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.     

“碧利斯”(0604)暴雨过程不同类型降水云微物理特征分析

本文利用"碧利斯"(0604)暴雨增幅过程高分辨率的数值模拟资料, 将降水分成对流降水和层云降水, 对比分析了不同类型降水云微物理特征和过程的差异, 探讨了不同类型降水对暴雨增幅的贡献, 结果指出:(1)暴雨增幅前, 降水基本为层云降水, 对流降水只存在于零星的几个小区域, 暴雨增幅发生时段, 对流降水所占比例较暴雨增幅前有显著增加, 平均降水强度达层云降水强度的3倍多。(2)暴雨增幅时段, 云系发展更加旺盛, 云中各种水凝物含量较增幅前明显增加, 其中, 对流和层云降水区云中水凝物含量均有一定程度增长, 但对流降水区增加更显著;而无论增幅前还是增幅时段, 对流降水区云中水凝物含量均要明显大于层云降水区, 并且两者的这种差异随着地面降水强度的增强而增大。(3)暴雨增幅前后, 对流降水区雨滴的两个主要来源最终均可以追踪到云水, 通过云水与大的液相粒子(雨滴)和大的固相粒子(雪)之间、以及大的固相粒子(雪和霰)之间的相互作用和转化, 造成雨滴增长, 并最终形成地面降水, 而层云降水区中与雨滴形成相关的上述主要云微物理过程明显变弱, 但层云降水区中暴雨增幅时段的上述过程又要强于增幅前, 说明层云降水对暴雨增幅也有一定贡献。     

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%).     

Impact of Cloud Microphysical Processes on the Simulation of Typhoon Rananim near Shore.Part Ⅰ: Cloud Structure and Precipitation Features

By using the Advanced Regional Eta-coordinate Model (AREM),the basic structure and cloud features of Typhoon Rananim are simulated and verified against observations.Five sets of experiments are designed to investigate the effects of the cloud microphysical processes on the model cloud structure and precipitation features.The importance of the ice-phase microphysics,the cooling effect related to microphysical characteristics change,and the influence of terminal velocity of graupel are examined.The results indicate that the cloud microphysical processes impact more on the cloud development and precipitation features of the typhoon than on its intensity and track.Big differences in the distribution pattern and content of hydrometeors,and types and amount of rainfall occur in the five experiments,resulting in different heating and cooling effects.The largest difference of 24-h rain rate reaches 52.5 mm h-1.The results are summarized as follows:1) when the cooling effect due to the evaporation of rain water is excluded,updrafts in the typhoon's inner core are the strongest with the maximum vertical velocity of-19 Pa s-1 and rain water and graupel grow most dominantly with their mixing ratios increased by 1.8 and 2.5 g kg-1,respectively,compared with the control experiment; 2) the melting of snow and graupel affects the growth of rain water mainly in the spiral rainbands,but much less significantly in the eyewall area; 3) the warm cloud microphysical process produces the smallest rainfall area and the largest percentage of convective precipitation (63.19％),while the largest rainfall area and the smallest percentage of convective precipitation (48.85％) are generated when the terminal velocity of graupel is weakened by half.     

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.     

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.     

地面降水诊断方程对降水过程的定量诊断

降水, 尤其是强降水 (暴雨), 对国家经济发展、 社会建设以及人民生活影响巨大, 然而由于同降水相关的物理过程非常复杂, 因此, 对降水的研究与预测十分困难。过去有关降水的研究大多关注水汽及水汽辐合 (输送) 的影响, 对与降水有关的水汽收支研究较多。Gao et al.(2005a) 率先将大气中水汽和云中水凝物 (云水、 雨水、 云冰、 雪及霰等) 的变化方程结合起来, 得到一个地面降水诊断方程, 从而可以将与降水有关的大气中水汽和云的演变过程在同一框架下定量地分析研究。本文利用一套21天长度的热带云分辨尺度模拟资料, 通过计算地面降水诊断方程中的局地水汽变化、 水汽辐合辐散率、 地面蒸发率以及云的变化率等各项, 分析了这些物理过程对降水的贡献, 指出局地水汽和云的变化率、 水汽辐合率, 地面蒸发率等均对地面降水有重要贡献。区域平均资料分析表明, 若水汽辐合与局地大气变干共存, 则产生强降水; 若存在水汽辐合但局地大气增湿或者存在水汽辐散但局地大气变干, 则引起中等强度降水; 若水汽辐散与局地大气增湿共存, 则造成弱降水。将降水划分成对流和层状降水进行分析发现, 对流降水率一般大于层状降水率, 水汽辐合是对流降水最主要的水汽源, 而局地大气变干则是层状降水最主要的水汽源。区域平均局地大气变干主要发生在降水性层状云区, 而最强的局地大气增湿则发生在对流云区和晴空区; 最强的局地云的消散发生在层状云区, 而最强的局地云的发展发生在对流云区。     

