地球物理学报  2019, Vol. 62 Issue (7): 2366-2381   PDF    
不同非感应起电及感应起电参数化方案对青海东部一次雷暴云电荷结构影响的数值模拟研究
李江林1,2, 余晔1,2, 李万莉3, 李亚珺1,2     
1. 中国科学院西北生态环境资源研究院, 寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室, 兰州 730000;
2. 中国科学院平凉陆面过程与灾害天气观测研究站, 甘肃平凉 744015;
3. 中国气象局气象干部培训学院, 北京 100081
摘要:本研究利用加入起电、放电参数化方案的数值模式(Weather Research and Forecasting Model(Version 3.7.1),WRF3.7.1_ELEC),通过设计五组不同非感应起电及感应起电参数化方案敏感性试验,对发生在青藏高原东北部青海大通地区的一次雷暴过程进行模拟研究,对比分析了不同非感应起电机制及感应起电机制对雷暴云电荷结构的影响.结果表明:在雷暴云发展旺盛阶段,Saunders(S91)、Riming Rate(RR)、和Saunders和Peck(SP98)三种非感应起电方案模拟的雷暴云最低层均为负电荷区,而混合方案(Brooks and SP98,BSP)模拟的雷暴云最低层为正电荷区,主电荷区自下而上为"+-+-"排列的四层电荷结构.与甚高频辐射源定位法推算的结果对比,BSP方案模拟的本次高原雷暴云电荷结构更接近实际情况;几种不同非感应起电方案模拟的主电荷区外围与主电荷区电荷结构不同,说明在雷暴发展的不同阶段雷暴云的电荷结构是不同的;几种非感应起电方案模拟的电荷结构不尽相同,主要是由于霰、冰和雪粒子在不同高度所带电荷的极性及电量的大小不同,霰粒子的电荷密度对低层的影响较大,冰粒子和雪粒子的电荷密度对中上层的影响较大;加入感应起电机制后,雷暴云电荷结构分布几乎没有变化,但能使雷暴云发展旺盛阶段低层和中层的正负电荷区电荷密度有所加强.
关键词: 雷暴云      非感应起电      感应起电      电荷结构      数值模拟     
Numerical simulation of thunderstorm charge structure in eastern Qinghai using different non-inductive and inductive schemes
LI JiangLin1,2, YU Ye1,2, LI WanLi3, LI YaJun1,2     
1. Key Laboratory of Land Surface Process and Climate Change in Cold and Arid Regions, Northwest Institute of Eco-Environmental Resources, Chinese Academy of Science, Lanzhou 730000, China;
2. Pingliang Land Surface Process & Severe Weather Research Station, Chinese Academy of Sciences, Pingliang Gansu 744015, China;
3. Meteorological Administration Training Center, Beijing 100081, China
Abstract: A thunderstorm event that occurred at Datong of Qinghai in the northeastern Tibetan Plateau was simulated using four different non-inductive and one inductive electrification schemes on the WRF3.7.1_ELEC numerical model. The results show that at the mature stage of the thunderstorm, the S91, RR and SP98 non-inductive schemes all simulated a negative charge region at the bottom of the thundercloud, while the BSP non-inductive scheme produced a four-layered charge structure with a lower positive charge region which was consistent with that deduced from very high frequency (VHF) radiation source data. The four non-inductive electrification schemes produced different charge structures between the main charged area and the periphery charged area indicating the charge structures were different at different stages of the storm development. The differences in charge structures produced by different non-inductive schemes are related to the differences in the charge polarity and amount among graupel, ice and snow particles at different heights. While the charge density of graupel has a greater influence on the low cloud layer, the charge density of ice and snow has a greater influence on the high cloud layer. The including of inductive electrification scheme increased the positive and the negative charge density in the lower and middle areas, respectively in the mature phase of the thunderstorm, but retained its overall charge structure.
Keywords: Thunderstorm    Non-inductive charge    Inductive charge    Charge structure    Numerical simulation    
0 引言

雷暴云电荷结构决定着闪电放电的特征,闪电的类型、传输路径、闪电所带的能量等都与其密切相关,因此,研究雷暴云内电荷结构可为闪电的认识和雷电预警技术提供一定的理论基础.许多学者研究表明,雷暴云的电荷结构与云中不同水成物粒子荷电极性及荷电量有关,而不同水成物粒子荷电量与荷电极性主要取决于雷暴云粒子直径、下落速度、环境温度、有效液态水含量和凇附增长率等条件(Takahashi,1978Jayaratne et al., 1983Saunders et al., 1991),并提出了许多非感应起电机制,如Takahashi(TAK78)方案,Gardiner和Ziegler(GZ)方案,S91方案,RR方案和SP98方案等(Takahashi,1978Gardiner et al., 1985Ziegler et al., 1991Saunders et al., 1991Brooks et al., 1997Saunders and Peck, 1998).

