山东冰雹形成机制及雹云催化技术模拟——个例研究

樊明月，张佃国，龚佃利，封秋娟，华杰，王永政，张洪生，郭建

(1.山东省人工影响天气办公室，山东济南250031;2.山西省人工降雨防雹办公室，山西太原030032)

0 引言

强对流是对流层内十分重要的中小尺度天气现象。全球四分之三的雨水来自强对流，它对地球上的水分平衡具有十分重要的意义;强对流作为大气环流中最为有效的一种能量转换器，是水汽、热量和动量垂直输送的重要机制，强对流是大气中最为复杂、危害最大的天气之一，其复杂性在于对流云的宏观动力、热力过程和各种微物理过程的相互影响、制约。对流性天气十分激烈，容易成灾，这类系统造成的暴雨、冰雹、雷电、陆龙卷、剧烈的地面阵风、降温、下击暴流等强烈的天气现象，给人类活动造成很大危害。

冰雹是中小尺度强对流的产物之一，作为一种短时强烈灾害性天气，其发生、发展和影响过程只有数小时甚至几十分钟。冰雹是世界范围的气象灾害之一，也是我国农业生产的主要气象灾害之一。在我国北方，冰雹灾害频繁，突发的冰雹袭击常给农作物带来毁灭性损失。准确了解一块积云发展消亡情况，判断它是否雹云，对防雹减灾作业决策至关重要。大量观测表明，冰雹具有明显的区域特征，冰雹云的结构和运动相当复杂，很多现象都具有三维结构特征。因此，利用三维冰雹云模式模拟冰雹云发展消亡过程，详细了解冰雹云的宏、微观结构特征以及冰雹形成的微物理过程，设计催化方案判断并确定什么时间、部位开始作业以及作业剂量多少等这些防雹作业中所要确定的基本参数，对于较早识别冰雹云进而科学指导催化防雹有重要意义。Cotton and Tripoli(1978)、Klemp and Wilhelmson(1978a，1978b)、Clark(1979)、Schlesinger(1980)、Yau(1980)模拟出了与实际观测结果一致的对流风暴结构特征，如气旋—反气旋涡对、风暴的分裂以及内部气流结构。洪延超(1998，1999)利用发展的双参数三维弹性冰雹云催化数值模式研究了陕西冰雹形成机制及催化防雹技术。李哲等(2010)对那曲的冰雹天气进行了研究，深入了解了西藏地区的冰雹天气过程，并探讨了三维冰雹云模式在西藏地区的适用性。胡朝霞等(2007a)模拟分析了慕尼黑雹云的成雹机制，并发现该雹云不存在过冷水“累积带”。胡朝霞等(2007b)模拟研究了青藏高原东部甘肃省玛曲的一次冰雹过程，并指出玛曲冰雹云中冰雹胚胎以霰胚为主。为减少西藏人工防雹作业盲目性，提升作业科技含量，刘俊卿(2007)模拟研究了那曲、拉萨两次冰雹过程，验证了冰雹云模式对西藏冰雹云的模拟能力，深入分析了西藏冰雹的形成机制，指出两次过程都无过冷水累计区。于华英等(2006)模拟湖南中部地区的飑线强对流过程的流场、雷达回波及含水量等宏微观物理量的分布及演变，分析了湖南冰雹形成的微物理过程。周毓荃等(2003)则对河南一例冰雹过程实施了播撒碘化银的数值试验。然而由于冰雹形成的复杂性和局地性，这些研究结果并不能直接应用到山东人工防雹作业中。因此，山东冰雹形成微物理过程及催化防雹技术研究很有必要。本文利用中国科学院大气物理研究所开发发展的三维冰雹云模式(孔凡铀等，1990;孔凡铀，1991;孔凡铀等，1991;洪延超，1998，1999;肖辉等，2004)对山东2006年7月5日的冰雹过程进行模拟，并探讨了催化防雹机制。

