湿润大气广义势温与饱和湿润大气等效势温之比较

摘要

真正的对流层大气既不是绝对干燥也不是完全饱和。它一般是潮湿的，但不饱和。本文引入广义位温(GPT)来描述真实湿润大气的这种湿润特征。讨论并证明了GPT在湿绝热过程中的守恒特性。通过分析2003年江淮流域、2004年华北地区的3次暴雨和2008年台风“凤凰”的降水情况，比较了湿大气中GPT与饱和湿大气中等效位温(EPT)的差异。结果表明，即使在暴雨系统中，相对湿度也达不到100%，EPT的饱和状态并不总是保持，因此GPT比EPT更能描述湿度和湿度梯度。GPT的定义包括空气从干燥到潮湿，然后达到饱和的过程。因此，电位温度(PT)和电位压力(EPT)可以看作是它的两种特殊状态。与PT和EPT类似，GPT因其在湿绝热过程中的守恒特性，可以更广泛地用于大气动力学和热力学过程的研究。

1.介绍

电位温度(简称PT，用)是干燥大气的一个重要参数，可用于比较不同压力下气团的热力学差异。然而，如果涉及潜热释放，不是保守。因此等效势温(简写为EPT，记为)中守恒的饱和湿绝热膨胀，用来描述饱和大气[1］.因为它的守恒性，已广泛应用于许多潮湿大气过程的研究，如稳定性分析[2]，即温带气旋[3.]，以及飑线的研究[4]、锋面及雨带[5，6］.虽然广泛应用，PT和EPT都有自己的应用范围：PT适用于绝对干燥的空气，一般为绝对饱和，仅用于绝对饱和的空气。但真正的气氛既不完全干燥也不完全饱和。它潮湿但不饱和。Gao等人[7将空气在某处饱和而不是在各处饱和的大气状态定义为非均匀饱和。为了避免混淆这两种空气状态，这里潮湿的大气被定义为潮湿但不饱和的空气，它更类似于真实的空气。因此，PT和EPT的保存方法可能不适用于潮湿的大气环境。

除了绝对干燥或完全饱和的空气外，潮湿的大气是大气研究的真正对象。由于相位变化和微物理过程难以观测和估计，这些领域的进展非常缓慢。谢(8]在20世纪70年代提倡湿大气动力学的工作。从那时起，许多中国学者在这一领域进行研究[9- - - - - -11但工作仍相对不足。在其他国家，已经进行了关于湿空气动力学的调查。例如，的黎波里和棉花[12认为PT代表冰水的混合物有很大的优势在识别大气深对流系统方面;将[13]强调了降水的热力影响，并定义了湿润当量温度()将T和PT代入模型计算;从熵的角度来看，Hauf和Höller [14]认为PT的不同形式可以用一个通用的物理变量来表示，即熵温度．通过引入虚拟温度的概念在冰相互作用的基础上进入热力学过程，Ooyama [15，16]导出了一套直接的、一致的动力学和热力学准则，这些准则与物理过程的参数化有关。为了利用冰晶分析位涡度变化的潜在影响，Rivas Soriano和García Díez [17推导了广义位涡度的趋势方程借助于并得出非均匀加热与连接系统的发展有关的结论。舒伯特等人在非静态、潮湿和多雨的大气下[18]，利用物理量由Ooyama提出[15，讨论了新的位涡理论。没有使用物理过程的参数化方法，Bannon [19]提供了一套湿空气方程，通过对原始动力方程的积分来预测短期或长期天气。除了贝茨[20.]及Persson [21应用了大量的变量和经验常数来描述干燥空气、水蒸气和水成物(液态水)共存的真实大气的特性。但是，这些不同的方法导致新变量物理意义隐式，计算复杂，不便于实际分析，在操作中应用不广泛。

Gao等人[7引入了一个参数，称为广义势温，记为，它与反映实际大气特征的比湿度有关——既不是绝对干燥也不是完全饱和。将EPT中已有的比湿和饱和比湿两个变量加入到式中，计算简便，新颖在实际天气分析中已显示出巨大的潜力。此外，在……的帮助下，测试了一系列分析和预测方法，包括分析和识别北京夏季热浪天气[22]，采用非地转方法诊断非均匀饱和流中的暴雨问向量(23］.然而，这些工作并没有直接涉及GPT是否可以物理保存以及如何保存。假设GPT在真实湿润大气的绝热过程中守恒，就像PT在干燥绝热过程中守恒，EPT在饱和湿润绝热过程中守恒一样，可以进一步保证其应用的基础和范围。因此，本文重点研究湿大气和降水过程，探讨GPT在湿大气中的物理意义，论证其在湿大气中的守恒，并进一步与各种暴雨情况下EPT的分布进行比较。

