数值模拟的严寒天气事件在欧洲中部(2006年1月)

文摘

下冰冷的海浪一般发生在高纬度地区的高压系统尤其是在冬季和寒冷造成严重的经济损失相关的死亡。这种恶劣天气事件的准确预测是重要的决策由管理员和缓解计划。一个先进的高分辨率气候研究和预测中尺度模型用于模拟一个严寒波事件发生在2006年1月在欧洲。模型集成为31天从00 utc时间2006年1月1日与30公里水平分辨率。比较模型的推导出区域平均每日的平均气温在2米高度不同区域在欧洲中部与观测表明,该模型能够模拟发生寒潮的观测时间间隔1到3天但强度较小。温度、风、表面压力和geopential 500 hPa高度显示,寒潮发展伙伴的向南发展高压系统和冷空气平流。结果与分析领域有良好的协议表明,模型具有繁殖能力的时间演化寒潮活动。

1。介绍

推进信息极端天气现象如冷波是非常重要的,以避免其负面影响给定地区的生活和经济。寒冷的天气事件的预测提前15到30天为研究人员和一个具有挑战性的问题是有用的为管理员将损失最小化和采用必要的缓解措施。冰冷的海浪属于天气现象发生在标记的冷却空气持续一段至少几天(1,2]。冷波通常发生的平流气团在大面积与辐射冷却时阻止反气旋发展和持续至少几天。

几项研究已经报道观察强变暖在十九世纪末,在最小和最大温度明显增加在中欧和东欧3,4和在整个波罗的海地区5]表明死亡风险增加每年冬天在中欧和东欧6]。尽管平均每日和平均最低气温的上升并不一定影响极端寒冷天气的频率(7];然而,产生很强的对环境的影响和社会。

冷波的数值模拟模型中需要整合各种大气过程的交互等局部范围的大规模的大气流动循环,相互作用的表面和行星边界层(PBL)与自由大气,反之亦然,和辐射传输。在数值模型中次网格尺度参数化过程来定义他们的交互与grid-resolvable预后变量。最近开发的应用高分辨率大气模型,如高级研究天气预报模型(ARW)预计将提高极端天气事件区域模型的预测是基于更先进的动力和物理过程。然而,高分辨率模型的一个重要方面是他们向上。当操作在气候模式需要模拟的长度超过了向上的时间是几天的顺序(10- - - - - -16大气成分),为表面组件,甚至更长时间。气候模式的典型长度阈值使用区域模型运行1个月(11,17]。

天气和气候预测通常是做统计后,天气,和数值技术。统计方法取决于可观测的大气变量之间的相互关系及其对气候的影响行为。尽管统计方法提供一定的广泛的天气和气候系统的趋势,他们发现有限作为气候系统是高度非线性和简单的任意两个变量之间的相关性并不总是提供估计的任何变量尤其是长期像季节。符类方法在系统分析银行的大规模趋势动力系统基于一系列观察图表符类图表。然而这种方法受到翻译的技巧,不能申请时间超出几天由于大气系统固有的可变性。大气动力学模型是基于大气的物理和动力学过程,因此提供了依据客观定量预测不断变化的大气状况;但是他们的成功取决于初始和边界条件的准确性和恰当使用的物理模型。大气环流模型(AGCMs)是用来模拟全球气候模式的趋势。GCM模拟提供大规模的移动信息系统的压力,空气质量,和相关的气候在世界的各个部分。然而,预测的全球大气环流模型有一个限制区域特征由于粗分辨率。 The GCMs find a limited application when it comes to the disaster mitigation and decision making aspects where much finer quantitative predictions along with precise time of occurrence of a weather event is the necessary key information required by the administrators. The availability of regional models with horizontal resolutions of 30–50 km permits simulating the fine scale seasonal weather patterns to study the regional climatic characteristics more precisely. The theoretical limit for the useful daily weather forecast is about 10–14 days, but in practical application, the current limit is about 5–7 days. For longer periods of about months or seasons average temperature and precipitation can only be assessed; however the skill of such forecasts is low. The developments of numerical models provide the basis for an improved understanding of monthly and seasonal weather variation and for an enhanced ability to predict them with reasonable skill. Even a small improvement in the skill of extended range forecasting of extreme weather events may be helpful to take necessary precautions and to minimize weather-related losses or deaths and is important for substantial economic benefit.

