层状云人工催化物理效应的数值模拟

2022-11-16闵柯睿刘晓莉

科学技术与工程 2022年29期

闵柯睿, 刘晓莉

(南京信息工程大学中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室，南京 210044)

层状云是中国北方冬春季节人工增雨的主要作业对象，研究层状云人工催化机理及催化作业方案优化对于缓解中国北方水资源短缺及合理开发及利用空中水资源具有重要的理论与实际意义。人工催化模式在研究催化剂催化机理及效果检验中具有非常重要的作用[1]。数值模拟研究发现[2]，人工冰晶除通过过冷水增加降水外，还会使得一部分冰面过饱和水汽转化为降水，且凝华潜热会促进云系进一步发展。

随着计算机计算水平及人工催化机理研究的快速发展，人工催化方案被引入中尺度数值模式[3-5],并开展了一系列人工催化过程的数值试验。史月琴等[6]通过向云中引入人工冰晶，对华南一次冷锋降水天气过程的催化效应进行了研究，结果表明，人工冰晶的引入使得大量过冷雨滴快速转变为霰粒，之后霰粒的融化使地面降水增加。方春刚等[7]、何晖等[8]分别在天气研究与预报(weather research and forecasting，WRF)模型中尺度天气数值模式Thompson方案、Morrison双参数方案中引入碘化银(AgI)粒子与云相互作用过程，在WRF模式中实现了催化功能。高茜等[9]利用耦合了中国气象科学研究院(Chinese Academy of Meteorological Sciences，CAMS)云微物理方案和非静力中尺度数值模式(mesoscale model 5，MM5)的CAMS中尺度云分辨模式对环北京地区的一次层状云系降水进行了人工催化数值试验，研究了在不同催化剂量、高度进行试验对降水的影响。刘卫国等[10]在WRF中耦合CAMS云微物理方案，并在该方案中增加了直接播撒冰晶和播撒碘化银催化剂两种云催化方案。并使用三维中尺度冷云催化模式[11]对湖北省一次层状云飞机人工增雨作业过程进行了数值模拟研究。刘香娥等[12]运用耦合了冷云催化模块的中尺度数值模式WRF，初步进行了碘化银冷云催化数值模式在人工影响天气业务中的应用试验。刘晓莉等[13]用WRF对宁夏南部山区降雹过程的宏微观特征及云内微物理转化机制进行了数值研究。此外，大涡模式也被引入AgI对地形云催化过程的数值模拟研究，Chu等[14]利用WRF大涡模拟模式研究了在美国怀俄明南部马德雷山脉地面播撒人工冰核对浅对流云的影响。目前，还有研究利用WRF-Chem模式模拟研究了古巴东部地面播撒器网所播撒AgI的扩散过程[15]。WRF人工影响天气模式(WRF-WxMod)也被应用于模拟爱达荷州冬季地形云播撒实验中的飞机播撒AgI过程[16]。大量研究均表明，数值模式在云催化过程研究及催化效果检验中是非常有效的工具[14-19]，中尺度数值模式中催化模块的引入可以详细模拟得到人工催化剂对云的影响过程，其模拟的精度和模拟能力都已有了很大提升，其产品可用于人工催化作业指导[12]。但针对不同天气形势、不同季节、不同类型降水的催化方案会存在一定的差异，还需要更进一步地深入研究[12,20]。

碘化银类催化剂是目前人工增雨工作中使用最为广泛的一种冷云催化剂[21-22]，其核化特性、在催化过程中的作用及催化后的作业效果等是人工影响天气的重要研究内容。研究发现，在层状云中碘化银主要以接触冻结和浸没冻结方式核化，而在对流云中则主要以凝结冻结方式核化[23]，不同的核化过程对云内微物理过程及降水也会有不同的影响[24]。湖北省一次层状云飞机人工增雨作业过程的数值模拟表明凝结冻结核化和凝华核化是碘化银催化剂的主要核化方式[25]。即使在同一稳定层状地形云中，飞机播撒的碘化银主要以凝华核化方式形成冰晶，地基播撒碘化银的主要核化方式是浸没冻结[26]。同时，碘化银在云中的扩散传输过程与播撒的位置有很大关系[7]。可见，在不同背景条件的数值模拟中，碘化银的核化方式存在差异，且碘化银催化剂的核化性能受到所处云区环境(如上升速度、温度、湿度等条件)的影响[26]，碘化银催化剂在不同特征云系中的核化方式、催化机理及催化效果还需要更多的深入研究，这对于开展科学的催化作业是很必要的[25]。因此，现通过在中尺度模式WRFV4.2.2模式中加入碘化银催化模块，针对河北一次层状冷云过程开展数值研究,通过对层状云降水过程催化后宏微观物理特征演变特征的数值模拟研究，以期加深对层状云降水过程人工催化机理的科学认识。

1 模式及催化试验方案介绍

1.1 模式及模拟区域

天气研究与预报(weather research and forecasting，WRF)模式目前广泛应用于科学研究及业务，该模式具有地形跟随的流体静力学压力垂直坐标。研究中所有模拟试验采用相同的参数化方案，微物理过程选用Thompson aerosol aware参数化方案，长短波辐射过程为RRTMG方案，陆面过程采用Noah方案，边界层采用MRF方案，内外嵌套均不使用积云对流参数化方案。AgI参与的成核机制共有3种：①由布朗运动或惯性碰撞引起的AgI和云滴接触冻结核化；②由布朗运动或惯性碰撞引起的AgI和雨滴接触冻结核化；③AgI参与的凝华核化[27-29]。

