初冬一次層狀云較弱云區(qū)垂直結(jié)構(gòu)的飛機觀測

王 爍 張佃國* 王文青 劉 泉 吳舉秀 劉 暢

1)(山東省氣象局氣象防災(zāi)減災(zāi)重點實驗室， 濟南 250031)

2)(山東省人民政府人工影響天氣辦公室， 濟南 250031)

3)(山東省氣象局大氣探測技術(shù)保障中心， 濟南 250031)

4)(山東省氣象臺， 濟南 250031)

引 言

層狀云主要由大尺度天氣系統(tǒng)(切變線、鋒面、低槽等)活動引起的低層氣流大范圍緩慢抬升形成，以穩(wěn)定性降水為主，是我國北方主要降水云系，也是人工增雨的主要作業(yè)對象[1]。層狀云內(nèi)部降水過程較復雜，與云內(nèi)過冷水、冰晶等微物理參數(shù)有密切關(guān)系；適播性研究需深入分析云內(nèi)不同相態(tài)的粒子特征，總結(jié)其分布規(guī)律，指導飛機科學作業(yè)。層狀云垂直結(jié)構(gòu)可分為3層：冰晶層、過冷水層和暖水層[2]；按照水凝物相態(tài)分為4個發(fā)展層[3]，每層云內(nèi)粒子相態(tài)特征各異，不同相態(tài)粒子譜是反映其增長過程的重要特征量，統(tǒng)計層狀云云滴尺度譜分布[4]及冰晶、雪晶濃度空間分布特點，可揭示冷云中雪晶增長條件[5-7]，分析云的輻射特性[8-9]。層狀云垂直尺度為10-1～100km，較薄可能不產(chǎn)生降水，較厚可產(chǎn)生大范圍降雨或降雪[10]，對層狀云開展結(jié)構(gòu)探測，分析云層宏微觀垂直結(jié)構(gòu)配置條件，可揭示降水粒子增長機制。降水性層狀云以雨層云(Ns)、層積云(Sc)、高層云(As)等多層云為主，大多伴隨干層結(jié)構(gòu)[11]，云中液態(tài)水含量主要由小云粒子濃度決定，粒子垂直分布不均，通常高層云上部以冰晶核化和凝華增長為主，高層云中下部冰雪晶通過凝華、碰并機制進一步長大[12]，如缺乏過冷水，云雨轉(zhuǎn)化則主要依靠凝結(jié)增長，降水效率不高[13]，云中降水胚元質(zhì)量增長主要在負溫層[14]；地面降水主要來自于云中高層冰晶、雪、霰等冰相粒子的融化和低層云水轉(zhuǎn)化[15]；層狀云中垂直溫度梯度接近濕絕熱遞減率，云頂以下常伴隨1～2個逆溫層，其位置和強度直接決定云粒子特性[16-17]。層狀云中過冷水和冰晶共存是降水關(guān)鍵[18]，也是人工增雨潛力的重要指標之一[19]，云系中過冷水出現(xiàn)時空范圍有限，需要借助先進的探測設(shè)備，對云中不同相態(tài)粒子進行識別，對0℃層高度進行判斷[20]，確定最佳播撒區(qū)域。

毫米波云雷達可穿透含水量較高的混合相云層，具有探測小粒子、測速精度高、空間分辨率高等特點[21-25]，是云物理結(jié)構(gòu)探測的有效技術(shù)補充，對認識云降水微物理過程有重要意義。云中水凝物相態(tài)識別是云雷達反演云微物理參數(shù)的先決條件，聯(lián)合激光雷達、云雷達及微波輻射計等判斷水凝物相態(tài)的算法[26]，可得到云水凝物相態(tài)的垂直分布，利用毫米波雷達反射率因子、多普勒速度、譜寬及溫度閾值可判斷粒子相態(tài)及形狀。不同相態(tài)水凝物粒子對應(yīng)不同毫米波雷達閾值，如混合相云與只含有液滴的云反射率因子閾值為-17 dBZ[27]。除反射率因子閾值特征外，混合相云中回波強度、多普勒速度、速度譜寬3條亮帶高度存在差異，云層中過冷水垂直分布不連續(xù)[28]。在利用地基云雷達探測時，云內(nèi)粒子相態(tài)和濃度信息需要借助反演算法得到，機載云雷達和DMT(Droplet Measurement Technologies)粒子測量系統(tǒng)同步觀測，可實現(xiàn)雷達參數(shù)和云粒子參數(shù)時空匹配，彌補無法獲取精確云參數(shù)的不足。

