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综合的wrf/城市模型系统:发展、评估和应用于城市环境问题

Fei Chen,^a* Hiroyuki Kusaka,^b Robert Bornstein,^c Jason Ching,^ddagger; C. S. B. Grimmond,^e Susanne Grossman-Clarke,^f Thomas Loridan,^e Kevin W. Manning,^a Alberto Martilli,^g

Shiguang Miao,^h David Sailor,ⁱ Francisco P. Salamanca,^g Haider Taha,^j Mukul Tewari,^a

Xuemei Wang,^k Andrzej A. Wyszogrodzki^a and Chaolin Zhang^h,l

a.国家大气研究中心，美国博尔德，美国

b.中心计算科学中心，日本城市大学，日本州立大学，圣荷西州立大学，美国加州圣何塞州立大学

c.美国国家暴露研究实验室，美国国家环境保护局，美国研究三角公园，美国

d.环境监测与建模，地理学系，伦敦国王学院，伦敦，英国

e.全球可持续发展研究所，亚利桑那州立大学，坦普尔，美国

f.能源、环境和技术研究中心，西班牙马德里

g.城市气象研究所，中国气象局，北京，中国机械和材料工程系，

h波特兰州立大学,波特兰,

i美国高层云公司，美国.,

j马丁内斯,美国。

^k 环境科学部，中山大学，广州，

l中国地球科学，中国国家自然科学基金，中国北京，中国

摘要: 为了消除传统的中尺度建模与微尺度建模之间的差距，国家大气研究中心与其他机构和研究小组合作，开发了一个综合的城市建模系统，与天气研究和预报(WRF)模型相结合，作为解决城市环境问题的一种综合性工具。该WRF/城市建模系统的核心包括以下内容: (1)三种不同自由度的城市表面过程参数化方法，从简单的批量参数化到复杂的多层城市冠层模型，以及与大气边界层直接相互作用的室内外交换子模型。(2)耦合到精细的计算流体动态雷诺-平均Navier-Stokes和大涡模拟模型用于运输和分散(Tamp;D)应用。(3)利用国家城市数据库和访问门户工具(NUDAPT)，将高分辨率城市土地利用、建筑形态和人为加热数据纳入考虑的程序，(4)城市化的高分辨率土地数据同化系统。本文概述了该模型系统; 解决初始化耦合WRF/城市模型的艰巨挑战，以及指定执行WRF/urban模型所需的大量参数; 探讨了模型对这些城市参数的敏感性;并评估了WRF/城市对城市热岛、复杂边界层结构以及几个主要都市地区的城市烟羽Tamp;D的能力。该模型系统的最新应用表明，该模型作为一种区域性气候模型工具，可用于研究未来气候变化情景下未来城市化对区域气象条件和空气质量的影响。

关键词：城市建模;中尺度造型;城市环境问题;WRF城市模型

2010年版权皇家气象学会；2009年10月14日收到;2010年3月22日修订;2010年3月28日接受

1. 引言

我们描述了国家大气研究中心(NCAR)与合作伙伴之间的国际合作研究和开发工作，并将其用于社区天气研究和预测模型(WRF)模型。这种合作的目的是发展一种跨尺度的建模能力，可以用来解决城市地区的一些新出现的环境问题。

今天的气候变化带来了两大挑战。一方面，政府间气候变化专门委员会(IPCC第四次评估报告，2007年)预测的气候变化可能导致更频繁的热浪、恶劣天气和洪水。另一方面，目前人口增长和城市扩张的趋势预计还会继续。例如，2007年，世界人口的一半居住在城市，而这一比例预计将在2030年达到60%(联合国，2007年)。 全球气候变化的综合效应和城市快速发展,伴随着经济和工业发展,可能会使人们生活在城市更容易受到许多城市环境问题,包括极端天气和气候条件,海平面上升,公共健康和空气质量差,大气交通意外或故意释放的有毒物质,和有限的水资源。例如，Nicholls等人(2007)提出，到20世纪70年代，由于气候变化(海平面上升、风暴增加)、大气沉降、人口增长和城市化的综合影响，沿海洪灾对世界人口的影响将超过3倍，达到1.5亿人。 总资产敞口可能会更大幅度地增长，到2070年达到35000亿美元。Zhang et al.(2009)指出，城市化有助于减少北京夏季降水，增加城市绿色植被覆盖将增加夏季降雨，缓解北京水资源短缺的日益严重的威胁。

因此，必须了解和规划未来气候变化和城市增长对上述环境问题的影响，并制定减缓和适应战略。一个有价值的工具是一个跨尺度大气模型系统，它能够预测/模拟从区域到建筑尺度的气象条件，并且可以与人类反应模型相结合。社区WRF模式,通常执行一个网格间距为0.5~1公里,处于独特的地位弥合差距在传统中尺度数值天气预报(10⁵m)和微尺度交通和色散(Tamp;D)模拟(10⁰m)。一个关键要求城市应用WRF准确捕捉城市风的影响,温度和湿度的大气边界层和他们的集体影响大气中尺度运动。

