地面激光雨滴谱仪反演降水参量的特性探究

采用河南省2016—2017年100个日降水资料,对比分析雨滴谱反演回波与雷达回波的差异、雨滴谱反演降水强度与雨量计观测降水强度的差异;进行雨滴谱Gamma拟合,以探究河南省雨滴谱分布及降水云系类型;进行Z-I关系拟合,以探究河南省降水回波与降水强度的关系。结果表明:(1)雨滴谱反演回波、雷达观测回波的变化趋势具有较好一致性。而前者普遍小于后者,其可能原因:一是雷达通过最低仰角观测到的地面雨滴谱仪上方回波与地面雨滴谱仪之间存在一定高度差,二是雨滴下落时的蒸发、破碎过程,使到达地面的雨滴直径减小。(2)雨滴谱反演的降水强度与雨量计观测的降水强度相比,存在一定差异,但无显著偏大或偏小规律性特征。(3)对流云及层积混合云的雨滴谱宽大于层状云,中等尺度雨滴数密度较大。层状云的小水滴数密度较大。河南省大部分降水过程为雨滴谱较窄的层状云降水。(4)河南省降水回波与降水强度的拟合公式:Z=262I~(1.34),层状云拟合公式:Z=219I~(1.30),对流云拟合公式:Z=307I~(1.38)。(5)雨滴数浓度较高月份为6—7月(1500个·m~(-3)左右),降水强度较高月份为8—10月(60 mm·h~(-1)),雨滴最大直径较高月份为4—8月(4.3～4.8 mm),雨滴平均直径较高月份为3—4月(3 mm左右)。雨滴数浓度、降水强度、最大直径、平均直径的月份特征变化无一致性。     

延安层状云暖层中水凝物粒子的谱分布

分析了2003年9月延安上空机载PMS探测的层状云资料，发现延安层状云暖层中水凝物粒子的谱分布可以用一种形式的分布密度函数来表示。用这种函数拟合小云滴、大云滴和雨滴的谱分布，拟合结果与观测的谱分布较为一致，其特征值相关系数大于0．945，拟合出的平均直径、均方直径、均立方直径以及浓度与观测值也较接近，其相对误差小，拟合谱能表现出谱型特征。     

降雨型滴谱与反射率因子及雨强关系研究

利用C＋＋Builder对激光降水粒子谱仪的原始雨滴谱数据进行解码,应用M-P分布对2008年6月8—9日庐山的一次降雨过程进行拟合。结果表明,M-P分布的拟合曲线与雨强有关,但不利于对比分析雨滴谱。以无量纲粒子直径和无量纲粒子密度分布的自然对数为自变量和因变量,建立M-P分布、线性最小二乘拟合、Γ分布的雨滴谱拟合关系式,通过误差分析得到Γ分布相对最优。比较雨滴谱反演的回波强度和南昌雷达观测取样点上的回波强度,发现它们随时间的变化趋势大体一致,但反演的回波强度略大于雷达观测。按平均直径、中数体积直径对降雨进行分类,分别建立层状云和对流云降雨的反射率因子和雨强之间的关系式（Z-I关系式）,2种降雨类型关系式的系数存在明显的不同。     

山西中部一次积层混合云降水微物理特征研究

基于2011年5月9日山西中部地区一次积层混合云降水的机载探测和地面雨滴谱观测资料,分析了空中云系微物理参量的垂直分布、冰晶形态及演变和地面降水的微物理特征。结果表明：此次积层混合云为冷云结构,垂直分布不均匀,云中过冷水较为丰沛,对流泡的存在造成云内不同区域云水含量不均匀。云滴的凝华增长导致5.3 km处大云粒子和降水粒子数浓度明显增加。小云粒子谱分布以单峰型为主,峰值直径主要位于5～6 μm或9～10 μm,大云粒子谱分布呈多峰型,不同高度处变化较大。此次降水观测到的冰晶形态包括板状、针柱状、柱帽状、辐枝状和不规则形状,4.9 km处受聚合和淞附过程的共同影响,辐枝状和针柱状冰晶增多,在4.1 km处融化层附近淞附状冰晶明显增加。地面降水受到雨滴谱仪布设位置的影响,其微物理结构主要呈现为层状云降水的特征。     

