WRF耦合城市冠层模型：对城市环境问题的发展评估与应用外文翻译资料

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WRF耦合城市冠层模型：对城市环境问题的发展评估与应用

摘要：

为了缩小传统中小尺度模型的差距，美国国家大气研究中心与其他研究小组机构共同开发了一个以WRF模型为整体耦合的城市冠层模型，以解决城市环境问题。这个WRF/urban模型系统的核心要点主要包括以下：（1）三种不同自由度的城市冠层参数化程序：从一个简单的单层参数模型到包含室内外能量交换反映了与大气边界层直接作用的多层复杂城市冠层模型。（2）耦合了精细化计算的流体动力学斯托克斯等模型用于解释传输和散播的应用。（3）该程序包含了城市高分辨率的土地利用率，建筑物形态以及由国家城市数据库和NUDAPT发布的人为热释放率。（4）一个城市化的高分辨率地面数据同化系统。本文系统介绍了模型系统；解决了初始化耦合WRF/城市模型和列举该模型所需执行的大量潜在参数的棘手问题；深入探索了该模型城市化参数的敏感度；评估了WRF/城市模型描述“城市热岛效应”的性能特征，复杂的大气边界层上层结构以及许多主要大城市区域的城市Tamp;D热烟羽。最新的研究应用表明了该城市模型作为一个区域性气候模型的潜在功能，即研究区域气象条件下的未来城市化影响和未来气候变化环境下的空气环境质量。

引言

本文描述了一个由NCAR及相关合作组织组成的国际合作项目共同开发的耦合下垫面及城市冠层模型系统的WRF模型。此次合作的目的是为了提高一个跨尺度模型的能力，该模型可用于解决在城市环境区域内所引发的一系列环境问题。

气候变化造成了两方面的严峻挑战。一方面IPCC预测气候变化导致更频繁的热浪和极端天气和洪水的发生，另一方面，当今人口增长趋势和城市化的扩展将进一步持续发展。比如，在2007年全球人口的一半居住在城市，而根据研究这一部分人将在2030增长到60%。伴随着经济和工业的发展，全球气候的改变和城市化的快速发展的综合影响将会是城市居住者更容易受到许多城市环境问题的影响，包括极端天气和气候条件、海平面的上升、较低的人类健康水平和空气质量、偶然或故意排放的有毒物质在大气中的传输以及水资源紧缺等。比如，Nicholls（2007）曾指出全球总人口将在21世纪70年代像海岸洪水爆发一样增长至超过1.5亿人口的三倍以上，原因是受到气候变化（海平面上升及风暴的增加）、大气层下沉、人口增长和城市化的综合影响。这种整体性的增长甚至可能会更加剧烈，Zhang等（2009）曾阐述道，城市化的发展会导致北京夏季降水量的减少，而城市绿植的扩增会增强夏季降雨和减轻北京日益严重的水资源短缺问题。

因此，理解研究关于环境问题的未来气候变化和城市化发展并寻找应对减缓这种问题的方法是十分必要的。其中一种比较有效的方式是利用一个多尺度大气模型系统，该系统可用于预测或计算大到地区范围小到建筑物尺度的中尺度条件，还能耦合人类参与反应的模型。WRF模型系统常用的计算网格步长为0.5-1km，刚好能够填补传统中尺度天气预报（~10⁵m）与小尺度的传播散布模型（Tamp;D）（~10m）之间的跨度。而对于WRF模式的关键要求便是要能精确的反应出大气边界层内的城市影响下的风、温度和湿度以及他们对于大气中尺度动力学的共同影响。

在过去十年中，将新一代城市化方案引入大气模型，如第五代宾夕法尼亚州立大学 - NCAR中尺度模型（MM5），取得了显着的进展。（Taha，1999；Taha和Bornstein，1999；Dupont等2004；Otte 等，2004; Liu 等，2006；Taha 2008a，b），WRF model（Chen等，2004），UK Met Office可操作的中尺度模型（Best，2005），French Meso-NH模型（Lemonsu和Masson，2002）和NCAR全球气候模型（Oleson等，2008）。更重要的是，精细尺度模型，如计算流体动力学（CFD）模型（Coirier等，2005）和快速响应城市T＆D模型（Brown，2004），可以明确解决城市建筑周围的流场问题。然而，这些参数化方案在处理城市过程的自由度方面存在很大差异。因此，已经开展国际合作研究来比较这些城市模型，并根据现场观察对其进行评估（Grimmond等，2010）。尽管如此，在这个阶段还不清楚何种城市建模的复杂程度应该纳入大气模型，因为城市土地利用和建筑形态的空间分布即使在城市尺度上也是高度异质的，并且使得该模型可应用范围较为广泛。

