北京地區(qū)一次降雪系統(tǒng)大氣水凝物輸送特征及降雪微物理機(jī)制的數(shù)值模擬研究

劉香娥 何暉 陳羿辰 高茜 王永慶 楊燕

1 北京市人工影響天氣中心, 北京100089

2 云降水物理研究和云水資源開(kāi)發(fā)北京市重點(diǎn)試驗(yàn)室, 北京 100089

3 中國(guó)氣象局北京城市氣象研究院, 北京 100089

4 中國(guó)氣象局華北云降水野外科學(xué)試驗(yàn)基地, 北京 101200

1 引言

云水資源是指存在于大氣中一定時(shí)段一定區(qū)域內(nèi)參與大氣水循環(huán)過(guò)程，沒(méi)有形成地面降水還留在空中的凝結(jié)水總量，是通過(guò)人工干預(yù)可以直接開(kāi)發(fā)利用的水資源。除了降水云系，冬季的降雪云系也存在豐富的云水資源，并且降雪云系是我國(guó)北方實(shí)施人工增雪作業(yè)的主要對(duì)象之一，冬季降雪云系的水凝物輸送特征和降雪機(jī)制研究對(duì)緩解北京地區(qū)的水資源短缺、增蓄儲(chǔ)水、緩解旱情等具有重要的科學(xué)和現(xiàn)實(shí)意義。

近些年來(lái)，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)區(qū)域的大氣水循環(huán)和水分收支等方面開(kāi)展了大量研究，取得了一定進(jìn)展（徐淑英, 1958; 施曉暉等, 2009; 楊青等, 2013）。水汽輸送狀況的不同可造成區(qū)域水汽含量及收支平衡的差異，并最終導(dǎo)致地面降雨/雪的變化。Tao et al.（1993）分析了颮線系統(tǒng)的水分收支，指出對(duì)流區(qū)和層狀區(qū)對(duì)于地面降水都有重要作用，對(duì)流區(qū)在產(chǎn)生層狀區(qū)降水方面起主要作用。中國(guó)東部暴雨區(qū)的水汽主要是從南邊界和西邊界流入，東邊界和北邊界流出，且水汽的流入流出主要集中在中低層（胡國(guó)權(quán)和丁一匯, 2003）。任宏利等（2004）通過(guò)分析中國(guó)西北東部1962～2002 年逐日降水和NCAR/NCEP 再分析資料，闡述了該地區(qū)春季降水及其水汽輸送的氣候特征和異常變化。同樣有學(xué)者運(yùn)用ERA-Interim 再分析資料結(jié)合HYSPLIT 后向跡模式等對(duì)三江源地區(qū)、青藏高原、華北等多地的水汽輸送特征和軌跡來(lái)源進(jìn)行了分析，得到不同地區(qū)不同季節(jié)因環(huán)流背景、氣候特征以及地形差異等導(dǎo)致其水汽輸送特征均有不同（龔佃利和邊道相,2002; 馬京津和高曉清, 2006; 王婧羽等, 2014; 強(qiáng)安豐等, 2019）。

云中水汽通過(guò)凝結(jié)、凝華等過(guò)程產(chǎn)生水凝物，不同水凝物之間的相互轉(zhuǎn)化是云發(fā)展與降雨、降雪產(chǎn)生的重要微物理過(guò)程。云中水凝物的輸送可以增加或減少局地大氣中云凝結(jié)物的含量，改變?cè)颇Y(jié)物的空間分布狀況，影響云的微觀物理過(guò)程，進(jìn)而促進(jìn)或抑制降水云系的發(fā)展演變（齊彥斌等, 2009）。由于云系內(nèi)微物理過(guò)程很難由觀測(cè)工具探測(cè)得到，因此中尺度數(shù)值模式便成為很好的研究工具。平凡和羅哲賢（2007）應(yīng)用二維云分辨尺度模式研究了熱帶地區(qū)對(duì)流系統(tǒng)的熱量和水汽收支情況，結(jié)果表明大尺度垂直平流的加濕和冷卻在淺對(duì)流中發(fā)揮主導(dǎo)作用。孫晶等（2007）利用中尺度模式MM5 分別模擬了中國(guó)北方地區(qū)兩次不同類型的降雪過(guò)程，分析了降雪的水成物相態(tài)及其源匯項(xiàng)分布特點(diǎn)，并探討了云物理過(guò)程對(duì)降水熱力、動(dòng)力過(guò)程的反饋?zhàn)饔?。周非非等?010）運(yùn)用中尺度數(shù)值模式對(duì)河南省一次層狀云降水云系的水分收支狀況進(jìn)行模擬分析，得到河南省域以外的水汽和水凝物主要通過(guò)西邊界和南邊界輸送到區(qū)域內(nèi)，水汽降水效率約31.1%，降水由冷云和暖云過(guò)程共同產(chǎn)生，冰粒子凝華增長(zhǎng)對(duì)雨水的貢獻(xiàn)最大。李宏宇等（2006）利用模式對(duì)一次冷鋒層狀云降水過(guò)程進(jìn)行了區(qū)域水分循環(huán)收支狀況的估算，結(jié)果表明在積層混合云區(qū)域的擬降水效率達(dá) 70%以上。陶玥等（2015）對(duì)北京地區(qū)一次積層混合云降水過(guò)程進(jìn)行了云系的宏微觀結(jié)構(gòu)和降水特征、云系的水分收支及降水效率數(shù)值模擬，結(jié)果得到北京區(qū)域降水過(guò)程其水汽和水凝物主要來(lái)自西邊界和南邊界兩支水源地，水物質(zhì)輸送到區(qū)域內(nèi)并且基本達(dá)到平衡。唐潔等（2018）運(yùn)用數(shù)值模式研究了青藏高原對(duì)流云微物理結(jié)構(gòu)、云中水分轉(zhuǎn)化和區(qū)域水分的收支特征，得到高原云系降水主要來(lái)自外界輸入的水汽轉(zhuǎn)化而成，霰粒子融化是地面降水的主要產(chǎn)生來(lái)源。高茜等（2020）、黃鈺等（2020） 對(duì)北京地區(qū)的降雪過(guò)程進(jìn)行了觀測(cè)、垂直探測(cè)儀器資料分析和中尺度WRF 數(shù)值模擬，分析了降雪云系的觀測(cè)和微物理特征。

