北京冬季降水粒子谱及其下落速度的分布特征

为了深入探讨北京冬季云降水的微物理特征,提高雷达反演冬季固态降水的精度和冬季降水的预报水平,利用PARSIVEL（Particle Size and Velocity）降水粒子谱仪所观测的冬季降水粒子谱,结合地面显微镜粒子图像和云雷达数据,对比分析了北京海坨山地区冬季过冷雨滴、霰粒、雪花、混合态降水的粒子谱和下落速度特征,得到主要结论如下:（1）霰粒降水过程的云顶最高,整层的含水量最大,低层的退偏振比（LDR）最小,粒子更接近于球形;降雪过程的云顶最低,云中含水量最少,低层的退偏振比较大;混合态降水过程的雷达回波强度和高度特征介于两者之间,但低层的退偏振比最大;（2）在云中上升或下沉气流及湍流的影响下,过冷雨滴、霰粒和雪的下落速度均对称分布于各自理论下落末速度曲线的两侧。因此可根据粒子浓度相对于其直径和速度分布的中轴线位置,判断出该段降水过程中的主要粒子形态;（3）冬季雪花、霰粒和混合态降水粒子下落速度分布的散度较雨滴更大,其原因是由于冷云降水过程的粒子形态复杂,且固态粒子下落过程中更容易受破碎、聚并和凇附等微物理过程影响;（4）在4种降水类型中,雪的平均直径和离散度最大,雨滴最小;混合态降水粒子的总数浓度最大,雨滴的总数浓度最低,并且4种降水类型的粒子数浓度、平均直径和离散度均随降水强度的增大而增大。      

南京机场降水低能见度雨滴谱特征

对不同种降水对能见度的影响进行研究.选取连续性降水天气和雷暴天气两次过程的雨滴谱资料,计算后发现雷暴降水出现低能见度的雨滴谱较宽,而连续性降水雨滴谱的分布窄.粒子浓度和能见度呈反相关,在粒子浓度降低时能见度值有迅速的好转.在低能见度阶段小粒子的含量明显偏大些,1 mm以下的小粒子浓度对能见度的影响最大,其次是1～2 mm的小粒子,小粒子的高浓度对应着低能见度.出现降水并低能见度的时段时各特征量均为相对高值,能见度好转后突变转好并振荡,呈现相关.计算能见度在高粒子浓度和低能见度时与实测能见度接近.     

A STUDY OF MICROWAVE RADIATION TRANSFER CHARACTERISTICS IN STRATIFIED PRECIPITATION CLOUDS BY COMBINING STRATIFIED CLOUD MODEL WITH MICROWAVE RADIATION TRANSFER MODEL

In this paper,the effect of precipitation particles on microwave radiation transfer characteristics in stratified clouds over the ocean is studied by combining stratified cloud model with microwave radiation transfer model.By comparing the calculated results with the true data,it is found that precipitation particle distribution and water shell around ice phase particle strongly affect the upwelling radiation.Therefore,the precipitation particle distribution and water shellaround ice phase particle must be considered when a calculating scheme is designed for retrieving precipitation in stratified clouds by the use of microwave radiation transfer model.     

