WRF模式对中国城市和半干旱地区气象要素的模拟检验和对比分析
WRF模式对济南地区夏季近地面气象场模拟效果评估

WRF模式对济南地区夏季近地面气象场模拟效果评估顾沈旦;于丽娟;尹承美;何建军【摘要】不同地区中尺度气象模式WRF的模拟性能存在明显差异,本文利用数值模拟和统计方法,评估了WRF模式在济南地区的模拟性能,并对比研究地形和土地利用对WRF模式模拟性能的影响,为WRF模式在济南地区的业务化运行提供参考.结果表明:WRF模式能较准确的模拟济南地区近地面气象场及其时间变化特征;统计分析发现,WRF模式对济南地区近地面气温、比湿、风速及风向的模拟准确率分别为72.5%、59.6%、29.4%和36.2%.WRF模式模拟的济南地区夏季比湿偏低、风速偏高,模拟的风速存在系统性偏差.下垫面对WRF模式的模拟结果有显著影响,10m风速的均方根误差(RMSE)与地形、坡度、模式格点和观测站点的地形偏差显著相关,与坡度的相关系数最大;2m气温的RMSE仅与地形偏差显著相关,在复杂地形区比较站点观测气温与模式格点气温时,需考虑地形偏差的影响.【期刊名称】《气象与环境学报》【年(卷),期】2016(032)001【总页数】8页(P1-8)【关键词】WRF模式;评估;地形;土地利用;相关分析【作者】顾沈旦;于丽娟;尹承美;何建军【作者单位】中国卫星海上测控部,江苏江阴214431;济南市气象局,山东济南250002;济南市气象局,山东济南250002;南开大学环境科学与工程学院,天津300071;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所中国科学院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室,甘肃兰州730000【正文语种】中文【中图分类】P456.7随着社会经济的快速发展,局地强降水和城市热岛效应等中小尺度天气系统对人类生产生活的影响已成为社会热点问题之一。
更精细、更准确的中小尺度数值预报越来越重要,高精度预报是数值天气预报的重点发展方向[1-4]。
模式模拟性能受多种因子影响,不同区域模式的模拟性能存在差异[5]。
模式评估研究是数值模拟领域的基础研究之一,不仅可为数值天气预报提供指导,也可为大气污染预测和治理、动力降尺度研究区域气候及研究参数化方案适用性等提供支持[6-8]。
WRF使用说明范文

WRF使用说明范文WRF(Weather Research and Forecasting)是一种常用的大气动力学模型,用于天气预报、气候模拟等气象学研究领域。
本文将介绍WRF的基本原理和使用方法,帮助读者快速上手使用WRF进行天气预报。
一、WRF的基本原理WRF模型是一种通过数值模拟天气系统的大气模式,能够模拟和预报各种尺度的气象现象。
它基于Navier-Stokes方程和热力学原理,通过空间和时间离散化的数值计算方法,模拟大气的物理和动力特性。
WRF模型主要包括动力学核心、物理方案和分辨率配置三个方面。
动力学核心是WRF模型的计算引擎,包括模式的网格结构和求解方程的数值方法。
WRF模型支持三种动力学核心:全谱元谱法(全谱模式)、有限差分法(全局模式)和非均匀格点模型(多尺度模式)。
用户可以根据不同的需求选择合适的动力学核心。
物理方案是WRF模型的参数化方案,用于模拟大气中的各种物理过程。
物理方案包括微物理方案、辐射方案、降水方案、陆地过程方案等。
用户可以根据需要选择合适的物理方案,然后根据具体情况进行相应的参数调整。
分辨率配置是指WRF模型的网格设置,决定了模拟的空间和时间精度。
WRF模型支持多种网格类型,如地理坐标、斜坐标等,并提供了灵活的网格分辨率配置方法。
用户可以根据需要选择合适的网格类型和分辨率,以达到所需的模拟精度。
二、WRF的使用方法1.安装和配置环境2.模型运行和输入数据准备完成安装和配置后,用户可以使用WRF模型进行天气预报。
