WRF使用说明范文

第24卷 第20期2008年10月甘肃科技GansuScienceandTechnologyVol.24 No.20Oct. 2008WRF模式物理过程参数化方案简介*胡向军1,2,陶健红1,郑 飞2,3,王 娜2,4,张铁军1,刘世祥1,尚大成1(1.兰州中心气象台,甘肃兰州730020;甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,甘肃兰州730020;2.兰州大学大气科学学院,甘肃兰州730000;3.中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心,北京100029;4.陕西省气候中心,陕西西安710014)摘 要:文章较全面的介绍了新一代中尺度天气预报WRF(WeatherResearchandForecast)模式各种物理过程参数化方案的基本情况,进行了参数化方案选择应用的一些讨论,对模式研究和预报应用时如何选取参数化方案提供了一定的参考。关键词:WRF;物理过程;参数化;选择应用中图分类号:P457.6 在数值模式模拟天气过程时,往往由于模式分辨率不足等原因,对次网格尺度的物理过程不能很好的描述,需要诸如辐射、边界层、微物理等物理过程参数化来完善模拟的效果。目前很多参数化方案均来自各种当前较为流行的气象模式所使用的方案,本文介绍的WRF模式参数化方案是目前参数化方案较为丰富,代表性较好的一类。WRF模式系统是由美国研究部门及大学的科学家共同参与进行开发研究的新一代中尺度同化预报系统,其目的是提高我们对中尺度天气系统的认识和预报水平,以及促进研究成果向业务应用的转化[1]。在未来的研究和业务预报中,WRF模式系统将成为改进从云尺度到天气尺度等不同尺度重要天气特征预报精度的工具[2]。邓莲堂[3]、章国材[4]、李毅[5]、汤浩[6]等人已对WRF模式的基本结构和框架情况做了介绍,但并未对其物理过程参数化方案的相关情况做全面的介绍,本文即是在此基础上更进一步的对该模式各种物理过程参数化方案进行简要的介绍,文中以WRFv2版本为基础进行论述,为研究和业务人员根据自己的研究对象而选取不同的参数化方案提供一定的参考。1 辐射过程参数化1.1 RRTM长波辐射方案来自于MM5模式,采用了Mlawer等人的方法。它是利用一个预先处理的对照表来表示由于水汽、臭氧、二氧化碳和其他气体,以及云的光学厚度引起的长波过程。1.2 Dudhia短波辐射方案来自于MM5模式,采用Dudhia的方法,它是简单地累加由于干净空气散射、水汽吸收、云反射和吸收所引起的太阳辐射通量。采用了Stephens的云对照表。1.3 Goddard短波辐射方案它是由Chou和Suarez发展的一个复杂光学方案。包括了霰的影响,适用于云分辨模式。1.4 EtaGeophysicalFluidDynamicsLaboratory(GFDL)长波辐射方案 这个辐射方案来自于GFDL。它将Fels和Schwarzkopf的两个方案简单的结合起来了,计算了二氧化碳、水汽、臭氧的光谱波段。1.5 EtaGeophysicalFluidDynamicsLaboratory(GFDL)短波辐射方案 这个短波辐射方案是Lacis和Hansen参数化的GFDL版本。用Lacis和Hansen的方案计算大气水汽、臭氧的作用。用Sasamori等人的方案计算二氧化碳的作用。云是随机重叠考虑的。短波计算用到时间间隔太阳高度角余弦的日平均。2 微物理过程参数化2.1 Kessler暖云方案来自于COMMAS模式,是一个简单的暖云降水方案,考虑的微物理过程包括:雨水的产生、降落以及蒸发,云水的增长,以及由凝结产生云水的过程,*基金项目:国家自然基金科学基金项目(No.40675078);甘肃省气象局青年科技基金;中国气象局区域中心能力建设项目共同资助微物理过程中显式预报水汽、云水和雨水,无冰相过程。2.2 PurdueLin方案微物理过程中,包括了对水汽、云水、雨、云冰、雪和霰的预报,在结冰点以下,云水处理为云冰,雨水处理为雪。所有的参数化项都是在Lin等人以及Rutledge和Hobbs的参数化方案的基础上得到的,某些地方稍有修改,饱和修正方案采用Tao的方法。这个方案是WRF模式中相对比较成熟的方案,更适合于理论研究。2.3 EtaFerrier方案此方案预报模式平流项中水汽和总凝结降水的变化。程序中,用一个局域数组变量来保存初始猜测场信息,然后从中分解出云水,雨水,云冰,以及降冰的变化的密度(冰的形式包括雪、霰或冰雹)。降冰密度是根据存有冰的增长信息的局域数组来估计,其中,冰的增长与水汽凝结和液态水增长有关。沉降过程的处理是将降水时间平均通量分离成格点单元的立体块。这种处理方法,伴随对快速微物理过程处理方法的一些修改,使得方案在大时间步长时计算结果稳定。根据Ryan的观测结果,冰的平均半径假定为温度函数。冰水混合相仅在温度高于-10e时考虑,而冰面饱和状态则假定在云体低于-10e。2.4 WRFSingle-Moment3-class(WSM3)方案 该方案来自于旧的NCEP3方案的修正,包括冰的沉降和冰相的参数化。和其它方案不同的是诊断关系所使用冰的数浓度是基于冰的质量含量而非温度。方案包括三类水物质:水汽、云水或云冰、雨水或雪。在这种被称为是简单的冰方案里面,云水和云冰被作为同一类来计算。它们的区别在于温度,也就是说当温度低于或等于凝结点时冰云存在,否则水云存在,雨水和雪也是这样考虑的。该方案对于业务模式来说已足够有效。2.5 WSM5方案与WSM3类似的对NCEP5方案进行了修正,它代替了NCEP5版本。2.6 WSM6方案该方案扩充了WSM5方案,它还包括有霰和与它关联的一些过程。这些过程的参数化大多数和Lin等人的方案相似,在计算增长和其它参数上有些差别。为了增加垂直廓线的精度,在下降过程中会考虑凝结/融化过程。