基于GPM卫星探测的夏季高原涡降水结构特征

利用GPM卫星的双频反演产品DPR_MS和ERA5再分析数据,对2016~2020年夏季青藏高原上空能被GPM卫星探测到的32例高原涡降水特征进行研究。结果表明：（1）高原涡在高原上降水强度偏小,绝大部分低于2 mm/h,雨顶高度主要在6~9 km。降水类型以深厚弱对流为主（占59.64%）,其次是浅薄降水（占40.35%）,深厚强对流极少。（2）高原西部降水涡绝大多数为深厚弱对流、平均雨顶高度明显高于东部涡,但东、西部涡的平均降水强度没有明显差异。浅薄降水频次呈“东高西低、北高南低”的空间分布特征,深厚弱对流降水则相反。（3）深厚弱对流降水受高原涡强上升运动影响显著,在6.5~7.5 km高度有大量有效半径为1.1 mm的雨滴粒子堆积,近地面较强降水（7 mm/h）的雨滴破碎过程明显。浅薄降水的反射率因子在各个高度持续增大,其地面降水主要由雨滴粒子碰并形成,地表雨强受雨滴浓度影响明显。     

基于双频星载降水雷达GPM数据的华南地区降水垂直结构特征分析

华南汛期作为我国雨季爆发的第一阶段一直是预报与研究的热点问题,对其降水-云宏微观垂直特性的认识还不够深入。双频星载雷达资料对强、弱降水三维探测进行优化,并补充对洋面降水的探测。借助这两方面优势,对华南对流性、层云性两类主要降水类型的垂直特征进行统计,分析降水反射率因子与降水粒子垂直分布、亮带特征与垂直分层降水贡献,对比华南陆地在回波顶高方面与南海洋面的异同,最后针对华南前后汛期的降水垂直分布特征进行分析。(1)对流性降水反射率因子快速增长区域主要发生在低层,层云性降水反射率因子快速增长区域位于亮带层附近。(2)当发生强降水时,对流性降水的粒子浓度并不是总高于层云性降水,但前者粒子半径大于后者;强层云性降水往往来自于大小均一的粒子聚集,并没有形成更大直径的液滴。(3)华南陆地回波顶高季节变化较南海洋面强烈,浅薄对流降水发生频率受季风影响从春至秋存在先增后减特征,深对流发生频率在夏季增幅显著。南海地区回波顶高虽无明显季节变化但在3 km和5.5 km存在明显的双峰特征。(4)前汛期对流性降水的高浓度、大尺度的粒子更利于向更高高度发展,而层云性降水粒子浓度及半径的垂直分布在华南前后汛期无明显...     

四川盆地与周边地区的降水垂直结构和宏微观差异研究

为进一步认识地形对降水的影响,利用2014年3月—2020年12月全球降水测量卫星(GPM)星载双频雷达(DPR)探测资料研究了四川盆地(C1)及邻近山地(C2)和高原东坡(C3)降水的垂直结构及宏微观特征和差异.结果表明:(1)GPM/DPR与地面雨滴谱仪的测量结果有较好的一致性.(2)降水样本总数为C1>C3>C2...     

TRMM多卫星降水分析资料揭示的青藏高原及其周边地区夏季降水日变化

针对青藏高原东南坡降水云内大气温湿结构缺乏认知的情况,利用TRMM PR资料、ERA5再分析资料和IGRA等资料,分析了青藏高原东南坡三个降水个例水平分布特征、垂直结构特征及天气背景特征。结果表明：(1) 高原东南坡以冰云及混合云降水为主,近地表降水率及回波顶高度分布不均;地表雨强越大,回波顶高度越高,云顶温度越低。虽然对流降水样本数较少,但其降水强度集中在10~50 mm·h^-1,对总降水量的贡献较大。(2) 从降水垂直结构来看,降水率自高空至6 km高度较为均匀的增大,体现了粒子的碰并增长过程,在4—6 km高度,降水释放潜热最大,粒子尺寸也更大,大于40 dBz的反射率因子多分布在此高度范围内。(3) 雷达反射率因子的垂直变率在5 km附近有一狭长大值区,反映了融化层的存在,融化层会随着回波顶高度的变化表现出轻微的抬升或下降。(4) 三个降水个例均发生在低层辐合高层辐散的流场中,降水落区水汽充沛,且云体对流有效位能较大,有利于降水系统的产生和发展。

     

基于CloudSat资料的中国及周边地区云垂直结构统计分析

利用2006年7月-2009年2月的CloudSat 2B-GEOPROF-LIDAR资料,分析了中国及周边地区(0°～60°N,70°～140°E)的云垂直结构分布特征,并根据气候特征的地域差异从该区域选出8个子区域,逐区统计了云垂直结构特征.结果表明:整个研究区域内61%的云为单层云,39%的云为多层云,其中77%...     