非感应起电机制是雷暴云中最重要的一种起电机制.近年来,随着计算机水平和数值模式的发展,许多学者通过参数化的方法将非感应起电机制引入到数值模式中研究雷暴云的电荷结构.Rawlins(1982)在三维云模式中加入考虑冰相作用的非感应起电机制,研究了一次冬季沿海雷暴的基本电场结构.Takahashi(1984)利用一个加入了非感应和感应起电机制的二维轴对称模式对雷暴云电荷结构进行模拟,发现雷暴云在成熟阶段呈三极性电荷结构,下部正电荷和中部负电荷都由霰粒子荷电所致,上部正电荷区是由雪粒子荷电所致.Ziegler等(1991, 1994)利用一个三维云动力模式分别对新墨西哥的雷暴和奥克拉荷马一次超级单体雷暴的电荷结构进行了研究,模式中使用了Gardiner等(1985)Jayaratne等(1983)提出的非感应起电机制.我国雷暴云起电模式发展较晚,言穆弘等(1996abcd)最早建立了我国的第一个积云动力和电过程的二维时变轴对称模式,该模式包括10种微物理过程,还加入5种起电机制,认为感应、非感应起电机制以及次生冰晶起电作用最为重要.孙安平等(2002a, 2002b)在三维冰雹云模式中引入了当时比较成熟的起电机制,包括电导、扩散、感应和非感应以及次生冰晶起电机制等,建立了三维强风暴动力电耦合模式.分析表明,感应、非感应起电机制是雷暴云电荷分布的主要形成原因,冰相物的出现增强了起电过程.郭凤霞等(2007)利用该模式对青藏高原两次雷暴过程进行模拟,分析了流场和微物理过程对高原雷暴电荷结构的影响.Tan等(2006)在对流云模式基础上,增加了起电和放电参数化方案,建立了一个比较完善的雷暴云模式.孙京和郭凤霞(2015)在三维风暴动力电耦合模式中加入了Saunders等(1991)以实验室结果为基础发展的非感应起电机制,并对方案作了修改.发现修改前和修改后的方案模拟的电荷结构发生了改变,这主要与模拟的霰粒子和冰粒子电荷分布的范围不同有关.

不同的非感应起电参数化方案模拟的雷暴云电荷结构差异很大.Helsdon等(2001)分别对Takahashi(1978)Helsdon和Farley(1987)Saunders等(1991)提出的三种非感应起电参数化方案进行对比,发现模拟的结果差异很大.Mansell等(2005)利用一个三维动力云模式对一次理想的陆地雷暴的电场情况进行模拟,模式中考虑了五种基于实验室结果提出的参数化方案,结果表明有三种方案模拟出正偶极性电荷结构,其他两种方案则产生了反偶极性电荷结构,不同参数化方案产生地闪的原因也不同.我国学者冯桂力(2008)利用一个三维雷暴云起电放电模式对5种非感应起电机制模拟的电荷结构进行对比,发现四种方案模拟的电荷结构有较好的一致性,只有S91方案模拟的结果差异较大.可见,虽然不同的非感应起电机制有时能产生一致的电荷结构,但是由于不同方案的起电过程不同,会产生不同的电荷结构,因此有必要通过数值模拟试验来研究不同非感应起电机制对雷暴云电荷结构有何影响,从而选取较为合理的非感应起电机制来为后续的工作提供一定的支持.

1 模式、非感应起电方案及敏感性试验介绍 1.1 模式介绍

本研究所用模式WRF3.7.1 _ELEC是由美国强风暴实验室(The National Severe Storms Laboratory,NSSL)研发,该模式的主要框架是中尺度天气模式WRFV3.7.1版本,在其中加入起电放电物理过程,实现利用中尺度模式模拟强对流天气的电过程.

WRF模式是由美国国家大气研究中心(National Center for Atmospheric Research,NCAR)和美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)联合研发的新一代中尺度数值天气预报系统,主要包括业务和科研两个模式.该模式是完全可压缩的非静力模式,垂直坐标采用地形追随静力坐标,水平网格采用Arakawa C网格.模式综合了许多学者的研究成果,加入了各种物理参数化方案,如微物理过程参数化方案、长短波辐射参数化方案、陆面过程参数化方案、城市冠层参数化方案、湖泊物理过程、大气边界层参数化方案、积云参数化方案、浅对流参数化方案等,用户可以针对所研究的问题选取不同的物理过程参数化方案.