在这项研究的目标是检查WRF ARW模型的扩展范围季节性预测能力通过模拟极端寒冷的天气事件,发生在2006年1月期间中欧WRF模式。model-derived强度和发展比较分析的寒潮温度2米高度,表面压力,低水平风流和重力势在500 hPa高度。本文组织如下。简要描述在中欧寒潮的部分2模型的详细配置和初始化提出了部分3节,模拟的结果进行了讨论5,并给出了总结和结论部分6。最后,讨论了本研究的适用性7。

2。2006年1月期间寒潮的描述

冰冷的海浪在高纬度地区属于的类在冬季极端天气条件。观测结果显示严寒波发生在2006年1月在欧洲中部。今年冬天非常寒冷,雪条件观察到在一个广大的地区中部、东部和南部欧洲和相对温和的冬天在挪威北部。这种现象开始在俄罗斯的欧洲部分,之间发生了严重的寒潮温度下降到1月17 - 1830°C在莫斯科,最冷的情况自1978 - 1979年的冬天。2006年1月20日温度低于°C发生在欧洲俄罗斯历史上的最低温度1940年42.1°C。寒潮扩展到欧洲中部地区的波兰、斯洛伐克、奥地利和下面的记录的低温30°C,雪和寒冷的天气渗透南方大雪在东欧在雅典卫城,希腊1月25日。异常条件逐渐减弱到月底,当温度降至38°C。有很多感冒有关的死亡报道,主要在俄罗斯(50人),乌克兰(181),罗马尼亚(27)、波兰(25),捷克共和国(10)和保加利亚(3)(路透社)。大雪被认为在塔吉克斯坦杜尚别附近雪崩。寒冷的天气在中欧和东欧南部蔓延从意大利到乌拉尔山脉。2006年1月的报道极端寒冷的天气在欧洲区域,这个事件作为一个案例研究来模拟并了解其发生的可能原因。

寒潮天气情况在2006年1月1日至31日在图中进行了描述2利用NCEP再分析资料表面压力和重力势500 hPa高度。分析表明,在2006年1月1日00 utc,低压系统坐落在欧洲中部。头的槽是细长的波罗的海。大气层的厚度(即。,geopotential difference) from surface to 500 hPa is seen to increase from Northern Europe to Southern Europe. After five days, that is, at 00UTC of 5 January, the whole region is completely replaced with high pressure system, and the low pressure is limited to a small region over east of Iceland. Over that region thickness of the geopotential is high and moved toward south of the region and with encircled lower thickness of geopotential observed over Central Europe and neighbor hood. The thickness of the geopotential increased over entire region, and it last up to 14 January with minor day-by day variations. The synoptic flow pattern was more or less constant during this whole period. At 00UTC of 15 January the weather map show well-defined low pressure systems observed over south of Iceland, north-eastern parts of Green land, and north-eastern parts of Central Europe. A well-defined high-pressure system with high geopotential thickness is located over Central Europe. A well-defined trough region is observed at west of Central Europe and also over North eastern parts of the Central Europe. From this day onwards the thickness of the height contours slowly started decreasing over Central Europe, and after two days the weather map showed that the axis of the trough is extended from the East of the Iceland to Central Europe also another trough region developed from north-eastern parts of Central Europe. Well-defined low-and-high pressure systems are observed, and the southward progress of the cold wave is observed. This type of weather pattern is almost observed up to 18 January. After this day onwards the low pressure system moved towards Iceland, and high pressure system started moving towards the Central Europe and was sustained up to 26 January and then it started moves towards west and then north. This narrow zone of high pressure system is associated with low pressure systems in both east and west. During this period another branch of cold wave also slowly developed and started progressing from North east of the Central Europe towards Europe and that was sustained up to 26 January and then slowly disappeared.

