中尺度WRF 模式在资源环境评估领域的应用进展研究

贯 丛，张树文，于灵雪，李素文，王让虎，卜 昆，杨久春，常丽萍

（1.长春工程学院，长春130012；2.中国科学院东北地理与农业生态研究所，长春130102；3.吉林大学地球科学学院，长春130021）

0 引言

IPCC第五次评估报告（TAR）指出，全球平均表面温度（GMST）自19世纪后期有所增加。从观测站观测资料得到的全球和区域地表气温的几个独立分析的数据记录普遍认为地表气温已经增加［1］。在全球变暖的大背景下，极端天气事件出现得更加频繁，这些中尺度天气造成的自然灾害和气候变化制约了社会经济的发展，严重影响人类生活。对区域极端天气过程及演变的模拟成为目前各国政府和科研部门关注和研究的重点。中尺度数值预报模式在这种背景下逐渐发展完善起来。

随着计算机和测量技术的快速发展，近30年来，中尺度大气数值模式得到快速发展，进入20世纪90年代后，中尺度模式和模拟系统已发展得很完善。美国曾成功研制了MM系列、ARPS以及后期的WRF等中尺度数值预报模式，提高了对强对流灾害天气的监测和预报能力。WRF采用高度模块化、并行化和分层设计技术，因而具有开放性好、可移植性强等特点，在国内外得到了广泛应用［2］。

1 中尺度大气数值模式WRF介绍

1.1 WRF模式

WRF模式是由美国国家自然科学基金和NOAA共同支持的模式系统［3］，它集数值天气预报、大气模拟以及数据同化于一体，分为驱动层、中间层和模式层，用户只需与模式层打交道［4］。同其他的中尺度模式相比，WRF模式具有更多的内部参数化方案，对物理过程的考虑也更加细致［5］。

1.2 WRF模式物理过程参数化方案

1.2.1 微物理过程方案

WRF V3版本中提供了7种微物理过程方案。

1）Kessler暖云方案。来自于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、降落和蒸发，云水的增长以及由凝结产生云水的过程［6－7］。

2）PurdueLin方案。PurdueLin方案是 WRF模式中更适于理论研究的一种方案，包括了对水汽、云水、雨、云冰、雪和霰的预报，在结冰点以下，云水处理为云冰，雨水处理为雪［7］。

3）WSM3方案。WSM3（WRF Single－Moment 3－class）方案是一种简单有效、适用于中尺度格点的方案。WSM3方案包括冰沉降与冰相的参数化，包括3类水物质：水汽、云水或云冰、雨水或雪。

4）WSM5方案。WSM5方案含有水汽、雨、雪、云冰、云水过程，也包含过冷却水以及雪下降时逐步融化的过程。

5）WSM6方案。WSM6方案是对 WSM5方案的扩充，它包括有霰和与它关联的一些过程，使水物质的预报量达到了6个。

6）Eta Ferrier方案。Eta Ferrier方案是NCEP模式业务使用的微物理方案，能够诊断混合相态过程。此方案预报模式平流项中水汽和总凝结降水的变化。

7）Thompson方案。Thompson方案增加了冰的数浓度，是一种包含冰、雪和霰过程的适用于高分辨率模拟的新方案。

1.2.2 辐射过程参数化

1.2.2.1 长波辐射方案

1）RRTM长波辐射方案：利用一个预先处理的参数查找表来表示由于水汽以及其他气体、云的光学厚度引起的长波过程。

2）Eta Geophysical Fluid Dynamics Laboratory（GFDL）长波辐射方案：是一种包含二氧化碳、臭氧和微物理效应的多波段方案。

3）CAM方案：来自于CAM3气候模式，其中考虑到气溶胶和痕量气体。

4）RRTMG方案：新的RRTM方案，包含随机云重叠的MCICA方法。

1.2.2.2 短波辐射方案

1）CMA方案：来自于CAM3气候模式，其中考虑到气溶胶和痕量气体。

2）Dudhia短波辐射方案：采用Dudhia的方法，是能够有效计算云和晴空吸收与散射的向下积分的方案。

3）Goddard短波辐射方案：是包含气候态臭氧和云效应的双束多波段方案［8］。

4）Eta Geophysical Fluid Dynamics Laboratory方案：是包含气候态臭氧和云效应的双束多波段方案，考虑了水汽、臭氧、二氧化碳的影响［8］。

1.2.3 积云对流参数化方案

1）浅对流Eta Kain—Fritsch方案。它使用一个具有湿上升和下沉气流的简单云模式，伴随水汽的上升和下沉，同时包括了卷入和卷出，以及相对粗糙、简单的微物理过程的作用。

2）Betts—Miller—Janjic方案。该方案在某给定的时段，对热力廓线进行张弛调整，在张弛时间内，对流的质量通量可消耗一定的有效浮力，浅对流水汽特征廓线中熵的变化较小且为非负。

