西藏那曲一次對流云降水及云微物理數(shù)值模擬①

郭藝媛， 華維，2， 侯文軒， 李茂善

1.成都信息工程大學(xué) 大氣科學(xué)學(xué)院/高原大氣與環(huán)境四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/四川省氣象災(zāi)害預(yù)測預(yù)警工程實(shí)驗(yàn)室，成都 610225； 2.中國科學(xué)院大氣物理研究所 竺可楨—南森國際研究中心，北京 100029

青藏高原(下稱高原)地處我國西南，平均海拔高度可達(dá)對流層中層，被稱為“世界屋脊”[1-2]．作為全球面積最大、海拔高度最高的特殊地形，高原以其強(qiáng)大的熱、動(dòng)力作用造就了東亞地區(qū)大氣環(huán)流乃至全球氣候格局，同時(shí)也形成了高原云與降水獨(dú)特的結(jié)構(gòu)和特征[3-4]．

高原作為我國天氣與氣候變化的“啟動(dòng)區(qū)”[5]，其獨(dú)特的地形和大氣條件為研究云微物理過程提供了天然的實(shí)驗(yàn)平臺(tái)[6]．隨著高原氣象觀測網(wǎng)絡(luò)覆蓋范圍的不斷擴(kuò)大，加之衛(wèi)星和雷達(dá)等多源觀測手段的使用，近年來對高原云降水以及云微物理過程的了解不斷加深．在高原云分布特征方面，研究表明，高原是我國主要的低云分布區(qū)，云體夏季最大，冬季最小，東南側(cè)大于西北側(cè)[7-8]．對于高原降水，夏季是高原地區(qū)降水多發(fā)季節(jié)，且云體多以對流云為主，高原中部及沿江流域?qū)α髟圃屏空伎傇屏?0%以上[9]．此外，根據(jù)地基多普勒雷達(dá)觀測資料發(fā)現(xiàn)，高原對流云的平均云底高度在7 km左右，而平均云頂高度則在10 km以上，最大云頂高度可接近20 km，且云頂、云厚和總云量均存在較為明顯的日變化特征，一般上午發(fā)展最弱，夜間發(fā)展最旺盛[10-11]．對于高原云微物理過程，陳玲等[12]發(fā)現(xiàn)高原降水云以冰云為主，混合相云次之，暖云最少，且高原云與其東側(cè)四川盆地的云存在明顯差異，高原云底相對較高，云頂較低，云中冰相粒子有效半徑更大．田暢[13]對高原兩次降水進(jìn)行數(shù)值模擬后發(fā)現(xiàn)，高原云中水凝物分布以固態(tài)水凝物為主，其高度位于對流層中層，且主要分布于降水落區(qū)上方．針對高原中部多次降水過程的模擬也發(fā)現(xiàn)，各相態(tài)粒子中霰粒子的融化對于地面直接降水有重要影響[14-15]．可見，云雨轉(zhuǎn)化所產(chǎn)生的潛熱釋放和水汽傳輸?shù)冗^程對高原降水的產(chǎn)生和發(fā)展有重要作用，因此有必要對其進(jìn)行深入研究[16-17]．

盡管已有不少研究利用地面、雷達(dá)、飛機(jī)和衛(wèi)星等多種觀測手段及資料對高原對流云降水及云微物理過程進(jìn)行了分析，但由于自然條件的限制，目前針對高原云微物理過程的觀測資料仍較稀少，研究仍有待進(jìn)一步深入．?dāng)?shù)值模擬是進(jìn)行天氣氣候變化及機(jī)理研究的重要手段，廣泛應(yīng)用于云降水和微物理過程的研究中．為進(jìn)一步了解高原云降水和微物理過程，利用美國國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心提供的Final Analysis(FNL)再分析資料以及第三次青藏高原大氣科學(xué)試驗(yàn)(The Third Tibetan Plateau Atmospheric Scientific Experiment，TIPEX Ⅲ)設(shè)置于那曲地區(qū)的多普勒雷達(dá)以及地面降水觀測資料，采用中尺度天氣研究與預(yù)報(bào)模式(Weather Research and Forecasting Model，WRF)對高原那曲地區(qū)一次對流云降水過程進(jìn)行數(shù)值模擬，分析降水粒子結(jié)構(gòu)以及轉(zhuǎn)化特征，以揭示高原對流云降水微物理過程，為改進(jìn)模式云微物理過程參數(shù)化方案提供一定參考．

