基于TRMM衛(wèi)星資料的江西一次大暴雨過程降水結(jié)構(gòu)特征

蔣璐君 ， 劉熙明 ， 張 弛

1. 江西省氣象科學(xué)研究所， 江西 南昌 330096 2. 江西省氣象臺， 江西 南昌 330096

0 引 言

夏季中尺度降水是導(dǎo)致中國長江流域出現(xiàn)暴雨災(zāi)害的主要天氣過程之一。對于降水的成因、機(jī)理和分布，許多學(xué)者應(yīng)用觀測資料分析和數(shù)值模擬等方法做了大量研究并取得了諸多成果(畢寶貴等,2006；倪允琪等,2006；武文博等,2018；何博翰等,2020)。但是，作為強(qiáng)降水觀測主要工具的氣象雷達(dá)由于受到地形條件和環(huán)境的限制(王振會,2001；Battaglia et al,2015；韓靜等,2019)，其觀測資料存在缺陷，制約了對強(qiáng)降水的三維結(jié)構(gòu)、雨頂高度及其廓線等特征的深入研究，因此利用衛(wèi)星觀測資料進(jìn)行氣象數(shù)據(jù)反演越來越受到國內(nèi)外學(xué)者的關(guān)注(衡志煒和傅云飛,2014)。隨著1997年11月熱帶測雨衛(wèi)星(Tropical Rainfall Measuring Mission satellite，TRMM)(Kummerow,2000)的成功發(fā)射，為研究陸面降水的結(jié)構(gòu)、分布以及云中微物理特性提供了有利條件。TRMM衛(wèi)星搭載的降水雷達(dá)(Precipitation Radar，PR)提供垂直分辨率0.25 km的降水?dāng)?shù)據(jù)，這也是降水雷達(dá)相對于其他地基雷達(dá)的一個最主要的優(yōu)勢，因此利用高時空分辨率的TRMM衛(wèi)星資料研究降水三維結(jié)構(gòu)可以彌補(bǔ)傳統(tǒng)地基雷達(dá)資料的不足。

由于衛(wèi)星微波能穿透一定的云層，對云中的微物理特性的觀測更為直觀，且雨滴對微波輻射的傳輸有強(qiáng)烈的影響，因此用星載微波輻射計能夠探測到更多的降水信息。TRMM/PR能捕獲降水的垂直和水平分布特征，而降水的垂直分布能一定程度反映降水的熱力和動力結(jié)構(gòu)以及云中微物理特性，降水的水平分布能反映降水云團(tuán)的性質(zhì)及其所處狀態(tài)。降水的三維結(jié)構(gòu)也是許多研究風(fēng)暴和全球循環(huán)模式的學(xué)者想要獲得的數(shù)據(jù)信息(Iguchi et al,2000)。傅云飛等(2008)利用衛(wèi)星資料研究了對流云降水和層狀云降水的降水頻次和垂直結(jié)構(gòu)特征，指出亞洲地區(qū)陸面對流云和層狀云降水強(qiáng)度均弱于洋面，且對流云降水存在4層結(jié)構(gòu)，層狀云降水存在3層結(jié)構(gòu)。Xiang等(2013)利用TRMM衛(wèi)星數(shù)據(jù)研究了一次由折回高原渦引起的持續(xù)性強(qiáng)降水過程中，對流云和層狀云降水在高原渦旋運動四個階段的三維結(jié)構(gòu)特征。張祎等(2010)利用測雨雷達(dá)和閃電成像儀觀測資料，分析了2007—2008年南京及其周邊地區(qū)的對流云降水結(jié)構(gòu)和閃電特性，指出對流云降水是降水云系處于發(fā)展階段降水量的主要貢獻(xiàn)者，而層狀云降水是降水云系處于成熟或者消亡階段降水量的主要貢獻(xiàn)者。

