安宁河谷雨季层状云和对流云降水的雨滴谱特征

利用2017年8—10月安宁河谷的激光雨滴谱仪观测数据,对层状云和对流云降水粒子谱的微物理参量、Gamma函数拟合、Z-I拟合关系、降水粒子对数浓度和降水强度贡献率进行了分析。结果表明：层状云雨滴谱较对流云窄,对流云降水粒子总数浓度、降水强度、液态水含量和雷达反射率因子等均显著高于层状云。Gamma函数可以较好地拟合雨滴谱的分布情况,层状云的函数曲线较对流云更加平滑。层状云、对流云降水的Z-I拟合关系均较好,分别为Z=181.90I^1.54和Z=175.59I^1.54。层状云降水强度贡献率的80%集中在直径不超过2 mm的粒子,而对流云的90%集中在直径超过1 mm的粒子,表明降水粒子尺度较浓度对降水强度的影响更大,大尺度降水粒子对降水强度贡献更大。     

三江源隆宝高寒湿地不同云系降水雨滴谱特征

利用 2019 年 5～10 月布设于三江源地区隆宝高寒湿地的激光雨滴谱仪观测资料,分析高原山区夏秋季层状云降水和对流云降水雨滴微物理特征、平均雨滴谱分布、下落速度及 Z-R 关系。结果表明：三江源隆宝地区夏秋季对流云降水和层状云降水的雨滴微物理特征具有一定程度的相似性,对流云降水雨滴微物理参量略大于层状云降水;层状云降水和对流云降水雨滴谱均呈单峰型分布,雨滴数浓度随着降水粒子直径的增大呈先增加后减少的趋势,M-P 分布和 Gamma 分布对隆宝地区层状云降水和对流云降水的拟合均较好,相对而言,Gamma 分布拟合能更好地反映实际雨滴谱拟合线弯曲特性;隆宝地区不同尺度雨滴粒子下落速度不同,对流云降水粒子落速范围略大于相同尺度上的层状云降水,传统粒子下落速度拟合存在明显的低估现象,观测点的高海拔和较低空气密度是造成观测速度大于其下落速度的主要原因;三江源隆宝地区层状云降水 Z-R 关系为 Z=418R^1.90,对流云降水 Z-R 关系为 Z=630R^2.12,传统的雷达估测方法会低估该地区降水。     

庐山地区层状云和对流云降水特征对比分析

根据Parsivel激光雨滴谱仪在庐山高海拔观测场获取的2011年降水资料,结合宏观特征量、雨滴谱资料和雷达图像资料,将降水划分为对流云降水和层状云降水,选取了12次典型降水过程。对两类云降水的6种特征直径、各档雨滴对降水参量的贡献、降水微物理参量的演变等进行了分析,并利用M-P分布和Gamma分布对两类云降水雨滴谱进行拟合,对拟合参数以及拟合效果进行了分析。结果表明：两类云降水微物理特征有着本质的区别,层状云降水谱宽相对较窄,参量随时间变化比较平缓,直径不超过1 mm的小滴对降水贡献最大;对流云降水谱宽相对较宽,出现了直径接近10 mm的大滴,参量起伏较大,对数密度贡献很小的大滴对雨强、含水量贡献却比较大。从拟合效果检验来看,层状云降水拟合时的M-P曲线在大部分区段比Gamma曲线更接近实测雨滴谱曲线;对流云降水拟合时的Gamma分布曲线与实际雨滴谱分布曲线整体吻合程度较高。M-P分布和Gamma分布两种拟合方法都适用于层状云降水,对流云降水雨滴谱拟合时Gamma拟合效果优于M-P拟合效果。     

降雨型滴谱与反射率因子及雨强关系研究

利用C＋＋Builder对激光降水粒子谱仪的原始雨滴谱数据进行解码,应用M-P分布对2008年6月8—9日庐山的一次降雨过程进行拟合。结果表明,M-P分布的拟合曲线与雨强有关,但不利于对比分析雨滴谱。以无量纲粒子直径和无量纲粒子密度分布的自然对数为自变量和因变量,建立M-P分布、线性最小二乘拟合、Γ分布的雨滴谱拟合关系式,通过误差分析得到Γ分布相对最优。比较雨滴谱反演的回波强度和南昌雷达观测取样点上的回波强度,发现它们随时间的变化趋势大体一致,但反演的回波强度略大于雷达观测。按平均直径、中数体积直径对降雨进行分类,分别建立层状云和对流云降雨的反射率因子和雨强之间的关系式（Z-I关系式）,2种降雨类型关系式的系数存在明显的不同。     

