基于城市冠层模型的放射性物质大气扩散模拟

引用本文

胡啸峰, 黄弘, 申世飞. 基于城市冠层模型的放射性物质大气扩散模拟. 清华大学学报: 自然科学版, 2014, 54(6): 711-718[Xiaofeng HU, Hong HUANG, Shifei SHEN. Simulations of atmospheric dispersion of radioactive materials with the urban canopy model[J]. 2014, 54(6): 711-718] 复制到剪切板

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基于城市冠层模型的放射性物质大气扩散模拟

胡啸峰, 黄弘, 申世飞

清华大学工程物理系, 公共安全研究院, 北京 100084

黄弘, 教授, E-mail:hhong@mail.tsinghua.edu.cn

作者简介: 胡啸峰(1986—), 男(汉), 河北, 博士研究生。

基金:国家自然科学基金项目 (71373140); 国家 “八六三” 高技术项目 (2012AA050907); 清华大学自主科研计划项目 (2012Z10137);

摘要

该文基于城市冠层模型对中尺度放射性物质大气扩散进行了数值模拟,并探讨了模型参数对预测结果的影响。以日本福岛核泄漏事件为案例,利用中尺度数值模型WRF及其耦合的单层和多层城市冠层模型对事故后的放射性物质的大气扩散与沉降进行了数值模拟,并基于观测数据,对不同的城市冠层模型对应的模拟结果进行了比较。结果表明: 使用多层模型可以得到与观测值最接近的风场模拟结果; 对于近源区域的¹³⁷Cs的累积沉降量,使用单层模型的模拟值比使用多层模型或不使用城市冠层模型的模拟值更接近观测值; 对于远源区域的¹³¹I日沉降量,使用单层模型可得到与观测值更为接近的模拟结果,而对于远源区域的¹³⁷Cs日沉降量,使用多层模型得到的结果更接近观测值。

关键词: 城市冠层模型(UCM); 放射性物质; 大气扩散; WRF模型

中图分类号:X928.9 文献标志码:A 文章编号:1000-0054(2014)06-0711-08

Simulations of atmospheric dispersion of radioactive materials with the urban canopy model

Xiaofeng HU, Hong HUANG, Shifei SHEN

Institute of Public Safety Research, Department of Engineering Physics, Tsinghua University, Beijing 100084, China

Fund:

Abstract

The ability of the urban canopy model (UCM) to predict meso-scale atmospheric dispersion of radioactive materials is evaluated based on the Fukushima accident using the weather research and forecasting (WRF) model coupled with the single-layer and multi-layer UCM. The deposition of the radioactive materials is compared with observations for the different UCM. The results show that the multi-layer model gives the best simulations of the wind fields. Near the source, the single-layer model gives the best predictions of the accumulated ground deposition of¹³⁷Cs, while in the area far from the source, the single-layer model performs the best for the daily deposition of¹³¹I and the multi-layer model performs the best for the daily deposition of¹³⁷Cs.

Keyword: urban canopy model (UCM); radioactive material; atmospheric dispersion; weather research and forecasting (WRF) model

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核能的安全利用是核电发展的重要前提。然而,在核能发展利用的过程中,却出现了多次重大事故。2011年3月,日本福岛第一核电站发生核泄漏。大量的放射性物质释放到了大气中,并通过大气扩散和沉降作用,影响到日本本土乃至周边范围的陆地和海洋,对环境和人员健康造成了极大的危害。

因此,对核事故条件下放射性物质的时空分布进行及时、准确的评估,已成为核应急领域中的一项十分重要的工作。鉴于外场观测的局限性,目前,数值模拟已成为放射性物质大气扩散研究的普遍方法^[1], 其灵活性、广泛性和实时性等特点使得数值模拟方法得到了广泛应用^[2,3,4,5]。在放射源周边区域的小尺度模拟研究中,多使用较为简单的Gauss模型,该类模型可以用于粗略评估放射性物质的扩散趋势^[6], 但对于具有复杂几何学特征的高密度建筑物区域的扩散浓度值的评价,其性能并不理想^[7]。在远离放射源区域的中尺度的模拟研究中,多使用与中尺度气象模式耦合的大气扩散模型进行模拟^[8,9,10], 该类模型通常可以较好地结合气象场(包含温度、风速、风向、降水等要素) 对放射性物质的大、中尺度的输运扩散及沉降进行评估。

