CC BY
8
Исследование пространственного распределения микроструктурных и электрических параметров в мощном конвективном облаке на основе
трехмерной численной модели
В.А. Шаповалов, Е.А. Ковалев, Д.Д. Кулиев, И.А. Муратов, М.А. Шериева, А.В. Шаповалов Высокогорный геофизический институт, Нальчик
Аннотация: В работе рассмотрены характеристики облачной конвекции, полученные в ходе вычислительных экспериментов на основе трехмерной физико-математической модели конвективных облаков, в которой детально учитываются микрофизические процессы нуклеации, конденсации или сублимации водяного пара, коагуляции и аккреции частиц осадков, накопления объемных электрических зарядов, роста напряженности электрического поля облака вследствие процессов разделения зарядов, происходящего при быстром замерзании крупных переохлажденных капель, аккреционном росте крупы и градин. На основе данных численного моделирования с применением отмеченной модели исследовано расположение в объеме микроструктурных параметров грозоградовых облаков (водности и ледности), объемных зарядов, напряженности электрического поля, радиолокационной отражаемости в сантиметровом диапазоне, и других параметров в фиксированные моменты времени эволюции облака.
Ключевые слова: конвективное облако, микроструктура облаков, электричество облаков, численная трехмерная модель, радиолокационная отражаемость, электрическая коагуляция, взаимодействие физических процессов, эволюция облака, вычислительные эксперименты, характеристики облаков.
Характеристики физических процессов в облаках обусловлены тем, что все они взаимодействуют между собой и изменения в любом из них непосредственным образом влияют на другие процессы. В качестве примера можно отметить, что вариации поля температуры в облаке приводят к изменению интенсивности микрофизических процессов, к трансформации спектра капель и кристаллов в облаке и другим изменениям. Исследование роли каждого отдельного механизма взаимодействия процессов в формировании облаков основано на сравнении параметров, получающихся у модельного облака в результате вариации поля параметра, соответствующего исследуемому механизму взаимовлияния процессов в облаке.
В работе исследуются вопросы взаимовлияния электрических и микрофизических процессов в развитых конвективных облаках. Отметим, что исследовать взаимное влияние физических процессов для облаков можно только на основе математического моделирования. Из работ, посвященных данному вопросу, можно отметить статью [1], в которой исследовано влияние искажения полей гидро- и термодинамических параметров (следствие взаимовлияния физических процессов в облаке) на эволюцию их микроструктурных параметров.
Кратко остановимся на используемой в исследованиях трехмерной физико-математической модели с явным описанием, как термодинамических, так и микрофизических и электрических процессов. Для создания модели применялись уравнения, широко используемые при моделировании конвективных облаков, например, в статьях [1,2] и монографиях [3,4]. Физика процессов и математические проблемы, связанные с решением уравнений модели для реалистичного описания эволюции самих облаков и процессов накопления и стока электрических зарядов, протекающих в них, обсуждаются во многих работах. В частности, взаимодействие с подстилающей поверхностью в работе [5], параметризация процессов электризации частиц в работах [6,7], взаимодействие грозовых ячеек при слиянии в работе [8], рост потенциала и зарядов частиц при развитии грозы в работе [9], роль ледяной фазы исследована в [10].
Гидротермодинамика модели основана на уравнениях движения, описывающего влажную конвекцию в приближении Буссинеска. Здесь учитываются адвекция и турбулентный перенос, силы трения, плавучести и барические градиенты [4]. Микрофизика описывает процессы нуклеации, конденсации, сублимации, осаждения облачных частиц в поле силы тяжести, коагуляции капель с каплями, замерзания капель, аккреции, перенос частиц воздушными потоками [10].
Результаты вычислительных экспериментов такой численной модели воспроизводят нелинейные эффекты физики облаков, недоступные для оценки и изучения с применением более простых моделей, использующих параметризации.
Для изучения того, какую роль играет в облаках взаимовлияние процессов, особенно в эволюции их макро - и микроструктурных параметров проводились вычислительные эксперименты с «включенной» электрической коагуляцией, и без ее учета. Облако моделировалось в домене от 30 до 60 км по горизонтали, и 16 - 20 км по вертикали. Использовались как данные аэрологического зондирования атмосферы, так и объемное распределение термодинамических параметров по GFS модели, как показано в работе [11], которое может применяться для прогноза процессов облачной конвекции.
