利用星载测雨雷达探测结果对夏季中国南方对流和层云降水气候特征的分析

本文利用热带测雨卫星(TRMM)上搭载的测雨雷达(PR)十年的探测结果, 对夏季中国南方对流降水和层云降水的气候特征进行了分析。研究结果表明:夏季中国南方层云降水频次较对流降水频次高出两倍以上, 而对流降水强度至少是层云降水强度的4倍; 就整个中国南方而言, 这两种类型的降水对总降水量贡献相当。日变化分析表明夏季中国南方大部分地区的对流降水主要出现在午后, 层云降水出现时间并不集中, 但这两类降水的频次日变化均显示了明显的地域性特征; 对降水廓线日变化的分析结果表明, 对流降水和层云降水廓线的日变化主要表现在“雨顶”高度的日变化, 即对流降水云的厚度有明显的日变化变化特征, 不同地区的降水廓线存在明显的差异。降水率剖面分析结果显示了对流降水的“雨顶” 高度日变化较层云降水剧烈, 降水率的日变化则相反, 且层云降水率的地域性特征更强。     

星载测雨雷达探测的夏季亚洲对流与层云降水雨顶高度气候特征

利用热带测雨卫星测雨雷达的10年探测结果,对夏季亚洲对流降水与层云降水雨顶高度分布、雨顶高度与地表降水强度的关系、雨顶高度日变化特征进行了研究。结果表明,青藏高原和中国东部平原的多数(70%以上)对流降水雨顶高度分布在8—12和5—10km,其他地区分布在5—9km;陆面对流降水雨顶平均高度高于洋面。洋面和陆面层云降水雨顶高度没有明显差异,多在5—8km。夏季亚洲浅对流降水比例少,而深厚对流主要出现在中国东部平原、西南、印度次大陆西部至伊朗高原东部地区,比例约40%。洋面和陆面的弱对流降水的雨顶平均高度在7—8km,弱层云降水相应的雨顶平均高度多小于7.5km;陆面约90%的强对流降水雨顶平均高度在9km以上,而强层云降水雨顶的平均高度通常不超过8.5km。夏季亚洲对流降水和层云降水的雨顶平均高度均随着地面平均降水率的增大而升高,两者遵从二次函数关系。对流降水及层云降水频次、强度和雨顶高度的日变化峰值分析表明,陆面这些参量的日变化强于洋面,并且三者的日变化基本同步。     

基于星载测雨雷达探测的亚洲对流和层云降水季尺度特征分析

利用热带测雨卫星搭载的测雨雷达10年探测结果,就季尺度亚洲对流降水和层云降水的降水频次和强度及降水垂直结构的特点进行了研究.结果表明春、秋、冬三季东亚季平均降水环西太平洋副热带高压呈带状分布,雨强一般不超过10 mm/d;夏季,沿孟加拉湾、中国西南、中国东部至日本的大片雨区中出现了大于12 mm/d强降水;亚洲陆面对流和层云降水强度均弱于洋面.亚洲山地强迫不但可引起迎风坡上千公里长度的高降水频次和强降水带,而且导致其下风方向降水频次减少.季尺度降水频次分析表明,亚洲大部分地区对流降水频次小于3%;而层云降水频次一般大于3%,最高可超过10%;副热带高压南侧及西南侧的热带地区对流和层云降水频次均高于副热带高压北侧及西北侧的中纬度地区;降水频次的区域分布还表明,春季中南半岛至中国华南及南海南部对流活动多于同期的印度次大陆.季平均对流和层云降水廓线的季节变化主要表现为"雨顶"高度的季节变化,即降水云的厚度变化;两类降水平均廓线季节变化的区域性差异表明,热带外地区较热带地区显著、陆面较同纬度洋面显著、孟加拉湾比南海显著,而南海和西太平洋暖池无明显的季节变化.此外,降水结构的剖面分析还表明对流降水存在4层结构、层云降水存在3层结构.     

