超級單體向平流層輸送水汽機制的數(shù)值模擬

金蓮姬　毛志遠　肖輝　翟晴飛　楊牧田　黃彥彬

摘要為了揭示深對流云直接向平流層輸送水汽的物理機制，利用WRF中尺度模式的理想個例運行方式對CCOPE（Cooperative Convective Precipitation Experiment）試驗期間的一次超級單體進行了數(shù)值模擬。選用Thompson云微物理過程方案設置一系列初始云滴數(shù)濃度（Nc）進行模擬試驗后發(fā)現(xiàn)，Nc=175 cm-3情形下模擬云的最大垂直風速與實測結(jié)果最為接近，并且模擬出了超級單體。因此，本文利用該模擬結(jié)果分析了超級單體向平流層輸送水汽的機制。1 min一次的輸出結(jié)果表明：凍干脫水機制與本次所模擬出的平流層加濕沒有直接的關系，超級單體向平流層輸送水汽的主要機制可能為湍流輸送機制，而升華加濕機制的作用很小。這是由于超級單體云上部的冰晶大部分被消耗而形成雪，因此被輸送到平流層的主要是雪這種落速較大粒子，這種粒子不易被向上輸送但又容易降落，因此升華所形成的水汽量相比湍流輸送的水汽量小很多。湍流造成的水汽輸送通量密度的量級約為10-9 kg·m2·s-1。

關鍵詞超級單體；垂直輸送；平流層水汽；平流層—對流層交換

平流層水汽含量和分布影響輻射和臭氧含量 （Solomon，1999；Ravishankara，2012）。而平流層水汽含量具有明顯的長期變化趨勢 （Oltmans and Hofmann，1995；畢云等，2008；陳月娟等，2009）。因此，平流層水汽是全球地面氣溫變化和平流層臭氧恢復的一個影響因子。雖然平流層水汽含量相比對流層的低幾個量級，但是平流層水汽的源匯問題由于與全球氣候變化相關聯(lián)而引起人們的關注。 近地面是平流層水汽的源頭之一，近地面水汽可以借助深對流—大氣大尺度聯(lián)合輸送方式 （Fueglistaler et al.，2005；陳斌等，2012） 或深對流直接輸送方式（Dessler，2002；Gettelman et al.，2002）進入平流層。雖然氣候模擬中無法直接考慮深對流這種小尺度過程的細節(jié)，但仍然需要被參數(shù)化并深入研究，這不僅有助于理解云過程的作用，而且可以為氣候模式中關于深對流向平流層直接輸送水汽過程的參數(shù)化提供基礎（Gettelman and Birner，2007）。

目前認為，深對流向平流層的水汽直接輸送都與過沖式（overshooting）深對流云有關，并且先后提出了凍干脫水機制和升華加濕機制。早期研究者認為過沖深對流云會使平流層變干，因為超過平衡高度的過沖對流云內(nèi)部的溫度低于環(huán)境溫度，空氣能被快速脫水。這是因為在深對流云塔中上升的空氣冷卻使得水汽發(fā)生相變，而所轉(zhuǎn)化的冰相粒子大部分沉降從而使空氣脫水（Sherwood and Dessler，2000，2001）。相比云外空氣的進入，過沖對流云頂部被脫水空氣的進入會使平流層更干。這就是所謂的凍干脫水機制。后來的一些觀測 （Corti et al.，2008；Khaykin et al.，2009；Iwasaki et al.，2010） 發(fā)現(xiàn)了與深對流相聯(lián)系的平流層在一段時間內(nèi)、局部的加濕現(xiàn)象，一些數(shù)值模擬結(jié)果（Chaboureau et al.，2007；Grosvenor et al.，2007；Chemel et al.，2009；Liu et al.，2010；Chen and Yin，2011）也模擬出了加濕現(xiàn)象，同時在平流層也觀測和模擬到了冰晶，認為冰晶升華導致的水汽增加量超過了水汽的直接輸送量。這是目前該領域不少研究者所主張的升華加濕機制。至于平流層冰晶的來源目前認為，一個是在過沖式深對流云穿透（penetrate）對流層頂時進入平流層，另一個來源是通過卷云羽方式進入平流層（Wang，2003；Hassim and Lane，2010；Wang et al.，2011；Jain et al.，2013），此外還可以通過平流層局地生成。

