層狀云人工催化物理效應的數值模擬

閔柯睿, 劉曉莉

(南京信息工程大學中國氣象局氣溶膠與云降水重點開放實驗室， 南京 210044)

層狀云是中國北方冬春季節人工增雨的主要作業對象，研究層狀云人工催化機理及催化作業方案優化對于緩解中國北方水資源短缺及合理開發及利用空中水資源具有重要的理論與實際意義。人工催化模式在研究催化劑催化機理及效果檢驗中具有非常重要的作用[1]。數值模擬研究發現[2]，人工冰晶除通過過冷水增加降水外，還會使得一部分冰面過飽和水汽轉化為降水，且凝華潛熱會促進云系進一步發展。

隨著計算機計算水平及人工催化機理研究的快速發展，人工催化方案被引入中尺度數值模式[3-5],并開展了一系列人工催化過程的數值試驗。史月琴等[6]通過向云中引入人工冰晶，對華南一次冷鋒降水天氣過程的催化效應進行了研究，結果表明，人工冰晶的引入使得大量過冷雨滴快速轉變為霰粒，之后霰粒的融化使地面降水增加。方春剛等[7]、何暉等[8]分別在天氣研究與預報(weather research and forecasting，WRF)模型中尺度天氣數值模式Thompson方案、Morrison雙參數方案中引入碘化銀(AgI)粒子與云相互作用過程，在WRF模式中實現了催化功能。高茜等[9]利用耦合了中國氣象科學研究院(Chinese Academy of Meteorological Sciences，CAMS)云微物理方案和非靜力中尺度數值模式(mesoscale model 5，MM5)的CAMS中尺度云分辨模式對環北京地區的一次層狀云系降水進行了人工催化數值試驗，研究了在不同催化劑量、高度進行試驗對降水的影響。劉衛國等[10]在WRF中耦合CAMS云微物理方案，并在該方案中增加了直接播撒冰晶和播撒碘化銀催化劑兩種云催化方案。并使用三維中尺度冷云催化模式[11]對湖北省一次層狀云飛機人工增雨作業過程進行了數值模擬研究。劉香娥等[12]運用耦合了冷云催化模塊的中尺度數值模式WRF，初步進行了碘化銀冷云催化數值模式在人工影響天氣業務中的應用試驗。劉曉莉等[13]用WRF對寧夏南部山區降雹過程的宏微觀特征及云內微物理轉化機制進行了數值研究。此外，大渦模式也被引入AgI對地形云催化過程的數值模擬研究，Chu等[14]利用WRF大渦模擬模式研究了在美國懷俄明南部馬德雷山脈地面播撒人工冰核對淺對流云的影響。目前，還有研究利用WRF-Chem模式模擬研究了古巴東部地面播撒器網所播撒AgI的擴散過程[15]。WRF人工影響天氣模式(WRF-WxMod)也被應用于模擬愛達荷州冬季地形云播撒實驗中的飛機播撒AgI過程[16]。大量研究均表明，數值模式在云催化過程研究及催化效果檢驗中是非常有效的工具[14-19]，中尺度數值模式中催化模塊的引入可以詳細模擬得到人工催化劑對云的影響過程，其模擬的精度和模擬能力都已有了很大提升，其產品可用于人工催化作業指導[12]。但針對不同天氣形勢、不同季節、不同類型降水的催化方案會存在一定的差異，還需要更進一步地深入研究[12,20]。

