李 欣 張 璐

(青島市氣象局， 青島 266003)

引 言

作為我國(guó)主要的致災(zāi)性天氣系統(tǒng)，臺(tái)風(fēng)及其帶來的強(qiáng)降水一直是國(guó)內(nèi)的研究重點(diǎn)，大量觀測(cè)事實(shí)和模擬研究表明：臺(tái)風(fēng)環(huán)流輸送的暖濕空氣給暴雨區(qū)提供充沛的水汽和能量，高空弱冷空氣侵入加大了大氣層結(jié)的不穩(wěn)定，有利于深厚濕對(duì)流的產(chǎn)生和大暴雨的出現(xiàn)；地形強(qiáng)迫抬升和繞流常在特定區(qū)域形成中尺度輻合區(qū)，對(duì)降水有增幅作用[1-10]。由此可見，影響臺(tái)風(fēng)暴雨的因素十分復(fù)雜，對(duì)其落區(qū)和降雨量的精細(xì)化預(yù)報(bào)十分困難。叢春華等[11]對(duì)臺(tái)風(fēng)遠(yuǎn)距離暴雨研究指出，臺(tái)風(fēng)環(huán)流與西風(fēng)槽等中緯度系統(tǒng)的相互作用導(dǎo)致北方內(nèi)陸地區(qū)暴雨或大暴雨過程，暴雨區(qū)具有較強(qiáng)的對(duì)流不穩(wěn)定度、對(duì)稱不穩(wěn)定度和斜壓不穩(wěn)定度，對(duì)流活躍，降水突發(fā)性強(qiáng)、強(qiáng)度大、時(shí)段集中，同時(shí)除了明顯的中緯度系統(tǒng)外，弱冷空氣南下臺(tái)風(fēng)倒槽形成冷墊、臺(tái)風(fēng)東側(cè)暖濕空氣沿冷墊爬升加強(qiáng)上升運(yùn)動(dòng)，同樣可產(chǎn)生暴雨。陳聯(lián)壽等[12]總結(jié)臺(tái)風(fēng)暴雨的落區(qū)，指出臺(tái)風(fēng)暴雨可分為臺(tái)風(fēng)環(huán)流內(nèi)暴雨和環(huán)流外暴雨兩大類，環(huán)流內(nèi)暴雨和臺(tái)風(fēng)結(jié)構(gòu)密切相關(guān)，環(huán)流外暴雨又可分為臺(tái)風(fēng)前颮線暴雨、遠(yuǎn)距離暴雨、變性下游效應(yīng)暴雨和地形暴雨，還指出地形對(duì)于臺(tái)風(fēng)環(huán)流內(nèi)暴雨和環(huán)流外暴雨的強(qiáng)度和落區(qū)均可能造成重要影響。梁軍等[13]對(duì)影響遼東半島的一次臺(tái)風(fēng)大暴雨過程進(jìn)行的數(shù)值模擬顯示，臺(tái)風(fēng)環(huán)流和冷空氣相互作用激發(fā)的局地次級(jí)環(huán)流有利于中尺度系統(tǒng)發(fā)展，同時(shí)地形強(qiáng)迫抬升作用加強(qiáng)低層偏東氣流，產(chǎn)生局地中尺度渦旋系統(tǒng)，后者與臺(tái)風(fēng)環(huán)流的疊加對(duì)于局地降水的增強(qiáng)和減弱起關(guān)鍵作用。

