郭九華， 張?zhí)K平， 衣 立， 劉敬武

(1.中國海洋大學物理海洋教育部重點實驗室 海洋-大氣相互作用和氣候?qū)嶒炇?，山東 青島 266100； 2.臺州市氣象局；浙江 臺州 318000)

云是懸浮在大氣中的小水滴或者冰晶微?；蛘叨叩目梢娋酆衔颷1]。云頂邊界層由能量通量、水汽(水汽和液態(tài)水)通量以及其他一些非直接的大氣物質(zhì)(氣溶膠)決定[1-5]。這些大部分是以湍流的形式傳遞能量。浮力和水汽通量在一定程度上決定了層積云的性質(zhì)[3-4]。邊界層高度對低云有明顯影響[5-6]。如果邊界層高度太低，低云會抬升至邊界層以上，阻斷下墊面海洋向上輸送熱量、水汽和湍流動能，加速云的消散；反過來，如果邊界層高度太高，就會形成積云而不是層狀云[7]。云頂?shù)拈L波輻射冷卻和卷夾效果也是邊界層發(fā)展的重要驅(qū)動力之一[8-9]。黑潮是太平洋強大的西邊界流，具有流量大、流速強、流幅窄等特征，其海表面溫度梯度遠大于臨近海區(qū)，是強海-氣熱量交換的區(qū)域[10-12]。前人在東海黑潮區(qū)的海洋大氣邊界層研究多集中于季節(jié)統(tǒng)計或者邊界層對云的影響[10-12]，而具體到在該區(qū)域云的微物理過程以及云對邊界層的作用尚不清楚，尤其東海黑潮區(qū)域云頂輻射強迫對邊界層垂直結(jié)構(gòu)的影響尚無具體的研究。

2015年4月2日1500UTC—3日0100UTC，在東海黑潮暖水區(qū)朝東南方向走航過程中觀測到了一次云頂邊界層發(fā)展的過程。走航過程高空環(huán)流形式較為穩(wěn)定，不受槽前氣流影響，也不受切變線的影響；海表面受到副熱帶高壓后部的影響，海平面氣壓逐漸升高，走航區(qū)域內(nèi)海表面風有很弱的輻合輻散交替變化。從4月2日1500UTC—1800UTC之間，850 hPa以下大氣有明顯的下沉運動，到4月3日0000UTC轉(zhuǎn)為上升運動。走航過程觀測到了云底高度的抬升。在大尺度背景不利的條件下，邊界層內(nèi)出現(xiàn)了云并且發(fā)生了云的抬升過程。哪些因素造成了邊界層的抬升以及邊界層的發(fā)展？它們具體有多少貢獻？本文通過數(shù)值試驗分別討論不同物理量在此次邊界層發(fā)展中的作用。

1 資料和方法

1.1 走航觀測數(shù)據(jù)

本文所用走航觀測數(shù)據(jù)：(1)GPS探空數(shù)據(jù)，得到垂向10 m分辨率的溫度、氣壓、風向、風速、濕度的垂直分布，最大高度約1.3 km，4月2日1502UTC作者于26.97°N，125.76°E施放了探空氣球；(2)Vaisala CL31云高儀連續(xù)觀測數(shù)據(jù)，得到云底高度、邊界層高度等，時間分辨率16 s；(3)XZC6-1型船載自動氣象站連續(xù)觀測數(shù)據(jù)，得到海平面約10 m以上氣壓、風向、風速、氣溫(SAT)，時間分辨率10 s；(4)SBE56型海溫探測儀連續(xù)觀測數(shù)據(jù)，得到海面以下約3 m的海溫(SST)，時間分辨率30 s。

1.2 方法

使用UCLA_LES3.0(University of California, Los Angeles_Large-eddy Simulation 3.0)模式[13-15]，選取2015年4月2日1502UTC時刻得到的探空數(shù)據(jù)作為初始輸入(見圖1(a))，積分時間段從4月2日1500UTC—3日0100UTC，時間步長1 s。水平方向格點數(shù)52×52，水平分辨率為等間距50 m；垂直方向101個格點，垂直分辨率等間距20 m，最高積分高度為2 000 m，包括了觀測中邊界層頂?shù)母叨?。海平面氣壓設置為1 004.7 hPa，海溫設置為296.697 K(約23.5℃)，均為GPS施放時刻觀測到的海溫；給定一個當?shù)貢r間為23:00；考慮科氏力，將中心緯度設定為27.00°N；邊界層性質(zhì)設定為濕邊界層，微物理模型中考慮水汽凝結(jié)和云物理過程，云滴粒子有效半徑設為10 μm，是層積云的粒子有效半徑，不考慮降水過程。