1 模式設(shè)置與資料選取

1.1 模式設(shè)置

使用WRF模式(V3.9.1版)對2015年8月13-15日高原那曲地區(qū)一次對流云降水過程進(jìn)行模擬．模擬采用蘭伯特投影和三層嵌套，模擬中心位于那曲中部(31.48°N，92.08°E)，各層嵌套格點(diǎn)數(shù)為85×79，67×58和100×84，水平分辨率分別為7，23，70 km，垂直方向?yàn)椴坏染?2層，頂層氣壓至50 hPa，時(shí)間步長180 s．

為完整模擬本次降水過程，模式從降水發(fā)生前12 h開始積分，即積分時(shí)間為8月12日12：00-15日0：00．模式參數(shù)化方案設(shè)置如下： 短波輻射參數(shù)化方案選擇Dudhia方案，長波輻射參數(shù)化方案選擇Rapid Radiative Transfer Model方案，陸面過程參數(shù)化方案采用Noah Land Surface Model方案，邊界層參數(shù)化方案采用Mellor-Yamada-Janjic(Eta)TKE方案，積云對流參數(shù)化方案采用Grell-Freitas方案，云微物理參數(shù)化方案使用Lin方案，該方案相對復(fù)雜(表1)，可對6類水成物(水汽、云水、冰晶、雨水、雪、霰)進(jìn)行預(yù)報(bào)[18-20]．

表1 Lin方案源項(xiàng)微物理過程

1.2 資料選取

模式初始場采用6 h 1次的NCEP/FNL(1°×1°)再分析資料[21]．為檢驗(yàn)?zāi)Ｊ侥M結(jié)果，采用TIPEX Ⅲ安裝于那曲氣象局(31.48°N，92.01°E，海拔4 507 m)的Ka波段毫米波云雷達(dá)，觀測的反射率因子、徑向速度、譜寬等資料分析降水過程回波特征； 利用中國自動(dòng)站和CMORPH降水產(chǎn)品融合的高分辨率(0.1°×0.1°)逐時(shí)降水量網(wǎng)格數(shù)據(jù)集、TIPEX Ⅲ地面觀測降水量與模擬降水進(jìn)行對比．CMORPH產(chǎn)品結(jié)合了地面和衛(wèi)星兩類觀測系統(tǒng)優(yōu)勢，在地面自動(dòng)站密集區(qū)域降水量主要由站點(diǎn)觀測決定，臺(tái)網(wǎng)稀疏區(qū)則主要取決于衛(wèi)星反演降水，可在一定程度上克服高原觀測臺(tái)站稀疏帶來的資料缺失等問題[22]．文中所涉及的地圖是基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的底圖號(hào)為GS(2016)1597的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改．

2 結(jié)果分析

2.1 云降水垂直結(jié)構(gòu)

2015年8月13日0：00-21：00(北京時(shí)間，下同)，高原中部那曲地區(qū)出現(xiàn)一次對流性降水過程，其24 h累計(jì)降水量為16 mm，量級(jí)達(dá)到中雨．分析08：00-10：00(圖1)和13：00-15：00(圖2)Ka波段毫米波云雷達(dá)觀測結(jié)果可以發(fā)現(xiàn)，兩時(shí)段內(nèi)那曲地區(qū)均有較明顯的對流云活動(dòng)出現(xiàn)，且17：00之后仍有新的對流云體生成．進(jìn)一步由反射率因子垂直分布可知，生成于上午的對流云云頂高度最高可達(dá)9.5 km，且高、低層均有大于25 dBZ的強(qiáng)回波出現(xiàn)，如圖1(a)．而午后開始發(fā)展的對流云體更為深厚，其云頂高度超過12 km，回波強(qiáng)度達(dá)到30 dBZ以上，如圖2(a)．徑向速度能夠綜合反映粒子下落速度與大氣垂直運(yùn)動(dòng)情況[23]，由13日上午雷達(dá)觀測的對流活動(dòng)徑向速度分布可見，如圖1(b)，該時(shí)段內(nèi)5 km以下徑向速度在低層以負(fù)值分布為主，表明低層大氣以向下運(yùn)動(dòng)為主，而徑向速度正值區(qū)主要出現(xiàn)在對流云頂部，即云頂存在較強(qiáng)的上升氣流．午后發(fā)展的云體中的對流活動(dòng)更為明顯，主要表現(xiàn)為徑向速度的正、負(fù)中心交錯(cuò)出現(xiàn)，其正、負(fù)中心絕對值可達(dá)7 m/s以上，表明對流區(qū)內(nèi)上升和下沉氣流同時(shí)存在，如圖2(b)．