盡管TRMM衛(wèi)星資料已經(jīng)被廣泛應(yīng)用于中國中東部、青藏高原、熱帶地區(qū)的降水系統(tǒng)的三維結(jié)構(gòu)特征研究(何文英和陳洪濱,2006；傅云飛等,2008；王寶鑒等,2017)，但目前利用TRMM衛(wèi)星資料對江西地區(qū)強(qiáng)降水的研究還比較少。因此，文中利用TRMM衛(wèi)星資料對2013年6月26—29日發(fā)生在江西省西北部地區(qū)的一次中尺度降水過程的兩次觀測結(jié)果，分析不同降水階段的降水水平結(jié)構(gòu)、雨頂高度、微波亮溫和降水廓線等變化特征，旨在加深對降水結(jié)構(gòu)等云微物理特性的認(rèn)識。

1 TRMM衛(wèi)星探測數(shù)據(jù)簡介

TRMM衛(wèi)星提供大量的熱帶海洋降水、云中液態(tài)水含量以及潛熱等氣象數(shù)據(jù)。文中主要使用由TRMM資料中心提供的標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品：2A25和1B11，分別是由降水雷達(dá)(Precipitation Radar，RP)和微波成像儀(Microwave Imager，TMI)探測資料處理和反演得到的。TMI是TRMM衛(wèi)星上搭載的被動微波輻射計，除21.3 GHz頻率只有垂直極化通道外，其他10.65、19.35、37、85 GHz四個頻率均有水平和垂直雙極化通道，共有9個通道。TMI是以圓錐的方式進(jìn)行掃描，掃描寬度是758.5 km，水平分辨率從低頻10.65 GHz的39 km到高頻85 GHz的5 km。文中使用TRMM/TMI標(biāo)準(zhǔn)產(chǎn)品1B11提供的每個像素85 GHz垂直極化亮溫。

RP是TRMM衛(wèi)星上搭載的主動探測雷達(dá)，水平和垂直分辨率分別為4.5 km和2.5 km(星下點)，可以對降水云的垂直分布進(jìn)行較高精度的探測。2A25產(chǎn)品是根據(jù)Z-R關(guān)系利用PR回波計算得到逐條軌道的降水廓線數(shù)據(jù)，可提供分析自地表向上20 km高度的降水率空間分布，一共80層。2A25降水廓線資料還提供降水類型，根據(jù)TRMM V(Awaka et al，1998)和H(Steiner et al，1995)方法，將降水分為層狀云降水、對流云降水和其他類型降水。為綜合分析TRMM衛(wèi)星的PR和TMI降水信息，將1B11/85 GHz微波輻射亮溫資料與2A25降水資料匹配。具體方法是采用距離平方反比進(jìn)行插值，將微波亮溫值插值到降水廓線資料中，使得每個PR像素都有對應(yīng)的微波亮溫值。

2013年6月26—29日強(qiáng)降水期間，TRMM衛(wèi)星過境的時間分別為2013年6月27日06：28和28日11：25(北京時，下同)，軌道號分別為88950和88953。2條軌道都經(jīng)過江西省出現(xiàn)降水的區(qū)域，結(jié)合實況降水強(qiáng)度分析得到后一軌道相對前一軌道有明顯減弱，可以用來分析此次降水過程的暴雨云降水成熟期和消散期兩個階段。分析TMI/85 GHz垂直極化微波輻射亮溫分布(圖1)發(fā)現(xiàn)，27日06:28(A時刻，下同)和28日11:25(B時刻，下同)江西省北部出現(xiàn)了整片系統(tǒng)性的對流降水云系，高于225 K的亮溫位于降水云系之上，但隨著降水的減弱，低于225 K的亮溫區(qū)域逐漸縮小。

圖1 2013年6月27日06:28(a)和28日11:25(b)TRMM/TMI探測的85 GHz微波亮溫Fig. 1 Brightness temperature of 85 GHz microwave radiation at (a) 06:28 BT on June 27, 2013 and (b) 11:25 BT on June 28, 2013 detected by TRMM/TMI

