数据文章|三种不同大涡模式模拟的浅对流数据集
文章来源于：大气科学进展AASCitation
Zhao, Y. X., X. C. Wang, Y. M. Liu, G. X. Wu, and Y. J. Liu, 2024: Shallow convection dataset simulated bythree different large eddy models. Adv. Atmos. Sci., 41(4), 754−766, https://doi.org/10.1007/s00376-023-3106-6.
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AAS|三种不同大涡模式模拟的浅对流数据集
摘 要
在将热量和水分从近地表输送到高海拔地区的过程中，浅对流起着重要的作用。但由于缺乏高分辨率的观测数据，浅对流在数值模式中的参数化仍然是一个巨大的挑战。本文介绍了四个浅对流个例的大涡模拟（LES）数据集。这些个例主要在逆温层强度上存在差异，可以作为观测数据的替代。为了减少大涡模式（LES）的不确定性，我们使用了三种不同的大涡模式，包括SAM、WRF和UCLA-LES。
结果表明，尽管不同浅对流个例的对流结构细节存在一定差异，但不同模式对每个浅对流个例的模拟结果基本相似。除了网格平均场外，本文还提供了条件筛选采样的变量，如云内水汽和云内垂直速度等。这些变量对于计算夹卷率是必不可少的。考虑到积云对流参数化过程中夹卷过程的重要性，本文提供的数据集对于验证和改进浅对流参数化方案具有潜在的实用价值。
关键词：大涡模拟，SAM，WRF，UCLA-LES，浅对流，夹卷过程
图1 三种不同大涡模式对ARM-SGP浅对流个例的时间演变模拟亮点
本文构建了由三种大涡模式模拟四个浅对流个例的大涡模拟数据集，并分析了不同大涡模式对四个浅对流个例对流结构模拟结果的差异，提供了条件筛选后得到的云内水汽、云内垂直速度等变量，为验证和改进浅对流参数化方案中的夹卷率提供了依据。
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