1 天气实况

山东冰雹天气主要集中在三个区域，一是鲁中山区北部即济南、淄博、潍坊、莱芜一带，二是鲁北德州地区，三是鲁北沿海即东营、滨州一带。据统计，山东年平均灾雹次数为0.2～0.3次，在100次降雹中约有22～66次造成显著灾害。而山东冰雹多发季节为5—7月，但9—10月还有一个降雹的小高峰;从日分布特点看，24 h内均有降雹天气，但降雹主要集中时段为12:00—20:00。造成山东降雹的主要天气类型有冷涡、西北气流、偏西气流等，其中冷涡型降雹最多，特点是降雹范围大，山东日降雹达20个(县)市以上大范围的降雹过程，有78.6%是由高空冷涡造成的，因此选取冷涡型降雹过程进行模拟研究有一定的代表性。

2006年7月5 日20:00—24:00(北京时)受冷涡系统后部横槽影响，山东省出现大范围以冰雹和雷雨大风为主的强对流天气，德州、济南、泰安、淄博共14个区(市)遭受冰雹大风的侵袭，冰雹大如小枣，最大冰雹直径为10 mm，造成较严重的经济损失和社会危害。从20:00的500 hPa高空图(图略)看，横槽为后倾结构，呈东西向分布，位于40°N以北，山东主要受槽前西北气流控制;同时850 hPa低槽位于500 hPa槽南，山东处于槽前的西南气流中。从加密站观测资料看，5日20:00鲁西北有一条东西分布的切变线，自鲁北向南移动，一直维持到23:00，德州、济南的冰雹大风出现在切变线南压的过程中。08:00(图略)济南章丘CAPE值为零，而处于上游的河北邢台在760 hPa以上至230 hPa为大面积正的有效位能，其值为2 218 J·kg－1，由于白天低层暖湿气流的输送，20:00章丘站A指数为－28.9℃，K指数为28℃，对流有效位能CAPE值明显增加，为 686.6 J·kg－1。

2 模式介绍

本文所用模式为中国科学院大气物理研究所建立并发展的三维强对流云模式，其动力框架和详细微物理过程参照文献(孔凡铀等，1990;孔凡铀，1991;孔凡铀等，1991;洪延超，1998，1999;胡朝霞等，2003;肖辉等，2004)，雷恒池等(2002)、肖辉等(2004)都指出此模式对强对流结构和降水有很好的模拟能力。本文模拟域水平范围取36 km×36 km，垂直高度为16 km，水平、垂直格距分别取1 000 m和500 m。由于所选过程降水时间不长，共模拟60 min。利用济南章丘20:00的实际探空资料(图1)作为初始场，采用湿热泡扰动方式激发初始对流云，即在模拟域中央附近低层加一位温扰动场和水汽场，通过垂直运动方程的浮力项触发初始对流，最大扰动位温值取为2.5℃。模式所用边值条件与孔凡铀(1991)所用边值条件一致。采用模拟域随风暴质心移动技术以保证风暴始终处于模拟域内。

3 宏观结构

图1 2006年7月5日济南章丘单站探空的温湿廓线(a)和风廓线(b)Fig.1 (a)Temperature-moisture profile and(b)wind profile in Zhangqiu on 5 July 2006

模拟回波45 dBz高度在15.0 km左右，最大回波强度在70 dBz左右，与20:00实际雷达回波(最大回波强度为69 dBz，45 dBz回波顶高为14.5 km;图2)基本一致，说明模式对该冰雹过程有较好的模拟能力。

图3给出了模拟最大上升、下沉气流速度随时间的演变情况。对流在10 min以后迅速发展，最大上升气流在22 min达到最大值(24.4 m·s－1)，45 min之前维持较大值，说明对流云处于发展成熟阶段，之后迅速减弱，对流逐渐消散。而下沉气流在28 min达到最大值(14.2 m·s－1)，之后迅速减小。如果以地面水含量超过0.1 g·m－3为标准，则降雨出现在24 min，降雹出现在25 min。

图4给出了地面刚出现降水时刻第24 min的0.5、3.0、6.0、9.0和11.0 km 高度上的水平流场和雷达回波(等值线和阴影区，最小5 dBz，间隔10 dBz)。此时虽然出现降水，但并没有造成地面有组织的水平辐散，水平流场在低层仍为辐合场(图4a)，以东北风为主，中层以上为西北风，高层为辐散场(图4e)。

