的时空分辨率，可以实现对局部地区天气现象的精细模拟和预测。
2. 灵活性：该模式提供了丰富的参数化方案和物理过程描述，可以根据不同的研究需求进行定制和调整。
3. 强大的计算能力：WRF模式支持并行计算和分布式计算，可以充分利用计算机集群和超级计算机的计算能力，提高计算速度和精度。
4. 广泛的应用领域：WRF模式被广泛应用于气象学、环境科学、农业、军事等领域，具有广泛的应用前景和价值。
四、WRF模式的应用1. 气象学领域：WRF模式可对各种天气现象进行模拟和预测，如暴雨、龙卷风、干旱等，为气象预报提供了重要的工具和依据。
2. 环境科学领域：WRF模式可用于空气质量模拟和预测，为环境保护和污染治理提供科学依据。
3. 农业领域：WRF模式可用于农业气象灾害的预测和评估，为农业生产提供科学指导。
4. 军事领域：WRF模式可用于战场气象条件模拟和预测，为军事行动提供重要的决策支持。
五、结论作为新一代中尺度天气预报模式，WRF模式具有高分辨率、灵活性、强大的计算能力和广泛的应用领域等特点。
《2024年基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》范文
《基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》篇一一、引言随着工业化进程的加快，空气质量问题逐渐凸显，特别是雾霾天气频繁出现，对人们的生产生活带来了极大的影响。
为了更准确地模拟和预测雾霾过程，学者们采用了各种气象模型进行研究。
本文将基于WRF-CHEM模式对连续雾霾过程进行数值模拟，并对其能见度参数化进行探讨。
二、WRF-CHEM模式简介WRF-CHEM是一种集成了气象和化学过程的大气环境数值模拟模型。
该模型在WRF（Weather Research and Forecasting）模式的基础上，增加了对化学过程的模拟，从而可以对大气中的污染物进行更为准确的预测和模拟。
三、连续雾霾过程的数值模拟1. 模拟设置本研究采用WRF-CHEM模式，设置了合适的网格分辨率、物理参数化方案和化学机制等。
针对连续雾霾过程，选择了合适的时间段进行模拟。
2. 模拟结果通过WRF-CHEM模式的模拟，我们得到了连续雾霾过程的浓度分布、风场、温度场等气象化学参数。
分析结果表明，模拟结果与实际观测数据较为吻合，说明WRF-CHEM模式在模拟连续雾霾过程方面具有较好的应用效果。
四、能见度参数化探讨1. 能见度与雾霾的关系能见度是衡量大气透明度的重要指标，与雾霾的发生、发展密切相关。
在雾霾天气中，大气中的颗粒物和气态污染物会降低能见度，影响人们的视觉感知。
2. 能见度参数化方法为了更准确地描述能见度与雾霾的关系，我们采用了不同的能见度参数化方法。
通过对不同方法的比较和分析，我们发现某种参数化方法在描述雾霾天气中的能见度方面具有较好的效果。
该方法考虑了大气中的颗粒物浓度、气态污染物浓度、相对湿度等因素，能够较为准确地反映能见度的变化。
五、结论本文基于WRF-CHEM模式对连续雾霾过程进行了数值模拟，并探讨了能见度的参数化方法。
通过模拟和分析，我们得到了以下结论：1. WRF-CHEM模式在模拟连续雾霾过程方面具有较好的应用效果，可以为空气质量预测和污染源控制提供有力的支持。
基于WRF模式的暴雨天气过程的数值模拟及诊断分析
基于WRF模式的暴雨天气过程的数值模拟及诊断分析基于WRF模式的暴雨天气过程的数值模拟及诊断分析摘要：本文基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式，通过对暴雨天气过程的数值模拟和诊断分析，探讨了该模式在暴雨天气预报中的应用价值。
文章首先介绍了WRF模式的原理和特点，然后通过选取一次典型的暴雨天气过程，对其进行了数值模拟，并对模拟结果进行了诊断分析。
研究结果表明，WRF模式能够较好地模拟暴雨天气过程的空间分布和时间演变，对于暴雨天气的预报具有一定的应用价值。
关键词：WRF模式；暴雨天气；数值模拟；诊断分析；应用价值1. 引言暴雨天气是一种常见的极端天气事件，具有强降雨、短时强降雨等特点，对于城市排水系统、农田水利工程等具有重要的影响。
因此，准确预测和及时预警暴雨天气对于社会生产和人们生活的安全具有重大意义。
