WRF进阶:使用Grid Nudging同化Upper-air

Nudging

Nudging是一种应用较为广泛的同化方法,通过在控制方程中加上强迫项,逐渐把模式状态向观测状态逼近。这些强迫项相对于方程中的各项量级较小,保证了在每个积分步长中各物理量之间的动力平衡(Stauffer D R, Seaman N L. 1990)。

WRF提供三种Nudging方法。包括两种Analysis Nudging(使得结果逼近再分析资料),和Observation Nudging(使结果逼近与观测资料)

两种Analysis Nudging方案,分别为Grid Nudging和Spectral Nudging。Grid Nudging 是使用格点对格点的松弛强迫项逐步逼近分析场。Spectral Nudging通过设置波数进行滤波,保留大尺度波动,滤掉小尺度的波动,从而将模拟状态不断靠近大尺度驱动状态,较好地减小大尺度误差。值得注意的是,在 WRF 模式中,两种方法同化的变量不同,Grid Nudging 中默认同化的变量包括水平风、位温和水汽混合比,Spectral Nudging 中默认同化水平风、位温和位势高度。Spectral Nudging 可以较好地减少气候漂移,而Grid Nudging则保证结果更接近于已有的再分析资料。

详细的总结可参见:WRF nudging同化小结 介绍的很详细。我这里给个简单的Grid Nudging实例。

目的

由于我的模拟时间为一个月,并没有达到气候的程度,且当前ERA5再分析资料的upp-air层次已经十分准确,我只想在模拟时打开grid nudging选项,使得模拟的大尺度场保持合理。

Gird nudging设置

Nudging设置主要是在namelist.input的&ffda下,可以在WRF user guide第五章中查看其意义与设置。

其中Grid Nudging和Spectral Nudging只需在&fdda中设置即可,而Observation Nudging则需要准备观测资料,并使用OBSGRID模块生成OBS资料。

nudging可分为两个层次:upper-air层的同化与surface层同化,两者需要单独设置namelist.input。

本次只在upper-air层进行grid nudging设置。

namelist.input设置

/&fddagrid_fdda                           =1, !打开upp-air层的grid-nudginggfdda_inname                        = "wrffdda_d<domain>" !ffdda输入的文件名gfdda_interval_m                    =360 !再分析资料时间间隔gfdda_end_h                         =6   !同化间隔io_form_gfdda                       =2    ! 同化文件格式,2为ncfgdt                               =0,    !0为每一步长都同化if_no_pbl_nudging_uv               =1,     !1关闭边界层同化,0开启边界层同化,下同if_no_pbl_nudging_t                =1,if_no_pbl_nudging_q                =1,guv                                =0.0003gt                                 =0.0003gq                                 =0.0003dtramp_min                         =0,grid_sfdda                         =0, !关闭surface的nudging

注意点:

  1. gfdda_interval_m , io_form_gfdda ,gfdda_end_h 后不要加逗号,否则会报错
  2. gfdda_inname一定要记得设置,否则会告诉你缺失auxinput10
  3. gfdda_end_h 最好与输入的再分析资料时间间隔相同
  4. 设置完后,运行real.exe,会生成wrfinput_d文件和wrffddda_文件,再运行wrf.exe即可。

参考

1.Stauffer D R, Seaman N L. 1990. Use of four-dimensional data assimilation in a limited-area mesoscale model.Part Ⅰ: Experiments with synoptic-scale data[J]. Mon.Wea. Rev., 118(6): 1250–1277. DOI:10.1175/1520-0493(1990)118

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