張慶池 呂 翔 劉子賀 李靜怡 王珂瑋 郭 晞

1 江蘇省徐州市氣象局，徐州 221002 2 江蘇省氣象局，南京 210008 3 中國氣象局交通氣象重點(diǎn)開放實(shí)驗(yàn)室，南京 210041

提 要： 利用江蘇省徐州、新沂兩站架設(shè)的Parsivel第2代激光雨滴譜資料對(duì)2018—2019年影響江蘇的臺(tái)風(fēng)溫比亞和利奇馬造成的不同階段降水進(jìn)行對(duì)比分析和研究。結(jié)果表明：雨強(qiáng)較小時(shí)，以中、小雨滴為主；雨強(qiáng)增大時(shí)，大雨滴增多。強(qiáng)降水對(duì)應(yīng)數(shù)量較多的大雨滴?！袄骜R”降水主要由高濃度的中、小雨滴構(gòu)成，具有熱帶臺(tái)風(fēng)降水的低質(zhì)心特征；“溫比亞”降水存在濃度較高的大雨滴，回波發(fā)展高度高，更偏于溫帶臺(tái)風(fēng)降水特征。兩個(gè)臺(tái)風(fēng)的強(qiáng)降水階段都對(duì)應(yīng)大的譜寬和雨滴直徑，不僅大雨滴多，中、小雨滴也多，在大雨滴處呈多峰現(xiàn)象，符合Gamma分布，表現(xiàn)為對(duì)流云降水特征。弱降水階段“溫比亞”譜寬和最大雨滴直徑較大，但雨滴平均直徑不大，大小雨滴懸殊，基本符合Gamma分布，為混合云降水特征；弱降水階段“利奇馬”譜寬和雨滴直徑較小，有更多的小雨滴，平均譜型較平緩，符合Marshall-Palmer分布，為層狀云降水特征。兩個(gè)臺(tái)風(fēng)強(qiáng)弱降水時(shí)間段的雷達(dá)反射剖面圖與雨滴譜也有一定對(duì)應(yīng)關(guān)系，回波伸展越高，35 dBz有效降水回波越寬廣，高空形成更多更大的雨滴，下落的雨滴不斷碰并，雨滴數(shù)濃度增大，直徑增大，弱降水時(shí)間段則相反。造成強(qiáng)降水的主要是由大直徑雨滴構(gòu)成的對(duì)流云降水，混合云降水也會(huì)形成強(qiáng)降水，層狀云降水較弱。層狀云降水中的中小雨滴數(shù)量最多且對(duì)降水起主要貢獻(xiàn)，對(duì)流云降水的中小雨滴數(shù)量雖多，但起主要貢獻(xiàn)的為更大直徑雨滴?！皽乇葋啞睆?qiáng)、弱降水階段的Z-R關(guān)系接近一致，降水類型相近，與標(biāo)準(zhǔn)關(guān)系相比系數(shù)偏小，雷達(dá)估測降水偏小?！袄骜R”強(qiáng)、弱降水階段Z-R關(guān)系差別較大，屬于不同降水類型，與標(biāo)準(zhǔn)關(guān)系相比指數(shù)偏大，雷達(dá)估測降水偏大。標(biāo)準(zhǔn)關(guān)系并不適用于不同降水過程，總結(jié)適用于各地、各季不同降水類型的Z-R關(guān)系很有必要。