山西汾阳地区层状云和对流云降水雨滴谱特征

基于多普勒天气雷达和OTT Parsivel激光雨滴谱仪资料对山西汾阳地区2次降水进行分析,对比对流云和层状云降水的雨滴谱特征。结果表明:层状云降水雨滴平均数浓度和雨强分别为286.20个·m~(-3)和1.33 mm·h~(-1),对流云降水雨滴平均数浓度和雨强分别为516.13个·m~(-3)和10.17 mm·h~(-1);对流云降水雨强主要由降水粒子数浓度决定,直径为1—2 mm的粒子对2种云系雨强贡献最大;2种云系不同雨强下雨滴谱分布和雨滴平均谱分布均呈单峰型,对流云降水雨滴平均谱宽大于层状云降水雨滴平均谱宽,Gamma分布对2种云系降水平均谱拟合均存在一定偏差;通过雨滴谱计算的雷达反射率因子估算降水会造成对降水的低估。     

对流性降水雨滴谱特征及其与雷达反射率因子的对比分析

利用OTT Parsivel激光降水粒子谱仪观测的南京地区梅雨季节对流性降水过程的雨滴谱资料和江苏省气象台龙王山雷达观测资料,结合天气形势,对梅雨季节对流性降水过程的微物理参量、平均雨滴谱和速度谱分布特征进行分析;在对平均谱拟合时发现,Gamma分布对小滴数目的估计和大滴端形状的符合程度效果好于M-P分布和对数正态分布,并且拟合了Gamma分布参数μ和λ的二次项关系;建立了雷达反射率因子与雨强的相关关系,并将Parsive激光降水粒子谱仪观测计算的回波强度与雷达观测的回波强度作以比较,结果表明:对于此次暴雨过程,雷达观测到的回波强度有低估的现象,并且Parsivel粒子激光探测仪观测计算的回波强度越大,雷达低估的现象越为明显。回波修正后,用统计的Z-I关系式估算的降水量与Parsivel测得的降水量更为接近。     

青藏高原那曲地区一次对流云降水过程的特征分析

利用雨滴谱和Ka波段毫米波云雷达等资料,针对2020年7月21日发生在那曲地区的一次对流云降水过程进行特征分析。结果表明：此次强对流云降水过程表现出明显的日变化特征,对流云在傍晚达到最强。强对流区内存在明显的上升气流和下沉气流,降水最强时雷达回波达到40 dBZ以上,降水过程中最大云顶高度为12 km,最小为720 m。那曲地区Gamma分布相对于M-P分布更适用于对流云小直径粒子（0～1 mm）的雨滴谱拟合,随着粒子直径增大,降水越来越不稳定。     

伊宁春季层状云和混合云降水的雨滴谱统计特征分析

利用设在伊宁的激光雨滴谱仪获取的2013年4月的降水资料,对层状云和混合云降水粒子谱的微物理参量平均值和Gamma函数拟合结果以及Z-I关系进行对比分析。计算结果表明,伊宁地区春季降水的微物理参量普遍偏小,小滴对降水浓度的贡献达到92%以上,即降水主要以小滴为主。层状云降水的雨强、雨滴数浓度、雨滴的各类微物理特征参量的平均值均大于混合云降水。函数拟合结果表明,混合云降水的雨滴谱宽大于层状云降水的雨滴谱宽,层状云和混合云降水的雨滴谱都比较符合Gamma分布,在小滴段Gamma分布对实际谱都有一定的低估,在大于1 mm的粒径段,拟合结果有一定的偏差。还讨论了雨滴大小因子Λ和形状因子μ之间的关系以及Z-I关系,Λ-μ关系与粒子尺度有关,根据拟合的二项式得到层状云降水粒子的平均直径大于混合云降水的平均直径。     

