ISSN 1004-4965

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贵州威宁雹暴微物理特征的观测及数值模拟研究

周峰 周筠珺 邹书平 杨哲 曾勇

周峰, 周筠珺, 邹书平, 杨哲, 曾勇. 贵州威宁雹暴微物理特征的观测及数值模拟研究[J]. 热带气象学报, 2023, 39(4): 551-566. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2023.049
引用本文: 周峰, 周筠珺, 邹书平, 杨哲, 曾勇. 贵州威宁雹暴微物理特征的观测及数值模拟研究[J]. 热带气象学报, 2023, 39(4): 551-566. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2023.049
ZHOU Feng, ZHOU Yunjun, ZOU Shuping, YANG Zhe, ZENG Yong. STUDY ON OBSERVATION AND NUMERICAL SIMULATION OF MICROPHYSICAL CHARACTERISTICS OF HAILSTORM IN WEINING COUNTY, GUIZHOU PROVINCE[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2023, 39(4): 551-566. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2023.049
Citation: ZHOU Feng, ZHOU Yunjun, ZOU Shuping, YANG Zhe, ZENG Yong. STUDY ON OBSERVATION AND NUMERICAL SIMULATION OF MICROPHYSICAL CHARACTERISTICS OF HAILSTORM IN WEINING COUNTY, GUIZHOU PROVINCE[J]. Journal of Tropical Meteorology, 2023, 39(4): 551-566. doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2023.049

贵州威宁雹暴微物理特征的观测及数值模拟研究

doi: 10.16032/j.issn.1004-4965.2023.049
基金项目: 

国家自然科学基金项目 41875169

第二次青藏高原综合科学考察研究项目 2019QZKK0104

贵州省科技计划项目 黔科合支撑(2022)一般206

四川省重点研发项目 2022YFS0545

贵州省科技计划项目 黔科合支撑(2023)一般193

云南省重点研发项目 202203AC100006

详细信息
    通讯作者:

    周筠珺,男,甘肃省人,博士,教授,主要从事大气物理与大气环境研究。E-mail:zhouyj@cuit.edu.cn

  • 中图分类号: P456.7

STUDY ON OBSERVATION AND NUMERICAL SIMULATION OF MICROPHYSICAL CHARACTERISTICS OF HAILSTORM IN WEINING COUNTY, GUIZHOU PROVINCE

  • 摘要: 利用位于贵州威宁雪山镇的X波段双偏振雷达,在观测资料质量控制的基础上,结合基于模糊逻辑的水凝物粒子识别算法(HID)以及中尺度数值模式WRF,对2018年6月28日贵州威宁羊街镇的一次强雹暴天气过程进行分析。结果表明:此次冰雹过程,观测识别与模式模拟结果具有较好的一致性,主要经历发展、成熟(孕育)、成熟(降雹)、衰减(消亡)四个阶段。(1) 发展阶段:低密度霰(LDG)初生于-20 ℃层附近(5.0~6.8 km),是冰晶(CR)与周围过冷云水的凇附作用所致;高密度霰(HDG)初生于2.6~4.2 km,由聚合物(AG)凇附周围过冷云水所形成。(2) 成熟(孕育)阶段:LDG、HDG以AG粒子为主要霰胚源进行凇附增长;雨夹雹(RH)初始形成在-20 ℃层附近(4.2~6.8 km),由周围少量HDG为雹胚源碰冻过冷云水所致。(3) 成熟(降雹)阶段:LDG通过碰并作用大量形成,HDG产生有两种源项,一是由AG粒子(3.4~6.0 km)为高密度霰胚源的凇附作用,二是由上方的LDG粒子(6.8~9.3 km),因重力沉降作用,在下沉中撞冻过冷水所形成,并最终由HDG为主要雹胚源形成RH。(4)衰减(消亡)阶段:在0 ℃层附近(3.4 km),零星HDG撞冻过冷雨水(RN)保持缓慢增长,继续下沉的LDG、HDG因融化作用明显,逐步转变为液态降水。

     

  • 图  1  2018年6月28日14:00高低空天气形势

    a. 500 hPa环流形势;b. 850 hPa环流形势;c. 地面天气形势。
    a、b黑色实线代表等高线(单位:gpm),c黑色实线代表等压线(单位:hPa);a、c填色代表温度场(单位:℃),b填色代表涡度场(单位:s-1)。

    图  2  2018年6月28日雹云单体发展各时刻雷达反射率PPI(仰角1.45 °)

    d中黑线为沿径向114 °单体强反射率中心所做。

    图  3  2018年6月28日雹云单体发展各时刻水成物粒子识别结果PPI(仰角1.45 °)

