北京北部山区两次降雪过程微物理形成机制的观测—模拟研究

降雪是北京冬季的重要降水天气过程,但目前对实例降雪形成的微物理机制的观测-模拟研究较少。本文利用中尺度WRF模式结合外场观测资料,对北京2015年1月24日和11月5~6日两次不同天气条件下的山区降雪云系的微物理结构特征及降雪形成的微物理转化机制进行了分析研究,定量比较了云中水凝物含量的比例和降雪形成机制的差异。研究结果表明:(1)由于两次降雪过程的天气形势和水汽输送有较大差异,导致降雪形成的微物理转化机制也出现较大差异。11月5日降雪第一阶段水汽输送较强,云中过冷水含量较高,降雪形成以凝华增长和凇附增长为主,地面表现为雨夹雪天气,而1月24日和11月5~6日第二阶段水汽输送弱,降雪形成以凝华增长和聚并增长为主,地面表现为纯降雪天气;(2)11月5日的雨夹雪天气过程中,云中不仅有冰晶(9%)、雪晶(72%),还有云水(6%)和雨水(12%)的存在,高层生成的雪胚在下落过程中主要通过凝华(78%)和凇附(20%)过程增长。而1月24日与11月5~6日第二阶段的纯降雪过程中,云中水凝物分布相似,以冰晶和雪晶为主,1月24日冰晶含量占28%,雪晶含量占72%;11月5~6日冰晶含量占11%,雪晶含量占88%,冰粒子主要分布在高层。首先高层6~12 km通过云冰转换生成的雪胚下落到低层水汽充足区,然后通过凝华和聚并过程增长,1月24日凝华增长过程占92%,聚并增长过程仅占5%;11月5~6日凝华占88%,聚并仅占3%。(3)垂直上升气流速度与冰晶、雪晶生成和增长过程呈正相关,上升气流带来充足的水汽,配合垂直运动使得雪胚增加,凝华、凇附凇附和聚并过程增强,导致雪晶含量增加。     

北京一次积层混合云系结构和水分收支的数值模拟分析

本文利用中国气象科学研究院(CAMS)中尺度云分辨模式对2007年10月的一次积层混合云降水过程进行了数值模拟。利用模拟结果结合实测资料, 研究了积层混合云系的宏微观结构和降水特征, 并分析了云系的水分收支及降水效率。结果表明:积层混合云是导致此次北京降水的主要云型;积层混合云降水分布不均匀, 云系中微物理量的水平和垂直分布都不均匀, 具有混合相云的云物理结构。冷云降水过程占主导地位, 雪的融化对雨水的形成贡献最大。北京区域降水过程的主要水汽源地为黄海海面及蒙古国, 两支气流在陕西北部汇合后的西南气流将水汽输送到华北地区, 北京区域以外, 水汽和水凝物主要从西边界和南边界输送到域内。北京区域降水主要时段内, 水物质通量在水平方向上为净流入。对北京区域水汽、水凝物和总水物质的水分收支各项的估算表明, 水物质基本达到平衡。北京区域从2007年10月5日20时至6日14时, 总水成物降水效率、凝结率、凝华率及总水凝物降水效率分别为5.6%、4.77%、4.19%、44.9%。     

云凝结物平流输送对降水云系发展影响的数值模拟研究

大气动力学中"平流输送"是非常重要的宏观动力学过程,云凝结物的平流输送与降水云系的发展演变密切相关,它把宏观动力过程与各种云凝结物粒子的时空演变联系起来,云凝结物的平流输送可以增加或减少局地大气中云凝结物的含量,改变云凝结物的空间分布状况,影响云凝结物的微观物理过程,进而促进或抑制降水云系的发展演变.本文在数值模拟研究中.通过改变云凝结物平流输送的状况来研究宏观动力过程对云微观物理过程的影响,因而利用ARPS模式开展3个分别排除云凝结物水平平流输送、垂直平流输送和三维平流输送的敏感试验,进行关于云凝结物平流输送对降水云系发展演变影响的敏感性数值模拟研究.结果表明,云凝结物的平流输送对水汽比湿的影响很小.云凝结物的三维平流输送有利于增加降水云系中雪和霰的混合比含量,抑制云水、雨水和云冰混合比含量的增长.云凝结物的水平平流输送可以降低降水云系中云水和雨水的混合比含量,增加云冰和雪的混合比含量;云凝结物垂直平流输送的作用是增加降水云系中雨水、雪和霰的混合比含量,减少云与冰混合比含量.云凝结物三维平流输送效应的分析表明,云凝结物的三维平流输送主要通过调整云凝结物的微物理过程源汇项以及降水粒子(雨水、雪和霰)的下落末速项来改变降水云系中云凝结物的垂直结构;另外,雪的三维平流输送对雪本身的分布也有一定影响.     

