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    不同微物理方案對臺(tái)風(fēng)“利奇馬”雨帶模擬的影響分析

    2022-02-07 07:15:26李冠秀吳宛真黃偉束炯鄧琳
    熱帶氣象學(xué)報(bào) 2022年5期
    關(guān)鍵詞:雨帶利奇馬相態(tài)

    李冠秀 ,吳宛真, ,黃偉, ,束炯,鄧琳,

    (1. 華東師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,上海 200041; 2. 中國氣象局上海臺(tái)風(fēng)研究所,上海 200030;3. 中國氣象局臺(tái)風(fēng)數(shù)值預(yù)報(bào)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,上海 200030)

    1 引 言

    臺(tái)風(fēng)是產(chǎn)生暴雨的主要天氣系統(tǒng),經(jīng)常伴隨極端性降水,由于其危害嚴(yán)重、預(yù)報(bào)難度大,所以仍是當(dāng)下研究的熱點(diǎn)及難點(diǎn)問題之一[1]。隨著衛(wèi)星資料的廣泛應(yīng)用和中尺度模式的逐步發(fā)展,對臺(tái)風(fēng)的路徑、強(qiáng)度的預(yù)報(bào)水平也逐年提升[2]。中尺度模式中除了包含基本的動(dòng)力框架外,同時(shí)也包含了多種物理過程[3],其中微物理過程描述了云中水汽和各種水凝物間的轉(zhuǎn)換,即成云致雨的過程以及相應(yīng)的動(dòng)力、熱力效應(yīng)[4]。近年來國內(nèi)外學(xué)者從路徑強(qiáng)度、大尺度環(huán)境、內(nèi)部結(jié)構(gòu)等多個(gè)方面研究了微物理方案與臺(tái)風(fēng)發(fā)生、發(fā)展機(jī)制的相互作用,并取得了較多成果[5]。

    許多研究表明,模擬的臺(tái)風(fēng)路徑通常對云微物理方案不敏感,但模擬的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度對云微物理方案是非常敏感的[6-7]。如Wang 等[8]提出僅使用暖云參數(shù)化方案時(shí),模擬的臺(tái)風(fēng)具有最強(qiáng)的加深或增強(qiáng)作用;Willoughby 等[9]發(fā)現(xiàn)與不使用冰相微物理方案的模擬相比,使用冰相可模擬出更真實(shí)的下降氣流和更強(qiáng)的強(qiáng)度,且活躍的冰相過程與臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度相關(guān);Yang 等[10]通過研究不同云微物理方案對臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度模擬的差異,發(fā)現(xiàn)模擬的海平面最低氣壓與暖云方案中水凝物的轉(zhuǎn)化率相關(guān),暖云中云水、雨水的高轉(zhuǎn)化率可促使大雨滴在眼墻周圍快速下落形成較低氣壓。此外,微物理方案還直接決定了眼墻及外圍雨帶里水凝物的組成成份,通過水汽凝結(jié)、雨滴蒸發(fā)等相變過程帶來潛熱釋放,與環(huán)境場進(jìn)行熱量交換,從而改變渦旋內(nèi)部的熱力結(jié)構(gòu),進(jìn)一步影響臺(tái)風(fēng)的發(fā)生發(fā)展[11-12],如Chan等[13]使用了不同微物理參數(shù)化方案診斷由微物理過程引起的非絕熱加熱,發(fā)現(xiàn)非絕熱加熱的差異主要來源于不同微物理參數(shù)方案中雨、雪和霰的自我轉(zhuǎn)化、凍結(jié)和積聚,云水以及冰和雪的沉積;其他研究表明云微物理方案還影響著水凝物的垂直分布及外圍雨帶的水平分布,雨水和霰的混合比與臺(tái)風(fēng)眼壁區(qū)域的垂直速度分量和等效勢能溫度高度相關(guān)[14]。