近年来,随着WRF版本不断更新,NSSL的科学家们将起电放电物理过程加入到WRF模式中,就强对流天气的电学问题进行研究.Fierro等(2013)Mansell等(2005)所用感应、非感应起电方案(只包括一种非感应起电机制)、电场计算方案及放电等物理过程加入到WRF3.3.1版本中,分别对一次陆地飑线过程、热带气旋和冬季雷暴过程进行了模拟,并将模拟的闪电源密度与地球闪电探测网(Earth Networks Total Lighting Network,ENTLN)的观测数据进行了对比,发现模拟结果与实际观测结果具有一致性.Fierro等(2015)对之前的放电方案进行了改进,采用了更加符合实际的三维放电方案加入到WRF3.3.1版本,并利用该模式对飓风Isaac的环境电场和闪电进行了模拟分析.目前,NSSL的学者们将感应、非感应起电方案、电场计算方案及放电等物理过程加入到WRF3.7.1版本中开发出了WRF3.7.1_ELEC模式,其中非感应起电机制包括了Mansell等(2005)加入到模式中的5种非感应起电机制及Mansell等(2010)提出的在不同温度条件下凇附增长率的阈值分别采用的SP98和Brooks等(1997)提出的方案(称为BSP方案).

1.2 非感应起电方案介绍 1.2.1 S91方案

S91非感应起电方案是由Saunders等(1991)提出的,其中包括了Keith等(1990)的研究成果,即粒子碰撞转移的电荷量与粒子大小和下落速度有关:

(1)

其中Bab值是由实验得到的常数,Ds为冰、雪粒子的直径,|VG-VI|是质量平均的霰粒子和冰(雪)粒子下落速度差.该方案中转移电荷的极性是由有效液态水含量(EW)和温度T来确定.有效液态水含量等于云水含量(CWC)与霰粒子收集效率(ELS)的乘积,霰粒子收集效率是由Mason(1971)通过试验确定的一组数据,在模式中的取值范围介于0.6到1.0之间.

1.2.2 RR方案

该方案是Brooks等(1997)Saunders等(1991)工作的基础上得到的,方案中考虑了淞附增长率对粒子碰撞电荷转移的影响,淞附增长率(RAR)是S91方案中有效液态水含量(EW)与质量平均的霰粒子和冰(雪)粒子相对下落速度(VG-VI)的乘积:

(2)

淞附增长率的阈值RARcrit变化曲线为分段函数,如果RAR>RARcrit,则霰粒子带正电荷,若RAR < RARcrit,则霰粒子带负电荷.RARcrit计算采用对云内温度(T)分段计算的方法:

(3)

其中:

(4)

(5)

(6)

而平均每次碰撞转移的电荷量:

(7)

对于正电荷:

(8)

对于负电荷:

(9)

1.2.3 SP98方案

SP98方案是Saunders和Peck(1998)在RR方案的基础上提出的参数化方案,该方案描述的淞附增长率的阈值变化曲线与RR方案的曲线不同,淞附增长率的计算公式如下:

(10)

其中s(T)与RR方案中的表达式(4)相同,不同的是:

(11)

1.2.4 BSP方案

Mansell等(2005)通过多组非感应起电机制敏感性试验发现,基于淞附增长率的非感应起电机制模拟的效果要好于其它几种非感应起电机制.因此提出了一种混合非感应起电机制方案(如图 1所示),这种方案主要核心就是当温度大于-15 ℃时,模式采用Brooks等(1997)提出的方案,当温度小于-15 ℃时,模式采用SP98的非感应起电方案.

图 1 混合非感应起电机制淞附增长率阈值变化曲线 当温度大于-15 ℃时,采用Brooks等提出的方案(实线);当温度小于-15 ℃时采用SP98方案(虚线)(Mansell et al., 2010). Fig. 1 Critical rime accretion rate curve follows Brooks scheme (solid line) when T≥-15 ℃ and SP98 (dash line) when T < -15 ℃
1.3 天气实况及数值模拟试验设计

本研究选取的是2009年8月6日15:30—18:30发生在青藏高原的青海大通地区的一次强雷暴过程.从中国气象局发布的2009年8月6日17:00—20:00地面天气图(图 2b)上可以看出,当日下午青海大通附近多个观测站出现了雷暴天气,但是本次雷暴过程产生的降水量较小,大通站只出现了2 mm左右降水.另外,Li等(2013)利用VHF辐射源定位的方法对本次雷暴过程雷暴云发展不同阶段的电荷结构进行了深入的研究.我们可以将数值模拟结果与之进行比较,选取较为合理的非感应起电机制进行后续研究.

图 2 (a) 模式三重嵌套网格设计及地形高度;(b) 2009年8月6日17:00—20:00研究区域第三重网格地面天气,数字表示从14:00—20:00该站降水量(单位:mm) Fig. 2 (a) Three nested domain and terrain; (b) Weather condition in study area from 17:00 to 20:00 on August 6, 2009, the number means precipitation between 14:00 and 20:00 (unit: mm)

为了研究不同的非感应起电机制对此次高原雷暴过程的影响,设计了五组敏感性试验模拟此次过程的雷暴云电荷结构.前四组试验是在不启用感应起电机制情况下分别选取S91、RR、SP98和BSP四种非感应起电机制模拟青海大通地区2009年8月6日15:30—18:30雷暴过程,分析四种非感应起电机制模拟的雷暴云电荷结构的差异并对造成这种差异的原因进行分析,最终确定一种非感应起电机制做为后续研究基础.第五组试验在确定一种非感应起电机制的基础上,加入感应起电机制,分析感应起电机制对雷暴云电荷结构的影响.表 1给出了数值试验的网格设计及选用的物理过程参数化方案.模式选取的初始场为NCEP提供的fnl 1°×1°再分析资料,设计三重网格嵌套(图 2a),第一、二重网格积分时间段为2008年8月6日02:00—8月6日20:00,第三重网格积分时间段为2008年8月6日08:00—8月6日20:00,积分时间步长为15 s.