數(shù)值模式是臺(tái)風(fēng)降水精細(xì)化預(yù)報(bào)的重要工具，研究降水微物理特征可為改進(jìn)數(shù)值模式提供重要依據(jù)[14-16]。Ulbrich等[17]和Maeso等[18]利用地面雨滴譜儀的研究結(jié)果表明熱帶氣旋降水雨滴譜分布具有高濃度和小直徑特征。Tokay等[19]研究7個(gè)處于不同發(fā)展階段的大西洋颶風(fēng)個(gè)例，發(fā)現(xiàn)熱帶氣旋所有發(fā)展階段降水滴譜均表現(xiàn)為高濃度的中小直徑雨滴，最大直徑基本小于4 mm，變性為溫帶氣旋后，大雨滴濃度明顯增加，滴譜分布類似大陸型強(qiáng)對(duì)流。對(duì)影響我國(guó)華東和華南的臺(tái)風(fēng)對(duì)流性降水雨滴譜觀測(cè)分析[20-24]表明：其分布特征與Bringi等[25]提出的熱帶海洋型對(duì)流降水雨滴譜特征非常類似，但普遍直徑更小，數(shù)濃度更高。Chang等[26]對(duì)中國(guó)臺(tái)灣地區(qū)臺(tái)風(fēng)對(duì)流性降水的雨滴譜分析顯示：其滴譜分布介于熱帶海洋型對(duì)流降水和大陸型對(duì)流降水之間，該結(jié)果可能與地形對(duì)降水影響有關(guān)。Chen等[27]分析臺(tái)風(fēng)外雨帶和眼墻降雨的雨滴譜特征，發(fā)現(xiàn)眼墻降雨滴譜分布比外雨帶和眼區(qū)降雨更寬(斜率更小)，外雨帶和眼區(qū)降雨為層云性而眼墻為對(duì)流性或混合性，雨滴譜為典型的單峰型分布，同時(shí)指出外雨帶和眼區(qū)的層云降水產(chǎn)生于融化的來自眼墻云區(qū)的霰或凇化的冰晶。朱紅芳等[28]對(duì)比分析兩次臺(tái)風(fēng)降水過程的雨滴譜資料，發(fā)現(xiàn)不同環(huán)流背景下形成的臺(tái)風(fēng)暴雨降水類型不同，具有不同的雨滴譜特征和Z-R關(guān)系。申高航等[29-30]分析臺(tái)風(fēng)利奇馬(1909)不同位置強(qiáng)降水中心的雨滴譜特征，發(fā)現(xiàn)在不同系統(tǒng)影響區(qū)域和降水時(shí)段內(nèi)存在明顯差異，弱降水時(shí)段呈單峰分布，強(qiáng)降水時(shí)段雨滴譜變寬且呈現(xiàn)雙峰特征，1.2 mm直徑均存在峰值，對(duì)強(qiáng)降水貢獻(xiàn)最大。沈瑾等[31]利用X波段雙偏振雷達(dá)觀測(cè)資料對(duì)臺(tái)風(fēng)莫拉克(0908)不同位置的偏振參量和降水粒子特征進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)臺(tái)風(fēng)內(nèi)各部位廣泛存在過冷水和濕雪，融化層特征明顯，登陸后西南側(cè)對(duì)流雨帶中存在少量霰和冰雹粒子，且眼區(qū)的粒徑比螺旋雨帶和西南側(cè)對(duì)流雨帶小。對(duì)臺(tái)風(fēng)麥德姆(1410)內(nèi)雨帶的微物理特征研究發(fā)現(xiàn)聚集過程帶來的云雨轉(zhuǎn)化和降水粒子的碰并增長(zhǎng)等暖云降水過程對(duì)于內(nèi)雨帶上升運(yùn)動(dòng)區(qū)的強(qiáng)降水生成起重要作用，其外圍融化的霰粒子是強(qiáng)降水的主要來源[20，32]。對(duì)影響華南地區(qū)的臺(tái)風(fēng)妮妲(1604)外雨帶的研究表明：在臺(tái)風(fēng)外雨帶對(duì)流降水中冰相過程對(duì)于降水粒子的增長(zhǎng)更加重要，凇附過程對(duì)于強(qiáng)降水的產(chǎn)生貢獻(xiàn)最大[33]。Hu等[34]分析兩次颶風(fēng)活動(dòng)中螺旋雨帶對(duì)流性降水和眼墻暖云降水的偏振參量垂直結(jié)構(gòu)和閃電分布，得到不同粒子類型的垂直分布特征，提出不同垂直風(fēng)切變條件下臺(tái)風(fēng)降水云系發(fā)生發(fā)展的概念模型。Zheng等[24]對(duì)于南海臺(tái)風(fēng)劍魚(1914)的研究表明：內(nèi)雨帶強(qiáng)降水主要來自暖云降水過程,在不同發(fā)展階段主導(dǎo)的冰相過程不同，對(duì)流成熟階段凇附過程占據(jù)主導(dǎo)地位，衰亡階段聚并過程更加明顯，霰粒子的存在使降水滴譜分布更寬。

目前對(duì)中國(guó)臺(tái)風(fēng)降雨微物理過程的研究多集中在華東、華南一帶，不同地區(qū)臺(tái)風(fēng)降水以及臺(tái)風(fēng)中不同位置和階段降水的微物理過程均有明顯差異。臺(tái)風(fēng)北上過程與中緯度系統(tǒng)相互作用，降雨特征明顯不同，其中的微物理過程值得詳細(xì)探討。2019年第9號(hào)臺(tái)風(fēng)利奇馬(1909)(簡(jiǎn)稱利奇馬)和2020年第8號(hào)臺(tái)風(fēng)巴威(2008)(簡(jiǎn)稱巴威)連續(xù)北上給山東帶來大范圍的暴雨和極端強(qiáng)降水，造成嚴(yán)重的洪澇災(zāi)害和經(jīng)濟(jì)損失。數(shù)值模式對(duì)兩次過程主雨帶預(yù)報(bào)較好，但對(duì)主雨帶邊緣青島境內(nèi)的局地強(qiáng)降水和大暴雨預(yù)報(bào)誤差很大。本文利用青島S波段雙偏振雷達(dá)和降水現(xiàn)象儀觀測(cè)資料，對(duì)青島地區(qū)產(chǎn)生的局地對(duì)流性強(qiáng)降水微物理特征進(jìn)行分析，為今后數(shù)值模式改進(jìn)以及預(yù)報(bào)員對(duì)北上臺(tái)風(fēng)背景下局地暴雨和強(qiáng)降水的預(yù)報(bào)提供參考。

1 資料和方法

本文雨滴譜資料來自臺(tái)風(fēng)期間位于山東平度的DSG1型降水現(xiàn)象儀(PPI)。其原理是通過采樣區(qū)內(nèi)降水粒子對(duì)激光的衰減程度測(cè)量粒子直徑和下落末速度，具體設(shè)備參數(shù)可參見《DSG1型降水現(xiàn)象儀用戶手冊(cè)》。在使用前對(duì)資料質(zhì)量進(jìn)行控制：首先剔除直徑在8 mm以上的樣本，隨后為消除由于強(qiáng)風(fēng)和過采樣造成的誤差，基于Brandes等[35]提出的理想速度，剔除粒子下落末速度與理想值的差值超過40%的過采樣樣本[36-37]，最后剔除小時(shí)雨強(qiáng)在0.1 mm·h-1以下的記錄，在利奇馬和巴威降水中分別剔除5.46%和4.57%的雨滴樣本，利用質(zhì)量控制后的數(shù)據(jù)計(jì)算各雨滴譜特征量[21，24]。為了描述雨滴譜的分布，Ulbrich[38]提出的Gamma分布模型被廣泛運(yùn)用，Zhang等[39]分析發(fā)現(xiàn)模型中形狀參數(shù)μ和斜率Λ(單位：mm-1)之間的相關(guān)性最好，更能反映降水的雨滴譜分布以及雨滴直徑等物理特性，μ-Λ關(guān)系被廣泛用于雨滴譜特征分析和雷達(dá)反演。本文利用兩次過程中小時(shí)雨強(qiáng)在5 mm·h-1以上的雨滴譜觀測(cè)樣本計(jì)算μ-Λ關(guān)系[40]，用于進(jìn)一步分析降水滴譜特征。所得關(guān)系式為

