沈曉燕 ，申燕玲 ，顏玉倩 ，肖宏斌 ，權(quán) 晨

（1.青海省氣象科學(xué)研究所，青海 西寧810001；2.青海省防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，青海 西寧810001）

地形與降水、氣溫等氣象要素有著密切關(guān)系[1]，地形本身尺度及其與大氣相互作用的復(fù)雜性，導(dǎo)致地形的動(dòng)力、熱力、微物理效應(yīng)十分復(fù)雜[2]。智協(xié)飛等[1]得出較大模式地形高度偏差可嚴(yán)重影響2 m 氣溫模式預(yù)報(bào)性能，導(dǎo)致較大預(yù)報(bào)誤差。魯春霞等[3]發(fā)現(xiàn)東亞季風(fēng)區(qū)大部分降水隨著海拔上升而增大。地形的改變會(huì)影響降水的落區(qū)和強(qiáng)度。陳潛等[4]發(fā)現(xiàn)地形引起的降水變化主要在地形變化的附近，大尺度環(huán)流決定降水落區(qū)和強(qiáng)度，地形起了改變落區(qū)和強(qiáng)度的作用；何光碧等[5]得出地形的改變通過影響渦旋活動(dòng)來影響降水的分布。

國內(nèi)外已有很多地形影響數(shù)值模式試驗(yàn)，主要通過改變地形高度、調(diào)整模式分辨率或加入不同地形資料進(jìn)行敏感性試驗(yàn)[6-11]。何鈺等[7]通過有、無青藏高原試驗(yàn)以及將高原高度降低到臨界值，研究了青藏高原大地形對我國華南地區(qū)一次暴雨過程的影響。呂世華等[9]指出高分辨率模式使得預(yù)報(bào)質(zhì)量得到顯著的改善，系統(tǒng)的移速和中心位置更接近實(shí)況，同時(shí)，高分辨率需要更合理的地形與之相匹配。高學(xué)杰等[10]探討了不同水平分辨率和地形對東亞降水的影響，指出實(shí)際地形的模擬效果好于使用平滑地形，使用平滑地形但分辨率較高，與使用實(shí)際地形但分辨率較低相比較，會(huì)取得更好的模擬結(jié)果。何光碧等[12]提出了通過一些關(guān)鍵點(diǎn)引入實(shí)際地形高度，從而改進(jìn)模式預(yù)報(bào)效果，特別是降水預(yù)報(bào)效果的一種地形處理思路，得出引入更真實(shí)地形使得降水強(qiáng)度增大，強(qiáng)降水中心位置和發(fā)生時(shí)間有所改善。

WRF（weather research and forecasting）模式作為應(yīng)用較為廣泛的天氣氣候模式，其地形數(shù)據(jù)長期以來使用的是由美國地質(zhì)調(diào)查局（United States Geological Survey，USGS）提供的 30 s 分辨率（約1 km）數(shù)據(jù)，該全球地形資料可以滿足大尺度數(shù)值模擬分析中對地形分布精度的要求，但在地形分布復(fù)雜的小尺度分析應(yīng)用中則略顯不足[13]。SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）高程數(shù)據(jù)由美國太空總署（NASA）和國防部國家測繪局（NIMA）聯(lián)合測量。其中90 m 柵格分辨率的地形高程數(shù)據(jù)已公開發(fā)布，為WRF 模式中高精度地形數(shù)據(jù)的應(yīng)用提供了支持。蔣立輝等[13]得出SRTM 數(shù)據(jù)更真實(shí)地反映了北京地區(qū)的地形高度特征，尤其是地形復(fù)雜區(qū)域的高度特征，增強(qiáng)了WRF 模式在北京地區(qū)復(fù)雜地形條件下的風(fēng)場模擬能力。

青海位于青藏高原東北部，境內(nèi)山脈高聳，地形多樣，河流縱橫，湖泊棋布，東部多山，海拔較低，西部為高原和盆地，平均海拔＞3 000 m[14]。鑒于SRTM數(shù)據(jù)具有現(xiàn)實(shí)性強(qiáng)、精度較高及免費(fèi)獲取等優(yōu)點(diǎn)，及地形對氣溫降水的重要性，利用WRF 模式，比較了使用不同分辨率地形數(shù)據(jù)及引入真實(shí)臺(tái)站海拔對夏季氣溫降水模擬的影響。研究結(jié)果可以為WRF 默認(rèn)地形高度數(shù)據(jù)集的替換提供一種途徑，也可為不同地形資料在青海地區(qū)的應(yīng)用及模式的本地化提供一定的參考。

