1960年以来东亚季风区云-降水微物理的直接观测研究

云-降水的直接观测结果是云微物理参数化的重要依据。自1960年以来,处于东亚季风影响下的中国实施了大量对云-降水微物理参数的观测和研究,旨在加深对云-降水微物理过程的认识,从而改进数值模式中云微物理参数化方案和指导人工影响天气作业。云-降水微物理参数包括气溶胶、冰核、云滴、雨滴、冰晶、雪晶、冰雹等粒子浓度和谱分布,以及云滴、雨滴含水量等。中国已有云-降水微物理参数的成果可归纳为:(1)通常云-降水微物理粒子浓度变化较大,但总体变化有一定的范围;(2)采用Γ函数拟合云滴谱更接近实际谱,但不同拟合谱参数差异较大;(3)可用指数函数和Γ函数来拟合层状云降水雨滴谱,Γ函数拟合积云和层积混合云降水雨滴谱精度更高;(4)中国冰核浓度较高,冰核浓度随温度的降低近似成指数变化;(5)冰晶谱、雪晶谱、冰雹谱通常采用指数函数来描述;(6)通常使用荣格(Junge)和Γ函数来分段描述气溶胶粒子谱拟合误差更小。由于云-降水过程及其反馈作用描述不准确是数值模式预报结果不确定性的最大因素,中国正在不断地推进云降水的微物理观测研究,以期进一步加深对东亚季风区云-降水微物理特征的认识,从而为模式中微物理参数化方案的改进提供观测依据和科学指导。基于数值预报模式中云微物理过程参数化发展的需要,总结了中国1960年以来云-降水微物理直接观测的研究成果,可为东亚地区云-降水微物理研究及其模式参数化方案的改进提供观测依据。此外,针对云微物理参化发展的需求,结合过去已有的大量观测提出了几点建议,为今后云-降水物理综合性观测方案的设计提供参考。     

东亚旱区气溶胶、云及其相互作用研究进展

东亚干旱半干旱区(简称为“东亚旱区”)是全球干旱带的重要组成部分,该区域水资源短缺,沙尘暴频发,沙尘气溶胶对大气辐射收支和云微物理过程的影响不可忽视。本文回顾了近年来东亚旱区气溶胶及云相关科学问题的研究进展,重点讨论了气溶胶、云特性以及气溶胶-云相互作用问题。东亚旱区大气中的气溶胶以沙尘为主,且春季多于其他季节;同时,该区域云水资源丰富,且以高云为主,夏季云量显著偏多。沙尘气溶胶可直接影响辐射收支对大气产生加热作用,并通过间接和半直接效应对云微物理过程和降水产生影响。由于云微物理观测资料稀缺,加之模式参数化方案的不准确,导致东亚旱区沙尘气溶胶-云相互作用仍存在较大的不确定,减小气溶胶、云所带来的不确定性是未来气候变化研究中亟需解决的科学问题。     

中尺度模式云降水物理方案介绍

介绍大气模式中湿过程的饱和凝结、对流参数化和显式云物理三种方法的适用条件和特点.中尺度大气模式的对流参数化和显式过程一般有多种方案,介绍了多种方案的主要处理方法、基本微物理过程、预报量和主要特点.对流云模式都采用显式过程,但不同模式的湿过程有一定的差别,有各自的微物理特点,对有代表性的云物理方案进行了叙述和分析.     

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...     

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。     

云化学模式及其若干研究进展

本文从云的微物理过程、云中化学反应、云水、雨水对污染气体和气溶胶的清除过程,云化学模式等方面,总结介绍了近几年来云化学模式的若干研究进展。     

气溶胶对北京地区不同类型云降水影响的数值模拟

利用耦合Milbrandt双参数显式云方案的WRF模式,在大陆型和海洋型气溶胶浓度背景下,对北京地区暴雨、中雨和微量降水等3次云降水过程进行了数值模拟研究。结果表明,气溶胶的增加对北京地区云降水有多方面的影响：（1）影响地面降水量。随着气溶胶浓度的增加,北京地区的暴雨、中雨和微量降水平均累计降水量分别减少了23.8%,...     

