云降水和人工影響天氣催化數值模式的發展及應用

樓小鳳 師宇 李集明

（中國氣象科學研究院，中國氣象局云霧物理開放實驗室，北京 100081）

云降水和人工影響天氣催化數值模式的發展及應用

樓小鳳 師宇 李集明

（中國氣象科學研究院，中國氣象局云霧物理開放實驗室，北京 100081）

對云降水和人工影響天氣催化數值模式的發展和應用進行了概述。云降水模式包括總體水模式和分檔模式。催化模式分為成冰劑、吸濕性催化劑和致冷劑催化模式。部分云模式和催化模式與中尺度天氣模式實現了耦合。云降水模式在人工影響天氣中得到了廣泛應用，并在人工影響天氣外場業務作業中發揮了重要作用。

云降水模式，人工影響天氣催化模式，發展和應用

0　引言

現代人工影響天氣始于1946年，云模式于1959年開始出現，但早期的云模式中沒有凝結過程，僅僅是一個暖的熱氣團[1]。隨后云模式的發展經歷了0維、一維、二維、三維和時間定常及時間非定常的演變過程[2]。目前已經發展出了詳細雙參數總體水模式及分檔模式。云數值模式已經在人工影響天氣研究以及人工影響天氣理論、播撒技術等方面得到了廣泛應用[3-5]。利用數值模式在靜力催化、增雨和防雹的正相關催化效果、微物理過程和動力過程的相互作用、催化時間窗口、催化效果和過量催化概念等方面都取得了非常重要的理論發展[6]。

云降水數值模式是人工影響天氣研究中的一個關鍵組成部分。模式能夠在相同的云況下比較播云與否的異同，進而明確播云的效果，也可用這些程序來重建過去播云試驗條件，計算其應有的播云效果。這些程序也可用來模擬播云物質的擴散路徑，提供外場試驗和作業所需的實時預報，在作業區外檢驗播云后的潛在效應，也有助于進行人工影響天氣試驗的統計分析。隨著計算能力的提高，具有詳細云物理過程和資料同化功能的數值模式已經應用于人工影響天氣業務。隨著云降水微物理過程認識的不斷深入，可以降低人工影響天氣工作的很多不確定性，提升業務能力和科技水平[7]。

我國近幾年在人工影響天氣和云降水數值模式方面做了大量研究，也有多篇相關的綜述性論文發表[8-11]。本文將著眼于云降水和催化數值模式，介紹這些模式在人工增雨、人工防雹、人工消減雨和人工消霧等方面的研究，并介紹模式在人工影響天氣外場試驗和作業中的應用。

1　云降水數值模式

云降水模式是將云的動力學方程和微物理方程，結合觀測和實驗結果聯合求解，模擬云降水的發展演變過程。根據云降水模式的動力框架，可歸納為一維模式（包括一維定常模式和時變模式）、二維軸對稱時變模式和平面對稱時變模式、三維時變模式[2]。模式發展經歷了從簡單到復雜，從一維到三維的過程，其中計算能力的發展是一個重要原因。在云模式發展的初期，建立了多種一維云模式和二維云模式，直到1970年代以后隨著計算機性能的提高，三維云模式才得以建立。最早三維云模式是加拿大的Steiner[12]在1973年建立的淺對流無降水的三維云模式，僅考慮了一個方向上的風切變。后來，深對流、滯彈性的三維模式得到了發展。1970年代后期，Klemp等[13]采用保留聲波的完全彈性原始方程三維模式，將聲波和其他慢波分離求解的分裂時步積分方案，提高了計算效率。Cotton等[14]也建立了這種動力結構的完全彈性三維模式。1990年王謙等[15]、許煥斌等[16]和孔凡鈾等[17]也先后建立了三維模式。

云物理學中描述水凝物粒子群尺度譜演變特征的方法可分為總體水法和分檔法。分檔法按各類粒子的尺度或質量大小進行分檔，建立控制方程，模擬計算各檔粒子的生長演變過程，計算量非常大。總體水法只考慮它們的總體特征，建立各類云和降水粒子總體參量的控制方程。云模式發展的初期為單參數方案，僅模擬計算水成物的比質量[1,18-19]。隨著計算能力的加強，發展出了對粒子比質量和數濃度都模擬計算的雙參數方案[16,20-21]。Milbrandt等[22]在2005年首次成功地發展了三參數總體水模式，在水成物比質量和數濃度的基礎上診斷水成物粒子分布譜的形狀參數。

