冰云冰水含量和有效粒径分布变化的研究论文_辛悦

辛悦

兰州大学半干旱气候变化教育部重点实验室 甘肃兰州 730000

摘要:冰云是全球分布范围最广的云类型之一,他们由多种不同的冰晶粒子组成,形成了丰富的宏观和微观物理性质,对全球能量循环起到了重要作用。详细分析云内物理量的分布特征,对了解云在气候系统中作用有重要意义。兰州大学半干旱气候与环境监测站(SACOL)分别于2013年和2007年引进了Ka-Band Zenith Radar(KAZR)云雷达和Micropulse Lidar (MPL)激光雷达,在西北干旱区进行云的长期连续观测。本文利用云雷达和激光雷达资料,在云检测和冰云识别的基础上,实现了三套云微物理量的反演算法,并根据反演结果对2013年8月至2014年7月SACOL站上空云微观特性进行统计,初步分析了云中冰水含量和有效粒径的分布变化,分析了其年变化特征和日变化特征。结果发现:冰水含量和有效粒径在暖季的平均值要高于冷季,最大值均出现在9月,最小值出现在12月,在过渡季节时,冰水含量和有效粒径的变化率加快。在日出之后,随着地表温度的升高,冰水含量和有效粒径在白天出现三个峰值,在夜间又逐渐减小并保持稳定。云内冰水含量和有效粒径的大值区,主要出现在云的中下部,与各个高度云的发生频率密切相关。

关键词:云微物理特性,云冰水含量,云滴粒子有效粒径

云的宏观物理特性(例如云高,云厚,云量等)和微观物理特性(例如云液态水含量、云粒子数密度、粒子直径等)的改变,都会影响云的特性,从而对辐射产生巨大的影响[1-3]。研究表明,云滴的有效半径的微小变化,可以造成云反照率的巨大变化,例如Slingo 指出云滴有效半径变化2μm对辐射收支所造成的影响,与CO2加倍造成的影响几乎相同[4];云的相态、位置分布、粒子大小、光学厚度、垂直重叠、日变化等特征决定了云对长短波辐射不同的影响[5-6]。例如,位置较高而光学厚度较小的冰云,能够透射太阳短波辐射,而对地-气长波辐射有显著的阻挡作用,并以自身较低温度向外辐射较小的长波能量,从而产生温室效应;低层光学厚度较大的水云则对太阳短波辐射有更明显的反照率冷却效应。云反馈也被认为是气候变化不确定因素中的重要因子,因此,开展云宏、微观物理特性的分析研究,对改进模式中云的参数化过程,深入了解云在气候变化中的反馈作用有着非常重要的意义。

目前云的观测主要是通过地基、飞机和卫星遥感探测。卫星观测可以获得云在全球尺度上的分布特征和物理特性,但是其时空分辨率较低,不能穿透厚云的表层探测其垂直、水平尺度以及内部结构,不能准确反映时刻变化的云参数信息,其产品精度和可靠性需要地基观测的验证[7]。飞机穿云试验虽然可以获得云内详细的观测资料,但因其成本昂贵,目前无法开展普遍的长期的持续性的观测试验,所获得的观测数据也十分有限。相比之下,地基观测具有较高的时空分辨率和反演精度,因此可以对一地区进行长时间连续观测。利用地基主动探测仪器探测云的微物理特性,其基本原理为:毫米波云雷达和激光雷达可以穿透云层,探测云的垂直结构,并且,他们的资料可以相互补充,探测到完整的云体信息。云雷达发射的波长属于毫米波段,具有很强的穿透性,可以穿过低层水云观测到高层卷云,探测到多层云的垂直结构,但是会遗漏部分的薄卷云,而激光雷达因其对大粒子不敏感的特性,可以探测到精准的云底高度,探测到薄卷云,但是当通过一些光学厚度大于2-3的过冷水云层或混合相态的云时,后向信号会被衰减,无法得到高层云或厚云信息。综合以上因素,利用两种仪器相互补充,得到云的宏观垂直结构及云相态信息,进而反演云微物理性质,是了解不同类型云的降水潜力、内部动力特征和辐射特性的重要手段[8-9]。

近年来,利用地基仪器观测云的物理特性,研究云的气候效应,是一个前沿课题,并已经取得了一定的研究进展。刘玉芝[10]等系统回顾了东亚半干旱区空中水资源的主要研究进展,包括大气水汽、云的分布特征、空中水资源的降水转化率及其影响因子等。李海飞[11]等利用地基云雷达资料,对淮南地区冬季云宏观特性做出统计。朱泽恩[12]等利用新的信号识别算法,对西北干旱区SACOL站上空云的宏观特性进行了统计,并与卫星数据进行对比。Zhao et al. [13] 利用毫米波云雷达在青藏高原一个月的加密观测资料,对青藏高原上空云的微物理特性进行分析,发现了云体厚度与云滴粒子有效粒径的相关关系。本文利用兰州大学半干旱气候与环境监测站的云雷达及激光雷达数据,采用目前国际上广泛采用的云微物理反演算法[14],对2013年8月至2014年7月的数据进行了反演,得到了云内冰水含量和有效粒径这两个微物理量,并对其年变化特征和日变化特征进行了统计分析。

