中尺度数值天气预报模式
WRF介绍
9.2.4.3 辐射
3-5 MM5 Dadhia短波辐射方案： 该方案来自于MM5模式，对短波辐射通量向下进行简单积分。 它能够反映晴空散射、水汽吸收和云的反射与吸收。另外，还考虑了 地形坡度和阴影对地表短波辐射通量影响。 3-6 Goddard短波辐射方案： 该方案共有11个谱段，采用二流近似方法计算太阳短波辐射的散 射和直接辐射分量，并且方案中考虑了已有臭氧垂直廓线的气候分布。 3-7 CAM短波辐射方案： 该方案也是用于NCAR大气环流模式的谱段处理方案，主要用来 气候模拟。它能够处理几种气溶胶和痕量气体的光学特征。该方案特 别适用于区域气候模拟。
9.2.4.3 辐射
3-1 快速辐射传输长波模式（RRTM)： 该模式来自MM5模式，采用谱段处理方案。它是利用一个预设好的 查算表准确地表示由于水汽、臭氧、二氧化碳和痕量气体（大气中含量极 少的气体）引起的长波辐射过程，同时也能表示云的光学厚度。 3-2 GFDL长波辐射方案： 该方案来自美国地球流体动力实验室，计算与二氧化碳、水汽、和 臭氧相关谱段上的长波辐射，采用简化的交换方法。该方案中云的重叠是 随机的。 3-3 CAM长波辐射方案： 该方案是用于NCAR大气环流模式的谱段处理方案，主要用来进行气 候模拟。它能够处理几种痕量气体，并与可分辨云和云量进行相互作用。 3-4 GFDL短波辐射方案： 该方案同样来自于美国地球流体动力实验室，考虑了二氧化碳、水 汽和臭氧的效应，采用积分时间间隔内日间平均的太阳天顶角余弦值计算 段波辐射。该方案中云的重叠是随机的。
9.2.4.1 微物理过程
1-1 Kessler暖云方案： 该方案来源于COMMAS模式，是一个简单的暖云降水方案，考虑的微 物理过程包括：雨水的产生、降落与蒸发，云水的碰并增长与自动转化， 以及由凝结产生云水的过程。该方案显式预报水汽、云水和雨水，无冰 相过程。 1-2 Purdue-Lin方案： 该方案包括了对水汽、云水、雨、云冰、雪和霰6种类型水成物的处理。 该方案是 WRF模式中相对比较复杂的微物理方案，更适合于理论研究 。 1-3 WRF单参数—3类水成物(WSM3)方案： 该方案包括冰沉降和新的冰相参数化。与其他方案最大的不同之处在于， 该方案是基于冰的质量含量而非利用温度的诊断关系计算冰粒子浓度。 假设高于冰点的水成物为云水和雨，冰点以下的为云冰和雪，对包含冰 过程的计算效率很高。可以对三类水成物（即水汽、云水或云冰、雨或雪） 进行预报，被称为简单冰方案。但要注意的是，该方案缺少过冷水和逐步 融化率过程。
WRF中尺度天气预报模式简介
ARW模式系统简介一．概述1997年美国国家大气研究中心(NCAR) 中小尺度气象处(MMM)、国家环境预报中心(NCEP)的环境模拟中心(EMC)、预报系统试验室的预报研究处(FRD)和俄克拉荷马大学的风暴分析预报中心(CAPS)四部门联合发起新一代高分辨率中尺度天气研究预报模式WRF ( Weather Research Forecast) 开发计划, 拟重点解决分辨率为1～10Km、时效为60h以内的有限区域天气预报和模拟问题。
该计划由美国国家自然科学基金会(NSF)和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)共同支持, 1998年已形成共同开发的标准, 2000年2月被确定为实现美国天气研究计划(USWRP)主要目标而制定的研究实施计划之一。
现在,这项计划吸引了许多其它研究部门及大学的科学家共同参与。
WRF在发展过程中由于科研与业务的不同需求, 形成了两个不同的版本, 一个是在NCAR的MM5模式基础上发展的ARW(Advanced Research WRF), 另一个是在NCEP的Eta模式上发展而来的NMM(Nonhydrostatic Mesoscale Model) [1、2]。
ARW作为一个公共模式, 由NCAR负责维护和技术支持,免费对外发布。
第一版发布于2000年11月30日, 随后在2001年5月8日发布了1.1版。
2001年11月6日, 很快进行了模式的第三次发布, 只是改了两个错误, 没有很大的改动, 因此版本号定为1.1.1。
直到2002年4月24日, 才正式第四次发布, 版本号为1.2。
同样, 在稍微修改一些错误后, 2002年5月22日第五次发布模式系统, 版本号为1.2.1。
原定于2002年10月前后的第六次发布, 直到2003年3月20才推出, 版本号为1.3。
2003年11月21日进行了更新。
2004年5月21日推出了嵌套版本V2.0。
2004年6月3日进行了更新, 至2006年1月30日为止最新版本为2.1.2[3]。
数值天气预报第八章_边界层模式及其参数化
∂w ∂w ∂w ∂w ∂p′ +u +v +w = −α 0 ∂t ∂x ∂y ∂z ∂z
α′ 1 ⎡ ∂ ρ w′′u ′′ ∂ ρ w′′v′′ ∂ ρ w′′w′′ ⎤ + g− ⎢ + + ⎥ α0 ∂ ∂ ∂ x y z ρ⎣ ⎦
这就是中尺度数值模式中常采用的垂直运动方程的一种形式。
兰州大学大气科学学院 11
兰州大学大气科学学院 13
为了具体的给出参数化的公式，先把平均运动方程组中含有次网格尺度 通量项的方程改写如下：
du 1 ∂p 1 =− + f v+ dt ρ ∂x ρ
⎡ ∂τ xx ∂τ yx ∂τ xx ⎤ + + ⎢ ⎥ x ∂ ∂ y ∂ z ⎣ ⎦ 1 ∂p 1 ⎡ ∂τ xy ∂τ yy ∂τ zy ⎤ dv =− − fu+ ⎢ + + ⎥ ρ ∂y dt ∂ x ∂ y ∂ z ρ⎣ ⎦ 1 ∂p 1 ⎡ ∂τ xz ∂τ yz ∂τ zz ⎤ dw =− −g+ ⎢ + + ⎥ dt ∂y ∂z ⎦ ρ ∂z ρ ⎣ ∂x 1 ⎡ ∂H x ∂H y ∂H z ⎤ dθ θ = + + Q+ ⎢ ⎥ ∂y ∂z ⎦ dt c p T ρ ⎣ ∂x
9.1 平均运动方程及平均次网格尺度项
由于以下原因：
• 大气运动的湍流性，空气微团作极不规则的运动，虽满足瞬时运动方 程组，但其毫无意义 • 观测值是一定空间范围和一定时间间隔内的平均值
故应当研究物理量的平均值的变化规律。
以Φ 代表任一气象要素，在( x , y , z , t )坐标系中，其平均值 Φ 定义为
(完整版)强对流天气的中尺度分析
700hPa湿度场 •干线（露点锋） ：相邻 两站的露点温度相差10℃ 以上时，沿湿度梯度最大 处分析干线 •显著湿区：T-Td≤5℃， 从1℃开始 •干舌
