江淮之间夏季雨滴谱特征分析

分析了2011—2013年夏季(6—8月)滁州地基雨滴谱观测资料,根据雨强及其随时间的变化将降水分成对流降水和层云降水,分析不同降水类型的雨滴谱特征。结果表明:滁州地区对流降水的质量加权直径D_m和标准化参数lgN_w的平均值分别为1.67 mm和3.91 mm^-1·m^-3,层云降水D_m和lgN_w的平均值分别为1.18 mm和3.57 mm^-1·m^-3,对流降水雨滴平均尺度更大。N_w相比Γ分布参数N₀能更好地反映总数浓度N_t的大小。Γ分布3参数均随雨强的增大而减小,当雨强增长到一定程度时,μ(谱型)和Λ(斜率)趋于常数。研究了μ-Λ关系和Z(反射率因子)-R(雨强)关系。对流降水和层云降水的Z-R关系分别为Z=408R^1.20和Z=301R^1.21。新的Z-R关系和经典Z-R关系(Z=300R^1.40)反演的雨强相比实际观测值均偏小,但新的Z-R关系反演的雨强与实际观测值更接近。     

垂直探测雷达对北京地区夏季降水分类统计北大核心CSCD

基于风廓线雷达谱参数(回波强度、速度和谱宽)提出降水云分类方案,将降水分为浅对流、浅层状云、深对流、深层状云和混合型五种类型,其中浅对流和浅层状云降水属于暖雨范畴而深对流、深层状云和混合型降水属于冷雨范畴。并且利用此分类方案对2012年和2013年夏季(5-10月)北京延庆地区降水天气类型进行了分类统计。结果表明,暖雨是北京夏季降水的一个重要组成部分,占26%,其降水比例为17%;冷雨过程占74%,降水比例为83%。北京夏季以混合型降水为主占47%,其次是层状云占43%,对流性降水最少,占10%;对流性系统造成的降水最显著,其次是混合型降水,层状云对降水的贡献最小。对各种降水类型的特征归纳得到:浅层状云降水的谱参数随高度变化均不明显,总体比较平滑;浅对流性降水变化比浅层状云降水强烈,在3 km处增大明显,且降水出现次数随高度下降迅速增多;深对流性降水谱参数分布广泛,特别是谱宽,比其他类型都宽且高空存在宽谱区;深层状云降水回波呈现出统一的亮带分布,速度和谱宽在零度层附近出现强梯度区;混合型降水兼顾对流性和层状云降水特征,其回波分布跟深对流性降水类似,速度和谱宽分布跟深层状云降水分布类似。     

垂直探测雷达对北京地区夏季降水分类统计

基于风廓线雷达谱参数(回波强度、速度和谱宽)提出降水云分类方案,将降水分为浅对流、浅层状云、深对流、深层状云和混合型五种类型,其中浅对流和浅层状云降水属于暖雨范畴而深对流、深层状云和混合型降水属于冷雨范畴。并且利用此分类方案对2012年和2013年夏季(5-10月)北京延庆地区降水天气类型进行了分类统计。结果表明,暖雨是北京夏季降水的一个重要组成部分,占26%,其降水比例为17%;冷雨过程占74%,降水比例为83%。北京夏季以混合型降水为主占47%,其次是层状云占43%,对流性降水最少,占10%;对流性系统造成的降水最显著,其次是混合型降水,层状云对降水的贡献最小。对各种降水类型的特征归纳得到:浅层状云降水的谱参数随高度变化均不明显,总体比较平滑;浅对流性降水变化比浅层状云降水强烈,在3 km处增大明显,且降水出现次数随高度下降迅速增多;深对流性降水谱参数分布广泛,特别是谱宽,比其他类型都宽且高空存在宽谱区;深层状云降水回波呈现出统一的亮带分布,速度和谱宽在零度层附近出现强梯度区;混合型降水兼顾对流性和层状云降水特征,其回波分布跟深对流性降水类似,速度和谱宽分布跟深层状云降水分布类似。     