山東秋冬季層狀云中含有豐富的過冷水，且冷云中冰晶數(shù)量較河北、吉林、湖南等省份偏低，云水自然轉(zhuǎn)化效率低，具有較大播撒潛力[29-31]。由于初冬層狀云微物理觀測數(shù)據(jù)相對缺乏，為識別云中過冷水分布特征、反演云內(nèi)微物理參量及揭示降水機制，利用機載Ka波段云雷達(an airborne Ka-band precipitation cloud radar,KPR)和DMT粒子測量系統(tǒng)對2019年11月17日層狀云降水過程開展了從云頂?shù)皆频椎拇怪碧綔y；利用觀測資料考察云中垂直方向上粒子類型、相態(tài)、濃度及過冷水分布情況，分析高層云中冰晶濃度與雷達反射率因子相關(guān)性，討論雨層云中雷達廓線分布成因及過冷水區(qū)雷達參數(shù)特征。

1 天氣形勢及探測方案

1.1 天氣形勢

圖1為2019年11月17日14:00(北京時，下同)的天氣形勢，東亞地區(qū)環(huán)流呈一槽一脊特征，高壓脊位于135°E附近，冷渦位于蒙古國，其后部南下的冷空氣影響我國中東部大部分地區(qū)，17日上午冷鋒過境山東，14:00前后850 hPa鋒面已移到海上，東營地區(qū)于13:00后開始降雨，該天氣系統(tǒng)屬于第一型冷鋒鋒后穩(wěn)定性降水。本次降水過程整體強度偏弱，持續(xù)時間短，累積降水量較小。

圖1 2019年11月17日14:00的500 hPa位勢高度(黑色線，單位：dagpm)、500 hPa等溫線(黃色線，單位：℃)、850 hPa風場(風羽)和850 hPa相對濕度(填色)

1.2 云場實況及探測方案

為獲取觀測區(qū)層狀云不同高度微物理參數(shù)，開展從云頂?shù)皆频椎拇怪碧綔y，利用垂直結(jié)構(gòu)探測數(shù)據(jù)分析云中降水粒子形成過程、云雷達參數(shù)特征。在垂直探測過程中未催化作業(yè)。由11月17日14:00—17:00 FY-2衛(wèi)星紅外云頂溫度實況(圖略)可知，云系隨著冷鋒自西北向東南方向移動，期間云頂溫度低于-50℃的區(qū)域不斷增大，14:00—16:00云系較為分散，屬層狀云降水初期到發(fā)展階段，16:00后探測區(qū)域完全被降水云系覆蓋，降水進入成熟階段。

以山東濟南遙墻機場為基地，空中國王350型飛機為平臺(飛行航線如圖2所示)，主要探測區(qū)域為東營市利津縣至廣饒縣一線。13:18飛機從遙墻機場起飛，13:42飛至東營市利津縣上空，進行6000 m至900 m海拔高度(簡稱高度)垂直探測，其中6000 m至4200 m高度每層間隔600 m，4200 m至900 m高度每層間隔300 m，兩個點每折返1次下降1層(其中3000 m至2400 m高度單程下降兩層)，共15層，每層平飛5～10 min，飛機轉(zhuǎn)彎半徑約為10 km，探測區(qū)域面積約為530 km2。垂直探測溫度區(qū)間為-18～6℃，其中0℃層高度約為1750 m。15:50降至900 m高度，平飛探測為5 min，回升至6000 m高度返航。17:19返回遙墻機場，完成飛行探測。

