Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Ngân sách nước khí quyển và mặt đất: độ nhạy và hiệu suất của các cấu hình và dữ liệu lái toàn cầu cho các mô phỏng quy mô lục địa dài hạn WRF
Tóm tắt
Dữ liệu lái và các tham số vật lý có thể tác động đáng kể đến hiệu suất của các mô hình khí quyển động khu vực trong việc tái tạo các biến liên quan đến khí tượng thủy văn. Nghiên cứu của chúng tôi xem xét độ nhạy của ngân sách nước trong Hệ thống Mô hình Nghiên cứu Thời tiết và Dự báo WRF (WRF-ARW) liên quan đến hai phương pháp tham số hóa mây (Kain–Fritsch, Betts–Miller–Janjić), hai phân tích hồi quy toàn cầu (ECMWF ERA-INTERIM và NCAR/NCEP NNRP), nhiệt độ bề mặt biển thời gian biến và không biến và sự điều chỉnh lưới tùy chọn. Kỹ năng của các mô hình toàn cầu và mô hình suy giảm được đánh giá dựa trên những quan sát lưới khác nhau về lượng mưa, nhiệt độ 2 m, bốc hơi nước, và so với chuỗi thời gian xả đã đo hàng tháng. Các mẫu sai lệch không gian theo nhiều năm và chuỗi thời gian tổng hợp theo lưu vực được khảo sát cho bốn khu vực phân phối toàn cầu với các đặc điểm khí hậu khác nhau: Siberia, Bắc và Tây Phi, Bình nguyên Trung Úc và các vùng nhiệt đới Amazon. Các mô phỏng bao trùm khoảng thời gian từ 2003 đến 2006 với lưới ngang 30 km. Kết quả cho thấy độ nhạy cao của các tham số vật lý và dữ liệu lái đối với các ngân sách nước của các mô phỏng khí quyển khu vực. Trong khi các phân tích hồi quy toàn cầu có xu hướng đánh giá thấp nhiệt độ 2 m từ 0.2 - 2 K, các mô phỏng khu vực thường ấm hơn từ 0.5 - 3 K so với quan sát. Nhiều cấu hình cho thấy gặp khó khăn trong việc tái tạo các hạng mục ngân sách nước, ví dụ với độ lệch lượng mưa trung bình dài hạn đạt 150 mm tháng−1 và cao hơn. Tuy nhiên, với phân tích ngân sách nước, các cấu hình khả thi có thể được suy ra cho cả bốn khu vực nghiên cứu.
Từ khóa
#ngân sách nước #mô hình khí quyển #phương pháp tham số hóa mây #phân tích hồi quy toàn cầu #mô phỏng quy mô lục địaTài liệu tham khảo
Adler RF, Huffman GJ, Chang A, Ferraro R, Xie PP, Janowiak J, Rudolf B, Schneider U, Curtis S, Bolvin D, Gruber A, Susskind J, Arkin P, Nelkin E (2003) The Version-2 Global Precipitation Climatology Project (GPCP) Monthly Precipitation Analysis (1979–Present). Journal of Hydrometeorology 4(6):1147–1167. doi:10.1175/1525-7541(2003)004<1147:TVGPCP>2.0.CO;2
Alexandru A, de Elia R, Laprise R, Separovic L, Biner S (2009) Sensitivity study of regional climate model simulations to large-scale nudging parameters. Mon Weather Rev 137(5):1666–1686. doi:10.1175/2008MWR2620.1
Alshawaf F, Fersch B, Hinz S, Kunstmann H, Mayer M, Thiele A, Westerhaus M, Meyer F (2012) Analysis of atmospheric signals in spaceborne InSAR—toward water vapor mapping based on multiple sources. In: Geoscience and remote sensing symposium (IGARSS), 2012 IEEE international. pp 1960–1963. doi:10.1109/IGARSS.2012.6351118
Baldwin ME, Kain JS, Kay MP (2002) Properties of the convection scheme in NCEP’s eta model that affect forecast sounding interpretation. Weather Forecast 17(5):1063–1079. doi:10.1175/1520-0434(2002)017<1063:POTCSI>2.0.CO;2
Beck A, Ahrens B, Stadlbacher K (2004) Impact of nesting strategies in dynamical downscaling of reanalysis data. Geophys Res Lett 31(19):101. doi:10.1029/2004GL020115
Berg P, Wagner S, Kunstmann H, Schädler G (2013) High resolution regional climate model simulations for Germany: part I—validation. Clim Dyn 40(1–2):401–414. doi:10.1007/s00382-012-1508-8
Borge R, Alexandrov V, José del Vas J, Lumbreras J, Rodríguez E (2008) A comprehensive sensitivity analysis of the WRF model for air quality applications over the Iberian Peninsula. Atmos Environ 42(37):8560–8574. doi:10.1016/j.atmosenv.2008.08.032