Остановимся на некоторых результатах экспериментов - особенностях расположения в объеме параметров микроструктуры конвективного облака (водности и ледности), радиолокационной отражаемости на длине волны 3 см, электрических объемных зарядов, напряженности электрического поля, и иных параметров в фиксированные моменты времени. Были выполнены по два расчета для всех моделируемых облаков: в первом варианте для частиц не учитывалась электрическая коагуляция, во втором учитывалась. Это позволило оценить вклад электрических процессов в формирование облачных частиц осадков.
На рис. 1 приведены изоповерхности ледности, водности и изолинии восходящих и нисходящих потоков в вертикальном сечении мощного конвективного облака на 40-й минуте развития. Вспомогательная сетка на рисунках имеет ячейки 2х2 км.
На рис. 2 приведены изолинии радиолокационной отражаемости облака, на рис. 3 - изолинии вертикальной составляющей напряженности электрического поля. Для анализа изолиний слева на рисунках приведена
М Инженерный вестник Дона, №11 (2020) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/nl 1у2020/6681
цветовая палитра с соответствующими значениями параметра. Рисунки получены с использованием авторской программы трехмерной визуализации параметров [12].
м с
10 20 30 40 Х(км)
3 3
Рис. 1. - Изоповерхности водности 3.00 г/м3 (1) и ледности 3.00 г/м3 (2) на фоне изолиний вертикальной составляющей скорости воздушных потоков в вертикальной плоскости на 40 минуте
г дьг
3 3
Рис. 2. - Изоповерхности водности 3.00 г/м и ледности 3.00 г/м на фоне изолиний отражаемости в вертикальной плоскости на 40 минуте
£. В ск
Рис. 3. - Изолиний вертикальной составляющей напряженности поля в вертикальной плоскости на 40 минуте
Максимальные значения некоторых параметров на 40-й минуте развития облака имели следующие значения: - Водность: 3.51 г/м , Н= 5.0 км. - Лёдность: 4.84 г/м3, Н= 8.0 км.
- Суммарная водность и лёдность: 5.77 г/м3, Н= 7.0 км.
- Вертикальная скорость w: 15.7 (-2.74, нисходящие потоки) м/с, Н= 6.5 (9.5) км.
- Коэффициент турбулентной диффузии: 420 м /с, Н= 5.5 км.
- Радиолокационная отражаемость (3 см): 55 дБ/, Н= 0.5 км.
В ходе интерпретации результатов моделирования определено, что образование и аккумуляция электрических зарядов на частицах в облаке происходят вследствие таких процессов, как аккреция (столкновение и смерзание капель и ледяных частиц), замерзания крупных капель и при взаимном смерзании кристаллов. Разделение зарядов происходит из-за разной скорости падения частиц в воздухе. Мелкие осколки (в большинстве заряженные положительно) и крупные ледяные кристаллики, частицы крупы, градины (в большинстве имеющие отрицательные заряды) [13] фильтруются воздушными потоками в вертикальной плоскости. Происходит разделение электрических зарядов в пространстве: в верхней части облака в большей степени скапливается положительный объёмный заряд, ниже —
__9 3
отрицательный. Плотность отрицательного заряда достигала
1,3 10-9 Кл/м3,
9 3
положительного — 2,5 10- Кл/м , электростатический потенциал равнялся 1,3 109 В. Горизонтальные проекции напряжённости поля составляли около 1400 В/см, вертикальная достигала значений 2000 В/см. Вычисляемая в каждый фиксированный момент времени в узлах координатной вычислительной сетки напряжённость электростатического поля учитывалась в модели при расчете коэффициентов слияния (коагуляции) капель и частиц ледяной фазы [10].
