对流性降水雨滴谱特征及其与雷达反射率因子的对比分析

利用OTT Parsivel激光降水粒子谱仪观测的南京地区梅雨季节对流性降水过程的雨滴谱资料和江苏省气象台龙王山雷达观测资料,结合天气形势,对梅雨季节对流性降水过程的微物理参量、平均雨滴谱和速度谱分布特征进行分析;在对平均谱拟合时发现,Gamma分布对小滴数目的估计和大滴端形状的符合程度效果好于M-P分布和对数正态分布,并且拟合了Gamma分布参数μ和λ的二次项关系;建立了雷达反射率因子与雨强的相关关系,并将Parsive激光降水粒子谱仪观测计算的回波强度与雷达观测的回波强度作以比较,结果表明:对于此次暴雨过程,雷达观测到的回波强度有低估的现象,并且Parsivel粒子激光探测仪观测计算的回波强度越大,雷达低估的现象越为明显。回波修正后,用统计的Z-I关系式估算的降水量与Parsivel测得的降水量更为接近。     

Parsivel与LNM激光雨滴谱仪降水观测的差异

为研究Parsivel与LNM两种激光雨滴谱仪观测性能的差异,通过分析北京南郊观象台试验场地的两台激光雨滴谱仪2014年7—11月(北方雨季条件下123天)的观测数据,并辅以同期的人工观测作为参考标准,将上述两种设备的累积降水量、起止时间、粒子采样信息等采集数据进行对比。分析结果表明:LNM激光雨滴谱仪较Parsivel激光雨滴谱仪的反映时间短,总是提早观测到降水现象的发生。Parsivel激光雨滴谱仪粒子等级信息较为丰富,同一降水过程中,Parsivel输出的粒子直径比LNM大。在降水量方面,两台设备与翻斗雨量计的结果基本一致,但累积降水量大于10mm时,LNM累积降水量的输出值明显大于Parsivel。     

珠江三角洲地区两次夏季典型雷电天气系统的雨滴谱特征观测研究

为了进一步研究珠江三角洲地区夏季典型雷电天气系统影响下降水微物理特征,选取2008年6月13日锋面过程和6月25日台风登陆过程所引起的两次降水过程为研究对象,利用Parsivel激光降水粒子谱测量系统获取的雨滴尺度谱和速度谱的观测信息,对这两次降水的雨滴谱特征进行了较深入的分析。结果表明,锋面和台风影响下的两次降水过程...     

关中地区对流性降水雨滴谱特征分析

为了研究关中地区对流性降水微物理特征的差异,对Parsivel激光降水粒子谱仪2012年夏季的观测结果进行统计分析。选取2012年7月13日和30日两个天气过程,分析了对流性降水雨滴谱时间演变特征、雨滴谱分布、平均直径、众数直径、优势直径、中数直径等参数特征,对对流性降水雨滴速度和直径的关系进行了讨论。结果表明:关中地区对流性降水雨滴谱分布符合伽玛分布;雨滴在0.5~2.0 mm之间的粒子约占总降水的80%;平均直径均大于1.15mm,优势直径均大于1.5 mm,平均体积直径均大于1.2 mm,中数体积直径均大于1.5mm;雨滴末速度同直径具有指数关系。     

佛坪站址迁移对气象要素均一性的影响

本文利用德国OTT公司生产的Parsivel激光降水粒子谱仪取得的资料,对汾阳2008年7月17日的一次层积混合云降水过程的雨滴谱资料进行详细分析.计算了地面雨滴谱的特征值,并结合雷达资料进行了相关的分析研究,得到了有意义的研究结论.     

Parsivel激光雨滴谱仪观测降水中异常数据的判别及处理

2009年利用Parsivel激光雨滴谱仪连续观测太湖地区自然降水,发现对流云降水采样的粒子谱数据常常包含有少数异常高、低数据.从Parsivel激光雨滴谱仪的测量原理出发,分析了产生测量误差的原因.然后依据3σ准则(莱以特准则)对采集的一次对流云降水粒子谱数据进行分析,对其是否存在粗大误差进行判别和消除.结果表明:异常数据即为仪器测量的粗大误差,消除误差后的数据在表征降雨量、雷达反射率因子等降水特征量时更加接近于仪器自身输出值.同样地将此方法用来分析层状云降水,有利于消减仪器测量中粒子重叠所造成误差.     