前期對(duì)降水過(guò)程的水分收支和微物理成因機(jī)制分析的較多，而對(duì)北京地區(qū)冬季降雪云系的區(qū)域水凝物輸送及降雪云微物理機(jī)制的研究較少。弄清北京地區(qū)冬季降雪云系水凝物的輸送特征及微物理轉(zhuǎn)化機(jī)制對(duì)于開(kāi)發(fā)利用北京地區(qū)冬季的空中云水資源具有重要意義，這也是人工增雪潛力研究的基礎(chǔ)和需要。本文對(duì)北京地區(qū)2019 年冬季的首場(chǎng)明顯降雪過(guò)程進(jìn)行觀測(cè)資料分析和中尺度數(shù)值模擬，在對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證的基礎(chǔ)上，分析研究了降雪云系宏微觀結(jié)構(gòu)、云中水凝物轉(zhuǎn)化和區(qū)域輸送特征，并對(duì)降雪產(chǎn)生的微物理機(jī)制進(jìn)行了探討。

2 降雪過(guò)程觀測(cè)分析

2019 年11 月29 日午后至夜間，北京迎來(lái)入冬首場(chǎng)全市范圍降雪。此次過(guò)程，北京全市平均降水量3.9 mm（圖1a），城區(qū)平均3.1 mm，城市副中心平均2.9 mm；最大降雪出現(xiàn)在延慶海子口13.7 mm。城區(qū)和東部地區(qū)積雪深度1～3 cm，西部山區(qū)和北部地區(qū)積雪深度2～5 cm，最大延慶本站達(dá)到11 cm。

從天氣形勢(shì)來(lái)看，29 日20:00（北京時(shí)，下同）500 hPa，在河套以西有低槽不斷東移并逐漸加深加強(qiáng)，850 hPa 顯示北京地區(qū)處于高壓后部（圖略），槽前的偏南暖濕氣流為華北地區(qū)提供了豐富的水汽，為北京地區(qū)的成云致雪提供了很好的條件，此次是高空西來(lái)槽影響的穩(wěn)定性層狀云降雪過(guò)程。

衛(wèi)星云頂亮溫圖（圖2）顯示，本次降雪過(guò)程的影響云系分為兩個(gè)階段，第一階段為29 日下午至傍晚，此時(shí)段云系主要位于北京西部山區(qū)和西南至河北境內(nèi)，水平范圍不大，云頂亮溫較低，達(dá)到-40°C 以下（圖2a），對(duì)應(yīng)地面降雪的第一階段，最大小時(shí)降水量約2 mm。第二階段為29 日夜間，受高空槽影響，云系逐漸東移發(fā)展加強(qiáng)，20:00 移入北京境內(nèi)，22 時(shí)云系覆蓋整個(gè)北京地區(qū)，云頂溫度整體低于-40°C（圖2b），最大小時(shí)降水量也為2 mm 左右。30 日凌晨隨著高空槽繼續(xù)東移，北京和河北地區(qū)云系逐漸東移減弱消散，北京區(qū)域的降雪逐漸結(jié)束。

圖2 2019 年11 月29 日（a）15:00 和（b）22:00 FY-2G 衛(wèi)星云頂亮溫圖Fig. 2 TBB (Black Body Temperature) images from FY-2G satellite on top of cloud at (a) 1500 BT and (b) 2200 BT November 29, 2019

北京市人工影響天氣中心（原北京市人工影響天氣辦公室）2014 年在海坨山建立了閆家坪高山綜合觀測(cè)站（40°31′40″N，115°44′51″E；海拔1344 m；Ma et al, 2017；馬新成等，2021），該站觀測(cè)的此次降雪過(guò)程氣象要素變化如圖3 所示：29 日午后閆家坪站的相對(duì)濕度不斷增大至90%以上，而地面溫度持續(xù)維持在-10°C 以下，在地形抬升和低溫增濕的條件下，15:00 之后閆家坪站開(kāi)始降雪。圖中可見(jiàn)閆家坪站也有兩個(gè)時(shí)段的半小時(shí)降雪量峰值，分別為18:00 的0.3 mm 和23:00 的0.5 mm，本站過(guò)程降水總量為4.1 mm，達(dá)到了中雪量級(jí)，附近西大莊科站的總降雪量7.6 mm，達(dá)到了大雪的量級(jí)（圖略）。該站的云雷達(dá)回波演變顯示：回波總體強(qiáng)度不大，最大為20 dBZ左右，兩個(gè)降雪峰值處云雷達(dá)的回波強(qiáng)度和高度都給出了相對(duì)應(yīng)的反映，回波頂高達(dá)到6 km 和8 km 附近（圖4b）。