圖2 探測方案示意圖

1.3 觀測平臺及數(shù)據(jù)處理

飛機觀測平臺搭載的機載探測儀器包括機艙內(nèi)儀器操作臺(control console)、北斗通訊系統(tǒng)(Beidou Communication System，BDS)、催化播散系統(tǒng)(Catalyst Distributor System)、美國Prosensing公司生產(chǎn)的機載Ka波段云雷達、DMT粒子測量系統(tǒng)。設(shè)備參數(shù)已有詳細介紹[32-33]，不再贅述。

KPR以機翼為基點進行上下觀測，在飛行軌跡上有噪聲信號干擾觀測信息，參照文獻[32-33]對觀測數(shù)據(jù)實施降噪處理。圖3為11月17日濾除軌跡噪聲并進行軌跡訂正前后雷達回波對比圖，訂正前高度0處紅色雙實線即為飛機飛行軌跡(圖3a)，將噪聲濾除并進行高度訂正后得到更接近真實的飛行軌跡(圖3b黑色實線)。對多普勒速度和速度譜寬進行相同處理。訂正后圖中600 m高度以下紅色條紋狀回波為雜波干擾，分析雷達參數(shù)時僅截取600 m以上部分。

圖3 2019年11月17日探測區(qū)域雷達反射率因子 (a)訂正前，(b)訂正后

為準確分析雷達參數(shù)特征，選取DMT粒子測量系統(tǒng)觀測參數(shù)，主要包括熱線含水儀探測的液態(tài)水含量(liquid water content,單位：g·m-3)，CDP探測的粒子譜(單位：cm-3·μm-1)，CIP探測的冰晶濃度(單位：L-1)、直徑(單位：μm)及粒子圖像，AIMMS30探測的溫度、濕度、風速等宏觀參量信息及北斗通訊系統(tǒng)的經(jīng)緯度信息。

2 云系垂直結(jié)構(gòu)和降水機制

由圖3b可知層狀云分為兩層，中間為干層，呈高層云-干層-雨層云結(jié)構(gòu)，圖4分別為2019年11月17日14：12—15：55探測區(qū)域溫度、液態(tài)水含量、冰晶濃度的廓線和粒子圖像分布，垂直探測數(shù)據(jù)每20 m 平均1次；溫度層結(jié)曲線(圖4a)中黑色點劃線為融化層位置。高層云探測時長為37.4 min，高度區(qū)間為3100～4500 m，云厚為1400 m，溫度為-6℃到-9℃。雨層云探測時長為50.1 min，高度區(qū)間為800～2600 m，云厚為1800 m，由于降水導致雷達回波接地，結(jié)合宏觀記錄對雨層云厚度進行判斷，溫度為7℃到-4.3℃，0℃層高度為1750 m，暖區(qū)厚度為950 m，云中包含冷云冰晶和融化層以下的暖區(qū)粒子。

由液態(tài)水分布特征(圖4b)可知，高層云中過冷水含量較低，平均值為0.0026 g·m-3，最大值為0.008 g· m-3。雨層云中過冷水含量豐富，集中在雨層云中部(高度為1750～2150 m)，最大濃度為0.354 g·m-3，出現(xiàn)在距0℃層以上500 m高度附近，與孫鴻娉等[34]統(tǒng)計結(jié)果一致。過冷水高值區(qū)的出現(xiàn)可能與大氣逆溫有關(guān)，溫度層結(jié)曲線(圖4a)有4個逆溫層，分別在4200 m，3300 m，3000 m，2100 m高度，其中4200 m和2100 m的逆溫層對應(yīng)高層云和雨層云過冷水含量峰值高度。逆溫層對亂流發(fā)展起阻滯作用，亂流減弱造成含水量聚集[35]，形成過冷水峰值區(qū)。

