| 1 | 基于卫星降水和WRF预报降水的“6.18”门头沟泥石流事件的回报检验研究显示文摘2017年6月18日北京门头沟地区突发泥石流,造成6人伤亡。短时强降水是这起事件的主要诱发因素,但常规气象观测并没有很好地观测到此次降水过程,可见降水数据的准确性对于滑坡泥石流的实时预警及预报至关重要。近年来,卫星遥感估算降水发展迅速,WRF(Weather Research and Forecasting Model)模式关于降水的预报技巧也逐渐提高。本文以自动站降水资料为参考,首先利用定性方法和泰勒图、TS(Threat Score)评分等定量的方法比较了CMORPH(CPC MORPHing technique)、GPM(Global Precipitation Measurement)和PERSIANNCCS(Precipitation Estimation from Remotely Sensed Information using Artificial Neural Networks-Cloud Classification System)三种卫星降水资料以及不同起报时间的WRF预报降水对此次降水过程的表现能力,然后利用降水数据驱动滑坡泥石流统计预报模型,对此次事件进行了回报,分析不同降水数据在模型中的实际应用效果,最终为滑坡泥石流实时预警和预报系统的构建提供参考。结果表明,三种卫星降水资料基本上能反映出此次降水过程东北—西南向的带状空间分布形态,其中,CMORPH与自动站资料的空间相关性最好,命中率也最高,但对降水量有一定的高估,GPM对平均降水量的时间变化有较好的反映,体现了卫星降水在观测较少地区的良好利用价值,PERSIANN-CCS的表现则相对差些。WRF模式能预报出此次降水的带状空间分布特征,但降水中心的位置与实际有所偏差;此外,预报的最大降水量的峰值出现时间比实际上晚。由于此次降水的强局地性,只有空间分辨率均匀且质量相对较好的CMORPH卫星降水驱动模型可以回报出此次事件,而自动站点资料由于空间分布不均,则没有回报出此次事件,这表明了卫星降水在滑坡泥石流实时预警系统的构建中具有一定的优势。WRF模式降水驱动模型可以提前做出预警,虽然预报的事件发生时间与实际相比偏晚3~5 h,但WRF可以较好地预报72 h内的降水,因而可以延长灾害的可预见期。WRF模式预报降水的时间和空间精度都需要进一步提高,但是仍具有很好的参考意义。 | 何爽爽 汪君 王会军 | 2018 | 大气科学2018，42，3： | 11 |
| 2 | Validation for a tropical belt version of WRF: sensitivity tests on radiation and cumulus convection parameterizations显示文摘对基本气候态和降水日变化的分析是检验模式模拟性能、理解模式误差来源的重要手段。为了评估出对热带气候模拟效果较好的物理参数化方案组合,本文应用WRF带状区域模式,主要比较了四种积云对流参数化方案:NewTiedtke、Kain-Fritsch、newSAS、Tiedtke,和两种辐射参数化方案:RRTMG和CAM,对热带带状区域的气候模拟结果。研究表明:使用NewTiedtke积云对流参数化方案和RRTMG辐射方案的试验,表现出对气温、降水及降水日变化等综合性最好的模拟性能;NewTiedtke积云对流参数化方案能模拟出较好的降水空间分布和降水日变化位相分布特征;与RRTMG辐射方案相比,CAM辐射方案会使温度模拟偏低,特别是陆地上更明显,这种陆地上的冷偏差可能主要来源于Tmin的模拟偏冷。 | SUN Bi-Yun BI Xun-Qiang | 2019 | Atmospheric and Oceanic Science Letters2019，12，3： | 1 |
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