基于WRF模型應用于吉林霧凇景觀的氣候研究

侯綠原　問　鼎　梁　婷

（1沈陽航空航天大學遼寧沈陽11013622遼寧通用航空研究院遼寧沈陽110136 3遼寧省環境工程評估審核中心遼寧沈陽110136）

基于WRF模型應用于吉林霧凇景觀的氣候研究

侯綠原1問鼎2梁婷3

（1沈陽航空航天大學遼寧沈陽11013622遼寧通用航空研究院遼寧沈陽110136 3遼寧省環境工程評估審核中心遼寧沈陽110136）

吉林霧凇玉樹瓊花、綺麗秀美，以其自身品位高、冰期長、冰雪質量佳等優點備受人們的喜愛，占據中國四大自然奇觀之一，是重要的旅游景觀。為了了解WRF模型在霧凇景觀的模擬應用，利用WRF模型對吉林霧凇島附近地區從2014年2月1號到8號之間進行了模擬研究。根據模擬值與實測值進行比較發現，壓強的模擬結果最好，風速、溫度、濕度次之。總的來說，WRF模型對壓強有很好的預報效果，風速、溫度、濕度有些偏差，WRF模型可以用來對吉林霧凇景觀進行模擬研究。

WRF；霧凇；氣候

1　引言

吉林市位于中國東北部，坐標北緯43.52東經126.33，處于溫帶大陸性氣候區，吉林霧凇能聞名世界與其獨特的地理位置和氣候是分不開的。首先吉林坐落在四面環山的盆地之中，緊鄰四季不封凍的松花江，冬季輻射大，氣溫溫差大使冷空氣持久聚集。其次受西北冷空氣南下，有冷氣團在本地持久停留[1]。經常會有降溫降雪天氣發生。最后吉林有開始于十月末，結束在次年四月份長達四個月的冬季[2]。

由于吉林霧凇的獨特性與不可復制性，很多學者開始使用不同的模型對其進行模擬研究，其中WRF模型就被廣泛應用在氣候模擬中，其中馬欣等利用WRF-chem模式模擬了京津冀地區氣溶膠污染對夏季氣象條件的影響[3]。陶健紅等利用WRF模型對一次河西暴雪進行了數值模擬[4]。

本研究的數據來自于吉林的十二個觀測點位，根據WRF模型對吉林霧凇做了數值模擬分析。

2　方法

吉林霧凇聞名世界，主要集中在霧凇島，在霧凇島附近設置了十二個監測點位，來記錄觀察一系列的氣候因素，以便來進行數值模擬研究。監測點位坐標如表1。

表1　坐標點位

根據WRF模型算法要求與實際情況，選定模擬區域，首先建立中心點，根據監測點位的分布情況，以哈龍橋為中心點，水平格距數為4km，格點數為64×32。

選取了WRF幾種主要的云物理過程的處理方式（1）WSM 6-class方案，該方案擴充了WSM5方案，還包括有霰及與其有關的一些過程。(2)RRTM長波輻射方案，它是利用一個預先處理的對照表來表示由于水汽、臭氧、二化碳和其他氣體,以及云的光學厚度引起的長波過程。（3）Dudhia短波輻射方案，它是簡單地累加由于干凈空氣散射、水汽吸收、云反射和吸收所引起的太陽輻射通量。（4）YonseiUniversity(YSU)邊界層方案，YSU是MRF邊界層方案的第二代。對于MRF增加了處理邊界層頂部夾卷層的方法。（5）熱量擴散方案。（6）Kain-Frisch方案等，WRF模式的初始和側邊界場資料來自NECP的FNL資料，水平分辨率為1°×1°，時間間隔為6h，模擬運行時間從2014年2月1號到2月8號。

3　結果與分析

3.1兩組數據的比較結果

圖1　兩組數據的比較結果

根據霧凇的出現時間，一般出現在早上，所以選擇早上6、7、8三小時做數據對比圖。圖1描述的是實測的壓強值與模擬的壓強值在早上6、7、8三小時的數據對比圖。從圖上可以看出，他們的曲線基本一致，誤差小。模擬日期從2月1號0時到2月8號23時，時間間隔為1小時，對模擬值與實測值的數據進行相關性分析，模擬值的均值和標準差分別為98379.52Pa、679.655.實測值的均值與標準差為98748.96Pa、752.099.模擬值與實測值的均值與標準差相差不多，根據Pearson相關性分析，相關性系數在0.993，可以得出模擬值與實測值在0.01水平上相關性極強。

圖2模擬值與實測值溫度對比

圖2描述的是模擬值與實測值在早上6、7、8時間段內的溫度對比圖，從圖上可以看出，模擬值與實測值的曲線差別較大，誤差較大。模擬日期從2月1號0時到2月8號23時，時間間隔為1h，對模擬值與實測值的數據進行相關性分析，模擬值的均值和標準差分別為-20.67°C、7.600.實測值的均值與標準差為-14. 46°C、5.395.模擬值與實測值的均值與標準差相差較大，根據Pearson相關性分析，相關性系數在0.874，可以得出模擬值與實測值在0.01水平上屬于強相關。

圖3　　模擬值與實測值濕度對比

圖4　模擬值與實測值風速對比

圖3描述的是模擬值與實測值在早上6、7、8時間段內的濕度對比圖，從圖上可以看出，模擬式與實測值的曲線較為接近，誤差較小。模擬日期從2月1號0時到2月8號23時，時間間隔為1h，對模擬值與實測值的數據進行相關性分析，模擬值的均值和標準差分別為77.74、14.085.實測值的均值與標準差為59.61、15.771.模擬值與實測值的均值與標準差相差較小，根據Pearson相關性分析，相關性系數在0.512，可以得出模擬值與實測值在0.01水平上中等程度相關。

圖4描述的是模擬值與實測值在早上6、7、8時間段內的風速對比圖，從圖上可以看出，模擬式與實測值的曲線前段一致，后半段接近，誤差較小。模擬日期從2月1號0時到2月8號23時，時間間隔為1h，對模擬值與實測值的數據進行相關性分析，模擬值的均值和標準差分別為4.521m/s、3.0302.實測值的均值與標準差為5.019m/s、2.8559.模擬值與實測值的均值與標準差相差較小，根據Pearson相關性分析，相關性系數在0.725，可以得出模擬值與實測值在0.01水平上強相關。

3.2結語

本研究應用了WRF模型對吉林霧凇的氣候做了模擬值與實測值的對比分析，主要包括壓強、溫度、濕度與風速的對比分析，然后對其采用了相關性分析，得出以下結論：第一根據相關性分析，WRF模型模擬效果良好，可以應用于吉林霧凇的氣候研究。第二從分析結果得出，整體來說，壓強的模擬效果最好，溫度、風速次之，濕度最差。

[1]馬紅旭,才奎志,等.吉林霧凇環境因素淺析與預報[J].資源節約與環保,2013:12.

[2]于國強,劉春燕,等.吉林省霧凇冰雪旅游資源開發利用與整合研究[J].資源與產業,2007：9-3.