针对一次对流云降水反演大气垂直运动速度及雨滴谱

反演大气垂直速度和雨滴谱分布是研究云降水机制和云微物理信息的重要内容,对人工预报天气、干预天气都有重要意义。针对2021年8月29日安徽省内毫米波雷达探测到的一次对流云降水过程,处理毫米波雷达的功率谱数据并进行大气垂直速度和雨滴谱反演。在小粒子示踪法的基础上引入改进小粒子示踪法：选取有效云信号段中最小功率对应的谱点作为反演大气垂直速度的示踪物。首先,根据改进前后的小粒子示踪法分别从功率谱数据中反演大气垂直速度,并跟基数据反演大气速度的结果展开对比分析。进一步得到粒子在静止空气中的下落速度,根据现有粒子下落速度-粒子直径之间的经验公式计算反演粒子直径。研究表明：(1) 采用改进后的小粒子示踪法反演大气垂直速度得到的结果比小粒子示踪法得到的结果更精确,在云层内部两者误差较大;(2) 进一步得到粒子下落速度,结合探测时段的天气状况,得到的粒子速度与大气速度可很好地契合,跟对流云天气情况信息大致吻合;(3) 粒子浓度是反演雨滴谱分布时需要注意的主要参数,云在快速发展过程中,内部粒子持续朝外部扩张,云内部的粒子浓度较小,云边界的粒子浓度反而较大。     

新闻速递

年轻的恒星是极为强劲的天体,能以每小时1百万千米的速度喷射出物质。当这些物质撞击周围的气体时就会发光,产生赫比格一阿罗天体。它的一个壮观案例是赫比格一阿罗46／47,位于南天的船帆座,距离地球约1,400光年。虽然仍在建造中,但阿塔卡玛毫米波大天线阵仍对它进行了研究。     

毫米波雷达云回波的自动分类技术研究

毫米波雷达在云探测方面比厘米波天气雷达和激光雷达具有显著优势,可获得更多的云粒子信息,是研究云特性的主要遥感探测设备。为了开展对毫米波雷达探测的云回波进行自动分类的研究,利用161次云回波的个例数据,统计得到了卷云、高层云、高积云、层云、层积云和积云6类云型的特征量和其他参量的数值范围,利用分级的多参数阈值判别方法,达到了自动分类的目标,通过与人工分类的初步验证,两种分类结果的一致性达到84%,其中,层云和积云的识别一致较低的原因在于样本数据有限,仅有6次层云和8次积云的个例样本数据。通过更多样本的处理,提取的特征参量更可靠,自动分类的准确率会得到提高,以便将基于毫米波雷达的云分类技术应用于将来的云观测自动化业务。      

固态毫米波雷达探测模式的对比评估与分析

利用2014年广东阳江和青藏高原外场观测中多种探测仪器的观测资料,对比了灾害天气国家重点实验室与航天科工23所联合研制的固态毫米波雷达三种探测模式最小可测回波强度、可测液态水(冰水)含量、观测同一目标时回波强度的差异以及与K波段微降水雷达回波强度的差异等。结果表明:(1)毫米波雷达不同模式最小可测回波强度差异与理论差异一致,边界层模式和降水模式能观测近地面全部层云和积云,卷云能观测5km高度冰水含量在0.0007 g·m~(-3)以上的卷云,随着高度上升探测能力有所下降;(2)毫米波雷达使用不同模式观测同一目标时,不同观测模式宏观回波强度一致,大部分差异不超过3.5 dB;(3)K波段微降水雷达和Pasivel2激光雨滴谱仪的近地面回波强度一致,毫米波雷达与K波段微降水雷达存在系统差异。     

激光云高仪与可见光测云仪观测试验对比

选取激光云高仪观测的云高和可见光测云仪观测的云量,通过对比两种地面云观测设备观测数据在相同条件下的差异,分析不同要素对设备观测性能的影响,结果表明:在相同观测条件下,两种地基云观测设备的观测结果不同;激光云高仪和可见光测云仪受雾、霾、降水等天气现象以及云物理特性的影响,云观测数据会出现的漏报和误报的现象;激光云高仪还受自身探测高度和垂直分辨率的影响,对高云和薄云的捕获率较差。     

基于毫米波测云雷达的云粒子相态识别研究

毫米波测云雷达作为一种新型的气象探测装备,在云粒子的探测上具有一定的优势。基于毫米波测云雷达的探测数据和探空仪获取的温度数据,设计云粒子相态识别算法。采用该算法,对2017年1月19日、2月7日、3月20日的毫米波测云雷达探测数据进行了云粒子相态识别和过冷水等数据产品反演。分析结果表明,逆温层与过冷水层高度正相关,过冷水和冰晶交汇区附近会出现湿冰相和混合相,过冷水含量与融化层亮带呈一定的负相关关系,整体相态识别结果与实际相吻合,验证了粒子相态识别算法的有效性。     

云底高度的地基毫米波云雷达观测及其对比

对2014年11月20日—12月31日中国气象局大气探测综合试验基地Ka波段毫米波云雷达、Vaisala CL51激光云高仪、L波段高空探测系统观测的云底高度进行对比分析。结果表明:在低能见度条件下,毫米波云雷达对云的探测能力明显优于激光云高仪,随着能见度的增加,两设备云探测能力差距在减小;毫米波云雷达与激光云高仪同时观测到有云时,二者观测的云底高度相关系数为0.92;毫米波云雷达与探空观测云底、云顶高度的相关系数分别为0.93和0.78;云雷达观测的云底高度均略低于激光云高仪和探空,云雷达观测的云顶高度略高于探空。     

ALMA——世界最大的射电望远镜阵列

目前正在南美智利安第斯山北部建设的世界最大规模天文射电望远镜阵——ALHA毫米波／亚毫米波射电望远镜阵,在今年1月进行了初次测试,成功启用已建成的直径12米的三架抛物面天线望远镜对同一天体,即一个遥远的河外星系进行了观测,并成功合成了信号。ALMA最近这次试验性观测被认为是ALMA完成建设之前最重要的一次测试。     

基于2014～～2017年Ka毫米波雷达数据分析北京地区云宏观分布特征

本文利用2014年1月至2017年12月Ka毫米波雷达数据对北京地区云宏观特征进行统计分析。云出现率方面，4年平均值约36.3%；冬季最低，夏季最大；月出现率值9月最大，12月最小；出现率日变化有季节差异，春夏两季呈现中午（11:00，北京时间，下同）开始逐步升高至下午17:00后逐步下降的特点，增高幅度大于15%；冬、秋两季日变化特征不显著。高度方面，4年平均云底高约4.9 km，平均云顶高约7.2 km；云顶高和云底高的月变化特征明显，从年初1月开始逐步上升，在6月达到峰值，而后下降到12月达到低值；3～10月，高云（云底高>5 km)占约一半左右比例；厚度小于1 km的云在各月中所占比例最高；厚度1～4 km的云，厚度越大所占比例越低；特别地，厚度大于4 km的云所占比例在4～9月中仅次于厚度小于1 km云的比例。4年期间，北京地区单层云居多约占66.7%，两层云占比约25.2%，两层以上云占8.1%；冬季约80%的云为单层云，而6～9月云层分布变化最多，其中9月单层云比例最低约为40%。本文基于4年高时空分辨率雷达数据对北京地区云分布特征，特别是云垂直分布特征在数值上准确刻画，该项工作在已有云气候研究中尚未见开展，所获得的知识将对了解地区气候特征、区域模式云参数化选择提供参考。