云方案根據粒子相態，分為暖云方案和混合相云方案。暖云方案只考慮水滴即云水和雨水。混合相云方案將水凝物分為云水、雨水、冰晶、雪、霰和雹等。

下面簡略介紹微物理過程發展比較完善且目前在世界上廣泛使用的幾個非靜力平衡中小尺度云數值模式。

1）NASA的GCEM（Goddard Cumulus Ensemble Model）模式，采用雙參數混合相4種冰粒子總體水方案[23]。模式預報計算了冰晶、雪、霰和凍滴或雹的數濃度和比質量，同時還計算了在濕降水冰粒子上的液態水的比質量。混合相4種冰粒子方案較成功地模擬了中緯度颮線的回波、微物理結構。后來在模式中耦合了分檔方案[24]。

2）RAMS（Regional Atmospheric Modeling System）模式，由美國Colorado州立大學研發的中尺度模式[25]。模式主要應用于大渦湍流、暴雨、對流云、中尺度對流系統、中緯度卷云、冬季暴雨、機械和熱強迫中尺度系統和中尺度大氣擴散等的數值模擬。模式中考慮了云凝結核（CCN、GCCN）和冰核（IN）對云和降水的影響[26]。

3）中國氣象科學研究院（CAMS）的層狀云模式和對流云模式。胡志晉等[20]在1986年發展了雙參數混合相層狀云模式，考慮云水比水量，雨、冰、雪比水量和比濃度。1987年胡志晉等[21]發展了雙參數混合相對流云模式，模式模擬計算云水比水量，雨、冰、霰和雹的比水量和比濃度。1990年王謙等[15]發展了三維云模式。1993年劉玉寶等[27]建立了雙向套網格、變網格距準彈性中β-γ大氣模式。2002年在原方案的基礎上利用準隱式格式的計算方法，發展了新CAMS云方案，對包括云水、雨水、冰晶、雪和霰等11個云物理量進行計算[28-29]。2011年在CAMS云方案的基礎上發展了雙參數冰雹云微物理方案[30]。

4）中科院大氣所層狀云和對流云模式及其分檔模式。肖輝等[31]在粒子濃度和含鹽量的預報方程中加入云滴碰并過程，將水滴按大小進行分檔。孔凡鈾等[17]在1990年建立了完全彈性三維冷云模式。洪延超[32]建立了對云滴、雨、冰晶、雪和霰5種粒子比含水量和比濃度計算模式。郭學良等[33]建立了一維雨滴分檔模式，雨滴的直徑從100μm到6mm分成37檔。2001年，建立和發展了一個包括云滴、云冰、雨滴、雪團、霰和雹的方案，將霰與冰雹按照指數分檔方法劃分為21檔（100μm～7cm）[34]。

5）總參大氣研究所許煥斌等[35]建立了二維冰雹云模式。云中粒子有云水、雨水、凍雨和冰雹。1990年，發展了三維冰雹云模式。隨后建立了三維粒子增長運行模式，比較完善地描述了粒子的增長及密度和落速的變化[16]。

6）以色列的二維面對稱非靜力分檔云模式模擬CCN、各種水成物的比濃度及比質量的云動力學過程[36]。模式中考慮的水成物主要有水滴、冰晶、霰、雪花4種。各種水成物粒子均分為34檔，氣溶膠分為57檔。

2　人工影響天氣催化模式

人工影響天氣催化模式是在云降水模式的基礎上，通過添加不同的催化過程而形成的具有催化能力的模式，包括吸濕性催化劑催化模式、AgI類成冰劑催化模式和致冷劑催化模式。

2.1AgI類催化劑催化模式

黃燕等[37]在二維冰雹云模式中引入冰晶濃度和播撒物質Agl 粒子的方程, 考慮了人工冰核凝華核化(包含凝結一凍結核化) 及與云、雨滴的接觸凍結核化。Meyers等[38]在1995年首次在RAMS模式中耦合了DeMott[39]在室內實驗中AgI的凝華核化、接觸凍結核化和浸沒凍結核化四種核化機制的催化模塊。劉詩軍等[40]在層狀云模式中發展了包含AgI四種成核機制的成核過程模塊。

