大气冰核对雷暴云电过程影响的数值模拟

师正 管啸林 林晓彤 谭涌波 郭秀峰 汪海潮

1 南京信息工程大学大气物理学院/中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室, 南京 210044

2 中国气象科学研究灾害研究院灾害天气国家重点实验室, 北京 100081

3 无锡学院大气与遥感学院, 无锡 214105

迄今为止，冰晶与霰粒/雹之间的非感应起电过程被认为是雷暴云中最重要的起电机制。云室实验揭示了霰粒和冰晶单次碰撞过程中转移电荷的量级和极性，其中霰粒用直径小于5 mm 的淞附探头表示（ Takahashi, 1978; Jayaratne and Saunders,1983; Saunders et al., 1991; Pereyra et al., 2000）。这表明冰晶是一种参与雷暴云起电过程的重要冰相粒子。研究表明非感应起电率与冰晶尺寸密切相关，当冰晶尺寸较小时，单次碰撞后的电荷转移量随冰晶尺寸增大而快速增加；
而当冰晶尺寸较大时，电荷转移量对冰晶尺寸的响应不敏感（Jayaratne and Saunders, 1983; Mansell et al., 2005）。冰晶与霰粒碰撞引起的转移电荷极性主要依赖于温度和液态水含量（Takahashi, 1978; Jayaratne and Saunders, 1983;Saunders et al., 1991; Pereyra et al., 2000），处于高温区的冰晶粒子电荷极性发生反转，因此雷暴云底部形成强正电荷区（谭涌波等, 2015）。Mansell et al.（2005）模拟了一次理想多单体个例，研究了冰晶浓度对雷暴云电过程的作用，并揭示了高浓度的冰晶粒子是底部次正电荷堆形成的关键因素。由此可见，冰晶微物理特征（尺度、分布及浓度）对雷暴云起电和空间电荷结构分布具有重要影响。可溶性气溶胶液滴的同质核化或是在大气冰核帮助下完成的异质核化是云中冰晶粒子形成的重要来源（Pruppacher and Klett, 1997; Koop et al., 2000; Liu and Penner, 2005; DeMott et al., 2010）。而冰核在一定条件下核化形成冰晶粒子，那么大气冰核可能对雷暴云电过程的产生重要作用。

由于目前对云微物理发展过程的观测手段比较有限，人们主要基于数值模式进行冰晶核化过程与云相互作用关系的研究，而且主要是集中在研究大气冰核对云降水的作用这一科学问题上。对流云的发生、发展和演变过程受冰核的影响较大，其很大程度上影响着云的微物理发展。冰核通过凝华增长使云滴不断蒸发消亡，云滴数浓度显著降低。当冰核浓度增加时，冰晶数浓度增加，冰晶尺度减小，大量小尺度冰晶滞留在云中，大大延长了云的生命周期（Van Den Heever et al., 2006; Zeng et al., 2009;Morrison et al., 2015）。而有关大气冰核影响雷暴云电过程的研究工作还少见报道。Gonçalves et al.（2012）基于区域模式研究了细菌性冰核浓度对雷暴云微物理、降水及闪电发生率的作用。其中闪电发生率与沉降性冰相粒子质量流和非沉降性冰相粒子质量流密切相关，冰相粒子质量流由云内垂直上升气流速度和冰相粒子质量流计算得出。谭涌波等（2015）在雷暴云起放、电模式中试验了一种与气溶胶有关的冰晶核化方案，并与原有的冰晶核化经验公式进行了对比试验，分析了两种方案下的冰晶粒子和电荷结构演变特征。李泽宇等（2016）在一维半云和气溶胶分档云模式中试验了两种非感应起电过程，并探讨了不同初始沙尘冰核浓度对非感应起电过程的影响，结果表明：随着沙尘冰核数浓度的提升，云中冰晶粒子与霰粒的数浓度都分别增加，起电过程提前，空间电荷密度增强。以往的研究并未阐明同质核化过程和异质核化过程分别对雷暴电过程的作用，对冰核浓度影响雷暴云动力、微物理及电过程的演变还很少进行深入研究。为了全面了解冰核浓度对雷暴云电过程的作用，有必要开展相应的模式研究。

