粒子下落末速度和粒子谱形参数对降水模拟影响的数值研究

数值模式能否准确地对降水过程进行预报,很大程度上取决于云微物理参数化方案能否准确地对云内的物理过程进行描述。目前显式云微物理参数化方案中对粒子的下落速度、不同直径粒子的浓度分布两方面的微物理特征,分别使用质量加权下落末速度和粒子谱进行描述。因此,参数化方案中不同的描述方式直接影响数值模式对降水过程的模拟结果。本文使用耦合了一种新的体积水法双参数云微物理参数化方案的WRF模式（Weather Research and Forecasting Model）3.5.1版本对发生在2013年5月8日的一次华南强降水过程进行模拟,分别对Ferrier和Locatelli两种质量加权下落末速度计算方法,以及常数参数和根据东亚地区实际观测结果改进的谱形参数两种粒子谱形参数设置的模拟结果进行分析,并对他们的四组参数组合预报结果进行评估。结果表明:（1）质量加权末速度的改变对降水强度有一定影响;（2）粒子谱形参数对模拟降水的强度和发展都有明显的影响,且谱形参数对本次降水模拟的影响强于下落末速度的影响;（3）Ferrier质量加权末速度和改进的谱形参数的组合试验组对降水的预报效果,相对其他三组试验有较明显的优势。     

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。     

银川平原一次中雨过程的雨滴谱及Z—I关系的个例分析

文献（＊1－6）中，大多从宏观及天气尺度的方面讨论了云带、雨带及降水的整个体系过程。而本文利用银川平原一次中雨过程的雨滴谱及Z－1关系的个例分析，从微观结构演变过程的角度，分析和探讨了雨滴谱的特征量与各种云类型下降水之间的关系。     

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。     

张家口地区一次长时间降雪过程的滴谱特征分析

利用OTT Parsivel激光雨滴谱仪和站点加密观测资料,分析2019年11月29日张家口地区一次长时间降雪天气过程开始、雪花、稳定强降雪、结束4个阶段的滴谱演变特征,结果表明：(1)降雪天气过程中微物理参量(降水强度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D_m)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10³～10⁴个/m³,而D_m<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<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)在降雪过程中,最小二乘法拟合效果优于二、三、四阶矩方法。     

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。     

两次强降水过程雨滴谱特征及差异

利用寿县观测站内的Parsivel激光雨滴谱仪结合观测站雨量数据及雷达基数据,分析了发生在2015年6月26—30日梅雨期间和2015年8月7—10日超强台风"苏迪罗"影响期间2次强降水过程的雨滴谱结构特征及其差异,拟合了雨强与雷达反射率因子之间的关系。结果表明:雨强的大小直接影响雨滴谱的特征参量,且随着雨强增大而增大;梅雨锋暴雨中1.0mm直径≤1.5mm的粒子所占比例最多,雨强贡献率最大;台风雨中0.75mm直径≤1.0mm的粒子所占比例最多,但1.0mm直径≤1.25mm的粒子对雨强的贡献最大,说明较大粒子对强降水的贡献较大。     

一次拖曳型飑线过程雨滴谱演变特征研究

利用Thies激光雨滴谱仪观测资料和CINRAD/SA多普勒雷达观测资料,分析了2017年7月18日一次典型中纬度拖曳型飑线过程不同发展阶段雨滴谱和积分参数的演变特征,主要结果为：1）成熟飑线回波包括对流带、过渡区和拖曳层状云区三部分,对流带前侧不断有对流带生成并合并到主对流带中,使得对流带的前沿具有强的反射率因子,并且有多个雨强大值中心。2）垂直穿过飑线对流带,雨强增加阶段有较少的小粒子（直径小于1 mm）和特大粒子（直径大于5 mm）,以及较低的雨滴浓度和反射率因子,而雨强减弱阶段有较多的小粒子和特大粒子,以及较高的雨滴浓度和反射率因子;飑线加强阶段,雨滴谱有较大的峰值直径（0.44 mm）、较多的大（直径大于3 mm）和特大粒子,而飑线减弱阶段,雨滴谱有较小的峰值直径（0.19 mm）、较少的大粒子。3）对流带、过渡区和层状云降水雨滴谱的Gamma谱三参数N0、μ、λ随雨强增大有明显的分层特征,相同雨强时,对流云和过渡区降水的三参数比层状云降水的数值大;而飑线不同发展阶段、不同降水类型的λ-μ关系具有一致性,二次多项式可以很好地拟合λ-μ关系。4）归一化雨滴谱参数NW和D0的分布可以用来区分对流云和层状云降水,并给出了新的分离线方程;另外,飑线在发展和减弱阶段的雨滴谱特征有明显差异,表明飑线演变过程降水形成的微物理机制发生变化,前期冷云过程有重要影响,而后期暖云过程起主导作用。     

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.     

Statistical Characteristics of Raindrop Size Distribution in the Tibetan Plateau and Southern China

