基于CloudSat观测资料对WRF模式的冷锋降水过程云参数模拟效果检验

基于WRF数值模式,采用Lin微物理方案,对中国南方地区一次冷锋降水过程进行模拟试验,并用CloudSat观测数据对模式模拟的云量、云液态水和云冰水含量的垂直分布特征进行检验。结果表明:模式模拟云量的垂直分布范围小于CloudSat观测到的分布范围,模拟的云量在低空往往出现缺失,模式可以较好地模拟出CloudSat探测到的深对流云的分布,但对零散分布的小尺度云团模拟效果较差;模式模拟的云液态水分布范围也小于CloudSat观测到的分布范围,云液态水含量值略低于CloudSat观测值,对CloudSat观测的云液态水含量值较低的区域,模式往往不能模拟出云液态水的存在;模式模拟的云冰水垂直分布特征与CloudSat观测结果较为一致,特别是对冰水含量大值中心的位置模拟效果较好,但模式模拟的云冰水含量值远低于CloudSat观测值。整体来看,模式对云冰水垂直分布的模拟效果优于对云液态水的模拟,但Lin微物理方案对云液态水和云冰水的模拟还需进一步改进与完善。     

一次变性台风再增强过程的敏感性试验

采用位涡反演技术与数值模拟相结合的方法,通过初值敏感性试验和物理量场的诊断分析,对台风变性后再度增强的影响因子和物理机制进行了深入的分析和研究。结果表明:台风低压由变性减弱转为发展增强主要是由于台风低压环流与西风带斜压锋区之间的相互作用所造成的,随着高空冷涡低槽的加深南下和台风低压的继续北上,两个系统之间的距离逐渐减小,西风带高空槽与台风低压之间相互作用的正反馈机制逐步成为台风变性后强烈加深发展的主要原因。     

AREM模拟云参数与卫星观测的比较研究

数值模式模拟计算云量与卫星观测云量的定义不同, 难以进行定量比较, 从而限制了对云模拟误差的检验和修正.作者介绍了可把数值模式输出云参数转换成ISCCP卫星反演云参数的云模拟器, 并将其试用于AREM区域模式中, 定量分析了模拟云参数和ISCCP反演云参数的差异.结果表明, AREM模式可以再现中国东部冬季云的基本分布特征, 但与观测相比, 四川地区云量模拟偏大20%, 华东地区则偏小20%左右, 云量中心的云顶高度比ISCCP反演值偏低一个高度段, 云光学厚度偏大一个厚度段.模拟与观测云参数的定量比较, 为评估和改进模式性能提供了依据.     

卫星-地基-模式统一的自动观测云分类原则和标准的研究

随着空基、地基云状观测自动化进程的推进,国际通用的人工观测云分类标准不再适用于自动观测.本文提出了适用于自动观测的卫星观测、地基观测和数值预报模式统一的云分类原则和分类标准,依据大气代表性原则、仪器观测可行性原则、历史继承性原则和可扩展性原则,不考虑云的高度,沿用形态学和发生学理论,将云分为卷云、层状云、波状云和积状云4属,更细分为薄卷云、密卷云、波云、雨波云、层云、雨层云、浅积云和深积云8类,列出了各类云特征的定性描述,为自动观测、预报保障和模式评估提供参考.     

2004年冬春季中国地区云的模拟分析

文中利用卫星和地面观测资料分析了中国地区总云量和低云量的分布及华南沿海、华东地区和北方地区的云量垂直分布。利用CREM模式模拟了中国地区的云量,并初步分析了模拟误差的原因。模拟表明,模式能较好地再现中国地区云量水平和垂直分布的形势和演变趋势,但对总云量和低云量模拟系统性偏小20％,且模拟的华南沿海云量垂直分布大值中心偏低。初步分析认为这种云量大小的误差是云量诊断方案的经验系数值不适当引起的。     

台风暴雨过程中不同尺度系统的相互作用

采用数值模拟和带通滤波相结合的方法,对一次台风暴雨过程中的大中尺度系统进行了分离;推导出一个包含大中尺度系统相互作用机制的涡度方程,对中尺度系统发生发展的主要影响因子和大中尺度系统之间的相互作用机制进行了定量诊断分析.结果表明:大中尺度系统之间的相互作用是中尺度系统发展增强、进而造成强降水的一种重要机制;当中尺度系统发展到一定阶段后,由中尺度涡度场、散度场和垂直速度场之间的相互配置所决定的散度项和扭曲项又会引起中尺度系统的减弱消散,这种中尺度系统发展演变的内在调节机制使得强降水在时间上也呈现出中尺度特征.     

