1 引言
青藏高原(下称高原)是世界上海拔最高的高原, 因其地形复杂, 大气条件特殊, 具有多种区域降水特征。高原因为地势高、 大气干净, 是一块天然的研究场, 也造就了高原上独特的云降水和云物理特性。
许多学者已经对高原的动力和热力作用对大气环流的影响进行了大量的研究（叶笃正等, 1979; Tao et al, 1981; Li et al, 1996; 吴国雄等, 2005; 李茂善等, 2008, 2011 Maussion et al, 2011; 解晋等, 2018; 谢欣汝等, 2018）。在这些研究中, 由于地形复杂和对高原缺乏足够的观测, 云系统对青藏高原及周围的天气乃至气候的影响研究不是很深入, 随着单站气象观测、 卫星、 雷达遥感以及模式的发展, 学者们对高原云和降水的研究也有了进一步的深入, 刘黎平等(1999)对GAME-Tibet观测期间雨量计资料分析表明, 那曲地区午后降水迅速增多, 且午后多为对流性降水, 午夜多为层云状降水。Fu et al(2006)、 白爱娟等(2008)、 刘健(2013)、 陈玲等(2015)、 潘晓等(2015)、 傅云飞等(2016)和朱平等（2019）利用TRMM降水雷达和Cloudsat卫星数据, 证明了高原上夏季降水以日变化为周期, 还显示出半日变化的特征, 研究发现, 高原夏季降水主要以深厚的弱对流降水为主, 降水云主要以卷云（Ci）和积云（Cu）为主。朱士超等(2011)、 Gao et al(2016, 2018)、 栾澜等（2017）、 吴遥等(2017)、 马恩典等(2018)和唐洁等(2018）对高原云降水进行了数值模拟, 揭示了高原对流区与水汽垂直输送随高度呈先增大后减小的趋势, 高原上暖雨过程产生的降水比冷雨过程更重要, 但对于高空对流云的研究由于缺乏观测资料, 高原对流云在数值模型中表现得也比较差, 以往对高原研究多集中在降水特征和降水统计上, 很少涉及云的微物理研究。如果要深入研究对流云降水的过程, 对流云降水的微物理研究就显得十分重要。
鉴于此, 利用中尺度模式WRF对那曲地区一次对流云降水过程进行数值模拟, 对于其微物理结构及过程进行分析, 以期揭示青藏高原对流云降水的微物理过程。
2 资料选取
使用WRF3.9模式版本, 模式的初始场和侧边界场使用的是0.25°×0.25°的ERA5再分析资料, 对2014年8月7 -8日高原那曲地区进行了对流云降水个例的模拟。模式采用三重嵌套（图1）, 中心点为那曲站（31.37°N, 91.93°E）, 模式垂直方向分为不等间距的38层, 嵌套区域的网格格点和相关参数如表1所示。时间步长为45 s, 模拟结果30 min输出一次（水凝物源项每10 min输出一次）, 地图投影采用兰伯特投影。选取的物理参数化方案如下: 云微物理参数化方案采用Lin方案（Lin et al, 1983）; 长波辐射方案选择Rapid Radiative Transfer Model（RRTM）方案（Stamnes, 1988）, 短波辐射选择Dudhia方案（Dudhia et al, 1989）, 积云参数化方案采用Grell-Devenyi方案（只在最外层嵌套使用）（Grell et al, 2002）, 边界层参数化方案选择YSU方案（Hong et al, 2006）, 陆面过程采用NoahLSM方案（Chen et al, 2001）。文中涉及的地图是基于国家测绘地理信息局标准地图服务网站下载的审图号为GS(2016)2885号的标准地图制作, 底图无修改。
本文还选取了FY-2E的黑体亮温TBB数据和第三次高原观测实验的Ka波段毫米波云雷达（位于那曲气象局, 31.48°N, 92.01°E, 海拔4507 m）数据（下载地址: http: //tipex.data.cma.cn/tipex/expeditionData/id/5.html）做背景场分析。利用空间分辨率为0.1°的全国自动站观测降水和CMORPH卫星反演降水融合资料与模式累积降水做对比。