第15 min时，模拟云中冰雹含量极值达到0.1 g·m－3，随着冰雹云的发展，冰雹范围不断扩大，中心值不断增大，第21 min时模拟回波及地，第25 min时地面开始降雹，第28 min时冰雹中心值及地，地面降雹强度最大，地面模拟冰雹最大直径超过9.5 mm，与观测值(10 mm)接近。第44 min时地面降雹结束，随后模拟空间内冰雹粒子逐渐减少，直至没有冰雹粒子。

图2 雷达组合回波反射率(a)、雷达回波反射率剖面图(b)以及模拟的雷达回波反射率(c)(单位:dBz)Fig.2 (a)Composite radar echo reflectivity，(b)cross section of radar echo reflectivity，and(c)simulated radar echo reflectivity(units:dBz)

图3 模拟的最大上升气流(实线)和最大下沉气流(虚线)速度随时间演变Fig.3 Temporal evolutions of simulated maximum updraft(solid line)and maximum downdraft(dashed line)velocities

4 冰雹形成微物理机制分析

4.1 云雨形成过程分析

为便于后文行文简洁，表1给出了许多符号及其相应的物理意义。

模拟云水首先在5.0 km高度通过水汽凝结形成，对应的温度为－2.54℃。云水自动转化形成过冷雨水，第11 min时雨水极值大于0.1 g·m－3，高度为5.5 km。过冷云水、雨水高值区与主上升气流区基本重合(表2)，两者极大值水平位置及高度基本一致。模拟第15 min时(表3)云水自动转化形成的雨水占总量的6.5%，雨水碰并云水增长量约占雨水总量的93.0%。第16 min后过冷水中心下降到最大上升气流中心区下方，但过冷云水含量变化不大，过冷雨水持续累积。模拟过冷雨水最大含量为 18.6 g·m－3，此含量比 1981年 8月 1日CCOPE风暴的4.4 g·m－3(陈宝君和肖辉，2007)以及陕西旬邑个例的9 g·m－3(胡朝霞等，2003)大得多，与河南个例的18.7 g·m－3(周毓荃等，2003)相差不多。该例冰雹云发展阶段云水、雨水都在过冷区形成，过冷水中心与主上升气流区一致，云水自动转化形成雨水，碰并云水是雨水的主要增长方式，模拟过冷雨水含量较大，过冷雨水有明显累积区。

表1 文中符号的物理意义Table 1 Physical meanings of symbols in this paper

图4 第24 min时各高度层水平风矢量(m/s)和雷达回波(dBz) a.0.5 km;b.3.0 km;c.6.0 km;d.9.0 km;e.11.0 kmFig.4 Horizontal wind vector(m/s)and radar reflectivity(dBz)at 24 min at(a)0.5 km，(b)3.0 km，(c)6.0 km，(d)9.0 km，and(e)11.0 km heights

表2 第11—25 min期间最大上升气流、过冷云水、过冷雨水、冰晶、雪、霰、冻滴和冰雹最大值及其所处位置Table 2 Magnitudes and locations of maximum updraft velocity，supercooled cloud water content，supercooled rain water content，ice crystal content，snow content，graupel content，frozen drop content and hail content from 11 to 25 min

4.2 冰晶和雪的形成过程

模拟冰雹云中的冰晶首先在第2 min时通过水汽核化形成(图5a)，但冰晶含量在第20 min时才达到0.1 g·m－3(表2;含量低于0.1 g·m－3以“/”表示)，雹云中冰晶总个数与水汽核化形成的冰晶个数在量级上相当(图5a)，水汽核化是对冰晶浓度贡献最大的微物理过程;其次是霰粒和冻滴撞冻大云滴带来的冰晶繁生过程。水汽核化对冰晶浓度的贡献一般比繁生过程大1～5量级。冰晶形成后，主要靠凝华增长，其次是水汽核化增长(图5b)。从表4可以看到，第25 min时冰晶时空积分总质量为95.9 kt，凝华增长量为82.8 kt，占冰晶总质量的86.3%，水汽核化增长量为 8.6 kt，占总量的9.0%。

表3 雨水总量和雨水源项中各物理过程时空积分总量Table 3 Space-time integral amount of total rainfall amount and rainfall source in various physical processes

