Тропические конвективные облака играют важную роль в климатической системе Земли . Конвекция и выделение скрытого тепла переносят энергию от поверхности в верхние слои атмосферы . Облака имеют более высокое альбедо , чем нижележащий океан, что приводит к отражению большего количества поступающей солнечной радиации обратно в космос. Поскольку на вершинах тропических систем гораздо прохладнее, чем на поверхности Земли, наличие высоких конвективных облаков охлаждает климатическую систему.
Самая узнаваемая облачная система в тропиках — это ураган . Помимо важных климатических последствий тропических погодных систем, ураганы обладают достаточной энергией, чтобы вызвать массовую гибель людей и разрушения. Поэтому их точное предсказание имеет первостепенное значение.
Микрофизика облаков описывает структуру и свойства облаков в микроскопическом масштабе .
Миссия по измерению тропических осадков (TRMM) была запущена в 1997 году для предоставления количественных оценок количества осадков во всех тропиках. Спутник использует методы дистанционного зондирования для преобразования солнечной радиации, зарегистрированной датчиком, в значения количества осадков. Наиболее важной переменной, используемой для ограничения измерений, являются свойства гидрометеоров . [1] Ураганы представляют собой облака смешанной фазы, то есть в облаке присутствуют как жидкая, так и твердая вода (лед). Обычно жидкая вода преобладает на высотах ниже уровня замерзания , а твердая вода — на высотах, где температура ниже -40 °C. При температуре от 0 °C до -40 °C вода может существовать в обеих фазах одновременно. Помимо фазы, твердоводные гидрометеоры могут иметь различную форму и тип, что необходимо учитывать при расчетах переноса излучения .
Осенью 1999 года в рамках полевого эксперимента «Крупномасштабный биосферно-атмосферный эксперимент TRMM в Амазонии » (LBA) были взяты пробы континентальных и океанических тропических облаков в Бразилии . Целью TRMM-LBA была проверка количества осадков в моделях разрешения облаков. Было проведено несколько натурных наблюдений микрофизики тропических облаков, которые будут обсуждаться здесь.
Микрофизика облаков — это физические процессы , описывающие рост, распад и выпадение частиц осадков . Что касается моделей, микрофизика облаков происходит в масштабе, меньшем, чем масштаб сетки модели, и ее необходимо параметризовать. [2]
В последние годы прогнозы по ураганам становятся все лучше. Если посмотреть на пример урагана «Рита» , то прогноз Национального центра ураганов за 36 часов до выхода на берег сместился более чем на 130 километров от предыдущего прогноза, что привело к ненужной эвакуации . Было проведено исследование, которое показало, что выбор схем параметризации в масштабе подсетки может влиять на интенсивность, траекторию, скорость и интенсивность ураганов. Микрофизические предположения могут прямо или косвенно модулировать структуру шторма, что приводит к небольшим изменениям в траектории ураганов, которые могут иметь социальные последствия. [3]
Форма капель жидкой воды обычно сферическая из-за эффекта поверхностного натяжения . В зависимости от размера капли трение воздуха, проходящего мимо падающей капли, может сдавить ее дно, так что оно станет слегка несферическим. Однако твердый лед обычно не принимает красивую сферическую форму. Кристаллы льда предпочитают образовывать гексагональные структуры путем осаждения, но могут образовывать странные формы в присутствии инея или агрегации в крупу .
Форма частиц льда в основном зависит от температуры и пересыщения , в которых они образуются. Пересыщение в основном зависит от скорости в областях восходящего потока . В регионах с сильным восходящим потоком образуется больше гидрометеоров. Граупель встречается в основном в регионах со слабыми восходящими потоками. Размер частиц имеет тенденцию уменьшаться с увеличением высоты, поскольку на более низких высотах более крупные частицы сталкиваются и агрегируются с более мелкими частицами. [1] Поскольку восходящие потоки важны для микрофизики облаков, необходимо также учитывать, как схемы параметризации конвекции могут влиять на микрофизику.
