单双参云微物理方案对华南暴雨的模拟对比分析

选取中尺度模式WRF中10种微物理参数化方案,将它们分为单参和双参两组,分别评估了两组微物理参数化方案对2011年10月13-14日一次华南局地特大暴雨过程的降水模拟。结果表明:(1)两组方案均能较好的模拟出这次暴雨过程,当水平分辨率为36,12和4 km时,大暴雨的平均TS评分分别为0.06,0.06和0.13;(2)就此次局地特大暴雨的模拟而言,不同双参方案之间的预报结果差异较大,而单参方案之间的预报结果差异不明显;(3)双参方案中同时预报粒子比质量和数浓度,但两者之间缺乏有效的物理约束,使粒子谱的演变不确定性增大,从而导致对降水预报的差异也较大。     

不同云方案对祁连山降水模拟的影响

应用MM5中尺度模式,选用4种不同云微物理方案(Dudhia简单冰相方案、Reisner混合相方案、Reisner2霰方案和Schultz微物理方案),对2002年7月12-13日祁连山区降水过程进行了数值模拟试验。模拟结果的对比分析表明,不同云微物理方案在祁连山区降水的模拟中对降水落区的模拟均偏南;除Reisner2霰方案外,其他3种方案对降水中心落点的模拟影响不大,降水中心强度对云微物理方案不敏感;显式降水和参数化降水对云微物理方案有不同程度的依赖性;云微物理过程通过影响动力条件发生发展的时间和强度,来影响强降水发生的时间和强度。通过各云微物理参数的分析发现,各物理过程中微物理参数参与降水的过程不同:对Dudhia简单冰相方案来说,雨水和云水是形成降水的主要过程;Reisner混合相方案中降水的形成主要是由于雨水、云水、雪和霰的碰并过程,冰晶的碰并相对较弱;在Reisner2霰方案中,雨水、云水、冰晶、雪和霰均参与碰并碰冻过程;Schultz微物理方案中冰晶、雪和霰的碰并过程更为重要。     

一次高原强降水过程及其云物理结构的数值模拟

本文利用中尺度WRF数值模式,对2010年8月7—8日发生在青藏高原东部一次强降水过程进行数值模拟,利用常规观测资料、FY卫星云图和数值模拟结果对此次强降水过程的宏微观演变特征和降水机制进行分析。本次模拟选用Milbrandt-Yau(MY)微物理方案,有较为完整的双参数计算过程,较为全面地考虑了各类云物理过程,对云微物理结构的描述和处理精细而复杂。结果表明,此次强对流降水发生在副热带高压与南亚高压相连、中高纬短波槽分裂南下、并与西南暖湿气流相遇形成低涡切变线的有利天气形势下,西南暖湿气流带来大量水汽、降水区存在大量不稳定能量、以及低层辐合高层辐散的高低空配置为暴雨发生发展提供了必要条件。WRF模式较好地模拟出了此次强降水过程的降水落区、降水中心和降水量级,对青海平安和甘南上空云团合并过程、强对流云团范围也模拟较好。对云微物理结构的分析结果表明,此次对流云降水为冷云降水,暖层浅薄,冰相粒子丰富,其中霰粒对过冷水的碰冻能力最强,使得其含量远大于冰雪晶含量,其融化是雨水的主要来源。雪晶含量最少,或与其碰冻过冷水能力较弱有关。     

单双参云微物理方案对华北“7·20”特大暴雨数值模拟对比分析

在2016年7月19 21日华北特大暴雨过程初步分析的基础上,采用中尺度数值模式WRF3.6.1中16种微物理参数化方案对该过程进行了数值模拟,并分为单参和双参两组对结果进行评估分析。结果表明,该过程为伴随低涡发展的强对流降水,持续时间长、范围广、总量大。大部分微物理方案对降水的分布模拟效果较好,能够再现此次特大暴雨过程;随模拟时间延长,方案间的差别变大,且单参方案对各量级降水的模拟差别比双参方案显著,方案间雨水混合比、固态水凝物以及垂直速度的差别均大于双参方案,整体效果不如双参方案。综合来看,SBU_YLin方案对于此次特大暴雨过程模拟效果最好,对降水量级和落区的模拟都接近实况。     

