数值框架和RegCM4.5的新型多相云微物理方案表现：降水、云微物理和云的辐射效应外文翻译资料

 2022-12-06 03:12

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数值框架和RegCM4.5的新型多相云微物理方案表现：降水、云微物理和云的辐射效应

摘要

我们在区域气候模型RegCM4中使用并评估了一种新型的针对层状云微物理特性和降水的参数化方案。这种新型的参数化方案是基于ECMWF业务预报模式近期发展和使用的隐式数值框架中建立的多相瞬时云微物理方案。这个参数化方案解决了五个针对水蒸气、云中液态水、降水、云中冰晶和降雪混合比的预报方程。和目前有的参数化方案相比，这种参数化方案允许一个适当的多相云的处理和一个物理上更加现实的云微物理和降水的表示方法。来自用新方案在热带模型中运行的RegCM4的十年集成的多方面场和使用先前云方案的对应场对比并且对卫星观测进行评估。另外，一个在1年子时段使用云反馈模型相互对比计划（CFMIP）和观测模拟器程序包（COSP）的评估提供了不同于卫星数据的额外评估云能见度特性的信息。新的微物理参数化产生了一个改善的云场的模拟，尤其是移除了先前方案高估的高层云特性，用观察值提高了协议并改善了在RegCM系统中长期存在的一个问题。新方案产生的垂直云轮廓导致了一个相当程度上的云辐射强迫的长波和短波要素表现的改善。

1介绍

尽管近期计算机计算能力的提升，但是涉及到云过程的大范围时空尺度仍然需要参数化方法来承认在准确的全球和区域气候模型中云的表现。对流云由积云参数化来表示,它大部分集中在动力和热力过程并对云的微物理过程进行了简化。层状的或者分辨率规模的云通过明确的预报模拟一层或多层的水汽可以运用更多云微物理精细方案的参数化来表示。更简单的微物理方案能预测云水并诊断突然的降水（例如Rotstayn, 1997; Pal等, 2000）。观测数据表明，在零下23摄氏度到0摄氏度过冷却水的存在是不可忽略的（Matveev, 1984），另外液态和冰态气溶胶粒子可以共存数小时有时甚至数天（例如 Korolevet al., 2003; de Boer等, 2009）。云方案经常用来诊断基于当地气温的冰相云水的分数（例如 DelGenio等, 1996）。诊断出的云水和液相与固相的区分暗示云中的过程要快于模拟时间步长（即云变量总是平衡的）。因此，一次诊断是不足以描述瞬时变化率和多相云的演变，并且一次云冰和云水的诊断是有必要去表示两相（包括它们沉降率的比较）的微物理过程。更多复杂的微物理方案因此通过云液态水和冰的诊断方程被用来去单独处理冷云和暖云的云微物理过程（例如Fowler等,1996; Lohmann and Roeckner, 1996）。这些方案在做气候模拟时显得尤为重要，这些气候模拟是通过解决使用哪儿个云物理过程（包括对流运动），这需要在没有使用参数化方案时就完成（例如Prein 等, 2015）。最近一些研究已经证实了在气候模型上使用一个更加现实的的云微物理的重要性。举个例子，Cesana等(2015) and Komurcu等. (2014)表明气候模拟低估了过冷却水的云，并且那些分开预测液水混合比和冰混合比的模型更好地表现了云的性质。国际理论物理中心（ICTP）的RegCM第四版（或者RegCM4）区域气候模型是一个被广泛运用的系统，它被应用到当地的和区域的季节性的预测和全球所有地区的气候变化问题中去(例如 Sylla等,2010; Diro 等., 2012a, b; Nogherotto 等, 2013; Coppola 等, 2014; Fuentes-Franco 等, 2014)。这个模型有一个对某些过程的物理参数化广泛的选择，比如深对流过程，但是到目前为止是使用一个用简单诊断云变量来简单得诊断层状云方案（Pal et al. (2000)）。不仅在RegCM模型系统中改善云过程的表达方式是有需要的，在RegCM整体中实行一个全面的模拟云的诊断也是很有需要的，这就需要对有限的和模型的地表气候相关的加以注意。

在本文中，我们首先展现层状云的新五相预报参数化方案订正的数值和微物理过程。这个方案之后被一系列实验测试，这些实验是使用Coppola等的热带结构（2012），而这个热带结构能在不同气候设置下分析方案的表现。云的相关参量和现有的RegCM4次网格精确水分方案（SUBEX）相比，新的参数化方案也通过使用最近的可获得的云反馈模型对比计划（CFMIP）和观测模拟包（COSP，版本号1.3.2）被评估（Bodas-Salcedo等(2011)），这允许和云相关卫星产品做一个直接的比较，它在一个前向辐射传输计算中使用模型变量来避免在回收科技中的不确定性。最后的部分总结了研究结果并对未来方案的发展提出了建议。

