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.     

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.     

Impact of cloud microphysical processes on hurricane intensity, part 2: Sensitivity experiments

Summary Seven different microphysical sensitivity experiments were designed with an objective to evaluate their respective impacts in modulating hurricane intensity forecasts using mesoscale model MM5. Microphysical processes such as melting of graupel, snow and cloud ice hydrometeors, suppression of evaporation of falling rain, the intercept parameter and fall speed of snow and graupel hydrometeors are modified in the existing NASA Goddard Space Flight Center (GSFC) microphysical parameterization scheme. We studied the impacts of cloud microphysical processes by means of track, intensity, precipitation, propagation speed, kinematic and thermodynamic vertical structural characteristics of hurricane inner core. These results suggest that the set of experiments where (a) melting of snow, graupel and cloud ice were suppressed (b) melting of snow and graupel were suppressed and (c) where the evaporation of rain water was suppressed all produced most intense storms. The major findings of this study are the interconversion processes such as melting and evaporation among hydrometeors and associated feedback mechanism are significantly modulate the intensity of the hurricane. In particular an experiment where the melting of graupel, snow and cloud ice hydrometeors was eliminated from the model parameterization scheme produced the most explosively intensified storm. In the experiment where rain water evaporation was eliminated from the model, it produced a stronger storm as compared to the control run but it was not as strong as the storms produced from absence of melting processes. The impact on intensity due to variations made in intercept parameters of the hydrometeors (i.e., snow and graupel) were not that evident compared to other experiments. The weakest storm was noted in the experiment where the fall speeds of the snow hydrometeors were increased two fold. This study has isolated some of the factors that contributed to a stronger hurricane and concludes with a motivation that the findings from this study will help in further improvement in the design of sophisticated explicit microphysical parameterization for the mesoscale non-hydrostatic model for realistic hurricane intensity forecasts.     

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。     

不同微物理方案对台风“彩虹”(2015)降水影响的比较研究

本文以GFS资料为初始场,利用WRF（v3.6.1）模式对2015年第22号台风“彩虹”进行了数值研究。采用CMA（中国气象局）台风最佳路径、MTSAT卫星、自动站降水为观测资料,对比了4个微物理方案（Lin、WSM6、GCE和Morrison）对“彩虹”台风路径、强度、结构、降水的模拟性能。模拟发现上述4个云微物理方案都能较好地模拟出“彩虹”台风西行登陆过程,但是其模拟的台风强度、结构及降水存在较大差异;就水成物而言,除GCE方案对雨水的模拟偏高以外,其他方案对云水、雨水过程的模拟较为接近,其差异主要存在于云冰、雪、霰粒子的模拟上。本文对比分析了WSM6和Morrison两个方案模拟的云微物理过程,发现WSM6方案模拟的雪和霰粒子融化过程显著强于Morrison方案,但是冰相粒子间转化过程的强度明显弱于Morrison方案。云微物理过程的热量收支分析表明:WSM6方案模拟的眼区潜热更强,暖心结构更为显著,台风中心气压更低。细致的云微物理转化分析表明,此次台风降水的主要云微物理过程是水汽凝结成云水和凝华为云冰;生成的云水一方面被雨水收集碰并直接转化为雨水,另一方面先被雪粒子碰并收集转化为霰,然后霰粒子融化成雨水;而生成的云冰则通过碰并增长转化为雪。小部分雪粒子通过碰并收集过冷水滴并淞附增长为霰粒子,随后融化为雨水,大部分雪粒子则直接融化形成地面降水。     