安徽大别山一次强雨雪天气过程降水粒子特征分析

通过对降水粒子特征研究,以便探讨云、降水的形成机制。利用一台安装在安徽大别山区潜山县气象局楼顶无障碍平台上,德国OTT公司生产的Parsivel激光降水粒子测量系统所获取的2008年1月26—28日强雨雪天气过程的2540份资料,对不同降水类型的粒子数浓度及其谱分布、下落速度及其谱分布进行了特征分析。结果表明:(1)这次强雨雪天气过程中不同降水类型降水粒子中雨夹雪平均数浓度最大,每分钟可达589个;雨最小,为每分钟255个。(2)雪与冻雨的数浓度是双峰型,其他降水的数浓度都是单峰型。(3)不同类型降水粒子尺度谱主要出现在直径为0.125～1.00 mm之间。谱最宽的是雪,最窄的是毛毛雨。整个过程的平均谱分布都是单峰型,但峰值却有所不同。(4)整个过程不同降水类型降水粒子的最大下落速度主要集中在1.0～4.8 m·s~(-1)段。在此段中毛毛雨、毛毛雨与雨、雨、雨夹雪、冻雨和雪的粒子数分别占各自粒子总数的98.68%、98.46%、97.72%、94.79%、93.69%,和85.83%。(5)不同类型降水粒子平均速度谱中雨和雨夹雪的谱最宽,最大落速可达9.6 m·s~(-1),毛毛雨最窄,最大落速只有5.6 m·s~(-1);其他大体相当。在整个过程中不同类型降水粒子平均速度谱都是单峰型,但峰值所处的位置却有较大差异。     

激光雨滴谱仪测速误差对雨滴谱分布的影响

该文研究PARSIVEL激光雨滴谱仪的测量误差并提出订正方法。对2014年在广东阳江的PARSIVEL激光雨滴谱仪采集的两次降水过程数据进行分析发现,雨滴下落速度V随粒径D变化与静止大气中雨滴下落末速度随粒径变化的Atlas-Ulbrich曲线分布趋势一致,但D < 1 mm及D > 3 mm的速度偏差较大。其主要原因是大粒径雨滴形变造成速度偏离较大,仪器测量误差造成小粒径测速偏大,激光雨滴谱仪所在高度的大气垂直运动影响雨滴下落速度。根据PARSIVEL激光雨滴谱仪测量原理,基于雨滴形变与粒径关系,给出形变订正后的Atlas-Ulbrich修正曲线,并用于对小粒径测速订正。比较订正前后的雨滴谱分布,订正后的小雨滴浓度明显增加,大雨滴浓度略有减小,订正后浓度参数和斜率参数均增加,形状参数变化不明显。     

基于LabVIEW图形化语言的云降水粒子图像回放软件

利用机载云降水粒子成像仪进行飞机入云观测是云微物理研究的一种重要探测手段。机载云降水粒子成像仪对所采集到的云粒子图像信息先进行压缩处理后再传入电脑进行存储。后续的粒子图像信息回放,需要借助专门的软件才能实现,为实现对云降水粒子图像信息的回放,在分析云降水粒子图像数据格式的基础上,利用图形化语言LabVIEW编写了粒子图像数据的解压缩程序,并采用消息队列和JKI状态机的组合形式进行软件架构的系统设计,最终开发出云降水粒子图像回放软件。该软件可实现对云降水粒子成像仪的粒子图像数据进行读取与显示,还可对粒子图像信息进行提取和存储,可辅助云降水物理的研究。     

沈阳两次降水过程中能见度的变化特征

利用2011年7月29-31日,8月27-29日沈阳大气成分观测站的能见度资料,统计分析了能见度与降水强度、PM₁₀、PM _2.5、PM _1.0质量浓度、风速、相对湿度等气象要素的相关性。结果表明: 7月29-31日降水过程特点为个别时间内降水量较大,8月27-29日降水过程特点为持续几个小时都有较大降水量;7月29-31日和8月27-29日降水过程中,初期降水对PM的湿清除效果较好,后期随着降水强度的增加,能见度有所降低;7月29日0时-31日23时期间内,PM质量浓度在降水过程中出现5 μg•m^-3左右的低值是因为降水和较大风速的双重作用,而8月27日0时-29日23时期间内的降水过程中,风速较稳定,PM质量浓度的改变量相对较小;7月29日-31日和8月27日-29日降水过程中,平均风速与PM₁₀、PM _2.5、PM _1.0的变化趋势均呈反相关,较高的相对湿度有利于PM质量浓度的上升;7月29-31日和8月27-29日降水过程中,能见度与PM _2.5/PM₁₀、PM _1.0/PM₁₀的比值变化趋势均呈明显的反相关。随着颗粒物粒径的减小,其与能见度的相关性逐渐增加。     