引 言

臺(tái)風(fēng)是形成于熱帶海洋大氣中強(qiáng)烈的暖性渦旋系統(tǒng)，往往伴隨著大風(fēng)、暴雨和巨浪等現(xiàn)象，是全球最具有破壞性的自然災(zāi)害之一。西北太平洋是全球臺(tái)風(fēng)生成最多的海域，每年平均大約有7個(gè)臺(tái)風(fēng)登陸中國沿海地區(qū)，使中國成為受臺(tái)風(fēng)影響最為嚴(yán)重的國家之一。近年來，臺(tái)風(fēng)登陸中國沿海后北上造成的極端強(qiáng)降水引起更多的重視，其帶來的城市、農(nóng)田積澇和流域洪水有著巨大的災(zāi)害性。臺(tái)風(fēng)的移動(dòng)路徑、暴雨落區(qū)及形成機(jī)理都是預(yù)報(bào)中需要重點(diǎn)關(guān)注的(陳聯(lián)壽等，2017；任福民和楊慧，2019)。目前，國內(nèi)研究臺(tái)風(fēng)降水，主要是環(huán)流診斷分析、天氣雷達(dá)、數(shù)值模擬等(高拴柱，2020；梁軍等，2019；楊舒楠等，2019；2021；董林等，2020；朱紅芳等，2019)。臺(tái)風(fēng)降水定量估測大多通過雷達(dá)反射率因子Z和雨強(qiáng)R的關(guān)系(馮婉悅等，2021；Atlas et al，1973)，即Z-R關(guān)系，研究表明，經(jīng)典的Z-R關(guān)系并不適用于所有降水情況，其受地域、降水類型等因素的影響很大，因此Petersen et al(1999)、Vieux and Bedient(1998)都建立了不同地區(qū)特定的Z-R關(guān)系。隨著觀測技術(shù)設(shè)備的發(fā)展，雨滴譜成為研究降水云物理過程的重要內(nèi)容(Battaglia et al，2010；Niu et al，2010；李景鑫等，2010；張昊等，2011；朱亞喬和劉元波，2013；梅海霞等，2017)，一些學(xué)者針對(duì)不同地區(qū)(楊俊梅等，2016；趙城城等，2021)、不同降水類型(羅俊頡等，2012；謝媛等， 2015；周黎明等，2015；金祺等，2015)、不同天氣系統(tǒng)(周黎明等，2017；梅海霞等，2020)、不同高度降水天氣(袁野等，2016；李慧等，2018；程鵬等，2021)等作出了細(xì)致研究。通過分析雨滴譜特征，可以深入探究臺(tái)風(fēng)內(nèi)部的云降水物理過程及內(nèi)在機(jī)制。Ulbrich and Lee(2002)分析了2000年臺(tái)風(fēng)Helene降水的雨滴譜特征，證明了影響過程中Z-R關(guān)系的不穩(wěn)定。Tokay et al(2008)分析2004—2006年大西洋7個(gè)臺(tái)風(fēng)過程，研究雨滴譜中各參數(shù)變化和對(duì)降水的作用，發(fā)現(xiàn)熱帶臺(tái)風(fēng)降水主要由高濃度的中、小雨滴構(gòu)成，而溫帶臺(tái)風(fēng)則存在濃度較高的大雨滴。Chen et al(2012)，林文等(2016)先后分析了登陸臺(tái)風(fēng)莫拉克、麥德姆不同部位的雨滴譜特征。朱紅芳等(2020)對(duì)比分析了1211號(hào)臺(tái)風(fēng)?？绊戇^程中不同站點(diǎn)在本體降水階段與冷空氣入侵降水階段的雨滴譜特征差異。馮婉悅等(2021)對(duì)比分析了1818號(hào)臺(tái)風(fēng)溫比亞外圍云系影響區(qū)域的雨滴譜儀數(shù)據(jù)計(jì)算的Z-R關(guān)系與雷達(dá)實(shí)測、雨量計(jì)實(shí)測的差異。申高航等(2020；2021)在1909號(hào)臺(tái)風(fēng)利奇馬的臺(tái)風(fēng)暖區(qū)、臺(tái)風(fēng)與西風(fēng)槽相互作用區(qū)及西風(fēng)槽影響區(qū)分別挑選 4 個(gè)極端強(qiáng)降水中心，利用雨滴譜資料分析了不同站點(diǎn)和不同降水時(shí)段的雨滴譜特征。以往研究多是利用雨滴譜資料對(duì)單個(gè)臺(tái)風(fēng)個(gè)例的不同部位、不同階段的特征分析，對(duì)不同登陸臺(tái)風(fēng)造成的階段性降水特征對(duì)比分析較少。

2018—2019年先后有臺(tái)風(fēng)溫比亞和利奇馬在中國東部沿海登陸北上，具有生命史長、影響范圍廣、風(fēng)雨強(qiáng)度大、災(zāi)情嚴(yán)重等共同點(diǎn)，影響歷史罕見。同時(shí)兩個(gè)臺(tái)風(fēng)又各具特點(diǎn)：“溫比亞”近海生成，登陸強(qiáng)度弱，登陸后向西北深入內(nèi)陸，強(qiáng)度長時(shí)間維持，降水階段性特征明顯；“利奇馬”登陸強(qiáng)度強(qiáng)，登陸后沿我國東部沿海地區(qū)北上，降水階段性特征不明顯。江蘇徐州地處內(nèi)陸黃淮地區(qū)、蘇魯豫皖四省交界，歷史上少有登陸臺(tái)風(fēng)直接影響，在這兩個(gè)臺(tái)風(fēng)過程中先后受到臺(tái)風(fēng)外圍、臺(tái)風(fēng)倒槽、臺(tái)風(fēng)本體等階段影響，出現(xiàn)了極端強(qiáng)降水。本文利用架設(shè)在江蘇徐州、新沂兩站的雨滴譜探測儀收集到的觀測資料，對(duì)這兩個(gè)登陸北上、影響嚴(yán)重的臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)造成的階段性降水微物理特征進(jìn)行分析，比較其雨滴譜演變特征及不同階段的微物理特征差異，分析臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)降水中對(duì)流云降水、層狀云降水以及混合云降水的特征，得出不同降水強(qiáng)度下臺(tái)風(fēng)系降水的雨滴譜特征、各尺度雨滴對(duì)臺(tái)風(fēng)降水的貢獻(xiàn)以及各自的Z-R關(guān)系。

1 臺(tái)風(fēng)概況與天氣背景

圖1為臺(tái)風(fēng)溫比亞和利奇馬的路徑，數(shù)據(jù)來自中國氣象局最佳路徑數(shù)據(jù)集(Ying et al，2014；Lu et al，2021)。“溫比亞”于2018年8月15日生成，17日凌晨登陸上海，經(jīng)江蘇蘇州進(jìn)入太湖后一路西行進(jìn)入安徽境內(nèi)，逐漸轉(zhuǎn)向西北方向移動(dòng)，傍晚進(jìn)入河南境內(nèi)，19日進(jìn)入山東，強(qiáng)度逐漸減弱，20日凌晨在山東北部變性為溫帶氣旋。受其影響，16日夜間至19日，江蘇陸續(xù)出現(xiàn)強(qiáng)風(fēng)雨天氣，尤其是江蘇西北部的徐州地區(qū)，大部分縣(市)出現(xiàn)大暴雨，位于蘇魯豫皖交界的豐縣、沛縣以及徐州市區(qū)部分地區(qū)達(dá)到特大暴雨，最大累計(jì)降水量為534.4 mm，創(chuàng)下歷史極值。