首先,用户需要准备输入数据,包括初始场和边界场。
初始场包括温度、湿度、风场等参数,可以从观测数据或其它模拟结果中得到。
边界场则包括在模拟区域周边的大气特征,如气压、海温等,通常可以从观测数据或全球模式中获取。
3.WRF模型运行和输出结果分析准备好输入数据后,用户可以运行WRF模型进行天气预报。
运行过程中,用户需要设置模拟的起始时间、模拟区域、物理参数、动力学核心等。
WRF模式及数据介绍

模式及数据介绍1 模式介绍近年来,随着大气科学、计算机技术以及地基与空基遥感技术等多个学科领域的发展,数值天气预报学科也得到了飞跃性的发展。
为了提高中小尺度灾害性天气预报的准确率,近30年的时间里中尺度数值模拟的研究得到了更多的重视。
虽然仍无法避免模式带来的预报误差,但其值已明显的减小。
宁贵财【16】等,采用WRF V3.3.1 中尺度预报模式研究北京地区2012年7月的一次暴雨过程时很好的模拟出了暴雨落区和24小时累积降水量等。
何由【17】等利用WRF 模式采用无嵌套方案模拟青藏高原一次暴雨过程时也较好地模拟出了强降水雨带的位置和中心、降水强度以及降水范围等。
因此WRF中尺度数值预报模式对暴雨过程的模拟时有着良好的效果。
WRF 模式是由美国国家大气研究中心(NCAR)、美国国家海洋和大气管理局(NOAA)以及天气预报系统实验室(FSL)等研究机构和大学联合开发的新一代高分辨率、非静力平衡的中尺度数值模式,简称WRF(Weather Research and Forecast)【18】。
WRF 模式主要包括四个部分组成:WRF的标准初始化模块(WRF SI)、同化系统(包括三维变分同化)、动力内核以及后处理模块【19】。
模式中动力内核部分可分为ARW(用于科学研究)和NMM(用于业务预报)两种模块。
后处理部分(图形软件)主要对模式的输出结果进行分析并处理,将模式面物理量转换到标准等压面、诊断分析物理场和图形数据转换等,模式流程图见图2.1。
图2.1 WRF 模式流程图2.2 资料介绍本文所用的降水资料为甘肃省加密雨量站实际观测资料。
模式模拟的初始资料采用NCEP (National Centers for Environmental Prediction )提供的每6小时一次的(经度) 格点的再分析资料【20】。
目前,数值预报被视为最主要的天气预报工具,而数值预报常常被归结为一个初值问题,因此模式初值的改善一直是数值预报本地化研究的重要内容【21】。
《2024年中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究》范文

《中尺度WRF模式在风电功率预测中的应用研究》篇一一、引言随着可再生能源的快速发展,风能作为清洁、可再生的能源,其开发和利用日益受到重视。
然而,风能的间歇性和不稳定性给风电功率的准确预测带来了挑战。
为了更好地利用风能资源,提高风电功率预测的准确性,本文研究了中尺度WRF(Weather Research and Forecasting)模式在风电功率预测中的应用。
二、WRF模式简介WRF模式是一种中尺度气象数值预报模式,具有较高的空间分辨率和时间分辨率,能够提供详细的气象要素预报信息。
该模式广泛应用于气象预报、气候模拟、空气质量预测等领域。
在风电功率预测中,WRF模式可以提供精确的风速、风向、温度等气象数据,为风电功率预测提供重要的参考依据。
三、WRF模式在风电功率预测中的应用1. 数据获取与处理首先,收集历史风电功率数据和WRF模式输出的气象数据。
对数据进行预处理,包括数据清洗、格式转换、缺失值填充等。
同时,建立风电场的气象数据与风电功率之间的关联模型,为后续的预测提供基础。
2. WRF模式输出气象数据的处理WRF模式输出的气象数据包括风速、风向、温度、气压等。
