A sensitivity analysis was conducte

A sensitivity analysis was conducted using the
WRF model (v3.0) in order to ascertain which of the
available physics options will generate the most
accurate results for the Beaufort Sea region, focusing
on the model’s capability in simulating surface winds. A
series of sensitivity runs were conducted over the month
of September 2004 and the results were verified against
both in situ station observations and QuikSCAT oceansurface
wind data.
It was found that the Kain-Fritsch cumulus, Lin
microphysics, Pleim-Xu land surface, and PX / ACM2
PBL combination clearly generated the most accurate
surface wind results as compared to station
observations, while the results of the various radiation
schemes were more mixed. Compared to QuikSCAT
data, the Kain-Fritsch, Pleim-Xu, and ACM2 PBL again
performed well, whereas the Eta microphysics proved to
be superior and there was more differentiation among
the radiation parameterizations than was seen for the
land observations.
These results, particularly the performance of the
PX / ACM2 combination, suggest that it is important to
consider the interactions between various model
physical parameterizations, and that it is not sufficient to
vary one at a time relative to a control run in order to
determine the best overall combination. Rather, it is
necessary to test many different configurations in order
to determine the optimal setup for any particular region.
As we move forward, we aim to use the best-performing
individual schemes as found in this study as the basis
for a new round of sensitivity testing, in which additional
sets of permutations will be examined. The disparity in
the best-performing microphysics parameterizations
between land and ocean points also highlights the need
to evaluate such tests over a wide domain and in
varying climatological conditions.
It should be stressed that the results presented
herein are of surface winds alone, and that when
looking at other parameters such as surface
temperature and dew point the relative rankings of the
various schemes can be changed. One that
underperforms in the simulation of wind (such as
NOAH) can in fact produce superior outcomes for other,
thermodynamic variables. As our project is concerned
primarily with the accurate depiction of surface winds,
how well the model simulates these is naturally our top
concern, and the results and analysis given in this paper
reflect that. The relative success of a given
parameterization in simulating surface winds can and
should not be interpreted as applying to any other
parameters.

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

วิธีการวิเคราะห์ความไวโดยใช้การแบบจำลอง WRF (v3.0) การตรวจใดตัวเลือกว่างฟิสิกส์จะสร้างมากสุดผลลัพธ์ที่ถูกต้องสำหรับภูมิภาคทะเลโบฟอร์ต เน้นในความสามารถของแบบจำลองในการจำลองลมผิว Aชุดทำงานไวได้ดำเนินการมากกว่าเดือนของเดือน 2547 กันยายน และมีการตรวจสอบผลกับสังเกตสถานีใน situ และ QuikSCAT oceansurfaceลมข้อมูลก็พบว่า Kain Fritsch ลัส หลินmicrophysics, Pleim สีผิวดิน และ PX / ACM2พีบีแอลกรุ๊ปรวมชัดเจนสร้างความถูกต้องที่สุดลมผิวผลเมื่อเทียบกับสถานีสังเกต ในขณะที่ผลลัพธ์ของรังสีต่าง ๆโครงร่างถูกผสมขึ้น เมื่อเทียบกับ QuikSCATข้อมูล Kain Fritsch สี Pleim และพีบีแอล กรุ๊ป ACM2 อีกครั้งทำดี ในขณะที่ microphysics เอตากได้เป็นห้อง และมีมากขึ้นสร้างความแตกต่างระหว่างparameterizations รังสีมากกว่าที่เห็นที่ดินสังเกตผลลัพธ์เหล่านี้ โดยเฉพาะประสิทธิภาพของการPX / ชุด ACM2 แนะนำที่ ถูกต้องพิจารณาการโต้ตอบระหว่างแบบจำลองต่าง ๆparameterizations จริง และที่ไม่เพียงพอเปลี่ยนแปลงหนึ่งที่สัมพันธ์กับการควบคุมการทำงานเพื่อกำหนดโดยรวมกัน ค่อนข้าง มันเป็นจำเป็นต้องทดสอบค่าแตกต่างกันมากตามลำดับการตรวจสอบการตั้งค่าที่เหมาะสมสำหรับภูมิภาคที่เฉพาะเจาะจงใด ๆขณะที่เราเดินหน้าต่อไป เราจุดมุ่งหมายเพื่อใช้ประสิทธิภาพดีที่สุดแต่ละแผนงานเป็นพบในการศึกษานี้เป็นข้อมูลพื้นฐานสำหรับใหม่รอบของความไวในการทดสอบ การเพิ่มเติมชุดสับจะถูกตรวจสอบ Disparity ในparameterizations microphysics ประสิทธิภาพดีที่สุดระหว่างแผ่นดินและมหาสมุทร จุดยังเน้นความต้องการการประเมินเช่นการทดสอบโดเมนกว้าง และในสภาพ climatological แตกต่างกันควรเน้นที่ ผลลัพธ์ที่แสดงนี้มีลมอยู่คนเดียว พื้นผิว และเมื่อนั้นดูพารามิเตอร์อื่น ๆ เช่นผิวอุณหภูมิและดิวดรอพชี้จัดอันดับสัมพัทธ์ของการสามารถเปลี่ยนรูปแบบต่าง ๆ หนึ่งที่underperforms ในการจำลองลม (เช่นโนอาห์) ในความเป็นจริงสามารถสร้างผลลัพธ์ที่เหนือกว่าสำหรับอื่น ๆตัวแปรทางอุณหพลศาสตร์ เป็นโครงการของเราเป็นห่วงส่วนใหญ่ มีการแสดงให้เห็นความถูกต้องของลมผิวธรรมชาติดีว่าแบบจำลองเหล่านี้อยู่ด้านบนของเรากังวล และผล การวิเคราะห์ในเอกสารนี้สะท้อนที่ สัมพันธ์กับความสำเร็จของการกำหนดสามารถ parameterization ในการจำลองลมพื้นผิว และไม่ควรตีความเป็นการใช้กันพารามิเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

