邊界層高度時間演變及塵卷風對總沙塵量的貢獻

羅 漢,韓永翔*,李巖瑛(.南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協同創新中心,中國氣象局氣溶膠-云-降水重點開放實驗室,江蘇 南京 0044；.甘肅省武威市氣象局,甘肅 武威 733000)

邊界層高度時間演變及塵卷風對總沙塵量的貢獻

羅 漢1,韓永翔1*,李巖瑛2(1.南京信息工程大學氣象災害預報預警與評估協同創新中心,中國氣象局氣溶膠-云-降水重點開放實驗室,江蘇 南京 210044；2.甘肅省武威市氣象局,甘肅 武威 733000)

采用干絕熱曲線法,計算了敦煌地區每日最大對流邊界層高度(簡稱:CBLmax)并分析了可能的影響因子,在此基礎上計算出塵卷風對大氣年沙塵氣溶膠的貢獻.結果表明: CBLmax具有非常顯著的年變化特征,呈單峰分布,12月最低,5月最高.年平均高度為2.2km,極端時出現接近6km.熱力因素對CBLmax的貢獻具有決定性,云量的多寡可影響CBLmax的變化.塵卷風的起沙量對大氣年均沙塵氣溶膠總量的貢獻至少在54.4%以上.

對流邊界層厚度；塵卷風；起沙量；貢獻率

沙塵氣溶膠是對流層大氣氣溶膠的重要組成成分,約占全球自然氣溶膠總量的三分之一[1].它通過起沙-傳輸-沉降成為了全球氣候變化的關鍵影響因素之一[2-5].沙塵暴和揚沙被認為是沙塵氣溶膠的最主要來源[6],但是衛星觀測的沙塵氣溶膠含量的時間變化與沙塵暴發生的時間并不完全匹配[7],研究認為存在塵卷風的起沙機制,其在供給大氣沙塵氣溶膠的總量上可能扮演著重要的角色[8].塵卷風是一種旋轉上升的對流渦,能夠卷起并攜帶地面沙塵上升到對流層中上部,沙塵羽是沒有形成標準渦旋的塵卷風,本文將塵卷風和沙塵羽統稱為塵卷風.研究表明,塵卷風貢獻了大約 35%的全球沙塵氣溶膠[9-10],在中國塔克拉瑪干沙漠中其貢獻達到了53%[11].

Renno等[12]將塵卷風看做一個熱力發動機,提出了其熱力學理論,塵卷風的強度取決于其熱力學效率,而熱力學效率與地表溫度和對流邊界層高度關系密切.利用塵卷風的熱力學理論計算公式[10]得到塔克拉瑪干沙漠的塵卷風起沙量[11],但其計算的對流邊界層高度是平均值,缺乏年際間的變化,同時對其他影響對流邊界層高度的因子如云量、降水等沒有考慮,日照長度并不是實際日照時數,因此對塵卷風起沙量的計算帶來較大的誤差.

1 研究區域和研究方法

1.1 研究區域與資料來源

敦煌地區總面積為 3.12萬 km2,地處東經94°41′,北緯 40°09′,海拔 1140m,位于中國西北干旱區腹地.該區的地理景觀為沙漠和戈壁,大部分地方植被覆蓋不足 10%.日照充足,干旱少雨,年降水量在40mm左右,而蒸發潛力高達3400mm,是沙塵暴和塵卷風的多發區之一. 2006～2015年地面資料、探空資料以及揚沙、沙塵暴等數據來自敦煌國家基準站,氣溶膠指數來自 http: //www.nasa.gov/.

1.2 計算CBLmax

干絕熱曲線法又稱 T-LogP圖法,能夠較為準確地計算出CBLmax[13-14].其適用于有探空資料的地區[15],本文通過2006～2015年10a每日08:00的探空資料,利用T-LogP圖法計算得到CBLmax.具體計算方法見文獻[15].