表 1 数值试验网格设计及物理过程参数化方案选取 Table 1 Grid number and physical schemes
2 模拟结果分析 2.1 模拟性能检验 2.1.1 模拟与观测探空曲线对比

为了验证模式的模拟性能,将模拟得到的2009年8月6日20时的UV风速、气温和绝对湿度按线性插值的方法插值到西宁站探空资料所在的高度,并与实测值进行对比分析(图 3).可以看出,模式模拟的UV风速、气温和绝对湿度随高度的变化与观测值较为一致,但是模拟的UV风速在10~12 km高度比实际观测值小6~8 m·s-1,这可能是由于UV风速实测值在这一层比较大,模式对较大风速区模拟效果不是很好以及风速变化的不确定性所致.模式模拟的UV风速、温度和绝对湿度与实测值的相关系数分别为0.94,0.85,0.99和0.98,均通过了0.001的显著性检验,进一步说明模式模拟的大气基本变量与实测值一致.模拟的UV风速与观测值的平均偏差分别为-1.11 m·s-1和-1.55 m·s-1,总体上模拟的UV风速值小于观测值,模拟的气温值小于实测值,平均偏差为-0.23 ℃,模拟的空气绝对湿度大于实测值,平均偏差为0.2 g·kg-1.UV风速、温度和绝对湿度模拟值与观测值的标准差之比分别为0.95、0.51、0.99和1.43,U风速和温度的模拟值与观测值的标准差之比接近1,说明模拟值与观测值更接近.V风速在10~12 km高度模拟值偏小,导致标准差比值偏小,绝对湿度标准差比值较大是由于3 km高度模拟绝对湿度偏大所致.总体上来说,模式对大气风向、风速、气温和湿度等基本要素模拟效果与实际观测结果较为一致,模拟效果较好.

图 3 2009年8月6日20:00时西宁探空与模拟结果对比 (a)气温; (b)空气绝对湿度; (c) U风速; (d) V风速. Fig. 3 Comparison of simulated temperature (a); Specific humidity (b); U component of wind (c) and V component of wind (d) with observations at Xining station at 20:00 on August 6, 2009
2.1.2 雷达回波

由于本研究模拟的是强对流天气,因此对于模拟雷达回波与实际探测的雷达回波对比是必不可少的.图 4是中国气象局在西宁布网雷达C波段全相干多普勒天气雷达2.4°仰角不同时段的实际雷达回波.可以看出,2009年8月6日15:34大通西北部约40 km处出现40 dBz雷暴云.到16:08,该雷暴云向东南方向移动约20 km,且回波强度加强,回波中心强度约为55 dBz.之后,继续向东南方向移动,但是强度有所减弱;17:21,回波中心强度减弱到40 dBz,雷暴云西侧有一个50 dBz的回波向东移动;17:54,西侧回波与研究的雷暴云回波合并加强,回波中心强度达到55 dBz;18:00之后,雷暴云雷达回波又逐渐减弱,18:28强回波区已经消失.总体来说,从15:30到18:30,雷暴云回波自西北向东南方向移动,经历了加强—减弱—再加强—再减弱的过程.图 5是模式模拟的雷达回波,由于模拟中采用了单向嵌套,四种非感应起电机制模拟的雷暴回波一致.模式输出时间与图 4雷达回波观测时段基本一致.可以看出,15:30,研究区西北部有一个约40 dBz左右的回波逐渐发展加强,向东南方向移动;到17:20,该雷暴云发展旺盛,雷达回波中心强度达到55 dBz;17:20之后,该雷暴云继续向东南方向移动,但是强度减弱;到18:30回波减小到40 dBz左右,回波中心比较分散.模式较好地模拟出雷暴云的移动路径、回波强度以及出现的时间段,但是对雷暴云加强—减弱—再加强—再减弱的发展变化过程把握不够.