以2013年3月23日南方强对流天气为例
700hPa中尺度分析综合图
以2013年3月23日南方强对流天气为例
850hPa（925hPa）分析
➢ 风场：切变线（辐合线） 、低空急流、 显著流线 ➢ 温度场：暖脊（温度脊）、T850-T500大值区 ➢ 湿度场：干线（露点锋）、湿舌
850hPa风场 •最大风速带（急流） •辐合区（切变）
以2013年3月23日南方强对流天气为例
低空急流（LLJ） •12-13m/s,有弱对流 •13-17m/s,有中等对流 •18m/s以上,有强对流
•显著湿区：T-Td≤5℃
•湿舌
•干线：相邻两站的露 点温度相差10℃以上时， 沿湿度梯度最大处分析 干线（露点锋）。
低空湿度（露点）
•≤8℃,有弱对流
•9-12℃,有中等对流
•＞12℃,有强对流
850hPa中尺度分析综合图
以2013年3月23日南方强对流天气为例
700hPa分析
➢ 风场：低空急流、 切变线（辐合线）、 显著流线
7．不满足静力平衡
在强烈发展的对流云附近，静力学关系不适用。在云中，特别是上升 气流和下沉气流强的地方，静力学关系更不能用。
强对流天气的定义
强对流天气定义(美国)：
直径1.9cm以上的冰雹、除了水龙卷之外的所有龙卷、 阵风25.7m/s以上的雷暴大风;
极端强对流天气：5cm以上冰雹，F2级以上龙卷， 33m/s以上雷暴大风；
展望
天 中短期预报
第7章 中尺度天气系统
第七章中尺度天气系统目录中尺度天气系统 (3)7.1 概述 (3)7.1.1 什么是中尺度 (3)7.1.2 中尺度天气系统的基本特征 (3)7.2 中尺度系统 (4)中尺度系统 (4)7.2.1 中尺度雨团 (4)卫星探测图片1 (5)7.2.2 中尺度雨带 (5)雷达气象部分的补充内容1 (7)7.2.3 中尺度对流复合体 (9)雷达气象部分的补充内容2 (12)卫星探测图片2 (13)7.2.4 飑线 (13)雷达气象部分的补充内容3 (18)卫星探测图片3 (19)7.3 中尺度系统发生发展的大尺度环境条件 (19)中尺度系统发生发展的大尺度环境条件 (20)7.3.1 位势不稳定层结 (20)7.3.2 强垂直风切变 (20)7.3.3 水汽辐合和湿舌 (21)7.3.4 急流的作用 (22)7.3.5 低空辐合和上升运动 (23)7.3.6 地形 (23)7.4 中尺度系统发展和大气过程不稳定 (24)中尺度系统发展和大气过程不稳定 (24)7.4.1 对流不稳定 (24)7.4.2 对称不稳定 (26)7.4.3 锋生强迫的次级环流 (28)7.5 中尺度分析 (29)中尺度分析 (29)7.5.1 资料来源及其处理 (29)7.5.2 时空转换分析 (31)7.5.3 相对坐标分析 (32)7.5.4 变量场分析 (34)7.5.5 雨团和雨带分析 (34)习题 (35)参考文献 (35)中尺度天气系统从本世纪50年代初“中尺度”概念引入气象学以来，中尺度气象学得到蓬勃发展，无论是雷达、卫星等新观测技术的广泛使用，还是在组织中尺度野外观测试验、中尺度天气分析或中尺度天气理论研究和数值模拟等方面，都取得了很大进展。
目前中尺度天气预报，特别是暴雨和强对流类天气的局地、短时预报，已成为预报业务工作中的重要内容。
然而，由于在常规天气图上很难发现、诊断和分析中尺度天气系统，作出准确预报仍是天气学面临的重大难题。
天气预报 中尺度分析new
对流的基本要素
• 湿度条件（水汽条件）
• 静力稳定度（不稳定条件）
• 触发条件（抬升条件）
√基本要素
• 湿度条件（水汽条件） • 静力稳定度（不稳定条件） • 触发条件（抬升条件）
√
触发条件
通常为多种触发机制共同造成
• 天气系统：锋面、低涡、低槽、切变线等 • 边界层辐合线： ——地面要素的不连续线：风向or风速（地面辐合 线）、温度（锋面、地表加热不均匀、城市热导 等）、湿度（露点锋∕干线、湿地和植被区）
——雷暴出流边界 ——海风锋 ——地形辐合线等
地形触发—山区多雷暴
10m/s的地面风产生1m/s的上升运动，若持续1个小时，则上升运动将达到3km高度
例：地形辐合线+雷暴出流边界
2012年8月8日过程分析（金晓青）
13时
13时
14时
15时
16时
例：非锋斜压带+出流边界
20130625（张南、张迎新）
• 分析中低层流场，判断有利于触发对流天气的抬升条件。 • 分析层次包括地面、925 hPa、850 hPa、700 hPa、500 hPa。 • 主要分析边界层锋区、中低层槽、切变线和辐合线。
边界层锋区
干线（露点锋）
平原：850或925hPa相邻两站Td相差 10℃以上；高原：700hPa相差10℃ 以上
中低层槽、切变线和辐合线
四、垂直风切变条件分析
• 分析对流层各层流场，判断有利于对流天气发生发展和加强的动 力组织条件。
一、水汽条件分析
• 水汽条件分析旨在分析气团的水汽含量和饱和程度，以及它们的 边界。
• 主要分析低层显著湿区、中层干区。 • 分析层次包括925 hPa、850 hPa、700 hPa和500 hPa。
mm5说明书(中文)
中尺度模式（Mesoscale Model 5 v3）用户手册一、概述1.mm5模式系统的结构第五代中尺度模式mm5是近年来由美国大气研究中心（NCAR）和美国滨州大学（PSU）在mm4基础上联合研制发展起来的中尺度数值预报模式，已被广泛应用于各种中尺度现象的研究。
Mm5在以往的模式基础上作了许多变化，主要有以下几点：1）复合区域嵌套功能，2）菲静力部分扩展3）四位数据同化功能以及较多的物理过程参数化，能够方便、广泛地应用于各种计算平台。
这些变化使得许多工作在这一模式系统下建立起来。
图1.1是整个mm5模式系统的结构框图，它表现了模式的模块次序、数据流程以及各模块主要功能的简短说明。
TERRAIN和REGRID模块用来处理在麦卡托或兰博托或极射赤面投影下，地形数据和等压面气象数据从规则经纬网格点到高分辨可变中尺度区域的水平插值。
由于插值不能提供全面的中尺度信息，因此插值数据必须加大，RAWINS/little_r就是用连续扫描Cressman客观分析方法和复合二次曲面技术来处理水平网格观测资料和无线电探空资料。
INTERP模块处理MM5系统中气压坐标到sigma坐标的垂直插值，接近地面的sigma平面与地形相似，高水平sigma面与等压面近似。
MM5模块是系统的核心部分，包含气象过程的主控程序，主要求解大气运动基本方程组。
INTERB模块与INTERP 模块作用相反，主要是把MM5模块计算结果从sigma坐标插值到气压坐标中。