    不同微物理參數(shù)化方案的選取意味著選擇了不同的水凝物計(jì)算方式,所有水凝物的含量及相互作用都影響著臺(tái)風(fēng)的結(jié)構(gòu)及發(fā)展,同時(shí)產(chǎn)生的潛熱釋放也會(huì)影響臺(tái)風(fēng)眼墻的垂直速度和降水速率,因此微物理方案之間的差異對臺(tái)風(fēng)內(nèi)部結(jié)構(gòu)及降水模擬有著直接影響。本文擬通過對比不同微物理參數(shù)化方案模擬臺(tái)風(fēng)“利奇馬”的結(jié)果,分析雨帶模擬產(chǎn)生明顯差異的原因,探究造成差異的微物理過程來源,通過微物理過程歸因不同微物理方案中水凝物的計(jì)算及表征方式,為后續(xù)微物理方案的改進(jìn)提供進(jìn)一步的參考依據(jù)。

    2 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

    本文選取臺(tái)風(fēng)個(gè)例為“利奇馬”,“利奇馬”是2019 年登陸我國的最強(qiáng)臺(tái)風(fēng),于2019 年8 月4 日09 時(shí)(除標(biāo)明外,均為世界時(shí))在西太平洋洋面上形成,并向西北方向移動(dòng),8 月7 日15 時(shí)加強(qiáng)為超強(qiáng)臺(tái)風(fēng),并繼續(xù)向西北方向移動(dòng),向浙江沿??拷?,并于8 月9 日17 時(shí)45 分在浙江省溫嶺市沿海登陸,登陸時(shí)中心附近最大風(fēng)力達(dá)16 級(jí)(52 m/s)[15]。

    本文模擬選取了華東區(qū)域中尺度模式系統(tǒng),該模式系統(tǒng)基于WRFv3.8.1 (Weather Research and Forecasting Model)建立[16],是華東區(qū)域氣象中心主要的數(shù)值預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)模式系統(tǒng)。模擬采用Lambert 地圖投影,水平格點(diǎn)792×852,水平格距3 km,時(shí)間步長15 s,垂直51 層,初始場使用GFS(Global Forecast System)全球模式分析場,大尺度強(qiáng)迫采用相應(yīng)的預(yù)報(bào)場。模式中心經(jīng)緯度為127.0 °E,26.0 °N,模擬區(qū)域如圖1 所示。預(yù)報(bào)時(shí)間為2019年8月8日00時(shí)—11日00時(shí)共72小時(shí),逐時(shí)輸出模式結(jié)果。本次實(shí)驗(yàn)除微物理方案外,其他物理方案都固定選取同樣配置,分別為RRTMG 長波輻射方案[17]、Dudhia 短波輻射方案[18]、YSU 邊界層方案[19],陸面過程選擇Noah 方案[20],無積云對流參數(shù)化方案,以CMAQ 模式[21]輸出的2019 年8 月8 日00 時(shí)的氣溶膠分布場作為氣溶膠初始場。

    圖1 模擬區(qū)域

    微物理方案分別選取Thompson 方案及CLR方案(Chen, Lamb and Reisner scheme)[22-23],Thompson 方案是一種不完全的雙參方案,可預(yù)報(bào)云水、雨水、雪、冰和霰5 類水凝物的質(zhì)量混合比,相較于傳統(tǒng)的單參數(shù)方案增加雨水和云冰的數(shù)濃度,假設(shè)了雪粒子為非球面,且密度隨直徑變化而變化[24-25]。CLR方案則是完全雙參數(shù)方案,可同時(shí)預(yù)報(bào)云水、雨水、雪、冰和霰5類水凝物的質(zhì)量混合比(qc、qr、qi、qs、qg)和數(shù)濃度(nc、nr、ni、ns、ng),兩個(gè)微物理方案的水凝物預(yù)報(bào)量如表1 所示。Thompson是應(yīng)用廣泛的微物理方案,其最新版本中包含了氣溶膠對云水核化的影響,研究顯示該版本對臺(tái)風(fēng)降水模擬得更好;CLR 方案由一系列體積液態(tài)水的質(zhì)量和數(shù)濃度的經(jīng)驗(yàn)公式組成,則有更完善的云水核化過程,提供了診斷方程來計(jì)算下落速度,使得較大的液滴產(chǎn)生更大的下落速度,因此凝結(jié)物的有效半徑分別對降水過程、輻射加熱或冷卻至關(guān)重要。