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。     

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。      

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。     

一次梅雨锋暴雨云物理特征的数值模拟研究

利用中尺度数值模式MM5(V3.6),选用模式中不同的显式云物理方案,对2003年7月4-5日发生在江淮流域的梅雨锋暴雨过程进行了数值模拟,并根据模拟结果对造成此次暴雨过程的对流云团的微物理特征进行了分析.研究结果表明:(1) 具有详细云物理过程的中尺度模式MM5对短时强降水过程具有较好的模拟能力,提高MM5模式的分辨率,可以更好地模拟短时梅雨锋暴雨过程,模式中的Goddard云物理方案的模拟结果要优于Reisner方案和Schultz方案.(2) 梅雨锋对流云团是一种复杂的固、液、气三相混合体结构,在云体区域内的平均质量密度分布中,水汽的质量密度最大,其次是霰,而冰晶、雪、云水和雨水的质量密度较小且数值大小彼此接近,各种相态粒子质量密度峰值出现的高度随时间无明显变化.雨水、云冰和霰的质量密度随时间演变规律与地面降水强度的变化特征相一致,近地面层水汽密度随时间的演变规律比地面降水强度提前1-2个小时,水汽通量的辐合对暴雨时段内水汽的补充和维持起到了重要的作用.(3) 除了最基本的云水向雨水转化的云微物理过程之外,此次降水过程还显示,在中层500-700 hPa范围内雪、冰晶等冰相粒子首先转化为霰粒子,而霰和云水的结合进一步加速(剧)云水向雨水的转换,成为短时特大暴雨形成不可或缺的动力机制,云物理过程中的相变潜热与对流运动的正反馈机制是促进暴雨维持和发展的最重要热力因子.     

一次梅雨锋暴雨过程数值模拟的云微物理参数化敏感性研究

梅雨锋暴雨中的云微物理过程对降水的演变有着重要影响。本文通过WRF模式（3.4.1版本）,针对2018年6月29～30日一次梅雨锋背景下的暴雨过程进行数值模拟,分别采用了Morrison、Thompson和MY云微物理参数化方案进行对比分析,结果发现:（1）三个方案模拟的背景场在天气尺度上,都与ERA5再分析资料一致,能够模拟出有利于强降水发生的环流场。云微物理过程对梅雨期暴雨的局地环流有着显著影响,不同方案存在明显差异,本次过程中,Thompson方案模拟出更强的局地环流系统变率和上升气流。三个方案的模拟降水均有所夸大,小时降水率始终大于观测值。冰相粒子融化或雨滴搜集云滴的高估可能是造成降水模拟值偏强的重要原因之一,总体来看,Morrison方案的模拟效果相对最优。（2）冰相粒子融化、雨滴搜集云滴是雨滴增长的关键源项,蒸发则是其最重要的汇项。总的来说,雨滴对云滴的搜集量大于冰相粒子融化。但上述过程在不同方案中存在空间上的差异,从而使得模拟降水的空间分布存在差异。（3）Thompson方案中,冰相粒子融化量最大,雨滴蒸发项显著大于其它两个方案,在底层表现得最为明显。同时,该方案水汽凝结效应最强,使得雨滴搜集更多云滴。该方案模拟的雨滴最多,降水最强。该方案中凝华的主要产物为雪,且其在与过冷水碰并增长过程中占主导地位,故模拟的雪最多。（4）Morrison方案中,水汽主要凝华为雪和少量霰（冰晶忽略不计）;Thompson方案中水汽基本凝华为雪,其它冰相粒子极少;MY方案中,水汽主要凝华为雪和冰晶,冰晶总量略少于雪,但显著大于其它方案。（5）云滴在凇附过程中的总体贡献大于雨滴。Morrison和MY方案中,霰粒子搜集云滴增长的量均最大。Morrison方案中,其它凇附过程不同程度发挥作用,而MY方案中,其它凇附过程几乎可忽略不计。并且,霰粒子搜集云滴的增长量大于凝华过程产生的雪粒子总量。贝吉龙及凇附效应的差异,是不同方案中冰相粒子分布差异的关键原因之一。     

A Simulation Study on the Characteristics of Cloud Microphysics of Heavy Rainfall in the Meiyu Front

A heavy rainfall in the Meiyu front during 4--5 July 2003 is simulated by use of the non-hydrostatic mesoscale model MM5 (V3--6) with different explicit cloud microphysical parameterization schemes. The characteristics of microphysical process of convective cloud are studied by the model outputs. The simulation study reveals that: (1) The mesoscale model MM5 with explicit cloud microphysical process is capable of simulating the instant heavy rainfall in the Meiyu front, the rainfall simulation could be improved significantly as the model resolution is increased, and the Goddard scheme is better than the Reisner or Schultz scheme. (2) The convective cloud in the Meiyu front has a comprehensive structure composed of solid, liquid and vapor phases of water, the mass density of water vapor is the largest one in the cloud; the next one is graupel, while those of ice, snow, rain water and the cloud water are almost same. The height at which mass density peaks for different hydrometeors is almost unchangeable during the heavy rainfall period. The mass density variation of rain water, ice, and graupel are consistent with that of ground precipitation, while that of water vapor in the low levels is 1--2 h earlier than the precipitation. (3) The main contribution to the water vapor budget in the atmosphere is the convergence of vapor flux through advection and convection, which provides the main vapor source of the rainfall. Besides the basic process of the auto-conversion of cloud water to rain water, there is an additional cloud microphysical process that is essential to the formation of instant heavy rainfall, the ice-phase crystals are transformed into graupels first and then the increased graupels mix with cloud water and accelerates the conversion of cloud water to rain water. The positive feedback mechanism between latent heat release and convection is the main cause to maintain and develop the heavy precipitation.     

