Effects of Shallow Residual Layer on the Development of the Convective Boundary Layer in Naqu Area

  • Hui JING , 1, 2 ,
  • Lin ZHAO 1 ,
  • Xianhong MENG , 1 ,
  • Bo HAN 3, 4 ,
  • Zhaoguo LI 1 ,
  • Hao CHEN 1 ,
  • Zeyong HU 1 ,
  • Jianfeng ZHANG 5
Expand
  • 1. Key Laboratory of Land Surface Process and Climate Change in Cold and Arid Regions,Northwest Institute of Eco-Environment and Resources,Chinese Academy of Sciences,Lanzhou 730000,Gansu,China
  • 2. University of Chinese Academy of Sciences,Beijing 100049,China
  • 3. Guangdong Province Key Laboratory for Climate Change and Nature Disaster Studies,School of Atmospheric Sciences,Zhongshan University,Zhuhai 519082,Guangdong,China
  • 4. Southern Laboratory of Ocean Science and Engineering (Zhuhai),Zhuhai 519082,Guangdong,China
  • 5. Lanzhou Institute of Physics,Science and Technology on Vacuum Technology and Physics Laboratory,Lanzhou 730000,Gansu,China

Received date: 2020-05-27

  Revised date: 2020-06-19

  Online published: 2020-12-28

Highlights

In this paper, the atmospheric boundary layer structure of Naqu station on 25 and 26 August 2016 is analyzed by using the radiosonde and other meteorological observation data.The results show that the boundary layer height at 14:00 (Beijing Time,after the same).on August 25 and 26 were 1244 m and 1966 m respectively, while the accumulated surface sensible heat fluxes during 08:00 -14:00 were 605 W·m-2 and 650 W·m-2 respectively.In other words, the difference of the height of convective boundary layer in clear sky can reach 60% when the difference of accumulated surface sensible heat fluxes is only 7%.Further analysis shows that the existence of shallow residual layer may be the main reason for the difference of boundary layer development between the two days.The existence of the shallow residual layer potentially contributes the sensible flux heating the atmosphere in the boundary layer.However, the latest reanalysis data from ECMWF, i.e., ERA5 could not capture the existence of the shallow residual layer, whilst it could reproduce the vertical distribution characteristics of the potential temperature and wind speed basically.

Cite this article

Hui JING , Lin ZHAO , Xianhong MENG , Bo HAN , Zhaoguo LI , Hao CHEN , Zeyong HU , Jianfeng ZHANG . Effects of Shallow Residual Layer on the Development of the Convective Boundary Layer in Naqu Area[J]. Plateau Meteorology, 2020 , 39(6) : 1318 -1328 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00137

1 引言

大气边界层具有明显的日变化特征, 它的发展和维持过程与云的形成(Stull et al, 1988; Garratt et al, 1994; Zilitinkevich et al, 2012)和污染物的分布特征(Lin et al, 2010; Banta et al, 2011)密切相关, 并对局地天气和气候变化产生影响。夏季晴天条件下易形成对流边界层, 它的发展过程在一定程度上依赖于近地面层保持一定递减率形成的热力驱动(盛裴轩, 2013), 而热力驱动湍流能量来源于地面输送的感热通量(张强等, 2007, 2011; 张杰等, 2012; 万云霞等, 2017; 赵采玲等, 2014)。此外, 对流边界层的发展也与其他因素有关, 例如夹卷过程(Sorbjan, 1996; Sullivan et al, 1998)和风切变(Moeng et al, 1994; Fedorovich et al, 2001; Pino et al, 2003, 2006, 2008)以及残余层(Marsham et al, 2008; Stull et al, 1988; Han et al, 2012; 张强等, 2019)等。
在西北干旱区, 夏季深厚对流边界层普遍存在, 边界层高度可超过4 km(张强等, 2004, 2007; Zhang et al, 2006; 赵建华等, 2011; 徐潇然等, 2019)。研究表明极强的陆面热力作用是西北干旱区大气边界层发展的主导因素, 残余层是对流边界层是否深厚的关键条件之一(张强等, 2008; Han et al, 2012; Zhao et al, 2018; 赵采玲等, 2016)。那么, 作为全球气候的敏感区和我国天气气候的启动区的青藏高原的夏季对流边界层是否也有类似的特征呢?青藏高原约占我国陆地面积的四分之一, 平均海拔在4000 m以上, 大地形和高海拔造成的强烈热力作用和动力作用对亚洲季风乃至全球大气环流的布局都有着重要的影响(吴国雄等, 2004; 朱玉祥等, 2004; 马耀明等, 2014; 魏莹等, 2019)。正因为如此, 高原大气边界层研究历来是科学家们十分关心的科学问题(Engeln et al, 2012; 苏彦入等, 2018; 王倩茹等, 2018; 赵艳茹等, 2017; 马元仓等, 2019)。但由于高原地形复杂, 环境恶劣, 观测站点稀少, 同时高原下垫面的非均匀性使得站点代表性有限等情况, 都严重制约着人们对青藏高原大气边界层结构及发展机理的认识。尽管在青藏高原上开展了多次大型的综合观测实验, 如第一次青藏高原大气科学试验(Qinghai-Xizang Plateau Meteorological Experiment, QXPMEX)(徐祥德等, 2006), 1998 年的第二次青藏高原大气科学试验( Tibetan Plateau Experiment, TIPEX)(陶诗言等, 1999), 中日合作的全球能量水循环之亚洲季风青藏高原试验(GEWEX Asian Monsoon Experiment in the Tibetan Plateau, GAME-Tibet)(王介民等, 2012)以及最近的第三次青藏高原大气科学试验(The 3rd Qinghai-Tibetan Plateau Atmospheric Scientific Experiment, TIPEX-Ⅲ)(赵平等, 2018), 这些外场观测试验也取得了一系列具有重要国际影响的成果。徐桂荣等(2014, 2009)利用探空数据发现高原地区的对流边界层的发展史较短, 但是其高度相对平原地区较高, 最高甚至可以达到5000 m; 周文等(2019)利用COSMIC掩星资料发现高原边界层高度的分布特征是西高东低, 西部高度为1.8~2.3 km, 东部为1.4~1.8 km; 还有很多青藏高原边界层研究都是基于单个站点的常规观测(李家伦等, 2000; 左洪超等, 2004; 李茂善等, 2004; 王树舟等, 2008)但是高原中、 西部观测站稀疏问题仍然没有被很好解决, 大气探空观测数据仍然相对匮乏。
本研究将利用2016年夏季GPS探空数据, 初步探讨了8月25 -26日白天晴空条件下那曲地区对流边界层的演变过程及其可能的影响因子, 试图探讨观测到的浅薄残余层对对流边界发展的贡献。最后, 本文还评估了欧洲中期天气预报中心最新一代再分析数据ERA5在那曲地区的适用性。