基于实测雨滴谱数据的微波链路和天气雷达降水估计关系研究

利用南京地区连续两年夏季的实测雨滴谱数据,分析了雨滴谱和降水特征,区分降水类型计算了微波链路衰减系数与雨强的关系(雨衰关系)和雷达反射率因子与雨强(Z-R)的关系,所得关系与ITU-R雨衰模型和常用Z-R关系均有差异,其中对流性降水中的Z-R关系为Z=161.63R~(1.55),层状云降水中为Z=227.23R~(1.53)。在两次不同类型降水过程中利用微波链路和天气雷达反演降水,结果表明:使用ITU-R雨衰关系反演降水存在高估层状云降水、低估对流性降水的问题,使用常用Z-R关系反演降水存在明显低估降水的问题,而使用雨滴谱计算的雨衰关系和Z-R关系反演的降水与雨量计实测降水更加一致,平均绝对误差降低,相关性明显提高。说明使用实测雨滴谱数据计算得到的本地化的雨衰关系和雷达Z-R关系,能够提升定量测量降水的准确性。     

峡谷地形对两次极端降水的作用

利用地面加密自动站、常规观测资料、NCEP再分析资料和两种模式产品,对发生在宜昌峡谷地区2016年7月7日局地极端短时强降水过程和2018年4月22日稳定性极端降水过程形成原因及模式预报性能进行检验分析。结果表明:(1)强的块状回波稳定少动,造成7月7日高效率的对流降水。4月22日降水既有沿山中尺度对流回波造成的对流降水,也有螺旋状涡旋回波形成的锋面层状云降水。(2)山谷风形成中尺度切变线,触发对流,中尺度切变线发展为中尺度涡旋使对流加强是极端短时降水形成的主要原因。(3)地形强迫抬升使对流降水强度明显增大,锋面层状云回波受地形阻挡影响长时间维持是稳定性极端降水形成主要原因。(4)地形相差大的地区模式预报性能差异较大,模式对复杂地形下的对流降水预报偏弱,导致系统强度出现差异,进而影响降水强度预报。     

用PR资料分析热带气旋卡特里娜降水特征

利用TRMM (Tropical Rainfall Measuring Mission) 卫星降水雷达 (Precipitation Radar,PR) 资料对2005年8月发生在墨西哥湾的热带气旋卡特里娜 (Katrina) 初生、发展和变性3个阶段的层状云和对流云的近地面降水和降水垂直廓线进行分析。结果表明:在热带气旋的整个生命期,对流性降水个数约是层状云降水个数的四分之一;随着气旋的发展,对流性和层状云降水的平均强度逐渐增强, 在登陆前有所减弱,登陆后对流性降水和总平均降水均增强,层状云降水稍有减弱;大部分降水廓线都随高度升高均呈现先略增大 (到4 km高度)、再减小的趋势,在6~7 km处由于冻结层的存在使得降水达到最小值。     

春季粤北地区降水微物理特征分析

为揭示春季粤北降水微物理过程,选取2020年2—3月粤北2个站点雨滴谱仪观测资料,统计分析了春季粤北地区层云降水、混合性降水、对流性降水的微物理特征,结果表明:(1)对流性降水过程中大雨滴是影响雨强大小的重要因素;层云降水过程,小雨滴数浓度占比大于90%,平均雨强小于1 mm/h,雨滴数是影响雨强的重要因素。(2)层云性降水雨滴谱呈单峰结构,谱宽小;对流性降水雨滴谱为多峰结构,谱宽最大;混合性降水谱型与对流性降水相似。3类降水峰值均在0.2~0.3 mm范围,均是Gamma分布谱型拟合最优。(3)春季粤北地区对流性降水的Z-I关系为Z=173.9I^(1.452),混合性降水的Z-I关系为Z=72.77I^(1.97),层云性降水过程的Z-I关系为Z=194.3I^(1.296)。     

北京对流性降水的雨滴尺寸分布瞬时特征与雷达降水的关系

采用HSC-Parsivel雨滴谱仪对北京的2007年8月1日低涡类中尺度降水采样,得到了雨滴分布的瞬时特征。研究表明,雨滴分布的瞬时特征有系统性分布特点,利用其瞬时特征可以将中小尺度对流性降水分为对流性降水阶段、层化阶段和层状云降水3个阶段。对应这3个阶段,降水有着不同的Z-R关系;中值直径D0、雷达反射率因子Z、瞬时降水R三者有阶段性的变化趋势,上升运动对雨滴谱分布影响显著。3个阶段有明显不同的垂直结构:对流阶段对应着较强的垂直上升运动;层化阶段的下沉气流则与融化等有很大的关系,是造成地面雨滴中值直径与瞬时雨强较小的主要原因;层状云的较强降水与对流泡和微弱上升气流等有关。这些因素导致了雨滴分布呈现阶段性变化。     

