黃文彥，沈新勇＊，王衛(wèi)國，黃偉

1南京信息工程大學(xué)氣象災(zāi)害教育部重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，南京 210044

2中國氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京 100081

3美國國家海洋和大氣管理局環(huán)境預(yù)測中心，馬里蘭 20746

1 引言

大氣邊界層主要指受下墊面影響較大的大氣層，該層大氣表現(xiàn)出明顯的湍流特性.湍流擾動屬于次網(wǎng)格尺度運(yùn)動，并以湍流混合的形式改變大氣的基本狀態(tài).在數(shù)值模式中，由于網(wǎng)格分辨率過小而無法顯式分辨出次網(wǎng)格尺度的運(yùn)動，于是邊界層內(nèi)次網(wǎng)格尺度的湍流運(yùn)動對格點(diǎn)尺度物理量的影響需要進(jìn)行參數(shù)化.好的參數(shù)化方案描述的湍流混合過程更為真實(shí)，模擬得出的邊界層內(nèi)的溫度、水汽、風(fēng)速等物理量垂直分布也更接近實(shí)際，因此能很好地反映出邊界層主要的熱力和動力結(jié)構(gòu)特征.

邊界層參數(shù)化方案主要描述了大氣動量、熱量、水汽等物理量在邊界層內(nèi)的垂直輸送，這對于邊界層內(nèi)氣象要素的精確預(yù)報(bào)、污染氣體的擴(kuò)散研究甚至臺風(fēng)、暴雨等大尺度天氣系統(tǒng)的準(zhǔn)確模擬是至關(guān)重要的.Braun和Tao（2000），Li和Pu（2008）等研究發(fā)現(xiàn)邊界層參數(shù)化方案對于熱帶氣旋強(qiáng)度、結(jié)構(gòu)和降水的預(yù)報(bào)與微物理參數(shù)化方案一樣重要.Srinivas等（2007a）使用MM5模式模擬熱帶氣旋時通過選擇不同參數(shù)化方案做了大量的敏感性試驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)邊界層和積云對流參數(shù)化方案在預(yù)報(bào)臺風(fēng)強(qiáng)度和路徑時非常重要.Hong和Pan（1996）研究表明中尺度數(shù)值模式的降水預(yù)報(bào)能力與邊界層內(nèi)的垂直混合公式密切相關(guān).Han等（2008）發(fā)現(xiàn)在化學(xué)傳輸模式中，模擬得出的污染氣體濃度的差異主要是由邊界層內(nèi)湍流混合不同造成的.

邊界層中大氣主要以湍流形式運(yùn)動，于是在運(yùn)動方程組中出現(xiàn)了湍流二階矩項(xiàng)也即湍流通量項(xiàng)，使原來閉合的方程組不閉合，這就出現(xiàn)了湍流閉合問題（Stull，1988），模式中的邊界層參數(shù)化方案就是要合理地解決這一問題.隨著次網(wǎng)格尺度參數(shù)化在大氣數(shù)值模式中不斷得到重視，邊界層參數(shù)化方案得到了很大的發(fā)展和完善，采用不同理論的參數(shù)化方案不斷出現(xiàn)，如簡單的總體參數(shù)法、K廓線法、湍流動能（TKE）閉合法、原始非對稱對流方法和譜擴(kuò)散理論等方法（徐慧燕等，2013），但在實(shí)際運(yùn)用中不同方案模擬得出的邊界層結(jié)構(gòu)特征存在很大差異.

目前已經(jīng)開展了一些MM5和WRF模式中不同邊界層參數(shù)化方案的對比研究.Zhang和Zheng（2004）使用MM5模式對美國夏季中部地區(qū)地面風(fēng)和溫度進(jìn)行模擬，結(jié)果表明，相比于其他四種方案，非局地BLK方案能更好地模擬出溫度和地面風(fēng)速的日循環(huán).BLK方案（Zhang and Anthes，1982）在穩(wěn)定層結(jié)下使用局地K理論計(jì)算湍流擴(kuò)散，即湍流交換僅發(fā)生在相鄰層次之間，當(dāng)大氣層結(jié)轉(zhuǎn)為不穩(wěn)定時，則認(rèn)為湍流交換發(fā)生在地表和邊界層各層之間.Berg和Zhong（2005）同樣運(yùn)用MM5模式進(jìn)行高分辨率模擬，發(fā)現(xiàn)非局地方案在白天模擬得出的邊界層混合強(qiáng)度比局地方案要強(qiáng)，非局地BLK方案模擬得到的混合層高度與觀測值最為接近，局地方案則低估了混合層高度.Srinivas等（2007b），Miao等（2009）則通過MM5模式研究邊界層參數(shù)化方案與海陸風(fēng)的關(guān)系，也得出了一系列重要的結(jié)論.WRF模式是在MM5模式的基礎(chǔ)上發(fā)展而來，并且不斷有新的邊界層參數(shù)化方案加入其中.Hu等（2010）評估了WRF模式中三種邊界層參數(shù)化方案，通過對美國德克薩斯州2005年七到九月份的模擬發(fā)現(xiàn)非局地YSU、ACM2方案模擬得出的白天邊界層混合強(qiáng)、夾卷也強(qiáng)，從而模擬出了較高溫度和較低的濕度，局地MYJ方案則由于混合和夾卷較弱，模擬得出的溫度偏低、濕度偏高.在夜間YSU的混合作用要強(qiáng)于ACM2和MYJ方案，模擬出的溫度偏高、濕度偏低.總的來說，非局地YSU、ACM2方案要好于局地MYJ方案.Shin和Hong（2011）對比了晴空條件下WRF模式中五種不同的邊界層參數(shù)化方案，結(jié)果表明不同參數(shù)化方案模擬得出的地表物理量在白天差異較大，夜間雖然差異較小但模擬誤差明顯增大.在穩(wěn)定條件下，局地TKE閉合方案模擬性能更好，而在不穩(wěn)定條件下，非局地閉合方案則更有優(yōu)勢.Gibbs等（2011）評估了WRF模式三種邊界層參數(shù)化方案對俄克拉荷馬地區(qū)干對流邊界層的模擬能力，發(fā)現(xiàn)所有方案都高估了機(jī)械湍流，低估了熱力湍流，三種不同方案的模擬結(jié)果非常相近.

以上研究大多需要用到一些非常規(guī)觀測資料，如邊界層內(nèi)的感熱通量、潛熱通量和摩擦速度隨高度的分布.這些資料的稀缺在很大程度上限制了對邊界層方案的評估研究.總的來說，目前全面評估WRF模式中不同邊界層參數(shù)化方案對邊界層熱力和動力結(jié)構(gòu)特征影響的工作開展得較少.已開展的研究大都集中在美國中部草原區(qū)，而邊界層參數(shù)化方案在不同地區(qū)的模擬性能存在很大差異（Garcia-Diez etal.，2013），本文將首次在美國北部森林地區(qū)開展評估工作.此外，WRF是不斷發(fā)展和更新的中尺度模式，幾乎每個版本都會有新的邊界層參數(shù)化方案加入.在之前的研究中都主要對比了YSU、MYJ和ACM2等一些常用的方案，而本次研究還將著重比較WRFV3.3中新加入的UW和TEMF方案.

