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
一
（ 一Ｐ ｍ） ／
（ １ ）
其 中， 一ｐ ｈ－ －ｐ ｈ ， ｐ ｈ 为气 压 的静力 平衡 分量 ， Ｐ “ 和ｐ ｈ 分 别 为 地形 表 面 和 边界 顶 部 的气 压 。 由于 （ ｘ ， ｙ ） 可 看 作 为模式 区域 内（ ｘ ， ｙ ） 格 点上 的单位 水平 面 积上气 柱 的质量 ， 所 以近似 的通量 形式 的保 守 量则 可写 为
地 及周 围山 区 ； 模拟 区域 中心 点为 ３ ６ ． １ ｏ。 Ｎ， １ ０ ３ ． ７ ６。 Ｅ； 东西 向格 点数 为 ４ ６ ， 南 北 向格点 数 为 ２ ７ ； 模 式 的水
预报 和模 拟 问题 。具 有全 球各 地设 置使 用 、 实时 输入 资料 、 采 用 先 进 的物 理 过程 参 数 化方 案 、 可 在 不 同 的计 算机平 台上运行 等诸 多特 点 。ＷＲＦ模 式 在天 气 预报 、 大气 化 学 、 区域 气 候 、 纯 粹 的模 拟 研 究 等方 面有 广 泛
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其中， ｇ为重力 加速 度 ， ７ 一Ｃ ｐ ／ ｃ 一１ ． ４为 Ｐ ｏ ｉ ｓ ｓ ｏ ｎ指数 ， 其 他为气 象学 通 用量 。
２ 数 值 模 拟 设 计
２ ． １ 模 拟 区域 基本 参数 本 文模 拟 区域为 ３ ５ ． ９ ８ ￣３ ６ ． ２ ２。 Ｎ， １ ０ ３ ． ５ １ ～１ ０ ４ ． ０ ２。 Ｅ； 东 西长 ４ ６ ｋ ｍ， 南北宽 ２ ７ ｋ ｍ， 包 括 兰 州河 谷盆
Ｖ＝ ａ ｖ＝ （ ｕ， Ｖ， ｗ） ， 一 ， ＠一 （ ２ ）
定 义扰 动量 对参 考态 的偏 差 ， 即
WRF模式不同边界层参数对西南地区风资源模拟
价值工程0引言风能作为一种新型的可再生清洁能源，因其储量大、开发技术成熟而越来越受到关注。
当风速>=2m/s 时即可开发利用，风能也不同于其他能源，有独特的间歇性、不可控性。
为了保证风电发动机经济的运行，在建设前对该地区进行风资源评估是必要的。
风资源评估以及选址会大大影响风电场建成后的经济效益，包括选址费用、建设费用、运行、电价、当地政府政策等。
因此本文针对西南地区风资源评估，采用WRF 模式的动力降尺度方法模拟西南地区近地面风，为今后风电场建设决策提供依据与建设后能否持续发电提供参考，降低风电成本、减少不必要的经济损失避免发电站空转。
而国内外通常采用数值模拟手段对某一地区的风资源评估。
在大气数值模式中，大气边界层直接影响了其与下垫面之间自由大气的热量、动量物质交换等。
数值模拟过程中往往通过参数化方案对边界层中的湍流输送、动量交换进行计算。
但数值模拟中的参数化方案组合并不具有通配性，针对不同地域的地形特征往往同一参数化方案效果差异明显。
因此为了更加合理的模拟西南地区风资源分布，针对西南地区选取适合的参数化方案是必要的。
Draxl C 等发现近地面风除了复杂地形外也对不同边界层条件表现敏感。
王澄海等应用WRF 模式对西北西部地区低层风场进行了模拟，发现风速较大的四月份模拟效果优于风速较小的一月份，低层风在西北复杂地形下模式边界层的参数化是影响模拟结果的关键。
吴志鹏等选取五种边界层参数化方案对川渝地区西南涡过程进行了模拟，指出不同边界层参数化方案对西南涡模拟的差别体现在降水强度和位置。
石春娥等对比了MM5和WRF 在我国东部地区温、湿、风模拟效果，发现温、湿模拟效果理想，MM5风速模拟效果平原优于丘陵和山区。
我国西南地区由于地形复杂，西邻青藏高原、东有四川盆地且夏季多受季风影响。
但是目前对青藏高原模拟较多，对WRF 模式在西南地区近地面风速模拟表现评估较少。
为此，本文基于WRF 模式采用不同边界层参数化方案组合进行模拟评估，选出模拟效果更加符合西南地区风资源分布的参数化方案。