这些数据需要经过进一步的处理,如空间插值、时间匹配等,以适应风电功率预测的需求。
同时,结合风电场的地形、地貌等特征,对气象数据进行修正和优化。
3. 风电功率预测模型的构建基于历史风电功率数据和WRF模式输出的气象数据,构建风电功率预测模型。
常用的模型包括线性回归模型、神经网络模型、支持向量机模型等。
通过训练和优化模型参数,提高预测的准确性。
4. 预测结果的评估与验证使用历史数据进行模型训练,并对预测结果进行评估和验证。
常用的评估指标包括均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)等。
通过对比实际风电功率数据和预测结果,评估模型的性能和准确性。
四、实验结果与分析本文以某风电场为例,进行了WRF模式在风电功率预测中的应用研究。
实验结果表明,WRF模式输出的气象数据能够有效地反映风电场的实际运行情况。
WRF模式对西南地区干旱事件的模拟研究

WRF模式对西南地区干旱事件的模拟研究王红丽;廖留峰【摘要】2009-2010年在中国西南地区发生了严重的秋冬春三季持续性干旱,为了评估WRF模式两种陆面方案在中国西南地区干旱事件中的模拟性能,该文采用Noah陆面方案和Pleim_Xiu陆面方案两种WRF模拟方案对西南干旱事件进行模拟研究.两种陆面方案都合理的模拟出了西南地区极端干旱事件中的降水空间分布与时间序列,但与观测资料相比仍然存在一定的误差.两种陆面方案的相互比较表明,在极端干旱事件模拟中,Noah陆面方案在降水模拟中有着一定的改进作用.在对西南干旱时期的蒸发模拟当中,Noah和Px方案相比有着更低的误差,采用Noah陆面方案能更好的模拟蒸发状况.【期刊名称】《贵州气象》【年(卷),期】2015(039)006【总页数】5页(P1-5)【关键词】WRF模式;陆面方案;西南干旱【作者】王红丽;廖留峰【作者单位】贵州省气象服务中心,贵州贵阳550002;贵州省山地环境气候研究所,贵州贵阳550002【正文语种】中文【中图分类】P435陆地表面结构特征多变,植被性质复杂,下垫面分布极不均匀,是地球系统中一个重要的部分。
陆面与大气及其他圈层之间存在着各种复杂的相互作用,动量、水汽、能量等物理量的交换,以及辐射传输对于大气环流及气候变化产生显著的影响[1-3],许多研究工作表明陆面的地表特征、物理和生化过程对于天气及气候变化的影响是显著的[4-6]。
中国有着如此广阔的幅员,因此陆面状况必将体现出纷呈复杂的特征。
大量研究认为陆面过程对于气候变化具有重要意义,丁一汇等[7]通过陆面过程和区域气候模式RegCM的耦合试验,对中国中部和东部夏季降水区域气候进行了模拟分析,发现耦合了陆面过程的区域气候模式能较好的描述中国夏季强降水区与气候特征。
胡娅敏等[8]等在用区域气候模式对中国东部夏季区域气候进行模拟时,发现通过修改陆面过程土壤湿度处理,加入土壤湿度同化资料,能提高地表气温和降水的模拟效果。
WRF模式对中国城市和半干旱地区气象要素的模拟检验和对比分析

第 31 卷 第 4 期 2011 年 8 月
气象科学 Journal of the Meteorological Sciences
Vol. 31,No. 4 Aug. ,2011
董俊玲,韩志伟,张仁健,等. WRF 模式对中国城市和半干旱地区气象要素的模拟检验和对比分析. 气象科学,2011,31( 4) : 484-492. DONG Junling,HAN Zhiwei,ZHANG Renjian,et al. Evaluation and analysis of WRF-simulated meteorological variables in the urban and semi-arid areas of China. Journal of the Meteorological Sciences,2011,31( 4) : 484-492.