本文使用高分辨率中尺度WRF模式，通過改變邊界層參數(shù)化方案進(jìn)行多組試驗(yàn)，評估其對美國北部森林地區(qū)邊界層結(jié)構(gòu)的模擬能力，如物理量的垂直廓線、湍流擴(kuò)散系數(shù)、湍流通量、邊界層高度等.同時對五種不同邊界層參數(shù)化方案模擬得出的邊界層熱力和動力結(jié)構(gòu)進(jìn)行對比，給出在該地區(qū)對邊界層結(jié)構(gòu)有較好模擬能力的方案.

2 邊界層參數(shù)化方案簡介和試驗(yàn)設(shè)計(jì)

2.1 邊界層參數(shù)化方案簡介

本次研究共使用了WRF模式中五種不同邊界層方案，分別是非局地YSU（Yonsei University，Hong etal.，2006）、ACM2（Asymmetric Convective Model version 2，Pleim，2007）和TEMF（Total Energy-Mass Flux，Angevine etal.，2010）方案；局地MYJ（Mellor-Yamada-Janjic，Janjic，1994）和UW（University of Washington，Bretherton and Park，2009）方案.其中YSU、ACM2和MYJ方案在實(shí)際模擬中經(jīng)常被廣大使用者作為邊界層參數(shù)化方案的選項(xiàng)，UW和TEMF方案則是3.3版本新加入的方案.表1給出了每種邊界層方案的主要特點(diǎn)，表中M-Y2.5級方案是M-Y系列方案中的一種（Mellor and Yamada，1982），主要指的是在預(yù)報(bào)方程組中只包含一個湍流二階矩方程.

表1 邊界層方案主要特點(diǎn)Table 1 The main features of the PBL schemes

YSU邊界層參數(shù)化方案是MRF（Medium Range Forecast，Hong and Pan，1996）方案的改進(jìn)版本，次網(wǎng)格尺度擾動通量與平均量（C：u，v，θ，q）的關(guān)系為其中反梯度通量項(xiàng)γC主要解決對流邊界層中湍流通量的非局地輸送，當(dāng)邊界層的穩(wěn)定度由不穩(wěn)定轉(zhuǎn)變到穩(wěn)定時，擴(kuò)散方程就不考慮反梯度項(xiàng)卷夾通量項(xiàng)，與地表的渦動通量成比例，顯式地計(jì)算了邊界層頂與自由大氣間的卷夾通量.

ACM2方案通過引入?yún)?shù)fconv，將非局地閉合方案（Pleim and Chang，1992）與局地渦動擴(kuò)散方案相結(jié)合.與YSU方案不同，ACM2方案通過突變模塊顯式描述了非局地輸送.其湍流擴(kuò)散方程為

Mu為來自模式最低層的非局地向上的對流混合率，Mdi為從模式第i層到i-1層非局地向下的混合率，Δzi為模式層厚度，fconv用于控制非局地混合和局地混合之間的比例.（2）式右端前三項(xiàng)代表了非局地湍渦輸送，最后一項(xiàng)則表示局地湍渦輸送.

TEMF方案為解決邊界層與淺積云之間的相互作用，在局地渦動擴(kuò)散的基礎(chǔ)上考慮了上升氣流的質(zhì)量通量，因此該方案屬于非局地閉合方案.在局地渦動擴(kuò)散上，該方案通過預(yù)報(bào)湍流總能量（TE）得出湍流擴(kuò)散系數(shù)，TE為湍流動能（TKE）和勢能（TP）之和，在穩(wěn)定或中性層結(jié)時守恒（Mauritsen etal.，2007）.此外，當(dāng)大氣層結(jié)穩(wěn)定時，TE方程中浮力項(xiàng)為零，TKE方案中就不會因浮力破壞作用而抑制湍流發(fā)展.以上分析表明，TEMF方案對于淺對流和穩(wěn)定邊界層考慮的更為全面.該方案湍流通量計(jì)算方程為

方程右端第一項(xiàng)表示局地渦動擴(kuò)散引起的湍流通量，第二項(xiàng)表示上升氣流的質(zhì)量通量產(chǎn)生的湍流通量.K為渦動擴(kuò)散系數(shù)，M為上升氣流質(zhì)量通量，ψu(yù)代表上升氣流性質(zhì)，ψ代表環(huán)境氣流的性質(zhì).

局地MYJ和UW方案通過預(yù)報(bào)湍流動能（TKE）來確定湍流擴(kuò)散系數(shù)，因此它們有時也被稱作TKE閉合方案.TKE預(yù)報(bào)方程為

式中e為湍流動能，β為浮力系數(shù)，ε為分子擴(kuò)散.方程右邊第一項(xiàng)表示湍流輸送的TKE，第二、三項(xiàng)表示風(fēng)切變產(chǎn)生的TKE，第四項(xiàng)表示浮力產(chǎn)生或消耗的TKE，第五項(xiàng)表示分子擴(kuò)散消耗的TKE.湍流擴(kuò)散系數(shù)與TKE的關(guān)系為

l為混合長尺度，Sc為比例系數(shù)，不同TKE方案的差異主要表現(xiàn)在如何確定l和Sc.

2.2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)和資料

本文使用完全可壓、非靜力的WRF模式3.3版本進(jìn)行數(shù)值模擬，在模擬中采用雙向三重嵌套，其網(wǎng)格距分別為36、12和4km.每重區(qū)域的中心經(jīng)緯度均為90.27°W、45.94°N，與WLEF塔（Berger etal.，2001）所在位置的經(jīng)緯度一致，位于美國威斯康辛州北部森林地帶.模式層頂高度為100hPa，垂直層為72個不等距σ層，其中高度在2km以下的有24層，從而更好地模擬了邊界層結(jié)構(gòu).模擬時所采用的物理參數(shù)化方案包括Dudhia短波輻射方案、RRTM長波輻射方案、WSM6微物理方案和Noah陸面方案，同時在外面兩重粗網(wǎng)格中也使用了Kain-Fritsch積云對流方案.

北美區(qū)域再分析資料（NARR，Mesinger etal.，2006）為WRF模式提供初始場，并每三小時更新邊界條件.NARR資料水平分辨率為32km，時間間隔為3h，在垂直方向共有29個氣壓層，層頂高度為100hPa.模式積分時段為1999年6月8日00時至9日11時（UTC），其中前11小時作為spin-up時段，本文分析的重點(diǎn)時段為8日11時至9日11時.

