基于星載測雨雷達探測資料的青藏高原東南坡降水個例分析

楊柳，袁俊鵬，孫囡，傅云飛

(1.中國科學技術(shù)大學地球和空間科學學院，合肥 230026；2.云南大學，昆明 650500)

引言

青藏高原平均海拔4 000 m，是世界上海拔最高的高原。作為深入對流層中部的大尺度地形，其顯著的動力作用和熱力作用對北半球乃至全球環(huán)流有重要影響(王同美等，2008；張?zhí)裨潞屠顕剑?018)。在夏季，青藏高原作為一個巨大的熱源，強對流系統(tǒng)活動也更加頻繁，高原上云和降水的轉(zhuǎn)化過程會影響大氣的熱力結(jié)構(gòu)，并加強高原大氣上升運動，對季風的爆發(fā)與維持起著關(guān)鍵作用(劉屹岷等，2018)。另外，高原雨旱季分明,全年約80%~90%的降水均集中在雨季。降水的水平結(jié)構(gòu)能夠反映降水雨團的性質(zhì)及狀態(tài)，而垂直結(jié)構(gòu)則可以體現(xiàn)降水的微物理特征(傅云飛等，2007b)，因此，分析高原雨季的降水特征對研究高原氣候有著深刻的意義。

青藏高原地勢高，大氣潔凈，其云微物理特征和降水具有獨特性(Gao et al.，2016)?；?979年和1988年開展的兩次青藏高原科學實驗以及相關(guān)研究，人們對高原降水時空分布特征及降水回波特征有了一定的認識(葉篤正，1979；錢正安等，1984；秦宏德等，1984；陳隆勛等，1999；Fujinami et al.，2005)，如夏季高原對流活動十分活躍，對流云云量占總云量的60%以上，多分布在高原中、東部地區(qū)以及藏東南地區(qū)；對流降水云頂高平均達8 km，最高可達13.7 km，且對流降水及回波日變化特征顯著，05:00(世界時，下同)后降水急劇增加。2014年，第三次青藏高原大氣科學試驗項目組在那曲開展了水汽-云-降水的綜合觀測，地基雷達主動遙感為研究云精細結(jié)構(gòu)提供了可能(萬霞等，2020)。常祎和郭學良(2016)利用多種雷達觀測數(shù)據(jù)計算發(fā)現(xiàn)，高原對流云云頂平均高度約為11.5 km，云頂最高可超過19 km，云底平均高度為6.88 km。降水過程常表現(xiàn)為短時陣性降水，持續(xù)時間小于1 h，平均降水強度在1.2 mm·h-1左右。

與地基云雷達側(cè)重局地觀測不同，星基遙感更側(cè)重面觀測。近年來，衛(wèi)星搭載的主/被動儀器實現(xiàn)了對云及其垂直結(jié)構(gòu)的探測，彌補了地基雷達探測的空間分布不足(傅云飛，2019)。通過對熱帶測雨衛(wèi)星(Tropical Rainfall Measuring Mission，TRMM)搭載測雨雷達(Pre?cipitation Radar，PR)的探測結(jié)果分析，傅云飛等(2007a，2007b，2008a)發(fā)現(xiàn)了夏季高原降水雨團多呈孤立塊狀分布，降水回波頂高度較周邊地區(qū)高出2—4 km，降水在垂直剖面上呈“饅頭”狀，并指出PR將地表回波誤認為層云亮帶，導致TRMM提供的降水分類方案將高原上的弱對流降水誤判為層狀降水。劉奇等(2007)分析了夏季高原與東亞及熱帶地區(qū)降水廓線的差異，表明地形強迫作用使高原對流降水在垂直方向上受到“壓縮”，高原對流降水平均廓線斜率大于其他地區(qū)平均廓線斜率。李典等(2012)利用TRMM衛(wèi)星資料對強對流云團的分析表明，云冰粒子主要分布在6—10 km，而云水粒子和可降水粒子多集中在8 km以下，可降冰粒子則分布在近地面層；此外，高原地區(qū)對流降水通常表現(xiàn)為頻率高但雨強小，較平原地區(qū)明顯偏弱。白愛娟等(2008)通過對TRMM多衛(wèi)星降水分析資料和中國氣象站觀測降水量資料進行分析指出，高原中部降水日變化最強，降水量在18∶00左右達到最大；而在高原以東地區(qū)，降水量常在夜間達到最大。Yan等(2018，2019)采用云衛(wèi)星(CloudSat)，激光雷達衛(wèi)星(CALIPSO)以及TRMM衛(wèi)星資料，對比分析了青藏高原及鄰近地區(qū)云宏微觀垂直結(jié)構(gòu)，結(jié)果表明高原大地形對云層厚度有明顯壓縮效應，但對云頂高度有抬升作用；隨著降水增強，云冰含量增加，高層冰粒子也趨于緊密，相比層狀云，對流云內(nèi)冰粒子數(shù)量更多，密度更大，粒子尺寸更大。Yan等(2020)還利用CloudSat/CALIPSO衛(wèi)星數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)，混合相云導致的云輻射效應對夏季青藏高原具有強烈的增溫效應，而對冬季北冰洋有降溫效應；北冰洋逆溫的存在會限制混合相云及其云水凝結(jié)物，并影響輻射加熱廓線，而青藏高原沒有逆溫，因此混合相云引起的大氣加熱廓線表現(xiàn)了明顯的垂直差異，即上層冷卻下層加熱，且有較大的季節(jié)變化。