3 天气背景
2014年8月7日08:00（北京时, 下同）至8日08:00在那曲地区发生了对流性降水天气过程, 那曲站24 h累积降水量为23.8 mm, 达到中雨级别。
早期江吉喜等（2002）指出, TBB场显示出的云区或者无云区可以很直观的揭示大气中的干、 湿区分布, 且TBB的强低值区伴随着对流云活动。所以采用了风云二号FY-2E的TBB资料进行了分析。由图2可以看出, 7日12:00那曲地区西部开始有零散的对流云出现; 15:00对流云开始增多, 对流云迅速发展, 对流云系东移, 那曲站的TBB值达到210 K。18:00 TBB值分布呈东西向带状分布, 对流云系增强, 高原中东部TBB最强低值已经低于210 K, 说明此时云顶很高, 对流旺盛; 8日00:00, 对流云系东移至高原东北侧, 那曲地区对流云系开始减小, 云顶高度降低; 到03:00那曲地区TBB值已经大于250 K, 该地区只有零散的对流云系, 说明那曲地区无明显的对流活动。结合那曲Ka波段毫米波云雷达降水模式（图3）可以看出, 15:00 Ka波段雷达监测到强回波区经过那曲本站, 经过时间约为35 min, 最大回波强度达到20 dBZ, 在1.2 km处有较为明显的0 ℃层亮带; 径向速度上升气流主要存在于3 km以上, 径向速度高达8 m·s-1。15:03 -15:40 1~3 km有一径向速度的负值区, 说明该对流区同时存在上升和下沉气流; 由退偏振比(LDR)可知, 0 ℃亮带以下LDR>24 dB, 说明该层以雨滴为主, 下落速度增快, 导致径向速度变大。由于0 ℃层离地面近, 可能存在这一层的上升气流不强。综上所述可以看出那曲地区午后为对流性降水。本文主要分析此时段对流云降水的云微物理过程。
图2 FY-2E卫星的TBB演变特征(单位: K)‘+’为那曲气象局位置（31.48°N, 92.01°E, 下同） Fig.2 TBB evolution characteristics of FY-2E satellite.Unit: K.‘+’ is the location ofNagqu meteorological bureau （31.48°N, 92.01°E, the same as after) |
4 模式模拟结果对比
从2014年8月7日08:00至8日08:00 CMORPH融合产品和WRF d03区域模拟的24 h累积降水(图4)中可以看出, CMORPH融合产品的降水落区和d03区域模拟的降水都呈零散状分布, 说明那曲地区是弱对流降水, 这与傅云飞等（2016）所得到的结果是一致的。降水落区的量级与实况相近, 模式模拟的那曲站的降水在15~20 mm, 和那曲气象站的24 h累积降水相近。从模拟的整体结果来看, 降水落区与实况的格点除了B降水区域偏离了0.2个经纬度, 其他的降水中心和大致落区都较好的模拟出来。
为了与Ka波段雷达观测进行比较分析, 选取那曲地区Ka波段毫米波云雷达融合产品对流云随时间的演变特征和模式模拟的降水A区域水平最大上升气流速度时间—高度、 降水A区域回波强度大于5 dBZ的频数时间—高度(图5)作比较。从图5中可以看出, 模式模拟结果和Ka波段雷达观测到的云特征基本一致, 从模拟的最大上升气流随时间的演变特征可以看出, 虽然午后上升气流较强, 最大值可达75 Pa·s-1, 但是强回波频数最大值出现在午夜; 说明那曲地区对流活动从午后开始发展, 发展起来的对流云在夜间转化为层状云系。从强回波频数的分布可以看出, 强回波频数最大值出现在5.8 km, 与L波段探空资料的0 ℃层相对应, 也与0 ℃层亮带相对应。