鉴于此，本文在已有的二维雷暴云起、放电模式中，植入了新的同质核化方案和异质核化方案，并设置不同的大气冰核浓度背景分别进行模拟试验，分析了不同冰核浓度对雷暴云动力、微物理及起电过程的影响，进一步探讨其与雷暴云电荷结构之间的关系并给出相应的微物理解释。

本文采用的非静力积云模型（胡志晋和何观芳, 1987）源于中国气象科学研究院，在此基础上，谭涌波（2006）、谭涌波等（2006）引入随机放电参数化方案，建立了二维高分辨率雷暴云起、放电模式。该模式的计算域为76 km×20 km，云模式框架分辨率为250 m×250 m，放电过程在细分辨率12.5 m 背景下计算完成。水成物粒子分成了五种粒子，分别为云滴、雨滴、冰晶、霰粒和冰雹。微物理转换过程包括五种粒子的蒸发、碰并、凝结凝华、自动转化、融化冻结以及核化繁生等。模式主要考虑了两种起电机制：（1）霰粒（雹）和云滴碰撞分离时产生的感应起电过程；
（2）霰粒（雹）与冰晶（雪晶）碰撞回弹产生的非感应起电过程。感应起电采用的是Ziegler et al.（1991）的参数化方案。非感应参数化方案基于Gardiner-Pereyra 方案（详见师正等, 2015）。为了限制云中电荷过量增长，模式考虑了闪电放电过程，放电参数化方案基于谭涌波（2006）、Tan et al.（2014）的二维随机高分辨放电模型。下面将对关键的方案进行具体介绍。

2.1 冰晶核化方案

原模式中采用一种经验公式描述冰晶核化过程，该参数化方案主要基于Fletcher（1962）云室实验结果，其中冰核数浓度与温度有关。实验证明冰核核化速率还与水汽过饱和度有关（Young and Kenneth, 1974），因此胡志晋和何观芳（1987）在Fletcher（1962）基础上设计了用温度和过饱和度计算冰核浓度的参数化公式。随着对大气冰核研究不断推进，相关研究表明核化过程不仅仅与温度和湿度有关，气溶胶颗粒的浓度、粒径大小以及化学组分与大气冰核核化率密切相关（Phillips et al.,2008; DeMott et al., 2010; 杨磊等, 2013）。单一的经验公式不能描述具体核化物理过程，因此有必要对模式中冰晶核化过程进行改进。本研究综合考虑同质核化过程和异质核化过程，同质核化采用Koop and Murray（2016）的参数化方案，异质核化方案基于DeMott et al.（2015）的观测结果。

2.1.1 同质核的核化方案

相关研究表明：10 μm 的液滴在-35°C 的环境温度下需经过数小时才能冻结，而当温度低至-38°C 后冻结仅需数秒，因而将-38°C 认定为同质核化阈值（Koop and Murray, 2016）。但这并不意味着环境温度达到阈值则同质核化必然发生，因为临界分子簇的形成具有随机性，冻结概率的高低取决于液滴的体积、冻结持续时间（Knopf et al.,2020）。模式中同质核化的计算基于经典成核理论，过冷液滴的同质核化速率（ω）为

其中，V为粒子总体积，Jv(T)为同质核化率系数。

由于研究中难以保证所有样品都为纯净水而不包含任何可作为冰核的杂质，且核化过程对温度相当敏感，该核化率系数的测定往往存在一定的偏差。通过对比一些广泛应用的研究结果，最终采取了Koop and Murray（2016）的拟合方案：

其中，T为云内温度，Tm=273.15 K，i和ci为参数（表1）。

表1 同质核化参数Table 1 The parameter for the homogeneous freezing process

液滴在单位时间（Δt）内被冻结的概率Pf(T,t)：

结合公式（2）与（3）可求得云滴核化率Qcif：

其中，Qc为云滴比质量。

此外，为尽量减小误差，将模式中温度小于-45°C 区域的液滴全部进行冻结处理。同时，由于处于241 K（约-32°C）左右的液态水核化速率不足0.1 cm-3s-1，故将模式该温度设为起始冻结温度，并认为暖于-32°C 的环境下同质核化不会发生。