Небольшие ошибки в параметризации распределения частиц по размерам могут иметь большое влияние на расчет конечной скорости . Состав, размеры и численная концентрация частиц резко различаются в стратиформных и конвективных областях. Скорость падения частиц, полученная по наблюдениям за тропическими циклонами, значительно отличается от скорости падения частиц, полученной по системам средних широт. [4]
Было проведено множество исследований возможности изменения ураганов, чтобы они не были такими разрушительными. Розенфельд и др. (2007) изучали возможную модификацию урагана Катрина (2005). Они смоделировали начало урагана, подавив образование теплого дождя во внешних регионах урагана. Они сообщают, что в их моделировании засеянный ураган изначально ослабил приземные ветры в районе засева. Око урагана со временем сжалось и стало сильнее, но среднее значение общего поля ветра было слабее. Они сообщают, что в этом лучшем случае посев уменьшил ураганные ветры на 25%. [5]
Ранго и Хоббс (2005) провели измерения тропических конвективных систем на месте. Они обнаружили, что содержание жидкой воды было ниже адиабатических значений. Это было верно даже для вновь образовавшихся восходящих потоков, что позволяет предположить, что столкновение-слияние и/или перемешивание с уносом являются эффективными методами удаления жидкой воды. Они отметили, что эффективный радиус начал уменьшаться на высоте более 2–4 км над нижней границей облаков , что они связывают с процессом теплых дождей. Ледовые процессы стали важными при температурах от -4 ° C до -10 ° C, и они фотографировали различные формы, включая иглы, замороженные капли и оболочки. Было отмечено, что в растущих облаках размер частиц часто увеличивается за счет иней. [6]
Токай и др. (2008) изучали распределение дождевых капель по размерам в местных циклонах. Они обнаружили высокие концентрации капель малого и среднего размера независимо от наличия более крупных капель. Общее количество капель составляло от 600 до 1000 м -3 , содержание жидкой воды составляло около 1 г -3 , а скорость дождя составляла примерно 20 мм в час. Капли имели средний массовый диаметр ~1,6 мм, а максимальный зарегистрированный диаметр составлял 4,11 мм. Результаты показывают, что предыдущие оценки интенсивности дождя от тропических циклонов, возможно, были недооценены из-за различий в микрофизике среднеширотных и тропических штормов . [7]
Натурные измерения микрофизики тропических облаков в Амазонке показывают, что в регионах с более сильными восходящим потоком содержатся более мелкие переохлажденные капли воды или частицы льда, чем в более слабых восходящих потоках. В стратиформных регионах наковальни основным механизмом роста была агрегация в крупу. Скорость восходящего потока определяет, являются ли процессы теплых дождей, изморозь или агрегация основным механизмом роста в регионах с восходящим потоком. [1]
Хеймсфилд и др. (2002) также изучали микрофизику тропической конвекции, но ограничились стратиформными областями. Они наблюдали частицы льда самых разных форм и размеров. В частности, они отметили, что вблизи конвективных областей обнаруживаются инеистые частицы, в областях «переходной конвекции» — небольшие сферы, а при низких температурах образуются перистые кристаллы. Они построили распределения частиц по размерам и отметили, что они особенно хорошо соответствуют гамма-распределениям и немного хуже — экспоненциальным распределениям . Они отметили, что их результаты аналогичны результатам, полученным в системах средних широт. [8]
Существует несколько различных схем параметризации облачной микрофизики. В зависимости от сложности схемы количество категорий ледовой фазы может варьироваться. Во многих схемах используются как минимум три категории: облачный лед, крупа и снег. Классификация льда по категориям необходима, поскольку разные формы льда падают с разной скоростью.
Обычно в схемах микрофизики используется средневзвешенное значение скорости падения. МакФаркуар и Блэк (2004) показали, что разные методы параметризации приводят к совершенно разным конечным скоростям гидрометеоров. [4]
Наличие ядер конденсации облаков (CCN) влияет на количество облачных капель, образующихся в облаке; чем больше CCN, тем больше облачных капель образуется. Изменения концентрации CCN и связанные с ними изменения в распределении облачных капель могут перераспределить энергию внутри урагана. [5] Это было известно в 1960-х годах, что привело ученых к мысли, что ураганы можно модифицировать путем добавления CCN, чтобы вызывать менее интенсивные ураганы. Было высказано предположение, что внесение йодистого серебра за стенку глаза заморозит переохлажденную воду, высвободит больше скрытого тепла и увеличит конвекцию. [9] Этот метод в конечном итоге оказался неудачным из-за отсутствия переохлажденной воды в тропическом циклоне. Другой подход засеивает облака большим количеством мелких гигроскопичных аэрозолей. Большое количество CCN приводит к меньшему размеру капель дождя, меньшему количеству столкновений-слияний и, следовательно, меньшему количеству осадков. Эта вода конвектируется выше уровня замерзания, что приводит к потеплению верхних слоев атмосферы и усилению конвекции .