图5 2014年8月7日08:00至8日08:00降水A区域各物理量时间-高度演变黑色实线表示那曲高空探测L波段探测到的0 ℃高度（5825 m） Fig.5 The time-height evolution of physical quantities in precipitation area A from 08:00 on 7 to 08:00 on 8 August 2014.The black solid line represents the altitude of 0 ℃ detected in the L-band of Nagqu high-altitude detection （5825 m） |
因此, WRF模式从降水、 强回波频数和最大上升气流速度能较好地模拟出这次那曲地区的对流云降水过程, 说明利用WRF模式研究那曲地区的对流云降水过程是可行的, 因此可以利用WRF模式输出结果对此次对流云降水云微物理过程进行研究。
5 各种相态粒子的时空分布
从d03区域中平均的各种相态粒子的质量密度的时间-高度分布(图6)中可以看出, 固态水凝物分布较高, 云冰位于最高层, 分布范围在300~100 hPa, 其大值中心集中在150 hPa左右; 雪出现在中高层, 分布范围很广, 大值中心集中在250~200 hPa; 霰和云水出现在中层, 大值中心集中在550~400 hPa; 雨水出现在低层, 大值中心在500 hPa以下; 水汽则分布均匀, 大值集中在低层。从质量密度的极值来看, 水汽的质量密度最大, 在550 hPa以下大于9 g·kg-1; 其次是雨水, 最大值超过0.15 g·kg-1; 霰的质量密度的极值在0.08 g·kg-1; 云水、 云冰和雪的质量密度的极值比较相近, 极大值为0.05 g·kg-1。
从时间分布来看, 在14:00 -16:00、 20:00 -22:00各种相态粒子都存在大值中心, 极值中心在15:00和21:00, 说明该地区在15:00和21:00出现了较强的降水极值, 且15:00的粒子质量密度稍小于21:00的质量密度, 表明高原对流降水在午后开始发展, 在傍晚前后发展至最强, 降水量的最大值集中在傍晚前后, 这与白爱娟等（2008）和常祎等（2016）得到的结论一致。水汽质量密度的极大值要比其他相态粒子的极值中心的变化趋势要提前2 h左右。
6 云微物理结构源项分析
上述可知, Lin微物理参数化方案考虑了水汽、 云水、 雨水、 云冰、 雪、 霰6种水成物混合比, Ren et al（2014）总结了6中水成物源汇项, 本文主要对雨水源项、 雪源项和霰源项进行分析。
在Lin微物理参数化方案中, 雨水的源项共有4种, 分别是霰融化形成雨（GMLT）, 雪的融化形成雨（SMLT）, 云水自动聚集形成雨水（RAUT）, 雨水与云水的碰并增长（RACW）。雪的源项共有5种: 雪的凝华增长（GDEP）, 云冰的贝杰龙过程转化为雪（SFI）, 冰晶聚集形成雪（SAUT）, 雪与云冰的碰并增长（SACI）, 雪与雨水的碰并增长（SACR）。霰的源项共有9种: 雪聚集形成霰（GAUT）, 云冰碰冻过冷雨水转化为霰（IACR）, 雨水和雪碰并增长转化为霰（RACS）, 过冷水冻结形成霰（GFR）, 霰与云水碰并增长（GACW）, 霰与雨水碰并增长（GACR）, 霰与冰晶碰并增长（GACI）, 霰与雪碰并增长（GACS）和霰的凝华增长（GDEP）。
为了更好地揭示对流云降水过程的微物理量转换, 将模式中水成物源汇项的转化率输出。图7给出了距那曲气象局较近的降水较强的A区域8月7日15:00的雨水源项、 雪源项、 霰初生源项和霰生长源项的垂直分布。从雨水源项的转化率的垂直分布[图7(a)]可以看出, 雨水主要主要来源于霰粒子的融化（GMLT）, 最大值出现在6 km, 最大转化率达到7.3×10-3 g∙kg-1∙s-1。雨水和云水的碰并增长（RACW）、 云水聚集形成雨水（RAUT）、 雪的融化（SMLT）占次要来源, 最大值在0.5×10-3 g∙kg-1∙s-1左右。从分布高度来看, 霰粒子的融化是雨水增长的主要催化剂, 随后云水与云水相互作用才逐渐增长。从雪来源项的转化率的垂直分布[图7(b)]可以看出, 和雨水源项不同, 雪源项在不同高度上表现出很大的差异, 冰晶聚集形成雪（SAUT）出现在13~16 km, 最大值仅有0.1×10-3 g∙kg-1∙s-1。其他微物理过程都发生在11 km以下, 其中云冰的贝杰龙过程转化为雪（SFI）、 雪和雨水的碰并增长（SACR）占主要过程, 其最大值分别为0.65×10-3 g∙kg-1∙s-1和0.8×10-3 g∙kg-1∙s-1; 雪的凝华增长（SDEP）次之其最大值为0.2×10-3 g∙kg-1∙s-1。