μ=-0.0236Λ2+1.3769Λ-1.9981。

(1)

雷達(dá)資料來自臺(tái)風(fēng)期間山東青島S波段雙偏振雷達(dá)(SPOL)，同樣在使用前進(jìn)行初步質(zhì)量控制：剔除共偏相關(guān)系數(shù)(ρHV)在0.85以下的非氣象回波樣本，對(duì)水平反射率因子(ZH)、差分反射率(ZDR)和差分相移率(KDP)進(jìn)行五庫(kù)滑動(dòng)平均以消除隨機(jī)振蕩，采用Barnes插值法將質(zhì)量控制后的資料插值到水平分辨率為1 km、垂直分辨率為0.5 km的網(wǎng)格點(diǎn)上[41]。利用雙偏振雷達(dá)觀測(cè)的各參量可以對(duì)云內(nèi)水凝物的相態(tài)進(jìn)行識(shí)別分類[42-43]，本文采用Wang等[32]提出的改進(jìn)算法，利用ZDR，KDP，ZH和ρHV4個(gè)參量將臺(tái)風(fēng)降水中的粒子分為小雨、中雨、大雨、冰晶、干雪、濕雪、霰和雨雹8種類型。

降水資料來自臺(tái)風(fēng)影響期間山東省自動(dòng)雨量站的小時(shí)降水量和青島市境內(nèi)自動(dòng)雨量站10 min降水量，臺(tái)風(fēng)中心位置則來自中央氣象臺(tái)網(wǎng)站發(fā)布的逐小時(shí)臺(tái)風(fēng)位置。另外，本文還利用同期NCEP FNL 1°×1°分析資料討論臺(tái)風(fēng)降水的背景環(huán)流形勢(shì)。

2 臺(tái)風(fēng)降水概況及環(huán)流背景

2.1 臺(tái)風(fēng)概況和降水分布特征

利奇馬于2019年8月7日05:00(北京時(shí)，下同)發(fā)展為臺(tái)風(fēng)，向西北方向移動(dòng)并繼續(xù)加強(qiáng)，8月7日23:00升級(jí)為超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)，并繼續(xù)向西北方向移動(dòng)，8月10日01:45在浙江溫嶺市城南鎮(zhèn)沿海登陸，隨后沿120°E線一路向北縱穿浙江、江蘇兩省并移入黃海(圖1a)，又于8月11日20:50在山東青島市黃島區(qū)沿海再次登陸，此后北上移入渤海且回旋少動(dòng)，強(qiáng)度不斷減弱，8月13日14:00停止編號(hào)。

圖1 臺(tái)風(fēng)路徑、地形高度和降水分布 (a)利奇馬和巴威逐小時(shí)中心位置(方框表示圖1b～1d范圍)，(b)青島地區(qū)地形海拔高度(陰影)、S波段雙偏振雷達(dá)(SPOL)和降水現(xiàn)象儀(PPI)位置(圓圈表示雷達(dá)50 km，100 km和150 km距離圈)，(c)2019年8月11日00:00—16:00自動(dòng)雨量站累積降水量(填色站點(diǎn)；方框表示最大小時(shí)雨強(qiáng)出現(xiàn)的站點(diǎn))，(d)2020年8月26日02:00—18:00自動(dòng)雨量站累積降水量(說明同圖1c) Fig.1 The typhoon track, terrain height and precipitation distribution (a)the tracks of Typhoon Lekima and Typhoon Bavi from China Meteorological Administrator(the box denotes the range in next 3 panels),(b)terrain height of Qingdao(the shaded)，location of Qingdao S-band polarimetric radar(SPOL)and precipitation phenomenon instrument(PPI)(black circles denote radius of 50 km,100 km and 150 km)，(c)accumulated precipitation of automatic rain gauges(colorful dots) from 0000 BT to 1600 BT on 11 Aug 2019(the box denotes the station with maximum hourly precipitation),(d)accumulated precipitation of automatic rain gauges from 0200 BT to 1800 BT on 26 Aug 2020(the same as in Fig.1c)

巴威于2020年8月24日02:00加強(qiáng)成為臺(tái)風(fēng)，在中國(guó)東部海面上向北偏東方向移動(dòng)，強(qiáng)度繼續(xù)加強(qiáng)，25日11:00加強(qiáng)成為強(qiáng)臺(tái)風(fēng)，并沿125°E線北上，27日09:00在朝鮮北部沿海登陸，登陸后強(qiáng)度不斷減弱，轉(zhuǎn)向東北方向進(jìn)入我國(guó)東北地區(qū)，8月27日17:00停止編號(hào)。

利奇馬造成山東地區(qū)的降水主要集中在二次登陸前的北上期間，2019年8月10日07:00—11日23:00造成的暴雨基本覆蓋山東全境(圖略)，最大降水位于117°～119°E，雨帶呈明顯的經(jīng)向分布，累積降水量普遍在200 mm以上，最大達(dá)到861.9 mm，最大小時(shí)雨強(qiáng)為187.7 mm·h-1，降水表現(xiàn)出明顯極端性。青島地區(qū)處于主雨帶東側(cè)，11日00：00—16:00，自青島東南部的嶗山山區(qū)(位于雷達(dá)站東偏北方向約50 km處，見圖1b)向西北內(nèi)陸出現(xiàn)東南—西北向的中尺度大暴雨帶(圖1c中黑色橢圓所示區(qū)域)，嶗山山區(qū)北九水站最大累積降水量達(dá)348.0 mm，最大雨強(qiáng)出現(xiàn)在下游的平度張戈莊站(圖1c中方框所示)，11日06:00整點(diǎn)小時(shí)雨強(qiáng)達(dá)到60.3 mm·h-1。

