导读:本文包含了浅对流论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:低云,云量,流云,飞机,数值,青藏高原,效应。
浅对流论文文献综述
蔡兆鑫,蔡淼,孙鸿娉,杨俊梅[1]（2016）在《一次浅对流云人工消云试验的飞机和卫星观测研究》一文中研究指出本文利用2015年8月20日在山西定襄附近上空的实施一次有设计浅对流云的消云试验资料,结合极轨卫星观测资料,对一次浅对流云的发展和消散阶段进行分析。结果表明,此次探测区域内分布较为稀疏的浅对流云,探测的对流云粒子直径小于20μm,谱线单调下降,粒子数浓度约为102至103个/cm3之间,具有大陆性云微物理特征,6μm以内粒子浓度在不同高度上相差不多,随着高度的增加,10μm以上粒子浓度逐渐增大,云顶温度较高,粒子有效半径较小,为典型的过冷水云,云内存在凝结增长和碰并增长机制;根据飞机观测结果,作业后,积云消散较为明显,云中粒子数浓度明显降低,作业有效。(本文来源于《第33届中国气象学会年会 S15 人工影响天气关键技术与业务应用》期刊2016-11-01）
康家琦,王建捷,黄丽萍,万子为[2]（2016）在《GRAPES-Meso模式浅对流云辐射效应的改进试验》一文中研究指出在万子为等(2015)对GRAPES-Meso模式浅对流参数化改进的基础上,进一步引入了浅对流云量诊断计算,并设计旨在完善浅对流云辐射效应的浅云云量和云中水凝物的补偿方案,以改进模式低层云量偏少和浅对流云辐射效应不足的问题。通过对数值试验结果的诊断和对比分析以及与观测的比较,重点考察了浅对流云量计算与浅对流激发的协调性、浅对流云对低云补偿后所产生的辐射效应以及对模式地面要素预报的影响等,验证了改进方案的合理性与有效性。结果表明:(1)浅对流云量诊断计算合理,其云覆盖区与浅对流激发区相吻合,引入浅对流云量的计算可减小模式云量的计算偏差、使其向观测结果靠近;(2)改进方案在浅对流发生区低层0.5—4 km高度范围内,对影响模式云辐射过程的浅云云量和云中水凝物形成有效补偿,最明显的浅云补偿在1—1.5 km高度处,浅对流活跃时期浅对流过程对浅云水凝物(云水和雨水之和)的补偿量可达20%—55%;(3)云光学厚度对浅云水凝物的补偿响应合理,即水凝物的补偿引起云光学厚度增大,两者的变化特征在时空分布上十分相似,且云光学厚度之变化受云水补偿的影响比受雨水补偿的影响更明显;(4)在白天时段,浅云补偿所产生的辐射效应使模式地表太阳总辐射有所下降,缩小了与观测的偏差,进而使地表温度和地面2 m气温模拟偏差减小。改进方案在缓解模式云量偏少、地表太阳总辐射偏强和地面2 m气温偏高等方面的作用,在批量试验中得到了验证。(本文来源于《气象学报》期刊2016年05期）
王永庆,孙继明,雷恒池[3]（2016）在《海洋浅对流云滴谱演变的观测分析》一文中研究指出为了更好地分析云滴谱演变特征,结合垂直速度和液态水含量,采用总体平均统计和个体分析相结合的方法,对在加勒比海域开展的海洋浅对流云降雨观测试验(RICO)中3个架次(rf06、rf10和rf13)的滴谱资料进行了分析。结果表明:在云底以上500m左右的范围内,主要以云滴的凝结增长过程为主;在1km以上高度附近,雨滴粒子开始出现,成为云滴粒子向雨滴粒子转化的敏感区域;在对流云的上部,雨滴粒子随高度逐渐增多,直径较小的云滴粒子的数密度变化差异较大;云粒子谱型与环境动力场有明显的相关关系,处于蒸发过程时,直径小于40μm的云滴粒子会迅速减少,处于凝结过程时,直径在10μm附近和30μm附近的粒子会有双峰谱型出现,对应着云凝结核的活化和小云滴粒子的凝结增长。(本文来源于《解放军理工大学学报(自然科学版)》期刊2016年05期）
