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    基于ERA5資料的廣西地區(qū)云水資源評估

    2021-11-02 01:36:50張正國簡悅李宇中詹瑩玉
    氣象科技 2021年5期
    關鍵詞:云水水汽總量

    張正國 簡悅 李宇中 詹瑩玉

    (1 廣西壯族自治區(qū)人工影響天氣辦公室,南寧 530022; 2 三維時空軟件股份有限公司,福州 350100; 3 廣西壯族自治區(qū)氣象局,南寧 530022)

    引言

    在全球氣候變暖的背景下,隨著經(jīng)濟社會發(fā)展,人口增加和生態(tài)環(huán)境惡化等因素導致水資源短缺問題日益凸顯,因此提高人工影響天氣業(yè)務能力和服務效益,提升云水資源開發(fā)利用能力,緩解水資源供需矛盾已列入我國戰(zhàn)略部署[1]??茖W評估分析區(qū)域內(nèi)空中云水資源及其分布演變特征,對本地人工影響天氣工作的規(guī)劃布局,合理開發(fā)空中水資源具有十分重要的戰(zhàn)略意義。廣義上的空中水資源包括大氣中的氣態(tài)、液態(tài)和固態(tài)形式的水。人工增雨(雪)的基本科學原理和技術方法主要是利用云降水微物理的敏感性,通過向特定目標云中引入催化劑,影響云降水的微物理過程以及間接影響云動力熱力過程,實現(xiàn)提高云水向降水轉(zhuǎn)化效率,達到增加降水總量的目的[2-3]。因此從科學開發(fā)空中水資源的角度,就人工增加降水而言,并不具備可開發(fā)利用水汽的技術,大氣運動形成的以液態(tài)和固態(tài)粒子形式存在的云水才是重點關注的研究對象,即云水資源。

    近年來隨著觀測技術的進步和人工影響天氣需求日益凸顯,針對云水資源的研究成為熱點。李興宇等[4]利用國際衛(wèi)星云氣候?qū)W計劃( ISCCP) 的云水路徑資料,分析中國地區(qū)1984—2004年空中云水資源時空分布特征,結果表明中國云水資源總體呈增加趨勢,區(qū)域差異和季節(jié)變化明顯。楊大生等[5]利用CloudSat衛(wèi)星資料對中國夏季云水含量的垂直和區(qū)域變化特征進行分析,研究認為其分布受青藏高原地形影響明顯,造成在中部緯度(27°~35°N之間)4~7 km高度的月平均云液水含量明顯比南部及北部緯度地區(qū)高。蔡淼[6]通過CloudSat衛(wèi)星資料對云場三維空間診斷,然后結合再分析資料實現(xiàn)時間上連續(xù)評估,由此評估2011年我國水汽資源總量約為27×1012t,云水資源總量約為8.48×1012t,云水降水效率約為77.6%,水汽凝結和云水降水效率季節(jié)變化明顯。劉菊菊等[7]利用ERA-Interim再分析資料分析近40年我國云水量分布發(fā)現(xiàn),年均云水量大值區(qū)主要位于四川東部—湖南一帶850~500 hPa間,低值區(qū)則位于西北地區(qū)西部。陳勇航等[8],潘留杰等[9],王雯璟等[10]分別用ISCCP資料、ECMWF再分析資料和兩者相結合的方法,對我國西北空中云水資源時空分布特征做較為細致分析。林丹等[11-14]分別用NCEP的CFSR數(shù)據(jù)和NASA“云與地球輻射能量系統(tǒng)”(CERES)的L3級云資料對我國西南地區(qū)總云水含量、不同類型的云水含量和云粒子有效半徑等時空分布特征進行研究分析。

    研究表明,受地理和氣候條件影響,云水資源區(qū)域分布差異巨大,本文選擇使用歐洲中期數(shù)值預報中心(ECMWF)發(fā)布的ERA5再分析資料,結合廣西氣象觀測站實測降水量數(shù)據(jù),對廣西區(qū)域云水資源進行評估研究并分析其分布特征,為當?shù)乜茖W開發(fā)空中水資源提供參考。