本次研究共進(jìn)行五組不同試驗(yàn)，每組試驗(yàn)使用不同邊界層參數(shù)化方案，即分別采用2.1節(jié)介紹的五種邊界層參數(shù)化方案，評估WRF模式對美國北部森林地區(qū)邊界層結(jié)構(gòu)的模擬能力，并給出對該地區(qū)邊界層結(jié)構(gòu)有較好模擬能力的方案.

在評估WRF模擬性能時，需要使用無線電探空儀測出的不同時刻溫度、濕度、風(fēng)速垂直廓線和WLEF塔（45.94°N，90.27°W，472m）觀測得出的距地30和396m處溫度、濕度、風(fēng)速、湍流通量等時間序列及邊界層高度資料，其中邊界層高度包括白天混合層高度和夜間穩(wěn)定邊界層高度，白天混合層高度由風(fēng)廓線雷達(dá)觀測得到，夜間穩(wěn)定邊界層高度由CO2的濃度決定（Yi etal.，2001）.WLEF塔共有三層基本氣象要素和湍流通量的觀測資料，其中距地122m處的觀測數(shù)據(jù)與探空資料和模擬值進(jìn)行對比時發(fā)現(xiàn)可能存在較大的觀測誤差，在下文分析中不予考慮.由于模擬區(qū)域地勢平坦，氣象要素分布較為均勻，在模擬與觀測作比較時，采取了Gibbs等（2011）的方法，取模式中心五個點(diǎn)的區(qū)域平均值.

3 結(jié)果分析

3.1 天氣形勢分析

圖1給出了模擬期間不同時刻850hPa位勢高度場和風(fēng)場形勢.在整個模擬期，美國東南部一直受高壓控制，但其強(qiáng)度隨時間有所減弱.圖1a為模擬開始時間，西北—東南走向的高壓脊一直延伸到美國西北部，加拿大南端為一低槽，模擬的中心區(qū)域主要位于高壓脊的前部、低壓槽的后部，風(fēng)場表現(xiàn)為西北風(fēng).隨著系統(tǒng)的東移，在8日12時高壓脊的前部已基本移到模擬區(qū)域的中心，位勢高度大約升高了2gpdm，風(fēng)向由西北風(fēng)轉(zhuǎn)變?yōu)槠黠L(fēng).隨著系統(tǒng)的繼續(xù)東移，在9日00時模擬的中心點(diǎn)已經(jīng)位于高壓脊的后部，位勢高度有小幅下降，風(fēng)向由偏西風(fēng)轉(zhuǎn)變?yōu)槠巷L(fēng).圖1d為模擬結(jié)束時間，此時整個高壓脊基本通過了模擬的中心區(qū)域，位勢高度和風(fēng)向較前一時刻變化不大.

以上分析表明在整個模擬時段內(nèi)，模擬區(qū)域的中心主要受高壓脊控制，天氣形勢以晴空為主，不存在大尺度的對流和大規(guī)模的云系統(tǒng)，主要就是白天太陽加熱地面引起湍流混合.這種天氣形勢與Sanjay（2008），Shin和Hong（2011），Gibbs等（2011）進(jìn)行個例研究所選取的天氣狀況十分相似.

3.2 參數(shù)化方案對邊界層結(jié)構(gòu)影響

3.2.1 物理量的垂直廓線

邊界層內(nèi)氣象要素的垂直分布能很好地體現(xiàn)出邊界層熱力和動力結(jié)構(gòu)，圖2給出了不同邊界層參數(shù)化方案模擬得出的白天位溫廓線.白天大氣為不穩(wěn)定層結(jié)，隨著地表向上的熱通量逐漸增加，湍流混合得到加強(qiáng)，混合層高度不斷增加.圖2a為8日上午09時（LST，LST＝UTC-6）位溫廓線圖，由無線電探空儀測出的廓線可知，在500m以下位溫廓線表現(xiàn)為明顯的中性層結(jié)（混合層），位溫隨高度變化很小，而在500和1000m之間為強(qiáng)逆溫層，其位溫隨高度的增加率要遠(yuǎn)大于1000m以上的自由大氣.每種方案都能模擬出500m以下的中性層結(jié)和500至1000m之間的強(qiáng)逆溫層，但模擬的位溫在混合層和強(qiáng)逆溫層要比觀測值低1K左右，不同方案之間差異較小.

圖2b為上午10時位溫廓線圖，由觀測資料可看出中性層結(jié)的大氣高度與前一時刻相比有明顯增加趨勢，即混合層高度快速增加.這主要是因?yàn)樘栞椛涞牟粩嘣鰪?qiáng)，地表熱通量也不斷增加，于是由浮力產(chǎn)生的湍流動能不斷增加，邊界層內(nèi)強(qiáng)的湍流混合能發(fā)展到更高的高度.模擬與實(shí)測相比，位溫在混合層內(nèi)仍存在1K左右的冷偏差，模擬的混合層高度也要明顯低于實(shí)測，兩者相差近300m，WRF模式并沒有很好地體現(xiàn)出湍流混合快速增強(qiáng)的趨勢，混合層增高幅度要明顯低于實(shí)測.不同方案之間的差異較前一時刻有增大趨勢，非局地YSU和ACM2方案的混合層高度要高于其他方案，同時500m以下YSU方案模擬的位溫值也為所有方案中最高，與實(shí)況最為接近，這表明在層結(jié)不穩(wěn)定時考慮非局地大渦輸送的方案更為合理.但是同樣考慮了非局地輸送的TEMF方案，在200m以上就出現(xiàn)了較強(qiáng)的穩(wěn)定層結(jié)，并且混合層與自由大氣之間的強(qiáng)逆溫層也沒有得到充分體現(xiàn)，這表明用該方案模擬得出的混合強(qiáng)度在邊界層內(nèi)明顯偏弱，而在邊界層與自由大氣的過渡帶中明顯偏強(qiáng)，無法很好地體現(xiàn)出邊界層的熱力結(jié)構(gòu).

圖2c為正午12時位溫廓線圖，隨著湍流混合的持續(xù)加強(qiáng)，混合層高度較2小時前又有增加，觀測的位溫值接近304K，模擬得出的混合層仍舊偏冷和偏低.不同方案之間的差異與圖2b基本相似，非局地YSU和ACM2方案得出了較高和較暖的混合層，更接近實(shí)際.TEMF方案依然無法模擬出邊界層的層結(jié)特征，在邊界層的中上部仍然表現(xiàn)為較強(qiáng)的穩(wěn)定層結(jié)，這與實(shí)測廓線存在較大差異.圖2d為下午16時位溫廓線圖，這一時刻所有方案都能模擬出邊界層的主要結(jié)構(gòu)，模擬和觀測的混合層高度都接近1500m，YSU和ACM2方案模擬效果依然最好，其模擬的位溫值十分接近觀測值，其他方案模擬得出的混合層內(nèi)的位溫值要比實(shí)測低2K左右.與前幾個時刻相比，TEMF方案此時的模擬能力有很大提高，基本能模擬出混合層和強(qiáng)逆溫層.