北京海坨山区低槽降雪云系演变特征的观测研究

2019年2月14日在北京海坨山地区出现了一次由低槽云系产成的降雪过程。利用飞机、Ka波段云雷达、微波辐射计、降水粒子谱仪、雪晶显微观测仪等协同观测数据集,分析了此次降雪过程的天气形势、中尺度和微观结构的演变特征。协同观测显示:（1）降雪过程由高空低槽和地面倒槽槽前西南暖湿气流与低层东风回流干冷偏东风共同影响形成,西南风厚度和强度与地面降雪量以及降雪粒子数浓度成正相关。（2）降雪云系为冰云,地面降雪形状主要为片状、枝状和柱状单晶体,冰雪晶的凝华-聚并增长是降雪的主要形成机制。（3）大量枝状雪花的攀附现象出现在地形云爬升阶段,即低层东风回流减弱,转由倒槽槽前西南暖湿气流控制。（4）过冷水的出现与地形抬升有关,地形云爬升期间存在人工增雪潜力。      

北京城市化对一次降雪过程影响的数值模拟研究

利用中尺度数值预报（Weather Research and Forecast,WRF）模式,针对2018年3月17日05—17时（北京时）北京地区的一次降雪过程模拟分析了城市化对降雪的主要影响机制。结果表明,城市化使得北京五环以内降雪量减少,降雨量增加,这主要是由于城市化低层增温效应加强了雪的融化过程,产生混合型降水,距离市中心越近越容易发生混合型降水。城市化对降雪的总降水量和降水的时、空分布也存在一定的影响。降水初期,城市化造成的“城市干热岛”效应不利于水汽的水平和垂直输送,不利于云的形成,地面总降水量减小。随着降水过程的发展,部分冰相粒子融化,使近地面水汽增多,“城市热岛效应”的热力抬升作用有利于水汽的垂直输送和云的发展,部分云滴或水汽抬升进入云中,增强冷云过程,使雪和霰粒子含量增大,地面总降水量增加。城市化产生的“城市效应”对低层大气温度和云微物理过程产生影响,而云微物理过程的非绝热过程反过来又影响低层大气温度和大气层结,影响能量和水汽输送,进而对云和地面降水产生影响。      

北方两次不同类型降雪过程的微物理模拟研究

利用中尺度模式MM5分别模拟了中国北方地区两次不同类型的降雪过程:2001年12月7—8日的北京小雪和1999年11月23—24日的辽宁雨转雪过程。文中还从微物理角度研究了这两次降雪过程,分析不同天气条件下降雪的水成物相态及其源汇项分布特点,并初步探讨云物理过程对降水热力、动力过程的反馈作用。重点分析了云物理变量的模拟结果,计算时采用输出水成物源、汇项小时累计量的方法,讨论了最大降水时段内各源、汇项的分布特征,并通过敏感性试验,分析了水成物相变潜热作用和降水粒子的拖曳作用对云的反馈影响。结果表明,云中水成物相态分布与温度有密切关系,北京小雪过程为气、固两相粒子作用,辽宁雨转雪过程为气、液、固三相粒子相互作用;在最大降水时段内,雪的产生主要来自于水汽凝华增长和雪收集冰晶增长,过冷水对形成霰很关键,冰相粒子融化加强雨的形成;降雪过程对热力、动力过程具有一定的反馈影响,相变潜热对上升运动和降水有正反馈作用,降水粒子下落拖曳力对上升运动和降水有负反馈作用。辽宁降雪过程降水粒子丰富,云物理过程对降水热力动力过程的反馈作用比北京小雪要强一些。     