GPM双频降水测量雷达对降雪的探测能力分析

以双频降水测量雷达为主载荷的GPM卫星于2014年2月发射升空。由于轨道倾角以及仪器通道的设置,大大提升了对弱降水和降雪的探测能力。通过四次降雪个例,分析比较了双频降水测量雷达的三种扫描模式(Ku,KaMS和KaHs)对降雪探测能力的差异。结果表明:DPR相态产品和地面实际观测结果比较一致,固态降雪温度-0.5℃并且降雪发生时的风暴顶高度大多6 km。Ku波段雷达由于仪器灵敏度的大幅提高.对降雪的综合探测能力最强,而KaMs和KaHS也具有特定的作用。此外,为了保证衰减订正的精度,和非降雪部分的衰减相比,需要主要提高降雪衰减尤其是混合相态湿雪的衰减订正精度。     

GPM卫星DPR和GMI探测的2018年5月重庆超级单体云团降水结构特征分析

目前人们对超级单体云团降水回波结构的认知仍有限。本文采用GPM (Global Precipitation Measurement)卫星搭载的测雨雷达DPR (Dual-frequency Precipitation Radar)和微波成像仪GMI (GPM Microwave Imager)的探测结果,结合FY-4A静止卫星多通道扫描成像辐射计(AGRI)的热红外10.8μm通道观测结果、探空站的温湿风观测结果及欧洲天气预报中心再分析数据,利用雷达回波剖面和回波反射率因子概率密度随高度分布的方法,分析了2018年5月重庆地区超级单体云团的降水结构特征。结果表明:该超级单体云团由西北向东南运动的冷空气与暖湿空气交汇而引发;超级单体云团内存在对流降水和层状降水等次尺度系统;强降水区位于云贵高原与四川盆地交界处至盆地的西南部;超级单体暴雨云中冰相粒子多;对流降水的回波顶高度超过12 km,且最大回波强度多数位于地面上空4—5 km;对流降水比层状降水拥有更高的降水粒子浓度,而粒子大小却小于后者;对流降水的粒子尺度随着高度下降而明显增大,反映了其明显碰并增长过程。     

基于GPM卫星降水产品对1808号超强台风“玛利亚”降水结构的分析

利用GPM卫星探测两个时次的资料,以1808号超强台风"玛利亚"为研究对象,分析了台风降水率、降水类型及台风高度水平分布,降水率垂直廓线变化特征,以及降水率三维结构分布特征。得出以下主要结论:两个时刻"玛利亚"均处在超强台风级,A时刻台风眼区为深厚对流区,B时刻眼区对流有所减弱,但是有强螺旋雨带出现。A、B时刻的降水率最大值与风暴顶高度并非一一对应,还与降水云系中微物理过程有关。GMI低频18.7 GHz探测的水粒子含量的大值区与强降水率对应较好,高频183.31±3 GHz探测的冰粒子信号与风暴顶高度分布一致。不同降水率对应的垂直廓线表明,降水率在5 km高度出现急剧变化,这是由于在该高度上雨滴碰并增长或者蒸发减小。从A时刻到B时刻,云墙区大于10 mm·h~(-1)的云墙半径内缩,B时刻眼壁与螺旋雨带之间存在着弱降水区及无降水区。     