2．Mm5模式的水平和垂直格点介绍模式的格点构造是非常有用的，模式系统通常是从等压面上获得、分析数据的，但是这些资料在进入模式之前不得不被插值到模式的垂直坐标中。
垂直坐标是地形伴随的，也就是在底层水平网格伴随地形，而上层表面是平坦的。
中间层是随着气压的减小趋向顶层气压逐渐变得平坦（如图1.2）。
σ用来定义模式水平层：p是气压，p t是顶层气压，p s是表面气压。
从上图可以看出：在顶层σ等于0，在底层σ等于1，模式的每一水平层由σ值来定义，模式的垂直分辨率由0到1之间的数目决定，通常边界层的分辨率高于顶层分辨率，水平层数尽管原则上没有限制，但通常在10到40层之间变化。
重点区域三公里数值天气预报模式产品说明说明书
区域数值预报产品说明1grib2数据来源为GRAPES-RAFS中尺度数值模式，数据压缩方案为jpeg2000。
2所有产品逐小时提供一个文件，文件名按“中华人民共和国气象行业标准”（详见附件）如下：Z_NAFP_C_BABJ_20160318000000_P_NWPC-GRAPES-3KM-CN-FFFMM.grib2,其中，Z：为数据类型编码方式，为不符合WMO编码格式的气象传输标识;NAFP：为数据类型识别，数值预报模式获得的预报产品;C：为数据生成中心编码方式，按编报中心进行编码;BABJ：为数据生成中心标识,北京;20160318000000为文件的生成时间yyyyMMddhhmmss，使用国际协调时（UTC）;P：为文件属性，预报产品;NWPC：固定编码，标识数据制作单位。
“NWPC”表示中国气象局数值预报中心。
GRAPES：固定编码，标识模式名称。
RAFS：固定编码，表示区域预报模式系统。
CN：固定编码，表示该数据为高分辨率中国区域。
FFFMM：预报输出的时效。
“FFF”为小时（000－240）“MM”为分钟grib2：固定编码，标识文件为grib2格式编码。
每个文件正常大小约27MB,其中000时效约24MB，其他时效27MB4提供利用wgrib2方式直接提取数据转为二进制码和使用GRADS软件直接绘图的说明(附件3)5在/warms9km/readme提供NCL绘图范例draw_case.ncl(附件4) 。
附件3 应用GRADS画图的方法：使用grads绘图需要先使用wgrib2里的g2ctl.pl和gribmap建立数据索引g2ctl.pl -verf GRIB2filename.grb2 > filename.ctlgribmap -i filename.ctl你会看到filename.ctl 和 GRIB2filename.grb2.idx两个数据索引文件然后使用建立的数据索引使用grads读取数据绘图Grads>open filename.ctl>q fileFile 1 : GRIB2filename.grb2Descriptor: filename.ctlBinary: GRIB2filename.grb2Type = GriddedXsize = 751 Ysize = 501 Zsize = 10 Tsize = 1 Esize = 1Number of Variables = 16apcpsfc 0 0,1,8,1 ** surface Total Precipitation [kg/m^2]capesfc 0 0,7,6 ** surface Convective Available Potential Energy [J/kg]cinsfc 0 0,7,7 ** surface Convective Inhibition [J/kg]deprprs 10 0,0,7 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) Dew Point Depression (or Deficit) [K]hgtprs 10 0,3,5 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) Geopotential Height [gpm]pressfc 0 0,3,0 ** surface Pressure [Pa]prmslmsl 0 0,3,1 ** mean sea level Pressure Reduced to MSL [Pa] rhprs 10 0,1,1 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) Relative Humidity [%]rh2m 0 0,1,1 ** 2 m above ground Relative Humidity [%]tmpprs 10 0,0,0 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) Temperature [K]tmp2m 0 0,0,0 ** 2 m above ground Temperature [K]ugrdprs 10 0,2,2 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) U-Component of Wind [m/s]ugrd10m 0 0,2,2 ** 10 m above ground U-Component of Wind [m/s] vgrdprs 10 0,2,3 ** (1000 925 850 700 600.. 500 400 300 200 100) V-Component of Wind [m/s]vgrd10m 0 0,2,3 ** 10 m above ground V-Component of Wind [m/s] var016224sfc 0 0,16,224 ** surface desc [unit]>d apcpsfc附件4 应用NCL绘图脚本范例（animate.ncl）：;==================================================================== ==; animate_2.ncl;; Concepts illustrated:; - Creating animations; - Animating TMP of all levels;==================================================================== ==load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_code.ncl"load "$NCARG_ROOT/lib/ncarg/nclscripts/csm/gsn_csm.ncl";==================================================================== ==; The main code;==================================================================== ==begin;---Read desired datasrcFileName = "/cma/g1/nwp_sp/NWP_PST_DATA/TOGRIB2/rundir/output/test/shanghai_2016 080212024.grb2"sfile = addfile(srcFileName,"r")TMP = sfile->TMP_P0_L100_GLL0TMP@lat2d = sfile->lat_0 ; for plottingTMP@lon2d = sfile->lon_0printVarSummary(TMP)printVarSummary(sfile->lat_0)printVarSummary(sfile->lon_0);---For zooming in on mapminlat = 15.0maxlat = 55.0minlon = 70.0maxlon = 140.0;---Get dimensionsdims = dimsizes(TMP)nlev = dims(0)nlat = dims(1)nlon = dims(2);---Set some resourcesres = Trueres@gsnMaximize = Trueres@cnFillOn = Trueres@cnLinesOn = Falseres@cnLineLabelsOn = Falseres@cnLevelSelectionMode = "ExplicitLevels"res@cnLevels = ispan(200,323,3)res@cnFillPalette = "WhViBlGrYeOrReWh"res@mpMinLatF = minlatres@mpMaxLatF = maxlatres@mpMinLonF = minlonres@mpMaxLonF = maxlonres@mpCenterLonF = (minlon+maxlon)*0.5res@mpCenterLatF = (minlat+maxlat)*0.5res@pmTickMarkDisplayMode = "Always"res@lbLabelFontHeightF = 0.01res@gsnAddCyclic = False ; this is regional data;---Loop across each level and plot to a different PNG file every time do n=0,nlev-1wks = gsn_open_wks("png","animate"+sprinti("%02i",n)) ; animate_00.png, animate_01.png, etcprint("level(" + n + ") = " + TMP&lv_ISBL0(n))res@gsnRightString = "level = " + TMP&lv_ISBL0(n) + " (" + TMP&lv_ISBL0@units + ")"plot = gsn_csm_contour_map(wks,TMP(n,:,:),res)delete(wks) ; Make sure PNG file is closedend do;---Convert PNG images to animated GIFcmd = "convert -delay 25 animate*.png animate_2.gif"system(cmd)end。
《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，气象学领域也在持续发展和创新。
其中，中尺度天气预报模式作为现代气象学的重要组成部分，对提高天气预报的准确性和精细化程度起到了关键作用。
WRF （Weather Research and Forecasting）模式作为新一代中尺度天气预报模式，具有较高的空间分辨率和时间分辨率，能够更准确地模拟和预测各种天气现象。
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模式概述WRF模式是一种数值天气预报模型，由美国国家大气研究中心（NCAR）和多个合作机构共同开发。
该模式采用先进的物理过程描述和数值方法，能够模拟和预测各种中尺度天气现象，如暴雨、龙卷风、强风、雾等。
WRF模式具有较高的空间分辨率和时间分辨率，可以提供更为精细的天气预报信息。
三、WRF模式的特点1. 高度灵活性：WRF模式具有高度的灵活性和可定制性，可以根据不同的需求和区域特点进行参数设置和模型调整。
2. 先进物理过程描述：WRF模式采用了先进的物理过程描述，包括大气湍流、云微物理过程、辐射传输等，能够更准确地模拟和预测天气现象。
3. 高分辨率模拟：WRF模式具有较高的空间分辨率和时间分辨率，可以提供更为精细的天气预报信息。
4. 广泛的适用性：WRF模式可以应用于全球及区域范围内的天气预报和气候模拟，适用于不同尺度和不同领域的科学研究。
四、WRF模式的应用WRF模式广泛应用于气象学、环境科学、农业气象等领域。
在天气预报方面，WRF模式能够提供更为精细的预报信息，包括降雨量、风速、温度等，为人们的生产生活提供更为准确的参考依据。
在环境科学领域，WRF模式可以用于空气质量模拟和预测，为环境保护和治理提供科学依据。
在农业气象方面，WRF模式可以用于农业气象灾害的监测和预警，为农业生产提供保障。
五、结论新一代中尺度天气预报模式——WRF模式的出现，为气象学领域的发展带来了新的机遇。
中尺度数值预报模简介
MM5模式系统的介绍 MM5模式系统的介绍