通過分析TRMM PR及可見光紅外掃描儀(Visible and Infrared Scanner，VIRS)融合資料發(fā)現(xiàn)，高原降水以深厚弱對流降水為主，它對高原總降水的貢獻達51.2%；深厚弱對流降水由冰粒子和冰水混合粒子組成，而深厚強對流降水多由冰粒子組成，暖云降水稀少；深厚對流降水還具有明顯的東移特征(潘曉和傅云飛，2015；傅云飛等，2016)。同時，對青藏高原降水及潛熱時空分布特征的研究表明，青藏高原年平均降水量自東南向西北遞減，降水頻次及強度自西向東增大；高原東南部為降水大值區(qū)，且夏季高原東南部為潛熱大值區(qū)(傅云飛等，2008a)。劉健(2013)利用中分辨成像光譜儀(Moderate Resolution Imaging Spectrora?diometer，MODIS)數(shù)據(jù)表明，近10 a來高原的云光學厚度和云水路徑從東南向西北減少，反映了高原西北部干旱少雨而東南部濕潤多雨的事實。

相比于青藏高原主體降水的認知，對青藏高原東南坡即我國西南云貴高原地區(qū)降水特征的認知還有限。青藏高原東南部地區(qū)的海拔相對低，雨季來自印度洋的西南季風可攜帶大量水汽至此，且該區(qū)域地形地貌復雜：地勢起伏劇烈、地表植被多樣。而這里的地面氣象臺站稀少，氣象觀測資料缺乏，制約了對該地區(qū)大氣參數(shù)包括降水在內(nèi)的深入研究。故利用TRMM搭載的測雨雷達觀測的降水數(shù)據(jù)，針對青藏高原東南坡的雨季降水個例，分析它們的水平分布特征、垂直結(jié)構(gòu)特征以及天氣背景特征具有重要的科學意義。

1 資料與方法

1.1 數(shù)據(jù)說明

TRMM熱帶測雨衛(wèi)星是由NASA(National Aero?nautics and Space Administration)和JAXA(Japan Aero?space Exploration Agency)聯(lián)合研制的一顆非太陽同步極軌衛(wèi)星，它于1997年11月27日發(fā)射，并于2015年4月16日結(jié)束任務，目的是測量熱帶和副熱帶地區(qū)降水和能量的分布及變化。TRMM衛(wèi)星共搭載了5個高精度傳感器：測雨雷達(PR)、被動微波成像儀(TMI)、可見光紅外掃描儀(VIRS)、閃電成像儀(LIS)以及云與地球輻射能量測量儀(GERES)，其中VIRS、TMI和PR是TRMM衛(wèi)星基本降水測量儀器。本文所用TRMM資料時段為1998年1月1日—2012年12月31日。

采用中國科學技術(shù)大學大氣科學專業(yè)融合的PR及VIRS數(shù)據(jù)(傅云飛等，2011)，該融合資料將PR像元內(nèi)的多個VIRS像元進行距離加權(quán)平均，使得PR探測的每條降水廓線相應的云頂具有光譜信號。PR可提供逐軌49個像元的跨軌掃描，星下點像元分辨率約為250 m(垂直方向)和4.5 km(水平方向)；2A25資料提供了降水廓線和回波廓線，它給出了海平面至20 km高度降水率和降水反射率因子的垂直分布；1B01資料是VIRS探測結(jié)果經(jīng)標定所得的可見光反射率和紅外輻射亮溫，其通道中心波長為0.63、1.6、3.75、10.8和12μm；VIRS掃描線上共261個像元，星下點水平分辨率為2.2 km×2.2 km。研究表明VIRS的10.8μm通道熱紅外亮溫(Tb)融合后的均值較融合前的變化小于0.7%，均方差小于2.5%，故融合處理沒有對該通道原始Tb造成歪曲，基于融合數(shù)據(jù)的分析具有意義(傅云飛等，2011)。

使用歐洲中期天氣預報中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)發(fā)布的第五代再分析資料(ERA5)分析降水事件發(fā)生的天氣背景。該資料空間分辨率為0.25°×0.25°，目前該數(shù)據(jù)被認為是可信度較高、適用性較好的再分析數(shù)據(jù)(孟憲貴等，2018)；還使用了全球常規(guī)無線電探空數(shù)據(jù)集(Inte?grated Global Radiosonde Archive,IGRA)的大氣溫濕資料，它由美國國家氣候數(shù)據(jù)中心(NCDC，http://www.ncdc.noaa.gov/oa/climate/igra/)提供，該數(shù)據(jù)來源于全球1 500多個探空站每日00:00和12:00的探測，資料包括位勢高度、溫度、氣壓、風向及標準風速等大氣參數(shù)，并且經(jīng)過嚴格的質(zhì)量優(yōu)化和控制。