GPM卫星双频测雨雷达探测降水结构的个例特征分析

全球测雨卫星（GPM）携带首部Ka和Ku波段测雨雷达于2014年2月发射升空,继热带测雨卫星（TRMM）的单频测雨雷达探测后,实现双频测雨雷达（DPR）探测。本文基于DPR不同波段及不同方式探测反演给出的四种降水产品[Ka波段高精度探测（KaHS）、Ku波段探测（KuPR）、Ka匹配方式探测（KaMS）和Ka及Ku双频联合探测反演产品（DPR_MS）],对2014年的四个降水个例的降水结构特征进行了分析,并就DPR探测波段、扫描方式及反演算法所引起的降水产品中降水结构特征差异进行了比较与讨论。结果表明,所选四个个例分别位于中国东部、西北太平洋区域、风暴轴区域以及美国本土,四者发生背景及降水特征差异显著,但表现出了较为一致的产品差异特征。KaHS的回波顶高度最高,比KuPR高约0.1 km,其对弱降水（小于0.5 mm h-1）的观测性能好,但对10 mm h-1以上的强降水存在严重低估。KuPR继承了TRMM测雨雷达（PR）对强降水的观测性能,但受频率限制对0.5 mm h-1以下的弱降水观测能力有限。KaMS的整体降水强度分布与KaHS类似,但受高回波阈值限制,KaMS漏掉了大量弱降水样本,对强弱降水的观测性能均有限,且其平均回波顶高度比KuPR可低约1 km,常将融化层误判为回波顶高度,故不适宜单独使用。DPR_MS的降水反演算法具有独立性,对强降水和弱降水的反演能力都较强,而其回波顶高度主要继承于KuPR的回波顶高度。此外,DPR_MS双频反演的粒子谱最为合理,揭示了西北太平洋区域台风个例两侧眼壁粒子谱的不均匀性。     

基于CloudSat资料的东北地区降水云及非降水云垂直结构特征对比分析

利用2007—2010年CloudSat和CALIPSO卫星资料,首先通过大量个例分析并结合地面逐小时降水量观测资料验证CloudSat卫星识别降水云指标的合理性。在此基础上,统计分析了东北地区(39°~53°N、119°~135°E)的云垂直结构参数,着重分析了降水云系和非降水云系的垂直结构差异和季节差异。结果表明:东北地区云量廓线呈双峰分布特征,有明显的昼夜及季节差异。东北地区以单层云为主,降水也主要产生于这类云系,是东北地区人工增雨作业的主要对象。单层降水云以低云、冷云、冰云或混合云为主,主要云类别是雨层云。双层降水云以高低云或中低云配置为主,且都为冷云;高层以冰云为主,主要类型是卷云和高层云;低层以混合云或冰云为主,主要类型是雨层云、层积云、积云。降水云系与非降水云系存在显著的垂直结构差异,双层云的降水由低层产生。云底高度较低、云体较厚且夹层厚度更薄的云易产生降水。同时,降水云云底温度更高,分布呈现出季节差异。     

基于Cloudsat的降水云和非降水云垂直特征

降水云是人工增雨作业的主要对象,了解降水云系的垂直结构对于人工增雨可播条件的选择至关重要。利用Cloudsat卫星2008年3月—2009年2月资料,首先通过大量个例分析并结合地面降水量观测验证Cloudsat卫星识别降水云方法的合理性,在此基础上,统计分析了华北和江淮地区降水云与非降水云的垂直结构特征。统计结果表明:降水云与非降水云垂直结构存在明显差异, 两地区降水云云底高度都在2 km以下,非降水云的云底高度以高于2 km为主。两地区单层降水云云厚以大于6 km为主,多层降水云云厚以2~4 km为主,非降水云云厚以小于2 km为主。两地区降水云夹层厚度集中于1~2 km,非降水云夹层厚度集中在4 km以上。江淮地区多层云降水频率略高于华北地区。     

一次基于风廓线雷达观测的北京夏季降水的垂直观测研究

本文利用风廓线雷达数据反演了降水云体的大气垂直速度、雨滴下落末速度等云动力特征和云水混合比、雨水混合比等云微物理参数,并结合天气雷达、探空、自动站、雨滴谱仪和微波辐射计等数据对2020年5月7～8日发生在北京市海淀区的一次夏季降水过程进行垂直综合观测.结果表明:垂直探测仪器观测及其反演的数据可以获得降水云体的详细动力参...     

