Представления пограничного слоя атмосферы в глобальных климатических моделях играют определенную роль в моделировании прошлого, настоящего и будущего климата . Представление атмосферного пограничного слоя (ABL) в глобальных климатических моделях (GCM) затруднено из-за различий в типе поверхности, несоответствия масштабов между физическими процессами, влияющими на ABL, и масштабов, в которых работают GCM, и трудностей в измерении различных физических процессов в пределах ABL. . Различные методы параметризации, описанные ниже, пытаются решить проблему представления ABL в GCM.
Что такое ABL?
ABL - это самая нижняя часть тропосферы Земли , примерно в зоне высот от 0 до 1,5 км. ABL - единственная часть тропосферы, на которую непосредственно влияет ежедневный циклический контакт с поверхностью Земли, поэтому на ABL напрямую влияют силы, возникающие на поверхности. [1] Такие воздействия включают: тепловой поток, поток влаги, конвекцию, трение, выбросы загрязняющих веществ и топографически измененный поток. Время реакции на эти воздействия обычно составляет час или меньше. [1]
Почему моделирование ABL так сложно?
Поверхностные воздействия должны быть учтены в GCM , чтобы иметь точное моделирование климата Земли. К сожалению, трудности с моделированием этих воздействий возникают по ряду причин. Во-первых, поверхность Земли неоднородна. Он состоит (в широком смысле) из земли, воды и льда, и каждая поверхность по-разному взаимодействует с атмосферой. Во-вторых, временные и пространственные масштабы для воздействий между поверхностью Земли и атмосферой происходят в масштабах намного меньших, чем масштабы, в которых работают GCM. В-третьих, многие из этих процессов трудно измерить напрямую. Таким образом, эти форсировки должны быть параметризованы в результате. [2]
В общем, Земля разделена на трехмерную сетку. Прогностические уравнения для каждого соответствующего физического процесса выполняются для каждой точки сетки. Оттуда значения точек сетки для каждой переменной интерполируются в каждую ячейку сетки, которая затем может быть проанализирована. [2]
Разрешение сетки для GCM значительно варьируется: от 1 до 5 градусов (приблизительно от 110 до 550 км по широте, до 110 км по долготе) по горизонтали и 10 уровней по вертикали. По мере того, как разрешение сетки становится более точным, количество вычислительного времени, необходимого для запуска модели, увеличивается в геометрической прогрессии, поскольку модель включает гораздо больше точек сетки. Более того, даже при самом высоком разрешении в 1 градус пространственные масштабы многих физических процессов, включенных в модель, по-прежнему намного меньше разрешения модели. [2]
Параметризация облака GCM
Облака и конвекция часто возникают из-за мелкомасштабных процессов, происходящих в пределах АГ. Кроме того, облака и конвекция помогают связать ABL со свободной атмосферой, поскольку конвекция способствует увеличению ABL. Кроме того, когда окружающая среда достаточно нестабильна, конвекция может помочь смыть температурную инверсию, которая ограничивает ABL. Кроме того, «конвективные движения, связанные с облаками, производят важные потоки массы, количества движения, тепла и влаги». [2] Масштабы, в которых устанавливаются эти потоки, обычно намного меньше, чем сетки GCM. Однако эти потоки часто больше, чем у синоптического потока. Параметризация облаков и конвекции направлена на устранение различий в масштабах между сетками GCM и облачными / конвективными масштабами. [2]
Параметризация облаков GCM учитывает как минимум два типа облаков: конвективные облака и крупномасштабные облака перенасыщения. «Крупномасштабные облака перенасыщения возникают, когда относительная влажность в ячейке сетки на некотором уровне модели превышает критическое значение». [2] Одним из способов учета крупномасштабных облаков с пересыщением является установка критического значения относительной влажности на 80%, назначение ячеек сетки со значениями относительной влажности на уровне 80% или выше в качестве облачности. Другой способ учесть крупномасштабные облака с пересыщением - это сравнительный анализ облаков по изменчивости температуры, т.е. везде, где температура «приводит к достижению относительной влажности 100%, есть облака». [2]
Схема влажной адиабатической регулировки
Конвективные облака следуют одной из трех общих схем параметризации. Первая схема - влажная адиабатическая регулировка. Основным преимуществом этого метода является его простота, заключающаяся в том, что при превышении скорости адиабатического градиента влажности влажность и тепло в вертикальном слое регулируются таким образом, чтобы воздух внутри слоя был насыщенным. [2] [3] В свою очередь, градиент затем регулируется до влажного адиабатического градиента, сохраняя энергию, выпуская избыточную влагу, не передавая при этом импульс. Недостатком этой схемы является то, что она переоценивает конвекцию, поскольку заставляет весь блок сетки действовать конвективным образом, что нереально в реальной атмосфере. [2]
Схема Куо
Вторая схема - это параметризация Куо, и она более сложна, чем схема влажной адиабатической настройки. [2] [3] Эта схема касается крупномасштабной конвергенции влаги как источника влаги для конвекции. Слабым местом этой схемы является конвективный нагрев, поскольку в этой схеме параметризации предполагается, что конвекция нагревается за счет смешивания облаков и окружающего воздуха, а не за счет проседания облаков. [2]
Схема Аракавы-Шуберта
Схема Аракавы-Шуберта - третья и наиболее полная. [2] [3] Эта схема моделирует взаимодействие кучевых облаков и окружающей среды, унос и разрушение воздуха / влаги, нисходящие потоки облаков и оседание за пределами облаков. Кроме того, эта схема предполагает квазиравновесие с рассеиванием облаков со «скоростью, достаточной для поддержания атмосферы около равновесия перед лицом крупномасштабной дестабилизации». [2]
Закрытие турбулентности
Большая часть атмосферной турбулентности происходит в пределах ABL, тогда как свободная атмосфера в основном не турбулентна. Таким образом, чтобы иметь надлежащий учет движений внутри ABL, GCM должны должным образом учитывать турбулентность внутри ABL. Для этого у GCM должен быть какой-то способ достижения закрытия турбулентности.