2 降水實況與環(huán)境背景

2013年6月26—29日江西省北部地區(qū)出現(xiàn)了一次特大暴雨天氣過程(圖2)。此過程屬于持續(xù)性強(qiáng)降水天氣過程，從26日08時開始到29日20時結(jié)束，持續(xù)了4 d。主降水帶由北向南逐漸南壓，降水范圍大、強(qiáng)度強(qiáng)，過程累計雨量大，造成20個縣(市)過程累計雨量超過200 mm，6個縣(市)超過400 mm。整個強(qiáng)降水過程中，28日凌晨為降水強(qiáng)度最強(qiáng)時段，3 h雨量最大為145.5 mm，1 h雨量最大為72.2 mm。強(qiáng)降水致使江西省北部局部出現(xiàn)洪澇災(zāi)害。

圖2 2013年6月26日08時—29日08時江西省累計降水量分布Fig. 2 Distribution of accumulated rainfall during 08:00 BT on June 26 and 08:00 BT June 29, 2013

此次降水過程是在有利的大尺度環(huán)流背景下產(chǎn)生的。分析圖3發(fā)現(xiàn)，500 hPa層中高緯地區(qū)環(huán)流形勢呈“兩脊一槽”型。兩脊分別位于鄂霍次克海的西側(cè)和烏拉爾山附近；一槽為橫槽，包含2個低渦中心，分別位于巴爾喀什湖和貝加爾湖附近。西太平洋副熱帶高壓呈帶狀分布，其脊線穩(wěn)定維持在21°N附近。副熱帶高壓西側(cè)的偏南氣流為長江中下游地區(qū)輸送大量水汽，最大水汽通量達(dá)24 kg/(s·hPa·cm)，南昌站上空925 hPa層比濕可達(dá)15 g/kg，江西省北部位于水汽通量的大值區(qū)。低槽南側(cè)的河套地區(qū)不斷有小槽東移南下，為江西省北部地區(qū)帶來正渦度平流和弱冷空氣，冷暖氣流交匯有利于暴雨天氣的發(fā)生。除此之外，700 hPa高度層上配合有切變線存在且不斷南壓，切變線的南側(cè)存在與之相平行的西南風(fēng)急流，導(dǎo)致暴雨區(qū)上空的層結(jié)不穩(wěn)定(圖略)。進(jìn)一步分析28日02:00和08:00的500 hPa層與850 hPa層的假相當(dāng)位溫差(圖4)發(fā)現(xiàn)，兩個時刻的TRMM衛(wèi)星掃描區(qū)均位于假相當(dāng)位溫差的負(fù)值區(qū)，即對流不穩(wěn)定區(qū)域，后者的面積小于前者。

圖3 2013年6月27日08:00(a)、28日08:00(b)500 hPa位勢高度場(等值線，單位:dagpm)和風(fēng)場(風(fēng)矢)Fig. 3 500 hPa geopotential height field (isoline； units:dagpm) and wind field (vector) at 08:00 BT 27 June 2013 (a) and 08:00 BT 28 June 2013 (b)

圖4 2013年6月28日06：28(a)、11：25(b)TRMM/PR探測的2 km降水率(彩色區(qū)，單位：mm/h)和500 hPa層與850 hPa層假相當(dāng)位溫差(等值線，單位：℃)Fig. 4 Precipitation rate at 2 km detected by TRMM/PR (units：mm/h)and the pseudo-equivalent temperature difference (units：mm)between 500 hPa and 850 hPa at 06:28 BT (a) and 11:25 BT (b) on June 28, 2013

3 降水結(jié)構(gòu)

3.1 降水水平結(jié)構(gòu)

