高分辨率WRF-RTFDDA山地和平原表面预报的检验外文翻译资料

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高分辨率WRF-RTFDDA山地和平原表面预报的检验

1.引言

精确的高分辨率天气分析与预报对风能的生产与管理是很有价值的。最近，NCAR与埃克西尔能源公司合作，在美国中西部的州实施了可运行的RTFDDA系统去支持风能的预报。RTFDDA是建立在WRF-ARW上的实时的四维数据同化与预报系统。它能够不断地从常规与非常规的平台收集和获取不同的天气观测资料，并为中尺度区域提供持续的四维合成天气分析临近预报与短期预报。在过去十年中可运行的RTFDDA系统已经被用来支持军事公共与私人部门的很多应用，提供快速更新的多尺度的具有0.5-3km格点的细网格区域天气分析与预报。

人们非常多的关注WRF模式对地表风与温度场的预报，这受当地地表地形情况的影响很大。最近的研究表明了WRF模式的一个通常的趋势，高估10米风速而低估白天2米温度。与ETA模式的对比表明WRF模式有更大的2米温度与露点平均绝对误差并且高估10米风速。2005年阿拉斯加的研究表明WRF能够得到风速的平均时间变化，虽然观测值被稍微高估。日落前两小时的气温预报有始终增长的冷偏差（-2—-4℃）。

在现在的研究中，2009年春季高分辨率的WRF-RTFDDA对美国中西部的分析与预报结果与由气象同化数据获取系统提供的不同的地表观测资料进行对比检验。我们关注高分辨率（3.3km格点）WRF模式对地表温度与风预报的系统误差。接下来的部分描述了模式的配置，检验的方法与初步结果。还展示了卡尔曼滤波误差修正方案的应用和一些鼓舞人心的结果。

2.模式配置

WRF-RTFDDA系统有三层单个嵌套区域，水平格点距离为30,10,3.3km。细网格区域面积为3355800平方千米，541times;571个格点，覆盖了美国中部地区，从落基山脉到西部中西部的州，包括了大部分中部南部的平原。模式运行3小时一个循环伴随着持续的数据同化。在每一个循环中，模式产生3到4小时的四维数据同化分析和24小时所有区域的预报和72小时两个粗网格区域的预报。一度的GFS模式产品用来获得初始和侧边界条件。

模式有37个垂直层。模式的物理过程与可操作的ATEC范围是相似的:YSU方案被用于行星边界层参数化方案，莫宁-奥布霍夫方案被用于近地面层。凯恩弗里奇积云方案被用于粗网格区域，对流方案被用于区域3。Noah陆面模式用于4个土壤层。此系统会同化不同平台提供的天气观测资料，包括来自MADIS的船只与航标观测资料，地表与高层空气，

NOAA/NESDIS卫星观测风资料，ACARS, AMDAR ，探测器观测数据，QuikScat海平面风数据。

WRF-RTFDDA模式分析和预报2009年5月3日至6月6日的存档与由MADIS提供的地面观测资料进行对比检验。只有在35天内占预期观测值至少50%的区域3内MADIS的地面数据能被用于检验。以这种标准，总站点数为3550。为了检验的目的，把来自RTFDDA细网格系统的2米温度与10米风速的预报值对MADIS观测站点进行插值。

3.结果与讨论

3.1模式整体误差分析

在这部分，我们分析了高分辨率（3.3km格点）WRF模式地面温度与风速预报的系统误差。这里我们只考虑一个预报循环，数据在模式运行的头3小时里进行同化之后模式制作24小时预报。

图2表明了平均区域的月平均误差与预报小时和天的关系的时间变化。对于2m温度模式表现了相对适度的在0℃和-0.5℃之间冷偏差（图2a）。然而，沿平均值的分散是值得关注的，与平均值的偏离能达到 /-2℃（图2a和2b）。在预报过程中，冷偏差会变大（尤其在低值的变化区间出现）。我们能清晰地看到在预报开始之后（3h-5h）误差曲线上的一个下降，可能由于模式预报夜间温度的困难性。图2c表明5月模式误差每一天的不同:大部分日期到预报结束时有冷偏差。在5月22-25日我们发现了1℃的正偏差。误差每天的巨大不同说明模式温度偏差很受天气形势的影响。

图3展现了区域3计算出的月平均误差的空间分布。能够看到落基山脉的冷偏差（最低-4℃）和南部平原的暖偏差（最大2℃）从区域东部到西部的的空间扩散是很强烈的。

10m风速的结果表明模式高估风速平均达1m/s，结果随月和站点有强烈的分散（大于2m/s）。在图2d和2f中，分散决定于一天中的时间，一月中日期（-0.5m/s和1.5m/s之间）和站点位置（在落基山脉大于5m/s而在平原小于-1m/s）。