GRAPES模式不同云物理方案对短期气候模拟的影响

在胡志晋、刘奇俊云物理方案的基础上，研制了GRAPES模式的云降水显式方案。用不同云物理方案开展了短期气候（月尺度）过程的模拟试验，并与地面观测资料和NECP再分析资料进行了对比分析。模拟的结果表明，耦合了云降水显式方案的GRAPES模式较好地模拟出了中国地区降水、温度、云量、长短波辐射的特点和分布规律。气候模拟中冰相过程和暖云过程模拟的降水、温度、云量和辐射差异较大，不同相态的水凝物及其分布对辐射特征有较大的影响，混合相云物理方案的模拟结果与实况更为吻合，应使用混合相云物理方案进行短期气候的模拟。     

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。     

台风“云娜”在近海强度变化及结构特征的数值研究Ⅰ:云微物理参数化对云结构及降水特征的影响

首先对AREM模式模拟的台风基本结构和云结构进行验证,检验了模拟结果的可靠性.在此基础上,设计了5组试验来研究云微物理参数化方案对台风"云娜"云结构及降水特征的影响.试验设计主要突出冰相云微物理过程、云微物理特征引发的冷却效应以及霰下落速度的重要性.结果表明:云微物理参数化过程对云的发展和降水特征的影响更为显著.各试验的水凝物分布和强度不同,降水类型和强度存在较大差异,由此引起的云中热力结构也有较大区别;在所有试验方案中,24 h降水率最大差异为52.5 mm/h.云微物理过程对云和降水特征的具体影响表现在:(1)如果不考虑雨水蒸发冷却效应,此时台风内核上升运动强度最强(达到-19 Pa/s),雨水和霰粒子增长最明显,相对于对照试验增量分别为1.8和2.5 g/kg.(2)霰和雪的融化对于螺旋雨带中雨滴的增长十分重要,但他们可能不是云墙中雨水形成的主导因子.(3)不同方案的降水模拟特征也存在较大差别,采用暖云参数化后,降水区域最小,但其中对流降水比例最大(63.19%);霰落速减半后,降水区域最大,其中非对流降水比例也最大(51.15%).     

WRF模式不同云微物理参数化方案对东亚夏季风模拟影响的研究

利用WRF v3.2.1模式,采用其中5种云微物理参数化方案对2007—2011年的东亚夏季风气候进行了模拟研究,结果显示:5种方案均能较好地模拟出我国东部地区夏季降水的基本分布,但各方案对降水中心强度及其分布的模拟仍然存在明显的差异,总体来看,WDM6方案模拟的东亚夏季降水强度明显比其他4种方案大,而Morrison方案对降水的模拟总体效果好于其他4种方案。从云微物理角度来看,5种云微物理参数化方案均能比较合理地描述云水、雨水及冰相粒子的空间分布状态。其中,WSM3方案计算的云水、雨水质量混合比明显比其它方案大,WDM6方案计算的云水质量混合比则较小,而Morrison方案计算的雨水质量混合比较小,再者该方案冷云中霰粒子浓度偏小,因而Morrison方案在粤闽两省的夏季日降水量模拟比其他方案小,从而与TRMM观测结果更为接近。采用5种云微物理参数化方案均能较好地模拟出春、夏季西太平洋副高、雨带和大气水凝物在东亚地区的季节进退过程。5种方案模拟的雨水粒子浓度分布和中纬度雨带在南北进退过程中的位置较为吻合,两者均跟随西太平洋副高北进、南退。对于中低纬度存在的大降水中心来说,其位置少动,并且与该地区存在的的冰晶、雪晶粒子的高值中心具有较好的对应关系,说明在中低纬度地区,与热带对流相伴随的较高层次的冰相粒子数的浓度是决定降水强弱的关键因素。     