使用欧洲中心ERA5再分析资料作为WRF初始场，资料水平分辨率为0.25°×0.25°。模式从2018年1月22日00：00—16：00，使用协调世界时(coordinated universal time，UTC)，积分时间步长为15 s，模拟区域d02的中心经纬度为(37.3°N，115.0°E)。模拟区域采取双重嵌套(图1)，中心经纬度为(37.3°N，115.0°E)，网格数均为481×481，内外网格分辨率分别为3 km和1 km，垂直方向为51层。

图1 2018年催化个例的模拟区域

1.2 个例及催化方案介绍

2018年1月22日河北省中南部邢台，飞机在8:12从正定机场起飞，云催化试验从9:16—10:16在600～2 000 m高度共点燃了24根AgI烟条(每根烟条AgI含量为12.5 g)。根据飞机实际作业区域设定催化区域A及催化高度，在模式中相应空间范围均匀释放碘化银催化剂。在总播撒剂量与实际催化一致的前提下，每个格点催化速率为2.1×10-5g/s。此外，根据模式模拟得到催化区域内云水垂直柱含量和水汽垂直柱含量，在兼顾云水的同时确保水汽充足，确定催化区域B(图2)。根据自然云9:16时的云水的概率密度分布图，重新调整催化高度为603～1 011 m(图3)。确定催化水平和高度范围后，在催化区域B内响应高度范围模式网格点上在催化时间内播撒AgI。播撒速率为3.78×10-5g/s，以保证总催化剂量与实际催化一致。具体催化方案设置见表1。观测研究表明，该次过程催化后云宏微观物理结构较催化前有了明显改变。催化前，云中主要为过冷却水滴。催化后，云粒子图像和粒子谱分布的观测结果都表明大粒径冰相粒子的出现及冰粒子谱分布的拓宽。云顶亮温的卫星观测表明，云顶温度在催化后有显著增加。可见，人为催化过程在云中产生了更多更大的冰相粒子，有望促进降水的形成。云物理观测及云顶温度的卫星探测结果均表明，人为催化过程对该次云降水物理过程产生了显著的影响[29]。

表1 催化试验设置

图2 催化区域水汽和云水的垂直柱含量

图3 云水含量概率密度分布图

2 模拟结果分析

2.1 催化过程对云中冰相粒子的影响

碘化银催化剂催化后可以通过云滴、雨滴冻结及水汽凝华增加云中冰相粒子含量。由图4可见，碘化银催化剂在云中主要通过水汽凝华形成冰晶。催化区域调整后，相同催化剂量下催化剂凝华核化产生的冰晶均有大幅增加。可见，2018年个例中催化高度的缩减，使得同样的催化剂量在更薄的云层播撒，提高了催化剂核化生成冰晶的性能。

图4 2018年个例AgI催化剂促使的质量转化率

2018年个例云在催化前刚刚产生过一次降水过程[23]，因此催化时段自然云中雪晶含量较少、冰晶含量基本没有。催化后，云中冰晶及雪晶含量均有所增加(图5)。总体而言，催化区域调整后催化云中冰、雪晶含量增加。随着云系发展，不同催化区域的催化效果差异逐渐减小。在14:00后,云中自然冰晶活化开始活跃[图7(b)],对应了该时刻之后云中冰晶、雪晶含量的持续增加。催化后云顶温度均有增加，对应了催化后云中冰相粒子的增长下落(图6)。

图5 自然及催化云中冰晶和雪晶总质量随时间的演变

图6 层状云催化后(10:30 UTC)云顶温度的改变

从图7可见，催化过程产生的冰晶主要通过水汽凝华增长，14:00之前,云中没有通过自然冰核核化产生的冰晶。虽然14:00后云中自然冰晶活化过程开始活跃，但雪晶该时段并未以碰并冰晶增长为主要的增长方式[图8(a)]。伴随着催化后冰晶的增长，冰晶自动转化形成雪晶。雪晶增长过程中主要以对过冷却云滴的凇附碰并为主[图8(b)]。随着催化云中雪晶含量的增加，雪晶凇附碰冻过冷云水增长的速率也增加。雪晶含量的增加，导致其在下落过程中升华量也增加。13:00后，云中雪晶凝华增长变得活跃[图8(c)]。

图7 AgI扩散区域云内冰晶源汇转化速率时间序列图

图8 AgI扩散区域云内雪晶源汇转化速率时间序列图

2.2 催化过程对于地面降雪水的影响

2018年这次层状云降水过程地面以降雪为主。催化时段自然云中无降雪产生，催化后，降雪强度及地面降雪累积量均有所增加，且催化区域调整后增雪效果更佳。随着时间的进行，对降雪强度的催化效果先减小后增加。12：00前催化过程主要以冰晶粒子向雪的转化使得降雪量增加。后期降雪强度显著增加的原因是该时段雪晶凇附过冷水增长较为活跃。即使在14:00以后，云中自然冰晶核化开始活跃起来，该时刻之后地面增雪量仍然随时间增加，如图9所示。