"催化-供给"云降水形成机理的数值模拟研究

利用含有详细微物理过程的一维层状云模式模拟,研究了2002年4月5日冷锋降水性层状云云系中"催化-供给"云的微物理结构、降水粒子形成的环节和微物理过程,并从降水形成的环节和云的结构分析人工增雨的条件.结果说明,"催化-供给"云具有显著的分层结构:云内高层是冰晶,下层是雪,接下来是霰和过冷云水组成的冰水混合层,最下方是云中暖区的液水层.作为催化云层的冰水层对降水的贡献约25.5%,冰水混合层为31.3%,液水层为43.1%,亦即供给云对降水的贡献约74.4%.具有"催化-供给"云结构的层状云降水形成的主要环节是:冰晶通过凝华增长转化成雪,雪撞冻过冷云水、收集冰晶和凝华增长转化形成霰,霰靠撞冻过程、收集雪过程长大,从而形成可以降落到云的暖区融化形成雨水的粒子,它对降水的贡献较大.凝华和撞冻增长过程是冰粒子增长的主要物理过程,也是雨水产生的重要过程."催化-供给"云体系是重要的人工增雨条件,云中水汽对雨水形成的贡献与过冷云水几乎相当,与过冷云水一样,水汽也是人工增雨的重要条件.     

河北一次层状云系降水的微物理机制数值模拟与分析

利用一维层状云模式,详细分析了2009年5月1日中国中东部地区一次层状云系的微物理结构和降水过程。结果表明：此次降水为层状云系降水,云系垂直结构符合顾震潮三层概念模型和“播种云-供给云”机制,其中第一层（上层：4.7-7.0 km）存在冰雪晶,雪主要通过冰晶自动转化和凝华增长。第二层（中层：2.6-4.6 km）有冰晶、雪、霰、云水、雨滴,此层贝吉龙过程作用明显。第三层（下层：1.3-2.5 km）主要粒子为云滴、雨滴、从上层融化的雪和霰,霰的融化对于雨滴的形成贡献最大。云体发展成熟时,各层之间存在一定的播种－供应关系,如第一层向第二层顶部播撒雪和冰晶,第二层向第三层顶部播撒霰和雪。     

层状云结构和降水机制研究及人工增雨问题讨论

总结了层状云及其降水物理研究的部分成果。在此基础上, 讨论了层状云人工增雨的几个问题, 提出用常规观测资料判断人工增雨条件的方法。具体结果如下:层状云结构是不均匀的。层状云系在垂直方向上具有分层结构。“催化—供给”云是降水性层状云的典型结构, “催化—供给”云相互作用是导致降水的主要过程。按微观结构可以将降水性层状云分成3 层:冰相层、冰水混合层和液水层。冰相层是催化云, 冰水混合层和液水层是供给云。层状云降水过程研究表明, 对应于层状云或“催化—供给”云的3层宏观结构, 发生着不同的微物理过程, 粒子形成和增长过程也不同。冰相层的冰晶和雪, 凝华是其主要增长方式, 其次是雪与冰晶的聚合过程;雪(或聚合体)落入冰水混合层后, 继续通过凝华增长或贝吉龙过程增长, 同时撞冻过冷云水增长, 有部分冰雪晶通过撞冻增长而转化成霰。在液水层, 雪(或聚合体)霰开始融化, 同时收集云暖区云水增长。冰相粒子的撞冻增长过程和凝华增长过程相比同样重要。层状云各层对降水的贡献不同。一般而言, 对于“催化—供给”云, 催化云对降水的贡献低于30%, 供给云在70%以上。在以上研究的基础上, 讨论了层状云人工增雨的问题。(1)“催化—供给”云结构有利于云水转化成降水, 只有冰相层、冰水混合成和液水层相互“配合”, 才能形成有效降水。可以将“催化—供给”云作为层状云人工增雨催化的结构条件。(2)要选择降水形成以冷云过程为主的层状云催化, 冰面饱和水汽量和过冷水含量要大些。(3)层状云人工增雨原理应该补充。降水形成不但经历贝吉龙-芬德森过程, 冰水混合层的聚合和撞冻增长也是十分重要的过程。过冷水对于降水的形成非常重要, 但冰面饱和水汽量对降水的形成也同样重要。最后, 结合层状云的研究成果, 提出用常规探测资料判别层状云人工增雨催化条件的方法:利用卫星云图和雷达回波判别“催化—供给”云的结构, 用雷达RHI 回波(在距离高度显示器上的回波)判别降水机制和液水层。       