2. GPT的定义及其潮湿气氛的保护法

Wang和Luo提出的非均匀饱和空气的GPT表达式[9，可以写成， 这里，T为大气温度，的压力,为干燥空气的潜在温度(PT)，和分别为比湿度和饱和比湿度，和湿空气的单位质量冷凝潜热和单位质量恒压比热是多少，称为凝结概率函数，是真实空气湿度的反映。空气干燥时()， GPT即PT，即:;当空气饱和时()， GPT转化为EPT，即:;什么时候因0而异，有一个介于和，它可以表现空气从干燥到潮湿，再到饱和的变化。PT和EPT是GPT的两个极端。

2.1。潮湿大气中凝结概率函数的物理讨论

在分子统计的基础上，如果空气的比湿度是，指无穷小部分的比湿度可能不等于但遵循一定的统计分布[24］.根据观察结果，由于空气中的大量缩合核，在相对湿度接近100％之前，空气凝结的一些部分（通常冷凝时，随着相对湿度（RH）达到76％）。通常，Rh的值越高，蒸汽冷凝的越突出，这意味着蒸汽的冷凝度随着湿度的增加而增加。为了将这种潮湿空气的微神经性能应用于天气分析，添加加权功能是合理的y在不改变其维数的情况下，得到一个新的参数，形式为．表示干湿空气共存特征的加权函数y应满足以下条件:在绝对干燥的空气中在完全饱和的潮湿空气中。因此，根据凝结随着湿度的增加而增加的事实，y必须是一个无量纲参数，但与湿度有关。为了将该理论应用于天气系统的诊断和方法，给出了幂函数的形式是我们研究中采用的。根据数值模拟和数据分析[24时，冷凝特性可以很好的描述k是9。显然，还有很多其他形式的y除了．

实际大气既不是绝对干燥的，也不是完全饱和的，因此引入凝结概率函数，进一步研究湿空气的动力学和热力学过程是合理的。

2．2．GPT的守恒

对于封闭系统的微小变化，热力学第一定律可以表示为

在哪里为系统热力学能的增量，系统在过程中获得的热量是和吗是对系统做的功。应用状态方程，(1)可以写成

在这里,是熵。的另一种形式2)是

在哪里是系统的焓。由于（2)和(3.包括状态方程，对于任何过程(不可逆或可逆)，(1) - (3.)可以满足条件。考虑可逆过程，有:

对于单位质量的理想气体，其热力学能和焓可表示为

在这里,和分别为恒定体积和恒定压力下单位质量的比热。假设与…无关T．

方程(6),被取代成(3.),从而

双方…7)乘以，我们得到

当空气包裹变得饱和时，特定湿度等于．假设一个汽包被提升，增加了时，饱和比湿的变化为．相关的潜热是

在这个过程中，液态水从空气中滴出，不参与热平衡过程。在这个假设下，它是非绝热过程。然而，与包裹内残留的热量相比，液态水带走的热量可以忽略不计。因此，这个过程可以被认为是伪绝热的[25］.

基于非均匀饱和度的性质，可以表示潜热释放

此外，采用适当的形式y,它的收益率

把(4) (8),我们得到

在哪里湿空气的比热是否在恒压和恒压下为蒸汽的气体比常数。

由曲线变化基于长期观察(未显示;见赵和高[26),不平等在大多数温度和压力条件下保持。因此不平等总是持有。的右边项12)可以近似表示为．还可以从GPT节约的推导来验证近似值。因此，以下不平等总是在真实的气氛中持有：

因此，引入EPT的假设是诱发GPT的充分条件。

而且，忽略个体的变化，（12)可以转化为

整合（14的帮助下进行指数运算，获得以下等式：

这是保守的。方程(15)可以进一步转化为

类似于PT方程的推导方法，潮湿大气的方程也很容易得到:

从(17），可以得出结论，即GPT也在潮湿的绝热过程中保存。应该指出的是，衍生GPT保护的所有假设都是EPT保护的必要条件。从这个角度来看，除了保护之外，GPT还可以更准确地表明真实潮湿气氛的湿度的变化而不是EPT。

