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三、数值天气预报中的物理过程描述
大气中不同物理过程在时间尺度和空间尺度上跨越了数个量级。大气长波的波长长达几千千米,三四个波就能够在纬向环绕地球一圈。台风、温带气旋等过程的空间尺度较大气长波小一个量级。海陆风、山谷风、强对流天气等过程的尺度又要小一个量级。晴空积云的空间尺度只有千米量级,存在时间不过数小时,而湍流的空间尺度最小仅有数十厘米,生命时间为秒级。下周展示了大气中不同物理过程的空间尺度及特征时间。
上一节中提到数值天气预报的水平分辨率为十千米量级。简单理解就是在模式中,十千米范围内就这么一个格点,这一个格点要代表十千米范围内的总体状态。对于空间尺度远大于十千米的物理过程,在模式中可以用物理方程描述。但那些尺度小于十千米的物理过程呢?
这时候就要引入参数化的概念了。对于那些无法直接用方程显示求解的过程,可以用一些经验关系表达出来。比如对于尺度非常小的湍流项,模式通过格点的平均风速的梯度进行计算,但由于表达的只是湍流对模式格点风速影响的统计特征,因此在具体的不同时刻可能会带来不同的误差引入,最终使得模式模拟的结果因时而异。
四、近地表风的预报结果如上节所述,模式水平分辨率和参数化方案影响模式预报结果的精度。那么,模式对于近地面处风的预报能力到底如何呢?小编选取了欧洲中心模式在某复杂山地风场处的预报结果,展示如下。其中横轴代表不同的预报时长——从模式发布时刻到72小时后的预报,纵轴为均方根误差——值越大表明预报结果越差。可以看出,预报时间越长,预报误差越大。且在一天之内,预报误差呈现出显著的日变化。这是由于一天之内边界层由消到生再到消,而模式的边界层参数化方案未能完美地模拟出这一过程。细心的读者可能会发现,模式风速预报的均方根误差平均值高达4m/s。这么大的误差代入到功率曲线内,这预报的功率与真实功率差的也太多了吧,风功率预报产品的客户决不能接受。模式的风速预报结果肯定是不能直接被用于预报功率的。至于怎样处理模式直接输出结果,下次再谈吧。
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