WRF用于数值天气预报，区域气候，紧急响应过程，空气质量（通过其在线耦合化学模型WRF-Chem，Grell等，2005）以及区域水文学和水资源领域的研究及相关工作。在WRF-Chem中，气象学和大气化学的计算过程共享垂直和水平坐标，地表参数化方案（以及相同的城市模型），子网格规模传输的物理参数化方案，垂直混合输送方案的时间步长。因此，我们的目的是开发一个完整的WRF及城市模型系统，以满足广泛的WRF应用。如图1所示，该系统的核心包括（1）一套具有不同复杂程度的城市参数化方案；（2）能够整合现场数据和遥感的城市土地利用数据、建筑特征、人为热源（AH）和水汽来源的能力；（3）精细尺度大气和城市化土地数据同化系统的共同作用；（4）将WRF/城市与精细规模的城市T＆D模型和化学模型相结合的能力。预计在未来，该模型系统将与人类响应模型相互作用并与城市决策系统相关联。

在下一节中，我们将描述整合的WRF/城市模型系统。我们在第3节中讨论解决初始化运行WRF/城市所需的状态变量的问题，以及在第4节中讨论指定城市参数和模型中这些参数的敏感性的问题。第5节给出了模型评估和应用WRF/城市模型对各种城市化问题的影响，紧接着的是第6节的总结。

2.综合WRF /城市模型系统的描述

2.1模型系统的概述

WRF模型（Skamarock等，2005）是一种具有质量坐标系的非静力可压缩模型。它被设计为数值天气预报模型，但也可以用作区域气候模型。它有多种物理过程可供选择。例如，WRF具有非局部闭合行星边界层（PBL）方案和基于Mellor和Yamada方案的2.5级PBL方案（Janjic，1994）。在陆面模式（LSMs）的选择中，Noah LSM整体已被广泛应用于天气预报模型中（Chen等，1996；Chen和Dudhia，2001；Ek等，2003；Leung等，2006；Jiang等，2008。）和土地数据同化系统，如北美陆地数据同化系统（Mitchell等，2004）以及中尺度MM5和WRF模型中。

图1 综合WRF/城市建模系统的概述，其中包括WRF中的城市建模数据获取的增强功能，即预处理器系统（WPS），是WRF V 3.1核心物理中的一套城市建模工具及潜在应用。

Noah LSM的一个基本功能是提供地表的显热和潜热通量以及地表温度作为耦合大气模型的下边界条件。它基于昼夜变化的Penman潜在蒸发方法、多层土壤模型、适度复杂的冠层阻力参数化，地表水文学和冻土地物理学（Chen等，1996，1997；Chen和Dudhia，2001；Ek等，2003）。Noah模式的预测变量包括液态水，冰和土壤层中的温度；储存在植被冠层中的水和等量存放于地表的雪水。

在这里，我们主要关注城市模型将不同的城市冠层模型（UCM）与Noah结合在一起的研究工作。这种耦合是通过参数城市百分比（或城市分数，F_urb）来表示WRF子网格尺度中不透水面的比例。对于给定的WRF网格单元，Noah模型计算植被城区（树木、公园等）的表面通量和温度，UCM为人为表面提供通量。例如，整体网格尺度显热通量可以估算如下：Q_H=F_vegtimes;Q_Hveg F_urbtimes;Q_Hurb

其中Q_H是从表面到WRF模型最低层大气的总显热通量，F_veg是自然表面的覆盖率，例如城市中的草地，灌木，作物和树木，F_urb是不透水表面的覆盖率，如建筑物，道路和铁路。Q_Hveg是来自Noah模式的自然表面的显热通量，而Q_Hurb是来自UCM的人造表面的显热通量。以相同的方式估算网格整合的潜热通量，向上的长波辐射通量，行星反照率和发射率。用人为及自然表面温度值计算其平均值，并通过它们的面积覆盖率加权计算得出地表温度。

2.2大量城市参数化

2003年的WRF V2.0版本包括Noah模型的大量城市参数化，使用以下参数值来表示城市地表的零级效应（Liu等，2006）：（1）粗糙长度为0.8 m，表示产生的湍流由建筑物引起的粗糙度和拖曳；（2）0.15的表面反照率代表城市峡谷中的短波辐射俘获值；（3）城市表面（墙壁、屋顶和道路）的体积热容为3.0 J m^-3 K^-1，假定为混凝土或沥青；（4）土壤导热系数为3.24 W m^-1 K^-1，代表城市建筑物和道路的大量蓄热；（5）减少城市地区的绿色植被比例，减少蒸发量。这种方法已成功应用于实时天气预报（Liu等，2006），并用于研究了城市化对陆海风的影响（Lo等，2007）。