圖1 臺(tái)風(fēng)溫比亞(黑色)和利奇馬(灰色)移動(dòng)路徑與徐州站(+)、新沂站(O)位置(下同)Fig.1 Observed tracks of typhoon “Rumbia”(black) and “Lekima” (gray)(Symbols “+” and “O” indicate the locations of Xuzhou Station and Xinyi Station, the same below)

“利奇馬”于2019年8月4日生成，7日晚加強(qiáng)為超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)，10日凌晨在浙江溫嶺沿海登陸，登陸時(shí)中心附近最大風(fēng)力為16級(jí)(52 m·s-1，超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)級(jí))，中心最低氣壓為930 hPa，是2019年登陸中國的最強(qiáng)臺(tái)風(fēng)，在1949年以來登陸中國大陸的臺(tái)風(fēng)中強(qiáng)度排名第五。登陸后穿過浙江、江蘇移入黃海西部海域，隨后在山東青島沿海再次登陸，穿過山東半島后進(jìn)入渤海，之后受到西北氣流和臺(tái)風(fēng)羅莎的共同影響，在萊州灣附近徘徊，13日08時(shí)(北京時(shí)，下同)減弱為熱帶低壓?！袄骜R”持續(xù)時(shí)間長，北上影響范圍廣，陸地滯留時(shí)間長達(dá)44 h。受其影響，浙江、山東、江蘇等地均出現(xiàn)極端強(qiáng)降雨天氣，江蘇全省平均過程雨量為117.6 mm，僅次于歷史上6214號(hào)和6513號(hào)臺(tái)風(fēng)，是近54年來影響江蘇雨量最大的臺(tái)風(fēng)。

臺(tái)風(fēng)降水的復(fù)雜性決定了即使在同一系統(tǒng)影響過程中也可能存在明顯的變化，不同的影響時(shí)間，或者受臺(tái)風(fēng)不同部位影響，可能對(duì)應(yīng)不同的降水類型(朱亞喬和劉元波，2013)，其降水云物理特征也存在一定差異，本文選取兩個(gè)臺(tái)風(fēng)影響徐州過程中的不同階段來分析不同雨強(qiáng)的雨滴譜特征。由于其移動(dòng)路徑、環(huán)流形勢都存在較大差異，致使不同階段的主要影響系統(tǒng)也不相同，圖2、圖3給出了兩個(gè)臺(tái)風(fēng)不同降水階段的500 hPa平均高度場，研究采用ERA5資料。

圖2 2018年8月(a)17日08時(shí)至18日08時(shí)，(b)18日17時(shí)至19日02時(shí)的500 hPa平均高度場(單位：dagpm)Fig.2 The averaged geopotential height field (unit: dagpm) at 500 hPa from (a) 08:00 BT 17 to 08:00 BT 18 and (b) 17:00 BT 18 to 02:00 BT 19 August 2018

圖3 2019年8月(a)10日11—17時(shí)，(b)11日11—17時(shí)的500 hPa平均高度場(單位：dagpm)Fig.3 The averaged geopotential height field (unit: dagpm) at 500 hPa in (a) 11:00-17:00 BT 10 and (b) 11:00-17:00 BT 11 August 2019

2018年8月16日08時(shí)，臺(tái)風(fēng)溫比亞位于東海上，副熱帶高壓(以下簡稱副高)勢力強(qiáng)大，在副高西南側(cè)東南氣流的引導(dǎo)下，“溫比亞”向西偏北方向移動(dòng)，受臺(tái)風(fēng)外圍云系影響，徐州開始出現(xiàn)分布不均勻的雷陣雨。17日20時(shí)，副高勢力減弱，“溫比亞”進(jìn)一步向西北移動(dòng)，徐州位于臺(tái)風(fēng)倒槽右側(cè)，受副高西南側(cè)的東南風(fēng)急流影響，水汽輸送十分有利，17日后半夜降水開始加強(qiáng)，此階段對(duì)流不是很強(qiáng)，以低質(zhì)心降水為主，降水效率較高，最大小時(shí)雨強(qiáng)為21.9 mm·h-1，總體雨量達(dá)大到暴雨。18日，副高減弱東退至洋面，“溫比亞”由于缺少引導(dǎo)氣流在河南境內(nèi)移動(dòng)緩慢，隨著西風(fēng)槽東移，槽后攜帶的冷空氣與臺(tái)風(fēng)倒槽右側(cè)東南暖濕急流交匯，引發(fā)強(qiáng)烈的輻合抬升和不穩(wěn)定能量釋放，在蘇魯豫皖交界處造成了持續(xù)性強(qiáng)降水。