楊潔帆等[41]使用包含詳細微物理過程的一維層狀云全分檔模式，加入AgI 焰劑催化方案。Curic等[42]在ARPS模式中耦合了考慮凝華和接觸凍結核化的AgI催化模塊。劉衛國等[43]也在ARPS模式中增加冰雹過程的基礎上耦合了AgI催化過程。李興宇等[44]在三維冰雹云催化模式中將人工引入冰晶單獨作為預報量處理，發現改進后的模式催化效果優于原模式。

方春剛等[45]在中尺度模式系統（WRF）的Thompson方案中添加了AgI預報方程，形成適合人工影響天氣的中尺度催化數值模式，并開展了催化模擬試驗。何暉等[46]在中尺度WRF 模式的Morrison 雙參數方案中引入了AgI 粒子與云相互作用的過程。Xue等[47-48]也將AgI模塊與WRF進行了耦合，并模擬了地面燃燒爐的催化模擬試驗。

2.2吸濕性核催化模式

胡志晉等[19]在1979年發展了鹽粉催化暖雨模式，假定鹽粉進云之后通過凝結碰并過程很快長大成雨滴。樓小鳳等[49]在此基礎上發展了混合云鹽粉催化模式。徐華英等[50]在1983年也發展了鹽粉催化的暖雨模式。

Yin等[36]發展的二維面對稱非靜力分檔云模式，可以模擬吸濕性核的催化過程。Segal等[51]利用2000檔一維氣塊譜模式，研究了外場作業使用的吸濕性焰劑的催化效果。

2.3致冷劑催化模式

致冷劑催化模式包括干冰（固態CO2）、液態CO2和液氮（LN）等。Kopp等[52]在二維對流云模式中發展了干冰催化過程。Fukuta[53]首次提出了在云中0℃層上方最大過冷水區直接進行液態CO2水平播撒的方法。我國也開展了在模式中利用致冷劑進行催化模擬試驗[54]，并在MM5模式的Reisner2 方案中引入了液氮與云相互作用的過程[55]。

3　云降水和催化模式在人工影響天氣中的應用

云降水和催化模式在人工影響天氣中主要在云催化的“假設”、“可播性”的評估、外場試驗設計、業務決策、效果評估和催化效果的理解等方面發揮了作用[6,56]。云模式發展初期就被應用于云催化假設的發展。云的播散進行的動力激發首先在20世紀40年代進行了觀測，后來Simpson等[57]正是主要利用一維、穩態的云模式驗證了“動力催化”的假設，后來的學者們利用多維、時變的模式也不斷論述新的云催化假設，例如催化產生云滴譜拓寬等[52,58]，并進行云催化潛力的評估[59]。

云降水模式與中尺度模式動力框架進行了耦合，提高了模式對熱動力過程和云降水過程的模擬能力。這些中尺度模式包括WRF、中國自主研制的新一代數值預報模式GRAPES、MM5模式和HLAFS有限區域業務預報模式等。這些模式中包含了從簡單到復雜的系列總體水顯式云物理方案。2005年，分檔模式也被耦合到MM5中，分檔模式考慮了水滴、三類冰晶、雪團、霰、冰雹及凍雨和CCN，共8類粒子，每類粒子分成33檔[60]。2010年，WRF模式中還耦合了氣溶膠分檔模式，該模式從液相到固相5類水成物分別分成36檔[61]。這些中尺度模式中也耦合了我國自主研發的云物理方案，形成了HLAFS-CAMS[62]、GRAPES-CAMS[29,63-64]、MM5-CAMS[28-29]和WRF-CAMS等模式[65]。

利用云降水模式和耦合了云降水模式的中尺度模式，可以預報云的發展、類型、降水量、雷達反射率回波，以及進行催化云與自然云的不同模擬，在實際人工影響天氣業務作業之前預測催化效果，便于進行業務決策。多年來科研人員也一直在利用人工影響天氣模式，在人工增雨、人工防雹、人工消減雨和人工消霧等催化方法開展了研究，并將部分研究成果應用到外場科學試驗和業務作業中。

