罗 汉,韩永翔*,李岩瑛(.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,中国气象局气溶胶-云-降水重点开放实验室,江苏 南京 0044；.甘肃省武威市气象局,甘肃 武威 733000)

边界层高度时间演变及尘卷风对总沙尘量的贡献

罗 汉1,韩永翔1*,李岩瑛2(1.南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心,中国气象局气溶胶-云-降水重点开放实验室,江苏 南京 210044；2.甘肃省武威市气象局,甘肃 武威 733000)

采用干绝热曲线法,计算了敦煌地区每日最大对流边界层高度(简称:CBLmax)并分析了可能的影响因子,在此基础上计算出尘卷风对大气年沙尘气溶胶的贡献.结果表明: CBLmax具有非常显著的年变化特征,呈单峰分布,12月最低,5月最高.年平均高度为2.2km,极端时出现接近6km.热力因素对CBLmax的贡献具有决定性,云量的多寡可影响CBLmax的变化.尘卷风的起沙量对大气年均沙尘气溶胶总量的贡献至少在54.4%以上.

对流边界层厚度；尘卷风；起沙量；贡献率

沙尘气溶胶是对流层大气气溶胶的重要组成成分,约占全球自然气溶胶总量的三分之一[1].它通过起沙-传输-沉降成为了全球气候变化的关键影响因素之一[2-5].沙尘暴和扬沙被认为是沙尘气溶胶的最主要来源[6],但是卫星观测的沙尘气溶胶含量的时间变化与沙尘暴发生的时间并不完全匹配[7],研究认为存在尘卷风的起沙机制,其在供给大气沙尘气溶胶的总量上可能扮演着重要的角色[8].尘卷风是一种旋转上升的对流涡,能够卷起并携带地面沙尘上升到对流层中上部,沙尘羽是没有形成标准涡旋的尘卷风,本文将尘卷风和沙尘羽统称为尘卷风.研究表明,尘卷风贡献了大约 35%的全球沙尘气溶胶[9-10],在中国塔克拉玛干沙漠中其贡献达到了53%[11].

Renno等[12]将尘卷风看做一个热力发动机,提出了其热力学理论,尘卷风的强度取决于其热力学效率,而热力学效率与地表温度和对流边界层高度关系密切.利用尘卷风的热力学理论计算公式[10]得到塔克拉玛干沙漠的尘卷风起沙量[11],但其计算的对流边界层高度是平均值,缺乏年际间的变化,同时对其他影响对流边界层高度的因子如云量、降水等没有考虑,日照长度并不是实际日照时数,因此对尘卷风起沙量的计算带来较大的误差.

1 研究区域和研究方法

1.1 研究区域与资料来源

敦煌地区总面积为 3.12万 km2,地处东经94°41′,北纬 40°09′,海拔 1140m,位于中国西北干旱区腹地.该区的地理景观为沙漠和戈壁,大部分地方植被覆盖不足 10%.日照充足,干旱少雨,年降水量在40mm左右,而蒸发潜力高达3400mm,是沙尘暴和尘卷风的多发区之一. 2006～2015年地面资料、探空资料以及扬沙、沙尘暴等数据来自敦煌国家基准站,气溶胶指数来自 http: //www.nasa.gov/.

1.2 计算CBLmax

干绝热曲线法又称 T-LogP图法,能够较为准确地计算出CBLmax[13-14].其适用于有探空资料的地区[15],本文通过2006～2015年10a每日08:00的探空资料,利用T-LogP图法计算得到CBLmax.具体计算方法见文献[15].

