王莉莉,主要从事陆面模式和陆面同化的业务与科研工作.Email:
初始土壤湿度和土壤温度,对陆面模式以及数值模式的模拟结果都有很大影响。OI(Optimal Interpolation)方法,是考虑观测和预报误差的客观统计方法,能够给出一个修正后的土壤湿度和土壤温度。在OI方法基础上发展的OI_EC和OI_MF方法,已经在欧洲中期天气预报中心、法国气象局等业务应用。现在的GRAPES_Meso模式还未引入陆面同化技术,所以本文将OI_EC和OI_MF两种陆面同化方法在GRAPES_Meso中进行初步应用。通过夏、冬两个季节的试验结果发现:两种陆面同化方法均能有效地提高模式对2 m气温模拟效果,对于降水模拟结果没有明显变化。对比两种OI陆面同化方法结果,OI_EC方法得到的系数更为合理,OI_MF方法不适合模拟植被覆盖较低的区域。
The initial soil water content and temperature significantly influence numerical weather forecasts. The Optimal Interpolation (OI) technique takes into account observation and forecast errors in an objective statistical way and can produce the analyzed soil water content and temperature. The OI_EC and OI_MF, which were developed from the original OI technique, have been used in the operational systems in European Centre for Medium-Range Weather Forecasts and in Météo-France, but not in the GRAPES_Meso of China. So, we tried to apply the two OI techniques in the GRAPES_Meso. The experiment results of the two seasons in summer and winter show that the accuracy of the simulated 2 m temperature is improved by the use of the two OI techniques, and there is no obvious change in precipitation simulation results. Comparing the results of two OI techniques, we find that the OI_EC coefficients are more reasonable, and the OI_MF method is not suitable for simulating in the low vegetation coverage area.
土壤湿度和土壤温度的误差直接或间接影响着感热通量和潜热通量的模拟,进而反馈到气象模式中,影响2 m气温(
如何能利用观测及其与模式变量之间的关系,给数值模式提供一个最佳的初始场,就转化为如何推导出一个通用关系的问题。早在1986年,
国内研究中,
GRAPES_Meso采用的是Noah陆面模式(
式中,
Noah对土壤容积水含量计算,采用以下公式:
式中,
通过公式(2)可以得到每层土壤含水量的公式如下:
式中,
在OI_EC方法中,2 m气温和2 m相对湿度的分析增量用于分析根系层的土壤含水量的变化。在Noah陆面模式中,上面的三层是根系层,所以在本次试验中,OI_EC和OI_MF方法只用于Noah陆面模式的上面三层土壤的同化分析。陆面土壤同化方法对每一层土壤含水量的分析都是独立的,每一层的土壤含水量增量是按照下面公式得到的,具体如下:
式中,Δ是每个格点上的分析增量,
式中,
式中,
式中,
(1) 在分析前6 h内,降水量>0.6 mm;
(2) 风速>10 m·s-1;
(3) 气温 < 0℃(273.15 K);
(4) 地面有雪。
在OI_EC方法中,对表层土壤和下层土壤温度分析只与2 m气温相关,利用式(12)中的经验系数
式中,
OI_MF对土壤湿度的分析方法是基于
式中,
式中,
式中,
式(19)和式(20)中
式中,
公式(19)和(20)中,
土壤温度的同化方法采用的是
式中,
本次研究试验时间选取2013年夏季和冬季,两个植被状况差异较大的季节进行试验结果对比分析,夏季时间为6月21日00 UTC至28日00 UTC,冬季时间为12月1日00 UTC至10日00 UTC。其中,夏季时间内,全国大部分地区均有降水,过程性降水主要有三次:第一次为6月21—26日,华北至黄淮区域;第二次为6月22—26日,陕西南部、湖北中北部至黄淮、长江中下游;第三次为6月27—28日,西南地区东部至江南、华南北部。而冬季时间内,全国大部分地区降水较弱。其中,12月8日,吉林中部局地、长江干流中下游沿江局地有0.1~9.0 mm降水,福建沿海局地有0.1 ~12.0 mm降水,其余大部地区1—10日无降水,局部地区有弱降水,极少数自动站有小雨量级降水。模式的预报时长为24 h,以每日00 UTC进行滚动预报,试验覆盖区域为15°~64.5°N、70°~145.3°E,以分辨率为1°×1°的美国NCEP全球预报场作为初始场和侧边界条件,驱动模式。采用美国马里兰大学提供的全球30″×30″分辨率的植被覆盖数据,联合国粮农组织提供的全球5′×5′分辨率的土壤类型分布数据。
为了对比OI_EC和OI_MF方法的同化分析效果,本次研究将试验分为以下三种:
OI_EC——控制试验,利用OI_EC方法同化土壤湿度和土壤温度;
OI_MF——控制试验,利用OI_MF方法同化土壤湿度和土壤温度;
OL——开放试验,土壤湿度和土壤温度自由更新。
其中,OI_EC和OI_MF试验的设计如
试验设计框架图
The experimental design framework
本次试验采用的两种陆面同化技术,都是基于统计的方法,其关键是对系数
OI_EC方法第一层土壤的
Distribution of the OI_EC coefficient
同
Same as
同
Same as
同
Same as
同
Same as
从
从式(19)和式(20)可以看出,在OI_MF方法中,辐射对其系数的推求影响很大(如向下短波辐射、太阳天顶角、辐射时长等)。从
模式模拟的
Distribution of simulated
从OI_EC土壤温度系数
从连续试验的每小时均方根误差(root mean square error, RMSE)统计可以看出(
每小时
Root mean square error of
Mean root mean square error (unit: ℃) of
模拟时效 | OL | OI_EC | OI_MF |
注:1 h代表每小时的RMSE均值结果;6 h代表每次模拟中第6 h模拟结果的均值;12 h代表每次模拟中第12 h模拟结果的均值;24 h代表每次模拟中第24 h模拟结果的均值。 |
|||
1 h | 3.08 | 2.95 | 2.87 |
6 h | 2.86 | 2.86 | 2.86 |
12 h | 2.88 | 2.86 | 2.73 |
24 h | 2.84 | 2.67 | 2.69 |
同
Same as
模拟时效 | OL | OI_EC | OI_MF |
注:同 |
|||
1 h | 3.48 | 3.17 | 3.18 |
6 h | 3.41 | 3.41 | 3.41 |
12 h | 3.46 | 3.12 | 3.20 |
24 h | 3.83 | 3.32 | 3.33 |
从降水ETS评分和降水预报偏差对比可以看到(图略),三个试验结果基本相同。本次试验是利用土壤含水量和温度的误差与2 m气温和相对湿度误差之间的关系,对土壤含水量和温度进行修正的,而在数值模式中,从土壤含水量到降水是一个复杂的过程,本次在夏季时间内的试验中,全国大部分地区有三次降水过程,而冬季试验时间降水较弱,所以只是从当前试验结果中很难判断其对降水的影响,需要更多的试验结果对比分析。
陆面同化方法可以有效地改进模式对2 m气温的预报效果,这已经被很多科学家验证了(
本文中采用的两种OI陆面同化方法,都是利用2 m气温和相对湿度的短期预报误差来校正土壤温度和含水量,这种统计方法与地面观测网的密度相关,即站网密度大的区域效果好。对于下一步的研究计划,首先是如何能够得到质量更高的格点观测数据,本文中采用的OI方法没有考虑到地形的影响。另外,本文中采用的陆面同化OI_EC和OI_MF方法都是统计方法,不能利用除
特别感谢法国气象局的陆面同化专家Mahfouf Jean-Francois教授,在工作百忙之中指导我的工作,给予我有益的建议。
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