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。     

河南省冷锋降雨微物理结构特征

利用冷锋降雨的雨滴谱观测资料，揭示了河南冷锋降雨的微物理结构特征，并结合雷达观测资料分析了冷锋降雨宏观微观特征间的联系。对降雨中出现的各种谱型作了分类分析。采用Ｍａｒｓｈａｌｌ－Ｐａｌｍｅｒ负指数率拟合了单调降型谱分布；用Г一涵数的变型拟合了单峰型谱分布。理论拟合值与实测谱吻合较好。     

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。     

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。     

基于雨强分级的乌鲁木齐雨滴谱特征研究

本文利用乌鲁木齐PARSIVAL激光雨滴谱仪2012-2013年观测资料，对春、夏、秋季不同雨强降雨的雨滴谱微物理特征参量及其随时间演变特征、Gamma函数拟合、 关系等进行研究。结果表明：（1）乌鲁木齐降雨以小粒子为主，大雨强降雨的6种特征直径最大，中雨强降雨次之，小雨强降雨最小。雨滴数密度主要来自于小雨滴（直径<1 mm），大雨滴（直径>3mm）是雨强的主要贡献者，中雨滴（直径1-3 mm）是含水量和雷达反射率因子的主要贡献者，雷达反射率因子受雨滴尺寸影响很大。（2）小雨强降雨各微物理参量比较稳定，变化幅度不大，大雨强降雨则变化剧烈，出现多峰型，中雨强降雨介于二者之间。大雨强降雨的谱宽和峰值浓度最大，小雨强降雨最小，中雨强降雨介于二者之间，小雨强降雨的拟合谱具有明显的季节差异性；秋季峰值浓度最大，这与秋季多大风天气有关。（3）Gamma拟合参数 关系与粒子尺寸有关，可以用二项式进行描述。拟合出的 关系系数均小于目前常用的 关系，因此，利用 关系在乌鲁木齐进行降雨定量估测研究时会造成对降雨强度的高估，回波强度越大，高估越明显。夏季大雨强降雨无法拟合出相关系数比较高的 关系，这与乌鲁木齐大雨强降雨具有强度大、时间短、随时间变化迅速的特点有关。     

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)。     

南京地区雨滴谱参数的详细统计分析及其在天气雷达探测中的应用

雨滴谱包含了降雨的丰富信息,不仅能反映雨滴群的微物理特性,也能反映降雨类型、降雨强度等宏观特性,并且在雷达气象领域也有重要的价值。论文对2015和2016年度南京地区32次降雨过程的雨滴谱资料进行了处理、并对多种雨滴参数进行了详细的统计和分析,拟合了层状云降雨、对流云降雨以及积层混合云降雨的雨滴谱Gamma分布参数。另外,还基于雨滴谱数据拟合了雷达反射率因子Z与降雨强度R的Z-R关系,计算了差分反射率Z_DR、相位常数K_DP以及衰减参数,并利用衰减参数进行了C波段雷达回波的衰减订正试验。结果表明:（1）层状云降雨的各微物理参数比较稳定,积雨云的变化剧烈;层云降雨和积层混合云降雨的中雨滴、积雨云降雨的大雨滴对雷达反射率因子的贡献最大。（2）积雨云降雨的滴谱最宽,层状云降雨的最窄。（3）利用依据雨滴谱数据拟合的三类降雨Z-R关系,可以一定程度地提高雷达估测降雨的精度。（4）利用基于雨滴谱数据拟合的衰减系数,有效地进行了C波段双偏振雷达回波强度的衰减订正,体现了统计参数和拟合参数准确性。     