然而,大多数的中尺度模型对城市建筑物的不同高度、密度和几何形状等特征造成的复杂地形条件考虑不足,尤其是从地面到建筑物层顶这一区域,即城市冠层。城市冠层模型(urban canopy model, UCM)则是介于中尺度与街区尺度之间,通过对城市冠层的参数化,研究该尺度范围内环境问题。城市冠层模型对研究建筑群与城市气候之间物质和能量的互动关系具有重要意义^[11]。城市冠层模型可以与中尺度气象模型WRF (weather research and forecasting model) 相耦合,从而进行城市热岛效应^[12]、降水特征^[13]等具体问题的研究。然而,使用不同城市冠层模型进行核事故下放射性物质的大气扩散模拟方面的研究则尚为少见。在城市冠层中,温度、风速等参数由于受到建筑物复杂几何学特征的影响而呈现出与城市外平坦区域的较大区别。因此,受风场较大影响的放射性物质的大气扩散与沉降,在城市区域内也会受到城市冠层的影响。

本文将基于城市冠层模型,研究核事故下放射性物质在城市区域内的中尺度大气扩散,并探讨模型参数对预测结果的影响和作用。本文以日本福岛核事故为案例,使用WRF(3.5)中的化学模块WRF/Chem^[14]以及与其耦合的两种城市冠层模型(单层模型(single-layer model)^[15,16]和多层模型(multi-layer model)^[17])对放射性物质的大气扩散与沉降进行模拟,研究不同城市冠层模型下扩散与沉降结果的差异,从而比较不同城市冠层参数化方法对放射性物质大气扩散和沉降的影响。

1 模型与方法

在WRF中,城市冠层模型与Noah陆面模型耦合,更好地实现了对中尺度模式中城市区域的热量、动量和水汽交换过程的描述^[18]。动量、能量及水汽方程如式(1)—(4)所示^[19]:

$\begin{matrix} \begin{matrix} \frac{\partial u}{\partial t} = \frac{1}{m} (K_{m} m \frac{\partial u}{\partial z}) - \\ c_{d} Au {(u^{2} + v^{2})}^{\frac{1}{2}} + f (v - v_{g}), (1) \\ \frac{\partial v}{\partial t} = \frac{1}{m} (K_{m} m \frac{\partial v}{\partial z}) - \\ c_{d} Av {(u^{2} + v^{2})}^{\frac{1}{2}} + f (u - u_{g}), (2) \\ \frac{\partial θ}{\partial t} = \frac{1}{m} \frac{\partial}{\partial z} (K_{h} m \frac{\partial θ}{\partial z}) + \frac{Q_{AS}}{ρ c_{p}}, (3) \\ \frac{\partial q}{\partial t} = \frac{1}{m} \frac{\partial}{\partial z} (K_{q} m \frac{\partial q}{\partial z}) + \frac{Q_{AL}}{lρ} . (4) \end{matrix} \end{matrix}$

其中: u, v为风速水平分量; θ为位温; q为比湿; f为Coriolis力参数; u_g, v_g为地转风速分量; m为流体体积密度; ρ为空气密度; c_p为定压热容; c_d为拖拽系数,表示建筑物对大气的拖拽力作用; l为蒸发潜热; A=b/[( b + w)² - b²], b为建筑物平均宽度, w为道路平均宽度; Q_AS与 Q_AL分别代表感热和潜热交换项; K_m, K_h与 K_q则分别代表动量、热量及水汽的扩散系数。

感热通量在建筑物顶部、壁面及街道路面分别进行计算。当建筑物表面或路面温度高于空气温度时,感热通量为

$\begin{matrix} H = C (T_{s} - T_{a}) . (5) \end{matrix}$

其中: T_s为建筑物表面或路面温度, T_a为空气温度, C的计算方法为

$\begin{matrix} C = \{\begin{matrix} 6.15 + 4.18 U, & U \leq 5 m / s, \\ 7.51 U^{0.78}, & U > 5 m / s. \end{matrix} (6) \end{matrix}$

其中, U为风速。

潜热通量为

$\begin{matrix} lE = ρlβ C_{H} U (q_{sat} T_{s} - q) . (7) \end{matrix}$

其中: β表示蒸发效率, C_H为总体输送系数, q_sat为饱和比湿。

UCM按照垂直方向网格的划分方法分为单层模型和多层模型。在单层模型中,城市街谷和墙壁壁面只有一层,而在多层模型中,城市街谷和墙壁壁面则被分为多个层次,即在垂直方向上多层模型的刻画比单层模型更为详细。在本研究中,将分别采用这两种模型对放射性物质大气扩散进行模拟计算。

