气溶胶影响云滴移动速度的数值模拟研究

论文总字数：17702字

目 录

摘要 I

Abstract II

1. 引言 1

2. 模式介绍和试验设计 2

3. 模拟结果与分析 4

3.1 气溶胶对云和降水的影响 4

3.2 气溶胶对液滴群下落末速度的影响 5

3.3 气溶胶对液滴群绝对移动速度和重力中心高度的影响 8

4. 结论与讨论 10

参考文献 11

致谢 14

气溶胶影响云滴移动速度的数值模拟研究

左天祺

，China

Abstract：The effect of aerosols on airflow vertical velocity, the effective terminal velocity of liquid drops, as well as the sum of this two characteristic velocities (i.e., absolute velocity of liquid drops) in the cumulus clouds over Hawaii has been investigated using WRF model coupled with spectral bin microphysics. The results showed that, different initial aerosol concentrations have opposite effects on the development of cloud and precipitation. By introducing the optimal aerosol concentration (N_op) we can well separate different aerosol effects on the development of warm clouds. There are significant differences between the total liquid droplets’ effective terminal velocity under different aerosol concentration conditions. When aerosols have invigoration effects on the development of warm clouds, rain water in cloud account for a large proportion of total liquid mass and rain droplets compared to cloud droplets have larger terminal velocities, which causes larger effective terminal velocity of the cloud. On the contrary, when aerosols have suppression effects on the development of warm clouds and precipitation, there will be more smaller cloud droplets in cloud, which causes smaller effective terminal velocity of the cloud. Under relatively polluted condition, the effective terminal velocity of the cloud approaches to zero. At the end, the absolute velocity of drops was used to explain the temporal variation of cloud’s center of gravity (COG). In the early stage, the movement of cloud particles are controlled by the airflow vertical velocity and COG increases with time. In the mature stage, the effective terminal velocity of the cloud is much larger than the vertical velocity, cloud particles have downward motion, COG decreases with time. In the final stage, COG increases with time when aerosol loading has invigoration effects or decreases with time when aerosol loading has suppression effects.

Key words：aerosol, cloud droplets, terminal velocity, center of gravity height

1. 引言

大气气溶胶作为悬浮在大气中的所有固态和液态颗粒物的总称，在全球气候变化中起着十分重要的作用，其除了能够通过改变大气的辐射强迫影响气候外，还能通过充当云凝结核（cloud condensation nuclei, CCN）和冰核（ice nuclei, IN）形成初始云滴和冰晶来改变各种云微物理和光学特性，影响云中降水形成过程以及降水效率，对气候产生间接影响^[1]。因此深入研究气溶胶对云微物理、动力、热力以及降水过程的影响具有十分重要的意义。然而，由于气溶胶化学成分的复杂性以及气溶胶—云凝结核—云之间非线性的关系，使得对气溶胶间接强迫作用研究充满了挑战。之前的研究更多是对于暖性对流云、暖云降水过程（无冰相过程）的研究，研究表明在不同的环境以及热力条件，气溶胶浓度的增加对于暖云的发展具有相反的作用^[2]。Costantino等^[3]发现东大西洋暖云污染情形下云量更大；Yuan等^[4]观测也发现当夏威夷地区火山气溶胶爆发时，会产生覆盖面积更广的深对流云；Dey等^[5]发现印度洋地区云量随气溶胶光学厚度增加而增加。这些观测研究都表明了气溶胶浓度增加对于暖对流云的发展起到促进作用。然而，也有部分研究结果显示在污染情形下，暖云的发展会受到抑制。Jiang and Feingold^[6]发现气溶胶浓度的增加会导致暖浅对流云降水效率减小；Seigel等^[7]发现污染情形下，由于云边缘区域夹卷作用会增强蒸发效应，使得云和云核心区的尺度收缩减小。

Dagan等^[2]尝试引入最佳气溶胶浓度（N_op）的概念来区分气溶胶对于暖云的不同效应。N_op值取决于不同的环境条件，当环境有利于对流发展时（相对湿度较高、层结不稳定），气溶胶对于暖云发展起到更多的是促进作用（N_op值大），相反当N_op值很小时（相对湿度较低、层结稳定），气溶胶浓度增加反而会抑制暖云以及降水的发展。

