关中地区对流性降水雨滴谱特征分析

为了研究关中地区对流性降水微物理特征的差异,对Parsivel激光降水粒子谱仪2012年夏季的观测结果进行统计分析。选取2012年7月13日和30日两个天气过程,分析了对流性降水雨滴谱时间演变特征、雨滴谱分布、平均直径、众数直径、优势直径、中数直径等参数特征,对对流性降水雨滴速度和直径的关系进行了讨论。结果表明:关中地区对流性降水雨滴谱分布符合伽玛分布;雨滴在0.5~2.0 mm之间的粒子约占总降水的80%;平均直径均大于1.15mm,优势直径均大于1.5 mm,平均体积直径均大于1.2 mm,中数体积直径均大于1.5mm;雨滴末速度同直径具有指数关系。     

黄河上游地区雷达测量降水与雨滴谱的对比分析

本利用1999年7月4日～7月16日期间，由青海省人影办和有关科研单位的人员在黄河上游地区开展地面人工增雨试验获取的711数字化雷达资料、雨滴谱资料和地面降水自记资料，对黄河上游地区云层降水的微物理特征和雷达定量测量降水进行了初步的分析和研究。分析研究表明：黄河上河上游地区其雨滴谱分布以多峰型为主，降水的滴谱较宽，对实施人工增雨催化作业较有利，同时拟合出黄河上游地区层状云降水的Z-I关系，可以作为雷达定量测量层状云降水的参考。     

基于雷达反射率因子的降水性层状云中雨滴谱参数的反演方法与检验研究

对基于雷达反射率因子观测数据的层状云降水粒子谱参数反演算法进行研究。（1）给出层状云降水粒子谱参数的反演理论和反演算法流程;（2）选取吉林省伊通县的一次降水层状云过程进行反演试验和验证分析,利用雷达反射率因子观测数据反演得到雨滴平均直径和数浓度参数,并用放置在伊通县气象局观测场中的Parsivel激光雨滴谱仪的实测数据与近地层反演结果进行对比。结果发现,通过反演算法计算得到的滴谱与实测滴谱的变化趋势基本相同,而且反演的雨滴平均直径和数浓度在量级和数值上的大小与实测数据具有良好的一致性,说明该反演方法用于从现有天气雷达回波强度数据中挖掘出降水性层状云的微物理参数是可行的。      

由雨滴谱型订正雷达测量降水的一种方法

人们在用雷达测雨的近半个世纪中,发现单参量雷达测量降水是有限制的。因为反射率因子Z和降水率R至少取决于雨滴谱分布的两个参量,即雨滴谱的谱宽和浓度。它们与不同类型降水物理过程(雨滴大小分选、破碎、蒸发、凝结和碰并)的巨大时空变化以及局地地形特点有密切关系。致使历来用指数分布: N(D)=N_0exp(-D) (1)拟合得到的Z-R经验关系测雨产生较大误差。最近,Ulbrich(1983),Atlas和Ulbrich(1984)对大量雨滴谱观测结果表明:用gamma谱分布比用指数谱分布表征雨滴谱分布要好,使雷达测量降水的精度可提高22％,并且指数谱只是gamma谱的一个特例(μ=0)。他们认为:gamma谱分布参数μ值取-2≤μ≤3可以代表所有降水谱分布的形状。     

秦皇岛地区雨滴谱仪和雷达探测的反射率因子差异分析研究

利用布设在秦皇岛市抚宁地区的OTT Parsivel激光雨滴谱仪和卢龙地区S波段天气雷达,对2017—2019年4—9月共23次降水过程进行了观测,并分析了基于雨滴谱参数(滴谱粒子数N(D)和粒子直径大小D₀)计算的雷达反射率因子Z_D和雷达探测的雷达反射率因子Z_R的差异Z_C。结果表明,N(D)主要集中在130～530个范围内,Z_C标准差随着N(D)的增大而逐渐减少;D₀主要集中在0.8～1.6 mm范围内,Z_C标准值在D₀<1.2 mm范围内随着D₀的增大而逐渐减少,D₀在1.2～1.6 mm范围内趋于稳定;Z_D主要集中在15～40 dBZ范围内,Z_C标准差在15～35 dBZ范围内随着Z_D值增大而减小。     

庐山地区不同海拔高度降水雨滴谱特征分析

利用2010年7月30日架设在庐山的0TT-Parsivel激光雨滴谱仪收集的一次对流云降水雨滴谱资料,对不同海拔高度的降水微物理参量进行比较分析,以探讨降水微物理特征在垂直高度上的差异.结果表明,庐山地区夏季对流性降水,具有时间短、强度大的特点,数浓度、雨强和含水量等微物理参量值普遍较大,雨滴最大直径约为10mm.降...     