考慮到2 km以下地表可能會對TRMM/PR回波產(chǎn)生干擾，文中選取2 km高度處的降水率近似作為地表雨強(qiáng)來分析暴雨的水平結(jié)構(gòu)(圖5)。分析發(fā)現(xiàn)，此次降水系統(tǒng)是一條呈東北—西南向帶狀分布的主降水雨帶，導(dǎo)致的降水分布極不均勻。雨帶上有多個強(qiáng)對流云降水雨團(tuán)，都位于江西省北部地區(qū)(地表雨強(qiáng)大于20 mm/h)，面積大小不等。此次暴雨過程中降水云團(tuán)形式的不是完整的降水區(qū)，在強(qiáng)雨團(tuán)之間還存在弱降水區(qū)甚至無降水區(qū)。對比分析圖5a、圖5b發(fā)現(xiàn)，從A時刻到B時刻隨著降水的減弱，強(qiáng)降水中心范圍逐漸縮小甚至消失，主降水雨帶也轉(zhuǎn)變?yōu)榇笃膶訝钤平邓畮?地表雨強(qiáng)小于10 mm/h)，表明降水系統(tǒng)可能處于對流發(fā)展過程的后期，即由對流云降水向?qū)訝钤平邓^渡。與江西省區(qū)域站實況數(shù)據(jù)(圖5c、d)對比發(fā)現(xiàn)，TRMM/PR掃描的雨帶與實況無論在降水落區(qū)還是降水強(qiáng)度均對應(yīng)較好。

圖5 2013年6月27日08:00(左)、28日08:00(右)TRMM/PR探測的2 km高度降水率(a、b)和地表雨強(qiáng)(c、d)分布Fig. 5 Distribution of precipitation rate at 2 km captured by TRMM/PR(a,b) and surface precipitation intensity (c,d) at 08:00 BT on June 27, 2013 (left) and 08:00 BT on June 28, 2013 (right)

表1給出了TRMM衛(wèi)星于A時刻和B時刻探測的對流云和層狀云的像素比例、降水量貢獻(xiàn)率和降水率。分析發(fā)現(xiàn)，從A時刻到B時刻，即從成熟期到消散期，對流云像素比例減少，而層狀云像素比例增加，兩者比例由0.27轉(zhuǎn)變?yōu)?.05。與之相對應(yīng)，對流云對總降水量的貢獻(xiàn)率減少，而層狀云的貢獻(xiàn)率增加，兩者比例由1.38轉(zhuǎn)變?yōu)?.18。這表明，相較于層狀云，對流云覆蓋面積小但對總降水量的貢獻(xiàn)率更大。對流云像素比例越大，其降水率越大。隨著降水減弱，對流云的像素比例、降水貢獻(xiàn)率和降水率均減小，但層狀云的降水率從小于對流云變?yōu)榇笥趯α髟?。總之，在不同降水階段，兩類降水云對總降水貢獻(xiàn)不同，即降水強(qiáng)盛階段，對流云降水起主導(dǎo)作用，而降水消散階段，層狀云降水起主導(dǎo)作用。

表1 TRMM/PR探測的不同降水云的像素比例、降水貢獻(xiàn)率和降水率Table 1 Pixel ratio, precipitation contribution rate and precipitation rate of different precipitation clouds detected by TRMM/PR

分別計算降水天氣過程A時刻和B時刻的對流云降水和層狀云降水在2 km高度處不同地面雨強(qiáng)條件下的降水量占總降水量的比例和樣本數(shù)占總樣本數(shù)的比例(圖6)。結(jié)果表明，無論是降水的強(qiáng)盛階段還是減弱階段，對流云降水的雨強(qiáng)譜均寬于層狀云降水。A時刻，對流云降水率主要集中在大于10 mm/h范圍內(nèi)，降水量對總降水量的貢獻(xiàn)率超過67%，其中降水率大于30 mm/h的貢獻(xiàn)率為46.7%，且在不同降水率范圍內(nèi)兩類降水的樣本數(shù)較接近。B時刻，對流云降水樣本數(shù)在降水率較大(>20 mm/h)范圍內(nèi)減少，但在降水率較小的范圍內(nèi)(≤20 mm/h)樣本數(shù)占比增加約70%，且降水率大于30 mm/h對總降水量的貢獻(xiàn)率減小為6.3%。層狀云降水的降水率集中在1—20 mm/h，其中降水率1—5 mm/h范圍內(nèi)的降水量對總降水量的貢獻(xiàn)最大，樣本占比也最大。從降水過程的A時刻到B時刻，降水率5—10 mm/h和10—20 mm/h范圍內(nèi)的層狀云降水量對總降水量的貢獻(xiàn)率稍減小，降水率1—5 mm/h范圍內(nèi)的貢獻(xiàn)率增大?？偟膩碚f，隨著降水過程的延續(xù)對流云降水率集中區(qū)由10—50 mm/h變?yōu)?—20 mm/h，降水率大于50 mm/h范圍內(nèi)的降水量對總降水量的貢獻(xiàn)率從16.6%減小到0。因此，層狀云和對流云降水率的分布變化也可以反映此次降水過程由強(qiáng)向弱逐漸轉(zhuǎn)化，對流云降水逐漸減弱，層狀云降水逐漸增強(qiáng)。

