王德旺，曲明星，黃寧立，謝 瀟

（1．上海海洋中心氣象臺，上海 201306；2．吉林省松原市乾安縣氣象局，吉林 乾安 131400）

基于云雷達反射率因子的云宏觀參量反演

王德旺1，曲明星2，黃寧立1，謝 瀟1

（1．上海海洋中心氣象臺，上海 201306；2．吉林省松原市乾安縣氣象局，吉林 乾安 131400）

針對2012年7月23日云南騰沖的一次混合型層狀云降水過程，聯(lián)合35 GHz多普勒偏振云雷達、雨滴譜儀和探空儀進行聯(lián)合觀測與分析，根據(jù)Z—qr（雷達反射率因子—雨水含量）的關(guān)系式，反演雨水含量（qr）、云水含量（qc）以及空氣垂直速度（w）。結(jié)果表明：在較強回波區(qū)，云水含量為0．5 ～0．8 g·kg－1，雨水含量為0．2 g·kg－1，空氣垂直速度為0．6～1．0 m·s－1，對應時段的小時雨量較大；通過云水含量與雨水含量、雨水含量與雷達反射率因子的散點圖，分別得到各自的擬合公式。當云水含量＜0．8 g·kg－1時，直接通過擬合公式得到的云宏觀參量的精度較好。

聯(lián)合觀測；云雷達；云宏觀參量

王德旺，曲明星，黃寧立，等．基于云雷達反射率因子的云宏觀參量反演［J］．干旱氣象，2016，34（6）：1071－1077，［WANG Dewang，QU Mingxing，HUANGNingli，etal．Retrieval on Macro－physical Parameters of Cloud Based on the Reflectivity Factor of Cloud Radar［J］．Journal of Arid Meteorology，2016，34（6）：1071－1077］，DOI：10．11755／j．issn．1006－7639（2016）－06－1071

引 言

濕物理過程，一般指大氣的成云致雨過程，其中包含動力和熱力過程，一般通過中尺度數(shù)值模式預報來分析研究該過程中的大氣水凝物之間的相互轉(zhuǎn)化關(guān)系。由于探空氣球時空分辨率較低，自動氣象站僅觀測單站地面的氣象要素變化，所以常規(guī)氣象觀測手段難以捕捉到中尺度環(huán)流信息。同時，云水含量、雨水含量以及空氣垂直運動速度等參量無法直接觀測獲得，傳統(tǒng)的分析手段并不適合研究云中的濕物理量；而模式必須通過一段時間的運轉(zhuǎn)才能生成云水、云冰等物質(zhì)，這就造成了降水開始時刻的滯后。隨著新一代多普勒天氣雷達探測技術(shù)的發(fā)展，它能夠直接探測到厘米級別的大氣水凝物粒子，廣泛用于監(jiān)測強對流災害性天氣系統(tǒng)的前期發(fā)生和發(fā)展。因此，利用多普勒天氣雷達資料進行大氣濕物理場的模擬研究，獲得模擬初始場，來彌補常規(guī)觀測手段的不足，提供新的研究視野［1－2］。