庐山地区层状云和对流云降水特征对比分析

根据Parsivel激光雨滴谱仪在庐山高海拔观测场获取的2011年降水资料,结合宏观特征量、雨滴谱资料和雷达图像资料,将降水划分为对流云降水和层状云降水,选取了12次典型降水过程。对两类云降水的6种特征直径、各档雨滴对降水参量的贡献、降水微物理参量的演变等进行了分析,并利用M-P分布和Gamma分布对两类云降水雨滴谱进行拟合,对拟合参数以及拟合效果进行了分析。结果表明：两类云降水微物理特征有着本质的区别,层状云降水谱宽相对较窄,参量随时间变化比较平缓,直径不超过1 mm的小滴对降水贡献最大;对流云降水谱宽相对较宽,出现了直径接近10 mm的大滴,参量起伏较大,对数密度贡献很小的大滴对雨强、含水量贡献却比较大。从拟合效果检验来看,层状云降水拟合时的M-P曲线在大部分区段比Gamma曲线更接近实测雨滴谱曲线;对流云降水拟合时的Gamma分布曲线与实际雨滴谱分布曲线整体吻合程度较高。M-P分布和Gamma分布两种拟合方法都适用于层状云降水,对流云降水雨滴谱拟合时Gamma拟合效果优于M-P拟合效果。     

Parsivel激光雨滴谱仪观测较强降水的可行性分析和建议

为了研究OTT-Parsivel激光雨滴谱仪(简称Parsivel)在较强降水观测中应用的可行性,用南京地区2012年6—7月份4个典型的降水个例,对Parsivel和SL3-1翻斗式雨量计(简称雨量计)的累积降水量、降水强度观测资料进行对比分析,并与人工雨量筒观测作以比较。结果表明:Parsivel测值是可信的,在累积降水量观测上,与雨量计具有很好的相关性,但测值始终偏高,该现象主要是粒子相互遮挡造成的。雨量计的反应时间,明显滞后于Parsivel。雨量计测值接近人工测值;而Parsivel与人工测值的偏差明显大于雨量计。结合实验分析与业务应用,提出3点使用建议:(1)仪器应架设在无遮蔽物的开阔地带。(2)采样周期应随着降水强度(地理位置)的不同而改变。(3)对降水微物理参量特征以及粒子谱分析时,可剔除直径过大、速度很低的粒子。     

广东东莞不同类型云的雨滴谱和降水特征

利用设置在东莞站的Parsivel激光降水粒子谱测量系统于2010年获取的观测资料,对数据有效性进行验证并开展15次降水的特征参量分析。层状云降水（S）、积层混合云降水（M）、积雨云降水（C）各选取两次典型过程,对各种特征参量之间的相关性和雨滴谱特征进行细致分析,结果表明：平均粒子直径、平均雨强、平均雨水含量、过程最大立方根直径、过程最大雨强的分布规律明显,基本遵循“C>M>S”的规律;同种类型降水的雨滴谱型非常接近,层状云存在单峰谱,混合云和积状云是明显的双峰谱或多峰谱; M、C型降水的大雨滴明显多于S型降水;雨水含量与雨强的相关性最好,雷达反射率因子与雨强的相关性次之;层状云降水主要为1 mm以下小粒子,积状云和积层混合云降水雨滴谱宽较大,1 mm以上大粒子数浓度较大。     

山西省不同地区雨滴谱的统计特征

利用2010—2012年OTT Parsivel激光降水粒子谱仪在山西省6个地区观测的雨滴谱资料,调查了不同地区对流性和层状性降水滴谱特征。结果表明:对两类降水而言,山区降水强度大于平原地区,且山区降水广义截距参数N_w和质量加权平均直径Dm均大于平原地区。两种地形层状性和对流性降水的雨滴平均谱分布均呈明显单峰型,两种降水的峰值直径分别为0.56 mm和0.94 mm,对流性降水雨滴谱明显比层状谱宽。Gamma分布较好的拟合了平均谱,统计了对流性降水Gamma分布参数μ-λ关系。此外,对N_w-R、D_m-R以及Z-R关系也进行了研究。     

上海地区几类强降水雨滴谱特征分析

用Parsivel激光降水粒子谱仪资料对2013年上海地区4—10月份期间4种类型 (层状云、对流暖云主导型、对流冷云主导型和强台风影响下的混合暖云型) 降水过程的雨滴谱特征进行了分析。通过平均雨滴谱及其拟合特征、雨滴数密度与含水量分布、雨滴尺度与速度二维谱分布等对比分析发现:各类降水中, 雨滴谱的峰值结构与雨强大小有关, 其中直径介于0.187~1.312 mm的小雨滴均出现峰值且总数最多。各尺度雨滴数密度及其比例决定了其降水量贡献比, 在冷云强降水中的雨强贡献最大的雨滴尺度要显著大于其他3种类型。雨滴谱宽按大小排列依次为对流冷云主导型、混合暖云型、对流暖云主导型和层状云。最后综合运用雨滴谱、雷达、雨量站、闪电等观测资料对9月13日对流冷云主导型降水过程进行分析后发现:在雷暴的演变过程中, 雨滴谱特征与雷达反射率因子、垂直液态水含量、自动站雨强、闪电频次等要素均有较好的相关性。冷云产生的冰晶和冰雹融化后的大雨滴进入中低层的广谱小雨滴群, 并通过破碎分裂增加了大雨滴的形成概率, 尤其是捕捉碰并过程更加快了大雨滴的增长速度, 使雨强在短时间内迅速加强。雨滴谱中各档粒子数的演变, 揭示了降水强度的变化, 用雨滴谱资料可有效弥补现有雷达定量估测降水的偏差, 且在冷云中改善明显。     