速度譜寬反映了粒子下落速度的差異，其大值區(qū)往往與徑向速度大值區(qū)相對應(yīng)，譜寬越大，表明大氣垂直運(yùn)動(dòng)越強(qiáng)烈，更能促進(jìn)對流云體發(fā)展．對比兩時(shí)段速度譜寬可以發(fā)現(xiàn)，始于清晨的對流活動(dòng)譜寬值多數(shù)大于0.4 m/s，最大值可達(dá)1.4 m/s以上，如圖1(c)，而午后發(fā)展的對流云速度譜寬更為寬廣，范圍多在1.2 m/s左右，甚至可達(dá)2.8 m/s，如圖2(c)．進(jìn)一步分析退偏振比(Linear Depolarization Ratio，LDR)可以發(fā)現(xiàn)，08：00-10：00，LDR多維持在-24～-30 dB之間，且垂直方向上差異并不明顯，表明降水粒子在下落過程中增長相對有限，而午后對流云系的LDR分布范圍較廣，主要集中于-17～-30 dB范圍內(nèi)，且對流云體中部垂直方向差異明顯，表明相較于上午對流云系，午后降水粒子在下降過程中增長更為明顯．

圖1 2015年8月13日08：54-10：08Ka波段云雷達(dá)降水模式觀測結(jié)果

圖2 2015年8月13日13：51-15：04 Ka波段云雷達(dá)降水模式觀測結(jié)果

2.2 降水過程模擬結(jié)果

圖3為實(shí)況(融合降水產(chǎn)品)和模擬的8月13日00：00-24：00那曲地區(qū)24 h累積降水量分布．由實(shí)況場圖3(a)可見，本次降水過程呈“西南—東北”帶狀分布，主要的降水落區(qū)位于那曲地區(qū)中部和北部以及東南部．進(jìn)一步由模擬結(jié)果圖3(b)可知，WRF模式較好地模擬出本次降水的“西南—東北”帶狀分布特征，但大于20 mm的雨區(qū)范圍明顯偏大，尤其在那曲以東地區(qū)存在明顯的虛假降水中心，該虛假降水中心可能與WRF模式對高原湖泊溫度的處理有關(guān)，由于WRF模式中并未考慮高原湖泊所處海拔，模式中湖泊溫度直接由孟加拉灣海平面溫度插值得到，造成模擬的湖泊溫度存在較大誤差，因此在高原部分地區(qū)產(chǎn)生了虛假降水中心[24]．對于降水量級(jí)的模擬，主要雨區(qū)24 h累計(jì)降水量在14～22 mm之間，與融合降水實(shí)況基本一致．

圖3 實(shí)況和模擬的2015年8月13日00：00-24：00

為驗(yàn)證WRF模式對降水日變化的模擬能力，采用最鄰近插值法將融合降水產(chǎn)品插值到那曲氣象局所在經(jīng)緯度，并與模擬結(jié)果進(jìn)行對比．如圖4(a)所示，本次對流云降水過程存在08：00，13：00，17： 00 3次降水峰值，而WRF模式較好地模擬了前兩次降水峰值，且降水量與實(shí)況十分接近，但未能模擬處出現(xiàn)在17：00的第3次降水峰值．逐時(shí)累積降水量如圖4(b)，盡管該模式模擬的累積降水量曲線變化特征與實(shí)況基本一致，但24 h累積降水量總體上較實(shí)況偏少約2 mm，這可能與WRF模式未能模擬出17：00的第3次降水峰值有關(guān)．總體來看，WRF模式能夠較好地模擬本次對流云降水的時(shí)空變化特征，因此利用該模式對本次對流云降水的云微物理過程進(jìn)行分析具有一定可行性．

圖4 觀測和模擬的2015年8月13日那曲地區(qū)逐時(shí)和24 h累積降水量

2.3 各相態(tài)降水粒子時(shí)空分布

圖5給出了模擬的雨水、云水、冰晶、雪和霰5種相態(tài)粒子混合比的時(shí)間—高度分布．從時(shí)間變化來看，各相態(tài)粒子在08：00和13：00左右均有大值中心存在，這與實(shí)況降水的前兩次峰值出現(xiàn)時(shí)間較為吻合．進(jìn)一步分析各相態(tài)粒子的垂直分布，對于圖5(a)的冰粒子，固態(tài)水凝物冰晶粒子主要存在于350～100 hPa范圍內(nèi)，且垂直分布最深厚，混合比一般在0.44～0.52 g/kg之間，極大值中心位于高層200 hPa附近； 圖5(b)的雪粒子垂直分布范圍相對較廣，主要位于400～100 hPa范圍內(nèi)，混合比一般在0.48～0.56 g/kg之間，大值中心則位于300～200 hPa之間； 圖5(c)的霰粒子含量最高，混合比最大達(dá)到0.56 g/kg以上，主要分布于200 hPa以下，大值中心集中在中層500～300 hPa左右； 圖5(d)的云水粒子分布范圍較小，主要位于在0 ℃層附近，大值中心在低層550～400 hPa之間，且其含量最低，混合比最大值僅0.44 g/kg； 圖5(e)的雨水粒子出現(xiàn)在低層，大值中心分布在0 ℃層以下．

