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路面气象数值预报模型及性能检验

孟春雷 张朝林

孟春雷, 张朝林. 路面气象数值预报模型及性能检验. 应用气象学报, 2012, 23(4): 451-458..
引用本文: 孟春雷, 张朝林. 路面气象数值预报模型及性能检验. 应用气象学报, 2012, 23(4): 451-458.
Meng Chunlei, Zhang Chaolin. Development and verification of a numerical forecast model for road meteorological services. J Appl Meteor Sci, 2012, 23(4): 451-458.
Citation: Meng Chunlei, Zhang Chaolin. Development and verification of a numerical forecast model for road meteorological services. J Appl Meteor Sci, 2012, 23(4): 451-458.

路面气象数值预报模型及性能检验

资助项目: 

国家自然科学基金青年科学基金项目 41005056

详细信息
    通信作者:

    孟春雷, E-mail: clmeng@ium.cn

Development and Verification of a Numerical Forecast Model for Road Meteorological Services

  • 摘要: 该文基于通用陆面模式 (CoLM) 发展了精细化路面参数数值预报模型 (BJ-ROME)。该模型可以预报路面温度、积雪厚度、积冰厚度以及积水厚度。模型不仅考虑了路面的不透水性、相对较低反照率、低热容以及高热导率等特征,还考虑了城市人为热的影响。模型采用北京市气象局快速更新循环预报系统 (BJ-RUC) 产生的气象强迫场驱动,预报时间跨度为24 h,更新时间为3 h。采用北京地区芬兰Vaisala公司路面观测站2009年8月9—24日路面温度及2010年1月3—4日积雪厚度观测结果对模型预报结果进行验证,同时进行了敏感性试验。结果表明:无论是在晴空还是降水的气象条件下,BJ-ROME均能较准确地预报路面温度极值以及日变化。BJ-ROME还可以较准确地模拟积雪厚度的最大值以及随时间变化情况。
  • 图  1  北京城区夏季一天内人为热变化图

    Fig. 1  Diurnal variation of the anthropogenic heat in summer of Beijing urban areas

    图  2  站点分布示意图

    Fig. 2  The schematic map of sites distribution

    图  3  2009年8月9—24日BJ-ROME,BJ-RUC 9个站点路面温度预报结果平均值与观测值对比

    (a) 整个时间序列, (b) 无降水时间段, (c) 有降水时间段

    Fig. 3  Comparison between BJ-ROME and BJ-RUC forecasted and observed mean road temperature of nine sites during 9—24 Aug 2009

    (a) the whole time series, (b) without precipitation, (c) with precipitation

    图  4  2010年1月BJ-ROME,BJ-RUC 4个站点积雪厚度预报结果与观测值对比

    Fig. 4  Comparison between BJ-ROME and BJ-RUC forecasted and observed snow depth of four sites in Jan 2010

    表  1  BJ-ROME使用的主要路面参数值

    Table  1  Main road surface parameters used in BJ-ROME

    路面参数数值
    热容/(J·K-1·m-3)2.025×106
    热导率/(W·K-1·m-1)2.9
    反照率 (无雪覆盖)0.05
    地表粗糙度/m0.01
    密度/(kg·m-3)2.7×103
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    表  2  不同时间、模式及气象条件下路面温度预报值与观测值之间的平均误差、均方根误差和相关系数

    Table  2  Mean errors, root mean square errors and correlation coefficients between forecasted and observed road temperature at different times, models and weather conditions

    模式平均误差/K均方根误差/K相关系数/K
    BJ-RUC (所有时刻)6.627.820.91
    BJ-ROME (所有时刻)2.763.570.95
    BJ-RUC (无降水)7.898.980.94
    BJ-ROME (无降水)2.452.860.98
    BJ-RUC (白天无降水)9.7911.040.87
    BJ-ROME (白天无降水)2.242.770.96
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    表  3  4种方案路面温度预报值与观测值之间的偏差、平均误差、均方根误差和相关系数

    Table  3  Biases, mean errors, root mean square errors and correlation coefficients between forecasted and observed road temperature of four experiments

    方案偏差/K平均误差/K均方根误差/K相关系数/K
    试验1-1.252.763.570.95
    试验2-4.475.596.320.88
    试验32.805.086.020.86
    试验4-6.387.348.510.79
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出版历程
  • 收稿日期:  2011-06-04
  • 修回日期:  2012-03-12
  • 刊出日期:  2012-08-31

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