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    一次局地輻射霧過程及其水汽來源的數(shù)值模擬*

    2023-12-05 12:21:18崔寅平晉銀保張娟沈傲吳蒙譚浩波劉一鳴盧驍樊琦
    關(guān)鍵詞:云水局地能見度

    崔寅平, 晉銀保, 張娟, 沈傲,吳蒙, 譚浩波, 劉一鳴, 盧驍, 樊琦

    1.中山大學大氣科學學院 / 廣東省氣候變化與自然災(zāi)害研究重點實驗室 /南方海洋科學與工程廣東省實驗室(珠海),廣東 珠海 519082

    2.佛山市氣象局,廣東 佛山 528000

    霧是一種在近地層中懸浮大量細微水滴或冰晶從而造成水平能見度降低的天氣現(xiàn)象。根據(jù)我國地面氣象觀測規(guī)范,水平能見度在1~10 km 范圍內(nèi)稱為輕霧,水平能見度低于1 km 稱為霧,水平能見度低于500 m 稱為濃霧(中國氣象局,2003)。大霧天氣產(chǎn)生的低能見度對交通運輸?shù)壬鐣顒釉斐闪藰O大的威脅,對大霧天氣的形成機制進行深入研究能夠為大霧天氣的預報預警提供重要技術(shù)支持,從而降低大霧天氣產(chǎn)生的不利影響。

    對霧天氣過程的數(shù)值模擬研究是從霧模式開始的,利用霧模式對霧天氣的研究取得了不少成果(Fisher et al.,1963;Chen et al.,1983;濮梅娟等,2001;張福深等,1987)。近年來,WRF模式作為新一代中尺度數(shù)值模式,得到了研究工作者的青睞,并廣泛應(yīng)用于大霧天氣的研究中。有大量研究(夏凡等,2018;Dimitrova et al.,2021;Guo et al.,2021;Kutty et al.,2021)對霧天氣的形成機制和生消過程進行了模擬分析,發(fā)現(xiàn)穩(wěn)定的環(huán)流形勢、低于1 m/s 的靜小風場、中低層充足的水汽條件等是霧天氣產(chǎn)生和發(fā)展的有利條件。張舒婷等(2016)對深圳市1953—2013 年的氣象資料進行了統(tǒng)計研究,并結(jié)合WRF 模式建立了珠江口霧生消過程的概念模型。夏凡等(2017)利用WRF模式對2015 年發(fā)生在濟南的一次大霧天氣進行了數(shù)值模擬研究,發(fā)現(xiàn)大霧過程中垂直方向上近地層高度以上為輻散下沉運動,以下為輻合上升運動,使得水汽聚集在近地層,配合近地層的冷平流,促進了大霧發(fā)生。

    HYSPLIT 模式作為一種有效的后向軌跡模式,被很多學者應(yīng)用于氣團追蹤的研究。除氣團追蹤外,HYSPLIT 后向軌跡模式亦可較好地應(yīng)用于對水汽來源進行研究(杜亮亮等,2012;馬京津等,2006;Abel et al.,2022;Zhang et al.,2021;Chu et al.,2021)。田夢(2019)對環(huán)渤海區(qū)域大霧天氣進行研究發(fā)現(xiàn),來自渤海以南區(qū)域的水汽輸送是造成霧天氣的主要水汽來源,輸送路徑上的水汽通量較大,霧區(qū)出現(xiàn)水汽輻合,導致霧的發(fā)生。張禮春等(2014)利用HYSPLIT 模式對南京市一次霧天氣過程進行研究,發(fā)現(xiàn)來自海上的水汽輸送過程是造成本次霧天氣的重要原因,霧發(fā)生時南京上空水汽通量最大達到2 g/(s·hPa·cm)。但對于局地霧天氣過程中水汽來源的研究相對較少。相對而言,利用數(shù)值模式對范圍較大、濃度較高的平流霧及其水汽來源進行研究的成果較多,局地輻射霧過程的研究較少,而局地輻射霧過程發(fā)生概率較平流霧而言更高;隨著數(shù)值模式的發(fā)展和高性能計算水平的提升,利用高水平分辨率模式開展局地霧過程的研究成為可能。

