天津地区一次对流性降水过程雨滴谱特征分析

激光雨滴谱仪是天津人影部门近年新引入的探测设备,它对降水过程的即时监测具有重要意义。本文基于LPM-THIES激光雨滴谱仪探测资料,对天津地区2015年7月19日的对流性降水过程进行了分析。研究显示:雨滴谱仪和翻斗雨量计所获取的逐时降水其变化趋势存在一致性,但雨滴谱仪获得的累积雨量要偏大;降水过程的时空差异性大,不同测站雨强差异明显,4站降水粒子平均直径介于0.40~0.64mm,且2.0mm以下的降水粒子占到了粒子总数的95%以上;降水时段的雨强与雷达反射率的起伏变化十分明显,雨滴数浓度基本上处于103量级;蓟县站3个时次的瞬时谱均呈现单峰型分布,且峰值位于0.5mm附近。     

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。     

武汉一次短时暴雪过程的地面雨滴谱特征分析

利用Thies Clima激光雨滴谱仪(TCLPM)和站点加密观测资料,对2011年2月12日发生在武汉的一次短时暴雪天气过程的演变特征进行了初步分析。结果表明:人工观测与激光雨滴谱仪自动探测的累积降雪量较为一致,均为5.6 mm。该短时暴雪过程,先后经历降雨、雨夹雪和纯雪三个阶段,且激光雨滴谱仪监测到了这三种降水相态对应的不同滴谱特征,即:降雨阶段,粒子下落速度大而粒径小;纯雪阶段,粒子下落速度小而粒径大。同时,监测到三个阶段雨滴谱型的变化较明显,其经历了单峰、波动再多峰的演变过程,谱宽与数浓度呈明显增加趋势。降雨强度与反射率因子和粒子质量加权平均直径呈正相关:雨强大对应反射率因子和雨滴平均直径值大,雨强小对应反射率因子和雨滴平均直径也小。     

湛江一次降水过程的最佳雨滴谱分析

简述采用滤纸色斑法对一次层积云降水过程进行取样 ,取得 2 9份雨滴谱 ,通过 4种不同方法 ,对这次雨滴谱进行拟合 ,并将所得经验公式进行优化 ,取得本次降水的最佳雨滴谱分布方程     

机载雷达定量测雨中雨滴谱参数的优化

机载雷达可以方便地跟踪观测对象,并且可以观测某些地基雷达较难观测的区域（如海洋）,因此近年来在大气遥感领域得到越来越广泛的应用。为了获得一个较好的地面分辨率,机载雷达使用X波段的衰减频率。虽然雷达波受到的衰减通过算法可以进行订正,但由于雨滴谱的范围较宽,使得利用Z-R或k-R经验公式来确定雨强仍具有较大的不确定性。该文应用在西太平洋进行的国际大型科学考察实验TOGA/COARE中1993年1月和2月间取得的机载雷达实测数据进行定量测雨中雨滴谱参数优化的尝试。     

柳州2022年“龙舟水”过程一次降水的雨滴谱特征分析

利用柳州国家站DSG5型降水现象仪（雨滴谱仪）对柳州2022年6月16日18时—17日11时暴雨过程的雨滴谱特征进行分析,并与自动雨量传感器（雨量筒）数据对比,探究不同雨强范围雨滴谱特征。结果表明：（1）雨滴谱仪和雨量筒的累积降雨量具有很好的一致性,相关性系数达到0.99;降水量与分钟粒子数呈强相关（0.82）。（2）降水量的多少不仅仅由雨滴粒子的数量决定,还取决于雨滴粒子的直径;本次降水主体以粒径小于3 mm的雨滴粒子为主;降水贡献主体以1～4mm的雨滴粒子为主。（3）雨强增大,雨滴粒子数密度逐渐增大,小雨滴更容易合并成大雨滴。（4）无论雨强大小,粒子数占比均随粒径区间的增加而下降,小雨滴粒子占比始终最高;随着雨强增大,小雨滴（D≤2 mm）降水贡献率占比下降,大雨滴（D> 2 mm）降水贡献率占比升高,进一步表明雨强增大,对流增强。     