数值模型在天气预报中的应用已经成为一种常见的方法，而WRF模式由于其高分辨率、多参数选项和灵活性等特点，成为研究暴雨天气的重要工具。
2. WRF模式原理和特点WRF模式是一种非静态数值天气模式，采用有限差分和有限元方法，可以模拟大气的运动、能量和湿度输送等过程。
其多参数选项和灵活的配置方式，使得模式可以根据不同的研究需求进行自定义设置，以适应不同区域和时间尺度的天气模拟。
3. 数值模拟实验设计选取一次典型的暴雨天气过程作为研究对象，根据观测资料和实测数据，设置模拟初始场和边界条件，并设置合适的模拟区域和网格分辨率。
同时，选择适当的物理过程参数，包括大气边界层参数化方案、云物理方案等。
4. 数值模拟结果分析通过对数值模拟结果的分析，可以获得暴雨天气过程的空间分布和时间演变等信息，进而对暴雨形成机理进行探讨。
模拟结果显示，在合适的模拟设置下，WRF模式能够较好地模拟暴雨天气过程的特征，包括降水强度、降水类型、降水范围等。
5. 诊断分析方法与结果为了深入理解模拟结果，对模拟结果进行了进一步的诊断分析。
南海冬季一次海面大风天气的WRF模式预报检验
南海冬季一次海面大风天气的WRF模式预报检验陈俊文;蔡扬;白毅平;林文实【摘要】为寻找出适合南海冬季海面大风天气预报的边界层参数化方案,利用中尺度气象模式WRF中9种边界层方案(YSU、MYJ、QNSE-EDMF、MYNN2、MYNN3、ACM2、BouLac、UW、GBM),对2012年12月29-31日的大风过程进行预报,并用最终分析资料(FNL)检验10m风场预报.结果表明:风速风向预报的整体平均偏差相当,风向预报的均方根误差较风速大;风速风向与实况的相关随着预报时间增加,整体呈现下降趋势;各方案对海陆交界风速预报普遍偏大2 m/s以上,而在远离陆地的海域偏差较小;YSU方案对北部湾、东沙群岛、西沙群岛、南沙群岛4个海区风场的变化趋势均能较好预报;整体而言,南海大部分海域的预报偏差较小,YSU、MYNN2、MYNN3方案对风速预报较好,ACM2方案对风向预报较好.【期刊名称】《海洋预报》【年(卷),期】2014(031)004【总页数】9页(P32-40)【关键词】海面风场;WRF;边界层参数化方案;模式检验【作者】陈俊文;蔡扬;白毅平;林文实【作者单位】中山大学环境科学与工程学院,广东广州510275;国家海洋局南海预报中心,广东广州510310;国家海洋局南海预报中心,广东广州510310;中山大学环境科学与工程学院,广东广州510275【正文语种】中文【中图分类】P732南海冬半年常受北方南下冷空气影响，海面出现大风天气，对航运、远洋捕捞、海水养殖、海岛旅游、石油开采等造成严重影响。
因此对南海海面大风天气的预报需求日益增长，准确预报海面大风的消长、位置、风力显得尤为重要。
气象台站通常采用经验预报、统计预报、数值模式预报、统计动力预报[1]等方法预报海面风场，其中数值模式预报已成为一种重要方式。
但海上观测资料密度低，对构造真实的初始场有很大困难。
不少学者采用GRAPES三维变分同化模式[2]、MM5中尺度模式[3-5]、WRF中尺度模式[6]对大陆近海、海峡或海面冷空气大风天气过程进行模拟预报，均能较好模拟区域的风场演变、突变及分布特征，但对单点的最大风速模拟偏小，WRF模式模拟结果优于MM5模式[7-8]。
WRF模式物理过程参数化方案简介
第24卷第20期2008年10月甘肃科技Gansu Science and Techno logyVol.24N o.20O ct.2008 WRF模式物理过程参数化方案简介*胡向军1,2,陶健红1,郑飞2,3,王娜2,4,张铁军1,刘世祥1,尚大成1(1.兰州中心气象台,甘肃兰州730020;甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,甘肃兰州730020;2.兰州大学大气科学学院,甘肃兰州730000;3.中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心,北京100029;4.陕西省气候中心,陕西西安710014)摘要:文章较全面的介绍了新一代中尺度天气预报WR F(W eather R esearch and Fo recast)模式各种物理过程参数化方案的基本情况,进行了参数化方案选择应用的一些讨论,对模式研究和预报应用时如何选取参数化方案提供了一定的参考。
