乌鲁木齐地区两种类型降水的雨滴谱特征

利用乌鲁木齐2018年1-12月雨滴谱仪观测数据，分析了两种类型降水（雨、雨加雪）滴谱的微物理参量，以探究乌鲁木齐不同类型降水的雨滴谱特征，此外，对Nt-R、Z-R等关系也进行了研究。结果表明：（1）两类降水的雨滴谱均为单峰分布，粒子浓度峰值均在低谱段，雨夹雪的滴谱宽度约为0.31~7.50 mm，雨的谱宽为0.31~5.50 mm。（2）雨的平均粒子尺度参数（如质量加权平均直径Dm）和降水强度R均略大于雨夹雪，而雨夹雪的平均总粒子数浓度Nt比雨的大23.7%。（3）文中拟合得到的雨、雨加雪Z-R关系分别为Z=181.7R1.45、Z=205.4R1.27，与传统天气雷达降水估测关系Z=300R1.4对比分析后，发现利用Z=300R1.4进行降水估测时存在低估现象，而对降雨的估测误差更大。     

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。     

基于实测雨滴谱数据的微波链路和天气雷达降水估计关系研究

利用南京地区连续两年夏季的实测雨滴谱数据,分析了雨滴谱和降水特征,区分降水类型计算了微波链路衰减系数与雨强的关系(雨衰关系)和雷达反射率因子与雨强(Z-R)的关系,所得关系与ITU-R雨衰模型和常用Z-R关系均有差异,其中对流性降水中的Z-R关系为Z=161.63R~(1.55),层状云降水中为Z=227.23R~(1.53)。在两次不同类型降水过程中利用微波链路和天气雷达反演降水,结果表明:使用ITU-R雨衰关系反演降水存在高估层状云降水、低估对流性降水的问题,使用常用Z-R关系反演降水存在明显低估降水的问题,而使用雨滴谱计算的雨衰关系和Z-R关系反演的降水与雨量计实测降水更加一致,平均绝对误差降低,相关性明显提高。说明使用实测雨滴谱数据计算得到的本地化的雨衰关系和雷达Z-R关系,能够提升定量测量降水的准确性。     

基于雨强分级的夏季降水微物理特征分析

利用南京地区2013—2014年夏季Parsivel激光雨滴谱观测资料,讨论了小、中、大、暴4种降水强度等级的微物理参量演变特性、雨滴谱形状因子μ与尺度参数λ关系、雷达反射率因子Z与降水强度R关系。结果表明:1不同强度等级降水的粒子平均直径差异较小,降水粒子数浓度、单位体积含水量、单位时间降水能量均随降水强度等级的增强而增大。2在小雨阶段,Gamma分布函数会高估D小于0.625mm的粒子数,在暴雨阶段会低估D小于1mm的粒子数;不同强度等级降水的μ-λ间均存在较好的二项式函数关系,小雨样本的拟合曲线与所有样本拟合曲线接近,中雨、大雨与R大于5mm/h样本拟合曲线接近,暴雨则高于R大于5mm/h样本拟合曲线。3夏季降水的Z-R间存在较好的指数关系,但如果采用所有样本拟合关系估计降水,会存在高估暴雨阶段降水强度的现象。     

乌鲁木齐地区两次暴雪过程的滴谱特征分析

利用乌鲁木齐气象站的激光雨滴谱仪观测数据,分析2018年3月17—18日和12月1日的两次暴雪天气的滴谱特征。结果表明:(1)两次过程的雪滴谱表现为单峰分布,粒子浓度峰值均在低谱段,雪滴谱宽度分别为0.42～4.63 mm和0.55～6.78 mm。(2)个例1中降雪云偏向于层状云类型,降雪主要由较小尺寸的霰或者凇附的冰相粒子组成,个例2中的降雪云偏向积层混合云类型,降雪主要以尺寸较大的干雪花为主。(3)两次降雪过程中的Dm和lg NW的拟合经验关系式呈现出明显的负相关。(4)拟合的本地化Z-R关系式分别为Z=171.7R2.22和Z=518.7R2.27,两次降雪过程的雷达反射率因子平均值分别为20 dBZ和25 dBZ。     