水汽含量也能很好地表征邊界層內(nèi)湍流混合強(qiáng)度，圖3給出了不同邊界層參數(shù)化方案模擬得出的白天水汽混合比廓線.圖3a、3b分別為上午09時和10時廓線圖，在邊界層內(nèi)模擬的水汽混合比要比觀測值高2g／kg左右，不同方案之間也存在一些差異.非局地YSU和ACM2方案模擬的水汽混合比在邊界層中下部較其他方案要偏小，地面的水汽能輸送到更高高度.局地MYJ和UW方案模擬的結(jié)果基本一致，邊界層下部向上輸送的水汽通量較非局地方案要偏弱.總之，非局地方案通過增加大渦輸送項(xiàng)加強(qiáng)了湍流混合強(qiáng)度，使模擬得出的廓線更接近實(shí)際.TEMF方案與其他方案存在很大差異，盡管其也考慮了大尺度的湍渦輸送，但是由于局地湍流輸送明顯偏弱，模擬的水汽混合比廓線在邊界層內(nèi)梯度明顯偏大，沒有體現(xiàn)出邊界層內(nèi)水汽的垂直結(jié)構(gòu).

圖1 NARR資料850hPa位勢高度場（陰影，單位：gpdm）和風(fēng)場（箭頭，單位：m·s-1）疊加，十字符號代表模擬區(qū)域中心位置Fig.1 850hPa geopotential heights（shaded，unit：gpdm）and winds（arrow，unit：m·s-1）from NARR data，cross mark indicates the centre position in the simulation region

圖2 白天模擬和觀測位溫垂直廓線（a）09∶00 8th LST；（b）10∶00 8th LST；（c）12∶00 8th LST；（d）16∶00 8th LST.Fig.2 Simulated and observed vertical profiles of potential temperature in daytime

圖3 c為正午12時水汽混合比廓線圖，模擬值依舊比觀測值要大.不同方案之間的差異較前幾個時刻要更為顯著，非局地ACM2方案模擬的邊界層內(nèi)水汽混合比要比局地MYJ方案低2g／kg左右，這主要是由于ACM2方案的湍流混合強(qiáng)度比MYJ方案要強(qiáng)，使得水汽能向更高高度輸送，這樣低層空氣就會失去更多的水汽，從而模擬出較低的水汽混合比.TEMF方案在這一時刻仍表現(xiàn)出弱的局地湍流混合，模擬的水汽含量隨高度明顯降低，完全不符合實(shí)際情況.圖3d為下午16時水汽混合比廓線圖，ACM2方案模擬的廓線基本與觀測相一致，而局地MYJ、UW方案比觀測值高出近2g／kg，非局地TEMF方案在這一時刻基本能體現(xiàn)出邊界層內(nèi)水汽垂直分布特征，水汽混合比隨高度的變化明顯減弱.總的來說，不同方案之間的水汽垂直分布差異與位溫垂直分布差異極其相似，這主要是因?yàn)樵诿總€方案中使用的湍流水汽交換系數(shù)與熱量交換系數(shù)一致，非局地YSU和ACM2方案的湍流混合強(qiáng)度要明顯強(qiáng)于其他三種方案.

與位溫和水汽混合比相比，觀測的風(fēng)速廓線（圖4）在邊界層內(nèi)存在較大的波動，所有方案能成功模擬出風(fēng)速的基本趨勢，但都無法表現(xiàn)出由湍流運(yùn)動引起的風(fēng)速擾動.圖4a、4b分別為上午09時和10時風(fēng)速廓線圖，不同方案之間差異較小，TEMF方案由于其較弱的局地湍流混合，導(dǎo)致向下的動量輸送也偏弱，在邊界層內(nèi)風(fēng)速隨高度基本呈現(xiàn)出線性增加趨勢，沒有很好地體現(xiàn)出邊界層內(nèi)的湍流混合作用.

圖4c為正午12時廓線圖，每種方案的模擬結(jié)果非常類似，TEMF方案與其他四種方案都很好地表現(xiàn)出了邊界層內(nèi)強(qiáng)的動量混合，風(fēng)速隨高度幾乎不變，與觀測值基本吻合.圖4d為下午16時廓線圖，模擬的風(fēng)速值要比觀測值高出約2m／s，除TEMF方案以外，局地和非局地方案都能很好地描述風(fēng)速隨高度變化的總體特征.TEMF方案得到的風(fēng)速隨高度有明顯的增加趨勢，與上午09時和10時的風(fēng)廓線非常類似，無法模擬出不穩(wěn)定層結(jié)下邊界層內(nèi)風(fēng)速垂直分布均勻的特征.

與風(fēng)速相似，觀測的風(fēng)向在邊界層內(nèi)也有比較大的波動（圖5），WRF模式依然無法給出這種特征.在整個白天五種邊界層方案模擬的結(jié)果幾乎一致，都能很好地反映出廓線的總體特征.但在上午09時和10時模擬的結(jié)果存在系統(tǒng)性誤差，觀測的風(fēng)向?yàn)闁|南風(fēng)，而模擬的結(jié)果卻為西南風(fēng).正午12時和下午16時這種誤差明顯減小，模擬的風(fēng)向基本與觀測一致.

不同方案模擬出的邊界層內(nèi)物理量垂直廓線的差異主要是由這些方案給出的湍流混合和卷夾強(qiáng)度不同引起的.以8日10時為例，圖6為這一時刻湍流熱通量和水汽通量廓線圖，可以看到非局地YSU和ACM2方案得到的邊界層與自由大氣之間的負(fù)熱通量絕對值最大、邊界層中上部水汽通量最大，表明這2種方案給出的邊界層內(nèi)湍流混合強(qiáng)度和卷夾強(qiáng)度較強(qiáng)，從而使得模擬的湍流混合層較高.TEMF方案得到的負(fù)熱通量絕對值和水汽通量最小，表明湍流混合強(qiáng)度較弱，從而使得混合層難以發(fā)展，無法很好地體現(xiàn)出邊界層的結(jié)構(gòu).局地MYJ和UW方案得到的負(fù)熱通量絕對值和水汽通量要小于YSU和ACM2方案，即湍流混合強(qiáng)度要弱于非局地YSU和ACM2方案，但也能基本模擬出湍流混合層.

表2總結(jié)了所有方案對白天邊界層內(nèi)氣象要素模擬的絕對誤差（Δ），其表達(dá)式為

其中Ai代表模擬值，Bj代表觀測值，m和n分別表示邊界層高度以下模擬和觀測的樣本數(shù).表中加粗字體所對應(yīng)的方案為模擬該要素的最佳方案，非局地YSU和ACM2方案對白天位溫和水汽混合比模擬較為準(zhǔn)確，局地MYJ和UW方案模擬的風(fēng)速和風(fēng)向更為合理，TEMF方案模擬效果最差.