康家琦[4]（2016）在《GRAPES-Meso模式浅对流云辐射效应的改进试验》一文中研究指出在万子为等(2015)对GRAPES-Meso模式浅对流参数化改进的基础上,本文进一步引入了浅对流云量诊断计算,并设计旨在影响辐射传输的浅对流过程对浅云云量和云中水凝物的补偿方案,以改进模式低层云量偏少和浅对流云辐射效应不足之问题。通过对数值试验结果的诊断和对比分析以及与观测的比较,重点考察了浅对流云量计算与浅对流激发的协调性、浅对流云对低云补偿后所产生的辐射效应以及对模式地面要素预报的影响等,验证了改进方案的合理与有效性。结果表明:(1)浅对流云量诊断计算合理,其云覆盖区与浅对流激发区相吻合,引入浅对流云量的计算可减小模式云量的计算偏差、使其向观测结果靠近;(2)改进方案在浅对流发生区低层0.5-4km高度范围内、对影响模式云辐射过程的浅云云量和云中水凝物形成有效补偿,最明显的浅云补偿在1-1.5km高度处,浅对流活跃时期浅对流过程对浅云水凝物(云水和雨水之和)的补偿量可达20-55%;(3)云光学厚度对浅云水凝物的补偿响应合理,即水凝物的补偿引起云光学厚度增加,两者的变化特征在时空分布上十分相似,且云光学厚度之变化受云水补偿的影响比雨水补偿的影响要显着许多;(4)在白天时段,浅云补偿所产生的辐射效应是使模式地表太阳总辐射有所下降、缩小了与观测的偏差,进而使地表温度和地面2米气温模拟偏差减小。改进方案对缓解模式云量偏少、模式地表太阳总辐射偏强和地面2米温度偏高所产生的正面影响,在批量试验中得到了验证。(本文来源于《中国气象科学研究院》期刊2016-05-01）
蔡兆鑫,蔡淼,孙鸿娉,杨俊梅[5]（2016）在《一次浅对流云人工消云试验的飞机和卫星观测研究》一文中研究指出根据2015-08-20在山西定襄附近上空实施的一次浅对流云消云试验的资料,结合极轨卫星观测资料,分析了一次浅对流云的发展及其消散阶段的情况。结果表明,此次探测区域内分布着较为稀疏的浅对流云,探测的对流云粒子直径小于20μm,谱线单调下降,粒子数浓度在100~1000个/cm3之间,具有大陆性云微物理特征,6μm以内的粒子浓度在不同高度上相差不多。随着高度的增加,10μm以上的粒子浓度逐渐增大,云顶温度比较高,粒子有效半径比较小,为典型的过冷水云,云内有凝结增长机制和碰并增长机制。由飞机观测结果可知,作业后,积云消散的情况比较明显,云中粒子数浓度明显降低,作业有效。(本文来源于《科技与创新》期刊2016年06期）
万子为,王建捷,黄丽萍,康家琦[6]（2015）在《GRAPES-MESO模式浅对流参数化的改进与试验》一文中研究指出参考Berg等2005、2013年提出的扰动对流触发函数方法,对GRAPES-Meso模式积云对流参数化方案(KF eta)中的浅对流激发进行改进设计和试验,将单一的温、湿度触发改为对近地层进行一组温度、湿度扰动后的触发,并且用与该组扰动相关的边界层温、湿度分布确定的联合概率密度函数(JPDF)来表征浅对流云的特征参量及计算浅对流的强度。着重分析了改进方案的浅对流激发、浅对流对环境场的反馈、模式地面降水和2 m气温的相关响应等,并与原方案和相关观测比较,验证了改进方案的合理性。结果显示,改进方案比原方案能较早地激发出浅对流,且浅对流的激发频次高,浅对流激发的增加致使在模式低层距地数百米至2—3 km的垂直层内对环境温、湿度场和云雨水反馈增大,对GRAPES-Meso浅对流激发偏弱有改进作用,并对格点尺度与次网格尺度降水分配比不协调有改进。对连续两个月批量试验的检验表明,浅对流激发的改进,可对GRAPES-Meso的24 h降水预报技巧的提高和2 m气温偏差的减小等产生不同程度的正影响。(本文来源于《气象学报》期刊2015年06期）
