广东地区一次飑线过程的地面雨滴谱特征分析

利用3台二维视频雨滴谱仪(2DVD)、广州S波段双偏振雷达以及C-FMCW雷达资料,分析广东地区2017年5月8日一次飑线过程不同降水部位的雨滴谱特征。根据雨强随时间变化,区分对流降水区,同时以对流降水区为分界线,将此次飑线过程划分为飑线前部、飑线中部和飑线后部。结果表明,飑线不同降水部位雨滴谱特征存在明显的差别。飑线前部,粒子谱分布变化剧烈,中小粒径的粒子居多,粒子数浓度较飑线中部偏低;飑线中部,粒子分布较分散,中等粒子比重较高,粒子数浓度最高,雨强的增加主要与雨滴数浓度有关;飑线后部,降水粒子分布较集中,且以高浓度中小粒子为主。另外,还研究了μ-Λ关系和Z-R关系。μ-Λ之间存在较好的二项式关系;不同降水部位Z-R关系差异较大,分别为Z=8.94R2.70、Z=526.98R1.22和Z=467.56R1.42。飑线不同部位雨滴谱演变特征存在一些明显差别,同时,同一部位不同空间位置也存在着一定的差异。      

一次拖曳型飑线过程雨滴谱演变特征研究

利用Thies激光雨滴谱仪观测资料和CINRAD/SA多普勒雷达观测资料,分析了2017年7月18日一次典型中纬度拖曳型飑线过程不同发展阶段雨滴谱和积分参数的演变特征,主要结果为：1）成熟飑线回波包括对流带、过渡区和拖曳层状云区三部分,对流带前侧不断有对流带生成并合并到主对流带中,使得对流带的前沿具有强的反射率因子,并且有多个雨强大值中心。2）垂直穿过飑线对流带,雨强增加阶段有较少的小粒子（直径小于1 mm）和特大粒子（直径大于5 mm）,以及较低的雨滴浓度和反射率因子,而雨强减弱阶段有较多的小粒子和特大粒子,以及较高的雨滴浓度和反射率因子;飑线加强阶段,雨滴谱有较大的峰值直径（0.44 mm）、较多的大（直径大于3 mm）和特大粒子,而飑线减弱阶段,雨滴谱有较小的峰值直径（0.19 mm）、较少的大粒子。3）对流带、过渡区和层状云降水雨滴谱的Gamma谱三参数N0、μ、λ随雨强增大有明显的分层特征,相同雨强时,对流云和过渡区降水的三参数比层状云降水的数值大;而飑线不同发展阶段、不同降水类型的λ-μ关系具有一致性,二次多项式可以很好地拟合λ-μ关系。4）归一化雨滴谱参数NW和D0的分布可以用来区分对流云和层状云降水,并给出了新的分离线方程;另外,飑线在发展和减弱阶段的雨滴谱特征有明显差异,表明飑线演变过程降水形成的微物理机制发生变化,前期冷云过程有重要影响,而后期暖云过程起主导作用。     

雨滴谱参数化及其在降水估计中的应用

结合2014年7月30—31日滁州地区一次强飑线降水过程的地面雨滴谱观测资料,构建了雨滴谱模型参数与雷达反演降水中常用的Z=ARb中系数A和指数b之间的相关关系,得出了适用于此次飑线降水的新Z-R关系。通过与雨滴谱观测结果和参考关系(Z=300R1.40)反演结果进行对比,对新的Z-R关系反演降水效果进行了评估。结果表明:利用降水强度对粒子数浓度和尺度标准化处理后,Gamma分布可以较好地描述此次飑线降水的雨滴谱分布。Z-R关系随着降水雨滴谱的变化而变化,指数b与不同阶数矩量随雨强的变化有关,系数A与雨滴谱的谱型分布有关。此次飑线降水Z-R关系的指数b=1.37;雨滴谱在Gamma分布下,系数A=340.91,在指数分布下,系数A=371.95。新的Z-R关系和参考关系反演的降水强度较实际观测值均偏小,但新的Z-R关系提高了此次飑线降水的总体估计效果。     

