毫米波云雷达功率谱密度数据的检验和 在弱降水滴谱反演中的应用研究

本文首先利用数值模拟的方法,分析了利用毫米波云雷达功率谱密度反演雨滴谱时,降水粒子米散射效应、空气湍流、空气上升速度等对雨滴谱和液态水含量等参数反演的影响;建立了功率谱密度处理及其直接反演雨滴谱、液态水含量、降水强度和空气上升速度的方法;并利用2012年7月在云南腾冲观测的二次弱降水数据,采用毫米波雷达和Ku波段微降水雷达观测的回波强度、径向速度垂直廓线以及780 m高度上的功率谱密度对比的方法,以及毫米波云雷达观测的780 m高度上功率谱密度、回波强度与地面雨滴谱计算得到的这些量的对比方法,分析了毫米波雷达数据的可靠性;并将780 m高度上毫米波雷达反演的雨滴谱与地面雨滴谱数据进行了对比,分析了毫米波雷达反演的雨滴谱的准确性;分析了毫米波雷达回波强度偏弱的原因,讨论了该高度以下降水对毫米波雷达衰减的影响。结果表明:空气湍流对弱降水微物理参数反演影响不大,而空气上升速度和米散射效应均对反演结果有一定影响;毫米波雷达观测到的径向速度和功率谱密度与微降水雷达比较一致,回波强度的垂直廓线的形状与微降水雷达也比较一致,但毫米波雷达观测的回波强度偏弱;与雨滴谱计算值相比,毫米波雷达观测的低层的回波强度也偏弱,天线上的积水是造成毫米波雷达回波强度变弱的主要原因。毫米波雷达观测的低层的功率谱密度与地面雨滴谱观测的数据形状比较一致,但有一定的位移。毫米波雷达反演的雨滴谱与地面观测的谱型和粒子大小也比较一致。这些结果初步验证了毫米波雷达观测的功率谱密度及其反演方法的可靠性。     

针对一次对流云降水反演大气垂直运动速度及雨滴谱

反演大气垂直速度和雨滴谱分布是研究云降水机制和云微物理信息的重要内容,对人工预报天气、干预天气都有重要意义。针对2021年8月29日安徽省内毫米波雷达探测到的一次对流云降水过程,处理毫米波雷达的功率谱数据并进行大气垂直速度和雨滴谱反演。在小粒子示踪法的基础上引入改进小粒子示踪法：选取有效云信号段中最小功率对应的谱点作为反演大气垂直速度的示踪物。首先,根据改进前后的小粒子示踪法分别从功率谱数据中反演大气垂直速度,并跟基数据反演大气速度的结果展开对比分析。进一步得到粒子在静止空气中的下落速度,根据现有粒子下落速度-粒子直径之间的经验公式计算反演粒子直径。研究表明：(1) 采用改进后的小粒子示踪法反演大气垂直速度得到的结果比小粒子示踪法得到的结果更精确,在云层内部两者误差较大;(2) 进一步得到粒子下落速度,结合探测时段的天气状况,得到的粒子速度与大气速度可很好地契合,跟对流云天气情况信息大致吻合;(3) 粒子浓度是反演雨滴谱分布时需要注意的主要参数,云在快速发展过程中,内部粒子持续朝外部扩张,云内部的粒子浓度较小,云边界的粒子浓度反而较大。     

结合毫米波雷达提取降水条件下风廓线雷达大气垂直速度的研究

风廓线雷达主要是利用大气湍流对电磁波的散射作用,在晴空条件下对大气风场等进行探测。在降水天气下,风廓线雷达能同时接收到大气湍流回波和雨滴的散射回波信号,其探测到的回波功率谱中降水信号谱和大气湍流信号谱叠加在一起,使得大气的运动被雨滴的运动信息所掩盖,给后续的大气风场反演带来误差。而毫米波云雷达在降水天气下仅能探测到云雨粒子的回波而无法探测到大气湍流回波,基于这一差异结合毫米波云雷达资料对风廓线雷达功率谱数据进行订正,剔除其中的降水回波信息,进而获取正确的大气运动垂直速度。通过一次典型弱降水天气过程的雷达资料对该方法进行了可行性验证,并将计算得出的大气垂直速度与传统双峰法提取的大气运动垂直速度及原始风廓线雷达垂直速度进行了对比分析,显示在弱降水天气下该方法能有效消除降水对风廓线雷达垂直速度测量的影响,提高弱降水天气下测速准确率,并且在湍流谱极其微弱的情况下该方法也能准确地获取到大气运动垂直速度信息。但是云雷达回波在降水时会有衰减,虽然是弱降水也会导致在高层距离库上的订正效果变差,故目前只适用于弱降水时低距库处的降水订正。      