    本文利用高分辨率WRF 中尺度數(shù)值天氣預報模式和HYSPLIT 后向軌跡模式對發(fā)生在廣東省佛山市的一次局地霧天氣過程進行了分析,對霧天氣的水汽來源及垂直結(jié)構(gòu)進行模擬研究,揭示局地霧天氣的水汽特征和霧天氣過程中的垂直結(jié)構(gòu)的變化情況,更全面地了解霧天氣的特征并還原局地霧天氣發(fā)生、發(fā)展、消散的過程,為局地霧的預報預警提供技術(shù)支持。

    1 資料和方法

    1.1 數(shù)據(jù)資料

    本文氣象觀測數(shù)據(jù)來自佛山市氣象局,時間為2017 年11 月8~14 日,觀測站點位置見圖1。數(shù)據(jù)包括地面氣壓、氣溫、相對濕度、風向風速、能見度。

    1.2 模式介紹

    WRF(Weather Research and Forecasting)是美國國家大氣研究中心(NCAR)、美國環(huán)境預報中心(NCEP)等機構(gòu)聯(lián)合研發(fā)的新一代中尺度數(shù)值天氣預報系統(tǒng)。模式適用于多尺度天氣應(yīng)用,尺度范圍涵蓋了數(shù)十米到幾千公里,并具有可移植性、維護便利、擴充性好、能夠同化數(shù)據(jù)等優(yōu)勢,為大氣研究和業(yè)務(wù)預報提供高效的計算平臺。WRF模式中包含了微物理過程、長波輻射、短波輻射、邊界層、積云對流參數(shù)化方案等多種物理參數(shù)化方案供用戶選擇使用。目前,國內(nèi)外許多研究機構(gòu)都利用WRF模式開展了大量的研究和預報工作,并取得了顯著的成果(Skamarock et al.,2019)。

    HYSPLIT(hybrid single-particle lagrangian integrated trajectory model)是一種研究大氣傳輸和擴散的模式,采用拉格朗日方法,利用移動的參考系對擴散等過程進行計算。HYSPLIT 目前廣泛應(yīng)用于大氣科學研究中,常見的應(yīng)用是后向軌跡分析,確定氣團的來源并建立源和受體之間的關(guān)系,以及描述污染物和有害物質(zhì)在大氣中的傳播、擴散和沉積。其應(yīng)用實例包括了跟蹤和預測放射性物質(zhì)、野火煙塵、飛塵等各種固定和移動排放源的污染物以及過敏源和火山灰的釋放(Stein et al.,2015)。

    1.3 模式設(shè)置

    WRF 模式采用了v4.0 版本,模擬采用的氣象場初始邊界條件是NCEP 提供的再分析格點資料,資料分辨率為1°×1°,時間間隔為6 h,模擬時間段為2017 年11 月8 日08:00 到11 日20:00(北京時)。模式采用三重嵌套(圖1),其網(wǎng)格點水平格距分別為3,1 和0.33 km,模擬中心點位于22.86 °N,112.58 °E,模式采用的物理參數(shù)化方案如表1 所示,由于模擬水平格距<3 km,模擬過程關(guān)閉了積云對流參數(shù)化方案,模式垂直方向共設(shè)置了35層,模式層頂為50 hPa。

    HYSPLIT 模式版本為5.1.0,采用WRF 模式第一重嵌套模擬得出的結(jié)果作為輸入數(shù)據(jù),通過HYSPLIT 模式中設(shè)置的默認文件轉(zhuǎn)換過程,將WRF 模式模擬得到的NetCDF 文件轉(zhuǎn)換為HYSPLIT可讀入的arl文件,作為HYSPLIT模式進行后向軌跡模擬的驅(qū)動文件,從而對霧天氣過程中的水汽來源進行分析和研究。