表4 冰晶源项中各物理过程时空积分总量Table 4 Space-time integral amount of ice crystals source in various physical processes

对本个例来讲，模拟域出现雪的时间与冰晶基本一致(图5a、图6a)，但雪含量在第23 min时才达到0.1 g·m－3(表2)。雪主要起源于冰晶的自动转化(图6a)。第31 min前冰晶自动转化对雪数量的贡献最大，特别是第15 min前冰晶自动转化形成雪的数量比冰晶聚并形成雪的数量大近3个量级;第31 min后雪数量的增加主要以冰晶聚并过程为主，其次是冰晶自动转化增长。对雪质量贡献来说，第33 min以前冰晶转化对雪质量贡献最大(图6b)，其次是碰并冰晶增长和水汽凝华增长;第33—39 min雪以碰并冰晶增长为主，其次为冰晶自动转化，然后是水汽凝华增长和碰并过冷云水增长;第39 min以后雪主要以碰并冰晶增长以及凝华增长为主。

4.3 霰和冻滴的形成过程

图5 冰晶及其源项的数量(a)和质量(b)产生率随时间的变化Fig.5 Temporal evolutions of(a)number and(b)mass producing rates of ice crystal and its sources

图6 雪及其源项的数量(a)和质量(b)产生率随时间的变化Fig.6 Temporal evolutions of(a)number and(b)mass producing rates of snow flake and its sources

图7 霰及其源项的数量(a)和质量(b)产生率随时间的变化Fig.7 Temporal evolutions of(a)number and(b)mass producing rates of graupel and its sources

模拟6 min时霰来源于雪的自动转化以及雪与过冷雨水碰撞冻结形成(图7a)，尤其是雪的自动转化，贡献率达71%。霰在模拟13 min时含量达到0.1 g·m－3，第 22 min 最大含量为 10.8 g·m－3。不同时段霰的主要产生机制不一样，例如:第10—19 min主要由过冷雨水和冰、雪晶碰撞冻结形成，第20—27 min主要以过冷雨滴异质核化为主，第27 min以后则以雪的自动转化过程对霰数量贡献最大，但总的来说霰主要来自于冰雪晶与过冷雨水碰撞冻结以及雪的自动转化过程。这与陕西旬邑霰主要通过冰晶、雪的自动转化生成(洪延超，1999)不同，也与江苏冰雹过程中霰主要通过冰雪晶与过冷云水碰撞冻结生成(吴海英等，2002)不同。由此可见，不同地区霰的生成过程各异。霰形成后主要通过碰并过冷云水、雨水增长(图7b)，这两个过程对霰质量的贡献平均在88%以上，但降雹之前霰主要以碰并过冷雨水增长为主，降雹后主要以碰并过冷云水增长为主，其他过程对霰质量的贡献非常小。例如，第25 min时碰并过冷云水增长约占霰总质量的30%，碰并过冷雨水增长量约占64%，其他过程对霰总量的贡献在10%以内(表5)。

第8 min时冻滴由冰雪晶与过冷雨水碰撞冻结以及雨滴核化过程产生(图8a)。含量在第16 min时才达到0.1 g·m－3，比霰晚3 min，达到最大含量5.9 g·m－3的时间比霰晚5 min(表2)，冰晶与过冷雨水碰撞冻结过程是冻滴数量最主要的产生项，其次是雪与过冷雨水碰撞冻结过程，雨滴核化对冻滴数量贡献稍小，但雨滴核化过程对冻滴质量的贡献比另外两个过程大得多。如第25 min时，雨滴核化产生冻滴的总质量达65.5 kt，而冰晶、雪与过冷雨水碰撞冻结形成冻滴的质量分别只有0.7 kt和0.4 kt(表5)。冻滴形成后主要以碰并过冷云水、雨水增长(图8b)，然后是凝华增长，其他过程对冻滴质量的贡献很小。例如，地面出现强降雹(第25 min)时，碰并过冷雨水对冻滴质量贡献占总量的62%，碰并过冷云水的贡献比雨水略小，占总量的27%，这两个过程对冻滴质量的贡献达90%。