Bowden JH, Otte TL, Nolte CG, Otte MJ (2012) Examining interior grid nudging techniques using two-Way nesting in the WRF model for regional climate modeling. J Clim 25(8):2805–2823. doi:10.1175/JCLI-D-11-00167.1
Brohan P, Kennedy JJ, Harris I, Tett SFB, Jones PD (2006) Uncertainty estimates in regional and global observed temperature changes: a new data set from 1850. J Geophys Res 111(D12):106. doi:10.1029/2005JD006548
Chen F, Dudhia J (2001) Coupling an advanced land surface-yydrology model with the Penn State–NCAR MM5 modeling system. Part I: model implementation and sensitivity. Mon Weather Rev 129(4):569–585. doi:10.1175/1520-0493(2001)129<0569:CAALSH>2.0.CO;2
Chotamonsak C, Salathé EP, Kreasuwan J, Chantara S, Siriwitayakorn K (2011) Projected climate change over Southeast Asia simulated using a WRF regional climate model. Atmos Sci Lett 12(2):213–219. doi:10.1002/asl.313
Chou MD, Suarez MJ (1994) Technical report series on global modeling and data assimilation, National Aeronautics and Space Administration, Goddard Space Flight Center, chap an efficient thermal infrared radiation parameterization for use in general circulation models. No. 104606 in NASA Tech. Memo., pp 85. http://purl.access.gpo.gov/GPO/LPS59306
Denis B, Laprise R, Caya D (2003) Sensitivity of a regional climate model to the resolution of the lateral boundary conditions. Clim Dyn 20(2–3):107–126. doi:10.1007/s00382-002-0264-6
Fersch B, Kunstmann H, Devaraju B, Sneeuw N (2012) Large scale water storage variations from regional atmospheric water budgets and comparison to the GRACE spaceborne gravimetry. J Hydrometeorol 13(5):1589–1603. doi:10.1175/JHM-D-11-0143.1
Flaounas E, Bastin S, Janicot S (2010) Regional climate modelling of the 2006 West African monsoon: sensitivity to convection and planetary boundary layer parameterisation using WRF. Clim Dyn 36(5):1083–1105. doi:10.1007/s00382-010-0785-3
Gochis D, Yu W, Yates D (2013) The WRF-Hydro model technical description and user’s guide, version 1.0. Ncar technical document. http://www.ral.ucar.edu/projects/wrf_hydro/
Heikkilä U, Sandvik A, Sorteberg A (2011) Dynamical downscaling of ERA-40 in complex terrain using the WRF regional climate model. Clim Dyn 37(7):1551–1564. doi:10.1007/s00382-010-0928-6
Hines KM, Bromwich DH, Bai LS, Barlage M, Slater AG (2010) Development and testing of Polar WRF. Part III. Arctic Land. J Clim. doi:10.1175/2010JCLI3460.1
Hong SY, Dudhia J, Chen SH (2004) A revised approach to ice microphysical processes for the bulk parameterization of clouds and precipitation. Mon Weather Rev 132:103–120. doi:10.1175/1520-0493(2004)132<0103:ARATIM>2.0.CO;2
Hong SY, Noh Y, Dudhia J (2006) A new vertical diffusion package with an explicit treatment of entrainment processes. Mon Weather Review 134(9):2318–2341. doi:10.1175/MWR3199.1
Janjić ZI (2000) Comments on “Development and Evaluation of a Convection Scheme for Use in Climate Models”. J Atmos Sci 57(21):3686–3686. doi:10.1175/1520-0469(2000)057<3686:CODAEO>2.0.CO;2
Jones P, Harris I (2008) CRU time series (TS) high resolution gridded data version 3.00. Internet, http://badc.nerc.ac.uk/view/badc.nerc.ac.uk__ATOM__dep_12562264599328294, visited 2010/01/13
Kain JS (2004) The Kain–Fritsch convective parameterization: an update. J Appl Meteorol 43:170–181. doi:10.1175/1520-0450(2004)043<0170:TKCPAU>2.0.CO;2
Kalnay E, Kanamitsu M, Kistler R, Collins W, Deaven D, Gandin L, Iredell M, Saha S, White G, Woollen J, Zhu Y, Leetmaa A, Reynolds R, Chelliah M, Ebisuzaki W, Higgins W, Janowiak J, Mo K, Ropelewski C, Wang J, Jenne R, Joseph D (1996) The NCEP/NCAR 40-year reanalysis project. Bull Am Meteorol Soc 77(3):437–471. doi:10.1175/1520-0477(1996)077<0437:TNYRP>2.0.CO;2
