3.1 地面气象数据 #
3.1.1 逐时气象数据 #
地面气象数据有2400余个国家级气象站的地面气象数据,包含风向、风速、干球气温、总云量、低云量、相对湿度、气压、降水量等气象要素观测数据(其中云量数据通过中尺度气象模型WRF模拟,经由MMIF程序转变为AERMOD的气象数据格式SFC文件中提取)。数据时间跨度为一整个日历年,观测频次为每天24次。
3.1.2 气候统计数据 #
气象统计数据有2400 余个气象站的近二十年地面气象统计数据,全部根据近二十年的气象观测数据统计制作。数据内容包括气温、降水、相对湿度、日照时长、平均风速、风向,统计分析类型分为累年月均值、逐年平均数据、累年极值。
3.2 探空气象数据 #
3.2.1 模拟探空数据 #
3.2.1.1 数据模拟说明 #
(1)模式简介
Weather Research and Forecasting Model(WRF)被誉为是次世代的中尺度天气预报模式,为新一代高分辨率中尺度模式。由美国气象部门在国家大气研究中心(NCAR)、NCEP的环境模拟中心(EMC)、FSL的预报研究处(FRD)和俄克拉荷马大学(OU)的风暴分析预报中心(CAPS)四部门联合开发的。WRF模式分为ARW(the Advanced Research WRF)和NMM(the Nonhydrostatic Mesoscale Model)两种形式,本次模拟使用的为WRF-ARW。
WRF模式为完全可压非静力模式,采用F90语言编写。水平方向采用 Arakawa C网格点,垂直方向则采用地形跟随坐标。模式在时间积分方面采用三阶或者四阶的Runge-Kutta算法,重点解决分辩率为1~10公里、时效为6小时以内的有限区域天气预报和模拟问题。模式结合了先进的数值方法和资料同化技术、经过改进的物理过程方案,同时具有多重嵌套及易于定位于不同地理位置的能力,能很好的适应从理想化的研究到业务预报等应用的需要。
(2)资料来源
气象模式WRF初始场来自美国国家环境预报中心(NCEP)的全球再分析资料DS083.3,水平分辨率为0.25°×0.25°,每天共4个时次:00、06、12、18时。地形和地表类型数据采用美国地质调查局(USGS)的全球数据。
(3)参数设置
模拟选定如下图的区域为模拟范围,模型采用两层嵌套,第一层网格中心为北纬36°,东经101.0°,格点为80×80,分辨率为81km×81km;第二层网格格点为第二层网格格点为190×169,分辨率为27km×27km,覆盖我国所有地区。
垂直方向上对所有的区域从地面到100mb的等压面,考虑到污染物主要在行星边界层内,低层采用较高分辨率,高层使用较低分辨率,共定义了35个σ层。
(4)格式转化
采用专用的程序读出WRF的模拟结果,转化为AERMOD/CALPUFF模拟所需要的数据格式,OQA和TD6201(UA),时次为每天两次。
垂向高度输出28层,在离地高度4000米之内层数较密集,4000米~11000米之间层数较疏松。
3.2.2.2 数据文件说明
(1)数据格式
系统默认提供两种格式OQA和TD6201(UA)。
a、OQA文件格式,采用北京时间计时,时间为08时和20时。导入到环安AERMODSYSTEM软件中不需要调整时间,导入到CALPUFFSYSTEM软件中时,需要调整时间为00时和12时,两个软件的探空数据工具时间调整输入框如不是-8,需要调整为-8。
b、TD6201(UA)格式,采用北京时间计时,时间为08时和20时。导入到环安AERMODSYSTEM软件中不需要调整时间,导入到CALPUFFSYSTEM软件中时,需要调整时间为00时和12时,两个软件的探空数据工具时间调整输入框如不是-8,需要调整为-8。
探空数据要素:
(2)数据清单
3.3 云量数据 #
3.3.1 云量数据模拟说明 #
该云量数据采用中尺度气象模型WRF模拟,经由MMIF程序转变为AERMOD的气象数据格式SFC文件,然后提取其中的云量数据。
3.3.1.1 WRF模式简介 #