Было проведено несколько исследований по моделированию влияния увеличения CCN на интенсивность ураганов. Розенфельд и др. . (2007) использовали Модель исследования погоды (WRF) для моделирования урагана Катрина, а затем отключили процессы теплого дождя, чтобы аппроксимировать эффект от добавления большого количества CCN. [5] Они сообщают, что им удалось смоделировать ключевые характеристики Катрины в контрольном прогоне, включая минимальное центральное давление и максимальную скорость ветра . Когда процессы теплых дождей были прекращены, содержание воды в облаках естественным образом увеличилось, а содержание дождевой воды уменьшилось. Подавление теплых дождей также меняет термодинамическую структуру урагана: температура снижается до небольших значений на внешней границе урагана. Позже пиковые ветры уменьшились вместе с центральным давлением. [5]
Чжу и Чжан (2006) использовали мезомасштабную модель для моделирования урагана Бонни 1998 года . Они сообщают, что их контрольный запуск вполне смог имитировать наблюдаемый ураган. Затем они провели серию экспериментов по чувствительности, чтобы изучить, как изменения в микрофизике влияют на ураган. [10] Различные анализы чувствительности были сосредоточены на влиянии ледовых процессов. Они сообщают, что тропические циклоны проявляют большую чувствительность по интенсивности и структуре ядра к процессам ледяной фазы. По мере удаления ледовых процессов интенсивность циклона снижается без процесса Бержерона. При удалении крупяных отростков буря ослабевает, но не так сильно, как при удалении всех ледяных отростков. А когда испарение прекращается, интенсивность шторма резко возрастает. Они пришли к выводу, что процессы таяния и испарения играют важную роль в усилении тропических циклонов. [10]
Для разных ситуаций были выведены разные схемы параметризации кучевых облаков. Схема Беттса-Миллера (или ее производная Беттса-Миллера-Янича) пытается обеспечить реалистичность локальных вертикальных структур температуры и влажности. Схема Беттса-Миллера(-Янича) часто используется при моделировании тропических циклонов. [11] Дэвис и Босарт (2002) смоделировали ураган Диана (1984), который претерпел внетропический переход. Они использовали схему параметризации кучевых облаков Беттса-Миллера-Янича двумя способами: один с параметрами, установленными для систем средних широт, а другой - для тропических систем. Они отмечают, что когда схема параметризации настроена для систем средних широт, моделирование дает более реалистичный трек и интенсивность шторма. Однако тропическое моделирование дает более реалистичное поле осадков. [11]
Паттнаик и Кришнамуртил (2007) смоделировали ураган Чарли 2004 года, чтобы оценить влияние микрофизики облаков на интенсивность урагана. Они сообщают, что их контрольный заезд успешно смоделировал трассу, интенсивность, скорость и осадки. [12] Они использовали микрофизическую схему из Центра космических полетов имени Годдарда НАСА. В этой схеме используется пять различных классификаций облачной воды: жидкая облачная вода, облачный лед, дождевая вода, снег и град/гравь. Это также позволяет использовать переохлажденную воду. Их исследование пытается показать, как скорость падения и параметры перехвата могут повлиять на интенсивность тропического циклона. Распределение частиц осадков по размерам параметризуется как:
где N — количество частиц осадков между заданным диаметром D и D + dD, N 0 — параметр пересечения, λ — параметр наклона, а D — диаметр частиц. [13] Они использовали одну и ту же модель и микрофизическую схему, отключив разные микрофизические механизмы, чтобы понять, какие из них являются наиболее важными. Они отмечают, что изменения в микрофизической схеме резко повлияли на интенсивность урагана. Самые сильные ураганы были тогда, когда подавлялось таяние или когда не допускалось испарение. Они интерпретируют это как означающее, что энергия, необходимая для плавления или испарения частиц, вместо этого может быть использована для нагрева столба воздуха, что усиливает конвекцию, что приводит к более сильному шторму. Во время самого слабого смоделированного шторма скорость падения частиц снега и крупы была увеличена. Повышенная скорость выпадения осадков также увеличила испарение, что привело к ослаблению конвекции. Изменения параметра перехвата показали незначительные изменения. [13] Это означает, что общее количество частиц не имеет такого большого значения, как относительное распределение между частицами разных размеров.
