基于WRF/Chem的六种沙尘排放模式 东亚沙尘排放模拟的不确定性分析外文翻译资料

 2022-12-03 14:25:16

英语原文共 6 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

基于WRF/Chem的六种沙尘排放模式

东亚沙尘排放模拟的不确定性分析

WU and LIN

  1. 国际气候和环境科学中心，大气所，中国，北京， 100029
  2. 中国科学院大学，中国，北京， 100049

Received 3 May 2013; revised 10 May 2013; accepted 10 May 2013; published 16 November 2013

摘要：在这项研究中，利用沙尘排放模型对沙尘排放量的预估是以通过基于WRF/Chem模式的六种沙尘排放模型对2002年3月14至25日发生在东亚的沙尘暴天气的研究为依据的。总体来说，这个模型可以合理的再现沙尘表面浓度的空间分布特征，但是，六种不同排放模型模拟出的沙尘排放总量有明显不同。此外，不同地区的沙尘模拟结果的变化也存在不确定性。这表明沙尘排放模式直接通过其对沙尘排放总量的影响来影响区域沙尘排放预期；但是，对同一沙尘排放区域使用不同模式模拟的沙尘气溶胶的源及汇也取决于这一区域的地理位置。另外，由于沙尘粒径的分布取决于沙尘沉积数量，所以一种特定沙尘排放方案模拟出的沙尘粒子的粒径分布被证明对沙尘排放量预估的计算非常重要。

关键词：沙尘预期模拟，沙尘排放模型，WRF/Chem，不确定性

  1. 引言

由于沙尘气溶胶与气候及环境过程的强相互作用，沙尘循环被视为地球科学一个新兴的核心主题(Shao et al., 2011; Zhang et al., 2012)。尽管之前需对研究已经集中于分析像沙尘的排放以及沉积这样的沙尘循环中的不同步骤(Shao et al., 2003; Lei et al., 2005; Uno et al., 2006;Todd et al., 2008; Zhang et al., 2009)，其他的也利用气候模型来研究区域和全球沙尘排放预期(e.g., Huneeus et al., 2011)。但是，就像被许多模型模拟结果证明的那样，沙尘排放量的模拟中存在较大差异。据估计全球沙尘排放量约为514-4313 Tg每年，但基于14种不同的模型模拟得出的结果仅为6.8-29.5 Tg每年(Huneeus et al., 2011)。不同模型对于沙尘循环模拟结果的不同一般来说可以归因于其所使用的如地表模型，沙尘排放，以及沉积模型等物理参数的变化。但是这些不同也可以归于模型配置条件的不同，例如外部气象条件强迫，GIS数据等(e.g., Uno etal., 2006; Huneeus et al., 2011)。因此，这表明应该设计更有约束性的模型配置来量化模型对个别因素的估算。因此，此次研究通过采用WRF/Chem模式并结合六种不同的沙尘排放模型来模拟2002年3月14-25日发生在东亚的沙尘暴天气区别，量化沙尘排放模型对模型模拟的沙尘排放预期的影响。此外，研究还分析了沙尘预期模拟的不同，同时讨论了他们之间相关的不确定性。

  1. 模型及实验设计

模型所使用的是WRF/Chem3.2版本，并介绍了Kang et al. (2011)所述的5种新排放模型。模型缺省的沙尘排放模型采用自GOCART模型(Ginoux et al., 2001)，WRF/Chem模型中使用的其他5种新沙尘排放模型采用自Marticorena and Bergametti (1995), Shao et al. (1996), Lu and Shao (1999),and Shao (2001, 2004)，下文涉及的有MB95,Shao96, LS99, Shao01, and Shao04 schemes, respectively(Table 1)。

模拟时间段内的三次沙尘暴分别发生于3月14-17日，3月18-22日以及3月24-25日，其中发生于3月18-22日的沙尘暴是2002记录中最严重的一次。沙尘活动最初大约是在3月14日0300 UTC被观察到的，而WRF/Chem在同一天的0000 UTC被集成初始化同时沙尘浓度被设为0。模型覆盖整个东亚地区(15–54°N, 70–150°E)并且水平分辨率为30km。气象场的初始及边界条件是根据由国家环境预报分析中心每6小时获得的*分辨率的数据更改。模拟过程中也是用了FDDA。

