毫米波雷達測云個例研究

樊雅文，黃興友，李鋒

(1．南京信息工程大學中國氣象局氣溶膠與云降水重點開放實驗室，江蘇南京210044;2．中國氣象局 氣象探測中心，北京100081)

0 引言

云滴大小和液水含量是研究云物理的重要微物理參數(shù)，對氣候變化、天氣演變、人工影響天氣和飛行安全等方面都有重要的影響，并且云的輻射作用也主要取決于這兩個參數(shù)。但云參數(shù)的探測一直是個難題，隨著毫米波雷達技術的成熟，云參數(shù)的遙感探測得到了根本性的改觀。與厘米波段的天氣雷達相比，毫米波雷達使用的波長更短，因而云粒子在毫米波波段的散射截面比厘米波波段大，因此，毫米波雷達更適合于測云，而厘米波段的天氣雷達更適合于測量降水。適當波長的毫米波還具備良好的穿透云層能力，不僅可以探測云底也可以探測云內的參數(shù)和結構，能夠連續(xù)監(jiān)測云的垂直變化和小云體的水平變化，揭示云的時空結構和演變特征，成為云遙感探測的有效儀器。

云內液水含量及云粒子平均半徑是毫米波雷達遙感云參數(shù)的主要目標之一。許多學者做了相關工作:結合35 GHz雷達和飛機穿云實測譜參數(shù)數(shù)據，得出雷達反射率因子與粒子有效半徑、云內液水含量之間存在冪指數(shù)關系的結論(Atlas，1954;Sauvageot，1983;Kropfli and Kelly，1996);聯(lián)合毫米波雷達和紅外激光雷達，利用相關法可以反演云的微物理參數(shù)及其垂直廓線(Intrieri et al．，1994);通過微波輻射計和毫米波雷達的聯(lián)合，發(fā)展反演層狀云粒子大小和液態(tài)含水量的方法(Frisch et al．，1995);利用地基毫米波雷達，研究卷云中的冰晶含量、平均粒子大小以及垂直廓線(Matrosov，1999);結合數(shù)值模擬方法和CloudSat星載94 GHz云雷達(CPR)數(shù)據，可以反演云內液態(tài)水含量和有效云粒子半徑;同時聯(lián)合激光雷達，可以識別云粒子的相態(tài)(Austin and Stephens，2001)。

2010年7月，中國氣象局在廣東陽江開展了約1個月的大氣遙感探測比對試驗，南京信息工程大學的國產Ka波段(35 GHz)毫米波雷達在試驗期間獲取了一系列云回波資料。本文進行了云參數(shù)的反演研究，得到了云水含量、有效直徑等參數(shù)。

1 云水含量及云滴有效直徑的反演

云水含量隨云類型、地區(qū)等因素而變化，層狀云的含水量一般為0.01 g/m3。南方及低緯地區(qū)，層狀云中含水量較大，特別是在雨層云和層積云的對流泡中含水量可高達2～3 g/m3(黃美元和徐華英，1999)。至于積狀云，滴譜的差異很大，晴天積云的云滴平均直徑在6～66 μm范圍內，而濃積云和積雨云的云滴平均直徑在6～200 μm范圍內，有時甚至超過200 μm(梅森，1979)。在非降水性的濃積云里，直徑大于200 μm的云滴很少被探測到，但在積雨云的降水區(qū)卻經常觀測到。

1.1 雷達反射率因子和云滴有效直徑、云水含量的關系

用單部毫米波雷達回波并結合飛機實測的云滴譜參數(shù)(Atlas，1954;Sauvageot and Omar，1987;Fox and Illingworth，1997)，可得到雷達反射率因子與云滴有效直徑、云水含量之間的關系。Atlas(1954)認為，雷達反射率因子Z與云水含量(liquid water content，LWC)之間存在簡單的指數(shù)關系。在云滴大小和分布較均勻時，該關系可寫為

其中a和b是經驗常數(shù)。實際上，從理論上也可導出該關系式，表1列出的3個經驗公式均符合指數(shù)關系。

表1 Z-X經驗公式Table 1 Empirical relationship of Z-X

Atlas和Sauvageot經驗公式適用于非降水云。在反演云水含量時，Illingworth經驗公式適用于小云滴的情況，即不含或剔除了毛毛雨等大滴，因而不適用回波較強的云。當回波強度達到－15 dBz時，即認為云中存在毛毛雨尺寸的大滴(Sauvageot，1983)。

