9914号台风降水云系雨强的三维结构初探

利用TRMM卫星的测雨雷达资料，研究了9914号台风降水云系在3个不同时次雨强的水平和垂直结构。结果表明：3个时次层状云降水在像素数量上及对总降水量的贡献上均比对流性降水大；3个时次层状云降水和对流性降水的平均雨强均随台风强度加强有较大的增幅；对流性降水与层状云降水的雨强的垂直廓线有明显的差别，但两类降水廓线本身在3个时次差别不大。对流性降水廓线按斜率不同大致分为3段，雨强均随高度减小，5～6km高度段减速最快。层状云降水廓线大致分为4段，在4．5km高度附近出现明显的亮带结构。     

C-FMCW雷达对江淮降水云零度层亮带探测研究

不同于体扫雷达探测降水系统,垂直指向雷达可探测降水云中粒子垂直演变的微物理过程。C波段调频连续波垂直指向雷达 (C-FMCW) 采用收发分置天线,数据垂直分辨率达15~30 m,时间分辨率达2~3 s,利用其2013年6—8月在安徽定远探测数据对降水云垂直结构特征及亮带中融化微物理过程进行研究。6次降水过程共计46 h中的39.1%数据具有清晰的亮带结构特征,期间降水占地面总降水量的15%;江淮雨季层状云、对流云和混合性降水系统中均出现零度层亮带,层状云中亮带长时间维持,对流降水系统移出后减弱阶段的亮带结构稳定,混合降水系统中的对流扰动加强冲破了亮带结构。以融化层中最大回波强度Z_p所在高度进行融化层的粒子碰并增长和破碎减弱分层分析,上半层融化过程主要表现为碰并增长,下半层则是粒子破碎减弱。剔除了介电常数、下降速度引起的粒子浓度改变影响后,层状云和对流降水后期的回波强度加强表明融化增长程度接近,后者略强,混合降水云的融化增长最强。     

垂直探测雷达对北京地区夏季降水分类统计

基于风廓线雷达谱参数(回波强度、速度和谱宽)提出降水云分类方案,将降水分为浅对流、浅层状云、深对流、深层状云和混合型五种类型,其中浅对流和浅层状云降水属于暖雨范畴而深对流、深层状云和混合型降水属于冷雨范畴。并且利用此分类方案对2012年和2013年夏季(5-10月)北京延庆地区降水天气类型进行了分类统计。结果表明,暖雨是北京夏季降水的一个重要组成部分,占26%,其降水比例为17%;冷雨过程占74%,降水比例为83%。北京夏季以混合型降水为主占47%,其次是层状云占43%,对流性降水最少,占10%;对流性系统造成的降水最显著,其次是混合型降水,层状云对降水的贡献最小。对各种降水类型的特征归纳得到:浅层状云降水的谱参数随高度变化均不明显,总体比较平滑;浅对流性降水变化比浅层状云降水强烈,在3 km处增大明显,且降水出现次数随高度下降迅速增多;深对流性降水谱参数分布广泛,特别是谱宽,比其他类型都宽且高空存在宽谱区;深层状云降水回波呈现出统一的亮带分布,速度和谱宽在零度层附近出现强梯度区;混合型降水兼顾对流性和层状云降水特征,其回波分布跟深对流性降水类似,速度和谱宽分布跟深层状云降水分布类似。     

垂直探测雷达对北京地区夏季降水分类统计北大核心CSCD

基于风廓线雷达谱参数(回波强度、速度和谱宽)提出降水云分类方案,将降水分为浅对流、浅层状云、深对流、深层状云和混合型五种类型,其中浅对流和浅层状云降水属于暖雨范畴而深对流、深层状云和混合型降水属于冷雨范畴。并且利用此分类方案对2012年和2013年夏季(5-10月)北京延庆地区降水天气类型进行了分类统计。结果表明,暖雨是北京夏季降水的一个重要组成部分,占26%,其降水比例为17%;冷雨过程占74%,降水比例为83%。北京夏季以混合型降水为主占47%,其次是层状云占43%,对流性降水最少,占10%;对流性系统造成的降水最显著,其次是混合型降水,层状云对降水的贡献最小。对各种降水类型的特征归纳得到:浅层状云降水的谱参数随高度变化均不明显,总体比较平滑;浅对流性降水变化比浅层状云降水强烈,在3 km处增大明显,且降水出现次数随高度下降迅速增多;深对流性降水谱参数分布广泛,特别是谱宽,比其他类型都宽且高空存在宽谱区;深层状云降水回波呈现出统一的亮带分布,速度和谱宽在零度层附近出现强梯度区;混合型降水兼顾对流性和层状云降水特征,其回波分布跟深对流性降水类似,速度和谱宽分布跟深层状云降水分布类似。     