雨滴尺度谱谱参数和形状因子的分析

作者计算了３次降不过程的雨滴尺度谱参数，并进行Ｍ－Ｐ分布拟合和Г分布拟合。同时还计算了雨滴谱形状因子Ｓ（Ｚ，Ｒ），分析了形状因子与雨强之间的关系。     

2021年郑州“7·20”极端暴雨雨滴谱特征及其对雷达定量降水估测的影响

利用雨滴谱仪观测的雨滴谱数据,分析了2021年7月20日郑州极端暴雨的雨滴谱特征,并结合双偏振雷达观测,分析了不同定量降水估测（QPE）方法在此次极端暴雨过程中的性能。结果表明,在此次极端暴雨过程的最强降水时段,雨滴谱表现为很高的粒子数浓度和很大的粒子平均直径;而整个降水过程雨滴谱的截距参数与我国其它地区雨滴谱特征差异不明显,但质量加权平均直径大于其他地区的雨滴谱;在降水最强的2021年7月20日08:00～09:00（协调世界时,下同）前后,雨滴谱的特征发生了显著变化,首先是质量加权平均直径迅速增长,随后粒子数浓度也陡增,从而导致降水率的迅速增强。使用郑州双偏振雷达数据,基于各种QPE方法和参数计算得到了08:00～09:00的雷达反演降水量,并与雨量计观测结果比较。结果表明对于基于反射率的QPE关系（R(Z_H)）,如果不提高或者去除反射率上限进行QPE,会导致降水严重低估,且该方法对参数的准确性较为依赖;基于差传播相移率的QPE关系（R(K_dp)）对雨滴谱差异性敏感度相对较低,其性能主要依赖于差传播相移率的准确性;最优的R(K_dp)关系反演效果比R(Z_H)更好,能达到实际降水量的70%以上。     

南京机场降水低能见度雨滴谱特征

对不同种降水对能见度的影响进行研究.选取连续性降水天气和雷暴天气两次过程的雨滴谱资料,计算后发现雷暴降水出现低能见度的雨滴谱较宽,而连续性降水雨滴谱的分布窄.粒子浓度和能见度呈反相关,在粒子浓度降低时能见度值有迅速的好转.在低能见度阶段小粒子的含量明显偏大些,1 mm以下的小粒子浓度对能见度的影响最大,其次是1～2 mm的小粒子,小粒子的高浓度对应着低能见度.出现降水并低能见度的时段时各特征量均为相对高值,能见度好转后突变转好并振荡,呈现相关.计算能见度在高粒子浓度和低能见度时与实测能见度接近.     

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。     

Relationship between cloud characteristics and radar reflectivity based on aircraft and cloud radar co-observations

Cloud properties were investigated based on aircraft and cloud radar co-observation conducted at Yitong, Jilin, Northeast China. The aircraft provided in situ measurements of cloud droplet size distribution, while the millimeter-wavelength cloud radar vertically scanned the same cloud that the aircraft penetrated. The reflectivity factor calculated from aircraft measurements was compared in detail with simultaneous radar observations. The results showed that the two reflectivities were comparable in warm clouds, but in ice cloud there were more differences, which were probably associated with the occurrence of liquid water. The acceptable agreement between reflectivities obtained in water cloud confirmed that it is feasible to derive cloud properties by using aircraft data, and hence for cloud radar to remotely sense cloud properties. Based on the dataset collected in warm clouds, the threshold of reflectivity to diagnose drizzle and cloud particles was studied by analyses of the probability distribution function of reflectivity from cloud particles and drizzle drops. The relationship between reflectivity factor (Z) and cloud liquid water content (LWC) was also derived from data on both cloud particles and drizzle. In comparison with cloud droplets, the relationship for drizzle was blurred by many scatter points and thus was less evident. However, these scatters could be partly removed by filtering out the drop size distribution with a large ratio of reflectivity and large extinction coefficient but small effective radius. Empirical relationships of Z-LWC for both cloud particles and drizzle could then be derived.     