По мере развития облака увеличиваются заряд и, соответственно, потенциал. Максимальное значение электростатического потенциала, полученное в ходе вычислительных экспериментов, достигало более 2 109 В. Максимум потенциала находился в районе «наковальни» - верхней
фронтальной части облака. На 40-й минуте напряжённость электростатического поля составляла 1600 ^ 2000 В/см. Полученные результаты согласуются с результатами наблюдений и моделирования взаимодействия воздушных потоков с облаками и теплыми туманами [14,15], а также наблюдениями и экспериментальными данными для электрической структуры грозового облака из работ [16,17]. Изучение вклада электрических процессов в формирование облачных частиц осадков показало, что время их роста за счёт коагуляции под действием электрических сил в развивающемся конвективном облаке значимо сокращается (на 10-14 минут, что составляет 20^30 % такового).
Выводы
Выполнены вычислительные эксперименты по изучению развития макро- и микроструктурных, а также электрических параметров в процессе эволюции конвективных облаков, при этом учитывалось взаимовлияние физических процессов. Моделирование проводилось для нескольких состояний атмосферы, при этом использованы данные ОББ модели и результаты аэрологического зондирования атмосферы в пунктах. На основе данных численных экспериментов получены электрические, микроструктурные и гидротермодинамические характеристики облаков, их трехмерное распределение в объеме в облаке и вокруг него, на всех стадиях развития. Проведена количественная оценка вклада электрических процессов в формирование осадков. Для условий Северо-Кавказского региона получено, что в результате взаимовлияния друг на друга электрических и микрофизических процессов образование осадков в мощных грозовых облаках протекает приблизительно на одну треть быстрее.
Литература
1. Ашабоков Б.А., Федченко Л.М., Шаповалов А.В., Шоранов Р.А. Численные исследования образования и роста града при естественном развитии облака и активном воздействии // Метеорология и гидрология. 1994. № 1. C. 41-48.
2. Kogan E .L. The simulation of convective cloud in 3-D model with explicit microphysics. Part I: Model description and sensitivity experiment // J. Atmos. Sci. 1991. V. 48. №. 9. pp. 1160-1189.
3. Khvorostyanov V.I., Curry J.A. Thermodynamics, Kinetics, and Microphysics of Clouds. Cambridge University Press. 2014. 777 p.
4. Коган Е.Л., Мазин И.П., Сергеев Б.Н., Хворостьянов В.И. Численное моделирование облаков // М.: Гидрометеоиздат. 1984. 185 с.
5. Cotton W.R. et al. RAMS. Current status and future directions // Meteor. Atmos. Phys. 2001. V. 82. pp. 5-29.
6. Веремей Н.Е., Довгалюк Ю.А., Затевахин М.А., Игнатьев А.А., Морозов В.Н. Исследование эволюции электрической структуры конвективного облака по данным численной нестационарной трехмерной модели // Известия высших учебных заведений. Радиофизика. 2013. Т. 56, № 11-12, С. 889-899.
7. Heldson J.H., Wojeik W.A., Farley R.D. An examination of thunderstorm charging mechanisms using a two-dimensional storm electrification model // J. Geophys. Res. 2001. V. 106. № 1. pp. 1165-1192.
8. Karacostas T., Spiridonov V., Bampzelis D., Pytharoulis I., Tegoulias I., Tymbanidis K. Analysis and numerical simulation of a real cell merger using a three-dimensional cloud resolving model // Atmospheric Research. 2016. № 169. pp. 547-555.
9. Gardiner B., Lamb D., Pitter R.L., Hallett J. Measurements of Initial Potential Gradient and Particles Charges in a Montana Summer Thunderstorm // J. Geophys. Res., 1985. V. 90. № D4. pp. 6079-6086.
10. Ашабоков Б.А., Федченко Л.М., Шаповалов А.В., Шаповалов В.А. Трехмерная численная модель конвективного облака с учетом электрических процессов: Некоторые результаты расчетов параметров грозоградовых облаков // Известия КБНЦ РАН. 2014. № 6 (62). С. 9-15.
11. Кагермазов А.Х. Цифровая атмосфера. Современные методы и методология исследования опасных метеорологических процессов и явлений // Печатный двор, Нальчик. 2015. 216 с.