    表1 微物理方案的水凝物預(yù)報(bào)變量

    3 結(jié) 果

    3.1 路徑與強(qiáng)度

    由圖2 可看出,在模擬初期,當(dāng)臺(tái)風(fēng)還位于寬廣的洋面上,除了細(xì)微的速度差異,兩個(gè)試驗(yàn)的路徑模擬結(jié)果幾乎一致;而在臺(tái)風(fēng)登陸前后Thompson 方案模擬的路徑相較于CLR 方案向右偏移。結(jié)果顯示,CLR 方案對臺(tái)風(fēng)“利奇馬”的模擬結(jié)果與觀測更相符,與BABJ (國家氣象中心的實(shí)時(shí)報(bào)文資料)觀測路徑保持相對一致,速度稍滯后于實(shí)況,Thompson 方案在登陸后與BABJ 實(shí)況路徑出現(xiàn)差異,且移動(dòng)速度滯后于BABJ路徑。

    圖3 表明,兩個(gè)試驗(yàn)雖較好地模擬出了臺(tái)風(fēng)“利奇馬”強(qiáng)度的變化,當(dāng)臺(tái)風(fēng)位于寬廣的洋面上時(shí),Thompson 方案在模擬初始階段(0—12 h 期間)表現(xiàn)出了更強(qiáng)的強(qiáng)度,其余時(shí)段兩個(gè)試驗(yàn)的模擬強(qiáng)度基本上維持著一致的變化,均弱于實(shí)際的臺(tái)風(fēng)的強(qiáng)度;而在臺(tái)風(fēng)登陸前后,兩個(gè)試驗(yàn)的強(qiáng)度開始出現(xiàn)差異,從中心最大風(fēng)速和最低氣壓來看,Thompson 方案模擬的臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度強(qiáng)于CLR 方案,但CLR 方案的強(qiáng)度在臺(tái)風(fēng)登陸后與觀測更接近。綜合來看,兩組試驗(yàn)?zāi)M的強(qiáng)度差異較小,海平面最低氣壓與中心最大風(fēng)速均顯示出CLR 方案對“利奇馬”的強(qiáng)度預(yù)報(bào)表現(xiàn)較好。

    圖2 BABJ實(shí)況(黑色)與Thompson方案(藍(lán)色)、CLR方案(紅色)模擬的移動(dòng)路徑(逐小時(shí))對比(實(shí)心點(diǎn)間隔24小時(shí))

    圖3 BABJ實(shí)況(黑色)與Thompson方案(藍(lán)色)、CLR方案(紅色)模擬的最低中心氣壓(虛線)及10 m風(fēng)速(實(shí)線)對比

    3.2 降水分布

    Global Precipitation Measurement IMERG(GPM) 作 為 繼 Tropical Rainfall Measuring Mission 3B42 (TRMM)之后新一代的全球衛(wèi)星降水產(chǎn)品,被證實(shí)其精度較好且優(yōu)于TRMM[26],因而本文使用了GPM 衛(wèi)星與地面觀測融合降水產(chǎn)品作為觀測實(shí)況。模擬初期(圖4a~4c)兩個(gè)方案的降水形態(tài)比較相似,且與GPM 衛(wèi)星觀測資料的降水形態(tài)比較一致;在臺(tái)風(fēng)接近陸地登陸前(圖4d~4f),雖然兩個(gè)方案在眼墻的位置降水結(jié)構(gòu)相似,但Thompson 方案在距離臺(tái)風(fēng)中心更近的位置形成較強(qiáng)的螺旋雨帶,而CLR 方案模擬的螺旋雨帶較弱,且距離臺(tái)風(fēng)中心較遠(yuǎn),GPM 衛(wèi)星觀測資料結(jié)果顯示CLR 方案的模擬結(jié)果更準(zhǔn)確;圖4g~4i 顯示,在臺(tái)風(fēng)登陸后,由于兩個(gè)方案模擬臺(tái)風(fēng)移向及移動(dòng)速度的差異造成臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)破壞的情況不同,因此在陸地上的降水結(jié)構(gòu)也產(chǎn)生了明顯差異,其中CLR 方案模擬的降水形態(tài)與觀測資料更接近。