利用2004年北京雨滴谱资料分析降水强度和雷达反射率因子的关系

在北京2004年的45次降水过程中,基于DISDROMETER仪器测量的雨滴谱资料计算每次降水的强度R和雷达反射率因子Z.结果表明,不同降水过程中,雷达反射率因子Z与降水强度R的幂指数关系中的指数b和系数a是不同的,这与不同降水过程的雨滴谱分布不同密切相关.综合分析这45次降水过程中的指数b和系数a,得到指数b和系数a呈正相关.接着,分别就指数b和系数a与平均降水强度、平均雷达反射率因子、平均特征直径和雨滴平均数密度之间关系做了详细的讨论.另外,基于这一年的降水雨滴谱资料,讨论了Z-R幂指数关系中指数b和系数a的月变化特征.分析结果表明,从4月到12月系数a和指数b呈现逐月递减的年变化特征.最后,文章就12个个例的特征直径Dm的特征进行了分析.结果显示,当特征直径Dm随时间保持不变时,降水强度R和雷达反射率因子Z之间存在线性相关的关系,即当特征直径Dm为常数时,Z-R关系的指数b为1.     

青藏高原那曲地区一次深对流云垂直结构的多源卫星和地基雷达观测对比分析

为了加强对青藏高原深对流云垂直结构的深入认识,利用TRMM、CloudSat和Aqua多源卫星观测资料及地基垂直指向雷达（C波段调频连续波雷达和KA波段毫米波云雷达）资料,对第三次青藏高原大气科学试验期间2014年7月9日13-16时（北京时）发生在那曲气象站附近的深厚强对流云和那曲气象站以西100 km左右的深厚弱对流云的垂直结构特征进行了分析,得到的结果如下:（1）深厚强对流云和深厚弱对流云的水平尺度均较小（10-20 km）,垂直发展高度较高（15-16 km,均指海拔高度）;深厚强对流云在0℃层以下雷达反射率因子递增非常快,表明对流云内固态降水粒子下落至0℃层以下后融化过程有很重要的作用;在对流减弱阶段有明显的0℃层亮带出现,亮带位于5.5 km左右（距地1 km）;（2）对比TRMM测雨雷达和C波段调频连续波雷达观测到的雷达反射率因子,发现TRMM测雨雷达在11 km以下存在高估;（3）深对流云主要为冰相云,云内10 km以上主要是丰富小冰粒子,而10 km以下是较少的大冰晶粒子;深厚强对流云和深厚弱对流云的微物理过程都主要包括混合相过程和冰化过程,混合相过程分为两种:一种是-25℃（深厚强对流云）或-29℃（深厚弱对流云）高度以下以凇附增长为主,另一种是该高度以上主要以冰晶聚合、凝华增长为主,该过程冰晶粒子有效半径增长较快。这些空基和地基的观测证据进一步揭示了青藏高原深对流云的垂直结构特征,为模式模拟青藏高原深对流云的检验提供了依据。      