一次秋季冷锋降水过程气溶胶与云粒子分布的飞机观测

利用机载PMS（Particle Measuring Systems）测量系统,对2008年10月4—5日石家庄地区一次冷锋降水云系的3次气溶胶和云粒子探测资料进行了分析。结果表明,冷锋过境降水前后,气溶胶粒子分布差异较大。降水发生前,气溶胶粒子平均数浓度约为103cm-3,平均直径为0.95μm;气溶胶主要集中于3000m高度以下的对流层低层,云内气溶胶数浓度明显减少。降水发生后,气溶胶粒子平均数浓度约为102cm-3,比降水前约小1个量级,平均直径为1.28μm;气溶胶主要集中于1200m以下的近地面层,其数浓度随高度增加而降低。气溶胶粒子浓度在低层云区内水平变化较小,而在无云区和云下近地层水平起伏较大。云粒子平均浓度比气溶胶小1～2个量级。气溶胶粒子平均谱主要呈双峰型,而云粒子谱主要为单峰型。     

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。      

基于多源资料的积层混合云降水微物理特征

基于地基云雷达、微雨雷达和天气雷达等遥测设备观测资料,结合挂载KPR云雷达和DMT粒子测量系统的飞机平台,详细分析了山东积层混合云降水过程的云降水微物理结构特征。结果表明,积层混合云降水过程呈现层状云和对流云降水特征。零度层以上,5～6 km高度层内,对流云降水多普勒速度和谱宽均大于层状云,说明对流云降水环境垂直气流、粒子尺度等均大于层状云。对流云降水,云雷达和微雨雷达时空剖面上出现由衰减造成的“V”字形缺口,云雷达衰减程度大于微雨雷达,且随高度增加,衰减越大。层状云降水,零度层亮带附近,雷达反射率因子跃增高度比多普勒速度高80 m,多普勒速度跃增高度又比谱宽高20 m。降水云系零度层附近降水机制复杂,粒子形态有辐枝冰晶聚合物、针状冰晶聚合物和云滴;0°C层以上,5～6 km处,对流云降水的多普勒速度和谱宽均大于层状云降水,即对流云降水环境垂直气流、粒子尺度范围等均大于层状云降水。     

改进的Holroyd云粒子形状识别方法及其应用

云降水粒子形状是影响云微物理过程的重要因素,准确的云粒子形状信息是诸多云微物理参量计算的前提。为获取机载云粒子成像仪（CIP）所测云粒子的形状信息,文中提出了一种改进的Holroyd云粒子形状识别方法,即先对云粒子形状进行预分类,然后针对预分类后的完整粒子和可识别的部分状粒子,分别选出合适的参数及其阈值再进行具体的分类,最终可将云粒子分为微小状、线形状、聚合状、霰、球形、板状、不规则和枝状。利用实测数据对原始的Holroyd方法和改进的Holroyd方法进行识别效果对比验证。结果表明改进的Holroyd方法在云粒子形状识别的准确度方面比原Holroyd方法有较大的提高。将所提方法应用于太原地区一次降水性层状云的云微物理飞机观测资料以分析不同的降水阶段云中冰晶粒子的形状分布、增长机制、冰晶粒子数浓度以及冰水含量的垂直分布特征,所获取的云中冰晶粒子属性表明新提出方法有助于云微物理分析。      