一開始人們認為，進入平流層的冰晶總是使平流層加濕，但Grosvenor et al.（2007） 和Jensen et al.（2007） 指出也有例外。當云頂與平流層空氣還沒有充分混合，深對流減弱時，冰晶會降落出云層，如果冰晶在平流層經(jīng)歷凝華過程，甚至會使下平流層變得干燥。Hassim and Lane （2010） 通過數(shù)值模擬證實了該推測。Chemel et al.（2009） 的研究表明深對流過程中冰晶的尺度對下平流層的加濕也有一定的影響，通常尺度越小的冰晶下落速度越慢，在下平流層停留時間也越長，因而更容易與環(huán)境空氣混合，使下平流層加濕越甚。Chen and Yin （2011）也得到了類似的結(jié)果。由此可見，所進入的冰相粒子質(zhì)量和大小影響很大。而從以上主張升華加濕機制為主的模擬對象來看，都是非超級單體深對流云，進入平流層的冰相粒子以降落緩慢而容易被升華的冰晶為主，因此升華的作用就顯得重要。但雷東洋（2012）對超級單體的數(shù)值模擬結(jié)果表明，進入平流層的物質(zhì)中冰相粒子總質(zhì)量相比新進入的水汽量要少得多，但沒有進行更深入的分析。事實上，超級單體內(nèi)會產(chǎn)生較多的難以被抬升的雪霰雹，因此超級單體深對流云直接向平流層的水汽輸送機制或許與非超級單體的不同，但這還需要具體研究。

本文將利用WRFSupercell模塊對美國中緯度Montana地區(qū)在CCOPE（Cooperative Convective Precipitation Experiment）試驗期間發(fā)生的一次超級單體過程進行數(shù)值模擬，通過分析在超級單體發(fā)生過程中平流層水汽含量的變化及其成因，考察升華加濕機制在超級單體向平流層輸送水汽過程中是否起主要作用。

1超級單體數(shù)值模擬

11個例介紹

本次研究選擇的深對流是1981年8月2日經(jīng)過美國Montana市東南部CCOPE（Cooperative Convective Precipitation Experiment）觀測中心的超級單體個例 （Knight，1982），該超級單體是一個發(fā)生在美國高原上的典型個例。Wang（2003）利用Wisconsin Dynamical/Microphysical Model （WISCDYMM） 云模式模擬了該超級單體，并研究了超級單體向平流層的水汽輸送。本文所使用的探空資料與Wang（2003）中的相同，利用WRFSupercell模式對該超級單體進行數(shù)值模擬。所使用的當日1746 MDT （Mountain Daylight Time） 的CCOPE試驗探空數(shù)據(jù)，來自超級單體前方90 km左右的Montana市的Knowlton觀測站點。Wang（2003）分析指出，在自由對流高度與平衡高度間的相對淺層的對流有效勢能 （CAPE） 為3 312 J·kg-1，說明在8月2日穿過Montana東部的氣團十分不穩(wěn)定，非常有利于強對流的發(fā)生。此外，低層有強的風垂直切變，粗理查遜數(shù)（BRN數(shù)）為25，由WK理論（Weisman and Klemp，1982） 可知，非常有利于超級單體的產(chǎn)生。

對于本研究而言，確定對流層頂是必不可少的工作。辛玉姣和田文壽（2011）介紹了幾種對流層頂?shù)亩x。一般而言，使用高度或氣壓來表征對流層頂要簡便一些（施春華等，2015）。但在研究對流層—平流層相互交換的細節(jié)時，也使用位溫來定義對流層頂。 由圖1可知，最冷點高度和位溫分別為153 km和402 K，最干點高度和位溫為179 km 和490 K。Chen and Yin（2011）使用了最冷點高度和位溫，Liu et al.（2010）采用了最干點對流層頂。本文將采用最冷點位溫，原因是考慮到最冷點對流層頂更廣泛地被使用。需要說明的是本文中高度均為距離地面高度。

12模式及模擬方案

WRF模式（Weather Research and Forecasting Model）是美國多所科研機構(gòu)的科學家們在1997年共同研發(fā)出的新一代高分辨率中尺度數(shù)值模式系統(tǒng)，極大地促進了對中尺度天氣的預報以及模擬研究（王曉君和馬浩，2011）。

Hassim and Lane（2010）利用WRF22理想個例方案模擬研究了過沖式深對流云對Tropical Tropopause Layer （TTL）水汽的影響。與他們類似，本文采用WRF341理想個例方案的超級單體模塊對1981年8月2日穿過Montana市的超級單體個例進行數(shù)值模擬。該模塊不考慮地形因素，一層嵌套。本模擬設置空間分辨率為1 km×1 km×02 km，時間分辨率為6 s，模擬區(qū)域為120 km×120 km×20 km，積分時長4 h。選取開放側(cè)邊界條件，湍流擴散方案選取15 階 TKE閉合方案，模式頂部設置5 km厚度的阻尼層，選用 Rayleigh阻尼方案，目的是減小重力波的反射。不考慮長波輻射、短波輻射、近地面層、邊界層過程，也不進行積云參數(shù)化。設置三個坐標軸方向的半徑分別為10、10、2 km，中心的擾動位溫為38 K的一個熱泡，對流通過熱泡擾動法啟動。