圖3 2019 年11 月29～30 日閆家坪站氣象要素的時(shí)間演變。柱狀圖：降水量（單位：mm）；藍(lán)線：氣溫（單位：°C）；綠線：相對(duì)濕度Fig. 3 Time evolution of various elements at the Yanjiaping meteorological station. Columnars: precipitation (units: mm); blue line: temperature(units: °C); green line: relative humidity

3 降雪過(guò)程數(shù)值模擬

3.1 模式參數(shù)及設(shè)置

本文運(yùn)用中尺度數(shù)值模式WRF3.7 進(jìn)行數(shù)值模擬與分析。模式初始場(chǎng)和側(cè)邊界條件來(lái)自北京城市氣象研究院新一代快速更新多尺度資料分析和預(yù)報(bào)系統(tǒng)——短時(shí)數(shù)值預(yù)報(bào)子系統(tǒng)RMAPS-ST（Rapidrefresh Multi-scale Analysis and Prediction System）的預(yù)報(bào)場(chǎng)數(shù)據(jù)。由于RMAPS-ST 同化了多種本地觀測(cè)，較美國(guó)國(guó)家環(huán)境預(yù)報(bào)中心提供的FNL 再分析數(shù)據(jù)或其他再分析數(shù)據(jù)等在北京地區(qū)更為準(zhǔn)確（張亦洲等, 2017; 劉郁玨等, 2019），因此，本文使用RMAPS-ST 第二層嵌套（水平網(wǎng)格距3 km）逐3 h 資料同化和循環(huán)預(yù)報(bào)的初始時(shí)刻數(shù)據(jù)作為WRF 的初始場(chǎng)對(duì)本次降雪過(guò)程進(jìn)行模擬。

模擬區(qū)域以北京為中心，水平分辨率為3 km，網(wǎng)格數(shù)為300×300，模式垂直方向上分為不等間距的50 層。物理參數(shù)化方案的設(shè)置中（高茜等，2020），短波輻射方案采用Dudhia 方案，長(zhǎng)波輻射方案采用RRTM 方案，不采用積云參數(shù)化方案，邊界層參數(shù)化方案選擇YSU 方案，陸面過(guò)程方案采用Noah land-surface model 方案，云微物理方案采用Morrison 方案，該方案中包含云水、冰晶、雨水、雪、霰的質(zhì)量濃度和部分?jǐn)?shù)濃度的預(yù)報(bào)。此外為了研究降雪云系中各水成物的相互轉(zhuǎn)換，增加了模式中各微物理過(guò)程源匯項(xiàng)及相關(guān)項(xiàng)的輸出，并加密每六分鐘輸出一次計(jì)算結(jié)果。

3.2 數(shù)值模擬檢驗(yàn)

為驗(yàn)證數(shù)值模式模擬結(jié)果的可靠性，將模擬區(qū)域的過(guò)程降雪總量、閆家坪?jiǎn)握景胄r(shí)降雪量、雷達(dá)回波演變等結(jié)果與模擬結(jié)果進(jìn)行了對(duì)比檢驗(yàn)。

3.2.1 降雪量時(shí)空對(duì)比檢驗(yàn)

圖1 為2019 年11 月29 日08:00 至30 日08:00模擬區(qū)域的24 h 地面累積降水量觀測(cè)與模擬的對(duì)比，可以看到受自西向東移動(dòng)系統(tǒng)的影響，模擬的降雪區(qū)域分布、覆蓋范圍和大雪的落區(qū)等與實(shí)際降雪基本一致。實(shí)際大雪的落區(qū)主要位于北京延慶西部北部山區(qū)并延伸至河北張家口境內(nèi)，模式模擬的大雪落區(qū)也主要位于這一區(qū)域，二者的走向一致，降雪量級(jí)相當(dāng)，模擬效果較好。但模擬的中雪區(qū)域比實(shí)際偏大，基本覆蓋整個(gè)北京地區(qū)（實(shí)際只在北京西部北部半數(shù)地區(qū)）。從模擬的閆家坪?jiǎn)握景胄r(shí)降水量與實(shí)際觀測(cè)的對(duì)比來(lái)看（圖5），模式也給出了本次降雪過(guò)程出現(xiàn)兩段明顯降雪時(shí)段的特征，即29 日下午和深夜，只是第一降雪時(shí)段半小時(shí)模擬結(jié)果偏高約0.2 mm，這可能與參數(shù)設(shè)置和模式誤差有關(guān)，而第二降雪時(shí)段模式幾乎給出了與觀測(cè)非常一致的結(jié)果。

3.2.2 模擬雷達(dá)回波檢驗(yàn)