    2 天氣實況及模式評估

    2.1 天氣實況

    2017 年11 月11 日00:00~08:00,廣東省佛山市高明區(qū)與肇慶市交界區(qū)域出現(xiàn)了一次霧天氣過程,根據(jù)此次霧天氣發(fā)生的時間段,初步可判定此次霧過程屬于輻射霧。由10 日20:00~11 日12:00中心位置氣象站(圖1 中d03 實心點)觀測數(shù)據(jù)和該點模式模擬結(jié)果的時間序列(圖2)可見,在10 日20:00,觀測站的2 m 溫度約23 ℃,相對濕度約90%,能見度約6 km,隨后2 m 溫度受到地面長波輻射冷卻過程的影響開始逐漸降低,相對濕度則開始升高,能見度隨之逐漸下降。11 日00:00 后,2 m 溫度持續(xù)下降,最低降至20 ℃以下,降溫率約為0.5 ℃/h,而相對濕度在11 日約02:00 達到100%并維持,能見度下降至1 km 以下,在06:00過后低于0.1 km,達到了濃霧級別。11 日08:00后,受日出太陽短波輻射的影響,2 m 溫度快速回升,11 日中午時達到26 ℃以上,而觀測站相對濕度因凝結(jié)的水汽蒸發(fā)迅速降低,11日12:00已經(jīng)低于80%,能見度在11 日8:00 后迅速上升,11 日12:00 能見度達到了10 km 以上。根據(jù)天氣記錄等信息,11 月10 日晚到11 日上午高明區(qū)等地未出現(xiàn)降水,且日間天氣晴好。結(jié)合上述溫度、濕度以及能見度的逐小時變化分析,此次大霧屬于由于夜間晴朗少云,地面長波輻射冷卻作用下形成的典型局地輻射霧天氣。

    圖2 11月10日20:00~11日12:00模擬中心點氣象站主要氣象要素觀測數(shù)據(jù)及模擬結(jié)果時間序列圖Fig.2 Time series of observed and simulated main meteorological elements at simulation center

    2.2 模式評估

    圖2 為2017 年11 月10 日20:00~11 日12:00 的2 m 溫度、相對濕度和能見度的模式模擬結(jié)果和觀測數(shù)據(jù)時間序列。能見度(Vis)計算分2種情況:

    研究格點存在云水含量時(崔強等,2014),

    研究格點無云水含量時(包云軒等,2013),

    式中ρ0為大氣密度(kg/m3);q是云水含量(g/kg);RH是相對濕度(%)。

    由圖2 可看出,模式模擬得到的10 日20:00 的2 m溫度約為23 ℃,隨后開始降低;到11日04:00趨于20 ℃并維持在該溫度水平,降溫率為0.4 ℃/h;從11 日08:00 開始,模擬的2 m 溫度開始快速升高,到11 日中午達到了26 ℃以上。相對濕度的模擬結(jié)果在10 日20:00 約為87%,隨后相對濕度開始逐步上升;在11 日00:00 達到100%,說明模擬結(jié)果的水汽達到了飽和;該狀態(tài)維持到11日07:00左右,隨后模擬的相對濕度開始迅速降低,在11日10:00后已經(jīng)低于75%。能見度的模擬結(jié)果在10日20:00 為2 km,之后能見度的模擬結(jié)果緩慢降低;到11日約04:00能見度迅速降低到1 km 以下;11日06:00起,能見度的模擬結(jié)果緩慢上升,到11日中午時為3 km。模式模擬的2 m溫度和相對濕度能夠較好地反映觀測結(jié)果的發(fā)展趨勢和數(shù)值變化,而能見度的模擬結(jié)果在霧出現(xiàn)階段的變化趨勢符合觀測結(jié)果,是由于式(2)適用于能見度為1~10 km的霧過程,對于能見度較高時段不適用。

    對模式模擬的氣象場結(jié)果進行統(tǒng)計驗證以了解模式模擬的效果,統(tǒng)計檢驗選取了2 m 溫度、相對濕度、地面氣壓和10 m 風速進行檢驗。表2 給出了相應(yīng)的統(tǒng)計驗證結(jié)果,從平均值情況看,地面氣壓和10 m 風速的模擬結(jié)果高于觀測結(jié)果,而2 m 溫度和相對濕度則相差不大。地面氣壓、2 m溫度和相對濕度的相關(guān)系數(shù)都超過了0.85,并且從偏差情況看,模擬結(jié)果和觀測結(jié)果偏差較小。10 m 風速的相關(guān)系數(shù)僅約0.57,但從偏差情況來看,模擬結(jié)果和觀測結(jié)果相差不大??傮w而言,模擬結(jié)果較為理想。