    3.3 云微物理過程特征

    Thompson 與CLR 方案模擬結(jié)果與觀測對比表明,模式基本模擬出了臺(tái)風(fēng)的路徑、強(qiáng)度和降水分布。在模擬前36 小時(shí),兩個(gè)方案模擬的路徑和強(qiáng)度差異并不明顯,且兩個(gè)方案在眼墻位置形成了相似的降水結(jié)構(gòu),但外圍雨帶降水卻出現(xiàn)了明顯差異。Thompson 方案在距離臺(tái)風(fēng)中心100 km左右形成較強(qiáng)的螺旋雨帶,而CLR 方案在距離臺(tái)風(fēng)中心150 km 左右的位置形成了較弱的螺旋雨帶。登陸后兩個(gè)方案的臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)破碎情況有明顯差異,由此又進(jìn)一步影響了降水結(jié)構(gòu)的分布。圖5顯示兩個(gè)方案的主要降水區(qū)域集中分布在50 km半徑附近的區(qū)域,其中Thompson 方案的最大值約為40 mm/h,出現(xiàn)在模擬開始的前6 h,意味著Thompson 方案在模擬初始時(shí)刻形成了更強(qiáng)的降水。自8 月9 日00 時(shí)開始,Thompson 方案在100 km 半徑附近逐步出現(xiàn)降水的大值區(qū),為16~26 mm/h,對應(yīng)臺(tái)風(fēng)外圍的降水雨帶;至9 日12 時(shí),兩個(gè)方案出現(xiàn)明顯降水分布差異,Thompson 方案在100 km處出現(xiàn)明顯的降水中心,CLR在150 km附近出現(xiàn)16~20 mm 的降水區(qū)域,分別對應(yīng)了距臺(tái)風(fēng)中心不同距離的外圍雨帶。由此看出,當(dāng)臺(tái)風(fēng)位于寬廣洋面上時(shí),即兩個(gè)方案模擬的路徑、強(qiáng)度較一致時(shí),降水分布產(chǎn)生明顯差異,主要差異表現(xiàn)在8 月9 日12 時(shí)前后出現(xiàn)了距臺(tái)風(fēng)中心不同距離的外圍雨帶分布。

    圖4 GPM衛(wèi)星與地面觀測融合1 h降水產(chǎn)品(a、d、g)與Thompson方案(b、e、h)、CLR方案(c、f、i)模擬的1 h降水結(jié)果對比 a~c、d~f、g~i分別為北京時(shí)間2019 年8月8日18—19時(shí)、9日14—15時(shí)、10日05—06時(shí)的1 h降水模擬結(jié)果;e、f中紅圈代表外圍雨帶位置。單位:mm。

    圖5 Thompson(a)、CLR(b)方案小時(shí)降水量的徑向平均隨時(shí)間變化

    兩組試驗(yàn)中雨帶上的明顯差異可能與兩個(gè)微物理過程對水凝物模擬差異有關(guān),圖6 結(jié)果顯示,自8 月9 日00 時(shí)開始,Thompson 方案中距臺(tái)風(fēng)中心100 km 半徑處冰相態(tài)的水凝物逐步出現(xiàn)7~9 kg/m2的大值區(qū),CLR 方案距臺(tái)風(fēng)中心150 km 半徑處出現(xiàn)3~4 kg/m2的大值區(qū)。由于眼墻的形成主要是受到大尺度的動(dòng)力驅(qū)動(dòng),雨帶的差異則與微物理參數(shù)化方案產(chǎn)生的水凝物以及沉降過程密切相關(guān),兩組試驗(yàn)中雨帶出現(xiàn)的大值區(qū)分別與冰相態(tài)的水凝物出現(xiàn)的大值區(qū)相對應(yīng)。代表了臺(tái)風(fēng)外圍雨帶主要來源于冰相態(tài)粒子下落過程中融化等相變過程,兩組試驗(yàn)?zāi)M形成的不同冰相態(tài)粒子的含量及分布直接決定了臺(tái)風(fēng)外圍雨帶的形態(tài)分布,因而雨帶差異依賴于兩組試驗(yàn)微物理過程中模擬的冰相態(tài)粒子含量及下落速度。