本文采用Thompson云微物理過程方案（Thompson et al.，2004，2008）?？紤]到初始云滴數(shù)濃度（Cloud droplet number concentration，以下簡稱Nc） 對模擬結(jié)果的影響，本文設置一系列Nc進行模擬。發(fā)現(xiàn)當Nc大于230 cm-3時，無法模擬出超級單體，而本文的研究擬專門針對超級單體，所以本文只分析Nc小于230 cm-3的模擬結(jié)果。

13超級單體的模擬

圖2是初始Nc分別為50、75、175 cm-3時云內(nèi)的最大垂直速度模擬結(jié)果。由圖可以看出，主要在第15、38、81/85分鐘出現(xiàn)三次云內(nèi)最大垂直速度的峰值，然后在第115分鐘開始進入穩(wěn)定階段，此時的最大垂直速度在65 m/s上下波動。試驗方利用裝甲飛機在雷達弱回波區(qū)邊緣所觀測到的垂直速度最大為55 m/s （Knight，1982），Wang（2003）利用WISCDYMM云模式對該個例的模擬結(jié)果中垂直速度最大為60 m/s。本文在初始Nc為175 cm-3時的模擬結(jié)果在前100 min與觀測結(jié)果接近，因此本文主要分析該情形下前100 min的模擬結(jié)果。

通過繪制每隔5 min的4 km高度處垂直速度在云內(nèi)外的分布，發(fā)現(xiàn)模擬結(jié)果中包含著若干次對流起伏過程，分別為0～20 min、21～60 min、61～100 min三個起伏過程，這與圖2云內(nèi)最大垂直速度的起伏相對應。這三個階段的情況如下：1）從開始到15分鐘內(nèi)只有一個對流單體，且中間是上升氣流，周圍是下沉氣流（圖3a）。2）在第20分鐘的4 km高度處垂直速度圖上已經(jīng)出現(xiàn)了2個單體，與Klemp and Wilhelmson （1978） 發(fā)現(xiàn)的左、右向傳播各一單體一致。圖3b是第35分鐘的變化，在演變過程中南側(cè)單體在加強，而北側(cè)的在減弱，第60分鐘只剩余南側(cè)單體了。對于這兩個單體，4 km高度圖（圖3b）顯示上升氣流區(qū)和下沉氣流區(qū)占據(jù)不同方位。3）模擬云在60～100 min，只有一個單體，在4 km高度圖上同樣也是上升氣流區(qū)和下沉氣流區(qū)占據(jù)不同方位（圖3c）。

為了更好地給出超級單體的結(jié)構(gòu)特征，與陳寶君等（2012）類似，繪制了雷達反射率因子和風矢圖，以85 min的模擬結(jié)果為例。從4 km高度處的水平剖面（圖4a）和沿著弱回波區(qū)中心的南北向、東西向垂直剖面（圖4b、c）可以看出中氣旋、有界弱回波、懸垂回波和回波墻等超級單體信息。

2超級單體向平流層的水汽輸送機制分析

圖5是模擬的平流層下層水汽總質(zhì)量相對于初始時刻的增量及水凝物含量變化曲線（時間分辨率為1 min），這里的平流層下層指的是水平模擬區(qū)域內(nèi)402 K等位溫面到模式頂（20 km）之間的區(qū)域。由圖5可以發(fā)現(xiàn)，超級單體經(jīng)過兩次起伏過程使平流層的水汽含量明顯增加。至于深對流向平流層的水汽輸送機制，人們提出了凍干脫水機制和升華加濕機制。本文雖然模擬出了過沖對流云頂部的脫水現(xiàn)象（圖略），但該現(xiàn)象沒有擴展到對流層頂，即在云頂?shù)竭_和超過402 K等位溫面時就不再出現(xiàn)。這是由于超級單體在中低層消耗過多的水汽，從而在到達和超過402 K等位溫面時，云頂區(qū)域沒有足夠的水汽使空氣過飽和（圖略），因此不再發(fā)生凝華消耗水汽的現(xiàn)象。因此，凍干脫水機制與本次所模擬出的平流層水汽含量的變化沒有直接的關系。下面本文將考察升華加濕機制。