2.3单层城市冠层模型

更为复杂的组成使用的是由Kusaka等人（2001）和Kusaka、Kimura（2004）开发的单层城市冠层模型（SLUCM）。它假定无限长的街渠参数化以表示城市几何，但承认城市表面的三维性质。在街渠中，阴影、反射率和辐射的捕获率都需要考虑，并规定了指数风廓线。预测变量包括屋顶、墙壁和道路的表层体感温度（根据表面能量预测方程计算）和屋顶、墙壁和道路层内的温度曲线（根据热传导方程计算）。使用Monin-Obukhov相似理论和Jurges公式计算来自每个面的表面感热通量（图2）。来自屋顶，墙壁，道路和街渠的总显热通量作为Q_Hurb传递给WRF-Noah模型（第2.1节）。总动量通量以类似的方式传回。SLUCM使用动量的相似稳定性函数计算街渠拖曳系数和摩擦速度。然后将总摩擦速度从城市和非城市表面汇总并传递到WRF边界层方案。 AH和它的昼夜变化则通过将它们添加到来自城市冠层的显热通量来考虑。SLUCM有大约20个参数，如表I所列。

图2 SLUCM（左）和多层BEP模型（右）的示意图。

2.4多层城市冠层（BEP）模型和室内外交换（BEM）模型

与SLUCM模型（嵌入在第一个模型层中）不同，由Martilli等人开发的多层UCM（2002），称为建筑效果参数化的BEP模型，代表了WRF中最复杂的城市模型，它允许与大气边界层直接进行交互作用（图2）。 BEP模型认识到城市表面的三维性质以及建筑物通过整个城市冠层覆盖整个城市冠层的热量，水分和动量的源和汇，这实际上影响了城市粗糙度子层的热力学结构，因此是城市边界层的下半部分。它考虑了垂直（墙壁）和水平（街道和屋顶）表面对动量（阻力接近），湍流动能（TKE）和潜在温度（图2）的影响。墙壁和道路的辐射考虑了街渠中的短波和长波辐射的遮蔽，反射和捕获。 Noah-BEP模型与两种湍流方案相结合：Bougeault和Lacarrere（1989）以及Mellor-Yamada-Janjic（Jan-jic，1994）在WRF中通过在城市冠层内的TKE方程中引入源项并通过修改湍流长度可以解释建筑物的存在。如图3所示，BEP能够模拟城市大气中一些最常见的特征，如夜间城市热岛（UHI）和城市上空的高空逆温层。

为了充分利用BEP，必须在地面附近具有较高的垂直分辨率（为了使城市冠层内具有多个模型层次）。因此，这种方法更适合于研究（当计算需求不是限制条件时）而不是实时天气预报。

在BEP的标准版本中（Martilli等人，2002），建筑物的内部温度保持不变。为了改善作为城市能源预算的重要组成部分即建筑物内部与室外大气之间能量交换的估计，一个简单的建筑能源模型（BEM；Salamanca和Martilli，2010）已被开发并与BEP相关联。 BEM解释了（1）热量通过墙壁，屋顶和地板的扩散；（2）通过窗户交换辐射；（3）室内表面之间交换的长波辐射；（4）由于居住者和内部设备产生的热量；（5）空调，通风和供暖。可以考虑多个楼层的建筑物，并且可以估计每个楼层的室内空气温度和湿度的变化情况。这便使得由于空调引起的能量消耗的影响可以被估计测得。耦合BEP BEM已使用Basel UrBan边界层实验（Rotach等，2005）数据进行离线测试。在BEP BEM中的积累建筑能量显着改善了单独使用BEP的显热通量计算（图4）。BEP BEM综合模型最近在WRF中补充实施，目前正在接受2010年春季WRF V3.2公开发布之前进行的测试。

2.5耦合到精细的T＆D模型

由于WRF只能参数化城市过程的总体效应，因此有必要将其与更精细的模型相结合，以应用于建筑规模的问题。精细化T＆D模型化的一个关键要求是获得准确、高分辨率的气象条件来驱动T＆D模型。由于城市地区气象站的覆盖范围有限且不规范，这些往往是不完整和不一致的。为了解决这个限制条件，精细化分析模型如欧拉/半拉格朗日流体解算器（EULAG）和CFD-城市模型开始与WRF耦合，以研究（1）WRF初始和边界条件的预报使用可以通过降低尺度来提升Tamp;D的模拟性能和（2）反馈与提高T＆D模拟精度，通过升级，明确解决的T＆D模型中的湍流和风场问题，从而改善复杂城市环境中的WRF模式预报。

表1 城市冠层参数目前在WRF中用于三种城市土地利用类别：低强度住宅、高强度

住宅、工业和商业性建筑

在耦合的WRF-EULAG/CFD-城市模型（图5）中，WRF生成的中尺度

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