利用WRF对兰州冬季大气边界层的数值模拟

价值工程0引言风能作为一种新型的可再生清洁能源，因其储量大、开发技术成熟而越来越受到关注。

当风速>=2m/s 时即可开发利用，风能也不同于其他能源，有独特的间歇性、不可控性。

为了保证风电发动机经济的运行，在建设前对该地区进行风资源评估是必要的。

风资源评估以及选址会大大影响风电场建成后的经济效益，包括选址费用、建设费用、运行、电价、当地政府政策等。

因此本文针对西南地区风资源评估，采用WRF 模式的动力降尺度方法模拟西南地区近地面风，为今后风电场建设决策提供依据与建设后能否持续发电提供参考，降低风电成本、减少不必要的经济损失避免发电站空转。

而国内外通常采用数值模拟手段对某一地区的风资源评估。

在大气数值模式中，大气边界层直接影响了其与下垫面之间自由大气的热量、动量物质交换等。

数值模拟过程中往往通过参数化方案对边界层中的湍流输送、动量交换进行计算。

但数值模拟中的参数化方案组合并不具有通配性，针对不同地域的地形特征往往同一参数化方案效果差异明显。

因此为了更加合理的模拟西南地区风资源分布，针对西南地区选取适合的参数化方案是必要的。

Draxl C 等发现近地面风除了复杂地形外也对不同边界层条件表现敏感。

王澄海等应用WRF 模式对西北西部地区低层风场进行了模拟，发现风速较大的四月份模拟效果优于风速较小的一月份，低层风在西北复杂地形下模式边界层的参数化是影响模拟结果的关键。

吴志鹏等选取五种边界层参数化方案对川渝地区西南涡过程进行了模拟，指出不同边界层参数化方案对西南涡模拟的差别体现在降水强度和位置。

石春娥等对比了MM5和WRF 在我国东部地区温、湿、风模拟效果，发现温、湿模拟效果理想，MM5风速模拟效果平原优于丘陵和山区。

我国西南地区由于地形复杂，西邻青藏高原、东有四川盆地且夏季多受季风影响。

但是目前对青藏高原模拟较多，对WRF 模式在西南地区近地面风速模拟表现评估较少。

为此，本文基于WRF 模式采用不同边界层参数化方案组合进行模拟评估，选出模拟效果更加符合西南地区风资源分布的参数化方案。

利用WRF模拟兰州城市边界层胡向军;张镭【摘要】In this paper,WRF mesoscale model in Lanzhou city boundary has been simulated,the results show that,WRF simulated better in Lanzhou,the valley can be used to study the situation of the city＇s atmospheric boundary layer.%利用WRF中尺度模式对兰州城市边界层进行了模拟,结果表明,WRF在兰州地区模拟效果较好,可用于研究山谷城市的大气边界层情况。

【期刊名称】《宁夏农林科技》【年(卷),期】2012(053)004【总页数】4页(P117-120)【关键词】WRF;模拟;边界层【作者】胡向军;张镭【作者单位】兰州中心气象台,甘肃兰州730020／兰州大学大气科学学院,甘肃兰州730000;兰州大学大气科学学院,甘肃兰州730000【正文语种】中文【中图分类】P435WRF（Weather Research and Forecast）模式系统是由美国科学家开发研究的新一代中尺度预报模式和同化系统[1]。

该模式适合于各种尺度的大气问题研究，可以进行理想化试验，参数化研究，资料同化研究，预测研究，实时数值天气预报，模式耦合研究以及教学等用途。

一些模拟和实时预报试验表明，WRF模式系统在预报各种天气中都具有较好的性能，其不仅具有较好的天气预报水平，而且具有预报空气质量的能力。

WRF模式在天气预报、大气化学、区域气候、纯粹的模拟研究等方面均可得到应用，使新的科研成果运用于业务预报模式更为便捷，并使得科技人员在大学、科研单位及业务部门之间的交流变得更加容易[2-3]，因此，WRF 模式具有广泛的应用前景。