基于云亮温和降水回波顶高度分类的夏季青藏高原降水研究

本文利用热带测雨卫星(TRMM, Tropical Rain Measuring Mission)第七版逐日逐轨测雨雷达(PR, Precipitation Radar)及可见光和红外扫描仪(VIRS, Visible and Infrared Scanner)的融合数据集,研究了夏季青藏高原上降水类型的特征.统计结果表明第七版PR降水回波强度及降水率廓线资料(2A25)仍旧误判青藏高原上以层云降水为主(比例高达85%);以云顶相态定义的青藏高原降水类型统计表明,冰相云顶和冰水混合相云顶的降水分别占43%和56%;以降水回波顶高度定义的降水类型统计表明,深厚弱对流降水和浅薄降水分别占77%和22%,而深厚强对流降水仅占1%.空间分布的统计表明,冰相云顶降水和冰水混合相云顶降水的频次和强度自高原西部向高原东部和东南部增加,其降水回波顶高度自高原西、中部向东部降低.深厚强对流降水和浅薄降水的频次由西向东增加,而深厚弱对流降水频次分布是西少、北少、南多,高原南部比北部的深厚弱对流降水频次高出近1倍;深厚弱对流降水和浅薄降水的平均强度也表现了自高原西部、中部向东部的增大,而其降水回波顶高度分布则相反.总体上,夏季青藏高原降水频次和强度自西向东增多和增大,而云顶和降水回波顶高度则相反.     

夏季风爆发前后南海地区降水性质的变化

利用1998—2006年共9年4—6月的TRMM卫星2A25资料,选取南海中北部地区(110～120°E,10～20°N)为关键区域,分别对比分析了夏季风爆发前后南海地区降水特性的差异。结果表明:⑴南海夏季风爆发后,对流和层云的降水比面积均有明显增加,且层云的降水比面积增加幅度更大。夏季风爆发后的对流降水比降水量减小,而层云降水比降水量增加。⑵南海夏季风爆发后,强降水所占的比重比爆发前有所增加,而弱降水所占比重减小。⑶南海夏季风的爆发使南海地区降水场的水平分布发生变化,降水中心发生偏移。⑷夏季风爆发后,南海地区降水的垂直结构也相应发生变化。降水率随高度的变化率加大,释放出更多的潜热,并通过正反馈机制使得对流降水变得更加深厚,层云降水的冻结层高度也得到一定的提升。     

基于TRMM卫星探测的夏季青藏高原降水和潜热分析

青藏高原对东亚大气环流、气候变化及灾害性天气的形成和发展都有重要的影响。本文利用热带测雨卫星（TRMM）探测结果、GPCP降水资料,研究了夏季青藏高原降水和潜热特点。GPCP资料分析结果表明,夏季青藏高原降水主要集中在它的东南部,7月和8月雅鲁藏布河谷及其以东的横断山脉地区降水显著,平均最大雨强达7mm／h;而TRMM测雨雷达（PR）探测结果指出念青唐古拉山北侧存在一降水大值区,强度近3mm／h;GPCP给出的地表降水率较TRMM测雨雷达探测结果高出一倍以上;夏季高原西部的平均降水率小于4mm／h（GPCP）／2mm／h（TRMM PR）。TRMMPR探测的统计结果分析表明,高原降水云“雨顶”（Storm Top）较周边地区高出2km～4km,如同“塔”状分布。研究结果还指出因地表海拔高,TRMM PR的降水类型分类方法不适用于青藏高原地区;根据降水廓线的特征,文中定义了青藏高原三种降水类型：深厚强对流、深厚降水和浅薄对流,并通过标准化廓线方法,指出了不同类型降水廓线之间的差异及其与周边地区降水廓线的差异。文中还给出了高原夏季总潜热分布及平均廓线,指出了高原潜热平均廓线与周边地区的差异;研究结果表明夏季高原降水具有强烈的日变化,降水峰值出现在午后地方时16点左右,这些降水多以零散块状水平分布,而在垂直剖面上呈“馒头”状分布。统计结果还发现青藏高原上对流活动较周边地区活跃,高耸的对流活动所形成的“云塔”如同“天梯”,使得低层大气中的高水汽含量和低臭氧含量空气向高空输送,进而造成对流层上部和平流层低层水汽大值区和臭氧低值区。     