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。      

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。      

西安地区积层混合云的Z-R关系研究

根据2013—2014年5—10月西安地区观测得到的雨滴谱数据,结合C波段新一代多普勒天气雷达的观测资料,对西安地区43次积层混合云降水的平均雨滴谱分布、微物理特征量及雷达反射率因子Z和雨强R的关系进行统计分析。结果表明:积层混合云降水的平均雨滴谱呈单峰型,Gamma分布对降水大粒子的拟合明显优于M-P分布;积层混合云中雨滴数浓度最大值及对雨强贡献最大值均出现在雨滴直径小于1 mm的范围内;利用最小二乘法建立了西安地区积层混合云的Z-R关系Z=168R1.43;当雨滴谱数据计算的回波强度小于(大于)30 dBz,雷达对回波强度有明显高估(低估)现象,针对此现象提出了积层混合云雷达回波的5档修正方案;利用Z=168R1.43估算西安积层混合云降水个例的降雨量更接近实测降雨量,估算降雨量的相对误差从51.3%减小到25.4%。     

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。     

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...     

山西汾阳地区层状云和对流云降水雨滴谱特征

基于多普勒天气雷达和OTT Parsivel激光雨滴谱仪资料对山西汾阳地区2次降水进行分析,对比对流云和层状云降水的雨滴谱特征。结果表明:层状云降水雨滴平均数浓度和雨强分别为286.20个·m~(-3)和1.33 mm·h~(-1),对流云降水雨滴平均数浓度和雨强分别为516.13个·m~(-3)和10.17 mm·h~(-1);对流云降水雨强主要由降水粒子数浓度决定,直径为1—2 mm的粒子对2种云系雨强贡献最大;2种云系不同雨强下雨滴谱分布和雨滴平均谱分布均呈单峰型,对流云降水雨滴平均谱宽大于层状云降水雨滴平均谱宽,Gamma分布对2种云系降水平均谱拟合均存在一定偏差;通过雨滴谱计算的雷达反射率因子估算降水会造成对降水的低估。     

春季粤北地区降水微物理特征分析

为揭示春季粤北降水微物理过程,选取2020年2—3月粤北2个站点雨滴谱仪观测资料,统计分析了春季粤北地区层云降水、混合性降水、对流性降水的微物理特征,结果表明:(1)对流性降水过程中大雨滴是影响雨强大小的重要因素;层云降水过程,小雨滴数浓度占比大于90%,平均雨强小于1 mm/h,雨滴数是影响雨强的重要因素。(2)层云性降水雨滴谱呈单峰结构,谱宽小;对流性降水雨滴谱为多峰结构,谱宽最大;混合性降水谱型与对流性降水相似。3类降水峰值均在0.2~0.3 mm范围,均是Gamma分布谱型拟合最优。(3)春季粤北地区对流性降水的Z-I关系为Z=173.9I^(1.452),混合性降水的Z-I关系为Z=72.77I^(1.97),层云性降水过程的Z-I关系为Z=194.3I^(1.296)。     