WRF模式最终将被美国国家环境预报中心（NCEP）用来作为业务区域模式，这有助于开展针对我国不同类型、不同地域天气过程的高分辨率数值模拟，提高我国天气预报的准确率[4]。

《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，成为全球关注的焦点。

呼和浩特作为我国北方的重要城市，其大气污染问题尤为突出。

为了更好地理解和预测大气污染过程，数值模拟成为重要的研究手段。

本文利用WRF-Chem模式，针对不同参数化方案对呼和浩特大气污染进行数值模拟研究，以期为该地区的污染防治提供科学依据。

二、WRF-Chem模式简介WRF-Chem模式是一种集天气预报与空气质量模拟于一体的数值模式。

该模式通过设置不同的参数化方案，可以模拟不同地区、不同气象条件下的空气质量状况。

本文采用WRF-Chem模式，针对呼和浩特地区的大气污染进行数值模拟研究。

三、不同参数化方案本文选取了WRF-Chem模式中的几种不同参数化方案，包括积云参数化方案、边界层参数化方案、气溶胶参数化方案等。

这些参数化方案对于模拟大气污染过程具有重要意义。

不同的参数化方案可能会导致模拟结果的差异，因此需要进行比较分析。

四、数值模拟方法与过程1. 模型设置：根据呼和浩特的地理位置、气象条件、排放源等实际情况，设置WRF-Chem模式的初始条件和边界条件。

2. 模拟实验：采用不同的参数化方案进行模拟实验，分析各方案对呼和浩特大气污染的影响。

3. 结果分析：对比不同参数化方案的模拟结果，分析其优缺点，为实际应用提供依据。

五、模拟结果与分析1. 不同参数化方案对PM2.5浓度的模拟结果：在不同参数化方案的模拟下，呼和浩特的PM2.5浓度呈现出不同的变化趋势。

其中，方案X的模拟结果较为接近实际观测值，具有较高的准确性。

2. 不同参数化方案对气象场的影响：不同的参数化方案对气象场的影响也不同。

例如，方案Y在模拟过程中能够更好地描述呼和浩特的边界层结构，而方案Z则能更准确地反映风场的变化。

3. 参数化方案的适用性分析：通过对不同参数化方案的模拟结果进行比较，发现每种方案都有其适用范围和局限性。

基于WRF模式的京津冀地区地表大气CO2浓度的模拟研究作者：梁周彤唐文瀚曾宁才其骧韩鹏飞张宇权维俊姚波王普才刘志强来源：《大气科学学报》2022年第03期摘要在“雙碳”目标背景下，从国家层面到地方层面，区域、城市、行业企业都在制定和实施双碳目标行动计划。

CO2模拟因其客观性和高时空分辨率等优势，在城市碳排放研究中深受重视。

本研究以京津冀地区为研究区域，采用Picarro仪器高精度观测的2019—2020年CO2数据，利用WRF模式进行CO2传输模拟，分析了CO2浓度变化的季节特征，评估了模式在城区中心、城郊及背景3个观测站点的模拟效果，并对边界层高度及化石燃料碳排放等可能影响CO2浓度的因素进行了研究。

3个观测站点分别为北京中国科学院大气物理研究所325 m气象塔观测站（北京站）、河北香河观测站（香河站）和上甸子区域本底观测站（上甸子站）。

模拟结果表明：上甸子站优于香河站，香河站优于北京站，在冬季尤其明显;CO2浓度的高值区主要分布在城区、电厂和工业区，尤其是唐山、石家庄和邯郸地区，大量交通、工业排放导致CO2浓度明显上升，且高值区的范围在冬季最大;就日平均变化和日变化而言，边界层高度与CO2浓度存在相反变化趋势;3个站点的化石燃料碳排放（FFECO2）与近地面总CO2浓度存在正相关关系，冬春季的相关性高于夏秋季，且FFECO2的占比从大到小依次为北京站、香河站、上甸子站;CO2传输模拟的不确定性存在空间差异和季节变化。

