青藏高原那曲地區(qū)一次對(duì)流云降水過程的特征分析

韓亞東 , 賴 欣 , 孫 凌

（成都信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院/高原大氣與環(huán)境四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室/氣候與環(huán)境變化聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室, 成都 610225）

引言

青藏高原（以下簡(jiǎn)稱高原）是我國(guó)乃至世界上海拔高度最高的高原，其最大高度可以達(dá)到中緯度對(duì)流層厚度的三分之一，這樣的高陸面與對(duì)流層中層發(fā)生著強(qiáng)烈的水汽熱量交換，這種熱力作用和地形作用造成了高原獨(dú)特的天氣系統(tǒng)，這種天氣系統(tǒng)的變化對(duì)亞洲地區(qū)乃至全世界都有著很重要的影響。高原是亞洲東部、南部和東南亞許多河流湖泊重要的發(fā)源地，高原上河流湖泊眾多，空氣稀薄，光熱資源豐富，為人類工業(yè)生產(chǎn)和生存發(fā)展提供了必要的資源條件[1?6]。因此，研究高原對(duì)流云降水過程的特征，對(duì)高原降水機(jī)理研究、降水監(jiān)測(cè)和預(yù)報(bào)具有重要意義，也可為改進(jìn)相關(guān)數(shù)值模式參數(shù)化方案以及建立模型提供依據(jù)[7?10]。

青藏高原地貌復(fù)雜，天氣條件惡劣，且觀測(cè)點(diǎn)較少，觀測(cè)困難，嚴(yán)重阻礙了高原地區(qū)對(duì)流云降水過程研究的深入開展。近年來，隨著現(xiàn)代科學(xué)技術(shù)的飛速進(jìn)步，衛(wèi)星、雷達(dá)和雨滴譜儀等探測(cè)手段在高原地區(qū)得到了廣泛應(yīng)用，促進(jìn)了人們對(duì)高原降水時(shí)空特征和物理機(jī)制的了解[11?14]。劉黎平等[15]發(fā)現(xiàn)了高原上云頂、云量等統(tǒng)計(jì)參數(shù)有明顯的日變化特征，對(duì)流云內(nèi)同時(shí)有著上升氣流和下沉氣流。傅云飛等[16?18]利用TRMM衛(wèi)星資料對(duì)高原降水的日變化特征進(jìn)行了分析，發(fā)現(xiàn)夏季高原降水以深厚弱對(duì)流降水居多，淺薄降水次之，深厚強(qiáng)對(duì)流降水發(fā)生較少。戴進(jìn)[19]等利用衛(wèi)星資料對(duì)弱降水云微物理特征進(jìn)行反演分析，發(fā)現(xiàn)此類云云底溫度低，弱降水以冷云過程居多。常祎等[20]發(fā)現(xiàn)了高原上夏季強(qiáng)對(duì)流云雨滴譜譜寬較同緯度同季節(jié)的平原區(qū)域?qū)?，易于產(chǎn)生降水，Gamma分布比M-P分布更有利于擬合高原雨滴譜。劉紅燕等[21]發(fā)現(xiàn)了不同類型降水云的平均降水雨滴譜特征直徑不同，對(duì)流云Z-R關(guān)系系數(shù)在兩百以上且數(shù)值分散，層狀云Z-R關(guān)系系數(shù)在兩百以內(nèi)且數(shù)值相對(duì)集中。姚秀萍等[22]研究指出，青藏高原降水空間分布非常不均勻，總體呈現(xiàn)出西北少東南多的特點(diǎn)，降水日數(shù)、強(qiáng)降水和極端降水特征與之類似，高原夏季降水約占年降水量的80%。