高原山地降水的微结构特征

本文根据高原边缘山地各种类型降水的雨滴谱资料,分析了山地降水出现的频数、降水持续时间和降水云的单体结构。分析指出:不同类型降水的雨滴谱呈上凸和下凹形状偏离。雨强的大小主要取决于滴浓的变化,而与雨滴最大直径关系不大。用Joss谱型因子分析得知高原山地降水的大部分瞬时雨滴谱呈上凸形状。这为雷达测雨的Z-R关系提供了依据。     

THE MICRO-FEATURES OF HEAVY RAIN OVER GUANGZHOU IN FLOODS SEASON

In this paper, the raindrop spectral data collected at the Conghua station in Guangzhou area in June 1994 have been analyzed.It is found that the June rainfall causing great floods damage in southern China has the following features: It has long duration, large intensity, raindrop density and scale, with the largest raindrop diameter and rainfall intensity at 6.5 mm and 155.06 mm/hr respectively.on the other hand, according to weather system and rainfall nature, we divided the rainfall into five types and provided a group of Z-I relationships that can be referenced and used in radar quantitative measurement of rainfall.     

Statistical Characteristics of Raindrop Size Distribution in the Tibetan Plateau and Southern China

The characteristics of raindrop size distribution(DSD) over the Tibetan Plateau and southern China are studied in this paper, using the DSD data from April to August 2014 collected by HSC-PS32 disdrometers in Nagqu and Yangjiang, comprising a total of 9430 and 6366 1-min raindrop spectra, respectively. The raindrop spectra, characteristics of parameter variations with rainfall rate, and the relationships between reflectivity factor(Z) and rainfall rate(R) are analyzed, as well as their DSD changes with precipitation type and rainfall rate. The results show that the average raindrop spectra appear to be one-peak curves, the number concentration for larger drops increase significantly with rainfall rate, and its value over southern China is much higher, especially in convective rain. Standardized Gamma distributions better describe DSD for larger drops, especially for convective rain in southern China. All three Gamma parameters for stratiform precipitation over the Tibetan Plateau are much higher, while its shape parameter(μ) and mass-weighted mean diameter(D_m), for convective precipitation, are less. In terms of parameter variation with rainfall rate, the normalized intercept parameter(N_w) over the Tibetan Plateau for stratiform rain increases with rainfall rate, which is opposite to the situation in convective rain. The μover the Tibetan Plateau for stratiform and convective precipitation types decreases with an increase in rainfall rate, which is opposite to the case for D m variation. In Z–R relationships, like "Z = AR~b", the coefficient A over the Tibetan Plateau is smaller, while its b is higher, when the rain type transfers from stratiform to convective ones. Furthermore, with an increase in rainfall rate, parameters A and b over southern China increase gradually, while A over the Tibetan Plateau decreases substantially, which differs from the findings of previous studies. In terms of geographic location and climate over the Tibetan Plateau and southern China, the precipitation in the pre-flood seasons is dominated by strong convective rain, while weak convective rain occurs frequently in northern Tibet with lower humidity and higher altitude.     

Using the spectral scaling exponent for validation of quantitative precipitation forecasts

This study evaluates the spectral scaling of a heavy rainfall event and assesses the performance of the Coupled Ocean/Atmosphere Mesoscale Prediction System (COAMPS) model in terms of the multiscale variability of rainfall in the temporal spectral domain. The event occurred over southern Malay Peninsula on 18 December 2006 and was simulated at high resolutions. 10, 5 and 1?min aggregate rainfall data from rain gauge stations in Singapore and simulated rainfall sampled at different evaluation points on 0.9, 0.3 and 0.1?km grids were utilized. The simulated and observed rain rates were compared via Fourier and wavelet analyses. A scaling regime was noted in the observed rainfall spectra in the timescales between 60?min and 2?min. The scaling exponent obtained from the observed spectra has a value of about 2, which may be indicative of the physics of turbulence and raindrop coalescence and might suggest the predominance of a characteristic raindrop size. At 0.9?km resolution, the model rainfall spectra showed similar scaling to the observed down to about 10?min, below which a fall-off in variance was noted as compared to observations. Higher spatial resolution of up to 0.1?km was crucial to improve the ability of the model to resolve the shorter timescale variability. We suggest that the evaluation of dynamical models in the spectral domain is a crucial step in the validation of quantitative precipitation forecasts and assessing the minimal grid resolution necessary to capture rainfall variability for certain short timescales may be important for hydrological predictions.     

