蒲學(xué)敏 白愛(ài)娟,2 毛曉亮,2,3

（1 成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，成都 610225；2 三亞市氣象局，三亞 572000；3 中國(guó)氣象局成都高原氣象研究所；成都 610072）

0 引言

在熱力和動(dòng)力作用下青藏高原產(chǎn)生的高原渦、西南渦、高原切變線(xiàn)及高原低槽等低值系統(tǒng)常常帶來(lái)災(zāi)害性天氣，而高原渦與西南渦的相互作用通常造成強(qiáng)降水天氣。降水云系的動(dòng)熱力結(jié)構(gòu)和云團(tuán)中水汽與冰水粒子間變化的微物理特征等都可以由降水云的空間結(jié)構(gòu)特征反映。多普勒雷達(dá)通常能夠確定降水云結(jié)構(gòu)，包括水平和垂直方向，提供降水云體系統(tǒng)的三維空間結(jié)構(gòu)信息。GPM（Global Precipitation Measurement）雙頻測(cè)雨雷達(dá)DPR（Dual-frequency Precipitation Radar）自2014年起已運(yùn)行近6年，且許多氣象學(xué)者利用個(gè)例分析對(duì)比驗(yàn)證了GPM衛(wèi)星數(shù)據(jù)集的2級(jí)和3級(jí)產(chǎn)品數(shù)據(jù)的適用性比TRMM（Tropical Rainfall Measuring Mission）衛(wèi)星強(qiáng)，并且由于GPM比前身具有更高靈敏度以及更廣覆蓋范圍，彌補(bǔ)了部分地區(qū)觀測(cè)資料缺乏的缺點(diǎn)，為降水垂直結(jié)構(gòu)展現(xiàn)的云微物理過(guò)程提供了有利條件。金曉龍等通過(guò)對(duì)比包括GPM在內(nèi)的3種降水?dāng)?shù)據(jù)在山區(qū)的適用性發(fā)現(xiàn)GPM衛(wèi)星數(shù)據(jù)的精度最高，與觀測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)性最好。盧美圻等通過(guò)對(duì)比GPM雙頻測(cè)雨雷達(dá)DPR與地基S波段雷達(dá)探測(cè)臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)得出，GPM測(cè)雨雷達(dá)資料可靠性高。全面認(rèn)識(shí)降水的垂直分布及物理特征具有十分重要的意義，能夠更好地理解降水云和動(dòng)力熱力機(jī)制間的關(guān)聯(lián)，以上研究進(jìn)行的對(duì)比驗(yàn)證工作均反映GPM雙頻測(cè)雨雷達(dá)DPR數(shù)據(jù)可靠性高，基于GPM測(cè)雨雷達(dá)DPR的可靠性，而針對(duì)雷達(dá)降水的反演以及降水過(guò)程垂直結(jié)構(gòu)的認(rèn)識(shí)還有所欠缺。

已有研究表明新一代衛(wèi)星可以為地形復(fù)雜，且沒(méi)有地基雷達(dá)的地區(qū)提供降水云空間結(jié)構(gòu)的探測(cè)，這為四川盆地不同類(lèi)型降水云系垂直結(jié)構(gòu)的研究提供了基礎(chǔ)。西南渦和高原渦相互作用是高原以東強(qiáng)地形梯度區(qū)及四川盆地產(chǎn)生強(qiáng)降水的主要影響系統(tǒng)，目前有關(guān)該類(lèi)天氣系統(tǒng)降水云系空間結(jié)構(gòu)的研究較少。因此，本文以2014年7月10日和2020年8月11日兩次四川盆地的強(qiáng)降水過(guò)程為例，利用GPM 2A.DPR_MS數(shù)據(jù)產(chǎn)品和FY-4A AGRI產(chǎn)品數(shù)據(jù)并結(jié)合Interim再分析資料，對(duì)比分析降水云系的水平結(jié)構(gòu)、垂直結(jié)構(gòu)、降水廓線(xiàn)以及降水粒子微觀信息，有助于加深對(duì)四川盆地地區(qū)強(qiáng)降水形成機(jī)制和降水云微物理特性的認(rèn)識(shí)，促進(jìn)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式質(zhì)量的提高。

1 資料

所用資料為2014年7月和2020年8月的常規(guī)觀測(cè)資料、ERA-Interim再分析資料、FY-4A的多通道掃描成像輻射計(jì)（AGRI）產(chǎn)品數(shù)據(jù)、FY-2G的亮溫?cái)?shù)據(jù)和GPM level 2雙頻反演產(chǎn)品2A_DPR_MS的軌道級(jí)數(shù)據(jù)（表1）。

