气候与环境研究
氣候與環境研究
기후여배경연구
CLIMATIC AND ENVIRONMENTAL RESEARCH
2013年
2期
187-194
,共8页
向伟玲%安俊岭%王喜全%王自发
嚮偉玲%安俊嶺%王喜全%王自髮
향위령%안준령%왕희전%왕자발
城市冠层%风廓线%突发性大气污染事件%北京325 m气象塔
城市冠層%風廓線%突髮性大氣汙染事件%北京325 m氣象塔
성시관층%풍곽선%돌발성대기오염사건%북경325 m기상탑
Urban canopy%Wind profile%Air pollution accident%325-m meteorological tower in Beijing
城市冠层内风场的准确模拟或预报是突发性大气污染应急响应措施制定和实施的重要前提和基础.为了合理反映城市冠层的影响,并满足应急响应时效性的要求,将MacDonald(2000)提出的城市冠层内风廓线参数化方法耦合于中尺度气象模式MM5,并利用2010年7月18日至8月6日北京325 m气象塔垂直观测资料进行验证.试验结果表明:(1)城市冠层参数化方法能够较好的模拟各种稳定度条件下冠层内风速廓线垂直变化,中性、稳定和不稳定层结时的标准平均偏差分别为78%、12%、4%,标准平均误差分别为78%、52%、21%.(2)城市冠层参数化方法能够较好的模拟冠层内实际风速变化情况,虽然随高度增加模拟偏差增大,但8、15、32、47 m高度的模拟风速与观测值依然十分接近,标准平均偏差分别为2%、-26%、25%、60%,标准平均误差分别为54%、46%、52%、73%.(3)与传统的Monin-Obukhov相似性边界层参数化方法相比,城市冠层参数化方法明显提高了冠层风速的模拟能力.中性、稳定、不稳定层结时,Monin-Obukhov相似性边界层参数化方法的标准平均误差高达420%、176%、184%,城市冠层参数化方法的标准平均误差减小至78%、52%、21%;冠层内8、15、32、47 m高度,Monin-Obukhov相似性边界层参数化方法的标准平均误差分别为283%、184%、227%、167%,城市冠层参数化方法的标准平均误差减小至54%、46%、52%、73%.
城市冠層內風場的準確模擬或預報是突髮性大氣汙染應急響應措施製定和實施的重要前提和基礎.為瞭閤理反映城市冠層的影響,併滿足應急響應時效性的要求,將MacDonald(2000)提齣的城市冠層內風廓線參數化方法耦閤于中呎度氣象模式MM5,併利用2010年7月18日至8月6日北京325 m氣象塔垂直觀測資料進行驗證.試驗結果錶明:(1)城市冠層參數化方法能夠較好的模擬各種穩定度條件下冠層內風速廓線垂直變化,中性、穩定和不穩定層結時的標準平均偏差分彆為78%、12%、4%,標準平均誤差分彆為78%、52%、21%.(2)城市冠層參數化方法能夠較好的模擬冠層內實際風速變化情況,雖然隨高度增加模擬偏差增大,但8、15、32、47 m高度的模擬風速與觀測值依然十分接近,標準平均偏差分彆為2%、-26%、25%、60%,標準平均誤差分彆為54%、46%、52%、73%.(3)與傳統的Monin-Obukhov相似性邊界層參數化方法相比,城市冠層參數化方法明顯提高瞭冠層風速的模擬能力.中性、穩定、不穩定層結時,Monin-Obukhov相似性邊界層參數化方法的標準平均誤差高達420%、176%、184%,城市冠層參數化方法的標準平均誤差減小至78%、52%、21%;冠層內8、15、32、47 m高度,Monin-Obukhov相似性邊界層參數化方法的標準平均誤差分彆為283%、184%、227%、167%,城市冠層參數化方法的標準平均誤差減小至54%、46%、52%、73%.
성시관층내풍장적준학모의혹예보시돌발성대기오염응급향응조시제정화실시적중요전제화기출.위료합리반영성시관층적영향,병만족응급향응시효성적요구,장MacDonald(2000)제출적성시관층내풍곽선삼수화방법우합우중척도기상모식MM5,병이용2010년7월18일지8월6일북경325 m기상탑수직관측자료진행험증.시험결과표명:(1)성시관층삼수화방법능구교호적모의각충은정도조건하관층내풍속곽선수직변화,중성、은정화불은정층결시적표준평균편차분별위78%、12%、4%,표준평균오차분별위78%、52%、21%.(2)성시관층삼수화방법능구교호적모의관층내실제풍속변화정황,수연수고도증가모의편차증대,단8、15、32、47 m고도적모의풍속여관측치의연십분접근,표준평균편차분별위2%、-26%、25%、60%,표준평균오차분별위54%、46%、52%、73%.(3)여전통적Monin-Obukhov상사성변계층삼수화방법상비,성시관층삼수화방법명현제고료관층풍속적모의능력.중성、은정、불은정층결시,Monin-Obukhov상사성변계층삼수화방법적표준평균오차고체420%、176%、184%,성시관층삼수화방법적표준평균오차감소지78%、52%、21%;관층내8、15、32、47 m고도,Monin-Obukhov상사성변계층삼수화방법적표준평균오차분별위283%、184%、227%、167%,성시관층삼수화방법적표준평균오차감소지54%、46%、52%、73%.
@@@@Simulation and forecasting of wind fields in the urban canopy layer (UCL) is important for developing and implementing measures for atmospheric emergency response. To reflect the impact of the UCL on wind fields and to fulfill rapid emergency response requirements, an urban canopy wind profile parameterization method (UCPM) proposed by MacDonald (2000) is coupled with the mesoscale model MM5. The performance of the UCPM is tested with observations from a 325-m meteorological tower in Beijing from 18 Jul to 6 Aug 2010. The results demonstrate that the UCPM accurately reproduces wind profiles in the UCL under neutral, stable, and unstable conditions with normalized mean bias of 78%, 12%, and 4%, respectively, and normalized mean error of 78%, 52%, and 21%, respectively. The UCPM shows excellent performances at heights of 8, 15, 32, and 47 m within the UCL with normalized mean bias of 2%,-26%, 25%, and 60%, respectively, and normalized mean error of 54%, 46%, 52%, and 73%, respectively. Comparison with the Monin–Obukhov similarity parameterization (MO) reveals that the UCPM significantly improves simulations of wind speeds in the UCL. Under neutral, stable, and unstable conditions, the normalized mean error of MO is 420%, 176%, and 184%, respectively, and UCPM is reduced to 78%, 52%, and 21%, respectively;at heights of 8, 15, 32, and 47 m within the UCL, the normalized mean error of MO is 283%, 184%, 227%, and 167%, respectively, and UCPM is reduced to 54%, 46%, 52%, and 73%, respectively.
