对层积云云滴谱宽度的观测与研究外文翻译资料

 2022-12-07 04:12

英语原文共 5 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

英语翻译

Observations of the width of cloud droplet spectra in stratocumulus

H. Pawlowska,1 W. W. Grabowski,2 and J.-L. Brenguier3

GEOPHYSICAL RESEARCH LETTERS, VOL. 33, L19810, doi:10.1029/2006GL026841, 2006

对层积云云滴谱宽度的观测与研究

摘 要 本文分析讨论了在海洋层积云中利用飞机进行的八次云微物理观测数据，属于亚热带大西洋东部第二次气溶胶观测实验（ACE2）。需要强调的是，云滴谱谱宽是影响云辐射特性的重要参数，同时云滴谱还能够影响毛毛雨和雨的发展。在一次选定的飞行过程中（即云凝结核CCN的特性是一定的），观测数据表明局部液滴浓度的变化往往很大。云滴谱的标准差（sigma;）的波动范围通常在1微米到2微米以内，且海洋云与污染云中的云滴谱并没有大的不同。另外，在近绝热云样本的云滴谱和稀释云样本的云滴谱之间有较大的差异。文中采用字母d来表示相对离散度，d是云滴谱的标准差（sigma;）与平均半径（）的比值，即d=sigma;/，波动范围为0.1-0.4。与前人的研究相一致的是：污染云通常对应着相对较大的离散度值，这是因为污染云的液滴更小。所有航班观测数据显示，相对离散度d随高度变化并不明显。基于以上观测现象，提出了一个针对相对离散度d简单参数化的设想[16]。

关键词 云微物理量；标准差；平均半径；相对离散度

1、引言

在当代大型天气模型、气候模型的建立中，最大的挑战就是对云的表述。这是因为，无论是云动力过程还是云微物理过程，其云尺度都是典型的亚网格尺度。一方面，因为较小的尺度可以通过采用大涡模拟（LES）建模技术来建立亚格子尺度模型，所以云动力过程主要考虑大于几十米的空间尺度过程。另一方面，涉及微观相态（液体和固体）、大小、云和降水粒子的浓度的云微物理过程，即使对于LES建模技术来说仍然是一个不小的挑战。耦合辐射传输方面的LES模型建立十分具有挑战性,相关讨论见参考文献[6][7]。另外，模型不能表述云尺度环流（如大气环流模式AGCMs），而被列入云亚格子尺度表示的云微物理过程还会影响云尺度环流（如降水的发展或辐射通量的影响），这使得情况变得更为复杂。

云内辐射过程取决于云的微物理特性，特别是（太阳）短波辐射。对于无冰云，其相关参数是在不同阶段观测到的有效半径和云滴尺度分布的比率[22]。鉴于大部分云的特性（即当地的云水混合比），有效半径取决于体积平均半径和云滴谱的谱宽[9][12][18]，体积平均半径与液滴数浓度的立方根成反比。人们认为，谱宽是随液滴浓度的增加而增加[10]，这在一定程度上能够缓解液滴有效半径的减少，使得光学厚度的增加程度要低于由液滴浓度单独作用所产生的变化。此外，谱宽确实会影响毛毛雨和雨的发展，要证明这一点需要制定大量云微物理方案和收集更多谱宽信息[20]。

影响暖云微物理性质的关键过程包括：i)能够形成云凝结核（CCN）的云底成核过程；ii)云底以上高度的液滴绝热生长；iii)夹卷及其导致的云体稀释对云滴谱造成的改变； iv)由于上升气流的增强[17]或夹卷效应[3][8][13][23]，导致云底之上云滴发生的额外成核效应；V）碰撞聚结。

其中一些过程限制了滴谱的发展（如云中绝热增长），而有些过程则导致谱宽的增加（如云中成核现象或碰撞聚结）。虽然大多数过程已被我们所了解（如云滴成核现象、绝热增长、碰撞聚结），但夹带和混合对云滴谱的影响还缺乏坚实的理论基础，相关讨论见文献[1][2][23][24]。在一个固定的空间位置，以上所有云内相互作用过程就决定了光谱的形状。

本文分析讨论了，在亚热带大西洋海洋层积云观测中的云微物理特性与云滴谱宽度，并对Pawlowska和brenguier提出的相关分析[14][15]进行了拓展。下一节主要讨论数据和数据的分析过程。第3节汇总结果并对结果进行简短的讨论，第4节则总结全文。