4.4 冰雹形成过程

冰雹的形成由两个过程决定，霰和冻滴增长达到一定尺度后向雹转化。对本个例来说，冰雹最初由霰胚转化而来，冻滴胚转化成冰雹的时间比霰晚5 min。霰在形成1 min后就开始碰并云水、雨水增长，冻滴在形成5 min后才开始碰并增长，霰有更充分的时间形成冰雹。霰自动转化对冰雹数量的贡献比冻滴大(图9a)，79%以上的冰雹以霰为核心增长。地面降雹时刻(第25 min)，冰雹质量产生率处于峰值(图9b)，模拟域冰雹总量为1 227.8 kt(表5)，其中霰的转化量占冰雹总量的44%，冻滴转化量占冰雹总量的11%，说明霰的转化量对雹质量的贡献比冻滴大得多，从图9b同样可以得到类似的结论。由此可见，模拟雹云中霰转化形成冰雹的数量、质量都比冻滴多得多，雹胚以霰为主。冰雹出现后主要靠碰并过冷云水增长，其次为碰并过冷雨水、霰增长，其余过程对冰雹质量的贡献很小。模拟冰雹含量在第15 min时才达到0.1 g·m－3，第23 min时达到最大含量8.3 g·m－3。

表5 霰、冻滴和冰雹源项中各物理过程时空积分总质量Table 5 Space-time integral amount of graupel，frozen and hail particles sources in various physical processes

图8 冻滴及其源项的数量(a)和质量(b)产生率随时间的变化Fig.8 Temporal evolutions of(a)number and(b)mass producing rates of frozen droplet and its sources

5 催化试验

据观测，催化剂在云中扩散会受气流影响，为将催化剂有效送入对流云中，通常选择主上升气流区作为催化区。数值模拟结果(洪延超，1999;周玲等，2001;周毓荃等，2003)表明，对具有过冷水累积区，云中过冷雨水含量高的冰雹云，在主上升气流区进行催化，减雹效果明显。本文以AgI作为催化剂，考虑由于布朗运动和惯性碰撞而发生在人工冰核与云、雨滴之间的接触冻结核化以及水汽在人工冰核上的凝华核化三种AgI粒子成核机制，分别从催化时间、高度、剂量、区域等方面进行模拟试验，研究该个例催化防雹效果并分析防雹机理。

5.1 催化结果

5.1.1 催化时间试验

人工防雹实践中，合适的作业时间对防雹效果来说非常重要。分别在雹云发展的11(冰雹含量达到 0.1g·m－3前 4 min)、14、17、20 min，利用 450.0 g催化剂在过冷水含量中心区做区域瞬时催化试验，以考察催化开始时间对模拟结果的影响。由表6可见，催化剂量不变时，防雹效果随着催化开始时间的推迟而变差，例如第11 min时降雨减少7%，降雹减少26%，而如果在第20 min时催化，降雹量仅减少12%。

5.1.2 连续催化试验

图9 冰雹及其源项的数量(a)和质量(b)产生率随时间的变化Fig.9 Temporal evolutions of(a)number and(b)mass producing rates of hailstone and its sources

表6 催化开始时间对模拟结果的影响Table 6 Influence ofthe beginning seeding time on simulated results

对于实际防雹作业来说，将大量催化剂一次性发射到催化区域不现实，作业现场通常是对雹云某个位置进行连续射击，这就需要一定的持续时间。从模拟时间的第11 min开始，在10 min内将450.0 g AgI催化剂输送到以过冷水含量极大值为中心的9个水平格点上进行试验，结果列于表7。与表6中第11 min瞬时催化结果对比，连续催化后地面总降水量为6 565.7 kt，比瞬时催化的总降水量6 216.6 kt多349.1 kt，但降雹量却比瞬时催化少11.3 kt。可见，实践中短时间内间歇性催化对地面总降水量影响较小，但防雹效果却比瞬时催化好。

表7 瞬时催化与连续催化的对比Table 7 Comparison between instantaneous seeding and continuous seeding