3所示。模型配置和初始化

ARW nonhydrostatic原始方程模式开发的国家大气研究中心(NCAR)是用于本研究。ARW是一个灵活的先进的中尺度大气模拟系统是便携式和高效的并行计算平台的范围(18,19]。模型高阶数值运算和质量守恒特性(20.]。目前研究单个域的模型设计了30公里水平分辨率。温带天气系统是相对缓慢的移动系统和大型规模,选择域面积约为3000×3000平方37.2992公里(6.7624 e - - e;42.605 n - 61.1074 - n)涵盖了大部分欧洲中部及邻区(图1)。物理模型用于模拟包括Kain-Firstch方案对流,长波辐射快速辐射传输模型,对行星边界层湍流延世大学计划,WSM三级简单冰方案明确水分过程(表1)。模型集成了31天从00 UTC的1月1日开始,2006年研究运动波前的冷。

我们的第一个目标是测试是否31天模型模拟与观测提供合理的协议在这个时间表,以便能够设计出一种实时预测策略后使用大规模的模型预测GFS或其它全球提供季节性预测的模型。因此在目前的研究中,模型的初始条件给出了从NCEP再分析资料21)可以在2.5×2.5度分辨率对应00 UTC 1 2006年1月。地形、土地覆盖和土壤类型数据的研究来自美国地质调查局地形数据分辨率的10分钟(约18公里)。提供的时变横向边界条件在整个过程中,每6小时间隔NCEP再分析资料。

4所示。观测数据

每日平均温度从106年气象监测站收集来自不同地区的欧洲2006年1月1日至31日期间被用于比较。106站85条记录被从欧洲气候评估和数据集22),和21波兰记录从气象学和水资源管理学院。

模拟寒潮的强度进行了研究比较的基础上观察到的表面温度与模型结果。压力系统的运动导致寒潮期间讨论了从领域模型表面压力和500 hPa位势高度。上述领域从WRF模式比较与高分辨率NCEP最终分析(新兵)数据可以在1度水平分辨率来评估模型的技巧在捕获的时间和强度寒冷的天气事件。

5。结果和讨论

与全球模型,使用有限区域数值模拟模型需要规范的大气变量以固定时间间隔横向边界代表时变大尺度天气跨域的边界条件和允许外部流动模型域。时间的规范不同侧边界条件也会影响大气模型的进化,这是由于动力学模型。在前一节中描述的中尺度模式ARW提供选择使用单个域或嵌套多个域与单向或双向互动。一般的做法是尽可能使用高分辨率受制于计算资源。在这项研究中,进行了仿真检验模型的预测性能的寒潮通道在中欧地区的单个域30公里分辨率和更新横向边界条件每隔6小时代表外大气条件的变化区间。寒潮的进化模型,在强度和运动方面,分析和探讨了与可用的观测。模型预测的寒潮期间1日至2006年1月31日的模型模拟分析了每日平均气温在2米高度和与相应的比较观察。

