青藏高原那曲地区一次对流云降水过程的特征分析

利用雨滴谱和Ka波段毫米波云雷达等资料,针对2020年7月21日发生在那曲地区的一次对流云降水过程进行特征分析。结果表明：此次强对流云降水过程表现出明显的日变化特征,对流云在傍晚达到最强。强对流区内存在明显的上升气流和下沉气流,降水最强时雷达回波达到40 dBZ以上,降水过程中最大云顶高度为12 km,最小为720 m。那曲地区Gamma分布相对于M-P分布更适用于对流云小直径粒子（0~1 mm）的雨滴谱拟合,随着粒子直径增大,降水越来越不稳定。     

鄂西北夏季对流云降水微物理过程数值模拟

为了深入研究对流云降水微物理过程特征,为局地对流降水预报和人工增雨提供更多的参考依据,利用三维双参数对流云模式,使用常规单站探空资料,开展湖北两北部山地夏季对流降水实例的批量数值模拟,使用地面降水量和雷达回波资料检验模拟效果,统计分析降水微物理过程特征,归纳总结冰相粒子的形成、增长机制,以及液念水和冰相粒子的相互转化机制。结果表明：（1）对流云模式能够较好地模拟实际对流降水的一些宏观微观特征;（2）当地夏季主要是对流冷云降水,冰相过程是形成降雨的主要物理过程;（3）冰相过程巾过冷水、霰、冰晶之间的相互转化过程是主要的冷云降水形成机制。     

青藏高原那曲地区夏季一次对流云降水过程的云微物理及区域水分收支特征

第三次青藏高原科学试验针对高原夏季云和降水物理过程开展了大量观测研究,为进一步揭示高原云微物理结构、云中水分转化和区域水分收支特征,本文采用中尺度数值预报模式（WRF）并结合高原试验期间的各种观测资料,对那曲观测试验区2014年7月5~6日的一次较为典型的夏季对流云降水过程进行了数值模拟研究。结果表明WRF模式能够基本再现高原夏季对流云的发展演变过程以及降水的日变化特征。模拟结果显示高原夏季对流云中具有较高的过冷云水和霰粒子含量,冰相过程在高原云和降水的形成和发展中具有十分重要的作用,地面降水主要由霰粒子融化产生。暖雨过程对降水的直接贡献很小,但在霰胚形成中具有十分重要的作用。霰粒子胚胎的形成主要来源于冰晶与过冷雨滴的撞冻过程,雪粒子和过冷雨水的碰冻转化及过冷雨滴的均质冻结贡献相对较小。霰粒子的增长过程在12 km（-40℃）以上层主要依靠对冰晶、雪粒子的聚并收集过程,而在其下层的增长过程主要依赖对过冷云水的凇附增长,对雪粒子的聚并收集和凝华增长过程较小。高原那曲地区净水汽收支为正,日平均降水转化率可达20.75%,接近长江下游地区,高于华北、西北地区。该地区日降水再循环率为10.92%,说明局地蒸发的水汽对高原降水的水汽来源具有一定的贡献,但高原降水的90%仍然由外界输入的水汽转化形成。     

一次热带海洋对流云微物理过程的数值模拟

为了理解微物理过程以及次生对流云对热带对流云团发展演变过程的影响,利用二维云分辨模式对2006年1月20日靠近澳大利亚西北部的印度尼西亚暖池附近的一次对流云降水过程进行数值模拟,分析了对流云发展演变不同阶段各种微物理过程的特征,尤其对次生对流的形成以及并合过程进行了深入分析.结果表明:本个例所研究的热带对流云团具有发展...     

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。      

湖南省2001年夏秋季对流云降水潜力数值模拟结果

应用对流云数值模式模拟了2001年7～9月湖南省三个探空站0000和1200(世界时)462个对流云降水算例.模拟结果表明(1)其中53天的198个算例属于有利人工增雨的天气形势,133个算例的可播度大于零,54个算例的增雨率大于零;(2)7～9月天气形势有利于人工增雨日的算例,对流云平均含水量为575万吨,平均降水效率11.4%;(3)8月降水潜力大于7月,9月降水潜力最小.这表明即使大旱的2001年湖南省夏秋季对流云仍然有一定的增雨潜力.     