北京山区和平原地区夏季雨滴谱特征分析

山区和平原地区降水的雨滴谱特征由于下垫面等因素的影响有时存在较大的差别,分析两者的差异有助于深入理解降雨的微物理特征以及对提高不同下垫面雷达定量估测降水的准确性起到重要作用。利用2017—2018年北京地区夏季雨滴谱站和自动站资料,选取延庆站和大兴站分别代表北京山区和平原地区,通过降水分类方法研究了两站不同降水类型雨滴谱分布的特征。研究结果表明,北京地区夏季雨强(R≤5 mm·h~(-1)的降水频次较多(山区和平原站均为86.0%),但对整体雨量贡献较小(山区站为33.0%,平原站为29.0%);而R5 mm·h~(-1)的降水频次较少,却对整体雨量贡献较大。较为深入的研究表明,对流云降水比层状云降水具有更大的质量平均直径(D_m)、标准化参数lgNw和分布谱宽。两站相比,延庆站(山区站)不同降水类型的D_m (lgN_w)均大于(小于)大兴站(平原站),表明北京山区滴谱粒径偏大、数浓度偏低。与国外经典对流滴谱相比,山区(平原)更倾向于大陆性(海洋性)对流滴谱。对D_m-R关系、lgN_w-R关系、μ(谱型)-Λ(斜率)关系和Z-R关系的分析表明,这些关系都符合经典研究结论,但是拟合的参数与其他地区具有一定的差别,体现出北京地区不同下垫面与其他研究结果的差别。延庆站和大兴站的Z-R拟合关系分别为Z=764R~(1.20)和Z=386R~(1.32),其中大兴站的Z-R关系与代表夏季对流云降水的Z=300R~(1.40)较为一致,而延庆站的则与其存在一定差别,体现出北京山区和平原降水的差异。     

2014—2015年南京春夏两季降水微物理特征分析

利用激光雨滴谱仪OTT的观测资料,分析了2014—2015年南京地区春、夏两季小雨、中雨、大雨、暴雨四类不同降水强度的雨滴的微物理参量的演变特性,以及雷达反射率因子Z与降水强度R的关系。结果表明,不同强度等级降水的粒子平均直径差异较小,降水粒子数浓度、单位体积含水量均随降水强度等级的增强而增大;Gamma拟合分布时春季和夏季暴雨的效果最好;春季和夏季降水的Z—R关系间存在较好的指数关系。     

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。     

昭苏夏季层状云和对流云降水的雨滴谱特征

利用2020—2021年昭苏地区夏季的雨滴谱数据，研究层状云和对流云降水的微物理参量及雨滴谱特征。结果表明：对流云降水的粒子数浓度和粒子直径明显偏大，较大的粒子直径和粒子数浓度使得其降水强度和液态含水量远大于层状云降水。两类降水云的雨滴谱均为单峰结构，峰值直径主要分布在0.5～0.625 mm，对流云降水的雨滴谱谱宽明显大于层状云降水。两类降水云的雨滴直径和粒子数浓度与青藏高原中部的观测值相近，且昭苏地区的对流云滴谱更倾向于大陆性对流簇。研究结果有助于加深对昭苏地区降水的微物理特征及其演变规律的理解。     

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。     

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.     

一次飑线过程的雨滴谱特征研究

利用4台Thies激光雨滴谱仪组成的观测网和CINRADA/SA多普勒雷达观测资料,通过单点雨滴谱和积分参数时间序列分析、以及γ谱拟合参数和Z-R关系等的统计分析,研究成熟平行层状飑线不同部位雨滴谱和积分参数的演变特征。结果表明,不同部位雨滴谱和积分参数演变特征存在明显差别,但有一致的基本特征,即在雨强增大阶段为较小的小粒子数浓度,较大的大粒子数浓度和谱宽,而雨强减弱阶段为较大的小粒子数浓度,较小的大粒子数浓度和谱宽,所以,雨强增大阶段具有较低的雨滴浓度和较大的雷达反射率因子,以及较小的γ谱斜率参数λ和形状参数μ。但有时雨强减弱阶段存在较大的大粒子数浓度和谱宽,因此,具有较大的雷达反射率因子;统计表明,γ谱三参数N0、μ、λ与雨强的关系可以用幂函数拟合, N0随雨强增大而增大,μ、λ随着雨强的增大而减小。λ-μ关系可以用二次多项式拟合,对流云Z-R关系为Z=324R1.60。不同部位雨滴谱演变特征的差异对Z-R关系等统计关系影响明显,但对λ-μ关系影响较小。平行层状飑线不同部位雨滴谱和积分参数演变特征与拖曳层状飑线对流带典型雨滴谱演变特征类似,但也存在一些明显差别,这些差异是否与平行层状飑线动力结构的不同有关,尚需进一步的研究。      

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。