2019年8月10日，“利奇馬”登陸后沿副高西側(cè)向偏北方向移動(dòng)，由于副高減弱，引導(dǎo)氣流減弱，移速變慢，受其北側(cè)倒槽影響，強(qiáng)降水集中在遠(yuǎn)離臺(tái)風(fēng)本體的江蘇北部，徐州以東穩(wěn)定維持一條南北向的螺旋雨帶，有明顯列車效應(yīng)，出現(xiàn)了大暴雨(郭云謙等，2020；向純怡等，2020)。11日，隨著“利奇馬”繼續(xù)北上，低壓環(huán)流中心穿越江蘇北部，此時(shí)產(chǎn)生降水為本體降水，強(qiáng)度明顯減弱，強(qiáng)降水集中在臺(tái)風(fēng)倒槽和冷空氣疊加影響的山東地區(qū)。

2 雨滴譜數(shù)據(jù)和質(zhì)量控制

Parsivel雨滴譜儀目前布設(shè)在江蘇各個(gè)人工觀測站點(diǎn)，是以激光測量為基礎(chǔ)的粒子測量傳感器,能夠測量地面降水的通量譜(金祺等，2015)。它能提供11種時(shí)間分辨率(10 s～1 h)、32個(gè)直徑通道和32個(gè)速度通道的測量數(shù)據(jù)，測量直徑范圍為0.2～25.0 mm，落速范圍為0.2～20.0 m·s-1。本文數(shù)據(jù)采樣間隔為1 min，為減小誤差，對(duì)收集到的雨滴譜數(shù)據(jù)采用Battaglia et al(2010)的軸比訂正法進(jìn)行訂正。另外，對(duì)觀測數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制，剔除前兩個(gè)尺度檔和訂正后雨滴直徑大于8 mm的數(shù)據(jù)，以及雨滴下落速度與Atlas et al(1973)的經(jīng)典下落速度相差大于5 m·s-1的數(shù)據(jù)。

為對(duì)雨滴譜譜型及分布函數(shù)進(jìn)行分析，需要將觀測數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為單位體積、單位尺度間隔內(nèi)的雨滴數(shù)濃度：

(1)

式中:nij表示直徑位于第i個(gè)尺度區(qū)間內(nèi)同時(shí)下落速度介于第j個(gè)速度區(qū)間的雨滴數(shù)，A是儀器的采樣面積(單位：m2)，Δt是采樣時(shí)間間隔(單位：s)，Di和ΔDi分別表示第i個(gè)尺度區(qū)間的中心直徑和該區(qū)間的尺度間隔(單位：mm)，Vj表示第j個(gè)速度區(qū)間的中心速度(單位：m·s-1)。N(Di)表示直徑介于Di與Di+ΔDi的單位體積單位尺度間隔內(nèi)的雨滴數(shù)(單位：mm-1·m-3)。

根據(jù)雨滴譜數(shù)據(jù)計(jì)算得到質(zhì)量加權(quán)平均直徑Dm、雨強(qiáng)R(單位：mm·h-1)和雨水含量Z(單位：mm6·m-3)的計(jì)算公式為

(2)

(3)

(4)

Niu et al(2010)研究表明，對(duì)于層狀云和對(duì)流云降水的雨滴譜，Gamma函數(shù)的擬合效果都優(yōu)于Marshall-Palmer函數(shù)，因此選用有三個(gè)可變參數(shù)的Gamma函數(shù)對(duì)雨滴譜進(jìn)行擬合：

N(D)=N0Dμexp(-ΛD)

(5)

式中:D是雨滴直徑(單位：mm)，N0是截距參數(shù)(單位：mm-1-μ·m-3)，μ是形狀因子，Λ是斜率參數(shù)(單位：mm-1)。

為驗(yàn)證雨滴譜資料的可靠性，李林等(2022)采用雨滴譜計(jì)算出的雨強(qiáng)值R與漏斗雨量器觀測值數(shù)據(jù)對(duì)比相關(guān)系數(shù)高達(dá)0.985，圖4為“利奇馬”過程兩種不同觀測儀器對(duì)雨強(qiáng)的對(duì)比，分析兩次臺(tái)風(fēng)過程中計(jì)算值R是否能夠大致反映真實(shí)降雨的變化趨勢，從“利奇馬”過程中兩種數(shù)據(jù)對(duì)比可以看出其變化趨勢、量級(jí)大小基本處于一致，相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.986，有較好的相關(guān)性，說明雨滴譜資料可以用來表示降雨的變化。“溫比亞”過程對(duì)比有相同的結(jié)論(圖略)。

圖4 2019年8月10—12日臺(tái)風(fēng)利奇馬過程雨滴譜計(jì)算降水強(qiáng)度(紅線)與漏斗雨量器觀測值(黑線)對(duì)比Fig.4 Comparison between the precipitation intensity derived from raindrop spectrum (red line) and the rain gauge observed value (black line) during the rainfall process caused by Typhoon Lekima during 10-12 August 2019

