云滴数浓度影响混合型层状云降水的数值模拟

使用耦合了Morrison双参数微物理方案的中尺度WRF模式V2．2,对2008年1月25-29日发生在我国南方的冰雪天气过程进行了数值试验。在模式准确再现了此次天气过程形势演变特点的基础上,对模式微物理方案中云滴数浓度影响累积降水量的情况进行了敏感性试验,发现云滴数浓度对降水量的影响是复杂和非线性的。对此次天气过程中的微物理量进行了详细的分析,并从各种水成物粒子的发展演变上,讨论了云滴数浓度的增加在暖云和冷云两种降水机制上对降水产生的不同影响。结果表明,云滴数浓度越大,云水混合比就越大,云滴的尺度越小。雨滴对不同云滴数浓度的响应与云滴的情况相反,随着云滴数浓度的增加,雨滴数浓度减小,雨水也减少,暖云降水过程受到了抑制;冰晶和雪晶的数浓度的演变过程没有明显变化,而冰晶和雪晶的混合比是相应增加的,冷云降水过程得到了一定程度的增强。从本文模拟的个例来看,设置不同云滴数浓度所得到的总累计降水量的差异在1％以内。总的来说,增加云滴数浓度,降水量会减少。从比例上来看,增加云滴数浓度对暖云降水过程的抑制作用比对冷云降水过程的增强作用更为显著,但是在本文模拟的个例中,冷云降水过程占主导地位,减少的降水和增加的降水的绝对值在同一个量级上并且数值相近,它们相互抵消后得到的结果是降水量变化的绝对值大大减小了,这解释了增加云滴数浓度后模拟的总累积降水量变化不明显的原因。     

利用GRAPES模式研究气溶胶对云和降水过程的影响

在GRAPES中尺度模式的双参数微物理方案中加入了气溶胶活化参数化过程,实现了对云滴数浓度的预报。选取不同季节两个降水过程进行模拟,并分别开展了不同气溶胶背景下的两个试验进行对比分析,研究气溶胶对云和降水可能的影响。结果表明:气溶胶浓度增加后,因为活化产生了更多尺度较小的云滴,抑制了云雨的自动转化,使大气中滞留了更多的云水,暖云降水减小;另一方面,云水的增加会使冰相粒子,尤其是雪和霰通过碰并云水等过程而增大,最后融化成雨增加冷云降水,同时冰相粒子增加会释放更多的潜热,促进上升气流的发展,进一步增加冷云降水。气溶胶对降水的影响存在空间不一致性,暖云较厚的地方暖雨过程受到的抑制明显,使地面降水减小,冷云厚度相对较厚时,冷云降水的增加会大于暖云降水的抑制,使地面降水增加。同时由于在云降水发展的不同阶段冷暖云的变化,气溶胶对降水的影响也存在着时间不一致性。     

重庆地区一次雷暴云电过程及其对初始云滴数浓度响应的数值模拟

采用耦合了Saunders和Takahashi两种非感应起电参数化方案的RAMS(Regional Atmospheric Modeling System)模式,对重庆地区一次雷暴过程进行模拟,对比分析了两种起电参数化方案下,电荷开始分离时和雷暴云发展到成熟阶段时的水成物粒子的分布、所带电荷密度以及雷暴云的电荷结构分布。模拟结果表明,在Saunders起电参数化方案下,雷暴云的电荷结构从起电到放电都呈现偶极性特征,而在Takahashi参数化方案下,雷暴云的电荷结构则由反偶极性发展成正偶极性。为研究CCN(cloud condensation nuclei)对雷暴云的影响,本文进行了两组敏感性试验,随着云滴初始数浓度增加,雷暴云的电荷结构没有发生极性翻转,但雷暴云中电荷量增加,电荷分布区域变大,有利于闪电发生。在Saunders起电参数化方案下,当云滴初始数浓度大于2 000 cm-3时,电荷量变小。通过分析微物理量场和微物理过程发现,随着云滴初始数浓度增加,冰相粒子质量混合比增加,在Saunders起电参数化方案下,当云滴初始数浓度大于2 000 cm-3时,霰粒子质量混合比减小。验证了CCN的变化能影响云的微物理过程,从而影响雷暴云的电荷分布以及闪电的发生,尤其是冰相物质的变化显著影响了雷暴云的起电过程。     