图1 冰水含量(a)和有效粒径(b)的年变化特征

图一为云内冰水含量和云滴粒子有效粒径的逐月分布图。总体上看,冰水含量和有效粒径在暖季的平均值要高于冷季,最大值均出现在9月,最小值出现在12月,在过渡季节时,冰水含量和有效粒径的变化率加快。冰水含量在9月达到最高值为0.0393g/m3,在12月达到最低值为0.01 g/m3,其在暖季的平均值为0.0265 g/m3远高于在冷季的平均值0.016 g/m3。有效粒径在9月达到最高值为46.49μm,在12月达到最低值为32.54μm,在暖季的平均值为42.26μm,冷季平均值为35.82μm。在9月至10月由冷转暖时,冰水含量和有效粒径迅速降低,3月至4月由暖转冷时则快速增高,在季节变化的过渡时期,原本稳定的天气形势遭到破坏,冷暖两季成云的天气形势也不同,对流层顶高度在暖季升高,地面释放的潜热增多,容易形成发展深厚的对流云,而在冷季冰云的产生主要是与大尺度环境场变化,冷锋过境时形成,其持续时间更长,发生频率更高,所以造成了在暖季云内平均的冰水含量和有效粒径高于冷季的情况,而在过渡季节其天气形势正在发生变化,所以物理量的变化率加快。

图2 冰水含量(a)和有效粒径(b)随高度的变化趋势

图二为云内冰水含量和云滴粒子有效粒径随高度分布图。总体上看,冰水含量和有效粒径整体随高度变化,存在2个峰值,分别位于低空的2km及5km左右,最大值出现在5km高度附近。针对每一次冰云事件,云内冰水含量和有效粒径的大值区,主要集中在云的中下部,这里的粒子通过不断的和水汽相互碰并,达到了一定的粒径大小,使得其自身的重力与环境的浮力相平衡,达到稳定的状态。全年云体高度的发生最大频率也存在2个峰值,分别是地面1.5-2.5km左右的对流云区和4-9km的层云区,在云发生频率最大区也分别对应冰水含量和有效粒径的最大值。在低空1.8km处,冰水含量达到第二峰值0.0257 g/m3,有效粒径达到30.07μm;在4.73km处,冰水含量达到最大值0.0515 g/m3,在4.38km处,有效粒径达到最大值48.81μm。

图3 冰水含量(a)和有效粒径(b)的日变化特征

图三为云内冰水含量和云滴粒子有效粒径的逐小时分布图。从图中可以看出,冰水含量和有效粒径都存在一定的日变化特征,冰水含量和有效粒径在夜间较小,日出后,随着地表温度的变化,冰水含量和有效粒径逐渐改变,分别呈现出三个峰值。在当地凌晨时段,冰水含量和有效粒径普遍偏小,当地日出时分,冰水含量和有效粒径逐渐增大,达到其第一个峰值,分别为0.0135 g/m3和28.83μm。日出后,受太阳辐射逐渐增强,冰水含量和有效粒径又逐步减小,于正午左右降至最低,冰水含量达到0.008 g/m3,有效粒径减小至24.81μm。午后,当地时13-14时左右,地表增温达到最高,向上发射的长波辐射也增多,有利于云的形成,故冰水含量和有效粒径又急剧增加,达到第二个峰值,分别为0.0112 g/m3和29.34μm。之后随着地表气温的下降,地表释放的潜热和感热的减少,冰水含量和有效粒径又逐渐减小。日落后,边界层高度逐渐降低,形成逆温层,高空的云受地面影响减少,冰水含量和有效粒径达到第三个峰值,分别为0.0175 g/m3和31.02μm。而随着夜间温度逐渐降低,冰水含量和有效粒径在凌晨逐渐减小,并保持稳定,日出后,受到加热作用,破坏了层结的稳定性,利于对流产生,冰水含量和有效粒径又逐渐增大。

综上所述,对冰云的微观物理特性做出统计分析,主要得到以下结论:冰水含量和有效粒径在暖季的平均值要高于冷季,最大值均出现在9月,最小值出现在12月,在过渡季节时,冰水含量和有效粒径的变化率加快;在日出之后,随着地表温度的升高,冰水含量和有效粒径在白天出现三个峰值,在夜间又逐渐减小并保持稳定;云内冰水含量和有效粒径的大值区,主要出现在云的中下部,与各个高度云的发生频率密切相关。

参考文献

[1]赵柏林, 彭欣荣. 卫星遥感东亚地区云辐射与气候[J]. 北京大学学报:自然科学版, 1994(3):361-374.

[2]丁守国, 石广玉, 赵春生. 利用ISCCP D2资料分析近20年全球不同云类云量的变化及其对气候可能的影响[J]. 科学通报, 2004, 49(11):1105-1111.

[3] 刘奇, 傅云飞, 冯沙. 基于ISCCP 观测的云量全球分布及其在NCEP再分析场中的指示[J]. 气象学报, 2010, 68: 689–704

[4] Slingo, A. Sensitivity of the Earth’s radiation budget to changes in low clouds[J]. Nature, 1990, 343(6253):49-51.

[5] Li J, Huang J, Stamnes K, et al. A global survey of cloud overlap based on CALIPSO and CloudSat measurements[J]. Atmospheric Chemistry and Physics, 2015, 15: 519-536.

[6] Matus A V, L'ecuyer T S. The role of cloud phase in Earth's radiation budget[J]. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2017, 122: 2559-2578.

[7] Zhao C , Xie S , Klein S A , et al. Toward Understanding of Differences in Current Cloud Retrievals of ARM Ground-Based Measurements. Journal of Geophysical Research Atmospheres, 2012, 117,D10206.

[8] Delanoë J, Hogan R J . A variational scheme for retrieving ice cloud properties from combined radar, lidar, and infrared radiometer. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 2008, 113,D07204

论文作者:辛悦

论文发表刊物:《科技新时代》2019年2期

论文发表时间:2019/4/10

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