1 模式、資料和方法

WRF 模式是由美國國家環(huán)境預(yù)測中心（NCEP）、美國國家大氣研究中心（NCAR）等機(jī)構(gòu)研發(fā)的中尺度天氣預(yù)報(bào)模式，為完全可壓縮非靜力模式，采用F90 語言編寫。水平方向采用Arakawa C（荒川C）網(wǎng)格點(diǎn)，垂直方向采用地形跟隨質(zhì)量坐標(biāo)，時(shí)間積分采用3 階或4 階的Runge-Kutta 算法[15]。本文使用的模式是WRFV3.7.1 版本。

模擬采用2 層嵌套方案（圖1），其中D02 包含整個(gè)青海省，模式參數(shù)設(shè)置見表1。模擬區(qū)域中心點(diǎn)緯度和經(jīng)度分別為36°N、95°E，垂直層次為30 層，模式層頂氣壓為50 hPa。使用NCEP/NCAR 的6 h FNL 全球再分析資料（1°×1°）作為模式的初始場和側(cè)邊界條件。模擬積分時(shí)間為2014 年5 月20 日00時(shí) 00 分 00 秒 UTC—9 月 1 日 00 時(shí) 00 分 00 秒U(xiǎn)TC，模擬結(jié)果輸出間隔為1 h，模式前11 d 視為模式調(diào)整期數(shù)據(jù)予以舍棄。本文以最內(nèi)層嵌套區(qū)域結(jié)果進(jìn)行分析研究。

圖1 模式嵌套區(qū)域（a）及青海省地形與氣象站點(diǎn)（b）分布

表1 模擬區(qū)域基本參數(shù)設(shè)置

參數(shù)化方案選取參考了本地化參數(shù)化方案優(yōu)選夏季最優(yōu)組合[16]，其中微物理參數(shù)化采用Thompson方案，積云對流參數(shù)化采用KF 方案，長、短波輻射分別采用RRTM 方案及Duhbia 方案，邊界層采用ACM2 方案，近地層采用Monin_Obukhov 方案，陸面過程采用Noah 方案。

地形高度數(shù)據(jù)包括：WRF 自帶USGS 地形高度數(shù)據(jù)，分辨率為 30 s（約 1 km），SRTM 數(shù)據(jù)（分辨率為90 m），青海省48 個(gè)國家級地面氣象觀測站（圖2）海拔高度資料。其中SRTM 數(shù)字高程數(shù)據(jù)，利用Arcgis 遙感軟件進(jìn)行了鑲嵌及格式轉(zhuǎn)換，使用Fortran 處理生成可利用于WRF 的青海省高分辨率地形高度數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)范圍為 30°～45°N，85°～105°E；青海省48 個(gè)國家級地面氣象觀測站海拔高度資料利用最近點(diǎn)賦值法，將海拔高度數(shù)據(jù)賦值到距離實(shí)況站點(diǎn)最近的模式格點(diǎn)。

圖2 地形高度差值

用于模擬結(jié)果驗(yàn)證的資料包括：青海省48 個(gè)國家級地面氣象觀測站同期逐日降水、氣溫資料，全球范圍內(nèi)0.1°的半小時(shí)多源衛(wèi)星融合降水產(chǎn)品（IMERG）。全球降水觀測（Global Precipitation Measurement，簡稱GPM）計(jì)劃是一個(gè)包含全球多個(gè)國家不同衛(wèi)星的衛(wèi)星群，該計(jì)劃提供下一代全球降水和雪的觀測，GPM 能夠提供全球范圍內(nèi)0.1°的半小時(shí)多源衛(wèi)星融合降水產(chǎn)品（IMERG）[17-18]。

青海降水夏季較多[14]，模擬時(shí)段選擇2014 年6—8 月，進(jìn)行了 Case1、Case2、Case3 及 Case4 共 4組模擬，地形高度數(shù)據(jù)設(shè)置為：Case1 是WRF 模式自帶的USGS 地形高度數(shù)據(jù)，分辨率為30 s（約1 km）；Case2 是 SRTM3 90 m 分 辨 率 數(shù) 據(jù) ；Case3 是 在Case1 地形數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，引入青海48 個(gè)臺(tái)站海拔高度改變模式局地地形；Case4 是在Case2 的基礎(chǔ)上，引入青海48 個(gè)臺(tái)站海拔高度改變模式局地地形。4 組試驗(yàn)大氣強(qiáng)迫場數(shù)據(jù)均相同，用以分析不同地形數(shù)據(jù)對2014 年青海夏季（6—8 月，下同）降水模擬的影響。

