一次飑线过程中的中尺度对流涡旋数值模拟研究

论文总字数：21258字

目 录

1 引言 1

2数值模拟与验证 2

2.1 案例简介 2

2.2 数值实验设计 2

2.3 模拟验证 4

2.3.1 降水验证 4

2.3.2 雷达回波验证 4

2.3.3 MCV 路径验证 6

3 MCV的发展过程以及其发展与消亡机制 7

3.1 方法介绍 7

3.2 MCV的涡度、散度发展特征 8

3.3 涡度方程各项对MCV发展过程的贡献 9

4中尺度辐合场和大尺度辐合场对MCV发展的贡献 12

5总结与讨论 15

参考文献 16

致谢 19

一次飑线过程中的中尺度对流涡旋数值模拟研究

季鹏

，China

Abstract：The Advanced Research WRF(ARW) model was conducted to simulate a squall line which happened at Jianghuai region during 6 July 2013 and 8 July in 2013. The NECP FNL(Final) Operational Global Analysis data was used to provide initial and boundary conditions, with observation data assimilated through the WRFDA (Weather Research and Forecasting Data Assimilation) system. The model output captures the features of precipitation location, radar reflectivity, and the track of mesoscale convective vortex well. Simulations of the MCV were examined to determine the dynamics governing the development and decay of MCV through the flux form of vorticity equation. The stretch term, especially the stretch term related to planetary vorticity, was found to be dominant during MCV's development. However, the eddy flux term is responsible for the decay of MCV in the low and upper troposphere. By using the Barnes' revised scale separation scheme to separate mesoscale components from the environment, it is found that the synoptic-scale components would favor the occurrence and the development of MCV at the early stage. The later developing and decaying stages are mainly affected by the interactions in the mesocale due to the relative locations between MCV and MCS.

Key words：mesoscale convective vortices(MCVs); vorticity diagnosis; scale separatio

1 引言

中尺度对流系统 （Mesoscale Convective System, MCS）因为其极强的对流组织能力以及灾害性被人们普遍地认知。作为MCS垂直热力结构的一个明显特征，中尺度对流涡旋（Mesoscale Convective Vorticies, MCVs） 出现在MCS的层状云区，其典型直径为100-300km，深度大约为几公里，有时能充满整个对流层^【1,2】。虽然MCS层状云区能形成中尺度涡旋的这一特征在中纬度的MCS中更加明显，但其却最先在热带区域被学者发现^【3,4】。 Menard与Fritsch利用观测和卫星资料进行的个例研究^【5】以及Zhang和Fritsch进行的模拟研究^【6】均指出在中尺度对流复合体（Mesoscale Convective Complex ,MCC ）的成熟与消亡阶段都能在其中层衍生出一中尺度涡旋系统。Cotton等在对MCCs进行复合分析时发现其中层

出现正的相对涡度^【7】，这一特征现在被称为“中尺度对流涡旋”。

对于MCVs产生的环境条件，Bartels与Maddox通过联系MCVs的观测数据与环境数据发现低速流场，弱的风切变，弱的背景相对涡度以及强的湿度梯度有利于MCVs的产生^【8】。而Wheatley等就中尺度非均匀特征对中气旋的发生和结构的影响进行了相关研究后认为，准线状对流系统中的中气旋发展主要由于系统内部机制造成，而不是由系统与外界非均匀环境的相互作用造成的^【9】。但是在对流出流边界处的中α尺度的非均匀特征对中气旋的强度有重要的影响。同时，不同程度的风切变对于中气旋的发生发展也有一定的影响。