霰的源项从发生到发展可以分为两类, 一类是初生霰粒子, 一类是霰粒子的增长（唐洁等, 2018）。从霰粒子的初生[图7(c)]可以看出, 冰晶碰并过冷雨水转化为霰（IACR）是霰粒子初生的主要过程, 最大值出现在6.5 km, 最大转化率达0.35×10-3 g∙kg-1∙s-1, 过冷水碰并雪转化为霰（RACS）占次要过程, 最大值出现在7 km, 为0.18×10-3 g∙kg-1∙s-1, 过冷雨水的冻结形成霰（GFR）和雪聚集形成霰（GAUT）对初生霰粒子的贡献较小。从霰粒子的增长[图7(d)]可以看出, 霰增长的微物理过程大多都发生在5~11 km, 其中霰与云水碰并增长（GACW）和霰与雨水碰并增长（GACR）占主要过程, 最大值分别为5.5×10-3 g∙kg-1∙s-1和4.5×10-3 g∙kg-1∙s-1。霰与雪的碰冻增长（GACS）和霰的凝华增长（GDEP）占次要过程。
综上所述, 云水对降水的贡献是最大的, 凝华和碰并增长是冰相粒子（霰和雪）增长的主要过程, 它也是降水产生的重要过程, 而霰的融化和云水的相互结合加速了云水向雨水的转化, 使地面产生降水。
7 主要云微物理过程的演变特征
通过d03区域中主要微物理过程随时间的演变特征（图8）可以看出, 8月7日08:00至8日08:00那曲地区发生了三次较强的降水过程。在凝华和贝杰龙过程中云冰通过贝杰龙过程转化为雪（SFI）占主要过程, 霰的凝华增长（GDEP）和雪的凝华增长（SDEP）次之, 而云水通过贝杰龙过程转化成雪（GDEP）并不明显。冰晶聚集成雪（SAUT）最为明显, 雪聚集形成霰（GAUT）占次要过程。碰连、 碰并增长的主要微物理过程可以看出, 霰与云水的碰并促进霰的增长（GACW）占主要过程, 霰与雪的碰连增长（GACS）和霰与雨水的碰并增长（GACR）占次要过程。融化过程霰粒子的融化形成雨（GMLT）占了极大部分, 只有极少数雪融化形成雨（SMLT）。
因此从降水微物理过程随时间的演变特征可以看出, 水汽通过凝华形成冰晶、 雪、 霰; 在过冷水和冰相粒子的共存区, 冰相粒子通过聚集、 贝杰龙过程、 碰连、 碰并等过程相互转化, 随着上升气流减弱, 降至0 ℃层左右, 通过融化下降形成雨。整个过程可以看出冰相粒子过程在高原降水过程中具有十分重要的作用, 云水和雨水在形成霰粒子的过程中也占重要的作用。
8 结论与讨论
利用中尺度区域数值模式WRF模式对2014年8月7 -8日那曲地区的对流云降水进行了数值模拟, 分析了对流云降水及其云微物理过程, 主要结论如下:
（1） 通过FY-2E红外云图和Ka毫米波云雷达得到的对流云降水发生时间, WRF模式对于此次青藏高原那曲地区对流云降水过程有较好的模拟能力, 很好地模拟出降水落区降水中心和降水量级。
（2） 从各相态粒子的时空分布表明, 固态、 液态、 气态的三种相态粒子分布在不同高度层, 分布位置随高度无明显变化, 其极值中心代表着地面降水的最大值, 降水过程中水汽的质量密度最大, 达到9 g·kg-1。
（3） 云微物理过程中的雨水源项、 雪源项、 霰源项, 云水对降水的贡献是最大的, 凝华和碰并增长是冰相粒子增长的主要过程, 也是产生降水的重要过程。从微物理过程的演变特征可以看出, 整个过程冰相粒子在高原降水过程中具有十分重要的作用, 霰的融化在降水的形成中起着重要作用, 但雪的融化对降水的贡献较小。
本文仅从模式已有的云微物理特征分析了对流云内降水的发生发展。对于产生对流云降水的其他机理还需进一步研究。