云凝结核对南京及周边地区夏季暴雨影响的数值模拟

利用WRF3.8.1模式,采用Thompson云微物理参数化方案,对南京2014年6月初的一次暴雨过程进行模拟;设置多组数值试验,从中选取清洁和严重污染两组试验,对比分析低、高云凝结核浓度对此次降水的影响。结果表明：1）Thompson方案对此次降水过程具有一定的再现能力,但对24 h累积降水量的模拟整体偏低,且随云凝结核浓度的上升,累积降水量增加。较高的云凝结核浓度有利于强降水中心强度增强、降水范围扩大,而对较弱降水中心则有相反的影响。2）云凝结核浓度的增加将抑制云滴向雨滴的转化,使更多云滴被输送到对流层中层,对流层低层的暖云过程被抑制。3）云凝结核浓度的增加使对流层中层的过冷云水增加,促进过冷云水向霰的转化,也促进雪的淞附过程,这有利于冷云过程的发展。4）云凝结核浓度的增加对暖云过程具有负反馈作用,对冷云过程具有正反馈作用。     

云凝结核浓度对雷暴云电过程影响的数值模拟研究

本文将非感应起电机制耦合到WRF中尺度模式中,选取Morrison双参数微物理方案,采用整体放电参数化方案,改变初始云凝结核（CCN）浓度（浓度变化从500 cm-3到4000 cm-3）,共模拟15组试验,讨论了CCN浓度（n_CCN）对雷暴云起电强度的影响。通过研究发现:随n_CCN增加,霰粒子数浓度减少,混合比增加,导致霰粒子平均尺度增加;冰晶粒子数浓度增加,混合比基本不变,导致冰晶粒子平均尺度减小。此外,霰粒子平均尺度增大,下落末速度增大,冰晶粒子平均尺度减小,下落末速度减小,二者末速度差值增加,导致单次碰撞电荷分离量增加。综上所述,气溶胶浓度增加使霰粒子与冰晶粒子碰撞分离过程增强,单次碰撞电荷分离量增加,正负电荷密度平均值增加,从而增强雷暴起电强度。     

人工催化暖云底积雨云的个例数值试验

本文用一维积雨云双参数模式模拟了福建雨季一块发展强度中等、云底较暖的积雨云自然降水过程，发现该云有两段降水；前段为暖云降水，后段有冰相过程参与。对这块云进行的一系列人工催化数值试验表明，一定方式的冷云催化或暖云催化能使后段降水增加，其效果同催化方式有关，最多可达总降水量的24%。文中对人工催化这类积雨云的增雨机制进行了讨论，得到了一些有益的启示。     

暖底积云自然降水过程和 人工催化个例数值模拟

利用一维积雨云双参数模式模拟福建省的暖底积云自然降水过程和催化过程。模拟结果表明:暖云催化影响了降水的演变过程,不仅使总降水量增加,而且改变了降水的分布,使降水提前出现。冷云催化对降水过程没有发生明显的影响。对催化云和自然云云水和雨水含量的模拟表明:暖云催化使云中碰并过程提前出现,导致催化云中云水含量明显少于自然云中的云水含量:催化云雨水含量先是明显大于自然云中的雨水含量,随后明显小于自然云中的雨水含量。     

华北地区气溶胶混合状态对暖云微物理特征的影响

在UWyo单组分气溶胶的绝热气块分档云模式基础上,发展了多种化学组分气溶胶的绝热气块分档云模式。利用2006年春季华北地区地面气溶胶分级采样的离子成分分析数据和同时段高空气溶胶、云微物理飞机观测资料,研究了气溶胶混合状态对暖云微物理特征的影响。模拟结果表明,华北地区气溶胶内部混合比外部混合有利于增加云凝结核数浓度、降低气块水汽最大饱和比、增加云滴数浓度。气溶胶的混合状态不同,形成的云滴谱的特征差异较大,主要体现在云滴谱的平均尺度和峰值的突出程度;云滴谱相对离散度在0.3附近变化,且随着云滴数浓度的增加,云滴谱相对离散度呈现减小的趋势。气溶胶混合状态能够影响暖云微物理特征,从而影响大气辐射和降水过程,在天气和气候变化的研究中应予以关注。     

巨核对暖云降水影响的模拟研究

利用耦合了新的暖云参数化方案的中尺度模式(MM5),研究了暖云降水中巨核的作用.在这个暖云方案里,先假定一个三模态的气溶胶正态对数分布,然后考虑对流、扩散、云滴和雨滴的核化(非核化)过程,再由气溶胶质量的预报量显式地计算出气溶胶的数浓度.选择了华北地区2005年6月25～26日的一次弱冷锋过程,并以此研究了巨核对云和降...     

