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韩国中部大暴雨的数值模拟

2010年9月21日使用WRF模型

Ui-Yong BYUN1，Jinkyu HONG1，Song-You HONG * 2和Hyeyum Hailey SHIN31韩国延世大学大气科学系韩国首尔2韩国大气预报系统研究所3NCAR，美国科罗拉多州博尔德市（2014年4月7日收到; 2014年8月14日修订; 2014年9月5日接受）

摘要：2010年9月21日，韩国首尔附近发生强降雨，当地最大值为259毫米d-1。我们研究了天气研究和预报（WRF）模型在复制灾难性降雨事件中的能力,并证明了两个物理过程的作用：行星边界层（PBL）和微物理（MPS）过程。该WRF模型由6小时的国家环境预测中心（NCEP）最终分析（FNL）数据强制执行世界标准时间为2010年9月22日20时20至0000时一共36小时。共进行了25次实验，共计5次不同的PBL方案 - 延世大学（YSU），Mellor-Yamada-Janjic（MYJ），准正态尺度消除（QNSE），Bougeault和Lacarrere（布朗）以及华盛顿大学（UW）和五种不同的MPS计划--WRF SingleMoment 6级（WSM6），Goddard，Thompson，Milbrandt 2-moments和Morrison 2-moments。正如所料，有一个MPS和PBL方案的特定组合，显示出预测降水的良好技能。但是，没有具体的PBL或MPS方案在所有方面都优于其他方案。用UW PBL或Thompson进行的实验MPS方案显示出相对少量的降水。通过对灵敏度实验的分析证实了这一点,模拟降水的空间分布由PBL过程主导，而MPS过程确定了降雨量。还发现降水的时间演变受到PBL流程影响比受到MPS流程影响更大。

关键词：暴雨，WRF模型，微物理，行星边界层引用：Byun，U.-Y.，J。Hong，S.-Y。 Hong和H. H. Shin，2015：2010年9月21日使用WRF模型对朝鲜中部的强降雨进行了数值模拟。进阶Atmos的。 Sci。，32（6），855-869，doi：10.1007 / s00376-014-4075-6。

1.简介

天气研究和预报（WRF）（Ska）marock et al.，2008）模型是一个设计用于运作应用和大气研究的中尺度模型。 在韩国，WRF模型已被广泛应用于天气预报的运营机构和关于高影响天气模拟的学术研究。 韩国气象局（KMA）经营韩国WRF（KWRF）自2005年以来（Cho等，2005）。观和您（2009）比较了KWRF和KMA地区数据同化和预测系统（RDAPS）（Lee等al。，2002），以前的风特征和台风轨道的运作模型。 虽然从来自区域专业气象中心（RSMC）的信息来看，两种模型与最佳跟踪信息相比，模拟了良好的结果，但是KWRF在预测台风轨道方面表现更好。自2007年以来 韩国空军（KAF）的天气翼一直在操作基于WRF模型的天气预报模型系统。KAF-WRF的初始和边界条件分别来自国际环境预测中心（NCEP）全球预测系统（GFS）（Moorthi等，2001）数据和KAF全球和区域综合建模系统（GRIMs）（Hong等，2013）。 KAF-WRF配置包括单向交互式三嵌套域（18,6和2 km），每个域覆盖东部亚洲地区，朝鲜半岛和韩国。该KAF-WRF的结果用于支持需要天气信息的军事演习。（Byun等，2011）。

一些研究已经研究了各种影响因素 - 网格大小，地形，人造涡旋，数据同化和设定为东亚，以韩国为中心的WRF模型中的物理参数化。 赵和李（2006）研究了网格尺寸对降雨分布模拟的影响，并展示了水平网格尺寸小于或接近3.3公里的WRF模型应该用于正确表现与多重对流带相关的暴雨事件。 荣等人（2012）研究了永东省，韩国东部部分地区山区地形对大雪的影响，并表明了在地形强迫下的动力循环形式下与降雪有关的高分辨率山地数据集的重要性。已经有一些与数据同化区域中的台风数值预测相关的研究（例如，Kwon等，2010; Lee和Choi，2010） 李等人（2010）基于WRF模型演示了高影响天气和气候研究联合中心（JHWC）实时预报系统的性能。 他们表明来自三维变分（3DVAR）的初始数据使用全球电信系统（GTS），自动气象系统（AWS），风力发电文件和雷达观测数据进行数据同化 ，展示出在整个韩国夏季降雨的改进后的预报。

