台风菲特（2013年）暴雨对辐射过程的响应：三维建模WRF研究外文翻译资料

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台风菲特（2013年）暴雨对辐射过程的响应：三维建模WRF研究

Huiyan Xu¹ , Rui Liu¹ , Guoqing Zhai¹ , and Xiaofan Li¹

¹ Department of Atmospheric Sciences, School of Earth Sciences, Zhejiang University, Hangzhou, China

摘要：三维天气研究和预报（WRF）模型用于2013年台风菲托登陆时的敏感性实验。分析了地表降雨和热量预算以及稳定性和垂直速度的垂直剖面，以检查造成降雨辐射影响的物理过程。液体云的辐射效应包含通过减少向冰云层的射出辐射来抑制液体云层中的辐射冷却，而通过捕获来自液体云层的较少辐射来增强冰云层中的辐射冷却。增强的辐射冷却从冰云层降低到液体云层。抑制稳定性和垂直质量辐合增加。因此，热量散度减弱以加热大气，从而减少净凝结和降雨。冰云的辐射效应包含通过减少射出辐射来抑制辐射冷却。被抑制的辐射冷却从冰云层减少到液体云层。当存在液体云的辐射效应时，液体云层，抑制的不稳定性和垂直质量辐合减少。结果，加热散热以冷却大气，这增加了净冷凝和降雨。当没有液体云的辐射效应时，受抑制的辐射冷却会增加温度并减少净冷凝和降雨。

1.简介

在北半球夏季，与热带气旋（TC）登陆相关的强降雨常常在中国沿海岸线造成大量破坏，造成巨大的经济损失和人员伤亡[Chen et al.，2010]。 TC登陆时的降雨与多尺度天气系统和不同的物理过程交织在一起，使降水预报更加复杂。各种研究已经研究了有利于延长登陆TC持续时间的因素，这通常会导致持续的大雨[Chen et al.，2004]。其中，云微物理和辐射过程对降雨系统的发展具有重要影响[Bu et al.，2014; Cecelski and Zhang，2016; Lou and Li，2016]。通过云内辐射加热不稳定的对流层上部的热分层可能是砧云持续存在的原因[Lilly，1988; Xu and Randall，1995a]。云中的辐射冷却可以通过不断破坏对流层的稳定来增强对流活动，这可能是造成地表降水率增加的原因[Dudhia，1989; Xu and Randall，1995b]。大规模辐射冷却可以通过增加相对湿度来增加降雨量[Fu et al.，1995; Tao et al.，1996]或增加可降水量[Gao et al.，2009; Gao and Li，2010; Sui et al.，1998,1997]。 TC中的降雨和相关的深对流倾向于通过阴天区域和清澈区域之间的不同辐射加热引起的二次循环的产生来维持[Gray and Jacobson，1977; Fu et al.，1995]。 Nicholls和Montgomery [2013]研究了影响弱初期中层旋风涡旋转变为热带气旋的因素，他们的结果表明，当活跃的云辐射包括在内时，热带气旋发生率增加，对流活动有强烈的昼夜振荡。 Nicholls [2015]揭示，辐射诱导的循环通过增加的相对湿度，静态稳定性的变化和增强的低水平气旋循环显着增加热带气旋发生的速率。

TC的降雨来自对流发展。对流包括冰和液体云，取决于空气温度。液体云和冰云在调节太阳辐射加热和红外辐射冷却的垂直分布方面起着重要作用。然而，液体云和冰云由于其不同的光学特性[Kokhanovsky，2004]在散射能力，光学深度和散射函数的形式方面具有不同的辐射效应[Feigelson，1984]。由于半透明到太阳辐射，冰云具有强烈的温室效应，但对红外辐射不透明。相比之下，液体云具有显着的冷却效果，因为它们的大光学厚度将大部分太阳辐射反射回太空[Fowler and Randall，1996;Liou，2002; Lou and Li，2016]。因此，了解冰和液体云对TC的辐射效应非常重要。 Lou和Li [2016]使用二维云分辨模型研究了冰和液体云对台风Fitow降雨的辐射影响[Soong和Ogura，1980; Soong和Tao，1980; Tao和Simpson，1993; Li et al.，1999; Sui et al.，1994]。然而，二维模型模拟可能与三维模型模拟不同，特别是在动力学中[Xu et al.，2002; Li et al.，2014]。在本文中，我们在天气研究和预测模型版本3.5.1（WRFV3.5.1）的三维模型框架中进行了实验。与2-D云解析模型不同，3-D WRF模型包括云微物理与大规模环境之间的相互作用。

