Shallow Convection Dataset Simulated by Three Different Large Eddy Models
Sign Up to like & getrecommendations! Published in 2024 at "Advances in Atmospheric Sciences"
DOI: 10.1007/s00376-023-3106-6
Abstract: 在将热量和水分从近地表输送到高海拔地区的过程中, 浅对流起着重要的作用. 但由于缺乏高分辨率的观测数据, 浅对流在数值模式中的参数化仍然是一个巨大的挑战. 本文介绍了四个浅对流个例的大涡模拟(LES)数据集. 这些个例主要在逆温层强度上存在差异, 可以作为观测数据的替代. 为了减少大涡模式(LES)的不确定性, 我们使用了三种不同的大涡模式, 包括SAM、 WRF和UCLA-LES. 结果表明, 尽管不同浅对流个例的对流结构细节存在一定差异, 但不同模式对每个浅对流个例的模拟结果基本相似. 除了网格平均场外, 本文还提供了条件筛选采样的变量, 如云内水汽和云内垂直速度等. 这些变量对于计算夹卷率是必不可少的. 考虑到积云对流参数化过程中夹卷过程的重要性, 本文提供的数据集对于验证和改进浅对流参数化方案具有潜在的实用价值. Shallow convection plays an important role in transporting heat and moisture from the near-surface to… read more here.
Keywords: large eddy; eddy models; three different; shallow convection ... See more keywords