3.1人工增雨催化方法研究

我國典型層狀云系的“催化-供給”云可以根據過冷水含量、冰晶濃度和云的暖區含水量以及冰面飽和水汽來判斷人工增雨催化條件[66]。催化區域要選取過冷水含量高且冰晶含量低的區域[67]。在最大上升氣流區播撒的AgI能夠迅速到達過冷水區域，并且減少AgI的出流耗散[45]。地形云催化高度應盡量選取過冷云水最多并且最缺乏冰晶粒子的層次，以達到較好的催化效果[68]。通過人工引晶催化和AgI催化試驗都發現在催化后前30min之內，地面雨量輕微減小，隨后凈增雨量迅速增加[46,69]。催化后累積降雪中心雪量增加，周圍出現分散的減雪區[68]。

對流云增雨催化存在時間窗，最佳的催化時機應該為對流云發展的早期[70]。人工播撒催化劑應在冰核活化過程大量開始以前進行, 以達到增加冰晶濃度, 消耗過冷云水, 從而增加降水的目的[71]。火箭發射點相對于目標云的位置及其對應的發射仰角對增雨的效果影響很大[72]。在云的發展階段, 應使火箭攜帶的AgI焰劑播撒段盡可能地橫跨云中最大過冷水含量區, 而在云發展到成熟階段之后, 應使火箭攜帶的AgI焰劑播撒段盡可能地橫跨云的上升氣流區。在云初始階段播撒增雨范圍較廣，在云發展階段播撒增雨范圍較集中。播撒冰晶后，云的動力結構發生了改變[73]。催化后大量潛熱的釋放，使云中溫度增加，上升速度增強[68]。

Tzivion等[58]、Reisin等[74]以及Yin等[36]對人工增雨的吸濕性催化效果進行了研究，他們指出吸濕性核催化會增加對流云降水。研究發現冰核催化的時間窗很短（僅在自然冰核開始形成的時間催化有效），并且只有催化云頂溫度低于-12℃的云體，增雨效果可以達到9%～35%。而對吸濕性催化來說，增雨效果可以達到65%～109%，并且對于云頂溫度高于-12℃的云體也有催化效果。Yin等[75]指出用大核催化會得到更多的降水，在云發展的早期將催化劑在云底釋放可得到最好的催化效果，催化時間過晚會導致降水減少。Segal等[51]研究發現，在自然暖雨過程效率不高的情況下，播撒吸濕性核后可以增加雨滴的形成。大的云凝結核的催化效果更好，同時自然云中大CCN存在時催化效果會有所減弱。

Drofa等[76]在一維對流云模式中利用以色列研制、經過特殊處理的含有SiO2的NaCl粒子進行催化，發現該鹽粉的催化效果比其他吸濕性焰劑的增雨效果好。

人工增雨降溫的模擬發現催化后降雨量增加、貼地層氣溫降低。催化初期, 降溫主要在下沉氣流區，隨著云的發展逐漸擴展到更大的范圍[77]；催化后地面降水增加、地面氣溫下降的區域擴大、維持時間延長[78]。

3.2人工防雹催化方法研究

通過對我國不同地區不同云底溫度的冰雹云自然成雹機制和人工引晶催化防雹模擬[79]，得到了對云底較暖的冰雹云（約20℃）在上升氣流區播撒105個/kg劑量的人工冰晶就能達到減少降雹，同時增加降雨約25%的效果，而對云底較冷的冰雹云（<10℃）防雹效果要差一些，但仍能增加部分降水。樓小鳳等[80]發現在云發展的第15分鐘，在5km附近播撒AgI，可以減少降雹量約60%，同時可以避免降水量的大幅減少。Curic等[42]也發現在大于25dBz的冷區進行AgI催化，可以在減雹的同時增加降水。一般在云發展初期（15～20min）、云中上升氣流中心播撒AgI粒子會獲得消雹效果。減小播撒強度, 可以獲得增雨作用, 但消雹效果變差[37]。利用干冰和AgI在云頂附近催化，都能減少降雹并少量增加降水，但干冰催化比AgI催化更能抑制冰雹的形成[81]。

數值模擬發現雹胚可以是霰粒子，也可以是凍滴[82]，觀測中也發現了這一現象。胡朝霞等[83]發現青藏高原雹云中存在較弱的過冷雨水累積帶，但雹塊的增長主要是通過雹撞凍云水。云中冰雹發生和增長的區域與上升氣流的關系極為密切[84]。