2.1.2 异质核的核化方案

很多气溶胶粒子如沙尘、粉尘、黑炭等都可以作为冰核，并且异质核化过程有多种机制，如凝华、碰触、浸润及沉积等（Szyrmer and Zawadzki, 1997;Chen et al., 1998; Cziczo et al., 2004）。相关研究指出浸润核化是冰晶最为主要的产生源（Fan et al.,2017），因此本文采用DeMott et al.（2015）建立的参数化方案计算新生产的冰晶数浓度。大于0.5 μm 的气溶胶浓度与冰核浓度关系密切相关（DeMott et al., 2003, 2010; Stith et al., 2009），因此DeMott et al.（2015）基于多年观测资料统计分析得到的与气溶胶浓度有关的核化方案，具体公式如下：

其中，NIN为大气冰核数浓度；
Naer0.5表示尺寸大于0.5 μm 的气溶胶粒子数浓度，其与气溶胶浓度的关系为Naer0.5=0.0012N0（王梦旖, 2019），N0为地面处气溶胶初始浓度；
cf为校正因子，cf=1；
a=0、b=1.25、c=0.46、d=-11.6。

2.2 试验个例及初始扰动条件

本文选用一次雷暴云电的综合过程作为模拟个例。图1 为该探空个例的环境温、湿度层结曲线和垂直风廓线。本次雷暴过程为山地雷暴，地面温度相对低（12°C 左右），露点温度在4.5°C 左右，0°C 层位于550 hPa 高度左右，低层大气的相对湿度在40%～80%区间内。初始时间设置的热湿泡扰动的大小为：水平半径5 km，垂直半径为1 km，它的中心所在的格点位于该模式中区域的左侧，高度为1 km，中心取70%的相对湿度扰动，中心的最高温度取4 K，以余弦函数向外依次减小。本文改变初始气溶胶浓度，分别取值为100 cm-3（C 个例）、500 cm-3（M 个例）、1000 cm-3（P 个例）来代表大气冰核浓度相对低、中等及相对高的三种情况，并进行敏感性试验。模拟的时间步长为2 s，模拟时间为80 min。

图1 探空个例的（a）环境温度、湿度层结和（b）垂直风廓线。图a 中实（虚）线代表环境（露点）温度；
图b 中实（虚）线代表水平（垂直）风速Fig.1 (a) Environment temperature and humidity stratification and (b) vertical wind profile for a sounding example.In Fig.a.the solid (dashed) line represents the environment (dew point) temperature.In Fig.b, the solid (dashed) line represents horizontal (vertical) wind speed

3.1 动力过程

为了探讨不同冰核浓度对雷暴云电过程的作用，本文模拟了不同冰核浓度下的雷暴云动力、微物理过程及电过程。图2 给出了三次个例中的最大上升气流速度和最大下沉气流速度随时间的变化分布。三次个例的最大上升气流速度随时间的演变特征大致相似，均呈现先增加后降低的趋势，并且对流发展旺盛时间范围为15～55 min。整体而言，随着冰核浓度的增加，最大上升气流速度呈现降低的趋势，C 个例中最大上升气流速度为17.33 m s-1，M 个例中最大上升气流速度为11.22 m s-1，而P 个例中最大上升气流速度为9.28 m s-1。这可能因为冰核浓度增加，冰晶的异质核化过程增强，同质核化过程被抑制，冰晶总含量减少（后面详细阐述），释放的潜热降低，进而最大上升气流减弱。此外，从图2 中不难发现，M 和P 个例中最大上升气流速度在23 min 左右出现首次峰值，而C 个例在33 min 左右出现首次峰值，因此随着冰核浓度的增加，对流发展提前。由于冰核在雷暴云中相对低的高度（相对于同质核化过程）核化产生冰晶，并且异质核化过程先于同质核化过程发生，因此高浓度冰核在核化过程中会提前产生更多的潜热，促进了对流的发展。三次个例中最大下沉气流随时间的演变特征也基本相似，同时下沉气流的活跃阶段位于15～55 min，这与上升气流旺盛的时间范围相同。由于冰核浓度的增加，降水粒子的含量受到抑制，因此随着冰核浓度增加，最大下沉气流速度呈现降低的趋势。与最大上升气流演变特征相似，随着冰核浓度的增加，最大下沉气流速度的峰值也提前出现。