云凝结核浓度对WRF模式模拟飑线降水的影响：不同云微物理参数化方案的对比研究

采用WRF模式模拟一次影响中国广东省的飑线过程, 分别选取Morrison、 Thompson07、 Thompson09和WDM6云微物理方案实施了四组试验, 每组试验包括不同云凝结核（CCN）浓度的三次模拟, 称为 “低浓度”、 “中浓度” 和 “高浓度”, 将模拟区域划分为深对流、 浅对流和层云区域, 对比分析四组试验中CCN浓度变化对模拟的总降水量、 不同区域降水率和不同区域面积的影响, 进一步分析了云微物理过程、 动力环流强度等受CCN浓度变化的影响。发现: （1） 由于不同云微物理过程与CCN浓度有着直接或间接的联系、 不同云微物理过程之间存在复杂的关联、 云微物理过程与动力环流之间发生非线性耦合, 采用不同的云微物理方案导致模拟的CCN—降雨影响既有相似、 也有差异; （2）模拟的CCN—降水影响在采用Thompson09和Thompson07方案时更显著, 采用WDM6方案时最小; （3）四组模拟试验均出现CCN浓度增加延迟降水产生、 初期降水减弱的情况, 在模拟后期降水量也随着CCN浓度增加而减小, 而飑线成熟阶段CCN—降水影响更加复杂。     

山西云微物理特征的地面观测

利用连续气流纵向热梯度云凝结核仪和激光降水粒子谱测量仪对山西地面的云凝结核和雨滴谱进行了观测研究.研究结果表明,云凝结核(CCN)数浓度具有明显的日变化特征,1天出现了两次峰值,数浓度日变化与气象因子、人类活动有关.降水对CCN具有冲刷作用.利用关系式NCCN=CSk拟合得到的地面CCN活化谱参数C值明显较大,k值较高,属于典型的大陆型核谱.对层状云、层积云降水雨滴微物理特征参量分析发现:3次层状云、层积云降水雨滴数密度变化范围分别为74～229 m-3、305～743 m-3,平均含水量量级分别为10-2 g/m3、10-1g/m3,最大雨滴直径分别为1.78 mm、4.7 mm.对层状云降水雨滴的数密度和雨强贡献较大的分别是小于1 mm、0.2～2 mm的雨滴;对层积云降水雨滴的数密度和雨强贡献较大的分别是0.2～2 mm、1～3 mm的雨滴.层积云出现稳定谱的比例高于层状云.从瞬时谱型分布看,层状云出现单、双、三峰多,第四、五峰值的频率比较少,层积云雨滴谱分布没有出现指数型,常有多峰.从平均谱分布看,层状云谱宽窄于层积云,层状云雨滴平均谱服从指数分布,层积云曲线呈向下弯曲的趋势.对汾阳2008年7月17日一次积层混合云降水雨滴谱资料分析发现积层混合云降水雨滴微物理量起伏大,降水雨强主要由雨滴数密度决定.相同雨强下,若有相对更多的大雨滴,雷达反射率会更大一些.随着强回波云块的过境,雨滴数浓度、雨滴谱峰值个数、谱宽均明显增大.     

Effect of Aerosol Particles on Orographic Clouds:Sensitivity to Autoconversion Schemes

Aerosol particles can serve as cloud condensation nuclei(CCN)to influence orographic clouds.Autoconversion,which describes the initial formation of raindrops from the collision of cloud droplets,is an important process for aerosol-cloud-precipitation systems.In this study,seven autoconversion schemes are used to investigate the impact of CCN on orographic warm-phase clouds.As the initial cloud droplet concentration is increased from 100 cm^-3to 1000 cm^-3(to represent an increase in CCN),the cloud water increases and then the rainwater is suppressed due to a decrease in the autoconversion rate,leading to a spatial shift in surface precipitation.Intercomparison of the results from the autoconversion schemes show that the sensitivity of cloud water,rainwater,and surface precipitation to a change in the concentration of CCN is different from scheme to scheme.In particular,the decrease in orographic precipitation due to increasing CCN is found to range from-87%to-10%depending on the autoconversion scheme.Moreover,the surface precipitation distribution also changes significantly by scheme or CCN concentration,and the increase in the spillover(ratio of precipitation on the leeward side to total precipitation)induced by increased CCN ranges from 10%to 55%under different autoconversion schemes.The simulations suggest that autoconversion parameterization schemes should not be ignored in the interaction of aerosol and orographic cloud.     