    表2 模擬值統(tǒng)計驗證參數(shù)Table 2 Statistic validation of modeled results

    3 結(jié)果與分析

    選取溫度場、水汽場和風場等對本次輻射霧過程進行分析,從而揭示本次輻射霧過程的主要氣象場特征,并進一步對此次霧過程的水汽來源進行分析。

    3.1 氣溫場

    下面對模式模擬得到的氣溫場有關(guān)數(shù)據(jù)進行分析。從模擬結(jié)果(圖3)可以看出,10 日20:00 區(qū)域內(nèi)2 m 溫度整體高于23 ℃,隨后2 m 溫度開始逐漸降低;到11日00:00大部分區(qū)域的2 m 溫度已經(jīng)降至22 ℃以下;隨后,2 m 溫度持續(xù)下降,到11日06:00,區(qū)域內(nèi)2 m溫度整體低于20 ℃。因日出太陽短波輻射增加,后期區(qū)域內(nèi)2 m 溫度開始快速上升,11 日10:00 的區(qū)域內(nèi)2 m 溫度已經(jīng)達到26 ℃。

    圖3 11月10日20:00~11日10:00第三重嵌套范圍內(nèi)2 m溫度逐2 h空間分布圖Fig.3 Simulated spatial distribution of 2 m temperature

    由圖4 可見,在11 日00:00 前,模擬中心的近地面高度已經(jīng)出現(xiàn)輕微的逆溫現(xiàn)象,該時刻的地面溫度為22 ℃。進入11 日00:00 后,伴隨著近地面溫度的下降,近地面的逆溫層逐漸發(fā)展增強;逆溫現(xiàn)象在11 日06:00 達到最強,此時的減溫率達到了每100 m 降1.8 ℃,逆溫層高度約在400 m,逆溫的出現(xiàn)表明較穩(wěn)定的大氣,凝結(jié)的水汽在垂直方向上的擴散過程受到限制,從而促進了輻射霧的發(fā)展。到11 日8:00 后,前期形成的逆溫因日出帶來的太陽短波輻射加熱迅速崩潰消散。

    圖4 模擬中心點位置溫度垂直變化時間序列圖Fig.4 Time and space distribution of temperature at simulation center

    3.2 水汽場

    水汽場的變量反映了空氣中濕度特征。相對濕度和云水含量的變化能體現(xiàn)空氣中濕度的情況,大量研究都采用了大氣中云水含量對霧的特征和發(fā)展進行分析研究,一般定義霧中云水含量范圍0.05~0.2 g/kg,本文采用地面云水含量0.05 g/kg為出現(xiàn)霧的臨界值(鄒進上等,1982;梁愛民等,2009;Zhou et al.,2010)。

    模擬得到的第三重嵌套區(qū)域相對濕度的空間分布結(jié)果顯示(圖5),在10 日20:00,區(qū)域內(nèi)的大部分地面RH≈85%,在區(qū)域的中心附近RH≈0%;11 日00:00 起,研究區(qū)域內(nèi)的相對濕度顯著上升,可以看出在研究區(qū)域中心附近出現(xiàn)了大面積的RH≈100%的區(qū)域,在11 日02:00~06:00,RH=100%的區(qū)域占據(jù)了區(qū)域的中心位置及周圍,此時輻射霧天氣達到較強的階段;到11日08:00后,由于日出導致凝結(jié)的水汽蒸發(fā),研究區(qū)域中的相對濕度迅速降低,11 日10:00 區(qū)域內(nèi)RH<85%,表明輻射霧的消散。

    圖5 11月10日20:00-11日10時第三重嵌套范圍內(nèi)相對濕度逐2 h空間分布圖Fig.5 Simulated spatial distribution of surface relative humidity

