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    烏魯木齊兩種類(lèi)型降水的雨滴譜特征

    2021-07-19 07:44:50馮婉悅王智敏楊蓮梅安克武蘇朝丞
    沙漠與綠洲氣象 2021年3期
    關(guān)鍵詞:降水強(qiáng)度譜儀烏魯木齊

    馮婉悅,王智敏,楊蓮梅,安克武,蘇朝丞

    (1.中國(guó)氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所,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.新疆人工影響天氣辦公室,新疆 烏魯木齊830002;4.烏魯木齊市氣象局,新疆 烏魯木齊830002)

    研究降水粒子的雨滴譜特征,對(duì)深入了解降水形成的物理機(jī)制、認(rèn)識(shí)具有地域特點(diǎn)的云水資源和人工增水作業(yè)條件、修訂雷達(dá)定量估測(cè)降水以及數(shù)值模擬訂正等具有重要意義。近年來(lái),我國(guó)學(xué)者在不同區(qū)域雨滴譜分布、不同降水類(lèi)型或天氣系統(tǒng)的雨滴譜特征、以及雨滴譜在雷達(dá)定量估測(cè)中應(yīng)用等方面做了大量研究工作。如楊俊梅等[1]對(duì)山西6個(gè)不同地區(qū)雨滴譜特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析。黃興友等[2]、張祖熠等[3]、蘇立娟等[4]利用雨滴譜數(shù)據(jù),分別統(tǒng)計(jì)分析了南京層狀云和積雨云、伊寧春季層狀云和混合云降水、內(nèi)蒙古三類(lèi)降水云系的譜特征和譜參數(shù)。江新安和王敏仲[5]、李德俊等[6]、李遙等[7]分析了伊犁河谷汛期一次短時(shí)強(qiáng)降水、鄂西北兩次強(qiáng)降雪、南京三次暴雪過(guò)程的滴譜特征。張揚(yáng)等[8]、翟亮等[9]、吳亞昊等[10]等對(duì)雨滴譜資料在雷達(dá)定量估測(cè)降水中的應(yīng)用進(jìn)行了探討,并提出相應(yīng)的Z-R關(guān)系。針對(duì)不同類(lèi)型降水進(jìn)行擬合分析,發(fā)現(xiàn)不同降水類(lèi)型的雨滴譜特征差異顯著。

    烏魯木齊為典型的干旱半干旱地區(qū),降水多集中在夏季和冬季,不同類(lèi)型的降水給人們的生產(chǎn)生活帶來(lái)的影響不同,尤其是夏季和冬季的強(qiáng)降水天氣給農(nóng)牧業(yè)和人們生產(chǎn)生活帶來(lái)重大損失,但目前對(duì)該地區(qū)的雨滴譜特征相關(guān)研究較少,同時(shí),針對(duì)雨雪過(guò)程的雨滴譜特征研究多數(shù)是基于一次降水過(guò)程的資料。為此,本文利用烏魯木齊2018年1—12月雨滴譜儀數(shù)據(jù),分析了烏魯木齊地區(qū)兩類(lèi)不同天氣現(xiàn)象(雨、雨夾雪)的雨滴譜特征,并對(duì)Z-R關(guān)系進(jìn)行了簡(jiǎn)單分析,有助于提升雷達(dá)定量估測(cè)降水的能力,可以更細(xì)致地了解不同降水譜分布特征,為進(jìn)一步研究烏魯木齊降水的形成演變機(jī)制奠定基礎(chǔ)。

    1 資料與方法

    1.1 儀器及數(shù)據(jù)簡(jiǎn)介

    文中所用雨滴譜儀是基于德國(guó)OTT Parsivel激光雨滴譜儀測(cè)量原理,當(dāng)有降水粒子穿越激光束時(shí),根據(jù)降水粒子對(duì)激光束的衰減程度和持續(xù)時(shí)間,來(lái)獲取降水粒子的尺度和速度。在此基礎(chǔ)上,再通過(guò)降水參量計(jì)算方法,計(jì)算得到雨滴譜N(D)、質(zhì)量加權(quán)直徑Dm、雷達(dá)反射率因子Z、降水強(qiáng)度R等降水粒子參數(shù)。