河南省层状云降水雨滴谱特征分析

利用2015-2017年河南省层状云降水过程的Parsivel(Partical Size and Velocity)激光雨滴谱观测资料,对层状云降水的雨滴数浓度、含水量、雨滴直径等微物理参量特征及不同尺度的降水粒子对雨强的贡献进行了统计分析,并采用2种拟合方法对层状云降水雨滴谱进行了拟合。结果表明:河南省层状云降水的空间结构不均匀,各微物理参量的变化存在着起伏,雨滴数浓度为10²个/m³量级,个别达到10³个/m³,含水量在10^-2~10^-1 g/m³,粒子平均直径<0.5 mm左右,统计的不同台站平均最大粒子直径为1~2 mm,雨强平均值不超过1 mm/h。直径为<2 mm的雨滴对雨强的贡献占96.23%,直径小于1 mm的雨滴对数浓度的贡献最大。雨强是由雨滴最大直径、平均直径和数浓度3者共同决定。层状云降水雨滴的谱分布较窄,滴谱曲线比较平滑。降水开始时,谱型为单峰结构;降水处于稳定阶段时,谱型为双峰和单峰相结合的结构。层状云拟合M-P分布和Г分布偏差均出现在直径<1 mm的小雨滴端,对于微小粒子随直径增大而增多导致的曲线弯曲没能表现出来,相对而言Г分布拟合效果明显略优于M-P分布的拟合效果。河南省层状云降水的2种分布形式分别为N(D)=7373.9exp(-3.67D)和N(D)=10492.05D1.62exp(-5.11D)。     

西安地区积层混合云的Z-R关系研究

根据2013—2014年5—10月西安地区观测得到的雨滴谱数据,结合C波段新一代多普勒天气雷达的观测资料,对西安地区43次积层混合云降水的平均雨滴谱分布、微物理特征量及雷达反射率因子Z和雨强R的关系进行统计分析。结果表明:积层混合云降水的平均雨滴谱呈单峰型,Gamma分布对降水大粒子的拟合明显优于M-P分布;积层混合云中雨滴数浓度最大值及对雨强贡献最大值均出现在雨滴直径小于1 mm的范围内;利用最小二乘法建立了西安地区积层混合云的Z-R关系Z=168R1.43;当雨滴谱数据计算的回波强度小于(大于)30 dBz,雷达对回波强度有明显高估(低估)现象,针对此现象提出了积层混合云雷达回波的5档修正方案;利用Z=168R1.43估算西安积层混合云降水个例的降雨量更接近实测降雨量,估算降雨量的相对误差从51.3%减小到25.4%。     

利用Ka波段毫米波雷达功率谱反演云降水大气垂直速度和雨滴谱分布研究

利用中国气象科学研究院2016年华南云降水试验中Ka波段毫米波雷达探测一次层状云降水过程,开展了云内大气垂直速度和雨滴谱的反演研究,并与地面激光雨滴谱仪和微降水雷达的测量雨滴谱结果进行对比分析。首先,采用小粒子示踪法从功率谱密度中反演大气垂直速度以得到静止空气条件下的功率谱密度,进而利用粒子下落末速度-粒子直径关系反演出雨滴谱,最后进行标准化的Gamma分布拟合。研究表明:(1)云降水从零度层到地面1 km,主要由下沉气流主导,近地面大气浮游粒子和直流干扰造成的晴空杂波会影响雷达的功率谱分布;受动态范围限制,回波强度过饱和现象会影响近地面大气垂直速度的反演结果;(2)毫米波雷达CR、微雨雷达MRR和地面雨滴谱仪测量回波强度存在一定差异,MRR相较于CR与地面雨滴谱仪测量偏差较小;在稳定降水时CR和MRR功率谱密度对比较为一致;(3) CR和MRR反演雨滴谱对比实验中,雨滴谱反演对大气垂直速度十分敏感,大气垂直速度的变化,会使CR反演雨滴谱随着高度增加数浓度量级变大、粒子平均半径变小。CR反演的雨滴谱与M RR反演结果基本一致,验证了CR功率谱反演雨滴谱方法的可靠性;(4) CR与地面雨滴谱仪雨滴谱拟合参数的对比表明,CR大气垂直反演的雨滴谱与地面雨滴谱相比粒子平均直径Dm较小,数浓度则较为一致。     

哈尔滨春夏季地面雨滴谱特征分析

本文采用滤纸法观测到的2003年和2004年绥化地面雨滴谱资料,利用称重法得到的地面降水量资料以及2003～2006年哈尔滨雷达站观测到的新一代天气雷达资料。分析了地面雨滴谱谱型、雨强、含水量以及雷达回波强度随时间的变化、雨滴各档尺度对总雨强的贡献等宏、微观特征,雨滴直径和斑迹直径、斑迹面积之间的关系。通过对地面雨滴谱观测和资料处理方法的研究以及获取资料的分析得出以下结论：在不同直径雨滴对地面雨强的贡献分析中发现,贡献较大的降水粒子直径集中在0.7～1.3 mm,也就是说这一范围的雨滴直径对地面降水贡献最大,起主要作用;雨强、含水量和雷达回波强度随时间的变化步调保持一致;层状云的降水谱比较窄,积层混合云较宽;层状云的降水强度范围较窄,对流云的降水强度范围较大,混合云居中;对于层状云降水,M-P分布拟合的效果比较好,混合云效果稍差一些,但也符合M-P分布。     