基于葵花8号卫星资料的沈阳两次暴雨过程中对流云特征对比分析

应用葵花8号卫星资料,结合NCEP FNL再分析、GNSS遥感水汽、风廓线雷达、全国智能网格实况融合分析资料,对2017年7月14日和2018年8月7日沈阳两次暴雨过程(分别简称过程Ⅰ和过程Ⅱ)中对流云特征进行了比较分析,重点探讨了对流云的触发维持机制与影响降水特征差异的因素。结果表明:(1)两次过程分别为局地突发暴雨和区域性极端暴雨,沈阳市区暴雨均由两个对流云团引发,对流云团合并使得降水持续。过程Ⅱ云团合并发生在其移动方向的后侧,具有后向传播特征,合并云团沿其长轴方向移动影响沈阳市,使降水时间延长。(2)在降水前至降水初期,过程Ⅰ对流云顶和水汽层顶快速上升且云顶迅速超过水汽层顶,而过程Ⅱ亮温下降缓慢。短时强降水发生前红外和水汽亮温同步快速降至-60℃,可作为提前预判对流云团产生短时强降水的参考指标。10 min雨量大于10 mm的对流云云顶集中分布在红外亮温低于-55℃、亮温差为-5~0℃的范围。(3)两次过程中,沈阳市分别位于东北冷涡后部和副热带高压北缘。过程Ⅰ,探空曲线呈“X”型,CAPE高达2584 J·kg^-1,造成对流云深厚,云底以下干层导致雨滴蒸发,使降水强度减弱,该过程高强度降水仅发生在对流云团合并加强阶段。过程Ⅱ,云底到地面湿层明显,保证了雨滴降至地面,产生相同量级降水的云团的TBB比过程Ⅰ高。(4)强降水发生前,地面风场存在明显辐合,当大气可降水量2 h内跃增8 mm时,站点出现强降水;局地水汽跃增可能是低空西南气流偏南分量增大或偏北冷空气侵入到暖湿空气中所致。     

山东省S波段与C波段天气雷达回波强度的对比分析

山东省济南市的S波段天气雷达与泰山山顶处的C波段雷达相距67 km。为了定量分析两部雷达扫描观测的回波强度在不同个例中的差异程度,从2007—2010年两部雷达观测中选出10次有明显回波的个例,对3个高度的CAPPI及相同观测区域的格点化回波强度资料进行对比分析。结果表明:10次个例的整体对比中,两部雷达在3个高度(2、3、4 km)的CAPPI回波强度资料的概率密度有较好的相似性;两部雷达回波强度均值随着选取高度增加而增大,每个高度上S波段均值较C波段大2 dBz左右。其中,6次降雨个例3 km的CAPPI资料对比中,一次平均强度小于30 dBz的降水过程,且强回波所占比例较小,C波段雷达衰减小,两部雷达测量回波强度一致性最好;其余5次过程中,S波段雷达测量的平均回波强度值均在30 dBz以上,且强回波所占比例较多,C波段由于衰减等原因,两部雷达的测量存在不同程度的差异。     

基于雷达组合反射率拼图和深度学习的中尺度对流系统识别、追踪与分类方法

中尺度对流系统（Mesoscale Convective System,MCS）是很多对流性天气的主要致灾体,可导致严重的气象和水文灾害,如雷暴大风、冰雹、龙卷风和山洪。对MCS进行准确的识别和追踪,并根据追踪轨迹及获得的MCS特征实现MCS的分类,对灾害天气的分析和预报有重要意义。基于京津冀地区2010—2019年的雷达组合反射率拼图资料,分别使用支持向量机（SVM）、随机森林（RF）、极度梯度提升决策树（XGBoost）和深度神经网络（DNN）4种机器学习方法,研发了京津冀地区MCS的自动识别算法。使用时、空重叠追踪法对识别的MCS进行追踪匹配,得到包含强度、时间和空间信息的MCS追踪数据资料。在区分线状对流系统和非线状对流系统的基础上,进一步从经典的尾随层云（Trailing Stratiform,TS）、前导层云（Leading Stratiform,LS）和平行层云（Parallel Stratiform,PS）三类准线性MCS的概念模型和结构特征出发,根据追踪轨迹计算MCS的运动方向和MCS近似长轴两侧层状云和强对流云的面积占比,建立准线性MCS的分类算法。MCS的识别属于二分分类问题,以命中率（POD）、虚警率（FAR）、临界成功指数（CSI）和准确率（ACC）为评价指标,综合对比各项指标发现DNN模型较SVM、RF和XGBoost模型对MCS的识别效果更好。使用时、空重叠追踪法对DNN模型识别的MCS进行追踪,结合对两个追踪实例的分析,发现本研究所用的算法取得了很好的追踪结果,也进一步说明了深度学习方法识别MCS的准确性和优势。根据追踪轨迹计算某时刻MCS的运动方向,结合识别的层状云和强对流云的分布位置,准确实现了TS、LS和PS型准线性MCS的分类,为准线性MCS的生命史预测及其致灾天气特别是短时强降水的强度、位置和持续时间的客观预报提供了一种技术思路。      