表1 數(shù)據(jù)匯總Table 1 Data summary

2A_DPR_MS數(shù)據(jù)提供的降水信息有三維衰減訂正后的降水強(qiáng)度及反射率因子、雨滴譜、二維零度層高度以及降水類(lèi)型分布。雨滴譜可提供粒子濃度和粒子半徑兩個(gè)參數(shù)，粒子濃度代表單位體積空氣中雨滴數(shù)，粒子半徑代表雨滴半徑，其反演過(guò)程在DPR降水反演算法中可見(jiàn)描述。以亮帶信息為基礎(chǔ)，2A_DPR_NS使用DFRm方案提供降水類(lèi)型劃分，劃分類(lèi)型與PR產(chǎn)品保持一致，分為“對(duì)流性降水、層云性降水、其他降水”3種類(lèi)型。分類(lèi)依據(jù)為，檢測(cè)到亮帶的降水掃描點(diǎn)認(rèn)為是層云性，但亮帶附近的雷達(dá)回波大于39 dBz（對(duì)流性閾值），認(rèn)為是對(duì)流性降水，未出現(xiàn)亮帶的降水掃描點(diǎn)的雷達(dá)回波廓線(xiàn)在回波頂以下高度出現(xiàn)大于39 dBz，分類(lèi)為對(duì)流性降水，此外其他情況為其他降水。

本文研究區(qū)域?yàn)樗拇ㄅ璧兀?8°—109°E，25°—36°N），范圍和地形圖見(jiàn)圖1。

圖1 四川盆地及周邊的地形高度圖（黑色為行政區(qū)劃，陰影為海拔高度）Fig.1 The topographical height map of the Sichuan Basin and its surroundings (the black is the administrative division,the shadow is the altitude)

2 天氣過(guò)程

高原渦東移出高原地區(qū)到西南渦上方或西南渦西移動(dòng)到高原渦下方，造成兩渦在對(duì)流層上下位置相近的，稱(chēng)為高原渦與西南渦耦合。本文選用的是2014年7月8—10日（簡(jiǎn)稱(chēng)“14·7”過(guò)程）和2020年8月11—13日（簡(jiǎn)稱(chēng)“20·8”過(guò)程）四川盆地在高原渦與西南渦相互作用下發(fā)生暴雨天氣過(guò)程的個(gè)例，在“14·7”過(guò)程中8日不同高度上位于同一低槽前的兩渦相互作用導(dǎo)致西南渦強(qiáng)烈發(fā)展，9日移出高原的高原渦與西南渦垂直耦合作用，降水從盆地西部逐漸東移，9日18時(shí)到10日22時(shí)為最強(qiáng)降水時(shí)段?！?0·8”過(guò)程中11日兩渦垂直耦合發(fā)生在高原渦南部和西南急流西側(cè)，受緯向氣流影響，四川大部分地區(qū)出現(xiàn)明顯降水。

GPM核心觀測(cè)平臺(tái)于2014年7月10日20：00掃描到“14·7”過(guò)程中高原渦與西南渦垂直耦合后的天氣過(guò)程，2020年8月11日17：46掃描到“20·8”過(guò)程中兩渦耦合作用時(shí)的天氣過(guò)程。為進(jìn)一步分析雷達(dá)掃描到的低渦降水過(guò)程，利用ERA-Interim再分析資料繪制了700 hPa位勢(shì)高度場(chǎng)和水汽通量圖，疊加GPM DPR探測(cè)的3.5 km高度的降水率水平分布（圖2）。“14·7”過(guò)程中高原渦與西南渦相互作用產(chǎn)生降水中的降水云均位于低渦中心，強(qiáng)降水區(qū)域均位于低槽前，受強(qiáng)盛的偏南氣流影響，且此次暴雨集中出現(xiàn)在東北—西南走向的水汽輻合帶中，暴雨區(qū)水汽和能量充足?！?0·8”過(guò)程中，兩渦垂直耦合時(shí)，盆地由偏南氣流控制，將暖濕水汽持續(xù)輸送至盆地，為暴雨提供水汽條件。

圖2 2014年7月10日20：00（北京時(shí)，下同）GPM DPR探測(cè)的3.5 km降水率與EC對(duì)應(yīng)時(shí)次700 hPa風(fēng)矢量與位勢(shì)高度（等值線(xiàn)）的疊加圖（a）以及水汽通量散度分布（b）（陰影，單位：10-2 g/(m-2·s-1·hPa），方框?yàn)榕璧氐奈恢茫?，以?020年8月11日17：46（c）降水率Fig.2 Overlay of the 3.5 km precipitation rate detected by the DPR at 20:00 GPM on 10 July,2014 and the 700 hPa wind vector and geopotential height (contours)corresponding to EC (a) and the distribution of water vapor flux divergence (b) (shadow,unit:10-2 g/(m-2·s-1·hPa),the box is the location of the basin),and 17:46 BT on 11 August 2020 (c) precipitation rate