    图  4  2018年6月28日雹云单体发展各时刻沿图 2d黑线方向的垂直剖面

    2018年6月28日雹云单体发展各时刻沿图 2d黑线方向的垂直剖面

    图  5  2018年6月28日雹云单体发展各时刻WRF模式输出最大反射率

    单位:dBZ。d中黑线为沿径向114 °单体强反射率中心所做。

    图  6  对流区域内各水成物粒子最大质量混合比(左轴,单位: g/kg)与最大上升速度(右轴,单位: m/s)随时间变化

    图  7  对流区域内各水成物粒子最大质量混合比(左轴,单位: g/kg)与最大风暴相对螺旋度(右轴,单位: m2/s2)随时间变化

    图  8  6月28日15:10 WRF模式输出各水成物粒子质量混合比沿图 5d黑线所做垂直剖面

    单位:g/kg。a. 云水;b. 雨水;c. 霰;d. 雪晶;e. 冰晶。

    图  9  图 8,但为6月28日15:20

    图  10  图 8,但为6月28日15:30

    图  11  图 8,但为6月28日16:00

    表  1  YLD1-D型X波段双线偏振雷达主要参数

    技术指标 参数
    天线增益 44 dB
    波束宽度 0.97 °
    天线直径 2.4 m
    雷达波极化状态 水平、垂直
    采样方式 PPI、RHI、VOL
    主要探测量 ZHZDRφDPKDPρHVVW
    探测范围/km 0~150
    库长/m 75
    波长/cm 3.2
    下载: 导出CSV

    表  2  YLD1-D型X波段双线偏振雷达主要参数

    参数 DR RN CR AG LDG HDG RH
    ZH/dBZ $ X_{1} $ -27 25 -25 -1 23 33 40
    $ X_{2} $ -27 25 -25 -1 23 33 45
    $ X_{3} $ 31 59 19 33 44 54 65
    $ X_{4} $ 31 59 19 33 44 54 70
    ZDR/dB $ X_{1} $ 0.0 0.095 0.6 0.0 -0.7 -1.3 -1.0
    $ X_{2} $ 0.0 0.095 0.6 0.0 -0.7 -1.3 0.0
    $ X_{3} $ 0.9 5.6 5.8 1.4 1.3 3.7 $ A 1 $
    $ X_{4} $ 0.9 5.6 5.8 1.4 1.3 3.7 $ A 1+0.5 $
    KDP/(°/km) $ X_{1} $ 0.01 0.003 0.0 0.0 -1.4 -2.5
    $ X_{2} $ 0.01 0.003 0.0 0.0 -1.4 -2.5
    $ X_{3} $ 0.06 25.5 0.3 0.4 2.8 7.6
    $ X_{4} $ 0.06 25.5 0.3 0.4 2.8 7.6
    SKDP $ X_{1} $ -10
    $ X_{2} $ -4
    $ X_{3} $ $ B 1 $
    $ X_{4} $ $ B 1+1 $
    ρHV $ X_{1} $ 0.99 0.982 0.968 0.979 0.986 0.965 0.830
    $ X_{2} $ 0.99 0.982 0.968 0.979 0.986 0.965 0.860
    $ X_{3} $ 1 1 1 1 1 1 0.950
    $ X_{4} $ 1 1 1 1 1 1 1
    其中:A1=3.2×10-5 ZH3-0.001 7 ZH2+0.042ZH-0.39,B1=0.7ZH-42。
    下载: 导出CSV