圖4 展示的是本次降雪過(guò)程閆家坪站云雷達(dá)所觀測(cè)的回波時(shí)間高度演變及模式模擬結(jié)果的對(duì)比驗(yàn)證?？梢钥吹?，與圖5 的半小時(shí)降雪量相對(duì)應(yīng)，模擬雷達(dá)回波的演變趨勢(shì)與實(shí)際觀測(cè)也比較一致，即有兩個(gè)明顯的回波發(fā)展時(shí)段：29 日午后14:00～20:00 和29 日20:00 至30 日05:00?？傮w來(lái)看模擬的雷達(dá)回波強(qiáng)度比觀測(cè)偏強(qiáng)約10 dBZ，最大回波高度基本與觀測(cè)接近。

圖4 2019 年11 月29～30 日閆家坪站（a）觀測(cè)和（b）模擬的云雷達(dá)回波的時(shí)間—高度演變Fig. 4 Time-height evolution of the echo intensity observed by a cloud radar from November 29 to November 30, 2019

總體來(lái)看，WRF3.7 對(duì)所選個(gè)例有較好的模擬能力，模式模擬的降雪落區(qū)、范圍和降雪量級(jí)與實(shí)況基本一致，模擬雷達(dá)回波和半小時(shí)降雪量也再現(xiàn)了單站出現(xiàn)兩個(gè)明顯降雪時(shí)段的基本特征，模擬結(jié)果能基本再現(xiàn)實(shí)況特征，因此可以在此基礎(chǔ)上進(jìn)行水凝物輸送及降雪微物理機(jī)制的進(jìn)一步分析。

4 降雪云系大氣水凝物來(lái)源分析

4.1 水汽來(lái)源特征

通過(guò)對(duì)比降雪前期不同等壓面上北京區(qū)域的水汽通量，發(fā)現(xiàn)在 700 hPa 以上北京區(qū)域的水汽通量較大，并且持續(xù)時(shí)間較長(zhǎng)，該層在山西北部、河北中南部及冀魯豫交界處為水汽通量的高值區(qū)，并且自西—西南方向向東輸送影響北京地區(qū)（圖6）。因此此次降雪過(guò)程的水汽輸送主要集中在對(duì)流層中高層，北京區(qū)域的水平水汽輸送具有西、南入，東、北出的特征。

4.2 水凝物總體特征

云系中的水物質(zhì)按相態(tài)可以分為液相（云水Qc和雨水Qr）和固相（冰晶Qi、雪Qs和霰Qg），模擬區(qū)域內(nèi)這兩相物質(zhì)的總含量隨時(shí)間的演變可以直觀給出整體云系演變過(guò)程中不同相態(tài)水凝物的變化特征。模式結(jié)果中一個(gè)格體的水凝物含量（T），計(jì)算公式如下：

其中，Qx為各水凝物的質(zhì)量濃度（單位：kg kg-1），計(jì)算中取格點(diǎn)處有一種水凝物質(zhì)量濃度大于0.01 g kg-1即認(rèn)為為有效云系進(jìn)行計(jì)算；ΔL為模擬網(wǎng)格距（單位：m）；ΔH為垂直相鄰高度層之間的距離（單位：m）；ρ為空氣密度（單位：kg m-3）。不同時(shí)刻水凝物總量即為該時(shí)刻地面至模式層頂整層水凝物質(zhì)量之和（以TCH 表示，單位：kg）。圖7 給出模擬云系兩相水凝物總量隨時(shí)間的演變[由于水凝物總量較大，圖中轉(zhuǎn)換為以千噸（kt）為單位進(jìn)行展示]。可以看到此次降雪過(guò)程由于云系溫度較低，云中液相水凝物含量較少，總量低于50000 kt，而固相水凝物較多，總量最大達(dá)到近200000 kt。此外還注意到與圖5 相對(duì)比，云系總體固相水凝物兩個(gè)明顯的峰值時(shí)段（29 日午后15:00～18:00 和22:00 至30 日02:00 附近）與單站兩個(gè)降雪時(shí)段相對(duì)應(yīng)，表明云系降雪以冷云過(guò)程為主，云中固態(tài)水凝物對(duì)地面降雪的產(chǎn)生有重要貢獻(xiàn)。

圖5 2019 年11 月29～30 日閆家坪站半小時(shí)降水量觀測(cè)（藍(lán)色柱狀圖）與模擬（綠色實(shí)線）對(duì)比Fig. 5 Simulated (green line) and observed (blue columnars) 30-min accumulated precipitation (units: mm) at the Yanjiaping station from November 29 to November 30, 2019

圖6 2019 年11 月29 日17:00（a）850 hPa、（b）700 hPa 水汽通量（填色，單位：g s kg-1）和風(fēng)場(chǎng)（黑色箭頭）分布Fig. 6 Distributions of water vapor flux (shaded) and wind field (black arrows) at (a) 850 hPa and (b) 700 hPa at 1700 BT on November 29, 2019

圖7 2019 年11 月29～30 日模擬云系兩相水凝物總質(zhì)量時(shí)間演變Fig. 7 Time evolution of the total hydrometeor content in two phase in the simulated cloud system from November 29 to November 30, 2019

