气溶胶对不同类型云降水系统的影响研究

发布时间：2020-05-14 18:02

【摘要】：悬浮在大气中的气溶胶如何通过自身对辐射能的吸收散射,及作为云凝结核参与的云微物理过程,在四维时空角度调节各尺度的能量、水汽以及各类水凝物的分布情况,并改变与其相关的热动力条件,从而最终影响云降水系统的宏微观特性这一科学问题一直以来都广受关注。气溶胶影响降水过程的净效应更是存在较大争议,并直接体现于千差万别的观测及数值模拟结果中。本文基于对观测数据与数值模拟的分析,探讨了气溶胶对不同热动力条件下发生发展的各类云降水系统,尤其是深对流云降水系统的可能影响及其背后的作用机制。首先,本文提出了基于850hPa风场和500hPa位势高度场的天气图判定局地尺度降水的新方法。通过对长达六年(2007 2012)的地面气溶胶观测数据、卫星降水雷达观测数据和大气再分析资料的统计分析,第2章系统的研究了不同类型局地尺度降水的垂直结构对气溶胶的响应。分析结果表明,相较于低浓度气溶胶条件而言,高浓度气溶胶条件下不同降水垂直结构的变化差异较大:(1)浅对流降水廓线反映的暖云降水过程的垂直结构无明显变化,但其降水强度被显著抑制;(2)层云降水廓线反映的混合性层云降水过程的垂直结构及降水强度均被显著抑制;(3)而深对流降水反映的混合性对流降水过程的垂直结构及降水强度则被显著加强。基于已有研究,本文认为上述差异主要源于其降水发生机制的不同:(1)暖性对流云降水主要由大云滴经过重力碰并增长后形成,高浓度气溶胶条件下产生的更多更小的云滴粒子及更窄的滴谱有效抑制了重力碰并效率,导致地表降水强度下降;(2)混合性层云降水主要由冰晶粒子经过贝吉龙效应增长后下落融化而成,其自身较弱的上升气流可能无法有效运送高浓度气溶胶条件下产生的额外云水含量至高层,导致垂直发展被抑制,地表降水强度下降;(3)而在暖云基础上发生发展的深对流云降水则得益于上述暖云过程中更高效的凝结和被抑制的降水过程,更多的小云滴得以在更低的温度下冻结并释放潜热,进一步促进其垂直向的发展,随后在其下落过程中经过更丰富的云水区以及更长的碰冻路径,迅速增长为大雨滴甚至冰雹粒子,导致地表降水过程的显著加强。此外,不同气溶胶浓度下生成的云滴群的粒径分布差异也可能是导致所得NCFAD差异的原因之一。值得注意的是,不同气象条件能改变甚至翻转上述气溶胶效应。随后,基于对全球热带海洋地区长达10年(2003 2012)的卫星观测数据以及大气再分析资料的统计分析,第3章进一步探讨了气溶胶对深对流云降水系统的非线性影响过程,及气象条件对该过程的宏观调控作用。结果表明,随着气溶胶浓度的持续增加,深对流云降水系统呈现出急速加强后渐缓并最终趋于反向减弱的非线性响应过程。整体而言,这种反转式响应不随季节变化、地域差异、降水强度、以及气象条件的变化而消失,但其转折点所对应的气溶胶浓度值随着气象条件的优化(于深对流云发生发展强度而言,如更强的上升气流及更高的相对湿度)而增大。在排除了人为误差、气象协变、及湿沉降过程对结果的可能影响后,本文认为气溶胶微物理效应所导致的净云水含量增加与减少是决定气溶胶促进或抑制深对流云降水过程的关键要素;同时认为前人提出的气溶胶辐射效应所能导致的对流抑制效应在本章所得结果中并无显著影响。一方面,发展旺盛的深对流云能通过阻隔气溶胶层与太阳辐射的直接接触面积,从而限制气溶胶辐射效应;另一方面,海水的高比热容能减缓洋面降温速率,从而缓和气溶胶辐射效应。最后,为了更好地理解所得观测现象背后的物理过程,第4章利用TAU-CM和WRF模式分别对理想情况下简化的深对流云降水个例及自然条件下繁复的中尺度深对流云降水系统实例的发生发展过程进行了数值模拟分析。通过对初始气溶胶浓度条件的改变,从云降水系统生命史的角度,揭示了气溶胶影响深对流云降水系统的主要物理机制。其中,针对理想个例的数值模拟重现了观测数据所揭示的深对流云降水对气溶胶浓度的反转式响应,及其转折点对应的气溶胶浓度值对气象条件的依赖;并从高浓度气溶胶导致的更高效的凝结和蒸发效率竞争的角度出发,合理解释了所得现象。针对深对流云降水系统实例的数值模拟则进一步印证了上述物理过程。高浓度气溶胶条件在气溶胶受限(气象条件过剩)的云核区和气象条件受限(气溶胶过剩)的云缘区分别表现出更高效的凝结和蒸发速率,并对应着上升气流的加强和减弱。另外,出于对自然条件下气溶胶浓度分布的考虑,此实例模拟过程中所设置的污染状态并未达到上述反转式响应的抑制支,但随着气溶胶浓度的增加而趋缓的促进支与上述反转式响应相吻合。后续针对该中尺度深对流降水系统实例中单个对流云生命史的分析表明,单个对流云发生发展过程之间差异较大。污染条件下,仅暖性对流降水表现出系统性的较弱垂直发展及对流云上部更为强盛的负向浮力,混合性对流云降水则几乎没有表现出任何系统性的差异。综上所述,通过对长期观测数据的统计分析,结合数值模拟手段,本文深入全面地分析了气溶胶对不同类型云降水系统,尤其是与强降水过程密切相关的深对流云降水系统的可能影响及其主要物理机制。文中提出的云降水系统对气溶胶浓度增加的反转式响应及其对气象条件的依赖,较好的弥合并补充了现有气溶胶-云降水相互作用的研究内容。但本文在观测数据的分析过程中仍存在以下不足之处:(1)数据的预处理及统计方法无法完全剔除可能的数据反演误差及人为分析误差;(2)对有限气象条件的分析无法穷尽气象因素的可能影响;(3)现有的数据及分析方法限制了对气溶胶化学性质及其具体成核能力方面的讨论。此外,在数值模拟过程中,理想实验中高度简化的云降水系统及环境条件,深对流云降水系统实例研究中有限的微物理过程的数值表达,以及受限的空间和时间步长,也会导致所得结果与自然云雨过程之间的差异。因此,文中所得结果仅定性揭示了气溶胶对云降水系统的可能影响,而要实现对气溶胶效应定量化描述,仍需观测数据与数值模拟能力方面的长足进步。
【图文】：