21升華加濕機制的作用

圖5顯示，冰相粒子于第82分鐘在平流層開始出現(xiàn)后，其質(zhì)量到第88分鐘時迅速增加到極大值0272 kg，然后減少到第100分鐘的0026 kg。而且計算表明平流層下層純冰平面相對濕度遠遠低于100%，所計算的平流層瞬時凝華率也一律為0，因此出現(xiàn)在平流層的這些冰相粒子不可能是在平流層通過凝華而產(chǎn)生，只能來自對流層。被輸送上去的冰相粒子在不飽和的環(huán)境條件下一邊升華一邊降落，計算表明第88至100分鐘冰相粒子的總升華量、剩余量分別為49、26 g，而降落量超過197 g，同時這期間平流層水汽增加了37 t，加上通過側(cè)邊界輸送出去的9 t，對流層直接輸送到平流層的水汽量與冰相升華量等于46 t，遠遠大于升華量49 g。從平流層下層去掉側(cè)邊界通量后的水汽含量變化率和冰相粒子升華率（圖6）也可發(fā)現(xiàn)，第88至100分鐘平均水汽含量變化率（366 t/min）遠大于后者的平均值（377 g/min）。這主要與被輸送上去的冰相總質(zhì)量較少，同時降落也較快有關。因此，本文的模擬結(jié)果表明，冰相粒子被輸送到平流層后，其升華作用并非是平流層水汽量變化的主要機制。而且雷東洋（2012）利用WRFmorrison云微物理方案對阜陽一次超級單體實際個例的模擬結(jié)果也表明，升華加濕機制不可能是深對流云對平流層加濕的主要機制。而一些數(shù)值模擬結(jié)果（Chaboureau et al.，2007；Grosvenor et al.，2007；Chemel et al.，2009；Liu et al.，2010；Chen and Yin，2011）表明，深對流云對平流層的加濕主要通過冰晶升華加濕機制，但這些工作所模擬的云都不是超級單體。很可能超級單體在向平流層的水汽輸送機制方面與其他深對流有差異。

為了分析超級單體的獨特性，本文將分析進入平流層的水凝物粒子類型。由平流層下層所包含的各類水凝物質(zhì)量及總水凝物質(zhì)量（圖略）可知，進入平流層的水凝物只有雪和霰，而且其中雪的質(zhì)量遠遠大于霰的。由圖7可見，在9 km高度（大約-40 ℃）附近產(chǎn)生了大量的冰晶，但冰晶質(zhì)量隨高度的增加很快減少，沒有冰晶到達平流層；同時雪混合比從9 km高度開始變得很大，75 min以后一直到對流層頂附近都很大，其中有一些進入平流層。這與前人對其他類型深對流的模擬結(jié)果不同，他們的模擬結(jié)果主要是冰晶被輸送進入平流層，而且超過直接進入平流層的水汽質(zhì)量（Chaboureau et al.，2007；Grosvenor et al.，2007；Chemel et al.，2009；Liu et al.，2010；Chen and Yin，2011）。由各類水凝物混合比最大值隨時間的演變情況（圖略），發(fā)現(xiàn)本文對超級單體的模擬結(jié)果中，雪和霰的混合比最大值都很大。劉曉莉和水旭瓊（2015）對冰雹云的模擬結(jié)果顯示，冰雹最大比水量超過了冰晶的，這與本文的模擬結(jié)果類似。因此，本文所模擬的超級單體向平流層輸送水汽的機制與其他類型深對流云產(chǎn)生差異的原因為：超級單體與其他類型深對流相比，消耗更多的冰晶，形成更多的雪等大粒子，從而使冰相粒子更難被輸送到平流層，因此超級單體輸送到平流層的冰相粒子質(zhì)量更少，所以升華加濕機制對超級單體向平流層輸送水汽的作用并不大。至于實際超級單體云中是否主要是雪進入平流層而不是冰晶，還有待觀測結(jié)果的證實，但由于對云（尤其是深對流云）微物理特征的直接觀測能力所限，目前還缺乏相關的直接觀測資料。

前面的分析表明，升華加濕機制對超級單體向平流層輸送水汽的作用并不大，因此還需要尋找其他影響機制?？紤]到深對流云中的冰相粒子被輸送到平流層時，需要借助凝華潛熱、重力波破碎或湍流輸送。而由前面的分析可知，不可能借助凝華潛熱。因此，只可能借助重力波破碎或湍流輸送。值得一提的是，冰相進入平流層時水汽也一同進入，本文的結(jié)果表明，與冰相一同進入的水汽量遠遠大于冰相升華產(chǎn)生的水汽量。因此，平流層冰相出現(xiàn)后水汽的增加可能依靠重力波破碎或湍流輸送作用。而對截止到第100分鐘每隔1 min的模擬輸出結(jié)果的分析表明，沒有發(fā)現(xiàn)重力波破碎現(xiàn)象，因此下面只分析湍流輸送。