对于MCV的起源与发展机制有许多不同的观点，Kirk对现有的有关MCV起源与发展机制进行了总结，虽然各观点在细节上有些差别，但总体来说可以将其大致概括为三类^【10】。一是中层或者中低层的辐合触发MCV，之后辐合向上^【6,11】或者向下的扩散^【12】从而造成MCV的发展^【8,13】，在这类理论中涡度方程中的垂直伸展项特别是地转涡度的垂直伸展项起到主要作用。二是水平涡度的倾斜与辐合气流共同作用产生MCV，这类理论认为，并非所有高度上的MCV都是由气流的辐合产生，在一些高度MCV的产生主要归结于水平涡度的倾斜。对于水平涡度倾斜作用与辐合作用出现的层次，不同观点说法不一。Knievel 和 Johnson认为中层的辐合加上高层的强水平涡度倾斜作用以及低层的弱倾斜作用配合生成MCV^【14】；而Skamarock等则认为中层的倾斜作用、行星涡度辐合以及上层的暖异常（以及其引发的中低压）共同产生MCV^【13】，三者共同作用使得MCV不断发展。第三种观点主要认为MCV主要由涡度倾斜产生，而辐合作用导致的涡度垂直拉伸造成了MCV的发展^【15】。Kirk通过将涡度方程写成动量卷积形势，利用相空间展示方法，从动力学和热力学角度分析了多个MCV案例，提出了MCV形成的两种模式。一种是需要垂直伸展很大的强加热场，另一种则包括了弱加热场和上层动力学，证明了同一种成熟的MCV形态，可以由不同种渠道发展而来^【10】。此外近期有研究表明，中气旋生成之后，大量的潜热释放有利于中气旋的发展，而中气旋的发展又可以增强潜热的释放，这种正反馈过程能够导致中气旋的发展，并造成极端的降水^【16】。

上述理论的主要分歧在于倾斜项与涡度伸展项（或者称为辐合项）在MCV发生发展过程中谁占主导，Davis认为不论是观测研究还是数值模拟都没有清楚地认知上述两项的相对作用大小^【2】。在粗分辨率下，模式依赖积云参数化方案或者特定的对流加热廓线来模拟湿对流^{【19,20,10】}。它能实现对较大尺度的飑线对流复合体等系统的模拟，但由于其往往不能产生足够的负浮力，因而在水平涡度的衍生上出现偏差，最终使得模式很难正确呈现出水平涡度倾斜过程^[21,18]。所以要弄清涡旋倾斜项的作用，需要借助能够明确代表冷湖、后部入流急流以及它们与水平涡度之间关系的模式。

MCV有时能扩展至地表^【1,22】，引起陆面锋生并形成组织性降水^【23】。对于MCV如何伸展值地面这一问题，Davis给出一种猜测，他认为在近地面小于1km处形成的附加气旋性位势涡度异常，这一气旋性涡度与中上层的MCV相叠加，从而造成深厚的MCV，并导致MCV伸展至地表^【18】。虽然这一假设还有待验证，但其为进一步研究MCV伸展至地面的过程提供了一定的方向。

本文利用WRF（Advanced Research WeatherResearch and Forecasting Model）模式，对2013年7月6日到8日出现在江淮地区飑线系统中的中尺度对流涡旋进行了较为成功的数值模拟。第二节是对研究个例和数值模拟实验设计的介绍，并对模拟结果和观测结果进行比对，验证模拟效果；第三节利用通量形势的涡度方程，对此次中尺度对流涡旋发展过程进行了各项诊断，旨在了解此次MCV个例的发展机制；第四节利用 Barnes 滤波方法研究大尺度辐合辐散与中尺度辐合辐散对MCV发展的贡献。之后第五节是结果总结与讨论。

2数值模拟与验证

2.1 案例简介

2013年7月6日至8日，我国江淮区域发生了一次较强的飑线过程，此次飑线过程紧随7月5日至6日的梅雨锋，给安徽南部、江苏南部大部分区域带来大风与强降水天气。在这次飑线过程中，对流层中层出现了一明显的涡旋系统，其随飑线系统自西向东移动，经历了发展、消弱、再发展过程，最后于8号00时前后东移入海。

2.2 数值实验设计

为了研究此次MCV个例的发展机制，本文利用ARW（WRF）3.7.1模式对此次过程进行数值模拟。ARW是三维非静力的区域天气预报模式，被广泛应用于中尺度天气系统的模拟研究中^【24,25】。由于此次天气系统呈东西带状分布，因此模拟区域东西向的长度大于南北向（图1），模式采用一维嵌套网格，网格格距分别为12km和4km，网格数分别为169*169与313（东西向）*271（南北向）。垂直层数为40层，模式顶层设为50hPa。

FNL每日四次的1度*1度再分析资料，在同化NCEP PrepBUFR的常规观测资料之后，为粗分辨率运行提供初始和边界条件，边界条件的提供间隔为6小时一次，积分步长为60s,

输出间隔为1h。粗网格的结果进一步为细网格提供初始场和边界条件，边界条件读入时间为3小时1次，模式的积分步长为20s，输出间隔为1h。细网格模拟时间段为2013年7月6号12时（UTC，下同）到2013年7月8号00时，模式诊断时段为7月6号18时到7月8号00时，之前的6小时视作spin up的时段。模式的参数化方案以及其他相关信息在表1中给出。

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