层状云和对流云的雷达识别及在估测雨量中的应用

参考“峰值法”建立了利用新一代多普勒天气雷达回波强度识别混合型降水过程中层状云和对流云的方法,分析了反射率阈值和影响半径的变化对识别效果的影响,检验了识别效果,并分析该方法在雷达估测降水中的应用。表明本文所建立的暴雨中层状云和对流云识别方法基本合理,配合云的垂直结构分析大部分地区识别的效果较好,同时通过该识别方法对合肥2002年6月19日一次强降水天气过程的估测降水的应用,表明只按层状云的Z-I关系估测的雨强,相对于识别对流云和层状云后分别按各自的Z-I关系估测的单点雨强,其最大差别约达37%,相应的面雨量也有一定的差别;对流云的多少对发展的中尺度对流系统的雨强有很大影响,这次混合型降水过程以对流云降水为主。对流云和层状云是形成暴雨的重要因素,准确地识别两者,对估测降水的精度会有积极作用。     

雨滴谱的变化对降水估测的影响研究

选取2013年5月20日发生在广东三水的一次飑线过程作为研究对象,首先结合飑线回波带移经三水及其上空雷达回波的时间-高度分布特征将降水过程划分为3个阶段,然后通过计算各时刻的粒子总数密度、中值体积直径和峰值数分析降水过程雨滴谱的变化,再对Z-R关系(Z=aR~b)进行分析,根据雨滴谱实测资料分别统计整体Z—R关系和3个降水阶段的Z—R关系,在此基础上讨论雨滴谱的变化和雷达观测的回波强度对降水估计的影响。结果表明:中值体积直径在对流云降水阶段和层状云降水阶段基本一致,但对流云降水阶段的粒子总数密度远大于层状云降水阶段;对流云降水阶段以双峰型为主,当降水向层状云类型发展时,多峰谱比例增加;雷达观测的回波强度常低于雨滴谱计算的反射率因子,离地面越近两者的相关性越好;根据3个降水阶段分别进行Z—R关系拟合,即分型Z-R关系,通过相对误差分析可知,利用分型Z—R关系反演雨强的效果明显优于整体Z-R关系反演效果,雨滴谱在层化降水阶段估计的相对误差最小、对流云降水阶段反演精度稍低于层状云降水阶段,这与对流云降水中雨强和雨滴谱谱型变化大且快有关;在雷达观测方面,利用分型Z-R关系反演雨强的相对误差较小而雷达观测的误差在对流云降水阶段较小,当降水向层状云降水转化时,雷达观测引起的相对误差增大,这主要是由于对流云降水阶段中雨滴谱仪和雷达对应的回波强度误差最小,也与雷达观测精度、两种仪器采样的时空差异和雨滴谱特征变化等因素有关。     

辽宁地区不同降水云系雨滴谱参数及其特征量研究

利用位于辽宁省沈阳市和辽阳市的Parsivel（Particle Size and Velocity）激光雨滴谱仪观测到的雨滴谱资料按照积雨云降水系统、积层混合云降水系统和层状云降水系统分析雨滴谱特征量和谱参数的平均特征及随时间的演变特征。结果表明:Gamma分布拟合谱参数N₀和λ按照层状云、积层混合云和积雨云的顺序减小,谱参数μ按照层状云、积层混合云和积雨云的顺序增大;直径小于1 mm的降水粒子对数浓度的贡献最大,直径大于1 mm的降水粒子对雷达反射率的贡献最大;M-P分布的谱参数N₀与雨强I具有幂函数关系,并且随着雨强I的增大而增大,谱参数λ与雨强I具有指数函数关系,随着雨强I的增大而减小。     

利用激光降水粒子谱仪研究雨滴谱分布特性

利用Parsivel激光降水粒子谱仪2009年3—6月在南京观测获取雨滴谱资料,分类对各次降水过程雨滴谱进行Gamma分布拟合,对比分析了南京地区不同云系降水的雨滴谱分布特征以及Gamm a分布参数相关特性,并且讨论了"标准化"Gamma分布参数随雨强及雷达反射率因子的变化关系。结果表明:用Gamma分布拟合本次试验不同云系降水的雨滴谱分布精度都比较高;"标准化"的Gamma分布参数较Gamma分布参数更具有物理意义,且其参数μ和Dm与雷达反射率因子Z均具有较佳的对应关系,μ随Z的增大依次递减,Dm则随Z的增大呈指数型递增。     