辽宁地区不同降水云系雨滴谱参数及其特征量研究

利用位于辽宁省沈阳市和辽阳市的Parsivel（Particle Size and Velocity）激光雨滴谱仪观测到的雨滴谱资料按照积雨云降水系统、积层混合云降水系统和层状云降水系统分析雨滴谱特征量和谱参数的平均特征及随时间的演变特征。结果表明:Gamma分布拟合谱参数N₀和λ按照层状云、积层混合云和积雨云的顺序减小,谱参数μ按照层状云、积层混合云和积雨云的顺序增大;直径小于1 mm的降水粒子对数浓度的贡献最大,直径大于1 mm的降水粒子对雷达反射率的贡献最大;M-P分布的谱参数N₀与雨强I具有幂函数关系,并且随着雨强I的增大而增大,谱参数λ与雨强I具有指数函数关系,随着雨强I的增大而减小。     

淮北地区不同类型暴雨雨滴谱特征及其Z-R关系研究

选取2017—2020年淮北地区夏季雨滴谱观测资料对低槽型、副热带高压边缘型、冷涡影响型和台风型4种类型暴雨的雨滴谱进行分析。研究表明淮北地区降水主要以层状云为主,而对总降水贡献率大的却是对流云降水。不同类型暴雨微物理量同样存在差异,低槽型、台风型暴雨的粒子数浓度较大,副热带高压边缘型和冷涡影响型各种特征直径比其他两类大。分析不同尺度雨滴粒子与雨强的关系,小雨滴数浓度占比超过60%,但对雨强起主要贡献的是中粒子,不同类型暴雨的差异主要是由小雨滴和大雨滴对雨强贡献率的差异造成的;并且随着雨强的增大,小雨滴的贡献率逐渐降低,大雨滴增大。不同雨强档下的雨滴谱分布基本呈单峰型,随着雨强增大各尺度档粒子数浓度升高,谱宽增大,斜率逐渐减小;当雨强增大时质量平均直径（D_m）-标准化参数（lgN_W）分布趋于集中,D_m和lgN_W的平均值分别为1.15 mm和3.79 mm?1m?3;通过Γ分布拟合发现,低槽型和台风型暴雨谱分布参数的平均值和标准差大于另外两类;除标准化参数的偏度为负值外,其余各参数的偏度均为正值;不同类型暴雨谱型-斜率（μ-Λ）及反射率因子-雨强（Z-R）略有差异。研究得出的淮北地区暴雨Z-R关系为Z=164.4R1.42,相比之下,目前雷达系统采用的标准关系式低估了淮北地区暴雨降水量,尤其在评估低槽型和台风型暴雨时误差较大。      

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。     

一次飑线过程的动力和微物理结构及滴谱变化对降水估测的影响研究

雨滴谱的变化和回波强度的垂直变化是影响雷达估测降水的重要原因。文章利用美国KOUN双线偏振雷达观测的一次飑线过程资料,用模糊逻辑的方法、β方法和约束条件下的Λ方法,分析了飑线过程降水粒子相态和雨区雨滴谱分布及其相态混合区冰雹融化过程,结合四维变分方法风场反演方法,研究了雨滴谱变化与飑线过程风场中尺度结构的关系,及其对双线偏振雷达不同估测降水方法的影响。结果表明:处在气旋中的飑线存在中低层辐合线,低层辐合带及强烈上升形成强回波,飑线后部的层状云中存在下沉气流,而飑线的前部存在下沉气流形成的边界层辐合线。飑线中对流单体组成的强回波带和后侧的层状云降水的雨滴谱分布有明显的变化,大雨滴区往往在飑线前部,在东南气流中新生的对流单体也常常有大雨滴区存在。ZH、ZDR随高度变化比较明显,而KDP基本不随高度变化,高度的选取对传统的Z-R关系方法、(ZH,ZDR)方法估测降水量影响很大,但KDP方法几乎不受高度变化的影响。本次过程雨滴谱变化非常明显,这对Z-R关系估测降水将产生重要影响,(ZH、ZDR)方法和KDP方法估测的降水比较接近,而Z-R关系方法在对流中心降水估测值偏大。小于30 dBz回波的KDP脉动很大,出现的不正常值对降水估测有一定影响,采用综合降水估测方法是必要的。     

山东夏季两次极端雨强暴雨的滴谱特征研究

利用Thies激光雨滴谱仪观测的两次极端雨强暴雨的雨滴谱资料，结合CINRADA/SA多普勒雷达观测资料，分析了极端雨强对流降水雨滴谱和积分参数特征、以及地面雨滴谱的形成机制，主要结论为：(1)两次过程都是受副热带高压外围西南气流与西风槽共同影响，具有高温高湿的特点，有利于强降水的产生。(2)强对流降水(雨强R>20 mm h^-1)雨滴谱参数lg N_w、D₀与雨强R关系显示，2015年8月3日参数D₀随着R增大很快增大，线性拟合线的斜率较大，lg N_w随着R增大逐渐减小，线性拟合线的斜率为负值；2017年7月26日D₀和lg N_w与R都是正相关，但D₀和lg N_w随着R增大较缓慢地增大，线性拟合线的斜率较小。强对流降水雨滴浓度NT与雨强R之间的关系可以用幂函数拟合，8月3日有较大系数和较小指数，7月26日有较小系数和较大指数。(3)不同雨强的对流降水平均雨滴谱分布显示，8月3日随着雨强...     