关键词:W RF;物理过程;参数化;选择应用中图分类号:P457.6在数值模式模拟天气过程时,往往由于模式分辨率不足等原因,对次网格尺度的物理过程不能很好的描述,需要诸如辐射、边界层、微物理等物理过程参数化来完善模拟的效果。
目前很多参数化方案均来自各种当前较为流行的气象模式所使用的方案,本文介绍的WRF模式参数化方案是目前参数化方案较为丰富,代表性较好的一类。
W RF模式系统是由美国研究部门及大学的科学家共同参与进行开发研究的新一代中尺度同化预报系统,其目的是提高我们对中尺度天气系统的认识和预报水平,以及促进研究成果向业务应用的转化[1]。
在未来的研究和业务预报中,WRF模式系统将成为改进从云尺度到天气尺度等不同尺度重要天气特征预报精度的工具[2]。
邓莲堂[3]、章国材[4]、李毅[5]、汤浩[6]等人已对WRF模式的基本结构和框架情况做了介绍,但并未对其物理过程参数化方案的相关情况做全面的介绍,本文即是在此基础上更进一步的对该模式各种物理过程参数化方案进行简要的介绍,文中以WRF v2版本为基础进行论述,为研究和业务人员根据自己的研究对象而选取不同的参数化方案提供一定的参考。
大气边界层中的城市空气质量模拟
大气边界层中的城市空气质量模拟大气边界层是指地球表面与大气中那一层厚度相对较小、对气象要素具有突出影响的区域。
城市空气质量模拟是指通过建立数学模型，模拟城市大气边界层中的空气质量状况，并对城市的污染控制策略进行评估和优化。
本文将探讨大气边界层中的城市空气质量模拟的方法和应用。
一、数值模拟方法数值模拟是城市空气质量研究的重要方法之一。
通过对大气边界层中的运动和扩散过程进行数值模拟，可以获得高时空分辨率的空气质量分布图。
数值模拟方法一般可分为欧拉法和拉格朗日法两种。
欧拉法是一种将大气边界层划分为大量网格，通过求解连续方程和动量方程来模拟空气流动的方法。
利用欧拉法，可以获得大气边界层中的空气流速、湍流强度等参数，从而计算空气污染物的输送和扩散过程。
拉格朗日法是一种以颗粒物（污染物）为研究对象的数值模拟方法。
该方法通过追踪大气边界层中的颗粒物运动轨迹，模拟颗粒物的输送和扩散过程。
相对于欧拉法，拉格朗日法能够更准确地刻画颗粒物在大气中的行为。
二、参数模式与模拟平台在城市空气质量模拟中，需要考虑一系列的模型参数，包括大气物理参数、污染物排放数据、地理环境等。
这些参数的准确度和合理性对模拟结果的可信性具有重要影响。
为了方便城市空气质量模拟的研究工作，已经开发了多种模拟平台和模型系统。
例如，WRF（Weather Research and Forecasting model）是一种具有较高时空分辨率的大气模式，可以用于城市空气质量的模拟。
CMAQ（Community Multiscale Air Quality model）是一种综合性的大气化学传输模型，可以用于模拟污染物的输送和转化过程。
三、城市空气质量模拟的应用城市空气质量模拟具有广泛的应用价值。
首先，模拟结果可以用于评估城市不同区域的空气质量状况，为环境管理和污染防治提供科学依据。
其次，模拟结果可以帮助确定城市的污染源及其对空气质量的影响程度，从而为污染物排放控制提供技术支持。
WRF模式对一次河西暴雪的数值模拟分析
文章编号:100020534(2008)0120068208 收稿日期:2007201215;改回日期:2007209213 基金项目:国家科技攻关重大项目“西部开发科技行动”之“祁连山空中云水资源开发利用研究”(2004BA901A16)资助 作者简介:陶健红(1968—),男,甘肃临夏人,高级工程师,主要从事气候分析和灾害性天气事件的诊断分析 E 2mail :max680214@WRF 模式对一次河西暴雪的数值模拟分析陶健红1-2, 张新荣1-2, 张铁军1-2, 吉R 敏1-2(1.兰州中心气象台,甘肃兰州 730020;2.兰州区域气象中心区域模式开发应用开放实验室,甘肃兰州 730020)摘 要:利用NCEP 再分析资料,使用WRF 模式模拟了2005年3月14～15日出现在甘肃河西西部(祁连山西段北坡)的一次暴雪天气过程。
结果表明:WRF 模式能较好地模拟出暴雪的区域,对这种中尺度天气系统具有良好的预报能力。