3）Grell—Devenyi集合方案。2002年Devenyi、Grell引进了集成积云方案，在每个格点运行多种积云方案和变量，再将结果平均反馈到模式中，具有多参数，集成了典型的144个次网格成员的方案，该方案是质量通量类型，用不同的上升、下沉、卷入、卷出的参数和降水率。云质量通量由静力及动力条件共同控制，动力控制决定于有效位能（CAPE）、低层垂直速度及水汽，静态控制的不同结合了动态控制的不同。

1.2.4 行星边界层

1）Yonsei University（YSU）边界层方案。该方案的表面层与MRF方案一样釆用Monin－Obukhov相似理论，该方案考虑了在风温廊线的逆温层中夹卷造成的热量交换［9］。

2）Medium Range Forecast Model（MRF）边界层方案。该方案将显示处理的卷入层视为Nonlocal－K mixed layer混合层的一部分。该方案在不稳定状态下使用反梯度通量来处理热量和水汽［7］。

3）Mellor－Yamada－Janjic（MYJ）边界层方案。该方案为行星边界层和自中的瑞流参数化的非奇异方案。

4）Similarity theory（MM5）方案。这个方案用了Paulson、Dyer和Webb稳定性函数来计算地面热量、湿度、动力的交换系数［7］。

1.2.5 表面边界层

1）ETA相似理论近地面层方案。基于 Monin—Obukhov理论，包括粘性子层参数化。

2）Similarity theory（PX）方案。这方案是基于相似理论，并包括一个粘性层参数化，以一个准层流边界层阻力形式来表示热量扩散，水蒸汽和微量化学物质的差异。

3）Eta Mellor—Yamada—Janjic TKE边界层方案。含有局地垂直混合的一维诊断湍流动能方案。

1.2.6 陆面过程方案

1）5－layer thermal diffusion方案。只包含土壤温度的方案，分别是1、2、4、8和16cm。在这些层下面，温度是固定在一个深层次的平均水平值。能量计算包括辐射、感热和潜热通量。同时也允许雪盖效应［10］。

2）Noah方案。Noah陆面过程参数化是OSU的改进版，统一 NCEP／NCAR／AFWA方案，针对3.1版本做出了改进，使之能更好地表示冰盖和积雪覆盖面积［10－11］。

3）Rapid Update Cycle（RUC）方案。RUC业务方案，为NCEP天气业务预报系统中的陆面参数化方案，土壤温度和湿度具有6个层次，也具有积雪和冻土物理过程。

4）Pleim.Xiu LSM方案。Pleim.Xiu模式是一个复合的地表和PBL模式。它在两层上（1cm处的地面层和1m处的根区）描述土壤水汽和温度以及树冠的蒸腾。它处理土壤层、树冠和蒸腾水汽通量［12－13］。

2 WRF在气候资源预测领域的应用

1）WRF模式对雨洪资源的模拟预测。WRF能够较稳定、较准确地模拟出暴雨落区和降水强度，对制作短期降水预报具有指导作用。WRF模式能够提供空间尺度为1～10km的降雨预报，能预测缺少资料的、地形复杂地区的降雨［11－12］。

2）WRF模式能够预测风场和风速。陈玲等［13］的研究表明，WRF模式能够较好地模拟出风速按照时间变化的规律，使风电场风速预测提前，为风电场的运行和控制提供依据。王澄海等［14－15］应用 WRF模式对西北西部地区低层风场进行了模拟和检验，结果表明WRF模式在风场的模拟上具有较好的性能，风速的预测误差可达到目前的风电功率预测的业务要求。

3）付伟基等［16－17］的研究结果表明 WRF模式能将隐藏在弱强迫天气尺度系统中的中小尺度对流系统描绘出来。模式输出的中尺度要素场可以确定雷暴发生的地点，能指示雷暴发生的时间。

4）WRF对暴雪也具有较好的预报效果，能模拟出暴雪的大致区域及暴雪的强中心［18］。王坤等［19］对青藏高原一次暴雪过程进行模拟试验，结果表明当考虑了冰面过饱和度随温度区间的变化后，计算的冰核浓度可以改进降水的模拟效果。

5）WRF也可较好地模拟出近地面净辐射、感热和潜热等要素的变化特征及日变化规律。文小航［20］的研究表明WRF模拟结果能给出一个区域面上辐射收支和能量平衡的图像，能较好地模拟出晴天辐射和热流密度的日变化情况，为更好地利用太阳辐射资源提供参考。

3 WRF应用的趋势

1）虽然WRF模式已达到较好的模拟效果，但也存在一些问题和不足。由于大气过程描述不够完整以及初边值具有一定的误差，WRF数值天气预报依然存在一定的不确定性。集合预报在初始场加上各种小扰动，使初始场成为概率密度函数，预报的准确率被大大提高。

2）四维同化可以用于提供质量更高的气象数据集或是提高模式场的质量，比如四维变分同化可以同化各种非常规资料（比如雷达反射率、卫星辐射量等），将实时四维同化应用于数值预报中，能够更好地保持模式各变量之间的动力平衡关系［21］。