李昀英,张明华,谢歆[7]（2015）在《青藏高原浅对流云的观测分析和模拟》一文中研究指出CloudSat卫星资料显示夏季青藏高原浅对流云(Cu)出现频率显着大于其周边地区,且Cu云出现频率呈现夏季和白天较冬季和夜间大的季节变化和日变化特征。夏季青藏高原地表的高温高湿特性是Cu云盛行的主要原因。湿静力能量分析表明夏季青藏高原大气呈现对流不稳定特性,但不稳定度较弱,不稳定层较浅,此环境有利于Cu云的形成。CAM4模式可很好地模拟出青藏高原的浅对流云及云出现频率较其周边地区大的特征,但模拟的Cu云量较观测略小,云顶高度较观测略低。浅对流云把高原地表和边界层热量和水汽向自由大气传输,对高原大气环流及其下游的环流有一定影响。模式敏感性试验表明如果模式不能很好地模拟高原浅对流云,将造成高原及其下游的环流模拟偏差。(本文来源于《第32届中国气象学会年会S8 我国气候模式发展与评估、气候模式预测技术》期刊2015-10-14）
姜晓飞,刘奇俊,马占山[8]（2015）在《GRAPES全球模式浅对流过程和边界层云对低云预报的影响研究》一文中研究指出在GRAPEs全球模式云方案中加入浅对流卷出过程和边界层云对云水(冰)、云量的影响,改进模式低云预报,模拟比较改进前后预报结果,并与CERES(云和地球辐射能量系统)及YOTC(热带对流年科学计划)资料进行对比分析。结果表明:考虑浅对流卷出过程和边界层云后,主要增加了模式700 hPa以下低云量及低云中液态水凝物含量,改进后的结果与实际观测更接近。其中边界层层积云主要影响大气边界层顶附近较薄的一层云,影响厚度不超过200 hPa,浅对流卷出过程对云水和云量大小的影响与边界层云相当,而影响厚度则更广,对地面到700 hPa间的低云都会产生一定影响。进一步研究表明,由于低云预报的改进促进了地表和大气层顶云长短波辐射强迫的预报,云的辐射强迫得以增加。(本文来源于《气象》期刊2015年08期）
万子为[9]（2015）在《GRAPES-MESO模式浅对流参数化的改进与试验》一文中研究指出浅对流云常常大面积地发生在海洋和陆地上,对辐射收支平衡起着重要作用。浅对流通过把近地层的混合空气带到自由大气中,从而影响了低层温度、湿度、云覆盖量以及风的垂直分布,在大气中很多情况下,浅对流还是深对流发展的一个前期过程。因而,改进浅对流过程描述是数值模式改进发展中十分重要的问题。然而,关于浅对流及其参数化的研究远不如深对流参数化那么广泛和深入。本论文选择了在数值天气预报模式中开展浅对流方案改进试验这一有意义的科研方向,参考Berg等2005、2012年提出的积云潜势方法,对GRAPES-Meso模式中的KF eta方案的浅对流激发和计算进行改进设计和试验。即将原方案中单一气块温湿条件的触发改为对边界层进行一组温度、湿度扰动后的气块群触发,并且用与该组扰动匹配的边界层温湿度分布确定的联合概率密度函数JPDF(Joint Probability Density Functions)来表征浅对流云的特征参量,以及计算浅对流的强度。在江南一次降水个例模拟较为合理的情况下,选取降水前期有浅云出现的重点分析区,着重分析了改进方案的浅对流激发、浅对流云特征的发展、浅对流对环境场的反馈、以及模式地面降水和T2m的相关响应等并与原方案及相关观测比较,从而验证了改进方案的合理性。