近日，中国科学院青藏高原研究所、青藏高原地球科学卓越创新中心、中国科学院大学马耀明研究员课题组的刘莲博士生及其合作者利用Weather Research and Forecasting (WRF) 模式，开展了6组数值实验（陆面过程方案选取CLM、Noah、Noah-MP，初边值条件来自ERA-Interim和NCEP-FNL），评估了WRF模式对2017年3月青藏高原地区一次大范围的降雪事件模拟的适用性。结果表明，较初边值条件的敏感性，近地层气温对陆面过程参数化方案更加敏感，最好的模拟结果是利用WRF-CLM，可能是由于CLM中采用先进的地表反照率参数化方案。研究发现WRF模拟尽管在一定程度上高估了积雪深度和深雪范围，但总体而言可以成功地模拟高原的积雪面积，而采用WRF-CLM或WRF-Noah-MP + ERA-Interim配置对高原固态降水的模拟更加准确。此外还发现WRF对雪水当量的模拟能力明显取决于大小雪的划分。这一研究结果将为研究人员开展复杂地形条件下的雪事件模拟工作提供理论和科学参考。
该研究得到了中国科学院战略先导研究计划（XDA2006010103）、国家自然科学基金（91737205、41661144043、41830650、91637313和91637312）、中国科学院前沿科学重点研究项目（QYZDJ-SSW-DQC019）的资助。近期，以题为“Evaluation of WRF modeling in relation to different land surface schemes and initial and boundary conditions: a snow event simulation over the Tibetan Plateau”发表在Journal of Geophysical Research: Atmospheres上。
论文链接：https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2018JD029208
图1. 各观测站的观测与模拟的近地层气温均方根误差（RMSE）和相关系数（CC）（a），平均的RMSE和CC（b）。
图2. 积雪深度观测（a），IMS积雪面积遥感监测（b）和模拟结果（c-h）。