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.     

沙尘气溶胶作为冰核对阿克苏地区一次多单体型强对流风暴降水及其微物理过程影响的数值模拟研究

将DeMott冰核浓度参数化方案引入到WRF中尺度数值模式中,模拟了新疆阿克苏地区一次多单体型强对流风暴,并对背景大气条件和沙尘条件下气溶胶作为冰核,对云中微物理结构和降水变化的影响进行了敏感性试验和对比分析,结果显示:在背景大气条件和沙尘条件下增加冰核浓度对降水中心强度影响较小,并且总体上看降水分布变化不大,但是降水局部的变化量较明显;不同背景条件下IN（Ice Nuclei）浓度的增加使得冰晶和雪的质量混合比和数浓度均有较大幅度的增加,其中雪的主要源项为凝华增长过程,而霰增长主要来源于冰相粒子碰并过冷云滴,并且在背景大气和沙尘条件下增加IN都使得霰的数浓度增加,尺度减少。     

一次飑线过程的云微物理参数化方案数值试验及其成因分析

利用WRF模式6种适合高分辨率且包含多种固态水成物粒子的云微物理参数化方案,分别对2012年5月16日江苏北部一次飑线过程进行数值试验,结果表明:LIN方案模拟的飑线回波反射率、强降水TS评分、结构和强度等均要优于其余5种微物理参数化方案。分析不同参数化试验结果中不同水成物粒子占比随时间的变化特征,并针对LIN方案采取敏感性试验和水成物转化微物理过程分析指出,在此次飑线过程中的各水成物粒子中,霰/雹粒子占比最大,是降水过程中最重要的粒子;地面降水直接来源是雨水,雨水主要来源于中层霰/雹粒子的融化,小部分来源于云水的自动转化;中层霰/雹粒子最主要来源是通过雨霰转化过程中的雨水撞冻冰雹微物理过程,其次是霰撞冻云水的微物理过程,而冰相物质雪晶和云冰的碰并、撞冻和自动转化过程微乎其微。     

Cloud microphysical and precipitation responses to a large-scale forcing in the tropical deep convective regime

Summary Cloud microphysical and precipitation responses to a large-scale forcing in the tropical deep convective regime are investigated based on hourly zonally-averaged, vertically-integrated simulation data from a two-dimensional coupled ocean-cloud resolving atmosphere model. The model is forced by the large-scale vertical velocity and zonal wind observed and derived from TOGA COARE for a 50-day period. The accretion of cloud water by graupel induces growth of graupel that enhances raindrops through its melting during a weak-forcing period, whereas the large deposition rate of vapor associated with a large upper-tropospheric upward motion causes growth of snow from the conversion of cloud ice and enhancement of graupel from the accretion of snow during a strong-forcing period. The local changes of raindrops and graupel switch from the negative to positive values as the forcing strengthens in the weak-forcing case, whereas the variations of cloud hydrometeors are not sensitive to the strength of the forcing in the strong-forcing case. Phase analysis indicates that cloud water leads the surface rain rate by 1 hour. The surface rain rate can be calculated based on the conservation of vapor and cloud hydrometeors and the budget of raindrops. The vapor source and local changes of cloud hydrometeors could have impacts in the calculation of the surface rain rate. The vapor source determines the surface rain rate in the strong-forcing case whereas the cloud variations could become important in the weak-forcing case. In the budget of raindrops, the sum of the collection of cloud water by raindrops, the melting of graupel, and the evaporation of raindrops determines the surface rain rate in the strong-forcing case whereas the other rain-related microphysical processes become important in the weak-forcing case.     