图 4 雷暴移动过程各时段雷达回波(探测距离每圈20 km,雷达位于西宁;不规则圈线是本文研究的雷暴云) Fig. 4 Radar reflectivity at different times measured by CINRAD/CC Doppler weather radar at Xining
图 5 模拟第三重网格不同时段雷达回波 Fig. 5 Simulated radar reflectivity at different times in the third model domain
2.2 非感应起电机制敏感性试验结果分析 2.2.1 雷暴云总电荷结构分布

图 6给出了几种不同非感应起电机制模拟的总电荷密度在雷暴云发展较强时刻(17:20)最大雷达回波中心点的时间-高度剖面图.可以看出,雷暴云自西北向东南移动过程中,S91方案(图 6a)模拟的雷暴云前部(16:40左右)自下而上呈“+-+”的三极性电荷结构,雷暴云回波较弱,总电荷密度值也比较小.随着雷暴云主体逐渐移到最大雷达回波中心点,雷暴云的电荷结构也发生了改变,沿着雷达回波中心从低层到高层形成了明显的“-+-”的反三极性电荷结构,电荷密度中心值分别为-5 nC·m-3,9 nC·m-3和-2 nC·m-3.雷暴云在移出的时候,电荷密度自下而上呈“- +”的正偶极性电荷结构,电荷密度中心值比过顶时略有减小.RR方案(图 6b)和SP98方案(图 6c)模拟的雷暴云移入和移出时电荷结构一致,均呈“- + -”的反三极性电荷结构,RR方案雷暴云移出时电荷密度自下而上分别为-7 nC·m-3,7 nC·m-3和-1 nC·m-3,SP98方案雷暴云移出时电荷密度自下而上分别为-5 nC·m-3,6 nC·m-3和-1 nC·m-3.不同的是雷暴云过顶的时候,RR方案模拟的是“-+-”的反三极性电荷结构,自下而上电荷密度中心值分别为-4 nC·m-3,4 nC·m-3和-1 nC·m-3,而SP98方案模拟的雷暴云电荷分布自下而上呈“-+-+-”的五层电荷结构,自下而上电荷密度中心值分别为-3 nC·m-3,2 nC·m-3,-3 nC·m-3,5 nC·m-3和-1 nC·m-3.BSP方案(图 6d)模拟的雷暴云移入时低层到高层也是“- + -”的反三极性电荷结构,但是雷暴云在移出的时候模拟结果与前三种方案表现出明显不同,雷暴云过顶和移出时,雷暴云最低层6 km以下大于40 dBz的回波区是正电荷区,过顶时雷暴云电荷自下而上呈“+-+-”的四层电荷结构,电荷密度中心值分别为4 nC·m-3,-4 nC·m-3,2nC·m-3和-1 nC·m-3,移出时电荷分布自下而上呈“+-”的反偶极性电荷结构.可见,S91,RR和SP98方案模拟的雷暴云过顶和移出时,低层都是负电荷区,而BSP方案模拟的雷暴云过顶和移出时,低层是正电荷区.我国学者在研究高原雷暴时曾指出,该地区雷暴底部大多数情况下存在着正电荷区,该正电荷区被称为LPCC(Low Positive Charge Center)(刘欣生等,1987叶宗秀等,1987王才伟等,1987Qie et al., 2005).正负电荷密度大值区分别位于10 km高度以下的中层和下层雷达回波较强的区域;雷暴云在移入、过顶和移出时,四种方案模拟的雷暴云电荷结构都有所差异,在雷暴云过顶时,四种方案模拟的电荷结构最为复杂,S91和RR方案为反三极性电荷结构,SP98方案自下而上呈“-+-+-”的五层电荷结构,而BSP方案自下而上呈“+-+-”的四层电荷结构.利用甚高频辐射源定位来推算雷暴云电荷结构被认为是一种比较有效的探测手段,Li等(2013)利用辐射源定位方法研究这次雷暴过程时指出,在该雷暴云的发展和成熟阶段,电荷分布为上负下正的反偶极性电荷结构,与本研究模拟结果相比,四种非感应起电机制模拟的雷暴云电荷结构较为复杂,只有BSP方案模拟出了雷暴云底层的正电荷区,且正电荷区与雷达回波较强区域相对应.总的来说,改进后的BSP方案模拟结果与VHF辐射源定位法推测的结果较接近,是模拟高原雷暴较为合理的非感应起电参数化方案.

图 6 不同非感应起电机制模拟的总电荷密度分布 (a) S91; (b) RR; (c) SP98; (d) BSP.(阴影为雷达回波(单位:dBz),黑色等值线为电荷密度(单位:nC·m-3),平直虚线为等温线,自下而上依次为0 ℃,-10 ℃,-20 ℃,-30 ℃和-40 ℃). Fig. 6 Distribution of total charge density produced by four non-inductive electrification scheme (a) S91;(b) RR; (c) SP98; (d) BSP. (The shaded area denotes radar reflectivity (unit:dBz), black contours denote total charge density (unit: nC·m-3) and straight dotted line denote 0 ℃ -10 ℃ -20 ℃ -30 ℃ -40 ℃ temperature from low to high levels).
2.2.2 不同方案模拟的水成物粒子混合比及电荷密度