基于星载云雷达资料的东亚大陆云垂直结构特征分析

利用近5年(2006年6月—2011年4月)的Cloudsat卫星资料分析了东亚大陆云垂直结构特征。结果表明:(1)降水(文中可降水是根据观测到的可降水粒子信息计算到达地面的降水,并不是指地面观测到的实际降水)云和非降水云的雷达反射率(回波)垂直分布存在一定差异,除降水云反射率通常接地外,降水云主要集中在8 km以下,反射率通常为-20—15dBz,非降水云主要集中在4—12 km,反射率为-28—0 dBz;降水云雷达反射率频数大值中心在2 4 km,对应的雷达反射率为0—10 dBz,而非降水云出现在8—10 km,且对应的雷达反射率为-26—-24 dBz;(2)从雷达反射率廓线来看,降水云中雷达反射率随高度的变化先增强后减弱,而非降水云几乎不变;(3)液态降水云、固态降水云和毛毛雨降水云反射率的垂直分布明显不同;(4)液态降水云自11至7 km雷达反射率迅速增强,表明此高度是粒子快速增长的优势空间;(5)固态降水云中-15℃温度频数分布与雷达反射率频数大值中心有很好的对应关系,表明在-15℃附近的条件下冰相粒子凝华-碰冻是粒子增长的优势过程;(6)云的垂直结构随着季节变更而变化,降水云春季、夏季和秋季的雷达反射率垂直分布变化不明显,而冬季主要在低层;固态降水云的垂直分布频数大值中心从春季至冬季呈"双-单"中心交替变化,且与云中-15℃频数分布变化一致;非降水云雷达反射率垂直分布没有明显的季节变化;(7)深对流云和雨层云是形成降水粒子的主要云型。     

基于测雨雷达资料的青藏高原东坡夏季降水的分析

本文基于2000～2014年共计15年夏季（6～8月）的TRMM卫星PR（测雨雷达）探测结果2A25资料,对高原东坡及临近区域降水的水平、垂直分布特征,以及日变化特征进行了分析,结果揭示了高原对降水的影响。由降水样本数占PR总观测样本数的比例可知,降水频次表现为高原低、东部盆地高的特点,平均降水强度也类似。层云降水频次高于对流降水,但平均降水率低于对流降水。降水的垂直分布表明,下垫面高度超过3km时,降水率廓线峰值出现在5～6km,而其它地区峰值出现在3～4km高度。该区域的降水以夜雨为主;高原上的对流类型降水主要发生在白天,盆地和丘陵地区降水主要发生在夜间。     

藏东南墨脱地区季风期降水的垂直结构特征

以2021年6—9月（季风期）藏东南水汽输送通道入口关键区墨脱布设的微雨雷达、降水现象仪和雨量计的观测数据为基础,对比不同仪器测量结果的一致性。将降水划分为对流云降水、层状云降水、浅层云降水3种类型,研究不同类型降水的雨滴谱分布、下落速度、降水率、液态水含量和雷达反射率因子的平均垂直分布特征。结果表明：微雨雷达、降水现象仪和雨量计测量结果一致性较好,微雨雷达和雨量计日降水量相关系数最高达到0.96,各相关系数的显著性水平较高;对流云降水的各微物理量特征值较大,雨滴在下落过程中碰并增长过程显著,雨滴数浓度迅速增加,在1~2 km高度处存在明显的上升气流;层状云降水回波强度较弱,反射率因子、降水率和液态水含量随高度降低有所增加,雨滴下落速度在垂直方向基本保持均匀,中等大小的雨滴浓度随高度不变,蒸发、破碎和碰并过程处于相对平衡状态;浅层云降水各微物理量较小,但随高度变化明显,垂直方向上为明显的负梯度变化,以雨滴的碰并过程为主。     

多套格点降水资料在云南及周边地区的对比

利用1979—2006年云南及周边地区148个测站月降水资料 (简称为STN) 与APHRO (日本APHRODITE高分辨率逐日亚洲陆地降水数据集)、GPCC (全球降水气候中心的月降水合成数据)、CRU (英国East Anglia大学提供的月降水要素数据集)、CMAP (雨量资料与卫星估计及NCEP/NCAR再分析降水场合并分析月数据)、GPCP (全球降水气候中心研制的全球陆地雨量计观测分析月数据) 5套格点降水资料,分析了云南及周边地区气候特征。结果表明:5套格点降水资料空间分布与STN基本一致。EOF第1模态空间场分布也表明:这5套格点降水资料与STN空间分布特征较为一致,但5套格点降水资料在滇南、滇西北、滇川黔交界的3个区域的分布与STN有较大不同,各套资料的EOF第1模态时间序列、与STN的相关系数及均方根误差均随时间不同呈较为一致的波动性;在降水空间分布、相关系数及均方根误差3个方面,APHRO适用性最好,GPCC次之,CMAP与GPCP无明显差别,CRU最差,其中APHRO,GPCC在对降水估计偏低,CRU对降水估计总体略高,CMAP略低,GPCP对降水估计则明显偏高。     

