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WRF移动嵌套结合伏羲模型与CFD(PALM)高精度多尺度降尺度分析研究

随着大气科学与数值模拟技术的发展,高精度多尺度气象模拟日益成为科研与应用的热点问题。本文将详细介绍如何使用WRF移动嵌套技术结合伏羲(Fuxi)模型,并通过CFD模型PALM实现精细化降尺度,以满足城市或区域局地精细化气象预报的需求。

1. 技术路线概述

  • WRF移动嵌套(Moving Nesting):动态调整高分辨率嵌套网格位置,追踪天气系统(如台风、强对流系统)以提高局地预报精度。

  • 伏羲(Fuxi)模型:国产数值模式,提供对WRF模拟的初始及边界条件优化。

  • CFD(Computational Fluid Dynamics)PALM模型:精细化局地流场、湍流、温度分布。

2. 实验环境准备

2.1 软件安装与环境配置

  • WRF 版本:WRF V4.3或以上

  • Fuxi模型版本:最新版

  • PALM版本:PALM V21.10

环境依赖
sudo apt install gcc gfortran netcdf-bin libnetcdf-dev mpich

3. 数据准备与前处理

3.1 全球气象数据下载(GFS或ERA5数据)

  • GFS数据下载示例:

wget https://nomads.ncep.noaa.gov/pub/data/nccf/com/gfs/prod/gfs.YYYYMMDD/00/atmos/gfs.t00z.pgrb2.0p25.f000

3.2 使用WPS进行数据处理

编辑namelist.wps文件,设置地理区域及时间:

&geogrid
 parent_id         = 1, 1,
 parent_grid_ratio = 1, 3,
 i_parent_start    = 1, 35,
 j_parent_start    = 1, 40,
 e_we              = 100, 160,
 e_sn              = 100, 160,
 geog_data_res     = '10m','2m',
/

执行预处理命令:

./geogrid.exe
./ungrib.exe
./metgrid.exe

4. WRF移动嵌套与伏羲模式集成

4.1 配置WRF移动嵌套

namelist.input文件中设置:

&domains
 max_dom = 2,
 grid_id = 1, 2,
 parent_id = 1, 1,
 parent_grid_ratio = 1, 3,
 feedback = 1,
 move_nest = .true.,
 vortex_interval = 15,
/

启动WRF模拟:

mpirun -np 32 ./wrf.exe

4.2 伏羲模型对WRF模拟结果优化

利用伏羲模型进行数据同化,优化WRF模拟的初值与边界条件。

./fuxi_model_assimilation wrfout_d01

5. CFD PALM降尺度模拟

5.1 WRF到PALM数据接口

将WRF输出结果处理为PALM输入格式,利用ncl或python转换脚本:

import netCDF4 as nc
import numpy as np

ds = nc.Dataset('wrfout_d02.nc')
temp = ds.variables['T2'][:]
uwind = ds.variables['U10'][:]
vwind = ds.variables['V10'][:]

np.savetxt('palm_input.dat', np.column_stack((temp.flatten(), uwind.flatten(), vwind.flatten())))

5.2 PALM模型设置与运行

设置PALM输入文件INPUT,定义局地降尺度区域的精细网格:

&initialization_parameters
 nx = 200,
 ny = 200,
 nz = 100,
 dx = 10.0,
 dy = 10.0,
 dz = 5.0,
/

&boundary_conditions
 bc_pt_b = 'wrf',
 bc_uv_b = 'wrf',
/

运行PALM模型:

mpirun -np 64 palmrun -r simulation_case

6. 降尺度分析结果与评估

PALM模型输出数据位于OUTPUT文件夹,进行后处理与分析:

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np

data = np.loadtxt('palm_output.dat')
temp = data[:, 0].reshape(200, 200)

plt.imshow(temp, cmap='coolwarm')
plt.colorbar(label='Temperature (K)')
plt.title('PALM CFD Downscaled Temperature Field')
plt.show()

7. 小结与展望

通过WRF移动嵌套技术结合伏羲模型,并采用PALM进行局地高精度降尺度模拟,可以有效提高城市区域气象预报的准确性。未来可结合AI数据同化,进一步提升模拟效果。

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