綜上所述，在青藏高原及平原地區(qū)對(duì)流云降水研究方面已開展了很多工作[23?30]。但由于以往觀測(cè)資料較為缺乏，針對(duì)高原對(duì)流云降水的研究仍不夠全面細(xì)致。因此，本文擬利用雨滴譜和云雷達(dá)觀測(cè)資料，結(jié)合多元融合降水資料和FNL再分析資料，對(duì)2020年7月21日發(fā)生在那曲地區(qū)的一次對(duì)流云降水過程進(jìn)行宏微觀特征分析，旨在進(jìn)一步加深對(duì)該地區(qū)對(duì)流云降水物理機(jī)制的認(rèn)識(shí)。

1 資料與方法

本研究選用的觀測(cè)資料來自于那曲地區(qū)2020年7月1日～8月31日地面雨滴譜儀和Ka波段毫米波云雷達(dá)，監(jiān)測(cè)儀器均架設(shè)在那曲市氣象局，站點(diǎn)經(jīng)緯度為92.01°E、31.48°N，海拔高度為4507 m。

1.1 Ka波段毫米波云雷達(dá)

Ka波段毫米波云雷達(dá)[31]可以觀測(cè)云和降水的垂直結(jié)構(gòu)和微物理過程，其相對(duì)于傳統(tǒng)雷達(dá)適應(yīng)性更強(qiáng)，準(zhǔn)確性更高。以往的激光雷達(dá)雖然可以探測(cè)多種要素，但易受天氣影響，如遇到大霧等天氣現(xiàn)象，激光不容易穿透會(huì)造成測(cè)量誤差。傳統(tǒng)方式探空氣球探測(cè)的要素較準(zhǔn)確，但是測(cè)量數(shù)據(jù)存在滯后性，導(dǎo)致數(shù)據(jù)采集有誤。相對(duì)于上述兩種觀測(cè)方式，Ka波段毫米波云雷達(dá)一方面能夠滿足云觀測(cè)數(shù)據(jù)的測(cè)量要求，另一方面其測(cè)量適應(yīng)能力強(qiáng)且精度高，受霧霾等天氣現(xiàn)象影響較小，可以為云內(nèi)部觀測(cè)及研究提供重要信息。架設(shè)在那曲市氣象局的Ka波段毫米波云雷達(dá)由西安華騰微波有限責(zé)任公司設(shè)計(jì)制造，主要探測(cè)研究對(duì)象為弱降水云，共4個(gè)測(cè)量通道，分別檢測(cè)雷達(dá)回波強(qiáng)度、徑向速度、速度譜寬和退偏振因子，探測(cè)時(shí)間分辨率為1 min，垂直分辨率為30 m。

1.2 PS32型雨滴譜儀

研究使用華創(chuàng)風(fēng)云公司設(shè)計(jì)制造的PS32型雨滴譜儀，其探測(cè)準(zhǔn)確度比傳統(tǒng)的聲雨滴譜儀高，可以對(duì)所有降水過程進(jìn)行探測(cè)，包括小雨、大雨、雨夾雪、雪和暴雨、冰雹等共22種，準(zhǔn)確率和觀測(cè)值相比符合率超過了97%，能夠統(tǒng)計(jì)所有降水粒子在速度與粒子直徑上的分布，探測(cè)要素包括數(shù)濃度、回波強(qiáng)度和降水強(qiáng)度，測(cè)量區(qū)域?yàn)?4 cm2，時(shí)間分辨率為1 min，可同時(shí)探測(cè)32個(gè)不同等級(jí)直徑通道和速度通道，粒徑分布范圍為0.2～25 mm，速度分布范圍為0.2～20 m/s。

1.3 降水及其他資料

地面降水資料來源于中國(guó)氣象局氣象數(shù)據(jù)中心提供的0.1°×0.1°逐時(shí)降水量網(wǎng)格數(shù)據(jù)集，基于自動(dòng)觀測(cè)站逐時(shí)降水量和美國(guó)環(huán)境預(yù)測(cè)中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）發(fā)布的實(shí)時(shí)衛(wèi)星反演CMORPH降水產(chǎn)品，使用概率密度函數(shù)匹配和最優(yōu)插值兩個(gè)算法融合得到的。MICAPS系統(tǒng)提供了08時(shí)和20時(shí)實(shí)測(cè)探空數(shù)據(jù)。FY-2F衛(wèi)星提供了亮溫（TBB）數(shù)據(jù)。美國(guó)國(guó)家大氣研究中心（National Center for Atmospheric Research，NCAR）和NCEP提供了FNL再分析資料，空間分辨率為1°×1°，時(shí)間分辨率為逐6 h。