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。     

两次降水过程的微降雨雷达探测精度分析

垂直指向微降雨雷达(MRR)能够测量从近地面至高空的雷达反射率因子和雨滴谱分布特征,对认识降水微物理结构,改进雷达定量降水估计精度有重要作用。为评估MRR探测的雨滴谱分布、降水和雷达回波精度,利用南京地区夏季观测的两次降水过程,将MRR与业务S波段天气雷达、二维视频雨滴谱仪、常规雨量筒观测进行层状云降水和对流性降水下的定量对比分析。结果表明,MRR垂直探测的雷达反射率因子与S波段雷达观测在中低层(＜4 km)平均差异＜1 dB, 但高层(＞4 km)出现显著低估,且该现象随降水强度增强更明显,这主要是雷达回波衰减导致。MRR在回波强度＜35 dBz时对降水率的探测精度较高,但在＞35 dBz时低估降水。其中,层状云降水的降水率比对流性降水更接近雨量筒观测。常规雨量筒对0.1 mm以下的降水无探测能力,而MRR探测敏感度较高,对于微弱降水率的估计效果也很好。由于MRR最大探测范围的限制,相对于2DVD而言,MRR探测的最大粒子直径低估、最小粒子浓度高估,但在中间段的探测效果和2DVD雨滴谱观测一致性较高。总体而言,MRR是一个有效的降水探测仪器,其探测结果在层状云降水过程中优于对流性降水过程。     

风廓线雷达探测降水云体中雨滴谱的试验研究

对风廓线雷达探测降水时出现的双峰型功率谱密度分布的回波,进行大气返回信号和降水返回信号的剥离,由大气返回信号求出环境大气的垂直运动,导出降水质点下降末速度的功率谱密度分布,进而求出云体中的雨滴谱分布。对两次降水进行了雨滴谱反演试验,提取了不同高度上30多份雨滴谱分布,雨滴谱分布基本上呈现出指数分布形式。指数拟合后求出雨滴谱的浓度参数N0由几百到几千m-3mm-1,尺度参数λ为3.8～4.5 mm-1。试验中,还由反演的雨滴谱估算出云中含水量,得出降水云体中含水量随高度的分布,与附近多普勒天气雷达观测进行了比较。风廓线雷达与多普勒天气雷达探测到的回波强度随高度分布基本一致,云中含水量估算的均值基本相同,而风廓线雷达由雨滴谱估算出的含水量随高度分布可以反映出雨滴谱变化的影响,随高度分布更为精细。     

雨滴谱的变化对降水估测的影响研究

选取2013年5月20日发生在广东三水的一次飑线过程作为研究对象,首先结合飑线回波带移经三水及其上空雷达回波的时间-高度分布特征将降水过程划分为3个阶段,然后通过计算各时刻的粒子总数密度、中值体积直径和峰值数分析降水过程雨滴谱的变化,再对Z-R关系(Z=aR~b)进行分析,根据雨滴谱实测资料分别统计整体Z—R关系和3个降水阶段的Z—R关系,在此基础上讨论雨滴谱的变化和雷达观测的回波强度对降水估计的影响。结果表明:中值体积直径在对流云降水阶段和层状云降水阶段基本一致,但对流云降水阶段的粒子总数密度远大于层状云降水阶段;对流云降水阶段以双峰型为主,当降水向层状云类型发展时,多峰谱比例增加;雷达观测的回波强度常低于雨滴谱计算的反射率因子,离地面越近两者的相关性越好;根据3个降水阶段分别进行Z—R关系拟合,即分型Z-R关系,通过相对误差分析可知,利用分型Z—R关系反演雨强的效果明显优于整体Z-R关系反演效果,雨滴谱在层化降水阶段估计的相对误差最小、对流云降水阶段反演精度稍低于层状云降水阶段,这与对流云降水中雨强和雨滴谱谱型变化大且快有关;在雷达观测方面,利用分型Z-R关系反演雨强的相对误差较小而雷达观测的误差在对流云降水阶段较小,当降水向层状云降水转化时,雷达观测引起的相对误差增大,这主要是由于对流云降水阶段中雨滴谱仪和雷达对应的回波强度误差最小,也与雷达观测精度、两种仪器采样的时空差异和雨滴谱特征变化等因素有关。     