图2 C 个例（气溶胶浓度为100 cm-3）、M 个例（气溶胶浓度为500 cm-3）、P 个例（气溶胶浓度为1000 cm-3）的最大上升气流和下沉气流速度随时间的变化Fig.2 Time evolutions of maximum and minimum vertical velocities in C case (aerosol concentration: 100 cm-3) , M case (aerosol concentration: 500 cm-3), P case (aerosol concentration: 1000 cm-3)

3.2 微物理过程

图3 给出了不同冰核浓度下的冰晶粒子最大混合比的时空分布。三种冰核浓度下的冰晶粒子均分布在2～10 km 高度范围之内，同时在2～4 km 和6～10 km 两个高度范围内呈现高含量的冰晶。这些冰晶粒子分别由异质核化过程和同质核化过程贡献（图4）。冰晶粒子在2 km 高度处先产生于异质核化过程，并随着强上升气流向上扩散，而同质核化产生的冰晶分布在6～10 km 高度范围内。由于异质核化过程发生的高度相对低，异质核化优先于同质核化发生。图5 给出了三次个例的冰晶最大数浓度随高度的变化。从图中可以看出，同质核化过程产生的冰晶数浓度明显大于异质核化过程，因此同质核化主要贡献云砧内大量贮存的小冰晶粒子，而异质核化过程在云中产生的冰晶粒子尺度大但数浓度低，这与目前的研究结果相似（Heymsfield et al., 2005; Phillips et al., 2005; Ekman et al., 2007）。此外，随着冰核浓度增加异质核化过程加强，2～4 km 范围内的冰晶含量增加，6～10 km 的冰晶含量明显减小（图3、4）。这可能是由于当大气冰核浓度提升时，异质核化优先于同质核化发生，异质核化过程生成的冰晶凝华增长，消耗水汽，进而抑制同质核化的发生。如图4 所示，当冰核浓度增加时，异质核化率增强，而同质核化率被削弱。目前大量的研究已表明：随着冰核浓度增高，异质核化率显著增加，同质核化和冰晶异质核化竞争水汽，进而抑制同质核化过程，使同质核化率明显减低，从而使得高温区的冰晶含量增多，低温区的冰晶含量减少（Chen et al., 2000; Ekman et al., 2007;Phillips et al., 2007; Li et al., 2013; Jensen et al., 2013;Zhang et al., 2013; Shi and Liu, 2016）。因此本研究对冰晶微物理过程的描述与已有认知相符。当冰核浓度增加时，同质核化过程受到抑制，加之同质核化率大于异质核化率，导致了雷暴云中整体的冰晶含量降低。三次个例中的冰晶粒子最大混合比分别为8.28 g kg-1（C 个例）、2.09 g kg-1（M 个例）以及1.78 g kg-1（P 个例），而三次个例中冰晶粒子数浓度也出现降低的趋势，最大数浓度分别为1.16×108kg-1、1.44×107kg-1及6.77×106kg-1。模拟结果与Kärcher（2004）的研究一致。

图3 冰晶粒子最大混合比（单位：g kg-1）随时间的变化分布：（a）C 个例；
（b）M 个例；
（c）P 个例。棕色实线代表等温线Fig.3 Distributions of the maximum mixing ratio (units: g kg-1) of ice crystals with time: (a) C case; (b) M case; (c) P case.The brown solid line represents the isotherm

图4 不同冰核浓度个例（C 个例、M 个例、P 个例）中最大核化率（单位：g kg-1 s-1）随高度的变化：（a）异质核化；
（b）同质核化Fig.4 Variations of the maximum ice nucleation rate (units: g kg-1 s-1) with height in different ice nucleus concentration cases (C case, M case, and P case): (a) Heterogeneous nucleation process; (b) homogeneous nucleation process

图5 不同冰核浓度个例（C 个例、M 个例、P 个例）中冰晶最大数浓度（单位：kg-1）随高度的变化Fig.5 Variations of the maximum ice crystal particle concentration(units: kg-1) with height in different ice nucleus concentration cases (C case, M case, and P case)