การวิเคราะห์ความไวได้ดำเนินการโดยใช้
รูปแบบ WRF (v3.0) เพื่อที่จะตรวจสอบให้แน่ใจว่า
ตัวเลือกฟิสิกส์ที่มีอยู่จะสร้างส่วนใหญ่
ผลลัพธ์ที่ถูกต้องสำหรับภูมิภาคทะเลโบฟอร์ตโดยมุ่งเน้น
ความสามารถของแบบจำลองในการจำลองลมพื้นผิว
ชุดวิ่งไวได้ดำเนินการในช่วงเดือน
กันยายนปี 2004 และผลการตรวจสอบความถูกต่อต้าน
ทั้งในแหล่งกำเนิดสังเกตสถานี QuikSCAT oceansurface
ข้อมูลลม.
พบว่าคิวมูลัส Kain-Fritsch หลิน
microphysics, Pleim-Xu ผิวดินและ PX / ACM2
PBL รวมกันสร้างขึ้นได้อย่างชัดเจนถูกต้องที่สุด
พื้นผิวผลลมเมื่อเทียบกับสถานี
สังเกตในขณะที่ผลของรังสีต่างๆ
ถูกผสมรูปแบบมากขึ้น เมื่อเทียบกับ QuikSCAT
ข้อมูล Kain-Fritsch, Pleim-Xu และ PBL ACM2 อีกครั้ง
ทำได้ดีในขณะที่กทพ microphysics พิสูจน์ให้เห็นว่า
จะดีกว่าและมีความแตกต่างมากขึ้นในหมู่
parameterizations รังสีกว่าที่เห็นสำหรับ
การสังเกตที่ดิน.
ผลลัพธ์เหล่านี้โดยเฉพาะอย่างยิ่ง ประสิทธิภาพการทำงานของ
PX / ACM2 รวมกันแสดงให้เห็นว่ามันเป็นสิ่งสำคัญที่จะ
ต้องพิจารณาการมีปฏิสัมพันธ์ระหว่างรูปแบบต่างๆ
parameterizations ทางกายภาพและมันไม่เพียงพอที่จะ
แตกต่างกันอย่างใดอย่างหนึ่งที่เป็นญาติเวลาในการควบคุมการทำงานเพื่อ
ตรวจสอบการรวมกันที่ดีที่สุดโดยรวม แต่ก็เป็น
สิ่งที่จำเป็นในการทดสอบการกำหนดค่าที่แตกต่างกันในการสั่งซื้อ
เพื่อตรวจสอบการตั้งค่าที่เหมาะสมที่สุดสำหรับภูมิภาคใด ๆ .
ในขณะที่เราก้าวไปข้างหน้าเรามีจุดมุ่งหมายที่จะใช้สิ่งที่ดีที่สุดที่มีประสิทธิภาพ
รูปแบบของแต่ละบุคคลที่พบในการศึกษาเป็นพื้นฐานนี้
สำหรับรอบใหม่ของ การทดสอบความไวซึ่งเพิ่มเติม
ชุดพีชคณิตจะถูกตรวจสอบ ความแตกต่างใน
สิ่งที่ดีที่สุดที่มีประสิทธิภาพ microphysics parameterizations
ระหว่างที่ดินและจุดที่มหาสมุทรยังเน้นถึงความจำเป็น
ในการประเมินผลการทดสอบดังกล่าวมากกว่าโดเมนกว้างและใน
สภาพภูมิอากาศที่แตกต่างกัน.
มันควรจะเน้นว่าผลที่นำเสนอ
ในที่นี้เป็นลมพื้นผิวเพียงอย่างเดียวและว่าเมื่อ
กำลังมองหาที่พารามิเตอร์อื่น ๆ เช่นพื้นผิว
และอุณหภูมิจุดน้ำค้างการจัดอันดับของญาติของ
แผนการต่างๆสามารถเปลี่ยนแปลงได้ หนึ่งที่
ต่ำกว่าในการจำลองของลม (เช่น
โนอาห์) ในความเป็นจริงสามารถผลิตผลลัพธ์ที่เหนือกว่าสำหรับอื่น ๆ
ตัวแปรทางอุณหพลศาสตร์ ในฐานะที่เป็นโครงการของเรามีความกังวล
เกี่ยวเนื่องกับภาพที่ถูกต้องของลมพื้นผิว
วิธีที่ดีที่รูปแบบจำลองเหล่านี้เป็นธรรมชาติของเรา
กังวลและผลและการวิเคราะห์ที่ให้ไว้ในบทความนี้
สะท้อนให้เห็นว่า ความสำเร็จของการได้รับ
parameterization ในการจำลองลมพื้นผิวที่สามารถและ
ไม่ควรจะตีความว่าเป็นการนำไปใช้ในการอื่นใด
พารามิเตอร์