氣溫檢驗(yàn)采用平均誤差（Mean Error，ME）、氣溫預(yù)報(bào)≤2 ℃預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率（TT2）檢驗(yàn)差異性。降水檢驗(yàn)采用標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差（E）、晴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率（PC）、風(fēng)險(xiǎn)評分（Threst Score，TS）及預(yù)報(bào)偏差（BIAS）作為檢驗(yàn)指標(biāo)。選用青海省48 個(gè)地面氣象觀測站作為檢驗(yàn)站點(diǎn)，利用最近點(diǎn)賦值法，采用距離檢驗(yàn)站點(diǎn)最近的模式輸出格點(diǎn)與相應(yīng)站點(diǎn)進(jìn)行對比，計(jì)算相應(yīng)檢驗(yàn)指標(biāo)。

公式如下：

式中，NA為有降水預(yù)報(bào)正確站（次）數(shù)，NB為空報(bào)站（次）數(shù)、NC為漏報(bào)站（次）數(shù)，ND為無降水預(yù)報(bào)正確的站（次）數(shù)，K 為降水檢驗(yàn)級別，NAK為 K 級別降水預(yù)報(bào)正確的站點(diǎn)樣本數(shù)，NBK為K 級別降水空報(bào)的站點(diǎn)樣本數(shù)，NCK為K 級別降水漏報(bào)的站點(diǎn)樣本數(shù)，NDK為無降水預(yù)報(bào)正確的站點(diǎn)樣本數(shù)，N 為站點(diǎn)樣本總數(shù)，F(xiàn)i為第i 個(gè)站點(diǎn)樣本預(yù)報(bào)值，Oi為第 i個(gè)站點(diǎn)樣本實(shí)況觀測值，為觀測值時(shí)間平均，Nr為℃的站點(diǎn)樣本數(shù)，Nf為樣本總數(shù)。

2 結(jié)果分析

2.1 不同地形資料比較

比較模式臺(tái)站海拔高度與實(shí)際測站海拔高度之間的差值（圖2a），模式地形高度總體高于實(shí)際臺(tái)站地形高度。其中玉樹、同仁、祁連模式海拔高度與實(shí)際高度之間相差最大，模式高度比實(shí)際高度分別高580、502 和402 m，相差較大的站主要位于果洛、玉樹南部，海北北部等海拔高度較高的地區(qū)，以及河湟地區(qū)地形梯度較大的地區(qū)。海西部分地區(qū)、海南中部地區(qū)模式地形高度低于實(shí)際地形高度，約為100 m。比較不同分辨率地形高度數(shù)據(jù)（圖2b）可知，相對于模式自帶USGS 地形高度資料，更高分辨率的SRTM 數(shù)據(jù)青海大部分地區(qū)地形高度增加，增加幅度約為10～40 m。青海東部部分站點(diǎn)地形高度減小，減少幅度為20～50 m。

2.2 對氣溫模擬的影響

通過控制試驗(yàn)（Case1）驗(yàn)證了WRF 模式對2014 年青海省夏季24 h 最高（低）氣溫的模擬效果，2014 年青海省夏季 24 h 最高（低）氣溫±2 ℃準(zhǔn)確率平均為47.04%（54.74%）（表2），最低氣溫較最高氣溫模擬效果好。最高氣溫最高準(zhǔn)確率出現(xiàn)在海北、海東地區(qū)，其中海北剛察超過83.7%；海西西部和中部、玉樹、果洛南部最高氣溫模擬較差，玉樹站準(zhǔn)確率僅為13%。青海省大部分地區(qū)最低氣溫比最高氣溫模擬較好，最高準(zhǔn)確率同樣出現(xiàn)在剛察（83.7%），海西小灶火最低（26.7%）。