云微物理参数化对华北降雪影响的数值模拟

对发生在华北地区的一次降雪过程进行了中尺度数值模拟。结果表明,高纬强冷空气南下和低纬倒槽的水汽输送是造成这次长时间降雪过程的主要原因。采用混合方案的中尺度数值模拟表明,这次降雪天气不是对流云造成的,而是稳定性的非对流云降雪。敏感性试验也表明,采用其他积云参数化方案对模拟的降雪量基本没有影响。控制试验模拟的24h降雪量与实际观测比较吻合。模拟结果表明,当采用Dudhia简单冰相方案时,会有过多的云冰、过冷却水及雪;当采用Reisner 1混合相方案时,会有过多的云冰和雪;修改的各个Reisner 2方案对此次降雪的预报改进不大,但各个Reisner 2方案的敏感性试验中云冰混合比、过冷却水混合比和雪混合比稍微有差异。     

北京山区降雪微物理机制及催化影响的数值模拟研究北大核心CSCD

基于观测资料和中尺度数值模式WRF对2019年2月14日发生在北京地区的一次典型低涡低槽型降雪系统进行了观测资料分析和数值模拟,研究了降雪产生的云微物理机制,探讨了雪的形成过程并进行了人工催化降雪的数值模拟分析。结果表明:低涡前部暖湿平流带来的水汽和低涡切变线附近强烈的上升运动造成了此次区域性大雪;雪的凝华增长、雪降落过程中凇附云水继续长大、云冰自动转换为雪、冰晶和雪碰并聚合是此次降雪的主要微物理过程。催化模拟显示,人工播撒碘化银催化剂之后,云中产生大量冰晶,增多的冰晶通过凝华增长、碰并、聚合、凇附等转换成雪的过程增加,进而造成地面降雪的增加。     

北京延庆山区降雪云物理特征的垂直观测和数值模拟研究

基于风廓线雷达、云雷达、粒子谱仪、微波辐射计和自动站等垂直观测设备,结合中尺度数值模式WRF对2017年3月23~24日北京延庆海坨山地区的一次降雪过程进行了观测和数值模拟研究。研究结果表明:垂直探测仪器结合中尺度数值模式可以获得降雪的宏观结构和微物理信息,有助于对降雪的深入研究。此次降雪过程由中高层西南及偏南暖湿气流与低层东南偏冷空气交汇造成动力和水汽辐合抬升形成,4~5 km高度处的风切变有利于降雪的增强。上升气流有助于水汽的输送、冰雪转化以及雪晶凝华、聚合,冰晶数浓度中心对应着上升运动顶部。然而此次降雪云系低层过冷云水含量不足,降雪回波<20 dBZ,回波顶高<7 km,雪花垂直下落速度<2 m s-1,地面降水量大值与低层强回波区对应。降雪粒子谱分布范围较窄,以直径1 mm左右的小粒子为主,相态主要为干雪,基本不存在混合相态。     

二次降雪过程B模式物理量场的对比分析

本文分析了两次降雪过程,从B模式36—48小时短时预告物理量场结合环境场、单点要素场和卫星云图、云分析图作对比分析,从中归纳出一些大雪过程的预报因子和信息:特大降雪过程发生在明显高空槽云系(冷锋云系)与切变线云系合并过程中;西南气流强风速轴形成在降雪过程前,是暴雪过程所需能量、水汽的理想输送带。暴雪区往往位于西南气流强风轴左前侧一带;最大水汽通量中心、θ_(es)大值中心高舌区及最大上升运动中心叠置区附近基本上是未来大降雪的落区所在。     

The cloud processes of a simulated moderate snowfall event in North China

The understanding of the cloud processes of snowfall is essential to the artificial enhancement of snow and the numerical simulation of snowfall. The mesoscale model MM5 is used to simulate a moderate snowfall event in North China that occurred during 20–21 December 2002. Thirteen experiments are performed to test the sensitivity of the simulation to the cloud physics with different cumulus parameterization schemes and different options for the Goddard cloud microphysics parameterization schemes. It is shown that the cumulus parameterization scheme has little to do with the simulation result. The results also show that there are only four classes of water substances, namely the cloud water, cloud ice, snow, and vapor, in the simulation of the moderate snowfall event. The analysis of the cloud microphysics budgets in the explicit experiment shows that the condensation of supersaturated vapor, the depositional growth of cloud ice, the initiation of cloud ice, the accretion of cloud ice by snow, the accretion of cloud water by snow, the deposition growth of snow, and the Bergeron process of cloud ice are the dominant cloud microphysical processes in the simulation. The accretion of cloud water by snow and the deposition growth of the snow are equally important in the development of the snow.     