1.2 個例數(shù)據反演的云滴大小和云水含量特征

選取2010年7月26日12:16(北京時，下同)在廣東陽江探測的毫米波雷達數(shù)據進行分析。雷達天線以90°仰角指向天頂進行定點掃描，回波圖像如圖1a所示?；夭敻咴?.7 km左右，Zmax＜－10 dBz。結合圖2可知，該回波是一個淡積云的云體回波。如果將粒子平均直徑D=200 μm、反射率因子Z=－15 dBz(或0.032 mm6·m－3)作為區(qū)分降水和非降水性水凝物的閾值(Sauvageot and O-mar，1987)，那么該閾值與 Sauvageot(1983)得到的結果是一致的。因此，對于該個例，因無法消除云中毛毛雨尺度的大滴影響，故不能使用Illingworth經驗關系。因反射率因子大體上低于－15 dBz，符合Atlas和Sauvageot反演公式的條件，故選擇Atlas經驗公式進行云內粒子有效直徑和云水含量的反演。

根據Atlas經驗公式，對毫米波雷達在7月26日12:16:57之640 ms時刻探測的淡積云回波強度進行反演，得到的反演廓線如圖3所示。由圖3a可見，反演的云有效直徑最大值為30 μm，出現(xiàn)在云底以上200 m的位置，最小值為8 μm，出現(xiàn)在云頂。圖3b中云水含量最小值為0.05 g/m3，出現(xiàn)在云頂;云水含量最大值為1.45 g/m3，出現(xiàn)在云底以上200 m的位置，對應的反射率因子值大于－15 dBz。雖然存在多處峰值，總體上云水含量隨高度變化的趨勢是先增大再減小，最大值位于云底以上1 km以內，即云體的中下部，這與積狀云含水量分布情況(梅森，1979)較一致。圖1b給出了瞬時數(shù)據中的徑向速度，可以看出速度較大，甚至出現(xiàn)速度模糊，因為出現(xiàn)的時間是正午，對流旺盛，云中的上升速度超過7 m/s，這種現(xiàn)象是正常的。出現(xiàn)的速度模糊，由于容易辨別，未進行退模糊處理。圖1b上層為負速度(朝向雷達)，下層為正速度(離開雷達)。正是因為云內同時存在上升、下沉氣流，造成大小粒子分布不均勻，從而使得粒子有效直徑和云水含量廓線出現(xiàn)多峰值的情況。

圖1 2010年7月26日12:16天頂定點掃描回波圖a．反射率因子;b．徑向速度Fig．1 Cloud echoes at vertical pointing at 12:16 BST 26 July 2010 a．reflectivity factor;b．radial velocity

圖2 2010年7月26日12:19的347°方位角RHI掃描回波強度Fig．2 RHI(Range-Height Indicator)at 347°azimuth at 12:19 BST 26 July 2010

圖3 云微物理參量反演 a．云內粒子有效直徑;b．云水含量Fig．3 The retrieved profiles of cloud variables a．equivalent diameterofcloud droplet;b．liquid water content

2 云內冰水含量的反演

云內冰水含量(ice water content，IWC，CIW)是由冰相粒子形狀、質量密度和尺度譜決定的總體特征量。在大西洋地區(qū)、溫度介于－30～－60℃的卷云中，觀測到的IWC為0.01～0.1 g/m3(Griffith et al．，1980);在巴拿馬地區(qū)的雷暴頂處、溫度約－70℃的卷云中，觀測到的IWC為0.000 1～0.01 g/m3(Knollenberg et al．，1993);在赤道太平洋上空，觀測到IWC最大值達到1 g/m3。所以，IWC量級跨度大，高度分散(Chen et al．，1996)。

2.1 典型的Z-CIW關系

表2列出了基于35 GHz毫米波雷達回波強度數(shù)據而得到的反射率因子和云內冰水含量的統(tǒng)計關系式(Heymisfield，1977;Sassen，1987;Schneider and Stephens，1995;Liu and Illingworth，2000)。

表2 35 GHz毫米波雷達反射率和云內冰水含量的關系式Table 2 Z-CIW(radar reflectivity factor and cloud ice water content)relationships for 35 GHz millimeter wave radar measurement

Protat and Heymsfield(2007)通過大量的飛機穿云實驗與35 GHz雷達聯(lián)合探測數(shù)據，得到的云內冰水含量的統(tǒng)計關系(表3)。

表3 35 GHz毫米波雷達反演云內冰水含量的關系式(Protat and Heymsfield，2007)Table 3 Z-CIWrelationships from 35 GHz millimeter wave radar and airborne measurements(Protat and Heymsfield，2007)

Dowling and Lawrence(1990)總結了一些學者的試驗結果，歸納出卷云參數(shù)的典型值和范圍，涉及到的卷云在南北緯5°～65°之間。卷云中心高度范圍為4～20 km，典型值為9 km;云厚介于0.1～8 km，典型值為1.5 km;云內冰水含量為10－4～1.2 g/m3，典型值為0.025 g/m3;冰晶尺度為1～8 000 μm，典型值是250 μm。Illingworth和 Protat公式給出的結果近似且IWC較大，其他3種經驗公式反演結果相近但較小。