    本文選取了2018年1—12月烏魯木齊氣象站(43.78°N,87.65°E)雨滴譜儀的觀測(cè)數(shù)據(jù),該資料共有32個(gè)粒子直徑通道(0.062~24.5mm)×32個(gè)粒子速度通道(0.05~20.8 m·s-1),包含數(shù)據(jù)1024個(gè)(32×32),儀器采樣面積為54 mm2,采樣時(shí)間為1 min。

    1.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制

    為提高雨滴譜儀數(shù)據(jù)可用性,首先對(duì)本文使用的雨滴譜數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制處理。一方面,降水粒子在下落過(guò)程中可能發(fā)生形變,且自然界中很少有直徑>8 mm的粒子,有學(xué)者研究發(fā)現(xiàn)[11],在雨強(qiáng)很大的情況下,降水粒子最大粒子直徑也在4 mm左右。另一方面,由于雨滴下落過(guò)程中,發(fā)生碰撞、重疊等,使得粒子分布在經(jīng)典直徑—速度關(guān)系(Atlas等速度訂正函數(shù))范圍以外[12]。此外,降水粒子直徑過(guò)小、粒子總數(shù)目過(guò)小等,都會(huì)影響雨滴譜儀觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量。為此,文中使用的雨滴譜儀數(shù)據(jù)質(zhì)量控制方法包括:參考Battaglia等的方法,進(jìn)行粒子形狀訂正,將訂正后粒子直徑>8 mm的觀測(cè)數(shù)據(jù)剔除[13];參考Jaffrain和Brene[14]的方法,剔除粒子直徑—速度經(jīng)驗(yàn)關(guān)系±60%范圍以外的粒子;剔除粒子直徑<0.3 mm、雨強(qiáng)<0.01 mm·h-1,以及原始粒子數(shù)目<10的數(shù)據(jù)[15]。

    1.3 計(jì)算方法

    由雨滴譜儀直接探測(cè)到第i通道的雨滴譜分布N(Di)(單位:m-3·mm-1)為:

    其中,nij為降水粒子個(gè)數(shù),Vj為降水粒子的下落末速度,單位為m·s-1;ΔDi為第i個(gè)粒徑通道寬度,單位為mm;ΔT為采樣時(shí)間,單位為s;A為采樣面積,單位為mm2。

    總粒子數(shù)濃度(單位:m-3):

    雷達(dá)反射率因子Z(單位:mm6·m-3)與雨滴譜的關(guān)系為:

    降水強(qiáng)度R(單位:mm·h-1)與雨滴譜之間的關(guān)系為:

    降水粒子含水量W(單位:g·m-3):

    式中,ρw為液水密度。

    利用階矩法,雨滴譜的質(zhì)量加權(quán)平均直徑Dm(單位:mm)計(jì)算公式如下:

    廣義截距參數(shù)Nw(單位:m-3·mm-1):

    2 結(jié)果與分析

    首先收集整理出了2018年1—12月烏魯木齊氣象站的雨滴儀的觀測(cè)資料,根據(jù)質(zhì)量控制方法,對(duì)雨滴譜儀數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量控制。同時(shí),選取持續(xù)時(shí)間超過(guò)30 min的降水過(guò)程,根據(jù)雨滴譜儀(降水現(xiàn)象儀)所記錄的天氣現(xiàn)象,并結(jié)合人工觀測(cè)、氣象站點(diǎn)地面觀測(cè)資料,篩選出烏魯木齊站雨(22個(gè)天氣過(guò)程)、雨夾雪(7個(gè)天氣過(guò)程)兩類(lèi)降水現(xiàn)象,共5938個(gè)樣本進(jìn)行統(tǒng)計(jì)分析。

    2.1 不同降水粒子總數(shù)濃度特征

    降水粒子的物理特性是云內(nèi)熱力和動(dòng)力過(guò)程作用的結(jié)果,研究不同降水的降水粒子濃度,對(duì)研究成云致雨條件,監(jiān)測(cè)人工影響天氣條件具有重要作用。2018年烏魯木齊雨、雨夾雪實(shí)測(cè)的平均粒子數(shù)濃度如表1所示。兩類(lèi)降水每分鐘平均粒子數(shù)相差不大,在300個(gè)/min左右;但粒子數(shù)濃度特征差別比較大,雨的粒子總濃度最小值約為8.79 m-3,最大值在2000 m-3左右,而雨夾雪的最小值為37.54 m-3,最大值在3000 m-3左右。通過(guò)對(duì)不同降水現(xiàn)象分鐘粒子數(shù)濃度的差異比較,說(shuō)明同一地區(qū)不同降水現(xiàn)象(類(lèi)型)的氣象條件是復(fù)雜多變的。