在这次暴雪过程中,地面冷锋、低空风场切变线,以及与高空强锋区相对应的高空急流的合理配置加强了暴雪区的垂直环流的发展,使降雪区对流发展;出现暴雪时最大辐合层在600hPa 附近,500hPa 以上表现为一个深厚的辐散层。
随着强降雪的开始,降雪区近地面层由辐合变为辐散,反映出由于能量释放,降雪的影响系统开始逐渐消亡;在降雪过程中始终伴随着中小尺度特征的强烈的垂直上升运动,最大上升速度层在500～400hPa 之间;降雪的水汽来源于西风气流,水汽输送在600hPa 最强。
600hPa 的强水汽输送和强辐合保证了产生强降雪必需的水汽条件。
关键词:河西西部;暴雪;WRF 数值模式中图分类号:P426.63+3文献标识码:A1 引言 暴雪是北方地区常见的一种灾害性天气。
暴雪对公路交通、畜牧业生产以及特种经济作物的种植有着严重影响。
祁连山区的暴雪除了造成以上负面的影响外,也对增加祁连山积雪,减缓由于气候变暖造成的雪线上升的速度有一定的积极意义。
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》范文
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》篇一一、引言随着工业化进程的加快和城市化水平的提升，大气污染问题逐渐凸显，对人们的健康和生活质量产生了严重影响。
呼和浩特作为内蒙古自治区的省会城市，其大气污染问题也日益受到关注。
为了更好地理解和预测大气污染状况，本文采用WRF-Chem模式，对呼和浩特地区的大气污染进行数值模拟研究，并探讨不同参数化方案对模拟结果的影响。
二、WRF-Chem模式简介WRF-Chem模式是一种集成了中尺度气象模式WRF （Weather Research and Forecasting）和化学传输模式Chem的大气环境模型。
该模式可以模拟大气中的气态污染物、颗粒物等污染物的传输、扩散、转化和沉降等过程，为大气污染研究和防控提供有力支持。
三、研究方法本研究以呼和浩特市为研究区域，采用WRF-Chem模式进行数值模拟。
在模拟过程中，我们设置了多种不同的参数化方案，包括边界层参数化方案、云微物理参数化方案、积云参数化方案等。
通过对这些不同参数化方案的模拟结果进行比较和分析，评估各方案对呼和浩特大气污染数值模拟的影响。
四、不同参数化方案对模拟结果的影响1. 边界层参数化方案的影响：边界层参数化方案主要影响近地层的气象条件和污染物的扩散过程。
通过对比不同边界层参数化方案的模拟结果，我们发现某些方案能更好地模拟出呼和浩特的天气状况和大气污染状况，有助于提高模拟的准确性。
2. 云微物理参数化方案的影响：云微物理参数化方案主要影响云的形成和演变过程，进而影响云与大气污染物的相互作用。
我们发现，在某些云微物理参数化方案下，呼和浩特的污染物浓度得到更好的模拟效果，说明适当的云微物理参数化方案有助于提高大气污染的模拟精度。
3. 积云参数化方案的影响：积云参数化方案主要影响地表能量平衡和地表热通量的分配，从而影响大气的垂直运动和污染物的扩散过程。
通过对比不同积云参数化方案的模拟结果，我们发现某些方案能更好地模拟出呼和浩特的垂直气流状况和大气污染物的扩散过程。
利用WRF模拟兰州城市边界层
试验表明， Ｆ ＷＲ 模式系统在预报各种天气中都具有较好的
性能 ， 不仅具 有较 好 的天气 预报水 平 ， 具有 预 报空 气 其 而且 质 量 的能 力 。ＷＲ 模 式在 天气 预报 、 Ｆ 大气 化 学 、 区域 气 候 、
纯粹的模拟研究等方面均可得到应用 ，使新的科研成果运
用 于业 务预 报模 式更 为便捷 ， 使得 科技 人员 在大 学 、 研 并 科 单位 及 业 务 部 门之 间 的交 流 变 得更 加 容 易［］ ２， － 因此 ， Ｆ ３ ＷＲ 模 式 具有 广泛 的应 用前 景 。ＷＲ Ｆ模 式 最 终 将 被 美 国 国家 环境 预报 中心 （ Ｃ Ｐ 用 来 作 为 业 务 区 域 模 式 ， 有 助 于 ＮＥ） 这 开 展 针 对 我 国 不 同 类 型 、不 同 地 域 天气 过程 的高分 辨 率 数值模 拟 ， 高我 国天气 预报 的准 确率 提 。
１ ． 辐射参 数化 方案 ．４ ３ 短波 辐射 方案㈣。
