彭思越 , 王瑩玨 , 黃澤文 , 鄭佳鋒 , 車玉章
(成都信息工程大學大氣科學學院/高原大氣與環(huán)境四川省重點實驗室,成都 610225)
雨滴譜是降水最基本的微觀信息,雨滴譜的觀測和研究有助于了解降水微物理特征,也是優(yōu)化數值模式參數化方案和提高雷達測量降水能力的重要基礎。
近年來,國內外大量關于雨滴譜的觀測和研究一致發(fā)現,不同天氣系統(tǒng)產生的雨滴譜存在顯著差異。謝媛等[1]分析了上海地區(qū)雷暴強降水的雨滴譜,發(fā)現隨雷暴的發(fā)生和發(fā)展,地面雨滴數濃度與閃電頻次的變化趨勢較一致;大雨滴數濃度達到峰值時,預示強降水將要出現;小雨滴數濃度達到峰值時,表明強降水過程開始發(fā)生。金祺等[2]對安徽一次颮線過程中不同類型降水的雨滴譜進行分析,指出颮線對流性降水各雨滴直徑對應的數濃度均較高,小雨滴數濃度遠高于過渡性降水和層狀云降水;層狀云降水也存在少量大雨滴,小雨滴數濃度遠低于相同粒徑下對流性降水的數濃度;過渡性降水無大雨滴,小雨滴數濃度與層狀云降水相近。呂童等[3]研究了臺風登入前后的雨滴譜變化,發(fā)現多數臺風登入陸地后,中雨滴數濃度幾乎不變,大雨滴數濃度則減小。
不同氣候背景下,降水的雨滴譜也明顯不同。羅俊頡等[4]對溫帶大陸性季風氣候下山西地區(qū)的雨滴譜進行研究,發(fā)現中大雨滴對該地區(qū)雨強的貢獻顯著,人工催化降水過程中應提高引入中大降水胚元的比例。柳臣中等[5]研究了亞熱帶季風性濕潤氣候下成都地區(qū)的雨滴譜,發(fā)現積層和積層混合云降水的雨滴譜比層狀云降水的更寬、數濃度更高,降水過程中的小雨滴主要來自層狀云降水,大雨滴則主要由積層和積層混合云降水貢獻。胡子浩等[6]對熱帶季風海洋性氣候下南海一次對流降水的雨滴譜進行統(tǒng)計,發(fā)現南海能出現大陸性氣候地區(qū)少有的超大型雨滴。
青藏高原是我國乃至世界的獨特地形區(qū),地處亞洲內陸,高山環(huán)繞,地勢起伏,被譽為“世界屋脊”。青藏高原氣候類型多樣且降水過程復雜,具有十分豐富的研究價值。目前,部分學者已對高原不同地區(qū)的雨滴譜開展了相關研究。常祎等[7]發(fā)現那曲地區(qū)的雨滴譜較平原地區(qū)更寬,會出現更大的雨滴,并認為這種特征是高原雨滴重力碰并增長過程更快導致的。Chen等[8]研究了那曲地區(qū)雨滴譜的晝夜變化,分析發(fā)現那曲大雨滴多出現在白天,中小雨滴則在夜間出現的頻率更大。對于降水物理過程,Porcù等[9]發(fā)現高原中部降水與低海拔地區(qū)相比,雨滴在降水強度相對較小時就會發(fā)生破碎。李山山等[10]研究了高原東坡陡峭地形條件下的雨滴譜特征,發(fā)現在強降水過程中由于高海拔雨滴直徑較大且空氣密度較低,導致高海拔與低海拔雨滴下落速度差明顯增大。Wu等[11]比較了青藏高原與華南地區(qū)的雨滴譜,發(fā)現青藏高原層狀云降水的雨滴數濃度隨著直徑變化的下降幅度更大,但對流云降水相同直徑下的雨滴數濃度遠低于華南地區(qū)。
青藏高原不同氣候區(qū)降水特征差異顯著且機制復雜,亟待深入研究。因此,本文利用青藏高原東南部石渠、新龍和瀘定站的雨滴譜觀測資料,通過對比分析3個地區(qū)雨滴譜隨雨強和降水類型的變化特征,確定降水的反射率因子-雨強(Z-R)關系和Gamma譜形狀參數-斜率參數()關系,并與我國其他地區(qū)進行對比,旨在進一步加深對青藏高原東南區(qū)域降水微觀特征的認識。