表2 不同方案對白天邊界層內(nèi)氣象要素模擬的絕對誤差Table 2 Simulation absolute error of meteorological elements in the boundary layer with different schemes at daytime

圖3 白天模擬和觀測水汽混合比垂直廓線（a）09∶00 8th LST；（b）10∶00 8th LST；（c）12∶00 8th LST；（d）16∶00 8th LST.Fig.3 Simulated and observed vertical profiles of vapour mixing ratio in daytime

圖4 白天模擬和觀測風(fēng)速垂直廓線（a）09∶00 8th LST；（b）10∶00 8th LST；（c）12∶00 8th LST；（d）16∶00 8th LST.Fig.4 Simulated and observed vertical profiles of wind speed in daytime

圖5 白天模擬和觀測風(fēng)向垂直廓線（a）09∶00 8th LST；（b）10∶00 8th LST；（c）12∶00 8th LST；（d）16∶00 8th LST.Fig.5 Simulated and observed vertical profiles of wind direction in daytime

圖6 8日10時（LST）模擬的湍流熱通量（a）和水汽通量（b）垂直廓線Fig.6 Simulated vertical profiles of turbulent heat flux（a）and water vapor flux（b）at 10∶00 8th（LST）

圖7 8日05時（LST）模擬和觀測位溫（a）、水汽混合比（b）、風(fēng)速（c）、風(fēng)向（d）垂直廓線Fig.7 Simulated and observed vertical profiles of potential temperature（a），vapour mixing ratio（b），wind speed（c），wind direction（d）at 05∶00 8th（LST）

夜間低空急流是穩(wěn)定邊界層內(nèi)風(fēng)場的主要特征，穩(wěn)定層結(jié)下的間歇性湍流可以使邊界層上部不受地表摩擦影響，于是加速了邊界層上部的氣流（Stull，1988；Banta etal.，2002）.各方案都能成功模擬出近地層風(fēng)速隨高度快速增加和120m處的低空急流，在剩余層內(nèi)，模擬的風(fēng)速值要大于觀測值，不同方案之間差異較小.邊界層內(nèi)風(fēng)向的模擬與白天相似，各方案依然存在系統(tǒng)性誤差，觀測的風(fēng)向?yàn)闁|北風(fēng)，而模擬的風(fēng)向?yàn)槲鞅憋L(fēng).

總的來說，WRF模式能準(zhǔn)確地模擬出穩(wěn)定邊界層內(nèi)強(qiáng)逆溫、逆濕和低空急流等熱力和動力結(jié)構(gòu)，不同參數(shù)化方案之間的差異要遠(yuǎn)小于模擬白天對流邊界層時的差異.

3.2.2 湍流擴(kuò)散系數(shù)

邊界層參數(shù)化過程主要就是確定湍流交換系數(shù).在所有方案中，局地湍流輸送都滿足如下關(guān)系：

其中C為預(yù)報(bào)量，KC為湍流交換系數(shù).可見在預(yù)報(bào)量的局地梯度一定時，交換系數(shù)決定了局地湍流混合強(qiáng)度.圖8給出了不同時刻的湍流交換系數(shù)，在模式中并不是所有方案都輸出該變量，因此只能對有交換系數(shù)輸出的方案進(jìn)行比較.圖8a、8b給出了正午12時湍流交換系數(shù)，大的湍流交換系數(shù)表明此刻湍流運(yùn)動很強(qiáng)，TEMF方案與其他方案相比存在明顯差異，在整個邊界層內(nèi)該方案預(yù)報(bào)的交換系數(shù)僅為其他方案的1／5左右，但在邊界層頂部以上，卻要遠(yuǎn)大于其他方案.湍流交換系數(shù)的這種垂直分布帶來了邊界層內(nèi)混合偏弱，而在邊界層與自由大氣的過渡帶中混合偏強(qiáng)，這與該方案在白天得到的物理量垂直廓線完全吻合，這也進(jìn)一步證明了湍流參數(shù)化方案對于邊界層的結(jié)構(gòu)有重要影響.其次，由圖也可知非局地YSU方案得到的湍流交換系數(shù)并不大于局地MYJ和UW方案，而由前面的分析可知在白天非局地方案湍流混合要強(qiáng)于局地方案，可見增加反梯度通量項(xiàng)會明顯加強(qiáng)湍流混合，更符合實(shí)際.

圖8c、8d給出了夜間02時湍流交換系數(shù)，相比于正午12時數(shù)值大幅減小.YSU方案中的湍流交換系數(shù)要明顯大于其他方案，這很可能會使其夜間湍流混合強(qiáng)度大于實(shí)際觀測，這種強(qiáng)的湍流混合所帶來的模擬誤差將會在下文的分析中得到體現(xiàn).這一現(xiàn)象與Storm等（2009），Draxl等（2010），Shin和Hong（2011）等人的研究結(jié)果非常相似，他們在進(jìn)行個例研究時也發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定層結(jié)下，YSU方案的湍流混合強(qiáng)度要明顯強(qiáng)于其他一些方案，從而造成較大模擬偏差.

圖8 8日12時（LST，a，b）和9日02時（LST，c，d）湍流熱量、水汽交換系數(shù)（a，c）、湍流動量交換系數(shù)（b，d）垂直廓線Fig.8 Vertical profiles of turbulent heat and water vapor exchange coefficient（a，c），turbulent momentum exchange coefficient（b，d）at 12∶00 8th（LST，a，b）and 02∶00 9th（LST，c，d）

3.2.3 湍流通量和摩擦速度

地表通量作為大氣下邊界強(qiáng)迫場，對邊界層結(jié)構(gòu)特征有重要影響.相比于邊界層參數(shù)化方案，地表感熱、潛熱通量和摩擦速度更依賴于陸面方案.圖9a、9b、9c分別給出了地表感熱、潛熱通量和摩擦速度.由于使用了相同的陸面方案，不同邊界層方案得出的結(jié)果基本相似.白天模擬的地表感熱通量要小于觀測值，這一誤差也導(dǎo)致白天大部分時間模擬的混合層高度偏低.夜間模擬與觀測的感熱通量十分接近，但是YSU方案在18時以后通量值要略小于觀測值，這和該方案夜間強(qiáng)湍流混合導(dǎo)致近地表溫度較高有關(guān).潛熱通量在白天11時以后模擬值要大于觀測值，這可能是白天模擬的邊界層濕度過大的主要原因，而夜間模擬值與實(shí)測十分接近.總之，地表通量的誤差很可能是模擬的位溫、水汽等在邊界層內(nèi)出現(xiàn)系統(tǒng)性偏差的主要原因.

地表摩擦速度表征了機(jī)械湍流的強(qiáng)度，其模擬值的整體趨勢與實(shí)測基本一致，但在白天要略低于實(shí)測，夜間卻要高于實(shí)測.TEMF方案白天的模擬值要遠(yuǎn)小于其他方案，YSU方案夜間的模擬值要大于其他方案，上述模擬誤差對于TEMF方案白天混合偏弱和YSU方案夜間混合偏強(qiáng)起到了一定的作用.