    表1 兩類(lèi)降水粒子數(shù)濃度概況

    2.2 雨滴譜譜寬分布特征

    不同降水類(lèi)型的粒子譜存在較大差異,通過(guò)分析烏魯木齊雨、雨夾雪兩類(lèi)降水的雨滴譜特征,發(fā)現(xiàn)兩類(lèi)降水均表現(xiàn)為單峰分布的特征,且粒子數(shù)濃度峰值都在低譜段(圖1)。其中,雨的滴譜寬度在0.31~5.50mm,平均譜寬為2.91 mm,小于呼和浩特地區(qū)[4]層狀云降水的雨滴譜平均譜寬2.17 mm,雨夾雪的滴譜寬度在0.31~7.50mm,平均譜寬為3.91 mm,說(shuō)明不同類(lèi)型降水雨滴尺度和粒子數(shù)濃度不同。雨夾雪的譜寬略大于降雨過(guò)程,且大多數(shù)粒子集中在低譜段,該結(jié)論與李德俊等[16]研究武漢一次短時(shí)暴雪過(guò)程的雨、雨夾雪階段的譜分布特征結(jié)論一致。

    圖1 兩類(lèi)降水的平均粒子數(shù)濃度分布

    2.3 微物理特征參量

    雨滴譜的微物理特征可以較好地反映降水的基本特性。表2給出了兩類(lèi)降水的微物理參量的平均值,其中Dmax、Dmean和Dm分別為最大粒子直徑、平均直徑和質(zhì)量加權(quán)直徑,N1/Nt和R1/R表示平均直徑<1 mm的降水粒子對(duì)總粒子數(shù)濃度和總降水強(qiáng)度的占比。

    由表2可知,2018年烏魯木齊降雨的粒子數(shù)濃度約為384.7 m-3,平均雨強(qiáng)為1.14 mm·h-1,液態(tài)水含量為0.14 g·m-3,最大直徑、平均直徑和質(zhì)量加權(quán)平均直徑分別為1.5,0.66和0.89 mm,該結(jié)果與山西介休地區(qū)層狀云降水雨滴譜特征參量相似[1]。雨夾雪的粒子數(shù)濃度遠(yuǎn)大于雨的,但尺度參數(shù)(Dmax、Dmean和Dm)、降水強(qiáng)度、液態(tài)含水量與雨相差不大,量值上略小于雨。究其原因:一方面是由于雨夾雪的直徑<1 mm粒子數(shù)濃度占比更高,另一個(gè)方面可能是由于雨夾雪的樣本量(1072個(gè))要遠(yuǎn)小于雨樣本量(4866個(gè)),且在數(shù)值上進(jìn)行了全年的平均[17]。

    表2 降水粒子微物理參量的平均值分布

    直徑<1 mm的雨滴對(duì)總數(shù)濃度的貢獻(xiàn)(N1/Nt)在兩類(lèi)降水天氣中分別為87.31%、98.07%,其中雨天氣的N1/Nt值與安徽黃山山頂上層狀云降水中的N1/Nt值(82.87%)較為一致。直徑<1 mm的雨滴對(duì)總降水強(qiáng)度的貢獻(xiàn)(R1/R)在兩類(lèi)降水中分別為61.11%、80.9%,而雨的R1/R值明顯大于安徽黃山山頂上層狀云降水的R1/R值(38.68%)[18-19]。烏魯木齊地區(qū)兩類(lèi)降水的雨滴數(shù)濃度和總降水強(qiáng)度主要來(lái)源于直徑<1 mm的小粒徑段的貢獻(xiàn)。