1.1 模拟参数的设置

本文以2011年3月的日本福岛核泄漏事故为案例,使用WRF模式,采用3重网格嵌套区域(图1)。3个区域名称分别为: d01, d02和d03。网格中心点位于37.5°N、 141.0°E, d01, d02和d03的水平方向网格点数均为160×160, 对应的水平分辨率分别为9 km, 3 km和1 km。垂直方向共分为27层,层顶气压为100 hPa。本文使用全球预报系统(global forecasting system, GFS)提供的水平分辨率为0.5°×0.5°的分析数据作为模拟的初始与边界条件。模拟时间为UTC 2011-03-11零点至UTC 2011-04-11零点,输出结果的时间间隔为6 h。如图1所示,模拟放射源(NPP)位于网格中心点,本文中选择¹³¹I和¹³⁷Cs作为目标放射性核素,研究其大气扩散和沉降分布。放射源设置为持续排放,并采用文[20]中设定的排放率,排放的持续时间同样为UTC 2011-03-11零点至UTC 2011-04-11零点。放射性核素¹³⁷Cs设置为粒子形态; 而¹³¹I设置80%为气体形态, 20%为粒子形态。

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	图1 3重嵌套区域示意图

物理参数设置方面,长波辐射采用RRTM(rapid radiative transfer model)方案,短波辐射采用Dudhia方案,微物理过程采用WSM6(WRF single-moment 6-class)方案,积云对流参数化在d01中采用New Grell方案,在d02和d03中不采用积云对流参数化方案,边界层方案采用MYJ(Mellor-Yamada-Janjic (Eta) TKE)方案,陆面方案采用Noah land surface方案^[18]。

放射性核素在大气中的扩散需要考虑放射性衰变、干沉降、湿沉降等过程。这些过程均被加入到WRF/Chem模块的子程序中。其中:¹³¹I的衰变率为9.98×10^-7s^-1,¹³⁷Cs的衰变率为7.33×10^-10s^-1。干沉降的参数化采用阻力模型(resistance model), 通过计算干沉降速度实现; 湿沉降的参数化基于降水,通过计算清除系数(scavenging coefficient)实现。

本文中共设置3个算例来对比不同UCM方案下扩散与沉降结果的差异。算例1中,不采用任何UCM方案,算例2中使用单层模型,算例3中使用多层模型。

1.2 与观测数据的对比方法

与观测数据的对比分为近源区域和远源区域两个部分。在本文中,近源区域设定为d03边界以内的区域,远源区域设定为d03边界以外的区域。

在近源区域,用于对比的观测数据为日本文部科学省^[21]提供的¹³⁷Cs的总累积沉降量(干沉降与湿沉降的总和)。在该数据集中,共选择了位于d03内的2 036个观测点的观测值,使用d03中的模拟值与其进行比较。为考察使用不同UCM的扩散模型的性能,采用FAC10、 R(correlation coefficient)、 FMS(the figure of merit in space)等统计指标进行分析。

FAC10是模拟值与观测值的比值BF在[0.1, 10]之间的点所占比率,

$\begin{matrix} BF = \frac{P_{i}}{O_{i}}, (8) \end{matrix}$

其中: P_i为模拟值, O_i为观测值。

R为相关系数,

这里,上划线表示平均值。

FMS代表对大于某个阈值 T的数据点的预测精度的评价水平,

$\begin{matrix} FMS = \frac{A_{P} ⋂ A_{O}}{A_{P} ⋃ A_{O}} . (10) \end{matrix}$

其中: A_P为 P_i≥ T的点的集合, A_O为 O_i≥ T的点的集合。因此, FMS表征了模型对极值的评价。本文中 T设定为10⁶Bq/m²。

在远源区域,用于对比的观测数据为日本文部科学省^[22]提供的¹³¹I和¹³⁷Cs的时间序列的日沉降量(每日的干沉降与湿沉降的总和)。由于该数据集中很多观测点没有有效的数据可供使用,因此本文中选择了位于d02中的7个观测点(如图1中的圆点所示), 与d02的模拟值进行比较。7个观测点分别位于山形(Yamagata)、茨城(Ibaraki)、枥木(Tochigi)、群马(Gunma)、埼玉(Saitama)、千叶(Chiba)和东京(Tokyo)。该数据集包含的空间点较少,但是可以提供随时间变化的沉降量。因此,为比较使用不同UCM的扩散模型的性能,采用百分比偏差(percentage bias, PBIAS)和百分比均方根误差(percentage root mean square error, PRMSE)评价3种情况下的模型误差。PBIAS和PRMSE的定义分别为:

