徐道生 陈德辉 吴凯昕

中国气象局广州热带海洋气象研究所/区域数值预报重点实验室，广州 510640

1 引言

随着近年来各种观测资料的不断增加以及人们对大气变化规律的认识不断加深，数值天气预报模式的预报性能也得到了长足的进步。除了改进初始场和物理参数化方案之外，构造更加精确的动力框架（包括时间和空间离散化方案、网格设置、垂直分层设计等）也是提升模式预报效果的重要途径。

在原始方程大气模式中，地转适应过程的物理机制是重力惯性波对非地转能量的频散。因此模式对于地转适应过程的模拟能力，主要取决于它的差分格式能否正确地描写重力波的频散关系。大量研究结果表明（Winninghoff, 1968; Mesinger, 1973; 刘宇迪等, 2001; Rajpoot et al., 2012），网格点上变量分布对于地转适应过程的模拟近似程度有重要影响。Arakawa and Lanmb（1977）通过对几种不同变量分布的差分格式解进行分析，发现C网格在模拟地转适应过程方面的性能要明显优于A网格（即非跳点网格）、B网格、D网格和E网格。在变形半径能够被分辨的情况下，C网格可以比其他网格用更小的代价产生更优的数值离散，也就是说它可以用更优的性价比减少频散问题导致的计算噪音，目前C网格已经被广泛地应用于数值天气预报模式（Unified模式：Staniforth et al., 2006; GRAPES模式：薛纪善和陈德辉, 2008; WRF模式：Skamarock et al., 2008）。但是C网格也存在一些难以克服的缺陷：例如由于C网格需要将风场和其它模式变量错开分布，使得动力框架与物理过程的耦合变得更加复杂。因为在每次调用物理参数化方案之前需要将各个预报量插值到A网格，在完成物理过程反馈计算之后还要再次将它插值回到C网格。……