图6 为不同冰核浓度下的云滴、雨滴以及霰粒最大混合比的时空分布。云滴由云凝结核活化形成，在不同个例中的产生时间相当，但随着冰核浓度的增加，云滴含量呈减少的趋势，云滴比质量大于0.5 g kg-1的区域明显减小。在M 个例中，云滴在50 min 左右被完全消耗，而P 个例中，这一时间被提前至40 min 左右（图6a-c）。这可能是由于冰核浓度增加，异质核化增强，冰核核化需要“争食”水汽，使得云滴生成量迅速减少。雷暴云发展至25 min 之后，云滴含量由于自动转化以及冰晶粒子碰并增长的消耗急剧下降。不同冰核浓度下的云滴最大比质量分别为4.24 g kg-1（C 个例）、4.29 g kg-1（M 个例）、4.02 g kg-1（P 个例），其最大比浓度均为2.42×108kg-1（图7a），因此不难推断三个例中云滴含量及尺寸基本相同。

图6 不同冰核浓度个例[C 个例（左）、M 个例（中）、P 个例（右）]中（a-c）云滴、（d-f）雨滴及（g-i）霰粒最大混合比（单位：g kg-1）随时间的分布。橘色实线代表等温线Fig.6 Distributions of the maximum mixing ratio (units: g kg-1) of (a-c) cloud droplet, (d-f) rain, and (g-i) graupel with time in different ice nucleus concentration cases [C case (left), M case (middle), and P case (right)].The orange solid line represents the isotherm

图6d-f 为不同冰核浓度下雨滴最大混合比的时空分布。三次个例中雨滴均在25 min 左右出现，C 个例中在35 min 左右出现极大值，而在M 个例和P 个例分别在42 min 和45 min 出现极大值。这可能由于C 个例中云水含量相对高，雨滴由云滴自动转化及冰相粒子融化共同形成，而M 个例和P 个例中雨滴主要由雷暴中后期的冰相粒子的融化降水过程贡献。此外，当冰核浓度增加时，由于云中云水被快速消耗，雨滴混合比降低。三次个例中雨滴的最大比质量分别为3.12 g kg-1（C 个例）、2.57 g kg-1（M 个例）及2.44 g kg-1（P 个例）。在高冰核浓度雷暴个例中，0°C 高度层以下的雨滴主要来源于冰相粒子的融化，此时大量小尺度冰相粒子融化产生了大量的小雨滴。从图7b 中不难发现随着冰核浓度提升，雨滴的数浓度增加明显，三次个例中雨滴最大数浓度分别为4.17×104kg-1（C个例）、2.79×105kg-1（M 个例）及4.87×105kg-1（P 个例），因此雨滴的尺度随着冰核浓度增加而减小。

图7 不同冰核浓度个例（C 个例、M 个例、P 个例）中（a）云滴、（b）雨滴及（c）霰粒最大数浓度（单位：kg-1）随高度的变化Fig.7 Variations of the maximum number concentration (units: kg-1) for (a) cloud droplet, (b) rain, and (c) graupel with height in different ice nucleus concentration cases (C case, M case, and P case)

霰粒的生成依赖于冰晶的转化，其对云水的碰并收集是霰粒增长的重要来源之一，所以霰粒的分布取决于冰晶和云水条件。如图6g-i 和图7c 所示，随着冰核浓度的增加，霰粒的比质量[最大混合比分别为：9.23 g kg-1（C）、9.74 g kg-1（M）及10.1 g kg-1（P））和数浓度[最大数浓度分别为2.68×104kg-1（C）、1.59×105kg-1（M）及3.31×105kg-1（P）]均呈现增加的趋势。这是由于当冰核浓度增加，尺度相对大的冰晶含量增加，而这些大尺度的冰晶粒子可以生长成霰粒。同时随着冰核浓度的增加，由于雷暴云中云水含量的不断降低，霰粒难以通过碰并收集云滴进一步增长，因此冰核浓度高的雷暴个例中霰粒的尺度有所降低。雨滴和霰粒的尺度随着冰核浓度增加而减小，因此不难解释高冰核浓度个例中下沉气流速度呈现降低的趋势。此外，雷暴云9 km 处（低温区）的霰粒含量明显降低，这可能是由于该区域的冰晶含量降低（图3）。