碘化銀類催化劑是目前人工增雨工作中使用最為廣泛的一種冷云催化劑[21-22]，其核化特性、在催化過程中的作用及催化后的作業效果等是人工影響天氣的重要研究內容。研究發現，在層狀云中碘化銀主要以接觸凍結和浸沒凍結方式核化，而在對流云中則主要以凝結凍結方式核化[23]，不同的核化過程對云內微物理過程及降水也會有不同的影響[24]。湖北省一次層狀云飛機人工增雨作業過程的數值模擬表明凝結凍結核化和凝華核化是碘化銀催化劑的主要核化方式[25]。即使在同一穩定層狀地形云中，飛機播撒的碘化銀主要以凝華核化方式形成冰晶，地基播撒碘化銀的主要核化方式是浸沒凍結[26]。同時，碘化銀在云中的擴散傳輸過程與播撒的位置有很大關系[7]。可見，在不同背景條件的數值模擬中，碘化銀的核化方式存在差異，且碘化銀催化劑的核化性能受到所處云區環境(如上升速度、溫度、濕度等條件)的影響[26]，碘化銀催化劑在不同特征云系中的核化方式、催化機理及催化效果還需要更多的深入研究，這對于開展科學的催化作業是很必要的[25]。因此，現通過在中尺度模式WRFV4.2.2模式中加入碘化銀催化模塊，針對河北一次層狀冷云過程開展數值研究,通過對層狀云降水過程催化后宏微觀物理特征演變特征的數值模擬研究，以期加深對層狀云降水過程人工催化機理的科學認識。

1 模式及催化試驗方案介紹

1.1 模式及模擬區域

天氣研究與預報(weather research and forecasting，WRF)模式目前廣泛應用于科學研究及業務，該模式具有地形跟隨的流體靜力學壓力垂直坐標。研究中所有模擬試驗采用相同的參數化方案，微物理過程選用Thompson aerosol aware參數化方案，長短波輻射過程為RRTMG方案，陸面過程采用Noah方案，邊界層采用MRF方案，內外嵌套均不使用積云對流參數化方案。AgI參與的成核機制共有3種：①由布朗運動或慣性碰撞引起的AgI和云滴接觸凍結核化；②由布朗運動或慣性碰撞引起的AgI和雨滴接觸凍結核化；③AgI參與的凝華核化[27-29]。

使用歐洲中心ERA5再分析資料作為WRF初始場，資料水平分辨率為0.25°×0.25°。模式從2018年1月22日00：00—16：00，使用協調世界時(coordinated universal time，UTC)，積分時間步長為15 s，模擬區域d02的中心經緯度為(37.3°N，115.0°E)。模擬區域采取雙重嵌套(圖1)，中心經緯度為(37.3°N，115.0°E)，網格數均為481×481，內外網格分辨率分別為3 km和1 km，垂直方向為51層。

圖1 2018年催化個例的模擬區域

1.2 個例及催化方案介紹

2018年1月22日河北省中南部邢臺，飛機在8:12從正定機場起飛，云催化試驗從9:16—10:16在600～2 000 m高度共點燃了24根AgI煙條(每根煙條AgI含量為12.5 g)。根據飛機實際作業區域設定催化區域A及催化高度，在模式中相應空間范圍均勻釋放碘化銀催化劑。在總播撒劑量與實際催化一致的前提下，每個格點催化速率為2.1×10-5g/s。此外，根據模式模擬得到催化區域內云水垂直柱含量和水汽垂直柱含量，在兼顧云水的同時確保水汽充足，確定催化區域B(圖2)。根據自然云9:16時的云水的概率密度分布圖，重新調整催化高度為603～1 011 m(圖3)。確定催化水平和高度范圍后，在催化區域B內響應高度范圍模式網格點上在催化時間內播撒AgI。播撒速率為3.78×10-5g/s，以保證總催化劑量與實際催化一致。具體催化方案設置見表1。觀測研究表明，該次過程催化后云宏微觀物理結構較催化前有了明顯改變。催化前，云中主要為過冷卻水滴。催化后，云粒子圖像和粒子譜分布的觀測結果都表明大粒徑冰相粒子的出現及冰粒子譜分布的拓寬。云頂亮溫的衛星觀測表明，云頂溫度在催化后有顯著增加?？梢?，人為催化過程在云中產生了更多更大的冰相粒子，有望促進降水的形成。云物理觀測及云頂溫度的衛星探測結果均表明，人為催化過程對該次云降水物理過程產生了顯著的影響[29]。