青海省秋季一次对流云人工增雨的数值模拟

利用中国气象科学研究院的三维对流云数值模式，模拟了青海省2002年秋季一次对流云过程，分析了青海省秋季对流云云体发展的动力学特点和微物理特征。数值模拟结果表明，青海省秋季的对流云降水几乎全部是由霰的融化形成的，而自然云中冰晶含量少、冰霰自动转化形成霰胚的过程非常微弱。但采用合适的方法催化以后，冰晶的核化、繁生量增加，通过冰霰自动转化过程形成大量霰胚，霰胚再通过其他冷云微物理过程迅速增长，融化成降水。催化后各种微物理机制都比催化前活跃，同时催化改变了云体的动力场分布，在动力过程和微物理过程的相互促进下，使增雨取得了很好的效果。     

青藏高原一次强对流过程对水汽垂直输送的数值模拟

本文采用中尺度天气研究预测模式(WRF)模拟了青藏高原那曲地区的一次强对流过程,分析了强对流对水汽的垂直输送量及对模式不同云微物理参数化方案的敏感性.通过与实测资料的比较,发现此次模拟在对流发生时间、地点、降水时间等方面均与实际接近.敏感性试验表明:当对流发生时,对流区域向上的水汽通量随海拔高度呈先增大后减小的趋势,该...     

青海秋季对流云降水及催化过程数值模拟研究

利用CAMS三维对流云模式和青海省河南县秋季外场试验取得的资料，对自然云的发展演变过程进行了数值模拟试验。进一步就催化时间、催化剂量对增雨效果的影响进行了数值试验。结果表明，该地区秋季对流云降水主要为冷云降水，冰晶是霰产生的主要来源，冰霰自动转化是霰产生的最主要方式，冰晶与霰的碰并又促进了霰的进一步增长，霰是云中过冷水消耗的主要因素。人工播撒催化剂应在冰核活化过程大量开始以前进行，以达到增加冰晶浓度，消耗过冷云水，从而增加降水的目的。     

减弱对流云降水的AgI催化原理的数值模拟研究

在对流云模式中增加了AgI两个预报量,耦合了考虑受水汽过饱度和温度影响的4种核化机制的AgI催化模块,使其具备了对AgI类催化剂的模拟能力,能够研究AgI类催化剂对对流云系统的影响。利用该模式对一次华南对流云降水过程进行了AgI催化数值模拟试验,对人工减缓对流云降水的可能性及原理进行了研究。模拟结果表明,在适当的时机对适当的部位进行大剂量的催化,可以减少总降水量,也可以减少最大降水中心的雨强。当催化浓度达到2×10~8 kg~(-1)时,可以减少32%的降水量,具备有效减缓对流云降水的可能性。大剂量催化后,大量的AgI粒子在冷区核化后,消耗了大量的过冷水。催化后霰粒子的落速和雨水的落速减小。催化阶段由于霰融化成雨水减少而使降水减弱。催化结束后在霰融化成雨水增多的情况下,雨水的蒸发大幅增加,从而导致了降水量的持续减少。AgI在模拟的强对流云中主要以受过饱和度影响的凝结冻结和催化剂长时间作用的浸没冻结这两种方式成核。研究所用催化方法在外场作业中具有技术可行性。     

大气冰核浓度对对流云降水过程影响的数值模拟

在已有的三维对流云模式的基础上新植入了同质冻结和异质核化方案,结合一次山地雷暴个例,通过敏感性试验来探讨大气冰核浓度对对流云微物理过程和降水的影响。模拟结果表明:①冰核浓度的改变会对对流云的动力场及各水成物粒子产生明显作用。增加冰核浓度,冰相粒子的数浓度随之增加;同时,凝华过程中释放大量潜热导致云中上升气流增强。由于水汽含量一定,各水成物粒子"争夺"水汽,使得云滴、冰晶和霰的增长均受到抑制,难以成为较大尺寸的降水粒子。②冰核浓度的增加,"贝吉龙效应"导致云滴的尺度减小,削弱了云-雨转化过程。雨滴、云滴混合比的减小抑制了雨滴对云滴的收集。同时,小尺度的霰粒子削弱了霰融化为雨滴的物理过程,最终导致地面累积降雨量降低。     

通辽强对流云个例数值模拟

利用中国科学院大气物理研究所建立的完全弹性三维对流云模式,模拟了2008年内蒙古通辽市6月21日的1次强对流性降水过程。结合多普勒雷达探测资料,分析、讨论了这次降水过程的流场结构、雷达回波特征、含水量场等宏微观物理量的分布及其演变。同时,模拟分析冰雹形成的微物理过程:冰雹粒子主要由冻滴(CNfh)和霰(CNgh)转化形成,冻滴对冰雹形成的贡献比霰大很多,冰雹主要是通过撞冻云水(CLch)过程而进一步长大的,而后期碰并霰粒(CLgh)的过程也很重要。     