3.3 电过程

图8 为不同冰核浓度下非感应起电率随时间的变化，其中正（负）的非感应起电率代表冰晶单位时间内荷正（负）电的电荷密度。雷暴云中冰晶在温度低于-15°C 的区域为荷正电，而在温度高于-15°C 的区域，冰晶获得转移电荷的极性发生反转（荷负电）。在雷暴云的初始发展阶段，相对于同质核化，异质核化过程优先发生，冰晶在高温区（大于-15°C）产生，同时在非感应起电过程中获得负极性电荷。在雷暴云的中后期，部分冰晶所带电荷极性没有发生反转（冰晶通过非感应起电过程获得正电荷），并且这种现象发生的时间随着冰核浓度的增加而明显提前，这可能主要是因为冰晶和霰粒碰撞后转移的电荷极性以及电荷量与液态水含量、温度息息相关，随着冰核浓度的增加，M 个例和P 个例在雷暴云中后期的云滴几乎消失殆尽，导致液态水含量降低，冰晶所带电荷不发生极性反转。从图8 中不难发现，三次个例中，起电的启动时间基本在12 min 左右，垂直分布区域也均在2～8 km 之间。随着冰核浓度的增加，正极性非感应起电率逐渐减弱，而负极性非感应起电率呈增大趋势，这可能是由于随着冰核浓度的增加，同质核化过程被抑制，在高温区（2～4 km 高度范围内）异质核化生成的冰晶含量增加。

图8 （a）C 个例、（b）M 个例、（c）P 个例的最大非感应起电率（单位：pC m-3 s-1）随时间的变化。黑色实线代表等温线Fig.8 The time variations of the maximum non-inductive charging rate (units: pC m-3 s-1) for (a) C case, (b) M case, and (c) P case.The black solid line represents the isotherm

图9 给出了三次个例中最大感应起电率的演变规律，灰色粗实线为正感应起电率，即霰粒通过感应碰撞后获得正极性电荷，黑色细实线为负感应起电率，即霰粒获得负极性转移电荷。感应起电过程主要分布在2～8 km 之间，主要贡献雷暴云中部电荷区和底部次正电荷区。此外，随着冰核浓度的增加，云滴被大量消耗，在中后期就不再产生，且霰粒的尺寸有所减小，碰撞效率降低，因此冰核浓度较大的M 个例和P 个例在55 min 左右不再发生感应起电，且起电率的极值逐渐减小。

图9 （a、d）C 个例、（b、e）M 个例、（c、f）P 个例的中感应起电率（单位：pC m-3 s-1）极值随时间的变化：（a-c）正感应起电率；
（d-f）负感应起电率。黑色实线代表等温线Fig.9 The time variations of the maximum inductive charging rates (units: pC m-3 s-1) for (a, d) C case, (b, e) M case, and (c, f) P case: (a-c) The positive inductive charging rates; (d-f) the negative inductive charging rates.The black solid line represents the isotherm

雷暴云的电荷结构主要由不同水成物粒子通过非感应起电和感应起电获得不同极性的电荷所贡献形成。图10 为不同冰核浓度下，分别取雷暴云发展初期（22 min）、旺盛期（45 min）和消散期（65 min）三个不同时刻的空间电荷结构分布。在22 min 时，三个个例的雷暴中均以强的上升气流为主，并开始逐渐向右发展（见图10a-c）。强上升气流可以促进大量的水成物粒子发展至过冷区，产生强烈的起电过程。三个个例均为负的偶极性电荷结构，负电荷堆主要分布在3.5～6 km 高度范围内，而正电荷堆分布在2～3.5 km 高度范围内。这主要是由于存在冰核的情况下，源于异质核化过程的冰晶在温度高于-15°C 的区域优先生成，同时在这种云水含量相对充足的条件下冰晶通过非感应起电过程获得负电荷。如图11a-c 所示冰晶携带负电荷，而霰粒荷为正电。因此在雷暴发展初期，雷暴云上部负电荷区由冰晶荷负电贡献，而霰粒携带正电荷贡献了雷暴云下部正电荷区。三个个例中冰粒子携带的电荷量均在4 km 左右达到最大值。