作为第一步,model-derived每日平均温度的变化在离地面2米高(榴弹炮)分析了在整个域,和一组区域识别基于地形的差异。图3(一个)显示了每日的平均气温在2 m的榴弹炮整个1月期间不同的网格点。它显示了一个秋天°C(有时甚至以下°C)在日常的平均气温为2至5天一些网格点。没有找到这一趋势一致表明所有网格点上,模拟温度场在区域范围内大大不同。温度场的变化可能是由于海拔的变化,土地利用类别等等在不同部分的建模领域。图3 (b)显示温度的时间序列的网格点的温度已经低于°C。从这两张图片,这是可以理解的模型能够预测寒潮场景在一些地区,而不是在整个域。这是进一步分析了观察比较。根据结果数据3(一个)和3 (b)一些地区被识别和归类为区。因此区1区8代表每日平均气温低于的地区几天°C(框如图1)和区域9、10和11对应的地方下面的温度不下降°C。所有这些11区,区域从1到8的海拔不到150米,和其他三个区域有相当高的高度。区5海洋和陆地和代表了沿海地区。区10是沿海地区,也有更高的海拔。上述区域的面积平均气温每天都在2006年1月与观察到的车站每日平均地表温度(圈如图所示1)位于所选区域非常接近。模型诊断统计区域平均温度计算ARW-derived每日平均温度与观测(相关性,标准偏差,偏差,RMSE)和表中给出2。观察到,在所有区域模拟与观测温度相关在0.765 ~ 0.953的范围负偏压对区域3,4、10和其余区域的正偏压。结果表明该模型显示正面和负面的偏见在不同区域。强大的正偏压(2.4651)是观察到区9这是一个山区相关系数为0.8835。接下来的正偏压最大值1.79发现区6靠近海岸的相关性为0.898后跟带5(陆地和海洋)与偏差为1.3872和0.95的相关性最高。这表明模拟空气温度有很强的正偏置在山区和沿海地区。强烈的负面偏见(1.621)和低相关(0.7659)观察在区10沿海和山区。因此,ARW合理模拟温度区除了山区和沿海地区。正相关性高于0.76的区域和95%的意义表明ARW技能量化温度模拟模型。

5.1。Model-Derived温度在2米高度

时间序列的平均每天的平均气温在2米高度从区域1、2和3位于东部的部分领域呈现在图4(一)随着站平均每日平均地表温度。结果清楚地表明,该模型能够接的日常变化温度域的东部地区,但略微低估强寒潮期间。模型和观测之间的差异并不多的寒潮爆发条件但在强烈的寒潮期间非常重要。的差异模型和观察温度大约是3 - 5°C在开始阶段和大约10°C寒潮高峰时期。模拟温度的变化在2006年1月是与观测的相关系数为0.944和0.81在区域1的正偏压寒潮出现在1月17日,愈演愈烈,持续2到3天,1月19日和之后逐渐消失了。也观察到类似的情况在区域2相关系数为0.940(0.495)的偏见,但滞后的一天,带3(相关系数为0.953,一个负面的偏见0.204)和2天的延迟。同样在4区(域)的东南部分模型值匹配的平均站观测的相关性为0.900(图4 (b)),但是模型温度略有低估的负偏压0.236。温度的降低从1月19日开始,达到最小值,1月21日和很冷的天气情况持续到1月24日。很明显,模型模拟寒潮的通道从区域1(从北东)区4(东南部)密切观察。平均每日温度地块区5和6表明,寒冷的条件模拟的模型从1月18日至23日。区5中的温度略高于在区6中,预计作为区5的一部分涵盖了海洋和陆地部分。之间的相关系数建模和观察到的温度区域5和6是0.950和0.899的正偏压1.3871和1.79,分别。从数据4(一)和4 (b)明确指出,时差在温度的下降约为1 - 2天。这种延迟在不同区域的温度下降是由于缓慢运动的寒潮东北部(区域1,2,3)域向中部地区(带6)。极端寒冷条件是持续三到四天导致这些地区很冷的温度。

model-derived区域平均2 m每日平均温度/区7(域)的核心部分是表示同意与观察到1月21日之后的模型表示,过高的温度(图4 (c)),0.930和1.16的偏差的相关性。模型预测的最低温度明显高于观察;然而,趋势是复制相当不错。模型模拟温度下降和持久性的寒冷条件2 - 3天在南部的部分领域,也就是说,区8相关性为0.9合理同意与观测但低估的低温C。