與利奇馬相比，巴威造成的暴雨范圍較小(圖1d)，主要降水產(chǎn)生于2020年8月26日02:00—18：00，集中在魯東南到山東半島北部地區(qū)，主雨帶呈現(xiàn)東北—西南向的帶狀分布，降水量多為50～150 mm，小時(shí)雨強(qiáng)為20～50 mm·h-1。在主雨帶東側(cè)嶗山山區(qū)向西北內(nèi)陸同樣出現(xiàn)一個(gè)中尺度暴雨帶(圖1d黑色橢圓所示)，山區(qū)降水量超過50 mm，西北方向的下游地區(qū)達(dá)到150 mm以上，其中即墨南泉站累積降水量為351.5 mm(圖1d中方框所示)，且26日09:00—11：00連續(xù)出現(xiàn)100 mm·h-1以上的極端強(qiáng)降水，最大達(dá)到130.1 mm·h-1。

青島地區(qū)強(qiáng)降水時(shí)間集中，空間分布上也表現(xiàn)出明顯的中小尺度特征，最強(qiáng)降水均出現(xiàn)在山區(qū)西北側(cè)下風(fēng)方向，反映出地形對(duì)強(qiáng)降水的重要作用。

2.2 環(huán)流形勢(shì)對(duì)比

利奇馬和巴威北上期間的環(huán)流形勢(shì)(圖略)比較類似：我國(guó)中東部至東部海上為寬廣的低壓區(qū)，南亞高壓和西太平洋副熱帶高壓(簡(jiǎn)稱副高)均呈塊狀且位于東西兩側(cè)，臺(tái)風(fēng)在副高西側(cè)的偏南氣流引導(dǎo)下持續(xù)北上。在內(nèi)陸地區(qū)大陸高壓脊發(fā)展強(qiáng)盛，并且逐步東移伸展到貝加爾湖附近，同時(shí)伴隨中緯度西風(fēng)槽東移并引導(dǎo)冷空氣南下。臺(tái)風(fēng)和副高之間的東南暖濕氣流向北輸送至山東地區(qū)并與冷空氣交匯，形成大范圍暴雨。青島處于主雨帶東側(cè)暖區(qū)內(nèi)，受暖濕氣流的影響出現(xiàn)局地大暴雨和強(qiáng)降水，降水發(fā)生時(shí)臺(tái)風(fēng)中心位于31°～35°N(圖1a)。

在青島最強(qiáng)降雨時(shí)刻前后沿36°N做剖面分析層結(jié)和動(dòng)力條件(圖2)。由圖2可以看到，在臺(tái)風(fēng)北上期間外圍的東南暖濕氣流與南下冷空氣相遇形成明顯鋒區(qū)：東側(cè)大氣低層?xùn)|南風(fēng)中θse中心值超過350 K，西側(cè)700 hPa層次上伴隨東北風(fēng)均存在冷中心。鋒區(qū)隨高度增加向冷區(qū)傾斜，在850 hPa至700 hPa之間存在天氣尺度上升運(yùn)動(dòng)中心，垂直速度達(dá)到-5～-2 Pa·s-1，表明東南氣流攜帶暖濕空氣沿冷墊不斷爬升，有利于水汽凝結(jié)和能量釋放，造成強(qiáng)降水和暴雨[44]。對(duì)比兩個(gè)臺(tái)風(fēng)環(huán)流剖面可以發(fā)現(xiàn)，巴威外圍的東南氣流風(fēng)速較小，暖濕空氣輸送和上升運(yùn)動(dòng)強(qiáng)度相對(duì)較弱，沿鋒區(qū)向上和向西伸展程度更小，造成主雨帶降水的強(qiáng)度和范圍均小于利奇馬。

圖2 水平風(fēng)場(chǎng)(風(fēng)羽)、假相當(dāng)位溫(填色)和垂直速度(等值線，單位:Pa·s-1)沿36°N緯向-垂直剖面(三角形表示最大小時(shí)雨強(qiáng)站點(diǎn)經(jīng)度) (a)2019年8月11日02:00，(b)2020年8月26日08:00Fig.2 Cross-section of horizontal wind(the barb) and pseudo-equivalent potential temperature(the shaded) and vertical velocity(the contour,unit:Pa·s-1) along 36°N at 0200 BT on 11 Aug 2019(a) and 0800 BT on 26 Aug 2020(b)(the triangle denotes the longitude of station with maximum hourly precipitation)

青島地區(qū)的強(qiáng)降水均發(fā)生在鋒區(qū)東側(cè)的暖濕空氣內(nèi)，利奇馬在700 hPa以下的東南風(fēng)速普遍超過20 m·s-1，深厚的低空急流帶來強(qiáng)暖濕輸送有利于大氣不穩(wěn)定能量的累積，低層θse最大達(dá)到360 K以上，700 hPa以上存在θse低值中心，高低層溫差超過10 K，大氣具有很強(qiáng)的層結(jié)不穩(wěn)定，同時(shí)東南急流內(nèi)明顯的風(fēng)速輻合以及垂直風(fēng)切變有利于強(qiáng)對(duì)流的傳播和加強(qiáng)，導(dǎo)致最強(qiáng)降水的發(fā)生。雖然巴威的風(fēng)速相對(duì)較小，但在900 hPa以下仍存在風(fēng)速為16 m·s-1的超低空東風(fēng)急流，高低層溫差也達(dá)到10 K，同時(shí)邊界層內(nèi)有明顯的干冷空氣向東侵入，鋒區(qū)位于120°E附近，兩側(cè)存在明顯的風(fēng)向切變和風(fēng)速輻合，地形和鋒面抬升作用共同造成局地極端強(qiáng)降水。