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图 1.1. 2019 年 2 月 18 日，真彩色卫星云图。由搭载于 Terra 卫星上的中分辨率成像光谱仪（MODIS）观测所得（https://worldview.earthdata.nasa.gov/）值得注意的是，精确的云降水系统时空分布数据往往既取决于我们的观测手段，也取决于我们对云的定义。因此，一个普适的，确切的时空分布模态是不存在的。在此我们所能给出的仅是基于现有的观测手段及相应定义下的，云降水系统的基本时空分布模态。Warren 等人（1986；1988）通过地面观测数据，从陆地和海洋的空间角度，以及季节变化（冬季，十二月及次年一、二月；春季，三、四、五月；夏季，六、七、八月；秋季，九、十、十一月）和日变化的时间角度出发，对总云量以及层状云和积状云的整体分布情况进行了简要概括。Warren 等人（1986；1988）指出，空间分布模态上：全球陆地年平均的总云量约为 52.4%；而全球海洋年平均的总云量约为 64.8%，高于陆地的统计结果；其中 65°S附近的南极洋面总云量常年超过 90%。时间分布模态上：就陆地总云量的季节变化而言，冬季的印度西部地区总云量达到全球最小值（约 11%），而亚马逊以及刚果盆地等地区总云量达到全球最大值（约 80%），夏季的撒哈拉东部地区总云量达到全球最小值（仅 2%到 3%），而印度西部地区总云量达到全球最大值（约 80%）；就陆地总云

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第 1 章引言往集中于 1km 以下的区域（Li 等，2016）；而自然过程导致的气溶胶（如沙尘气溶胶以及烟尘气溶胶等）则可以在更高的高度层中长期停留（Li 等，2016）。Winker 等人（2007）通过对长达 6 年的 CALIOP 雷达夜间和日间的气溶胶消光廓线数据的统计分析，指出对流层内气溶胶的垂直分布具有明显的季节变化，其对应的气溶胶的源过程和传输机制均不相同。图 1.2 是 2003 到 2012 十年间，基于 NASA 项目 Modern Era RetrospectiveAnalysisfor Research andApplications (MERRA)平台发布的第二版数据（MERRA 2，Bosilovich等，，2015；Gelaro 等，2017）所绘制地各类气溶胶在 550nm 波段处的平均 AOD 全球分布图。
【学位授予单位】：中国气象科学研究院
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2019
【分类号】：P461

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