The characteristics of raindrop size distribution(DSD) over the Tibetan Plateau and southern China are studied in this paper, using the DSD data from April to August 2014 collected by HSC-PS32 disdrometers in Nagqu and Yangjiang, comprising a total of 9430 and 6366 1-min raindrop spectra, respectively. The raindrop spectra, characteristics of parameter variations with rainfall rate, and the relationships between reflectivity factor(Z) and rainfall rate(R) are analyzed, as well as their DSD changes with precipitation type and rainfall rate. The results show that the average raindrop spectra appear to be one-peak curves, the number concentration for larger drops increase significantly with rainfall rate, and its value over southern China is much higher, especially in convective rain. Standardized Gamma distributions better describe DSD for larger drops, especially for convective rain in southern China. All three Gamma parameters for stratiform precipitation over the Tibetan Plateau are much higher, while its shape parameter(μ) and mass-weighted mean diameter(D_m), for convective precipitation, are less. In terms of parameter variation with rainfall rate, the normalized intercept parameter(N_w) over the Tibetan Plateau for stratiform rain increases with rainfall rate, which is opposite to the situation in convective rain. The μover the Tibetan Plateau for stratiform and convective precipitation types decreases with an increase in rainfall rate, which is opposite to the case for D m variation. In Z–R relationships, like "Z = AR~b", the coefficient A over the Tibetan Plateau is smaller, while its b is higher, when the rain type transfers from stratiform to convective ones. Furthermore, with an increase in rainfall rate, parameters A and b over southern China increase gradually, while A over the Tibetan Plateau decreases substantially, which differs from the findings of previous studies. In terms of geographic location and climate over the Tibetan Plateau and southern China, the precipitation in the pre-flood seasons is dominated by strong convective rain, while weak convective rain occurs frequently in northern Tibet with lower humidity and higher altitude.     

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。     

2015—2017年夏季南京雨滴谱特征

利用2015—2017年夏季南京地区的雨滴谱数据,对南京在梅雨开始前、梅雨期及梅雨结束后3个不同时段降水的宏微观特征进行分析发现：梅雨开始前对流活动强度偏弱,但对流降水的雨滴平均质量加权直径、分钟级强降水频率和逐小时累积短时强降水的频率为3个时段中最高;天气尺度强迫提供的有利于降水的持续性条件、弱对流强度下充分的凝结过程及微物理相关过程对云粒子的损耗偏弱,是有利于该时段大雨滴形成和降水效率提高的重要因素。梅雨结束后,高温高湿环境易产生剧烈对流活动,导致对流降水的大尺度雨滴样本比例及分钟级极端降水发生频率位于3个时段的首位。层云降水时,梅雨期降水频率、降水率及雨滴尺度平均值均位于首位,小尺度雨滴样本比例最低;有利天气尺度强迫条件下的充分碰并作用是主要原因之一。不同时段雨滴谱谱形参数（μ）与斜率（Λ）之间的二项式关系式的差异与μ的取值有关。     

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。     

广东东莞不同类型云的雨滴谱和降水特征

利用设置在东莞站的Parsivel激光降水粒子谱测量系统于2010年获取的观测资料,对数据有效性进行验证并开展15次降水的特征参量分析。层状云降水（S）、积层混合云降水（M）、积雨云降水（C）各选取两次典型过程,对各种特征参量之间的相关性和雨滴谱特征进行细致分析,结果表明：平均粒子直径、平均雨强、平均雨水含量、过程最大立方根直径、过程最大雨强的分布规律明显,基本遵循“C>M>S”的规律;同种类型降水的雨滴谱型非常接近,层状云存在单峰谱,混合云和积状云是明显的双峰谱或多峰谱; M、C型降水的大雨滴明显多于S型降水;雨水含量与雨强的相关性最好,雷达反射率因子与雨强的相关性次之;层状云降水主要为1 mm以下小粒子,积状云和积层混合云降水雨滴谱宽较大,1 mm以上大粒子数浓度较大。     

成都地区雨滴谱特征

选取成都信息工程学院气象观测场LNM激光雨滴谱仪获得的2009—2011年175次降水过程的观测资料,依据产生降水云的性质进行统计分类,基于微物理特征参量讨论了成都地区积云、积层混合云以及层状云降水雨滴谱的总体特征,同时结合3个典型个例的微结构参量进行对比分析。结果表明:成都地区积云降水和积层混合云降水的雨滴谱比层状云宽且雨滴数密度比层状云多,特别是在大雨滴和甚小雨滴部分;4种反映雨滴谱特性的特征直径从大到小依次为积云降水、积层混合云降水、层状云降水;成都地区层状云降水的雨强主要来自于小雨滴,而积云降水和积层混合云降水的雨强主要来自于大雨滴;雨强取决于大雨滴的数量,小雨滴贡献率与雨强呈负相关,中数体积直径对雨强变化有一定指示作用。对成都地区雨滴谱特征的研究,有利于进一步了解该地区降水的微物理特性及成雨机制,为降水数值预报工作积累资料和经验。     

基于雨强分级的乌鲁木齐雨滴谱特征研究

本文利用乌鲁木齐PARSIVAL激光雨滴谱仪2012-2013年观测资料,对春、夏、秋季不同雨强降雨的雨滴谱微物理特征参量及其随时间演变特征、Gamma函数拟合、 关系等进行研究。结果表明：（1）乌鲁木齐降雨以小粒子为主,大雨强降雨的6种特征直径最大,中雨强降雨次之,小雨强降雨最小。雨滴数密度主要来自于小雨滴（直径<1 mm）,大雨滴（直径>3mm）是雨强的主要贡献者,中雨滴（直径1-3 mm）是含水量和雷达反射率因子的主要贡献者,雷达反射率因子受雨滴尺寸影响很大。（2）小雨强降雨各微物理参量比较稳定,变化幅度不大,大雨强降雨则变化剧烈,出现多峰型,中雨强降雨介于二者之间。大雨强降雨的谱宽和峰值浓度最大,小雨强降雨最小,中雨强降雨介于二者之间,小雨强降雨的拟合谱具有明显的季节差异性;秋季峰值浓度最大,这与秋季多大风天气有关。（3）Gamma拟合参数 关系与粒子尺寸有关,可以用二项式进行描述。拟合出的 关系系数均小于目前常用的 关系,因此,利用 关系在乌鲁木齐进行降雨定量估测研究时会造成对降雨强度的高估,回波强度越大,高估越明显。夏季大雨强降雨无法拟合出相关系数比较高的 关系,这与乌鲁木齐大雨强降雨具有强度大、时间短、随时间变化迅速的特点有关。