(1) S91方案

为了进一步分析不同非感应起电机制参数化方案电荷分布差异的原因,分析了不同方案模拟的各水成物粒子的荷电情况.图 7是S91方案模拟的不同水成物粒子混合比及电荷密度随时间-高度的变化.从图 7a可以看出,雷暴云过顶时,8 km以下,大于-20 ℃的区域是负电荷区,负电荷密度最大值为-74 nC·m-3,位于7 km高度上,与霰粒子混合比最大值区域重合.9~11 km为正电荷区,正电荷密度最大值为7.7 nC·m-3.雹粒子(图 7b)的混合比很小,最大值为0.03 g·kg-1,因此,雹粒子携带的电荷密度也比较小.冰粒子(图 7c)在5~8 km携带正电荷,正电荷密度最大值为28.5 nC·m-3,在9~12 km携带负电荷,负电荷密度最大值为-3.2 nC·m-3.冰粒子混合比最大值在11 km高度上,中心值为0.3 g·kg-1,冰粒子在混合比中心值附近携带负电荷,低层混合比值较小处携带正电荷,且正电荷密度远远大于负电荷密度.雨滴(图 7d)混合比最大值在4 km高度上,中心值为1.2 g·kg-1,雷暴云过顶时4~6 km高度是正电荷区,6~10 km高度为负电荷区,正、负电荷密度最大值分别为2.5 nC·m-3和-3.4 nC·m-3.雪粒子(图 7e)在4~9 km高度荷正电,正电荷密度最大值为52.1 nC·m-3,9~11 km高度荷负电,负电荷密度最大值为-3.8 nC·m-3.雪粒子混合比大值区荷负电荷较多,低层混合比较小区雪粒子带正电荷较多,与冰粒子情况类似,也就是说,在大于-20 ℃的区域,有效液态含水量较小的时候,冰、雪粒子与霰粒子碰撞,使得霰粒子带负电荷而冰、雪粒子带正电荷.云水粒子(图 7f)主要分布于4~10 km之间,低层4~6 km荷正电荷,6~10 km高度荷负电荷,正负电荷密度相对较小.总的来说,S91方案模拟的总电荷密度(图 6a)中低层负电荷区主要是由霰粒子荷负电荷所致,中层正电荷区主要是由冰、雪粒子荷正电荷所致,高层的负电荷区主要是由霰粒子和冰粒子荷负电荷所致.

图 7 S91方案模拟的不同水成物粒子混合比及电荷密度随时间高度变化分布:(a)霰,(b)雹,(c)冰,(d)雨滴,(e)雪,(f)云水 等值线为粒子混合比,单位g·kg-1;阴影为电荷密度,单位nC·m-3;矢量箭头表示uv合成风速,单位m·s-1;平直虚线为等温线,自下而上依次为0 ℃,-10 ℃,-20 ℃,-30 ℃和-40 ℃. Fig. 7 The time-height cross section of mixing ratio and charge density distribution of graupel (a), hail (b), ice (c), rain (d), snow (e) and cloud water (f) simulated by S91 scheme Black contours indicate mixing ratio (unit: g·kg-1), shaded indicates charge density (unit: nC·m-3), vector arrows indicate wind speed (unit: m·s-1) and straight dotted line indicate 0 ℃ -10 ℃ -20 ℃ -30 ℃ -40 ℃ temperature from low to high levels.

(2) RR方案和SP98方案

图 8图 9分别是RR方案和SP98方案模拟的不同水成物粒子混合比及电荷密度随时间和高度的变化.可以看出,这两种方案模拟的不同水成物粒子的电荷密度分布基本一致,不同的是,两种方案产生的电荷密度量不同,RR方案产生的电荷密度大于SP98方案产生的电荷密度.这主要是由于两种方案中电荷极性方案是一致的,均考虑了凇附增长率对冰晶与霰粒子碰撞发生电荷转移的影响.不同的是在不同温度范围,凇附增长率的阈值不同,因此导致电荷量的不同.雷暴云过顶时,两种方案的雹粒子(图 8b图 9b),雨滴(图 8d图 9d)和云水粒子(图 8f图 9f)荷电量主要分布在4~10 km高度,低层主要是正电荷,高层是负电荷.霰粒子(图 8a图 9a)整层荷负电荷,RR方案中负电荷最大值为-130.5 nC·m-3,SP98方案中负电荷最大值为-64.7 nC·m-3.两种方案的冰粒子(图 8c图 9c)在5~10 km主要荷正电荷,正电荷最大值分别为50.6 nC·m-3和20.3 nC·m-3,10 km以上为负电荷区,负电荷最大值分别为-15.6 nC·m-3和-11.6 nC·m-3.两种方案的雪粒子(图 8e图 9e)在4~12 km的高度上几乎全荷正电,正电荷的最大值分别为92.5 nC·m-3和43 nC·m-3.RR方案(图 6b)总电荷分布为“- + -”三层电荷结构,SP98方案(图 6c)总电荷分布为“-+-+-”五层电荷结构,电荷结构的差异主要由不同水成物粒子荷电量的差异造成.