    1 資料與方法

    1.1 資料介紹

    ERA5是歐洲中期數(shù)值預報中心(ECMWF)發(fā)布的第5代全球大氣再分析資料,使用其綜合預報系統(tǒng)(IFS)CY41R2模式4D-Var數(shù)據(jù)同化產(chǎn)生,水平分辨率為0.25°×0.25°,垂直分辨率從1000~1 hPa共37層,時間分辨率為1 h,可為云水資源評估的研究提供所需的長時間,均一化且高時空分辨率云水量數(shù)據(jù)。ERA5與過去研究中[7,10]使用的上一代ERA-Interim再分析資料相比,在2個方面有比較明顯的改進:①使用4D-Var數(shù)據(jù)同化方法使數(shù)據(jù)的時間分辨率能夠達到1 h,這樣能夠提供特定天氣事件更詳細的演變過程,尤其是針對生消發(fā)展較快的云和降水過程[15]。②采用了更詳細的云和降水參數(shù)化方案(圖1),由原來云水(cloud water/ice)和云量分數(shù)(cloud fraction)2個預報量改進為云液水(cloud water)、云冰(cloud ice)、雨水(rain)、雪(snow)和云量分數(shù)等5個預報量,能在物理上更真實地反映云和降水的主要生成和消亡過程,包括積云對流、凝結、凝華、蒸發(fā)、碰并、融化和凍結等機制形成的云[16]。

    圖1 ECMW綜合預報系統(tǒng)(IFS)新一代云物理方案

    根據(jù)方案其格點平均云液水(ql)的時間變化方程是:

    (1)

    地面降水資料使用國家氣象臺站實測數(shù)據(jù)作為基礎數(shù)據(jù),結合經(jīng)質(zhì)控的區(qū)域自動氣象站觀測資料,采用克里金(Kriging)算法[17]進行對應的格點化。

    1.2 評估方法

    評估方法以中國氣象局人工影響天氣中心發(fā)布的云水資源監(jiān)測評估方法(CWR-MEM方案)[18]為主體框架,使用ERA5資料大氣中的云液水、云冰、雨和雪4個量之和作為云水資源量(簡稱云水),替代原方案中使用CloudSat云觀測資料診斷云區(qū)和云含水量典型值的方法。并對云內(nèi)凝結和蒸發(fā)的計算進行優(yōu)化,由原來的單位時間格點柱凝結量(蒸發(fā)量)改進為分層積分,分別統(tǒng)計單位時間格點的凝結量和蒸發(fā)量,經(jīng)對比驗證,可有效改善由于垂直各層間凝結蒸發(fā)相互抵消導致的低估。

    本文主要物理量的定義和計算方法如下:

    (1)水汽總量:評估時段T內(nèi),區(qū)域內(nèi)參與大氣水循環(huán)過程的所有水汽的收入量。

    水汽總量=水汽初值+側(cè)邊界水汽輸入+地面蒸發(fā)+蒸發(fā)

    (2)

    (2)云水總量:評估時段T內(nèi),區(qū)域內(nèi)參與大氣水循環(huán)過程的所有水凝物的收入量。

    云水總量=水凝物初值+側(cè)邊界水凝物輸入+凝結

    (3)

    (3)降水總量:評估時段T內(nèi),區(qū)域的各格點平均降水量乘以格點面積之和。

    (4)留存云水總量:評估時段T內(nèi),區(qū)域內(nèi)云水總量中沒有形成地面降水的部分,即有可能通過人工增雨技術手段開發(fā)的云水資源。

    留存云水總量 =云水總量-降水總量

    (4)

    空中水資源總量=水汽總量+云水總量

    (5)

    2 廣西云水資源評估結果

    2.1 空中水資源總體情況

    廣西2009—2018年近10年的空中水資源及其轉(zhuǎn)化效率見表1和表2。總體來看,廣西多年平均年空中水資源總量約為101566.1×108t,其中水汽約為96458.3×108t,占95%,液態(tài)或固態(tài)的云水資源約5107.8×108t,僅占5%,其中約有3685.6×108t(換算為區(qū)域平均降水量約為1570.3 mm)形成降水落至地面,云水-降水自然轉(zhuǎn)化率約為72.2%,根據(jù)式(4)計算,廣西平均年空中留存云水資源約為1422.2×108t。