3 臺(tái)風(fēng)降水雨滴譜演變特征

3.1 雨滴譜時(shí)間變化特征

“溫比亞”影響期間，徐州站出現(xiàn)大暴雨，雨滴譜觀測計(jì)算得到的雨強(qiáng)R變化顯示，出現(xiàn)兩個(gè)明顯的階段，前一階段(17日08時(shí)至18日08時(shí))雨強(qiáng)較小，大部分時(shí)段不超過10 mm·h-1，后一階段(18日17時(shí)至19日02時(shí))雨強(qiáng)增大，大部分在10 mm·h-1以上，還出現(xiàn)了20 mm·h-1以上持續(xù)性的短時(shí)強(qiáng)降水，過程最大雨強(qiáng)也出現(xiàn)在這個(gè)階段。結(jié)合形勢分析，該站在兩個(gè)階段分別處于臺(tái)風(fēng)不同部位，前一階段“溫比亞”向西偏北移動(dòng)，受外圍螺旋云帶影響，以低質(zhì)心暖云降水為主，后一階段“溫比亞”停滯少動(dòng)趨于轉(zhuǎn)向，冷空氣與臺(tái)風(fēng)倒槽暖濕氣流結(jié)合，降水顯著加強(qiáng)。對(duì)比分析弱降水階段P1(17日08時(shí)至18日08時(shí))和強(qiáng)降水階段P2(18日17時(shí)至19日02時(shí))的雨滴譜時(shí)間演變(圖5)，兩個(gè)階段雨滴數(shù)濃度存在明顯差別，其濃度高低與雨強(qiáng)大小關(guān)系密切，弱降水階段對(duì)應(yīng)較低的雨滴數(shù)濃度，強(qiáng)降水階段雨滴數(shù)濃度顯著增大，同時(shí)雨滴數(shù)濃度大值也主要對(duì)應(yīng)雨強(qiáng)陡增時(shí)段。從雨滴大小分布看，第一階段降水主要由中小雨滴構(gòu)成，第二階段雨滴直徑明顯增大。與第一階段相比，數(shù)量不斷增多的大雨滴形成第二階段的降水，導(dǎo)致雨強(qiáng)、回波強(qiáng)度均顯著增大。相關(guān)系數(shù)分析表明，雨滴數(shù)濃度和雨滴直徑兩者共同作用與雨強(qiáng)相關(guān)性最好，達(dá)到0.95，此外雨滴數(shù)濃度和雨強(qiáng)的單獨(dú)相關(guān)性也達(dá)到0.90，明顯高于雨滴直徑和雨強(qiáng)的相關(guān)性。

圖5 2018年8月17—19日臺(tái)風(fēng)溫比亞影響期間徐州站雨滴譜時(shí)間序列(a)雨滴數(shù)濃度N(D)，(b)雨強(qiáng)R，(c)質(zhì)量加權(quán)平均直徑Dm，(d)反射率因子ZFig.5 Time series of (a) raindrop number concentration N(D), (b) rainfall intensity R, (c) raindrop diameter Dm and (d) radar reflectivity factor Z at Xuzhou Station under the influence of Typhoon Rumbia during 17-19 August 2018

對(duì)比處于強(qiáng)降水階段(18日21時(shí))和弱降水階段(17日12時(shí))徐州站附近的雷達(dá)垂直剖面可以看到(圖6)，強(qiáng)降水階段中存在大范圍的對(duì)流云回波，且對(duì)流發(fā)展旺盛，出現(xiàn)多個(gè)45 dBz以上的強(qiáng)中心，回波伸展高度達(dá)到10 km以上，對(duì)應(yīng)更多更大的雨滴分布。而弱降水階段，回波較為分散，雖有小塊對(duì)流發(fā)展，但范圍小，組織化較弱，伸展高度也不高，站點(diǎn)上空以較弱的層狀云回波為主，整體對(duì)應(yīng)濃度較低的中小雨滴分布。

圖6 2018年8月臺(tái)風(fēng)溫比亞影響期間徐州站(a)18日17時(shí)至19日02時(shí)強(qiáng)降水，(b)17日08時(shí)至18日08時(shí)弱降水時(shí)間段雷達(dá)回波剖面圖Fig.6 Radar echo profile during (a) heavy precipitation from 17:00 BT 18 to 02:00 BT 19 and (b) weak precipitation at Xuzhou Station from 08:00 BT 17 to 08:00 BT 18 August 2018 under the influence of Typhoon Rumbia

而“利奇馬”登陸后其外圍云系較早影響江蘇，但對(duì)江蘇影響以臺(tái)風(fēng)倒槽和本體降水為主，對(duì)流不強(qiáng)，降水階段性不明顯。選取利奇馬過程中出現(xiàn)大暴雨的新沂站，選取前后兩個(gè)階段：強(qiáng)降水階段P1(10日11—17時(shí))、弱降水階段P2(11日11—17時(shí))。P1階段雨強(qiáng)陡增，普遍超過10 mm·h-1，20 mm·h-1以上的短時(shí)強(qiáng)降水也持續(xù)出現(xiàn)，P2階段雨強(qiáng)明顯減弱，大部分時(shí)段在10 mm·h-1以下。對(duì)應(yīng)形勢場，強(qiáng)降水階段新沂站處于臺(tái)風(fēng)倒槽附近，弱降水階段由于“利奇馬”逐漸北上處于臺(tái)風(fēng)環(huán)流附近，以本體降水為主。分析前后兩個(gè)階段降水的雨滴譜特征演變(圖7)，可以看出在兩個(gè)階段的雨滴數(shù)濃度比較接近，但對(duì)應(yīng)的雨滴直徑存在明顯的差別，分別為1.37 mm和0.67 mm，表明第一階段降水主要由大雨滴構(gòu)成，第二階段雨滴直徑明顯較小，因而造成雨強(qiáng)和回波強(qiáng)度上的顯著差異。從相關(guān)系數(shù)分析也表明，雨滴數(shù)濃度和雨滴直徑兩者共同作用與雨強(qiáng)相關(guān)性最好，達(dá)到0.91，明顯高于二者與雨強(qiáng)的單獨(dú)相關(guān)。對(duì)比影響時(shí)強(qiáng)、弱兩個(gè)降水階段新沂站點(diǎn)附近的雷達(dá)剖面發(fā)現(xiàn)(圖8)，強(qiáng)降水階段對(duì)應(yīng)大范圍的強(qiáng)回波發(fā)展，回波伸展高度較高，但強(qiáng)回波中心高度基本在5～6 km以下，低質(zhì)心特征相比溫比亞影響時(shí)更為明顯。而弱降水階段為大范圍的層狀云降水回波，性質(zhì)比較均一，整體強(qiáng)度較弱，伸展高度較低，低質(zhì)心特征更加明顯，對(duì)應(yīng)中小雨滴較為集中。

