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气溶胶对雷暴云起电以及闪电发生率影响的数值模拟 总被引：5，自引：1，他引：4
本文利用二维耦合气溶胶模块的雷暴云起电模式,结合一次南京雷暴个例,进行250 m分辨率雷暴云起电模拟实验,探讨了气溶胶浓度对雷暴云空间电荷分布以及闪电发生率的影响。在这个气溶胶模块中,假定一个三模态的气溶胶对数分布,考虑了气溶胶活化过程。结果显示:(1)随着气溶胶浓度增大,雷暴云电荷结构保持为三极型。(2)当气溶胶浓度从50 cm-3增加至1000 cm-3时,水成物粒子浓度上升,雷暴云电荷量和闪电发生率增加明显。(3)气溶胶浓度在1000~3000 cm-3范围时,云水竞争限制了冰晶的增长,导致雷暴云上部主正电荷堆电荷量降低。云滴和霰粒子浓度缓慢上升促进中部主负电荷堆和底部次正电荷堆电荷量继续增大。闪电发生率保持稳定。(4)当气溶胶浓度大于3000 cm-3时,水成物粒子浓度稳定,云内的电荷量以及闪电发生率保持为一定量级。 相似文献
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利用三维云起电放电模式, 通过对2008年9月6日北京地区一次雷暴过程的模拟, 研究了云内雨滴、冰晶、霰和雹4种粒子对云内闪电活动的直接影响。对比几种主要冰相粒子比质量浓度的分布变化与模拟闪电开始发生高度的关系, 并分析几种冰相粒子所带电量变化率的时空变化特征后发现:霰和冰晶是对云内闪电发生作用最为重要的两种粒子; 雹粒子对闪电发生作用有限; 雨滴则对于主电荷区附近闪电发生没有直接影响。模拟结果表明:在实际观测中出现的雷达强回波达到某个高度之上可以预警闪电发生的现象, 主要是由于霰粒子在一定高度之上与冰晶之间发生强烈的电荷分离, 从而使云内电场迅速增强, 并最终引发闪电而导致的。 相似文献
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利用三维雷暴云动力电耦合模式,对无风、弱风、中等强度风和较强风这四种不同中低层水平风速情况下雷暴的发展特征进行了敏感性试验。模拟结果表明,随着中低层水平风速增大,雷暴云内粒子生长受到抑制,云内起电过程将变得缓慢,起电区域发生转移,更长的起电时间使云内产生更大的电场、发生更剧烈的放电过程,但若风速过大,云内电场将被严重抑制而不发生放电,中等强度风最有利于闪电发生。中低层水平风速在一定范围内增长将使降水增多,但若风速过大,降水将减少。中低层水平风对闪电和降水影响明显,在对雷暴云闪电和降水的研究中应当综合考虑其对云内动力、微物理过程的影响。 相似文献
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采用耦合了Saunders和Takahashi两种非感应起电参数化方案的RAMS(Regional Atmospheric Modeling System)模式,对重庆地区一次雷暴过程进行模拟,对比分析了两种起电参数化方案下,电荷开始分离时和雷暴云发展到成熟阶段时的水成物粒子的分布、所带电荷密度以及雷暴云的电荷结构分布。模拟结果表明,在Saunders起电参数化方案下,雷暴云的电荷结构从起电到放电都呈现偶极性特征,而在Takahashi参数化方案下,雷暴云的电荷结构则由反偶极性发展成正偶极性。为研究CCN(cloud condensation nuclei)对雷暴云的影响,本文进行了两组敏感性试验,随着云滴初始数浓度增加,雷暴云的电荷结构没有发生极性翻转,但雷暴云中电荷量增加,电荷分布区域变大,有利于闪电发生。在Saunders起电参数化方案下,当云滴初始数浓度大于2 000 cm-3时,电荷量变小。通过分析微物理量场和微物理过程发现,随着云滴初始数浓度增加,冰相粒子质量混合比增加,在Saunders起电参数化方案下,当云滴初始数浓度大于2 000 cm-3时,霰粒子质量混合比减小。验证了CCN的变化能影响云的微物理过程,从而影响雷暴云的电荷分布以及闪电的发生,尤其是冰相物质的变化显著影响了雷暴云的起电过程。 相似文献