进一步通过对中国东部连续两个月的批量试验,检验了改进方案对预报的综合影响与改进效果,得到了以下主要结论：(1)通过给定模式边界层格点温湿一组扰动和恰当选取相关参数,可以初步构建次网格尺度“气块群”的对流触发及其与边界层温湿分布联合概率密度函数JPDF的匹配关系。增大温度、湿度扰动范围,即增大JPDF单元条总数量而保持JPDF单元条宽度不变时,可增加对流触发机会、但运算耗时增加；提高扰动的细化程度,即减小JPDF单元条宽度而保持JPDF扰动范围不变时,也可一定程度增加对流触发机会、但运算耗时明显增加。故需要综合考虑扰动的物理意义和计算效率,选用适当的扰动参数值。(2)改进方案的浅对流激发和浅对流云模拟结果比原方案有一定优势。改进方案能相对早地激发出浅对流,且浅对流的发生具有一定持续性,提高了GRAPES-MESO模式浅对流的激发频率。相应地,使用改进方案时模拟出的浅对流云底、云高和云持续时间也比较合理,模拟的云底高度与观测更为接近。(3)改进方案浅对流激发对低层模式环境场形成了合理反馈。一是浅对流的发生,可在低层(主要是距地数百米到2-3km的垂直范围)形成对环境场的增温减湿反馈和对格点尺度云中水物质(云水含量和雨水含量)的反馈；二是因浅对流激发频率的增加,使得改进方案比原方案对环境场的增温减湿贡献更清楚,浅对流云发生范围增大、反馈给格点尺度的云雨水也更多。(4)浅对流激发的增加,对GRAPES-Meso模式中格点尺度降水与次网格尺度降水的分配比产生了些许改善作用(格点尺度降水占总降水的比例有微弱上升),这可能是由于改进方案中浅对流激发的增加,加大了对格点不稳定能量的消耗和对低层环境增温减湿的贡献,对深对流的发展形成了一些不利因素；同时改进方案浅对流对格点云雨水的反馈亦有所增加,这两方面对成云致雨的云微物理过程都有促进作用的缘故。(5)浅对流激发的改进,对GRAPES-Meso近地面要素(如：地面降水和T2m)预报总体上产生了正面影响效果。即：对降水预报技巧略有提高,主要表现为小量级降水预报TS的提高和降水细节特征预报的些许改善；对减小模式T2m的暖偏差有正效应,这样的正效应在相关天气发生地区和时段里表现的相对清楚、而在统计平均上表现为弱正效果。这种正效应特点,恰恰反映了其对精细化预报而言或许是更有价值的。(本文来源于《中国气象科学研究院》期刊2015-05-01）
姜晓飞[10]（2015）在《GRAPES全球模式浅对流和边界层过程对低云预报的影响研究》一文中研究指出本论文将浅对流过程和边界层过程对云预报的影响加入到现有的GRAPES全球模式云方案中,旨在改善GRAPES全球模式云方案中的低云预报,解决模式中对中低纬度地区低云云量及云水含量预报不足的问题。文章将浅对流过程和边界层过程对云量和云水(或云冰)的影响参数化到云方案的预报方程中并进行个例和批量试验。根据试验结果与观测资料的对比讨论浅对流过程和边界层过程分别对云预报的影响以及新方案对低云预报的改进效果。研究表明:边界层过程主要影响大气边界层顶附近较薄的一层云,影响厚度一般不超过200hPa,浅对流卷出过程对云水和云量大小的影响与边界层过程的影响相当,而影响厚度则更广,对地面到700hPa间的低云都会产生一定影响,同时考虑了浅对流过程和边界层过程的新方案主要增加了模式中700hPa高度以下低云量及水凝物含量,特别是热带地区的云量与云含水量。新方案对于中低纬地区海洋上空低云预报都有一定改善,其中对四大低云区:加利福尼亚西部的东太平洋地区、秘鲁西部的东太平洋地区、非洲中部以西的大西洋地区、澳大利亚西部的印度洋地区的低云预报效果改进尤为明显,低云云量和云含水量都有了较好的预报效果,较大地缩小了模式预报与观测之间的差距。另外对云辐射强迫的研究表明新方案对低云预报效果的改进也间接引起了云辐射强迫预报的改进。进一步的批量试验研究得到了与个例试验一致的结论,新方案稳定地改善了中低纬地区尤其是四大低云区的云量与云含水量的预报,表明了新云方案中的浅对流卷出过程和边界层过程对热带低云预报的重要影响,因此是全球模式云方案的重要物理过程。(本文来源于《中国气象科学研究院》期刊2015-04-01）