    表1 2009—2018年廣西年均空中水資源量 108 t

    表2 2009—2018年廣西年均水資源轉(zhuǎn)化效率

    從收支情況來看,廣西上空水汽絕大部分以水平輸送方式通過,占廣西水汽總量95.5%以上,區(qū)域內(nèi)生消交換,如凝結成云水或地表蒸發(fā)等量占比極低。云水則以區(qū)域內(nèi)生消為主,區(qū)域內(nèi)大氣運動凝結(凝華)生成的云水量約占總量的83.2%,水平輸送量占比較小。從側(cè)邊界收支情況來看,廣西為云水資源凈流出區(qū),年均約向區(qū)域外凈輸出197.1×108t云水資源。

    通過和文獻[18]中對全國6個區(qū)域(其中廣西歸為西南區(qū)域)的評估結果(具體數(shù)值略)比較可以看出,廣西在單位面積云水、降水、留存云水和云水轉(zhuǎn)化為降水效率等特征量上和同為南部沿海地區(qū)的東南區(qū)域最相近,而和位于內(nèi)陸地區(qū)的西南區(qū)域則相差較大。

    為進一步分析廣西云水資源側(cè)邊界收支情況,分別按季節(jié)和東南西北4個側(cè)邊界統(tǒng)計云水收支情況(表3)??梢钥吹?,廣西云水資源在南邊界和西邊界為凈流入,北邊界和東邊界為凈流出,與廣西水汽水平輸送特征一致[19],南邊界凈流入的云水主要來源于南海上空低層云系形成后南風輸送進入我區(qū),西邊界的則主要來源孟加拉灣-中南半島北部一帶上空云系發(fā)展后隨中層西風帶進入我區(qū)。從季節(jié)變化來看,冬春季水平輸送量較大,夏秋季水平輸送量則較小,結果與蔡淼[6]分析全國的云水水平輸送季節(jié)變化特征基本一致,其主要原因是夏季主要以生命史較短區(qū)域內(nèi)生消的積云為主,邊界水平輸送較少,冬春季以生命史較長的大范圍層狀云為主,云水的水平輸送量則明顯增多。

    表3 2009—2018年廣西年均邊界收支情況 108t

    圖2給出了多年平均廣西云水資源及其轉(zhuǎn)化率逐月變化情況,其中降水、云水、水汽向云水轉(zhuǎn)化率和云水向降水轉(zhuǎn)化率變化趨勢基本一致,為單峰型變化,在6月達到峰值,隨后逐步減少至2月達最低再逐步增加。留存云水占比率月變化則正好與之相反,2月最高,8月最低,月留存云水基本維持在100×108t左右,最高出現(xiàn)在3月為154.6×108t,10月最低為82.3×108t,無明顯季節(jié)變化規(guī)律。由此可以看出,云水的月變化主要是由其中降水的變化造成,以對流性降水為主的夏季云水向降水轉(zhuǎn)化率顯著較高于其他季節(jié),秋、冬和春季的云水向降水轉(zhuǎn)化率偏低,因此具有較高的人工開發(fā)潛力,可通過人工增雨催化技術提高云水向降水轉(zhuǎn)化率實現(xiàn)增加降水。

    圖2 2009—2018年平均廣西云水資源總量年變化

    2.2 云水資源空間分布特征

    2.2.1 云水資源水平分布特征

    分別對多年廣西整層水汽、云水的瞬時值和年降水量進行數(shù)值平均,得到圖3多年平均廣西空中水資源分布情況,其中水汽和云水分布規(guī)律基本均為緯向分布,水汽為隨緯度變高而減少,云水則正好相反,隨緯度變高而增多,大值區(qū)位于廣西中北部,達0.4 kg/m2,低值區(qū)則位于南部沿海,說明北部地區(qū)水汽向云水轉(zhuǎn)化效率要顯著高于南部。結合平均年降水量分布來看,云水與降水的分布差異較大,說明不同區(qū)域云水向降水轉(zhuǎn)化效率差異大,特別是南部沿海地區(qū),為廣西降水量最大的區(qū)域,卻是云水的低值區(qū),說明南部沿海地區(qū)云水向降水轉(zhuǎn)化效率顯著高于其他地區(qū),其降水機制與其他地區(qū)有較大不同,值得進一步進行研究。