为比较核电厂附近不同UCM下的风场模拟误差,采用美国国家气候数据中心(National Climatic Data Center, NCDC)^[23]提供的风场数据(时间分辨率为1 h)进行评价。观测点位置为37.759°N、 141.471°E。时间为UTC 2011-03-11零点至UTC 2011-04-11零点。风速使用PBIAS和PRMSE进行评价,风向误差使用平均偏差(mean bias error, MBE)进行评价。MBE的定义为

2 结果与讨论

2.1 不同UCM下的风场模拟结果

风场对放射性物质大气扩散具有较大的影响,因此对风场较好的模拟在一定程度上可能会减小放射性物质大气扩散与沉降的模拟误差。图2所示为福岛核电站所在位置的不同UCM下的风场模拟结果与观测值的对比。如图2所示,从整体趋势来看,3个算例下的风速与风向均较好地与观测值相吻合。不使用UCM的算例1中的风速值在大部分时间点上被高估,使用单层模型的算例2中的风速值也普遍存在被高估的情况,而使用多层模型的算例3中的风速值则相对更为接近观测值。

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	图2 不同UCM下的风场模拟结果

对风速的PBIAS和PRMSE以及对风向的MBE的计算结果见表1。从误差分析结果来看,使用多层模型的风速模拟结果要明显好于使用单层模型或不使用UCM的结果。尤其是算例3中的PBIAS只有2.89%, 说明多层模型下的风速值已接近观测值。使用单层模型的风速值模拟结果也要明显好于不使用UCM的结果。就风向而言,使用单层模型的MBE比不使用UCM的MBE小约1°, 而使用多层模型的MBE比使用单层模型的MBE小约0.5°, 因此使用UCM的风向模拟结果要略好于不使用UCM的风向模拟结果。总体来看,对于风场的模拟,使用多层模型的WRF可以得到最接近观测值的结果,不使用UCM的结果与观测值差异最大。

表1 风速与风向的误差分析结果

2.2 不同UCM下的近源区域累积沉降量模拟结果

不同UCM下近源区域¹³⁷Cs的累积沉降量使用FAC10、 R和FMS 3种统计指标进行评价,结果如表2所示。

表2 近源区域累积沉降量的评价结果

从评价结果来看, 3个算例中的FAC10则均大于90%, R介于0.2~0.3之间, FMS介于20%~30%之间。因此,对于近源区域的累积沉降量的评价结果,总体上与观测结果比较吻合,但 R和FMS值偏低。其原因是多方面的,因为对沉降的估算过程中,不确定性来源较多,包括源项的释放率、降水、风场、核素形态、粒径分布、沉降参数化等。

3个算例中FAC10的计算结果非常接近,其中算例1的结果比算例2和算例3的结果更为接近观测值。相关系数 R的计算结果差异相对较大,其中算例2的结果最接近观测值,算例3的结果与观测值差异最大。FMS的计算结果差异也比较大,其中算例2的结果最接近观测值,算例1的结果与观测值差异最大。为综合各统计指标反映的结果,整体比较不同UCM下近源区域¹³⁷Cs的累积沉降量的模拟结果,引入排序指标LR_n(local ranking)和GR_n(global ranking), “_n”表示近源区域。针对每一种指标,对各个算例的结果进行排序,最接近观测值的结果LR_n为1, 与观测值差异最大的结果LR_n为3。例如,对FAC10进行排序,则算例2的LR_n值为1, 算例1的LR_n值为2, 算例3的LR_n值为3。而GR_n值为该算例所有LR_n值的总和。例如,算例1, GR_n值为7。GR_n越小,表示模拟值与观测值越接近。根据GR_n, 单层模型的结果最接近观测值。