图1.（a）d01的模型域的地图，网格为27 km，网格为9 km的d02，网格为3 km的d03。（b）受台风菲特影响的浙江城市地点（2013）。

在二维云分解模型的框架下，研究了液体和冰云对降雨的辐射效应，并强加了大规模的强迫[Gao and Li ，2008; Li and Gao，2011; Shen et al.，2011]。他们的研究结果表明，液体和冰云的辐射过程可能会影响热平衡，从而通过云微物理过程改变地表降雨。根据以前的工作，本研究的目的是研究冰和液体云对2013年3月WRF模型框架中菲特登陆期间暴雨的辐射影响。三维WRF模型具有开放的横向边界，允许大规模环流与云辐射过程之间的相互作用，而二维云分辨模型具有周期性横向边界，不允许大规模环流与云辐射过程之间的相互作用由于强加的大规模强迫和平均垂直速度收敛对辐射冷却的变化不敏感。本研究中要回答的问题包括以下内容：冰云或液体云对台风降雨的辐射影响是什么？冰云对台风降雨的辐射效应是否对液体云的辐射效应敏感，反之亦然？在三维WRF模型框架中，这些辐射效应的物理过程是什么？台风菲特的概述将在下一节中介绍。模型和实验设计在第3节中简要描述。控制实验在第4节中讨论。液体和冰云对降雨的辐射效应在第5节中进行了分析。最后，第6节给出了总结。

2.菲特的概述

菲特形成于2013年9月30日在菲律宾东部和加强对各地2100 UTC 10月2日台风。 10月4日9点，它迅速成为一场强大的台风。 菲特登陆与955百帕的最小压力和在福鼎，福建42米/秒的最大风速（见图1b）在1715 UTC 10月6日。 由于2013年6月至10日的暴雨，这次登陆台风在浙江省造成了巨大的经济损失[Yu，2014; Bao et al.，2015; Xu and Du，2015; Lou and Li，2016]。 于[2014]提供的菲特详细概述，包括大型环流，路径，对流结构，强度和降雨量。

徐和杜[2015]研究了台风达纳斯对台风菲特的影响，以及沿海地区的暴雨。 他们的研究表明，达纳斯在菲特北部雨带的发展过程中发挥了重要作用，这是造成浙江暴雨的主要原因。 鲍等人。 [2015]显示，台风菲特的尺度系统成为高效雨生产者主要是由于环境流量的变化。

3.模型和实验设计

下一代中尺度数值天气预报系统WRFV3.5.1用于研究冰和液体云对菲特降雨的辐射效应。使用具有双向嵌套的三个模型域，水平网格分辨率分别为27,9和3 km（图1a）。域1（d01）的西 - 东和南 - 北方向的尺寸为174times;120，域2（d02）的尺寸为211times;196，域3（d03）的尺寸为361times;223。被菲特击中的沿海地区被最内层域覆盖，网格分辨率为3 km。所有模型域都有35个垂直层，模型顶部为50 hPa。所有模型域中使用的物理方案包括短波辐射参数化方案[Dudhia，1989]，长波辐射[Mlawer etal.，1997]，微物理[Lin et al.，1983]，以及五层热扩散地表[Dudhia] ，1996]。在所有三个域中都没有使用累积方案。 Lin方案是一种单时刻方案，可预测水蒸气，云水，雨水，云冰和霰的混合比。请注意，单动量方案与固定数量浓度和水凝物大小相比，可以影响辐射传输，与那些多元微物理方案相比[Igel et al.，2015]。国家环境预测中心（NCEP）全球预报系统最终运行全球分析用于初始条件和横向边界条件。每个实验的36小时模拟在2013年10月6日0000 UTC开始。每个模拟的前12小时被视为旋转，并且随后的24小时用于分析。除了对照实验（以下简称CTL）外，还进行了三次敏感性实验NCR，NIR和NWR（表1a），以检验冰和液体云对降雨的辐射效应。实验NIR，NWR和NCR与CTL相同，除了在计算辐射时，冰云，液体云和云（冰和液体云）的混合比设定为零。比较了四对实验，以检查在没有液体（冰）云的情况下冰（液体）云对降雨的辐射效应（表1b）。降雨验证数据包括来自中国气象数据共享服务系统的0.1°times;0.1°小时降水产品（以下合并降雨产品），其合并来自3万多个自动气象站的观测资料和CMORPH（CPCMORPHing技术）检索到的卫星数据。矩形框上的平均数据为25.7-31.6°N，118.0-124.2°E，用于以下分析。

