气溶胶对暖性降水过程时长的影响外文翻译资料

 2022-12-06 15:54:12

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气溶胶对暖性降水过程时长的影响

Guy Dagan1 ,Ilan Koren1 ,and Orit Altaratz1

摘要（Abstract)：

云产生的暖雨作为所有云层过程的最终结果，受气溶胶含量和性质的高度影响。 本研究使用轴对称的分档云模式来研究气溶胶对单体对流云中过程竞争和协同作用的影响，为气溶胶对云场的影响研究提供基础。提出使用微物理过程发生的时机来评估最大雨量产生的最佳条件。 这些条件与最佳气溶胶浓度（Nrain_op）相关联，在相似的时间间隔里产生云的最大收集质量和最大垂直发展。 Nrain_op是云大小和热力学条件的函数。之前研究表明巨凝结核（GCCN）效应使碰并过程提前发生并有增加污染地区降水量的作用。本研究中我们发现，GCCN效应仅在高于最佳气溶胶浓度条件下才显得重要。

1 引言（Introduction）

微物理和动态过程之间的相互作用有助于云物理学的复杂性。 与许多非线性系统一样，这种相互作用是依赖规模的，单云规模上的过程之间的竞争结果可以通过云场尺度上的热力学和动态反馈来完全缓冲甚至逆转（Stevens and Feingold, 2009）。 在这项研究中，我们试图更好地了解单云规模关键流程之间的复杂交互。 只有在获得这一基本理解之后，才能在云场尺度上进行测试，以确定所识别的趋势是否被放大或抑制。

最基本的微物理学变量是气溶胶的尺度分布。 气溶胶作为液滴形成的CCN（云凝结核）。 增加CCN的浓度产生更多更小近似均匀大小的液滴（对于小气溶胶直径，D lt;1um）(Squires, 1958; Twomey and Squires, 1959)。液滴的初始粒径分布是确定冷凝效率的因素之一(Pinsky et al., 2013; Seiki and Nakajima, 2014)，也影响碰撞联合过程的开始和效率(Albrecht, 1989; Gunn and Phillips, 1957; Rosenfeld and Lensky, 1998;Squires, 1958; Warner, 1968)。这两个进程决定了由于水滴的重力产生的负浮力的大小(Rogers and Yau, 1989, p. 50; Yau, 1980)。夹卷的程度和效率也显示取决于温暖的对流云中气溶胶的数量(Jiang et al., 2006; Small et al., 2009; Xue and Feingold, 2006)。

雨是云物理过程的结果。关于雨表面的气溶胶效应，先前的研究提出了一些反对的证据(Khain,2009;Levin and Cotton, 2009)。部分观察性研究显示了对于暖云降水的抑制效应(Albrecht, 1989; Gouml;ke et al.,2007; Hudson and Yum, 2001; Hudson and Mishra, 2007; Lrsquo;Ecuyer et al., 2009; Rosenfeld, 1999, 2000)。数值模型结果通常显示启动延迟效应和污染暖对流云区雨量的减少(Altaratz et al., 2008b; Jiang and Feingold, 2006; Xue and Feingold, 2006; Xue et al., 2008)。

气溶胶的尺度分布，尤其是巨凝结核（通常指尺度大于1um）的实用性，对云的发展和雨的形成有重大的影响。早期研究表明巨凝结核对碰并过程有重大的影响，会使大滴更早的形成(Houghton, 1938;Johnson, 1982)。巨凝结核与暖对流云中第一个雷达回波的早期发展有关(Caylor and Illingworth, 1987; Lasher-Trapp et al., 2001)以及影响云中的高度(Blyth et al., 2003)。Cheng 等(200)使用大涡旋模拟发现，巨凝结核对污染地区的暖对流云的雨强影响更大。这种现象也适用于层状云(Feingold et al., 1999; Zhang et al., 2006)和深对流云(Teller and Levin, 2006; Yin et al., 2000)。

同时，有其他的研究发现巨凝结核对暖对流云的初始时刻有轻微的或者没有影响。Khain 等(2000)对比了在有巨凝结核和没有巨凝结核的情况下液滴尺寸分布的演化，发现巨凝结核对加速雨滴的形成有一个相对较弱的影响。他们也声称巨凝结核只有在达到云底高度的情况下，对收集的起始过程有影响，而这对于大型气溶胶并不是那么简单。利用海上积雨云活动的测试方法发现，在确定第一个雷达回波形成时间上，云深(Reiche and Lasher-Trapp, 2010)、中尺度强迫、云区组织形式(Minor et al., 2011)，这些因素相对于巨凝结核的浓度影响更大。