利用PMS的 GBPP-100型雨滴谱仪观测资料确定Z-R关系

根据地面雨滴谱确立雷达反射率因子Z和雨强R之间的关系需要大量的观测资料.本文利用GBPP-100型地面雨滴谱仪在沈阳、哈尔滨和河南观测的雨滴谱资料做形变误差订正后,用最小二乘法拟合三地的Z-R关系,并按照层状云、积层混合云和积雨云降水分类,确定了三种降水类型的Z-R关系.结果表明,Z=ARb形式能够很好地描述以上的Z-R关系,对降水类型分类得到的Z-R关系代表性更好.系数A、b以层状云最小,积层混合云次之,积雨云最大.A值随着雨滴尺度的增大而增大,随数密度增大而减小,b值则随着数密度和雨滴尺度的共同增大而增大.     

太原地区雨滴谱季节分布特征北大核心CSCD

利用2017年12月-2022年11月太原雨滴谱数据,研究太原地区不同雨强和不同降水类型雨滴谱季节分布特征。结果表明:太原地区四季谱分布均呈单峰结构且均以雨滴直径D<1 mm的小雨滴为主,但对雨强R贡献最大的是D为1~2 mm的雨滴。各季节R<1 mm·h^(-1)的降雨均占比最大,但夏季超过50%雨量来自R≥5 mm·h^(-1)雨滴的贡献;R<2 mm·h^(-1)时,冬季大雨滴浓度更高,而小雨滴浓度相对较低;R≥5 mm·h^(-1)时,夏季雨滴浓度更高。四季均以层状云降水为主,标准化截距参数lgNw和质量加权直径D_(m)差异较小;对流云降水多发生在夏季且更接近海洋性对流,春、秋季既非大陆性也非海洋性对流。采用最小二乘法得到形状因子与斜率参数的μ-λ、降水动能以及反射率因子与雨强的Z-R关系曲线,其中μ-λ季节变化小,但地域性差异显著;幂函数和二项式函数分别对于降水动能参数关系E_(t)-R和E_(d)-D_(m)拟合效果更优;Z-R关系系数与指数成反比,对于层状云降水,春、秋季经典关系均高估降雨,冬、夏季存在经典关系由高估转为低估的情况;对于对流云降水,夏、秋季经典关系略高估降雨。     

福建安溪雨滴谱特征

雨滴谱观测对理解云-降水物理过程和提高雷达降水估测等有重要意义,利用福建安溪2017-2020年雨滴谱资料,研究不同季节和不同类型的雨滴谱特征和差异,提出该地区降水的雷达反射率因子与降水强度(Z-R)关系和形状参数与斜率参数(μ-A)关系,并与国内其他典型地区进行对比.结果表明:福建安溪雨滴谱季节差异明显,整体上夏季雨...     

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。     

广东两次飑线过程的微物理特征分析研究

基于中国气象局龙门云物理野外科学试验基地2DVD（Two-Dimensional Video Disdrometer）雨滴谱观测资料, 分析广东地区2017年5月4日（槽前型飑线）和2017年8月22日（东风型飑线）两次不同飑线系统不同降水类型的雨滴谱特征。根据雨强和雷达反射率随时间变化将降水分成对流降水和层云降水, 同时以20 mm/h为阈值将对流降水划分为对流前沿、对流中心和对流后沿。结果表明, 两次飑线系统在不同降水时期的微物理特征参数变化有所差异。槽前型飑线过程中, 对流降水的粒子分布较为分散, 中等粒径的粒子比重较高, 且对流区前半部分粒子尺寸大于“大陆性”对流特征, 后半部分粒子尺寸小于“海洋性”对流特征; 层云降水的粒子分布较为集中, 小粒径粒子居多。而东风型飑线整个降水时期基本上是由高浓度中小粒径粒子组成, 降水粒子粒径分布较为集中, 对流降水粒子介于“海洋性”和“大陆性”对流区之间。      

三江源隆宝高寒湿地不同云系降水雨滴谱特征

利用2019年5～10月布设于三江源地区隆宝高寒湿地的激光雨滴谱仪观测资料,分析高原山区夏秋季层状云降水和对流云降水雨滴微物理特征、平均雨滴谱分布、下落速度及Z-R关系.结果表明:三江源隆宝地区夏秋季对流云降水和层状云降水的雨滴微物理特征具有一定程度的相似性,对流云降水雨滴微物理参量略大于层状云降水;层状云降水和对流云...     