东北冷涡中尺度云系降水机制研究 II: 数值模拟

在利用卫星、雷达和机载PMS(粒子测量系统)等观测资料对2003年7月8日东北冷涡积层混合云系的降水形成机制分析的基础上,将观测分析与数值模拟研究相结合,用中尺度数值模式对积层混合云系做数值模拟,并结合观测资料进一步分析了积层混合云系的微物理结构、粒子形成过程和降水形成机制,获得如下结果:(1)混合云中对流云具有分层的微物理结构.冰晶含水量最大值出现的高度最高,其次由高到低的排序是雪、云水、霰和雨;雨水主要出现在云的暖区;各种粒子中以雨水含水量最高,其次是霰.对流云体生命期较长,微物理结构基本稳定.(2)粒子形成增长过程有差异.冰晶通过凝华过程增长.雪主要来源于冰晶,产生后主要通过撞冻、收集冰晶和凝华过程增长,其中撞冻过冷云水增长对雪质量贡献最大,其产生率极大值高度与过冷云水相当.丰富的过冷云水,给雪的撞冻增长提供了有利条件.在高、中和低层雪的形成有着不同的机制,高层雪收集冰晶长大后,下落到低层又以雪撞冻过冷云水的结淞增长为主要过程.霰主要由雨滴冻结和雪的转化产生,过冷雨滴与冰晶接触冻结成霰;过冷雨滴收集雪,雪随着雨滴的冻结而转化成霰.因此霰的产生与过冷雨滴关系极大.霰主要撞冻云水、收集雪和冰晶增长,其中撞冻是霰的重要增长过程.雨水主要由霰的融化形成,降水主要是由冷云过程产生的.在过冷层,霰撞冻增长占优势.云上部的冰晶和雪对云的中部具有播撒作用,过冷层中存在丰富的过冷水,对冰相粒子的撞冻增长有利.对云水消耗的分析表明,雨滴对云滴的收集、霰和雪对云水的撞冻增长是消耗云水的主要过程.(3)从各种粒子的形成和增长过程可以看出,大部分雨水由霰融化形成,暖云过程贡献要小得多.可见,降水主要是由冷云过程产生的,这与观测分析的结果一致.     

西北地区一次层状云降水云物理结构和云微物理过程的数值模拟研究

利用MM5中增加的双参数显式云物理方案模拟了西北地区一次层状云降水过程,模拟结果显示对小雨的预报评分较高,对中雨以上评分低而且位置有一定偏差,即对层状云降水模拟效果较好。模式中增加了雷达反射率的计算,与延安站雷达RHI回波相比较,模拟的回波结构基本符合层状云回波特征,存在0℃层亮带。采用三层模型解释模拟的层状云降水形成机制和过程:第一层为冰晶区,无过冷水;第二层存在过冷水,为各种冰相粒子增长区,第一层和第二层的分界不固定;第三层和第二层的分界在0℃,为暖云。第一层对第二层播种冰晶,第二层为第一层播种下的冰晶供给过冷水,使冰晶快速增长;第二层对第三层播种雪和霰,使其在第三层融化成雨,第三层同时消耗云水。模拟给出了三层模型层状云场的空间结构,延安站不同时刻微物理量垂直分布和各种水凝物粒子的生成源项分析揭示了三层模型降水形成机制和主要微物理过程。三层模型可以完整和全面地解释层状云降水形成机制和过程。     

一次层状云降水过程微物理机制的数值模拟研究

层状云由于在水平上较为均匀, 可以用一维模式来模拟其云微物理过程。因此, 本文使用一个包含详细微物理过程的一维层状云分档模式结合地面Doppler雷达、 PMS观测资料, 对2007年7月1日吉林省一次锋面抬升引起的层状云降水系统进行了模拟研究。计算结果详细地刻画了水滴、 霰、 雪花和冰晶粒子谱分布、 含水量在垂直高度上的分布与变化, 并定量分析了该例中冰晶层、 混合层和暖层中凝华、 凝结、 碰并等微物理过程对粒子谱型的影响, 以及冰晶层、 混合层和暖层对地面降水的贡献率。结果表明, 在该例中, 冰晶层对混合层的播撒以直径D＜300 μm的小冰晶粒子为主。从混合层播撒D＞100 μm的水滴粒子以及未完全融化的冰晶粒子对暖层中小云滴粒子的碰并收集作用较强, 同时, 一部分降水粒子在暖层内可通过随机碰并机制产生。三层云对降水的贡献分别为3.5%、 38.5%和58%。三层云中若缺少混合层, 地面降水仅为0.475 mm/h, 谱宽920 μm, 且雨滴粒子数浓度较高; 若无暖层, 降水时间滞后, 雨强增加缓慢, 地面降水达0.807 mm/h, 雨滴粒子谱宽达1500 μm; 无冰晶层时, 降水强度与三层俱全时的模拟结果基本一致, 降水及雨滴谱的改变非常微弱。     

