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Evaluating Multiple WRF Configurations and Forcing over the Northern Patagonian Icecap (NPI) and Baker River Basin
Atmosphere ( IF 2.9 ) Pub Date : 2020-08-03 , DOI: 10.3390/atmos11080815 Marcelo Somos-Valenzuela , Francisco Manquehual-Cheuque
Atmosphere ( IF 2.9 ) Pub Date : 2020-08-03 , DOI: 10.3390/atmos11080815 Marcelo Somos-Valenzuela , Francisco Manquehual-Cheuque
The use of numerical weather prediction (NWP) model to dynamically downscale coarse climate reanalysis data allows for the capture of processes that are influenced by land cover and topographic features. Climate reanalysis downscaling is useful for hydrology modeling, where catchment processes happen on a spatial scale that is not represented in reanalysis models. Selecting proper parameterization in the NWP for downscaling is crucial to downscale the climate variables of interest. In this work, we are interested in identifying at least one combination of physics in the Weather Research Forecast (WRF) model that performs well in our area of study that covers the Baker River Basin and the Northern Patagonian Icecap (NPI) in the south of Chile. We used ERA-Interim reanalysis data to run WRF in twenty-four different combinations of physics for three years in a nested domain of 22.5 and 4.5 km with 34 vertical levels. From more to less confident, we found that, for the planetary boundary layer (PBL), the best option is to use YSU; for the land surface model (LSM), the best option is the five-Layer Thermal, RRTM for longwave, Dudhia for short wave radiation, and Thompson for the microphysics. In general, the model did well for temperature (average, minimum, maximum) for most of the observation points and configurations. Precipitation was good, but just a few configurations stood out (i.e., conf-9 and conf-10). Surface pressure and Relative Humidity results were not good or bad, and it depends on the statistics with which we evaluate the time series (i.e., KGE or NSE). The results for wind speed were inferior; there was a warm bias in all of the stations. Once we identify the best configuration in our experiment, we run WRF for one year using ERA5 and FNL0832 climate reanalysis. Our results indicate that Era-interim provided better results for precipitation. In the case of temperature, FNL0832 gave better results; however, all of the models’ performances were good. Therefore, working with ERA-Interim seems the best option in this region with the physics selected. We did not experiment with changes in resolution, which may have improved results with ERA5 that has a better spatial and temporal resolution.
中文翻译:
评估多种WRF配置并强迫北巴塔哥尼亚冰盖(NPI)和贝克河盆地
使用数字天气预报(NWP)模型来动态缩减粗略的气候再分析数据可以捕获受土地覆盖和地形特征影响的过程。气候再分析的缩减规模对于水文建模很有用,因为集水过程发生在空间范围内,而再分析模型中却没有体现。在NWP中选择适当的参数化以进行缩减对于缩减目标气候变量至关重要。在这项工作中,我们有兴趣在天气研究预测(WRF)模型中确定至少一种物理学组合,该模型在我们研究的区域内表现良好,该模型覆盖了贝克河盆地和南部的北巴塔哥尼亚冰盖(NPI)智利。我们使用ERA-Interim重新分析数据,在34个垂直水准的22.5和4.5 km的嵌套域中,以二十四种不同的物理组合运行WRF了三年。从自信到不太自信,我们发现,对于行星边界层(PBL),最好的选择是使用YSU。对于陆面模型(LSM),最好的选择是五层热模型,RRTM用于长波,Dudhia用于短波辐射,Thompson用于微物理学。通常,该模型对于大多数观察点和配置的温度(平均值,最小值,最大值)表现良好。降水良好,但仅有少数配置(即conf-9和conf-10)脱颖而出。表面压力和相对湿度结果不是好是坏,这取决于我们用来评估时间序列(即KGE或NSE)的统计数据。风速结果较差;所有的车站都有一个温暖的偏见。一旦我们确定了实验中的最佳配置,就可以使用ERA5和FNL0832气候再分析来运行WRF一年。我们的结果表明,过渡时期为降水提供了更好的结果。在温度情况下,FNL0832给出了更好的结果。但是,所有模型的性能都很好。因此,与ERA-Interim一起使用似乎是该区域中选定物理方法的最佳选择。我们没有试验分辨率的变化,而使用具有更好时空分辨率的ERA5可能会改善结果。我们的结果表明,过渡时期为降水提供了更好的结果。在温度情况下,FNL0832给出了更好的结果。但是,所有模型的性能都很好。因此,与ERA-Interim一起使用似乎是该区域中选定物理方法的最佳选择。我们没有试验分辨率的变化,而使用具有更好时空分辨率的ERA5可能会改善结果。我们的结果表明,过渡时期为降水提供了更好的结果。在温度情况下,FNL0832给出了更好的结果。但是,所有模型的性能都很好。因此,与ERA-Interim一起使用似乎是该区域中选定物理方法的最佳选择。我们没有试验分辨率的变化,而使用具有更好时空分辨率的ERA5可能会改善结果。
更新日期:2020-08-03
中文翻译:
评估多种WRF配置并强迫北巴塔哥尼亚冰盖(NPI)和贝克河盆地
使用数字天气预报(NWP)模型来动态缩减粗略的气候再分析数据可以捕获受土地覆盖和地形特征影响的过程。气候再分析的缩减规模对于水文建模很有用,因为集水过程发生在空间范围内,而再分析模型中却没有体现。在NWP中选择适当的参数化以进行缩减对于缩减目标气候变量至关重要。在这项工作中,我们有兴趣在天气研究预测(WRF)模型中确定至少一种物理学组合,该模型在我们研究的区域内表现良好,该模型覆盖了贝克河盆地和南部的北巴塔哥尼亚冰盖(NPI)智利。我们使用ERA-Interim重新分析数据,在34个垂直水准的22.5和4.5 km的嵌套域中,以二十四种不同的物理组合运行WRF了三年。从自信到不太自信,我们发现,对于行星边界层(PBL),最好的选择是使用YSU。对于陆面模型(LSM),最好的选择是五层热模型,RRTM用于长波,Dudhia用于短波辐射,Thompson用于微物理学。通常,该模型对于大多数观察点和配置的温度(平均值,最小值,最大值)表现良好。降水良好,但仅有少数配置(即conf-9和conf-10)脱颖而出。表面压力和相对湿度结果不是好是坏,这取决于我们用来评估时间序列(即KGE或NSE)的统计数据。风速结果较差;所有的车站都有一个温暖的偏见。一旦我们确定了实验中的最佳配置,就可以使用ERA5和FNL0832气候再分析来运行WRF一年。我们的结果表明,过渡时期为降水提供了更好的结果。在温度情况下,FNL0832给出了更好的结果。但是,所有模型的性能都很好。因此,与ERA-Interim一起使用似乎是该区域中选定物理方法的最佳选择。我们没有试验分辨率的变化,而使用具有更好时空分辨率的ERA5可能会改善结果。我们的结果表明,过渡时期为降水提供了更好的结果。在温度情况下,FNL0832给出了更好的结果。但是,所有模型的性能都很好。因此,与ERA-Interim一起使用似乎是该区域中选定物理方法的最佳选择。我们没有试验分辨率的变化,而使用具有更好时空分辨率的ERA5可能会改善结果。我们的结果表明,过渡时期为降水提供了更好的结果。在温度情况下,FNL0832给出了更好的结果。但是,所有模型的性能都很好。因此,与ERA-Interim一起使用似乎是该区域中选定物理方法的最佳选择。我们没有试验分辨率的变化,而使用具有更好时空分辨率的ERA5可能会改善结果。