2 觀測分析

4月2日1500UTC左右和3日0030UTC左右分別施放了兩個GPS探空，位置分別是27.02°N，125.74°E和25.90°N，126.56°E。從兩次探空曲線(見圖1(a),(b))的對比可以看到，邊界層內(nèi)逆溫層底有了明顯的抬升，從4月2 日探空的760 m升高到了4月3日探空的960 m，邊界層內(nèi)相對濕度維持在85%左右，且在4月3日相對濕度的分布更加均一。走航過程中捕捉到了一次邊界層內(nèi)云的生成并抬升的過程(見圖1(c))，氣溫的變化很小，海溫先升高后降低，海表面氣壓隨時間緩慢升高(見圖1(d))。

(2015年4月2日1502UTC(a)和4月3日0021UTC(b)探空曲線，氣溫(黑色實線，K)、位溫(黑色點虛線，K)、露點溫度(藍色實線，K)和相對濕度(綠色實線，%)，也為模式輸入的初始場；云底高度(散點，m，CL_1、CL_2、CL_3是Vaisala云高儀判斷的三層云底高度)(c)；氣溫(黑色實線，℃)、海溫(藍色實線，℃)、海表面氣壓(紅色實線，hPa)(d)。Vertical profiles 1502UTC 02APR(a) and 0021UTC 03APR 2015(b): temperature(black solid line, K), potential temperature(black dashed line, K), dew point(blue solid line, K) and relative humidity(green solid line, %) observed by GPS Sonde; Vaisala cloud base height (color dots, m, CL_1, CL_2, CL_3 refer to three different cloud-base heights) (c) and SAT (black solid line, ℃), SST (blue solid line, ℃) and sea level pressure (red solid line, hPa)(d). )

圖1 GPS探空廓線和走航時間序列變量
Fig.1 Vertical profiles observed by GPS Sonde and observed time serial series data

此次過程中，邊界層內(nèi)具體的通量、湍流動能的變化是怎樣的？云對邊界層的影響又體現(xiàn)在哪些方面，本文通過數(shù)值模擬和數(shù)值試驗來分析。

3 模擬結(jié)果

3.1 時間序列變量分析

模式需要一定的時間來建立平衡，這段時間內(nèi)，各物理量的數(shù)值波動較大，所以在分析中不關注模式在建立時間內(nèi)各物理量的變化。一般模式建立時間為2 h。因此，本文不分析前兩小時的物理量的值。

云量(見圖2)在4月2日2100UTC之后大于20%，并且在這之后一直維持在30%以上，最大云量出現(xiàn)在4月3日0030UTC，為75%。區(qū)域平均的液態(tài)水路徑的變化和云量的變化基本吻合，但最大值出現(xiàn)在4月2日2330UTC，為16 g/m2，并在模擬最后半小時云量減小的情況下液態(tài)水含量有增加的趨勢。

圖2 區(qū)域平均的云量(黑色)和液態(tài)水路徑(紅色，g/m2)Fig.2 Time series of domain-averaged cloud fraction (black) and liquid-water path (red, g/m2)

3.2 高度-時間序列變量分析

云頂高度和云底高度都有不同程度的上升，云頂高度從800 m左右上升到模擬結(jié)束時的950 m左右，云底高度從700 m左右上升到模擬結(jié)束時的850 m，模擬的云頂和云底高度的變化趨勢與觀測一致，但云底高度高于觀測事實，這可能是由于模擬中海溫固定不變，不能提供更多的潛熱通量和感熱通量。最高云底高度出現(xiàn)在4月3日0100UTC，與云頂高度基本相等，而且對應該時刻的液態(tài)水路徑下降到0。從云頂和云底的變化來看，云頂高度出現(xiàn)緩慢的上升趨勢，云底高度有比較大的抬升。

湍流對邊界層內(nèi)各物理量的分布及變化起著非常重要的作用，它的分布決定了云頂?shù)木韸A率以及邊界層內(nèi)水汽的輸送[5]。定義湍流動能：

(1)

