辐射雾微物理特征垂直分布的个例研究外文翻译资料

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辐射雾微物理特征垂直分布的个例研究

摘要

本研究调查了当前卫星用于地面雾探测的雾层中理论液水含量廓线的有效性，特别关注了雾生命期中的时间动态。为此，展示并讨论了利用系留探空系统测得的两次雾过程中的液水含量廓线。结果表明，在雾生命期的成熟阶段，理论与实测的液水含量廓线在趋势和梯度方面有良好的一致性，在消散阶段，一致性降低。为了提高理论与实测廓线的一致性，应该具体化雾生命期中的演变阶段。然而，预先测量中的可变性指出，为了在未来考虑雾生命期不同阶段时，对理论液水含量廓线做出适当调整，需要收集更多不同类型雾过程中的液水含量廓线。总的来说，强调了在自然雾的微物理特征垂直分布方面现存的知识鸿沟。

4.1引言

雾在国际上被定义为能使水平能见度将至1km以下，由小水滴或冰晶组成的可见聚合体（Glickman,2000）。在当今时代，雾对人类活动的影响显著增加—主要是由于雾对海、陆、空交通的阻碍或大气污染物的溶解和沉降（Bendix et al.,2011）。雾能通过形成持续的低层逆温阻留大气污染物，严重影响大气边界层内的热通量和地球辐射收支，在逆温天气条件下，也能对工业区的空气质量产生负面影响（Nemery et al.,2001）。所有这些影响最终导致的经济损失和人员伤亡，可以和其他一些恶劣天气条件相比，比如龙卷风或冬季风暴（Gultepe et al.,2007）。和它对环境方面的负面影响相反，在生态学和水文学方面，雾被认为是个有益因素，因为可以给干旱的生态系统带来水分（Bendix et al.,2011; Bruijnzeel et al.,2006; Pinto et al.,2001）。

因此，数值模式和卫星数据已经在雾的预报和临近预报发展方面做了很多努力（Gultepe et al.,2007; Jacobs et al.,2008）。但由于水平和垂直分辨率低，以及微物理参数化方面的不足，数值天气预报模型中雾的预报水平十分有限（Bergot et al.,2007; Ronda et al.,2001）。一些研究表明，要发展更精确的预报模式，需要更好地理解雾的微物理过程（Gultepe et al.,2007; Pagowski et al.,2004; Tardif,2007）。Terradellas 和Bergot（2007）的研究结果表明，一维模型对并入其中的微物理过程和垂直分辨率有高敏感性。由于这些模型在计算方面十分密集，一维雾微物理模型的参数化方案可以用在三维模型中，来改善预报结果（Gultepe et al., 2006, 2007; Pagowski et al., 2004）。因此，一些模式明确模拟了雾的微物理过程，例如，PFOG(Bott and Trautmann, 2002)。在一些实验中，Thoma等(2012)可以证明利用观测数据（能见度、温度和比湿垂直廓线）初始化或动力初始化可以显著提高预报水平。然而，作者表示，为了正确模拟雾的形成、消散、垂直高度，有必要结合在雾层上测得的雾滴谱。

基于极轨卫星系统如NOAA/AVHRR（先进甚高分辨率辐射仪）和Terraamp;Aqua/MODIS（中分辨率成像光谱仪）的雾探测技术的潜能已被广泛研究 (Bendix, 2002; Bendix et al., 2005, 2006; Eyre et al., 1984; Turner et al., 1986)。由于新一代地球静止卫星光谱分辨率的提高，这种方法也成功地转移到了MSG（第二代气象卫星）卫星上的GOES（地球静止观测环境卫星）和SEVIRI（旋转增强可见光和红外成像仪）系统(Cermak and Bendix, 2007; Ellrod, 1995)。然而，这些技术共有的问题存在于：低层层云与地面雾的区分，基于云顶高度和几何厚度方面的信息。已有很多使用简单参数化(Ellrod, 1995)、绝热近似(Iwabuchi and Hayasaka, 2002) 等的方法被提出，来推算云的几何厚度，进而区分低层层云和地面雾。然而，这些方法并不是一直有效 (Bendix et al., 2005; Cermak, 2006)。Hutchison(2002)通过假设层云垂直剖面液态水含量为常数，估算了云的厚度和云底高度。Brenguier等(2000)利用绝热分层的液态水含量廓线来估计云层厚度。Minnis等(1997)建立了云的几何厚度与光学厚度之间的经验关系。Cermark 和Bendix(2011)最近在欧洲地球静止卫星系统MSG-SEVIRI的基础上开发了一种技术，更多考虑了雾中的微物理特征。在他们的模型中，假设了层云/雾层分三层，有如下特征：