2 资料介绍

2.1 探空资料及气象观测资料

使用的探空资料来自那曲站探空加密数据, 该探空加密实验的观测时间为2016年8月23 -31日, 在每天的08:00(北京时, 下同), 10:00, 12:00, 14:00, 16:00, 18:00和20:00, 各进行一次探空, 共进行了63次探空实验。高空探测实验使用的是Totex探空气球系GPS探头, 探空仪为International Met Systems iMet公司生产的iMet-1-AB探空系统, 观测内容包括气压、 温度、 相对湿度、 风向和风速等, 气压、 温度、 湿度的测量精度为±0.5 hPa、 ±0.3 ℃、 ±5%, 采集频率为1.0 Hz。同时, 选取了那曲站8月25 -26日常规气象观测资料, 包括总辐射、 反射辐射、 天空长波辐射、 地面长波辐射、 感热通量、 潜热通量、 降水量、 5 cm土壤湿度。

2.2 再分析数据

为了初步了解欧洲中期天气预报中心最新一代再分析数据ERA5在高原那曲地区的适用性, 本文将其观测数据进行初步对比分析。与上一代的ERA-Interim再分析数据相比, ERA5再分析数据不仅在时间和空间分辨率有所提高, 同时也有更新的的模式和数据同化系统。本文使用ERA5再分析数据研究影响那曲8月25日和26日边界层高度不同的原因, 再分析数据选取那曲(31.37°N, 91.90°E)2016年8月25 -26日逐小时位温、 风速、 边界层高度、 辐射通量、 降水量, 空间分辨率为0.25°×0.25°。

2.3 研究方法

为了更好地分析边界层的结构特征, 需要把探空所得的温度转换成位温。
位温的计算使用泊松方程:
θ = T p 0 p 0.268
式中: θ为位温(单位: K); T为温度(单位: K); p 0为标准气压(单位: hPa); p为实际气压(单位: hPa)。
边界层高度的计算方法有很多, 例如气块法(Holzworth et al, 1964), 理查森数法(Joffre et al, 2001), Liu-Liang法(Liu et al, 2010)和比湿垂直梯度法(Mehta et al, 2017)等, 本文选取8月25日和26日两天的观测结果, 由于晴天条件下热力作用对边界层起主导的作用, 而且位温廓线比较实际且具有一定的可靠性, 位温的垂直梯度使用前向差分计算, 即:
∂ θ ∂ z = θ z n + 1 - θ z n z n + 1 - z n
式中: z为离地高度; n为正整数。因此使用位温梯度法(Hennemuth et al, 2006)来确定对流边界层的高度, 即通过位温梯度的突变来确定边界层高度, 也就是位温垂直梯度最大值所在的高度。