圖7 2019年8月10—11日臺(tái)風(fēng)利奇馬影響期間新沂站雨滴譜時(shí)間序列(a)雨滴數(shù)濃度N(D)，(b)雨強(qiáng)R，(c)質(zhì)量加權(quán)平均直徑Dm，(d)反射率因子ZFig.7 Time series of raindrop (a) number concentration N(D), (b) rainfall intensity R, (c) raindrop diameter Dm and (d) radar reflectivity factor Z at Xinyi Station under the influence of Typhoon Lekima during 10-11 August 2019

圖8 2019年8月臺(tái)風(fēng)利奇馬影響期間新沂站(a)10日11—17時(shí)強(qiáng)降水，(b)11日11—17時(shí)弱降水時(shí)間段雷達(dá)回波剖面Fig.8 Radar echo profile at Xinyi Station during (a) heavy precipitation in 11:00-17:00 BT 10 and (b) weak precipitation in 11:00-17:00 BT 11 August 2019 under the influence of Typhoon Lekima

兩次臺(tái)風(fēng)降水過程中，當(dāng)雨強(qiáng)較小(<10 mm·h-1)時(shí)，雨滴直徑分布在0.5～1.5 mm，說明以數(shù)量眾多的中小雨滴為主；當(dāng)雨強(qiáng)>10 mm·h-1時(shí)，粒徑普遍超過1.5 mm，且雨滴直徑隨雨強(qiáng)增大而增大。與之前呂童(2018)得出雨強(qiáng)越大，大雨滴數(shù)量越少的結(jié)論不同的是，在這兩次臺(tái)風(fēng)過程中，大雨滴數(shù)量并沒有明顯減小，有時(shí)還會(huì)出現(xiàn)增大的趨勢，也就是說強(qiáng)降水大都對(duì)應(yīng)數(shù)量較多的大雨滴。

表1給出了具體的雨滴譜特征平均值對(duì)比，在雨強(qiáng)接近的情況下，“利奇馬”的平均雨滴數(shù)濃度N和含水量W明顯大于“溫比亞”，質(zhì)量平均直徑Dm和平均直徑Da相對(duì)偏小，尤其在弱降水階段。因此，“利奇馬”降水是由數(shù)量更多的中小雨滴構(gòu)成，而“溫比亞”降水則更多的是由大雨滴構(gòu)成。

表1 臺(tái)風(fēng)溫比亞和利奇馬不同降水階段的雨滴譜特征平均值Table 1 The averaged microphysical parameters in different precipitation periods between typhoons “Rumbia” and “Lekima”

3.2 平均譜和Gamma擬合分布特征

為進(jìn)一步分析兩次臺(tái)風(fēng)降水過程中不同階段的平均譜分布特征，通過對(duì)各直徑區(qū)間雨滴數(shù)濃度進(jìn)行平均計(jì)算出徐州和新沂站在“溫比亞”雨滴直徑-雨滴數(shù)濃度譜分布(圖9)。可以看到，“溫比亞”兩個(gè)階段平均譜分布比較接近，都具有較大的譜寬，最大雨滴直徑超過5 mm；數(shù)濃度大值區(qū)主要集中在0.44～1.05 mm，強(qiáng)降水階段最大數(shù)濃度為103mm-1·m-3，高于弱降水階段，且在各雨滴段都具有更大的數(shù)濃度，大雨滴段呈多峰結(jié)構(gòu)；而弱降水階段各直徑大小的雨滴都較少，且呈單峰型。

圖9 臺(tái)風(fēng)(a)溫比亞和(b)利奇馬不同降水階段的平均譜分布(虛線)、Gamma擬合分布(實(shí)線)Fig.9 The averaged raindrop spectrum (dotted line)， Gamma fitting (solid line) distribution characteristics between typhoons (a) “Rumbia” and (b) “Lekima” in different precipitation periods

“利奇馬”平均譜呈現(xiàn)Gamma分布，在強(qiáng)降水階段具有更寬的譜寬，直徑在0.56～1.05 mm范圍內(nèi)的雨滴數(shù)濃度較高，呈現(xiàn)多峰結(jié)構(gòu)；在此以外，隨著雨滴直徑增大或減小，數(shù)濃度均為減小的趨勢，最大降水雨滴直徑可達(dá)到4 mm。在弱降水階段，直徑在0.56～1.05 mm的降水雨滴數(shù)濃度更高，甚至高于強(qiáng)降水階段，呈“單峰型”；隨著雨滴直徑的增大或減小，數(shù)濃度也呈減小趨勢，但譜寬較窄，且大直徑雨滴數(shù)濃度顯著小于強(qiáng)降水階段，最大降水雨滴直徑僅為2 mm左右。

