气溶胶与云滴谱离散度的不同关系对云和降水的数值模拟外文翻译资料

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气溶胶与云滴谱离散度的不同关系对云和降水的数值模拟

谢晓宁，刘晓东，彭义然，王怡，岳志国，李新洲

摘要 利用气象研究预报(WRF)模型，采用莫里森双参数微物理方案，研究了深对流云系统中气溶胶对云层和降水的影响。针对2005年3月31日北京深对流云系统在海洋(洁净)和大陆(污染)背景下的初始探测数据，考虑到云滴数浓度与离散度之间的正负关系，进行了一套敏感性实验。数值实验表明，气溶胶引起的地表降水响应信号依赖于云滴数浓度与离散度关系，影响着云滴向雨滴的转化过程。当云滴数浓度与离散度呈正比时，相对于海洋背景，大陆背景区域平均累积降水随气溶胶浓度的增大而增大。这可能是因为在高浓度气溶胶条件下，大雨滴的存在会增加降水。而当云滴数浓度与离散度呈负相关时，随着气溶胶颗粒浓度的增加，地表降水减小。对于云滴数浓度与离散度呈负相关关系时，较小的离散度抑制了自动转换过程，降低了雨水含量，最终降低了污染条件下的地表降水。虽然在所有的云滴数浓度与离散度关系中，污染背景和干净背景的表面降水差异都很小，但额外的模拟表明，我们的发现对初始热条件下的小扰动具有很强的依附性。

关键词:气溶胶间接效应，云滴谱离散度，自转换参数化，深对流系统，双参微物理方案

1. 引言

气溶胶的存在对地球大气系统有着不可忽视的影响，尤其是对气候和水循环的影响(Ramanathan et al.， 2001)。众所周知，大气气溶胶通过散射和吸收太阳和地球辐射，对局部和全球辐射平衡有直接影响。亲水气溶胶，作为云凝结核(CCN)或冰核(IN)可以间接影响云的辐射特性(Twomey, 1977)和降水过程(Albrecht, 1989)。

由于气溶胶特性和大气环境因素，包括气溶胶的动力学和热力学性质，决定了云中复杂的物理过程，气溶胶对地表降水的影响最近受到了相当大的关注(霍布斯，1993)。大气气溶胶是否能增加或减少地表降水一直是观测和数值研究中一个有争议的问题，Tao等人(2012)最近对此进行了综述。一方面，观测表明，城市和工业大气污染产生的气溶胶可以减小云滴大小，抑制云滴凝聚，进而减少降水(Rosenfeld, 1999)。另一方面，Shepherd和Burian(2003)声称在污染严重的城市地区周围观测到降水增强。许多先前的数值研究已经报道，来自空气污染的气溶胶可以抑制降水(Khain和Pokrovsky, 2004;Khain等，2004;崔等，2006;泰勒和莱文，2006年;范登希弗和科顿，2007;Storer等，2010;Tao等，2012)和增雨(Khain等，2005;王,2005;陶等，2012)。

为了确定气溶胶对地表降水的影响，提出了许多假设。结果表明，气溶胶的物理和化学性质，例如粒径分布，可以显著影响云和地表降水(Yin等，2000;鲁迪奇等，2002;尹等，2002;范等，2007b)。Li等人(2008)最近的工作表明了地表降水对气溶胶颗粒增加的非单调响应。随着气溶胶颗粒的增加，在较低的CCN浓度下降水增加，而在较高的CCN浓度下降水减少。Lim和Hong(2010)也发现了气溶胶对降水的非单调响应。一些数值研究表明，气溶胶对降水和对流结构的影响取决于云的类型(Seifert和Beheng, 2006;Khain等，2008;van den Heever et al.， 2011)和大气环境因素，包括对流可用势能(CAPE)、空气湿度和风切变(Khain et al.， 2005;范等，2007a;林恩等，2007;陶等，2007;Fan等，2009;Storer等，2010;李,2011)。Storer等(2010)发现，他们的研究中观测到的气溶胶间接效应可以通过不同的CAPE来改变。相对湿度是气溶胶云降水系统的重要热力因素之一，对气溶胶云降水系统有着重要的影响。在相对湿度不同的空气中，气溶胶对地表累积降水的影响将表现出明显的特征(Khain et al.， 2005;林恩等，2007;范等，2007a;陶等，2007;李,2011)。最近，Fan等(2009)指出了环境垂直风切变的大小对气溶胶引起的降水变化的重要性，他们指出垂直风切变可以决定气溶胶是诱导降水抑制还是增强。