1. 在云/雾层的最下部，随高度增加，显示出从绝热到近绝热的线性变化。
2. 在层云和雾层的中间部分，液态水含量随高度增加(Pruppacher and Klett, 1997)。液态水含量廓线通常遵循亚绝热梯度。这是因为，大多数层云形成时的特征是非常弱的湍流，这反过来导致了更高的饱和点，随之导致液态水含量的值偏离绝热线 (Betts, 1982)。
3. 在雾/层云顶部附近，有效半径和液水含量值线性减小。在非常低的层云中，这始于云高度的80%-90%，可以归因于雾/层云顶部干空气的夹卷 (Boers and Mitchell, 1994; Roach et al., 1982; Wieprecht et al., 2005)。

Cermak 和 Bendix(2011)的验证结果表明地面雾的探测方法总体表现良好,指出了下层的理论液水含量廓线的一般有效性。然而，验证结果指出，假设可能并不适用于所有雾过程和雾生命周期的不同阶段。这就是为什么雾的发展经常被描述为一个在连续演变阶段有变化微物理特征的典型生命周期的原因(Gultepe et al., 2007; Liu et al., 2011; Pilieacute; et al., 1972, 1975b, a; Wendisch et al., 1998)。例如，Maier等(2013)，以地面液水含量变化为特征，划分了三个发展阶段。然而很明显，在不同发展阶段，液水含量不仅在地面变化，在垂直方向也在发生变化。因此，遥感方法和先进模拟模型（如PAFOG）的有效性，可能强

烈取决于层云/雾特征的垂直廓线变化数据的可利用性。

不幸的是，只有很少的数据关注于雾微物理特征的垂直分布，尤其是在不同发展阶段的，而这些可用来研究理论液水含量廓线的准确性和适当地初始化数值模型。在雾天利用飞机进行现场观测来研究低层层积云是几乎不被允许甚至不可能的 (Hayasaka et al., 1995; Slingo et al., 1982; Wang et al., 2009) 。使用气球运载合适的传感器来进行廓线测量的研究很少。例如，Okita(1962)研究了在日本四次辐射雾过程中的液水含量廓线。Pinnick等(1978)测量了在西德一次雾过程中的垂直廓线。然而，记录的廓线没有包括整个完整的雾层。在Po Valley和Chemdrop实验期间，利用了50m高的铁塔观测了雾过程中的垂直结构(Fuzzi et al., 1992, 1998)，也没有获得整层层云/雾的垂直廓线。除了一些关于雾的液水含量廓线的小的数据集，没有关于在不同廓线测量期间雾的演变阶段的可用信息。然而，这些信息可用来说明在雾的不同发展阶段液水含量廓线的预期变化 (Maier et al., 2013)，以及证明Cermak和Bendix(2011)的理论假设的准确性（尤其是在雾的整个生命期中）。

本研究的目的是通过测量在选定雾过程中的液水含量廓线，尤其关注于雾生命期中的时间演变，来弥补数据和知识的缺失。另外，评定Cermak和Bendix（2011）研究中所用理论廓线的有效性和适用性。

论文结构如下：4.2节描述了系留气球观测系统和其他地面观测设备，介绍了必要的数据处理步骤。4.3节展示了测量结果，并与理论廓线作了比较。

4.2使用仪器和数据处理

4.2.1使用仪器

雾特征的垂直廓线在德国林登（50.533⁰N,8.685⁰E，海拔高度172m）的Marburg地面与廓线观测站测得。观测地点位于一个乡村谷地，被海拔高度约250m的平的小山环绕。当春秋季节边界层逆温时常发生时，这些地形条件使雾的发生频率很高（Bendix,2002; Schulze-Neuhoff,1976）.这些测量基于由气象和微物理测量仪器组成的系留气球，包括一种新型光学粒子计数器。通过控制上升和下降，利用如下仪器测量雾过程中的气象和微物理数据（表4.1）。

