论文部分内容阅读
摘要 在WRF中尺度模式应用中，多层嵌套是一种常用的降尺度方案，能满足不同空间和时间分辨率研究的需求。而在实际应用中，对于已有的模拟结果分辨率不能满足应用需求，或者是研究区域发生了改变的问题，重新嵌套模拟的方法耗时久、效率低，尤其是需要模拟长时间序列气象数据时多层嵌套就有明显不足。本文利用WRF模式提供的单向嵌套降尺度功能，能有效地解决上述问题。
关键词 WRF模式；多层嵌套；单向嵌套降尺度
中图分类号 P413 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2015）20-0200-02
Sdudy on Method of Continuous Downscaling with WRF Model
XU Hong GONG Qiang
（Shenyang Area Climate Center，Shenyang Liaoning 110016）
Abstract Multilayer nesting was commonly used when we wanted to get different spatial and temporal resolution data with the mesoscale model WRF.In practical applications，sometimes the simulation results can′t meet the application requirements，or the study area have been changed，it will be a long time if we do a new nesting simulation，and it′s much poor efficiency，especially when we need a long time series of meteorological data.A one-way nesting function with WRF model could effectively solve the problem above.
Key words WRF model；multilevel nested；a one-way nesting downscaling
在氣象行业中，中尺度WRF模式具有可移植、易维护、可扩充、高效率、使用方便等特性，使新的科研成果运用于业务预报模式更便捷[1-3]。在WRF中尺度模式应用中，降尺度功能能将全球气候模式输出的粗空间分辨率和较长时间间隔的数据转化为几千米以内的空间尺度和短时间间隔的气象数据，为气象、水文、生态、环境模拟和预警研究提供数据资料和参考依据，现已成为气象部门的一个重要研究领域[4-8]。WRF模式还提供了ndown降尺度功能，在受地形影响的局地气候特征模拟、分散式风电场等很多工程应用中很有应用价值，但到目前为止，国内对该功能还未有详细的介绍和应用，外国文献中也很少有该功能的使用介绍。WRF模式用于实际业务时，针对不同的应用，可能出现模拟数据交叉重复问题，不仅耗时长，还需要大量的数据存储空间。鉴于此，ndown功能显得尤为重要，实际应用中先设置简单的嵌套，模拟得到大区域粗空间分辨率数据结果以备使用，再通过模式中ndown功能生成各研究需要的细分辨率数据。
1 Ndown功能介绍
WRF模式提供的多层嵌套和ndown 2种功能可以实现多分辨率数据处理。左河疆等[9]用直接插值、WRF模式嵌套和WRF CALMET 3种降尺度方案，得到目标站点数值预报产品，并将70m高度风速、风向、温度与测风塔观测结果进行对比，结果表明3种方案得到的风速预报与实际观测值相关性相差不大，其中，WRF嵌套方案最好。WRF支持单向嵌套，单向嵌套使用已经生成的粗网格分辨率结果，通过ndown程序生成细网格分辨数据结果。该功能从粗格栅运行得到细网格上运行的边界条件，从更高的分辨率陆地域输入（例如，地形，土地利用，等）和屏蔽的表面领域属性（如土壤温度和水分）。官网中对ndown有简单的介绍（http：//www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/user_guide_V3/users_guide_chap5. htm），使用ndown做降尺度，由粗空间分辨率数据生成细空间分辨率数据比例要限制为≤5的整数，因而，有的情况下一次降尺度处理不能得到需求的数据，连续降尺度就非常必要。
2 连续降尺度方法
2.1 数据资料
本文采用1°×10的NCEP/NCAR再分析资料，以及该数据得到的辽宁省9 km×9 km分辨率的WRF模拟结果。WRF模式版本为WRF V3.4。要得到1 km×1 km的数据结果，可以先用WRF中ndown降尺度方法得到3 km×3 km数据，再在该数据基础上降尺度得到1 km×1 km的数据。
2.2 降尺度方法操作流程
（1）准备已经得到的粗空间分辨率结果数据wrfout_d01_，放在WRF安装目录中/test/em_real目录下。本例中粗空间分辨率数据是通过2层嵌套得到的2011—2012年覆盖辽宁省的9 km×9 km数据，表1为2层嵌套的模式参数设置，图1为运行流程。
（1）进入WPS模块，修改namelist.wps为3层嵌套，3层设置分别对应于9 km×9 km、3 km×3 km和1 km×1 km空间分辨率设置。
运行geogrid.exe，生成相应的geo_em.d01、geo_em.d02 和geo_em.d03地形文件。
链接Vtable和fnl数据，对应的命令分别为：
ln-sf ungrib/Variable_Tables/Vtable.GFS Vtable ./link_grib.csh /……/data/fnl
运行ungrib.exe在WPS路径下生成file文件。
运行metgrid.exe，生成met_em.d01.、met_em.d02.和met_em.d03.。
（3）链接WPS中生成的geo_em.d0*和met_em.d0*.到WRF路径的/test/em_real下。
修改/test/em_real /namelist.input为3层嵌套，设置须与namelist.wps对应。
运行real.exe并生成wrfinput_d01、wrfinput_d02、wrfinput_ d03和 wrfbdy_d01 文件。
（4）备份wrfinput_d02和wrfinput_d03，以备从3 km空间分辨率数据降尺度到1 km时使用。
将wrfinput_d02命名为wrfndi_d02（wrfinput_d03作为备用数据）。
修改namelist.input为2层嵌套，即max_domain=2，设为对应于9 km×9 km和3 km×3 km的设置，并在
关键词 WRF模式；多层嵌套；单向嵌套降尺度
中图分类号 P413 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2015）20-0200-02
Sdudy on Method of Continuous Downscaling with WRF Model
XU Hong GONG Qiang
（Shenyang Area Climate Center，Shenyang Liaoning 110016）
Abstract Multilayer nesting was commonly used when we wanted to get different spatial and temporal resolution data with the mesoscale model WRF.In practical applications，sometimes the simulation results can′t meet the application requirements，or the study area have been changed，it will be a long time if we do a new nesting simulation，and it′s much poor efficiency，especially when we need a long time series of meteorological data.A one-way nesting function with WRF model could effectively solve the problem above.