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。     

GRAPES_GFS不同湿物理过程对云降水预报性能的诊断与评估

积云对流和云微物理是数值天气预报模式中最为重要的两类湿物理过程,它们共同影响云和降水的预报性能。通过采用CMAP降水资料和MODIS、MLS及Cloud Sat卫星云观测资料对全球中期数值预报模式GRAPES_GFS中这两类湿物理过程参数化方案的不同组合所预报的降水场和云宏微观场进行诊断和评估,以揭示其对云和降水的预报性能。结果表明:(1)云微物理方案是中高纬度地区总降水预报差异的主因,三种云微物理方案预报的降水强度为SINCEP3NCEP5。赤道及低纬地区降水差异主要是由积云对流方案引起的,KF_SI组合与CMAP降水最为一致。(2)SI方案和NCEP3方案在中纬度地区格点降水要显著多于混合相云NCEP5方案;与SAS方案和KF方案相比,BM方案使与其组合的云方案产生的格点降水明显偏少。(3)BM方案产生的对流降水要明显多于SAS方案和KF方案,中高纬地区SAS方案和KF方案预报的对流降水基本一致,在低纬地区SAS方案对流降水最少。(4)NCEP5方案预报的云顶温度与MODIS观测吻合较好,NCEP3方案和SI方案预报的云顶温度要较实况偏暖。三种对流方案预报的云顶温度冷暖关系为SASBMKF,BM和KF预报的云顶温度与实况较为接近。(5)NCEP5方案预报的积分云水与卫星观测最为接近,两种简冰方案显著偏少,尤以SI方案偏少最多。SAS和KF方案能较好的预报积分云水的空间分布,但其量值较观测偏大,BM方案预报的积分云水在低纬度地区偏少明显。(6)所有方案组合预报的卷云较MLS卫星观测显著偏少,混合相云方案对卷云预报较简冰方案具有一定优势,BM方案偏少最显著。(7)全球平均而言,KF对流方案和NCEP5云微物理方案对GRAPES_GFS的云和降水预报性能较其他降水物理方案具有一定优势。     

南京"03.7"大暴雨中云物理过程的数值模拟研究

利用三维全弹性、双参数化对流云模式和南京站探空资料,对南京“03．7”特大暴雨过程进行了数值模拟研究,着重分析产生这次大暴雨的云物理机制。模拟结果表明,此次暴雨属于积雨云降水,其中云雨碰并是最主要的成雨过程,贡献率达到74％,其次是霰／雹融化,占22％,说明此次降水以暖雨过程为主。通过暖雨过程对比试验表明,虽然冰相过程对雨水的贡献较小,但加入冰相过程能使模拟结果更接近云的实际情况。     

WRF单柱模式中单参数方法对热带对流模拟能力的影响

利用耦合Milbrandt 2-mon(MY)双参数微物理方案的WRF中的单柱模式,对TWP-ICE试验(Tropical Warm Pool International Cloud Experiment)期间的个例进行数值模拟和敏感性试验。通过与观测资料和云分辨率模式的模拟结果进行对比发现:MY方案默认的双参数版本和单参数版本均能够再现TWP-ICE期间的热带云系的总体宏观和微观特征。MY方案的双参数版本模拟的降水率的演变特征同观测十分吻合,冰相粒子的微观特征同观测事实较为一致。单参数默认版本的降水率、液态云的构成及冰相粒子微观特征方面同观测事实存在明显差距。然而实际业务应用中单参数方案由于计算量较小应用更为广泛,但模拟效果有待改善。为了使方案保持计算量较为合理的同时具有较好的模拟效果,参考双参数控制试验中的冰相物质的微观特征,尝试对单参数方案中冰相粒子的单参数方法进行改进。冰晶单参数改进试验中虽然对于冰晶数浓度采用两种不同的处理方法,但模拟效果均未明显改善。其中冰云总含量更加接近观测,且冰云构成发生显著变化,主要归因于冰晶有效半径的减小间接削弱了雪和霰的发展。云滴含量的异常增强导致液态水含量比观测偏高约一个量级,暖云异常增厚则与上升运动的增强直接相关。雨水含量明显增强及雨滴有效半径减小综合导致了降水率仅有微弱改善。雪的单参数改进试验中,雪的截距值增加及环境场过饱和条件改善促进了冰云的发展。通过适当调整雪的截距的经验诊断公式,雪的截距、液态水含量以及降水率均得到较好的改善;而指定雪截距为常数的处理方式使液态云更为偏厚,降水率演变细节同观测仍然差异显著。改进试验结果表明,单参数方案中采用适当的经验公式诊断雪的截距的处理方法对改善单参数方案的模拟能力具有一定的可行性。     