Турбулентные процессы можно условно разделить на три категории: тепловой поток, поток влаги и поток количества движения. [2] При вычислении этих потоков мы получаем больше неизвестных, чем уравнений, что означает, что эти уравнения не могут быть решены напрямую. Чтобы вычислить турбулентные потоки и закрыть уравнения, необходимо сделать параметризацию для членов более высокого порядка. В разделах ниже описаны методы параметризации турбулентных потоков и закрытия турбулентности.
Параметризация
Локальное и неместное закрытие
Есть два метода параметризации турбулентных потоков. Первый - это локальное закрытие. Локальное замыкание связывает неизвестную турбулентную величину в определенной точке пространства со значениями и градиентами известных величин в той же точке. Кроме того, локальное замыкание уподобляет турбулентный перенос молекулярной диффузии и обычно имеет первый или второй порядок. [1]
Второй метод параметризации турбулентных потоков - нелокальное замыкание. Турбулентность зависит не только от местных значений и градиентов из-за наложения множества отдельных водоворотов. В отличие от локального замыкания, нелокальное замыкание связывает неизвестные турбулентные величины с известными величинами во многих точках пространства. [1]
K-теория
K-теория (теория вихревой диффузии / вязкости) - это форма локального замыкания и основная схема замыкания первого порядка в поверхностном слое. K-теория следует той же концепции, что и молекулярная вязкость, в том, что турбулентный поток величины пропорционален ее пространственному градиенту, где K означает вихревую вязкость / коэффициент диффузии. K-теория мощна, потому что поток величин может быть напрямую связан с градиентом средних величин с высотой, умноженным на значение K. Идея, лежащая в основе K-теории, заключается в том, что турбулентность устраняет градиенты, создавая чистый поток величин вниз по их высоте. градиенты. [1] Итак, K положительно.
Турбулентный поток | Градиент | |
---|---|---|
Уравнения вихревой диффузии / вязкости показаны в таблице выше. K m представляет собой вихревую вязкость, а K H и K W представляют собой вихревую диффузию тепла и влаги, соответственно. τ x и τ y представляют напряжение Рейнольдса (поток количества движения) в направлениях x и y, H v представляет турбулентный поток тепла, а E представляет собой турбулентный поток влаги. ρ - плотность воздуха, u ', v' и w '- возмущения скорости, а θ' и q '- потенциальные возмущения температуры и влажности. Другие ключевые моменты, касающиеся K: [1]
- K = 0, когда поток ламинарный
- K = 0 на поверхности
- K увеличивается с увеличением TKE (турбулентной кинетической энергии)
- K зависит от статической устойчивости
- K неотрицательна, с турбулентными потоками, текущими по градиенту.
K-теория лучше всего применяется в статически нейтральной среде с преимущественно механической турбулентностью, хотя она применялась и в статически стабильной среде. [1] На рисунке справа показано, как температурный поток работает в стабильной среде. Если участок перемещается вверх в стабильной среде, w 'положительно 0, а θ' больше среднего θ. Итак, w'θ 'больше нуля. И наоборот, когда участок смещается вниз, w 'отрицательно, а θ' отрицательно.
В зависимости от вертикального разрешения модели, K-теория может использоваться для учета различных потоков в пределах ABL. [2] [3] Кроме того, K-теория может применяться в нестабильных условиях в смешанном слое, если применяется противоградиентный член, который учитывает турбулентность, вызванную плавучестью.
Объемные аэродинамические формулы
В качестве альтернативы K-теории, потоки ABL можно учесть с помощью объемных аэродинамических формул. [2]
В формулах объемной аэродинамики используются C d , C h и C q , где C d - коэффициент сопротивления, C h - коэффициент теплообмена (передачи), а C q - коэффициент влагообмена (передачи). [3] Каждый из этих коэффициентов является функцией известных переменных, таких как средняя скорость ветра на высоте 10 метров, а также средняя потенциальная температура и влажность на поверхности и на высоте 10 метров. Кроме того, каждый из этих коэффициентов зависит от стабильности. По известным переменным можно легко вычислить коэффициенты обмена и, таким образом, легко вычислить потоки. На изображении ниже показаны уравнения, используемые для расчета коэффициентов обмена и потоков, где u * - скорость трения. [1]
Рекомендации
- ^ a b c d e f g h Роланд Б. Стулл, изд. (1988). Введение в метеорологию пограничного слоя . 13 . Springer. С. 2, 200, 204, 208, 261–269.
- ^ Б с д е е г ч я J к л м п о р Хартманн, Деннис Л. (1994). Глобальная физическая климатология . 56 . Академическая пресса. С. 257–258, 260–263.
- ^ а б в г д Калнай, Евгения (2003). Атмосферное моделирование, усвоение данных и предсказуемость . Издательство Кембриджского университета . С. 130–135.