基于YSU和MYJ方案对香河地区大气边界层特征的模拟研究

论文总字数：16136字

目 录

1 引言·····················································1

2 边界层参数化方案介绍、试验设计和观测数据介绍··············3

2.1 YSU和MYJ边界层参数化方案介绍··········································3

2.2 试验设计·······························································4

2.3 观测数据介绍···························································4

3模拟结果分析··············································5

3.1 2 m温度、相对湿度模拟分析··············································5

3.2 边界层垂直结构模拟分析·················································6

3.3 边界层高度模拟分析·····················································8

4结果与讨论···············································9

参考文献··················································10致谢······················································11

基于YSU和MYJ方案对香河地区大气边界层特征的模拟研究

王宝东

，China

Abstract: This study selected several steady weather pollution processes in the Xianghe area in 2007 and worked with the laser radar data and used the wavelet covariance transform method to inverse the boundary layer height and simulated the structure of boundary layer with 2 kinds of boundary layer parameterization schemes (YSU, MYJ) in a high resolution numerical prediction model WRF. We used the boundary layer height value inversed by radar data as a reference value, compared the simulation results and tethered boat data to assessed the ability of simulating the boundary layer structure in Xianghe area under steady weather with 2 schemes. We used the statistical method to find out the scheme which is suitable for the pollution process in Xianghe area and analyzed the physical reasons for different simulation results. Results show that: 1, YSU and MYJ scheme both can roughly simulate the diurnal variation trend of physical quantities and vertical structure of boundary layer in Xianghe area. 2, For the 2 m temperature simulation, YSU scheme is slightly larger than the MYJ scheme and for the simulation of 2 m relative humidity, the MYJ scheme is slightly larger than the YSU scheme. On the whole, MYJ scheme is better than YSU scheme in this simulation. 3, For the simulation of the potential temperature and wind speed, the 2 schemes both have some errors, but little difference. 4, For the simulation of boundary layer height, the YSU scheme is higher and more accurate than MYJ scheme.

Key words: LADAR；boundary layer parameterization schemes；Xianghe；WRF

1 引言

大气边界层，也称为行星边界层，是指最靠近下垫表面的对流层底层，厚度从数百米到数千米。它是受地球表面摩擦以及热力过程和蒸发显著影响的大气层^[1]。在下垫面的影响下，边界层大气表现出明显的湍流特性。湍流是大气边界层中主要的运动形态。大气边界层可以定义为：存在各种尺度的湍流，湍流输送起着重要作用并导致气象要素日变化显著的低层大气，响应地面作用的时间尺度为1 h或更短。

近年来，我国空气质量不断恶化。大气边界层是直接受地表影响最强烈的低层大气，其厚度决定了污染物扩散的有效空气体积，较低的边界层高度和其顶部盘踞的强逆温层阻断上下层流动的关联，有利于近地面大气维持静稳状态和霾天气的出现^[2]。因此，研究大气边界层的高度及结构，对我们深入了解大气污染的形成转化，准确地预报大气污染事件，进而控制并减少大气污染的发生发展具有重要意义。

目前对大气边界层的研究主要通过外场观测和数值模拟的方式进行。外场观测包括常规气象观测与激光雷达观测。许多学者利用激光雷达对大气边界层高度进行了分析研究，通过一些反演算法认为激光雷达可比较真实地反演出连续的大气边界层的高度和结构。但我国拥有激光雷达的站点非常少，持续观测时间较短，且它反映的仅是一个点的情况，区域大气预报中边界层高度的预报仍然需要依靠诊断公式和边界层参数化方案。因此，以站点激光雷达反演的边界层高度作为基准值，评估和改进不同的大气边界层高度参数化方案或诊断公式，是研究大气边界层最关键、最紧迫的工作。用激光雷达计算边界层高度的原理是以气溶胶为示踪物：通常边界层内的气溶胶浓度远高于自由大气，近地面的气溶胶在湍流的作用下向上扩散至整个边界层，在大气边界层顶部往往会有一个逆温度层，它会阻碍气溶胶向上扩散到自由大气，所以气溶胶会在边界层顶部积累。激光雷达发出的激光束与气溶胶发生散射，有关气溶胶的信息就会在雷达回波信号中表现出来，根据得到的雷达回波信号特征进而分析大气边界层的结构特征。在边界层与自由大气的交界处，气溶胶浓度的变化梯度最为显著，气溶胶粒子浓度减小的很快，而在此处激光雷达的信号会很快衰减，存在跃变。根据这一跃变点能较为准确地判断边界层高度。根据激光雷达的回波信号反演大气边界层高度的方法主要有梯度法、标准偏差法、曲线拟合法和小波协方差变换法^[15]。

随着数值预报技术的不断发展，越来越多的学者开始利用数值模式来研究边界层结构。WRF模式为新一代高分辨率中尺度模式，可用于天气系统模拟，也可作为大气传输模式的气象驱动场。WRF作为现阶段的主流模拟手段，在小尺度、中尺度及大尺度天气系统的研究中都有着重要地位．然而模式中，水平及垂直网格距的设置通常在１km以上，分辨率较大，由于受到模式本身分辨率的限制，WRF不能描述空间尺度小于网格分辨率的过程（次网格过程）。大气湍流运动属于次网格尺度运动，无法直接计算，为了将这些过程加入到模式中，通常在观测分析和理论研究的基础上找一些半经验半理论公式，通过模式的大尺度变量来表示那些模式不能分辨的物理过程，用大尺度物理量来表征次网格或小尺度作用总体效应。而且在湍流的基本控制方程组中，未知数的量大于方程数，为求解方程须使方程闭合，至今没有找到满意的闭合方案。