    表  3  模拟方案设计

    模拟方案 模拟区域1 模拟区域2 模拟区域3
    分辨率/km 9 3 1
    格点数 $ 160 \times 160 $ $ 154 \times 154 $ $ 79 \times 79 $
    微物理方案 Morrison-two-mom Morrison-two-mom Morrison-two-mom
    长波辐射方案 RRTM RRTM RRTM
    短波辐射方案 Dudhia Dudhia Dudhia
    积云对流参数化方案 KFeta KFeta
    近地面层方案 MM5 MM5 MM5
    陆面方案 Noah Noah Noah
    行星边界层方案 YSU YSU YSU
    垂直层数(eta) 50 50 50
    下载: 导出CSV
  • [1] WMO. WMO statement on the state of the global climate in 2019[EB/OL]. (2020-03-24) [2022-12-30] https://library.wmo.int/index.php?lvl=notice_display&id=21700, 2020.
    [2] 尹宜舟, 李多, 孙劭, 等. 2019年全球重大天气气候事件及其成因[J]. 气象, 2020, 46(4): 538-546.
    [3] 减灾与应急管理研究院. 2019全球自然灾害评估[EB/OL]. (2020-05-10) [2022-12-30] https://www.mem.gov.cn/xw/bndt/202005/t20200508_350901.shtml, 2020.
    [4] 赵金涛, 岳耀杰, 王静爱. 1950-2009年中国大陆地区冰雹灾害的时空格局分析[J]. 中国农业气象, 2015, 36(1): 83-92.
    [5] AYDIN K, SELIGA T A, BALAJI V. Remote sensing of hail with a dual linear polarization radar[J]. J Appl Meteoro, 1986, 25(10): 1 475-1 484
    [6] 张鸿发, 郄秀书, 王致君, 等. 偏振雷达观测强对流雹暴云[J]. 大气科学, 2001, 25(1): 38-48.
    [7] 李晓敏, 周筠珺, 肖辉, 等. 基于X波段双偏振雷达对雷暴单体中水成物粒子演变特征的研究[J]. 大气科学, 2017, 41(6): 1 246-1 263.
    [8] 王洪, 吴乃庚, 万齐林, 等. 一次华南超级单体风暴的S波段偏振雷达观测分析[J]. 气象学报, 2018, 76(1): 92-103.
    [9] 梅垚. 利用偏振雷达观测研究高原对流云的宏微观结构[D]. 南京: 南京信息工程大学, 2018: 62.
    [10] EVANS A G, LOCATELLI J D, STOELINGA M T, et al. The IMPROVE-1 storm of 1-2 February 2001. Part Ⅱ: Cloud structures and the growth of precipitation[J]. J Atmos Sci, 2005, 62(10): 3 456-3 473.
    [11] 朱士超, 郭学良. 华北一次积层混合云微物理和降水特征的数值模拟与飞机观测对比研究[J]. 大气科学, 2015, 39(2): 370-384.
    [12] 蔡兆鑫, 蔡淼, 李培仁, 等. 大陆性积云不同发展阶段宏观和微观物理特性的飞机观测研究[J]. 大气科学, 2019, 43(6): 1 191-1 203.
    [13] 张杰, 李文莉, 康凤琴, 等. 一次冰雹云演变过程的卫星遥感监测与分析[J]. 高原气象, 2004, 23(6): 758-763.
    [14] 何文英, 陈洪滨. TRMM卫星对一次冰雹降水过程的观测分析研究[J]. 气象学报, 2006, 64(3): 364-376+406.
    [15] 况祥, 银燕, 陈景华, 等. 基于WRF模式和CloudSat卫星资料对黄淮下游一次强对流天气过程的诊断分析和数值模拟[J]. 气象科学, 2018, 38(3): 331-341.
    [16] TAKAHASHI T. Hail in an axisymmetric cloud model[J]. J Atmos Sci, 1976, 33(8): 1 579-1 601.
    [17] 胡志晋, 何观芳. 积雨云微物理过程的数值模拟——(一)微物理模式[J]. 气象学报, 1987, 45(4): 467-484.
    [18] 洪延超. 冰雹形成机制和催化防雹机制研究[J]. 气象学报, 1999, 57(1): 31-45.
    [19] 周颖, 文继芬. 冰雹云初始扰动的数值研究[J]. 高原气象, 2006, 25(5): 959-963.
    [20] 胡金磊, 郭学良, 侯灵. 下垫面对雹云形成发展的影响[J]. 气候与环境研究, 2014, 19(4): 407-418.
    [21] GILMORE M S, WICKER L J. The influence of midtropospheric dryness on supercell morphology and evolution[J]. Mon Wea Rev, 1998, 126(4): 943-958.
    [22] 付伟基, 陆汉城, 王亮, 等. WRF模式对弱强迫系统中雷暴预报个例研究[J]. 气象科学, 2009, 29(3): 323-329.
    [23] 付烨, 刘晓莉, 丁伟. 一次冰雹过程及雹云物理结构的数值模拟研究[J]. 热带气象学报, 2016, 32(4): 546-557.
    [24] 张小娟, 陶玥, 刘国强, 等. 一次冰雹天气过程的云系发展演变及云物理特征研究[J]. 气象, 2019, 45(3): 415-425.
    [25] 田英, 吴爱萍. 贵州境内冰雹发生源地初探[J]. 贵州气象, 2009, 33(S1): 51-53.
    [26] 肖艳姣, 王斌, 陈晓辉, 等. 移动X波段双线偏振多普勒天气雷达差分相位数据质量控制[J]. 高原气象, 2012, 31(1): 223-230.
