报告题目：中国气象局化学-天气全耦合数值预报系统GRAPES_Meso5.1/CUACE CW V1及其在雾-霾和沙尘暴预报中的应用
报 告 人：王 宏 研究员
报告时间：2023年10月24日（周二）上午10点
报告地点：气象楼1114会议室
主 持 人：陆春松 教授
报告人简介：
王宏，中国气象科学研究院大气成分与环境气象研究所（碳中和监测与评估中心）研究员，博士生导师。主要研究领域:大气化学模式、雾-霾（能见度）和沙尘暴数值预报、气溶胶-云-辐射-天气相互作用机制；牵头中国气象局自主研发区域化学-天气全耦合数值预报系统CMA_Meso/CUACE研发工作，建立的雾-霾和沙尘暴两个预报模式已经移植到中国气象局地球系统数值预报中心、中央气象台环境室、京津冀环境预报预警中心、长三角环境预报预警中心等多家科研业务单位应用。先后主持国家重点研发计划项目和课题、基金重大项目课题等多项。任WMO全球空气质量预报与信息系统（GAFIS）指导委员会成员、数值预报-空气质量（NWP-AQ）组长；WMO 沙尘暴系统（SDS-WAS)亚洲区域中心指导委员会成员。相关研究结果发表SCI论文100多篇，总被引量超过3200次。
报告简介：
基于中国气象局业务运行的区域天气模式CMA_MESO5.1和大区化学模式CUACE，建立了化学-天气在线数值预报模式GRAPES_Meso5.1/CUACE，在模式中首次实现了天气-排放-气溶胶-云-辐射-天气的闭环（即化学-天气（CW）全耦合），建立了第一版中尺度“化学-天气”全偶和数值预报系统GRAPES_Meso5.1/CUACE CW V1。通过改进模式系统中非均相等关键化学机制，改进了气溶胶组分、PM2.5乃至能见度的预报效果。在模式中建立了气溶胶-辐射相互作用（ARI）及其与天气过程的双向反馈机制。模式通过耦合ARI机制，使得PM2.5和能见度的模拟偏差分别减小28%和 125%，显著提高了重污染天雾-霾数值预报精度；加入了实时的气溶胶活化过程和诊断的云滴云冰半径，完成了网格尺度和次网格尺度上的气溶胶—云相互作用（ACI）。发现在我国东部污染严重区域，气溶胶云相互作用在不同的时空尺度上不同程度改善了模式对云、温度和降水的预报。证明气溶胶—云相互作用的在线计算能够一定程度上改进模式性能，对污染严重地区天气预报具有重要且复杂的影响机制，进一步深入研究具有科学的应用价值。化学-天气全耦合（CW）的实现，使得该模式在物理机制上与国际同类模式相比处于世界先进地位；同时，模式雾-霾（包括PM2.5和能见度）、特别是5公里和3公里的低能见度预报的TS评分明显改进；更为重要的是，从地面到高空的数值天气要素预报也得以不同程度的改善。与基于WMO GAFIS和WMO_SDS亚洲节点其他模式对比表明，模式对亚洲区域雾-霾和沙尘暴预报（能见度预报、PM2.5、PM10等）显示出良好的预报性能。
欢迎广大师生踊跃参加！
大气物理学院
2023年10月20日