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为提高双偏振天气雷达雷暴监测预警能力,探究雷暴活动过程雷达偏振信息特征及雷暴内部微物理过程,利用S波段双偏振多普勒天气雷达,结合地面大气电场仪和闪电定位系统资料对2015年8月31日发生在南京地区一次局地强雷暴过程进行了分析。主要利用体扫数据获得雷暴单体内部垂直剖面(Vertical Cross Section,VCS),同时结合模糊逻辑算法进行粒子类型识别,得到多个偏振参量和雷暴云内部粒子类型的垂直分布情况,进一步分析得到各偏振参量和粒子分布随闪电活动的演变规律。结果表明:在-15℃高度层以上冰晶区域出现K_(DP)的负值区与闪电活动具有很好的相关性;雷暴云中霰粒子的分布变化同闪电活动演变同步很好,在一定高度霰粒子的出现可以用来对雷暴进行预警;雷暴云中低层存在强烈的辐合上升区,利于霰和冰晶碰撞非感应起电和闪电的发生。 相似文献
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将云滴冻结方案植入已有的二维雷暴云起、放电模式,结合一次山地雷暴个例,探讨了气溶胶浓度对雷暴云微物理过程、起电以及空间电荷结构的影响。结果表明:气溶胶浓度增加,云滴数目增多,尺度降低,雨滴含量减少;云滴冻结导致冰晶在低温区快速生长,冰晶数浓度增加,尺度减小,当气溶胶浓度高于1000 cm-3后小冰晶难以增长成大尺度的霰粒子,因此霰粒子数浓度先增加后急剧减少。此外,气溶胶浓度的大小不会影响雷暴云的电荷结构特征,但会对云内的起电强度产生明显的作用:当气溶胶浓度较低时,增加气溶胶浓度,更多的冰晶和霰粒子发生碰撞使得云内起电过程增强,空间电荷密度增加;当气溶胶浓度高于1000 cm-3后,少量的霰粒子和小冰晶的出现抑制了非感应起电过程,导致电荷密度降低。 相似文献
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为了研究冰晶繁生在雷暴云发展过程中对非感应起电过程的影响,利用三维雷暴云模式在理想层结环境下,对雷暴云内各种水成物粒子、电荷以及电场分布情况进行数值模拟。模拟结果表明:在雷暴云发展和成熟阶段,有繁生过程参与的雷暴云中下部存在一个冰晶聚集区域,从而使得云内冰晶的数量较无繁生过程增大约1 5%～18%,且聚集的区域范围更大;同时,繁生过程的加入也使得霰粒子数量也比无繁生过程时增大约20%;霰冰非感应电荷转移的正区一般位于霰粒子浓度高值区附近,而负区位于冰晶和霰粒子浓度高值区相重合的区域;冰晶繁生过程通过影响雷暴云中冰晶和霰粒子浓度和分布位置,使得雷暴云非感应起电的强度和位置发生改变,导致云内起电过程提前约5～6 min。 相似文献
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为提高江苏省地区雷暴监测预警能力，利用S波段双偏振多普勒天气雷达雷暴探测回波资料和闪电定位资料对江苏省2014年7—8月的夏季雷暴进行特征研究，研究了雷暴反射率核心区域的演变特征、不同温度层反射率因子与地闪频数随时间的相关性问题和雷暴发展过程云内粒子的演变特征。研究结果表明：在雷暴成熟之前，雷暴的反射率因子核心区域的强度、高度和云顶高度不断增加，以及对流发展旺盛，当雷暴成熟之后，雷暴的强反射率因子核心的强度和对应高度就会不断降低，雷暴将趋于消散；雷暴能够发生闪电的主要特征是40 dBZ回波顶高度要高于0℃温度层高度；雷暴中闪电的产生和霰粒子有着密切的联系，尤其是湿霰粒子。 相似文献