区9和11都位于山区。从这些区域温度的时间序列表明,发生时间最低温度(下降)是模拟。然而强烈的2.465是正偏置区9所指出的,在最低气温明显高于观察(图4 (d))。进化模型温度在这些区域可能是影响地表过程模型所代表的地形、土地覆盖和土壤条件,需要进一步检查。也用于治疗的物理参数化的表面能和边界层湍流需要追究他们的应用程序在这些山区。模拟和观测到的温度之间的相关性是区0.884和0.783 9和11所示。模拟温度在西北地区(区10)显示每天的平均气温相对高于其他区域。这个区域位于靠近山脉和大西洋(图4 (d))。为该区域面积的进化模型模拟的温度平均每日平均温度在2米高度是在良好的协议与平均每日平均站观测的相关性为0.766,略低于相关的所有其他区域和强烈的负面偏见的1.621。

从上面的分析,平均每日温度演化明显,模型能够模拟寒潮的强度滞后1到3天及其迁移从东北到西南地区的域。模型推导出区域平均每日的平均气温在2米高度不同区域发现匹配的平均站每日平均温度观测,但轻微低估大约5到10度的温度期间密集的寒潮。少数例外存在区域包括海洋和毗邻的土地部分和区域覆盖山区。寒潮期间时间很同意观察,但模型变暖比前一到两天观察。因此一般ARW模式似乎是一个有用的建模工具来模拟季节气候与合理的技能在长时间尺度范围内,因此可以用来获得信号或信号即将到来的极端天气事件,如寒潮的条件。

5.2。Model-Derived 2 m在925 hpa空气温度和风力流

之间的一个详细的比较分析是由新兵1度分辨率分析数据和模型模拟产品的2 m空气温度和风速925 hPa水平评估温度的空间趋势和水平平流运动由ARW模拟。每日平均值计算极端寒冷天的温度在2 m,风在925 hPa新兵和模型输出和呈现在图5。1月19日风流动的空间分布显示了强大的气旋环流的存在在东南部地区的域模型和新兵数据和强劲的东风流在北部地区的域。这些环流特性很好地模拟ARW模型从新兵数据。温度模式几乎是相同的模型和新兵数据除了更高温度下的面积相对较大的轮廓ARW模拟。这表明该模型产生了比新兵数据稍微温暖的气氛。新兵数据显示强大的低温东北部不是模拟的模型。模型显示一个相对温暖的地区西北域比新兵数据的一部分。1月20日气旋环流朝着东方,和一个反气旋环流是观察在北域模型和新兵的西方部分数据。模拟温度模式同意新兵数据但更高温度下的面积轮廓相对较大因此指示模型的温度温暖的偏见。在接下来的24小时的气旋环流已经到西波兰模型和新兵。 On 21 January the model temperatures are seen to be roughly 5 to 10°C lower over western part of the domain than the values from the FNL data. In all three days (19-21 Jan) westerly flow is noticed over western parts of the domain especially in the central and lower latitudes in both model and FNL data, and the wind is gradually intensified from 19 to 21 January. The simulated flow patterns are noted to agree well with the FNL but with little higher intensity. Also the fine-scale features are well resolved in the simulation which may be because of the model higher resolution than FNL. On 22 January the flow pattern was altered to easterly/northeasterly over much of the domain except for a small region in the northwestern portion where the flow had changed to southwesterly indicating the onset of an anticyclone. In the next day, that is, on 23 Jan the anticyclonic circulation was fully established over the whole Baltic Sea and neighborhood regions.These flow features are well simulated by the model. The simulated spatial temperature distribution also agreed well with FNL data but with a warm bias (about 5 to 10°C) indicating less intensity of the simulated cold wave.