本文選取了2019年5~8月四川省甘孜州石渠、新龍和瀘定站雨滴譜觀測數據。如圖1所示,上述3站均位于青藏高原東南部,自高原中部向邊緣呈西北-東南向分布,海拔和氣候差異顯著,海拔落差接近3 km。石渠站(98.06°E,32.59°N,4200 m)距高原中心最近,海拔最高,屬于亞寒帶氣候區(qū);新龍站(100.19°E,30.56°N,3000 m)位于高原東側、四川盆地西部,屬于溫帶濕潤氣候區(qū);瀘定站(102.12°E,29.53°N,1322 m)位于高原東南邊緣,海拔最低,但年均降水最多,屬于亞熱帶季風氣候。
圖1 石渠、新龍、瀘定站位置和地形
3個站點均使用德國OTT公司研制的Parsivel2激光雨滴譜儀。Parsivel2工作時產生激光波束,采樣面積為54 cm2,由接收端接收后轉化為電信號。當沒有降水粒子通過激光波束時,最大電壓即為接收器的輸出電壓;而當有降水粒子穿過激光波束時,遮擋會產生相應的輸出電壓,通過電壓大小來確定雨滴的等效直徑D(mm),通過穿越時間來測量雨滴的下落速度(m/s)。測量結果分別被分為32個不等間隔的直徑和速度通道進行存儲,D和的測量范圍分別為0.062~24.5 mm和0.05~20.8 m/s。
考慮到Parsivel2自身局限性和某些情況產生的病態(tài)數據,本文采用以下方法進行數據處理和質量控制[11]:(1)考慮到設備實際靈敏度,刪除前兩個直徑通道的數據;(2)為排除非降水樣本的影響,剔除雨滴總數<10或雨強<0.01 mm/h的樣本;(3)考慮大氣張力會使雨滴增大到一定程度后破碎,將D>6 mm的雨滴數據剔除;(4)通常雨滴大小和下落末速度成正比,因此將具有正常下落速度(直徑)但直徑(下落速度)過大(過?。┑挠甑我惨暈檎`差數據[12?13],對于這類數據,將測量的粒子直徑代入Atlas等[14]提出的“雨滴直徑-下落速度”理論公式,若測量結果與理論結果的偏差超過±60%,則剔除。具體理論公式如下:
為說明質量控制的效果,將3個站點質量控制前和控制后不同直徑和速度下的雨滴頻數進行對比(圖2)。如圖所示,經過質量控制,所有觀測資料中少部分不切實際的樣本被有效剔除,石渠、新龍和瀘定被刪除的雨滴分別占比7.03%,8.03%和6.39%。
圖2 3個站點質量控制前(上)和控制后(下)不同直徑D和下落速度V的雨滴數量分布(a、d. 石渠,b、e. 新龍,c、f. 瀘定,實線代表Atlas提出的理論關系,虛線代表理論關系的±60%范圍)
圖3 3個地區(qū)在不同雨強下雨滴譜的累計時間和累計雨量(a. 石渠,b. 新龍,c. 瀘定,百分比表示每類雨強對整體的貢獻)
對比分析不同雨強下的平均雨滴譜(圖4)可知,整體上雨滴數濃度都隨粒徑增加而不斷減少。隨著雨強增大,同粒徑的雨滴數濃度也逐漸上升,雨滴譜逐漸變寬、斜率變小。對于3個地區(qū),新龍和瀘定的雨滴譜非常相似,但它們與石渠的差異較為明顯。當石渠地區(qū)雨強為R1時,小雨滴(D<1 mm)數濃度較兩個地區(qū)偏低;雨強為R2時,中大雨滴(D>2 mm)數濃度明顯稍高;雨強為R3~R4時,小雨滴和大雨滴數濃度都更高;當雨強達到R5時,雨滴譜特征則最終與其他兩個地區(qū)類似??傮w來看,石渠地區(qū)在相同雨強下可以產生少部分更大的雨滴,中大雨滴的數濃度由高到低依次為石渠、新龍、瀘定。
圖4 不同雨強下的平均雨滴譜特征(a~e. 依次對應R1~R5,f. 不分雨強)