1.2 研究方法

采用3種方法定義降水類型，具體如下：

(1)NASA發(fā)布2A25資料自帶的雨型定義：對流降水(PR回波無亮帶，但回波中出現(xiàn)超過40 dBz的信號)、層狀降水(PR回波在凍結(jié)層出現(xiàn)亮帶)、其它類型降水(Awaka et al.，1997；Awaka et al.，2009)。

(2)傅云飛等(2008a)的降水類型定義：深厚強對流降水(降水回波頂高度高于7.5 km，且PR測得的回波中至少有一層強度超過39 dBz)、深厚弱對流降水(降水回波頂高度高于7.5 km，但PR測得回波強度均小于39 dBz)、淺薄對流降水(降水回波頂高度低于7.5 km)。降水回波頂高度定義為連續(xù)3層反射率大于17.5 dBz的最高層高度，它一定程度上體現(xiàn)了云中上升運動的強弱(Chen and Fu，2018)。

(3)傅云飛等(2016)的降水類型定義：冰云降水(云頂輻射亮溫低于233 K)、混合云降水(云頂輻射亮溫在233~273 K)和暖云降水(云頂輻射亮溫大于273 K)。

采用(1)、(2)兩種降水類型定義方法主要是考慮到地形海拔高度的作用。研究表明青藏高原地形海拔高度接近夏季非高原地區(qū)的零度層高度(即融化層亮帶高度)，由此導致PR誤判高原地表回波為層狀降水的亮帶回波，將弱對流降水錯誤判識為層狀降水(Fu and Liu，2007)。采用第(3)種降水類型定義是為了探究云頂輻射亮溫對降水是否具有指示意義。

PR的探測結(jié)果反映了像元的瞬時降水強度，因此隨機選取以下3個降水時段：1999年6月16日19:19—19:20、2002年8月8日22:12—22:13、2006年7月6日18:38—18:40。通過分析降水強度及類型、降水回波頂高度及云頂輻射亮溫等揭示降水水平分布特征，通過雷達反射率剖面、反射率垂直變率分布及反射率聯(lián)合頻次分布等揭示降水的垂直結(jié)構(gòu)特征。這3個降水時段分別對應著3個降水個例，通過對天氣背景和大氣溫濕結(jié)構(gòu)特征的分析，了解降水的動力、熱力以及水汽條件。

垂直變率(Gv)計算公式為

式中i代表像元沿剖面的位置，k代表像元所處的高度。

圖1所示為青藏高原東南坡及周邊地區(qū)地形分布，將圖中實線框指示區(qū)域定義為青藏高原東南坡(98°—103°E，24°—29°N)，其地形特征為東南至西北走向的山脈及河谷，海拔向西北方向升高，且跨度較大(2.0—4.5 km)。

圖1 青藏高原東南坡及周邊地區(qū)地形分布(單位:km,實線框表示青藏高原東南坡)Fig.1 Topographic distribution of the southeast slope of the Tibet Plateau and its surrounding areas(unit:km,the solid line represents southeast slope of Tibetan Plateau).

2 降水水平分布特征

2.1 降水率及降水類型分布特征

圖2給出前面選取的3個降水個例的近地表降水率及降水類型分布。降水落區(qū)主要位于100°—103°E，26°—29°N之間的青藏高原東南坡。由圖2a、c、e可見，3個降水個例東西均跨越3個經(jīng)度，其中個例1(圖2a)和個例2(圖2c)呈較大的塊狀雨團分布，而個例3(圖2e)呈西南—東北方向分布的雨帶；3個降水個例近地表降水率分布不均，均出現(xiàn)了多個降水率超過11 mm·h-1的強降水中心，個例3的降水強度略大于個例1和2；圖2b、d、f表明，PR探測到的層狀降水數(shù)量更多，分布更廣；對流降水像素鑲嵌在層狀降水像素中，或分布在層狀降水外圍區(qū)域，數(shù)量較少，但是對流降水對應的地表雨強更大。圖中強降水雨團之間存在弱降水區(qū)和非降水區(qū)域，這可能是強上升氣流導致的下沉運動區(qū)。

圖2 PR測得的個例1(a—b)、個例2(c—d)、個例3(e—f)的近地表降水率(a、c、e,單位:mm·h-1)和降水類型(b、d、f)分布(填色代表地形分布,虛線框代表主要降水落區(qū),下同)Fig.2 Distribution of(a,c,e)near surface rain rate(unit:mm·h-1)and(b,d,f)rain type for(a-b)case 1,(c-d)case 2 and(e-f)case 3 detected by TRMM PR(Color filling in the map represents topographic distribution,the dotted line represents main rainfall area,the same below).