22湍流輸送

從第82分鐘平流層開始出現(xiàn)冰相到第100分鐘為止，每隔1 min繪制了402 K等位溫面的水汽混合比、TKE（Turbulent Kinetic Energy，湍流動能）和幾何高度等直線。其中水汽混合比高水平梯度區(qū)可以表明水汽混合比等值面與對流層頂有明顯的相交，這說明該區(qū)域有明顯的水汽STE（StratosphereTroposphere Exchange，平流層—對流層交換）現(xiàn)象；幾何高度高水平梯度區(qū)表明對流層頂處的重力波深厚，幾何高度的不連續(xù)變化線有可能對應著重力波破碎現(xiàn)象；TKE高值區(qū)表明高湍流區(qū)。在這些圖中，發(fā)現(xiàn)在TKE高值區(qū)，水汽混合比水平梯度也高，如第87分鐘和第97分鐘的情況（圖8）。這兩個時刻為去掉側(cè)邊界通量后平流層下層的水汽含量變化率在第82分鐘到第100分鐘期間出現(xiàn)極大值的兩個時刻（圖6）。這說明高湍流區(qū)會有明顯的水汽STE現(xiàn)象。

為了更直觀地展示湍流輸送在STE中的作用，本文還繪制了垂直剖面。第87分鐘也是冰相粒子升華率極大值出現(xiàn)時刻，此時超級單體處于旺盛時期。圖9是沿著圖8中TKE高值中心和水汽混合比高水平梯度方向的垂直剖面。由圖9可以發(fā)現(xiàn)，在TKE大于002 m2/s2區(qū)域，402 K等位溫線偏向水汽混合比的高值區(qū)，表明在該區(qū)域有水汽向平流層的輸送。同時該區(qū)域也有10-8g/kg總水凝物混合比等值線在402 K等位溫線之上的現(xiàn)象，表明有冰相在平流層。因為水汽進入平流層和冰相在平流層的現(xiàn)象與較大的TKE相聯(lián)系，而且沒有發(fā)現(xiàn)重力波破碎造成各要素的異?？臻g分布，所以確實是湍流輸送造成了平流層水汽的增加。在第97分鐘超級單體處于非旺盛時期。圖10是類似圖9的垂直剖面圖。由圖10可以發(fā)現(xiàn)，與第87分鐘類似，402 K等位溫線在x=38 km到x=45 km之間偏向水汽混合比的高值區(qū)，而在x=37 km附近則偏向水汽混合比的低值區(qū)。而這些區(qū)域都有比較大的TKE，水汽會通過湍流混合進行STE，使402 K等位溫線與等水汽混合比線交叉。因此，湍流輸送的作用不能忽視。同時也沒有發(fā)現(xiàn)重力波破碎造成的輸送現(xiàn)象，因此很可能只通過湍流輸送進行了水汽的STE。

由前面的圖6可以看出，在平流層出現(xiàn)冰相粒子之前也有水汽的STE現(xiàn)象。截止到冰相粒子出現(xiàn)在平流層（第82分鐘）之時，平流層水汽增加了14085 t，去掉模式計算造成的來自側(cè)邊界的輸送量5259 t，實際增加量為8826 t。顯然，此階段平流層加濕與升華機制無關。因為冰相在平流層出現(xiàn)之前水汽變化率與冰相粒子升華無關，而且也不存在通過模式頂向下進入平流層的水汽通量，因此圖6中平流層冰相出現(xiàn)前水汽變化率相當于對流層頂處向上的水汽輸送通量。這期間向平流層的水汽輸送與相變潛熱無關，只可能通過重力波破碎或湍流輸送。

由模式輸出結(jié)果可知，從第22分鐘開始402 K等位溫面上局部區(qū)域出現(xiàn)TKE，這與平流層下層水汽含量開始出現(xiàn)明顯變化的時間一致（圖6）。圖6表明，對流層頂處向上的水汽輸送通量可正可負，在第29和50分鐘分別出現(xiàn)了極大值和極小值。繪制與圖8類似的402 K等位溫面（圖略），如果過TKE高值中心沿著等高線高梯度方向繪制關于水汽混合比和位溫垂直剖面（圖11），則可以發(fā)現(xiàn)在第29分鐘高TKE區(qū)的等402 K線偏向高水汽混合比區(qū)，而在第50分鐘則相反，這也許是在第29和50分鐘對流層頂處向上的水汽輸送通量分別出現(xiàn)了極大值和極小值的主要原因。