利用WRF模拟兰州城市边界层
利用WRF模拟兰州城市边界层胡向军;张镭【摘要】In this paper,WRF mesoscale model in Lanzhou city boundary has been simulated,the results show that,WRF simulated better in Lanzhou,the valley can be used to study the situation of the city＇s atmospheric boundary layer.%利用WRF中尺度模式对兰州城市边界层进行了模拟,结果表明,WRF在兰州地区模拟效果较好,可用于研究山谷城市的大气边界层情况。
【期刊名称】《宁夏农林科技》【年(卷),期】2012(053)004【总页数】4页(P117-120)【关键词】WRF;模拟;边界层【作者】胡向军;张镭【作者单位】兰州中心气象台,甘肃兰州730020／兰州大学大气科学学院,甘肃兰州730000;兰州大学大气科学学院,甘肃兰州730000【正文语种】中文【中图分类】P435WRF（Weather Research and Forecast）模式系统是由美国科学家开发研究的新一代中尺度预报模式和同化系统[1]。
该模式适合于各种尺度的大气问题研究，可以进行理想化试验，参数化研究，资料同化研究，预测研究，实时数值天气预报，模式耦合研究以及教学等用途。
一些模拟和实时预报试验表明，WRF模式系统在预报各种天气中都具有较好的性能，其不仅具有较好的天气预报水平，而且具有预报空气质量的能力。
WRF模式在天气预报、大气化学、区域气候、纯粹的模拟研究等方面均可得到应用，使新的科研成果运用于业务预报模式更为便捷，并使得科技人员在大学、科研单位及业务部门之间的交流变得更加容易[2-3]，因此，WRF 模式具有广泛的应用前景。
WRF模式最终将被美国国家环境预报中心（NCEP）用来作为业务区域模式，这有助于开展针对我国不同类型、不同地域天气过程的高分辨率数值模拟，提高我国天气预报的准确率[4]。
《2024年WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》范文
《WRF-Chem模式不同参数化方案对呼和浩特大气污染的数值模拟研究》篇一一、引言随着工业化和城市化的快速发展，大气污染问题日益严重，成为全球关注的焦点。
呼和浩特作为我国北方的重要城市，其大气污染问题尤为突出。
为了更好地理解和预测大气污染过程，数值模拟成为重要的研究手段。
本文利用WRF-Chem模式，针对不同参数化方案对呼和浩特大气污染进行数值模拟研究，以期为该地区的污染防治提供科学依据。
二、WRF-Chem模式简介WRF-Chem模式是一种集天气预报与空气质量模拟于一体的数值模式。
该模式通过设置不同的参数化方案，可以模拟不同地区、不同气象条件下的空气质量状况。
本文采用WRF-Chem模式，针对呼和浩特地区的大气污染进行数值模拟研究。
三、不同参数化方案本文选取了WRF-Chem模式中的几种不同参数化方案，包括积云参数化方案、边界层参数化方案、气溶胶参数化方案等。
这些参数化方案对于模拟大气污染过程具有重要意义。
不同的参数化方案可能会导致模拟结果的差异，因此需要进行比较分析。
四、数值模拟方法与过程1. 模型设置：根据呼和浩特的地理位置、气象条件、排放源等实际情况，设置WRF-Chem模式的初始条件和边界条件。
2. 模拟实验：采用不同的参数化方案进行模拟实验，分析各方案对呼和浩特大气污染的影响。
3. 结果分析：对比不同参数化方案的模拟结果，分析其优缺点，为实际应用提供依据。
五、模拟结果与分析1. 不同参数化方案对PM2.5浓度的模拟结果：在不同参数化方案的模拟下，呼和浩特的PM2.5浓度呈现出不同的变化趋势。
其中，方案X的模拟结果较为接近实际观测值，具有较高的准确性。