2.3 雨帶演變

圖3為兩次降水過程的青島雷達(dá)組合反射率因子，可以看到回波強(qiáng)度明顯受到海陸分布和地形影響，在海上僅有零散的強(qiáng)回波隨東南風(fēng)向西北方向移動(dòng)，進(jìn)入陸地后受到摩擦和地形作用回波逐漸發(fā)展加強(qiáng)。青島主要受向內(nèi)陸移動(dòng)的強(qiáng)對(duì)流回波影響，降水的中小尺度特征明顯，局地性強(qiáng)。在利奇馬降水的最強(qiáng)時(shí)段(圖3)，自沿海山區(qū)有對(duì)流單體不斷觸發(fā)，隨東南風(fēng)向西北移動(dòng)發(fā)展，對(duì)流的后向傳播形成東南—西北向線狀多單體強(qiáng)風(fēng)暴，回波最強(qiáng)超過60 dBZ。這種線狀多單體風(fēng)暴在03:00—12：00長(zhǎng)時(shí)間維持并沿長(zhǎng)軸方向移動(dòng)，明顯的列車效應(yīng)造成強(qiáng)降水的發(fā)生。

圖3 主要降水階段青島雷達(dá)組合反射率因子(填色，30 dBZ以下回波未顯示；方框表示對(duì)流降水微物理特征分析范圍)Fig.3 Composite reflectivity factor during main precipitation stage(the shaded,echoes below 30 dBZ are not shown;the box denotes the region of microphysics analysis)

巴威降水中有多個(gè)對(duì)流單體于2020年8月26日06:00前后在嶗山山區(qū)觸發(fā)，由于環(huán)境風(fēng)速較弱，對(duì)流單體在原地穩(wěn)定少動(dòng)，逐漸合并加強(qiáng)為強(qiáng)風(fēng)暴(圖3)，最大強(qiáng)度超過65 dBZ，造成局地極端強(qiáng)降水。8月26日13:00以后對(duì)流逐漸減弱并向西北移動(dòng)匯入主雨帶(圖3)，導(dǎo)致平度南部降水加強(qiáng)。

3 雨滴譜特征

兩次臺(tái)風(fēng)降水Dm-lgNw的分布(圖4a)十分類似，雨強(qiáng)在10 mm·h-1以下(圖4a中灰色虛線左下方)的層云降水雨滴譜分布非常分散，Bringi等[25]指出這種現(xiàn)象表明層云降水微物理過程的多樣性，降水粒子既有融化的干雪(等效直徑大、濃度低)，也有融化的冰晶或小的霰粒子(等效直徑小、濃度高)，但Dm主要集中在1.5 mm以下，lgNw達(dá)到3.0～4.5，表明層云降水以密集中小雨滴為主。雨強(qiáng)在10 mm·h-1以上的對(duì)流性降水Dm和lgNw變化范圍更窄，直徑略有增長(zhǎng)，集中在1.2～2.5 mm，而lgNw沒有明顯增加，為3.5～4.5。>

圖4 降水現(xiàn)象儀反演的雨滴譜特征 (a)利奇馬和巴威降水Dm-lgNw散點(diǎn)圖(橙色菱形表示對(duì)流性降水的平均Dm和lgNw，其余各形狀點(diǎn)代表不同臺(tái)風(fēng)個(gè)例的平均值，實(shí)線(虛線)方框表示海洋型(大陸型)對(duì)流性降水Dm-lgNw平均值分布范圍，灰色虛線表示10 mm·h-1雨強(qiáng)位置)，(b)利奇馬和巴威5 mm·h-1以上降水(黑色實(shí)線)的μ -Λ關(guān)系(彩色虛線表示不同臺(tái)風(fēng)個(gè)例降水的μ -Λ關(guān)系)，(c)不同雨強(qiáng)下不同直徑雨滴對(duì)數(shù)濃度Nt的貢獻(xiàn)率，(d)同圖1c，但為對(duì)降水量R的貢獻(xiàn)率Fig.4 Raindrop characteristics based on the PPI observation (a)scatterplot of Dm-lgNw for Typhoon Lekima and Typhoon Bavi(the averaged Dm-lgNw pairs for convective rain of different cases are given by corresponding shape，orange diamond represents average value of Lekima and Bavi, the solid(dashed) rectangle corresponds to the maritime(continental) convective cluster,the gray dashed line indicates the rainfall rate of 10 mm·h-1)(b)scatterplot of μ -Λ for Lekima and Bavi(the black solid line is the relation derived from black scatter points(R1h>5 mm·h-1),colorful dashed lines are for different cases),(c)the contribution of raindrops in different size to Nt in different rain rate,(d)the same as in Fig.1c,but for rainfall(R)

利奇馬和巴威對(duì)流性降水(雨強(qiáng)超過10 mm·h-1，圖4a中灰色虛線右上方)的平均Dm和lgNw分別為1.89 mm和3.86(圖4a中橙色菱形所示)，介于熱帶海洋型降水(圖4a中黑色實(shí)線方框)和大陸強(qiáng)對(duì)流降水(圖4a中黑色虛線方框)之間[25]，與影響華東和華南的臺(tái)風(fēng)對(duì)流性降水[20-21，24]相比雨滴的平均直徑更大，濃度更低，更接近臺(tái)灣島登陸臺(tái)風(fēng)的降水觀測(cè)結(jié)果[26]以及臺(tái)風(fēng)菲特(1323)海岸鋒面雨帶[22]、臺(tái)風(fēng)瑪利亞(1808)內(nèi)雨帶[23]對(duì)流性降水的分布特征。結(jié)合ZH垂直廓線的演變分析(圖略)，青島地區(qū)的對(duì)流降水受到地形強(qiáng)迫抬升和鋒區(qū)附近天氣尺度上升運(yùn)動(dòng)的共同影響，對(duì)流活動(dòng)更加旺盛，強(qiáng)烈的上升運(yùn)動(dòng)有利于降水粒子的持續(xù)增長(zhǎng)，直徑更大和濃度更低[26]。