2.2 回波頂高度及輻射亮溫分布特征

圖3a、c、e為3個降水個例的回波頂高度分布，可以看到個例1(圖3a)和個例3(圖3e)回波頂大多分布在6—11 km高度，而個例2(圖3c)回波頂主要分布在6—9.5 km，超過10 km的降水很少。對比圖2a、c、e不難發(fā)現(xiàn)，地表降水率越大的像素，對應的回波頂高度越高，最高可達11 km以上；反之對應的回波頂高度也較低，說明氣流上升運動較弱。VIRS 10.8μm通道輻射亮溫能夠反映云頂?shù)母叩停⒅甘驹祈數(shù)南鄳B(tài)，輻射溫度越低時，云頂越高。由降水云10.8μm通道輻射亮溫的分布(圖3b、d、f)可知，個例1(圖3b)和個例2(圖3d)輻射亮溫主要分布在210~240 K，且由南向北逐漸升高，有較為明顯的梯度變化，說明北側(cè)降水云云頂?shù)停蟼?cè)降水云云頂高；而在個例3(圖3f)中，輻射亮溫基本均低于215 K，表明該降水云團云頂很高，云體內(nèi)上升運動也更強?？傮w而言當?shù)乇碛陱娫酱髸r，回波頂高度越高，云頂溫度越低；反之亦然。

圖3 個例1(a—b)、個例2(c—d)、個例3(e—f)的回波頂高度(a、c、e,單位:km)和10.8μm通道輻射亮溫(b、d、f,單位:K)分布Fig.3 Distribution of(a,c,e)echo top height(unit:km)and(b,d,f)10.8μm channel brightness temperature(unit:K)for(a-b)case 1,(c-d)case 2 and(e-f)case 3.

2.3 不同類型降水分布特征

圖4給出3個降水個例的深厚強、弱對流降水和淺薄對流降水分布以及冰云、混合云和暖云降水分布。由圖4a、c、e可見，高原東南坡以深厚弱對流降水和淺薄對流降水為主，深厚強對流降水很少。統(tǒng)計結(jié)果表明，3個降水個例共有554個深厚強對流降水、2 116個深厚弱對流降水、2 967個淺薄對流降水，它們分別占降水樣本總數(shù)的9.8%，37.5%和52.6%，可見深厚強對流降水樣本數(shù)最少，淺薄對流降水所占比例最高，這與高原主體以深厚弱對流降水為主有所不同，可能是因為高原東南坡地形高度低于高原主體，地形強迫作用較弱。

圖4 個例1(a—b)、個例2(c—d)、個例3(e—f)的深厚強對流降水(藍色)、深厚弱對流降水(紫色)和淺薄對流降水(紅色)分布(a、c、e)以及冰云(藍色)、混合云(紫色)及暖云(紅色)降水分布(b、d、f)Fig.4 Distribution of(a,c,e)deep strong convective precipitation(blue),deep weak convective precipitation(purple),shallow convective precipitation(red),and(b,d,f)ice cloud(blue),mixed cloud(purple),and warm cloud(red)precipitation for(a-b)case 1,(c-d)case 2 and(e-f)case 3.

圖4b、d、f表明，對于個例1(圖4b)和個例2(圖4d)，混合云降水僅出現(xiàn)在降水雨團北側(cè)，數(shù)量較少，雨團南側(cè)均為冰云降水；對于個例3(圖4f)，因為其云頂溫度較低，故絕大多數(shù)降水為冰云降水。統(tǒng)計結(jié)果表明，冰云降水占總降水樣本的81.4%，混合云降水占總降水樣本的18.6%，無暖云降水。故高原東南坡以冰云及混合云降水為主，這說明高原東南坡絕大部分云頂高度高于融化層高度，低于融化層高度的降水云稀少。陳玲和周筠珺(2015)利用CloudSat等資料，分析了高原夏季降水云的宏微觀物理特性，結(jié)果也表明高原以冰云為主，混合相云次之，水云比例很小。

2.4 不同類型的降水率頻率分布特征

圖5給出3個降水個例3種降水類型定義下的降水率頻率分布(圖2虛線框內(nèi))。由圖5a—c可見，層狀降水強度主要分布在0~10 mm·h-1，不超過20 mm·h-1，對流降水則集中在10~50 mm·h-1范圍內(nèi)，最大可超過100 mm·h-1(數(shù)量極少)，說明對流降水強度遠大于層狀降水強度。對比發(fā)現(xiàn)，在3個個例中，個例2大于10 mm·h-1的降水所占比例最小，個例3所占比例最大；通過統(tǒng)計兩種降水類型的樣本數(shù)量及其對總降水的貢獻發(fā)現(xiàn)，雖然個例1和個例3的對流降水樣本數(shù)很少，但它們對總降水率的貢獻分別可達43.2%和49.3%；個例2則以層狀降水為主，它占總降水率的77.7%。由圖5d—f可知，淺薄降水強度基本均低于5 mm·h-1，深厚強對流降水強度大多高于10 mm·h-1，且超過50 mm·h-1的降水均為深厚強對流降水；深厚弱對流降水強度介于淺薄降水與深厚強對流降水之間，主要分布在1~10 mm·h-1。由于3個個例均沒有暖云降水，故圖5g—i只給出混合云降水與冰云降水頻率的分布情況，顯然，隨著降水率增加，混合云降水所占比例越來越小，而冰云降水所占比例逐漸增加，再次說明當云頂高度更高、溫度更低時，地表降水率更大，這主要是因為上升氣流更強時，雨滴碰撞效率更高，增長更快。