5.1.3 催化区域试验

模拟11 min时起，在上升气流极大值、过冷水含量极大值、冰雹含量极大值为中心的9个水平格点上连续催化10 min，催化剂用量450.0 g，催化后地面总降水量、降雨、冰雹以及其他降水粒子总量变化列于表8。可以看出，在上升气流中心及过冷水中心区催化，降雹减少量在24%以上，特别是在过冷水中心区进行催化，减雹比例达29%。这是由于霰、冰雹粒子增长均以碰并过冷水增长为主，在过冷水中心区播撒AgI能更快速有效地扩散到过冷水区域，AgI迅速活化，产生大量冰晶、霰、冻滴，消耗大量过冷水，使小粒子增多，大粒子减少，有效抑制了冰雹粒子的增长，防雹效果明显。

表8 催化区域对地面降水的影响Table 8 Influence of the seeding area on ground precipitation

5.1.4 催化高度试验

在实际防雹作业中，催化区域在雹云内通常呈扇面状。使用以过冷水含量极大值为中心的水平9点催化区域等效这一区域，选择模拟11 min时对应的过冷水极大值高度(5.5 km)为参照，将该催化区分别抬升、下降到过冷水含量极大值对应高度的上方、下方0.5、1.0及1.5 km等处进行高度催化试验，AgI剂量为450.0 g。模拟结果列于表9。可以看出，在过冷水含量中心下方作业，防雹效果随高度降低而减弱;在过冷水含量中心上方7.0 km高度催化作业防雹效果最好，地面总降雹量最小。作业高度进一步增加时，地面降雹量又会有所增加。总的来说，在过冷水含量中心上方催化防雹效果较好，在其下方催化效果较差。

表9 催化高度对模拟效果的影响Table 9 Influence of the seeding height on simulated results

5.1.5 催化剂量试验

于第11 min在雹云过冷水含量中心周围作区域连续催化，将 AgI剂量由56.0 g分别增加到112.0、225.0、450.0、900.0、1 800.0 和3 600.0 g，模拟结束时地面降水情况列于表10。可以看出，随着AgI剂量加大，地面的降雹量逐渐减小，防雹效果渐好，但当AgI剂量增大到一定程度后，地面减雹效果的变化不再明显。因此，为了在有效防雹减灾的同时又能够节约费用，选取合适的催化剂量非常重要。

表10 催化剂量对模拟结果的影响Table 10 Influence of AgI content on simulated results

5.2 催化减雹机制分析

以在6.5 km(模拟11 min时对应的过冷水含量极大值高度之上1.0 km)高度进行的催化试验为例分析AgI对雹云微物理过程的影响。AgI在11 min初期被撒入云中，总量是450.0 g，在气流作用下迅速扩散并活化。图10给出了催化后冰晶的空间积分数量产生率、质量产生率及主要源项微物理过程随时间的变化(催化例减去自然例，下同)。催化后冰晶的数量和质量都有所增加。在第20 min前，冰晶数量的增加主要取决于AgI作用所产生的人工冰晶数量，第20 min后催化结束，人工冰晶数量减少，冰晶数量的增加主要由自然冰核活化所产生的冰晶数决定。冰晶数量的增加也使得其凝华增长量增加(图10b)，这也是引起冰晶质量增加的最主要过程。其他过程对冰晶质量的增加贡献较小。此外，冰晶碰并云滴的增长量在催化后有所减少，特别是第20 min前，这与大量的冰晶凝华增长消耗了较多的过冷云水有关。催化后冰晶总质量增加了2 156 kt(60 min的总积分量)，增加率为42%，冰晶总数量增加了1.81×1021个，增加率为52%，数量增加相对更大，平均效果是冰晶的质量和直径在催化后都有所减小，因此冰晶向雪的自动转化过程受到抑制，导致催化后这一过程形成雪的数量减少。

雪的数量和质量在催化后都有所增加，并且雪质量在第23 min出现峰值，这个峰值与冰晶对应，反映了雪对冰晶的快速碰并增长(图11b)，冰晶增多使得冰晶聚合形成雪的数量增加(图11a)，这正是雪数量增加的主要过程。相比之下，冰晶自动转化过程对雪的数量增加贡献较小。凝华增长对雪质量的贡献在催化后也得到增强，冰晶自动转化及雪碰并云水增长对雪质量增加的贡献较小。