2.3 不同UCM下的远源区域日沉降量模拟结果

不同UCM下远源区域的¹³¹I和¹³⁷Cs的日沉降量与观测值的比较结果如图3和4所示。从总体来看,本文中使用的模型可以较好地模拟两种核素随时间变化的日沉降量,对于峰值出现的位置估计准确,说明该模型可以很好地描述远源区域的放射性物质大气扩散和沉降的趋势,但是对峰值大小的估计在某些观测点的误差略大。对于日沉降量的模拟,与累积沉降量相比在误差水平的衡量上有较大的差异,如果源项排放率、风场、降水的瞬时值存在一定的时移或数值上的差异,则很容易造成较大的误差。

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	图3 不同UCM下的<sup>131</sup>I的日沉降量

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	图4 不同UCM下的<sup>137</sup>Cs的日沉降量

不同UCM下的沉降量与观测值的误差计算结果见表3。不同站点呈现了不同误差的比较结果。为综合各站点的结果,整体比较不同UCM下远源区域日沉降量的模拟结果,引入排序指标LR_f(local ranking)和GR_f(global ranking), “_f”表示远源区域。在每一个站点,对各个算例的每一种误差指标分别进行排序。例如,对山形(Yamagata)的¹³¹I的PBIAS值进行排序,则算例3的LR_f值为1, 算例1的LR_f值为2, 算例2的LR_f值为3。而GR_f值为对该误差值的所有站点的LR_f值的总和。例如,对¹³¹I的PBIAS值,算例1, 算例2和算例3所对应的GR_f值分别为14, 13, 15。根据GR_f, 对于¹³¹I, 算例2中的PBIAS和PRMSE对应的GR_f值均最小,而对于¹³⁷Cs, 算例3中的PRMSE对应的GR_f最小,而3个算例的PBIAS对应的GR_f值一样大。因此,总体而言,对于¹³¹I的日沉降量,使用单层模型的模拟结果最接近观测值,而对于¹³⁷Cs 的日沉降量,使用多层模型的模拟结果最接近观测值。

表3 远源区域日沉降量的误差计算结果

无论近源区域的累积沉降量模拟结果还是远源区域的日沉降量模拟结果,使用城市冠层模型的模拟结果比不使用城市冠层模型的模拟结果更为接近观测值,这与3种算例下风场模拟结果的比较在结论上是一致的。由于风场在一定程度上影响放射性物质的大气扩散及沉降分布,因此城市冠层模型对于风场模拟的改进也在一定程度上提高了放射性物质大气扩散和沉降模拟的准确性。然而,影响放射性物质大气扩散的因素是多方面的,除了风场之外,源项、降水等条件也是影响扩散和沉降的重要因素和不确定性来源。此外,各影响条件之间存在相互耦合关系,不同核素对不同影响条件的敏感性也存在差异,因此不同核素对于同一种城市冠层模型,其模拟的准确程度也会具有一定的差别。

3 结论

本文使用WRF以及与其耦合的两种城市冠层模型对日本福岛核泄漏事件后放射性物质的大气扩散与沉降进行了数值模拟,通过使用近源区域的模型性能评价指标和远源区域的误差分析指标对比了不同城市冠层模型下扩散与沉降结果的差异,并使用排序指标对结果进行了总体上的比较。主要结论为: 1) 对于风场的模拟,使用多层模型的WRF可以得到最接近观测值的结果,不使用UCM情况下的结果与观测值差异最大; 2) 针对近源区域的¹³⁷Cs的累积沉降量,使用单层模型得到的结果最接近观测值; 3) 针对远源区域的日沉降量,对于¹³¹I, 使用单层模型的模拟结果最接近观测值,而对于¹³⁷Cs, 使用多层模型的模拟结果最接近观测值。总体而言,对风场及放射性物质沉降的模拟,使用城市冠层模型的模拟结果比不使用冠层模型的结果更为接近观测值。由于观测数据有限,目前不能对近源区域进行随时间变化的日沉降量的评估。在进一步的工作中,将考虑使用精度更高的地形数据来替代WRF中的地形数据,从而提高UCM的预测精度。

The authors have declared that no competing interests exist.

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[23]	National Climatic Data Center [R/OL]. [2013-02-15]. http://cdo.ncdc.noaa.gov/pls/plclimprod/poemain.cdobystn?dataset=DS3505&StnList=47409099999. [本文引用:1]

2011

0.0

1.718

刘爱华, 蒯琳萍. 放射性核素大气弥散模式研究综述[J]. 气象与环境学报, 2011, 27(4): 59-65.