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。     

黄山层状云和对流云降水不同高度的雨滴谱统计特征分析

根据2011年6~7月在黄山不同高度采用PARSIVEL雨滴谱仪测得的雨滴谱数据,对不同海拔高度上两类（层状云和对流云）降水粒子谱的微物理特征量、Gamma函数拟合以及雨滴的下落速度进行对比分析,结果表明:对流云降水的雨水含量和降水强度、雨滴的各类尺度参数和数浓度都比相同位置上层状云降水的大,同类降水中,山腰的雨滴尺度大于山顶和山底,这可能与各观测点和云底相对位置的不同有关;随降水强度增加,雨滴的质量加权平均直径D_m逐渐增大,广义截距参数（log₁₀N_w）的标准差逐渐减小。拟合结果表明各高度的雨滴谱都比较符合Gamma分布,由拟合参数分析雨滴谱的演变,发现相对于对流云降水,层状云降水粒子谱随高度的变化较小,雨滴谱的演变较为稳定。此外,本文还对两类降水中雨滴的下落速度及影响落速的因素进行了分析。     

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.     

上海地区几类强降水雨滴谱特征分析

用Parsivel激光降水粒子谱仪资料对2013年上海地区4—10月份期间4种类型 (层状云、对流暖云主导型、对流冷云主导型和强台风影响下的混合暖云型) 降水过程的雨滴谱特征进行了分析。通过平均雨滴谱及其拟合特征、雨滴数密度与含水量分布、雨滴尺度与速度二维谱分布等对比分析发现:各类降水中, 雨滴谱的峰值结构与雨强大小有关, 其中直径介于0.187~1.312 mm的小雨滴均出现峰值且总数最多。各尺度雨滴数密度及其比例决定了其降水量贡献比, 在冷云强降水中的雨强贡献最大的雨滴尺度要显著大于其他3种类型。雨滴谱宽按大小排列依次为对流冷云主导型、混合暖云型、对流暖云主导型和层状云。最后综合运用雨滴谱、雷达、雨量站、闪电等观测资料对9月13日对流冷云主导型降水过程进行分析后发现:在雷暴的演变过程中, 雨滴谱特征与雷达反射率因子、垂直液态水含量、自动站雨强、闪电频次等要素均有较好的相关性。冷云产生的冰晶和冰雹融化后的大雨滴进入中低层的广谱小雨滴群, 并通过破碎分裂增加了大雨滴的形成概率, 尤其是捕捉碰并过程更加快了大雨滴的增长速度, 使雨强在短时间内迅速加强。雨滴谱中各档粒子数的演变, 揭示了降水强度的变化, 用雨滴谱资料可有效弥补现有雷达定量估测降水的偏差, 且在冷云中改善明显。     

台风贝碧嘉(1816)外围云系结构与降水特征

选取海南省海口站和屯昌站对比分析台风贝碧嘉（1816）外围云系结构和降水特征。结果表明:台风贝碧嘉（1816）影响海南岛期间,随着降水云系的发展,海口地区对流性云系发展加强,屯昌地区表现为层状云降水,两个站点雨滴谱特征存在一定的差异,海口站和屯昌站的降水均以直径小于1 mm的雨滴为主,其中屯昌站直径1~3 mm的雨滴对雨强的贡献最大;海口站雨滴数浓度随雨滴直径增大而减小,但对雨强的贡献随之增大,直径大于3 mm的雨滴对总雨强的贡献达到56.61%;海口站的特征参量曲线在时间上分布不均,表现为阵性强降水,而屯昌站的特征参量曲线起伏不大,降水比海口站小且均匀、连续;在雨滴谱演变上,海口站始终保持单峰型,屯昌站以单峰为主伴随多峰出现,当雨强增大时,两站直径1 mm范围内的雨滴数浓度随之增加,谱型迅速拓宽,大粒径雨滴出现且增多,其中海口站直径3 mm以上的雨滴端增幅更明显;两个站点雨滴谱符合Gamma分布,形状参数和斜率参数满足二项式关系。