Серия симуляций, в которых главным образом рассматривалось, как микрофизика облаков влияет на траекторию урагана, также показала, что схемы параметризации турбулентного перемешивания в масштабе подсетки влияли на интенсивность моделирования урагана больше, чем на его траекторию. [3]
Хотя это и не основная цель, две работы Розенфельда и др. . (2007) отметили, что в своих моделированиях подавление теплых дождей за счет добавления большого количества аэрозолей приведет к тому, что тропический циклон отклонится на восток. [5] Чжу и Чжан (2006) сообщают, что траектория урагана не была чувствительна к микрофизическим процессам облаков, за исключением очень слабых штормов, которые перемещались на восток. [10] В серии исследований чувствительности Паттнаик и Кришнамурти пришли к выводу, что микрофизические процессы мало влияют на траекторию ураганов. [13]
Дэвис и Босарт (2002) рассмотрели, среди прочего, влияние параметризации кучевых облаков на траекторию тропических штормов. Они обнаружили, что изменения потенциальной завихренности в тропопаузе могут вызвать изменения в поле ветра. В частности, в разных схемах используются разные методы параметризации потенциальной завихренности, что приводит к появлению разных треков. Они обнаружили, что схемы Беттса-Миллера-Янича и Гриля проложили путь более западный, чем схемы Кайн-Фрича. [11] Схема Кейна-Фритча имела тенденцию слишком быстро усиливать шторм, но давала лучший трек по сравнению с наблюдениями. Моделируемые траектории более сильных штормов имеют тенденцию располагаться дальше на восток по сравнению с более слабыми штормами. Дэвис и Босарт также отмечают, что их результаты отличаются от предыдущих исследований чувствительности параметризации кучевых облаков, которые показали, что схема Беттса-Миллера-Янича имеет тенденцию давать лучшие результаты. Они объясняют эту разницу различиями в интервале сетки между исследованиями. [11]
Первая опубликованная статья, в которой конкретно рассматривалось влияние микрофизики облаков на траекторию ураганов, была [ необходимы разъяснения ] Фовелл и Су (2007). [3] Они используют моделирование урагана Рита (2005 г.) и идеализированное моделирование урагана, чтобы увидеть, как различные микрофизические параметризации и схемы конвекции меняют траекторию урагана. Они сравнили эффекты Кесслера (К), Лина и др. (L) и трехклассные схемы одного момента WRF (WFR3) в сочетании с эффектами схем конвективной параметризации Кейна-Фрича (KF), Грелля-Девеньи (GD) и Беттса-Миллера-Янича (BMJ). Ураган, который наиболее точно имитировал путь Риты, произошел, когда микрофизическая схема WSM3 была объединена с конвекцией BMJ. Худший смоделированный трек был тогда, когда микрофизика K сочеталась с конвекцией KF, что привело к более слабому шторму, который следовал значительно западнее фактического шторма. Разброс от простого изменения микрофизики и схем параметризации кучевой конвекции привел к такому же разбросу траекторий ураганов, что и ансамбль Национального центра ураганов. [3]
Они также отмечают, что самая большая разница между микрофизическими параметризациями заключается в том, что K не включает в себя какие-либо ледяные фазы. Различия между кристаллической природой облачного льда и снега по сравнению со сферической природой дождевых капель и полусферической формой крупы, вероятно, приведут к разным скоростям падения, когда в параметризацию включена замерзшая вода. Они использовали самый точный элемент моделирования Риты и изменили микрофизику так, чтобы скорость падения частиц льда была такой же, как если бы они были жидкими каплями дождя с той же массой. Они сообщают, что это изменило траекторию урагана, и он пошел дальше на запад, аналогично схеме «К». [3]