    2.4 D m和N w的特征值變化

    微物理參量中的廣義截距參數(shù)(lg Nw)和加權(quán)平均直徑(Dm)可以反映降水的形成和演變機(jī)制,為研究烏魯木齊兩種不同降水現(xiàn)象(雨、雨夾雪)的降水演變差異性,對(duì)兩種類(lèi)型降水的Dm和lg Nw參量信息和標(biāo)準(zhǔn)差進(jìn)行研究(表3)。隨降水強(qiáng)度R的增加,雨夾雪和雨的Dm逐漸增大,分別為0.80和0.89 mm,而廣義截距參數(shù)lg Nw的變化趨勢(shì)則逐漸變小,分別為3.90和3.88。兩者Dm的差異性要大于lg Nw,表明降水類(lèi)型對(duì)特征直徑的影響大于對(duì)粒子數(shù)濃度影響。此外,雨加雪Dm和Nw的標(biāo)準(zhǔn)差都大于雨,這反映了雨夾雪降水特征變率大于雨。其中,降雨天氣中l(wèi)g Nw(3.88)大小與山西方山地區(qū)層狀云降水(3.70)接近[1]。雨天氣lg Nw的標(biāo)準(zhǔn)差與安徽黃山山頂處弱降水的值(0.54)較為一致。另外,Islam等[20-21]結(jié)合英國(guó)奇爾波頓地區(qū)的雨滴譜數(shù)據(jù),分析發(fā)現(xiàn)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,這與本文分析觀測(cè)數(shù)據(jù)得到的結(jié)論一致。

    表3 烏魯木齊站的D m與lg N w特征值

    2.5 N t、D m與R的關(guān)系

    降雨、雨夾雪天氣的Nt-R、Dm-R散點(diǎn)圖和擬合曲線(圖2、圖3),所有擬合曲線的冪指數(shù)關(guān)系均為正,表明由于降水過(guò)程的凝結(jié)破碎機(jī)制,在雨強(qiáng)較大時(shí)的Nt和Dm高于雨強(qiáng)較小時(shí)。

    圖2 兩類(lèi)降水的N t與R散點(diǎn)

    圖3 兩類(lèi)降水的D m與R散點(diǎn)

    Nt-R關(guān)系中,降雨、雨夾雪的擬合方程分別為Nt=339.0R0.44、Nt=427.60R0.61,雨夾雪的擬合方程中系數(shù)和指數(shù)均大于降雨。當(dāng)降雨<5 mm·h-1時(shí),粒子數(shù)濃度從10 m-3至1600 m-3分布范圍較大;當(dāng)天氣系統(tǒng)穩(wěn)定發(fā)展,降水強(qiáng)度逐漸增大時(shí),Nt的變化趨于穩(wěn)定,小粒子明顯減少,主要分布在1000 m-3左右;而雨夾雪天氣過(guò)程的Nt則隨著降水的增強(qiáng)近線性增大,Nt與R具有較好的正相關(guān)性。

    Dm-R關(guān)系中,降雨、雨夾雪的擬合方程分別為Dm=0.95R0.14、Dm=0.92R0.14,降雨的系數(shù)和指數(shù)大于雨夾雪。兩者均存在弱降水時(shí),Dm分布范圍大,隨著降水的增強(qiáng),Dm的變化趨于穩(wěn)定的特點(diǎn)。其中雨夾雪的Dm最大值達(dá)到了2.6 mm,約比雨的Dm最大值(2.3mm)大13.04%,但雪夾雪的平均Dm值要小于雨,這與云南[22]中部一次強(qiáng)雨雪過(guò)程中Dm最大值的結(jié)果較為一致。

    2.6 Z-R關(guān)系

    雷達(dá)定量估測(cè)降水主要是通過(guò)Z-R關(guān)系來(lái)反演降水強(qiáng)度,其中,Z-R關(guān)系的不確定性是雷達(dá)定量測(cè)量降水的主要誤差來(lái)源,使用該方法時(shí)需要將雷達(dá)反射率因子Z代入確定的Z-R關(guān)系公式(Z=ARB)中得到降水強(qiáng)度R,這對(duì)已確定的系數(shù)A、冪指數(shù)B準(zhǔn)確性有較高的要求。在不同地區(qū)這一公式會(huì)有所不同,不同類(lèi)型的降水也會(huì)有不同的Z-R關(guān)系。圖4給出了烏魯木齊地區(qū)雨、雨夾雪兩種不同類(lèi)型降水的Z-R關(guān)系式,分別為Z=181.7R1.45、Z=205.4R1.27,其中,雨的Z-R關(guān)系式與牛生杰等[23]分析1982—1984年間寧夏雨滴譜資料,得出層狀云降水Z-R關(guān)系為Z=204R1.23的結(jié)果較為一致。Von Lerber等分析了2014年BAECC(Biogenic Aerosols-Effects on Clouds and Climate)期間的降雪Z-R關(guān)系,認(rèn)為系數(shù)A在53~782,系數(shù)B在1.19~1.61,烏魯木齊地區(qū)的雨夾雪的Z-R關(guān)系式因子符合Von Lerber等的研究結(jié)果[24-25]。