同时，气溶胶间接效应被认为与云滴云滴谱离散度ε有关，ε定义为云滴粒径分布的标准差与平均半径之比(Liu and Daum, 2002)。该参数表示云滴粒径分布的相对色散。一个较小的色散值表明云滴的尺寸分布相对较窄，而较大的色散值则表明云滴大小混合良好。一系列理论研究表明，云滴云滴谱离散度对云微物理过程的自动转换参数化有重要影响，可以确定暖云降水的开始，并影响降水量(Liu and Daum, 2004;刘等，2006a;谢和刘，2009)。Rotstayn和Liu(2005)表明，这些自动转换参数化方案，包括ε (Liu和Daum, 2004)，在不采用云水收集效率恒定这一不切实际假设的情况下，通过分析推导得到，也可以解释云滴谱离散度对云微物理性质和表面降水的影响。最近,基于灵敏度研究各种云滴谱离散度(ε=0.1, 0.2, 0.3 , 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0)的中尺度对流系统,谢和Liu(2011)发现云滴谱离散度显著影响在不同气溶胶背景下的云微物理属性和表面累积降水。因此，雾滴云滴谱离散度是将气溶胶对云微物理性质的影响与地面降水相结合的一个关键参数。

一些观测研究表明，云滴云滴谱离散度ε不是一个自由参数，它与云的微物理性质密切相关，例如云滴数浓度Nc (Martin et al.， 1994;格拉博夫斯基,1998;Rotstayn和Liu, 2003;Daum等，2007)。然而，目前可用的ε-Nc关系仍然存在很大的不确定性。Martin et al.(1994)和Rotstayn and Liu(2003)报道的ε-Nc关系为正，Grabowski(1998)和Daum et al.(2007)的研究发现ε-Nc关系为负。认为云滴云滴谱离散度的变化非常复杂，取决于气溶胶的物理性质、气溶胶的化学成分、动力学过程等环境因素(Khain et al.， 2000;Yum和Hudson, 2005;陆和宋飞，2006;刘等，2006b;彭等，2007)。目前，在大多数体微物理参数化方法中，特别是自反转参数化方法中，都没有考虑或固定云滴云滴谱离散度为常数。虽然有一些工作在理论和模型中使用了带有ε-Nc关系的自转换参数化，但他们只考虑了ε-Nc正关系(Liu和Daum, 2002;彭和罗曼，2003;Rotstayn和Liu, 2003;陈和彭纳，2005)。我们首先将不同类型的Nc关系(包括正关系和负关系)耦合到考虑自转换的参数中天气研究与预报(WRF)模型中的云滴谱离散度。

本文采用基于莫里森双参数微物理方案的WRF模型，研究了2005年3月31日北京一个深对流系统中气溶胶对云层和降水的影响。具体介绍如下：第二节给出了自动转换对位法和WRF模型，第三节讨论了云的微物理特性和表面降水等数值模拟结果，最后在第四节中给出了结论和未来的工作。

2. 模型和模拟

2.1、云滴谱离散度与云滴数浓度的关系

许多观测研究表明，云滴云滴谱离散度ε可以描述为云滴数浓度Nc(单位:cm ^-3)的函数。根据Martin等人(1994)的观测，ε-Nc关系近似为Morrison和Grabowski(2007，下文为MG07)。

他们的分析结果是来自海洋气团和大陆气团的暖层积云，其中海洋气团为0.33，大陆气团为0.43。

Rotstayn和Liu(2003)从测量中得到了以下公式(以下简称RL03)

这些数据来自于不同地点的受污染和未受污染的海洋层状云和薄积云的测量。

在云解析模型中，Grabowski(1998)采用ε-Nc关系作为(下称GB98)

辛普森和威格特(1969)提出，由这两个关系式计算得到，Nc为50cm ^-3的海洋云的o 0.366和Nc为2000cm ^-3的大陆云的ε= 0.146。

Daum等人(2007)从飞机测量数据中得出如下关系(以下简称DM07)

在这里，相应的数据是从在2005年7月7日太平洋东部低空海相层云/层积云上测得的。

图1显示了云滴谱离散度与云滴数浓度(MG07、RL03、GB98和DM07)之间的这四种关系。如图1所示，MG07和RL03表明，云滴谱离散度是云滴数浓度的增加函数(ε-Nc正相关)，而ε随Nc的减少函数在GB98和DM07中(ε-Nc负相关)。虽然这些分析结果主要来自层积云、层状积云或薄的积云，但由于缺乏来自深对流云的观测证据，我们将把它们应用到深对流系统中来检验ε-Nc关系的重要性。值得注意的是，其他观察和建模研究也表明ε-Nc正相关关系的存在(Miles et al.， 2000;波罗斯卡和布伦吉尔，2000年;彭和罗曼，2003;Pawlowska等，2006)与负相关(Lu and Seinfeld, 2006;Ma等，2010;陈等，2011;Wang et al.， 2011)。