基于TRMM卫星探测的南海及周边地区降水、云和潜热特征的比较研究

利用1998—2013年热带测雨卫星（TRMM）3A12资料,对南海及其周边地区降水、云和潜热的三维特征及其变化进行了对比研究,把南海及其周边地区分为四个区域:华南地区、中南半岛、马来群岛、南海。结果表明:（1）地面降水率EOF分析的第一、二模态方差贡献率分别为57.16%和8.72%,第一模态向量场均为正值,降水呈现南多北少的分布特征;第二模态向量场体现了降水变化南北反相的特征,马来群岛降水变化与其他三个区域反相。从两个模态时间系数序列看出,1998—2005年整个区域降水总体减少,区域降水北部增多南部减少;2005—2013年整个区域降水总体增多,区域降水南部增多北部减少。（2）南海及其周边地区降水夏秋季多,春冬季少,降水中心春夏季北移,秋冬季南撤,其中马来群岛夏季降水最少,冬季最多;其它三个区域都是夏季降水最多,华南和中南半岛冬季最少,南海春季最少。（3）赤道附近对流降水为主,23 °N以北区域层云降水为主,5~23 °N之间区域两种类型降水比例随季节变化,其中陆地降水比例随季节变化明显,特别是华南地区陆地夏季对流降水比例大于50%,冬季层云降水比例大于80%;海洋对流降水所占比例普遍大于50%,随季节变化小。（4）云冰、云水含量水平分布大值区与降水大值区相对应;二者随高度先增加后减少,云冰在13 km高度达到最大值,云水在2.5 km高度达到最大。春冬季,马来群岛云冰含量最大;夏秋季,南海云冰含量最大。云水含量在四个季节都以南海最大。（5）潜热加热率水平分布大值区与降水大值区相对应;随高度呈双峰分布,峰值分别出现在1~2 km高度和4 km高度处,春冬季马来群岛潜热加热率最大。      

基于C-FMCW雷达的高原夏季对流云垂直结构分析研究

第三次青藏高原观测试验中C波段垂直探测雷达于2014年7-8月在西藏那曲地区进行了连续探测,对获取的降水云廓线数据进行处理分析得到37个对流云体,提取包括对流强度CI(大气上升运动与下沉运动差)、云顶高度Hctop、35 d BZ回波区顶高Hz35、最大回波强度Zmax等13个特征参数。运用模糊聚类分析方法对对流降水云体特征参数进行深厚和浅薄对流云分类,其中Hctop和Hz35分类清晰,与CI分类的相似度超过0.8,使用一致性较好的三个特征参数CI、Hctop、Hz35对37个对流降水云进行聚类分析,得到9个深厚对流降水云体和28个浅薄对流降水云体。深厚对流云体中CI最大达到33 m·s-1、Hctop最深为12 km、Hz35高于5 km(距地高度AGL,下同);浅薄对流云中CI平均仅14 m·s-1、Hctop平均为2.5 km。在深厚对流云中0.8~1.5 km高度处常出现类似零度层亮带的回波强度和径向速度加强层,浅薄对流云体此特征不明显。结合天气雷达回波分析,深厚对流云体的水平分布多表现为对流单体嵌入到降水系统中,而浅薄对流云体则表现为孤立的爆米花分布。9次深厚对流累积地面降水量82.7 mm,占7-8月总降水量的28%,多伴有冰雹出现;28次浅薄对流累积地面降水量28.7 mm,降水贡献远小于深厚对流云。     