在过去的十年中，已经取得了显著的进展，将新一代的城市化计划引入大气模型，如第五代宾夕法尼亚州立大学- ncar中尺度模型(MM5) (Taha, 1999;塔哈和波恩,1999;杜邦et al .,2004;Otte et al .,2004;刘et al .,2006;Taha 2008a,b) WRF模型(Chen et al.， 2004)，英国Met。办公室操作中尺度模型(Best, 2005)，法国Meso-NH (Lemonsu and Masson, 2002)模型，NCAR全球气候模型(Oleson et al.， 2008)。此外，精细的模型，如计算流体动力学模型(Coirier et al.， 2005)和fastresponse urban Tamp;D模型(Brown, 2004)，可以明确地解决城市建筑周围的气流。然而，这些参数化方案在处理城市进程的自由度上有很大差别。因此，国际社会正在努力对这些城市模型进行比较，并对它们进行实地观察(Grimmond et al.， 2010)。尽管如此,不清楚在这个阶段应该包含哪些城市建模的复杂性程度在大气模型上,考虑到城市土地利用的空间分布和建筑形态高度异构，即使在城市尺度和考虑到广泛的应用程序可以使用这样一个模型。

WRF在数值天气预报、区域气候、应急响应、空气质量(通过其伙伴在线化学模型WRF- chem、Grell et al.， 2005)和区域水文和水资源方面都用于研究和操作。在WRFChem中，气象和大气化学的计算具有相同的垂直和水平坐标、表面参数化(也因此是相同的城市模型)、次网格尺度传输的物理参数化、垂直混合方案以及传输和垂直混合的时间步骤。因此，我们的目标是开发一个完整的WRF/城市建模系统，以满足这一广泛的WRF应用程序。如图1所示，该系统的核心包括(1)一套具有不同程度复杂性的城市参数化方案;(2)将城市土地利用、建筑特征、人为采暖(AH)和水分来源的现场和遥感数据结合起来的能力;(3)结合精细大气和城市化的土地数据同化系统;以及(4)对城市Tamp;D模型和化学模型进行研究的能力。预计在未来，该模型系统将与人类响应模型相互作用，并与城市决策系统相关联。

在下一节中，我们将描述集成的WRF/城市建模系统。我们讨论了在第3节中初始化运行WRF/urban所需的状态变量的问题，以及在第4节中指定城市参数和模型对这些参数的敏感性的问题。第5节给出了模型评价的例子，并将WRF/urban模型应用于各种城市化问题，并在第6节中进行了总结。

2. 综合WRF/城市建模系统的描述

2.1．模型系统概述

WRF模型(Skamarock et al.， 2005)是一种具有质量坐标系统的非流体静压模型。它被设计成一个数值天气预报模型，但也可以作为区域气候模型。它有多种物理过程的选项。例如，WRF有一个非局部封闭行星边界层(PBL)方案和基于Mellor和Yamada方案的2.5级PBL方案(Janjic, 1994)。在土地表面模型(LSMs)的选项中，社区诺亚LSM已经被广泛使用(Chen et al.， 1996;陈和Dudhia,2001;Ek et al .,2003;梁et al .,2006;Jiang et al.， 2008)天气预报模型;在土地数据同化系统中，如北美土地数据同化系统(Mitchell et al.， 2004);在社区中尺度MM5和WRF模型。

图1.综合WRF /城市建模系统的概述,其中包括城市建模的摄入可以增强预处理程序WRF系统(WPS),一套城市建模工具的核心物理WRF V 3.1,及其潜在的应用。

Noah LSM的一个基本功能是为耦合大气模型提供表面敏感的潜热通量和表面皮肤温度。它是基于一种不同类型的Penman潜在蒸发方法，一种多层土壤模型，一种适度复杂的冠层电阻参数化，表面水文和冰冻地面物理(Chen et al.， 1996, 1997;陈和Dudhia,2001;Ek et al .,2003)。诺亚的预测变量包括液态水、冰和土壤中的温度;在植被冠层中储存的水分;和雪水当量储存在地面上。

在这里，我们主要关注的是在WRF中对不同的城市林冠模型(UCMs)与Noah进行的城市建模工作。这种耦合是通过参数城市百分比(或城市分数，Furb)来表示WRF子网格尺度中不透水面的比例。对于一个给定的WRF网格单元，诺亚模型计算了植被覆盖的城市区域(树木、公园等)的表面通量和温度，UCM为人为表面提供了通量。例如，总的gridscale感热通量可以估计如下:

QH = Fveg times;QHveg Furb times;QHurb (1)

QH是地表至WRF模型最低大气层的总感热通量，Fveg是城市中自然表面的部分覆盖，如草地、灌木、作物和树木，Furb是不透水表面的部分覆盖，如建筑物、道路和铁路。QHveg是来自于自然表面的诺亚方舟的感热通量，而QHurb则是由UCM对人造表面的敏感热流。用相同的方法估计了栅集成潜热通量、上升的长波辐射通量、反照率和发射率。表面皮肤温度计算为人工和自然表面温度数值的平均值，然后根据其面积的覆盖进行加权。.

2.2．城市总体参数化

2003年的WRF V2.0版本中，使用以下参数值来表示城市表面的零阶效应(Liu et al.， 2006)，在Noah中包含了大量城市参数化(Liu et al.， 2006):(1)粗糙度长度为0.8 m，表示粗糙度元素产生的湍流，以及建筑物的阻力;(2)0.15的表面反照率，代表城市峡谷中的短波辐射捕获;(3)体积热容的3.0（J*m^minus;3*K^minus;1）城市表面(墙、屋顶和道路),假设混凝土或沥青;(4)土壤导热系数为3.24（J*m^minus;3*K^minus;1）代表大型蓄热在城市建筑物和道路;(5)减少城市地区的绿地面积，减少蒸发。该方法已成功应用于实时天气预报(Liu et al.， 2006)，并研究城市化对陆海风循环的影响(Lo et al.， 2007)。

2.3．单层城市树冠模型

表一 目前在WRF中为三种城市土地用途分类的城市冠层参数:低强度住宅、高强度住宅、工业和商业。

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