利用雨滴谱资料估算郑州地区雨强

应用染色泸纸法,采集不同降水类型雨滴谱资料,经统计,得出３种不同雨型下的Ｚ－Ｉ关系式,经检验,３种Ｚ－Ｉ关系式估算的郑州地区的雨强与实测雨量接近。     

基于激光雨滴谱仪的一次降水云滴谱特征分析

利用2012年4月30日湖北省发生的一次降水过程中收集到的地面雨滴谱资料,对不同站点对流性降水和层云性降水雨滴谱特征进行分析,并将激光雨滴谱所测降水与自动站雨量计降水进行对比分析。研究表明:不同类型降水粒子平均体积直径、优势直径、中数体积直径差异显著;对流性降水粒子谱为单峰型分布,层状云降水粒子谱为双峰型分布特征;激光雨滴谱仪和自动站雨量计观测到的小时降水量变化趋势基本一致,定量分析发现,激光雨滴谱仪测值相对与雨量计测值存在系统性偏低的情况,且雨强越大,测量偏差越大。      

北海一次强降雨过程的雨滴谱特征分析

基于北海国家气候观象台的自动雨量站和激光雨滴谱仪观测资料,针对2019年08月17日00∶00—18∶00出现持续性降雨过程进行雨滴谱特征初步分析。结果显示：（1）激光雨滴谱仪和自动雨量站累积降水量具有很好的一致性;（2）分钟粒子数和分钟降水量呈正相关,但降水量不仅由粒子个数决定,还取决于雨滴的直径;（3）谱宽和降水粒子数随时间起伏变化基本同步,决定了降雨强度;（4）特征直径之间线性关系较好,可互相包容,能反映降水粒子大小。综上激光雨滴谱仪在不同速度、直径通道观测的雨滴粒子是可信的,可反映实际降雨情况;降雨强度主要由大雨滴决定;在遇到短时强降雨时,雨滴重叠会导致激光雨滴谱仪观测的降雨强度和累积降水量偏大。     

夏季雷州半岛强降水雨滴谱个例分析及降水与闪电相关性统计分析

利用2007年8月在雷州半岛观测雷暴获得的雨滴谱和地闪资料,重点分析了8月6日遂溪、湛江一次雷暴云降水个例的雨滴谱特征,对闪电特征与降水的相关性进行了统计分析。结果表明,遂溪站的雨滴谱谱型多为双峰或多峰型,而湛江站的雨滴谱谱型多呈单峰型分布;平均雨滴谱符合Gamma分布;雨强I10mm/h时发生地闪的频率较高,且发生地闪频率随着距测站的距离减少而增加;随着雨强的增大发生正地闪的概率明显增加;降水过程中的闪电频率和距离校准后闪电电流强度的相关性表明,地闪发生的距离越近,频率越高对应雨滴谱谱宽越宽和降水强度越大。     

湛江一次降水过程的最佳雨滴谱分析

简述采用滤纸色斑法对一次层云降水过程进行取样，取得29份雨滴谱，通过4种不同方法，对这次雨滴谱进行拟合，将将所得经验公式进行优化，取得本次降水的最佳雨滴谱分布方程。     

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。      

2015—2016年深圳地区强降水过程滴谱特征分析

选取2015—2016年广东深圳地区的强降水过程为研究对象,降水过程按照天气条件划分为西风带型、西南季风型和热带气旋型,利用Parsivel激光雨滴谱仪和雨量筒测得的数据对广东深圳地区降水的微物理特征进行分析,结果表明：在不同降水量级的情况下,激光雨滴谱仪与雨量筒测得的分钟雨量都具有较好的对应关系,表明激光雨滴谱仪能够适应深圳地区多暴雨的环境;热带气旋带来的降水小粒径雨滴密度最大,大粒径雨滴密度最小,整个降水过程较为绵密;西南季风带来的降水小粒径雨滴密度最小,大粒径雨滴密度最大,整个降水显得很急促;西风带型降水的特征则介于前两者之间。     