图 8图 7但为RR方案模拟结果 Fig. 8 Same as fig. 7 but simulated by RR scheme
图 9图 7但为SP98方案模拟结果 Fig. 9 Same as Fig. 7 but simulated by SP98 scheme

(3) BSP方案

图 10是BSP方案模拟的不同水成物粒子混合比及电荷密度的时间-高度剖面图.该方案模拟的水成物粒子荷电情况与前三种方案差异较大.雷暴云过顶时该方案模拟的霰粒子(图 10a)在4~7 km荷正电,正电荷区在大于-15 ℃的区域,正电荷密度最大值为49.9 nC·m-3,7~13 km是负电荷区,负电荷密度最大值为-36.2 nC·m-3.而前三种方案模拟的霰粒子在整层基本上都荷负电,低层无正电荷区.BSP方案模拟的霰粒子低层荷正电主要是在该方案中当气温大于-15 ℃时,凇附增长率的阈值远小于RR方案和BSP方案的阈值,因此,当凇附增长率大于阈值时,霰粒子荷正电.当温度小于-15 ℃时,BSP方案与SP98方案凇附增长率阈值一样,因此,在7 km以上BSP方案霰粒子荷负电与SP98方案一致.冰粒子(图 10c)自下而上在4~5 km荷正电,5~8 km荷负电,8~11 km荷正电,11 km以上荷负电,冰粒子混合比较大值处主要荷正电,正、负电荷密度最大值分别为7.4 nC·m-3和-31.3 nC·m-3.雪粒子(图 10e)在4~8 km荷负电,8~12 km荷正电,正电荷大值区与雪粒子混合比大值区相对应,正、负电荷密度最大值分别为24.7 nC·m-3和29 nC·m-3.雹粒子、雨滴和云水与前三种方案类似,只在10 km以下产生电荷密度,且电荷密度值较小.可见,在中低层-15 ℃以下霰粒子带正电荷,此时雪粒带负电荷,在高层霰粒子带负电荷,雪粒子带正电荷.该方案模拟的霰粒子和雪粒子在不同高度不同温度层间相互碰撞转移电荷产生的电荷结构刚好相反,这种电荷结构分布表明霰粒子和雪粒子相互碰撞发生电荷转移的概率较大.与BSP方案模拟的总电荷密度分布对比(图 6d)可以看出低层4~6 km的正电荷主要是由霰粒子产生的,6~8 km的负电荷主要是由雪和冰粒子产生,8~11 km处的正电荷主要是由冰、雪粒子产生,11 km以上的负电荷主要是冰粒子产生的.

图 10图 7但为BSP方案模拟结果 Fig. 10 Same as Fig. 7 but simulated by BSP scheme
2.2.3 不同非感应起电机制模拟的水成物粒子混合比及电荷密度的垂直变化

为了进一步分析不同非感应起电机制产生雷暴云电荷结构差异的原因,沿着17:20最大雷达回波点画出不同水成物粒子混合比以及电荷密度的垂直分布图(如图 11所示),由于模式采用单向嵌套,因此各方案产生的水成物粒子混合比较一致(图 11a),可以看出,几种方案在这个时刻产生的云水混合比最大,最大值在5 km左右的高度,云水混合比的最大值约为1.2 g·kg-1.雪粒子次之,最大值出现在10 km左右的高度,雪粒子混合比的最大值约为1.0 g·kg-1,再次为霰粒子混合比,其最大值为0.8 g·kg-1,出现在约6~7 km左右的高度.雨水粒子和冰粒子的混合比相对较小,雨水粒子混合比最大值所在的高度较低,而冰粒子混合比最大值出现的高度较高,大约在10 km左右的高度上,几种方案几乎没有雹粒子产生.从几种不同非感应起电机制方案模拟的各种水成物粒子产生的电荷密度看,虽然云水粒子混合比最大,但其产生的电荷密度却很小.几种非感应起电机制的主要电荷载体均为霰粒子、冰粒子和雪粒子,雨滴和云滴产生的电荷密度很小.S91方案(图 11b)6 km以下的负电荷载体主要是霰粒子,6~8 km之间的正电荷载体则主要是冰粒子和雪粒子,8 km以上的负电荷载体主要是冰粒子;RR方案(图 11c)和SP98方案(图 11d)产生的电荷密度类似,7 km以下的负电荷载体主要是霰粒子,7~11 km高度的正电荷载体是冰粒子和雪粒子,11 km以上的负电荷载体是冰粒子;而BSP方案(图 11e)6.5 km以下的正电荷载体主要是霰粒子,6.5~9 km高度的负电荷载体主要是冰粒子和雪粒子,9 km以上的正电荷载体也是冰粒子和雪粒子.总之,四种非感应起电机制产生的电荷结构不同,主要是由于霰粒子、冰粒子和雪粒子在不同高度所带的电荷极性和电荷量不同所致,霰粒子的电荷密度对低层的影响较大,冰粒子和雪粒子的电荷密度对中上层的影响较大.