圖5 個例1(a、d、g),個例2(b、e、h),個例3(c、f、i)三種降水類型定義下的降水率頻率(單位:%)分布(圖2虛線框內(nèi);a—c:藍色代表層狀降水,紅色代表對流降水;d—f:紅色代表淺薄對流降水,紫色代表深厚弱對流降水,藍色代表深厚強對流降水;g—i:紫色代表混合云降水,藍色代表冰云降水)Fig.5 Frequency(unit:%)distribution of rain rate under three rain-type definitions for(a,d,g)case 1,(b,e,h)case 2 and(c,f,i)case 3(in the dotted line in Fig.2.a-c:blue for stratiform precipitation,red for convective precipitation;d-f.red for shallow convective precipitation,purple for deep weak convective precipitation,blue for deep strong convective precipitation;g-i.purple for mixed cloud precipitation,blue for ice cloud precipitation).

3 降水發(fā)生的天氣背景特征

3.1 位勢高度場、風場及散度場特征

分析環(huán)流形勢對于了解降水的產(chǎn)生十分重要。圖6所示分別為1999年6月16日19時(降水發(fā)生前20 min)、2002年8月8日22時(降水發(fā)生前13 min)和2006年7月6日18時(降水發(fā)生前40 min)高原東南坡及周邊區(qū)域700 hPa、500 hPa和200 hPa位勢高度場、風場和散度場分布。個例1(圖6a—c)降水落區(qū)位于700 hPa低渦處，500 hPa槽前正渦度區(qū)，200 hPa南亞高壓東側(cè)偏北氣流中，700 hPa散度達-8×10-5s-1；與700 hPa情況相比，大部分區(qū)域處于200 hPa散度正值區(qū)，低層輻合高層輻散，在降水落區(qū)處形成上升氣流，為降水提供了動力條件；個例2(圖6d—f)中高原東南坡位于700 hPa低渦南部、切變線底端，利于低層氣流輻合(散度最小值低于-12×10-5s-1)，且西南氣流明顯，有利于來自孟加拉灣的水汽輸送；500 hPa高度上降水落區(qū)處于閉合低渦中心南側(cè)，西風風速大值區(qū)，有利于激發(fā)不穩(wěn)定條件，并對應于200 hPa強烈的風速輻散區(qū)(散度可達12×10-5s-1)，高低層配合形成上升運動，為降水提供良好的動力條件；由圖6g—i可知，個例3與個例1類似，降水落區(qū)也位于700 hPa低渦中心附近，有利于水汽在低層輻合，相應的，200 hPa散度主要為正值，達4×10-5s-1，這種低層輻合、高層輻散的流場配置有利于降水系統(tǒng)的產(chǎn)生。

圖6 1999年6月16日19∶00(a—c)、2002年8月8日22∶00(d—f)和2006年7月6日18∶00(g—i)高原東南坡及周邊區(qū)域700 hPa(a、d、g)、500 hPa(b、e、h)和200 hPa(c、f、i)位勢高度場(等值線,單位:dagpm)、風場(風羽,單位:m·s-1)和散度場(彩色區(qū),單位:10-5·s-1)Fig.6 Geopotential height field(contour,unit:dagpm),wind field(barb,unit:m·s-1)and divergence field(color area,unit:10-5·s-1)at(a,d,g)700 hPa,(b,e,h)500 hPa and(c,f,i)200 hPa over the southeast slope of the Tibet Plateau and its surrounding areas at(a—c)19∶00 UTC on June 16,1999,(d—f)22∶00 UTC on August 8,2002 and(g—i)18∶00 UTC on July 6,2006.

3.2 大氣可降水量及整層水汽通量散度特征

當上升運動較強時，若水汽條件良好，降水的可能性就越大。圖7給出3個降水個例的大氣可降水量和整層大氣水汽通量散度。水汽通量散度是指單位時間內(nèi)流入或流出單位體積的水汽質(zhì)量，反映了水汽的輻合輻散狀況；大氣可降水量即地面以上垂直大氣柱中的總水汽量，是降水產(chǎn)生的必要條件，也是評估空中水資源的重要依據(jù)(王娜等，2021)。由圖7a、b可知，個例1大氣可降水量達44 kg·m-2，降水落區(qū)水汽較周邊地區(qū)更充沛，且大部分區(qū)域水汽通量散度為負值，約-0.6 g·s-1·m-2，有利于水汽輻合并造成降水；圖7c、d表明，個例2大氣可降水量較個例1更大，可達48~52 kg·m-2，降水落區(qū)表現(xiàn)為明顯的水汽通量輻合，最小值低于-0.8 g·s-1·m-2，為降水提供了良好的水汽條件；與個例1、2類似，在圖7e、f中，東南坡及周圍區(qū)域水汽充足，大氣可降水量最大值超過52 kg·m-2，水汽通量散度主要為負值，有利于較強降水的產(chǎn)生。

圖7 1999年6月16日19∶00(a—b)、2002年8月8日22:00(c—d)和2006年7月6日18∶00(e—f)高原東南坡及周邊區(qū)域大氣可降水量(a、c、e,單位:kg·m-2)及整層大氣水汽通量散度(b、d、f,單位:g·s-1·m-2)Fig.7 The(a,c,e)precipitable water(unit:kg·m-2)and(b,d,f)whole atmospheric column water vapor flux divergence(unit:g·s-1·m-2)over the southeast slope of the Tibet Plateau and its surrounding areas at(a—c)19∶00 UTC on June 16,1999,(d—f)22∶00 UTC on August 8,2002 and(g—i)18∶00 UTC on July 6,2006.