从上面的讨论中很明显,区域范围内的模型可以模拟大多数气候特性比得上新兵。模型能够模拟气旋和反气旋的发展发行量和槽脊地区高强度比新兵数据。model-derived温度模式与新兵温度分布,但同意低估寒冷的条件。模型模拟相对更高的温度在寒冷地区极端寒冷的天,温暖的地区也相对更高的温度指示一个温暖的偏差,需要进一步检查。

5.3。派生模型表面压力和重力势在500 hPa高度

理解的角色压力系统在欧洲中部的事件期间极端的寒潮,每日平均海平面压力(SLP)以及《每日平均位势高度在500 hPa面(500 gh)检查从模型和新兵(图数据6)。颞海平面气压和位势高度模式来描述服务的起始时间和强化期2006年1月18到24岁之间的寒潮。

2006年1月18日,一个低压系统是位于波兰西南部地区和邻近地区,和高压系统(未显示)是位于东北地区的领域中观察到的新兵。这种模式模拟的模型,但与低压系统位于捷克共和国和高压位于东北地区的域。高压系统造成低温在这方面明显低于其他地区的域。2006年1月19日,低压系统搬到东南部域的新兵数据和仿真。同时,与此同时,高压系统开始向西南域的一部分。位势的厚度减少超过整个地区的欧洲中部,但相对较高的小区域南西部地区。这些特性将导致空气温度在这些地区一直减少到最低从前面几节中讨论。1月20日,低和高压力系统持续小倾向东南和西北,分别和一个新的低压系统出现在西北的一部分域模型和新兵。位势高度模式表明,更高的轮廓位势高度集中在西南域的一部分,所有其他剩余面积较低的厚度。高压系统保持很长一段时间在欧洲的中部地区,北部和东北部的部分领域,这些地区的气温显著下降。 The temperature reached below20°C的每月最低大部分中部地区。2008年1月21日,低压系统从西北向西南移动部分,位于沿海地区的丹麦和波兰的核心部分。同时,高压系统仍控制在东北域的一部分。位势高度进一步减少的厚度在整个地区,除了南域的一部分。这些特性以及模拟的模型和新兵数据吻合较好。然而,模拟低压系统的强度略低,和低压中心位置的系统模拟在波兰南部及其相邻的部分。1月22日,低压系统从域消失,和高压系统占领整个域。在这一天位势模式表示高厚度在西北域的一部分,低厚度超过剩余部分。在这种高压系统的中心部分域名记录很低温度模拟的模型。1月23日,一个完善的高压系统的位置是在域的中心部分,在波兰在接下来的48小时。 The geopotential pattern is almost similar to that of the previous day but with slightly higher thickness and a shift towards the east. Under this stable high pressure system especially over Poland the temperatures reached their monthly minimum values in those two days as low record. This prolonged cold wave situation could be simulated by the model. After 23 January the temperatures increased gradually in the northeastern part of the domain, and the high pressure system disappeared slowly. By 25 January, 2006 the temperature increased and reached its normal value over entire Europe.

模型结果表明,它可以模拟通过高低压系统比较与新兵的趋势数据。模拟空气温度的时间序列是发现与观察到的温度时间序列在不同的区域。模型能够解决压力系统的区域范围内的特性导致寒潮的传播研究领域。

6。摘要和结论

数值模拟极端寒冷的天气事件执行2006年1月期间在欧洲使用高分辨率ARW模型检查的性能模型季节性气候模拟和理解寒潮形成的可能原因。

模拟日常平均2米的空气温度进行了分析并与观察到的表面温度。925 hPa模型模拟的风,气温2米,表面压力和位势高度在500 hPa与新兵的数据。八区被确定的基础上每日平均气温下降10°C和三个地区基于上面的最低温度10°C。面积平均每日平均温度计算的模型2 m空气温度与平均站从各自的区域表面温度。

model-derived产品显示的温度从区域1区位于东北部分11坐落在南域的西部地区随着通道的高、低压力与车站观测系统的协议。模型能够模拟极端寒冷情况的发生在不同的区域和时间流逝相当同意观察但强度较小。模型表示良好的相关性与观测温度高于0.76 95%的意义。模拟流模式通过寒潮期间发现同意与新兵数据表明,该模型能够捕捉低温的平流与高压系统。降低大气温度可以模拟的模型,但比观察到更高的温度。模型结果显示温暖的偏见在极端寒冷的日子。持续的寒冷条件下生成3 - 5天在不同的区域可以被模型。这个寒冷的条件从其对经济和死亡率的影响,尤其是在俄罗斯,乌克兰,波兰,和相邻地区的某些部分。