由冰晶濃度垂直分布(圖4c)可知，云內(nèi)冰晶含量豐富，集中在雨層云上部。粒子濃度參照文獻[36-37]的方法，剔除CIP前兩檔數(shù)據(jù)，高層云冰晶平均濃度為8.2 L-1，最大為120 L-1，雨層云冰晶平均濃度為208 L-1，在2300 m和2100 m兩個高度出現(xiàn)峰值，分別為636 L-1和448 L-1，0℃層附近的粒子濃度為160 L-1，分布特征與北方層狀云觀測[12]結(jié)果一致。

圖4 2019年11月17日14：12—15：55探測區(qū)域垂直探測廓線

續(xù)圖4

圖4d為垂直探測過程中從高層云上部到雨層云底部冰晶圖像隨高度和溫度的變化。高層云不同高度冰晶濃度差異較小，圖5探測區(qū)域為不同高度冰晶譜分布，采用1 min平均數(shù)據(jù)繪制，對于3300～4200 m高度藍色譜線最大尺度為800 μm，紅色譜線最大尺度為900 μm，而高層云底部冰晶尺度有所減小，最大尺度為500 μm，且譜濃度降低。高層云由于缺乏過冷水，冰晶主要依靠水汽擴散凝華增長。

圖5 2019年11月17日探測區(qū)域CIP所測不同高度譜分布

雨層云中小冰晶增長迅速，1800～3000 m高度粉色、棕色譜線比3300～4200 m高度譜線的譜濃度高約1～2個量級，但尺度有所減小，最大尺度僅為450 μm，由于冰晶濃度增加，通過利益競爭理論消耗水汽，致使無法長大。雨層云以上升氣流為主，平均風速為1.4 m·s-1，有利于底部水汽輸送，冰晶在下落過程中與過冷水滴碰并，尺度增大。在凇附增長過程中，過冷水滴與冰晶碰并釋放潛熱，可能加劇2100 m高度的逆溫。

綜上所述，高層云中過冷水含量低，云內(nèi)相對濕度條件較好，核化后的小冰晶主要通過水汽凝華過程增長，垂直空間上譜型變化較大，表明高層云在降水發(fā)展過程中具有空間不均勻性。干層以小冰粒為主，夾雜少量高層掉落的冰晶。雨層云中過冷水含量豐富，冰晶濃度增加，尺度減小，通過碰并過冷水滴的方式進行凇附增長。

表1為1989—2019年山東秋冬季云微物理參數(shù)特征。過冷水含量平均值范圍為0.002～0.093 g·m-3，冰晶濃度平均值范圍為6.29～15.9 L-1。初冬層狀云內(nèi)過冷水含量平均值與秋季層狀云相當，在11個秋季觀測架次中，有4個架次過冷水含量與初冬結(jié)果相近；冰晶濃度平均值較高，在11次秋季探測結(jié)果中，有9個架次冰晶濃度平均值低于初冬結(jié)果，另2個架次冰晶濃度與初冬結(jié)果相近；初冬層狀云有效樣本量高于秋季探測結(jié)果。冰晶濃度小于20 L-1時，可確定為強可播區(qū)[38]，初冬層狀云內(nèi)過冷水較為充沛，冰晶濃度滿足強可播區(qū)標準，具有一定的增雨(雪)潛力。

