烏魯木齊地區(qū)兩次暴雪過程的滴譜特征分析

王智敏，馮婉悅，李圓圓，李 斌，周雅蔓，海 倫

（1.新疆人工影響天氣辦公室，新疆 烏魯木齊830002；2.新疆氣象技術(shù)裝備保障中心，新疆 烏魯木齊830002；3.新疆氣象臺，新疆 烏魯木齊830002）

降雪云系是云和降水物理學的重要研究對象之一。充分了解烏魯木齊地區(qū)降雪云結(jié)構(gòu)和形成機理，可以為人工增雪催化作業(yè)提供理論指導。近年來，隨著觀測設備的不斷發(fā)展，國內(nèi)外專家對于冬季降雪過程的微物理特征展開了許多研究。如Gunn等[1]通過實驗觀測提出，雨與雪的滴譜分布相適用；Imai等[2]和Battan等[3]分別得到了融化狀態(tài)下的雪滴譜分布。定量估測降水是雷達氣象學的重要課題之一，估測降水的方法便是確定降水強度R和雷達反射率Z的關(guān)系。然而，影響Z-R關(guān)系準確性的重要因素是降水粒子譜形的變化[4-5]，通過滴譜的確定可以改進本地化的Z-R關(guān)系。Marshall等[6]和Langille等[7]通過雪滴譜的特征分布，擬合得出了Z=200R1.6的關(guān)系式。Brandes等[8]用一部地基雨滴譜儀觀測了科羅拉多州的降雪滴譜分布情況，并反演了雪密度和粒子體積直徑中值之間的關(guān)系，并且修訂了降雪粒子譜的Gamma參數(shù)。Yuter等[9]基于PARSIVEL數(shù)據(jù)的粒子分布和下落速度分布情況來識別出雨和濕雪，對降雪過程進行初步的相態(tài)識別研究。

國內(nèi)也對冬季降雪滴譜觀測開展了不少研究。如游來光等[10]于20世紀80年代在烏魯木齊地區(qū)利用一系列機載設備和地面遙感探測對降雪微物理特征進行了觀測分析，獲取了新疆地區(qū)降雪過程中的微觀結(jié)構(gòu)和其變化涉及的過程，認為凝華—聚并是雪增長的重要過程；蔣年沖等[11]發(fā)現(xiàn)安徽大別山區(qū)降雪和凍雨的數(shù)濃度為雙峰型，其他降水為單峰型，降水粒子尺度譜主要分布在0.125～1.00mm。尹麗云等[12]對云南一次雨夾雪天氣過程進行了分析，得出雪粒子平均直徑小于雨粒子平均直徑，雪粒子的直徑集中在0.6～0.8 mm附近。李德俊等[13-14]分析了一次由降雨、雨夾雪到純降雪組成的暴雪天氣過程，發(fā)現(xiàn)在降雪階段粒子最大直徑為4.5 mm，粒子數(shù)濃度為2～5429 m-3·mm-1，雨滴譜呈雙峰分布，其中，降雪強度與雨滴譜數(shù)據(jù)計算的回波強度、平均直徑、降雪粒子水含量和數(shù)濃度成正相關(guān)。賈星燦等[15]基于北京山區(qū)冬季降雪粒子譜結(jié)合云雷達和地面粒子成像儀的結(jié)果，獲得了海坨山地區(qū)冬季過冷水、霰、雪、混合態(tài)降水的下落速度和粒子譜特征。李遙等[16]分析了南京3次暴雪天氣的雪滴譜特征，發(fā)現(xiàn)Gamma分布在降雪的各階段擬合優(yōu)度較好，得出Z-I關(guān)系為Z=1708I1.51。翟亮等[17]研究發(fā)現(xiàn)當風廓線雷達反射率因子亮帶消失后，雨滴譜反射率因子序列出現(xiàn)先降后升的小幅波動，降水相態(tài)則轉(zhuǎn)為降雪。

烏魯木齊為干旱半干旱地區(qū)，目前對烏魯木齊地區(qū)降雪滴譜的研究工作開展較少。為了定量研究烏魯木齊地區(qū)降雪的雪滴譜特征，本文利用烏魯木齊市國家基本觀測站的激光雨滴譜儀觀測數(shù)據(jù)，對烏魯木齊市冬春季的兩次降雪個例的微觀物理參量特征進行深入分析，為了解烏魯木齊地區(qū)的降雪機制，為人工增雪催化作業(yè)提供科學參考。