    模式模擬的中心點位置相對濕度垂直變化(圖6)表明,在11 日00:00 之前,近地面開始出現(xiàn)相對濕度的高值區(qū)。進入11日00:00后,近地面的相對濕度開始逐漸增大,相對濕度達到100%,且高相對濕度區(qū)域開始向上發(fā)展,相對濕度在垂直方向上的發(fā)展伴隨著逆溫層的演變,在11日06:00,相對濕度100%的區(qū)域最高達到了近100 m 的高度,此時逆溫層也發(fā)展到最強盛的階段,逆溫層使得近地面水汽聚集難以擴散。11日08:00后的相對濕度出現(xiàn)明顯下降,此時逆溫層因太陽短波輻射增加導致的溫度上升而崩潰,水汽的擴散條件改善,近地面的相對濕度逐漸下降到80%以下。

    圖6 11月10日20:00~11日10:00模擬中心點位置相對濕度垂直變化時間序列圖Fig.6 Time and space distribution of relative humidity at simulation center

    地面云水含量的模擬結(jié)果(圖7)說明,11 日00:00 之前因大氣的溫濕條件尚未達到水汽凝結(jié)的要求,在研究區(qū)域內(nèi)沒有出現(xiàn)云水含量的分布。從11 日00:00 起,由于溫度下降導致水汽凝結(jié),輻射霧逐漸發(fā)展,研究區(qū)域內(nèi)出現(xiàn)了云水含量的分布,分布區(qū)域從模擬中心的附近擴散發(fā)展,隨著時間推移,云水含量的分布范圍逐漸擴大,到了11日06:00,云水含量分布范圍達到最大,其峰值達到0.5 g/kg。到11 日08:00 后,由于日出導致太陽短波輻射增加,凝結(jié)水汽的蒸發(fā),區(qū)域內(nèi)的輻射霧消散,云水含量分布相應(yīng)消失。

    圖7 11月10日20:00~11日10:00第三重嵌套范圍內(nèi)地面云水含量逐2 h空間分布圖Fig.7 Simulated spatial distribution of surface cloud water content

    3.3 風場

    風場特征對于霧的生消演變有重要影響,區(qū)域內(nèi)的風場變化會對水汽輸送產(chǎn)生重要影響,局地的水平和垂直風場則對水汽聚集有極大的作用。

    從第三重嵌套范圍內(nèi)10 m 風速的模擬結(jié)果(圖8)來看,從10 日20:00~11 日08:00,區(qū)域內(nèi)10 m風速基本低于1 m/s,表明在這段時間內(nèi)區(qū)域中的風場較弱,不利于區(qū)域內(nèi)水汽在水平方向上的輸送和擴散,促進了水汽在輻射霧過程中的匯集和凝結(jié)。而到11 日10:00,區(qū)域內(nèi)的10 m 風速基本上高于2 m/s,表明區(qū)域內(nèi)空氣流動加快,區(qū)域內(nèi)水平方向上的輸送和擴散加強,促進了輻射霧的消散過程。

    圖8 11月10日20:00~11日10:00第三重嵌套范圍內(nèi)10 m風速逐2 h空間分布圖Fig.8 Simulated spatial distribution of 10 m wind

    3.4 水汽來源

    霧天氣的形成和水汽有很大關(guān)系(田夢,2019;張禮春等,2014)。本文借助3 km 分辨率的WRF 模式結(jié)果驅(qū)動5.1.0 版本的HYSPLIT 后向軌跡追蹤模式,對本次霧天氣過程的水汽來源進行分析。水汽通量Fq(單位:g/(s·hPa·cm))及其散度Fdiv(單位:g/(s·hPa·cm2))分別為

    式中q代表比濕(g/kg),V代表風速矢(m/s)。

    首先對第一重嵌套范圍內(nèi)不同高度的比濕和水汽通量散度進行研究,分析霧天氣發(fā)生區(qū)域及周邊濕度情況以及濕度要素的運動情況,結(jié)果如圖9所示。從空間分布上看,霧發(fā)生前后霧區(qū)本身的比濕維持在14 g/kg以上,屬于較高的比濕條件,且區(qū)域內(nèi)的水汽通量散度處在較弱的輻合輻散狀態(tài),說明在霧天氣發(fā)生前后霧區(qū)的水汽運動不強,此次霧天氣的主要水汽來源是本地的水汽凝結(jié)。