Dagan 等人(2005)最近在研究中，就气溶胶热对流层的宏观物理学属性的影响，展示了一项最佳的气溶胶浓度。Koren 等人(2014)研究结果显示，气溶胶浓度低于最佳浓度时，云区可认为是气溶胶限制状态。因此，质量和云顶高度等属性是正相关于气溶胶浓度的。这种趋势使最佳浓度时达到饱和，高于这个浓度时产生反转，正如云抑制过程夹带和水负荷的接管。更特殊的是，增加相对干净地区的气溶胶浓度到轻微污染，会产生更有效的凝结，产生更多的潜热释放和集聚更厚的云层。这主要发生在过饱和度条件下。在云的边缘和以后阶段的发展，夹带的对立效应可能更起作用。在这些位置和阶段，气溶胶量的增加加强了增发抑制了对流。气溶胶的增加使得降水的延迟，从而增加了整个水负荷。当两个对立的趋势在相同的系统（此处指热对流云）中产生作用时，对应的最佳值有待发现。它也表明，这个最佳的气溶胶浓度很大程度上取决于环境条件（更厚的云将需要一个更大的最佳气溶胶浓度）。

Khain(2009)在研究中描述了关于深对流云系产生的总的雨量对应的最佳气溶胶浓度的想法。

此处，我们专注于在单个云区内，气溶胶尺度分布与雨的属性之间的联系。特别关注了巨凝结核在关键过程起始和大小上的影响。为了理解这个复杂系统的的每一个进程，我们使用了带有详细云进程描述的单个云模型，这个模型不能解释整个云区的过程。为了测试其敏感性，我们检查了系统对大范围气溶胶和热力学条件的响应。使用这种简单的含有本粒子微物理学的模型，使得我们能够描述进程之间的相互物理过程，在将来，这将适用于整个云区的研究领域。

2.方法（Methodology）

轴对称的单个微物理云模型使用了Tel-Aviv 大学云模型，使得我们在时间和空间上都能定义和追踪关键过程。模型的技术细节被广泛支持。这款模型在用于探究云进程，雨的发展，云的气溶胶效应，雨的形成过程之前就在很多研究中得到了运用(e.g., Altaratz et al., 2008a, 2008b; Yin et al., 2000; Teller and Levin, 2006)。

我们基于描述热带潮湿环境的理想大气状态，运行了九种不同初始条件的模型(Garstang and Betts, 1974;Dagan et al., 2015)。每一种状态都处于混合的云下层1000米，条件性不稳定的1000-4000米（T1）,3000米（T2），2000米（T3），和一个覆盖逆温层（每50米增加2℃）。我们分配了三种不同的露点温度，分别是相对湿度95%（RH1），90（RH2），80%（RH3）。每一种大气状态都对应着一个温度和湿度，比如T1和R1，T2 和R2。每一状况下的相对湿度的值都高于逆温层30%。对于每一种初始大气状态，我们运行的模型都对应着三种不同的气溶胶尺度分布。

Figure1：在本次模拟中，整个降水的表面积（g和mm）是气溶胶浓度（cm-3）的函数。每一条曲线代表，在不同的大气状况和气溶胶粒径分下，10次模拟结果。每种大气状态下，三种气溶胶粒径分布分别代表：没有巨凝结核（蓝色）、大气背景下的巨凝结核分布（红色）、额外增加了巨凝结核（绿色）。

每一种气溶胶粒径分布又对应着10种气溶胶浓度。范围在5-1000cm-3。背景气溶胶粒径分布基于海上气溶胶粒径分布（Jaenicke, 1988）。背景气溶胶总的浓度为约295cm-3，假定其组成为NaCl。在干净大气的条件下（5、25、125、250cm-3），这个粒径分布是按一项特别因子划分以获得需要的浓度（当粒径分布的形状保持不变时）。在污染条件下（500, 1000, 2000, 3000, 4000, and 10000cm-3），三种增加气溶胶浓度的方法如下。

增加巨凝结核：增加是通过背景气溶胶粒径分布乘以一个特别的因子以获得正确的数浓度。采用这种方法，粒径分布图像的形状是不变的，气溶胶粒子被加入所有的模型箱，包括巨凝结核的模型箱。污染程度更严重的大气条件下，巨凝结核的浓度也就更高。相对于更小浓度的气溶胶来说，这种类型的分布代表了更高而非理论上的巨凝结核浓度。