1 模式介绍及数值试验的设计
本文使用的模式是美国 NCAR 等联合开发的 中尺度天气研究与预报模式 Weather Research and Forecasting Model ( WRF v3. 2) 。在本次试验中,微 物理过程采用 ssler 暖云参数化方案; 长波辐射采 用 RRTM 方 案; 短 波 辐 射 采 用 Dudhia 方 案; 每 30min 进行一次辐射过程的计算; 近地层过程采用 Monin-Obukhov scheme 方案; 边界层采用 Yonsei University PBL 方案; 积云对流过程采用 Kain-Fritsch
半干旱地区不同下垫面上气象要素数值模拟与观测比较

半干旱地区不同下垫面上气象要素数值模拟与观测比较利用兰州大学半干旱气候与环境观测站(SACOL)梯度塔的资料分析SACOL站4m温度、相对湿度、风速,以及8m风速风向的基本特征和日变化规律;使用中尺度预报模式(WRF)模拟以SACOL站为中心的区域各气象要素值,并与地面观测资料对比;另外,修改下垫面特征(主要是地形高度和地表类型)进行敏感性试验模拟,分析下垫面的变化对气象要素的影响。
主要结论如下:(1)SACOL站2007-2009年年平均温度有明显的日和年变化特征,温度最高值出现16:00左右,最低温度出现在日出(8:00)前,且7月温度最高1月温度最低:年平均相对湿度的日变化与温度相反。
季节平均温度和相对湿度都表现出明显的季节差别,夏季温度最高,春秋季节温度次之,冬季最低;秋季相对湿度最大,夏冬季节次之,春季最小。
2007和2008年9月相对湿度最高,最低值分别在6月和5月,2009年10月最高,5月最低。
(2)选取3个季节和6个不同时段用WRF进行模拟,采用相关系数、均方根误差、平均误差与平均偏差分析模拟结果与观测资料的差异,得出WRF能较好模拟下垫面气象要素值,其中以温度模拟效果为最好,其次是相对湿度。
不同时间的模拟情况有差异,但所选时次的模拟值与观测值的相关性均通过相关性检验,表明WRF的模拟结果的可信性。
(3)设计多个敏感性试验,主要是针对土地类型和地形高度,包括将土地类型全部改为城市健筑用地、旱地农田和牧场、裸露地或稀少植物,将地形高度设置1400m、3600m。
通过对比分析敏感性试验与控制试验可知:所有试验可以分为三类,T1类,包括CTL1(HGT=1400m)、CTL3+CTL1(LU_INDEX=1和HGT=1400m)、CTL4+CTL1(LU_INDEX=2和HGT=1400m)和CTL5+CTL1(LU_INDEX=19和HGT=1400m); T2类,包括CTL2(HGT=3600m)、 CTL3+CTL2(LU_INDEX=1和HGT=3600m)、CTL4+CTL2(LU_INDEX=2和HGT=3600m)和CTL5+CTL2(LU_INDEX=19和HGT=3600m); T3类,包括控制试验、CTL3(LU_INDEX=1)、CTL4(LU_INDEX=2)和CTL5(LUINDEX=19)。
利用WRF对兰州冬季大气边界层的数值模拟

利用WRF对兰州冬季大气边界层的数值模拟【引言】大气边界层是大气与地面互相作用的区域,在气象学和气候学中具有重要的探究意义。
兰州作为中国西北地区的重要城市,其冬季大气边界层的特征对于了解该地区的气候变化及大气污染扩散机理具有重要意义。
本文将利用WRF(Weather Research and Forecasting Model)模型对兰州冬季大气边界层进行数值模拟,并对模拟结果进行详尽分析,从而揭示兰州冬季大气边界层的特征及其影响因素,为该地区的大气环境管理和气候猜测提供参考。
【方法】本文使用WRF模型对兰州2019年12月至2020年2月冬季大气边界层进行数值模拟。
WRF模式是由美国国家大气探究中心(NCAR)和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)共同研发的一种大气模式,具有广泛应用于天气预报和气候探究领域的优势。
在本文中,利用WRF版本3.9.1对兰州地区进行了一套完整的数值模拟试验。
【结果】通过对模拟结果的分析,我们得到了兰州冬季大气边界层的变化特征。
在兰州冬季大气边界层顶部高度上,随着时间的推移,边界层高度有明显的变化。
兰州冬季大气边界层高度大约在200-400米之间,最高峰出此刻早晨8点左右,最低点出此刻晚上8点左右。
边界层高度的变化受到气温、风速、地形等多种因素的影响。
同时,我们还发现兰州冬季大气边界层的温度和湿度的变化特征。
在边界层上部,温度随着高度的提高而逐渐降低,这与兰州冬季的温度垂直分布特征一致。
湿度方面,边界层内湿度比较高,尤其是靠近地面处,这与兰州冬季的湿度分布特征相符。
此外,我们还通过对模拟结果的敏感性试验,初步探讨了影响兰州冬季大气边界层的关键因素。
其中,地表热通量、风速、地形及初始条件都对边界层的高度和结构产生较大的影响。
模拟结果表明,兰州冬季大气边界层的高度和结构主要受到地表热通量和风速的影响。
【谈论】本文利用WRF模型对兰州冬季大气边界层进行了数值模拟,并得到了边界层高度、温度和湿度的变化特征。