1.3 计算尘卷风的起沙量

Rennó等提出了尘卷风的热力学理论[12],尘卷风的强度取决于热力学效率η[10].计算式:

式中: ZCBL为每日平均对流边界层高度,单位为m; Th为地表气温,单位为 K; Γad为绝热递减率(Γad=10K/km).尘卷风的覆盖区域面积比为 σ,计算式:

我国公共服务的投入总量大，但国情决定了这仍难以满足公众不断增加的公共服务需求，与投入紧密相连的财政机制还没有制度化，缺乏法律制约，常常出现财政收支失衡、结构紊乱、责任混乱等现象，完善的财政制度是公共服务提供的坚实基础。

式中:无量纲机械能摩擦损耗系数 μ≈12～24;地面到对流边界层顶的压强差 Δp=gρairZCBL;空气密度ρair=1kg/m3;重力加速度 g=9.8g/m2;驱动尘卷风的热量通量 Fin≈11±5kW/m2;对流边界层有效太阳辐射时间尺度 TR≈9×105s[10].尘卷风总起沙量DAEtot的计算式:

式中：Fd为尘卷风的起沙通量,g/m2s; Dtime为日照时长,s; S为能够容易扬起松散颗粒物进入大气的土壤面积或区域[16-18],m2.

2 研究结果

2.1 CBLmax的变化

利用T-LogP图法计算的2006～2015年10a CBLmax(图 1)显示,其呈现出非常显著的年变化特征,在年内呈现峰谷交替,12月到次年1月份为波谷, 5月左右到达波峰.年平均CBLmax变化虽然不大(10a平均2200m),但10a总趋势缓慢降低,平均逐年降低0.01km.

图1 CBLmax和14:00温度变化Fig.1 The daily variation of CBLmaxand air temperature at 14:00

每月平均的 CBLmax变化(图 2)显示其呈现出单峰分布,从1月的700m迅速增加到5月的3500m左右,达到峰值,然后缓慢降低, 12月到达最低值600m左右.10年中CBLmax出现3500m以上的天数达到770d,极端时甚至出现接近6000m高度,这与其他沙漠地区短期加密观测的结果一致[19],出现3500m以上深厚的对流边界层的原因可能与北半球剧烈的太阳辐射等气候背景和极端干燥的地表环境有关[20].

2.2 CBLmax高度与气象要素的关系

2.2.1 CBLmax与14:00的温度和14:00风速的关系 地表强烈加热引起的热力不稳定以及热力湍流是影响大气边界层高度和对流边界层形成的主要热力原因[21],风速则是其动力因素.热力不稳定以及热力湍流同大气温度密切相关.敦煌地区的CBLmax在14:00最大,因此选用14:00的温度和 14:00风速对 CBLmax的影响进行研究.2006～2015年CBLmax和14:00的气温曲线(图2)显示CBLmax与14:00温度具有高度的相关性,相关系数达到0.73,通过了99.999%置信度检验,这说明温度对CBLmax的贡献具有决定性.但是它们峰值出现的时间有所不同, CBLmax提前温度2个月到达峰值(图2).同时,图2显示风速在4月达到年中最大,早于 CBLmax峰值 1个月,暗示了CBLmax同时受到温度和风速的共同影响.

图2 CBLmax与14:00时温度和风速的月平均变化Fig.2 The mean monthly variation of CBLmaxwith air temperature and wind speed at 14:00

2.2.2 CBLmax与日均云量的关系 敦煌地区年平均降水量仅为 40mm左右,降水过程虽然对CBLmax高度有影响,但太少的降水不足以影响总的趋势,而日均云量的多少可以影响地面所接受的太阳辐射而影响湍流的发展,进而影响CBLmax的发展.

将2006～2015年晴天、多云和阴天的CBLmax进行对比(图 3),结果发现晴天、多云和阴天的CBLmax变化趋势基本一致,但是晴天 CBLmax高于多云天,而多云天也明显高于阴天.晴天和多云天6月的CBLmax为年中最高,而阴天5月最高,说明阴天可能也是影响CBLmax提前温度到达年内峰值的因素.将晴天与阴天的CBLmax进行对比,其中夏季8月高度差最大,大于1400m,阴天高度减少率为43.8%; 9月的阴天高度相比晴天少了1300m,高度减少率为年内最高47.1%;冬季12月高度差最小,其值小于 100m,阴天高度减少率为年内最低为2%;阴天相对晴天CBLmax高度平均减少率为 27.1%.热力因素如温度在干旱区是影响湍流强弱最主要的因素,地表接受的太阳辐射晴天最多、多云天次之、而阴天最少,所以晴天CBLmax高度高于多云天,而多云天高于阴天.因此,云量的多寡可影响CBLmax的变化.

