[論文レビュー] Condensation of cloud microdroplets in homogeneous isotropic turbulence

Alessandra S. Lanotte, Agnese Seminara+1 more|ArXiv.org|Oct 17, 2007

Particle Dynamics in Fluid Flows参考文献 48被引用数 3

ひとこと要約

本研究は、均一かつ等方的な乱流が凝縮を通じて雲水滴サイズ分布を広げる仕組みを、増加するレイノルズ数における直接数値シミュレーション（DNS）を用いて調査している。乱流に起因する過飽和度の揺らぎが水滴成長のばらつきを増大させ、レイノルズ数に比例して広がるスペクトル幅が生じることを明らかにした。これは次元的スケーリング則と整合的であり、温帯雲における凝縮のボトルネックを克服する一般化されたメカニズムを提供する。

ABSTRACT

The growth by condensation of small water droplets in a three-dimensional homogeneous isotropic turbulent flow is considered. Within a simple model of advection and condensation, the dynamics and growth of millions of droplets are integrated. A droplet-size spectra broadening is obtained and it is shown to increase with the Reynolds number of turbulence, by means of two series of direct numerical simulations at increasing resolution. This is a key point towards a proper evaluation of the effects of turbulence for condensation in warm clouds, where the Reynolds numbers typically achieve huge values. The obtained droplet-size spectra broadening as a function of the Reynolds number is shown to be consistent with dimensional arguments. A generalization of this expectation to Reynolds numbers not accessible by DNS is proposed, yielding upper and lower bounds to the actual size-spectra broadening. A further DNS matching the large scales of the system suggests consistency of the picture drawn, while additional effort is needed to evaluate the impact of this effect for condensation in more realistic cloud conditions.

研究の動機と目的

• 温帯雲における凝縮過程での乱流が水滴サイズスペクトルの広がりに与える影響を理解すること。
• 乱流による過飽和度の揺らぎが、雲微物理における均一成長のボトルネックを解消するメカニズムとして果たす役割を定量化すること。
• 直接数値シミュレーション（DNS）を用いて、水滴サイズスペクトルの広がりのレイノルズ数依存性を確立すること。
• 現在のDNSの能力を超えるレイノルズ数におけるスペクトル広がりの上限と下限を提示すること。
• 大規模乱流の特徴を再現し、水滴が水蒸気場に与えるフィードバックを評価することで、シミュレーションフレームワークの妥当性を検証すること。

提案手法

• 数百万個のラグランジュ的水滴を含む三次元均一等方乱流の直接数値シミュレーション（DNS）を実施する。
• 過飽和度場の揺らぎを乱流によって駆動する簡略化された熱力学モデルを用いて、水滴成長をモデル化する。
• 全水滴集団が水蒸気含量に与えるフィードバックを考慮するため、リノルマライゼーション技術を用い、吸収時間スケールを全水滴数とシミュレーションに含めた水滴数の比でスケーリングする。
• 同じグリッドセル内に存在する水滴が類似した過飽和度を経験するよう、グリッドセルサイズを拡散スケール（η ≈ 25 cm）に一致させる。
• グリッドセルあたりの水滴濃度（0.4～6 個／セル）を変化させた複数のシミュレーションを実施し、リノルマライゼーション手法の収束性と信頼性を検証する。
• 水滴半径の標準偏差を用いて水滴サイズスペクトルの広がりを分析し、レイノルズ数および水滴濃度の違いにおける結果を比較する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 乱流に起因する過飽和度の揺らぎは、凝縮過程における雲水滴サイズスペクトルの広がりにどのように影響するか？
• RQ2 水滴サイズスペクトルの広がりは、乱流のレイノルズ数にどのように依存するか？
• RQ3 観察された広がりは次元的スケーリングの議論で説明可能か？ また、DNSの結果と比較するとどうなるか？
• RQ4 限られた解像度のシミュレーションにおいて、全水滴集団が水蒸気場に与えるフィードバックをシミュレートするために用いられたリノルマライゼーション手法の信頼性はどの程度か？
• RQ5 大規模乱流の特徴を再現し、グリッドセルあたりの水滴濃度を変化させた場合、シミュレーション結果はどの程度一貫性を保っているか？

主な発見

• 直接数値シミュレーションにより、レイノルズ数が上昇するにつれて、雲水滴サイズ分布のスペクトル広がりが増大することが示された。
• 観察された広がりは、次元的スケーリングの議論と整合的であり、結果の物理的妥当性を裏付ける。
• リノルマライゼーション手法による水滴のフィードバック補正は、グリッドセルあたりの水滴濃度が1を超えると収束し、標準偏差およびスペクトル広がりが高密度領域で安定化することが確認された。
• 1個および3個／グリッドセルのシミュレーション（それぞれ約1700万および5000万個の全水滴）では、スペクトル広がりが一貫しており、収束性から誤差バーを推定した。
• 結果から、乱流が水滴スペクトルの広がりを一般化されたメカニズムとして機能し得ることが示唆され、長年の温帯雲発達における凝縮ボトルネックの解決に寄与する可能性がある。
• DNSでアクセス可能なレイノルズ数を超えて外挿した結果、スペクトル広がりの上限と下限が得られ、現実の温帯雲条件における影響を推定可能となった。