The deep convective initiation over an idealized mesoscale convergence zone

Using cloud-resolving simulations, this study investigates the mechanisms and sensitivities of deep-convection initiation over an idealized surface-based convergence zone. A band of diurnal sensible heatflux centered in x over an otherwise unheated domain surface results in a convergence band and a quasi-linear boundary layer updraft with an amplitude of ∼2.4 ms−1 , centered on the heat anomaly, that forces cumulus convection. These initially shallow cumuli deepen progressively and, in favorable conditions, transition into deep convection. To investigate the mechanisms influencing this transition, a statistical method based on a thermal-tracking algorithm is developed, that follows cumulus cores from their formation up to their decay. This algorithm can be used to compare the impacts of environmental conditions (mid-level humidity and lapse rate) and initial core properties near cloud base (mean horizontal area, buoyancy, and vertical velocity) with the final cloud height, using a single method. The mechanisms studied using this method are grouped into two distinct categories: 1) Mechanisms influencing the Nature of the clouds, studied by analyzing the initial properties of the cloud under the level of free convection. 2) Mechanisms influencing the Nurture of the clouds, studied by analyzing the ascent conditions of the cloud in the midlevels. Generally, for a given set of mean midlevel environmental conditions (Nurture), the initial core area (Nature) controls the depth of the ascent and the deep convective initiation. In addition, the sensitivity of cloud depth to initial core area is greater in hostile environments and lesser in favorable environments. Simulated deep convection initiation is also sensitive to grid resolution, as the resolution of the boundary layer updraft influences directly the initial thermals' size distribution.À l'aide de simulations numériques, la présente étude explore les mécanismes et la sensibilité de l'initiation convective profonde générée par une zone de convergence de surface. Une bande de flux de chaleur sensible centrée en x à la surface du domaine de simulation crée une bande de convergence et un courant ascendant quasi-linéaire d'une amplitude de∼2.4 m s−1 , centré sur l'anomalie thermique et qui force la formation de cumuli. Ces cumuli s'approfondissent progressivement et, dans des conditions favorables se transforment en convection profonde. Les mécanismes influençant cette transition sont étudiés à l'aide une méthode statistique basée sur un algorithme de poursuite de nuages, qui suit les cumuli, de leur formation jusqu'à leur dissipation. Cet algorithme de poursuite permet la comparaison des impacts des conditions environnementales (humidité de la troposphère et profil de température) et des propriétés initiales du nuage près de sa base (aire horizontale moyenne, flottabilité et vitesse verticale), sur la hauteur finale atteinte par le nuage, à l'aide d'une méthode unique. Les mécanismes étudiés ici peuvent être regroupés en deux catégories distinctes: 1) Les mécanismes qui influencent l'Inné du nuage, étudiés à travers l'analyse des propriétés du nuage avant qu'il n'acquière une flottabilité positive. 2) Les mécanismes qui influencent les Acquis du nuage, étudiés à travers l'analyse des conditions environnementales influençant l'ascension du nuage. En général, pour une combinaison donnée de conditions initiales environnementales (Acquis), l'aire horizontale initiale (Inné) du nuage contrôle la hauteur finale que le cumulus atteindra et l'initiation convective profonde. De plus, plus l'environnement est favorable au développement du nuage, moins la hauteur finale du nuage sera sensible à l'aire horizontale initiale. La simulation numérique de convection profonde est également sensible à la résolution de la grille numérique parce que cette dernière influence directement la distribution de taille initiale des nuages