A study of the microphysical processes in a numerically simulated heavy snowfall event in North China: the sensitivity of different snow intercept parameters

We performed a modeling study of the cloud processes in a heavy snowfall event occurring in North China on 20–22 December 2004. The nonhydrostatic Mesoscale Model (MM5) was used to carry out experiments with the Reisner-2 explicit microphysical parameterizations in four nested domains to test the sensitivity of simulated heavy snowfall to different snow intercept parameters. Results show that while the different intercept parameters do not significantly affect the accumulated snowfall amounts at the surface in either total amount or location, some microphysical characteristics of the modeled heavy snowfall event are impacted. The budget of cloud microphysics is analyzed to determine the dominant cloud processes. In the control experiment (CTL) with the snow intercept (N _os) specified as a function of temperature, the primary simulated hydrometeor is snow, and its mixing ratio is an order of magnitude larger than that of the other cloud species. Relative to CTL, the experiment with a fixed intercept (CON3E6) produced lower snow mixing ratios, more cloud water and graupel mixing ratios. Among the two experiments, while snowfall is slightly smaller in CON3E6, other processes like the rate of graupel fall, condensation and evaporation of cloud water, deposition and sublimation of graupel are all larger in CON3E6 than in CTL. Among CTL, CON3E6, and two more experiments (CON2E7: with a smaller fixed intercept; and NOSQS: N _os a function of snow mass mixing ratio), the budget shows that CON3E6 produces the smallest deposition and sublimation of snow, the largest deposition of cloud ice, and the largest conversion from cloud ice to snow.     

Numerical comparison study of cloud microphysical parameterization schemes for a moderate snowfall event in North China

Summary A moderate snowfall event in North China is simulated using the high-resolution mesoscale model MM5. A fourfold-nest experiment, with a minimum horizontal grid size of 2 km, is run. In order to study the cloud microphysics processes associated with the snowfall, two experiments were conducted in two inner domains, one using the Goddard scheme (Goddard experiment), and the other using the Reisner scheme (Reisner experiment). The analysis focused on the comparison of the cloud microphysics processes which occurred in the experiments. It is shown that there is no implicit precipitation of cumulus parameterization in the domain of grid scale 18 km. The snowfall distribution patterns in the experiments are slightly different, but the microphysical characteristics and processes may have considerable differences between the two experiments: (1) The water substances in the cloud have cloud water, cloud ice and snow, but no rainwater and graupel in the Goddard experiment. However, the water substances in the cloud have cloud ice, snow, and graupel, but no cloud water and rainwater in the Reisner experiment. (2) The cloud ice mixing ratios in the Goddard experiment are larger than those in the Reisner experiment. (3) In the Goddard experiment, the dominant cloud microphysical processes include the growth of cloud water by the condensation of supersaturated vapor, the depositional growth of cloud ice, the initiation of cloud ice, the accretion of cloud ice by snow, the accretion of cloud water by snow, the deposition growth of snow and the Bergeron process of cloud ice. In the Reisner experiment, the dominant cloud microphysical processes include the depositional growth of cloud ice, the conversion of cloud ice to snow, the deposition of snow, and the deposition growth of graupel. (4) There is only snowfall in the Goddard experiment. Meanwhile, there is ice fall, snow fall, and graupel in the Reisner experiment. But the ice fall and graupel in the Reisner experiment is very slight and can be ignored.     

RTTOV和CRTM对“罗莎”台风卫星微波观测的模拟研究与比较

快速辐射传输模式中水成物辐射效应的考虑对卫星观测模拟具有重要的影响。利用区域中尺度数值模式WRF预报输出水成物含量和温湿廓线等参数,使用欧洲中期数值天气预报中心和美国卫星资料同化联合中心发展建立的快速辐射传输模式RTTOV和CRTM,结合雅可比模式计算得到的响应函数,分析了各种水成物辐射效应对AMSUA/B卫星微波观测各通道亮温模拟的影响,并比较了RTTOV和CRTM结果间的异同。结果表明,RTTOV和CRTM两个快速辐射传输模式计算得到的水成物响应函数和水成物辐射效应对模拟亮温影响特征基本一致,但量级上存在差异。雅可比表征的水成物响应函数和水成物本身的分布层次对应关系良好,云水和雨水的响应函数主要分布在中下层,冰水和雪则分布在中上层。相对于RTTOV,CRTM计算得到的水成物响应函数要大一些。对AMSUA,云水和雨水的辐射效应对通道模拟亮温主要以增温为主,尤其是在低频的窗区通道,冰晶和雪则体现散射效应为主的降温作用。对AMSUB,水成物辐射效应的考虑使得模拟亮温降低,尤其是通道2降温幅度最大。CRTM计算出的水成物辐射效应带来的模拟亮温变化幅度大于RTTOV。目前,CRTM除了考虑云、雨、冰和雪4种水成物外,还考虑霰和雹的辐射效应,对水成物辐射效应的考虑比RTTOV更完善一些。     