9914号台风降水云系雨强的三维结构初探

利用TRMM卫星的测雨雷达资料，研究了9914号台风降水云系在3个不同时次雨强的水平和垂直结构。结果表明：3个时次层状云降水在像素数量上及对总降水量的贡献上均比对流性降水大；3个时次层状云降水和对流性降水的平均雨强均随台风强度加强有较大的增幅；对流性降水与层状云降水的雨强的垂直廓线有明显的差别，但两类降水廓线本身在3个时次差别不大。对流性降水廓线按斜率不同大致分为3段，雨强均随高度减小，5～6km高度段减速最快。层状云降水廓线大致分为4段，在4．5km高度附近出现明显的亮带结构。     

基于TRMM卫星资料的江西一次大暴雨过程降水结构特征

利用热带测雨卫星(TRMM)的降水雷达(PR)和微波成像仪(TMI)连续2个轨道的探测结果,分析了2013年6月26—29日发生在江西省北部地区的中尺度降水过程不同降水阶段的降水水平结构、雨顶高度、降水廓线的变化特征。结果表明,此次降水过程由强对流云降水逐渐演变为对流性较弱的层状云降水。对流云降水阶段降水系统由成片层状降水云团中分布的多个零散强对流降水云团组成,降水分布不均匀,强对流云降水对总降水量的贡献大。层状云降水阶段,层状云中强对流单体消失,对流云降水像素及对流云降水率对总降水量的贡献减少,降水雨强谱变小,降水高度逐渐降低,云体高层降水量减少。对流云降水和层状云降水廓线存在差异,最大降水率出现的高度越高且中高层降水量越大,降水的对流性则越强。     

Prevailing cloud types in Athens

Summary Prevailing cloud types and their daily, annual and interannual variation in the region of Athens were examined. These cloud types were grouped into five major classes: cumuliform, stratiform, cirriform, medium altitude clouds and no cloud class, referred to in the study as clear skies. The results are expressed as frequency of occurrence of different cloud classes.It is found that clear skies and prevailing cumuliform clouds both have summer maxima. Stratiform and medium altitude clouds have winter maxima, while cirriform clouds exhibit a semiannual variation, with maxima in May and October.In terms of interannual trends, the tendency of stratiform clouds to prevail decreases while the tendency of cumuliform clouds to prevail increases, probably due to urban expansion and the increase in urban activity.With 10 Figures     

西北地区不同类型云的时空分布及其与降水的关系

利用1983年7月～2001年9月国际卫星云气候计划ISCCP D2的月平均资料，对西北不同区域不同类型云的云量和云水路径的时空分布及其与降水的关系进行了研究。结果表明:高原气候区是各种云出现最多的地区，特别是积状云的云量明显高于其他两区，但这些云的云水路径值低；西北地区大多数云云量的高值区出现在天山山区、北疆地区、陕西东南部和青藏高原的部分地区。高云和部分中云云量空间分布特征与降水有着较好的一致性:沿着天山—昆仑山—祁连山一带以及陕南和／或陇南地区是高值区，低值区在塔里木盆地—内蒙古西部戈壁沙漠—黄土高原西北部一带；绝大多数云类春夏季节云量维持较高，秋冬季节云量较少。云水路径值较大的层状云类的云量多寡与降水多寡相一致；积状云类和层积云类云量多少与降水没有一定的关系，在降水偏少时，这类云的云量大多与降水正常时相近，有些云的云量甚至比降水偏多时还要多。     

福建省古田试验区云系回波特征与人工增雨作业条件分析

利用2008—2012年4—6月古田试验区的新一代天气雷达、探空及地面雨量观测等资料,结合天气形势分析,研究古田试验区云系的回波特征与人工增雨作业条件,结果表明:影响古田试验区的主要天气系统分别为低涡切变、暖区辐合、高空槽和大陆高压。降水云系以积层混合云为主,其次为积状云。天气系统所对应的云系回波类型及降水情况有明显差异,积层混合云的结构有利降水;积层混合云大于25 d Bz的回波面积明显比积状云大,且平均回波顶高和最大回波顶高均比积状云低;积状云的垂直积分液态水含量明显比积层混合云大;积状云和积层混合云的负温层厚度超2 km;积层混合云的最大回波强度、大于25 d Bz的回波面积和负温层厚度与区域平均日雨量有着明显的对应关系。古田试验区积层混合云的作业指标为回波强度大于25 d Bz,大于25d Bz的回波面积S25 d Bz要大于400 km~2,回波顶高大于5.5 km,负温层厚度大于1.5km,垂直积分液态水含量大于1 kg/m~2。     