計算表明，從第22至82分鐘之間由湍流造成的水汽輸送通量平均值為255 t/min，相當于水汽通量密度為295×10-9 kg/m2/s，量級約為10-9 kg/m2/s。Chaboureau et al.（2007）計算的深對流向平流層直接輸送水汽的通量密度量級為10-3 kg·m-2·s-1（165 km高處），Dessler（2002）和Gettelman et al.（2002）的結(jié)果為10-4 kg·m-2·s-1。但他們計算的都是穿透時所發(fā)生的水汽輸送。而本文所估算的是湍流輸送結(jié)果，與前人所估算的穿透發(fā)生的輸送結(jié)果相比小得多。值得一提的是，湍流輸送容易發(fā)生，而穿透輸送卻是偶發(fā)事件。

3結(jié)論與討論

本文在WRF341Supercell理想模塊中輸入實測探空資料模擬了1981年8月2日穿過美國Montana市東南邊的CCOPE（Cooperative Convective Precipitation Experiment）超級單體個例。模擬結(jié)果表明，Thompson云微物理過程方案在初始Nc小于230 cm-3時可以模擬出強風暴。其中，Nc=175 cm-3情形下模擬云的最大垂直風速與實測結(jié)果最接近，并且發(fā)現(xiàn)模擬出了超級單體。因此，本文利用該模擬結(jié)果分析了超級單體向平流層輸送水汽的物理機制，具體地說，分析了凍干脫水機制和升華加濕機制，并分析了湍流輸送的作用。結(jié)果表明：

1）本文雖然模擬出了過沖對流云頂部的脫水現(xiàn)象，但該現(xiàn)象沒有擴展到對流層頂，即在云頂?shù)竭_和超過402 K等位溫面時就不再出現(xiàn)。這是由于超級單體在中低層消耗過多的水汽，從而在到達和超過402 K等位溫面時，云頂區(qū)域沒有足夠的水汽使空氣過飽和，因此不再發(fā)生凝華消耗水汽的現(xiàn)象。因此，凍干脫水機制與本次所模擬出的平流層水汽含量的變化沒有直接的關系。

2）被輸送到平流層的冰相粒子升華量/率都遠遠小于平流層水汽的變化量/率。因此升華加濕機制對平流層水汽含量的影響很小。本文的模擬結(jié)果表明，進入平流層的冰相粒子主要是雪，這是由于中層生成的冰晶在被輸送到對流層上層的過程中，逐漸轉(zhuǎn)化為雪，到對流層頂已經(jīng)沒有冰晶。雪相對于冰晶，不容易被輸送到更高的高度，但又更容易下落而在平流層停留的時間更短。因此進入平流層的雪質(zhì)量與進入的水汽質(zhì)量相比要少得多，而且很快降落，因此僅產(chǎn)生少量的升華量。因此升華加濕機制的作用并不大。

3）在對流層頂TKE大值區(qū)域都有明顯的水汽STE現(xiàn)象，同時在1 min一次的輸出結(jié)果中也沒有發(fā)現(xiàn)重力波破碎造成的輸送現(xiàn)象。因此，湍流輸送在水汽STE中的作用不能忽視。本文所模擬出的平流層水汽的增加可能主要來源于湍流輸送。估算結(jié)果表明，這種借助湍流的水汽輸送通量密度的量級約為10-9 kg/m2/s，相比前人所計算的穿透輸送通量密度小很多。這也許是湍流輸送機制在過去沒有被提及的原因。

本文對一次超級單體向平流層輸送水汽過程的模擬中分析出弱升華加濕作用，這與前人對非超級單體深對流的模擬結(jié)果有明顯的差異，但這只是一次個例一種模擬方案的結(jié)果，還需要嘗試更多的模擬方案、對更多的個例進行模擬以及與云微物理觀測結(jié)果的對比來進行證實。

本文在截止到第100分鐘每隔1 min一次的輸出結(jié)果中沒有發(fā)現(xiàn)重力波破碎造成的輸送現(xiàn)象，也許在每個時步的輸出結(jié)果中能夠發(fā)現(xiàn)重力波破碎現(xiàn)象。因為重力波破碎是在不穩(wěn)定情況下發(fā)生，而一旦出現(xiàn)不穩(wěn)定，大氣很快通過湍流交換進行調(diào)整，從而恢復到穩(wěn)定情形。因此，還需要通過細化分析來判斷是否存在重力波破碎輸送機制。