3 结果分析

3.1 基本特征

观测日志记录表明, 研究时段天气状况的重要差别在于8月25日晨间有小雨, 之后转为晴天, 07:00降雨量最大达到了1.12 mm。值得注意的是, 浅层土壤湿度并未随着降水的发生立即调整, 只是对应的日峰值有所变化[图1(c)]。在此背景下, 8月25日08:00位温廓线表现为稳定边界层; 10:00, 随着太阳辐射对高原大气以及地表的加热作用, 大气边界层底部开始有对流边界层逐渐形成, 相较于08:00, 最大温差为0.87 K; 到14:00, 对流边界层的厚度达到1244 m。8月26日凌晨无降水, 08:00位温廓线分别在447~668 m以及775~1143 m处出现了两层浅薄的近中性层结, 即残余层; 到10:00, 虽然边界层整层升温, 但是升温幅度要小于8月25日, 平均升温幅度为0.53 K, 与8月25日08:00 -10:00的升温幅度相比, 降低了21%; 然而到14:00, 对流边界层高度达到了1966 m, 比8月25日相同时刻增加了766 m, 增加幅度高达60%。可见, 25日和26日位温廓线差异主要表现在08:00是否有残余层的存在。那么, 8月25日夜间产生的浅薄残余层是否是8月26日相对深厚的边界层高度的主要影响因子呢?
图1 2016年8月25 -26日那曲站不同时刻位温垂直廓线(a, b)及降水量和5 cm土壤湿度(c)的变化

Fig.1 Vertical profile of temperature (a, b), precipitation and 5 cm soil moisture (c) at Naqu station during 25 -26 August 2016

3.2 影响因素分析

夏季高原上天气复杂多变, 很多降水过程都具有局地性, 持续时间较短。那曲观测点附近除了8月25日凌晨有降水过程外, 8月25日和26日的白天均为晴天, 但其14:00的对流边界层的高度的差异却达到了766 m。影响对流边界层发展的因素有很多, 本文将对环流场、 地表感热加热、 边界层稳定度和风切变因子进行分析。
高原地区的边界层发展由于受到高原地形的影响, 其厚度明显大于平原地区, 且由于其地表面对于气流的拖曳力大导致其机械湍流强, 从而是的形成覆盖逆温层内的夹卷层, 进而产生较高的对流边界层(吴祖常等, 1998; 宋星灼等, 2006; 陈陟等, 2002)。图2为青藏高原8月25日和26日08:00和14:00 400 hPa环流场和那曲站点上空垂直速度的廓线特征(白色方框表示那曲站)。从图2中可以看出, 8月25日08:00那曲站(白色方框)处于南亚高压的控制范围之内, 流场上看受反气旋性气流控制, 到了14:00南亚高压强度增强。26日从08:00和14:00环流背景场与25日类似, 南亚高压随着时间的推移也在逐渐发展增强。改则地区的垂直速度在中性时比较大尽管环流场上看25日和26日没有显著差, 但类似的环流背景场条件下垂直速度廓线却有许多不同之处: 25日08:00, 近地层到550 hPa的层结主要表现为下沉运动(正值), 再到400 hPa这个层结则为上升运动(负值), 14:00, 近地层到400 hPa则整层都为下沉运动(正值)。26日08:00, 400 hPa的垂直速度层结结构与25日一致, 只是上升运动的强度缩小了50%以上; 到对流活动旺盛的午后, 400 hPa以下主要还是表现为动力下沉运动。一般认为由于高原午后地表受到的强烈辐射, 对流较强, 垂直速度大, 同时垂直速度也会受到当地地形的影响, 河套干旱地区的白天300 m以下的垂直速度从0.3 m·s-1增大到了0.6 m·s-1, 300~2000 m变化小(崔洋等, 2015); 白天开垦地以上升运动为主, 草原以下沉运动为主(陈万隆等, 1992); 改则地区垂直速度在中性边界层内较大, 但是其随稳定度的变化并不明显(陈陟等, 2002)。考虑到那曲处于南亚高压的边缘地带, 近地层主要为下沉运动, 不利于深厚对流边界层的发展。而且, 26日14:00 550 hPa左右的最大下沉速度约为0.35 Pa·s-1, 远高于25日同时刻的0.18 Pa·s-1, 由此可见, 26日和25日环流背景场不是控制对流边界层高度差异主要因子。
图2 2016年8月25 -26日青藏高原不同时刻400 hPa位势高度场(彩色区, 单位: gpm)与风场(流线, 单位: m·s-1)空间分布和那曲站垂直速度的分布

白色方框表示那曲站位置

Fig.2 The spatial pattern of geopotential height 400 hPa (color area, unit: gpm) and wind field (streamline, unit: m·s-1) over the Qinghai-Xizang Plateau and vertical velocity of Naqu station at different time during 25 -26 August 2016.White box indicates the location at Naqu station

考虑到对流边界层的发展主要是由下垫面的的加热决定(Moeng et al, 1994; Conzemius et al, 2006), 通过对比8月25-26日那曲能量通量(图3)可以看出, 那曲站的净辐射、 感热通量以及潜热通量均具有典型的日变化特征。8月25日净辐射在13:00最高达到了835 W·m-2, 26日净辐射最大值为657 W·m-2。不同于沙漠地区的湍流通量以感热通量为主, 潜热通量基本可以忽略不计的特征, 高原上那曲地区潜热通量的最大值均大于感热通量的最大值。从累计的感热通量上看, 25日08:00 -14:00的感热通量的累计值为605 W·m-2, 而26日为650 W·m-2。也就是说, 26日地表感热加热相较于25日而言, 能提供了更多的热力条件, 更有利于对流边界层的发展。但是, 26日的感热通量累计值仅比25日多7%, 26日14:00的对流边界层高度相较于25日14:00高出了60%。换句话而言, 26日地表感热通量所提供的能量并不能完全解释对流边界层高度的差异, 这就体现出了其他影响因子的重要性。
图3 2016年8月25 -26日那曲能量通量日变化对比