1 資料來源與處理方法

1.1 雨滴儀及其數(shù)據(jù)

文中研究所用的Parsivel雨滴譜儀是一種基于現(xiàn)代激光技術(shù)的光學測量系統(tǒng)，它采用平行激光束為采樣空間，OTT光電管陣列為接收傳感器，當有降水粒子穿越采樣空間時，自動記錄遮擋物的寬度和穿越時間，從而計算降水粒子的尺度和速度。儀器測量的通道對應的數(shù)據(jù)范圍為0.2～25 mm，粒子速度測量通道對應的數(shù)據(jù)范圍為0.2～20 m/s。儀器的采樣間隔可以設為10 s～2 h，每一次采樣間隔內(nèi)的粒子譜測量數(shù)據(jù)都有32×32=1024個。儀器設計時考慮了雨滴的形變，降水過程中儀器連續(xù)采樣，采樣頻率為1 min。液態(tài)降水類型粒徑的測量范圍為0.2～6 mm，固態(tài)降水類型粒徑測量范圍為0.2～25 mm。

本文中選取了烏魯木齊氣象站的雨滴譜儀觀測數(shù)據(jù)、觀測站點的小時降水資料、對應的新一代多普勒雷達數(shù)據(jù)和靜止衛(wèi)星資料，并對數(shù)據(jù)進行了質(zhì)量控制，挑選出了2018年3月17—18日和12月1日的兩次具有代表性的暴雪天氣過程。

1.2 數(shù)據(jù)處理

文中首先對雨滴譜數(shù)據(jù)進行了質(zhì)量控制，剔除了數(shù)據(jù)中的奇異值，對觀測數(shù)據(jù)進行了處理：（1）每1分鐘的總粒子個數(shù)≥15、分鐘雨強≥0.1 mm/h的降水過程，篩選為1個降水個例，去除了持續(xù)時間＜30 min的降水過程；（2）去除儀器探測的第1檔數(shù)據(jù)；（3）每10個樣本進行一次平均以減少突變造成的誤差。計算得出多個雨滴譜特征量，包括平均雨滴譜、總粒子數(shù)濃度、降水粒子含水量、分鐘雨強、雷達反射率因子，加權(quán)平均直徑和廣義截距參數(shù)等。

2 結(jié)果與分析

2.1 粒子總數(shù)濃度特征

降水粒子的物理特性是云內(nèi)熱力和動力過程作用的結(jié)果，觀測降水粒子并分析其物理特征，對研究成云致雨條件，監(jiān)測人工影響天氣條件具有重要作用。個例1（3月18日）和個例2（12月1日）降雪天氣中烏魯木齊站24 h累計降水分別為15.6、12.4 mm，均達到了暴雪量級，小時最大降雪量分別為2.5、3.4 mm/h，個例1中選取了3月17日21—22時開始到18日16—17時結(jié)束，一共14個逐小時降水數(shù)據(jù)；個例2中選取了12月1日6—7時開始到17—18時結(jié)束，其中14—15時，15—16時和16—17時無降水，一共9個逐小時降水數(shù)據(jù)。圖1給出了兩個個例地面雨量計直接觀測和雨滴譜儀反演的小時雨強的散點圖，并給出了對應的擬合曲線分別為y=0.54x+0.18和y=0.72x+0.09，確定系數(shù)為0.73和0.87，證明了雨滴譜儀反演雨強的準確性。

圖1 地面雨量計和雨滴譜反演雨強散點圖

根據(jù)雨滴儀實測的1 min降水粒子濃度的平均值，其中個例1中的有效樣本總數(shù)是840個數(shù)據(jù)；個例2中的有效樣本總數(shù)為482個數(shù)據(jù)。從表1中可以看出，12月1日的個例中每分鐘的粒子數(shù)（842 L-1）是3月17—18日那場天氣（330 L-1）的2.5倍，表明12月暴雪過程的降雪強度大于3月暴雪過程，這與雨量計的觀測結(jié)果也較為吻合。

表1 降雪粒子譜的樣本數(shù)