关键词CO2浓度;WRF模式;边界层高度;化石燃料碳排放自工业革命以来，地球表面平均大气CO2浓度从300×10-6以下增长到了410×10-6左右（Friedlingstein et al.，2020）。

在温室气体里CO2的占比最大，IPCC第五次报告指出，在温室效应的作用下，1901—2012年间全球地表平均温度上升了0.89 ℃。

2016年中国化石燃料燃烧排放的CO2（FFECO2）占据了全球总排放量的28%，准确估计中国的FFECO2排放量是全球和区域收支分析和碳减排监测工作的先决条件（IPCC，2013）。

Operations Research and Fuzziology 运筹与模糊学, 2023, 13(1), 120-128 Published Online February 2023 in Hans. https:///journal/orf https:///10.12677/orf.2023.131014基于WRF-CMAQ 的空气质量等级预报模型杨 洁*，魏正元，徐慧颖，吴 镜重庆理工大学，理学院，重庆收稿日期：2022年12月29日；录用日期：2023年2月1日；发布日期：2023年2月9日摘要空气质量与气象条件之间存在较强的相关关系，目前我国常用的WRF-CMAQ 模型预测效果并不理想，本文在此一次预报数据的基础上，结合实测气象数据、实测主要污染物浓度数据，建立了空气质量二次预报模型。

利用中国环境监测总站发布的相关数据，对污染物浓度进行K 均值聚类，将天气分型，再按类别逐步回归拟合模型，最后分析二次预报模型的预测准确性。

结果表明相较于一次预报，二次预报准确率显著提升。

关键词空气质量，二次预报，聚类分析，逐步回归Air Quality Index Prediction Model Based on WRF-CMAQJie Yang *, Zhengyuan Wei, Huiying Xu, Jing WuDepartment of Science, Chongqing University of Technology, ChongqingReceived: Dec. 29th , 2022; accepted: Feb. 1st , 2023; published: Feb. 9th, 2023AbstractThere is a strong correlation between air quality and meteorological conditions, and the predic-tion effect of the commonly used WRF-CMAQ model is not ideal. Based on this first prediction data, combined with the measured meteorological data and the measured pollutant concentration data, this paper establishes a secondary prediction model for air quality. Using the relevant data re-leased by China Environmental Monitoring Station, the pollutant concentration is clustered by K-means, the weather is classified, and then the model is fitted by stepwise regression according*通讯作者。

《新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介》篇一一、引言随着科技的不断进步，天气预报的准确性和精细度已经成为现代社会不可或缺的重要信息。

其中，中尺度天气预报模式作为现代气象学领域的重要工具，正逐渐成为国内外气象研究的重要方向。

WRF（Weather Research and Forecasting）模式作为新一代中尺度天气预报模式，具有极高的预报精度和广泛的适用性，被广泛应用于气象学、环境科学、农业和军事等领域。