Key words WRF model；multilevel nested；a one-way nesting downscaling
在氣象行业中，中尺度WRF模式具有可移植、易维护、可扩充、高效率、使用方便等特性，使新的科研成果运用于业务预报模式更便捷[1-3]。在WRF中尺度模式应用中，降尺度功能能将全球气候模式输出的粗空间分辨率和较长时间间隔的数据转化为几千米以内的空间尺度和短时间间隔的气象数据，为气象、水文、生态、环境模拟和预警研究提供数据资料和参考依据，现已成为气象部门的一个重要研究领域[4-8]。WRF模式还提供了ndown降尺度功能，在受地形影响的局地气候特征模拟、分散式风电场等很多工程应用中很有应用价值，但到目前为止，国内对该功能还未有详细的介绍和应用，外国文献中也很少有该功能的使用介绍。WRF模式用于实际业务时，针对不同的应用，可能出现模拟数据交叉重复问题，不仅耗时长，还需要大量的数据存储空间。鉴于此，ndown功能显得尤为重要，实际应用中先设置简单的嵌套，模拟得到大区域粗空间分辨率数据结果以备使用，再通过模式中ndown功能生成各研究需要的细分辨率数据。
1 Ndown功能介绍
WRF模式提供的多层嵌套和ndown 2种功能可以实现多分辨率数据处理。左河疆等[9]用直接插值、WRF模式嵌套和WRF CALMET 3种降尺度方案，得到目标站点数值预报产品，并将70m高度风速、风向、温度与测风塔观测结果进行对比，结果表明3种方案得到的风速预报与实际观测值相关性相差不大，其中，WRF嵌套方案最好。WRF支持单向嵌套，单向嵌套使用已经生成的粗网格分辨率结果，通过ndown程序生成细网格分辨数据结果。该功能从粗格栅运行得到细网格上运行的边界条件，从更高的分辨率陆地域输入（例如，地形，土地利用，等）和屏蔽的表面领域属性（如土壤温度和水分）。官网中对ndown有简单的介绍（http：//www2.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/user_guide_V3/users_guide_chap5. htm），使用ndown做降尺度，由粗空间分辨率数据生成细空间分辨率数据比例要限制为≤5的整数，因而，有的情况下一次降尺度处理不能得到需求的数据，连续降尺度就非常必要。
2 连续降尺度方法
2.1 数据资料
本文采用1°×10的NCEP/NCAR再分析资料，以及该数据得到的辽宁省9 km×9 km分辨率的WRF模拟结果。WRF模式版本为WRF V3.4。要得到1 km×1 km的数据结果，可以先用WRF中ndown降尺度方法得到3 km×3 km数据，再在该数据基础上降尺度得到1 km×1 km的数据。
2.2 降尺度方法操作流程
（1）准备已经得到的粗空间分辨率结果数据wrfout_d01_
（1）进入WPS模块，修改namelist.wps为3层嵌套，3层设置分别对应于9 km×9 km、3 km×3 km和1 km×1 km空间分辨率设置。
运行geogrid.exe，生成相应的geo_em.d01、geo_em.d02 和geo_em.d03地形文件。
链接Vtable和fnl数据，对应的命令分别为：
ln-sf ungrib/Variable_Tables/Vtable.GFS Vtable ./link_grib.csh /……/data/fnl
运行ungrib.exe在WPS路径下生成file文件。
运行metgrid.exe，生成met_em.d01.
（3）链接WPS中生成的geo_em.d0*和met_em.d0*.
修改/test/em_real /namelist.input为3层嵌套，设置须与namelist.wps对应。
运行real.exe并生成wrfinput_d01、wrfinput_d02、wrfinput_ d03和 wrfbdy_d01 文件。
（4）备份wrfinput_d02和wrfinput_d03，以备从3 km空间分辨率数据降尺度到1 km时使用。
将wrfinput_d02命名为wrfndi_d02（wrfinput_d03作为备用数据）。
修改namelist.input为2层嵌套，即max_domain=2，设为对应于9 km×9 km和3 km×3 km的设置，并在