3.大暴雨中EPT和GPT的分布比较

最近Gao等人[22]利用广义位涡法推导了广义位涡，并对北京夏季热浪天气进行了诊断。但是，目前还没有将其应用到暴雨分析中。在本文中，我们试图诊断GPT在各种暴雨中的分布，并表明GPT比EPT有明显的优势。

3．1.长江、淮河流域暴雨中EPT和GPT的分布

梅雨天气是长江、淮河流域初夏季节的一种典型天气现象。对梅雨锋暴雨过程中EPT和GPT的分布进行了比较。2003年6月下旬至7月中旬，长江、淮河流域发生了强暴雨洪涝灾害。梅雨发病时间为6月21日，7月22日。降水主要发生在两个时期,一个从6月21日至28日降雨时几乎集中在长江流域中部长江与中心,和其他持续6月29日至7月11日在广泛rainbelt位于淮河流域。详细的地面降水观测资料可在Zhou等人的文章中找到[27］.我们关注第二阶段。

数字1显示了2003年6月29日至7月11日850 hPa的平均EPT和GPT分布。在中国大陆，PT总体平稳，空间梯度较弱(图略)。由于PT不包括水汽项，因此看不到与梅雨锋相关的水汽梯度带。从图1(一)时，在30°~ 33°N范围内形成了一个较大的EPT梯度带，明显反映了梅雨锋上空水汽梯度的特征。而高湿区由于西南季风的水汽输送，位于梅雨锋的南侧。在图1 (b)GPT的高值区及其强梯度位于从日本到孟加拉湾的33°N以南，这是包含了比湿度的结果。无论大气中含有多少水蒸气，水汽的含量肯定可以用GPT成像。所以GPT比EPT更有优势。

从子午截面看(图2)， EPT的明显梯度(图2(一个))位于33°N以北地区，是西南暖湿气流与北方干冷气流的汇合区，形成了东亚著名的初夏梅雨锋。与EPT相似，在30°N和33°N附近分别存在两个水汽梯度大的GPT等线窄密带，但梯度比EPT大得多，说明这两个湿梯度带之间集中了丰富的水汽含量。根据RH等值线(图中的虚线)2 (b)), GPT梯度相一致的大值区与RH高达80%的地区,和GPT的梯度与RH比EPT的,表明GPT的表达涉及水分的湿蒸汽湿度能反映特征浓度比EPT在梅雨期间。1998年和1999年长江流域梅雨锋暴雨与2007年淮河流域梅雨锋暴雨有相似之处。观测还表明，即使在洪水中，RH也很难达到100%。因此，对湿空气引入GPT能够描述实际大气中水蒸气的分布和热力学性质。

3．2.2008年华北暴雨和一次“凤凰”台风中EPT和GPT的分布

以上实例反映了梅雨期饱和湿空气的EPT与湿大气的GPT的对比。中国也经常经历高频率、大范围的暴雨，因此有必要与其他形式的暴雨进行比较。以2004年8月华北地区的强降雨和2008年的台风“凤凰”为例。2004年8月11日至13日，华北地区发生暴雨。过去的几项研究模拟并分析了这一事件[26］.因此，我们在这里只关注这三个变量在事件中的分布。

在图中还可以看到一个明显的西南至东北方向的湿槽3(一个)．该槽对应于EPT的高值区，表明水汽被输送到降雨区，且EPT的梯度与RH的梯度一致。对于GPT的分布，除了GPT的两个密集梯度带之间的重合(图中实线)3 (b))和RH(图中虚线)3 (b)），西南 - 东北潮湿的槽也很明显。GPT的大值的中心，RH高于90％，比EPT更清晰。GPT的雨水两侧的更重要的中心和梯度表明存在高湿度浓度的存在。

从经向截面来看，与图相似3.，楔形成形为ept从较高到中间水平分布，通过整个大气层的丰富潜热释放的标志（图4（a））.显然，在38°N（强大的降雨区南侧）的北部，中下级的EPT值高于42°N的北部，北部和南雨区的EPT梯度与水分梯度区域一致（图中的虚线4（b））.对于GPT，其ISOLINE ine延伸从大雨区的较低空气中，表明在雨区上方有充足的水蒸气。此外，高值GPT中心与高RH中心重叠，高达90％。而且GPT的大值中心比EPT更窄。比较数字4（a）与图4（b），强降水带以上的EPT (3437°N)并不表明是干燥地区，相对湿度低于20%。EPT等值线向北向下延伸，GPT等值线在干燥区南部先向下延伸再向北延伸，最终形成一个向下延伸的小脊和一个弱的GPT槽，出现在相对湿度小于20%的区域。GPT的空间分布比EPT更接近于水汽的空间分布。