通過施加人工抑制上升氣流的方法在雹云發展早期將使地面降水量增加，尤其是使降雹量顯著減少[85]。而在發展階段后期不會導致地面降水明顯增加。當抑制強度足夠大且范圍較大時，只有在發展到旺盛階段進行人工抑制才能使降雹量和固態降水總量明顯減小。無論播撒劑為AgI還是液態CO2，在最大過冷水區播撒均比在最大上升氣流區播撒效果好[54]。對中等強度及以下的冰雹云，在回波強中心催化即可，對于強冰雹云，一般在冰雹胚胎簾即過冷水累積區中作業效果最好[86]。

3.3人工消減雨催化方法研究

利用對流云模式中的AgI催化研究人工緩減強流云降水的可能性，發現在適當的時機對適當的部位進行2×108個/kg劑量的播撒時，可以減少32%的降水量，也可以減少最大降水中心的雨強[87]。采用增加人工冰晶的催化方法，在云體成熟期大劑量持續催化的減雨效果最好，催化后霰落速減弱造成雨水減小[88]。

2008年北京奧運會消減雨試驗中發現，AgI播撒率對降水量改變影響明顯[89]，當以5g·s-1的速率持續播撒AgI，最大減雨率為8%～12%，離消雨的要求尚有差距。

利用WRF模式通過播撒亞微米大小的云凝結核影響臺風結構和強度，抑制其暖雨過程，催化減弱了地面最大風速，使得臺風強風半徑縮小了25%[90]。

3.4人工消霧催化方法研究

利用二維時變暖霧數值模式研究發現，使用鹽粉局部消除暖霧以增大播撒區的能見度是完全可能的。一般來講，較大的鹽粉粒子和較大的播撒量更有利于提高消霧的效果，但消霧的成本以及對環境的污染也隨之加大[91]。利用引入了液氮與云相互作用過程的MM5模式，在北京地區的一次冷霧天氣過程中以15g/s的速率播撒作業和在目標區上風方5～6km的地點作業，對能見度的改善最為顯著[55]。利用使部分水滴帶電的方法，加速了碰并過程，使得霧能見度有了大幅提高[92]。

4　人工影響天氣數值模式業務系統

近年來，一些云降水模式在人工影響天氣外場試驗和業務作業中得到了應用。利用模式預報降水和云物理量場，并模擬播云物質的擴散軌跡，提供實時的預報以支持外場試驗和作業，分析播撒區外可能的播云效果，并幫助統計分析人工影響天氣試驗的效果。

4.1四維實時同化—WRF模式

美國N C A R發展的四維實時同化—W R F（RTFDDA-WRF）模式[93]，在催化條件、增雨指標尤其是過冷水及其持續時間方面可以為預報和作業人員提供幫助。模式采用3層嵌套，最細網格距為2km，模式每3h同化并啟動一次，并作出24h的預報，同時給出催化劑擴散范圍和可能的催化點位置（圖1）。模式中采用單參數云物理顯式方案。模式給出多達24個不同方向和位置水平和垂直剖面，供外場作業人員使用[94]。除了用于美國地形云增雪外，此模式還用于沙特阿拉伯、墨西哥、澳大利亞和西非等國的人工增雨外場試驗。

圖1　美國四維實時同化—WRF模式輸出業務產品圖（a）模擬的云場和地面燃燒爐出發的前向軌跡圖；（b）模擬的云水和溫度垂直分布Fig. 1 Cycle running outputs of the real-time four-dimensional data assimilation -WRF model（a） Simulated cloud water fields and forward trajectories from ground-based generators； （b）Vertical distributions of simulated cloud water and temperature fields

中國氣象局人影中心也正在將耦合了CAMS云物理方案的WRF模式進行開發，以用于預報降水和人工增雨潛力，并指導外場人工增雨作業。

4.2MM5-CAMS模式

中國氣象局人影中心將耦合了CAMS云物理方案的MM5（MM5-CAMS）模式[28-29]，自 2007 年以來一直自動化運行。模式以T213資料為初始場。模式采用2層網格，水平格距分別為15和5km。模式每天提供36h預報時效的人工影響天氣微物理量場和降水預報。模擬結果結合中央氣象臺的降水預報，分析和預報具有人工影響天氣催化潛力的區域和時段（圖2）。MM5業務模式產品除用于全國日常的人工增雨作業決策和指導外，還用于2008年奧運會開幕式保障、2010年西南五省抗旱服務、2009年60周年國慶閱兵保障、森林滅火等人工影響天氣服務中。近年來還開展了ARJ飛機積冰試驗保障工作。