华北夏季旱涝的云量和大气环流特征

基于地面逐时观测资料,分析了华北夏季旱、涝年各类云的云量变化,采用统计学和合成分析方法,并利用ERA再分析资料探究其变化原因。结果表明,华北地区雨层云、层积云、层云和积云云量在旱、涝年的变化趋势相反,除高层云外其余各类云在涝年的降水概率大于旱年。华北夏季旱年500 h Pa高度距平场呈现纬向型的鞍形场,华北地区和东部海域呈现出"西高东低"的距平环流形势。850 h Pa风场在贝加尔湖以南为反气旋性异常中心,西太平洋地区为气旋式距平环流。华北地区受控于脊前的偏北距平气流,不利于暖湿水汽向华北地区输送。高层为散度负距平,低层为散度正距平,不利于云的形成和云产生降水。涝年与之相反。     

中国东部夏季深对流云的微物理特征

利用2007年1月—2010年12月的Cloud Sat-CALIPSO卫星资料,对中国东部及其周边海域(20°—35°N,103°—137°E)夏季(7—8月)深对流云的云水路径、云水含量、粒子有效半径以及粒子数浓度等微物理变量进行了统计分析,并研究了上述微物理变量的概率密度分布以及垂直变化。结果表明:中国东部夏季深对流云液态水路径可以达到1 000 g/m~2,海上液态水路径逐渐减小到600 g/m~2左右,在海洋上深对流云的冰水路径约为1 600 g/m~2,而在中国东部冰水路径大约为1 200 g/m~2;夏季深对流云的液态水含量在47—104 mg/cm3范围内分布概率最大,分布高度在5 km左右达到极大值,冰水含量的分布概率单调递减,在7—11 km高度的值大于200 mg/cm~3;液态水粒子的有效半径在8—13μm的分布概率最大,其有效半径随着高度的增大而逐渐增大,冰粒子有效半径在108μm处分布概率达到最大,最大值出现在5.8 km高度处且值为108μm;液态水粒子数浓度在55—65个/cm~3范围内分布概率最大,数浓度极大值出现的高度最大值为4.6 km,冰粒子数浓度小于297个/L,在5 km高度以上随着高度增加而逐渐增大,到12.3 km高度处达到最大。     

中国东部暖季对流云与层状云的比例及与降水的对应关系

基于1985~2011年逐时地面台站观测云资料,分析了对流云和层状云及其比例关系的时空演变特征,结合逐日融合降水资料研究了对流云、层状云与季风雨带的对应关系。结果表明,中国东部暖季（5~9月）对流云发生频率平均为15.4%,层状云为30.0%。对流云与层状云发生频率的比例在广东、广西、海南省东部和贵州省大部分地区大于1,其它地区均小于1。伴随季风雨带的北进南退,层状云发生频率和云量中心均与降水中心对应,且层状云云带与季风雨带位置吻合,随时间的演变趋势也相同,说明季风雨带主要由层状降水构成,对流云发生频率和云量大值中心则位于季风雨带南侧。对流云和层状云发生频率/云量的变化在华南地区和江淮流域呈显著负相关,云的类型主要由大气稳定度决定。对流云和层状云发生频率在华北地区呈显著正相关,水汽是形成云的决定因素。就降水频率而言,华南地区层状云降水和对流云降水各占一定的比例,而江淮流域和华北地区层状云降水频率更大。     

一次台风暴雨过程的数值模拟和中尺度分析

利用改进的有限区域数值预报模式（AREM）,对“艾利”台风在福建省登陆所造成的特大暴雨过程进行了数值模拟;采用空间带通滤波技术,对模拟结果进行尺度分离,揭示出对此次暴雨天气过程有直接影响的中尺度系统,即中尺度低压和中尺度辐合线;对这些中尺度系统的物理量场特征和它们与强降水的关系进行了分析研究。结果表明：强降水与中尺度系统的散度场有较好的对应关系,中尺度系统与地形相互作用形成很强的辐合抬升作用是造成中尺度暴雨的直接原因。