以上分析是针对华北地区发生的一次暴雨事件进行的。下面详细讨论了具有大量水汽的台风“凤凰”的特征。“凤凰”是2008年登陆中国的第一个强台风，具有规模大、影响范围大、水汽含量高的特点。特别是它有一个不平衡的形状，在它的早期阶段，主要看到的云在中心的南部。云团多位于其东南象限，水汽供应充足，降雨强度大、范围大、影响时间长。

2008年7月25日14UTC，凤凰在菲律宾东海形成，向西移动。其后于26日08UTC发展为强烈热带风暴，于27日20UTC发展为台风。凤凰号于0630UTC 26日在台湾花莲地区着陆后，继续向西北移动。28日22UTC，它再次在福建省福清市东汉镇登陆，中心气压975 hPa，中心最大风速近33米^-1(12级)，然后向西北移动，但逐渐减少。30日下午，在江西省西北部减弱为热带风暴低压，中心缓慢向西南移动，经过安徽省东南部。凤凰号在中国南部的东南沿海地区以及江西省造成了强降水和洪水。从7月28日00UTC 850 hPa等压图可以看出凤凰(中心位于23°N, 121°E附近)的风场呈非对称结构(图)5（a）)，被丰富的水汽包围的大风区位于其南部、东部和北部。同时，西太平洋上空的相对湿度高达90%。凤凰县RH高值区达到100%。这种不对称结构在PT中看不到，因为PT的结构相对光滑(图)5 (b)）.至于EPT（图5 (c))，凤凰循环的热力学结构明显不对称。凤旺东南部对应的是EPT高值区(反映高湿中心)，也是EPT梯度的高值区，而凤旺中部则相对干燥。数字5 (d)在相对湿度达90%的区域，GPT的等值线密度较大，梯度较大，表明GPT的梯度比EPT大。考虑到热力学循环显示最清晰的GPT分布和GPT的高价值区重叠90% RH的地区,可以得出结论,GPT不仅能够反映出热力学结构还有优势PT和EPT在展示水汽场的分布。

子午截面(图6)进一步说明眼壁周围的水汽从低空向高空方向丰富，从海面到350 hPa以上，相对湿度达到90%以上(图虚线)6 (b)）.然而，在台风的中央近的RH小于眼罩的RH小于80％，这表明水蒸气含量在眼罩周围会聚，但在眼睛中相对干燥，与台风的一般分布组成。由于EPT包括水蒸气术语，因此在台风的眼罩周围形成陡峭的形状，因此对流不稳定区域延伸到650 HPA，并且EPT在靠近中心的较高水平的V形图案向下降到800 HPA台风（图6(一)）.与陡峭的GPT等值线相比(图6 (b))，不稳定区域与EPT一样清晰，但梯度不像GPT那么大。此外，伴随GPT的两个梯度带，最大区与台风眼壁在900 hPa高度的最高水汽值重叠。在相对湿度大于90%的区域，GPT的梯度带比EPT的更明显，即1720°N和25在图27°N6 (b)．

从长江、淮河流域梅雨锋强降水到华北暴雨，再到台风凤凰，EPT与GPT分布的对比表明，GPT比EPT更能反映水汽和水汽梯度的影响。

4.结论

Gao等人介绍的GPT的性质和应用的进一步探索[7]是本文的主要内容。讨论了GPT定义中所引用的凝结概率函数的物理意义，包括推导了GPT在非均匀饱和大气中的守恒性质，旨在增强GPT在潮湿大气中的理论基础。在真实的大气中，空气由干燥状态变为潮湿状态，然后再变为饱和状态。GPT的引入可以准确地描述这一过程。此外，GPT可以方便地应用于天气系统的业务分析。对比分析了梅雨强降水、华北降水和台风凤凰期间EPT和GPT的不同分布。诊断结果表明，与EPT相比，GPT能更有效地体现湿浓度和湿梯度对暴雨的影响。同时，与饱和空气中的EPT相似，GPT在潮湿大气中也守恒。因此，与EPT一样，它在研究潮湿大气的动力学和热力学性质方面具有广阔的应用前景。

致谢

本文由国家重点基础研究发展计划资助(批准号:200710901)。2009CB421505)，中华人民共和国科技部气象专项(批准号:2009CB421505)基金资助:国家自然科学基金项目(40775031和40620120437)。

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