本文将对新一代中尺度天气预报模式——WRF模式进行简要介绍。

二、WRF模式的概述WRF模式是一种基于数值模拟和计算流体力学原理的中尺度天气预报模式。

该模式采用了先进的大气物理过程描述、复杂的地表过程模拟和丰富的模式系统设置，可对各种天气现象进行精细的模拟和预测。

与传统的天气预报方法相比，WRF模式具有更高的时空分辨率和更准确的预报结果。

三、WRF模式的特点1. 高分辨率：WRF模式具有极高的时空分辨率，可以实现对局部地区天气现象的精细模拟和预测。

2. 灵活性：该模式提供了丰富的参数化方案和物理过程描述，可以根据不同的研究需求进行定制和调整。

3. 强大的计算能力：WRF模式支持并行计算和分布式计算，可以充分利用计算机集群和超级计算机的计算能力，提高计算速度和精度。

4. 广泛的应用领域：WRF模式被广泛应用于气象学、环境科学、农业、军事等领域，具有广泛的应用前景和价值。

四、WRF模式的应用1. 气象学领域：WRF模式可对各种天气现象进行模拟和预测，如暴雨、龙卷风、干旱等，为气象预报提供了重要的工具和依据。

2. 环境科学领域：WRF模式可用于空气质量模拟和预测，为环境保护和污染治理提供科学依据。

3. 农业领域：WRF模式可用于农业气象灾害的预测和评估，为农业生产提供科学指导。

4. 军事领域：WRF模式可用于战场气象条件模拟和预测，为军事行动提供重要的决策支持。

五、结论作为新一代中尺度天气预报模式，WRF模式具有高分辨率、灵活性、强大的计算能力和广泛的应用领域等特点。

《基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》篇一一、引言随着工业化进程的加快，空气质量问题逐渐凸显，特别是雾霾天气频繁出现，对人们的生产生活带来了极大的影响。

为了更准确地模拟和预测雾霾过程，学者们采用了各种气象模型进行研究。

本文将基于WRF-CHEM模式对连续雾霾过程进行数值模拟，并对其能见度参数化进行探讨。

二、WRF-CHEM模式简介WRF-CHEM是一种集成了气象和化学过程的大气环境数值模拟模型。

该模型在WRF（Weather Research and Forecasting）模式的基础上，增加了对化学过程的模拟，从而可以对大气中的污染物进行更为准确的预测和模拟。

三、连续雾霾过程的数值模拟1. 模拟设置本研究采用WRF-CHEM模式，设置了合适的网格分辨率、物理参数化方案和化学机制等。

针对连续雾霾过程，选择了合适的时间段进行模拟。

2. 模拟结果通过WRF-CHEM模式的模拟，我们得到了连续雾霾过程的浓度分布、风场、温度场等气象化学参数。

分析结果表明，模拟结果与实际观测数据较为吻合，说明WRF-CHEM模式在模拟连续雾霾过程方面具有较好的应用效果。

四、能见度参数化探讨1. 能见度与雾霾的关系能见度是衡量大气透明度的重要指标，与雾霾的发生、发展密切相关。

在雾霾天气中，大气中的颗粒物和气态污染物会降低能见度，影响人们的视觉感知。

2. 能见度参数化方法为了更准确地描述能见度与雾霾的关系，我们采用了不同的能见度参数化方法。

通过对不同方法的比较和分析，我们发现某种参数化方法在描述雾霾天气中的能见度方面具有较好的效果。

该方法考虑了大气中的颗粒物浓度、气态污染物浓度、相对湿度等因素，能够较为准确地反映能见度的变化。

五、结论本文基于WRF-CHEM模式对连续雾霾过程进行了数值模拟，并探讨了能见度的参数化方法。

通过模拟和分析，我们得到了以下结论：1. WRF-CHEM模式在模拟连续雾霾过程方面具有较好的应用效果，可以为空气质量预测和污染源控制提供有力的支持。

基于WRF模式的暴雨天气过程的数值模拟及诊断分析基于WRF模式的暴雨天气过程的数值模拟及诊断分析摘要：本文基于WRF（Weather Research and Forecasting）模式，通过对暴雨天气过程的数值模拟和诊断分析，探讨了该模式在暴雨天气预报中的应用价值。

文章首先介绍了WRF模式的原理和特点，然后通过选取一次典型的暴雨天气过程，对其进行了数值模拟，并对模拟结果进行了诊断分析。

研究结果表明，WRF模式能够较好地模拟暴雨天气过程的空间分布和时间演变，对于暴雨天气的预报具有一定的应用价值。

关键词：WRF模式；暴雨天气；数值模拟；诊断分析；应用价值1. 引言暴雨天气是一种常见的极端天气事件，具有强降雨、短时强降雨等特点，对于城市排水系统、农田水利工程等具有重要的影响。