1.4 方法

利用Ka波段毫米波云雷達(dá)的探測(cè)數(shù)據(jù)，可以分析出雷達(dá)反射率因子、徑向速度和速度譜寬隨時(shí)間的變化。雨滴譜儀時(shí)間分辨率為1 min，共有32個(gè)速度通道和32個(gè)直徑通道，分別對(duì)應(yīng)著速度范圍和直徑范圍，故每分鐘可得到1024種粒子等級(jí)的觀測(cè)數(shù)據(jù)（32種直徑×32種速度），通過數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)方法，將其整理為一個(gè)32×32的矩陣，即可分析出數(shù)密度（N）隨直徑（D）的變化。

已有研究[20,32]采用M-P分布和Gamma分布對(duì)降水進(jìn)行了擬合，認(rèn)為這兩種分布對(duì)粒子直徑數(shù)濃度分布規(guī)律有較好的描述。本文采用這兩種分布來分別擬合此次對(duì)流云降水，其擬合公式如下：

2 降水實(shí)況分析

2020年7月21日00～24時(shí)（北京時(shí)，下同）那曲地區(qū)出現(xiàn)了一次對(duì)流云降水過程，期間產(chǎn)生了降雹，比較罕見。在17:48之前，雖然有降雨現(xiàn)象，但降雨強(qiáng)度比較小，總體來說降水比較平穩(wěn)。從17:48開始，降雨強(qiáng)度開始突增，持續(xù)時(shí)間很短，18時(shí)后降雨減弱，表現(xiàn)出高原對(duì)流云降水顯著的日變化特征[2]。

圖1為由CMORPH融合降水產(chǎn)品得到的那曲地區(qū)7月21日00～24時(shí)累計(jì)降水量空間分布。如圖所示，此次降水過程主雨區(qū)在那曲中、西南和東部。圖2給出了2020年7月21日20時(shí)那曲地區(qū)上空的溫度對(duì)數(shù)壓力分布。如圖所示，那曲高空大氣層結(jié)在降雨前后存在不穩(wěn)定能量[1]，為潛在不穩(wěn)定型，對(duì)流有效位能達(dá)到了210.4 J/kg，低層大氣獲得不穩(wěn)定能量后增強(qiáng)上升運(yùn)動(dòng)，有利于產(chǎn)生強(qiáng)對(duì)流天氣[33]。結(jié)合7月21日那曲地區(qū)降水量逐時(shí)變化（圖3）可知，17時(shí)開始降水產(chǎn)生，降水峰值出現(xiàn)在18時(shí)左右，之后降水迅速減弱。

圖1 那曲地區(qū)24 h累計(jì)降水量空間分布（單位：mm，+表示那曲站，下同）

圖2 那曲地區(qū)7月21日實(shí)況溫度對(duì)數(shù)壓力分布

圖3 那曲地區(qū)7月21日降水量逐時(shí)變化

3 天氣形勢(shì)及云系演變特征

圖4為7月21日18時(shí)那曲地區(qū)高空500 hPa環(huán)流形勢(shì)場(chǎng)。如圖4a所示，那曲地區(qū)存在一閉合的等高線，風(fēng)場(chǎng)為逆時(shí)針旋轉(zhuǎn)，呈氣旋性切變，中國(guó)華北和蒙古受高壓脊控制，通過巴爾克什湖槽后的冷空氣與高原上的暖濕氣流在高原中部匯合，構(gòu)成了一低渦天氣系統(tǒng)，為降水發(fā)展過程提供了動(dòng)力和熱力條件。圖4b為那曲地區(qū)整層積分的水汽通量分布。如圖所示，那曲地區(qū)處于水汽通量的高值區(qū)域，這為本次降水過程提供了豐富的水汽條件，有助于降水產(chǎn)生。由渦度場(chǎng)和散度場(chǎng)（圖略）可知，那曲地區(qū)有顯著的正渦度中心，氣旋性氣流增強(qiáng)，這與高度場(chǎng)形勢(shì)很好的契合，低壓區(qū)對(duì)應(yīng)氣旋式環(huán)流。