    圖6 8月8日00時(shí)—11日00時(shí)Thompson和CLR方案冰相態(tài)水凝物(冰、雪、霰)(a、b)、液態(tài)水凝物(云水、雨水)(c、d)的徑向平均隨時(shí)間變化

    進(jìn)一步定義各時(shí)刻距離臺(tái)風(fēng)中心最低氣壓所在位置小于等于190 km 范圍的格點(diǎn)作為臺(tái)風(fēng)主體,進(jìn)行區(qū)域面平均,計(jì)算了8 月8 日00 時(shí)—11 日00時(shí)臺(tái)風(fēng)主體內(nèi)云中水凝物垂直積分量隨時(shí)間的演變(圖7)。

    圖7 臺(tái)風(fēng)主體(距臺(tái)風(fēng)中心190 km半徑內(nèi))冰相態(tài)(a)、液態(tài)(b)

    水凝物的區(qū)域平均隨時(shí)間變化,其中冰相態(tài)水凝物:冰(QICE)、雪(QSNOW)、霰(QGRAUP),液態(tài)水凝物:云水(QCLOUD)、雨水(QRAIN)。

    液態(tài)及固態(tài)水凝物隨時(shí)間的變化反映了兩組試驗(yàn)在模擬臺(tái)風(fēng)的組成和結(jié)構(gòu)上的差異,同時(shí)也暗示了臺(tái)風(fēng)模擬內(nèi)部暖云和冷云過程的差異。兩組試驗(yàn)在模擬期間產(chǎn)生的液態(tài)水總量相近,主要差別在于CLR方案在模擬過程中產(chǎn)生了更多的云水,造成該差異可能有三種不同原因:一是云滴成長為雨滴過程效率的差異;二是CLR 方案產(chǎn)生的雨滴平均粒徑小、沉降慢,導(dǎo)致大氣中的液態(tài)水多,降水率卻低;三是若液態(tài)水持續(xù)上升至溫度零下的環(huán)境后,可能自發(fā)凝固或是透過與冰的碰撞凝固成冰,當(dāng)整體的凝固效率不佳時(shí),會(huì)有一部分水凝物保持在過冷水的狀態(tài)不會(huì)凝固,因此造成云水較多。兩組試驗(yàn)在模擬期間冰相態(tài)粒子的差異表現(xiàn)在Thompson 方案產(chǎn)生了更多冰相態(tài)粒子,尤其是相比于CLR方案產(chǎn)生了更多含量的雪。該特征也是兩個(gè)方案在冰相態(tài)粒子模擬中產(chǎn)生的最大差異,盡管兩組試驗(yàn)在雪含量的模擬上呈現(xiàn)了較一致的變化趨勢,雪的含量約為霰的10 倍多。自8 月9 日15 時(shí)前后開始(登陸前)云冰與雪的垂直積分量有明顯的下降趨勢,考慮可能因?yàn)榕_(tái)風(fēng)接近陸地,底層結(jié)構(gòu)更快受到破壞,相對位于低層的雪、霰的含量有更明顯的下降,其中Thompson方案的雪、霰相比與CLR方案下降趨勢更加平緩,云冰的垂直積分量波動(dòng)略降,這與登陸后兩個(gè)方案的強(qiáng)度變化也較一致,尤其是霰的垂直積分量與臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度有很好的相關(guān)性,與中心最大風(fēng)速的變化趨勢一致。Thompson 方案登陸后路徑偏右,更加接近洋面,可吸收和獲取更多的水汽供應(yīng)以維持臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度,而CLR 方案以更快的移速向內(nèi)陸移動(dòng),水汽供應(yīng)切斷導(dǎo)致強(qiáng)度減弱得更加迅速,因而影響了與對流活動(dòng)關(guān)系密切的冰態(tài)水凝物的形成。