給出上述模擬中水平平均的湍流動能的變化。湍流動能大于0.1 m2/s2的區(qū)域覆蓋了整個邊界層，從湍流動能的分布來確定邊界層的高度，邊界層在變化過程中有緩慢的加深，從800 m升高到1 100 m左右。在模擬中后期，湍流動能的最大值分別出現(xiàn)在近海面和邊界層中上層。近海面的高湍流動能依賴于海氣界面的能量交換；邊界層中上層的湍流動能大值分布，是云頂?shù)妮椛淅鋮s和云頂與其上層自由大氣的卷夾作用的結(jié)果。

從位溫(見圖3(a))和液態(tài)水含量(見圖3(b))的分布來看，模式判斷有液態(tài)水的時間為4月2日2100 UTC，這與云頂云底高度的時間變化序列相同。邊界層內(nèi)液態(tài)水的最大值在0.08 g/kg以上，出現(xiàn)在4月2日2300UTC左右。在模擬最后1.5 h內(nèi)，液態(tài)水含量出現(xiàn)降低的趨勢。

液態(tài)水所在的高度位溫在300 K以下。由于下墊面潛熱輸送在500～900 m之間，水汽凝結(jié)釋放潛熱，使得云所在的高度位溫升高。且隨著液態(tài)水的增多，300 K等位溫線被抬升，反映云頂逆溫的抬升過程，也就是說，云的形成與邊界層加厚是有關系的。

邊界層內(nèi)比濕隨時間是增加的，這來自于海洋的潛熱通量供應。在邊界層頂大約900 m以上，水汽出現(xiàn)了比較大的梯度。

3.3 云對水汽、液態(tài)水含量、位溫廓線及其通量的影響

由時間序列分布的云量以及云頂、云底高度可知，模擬過程中在4月2日2100UTC之后出現(xiàn)了云，之前的時間內(nèi)，雖然模式反映有云量，但均低于20%。根據(jù)時間序列各物理量的分布，以下取一段時間內(nèi)平均的物理量的垂直廓線來分析，即4月2日2330UTC—3日0030UTC這1 h之間物理量的平均。這段時間內(nèi)，模式判斷邊界層內(nèi)穩(wěn)定有云，各物理量的時間序列比較穩(wěn)定，這樣可以更準確的分析邊界層的發(fā)展。

首先給出液態(tài)水含量、比濕(見圖4(a))以及位溫(見圖4(b))的廓線。從液態(tài)水含量的廓線可以看到明顯的云覆蓋。以下作者判斷云底的高度時，用液態(tài)水含量大于0的高度判斷為云底高度。液態(tài)水含量在900 m左右達到最大值，在600～1 050 m之間位溫梯度稍有減小。比濕隨高度減小，并且在1 000～1 200 m之間減小劇烈。

水汽通量(見圖4(c))在云內(nèi)(約620～950 m)有比較穩(wěn)定的輸送，在云底位置，水汽通量出現(xiàn)了極小值。而熱通量(見圖4(d)，這里指位溫的通量)在云頂?shù)淖兓群艽?，這是由于云頂與自由大氣的卷夾和云頂?shù)拈L波輻射冷卻造成的。另外在400～600 m，熱通量的值基本保持穩(wěn)定。通量廓線在1 200 m以上基本不再變化。

((a)湍流動能(填色，m2·s-2)、位溫(等值線，K)和(b)液態(tài)水含量(填色，g·kg-1)、比濕(等值線，g·kg-1)。黑色實心方框代表云頂高度(m)，黑色實心圓代表云底高度(m)。(a) Turbulence kinetic energy (shaded, m2·s-2) and potential temperature (contours, K) ； (b) Liquid water mixing ratio (shaded, g·kg-1) and water vapor mixing ratio (contours, g/kg). The black dots denote cloud top height and the black circles denote cloud base height.)

圖3 區(qū)域平均的云量(黑色)和液態(tài)水路徑(紅色，g·m-2)
Fig.3 Time series of domain-averaged cloud fraction (black) and liquid-water path (red, g·m-2)

((a)比濕(黑色實線，g·kg-1)、液態(tài)水含量(黑色虛線，g·kg-1)；(b)位溫(K)；(c)水汽通量(W·m-2)和(d)熱通量(W·m-2)?；疑珔^(qū)域為云區(qū)。(a) Total-water (black solid line) and liquid water (black dashed line) mixing ratio (g/kg)； (b) Potential temperature (K)； (c) Total-water mixing ratio flux (W·m-2) and (d) potential temperature flux (W·m-2). The color gray denotes the cloud layer.)