雨滴谱分布函数的选择:M-P和Gamma分布的对比研究

M-P分布和Gamma分布是常用的两种雨滴谱分布函数。利用PMS GBPP-100型雨滴谱仪2003年7-8月在沈阳观测的雨滴谱资料,采用阶矩法对两种分布函数进行拟合,对比分析两种分布函数对谱及数浓度、雨强和雷达反射率因子的拟合效果。结果表明,在降水较弱、小滴偏少时Gamma分布会低估小滴,而M-P分布会高估小滴;降水强时,两种分布均低估小滴。M-P和Gamma分布对数浓度、雨强和雷达反射率因子这些特征量的拟合效果,在降水较强时差异很小,在降水较弱时差异较大。Gamma分布的代表性更好。此外,还讨论了两种分布的参数和雨强的关系。     

青藏高原东南部不同地区的雨滴谱特征研究

利用2019年5～8月青藏高原东南部石渠、新龙和泸定站雨滴谱资料,在对比分析3个地区不同雨强和不同降水类型雨滴谱特征的基础上,确定了降水的反射率因子–雨强(Z–R)关系和谱形状–斜率(μ–Λ)关系,探讨了高原东南部与我国其他地区雨滴谱的差异。结果表明：青藏高原东南部地区雨滴数浓度随雨强增大而上升,石渠在相同雨强下可以产生少量更大的雨滴,中大雨滴的数浓度由大到小依次为石渠、新龙、泸定。Gamma模型对青藏高原东南部层状云和对流云降水雨滴谱的模拟效果均较好,对流云降水雨滴谱明显较层状云降水更宽且斜率更小。层状云降水Z–R关系基本一致,而对流云降水在相同R下对应的Z值由大到小依次为石渠、新龙、泸定;μ–Λ关系也基本一致,符合二项式关系。青藏高原东南部层状云和对流云降水中的平均N_w小于国内其他地区,其中,石渠对流云降水的平均D_m最大而平均N_w最小。     

黄河上游地区降水雨滴谱特征分析

利用黄河上游地区不同降水云系31次降水的激光雨滴谱仪观测资料,对不同云系降水雨滴物理参量特征及滴谱的演变特征进行统计分析。结果表明:在黄河上游地区,层状云系降水和混合云系降水雨滴粒子呈单峰型分布,对流云系降水雨滴粒子呈双峰型分布。层状云系降水雨滴粒径峰值出现在0.4 mm,粒径范围较窄,雨滴数密度最大;对流云系降水雨滴粒径峰值出现在0.8 mm,粒径分布范围较宽,雨滴数密度最小;混合云系降水雨滴粒径峰值和粒径分布范围介于两者之间。雨滴各微物理参量(平均直径、均方根直径、平均体积直径、中值直径和体积中值直径)由大到小排序依次为对流云降水、混合云降水和层状云降水。降雨强度和雨滴数密度变化趋势一致,对流云和混合云降水强度和雨滴粒子数浓度有较好的相关性。通过雨滴谱特征的研究,有利于认识该地区降水微物理特性及成雨机制,为实施科学人工增雨提供一定的科学依据。     

基于TRMM卫星资料的江西一次大暴雨过程降水结构特征

利用热带测雨卫星(TRMM)的降水雷达(PR)和微波成像仪(TMI)连续2个轨道的探测结果,分析了2013年6月26—29日发生在江西省北部地区的中尺度降水过程不同降水阶段的降水水平结构、雨顶高度、降水廓线的变化特征。结果表明,此次降水过程由强对流云降水逐渐演变为对流性较弱的层状云降水。对流云降水阶段降水系统由成片层状降水云团中分布的多个零散强对流降水云团组成,降水分布不均匀,强对流云降水对总降水量的贡献大。层状云降水阶段,层状云中强对流单体消失,对流云降水像素及对流云降水率对总降水量的贡献减少,降水雨强谱变小,降水高度逐渐降低,云体高层降水量减少。对流云降水和层状云降水廓线存在差异,最大降水率出现的高度越高且中高层降水量越大,降水的对流性则越强。     