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气象科学
31 卷
( new Eta) 方案。试验中陆面过程采用 Noah LSM 陆 面过程模式。此次模拟研究采用 2 层网格嵌套,第 一层主要覆盖中国地区,以( 35 °N,115 °E) 为中心, 东西方向 160 个格点,南北方向 140 个格点,区域水 平分辨率为 27 km。第二层嵌套两个区域,分别以 通榆站和榆中站为中心,东西方向和南北方向各 70 个格点,区域水平分别率为 9 km。垂直分为 28 层, 模式层顶气压为 50 hPa。本研究的模拟区域、下垫 面类型、通 榆、榆 中 和 上 海 站 的 位 置 及 嵌 套 情 况 如 图 1所示。
关键词 半干旱地区; 数值模拟; 对比分析 分类号 P426. 68 文献标识码 A
Evaluation and analysis of WRF-simulated meteorological variables in the urban and semi-arid areas of China
DONG Junling1,2 HAN Zhiwei1 ZHANG Renjian1 FU Congbin1,3
在观测试验方面,在北方干旱、半干旱地区不同 位置建立 长 期 观 测 实 验 站,改 变 过 去 仅 在 加 强 期 ( 一般在夏季) 进行湍流通量的加强观测,而采取一 年四季连续的观测地气间通量交换,研究地气通量 交换过程的日、月、季及年变化,为气候模式中半干 旱地区陆面过程参数化的改进提了可靠的验证数 据[7-9]。中国科学院大气物理研究所在吉林通榆建 立了“干旱化和有序人类活动”长期观测实验站( 以 下简称通榆观测站) 。该站于 2002 年 10 月正式建 成,并开始连续观测,这是目前在中国除中国科学院 碳循环重大项目( www. chinaflux. org) 外,为数不多 的对地气界面间物质和能量变换过程进行长期监测 的野外实 验 站[7]。 中 国 黄 土 高 原 半 干 旱 区 的 兰 州 大学半干旱气候与环境观测站 ( SACOL,以下简称 榆中站) 建于 2005 年,位于兰州大学榆中校区内。 榆中站拥有各类大气探测仪器可以监测半干旱区气 候变化的长期趋势,陆面和大气相互作用等[10]。
( 1 Key Laboratory of Regional Climate-Environment for Temperate East Asia,Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences,Beijing 100029,China;
1 模式介绍及数值试验的设计
本文使用的模式是美国 NCAR 等联合开发的 中尺度天气研究与预报模式 Weather Research and Forecasting Model ( WRF v3. 2) 。在本次试验中,微 物理过程采用 Kessler 暖云参数化方案; 长波辐射采 用 RRTM 方 案; 短 波 辐 射 采 用 Dudhia 方 案; 每 30min 进行一次辐射过程的计算; 近地层过程采用 Monin-Obukhov scheme 方案; 边界层采用 Yonsei University PBL 方案; 积云对流过程采用 Kain-Fritsch
在数值模拟方面,Kusaka 等[11]将一个简单的大 气模式与单层城市冠层模式耦合,使得模式能更好 的模拟城市边界层气象场。Teddy Holt 等[12]利用耦
合的海-气中尺度预报系统( COAMPS) 和单层 / 多层 城市冠层参数化方案对纽约地区气象要素的模拟, 分析 不 同 参 数 化 方 案 对 模 拟 效 果 的 影 响。 Lee 等[13]发展 了 一 个 考 虑 街 道 植 被 的 城 市 冠 层 模 式 ( VUCM) ,结果显示该模式能很好的模拟出温度、湿 度、净辐射等,且街道植被对感热通量和潜热通量的 分配有 很 大 影 响。CHEN Fei 等[14] 发 展 了 一 个 与 WRF 模 式 耦 合 的 集 成 的 城 市 模 式 系 统。孟 祥 新 等[15]利用国际协同强化观测期( CEOP) 观测资料对 3 个不同的陆面过程模式 BATS、LSM 和 CoLM 在半 干旱区通榆站进行了模拟检验与对比,考察了不同 陆面过程 模 式 对 半 干 旱 地 区 的 模 拟 性 能。陈 磊 等[16]利用中尺度模式 WRF 研究了半干旱地区植被 和下垫面发生改变后大气产生的局地和非局地的响 应。董 喜 春 等[17] 利 用 高 分 辨 率 区 域 气 候 模 式 RegCM3,对长江中下游地区城市化过程中土地利用 变化引起的地气能量交换和水份收支进行了模拟研 究。
Nanjing 210093,China)