1.3 計算塵卷風的起沙量

Rennó等提出了塵卷風的熱力學理論[12],塵卷風的強度取決于熱力學效率η[10].計算式:

式中: ZCBL為每日平均對流邊界層高度,單位為m; Th為地表氣溫,單位為 K; Γad為絕熱遞減率(Γad=10K/km).塵卷風的覆蓋區域面積比為 σ,計算式:

我國公共服務的投入總量大，但國情決定了這仍難以滿足公眾不斷增加的公共服務需求，與投入緊密相連的財政機制還沒有制度化，缺乏法律制約，常常出現財政收支失衡、結構紊亂、責任混亂等現象，完善的財政制度是公共服務提供的堅實基礎。

式中:無量綱機械能摩擦損耗系數 μ≈12～24;地面到對流邊界層頂的壓強差 Δp=gρairZCBL;空氣密度ρair=1kg/m3;重力加速度 g=9.8g/m2;驅動塵卷風的熱量通量 Fin≈11±5kW/m2;對流邊界層有效太陽輻射時間尺度 TR≈9×105s[10].塵卷風總起沙量DAEtot的計算式:

式中：Fd為塵卷風的起沙通量,g/m2s; Dtime為日照時長,s; S為能夠容易揚起松散顆粒物進入大氣的土壤面積或區域[16-18],m2.

2 研究結果

2.1 CBLmax的變化

利用T-LogP圖法計算的2006～2015年10a CBLmax(圖 1)顯示,其呈現出非常顯著的年變化特征,在年內呈現峰谷交替,12月到次年1月份為波谷, 5月左右到達波峰.年平均CBLmax變化雖然不大(10a平均2200m),但10a總趨勢緩慢降低,平均逐年降低0.01km.

圖1 CBLmax和14:00溫度變化Fig.1 The daily variation of CBLmaxand air temperature at 14:00

每月平均的 CBLmax變化(圖 2)顯示其呈現出單峰分布,從1月的700m迅速增加到5月的3500m左右,達到峰值,然后緩慢降低, 12月到達最低值600m左右.10年中CBLmax出現3500m以上的天數達到770d,極端時甚至出現接近6000m高度,這與其他沙漠地區短期加密觀測的結果一致[19],出現3500m以上深厚的對流邊界層的原因可能與北半球劇烈的太陽輻射等氣候背景和極端干燥的地表環境有關[20].

2.2 CBLmax高度與氣象要素的關系

2.2.1 CBLmax與14:00的溫度和14:00風速的關系 地表強烈加熱引起的熱力不穩定以及熱力湍流是影響大氣邊界層高度和對流邊界層形成的主要熱力原因[21],風速則是其動力因素.熱力不穩定以及熱力湍流同大氣溫度密切相關.敦煌地區的CBLmax在14:00最大,因此選用14:00的溫度和 14:00風速對 CBLmax的影響進行研究.2006～2015年CBLmax和14:00的氣溫曲線(圖2)顯示CBLmax與14:00溫度具有高度的相關性,相關系數達到0.73,通過了99.999%置信度檢驗,這說明溫度對CBLmax的貢獻具有決定性.但是它們峰值出現的時間有所不同, CBLmax提前溫度2個月到達峰值(圖2).同時,圖2顯示風速在4月達到年中最大,早于 CBLmax峰值 1個月,暗示了CBLmax同時受到溫度和風速的共同影響.

圖2 CBLmax與14:00時溫度和風速的月平均變化Fig.2 The mean monthly variation of CBLmaxwith air temperature and wind speed at 14:00

2.2.2 CBLmax與日均云量的關系 敦煌地區年平均降水量僅為 40mm左右,降水過程雖然對CBLmax高度有影響,但太少的降水不足以影響總的趨勢,而日均云量的多少可以影響地面所接受的太陽輻射而影響湍流的發展,進而影響CBLmax的發展.