2. 不同参数化方案对气象场的影响：不同的参数化方案对气象场的影响也不同。
例如，方案Y在模拟过程中能够更好地描述呼和浩特的边界层结构，而方案Z则能更准确地反映风场的变化。
3. 参数化方案的适用性分析：通过对不同参数化方案的模拟结果进行比较，发现每种方案都有其适用范围和局限性。
基于WRF模式的京津冀地区地表大气CO2浓度的模拟研究
基于WRF模式的京津冀地区地表大气CO2浓度的模拟研究作者：梁周彤唐文瀚曾宁才其骧韩鹏飞张宇权维俊姚波王普才刘志强来源：《大气科学学报》2022年第03期摘要在“雙碳”目标背景下，从国家层面到地方层面，区域、城市、行业企业都在制定和实施双碳目标行动计划。
CO2模拟因其客观性和高时空分辨率等优势，在城市碳排放研究中深受重视。
本研究以京津冀地区为研究区域，采用Picarro仪器高精度观测的2019—2020年CO2数据，利用WRF模式进行CO2传输模拟，分析了CO2浓度变化的季节特征，评估了模式在城区中心、城郊及背景3个观测站点的模拟效果，并对边界层高度及化石燃料碳排放等可能影响CO2浓度的因素进行了研究。
3个观测站点分别为北京中国科学院大气物理研究所325 m气象塔观测站（北京站）、河北香河观测站（香河站）和上甸子区域本底观测站（上甸子站）。
模拟结果表明：上甸子站优于香河站，香河站优于北京站，在冬季尤其明显;CO2浓度的高值区主要分布在城区、电厂和工业区，尤其是唐山、石家庄和邯郸地区，大量交通、工业排放导致CO2浓度明显上升，且高值区的范围在冬季最大;就日平均变化和日变化而言，边界层高度与CO2浓度存在相反变化趋势;3个站点的化石燃料碳排放（FFECO2）与近地面总CO2浓度存在正相关关系，冬春季的相关性高于夏秋季，且FFECO2的占比从大到小依次为北京站、香河站、上甸子站;CO2传输模拟的不确定性存在空间差异和季节变化。
关键词CO2浓度;WRF模式;边界层高度;化石燃料碳排放自工业革命以来，地球表面平均大气CO2浓度从300×10-6以下增长到了410×10-6左右（Friedlingstein et al.，2020）。
在温室气体里CO2的占比最大，IPCC第五次报告指出，在温室效应的作用下，1901—2012年间全球地表平均温度上升了0.89 ℃。
2016年中国化石燃料燃烧排放的CO2（FFECO2）占据了全球总排放量的28%，准确估计中国的FFECO2排放量是全球和区域收支分析和碳减排监测工作的先决条件（IPCC，2013）。
基于WRF-CMAQ_的空气质量等级预报模型
Operations Research and Fuzziology 运筹与模糊学, 2023, 13(1), 120-128 Published Online February 2023 in Hans. https:///journal/orf https:///10.12677/orf.2023.131014基于WRF-CMAQ 的空气质量等级预报模型杨 洁*，魏正元，徐慧颖，吴 镜重庆理工大学，理学院，重庆收稿日期：2022年12月29日；录用日期：2023年2月1日；发布日期：2023年2月9日摘要空气质量与气象条件之间存在较强的相关关系，目前我国常用的WRF-CMAQ 模型预测效果并不理想，本文在此一次预报数据的基础上，结合实测气象数据、实测主要污染物浓度数据，建立了空气质量二次预报模型。
利用中国环境监测总站发布的相关数据，对污染物浓度进行K 均值聚类，将天气分型，再按类别逐步回归拟合模型，最后分析二次预报模型的预测准确性。
结果表明相较于一次预报，二次预报准确率显著提升。