3 降水云系的衛(wèi)星云圖特征

“14·7”過(guò)程中，從紅外云圖演變可見(jiàn)（圖3），8日12：00盆地上空沒(méi)有明顯的降水云系，直至14：00對(duì)流云團(tuán)開(kāi)始發(fā)展，17：00高原東側(cè)地形對(duì)低層渦旋動(dòng)力強(qiáng)迫抬升產(chǎn)生上升運(yùn)動(dòng)，云團(tuán)迅速發(fā)展東移，云核面積增大且云頂亮溫降低，中尺度對(duì)流復(fù)合體（MCC）發(fā)展。20：00高原渦槽前天氣尺度強(qiáng)迫和地形共同作用下，西南渦強(qiáng)烈發(fā)展，盆地MCC呈現(xiàn)橢圓狀。23：00 MCC范圍擴(kuò)大，云頂溫度＜-72℃，伴隨盆地暴雨。9日01：00 MCC云團(tuán)尺度減小，結(jié)構(gòu)松散，仍滿(mǎn)足MCC標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)應(yīng)區(qū)域降水減小。

圖3 2014年7月8日23：00（a，b）和9日23：00（c，d）紅外云圖空間分布及其對(duì)應(yīng)時(shí)刻GPM衛(wèi)星的融合降水強(qiáng)度（單位：mm/h）分布Fig.3 The spatial distribution of infrared cloud images at 23:00 BT (a,b) on July 8,2014 and 23:00 (c,d) on 9 July 2014 and their corresponding GPM satellite fusion precipitation intensity (unit:mm/h) distribution

9日18：00盆地多個(gè)云團(tuán)發(fā)展，21：00高原渦與西南渦耦合，云團(tuán)合并，冷中心區(qū)域增大，盆地有暴雨。23：00降水主要分布在TBB梯度大值區(qū)一側(cè)。10日00：00 MCC冷云面積明顯減小，MCC特征消失。

“20·8”過(guò)程分析其降水云系特征。根據(jù)ECMWF模式的溫度情況，溫度＞0 ℃為水云，＜-20 ℃為冰云，介于其間的為冰水混合云。0 ℃以上為暖云，以下為冷云，混合云處于0 ℃以下，因此混合云屬于冷云。冷云中既有過(guò)冷水，又有冰晶粒子，經(jīng)過(guò)冰晶粒子的凝華和碰并聚集過(guò)程，以及在0 ℃下融化后的碰并增長(zhǎng)過(guò)程形成降水。不同云相態(tài)粒子對(duì)降水的形成有一定的影響，研究盆地地區(qū)不同云系，F(xiàn)Y-4A衛(wèi)星云產(chǎn)品提供包括晴空在內(nèi)7種云相態(tài)。

圖4為2020年8月11日17：46的云相態(tài)、云類(lèi)型、云頂高度和云頂溫度水平分布的衛(wèi)星觀測(cè)實(shí)況，表明“20·8”暴雨過(guò)程中強(qiáng)降水區(qū)域內(nèi)云相呈冰云型，云類(lèi)型以冰云型為主。云頂高度是云系垂直結(jié)構(gòu)的重要表征特征。衛(wèi)星資料顯示此次過(guò)程中兩渦耦合時(shí)盆地存在一條呈東北—西南走向的云帶，且川渝地區(qū)的云系發(fā)展最深厚，有大片云頂溫度低值區(qū)，云頂溫度低于-60℃，降水云團(tuán)云頂高度在12～19 km，伴隨盆地暴雨。隨著暴雨發(fā)生發(fā)展時(shí)間的推移，降水云系逐漸發(fā)展東移，從盆地西部移至中部。

圖4 FY-4A衛(wèi)星觀測(cè)的2020年8月11日17：46觀測(cè)的降水云相態(tài)（a）、云類(lèi)型（b）、云頂高度（c）和云頂溫度（d）水平分布圖Fig.4 The horizontal distribution of precipitation cloud phase (a),cloud type (b),cloud top height (c) and cloud top temperature (d) observed by FY-4A satellite at 17:46 BT on 11 August 2020

綜上分析可見(jiàn)，“14·7”過(guò)程中兩渦耦合作用前，高原東部地形對(duì)低層渦旋的動(dòng)力強(qiáng)迫抬升產(chǎn)生上升運(yùn)動(dòng)，是形成MCC的一種動(dòng)力機(jī)制；兩渦在盆地上空垂直耦合作用期間，高原渦槽前天氣尺度強(qiáng)迫與地形共同作用，表現(xiàn)為多個(gè)云團(tuán)合并發(fā)展；同一天氣系統(tǒng)下兩渦相互作用引發(fā)西南渦強(qiáng)烈發(fā)展伴隨盆地上空旺盛的中尺度對(duì)流運(yùn)動(dòng)，以及東移出高原區(qū)域的高原渦與西南渦在盆地上空垂直耦合作用伴隨MCC發(fā)展時(shí)，短時(shí)強(qiáng)降水區(qū)域與MCC相對(duì)應(yīng)，降水落區(qū)集中在MCC云團(tuán)TBB冷云團(tuán)中心，強(qiáng)降水主要出現(xiàn)在MCC發(fā)展至成熟階段。“20·8”過(guò)程中強(qiáng)降水區(qū)域內(nèi)云相呈冰云型，云類(lèi)型以冰云型為主，兩渦耦合作用時(shí)云系發(fā)展最深厚，有大片云頂溫度低值區(qū)，云頂溫度低于-60 ℃，降水云團(tuán)云頂高度在12～19 km，說(shuō)明降水云體為強(qiáng)對(duì)流云團(tuán)，伴隨盆地暴雨。