4.3 邊界水凝物來(lái)源分析

除了了解降雪云系大氣水凝物的總體特征，還可以通過(guò)計(jì)算北京地區(qū)東西南北四個(gè)方向不同高度處水凝物的狀況來(lái)分析其來(lái)源。此處參考周非非等（2010）、陶玥等（2015）提出的計(jì)算方法，對(duì)北京地區(qū)（39.3°～41.2°N，115.3°～117.5°E）計(jì)算東西南北四個(gè)邊界不同高度處水凝物的質(zhì)量通量和總通量。水凝物質(zhì)量通量（HF）的計(jì)算公式為

其中，V為水平速度（單位：m s-1）；Qx為各水凝物的質(zhì)量濃度（單位：g kg-1）；ΔL為各邊界邊長(zhǎng)（單位：cm）；Δp取50 hPa；由此計(jì)算得到的水凝物通量單位為g s-1。水凝物的總通量（THF）計(jì)算公式為

總通量THF 大于零，表明水凝物是輻散凈流出；小于零，表明水凝物是輻合，凈流入。

選擇11 月30 日00:00 模擬區(qū)域固相水成物較多并且北京山區(qū)小時(shí)降雪強(qiáng)度較大的時(shí)次分析水凝物通量和總量隨高度的分布（圖8）。從各水凝物的通量值來(lái)看，雪的通量最大，其次是冰晶、云水、雨水和霰。雪在800～700 hPa 為輻合，但東西邊界的流出流入量基本相當(dāng)，總通量主要來(lái)自南邊界的流入量多于北邊界的流出量。值得注意的是，模擬區(qū)域固相水凝物較少并且北京山區(qū)降雪強(qiáng)度也較小的29 日20:00，500 hPa 以下整層雪的通量均為輻散（圖略），對(duì)比表明雖然00:00 800～700 hPa雪的通量輻合層較薄，量級(jí)也不大，但對(duì)地面降雪的產(chǎn)生應(yīng)有重要貢獻(xiàn)。冰晶在高空350 hPa 和250 hPa 附近分別是輻合和輻散的最大值區(qū)，與雪不同，冰晶的凈輸入主要來(lái)自較多的西部流入。500 hPa 至地面因東西南北四個(gè)邊界基本無(wú)冰晶流通因而總通量為零；云水在600～700 hPa 為輻合層，凈輸入量來(lái)自南邊界，其他層因四個(gè)邊界無(wú)流通而總通量為零。雨只在1000 hPa 附近有來(lái)自南邊界的流入量，其他層總通量均近似為零。霰在800～700 hPa 為輻合層，但與雪不同，霰幾乎沒(méi)有來(lái)自西邊界的輸入和北邊界的輸出，輻合主要來(lái)源于南邊界的流入。

將圖8a-e 中將各氣壓層的水凝物通量對(duì)高度作積分，可得穿過(guò)高為從地表到模式層頂、長(zhǎng)為各邊界長(zhǎng)度的截面積的通量，如圖8f 所示，其正（負(fù)）值表示水凝物從北京區(qū)域水平輸送出去（進(jìn)來(lái)），從時(shí)間演變可以看出，這一區(qū)域總水凝物在西、南邊界上流入，東、北邊界上流出，總水凝物通量出現(xiàn)兩個(gè)峰值，出現(xiàn)時(shí)段與區(qū)域水凝物總量（圖7）及單站降雨量峰值（圖5）基本對(duì)應(yīng)。隨著東邊界和北邊界水凝物流出增大，總水凝物水平輻散，區(qū)域內(nèi)降雪量減少。北京區(qū)域降雪主要時(shí)段內(nèi)，云水資源即水凝物通量在水平方向上為凈流入。

圖8 2019 年11 月30 日00:00 穿過(guò)北京區(qū)域（39.3°～41.5°N，115.3°～117.5°E）各邊界單位截面積的（a）云水（Qc）、（b）雪（Qs）、（c）冰晶（Qi）、（d）雨水（Qr）、（e）霰（Qg）的通量及總量隨高度分布以及（f）29～30 日總水凝物通量（帶標(biāo)記的線）和總量（虛線）的垂直積分時(shí)間演變Fig. 8 Vertical distribution of the fluxes of (a) cloud water (Qc), (b) snow (Qs), (c) ice (Qi), (d) rain (Qr), (c) graupel (Qg and the total flux across each boundary of the Beijing region (39.3°-41.5°N, 115.3°-117.5°E) at 0000 BT November 30, 2019. (f) The time series of the vertical integration of the fluxes (VIF; solid lines with symbols) and the vertically integrated flux convergences (VIFC; dashed line) of all condensates from November 29 to November 30, 2019

以上分析表明，在模擬降雪的顯著時(shí)段，北京區(qū)域外水凝物主要通過(guò)西邊界和南邊界輸送到區(qū)域內(nèi)。雪、云水和霰存在一定的輸送，其中雪的總通量最大，表明平流輸送從區(qū)域外凈流入的雪量對(duì)區(qū)域內(nèi)降雪的增加有一定貢獻(xiàn)。在高層受西風(fēng)氣流的作用，冰晶和雪存在明顯的輻散。在降雪的加強(qiáng)（減弱）時(shí)段，總的水凝物表現(xiàn)為輻合（輻散），但與典型的降水過(guò)程相比量值要少一些（周非非等, 2010; 陶玥等, 2015）。