2、数据

本研究所采用的数据来自ACE2（第二次气溶胶观测实验[5]）。其中，云的微物理特性数据来自采用快速导航技术[4]的法国气象局Merlin IV飞机所进行的观测。此外，液滴半径分布范围为1.3–18微米。八次航班飞行观测的大气条件不同，分别对其进行分析[14][15]。其中6月25日和26日进行清洁海洋云的飞行，对部分被污染的云的飞行观测为7月16日、17日和19日，污染云的飞行为7月8日、9日和18日。我们记录了层积云（Sc）的观测特性[15]。文中提到的大多数航班中都能观测到的气溶胶和云凝结核特点的一些理论，主要来源于Snider等人发表的文章[21]。在选定的日子，航班在大约60平方公里范围内进行飞行观测。选取平均水平距离约10米（10Hz）的数据，另外地区有小雨的数据被剔除。

收集云层中的上升气流和下沉气流数据并进行分析，这些数据能够很好的表征垂直方向的云微物理特性。每个云样本的特征是与云底的位置一一对应、相互反应的。由于云滴谱参数与云滴浓度（N）之间存在一定关系,且这些关系被用于电流模式的云参数中[10][19]，所以对应一个云底以上的特定高度（h），我们提出N作为这些参数的代表。我们对这些参数与h的相关关系进行了单独分析，符合条件的云样本被分在一组。快速导航会缺测一些小液滴，而这些小液滴一般会由于夹卷效应从云底附近带到云顶。因此，观测高度接近云底和云顶的数据被排除。为了能够区分物理过程（冷凝和碰撞生长）和动力过程（夹带和混合），在考虑到绝热度的情况下，我们选择给定高度的云中液态水含量值不同的云样本。

3、结果

图1总结了八个航班的分析结果。图中的第一行是平均半径，中间行为云滴谱的标准差sigma;，最后一行为相对离散度d=sigma;/，是液滴浓度N的一个函数。左栏显示的是近绝热云样本（绝热分数AF是云水及其绝热值之间的比值，大于0.9），中间一列0.5 lt;AFlt; 0.9，右列0.1＜AFlt; 0.5。图1将所有航班在云底以上80-110m（即海拔3级）的观察数据都整合在了一起。如果扩大这个范围，就会使统计结果具有不确定性（特别是在稀释较强的样品中）。其他的高度的观测分析结果是相似的，所以在此不提。

正如预期的那样，在绝热云样本中，平均半径（第一排）随N的增加而减少。航班的平均值（即云凝结核CCN的不同特性）可以证明这一点，而且个别航班数值（即云凝结核CCN的相同特性；我们假定CCN的水平差异可被单个航班忽略）也能证明这一点。这一观点同样适用于稀云样本，但液滴尺寸范围相对较小。平均半径随着N的增加而减少，反映了一个简单的事实：即对于一个给定的液态水含量情况下，体积平均半径的立方与液滴浓度成反比。对于一个给定的飞行，云底上升气流的强度变化会通过影响液滴成核过程，从而导致近绝热云样本中液滴浓度的不同。不同航班的观测数据表明近绝热和稀云样本中，在一定范围内半径随平均云滴浓度N的增加而减少。

图一可以看出标准差sigma;（图1中间一排）的数值变化较大，在不同航班数据中以及在每个航班近绝热云样本中（中间一行左侧），sigma;可从小于1微米增大至3微米以上。一般来说，存在着海洋云和大陆云之间标准差不同的经典期望理论，但是与经典期望理论相反的是，各航班观测到的数据没有明确表现这一趋势（即污染云和干洁云有相似标准差sigma;）。考虑到云底上升气流强度的影响，在一个给定的飞行中海洋云与大陆云有相似的标准差这一现象是有可能的结果。因为上升气流不仅影响到可成核液滴数量，还影响到最初的谱宽度。在一次飞行中，云滴初始光谱的差异很可能是导致sigma;—N关系的原因，即N较大时对应较小sigma;。这种关系同样适用于近绝热云以及稀云样本。稀云样本中，标准差sigma;及其平均值的波动范围要更小，这种现象被再次认为是不符合常理的。所以一般来说，近绝热云样本和稀云样本中不存在一个固定的sigma;—N关系。

图1中，最后一行表明相对离散度d的表现模式与、sigma;相一致。相对离散度的变化范围大约为0.1-0.5。近绝热云样本飞行数据中，相对离散度d的平均值似乎随着N的增加而增加，这是符合以前的研究成果的[12]，也是符合在考虑扩散增长的理论情况下所做出的预测的[11]。然而，飞行观测中的单值数据表现情况与平均值的表现情况正好相反。在不同的垂直速度[11]和给定的气溶胶特性情况下，单值数据表现情况与扩散生长理论的预测相一致。我们认为，是-N的强相关性和sigma;-N的相对弱相关性导致了这种总体模式。