基于CloudSat–CALIPSO资料的全球不同类型云的水平和垂直分布特征

基于Cloud Sat-CALIPSO(Cloud Sat–Cloud Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星观测资料,分析了全球总云量和8类云的云量、云底高、云顶高、云厚度的水平和垂直分布。分析结果表明,全球平均总云量为66.7%,其中卷云(Ci)和层积云(Sc)云量之和与其他6类云量总和相当,是全球云量最多的两类云。积状云云量呈现从赤道向极地递减的特征,层状云则相反,反映了二者不同的生成环境,同时下垫面地形和天气系统也严重影响云的分布。8类云的高度及厚度特征有显著差异。Ci的云底高度和云顶高度都较高,厚度则较薄;高层云(As)和高积云(Ac)的云底高度和云顶高度都位于大气中层,但As比Ac出现的高度高且厚度大;层云(St)、层积云和积云(Cu)的云底高度和云顶高度都很低,属于薄的低云;雨层云(Ns)和深对流云(DC)云底较低但云顶伸展很高,归属于厚云类。总体而言,海洋上云底高度较陆地低;赤道等大气不稳定地区,云底较高,云厚度较大;高原地区则表现出"高云不高,低云不低,云厚较薄"的特征。     

Vertical Structures of Convective and Stratiform Clouds in Boreal Summer over the Tibetan Plateau and Its Neighboring Regions

Cloud is essential in the atmosphere, condensing water vapor and generating strong convective or large-scale persistent precipitation. In this work, the relationships between cloud vertical macro- or microphysical properties, radiative heating rate, and precipitation for convective and stratiform clouds in boreal summer over the Tibetan Plateau (TP) are analyzed and compared with its neighboring land and tropical oceans based on CloudSat/CALIPSO satellite measurements and TRMM precipitation data. The precipitation intensity caused by convective clouds is twofold stronger than that by stratiform clouds. The vertical macrophysics of both cloud types show similar features over the TP, with the region weakening the precipitation intensity and compressing the cloud vertical expansion and variation in cloud top height, but having an uplift effect on the average cloud top height. The vertical microphysics of both cloud types under conditions of no rain over the TP are characterized by lower-level ice water, ice particles with a relatively larger range of sizes, and a relatively lower occurrence of denser ice particles. The features are similar to other regions when precipitation enhances, but convective clouds gather denser and larger ice particles than stratiform clouds over the TP. The atmospheric shortwave (longwave) heating (cooling) rate strengthens with increased precipitation for both cloud types. The longwave cooling layer is thicker when the rainfall rate is less than 100 mm d^?1, but the net heating layer is typically compressed for the profiles of both cloud types over the TP. This study provides insights into the associations between clouds and precipitation, and an observational basis for improving the simulation of convective and stratiform clouds over the TP in climate models.     

CloudSat/CALIPSO卫星资料分析云的全球分布及其季节变化特征

全球气候模式（GCM）中云的参数化方案具有不确定性,了解云的时、空变化能为参数化方案提供有效参考。利用搭载在属于A-Train卫星序列的CloudSat和CALIPSO上的94 GHz云廓线雷达（CPR）以及正交极化云-气溶胶激光雷达（CALIOP）联合的2级云分类产品,分析了2007年3月-2010年2月8种云类及三相态的云量地理分布、纬向垂直分布的季节变化特征以及云层分布概率。结果发现,卷云的分布体系与深对流云相似,主要集中在西太平洋暖池、全球各季风区及赤道辐合带,分布格局与气压带、风带季节性移动一致。层云与层积云主要分布在中低纬度非季风区以及中高纬度的洋面上。高积云与高层云的分布形成明显的海陆差异,雨层云与积云的分布形成明显的纬度差异。冰云分布与卷云相似,云高随纬度递增而递减;水云分布与层积云相似,平均分布于2 km高度;混合云集中于高纬度地区及赤道辐合带,中纬度地区随纬度变化集中于海拔0-10 km的弧形带。层状云多以多层云形式出现,积状云多以单、双层云的形式出现,层状云的云重叠现象比积状云更显著。积状和层状云的分布特征与积云和层云降水的分布特征基本一致,验证了不同类型降水的卫星观测结果,同时为气候模式的云量诊断方案提供对比验证的数据。      

Cloud Properties and Its Relation to Precipitation over Northwest China

The temporal and spatial distribution of cloud properties over Northwest China has been analyzed using the ISCCP (International Satellite Cloud Climatology Project) monthly mean D2 data from July 1983 to September 2001. The result shows that the regional average total cloud amount, optical thickness, and water path are 52.5%-58.3%, 2.6-6.6, and 44.9-77.6 g m-2, respectively. The major feature of spatial distribution is that higher value areas of cloud properties are all over Tianshan, Kunlun, and Qilian Mountains, while the lower values of cloud properties are over Tarim Basin, the western desert of Inner Mongolia, and the northwestern part of the Loess Plateau. The higher values of cloud amounts are generally associated with higher level of precipitation. For example, the amounts of stratiform clouds with large water path values are good consistent with precipitation. But the amounts of cumuliform and stratocumuliform clouds do not have de nite relation to precipitation.     