本研究试图模拟一个极端冷事件由于有限的计算资源的可用性。为了评估模型的技能扩展范围季节性气候预测这将是可取的检查模型性能的一系列事件在过去的几年里。然而,从目前的研究结果提供了一个指示的技能ARW模型应用的扩展范围为中欧地区天气预报在冬季可能有助于给的极端事件像冰冷的海浪供公众使用以及政策制定者采取减灾措施。在本研究ARW模型运行的初始和边界条件采用NNRP数据。为了使用ARW模型实时应用程序的区域气候预测是必要的运行模式与全球域初始化一次GFS或其它全球分析,从而提供了时变横向边界条件从全球区域域区域气候预报领域,这将是未来的测试研究。

7所示。动力学模型在减灾中的应用

ARW模型(以及其他动力中尺度模型)已经被经常应用于天气预报和减灾工具在许多国家的一部分。在这个研究中,ARW模型用于研究区域气候特征在中欧30公里分辨率期间从2006年1月1日至31日。实时集成需要大规模的横向边界条件和初始条件,现在可以在实时基础上从全球业务预报中心在世界各地。全球产品可用粗分辨率为150到300公里。高分辨率中尺度模式需要研究和理解的强度及其通道或运动极端事件像冰冷的海浪,热浪、洪水等等,orographically和对流驱动。中尺度模式与区域分析和更好的初始条件和地方代表迫使申请特定区域时必须采用。

区域气候模型是有用的给一个更好的预测计划提前实施减灾措施等方面对特定地区农业操作,食品储存、和能源存储,以提高公共交通设施等等,这可能是有用的拯救大型经济体和死亡率,尤其是在寒冷和高温条件。

确认

本文得到了第六届欧洲共同体框架内一个STATME项目计划通过合同mtkd - ct - 2004 - 014222和波兰科学和高等教育拨款091 K / Po4/2004/11。这项研究的数据来自研究数据归档(RDA),是由计算和信息系统维护实验室(CISL)在国家大气研究中心(NCAR)。NCAR是由美国国家科学基金会(NSF)。原始数据可从RDA (http://dss.ucar.edu/在数据集ds090.0数量