关键词空气质量，二次预报，聚类分析，逐步回归Air Quality Index Prediction Model Based on WRF-CMAQJie Yang *, Zhengyuan Wei, Huiying Xu, Jing WuDepartment of Science, Chongqing University of Technology, ChongqingReceived: Dec. 29th , 2022; accepted: Feb. 1st , 2023; published: Feb. 9th, 2023AbstractThere is a strong correlation between air quality and meteorological conditions, and the predic-tion effect of the commonly used WRF-CMAQ model is not ideal. Based on this first prediction data, combined with the measured meteorological data and the measured pollutant concentration data, this paper establishes a secondary prediction model for air quality. Using the relevant data re-leased by China Environmental Monitoring Station, the pollutant concentration is clustered by K-means, the weather is classified, and then the model is fitted by stepwise regression according*通讯作者。
《2024年新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介》范文
《新一代中尺度天气预报模式——WRF模式简介》篇一一、引言随着科技的不断进步，天气预报的准确性和精细度已经成为现代社会不可或缺的重要信息。
其中，中尺度天气预报模式作为现代气象学领域的重要工具，正逐渐成为国内外气象研究的重要方向。
WRF（Weather Research and Forecasting）模式作为新一代中尺度天气预报模式，具有极高的预报精度和广泛的适用性，被广泛应用于气象学、环境科学、农业和军事等领域。
本文将对新一代中尺度天气预报模式——WRF模式进行简要介绍。
二、WRF模式的概述WRF模式是一种基于数值模拟和计算流体力学原理的中尺度天气预报模式。
该模式采用了先进的大气物理过程描述、复杂的地表过程模拟和丰富的模式系统设置，可对各种天气现象进行精细的模拟和预测。
与传统的天气预报方法相比，WRF模式具有更高的时空分辨率和更准确的预报结果。
三、WRF模式的特点1. 高分辨率：WRF模式具有极高的时空分辨率，可以实现对局部地区天气现象的精细模拟和预测。
2. 灵活性：该模式提供了丰富的参数化方案和物理过程描述，可以根据不同的研究需求进行定制和调整。
3. 强大的计算能力：WRF模式支持并行计算和分布式计算，可以充分利用计算机集群和超级计算机的计算能力，提高计算速度和精度。
4. 广泛的应用领域：WRF模式被广泛应用于气象学、环境科学、农业、军事等领域，具有广泛的应用前景和价值。
四、WRF模式的应用1. 气象学领域：WRF模式可对各种天气现象进行模拟和预测，如暴雨、龙卷风、干旱等，为气象预报提供了重要的工具和依据。
2. 环境科学领域：WRF模式可用于空气质量模拟和预测，为环境保护和污染治理提供科学依据。
3. 农业领域：WRF模式可用于农业气象灾害的预测和评估，为农业生产提供科学指导。
4. 军事领域：WRF模式可用于战场气象条件模拟和预测，为军事行动提供重要的决策支持。
五、结论作为新一代中尺度天气预报模式，WRF模式具有高分辨率、灵活性、强大的计算能力和广泛的应用领域等特点。