    圖9 11月10日20:00~11日04:00第一重嵌套范圍內(nèi)不同高度比濕(等值線)和水汽通量散度(填色)逐4 h空間分布圖Fig.9 Simulated spatial distribution of specific humidity (line) and water vapor flux divergence (color) on different altitudes

    進一步對外來輸送的水汽來源進行分析,結(jié)果如圖10 所示。首先對不同高度層的氣團進行24 h 的后向軌跡分析,發(fā)現(xiàn)在本次霧天氣發(fā)生時,10、50 和100 m 高度的氣團最終影響到了本次霧發(fā)生的空間范圍,因此對這3個高度的氣團進行了分析。從結(jié)果來看,在霧發(fā)生前后,3 個高度的氣團均從第一重嵌套區(qū)域東北方向輸送到模擬中心點,區(qū)域東北方是珠江水域流經(jīng)佛山市的流域,且輸送路徑中有經(jīng)過水汽通量較高的區(qū)域,說明這些氣團在輸送過程中攜帶了一定量的水汽,并最終到達霧區(qū)。綜合來看,外來輸送對本次霧天氣有一定量的貢獻,是霧天氣發(fā)展的一個促進因素。

    圖10 11月10日18:00~11日04:00第一重嵌套范圍內(nèi)不同高度后向軌跡(線條)、風向(矢量)、水汽通量(填色)空間分布Fig.10 Simulated spatial distribution of backward trajectory (line), wind direction (vector)and water vapor flux (color) on different altitudes

    4 結(jié) 論

    利用高分辨率WRF 模式和后向軌跡模式對2017 年11 月10~11 日發(fā)生在廣東省佛山市的一次局地霧天氣過程進行了研究分析,模擬了局地霧天氣發(fā)生過程中氣象要素的變化和造成本次霧天氣的水汽來源,探討了造成局地霧天氣的氣象和水汽條件,所得結(jié)論包括:

    1) 造成本次霧天氣的氣象場特征比較明確。研究時段和區(qū)域范圍內(nèi)晴朗夜晚地面長波輻射冷卻效應(yīng)顯著,進而導致近地面區(qū)域溫度下降;霧發(fā)生時,區(qū)域內(nèi)濕度條件顯著增強,相對濕度達到100%;在日出之后,霧因近地面區(qū)域溫度上升而消散。這是一次典型的輻射霧天氣過程。

    2) WRF 模式較好地模擬出了霧天氣生成、發(fā)展和消散的過程以及相應(yīng)的特征。WRF 模式對于2 m 溫度和近地面相對濕度的模擬結(jié)果和觀測數(shù)據(jù)比較吻合,溫度和相對濕度隨時間發(fā)展的特征和輻射霧不同階段的特點相對應(yīng);WRF 模式模擬出的云水含量結(jié)果能夠較為準確地對應(yīng)上輻射霧發(fā)展的強盛階段,溫度和水汽條件在垂直高度上的分布能較好地還原霧天氣在垂直方向上的發(fā)展;模擬得到的區(qū)域風速特征表明局地的靜小風場促進了本次輻射霧天氣的發(fā)展。

    3) 模式得到的結(jié)果較好地追蹤到了本次輻射霧天氣的水汽來源。利用WRF 模式模擬結(jié)果得到比濕、水汽通量散度等要素發(fā)現(xiàn)本次霧天氣主要水汽來源是本地水汽累積;利用WRF 模式驅(qū)動HYSPLIT 模式得到的后向軌跡表明本次輻射霧天氣的外部水汽來源于佛山市東北部珠江區(qū)域。

    4) 對于局地輻射霧的預報,需要了解可能發(fā)生輻射霧天氣的時間前區(qū)域的天氣情況,掌握區(qū)域內(nèi)可能的水汽來源及相關(guān)的區(qū)域風場,從而研判天氣條件和水汽條件是否可能造成輻射霧天氣的發(fā)生。

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