與影響我國(guó)的其他臺(tái)風(fēng)降水結(jié)果相比(圖4b)，利奇馬和巴威降水的μ-Λ關(guān)系(式(1)，圖4b中黑色實(shí)線所示)斜率明顯更大，表明雨滴的平均直徑更大。而對(duì)比臺(tái)風(fēng)菲特(1323)的海岸鋒面雨帶[22]和臺(tái)風(fēng)瑪利亞(1808)的內(nèi)雨帶[23]，μ-Λ關(guān)系均非常接近，說明雨滴平均大小較為接近，這與圖4a的分析結(jié)果一致。值得注意的是盡管Dm-lgNw分布相似，但Chang等[26]得出的μ-Λ關(guān)系斜率卻明顯高于利奇馬和巴威，表明其降水的微物理過程具有不同的特征。

圖4c展示利奇馬和巴威不同雨強(qiáng)下不同直徑雨滴對(duì)數(shù)濃度(Nt)的貢獻(xiàn)率。由圖4c可以看到，在層云降水中，絕大多數(shù)雨滴直徑在2 mm以下，其中直徑為1 mm以下雨滴數(shù)量約占70%。雨強(qiáng)為10 mm·h-1以上的對(duì)流性降水中，直徑為1 mm 以下的雨滴比例減少到約50%，直徑為1 mm以上的中到大雨滴比例顯著增加，尤其是直徑為1～2 mm的雨滴，比例增加到40%～50%，直徑為2～3 mm的雨滴比例達(dá)到約10%，說明隨著雨強(qiáng)增大，降水粒子存在小雨滴向中到大雨滴的轉(zhuǎn)化，碰并增長(zhǎng)作用明顯。當(dāng)雨強(qiáng)超過50 mm·h-1后，直徑為1～2 mm 的雨滴數(shù)量占比有所下降，同時(shí)直徑為2 mm以上的雨滴比例變化不大，而直徑為1 mm以下的雨滴比例再次升高，這表明在強(qiáng)降水中，大雨滴的破碎作用逐漸明顯，最終與碰并增長(zhǎng)過程達(dá)到平衡[45-46]。

由對(duì)降水量(R)的貢獻(xiàn)(圖4d)可知，雨強(qiáng)為20 mm·h-1以下的降水中，直徑為1～2 mm的雨滴貢獻(xiàn)最大(接近60%)，當(dāng)雨強(qiáng)增加，其貢獻(xiàn)下降到30%～40%，直徑為2～4 mm的雨滴貢獻(xiàn)增加到55%～60%，說明中到大雨滴(直徑為1～4 mm)的增長(zhǎng)對(duì)于短時(shí)強(qiáng)降水的產(chǎn)生起關(guān)鍵作用，總貢獻(xiàn)達(dá)到90%以上。直徑為1 mm以下的小雨滴雖然數(shù)量較多，但對(duì)強(qiáng)降水的貢獻(xiàn)不足10%，直徑為4 mm 以上的雨滴數(shù)量極少，但對(duì)于50 mm·h-1以上的強(qiáng)降水貢獻(xiàn)仍達(dá)10%左右。

Chen等[47]利用深圳鐵塔雨滴譜對(duì)臺(tái)風(fēng)天鴿(1713)和帕卡(1714)雨滴譜的垂直分布特征進(jìn)行分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)直徑為1～3 mm的雨滴對(duì)雨量的貢獻(xiàn)隨高度降低逐漸增加，兩次過程在10 m高度上雨量貢獻(xiàn)均達(dá)75%以上，說明中等大小雨滴對(duì)臺(tái)風(fēng)降水貢獻(xiàn)最大。林文等[48]對(duì)臺(tái)風(fēng)麥德姆(1410)降水的雨滴譜分析也發(fā)現(xiàn)當(dāng)雨強(qiáng)超過10 mm·h-1，大雨滴的貢獻(xiàn)隨雨強(qiáng)增大而增大，以上這些結(jié)果均與本文一致。

4 強(qiáng)降水微物理特征

為了研究臺(tái)風(fēng)對(duì)流性降水的微物理過程，采用頻率-高度等值線圖(CFADs)[49]對(duì)主要對(duì)流性降水區(qū)域內(nèi)(圖3中方框所示區(qū)域)的偏振參量垂直分布進(jìn)行詳細(xì)分析。首先采用等高度面上的水平反射率因子(ZH)格點(diǎn)場(chǎng)篩選對(duì)流性降水區(qū)域[50]，為減少零度層亮帶以及蒸發(fā)的影響，利用2 km高度的ZH計(jì)算，隨后對(duì)ZH,ZDR和KDP隨高度的分布進(jìn)行統(tǒng)計(jì)并計(jì)算平均廓線，結(jié)果如圖5所示，同時(shí)給出各個(gè)高度上不同類型粒子所占比例(圖6)。