河南省2002年秋季一次层状云降水过程的观测研究

在涡旋云系和低槽切变云系的先后影响下,2002年10月16-20日河南省产生了主要由层状云形成的小到中雨天气。中低层对流不稳定层结和偏东偏南暖湿气流为降水提供了有利条件。较厚的云体多为混合相结构,雷达回波普遍有明显亮带,过冷云区冰相粒子含量较过冷水高,暖云区云水含量偏低,雨水浓度基本随雨滴直径指数递减,较大雨滴对雨强的贡献大。推测总体降水机制可能为,冷云过程强于暖云过程,冰粒子凝华增长是其主要增长方式,冰粒子融化对地面降水有较大贡献。云系宏微观结构和降水特征都表明在层状云系不同部位存在不均匀性。     

降水性层状云结构及微物理量相关性分析

利用飞机、雷达、卫星观测资料,对2014年5月1日08时—2日08时河北省一次降水性层状云结构特征进行综合观测分析。结果表明本次过程降水云大致分为3层:4 200~2 850 m为冷暖云结构,2 162~2 174 m为十几米厚的纯暖云,近地面层121~265 m有粒子浓度较低(量级为101cm-3)的暖云。降水开始前存在较明显的催化云—供给云结构,降水开始后高层对低层有催化作用。人工增雨潜力区主要位于3 100~4 000 m,对应的雷达回波强度为20~30 d Bz,且雷达回波强度垂直梯度明显变小。对不同高度的云微物理量进行相关性分析,结果表明,云底的液态水含量和云滴浓度与气溶胶浓度具有较强的负相关,过冷水含量与云滴浓度相关性达到0.434,云凝结核浓度在冷云中与温度相关性较强,相关系数达到0.717。     

Applying the WRF Double-Moment Six-Class Microphysics Scheme in the GRAPES_Meso Model: A Case Study

This study incorporated the Weather Research and Forecasting (WRF) model double-moment 6-class (WDM6) microphysics scheme into the mesoscale version of the Global/Regional Assimilation and PrEdiction System (GRAPES_Meso). A rainfall event that occurred during 3–5 June 2015 around Beijing was simulated by using the WDM6, the WRF single-moment 6-class scheme (WSM6), and the NCEP 5-class scheme, respectively. The results show that both the distribution and magnitude of the rainfall simulated with WDM6 were more consistent with the observation. Compared with WDM6, WSM6 simulated larger cloud liquid water content, which provided more water vapor for graupel growth, leading to increased precipitation in the cold-rain processes. For areas with the warmrain processes, the sensitivity experiments using WDM6 showed that an increase in cloud condensation nuclei (CCN) number concentration led to enhanced CCN activation ratio and larger cloud droplet number concentration (N_c) but decreased cloud droplet effective diameter. The formation of more small-size cloud droplets resulted in a decrease in raindrop number concentration (N_r), inhibiting the warm-rain processes, thus gradually decreasing the amount of precipitation. For areas mainly with the cold-rain processes, the overall amount of precipitation increased; however, it gradually decreased when the CCN number concentration reached a certain magnitude. Hence, the effect of CCN number concentration on precipitation exhibits significant differences in different rainfall areas of the same precipitation event.     