4 降水結(jié)構(gòu)分析

4.1 降水云系的水平結(jié)構(gòu)特征

GPM 搭載的GMI S1通道提供的最高分辨率是89 GHz亮溫圖像，由于盆地地形復(fù)雜特殊性，3.5 km高度以下地表對(duì)DPR回波會(huì)造成干擾。圖5為兩渦相互作用引發(fā)的兩次暴雨天氣過(guò)程中微波掃描輻射儀GMI探測(cè)到降水云系的89 GHz微波輻射亮溫分布圖。

“14·7”過(guò)程中，由圖5a可以看出微波亮溫水平分布呈片狀，亮溫值低于-60℃，且與降水云系相對(duì)應(yīng)，呈東北—西南走向，說(shuō)明存在分布集中的冰水粒子在降水云系中，導(dǎo)致降水區(qū)對(duì)流發(fā)展旺盛。此次過(guò)程中的亮溫和降水率水平分布在量值和走向上有很好的對(duì)應(yīng)關(guān)系，強(qiáng)降水的發(fā)生對(duì)應(yīng)亮溫低值區(qū)，降水云系中的冰水粒子含量越多，其發(fā)出的散射信號(hào)越強(qiáng)，則亮溫值越低。這與蔣璐君分析高原渦與西南渦引發(fā)強(qiáng)降水的天氣過(guò)程對(duì)比得出的亮溫與降水分布之間關(guān)系的結(jié)論一致。且此次降水過(guò)程的降水范圍大且集中，最大降水率超過(guò)20 mm/h，降水雨帶的南北范圍大約為330 km。“20·8”過(guò)程中，由圖5b可以看出此次強(qiáng)降水時(shí)段里微波亮溫呈不均勻絮狀，微波亮溫值低于220 K，低值區(qū)與降水云系對(duì)應(yīng)。且此次降水過(guò)程的降水范圍呈帶狀分布。對(duì)比兩次過(guò)程，“14·7”和“20·8”過(guò)程中的亮溫值均較低，降水云系集中，降水強(qiáng)度大，說(shuō)明兩渦垂直耦合作用并伴隨中尺度對(duì)流體發(fā)生發(fā)展有利于短時(shí)強(qiáng)降水的產(chǎn)生。

圖5 2014年7月10日20：00（a）和 2020年8月11日17：46（b）GPM GMI探測(cè)的89 GHz微波輻射亮溫（單位：K）Fig.5 The brightness temperature of 89 GHz microwave radiation detected by GPM GMI at 20:00 BT on 10 July 2014 (a)and at 17:46 BT on11 August 2020 (unit:K)

降水粒子特征是對(duì)流強(qiáng)弱的一個(gè)主要標(biāo)志，利用GPM/DPR探測(cè)的降水廓線(xiàn)資料，分析“14·7”和“20·8”暴雨過(guò)程中降水云體的對(duì)流云和層云降水的樣本數(shù)量、總降水比例以及其平均降水率，來(lái)揭示此次低渦天氣過(guò)程的降水粒子性質(zhì)及其狀態(tài)?！?4·7”和“20·8”過(guò)程中層云降水樣本數(shù)均多于對(duì)流降水，兩者的比例分別為2.8∶1和4.7∶1（表2，圖6）?！?4·7”過(guò)程中從樣本數(shù)量來(lái)看，對(duì)流降水?dāng)?shù)量?jī)H占總樣本的26%，但對(duì)流性降水樣本的平均降水率比層云降水的平均降水率大，達(dá)5.8 mm/h，降水中是層云降水的5倍，對(duì)總降水量的貢獻(xiàn)達(dá)到63%，接近37%層云降水貢獻(xiàn)于總降水，這與蔣璐君等研究指出對(duì)流降水貢獻(xiàn)率要高于層云降水相同，此兩次過(guò)程的降水區(qū)域中，對(duì)流降水所占比例均大于層云降水比例，以降水強(qiáng)度大，降水范圍大的對(duì)流降水為主，層云降水次之，其降水系統(tǒng)的強(qiáng)降水云團(tuán)具有更旺盛的對(duì)流活動(dòng)，從而產(chǎn)生更強(qiáng)的對(duì)流降水。

表2 GPM DPR降水廓線(xiàn)數(shù)據(jù)的對(duì)流云和層云樣本特征Table 2 Convective cloud and stratigraphic cloud sample characteristics of GPM DPR precipitation profile data