表1 1989—2019年山東秋冬季云微物理參數(shù)特征

3 云微物理參數(shù)特征

3.1 高層云中冰晶的增長

圖6為高層云雷達回波及冰晶圖像對應(yīng)關(guān)系，在高層云中實施兩段平飛探測，對應(yīng)時間為2019年11月17日14:15—14:20和14:23—14:28，高度為4230 m和3930 m，探測范圍約為50 km，將兩段平飛探測區(qū)域定義為區(qū)域1和區(qū)域2。兩個區(qū)域反射率因子存在一定差異，區(qū)域1內(nèi)雷達反射率因子基本低于-10 dBZ，區(qū)域2云層內(nèi)鑲嵌較多條紋狀綠色回波，雷達反射率因子約為0，表明云內(nèi)冰晶有一定增長，此外云層厚度增加，且云頂出現(xiàn)一定程度起伏。從冰晶形狀看，區(qū)域1云層中以微小狀冰粒為主，約占1～2個像素，直徑在25～50 μm，小冰粒中摻雜少量冰晶；區(qū)域2云層中大尺度冰晶濃度增加。

圖6 2019年11月17日探測區(qū)域高層云雷達反射率因子及冰晶圖像

3.2 高層云雷達反射率因子與冰晶濃度的關(guān)系及譜變化

根據(jù)雷達氣象方程，冷云中雷達反射率因子主要受冰晶、雪晶等大尺度粒子主導，Plummer等[39]在分析冰晶、雪晶濃度與雷達反射率因子關(guān)系時，選擇統(tǒng)計直徑大于500 μm的粒子濃度，弱降水性層狀云中高層云內(nèi)冰晶尺度有限，選擇統(tǒng)計直徑大于200 μm的冰晶濃度。截取11月17日高層云中15 min 數(shù)據(jù)，每10 s平均1次，分析雷達反射率因子與冰晶濃度的關(guān)系(圖7)，可見兩條曲線對應(yīng)一致，具有較好相關(guān)性，區(qū)域1相關(guān)系數(shù)為0.84，區(qū)域2相關(guān)系數(shù)為0.71(均達到0.01顯著性水平)。

圖7 2019年11月17日探測區(qū)域高層云冰晶濃度與雷達反射率因子關(guān)系

圖8為11月17日區(qū)域1和區(qū)域2冰晶譜形，分別截取3段平均譜。兩區(qū)域的譜形均變化平穩(wěn)，隨直徑增加譜濃度遞減分布，區(qū)域1譜濃度高于區(qū)域2。區(qū)域1出現(xiàn)譜中斷，最大直徑為700 μm，區(qū)域2譜寬大于區(qū)域1，最大直徑為900 μm，不規(guī)則雪晶或冰針增多時會出現(xiàn)多峰分布[5]，因此區(qū)域2譜形峰值多于區(qū)域1。通常情況下,雷達反射率因子與粒子直徑的6次方成正比，尺度因素決定反射率因子變化，但當譜形呈現(xiàn)平衡譜時[40-41]，粒子尺度變化趨勢一致，反射率因子將隨粒子濃度變化。圖8中的冰晶譜形近似于平衡譜，區(qū)域1中3條譜線變化趨勢一致，峰值與谷值對應(yīng)的直徑相同，區(qū)域2也有此類特征。區(qū)域2中冰晶濃度與雷達反射率因子相關(guān)性比區(qū)域1低，可能是受到粒子形狀干擾，區(qū)域2中冰雪晶形狀各異，雷達后向散射截面變化復雜[42-43]。

圖8 2019年11月17日探測區(qū)域高層云冰晶譜分布

續(xù)圖8

3.3 高層云云粒子運動

KPR多普勒速度可反映云粒子運動情況，選取區(qū)域1和區(qū)域2軌跡上方300 m區(qū)域的多普勒速度繪制箱線圖(圖9)，將觀測數(shù)據(jù)平均劃分為10段，每30 s平均1次進行對比，圖中紅色加號為異常數(shù)據(jù)點，正值代表粒子向上運動，負值代表粒子向下運動。KPR以機翼為基點進行上下觀測，軌跡上多普勒速度為0，因此選取軌跡上方300 m區(qū)域。區(qū)域1粒子掉落平均速度為-0.8 m·s-1，幅度變化較大，上下四分位數(shù)間距約為1.5 m·s-1，兩端極值可達1.8 m·s-1和-2.5 m·s-1，由于區(qū)域1以小冰粒為主，易受到云內(nèi)湍流影響，多普勒速度Whisker上限為正值，即部分粒子隨云內(nèi)氣流上升。區(qū)域2以板狀冰晶為主，多普勒速度穩(wěn)定在-1 m·s-1，上下四分位數(shù)間距約為0.3 m·s-1，波動較小，當降水粒子增長到一定尺度，將以穩(wěn)定速度掉落，受云中上升氣流影響較小。