过冷雨滴和人工冰核接触后会冻结形成霰或冻滴，但由于绝大部分AgI在云中是以凝华核形式起作用，并且受过冷水含量限制，由AgI直接作用形成的霰或者冻滴数量很少(图12a、13a)，对霰或者冻滴数量增加的贡献很小，同样这两个过程对霰或者冻滴质量变化的贡献也很小。霰和冻滴的数量在催化后都有明显的增加，其中过冷雨滴与冰晶、雪的撞冻是霰数量增多的主要机制，这也是冻滴数量增加的主要机制。霰质量在催化前期明显减少(图12b)，造成这种结果的主要原因是催化后霰对过冷雨水、过冷云水的碰并增长的变化，而第27—43 min霰质量有所增加，主要是由于催化后霰对雪碰并增长的增加。冻滴对过冷雨水碰并的增加是20 min左右冻滴质量增加的主要机制，而第26—29 min冻滴质量减少主要是由于冻滴碰并过冷云水的减少造成的。由于催化使得霰、冻滴的总数量分别增加了2.8倍和1.2倍，总质量仅分别增加5%和38%，霰、冻滴的平均质量和尺度因而都变小，自动转化形成的冰雹量也明显减少，导致冰雹的数量产生率为负(图14a)，总数减少，冰雹质量也因催化而减少，冰雹质量减少的主要机制是霰的转化量减少以及冰雹碰并过冷云水的增长量显著减少(图14b)。

图10 催化后冰晶及其源项的数量(a)和质量(b)产生率的增长量随时间变化Fig.10 Temporal evolutions of increments of(a)number and(b)mass producing rates of ice crystal and its sources after seeding

图11 催化后雪及其源项的数量(a)和质量(b)产生率的增长量随时间变化Fig.11 Temporal evolutions of increments of(a)number and(b)mass producing rates of snow and its sources after seeding

图12 催化后霰及其源项的数量(a)和质量(b)产生率的增长量随时间变化Fig.12 Temporal evolutions of increments of(a)number and(b)mass producing rates of graupel and its sources after seeding

图13 催化后冻滴及其源项的数量(a)和质量(b)产生率的增长量随时间变化Fig.13 Temporal evolutions of increments of(a)number and(b)mass producing rates of frozen drops and its sources after seeding

图14 催化后冰雹及其源项的数量(a)和质量(b)产生率的增长量随时间变化Fig.14 Temporal evolutions of increments of(a)number and(b)mass producing rates of hailstone and its sources after seeding

总的来说，AgI播撒入云后主要以凝华核的作用产生人工冰晶，冰晶通过凝华增长消耗掉大量的过冷云水，使过冷云水含量降低。雹胚特别是霰数量在催化后的增多，对过冷云水的竞争增强，使平均尺度、质量减小，导致向冰雹的转化量减小。而冰雹形成后，由于过冷云水的减少使得碰并增长进一步受到限制，可见，如果雹胚、冰雹以碰并过冷云水增长为主，播撒 AgI能够通过“竞争”达到减雹的目的。

6 结论

1)模拟自然云的宏观结构与实测云雷达回波及观测资料相当，模式对该过程具有可靠的模拟能力，能够利用冰雹云模式探讨山东境内2006年7月5日冰雹过程以及这类雹云的成雹机制。

2)该冰雹过程的雹胚主要是霰，79%左右的冰雹以霰为核心增长，霰最初来源于雪的自动转化以及雪与过冷雨水碰撞冻结过程，冰雪晶与过冷雨水碰撞冻结以及雪的自动转换过程是霰数量增加的主要过程。霰形成后，主要通过碰并过冷云水、雨水增长;冰雹主要来源于霰的自动转化，主要质量来源是霰的自动转化以及碰并过冷云水过程。

3)根据设计方案，分别从催化时间、方式、区域、高度和剂量等方面模拟探讨了催化防雹效果。催化结果表明:催化效果的好坏对作业时机的选取十分敏感，在强对流云中冰雹含量达到0.1 g·m－3前1～4 min进行催化，能有效抑制冰雹粒子的增长，因此实践中若能在雹云发展的早期进行作业，防雹效果会好得多;连续催化的防雹效果比瞬时催化好;在过冷水含量中心区进行催化的防雹效果比在其他区域好，在过冷水含量中心高度(5.5 km)上方1.0～1.5 km催化防雹效果较好，在其下方催化防雹效果较差;一般情况下剂量越大，防雹效果越好，但当催化剂量达到一定量后，再增加催化剂，防雹效果变化也不会太大。