引发强降水的一次东移高原云团的能量演变特征研究

利用日本气象厅葵花-8卫星亮温资料、欧洲中心ERA5（the fifth generation of European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis）再分析资料,根据时间尺度分解的局地能量诊断方法,本文从能量学多个角度研究了2016年6月5日00时（协调世界时,下同）至6日15时（持续40小时）一次东移并引发强降水的高原对流云团,得到了以下主要结论。本次事件中,高原东移对流云团在不同阶段的主要影响系统有所不同。移出高原前,其主要受高原涡和高原短波槽的共同影响,随着云团移出高原,高原涡消亡,而高原短波槽则随时间发展加强,成为东移云团的最主要影响系统。高原东移对流云团具有显著的深对流特征,自西向东引发了一系列的降水,移出高原后,其对流重心显著降低,降水达到最强。不同阶段高原东移对流云团的能量转换特征显著不同。云团位于高原上时（第一阶段）,背景场通过动能的降尺度能量级串为造成强降水的扰动流直接提供能量,这是此阶段扰动流动能维持的主要方式;云团移出高原过程中（第二阶段）,降水凝结潜热明显增强,由此制造的扰动有效位能也显著增强。在垂直运动配合下,扰动有效位能斜压释放所制造的动能是本阶段造成强降水扰动流动能维持的最主要能量来源;云团移出高原后（第三阶段）,背景场对造成强降水扰动流的影响再次增强,但是不同于第一阶段的直接影响方式,该阶段背景场的作用是以一种间接的影响方式出现。其首先通过有效位能的降尺度级串将背景场的有效位能转换为扰动流的有效位能,然后通过扰动有效位能的斜压能量释放为扰动流的动能维持不断地提供能量。此外,本阶段内还出现了扰动流向背景场动能的升尺度级串供给（即扰动流的反馈）,但其强度不足以对背景场的演变产生显著影响。     

黄河上游对流云降水微物理特征的数值模拟试验

利用二维动力-热力场和水凝物粒子分档数值模式,对黄河上游河曲地区浅对流云降水微物理特征进行了试验性模拟,得出了浅对流云中暖雨增长机制可以单独形成雨,且其成雨速率可以快于冷雨过程等有意义的结果。     

Comparative Analyses of Vertical Structure of Deep Convective Clouds Retrieved from Satellites and Ground-Based Radars at Naqu over the Tibetan Plateau

In order to improve understanding of deep convective clouds over the Tibetan Plateau, characteristics of vertical structure of a deep strong convective cloud over Naqu station and a deep weak convective cloud approximately 100 km to the west of Naqu station, which occurred over 1300-1600 Beijing Time (BT) 9 July 2014 during the Third Tibetan Plateau Atmospheric Science Experiment (TIPEX-Ⅲ), are analyzed, based on multi-source satellite data from TRMM, CloudSat, and Aqua, and radar data from ground-based vertically pointing radars (C-band frequency-modulated continuous-wave radar and KA-band millimeter wave cloud radar). The results are as follows.(1) The horizontal scales of both the deep strong and deep weak convective clouds were small (10-20 km), and their tops were high[15-16 km above sea level (ASL)]. Across the level of 0℃ isotherm in the deep strong convective cloud, the reflectivity increased rapidly, suggesting that the melting process of solid precipitation particles through the 0℃ level played an important role. A bright band located at 5.5 km ASL (i.e., 1 km above ground level) appeared during the period of convection weakening.(2) The reflectivity values from TRMM precipitation radar below 11 km were found to be overestimated compared to those derived from the C-band frequency-modulated continuous-wave radar.(3) Deep convective clouds were mainly ice clouds, and there were rich small ice particles above 10 km, while few large ice particles were found below 10 km. The microphysical processes of deep strong and deep weak convective clouds mainly included mixed-phase process and glaciated process, and the mixed-phase process can be divided into two types:one was the rimming process below the level of -25℃(deep strong convective cloud) or -29℃(deep weak convective cloud) and the other was aggregation and deposition process above that level. The latter process was accompanied with fast increase in ice particle effective radius. The above evidence from space-based and ground-based observational data further clarify the characteristics of vertical structure of deep convective clouds over the Tibetan Plateau, and provide a basis for the evaluation of simulation results of deep convective clouds by cloud models.     

青藏高原冬春积雪异常影响中国夏季降水的数值模拟

利用中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学国家重点实验室高分辩大气环流谱模式SAMIL—R42L9对青藏高原积雪异常影响我国夏季降水的机理进行了模拟研究,结果表明：高原冬春积雪正（负）异常使得从冬到夏高原的地面感热偏低（高）、地面热源偏低（高）,造成春夏高原上升运动偏弱（强）,长江流域和日本以南西太平洋上升运动较强（弱）;另一方面,高原冬春多（少）雪年高原和我国东部地区气温偏低（高）、陆海温差的偏低（高）会延迟（促进）东亚夏季风的到来,一定程度上减弱（增强）了东亚季风的强度,因而西太平洋副高偏南（北）,造成夏季我国长江中下游多（少）雨。进一步的分析还表明,高原冬春多（少）雪年,由于融雪增湿效应,高原春夏潜热明显增大（减少）,使得空气中水汽增大（减小）,可能是高原气温偏低（高）的一个重要因素。