庐山一次积冰天气过程冻雨滴谱及下落末速度物理特征个例研究

利用PARSIVEL激光雨滴谱仪和自动气象站观测资料及MICAPS数据,对2014年2月7~15日庐山地区积冰天气期间持续时间在5 h以上的2次冻雨过程[2月10日（个例1）和2月13日（个例2）]降水谱分布特征及下落末速度粒径分布进行研究。所观测到的两次个例均是以冻雨为主体的混合相态降水,下落末速度粒径分布偏离G-K曲线,与常规液态降水存在差异,低落速的冻雨滴随降水过程会逐渐向冰粒和干雪转化。结果表明:（1）个例1总降水粒子谱谱宽大于个例2,但峰值数密度比个例2小:个例1谱宽为10 mm,个例2谱宽为4.25 mm,两者峰值粒径均为0.5 mm;个例1降水粒子谱宽为干雪>冻雨>冰粒,个例2降水粒子谱宽为冻雨>干雪>冰粒。（2）Gamma分布更适合描述混合相态降水粒子谱以及冻雨滴谱,个例1中总降水粒子谱Gamma分布为:N（D）=20D-3.61exp（-0.08D）,冻雨Gamma分布:N（D）=76D-2.18exp（-1.11D）;个例2中总降水粒子谱Gamma分布为:N（D）=30D-4.68exp（-0.75D）,冻雨Gamma分布:N（D）=30D-4.67exp（-0.75D）。（3）混合相态降水因混有干雪或冰粒而使得下落末速度粒径谱分布表现出不同程度地向大粒径小落速方向或小粒径大落速方向延展的趋势,这为今后依据下落末速度粒径谱区分同时期降水类型提供了新的思路。     

呼和浩特降雨和降雪过程粒子谱分布特征分析

为深入了解呼和浩特地区降雨和降雪过程中降水粒子谱的分布特征,利用Parsivel观测数据并结合常规观测资料,对2017—2019年发生在呼和浩特地区的8次降雨过程和10次降雪过程的降水粒子谱进行分析。结果表明:雨滴谱和雪花谱都比较符合Gamma分布,平均降雪谱的峰值直径、峰值浓度以及最大直径均大于平均雨滴谱,降水强度相近时,降雪个例的粒子数浓度和尺度参数均大于降雨个例;Gamma拟合的形状因子(μ)和斜率参数(Λ)在降雨和降雪过程中均满足二项式关系,但雪花尺度的变化范围较大导致降雪的μ-Λ拟合效果略差;雪花的下落速度小于雨滴的下落速度,降雨过程中雨滴的下落速度多集中于2~5 m·s^-1,而降雪过程雪花的下落速度多集中于0.5~2 m·s^-1,呼和浩特地区降雪的雪花下落速度更接近于未结凇或干雪的情况。     

张家口地区一次长时间降雪过程的滴谱特征分析

本文利用OTT Parsivel2激光雨滴谱仪和站点加密观测资料，对2019年11月29日张家口地区一次长时间降雪天气过程的滴谱演变特征进行了初步分析，本次降雪先后经历开始阶段、雪花阶段、稳定强降雪阶段、结束阶段。结果表明：（1）总体上，降雪天气过程中微物理参量（降雨强度R、数浓度Nt、雨水含量W、雷达反射率因子Z、质量加权平均直径Dm）演变趋势基本相同，其中开始阶段、稳定强降雪阶段、结束阶段的降水强度、雨水含量、雷达反射率因子受粒子数浓度影响较大，而雪花阶段降水强度、雨水含量、雷达反射率因子受粒子直径影响较大。（2）稳定强降雪阶段，粒子数浓度Nt量级为103至104，而Dm小于1 mm，这是由于大雪片在温度较低的情况下，下落过程中破碎形成大量小雪片。降雪过程中，雪滴下落速度小于2 m/s的粒子数占总粒子数的90%，强降雪阶段的雪滴下落速度集中于1~1.5 m/s。（3）分别使用二、三、四阶矩和最小二乘法对不同降雪阶段粒子谱进行Gamma分布拟合，在降雪过程中，最小二乘法拟合效果优于二、三、四阶矩方法。     

南京地区降水雨滴谱拟合模型的参数特征分析

根据南京地区2010-2014年雨滴谱观测资料,利用Gamma分布、标准Gamma分布、改进的标准Gamma分布等雨滴谱分布模型,研究了南京地区降水雨滴谱拟合模型的参数特征。结果表明:1)南京地区降水雨强标准差σR和R之间比值为2.29;2)利用阶矩法,按照Gamma模型对雨滴谱进行拟合,形状因子μ、斜率因子λ和截断参数log10N0总的平均值分别为9.2、11.6 mm-1、7.2 mm-1·m-3,众数值分别约为6.0、5.5 mm-1、4.5 mm-1·m-3,并且μ和λ之间均存在较好的二次项函数关系;3)标准化形式下的Gamma分布参数Dm和Nw随雨强的增大而逐渐增大,并且随雨强的增大,Dm增大的幅度越来越大,而Nw增大的幅度却越来越小;4)谱型参数σM随Dm增大而增大,并且Dm和σM之间存在较好的指数型函数关系。     