青藏高原东部玉树地区雨滴谱特征及云微物理结构分析

利用青藏高原东部玉树地区的雨滴谱仪和云雷达观测资料,研究了高原东部地区三类云降水微物理特征参量并且拟合出积雨云降水、混合云降水和层状云降水的雨滴谱分布参数,拟合分析参数斜率因子λ与形状因子μ之间的关系。研究不同雷达反射率因子Z和降雨强度R的关系,分析Ka波段云雷达观测下三类降水云的结构特征。得到的结论如下:玉树地区主要降水类型为层状云降水,降雨量小,持续时间短,降雨次数多;三类云降水在玉树地区的Gamma分布拟合模拟较好的粒径在0.562～5.5 mm;利用μ-λ的经验关系分析,层状云雨滴谱浓度分布中小粒径占主要贡献且谱宽最窄,而混合云与积雨云的雨滴谱浓度分布主要贡献粒径分布均匀且谱宽较宽;对三类云降水进行了Z-R关系拟合,B值从积雨云、混合云到层状云是逐渐递减的,有助于参数本地化;云雷达分析降水结构,积雨云和混合云发生发展旺盛,最高云高可达13 km,但混合云降水平均持续时间短于积雨云;层状云发展较为平稳,云高在6～7 km,平均降水持续时间最短。     

伊宁春季层状云和混合云降水的雨滴谱统计特征分析

利用设在伊宁的激光雨滴谱仪获取的2013年4月的降水资料,对层状云和混合云降水粒子谱的微物理参量平均值和Gamma函数拟合结果以及Z-I关系进行对比分析。计算结果表明,伊宁地区春季降水的微物理参量普遍偏小,小滴对降水浓度的贡献达到92%以上,即降水主要以小滴为主。层状云降水的雨强、雨滴数浓度、雨滴的各类微物理特征参量的平均值均大于混合云降水。函数拟合结果表明,混合云降水的雨滴谱宽大于层状云降水的雨滴谱宽,层状云和混合云降水的雨滴谱都比较符合Gamma分布,在小滴段Gamma分布对实际谱都有一定的低估,在大于1 mm的粒径段,拟合结果有一定的偏差。还讨论了雨滴大小因子Λ和形状因子μ之间的关系以及Z-I关系,Λ-μ关系与粒子尺度有关,根据拟合的二项式得到层状云降水粒子的平均直径大于混合云降水的平均直径。     

编辑选编

<正>1960年以来东亚季风区云降水微物理的直接观测研究——《气象学报》2014年第72卷第4期王东海等人指出中国已有云—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     

雨滴谱垂直演变特征的微雨雷达观测研究

雨滴谱的垂直变化特征对于认识降水过程、改进模式和雷达定量估计降水等具有重要意义。利用2016年6月1日-9月30日雨量筒、微雨雷达（micro rain radar,简称MRR）和PARSIVEL雨滴谱仪连续4个月的观测数据,在对比3种仪器观测结果的基础上,研究了层状云降水不同降水强度下微物理特征量和雨滴谱垂直演变特征。结果表明:MRR与PARSIVEL雨滴谱仪观测降水强度相关性较好,且两种仪器观测的雨滴谱在中等粒子段（0.5~2.5 mm）表现出较好的一致性,而对于小粒子段（雨滴直径小于0.5 mm）PARSIVEL雨滴谱仪观测的数浓度明显低于MRR。对于弱降水（降水强度R ≤ 0.2 mm·h-1）,液水含量和降水强度随高度降低减小,雨滴在下落过程中蒸发明显。对于较强降水（R>2 mm·h-1）,随高度降低,雷达反射率因子增大,小滴数浓度减小的同时大滴数浓度增加明显,雨滴下落过程碰并作用明显。所有高度直径不超过0.5 mm的小滴对数浓度贡献均为最大。高层雨滴直径不小于1 mm的小粒子对降水强度的贡献可达50%,小粒子对降水强度贡献随高度降低减小。     

云微物理参数的地基探测反演研究综述

云相态、云滴谱分布和云液态水含量作为重要的云微物理参数,对气候变化、天气变化、人工影响天气和飞行安全等很多方面都有着重要的影响。云微物理参数的研究已是国际气象学研究领域中的热点之一,而在国内这方面的研究较少。简要论述了地基方法在云微物理学研究的优越性,扼要总结了国内外地基探测技术的发展现状,重点概括了云相态、云滴谱和云液态水3个参数的地基反演算法,并予以评价,展望了未来发展趋势,为国内云微物理研究提供了参考与借鉴。     