2009年5月平均误差的分析说明了对2m温度的低估和对10m/s风速的平均高估，但是对昼夜循环，站点位置，预报小时和天气形势有高度的依赖性。对每个因素的敏感性将在下一部分讨论。

3.2日变化

为定量描述平均偏差的昼夜循环，我们为1小时的预报处理了所有的8个RTFFDA循环。图4表明了5月的一个23小时预报的平均误差。在5月，日出大约是当地时间上午6点，日落是当地时间晚上8点。平均来看，2m温度的偏差在0℃到-0.4℃之间，在夜间存在冷偏差:冷偏差在下午增大，日落前几个小时有最大值，冷偏差在夜间继续存在并在日落前回到0℃。昼夜循环的影响是非常大的，在夜间冷偏差下降到-2℃，在早上为0.4℃。对于10m风速，夜间误差接近1m/s 白天误差大约为0.25m/s，在日出与日落时存在变化。这种不同在夜间达到2m/s 在白天达到0.2m/s。

3.3对地形高度的敏感性

研究中3550个站点的海拔高度范围为35m到4300m，中值高度约为685m。为调查山地对模式误差的影响，站点根据高度进行分组。每组包括至少400个站点。图5呈现了风速平均误差（一昼夜循环24小时平均）与温度误差（一个夜间平均和一个白天平均）与地形高度的函数关系。 能够发现不同高度组之间误差的明显不同。温度误差范围为-1℃到0.5℃， 风速误差范围为-0.1m/s到1.1m/s。

对于风速，站点高度在0m到700m时偏差减小，站点高度大于700m时，偏差增大。站点高度在400m和1500m之间时误差最小，近海平面和高海拔站点的误差最大。

对于温度，由于误差变化在昼夜循环中有很大不同，我们把一天分为夜间与白天。在白天，模式的冷偏差随站点高度增加而增加，在高海拔山区站点存在最大误差。在夜间，模式在站点海拔低于700m时低估温度，高估山区站点温度。最大误差存在于白天的高海拔山区站点与夜间的近海平面站点。

3.4 天气形势引起的变动-5月13日与30日个例研究

正如3.1所讨论的，模式误差的出现受到天气条件的很大影响，研究中不同天的误差有很大不同。这种依赖性特别在5月13日很好的表现出来，一个锋前的扰动出现在区域的东北部。锋与强烈的地面风与降水有关，它们的强度与地理位置没有被模式精确地获得。沿着锋线，我们能清楚地看到模式偏差的重大增强超过了5-6m/s。

另一个天气依赖性模式误差的例子在5月30日被观测到。这天的对流天气特征与区域东部的高地面温度有关。在这一地区，WRF冷偏差达到-4℃。我们正在分析模式产品试图理解巨大误差的驱动因素。

4.卡尔曼滤波误差修正后处理

预报的系统误差可以被修正。这里我们测试了卡尔曼滤波误差修正算法对模式的数据结果的应用。卡尔曼滤波是从噪声测量中评估一个信号的递归算法。它被用于预报模式，对每个观测站点的温度与风速预报结果进行后处理以去除系统误差。卡尔曼滤波误差修正方案的详细描述可以在Delle Monache等人的论文中找到。

结果表明了使用这种统计方案的巨大好处。 它减少了2009年5月的全面偏差，温度从-0.33℃到-0.01℃，风速从0.46m/s到0.14m/s。图7(a)与(b)表明偏差的减小是由于时间与空间上的误差修正。此模式也改进了全面的均方根误差并减小了模式与观测资料的相关性，风速的分布在泰勒图中画出。

5.总结

现在的工作总结了NCAR-Xcel WRF-RTFDDA模式系统在2009年5月分析预报的2米温度与10米风速与MADIS美国中西部地面观测资料对比检验的初步结果。

检验结果表明模式平均低估2米温度0.33℃，高估10米风速0.46m/s。更多的分析表明误差很依赖昼夜循环，站点位置，预报范围与天气形势。最大的误差出现在高海拔山区站点与近海平面站点（1m/s风速和-1℃温度）。对于温度，冷偏差在日落前几小时更高。天气形势也能很大地影响模式的表现，在确定的几日模式的偏差最大能达到5m/s和-4℃。

检验的结果说明了研究模式物理方案缺陷与基于场景的天气过程提高的需要。预期同时，对卡尔曼滤波误差修正方案的应用能有效地减少模式预报的误差。

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