第五代NCAR/Penn State中尺度模式是此模式 第五代NCAR/Penn State中尺度模式是此模式 系列中的最新版本。它的前身是70年代Penn 系列中的最新版本。它的前身是70年代Penn State的Anthes使用的一种中尺度模式，后来 State的Anthes使用的一种中尺度模式，后来 （1978年）Anthes和Warner为此模式编写了 1978年）Anthes和Warner为此模式编写了 文档。从那时候起，为了拓宽模式的使用范围， 对其进行了许多改变。包括（I 对其进行了许多改变。包括（I）多重嵌套的能力 （II）非静力动力模式，以及（III）四维同化的 II）非静力动力模式，以及（III）四维同化的 能力和更多的物理选项，并能在更多的计算平台 上运行。这些变化已经对如何使用模式系统来建 立任务产生了影响。
MM5非静力模式与静力模式 MM5非静力模式与静力模式
历史上Penn State/NCAR的中尺度模式曾使用 历史上Penn State/NCAR的中尺度模式曾使用 静力模式，这是因为中尺度模式中典型的水平格 点大小与所关心的垂直厚度的特征值相当或比它 更大。因此可以使用静力假定而且气压完全可以 由其上的空气柱决定。然而当模式中可分辨特征 的尺度接近与1 的尺度接近与1的纵横比时，或者当水平尺度变得 比垂直尺度更短时，非静力效应就不能被忽略。 在非静力动力模式中需要添加的唯一一项是垂直 加速度项。它将对垂直的气压梯度有影响从而使 得静力平衡不再被准确地满足。相对于参考态的 气压扰动和垂直动量一起成为了必须加以初始化 的额外的3 的额外的3维预报变量。
非静力平衡中尺度数值模 mm5简介 式mm5简介
杨侃 2006年 2006年9月8日
《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和人们对气象预报精准度的要求不断提高，中尺度天气预报模式应运而生。
WRF（Weather Research and Forecasting）模式作为一种新型的中尺度天气预报模式，已经在气象领域中发挥着越来越重要的作用。
本文将对该模式的背景、特点、应用和未来展望进行简要介绍。
二、WRF模式的背景WRF模式是由美国国家大气研究中心（NCAR）和多个国际合作伙伴共同研发的一款中尺度气象预报模式。
该模式采用了先进的数值计算方法和物理参数化方案，能够更准确地描述和预测中尺度天气现象，如暴雨、龙卷风、强风等。
WRF模式的开发旨在提高天气预报的准确性和可靠性，为气象研究和应用提供有力支持。
三、WRF模式的特点1. 高分辨率：WRF模式具有较高的空间分辨率和时间分辨率，能够更详细地描述和预测中尺度天气现象。
2. 灵活性：该模式支持多种物理参数化方案和边界条件设置，可根据不同需求进行定制化设置。
3. 先进性：WRF模式采用了最新的数值计算方法和物理参数化方案，能够更准确地预测天气变化。
4. 广泛的适用性：该模式可应用于各种气候条件和地理环境下的天气预报和气候模拟。
四、WRF模式的应用1. 天气预报：WRF模式被广泛应用于各种天气预报业务中，包括短时预报、中期预报和长期预报等。
通过该模式，气象部门能够更准确地预测天气变化，为公众提供更可靠的天气信息。
2. 气候模拟：WRF模式还可用于气候模拟研究，帮助科学家了解气候变化的原因和影响。
通过模拟不同气候条件下的天气变化，科学家可以更深入地了解气候系统的运行规律。
3. 灾害预警：在自然灾害预警方面，WRF模式也发挥着重要作用。
通过预测暴雨、龙卷风等灾害性天气的发生和发展趋势，为灾害预警和应急救援提供有力支持。
五、未来展望随着科技的不断进步和气象研究的深入，WRF模式将继续得到改进和完善。
未来，该模式将进一步提高空间分辨率和时间分辨率，改进物理参数化方案，提高预测精度和可靠性。
WRF、 MM5、 CMAQ、 SMOKE
环境常用软件报告班级姓名学号日期项目名称 WRF、 MM5、 CMAQ、 SMOKE （一）实验目的了解 WRF、 MM5、 CMAQ、 SMOKE 软件的安装；熟悉 WRF、 MM5、 CMAQ、 SMOKE 软件的使用方法。
（二）实验准备下载以上软件的安装文件，从图书馆或者网络上借阅或者下载相关软件的介绍，仔细阅读。
(三) 实验操作步骤及要求：1)、WRFWRF（Weather Research and Forecasting Model）模式是由美国环境预测中心（NCEP）,美国国家大气研究中心（NCAR）等美国科研机构中心着手开发的一种统一的中尺度天气预报模式。
模式分为ARW(the Advanced Research WRF)和NMM(the Nonhydrostatic Mesoscale Model)两种，即研究用和业务用两种形式。
①、WRF模式流程和WRF模式运行2)、MM5MM5 模式是由美国大气研究中心( NCAR) 和美国宾州大学(PSU) 在MM4 基础上联合研制并发展起来的，是较先进的中尺度数值预报模式之一，已被广泛应用于各种中尺度现象的研究3）、SOMKE 排放源模块在 Models-3 的官方网站中，针对排放源的部分以 MEPPS （Models-3 Emission Processing and Projection System）模块来进行，不过此一模块在 Sun 工作站上执行效率却不理想，并需要昂贵的 SAS 及 Arc/Info 等软件支持。
最新版的排放量数据处理模块已于2001年05月释出（US-EPA已于2001年8月释出SMOKE的操作手册），称为 SMOKE （Sparse Matrix Operator Kernel Emission System），这个排放量处理模块不但免费，并且已包含 SAS 与 Arc/Info 的功能在其中SMOKE模式的特色为：此模式包含了固定源、移动源、面源及生物源的处理模块，可将排放源分成四种情况分别处理，此外，此模式支持 IDA （Inventory Data Analyzer）格式，因而排放源前处理亦变的单纯。
新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介
新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介天气预报对于人们的日常生活和经济活动至关重要。
随着科技的进步，天气预报模式也在不断改进和发展。
其中一种重要的天气预报模式是WRF（Weather Research and Forecasting Model），它是一种新一代的中尺度天气预报模式。
WRF模式最早于2000年由美国国家大气研究中心开发，旨在提供更高分辨率、更准确的天气预报。
WRF模式可根据不同的用途和需求，进行多尺度、多物理过程、多特定领域的模拟预报。
WRF模式具有良好的可伸缩性，可以灵活地适应不同的计算设备和计算资源。