    從水凝物在垂直方向的分布變化來看(圖8),較CLR 方案而言,Thompson方案在融化層以上存在更豐富的過冷水滴,由于過冷水滴與高層的冰晶可通過凍結(jié)進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為雪,因此為雪凇附增長提供了良好環(huán)境。兩個(gè)方案的固態(tài)水凝物均以雪為主,霰較少,高層的雪和霰隨著反氣旋輻散向外流出,掉落到低層之后會(huì)成為觸發(fā)雨帶生成的重要機(jī)制,如果固態(tài)水的沉降速度慢,將有機(jī)會(huì)被送到更遠(yuǎn)的地方。Thompson 方案中雪含量的大值區(qū)集中10 km 高度上,明顯高于CLR 方案,CLR方案中霰的含量在5 km 左右達(dá)到最大值。由于雪、霰在暖區(qū)的融化以及云水、雨水的碰并也是降水的主要來源,霰轉(zhuǎn)化率的大值區(qū)常對應(yīng)著雨水轉(zhuǎn)化率的大值區(qū),說明霰粒子溶化形成水滴是臺(tái)風(fēng)暴雨的主要形成機(jī)制,因而霰過程的強(qiáng)弱與臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度的變化趨勢一致[27],解釋了模擬的水凝物中霰的垂直積分量與臺(tái)風(fēng)強(qiáng)度有很好的相關(guān)性,與中心最大風(fēng)速的變化趨勢一致。

    圖8 8月9日08時(shí)水凝物質(zhì)量混合比的徑向平均隨高度變化

    圖9 展示了8 月9 日06 時(shí)兩個(gè)方案模擬對流系統(tǒng)的發(fā)展?fàn)顟B(tài),Thompson 方案在距臺(tái)風(fēng)中心100 km 處形成了一明顯的上升氣流,該上升氣流的位置與潛熱釋放的大值區(qū)相對應(yīng)。微物理過程中的潛熱釋放來自于水凝物的相態(tài)變化,例如臺(tái)風(fēng)眼墻區(qū)上升運(yùn)動(dòng)伴隨的加熱來源于水汽轉(zhuǎn)變?yōu)橐簯B(tài)水和固態(tài)水的過程,因而Thompson 方案在100 km處上升支的形成主要是來源于冰相態(tài)粒子(雪)相態(tài)的變化,冰相態(tài)粒子的融化貢獻(xiàn)了潛熱釋放,對應(yīng)了Thompson 方案在距臺(tái)風(fēng)中心100 km處形成了外圍雨帶。

    圖9 垂直速度(m/s)的徑向平均隨高度變化(a,b)、潛熱釋放(K/s)的徑向平均隨高度變化(c,d)