黄山地区不同高度云凝结核的观测分析

为研究华东高山地区云凝结核（Cloud Condensation Nuclei,CCN）沿山峰的垂直变化特征,2011年6月利用云凝结核计数器（Cloud Condensation Nuclei Counter,CCNC）在黄山三个不同高度处对CCN进行观测。观测结果表明,不同高度的CCN浓度随时间的变化趋势基本一致,CCN浓度随高度的升高而减小,过饱和度为0.8%时山顶、山腰、山底CCN浓度平均值分别为1105.62、1218.39和1777.78 cm-3,山底的高CCN浓度（大于1000 cm-3）出现频率大于山腰和山顶,表明山底受周边污染源的影响较山顶和山腰大。山顶和山底的日变化曲线均为双峰型,两个峰值分别出现在午前和午后,与大气边界层高度及山谷风变化有关。利用公式N=CSk拟合了山顶在不同天气条件下CCN活化谱,并分析了其变化特征。结果显示,晴天、雨天和雾天的C值分别为2798、384、765,小于一些污染城市,属于清洁大陆型核谱。本文结果有助于改进对华东背景地区云凝结核时空分布的认识,为该地区云雾核化在数值模式中的表达提供观测依据和参数化方案。     

云凝结核浓度对南京地区一次冰雹云过程影响的数值研究

采用WRF模式与包含了云凝结核(Cloud Condensation Nuclei,CCN)浓度和霰雹密度预报的NSSL(National Severe Storm Laboratory,国家强风暴实验室)微物理方案,模拟不同CCN初始浓度条件下南京地区的一次冰雹云过程,分析不同CCN初始浓度影响下冰雹云过程的宏微观演变特征,以及对流发展不同阶段的水凝物粒子及流场、温度场的垂直分布特征。研究发现:1)较大的CCN初始浓度虽然抑制了前期对流降水,但对后期对流降水的产生有促进作用;2)CCN初始浓度的增加使得模拟雷达回波的强回波区域(大于40 dBz)缩小,中等强度区域(小于40 dBz)扩张。3)CCN初始浓度增大不利于对流发展初期云雨自动转化过程的发生,但是促进了冰晶与雪的产生,使得冰雹含量峰值出现的时间推迟。4)CCN浓度增大抑制了雨水产生,间接使得霰粒子更倾向于干增长,平均密度更小;5)较大的CCN浓度促使冰雹云单体的发展时间增长。     

Effects of prescribed initial cloud droplet spectra on convective cloud and precipitation developments under different thermodynamic conditions: A modeling and observational study

A two-dimensional cloud model with bin microphysics was used to investigate the effects of cloud condensation nuclei (CCN) concentrations and thermodynamic conditions on convective cloud and precipitation developments. Two different initial cloud droplet spectra were prescribed based on the total CCN concentrations of maritime (300 cm^− 3) and continental (1000 cm^− 3) air masses, and the model was run on eight thermodynamic conditions obtained from observational soundings. Six-hourly sounding data and 1-hourly precipitation data from two nearby weather stations in Korea were analyzed for the year 2002 to provide some observational support for the model results.For one small Convective Available Potential Energy (CAPE) ( 300 J kg^− 1) sounding, the maritime and continental differences were incomparably large. The crucial difference was the production of ice phase hydrometeors in the maritime cloud and only water drops in the continental cloud. Ice phase hydrometeors and intrinsically large cloud drops of the maritime cloud eventually lead to significant precipitation. Meanwhile negligible precipitation developed from the continental cloud. For the three other small CAPE soundings, generally weak convective clouds developed but the maritime and continental clouds were of the same phases (both warm or both cold) and their differences were relatively small.Model runs with the four large CAPE ( 3000 J kg^− 1) soundings demonstrated that the depth between the freezing level (FL) and the lifting condensation level (LCL) was crucial to determine whether a cloud becomes a cold cloud or not, which in turn was found to be a crucial factor to enhance cloud invigoration with the additional supply of freezing latent heat. For two large CAPE soundings, FL–LCL was so deep that penetration of FL was prohibitive, and precipitation was only mild in the maritime clouds and negligible in the continental clouds. Two other soundings of similarly large CAPE had small FL–LCL, and both the maritime and continental clouds became cold clouds. Precipitation was strong for both but much more so in the maritime clouds, while the maximum updraft velocity and the cloud top were slightly higher in continental clouds. Although limited to small CAPE cases, more precipitation for smaller FL–LCL for a selected group of precipitation and thermodynamic sounding data from Korea was in support of these model results in its tendency.These results clearly demonstrated that the CCN effects on cloud and precipitation developments critically depended on the given thermodynamic conditions and not just the CAPE but the entire structure of the thermodynamic profiles had to be taken into account.