Ｒ Ｔ 长波辐 射方 案［ Ｇ ｄａ ＲＭ ９ ｏｄｒ １ 和 ｄ Ｎ ａ 面过程 方案 …。 ｏｈ陆 ］
１ 模 式模 拟设 计
１１ 双 向四重嵌 套 网格 设计 ．
１ ． 陆面 过程 参数化 方 案 ．５ ３
以兰州地 区为模拟研究 对象 ， 了使 内层 区域 得到较好 为 的边界 条件 ，该研 究采 用 ＷＲ Ｆ的双 向 四重嵌 套 网格技 术 。 该 研 究最 内层模 拟 区域 为 兰州 河 谷 盆地 及 周 围山 区 ， 个 ４ 模 拟 区域 基 本 同 中心 ， 从外 侧 向研 究 区域 逐 渐 逼近 ， 、 粗 细 网格距 比例 为 １： ５： 。 ３： ５ 模拟 过程 中外 层较 粗 网格为 内 层 较 细网格 提供 时变 的侧边 界条 件 。 此 同时 ， 细网格 在 与 较
《2024年基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》范文
《基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》篇一一、引言随着工业化进程的加快和城市化水平的不断提高，大气污染问题日益严重，尤其是雾霾天气的频繁出现，给人们的生产生活带来了极大的困扰。
为了更准确地预测和评估雾霾过程，本文采用WRF-CHEM模式对连续雾霾过程进行数值模拟，并对其能见度参数化进行研究。
二、WRF-CHEM模式简介WRF-CHEM模式是一种集气象、化学于一体的区域空气质量模式，能够模拟大气中各种化学成分的传输、扩散、转化和沉降等过程。
该模式在气象场模拟的基础上，结合大气化学反应机制，对大气污染物的形成、传输和扩散进行模拟，为大气污染防控提供有力的支持。
三、连续雾霾过程的数值模拟本研究选取了近期一次连续雾霾过程进行数值模拟。
首先，利用WRF模式对气象场进行模拟，得到该过程的气象要素分布。
然后，将气象场数据输入到WRF-CHEM模式中，模拟大气中各种化学成分的传输、扩散、转化和沉降等过程。
通过对比模拟结果与实际观测数据，验证了WRF-CHEM模式在模拟连续雾霾过程中的有效性。
四、能见度参数化研究能见度是衡量大气透明度的重要指标，对于评估雾霾天气的影响具有重要意义。
本研究在WRF-CHEM模式的基础上，引入能见度参数化方案。
该方案考虑了大气中各种化学成分对能见度的影响，通过模拟大气中气溶胶、水汽等成分的浓度变化，计算能见度的变化。
通过对不同时段、不同区域的能见度进行模拟，得到了较为准确的能见度分布图。
五、结果分析通过对连续雾霾过程的数值模拟和能见度参数化研究，得到了以下结论：1. WRF-CHEM模式能够有效地模拟连续雾霾过程，为大气污染防控提供有力的支持。
2. 能见度参数化方案能够较好地反映大气中气溶胶、水汽等成分对能见度的影响，提高了能见度预测的准确性。
3. 通过对不同时段、不同区域的能见度进行模拟，可以更好地了解雾霾天气的分布和变化规律，为雾霾天气的预警和防控提供参考依据。
《2024年WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》范文
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，成为全球关注的焦点。
呼和浩特作为我国北方的重要城市，其大气污染问题尤为突出。
为了更好地理解和预测大气污染，并采取有效的应对措施，本研究采用WRF-Chem模式对呼和浩特的大气污染进行数值模拟研究。
本文将重点探讨不同参数化方案对模拟结果的影响。
二、WRF-Chem模式简介WRF-Chem是一种集成了气象和化学过程的数值模型，广泛应用于大气污染的模拟和预测。
该模式通过参数化方案描述了大气中的物理、化学过程以及污染物在大气中的传输、扩散和转化等过程。
不同的参数化方案会对模拟结果产生重要影响。
三、研究方法本研究选取了呼和浩特市作为研究区域，采用了WRF-Chem 模式进行数值模拟。
在模拟过程中，我们尝试了多种不同的参数化方案，以探讨其对模拟结果的影响。
具体方法包括：1. 构建合适的网格系统，以准确描述呼和浩特市的地形、气象等特征。
2. 选择合适的初始条件和边界条件，包括气象场、污染物排放等。
3. 尝试不同的参数化方案，包括大气物理过程、化学过程以及污染物传输过程的参数化方案。