WRF中包含多种边界层参数化方案，其主要区别在于湍流闭合问题的解决方法不同，导致动量、热量和水汽等的垂直输送过程有所不同，而造成对边界层的模拟结果的差异。每一种参数化方案对湍流的处理方法均有不同，各有一定的适用性和局限性，因此模拟结果会因不同天气、下垫面和季节等不同条件的影响而有所差异。发展至今，WRF3.8.1模式中的边界层参数化方案共有13种，不同方案之间湍流混合方式，边界层高度诊断方法，边界层内变量的计算方法都各不相同。Hong等^[3]对MRF方案进行了改进，相比MRF方案，该方案更好地考虑了边界层内的垂直混合作用，命名该方案为YSU方案。Janjic^[4]在MY方案的基础上，对湍流主长度尺度进行了修正，称为MYJ方案。本文选用这两种边界层参数化方案进行研究。

国内外的许多学者对WRF模式中不同边界层参数化方案的模拟能力均有一定的研究，并取得过很多成果。目前边界层参数化方案的研究主要体现在方案的应用评估方面。陈炯等^[5]利用WRF模式中2种边界层参数化方案（MYJ，YSU）和3种陆面过程方案（SLAB，Noah，RUC）对2004年7月1日08时-7月4日20时（北京时）的北京地区夏季边界层结构进行了1km的高分辨率模拟，与北京自动站观测和理论分析得到的边界层结构特征进行对比，结果发现MYJ方案模拟的大气边界层结构较YSU方案合理。张碧辉等^[6]利用WRF模式中的2种边界层参数化方案（MYJ,YSU）对2004年1月2日-1月16日的沈阳冬季大气边界层结构进行模拟，与自动气象站的观测数据对比，发现2种方案模拟的2 m温度偏低，YSU方案的模拟值高于MYJ，可能是YSU方案模拟的边界层顶部卷夹过程和边界层内的混合作用较强的原因。同时YSU方案模拟的大气边界层高度也大于MYJ方案。张小培^[7]等使用WRF中的4种边界层参数化方案（YSU，MYN，BL，ACM2）结合2种地形数据（GTOPO30，SRTM3）模拟了2008年4月24日-25日安徽黄山及周边地区大气边界层气象要素场的变化特征，并和周围气象观测站观测值进行了对比，结果显示无论采用哪种地形数据，4种边界层参数化方案中，YSU方案模拟的 2 m温度误差最小，ACM2方案模拟的2 m露点温度和10 m风速误差最小。黄文彦等^[8]利用WRF模式中的5种边界层参数化方案（YSU，ACM2，TEMF，MYJ，UW）对美国威斯康辛州北部森林地带进行了模拟研究，结果发现，非局地YSU、ACM2方案在白天表现出强的湍流混合和卷夹，相比于局地MYJ、UW方案，模拟的对流边界层温度更高、湿度更低、混合层高度更高、感热通量更大，更接近实际观测，但局地方案在风速和风向的预报上存在一定优势。研究发现不同的天气条件对边界层参数化方案的选择也有一定的影响。陈炯等^[9]利用WRF模式中的2种边界层参数化方案模拟了2003年7月8日-10日的一次江淮暴雨。结果发现MYJ方案与MRF方案相比并没有明显的优越性。罗峰等^[10]利用WRF3.4模式中的5种边界层参数化方案（YSU，ACM2，MYJ，MYNN2.5，BL）在有云的天气条件下对中国安徽寿县地区进行了高分辨率的模拟，模拟了4个连续的阴天情况，结果发现，两种非局地方案在云层存在的时间、云底高度、云底厚度方面模拟效果较好，局地方案模拟结果较差。王成刚等^[11]利用WRF模式中的5种边界层参数化方案（YSU，ACM2，MYJ，MYNN2.5，BL）及美国ARM观测资料对中国安徽寿县地区进行了模拟研究，对比分析了晴天及阴天不同的天气条件，结果发现，对于近地层气象要素，晴天和阴天条件下均是ACM2方案对于2 m温度和比湿的模拟效果最好，MYJ方案对于风向风速的模拟效果最好。徐慧燕^[12]对WRF模式中的7种边界层参数化方案进行了敏感性试验，对2009、2011年3次典型暴雨过程进行了模拟，结果表明QNSE方案相对是最优的，提出了QNSE方案中影响湍流混合的混合长度尺度系数可调，并结合模拟结果得到了QNSE方案中混合长度尺度系数相对较优的参数取值。Hu等^[13]利用WRF3.0.1中的3种边界层参数化方案（YSU,ACM2,MYJ）对2005年7月-9月美国德克萨斯州的边界层状况进行了模拟，结合地面观测资料，对比发现MYJ方案较YSU和ACM2方案模拟产生的偏差较大，模拟结果比实际大气边界层偏冷偏湿，并且提出这种偏差主要是由不同方案中边界层的垂直混合强度和顶部卷夹过程不同所带来的。Shin^[14]等用WRF中5种边界层方案（YSU、ACM2、MYJ、BL、QNSE）模拟了1999年10月美国堪萨斯州边界层内气象要素及边界层结构，并与观测值进行了对比，发现白天边界层气象要素的模拟误差比夜间要小。

 本文选取位于北京近郊的香河地区2007年1月间一次静稳天气污染过程，处理香河地区的激光雷达观测资料，利用小波协方差变换法反演边界层高度。使用高分辨率中尺度WRF模式，对目前WRF模式中的YSU和MYJ两种大气边界层参数化方案的模拟值，激光雷达的观测值以及气象观测资料进行对比评估，利用统计学方法找出比较适合河北香河地区静稳天气污染过程模拟的边界层参数化方案，同时分析各方案取得不同模拟效果的物理原因。评估YSU与MYJ方案模拟香河地区静稳天气下边界层结构的能力。

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