WRF模式的核心是基于非静力学方程组的数值预报模型，并包含了大气、海洋和陆地等多个组件。
WRF模式使用有限差分法将大气非静力学方程组离散化，并通过数值算法进行求解。
同时，WRF模式还考虑了大气中的各种物理过程，如辐射、湍流、云微物理等，以更准确地模拟真实的天气系统。
WRF模式还具有可配置性和可扩展性的特点。
用户可以根据具体需求选择不同的物理参数方案、模式配置和输入数据，以满足特定的预报需求。
同时，WRF模式还支持并行计算，可同时利用多个计算节点进行计算，加快模拟和预报的速度。
WRF模式在过去的几十年中，在全球范围内得到了广泛的应用和验证。
不论是对于全球气候系统的模拟，还是对于地面局地天气的预测，WRF模式都展现出了良好的预报性能和可靠性。
WRF模式在高分辨率的天气模拟中特别突出，能够提供真实感觉的细节和变化，为人们提供更精确的天气预报和预警信息。
WRF模式在气象科学研究和天气预报中的应用也越来越广泛。
它被广泛用于天气预报机构、气象研究机构、学术研究等领域。
同时，WRF模式也成为了许多国家和地区气象预报系统的基础。
不仅如此，WRF模式还为气候研究、环境影响评估、气象灾害预警等提供了重要的支持。
然而，WRF模式也面临一些挑战和局限性。
由于WRF模式需要大量的计算资源，其运行和预报所需的计算时间较长。
数值天气预报第十章_几种数值模式及模拟试验举例
数值天气预报第十章几种数值模式及模拟试验举例兰州大学大气科学学院中小尺度天气系统常与暴雨、冰雹、雷雨大风等剧烈天气过程联系在一起。
随着探测手段的进步，监测和跟踪能力的提高，对中小尺度天气系统发生、发展机制的探讨及预报方法的研究，近年来取得迅速的进展。
1986——1990 年期间，中国建立了京津冀地区的中尺度天气系统的监测和预报基地。
数值模拟是用试验的手段分析中小尺度天气系统的理论工具。
用其研究中小尺度天气过程，可以避免研究中求解非线性方程组的困难，但却较真实的揭示出影响中小尺度天气过程的物理因子以及演变的细节。
本章内容描述中小尺度天气系统的基本方程组描述中小尺度天气系统的线性方程组的动力学特征模拟中小尺度天气系统应考虑的物理因子中尺度天气系统数值模拟实例3.其他方程的简化热流量方程、水分方程及其他气体和气溶胶方程，一般较少做简化，采用原有方程形式。
只有当源汇项较小时，可将它们略去。
小结：简化的中小尺度系统的方程组，其连续方程根据系统深厚或浅薄分别取(10.20)式或(10.22)式；其垂直运动方程根据系统的水平尺度分别取(10.27)或(10.28)式；水平运动方程采用(10.32)式和(10.33)式；而其他方程一般仍取原有形式，即(10.2)及(10.4)至(10.8)式。
这些方程则构成了描述中小尺度系统的基本方程组。
(10.75)(10.76)引入这两个参数的目的是为了在分析中追踪它们所代表的项；以便很清楚地了解采用流体静力假设或滞弹性假设应被忽略的项。
二、形式解与频率方程上述方程组中含有6个未知数及，有6个方程，则方程组闭合，可以求解。
设各未知数有下列形式的解：11,0,λ⎧=⎨⎩21,0,λ⎧=⎨⎩表示流体是非静力的表示流体是静力平衡的表示流体是可压缩的表示流体是滞弹性的u v w p ρ′′′′′、、、、θ′(10.77)将上述形式解代入方程组(10.69)～(10.74)中，可得含有6个未知数的线性齐次代数方程：%()()()() ()() ()()()()%()(),,,,,,,,,,,,x z x z x z x z x z x z i k x k z t x zi k x k z t x z i k x k z t x z i k x k z t x z i k x k z t x z i k x k z t x z u u k k e v v k k ew w k k e p p k k e k k e k k eωωωωωωωωωωρρωθθω+−+−+−+−+−+−⎧′=⎪⎪′=⎪′⎪=⎪⎨′=⎪⎪′=⎪⎪′=⎪⎩%力假定或滞弹性流体假定去除。
国家气象中心数值模式及其产品
计算机 CRAY-C92 CRAY-C92 DEC-ALPHA
SP-2 神威-1
CRAY-C92 IBM-SP 神威-1 神威-1
DEC-ALPHA IBM-SP IBM-SP IBM-1S0P
集合数值天气预报系统
• 建立了多套集合数值天气预报系统：
业务模式系统 区域台风路径预报系统（MTTP）
核污染扩散传输模式系统 核污染扩散传输模式系统(HYSPLIT4)
北京地区中尺度模式系统 华北地区中尺度模式系统（HB-MM5）
NMC中尺度模式系统 森林火险气象条件预报(模型)
森林火险气象等级预报系统 中期集合预报系统 T106L19/32成员 城市空气质量预报系统(47个城市)
5
国内80-90年代的数值模式发展
中期数值预报模式（李泽椿、 纪立人等）
2层全球格点模式（曾庆存、梁信忠等） 4层海洋环流模式（张学洪等） HLAFS 模式（张玉玲、郭肖容等） p-混合坐标模式（钱永甫等） YH模式（颜宏等） TL系列模式（薛纪善等） REM -坐标（宇如聪、曾庆存等） 海气耦合模式（曾庆存、张学洪等）
短期气候预测动力模式系统（BCC，IAP等）
不完全！ 耦合气候系统模式（IAP等）
2020/8/16 ••••••
6
中国数值预报业务的进步
2000以后
90年代 (全球、区域)
1991 1992 1995 1996 1997 1998
80年代(A\B模式)
T42L9 LAFS T63L1 HLA T106 HLA 6 FS L19 FS05
时间
1980
1982
中尺度数值天气预报模式图文
物理过程参数化方案
01 02
辐射过程
辐射过程是大气中重要的物理过程之一，对中尺度天气系统的形成和发 展有重要影响。模式中通常采用辐射传输方案来计算太阳辐射和大气辐 射对天气系统的影响。
边界层过程
边界层是大气中与地面直接接触的一层，其中发生着复杂的湍流交换过 程。模式中通常采用边界层方案来计算湍流交换对天气系统的影响。
03
微物理过程
ห้องสมุดไป่ตู้
微物理过程是指云、降水等天气现象中发生的微观物理过程。模式中通
常采用微物理方案来计算云的形成、发展和降水过程对天气系统的影响。
初始化和边界条件处理
初始化
要点二
强对流天气过程分析 技术
中尺度数值天气预报模式能够模拟强 对流天气过程的动力学、热力学和微 物理特征，揭示其发生发展的物理机 制。结合雷达观测、卫星遥感等技术 手段，可以对强对流天气过程进行实 时监测和分析。
要点三
强对流天气过程防范 建议