雨滴谱分布函数的选择:M-P和Gamma分布的对比研究

M-P分布和Gamma分布是常用的两种雨滴谱分布函数。利用PMS GBPP-100型雨滴谱仪2003年7-8月在沈阳观测的雨滴谱资料,采用阶矩法对两种分布函数进行拟合,对比分析两种分布函数对谱及数浓度、雨强和雷达反射率因子的拟合效果。结果表明,在降水较弱、小滴偏少时Gamma分布会低估小滴,而M-P分布会高估小滴;降水强时,两种分布均低估小滴。M-P和Gamma分布对数浓度、雨强和雷达反射率因子这些特征量的拟合效果,在降水较强时差异很小,在降水较弱时差异较大。Gamma分布的代表性更好。此外,还讨论了两种分布的参数和雨强的关系。     

河南省层状云降水雨滴谱特征分析

利用2015-2017年河南省层状云降水过程的Parsivel(Partical Size and Velocity)激光雨滴谱观测资料,对层状云降水的雨滴数浓度、含水量、雨滴直径等微物理参量特征及不同尺度的降水粒子对雨强的贡献进行了统计分析,并采用2种拟合方法对层状云降水雨滴谱进行了拟合。结果表明:河南省层状云降水的空间结构不均匀,各微物理参量的变化存在着起伏,雨滴数浓度为10²个/m³量级,个别达到10³个/m³,含水量在10^-2~10^-1 g/m³,粒子平均直径<0.5 mm左右,统计的不同台站平均最大粒子直径为1~2 mm,雨强平均值不超过1 mm/h。直径为<2 mm的雨滴对雨强的贡献占96.23%,直径小于1 mm的雨滴对数浓度的贡献最大。雨强是由雨滴最大直径、平均直径和数浓度3者共同决定。层状云降水雨滴的谱分布较窄,滴谱曲线比较平滑。降水开始时,谱型为单峰结构;降水处于稳定阶段时,谱型为双峰和单峰相结合的结构。层状云拟合M-P分布和Г分布偏差均出现在直径<1 mm的小雨滴端,对于微小粒子随直径增大而增多导致的曲线弯曲没能表现出来,相对而言Г分布拟合效果明显略优于M-P分布的拟合效果。河南省层状云降水的2种分布形式分别为N(D)=7373.9exp(-3.67D)和N(D)=10492.05D1.62exp(-5.11D)。     

融化层附近降水粒子微物理特征的个例分析

本文给出了融化层中雪花融化过程特征和融化层附近降水粒子尺度谱分布函数；雪花、融雪、雨滴尺度谱分布均可用指数函数N=N0exp(-λD)来拟合。在融化层附近，谱参数N0、λ随温度升高而增大有正相关关系。谱参数N0、λ之间有幂指数关系N0=σλβ，降水水粒子相态不同，σ值差异明显。     

庐山地区层状云和对流云降水特征对比分析

根据Parsivel激光雨滴谱仪在庐山高海拔观测场获取的2011年降水资料,结合宏观特征量、雨滴谱资料和雷达图像资料,将降水划分为对流云降水和层状云降水,选取了12次典型降水过程。对两类云降水的6种特征直径、各档雨滴对降水参量的贡献、降水微物理参量的演变等进行了分析,并利用M-P分布和Gamma分布对两类云降水雨滴谱进行拟合,对拟合参数以及拟合效果进行了分析。结果表明：两类云降水微物理特征有着本质的区别,层状云降水谱宽相对较窄,参量随时间变化比较平缓,直径不超过1 mm的小滴对降水贡献最大;对流云降水谱宽相对较宽,出现了直径接近10 mm的大滴,参量起伏较大,对数密度贡献很小的大滴对雨强、含水量贡献却比较大。从拟合效果检验来看,层状云降水拟合时的M-P曲线在大部分区段比Gamma曲线更接近实测雨滴谱曲线;对流云降水拟合时的Gamma分布曲线与实际雨滴谱分布曲线整体吻合程度较高。M-P分布和Gamma分布两种拟合方法都适用于层状云降水,对流云降水雨滴谱拟合时Gamma拟合效果优于M-P拟合效果。     