表2 最高、最低氣溫預(yù)報(bào)≤2 ℃的準(zhǔn)確率（TT2）及平均誤差（ME）

從Case1 平均偏差來看，WRF 對最高氣溫模擬普遍偏低，平均偏低1.3 ℃。海西、果洛、玉樹地區(qū)最高氣溫模擬偏低，其中玉樹偏低最為明顯（-4.7 ℃），青海東部部分站點(diǎn)最高氣溫模擬略高，其中湟中最高氣溫偏高最為明顯（2.4 ℃）。最低氣溫，青海北部模擬偏高，南部地區(qū)模擬偏低。興海（3.3 ℃）、小灶火（3 ℃）偏高最為明顯，玉樹（-3.1 ℃）、雜多（-2.8 ℃）偏低最為明顯。

使用不同模式地形數(shù)據(jù)，從氣溫平均偏差來看（圖3），4 組試驗(yàn)對最高氣溫模擬均普遍偏低，青海東部部分站點(diǎn)最高氣溫模擬略高。Case1、Case2青海北部地區(qū)最低氣溫模擬偏高，南部地區(qū)最低氣溫模擬偏低，Case3、Case4 青海整體最低氣溫模擬偏高。

比較不同試驗(yàn)對最高、最低氣溫偏差的影響可看出，相對于控制試驗(yàn)（Case1），使用 SRTM 90 m 分辨率地形資料（Case2）最高氣溫20 個(gè)臺(tái)站偏差減小，減小的站點(diǎn)主要分布在青海東部（圖3a），其中茶卡（0.56 ℃）和天峻（0.43 ℃）偏差減小最多。10 個(gè)站點(diǎn)的準(zhǔn)確率增加，增加站點(diǎn)零散分布（圖4a），較為顯著的站點(diǎn)有互助（6.5%）和興海（5.4%）。在USGS 地形資料基礎(chǔ)上引入臺(tái)站海拔（Case3）和在SRTM 地形資料基礎(chǔ)上引入臺(tái)站海拔（Case4）對最高氣溫模擬改進(jìn)較為顯著，分別有31、30 個(gè)站點(diǎn)偏差減小，其中20、19 個(gè)站點(diǎn)的偏差減小超過1 ℃，這些站點(diǎn)分布于玉樹、果洛南部、海北北部、黃南及海南中部地區(qū)（圖 3b、3c）。Case3、Case4 偏差減小最顯著的站點(diǎn)為玉樹（4、4.2 ℃），其次為黃南（3.9、3.8 ℃）、雜多（3.3、3.3 ℃）。分別有 25、26 個(gè)站點(diǎn)的準(zhǔn)確率增加，海北、海西、玉樹、果洛的準(zhǔn)確率增加明顯，其中玉樹、果洛南部，海北北部站點(diǎn)及海西、黃南、湟中準(zhǔn)確率增加超過10%。Case3 較為顯著的站點(diǎn)有玉樹（47.9%）和野牛溝（41.3%）（圖 4b），Case4 較為顯著的站點(diǎn)有玉樹（44.6%）和祁連（41.3 %）（圖4c）。Case3、Case4 偏差減小超過1 ℃及準(zhǔn)確率超過10%的地區(qū)與模式海拔與臺(tái)站海拔高度差值較大地區(qū)吻合，玉樹、黃南、雜多Case1 溫度偏低明顯，分別為-4.69、-3.9、-3.5 ℃，引入真實(shí)臺(tái)站海拔之后，海拔高度分別降低580.4、502.2、386.6 m，從而溫度升高，偏差減小，準(zhǔn)確率增加。

圖3 最高（a、b、c）及最低（d、e、f）氣溫平均誤差

使用不同地形資料對最低氣溫的改變并不明顯，相對于Case1，Case2 23 個(gè)臺(tái)站最低氣溫偏差減小，除青海南部、北部零星站點(diǎn)外，大部分偏差改變在 0.2 ℃以內(nèi)，其中清水河（1.1 ℃）和冷湖（0.39 ℃）偏差減小最多（圖3d）。32 個(gè)站點(diǎn)的準(zhǔn)確率增加，較為顯著的站點(diǎn)有清水河（13%）和黃南（7.6%）（圖4d）。Case3、Case4 對最低氣溫模擬改進(jìn)較小（圖 3e、3f），分別有 16、17 個(gè)站點(diǎn)偏差減小，分別有 2、4 個(gè)站點(diǎn)的偏差減小超過1 ℃，偏差減小最顯著的站點(diǎn)為雜多，分別為2.1、2.4 ℃，其次為玉樹，分別為1.1、1.5 ℃。分別有21、22 個(gè)站點(diǎn)的準(zhǔn)確率增加，青海西部和南部站點(diǎn)的準(zhǔn)確率增加明顯，其中玉樹南部站點(diǎn)、茶卡、黃南、湟中準(zhǔn)確率增加超過10%。Case3 較為顯著的站點(diǎn)有雜多（29.3%）和玉樹（21.7%）（圖4e），Case4 較為顯著的站點(diǎn)有雜多（34.8%）和玉樹（27.2%）（圖 4f）。