雷暴云发展至45 min 时（图10d-f），云体高度随着上升气流达到10 km 左右，同时三次雷暴个例中气流结构产生了差异。C 个例中高温区上升气流以向右上方发展为主，而低温区以水平风为主。这主要由于高温区的冰相粒子含量相对较低，其沉降形成下沉风并不显著，而低温区由于同质核化产生大量的冰晶及霰粒，上升风被抑制从而表现为水平风为主。在M 个例和P 个例中，由于异质核化产生了大尺度冰晶，其含量相对高，同时霰粒含量提升，受重力沉降作用，因此在高温区也出现了部分下沉风。类似地，M 个例和P 个例在低温区均以水平风为主。此外，冰核浓度较低的C 个例中电荷结构演变为三极性电荷结构。而M 个例和P个例呈现多级性电荷结构，这主要是因为该阶段水汽的消耗，液水含量较少，高温区（2～4 km 高度范围内）冰晶携带的电荷极性未发生反转，保持为正极性（图8）。图11d-f 给出了三次个例中45 min时不同水成物粒子的电荷的垂直分布特征。雷暴云主负电荷区主要由霰粒贡献，主正电荷区主要由冰晶贡献。C 个例呈现三极性电荷结构，其中由于感应起电极值量级较小，对电荷结构的贡献较小，而在非感应起电机制作用下，霰粒携带负电荷大致分布在4～8 km 高度范围内，霰粒和冰晶电荷量均在7 km 达到极值。在M 个例和P 个例中，电荷结构均呈现四极性电荷结构，霰粒在1～4 km 和4～7 km 处为荷负电，电荷量在3 km 处达到极值。如前文所论述，液态水含量相对较低，因此冰晶在2～5 km 和5～10 km 高度范围内通过非感应起电过程获得正电荷，电荷量在4 km 处达到极值。当冰核浓度继续增加时，水汽含量供应不足，霰粒和冰晶的含量减小，从而使得霰粒以及冰晶的电荷量进一步减少。

图10 C 个例（左）、M 个例（中）、P 个例（右）中雷暴云发展（a-c）22 min、（d-f）45 min、（g-i）65 min 的风场（箭头，单位：m s-1）和空间电荷量（阴影，单位：nC m-3）结构分布。黑色粗线代表雷暴云的轮廓；
红色实线代表等温线Fig.10 Wind (arrows, units: m s-1) and structures of charge (shadings, units: nC m-3) of thunderstorm at (a-c) 22 min, (d-f) 45 min, (g-i) 65 min for C case (left), M case (middle), and P case (right).Thick black lines show the contour of thunderclouds; the red solid line represents the isotherm

图11 C 个例（左）、M 个例（中）、P 个例（右）（a-c）22 min、（d-f）45 min、（g-i）65 min 水成物粒子电荷量（单位：nC m-3）垂直分布Fig.11 Vertical distributions of the charge (units: nC m-3) of hydrate particles at (a-c) 22 min, (d-f) 45 min, (g-i) 65 min for C case (left), M case(middle), and P case (right)

在65 min 时刻（图10g-i），雷暴云进入消散阶段，云中风速均呈现下降的趋势，尤其在M 个例和P 个例中，由于云水的加速消耗，导致对流被明显削弱。另外，三次个例均呈现偶极性电荷结构。随着冰核浓度的增大，由于雷暴云中水汽含量的快速降低，起电过程减弱，电荷密度呈现逐渐减小的趋势。C 个例中，霰粒在1～7 km 高度范围内为荷负电，冰晶在3～9 km 高度范围内为荷正电。因此，C 个例的主负电荷区由霰粒贡献，而主正电荷区由冰晶贡献，霰粒的电荷量在5 km 达到极值，冰晶的电荷量在5.5 km 达到极值（图11g-i）。在M个例和P 个例中，冰晶和霰粒电荷情况与C 个例类似，但水汽的快速消耗导致云中电荷量呈逐渐降低的趋势。