3.3 探空圖特征

利用探空結(jié)果，可以給出3個個例降水云中大氣溫濕廓線及不穩(wěn)定能量。評價大氣穩(wěn)定度的方法及參數(shù)有很多，其中對流有效位能(CAPE)被認為能較真實地表示大氣不穩(wěn)定度(彭治班等，2001)。CAPE表征的是氣塊絕熱上升時，正浮力所產(chǎn)生的能量的垂直積分，它正比于自由對流高度到平衡高度間層結(jié)曲線和狀態(tài)曲線圍成的正面積，CAPE值越大，發(fā)生強對流的可能性就越大。

由于3個降水個例均發(fā)生在西昌站(站號：56571；經(jīng)緯度：102.16°E，27.54°N)附近，故所用IGRA探空數(shù)據(jù)來源于西昌探空站1999年6月16日12∶00(降水發(fā)生前7 h)、2002年8月8日12∶00(降水發(fā)生前10 h)及2006年7月6日12:00(降水發(fā)生前6 h)的觀測。圖8給出3個降水個例的T-logp圖。個例1(圖8a)降水發(fā)生前地表溫度為36.5℃，850—200 hPa溫度遞減率約為2.8℃·km-1；大氣溫度露點差在500 hPa達到最小值2.7℃，在300 hPa達到最大值17.2℃；500 hPa以下呈偏南風，500—400 hPa呈偏西風，300 hPa以上呈偏北風。上述溫濕風配置表明個例1云體為潛在不穩(wěn)定型，CAPE值為454.75 J·kg-1。個例2(圖8b)降水發(fā)生前地表溫度為36.1℃，850—500 hPa溫度露點差逐漸減小，700—500 hPa大氣較濕潤，但整層水汽含量隨高度變化不顯著；700—400 hPa盛行西(西南)風，200 hPa及以上盛行偏北風，風速可達16 m·s-1，CAPE值為1 010.36 J·kg-1。個例3(圖8c)降水發(fā)生前地表溫度為34.6℃，整層大氣水汽含量隨高度變化較大，700—500 hPa溫度露點差小于5℃，400 hPa以上溫度露點差急劇增加，在300 hPa可達21℃，大氣呈上層干冷、下層暖濕分布，CAPE值最大，可達1 601.33 J·kg-1，有利于強對流發(fā)展甚至雷暴的形成。3個降水個例發(fā)生前，近地表溫度均較高(>30℃)，地表加熱作用和地形高度作用也可以加強氣流的上升運動。綜上所述，3例降水系統(tǒng)的動力、熱力以及水汽條件均較好，有利于降水系統(tǒng)的產(chǎn)生與發(fā)展。

圖8 個例1(a)、個例2(b)、個例3(c)的T-logp圖(藍色實線為露點溫度廓線,黑色實線為溫度廓線,橙色區(qū)域代表對流有效位能)Fig.8 T-logp diagram for(a)case 1,(b)case 2 and(c)case 3(The blue solid line shows the dew point temperature profile,the black solid line shows the temperature profile,and the orange area represents the convective available potential energy).

4 降水垂直結(jié)構(gòu)特征

4.1 反射率剖面及反射率垂直變率分布特征

研究表明降水垂直結(jié)構(gòu)與降水的微物理過程、云輻射特征、降水機制等方面有著十分緊密的聯(lián)系(Zips?er et al.，1994)。故借助PR探測，對3例降水云團垂直結(jié)構(gòu)進行分析。圖9為3個降水個例的降水率分布，可以看出雨團中存在多個面積不等的強降水雨團(>11 mm·h-1)；圖中黑色實線代表圖10中雷達反射率因子剖面位置，它們均穿過了雨團中較強降水中心。

圖10為3個降水個例沿圖9中黑色實線AB和CD位置的反射率因子剖面圖，圖中17 km高度處紅色點代表對流降水像素，藍色點代表層狀降水像素。剖面圖顯示雷達反射率因子自高空向地面不斷增大，最大值超過44 dBz；回波頂高度分布不均，體現(xiàn)了降水云體內(nèi)部上升氣流的復雜分布、降水粒子大小和濃度的非均勻分布。個例1(圖10a、b)和個例2(圖10c、d)回波頂高度分別可達12 km和10 km，超過40 dBz的雷達反射率因子多出現(xiàn)在4—6 km高度，表明在此高度范圍內(nèi)粒子尺寸更大，Yan等(2018)的研究也表明，高原上4—8 km更容易出現(xiàn)尺寸較大的固、液態(tài)粒子；個例3(圖10e、f)回波頂高度高于個例1、2，大于40 dBz的雷達反射率因子可自地面延伸至7 km以上。此外還可以發(fā)現(xiàn)，對流降水像素雷達回波強度更大，高反射率因子在垂直方向上的分布更廣，對應的回波頂高度可高出層狀降水4—5 km(如圖10b、e、f)。這是因為在對流區(qū)域，強烈的上升氣流可以將更多冰水粒子帶入大氣中高層，并迅速產(chǎn)生高濃度的可降水粒子。當這些大粒子快速下落時，雷達回波就形成了清晰的“最大反射率垂直核”(Sun et al.，2020)。相比之下，層狀降水上升運動較弱，回波頂高度和反射率因子分布更均勻，在5 km附近可看到亮帶結(jié)構(gòu)。