Fig.3 Comparison of the diurnal variation of energy flux in Naqu during 25 -26 August 2016

Pietersen et al (2015)也发现在不考虑大尺度垂直运动及热量和水汽的水平对流的情况下, 边界层的厚度可能会被高估70%, 因此接下来, 将探讨边界层稳定度对大气边界层发展的影响。由于8月26日08:00出现了两层浅薄的残余层, 这里我们依据这两层残余层的位置分别对比了两天该相同层结的稳定度差异(表1)。由表可知, 8月26日的中性层结相对于25日更为稳定, 25日08:00和10:00的稳定度最大相差1.50 K·km-1, 而26日08:00和10:00的稳定度最大相差0.19 K·km-1, 这些都表明26日残余层更容易维持, 当26日对流边界层之上覆盖有近中性的残余层时, 对流边界层发展时侵入残余层后, 等效的地表能量会使边界层更容易发展到更高的高度。这种现象在西北干旱区观测的夏季对流边层发展过程中更为明显。
表1 那曲站观测仪器及技术指标

Table 1 Observation instruments and technical specifications at Naqu station

观测项目 观测仪器 观测范围 技术信息
短波辐射(上、 下) 荷兰Kipp & Zonen公司CM21型短波辐射仪 0.285~2.8 μm 灵敏度: 7~14 μV·W-²
长波辐射(上、 下) 美国Eppley公司PIR型长波辐射传感器 3.5~50 μm 灵敏度: 4 μV·(W·m-2)
土壤湿度(0.5 m) 美国Campbell公司CS616型体积水含量反射计 0~0.5 VWC 精度: ±0.025 VWC
降水量 挪威Geonor公司T-200B型全天侯雨雪量计 0~1500 mm 精度: 0.1% FS
超声风、 温脉动 美国Campbell公司CSAT3三维超声风速风向传感器

风速: ±65 m·s-1

超声温度: -50~60 ℃

水平速度: <±8.0 cm·s-1

垂直速度: <±4.0 cm·s-1

水汽脉动 美国Li-cor公司LI-7500型开路式CO2/H2O分析仪 精度: <2%
表2 2016年8月25 -26日那曲站边界层不同层结的稳定度

Table 2 Stability of different stratification in the boundary layer in Naqu station from during 25 -26 August 2016

北京时 相对高度 /m 8月25日稳定度 /(K·km-1) 8月26日稳定度 /(K·km-1)
08:00 447~668 4.30 0.83
775~1143 5.40 0.87
10:00 608~1205 3.90 0.68
Pino et al (2003) 和Conzemius et al (2006)的研究表明风切变有利于边界层顶夹卷通量的增加, 进而增加其对流边界层的高度, 所以为了更好地理解25日和26日边界层高度差异的原因, 还对比了那曲站8月25 -26日不同时刻风速、 风向垂直廓线(图4)。从风速上看, 8月25日和26日的08:00, 10:00和14:00 600 m以下的边界层, 风速随高度的变化不明显; 但是600~2000 m的边界层内, 8月25日的风速要明显大于8月26日, 最大风速达到了9.5 m·s-1; 同时, 该层结内的水平风速切变也高出8月26日14%; 换句话而言, 即使8月25日凌晨没有降水的发生, 在地表加热作用还很微弱的前提条件下, 强风切变可能也不利用中性残余层的维持。10:00, 在地表加热不断增强的条件下, 600~2000 m的水平风速切变越强则可能更有利于地表热量的输送; 此时, 26日10:00的水平风速最强为6.98 m·s-1, 高出25日同时刻的水平风速切变46%; 对比8月25日和26日10:00的位温廓线可以发现[见图1(a)], 26日10:00的600~1200 m位温廓线已均匀混合, 两层浅薄的残余层已混合一层较中性的层结。最终, 到14:00, 使得26日边界层高度高出25日766 m。
图4 2016年8月25 -26日那曲站不同时刻风速(a~c)、 风向(d~f)垂直廓线对比

Fig.4 Comparison of vertical profiles of wind speed (a~c) and wind direction (d~f) at different times at Naqu station during 25 -26 August 2016

从风向上来看, 600 m上下存在强烈的水平风向切变, 存在和风速类似的分层现象。25日和26日08:00, 在2000 m范围内的边界层中, 水平风向切变分别为123.6°和126.6°; 26日10:00的水平风向切变为114.6°, 比25日同时刻要弱34%。以上结果可以理解为, 在地表加热能量充足的条件下, 弱的水平风向切变可能更有利用于地表能量的输送。这在25日和26日14:00的风向廓线中更为明显, 当对流边界层发展到最高高度时, 2000 m以内的垂直风向几乎没有变化。虽然高原上观测场地形平坦开阔, 但是由于受到周围其他地形的影响, 风速和风向的变化的复杂性强烈依赖于当地地形的分布特征(李英等, 2012)。