圖6 2013年6月27日06:27(a、b)和28日11:25(c、d)對流云降水(左)和層狀云降水(右)的地表雨強(qiáng)譜分布Fig. 6 Spectral distribution of surface precipitation rate of convective precipitation (left) and stratiform precipitation (right) at 06:27 BT on June 27, 2013 (a,b) and 11:25 BT on June 28, 2013 (c,d)

Houze(1997)研究指出，如果降水過程中對流云降水像素比例高，表明該系統(tǒng)處于早期發(fā)展旺盛階段；如果層狀云降水像素比例高，則表明系統(tǒng)處于衰減階段。也就是說，由連續(xù)監(jiān)測的兩個時刻的降水結(jié)構(gòu)變化可以推測對流云降水由強(qiáng)變?nèi)?，層狀云降水由弱變?qiáng)，這也基本反映此次降水過程減弱變化的趨勢。

3.2 降水雨頂高度

降水雨頂高度能反映降水云體在垂直方向上的發(fā)展變化程度(Zipser and Lutz，1994)。圖7給出了所有像素雨頂高度的水平分布。分析發(fā)現(xiàn)，A時刻最大雨頂高度大于B時刻，A時刻中絕大部分像素的雨頂高度集中在8—14 km范圍內(nèi)，而B時刻絕大部分像素的雨頂高度集中在6—8 km，兩個時刻的邊緣降水雨頂高度集中在4—6 km。圖8為降水天氣過程A時刻和B時刻在不同地表雨強(qiáng)條件下的雨頂高度。分析發(fā)現(xiàn)，兩個時刻降水的平均雨頂高度均隨地表雨強(qiáng)的增大而不斷升高，A時刻整體雨頂高度集中在3—12 km，而B時刻集中在3—8 km，且集中于地表雨強(qiáng)小于40 mm/h范圍內(nèi)，即A時刻雨頂高度較高，云中上升運動較強(qiáng)，云團(tuán)發(fā)展深厚。這種雨頂高度隨著降水過程的延續(xù)而減小的現(xiàn)象也反映了對流云降水由強(qiáng)逐漸轉(zhuǎn)弱的趨勢。

圖7 TRMM/PR探測的2013年6月27日06:27(a)和28日11:25(b)雨頂高度的水平分布Fig. 7 Horizontal distribution of rain top heights detected by TRMM at 06:27 BT on June 27, 2013 (a) and 11:25 BT on June 28, 2013 (b)

圖8 2013年6月27日06:27和28日11:25不同地表雨強(qiáng)條件下的雨頂高度Fig. 8 Distribution of rain top under different surface rain rate at 06:27 BT on June 27, 2013 and 11:25 BT on June 28, 2013