5 降雪云系的結(jié)構(gòu)特征

5.1 模擬降雪云系的水平演變過(guò)程

根據(jù)模擬降雪的分布和強(qiáng)度，可以將北京區(qū)域的降雪劃分為與觀測(cè)相一致的兩個(gè)階段，其中第一階段降雪的影響云團(tuán)來(lái)自山西和河北中部，29 日14:00 位于晉冀交界處的最大云中水凝物比含水量超過(guò)3 g kg-1，此后云團(tuán)逐漸向東北向北京方向移動(dòng)，云團(tuán)進(jìn)入北京區(qū)域時(shí)處于由強(qiáng)盛轉(zhuǎn)為逐漸減弱的階段，16:00 北京西北部延慶一帶云中最大水凝物質(zhì)量濃度降為2 g kg-1，此時(shí)的小時(shí)降水量不超過(guò)0.1 mm，隨著云系減弱和北抬，地面降雪的覆蓋范圍一直維持在北京西部地區(qū)。21:00 之后第二階段影響云團(tuán)由北京西南部再次向東部北部移動(dòng)并影響北京地區(qū)，23:00 北京中南部及河北中部地區(qū)云系中水凝物質(zhì)量濃度均超過(guò)2 g kg-1，由此造成覆蓋整個(gè)北京城區(qū)的第二個(gè)降雪時(shí)段，30 日03:00之后云系基本移出北京地區(qū)，降雪逐漸停止（圖9）。從云圖、小時(shí)雨強(qiáng)等分析可見(jiàn)，比較均勻的層狀云系是導(dǎo)致此次北京降雪的主要云系。隨著云系移入/出北京并逐漸加強(qiáng)/減弱，北京地區(qū)的降雪逐漸增強(qiáng)/減弱。山區(qū)由于地形的作用降雪量比平原地區(qū)稍大。

圖9 2019 年11 月29 日（a）16:00 和（b）23:00 北京區(qū)域模擬的小時(shí)降雨量（單位：mm）分布Fig. 9 Distributions of simulated hourly rainfall (units: mm) in Beijing region at 1600 BT and 2300 BT 29 November 2019

5.2 模擬降雪云系的垂直結(jié)構(gòu)

利用模式結(jié)果給出的水凝物質(zhì)量濃度垂直分布可以分析降雪云系在垂直方向上的微物理結(jié)構(gòu)。在第一階段降雪時(shí)沿29 日16:00 40.4°N 的云系垂直剖面（圖10a）可見(jiàn)，此時(shí)有大片冷云云系覆蓋北京西部北部山區(qū)。云中冰晶和雪的含量豐富，在300 hPa 和700 hPa 高度附近，分別對(duì)應(yīng)冰晶和雪的質(zhì)量濃度高值區(qū)，值約為0.07 g kg-1和0.25 g kg-1，此時(shí)山區(qū)降雪明顯。隨著影響云系東移減弱，北京區(qū)域降雪減弱。30 日00:00 沿40°N 的第二階段降雪云系剖面顯示雪晶的含量更為豐富（圖10b），在700 hPa 高度附近，雪的質(zhì)量濃度高值超過(guò)0.35 g kg-1。由于云中缺乏過(guò)冷云水和雨水，冰雪晶下落途中未有結(jié)淞等過(guò)程，因此云中霰的含量也非常少。北京區(qū)域（39.3°N～41.5°N，115.3°E～117.5°E）內(nèi)水凝物質(zhì)量濃度的垂直廓線可以清楚顯示，云中不同高度處雪的區(qū)域質(zhì)量濃度累加量最大超過(guò)800 g m-3，其次是冰晶約90 g m-3，云水、雨水和霰量很少而未有顯示（圖10c）。

圖10 2019 年11 月（a）29 日16:00 沿40.3°N 和（b）30 日00:00 沿40°N 水凝物質(zhì)量濃度的緯向剖面以及（c）區(qū)域（39.3°～41.5°N，115.3°～117.5°E）內(nèi)水凝物質(zhì)量濃度總量垂直廓線。（a、b）中彩色陰影：雪；藍(lán)色實(shí)線：冰晶，單位：g kg-1；黑色虛線：等溫線，單位：°C。（c）中黑實(shí)線：雪質(zhì)量濃度總量；黑虛線：冰晶質(zhì)量濃度總量，單位：g m-3）Fig. 10 Vertical sections of water hydrometeor mixing ratio (a) along 40.3°N at 1600 BT 29 and (b) along 40°N at 0000 BT 30 November 2019, and(c) vertical profiles of area accumulation of the total water content of hydrometeors over the region (39.3°-41.5°N, 115.3°-117.5°E). (a, b) Shaded:snow mixing ratio; blue lines: ice crystal mixing ratio, units: g kg-1; black dotted line: isotherm, units: °C. (c) Black solid line: total snow mixing ratio;black dotted lines: total ice mixing ratio, units: g m-3

從不同時(shí)刻云系云微物理量的垂直分布可以看到，冷云云系為本次降雪過(guò)程的主要影響云系，云中溫度均低于零度，水成物主要是冰相粒子，冰相過(guò)程對(duì)降雪形成有重要作用，但不同的微物理轉(zhuǎn)換對(duì)降雪的貢獻(xiàn)有一定差異。