由圖中還可發(fā)現(xiàn)，霰粒子大值中心與其下方的雨水粒子高值中心相對應(yīng)，由此可見霰粒子可能對本次對流云降水的產(chǎn)生有重要作用，而隨著高度的降低，冰晶粒子含量逐漸減少，雪粒子含量開始增多，二者大值區(qū)域能夠較好對應(yīng)，表明冰晶向雪粒子轉(zhuǎn)化的過程較為活躍．隨著高度的進(jìn)一步降低，雪粒子含量持續(xù)減少，霰粒子含量則逐漸增加，因此雪粒子對霰粒子的增長也有重要貢獻(xiàn)．

圖5 2015年8月13日冰粒子、雪粒子、霰粒子、云水粒子和

2.4 各相態(tài)粒子轉(zhuǎn)化特征

云中水成物粒子相互轉(zhuǎn)化是成云致雨的重要微物理過程，一方面各相態(tài)粒子的相互轉(zhuǎn)化可釋放潛熱加熱大氣，引起大氣熱力場變化改變氣塊所受浮力，導(dǎo)致云中動(dòng)力場改變； 另一方面，降水粒子還將加強(qiáng)下沉氣流，引起大氣水熱垂直廓線分布變化[25]．因此，有必要對本次對流云降水中各相態(tài)粒子的相互轉(zhuǎn)化特征進(jìn)行分析．

選取與8月13日08：00和13：00兩次降水峰值相對應(yīng)的各水成物源項(xiàng)轉(zhuǎn)化率模擬結(jié)果來分析云中各相態(tài)粒子間的轉(zhuǎn)化．由08：00的雨水源項(xiàng)轉(zhuǎn)化率垂直分布可見，如圖6(a)所示，霰的融化過程(Mgr)是雨水粒子的主要來源，其最大轉(zhuǎn)化率出現(xiàn)在500 hPa，達(dá)到17×10-3g/kg·s，表明霰粒子融化對本次降水的產(chǎn)生具有重要作用．此外，雨水碰并云水(Ccr)也對降水有所影響，但影響相對較弱．雪粒子的變化如圖6(b)所示，冰晶的貝杰龍過程(Bis)對雪粒子的形成貢獻(xiàn)最大，轉(zhuǎn)化率可達(dá)2.38×10-3g/kg·s．在100～350 hPa范圍內(nèi)，冰晶向雪的自動(dòng)轉(zhuǎn)化(Ais)以及雪碰并冰晶(Cis)進(jìn)一步促進(jìn)了雪粒子的增加，兩類微物理過程大值區(qū)也與冰晶含量大值區(qū)相對應(yīng)．在200～500 hPa層中，雪粒子通過凝華過程(Svs)以及淞附過冷云水(Ccs)增長．對于霰胚(霰粒子的初生)的形成如圖6(c)，主要依靠過冷雨滴碰凍雪轉(zhuǎn)化為霰(Csr)．霰粒子的增長如圖6(d)，不同高度上轉(zhuǎn)化過程并不一致，300 hPa主要為碰并雪增長(Csg)，而450 hPa主要源于霰的淞附增長(Ccg)，其次是霰的凝華增長(Svg)，低層則以霰碰并過冷雨滴(Crg)為主．