针对强对流天气过程的突发性和破坏 性，公众应关注天气预报和预警信息 ，及时采取防范措施，如加固房屋、 准备急救物资等。同时，政府和相关 部门也应加强应急管理和救援工作， 以应对可能发生的灾害。
入等方式进行改进。
边界条件误差
由于模式边界条件处理不当导致的 误差，可通过改进边界条件处理方 案、引入更准确的边界条件数据等
方式进行改进。
05 图文展示：中尺度数值天 气预报模式应用实例
暴雨洪涝灾害预警应用实例
暴雨洪涝灾害概述
简要介绍暴雨洪涝灾害的定义、成因及危害。
中尺度数值天气预报模式
集合预报技术的发展
集合预报技术是一种概率预报方法， 通过将多个不同初始条件的模式结果 组合起来，提供更全面的气象信息。 随着超级计算机技术的不断发展，集 合预报的分辨率和覆盖范围将得到进 一步提高，能够更好地揭示中尺度气 象系统的演变和传播。
VS
集合预报技术还可以与其他数据源 （如卫星观测、雷达观测等）进行融 合，提高预报的准确性和精细化程度。 通过集合预报技术，气象部门可以提 供更加全面和客观的气象服务，满足 不同用户的需求。
中尺度模式的设计
中尺度模式是数值天气预报的一种，特别适用于预测局地性强、时间尺度较短的 天气系统，如雷暴、锋面和低气压等。
中尺度模式的设计需要考虑大气的中尺度特征，如气流、水汽和不稳定能量等。 这些特征在模式中通过特定的参数化方案来处理，以更准确地模拟中尺度天气系 统的演变。
模式的初始化与更新
初始化是数值预报的关键步骤之一，它决定了预报的 初始状态和随后的演变。正确的初始化对于提高预报
模式在台风路径预测中的应用
中尺度数值天气预报模式在台风 路径预测中具有较高的准确率， 能够较为准确地预测台风登陆地
点和时间。
通过分析台风周围的中小尺度环 境因素，如地形、气流等，模式 能够更准确地模拟台风的移动路
径和强度变化。
模式在台风预报中的应用，为政 府和公众提供了关键的决策依据，
有助于减少台风灾害的影响。
中尺度数值天气预报模式能够提供高 分辨率的短时气象信息，如风向、风 速、温度、湿度、降水等，有助于预 测未来几小时内的天气变化。
精细化预报
中尺度模式能够提供更精细的地域气 象信息，如局部地区的气象状况，有 助于气象部门为特定区域提供更准确 的预警和防范措施。
灾害预警
暴雨预警
国家气象中心数值模式及其产品——【天气预报 精品资源】
◆ 1999年建立了32个成员的基于T106L19模式的全球中期 集合预报系统（采用奇异向量法（SVs）生成扰动初值）， 并于2000年3月投入业务应用；
◆ 2006年12月15个成员的新一代全球中期T213L31集合数 值天气预报系统（采用增长模繁殖法（BGM）生成扰动初 值）实现了准业务化运行 。
1998.4 HLAFS 2002.9 T213L31
2003.3 HLAFS
2007.12 T639
2020/9/15
水平 分辨率
320KM 200KM 200KM 110KM 120KM
55KM 60KM
27KM
30km
垂直 分析同化 计算机
分辨率
9- 层 15- 层 16- 层 15- 层
OI
48h 20km1km
OI
IBM-SP IBM-SP IBM-SP
2007年12月， T639L60全球 水平分辨率30 公里，垂直分 辨率60层，模 式顶到达0.1 百帕；
7
国家气象中心数值预报最近10多年的发展
时间 模式
1991.6 1992.3 1995.6 1995.5 1997.6
T42L9 LAFS T63L16 HLAFS T106L19
CYBER
OI
CYBER
OI
CRAY-C92
OI
19- 层
OI
CRAY-
20- 层
OI
C92
31- 层
OI
IBM-SP
20- 层
OI
IBM-SP
60- 层 三维变分同化 IBM-SP
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高分辨率、流体非静力中尺度模式 MM5, RAMS, WRF
Forecasters should be aware that the detailed forecasts generated by mesoscale models are often best used as guidelines for what may occur, with the knowledge that the location and timing may have considerable error.
划分
数值方法：谱模式、差分模式，有限元模式 模拟区域：全球模式，区域模式 现象尺度：气候模式，天气尺度模式， 中小尺度 模式，微尺度模式
GCM ECWMF NCEP；MM5，RAMS；METRAS MOM POM HAMSAM SWAN
Too many！
Who?
Numerical weather prediction was attempted first by Lewis F. Richardson in 1922
中尺度模式结果的重要性 取决于研究现象的尺度
中尺度模式通常能提供天气现象的更多细节 特别是在山地与海岸地区
• • • • • • • •
介绍 水平分辨率 垂直分辨率 流体静力与流体非静力 参数化 边界条件与初值化 使用中尺度模式 三个问题
对于一种特定的现象需要多大的水平格距？
例子 1
理解与认识
• 关于数值天气预报的10个常见错误概念！
Ten Common NWP Misconceptions
10个常见错误概念
• • • • • • • • • • 分析必须与观测一致 高分辨率可解决一切问题 地表条件已经精确给定 对流参数化的主要目的就是预报对流降水 能预报好天气系统就意味也能预报好对流 数值预报模式能直接预报近地面变量 晴天情况下的辐射影响很容易处理 20km的格距能分辨特征长度为40km的现象 一旦模式改进，MOS预报会随之改进 模式的输出诊断必须用到每一个格点的值
• 谚语：罗马人与青蛙 大约在公元前278年，青蛙首次出现在气象学上。 “如果青蛙在沼泽里一直单调地叫着，将会有滂 沱大雨。” 古罗马诗人维吉尔在《农事诗》中写道：“如果 看到鹤从河谷地往上飞的景象，下雷雨则是农夫 意料中的事。”
现代气象学
• 天气——战场决胜的因素
恺撒攻打不列颠（公元前55年，风暴） 英法百年战争（1346，1415，大雨） 拿破仑进攻俄国、滑铁卢之战（1788，大雨、大冰雹） 忽必烈攻打日本（1274，1281，台风）
积云（对流）参数化非常重要，但是……
6：数值预报模式能直接预报近地面变量