Ziegler［3－4］利用一種三維云動力數(shù)值模式，通過研究多普勒雷達風場的演變情況，分析雷暴內(nèi)部的熱力學因子和微物理過程，得到溫度和水凝物含量等變化特征，并發(fā)現(xiàn)暖云內(nèi)水凝物的隨機碰并的微物理機制和濕冰雹或可變密度干雹的增長機制類似。Hauser等［5］利用多普勒雷達觀測數(shù)據(jù)，基于水物質(zhì)連續(xù)方程的二維顯式云模式，反演熱帶對流颮線的云水和雨水含量。結(jié)果表明，在暖區(qū)和不穩(wěn)定氣層，云水含量最大值達4 g·kg－1，同時在低層鋒前觀測到不飽和空氣的入流。Lin等［6］提出利用大氣三維速度場、雷達反射率因子反演得到的雨水場以及熱力學相關(guān)的溫度、壓強等參數(shù)作為多普勒雷達模擬對流風暴形成的初始狀態(tài)條件場，15 min內(nèi)的短時預報與觀測的一致性較好，模擬的風暴發(fā)展過程比實際觀測要更快一些。劉黎平等［7］是利用雙多基地多普勒雷達的主動雷達的被動接收系統(tǒng)測量的徑向速度作為弱約束，用質(zhì)量連續(xù)方程作為強約束，來反演三維速度場。結(jié)果表明，反演的風場隨高度的垂直變化趨勢與主動雷達的徑向速度和VAD產(chǎn)品一致，當同時使用多個側(cè)向接受系統(tǒng)資料時，雖然雷達的旁瓣回波對粒子的徑向速度產(chǎn)生誤差，但對最終的大氣風場反演影響不大。李永平等［8］利用多普勒天氣雷達的反射率因子反演中尺度大氣模式初始場的云微物理變量（云水含量、雨水含量和比濕），使模式積分初始場反映出觀測空間的云微物理特征以及哪些區(qū)域上的大氣處于飽和狀態(tài)，而且模擬了中小尺度云系發(fā)展，模式大氣能很快調(diào)整出合理的中小尺度流場的輻合輻散結(jié)構(gòu)，對改進臨近數(shù)值天氣預報準確率有效。盛春巖等［9］利用美國Oklahoma大學風暴分析和預測中心開發(fā)的ARPS（The Advanced Regional Prediction System）模式及其資料分析系統(tǒng) ADAS（ARPS Data Analysis System），對一次華北暴雨過程進行了18 km、15 km、9 km、6 km和3 km等5種不同水平分辨率的數(shù)值對比試驗，通過提高模式水平分辨率，可以改進6 h內(nèi)的短時預報，模擬的鋒面結(jié)構(gòu)更為精細，而且雷達資料同化比單純提高模式水平分辨率更有效。劉紅亞等［10］利用暖云模式分析雷達反射率因子導出的水汽、云水、雨水和垂直速度量值以及雷達回波強度分布，各物理量之間相互匹配，得到梅雨鋒暴雨的微物理量和垂直方向上動力場的主要特征，發(fā)現(xiàn)層狀云和對流云中水成物和垂直速度的三維分布存在明顯差別。

雖然通過天氣雷達進行大氣濕物理參量的研究較多，但多數(shù)是基于長波段的雷達。毫米波測云雷達，由于超高的時空分辨率，探測的粒子從微米量級的云粒子到毫米量級的弱降水粒子，不僅適用于持續(xù)探測大氣云層厚度、高度等參量外，還可以通過一些反演方法得到大氣云層內(nèi)部濕物理過程參量，這些參量為研究大氣云層在氣候演變、云物理過程、人工影響天氣作業(yè)以及數(shù)值預報等方面的定量研究提供支撐［11］。因此，本文利用35 GHz多普勒云雷達、雨滴譜儀及探空儀聯(lián)合觀測的一次云南騰沖地區(qū)混合型層狀云降水過程，擬合相關(guān)探測參量的數(shù)值特征，反演云和降水過程相關(guān)的云水、雨水含量和空氣垂直速度的量值特征，為云和降水過程維持機制的參數(shù)化方案研究提供一種方法。

1 資料與方法

1．1 資 料

所用資料有：（1）云南騰沖站（98°30′E，25°01′N，海拔1 656m）2012年5月30日—8月30日35 GHz多普勒偏振云雷達探測的雷達反射率因子、徑向速度、譜寬和退偏振因子的資料，時間分辨率1 s，空間分辨率30 m；（2）中國氣象局常規(guī)業(yè)務觀測站網(wǎng)提供的2012年5月30日—8月30日逐日07：00和19：00（北京時，下同）常規(guī)探空資料中的溫度和氣壓，以及云南騰沖站2012年7月1日—8月30日逐日13：00 的GTS1型數(shù)字式探空儀加密探空資料中的氣溫、氣壓、濕度、露點、風向、風速等，該數(shù)據(jù)類型有2種：第1種是秒級數(shù)據(jù)（分辨率為1 s），第2種是固定垂直分辨率數(shù)據(jù)（100 m）；（3）云南騰沖站雨滴譜儀2012年5月30日—8月30日逐分鐘粒徑大小和降雨量探測數(shù)據(jù)。該雨滴譜儀能夠探測液態(tài)和固態(tài)粒子降水，其中對液體粒子的探測范圍為0．2～5．0 mm，而對固體粒子的探測范圍是0．2～25．0 mm；（4）云南騰沖站2012年5月30日—8月30日逐小時自動觀測資料，包括風向、風速、溫度、氣壓、相對濕度、降雨量。