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。     

Cloud microphysical processes associated with the diurnal variations of tropical convection: A 2D cloud resolving modeling study

Summary Cloud microphysical processes associated with the diurnal variations of tropical convection are investigated based on hourly data from a 2D coupled ocean-cloud resolving atmosphere simulation. The model is forced by the large-scale vertical velocity and zonal wind derived from TOGA COARE for a 50-day period. The diurnal composites are carried out in weak diurnal SST variations (case W) and strong diurnal SST signals (case S). The ice water path is larger than the liquid water path in case W than it is in case S. The difference is enhanced in the morning in case W and in the early afternoon in case S when the surface rain rates reach their peaks. Further comparison of cloud microphysics budgets, associated with rainfall peaks, between cases S and W shows that solar heating in case S warms air to reduce the contribution of vapor deposition to cloud growth, which decreases ice water path compared to those in case W. While the collection of cloud water by rain is a major contributor to the surface precipitation in both cases, the melting of precipitation ice (sum of snow and graupel) contributes less to the rainfall in case S than in case W.     

2014年夏季青藏高原云和降水微物理特征的数值模拟研究

为了加强对青藏高原（高原）云和降水微物理特征的深入认识,采用高分辨率中尺度数值预报模式（WRF）,对第三次青藏高原大气科学试验2014年7月3-25日发生的6次不同强度云和降水过程进行了数值模拟分析。研究结果表明:（1）青藏高原夏季云和降水过程具有独特性。高原夏季对流的促发机制主要是午后高原加热造成的,云和降水具有明显的日变化。午夜后,对流性降水一般转化为层状云降水,具有明显的0℃层回波亮带,并且会产生强降水。大部分对流云云顶高度超过15 km（海拔高度）,最大上升气流速度为10-40 m/s。（2）6次云过程中均具有高过冷云水含量,主要分布在0—-20℃层,冰晶含量主要分布在-20℃层以上的区域,强盛的对流云中,可出现在-40℃层以上区域;雨水集中分布在融化层之下,说明其主要依赖降水性冰粒子的融化过程;雪和霰粒子含量高,分布范围广,说明云中冰相过程非常活跃。（3）高原夏季云中水凝物的转化过程和降水的形成机理具有明显特点。霰粒子的融化过程是地面雨水的主要来源,暖雨过程对降水的直接贡献很小,但通过暖雨过程形成的过冷雨滴的异质冻结过程对云中霰胚的形成十分重要。霰粒子的增长主要依靠凇附过程以及聚并雪晶的增长过程。      

动力因子对2006“碧利斯”台风暴雨的诊断分析

本文利用2006年登陆台风"碧利斯"暴雨过程高分辨率数值模拟资料, 结合湿热力平流参数、广义对流涡度矢量垂直分量、水汽螺旋度、热力螺旋度、散度垂直通量、热力散度垂直通量、热力切变平流参数和 Q *矢量散度等8个动力因子, 对"碧利斯"台风暴雨进行诊断分析。结果指出:(1)8个动力因子在"碧利斯"台风强降水区均表现为强信号, 其中, 水汽螺旋度、热力螺旋度、散度垂直通量、热力散度垂直通量等动力因子与降水强度的相关系数均达0.99以上, 与总云水物质的相关系数也均达0.97以上, 而热力切变平流参数与上述二者的相关系数最低, 达0.5左右;(2)8个动力因子中, Q *矢量散度随降水强度先增大后减小, 与"霰融化成雨水造成雨水增长"微物理过程随降水强度的变化相似, 热力切变平流参数随降水强度呈现"增大—减小—再增大"的变化特征, 而其他6个动力因子均呈现单调增长趋势, 与"雨水碰并云水造成雨水增长"微物理过程随降水强度的变化相类似;(3)总体看来, 水汽螺旋度、热力螺旋度、散度垂直通量、热力散度垂直通量4个动力因子与降水强度及雨水收支相关的总的云微物理过程转化率对应更好, 因此, 对降水的指示意义也更好。     

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。      

广州“5.7”暴雨预报的模式不确定性研究

2017年5月7日,在弱天气尺度强迫下,广州发生了暖区特大暴雨,局地发展迅速,降水强度极端,多家业务模式出现了漏报情况。为了探究此次降水过程模式预报的不确定性,采用条件非线性最优参数扰动（Conditional Nonlinear Optimal Perturbation related to Parameters,CNOP-P）方法筛选出最能体现中小尺度系统非线性误差增长特征的关键物理参数,以此构造CNOP-P-RP模式扰动方案,并基于CMA-Meso模式进行对流尺度集合预报试验,最后探究了CNOP-P关键参数影响局地对流发生、发展不同阶段的物理机理。结果显示,不同降水阶段的CNOP-P敏感参数主要与垂直扩散、云雨自动转换或其他水成物向雨滴的转换有关。与业务上常用的随机物理倾向扰动（Stochastically Perturbed Parameterization Tendencies,SPPT）方案相比,在本次降水过程中,基于CNOP-P-RP方案构造的集合预报试验具有更高的降水和地面要素的概率预报技巧,集合预报系统可靠性也占优。进一步分析发现,垂直扩散不确定性导致的山前温度梯度和...     