青藏高原及周围地区大气可降水量的分布、变化与各地多变的降水气候

为了更深入地分析青藏高原及邻近各地多变的降水气候,利用NCEP 1958—1997年月平均比湿、风及高度等再分析资料及我国实测雨量资料等,整体地分析了高原及周围地区气柱可降水量的多年平均特征及其季节变化,也分析了我国南北方大气可降水量的年代际变化和华北及西北区东部干湿年夏季可降水量的差异等。结果表明,高原及周围地区的气柱可降水量有明显的地区及季节变化。本区域内以南亚和东亚夏季风区的可降水量最高,夏季可达60mm或以上;青藏高原上的可降水量最低,冬季为3mm左右。东亚和南亚季风区可降水量的冬夏季节变化最大,夏季的可降水量达冬季值的4倍。华北区干湿夏季的可降水量差异明显,湿年的可降水量可增加20％以上。近40年来华北和西北区东部夏季的气柱可降水量明显减少,而长江流域及江南地区20世纪80年代以来可降水量却部分增加了,呈北干南湿之势,遂形成我国降水北旱南涝的分布格局。这可能与东亚夏季风逐渐趋弱,特别是撤退期逐渐提前有关。另外,我国各地夏季可降水量的平均降水转化率也明显不同,青藏高原上最高,东亚季风区次之,而南疆盆地最低,这也影响了我国多变的降水气候。     

巴州地区近40年降水量变化特征分析

应用巴州地区11个站的降水资料进行统计分析,结果显示：1.40a来全地区年降水量及夏季、冬季降水量都明显增多,春秋季节变化不大.2.年降水量主要表现为全州一致的多雨或少雨空间分布型,其次为南部、北部地区的降水变化的相反趋势,春季降水的空间分布与年相似.3.全年和夏、秋季降水量都存在7.3a的主要变化周期.     

Differences between Convective and Stratiform Precipitation Budgets in a Torrential Rainfall Event

Differences in rainfall budgets between convective and stratiform regions of a torrential rainfall event were investigated using high-resolution simulation data produced by the Weather Research and Forecasting(WRF) model. The convective and stratiform regions were reasonably separated by the radar-based convective–stratiform partitioning method, and the threedimensional WRF-based precipitation equation combining water vapor and hydrometeor budgets was further used to analyze the rainfall budgets. The results showed that the magnitude of precipitation budget processes in the convective region was one order larger than that in the stratiform region. In convective/stratiform updraft regions, precipitation was mainly from the contribution of moisture-related processes, with a small negative contribution from cloud-related processes. In convective/stratiform downdraft regions, cloud-related processes played positive roles in precipitation, while moisture-related processes made a negative contribution. Moisture flux convergence played a dominant role in the moisture-related processes in convective or stratiform updraft regions, which was closely related to large-scale dynamics. Differences in cloud-related processes between convective and stratiform regions were more complex compared with those in moisture-related processes.Both liquid-and ice-phase microphysical processes were strong in convective/stratiform updraft regions, and ice-phase processes were dominant in convective/stratiform downdraft regions. There was strong net latent heating within almost the whole troposphere in updraft regions, especially in the convective updraft region, while the net latent heating(cooling) mainly existed above(below) the zero-layer in convective/stratiform downdraft regions.     

2000—2007年登陆台风中闪电活动与降水特征

利用TRMM卫星LIS, PR和TMI资料,对2000—2007年41个登陆我国的台风中闪电活动和降水特征进行分析。结果表明:台风中的闪电活动整体较弱,相对而言,外雨带中的闪电活动最强,其次是眼壁,内雨带最弱,而眼壁的闪电密度最大。闪电活动沿台风径向有两个明显的高值区,主峰出现在距台风眼375 km的外雨带,次峰出现在距台风眼55 km的眼壁和内雨带相交的边界附近。台风中对流云降水面积远小于层云降水面积,其中外雨带中的对流云降水面积最大,其次是眼壁,内雨带最小;但对流降水对总降水量的贡献与层云相当。眼壁和内雨带中的对流云和层云的降水回波平均高度都小于外雨带。分析表明:TMI观测到的85.5 GHz极化修正亮温 (T_PC85.5) 越低,闪电发生概率越大,外雨带具有最低的T_PC85.5。有、无闪电发生区域的平均6 km高度雷达反射率因子和T_PC85.5差异明显。台风区域内,闪电活动位置对应的平均6 km雷达回波强度普遍大于20 dBZ,而无闪电发生位置普遍低于30 dBZ。     

Structural characteristics of atmospheric temperature and humidity inside clouds of convective and stratiform precipitation in the rainy season over East Asia