3.3 再分析数据的对比

对比25日和26日不同时刻的位温廓线结果表明, 在地表感热加热差异仅7%的前提条件下, 残余层的出现可能是造成边界层高度差异达到60%的主要原因。那么, 作为最新一代的再分析数据集ERA5, 具有高时空分辨率的特点, 是否能够很好地再现那曲地区26日的边界层演变特征呢?由那曲8月26日观测数据与再分析数据ERA5位温、 风速垂直剖面的对比(图5)可以看出, 08:00观测和ERA5再分析数据的位温梯度在3000 m以上的层结比较一致, 但是在3000 m以下, ERA5再分析数据的位温梯度要强于观测值, 也就是说, ERA5再分析数据里25日夜间那曲地区大气边界层的辐射冷却过程的强度比实际观测值要强。这可能是由以下两方面原因所致, 一是生成ERA5再分析数据的陆面过程模型不能很真实地再现那曲地区的下垫面类型及土壤质地, 进而引起夜间陆面水热传输过程的误差; 二是ERA5再分析数据格点资料的空间分辨率以及垂直分辨率与观测点存在尺度上的不匹配, ERA5再分析数据还无法刻画出08:00的两层浅薄残余层。08:00以后, 观测的800~1600 m近中性层结的厚度要远高于同时刻ERA5再分析数据相同位温梯度层结的厚度。观测的对流边界层顶部在10:00一直维持在1500 m左右, 而ERA5再分析数据的对流边界层在13:00才基本发展到1200 m左右的高度, 即观测和ERA5再分析数据的对流边界层高度差异为20%, 且时间上滞后了近3 h。那么, 观测和ERA5再分析数据边界层高度上的差异主要由于残余层的存在还是地表累计加热过程上的差异引起, 我们将在后面部分进一步分析。总的来说, ERA5再分析数据还是能较好地再现出26日对流边界层的发展过程, 但其由于没有残余层的存在, 对流边界层的高度要低于观测值。
图5 2016年8月26日那曲观测资料(a, c)与ERA5再分析数据(b, d)的位温(a, b, 单位: K)、 风速(c, d, 单位: m·s-1)垂直剖面的对比

Fig.5 Comparison of the potential temperature (a, b, unit: K) and wind speed (c, d, unit: m·s-1) profiles between observation data (a, c) and ERA5 reanalysis data (b, d) at Naqu station on 26 August 2016

除了对比观测和ERA5再分析数据的位温廓线的差异外, 表3也进一步对比了那曲站观测数据和ERA5再分析数据在边界层内水平风切变及稳定度方面的差异。从表3中可以看出, 08:00和10:00的ERA5再分析数据最大风速差与观测数据相差较大, 10:00可以相差4.9 m·s-1, 而稳定度在08:00基本是一致的, 10:00 ERA5再分析数据的稳定度是大于观测数据的, 出现这种差异的可能性主要是受到边界层中位温和风速的本身的特征影响, 位温的变化是连续性的, 风速的变化具有瞬时性, 而ERA5再分析数据很难捕捉到这种瞬时性。
表3 2016年8月26日那曲站ERA5再分析数据与观测资料边界层内风切变和稳定度的对比

Table 3 Compared observed wind shear and stability in boundary layer with ERA5 reanalysis data and observ-ation data at Naqu station on 26 August 2016

北京时 ERA5 观测资料
最大风速差 /(m·s-1) 稳定度 /(K·km-1) 最大风速差 /(m·s-1) 稳定度 /(K·km-1)
08:00 2.03 3.90 6.48 3.70
10:00 2.08 4.70 6.98 3.50
接下来, 为更好地理解观测和ERA5再分析数据对流边界层高度上的差异, 图6给出了8月26日那曲观测数据与ERA5再分析数据的能量通量日变化对比。尽管那曲观测数据与ERA5再分析数据格点尺度上的陆面过程存在尺度上的不匹配状况, 但总的来说, ERA5再分析数据的净辐射通量和感热通量都能较好地反映出观测的日变化特征。ERA5再分析数据的净辐射、 感热日累计通量分别为3588 W·m-2和981 W·m-2, 分别低于观测0.9%和12%。观测数据可能受云层影响, 没有出现典型的单峰型日变化特征, 这点ERA5再分析数据并不能较好地刻画出来。同时, 与廓线数据一致, ERA5再分析数据在通量上也存在滞后性。总的来说, 虽然地表累计加热通量上12%的差异可能是ERA5再分析数据的边界层高度与观测值之间20%的差异的重要原因, 但是残余层和地表加热对那曲地区对流边界层发展的的贡献率仍需要利用数值模拟的方式进一步探讨和区分。
图6 2016年8月26日那曲观测资料与ERA5再分析数据的能量通量日变化对比

Fig.6 Comparison of diurnal variation of energy flux between observation data and ERA5 data in Naqu on 26 August 2016