降水性层状云中水凝物粒子的谱分布

本文对泰山和新安江等地层状云的一些云滴谱和雨滴谱进行了计算，对小云滴、大云滴和雨滴谱的谱分布用同一种形式的分布密度函数Ｎ＝ＡＮｐｅｘｐ（－ａｄ＋ｂｄ＾２－ｃｄ＾３）来表示。观测和计算的谱分布吻合得较好，其相关系数均大于０．９３，显著性水平α＝０．００１。计算得到的平均直径、平均立方根直径、含水量和总浓度等与观测值都比较吻合，说明本文给出的云中水凝物粒子谱分布有一定的代表性。     

1960年以来东亚季风区云-降水微物理的直接观测研究

云-降水的直接观测结果是云微物理参数化的重要依据。自1960年以来,处于东亚季风影响下的中国实施了大量对云-降水微物理参数的观测和研究,旨在加深对云-降水微物理过程的认识,从而改进数值模式中云微物理参数化方案和指导人工影响天气作业。云-降水微物理参数包括气溶胶、冰核、云滴、雨滴、冰晶、雪晶、冰雹等粒子浓度和谱分布,以及云滴、雨滴含水量等。中国已有云-降水微物理参数的成果可归纳为:(1)通常云-降水微物理粒子浓度变化较大,但总体变化有一定的范围;(2)采用Γ函数拟合云滴谱更接近实际谱,但不同拟合谱参数差异较大;(3)可用指数函数和Γ函数来拟合层状云降水雨滴谱,Γ函数拟合积云和层积混合云降水雨滴谱精度更高;(4)中国冰核浓度较高,冰核浓度随温度的降低近似成指数变化;(5)冰晶谱、雪晶谱、冰雹谱通常采用指数函数来描述;(6)通常使用荣格(Junge)和Γ函数来分段描述气溶胶粒子谱拟合误差更小。由于云-降水过程及其反馈作用描述不准确是数值模式预报结果不确定性的最大因素,中国正在不断地推进云降水的微物理观测研究,以期进一步加深对东亚季风区云-降水微物理特征的认识,从而为模式中微物理参数化方案的改进提供观测依据和科学指导。基于数值预报模式中云微物理过程参数化发展的需要,总结了中国1960年以来云-降水微物理直接观测的研究成果,可为东亚地区云-降水微物理研究及其模式参数化方案的改进提供观测依据。此外,针对云微物理参化发展的需求,结合过去已有的大量观测提出了几点建议,为今后云-降水物理综合性观测方案的设计提供参考。     

两次江淮气旋的云雨特征及其人工播云效果的综合分析

用天气学、云物理学、统计计算和数值模拟等方法，对1997年5月份影响我省的两次江淮气旋降水系统进行了综合分析研究，发现(1)中低空水汽输送条件较好，都形成了大范围较稳定的降水性层状云系，出现了连续性降水。两次过程的深厚程度、动力条件有差别，云雨的宏微观特征也有所不同；(2)云中过冷层较厚，过冷水含量较高，大滴浓度较高，众数直径较大，有利于人工催化；(3)云层降水粒子的形成，在冷层以凝华和淞附增长为主，核化和繁生相对较小，进入暖层后，主要是云滴与雨滴以及雨滴间碰并为主；(4)用干冰进行了6架次人工增雨催化作业，经综合检验，约增雨10%～40%；(5)使用层状云数值模式进行人工催化模拟，当加入50个/L人工冰核，可使地面降水增加30%左右。如果过量播撒(加入500个/L)人工冰核，降水反而减少。     

一次典型积层混合云降水过程雨滴谱特征

利用激光雨滴谱仪观测到的资料,对2009年8月29日山东省一次典型积层混合云降水过程中雨滴谱特征进行了分析。结果表明:降水强度主要取决于最大雨滴直径,与雨滴浓度也呈正相关性,而与平均直径的关系甚微;本次降水过程中雨滴平均谱以双峰和多峰结构为主,在0.5mm左右处存在峰值;Г分布各拟合参数随时间起伏变化趋势一致,强降水时段中各拟合参数起伏变化缓慢,各值基本保持在同一水平;建立了雷达回波强度与降水强度之间的相关关系。     

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。     

基于地面雨滴谱资料分析层状云和对流云降水的特征

根据由声雨滴谱仪器测量得到的雨滴谱资料,结合降水云的结构来将降水云系划分成为对流云降水云系和层状云降水云系.分析这两种降水云系中的稳定雨滴谱特征,包括雨滴谱的各种特征直径(平均直径Dm、众数直径Dd、平均体积直径Dv、优势直径Dp、中数直径Dna和中数体积直径Dn)、峰值结构和Z-R关系等.通过对这些量的分析,进一步分析划分降水云系的判据.     