圖4 2020年7月21日18時(shí)那曲（a）500 hPa位勢(shì)高度（單位：gpm）和風(fēng)場(chǎng)（單位：m·s?1）和（b）整層水汽通量（單位：kg·m?1·s?1）空間分布

圖5為那曲地區(qū)FY-2F衛(wèi)星亮溫（TBB）隨時(shí)間的演變。從圖5a可知，那曲地區(qū)在12時(shí)對(duì)流云系發(fā)展已經(jīng)較強(qiáng)，周圍有部分對(duì)流云聚集，TBB值較低且低于?60℃，說明云頂高度較高，對(duì)流較旺盛。由圖5b可知，那曲東部對(duì)流云發(fā)展依然比較強(qiáng)，但是TBB值相比12時(shí)升高，云頂高度降低，對(duì)流發(fā)展減弱。由圖5c可知，21日18時(shí)那曲地區(qū)TBB值約為?50℃，說明云頂很低，產(chǎn)生了強(qiáng)降水。由圖5d可知，22日00時(shí)那曲地區(qū)對(duì)流云幾乎消散，降水停止。結(jié)合那曲地區(qū)逐時(shí)降水變化（圖5）也可以看出，那曲地區(qū)這次降水過程從中午已經(jīng)開始發(fā)展，為短時(shí)強(qiáng)降水，降水持續(xù)時(shí)間短，夜晚降水基本停止。

圖5 那曲地區(qū)FY-2F衛(wèi)星亮溫隨時(shí)間的演變（a. 21日12時(shí)，b. 21日16時(shí)，c. 21日18時(shí)，d. 22日00時(shí)，單位：℃）

圖6為7月21日那曲地區(qū)云底高度、云頂高度和云厚度隨時(shí)間的變化。由圖6a和b可知，7月21日那曲地區(qū)云頂高度主要分布在10 km高度以下，10 km以上云分布較少，此高度為距離地面的高度。發(fā)生降水前云頂高度均主要分布在8 km左右，18時(shí)左右發(fā)生降水，云底高度迅速減小，降水減小后恢復(fù)至2～6 km左右，云頂高度先增加后減小至800 m左右，降水減小后恢復(fù)至8 km附近。由圖6c可知，云厚度在12時(shí)之后變化明顯，在降水發(fā)生前增加至10 km，對(duì)流發(fā)展強(qiáng)烈，并且持續(xù)到21時(shí)左右，之后迅速減小。

圖6 2020年7月21日那曲地區(qū)云底高度（a）、云頂高度（b）和云厚度（c）

4 云雷達(dá)對(duì)流云回波演變特征

反射率因子越大，表示對(duì)流云的發(fā)展越強(qiáng)盛。徑向速度上升為正值，下沉為負(fù)值，如果上升速度>5 m·s?1，則說明對(duì)流云正在發(fā)展階段[15]。速度譜寬是平均徑向速度的標(biāo)準(zhǔn)差，即平均徑向速度變化的觀測(cè)值。圖7給出了2020年7月21日16:50～19:50雷達(dá)反射率因子、徑向速度和速度譜寬的時(shí)間?高度剖面。從圖7a可見，那曲地區(qū)在17:20～18:20出現(xiàn)了一次比較明顯的對(duì)流活動(dòng)，雷達(dá)反射率因子從17:20開始增大，17:50在垂直方向上出現(xiàn)了最大值（超過40 dBZ），之后雷達(dá)反射率因子減弱。從圖7b可知，在17:50，強(qiáng)對(duì)流區(qū)中有明顯的上升和下沉氣流運(yùn)動(dòng)，對(duì)應(yīng)著雷達(dá)反射率因子的強(qiáng)回波區(qū)，上升氣流主要處于4～10 km，下沉氣流主要處于8～10 km 。綜合來看，本次降水為一次強(qiáng)對(duì)流降水，發(fā)展消亡較快。