图1表明，不同航班的平均微物理参数变化值通常小于单次水平飞行参数的变化值，对于标准差sigma;和相对离散度d，这一点表现得尤其明显。然而，由于云参数化的分析中只用到了对应参数的平均值[10][19]，所以我们认为图1中列举的这些参数并没有表现出明确的变化倾向。

由于图1中展现的数据是在一定高度范围内所收集的，所以在根据高度对每个飞行数据进行分层方面具有指导意义。研究表明[12]在他们观测的云中，相对离散度d的分布是相当均匀的。但是，这里提到的观测数据并不能绘出一个连续一致的图片。我们选取两架航班：6月26日的海洋云观测和7月18日的污染云观测航班，研究出的N，，sigma;，和d（和他们的水平变化的标准差）与高度的关系如图2和3所示。这两架航班之所以被选中，是因为他们提供的sigma;和d的变化范围在所有的航班中都能被观测到。

在图2和3第一行，液滴浓度N在云中的一定深度（除了云底和云顶，在那里由快速导航可能导致N的估计值较低）分布比较均匀。这在近绝热以及稀云样本同样适用，且在稀释云样本中N数值通常较小。在图2和3第二行，平均液滴半径随着高度的增加而增加且云水混合比也在增加。6月26日海洋云观测和7月18日的污染云观测中，标准差的水平变化率的增加/减少情况也值得我们注意。

图2图3第三行中，标准差随高度的变化在两种云中表现不同。图2海洋云中，近绝热云样本标准差sigma;随高度增高而降低，然而，在高度稀释云中sigma;变化趋势被逆转。图3中污染云中，近绝热和稀云样本标准差sigma;都随着高度的增加而增加。大多数航班数据表明，在近绝热云样本标准差sigma;随高度升高所产生的变化并不大，高度稀释云样本中标准差sigma;随高度升高的变化值较大。海洋云和污染云中标准差sigma;的典型值在1微米到2微米之间，且没有固定趋势。还需要注意的是，标准差的水平变化值最多在1毫米左右。在标准差水平变化范围在0.1的情况下，由于和sigma;的变化导致平均相对离散度d（图2和3最后一行）在海洋云中尤其是在云的上半部分为0.1，在污染云中d对应0.3。 这些典型现象同样出现在其他航班中（未显示）。总之我们认为，随高度升高而增大的液滴尺度，是唯一能够相对系统性影响图1各参量的关键因素。而相对离散度d的较大水平变化率，主要由标准差sigma;的变化所引起。

图1

图1：对八个的航班观测数据进行分析，绘制成以云滴浓度N为函数的图。自上而下分别为平均液滴半径、云滴谱的标准差sigma;和相对离散度sigma;/ 。从左到右分别为：近绝热云样本（AF＞0.9），稀释云样本（0.5＜AF＜0.9）和极稀释云样本（0.1＜AF＜0.5）。海洋云、部分污染云和污染云分别使用蓝色、绿色和红色来表示。图中，我们用线条来显示观测到的数据，而符号则表示整个飞行过程中数据的平均值。其中，观测数剧的海拔高度为云底以上处80至110米。

图3

图2

图2：6月26日的海洋云观测结果图。自上而下，分别表示在云底之上不同海拔高度的液滴平均浓度N、平均半径、平均标准差sigma;和平均相对离散度d。从左到右，分别为近绝热样本云（AFgt; 0.9），稀释样本云（0.5 lt;AFlt; 0.9）和强稀释样本云（0.1 lt;AFlt; 0.5）。水平线对应一个标准差的平均值，水平虚线则显示云顶平均高度。

图3：7月18日观测污染云样本图。

4、讨论和结论

本文中对海洋层积云微物理参数变化率进行的观测，能对云参数化提供指导，同时对相关理论预测[11]、前人的观察结果[12]进行比较分析。云滴谱的谱宽是一个重要的参数，它能影响云的辐射特性[10]和细雨及雨的发展[20]。如考虑到层积云云滴谱的谱宽而进行绘图，图像会相当复杂，这是各种因素一起作用的结果。

选择一次飞行过程，即性质云凝结核CCN已确定，云滴浓度在绝热云中和稀释云中的局部变化很大。这在一方面反映了云底上升气流的作用（影响成核后云滴谱），另一方面体现了由于夹卷作用而引起的光谱变化。

这表明影响相对离散度d（d=sigma;/）的主要影响因素是云滴平均

剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料

资料编号：[31528]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word

原文和译文剩余内容已隐藏，您需要先支付 30元 才能查看原文和译文全部内容！立即支付

以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。

您可能感兴趣的文章