隨著房建工程規(guī)模的不斷擴(kuò)大，傳統(tǒng)的施工技術(shù)無法滿足實(shí)際的建設(shè)需求，為了進(jìn)一步提升建筑項(xiàng)目的施工水平，企業(yè)相關(guān)技術(shù)人員應(yīng)深入進(jìn)行技術(shù)創(chuàng)新工作。作為一種高效的技術(shù)方法，鉆孔灌注樁施工技術(shù)可以借助鋼管擠壓以及機(jī)械鉆孔等方法提高工程的建設(shè)速度，在保證施工質(zhì)量的同時縮短工程建設(shè)周期，避免出現(xiàn)不必要的成本支出，促進(jìn)鉆孔灌注樁施工的順利進(jìn)行，確保施工企業(yè)獲得穩(wěn)定健康發(fā)展。

當(dāng)通量進(jìn)入大氣以后，其在邊界層內(nèi)的輸送主要受邊界層參數(shù)化方案影響.圖9d、9e、9f分別給出了396m處感熱、潛熱通量和摩擦速度.觀測的感熱通量在08時出現(xiàn)負(fù)值，表明此時該層正好位于卷夾層內(nèi)，非局地YSU、ACM2方案卷夾強(qiáng)度要明顯強(qiáng)于其他方案，其中YSU方案最接近實(shí)際觀測.強(qiáng)的卷夾使得更多高位溫、低水汽混合比的自由大氣進(jìn)入邊界層內(nèi)，這對以上兩種方案能較準(zhǔn)確地模擬出白天位溫和水汽混合比有一定貢獻(xiàn).在09時到11時之間，觀測得到的卷夾層已經(jīng)超過396m，但所有方案模擬出的卷夾層仍包含該層.這種誤差可能是偏小的地表感熱通量引起模擬的混合層偏低.11時以后，非局地YSU、ACM2方案得到的感熱通量要大于其他方案，大的感熱通量與強(qiáng)的湍流混合密切相關(guān)，更接近觀測.夜間不同方案之間差異較小.

圖9 地面（a，b，c）、396m處（d，e，f）模擬和觀測感熱通量（a，d）、潛熱通量（b，e）、摩擦速度（c，f）時間序列Fig.9 Times series of simulated and observed sensible heat flux（a，d），latent heat flux（b，e），friction velocity（c，f）at surface（a，b，c）and 396mheight（d，e，f）

圖10 觀測和使用Ri數(shù)法（a）及TKE法（b）得出模擬的邊界層高度時間序列Fig.10 Times series of observed and simulated PBL height diagnosed by Ri number（a）and TKE（b）

模擬的396m處潛熱通量和觀測基本吻合，其誤差主要是白天若干時刻模擬值要大于實(shí)際值.非局地YSU、ACM2方案在清晨模擬的潛熱通量要大于其他方案，而在正午其值又是最小，更符合實(shí)際情況.不同方案模擬的396m處摩擦速度整體趨勢基本接近實(shí)測，非局地YSU、ACM2方案又成功模擬出上午11時之前摩擦速度快速增加的過程，11時以后所有方案都高估了摩擦速度.

總之白天非局地YSU、ACM2方案得到的396m處熱通量和摩擦速度分布要好于其他方案，夜間不同方案之間差異較小.此外，模擬的感熱通量整體要小于觀測，摩擦速度整體要大于觀測，表明低估了浮力湍流，高估了機(jī)械湍流，這一結(jié)果與Gibbs等（2011）的結(jié)論存在一定的相似性.

3.2.4 邊界層高度

邊界層高度也是反映邊界層結(jié)構(gòu)的重要變量，圖10給出了觀測和模擬的邊界層高度時間序列.不同參數(shù)化方案分別使用了不同方法確定邊界層高度，為了統(tǒng)一本文使用相同的方法確定邊界層高度（Xie etal.，2012）.首先使用ACM2方案中理查森（Ri）數(shù)法（Pleim，2007）診斷邊界層高度，其中

式中θ為位溫，θs為地表處位溫，U為水平風(fēng)速，h為邊界層高度，取8.5，θ 為模1式最低層的位溫，wm為對流速度尺度，為地表感熱通量，對于不穩(wěn)定邊界層，使用該式時先要計(jì)算出對流不穩(wěn)定層頂zmix值，該值由θzmix＝θ1獲得，然后在zmix高度以上的卷夾區(qū)內(nèi)逐層計(jì)算從對流不穩(wěn)定層頂zmix往上的體積理查森數(shù)Ri，若Ri≥0.5，則此層便是邊界層高度值.計(jì)算穩(wěn)定邊界層時，θs＝θ1，并直接假定zmix＝0.由于觀測資料只給出白天混合層的高度，使用上述方法計(jì)算不穩(wěn)定邊界層高度時只需得出zmix即可.圖10a為使用Ri數(shù)法診斷出的邊界層高度時間序列，與觀測值相比白天低估了混合層高度，夜間高估了邊界層高度，這一誤差主要由模式低估了白天浮力湍流，高估了夜間機(jī)械湍流造成的.不同方案之間也存在一些差異，在白天非局地方案模擬出的混合層高度要高于局地方案，更接近觀測值，可見在對流邊界層中考慮了非局地大渦輸送的方案更為合理.夜間ACM2方案最接近觀測，其他方案都明顯高于實(shí)測值.

同樣本文也使用邊界層參數(shù)化方案中經(jīng)常使用的湍流動能（TKE）法來確定邊界層高度，即當(dāng)某層預(yù)報(bào)的TKE首次小于某一給定值時，就把該層高度定為邊界層高度.根據(jù)Janjic（2002），這一給定值取為0.1m2·s-2，并把白天診斷出的邊界層高度近似等于混合層高度.圖10b為使用TKE法診斷出的邊界層高度時間序列，由于在模式中只有局地MYJ和UW方案預(yù)報(bào)TKE，因此也只能獲得這兩種方案的邊界層高度值，其中MYJ方案得出的邊界層高度要高于Ri數(shù)診斷的高度，而UW方案卻恰好相反.使用Ri數(shù)法時，上述兩種方案得出的邊界層高度十分接近，但使用TKE法后差異明顯加大，可見該方法在確定邊界層高度時可能存在一定的不確定性.