2.2 滴譜寬度分布

研究表明，降水強度的不同導致降水粒子譜存在較大差異，圖2中分析了兩次降雪過程的雨滴譜的譜寬（最大直徑）特征后，發(fā)現(xiàn)兩次降雪均表現(xiàn)為單峰分布的特征，且粒子濃度峰值都在低譜寬段，個例1中的雪滴譜寬度為0.42～4.63 mm，平均譜寬為0.75 mm，個例2中的雪滴譜寬度為0.55～6.78 mm，平均譜寬為1.73 mm。其中降雪粒子最大直徑大于云南中部[12]一次以雨夾雪為主的降雪天氣的最大粒子直徑1.27 mm，小于安徽大別山一次雨雪天氣粒子譜[11]0.125～9.00mm的最大粒徑。通過對所有時刻的粒子數(shù)濃度譜進行平均計算，獲得了兩次降雪過程的平均降雪譜特征，發(fā)現(xiàn)個例2中的雪滴譜寬度和粒子數(shù)濃度均大于個例1（圖2）。3月17日夜間至18日白天700 hPa高度烏魯木齊站存在T-Td＜2℃的飽和濕區(qū)，濕度條件好，且根據(jù)自動站數(shù)據(jù)，3月17日烏魯木齊降水天氣前，24 h平均相對濕度為70.8%，降水過程中平均相對濕度為94.5%。12月1日夜間700 hPa高度烏魯木齊站存在T-Td≤2℃的飽和濕區(qū)，且根據(jù)自動站數(shù)據(jù)，12月1日降水天氣前，烏魯木齊24 h平均相對濕度為47.3%，降水過程中平均相對濕度為81.2%。在研究中發(fā)現(xiàn)降雪滴譜類型呈雙峰型分布的天氣多在南方等濕潤地區(qū)，而在北方如潘佩翀等[18]和張治等[19]研究發(fā)現(xiàn)青海地區(qū)和沈陽地區(qū)的雪滴譜類型為單峰型，南方地區(qū)相對北方地區(qū)的云中水汽充沛，冰水含量較大，大粒子數(shù)濃度較多，所以南方等地的雪滴譜類型多為雙峰型，北方區(qū)域雪滴譜類型多為單峰型，這與本文所得出的結(jié)論較為一致。

圖2 降雪天氣的平均粒子數(shù)濃度分布

2.3 微物理特征參量

通過對所有時刻平均的粒子數(shù)濃度譜進行計算，得出了兩次降雪過程的平均滴譜的微物理參量信息（表2），其中NT為粒子總數(shù)濃度，Dm為粒子質(zhì)量加權(quán)平均直徑值，Dmax為粒子最大數(shù)濃度所在直徑值，表示粒子數(shù)濃度最大值對應的粒子直徑，lg NW為對數(shù)單位的廣義截距參數(shù)，MD為粒子的算術(shù)平均值，Z為對數(shù)單位的反射率因子，R為降水率，W為液水含量。

從表2中各個譜參數(shù)平均值可以看出，兩次降雪過程整體平均粒子總數(shù)濃度值分別為242.02、742.72 m-3，根據(jù)Chen等[20]的理論，個例1的粒子總數(shù)濃度量值位于層狀云總數(shù)濃度值（約200 m-3）附近，個例2的量值大于積層混合云總數(shù)濃度值（>500 m-3），說明個例1的天氣過程中降雪云偏向于層狀云類型，個例2中的降雪云偏向積層混合云類型；兩個個例的質(zhì)量加權(quán)平均直徑Dm分別為0.75 mm和1.73 mm，表明整體降雪過程主要以直徑為0.75 mm和1.73 mm的尺度粒子為主，基于Chen等[20]的理論結(jié)果，一般層狀云Dm約為1 mm，而積層混合云Dm>1.5 mm，所以進一步證實個例1為層狀云降雪，個例2為積層混合云降雪。

根據(jù)Bringi等的[21]結(jié)論，較大的lg NW值而較小Dm值表明云體主要為小尺寸霰粒子和淞附粒子為主，而較小lg NW值和較大Dm值表明云體主要為尺寸較大的干雪花為主，結(jié)合兩次降雪的lg NW值和Dm值之間的大小關(guān)系可以用于初步識別云體中的粒子成分。從表2得出，個例1的lg NW=4.02接近4，且Dm=0.75，＜1.5 mm，屬于較大的lg NW而較小的Dm值范圍，表明此次降雪主要是由較小尺寸的霰或者凇附的冰相粒子組成，而個例2中l(wèi)g NW=3.67，＜4，且Dm=1.73 mm，＞1.5 mm，表明此次降雪主要以尺寸較大的干雪花為主。