利用微雨雷达研究一次冷锋云系降水的垂直结构分布及演变特征

本文利用河北邢台测站Ka波段微雨雷达（MRR）观测到的一次冷锋云系降水过程分析降水的垂直分布及演变特征。将MRR观测结果与天气雷达、地面雨滴谱仪、雨量计观测结果进行对比以检验MRR数据的可靠性。同时将MRR与雨滴谱仪和激光云高仪结合,研究了不同相对湿度阶段特征量、雨滴谱的平均垂直分布特征和降水特征量随时间、高度的演变特征。结果表明:MRR与雨量计及雨滴谱仪累计雨量结果较为接近,趋势一致。MRR 200 m雨强值与地面雨滴谱仪雨强值偏差最小,平均偏差为0.05 mm h?1,相关系数为0.93。相比雨滴谱仪,MRR观测到的小滴数浓度出现高估,大滴数浓度出现低估,中滴数浓度较为一致。降水在云内和云外受不同微物理过程影响,垂直变化特征不同。降水初期平均反射率和雨强在云底以下明显减小,小滴和中滴平均数浓度明显减小,蒸发作用影响较强。而在其余时间段在云内随高度降低平均反射率和雨强略有增加,小滴平均数浓度变化较小,中滴大滴平均数浓度增加,表明云内有云滴与雨滴间的碰并发生。而在云外低层,随高度降低平均有效直径明显增加,平均雨滴总数浓度明显减小,小滴平均数浓度显著减小,大滴平均数浓度显著增加,表明在云外低层雨滴间的碰并作用较强。     

C波段雷达反射率因子在CMA-GD模式中的应用

使用CMA-GD模式及云分析系统,引入云南C波段多普勒雷达反射率因子资料,对2019年7月9日过程进行模拟试验,分析引入反射率资料对模式初始场和降水过程预报的影响。（1）引入反射率后,云中和底部的云量有所增加。水汽在900~200 hPa有大范围增加,能有效地调整降水区域的水汽分布。对模式顶层温度的调整较大,而对风场的影响较小。（2）引入反射率后,对3 h内降水强度及落区有较大改善,4~6 h的预报有所改善,7 h以后改善不明显。（3）引入反射率资料后,1~4 h大气可降水量增量较明显,5~9 h增量较前4 h明显减小。（4）在河口上空云水和水汽在950~400 hPa增加,霰、云冰和云雪在600~400 hPa增加,雨滴在1 000~500 hPa增加。水凝物增加,有利于河口站降水的发生。      

云南省积层混合云微物理特征飞机观测

2017-2020年利用运-12和空中国王-E350飞机搭载的国产云粒子测量设备在云南开展了 76架次积层混合云观测,数据分析表明:云南的云粒子数浓度远高于华北地区,云粒子(直径为2～50 μm)数浓度平均值为339.7 cm-3,最大值为1067.6 cm-3,平均含水量为0.181 g·m-3,最大值为2.827 ...     

ANALYSIS AND CASE STUDY ON THE GENERATION OF RADAR ECHO BRIGHT BAND

In this study, the vertical profiles of radar refractive factor (Z) observed with an X-band Doppler radar in Jurong on July 13, 2012 in different periods of a stratiform cloud precipitation process were simulated using the SimRAD software, and the contributions of each impact resulting in the bright band were analyzed quantitatively. In the simulation, the parameters inputted into SimRAD were updated until the output Z profile was nearly consistent with the observation. The input parameters were then deemed to reflect real conditions of the cloud and precipitation. The results showed that a wider (narrower) and brighter (darker) bright band corresponded to a larger (smaller) amount, wider (narrower) vertical distribution, and larger (smaller) mean diameter of melting particles in the melting layer. Besides this, radar reflectivity factors under the wider (narrower) melting layer were lager (smaller). This may be contributed to the adequate growth of larger rain drops in the upper melting layer. Sensitivity experiments of the generation of the radar bright band showed that a drastic increasing of the complex refractive index due to melting led to the largest impact, making the radar reflectivity factor increase by about 15 dBZ. Fragmentation of large particles was the second most important influence, making the value decrease by 10 dBZ. The collision–coalescence between melting particles, volumetric shrinking due to melting, and the falling speed of raindrops made the radar reflectivity factor change by about 3–7 dBZ. Shape transformation from spheres to oblate ellipsoids resulted in only a slight increase in the radar reflectivity factors (about 0.2 dBZ), which might be due to the fact that there are few large particles in stratiform cloud.