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。     

WRF模式云参数化方案对一次深对流系统模拟的验证和改进

使用中尺度数值模式WRF中的双参数云微物理方案WDM6针对2008年台风“凤凰”登陆过程中造成的强降水进行数值模拟,通过卫星模拟器利用MTSAT-1R和TRMM卫星观测的红外云顶黑体亮温TBB、PR雷达反射率资料使用统计方法验证模拟结果。通过修改云水向雨水自动转化过程、冰晶核化过程、雪和霰的下落末速度、雪和霰的截距进行敏感性试验,减小模拟结果和卫星观测结果的差异。研究结果表明:WDM6方案模拟的台风“凤凰”登陆后的降水,强对流云系及对流柱状雷达回波基本符合实况,但模拟结果局部偏强。WDM6方案模拟产生了较多的浅对流云,低估了对流云系的出现频率。不同云类型模拟的雷达回波均偏强,对流云系雷达回波垂直分布接近观测。敏感性试验结果说明修改WDM6方案中云水向雨水自动转化率有效地改善了模拟效果。同时发现云滴初始数浓度影响云水向雨水自动转化率并最终影响云系结构和雷达反射率的模拟结果,过高的云滴初始数浓度会使模拟结果变差。     

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.     

不同云微物理方案对“7.21”特大暴雨模拟的对比试验

利用中尺度数值模式WRF v3.5.1中的17种不同云微物理过程参数化方案,对2012年7月21—22日北京特大暴雨过程进行了对比试验。模拟结果表明:不同云微物理方案对不同量级降水的模拟效果各有优势。NSSL 1-momlfo方案对中雨和大暴雨两个等级降水的模拟效果最好,降水中心值最接近实况;Eta(Ferrier)和Kessler方案分别对大雨和暴雨等级降水的模拟效果最好。总体上,能够较好地模拟出本次特大暴雨过程的方案依次为:NSSL 1-mom、NSSL 1-momlfo和Milbrandt 2-mom方案,而WDM6方案的模拟效果最差。云中水成物演变特征表明,模拟较好的方案中液态水、云冰和霰的含量较多,且随时间演变与地面降水强度的变化相一致。另外,模拟较好的方案中冰相粒子多,过冷水的范围大、含量高,有利于各相态粒子相互转化,促进冰相过程发展,致使降水量增多。     