    在整個(gè)模擬過程,兩個(gè)方案中雪粒子含量為霰的10 倍左右,且Thompson 方案中雪粒子的含量明顯高于CLR 方案,因此主要關(guān)注雪粒子的下落速度與直徑的關(guān)系。一方面雪粒子掉落溶化形成水滴是臺(tái)風(fēng)暴雨的來源,另一方面雪粒子的沉降速度與直徑又直接影響了其由臺(tái)風(fēng)中心向外輻散的速度,從而決定外圍雨帶形成的位置離臺(tái)風(fēng)中心的距離。圖9 對比兩個(gè)方案雪粒子的下落速度與直徑的關(guān)系,可看出CLR 方案中的雪粒子直徑相較于Thompson 方案較大,固態(tài)粒子的沉降速度也更慢,在高層反氣旋向外輻散的過程中,冰態(tài)粒子將更有機(jī)會(huì)被送到更遠(yuǎn)的地方,通過融化形成降雨,因而CLR 方案生成的外圍雨帶離中心更遠(yuǎn)。綜合以上雨帶及冰水物質(zhì)隨時(shí)間分布的變化,認(rèn)為Thompson及CLR方案雨帶的差異是由于兩個(gè)方案中冰相態(tài)粒子下落速度的差異,下落速度更小的冰相態(tài)粒子更有可能被高層反氣旋向外輻散至更遠(yuǎn)的區(qū)域。粒子直徑大小也會(huì)影響冰相態(tài)水凝物的水平移動(dòng)速度,使其被拋至距臺(tái)風(fēng)中心不同的距離處。例如小雨滴受到環(huán)境風(fēng)切變影響下,通常與環(huán)境風(fēng)速保持一致,而相同的風(fēng)切下,粒子尺度越大,水平移動(dòng)速度更大,偏離環(huán)境風(fēng)速越大[28]。因此大雨滴容易被送到距離臺(tái)風(fēng)中心更遠(yuǎn)的距離處,影響臺(tái)風(fēng)該處中高層的大氣穩(wěn)定度,產(chǎn)生不穩(wěn)定能量并釋放潛熱,最后冰相粒子下落中一部分融化形成降水,形成距臺(tái)風(fēng)中心不同距離處的外圍雨帶,與Thompson、CLR 方案中液態(tài)水凝物100 km、150 km 處的大值區(qū)相對應(yīng),此外又進(jìn)一步激發(fā)對流的發(fā)展,造成該處垂直上升運(yùn)動(dòng)的增強(qiáng)。

    圖10 8月9日08時(shí)雪粒子下落速度隨直徑變化情況

    4 總結(jié)與展望

    本文選取了Thompson 和CLR 微物理參數(shù)化方案,使用華東中尺度模式系統(tǒng)模擬了臺(tái)風(fēng)“利奇馬”,對比分析了兩個(gè)方案的差異。

    (1) 相比于Thompson 方案,CLR 方案模擬臺(tái)風(fēng)“利奇馬”的路徑、強(qiáng)度在登陸后明顯更接近觀測。

    (2) 由于臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)和移速模擬的差異,兩個(gè)方案模擬的“利奇馬”在登陸后結(jié)構(gòu)破碎產(chǎn)生差異,結(jié)果表明CLR 方案在登陸后路徑、強(qiáng)度及降水形態(tài)更接近實(shí)況。

    (3) 比較兩個(gè)方案模擬的臺(tái)風(fēng)中心最低氣壓、眼墻及強(qiáng)度在登陸前幾乎一致,但外圍雨帶卻有著明顯差異,Thompson 方案在距離臺(tái)風(fēng)中心100 km 左右形成較強(qiáng)的螺旋雨帶,而CLR 方案在距離臺(tái)風(fēng)中心150 km 左右的位置形成了較弱的螺旋雨帶,即CLR 方案產(chǎn)生了距離臺(tái)風(fēng)中心更遠(yuǎn)的外圍雨帶。

    (4) 兩個(gè)方案雨帶模擬的差異與云微物理過程相關(guān),Thompson 方案的固態(tài)水以雪、霰為主,高層的雪和霰隨著反氣旋輻散向外流出,掉落到低層之后會(huì)成為觸發(fā)雨帶生成的重要機(jī)制,且Thompson 方案的雪粒子下落速度相對更小、直徑更大,更有機(jī)會(huì)被送到離臺(tái)風(fēng)中心更遠(yuǎn)的位置,冰相粒子下落中一部分融化形成降水,最終形成距臺(tái)風(fēng)中心不同距離處的外圍雨帶,因此解釋了CLR方案模擬的雨帶生成的位置離中心更遠(yuǎn)。

    微物理參數(shù)化方案蘊(yùn)含了不同微物理過程的表征方式,本文研究結(jié)果表明,微物理過程不僅直接描述了臺(tái)風(fēng)降水的量級(jí)與速率,且模擬的外圍雨帶結(jié)構(gòu)特征也與水凝物的含量變化、直徑大小及下落速度的設(shè)定息息相關(guān)。對比不同微物理參數(shù)化方案產(chǎn)生的雨帶模擬差異,有助于了解微物理過程對于臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)模擬上更深層次的影響,為進(jìn)一步完善數(shù)值模式的微物理參數(shù)化方案提供了參考。

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