Abstract The meteorological variables in January,April,July and October ( representing winter, spring,summer,autumn) 2006 in China were simulated by using the WRF v3. 2. The model results were validated and analyzed by the observational data at Tongyu,Yuzhong and Shanghai sites. It shows that WRF is able to reasonably reproduce the variation of the meteorological variables,but the model performance is different from season to season. At Tongyu and Yuzhong sites,WRF performed best in autumn, worst in summer. At Shanghai site,WRF performed relatively worse in summer and autumn,and better in winter and spring. At Shanghai site,WRF underpredicted temperature in all seasons,whereas at Tongyu site,model results show underprediction in summer and overprediction in winter. In general,the
Key words Semi-arid; Numerical simulation; Evaluation and analysis
引言
城市是现代社会政治、经济、文化中心。随着经 济的发展,人口数量的上升,城市的范围不断扩大, 城市数量不断增多,在区域气候背景下,在城市的特 殊下垫面和城市人类活动的共同影响下而形成了城 市气候[1]。长 江 三 角 洲 地 区,以 上 海 为 代 表,是 中 国城市化发展速度最快的地区之一,城市效应十分 明显[2]。
第 31 卷 第 4 期 2011 年 8 月
气象科学 Journal of the Meteorological Sciences
Vol. 31,No. 4 Aug. ,2011
董俊玲,韩志伟,张仁健,等. WRF 模式对中国城市和半干旱地区气象要素的模拟检验和对比分析. 气象科学,2011,31( 4) : 484-492. DONG Junling,HAN Zhiwei,ZHANG Renjian,et al. Evaluation and analysis of WRF-simulated meteorological variables in the urban and semi-arid areas of China. Journal of the Meteorological Sciences,2011,31( 4) : 484-492.
WRF 模式对中国城市和半干旱地区 健1 符淙斌1,3
( 1 中国科学院 大气物理研究所 东亚区域气候-环境重点实验室,北京 100029; 2 中国科学院研究生院,北京 100039;
3 南京大学 大气科学学院 全球变化研究中心,南京 210093)
2 Graduate University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100039,China; 3 Institute for Climate and Global Change Research,School of Atmospheric Sciences,Nanjing University,
收稿日期( Received) :2011-05-16; 修改稿日期( Revised) :2011-06-02 基金项目:国家重点基础研究发展计划( 973 计划) 项目 ( 2010CB428503) 通讯作者( Corresponding author) :韩志伟( HAN Zhiwei) . hzw@ mail. iap. ac. cn
干旱、半干 旱 地 区 占 世 界 陆 地 面 积 的 40% 左 右[3],干旱也是当前全球造成经济损失最严重的自 然灾害[4]。近 30 多年,在中国北方持续的干旱化已 严重威胁这些地区的生存环境,导致当地水资源严 重匮乏、生 态 环 境 退 化 和 荒 漠 化 等 一 系 列 环 境 问 题[5]。因此,深 入 研 究 中 国 北 方 干 旱、半 干 旱 地 区 的干旱化趋势及其形成机理有重要的意义。国内外 的科研人员在中国地区进行了大量的观测试验和数 值模拟研究,得到许多有意义的研究成果[6-10]。
地表通量是陆面与大气和海表与大气之间的动 量、感热和潜热交换的重要参量。地表通量的模拟 是否合理会直接影响到整个模式的模拟效果,因此, 地表通量 在 气 候 模 式 预 报 中 占 有 重 要 的 地 位[18]。 本文利用中尺度数值模式 WRF 对中国地区气象要 素进行模拟,并利用上海、通榆站和榆中站的观测资 料进行检验和对比分析,特别是利用通榆站和榆中 站的通量观测资料对模式模拟进行了检验,对于认 识中国地表通量变化规律和 WRF 评估将提供有用 的信息。