本文主要研究内容
作者闵锦忠,靳奎峰,陈虹杏,庄潇然,丁伟（2019）在《CCN浓度对安徽一次强对流天气影响的数值模拟》一文中研究指出：应用WRF（Weather Research and Forecasting）模式,采用NSSL初始CCN数据(C=600 cm-3、k=0.6)及南京北郊观测拟合数据(C=4 000 cm-3、k=0.47)对安徽省一次强对流天气进行模拟。结果发现CCN浓度（CASE2）增大后,所模拟的最大雷达反射率较初始情况（CASE1）,在强度和云体宽度上更加接近实况,且CASE2生成了更多强对流单体;CASE2的降水落区较CASE1更为接近实况,且中心雨强大于CASE1,这主要由CASE2中第一个单体更强的降水导致,而两者第二个单体贡献值相近。在过程初期,CASE2中云水、冰晶粒子数浓度比CASE1更大,使得云水粒子冻结时释放出比CASE1更多的热量,从而使得云体发展更为旺盛;两者单位质量中雪晶质量和数浓度相差不大;CASE2比CASE1霰雹粒子比含水量更高,从而在融化过程中形成了更强的冷云降水。
Abstract
ying yong WRF（Weather Research and Forecasting）mo shi ,cai yong NSSLchu shi CCNshu ju (C=600 cm-3、k=0.6)ji na jing bei jiao guan ce ni ge shu ju (C=4 000 cm-3、k=0.47)dui an hui sheng yi ci jiang dui liu tian qi jin hang mo ni 。jie guo fa xian CCNnong du （CASE2）zeng da hou ,suo mo ni de zui da lei da fan she lv jiao chu shi qing kuang （CASE1）,zai jiang du he yun ti kuan du shang geng jia jie jin shi kuang ,ju CASE2sheng cheng le geng duo jiang dui liu chan ti ;CASE2de jiang shui la ou jiao CASE1geng wei jie jin shi kuang ,ju zhong xin yu jiang da yu CASE1,zhe zhu yao you CASE2zhong di yi ge chan ti geng jiang de jiang shui dao zhi ,er liang zhe di er ge chan ti gong suo zhi xiang jin 。zai guo cheng chu ji ,CASE2zhong yun shui 、bing jing li zi shu nong du bi CASE1geng da ,shi de yun shui li zi dong jie shi shi fang chu bi CASE1geng duo de re liang ,cong er shi de yun ti fa zhan geng wei wang cheng ;liang zhe chan wei zhi liang zhong xue jing zhi liang he shu nong du xiang cha bu da ;CASE2bi CASE1xian bao li zi bi han shui liang geng gao ,cong er zai rong hua guo cheng zhong xing cheng le geng jiang de leng yun jiang shui 。
论文参考文献
论文详细介绍
论文作者分别是来自大气科学学报的闵锦忠,靳奎峰,陈虹杏,庄潇然,丁伟，发表于刊物大气科学学报2019年04期论文，是一篇关于云凝结核浓度论文,强对流天气论文,数值模拟论文,大气科学学报2019年04期论文的文章。本文可供学术参考使用，各位学者可以免费参考阅读下载，文章观点不代表本站观点，资料来自大气科学学报2019年04期论文网站，若本站收录的文献无意侵犯了您的著作版权，请联系我们删除。
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