4 结论与讨论

利用那曲站2016年探空数据及其他气象观测数据分析了残余层对于高原边界层的影响, 并初步评估了高原上ERA5再分析数据与观测数据之间的差异。得到主要结论如下:
(1) 8月25日和26日14:00的边界层高度分别为1244 m和1966 m, 而25日和26日08:00 -14:00累积的地表感热通量分别为605 W·m-2和650 W·m-2。也就是说, 8月25日和26日夜间有无降水过程后, 在地表感热加热累计通量差异仅为7%的条件上, 晴天对流边界层高度的差异能达到60%。
(2) 环流背景场和风切变不能很好地解释25日和26日边界层高度上的差异, 残余层可能才是导致连续两天边界层高度差异的主要因子。
(3) ERA5再分析数据基本能再现出那曲地区对流边界层的发展过程, 但是无法刻画出26日08:00的浅薄残余层; 不管是地表感热加热通量还是位温廓线, ERA5再分析数据都存在时间上的滞后性。
后续工作还将利用区域天气数值模型, 设计不同的敏感性试验, 进一步定量评估残余层厚度以及地表感热加热对高原对流边界层发展过程的影响程度。
Banta R M, Senff C J, Alvarez R J, et al, 2011.Dependence of daily peak O3 concentrations near Houston, Texas on environmental factors: Wind speed, temperature, and boundary-layer depth[J].Atmospheric Environment, 45(1): 162-173.DOI: 10.1016/j.atmosenv.2010. 09. 030.

Conzemius R J, Fedorovich E, 2006.Dynamics of sheared convective boundary layer entrainment.Part I: Methodological background and large-eddy simulations[J].Journal of the Atmospheric Sciences, 63(4): 1151-1178.DOI: 10.1175/JAS3691.1.

Engeln A V, Teixeira J, 2013.A planetary boundary layer height climatology derived from ECMWF reanalysis data[J].Journal of Climate, 26(17): 6575-6590.DOI: 10.1175/JCLI-D-12-00385.1.

Fedorovich E, Nieuwstadt F T M, Kaiser R, 2001.Numerical and laboratory study of a horizontally evolving convective boundary layer.Part I: Transition regimes and development of the mixed layer[J].Journal of the Atmospheric Sciences, 58(1): 70-86.DOI: 10.1175/1520-0469 (2001) 058<0070: NALSOA>2.0.CO; 2.

Garratt J R, 1994.The atmospheric boundary layer[M].Cambridge: Cambridge University Press.

Han B, Lv S, Ao Y, et al, 2012.Development of the convective boundary layer capping with a thick neutral layer in Badanjilin: Observations and simulations[J].Advances in Atmospheric Sciences, 29(1): 177-192.DOI: 10.1007/s00376-011-0207-4.

Hennemuth B, Lammert A, 2006.Determination of the atmospheric boundary layer height from radiosonde and lidar backscatter[J].Boundary Layer Meteorology, 120(1): 181-200.DOI: 10. 1007/ s10546-005-9035-3.

Holzworth G C, 1964.Estimates of mean maximum mixing depths in the contiguous United States[J].Monthly Weather Review, 92(5): 235.DOI: 10.1175/1520-0493(1964)092<0235: EOMMMD>2.3.CO; 2.

Joffre S M, Kangas M, Heikinheimo M, et al, 2001.Variability of the stable and unstable atmospheric boundary layer height and its scales over a boreal forest[J].Boundary Layer Meteorology, 99(3): 429-450.DOI: 10.1023/a: 1018956525605.

Lin J, McElroy M B, 2010.Impacts of boundary layer mixing on pollutant vertical profiles in the lower troposphere: Implications to satellite remote sensing.Atmospheric Environment, 44(14): 1726-1739.DOI: 10.1016/j.atmosenv.2010.02.009.

Liu S, Liang X Z, 2010.Observed diurnal cycle climatology of planetary boundary layer height[J].Journal of Climate, 23(21): 5790-5809.DOI: 10.1175/2010JCLI3552.1.

Marsham J H, Parker D J, Grams C M, et al, 2008.Observations of mesoscale and boundary-layer scale circulations affecting dust transport and uplift over the Sahara[J].Atmospheric Chemistry and Physics, 8(23): 6979-6993.DOI: 10.5194/acp-8-6979-2008.

Mehta S K, Ratnam M V, Sunilkumar S V, et al, 2017.Diurnal variability of the atmospheric boundary layer height over a tropical station in the Indian monsoon region[J].Atmospheric Chemistry and Physics, 17(1): 531-549.DOI: 10.5194/acp-17-531-2017.

Moeng C H, Sullivan P P, 1994.A comparison of shear-and buoyancy-driven planetary boundary layer flows[J].Journal of the Atmospheric Sciences, 51(7): 999-1022.DOI: 10.1175/1520-0469 (1994) 051<0999: acosab>2.0.co; 2.

Pietersen H, Vilà-Guerau de Arellano J, Augustin P, et al, 2018.Study of a prototypical convective boundary layer observed during BLLAST: contributions by large-scale forcings[J].Atmospheric Chemistry and Physics, 15(8): 4241-4257.DOI: 10. 5194/acp-15-4241-2015.