二维滞弹性非静力平衡云模式第一部分——低空风切变对云微物理过程…

本文对已有的二维时变的深对流型模式进行了部分修改和补充，尤其对于云微物理过程参数化方案进行了一些改进，使原有的对暖云、雹云和雪云都具有一定的模拟能力。依据建立的模式，就低空风切变对对流的影响，尤其对云和降水形成过程的作用进行了对比试验。为此我们设计了五种速垂直分布方案进行了对比分析。结果表明：低空风切变对对流的发生、发展有很大的影响，而且对云和水的形成过程影响更大。     

双参数云物理方案中谱形参数作用分析和数值模拟试验

云物理参数化方案中,各种粒子通常采用Г谱分布函数n(D)=N0Dαexp(-λD)。双参数方案中谱参数截距N0和斜率λ通过预报给出,谱形参数α设为固定值。为了讨论谱形参数的作用,理论上分析了谱形参数取值对沉降过程和微物理源汇项的影响。利用MM5模式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,模拟针对雨滴谱的谱形参数rα不同取值分别做了试验。模拟结果基本符合理论分析,谱形参数rα变化时模拟出的地面降水和云的宏微观特征有差异。     

混合相层状云系模式和中尺度低涡云系的实例模拟

在Ａｎｔｈｅｓｅｔａｌ．的中尺度模式基础上引入胡志晋的双参数层状云模式并重新编制了程序，构成一个包含三种水相态和比较详细云物理过程的三维层状云系模式。为保持在较长时步中计算的稳定和精度，对微物理过程的计算采用混合格式，少数过程采用时间分裂格式，在相变过程的处理上设计了同时计算不同相态相变的参数化方案，按Ｌａｇｒａｎｇｉａｎ方法设计了粒子下落格式。用干模式、积云参数化模式、两相显式模式和本文模式对两个中尺度低涡个例作了模拟，对比分析不同模式的模拟能力。结果表明本文模式对涡环流结构、云场和降水分布的摸拟比其他模式更合理，更接近实况。     

Impact of Different Cloud Microphysics Parameterization Schemes on Typhoon Intensity and Structure

The impact of different cloud microphysics parameterization schemes on the intensity and structure of the Super-strong Typhoon Rammasun (1409) in 2014 is investigated using the Weather Research and Forecasting model version 3.4 with eight cloud microphysics parameterization schemes. Results indicate that the uncertainty of cloud microphysics schemes results in typhoon forecast uncertainties, which increase with forecast time. Typhoon forecast uncertainty primarily affects intensity predictions, with significant differences in predicted typhoon intensity using the various cloud microphysics schemes. Typhoon forecast uncertainty also affects the predicted typhoon structure. Greater typhoon intensity is accompanied by smaller vortex width, tighter vortex structure, stronger wind in the middle and lower troposphere, greater height of the strong wind region, smaller thickness of the eyewall and the outward extension of the eyewall, and a warmer warm core at upper levels of the eye. The differences among the various cloud microphysics schemes lead to the different amounts and distributions of water vapor and hydrometeors in clouds. Different hydrometeors have different vertical distributions. In the radial direction, the maxima for the various hydrometeors forecast by a single cloud microphysics scheme are collocated with each other and with the center of maximum precipitation. When the hydrometeor concentration is high and hydrometeors exist at lower altitudes, more precipitation often occurs. Both the vertical and horizontal winds are the strongest at the location of maximum precipitation. Results also indicate that typhoon intensities forecast by cloud microphysics schemes containing graupel processes are noticeably greater than those forecast by schemes without graupel processes. Among the eight cloud microphysics schemes investigated, typhoon intensity forecasts using the WRF Single-Moment 6-class and Thompson schemes are the most accurate.     