圖6 GPM衛(wèi)星DPR捕捉的2014年7月10日20：00（a）和2020年8月11日17：46（b）的層云和對(duì)流降水樣本數(shù)分布Fig.6 The distribution of the number of stratus cloud and convective precipitation samples captured by GPM satellite DPR at 20:00 BT (a) on 10 July 2014 and 17:46 BT (b) on 11 August 2020

綜上所述，“14·7”和“20·8”過(guò)程中低渦系統(tǒng)的降水云團(tuán)對(duì)流活動(dòng)旺盛，故此在高原渦與西南渦垂直耦合作用過(guò)程中，降水云團(tuán)具有更旺盛的對(duì)流活動(dòng)。

4.2 降水云系的垂直結(jié)構(gòu)特征

云體的垂直結(jié)構(gòu)是判斷降水強(qiáng)度的重要組成部分，因而下面對(duì)“14·7”和“20·8”過(guò)程中降水云體的垂直結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析。

4.2.1 降水率垂直分布

圖7選取了降水云系中DPR探測(cè)的降水率大值中心的垂直剖面，“14·7”過(guò)程中有一個(gè)強(qiáng)降水中心，對(duì)流性降水的強(qiáng)度大，且對(duì)總降水量的貢獻(xiàn)大，兩渦作用下的降水系統(tǒng)引發(fā)不同類(lèi)型降水的云頂高度都可達(dá)12 km左右，整體降水云頂高度較均勻，云頂平坦，表明此次過(guò)程對(duì)流活動(dòng)較為旺盛。降水云的降水率大值中心均位于1～5 km層次內(nèi)，被降水強(qiáng)度較小的云體包圍，呈強(qiáng)烈垂直伸展的柱狀結(jié)構(gòu)，且降水率隨高度升高而遞減，表明垂直方向上降水分布不均勻?！?0·8”過(guò)程中也有一個(gè)強(qiáng)降水中心，且對(duì)流降水云頂高度可達(dá)15 km，降水云團(tuán)中的上升運(yùn)動(dòng)強(qiáng)。綜上，兩渦耦合作用后以對(duì)流降水為主要降水系統(tǒng)，其典型特征為降水強(qiáng)度大，范圍廣。

圖7 2014年7月10日20：00（a，b）和2020年8月11日17：46（c，d）盆地地區(qū)對(duì)流性降水樣本和層云降水樣本的降水率垂直分布Fig.7 Vertical distribution of precipitation rates of convective precipitation samples and stratigraphic precipitation samples in the basin at 20:00 on 10 July 2014 (a,b) and 17:46 on 11 August 2020 (c,d)

4.2.2 降水率垂直廓線(xiàn)

降水廓線(xiàn)有助于了解云團(tuán)的動(dòng)熱力和微物理的垂直結(jié)構(gòu)特征，而平均廓線(xiàn)能夠代表云體中80%以上樣本的典型降水廓線(xiàn)特征。

從圖8中可以看出，兩次過(guò)程中不同類(lèi)型降水樣本的垂直廓線(xiàn)在5 km以下隨高度降低而增加，最大降水率均出現(xiàn)在5 km高度以下，中高層其降水率降低，表明激烈的雨滴碰并增長(zhǎng)過(guò)程以及降水潛熱釋放大多集中在此高度下，水汽輸送較強(qiáng)，云水含量較為集中?！?4·7”過(guò)程中5 km以上降水率變化大，潛熱釋放更多，云頂高度最高達(dá)12 km，雨強(qiáng)顯著減弱，但仍有少量降水存在。“20·8”過(guò)程中云頂高度可達(dá)15 km，5～15 km高度內(nèi)降水廓線(xiàn)傾斜度大，表明云團(tuán)內(nèi)上升運(yùn)動(dòng)強(qiáng)烈，將降水粒子抬升至中高層。此次降水過(guò)程大片層云下的層云與對(duì)流降水混合模式下的強(qiáng)降水云團(tuán)具有旺盛的對(duì)流活動(dòng)。

圖8 2014年7月10日20：00（a，b）和2020年8月11日17：46（c，d）盆地對(duì)流云和層云降水率的平均廓線(xiàn)分布Fig.8 The average profile distribution of the precipitation rate of convective clouds and stratiform clouds in the basin at 20:00 BT on 10 July 2014 (a,b) and 17:46 BT on 11 August 2020 (c,d)