    圖3 廣西2009—2018年空中水資源平均分布:(a)整層水汽,(b)整層云水,(c)年降水量

    結合圖4給出的廣西多年四季平均(春3—5月,夏6—8月,秋9—11月,冬12月至次年2月,下同)云水瞬時值分布情況來看,冬、春季分布特征相似,呈東北部高,南部和西北低,其中春季最高可達0.48 kg/m2;夏季整體較高且分布較均勻,大部分在0.3 kg/m2以上,最大值位于中北部約0.42 kg/m2,低值區(qū)位于東部;秋季整體最低,大部在0.18~0.3 kg/m2,呈北部高東南低的分布特征。

    圖4 廣西2009—2018年云水瞬時值四季平均分布

    2.2.2 云水資源垂直分布特征

    為了解云水資源在垂直方向上的分布情況,分別沿經(jīng)向和緯向做垂直剖面,然后沿緯向和經(jīng)向?qū)V西區(qū)域格點進行空間平均,得到圖5云水瞬時值多年平均的經(jīng)向和緯向的垂直分布情況。從其2個方向垂直分布來看,廣西云水垂直分布的大值區(qū)主要出現(xiàn)在低層925~600 hPa之間,在0 ℃層以下,主要為液相水滴組成的暖云,其最大值可達0.09~0.1 g/kg,分別位于北部和西部,在600~400 hPa的中層還有一個云水次高的區(qū)域,約在0.04 g/kg,其溫度在-15~0 ℃之間,說明其主要為液相過冷液水滴和冰相粒子組成的混合態(tài)冷云云水。

    圖5 廣西2009—2018年云水瞬時值年均緯向(a)和經(jīng)向(b)垂直分布

    廣西云水水平分布主要呈北高南低的緯向分布,為進一步了解不同季節(jié)廣西云水垂直分布情況,圖6為沿經(jīng)向垂直剖面的緯向格點平均四季云水的垂直分布情況??梢钥吹剑?、冬和春季分布較為相似,云水主要分布在600 hPa以下的低層,約在0.06~0.1 g/kg,呈北高向南低的分布特征,600 hPa以上中高層云水量極低,基本在0.045 g/kg以下,尤其在冬季幾乎近于零。夏季的云水垂直分布特征則完全不同,云水則主要分布在中層600~400 hPa(溫度在-15~-5 ℃),南部能延伸至200 hPa(約-50 ℃),約在0.045~0.07 g/kg,而低層的云水值和范圍明顯減少。

    圖6 廣西2009—2018年云水瞬時值緯向四季平均垂直分布

    2.3 不同類型降水過程評估結果對比

    由上述分析可以看到,廣西不同季節(jié)的云水資源變化特點和分布特征差異顯著,為進一步研究不同天氣背景下,不同類型降水云系的云水資源特點,分別選取了2017年冬季1月16—21日(北京時,下同)層狀云降水和夏季6月28日至7月3日對流云降水,2次均為持續(xù)5 d(120 h)的廣西典型降水天氣過程進行云水資源評估對比分析。

    2017年1月16—21日,廣西受850 hPa偏南氣流和地面弱冷空氣交替影響,低層鋒區(qū)持續(xù)在廣西上空維持,是廣西冬季典型的低層層狀云降水過程。由1月17日08:00的云水空間分布情況(圖7a)可知,層積云覆蓋整個廣西,水平分布大值區(qū)位于廣西東部和南部,最大達1.7 kg/m2,低值區(qū)0.3 kg/m2在西北部,垂直分布云水主要分布在925~700 hPa之間,以暖云為主,在26°N以北,0 ℃層下降至850 hPa,有部分冷云,在600 hPa以上區(qū)域基本無云水。6月28日至7月3日廣西受500 hPa高原槽前和副高西側(cè)偏南氣流及850 hPa西南急流共同影響,是廣西夏季常見的大范圍對流降水天氣形勢。由7月2日08:00的云水空間分布情況(圖7b)可以看到,對流云系主要位于東部,東北部最大值可達2 kg/m2,西部則幾乎無云水,從垂直分布上可以更清楚的看到與層狀云云水的分布差異,其云水分布主要位于600~200 hPa(溫度-40~5 ℃),600 hPa以下低層的云水則較少。