一次层状云系水分收支和降水机制的数值研究

对2002年10月18—20日河南省层状云系的水分收支和降水机制用MM5模式模拟的结果表明,河南省域以外的水物质主要通过西和南边界输送到区域内,19日降水主要时段总水物质通量在水平方向上为净流入。对河南省域水汽、水凝物和总水物质的水分平衡等式中各项的估算表明该区域水物质基本达到收支平衡。估算的河南省域总水物质降水效率、凝结率、凝华率和水凝物降水效率及水汽降水效率分别约33.1%、27.7%、13.1%、69.7%和31.1%,总水物质降水效率与水汽降水效率接近是由于参与的水物质总量中水汽占绝大部分。约58.2%以上的冰晶转化为雪,超过82.1%的雪融化,不到11.1%的雪转化为霰,霰粒子几乎完全融化。冰晶通过凝华过程增长。雪主要由冰晶转化产生,凝华增长率比撞冻增长率高得多。雨水由暖云和冷云过程产生和增长,雨水碰并云水量和冰粒子融化量对雨水的贡献相近,云雨自动转化量小。可见,在主要降水时段,降水是由冷云和暖云过程共同产生的。冰粒子凝华增长对雨水的贡献最大超过35%,撞冻增长的贡献最高不足12%,可见水汽对降水粒子增长重要。催化层、冰水混合层和液水层对降水的贡献分别约为15%—27%、45%—50%和23%—38%,表明此"催化-供给"云中冰粒子在冰水混合层的增长对降水的贡献相当大。     

区域冷锋降水微物理机制研究

20世纪利用一维层状云模式对2002年4月4~5日河南省冷锋降水过程进行了模拟。数值模拟结果显示,此次冷锋降水属于冷云降水过程,冷锋前后云中主要以冰相粒子为主,云中水质粒自上而下的空间分布依次为冰晶、雪、云水、霰、雨水。冷锋前后,各种水质粒有着不同的含量及数密度,但形成水质粒的主要微物理过程都表现为:冰晶数密度的增加主要依靠核化、繁生,大部分雪主要靠凝华、撞冻过冷云水和冰晶增长,霰的质量增加主要靠撞冻雪、过冷云水和雪自动转化而来,大部分的雨水是由霰融化而来,因而此次冷锋降水机制表现为“水汽—雪—霰—雨水”。     

河南省春季一次层状云降水云系结构和降水机制的数值模拟

利用PSU/NCAR的MM5中的双参数显式云物理方案,模拟了2007年河南省春季一次层状云降水过程,模拟结果显示,降雨主要落区和强度与观测一致.24 h降雨预报的TS评分较高.模式输出的雷达反射率与郑州站雷达RHI回波相比较,模拟的回波结构基本符合层状云回波特征,存在零度层亮带.在成功降水模拟的基础上,分析了云系不同部位结构特征和粒子质量通量分布,发现雨水的形成在不同部位依靠不同的过程.郑州站云的垂直结构和降水微物理过程研究表明,降水机制符合"播种一供给"机制,降水形成主要依靠雪的融化和暖云微物理过程,暖云对整层降水起主要作用,暖云微物理过程是形成降水的更有效方式.     

北京地区一次降雪过程的人工催化数值模拟研究

利用中尺度气象模式WRF的双参数显示云物理方案,开展冬季冷性层状云降水过程的数值模拟和人工增雨催化数值试验。模拟个例为2013年3月19日北京地区的一次典型降水过程,在分析模拟得到的云中水成物和上升速度分布的基础上设计不同催化试验,研究不同催化时刻(云体发展期、云体成熟期)和三种催化剂量对地面降水、云中水成物浓度、动力场和热力场以及微物理转化过程的影响。模拟试验结果表明:模拟的自然降水分布和实测结果较为一致;不同的催化试验都可以使地面雨量增加,在云体发展期以107个·kg-1剂量进行催化的效果最佳;引入人工冰晶后催化区域水汽和过冷云水含量明显减少、冰晶和雪的含量有所增加、催化区域上升气流明显增强,温度提高;催化后40 min时雪的增长主要依靠其凝华增长、冰晶向雪的自动转化、雪和云滴之间的碰冻以及冰晶和雪之间的碰并;催化后200 min,催化云中各种微物理过程对雪的贡献高于自然云,催化前期消耗了过冷云水,此时云中雪和云滴之间的碰冻对雪的贡献非常微弱,雪的增长主要依靠凝华增长以及雪和冰晶的相互作用。     