乌鲁木齐地区两种类型降水的雨滴谱特征

利用乌鲁木齐2018年1-12月雨滴谱仪观测数据，分析了两种类型降水（雨、雨加雪）滴谱的微物理参量，以探究乌鲁木齐不同类型降水的雨滴谱特征，此外，对Nt-R、Z-R等关系也进行了研究。结果表明：（1）两类降水的雨滴谱均为单峰分布，粒子浓度峰值均在低谱段，雨夹雪的滴谱宽度约为0.31~7.50 mm，雨的谱宽为0.31~5.50 mm。（2）雨的平均粒子尺度参数（如质量加权平均直径Dm）和降水强度R均略大于雨夹雪，而雨夹雪的平均总粒子数浓度Nt比雨的大23.7%。（3）文中拟合得到的雨、雨加雪Z-R关系分别为Z=181.7R1.45、Z=205.4R1.27，与传统天气雷达降水估测关系Z=300R1.4对比分析后，发现利用Z=300R1.4进行降水估测时存在低估现象，而对降雨的估测误差更大。     

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.     

闽南沿海2018—2019年季风爆发前后雨滴谱特征对比分析

为研究华南前汛期季风爆发前后闽南地区的雨滴谱特征差异,利用2018—2019年厦门站和同安站4—6月的降水现象仪资料,对比分析了季风爆发前后闽南沿海层状云和对流云的雨滴谱分布及微物理参数差异。结果表明,华南前汛期闽南沿海层状云降水占比明显高于对流云降水,但对流云降水的滴谱分布更宽,峰值粒径以上的各粒径区间粒子浓度均大于层状云降水。不论层状云或是对流云降水,2018年季风爆发后均表现为质量加权平均直径（D_m）减小,广义截距参数（N_w）增大。2019年季风爆发后D_m增大,层状云的N_w减小,对流云N_w增大。两年整体呈现相反的演变趋势。层状云的降水率（R）和液态水含量（W）的演变趋势与N_w一致,而对流云的R和W与D_m一致。闽南沿海雨滴谱微物理参数接近于华南沿海,与华东区域相比,整体浓度更高,粒子尺度略小。Z-R关系拟合表明季风爆发前、后层状云与对流云的拟合系数、决定系数具有较大差异,其中对流云拟合效果相对更好。基于Z=300R1.4的定量降水估测对层状云降水和量级较小的对流云降水整体上存在不同程度的低估,对于量级较大的对流云降水存在高估。探讨了环流形势对雨滴谱的可能影响。结果表明绝对水汽含量可能会影响粒子数浓度,而西南风等动力条件和对流有效位能等热力条件会通过影响对流的高度和降水的微物理过程进而可能会影响雨滴谱分布。      

双线偏振雷达测雨公式的对比分析

以滴谱理论为基础,用模拟雨滴谱分布的方法,讨论了雨滴主普变化以及降水强度变化对双线偏振雷达测雨式的影响,分析了双线偏振雷达测雨式优于普通雷达的原因,进而对回归所得双线偏振雷达各测雨式的测雨精度进行了对比分析,提出子双线偏振雷达各测雨式中的最佳测雨式。     

Ka/Ku双波段云雷达反演空气垂直运动速度和雨滴谱方法研究及初步应用

在Ka波段云雷达上升级改造建成的Ka/Ku（Ka和Ku波段波长分别为8.9 mm和2.2 cm）双波段云雷达2019年用于华南云降水垂直结构观测,以改进云内动力和微物理参数探测能力。为了利用该双波段云雷达研究华南降水微物理和动力结构,本文提出了基于双波段云雷达回波强度谱密度（S_Z）数据和最优估计技术的云内空气垂直运动速度（V_air）、雨滴谱（DSD）、含水量（LWC）、雨强（R）的反演方法（DWSZ）,雨区衰减的订正方法。利用2019年在广东龙门观测的一次降水过程数据,对比分析了云雷达反演的微物理参数与雨滴谱直接观测量,并检验了云雷达反演的低层空气垂直运动速度,利用反演结果分析了一次混合云过程的V_air与这些微物理参数的垂直结构和相互关系。结果表明:Ka/Ku双波段云雷达合理反演了微降水微物理和动力参数及其垂直分布,经过衰减订正的Ka和Ku波段回波强度偏差明显减小。该双波段云雷达数据可以用于分析0～30 dBZ回波强度的云降水垂直结构。本次过程为混合云降水,对流单体前部存在明显的上升气流,后部存在下沉气流;从平均垂直结构来看:V_air和粒子平均直径（D_m）在2 km高度层到达最大,粒子数密度（N_w）、LWC和R在2 km以下明显增强,粒子直径却减小,水汽凝结过程、雨滴碰并云滴是本次过程的主要机制。这一工作验证了Ka和Ku波段组合的双波段云雷达的可行性,为Ka/Ku波段云雷达技术的推广,单波段云雷达反演算法进一步改进,云降水精细结构分析等提供了基础。     