图 11 不同非感应起电机制模拟的水成物粒子混合比(a)及不同水成物粒子电荷密度的垂直分布:(b)S91方案,(c)RR方案,(d)SP98方案及(e)BSP方案 Fig. 11 Vertical distribution of hydrometeor mixing ratio (a) and charge density by S91 scheme (b), RR sheme (c), SP98 scheme (c) and BSP scheme (d)
2.2.4 感应起电机制对雷暴云电荷结构的影响

在确定BSP非感应起电方案较为合理后,在该方案的基础上打开感应起电方案,来研究感应起电对雷暴云电荷结构的影响.图 12a是采用BSP非感应起电方案模拟的雷暴云电荷结构分布与图 6d一致,图 12b是在BSP非感应起电方案基础上加入感应起电机制模拟的雷暴云电荷结构.从两图的对比可以看出,加入感应起电机制前后,雷暴云电荷分布几乎没有变化.图 12c图 12b图 12a之差,表示加入感应起电机制后雷暴云电荷密度的变化.可以看出,虽然加入感应起电机制后电荷结构没有变化,但是电荷密度发生了变化.主要表现在从雷暴云发展到旺盛阶段,4~6 km高度的正电荷密度有所加强,6~8 km之间的负电荷密度也有所加强.因此,加入感应起电机制后,主要对雷暴云发展旺盛阶段,大于-25 ℃区域(4~8 km之间)的电荷密度值有影响,分别使得低层和中层的正负电荷区域有所加强,但是对于电荷极性几乎没有影响.

图 12 加入感应起电机制前后总电荷结构分布 (a)非感应起电机制; (b)非感应机制+感应起电机制; (c) b-a差值.(阴影是雷达回波;等值线表示电荷密度分布,单位为nC·m-3;平直虚线为等温线,自下而上依次为0 ℃,-10 ℃,-20 ℃,-30 ℃和-40 ℃). Fig. 12 Charge structure simulated by (a) non-inductive electrification scheme; (b) non-inductive and inductive electrification scheme; (c) the differences between b and a. Shaded indicates radar reflectivity (unit: dBz), contour means charge density(unit: nC·m-3) and straight dotted line indicate 0 ℃ -10 ℃ -20 ℃ -30 ℃ -40 ℃ temperature from low to high levels
3 结论

本研究对四种不同的非感应起电参数化方案设计了五组敏感性试验,前四组分别采用四种不同的非感应起电机制进行数值模拟,第五组试验在BSP非感应起电参数化方案基础上,启动了感应起电机制,通过分析得到以下几点结论:

(1) 模拟的雷达回波与实际探测雷达回波对比表明,模式能较好地再现回波的移动路径,回波强度,以及出现的时间段,但是对雷暴云加强-减弱-再加强-再减弱的发展变化过程把握不够.

(2) 四种非感应起电参数化方案中,S91、RR和SP98方案模拟的雷暴云最低层均为负电荷区,BSP方案模拟的雷暴云最低层为正电荷区,主电荷区自下而上电荷分布为“+-+-”排列的四层电荷结构.主电荷区外围与主电荷区电荷结构不同,说明在雷暴发展的不同阶段,电荷结构是不同的.在雷暴发展旺盛阶段,利用BSP方案模拟的低层正电荷区对应的雷达回波较强.与前人的研究结果对比表明使用BSP非感应起电方案来研究本次个例的高原雷暴云电荷结构是比较合理的.

(3) 几种非感应起电参数化方案模拟的雷暴云电荷分布主要与霰粒子、冰粒子和雪粒子分布有关,霰粒子的电荷密度对低层的影响较大,冰粒子和雪粒子的电荷密度对中上层的影响较大.对于S91方案,下层负电荷区主要是霰粒子,中层正电荷区是雪和冰粒子,上层负电荷区主要是冰粒子;RR和SP98方案相似,低层负电荷区主要是霰粒子,中层正电荷区主要是冰和雨粒子,上层负电荷区主要是冰粒子;BSP方案,低层正电荷区主要是霰粒子,中层负电荷区主要是雨粒子,中层正电荷区是雪和冰粒子,上层负电荷区是冰粒子.几种非感应起电参数化方案模拟的冰雹混合比很小,对总电荷密度没有影响.

(4) 加入感应起电机制后,雷暴云电荷分布几乎没有变化,主要对雷暴云发展旺盛阶段,大于-25 ℃区域(4~8 km之间)的电荷密度值有影响,分别使得低层和中层的正负电荷区电荷密度有所加强.

本研究只对一次高原雷暴个例进行了研究,对于BSP方案在高原雷暴云电荷的研究是否具有普遍性,还需对大量的个例进行模拟验证.另外,BSP方案模拟的雷暴云底层容易出现正电荷堆,这与该方案的本身特征也有一定的关系.从图 1可以看出,在温度较高的时候,凇附增长率的阈值很小,而凇附增长率的阈值与有效液态水含量有关,也就是说,当有效液态水含量很小的时候,在温度相对较高的雷暴云底层是比较容易出现霰粒子带正电荷的区域.

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