简单来说，当气溶胶浓度Nlt;N_op时，随着初始气溶胶数浓度的增加，平均云滴数浓度增加，云滴有效半径减小，云滴总表面积增大，更强的凝结效率^[8]，释放更多的潜热，增强云内上升气流，碰并过程不会过早地发生，这些效应对于暖云的发展都是十分有利的。然而，一旦气溶胶浓度Ngt;N_op，凝结获得更多云水所导致的拖曳作用以及由于碰并过程滞后导致的更长时间的蒸发冷却作用，都使云和降水发展受到很强的抑制作用。上述这些研究主要强调的都是气溶胶对于云滴的凝结/蒸发效率方面的影响，而针对气溶胶如何影响液滴群绝对移动速度（重力中心移动速度）方面的研究相对较少。液滴群移动速度主要由环境气流速度和其自身下落速度共同决定，因此我们可以通过计算液滴的有效下落末速度来衡量其移动性的强弱^[9]，移动性在这里可以理解为当液滴受到周围环境气流影响时，其绝对移动速度的大小。液滴的移动受到地球重力、空气浮力以及拖曳力三者共同作用决定，重力和浮力都取决于其自身的质量与密度，而拖曳力则取决于液滴的总表面积与其自身移速，因此液滴的移动性很大程度上取决于其自身尺度与形状。假如单个5mm的雨滴和100万个50μm的云滴具有相同的含水量，受到相同的重力与浮力，但两者的下落末速度差异却很大，单个雨滴的下落末速度能比另一情形快接近30倍，而当受到相同的周围上升气流时，数量更多的小云滴相较尺度很大的雨滴也更易发生移动（移动性强）。之前研究已经表明初始云滴的尺度分布会受到气溶胶浓度变化的影响，因此处于不同清洁程度下的液滴移动速度的差异也是十分显著的。

Koren等^[10]尝试引入云重力中心的概念来简化对于积云发展过程的分析。由于日常观测难以准确测量以及描述云内各种复杂微物理过程，通常我们只能利用高分辨率云模式来模拟研究积云发展中各微物理特征的变化，但随之而来的庞大模式输出结果，使得一些模式输出变量失去了其本身所具有的物理含义。而变量云重力中心能够在减少模式输出结果维数的情况下仍然保持并强调云本身所具有的物理特性，因而十分适合用来比较不同环境条件下云随时间的演变过程^[10]。

本文尝试利用中尺度WRF模式结合分档云微物理方案来模拟夏威夷地区的积云，通过改变初始气溶胶浓度，对云内垂直气流速度以及液滴下落末速度做敏感性试验，通过模拟对比分析气溶胶对于液滴群绝对移动速度的影响，并给出影响的可能途径与机理。

1. 模式介绍和试验设计

本文采用的WRF模式(Weather Research and Forecasting）是美国环境预测中心（National Centers for Environmental Prediction, NCEP）和美国国家大气研究中心（National Center for Atmospheric Research, NCAR）等联合研发的业务与研究共用的新一代高分辨率、完全可压非静力中尺度数值天气预报模式，水平格点选用Arakawa-C网格，垂直方向采用地形追随质量坐标（欧拉质量坐标），时间积分上采用二阶或三阶Runge-Kutta算法，集数值天气预报、大气模拟及数据同化于一体^[11]，重点解决分辨率为1~10km，时效为60h以内的有限区域天气预报和模拟问题，其完全开放、可移植性强等特点使其在短期天气预报和模拟、气候研究等方面都有着非常广泛的应用^[12]。

云微物理方案选取Khain等^[13~14]首先引入的分挡云微物理方案（spectral bin microphysical, SBM），Khain等^[15]通过试验对比发现该方案相较于bulk（体积水）参数化方案能更真实地反映云内微物理和动力结构。之前广泛应用的bulk方案中水成物和气溶胶粒子尺度分布函数根据以往经验假设给定，从而使得描述云微物理过程的原始方程组得以简化，仅预报水成物粒子的质量浓度和数浓度，模式计算效率较高。然而，由于该方案对原始方程组的简化处理使其在对云内微物理过程的描述上有着很大局限性，例如：bulk方案中忽略了液滴扩散增长的过程，使用饱和调整技术，认为一旦有饱和发生，所有过饱和水汽转变为云水，最终过饱和度假设等于0。

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