垂直探测雷达的降水云分类方法在北京地区的应用

风廓线雷达采用相干累积技术提高雷达探测灵敏度,用于对降水云体进行垂直探测,能获取高分辨率的云体返回信号的全谱信息。利用多年降水天气统计资料,针对北京延庆地区降水特征,提出了基于风廓线雷达谱参数(回波强度、速度和谱宽)的降水云分类方案。该方案将降水资料分为浅对流、浅层状云、深对流、深层状云、混合—排除和混合—包含等六种降水类型。根据该方案,利用风廓线雷达结合双偏振雷达和自动雨量站观测资料,对2012年9月1日和2013年6月27日发生在延庆地区的两次降水天气过程进行了分析。结果表明,风廓线雷达谱参数垂直廓线可以较好的描述降水云体的垂直结构,回波强度廓线发展趋势与地面降水量趋势吻合较好。当降水存在对流时,地面降水量出现明显增大,同时伴随着大速度值区和高空大谱宽值区。利用基于风廓线雷达的分类方案识别降水云,可以降低降水类型误判的几率。     

雷达定量估测降水的亮带自动消除改进方法

层状云降水中,0 ℃层融化效应会引起雷达反射率因子局部增大,若不进行订正,则会高估雷达估测的降水.本文提出一种基于新一代天气雷达反射率因子垂直廓线的0 ℃层亮带自动识别与订正算法,以减小因亮带造成的降水高估.本研究首先对降水类型进行分类,在SHY95的基础上增加了垂直方向的反射率因子三维特征,避免亮带的反射率因子高值区被误识别为对流云区;其次,在层状云区识别出一个可能的亮带影响区,在其中查找亮带,采用旋转坐标系法精确的识别亮带的顶、底高度;最后,利用最小二乘法拟合亮带上、下层的斜率,平滑垂直廓线(VPR,Vertical Profile of Reflectivity)的显著突出部分.将该方法应用于北京地区2010—2011年10次包含亮带的降水过程,得到的亮带订正后的均方根误差E_RMS、平均绝对误差E_RMA、平均相对误差B_RM值较初值均有显著减小(分别减小1.538 mm,0.417和0.468).结果表明,该方法能够有效地识别与订正亮带,使得定量测量降水精度有所提高.     

基于风廓线雷达资料的亮带识别订正算法研究

在降水过程中,固态降水粒子下落穿越0℃等温线的融化效应会引起雷达反射率因子增大,产生亮带。文章基于北京房山地区的边界层风廓线雷达的探测资料,对2014年8—10月四次典型的层状云降水和以层状云为主的混合性降水过程进行特征统计,提出了适用于该季节、该地区的0℃层亮带自动识别订正算法,并使用这种算法对一次层状云为主的混合性降水天气过程进行了识别研究,通过与探空资料、多普勒天气雷达资料的对比检验,结果表明该算法可以有效识别该季节、该地区的0℃层亮带,通过亮带订正,融化区的回波强度高值区得到了有效抑制,原亮带高度附近回波强度廓线的显著弯曲消失,融化区之外的回波强度基本没有变化。     