过程的顺序会最优化选择,是为了减少方案对模式时间步长的敏感性。和WSM3、WSM5一样,饱和度调节按照Dudhia和Hong等人的方案分开处理冰和水的饱和过程。2.7 Thompson方案该方案改进了较早的Reisner方案,还作了广泛的测试。该方案还被用来做理想试验研究和中纬度冬季观测资料的比较。这个方案被设计用来提高冻雨天气情况下航天安全保障的预报。微物理部分的详细描述可在闫之辉和邓莲堂的文献[2]中得到说明。3 边界层参数化方案3.1 MM5相似理论近地面层方案这个方案用了Paulson、Dyer和Webb稳定性函数来计算地面热量、湿度、动力的交换系数。用Be-ljaars提出的对流速度来加强地面热量和湿度通量。常与MRF或YSU边界层方案联合使用。3.2 ETA相似理论近地面层方案基于Monin-Obukhov理论,在水面上,粘性下层显式参数化,在陆地近地面层上,粘性下层则考虑了变化的位势高度对温度和湿度的作用,近地面通量通过迭代途径进行计算,并用Beljaars修正法来避免在不稳定表面层和无风时出现的奇异性。常与ETAM-Y-JTKE边界层方案联合使用。3.3 EtaMellor-Yamada-JanjicTKE边界层方案 此方案用边界层和自由大气中的湍流参数化过程代替Mellor-Yamada的2.5阶湍流闭合模型。这是将用于Eta模式中的Mellor-Yamada-Janjic方案引入该模式的一种边界层方案,它预报湍流动能,并有局地垂直混合。该方案调用SLAB(薄层)模式来计算地面的温度;在SLAB之前,用相似理论计算交换系数,在SLAB之后,用隐式扩散方案计算垂直通量。3.4 MediumRangeForecastModel(MRF)边界层方案 该方案在不稳定状态下使用反梯度通量来处理热量和水汽。在行星边界层中使用增强的垂直通量系数,行星边界层高度由临界Richardson数决定。它利用一个基于局地自由大气Ri的隐式局地方案来处理垂直扩散项。3.5 YonseiUniversity(YSU)边界层方案YSU是MRF边界层方案的第二代。对于MRF增加了处理边界层顶部夹卷层的方法。74 甘 肃 科 技 第24卷4 积云对流参数化4.1 浅对流EtaKain-Fritsch方案在Eta模式中对Kain-Fritsch方案进行了调整,利用了一个简单的云模式伴随水汽的上升和下沉,同时包括了卷入和卷出,以及相对粗糙的微物理过程的作用。4.2 Betts-Miller-Janjic方案对Betts-Miller方案进行了调整和改进,在一给定的时段,对热力廓线进行张弛调整,在张弛时间内,对流的质量通量可消耗一定的有效浮力。此方案为对流调整方案,浅对流调整是该方案的重要部分。4.3 Kain-Frisch方案此方案是KF方案的修正方案。与老的KF方案一样,此方案也用了一个简单的包含水汽抬升和下沉运动的云模式,包括卷出、卷吸、气流上升和气流下沉现象。4.4 Grell-Devenyi集合方案该方案是质量通量类型,用不同的上升、下沉、卷入、卷出的参数和降水率。静态控制的不同结合了动态控制的不同,这是决定云质量通量的方法。5 陆面过程参数化5.1 热量扩散方案基于MM5的5层土壤温度模式,分别是1、2、4、8和16cm,在这些层下温度固定为日平均值。能量计算包括辐射、感热和潜热通量,同时也允许雪盖效应。5.2 Noah方案Noah陆面过程参数化是OSU的后继版,与原先的相比,可以预报土壤结冰、积雪影响,提高了处理城市地面的能力,考虑了地面发射体的性质,这些是OSU所没有的。5.3 RapidUpdateCycle(RUC)方案这个方案有六个土壤层和两个雪层。它考虑了土壤结冰过程、不均匀雪地、雪的温度和密度差异,以及植被效应和冠层水。6 讨论1)参数化的选取与模式的分辨率有关,应根据模式网格设计情况选取相适应的参数化方案。如在高分辨率情况下,对流已不再完全是次网格尺度现象,这时应考虑选择合理的纯显式云物理方案[7]。对于格距小于5km的情况,一般建议不采用积云参数化方案。2)由于各种参数化方案在设计原理、复杂程度、计算耗费机时和成熟程度等方面存在差异,研究者应根据研究目的和计算条件等情况来综合判断、对比选择。如对中尺度系统的考察,积云参数化需包括湿下沉气流、中上层的云卷出和非降水性浅对流,显式云物理方案则需同时加入含有水相和冰相的预报方程,以计入水负荷、凝结蒸发、冻结融化和凝华升华的影响[8]。3)由于模式在区域预报的效果与参数化方案的适应性至关重要,目前很多参数化方案对中小尺度系统描述能力不足,所以开发适合本地域特点的参数化方案意义重大。参考文献:[1] Skamarock,W.C.,J.B.Klemp,J.Dudhia,eta,lADescriptionoftheAdvancedResearchWRFVersion2.NCARTechnicalNote,NCAR/TN–468+STR,2007.[2] 闫之辉,邓莲堂.WRF模式中的微物理过程及其预报对比试验[J].沙漠与绿洲气象,2007,1(6):1-6.[3] 邓莲堂,王建捷.新一代中尺度天气预报模式)))WRF模式简介[J].天气与气候,2003.[4] 章国材.美国WRF模式的进展和应用前景[J].气象,2004,30(12):27-31.[5] 李毅,潘晓滨.新一代天气研究预报模式WRF简介[J].教学与研究,2003,24(1):54-59.[6] 汤浩,贾丽红.美国ARW模式系统简介[J].新疆气象,2006,29(6):24-26.[7] 程麟生.中尺度大气数值模式发展现状和应用前景[J].高原气象,1999,18(3):350-360.[8] 张大林.各种非绝热物理过程在中尺度模式中的作用[J].大气科学,1998,22(4):548-561.75第20期 胡向军等:WRF模式物理过程参数化方案简介