4.3GRAPES-CAMS模式

國家氣象中心研發了一套雙參數化混合相云微物理方案，并將其耦合到GRAPES中尺度數值模式中, 形成業務化的人工增雨云系模式系統[64]。隨后中國氣象局人影中心利用CAMS云方案與GRAPES耦合，形成了GRAPES-CAMS模式。模式自2007年以來一直自動化運行[29,63]。模式以T213資料為初始場，采用15km分辨率的一套網格。模式每天提供36h預報時效的人工影響天氣微物理量場和降水預報。模擬結果結合中央氣象臺的降水預報，分析和預報具有人工影響天氣催化潛力的區域和時段。模式能較好地預報云的微物理量場和天氣形勢場，可作為云系人工增雨條件決策的重要參考依據[95]。

GRAPES業務模式產品與MM5模式業務產品一起，服務于全國日常的人工增雨作業及重大社會活動保障。近年來也開展了ARJ飛機積冰試驗保障工作（圖3）。

5　討論和建議

圖2　2010年4月6日08時—4月7日08時西南干旱區模式預報過冷云水及催化潛力區和外場增雨區的分布：（a）陰影為模式預報過冷云水的分布，紅圈表示預報的增雨潛力區；（b）外場作業區域分布，圖中的紅色數字為使用的火箭彈量，藍色數字為高炮彈量，黑色數字為飛行架次，紅色方格區位飛機催化區域，綠色為火箭和高炮催化區域Fig. 2 Distributions of model-forecasted supercooled water， seedability regions and field operation activities in southwestern China during the period from 2010-04-06 08：00 to 2010-04-07 08：00. （a） Shadows denote the simulated supercooled water； red circles indicate seedability regions； （b） Locations of field operation carried. Red numbers： rockets；blue numbers： anti-gun shells； black numbers： flights； red hatching： flight-seeded areas； green shaded： rocket- and shell-seeded areas

圖3　2013年11月8日14時沿46.0°N水成物垂直剖面（a）云水（填色陰影），冰晶數濃度（紅色等值線），等溫線（紫色等值線）；（b）雪+霰（填色陰影），雨（紅色等值線），等高線（紫色等值線）Fig. 3 Vertical sections of water substances along 46.0°N at 14：00 on November 8， 2013（a） The ice particle number concentration （L 1） is shown in red lines， the cloud water （g/kg） in color shading. Temperature in purple lines. （b） The rain water content （g/kg） is shown in red lines， the snow and graupel content （g/kg） in colored shading. The heights in purple lines.

本文介紹了人工影響天氣中廣泛使用的云模式及其在人工影響天氣中的應用。一系列人工增雨、人工防雹、人工消霧和人工消減雨方法，在人工影響天氣外場中得到了應用，并在人工影響天氣外場業務作業中發揮了重要作用。

盡管幾十年來云模式有了很大的發展，但云降水和人工影響天氣催化模式的發展還面臨著許多科學問題，包括云降水物理過程理論的進一步理解、模式初始場的資料同化、模擬結果的驗證等。未來的重點應當將云模式與室內試驗、精心設計的外場觀測試驗結合，在云物理過程、云降水預報、催化作業技術和催化效果等方面進一步深入研究，提高云模式處理云和降水物理過程的能力。

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Development and Application of the Cloud and Seeding Models in Weather Modification

Lou Xiaofeng, Shi Yu, Li Jiming
（Chinese Academy of Meteorological Sciences， Key Laboratory for Cloud Physics of China Meteorological Administration， Beijing 100081）

The development and application of the cloud and seeding models in weather modification are introduced. The cloud models include bulk water models and bin models, The seeding models involve three types of seeding materials: glaciogenic materials, hygroscopic particles and coolants. Some of these models are coupled with meso-scale models. The cloud and seeding models are widely used in research works of rain enhancement, hail suppression, for dissipation, rain reduction, and are in important role in operational field weather modification activities.

cloud models, seeding models, development and application

10.3969/j.issn.2095-1973.2016.03.010

2014年9月22日；

2016年5月6日

樓小鳳（1969—），Email: louxf@camscma.cn

資助信息： 公益類行業（氣象）科研專項（GYHY201406001）；中國氣象科學研究院基本科研業務研究專項（2011Z005和2013Z009）；國家自然科學基金項目（41275148）