不同類型降水通常經歷不同的微物理過程,進而產生不同的雨滴譜。本文參考Bringi等[20]的方法進一步將雨滴譜分為兩類,即層狀云降水和對流云降水。具體方法為:篩選出持續(xù)時間超過11 min 降水,計算當前樣本及前后各5 min共11個樣本的雨強標準差;若>1.5 mm/h,則將當前樣本判斷為對流云降水,否則認為是層狀云降水;以每個樣本為中心,按照上述方法,逐步判斷出所有連續(xù)時序的樣本。為比較3個地區(qū)兩類降水的雨滴譜特征和差異,表1首先列出了兩類降水的累計時間、累計雨量和平均雨強。可見,3個地區(qū)5~8月主要以層狀云降水為主,累計時間占比均達到了90%以上;但是對流云降水強度更大,在非常少的累計時間內也可以得到可觀的降水量。石渠對流云降水的累計時間遠大于新龍和瀘定,達到了兩倍以上,對流云降水對雨量的貢獻甚至達到了47.55%,同時平均雨強也略大。
表1 3個地區(qū)兩類降水的累計時間、累計雨量和平均雨強
從3個地區(qū)兩類降水觀測的平均雨滴譜和階矩法擬合的Gamma譜(圖5)可以看出,對流云降水的雨滴譜明顯比層狀云降水寬,其下凹特點也更顯著;相同粒徑下,前者比后者的雨滴數濃度更高。Gamma模型對3個地區(qū)兩類降水雨滴譜的模擬效果均較好,層狀云降水擬合的相關系數均達到0.98以上,對流云降水均保持在0.97以上。對于層狀云降水,新龍和瀘定非常一致,而石渠則在直徑>3 mm時產生了少部分更大的雨滴,并且觀測到少數粒徑超過5 mm的雨滴。對于對流云降水,3個地區(qū)的雨滴譜基本一致,石渠大雨滴數濃度仍然稍高。表2給出了兩類降水平均雨滴譜計算得到的降水物理量和Gamma參數。分析可知,對于除以 外的降水物理量,對流云降水均大于層狀云降水;而對于、、和,僅石渠對流云降水的、和略大于層狀云降水外,而其他情況與之相反。
表2 兩類降水平均雨滴譜計算得到的降水物理量以及Gamma參數
圖5 3個地區(qū)兩類降水觀測的平均雨滴譜(上)和階矩法擬合的Gamma譜(下)
目前,雷達定量估測降水大多使用的是Z-R關系法,即通過天氣雷達觀測得到Z,再帶入該關系式計算得到雨強R。多項研究[21-22]提出使用冪函數Z=ARB對該關系進行擬合。由于兩類降水的R值范圍不同,故本文分別對兩類降水使用非線性最小二乘法進行擬合。由3個地區(qū)兩類降水的Z-R觀測與擬合結果(圖6)可知,對流云降水均比層狀云降水有更大的A與B。兩類降水的Z-R關系均很好地服從冪函數的關系,層狀云降水的擬合效果更好。對比3個地區(qū),層狀云降水的擬合結果基本一致;而對于對流云降水,相同R值對應的Z值由大到小依次為石渠、新龍、瀘定。
圖6 3個地區(qū)兩類降水的Z-R頻次分布及擬合結果(a1~d1. 層狀云降水,a2~d2. 對流云降水,a. 3個地區(qū)關系匯總,b. 石渠,c. 新龍,d. 瀘定)
圖7 3個地區(qū)-散點分布及擬合結果(灰點代表所有樣本,黑點代表雨滴總個數超過100的樣本,實線為擬合結果)
圖8 層狀云和對流云降水 -的平均值及標準差(虛線為Bringi[20]觀測的層狀云降水和對流云降水的分界,實心標記代表層狀云降水,空心標記代表對流云降水;圓圈分別代表石渠、新龍和瀘定,上三角分別代表華北北京[23]、江淮地區(qū)[24]、華南龍門[25]和西藏那曲[8]的觀測結果)