圖4 時間平均-水平平的垂直廓線和通量廓線
Fig.4 Mean profiles averaged data from 2330UTC 02APR to 0030UTC 03APR

本文關注邊界層中輻射通量以及二階物理量的分布。由于云頂?shù)拈L波輻射冷卻，輻射通量(見圖5(a))在云區(qū)中上層有比較明顯的增加，在邊界層頂以上不再變化。近表面層的水平湍流速度方差(見圖5(b)，包括經(jīng)向緯向湍流速度方差)較大，在100～800 m之間，水平方向湍流速度方差是隨高度減小的，在800～1 000 m(云的中上層)之間又有所增大。近表面層較大的水平湍流速度是受到下墊面的強迫，是大氣與海洋進行熱量和動量交換的結(jié)果，邊界層頂?shù)乃酵牧魉俣却笾凳蔷韸A影響。垂直方向湍流速度方差雖然數(shù)值上小于水平湍流速度方差的值，但是它在邊界層不同區(qū)域的分布非常明顯，在200～400 m之間垂直方向的湍流速度有一個極大值，而在云底600 m處減小到極小值，到了云內(nèi)600～1 000 m之間，垂直方向湍流速度又迅速增大，云區(qū)最大垂向湍流速度的出現(xiàn)在800 m左右。這樣根據(jù)垂直方向湍流速度，可以比較清晰的看到云與云底以下不同的湍流分布，表現(xiàn)為在云底，垂向湍流速度會出現(xiàn)極小值。

((a)輻射通量(W·m-2)；(b)水平湍流速度(m2·s-2)；(c)垂向湍流速度(m2·s-2)和(d)湍流動能局地項中浮力項(黑色實線，m2·s-3)；切變項(綠色實線，m2·s-3)和耗散項(黑色虛線，m2·s-3)的分布?；疑珔^(qū)域為云區(qū)。(a) Total radiative flux (W·m-2)； (b) Total horizontal velocity variances (m2·s-2)； (c) Total vertical velocity variances (m2·s-2) and (d) Horizontally averaged TKE budgets (m2·s-3), where the black solid line, the green solid line and the black dashed line refer to buoyancy, shear and dissipation product of TKE, respectively. The gray domain denotes the cloud layer.)

圖5 時間平均-水平平均的輻射通量廓線、湍流速度廓線和湍流動能廓線
Fig.5 Mean profiles averaged from 2330UTC 02APR to 0030UTC 03APR

那么,在垂直方向湍流動能的局地項分布是怎樣的？湍流動能的局地項方程可以為如下表達：

(2)

等式右邊依次為：切變項、浮力項、耗散項和網(wǎng)格輸送項。這里只討論貢獻比較大的前三項。圖5(d)給出了4月2日2330UTC—3日0030UTC水平平均-時間平均的湍流動能局地項各項的貢獻。耗散項在近表面層很大，在0～200 m高度內(nèi)減小劇烈，200～600 m之間有一個比較大的峰值，在600～1 000 m，也就是云內(nèi)，耗散項的分布是均一的。切變項在近表面較大，在云底以下也存在一個相對大的極值，但在600～800 m之間減小明顯，而后800～1 000 m之間又升高。浮力項在100～700 m之間為負值，而在云內(nèi)700～900 m之間有比較大的正貢獻，云頂又為負值，浮力項在云內(nèi)變化正好和切變以及耗散項是負相位的關系。最終，在邊界層頂以上三項均為0，即邊界層以上湍流動能的局地項不再有大的變化。

云的產(chǎn)生改變了邊界層中湍流動能的分布，具體表現(xiàn)在云區(qū)有正的浮力項貢獻，在云底以下有負的浮力項貢獻，在邊界層頂，由于卷夾和長波輻射，其浮力項也存在比較大的變化。

4 云頂輻射對邊界層垂直結(jié)構(gòu)影響的數(shù)值試驗

云頂?shù)妮椛涫沁吔鐚幽芰肯蜃杂纱髿鈧魉偷闹饕绞?，也是下墊面持續(xù)供應能量而邊界層內(nèi)垂向積分的湍流動能沒有線性增長的原因，是云頂邊界層非常重要的過程。那么輻射的作用體現(xiàn)在哪些物理量的分布上？下面的試驗中，以固定海溫試驗為基礎，在模式模擬前6 h考慮長波輻射和短波輻射，但是在6 h之后關掉輻射，來看邊界層中各物理量的變化。

