《表2 模拟输出站点10 m风速验证统计量》

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《北京市潜在风道的数值模拟与综合识别》

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利用气象观测资料对模拟结果进行验证，对比了模拟区域内网格点土地利用类型为城市的5个标准气象站（北京、延庆、密云、天津和塘沽，见图2），验证的气象要素包括风速，气温和气压。观测与模拟的日均风速时间序列对比如图4所示。表2给出了相应的验证统计量。就偏差（BIAS）而言，北京站的总体偏差最小，除7月北京和延庆的模拟值有所低估（BIAS为负）外，模式对10 m风速的模拟结果整体偏高。1月的北京、天津和塘沽的10 m风速与站点观测风速的相关系数（R）分别为0.57，0.49，0.67，延庆和密云分别为0.34和0.33。位于城市内的站点模拟值和观测值的R相对较高，下垫面覆盖类型的性质可能对近地风速模拟的准确度产生一定的影响。7月的R整体低于1月，可能是夏季相对复杂的天气过程所致。图4和表2的验证结果显示，WRF模拟的平均风速和变率与观测值没有显著的差异，该模拟结果可以用于关注月均风速分布的潜在风道识别。气温和气压的验证结果较风速的验证结果好。表3和表4给出了气温和气压相应的验证统计量。模拟与观测的气温时间序列相关系数在0.68～0.89之间，而气压时间序列的R值都在0.9以上。