The microstructure of selected, small, isolated, cumulus clouds near Red Deer, Alberta

Physical experiments designed to explore the potential of rain augmentation through airborne glaciogenic seeding on small, isolated non-precipitating cumuliform clouds near Red Deer, Alberta were carried out during the period 1982–1985. The microstructure of 90 cumulus congestus clouds have been documented through repeated in-situ sampling using a cloud physics instrumented aircraft platform. Observations from the inspection passes of 57 clouds seeded with either dry ice pellets or silver iodide pyrotechnics, and all the passes of 33 natural clouds are presented.Measurements of the cloud droplet concentration indicate that Alberta cumulus clouds are typically continental in nature, with an average droplet concentration of 535 cm⁻³ and an average droplet diameter of 10.6 μm. Alberta clouds have average liquid water contents of 0.57 g m⁻³, with a peak 1-sec value of 3.17 g m⁻³. The 1-km average liquid water contents are 0.83 g m⁻³, with a peak value of 2.81 g m⁻³. Cloud lifetimes vary between 11 and 20 minutes. Concentrations of naturally occurring ice crystals are found to be low. The average maximum 1-km ice concentration was 31⁻¹, and the peak 1-km concentration was 73.11⁻¹ in the natural cloud dataset. Evidence of precipitation-sized particles was detected in 21% (7 of 33) of the clouds, and precipitation below cloud base was detected in 6% (2 of 33) of the clouds.A comparison of the Alberta cloud characteristics to the cumulus clouds from different locations showed that there are some distinct differences between Alberta clouds and the clouds from the other regions.     

一次东北冷涡云降水垂直结构特征分析

利用辽宁阜新国家站(121.7458°E,42.0672°N)的毫米波云雷达(8 mm)和微雨雷达(12.5 mm)对2020年8月12-13日东北冷涡影响下的一次降水过程进行了观测,分析了云降水的垂直结构特征并探讨了降水机制。结果表明：本次过程中,云水平方向发展不均匀,以层状云和层积混合云为主,云内有时还嵌有对流泡。云降水阶段性变化明显,先后出现了层状云降水、层积混合云降水和对流云降水。层状云降水和层积混合云降水均表现出明显的亮带特征,但层积混合云降水的雷达回波强度、回波顶高和降水强度明显大于层状云降水。对流云降水的雷达回波会因强降水而产生明显衰减,因此回波顶高不能表示出实际的云顶情况。层状云降水阶段,云雷达反射率随高度降低增长缓慢,雨滴在下落过程中受蒸发和碰并的共同作用,反射率降低。与层状云降水相比,层积混合云降水的碰并效应强,且由于前期降水对近地面的增湿作用,使云下蒸发弱。对流云降水阶段,反射率的增长主要发生在冰水混合层,有利于大滴的产生,拓宽了云滴谱,提高了碰并效率。     

中国东部暖季对流云与层状云的比例及与降水的对应关系

基于1985~2011年逐时地面台站观测云资料,分析了对流云和层状云及其比例关系的时空演变特征,结合逐日融合降水资料研究了对流云、层状云与季风雨带的对应关系。结果表明,中国东部暖季（5~9月）对流云发生频率平均为15.4%,层状云为30.0%。对流云与层状云发生频率的比例在广东、广西、海南省东部和贵州省大部分地区大于1,其它地区均小于1。伴随季风雨带的北进南退,层状云发生频率和云量中心均与降水中心对应,且层状云云带与季风雨带位置吻合,随时间的演变趋势也相同,说明季风雨带主要由层状降水构成,对流云发生频率和云量大值中心则位于季风雨带南侧。对流云和层状云发生频率/云量的变化在华南地区和江淮流域呈显著负相关,云的类型主要由大气稳定度决定。对流云和层状云发生频率在华北地区呈显著正相关,水汽是形成云的决定因素。就降水频率而言,华南地区层状云降水和对流云降水各占一定的比例,而江淮流域和华北地区层状云降水频率更大。