2 方法

2.1 区域气候模型

新的云微物理参数化被引进到理论物理国际中心（ICTP）区域气候模型RegCM4。RegCM4是一个三维可压缩、流体稳定、原始的基于NCAR中尺度大气模式版本5（MM5;Grell et all., 1994）的动力结构和在Giorgi et al.(2012)中描述的那样的大气模型方程。在最新RegCM4版本中，次网格水汽方案（SUBEX,Pal 等,2000）处理了分辨率尺度云微物理过程，这个方案计算了部分云的遮盖如同格点平均相对湿度的方程并且只包括一个云水预报方程。雨是诊断计算并且当云中液态水超过温度阈值（自动转换）时形成。假设降雨在模型的时间步长内瞬间下降，并通过云滴的增加而增长。SUBEX没有处理冷云微物理，冰的分数通过辐射传输计算方案RegCM4辐射温度的函数来诊断（Giorgi et al.，2012）。冰和液态水的诊断划分假定，低于minus;30◦C时云由冰组成，同时高于minus;10◦C云体只是液态的。这种表示方式是较早的方案增强（Giorgi等，1993，这是又一个Hsie和Anthes方案的简化版本，1984）。

2.2新的云微物理方案

新的云微物理方案考虑云冰作为一个独立的预测变量，也解决了对雨和雪的预测方程，解释了在这些路径间的主要微物理路径（图1）。该方案共包括四种水凝现象：云中液态水、冰、雨和雪。用网格平均混合比来表示每个变量，对水蒸气、云水、云冰、雨水和雪的质量混合比控制方程采取如下的形式：

（1）

其中，包含微物理过程和对于水凝现象的汇项，它代表水物质之间在微物理上的转换（见图1）。

右边的第二个表达式代表变量来自以下落末速度V的重力沉降层。在左侧的全导数表明，预报方程包括大尺度风的水平对流。随着水平分辨率的提高，水平和垂直对流变得越来越重要。右边的D项表示任何传输或源汇项，包括在参数化模型的其他非绝热过程，如扩散或深对流过程。对各自要素的五种预报方程使用一个简单的向前差分、隐式求解方法，这种方法在欧洲中尺度天气预报中心（ECMWF）在周期31R1（九月2006）条件下以减少早期的显式求解器的垂直分辨率灵敏度（Tompkins，2005）为目的实现集成预报系统（IFS）中被使用。Tompkins随后将IFS方案概括成了五种和现有方案相似的并且在ECMWF中以36R4（十一月 2010，Forbes等，2011）运作的方案。该方案具有保守、数值经济和全时间步长稳定的优点，并采用数值求解框架，显而易见地是可扩展到大量微物理变量，有利于未来冰雹和霰或各种各样的冰晶体的表现。然而，Tompkins（2005b）强调方案对于快速下降的质粒是高度扩散的。随着Tompkins（2005b），该方程组采用上游法求解，利用时间上的向前差商和空间上的向后差商。对于时间步长n，将大尺度平流和非绝热贡献作为这些在模型之外和微物理方案的项被处理，离散方程的表达式为：

（2）

可以看出，微物理途径被划分成两项A和B，这是根据他们所描述过程的时间尺度来划定的。与时间步长很相关且在一个时间步长中，速率可以本质上改变（例如自动转换）的过程进行了隐式处理并用矩阵B来表示。正项表示的源和的汇。因此B是正定的对角矩阵，根据定义。另一方面，这样一种发展缓慢且可以或应该被认为在一个模型时间步长（例如大尺度上升的凝结现象）保持常数的过程进行了显式处理，并被列入矩阵元素代表通过显式过程对变量 的净贡献的矩阵A。我们注意到，对于微物理过程是如何分配到每个解决过程是没有明确解释的。因为沉降的方向是向下的并且在方向向上的云方案中没有传输过程，所以方程可以简单地从模型顶层到底层的时间内集成为一层，这样使得数值解决方案更加有效率。在每一层的矩阵方程的解释必须的，其中m是种类数目。

在模型等级为k，的分类系统表示为：

其中，指数表示融化层层以上的层。不像隐式格式，显式格式可能会减少云变量为零或负值。为了避免这种情况，因此要确保所有变量在时间步长最后保持正值，包含明确的源汇项的初始矩阵A被归纳使用反对称矩阵A，其中元素代表对变量的源和对的汇：