圖6 2015年8月13日08： 00那曲云微物理過程源項(xiàng)轉(zhuǎn)化率

圖7給出了13：00降水峰值各相態(tài)粒子轉(zhuǎn)化率的垂直分布．由圖7(a)可見，與08：00相同，雨水源項(xiàng)中霰粒子的融化占據(jù)主導(dǎo)地位，最大值出現(xiàn)在500 hPa，轉(zhuǎn)化率達(dá)到14×10-3g/kg·s，表明本次降水以冰相過程為主．雨水碰并云水(Ccr)也是本次降水形成的主要過程，但相較于霰粒子的融化作用，轉(zhuǎn)化率相對較低，故暖雨過程對降水的直接影響較小．此外，在450～500 hPa層，雨水碰并云水產(chǎn)生的過冷雨滴對霰胚的形成貢獻(xiàn)較大，表明暖雨過程仍能通過冰相粒子的形成間接影響降水．對于圖7(b)的雪粒子，冰晶的貝杰龍過程對雪粒子形成的貢獻(xiàn)仍然最大，而高層雪粒子也通過碰并冰晶以及冰晶向雪的自動(dòng)轉(zhuǎn)化增長，中低層雪粒子則通過淞附過冷云水以及凝華過程增加，但增長并不明顯．圖7(c)的霰胚形成，與08： 00相同，霰胚的形成主要源于過冷雨滴碰凍雪轉(zhuǎn)化為霰，而在0 ℃層以上冰晶碰凍過冷雨滴(Cri)也對霰胚的形成有一定作用．圖7(d)的霰粒子在300 hPa主要通過碰并雪增長形成，450 hPa以霰的淞附增長為主，低層霰粒子則通過碰并過冷雨滴增長．

圖7 2015年8月13日13：00那曲云微物理過程源項(xiàng)轉(zhuǎn)化率

2.5 云微物理過程源項(xiàng)時(shí)間演變特征

進(jìn)一步分析8月13日4種相態(tài)粒子源項(xiàng)轉(zhuǎn)化率隨時(shí)間的演變過程(圖8)，上午的降水過程主要由霰粒子的融化形成，而對于午后形成的降水，盡管雨水碰并云水也存在一定影響，但相對霰粒子融化作用而言，其影響相對較弱，如圖8(a)，表明冰相過程的作用不可忽視．此外，兩次降水峰值中，雪粒子均主要通過冰晶的貝杰龍過程形成，而雪的淞附、凝華、碰并冰晶和冰晶向雪的自動(dòng)轉(zhuǎn)化也對雪粒子的增長存在一定影響，但作用相對較小，如圖8(b)．從圖8(c)霰胚的演變來看，過冷雨滴碰凍雪對兩次降水峰值中霰粒子胚胎的形成均有重要影響，同時(shí)冰晶碰并過冷雨滴對午后降水中霰胚的形成也有一定影響．對于圖8(d)的霰粒子，08：00左右主要通過碰并雪、過冷雨滴以及其自身淞附過程增長，而霰的凝華對霰粒子增長影響較小； 午后降水中霰粒子則主要通過淞附過冷云水和碰并過冷雨滴過程增長，但霰碰并雪也具有較重要作用．

總體而言，兩次降水峰值中，霰粒子對直接降水的貢獻(xiàn)最大，雪粒子則在霰胚形成以及霰粒子增長中有重要作用，而冰晶的貝杰龍微物理過程對雪粒子的形成增長影響最大，因此冰相粒子過程的作用最明顯，而暖雨過程中雨水和云水微物理過程也有一定貢獻(xiàn)，但影響相對較弱．

圖8 2015年8月13日00：00～24：00那曲云微物理過程源項(xiàng)時(shí)間演變特征

3 結(jié)論

采用中尺度數(shù)值模式WRF對2015年8月13日那曲地區(qū)一次對流云降水過程進(jìn)行了模擬，分析了對流云降水及其云微物理過程，得到結(jié)論如下：

1) WRF模式對本次對流云降水的基本空間分布和降水量級(jí)具有一定的模擬能力，但雨區(qū)范圍的模擬相對偏大； 同時(shí)，模式也能較好地模擬降水的日變化特征，盡管未能模擬出本次過程中的第3次降水峰值，但能清晰地再現(xiàn)發(fā)生于上午和午后的兩次降水峰值．

2) 各相態(tài)粒子混合比時(shí)間—高度分布表明，兩次降水峰值過程中，固態(tài)冰晶粒子分布于高層，其次為雪粒子、霰粒子和云水粒子，雨水粒子最低； 霰粒子含量最大，云水粒子含量最低．此外，不同高度層上各相態(tài)粒子分布大致相同，相互轉(zhuǎn)化過程較活躍．

3) 本次降水過程中冰相過程貢獻(xiàn)最大，降水主要源于霰粒子的融化過程，雨水碰并云水也對午后降水過程中地面直接降水產(chǎn)生了弱的影響，即暖雨過程作用較小．霰粒子胚胎主要是依靠過冷雨滴碰凍由冰晶貝杰龍過程轉(zhuǎn)化而來的雪的微物理過程而形成，隨之霰粒子在清晨主要是依靠高層碰并雪、低層碰并過冷雨滴以及其中層本身淞附過程而增長，午后則是通過中低層淞附過冷云水、碰并過冷雨滴而增長．