3.3 降水垂直廓線

文中選取地表雨強(qiáng)值±0.5 mm/h范圍內(nèi)所有降水像素的廓線，求其平均值作為對應(yīng)地表雨強(qiáng)的降水廓線。圖9給出了降水過程A時刻和B時刻2 km高度處的對流云降水和層狀云降水廓線。分析發(fā)現(xiàn)，兩個時刻的降水廓線反映了對流云降水由強(qiáng)到弱的變化趨勢，而每層的斜率差異反映了降水粒子碰并增長或蒸發(fā)的主要微物理過程的差異。對流云降水廓線明顯不同于層狀云降水廓線：A時刻降水系統(tǒng)的最大降水率出現(xiàn)在3—4 km高度，而B時刻降水系統(tǒng)的最大降水率出現(xiàn)在2—3 km高度(接近地表)。這表明，雨滴碰并增長、降水粒子的抬升、上升氣流都發(fā)生在一個較低的高度層，即雨滴碰并小粒子增長或冰相粒子的融化是A時刻中對流云降水在5 km高度以下的主要微物理過程。而A時刻，對流云降水在5 km高度以下不僅存在雨滴碰并小粒子增長或冰相粒子融化，而且存在雨滴融化或蒸發(fā)的過程。從廓線斜率也可看出，層狀云降水廓線比對流云降水廓線的變化更小，這也說明層狀云降水比對流云降水更穩(wěn)定。A時刻中高層(6—12 km)仍有一些可觀降水，而B時刻7—8 km高度處，降雨率較低，即降水云層變薄。以上都說明對流云降水在垂直方向上發(fā)展的不均勻性，且隨著降水過程的延續(xù)，對流云降水也逐漸減弱。層狀云降水廓線表現(xiàn)為，兩個時刻在5 km凍結(jié)高度(雷達(dá)回波亮帶位置)以下，降水率較為穩(wěn)定，這表明此高度以下雨滴并沒有經(jīng)歷進(jìn)一步的碰并增長或蒸發(fā)。分析圖9還發(fā)現(xiàn)，對流云降水率大于25 mm/h、層狀云降水率大于10 mm/h的降水廓線，在B時刻并沒有出現(xiàn)。

圖9 2013年6月27日06:27(a、b)和28日11:25(c、d)對流云降水(左)和層狀云降水(右)平均廓線Fig. 9 Mean profiles of convective precipitation (left) and stratiform precipitation (right) at 06:27 BT on June 27, 2013 (a,b) and 11:25 BT on June 28, 2013 (c,d)

4 結(jié) 論

文中利用TRMM衛(wèi)星搭載的降水雷達(dá)(PR)、微波成像儀(TMI)探測結(jié)果，分析了江西省北部地區(qū)2013年6月26—29日中尺度降水系統(tǒng)兩個時刻的降水水平結(jié)構(gòu)、雨頂高度和微波亮溫變化、降水云垂直廓線等特征，得到以下主要結(jié)論：

1) 對流云降水階段，降水是由大面積的層狀云中分布的多個零散對流單體造成的，分布極不均勻。層狀云降水階段，強(qiáng)降水中心減小甚至消失，雨強(qiáng)變化不顯著，對流云降水的像素和平均降水率均減小，對總降水量的貢獻(xiàn)率也減小，且對流云降水樣本數(shù)和強(qiáng)降水(>30 mm/h)對總降水量的貢獻(xiàn)率均逐漸減小。整個降水過程中，層狀云降水雨強(qiáng)譜要窄于流云降水，且90%降水集中于10 mm/h以下。

2) 整個降水過程中，隨著地表雨強(qiáng)的增大，雨頂高度和微波亮溫逐漸增加，且不同階段雨頂高度也存在差異。從對流云降水到層狀云降水的演變過程中，最大降水雨頂高度從11 km左右降為8 km左右，且絕大部分像素的雨頂高度的分布范圍也由6—14 km縮小為6—10 km。

3) 對流云降水和層狀云降水廓線存在較大差異，最大降水率出現(xiàn)的高度越高且中高層降水量的貢獻(xiàn)率越大，降水的對流性則越強(qiáng)；反之，最大降水率出現(xiàn)的高度越接近地面且中低層對降水量的貢獻(xiàn)率越大，降水則表現(xiàn)為穩(wěn)定的層狀云降水。