1．2 反演方法

1．2．1 暖云方案

定常狀態(tài)是指大氣中的動力場、熱力場以及云和降水物理場之間相互適應，云宏觀參量之間穩(wěn)定少動時的一種狀態(tài)。層狀云降水過程一般維持幾個小時到幾十個小時，但初期發(fā)展和消散階段維持時間較短，因此雷達觀測的云和降水過程一般處于成熟維持階段，同定常狀態(tài)比較接近。研究表明，一維定常方案的假設(shè)能很好地反映成熟大氣云的狀態(tài)［12］。因此，本文不考慮雨水的水平平流、空氣的湍流擴散作用，且云水向雨水的自動轉(zhuǎn)化率（小于碰并增長率）也略去。假定超出飽和狀態(tài)下的水汽全部凝結(jié)成云水，考慮水汽相變按飽和假絕熱過程進行，即空氣微團中一旦有水汽凝結(jié)，凝結(jié)物便立即脫落云體。

1．2．2 基于反射率因子的云宏觀參量反演

大氣中自由下落的水凝物，在重力和空氣阻力的相互作用下，下落初始階段，重力相對更大，隨著垂直速度的增加，空氣阻力也隨之增加，而當二者平衡時，粒子做勻速下降運動，此時的垂直速度稱為粒子的末速度［13］。

雷達反射率和粒子下落末速度都與降水類型和水成物的譜分布有關(guān)。對于純液態(tài)水的降雨過程，根據(jù)Marshal－Palmer雨滴譜尺度分布關(guān)系，通過公式（1）得到云層的雨水含量（qr）。再根據(jù)下落速度—雨水含量的關(guān)系式（2）反演得到靜止空氣狀態(tài)下粒子的經(jīng)驗下落速度（Vt）。通過探空資料中的參考氣壓（P）、溫度（T），由干空氣狀態(tài)方程（4）式計算空氣密度（ρ），再通過云水含量—雨水含量經(jīng)驗關(guān)系式（5）反算得到大氣的云水含量（qc）。由于云雷達探測到水凝物粒子的徑向速度是粒子真實下落速度和空氣垂直運動強度的疊加，故根據(jù)公式（6）可計算出空氣的垂直運動速度（w）。

上述公式中：Z為雷達反射率因子，單位：dBZ；ρ為空氣密度，單位：kg·m－3，qr、qc分別為雨水含量、云水含量，單位：g·kg－1；Vt為靜止空氣狀態(tài)下粒子的下落速度，單位：m·s－1；a為比例因子，無量綱；P 和P0分別為參考氣壓和地面氣壓，單位：hPa；T為大氣溫度，單位：K；z為高度，單位：m；Rd為干空氣的氣體常數(shù)，Rd＝287．05 J·kg－1·K－1；w為空氣垂直速度，單位：m·s－1；Vr表示粒子在實際大氣中的下落速度，單位：m·s－1；公式（7）和（8）分別是雨水含量與云水含量以及雨水含量與雷達反射率因子的多項式擬合。

2 一次混合型層狀云降水個例分析

2．1 云雷達與滴譜儀探測參量對比

圖1是2012年7月23日09：00—17：30云南騰沖站云雷達探測的反射率因子和徑向速度。從圖1a、圖1b及圖1c中發(fā)現(xiàn)，大氣單層云的底部（約300 m高度）回波均勻，云頂高度起伏變化很大，約為4．0～7．0 km；回波強度最大值出現(xiàn)在09：00—09：30，對應的小時降雨量最大；3．75 km高度處有明顯的0℃層亮帶回波特征，0℃層之下出現(xiàn)較強回波，回波強度集中在－5～0 dBZ。從反射率因子垂直廓線來看（圖略），粒子下落經(jīng)過0℃層位置時，介電常數(shù)發(fā)生近5倍的變化（冰約為0．17，水約為0．97）［14］。粒子相態(tài)由固態(tài)轉(zhuǎn)化成液態(tài)過程中，其下落速度逐漸增加，甚至超過5．0 m·s－1。冰雪等粒子下落過程中，通過大氣0℃層后，表面開始融化，引起了介電常數(shù)、粒子落速、粒子形狀和尺寸以及濃度等變化，使得反射率因子和徑向速度迅速增大，形成明顯的亮帶，這與常規(guī)天氣雷達垂直廓線有很明顯的差異。常規(guī)天氣雷達在觀測混合型層狀云或暖云降水過程時，探測的雷達反射率因子一般都表征出先遞增后遞減的冰相粒子碰并增長與液相粒子破碎的過程［15］。它主要是由于毫米波雷達超短波長特性，衰減特性比較明顯，低層受到水滴粒子的衰減較弱，隨著垂直探測高度增加，衰減效應逐漸變得明顯，所以在低層到0℃層高度區(qū)間，反射率因子呈減弱趨勢［16－18］。云雷達的徑向速度時空分布（圖1d、圖1e、圖1f）與反射率因子的輪廓基本一致，但分層現(xiàn)象更明顯。其中，3．75 km以上，粒子的下落速度較小，基本在－2．0～0 m·s－1；3．75 km以下，粒子的下落速度顯著增大，基本超過－4 m·s－1，最大速度達－6 m·s－1以上，表明該次觀測個例在0℃層上下有明顯的粒子相態(tài)演變過程，從雪花漸變成液水、毛毛雨到大雨滴。