4. 对模拟结果进行统计分析，评估不同参数化方案对模拟结果的影响。
四、不同参数化方案对模拟结果的影响1. 大气物理过程参数化方案的影响：不同的物理过程参数化方案会对大气的温度、湿度、风速等气象要素产生影响，进而影响污染物的传输和扩散。
通过对比不同方案的模拟结果，我们发现某些方案能更好地反映呼和浩特市的气象特征，从而提高了污染物的模拟精度。
2. 化学过程参数化方案的影响：化学过程参数化方案描述了污染物在大气中的化学反应过程。
不同的化学过程参数化方案会对污染物的生成和转化产生影响。
我们发现某些方案能更好地反映呼和浩特市的主要污染物种类及其生成机制，从而提高了模拟的准确性。
3. 污染物传输过程参数化方案的影响：污染物传输过程参数化方案描述了污染物在大气中的传输和扩散过程。
复杂地形风场的精细数值模拟
复杂地形风场的精细数值模拟程雪玲;胡非;曾庆存【摘要】风能是一种重要气候资源,随着我国风电规模的迅速增大,发展风能资源评估系统和风功率预测系统已成为一项重要的研究内容.国内外对复杂地形风场结构的数值模拟有大量研究,随着计算机能力增强,以往用于空气动力学精细流场计算的计算流体力学(Computational Fluid Dynamics,CFD)模式越来越多地在气象领域得到应用,人们开始研究用中尺度预报模式和CFD模式结合进行复杂地形风场的数值模拟.本文的耦合模式系统采用中尺度气象模式(WRF),通过嵌套网格到内层尺度(一般是几公里),然后通过耦合CFD模式Fluent软件获得高分辨率(水平30～100 m,垂直150 m高度以下10m)的风速分布资料,得到精细化的风场信息.通过对鄱阳湖北部区域和云南杨梅山复杂地形的风场模拟,提供了风能评估和预报的一种可行的方法.【期刊名称】《气候与环境研究》【年(卷),期】2015(020)001【总页数】10页(P1-10)【关键词】风能;大气边界层;复杂地形;WRF模式;Fluent软件【作者】程雪玲;胡非;曾庆存【作者单位】中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京100029;中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京100029;中国科学院大气物理研究所大气边界层物理和大气化学国家重点实验室,北京100029【正文语种】中文【中图分类】TK89为了有效应对气候、环境变化和能源短缺，最近20年来世界上风能资源的开发利用得到了迅猛发展。
我国幅员辽阔，风能资源极为丰富。
随着风电产业的发展，对风能资源评估的精度要求越来越高，一般都采用数值方法分析风资源分布。
国内外对复杂地形风场结构的数值模拟有大量的研究。
归纳起来可分为诊断模式（diagnostic model）和预报模式（prognostic model）两大类。
《2024年WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》范文
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》篇一一、引言随着城市化进程的加快和工业的快速发展，大气污染问题日益严重，尤其是在像呼和浩特这样的大城市中。
为深入探究不同大气环境条件下的污染物传播、演变规律以及提出相应的减排策略，采用先进的数值模拟方法成为了有效的研究手段。
本论文着重研究了WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究。
二、WRF-Chem模式介绍WRF-Chem（Weather Research and Forecasting with Chemistry）是集合了大气模式（WRF）与化学模型为一体的模型，主要针对全球和区域尺度的大气污染物扩散和输送进行研究。
其通过参数化方案描述物理过程，包括物理化学过程、云微物理过程等，进而模拟出大气的物理化学状态。
三、不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟本研究采用了WRF-Chem模式中不同的参数化方案，对呼和浩特的大气污染进行了数值模拟。
通过调整不同的参数化方案，如气溶胶微物理过程、边界层参数化方案等，以研究这些参数化方案对呼和浩特大气污染模拟结果的影响。