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利用太白山和眉县气象站2013—2017年气温、湿度、风速资料,对太白山山上和山下气温进行对比分析;计算两地四季逐时风寒指数和人体舒适度指数,筛选最佳评价指标,对气候舒适度作出评价和对比分析,给出合理旅游建议。结果表明:山上山下气温差异明显。山上年平均气温0.2℃,山下14.6℃;山上常年无夏,春秋季48 d,冬季长达318 d,入春时间比山下晚112 d,入冬时间比山下早76 d;山上各月气温也明显低于山下。山上≤-10℃年均日数为78.4 d,山下为0.6 d;山上≤0℃年均日数为203 d,山下为67.8 d。山上无高温出现,山下年均高温日为24.2 d。山上春季07时开始升温,比山下早1 h,夏、秋、冬三季两地升温时间一致,分别为07、08、09时;山上冬、春季14时开始降温,夏、秋季13时开始降温,冬季比山下早2 h,春季早3 h,夏、秋季早4 h。太白山春、秋季各时次舒适度指数为-3级,冷,大部分人感觉不舒适。夏季全天各时次舒适度指数为-2级,微冷,少部分人感觉不舒适。冬季舒适度指数10—15时为4级,冷;09、16时为5级,很冷;17—08时为7级,有冻伤危险。太白山夏季是最佳旅游季节;春、秋季偏冷,但合理规划旅游时间,做足保暖措施,可领略春秋季独特自然景观;冬季十分严寒,不建议开展旅游活动。 相似文献
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利用周至2012年1月1日—2017年9月30日气象观测资料及空气质量监测资料,分析了近五年周至地区污染特征及冬季重污染天气过程中气象条件的影响,结果表明:周至地区冬季空气污染情况最为严重,五年来重度污染等级以上(包括重度污染和严重污染)日数(简称重污染日)共计119d,重污染天气频发。该地区冬季重污染日气象条件:以静稳天气为主,风速较小,主导风向为偏西北风,这使得大量外来污染源在本地堆积;低于冬季平均值的气温使得大气逆温现象更易发生,大气层结稳定;高于平均值的相对湿度使得颗粒物吸湿增长加剧,重污染日前连续无有效降水使得空气中的污染物得不到有效冲刷,不利于污染物扩散,使得重污染天气进一步加重。 相似文献
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根据榆林气象站1961—2016年逐年及该地区某一风电观测场2007年逐时最大风速资料,在探讨最大风速突变点的基础上,利用极值Ⅰ型分析法及1d、5d设计风速取样法对风电观测场50a一遇最大风速进行估算,同时参考《建筑结构荷载规范》,最终确定风电观测场最大风速的取值。结果表明:榆林气象站历年最大风速有下降趋势,并在1980年发生突变;利用突变点前风电观测场最大风速序列计算的50a一遇风速修正后,得到的结果与建筑结构荷载规范的值相近,可以互相验证,最终确定50a一遇最大风速为25.3m/s,相应风压为0.4kN/m^2。 相似文献
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2015年9月,北京市气象局在北京地区架设4部X波段双线偏振天气雷达并开展了观测试验。本文利用其中3部雷达在2016年6月30日的观测数据,用标准差分布统计方法,对雷达的观测参量进行初步质量评估。结果表明:(1)3部雷达反射率标准差符合理论值的数据占总观测数据的73.5%~77.9%,反射率的数据波动基本符合理论分布;(2)3部雷达差分反射率标准差符合理论值的数据占总观测数据的68.4%~81.4%,其中房山雷达数据波动较大;(3)3部雷达互相关系数标准差符合理论值的数据占总观测数据的45.7%~63.5%,其中房山雷达数据波动最大,其他2部雷达都有同程度的数据波动;(4)3部雷达差分传播相位标准差符合理论值的数据占总观测数据的73.5%~83.9%,其中房山雷达数据波动相对较大,与雷达其他观测参量相比,差分传播相位的波动较小。 相似文献
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基于2015—2017年常规海洋气象观测资料、天津中尺度天气预报模式(TJ-WRF)预报产品、EC数值预报及其集合预报产品,建立了渤海BP神经网络两级海风预报模型,该模型在大量历史样本的拟合训练基础上分别实现小风和大风与相关因子间的非线性映射,其结果有较高的预报准确率。一年的业务试用期间,该模型对各风级、各预报时效的预报能力基本稳定,预报误差较使用该释用技术前数值模式误差有所减小,72 h内风速平均绝对误差为1. 72 m·s-1;对灾害大风的预报准确率仍能保持较高水平,8级风风速平均绝对误差仅为1. 77 m·s-1。 相似文献