此外，一些结果也显示了ε和Nc之间的不同关系(Brenguier et al.， 2011;赵等，2006)。Zhao等(2006)指出，当云滴数浓度较低时，云滴谱离散度范围较大(0.2 ~ 0.8)，当云滴数浓度较高时，云滴谱离散度范围向0.4 ~ 0.5的较窄范围收敛。分析表明，云滴谱离散度与云滴浓度之间没有可检测的关系(Brenguier et al.， 2011)。许多研究表明，云滴云滴谱离散度的变化非常复杂，取决于气溶胶物理性质、气溶胶化学成分、动力过程和其他环境因素(Khain et al.， 2000;Yum和Hudson, 2005;陆和宋飞，2006;刘等，2006b;彭等，2007)。例如，Liu等(2006b)指出ε-Nc关系依赖于云动力学，云中上升气流的变化会导致负相关关系。

图1、MG07 、RL03、GB98和DM07中云滴谱色散随云滴数浓度的变化

现有的观测结果表明，云滴谱离散度与云滴数浓度之间既有正的关系，也有负的关系。然而，到目前为止，只有ε-Nc正相关的数值模型被用来评估气溶胶的间接影响(Peng and Lohmann, 2003;Rotstayn和Liu, 2003;陈和彭纳，2005)。此外，莫里森双参微物理方案也采用了ε-Nc正关MG07关系(Morrison and Grabowski, 2007;莫里森等，2009)。我们的研究将MG07、RL03、GB98和DM07这两种相反类型的ε-Nc关系(包括MG07、RL03、DM07)与自动转换过程参数化相结合，以北京深对流云系统为例，研究气溶胶对云和降水的间接影响。

2.2、自动转换过程的参数化和WRF仿真

云滴向雨滴的自动转化过程是一个关键的微物理过程，它决定了暖云降水的开始，影响着降水的量。我们研究中使用的自转换参数为(Liu and Daum, 2004;刘等，2005)

其中P (g cm 3 s1)、P0和T分别表示自收敛速率、速率函数和阈值函数。Nc (cm 3)和Lc (g cm 3)表示总云滴数浓度和总云含水量。我们可以写成一个公式x_c=9.7times;10 ^-17 n _c^3/2L_c ^-2。在之前的研究中(Xie and Liu, 2011)，采用了类似的自动转换参数，其中云滴云滴谱离散度是一个固定常数(ε=0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0)。但本文将ε参数化为云滴数浓度Nc的函数，由式(1)、(2)、(3)、(4)表示。

图2描述了自转化率P随Nc的变化，P随Nc的增加而减小。P对Nc的依赖关系表明，在给定的液态水含量下，较高的云滴浓度会导致所有四种ε-Nc关系的自转化率较低。研究表明，液滴数浓度越高(给定液态水含量)所产生的小液滴，通过增加胶体的稳定性，可以抑制自动转化过程(Squires, 1958)。

同时，需要指出的是，这两种ε-Nc关系的自转化率存在显著差异。较低价值的云滴浓度,自动转化率p与ε-Nc数控的关系是相似的,除了DM07,更由于其较大的云滴谱离散度(如图1所示)。然而,自动转化率成为截然不同的云滴数浓度的增加。对于ε-Nc阳性关系(MG07和RL03)， P远远大于ε-Nc阴性关系(GB98和DM07)。负的关系使云滴数浓度与自转化率之间的关系斜率更大，因为谱散的减小可以增强云滴数浓度越高对自动转化率的抑制作用。这些结果可以解释这两种ε-Nc关系中气溶胶对降水的明显影响。在下一节中，我们主要分析了模型云的微物理特性、云动态特性以及表面累积特性降水的差异ε-Nc之间的正负关系。

图2、自转化率P与云液滴数浓度对于不同的ε-Nc关系:MG07、RL03、GB98和DM07(在给定的Lc 1 gm^-3下)

本研究使用的模型是2006年12月发布的WRF模型2.2版。WRF模型是一种最先进的中尺度数值天气预报系统，它可以适用于从米到数千公里范围内的广谱应用，可以同时满足业务预报和大气研究的需要(Skamarock et al.， 2005)。所使用的微物理方案是莫里森双参数微物理方案V2.0版(Morrison et al.， 2005;(莫里森等，2009)，由莫里森直接提供。注意,这个批量计划不同于标准的版本发布WRF模式中云滴浓度数控数量固定数量(例如数控250厘米3)。该计划可以预测质量混合比浓度和数量的五类,包括云滴,雨滴、冰晶、雪、霰。ε-Nc关系由MG

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