5.3 降雪的云微物理機(jī)制

本次過(guò)程北京山區(qū)降雪的強(qiáng)度要高于平原地區(qū)，為詳細(xì)分析山區(qū)降雪的微物理機(jī)制，本節(jié)選取海坨山區(qū)閆家坪站為代表。圖11 給出該站雨、雪、霰、冰晶、云水和水汽質(zhì)量濃度隨時(shí)間和高度的演變，可以看到在整個(gè)云系的發(fā)展演變過(guò)程中，從地面至高空整層水汽含量都比較豐富，3 km 以下水汽質(zhì)量濃度基本均大于2 g kg-1。由于降雪云系為冷云云系，云內(nèi)溫度均低于零度，因此如圖11a 所示閆家坪站上空基本無(wú)雨水，云水質(zhì)量濃度也很低，在個(gè)別時(shí)次和高度處僅有的云水質(zhì)量濃度比水汽質(zhì)量濃度低三個(gè)量級(jí)，液態(tài)過(guò)冷云水的缺乏表明云微物理的淞附和撞凍過(guò)程會(huì)比較微弱。此外，與衛(wèi)星云圖和區(qū)域水物質(zhì)總量的時(shí)間演變相對(duì)應(yīng)，閆家坪?jiǎn)握狙┑馁|(zhì)量濃度也出現(xiàn)了兩個(gè)顯著的高值時(shí)段，時(shí)間分別為29 日下午14:00～17:00 和夜間23:00 前后，最大值均達(dá)到了2 g kg-1。對(duì)應(yīng)雪質(zhì)量濃度大值區(qū)的兩個(gè)時(shí)段，在高空6～10 km 之間有相應(yīng)的冰晶質(zhì)量濃度大值區(qū)，這種冰雪晶的高低層配置表明降雪云系中高空冰晶通過(guò)凝華增長(zhǎng)不斷長(zhǎng)大，一定程度后下落至中間層，對(duì)中間層起著“播種”冰晶的作用，，冰晶在經(jīng)過(guò)整層冷云云系過(guò)程中不斷與云中其他粒子產(chǎn)生碰并、聚合等過(guò)程長(zhǎng)大為雪花，最終下落至地面形成降雪。由于水汽含量豐富并且云中缺乏過(guò)冷云水，云中霰的含量也微乎其微（圖11b）。

圖11 2019 年11 月29～30 日閆家坪站（a）水汽、云水、雨水質(zhì)量濃度和（b）冰晶、雪、霰質(zhì)量濃度隨時(shí)間和高度的分布，單位：g kg-1 Fig. 11 Distribution of (a) water vapor, cloud, rain mixing ratio and (b) ice, snow graupel mixing ratio (units: g kg-1) with time and height in Yanjiaping station from November 29 to November 30, 2019

為了理清不同微物理過(guò)程對(duì)產(chǎn)生降雪的貢獻(xiàn)，下面以微物理過(guò)程的產(chǎn)生率為特征量對(duì)雪的源匯項(xiàng)進(jìn)行解析。為了直觀顯示，源匯項(xiàng)圖中所示的微物理過(guò)程產(chǎn)生率均為絕對(duì)值。圖12 給出與雪相關(guān)微物理過(guò)程的產(chǎn)生率隨時(shí)間和高度的分布圖，在Morrison 方案中，與雪相關(guān)的源匯轉(zhuǎn)換一共有十一項(xiàng)，由于本次過(guò)程為冬季降雪，地面和云中的溫度都很低，如上述圖11a 所示基本不存在雨，因此源匯項(xiàng)中雪的融化蒸發(fā)（Psmlt，Evpms）、被雨滴收集（Psacr）、冰晶雨滴碰并成雪（Piacrs 和Pracis）的過(guò)程都很微弱或者轉(zhuǎn)化率非常小，以上這些轉(zhuǎn)化項(xiàng)在圖中均被略去。圖12 可以看到，在6～10 km的高空，冰晶含量比較豐富的兩個(gè)主要時(shí)段（14:00～17:00 和23:00 附近），云冰自動(dòng)轉(zhuǎn)換成雪（Prci）和云冰聚合成雪的過(guò)程（Prai）比較明顯，這表明雪首先由冰晶轉(zhuǎn)化而來(lái)，此時(shí)形成的雪通常比較小，屬于“雪胚”。由于閆家坪站云系水汽含量豐富，在低溫的條件下容易產(chǎn)生對(duì)冰面的過(guò)飽和，如圖12a 所示，6 km 以下直至地面都有一定的冰面過(guò)飽和度，此時(shí)由高空掉落的“雪胚”在冰面過(guò)飽和的環(huán)境中通過(guò)凝華增長(zhǎng)（Prds）不斷長(zhǎng)大，凝華增長(zhǎng)率隨時(shí)間和高度的分布與冰面過(guò)飽和度的分布有非常好的一致性。2 km 以下在21 時(shí)附近存在少量的云水，對(duì)應(yīng)有一定的雪淞附云滴（Psacws）增長(zhǎng)的過(guò)程。而在1 km 高度附近兩個(gè)顯著降雪時(shí)段的冰面欠飽和處，出現(xiàn)了雪的升華過(guò)程（Eprds）。從雪的各個(gè)微物理過(guò)程轉(zhuǎn)換率的量級(jí)來(lái)看，由于云系中缺乏過(guò)冷云水，“雪胚”與過(guò)冷云水之間的微物理轉(zhuǎn)換過(guò)程缺失，凝華增長(zhǎng)的速率在圖中所展示的幾種雪源項(xiàng)中表現(xiàn)的更為快速，量級(jí)更大。云冰自動(dòng)轉(zhuǎn)換成雪（Prci）和云冰聚合成雪（Prai）的轉(zhuǎn)換率僅次于凝華增長(zhǎng)，因此這三個(gè)過(guò)程是云中產(chǎn)生雪的重要源項(xiàng)。