從兩個(gè)臺(tái)風(fēng)對(duì)流性降水的ZH廓線(圖5)可以看到，對(duì)流性降水回波的低質(zhì)心特征，在融化層以下回波強(qiáng)度集中在40～50 dBZ，低層的最大回波強(qiáng)度利奇馬達(dá)到55 dBZ，巴威接近60 dBZ。ZH的平均廓線(圖5中黑色粗實(shí)線)顯示巴威的整層反射率因子較利奇馬偏大，在近地面利奇馬降水平均反射率因子達(dá)到約42 dBZ，30 dBZ回波10%概率高度在8 km，而巴威達(dá)到12 km高度，近地面平均反射率因子則超過45 dBZ。DeMott等[51]的研究顯示30 dBZ 回波頂高度和雨強(qiáng)存在較好對(duì)應(yīng)關(guān)系，反射率因子的廓線分布反映巴威的對(duì)流活動(dòng)和雨強(qiáng)比利奇馬強(qiáng)。

利奇馬降水的ZDR垂直分布(圖5)具有融化層特征，0℃層附近ZDR明顯增大，平均ZDR在0℃層達(dá)到0.7 dB，巴威的ZDR在融化層附近表現(xiàn)不明顯(圖5)，說明利奇馬存在對(duì)流活動(dòng)相對(duì)較弱的降水區(qū)域。從粒子類型的垂直分布(圖6)同樣可以看到，利奇馬在0℃層附近存在少量濕雪，這在巴威降水中基本不存在。

圖5 對(duì)流性降水區(qū)域(圖3中方框)ZH，ZDR和KDP的垂直概率分布(填色)和平均垂直廓線(黑色實(shí)線)Fig.5 Vertical probability distributions(the shaded) and average profiles(the black solid line) of ZH,ZDR,KDP in the convective area(the box in Fig.3) of Typhoon Lekima and Typhoon Bavi

在-10℃層以上的冷云層中，兩個(gè)臺(tái)風(fēng)降水的ZDR均集中在0～1 dB，KDP為0～0.3° km-1。利奇馬降水的ZDR平均值約為0.4 dB，KDP平均值隨高度降低，由0逐漸增加到0.1° km-1(圖5)，ZDR和KDP的最大值均出現(xiàn)在9 km高度附近。巴威降水的ZDR平均值只有約0.1 dB，KDP基本維持在0附近，隨高度變化不明顯，僅在12～13 km和9～10 km高度分別出現(xiàn)輕微增大。這表明-10℃層以上基本為冰相粒子，利奇馬降水粒子更加扁平，冰晶比例更高，而更高的ZH則反映巴威降水粒子直徑更大，大雪花的比例較高。由粒子類型的垂直分布(圖6)可以看到，冰晶的比例隨高度降低逐漸減少，干雪的比例增加，說明冰晶的凝華和聚并過程是該層次主要微物理過程。

圖6 對(duì)流性降水區(qū)域(圖3中方框)各類型粒子占比隨高度分布Fig.6 Frequency of each hydrometer class changing with height in the convective area(the box in Fig.3) of Typhoon Lekima and Typhoon Bavi

在-10～0℃層，利奇馬和巴威的ZH，ZDR和KDP均隨高度的降低而明顯升高，說明該層存在豐富的過冷水，有利于凇附過程產(chǎn)生霰粒子。從圖6可以看到，該層中霰的比例隨高度下降逐漸增加，在0℃層幾乎達(dá)到100%。巴威降水中-20～-10℃層也具有相當(dāng)比例的霰粒子，表明對(duì)流中上升氣流更強(qiáng)，向上輸送過冷水達(dá)到的高度更高。

融化層以下利奇馬和巴威降水的ZH，ZDR和KDP隨高度降低繼續(xù)升高，說明雨滴下落過程中直徑越來越大，隨高度降低，小雨比例逐漸減小，大雨比例增加，同時(shí)中雨比例幾乎不變，說明存在明顯的小雨粒子向大雨粒子轉(zhuǎn)化，表明暖云層降水粒子的碰并增長(zhǎng)占據(jù)主導(dǎo)地位[43，52]。巴威降水的ZH，ZDR和KDP均明顯高于利奇馬，其ZDR集中在1～1.5 dB，最大達(dá)到2.0 dB，而利奇馬主要集中在1 dB以下，最大僅約為1.6 dB；巴威的KDP在近地面最大，接近1.5° km-1，利奇馬則小于1.0° km-1；巴威近地面的平均ZDR和KDP分別達(dá)到1.2 dB和0.8° km-1，利奇馬僅為0.9 dB和0.4° km-1，巴威暖云層大雨粒子的比例也始終大于利奇馬。這說明巴威降水粒子的暖云增長(zhǎng)過程更為顯著，粒子平均直徑更大，含水量更多，具有更高的降水效率。

為進(jìn)一步分析冷云過程和暖云過程對(duì)降水的作用，計(jì)算最強(qiáng)降水時(shí)段內(nèi)各高度上對(duì)流性降水主要粒子類型、固態(tài)水含量和液態(tài)水含量隨時(shí)間的變化[53](圖7)。由圖7可知，-10℃層以上主要為干雪，-10～0℃層為霰粒子，回波頂層以冰晶為主，冰相粒子表現(xiàn)出明顯的層狀分布。同時(shí)可以看到，隨著對(duì)流活動(dòng)增強(qiáng)(回波高度變高)，霰粒子層的厚度也明顯變厚：當(dāng)回波頂在8～9 km高度時(shí)，霰粒子僅在0℃層附近出現(xiàn)；當(dāng)回波頂在12 km高度時(shí)，霰粒子主要分布在-10～0℃層；回波頂達(dá)到15 km高度時(shí)，霰粒子層厚度由0℃層到-20℃層(圖7)，同時(shí)下方大雨粒子的層次也更加深厚，達(dá)到0℃層附近，這與更多的霰粒子下落融化形成大粒子有關(guān)。霰粒子主要來自過冷水的凇附過程，對(duì)流活動(dòng)越強(qiáng)向上輸送的過冷水越多，達(dá)到的高度也更高，造成更厚的霰粒子層。另一方面，增加的冰相粒子釋放更多潛熱能夠進(jìn)一步加強(qiáng)對(duì)流活動(dòng)，兩者間存在正反饋?zhàn)饔肹34]。