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在全球变暖背景下,全面掌握甘肃省霜冻日期的变化规律,有利于提高霜冻灾害的预警能力,保护区域环境,促进气候资源合理开发。使用0 cm地面最低温度资料,采用线性倾向估计法得到霜冻日期的气候倾向率,利用Mann-Kendall法和滑动t检验法探测霜冻日期的突变时间,构建霜冻站次比表征霜冻的影响范围,利用标准差方法计算霜冻日期的稳定性,采用Hurst指数法预测霜冻日期的未来趋势,结合相关系数法分析霜冻日期的影响因素。研究表明:(1)初霜冻日期、终霜冻日期、无霜冻日数发生突变的年份分别为2002,1996和1999年。(2)霜冻日期年际变化幅度为无霜冻日数>初霜冻日期>终霜冻日期;河西变化幅度整体高于河东,对全省霜冻日期变化的贡献较大。(3)全省霜冻日期稳定性顺序为初霜冻日期>终霜冻日期>无霜冻日数,河西霜冻日期稳定性好于河东。(4)初霜冻日期、终霜冻日期、无霜冻日数分别遵循"北早南迟,西早东迟"、"北迟南早,西迟东早"、"北短南长,西短东长"的空间分布规律。(5)在未来,初霜冻日期推迟,终霜冻日期提前,无霜冻日数延长,但变化幅度略有差异,无霜冻日数>终霜冻日期>初霜冻日期;河西终霜冻日期提前达到全省平均水平,无霜冻日数或超过河东。可知,霜冻日期的迟早、长短、稳定性,是由初、终霜冻日期、海拔以及经、纬度综合作用的结果,主导因素显著性差异较大。无霜冻日数的延长,是由初、终霜冻日期稳定性变差所致。 相似文献
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呼吸系统疾病对儿童的身体健康有极大影响,其发生与气象条件有密切关系。为探讨秦皇岛地区气象条件对儿童下呼吸道疾病的影响,预测就诊人数,为医疗气象服务提供新方法,利用秦皇岛地区2015-2016年儿童下呼吸道疾病就诊人数资料和同期气象资料,分别使用逐步回归分析和BP人工神经网络建立儿童下呼吸道疾病就诊人数预测模型,并对预测效果进行评价。结果表明,气象条件对儿童下呼吸道疾病的发生有显著影响,特别是阶段性天气变化与气候异常对就诊人数影响较大。就诊人数与气温及平均相对湿度呈负相关关系,与气压、风速及前72 h气温变幅呈正相关关系,与气温相关性最好,与气压、平均相对湿度相关性次之。逐步回归法与BP人工神经网络模型的预测准确率分别为72.75%、76.30%。2种预测模型中,BP人工神经网络模型的整体表现更为出色。 相似文献
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利用常规观测、FY-2E卫星及EC-Interim 0.5°×0.5°再分析资料对2010-2014年夏季天山及其两侧地区α中尺度对流系统(MαCS)的时空分布特点进行分析,并对典型个例的云图特征和环境条件进行了深入的探讨。结果表明:(1)6月为MαCS出现的高发期且椭圆形MαCS占多数。MαCS形成和发展期主要集中在午后和后半夜,消亡于前半夜,三个时期最易发生时间依次滞后大约2 h,圆形和椭圆形MαCS日频次分别呈单峰和多峰型变化分布。MαCS生命史主要为3~6 h,其中6月生命史分布较广,7-8月较集中;大部分椭圆形MαCS较圆形MαCS生命史和消亡阶段长,圆形MαCS在形成阶段维持时间较长。(2)MαCS多生成于山边平原或浅山区,并在山区主脉上空形成直至成熟,在河谷和山脉两侧的平原区消亡。MαCS成熟期冷云盖长轴长度集中在500~800 km,云顶面积随MαCS出现频次增加而逐渐减小。圆形MαCS发展期移动缓慢,成熟后移速加快,椭圆形MαCS始终移速较慢。MαCS云团TBBmin呈现单峰型且近似正态分布,圆形较椭圆形MαCS的TBB平均梯度大。(3)天山山区MαCS的形成主要是通过层云中多个独立的β中尺度对流云团合并形成。MαCS易发生在高层急流带的抽吸区以及中层低槽前部的辐合上升区,中低层西南和西北气流携带的充沛水汽在大气不稳定层结、不稳定能量持续聚集的背景下辐合上升,促使MαCS不断发展。 相似文献