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。      

辽宁地区不同降水云系雨滴谱参数及其特征量研究

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=168R^1.43;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=168R^1.43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%。

     

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.     

乌鲁木齐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,对总粒子数浓度与降水强度(Nt-R)、雷达反射率因子与降水强度(Z-R)等关系也进行了研究.结果表明:(1)两种类型降水的雨滴谱均为单峰分布,粒子数浓度峰值均在低谱段,雨夹雪...     

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。     

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=161.63R1.55,层状云降水中为Z=227.23R1.53.在...     

闽南沿海2018-2019年季风爆发前后雨滴谱特征对比分析

为研究华南前汛期季风爆发前后闽南地区的雨滴谱特征差异,利用2018—2019年厦门站和同安站4—6月的降水现象仪资料,对比分析了季风爆发前后闽南沿海层状云和对流云的雨滴谱分布及微物理参数差异。结果表明,华南前汛期闽南沿海层状云降水占比明显高于对流云降水,但对流云降水的滴谱分布更宽,峰值粒径以上的各粒径区间粒子浓度均大于层状云降水。不论层状云或是对流云降水,2018年季风爆发后均表现为质量加权平均直径（D_m）减小,广义截距参数（N_w）增大。2019年季风爆发后D_m增大,层状云的N_w减小,对流云N_w增大。两年整体呈现相反的演变趋势。层状云的降水率（R）和液态水含量（W）的演变趋势与N_w一致,而对流云的R和W与D_m一致。闽南沿海雨滴谱微物理参数接近于华南沿海,与华东区域相比,整体浓度更高,粒子尺度略小。Z-R关系拟合表明季风爆发前、后层状云与对流云的拟合系数、决定系数具有较大差异,其中对流云拟合效果相对更好。基于Z=300R1.4的定量降水估测对层状云降水和量级较小的对流云降水整体上存在不同程度的低估,对于量级较大的对流云降水存在高估。探讨了环流形势对雨滴谱的可能影响。结果表明绝对水汽含量可能会影响粒子数浓度,而西南风等动力条件和对流有效位能等热力条件会通过影响对流的高度和降水的微物理过程进而可能会影响雨滴谱分布。      

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。     

短时强降水和持续性强降水的雨滴谱特征对比

短时强降水和持续性强降水的雨滴谱特征因冷云和暖云过程不同有时会存在较大差异,分析两者雨滴谱特征的差异有助于深入了解不同类型强降水的微物理特征,对提高雷达定量估测降水精度起到一定作用。以2018年6月湖北省一次由西南低涡产生的短时强降水(SHR)和持续性强降水(PHR)过程为例,利用自动站气象站资料、CINRADA/SA多普勒天气雷达产品、DSG5型降水现象仪雨滴谱资料以及ERA5再分析资料,对比分析了SHR和PHR的雨滴谱特征及其拟合的雷达反射率因子(Z)-雨强(R)关系(Z=aR^b)的差异。结果表明:(1) SHR过程的对流云降水各粒径(D)平均数浓度高且粒径大,与其内部活跃的冰相过程和暖云层中的雨滴碰并、碰撞-破碎微物理过程相关;PHR过程的层状云降水小粒径(D<2 mm)平均数浓度高而中、大粒径的平均数浓度低。(2)归一化Gamma谱截距参数(lgN_w)和质量加权平均直径(D_m)分布显示SHR过程的谱型分布更广,具有较大的D_m和较小的lgN_w,对流、层状云降水分离线...     

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。     

山西晋城\

为了解山东黄河三角洲、内陆和沿海三个区域降水的微物理特征差异,以垦利、平阴和胶南3站为代表,利用2017—2020年降水雨滴谱资料,对3站不同雨强(R)、不同降水类型的雨滴谱特征进行对比分析。结果表明：(1)在6个R级别中,3站平均雨滴谱的谱型、谱宽和各级别降水量对总降水量的贡献均存在一定区别。(2)在层云降水中,平阴站、胶南站雨滴谱参数较接近,而在对流云降水中3站均存在差异。(3)比较3站标椎化截距参数(log₁₀N_w)和质量加权平均直径(D_m)表明,层云降水中垦利站log₁₀N_w数值最低;与国内外其他站点相比,平阴站log₁₀N_w-D_m散点分布与在韩国首尔的观测结果较为接近。(4) Gamma分布斜率参数(λ)和形状因子(μ)的拟合曲线具有局地性特征。根据3站μ、λ随R变化趋势,可将R=10 mm·h^-1作为层云-对流云降水的分类指标,R增大至100 mm·h^-1以上,3站μ值均趋向于1~2 mm^-1,λ值均趋向于2。(5)拟合雷达反射率因子(Z)与R关系(Z=AR^b),气象业务雷达内置Z=300R^1.4会高估垦利站、平阴站降水量,低估胶南站降水量,Z-R关系中系数A、指数b在对流云、层云降水中均有一定差异。

     

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。     

Statistical Characteristics of Raindrop Size Distribution in the South China Monsoon Region (Guangdong Province)

While heavy rainfall frequently takes place in southern China during summer monsoon seasons,quantitative precipitation forecast skills are relatively poor.Therefore,detailed knowledge about the raindrop size distribution(DSD)is useful in improving the quantitative precipitation estimation and forecast.Based on the data during 2018-2022 from 86stations in a ground-based optical disdrometer measurement network,the characteristics of the DSD in Guangdong province are investigated in terms of the pa...     