3.3 參數(shù)化方案對邊界層內(nèi)氣象要素預(yù)報(bào)影響

好的邊界層參數(shù)化方案能合理地描述邊界層結(jié)構(gòu)特征，同時對邊界層內(nèi)氣象要素也有較強(qiáng)的預(yù)報(bào)能力.圖11為30m處模擬和觀測的氣象要素時間序列，所有方案白天模擬的溫度要低于實(shí)測，最高氣溫出現(xiàn)的時間比觀測也推遲一個小時.白天非局地YSU、ACM2方案強(qiáng)的湍流混合和卷夾使得模擬的氣溫要高于其他方案，更接近觀測值.夜間YSU方案強(qiáng)的湍流混合使其模擬的氣溫要明顯高于其他方案和觀測值.水汽混合比在整個模擬時段內(nèi)模擬值都要高于實(shí)測，非局地YSU、ACM2方案得出的水汽混合比要小于其他方案，與實(shí)際值更為吻合，但YSU方案夜間強(qiáng)的湍流混合作用導(dǎo)致其值在22時以后有明顯上升趨勢，與實(shí)際下降趨勢完全相反.模擬的風(fēng)速在正午12時以前基本接近觀測值，但12時以后要明顯大于觀測值，風(fēng)速偏大的部分原因是模式高估了夜間地表摩擦速度，局地方案的模擬值較非局地方案更接近實(shí)際.模擬的風(fēng)向在正午12時以前為偏西風(fēng)，但觀測值主要是偏東風(fēng)，模式存在較大的系統(tǒng)性誤差，12時以后模擬和觀測都為南風(fēng)，不同方案之間差異較小.

圖12為396m處模擬和觀測的氣象要素時間序列，同樣白天強(qiáng)的湍流混合和卷夾使得非局地YSU、ACM2方案模擬的氣溫要高于其他方案，更接近觀測值.夜間396m已經(jīng)位于邊界層上部甚至進(jìn)入自由大氣，YSU方案強(qiáng)的湍流混合使其模擬的氣溫在00時以后低于其他方案和觀測值，這與邊界層下部（30m）完全相反.模擬的水汽混合比在整個模擬時段內(nèi)呈現(xiàn)出增加趨勢，觀測中的22時以后顯著下降趨勢并沒得到體現(xiàn).模擬的風(fēng)速與風(fēng)向誤差與30m處相似，不同方案之間差異較小.

總的來說白天非局地YSU、ACM2方案強(qiáng)的湍流混合和卷夾帶來了較好的預(yù)報(bào)效果，但夜間YSU方案強(qiáng)的湍流混合作用明顯影響了其預(yù)報(bào)能力.表3給出了8日05時至9日05時不同方案對30和396 m處氣象要素預(yù)報(bào)的平均誤差（ME），其表達(dá)式為

圖11 30m處模擬和觀測溫度（a）、水汽混合比（b）、風(fēng)速（c）、風(fēng)向（d）時間序列Fig.11 Times series of simulated and observed temperature（a），vapour mixing ratio（b），wind speed（c），wind direction（d）at 30mheight

圖12 396m處模擬和觀測溫度（a）、水汽混合比（b）、風(fēng)速（c）、風(fēng)向（d）時間序列Fig.12 Times series of simulated and observed temperature（a），vapour mixing ratio（b），wind speed（c），wind direction（d）at 396mheight

表3 不同方案對30m和396m處氣象要素預(yù)報(bào)的平均誤差Table 3 Mean error of predicting meteorological elements at 30mand 396mheight with different schemes

其中Pi代表模擬值，Oi代表觀測值（張碧輝等，2012）.表中加粗字體所對應(yīng)的方案為模擬該要素的最佳方案，非局地YSU、ACM2方案對溫度和水汽混合比模擬效果最好，但局地MYJ方案對風(fēng)速和風(fēng)向的模擬有一定優(yōu)勢.

4 結(jié)論

本文使用高分辨率中尺度WRF模式，通過改變邊界層參數(shù)化方案進(jìn)行多組試驗(yàn)，評估該模式對美國北部森林地區(qū)邊界層結(jié)構(gòu)的模擬能力，同時比較了五種不同邊界層參數(shù)化方案模擬得出的邊界層熱力和動力結(jié)構(gòu)，得出以下結(jié)論：

（1）除個別方案外，配合不同邊界層方案的WRF模式都能成功模擬出白天對流邊界層強(qiáng)湍流混合特征和夜間穩(wěn)定邊界層內(nèi)強(qiáng)逆溫、逆濕和低空急流等熱力和動力結(jié)構(gòu).

（2）非局地YSU、ACM2方案在白天表現(xiàn)出強(qiáng)的湍流混合和卷夾，相比于局地MYJ、UW方案，模擬的對流邊界層溫度更高、濕度更低、混合層高度更高、感熱通量更大，更接近實(shí)際觀測，這表明在不穩(wěn)定層結(jié)下考慮非局地大渦輸送更為合理，但局地方案在風(fēng)速和風(fēng)向的預(yù)報(bào)上存在一定優(yōu)勢.TEMF方案得到的白天局地湍流混合強(qiáng)度為所有方案中最弱，混合層難以發(fā)展，模擬出的物理量垂直廓線存在較大誤差，無法體現(xiàn)對流邊界層內(nèi)氣象要素垂直分布均勻的特點(diǎn).

（3）對于夜間穩(wěn)定邊界層的模擬，不同參數(shù)化方案之間的差異較小，但是YSU方案在一定程度上高估了機(jī)械湍流，導(dǎo)致局地湍流混合偏強(qiáng)，從而影響了其對穩(wěn)定邊界層的模擬能力.

（4）所有方案模擬出的感熱通量白天要小于觀測，摩擦速度夜間要大于觀測，這表明低估了浮力湍流，同時高估了機(jī)械湍流.這一不足造成了模式模擬的白天混合層高度低于實(shí)際觀測，而夜間穩(wěn)定邊界層高度高于實(shí)際觀測.

新加入WRFV3.3的兩種方案在整個模擬期間的表現(xiàn)存在顯著差異，TEMF方案盡管考慮了對流邊界層的非局地湍流輸送，但模擬效果并不理想.白天預(yù)報(bào)的湍流交換系數(shù)垂直分布與其他方案之間有明顯區(qū)別，其值在邊界層內(nèi)偏小，而在邊界層頂部以上偏大，該方案還需不斷進(jìn)行改進(jìn)和測試.局地UW方案的模擬結(jié)果與局地MYJ方案非常接近，表現(xiàn)相對穩(wěn)定.

本文主要討論了邊界層參數(shù)化方案對美國北部森林地區(qū)邊界層結(jié)構(gòu)模擬的影響，使用與上文相同的方法對我國東北森林地區(qū)進(jìn)行了數(shù)值模擬，發(fā)現(xiàn)5種不同邊界層參數(shù)化方案對該地區(qū)邊界層的模擬差異與美國北部森林地區(qū)基本類似，可見本文所得結(jié)論基本適用于我國東北森林地區(qū).

本次試驗(yàn)受觀測資料的限制，與Sanjay（2008），Shin和Hong（2011），Gibbs等（2011）進(jìn)行個例研究時十分相似，只進(jìn)行了一天時間的模擬和分析，所得結(jié)論可能存在一定的不確定性.

Angevine W M，Jiang H，Mauritsen T.2010.Performance of an eddy diffusivity-mass flux scheme for shallow cumulus boundary layers.Mon.Wea.Rev.，138（7）：2895-2912.

Banta R M，Newsom R K，Lundquist J K，etal.2002.Nocturnal low-level jet characteristics over Kansas during CASES-99.Bound.Layer Meteor.，105（2）：221-252.