WRF模式物理参数化方案对一次局地大暴雨预报的影响研究

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式及其3Dvar(3-Dimentional Variational)资料同化系统,采用36、12、4 km嵌套网格进行快速更新循环同化和不同的微物理及积云对流参数化方案对比试验,对2011年5月8日鲁中一次局地大暴雨过程进行了研究。结果表明,快速更新循环同化地面观测资料是影响模式降水落区预报准确性的关键因素,不同的微物理和积云对流参数化方案主要影响降水强度预报。采用不同的微物理参数化方案和积云对流参数化方案进行降水预报对比试验表明,LIN方案和WSM6(WRF Single-Moment 6-class)微物理参数化方案对降水预报均较好,LIN方案降水预报较WSM6方案略强。4 km网格预报使用K-F (Kain-Fritsch)积云对流参数化方案或不使用积云对流参数化方案,预报的降水均较好。4 km网格使用旧的K-F积云对流参数化方案,预报的近地层大气风场偏弱,导致大气动力抬升作用偏弱,从而造成模式降水预报偏弱。     

中尺度降水集合预报随机参数扰动方法敏感性试验

中尺度降水模式预报具有很大的不确定性,为更好地描述与模式降水预报密切相关的物理过程关键参数的不确定性,基于中国气象局GRAPES（Global/Regional Assimilation and Prediction System）中尺度区域集合预报模式,从对模式降水预报不确定性有较大影响的积云对流、云微物理、边界层及近地面层等4个参数化方案中选取了18个关键参数,设计了一种随机参数扰动方案（Stochastically Perturbed Parameterization,SPP）,并通过2015年6—7月总计10 d的随机扰动集合预报试验,对比分析了SPP方案对不同物理过程参数扰动敏感性、随机场时、空尺度敏感性、能量变化特征及其集合预报效果。结果显示,对所选择的任一物理过程参数化方案增加SPP扰动后,降水及等压面要素的概率预报技巧优于无SPP扰动的预报,而扰动积云对流和边界层过程中的参数较扰动云微物理过程中的参数影响更显著,且同时扰动积云对流、云微物理、边界层及近地面层参数化方案中的18个参数的集合预报效果优于扰动任何单一物理过程中的部分参数,表明SPP方案能够有效地提高中尺度降水概率预报技巧;从能量变化特征可知,不同物理过程的参数扰动对动能、内能和总能量的影响层次和特征有所不同,但总体而言,扰动前后各项能量基本相同;随机场时、空尺度敏感性试验发现,SPP扰动随机场时间、空间相关尺度对集合预报效果有明显影响,当扰动随机场选用12 h抗相关时间及截断波数20时,集合预报结果最优。上述结果表明,SPP随机参数扰动方案不仅能够有效提高集合概率预报效果,还能够提高集合降水概率预报技巧,具有良好的业务应用与发展前景。      

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。     

WRF4.0模式陆气耦合对不同物理参数化方案的敏感性初探

模式的不同参数化方案会对模拟的天气和气候产生影响,但如何影响陆气耦合还不是很清楚。利用WRF 4.0模式设计了一组16种不同参数化方案组合的集合试验,对华北地区2013年夏季气候进行模拟。结果表明,不同积云对流参数化方案对模拟的降水平均态影响较大,其次是短波辐射方案,而微物理方案影响较小。进一步利用潜热通量(LH,Latent Heat flux)和土壤湿度(SM,Soil Moisture)、抬升凝结高度(LCL,Lifting Condensation Level)的相关系数R_(SM,LH)和R_(LH,LCL)表征陆气耦合过程,评估了陆气耦合对不同参数化方案的敏感性。模式模拟的R_(SM,LH)在不同区域随着平均降水、相对湿度的增加以及平均短波辐射的减少而减小,而R_(LH,LCL)的变化正好相反。它们内在的物理机制类似,与气候态的干湿变化密切相关,即随着土壤湿度趋于饱和,蒸散发过程逐渐受太阳辐射的限制,陆面对大气的影响减弱。另外,陆气耦合强度受积云对流方案、微物理方案和短波辐射方案的影响而产生差别,这与不同参数化方案模拟的气候态的不同密切相关,因此本研究对于WRF 4.0模式中参数化方案特别是积云对流方案的选择同样有着重要的指导意义。     

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.     