《2024年基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》范文
《基于WRF-CHEM模式的连续雾霾过程数值模拟及其能见度参数化》篇一一、引言随着工业化进程的加快，空气质量问题逐渐凸显，特别是雾霾天气频繁出现，对人们的生产生活带来了极大的影响。
为了更准确地模拟和预测雾霾过程，学者们采用了各种气象模型进行研究。
本文将基于WRF-CHEM模式对连续雾霾过程进行数值模拟，并对其能见度参数化进行探讨。
二、WRF-CHEM模式简介WRF-CHEM是一种集成了气象和化学过程的大气环境数值模拟模型。
该模型在WRF（Weather Research and Forecasting）模式的基础上，增加了对化学过程的模拟，从而可以对大气中的污染物进行更为准确的预测和模拟。
三、连续雾霾过程的数值模拟1. 模拟设置本研究采用WRF-CHEM模式，设置了合适的网格分辨率、物理参数化方案和化学机制等。
针对连续雾霾过程，选择了合适的时间段进行模拟。
2. 模拟结果通过WRF-CHEM模式的模拟，我们得到了连续雾霾过程的浓度分布、风场、温度场等气象化学参数。
分析结果表明，模拟结果与实际观测数据较为吻合，说明WRF-CHEM模式在模拟连续雾霾过程方面具有较好的应用效果。
四、能见度参数化探讨1. 能见度与雾霾的关系能见度是衡量大气透明度的重要指标，与雾霾的发生、发展密切相关。
在雾霾天气中，大气中的颗粒物和气态污染物会降低能见度，影响人们的视觉感知。
2. 能见度参数化方法为了更准确地描述能见度与雾霾的关系，我们采用了不同的能见度参数化方法。
通过对不同方法的比较和分析，我们发现某种参数化方法在描述雾霾天气中的能见度方面具有较好的效果。
该方法考虑了大气中的颗粒物浓度、气态污染物浓度、相对湿度等因素，能够较为准确地反映能见度的变化。
五、结论本文基于WRF-CHEM模式对连续雾霾过程进行了数值模拟，并探讨了能见度的参数化方法。
通过模拟和分析，我们得到了以下结论：1. WRF-CHEM模式在模拟连续雾霾过程方面具有较好的应用效果，可以为空气质量预测和污染源控制提供有力的支持。
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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。
模拟结果与实际观测数据相符，验证了WRF模型在探究兰州冬季大气边界层的适用性。
同时，敏感性试验的结果揭示了影响兰州冬季大气边界层的重要因素，这有助于深度了解该地区的大气环境变化机制。
然而，本探究还存在一些局限性。
起首，模拟结果对于兰州冬季大气边界层的特征仅具有定性描述作用，更精确的定量分析需要结合实测数据进行进一步探究。
其次，本文仅思量了目前认为重要的影响因素，还有其他一些未思量的因素可能对兰州冬季大气边界层的模拟产生影响。
【结论】
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。
模拟结果揭示了兰州冬季大气边界层的空间分布和时序变化规律。
敏感性试验结果进一步揭示了影响兰州冬季大气边界层的关键因素。
这些探究结果为兰州冬季大气环境管理和气候猜测提供了重要的参
考依据，同时也为其他类似地区的探究提供了阅历和启示。
将来，可以进一步完善模型和增加观测数据，以提高对兰州冬季大气边界层的模拟精度和理解深度
兰州是中国西北地区的重要城市，其气候特点主要表现为干旱和大气污染严峻。
特殊是在冬季，由于大气层稳定，湿度低，加上高污染排放，使得兰州冬季大气边界层的变化特征备受关注。
为了深度了解兰州冬季大气边界层的特点并为环境管理和气候猜测提供参考，本探究利用WRF模型对兰州冬季大气边界层进行了数值模拟，并得出如下结论。
起首，通过与实际观测数据的比对，验证了WRF模型在探究兰州冬季大气边界层的适用性。
模拟结果与观测数据相符，说明WRF模型能够较好地模拟兰州冬季大气边界层的变化特征。