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。     

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。     

C-FMCW雷达反演飑线大气垂直速度和雨滴谱

垂直指向探测的C波段调频连续波雷达具有高灵敏度和高时空分辨率等特点, 以2016年5月广东两次飑线降水为例, 结合同址K波段微雨雷达和地面激光雨滴谱仪, 探究C波段调频连续波雷达两种反演大气垂直速度(V_a)和雨滴谱的方法:粒子平均下落末速度(V_t)-反射率因子(Z_e)关系法(简称经验关系法)和小粒子示踪法(简称示踪法)。结果表明:经验关系法和示踪法反演的上升和下沉气流的时空分布基本一致;当地面雨强R≤1 mm·h-1, 经验关系法反演的雨滴谱与雨滴谱仪观测结果更接近;当110 mm·h-1时, 两种方法反演的中雨滴数浓度与雨滴谱仪观测结果接近, 但大雨滴数浓度较低;从各物理量时序变化看, 经验关系法反演结果更接近雨滴谱仪观测结果。     

汛期西南涡暴雨的数值模拟研究

利用西南区域数值预报模式系统SWCWARMS,结合全国汛期高空加密观测资料,对2013年6月29—30日的一次西南涡暴雨过程进行数值模拟和敏感性试验。结果表明,与控制试验相比,同化试验模拟的降雨与实况更为接近,并成功模拟出四川东部的强降雨中心,对于西南涡的模拟,同化试验西南涡出现时间更早,强度更强。并且,通过两组试验初值差异对比发现,同化试验初值在四川盆地对流层中低层表现出更强的低压,更强的涡度以及更强的旋转风扰动,四川盆地西部边坡也存在更强的上升气流,这都有利于西南涡的发生、发展。另外,同化汛期高空加密观测资料对强降雨中心单站的预报改进也较明显。因此,加强汛期加密气象观测,有利于揭示西南涡的发生、发展及其降雨天气影响,也有助于提升数值预报业务技术水平。     

大渡河流域面雨量时空分布特征及雨季转换指标

利用1961-2016年大渡河流域15个气象站逐日降水资料,采用算术平均法计算上、中、下游三个分段流域的面雨量,对其时空分布特征进行分析,计算流域内雨季开始及结束期。结果表明:(1)大渡河中、上游面雨量呈上升趋势,下游呈下降趋势,下游年降水量相对变率和极差最大,其次是中游,上游最小;夏季流域面雨量最大,占全年降水的50%~60%。5-9月流域面雨量在100~200 mm之间,11月至翌年2月在5~20 mm之间,流域内面雨量峰值出现时间由北向南延迟,上、中、下游相差近1个月。(2)依据雨季转换指标计算出的雨季开始及结束期比依据强降水计算的更稳定,大渡河流域下游进入雨季最早,其次是中游,上游最晚,而上游雨季结束最早,其次是中游,下游最晚,上、中、下游雨季持续时间分别为172 d、182 d和195 d。(3)当上游出现强降水时,中、下游很少同时出现强降水,当下游出现强降水时,中游经常同时也出现强降水。     

移出与未移出青藏高原的高原低涡涡源区域的地面加热特征分析

利用1998—2016年NCEP/DOE逐日的日平均地面感热通量和地面潜热通量、MICAPS历史天气图资料、青藏高原低涡切变线年鉴,对高原低涡涡源区与高原地面加热特征进行统计分析,对比研究了移出青藏高原的高原涡(移出涡)、未移出青藏高原的高原涡(未移出涡)的涡源与高原地面加热的季节变化特征,及移出涡、未移出涡涡源区的地面加热特征及高原地面加热与低涡生成的相关性。结果表明,高原涡、未移出涡、移出涡的涡源分布季节变化特征相似,由冬到春到夏,初生区域逐渐扩大,由夏到秋到冬正好相反,不同的是移出涡涡源区明显比高原涡、未移出涡小,初生中心位置的季节变化也不同;高原地面感热、地面潜热、地面热源分布的季节变化特征相似,由冬到春到夏经历了明显增强的过程,由夏到秋到冬经历了减弱的过程,不同的是热源的快速增强、减弱程度及其发生季节差异大,地面潜热由春到夏增强特别明显,这与移出涡生成个数的明显增加相一致;未移出涡、移出涡春、夏、秋季主要涡源区所处的地面热源值域不同,移出涡夏季的值比未移出涡高,移出涡生成对高原区域地面热源依赖要比未移出涡强一些;夏季移出涡、未移出涡的涡源区都处在与高原地面热源正相关区内,它们与地面潜热的显著正相关区比高原地面感热的大,尤其是移出涡,高原地面潜热在高原涡生成中有重要作用,对移出涡生成影响更大。     