LIU

Aihua

, KUAI

Linping.

A review on radionuclides atmospheric dispersion modes[J]. Journal of Meteorology and Environment, 2011, 27(4): 59-65. (in Chinese)

放射性核素大气弥散模式可以模拟正常工况和事故工况下,放射性核素在不同尺度下的大气输送与扩散,为核电站选址、辐射环境监测和核事故应急提供科学依据。归纳了目前广泛用于模拟核素大气弥散的各种模式,介绍了这些模式的研究进展和适用范围。结果表明：对于区域范围小于2 km的弥散,一般可采用CFD（Computational fluid dynamics）湍流模式;对于20 km范围内的局地扩散,一般可采用高斯模式;而对于中尺度（20—200 km）和大尺度（200 km以上）弥散,则采用拉格朗日模式或欧拉模式。为了避免各种模式本身的局限性,采用嵌套模式将是较好的选择。最后,对放射性核素大气弥散模式发展前景进行了讨论。

... 鉴于外场观测的局限性,目前,数值模拟已成为放射性物质大气扩散研究的普遍方法^[1], 其灵活性、广泛性和实时性等特点使得数值模拟方法得到了广泛应用^[2-5] ...

2011

4.456

0.0

2008

0.972

0.0

2012

3.062

0.0

2013

3.062

0.0

2011

3.571

0.0

... 在放射源周边区域的小尺度模拟研究中,多使用较为简单的Gauss模型,该类模型可以用于粗略评估放射性物质的扩散趋势^[6], 但对于具有复杂几何学特征的高密度建筑物区域的扩散浓度值的评价,其性能并不理想^[7] ...

2011

0.0

0.609

黄弘, 胡啸峰, 申世飞, 等. 基于Lagrangian 模型与 Eulerian 模型耦合的建筑物周边气体扩散模拟[J]. 清华大学学报: 自然科学版, 2011, 51(12): 1870-1876.

HUANG

Hong

, HU

Xiaofeng

, SHEN

Shifei

, et al. Study on the numerical simulation of pollutant diffusion based on Lagrangian/Eulerian hybrid model around buildings[J]. Journal of Tsinghua University: Science and Technology, 2011, 51(12): 1870-1876. (in Chinese)

摘　要：该文旨在建立一个适用于城市建筑物周边的基于Lagrangian模型与Eulerian模型耦合的气体扩散数值模型,同时具有Lagrangian模型与Eulerian模型各自的优点,提高预测精度。该文利用耦合模型对单个建筑物周边的气体扩散过程进行数值模拟,并将平均风速、湍流动能和平均浓度几个参量的结果与风洞实验数据进行对比分析。结果表明,耦合模型对于建筑物周边靠近扩散源和远离扩散源的区域均能给出较高精度的预测结果。最后,利用COST-732模型评价方法对Lagrangian模型、Eulerian模型和耦合扩散模型实施了评价,其中耦合模型的评价结果最好。

2008

1.452

0.0

... 在远离放射源区域的中尺度的模拟研究中,多使用与中尺度气象模式耦合的大气扩散模型进行模拟^[8-10], 该类模型通常可以较好地结合气象场(包含温度、风速、风向、降水等要素) 对放射性物质的大、中尺度的输运扩散及沉降进行评估 ...

2008

1.319

0.0

2002

5.298

0.0

2007

0.0

朱岳梅, 刘京, 荻岛理, 等. 城市冠层模型的扩展与验证[J]. 建筑科学, 2007, 23(2): 84-87.

ZHU

Yuemei

, LIU

Jing

, Hagishima

, et al. Extension and validation of a urban canopy model[J]. Building Science, 2007, 23(2): 84-87. (in Chinese)

本文首先介绍了一维简易多层城市冠层模型的概要.该模型以理想化的街区为对象,可进行建筑周边微环境的温湿度、风速的垂直分布变化.然后与实测进行了对比,发现虽然存在一定误差,但城市冠层模型可较好地把握室外温度的变化趋势.可适用于长期动态的室外气候定性分析.

... 城市冠层模型对研究建筑群与城市气候之间物质和能量的互动关系具有重要意义^[11] ...

2011

0.0

0.977

麦健华, 罗乃兴, 赖文锋, 等. 城市化对珠江三角洲热岛效应影响的模拟[J]. 热带地理, 2011, 31(2): 187-192.