在關閉輻射之后，表面潛熱通量和感熱通量都沒有明顯的變化(見圖6(a)，(c))，但邊界層中垂向積分的湍流動能和最大垂直速度均有一定程度的減小，垂向積分的湍流動能降低了約100 kg/s，最大垂直速度的減小了0.5 m/s左右(見圖6(b))。液態(tài)水路徑和云量的分布也是降低狀態(tài)，其中液態(tài)水路徑減小比較明顯，減小了10 g/m2左右，云量在關閉輻射后一直在50%以下(見圖6(d))。

關閉輻射后云頂和云底高度都比固定海溫的低，而且模式判斷有明顯云頂和云底高度(見圖7)的時間較少。云頂高度在800～900 m之間，云底高度在600～800 m之間，低于固定海溫試驗，其中云頂高度降低約150 m，云底高度降低約100 m。由位溫的分布看(見圖7(a))，邊界層沒有明顯的抬升趨勢，300 K等位溫線在1 000 m以下。邊界層內(nèi)液態(tài)水生成量較少。

為了更好的對比2個試驗的結(jié)果，本文依舊取2330UTC之后1 h內(nèi)的物理量平均值做分析。其中無輻射強迫試驗在4月3日0030UTC反映出邊界層頂有液態(tài)水分布，可以近似理解為有云的存在。水汽廓線(見圖8(a))和位溫廓線(見圖8(b))與固定海溫試驗結(jié)果基本一致，液態(tài)水含量分布在600～1 000 m之間，最大值在900 m高度，但液態(tài)水含量在850～1 000 m之間有所降低，減小約0.02 g/kg。

((a)表面潛熱通量(W·m-2)；(c)感熱通量(W·m-2)；(b)最大垂直速度(藍色，左側(cè)坐標軸，m·s-1)和垂向積分的湍流動能(黑色，右側(cè)坐標，kg·s-1)；(d)云量(黑色，%)和液態(tài)水路；徑(紅色，右側(cè)坐標軸，g·m-2)，其中虛線為固定海溫試驗結(jié)果。(a) Surface latent heat flux (W·m-2)； (c) Surface sensible heat flux (W·m-2)； (b) Maximum vertical velocity (blue, m·s-1) and vertically integrated total kinetic energy (black, kg·s-1) and (d) cloud fraction (black, %) and liquid water path(red, g·m-2) .The dash line is for constant SST case.)

圖6 6 h后無輻射強迫試驗的時間序列變量

Fig.6 Time series data of no radiative forcing at 6 h case

((a)湍流動能(填色，m2·s-2)、位溫(等值線，K)；(b)液態(tài)水含量(填色，g·kg-1)、比濕(等值線，g·kg-1)。黑色矩形為模式輸出的云頂高度，黑色實心圓為模式輸出的云底高度。(a) Turbulent kinetic (shaded, m2·s-2) and potential temperature (contours, K)； (b) Liquid water mixing ratio (shaded, g·kg-1) and water vapor mixing ratio (coutours, g·kg-1) of no radiative forcing at 6 h case. The black dot is for cloud-top height and the black circle is for cloud-base height.)

圖7 6 h后無輻射強迫試驗試驗的時間序列變量
Fig.7 Horizontally averaged data of no radiative forcing at 6 h case

((a)比濕(底部坐標軸，g·kg-1)、液態(tài)水含量(頂部坐標軸，g·kg-1)，(b)位溫(K)；(c)水汽通量(W·m-2)和(d)熱量通量(W·m-2)。紅色為固定海溫試驗結(jié)果。(a) Total water (bottom axis)and liquid water mixing ratio (g·kg-1)； (b) Potential temperature (K)； (c) Total water mixing ratio flux (W·m-2) and (d) potential temperature flux (W·m-2). The red line is for constant SST case.)

圖8 6 h后無輻射強迫試驗的垂直廓線和通量廓線
Fig.8 Mean profiles averaged no radiative forcing at 6h case from 2330UTC 02APR to 0030UTC 03APR of no radiative forcing at 6h case

((a)輻射通量(W·m-2)；(b)水平湍流速度(m2·s-2)；(c)垂直湍流速度的分布(m2·s-2)和(d)湍流動能局地項中浮力項(黑色實線，m2·s-3)、切變項(綠色實線，m2·s-3)和耗散項(黑色虛線，m2·s-3)的分布特征。紅色線代表固定海溫試驗的結(jié)果。(a) Total radiative flux (W·m-2)； (b) Total horizontal velocity variances (m2·s-2)； (c) Total vertical velocity variances (m2·s-2) and (d) horizontally averaged TKE budgets (m2·s-3)， where the black solid line, the green solid line and the black dashed line refer to buoyancy, shear and dissipation product of TKE, respectively. Red line is for constant SST case.)

