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《中国科学院研究生院(大气物理研究所)》 2007年
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华北暴雨形成机理研究

杨帅  
【摘要】: 本文由1o×1o的NCEP/NCAR资料和中尺度数值模拟结果分析,揭示了两种华北暴雨形成机理---干侵入和锋生。利用FleXPaRT粒子频散模式,剖析了干冷空气侵入中低层暖湿区的物理过程,对干侵入后导致的不稳定进行了动力分析,提出了冷干侵入-非均匀饱和-不稳定发展的研究思路;推导了以变形场梯度的局地变率表示的广义标量锋生函数和非均匀饱和湿大气中的锋生函数,并诊断了锋生过程,从而对华北暴雨形成的动力过程,进行了比较系统的研究。 1.通过对选定的两个华北暴雨个例的NCEP/NCAR资料分析,揭示了这两次华北降水过程中均存在的干侵入和锋面特征。发现两次华北暴雨过程中,高层有对流层顶折叠、高空急流、干侵入,伴随干侵入的高位涡下传;低层为暖湿气流;锋区从地面向对流层高层伸展;锋面次级环流的下沉支与干侵入气流合并,由对流层顶折叠处从平流层低层和对流层高层向下输送冷干气流。当冷干气流抵达暖区边界,加大了与暖湿气流的温度梯度和湿度梯度,加强了锋生;当冷干气流到达低层暖湿气流上方时,产生不稳定,激发对流和降水。因此,干侵入和锋生是两种重要的华北暴雨形成机理,干侵入对锋的发展、不稳定的激发及其导致的降水起着非常重要的作用。 对等压面上干侵入的分析表明,干侵入在降水发生前就已经存在,并在降水过程中持续维持。在高层超前于低层,而降水就发生在干侵入前沿的相对湿度梯度的大值区。在等压面分析的基础上,用新的干侵入参数,在等熵面上分析了干侵入的演变,以动态追踪干侵入的来源、路径,以便于直观的研究其三维结构。分析表明,新引入的干侵入参数能够较好的量化强干侵入强度,指示卫星云图和水汽图像上干区的演变。通过等熵面与相应气压层的对比分析,发现等熵面上干侵入的分析和等压面上干侵入的分析比较一致。降水随干侵入的增强而加强,干侵入推动了降水区的东南向移动。 2.从变形场出发,推导了以变形场梯度的局地变率表示的广义锋生函数,建立了总变形梯度大小的局地变率;之后又根据实际大气非均匀饱和的特点,推导了非均匀饱和大气中的锋生函数,建立了广义位温梯度大小的Lagrange变率。通过对华北暴雨实例分析,发现以变形场水平梯度的局地变化表征的广义标量锋生函数能较好的诊断对流层中低层以变形场主导的流型中的锋生,而以广义位温梯度大小的Lagrange变率表示的锋生函数对于水汽梯度大的湿度锋的诊断更为有效。 对广义标量锋生函数表达式中各分量的分析表明,强的大尺度水平辐合、变形,以及水平平流项,水平气压梯度项和垂直风速项的共同作用,维持着强的θe梯度,与总的锋生区范围和走向非常吻合,能很好的反映锋生强度和锋区的走向。垂直剖面的分析表明,锋生函数大值区也在这个区域垂直向上伸展至300hPa,低层向南(暖侧)倾斜,高层向北(冷侧)倾斜。到了对流层高层,典型的变形场(鞍型场)和汇合切变的形势不复存在,所以这种以变形场的水平梯度随时间的局地变化表示的锋生函数在变形场流型明显且水汽梯度大的锋区作用显著,而到了对流层高层,水汽含量大大减少,也无明显的变形场对水汽梯度的汇聚作用,因此高层这种以变形场驱动水汽梯度为主导的锋生作用不明显。所以,这种锋生函数在对流层中低层比较有效,尤其是对于水汽梯度大、变形场为主导的流型。对锋生和干侵入的综合分析表明,锋生函数大值的轴线位于暖湿和冷干平流的梯度大值区,且随高度向冷干侧倾斜。可见,由于冷干侵入带来的冷干平流到达暖湿气流的边界,加大了与暖湿气流的梯度对比,促进了锋生,同时也推动锋面向暖湿区移动。 对非均匀饱和湿大气中的锋生函数的分析表明,水平辐合项,水平变形项,以及非绝热加热项对非均匀饱和湿大气中的锋生起着主导作用。这个锋生函数,不仅在理论上更适合于描述实际大气中的锋生问题,而且通过实际个例的分析,用实践证明,它能较好的反映非均匀饱和湿大气中的锋生。 3.高层冷干侵入后导致的不稳定的动力机制研究。 选用Richardson数这个简单、使用方便的判断不稳定的重要动力指标,分别推导了干、湿Ri倾向方程,对选定的华北暴雨过程,采用WRF模式输出的较可信的中尺度资料,计算并对比分析干、湿Ri的倾向方程中的各项,来探讨湿过程中Ri的分子(Brunt-vaisala频率(BVF))对Ri本身及不稳定的影响是否与分母相当。结果表明,干大气中水平风场的垂直切变起主导作用;不同于干过程,湿过程中层结的作用不容忽视,BVF在湿过程中对不稳定有非常重要的影响,与垂直风切变对Ri的变化占同等重要的量级。 寻找更符合湿过程中实际情况的BVF表达式,以对BVF和Ri进行修正,从而更好的判断湿过程的不稳定。给出了干冷空气侵入到暖湿空气上方引起非均匀饱和不稳定的Richardson数判据。 对选取的降水个例,分别对干大气、湿饱和大气、非均匀饱和湿大气中的BVF廓线和Ri进行对比,发现非均匀饱和大气中的Ri数可以更好的代表实际大气中雨区附近的不稳定。利用该判据可以较准确地诊断暴雨发生的位置。
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