    圖7 冬夏2次過程不同類型云的云水整層含量及緯向平均空間分布

    對這兩次廣西不同類型的典型降水天氣過程進行云水資源評估分析(表4)。對比可見兩個典型過程的云水資源變化特征主要存在以下幾個方面的差異:①夏季過程的水汽量顯著高于冬季的,能為云水的形成提供更好的水汽條件。②夏季對流云過程水汽凝結成云水效率和總量顯著高于層狀云過程,導致2個過程的云水初值、終值基本一致,側(cè)邊界輸入、輸出相差不到1倍,但凝結、云水和降水等總量則相差1個量級。③對流云過程的云水向降水的轉(zhuǎn)化效率顯著高于層狀云過程,對流云過程的云水總量約是層狀云的7倍多,但其留存云水總量僅相差不到1倍。

    表4 層狀云與對流云云降水過程評估對比

    綜上分析廣西云水資源變化和分布特征,廣西在秋、冬和春季,具有大量低層的暖性層狀云云水資源,其云底高度位于近地面的925 hPa附近(海拔高度0.5~1 km之間),云頂高度在700~600 hPa之間(海拔高度約在3~4 km),云水向降水轉(zhuǎn)化效率較低,可通過高山煙爐、火箭和飛機等作業(yè)工具在云底附近或云內(nèi)播撒吸濕性催化劑,促進云內(nèi)碰并過程,提高云水向降水轉(zhuǎn)化效率來實現(xiàn)增加降水;夏季則為過冷液水滴和冰相粒子組成的混合態(tài)云水資源為主,其自然云水向降水轉(zhuǎn)化率較高,通過靜力催化提高降水效率的潛力不高,可著眼于積云動力催化方法,通過對云體-10 ℃層附近的過冷卻云水區(qū)進行大劑量催化,使其凍結并釋放大量潛熱,促進積云發(fā)展云體增大、生命史延長,來實現(xiàn)增加降水[2]。

    3 結論與討論

    利用歐洲中期數(shù)值預報中心(ECMWF)發(fā)布的第5代全球大氣再分析資料(ERA5),結合中國氣象局人工影響天氣中心發(fā)布的CWR-MEM方案云水資源監(jiān)測評估方法,分析評估廣西區(qū)域2009—2018年云水資源及其分布特征。

    (1)廣西年均云水資源總量約5107.8×108t,其中年均降水總量約3685.6×108t,年均空中留存云水總量約1422.2×108t,云水向降水轉(zhuǎn)化效率約為72.1%。云水以區(qū)域內(nèi)生成為主,年均約向區(qū)域外凈輸出197.1×108t云水資源。

    (2)廣西云水資源存在明顯的季節(jié)變化特征,呈單峰分布,夏季6月最高,冬季2月最低,其主要為降水總量的月變化造成,空中留存云水則無明顯季節(jié)變化,月空中留存云水基本在維持在100×108t左右。

    (3)廣西云水水平分布總體呈東北部高,向西和向南逐漸降低的分布特征,其中夏季和秋季為北部高,向東南逐步降低的分布特征,總體上云水與降水的分布差異較大,說明區(qū)域云水向降水轉(zhuǎn)化效率差異大。

    (4)廣西秋、冬和春季云水垂直分布特征相似,均主要分布在低層925~600 hPa,呈北高南低分布特征,是以液相水滴構成的暖性層狀云云水為主,夏季云水垂直分布特征不同,主要分布在中層600~400 hPa,是以過冷液水滴和冰相粒子構成的混合態(tài)冷云云水為主,低層云水顯著減少。

    致謝:北京大學毛節(jié)泰教授、中國科學院大氣物理研究所肖輝研究員、中國氣象局人工影響天氣中心蔡淼高工等3位專家在云水資源評估方法方面給予指導,在此特別表示感謝!

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