圖7 對(duì)流性降水區(qū)域(圖3中方框)主要粒子相態(tài)及固態(tài)水含量和液態(tài)水含量的時(shí)間-高度分布(利奇馬為2019年8月11日03:00—13:00，巴威為2020年8月26日08:00—15:00)Fig.7 Dominant hydrometeor class profile and average profiles of ice water content and liquid water content in the convective area(the box in Fig.3) of Typhoon Lekima(from 0300 BT to 1300 BT on 11 Aug 2019) and Typhoon Bavi(from 0800 BT to 1500 BT on 26 Aug 2020)

由圖7中固態(tài)水含量和液態(tài)水含量的垂直分布變化可知，利奇馬的固態(tài)水集中分布在-20℃層以上，僅為0.1 g·m-3左右，主要來自冰晶以及雪花，在對(duì)流最強(qiáng)時(shí)段(05:00—07:00)霰粒子增多導(dǎo)致-10℃ 層附近出現(xiàn)最大為0.2 g·m-3的中心，低層液態(tài)水含量達(dá)到2.0 g·m-3。巴威的固態(tài)水集中在-10～0℃層，對(duì)流最強(qiáng)時(shí)段(09:00—10:00)達(dá)到-20℃層，最大達(dá)到1.2 g·m-3，同樣來自增多的霰粒子，此時(shí)低層液態(tài)水含量也增大到2.5 g·m-3。

在兩個(gè)臺(tái)風(fēng)對(duì)流性降水主要時(shí)段，液態(tài)水含量始終遠(yuǎn)大于固態(tài)水含量，表明暖云過程在對(duì)流性降水中起到主導(dǎo)作用。但在對(duì)流最強(qiáng)時(shí)段，霰粒子層深厚，固態(tài)水含量明顯增加，表明凇附過程明顯變強(qiáng)，尤其在巴威100 mm·h-1以上的極端強(qiáng)降水中，霰粒子層伸展至-20℃層高度，固態(tài)水含量達(dá)到液態(tài)水含量的50%左右，說明深厚的凇附過程對(duì)于極端強(qiáng)降水的產(chǎn)生起到非常重要的作用。除了正反饋?zhàn)饔眉訌?qiáng)對(duì)流活動(dòng)外，凇附過程產(chǎn)生的霰粒子融化后產(chǎn)生大雨滴，一方面直接增強(qiáng)降雨，另一方面進(jìn)一步提高下方暖云層雨滴碰并增長(zhǎng)和云雨轉(zhuǎn)化效率，導(dǎo)致雨強(qiáng)進(jìn)一步增大[24，32]。

5 結(jié)論與討論

本文利用地面雨量站資料、NCEP FNL分析資料、雙偏振雷達(dá)和降水現(xiàn)象儀觀測(cè)資料，對(duì)臺(tái)風(fēng)利奇馬(1909)和巴威(2008)北上期間在青島地區(qū)造成局地強(qiáng)降水的形成機(jī)制及微物理特征進(jìn)行研究，結(jié)果表明：

1) 青島地區(qū)強(qiáng)降水集中出現(xiàn)在自沿海山區(qū)向下風(fēng)方向延伸的狹窄帶狀區(qū)域內(nèi)。東南氣流輸送的暖濕空氣加強(qiáng)了大氣不穩(wěn)定，受山區(qū)地形或邊界層鋒面的抬升作用不斷觸發(fā)對(duì)流，當(dāng)環(huán)境風(fēng)速較大時(shí)對(duì)流向西北移動(dòng)形成線狀多單體，當(dāng)環(huán)境風(fēng)較小時(shí)原地合并加強(qiáng)形成局地強(qiáng)風(fēng)暴。強(qiáng)回波的列車效應(yīng)或穩(wěn)定少動(dòng)均會(huì)導(dǎo)致局地強(qiáng)降水的發(fā)生。

2) 利奇馬和巴威對(duì)流性降水的平均Dm和lgNw分別為1.89 mm和3.81，介于熱帶海洋型和大陸型強(qiáng)對(duì)流性降水之間，與影響華東和華南地區(qū)的臺(tái)風(fēng)降水相比粒子直徑更大、濃度更低，同時(shí)μ-Λ關(guān)系也存在顯著區(qū)別。隨著雨強(qiáng)的增強(qiáng)，直徑為1 mm 以下的小雨滴比例下降而中到大雨滴比例上升，直徑為1～4 mm的雨滴增長(zhǎng)對(duì)20 mm·h-1以上的短時(shí)強(qiáng)降水的貢獻(xiàn)超過90%。

3) 對(duì)流性降水的暖云層中隨高度降低，降水粒子逐漸由小雨粒子轉(zhuǎn)為大雨粒子，ZH，ZDR，KDP和液態(tài)水含量隨高度降低均持續(xù)增大，表明暖云層存在明顯的碰并增長(zhǎng)和對(duì)云水的聚集作用，同時(shí)更大的液態(tài)水含量表明降水主要產(chǎn)生于暖云增長(zhǎng)過程。

4) 在100 mm·h-1以上的極端強(qiáng)降水時(shí)段，霰粒子層厚度達(dá)到-20℃層，大雨粒子占據(jù)整個(gè)暖云層，云內(nèi)液態(tài)水含量和固態(tài)水含量迅速增加，且固態(tài)水含量達(dá)到液態(tài)水含量的50%，說明深厚的凇附過程對(duì)于極端強(qiáng)降水的產(chǎn)生起重要作用。