一些研究调查了降水预测物理参数化的影响。 李和Park（2002）研究了在韩国暴雨模拟中各种对流参数化方案（CPSs）的表现，发现对CPS的依赖因情况而异。 洪和林（2006）表明，对于5公里的高分辨率网格，降雨量及其时间峰值强度增加是因为微物理中使用的水凝物类型的数量（MPS）计划增加。 Shin和Hong（2009）证明了这一点CPS和行星边界层（PBL）过程明显地改变了累积降水的位置，而MPS过程会影响降雨强度。这些数值天气预报（NWP）研究检验了常用控制和灵敏度实验配置和与控制实验中的方案不同的特定参数化方案（例如，MPS，CPS，PBL或陆地表面模型之一）的影响。使用该配置可以验证目标物理参数化方案的效果。然而，由于不同物理过程之间复杂的相互作用，这种配置仅限于确定每个物理过程的一般作用

基于以上原因，使用各种物理参数化方案组合检查物理过程的作用的实验已经执行。Jankov et等（2007年）通过两种PBL方案，四种MPS方案和两种初始化方法的组合，检验了加利福尼亚中部的NWP模型的性能。他们得出的结论是，没有哪种配置能够确认最佳配置始终保持性能。伊万斯等人（2012）使用36种采用各种物理参数化方案组合的模拟结果，研究了澳大利亚东南部四个风暴案例的物理过程的稳健性包括两个PBL方案，两个CPS方案，三个MPS方案和三个辐射方案，并确认PBL和CPS过程的特定物理包显示出比其他组合更强大的性能。在模拟墨西哥湾沿岸的飓风丽塔（2005年）中Nasrollahi等人也得出了类似的结论。（2012）。这些结果证实，最佳性能的配置取决于区域和目标现象。这些结果证实，最佳性能的配置取决于区域和目标现象。还应注意，尚未对朝鲜半岛上的高冲击天气进行使用各种物理参数化方案组合的这类实验。

本研究的目的是检查WRF模型在2010年9月21日重现京畿道上发生的强降雨的能力，首尔当地最大值为259毫米。 KMA的业务预测错误地预测，在强降雨区域，最大降雨量约为10至40 mm d-1。使用来自不同PBL和MPS参数化方案的组合实验的模拟结果，研究了与降水量和强度相关的PBL和MPS参数化的影响。 值得注意的是，我们研究的主要目的不是判断两种物理过程的特定组合优于其他物理过程的优越性。相反，通过检查平均降水量的标准偏差及其局部最大值，我们将重点放在每个PBL和MPS过程对暴雨的总体影响上。此外，由于在先前基于灵敏度实验的研究中已经给出了模拟结果差异的特定方案的物理推理，因此没有呈现特定方案相对于另一方案的特征（例如，Bright和Mullen，2002; Li和Pu） ，2008; Shin和Hong，2009）。 第2节通过分析观察结果概述了所选案例，第3节描述了实验装置。 第4节讨论了模型模拟的结果，最后一节提供了结论。

2.观察分析

2010年9月21日，在京畿道观察到强降雨，包括韩国首都首尔。 首尔当地每日累积降水量最大值为259毫米。 图1显示了强降雨的观测特征。 36小时的累积降水区域向朝鲜半岛中部地区的东西方向延伸（图1a）。 每个区域都有峰值（图1b）：9月21日星期一0700在首尔有33.7 mm h-1，在9月21日11点21分在朝鲜半岛中部地区有9.0 mm h-1。

图2显示了从NCEP最终分析（FNL）数据集获得的基本天气图，分辨率为1°times;1°。 9月21日0000时，蒙古西伯利亚高压扩张到朝鲜半岛北部，西北太平洋高压系统位于东海南部（图2a）。两个气团的汇合为半岛中部地区的低谷发展提供了有利的天气环境。该槽仅出现在700 hPa以下的层中。由于台风“法纳皮”（2010年）的消散，温暖潮湿的空气被平流到中国南部（图2b）。与朝鲜的强降雨相关，这个气团通过西南太平洋高压边界西南流向朝鲜半岛运输。在500 hPa和300 hPa等压面上（图2c和d），等位势线被包裹在朝鲜半岛北部，并形成了强烈的西风。喷射条纹位于朝鲜半岛北部。图2a还显示了热带降雨测量任务（TRMM）多卫星预测分析（TMPA）的36小时累积降水，分辨率为0.25°times;0.25°（Huffman等，2007）。模型域的西南边界出现了大量降雨。在朝鲜半岛中部观测到强降雨。京畿道的最大降水量为239毫米，比AWS数据减少了约20毫米。

图1.（a）韩国气象局（KMA）自动气象系统（AWS）站观测到的2010年9月22日生态系统标准时间为2010年20月20日至00日的36小时累积降水量（毫米）; （b）首尔地区KMA AWS观测的每小时时间序列[（a）中的实心框]和朝鲜半岛中部地区[（a）中的虚线框]。