2014—2016年南京地区降雪微物理特征

利用OTT激光雨滴谱仪观测的南京地区2014—2016年共六场降雪粒子谱资料,按仪器记录的降水类型将资料分为雨夹雪、小雪、中雪,利用Gamma和M—P函数对粒子的尺度谱进行拟合,拟合参量由阶矩法求出。线性拟合得出降雪粒子末速度的V—D曲线,并与经验曲线进行对比分析;μ、λ关系由拟合所得二项式表示。结果表明：南京地区降雪尺度谱分布更接近于Gamma分布;小雪、中雪粒子的下落末速度同粒子直径变化无较大关联,降雪粒子以湿雪为主;雨夹雪很好地满足μ、λ二项式关系,小雪和中雪的μ、λ二项式关系相对更差,利用此关系简化Gamma函数进行遥感反演降水参量时,对于不同凝结状态的降雪需采取不同的μ、λ函数关系来表示。     

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。     

Effects of Snowfall on Drifting Snow and Wind Structure Near a Surface

Wind-tunnel and numerical experiments were performed to investigate the effects of snowfall on the wind profile and the development of drifting snow. Wind profiles and mass-flux profiles of drifting snow were measured with and without artificial snowfall over a snow surface within the tunnel. Wind and shear-stress profiles and the impact speeds of the snowflakes during snowfall were also investigated numerically. During snowfall, snowflakes transfer part of their horizontal momentum to the air, which increases the stress close to the snow surface; however, the resultant modifications of the wind profiles are small. Because snowflakes have large momentum, the decomposed snow crystals that result from their collision with a surface can form a saltation layer, even over a hard snow surface where entrainment of the grains from the surface does not occur. Additionally, during snowfall, the threshold friction velocity can be lower than the impact threshold because snowflake fragmentation facilitates snow drifting. The broken crystals contribute to the increase in the number of drifting snow grains, even below the impact threshold.     

对流性降水雨滴谱特征及其与雷达反射率因子的对比分析

利用OTT Parsivel激光降水粒子谱仪观测的南京地区梅雨季节对流性降水过程的雨滴谱资料和江苏省气象台龙王山雷达观测资料,结合天气形势,对梅雨季节对流性降水过程的微物理参量、平均雨滴谱和速度谱分布特征进行分析;在对平均谱拟合时发现,Gamma分布对小滴数目的估计和大滴端形状的符合程度效果好于M-P分布和对数正态分布,并且拟合了Gamma分布参数μ和λ的二次项关系;建立了雷达反射率因子与雨强的相关关系,并将Parsive激光降水粒子谱仪观测计算的回波强度与雷达观测的回波强度作以比较,结果表明:对于此次暴雨过程,雷达观测到的回波强度有低估的现象,并且Parsivel粒子激光探测仪观测计算的回波强度越大,雷达低估的现象越为明显。回波修正后,用统计的Z-I关系式估算的降水量与Parsivel测得的降水量更为接近。     

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...     

北京海坨山区低槽降雪云系演变特征的观测研究

2019年2月14日在北京海坨山地区出现了一次由低槽云系产成的降雪过程。利用飞机、Ka波段云雷达、微波辐射计、降水粒子谱仪、雪晶显微观测仪等协同观测数据集,分析了此次降雪过程的天气形势、中尺度和微观结构的演变特征。协同观测显示:（1）降雪过程由高空低槽和地面倒槽槽前西南暖湿气流与低层东风回流干冷偏东风共同影响形成,西南风厚度和强度与地面降雪量以及降雪粒子数浓度成正相关。（2）降雪云系为冰云,地面降雪形状主要为片状、枝状和柱状单晶体,冰雪晶的凝华-聚并增长是降雪的主要形成机制。（3）大量枝状雪花的攀附现象出现在地形云爬升阶段,即低层东风回流减弱,转由倒槽槽前西南暖湿气流控制。（4）过冷水的出现与地形抬升有关,地形云爬升期间存在人工增雪潜力。      

PARSIVEL2对降雪测量的订正方法及误差计算

为了获得更加准确的冬季降水数据,针对PARSIVEL2（Particle Size and Velocity）测量降雪时近地面水平风的影响进行了订正及误差计算。订正结果表明:一定风速下,不考虑风的影响会造成小粒子直径的明显低估,而对于同一粒径段的粒子,风速越大,计算过程中对于粒子直径的低估越明显。风速不超过2 m s?1时,其降雪粒子下落末速度计算误差在3%左右,直径计算误差在7%以内（水平偏转角度45°）。在对2018年1月4日南京一次降雪过程中获取的真实雪花谱的分析中可以看出,忽略风的影响会导致雪花谱峰值的偏移和谱的缩窄,这会造成小粒子数浓度的高估和大粒子数浓度的低估,进而影响微物理量的计算。具体表现在雷达反射率因子Z和降雪强度I的低估,及Z–I关系拟合系数a值的实际数值会大于计算值,b值则偏小。但当风速较大时,近地面流场比较复杂,垂直向湍流运动不可忽略,此种订正方法很可能不再适用。建议在以后的业务观测中增设防风圈或在后续的数据处理中增加针对风的订正,以排除风对降雪测量的影响。