作为比较，使用Shao et al介绍的方法（2003）根据WMO在东亚的气象站每3小时记录一次的由SYNOP获得的能见度数据导出沙尘浓度。

  1. 沙尘排放以及不确定性分析
    1. 沙尘浓度的空间分布以及沙尘排放通量

图一比较了沙尘平均表面浓度的观测数据与WRF/Chem模式模拟得出的数据。总体来说，不同排放模型模拟的沙尘浓度的空间分布都非常类似于观测到的数据。观察到的沙尘浓度较高的南蒙古以及中国北方地区在六种模型中均明显的显现出来。此外，该模型能够合理的显示出受沙尘影响的长江中下游地区，东中国海以及日本。但是，我们发现不同模型对沙尘浓度的模拟与观测数据之间存在巨大差异。观测发现在南蒙古，内蒙古中部及东部区域，中国北方地区沙尘浓度较高约为500–2000 mu;g/。如图一所示，GOCART模型对沙尘浓度的模拟结果中上述地区的东部区域数值明显偏小甚至低于200mu;g/。GOCART模型，MB95模型以及Shao96模型对新疆西南部的沙尘浓度的模拟结果分别为100–500mu;g/，50–100mu;g/，以及 50–200mu;g/均低于观测所得的200-2000mu;g/。此外其余三种模型模拟所得的沙尘浓度大约为10-50mu;g/更低于推导所得数值。

图二显示了不同排放模型模拟所得的沙尘总排放通量。模拟结果表明蒙古的戈壁滩，中国北部的沙漠及多沙地区以及西北的塔克拉玛干沙漠沙尘排放最多。大体来说，对戈壁以及内蒙古西部，河套地区，河西走廊的沙尘排放通量的模拟及结果差异较小。但是，对塔克拉玛干地区，内蒙古中东部以及中国东北的西南区域的沙尘排放通量的模拟结果显示出巨大差异。GOCART模型对近乎整个塔克拉玛干地区的沙尘排放模拟得出沙尘排放通量为0.1-20g/。在其他的五种模型对塔克拉玛干地区沙尘排放的模拟中只有个别区域的沙尘排放通量少于10 g/，例外的是Shao96模型对塔克拉玛干东部区域的模拟出的排放通量在10-100 g/。这些结果与上述区域的沙尘表面浓度的模拟结果显示的差异相契合（图一）。正如吴成来，李朝辉（2013）年论述的那样，GOCART模型对塔克拉玛干沙尘排放的模拟结果更大可被归因于模型中风矢量阈值标准更低。需要注意的是LS99，Shao01以及Shao04模型由于基于相同的突变物理机制以及不同的垂直沙尘通量假设，得出类似的沙尘排放分布（表一）。

3.2 蒙古以及中国北方地区的沙尘排放量

如图三所示，三个区域中沙尘排放量计算中的潜在沙尘来源已确定。区域A（36-44°N，74-94°E）代表西部来源；区域B（35-49°N，94-112°E）包括蒙古及邻近的内蒙古除去中国西北方的东部区域代表中央的来源；区域C（40-49°N，112-126.5°E）包括朝鲜以及中国东北地区代表东方来源。一般来说一个区域沙尘预估包括沙尘排放，沙尘沉积，沙尘颗粒传输的源，汇以及区域大气中沙尘聚集的变化。正如850hpa高度风矢量所显示的那样，区域A对流层低处沙尘通常向西传输，但是区域东部一般向东传输。区域B和区域C沙尘主要向东部及南部传输。表二显示了三个区域的沙尘预估值，表三将不同模型模拟所得沙尘排放总量按照各自沙尘粒子大小排序。

不同模型在研究周期内对区域A沙尘排放的模拟结果有很大不同，GOCART模型以及Shao96模型最大分别为2.6Tg和2.76Tg，同时LS99，Shao01和Shao04则较小分别为0.23Tg，0.3Tg，0.56Tg。在模拟的时间段内，大多数沙尘排放模型模拟所得沙尘粒子的总源都很低，低于0.02Tg。但是，GOCART模型模拟的源为0.12Tg这表明沙尘是从Ａ区域西北部的哈萨克斯坦地区的强排放区域出传输而来的。

　　　为研究沙尘气溶胶的去除，我们以沉降在总排放和源中占据的比例来定义沉降效率。不同模型对Ａ区域的沙尘沉积的模拟结果有显著不同，变化范围从LS99的0.09Tg到GOCART模型的1.65Tg，同时更高的沉积模拟结果使得模型得出更高的排放模拟结果。不同模型沉积效率的模拟却没有显著差异，GOCART，Shao01以及Shao04约为55%，MB95，Shao96以及LS99约为40%。沉积效率的细微差别可部分归因于六种不同的排放模型使用了相同的沉积模型。但这些相似的高沉积效率可能是由于地形数据的影响。塔里木盆地周边北方是天山山脉，南方是昆仑山脉，因此，大部分产生的沙尘仍然留在该地区而难以传输出去。