圖12 2019 年11 月29～30 日閆家坪站（a）冰面過(guò)飽和度（彩色陰影）和水汽凝華成雪（Prds，黑線）、雪淞附云滴（Psacws，綠色線）、云冰聚合成雪（Prai，紫色線）過(guò)程的轉(zhuǎn)換率以及（b）云冰自動(dòng)轉(zhuǎn)換為雪（Prci，紅色線）、雪晶升華（Eprds，紫色線）過(guò)程的轉(zhuǎn)換率隨時(shí)間和高度的分布。轉(zhuǎn)換率單位：10-8 kg kg-1 s-1Fig. 12 Distribution of the supersaturation with respect to ice (shaded), (a) conversion rate (units: 10-8 kg kg-1 s-1) of the deposition of snow (Prds ,black line), droplet accretion by snow (Psacws, green line), accretion cloud ice by snow (Prai, purple line) and (b) conversion rate of the auto conversion cloud ice to snow (Prci,red line), sublimation of snow (Eprds, grey line) with time and height in Yanjiaping station from November 29 to November 30, 2019.

6 結(jié)論與討論

本文基于觀測(cè)和中尺度數(shù)值模式WRF 對(duì)2019 年11 月29 日發(fā)生在北京地區(qū)的首場(chǎng)降雪進(jìn)行了觀測(cè)資料分析和數(shù)值模擬。研究了北京區(qū)域降雪云系云水資源分布和收支特征，研究了產(chǎn)生降雪的云微物理機(jī)制并探討了雪的源匯項(xiàng)貢獻(xiàn)，主要得到以下結(jié)論：

（1）本次過(guò)程為受高空槽影響的穩(wěn)定性層狀云降雪。降雪云系自西向東影響北京時(shí)有兩個(gè)時(shí)段，與之對(duì)應(yīng)的北京區(qū)域內(nèi)地面降雪也有兩個(gè)時(shí)段。云雷達(dá)回波也給出了對(duì)應(yīng)著兩個(gè)降雪時(shí)段回波強(qiáng)度較大的觀測(cè)特征。中尺度數(shù)值模式模擬結(jié)果顯示，對(duì)區(qū)域過(guò)程降雪總量、降雪的分布范圍、單站降雪強(qiáng)度等特征模式均能給出與實(shí)際觀測(cè)比較一致的結(jié)果。

（2）數(shù)值模擬結(jié)果分析顯示：本次過(guò)程降雪云系的總體液相水凝物含量很少，固態(tài)水凝物對(duì)地面降雪的產(chǎn)生有重要貢獻(xiàn)。對(duì)北京區(qū)域而言，大氣水凝物主要從西邊界和南邊界輸送到區(qū)域內(nèi)，而從東邊界和北邊界流出，因此具有西向和南向分量的濕氣流是降雪云系云水資源的輸送通道。在降雪相對(duì)加強(qiáng)（減弱）時(shí)段對(duì)應(yīng)著水凝物的輻合（輻散）。

（3）冷云云系是本次過(guò)程的主要影響云系，云中水凝物基本全為冰晶和雪，有少量的云水，雨水和霰的含量微乎其微，整層云系都含有非常豐富的水汽并且貫穿整個(gè)降雪時(shí)段。分析微物理機(jī)制得到，在冰面過(guò)飽和的環(huán)境下，水汽凝華（Prds）增長(zhǎng)是雪的最主要轉(zhuǎn)換源項(xiàng)；其次是云冰的自動(dòng)轉(zhuǎn)換（Prci）和云冰聚合成雪的過(guò)程（Prai）。本文只針對(duì)北京地區(qū)一次降雪過(guò)程的云物理機(jī)制和云水資源收支進(jìn)行了分析，對(duì)于發(fā)生在不同天氣背景或不同影響系統(tǒng)下的降雪過(guò)程其微物理過(guò)程和云水資源收支會(huì)存在一定的差異。此外，針對(duì)北京地區(qū)的人工冬季增雪催化作業(yè)多參照云中過(guò)冷云水的多寡來(lái)實(shí)施，而從本次降雪過(guò)程的云物理機(jī)制分析來(lái)看，云中幾乎未有過(guò)冷云水，而是存在大量的水汽，而且北京冬季大部分的降雪過(guò)程均有類似的特點(diǎn)，因此從充分開(kāi)發(fā)北京地區(qū)冬季云水資源的角度出發(fā)，針對(duì)冬季增雪可以考慮采用其他云物理量作為新的催化條件選擇，這有待于進(jìn)行進(jìn)一步的業(yè)務(wù)實(shí)踐和機(jī)理機(jī)制的研究。