夏季青藏高原不同层次土壤湿度时空变化特征

基于1950—2009年GLDAS Noah 2.0逐月平均土壤湿度资料,分析了夏季青藏高原各层土壤湿度的时空变化特征。结果表明:(1)夏季青藏高原各层土壤湿度整体上呈自南向北递减的空间分布,但在高原中部地区中层、深层土壤湿度均有一个极值中心。(2)夏季高原中东部地区表层、浅层、中层、深层土壤湿度之间的差值(深层与中层除外)均表现为"上湿下干"的垂直分布,而中部偏西地区各层土壤湿度差值则表现为"下湿上干"的垂直分布。(3)夏季高原各层土壤湿度第一模态均呈现西南—东北反向型分布,且随着深度的增加,零线向东北移。(4)夏季高原主体各层土壤湿度的年际变化特征明显,除深层(呈现不显著增加趋势)外整体均呈现显著下降趋势,前期土壤湿度较高,后期较低。从空间趋势分布来看,除深层土壤湿度在高原中部有增大趋势外,各层土壤湿度变化趋势在高原上均以减小为主。(5)去趋势后,除深层外其他各层土壤湿度最大年际变化幅度在高原中部随着土层的增加而减小,而高原中东部则随土层的增加而增大。     

中国西南夏季降水预测的统计降尺度建模分析

利用BP-CCA方法并结合当前国际先进气候预测模式结果,探讨了如何建立对西南夏季降水具有较高预测技巧的统计降尺度模型及其可预报性来源。结果表明,将热带区域海表温度作为预测因子的降尺度模型的预测能力优于亚洲区域和热带区域500 h Pa位势高度作为预测因子的模型。对模型可预报性来源的分析表明,热带区域海表温度作为预测因子的降尺度模型的预测能力年与年之间的差异主要受热带海表温度EOF第二模态的影响。该模态表现为在热带东南印度洋及西太平洋区域有正载荷值,而在热带中东太平洋区域有负载荷中心,其与影响西南夏季降水的菲律宾和海洋大陆西部对流有较好的相关,并且ECMWF和NCEP业务气候预测模式对其有较好的预测能力。     

X波段双线偏振雷达数据质量分析及控制方法

利用双偏振参量在弱降水过程中性质均一、随时空变化缓慢的特征,选取北京、佛山地区弱降水过程的观测资料,通过将较长时间观测结果沿径向或方位累积的方法,分析双偏振参量测量精确度受地物、避雷针、旋转及俯仰关节的影响,并提出相应的质控方法,得出以下结论:(1)差分反射率(ZDR)、相关系数(ρhv)及差分传播相位(ΦDP)比水平反射率(Z)对地物更敏感,其中在地物处ρhv小于0.85,ZDR低于-1 dB。根据降雨与地物之间偏振参量特征的不同,将ρhv长时间累积能有效的识别地物回波。(2)每根避雷针对双偏振参量影响的方位和幅值是近似一致的。在以避雷针为中心的±15°的方位范围内,ZDR增大0.4~1.5 dB,ρhv降低0.01以下、Z降低1~2 dBZ,且均在避雷针中心处影响达到极值。通过基于上述方位的统计订正可以较好的去除避雷针对双偏振参量的影响。(3)雷达旋转关节的异常会导致ZDR在水平方向上不平稳变化,而俯仰关节异常会使ZDR在高、低仰角差距较大,通过ZDR沿方位一段时间的累积得到各层仰角ZDR变化曲线,用此曲线来实现ZDR的误差标定。通过检验,本文提出的质量控制方法有效的提升了X波段双偏振雷达的数据质量,为其在业务中的进一步推广提供了支持。     

藏北高原那曲地区不同下垫面地表粗糙度的变化特征研究

利用2008年、2010年和2012年藏北高原那曲地区MODIS卫星数据和站点大气湍流观测数据,分别应用Massman反演模型和一种确定地表粗糙度的独立方法,计算并分析地表粗糙度的时空变化特征并对反演模型进行验证,分析Z0m存在着明显的季节性变化特征。2—8月伴随冰雪消融与植被生长,Z0m逐渐增大,站点Z0m最大可达4～5 cm。9月至次年2月由于高原季风的衰退期等原因,Z0m逐渐减小,站点Z0m减小至1～2 cm。异常年份的降雪是Z0m明显低于常年的主要原因。依据Z0m的由小到大可以将下垫面分为冰雪类、稀疏草地类、茂盛草地类、城镇类4类,其中茂盛草地类和稀疏草地类分别占区域62. 49%和33. 74%,为主要类别,其Z0m年变化分别在2～6 cm和1～4 cm之间。两种计算方法得出的结论相关性较好,由于平均滑动作用,反演资料较实测计算结果偏小。整体而言,利用卫星数据反演算法计算的Z0m是可行的,并可应用于改进陆面模式参数,提高模式模拟的准确性,能更好的揭示区域的热通量交换。     