雾滴谱（DSD）由Droplet Measurement Technologies,Inc,Boulder,CO,USA开发并生产的云滴探测仪（CDP） 测量。该仪器用一束658nm的激光照射特定体积的空气，通过获得散射光的强度来测量粒子大小。利用这项技术可以在采样频率为1Hz时，探测尺度在2mu;m-50mu;m之间的雾滴（DMT,2009）。为了分析雾的垂直结构，从测量的雾滴谱中计算得到了不同测量高度的液水含量（LWC），雾滴数密度（N_t）和有效粒子半径（r_eff）。

温度、气压、相对湿度和仪器高度由Anasphere Inc.,Bozeman,Montana分配的系留探空系统上的无线传感器测得（Anasphere,2012）。

除了系留气球观测，还有一些地面观测设备。为了区分雾和非雾阶段，利用HSS VPF-730能见度仪得到了能见度数据，当前天气传感器由Bristol Industrial and Research Associates Limited Company,England开发。它利用前向散射计量仪技术确定特定体积空气的消光系数（EXCO），在测量数据的基础上计算气象光学视距（MOR），然后提供能见度数据。仪器被安装在地面以上2m位置，每20s测一次水平能见度（Biral,2012）。

另外一些关于雾的深度和强度的廓线信息可以由一台调频连续波云雷达得到，由STFC Rutherford Appleton Laboratory，Great Britain开发（Huggard et al.,2008）。该系统工作频率为94Hz，对云雾滴有高敏感度，信号衰减在相关大气范围内相对较低。设备的时间分辨率设置为10s，垂直分辨率为3.9m，总范围为2.0km。完整的使用仪器见表4.1.

4.2.2数据处理

在预处理步骤，为了在整个数据集中获得一致的时间分辨率，所有参数都以1分钟为间隔进行了平均。

如上所述，微物理参数LWC,N_t和r_eff都从测量的DSD计算得到。这是通过将修正的伽马分布（MGD）作为概率密度函数（PDF）应用于原始数据来实现的。以这种方式，在雾微物理过程的推导过程中考虑了预期的雾滴谱。修正的伽马分布（MGD）由Deirmendjian(1969)给出如下：

f(r)= (1)其中，a,b和gamma;是正实数，alpha;是正整数。a被称为标准化因子，它保证了MGD沿所有半径的积分等于总的粒子数。MGD的形状由b和alpha;决定，分别为斜率和形态参数。MGD有两个位置值为零，一个在r=0处，另一个在r=infin;处。利用Garbow等（1980）根据Levenberg-Marquadt算法实现的最小二乘法，将MGD拟合到每次测量得到的DSD。利用这些方法，可以导出MGD中的参数a,alpha;,b和gamma;。

按Gradshteyn和Ryzhik(2007)所述，MGD的阶距可以写为：

m_i= (2)

伽马函数如下：

(x)= (3)

DSD的一阶距给出了总数密度N_t[cm^-3]，有效半径r_eff[mu;m]可以通过二阶矩和三阶距导出（Danne,1996;Maier et al.,2011）:

N_t= (4)

r_eff= (5)

假设雾滴形状为球形，雾层中只有液态水，LWC[g m^-3]的值可以由DSD的三阶距计算得到（Maier et al.,2011）:

LWC= (6)

其中，是在预期温度下水的近似密度，为1 g cm^-3。

为了确定系留气球测量的雾顶高度（4.3.3部分），能见度（VIS）的值利用如下DMT（2009）和Biral（2012）修正过的公式从DSD数据计算得到：

(7)

其中n是总的半径间隔数。Q是van de Hulst（1957）之后的消光效率，c_i 是尺度类型为i 的水汽凝结物的数密度，r_i是相应的平均半径。

在分析廓线过程中，为了说明雾的演变阶段，利用Maier等（2013）提出的断点分析方法，将不同雾过程中的2m处能见度数据分为不同的发展阶段。当能见度将至1km以下时，雾的开始和结束时间

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