圖1 2012年7月23日09：00—17：30云南騰沖站云雷達垂直方向上掃描的反射率因子（a、b、c，單位：dBZ）和徑向速度（d、e、f，單位：m·s－1）時間演變Fig．1 The evolution of reflectivity factor（a，b，c，Unit：dBZ）and radial velocity（d，e，f，Unit：m·s－1）of cloud radar at Tengchong station of Yunnan Province from 09：00 BST to 17：30 BST on 23 July 2012

圖2 2012年7月23日09：00—17：30云南騰沖站雨滴譜儀和云雷達探測的反射率因子對比Fig．2 Theminutely reflectivity detected by disdrometer and cloud radar at different heights at Tengchong station of Yunnan Province from 09：00 BST to 17：30 BST on 23 July 2012

圖2是2012年7月23日09：00—17：30云南騰沖站雨滴譜儀和云雷達探測的反射率因子對比圖。可以看出，除了數(shù)值上有一定差異外，2種儀器探測的反射率因子變化趨勢基本相同，即隨著時間的推移回波強度逐漸減弱，其中云雷達的變化趨勢更明顯。從云雷達不同高度的回波強度對比發(fā)現(xiàn)，隨著高度增加，數(shù)值逐漸減小，說明雨水等液體粒子對雷達信號有一定的吸收衰減作用。

2．2 背景場宏觀參量

圖3是云南騰沖站2012年7月23日13：00的探空加密觀測數(shù)據(jù)以及08：00—20：00地面自動氣象站逐時降水量。從溫度和濕度的垂直廓線（圖3a）看出，雷達回波區(qū)域（＜6．5 km）基本都是濕區(qū)（相對濕度 ＞85%），0℃層高度約3．8 km，這與云雷達的0℃層亮帶特征相佐證。由風向風速的垂直廓線（圖3b）和探空氣球的空間運行軌跡（圖3c）看出，在6 km高度以上，有很強的風速風向切變，而云雷達在6．5 km以上的回波頂高度一直在變化，間接證明了高層云上方存在空氣夾卷作用，氣球偏離本站。從逐小時降雨量分布（圖3d）可知，10：00降水量達到最大值（6．6 mm），之后降水強度持續(xù)減弱。

圖3 2012年7月23日13：00騰沖探空站溫度和相對濕度（a）、風向風速（b，單位：m·s－1）的垂直廓線（a，b）和氣球運行軌跡（c）以及23日08：00—20：00地面自動氣象站逐時降雨量（d）Fig．3 The vertical profiles（a，b）of temperature and humidity（a）and wind direction and velocity（b，Unit：m·s－1），trajectory of sounding balloon（c）at Tengchong radiosonde station at13：00 BST on 23 July，and the hourly precipitation at Tengchong automatic weather station of Yunnan from 08：00 BST to 20：00 BST on 23 July 2012（d）

2．3 各參量的反演結(jié)果

圖4給出2012年7月23日云南騰沖站近地面上空反演的云宏觀參量場。由圖4a和圖4b可以看出，在同一量級上，云水含量比雨水含量高得多，說明大氣中的云水是雨水形成的一個主要來源。其中，雨水含量基本在0．025 g·kg－1（圖4a），最大值出現(xiàn)在降雨強度較大時刻，約0．12 g·kg－1；云水含量基本維持在0．6～0．8 g·kg－1（圖4b），當降水量減少時，云水含量減小到0．1～0．3 g·kg－1。由圖4c可見，空氣垂直速度基本維持在0．4 m·s－1，最大值為1．2 m·s－1，垂直向上的空氣運動為層狀云降水提供了水汽來源和云滴增長條件。據(jù)觀測，自然界中水滴自發(fā)破碎經(jīng)常發(fā)生的半徑為3．0～3．5 mm，相應的下落末速度不會超過6．5 m·s－1，而此次個例反演得到的粒子下落末速度主要在3．5～5．0 m·s－1（圖4d）。