Kim EJ, Hong SY (2010) Impact of air–sea interaction on East Asian summer monsoon climate in WRF. J Geophys Res 115(D19):118. doi:10.1029/2009JD013253
Liu HB, Wang B (2011) Sensitivity of regional climate simulations of the summer 1998 extreme rainfall to convective parameterization schemes. Meteorol Atmos Phys 114(1–2):1–15. doi:10.1007/s00703-011-0143-y
Lorenz C, Kunstmann H (2012) The hydrological cycle in three state-of-the-art reanalyses: intercomparison and performance analysis. J Hydrometeorol 13(5):1397–1420. doi:10.1175/JHM-D-11-088.1
Matsuura K, Willmot CJ (2009a) Terrestrial air temperature: 1900–2008 gridded monthly time series (Version 2.01). http://climate.geog.udel.edu/~climate/, visited 2010/01/13
Matsuura K, Willmot CJ (2009b) Terrestrial precipitation: 1900–2008 gridded monthly time series (Version 2.01). http://climate.geog.udel.edu/~climate/, visited 2010/01/13
Miguez-Macho G, Stenchikov GL, Robock A (2004) Spectral nudging to eliminate the effects of domain position and geometry in regional climate model simulations. J Geophys Res 109(D13):104. doi:10.1029/2003JD004495
Miralles DG, Holmes TRH, De Jeu RAM, Gash JH, Meesters AGCA, Dolman AJ (2011) Global land-surface evaporation estimated from satellite-based observations. Hydrol Earth Syst Sci 15(2):453–469. doi:10.5194/hess-15-453-2011
Mlawer EJ, Taubman SJ, Brown PD, Iacono MJ, Clough SA (1997) Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres: RRTM, a validated correlated-k model for the longwave. J Geophys Res 102:16663–16682. doi:10.1029/97JD00237
Peixoto JP, Oort AH (1992) Physics of climate (chap 12.2.2 Balance equations for water). American Institute of Physics, New York, pp 274–277
Peterson TC, Vose RS (1997) An overview of the global historical climatology network temperature database. Bull Am Meteorol Soc 78(12):2837–2849. doi:10.1175/1520-0477(1997)078<2837:AOOTGH>2.0.CO;2
Priestley CHB, Taylor RJ (1972) On the assessment of surface heat flux and evaporation using large-scale parameters. Mon Weather Rev 100(2):81–92. doi:10.1175/1520-0493(1972)100<0081:OTAOSH>2.3.CO;2
Rasmusson EM (1977) Hydrological application of atmospheric vapour-flux analyses, operational hydrology, vol. 11. World Meteorological Organization, iSBN 92-63-10476-X
Schneider U, Fuchs T, Meyer-Christoffer A, Rudolf B (2008) Global precipitation analysis products. http://gpcc.dwd.de, visited 2010/01/13
Skamarock WC, Klemp JB (2008) A time-split nonhydrostatic atmospheric model for weather research and forecasting applications. J Comput Phys 227(7):3465–3485. doi:10.1016/j.jcp.2007.01.037
Skamarock WC, Klemp JB, Dudhia J, Gill DO, Barker DM, Wang W, Powers JG (2008) A Description of the advance research WRF Version 3. NCAR technical note NCAR/TN-468+STR, National Center for Atmospheric Research, Boulder, Colorado, USA
Uppala S, Dee D, Kobayashi S, Berrisford P, Simmons A (2008) Towards a climate data assimilation system: status update of ERA-Interim. ECMWF Newsl 115:12–18
Wagner S, Berg P, Schädler G, Kunstmann H (2013) High resolution regional climate model simulations for Germany: part II—projected climate changes. Clim Dyn 40(1–2):415–427. doi:10.1007/s00382-012-1510-1
Wang W, Seaman NL (1997) A comparison study of convective parameterization schemes in a mesoscale model. Mon Weather Rev 125(2):252–278. doi:10.1175/1520-0493(1997)125<0252:ACSOCP>2.0.CO;2
Wang W, Bruyere C, Duda M, Dudhia J, Gill D, Lin HC, Michalakes J, Rizvi S, Zhang X (2009) WRF ARW version 3 modeling system user’s guide, April 2009. National Center for Atmospheric Research (NCAR), pp 310