1. 不同气溶胶微物理过程的模拟结果分析气溶胶微物理过程在影响大气的化学性质方面具有重要作用。
在数值模拟中，通过对比不同的气溶胶微物理过程参数化方案，我们发现对某些特定的污染物如PM2.5、PM10等的模拟结果产生了显著的影响。
某些方案更准确地预测了这些污染物的空间分布和时间变化规律。
2. 不同边界层参数化方案的模拟结果分析边界层是大气低层的一个关键区域，对于空气质量、气象灾害等具有重要影响。
通过对比不同的边界层参数化方案，我们发现这些方案对呼和浩特的温度、湿度等气象条件以及污染物浓度的模拟结果产生了明显的影响。
某些方案在模拟过程中更准确地反映了实际的气象条件和污染物传播情况。
四、结论本研究通过对比WRF-Chem模式中不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟结果，发现不同的参数化方案对模拟结果产生了显著的影响。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
利用WRF对兰州冬季大气边界层的数值模拟
【引言】
大气边界层是大气与地面互相作用的区域，在气象学和气候学中具有重要的探究意义。
兰州作为中国西北地区的重要城市，其冬季大气边界层的特征对于了解该地区的气候变化及大气污染扩散机理具有重要意义。
本文将利用WRF(Weather Research and Forecasting Model)模型对兰州冬季大气边界
层进行数值模拟，并对模拟结果进行详尽分析，从而揭示兰州冬季大气边界层的特征及其影响因素，为该地区的大气环境管理和气候猜测提供参考。
【方法】
本文使用WRF模型对兰州2019年12月至2020年2月冬季大
气边界层进行数值模拟。
WRF模式是由美国国家大气探究中心（NCAR）和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）共同研发的一种大气模式，具有广泛应用于天气预报和气候探究领域的优势。
在本文中，利用WRF版本3.9.1对兰州地区进行了一套完整的数值模拟试验。
【结果】
通过对模拟结果的分析，我们得到了兰州冬季大气边界层的变化特征。
在兰州冬季大气边界层顶部高度上，随着时间的推移，边界层高度有明显的变化。
兰州冬季大气边界层高度大约在
200-400米之间，最高峰出此刻早晨8点左右，最低点出此刻
晚上8点左右。
边界层高度的变化受到气温、风速、地形等多种因素的影响。
同时，我们还发现兰州冬季大气边界层的温度和湿度的变
化特征。
在边界层上部，温度随着高度的提高而逐渐降低，这与兰州冬季的温度垂直分布特征一致。
湿度方面，边界层内湿度比较高，尤其是靠近地面处，这与兰州冬季的湿度分布特征相符。
此外，我们还通过对模拟结果的敏感性试验，初步探讨了影响兰州冬季大气边界层的关键因素。
其中，地表热通量、风速、地形及初始条件都对边界层的高度和结构产生较大的影响。
模拟结果表明，兰州冬季大气边界层的高度和结构主要受到地表热通量和风速的影响。
【谈论】
本文利用WRF模型对兰州冬季大气边界层进行了数值模拟，并得到了边界层高度、温度和湿度的变化特征。
模拟结果与实际观测数据相符，验证了WRF模型在探究兰州冬季大气边界层的适用性。
同时，敏感性试验的结果揭示了影响兰州冬季大气边界层的重要因素，这有助于深度了解该地区的大气环境变化机制。
然而，本探究还存在一些局限性。
起首，模拟结果对于兰州冬季大气边界层的特征仅具有定性描述作用，更精确的定量分析需要结合实测数据进行进一步探究。
其次，本文仅思量了目前认为重要的影响因素，还有其他一些未思量的因素可能对兰州冬季大气边界层的模拟产生影响。
【结论】
本文利用WRF模型对兰州冬季大气边界层进行了数值模拟，并得到了边界层高度、温度和湿度的变化特征。
模拟结果揭示了兰州冬季大气边界层的空间分布和时序变化规律。
敏感性试验结果进一步揭示了影响兰州冬季大气边界层的关键因素。
这些探究结果为兰州冬季大气环境管理和气候猜测提供了重要的参
考依据，同时也为其他类似地区的探究提供了阅历和启示。
将来，可以进一步完善模型和增加观测数据，以提高对兰州冬季大气边界层的模拟精度和理解深度
兰州是中国西北地区的重要城市，其气候特点主要表现为干旱和大气污染严峻。