北京一次短时局地大暴雨过程的特征及对云物理方案的敏感性数值模拟试验

云物理过程是云和降水形成的重要环节。本文针对2011年6月23日发生在北京地区的一次大暴雨过程进行了云降水与天气特征分析,并开展了WRF模式中10种不同云微物理方案对此次暴雨强度、落区和发生时间的敏感性数值模拟试验。研究结果表明,此次大暴雨是由多单体组织、合并形成深厚的中尺度对流系统,并具有明显的短时局地特征和有利的高低空、高低纬度大中尺度天气环流形势及强烈的水汽输送条件。暴雨强度、落区和发生时间的数值模拟结果对云物理方案非常敏感。不同云物理方案对累积降水量≥50 mm和≥100 mm的暴雨模拟的ETS评分显示,只有Thompson方案对此暴雨量级的评分均为正,其他方案的ETS评分均不理想,特别是对累积降水量≥100 mm的大暴雨模拟。在小时暴雨强度和发生时间方面,Thompson方案模拟效果也较好,其次是Lin方案和WSM6方案;对区域累积最大降水量和落区的模拟方面,Thompson方案和Morrison方案模拟的最大累积降水量更接近观测值,但在落区方面,一些具有完整云物理过程的单参数方案（Lin方案、WSM6方案）模拟效果较好,但模拟的最大降水量偏小。针对暖雨的双参数方案WDM6对区域平均降水模拟较好,但对暴雨极端降水模拟较差。对造成差异的原因分析表明,不同云物理方案的差异主要体现在雪和霰的参数化方面,由于采用的粒子谱分布、密度和末速度不同,导致云中粒子间的碰并和形成过程不同,大部分云物理方案模拟的霰含量高,雪含量低。这种云微物理过程的差异会导致云动力过程的反馈作用出现明显不同,但这种反馈作用的差异主要体现在降水粒子对上升气流的拖曳作用不同。尽管云中相变潜热过程对云动力过程具有很重要的影响,但不同云物理方案在相变潜热过程和温度廓线分布方面造成的差异并不明显。因此,云物理方案中考虑合理的粒子谱分布、形态和密度变化,有利于提高暴雨的模拟效果。     

用WRF模式中不同云微物理参数化方案对华南一次暴雨过程的数值模拟和性能分析

本文使用中尺度数值模式WRFV3.4中的8种不同云微物理过程参数化方案,模拟2010年5月6～7日华南一次暴雨事件,探讨不同云微物理方案对华南暴雨模拟的影响。结果表明:不同云微物理方案对不同量级降水模拟效果总体较好。WSM3方案对小到大雨和大暴雨的模拟效果最好,对暴雨的模拟最差;WDM5方案对暴雨模拟效果最好。结合TS评分和误差分析结果,整体效果最好的是WSM5方案,最差的是Lin方案。对于同一云微物理参数化方案,不同分辨率的降水模拟结果差异不大,但同一分辨率的不同云微物理参数化方案的降水结果差异较大,这说明云微物理过程比模式分辨率对暴雨模拟的影响更大。     

Variational assimilation of satellite cloud water/ice path and microphysics scheme sensitivity to the assimilation of a rainfall case

Hydrometeor variables (cloud water and cloud ice mixing ratios) are added into the WRF three-dimensional variational assimilation system as additional control variables to directly analyze hydrometeors by assimilating cloud observations. In addition, the background error covariance matrix of hydrometeors is modeled through a control variable transform, and its characteristics discussed in detail. A suite of experiments using four microphysics schemes (LIN, SBU-YLIN, WDM6 and WSM6) are performed with and without assimilating satellite cloud liquid/ice water path. We find analysis of hydrometeors with cloud assimilation to be significantly improved, and the increment and distribution of hydrometeors are consistent with the characteristics of background error covariance. Diagnostic results suggest that the forecast with cloud assimilation represents a significant improvement, especially the ability to forecast precipitation in the first seven hours. It is also found that the largest improvement occurs in the experiment using the WDM6 scheme, since the assimilated cloud information can sustain for longer in this scheme. The least improvement, meanwhile, appears in the experiment using the SBU-YLIN scheme.     

显式云物理方案的研究进展

回顾了近年来显式云物理方案的研究进展。显式云方案主要有体积水方法和详细微物理方法(分档法)。体积水方法有单参数和双参数两种谱描述方法,根据模式预报变量和物理过程的不同,可以分为暖云方案、简单冰相方案和复杂冰相方案。详细的微物理方法由于预报变量繁多、计算量巨大而一般多应用于研究工作。不同的模式,有不同的显式云方案,并不是粒子分类越复杂模拟效果就越好,需要根据研究的重点、计算资源的许可选择使用不同的物理方案。物理过程参数化需要建立在理论和实验研究的基础上,因此应加强这方面的理论和实验研究,使物理参数化具有更坚实的物理基础。