圖9 2019年11月17日探測區(qū)域多普勒速度分布

3.4 雨層云雷達參數(shù)特征及廓線

3000 m高度以下為雨層云探測。由圖10可見，11月17日15:10云雷達反射率因子顯著增強，超過7 dBZ，雷達回波接地，有弱降水產(chǎn)生。訂正后多普勒速度沿軌跡上下分成正速度區(qū)和負速度區(qū)，軌跡上多普勒速度為0，多普勒速度反映粒子在垂直方向的下落末速度，規(guī)定當降水粒子移向雷達時，多普勒速度為負值，反之為正值，因此軌跡上速度出現(xiàn)正負差，并非速度模糊。

圖10 2019年11月17日探測區(qū)域雨層云雷達參數(shù)

11月17日15:08—15:12的雷達反射率因子廓線(圖11a)顯示，反射率因子從2500 m高度的-9.2 dBZ 增強到1500 m高度的10 dBZ， 1200～1500 m高度穩(wěn)定在10 dBZ左右，1200 m高度以下有所減弱。1750 m為0℃層高度，未出現(xiàn)亮帶特征。同時段多普勒速度譜寬廓線(圖11b)顯示，從云頂至云底速度譜寬呈增大趨勢，在云底達到最大，為0.736 m·s-1。

結(jié)合圖4d粒子圖像，雨層云上部以小冰粒為主，對應(yīng)反射率因子約為-9 dBZ。隨著高度降低，降水粒子尺度增加，反射率因子受小冰晶主導，增加到6 dBZ 左右，冰晶和小冰粒掉落速度不同導致速度譜寬增大。1700～1900 m高度降水粒子從冷區(qū)進入暖區(qū)，相態(tài)發(fā)生轉(zhuǎn)變，小冰晶融化時間短，融化后掉落速度增大，大的冰雪晶融化時間長，未引起落速改變，因此圖11b中框內(nèi)出現(xiàn)速度譜寬躍增。速度譜寬并未在0℃層達到最大，而是在暖區(qū)進一步增大，這是由于冰雪晶穿過0℃層后仍在持續(xù)融化，在1500 m高度完全融化，具備相應(yīng)大雨滴的下落速度并持續(xù)加速，而小雨滴因蒸發(fā)導致尺度減小，下落速度隨之減小，大、小雨滴之間下落速度差異顯著，導致譜寬不斷增大。反射率因子在0℃層未表現(xiàn)出亮帶特征，一方面由于粒子融化加速掉落，總散射能力減??；另一方面粒子處在散射振蕩區(qū)，后向散射截面增大[44]，抵消融化效應(yīng)的影響，導致反射率因子平穩(wěn)變化，吳舉秀等[45]在分析94 GHz云雷達反射率因子廓線時也發(fā)現(xiàn)同樣現(xiàn)象，毫米波雷達0℃亮帶特點不同于厘米波雷達，主要由粒子在不同波長電磁波下的散射特性決定。

圖11 2019年11月17日15：08—15：12探測區(qū)域雨層云雷達反射率因子廓線(a)和多普勒速度譜寬廓線(黑色框內(nèi)譜寬躍增)(b)

