应用CRU(Climate Research Unit)资料和SRB(Surface Radiation Budget)资料对NCEP I(National Center for Environmental Prediction)资料进行订正,生成时间步长为逐6 h的强迫资料,用来驱动陆面模式CABLE(Community Atmosphere Biosphere Land Exchange model)。之后,将逐6 h的模拟结果处理为周平均、旬平均和月平均值,并利用百分位数方法来判断不同时间尺度的干旱特征。并以20012002年河南和2009 2011年贵州安顺两地的典型干旱事件为例,通过与观测资料、K指数和CI指数比较,检验模式模拟干旱的能力。结果表明,模式对典型干旱事件具有较好的监测能力,能够有效反映典型干旱事件的发展过程和干旱严重程度。但是,模式监测的土壤湿度旱情滞后于表征气象干旱的K指数和CI指数。同时,由于模式和强迫资料空间分辨率的影响,对于较小区域干旱事件判别能力有待提高。
为了提高沙尘模式的预报准确率,通过在区域天气数值模式GRAPES(Global/Regional Assimilation and PrEdiction System)的三维变分同化系统中增加沙尘浓度这一控制变量的方法建立了GRAPES_3DVAR_DUST沙尘同化系统。利用中国北方8个观测站提供的沙尘PM10数据和沙尘模式(GRAPES_CUACE/Dust系统)提供的背景场,对2008年2月29日-3月1日发生在中国北方的一次沙尘暴天气进行了控制试验和一次同化与间断同化的敏感性试验,结果表明:(1)引入该同化系统后,一次同化和间断同化试验模拟的地面沙尘浓度分布较未同化的控制试验结果更接近卫星监测,而间断同化的结果又好于一次同化;(2)一次同化试验与控制试验对单站PM10浓度的演变预报较差;(3)间断同化试验较准确地再现了单站PM10浓度的连续演变;(4)间断同化试验效果整体上优于一次同化试验。总体而言,引入沙尘同化系统在一定程度上可以提高沙尘模式对沙尘天气的预报准确率。