4.2.3 降水云體的反射率因子

“14·7”過(guò)程中，從圖9a、9b中可以看出對(duì)流性降水的反射率因子強(qiáng)度主要分布于20～45 dBZ，強(qiáng)反射率因子高度集中在0～5 km，對(duì)應(yīng)了較低的降水云位置，層云性降水與對(duì)流性降水的垂直分布類(lèi)似。5～12 km層內(nèi)隨高度降低不同類(lèi)型降水反射率因子強(qiáng)度增加，說(shuō)明此高度內(nèi)云滴有所增長(zhǎng)。3～5 km的高度范圍內(nèi)，層云降水均呈現(xiàn)了明顯的亮帶特征。5 km以下的兩類(lèi)降水云反射率因子強(qiáng)度仍有增強(qiáng)的趨勢(shì)，最強(qiáng)可達(dá)45 dBz。這與盆地地區(qū)濕度高，對(duì)流抬升旺盛有關(guān)。通過(guò)對(duì)盆地降水大值區(qū)（30.5°—31°N，105.9°—106.5°E）的反射率因子進(jìn)行統(tǒng)計(jì)發(fā)現(xiàn)（圖9c、9d、9e），GPM雙頻測(cè)雨雷達(dá)最大能達(dá)到60 dBz，最小為20 dBz。同時(shí)刻南充站多普勒雷達(dá)最大能達(dá)到56 dBz，最小能達(dá)到10 dBz。

圖9 2014年7月10日20：00雷達(dá)反射率垂直分布（a，e：對(duì)流性降水；b，f：層云性降水）與南充站多普勒雷達(dá)（c，d）和2020年8月11日17：46雷達(dá)反射率垂直分布（e，f）Fig.9 The vertical distribution of radar reflectivity at 20:00 BT on 10 July 2014 (a,e:convective precipitation,b,f:stratiform precipitation) and the Doppler radar at Nanchong Station (c,d) and Vertical distribution of radar reflectivity at 17:46 BT on 11 August 2020 (e,f)

“20·8”過(guò)程中對(duì)流降水反射率因子強(qiáng)度主要分布于25～50 dBz，強(qiáng)反射率因子高度集中在0～7 km，對(duì)應(yīng)了較高的降水云位置。強(qiáng)分布中心說(shuō)明對(duì)流性降水粒子生長(zhǎng)于低層，而后在旺盛的對(duì)流作用中碰并增長(zhǎng)向上移動(dòng)，而層云性降水與之類(lèi)似，說(shuō)明了此兩次過(guò)程中在大片對(duì)流性降水下對(duì)流云與層云混合降水，引發(fā)強(qiáng)降水。

雷達(dá)反射率區(qū)域平均垂直廓線(xiàn)可表示降水云系垂直結(jié)構(gòu)中的降水率差異。將廓線(xiàn)根據(jù)不同降水強(qiáng)度分類(lèi)。“14·7”過(guò)程對(duì)流性降水云系中（圖10），其反射率因子從高層到地面呈增長(zhǎng)態(tài)勢(shì)，且地面雨強(qiáng)越大其反射率因子強(qiáng)度增長(zhǎng)的越快。5 km以上不同地面降水強(qiáng)度其降水廓線(xiàn)分布類(lèi)似，由于地面空氣含水量或者溫度等使得5 km以下的降水廓線(xiàn)有波動(dòng)。地面雨強(qiáng)＜1.5 mm時(shí)，屬于弱降水，此時(shí)部分降水粒子中途受蒸發(fā)和上升氣流的影響較大。地面雨強(qiáng)逐漸變大時(shí)，4 km以下的反射率因子強(qiáng)度明顯增加，此時(shí)與中低層對(duì)流活動(dòng)有關(guān)。不同于對(duì)流性降水，層云性降水反射率降水廓線(xiàn)在5 km左右呈現(xiàn)明顯亮帶，層云性降水在此層上有較好的降水粒子轉(zhuǎn)化率，從亮帶所在層次到地面，層云性降水中隨高度降低其反射率因子強(qiáng)度增強(qiáng)，且其增長(zhǎng)幅度隨著地面雨強(qiáng)大小的增長(zhǎng)而增長(zhǎng)，其漲幅也隨之增強(qiáng)后增大，最大達(dá)40 dBz。亮帶附近1 km高度內(nèi)降水反射率隨高度變低明顯增加。“20·8”過(guò)程中對(duì)流性降水反射率隨高度增加呈減弱趨勢(shì)，同時(shí)地面降水越大則粒子濃度增加越快。層云性降水反射率廓線(xiàn)在6 km左右呈亮帶特征，在亮帶附近高度內(nèi)降水反射率變化大，當(dāng)?shù)孛娼邓笥?0 mm/h時(shí)差值可達(dá)到14 dBz。

圖10 2014年7月10日20：00（a，b）和2020年8月11日17：46（c，d）盆地地區(qū)對(duì)應(yīng)不同地面降水強(qiáng)度的降水雷達(dá)反射率廓線(xiàn)（a，c為對(duì)流降水；b，d為層云降水）Fig.10 Radar reflectivity profiles of precipitation corresponding to different ground precipitation intensities in basin areas at 20:00 BT on 10 July 2014 (a,b) and 17:46 BT on 11 August 2020 (c,d)(a,c) convective precipitation,(b,d) stratus precipitation