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。     

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。     

基于多源数据的“利奇马”台风大气环流、云及降水特征分析

利用NCEP/NCAR再分析资料、FY-4A静止卫星资料对“利奇马”生命过程的大气环流特征、云宏观特征进行了分析。针对“利奇马”超强台风期间的一次降水过程,利用GPM卫星的双频降水雷达(Dual-frequency Precipitation Radar,DPR)资料对其进行了宏微观特征分析。结果表明:在“利奇马”生命过程中,西太平洋副热带高压、40°N以北的高空槽脊、(35°N,80°E)的高压以及“罗莎”台风对“利奇马”的发展、移动均产生了重要的影响;其云系分布先后表现为螺旋状、逗点状、中心对称结构以及不规则形状,其南北两侧的云区范围、云顶高度也不断变化;在“利奇马”超强台风期间的一次降水过程中,近地表降水率大致呈环状分布,降水粒子浓度以及降水粒子半径的南北分布与东西分布相差较大,除了云墙降水为对流降水外,其他部分的降水以层云降水为主,层云降水对应的雨顶高度在4.5~12 km,主要集中在5.5~10 km;对流降水对应的雨顶高度在1~12 km,主要集中在2~5 km和6~11 km。     

雷达-雨量计-粒子激光探测仪联合估算降水量

为了提高区域降水量观测的空间分辨率, 提出了雷达-雨量计-粒子激光探测仪联合校准法。首先, 利用粒子激光探测仪观测到的滴谱资料建立实时的Z-I关系, 然后, 利用变分法对同时有雷达回波和雨量计资料的点的实测校准因子进行校准, 获得最优校准因子分析场, 最后, 对有雨量计的点取雨量计实际观测值, 没有雨量计的点利用最优校准因子分析场估算降水。利用此方法对辽宁省2007年5月15日一次天气过程进行降水量估算, 结果表明: 雷达-雨量计-粒子激光探测仪联合校准法结合了雨量站观测资料单点精度高和雷达资料时空分辨率高的优点, 提高了降水量的估算精度, 更好地反映了降水的空间分布。     

雨滴谱降水现象仪综合测试系统设计

针对目前国内对雨滴谱降水现象自动观测仪常用标定方法存在的问题:只能模拟一种标准的粒子直径和速度;可以测量粒子的直径但是不能准确测量粒子的速度;只能模拟直径较小的粒子;仅能模拟球状降水粒子无法模拟其他形状的降水粒子;无法涵盖各种类型降水的粒子直径和速度等等。根据气象业务需求,本文从模拟降水粒子设计依据、雨滴谱降水现象仪综合测试系统构成、降水粒子直径与下落速度模拟测量方法和测量精度等诸方面详细阐述一种新型的雨滴谱降水现象仪综合测试系统,并通过对涵盖多种类型降水的不同直径和速度的粒子进行模拟试验,检测其测量的精确性,为国内对雨滴谱降水现象自动观测仪的标定和检测提供一定的借鉴和参考。     

Precipitation effects on aerosol concentration in the atmospheric surface layer

The effects of wintertime and summertime precipitation on the mean (semiannual, seasonal, and monthly) concentration of aerosol particles of different sizes in the atmospheric surface layer are analyzed on the basis of the data of 15-year measurements of atmospheric aerosol in the town of Dolgoprudny (20 km from the center of Moscow). It is demonstrated that a statistically significant negative correlation between the aerosol particle concentration and the precipitation is observed for monthly mean values only and is absent for semiannual and seasonal means. The analysis of individual cases of precipitation corroborated the conclusion on their low impact on the aerosol concentration in the surface layer. In winter, the aerosol concentration decrease is observed within a narrow particle size interval of 0.03?C0.1 ??m and amounts to not more than 30% during several hours. A scavenging effect of summertime precipitation manifests itself in a wider size interval of 0.03?C1.0 ??m but does not exceed 10?C20% and is of short-term nature. The limited effects of precipitation on the surface aerosol are explained by the proximity to the underlying surface being a permanent aerosol source.     

人工神经网络在月降水量预测业务中的研究和应用综述

月降水量的年际变化具有显著的非线性变化特征,预测难度大,历来是重大气象灾害预测的重点难点问题.BP(back propagation)神经网络在月降水量预测业务中的研究和应用中,取得了较好的成果,其中应用较广泛的是PCA-BP神经网络模型、遗传算法优化神经网络、RBF神经网络预测模型、小波神经网络模型、粒子群-神经网络...     