Pino D, Vilà-Guerau de A J, Duynkerke P, 2003.The contribution of shear to the evolution of a convective boundary layer[J].Journal of the Atmospheric Sciences, 60(16): 1913-1926.DOI: 10.1175/1520-0469 (2003) 060<1913: TCOSTT>2.0.CO; 2.

Pino D, Vilà-Guerau de A J, et al, 2006.Representing sheared convective boundary layer by zeroth-and first-order-jump mixed-layer models: Large-eddy simulation verification[J].Journal of Applied Meteorology and Climatology, 45(9): 1224-1243.DOI: 10.1175/jam2396.1.

Pino D, Vilà-Guerau de Arellano J, 2008.Effects of shear in the convective boundary layer: analysis of the turbulent kinetic energy budget[J].Acta Geophysica, 56(1): 167-193.DOI: 10.2478/s11600-007-0037-z.

Sorbjan Z, 1996.Effects caused by varying the strength of the capping inversion based on a large eddy simulation model of the shear-free convective boundary layer[J].Journal of the Atmospheric Sciences, 53(14): 2015-2024.DOI: 10.1175/1520-0469 (1996) 053<2015: ECBVTS>2.0.CO; 2.

Stull R B, 1988.An Introduction to Boundary Layer Meteorology[M].Netherlands: Springer Netherlands.

Sullivan P P, Moeng C H, Stevens B, et al, 1998.Structure of the entrainment zone capping the convective atmospheric boundary layer[J].Journal of the Atmospheric Sciences, 55(19): 3042-3064.DOI: 10.1175/1520-0469 (1998) 0552.0.CO; 2.

Zhang Q, Wang S, Li Y, 2006.Study on physical mechanism of influence on atmospheric boundary layer depth in the arid regions of northwest China[J].Journal of Meteorological Research, 20(5): 1-12.

Zhao L, Han B, Lv S H, et al, 2018.The different influence of the residual layer on the development of the summer convective boundary layer in two deserts in northwest China[J].Theoretical and Applied Climatology, 131(3): 877-888.DOI: 10.1007/s00704-016-2014-4.

Zilitinkevich S S, 2012.The height of the atmospheric planetary boundary layer: State of the art and new development[J].National Security and Human Health Implications of Climate Change, 147-161.DOI: 10.1007/978-94-007-2430-3_13.

陈万隆, 陈宇能, 1992.草原垦荒行星边界层的数值研究[J].气象学报, 50(4): 450-458.

陈陟, 周明煜, 钱粉兰, 等, 2002.我国西部高原大气边界层中的对流活动[J].应用气象学报, 13(2): 142-155.DOI: 10.3969/j.issn.1001-7313.2002.02.002.

崔洋, 常倬林, 桑建人, 等, 2015.河套干旱地区夏季边界层结构特征观测分析[J].冰川冻土, 37(5): 1257-1267.DOI: 10.7522/j.isnn.1000-0240.2015.0139.

李家伦, 洪钟祥, 孙菽芬, 2000.青藏高原西部改则地区大气边界层特征[J].大气科学, 24(3): 301-312.DOI: 10.3878/j.issn. 1006-9895.2000.03.02.

李茂善, 马耀明, 胡泽勇, 等, 2004.藏北那曲地区大气边界层特征分析[J].高原气象, 23(5): 728-733.

李英, 胡志莉, 赵红梅, 2012.青藏高原大气边界层结构特征研究综述[J].高原山地气象研究, 32(4): 91-96.

马耀明, 胡泽勇, 田立德, 等, 2014.青藏高原气候系统变化及其对东亚区域的影响与机制研究进展[J].地球科学进展, 29(2): 207-215.DOI: 10.11867/j.issn.1001-8166.2014.02-0207.

马元仓, 李岩瑛, 杨吉萍, 等, 2019.青海中北部边界层高度与不同灾害天气的关系[J].高原气象, 38(5): 1048-1057.DOI: 10. 7522/j.issn.1000-0534.2018.00136.

盛裴轩, 2013.大气物理学[M].北京: 北京大学出版社.

宋星灼, 张宏升, 刘新建, 等, 2006.青藏高原中部地区不稳定大气边界层高度的确定与分析[J].北京大学学报(自然科学版), 42(3): 328-333.DOI: 10.13209/j.0479-8023.2006.062.

苏彦入, 吕世华, 范广洲, 2018.青藏高原夏季大气边界层高度与地表能量输送变化特征分析[J].高原气象, 37(6): 1470-1485.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2018.00040.

陶诗言, 陈联寿, 徐祥德, 1999.第二次青藏高原大气科学试验理论研究进展[M].北京: 气象出版社.

万云霞, 张宇, 张瑾文, 等, 2017.感热变化对东亚地区大气边界层高度的影响[J].高原气象, 36(1): 173-182.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00001.

王介民, 邱华盛, 2000.中日合作亚洲季风实验-青藏高原实验 (GAME-Tibet)[J].中国科学院院刊, 15(5): 386-388.DOI: 10.16418/j.issn.1000-3045.2000.05.020.