4)催化导致人工冰晶数量增加，过冷云水减少。霰和冻滴的数量在催化后增多，对过冷云水、雨水的竞争增强，使其向冰雹的转化量减少。冰雹在形成后，因过冷云水减少导致碰并增长受到抑制，使冰雹总质量减少。

陈宝君，肖辉.2007.过冷雨水低含量条件下冰雹形成和增长机制及其催化效果的数值模拟［J］.大气科学，31(2):273-290.

洪延超.1998.三维冰雹云催化数值模式［J］.气象学报，56(6):641-651.

洪延超.1999.冰雹形成机制和催化防雹机制研究［J］.气象学报，57(1):30-44.

胡朝霞，李宏宇，肖辉，等.2003.旬邑冰雹云的数值模拟及累积带特征［J］.气候与环境研究，18(12):196-208.

胡朝霞，郭学良，李宏宇，等.2007a.慕尼黑一次混合型雹暴的数值模拟与成雹机制［J］.大气科学，31(5):973-986.

胡朝霞，齐彦斌，郭学良，等.2007b.青藏高原东部冰雹形成机理的数值模拟［J］.气候与环境研究，12(1):37-48.

孔凡铀.1991.冰雹云三维数值模拟研究［D］.北京:中国科学院大气物理研究所.

孔凡铀，黄美元，徐华英.1990.对流云中冰相过程的三维数值模拟Ⅰ:模式建立及冷云参数化［J］.大气科学，14(4):441-453.

孔凡铀，黄美元，徐华英.1991.对流云中冰相过程的三维数值模拟Ⅱ:繁生过程作用［J］.大气科学，15(6):78-88.

雷恒池，王宏，胡朝霞，等.2002.1998年7月21日武汉暴雨小尺度动力特征的数值模拟研究［J］.大气科学，26(5):647-662.

李哲，周筠珺，假拉，等.2010.三维冰雹云模式对那曲冰雹天气过程的数值模拟研究［J］.成都信息工程学院学报，25(5):511-517.

刘俊卿.2007.西藏高原冰雹形成机理及人工催化的数值试验［D］.南京:南京信息工程大学.

吴海英，曾明剑，顾亚进.2002.一次冰雹云过程及其催化试验的数值模拟分析［J］.气象科学，22(4):425-434.

肖辉，王孝波，周非非，等.2004.强降水云物理过程的三维数值模拟研究［J］.大气科学，28(3):385-404.

于华英，顾松山，刘鹏，等.2006.一次强对流过程的三维数值模拟［J］.南京气象学院学报，29(3):305-313.

周玲，陈宝君，李子华，等.2001.冰雹云累积区与冰雹的形成数值模拟研究［J］.大气科学，25(4):536-550.

周毓荃，陈宝君，肖辉.2003.播撒碘化银实施雹云催化的数值试验——个例研究［J］.大气科学，27(1):8-22.

Clark T L.1979.Numerical simulations with a three dimensional cloud model:Lateral boundary condition experiments and multi-cellular severe storm simulations［J］.J Atmos Sci，36:2191-2215.

Cotton W R，Tripoli G J.1978.Cumulus convection in shear flow:Three-dimensional numerical experiments［J］.J Atmos Sci，35:1503-1521.

Klemp J B，Wilhelmson R B.1978a.The simulation of three-dimensional convective storm dynamics［J］.J Atmos Sci，35:1070-1096.

Klemp J B，Wilhelmson R B.1978b.Simulations of right-hand left-moving storms produced through storm splitting［J］.J Atmos Sci，35:1097-1110.

Schlesinger R E.1980.A three-dimensional numerical model of an isolated thunderstorm.PartⅡ:Dynamics of updraft splitting and mesovortex couplet evolution［J］.J Atmos Sci，35:395-420.

Yau M K.1980.The effects of evaporation，water load and wind shear on cloud development in a three-dimensional numerical model［J］.J Atmos Sci，37:488-494.