wrf模型预测的知识

1. 引言

WRF模型（Weather Research and Forecasting Model）是一种用于天气和气候预测的数值模型。它是由美国国家大气研究中心（NCAR）和美国国家海洋和大气管理局（NOAA）共同开发的，广泛应用于全球各地的天气预报和气候研究中。本文将深入探讨WRF模型的基本原理、应用领域以及其在天气预测中的优势。

2. WRF模型的基本原理

WRF模型是一种基于数学和物理方程的数值模型，通过将大气系统划分为一个个离散的网格点，对每个网格点上的物理过程进行模拟和计算，从而得到对未来天气的预测。WRF模型的基本原理可以总结为以下几个步骤：

2.1 网格划分

WRF模型将大气系统划分为水平和垂直两个方向上的网格点。水平方向上的网格点通常采用经纬度坐标系，垂直方向上的网格点则采用气压坐标系或高度坐标系。

2.2 物理参数化方案

WRF模型使用物理参数化方案来模拟和计算各种物理过程，如辐射传输、湍流混合、云微物理过程等。这些参数化方案基于数学和物理原理，通过对各种过程进行近似和模拟，得到对未来天气的预测。

2.3 初始和边界条件

WRF模型需要提供初始和边界条件作为模拟的起点。初始条件包括大气的温度、湿度、风场等，边界条件则包括大气系统与周围环境的交换过程。这些初始和边界条件可以通过观测数据、卫星观测数据或其他数值模型的输出结果来获得。

2.4 数值求解

WRF模型使用数值方法对模型的物理方程进行求解。常用的数值方法包括有限差分法、有限元法和谱方法等。通过迭代计算，WRF模型可以得到在未来一段时间内的天气预测结果。