圖9 6 h后無輻射強迫試驗的輻射通量廓線、湍流速度廓線和湍流動能廓線
Fig.9 Mean profiles averaged of no radiative forcing at 6 h from 2330UTC 02APR to 0030UTC 03APR

水汽通量(見圖8(c))在0～600 m之間水汽通量數(shù)值稍高于固定海溫試驗，在600～900 m的位置有減小趨勢，且減小明顯，低于固定海溫試驗40 W/m2。熱通量(見圖8(d))的變化與水汽通量的變化也一致，0～600 m與固定海溫的熱通量相當，但是在600～1 100 m之間強度降低。因為輻射的關閉，沒有輻射冷卻效果，而且熱通量在邊界層頂?shù)耐蛔冃Ч蚕陆得黠@。輻射邊界層中上層通量的影響較明顯。

關閉輻射后，邊界層內(nèi)不存在輻射通量(見圖9(a))。水平方向湍流速度的方差(見圖9(b))與固定海溫試驗沒有區(qū)別，僅在800～1 000 m之間水平湍流速度的方差低于固定海溫試驗的結(jié)果。垂向湍流速度方差(見圖9(c))在200 m以下高于固定海溫試驗的結(jié)果，但在200～1 400 m之間基本低于固定海溫試驗的垂向湍流速度方差，尤其在700～1 200 m之間垂向湍流速度方差減小明顯。湍流動能的局地項變化(圖9(d))中，800 m以下的邊界層內(nèi)浮力項為負，僅在800～900 m之間為正，浮力項絕對值較小，切變項和耗散項在200～500 m之間大于固定海溫試驗的結(jié)果。

關閉輻射的試驗中，邊界層中下層受輻射的影響較小，而輻射對云區(qū)和邊界層頂?shù)挠绊懕容^大，主要體現(xiàn)在水汽和熱量通量以及湍流垂直速度的分布上。尤其在關閉輻射的試驗中，水汽通量在600～1 000 m之間平均減小了40 W/m2，在1 000 m高度減小最明顯，減小了約60 W/m2；熱通量在600～1 000 m也有降低。邊界層中上層垂直方向湍流速度方差在關閉輻射后也減小。這樣的分布導致在邊界層中湍流動能的局地變化從0～800 m之間為負值，只在800～900 m之間為正，而1 000 m以上的卷夾層也為負值。關閉輻射后，沒有云頂/邊界層頂?shù)妮椛淅鋮s作用，邊界層內(nèi)能量無法擴散到自由大氣中，不利于邊界層內(nèi)的垂直混合，通量的垂直分布更多的表現(xiàn)為晴空邊界層的分布狀態(tài)。

5 結(jié)論與討論

本文利用大渦模擬對2015年4月2日1500UTC—3日0100UTC觀測到的東海黑潮暖水區(qū)一次夜間云頂逆溫層發(fā)展過程進行了研究，分析了邊界層垂直結(jié)構(gòu)的變化。得到以下結(jié)論：

(1)在固定海溫的情況下，海表面潛熱通量的供應使邊界層內(nèi)水汽增加，水汽上升到達邊界層中上層時水汽凝結(jié)釋放潛熱形成云。云的形成可以通過改變邊界層內(nèi)浮力項的貢獻來影響整個邊界層的垂直結(jié)構(gòu)，云區(qū)正的浮力項貢獻，云底以下有負的浮力項貢獻。

(2)云對邊界層垂直結(jié)構(gòu)有明顯的反饋作用，云的分布很大程度上改變了邊界層中水汽、熱量通量的垂直分布。水汽通量在云底有極值存在，在云內(nèi)水汽通量的分布表現(xiàn)出均一狀態(tài)，不隨高度變化；熱通量在云頂變化明顯，這是受到云頂和自由大氣卷夾以及云頂長波輻射冷卻的結(jié)果。邊界層之上的自由大氣中，這些通量都不再有明顯的變化。云內(nèi)水汽通量更活躍，而云頂熱通量活動過更活躍。