矩阵中对角线上的所有项表示方案外部的微物理来源，例如从（质量通量）浅对流和深对流方案的云水夹卷。对每一个时间步长，在调用子程序之前，每个变量的所有汇的总和被缩放来避免负值的出现，这种方法可以在保证总的水保存上避免负值的出现。对于每一个微物理过程，相变与潜热的吸收和释放有关。

对于焓的计算，而不是总结微物理过程（例如Tiedtke方案，1993；Swann,1994），当在操作和/或演化模型时修改微物理参数化这很容易导致编码错误和非守恒，源/汇的计算使用液态水温度的显式保存，定义为：

（3）

当，温度变化的速率由下面的方程给出：

（4）

其中表示潜热（融化或蒸发的潜热，依赖于特定的过程），表示传输夹卷，括号中的第三项是沉降项。我们从种类（全过程）中减去对流夹卷项和对流通量项，这是因为它们代表净通量，这与在方案本身中的水相变潜热无关。

2.2.1微物理

云量

与ECMWF IFS不同，RegCM4云量不是预测的，而是使用一种诊断方法，这种方法具有简化方法和数值成本的优点但同时也有一定的缺点。云的遮挡分数C的计算是通过Xu和Randall（1996）发展的半经验云参数化方法，这种防范使用大尺度相对湿度RH和平均水凝物（云水和云冰）混合比来提供与次网格尺度总水分布（见Tompkins,2002的评论）的隐式信息，由此产生的云盖：

（5）

其中，由经验决定，他们的值分别为0.25、0.49和100。理论上，这种方案还包含在云中次网格温度变化率的影响，因为温度波动是隐式包含进云的统计方法，这种方法使模型模拟解决模型是适合的；但是，在Xu和Randall（1996）中，温度波动有可能在小尺度二维区域被低估，尽管Tompkins(2005a)表明，在边界层上，温度变化率大体上相对于水的变化率来说没那么重要。一个关键的使用诊断云分数方法的缺点是,在清晰的低于零下38摄氏度的模型网格部分中对冰过饱和度的处理，例如在Tompkins的方案中是不被允许的。这是因为标准基础的相对湿度方案（例如Sundqvist等，1989；Xu和Randall,1996）在格点饱和时诊断阴天的情况。修改诊断关系来引入一个对于在较低气温下的成核现象更高阈值（Koop等，2000）不能代表在成冰前后的核化现象间的滞后现象；换句话说，一个单独的记录要求在发生核化的格点上。Tompkins（2007）方案能够通过假设核化现象和随后的冰晶扩散成长的时间尺度快于模型时间步长下，使用诊断云分数来完成这个过程，因此假设先前在格点多云部分冰饱和情况。正如Tompkins(2007)所述，这是一个很好的假设，如果冰核在自然中主要是同质的，虽然异质冰核占据主导地位这仍然是合理的，因为切断同质冰核浓度需要重要的顺序，这导致在成长时间尺度上和典型的全球模型时间步长相似（(Kauml;rcher 和Lohmann,2002）

凝结和蒸发

与大尺度湿空气上升或辐射冷却相关的层状云的形成，作为一个饱和混合比的时间变化的函数，这是根据Tiedtke(1993)。事实上，如果饱和混合比下降，凝结会发生，而随着它的发生会同时产生蒸发现象。饱和混合比的时间变化可以写成：

（6）

这个方程表明饱和混合比变化率与非绝热冷却与网格平均垂直速度的垂直运动有关，其中表示沿着湿绝热线的变化。凝结发生当

(7)

凝结比例是云的总量比例且等于：

(8)

云数量的所有的增加都是云水产生的除非过程发生在冷云中，沉积发生且冰会形成。由于云分数的诊断方法，同质冻结发生并且瞬间消除任何过饱和现象。

这个方案处理两个过程包括蒸发过程：大尺度下沉运动和非绝热热量，引起了，湍流混合云和更干的环境空气引起了 ，因此总共的蒸发E表示为：

（9）

和凝结相比，蒸发与饱和混合比的增加和云的数量成比例：

（10）

有理由假设云中的云水容量在水平方向是同质分布的；因此，蒸发直到降低到零才改变云盖。为了计算，湍流混合的非常简单的方法应用在这个最初的方案版本，这个方案通过将湍流处理成云水的汇复制了Tiedtke(1991)的方法。正如Tompkins(2002,2005a)所述，湍流对云水的影响仅在总水汽混合比小于饱和混合比时才正确；否则，混合会导致云水的上升。这样的目的是为了在基于PDF的云盖参数化方案随后实施的情况下纠正。

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