In this study, a merged dataset constructed from Tropical Rainfall Measuring Mission precipitation radar rain products and Integrated Global Radiosonde Archive data is used to investigate the thermal structural characteristics of convective and stratiform precipitation in the rainy season (May–August) of 1998–2012 over East Asia. The results show that the storm tops for convective precipitation are higher than those for stratiform precipitation, because of the more unstable atmospheric motions for convective precipitation. Moreover, the storm tops are higher at 1200 UTC than at 0000 UTC over land regions for both convective and stratiform precipitation, and vice versa for ocean region. Additionally, temperature anomaly patterns inside convective and stratiform precipitating clouds show a negative anomaly of about 0–2 K, which results in cooling effects in the lower troposphere. This cooling is more obvious at 1200 UTC for stratiform precipitation. The positive anomaly that appears in the middle troposphere is more than 2 K, with the strongest warming at 300 hPa. Relative humidity anomaly patterns show a positive anomaly in the middle troposphere (700–500 hPa) prior to the occurrence of the two types of precipitation, and the increase in moisture is evident for stratiform precipitation.     

安徽滁州夏季一次飑线过程的雨滴谱特征

选取2014年7月31日安徽滁州一次飑线过程,使用地基雨滴谱仪资料分析此次过程的雨滴谱特征。根据雷达回波和地面降水强度将这次降水过程划分为对流降水、过渡性降水和层云降水,并以10 mm·h-1为临界值将对流降水进一步划分为对流前沿降水、对流中心降水、对流后沿降水。结果表明:对流中心降水、过渡性降水、层云降水的质量加权直径均比较稳定,平均值分别为1.8 mm, 1.0 mm, 1.7 mm。对流降水的标准化截距相比层云降水更大。对流中心降水各粒径段雨滴数浓度均较高;层云降水小雨滴浓度较低,且有少量大雨滴;过渡性降水由小雨滴组成。当雨水含量相同时,层云降水的质量加权直径相比对流降水更大。当雨强相同时,层云降水的反射率因子相比对流中心降水更大。更为精细的降水类型划分可有效改善Z-I关系。     

层状云和对流云的雷达识别及在估测雨量中的应用

参考“峰值法”建立了利用新一代多普勒天气雷达回波强度识别混合型降水过程中层状云和对流云的方法,分析了反射率阈值和影响半径的变化对识别效果的影响,检验了识别效果,并分析该方法在雷达估测降水中的应用。表明本文所建立的暴雨中层状云和对流云识别方法基本合理,配合云的垂直结构分析大部分地区识别的效果较好,同时通过该识别方法对合肥2002年6月19日一次强降水天气过程的估测降水的应用,表明只按层状云的Z-I关系估测的雨强,相对于识别对流云和层状云后分别按各自的Z-I关系估测的单点雨强,其最大差别约达37%,相应的面雨量也有一定的差别;对流云的多少对发展的中尺度对流系统的雨强有很大影响,这次混合型降水过程以对流云降水为主。对流云和层状云是形成暴雨的重要因素,准确地识别两者,对估测降水的精度会有积极作用。     

An Investigation into the Relationship between Surface Rain Rate and Rain Depth over Southeast Asia

The relationship between surface rain rate and depth of rain system(rain depth) over Southeast Asia is examined using 10-yr Tropical Rainfall Measuring Mission(TRMM) precipitation radar(PR) measurements.Results show that,in general,a large surface rain rate is associated with a deep precipitating system,but a deep rain system may not always correspond with a large surface rain rate.This feature has a regional characteristic.Convective rain develops more frequently over land than over the ocean,while stratiform rain can extend to higher altitudes over the ocean than over land.A light surface rain rate has the largest probability to occur,regardless of rain depth.A convective rain system is more likely associated with a stronger surface rain rate than a stratiform rain system.Results show that precipitation systems involve complex microphysical processes.Rain depth is just one characteristic of precipitation.A linear relationship between surface rain rate and rain depth does not exist.Both deep convective and stratiform rain systems have reflectivity profiles that can be divided into three sections.The main difference in their profiles is at higher levels,from 4.5 km up to 19 km.For shallow stratiform rain systems,a two-section reflectivity profile mainly exists,while for convective systems a three-section profile is more common.     

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。      

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。