將2006～2015年晴天、多云和陰天的CBLmax進行對比(圖 3),結果發現晴天、多云和陰天的CBLmax變化趨勢基本一致,但是晴天 CBLmax高于多云天,而多云天也明顯高于陰天.晴天和多云天6月的CBLmax為年中最高,而陰天5月最高,說明陰天可能也是影響CBLmax提前溫度到達年內峰值的因素.將晴天與陰天的CBLmax進行對比,其中夏季8月高度差最大,大于1400m,陰天高度減少率為43.8%; 9月的陰天高度相比晴天少了1300m,高度減少率為年內最高47.1%;冬季12月高度差最小,其值小于 100m,陰天高度減少率為年內最低為2%;陰天相對晴天CBLmax高度平均減少率為 27.1%.熱力因素如溫度在干旱區是影響湍流強弱最主要的因素,地表接受的太陽輻射晴天最多、多云天次之、而陰天最少,所以晴天CBLmax高度高于多云天,而多云天高于陰天.因此,云量的多寡可影響CBLmax的變化.

圖3 2006～2015年晴天、多云和陰天CBLmax對比Fig.3 A comparison of CBLmaxon sunny, cloudy and overcast days from 2006 to 2015

2.3 估算塵卷風的起沙量

根據敦煌探空氣球進行的邊界層高度的短期加密觀測,日內對流邊界層高度的變化先增加后減小,基本呈現出正態分布,日落后其高度雖有降低,但不會降低至 0m,而是轉為邊界層剩余層,高度約占CBLmax的38.6%[22],因此每日平均的對流邊界層高度與 CBLmax之間的關系為:日平均對流邊界層高度=CBLmax×61.4%.將地表氣溫、每日平均對流邊界層高度代入式(1)、式(2),可分別獲得熱力學效率η與塵卷風的覆蓋區域面積比σ.敦煌地區的總面積為3.12萬km2,能夠容易揚起松散顆粒物進入大氣的土壤面積或區域 S為1.97×1010m2[23].塵卷風和沙塵羽的起沙通量 Fd分別為(0.7±0.3)g/(m2·s)和(0.1±0.03)g/(m2·s)并都可利用式(3)計算各自起沙量[10],由于沙塵羽是塵卷風的一種特殊形態,但起沙通量有較大差異,因此本文分開計算兩者的起沙量,但在討論中合并兩者的起沙量并統稱為塵卷風的起沙量. Dtime取每日地面觀測資料中的實際日照時間,將η、σ、S、Fd和 Dtime代入式(3),計算得到敦煌地區 2006～2015年塵卷風的每日起沙量.

在有沙塵暴、揚沙、降水、陰天等天氣環境下很難發生塵卷風,因此本文將沙塵暴和揚沙發生日、日降水大于4mm和日平均總云量大于70%以上的數據剔除,獲得了訂正以后的塵卷風的每日起沙量.沙漠和戈壁地區大氣中的沙塵氣溶膠主要來自沙塵暴、揚沙和塵卷風的貢獻[11],那么剔除沙塵暴和揚沙后, Aura衛星觀測的敦煌氣溶膠指數AI則反映的是塵卷風的貢獻.剔除沙塵暴、揚沙、降水、陰天等天氣后,圖4顯示了每日塵卷風的起沙量與Aura-AI之間的變化(共2314d),它們均呈典型的年單峰變化,年初與年末兩者同時到達年內低值,年中兩者同時到達年內最高,兩者的趨勢具有高度的一致性,相關系數為 0.38,并通過了99.999%置信度檢驗,這表明本文用熱力學公式[11]計算的塵卷風的起沙量是可信的.

圖4 敦煌地區每日塵卷風的起沙量與Aura-AI變化(剔除沙塵暴、揚沙、降水和陰天等天氣現象)Fig.4 Daily dust emission of dust devils and Aura-AI change in Dunhuang from 2006 to 2015 (excluding the weather phenomena of dust storm, blowing sand,precipitation and overcast sky)

表1 計算的塵卷風各月平均起沙量Table 1 The mean of monthly dust emissions by dust devils

計算出敦煌地區塵卷風各月平均的起沙量在年內呈單峰分布(表 1),從 1月開始逐漸增大,至7月達到年內最大值,而后逐漸減少.7月平均每天塵卷風的起沙量是1月的8倍.塵卷風年均起沙量(最大、平均、最小)為4.28×106、1.85×106、和 7.38×105t.塵卷風各季節起沙量分別為:春天5.71×105、夏天7.22×105、秋天4.21×105和冬天1.38×105t,夏天的起沙量是冬天的5.23倍.