圖4 2012年7月23日09：00—17：30云南騰沖站近地面的雨水含量（a，單位：g·kg－1）、云水含量（b，單位：g·kg－1）、空氣垂直速度（c，單位：m·s－1）及雨滴下落末速度（d，單位：m·s－1）Fig．4 Theminutely evolution of rain water content（a，Unit：g·kg－1），cloud water content（b，Unit：g·kg－1），air vertical velocity（c，Unit：m·s－1）and terminal velocity of raindrop falling（d，Unit：m·s－1）near the ground at Tengchong station of Yunnan Province from 09：00 BST to 17：30 BST on 23 July 2012

圖5給出云水含量與雨水含量和雨水含量與云雷達反射率因子的散點擬合圖。從圖5a看出，云水含量與雨水含量的多項式擬合效果很好，當大氣云水含量＜0．8 g·kg－1時，利用擬合公式計算的結(jié)果可信度高。從圖5b發(fā)現(xiàn)，雨水含量和云雷達反射率因子的變化趨勢一致，但存在一些離散點，當雨水含量＞0．05 g·kg－1時，會產(chǎn)生較大的誤差?？傮w上，當擬合公式的一致性較好時，可以直接通過擬合公式，利用云雷達的反射率因子和徑向速度參量，反演得到大氣云層宏觀參量特征場，有利于進一步定量分析大氣背景場的演變過程。其中：

圖5 2012年7月23日09：00—17：30云南騰沖站qr—qc（a）與qr—Z（b）的散點圖及擬合曲線Fig．5 Scatter plot and fitting curve of qr－qc（a）and qr－Z（b）at Tengchong station of Yunnan Province from 09：00 BST to 17：30 BST on 23 July 2012

3 結(jié)論與討論

（1）對于2012年7月23日云南騰沖站觀測的混合型層狀云降水過程，反演得到的空氣垂直運動強度為0．6～1．0 m·s－1，這說明云內(nèi)下層較弱上升氣流是維持層狀云降水持續(xù)穩(wěn)定的因素。

（2）從4 km以下的云雷達回波圖可見，雨水對云雷達回波信號有一定的衰減作用。通過一定的訂正，得到的雷達反射率因子進行云水含量、雨水含量反演，在云水含量＜0．8 g·kg－1時擬合度很高，誤差較低。

假定方案是一維定常暖云方案，對處于云生和云消過程的計算會有一定誤差。由于匹配的個例較少，得到的云水含量與雨水含量以及雨水含量與雷達反射率因子之間擬合公式的準確性，需要更多的觀測個例進行驗證、修訂，以提高精度。

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Retrieval on M acro－physical Parameters of Cloud Based on the Reflectivity Factor of Cloud Radar

WANG Dewang1，QU Mingxing2，HUANG Ningli1，XIE Xiao1

（1．ShanghaiMarine Meteorological Center，Shanghai201306，China；2．Qian'an Meteorological Station of Jilin Province，Qian'an 131400，China）

The wet physical process is commonly known as themutual transformation between the cloud water，water vapor and ice under the dynamic and thermal process influences．The traditional observation instruments are difficult to get themesoscale circulation information，meanwhile the parameters such as cloud water content，rain water contentand air verticalmotion are not directly detected by these instruments．However，the incorporation ofmacrophysical parameters and the coherence of physical variables in the initial field of numericalweather prediction are very important to the non－h(huán)ydrostatic equilibrium explicit cloud modelwith high resolution less than 10 km，it is still a difficult problem in cloud analysis field for a long time．Based the observation data from 35 GHz cloud radar，raindrop spectrometer and radiosonde，themacrophysical parameters of rain water content，cloud water content and air vertical speed in a mixed stratiform cloud rainfall process occurred in Tengchong of Yunnan Province on 23 July 2012 were simulated by using the fitting relationship between the reflectivity factor of cloud radar and rain water content．The results show that the main spatial distribution characteristics of the cloud water content，rain water content and air verticalmotion were consistentwith the reflectivity factor of radar．The cloud water content and rain water content in strong echo area were 0．5－0．8 g·kg－1and 0．12 g·kg－1，respectively，the air verticalmotion speed was 0．6－1．0 m·s－1，and the corresponding rainfall intensity was larger．When the precipitation weakened，the rain water content decreased accordingly，and the verticalmovementof air also slowed，while the change of cloud water contentwas not obvious．When the cloud water contentwas less than 0．8 g·kg－1，the precision of cloud macro－parameters directly obtained by the fitting equation was better．

joint observation；cloud radar；cloud macrophysical parameters

1006－7639（2016）－06－1071－07

10．11755／j．issn．1006－7639（2016）－06－1071

P426．5

A

2016－02－29；改回日期：2016－05－03

王德旺（1989－），男，江西九江人，工程師，主要從事大氣物理與海洋氣象方面的研究．E－mail：aizaizai1989＠163．com