圖9 個例1(a)、個例2(b)、個例3(c)的降水率分布(單位:mm·h-1,黑色實線為圖10中雷達反射率因子剖面位置)Fig.9 Distribution of rain rate for(a)case 1,(b)case 2 and(c)case 3(unit:mm·h-1,the black solid lines represent the location of the cross sections of reflectivity factor in Fig.10).

圖10 個例1(a—b)、個例2(c—d)、個例3(e—f)沿圖9中黑色實線AB和CD位置的反射率因子剖面圖(單位:dBz,17 km高度處紅色點代表對流降水像素,藍色點代表層狀降水像素)Fig.10 Vertical cross sections of reflectivity factor along the black solid line AB and CD in Fig.9 for(a-b)case 1,(c-d)case 2 and(e-f)case 3(unit:dBz,the red dot at 17 km height denotes the convective precipitation pixel,and the blue dot denotes the stratiform precipitation pixel).

為了解反射率因子在垂直方向的變化情況，圖11給出圖10中雷達反射率因子沿垂直方向的變率分布，可以看到在5—6 km高度附近，垂直變率存在一狹長帶狀大值區(qū)，可達23 dBz·km-1，這反映了融化層和亮帶的存在，但對于一些回波頂超過12 km的強對流降水像元(如圖10b、e、f中紅點標注像元)，融化層及亮帶特征并不明顯。值得注意的是，融化層高度不是固定不變的，它會隨著回波頂高度的變化表現(xiàn)出輕微的抬升或下降，這可能是云體內(nèi)不同的上升運動導致的。在5 km高度以下，垂直變率較小，基本均低于7 dBz·km-1,說明粒子的碰并增長過程趨于平緩。

圖11 個例1(a—b)、個例2(c—d)、個例3(e—f)在圖10中的雷達反射率因子沿垂直方向變率分布(單位:dBz·km-1,17 km高度處紅色點代表對流降水像素,藍色點代表層狀降水像素)Fig.11 Vertical variability of reflectivity factor in Fig.10 for(a-b)case 1,(c-d)case 2 and(e-f)case 3(unit:dBz·km-1,the red dot at 17 km height denotes the convective precipitation pixel,and the blue dot denotes the stratiform precipitation pixel).

4.2 降水廓線特征

降水垂直結(jié)構(gòu)可通過降水廓線直觀表現(xiàn)，它反映了降水云團的熱力、動力結(jié)構(gòu)以及微物理過程特征(傅云飛等，2008b)。圖12所示為3個降水個例3種降水類型定義下的降水廓線，圖中降水率均取對數(shù)坐標。由圖12a—c可以看出，個例2云頂最低，而個例1和個例3云頂較高，廓線斜率更大，表明降水系統(tǒng)處于對流發(fā)展旺盛階段；對流降水云頂高度和地表雨強大于層狀降水，降水率自高空至6 km較為均勻的增大，反映了粒子的碰并增長過程；在6—7 km高度，廓線斜率發(fā)生突變(對流降水廓線突變點略高于層狀降水廓線突變點)，這是因為在零度層附近，冰粒子開始融化，由于冰水介電常數(shù)、下落速度等不同，導致被水包裹的冰粒子反射率因子更強(Fabry et al.，1995)；在4—6 km降水率變化最大，說明該范圍內(nèi)潛熱釋放也更大，這也許是粒子在此高度發(fā)生相變造成的。對比發(fā)現(xiàn)，圖12d—f中深厚強對流降水廓線與圖12a—c中對流降水廓線非常相似，深厚弱對流降水強度略大于層狀降水強度，此外，淺薄對流降水地表降水率也可以很大(>30 mm·h-1)，如圖12d、e。

圖12 個例1(a、d、g),個例2(b、e、h),個例3(c、f、i)三種降水類型定義下的降水廓線(a—c表示對流降水與層狀降水,d—f表示深厚強、弱對流降水與淺薄對流降水,g—i表示冰云與混合云降水)Fig.12 Precipitation profile under three rain-type difinitions for(a,d,g)case 1,(b,e,h)case 2 and(c,f,i)case 3(a-c represent convective precipitation and stratiform precipitation,d-f represent deep strong,deep weak convective precipitation and shallow convective precipitation,g-i represent ice cloud and mixed cloud precipitation).