雷暴云中起电活动对动力和微物理过程的影响

本文通过改变三维强风暴动力—电耦合数值模式中电场参量的引入条件，将电场带入积云运动方程及水凝物下落末速中，模拟比较了有无电场影响下模拟云的主要差异。在考虑电场的作用下，由于初期电活动并不剧烈，降水强度与云内风速变化较小；随着云中起电活动的增强，考虑电场影响的模拟云内上升、下沉风速均有所增加，对应时段的降水强度有明显起伏，但累计液态与固态降水量增加微弱；同时，闪电数目增多，闪电发生得更早，持续的时间更长，电场的影响是不可忽视的。模拟发现:雷暴成熟时期，由于电场力的作用，雹粒子瞬时落速变化的极值均超过10 m s-1，霰粒子瞬时落速变化极值也超过了7 m s-1。但强电场的区域较小，粒子下落时经过强电场区域的时间较短，所以落速极值变化不大，相比之下电场力对半径较小粒子的下落末速的瞬时改变更显著。电场通过对粒子下落速度的影响，改变了水凝物粒子主要源项的生成率，增加雨滴、冰晶粒子的生成率，减小霰、雹粒子的生成率，调整了三相水凝物粒子的时空分布，使云中水汽总量增加9%，释放潜热增加7%，为云体的进一步发展提供了内能。     

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。     

“碧利斯”（2006）暴雨过程降水强度和降水效率分析

利用2006年第4号强热带风暴“碧利斯”登陆过程的高分辨率数值模拟资料,结合三维地面降水诊断方程和降水效率公式,研究了“碧利斯”登陆后引发的局地暴雨过程,重点分析了此次局地暴雨过程的降水强度和降水效率及其与宏微观物理因子的联系。结果表明,降水强度越强,降水效率越高,但两者并非一一对应的线性关系,随着降水强度增大,降水效率增高的趋势逐渐变缓;伴随暴雨系统快速发展,降水强度和降水效率均显著增强,而主要降水源/汇项的时间变化要复杂得多;暴雨发生前时段与发生时段降水物理过程存在显著差异,发生前,较明显的水汽辐合显著加湿局地大气,并通过微物理转化支持降水云系发展,液相水凝物辐合对降水云系快速发展贡献明显,固相水凝物辐合贡献不显著,较强的“云滴与雨滴碰并（P_racw）”微物理过程同液相水凝物明显辐合可能有直接关系,“霰融化造成雨滴增长（P_gmlt）”仅为P_racw的27%,发生时段,进一步明显加强的水汽辐合依旧是主要降水来源,而汇项发生了明显变化,同时,微物理转化过程与发生前比更活跃,尤其是P_racw和P_gmlt,其中,P_gmlt增强更明显,其值接近P_racw的50%。     

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.     

一次西南涡特大暴雨的中尺度诊断分析

采用LAPS中尺度分析模式大气资料,对2008年7月一次西南涡暴雨过程进行天气学降水运动的中尺度诊断计算与分析。诊断计算包括：可降水量、层结不稳定能量、对流可降水量、水汽权重平均风速、水汽通量散度、云水、云冰总量及其通量散度和垂直速度与凝结函数降水率等。结果表明：“西南涡-切变线”系统的暴雨发生在暖湿气团与变性冷气团之间的中尺度风场辐合上升运动区,中尺度雨团发生在层结不稳定的暖湿气团一侧。计算的中尺度垂直运动与凝结函数降水率场,降水率为暴雨到特大暴雨。计算的水汽通量辐合降水率与凝结函数降水率不会完全重合,且水汽通量辐合既可致中尺度“雨”,又可成大尺度“云”,并且云水、云冰通量辐合/辐散,可解释为它们的“正”/“负”碰并增长,而碰并增长产生水凝物增量（降水率）也促成大暴雨。因此,在凝结函数降水率场中产生的中、小尺度对流雨团,加上水汽与云水、云冰通量辐合及其碰并增长,并且借助层结不稳定能量释放和可能产生的强迫“次级环流”及水汽与云水、云冰输送,是这次“西南涡-切变线”系统造成襄樊特大暴雨的天气学成因。     

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.