图12 给出了三次个例中雷暴云空间电荷结构分布随时间的变化。从中不难发现在雷暴云发展初期三次个例均呈现负的偶极性电荷结构，且随着冰核浓度的增加，持续时间略有降低。在冰核浓度较低的C 个例中三极性电荷结构持续的时间范围为28～58 min。在雷暴发展至40 min 后，M 个例和P 个例中电荷结构会由三极性转变为四极性，这主要是因为该阶段高温区（4 km 左右）异质核化过程产生的冰晶含量增加。同时此阶段水汽的消耗，液态水含量较少，冰晶所带电荷未发生极性反转，电荷极性仍为正，引起在40～55 min 时间范围内5 km 高度以下的区域出现一对强电荷量的正负电荷堆，从而空间电荷结构表现为复杂四极性。此外，从图12 中可以明显看到，60 min 后（雷暴云进入消散阶段）三次个例均呈现偶极性电荷结构。随着冰核浓度的增大，由于雷暴云中水汽含量的快速降低，起电过程减弱，电荷密度呈现逐渐减小的趋势，并且电荷结构的区域有增大的趋势。可见，冰核浓度改变会对雷暴云的电荷结构产生显著影响。

图12 （a）C 个例、（b）M 个例、（c）P 个例的雷暴云电荷量（单位：pC m-3 s-1）结构随时间的变化分布。红色实线代表等温线Fig.12 Distributions of the charge (units: pC m-3 s-1) structure of thunderstorms with time for (a) C case, (b) M case, and (c) P case.The red solid line represents the isotherm

本文在已有的二维雷暴云起、放电模式上，结合一次雷暴天气的探空廓线，通过改变冰核浓度进行敏感性模拟试验。重点分析了不同冰核浓度影响雷暴云动力、微物理及电过程的差异。通过以上研究，得到以下结论：

（1）不同冰核浓度下，雷暴云动力过程变化趋势相似。随着冰核浓度的增加，最大上升气流速度和最大下沉气流速度呈现逐渐降低的趋势，同时雷暴云体发展提前。冰核浓度的改变对各水成物粒子的影响显著。同质核化过程在雷暴云砧处贡献了大量的小尺度冰晶，而源于高温区异质核化过程的大尺度冰晶含量相对较低。当冰核浓度增大时，同质核化过程被抑制，而异质核化过程增强，冰晶在高温区大量生成，但冰晶整体含量降低，从而霰粒在低温区的含量降低，大量小尺度的霰粒分布在高温区。同时，云滴含量由于自动转化和冰晶碰并增长急剧下降，雨滴含量减少，尺度也有所减小。

（2）在雷暴云发展的初始阶段，源于异质核化过程的冰晶优先在高温区产生，并在非感应起电过程中获得负极性电荷。在雷暴云的中后期，在非感应起电过程中，由于液态水含量的降低，高温区的冰晶所带电荷极性不发生反转，其保持为正极性，且该现象出现的时间随着冰核浓度的增加有所提前。同时冰核浓度增加时，高温区的冰晶含量增加，低温区冰晶含量降低，因此正极性非感应起电率逐渐减小，负极性非感应起电率逐渐增大。由于霰粒尺度减小，云滴的快速消耗，感应起电率极值逐渐降低，且在高冰核浓度的个例中，感应起电过程在雷暴云发展的中后期不再产生。

（3）在不同冰核浓度的雷暴个例中，雷暴云初始阶段的空间电荷结构分布均呈现负的偶极性。这主要由冰晶粒子荷负电，霰粒携带正极性电荷贡献形成。在雷暴云旺盛期，随着冰核浓度增加，高温区冰晶含量增加，并通过非感应起电过程获得正极性电荷，导致空间电荷结构会由三极性电荷结构转变为四极性电荷结构。在雷暴云消散阶段均呈现偶极性电荷结构，随着冰核浓度的增加，雷暴云中云水含量加速消耗，空间电荷密度逐渐减小。

本文在已有的雷暴云起、放电模式上考虑了新的同质核化和异质核化方案，深入探讨了不同冰核浓度对雷暴云动力、微物理、起电过程影响以及电荷结构的差异，不过由于模式模拟能力的限制，未分析雷暴云放电过程对冰核浓度的响应。因此在三维模式中改进冰晶核化方案，进行冰核浓度对雷暴云放电过程的影响将作为未来的研究方向之一。

致谢本文所采用的积雨云微物理过程由气象科学院胡志晋研究员提供。

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