黄河源区多、少雪年土壤冻融特征分析

利用2011年10月至2017年12月黄河源区鄂陵湖野外观测数据,对比分析多雪年与少雪年土壤冻结与消融时间、土壤温湿度、地表能量分量的变化特征。结果表明:多雪年地表反照率偏高,净辐射偏低,地表感热输送偏低,土壤由热“源”转为热“汇”的时间晚于少雪年。积雪可减少土壤吸收辐射能量,减少地表感热通量,在土壤完全冻结期与消融期增大地表潜热通量,在完全冻结期,减少土壤向大气的热输送,在消融期,减少大气向土壤的热输送。积雪在冻结期有降温作用,使得多雪年土壤较早发生冻结,且同一时期土壤温度偏低;在完全冻结期有保温作用,使得土壤温度偏高;在消融期有保温(“凉”)作用,使得消融较晚,且同一时期土壤温度偏低。在整个积雪年内,多雪年浅层土壤湿度高于少雪年,积雪对浅层土壤有保湿作用。积雪使土壤开始冻结时间有所提前,开始消融的时间有所滞后,可延长该年土壤完全冻结持续天数。     

那曲高寒草地长时间地面热源特征及其气候影响因子分析

利用中国科学院那曲高寒气候环境观测研究站2002—2015年自动气象塔(AWS_Tower)和2011—2014年涡动相关系统(EC)的观测资料,基于地表能量平衡组合法和涡动相关法计算那曲高寒草地下垫面湍流通量。利用涡动相关法对地表能量平衡组合法计算的感热通量、潜热通量进行校正,并将校正规律外推得到一个长时间连续的地表通量序列,分析那曲高寒草地下垫面感热通量、潜热通量的长时间变化特征以及地面热源与气候影响因子的关系。结果表明,该序列地表能量闭合度在春、夏、秋以及全年接近1,而冬季辐射观测值偏小导致能量闭合度正偏差较大为1. 34。近14年中,感热通量在年际变化上呈上升趋势;潜热通量呈显著减弱趋势,造成地面热源呈减弱趋势。地面热源与风速、地表温度、土壤湿度以及净辐射通量资料的关系显著。其中地面热源全年对净辐射通量响应显著,对地表温度在春、秋以及冬季响应显著,与土壤湿度在春、夏以及秋季响应明显,与风速在春季响应特征较为突出。季节变化上,感热通量在4月达到全年最大值,在7月为最小值;潜热通量在7月为全年最大值,在1月为最小值。     

基于FLEXPART模式对黄河源区盛夏降水异常的水汽源地及输送特征研究

依据近10年黄河源区流域气象台站的降水观测资料,提取夏季降水最强月对应的异常特征,利用拉格朗日粒子扩散模式(Flexible Particle Dispersion Model,FLEXPART),针对目标时段开展大气粒子群(气块)的后向模拟,着重分析了流域内降水正负异常状态下的水汽输送特征及其差异,并评估各水汽源地对流域内三类降水的贡献。结果表明,以“S”型跨赤道输送(“由阿拉伯海至孟加拉湾和印度半岛再由青藏高原西南侧进入黄河源区”)和“几”型输送(“由南中国海经长江中下游平原后途径四川盆地再进入黄河源区”)为代表的南支路径是2012年7月黄河源区对应的主要水汽输送路径;而以东、西风急流作用下的两条远距离输送(“由南中国海至孟加拉湾和印度半岛东北部附近后再经由青藏高原西侧或北侧进入黄河源区”以及“由欧洲平原东部和中亚地区进入青藏高原西侧或北侧后到达黄河源区”)为代表的北支路径是2015年7月黄河源区对应的主要水汽输送路径。在对气块后向模拟追踪的同时,对其运动过程中的比湿变化进行了对应经纬度网格的空间平均,变化特征显示出喜马拉雅山南麓、四川盆地周边、孟加拉湾和青藏高原北侧是黄河源区流域降水对应的潜在水汽源地。由定量评估贡献率的结果可知:青藏高原北侧的广大干旱及半干旱草原地区是2015年7月黄河源区降水的最主要水汽来源,其贡献率高达52.9%;而在2012年,三个主要源地的贡献率差异远不及2015年显著;无论对应何种类型的降水,青藏高原西南部和北侧提供了黄河源区主要可供降水的外来水汽。