Berg L K，Zhong S.2005.Sensitivity of MM5-simulated boundary layer characteristics to turbulence parameterizations.J.Appl.Meteorol.，44（9）：1467-1483.

Berger B W，Davis K J，Yi C，etal.2001.Long-term carbon dioxide fluxes from a very tall tower in a northern forest：Flux measurement methodology.J.Atmos.Oceanic Technol.，18（4）：529-542.

Braun S A，Tao W.2000.Sensitivity of high-resolution simulations of hurricane Bob（1991）to planetary boundary layer parameterizations.Mon.Wea.Rev.，128（12）：3941-3961.

Bretherton C S，Park S.2009.A new moist turbulence parameterization in the community atmosphere model.J.Climate，22（12）：3422-3448.

Draxl C，Hahmann A，Pena A，etal.2010.Validation of boundarylayer winds from WRF mesoscale forecasts with application to wind energy forecasting.／／19th Symposium on Boundary-Layers and Turbulence.Paper 1B.1，1-7.

Garcia-Diez M，F(xiàn)ernandez J，F(xiàn)ita L，etal.2013.Seasonal dependence of WRF model biases and sensitivity to PBL schemes over Europe.Quart.J.Roy.Meteor.Soc.，139（671）：501-514，doi：10.1002／qj.1976.

Gibbs J A，F(xiàn)edorovich E，Eijk A M J V.2011.Evaluating Weather Research and Forecasting（WRF）model predictions of turbulent flow parameters in a dry convective boundary layer.J.Appl.Meteor.Climatol.，50（12）：2429-2444.

Han Z，Sakurai T，Ueda H，etal.2008.MICS-Aisa II：Model intercomparison and evaluation of ozone and relevant species.Atmos.Environ.，42（15）：3491-3509.

Hong S，Pan H.1996.Nonlocal boundary layer vertical diffusion in a medium-range forecast model.Mon.Wea.Rev.，124（10）：2322-2339.

Hong S，Noh Y，Dudhia J.2006.A new vertical diffusion package with an explicit treatment of entrainment processes.Mon.Wea.Rev.，134（9）：2318-2341.

Hu X，Nielsen-Gammon J W，Zhang F.2010.Evaluation of three planetary boundary layer schemes in the WRF model.J.Appl.Meteor.Climatol.，49（9）：1831-1844.

Janjic Z I.1994.The step-mountain eta coordinate model：Further developments of the convection，viscous sublayer，and turbulence closure schemes.Mon.Wea.Rev.，122（5）：927-945.

Janjic Z I.2002.Nonsingular implementation of the Mellor-Yamada Level 2.5scheme in the NCEP Meso model.NCEP Off.Note 437，1-61.

Li X，Pu Z.2008.Sensitivity of numerical simulation of early rapid intensification of hurricane Emily（2005）to cloud microphysical and planetary boundary layer parameterizations.Mon.Wea.Rev.，136（12）：4819-4838.

Mauritsen T，Svensson G，Zilitinkevich S S，etal.2007.A total turbulent energy closure model for neutrally and stably stratified atmospheric boundary layers.J.Atmos.Sci.，64（11）：4113-4126.

Mellor G L，Yamada T.1982.Development of a turbulence closure model for geophysical fluid problems.Rev.Geophys.Space Phys.，20（4）：851-875.

Mesinger F，DiMego G，Kalnay E，etal.2006.North American regional reanalysis.Bull.Amer.Meteor.Soc.，87（3）：343-360.

Miao J，Wyser K，Chen D，etal.2009.Impacts of boundary layer turbulence and land surface process parameterizations on simulated sea breeze characteristics.Ann.Geophys.，27（6）：2303-2320.

Pleim J E，Chang J S.1992.A non-local closure model for vertical mixing in the convective boundary layer.Atmos.Environ.，26（6）：965-981.

Pleim J E.2007.A combined local and nonlocal closure model for the atmospheric boundary layer.Part I：model description and testing.J.Appl.Meteor.Climatol.，46（9）：1383-1395.

Sanjay J.2008.Assessment of atmospheric boundary layer processes represented in the numerical model MM5for a clear sky day using LASPEX observations.Bound.Layer Meteor.，129（1）：159-177.

Shin H H，Hong S.2011.Intercomparison of planetary boundarylayer parametrizations in the WRF model for a single day from CASES-99.Bound.Layer Meteor.，139（2）：261-281.

Srinivas C V，Venkatesan R，Bhaskar Rao D V，etal.2007a.Numerical simulation of Andhra severe cyclone（2003）：Model sensitivity to the boundary layer and convection parameterization.Pure Appl.Geophys.，164（8-9）：1465-1487.

Srinivas C V，Venkatesan R，Singh A B.2007b.Sensitivity of mesoscale simulations of land-sea breeze to boundary layer turbulence parameterization.Atmos.Environ.，41（12）：2534-2548.

Storm B，Dudhia J，Basu S，etal.2009.Evaluation of the Weather Research and Forecasting model on forecasting low-level jets：implication for wind energy.Wind Energy，12（1）：81-90.

Stull R B.1988.An Introduction to Boundary Layer Meteorology.Berlin：Springer.

Xie B，F(xiàn)ung J C H，Chan A，etal.2012.Evaluation of nonlocal and local planetary boundary layer schemes in the WRF model.J.Geophys.Res.，117（D12）：D12103.

Xu H Y，Zhu Y，Liu R，etal.2013.Simulation experiments with different planetary boundary layer schemes in the lower reaches of the Yangtze River.Chinese Journal of Atmospheric Sciences（in Chinese），37（1）：149-159.

Yi C，Davis K J，Berger B W，etal.2001.Long-term observations of the dynamics of the continental planetary boundary layer.J.Atmos.Sci.，58：1288-1299.

Zhang B H，Liu S H，Liu H P，etal.2012.The effect of MYJ and YSU schemes on the simulation of boundary layer meteorological factors of WRF.Chinese J.Geophys.（in Chinese），55（7）：2239-2248，doi：10.6038／j.issn.0001-5733.

Zhang D L，Anthes R A.1982.A high-resolution model of the planetary boundary layer—sensitivity tests and comparisons with SESAME-79data.J.Appl.Meteorol.，21（11）：1594-1609.

Zhang D L，Zheng W Z.2004.Diurnal cycles of surface winds and temperatures as simulated by five boundary layer parameterizations.J.Appl.Meteor.，43：157-169.

附中文參考文獻(xiàn)

徐慧燕，朱業(yè)，劉瑞等.2013.長江下游地區(qū)不同邊界層參數(shù)化方案的試驗(yàn)研究.大氣科學(xué)，37（1）：149-159.

張碧輝，劉樹華，Liu H P等.2012.MYJ和YSU方案對WRF邊界層氣象要素模擬的影響.地球物理學(xué)報(bào)，55（7）：2239-2248.