2.2 個例數(shù)據反演的云內冰水含量特征

采用垂直指向天頂?shù)膾呙璺绞剑?010年7月18日01:24:08在廣東陽江探測到的毫米波雷達回波如圖4所示?？梢?，回波強度為－25～－20 dBz，云頂高度為9 km，云厚為1 km，屬卷云。為了利用表2、表3所列7種公式了解卷云內的冰水含量取值范圍，選擇其中差異較大的Hemysfield、Sassen以及Illingworth三種公式，反演結果見圖5?？梢钥闯?，Sassen公式反演的冰水含量IWC最小，Illingworth公式反演的冰水含量IWC最大，但均小于0.01 g/m3。

圖4 2010年7月18日01:24:08天頂定點掃描結果a．反射率因子;b．徑向速度Fig．4 Radar echoes at zenith at 01:24:08 BST 18 July 2010 a．reflectivity factor;b．radial velocity

圖5 2010年7月18日01:24:08云內冰水含量廓線(隨高度分布)Fig．5 Retrieved Z-CIW(reflectivity factor and cloud ice water content)profiles at 01:24:08 BST 18 July 2010

3 幾類云的回波強度廓線特征

2010年7月試驗期間，出現(xiàn)了如表4列出的幾類云型。為了避免強回波對毫米波雷達信號的衰減影響，在處理雷達數(shù)據時，盡量少用回波強度超過20 dBz的回波，篩選出6類云回波，以便分析這些云回波的垂直分布。圖6為表4所列出的不同時刻6類云的回波強度及線性退偏振比垂直廓線。由圖6a可看出，0721和0722個例中，低層出現(xiàn)了較大的回波強度，這是因為有弱降水發(fā)生，但降水層的厚度較薄(部分衰減作用導致高層回波變弱)。0721個例為對流云降水，低層云回波強度隨高度幾乎不變(圖中2 km高度以下);0722個例為積層混合云特征，1 km以下為降水回波，1～5 km高度為明顯的層狀云特征。非降水云中，0716個例反映的是位于中高層的積層混合云，0725個例為受臺風外圍影響的積層混合云，兩者的共同特點是在6～8 km高度出現(xiàn)回波大值帶，從廣東地區(qū)探空資料可知當?shù)氐牧愣葘痈叨仍? km左右，再結合大值帶出現(xiàn)的高度，初步認為可能是由于6～8 km高度處存在過冷水滴。對照圖6b的線性退偏振比資料可以看出，在6～8 km高度，線性退偏振比數(shù)值最低。線性退偏振比越小，說明云粒子越趨于球型。因此，可以進一步判斷，6～8 km高度存在過冷水滴。0718個例反映了高層云的情況，在9 km高度出現(xiàn)回波強度的增加。臺風外圍云系(0725)的上面兩層云分別在10.5 km及13 km出現(xiàn)了回波強度的增加，可能反映該高度上有較大的冰晶粒子。結合圖6b中的線性退偏振比廓線進行分析，0718和0725個例中，高層(8 km以上)線性退偏振比值相對較大，所以，認為這兩處出現(xiàn)冰晶粒子是合理的。0726個例為局地淡積云，該淡積云是由本地發(fā)展起來的，回波強度總體上隨高度減小，但有復雜的起伏，這可能是由云中上升下沉氣流輸送造成的。

圖6 云參數(shù)垂直廓線 a．回波強度廓線;b．線性退偏振比廓線Fig．6 Vertical profiles of cloud variables a．vertical profiles of reflectivity factor of different cloud types;b．vertical profiles of linear depolarization ratio of different cloud types

表4 用于分析回波廓線特征的6類云型Table 4 Six types ofcloud used forecho profile feature analysis

4 結論

參考國外毫米波雷達測云的成果，利用國產35 GHz地基毫米波雷達研究了云滴有效直徑、云水含量和冰水含量，針對2010年7月在廣東陽江觀測的資料，給出了初步反演結果，并結合回波強度的垂直廓線初步分析了6類云型的宏微觀特征。結果表明:

1)利用毫米波雷達可以有效地遙感探測云特征參數(shù)，包括云分布、云高、云厚等宏觀參數(shù)以及云的有效直徑、云水含量和冰水含量等微觀參數(shù)。

2)對于回波強度低于－15 dBz的層狀云或未發(fā)生降水的弱云來說，基于回波強度可以反演云水含量、冰水含量以及云滴的有效直徑;對于較強的降水云，反演結果可能偏大。

3)個例對比分析表明，不同類型云的回波廓線有明顯差異，該差異可以作為云類型自動識別的判據之一;線形退偏振比也是判別云中過冷卻水區(qū)和冰晶區(qū)的參考指標。

由于國內毫米波雷達探測剛起步，研究成果積累少，故本文采用的經驗公式均為國外的研究結果，由于條件限制，目前還沒能利用機載儀器進行對比觀測，隨著我國云探測技術和設備的進步，或許在不久的將來可以進行云特征的聯(lián)合探測，進一步驗證文中的反演結果。

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