表2 所有時刻平均降雪譜參數(shù)

2.3.1 平均粒子譜主要譜參數(shù)特征

為了解降雪過程的詳細演變情況，文中給出了兩個例的降雪譜各參數(shù)的時序分布，如圖3～6所示，圖3為降雪期間粒子數(shù)濃度的時序變化，圖4～6為降雪譜參數(shù)的粒子總數(shù)濃度NT、液水含量W，降雪率R與雷達反射率因子Z、質(zhì)量加權(quán)平均直徑Dm和對數(shù)廣義截距參數(shù)lg NW等的時序變化圖。個例1中地面雨量計的降水主要集中在17日21時—18日00時和18日08—12時兩個時段，個例2中地面雨量計的降水時段主要在12月1日08—13時，發(fā)現(xiàn)降雪譜各特征參量與降雪強度變化較為一致。從圖3中可以看出在主要的降雪時段，粒子數(shù)濃度維持在較高的水平，最大值分別達到了10000 m-3和16000 m-3，這是北京海坨山[22]降雪過程中最大的粒子數(shù)濃度8000 m-3的1.25倍和2倍；圖4中的粒子總數(shù)濃度、液水含量和地面主要降水時段的變化趨勢較為一致。由圖4可以看出，個例1中的粒子總數(shù)濃度分布在0～1600 m-3，主要的粒子總數(shù)濃度在100～600 m-3。兩次降雪天氣的液水含量分別在0～0.2 g/m3和0～0.7 g/m3，平均值為0.05 g/m3和0.21 g/m3。如圖5所示，個例1反射率因子最小值為5 dBZ，最大值為33 dBZ，平均值為20 dBZ，個例2中的反射率因子主要分布在15～35 dBZ之間，最強反射率因子為40 dBZ，平均值為25 dBZ。這與北京海坨山[22]降雪過程的平均雷達反射率因子在20～30 dBZ的結(jié)果較為一致。

圖3 粒子數(shù)濃度時序圖

圖4 總數(shù)濃度和液水含量時序圖

圖5 降雪率和反射率因子時序圖

微物理參量中的lg NW和Dm可以反映降水的形成和演變機制。在圖6中個例1的Dm最小值為0.5 mm，最大值為3 mm，有超過84%的Dm粒子＜1 mm，個例2中粒子Dm分布在0.5～6.5 mm，有超過60%的Dm＜1 mm。兩場天氣的Dm平均值分別大于云南中部[12]一次強降雪過程中的Dm值（0.79mm）和湖北地區(qū)[14]兩次降雪的Dm值（0.68 mm和0.53mm）。

圖6 粒子質(zhì)量權(quán)重平均直徑值和取對數(shù)的廣義截距參數(shù)

在個例1中對數(shù)廣義截距參數(shù)lg NW范圍在3～5.2，主要分布在3.5～4.5，平均值為4.02，個例2中l(wèi)g NW分布在0.5～5，主要分布在3.5～5，平均值為3.67。lg NW的變化范圍隨質(zhì)量加權(quán)平均直徑Dm的增加而減小，這與Islam等[23]結(jié)合英國奇爾波頓地區(qū)的雨滴譜數(shù)據(jù)分析得到的結(jié)論一致。

2.3.2 微物理參量的關(guān)系擬合

圖7為兩次降雪過程中的Dm和lg NW的演變過程散點圖和二者的擬合經(jīng)驗關(guān)系曲線，個例1擬合的lg NW-Dm關(guān)系經(jīng)驗多項式公式為：lg NW=0.281.89Dm+5.35，曲線擬合度為0.56。個例2擬合的lg NW-Dm關(guān)系經(jīng)驗多項式公式為：lg NW=0.081.1Dm+5.13，曲線擬合度為0.92。從圖7中兩個擬合的曲線可以看出，lg NW-Dm兩條曲線呈現(xiàn)出非常明顯的相反的變化關(guān)系，即lg NW增大時Dm減小，反之亦然。根據(jù)Bringi等[21]的研究成果：lg NW值較大而Dm值較小時，降雪中粒子的主要組成為小尺度的霰、凇附雪晶粒子；lg NW值較小而Dm值較大時降雪中粒子主要由較干的大尺度的雪花組成。