12. Шаповалов В.А. Информационная технология трехмерного представления данных измерений и численного моделирования // Инженерный вестник Дона. 2018. №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2018/4994.
13. Аджиев, А.Х., Тамазов С.Т. Разделение электрических зарядов при кристаллизации капель воды // Метеорология и гидрология. 1987, № 7. С. 5762.
14. Pao K. Wang Physics and Dynamics of Clouds and Precipitation. Cambridge University Press. 2013. 467 p.
15. Шаповалов А.В., Калов Х.М., Шаповалов В.А., Калов Р.Х. Рассеяние туманов и низких слоистых облаков тепловым и динамическим методами // Инженерный вестник Дона. 2019. №9. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N9y2019/6229.
16. Williams Earle R.. The Tripole Structure of Thunderstorms // J. Geophys. Res. 1989. V. 94. № D11. pp. 13151-13167.
17. Krehbiel, P.R. The electrical structure of thunderstorms // The Earth's Electrical Environment. National Academies Press. 1986. 263 p.
References
1. Ashabokov B.A., Fedchenko L.M., Shapovalov A.V., Shoranov R.A. Meteorologiya i gidrologiya. 1994. № 1. pp. 41-48.
2. Kogan E .L. Journal Atmos. Sci. 1991. V. 48. №. 9. pp. 1160-1189.
3. Khvorostyanov V.I., Curry J.A. Thermodynamics, Kinetics, and Microphysics of Clouds. Cambridge University Press. 2014. 777 p.
4. Kogan E.L., Mazin I.P., Sergeev B.N., Khvorost'yanov V.I. Chislennoe modelirovanie oblakov [Numerical modeling of clouds] Moskau. Gidrometeoizdat.
1984. 185 p.
5. Cotton W.R. et al. Meteor. Atmos. Phys. 2001. V. 82. pp. 5-29.
6. Veremey N.E., Dovgalyuk Yu.A., Zatevakhin M.A., Ignat'ev A.A., Morozov V.N. Izvestiya vysshikh uchebnykh zavedeniy. Radiofizika. 2013. V. 56, № 11-12, pp. 889-899.
7. Heldson J.H., Wojeik W.A., Farley R.D. Journal of Geophys. Res. 2001. V. 106. № 1. pp. 1165-1192.
8. Karacostas T., Spiridonov V., Bampzelis D., Pytharoulis I., Tegoulias I., Tymbanidis K. Atmospheric Research. 2016. № 169. pp. 547-555.
9. Gardiner B., Lamb D., Pitter R.L., Hallett J. Journal of Geophys. Res.,
1985. V. 90. № D4. pp. 6079-6086.
10. Ashabokov B.A., Fedchenko L.M., Shapovalov A.V., Shapovalov V.A. Izvestiya KBNTs RAN. 2014. № 6 (62). pp. 9-15.
11. Kagermazov A.Kh. Tsifrovaya atmosfera. Sovremennye metody i metodologiya issledovaniya opasnykh meteorologicheskikh protsessov i yavleniy [Digital atmosphere. Modern methods and methodology for studying hazardous meteorological processes and phenomena] Pechatnyy dvor, Nal'chik. 2015. 216 p.
12. Shapovalov V.A. Inzhenernyj vestnik Dona, 2018, №2. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N2y2018/4994.
М Инженерный вестник Дона, №11 (2020) ivdon.ru/ru/magazine/arcliive/nl 1у2020/6681
13. Adzhiev, A.Kh., Tamazov S.T. Meteorologiya i gidrologiya. 1987, № 7. pp. 57-62.
14. Pao K. Wang Physics and Dynamics of Clouds and Precipitation. Cambridge University Press. 2013. 467 p.
15. Shapovalov A.V., Kalov Kh. M., Shapovalov V.A., Kalov R.Kh. Inzhenernyj vestnik Dona, 2019, №9. URL: ivdon.ru/ru/magazine/archive/N9y2019/6229.
16. Williams Earle R.. Journal of Geophys. Res. 1989. V. 94. № D11. pp. 13151-13167.
17. Krehbiel, P.R. The electrical structure of thunderstorms. The Earth's Electrical Environment. National Academies Press. 1986. 263 p.