對(duì)比兩次臺(tái)風(fēng)降水不同階段的雨滴譜譜型特征可以發(fā)現(xiàn)，“溫比亞”臺(tái)風(fēng)強(qiáng)弱兩個(gè)階段降水型特征較為一致，強(qiáng)降水階段雨強(qiáng)大，雨滴譜更寬，回波強(qiáng)度大，Dm較大，不僅大雨滴多，中小雨滴也多，在大雨滴處呈多峰現(xiàn)象，Gamma分布符合對(duì)流云降水特征；弱降水階段譜寬較寬，最大雨滴直徑較大，但平均直徑不大，大小雨滴懸殊，基本符合 Gamma分布，為層積混合云降水特征。“利奇馬”前后兩個(gè)階段降水對(duì)比更加明顯，強(qiáng)降水階段同時(shí)具有較大的譜寬、雨強(qiáng)和回波強(qiáng)度，Dm較大，大雨滴處呈多峰現(xiàn)象，表現(xiàn)出顯著的對(duì)流云降水特征；弱降水階段有較多的小雨滴，雨滴平均譜譜型較為平緩，譜寬較窄，基本符合 Marshall-Palmer擬合分布，為明顯的層狀云降水特征。這與前人所得到的不同降水雨滴譜的譜型分布特征基本吻合。

平均譜對(duì)比分析再次表明，“利奇馬”降水過程雨滴數(shù)濃度高于“溫比亞”，尤其是中小雨滴；而“溫比亞”譜寬更大，存在更大直徑雨滴?！袄骜R”降水主要由高濃度的中、小雨滴構(gòu)成，“溫比亞”則存在濃度較高的大雨滴。且無論大雨滴是否存在，中雨滴及小雨滴都占絕對(duì)多數(shù)。分析環(huán)流背景和臺(tái)風(fēng)移動(dòng)路徑，“利奇馬”海上發(fā)展時(shí)間長，登陸強(qiáng)度強(qiáng)，登陸后沿海北上，沒有深入內(nèi)陸，海洋水汽通道維持，影響江蘇時(shí)沒有明顯變性，降水對(duì)流性不強(qiáng)，更多表現(xiàn)出熱帶臺(tái)風(fēng)降水特征；而“溫比亞”在海上快速發(fā)展，登陸強(qiáng)度不強(qiáng)，登陸后深入內(nèi)陸，與冷空氣結(jié)合，逐漸變性為溫帶氣旋，降水對(duì)流性更強(qiáng)。因此得出熱帶臺(tái)風(fēng)降水和溫帶臺(tái)風(fēng)降水明顯不同的譜特征，和Tokay et al(2008)的研究結(jié)論相一致。

3.3 不同直徑雨滴對(duì)降水的貢獻(xiàn)率

通過對(duì)比不同直徑雨滴所構(gòu)成的雨強(qiáng)和貢獻(xiàn)率(圖10)可以看出，“溫比亞”的強(qiáng)降水階段數(shù)濃度主要集中在0.56～1.05 mm直徑雨滴段，但降水主要集中在1.34～2.70 mm直徑雨滴段，其對(duì)雨強(qiáng)的貢獻(xiàn)率占73%以上；在弱降水階段數(shù)濃度和雨強(qiáng)都集中在1.05～2.39 mm 雨滴段，降水占74%以上?！袄骜R”在強(qiáng)降水階段數(shù)濃度也主要集中在0.56～1.05 mm直徑雨滴段，但降水主要集中在1.3～2.3 mm雨滴段，貢獻(xiàn)率達(dá)到70%以上；弱降水階段雨強(qiáng)和數(shù)濃度主要集中在0.56～1.05 mm雨滴段，降水占80%以上。

圖10 (a，b)“溫比亞”，(c，d)“利奇馬”各階段不同直徑雨滴構(gòu)成的(a，c)雨強(qiáng)及(b，d)貢獻(xiàn)率Fig.10 (a, c) The rain intensity and (b, d) the contribution rate of different diameter raindrops between (a, b) “Rumbia” and (c, d) “Lekima” in different precipitation periods