利用雷达反射率因子垂直廓线改进复杂地形下的台风降水估测精度

文章发展了一种利用雷达垂直反射率因子廓线改进复杂地形下台风降雨的雷达定量估测方法。该方法通过全局与区域最优拟合的垂直反射率因子廓线(VPR)获取近地面的最优反射率,并获取最优的动态Z-R关系。该方法充分考虑了复杂地形下的垂直降雨结构特征以及地形增雨增幅影响,因此有效弥补了雷达在复杂地形下VPR监测不完整问题。利用浙江地区三个典型登陆台风对方法进行检验,结果表明,反演的VPR能够较好地反映洋面、平原与山区的低层反射率因子结构差异,符合实际降水系统低层结构特征。相比传统的定量降水估计方法.改进算法较好地解决了复杂地形区域的强降水低估问题,其估测的小时降水与地面检验的雨量站观测相关系数达到0.85~0.94,降水累积估测误差减少约50%。     

基于多源探测资料的一次广州局地强对流垂直结构分析

基于X波段相控阵雷达、S波段双偏振雷达、微波辐射计、风廓线雷达、毫米波云雷达等多源高时空分辨率新型遥感探测资料,对广州后汛期一次局地强对流过程的大气热力、动力及云物理结构变化特征进行了综合分析。结果表明：(1)强对流前8小时前,局地LI、CAPE、SI等对流参数就达到并远远超过了短时强降水的阈值;临近降水大气层结仍向不稳定发展,水汽条件向有利的方向发展;(2)午后局地风形成辐合,上升气流加强,近地层出现弱垂直风切变和低空急流脉动,对强对流的发生发展有一定的指示意义;(3) CINRAD/SA-D雷达CR、DBZM HT、TOPS、VIL等变化与强降水和地面大风的发展有很好的对应关系,同时低层风场观测到阵风锋特征;XPAR-D雷达更高时空分辨率的探测可清晰显示对流发展旺盛阶段的Z_DR弧、K_DP柱、Z_DR柱、V型缺口等特征,为判断雷暴云团的发展程度和预警提供重要信息。     

基于卫星资料的西北地区高原涡强降水分析

GPM(Global Precipitation Measurement)卫星目前被广泛应用于对流系统的研究中,但受限于卫星轨道扫描方式,在中纬度青藏高原东部区域,GPM轨道观测数据捕获完整的强对流系统较为困难。本文利用全球降雨观测GPM卫星资料、FY-4A卫星资料、NCEP-FNL和ERA-Interim再分析资料,结合地面观测资料,研究了2018年7月1日发生在高原东坡的一次暴雨强降水系统结构。结果表明:层云降水和对流性降水组成的混合性降水云团中,对流云样本数只有层云的1/5,但平均降水率是层云的14倍,对总降水的贡献达到75%,对流性降水贡献远高于南方强降水系统;强降水质心离地高度约2 km,具有比我国南方同类强对流系统更明显的低质心特征;对流云内云滴谱较宽,云粒子半径差异较大,2～5 km高度出现明显的粒子累积带,与层云系统具有显著差异。在副高外围西南气流的引导下,来自孟加拉湾的水汽通道打通,甘肃省南部700 hPa比湿可达16 g·kg~(-1),大气可降水量普遍达到40 kg·m~(-2)以上,加之大气不稳定能量较高,高原涡和700 hPa切变线合并触发了此次对流性强降水。受云团前侧高压脊阻挡,暴雨云团从高原东部初生至发展旺盛阶段用时接近4 h,自西向东移动约3个经度,属于准静止型暴雨云团,暴雨云团移速缓慢是导致此次局地极端强降水的重要原因。