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。     

不同云微物理方案对青藏高原一次强降水的模拟影响分析

利用WRF模式中三种云微物理参数化方案(Lin、Eta和WSM6)对青藏高原一次强降水过程进行模拟试验,将模拟降水结果与实测资料进行对比,以评估不同云微物理参数化方案对该区域降水过程的模拟性能。结果表明:三种方案均能够模拟出此次降水天气过程的发生,但在主要降水区域和降水强度两方面仍与实测资料存在偏差;在水凝物方面,三种方案对冰粒子的模拟较接近,Lin和WSM6方案模拟的雪粒子差异较大,但霰粒子无明显差异。进一步对比分析了Lin和WSM6方案模拟的云微物理转化过程,结果表明:这两种方案都表现出了霰向雨水转化的特点。在Lin方案中,通过水汽向霰粒子凝华、霰碰并水汽凝华生成的雪粒子以及霰碰并云水这三种过程生成的霰粒子最终融化为雨水。而在WSM6方案中,一方面水汽凝结成云水,云水被雪和霰粒子碰并收集转化为霰,之后霰融化为雨水;另一方面水汽凝华为冰粒子,一部分冰转化为雪,雪直接融化为雨水或转化为霰融化为雨水,另一部分冰转化为霰,霰融化为雨水。      

Aerosol Indirect Effects on Warm Clouds in the Grid-Point Atmospheric Model of IAP LASG (GAMIL)

Aerosol indirect effects on warm clouds are estimated in the Grid-point Atmospheric Model of the State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics,Institute of Atmospheric Physics(IAP LASG)(GAMIL) with a new two-moment cloud microphysics scheme using two different physically-based aerosol activation parameterizations:Abdul-Razzak and Ghan,and Nenes and Seinfeld.The annual global mean changes in shortwave cloud forcing from preindustrial times to present day(a measure of the aerosol indirect effects) estimated from these two parameterizations are remarkably similar:0.76 W m?2 with the Abdul-Razzak and Ghan parameterization,and 0.78 W m?2 with the Nenes and Seinfeld parameterization.Physically-based parameterizations can provide robust representations of aerosol effects on droplet nucleation,meaning that aerosol activation is no longer the most uncertain factor in modeling aerosol indirect effects.     

Aerosol-Cloud-Precipitation Interactions in WRF Model: Sensitivity to Autoconversion Parameterization

Cloud-to-rain autoconversion process is an important player in aerosol loading, cloud morphology, and precipitation variations because it can modulate cloud microphysical characteristics depending on the participation of aerosols, and affects the spatio-temporal distribution and total amount of precipitation. By applying the Kessler, the Khairoutdinov-Kogan(KK), and the Dispersion autoconversion parameterization schemes in a set of sensitivity experiments, the indirect effects of aerosols on clouds and precipitation are investigated for a deep convective cloud system in Beijing under various aerosol concentration backgrounds from 50 to 10000 cm-3. Numerical experiments show that aerosol-induced precipitation change is strongly dependent on autoconversion parameterization schemes. For the Kessler scheme, the average cumulative precipitation is enhanced slightly with increasing aerosols, whereas surface precipitation is reduced significantly with increasing aerosols for the KK scheme. Moreover, precipitation varies non-monotonically for the Dispersion scheme, increasing with aerosols at lower concentrations and decreasing at higher concentrations.These different trends of aerosol-induced precipitation change are mainly ascribed to differences in rain water content under these three autoconversion parameterization schemes. Therefore, this study suggests that accurate parameterization of cloud microphysical processes, particularly the cloud-to-rain autoconversion process, is needed for improving the scientific understanding of aerosol-cloud-precipitation interactions.