浅对流论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
在万子为等(2015)对GRAPES-Meso模式浅对流参数化改进的基础上,进一步引入了浅对流云量诊断计算,并设计旨在完善浅对流云辐射效应的浅云云量和云中水凝物的补偿方案,以改进模式低层云量偏少和浅对流云辐射效应不足的问题。通过对数值试验结果的诊断和对比分析以及与观测的比较,重点考察了浅对流云量计算与浅对流激发的协调性、浅对流云对低云补偿后所产生的辐射效应以及对模式地面要素预报的影响等,验证了改进方案的合理性与有效性。结果表明:(1)浅对流云量诊断计算合理,其云覆盖区与浅对流激发区相吻合,引入浅对流云量的计算可减小模式云量的计算偏差、使其向观测结果靠近;(2)改进方案在浅对流发生区低层0.5—4 km高度范围内,对影响模式云辐射过程的浅云云量和云中水凝物形成有效补偿,最明显的浅云补偿在1—1.5 km高度处,浅对流活跃时期浅对流过程对浅云水凝物(云水和雨水之和)的补偿量可达20%—55%;(3)云光学厚度对浅云水凝物的补偿响应合理,即水凝物的补偿引起云光学厚度增大,两者的变化特征在时空分布上十分相似,且云光学厚度之变化受云水补偿的影响比受雨水补偿的影响更明显;(4)在白天时段,浅云补偿所产生的辐射效应使模式地表太阳总辐射有所下降,缩小了与观测的偏差,进而使地表温度和地面2 m气温模拟偏差减小。改进方案在缓解模式云量偏少、地表太阳总辐射偏强和地面2 m气温偏高等方面的作用,在批量试验中得到了验证。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
浅对流论文参考文献
[1].蔡兆鑫,蔡淼,孙鸿娉,杨俊梅.一次浅对流云人工消云试验的飞机和卫星观测研究[C].第33届中国气象学会年会S15人工影响天气关键技术与业务应用.2016
[2].康家琦,王建捷,黄丽萍,万子为.GRAPES-Meso模式浅对流云辐射效应的改进试验[J].气象学报.2016
[3].王永庆,孙继明,雷恒池.海洋浅对流云滴谱演变的观测分析[J].解放军理工大学学报(自然科学版).2016
[4].康家琦.GRAPES-Meso模式浅对流云辐射效应的改进试验[D].中国气象科学研究院.2016
[5].蔡兆鑫,蔡淼,孙鸿娉,杨俊梅.一次浅对流云人工消云试验的飞机和卫星观测研究[J].科技与创新.2016
[6].万子为,王建捷,黄丽萍,康家琦.GRAPES-MESO模式浅对流参数化的改进与试验[J].气象学报.2015
[7].李昀英,张明华,谢歆.青藏高原浅对流云的观测分析和模拟[C].第32届中国气象学会年会S8我国气候模式发展与评估、气候模式预测技术.2015
[8].姜晓飞,刘奇俊,马占山.GRAPES全球模式浅对流过程和边界层云对低云预报的影响研究[J].气象.2015
[9].万子为.GRAPES-MESO模式浅对流参数化的改进与试验[D].中国气象科学研究院.2015
[10].姜晓飞.GRAPES全球模式浅对流和边界层过程对低云预报的影响研究[D].中国气象科学研究院.2015
论文知识图