基于微雨雷达的降水参数反演和粒子相态识别

本文基于微雨雷达原始的后向散射信号,采用一种新的功率谱处理算法（RaProM算法）,在功率谱计算、噪声去除、退模糊等处理的基础上计算了雷达基本参量,并反演了液态降水参数,例如雷达反射率因子、雨强等,并对粒子相态进行识别。RaProM算法综合考虑粒子下落速度、等效雷达反射率因子、不同相态粒子的尺度特征以及是零度层亮带位置等信息,可识别的粒子相态包括雪、毛毛雨、雨、冰雹以及混合相态。选取了三个山东地区较为典型的个例对RaProM反演算法进行验证,即2021年7月2日典型层状云降水个例、2019年12月25日雨雪转换个例以及2018年3月4日零度层高度逐渐降低的降水个例。结果显示：粒子识别方法应用于典型层状云降水,垂直方向上不同相态粒子的分层较为明显,过冷层里的固态降水雪花、零度层附近冰水转换区的混合相态降水以及零度层以下的液态降水符合现有认识,验证了反演算法以及粒子识别算法的有效性。将结果进一步在雨雪转换降水相态识别中和零度层高度的检测,该反演算法均能得到较好应用,与同址同步观测的微波辐射计、云雷达、二维视频雨滴谱仪等观测结论一致。另外,与微雨雷达标准反演算法对比,RaProM算法的优势是...     

2010年夏季北京零度层亮带特征统计

零度层亮带对研究层状云降水机理和人工影响天气作业具有意义,应用风廓线雷达对北京2010年4-9月不同类型的降水进行观测,提出了针对北京地区的亮带识别算法,通过订正的亮带识别算法对降水数据进行亮带识别,得到了延庆地区亮带出现的高度、持续时间以及和降水量、降水类型的对比等数据.根据统计结果得到了2010年夏季北京延庆地区融化层的分布特征,回波强度最大值主要出现在36～40 dBz之间,亮带厚度主要为1000～1500m,上下边界速度差值主要为4～5 m·s-1.     

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。     

三维雷达反射率资料用于层状云和对流云的识别研究

基于层状云和对流云的雷达反射率分布的三维形态特征，提出了识别层状云和对流云的6个候选识别参数，它们分别是:组合反射率及其水平梯度，反射率因子等于35 dBZ的回波顶高及其水平梯度、垂直累积液态水含量及其密度。通过分析候选识别参数分布图和选取的反射率垂直剖面图，用人机交互方式挑选“真实的”层状云和对流云区，统计这6个候选识别参数分布的概率密度特征；最后确定把分布概率密度更集中的组合反射率水平梯度、35 dBZ的回波顶高的水平梯度和垂直累积液态水含量密度作为识别参数，利用模糊逻辑法进行层状云和对流云的识别。用三个个例进行了识别试验，并把用模糊逻辑法识别的结果与用改进的巅峰值法识别的结果进行了比较，结果表明:用模糊逻辑法和改进的巅峰值法都能合理地识别大部分层状云和对流云；由于改进的巅峰值法只考虑了反射率分布的二维形态特征，它容易把对流核的外围识别成层状云，把厚实的层状云识别成对流云，而考虑了反射率分布的三维形态特征的模糊逻辑法在这两个方面有很大改善。     

一次东北冷涡云降水垂直结构特征分析

利用辽宁阜新国家站(121.7458°E,42.0672°N)的毫米波云雷达(8 mm)和微雨雷达(12.5 mm)对2020年8月12-13日东北冷涡影响下的一次降水过程进行了观测,分析了云降水的垂直结构特征并探讨了降水机制。结果表明：本次过程中,云水平方向发展不均匀,以层状云和层积混合云为主,云内有时还嵌有对流泡。云降水阶段性变化明显,先后出现了层状云降水、层积混合云降水和对流云降水。层状云降水和层积混合云降水均表现出明显的亮带特征,但层积混合云降水的雷达回波强度、回波顶高和降水强度明显大于层状云降水。对流云降水的雷达回波会因强降水而产生明显衰减,因此回波顶高不能表示出实际的云顶情况。层状云降水阶段,云雷达反射率随高度降低增长缓慢,雨滴在下落过程中受蒸发和碰并的共同作用,反射率降低。与层状云降水相比,层积混合云降水的碰并效应强,且由于前期降水对近地面的增湿作用,使云下蒸发弱。对流云降水阶段,反射率的增长主要发生在冰水混合层,有利于大滴的产生,拓宽了云滴谱,提高了碰并效率。     