3.4 Z-R關(guān)系討論

對(duì)兩個(gè)臺(tái)風(fēng)降水的Z-R關(guān)系分別進(jìn)行擬合發(fā)現(xiàn)(圖11)，“溫比亞”前后兩個(gè)階段曲線較為接近，具有大體一致的Z-R關(guān)系，因此推斷降水類型也相近，根據(jù)之前分析可知，兩個(gè)階段雨滴譜型特征接近，混合云降水兼具對(duì)流性降水特征。Z-R關(guān)系為Z=213.1R1.4，與標(biāo)準(zhǔn)Z=300R1.4系數(shù)略偏小，指數(shù)一致，用標(biāo)準(zhǔn)Z-R關(guān)系估測降水會(huì)偏小。對(duì)“利奇馬”強(qiáng)、弱降水階段分別進(jìn)行擬合發(fā)現(xiàn)，兩個(gè)階段的Z-R關(guān)系中指數(shù)相同，系數(shù)相差較大，導(dǎo)致曲線差別較大，因此對(duì)應(yīng)兩種不同的降水類型，這和前面的分析結(jié)論一致。也說明前后階段的相同雨強(qiáng)下，對(duì)流性降水的回波強(qiáng)度更強(qiáng)，同樣在相同回波強(qiáng)度下，對(duì)流性降水的雨強(qiáng)相對(duì)較小。這和對(duì)流云降水具有更高濃度的大雨滴有關(guān)。擬合得出“利奇馬”降水階段的Z-R關(guān)系為Z=107.6R1.5，與標(biāo)準(zhǔn)的Z=300R1.4相比較而言指數(shù)偏大，因此用標(biāo)準(zhǔn)Z-R關(guān)系估測雷達(dá)回波的降水會(huì)偏大。為改進(jìn)雷達(dá)估測降水精度，后續(xù)需要繼續(xù)開展不同地點(diǎn)、不同季節(jié)或降水類型的雷達(dá)反射率因子Z和雨強(qiáng)R的關(guān)系。

圖11 (a)“溫比亞”，(b)“利奇馬”Z-R關(guān)系擬合曲線及強(qiáng)降水、弱降水階段對(duì)比Fig.11 Relationship of Z-R and comparison of heavy precipitation and weak precipitation of typhoons (a) “Rumbia” and (b) “Lekima”

4 結(jié) 論

對(duì)2018—2019年影響江蘇的“溫比亞”、“利奇馬”的不同位置造成的不同強(qiáng)度降水和雨滴譜特征進(jìn)行了對(duì)比分析和研究，結(jié)果表明：

(1)雨強(qiáng)較小時(shí)，以中、小雨滴為主；雨強(qiáng)增大時(shí)，大雨滴增多。強(qiáng)降水對(duì)應(yīng)數(shù)量較多的大雨滴。

(2)“利奇馬”降水過程雨滴數(shù)濃度高于“溫比亞”，尤其是中小雨滴；而“溫比亞”譜寬更大，存在更大直徑雨滴。表明“利奇馬”臺(tái)風(fēng)降水主要由高濃度的中、小雨滴構(gòu)成，具有熱帶臺(tái)風(fēng)降水特征；“溫比亞”則存在濃度較高的大雨滴，更偏于溫帶臺(tái)風(fēng)降水特征。這從兩次過程強(qiáng)、弱降水階段的雷達(dá)垂直剖面對(duì)比也可以發(fā)現(xiàn)，“溫比亞”降水回波發(fā)展高度更高，尤其是強(qiáng)降水階段；而“利奇馬”不管是強(qiáng)降水還是弱降水階段回波均呈現(xiàn)低質(zhì)心特征。

(3)通過對(duì)比分析兩個(gè)臺(tái)風(fēng)的強(qiáng)、弱降水階段得出臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)降水中對(duì)流云降水、層狀云降水及混合云降水的特征?！皽乇葋啞鼻昂蠼邓A段譜型特征較為一致，譜寬和最大雨滴直徑均較大，但強(qiáng)降水階段不僅大雨滴多，中小雨滴也多，在大雨滴處呈多峰現(xiàn)象，Gamma分布符合對(duì)流云降水特征；弱降水階段雨滴平均直徑不大，大小雨滴懸殊，基本符合 Gamma 分布，為混合云降水特征?！袄骜R”前后階段對(duì)比更為明顯，強(qiáng)降水階段表現(xiàn)出顯著的對(duì)流云降水特征；弱降水階段有較多的小雨滴，雨滴平均譜譜型較為平緩，譜寬較窄，基本符合 Marshall-Palmer分布，為層狀云降水特征。

(4)分析不同降水強(qiáng)度下臺(tái)風(fēng)系統(tǒng)降水的雨滴譜和各直徑雨滴對(duì)臺(tái)風(fēng)降水的貢獻(xiàn)可以發(fā)現(xiàn)，造成強(qiáng)降水的主要是由大直徑雨滴(大于1.3 mm)構(gòu)成的對(duì)流云降水；混合云降水也會(huì)形成強(qiáng)降水；層狀云降水較弱。層狀云降水，直徑為0.5～1.05 mm的中小雨滴數(shù)量最多，對(duì)降水也起最主要貢獻(xiàn)；對(duì)流云降水，雖然也是直徑為0.5～1.05 mm的中小雨滴數(shù)量最多，但對(duì)降水起主要貢獻(xiàn)的為更大直徑的雨滴。

(5)“溫比亞”強(qiáng)、弱降水階段的Z-R關(guān)系接近一致，具有相近的降水類型，與標(biāo)準(zhǔn)的Z-R關(guān)系相比系數(shù)偏小，指數(shù)一致，雷達(dá)估測降水偏小。“利奇馬”強(qiáng)、弱降水階段Z-R關(guān)系差別較大，對(duì)應(yīng)兩種不同的降水類型，與標(biāo)準(zhǔn)的Z-R關(guān)系相比指數(shù)偏大，雷達(dá)估測降水偏大。為改進(jìn)雷達(dá)估測降水精度，有必要開展不同地點(diǎn)、不同季節(jié)或降水類型的Z-R關(guān)系研究。