图3 2006～2015年晴天、多云和阴天CBLmax对比Fig.3 A comparison of CBLmaxon sunny, cloudy and overcast days from 2006 to 2015

2.3 估算尘卷风的起沙量

根据敦煌探空气球进行的边界层高度的短期加密观测,日内对流边界层高度的变化先增加后减小,基本呈现出正态分布,日落后其高度虽有降低,但不会降低至 0m,而是转为边界层剩余层,高度约占CBLmax的38.6%[22],因此每日平均的对流边界层高度与 CBLmax之间的关系为:日平均对流边界层高度=CBLmax×61.4%.将地表气温、每日平均对流边界层高度代入式(1)、式(2),可分别获得热力学效率η与尘卷风的覆盖区域面积比σ.敦煌地区的总面积为3.12万km2,能够容易扬起松散颗粒物进入大气的土壤面积或区域 S为1.97×1010m2[23].尘卷风和沙尘羽的起沙通量 Fd分别为(0.7±0.3)g/(m2·s)和(0.1±0.03)g/(m2·s)并都可利用式(3)计算各自起沙量[10],由于沙尘羽是尘卷风的一种特殊形态,但起沙通量有较大差异,因此本文分开计算两者的起沙量,但在讨论中合并两者的起沙量并统称为尘卷风的起沙量. Dtime取每日地面观测资料中的实际日照时间,将η、σ、S、Fd和 Dtime代入式(3),计算得到敦煌地区 2006～2015年尘卷风的每日起沙量.

在有沙尘暴、扬沙、降水、阴天等天气环境下很难发生尘卷风,因此本文将沙尘暴和扬沙发生日、日降水大于4mm和日平均总云量大于70%以上的数据剔除,获得了订正以后的尘卷风的每日起沙量.沙漠和戈壁地区大气中的沙尘气溶胶主要来自沙尘暴、扬沙和尘卷风的贡献[11],那么剔除沙尘暴和扬沙后, Aura卫星观测的敦煌气溶胶指数AI则反映的是尘卷风的贡献.剔除沙尘暴、扬沙、降水、阴天等天气后,图4显示了每日尘卷风的起沙量与Aura-AI之间的变化(共2314d),它们均呈典型的年单峰变化,年初与年末两者同时到达年内低值,年中两者同时到达年内最高,两者的趋势具有高度的一致性,相关系数为 0.38,并通过了99.999%置信度检验,这表明本文用热力学公式[11]计算的尘卷风的起沙量是可信的.

图4 敦煌地区每日尘卷风的起沙量与Aura-AI变化(剔除沙尘暴、扬沙、降水和阴天等天气现象)Fig.4 Daily dust emission of dust devils and Aura-AI change in Dunhuang from 2006 to 2015 (excluding the weather phenomena of dust storm, blowing sand,precipitation and overcast sky)

表1 计算的尘卷风各月平均起沙量Table 1 The mean of monthly dust emissions by dust devils

计算出敦煌地区尘卷风各月平均的起沙量在年内呈单峰分布(表 1),从 1月开始逐渐增大,至7月达到年内最大值,而后逐渐减少.7月平均每天尘卷风的起沙量是1月的8倍.尘卷风年均起沙量(最大、平均、最小)为4.28×106、1.85×106、和 7.38×105t.尘卷风各季节起沙量分别为:春天5.71×105、夏天7.22×105、秋天4.21×105和冬天1.38×105t,夏天的起沙量是冬天的5.23倍.