4.控制实验

将WRF模型模拟的地表降雨量与观测值进行比较。每小时观测数据是通过合并中国自动气象站的雨量计数据和基于NCEP气候降水中心MORPHing技术（CMORPH）检索的卫星数据产生的[Joyce et al.，2004]。模拟和合并降雨数据的截至2013年10月6日1200至2016年10月7日的累积降雨量如图2所示。观测到的暴雨发生在浙江省沿海地区（图2a）。雨带位于从安吉，杭州到宁波（以下简称AHN）的西北 - 东南方向。两个降雨中心分别位于温州（以下简称WZ）和台州（以下简称TZ）附近。 AHN雨带比观察范围窄。 TZ和WZ降雨中心也被控制运行捕获，尽管模拟的TZ降雨中心出现在观测的南部（图2）。主要区别发生在模拟降雨率高于观测降雨率的海域。由于海洋区域没有雨量计数据，因此观测数据可能包含一些不确定性。此外，每小时模拟和观测到的降雨量在25.7-31.6°N，118.0-124.2°E的矩形框上取平均值。它们在CTL中观察到的和模拟的降雨率（0.899 mm/ h）之间的均方根差异小于观测到的降雨率（1.13 mm /h）的标准偏差。使用2013年10月6日至2016年10月7日1200 UTC期间的数据计算的CTL中观测到的和模拟降雨率之间的相关系数是0.92。模拟和观测到的最大24小时累积降雨量分别出现在29.85°N，121.25°E和29.79°N，121.24°E附近。因此，CTL中的模拟降雨量与观测结果完全一致，并且从UTC 10月6日到2016年10月7日的12月12日（24小时）的每小时模拟数据将用于以下过程研究。

图2.降雨量的水平分布（mm）从2013年10月6日起至2016年10月7日的1200 UTC（a）观测和（b）控制运行（CTL）。 单位是毫米。

5.对降雨的辐射影响

通过分析在25.7-31.6°N，118.0-124.2°E范围内平均24小时的表面降雨预算来检验对降雨的辐射效应。 在本研究中，台风菲特通过辐射冷却的降雨率变化高达6.7％（表2）。 通过辐射冷却，中线暴雨的降雨率变化为14％[Tao et al.，1993]，砧卷云辐射冷却的降雨率为10％[Fu et al.，1995]。 台风克罗莎的辐射降温降雨率变化率为2.1％[悦和寿，2011]，中国济南暴雨事件约为1.2％，台风菲特在二维云量解析中高达6.3％ 模型模拟[Lou and Li，2016]。 因此，本研究中辐射降温的降雨率变化幅度与之前的研究相似或更大。

三维WRF模型框架中的地表降雨预算可以写成

其中

这里P_s是降雨率，QNC是净凝结，Q_CM是云水凝物变化/辐合。 是三维的

风矢量。 Qm =mu;_dq_m，mu;_d表示柱中干燥空气的质量。分别是云水，雨，云冰，雪和霰的混合比。（x =（r，i，s，g））分别是雨，云冰，雪和霰的终端速度。 F_Qc, _pbl，F_Qx,pbl(x =（r，i，s，g））表示分别来自行星边界参数化方案的云，雨，云冰，雪和霰混合比的趋势。 F_Qv,pbl表示蒸发。 F_{Qv, diff}，F_{Qc, diff}和F_Qx,diff（x =（r，i，s，g））分别表示水蒸气，云，雨，云冰，雪和霰混合比的扩散趋势。 S_Qv,mp表示来自微物理方案的水蒸气的源和汇项。表面降雨预算可以通过质量积分推导出来，其中g是重力加速度，sigma;是WFF模型中的垂直坐标，它从表面的1值到模型上边界的0变化。域。在没有冰云的辐射效应的情况下，包含液体云的辐射效应会降低从冰云的辐射效应和从NCR到NIR的降雨率从NWR降至CTL，后者的降雨量减少约为3比前者大一倍（表2）。从NWR到CTL以及从NCR到NIR的降雨率的降低主要与净冷凝的减少有关。在存在液体云的辐射效应的情况下，包含冰云的辐射效应会增加从NIR到CTL的降雨率，这主要归因于净凝结的增强。相反，在没有液体云的情况下，包含冰云的辐射效应会降低从NCR到NWR的降雨率，这与净凝结的抑制相对应。

为了解释云对辐射过程的微物理响应，分析了热量预算。 以下是Skamarock等人。 [2008]，热预算可以写成

其中

图3.局部温度变化（F_loc;蓝色），热发散（F_hd;红色），显热（F_pbl;绿色），潜热（F_mp;黑色）和辐射（F_rad;橙色）的差异的垂直剖面图（ a）CTL-NWR，（b

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