3. WRF模型的应用领域

WRF模型广泛应用于天气预报和气候研究的各个领域，包括但不限于以下几个方面： 3.1 短期天气预报

WRF模型可以对未来几天内的天气进行准确的预测。它可以提供高分辨率的天气预报结果，对于城市气象、灾害预警等方面具有重要意义。

介绍 WRF 前处理系统（WPS）是一个由三个程序组成的模块，这三个程序的作用是为真实数据

模拟准备输入场。三个程序的各自用途为：geogrid确定模式区域并把静态地形数据插值到格点；ungrib从GRIB格式的数据中提取气象要素场；metgird则是把提取出的气象要素场

水平插值到由geogrid确定的网格点上。把气象要素场垂直方向插值到WRF eta层则是WRF

模块中的real程序的工作。

上图给出了数据在WPS的三个程序之间的转换关系。正如图像所示，WPS里每个程序

都会从一个共同的namelist文件里读取参数。这个 namelist文件按各个程序所需参数的不同分成了三个各自的记录部分及一个共享部分，它们分别定义了WPS系统所要用到的各种

参数。被三个程序各自用到的表格文件没有在图中显示出来。尽管这些表格无需用户改动，

但是这些个表格却提供了控制程序运行的额外信息。GEOGRID.TBL, METGRID.TBL,和Vtable文件将会在后文中被详细介绍。

安装WPS的步骤和安装WRF的步骤基本相同，都提供了编译的选项，只是平台有所变化。当MPICH库及合适的库可以使用时，metgird和 geogrid程序可以用分布式内存来编译，

如果是这样操作，那当用户在设置大的模拟区域时就可以花更少的时间。但是ungrib程序

却不能使用并行，因此只能用单CPU来操作。

各个程序的功能 WPS是由三个单独的程序—geogrid，ungrib和metgird组成。当然，也包括了很多其它的

应用程序，这些程序放在util目录下。下面是对这三个主要程序的一个简单描述，更详细的

内容将在后边的章节进一步介绍。

程序 geogrid的目的是确定模拟区域，及把各种地形数据集插值到模式格点上。模拟区域的确定

是通过设置namelist.wps文件中的与 ―geogrid‖有关的参数来实现的。除了计算经纬度和地

图每个格点的比例因子外，geogrid还会根据默认值来插值土壤类型、地表利用类型、地形

WRF-CHEM 中文介绍

空气质量模拟是一个非常复杂的问题，同时受到气象因子（如风速、风向、 湍流、辐射、云和降水等）和化学过程（如源的排放、干湿沉降和化学转化等） 的影响。在实际大气中，化学和气象过程是同时发生的，并且能够相互影响，如 气溶胶能影响地气系统辐射平衡， 气溶胶作为云凝结核， 能影响降水， 而云和降 水对化学过程也有非常强烈的影响。

以往的空气质量模式，如 CALGRID 、MODEL3/CAMQ 等，它的气象过程 和化学过程是分开的， 一般先运行中尺度气象模式， 得到一定时间间隔的气象场， 然后提供给化学模式使用。这样分开处理以后，存在一些问题：首先，利用这样 的气象资料驱动化学过程的时候就存在时间和空间上的插值， 而且丢失了一些小 于气象模式输出间隔的气象过程， 如一次短时间的降水等， 而这些过程对化学过 程来说可能是很重要的； 其次，气象模式和化学模式使用的物理参数化方案可能 是不一样的；再次，不能考虑化学过程对气象过程的反馈作用。

基于这种真实大气中气象过程和化学过程是同时发生的相互影响的思想以 及考虑到以往空气质量模式中存在的不足， 2000年3月6日—— 8日在美国国家大 气研究中心

（NCAR ）举行了一个关于在云模式和中尺度模式中模拟化学过程的 会议，随后成立了一个 WRF-CHEM 的开发小组，共有 15个成员。在之后的几年 内，很多化学模块被加入了 WRF的框架之中，完成了一个气象模式和化学模式 在线完全耦合的新一代的区域空气质量模式（ WRF-CHEM ）。它的化学和气象 过程使用相同的水平和垂直坐标系， 相同的物理参数化方案， 不存在时间上的插 值，并且能够考虑化学对气象过程的反馈作用。

WRF 模式

WRF（Weather Research Forecast） 模式系统是美国气象界联合开发的新一 代中尺度预报模式和同化系统 ,2004 年6 月对外发布了第二版和三维变分同化 系统。这个模式采用高度模块化、并行化和分层设计技术 , 集成了迄今为止在中 尺度方面的研究成果。模拟和实时预报试验表明，WRF莫式系统在预报各种天气中 都具有较好的性能，具有广阔的应用前景。 WRF莫式采用高度模块化和分层设计,分为驱动层、中间层和模式层,用户只 需与模式层打交道；在模式层中，动力框架和物理过程都是可插拔，为用户采用各 种不同的选择、比较模式性能和进行集合预报提供了极大的便利。 它的软件设计