山西云微物理特征的地面观测

利用连续气流纵向热梯度云凝结核仪和激光降水粒子谱测量仪对山西地面的云凝结核和雨滴谱进行了观测研究.研究结果表明,云凝结核(CCN)数浓度具有明显的日变化特征,1天出现了两次峰值,数浓度日变化与气象因子、人类活动有关.降水对CCN具有冲刷作用.利用关系式NCCN=CSk拟合得到的地面CCN活化谱参数C值明显较大,k值较高,属于典型的大陆型核谱.对层状云、层积云降水雨滴微物理特征参量分析发现:3次层状云、层积云降水雨滴数密度变化范围分别为74～229 m-3、305～743 m-3,平均含水量量级分别为10-2 g/m3、10-1g/m3,最大雨滴直径分别为1.78 mm、4.7 mm.对层状云降水雨滴的数密度和雨强贡献较大的分别是小于1 mm、0.2～2 mm的雨滴;对层积云降水雨滴的数密度和雨强贡献较大的分别是0.2～2 mm、1～3 mm的雨滴.层积云出现稳定谱的比例高于层状云.从瞬时谱型分布看,层状云出现单、双、三峰多,第四、五峰值的频率比较少,层积云雨滴谱分布没有出现指数型,常有多峰.从平均谱分布看,层状云谱宽窄于层积云,层状云雨滴平均谱服从指数分布,层积云曲线呈向下弯曲的趋势.对汾阳2008年7月17日一次积层混合云降水雨滴谱资料分析发现积层混合云降水雨滴微物理量起伏大,降水雨强主要由雨滴数密度决定.相同雨强下,若有相对更多的大雨滴,雷达反射率会更大一些.随着强回波云块的过境,雨滴数浓度、雨滴谱峰值个数、谱宽均明显增大.     

地面雨滴谱观测的图像自动识别方法

该文介绍了地面雨滴谱观测方法的研究, 通过增大取样面积、增加辅助观测手段, 改进了传统的滤纸取样法, 设计出图像自动识别软件应用到雨滴谱资料的处理中, 这种方法不仅可以增加观测的样本数, 以获得稳定的雨滴谱资料, 而且有利于资料的相互配合与分析。对其图像的位置变化、形状改变、滴谱重叠等情况进行验证以及对计算结果进行误差分析, 雨滴谱资料中的单个滴谱图像位置变化和形状变化对图像识别后的结果没有影响, 自动图像处理程序运行结果稳定可靠。程序在处理不粘连的滴谱资料时敏感性较好, 对于大滴溅散而形成的很多溅散滴时, 会处理成很多单独的小雨滴, 同时也说明无法解决溅散问题。在雨滴重叠问题上该程序智能程度不高, 不能真正鉴别是否存在重叠现象, 无法将重叠的雨滴分离开来, 往往会将重叠在一起的雨滴视为一个滴, 从而带来观测雨滴数量减少的现象。从雨滴谱资料处理误差分析上看, 斑迹直径在3~18 mm时相对误差小于6%, 对于直径小于4 mm雨滴误差完全控制在6%以内, 且在处理小滴时误差更小。该方法在地面雨滴谱观测及资料处理中准确度高、性能稳定、实用性强, 为雨滴谱资料的处理分析提供了一个新的思路, 可以应用到实际工作中。     

广州地区汛期强降水的微物理特征

分析了广州地区从化测站１９９４年６月份的雨滴谱资料，发现造成华南特大洪涝灾害的６月份降水的特点是：降水时间长，雨强、雨滴浓度、尺度均较大，最大雨滴直径为６．５ｍｍ，最大雨强为１５５．０６ｍｍ／ｈ。另外，按天气系统、降水性质综合考虑分类，把降水分成５大类，提供了一组可供雷达定量测量降水时参考和应用的Ｚ－Ｉ关系。     

降水对雾中能见度参数化的影响

雾的能见度是雾滴数浓度和含水量的函数,可以利用雾滴数浓度和含水量进行参数化得到能见度拟合值。但是当雾中有降水存在时,降水会影响雾滴数浓度和含水量,进而影响能见度参数化。2009年1月19日至3月5日在湖北恩施雷达站进行了包括雾微物理特征、雨滴谱及雨滴末速度、能见度以及基本气象要素的观测。利用不同的能见度参数化公式得到能见度拟合值,并与实测值进行对比分析,考虑雾中降水影响时的能见度拟合值要比不考虑降水时的能见度偏差大,因此在有降水伴随雾产生时,降水的效应可忽略不计。同时,利用40％的雾滴谱观测数据建立了良好的模型用于拟合当地的能见度,并利用Gultepe公式得到相应的参数,对当地的能见度进行了计算和预报。