圖7 2020年7月21日16:50～19:50那曲地區(qū)雷達(dá)反射率因子（a，單位：dBZ）、徑向速度（b，單位：m·s?1）和速度譜寬（c，單位：m·s?1）的時(shí)間?高度剖面

5 雨滴譜特征分析

本文參考劉紅燕等[21]的計(jì)算方法，選取平均直徑（Dm）、最大直徑（Dmax）、平均體積直徑（Dv）、中數(shù)直徑（Dnd）、中數(shù)體積直徑（Dn）和優(yōu)勢(shì)直徑（Dp）共6種特征直徑進(jìn)行雨滴譜分析。表1給出了7月21日那曲對(duì)流云降水雨滴的6種特征直徑平均值、數(shù)密度（N）及雨強(qiáng)（I）。由表1可以看出，積雨云降水雨滴的最大直徑達(dá)到了11 mm，優(yōu)勢(shì)直徑為5.5 mm，中數(shù)體積直徑為4.9 mm，表明積雨云中產(chǎn)生降水主要靠大雨滴的貢獻(xiàn)，中數(shù)體積直徑表示降水強(qiáng)度的一半是由大于該直徑的雨滴所產(chǎn)生的[21]。積雨云的降水特點(diǎn)是云水碰并增長(zhǎng)形成了大量的大雨滴，再由大雨滴的破碎產(chǎn)生了大量的小雨滴。如圖8所示，積雨云雨滴譜分布中最大雨滴直徑為11 mm，積雨云雨滴數(shù)密度呈波動(dòng)變化特征，在靠近大雨滴直徑時(shí)呈現(xiàn)減小的趨勢(shì)。表2給出了對(duì)流云降水雨滴貢獻(xiàn)率的相對(duì)偏差，它可以反映不同類型降水的穩(wěn)定性。將雨滴劃分為三種：0～1 mm，1～2 mm以及>2 mm，各級(jí)別對(duì)應(yīng)的數(shù)密度和雨強(qiáng)分別為n1、n2,、n3和R1、R2、R3。分析可知，對(duì)流云降水過程在0～1 mm的小雨滴數(shù)密度貢獻(xiàn)率相對(duì)偏差很小為8%，表明產(chǎn)生的降水比較穩(wěn)定；在直徑1～2 mm和>2 mm的小雨滴數(shù)密度貢獻(xiàn)率相對(duì)偏差較大，表明產(chǎn)生的降水不穩(wěn)定；可見隨著直徑增大，雨滴的數(shù)密度相對(duì)偏差增大，降水越來越不穩(wěn)定，雨強(qiáng)貢獻(xiàn)率偏差較大，這與劉紅燕等的結(jié)論相符合[21]。

表1 7月21日對(duì)流云降水雨滴特征直徑平均值

表2 7月21日對(duì)流云降水的雨滴貢獻(xiàn)率相對(duì)偏差（單位：%）

圖8 對(duì)流云降水的平均數(shù)密度隨粒子直徑的變化

根據(jù)已有研究[24,34]，相對(duì)于同時(shí)間同緯度的平原地區(qū)雨滴譜的擬合分布，那曲地區(qū)雨滴譜的最大譜寬較寬，M-P分布和Gamma分布對(duì)高原對(duì)流云降水的擬合效果較差，尤其在直徑超過2 mm部分的擬合效果更差。圖9 給出了2020年7月21日觀測(cè)和擬合的雨滴譜對(duì)比。如圖所示，在0～1 mm部分，M-P分布擬合效果與實(shí)測(cè)譜差別較大，而Gamma分布的擬合效果與實(shí)測(cè)譜較為接近。綜合來看，Gamma分布在高原上更適用于雨滴譜中小直徑粒子（0～1 mm）擬合。