基于双频星载降水雷达GPM数据的华南地区降水垂直结构特征分析

华南汛期作为我国雨季爆发的第一阶段一直是预报与研究的热点问题,对其降水-云宏微观垂直特性的认识还不够深入。双频星载雷达资料对强、弱降水三维探测进行优化,并补充对洋面降水的探测。借助这两方面优势,对华南对流性、层云性两类主要降水类型的垂直特征进行统计,分析降水反射率因子与降水粒子垂直分布、亮带特征与垂直分层降水贡献,对比华南陆地在回波顶高方面与南海洋面的异同,最后针对华南前后汛期的降水垂直分布特征进行分析。(1)对流性降水反射率因子快速增长区域主要发生在低层,层云性降水反射率因子快速增长区域位于亮带层附近。(2)当发生强降水时,对流性降水的粒子浓度并不是总高于层云性降水,但前者粒子半径大于后者;强层云性降水往往来自于大小均一的粒子聚集,并没有形成更大直径的液滴。(3)华南陆地回波顶高季节变化较南海洋面强烈,浅薄对流降水发生频率受季风影响从春至秋存在先增后减特征,深对流发生频率在夏季增幅显著。南海地区回波顶高虽无明显季节变化但在3 km和5.5 km存在明显的双峰特征。(4)前汛期对流性降水的高浓度、大尺度的粒子更利于向更高高度发展,而层云性降水粒子浓度及半径的垂直分布在华南前后汛期无明显差异。前后汛期回波顶高异同主要出现在广西中部,广东中部和沿海地区。      

Study on Radar Detection of One Stratiform Cloud Precipitation Process in the Central Part of the Tianshan Mountains in China

In order to investigate the physical structure characteristics of the clouds and precipitation over the Tianshan Mountains in summer, the Urumqi Institute of Desert Meteorology of China Meteorological Administration (CMA) carried out an atmospheric detection experiment in Bayanbulak from 1st to 31st August 2012 by means of a wind-profiling radar and a Doppler weather radar. Using the radar observation data, this paper analyzes the dynamic, thermodynamic, radar echo intensity and macro-micro structure characteristics of the 2–3 August precipitation process. The results show that: (1) The radar echo intensity of this rainfall process changes within 5–38 dBZ, and the precipitation cloud system is under the height of 6500 m, with notable 0 °C level echo bright band between 1200 m and 2000 m height. NCEP analysis data shows that the cloud top temperature ranges from ?25 °C to ?32 °C. These indicate the features of typical stratiform cold cloud precipitation. (2) Atmospheric motion during the precipitation process presents the multi-layer structure with wind velocity varying within the range of 3.0–8.0 m/s. The temperature advection is presented with the vertical structure distribution of “cold-warm-cold”, which indicates relative stability of the atmospheric stratification. (3) By retrieving and analyzing the raindrop size distributions below 0 °C level bright band within 600–1200 m height, when the precipitation evolve from early stage to its peak stage, the concentration of the tiny particle zone (D?≤?2.5 mm) changes a little while the concentration of the medium particle zone (2.5?<?D?≤?4 mm) and the concentration of the large particle(D?>?4 mm) increase considerably; but after peak stage the concentration in the medium particle zone and the concentration in the large particle zone decline first, then the concentration in the tiny particle zone reduces. (4) Raindrop size distribution data is used to calculate the precipitation intensity and the liquid water content, whose spatial-temporal variation characteristics are the same. During peak stage of the precipitation, the instantaneous precipitation intensity reaches 5.0 mm/h, and the liquid water content reaches 0.35 g/m³. This study would help deepen the understanding on the physical structure of the clouds and precipitation over the Tianshan Mountains in summer, and also provide some scientific basis for cloud seeding operation over this area.