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

การวิเคราะห์ความไวจำนวน
wrf โมเดล ( v3.0 ) เพื่อวินิจฉัย ซึ่งของ
ของฟิสิกส์ตัวเลือกจะสร้างผลลัพธ์ที่ถูกต้องสำหรับ Beaufort ที่สุด

ในทะเลเขต เน้นความสามารถของแบบจำลองในการจำลองลมพื้นผิว เป็นชุดทดสอบความไววิ่ง

ช่วงเดือนกันยายน 2004 และผลลัพธ์ที่ได้ตรวจสอบกับ
ทั้งในประเทศไทยและสถานีสังเกต quikscat oceansurface

ลมข้อมูล พบว่า กา Fritsch Cumulus , หลิน
microphysics pleim Xu , ผิวดิน , และ PX / acm2
PBL การสร้างผลลัพธ์ชัดเจนลมพื้นผิวที่ถูกต้องมากที่สุดเมื่อเทียบกับการสังเกตสถานี

ในขณะที่ผลของรังสี
รูปแบบต่างๆ ผสมมากขึ้น เมื่อเทียบกับ quikscat
ข้อมูล เคน ฟริช ,pleim Xu และ acm2 PBL อีก
ปฏิบัติดี ส่วนอีตา microphysics พิสูจน์

จะเหนือกว่าและมีความแตกต่างระหว่าง
รังสี parameterizations กว่าเห็นผล

ที่ดินต่างๆ เหล่านี้ โดยเฉพาะการแสดงของ
% / acm2 การแนะนำว่ามันเป็นสิ่งสำคัญที่จะ
พิจารณาปฏิสัมพันธ์ ระหว่างรูปแบบต่าง ๆ parameterizations
ทางกายภาพ ,และมันไม่เพียงพอที่จะ
แตกต่างกันในเวลาหนึ่งเมื่อเทียบกับการควบคุมวิ่งเพื่อ
ศึกษารวมกันโดยรวมที่ดีที่สุด มันเป็นค่าที่แตกต่างกันหลายแบบ

เพื่อตรวจสอบเพื่อการตั้งค่าที่เหมาะสมสำหรับพื้นที่ที่เฉพาะเจาะจงใด ๆ .
ในขณะที่เราก้าวไปข้างหน้า เรามุ่งมั่นที่จะใช้รูปแบบของแต่ละการแสดง
ที่ดีที่สุดที่พบในการศึกษานี้เป็นข้อมูลพื้นฐาน
สำหรับรอบใหม่ของการทดสอบความไวในที่ชุดเพิ่มเติม
ของลำดับจะถูกตรวจสอบ ความแตกต่างในการแสดงที่ดีที่สุด microphysics parameterizations

ระหว่างแผ่นดินและทะเลจุดยังเน้นต้องการ
เพื่อประเมินการทดสอบดังกล่าวผ่านโดเมนกว้างและแตกต่างกัน climatological
.
มันควรจะเน้นว่าผลการทดลอง
ที่นี้มีพื้นผิวลมอย่างเดียวและเมื่อ
มองปัจจัยอื่น เช่น อุณหภูมิ และจุดน้ำค้าง

อันดับสัมพัทธ์ของแผนการต่างๆ สามารถเปลี่ยนแปลงได้ หนึ่ง
underperforms ในการจำลองลม ( เช่น
โนอาห์ ) สามารถในความเป็นจริงสร้างผลลัพธ์ที่เหนือกว่า สำหรับ อื่น ๆ ,
ตัวแปรอุณหพลศาสตร์ เป็นโครงการหลักของเราเกี่ยวข้องกับภาพที่ถูกต้องของ

ลมพื้นผิวว่าแบบจำลองเหล่านี้ย่อมกังวลด้านบน
ของเรา และผลลัพธ์ และได้รับการวิเคราะห์ใน
กระดาษนี้สะท้อนว่า ความสำเร็จของญาติให้
parameterization ในลมพื้นผิวที่สามารถจำลองและ
ไม่ควรถูกตีความว่าเป็นใช้เพื่อการอื่นใด
พารามิเตอร์