一次对流云团过程结构特征的观测和模拟研究

为了解2015年8月22日发生在北京东部的一次对流云团的生消演变过程及微物理特征,使用耦合了CAMS云微物理方案的WRF中尺度云分辨模式对此次过程进行数值模拟。由于研究的对流云团尺度较小,对时空分辨率要求较高,把LAPS(Local Analysis and Prediction System)局地分析和预报系统同化多源观测资料后输出的高分辨率的中尺度分析场作为模式的初始场。将模拟结果与FY-2F卫星、北京SA波段多普勒天气雷达、地面雨量站等观测资料进行对比分析。同时,研究了对流云团中的微物理含量分布,深入分析此次过程的降水机制。结果表明:模式能够较好地模拟出对流云团在生成、发展、成熟和消散的四个不同阶段的演变规律,整个对流云系的发展持续4 h左右,对北京有直接影响的对流单体的生命时长在1 h左右;模拟的自然云云带分布和演变规律、小尺度云团的尺度、位置、形状和垂直结构都与观测资料有较好的一致性;模式也能模拟出降水落区和量级及强中心的位置。此次对流云过程主要为冷暖混合云系结构,云中过冷水丰沛,降水机制以冷云降水为主,暖区供水云对降水的发展有促进作用,霰融化为雨滴是主要的成雨过程。     

利用气温与云顶亮温差值检测云方法研究

利用2005年7-12月卫星资料、地面观测资料、探空资料和地形资料,统计分析了无云条件下气温与云顶亮温的差值,结果表明：无云情况下气温与云顶亮温差值平均为5.04℃,且具有较大的日变化性。由此提出了按时次分别求取阈值用以检测云。通过个例对比分析,初步得出该方法检测云具有以下特点：可用于全天候云检测;不受地形地貌等因素的影响;该云检测方法应用于反演计算,不仅反演的中、高云区域与实测的比较一致,而且反演的低云区域与实测结果也比较一致。     

地形云人工增雨条件卫星探测反演个例分析

选取2007年6月21日陕西白于山区地形云降水过程,用极轨卫星资料反演高空间分辨率的云微物理特征.对云降水物理结构分析表明:(1)山前云区(迎风坡)云顶亮温(T)为-31℃,粒子有效半径(Re)为9μm,含有丰富过冷水,缺乏冰晶;(2)T=-20℃的低云在有高云参与的情况下,产生了较多的降水;(3)山前云区面积约400...     

Evaluating the Impacts of Cloud Microphysical and Overlap Parameters on Simulated Clouds in Global Climate Models

The improvement of the accuracy of simulated cloud-related variables, such as the cloud fraction, in global climate models (GCMs) is still a challenging problem in climate modeling. In this study, the influence of cloud microphysics schemes (one-moment versus two-moment schemes) and cloud overlap methods (observation-based versus a fixed vertical decorrelation length) on the simulated cloud fraction was assessed in the BCC_AGCM2.0_CUACE/Aero. Compared with the fixed decorrelation length method, the observation-based approach produced a significantly improved cloud fraction both globally and for four representative regions. The utilization of a two-moment cloud microphysics scheme, on the other hand, notably improved the simulated cloud fraction compared with the one-moment scheme; specifically, the relative bias in the global mean total cloud fraction decreased by 42.9%–84.8%. Furthermore, the total cloud fraction bias decreased by 6.6% in the boreal winter (DJF) and 1.64% in the boreal summer (JJA). Cloud radiative forcing globally and in the four regions improved by 0.3%?1.2% and 0.2%?2.0%, respectively. Thus, our results showed that the interaction between clouds and climate through microphysical and radiation processes is a key contributor to simulation uncertainty.     

Observational Diagnosis of Cloud Phase in the Winter Antarctic Atmosphere for Parameterizations in Climate Models

The cloud phase composition of cold clouds in the Antarctic atmosphere is explored using data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) instruments for the period 2000--2006. We used the averaged fraction of liquid-phase clouds out of the total cloud amount at the cloud tops since the value is comparable in the two measurements. MODIS data for the winter months (June, July, and August) reveal liquid cloud fraction out of the total cloud amount significantly decreases with decreasing cloud-top temperature below 0oC. In addition, the CALIOP vertical profiles show that below the ice clouds, low-lying liquid clouds are distributed over ～20% of the area. With increasing latitude, the liquid cloud fraction decreases as a function of the local temperature. The MODIS-observed relation between the cloud-top liquid fraction and cloud-top temperature is then applied to evaluate the cloud phase parameterization in climate models, in which condensed cloud water is repartitioned between liquid water and ice on the basis of the grid point temperature. It is found that models assuming overly high cut-offs (》-40oC) for the separation of ice clouds from mixed-phase clouds may significantly underestimate the liquid cloud fraction in the winter Antarctic atmosphere. Correction of the bias in the liquid cloud fraction would serve to reduce the large uncertainty in cloud radiative effects.     