圖9 2020年7月21日觀測(cè)和擬合的雨滴譜對(duì)比（a. M-P分布，b. Gamma分布）

為了分析高原上雨滴數(shù)密度變化對(duì)降水產(chǎn)生的影響，本節(jié)選取了較強(qiáng)積雨云降水時(shí)段，即7月21日17:48～17:53，采樣間隔為1 min。圖10給出了積雨云降水雨滴譜數(shù)密度隨粒子直徑的時(shí)間演變規(guī)律。如圖所示，最開始雨滴譜數(shù)密度有明顯的起伏現(xiàn)象，且具備明顯的峰值，有大雨滴出現(xiàn)；從17:49開始，>2 mm的大雨滴主體逐漸增加，小雨滴的數(shù)密度劇增；從17:50開始，小雨滴主體開始減?。?7:51～17:53，又回到初始狀態(tài)，如此循環(huán)往復(fù)。這與于建宇等[35]的結(jié)論相符合，表明對(duì)流云降水過程中云水碰并增長(zhǎng)形成了大量的大雨滴，大雨滴的破碎又形成了大量的小雨滴。

圖10 7月21日17:48～17:53積雨云降水雨滴譜數(shù)密度隨粒子直徑的時(shí)間演變

6 結(jié)論與討論

本文利用雨滴譜和云雷達(dá)觀測(cè)資料，結(jié)合多元融合降水資料和FNL再分析資料，對(duì)2020年7月21日發(fā)生在青藏高原那曲地區(qū)的一次強(qiáng)對(duì)流云降水過程進(jìn)行了特征分析，得到如下主要結(jié)論：

（1）此次強(qiáng)對(duì)流云降水過程表現(xiàn)為短時(shí)強(qiáng)降水并伴有冰雹，持續(xù)時(shí)間短，降水在18時(shí)達(dá)到最強(qiáng)，符合高原對(duì)流活動(dòng)的日變化特征。

（2）那曲地區(qū)夏季對(duì)流云降水過程中云頂高度變化較大，最大云頂高度可達(dá)12 km，降水最強(qiáng)時(shí)云頂高度為720 m。對(duì)流云降水的雷達(dá)回波具有較為明顯的垂直結(jié)構(gòu)，強(qiáng)對(duì)流區(qū)內(nèi)同時(shí)出現(xiàn)了明顯的上升氣流與下沉氣流，對(duì)應(yīng)的雷達(dá)回波也達(dá)到了峰值。

（3）高原對(duì)流云雨滴譜最大譜寬達(dá)到11 mm，對(duì)流云降水中較大雨滴是雨強(qiáng)的主要貢獻(xiàn)者，且隨著直徑增大，降水越來越不穩(wěn)定。M-P分布和Gamma分布對(duì)那曲地區(qū)對(duì)流云降水的擬合效果都不是很好，相對(duì)而言，Gamma分布更適用于描述高原對(duì)流活動(dòng)中小直徑粒子（0～1 mm）的數(shù)濃度分布規(guī)律。

本研究為進(jìn)一步認(rèn)識(shí)高原上空對(duì)流云和降水的微物理特征提供了一定的理論依據(jù)，其中對(duì)流云微物理參數(shù)可為改進(jìn)云降水參數(shù)化方案提供參考。在后期工作中擬利用數(shù)值模式進(jìn)一步研究對(duì)流云降水微物理過程，揭示高原上云降水產(chǎn)生的物理機(jī)制，同時(shí)結(jié)合更多的對(duì)流云降水個(gè)例，系統(tǒng)分析高原那曲地區(qū)對(duì)流云降水的宏微觀特征。