山西一次降雪云物理特征的飞机观测研究

通过飞机直接进入降雪云进行探测,并配合MICPAS（气象信息综合分析处理系统）、雷达和卫星等资料,对2011年11月29日山西一次降雪云宏、微观结构特征进行分析。研究发现:本次降雪过程的雷达回波以10～20 dBZ大片层状云回波为主,镶嵌了超过30 dBZ的块状强回波,雷达径向速度零线呈较强的“S”型弯曲,出现“牛眼”结构,从低层到高层有较强的风垂直切变。液态水含量主要位于3.2 km以下,最大值为0.0697 g m?3,N₅₀（粒子直径大于50 μm的冰雪晶数浓度）、N₂₀₀（粒子直径大于200 μm的冰雪晶数浓度）和冰水含量主要产生于层积混合降雪云的上部,极大值出现在?9.3°C附近,分别为188.4 L?1、33.5 L?1和0.121 g m?3。?14.4°C～?19.7°C冰晶图像以针状、柱状和不规则状为主,以冰晶的凝华增长为主。?9.3°C附近冰雪晶图像以辐枝状、不规则状为主,辐枝状冰晶的聚并碰撞和折裂繁生可能是造成此处冰雪晶高浓度的主要原因。利用指数形式能较好地拟合冰雪晶谱分布,谱拟合参数可以用幂函数N_os=1.021λ1.684表示（其中,N_os、λ分别表示截距和斜率,N_os越大表示小粒子数浓度越大,λ越大表示小粒子数浓度占总粒子数浓度比例越高）,相关系数R2为0.86。3.2 km以下存在三次逆温,逆温层的出现使云微物理特征量和拟合参数N_os减小,抑制了云内凇附增长和凝华增长,导致本次观测谱拟合参数N_os、λ随温度的变化规律与以往的观测不一致,逆温强度越大抑制作用越大。     

影响哈密降雪异常的大气环流及水汽输送特征

利用1960—2020年哈密市6个气象站降雪观测数据及NCEP再分析资料，对哈密市降雪的时空分布特征及降雪异常年的大气环流和水汽特征进行了分析，结果表明：哈密市降雪中部多南北少，降雪日数12月最多，降雪量11月最多；降雪量和降雪日数总体呈增加趋势，但主要在2010年前增加，之后减少；降雪以小雪为主，大雪以上量级降雪较少。降雪偏多时，高层偏西急流增强，急流区北扩，中层伊朗副高加强北抬，极锋锋区南压，脊前低槽南下东移；低层风速增大，出现风向辐合和气旋性切变，地面锋面气旋加强，水汽输送增大，低层水汽含量多。降雪偏少时，高层急流偏弱，急流轴南移，中层西风气流控制，极锋锋区偏北，新疆脊东移，冷空气偏北，低层风速辐散增强，北方气旋偏北偏弱，水汽输送量小，水汽含量也少。     

2010年6月中旬浙闽赣地区暴雨特征和冰云热力效应的数值模拟分析

以2010年6月19日发生在浙闽赣地区的一次强降水过程为例,利用中尺度WRF模式进行模拟,用模拟资料对该地区降水收支特征和冰云热力作用进行分析。依据局地水汽/热量变化项、水汽/热量辐合辐散项和云凝物辐合辐散项这3个因子可将降水分为8类,其中局地水汽变干和大气变暖、水汽辐合和热量辐散以及云凝物辐合时,降水强度(雨强)最强,而局地水汽变湿和大气变冷、水汽辐合和热量辐散以及云凝物辐合时,降水覆盖率最大。冰云热力效应包括辐射和潜热两部分。基准试验与敏感性试验对比分析表明冰云辐射减弱降水,而冰云潜热增强降水。热量收支对比分析发现冰云辐射造成辐射冷却的减弱在对流层中低层随高度增加,减弱大气不稳定和降水;而冰云潜热造成潜热增强在对流层中高层随高度减小,增强大气不稳定和降水。