Calculating the Climatology and Anomalies of Surface Cloud Radiative Effect Using Cloud Property Histograms and Cloud Radiative Kernels

Cloud radiative kernels (CRK) built with radiative transfer models have been widely used to analyze the cloud radiative effect on top of atmosphere (TOA) fluxes, and it is expected that the CRKs would also be useful in the analyses of surface radiative fluxes, which determines the regional surface temperature change and variability. In this study, CRKs at the surface and TOA were built using the Rapid Radiative Transfer Model (RRTM). Longwave cloud radiative effect (CRE) at the surface is primarily driven by cloud base properties, while TOA CRE is primarily decided by cloud top properties. For this reason, the standard version of surface CRK is a function of latitude, longitude, month, cloud optical thickness (τ) and cloud base pressure (CBP), and the TOA CRK is a function of latitude, longitude, month, τ and cloud top pressure (CTP). Considering that the cloud property histograms provided by climate models are functions of CTP instead of CBP at present, the surface CRKs on CBP-τ histograms were converted to CTP-τ fields using the statistical relationship between CTP, CBP and τ obtained from collocated CloudSat and MODIS observations. For both climate model outputs and satellites observations, the climatology of surface CRE and cloud-induced surface radiative anomalies calculated with the surface CRKs and cloud property histograms are well correlated with those calculated from surface radiative fluxes. The cloud-induced surface radiative anomalies reproduced by surface CRKs and MODIS cloud property histograms are not affected by spurious trends that appear in Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) surface irradiances products.     

An evaluation of the effects of cloud parameterization in the R42L9 GCM

Cloud is one of the uncertainty factors influencing the performance of a general circulation model (GCM)．Recently,the State Key Laboratory of Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics,Institute of Atmospheric Physics(LASG／IAP)has developed a new version of a GCM(R42L9)．In this     

1991年梅雨锋云系分析

利用一小时一次的卫星资料和降水资料，分析了１９９１年江淮梅雨期第三段（６月２９日－７月１３日）梅雨锋云系的特征，包括梅雨锋云系的建立和重建过程、它的走向、分布特征、日变化特征，以及它和其他云系之间的关系等，梅雨锋云系的建立是来自高原东北部的华西盾状云系和西南季风云系相互作用的结果。外围不同性质的云系对梅雨锋云系的影响是造成江淮梅雨锋云系强烈发展，继而产生暴雨天气的重要原因之一。      

吉林一次降水层状云的结构和物理过程研究

利用机载粒子测量系统的探测结果,配合雷达及地面降水资料,结合一维层状云模式,通过对吉林2004年7月1日的一例降水性层状云系的宏微观物理结构和降水机制的定量化分析,对顾震潮三层模型有了进一步的认识.观测资料表明,该降水过程为典型的层状云降水,地面降水存在不均匀性,云系结构符合顾震潮三层概念模型,其中第1层为尺度很小的冰...     

Influences of Two Convective Schemes on the Radiative Energy Budget in GAMIL1.0

The Grid-point Atmospheric Model of IAP LASG version 1.0 (GAMIL1.0) is used to investigate the impacts of different convective schemes on the radiative energy budget.The two convective schemes are Zhang and McFarlance (1995)/Hack (1994) (ZM) and Tiedtke (1989)/Nordeng (1994) (TN).Two simulations are performed:one with the ZM scheme (EX_ZM) and the other with the TN scheme (EX_TN).The results indicate that during the convective process,more water vapor consumption and temperature increment are found in the EX_ZM,especially in the lower model layer,its environment is therefore very dry.In contrast,there is a moister atmosphere in the EX_TN,which favors low cloud formation and large-scale condensation,and hence more low cloud fraction,higher cloud water mixing ratio,and deeper cloud extinction optical depth are simulated,reflecting more solar radiative flux in the EX_TN.This explains why the TN scheme underestimates the net shortwave radiative flux at the top of the atmosphere and at surface.In addition,convection influences longwave radiation,surface sensible and latent heat fluxes through changes in cloud emissivity and precipitation.