当降尺度气象数据通过使用有限的区域模型,许多支持论坛推荐你在小步骤逐步缩减规模。例如假设您的输入数据是27 x27公里分辨率和你需要1 x1公里分辨率数据。
合适的设置在三个步骤是缩减规模,逐步增加分辨率:27公里- > 9公里- > 3公里- > 1公里
我为什么要不仅使用以下设置?27公里- > 1公里
我见过的主要动机是,中间域(9 & 3)不需要那么多的计算资源相比,最后一个域(1公里)。但这不能是唯一的原因。
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基本的回答你的问题是,需要有一个光谱的两个域之间的重叠。思考这个问题的一个方法是,需要有一个连接之间的柯尔莫哥洛夫能源瀑布(https://en.wikipedia.org/wiki/Energy_cascade)的两个领域。
每个域将是迫使(有能量输入)在一个相对较大的规模,它是假设能源,它不能解决亚格子尺度将会消失。如果没有(或很少)两者之间的重叠网格分辨率、能量从大域(父)将由粘性耗散在亚格子尺度小域(孩子)不能解决,不会有一个适当的输入的能量从父母到孩子。
奇数的原因的比例了为什么WRF通常在3:1嵌套比配置吗?