如表二所示，GOCART，MB95以及Shao95模型对A区域向外汇的模拟结果较大。这个结果可归因于A区域东部地区强的沙尘排放这也有利于沙尘气溶胶的向东输送。

但是在Shao01和Shao04模型中，沙尘的汇较小，这可以由A区域沙尘气溶胶的粒径分布部分解释。如表三所示，在Shao01与Shao04模型中粒径在10-20mu;m分别占沙尘总量的66%和73%，但在GOCART，MB95以及Shao06模型中大约仅占26%。一般来说，粒径较大的沙尘粒子容易在排放低沉积，这也是A区域沙尘沉降效率较大而向东输送较弱的原因。不同模型对区域B沙尘排放的模拟结果之间的不同并不像对区域A那样大。Shao04的模拟结果最大为16.67Tg而MB95则最小为6.6Tg。其余四种模型对模拟期间内模拟所得沙尘排放总量大约为10Tg。沙尘粒子主要来自于A区域，LS99，Shao01模拟的来自A区域的沙尘总量约为0.12Tg，而GOCART，MB95以及Shao96模型则分别为0.9Tg，0.77Tg，1.64Tg。

不同模型的沙尘沉积的绝对值变化范围在1.22-4.31Tg之间而B区域的沉积效率仅为A区域的一半。Shao01以及Shao04模型模拟的沉积效率低于25%，MB95，Shao96和LS99模型模拟的结果则低于20%。GOCART模型得出的沉积效率33.4%也远低于A区域的60.7%。Shao01，LS99以及Shao04对区域B的沙尘排放模拟方式也类似。Shao01模型和Shao04模型模拟的沉积效率非常相近而LS99模型的沉积效率大约仅为Shao01模型的一半。Shao01和Shao04模型模拟结果中直径在10-20mu;m的占大约57%而LS99中只占9.2%（表三）这也就可以解释为何LS99模型与Shao01模型的沉积效率之间存在差异了。

B区域向外传输的沙尘气溶胶的量范围大约为6.12-12.59Tg，是沉积总量的好几倍。这一结果与B区域中模拟的强西北风密切相关同时风向也有利于沙尘气溶胶向东和向南传输（图三）。

不同模型对区域C的沙尘排放总量的模拟结果又很大不同，MB95以及Shao96模型结果较大分别为21.9Tg和19.04Tg；GOCART模型的模拟结果最低仅为2.66Tg。因为C区域地处B区域的下风向出，所以B区域传输的沙尘聚集在C区域，这可与除MB95以及Shao96模型的其他模型模拟的总排放量相比。GOCART模型以及LS99模型模拟的沙尘流入量分别为3.49Tg和6.94Tg，这甚至比该地区的总排放量还要大。

排放模型模拟的C区域沙尘沉积的绝对值变化范围为从GOCART模型的1.15Tg到Shao04模型的6.25Tg。B区域及C区域沉积效率的模拟结果大致一致，但GOCART模型模拟的结果从B区域的33.4%骤降至C区域的18.7%。

据表二所示，除MB95模型以外的其他模型模拟的沙尘传出量都大于总排放量，这也许可以归因于C区域以外地区沙尘的重要流入过程。举个例子，Shao04模型中总流出来那个为15.02Tg，但由于总流入量达到了9.83Tg而沙尘总排放量啧仅有11.47Tg。MB95模型中排出量21.1Tg也比总排放量21.9Tg略小。

总之，本项研究中六种不同的排放模型对这三个区域的沙尘排放量模拟结果分别都有重大的差异。模型之间对沙尘排放量预期模拟的差异很重要并取决于不同的区域状况。A区域沙尘排放总量以及沙尘沉积量之间有多余十倍的差异；B区域的沙尘排放量模拟结果与沉积量之间的差异少于3倍。这些结果可能是由于排放模型以及模拟区域的不同。

4 总结

本项研究使用WRF/Chem模式以及六种沙尘排放模型来模拟2002年3月14-25日发生在东亚的沙尘暴天气。研究研究了沙尘排放预估对排放模型的依赖关系并讨论了沙尘排放预估的不确定性。

基于WRF/Chem模式的六种排放模型的模拟结果与观测结果之间的比较发现模拟结果均合理的再现了沙尘表面浓度的空间分布。但是，不同模型之间的对沙尘排放量的模拟结果有重大不同，不同区域的不确定性也有变化。

WRF/Chem模式模拟的总沙尘排放在10中因素上有所不同而这10种要素与沙尘排放过程的不同参数化模型直接相关。但是，像沙尘气溶胶的粒径分布这样的沙尘排放模型的结构对沙尘量的预估计算很重要，因为沙尘陈计量的计算非常依赖于沙尘粒径的空间分布。Shao04模型与LS99模型对

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[25449]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

原文和译文剩余内容已隐藏，您需要先支付 30元 才能查看原文和译文全部内容！立即支付

以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。

您可能感兴趣的文章