因此，准确预测和及时预警暴雨天气对于社会生产和人们生活的安全具有重大意义。

数值模型在天气预报中的应用已经成为一种常见的方法，而WRF模式由于其高分辨率、多参数选项和灵活性等特点，成为研究暴雨天气的重要工具。

2. WRF模式原理和特点WRF模式是一种非静态数值天气模式，采用有限差分和有限元方法，可以模拟大气的运动、能量和湿度输送等过程。

其多参数选项和灵活的配置方式，使得模式可以根据不同的研究需求进行自定义设置，以适应不同区域和时间尺度的天气模拟。

3. 数值模拟实验设计选取一次典型的暴雨天气过程作为研究对象，根据观测资料和实测数据，设置模拟初始场和边界条件，并设置合适的模拟区域和网格分辨率。

同时，选择适当的物理过程参数，包括大气边界层参数化方案、云物理方案等。

4. 数值模拟结果分析通过对数值模拟结果的分析，可以获得暴雨天气过程的空间分布和时间演变等信息，进而对暴雨形成机理进行探讨。

模拟结果显示，在合适的模拟设置下，WRF模式能够较好地模拟暴雨天气过程的特征，包括降水强度、降水类型、降水范围等。

5. 诊断分析方法与结果为了深入理解模拟结果，对模拟结果进行了进一步的诊断分析。

南海冬季一次海面大风天气的WRF模式预报检验陈俊文;蔡扬;白毅平;林文实【摘要】为寻找出适合南海冬季海面大风天气预报的边界层参数化方案,利用中尺度气象模式WRF中9种边界层方案(YSU、MYJ、QNSE-EDMF、MYNN2、MYNN3、ACM2、BouLac、UW、GBM),对2012年12月29-31日的大风过程进行预报,并用最终分析资料(FNL)检验10m风场预报.结果表明:风速风向预报的整体平均偏差相当,风向预报的均方根误差较风速大;风速风向与实况的相关随着预报时间增加,整体呈现下降趋势;各方案对海陆交界风速预报普遍偏大2 m/s以上,而在远离陆地的海域偏差较小;YSU方案对北部湾、东沙群岛、西沙群岛、南沙群岛4个海区风场的变化趋势均能较好预报;整体而言,南海大部分海域的预报偏差较小,YSU、MYNN2、MYNN3方案对风速预报较好,ACM2方案对风向预报较好.【期刊名称】《海洋预报》【年(卷),期】2014(031)004【总页数】9页(P32-40)【关键词】海面风场;WRF;边界层参数化方案;模式检验【作者】陈俊文;蔡扬;白毅平;林文实【作者单位】中山大学环境科学与工程学院,广东广州510275;国家海洋局南海预报中心,广东广州510310;国家海洋局南海预报中心,广东广州510310;中山大学环境科学与工程学院,广东广州510275【正文语种】中文【中图分类】P732南海冬半年常受北方南下冷空气影响，海面出现大风天气，对航运、远洋捕捞、海水养殖、海岛旅游、石油开采等造成严重影响。

因此对南海海面大风天气的预报需求日益增长，准确预报海面大风的消长、位置、风力显得尤为重要。

气象台站通常采用经验预报、统计预报、数值模式预报、统计动力预报[1]等方法预报海面风场，其中数值模式预报已成为一种重要方式。

但海上观测资料密度低，对构造真实的初始场有很大困难。

不少学者采用GRAPES三维变分同化模式[2]、MM5中尺度模式[3-5]、WRF中尺度模式[6]对大陆近海、海峡或海面冷空气大风天气过程进行模拟预报，均能较好模拟区域的风场演变、突变及分布特征，但对单点的最大风速模拟偏小，WRF模式模拟结果优于MM5模式[7-8]。