王倩茹, 范广洲, 葛非, 等, 2018.基于CERA-20C资料青藏高原边界层高度日变化气候特征分析[J].高原气象, 37(6): 1486-1498.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2018.00042.

王树舟, 马耀明, 2008.珠峰地区夏季大气边界层结构初步分析[J].冰川冻土, 30(4): 681-687.

魏莹, 段克勤, 2020.1980-2016年青藏高原变暖时空特征及其可能影响原因[J].高原气象, 39(3): 459-466.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00121.

吴国雄, 毛江玉, 段安民, 等, 2004.青藏高原影响亚洲夏季气候研究的最新进展[J].气象学报, 62(5): 528-540.DOI: 10.3321/j.issn: 0577-6619.2004.05.002.

吴祖常, 董保群, 1998.我国陆域大气最大混合层厚度的地理分布与季节变化[J].科技通报, 14(3): 11-16.DOI: 10.13774/j.cnki.kjtb.1998.03.003.

徐桂荣, 崔春光, 2009.青藏高原东部及下游关键区大气边界层高度的观测分析[J].暴雨灾害, 28(2): 112-118.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9045.2009.02.003.

徐桂荣, 崔春光, 周志敏, 等, 2014.利用探空资料估算青藏高原及下游地区大气边界层高度[J].暴雨灾害, 33(3): 217-227.DOI: 10.3969/j.issn.1004-9045.2014.03.004.

徐祥德, 陈联寿, 2006.青藏高原大气科学试验研究进展[J].应用气象学报, 17(6): 756-772.DOI: 10.3969/j.issn.1001-7313. 2006.06.013.

徐潇然, 赵艳茹, 黄山, 等, 2019.东亚、 北非干旱半干旱区边界层高度的特征研究[J].高原气象, 38(5): 1038-1047.DOI: 10. 7522/j.issn.1000-0534.2018.00144.

张强, 卫国安, 侯平, 2004.初夏敦煌荒漠戈壁大气边界结构特征的一次观测研究[J].高原气象, 23(5): 587-597.

张强, 赵映东, 王胜, 等, 2007.极端干旱荒漠区典型晴天大气热力边界层结构分析[J].地球科学进展, 22(11): 1150-1159.DOI: 10.3321/j.issn: 1001-8166.2007.11.007.

张强, 王胜, 2008.西北干旱区夏季大气边界层结构及其陆面过程特征[J].气象学报, 66(4): 599-608.DOI: 3321/j.issn: 0577-6619.2008.04.013.

张强, 张杰, 乔娟, 等, 2011.我国干旱区深厚大气边界层与陆面热力过程的关系研究[J].中国科学(地球科学), 41(9): 1365-1374.DOI: 10.1007/s11430-011-4207-0.

张杰, 张强, 唐从国, 2012.极端干旱区大气边界层厚度时间演变及其与地表能量平衡的关系[J].生态学报, 33(8): 2545-2555.DOI: 10.5846/stxb201201090046.

张强, 乔梁, 岳平, 等, 2019.干旱区夏季晴空期超厚对流边界层发展的能量机制[J].科学通报, 64(15): 1637-1650.DOI: 10.1360/N972018-01014.

赵采玲, 吕世华, 李照国, 等, 2014.夏季巴丹吉林沙漠陆面热状况对边界层高度影响的模拟实验[J].高原气象, 33(6): 1526-1533.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2013.00160.

赵采玲, 吕世华, 韩博, 等, 2016.夏季巴丹吉林沙漠残余层与深厚对流边界层的关系研究[J].高原气象, 35(4): 1004-1014.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00080.

赵建华, 张强, 王胜, 2011.西北干旱区对流边界层发展的热力机制模拟研究[J].气象学报, 69(6): 1029-1037.DOI: 10.11676/ qxxb2011.090.

赵平, 李跃清, 郭学良, 等, 2018.青藏高原地气耦合系统及其天气气候效应: 第三次青藏高原大气科学试验[J].气象学报, 76(6): 833-860.DOI: 10.11676/qxxb2018.060.

赵艳茹, 张珂铨, 毛文茜, 等, 2017.100年来东亚和北非干旱半干旱区边界层高度的变化特征研究[J].高原气象, 36(5): 1304-1314.DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00107.

周文, 杨胜朋, 蒋熹, 等, 2019.利用COSMIC掩星资料研究青藏高原地区大气边界层高度[J].气象学报, 76(1): 117-133.DOI: 10.11676/qxxb2017.069.

朱玉祥, 丁一汇, 徐怀刚, 2007.青藏高原大气热源和冬春积雪与中国东部降水的年代际变化关系[J].气象学报, 65(6): 946-958.DOI: 10.3321/j.issn: 0577-6619.2007.06.012.

左洪超, 胡隐樵, 吕世华, 等, 2004.青藏高原安多地区干、 湿季的转换及其边界层特征[J].自然科学进展, 14(5): 535-540.DOI: 10.3321/j.issn: 1002-008X.2004.05.009.

Outlines

/

〈 〉