Weather Research and Forecasting Model(WRF)被誉为是次世代的中尺度天气预报模式,为新一代高分辨率中尺度模式。由美国气象部门在国家大气研究中心(NCAR)、NCEP的环境模拟中心(EMC)、FSL的预报研究处(FRD)和俄克拉荷马大学(OU)的风暴分析预报中心(CAPS)四部门联合开发的。WRF模式分为ARW(the Advanced Research WRF)和NMM(the Nonhydrostatic Mesoscale Model)两种形式,本次模拟使用的为WRF-ARW。
WRF模式为完全可压非静力模式,采用F90语言编写。水平方向采用 Arakawa C网格点,垂直方向则采用地形跟随坐标。模式在时间积分方面采用三阶或者四阶的Runge-Kutta算法,重点解决分辩率为1~10公里、时效为6小时以内的有限区域天气预报和模拟问题。模式结合了先进的数值方法和资料同化技术、经过改进的物理过程方案,同时具有多重嵌套及易于定位于不同地理位置的能力,能很好的适应从理想化的研究到业务预报等应用的需要。
3.3.1.2 资料来源 #
气象模式WRF初始场来自美国国家环境预报中心(NCEP)的全球再分析资料DS083.3,水平分辨率为0.25°´0.25°,每天共4个时次:00、06、12、18时。地形和地表类型数据采用美国地质调查局(USGS)的全球数据。
3.3.1.3 参数设置 #
模拟选定如下图的区域为模拟范围,模型采用两层嵌套,第一层网格中心为北纬36°,东经101.0°,格点为80×80,分辨率为81km×81km;第二层网格格点为第二层网格格点为190×169,分辨率为27km×27km,覆盖我国所有地区。
垂直方向上对所有的区域从地面到100mb的等压面,考虑到污染物主要在行星边界层内,低层采用较高分辨率,高层使用较低分辨率,共定义了35个σ层。
3.3.1.4 输出与格式转化 #
WRF每小时输出一次数据,用MMIF的程序读取WRF的模拟结果,转化为SFC数据格式,将云量数据提取为CSV格式,即为最终结果。
3.3.2 数据文件说明 #
3.3.2.1 数据格式 #
数据为CSV格式,可以用EXCEL和记事本打开,内容为时间(年月日时)和云量(10分制)。
数据示例:
3.3.2.2 数据清单 #
3.4 气候区划 #
根据中国地图出版社出版的中国地理图集中的气候区划图,利用arcgis进行地理配准并进行矢量化的数据,以图层形式展示。 此数据仅提供查看功能,不提供购买和下载服务。
表1 中国气候大区的年干燥度系数指标
气候大区 | 年干燥度系数 | 自然景观 |
湿润 | ≤1.0 | 森林 |
亚湿润 | 1.0~1.6 | 森林草原 |
亚干旱 | 1.6~3.5 | 草原 |
干旱 | 3.5~16.0 | 半荒漠 |
极干旱 | ≥16.0 | 荒漠 |
表2 中国青藏高原气候大区的年干燥度系数指标
气候大区 | 年干燥度系数 | 自然景观 |
湿润 | <1.0 | 常绿阔叶林 |
亚湿润 | 1.0~1.6 | 针叶林、灌丛、草甸 |
亚干旱 | 1.6~5.0 | 草原 |
干旱 | 5.0~15.0 | 半荒漠 |
极干旱 | >15.0 | 荒漠、戈壁 |
表3 中国气候区划表
一级区划 | 二级区划 | 一级区划 | 二级区划 |
寒温带 | 寒温带湿润大区 | 边缘热带 | 边缘热带湿润大区 |
中温带 | 中温带湿润大区 | 边缘热带亚湿润大区 | |
中温带亚湿润大区 | 中热带 | 中热带湿润大区 | |
中温带亚干旱大区 | 赤道热带 | 赤道热带湿润大区 | |
中温带干旱大区 | 高原热带北缘山地 | —— | |
中温带极干旱大区 | 高原亚热带山地 | —— | |
暖温带 | 暖温带湿润大区 | 高原温带 | —— |
暖温带亚湿润大区 | 高原温带湿润大区 | 高原温带亚湿润大区 | |
暖温带干旱大区 | 高原温带亚干旱大区 | ||
暖温带极干旱大区 | 高原温带干旱大区 | ||
北亚热带 | 北亚热带湿润大区 | 高原温带极干旱大区 | |
中亚热带 | 中亚热带湿润大区 | 高原亚寒带 | 高原亚寒带湿润大区 |
南亚热带 | 南亚热带湿润大区 | 高原亚寒带亚湿润大区 | |
南亚热带亚湿润大区 | 高原亚寒带亚干旱大区 | ||
高原寒带 | 高原寒带干旱大区 |