(3)在模擬6 h后關閉輻射試驗中，海表面熱通量與固定海溫試驗保持一致，垂向積分的湍流動能、最大垂直速度、云量以及液態(tài)水路徑減小或降低，分別為：垂向積分的湍流動能減小了120 W/m2，最大垂直速度降低0.3 m/s，云量減小了30%，液態(tài)水路徑減小了6 g/m2。模式內(nèi)云的生成減小，邊界層頂比濕的梯度降低。由于沒有云頂?shù)妮椛淅鋮s效應，邊界層中上層的水汽通量和熱通量分別減小了40和20 W/m2。

根據(jù)經(jīng)典邊界層理論，邊界層的發(fā)展受到以下三方面的強迫：大尺度背景的強迫、下墊面(這里只海表面溫度)的強迫以及云頂長波輻射冷卻和卷夾的強迫。本文僅考慮了在大尺度背景穩(wěn)定的情況下，云頂長波輻射對邊界層垂直結(jié)構(gòu)的影響，后期將繼續(xù)討論海溫變化對邊界層垂直結(jié)構(gòu)的影響。

致謝：感謝東方紅2船全體出海人員的大力支持和協(xié)助，感謝王倩博士在論文思路上給予的指導和建議，感謝陳隆京同學在模式運行方面給予的幫助。

參考文獻：

[1] 張文煜, 袁九毅. 大氣探測原理與方法[M]. 北京： 氣象出版社, 2007.

Zhang Wen-yu, Yuan Jiu-yi. Principle and Method of Atmospheric Detection[M]. Beijing： Meteorological Press, 2007.

[2] 盛裴軒， 毛節(jié)泰， 李建國， 等. 大氣物理學[M]. 北京： 北京大學出版社， 2003.

Sheng Pei-xuan, Mao Jie-tai. Li Jian-guo, et al. Atmospheric Physics[M]. Beijing: Peking University Press, 2003.

[3] Norris J R. Low cloud type over the ocean from surface observations. Part I: Relationship to surface meteorology and the vertical distribution of temperature and moisture[J]. Journal of Climate, 1998a, 11(3): 369-382.

[4] Norris J R. Low cloud type over the ocean from surface observations. Part II: Geographical and seasonal variations[J]. Journal of climate, 1998b, 11(3): 383-403.

[5] Lilly D K. Models of cloud-topped mixed layers under a strong inversion[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1968, 94(401): 292-309.

[6] Bretherton C S. Convection in stratocumulus-topped atmospheric boundary layers[M].//The Physics and Parameterization of Moist Atmospheric Convection. Netherlands: Springer, 1997: 127-142.

[7] Zeng X, Brunke M A, Zhou M, et al. Marine atmospheric boundary layer height over the eastern Pacific: Data analysis and model evaluation[J]. Journal of Climate, 2004, 17(21): 4159-4170.

[8] Bretherton C S, Wyant M C. Moisture transport, lower-tropospheric stability, and decoupling of cloud-topped boundary layers[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 1997, 54(1): 148-167.

[9] Darko K, Lewis J, Thompson W T, et al. Transition of stratus into fog along the California coast: Observations and modeling[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 2001, 58(13): 1714-1731.

[10] Xie S P. Satellite observations of cool ocean-atmosphere interaction[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 2004, 85(2): 195-208.

[11] Liu J W, Zhang S P, Xie S P. Two types of surface wind response to the East China Sea Kuroshiofront[J]. Journal of Climate, 2013, 26(21): 8616-8627.

[12] 楊爽, 劉敬武, 張?zhí)K平. 低云在不同季節(jié)對東海黑潮海洋鋒響應的個例研究[J]. 中國海洋大學學報(自然科學版), 2015(10): 7-17.

Yang Shuang, Liu Jing-wu, Zhang Su-ping. Low-cloud response to the East China Sea Kuroshiio fronts in different seasons[J]. Periodical of Ocean University of China, 2015(10): 7-17.

[13] Smagorinsky J. General circulation experiments with the primitive equations: I. The basic experiment[J]. Monthly Weather Review, 1963, 91(3): 99-164.

[14] Deardorff J W. On the entrainment rate of a stratocumulus-topped mixed layer[J]. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society, 1976, 102(433): 563-582.

[15] Stevens B, Moeng C H, Ackerman A S, et al. Evaluation of large-eddy simulations via observations of nocturnal marine stratocumulus[J]. Monthly Weather Review, 2005, 133(6): 1443-1462.