MAI

Jianhua

, LUO

Naixing

, LAI

Wenfeng

, et al. A simulation about the impact of urbanization on the urban heat island in the Pearl River Delta region[J]. Tropical Geography, 2011, 31(2): 187-192. (in Chinese)

利用新一代中尺度数值模式WRF以及其耦合的单层城市冠层模型(UCM),设计了3个模拟试验,以探讨下垫面改变以及引入人为热源对珠三角热岛效应的影响.结果表明:城市下垫面以及人为热排放均加强了该地区的城市热岛效应,而敏感性试验表明,下垫面的改变引起的城市地区增温幅度比引人人为热源的增温幅度相对要大.另外,珠三角城市区域为明显的感热通量大值中心和潜热通量小值中心,其表现出的总效果是使城市地区温度比其他地区要高,该地区的城市热岛效应主要是由感热通量决定的.

... 城市冠层模型可以与中尺度气象模型WRF (weather research and forecasting model) 相耦合,从而进行城市热岛效应^[12]、降水特征^[13]等具体问题的研究 ...

2011

0.0

敖翔宇, 任雪娟, 汤剑平, 等. 长江三角洲城市群对夏季日降水特征影响的模拟研究[J]. 气象科学, 2011, 31(4): 451-459.

Xiangyu

, REN

Xuejuan

, TANG

Jianping

, et al. Simulation study of urbanization effects on summer daily precipitation over the Yangtze River Delta[J]. Journal of the Meteorological Sciences, 2011, 31(4): 451-459. (in Chinese)

城市化是指人口向城市地区集中，致使城市区域不断扩大的过程。一些研究表明，城市建筑群对地表粗糙度会产生影响，从而改变了下垫面的动力学特性，城市化还改变了下垫面以及城市上空的热力学特性，导致城市的"热岛效应"；另一方面，城市化所产生的大量悬浮粒子可能使其上空成云致雨的凝结核的状况发生改变。以上变化都会对局地气候产生显著影响。长江三角洲(文中简称长三角)城市群作为世界6大城市群之一，是我国城市化程度最高、城镇分布最密集、经济发展水平最高的地区。长江三角洲地处东亚副热带季风区，同时该地区海陆风与城市热导环流相互作用，气候系统错综复杂，城市化对降水的影响具有明显的季节性和区域性特征。

... 城市冠层模型可以与中尺度气象模型WRF (weather research and forecasting model) 相耦合,从而进行城市热岛效应^[12]、降水特征^[13]等具体问题的研究 ...

2005

3.062

0.0

... 5)中的化学模块WRF/Chem^[14]以及与其耦合的两种城市冠层模型(单层模型(single-layer model)^[15-16]和多层模型(multi-layer model)^[17])对放射性物质的大气扩散与沉降进行模拟,研究不同城市冠层模型下扩散与沉降结果的差异,从而比较不同城市冠层参数化方法对放射性物质大气扩散和沉降的影响 ...

2001

0.0

2004

1.318

0.0

2002

2.525

0.0

2008

0.0

... 1 模型与方法在WRF中,城市冠层模型与Noah陆面模型耦合,更好地实现了对中尺度模式中城市区域的热量、动量和水汽交换过程的描述^[18] ...

... 物理参数设置方面,长波辐射采用RRTM(rapid radiative transfer model)方案,短波辐射采用Dudhia方案,微物理过程采用WSM6(WRF single-moment 6-class)方案,积云对流参数化在d01中采用New Grell方案,在d02和d03中不采用积云对流参数化方案,边界层方案采用MYJ(Mellor-Yamada-Janjic (Eta) TKE)方案,陆面方案采用Noah land surface方案^[18] ...

2010

2.099

0.0

... 动量、能量及水汽方程如式(1)—(4)所示^[19]: ...

2012

3.571

0.0

2013

0.0

... 在近源区域,用于对比的观测数据为日本文部科学省^[21]提供的¹³⁷Cs的总累积沉降量(干沉降与湿沉降的总和) ...

2013

0.0

... 在远源区域,用于对比的观测数据为日本文部科学省^[22]提供的¹³¹I和¹³⁷Cs的时间序列的日沉降量(每日的干沉降与湿沉降的总和) ...

2013

0.0

... 为比较核电厂附近不同UCM下的风场模拟误差,采用美国国家气候数据中心(National Climatic Data Center, NCDC)^[23]提供的风场数据(时间分辨率为1 h)进行评价 ...