圖7 降雪粒子譜lgNW-D m散點圖和擬合的經(jīng)驗多項式曲線

雷達定量估測降水主要是通過Z-R關(guān)系來反演降水強度，在不同地區(qū)這一公式會有所不同[24]，不同類型的降水也會有不同的Z-R關(guān)系。其中Z-R關(guān)系的不確定性是雷達定量測量降水的主要誤差來源[25]，使用該方法時需要將雷達反射率因子Z代入事先確定的Z-R關(guān)系公式（Z=ARB）中得到降水強度R，這就對事先確定的系數(shù)A、冪指數(shù)B的準確性有較高的要求。圖8列出了烏魯木齊地區(qū)兩次降雪下的Z-R關(guān)系式，分別為Z=171.7R2.22和Z=518.7R2.27，相關(guān)系數(shù)分別達到了0.75和0.92。von Lerber等[26]分析了2014年BAECC（Biogenic Aerosols-Effects on Clouds and Climate）期間的降雪Z-R關(guān)系，認為系數(shù)A在53～782之間變化，系數(shù)B在1.19～1.61之間變化，烏魯木齊地區(qū)的降雪的Z-R關(guān)系式因子A符合von Lerber等[26]的研究結(jié)果。新一代天氣雷達定量估測降水的傳統(tǒng)公式為Z=300R1.4，文中得出的烏魯木齊地區(qū)降雪的Z-R關(guān)系式與傳統(tǒng)的表達式有顯著區(qū)別。

基于Gamma譜假設前提下，對兩個個例降雪過程的粒子數(shù)濃度譜進行擬合，獲得了降雪過程Gamma兩個參數(shù)μ和Λ的擬合值。圖9給出了μ-Λ散點圖及二者的多項式關(guān)系曲線，擬合關(guān)系式為：個例1為Λ=0.01μ2+1.75μ+3.37，擬合度為0.92，Λ=0.01μ2+1.79μ+5.02，擬合度為0.98。

圖9 μ-Λ散點圖及擬合曲線

3 結(jié)論

本文利用地基激光雨滴譜儀對烏魯木齊地區(qū)兩次暴雪天氣的平均粒子譜分布特征和譜參數(shù)的演變情況進行了分析，得到以下結(jié)論：

（1）兩次降雪過程的雨滴譜表現(xiàn)為單峰分布的特征，且粒子濃度峰值都在低譜寬段，分別為0.42～4.63 mm和0.55～6.78 mm。

（2）兩次降雪過程整體平均粒子總數(shù)濃度值分別為242.02 m-3和742.72 m-3，個例1的天氣過程中降雪云偏向于層狀云類型，降雪主要是由較小尺寸的霰或者凇附的冰相粒子組成，個例2中的降雪云偏向積層混合云類型，降雪主要以尺寸大的干雪花為主。降雪譜反演得到的平均反射率因子值分別為20、25 dBZ，與前人雷達觀測降雪的結(jié)果相符。

（3）兩次降雪過程中的Dm和lg NW的擬合經(jīng)驗關(guān)系式為：lg NW=0.28Dm2-1.89Dm+5.35，和lg NW=0.08Dm2-1.1Dm+5.13，兩個擬合的曲線呈現(xiàn)出非常明顯的負相關(guān)關(guān)系，即lg NW增大時Dm減小，反之亦然。

（4）兩次降雪下的Z-R關(guān)系式，分別為Z=171.7R2.22和Z=518.7R2.27，確定系數(shù)分別達到了0.75和0.92。與傳統(tǒng)的天氣雷達Z-R關(guān)系公式Z=300R1.4有顯著區(qū)別；基于Gamma譜假設前提下，μ-Λ擬合多項關(guān)系式為：Λ=0.01μ2+1.75μ+3.37和Λ=0.01μ2+1.79μ+5.02。

雨滴譜的演變主要與一系列的微物理過程有關(guān)，僅由觀測數(shù)據(jù)無法得到微物理機制對雨滴譜演變的影響，今后的研究將借助模式手段對其進行進一步分析。