2.4 尘卷风的起沙量对大气沙尘气溶胶的贡献

沙尘暴和扬沙能够抬升大量沙尘气溶胶粒子进入大气[8].为了估计其潜在的起沙量,需要知道沙尘暴和扬沙的各自垂直起沙通量和其持续时间.沙尘暴的起沙通量在 40.07×10-7kg/ (m2·s)至 1.54×10-8kg/(m2·s)之间[24-26],扬沙的起沙通量在 4.14×10-8kg/(m2·s)至 0.99×10-8kg/ (m2·s)之间[25-26].敦煌地区在 2006～2015年期间共发生35次共119.1h沙尘暴和242次共698.9h扬沙天气,因此平均每年沙尘暴和扬沙的持续时间分别为11.91和69.89h.假设沙尘暴和扬沙可以横扫整个敦煌地区内能够容易扬起松散颗粒物进入大气的土壤面积为 1.97×1010m2[24],则根据之前所提的沙尘暴和扬沙起沙通量和持续时间,计算其年均起沙量.沙尘暴的年均最大最小起沙量分别为 3.3845×106和 1.3007×104t;扬沙的年均最大最小起沙量分别为2.0520×105和4.9070×104t.

由于沙漠戈壁区大气中沙尘气溶胶主要来自沙尘暴、扬沙和尘卷风的贡献[12],因此敦煌地区的年均总起沙量为:1)最大:7.8716×106t(尘卷风:4.2819×106t,沙尘暴和扬沙:3.5897×106t);2)最小:8.0069×105t(尘卷风:7.3861×105t,沙尘暴和扬沙:6.2077×104t);平均:3.1283×106t(尘卷风: 1.8518×106t,沙尘暴和扬沙:1.2765×106t).因此,尘卷风年均起沙对于总起沙量的贡献至少为54.4%,这与Han等[11]估计的塔克拉玛干沙漠中尘卷风所占总起沙量比率为 52.8%的结果基本一致.

由于目前对尘卷风的了解十分有限,虽然它对年起沙总量的贡献很大,但它对区域或全球气候变化的贡献目前仍难以估计.

3 结论

3.1 敦煌地区 CBLmax具有非常显著的年变化特征,呈单峰分布,12月最低,5月最高.年平均高度为2.2km,极端时出现接近6km的超厚对流边界层.

3.2 热力因素对 CBLmax的贡献具有决定性.阴天相对晴天的CBLmax平均减少率为27.1%,云量的多寡可影响CBLmax的变化

3.3 敦煌干旱区尘卷风的起沙量对于年平均总起沙量的贡献至少为 54.4%,最高可能达到 90%以上.

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致谢：本文英文部分由南京信息工程大学赵天良教授帮忙润色,在此表示衷心的感谢.

Temporal evolution of the boundary layer height and contribution of dust devils to dust aerosols.

L
UO Han1, HAN Yong-xiang1*, LI Yan-ying2(1.Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters, Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration, Nanjing University of Information Science and Technology, Nanjing 210044, China；2.Wuwei Meteorological Bureau in Gansu Province, Wuwei 733000, China). China Environmental Science, 2017,37(7)：2438～2442

By using the method of dry adiabatic curve, the daily maximum convective boundary layer height (CBLmax) in Dunhuang was calculated and the influence factors were also analyzed. Then the dust devil contribution to dust aerosols were estimated. The results showed that the CBLmaxhad obviously the annual variations with the single-peak distribution from a minimum in December to a maximum in May. The annual average of CBLmaxwas 2.2km with an extreme height of nearly 6km. Thermal factors played a dominant role in the CBLmaxvariation, and cloud amount could affect the variation of CBLmax. More than 54.4% amount of annual dust aerosols was contributed by dust devils.

convective boundary layer thickness；dust devils；dust emission amount；contribution rate

X513

A

1000-6923(2017)07-2438-05

罗 汉(1988-),男,甘肃敦煌人,硕士,主要从事大气物理学及大气环境研究.发表论文1篇.

2016-12-02

国家自然科学基金资助项目(41375158)

* 责任作者, 教授, han-yx66@126.com