圖4 最高（a、b、c）、最低氣溫（d、e、f）預(yù)報(bào)≤2 ℃的準(zhǔn)確率差值

綜合溫度偏差（ME）和氣溫預(yù)報(bào)≤2 ℃預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率（TT2）來看：對于最高氣溫，引入青海氣象臺(tái)站海拔（Case3、Case4）對于準(zhǔn)確率提高較大，分別提高4.6%、6.1%；偏差減小顯著地區(qū)分布于青海南部、祁連山區(qū)海拔較高地區(qū)以及黃南、海南中部地形梯度較大地區(qū)。對于最低氣溫改變不如最高氣溫明顯，相對而言，使用更高分辨率地形資料（Case2）準(zhǔn)確率提高站點(diǎn)數(shù)較多，但提高幅度較低（1.55%）。

2.3 對降水模擬的影響

從GPM 多源衛(wèi)星融合降水產(chǎn)品（IMERG）2014年青海省夏季累積降水量可知，2014 年夏季青海省累積降水量由南到北遞減，玉樹、果洛南部地區(qū)降水量最多，超過450 mm，祁連山區(qū)、青海東部降水量次之，約為300 mm，海西州降水量最少（50 mm 以內(nèi)）。通過控制試驗(yàn)（Case1）得出，WRF 模式能較為準(zhǔn)確地模擬出降水量從南至北遞減的空間分布。

WRF 模式（Case1）模擬青海省 2014 年夏季 24 h累積降水量平均晴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率為71.8%，其中玉樹預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最高，超過81.5%，最低在循化，為51.7%。從空間分布上來看，青海海西北部、玉樹、果洛南部預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率最高，達(dá)80%左右，青海東部地區(qū)預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較低，約為60%。青海省2014 年夏季24 h 累積降水量平均TS評分為58.4%，空報(bào)率為29.8%，漏報(bào)率為11.8%。從空間分布上來看，玉樹、果洛南部、海北大部TS評分較高（約80%），除海西大部、海東部分站點(diǎn)外，TS評分都超過50%。TS評分分布與青海降水次數(shù)分布較為一致，玉樹東南部、果洛南部、祁連山區(qū)降水次數(shù)較多，海西大部降水次數(shù)少。海西大部地區(qū)TS評分低與該地區(qū)降水次數(shù)較少有關(guān)。

從分量級評分來看，小雨平均TS評分為54.4%，玉樹、果洛南部、祁連山區(qū)小雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較高，超過70%。中雨平均TS評分為8.3%，海西中北部、祁連山區(qū)、海南中部、玉樹大部地區(qū)中雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較高。WRF 模式模擬青海2014 年夏季整體小雨預(yù)報(bào)偏多，尤其是海西西部，海西和唐古拉山區(qū)中雨預(yù)報(bào)偏少，玉樹北部、果洛、海南、黃南地區(qū)中雨預(yù)報(bào)偏多。

綜合來看，青海平均降水次數(shù)較少的地區(qū)，如海西大部，晴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率較高，TS評分較低；平均降水次數(shù)較多的地方，如玉樹南部、果洛南部、祁連山區(qū)，晴雨預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率和TS評分均較高；海南中部、海東大部地形較為復(fù)雜，TS評分均較差。

圖5 和圖6 分別給出了使用不同模式地形數(shù)據(jù)對2014 年青海省夏季降水標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差（E）及降水 TS評分（TS）的影響。

使用 SRTM 90 m 分辨率地形資料（Case2）48 個(gè)站點(diǎn)中19 個(gè)站點(diǎn)的E 減小，這些站點(diǎn)位于海西大部、玉樹、果洛南部、及青海東部（圖5a）。有10 個(gè)站點(diǎn)減小幅度超過10%，其中6 個(gè)站點(diǎn)位于海西，4 個(gè)位于青海東部，較為顯著的站點(diǎn)有格爾木（57.2%）和小灶火（40.5%）。17 個(gè)站點(diǎn)的TS評分增加，位于海西中部、果洛北部及青海東部（圖6a），增加較為顯著的站點(diǎn)有都蘭（11.1%）和大柴旦（7.2%）。

