摘要: 本文将WDM6(WRF Double-Moment 6-Class)双参数云微物理方案引入到GRAPES_Meso(Global/Regional Assimilation and PrEdiction System_Meso)模式中,对2012年7月21日发生在北京地区的特大暴雨进行模拟,将预报结果与实际观测资料进行对比分析;并对2012年... 展开 本文将WDM6(WRF Double-Moment 6-Class)双参数云微物理方案引入到GRAPES_Meso(Global/Regional Assimilation and PrEdiction System_Meso)模式中,对2012年7月21日发生在北京地区的特大暴雨进行模拟,将预报结果与实际观测资料进行对比分析;并对2012年7月4日华北地区的中、小雨降水过程进行模拟,将WDM6方案、WSM6方案和CAMS冰相方案模拟的24小时降水量结果与观测结果进行对比.试验结果表明:21日00时,分别采用WDM6方案和WSM6方案的GRAPES_Meso模式,模拟的24小时和6小时降水量结果基本一致;WDM6方案降水量预报结果和实际观测资料相比,WDM6方案能正确预报全国范围内的降水区域,对北京地区的降水中心落区预报虽有偏差,但对北京西南地区的强降水,不论是分布还是量级都能很好的预报.分别采用WDM6和WSM6两种方案,对21日北京地区(39.6°N～44.1°N,115.0°E～117.1°E)的冷凝物混合比进行模拟.冷云降水过程中,两者对雪、霰和云冰域平均混合比垂直分布情况模拟结果大致相同;暖云降水过程中,由于两方案中云水向雨水开始转化条件不同,使得云水和雨水的域平均混合比模拟结果略有不同,但空间和时间上云水和雨水域平均混合比分布规律大致相同.WDM6双参数云微物理方案的引入,使得GRAPES_Meso模式可预报云凝结核、云滴和雨滴的数浓度;对21日00时起的24小时模拟结果分析,可大致了解此次北京地区降水过程中三者数浓度的变化和分布规律.将WDM6方案的预报结果和CAMS冰相方案对比可知,此次降水过程中,WDM6方案对降水量的预报比CAMS冰相方案更准确,且其对雨滴数浓度的模拟更符合实际情况.对2012年7月4日华北地区数值试验模拟结果分析可知,WDM6方案比其它两方案对小雨降水过程的模拟情况要好.由两个例的敏感性试验可知,无论强降水还是弱降水过程,随着云凝结核数浓度的增加,云滴数浓度都会增加,雨滴数浓度都会减小;降水量都会减小,云水路径都会增大,在云凝结核数浓度刚大于100cm-3时变化尤为明显,随后趋于稳定,本文研究结果表明,引入WDM6双参数云微物理方案后的GRAPES_Meso模式能较好地对降水量、混合比、数浓度等进行模拟,且预报结果与WSM6方案模拟结果、实际观测资料大体一致,并对小雨降水情况模拟更准确.所以,WDM6双参数云微物理方案或许可以作为GRAPES_ Meso模式备选方案之一. 收起