背景巨凝结核：在这种情况下，巨凝结核的数字是恒定的等于背景值。添加的气溶胶仅在0.012-0.884um这个正态分布范围内（代表正常的人为污染）。气溶胶数量高于1um的类似于污染情况下的海洋背景。

没有巨凝结核：这种情况下，巨凝结核没有粒径分布。气溶胶被添加到背景气溶胶0.012-0.884um的范围内，正如背景巨凝结核，除去这一次，为了扩大巨凝结核的影响，超过1um的气溶胶被切断了分布（适用于于所有的10种气溶胶浓度，包括干净背景下的值）。

图s2为本次研究提供了不同气溶胶分布的支持信息，为了探索各种环境条件，我们把相对湿度值（RH）设置到一个极端的湿度值（95%，为了检测在小卷吸效应下云的进化），并把最深的云处的温度设置到最大约零下10℃。事实上，这可能会形成少量混合相位的粒子，但为了简单起见，此处不加考虑。

3,结果与讨论（Results and Discussion）

图1给出了表面雨总收益率为每个模拟气溶胶浓度的T和RH函数。三种类型的气溶胶粒度分布为每个初始大气状况。

Figure2:它的时间演化积累凝聚质量（mcon）与不同气溶胶浓度(5, 125, 750, 1000, 2000, and 4000 cm-3)下形成的6种云的累计收集质量(mcol)相对,其中使用了T1，RH2条件。蓝色线条代表没有巨凝结核，红色代表增加了巨凝结核，点代表5分钟一间隔。星号代表t=70minute时的模拟情况。

（没有巨凝结核，背景巨凝结核，增加的巨凝结核）。大多数这些图的一般趋势是相似的：作为气溶胶最佳浓度的函数，一个增加紧随其后的是减少。这样，最佳浓度周围的气溶胶的分辨率不是那么明确。更多运行进行了几个层次的气溶胶含量来更精确确定最优。最佳浓度强烈依赖云的尺寸和环境条件。正如期望的那样，在较高的反演高度和周围云较湿（RH值较大）的情况下，最佳浓度值更高（例如T1，RH1条件下，最佳浓度为1000cm-3 ,然而，T3，RH3条件下时，最佳浓度为125cm-3 ）。如前所述（Cheng et al., 2009），在干净和污染状况下，巨凝结核对整个降水量的影响是不同的。在干净的情况下，巨凝结核的效应是很小的，模拟云的雨收益率在有无巨凝结核条件都是相似的。例如，T1，RH1条件下，这两个运行的气溶胶浓度为25cm-3（没有巨凝结核和有巨凝结核），每个总下雨率为2.35times;108 g,只有在气溶胶浓度大于最佳浓度时，巨凝结核效应才会变得很明显，此处巨凝结核的有效性可以抚平没有巨凝结核时的衰减趋势。这样，雨的总收益率是类似于最大值的（即最佳浓度处的值）。比如，T1，RH1条件下，在没有巨凝结核和气溶胶浓度为10000cm-3 时模拟出的降雨率为最大降雨的19.6%，相对来说，增加巨凝结核时，降雨率达到了最大降雨的91.1%。由于污染地区巨凝结核的抚平衰减趋势作用，最佳浓度最好定义在没有巨凝结核时。我们因此根据这次案例来定义最佳浓度。对于更低的反演高度和相对湿度，在低气溶胶浓度时，巨凝结核效应变得更加明显。对所有模拟的大气状况来说，结果显示，在污染条件下，总的降雨产生率与巨凝结核浓度有很大的相关性，随着气溶胶浓度的增加，巨凝结核的影响也变得更加明显。

作为气溶胶量的函数，总的降水是云积累的冷凝水的质量和这些质量经过碰并过程转换成降水的相互作用的结果。因此气溶胶对云中雨的生产质量的影响可以描述为，云轨迹进化的差异，这些差异基于这两个进程张成的相空间。图2呈现了在T1，RH2条件下，六个模拟云最初的时间演化。每个小组呈现了气溶胶浓度相同的两种云，一种是增加了巨凝结核的（红色）、一种是没有巨凝结核的（蓝色）。大气背景下的结果与增加了巨凝结核的结果类似，因此此处没有展示出来。

原点代表了云的启动。遵循第一时间步骤无GCCN云（蓝色）轨迹表明冷凝是唯一重要的过程，因此，随着云凝结更多的液态水质量，曲线水平向右移动。在从极干净到相当污染的情况下（在5-750cm-3 之间），随着气溶胶浓度的增加，冷凝过程变得更加有效，

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