不同地區(qū)夏季降水的雨滴譜差異與當地不同的天氣系統(tǒng)和大氣環(huán)境密切相關。夏季由于熱源的影響,青藏高原降水較為頻繁,引發(fā)系統(tǒng)性降水的天氣系統(tǒng)主要包括高原渦、高原切變線和高原槽等[26]。在高海拔地區(qū),由于雨滴下落路徑短,碰并作用影響較小,導致到達地面的小雨滴與低海拔地區(qū)相比有較大的雨滴濃度[27],李山山等[10]發(fā)現隨著海拔的升高,弱降水雨滴粒子的升 高而變 小,中強降水中雨滴粒子的降 低而變 大,上文進行比較的4個高原地區(qū)的海拔高度由高到低依次為那曲、石渠、新龍、瀘定,與得到的比較結果基本符合。對比我國華北、江淮和華南地區(qū),整體而言,華北地區(qū)降雨量大于高原地區(qū),與本文3個地區(qū)值 較小的結論一致。華北、江淮和華南地區(qū)的雨季降水雖然均受到西太平洋副熱帶高壓南北移動和東南季風的影響,但和的統(tǒng)計結果也不盡相同。華南地區(qū)的發(fā)生頻率和總累計雨量較大,與熱帶活躍的對流活動、局地不穩(wěn)定的大氣層結和十分充沛的水汽條件關系密切;江淮地區(qū)降水發(fā)生時會伴隨著地面鋒面和切變線等系統(tǒng),使江淮地區(qū)對流云降水的強度更強[28],其對流云降水的值可達最大;而華北地區(qū)的值較小可能是由于降水海洋性較弱[23]且受季風的影響相對較小。高原東南部3個地區(qū)與其他對比地區(qū)在對流云降水過程中都出現了值 較小但值 較大的現象,Zhang等[29]認為此類現象可能是由于微小緊密的霰和小冰晶融化導致云-降水過程中的凝結、碰并過程變弱,使大部分雨滴的變 低。綜合上述分析,天氣過程、水汽條件和海拔地形都可能成為雨滴譜差異的影響因素,具體成因非常復雜,有待未來進一步研究。在實際業(yè)務中,應針對高原東南部3個地區(qū)的雨滴譜特征,在降水預報時考慮不同的微物理過程。
本文基于青藏高原東南部石渠、新龍和瀘定站雨滴譜觀測資料,通過分析不同地區(qū)雨滴譜隨雨強和降水類型的變化特征,確定了降水Z-R關系和關系,并與我國其他地區(qū)進行對比,得到如下主要結論:
(1) 3個地區(qū)降水以小雨為主,但強降水可對雨量產生較大貢獻,總體上新龍和瀘定的降水在不同雨強下的貢獻基本相似,在石渠地區(qū)存在更強的降水。隨著雨強增大,雨滴數濃度逐漸增高,雨滴譜逐漸變寬、斜率變小??傮w而言,相同雨強下石渠地區(qū)可以產生少部分更大的雨滴,中大雨滴的數濃度由大到小依次為石渠、新龍、瀘定。
(2) 3個地區(qū)大部分為層狀云降水,但對流云降水對累計雨量貢獻同等重要,石渠地區(qū)的對流性降水更多、更強。對流云降水雨滴譜明顯較層狀云降水寬,其斜率更小。Gamma模型對3個地區(qū)兩類降水雨滴譜的模擬效果均較好。
(3)對于3個地區(qū)的Z-R關系,對流云降水均比層狀云降水有更大的乘數和指數系數;3個地區(qū)層狀云降水的Z-R關系基本一致,而對于對流云降水,在相同R值下對應的Z值由大到小依次為石渠、新龍、瀘定。-關系表現為很好的二項式關系,3個地區(qū)擬合值與實測值的相關系數均超過了0.99。
(4)平均值表明,對流云降水產生的雨水含量比層狀云降水高。標準差表明,層狀云降水的雨滴大小更為集中。3個地區(qū)層狀云降水的平 均值基本相同,但石渠的稍 大。新龍和瀘定對流云降水的和較 為接近,而石渠平 均值最大、平 均值最小。與國內其他幾個地區(qū)相比,3個地區(qū)層狀云和對流云降水中平均都 更小,層狀云降水的平均與那曲地區(qū)相似但小于其他地區(qū),在對流云降水中石渠地區(qū)的平均最 大,另外兩個地區(qū)僅比江淮地區(qū)大。