    圖4 兩類(lèi)降水的Z與R散點(diǎn)

    新一代天氣雷達(dá)定量估測(cè)降水的傳統(tǒng)公式為Z=300R1.4,烏魯木齊地區(qū)不同降水現(xiàn)象的Z-R關(guān)系式與傳統(tǒng)的表達(dá)式均有顯著區(qū)別,對(duì)比發(fā)現(xiàn)使用Z=300R1.4會(huì)導(dǎo)致降水被低估,其中對(duì)雨的誤差更大[26]。

    3 結(jié)論與討論

    本文利用2018年1—12月地面雨滴譜觀測(cè)資料,分析了烏魯木齊降雨、雨夾雪的雨滴譜統(tǒng)計(jì)特征。通過(guò)文中分析能夠明顯地看出雨和雨夾雪的雨滴譜特征、直徑大小等具有不同的變化特征,主要結(jié)論如下:

    (1)雨的粒子總濃度最小值約為8.79 m-3,雪的最小值約為37.54 m-3,約為雨的4.6倍,最大值分別在2000、3000 m-3左右,但每min平均粒子數(shù)相差不大,約為300個(gè)/min。整體來(lái)講,雨夾雪的平均總粒子數(shù)濃度Nt大于雨的,這與尹麗云[21]等得出的雨粒子數(shù)濃度最大的結(jié)論并不一致,這可能與不同地區(qū)降水特點(diǎn)有關(guān)。

    (2)兩類(lèi)降水現(xiàn)象的雨滴譜均表現(xiàn)為單峰分布,粒子濃度峰值都在低譜段,雨夾雪的雨滴譜寬度要大于雨的譜寬,雨的滴譜寬度在0.31~5.50mm,雨夾雪在0.31~7.50mm。國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用雨滴譜儀對(duì)不同降水現(xiàn)象(類(lèi)型)的微物理特征,進(jìn)行了大量研究,表明從降雨到雨夾雪,其譜特征變化明顯,經(jīng)歷單峰、波動(dòng)再到多峰的演變過(guò)程,數(shù)濃度和譜寬也呈增加趨勢(shì)[13],這與本文結(jié)論一致,這是由于從降雨到雨夾雪階段,降水粒子的下落速度不斷變慢,粒子直徑不斷增加,直至破碎。

    (3)降雨天氣的各類(lèi)尺度參數(shù)、降水強(qiáng)度、液態(tài)水含量都要大于雨夾雪天氣相關(guān)參數(shù),究其原因:一方面是由于雨夾雪的直徑<1 mm粒子數(shù)濃度占比更高;另一方面可能是由于雨夾雪的樣本量(1072個(gè))要遠(yuǎn)小于雨樣本量(4866個(gè)),且在數(shù)值上進(jìn)行了全年的平均。

    利用這些特征可在一定程度上區(qū)分不同類(lèi)型的降水。同時(shí),由于各粒子數(shù)濃度和直徑大小不同,導(dǎo)致小時(shí)雨強(qiáng)R和反射率因子Z之間的差距,從而擬合出不同的Z-R關(guān)系。雨、雨加雪的Z-R關(guān)系式分別為Z=181.7R1.45、Z=205.4R1.27,與傳統(tǒng)的Z=300R1.4表達(dá)式對(duì)比,均有顯著區(qū)別,這對(duì)后期研究新疆本地化雷達(dá)定量估測(cè)降水關(guān)系具有重要意義。

    本文只是針對(duì)烏魯木齊地區(qū)雨、雨夾雪兩類(lèi)降水的雨滴譜特征進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)分析,對(duì)探究烏魯木齊雨滴譜分布具有啟發(fā)意義,在后期工作中,還需要以更長(zhǎng)時(shí)間序列數(shù)據(jù)、更多天氣個(gè)例,開(kāi)展本地化不同降水云系(如層狀云、混合云、層狀云)、不同降水類(lèi)型(如純雪)的雨滴譜特征和Z-R關(guān)系等研究,為建立適用于新疆本地化的定量降水估測(cè)關(guān)系奠定基礎(chǔ)。

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