在USGS 地形資料基礎(chǔ)上引入臺(tái)站海拔（Case3）24 個(gè)站點(diǎn)的E 減小。減小幅度較大的站點(diǎn)大部分位于海西，較為顯著的站點(diǎn)有小灶火（51.5%）和茶卡（26.5%）（圖 5b）。18 個(gè)站點(diǎn)的 TS評分增加，增加站點(diǎn)分布在海西、玉樹、果洛、青海東部地區(qū)（圖 6b）。

在SRTM 地形資料基礎(chǔ)上引入臺(tái)站海拔（Case4）26 個(gè)站點(diǎn)的E 減小。減小幅度較大的站點(diǎn)分布在海西及青海東部，較為顯著的站點(diǎn)有小灶火（51.3%）和諾木洪（29.8%）（圖 5c）。23 個(gè)站點(diǎn)的 TS評分增加，增加站點(diǎn)位于海西大部、青海東部地區(qū)，較為顯著的站點(diǎn)為循化，增加了9%（圖6c）。其中Case4 青海東部站點(diǎn)的E 減小顯著，有16 個(gè)站點(diǎn)減小，平均減小幅度為9.31%，而Case2、Case3 僅有10個(gè)站點(diǎn)，平均減小幅度分別為7.96%、8.88%。

圖5 降水標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差

圖6 TS 評分差值

使用不同地形數(shù)據(jù)對青海整體TS評分及E 值影響較小，相對而言，Case4 平均TS評分略有提高（0.3%），平均E 值略有減?。?.05）。根據(jù)不同試驗(yàn)TS評分增加及E 值減小站點(diǎn)分布，計(jì)算了青海海西柴達(dá)木盆地及東部河湟地區(qū)平均降水TS評分及標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差（E）（表3）。使用較高分辨率地形高度資料（Case2、Case4），柴達(dá)木盆地 TS評分增加，偏差減??；在SRTM 地形資料基礎(chǔ)上引入氣象臺(tái)站海拔高度（Case4）河湟地區(qū) TS評分增加（1.2%），偏差減?。?0.14）。

表3 青海省、柴達(dá)木盆地及河湟地區(qū)平均降水TS評分（TS）及平均標(biāo)準(zhǔn)化均方根誤差（E）

3 結(jié)論

在評估WRF 模式對青海2014 年夏季氣溫、降水模擬效果的基礎(chǔ)上，分別評估了使用不同地形數(shù)據(jù)及引入真實(shí)測站海拔的優(yōu)劣，得出主要結(jié)論如下：

（1）WRF 模式對青海省2014 年夏季最低氣溫模擬優(yōu)于最高氣溫。最高氣溫除東部站點(diǎn)外，其余普遍偏低，海東、海北準(zhǔn)確率較高。最低氣溫北部偏高，南部偏低，青海省大部分地區(qū)模擬較好。WRF 模式能較好地模擬出夏季累積降水量從南至北遞減的空間分布，對降水低值區(qū)模擬較好，東南部及祁連山區(qū)降水模擬偏多。

（2）與臺(tái)站實(shí)際地形相比，模式地形總體偏高，相差較大的站點(diǎn)分布于青海南部及祁連山區(qū)海拔較高地區(qū)及地形梯度較大地區(qū)。與模式自帶地形數(shù)據(jù)相比，采用SRTM 高程數(shù)據(jù)產(chǎn)生的模式地形數(shù)據(jù)除青海東部外，其余大部地形高度增加，但總體變化幅度不大。

（3）使用不同分辨率地形數(shù)據(jù)對于最高氣溫影響較小，引入臺(tái)站海拔后對于最高氣溫的模擬準(zhǔn)確率提高較大，模擬與實(shí)況偏差減小顯著地區(qū)分布于海拔較高地區(qū)及地形梯度較大區(qū)域。對于最低氣溫，引入臺(tái)站海拔改變并不顯著，相對而言，使用更高分辨率地形數(shù)據(jù)最低氣溫準(zhǔn)確率提高站點(diǎn)數(shù)較多，但提高幅度相對較低。

（4）使用不同地形數(shù)據(jù)對青海整體降水模擬的影響較小，同時(shí)使用較高分辨率地形高度資料及引入氣象臺(tái)站海拔高度對青海海西中部及東部地區(qū)降水改進(jìn)略為明顯。