A Methodological Study on Using Weather Research and Forecasting （WRF） Model Outputs to Drive a One-Dimensional Cloud Model

模型输出的为与天气研究驾驶一个一个维的层状的寒冷(1DSC ) 云模型并且预报的一个新方法(WRF ) 被为在长春发生在 45 2004 年 7 月上的一个典型大规模层状的降雨事件进行数字实验开发，中国。敏感测试结果建议了那，与从象起始的输入的 WRF 产量提取的 hydrometeor 侧面，并且与从 WRF 模型导出的 soundings 和垂直速度(包括的 downdraft )的连续更新，为系统( WRF-1DSC )建模的新 驾驶WRF 的 1DSC 能成功地复制 降水事件的产生和驱散进程。模仿的降雨紧张在观察那后面显示出时间落后，它能被 soundings，垂直速度和 hydrometeor 侧面的模拟错误在 WRF 产量引起了。考虑降水系统的模仿并且观察的运动路径，一个附近的格子点被发现以他们的类似拥有更精确的环境领域到在长春车站观察的那些。用从这个附近的格子点的侧面， WRF-1DSC 能复制一个现实主义的降水模式。这研究证明播种云的模型确实做的 1D 有潜力当适当地由从预报系统的地区性的 shortrange 导出的精确大气的侧面开车时，预言现实主义的降水模式。这打开一条新奇、重要的途径到在一个概率的框架概念下面开发基于整体的雨改进预言和操作系统。