Kinematics and Microphysical Characteristics of the First Intense Rainfall Convective Storm Observed by Jiangsu Polarimetric Radar Network

The polarimetric radar network in Jiangsu Province has just been operationalized since 2020. The first intense precipitation event observed by this polarimetric radar network and disdrometer occurred during August 28-29, 2020 and caused severe flooding and serious damage in eastern Jiangsu Province. The microphysics and kinetics for this heavy precipitation convective storm is diagnosed in this study, in order to promote the application of this polarimetric radar network. Drop size distribution (DSD) of this event is estimated from measurements of a ground disdrometer, and the corresponding three-dimensional atmospheric microphysical features are obtained from the multiple polarimetric radars. According to features of updraft and lighting, the evolution of the convective storm is divided into four stages: developing, mature with lightning, mature without lightning and dissipating. The DSD of this event is featured by a large number of raindrops and a considerable number of large raindrops. The microphysical characteristics are similar to those of warm-rain process, and ice-phase microphysical processes are active in the mature stages. The composite vertical structure of the convective storm indicates that deep ZDR and KDP columns coincide with strong updrafts during both mature stages. The hierarchical microphysical structure retrieved by the Hydrometeor Identification Algorithm (HID) shows that depositional growth has occurred above the melting level, and aggregation is the most widespread ice-phase process at the -10℃ level or higher. During negative lightning activity, the presence of strongest updrafts and a large amount of ice-phase graupel by riming between the 0℃ and -35℃ layers generate strong negative electric fields within the cloud. These convective storms are typical warm clouds with very high precipitation efficiency, which cause high concentration of raindrops, especially the presence of large raindrops within a short period of time. The ice-phase microphysical processes above the melting layer also play an important role in the triggering and enhancing of precipitation.     

Determination of Intraseasonal Variation of Precipitation Microphysics in the Southern Indian Ocean from Joss–Waldvogel Disdrometer Observation during the CINDY Field Campaign

To date, the intraseasonal variation of raindrop size distribution(DSD) in response to the Madden–Julian Oscillation(MJO) has been examined only over the Indonesian Maritime Continent, particularly in Sumatra. This paper presents the intraseasonal variation of DSD over the Indian Ocean during the Cooperative Indian Ocean experiment on Intraseasonal Variability in the Year 2011(CINDY 2011) field campaign. The DSDs determined using a Joss–Waldvogel disdrometer,which was installed on the roof of the anti-rolling system of the R/V Mirai during stationary observation(25 September to 30 November 2011) at(8°S, 80.5°E), were analyzed. The vertical structure of precipitation was revealed by Tropical Rainfall Measuring Mission Precipitation Radar(version 7) data. While the general features of vertical structures of precipitation observed during the CINDY and Sumatra observation are similar, the intraseasonal variation of the DSD in response to the MJO at each location is slightly different. The DSDs during the active phase of the MJO are slightly broader than those during the inactive phase, which is indicated by a larger mass-weighted mean diameter value. Furthermore, the radar reflectivity during the active MJO phase is greater than that during the inactive phase at the same rainfall rate. The microphysical processes that generate large-sized drops over the ocean appear to be more dominant during the active MJO phase, in contrast to the observations made on land(Sumatra). This finding is consistent with the characteristics of radar reflectivity below the freezing level, storm height, bright band height, cloud effective radius, and aerosol optical depth.