致謝：感謝美國Wisconsin大學的Pao K.Wang 老師提供該文數(shù)值模擬所需的超級單體個例環(huán)境場資料。感謝美國Maryland大學的 DaLin Zhang老師給予本工作的很多指導。

參考文獻（References）

畢云，陳月娟，周任君，等，2008.青藏高原上空H2O和CH4的分布和變化趨勢分析[J].高原氣象，27（2）：249258.Bi Y，Chen Y J，Zhou R J，et al.，2008.Study on H2O and CH4 distributions and variations over QinghaiXizang Plateau using haloe data[J].Plateau Meteorology，27（2）：249258.（in Chinese）.

陳月娟，易明建，畢云，等，2009.平流層微量氣體變化趨勢的研究[J].地球科學進展，24（3）：308319.Chen Y J，Yi M J，Bi Y，et al.，2009.A study of the trends of the trace gases in stratosphere[J].Advances in Earh Science，24（3）：308319.（in Chinese）.

Chaboureau J P，Cammas J P，Duron J，et al.，2007.A numerical study of tropical cross tropopause transport by convective overshoots [J].Atmos Chem Phys，7：17311740.doi：105194/acp717312007.

陳斌，徐祥德，楊帥，等，2012.夏季青藏高原地區(qū)近地層水汽進入平流層的特征分析[J].地球物理學報，55（2）：406414.Chen B，Xu X D，Yang S，et al.，2012.On the characteristics of water vapor transport from atmosphere boundary layer to stratosphere over Tibetan Plateau region in summer[J].Chinese Journal of Geophysics，55（2）：406414.（in Chinese）.

Chen B J，Yin Y，2011.Modeling the impact of aerosols on tropical overshooting thunderstorms and stratospheric water vapor [J].J Geophys Res，116，D19203.doi：101029/2011JD015591.

陳寶君，鄭凱琳，郭學良，2012.超級單體風暴中大冰雹增長機制的模擬研究[J].氣候與環(huán)境研究，17（6）：767778.Chen B J，Chen K L，Guo X L，2012.Numerical investigation on the growth of lager hail in a simulated supercell thunderstorm[J].Climatic and Enviromental Research，17（6）：767778）.（in Chinese）.

Chemel C M R，Russo J A，Pyle R S，et al.，2009.Quantifying the imprint of a severe hector hunderstorm during ACTIVE/SCOUTO3 onto the water content in the upper troposphere/lower stratosphere [J].Monthly Weather Review，137（8）：24932514.

Corti T，Luo B P，de Reus M，et al.，2008.Unprecedented evidence for overshooting convection hydrating the tropical stratosphere [J].Geophys Res Lett，35，L10810.doi：101029/2008GL033641.

Dessler A E，2002.The effect of deep tropical convection on the tropical tropopause layer [J].J Geophys Res，107（D3）：15.

Fueglistaler S，Bonazzola M，Haynes P H，et al.，2005.Stratospheric water vapor predicted from the Lagrangian temperature history of air entering the stratosphere in the tropics[J].J Geophys Res，110（D8）：211.

Gettelman A，Salby M L，Sassi F，2002.Distribution and influence of convection in the tropical tropopause region[J].J Geophys Res，107（D10）.doi：101029/2001JD001048.

Gettelman A，Birner T，2007.Insights into tropical tropopause layer processes using global models[J].J Geophys Res，112，D23104.doi：101029/2007JD008945.

Grosvenor D P，Choularton T W，Coe H，et al.，2007.A study of the effect of overshooting deep convection on the water content of the TTL and lower stratosphere from Cloud Resolving Model simulations[J].Atmos Chem Phys，7：49775002.

Hassim M E E，Lane T P，2010.A model study on the influence of overshooting convection on TTL water vapour[J].Atmos Chem Phys，10（7）：1696917007.

Iwasaki S，Shibata T，Nakamoto J，et al.，2010.Characteristics of deep convection measured by using the Atrain constellation[J].J Geophys Res，115，D06207.doi：101029/2009JD013000.

Jain S，Jain A R，Mandal T K，2013.Role of convection in hydration of tropical UTLS：Implication of AURA MLS longterm observations[J].Ann Geophys，31：967981.

Jensen E J，Ackerman A S，Smith J A，2007.Can overshooting convection dehydrate the tropical tropopause layer[J].J Geophys Res，112，D11209.doi：101029/2006JD007943.