模式地面2m温度的计算
有地形存在时，数值预报模式更难预报近地面变量！
不同的模式计算地面变量区别很大
7：晴天情况下的辐射影响很容易处理
必须考虑云的影响
为什么辐射不能被很好地处理
1：层平均 2：平均变量 3：云类型判断不准 4：影响地面，从而影响 边界层，……
• 现代气象学诞生于风暴之中
1854年11月14日，一场强烈的风暴使法军的亨利四世号军舰及38 艘商船毁坏殆尽，400人死亡！ 天文学家调查的结果是：风暴在11月12日即以存在，在两天之内 自西北向东南席卷整个欧洲。指出：影响天气的因子当中，大部 分都具有迁移性。 现代气象学于是迈出了它的第一步！
监测网的建立
• • • • • 举例：屋子里气球的漂移 介绍初始条件、时变边界条件 动力框架与热力框架 参数化问题 数值计算问题（计算量、误差）
模式
从数学角度来讲，气象/海洋 模式就是一组数学物理方程。给定 初始条件（与时间有关的参数）与 边界条件（与空间有关的参数）， 就可以得到这组数学物理方程的解。
1 2 h( z , t ) z gt 2
流体非静力可以直接预报垂直运动导致的现象， 而流体静力只能推断……
流体非静力模式多出一个预报方程 多数流体非静力模式基于垂直高度z
• • • • • • • •
介绍 水平分辨率 垂直分辨率 流体静力与流体非静力 参数化 边界条件与初值化 使用中尺度模式 三个问题
水平分辨率不可能无限地小……
有些物理过程我们还没有弄懂……
垂直分辨率的影响
挑战与展望
提高分辨率！
改进参数化方案！
加强数据同化！
Lorenz系统
观测数据在“爆炸”
挑战主要体现在以下三个方面：
• 分辨率较粗 改进模式 提高计算资源
• 参数化错误
改进参数化方案
• 初始化不够精确
（初值场与边界 条件）
数据同化
单一模式而言！ 决定性预报 Nhomakorabea不同模式有不同的特征
介绍
• 中尺度模式是什么？它们为什么有用？ • 有足够的水平与垂直分辨率去预报中尺度天气现象的 数值预报模式 • 这些现象通常受地形与海岸线强迫，包含最严重的天 气灾害如龙卷与中尺度对流系统。
中尺度气象研究内容
中尺度现象
中尺度模式通常是有限区域模式
地球模拟器
性能相当于20万台个人电脑 在试运行中，将地表分割为大约10公里见方的区域，模 拟大气及海流的变化情况。模拟地球上1天的大气流动， 只用40分钟。
5：辐射计算很耗计算 时间，因此模式通常 每个一段时间才计算 一次
8： 20km的格距能分辨特征长度为40km的现象
理想情况
结论：
20km分辨率一般连具有80km特征尺度的 现象都不能很好地分辨！
实际情况
分辨率决定对不同特征尺度现象的模拟能力
9：一旦模式改进，MOS预报会随之改进
线性回归
• 提高分辨率
描述更多细节，避免对流参数化，….
• 数据同化
提高初值场的质量，….
• 发展多尺度通用模式
减小嵌套误差，….
• 采用集合预报
Hope
短时预报
数值预报在不断进步……！
MM5实时预报系统 http://211.64.128.24
Thank you very much!
垂直方向上需要多少层？
垂直分层的原则
不同的模式有不同的垂直坐标系统
• • • • • • • •
介绍 水平分辨率 垂直分辨率 流体静力与流体非静力 参数化 边界条件与初值化 使用中尺度模式 三个问题
几乎所有谱模式与大多数格点模式 采用流体静力假设！但是……
流体静力假设适用于 天气尺度，全球尺度 以及一些中尺度系统 水平尺度与垂直尺度相当， 必须考虑流体非静力。 如重力波、强对流系统。
背对地面风，顺时针转30º ，低压在左，高压在右。
地面站
探空站
锋面气旋理论
• 槽来脊往 • 需要经验 • 但是不能总靠经验，因为这种东西很难 从父亲传给儿子
数值天气预报思想的诞生
• 经典物理学的发展历史
• 流体力学控制方程
• V. Bjerknes 于1904年首先指出 • 基于计算机
数值天气预报模式
有些物理过程太复杂……
有些物理过程的影响必须考虑……
• • • • • • • •
介绍 水平分辨率 垂直分辨率 流体静力与流体非静力 参数化 边界条件与初值化 使用中尺度模式 三个问题
边界条件
初始条件
时变侧边界条件
• • • • • • • •
介绍 水平分辨率 垂直分辨率 流体静力与流体非静力 参数化 边界条件与初值化 使用中尺度模式 三个问题
对流参数化的主要目的是……
考虑模式格点不能分辨的对流活动对格点的影响（反馈）
模式 格点 内部 对流 实际 情况 与 模式 预报 情况 对比
无参数化
5：能预报好天气系统就意味也能预报好对流
苏格拉底说：
“人总是要死的，我是人，所以我也要死的。”
即使天气形势及其特征被预报得相当准确，对流有关 预报如降水、温度、湿度、风与气压可能很离谱！
初始时刻模式分析与观测的对比
模式预报与观测的对比
细网格结果往往与粗网格有“很大的区别” ？
降水预报仍是个难题！
• • • • • • • •
介绍 水平分辨率 垂直分辨率 流体静力与流体非静力 参数化 边界条件与初值化 使用中尺度模式 三个问题
• 1：中尺度模式地面预报比高空预报结果好？
• 2：怎么确定模式初值场的好坏？ • 3：中尺度模式预报精度比全球模式下降要快？
Based on the idea of Bjerknes
1950年，第一次数值 天气预报取得成功！
北美500hPa高度场
正压过滤模式
数值预报流程图
中尺度天气预报模式 是如何工作的？
内容
• • • • • • • • 介绍 水平分辨率 垂直分辨率 流体静力与流体非静力 参数化 边界条件与初值化 使用中尺度模式 三个问题
中尺度数值天气预报模式
高山红 中国海洋大学
内容
• • • • 数值天气预报的发展历史 中尺度天气预报模式是如何工作的？ 理解与认识 挑战与展望
数值天气预报的发展历史
• 古代气象学
观测：中国人最早开始有规律地记载对气象的 观察。远在公元前1300年的殷商时期，就有了 连续10天描述天空的特征、雪的厚度以及风的 特征等记录。到了周朝（公元前1066年），对 气候的描述才开始正式列入历史的记载。
1：分析必须与观测一致 （00h预报应该与观测非常接近）
应该考虑模式格点的离散性！
2：高分辨率可解决一切问题
分辨率的提高能改进降水预报结果！
2000年12月30日风暴 造成的总降水分布
又一个好例子
一个坏例子
3：地表条件已经精确给定
地表植被与地形高度
植被的逐月变化
植被的重要性
4：对流参数化的主要目的就是预报对流降水
Monterey Bay wind eddies