綜上，對(duì)流性降水中其反射率因子強(qiáng)度增長(zhǎng)一般發(fā)生在低層，且受蒸發(fā)和對(duì)流運(yùn)動(dòng)影響更大，而層云性降水中其反射率因子強(qiáng)度增長(zhǎng)的區(qū)域則為亮帶附近，降水粒子落下的過(guò)程中穿過(guò)融化層其反射率因子強(qiáng)度有所增大。無(wú)論是反射率因子強(qiáng)度隨高度的變化特征還是降水廓線(xiàn)的垂直特征，反射率因子強(qiáng)度均在5 km以下的區(qū)域發(fā)生增長(zhǎng)。Das等表示融化層及以下部分的降水廓線(xiàn)隨高度變化的特征在進(jìn)一步優(yōu)化降水估測(cè)中十分關(guān)鍵。

4.2.4 降水粒子濃度與半徑的垂直分布

在分析兩類(lèi)降水反射率因子的垂直分布后，進(jìn)一步探尋兩類(lèi)降水微觀粒子的垂直分布特征。粒子濃度和粒子半徑是影響降水強(qiáng)弱的關(guān)鍵粒子譜參數(shù)。圖11給出兩粒子分布結(jié)果，“14·7”過(guò)程中粒子濃度參數(shù)范圍在20～50，雨滴粒子半徑范圍在0.5～2.5 mm。層云性降水相較對(duì)流性降水其分布值域較寬，粒子譜發(fā)展的高度與對(duì)流性降水可發(fā)展的高度相似。由對(duì)流性降水的粒子濃度及半徑分布圖可看出，粒子濃度集中在33～34，相應(yīng)的高度在6 km之下，隨著高度的降低粒子的濃度有所增大。在6 km以下的層結(jié)內(nèi)雨滴半徑大多集中在1～1.2 mm，也有部分雨滴半徑達(dá)到2.2 mm。而層云性降水的降水粒子濃度隨著高度的降低而增長(zhǎng)的趨勢(shì)沒(méi)有前者顯著，在8 km至地面的整個(gè)中低層內(nèi)粒子濃度基本穩(wěn)定在35左右。8 km以下的層云性降水粒子半徑多集中在1 mm，近地面的蒸發(fā)作用使層云性降水中的小粒子半徑減小或者消失?！?0·8”過(guò)程中降水粒子濃度參數(shù)范圍在25～45，雨滴粒子半徑范圍在0.5～2.0 mm。對(duì)流降水粒子濃度集中在30～35，相應(yīng)高度在7 km以下。層云性降水粒子半徑由7 km到地面呈減小趨勢(shì)。

圖11 2014年7月10日20：00（a～d）和2020年8月11日（e～f）17：46盆地地區(qū)降水粒子信息垂直分布（a，c）對(duì)流性降水粒子濃度參數(shù)；（b，d）層狀性降水粒子濃度參數(shù)；（e，g）對(duì)流性降水粒子半徑（mm）；（f，h）層狀性降水粒子半徑（mm）（填色為頻率）Fig.11 Vertical distribution of precipitation particle information in basin area at 20:00 on 10 July 2014 (a-d) and at 17:46 on 11 August 2020 (e-f)(a,c) convective precipitation particle concentration parameters,(b,d) layer concentration parameters of morphological precipitation particles,(e,g) convective precipitation particle radius (mm),(f,h) stratified precipitation particle radius(mm),color is frequency))

綜上，對(duì)流性的粒子在6 km以下的低層內(nèi)是處于濃度高尺度較大的活躍狀態(tài)，這與雷達(dá)回波在底層內(nèi)的變化趨勢(shì)相符。區(qū)別于對(duì)流性降水，層云性降水的粒子濃度表現(xiàn)出較為均勻?qū)ΨQ(chēng)的分布特征，且隨著高度降低降水粒子濃度的增長(zhǎng)沒(méi)有前者顯著，粒子濃度基本穩(wěn)定。近地面的蒸發(fā)作用使層云性降水中的小粒子半徑減小或者消失，這也是近地面平均反射率因子強(qiáng)度低于中高層的重要原因。

4.2.5 降水粒子廓線(xiàn)

圖12和圖13給出了盆地地區(qū)降水粒子濃度和半徑的降水粒子信息廓線(xiàn)圖。由粒子濃度廓線(xiàn)（圖12）可以看出，“14·7”和“20·8”過(guò)程中兩種類(lèi)型降水均表現(xiàn)為單增趨勢(shì)，隨著高度的降低其粒子濃度越大，且還可看出對(duì)流降水粒子濃度并不總大于層云降水。根據(jù)粒子半徑廓線(xiàn)（圖13）得出，兩次過(guò)程中對(duì)流性降水粒子與地面降水強(qiáng)度成正比，地面降水強(qiáng)度越強(qiáng)，粒子半徑越大，在5～7 km以下的粒子半徑增長(zhǎng)更為顯著。而層云性降水中不同的降水強(qiáng)度其粒子半徑差異不大，小雨、中雨或者大雨在低層里粒子的半徑均在1.5～1.7 mm的范圍內(nèi)。綜上，對(duì)流性降水粒子與地面降水強(qiáng)度成正比，地面降水強(qiáng)度越強(qiáng)，粒子半徑越大。層云性降水所帶來(lái)的強(qiáng)降水往往是由大小類(lèi)似的粒子聚集所引起的，并未形成尺度更大的粒子。