庐山层状云和对流云雨滴谱比较分析

本文从庐山近3 a的雨滴谱观测资料中选取数例层状云降水和对流云降水个例,通过对两类云降水的平均雨滴谱分析拟合、各微物理量演变以及速度谱的对比研究,得出以下结论:庐山对流云降水的平均雨滴谱很宽,有直径大于10 mm的大雨滴出现。Γ分布,对层状云降水拟合,较MP分布差,而对对流云降水拟合,较MP分布好。两类云降水的雨强变化都是由最大雨滴直径和粒子数浓度共同决定的,但对于对流云降水,最大雨滴直径的决定作用更为重要。雨滴直径较小时,两类云降水的实测速度大于经验公式值;而雨滴直径较大时,实测速度值分布在经验公式曲线两侧,但对流云降水的分布偏差要大于层状云降水。     

2009年夏季四川盆地两次暴雨过程对比分析

利用NCEP1 °×1 °每6 h一次的再分析资料、常规气象站降水资料及探空资料,对2009年6月26-29日（“6·26”）和7月30日-8月2日（“7·30”）发生在四川盆地的两次暴雨过程进行对比分析。结果表明：（1）“6·26”暴雨过程降水影响系统主要是盆地中部的低槽及低层西南低涡,“7·30”暴雨过程则为两高之间的切变线、辐合线及西南低涡。（2）水汽通量流函数的对比分析显示,两次过程中水汽输送通道不同,“6·26”过程水汽主要来自孟加拉湾;而“7·30”过程则是孟加拉湾的水汽经中南半岛到达南海,与南海偏南气流汇合加强,向盆地中东部输送形成,且水汽通量的势函数及辐散分量对未来6 h累积降水的落区及中心有很好的指示作用。（3）中高层干冷空气向边界层下滑进入暖湿高能区,在埃克曼非平衡流向埃克曼平衡流调整过程中,强迫边界层中空气产生较强的垂直上升运动,且垂直运动延伸至中高层,同时激发中层的次级环流,可能是两次暴雨过程发生发展的重要物理机制。     

基于云雷达、C波段连续波雷达和激光云高仪融合数据的华南夏季云参数统计分析

利用湖北省襄阳市2019—2021年3 a云高仪观测资料,统计云出现频率、云层数和云底高度等指标,对该地区云的宏观特征进行分析,结果表明：(1) 襄阳市全年云系覆盖率较高,3 a平均云出现频率为61.3%。云出现频率呈现夏季高于冬季的季节变化特征,以及白天低、夜间高的日变化特征。(2) 云层数以单层云为主(78.3%),尤其在冬季(80.1%)。多层云分布中,双层云所占比例最大(18.5%),且多层云出现频率随云层数增加而降低;多层云出现频率夏季高、冬季低,主要与夏季水汽相对充足、温度较高使得对流旺盛等因素有关。(3) 云底高度在1.0 km以下的云,1月份出现频率为26%,云系分布较为分散,7月份达40%,云系相对集中;而云底高度在1.0~3.5 km之间的云,1月份出现频率达57%,云系分布较为集中,7月份为24%,云系相对分散。(4) 所有的对流性降水云,出现在6—8月的占83.3%,傍晚前后出现对流性降水的概率最大;云底高度上,对流性降水云平均云底高度较所有降水云平均结果更低,低云所占比例更大。

     

利用SCIT算法分析江淮地区对流云特征

本文设计了一种运用SCIT算法提取雷达拼图中对流云特征量的方法:用SCIT算法识别并追踪云体,算法中只用一个反射率阈值识别对流单体、云体边界;使用模糊逻辑法区分层状云和对流云,提取对流云雷达特征量。使用该方法提取了2013—2015年江淮地区夏季对流云的雷达特征量,并对雷达特征量与降水量分布的关系进行统计分析。结果表明:江淮地区夏季对流云中生命史为13～30 min的对流云比较多,约占总数的60%;生命史大于30 min的对流云较少,并具有平均回波强度、VIL、冷层厚度较大的特征,其最大回波强度和VIL与降水量的相关性较好。