2.4 塵卷風的起沙量對大氣沙塵氣溶膠的貢獻

沙塵暴和揚沙能夠抬升大量沙塵氣溶膠粒子進入大氣[8].為了估計其潛在的起沙量,需要知道沙塵暴和揚沙的各自垂直起沙通量和其持續時間.沙塵暴的起沙通量在 40.07×10-7kg/ (m2·s)至 1.54×10-8kg/(m2·s)之間[24-26],揚沙的起沙通量在 4.14×10-8kg/(m2·s)至 0.99×10-8kg/ (m2·s)之間[25-26].敦煌地區在 2006～2015年期間共發生35次共119.1h沙塵暴和242次共698.9h揚沙天氣,因此平均每年沙塵暴和揚沙的持續時間分別為11.91和69.89h.假設沙塵暴和揚沙可以橫掃整個敦煌地區內能夠容易揚起松散顆粒物進入大氣的土壤面積為 1.97×1010m2[24],則根據之前所提的沙塵暴和揚沙起沙通量和持續時間,計算其年均起沙量.沙塵暴的年均最大最小起沙量分別為 3.3845×106和 1.3007×104t;揚沙的年均最大最小起沙量分別為2.0520×105和4.9070×104t.

由于沙漠戈壁區大氣中沙塵氣溶膠主要來自沙塵暴、揚沙和塵卷風的貢獻[12],因此敦煌地區的年均總起沙量為:1)最大:7.8716×106t(塵卷風:4.2819×106t,沙塵暴和揚沙:3.5897×106t);2)最小:8.0069×105t(塵卷風:7.3861×105t,沙塵暴和揚沙:6.2077×104t);平均:3.1283×106t(塵卷風: 1.8518×106t,沙塵暴和揚沙:1.2765×106t).因此,塵卷風年均起沙對于總起沙量的貢獻至少為54.4%,這與Han等[11]估計的塔克拉瑪干沙漠中塵卷風所占總起沙量比率為 52.8%的結果基本一致.

由于目前對塵卷風的了解十分有限,雖然它對年起沙總量的貢獻很大,但它對區域或全球氣候變化的貢獻目前仍難以估計.

3 結論

3.1 敦煌地區 CBLmax具有非常顯著的年變化特征,呈單峰分布,12月最低,5月最高.年平均高度為2.2km,極端時出現接近6km的超厚對流邊界層.

3.2 熱力因素對 CBLmax的貢獻具有決定性.陰天相對晴天的CBLmax平均減少率為27.1%,云量的多寡可影響CBLmax的變化

3.3 敦煌干旱區塵卷風的起沙量對于年平均總起沙量的貢獻至少為 54.4%,最高可能達到 90%以上.

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致謝：本文英文部分由南京信息工程大學趙天良教授幫忙潤色,在此表示衷心的感謝.

Temporal evolution of the boundary layer height and contribution of dust devils to dust aerosols.

L
UO Han1, HAN Yong-xiang1*, LI Yan-ying2(1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.Wuwei Meteorological Bureau in Gansu Province, Wuwei 733000, China). China Environmental Science, 2017,37(7)：2438～2442

By using the method of dry adiabatic curve, the daily maximum convective boundary layer height (CBLmax) in Dunhuang was calculated and the influence factors were also analyzed. Then the dust devil contribution to dust aerosols were estimated. The results showed that the CBLmaxhad obviously the annual variations with the single-peak distribution from a minimum in December to a maximum in May. The annual average of CBLmaxwas 2.2km with an extreme height of nearly 6km. Thermal factors played a dominant role in the CBLmaxvariation, and cloud amount could affect the variation of CBLmax. More than 54.4% amount of annual dust aerosols was contributed by dust devils.

convective boundary layer thickness；dust devils；dust emission amount；contribution rate

X513

A

1000-6923(2017)07-2438-05

羅 漢(1988-),男,甘肅敦煌人,碩士,主要從事大氣物理學及大氣環境研究.發表論文1篇.

2016-12-02

國家自然科學基金資助項目(41375158)

* 責任作者, 教授, han-yx66@126.com