黄山雨滴下落过程滴谱变化特征

利用2011—2012年4—10月安徽省黄山山顶和山底两个站点同时采集的雨滴谱数据,共选取17个降水个例,将17个降水个例分为对流云降水和层云降水,对不同高度和不同云系降水雨滴谱特征分析得出以下结论:对于不同云系的降水,山顶平均雨滴数浓度大于山底,平均峰值直径和平均质量半数直径在下落过程中均增加,平均雨强和平均雷达反射率因子变化幅度较小。不同云系的雨滴在下落过程中,雨滴谱谱宽变化较小,但雨滴谱均从M-P (Marshall-Palmer) 分布转向了Gamma分布。降水粒子在下落过程中,大部分通道的数浓度均出现损失,最大损失超过50%,随着粒子尺度增加损失逐渐减少,大粒子数浓度在降落时有所增加,增加幅度为10%左右,降水粒子的碰并和蒸发过程很可能是造成降水粒子下落过程中滴谱变化的两个主要原因。     

使用雷达回波三维信息自动识别降水类型的方法

提出了一种使用雷达回波三维信息（反射率因子的水平梯度、垂直递减率、垂直廓线变化特征以及回波顶高等）自动识别降水类型的方法,该方法可将雷达回波划分为热带降水类型、大陆强对流云降水类型和层状云降水类型。基于广州雷达于2008年5—8月观测到的7次强降水过程,在使用本方法识别降水类型的基础上,对不同降水类型使用不同的Z-R关系来测量降水量,即对热带降水类型使用Z=230R^1.25,对大陆强对流云降水使用Z=300R^1.4。以及对层状云降水使用Z=230R^1.6,并以雨量计观测的降水量为真值,与仅区分对流云降水和层状云降水类型并使用双Z-R关系测量降水量的方法进行了比较。结果表明,本方法可以有效地自动识别降水类型的分布区域,并且可以提高雷达定量测量降水的精度。     

山东不同云系降水微物理参数特征

研究不同云系降水的微物理参数特征,对研究降水机制、人工影响天气、雷达定量测量降水、数值预报模式中微物理参数化方案的选择等都有一定意义。本文针对2015年济南地区的液态降水过程,基于微降水雷达(Micro Rain Radar,简称MRR)资料,研究不同云系降水的微物理参数。在400 m高度上,层状云降水0.02~0.2 mm h-1雨强样本数很大,但对累计降水量的贡献很小。混合云和对流云降水在大粒子端数浓度较高。在垂直方向上,层状云降水中的粒子的尺度较集中,中值体积直径D0平均在1 mm左右,随高度的变化不大。对流云降水在雨强大于20 mm h-1时,强垂直气流(包括上升气流和下沉气流)对粒子直径的影响较大,进而影响空中微降水雷达反演降水参数的数据质量。而垂直气流的影响对层状云降水影响较小,在层状云降水时,微降水雷达可以用来分析零度层亮带以下雨滴谱在垂直方向上的演变。     

春季粤北地区降水微物理特征分析

为揭示春季粤北降水微物理过程,选取2020年2—3月粤北2个站点雨滴谱仪观测资料,统计分析了春季粤北地区层云降水、混合性降水、对流性降水的微物理特征,结果表明：(1)对流性降水过程中大雨滴是影响雨强大小的重要因素;层云降水过程,小雨滴数浓度占比大于90%,平均雨强小于1 mm/h,雨滴数是影响雨强的重要因素。(2)层云性降水雨滴谱呈单峰结构,谱宽小;对流性降水雨滴谱为多峰结构,谱宽最大;混合性降水谱型与对流性降水相似。3类降水峰值均在0.2～0.3 mm范围,均是Gamma分布谱型拟合最优。(3)春季粤北地区对流性降水的Z-I关系为Z=173.9I^1.452,混合性降水的Z-I关系为Z=72.77I ^1.97,层云性降水过程的Z-I关系为Z=194.3I^1.296。