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兰州地区一次强雷暴过程的电荷结构特征及其形成机制的模拟研究

发布时间:2020-08-15 13:07
【摘要】:内陆高原的兰州地区受特殊的地形和热力等因素影响,该地区的夏季雷暴活动通常具有一定的特殊性。为了提高对该地区雷暴电活动特征的整体认识,本文利用耦合了非感应起电、感应起电以及放电参数化方案的WRF(Weather Research and Forecasting)模式模拟了一次发生于内陆高原兰州地区伴有降雹的强雷暴过程。通过研究雷暴电荷结构的演变特征,发现成熟阶段雷暴云底部存在范围深厚的正电荷区,并基于动力和微物理等方面分析了该底部特殊正电荷区的形成机制。得到以下结论:(1)模拟结果与观测事实具有较好的一致性。此次雷暴过程水平尺度较小,整个生命史较短,移动速度较快,是内陆高原地区较为典型的一次夏季强雷暴过程。整个雷暴过程中发生的地闪频次都较低,并且降雹前的地闪频次都存在跃增现象。跃增主要与雷暴云内霰/雹粒子以及冰晶粒子含量在降雹前短时间内的迅速增多有关。(2)对流单体在不同发展阶段对应的电荷结构特征不尽相同。雷暴初始阶段为偶极性电荷结构,各电荷区强度以及高度均相对较低。雷暴成熟阶段演变为略微倾斜的三极性电荷结构,上部和中部电荷区发展深厚,电荷密度增大。底部出现范围深厚且持续时间较长的正电荷区,电荷密度与中部负电荷区强度相当。此外,底部正电荷区周围还存在强度及范围均较小的水平延展负电荷区。雷暴云消散阶段电荷结构逐渐转变为偶极性,底部正电荷区的特征不明显,范围弥散。(3)特殊的层结特征对云内的微物理过程产生影响,从而影响电荷结构特征。虽然此次雷暴过程地面温度及环境湿度相对较低,但云底高度较高,暖云层厚度较薄,雷暴的不稳定能量相对较大。特殊的层结特征导致云内反而具有较强的上升气流,云内的额液态水含量较大,霰/雹等大粒子在云内停留时间更长,导致云底积聚范围深厚的霰粒子,有效促进了云内起电过程,对雷暴的电荷结构产生影响。(4)云底分布含量较大的霰粒子是形成范围深厚底部正电荷区的前提。在雷暴云内液水含量和温度适中的条件下,云底范围深厚的霰粒子与冰/雪晶发生非感应碰撞携带的正电荷,对底部正电荷区的形成起主要作用。雹粒子与冰/雪晶之间非感应碰撞携带的正电荷以及雨滴粒子转化的正电荷对底部正电荷区形成具有一定促进作用。此外,云内霰粒子与云滴之间的感应碰撞起电也对底部正电荷区的形成具有一定的贡献。
【学位授予单位】:南京信息工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:P446
【图文】:

棕色,天气系统,槽线,分析图


第三章 个例分析及模式设置例天气背景分析017 年 6 月 20 日晚上 19 点至 23 点的时段内(北京时间,下同),我国内陆(103.84°E,36.07°N,平均海拔约 1500~2200m)发生了一次较强的雷暴西向东出现了闪电、阵风、短时强降水、冰雹等强对流天气。据统计自 1,兰州市境内的安宁区、城关区、西站等多地陆续发生地面降雹,冰雹的 cm,降雹前后持续时间长达 30 min。本次过程的天气配置见图 3.1。从图此次天气过程中,兰州地区位于 500 hpa 的低压槽前,处于低压系统的控hpa)具有风切变的配合,形成了上干下湿的不稳定大气层结。切边线附近形成一定范围内较为剧烈的抬升运动,有利于冰雹、闪电等强对流天气的、中低层的切变及有利的水汽条件为这次雷暴过程提供了有利的天气系统

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第三章 个例分析及模式结果冰相粒子的增长。此外,暖云层的厚度(即 0℃层与云底之间的厚m 左右。中层(即 500~340 hPa)的相对湿度约为 58%,而高层(对湿度仅为 28%,具有明显的“上干下湿”层结配置,有利于不有效位能量(CAPE:ConvectiveAvailablePotentialEnergy)较大,达抑制能量(CIN:ConvectiveInhibition)为 100J·kg-1,表明此阶度较大,有利于强对流天气发生的趋势。水平风向和风速具有较度由西南向西北方向发生顺转,风速随高度明显增加,这样的环雷暴的发展。知,此次雷暴过程云内的相对湿度较低,云底的高度较高,暖云特征和俞小鼎等[76]及和苏涛等[77]研究的多次南方低海拔地区夏季郭凤霞等[49]研究的几次典型高原雷暴过程的层结参数值比较一致在兰州地区的天气过程是内陆高原地区比较具有代表性的一次雷

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图 3.3 模拟域设置及地形高度分布图,黑点代表兰州表 3.2 2017 年 6 月 20 日兰州雷暴过程模式设置参数 第一重网格 d01 第二重网格 d02范围(x, y) 151 151 386 456水平分辨率(km) 4 0.8积分步长(s) 20 4微物理方案 NSSL 2-mom NSSL 2-mom积云方案 无 无长波辐射方案 RRTM RRTM短波辐射方案 Dudhia Dudhia边界层方案 YSU YSU陆面方案 Noah Noah

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本文编号:2794157

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