一次河南省春季层状云降水的地面雨滴谱特征

2002年4月4-5日河南省出现了层状云降水天气，临颖、孟津两站进行了地面雨滴谱观测。通过对降水过程中两站的雨滴微物理参量和雨滴谱的对比分析，指出河南层状云降水的雨滴平均直径为10～mm，雨滴数密度为10^2个／m ^3，占雨滴总数较小的大雨滴对雨强的贡献较大。锋前暖区雨滴的平均直径比锋后冷区雨滴平均直径小，雨滴数密度比锋后冷区大，但冷区降水强度大于暖区。在层状云降水过程中，暖区雨滴谱型由宽谱双峰型演变为窄谱单峰型，冷区雨滴谱型由宽谱单峰型演变为窄谱单峰型。雨滴平均直径的起伏暖区要大于冷区，这与暖区中云系结构不均匀及云中对流有关。     

南海一次海洋性对流云降水雨滴谱特征分析

利用2012年10月19日OTT-Parsivel激光雨滴谱仪在南海地区获取的一次对流云降水资料,对降水的微物理参量、平均雨滴谱和速度谱分布特征进行分析。结果表明:降水中直径小于1 mm的小粒子所占比例非常大,直径较大粒子也频繁出现,最大直径接近10 mm,大粒子对降水强度、含水量、雷达反射率因子贡献很大;对平均谱进行Gamma分布最小二乘、阶矩法拟合和对数正态分布拟合,三种方法均较好表示谱的分布,但对数正态分布拟合有着明显优势（尤其在小滴端）,且拟合相对误差在三者中最低,Gamma拟合的参数μ、λ关系均能很好地用二次函数表示;速度谱分布较接近Atlas-Ulbrich的实验结果,且直径小于0.687 mm时,粒子降落速度明显大于实验值,雨滴直径越小偏大越明显,同时用Atlas-Ulbrich与Gunn-Kinzer的实验曲线形式对速度谱进行拟合,两者的拟合相对误差平均值分别为9.17%和5.87%。      

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...     

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。     

基于二维雨滴谱仪的巴彦淖尔地区降雹谱个例分析

布设在内蒙古自治区巴彦淖尔市五原县气象局的二维雨滴谱仪(2DVD)在2020年7月27日观测到一次含雹混合降水事件,基于粒子直径与本地下落末速度对2DVD数据质控后,分析了此次过程不同直径-速度和不同直径-轴比下的粒子数量分布以及粒子谱、中值体积直径、质量加权平均直径、粒子数浓度和降水强度等参数随时间的演变。结果表明：(1)直径0.1～0.5 mm的雨滴实测下落末速度偏大于经验公式计算的下落末速度,直径5～10.4 mm的冰雹粒子下落速度为5.5～11.6 m·s^-1,直径小于6 mm的冰雹粒子下落速度分布较广。直径0.1～2 mm的小雨滴轴比为0.9～1.1,直径2～5 mm的大雨滴轴比为0.7～1.0,直径5～10.4 mm的冰雹粒子轴比为0.5～1。(2)本次降雹类型为先雨后雹,雹雨混降,雹后持续降雨,冰雹谱谱宽为10.4 mm。逐分钟降水粒子谱存在3个直径极大值,在降水和降雹之间存在短暂的无降水,谱宽和粒子数浓度随时间同时增大和减小,并在降雹阶段,各参数陡增至峰值。(3)冰雹谱分布呈单调递减型,通过M-P分布函数分段模拟了降雹时段的雨滴谱和冰雹谱,模拟的粒...     

一次降水过程的云微物理结构探测

1995年6月29日利用机载PMS仪器对一次降水天气过程进行观洲,获得大量云微物理资料。利用这些资料对云微物理结构进行分析,并计算出层状云中含水量、难度、平均直径的垂直分布以及雨滴谱和冰、雪晶谱的分布。     

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=8.94R^2.70、Z=526.98R^1.22和Z=467.56R^1.42。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。