NUMERICAL SIMULATION OF MICROPHYSICAL PROCESSES IN CUMULONIMBUS——PART Ⅰ:MICROPHYSICAL MODEL

A comprehensive parameterized model of microphysical processes in cumulonimbus clouds is presented.The transformation rates of the water contents and number concentrations of the cloud droplets,rain drops,ice crystals,graupels and hails are deduced on theoretical and experimental results for 26 kinds of micro-physical processes,which include condensation,deposition,evaporation,collection,ice nucleation,ice mul-tiplication,melting,freezing,and autoconversions of cloud to rain,ice to graupel and graupel to hail.     

北京地区一次降雪系统大气水凝物输送特征及降雪微物理机制的数值模拟研究

北京冬季降雪云系存在丰富的可开发利用的云水资源。出于人工增雪研究和充分开发云水资源的需要,文中对北京2019年11月29日发生的年度首场降雪进行了观测,对其资料做了分析和中尺度数值模拟,研究了降雪过程的宏观特征、水凝物输送及降雪的微物理机制。结果表明:影响本次北京降雪的是稳定性层状冷云云系,水凝物主要从北京区域的西边界和南边界输送到区域内,而从东边界和北边界流出,具有西向和南向分量的湿气流是降雪云系水物质的输送通道。降雪云中的水凝物基本全为冰晶和雪,有少量的云水,整层云系都含有非常丰富的水汽并且贯穿整个降雪时段。在冰面过饱和环境中,水汽凝华（Prds）是雪的主要增长过程;其次是云冰增长成雪（Prci）和云冰聚合成雪（Prai）的过程。     

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。       

冻滴微物理过程的分档数值模拟试验研究

霰和冻滴是深对流降水的主要来源。由于二者密度差异造成的不同下落末速度必然会导致云微物理过程的变化以及降水时空分布的改变。我们在以色列特拉维夫大学二维轴对称对流云全分档模式的基础上,将水成物粒子从34档增加到40档,修改了霰和雪的密度,加入冻滴分档处理的微物理过程,发展了一个包括液滴、冰晶、雪、霰和冻滴更为详细的云微物理分档模式。利用改进后的模式模拟了一次理想的强对流天气过程,分析了改进模式与原模式模拟的云微物理量场以及水成物粒子的时空分布特征,模拟结果表明:（1）由于冻滴的产生,较大的下落末速度导致在云内-3℃至-8℃较早地出现了冻滴,并造成了大量的冰晶繁生。（2）冻滴形成前期,液态水中心区域位于垂直上升速度大值中心上方,形成液态水累积区;冻滴形成期,液态水累积区位于0℃层以上,雨滴冻结生成冻滴,霰与半径大于100 μm的液滴碰并生成冻滴;冻滴增长期,在垂直上升气流的支撑下,冻滴碰并过冷水增长,导致冻滴含量增大,液态水含量减小。因此,改进模式能较好的模拟冻滴的形成过程,可以将该分档处理的微物理方案耦合到三维WRF（Weather Research and Forecasting model）模式中,更深入地研究强雷暴风切变在冰雹生成过程中的作用。     

两类双参数云微物理方案对夏季强降水事件模拟能力的对比研究

运用中尺度WRF模式,分别采用Morrison(MOR)和Milbrandt-Yau(MY)双参数化云微物理方案,对2010年7月20—21日辽宁省的一次强降水过程进行模拟,通过对比分析两个方案所对应的地表累积降水量、降水强度、云中微物理量的模拟结果,评估两个双参数方案对强降水事件的模拟能力及主要微物理过程的差异。结果表明,在对雨带和强降水中心的位置上,MOR方案的模拟能力优于MY方案,但MY方案对强降水中心强度模拟能力则优于MOR方案;两方案对强降水宏观特征的模拟差异在一定程度上体现了它们在微物理具体方案上的差异,相比MY方案而言,MOR方案模拟降水发展期的垂直水汽通量高,使得雪晶的凝华增长、碰连增长增强,从而导致MOR方案的冰晶含量低,雪晶含量高,通过雪晶的凇附作用形成的霰含量也比MY方案高,霰的凇附增长消耗了大量过冷水,使冷云中云滴(过冷水)含量减少; MOR方案模拟得到的600 hPa到地表的雨滴直径均为1 mm,与实际雨滴直径的观测值不符,需要未来进一步开展研究,对原方案进行优化。