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 -Λ)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,整体上夏季雨滴粒径最大、总数浓度最高,冬季粒径最小,春季总数浓度最低; 随粒径增大,四季雨滴数浓度季节变化与台湾省桃园市相似,但小雨滴数浓度存在差异。与华东和华北地区相比,福建安溪夏季层状云小雨滴数浓度更高,中大雨滴数浓度则与华东地区较为一致; 夏季对流云小雨滴数浓度与华北地区接近,中雨滴数浓度则与华东地区接近,大雨滴数浓度则介于两个地区之间。夏季福建安溪层状云和对流云降水的Z-R关系与台湾省桃园市得到的结果较为吻合; 斜率参数Λ大于2.5 mm-1时,福建安溪的形状参数μ值与美国佛罗里达地区的结果十分相近。     

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。     

Raindrop Size Distribution Parameters Retrieved from Xinfeng C-Band Polarimetric Radar Observations

The objective of this research was to acquire a raindrop size distribution (DSDs) retrieved from C-band polarimetric radar observations scheme for the first time in south China.An observation period of the precipitation process was selected,and the shape-slope (μ-Λ) relationship of this region was statistically analyzed using the raindrop sample observations from the two-dimensional video disdrometer (2DVD) at Xinfeng Station,Guangdong Province.Simulated data of the C-band polarimetric radar reflectivity Z_(HH)and differential reflectivity Z_(DR)were obtained through scattering simulation.The simulation data were combined with DSD fitting to determine the Z_(DR)-Λand log_(10)(Z_(HH)/N_0)-Λrelationships.Using Xinfeng C-band polarimetric radar observations Z_(DR)and Z_(HH),the raindrop Gamma size distribution parametersμ,Λ,and N_0were retrieved.A scheme for using C-band polarimetric radar to retrieve the DSDs was developed.This research revealed that during precipitation process,the DSDs obtained using the C-band polarimetric radar retrieval scheme are similar to the 2DVD observations,the precipitation characteristics of rainfall intensity (R),mass-weighted mean diameter (D_m) and intercept parameter (N_w) with time obtained by radar retrieval are basically consistent with the observational results of the 2DVD.This scheme establishes the relationship between the observations of the C-band polarimetric radar and the physical quantities of the numerical model.This method not only can test the prediction of the model data assimilation system on the convective scale and determine error sources,but also can improve the microphysical precipitation processes analysis and radar quantitative precipitation estimation.The present research will facilitate radar data assimilation in the future.     

X波段双偏振雷达反演雨滴谱方法研究

X波段双偏振雷达观测参数能够完成雨滴谱反演,但是由于X波段雷达波长较短,降水观测时存在较大的衰减,本文采用自适应约束算法进行反射率和差分反射的衰减订正。通过对雨滴模型的散射模拟以及对雨滴谱进行Gamma谱拟合,建立了雨滴谱参数与双偏振雷达目标参数之间的函数关系和雨滴谱参数相互之间的关系,用于进行雨滴谱反演。将雨衰减订正前后的雷达目标参数进行雨滴谱反演并与实测雨滴谱进行对比,结果表明,所建立的X波段双偏振雷达反演雨滴谱方法能够较好地反演雨滴谱,并且经过订正后反演得到的雨滴谱在浓度、尺度和谱形上都优于订正前的反演结果,通过对距离高度扫描和平面位置扫描数据进行雨滴谱反演,可以得到雨滴谱参数的垂直结构和水平分布,可用以进行降水分析。     

空中、地面雨滴谱特征的观测分析

利用1982年7月9日宁夏银川站的一次层状云降水过程中地面、空中观测的雨滴谱资料,分析了宁夏地区层状云降水过程中地面、空中的雨滴谱特征,并对地面和空中雨滴谱进行对比。结果表明：地面雨滴谱以指数型为主（61.9%）,空中雨滴谱以多峰型为主（86.4%）;对于空中、地面雨滴平均谱,Gamma分布拟合的相关系数更高;地面雨滴谱中小滴较多,空中雨滴谱中大滴较多,可能受到碰并、蒸发、破碎的共同影响。研究地面雷达反射率因子Z、雨水含量W、雨滴数浓度N与雨强I的关系,Z-I关系和W-I关系的相关性很好,而N-I、N0-I、λ-I关系的相关性不是很好。     

Determination of Intraseasonal Variation of Precipitation Microphysics in the Southern Indian Ocean from Joss–Waldvogel Disdrometer Observation during the CINDY Field Campaign

To date, the intraseasonal variation of raindrop size distribution(DSD) in response to the Madden–Julian Oscillation(MJO) has been examined only over the Indonesian Maritime Continent, particularly in Sumatra. This paper presents the intraseasonal variation of DSD over the Indian Ocean during the Cooperative Indian Ocean experiment on Intraseasonal Variability in the Year 2011(CINDY 2011) field campaign. The DSDs determined using a Joss–Waldvogel disdrometer,which was installed on the roof of the anti-rolling system of the R/V Mirai during stationary observation(25 September to 30 November 2011) at(8°S, 80.5°E), were analyzed. The vertical structure of precipitation was revealed by Tropical Rainfall Measuring Mission Precipitation Radar(version 7) data. While the general features of vertical structures of precipitation observed during the CINDY and Sumatra observation are similar, the intraseasonal variation of the DSD in response to the MJO at each location is slightly different. The DSDs during the active phase of the MJO are slightly broader than those during the inactive phase, which is indicated by a larger mass-weighted mean diameter value. Furthermore, the radar reflectivity during the active MJO phase is greater than that during the inactive phase at the same rainfall rate. The microphysical processes that generate large-sized drops over the ocean appear to be more dominant during the active MJO phase, in contrast to the observations made on land(Sumatra). This finding is consistent with the characteristics of radar reflectivity below the freezing level, storm height, bright band height, cloud effective radius, and aerosol optical depth.