3.5 過冷水區(qū)雷達參數(shù)特征

下降到2100 m高度時，過冷水含量明顯增大，最大值為0.46 g·m-3。云滴譜(圖略)顯示云滴呈現(xiàn)多峰分布，在7 μm和18 μm出現(xiàn)峰值，降水粒子譜濃度呈單調(diào)遞減趨勢，最大直徑不超過575 μm。利用譜形可以判斷粒子不同模態(tài)，當冰晶和云滴共存時，粒子譜出現(xiàn)第2峰值甚至更多峰值，且第2峰值位于24 μm以上[29]。過冷水區(qū)內(nèi)平均雷達反射率因子為7.48 dBZ，多普勒速度為-2.3 m·s-1，速度譜寬為0.7 m·s-1。Shupe[26]指出當溫度低于0℃且譜寬大于0.4 m·s-1時，若回波強度大于-17 dBZ或多普勒速度大于1 m·s-1，則為冰水混合相態(tài)；吳舉秀等[45]等利用94 GHz地基云雷達分析層狀云降水指出0℃等溫線以上速度譜寬較大說明存在兩種粒子分布，多普勒速度約為2 m·s-1，可能是較多過冷水滴和少量冰晶。由于一定尺度的冰雪晶存在，僅利用雷達反射率因子很難對過冷水進行識別，可結(jié)合DMT探測資料、多普勒速度或速度譜寬[46-47]等參量進行綜合判斷，有效識別出云內(nèi)過冷水層高度。通過總結(jié)過冷水區(qū)雷達參數(shù)特征，也可為利用雷達參數(shù)反演云內(nèi)微物理參量提供參考。

4 結(jié)論與討論

利用KPR和DMT等探測設(shè)備，針對山東初冬一次弱降水性層狀云進行從云頂?shù)皆频椎拇怪碧綔y，綜合分析云結(jié)構(gòu)和云微物理參數(shù)，結(jié)論如下：

1) 云層由高層云和雨層云組成，高層云主要位于3100～4500 m高度，溫度為-6℃到-9℃，云中過冷水含量較低，平均值為0.0026 g·m-3，冰晶平均濃度為8.2 L-1，尺度垂直分布不均，通過水汽凝華過程增長，最大直徑為900 μm。雨層云高度區(qū)間為800～2600 m，溫度為7℃到-4.3℃，0℃層高度為1750 m，云中過冷水含量豐富，集中分布在雨層云中部，最大含量為0.354 g·m-3，冰晶濃度增加，平均濃度為208 L-1，冰晶通過碰并過冷水進行凇附增長，最大直徑為450 μm。

2) 高層云中冰晶濃度與雷達反射率因子相關(guān)性較好，冰雪晶譜形變化不大，近似于平衡譜分布。云內(nèi)粒子運動情況不同，小冰粒速度變化幅度大，易受上升氣流影響，大尺度冰晶掉落速度較為穩(wěn)定。

3) 雨層云中雷達反射率因子先隨高度降低而增大，1500 m至1200 m高度維持不變，1200 m高度以下強度有所減弱，未出現(xiàn)明顯0℃亮帶；速度譜寬在0℃層出現(xiàn)躍增，在暖區(qū)進一步增大。雨層云中存在過冷水區(qū)，平均雷達反射率因子為7.48 dBZ，多普勒速度為-2.3 m·s-1，速度譜寬為0.7 m·s-1，可以結(jié)合多種探測資料和參數(shù)對云中過冷水層高度進行綜合判斷。

20世紀80年代后，山東針對春秋季(3—5月和9—10月)降雨云系開展了大量的探測和統(tǒng)計，而初冬季節(jié)針對降水性層狀云的垂直探測極少，不利于了解云中過冷水分布，揭示云內(nèi)微物理過程及降水機制。由于觀測數(shù)據(jù)有限，秋冬季云內(nèi)微物理過程尚不能全面了解，降水機制仍不清楚，今后應(yīng)注重機載觀測數(shù)據(jù)的積累工作，總結(jié)層狀云微物理結(jié)構(gòu)及降水機制的普適性結(jié)論。