    [27] 赵川鸿, 周筠珺, 肖辉, 等. X波段双线偏振多普勒雷达共极化差分相移资料的滤波方法研究[J]. 大气科学, 2019, 43(2): 285-296.
    [28] 毕永恒, 刘锦丽, 段树, 等. X波段双线偏振气象雷达反射率的衰减订正[J]. 大气科学, 2012, 36(3): 495-506.
    [29] ZADEH L A. Fuzzy algorithms[J]. Info & Ctl, 1968, 12(1): 94-102.
    [30] DOLAN B, RUTLEDGE S A. A theory-based hydrometeor identification algorithm for X-band polarimetric radars [J]. J Atmos Oceanic Technol, 2008, 26(10): 2 071-2 088.
    [31] SNYDER J C, BLUESTEIN H B, ZHANG G, et al. Attenuation correction and hydrometeor classification of high-resolution, X-band, dualpolarized mobile Radar measurements in severe convective storms [J]. J Atmos Oceanic Technol, 2010, 27(12): 1 979-2 001.
    [32] 曹俊武, 刘黎平. 双线偏振雷达判别降水粒子类型技术及其检验[J]. 高原气象, 2007, 26(1): 116-127.
    [33] PARK H S, RYZHKOV A V, ZRNIC D S, et al. The hydrometeor classification algorithm for the polarimetric WSR-88D: Description and application to an MCS[J]. Wea Forecasting, 2009, 24(3): 730-748.
    [34] 张秉祥, 李国翠, 刘黎平. 基于模糊逻辑的冰雹天气雷达识别算法[J]. 应用气象学报, 2014, 25(4): 415-426.
    [35] 郭凤霞, 马学谦, 王涛, 等. 基于X波段双线偏振天气雷达的雷暴云粒子识别[J]. 气象学报, 2014, 72(6): 1 231-1 244.
    [36] 冯亮, 肖辉, 孙跃. X波段双偏振雷达水凝物粒子相态识别应用研究[J]. 气候与环境研究, 2018, 23(3): 366-386.
    [37] 杨磊, 贺宏兵, 杨波, 等. 基于S波段双线偏振天气雷达的降水粒子相态识别[J]. 气象与环境学报, 2019, 35(4): 127-132.
    [38] BROWNING K A. Airflow and precipitation trajectories within severe local storms which travel to the right of the winds[J]. J Atmos Sci, 1964, 21(6): 634-539.
    [39] BROWNING K A. Airflow and structure of a tornadic storm[J]. J Atmos Sci, 1963, 20(6): 533-545.
    [40] BROWNING K A. The growth of large hail within a steady updraught[J]. Quart J Roy Meteor Soc, 2010, 89(382): 490-506.
    [41] 潘晓滨, 陈家华, 魏绍远. 垂直风切变对风暴云影响的数值模拟[J]. 气象科学, 1996, 96(2): 135-143.
    [42] YAU M K. The effects of evaporation, water load and wind shear on cloud development in a three-dimensional numerical model[J]. J Atmos Sci, 1980, 37(2): 488-494.
    [43] WEISMAN M L, KLEMP J B. The dependence of numerically simulated convective storms on vertical wind shear and buoyancy[J]. Mon Wea Rev, 1982, 110(6): 504-520.
    [44] MCCAUL E W JR, WEISMAN M L. The sensitivity of simulated supercell structure and intensity to variations in the shapes of environmental buoyancy and shear profiles[J]. Mon Wea Rev, 2001, 129(4): 664-687.
    [45] DAVIES-JONES R, BURGESS D, FOSTER M. Test of helicity as a tornado forecast parameter[C]// Preprints, 16th Conference on Severe Local Storms. Kananaskis, AB. Canada: American Meteorological Society, 1990: 588-592.
    [46] 胡金磊. 下垫面环境、微物理过程和雷达资料同化在冰雹云形成演变及数值预报中的作用[D]. 北京: 中国气象科学研究院, 2012: 71.
    [47] 黄云仙, 张英. 多普勒天气雷达数据插值方法比较研究[J]. 遥感信息, 2008(2): 39-45.
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出版历程
  • 收稿日期:  2021-12-28
  • 修回日期:  2022-12-30
  • 网络出版日期:  2023-10-24
  • 刊出日期:  2023-08-20

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