引用

1. a . m . g . Klein坦克和g . p .您能“指数日常极端气温和降水量的趋势在欧洲,1946 - 99,”杂志的气候,16卷,不。22日,第3680 - 3665页,2003年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
2. Moberg a和p·d·琼斯,“极端趋势指数在日常温度和降水在中欧和西欧,1901 - 99,”国际气候学杂志,25卷,不。9日,第1171 - 1149页,2005年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
3. r . Heino r . Brazdil大肠Førland et al .,“极端气候的研究进展在欧洲北部和中部,“气候变化,42卷,不。1,第181 - 151页,1999。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
4. j . Wibig和b . Glowicki”趋势的最小和最大温度在波兰,”气候研究,20卷,不。2、123 - 133年,2002页。视图:谷歌学术搜索
5. BACC作者团队,评估气候变化的波罗的海盆地施普林格,柏林,德国,2008年。
6. m . m . Huynen p Martens d . Schram m . p . Weijenberg和a . e . Kunst”热浪和冷法术的影响在荷兰人口死亡率,”环境健康展望,卷109,不。5,463 - 470年,2001页。视图:谷歌学术搜索
7. j·e·沃尔什,a·s·菲利普斯·d·h·波蒂斯所写,和w·l·查普曼,“极端寒冷爆发在美国和欧洲,1948 - 99,”杂志的气候,14卷,不。12日,第2658 - 2642页,2001年。视图:谷歌学术搜索
8. j·s·凯恩和j·m·弗里奇”,为中尺度对流参数化模型:Kain-Fritsch计划”在数值模型中积云对流的表示k·a·伊曼纽尔和d·j·雷蒙德。,阿米尔。流星。Soc。,1993。视图:谷歌学术搜索
9. j·s·凯恩和j .实物地租”Kain-Fritsch对流参数化:一个更新,应用气象学杂志,43卷,不。1,第181 - 170页,2004。视图:谷歌学术搜索
10. r·e·迪金森r . m . Errico f . Giorgi g·t·贝茨,”美国西部地区气候模型,”气候变化,15卷,不。3、383 - 422年,1989页。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索
11. f . Giorgi和g·t·贝茨,”地区的气候技能模型在复杂地形,”每月天气回顾,卷117,不。11日,第2347 - 2325页,1989年。视图:谷歌学术搜索
12. f . Giorgi c .盾牌Brodeur G.T.贝茨,”区域气候变化的情况下对美国产生了与一个嵌套区域气候模型,”杂志的气候,7卷,不。3、375 - 399年,1994页。视图:谷歌学术搜索
13. h . Hirakuchi和f . Giorgi多年现在和2×二氧化碳模拟在东亚季风气候和日本与区域气候模型嵌套在一个大气环流模型,”地球物理研究杂志》,卷100,不。D10, 21105 - 21125年,1995页。视图:谷歌学术搜索
14. r·g·琼斯,j·m·墨菲和m . Noguer”模拟气候变化在欧洲使用嵌套区域气候模型。我:评估气候的控制,包括对横向边界的位置”,季度皇家气象学会杂志》上,卷121,不。526年,第1449 - 1413页,1995年。视图:谷歌学术搜索
15. r·g·琼斯,j . m . Murphy m . Noguer和a . b .敏锐的“模拟气候变化在欧洲使用嵌套区域气候模型。2:驾驶和区域模型响应的比较一倍的二氧化碳,”季度皇家气象学会杂志》上,卷123,不。538年,第292 - 265页,1997年。视图:谷歌学术搜索
16. j·h·克里斯坦森,b . Machenhauer r·g·琼斯et al。”现在的区域气候模拟在欧洲的验证。林与观察模拟边界条件。”气候动力学,13卷,不。7 - 8,489 - 506年,1997页。视图:谷歌学术搜索
17. f .格奥尔基和l . o . Mearns”区域气候模型重新审视:介绍特殊问题,“卷。IC / 98/191,在美国,1998年,http://www.ictp.trieste.it/ pub_off。视图:谷歌学术搜索
18. d . w . Wang Barker c . Bruyere j . Dudhia d·吉尔和j .旧事”WRF版本2建模系统用户指南”,2004年,http://www.mmm.ucar.edu/wrf/users/docs/user_guide/。视图:谷歌学术搜索
19. j .旧事的j . Dudhia d·吉尔et al .,“天气研究和预测模型:软件体系结构和性能,”11日ECMWF车间使用的程序在气象高性能计算,艾德。g . Mozdzynski阅读,英国,2004年10月。视图:谷歌学术搜索
20. w . c . Skamarock j·b·Klemp j . Dudhia et al .,“高级研究WRF版本3的描述,“技术报告tn - 475 + STR, NCAR, 2008年。视图:谷歌学术搜索
21. e . Kalnay m . Kanamitsu et al ., r·基斯特勒公司“40年NCEP / NCAR再分析项目,“美国气象学会的公告,卷77,不。3、437 - 471年,1996页。视图:谷歌学术搜索
22. a·m·g·克莱恩,j·b·Wijngaard g . p . et al。“每天20世纪表面空气温度和降水数据集系列欧洲气候评估”国际气候学杂志,22卷,不。12日,第1453 - 1441页,2002年。视图:出版商的网站|谷歌学术搜索

版权

版权©2010 d·哈里普拉萨德等。这是一个开放的分布式下文章知识共享归属许可,它允许无限制的使用、分配和复制在任何媒介,提供最初的工作是正确引用。