3）在WRF与CLM耦合的基础上细化土地覆被资料。陆面过程对天气和气候有着重要作用［22］。CLM4.0是为地球气候模拟系统设计的最新的陆面模式，是与大气模式相耦合的高质量的陆面模式，在植被覆盖的分类和生态系统的描述方面，它优于其他陆面模式。

4）区域气候建模。气候建模长期以来一直使用全球模式，只可以解决大气过程及其与陆地，海洋，海冰相互作用的更大尺度的问题。自2003年10月，（美国）国家大气研究中心（NCAR）一直支持使用天气研究和预报（WRF）模型以及社区气候系统模型（CCSM）发展区域气候建模，它们现在的目标是开发出下一代的社区区域气候模型（RCM），在气候建模中可以同时满足降尺度和升尺度的问题。WRF模式已被改编为模拟区域气候。在美国的季节性模拟中已经表明现实的功能，包括在中部各州低空急流和降雨昼夜循环（Leung等，2005）和西部的地形降水（Done等，2005）［23］。

在将来的业务预报中，WRF模式在中尺度预报中的优势会更加明显。

［1］秦大河.LPCC第五次评估报告第一工作组报告的亮点结论［J］.气候变化研究进展，2014，1（10）：1－6.

［2］张金善，钟中，黄瑾.中尺度大气模式 MM5简介［J］.海洋预报，2005，22（1）：31－34.

［3］Michalakes J，Chen S，Dudhia J，et al.Development of a next－generation regional weather research and forecast model［J］.Development in Teracomputing，2001，8：269－276.

［4］寇媛媛.云迹风资料同化在中尺度数值模拟中的对比研究（MM5模式和 WRF模式）［D］.南京：南京信息工程大学，2008.

［5］闫之辉，邓莲堂.WRF模式中的微物理过程及其预提对比试验［J］.沙漠与绿洲气象，2007，1（6）：1－6.

［6］陈茂钦，徐海明，刘蕾，等.WRF3.1微物理参数化方案对两例暴雨的集合预报试验及可预报性分析［J］.气象科学，2012，32（3）：237－245.

［7］胡向军，陶健红，郑飞，等.WRF模式物理过程参数化方案简介［J］.甘肃科技，2008，24（20）：73－75.

［8］王晓君，马浩.新一代中尺度预报模式（WRF）国内应用进展［J］.地球科学进展，2011，26（11）：1191－1199.

［9］徐慧燕.WRF模式中的边界层参数化比较试验［D］.杭州：浙江大学，2013.

［10］孙科.WRF模式物理过程参数化方案对降水模拟影响研究［D］.北京：华北电力大学，2011.

［11］侯建忠，宁志谦，谢双亭，等.基于WRF模式的陕西两次区域性秋季暴雨的数值模拟［J］.成都信息工程学院学报，2007，22（5）：648－653.

［12］蔡淼.中国气20中国空中云水资源和降水效率的评估研究［D］.北京：中国气象科学研究院，2013.

［13］陈玲，赖旭，刘霄，等.WRF模式在风电场风速预测中的应用［J］.武汉大学学报：工学版，2012，45（1）：103－106.

［14］王澄海，胡菊，靳双龙 ，等.中尺度 WRF模式在西北西部地区低层风场模拟中的应用和检验［J］.干旱气象，2011，29（2）：161－167.

［15］李慧敏.江苏沿海地区的风能资源模拟的时空分布［J］.科技和产业，2014，14（4）：156－162.

［16］付伟基，陆汉城，王亮，等.WRF模式对弱强迫系统中雷暴预报个例研究［J］.气象科学，2009，29（3）：323－329.

［17］龚嘉锵，郭凤霞，田琨，等.基于WRF模式的雷电潜势预报［J］.气象科学，2014，34（2）：206－212.

［18］陶健红，张新荣，张铁军，等.WRF模式对一次河西暴雪的数值模拟分析［J］.高原气象，2008，27 （1）：68－75.

［19］王坤，张飞民，孙超，等.WRF－WSM3微物理方案在青藏高原地区暴雪模拟中的改进及试验 ［J］.大气科学，2014，38（1）：101－109.

［20］文小航，吕世华，孟宪红，等.WRF模式对金塔绿洲效应的数值模拟［J］.高原气象，2010，29（5）：1163－1173.

［21］何斌，李云泉，范晓红，等.四维同化技术在区域数值模式中的应用研究［C］／／第六届长三角气象科技论坛论文集.杭州：浙江气象学会，2009.

［22］Yu lingxue，Zhang Shuwen，Tang Junmei，et al.The effect of deforestation on the regional temperature in Northeastern China［J］.Theoretical and Applied Climatology，2015，3（120）：761－771.

［23］Ruby Leung L，Kuo Ying－Hwa，Tribbia Joe.Research needs and directions of regional climate modeling using WRF and CCSM［J］.American Meteorological Society，2006，87（12），1747－1751.