图2.（a）海平面气压（hPa）和10-m风向量（全倒钩表示10 m s-1）; （b）850 hPa地理高度（GPH）（m，实线），相对湿度超过80％（阴影）; （c）500-hPa GPH（m，实线）和温度（℃，虚线）; （d）国家环境预测中心（NCEP）最终分析中的300-hPa GPH（m，实线），温度（℃，虚线），风向量和超过50 ms-1（阴影）的等值线（ FNL）数据于2010年9月20日2100 UTC。热带降雨测量任务（TRMM）多卫星降水分析（TMPA）数据在整个事件期间的36小时累积降水量（mm）显示在（a）中。

对流系统的演变和运动如图3所示。大约在2100年9月20日，在山东半岛东部发展了一个对流系统（图3a）。 这个对流单元沿着槽向东移动（图2b）并在黄海上发展。 三小时后，对流单元位于朝鲜半岛京畿道西海岸附近（图3b）。 对流系统伴随着中低系统。 在0300 UTC之后，对流单元停滞不前京畿道（图3c和d）。 此外，表面压力模式在此期间没有太大变化。 在UTC时间0600，对流单元在线形成位置发展（图3d）。 卫星红外图像表明，对流系统的云顶高度高达13公里。 Jung和Lee（2013）分析了中尺度对流系统的演化过程。

3.数据和方法

3.1. 模型描述和实验设计

本研究中的数值实验使用WRF模型的3.3版执行。 该模型由单向交互式三嵌套域和Lambert共形映射投影组成。 以京畿道为中心的3公里域（域3,160times;160）嵌套在9公里的域（域2,121times;121）中，这个域又嵌套在27公里的域中（域1,142times;142） ）（见图4a）。 整个网格系统有31个垂直层，地形跟随坐标，模型顶部位于50 hPa。 实验在2010年9月20日的标准时间12点开始进行，一共36小时.NCEP FNL数据强制初始和6小时横向边界条件。

进行对照（CTL）实验和随后的25个敏感性实验，以检查强降雨的可预测性并证明PBL和MPS参数化的作用。 CTL实验的设置与KAF-WRF模型（Byun等，2011）相同，包括WRF单一时刻6级（WSM6）MPS方案（Hong和Lim，2006），Kain-Fritsch积云参数化（Kain，2004），新版快速辐射传输模型（RRTMG）长波辐射方案（Iacono等，2008），戈达德短波辐射方案（Tao等，2003），NCEP-俄勒冈州大学 - 美国空军 - 国家气象局水文发展办公室（NOAH）地表模型（Chen和Dudhia，2001），以及延世大学（YSU）PBL计划（Hong等，2006），新实施的稳定的边界层（Hong，2010）。应该注意的是，由于假设3 km网格足以明确地解决对流降雨，因此在3 km网格域中没有使用积云参数化。、

除了不同的PBL和MPS方案之外，所有灵敏度实验都使用相同的物理算法。 25个实验采用了五种不同的PBL和五种不同的MPS方案。 PBL计划是：YSU，Mellor-Yamada-Janjic（MYJ）（Janjic，1994），准正态量表消除（QNSE）（Sukoriansky等，2005），Bougeault和Lacarrere（BouLac）（Bougeault和Lacarr） `ere，1989），和华盛顿大学（UW）（Bretherton and Park，2009）。 MPS计划是：WSM6，Goddard（Tao等人，1989），Thompson（Thompson等人，2008），Milbrandt 2-moments（Milbrandt和Yau，2005），以及Morrison 2-moments（Morrison等人， 2009）。本研究中使用的五种不同的批量MPS方案可分为单时刻方案和双时刻方案。单时刻方案-WSM6和Goddard-预测水凝物的混合比。同时，双重计划 - 汤普森，米尔布兰特2时刻，和Morrison 2-moment - 不仅可以预测混合比，还可以预测水凝物的数量浓度。此外，PBL方案还可以分为非局部一阶闭包方案（即YSU）和湍流动能（TKE）闭合方案-MYJ，QNSE，BouLac和UW。可以使用变量的局部扩散率来确定TKE方案中的垂直扩散效应。同时，在非局部方案中需要局部扩散率和大对流涡旋的非局部混合。

3.2.KMA AWS数据

KMA在韩国运营着一个密集的AWS观测网络。观测始于1988年，只有15个站点，到2013年有670个站点。以1分钟的间隔收集原始数据，并且以1小时的间隔存档本研究中使用的数据集。为了评估降水量的水平分布，使用Cressman的客观分析方案（Cressma

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