表1 催化試驗設置

圖2 催化區域水汽和云水的垂直柱含量

圖3 云水含量概率密度分布圖

2 模擬結果分析

2.1 催化過程對云中冰相粒子的影響

碘化銀催化劑催化后可以通過云滴、雨滴凍結及水汽凝華增加云中冰相粒子含量。由圖4可見，碘化銀催化劑在云中主要通過水汽凝華形成冰晶。催化區域調整后，相同催化劑量下催化劑凝華核化產生的冰晶均有大幅增加?？梢?，2018年個例中催化高度的縮減，使得同樣的催化劑量在更薄的云層播撒，提高了催化劑核化生成冰晶的性能。

圖4 2018年個例AgI催化劑促使的質量轉化率

2018年個例云在催化前剛剛產生過一次降水過程[23]，因此催化時段自然云中雪晶含量較少、冰晶含量基本沒有。催化后，云中冰晶及雪晶含量均有所增加(圖5)?？傮w而言，催化區域調整后催化云中冰、雪晶含量增加。隨著云系發展，不同催化區域的催化效果差異逐漸減小。在14:00后,云中自然冰晶活化開始活躍[圖7(b)],對應了該時刻之后云中冰晶、雪晶含量的持續增加。催化后云頂溫度均有增加，對應了催化后云中冰相粒子的增長下落(圖6)。

圖5 自然及催化云中冰晶和雪晶總質量隨時間的演變

圖6 層狀云催化后(10:30 UTC)云頂溫度的改變

從圖7可見，催化過程產生的冰晶主要通過水汽凝華增長，14:00之前,云中沒有通過自然冰核核化產生的冰晶。雖然14:00后云中自然冰晶活化過程開始活躍，但雪晶該時段并未以碰并冰晶增長為主要的增長方式[圖8(a)]。伴隨著催化后冰晶的增長，冰晶自動轉化形成雪晶。雪晶增長過程中主要以對過冷卻云滴的凇附碰并為主[圖8(b)]。隨著催化云中雪晶含量的增加，雪晶凇附碰凍過冷云水增長的速率也增加。雪晶含量的增加，導致其在下落過程中升華量也增加。13:00后，云中雪晶凝華增長變得活躍[圖8(c)]。

圖7 AgI擴散區域云內冰晶源匯轉化速率時間序列圖

圖8 AgI擴散區域云內雪晶源匯轉化速率時間序列圖

2.2 催化過程對于地面降雪水的影響

2018年這次層狀云降水過程地面以降雪為主。催化時段自然云中無降雪產生，催化后，降雪強度及地面降雪累積量均有所增加，且催化區域調整后增雪效果更佳。隨著時間的進行，對降雪強度的催化效果先減小后增加。12：00前催化過程主要以冰晶粒子向雪的轉化使得降雪量增加。后期降雪強度顯著增加的原因是該時段雪晶凇附過冷水增長較為活躍。即使在14:00以后，云中自然冰晶核化開始活躍起來，該時刻之后地面增雪量仍然隨時間增加，如圖9所示。

圖9 催化劑催化后地面降雪隨時間的演變

3 結論

(1)觀測表明，2018年個例云催化后云中微物理結構從過冷卻狀態轉化為冰、雪晶含量豐富的狀態。催化云云頂溫度較自然云顯著降低。數值模擬結果再現了冷云催化對該次過程云宏微觀特征的影響規律。該次催化個例云催化后降雪量顯著增加，催化效果較好。

(2)2018年個例中催化層厚度的縮減使得相同催化劑量、相同催化時間催化率增強。當催化層主要為過冷水含量較為豐富的云層，催化后形成更多冰晶，冰晶轉化形成更多雪晶，導致地面降水的進一步增加?？梢?，催化時應該綜合考慮溫度及過冷水含量對催化效率的影響。

(3)人工催化過程有效地增加了云中冰晶，冰晶通過凝華增長并自動轉化為雪晶，雪晶增長下落過程中凇附過冷云水增長，導致地面降雪的增加。雖然14:00以后，云中自然冰晶核化過程活躍，但并未出現催化產生冰雪晶與自然冰晶對過冷水的競爭，冰雪晶含量仍然持續增長。