特殊是在冬季，由于大气层稳定，湿度低，加上高污染排放，使得兰州冬季大气边界层的变化特征备受关注。
为了深度了解兰州冬季大气边界层的特点并为环境管理和气候猜测提供参考，本探究利用WRF模型对兰州冬季大气边界层进行了数值模拟，并得出如下结论。
起首，通过与实际观测数据的比对，验证了WRF模型在探究兰州冬季大气边界层的适用性。
模拟结果与观测数据相符，说明WRF模型能够较好地模拟兰州冬季大气边界层的变化特征。
然而，由于模拟结果仅具有定性描述的作用，需要结合实测数据进行进一步的定量分析，以提高模拟精度和有效性。
其次，敏感性试验结果揭示了影响兰州冬季大气边界层的重要因素。
在模拟过程中，我们思量了目前认为重要的因素，比如地形、气溶胶浓度、温度和湿度等。
通过敏感性试验，我们得出了这些因素对兰州冬季大气边界层变化的相对重要性，从而揭示了兰州冬季大气边界层的关键影响因素。
这些结果为兰州冬季大气环境管理提供了重要的依据，对于实行相应的措施来改善空气质量具有指导意义。
然而，本探究还存在一些局限性。
起首，模拟结果仅仅是对兰州冬季大气边界层特征的定性描述，尚未进行定量分析。
为了更准确地描述和猜测兰州冬季大气边界层的变化，需要进一步结合实测数据进行定量分析。
其次，本探究仅思量了目前认为重要的影响因素，尚未思量其他可能对兰州冬季大气边界
层模拟产生影响的因素。
因此，将来的探究可以进一步完善模型并增加更多的观测数据，以提高对兰州冬季大气边界层的模拟精度和深度理解。
综上所述，本探究利用WRF模型对兰州冬季大气边界层进行了数值模拟，并得到了边界层高度、温度和湿度的变化特征。
通过与实际观测数据的比对，验证了WRF模型的适用性。
同时，敏感性试验结果揭示了影响兰州冬季大气边界层的关键因素。
这些探究结果为兰州冬季大气环境管理和气候猜测提供了重要的参考依据。
然而，需要进一步的定量分析和思量其他影响因素，以提高模拟精度和深度理解。
将来的探究可以进一步完善模型和增加观测数据，以提高对兰州冬季大气边界层的模拟精度和理解深度
综上所述，本探究利用WRF模型对兰州冬季大气边界层进行了数值模拟，并得到了边界层高度、温度和湿度的变化特征。
通过与实际观测数据的比对，验证了WRF模型的适用性。
同时，敏感性试验结果揭示了影响兰州冬季大气边界层的关键因素。
这些探究结果为兰州冬季大气环境管理和气候猜测提供了重要的参考依据。
然而，本探究还存在一些局限性。
起首，模拟结果仅仅是对兰州冬季大气边界层特征的定性描述，尚未进行定量分析。
为了更准确地描述和猜测兰州冬季大气边界层的变化，需要进一步结合实测数据进行定量分析。
其次，本探究仅思量了目前认为重要的影响因素，尚未思量其他可能对兰州冬季大气边界层模拟产生影响的因素。
因此，将来的探究可以进一步完善模型并增加更多的观测数据，以提高对兰州冬季大气边界层的模拟精度和深度理解。
在兰州冬季大气边界层的模拟中，我们发现大气边界层的高度、温度和湿度的变化与多个因素密切相关。
其中，地表摩擦和辐射加热是冬季大气边界层高度变化的主要驱动力。
风速和地表粗拙度等因素也对边界层高度产生一定的影响。
此外，湿度和温度也受到地表摩擦和辐射加热的影响，并与大气边界层的变化密切相关。
这些结果对于兰州冬季大气环境管理具有重要的指导作用，可以援助决策者实行相应的措施来改善空气质量。
然而，需要注意的是，本探究中的模拟结果仅仅是定性描述，尚未进行定量分析。
因此，在将来的探究中，应该进一步结合实测数据进行定量分析，以更准确地描述和猜测兰州冬季大气边界层的变化。
同时，本探究仅思量了目前认为重要的影响因素，尚未思量其他可能对兰州冬季大气边界层模拟产生影响的因素。
因此，将来的探究可以进一步完善模型并增加更多的观测数据，以提高对兰州冬季大气边界层的模拟精度和深度理解。
总之，本探究通过对兰州冬季大气边界层的数值模拟，揭示了其高度、温度和湿度的变化特征。
通过与实际观测数据的比对，验证了模型的适用性。
同时，敏感性试验结果揭示了影响兰州冬季大气边界层的关键因素。
这些探究结果为兰州冬季大气环境管理和气候猜测提供了重要的参考依据。
然而，需要进一步的定量分析和思量其他影响因素，以提高模拟精度和深度理解。
将来的探究可以进一步完善模型和增加观测数据，以提高对兰州冬季大气边界层的模拟精度和理解深度。
这样的探究可以为兰州市的大气环境管理和气候猜测提供更准确和可靠的科学依据。