圖12 2014年7月10日20：00（a，b）和2020年8月11日17：46（c，d）盆地地區(qū)對(duì)應(yīng)不同的降水量級(jí)（mm/h）的降水粒子信息廓線(xiàn)（a，c）對(duì)流性降水粒子濃度參數(shù)；（b，d）層狀性降水粒子濃度參數(shù)Fig.12 The precipitation particle information corresponding to different precipitation levels (mm/h) in the basin area at 20:00 on 10 July 2014 (a,b) and 17:46 on 11 August 2020 (c,d)(a,c) convective precipitation particle concentration parameters,(b,d) stratified precipitation particle concentration parameters

圖13 2014年7月10日20：00（a、b）和2020年8月11日17：46（c、d）盆地地區(qū)對(duì)應(yīng)不同的降水量級(jí)（mm/h）的降水粒子信息廓線(xiàn)（a、c）對(duì)流性降水粒半徑；（b、d）層狀性降水粒子半徑Fig.13 The precipitation particle information corresponding to different precipitation levels (mm/h) in the basin area at 20:00 BT on 10 July,2014 (a,b) and 17:46 BT on August 11,2020 (c,d) Profile(a,c) Convective precipitation particle radius;(b,d) Stratified precipitation particle radius)

5 總結(jié)

利用多源衛(wèi)星資料和再分析資料，選擇2014年7月10日以及2020年8月11日兩次發(fā)生在四川盆地的高原渦與西南渦相互作用下產(chǎn)生的暴雨天氣過(guò)程，分析兩渦作用下產(chǎn)生暴雨的天氣特征和降水云特征，得到以下主要結(jié)論。

1）高原渦與西南渦相互作用產(chǎn)生暴雨的降水云位于低渦中心，強(qiáng)降水區(qū)域均位于低槽前，受強(qiáng)盛的偏南氣流影響，暴雨集中出現(xiàn)在東北—西南走向的水汽輻合帶中，暴雨區(qū)水汽和能量充足。

2）短時(shí)強(qiáng)降水區(qū)域與MCC相吻合，且集中出現(xiàn)在MCC發(fā)展至成熟階段?！?4·7”過(guò)程中兩渦耦合作用前，高原東部地形對(duì)低層渦旋的動(dòng)力強(qiáng)迫抬升產(chǎn)生上升運(yùn)動(dòng)，是形成MCC的一種動(dòng)力機(jī)制；兩渦在盆地上空垂直耦合作用期間，高原渦槽前天氣尺度強(qiáng)迫與地形共同作用，表現(xiàn)為多個(gè)云團(tuán)合并發(fā)展，降水區(qū)域主要集中在TBB梯度大值區(qū)一側(cè)?！?0·8”過(guò)程中兩渦耦合時(shí)云系發(fā)展深厚，降水云系表現(xiàn)為冰云型，大片云頂溫度低值區(qū)，最低可達(dá)-60 ℃，云頂高度最高伸展達(dá)15 km，表明對(duì)流降水旺盛。

3）兩次過(guò)程的降水云發(fā)展中，層狀云對(duì)總降水的貢獻(xiàn)大于對(duì)流降水，但對(duì)流性降水的平均降水率遠(yuǎn)大于層云降水，并且云系的亮溫低值區(qū)強(qiáng)度和水平分布與同時(shí)刻降水區(qū)分布很好對(duì)應(yīng)。

4）兩渦作用中，降水云系在垂直方向上發(fā)展不均勻，強(qiáng)降水區(qū)降水粒子在垂直分布柱狀，且有顯著的云墻發(fā)展，層云性降水云垂直分布較平坦，且未有云墻出現(xiàn)。無(wú)論是對(duì)流降水還是層云降水，其降水率的大值區(qū)均位于5 km以下，此高度層對(duì)流降水對(duì)總降水量的貢獻(xiàn)也最大，5 km以上降水粒子數(shù)減少，其貢獻(xiàn)均呈下降趨勢(shì)。

5）對(duì)流性降水反射率因子在低層快速增長(zhǎng)，基本處于濃度高尺度大的活躍狀態(tài)，層云性降水反射率因子在亮帶層附近增長(zhǎng)，不同的降水強(qiáng)度其粒子半徑差異不大；對(duì)流降水雨強(qiáng)遠(yuǎn)大于層云，其粒子半徑大于層云性降水，但粒子濃度不總高于后者；層云對(duì)降水量的貢獻(xiàn)大于對(duì)流云，且往往來(lái)自于大小均勻的粒子積聚。