使用雷达回波三维信息自动识别降水类型的方法

提出了一种使用雷达回波三维信息（反射率因子的水平梯度、垂直递减率、垂直廓线变化特征以及回波顶高等）自动识别降水类型的方法,该方法可将雷达回波划分为热带降水类型、大陆强对流云降水类型和层状云降水类型。基于广州雷达于2008年5—8月观测到的7次强降水过程,在使用本方法识别降水类型的基础上,对不同降水类型使用不同的Z-R关系来测量降水量,即对热带降水类型使用Z=230R^1.25,对大陆强对流云降水使用Z=300R^1.4。以及对层状云降水使用Z=230R^1.6,并以雨量计观测的降水量为真值,与仅区分对流云降水和层状云降水类型并使用双Z-R关系测量降水量的方法进行了比较。结果表明,本方法可以有效地自动识别降水类型的分布区域,并且可以提高雷达定量测量降水的精度。     

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。     

石家庄地区反射率因子垂直廓线特征分析

利用自动雨量计数据整理成的10 min一次的雨量资料和s波段多普勒天气雷达体积扫描强度数据,对石家庄地区2004～2007年4次天气过程的实时雷达反射率因子垂直廓线的特征进行了分析.结果表明:层状云和混合性降水反射率因子垂直廓线有明显的零度层亮带;短时强降水过程的反射率因子垂直廓线不存在零度层亮带.冰雹过程中反射率凼子垂直廓线变化较大,降雹前反射率因子的极大值在中上层,降雹发生时反射率因子的极大值高度下降,降雹后反射率因子的极大值减弱.降雪过程的反射率因子垂直廓线零度层亮带不明显.在石家庄西部山区,由于零度层亮带的影响.对层状云和混合性降水回波强度和降水量估计偏高.对短时强降水过程的地面降水估计用反射率因子垂直廓线的方法比最低仰角法更加准确,在均匀性降水中可较好地改善地面雨量估算结果,有利于在山区和无雨量计的地区判断强对流天气的发生、发展和估算降水量的大小.     

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。     

Rainfall Microphysical Properties of Landfalling Typhoon Yagi (201814) Based on the Observations of Micro Rain Radar and Cloud Radar in Shandong,China

The development and evolution of precipitation microphysical parameters and the vertical structure characteristics associated with Typhoon Yagi(201814) are analyzed in the city of Jinan, Shandong Province based primarily on the observations of a micro rain radar(MRR), a cloud radar, and a disdrometer. The precipitation process is further subdivided into four types: convective, stratiform, mixed, and light precipitation according to the ground disdrometer data, which is in agreement with the vertical profile of the radar reflectivity detected by the MRR. Vertical winds may be the main source of MRR retrieval error during convective precipitation. Convective precipitation has the shortest duration but makes the largest contribution to the cumulative precipitation. Collision-coalescence is the main microphysical process of stratiform precipitation and light precipitation below the bright band observed by the MRR. It is worth noting that as Typhoon Yagi(201814) transformed into an extratropical cyclone, its raindrop size distributions no longer had the characteristics of maritime precipitation, but become more typical of the characteristic of continental precipitation, which represents a very different raindrop size distribution from that which is normally observed in a landfalling typhoon.     

华北地区一次积层混合云降水的数值模拟研究

利用WRF ARW中尺度数值模式对2009年4月18日华北地区的一次积层混合云系降水进行模拟。首先,对实况的天气形势和雷达反射率及垂直剖面进行分析;并通过垂直剖面对其流场结构概念图进行分析;然后,通过对比,模拟的自然降水分布与实测结果基本一致,模拟的雷达组合反射率和雷达反射率的垂直剖面与实测结果也基本一致;通过分析云中各要素的分布,了解了积层混合云系的微物理特征和动力特征;最后对积层混合云降水机制进行探讨。结果表明：积层混合云水凝物含水量分布不均匀,对流云和层状云相互粘连跨接,水平方向充分混合,雨水的大值中心、云水的大值中心及冰晶的大值区相互对应,存在播撒-供给机制。从动力场来看,在低层对流云区域垂直上升速度较大,高层对流云区域的旁侧有较明显的下沉气流,云区低层存在辐合,高层存在辐散,此种配置有利于维持云系的发展。积层混合云不仅在层状云区有层状云的简单的＂播撒-供给＂机制,或在积状云区有粒子群的循环增长机制,而且可以发生层云—积云间的粒子群交换。     

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。