В дополнение к моделированию урагана Рита, Фовелл и Су (2007) также провели те же модели, что и раньше, но с меньшим размером сетки, так что параметризация кучевых облаков не потребовалась. Они обнаружили, что ураган, вызванный схемой К, был слабее остальных и имел самый западный путь. Они приходят к выводу, что разные неявные микрофизические предположения в разных схемах могут изменить траекторию ураганов в прогнозируемых временных масштабах. В целом их результаты показывают, что ураганы большего размера будут двигаться дальше на запад, что согласуется с «бета-дрейфом». [3]
Когда была создана идеализированная серия ураганов без крупномасштабного потока с переменным параметром Кориолиса, они обнаружили, что ураганы все еще перемещались с северо-востока на северо-северо-восток. Однако разные микрофизические схемы прослеживались в разных направлениях. Поскольку крупномасштабного потока не было, они пришли к выводу, что различия в треках представляют собой изменения в вихревом движении, вызванные изменениями в микрофизике. В эксперименте с постоянной f-плоскостью движения штормов не наблюдалось. Они отмечают, что различия в результатах консенсусной модели NWS могут быть в первую очередь связаны с тем, как разные модели параметризуют микрофизику облаков и другие процессы в масштабе подсетки. [3]
Недавно Фовелл и др. (2009) провели исследование моделирования ураганов в идеализированных условиях. Модель имела постоянную температуру поверхности моря , отсутствие фонового ветра, но с учетом вращения Земли. Затем они вставили вихрь с различными микрофизическими схемами и заметили, что треки разошлись. Они использовали те же микрофизические схемы, что и F07, и, как и F07, отметили, что шторм К двигался быстрее и дальше на запад, чем шторм, вызванный другими микрофизическими схемами. [2] Более раннее исследование Фиорино и Элсберри (1989) показало, что траекторию и скорость урагана можно изменить, просто изменив тангенциальные ветры во внешней части шторма, поскольку они помогают определить ориентацию и силу бета-круговоротов. [14] Шторм F09 с микрофизической параметризацией K имел самый большой глаз и самые сильные ветры на больших радиусах, в то время как шторм L был самым интенсивным, а WSM3 имел самый компактный глаз.
F09 отметил, что шторм с более сильным внешним ветром двигался дальше на северо-запад, чем шторм со слабым ветром. Они предполагают, что это можно объяснить гидростатическим балансом атмосферы. Если предположить, что атмосфера находится в гидростатическом равновесии, то средняя виртуальная температура колонны вносит наибольший вклад в поверхностное давление. Виртуальные температуры трех штормов F09 различались, причем температура шторма Кесслера была на несколько градусов выше, чем у других штормов. Ветры определяются радиальными градиентами давления, которые связаны с градиентами температуры. Следовательно, штормы с большими радиальными изменениями виртуальной температуры будут иметь более сильные внешние ветры. [2] Разница температур между моделями может быть объяснена изменением радиационного нагрева и охлаждения. Микрофизическая схема K обеспечивала более медленные скорости падения частиц, чем другие, тем самым увеличивая размер наковальни. F09 сообщают, что наиболее важным фактором, влияющим на размер наковальни, является конечная скорость, и что конечная скорость частиц зависит от их геометрии, плотности и размера. Взаимодействие наковальни с приходящим и испускаемым излучением изменяет радиальный градиент температуры, что приводит к изменению направления трека. [2]
Фовелл и др. пришли к выводу, что выбор микрофизических схем может привести к изменению конечных скоростей частиц в наковальне, что может привести к увеличению или уменьшению размера наковальни. Схемы, которые производят более тяжелые частицы, которые будут падать быстрее (например, К), дают худшие результаты. В заключение они предупреждают, что любые изменения в траектории или скорости шторма, которые первоначально вызваны микрофизикой, могут быть усилены другими динамическими факторами, такими как направление потока или температура поверхности моря. [2] [15]