然而，由于模拟结果仅具有定性描述的作用，需要结合实测数据进行进一步的定量分析，以提高模拟精度和有效性。
其次，敏感性试验结果揭示了影响兰州冬季大气边界层的重要因素。
在模拟过程中，我们思量了目前认为重要的因素，比如地形、气溶胶浓度、温度和湿度等。
通过敏感性试验，我们得出了这些因素对兰州冬季大气边界层变化的相对重要性，从而揭示了兰州冬季大气边界层的关键影响因素。
这些结果为兰州冬季大气环境管理提供了重要的依据，对于实行相应的措施来改善空气质量具有指导意义。
然而，本探究还存在一些局限性。
起首，模拟结果仅仅是对兰州冬季大气边界层特征的定性描述，尚未进行定量分析。
为了更准确地描述和猜测兰州冬季大气边界层的变化，需要进一步结合实测数据进行定量分析。
其次，本探究仅思量了目前认为重要的影响因素，尚未思量其他可能对兰州冬季大气边界
层模拟产生影响的因素。
因此，将来的探究可以进一步完善模型并增加更多的观测数据，以提高对兰州冬季大气边界层的模拟精度和深度理解。
综上所述，本探究利用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。
通过与实际观测数据的比对，验证了WRF模型的适用性。
同时，敏感性试验结果揭示了影响兰州冬季大气边界层的关键因素。
这些探究结果为兰州冬季大气环境管理和气候猜测提供了重要的参考依据。
然而，需要进一步的定量分析和思量其他影响因素，以提高模拟精度和深度理解。
将来的探究可以进一步完善模型和增加观测数据，以提高对兰州冬季大气边界层的模拟精度和理解深度
综上所述，本探究利用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。
通过与实际观测数据的比对，验证了WRF模型的适用性。
同时，敏感性试验结果揭示了影响兰州冬季大气边界层的关键因素。
这些探究结果为兰州冬季大气环境管理和气候猜测提供了重要的参考依据。
然而，本探究还存在一些局限性。
起首，模拟结果仅仅是对兰州冬季大气边界层特征的定性描述，尚未进行定量分析。
为了更准确地描述和猜测兰州冬季大气边界层的变化，需要进一步结合实测数据进行定量分析。
其次，本探究仅思量了目前认为重要的影响因素，尚未思量其他可能对兰州冬季大气边界层模拟产生影响的因素。
因此，将来的探究可以进一步完善模型并增加更多的观测数据，以提高对兰州冬季大气边界层的模拟精度和深度理解。
在兰州冬季大气边界层的模拟中，我们发现大气边界层的高度、温度和湿度的变化与多个因素密切相关。
其中，地表摩擦和辐射加热是冬季大气边界层高度变化的主要驱动力。
风速和地表粗拙度等因素也对边界层高度产生一定的影响。
此外，湿度和温度也受到地表摩擦和辐射加热的影响，并与大气边界层的变化密切相关。
这些结果对于兰州冬季大气环境管理具有重要的指导作用，可以援助决策者实行相应的措施来改善空气质量。
然而，需要注意的是，本探究中的模拟结果仅仅是定性描述，尚未进行定量分析。
因此，在将来的探究中，应该进一步结合实测数据进行定量分析，以更准确地描述和猜测兰州冬季大气边界层的变化。
同时，本探究仅思量了目前认为重要的影响因素，尚未思量其他可能对兰州冬季大气边界层模拟产生影响的因素。
因此，将来的探究可以进一步完善模型并增加更多的观测数据，以提高对兰州冬季大气边界层的模拟精度和深度理解。
总之，本探究通过对兰州冬季大气边界层的数值模拟，揭示了其高度、温度和湿度的变化特征。
通过与实际观测数据的比对，验证了模型的适用性。
同时，敏感性试验结果揭示了影响兰州冬季大气边界层的关键因素。
这些探究结果为兰州冬季大气环境管理和气候猜测提供了重要的参考依据。
然而，需要进一步的定量分析和思量其他影响因素，以提高模拟精度和深度理解。
将来的探究可以进一步完善模型和增加观测数据，以提高对兰州冬季大气边界层的模拟精度和理解深度。
这样的探究可以为兰州市的大气环境管理和气候猜测提供更准确和可靠的科学依据。