Khaykin S，Pommereau J P，Korshunov L，et al.，2009.Hydration of the lower stratosphere by ice crystal geysers over land convective systems[J].Atmos Chem Phys，9（6）：1546315490.doi：105194/acp922752009.

Klemp J B，Wilhelmson R B，1978.The simulation of threedimensional convective storm dynamics[J].J Atmos Sci，35：10701096.

Knight C A，1982.The cooperative convective precipitation experiment （CCOPE），18 May—7 August 1981[J].American Meteorological Society，63（4）：386398.

雷東洋，2012.一次穿透性深對流過程對UT/LS區(qū)域濕度影響的數(shù)值模擬[D].南京：南京信息工程大學.Lei D Y，2012.A numerical simulation on the influence of an overshooting convection on the humidity in UT/LS[D].Nanjing：Nanjing University of Information Science & Technology.（in Chinese）.

劉曉莉，水旭瓊，2015.青海兩次多單體降雹過程的雹譜分布特征[J].大氣科學學報，38（6）：845854.Liu X L，Shui X Q，2015.The hail size distribution characteristics of two multicell hail processes in Qinghai[J].Trans Atmos Sci，38（6）：845854.（in Chinese）.

Liu X M，Rivière E D，Marécal V，et al.，2010.Stratospheric water vapour budget and convection overshooting the tropopause：Modelling study from SCOUTAMMA [J].Atmos Chem Phys，10（17）：82678286.doi：105194/acp1082672010.

Oltmans S J，Hofmann D J，1995.Increase in lowerstratospheric water vapor at a midlatitude Northern Hemisphere site from 1981 to 1994 [J].Nature，374 （6518）：146149.

Ravishankara A R，2012.Water vapor in the lower stratosphere[J].Science，337（6096）：809810.

Rivière E D，Marécal V，Larsen N，et al.，2006.Modelling study of the impact of deep convection on the UTLS air compositionPart 2：Ozone budget in the TTL[J].Atmos Chem Phys，6：15851598.

Sherwood S，Dessler A E，2000.On the control of stratospheric humidity[J].Geophys Res.Lett，27：25132516.doi：1010292000GL011438.

Sherwood S，Dessler A E，2001.A model for transport across the tropical tropopause[J].J Atmos Sci，58：765779.doi：101175/15200469.

施春華，常舒捷，沈新勇，等，2015.夏季云頂高于對流層頂事件對東亞天氣型及上對流層—下平流層大氣結(jié)構(gòu)的影響[J].大氣科學學報，38（6）：804810.The effects of cloud top above tropopause events on the structures of the upper troposphere and lower stratosphere in summer over East Asia[J].Trans Atmos Sci，38（6）：804810.（in Chinese）.

Solomon S，1999.Stratospheric ozone depletion：A review of concept and history[J].Rev Geophys，37（3）：275316.

Thompson G，Rasmussen R M，Manning K，2004.Explicit forecasts of winter precipitation using an improved bulk microphysics scheme.PartⅠ：Description and sensitivity analysis[J].Mon Wea Rev，132：519542.

Thompson G，F(xiàn)ield P R，Rasmussen R M，et al.，2008.Explicit forecasts of winter precipitation using an improved bulk microphysics scheme.PartⅡ：Implementation of a new snow parameterization[J].Mon Wea Rev，136：50955115.

Wang P K，2003.Moisture plumes above thunderstorm anvils and their contributions to crosstropopause transport of water vapor in midlatitudes[J].J Geophys Res，108（D6）.doi：101029/2002JD002581.

Wang P K，Su S H，Charvt Z，et al.，2011.Cross tropopause transport of water by midlatitude deep convective storms：A review[J].Terr Atmos Ocean Sci，22：447462.doi：103319/TAO.2011061301（A）.

王曉君，馬浩，2011.新一代中尺度預報模式（WRF）國內(nèi)應用進展[J].地球科學進展，26（11）：11911199.Wang X J，Ma H，2011.Progress of application of the weather research and forecast （WRF） Model in China[J].Advaces in Earth Science，26（11）：11911199.（in Chinese）.

Weisman M L，Klemp J B，1982.The dependence of numerically simulated convective storms on the vertical wind shear and buoyancy[J].Mon Wea Rev，110：504520.

辛玉姣，田文壽，2011.熱帶對流層頂層結(jié)構(gòu)的變化特征和趨勢[J].氣候與環(huán)境研究，16（3）：378388.Xin Y J，Tian W S，2011.Variation characteristics and trends of tropical tropopause layer structure[J].Climater and Environmental Research，16（3）：378388.（in Chinese）.