綜合來看，2種降水分類方案在高原東南坡均具有局限性，因為個例1、3的層狀降水廓線(圖12a、c)表現(xiàn)了較強的對流降水特征，即云頂高度大于12 km，地表降水率最大，而個例2的深厚強、弱對流降水廓線(圖12e)具有明顯的層狀降水特征，即5 km高度以下為雨滴蒸發(fā)破碎層，降水率基本不發(fā)生變化，且整層廓線斜率相對平緩。故個例1、3以對流降水為主，而個例2中層狀降水比例更大。造成這種結(jié)果的原因可能是降水落區(qū)地形高度不同(2.0—4.5 km)，海拔較高的降水像素適用于傅云飛等(2008a)定義的雨型分類方法，而對于地形高度低于4 km的降水像素，PR將地表回波誤判為層狀降水亮帶的可能性小，PR給出的降水定義方案還是比較準確的。

圖12g—i給出了冰云、混合云降水廓線，可以清楚地看到，冰云降水在垂直方向上發(fā)展更旺盛，且在所有高度上降水率均明顯大于混合云降水，故當水汽條件充足時，云團內(nèi)垂直上升運動的強弱決定了降水率的大小。

4.3 雷達反射率因子聯(lián)合頻次分布特征

雷達反射率因子概率密度隨高度分布(DPDH)能夠反映雷達反射率因子在垂直方向的分布頻次，即雷達回波隨高度的分布，它指示了降水系統(tǒng)的發(fā)展情況(Yuter and Houze，1995;Steiner et al.，1995)。圖13為上述3個降水個例不同降水類型的雷達反射率因子聯(lián)合頻次分布，圖中水平方向填色間隔為1 dBz并取對數(shù)坐標、垂直間隔為0.25 km。由圖13a—c可知，個例1云頂高度約12 km，最大反射率出現(xiàn)在融化層(5 km高度)附近，可達45 dBz，對流降水在6 km以下反射率幾乎均大于30 dBz，層狀降水在6—8 km回波大多小于25 dBz。從圖13g—i可看出，個例3云頂高度約16 km，最大反射率因子可達50 dBz(但發(fā)生頻次很低)，表明高原東南坡出現(xiàn)了深厚的對流活動，4—6 km高度雷達回波多出現(xiàn)在25~40 dBz，6 km以上的回波主要集中在17~25 dBz，這與圖8所示反射率因子剖面圖分布較一致；個例3對流降水和層狀降水DPDH與個例1較類似。相比之下，個例2回波頂高度僅10 km，降水云在垂直方向上伸展較弱，整層高度雷達反射率因子強度較弱，體現(xiàn)了層狀降水的特征，如圖13d—f所示。

圖13 個例1(a—c),個例2(d—f),個例3(g—i)不同降水類型的雷達反射率因子概率密度隨高度分布(DPDH)(單位:dBz,a、d、g表示所有類型降水,b、e、h表示對流降水,c、f、i表示層狀降水)Fig.13 The distribution of probability density function(DPDH)of reflectivity for(a-c)case 1,(d-f)case 2 and(g-i)case 3(unit:dBz.a,d,g represent all type precipitation;b,e,h represent convective precipitation;c,f,i represent stratiform precipitation).

5 結(jié)論

針對青藏高原東南坡降水特征缺乏認知，利用TRMM PR 2A25和VIRS 1B01逐日逐軌的融合資料，結(jié)合地形資料、ERA5逐小時再分析資料及IGRA資料，對青藏高原東南坡3個降水個例進行分析研究，主要結(jié)論如下：

(1)高原東南坡地表降水率分布不均勻，總體而言地表雨強越大，回波頂高度越高，云頂輻射溫度越低；反之亦然。統(tǒng)計結(jié)果表明，對流降水率多集中在10~50 mm·h-1，最大可超過100 mm·h-1，盡管樣本數(shù)相對層狀降水較少，但它對總降水率的貢獻不容小覷。高原東南坡多為冰云及混合云降水，無暖云降水，說明高原東南坡絕大部分云頂高度高于融化層高度。

(2)3個降水個例均發(fā)生在低層輻合高層輻散的流場中，降水落區(qū)大氣可降水量達44 kg·m-2以上，水汽充沛，整層水汽通量散度主要為負值，有利于降水系統(tǒng)的產(chǎn)生；降水個例對應的T-logp圖表明，3例降水對流有效位能較大，利于對流發(fā)展。

(3)降水率自高空至6 km高度較為均勻的增大，反映了粒子的碰并增長過程；在4—6 km高度，降水潛熱釋放最大，且大于30 dBz的反射率因子多分布在此高度范圍內(nèi)。在5—6 km高度附近，反射率因子的垂直變率有一明顯的狹長帶狀大值區(qū)，可達23 dBz·km-1，這反映了融化層的存在；然而融化層高度不是固定不變的，它會隨著回波頂高度的變化表現(xiàn)出輕微的抬升或下降。

(4)在3個降水個例中，個例2以層狀降水為主，它對總降水貢獻率超過70%，降水云在垂直方向上伸展較弱(回波頂高度大多低于10 km)，且整層雷達回波強度較弱；個例1表現(xiàn)了明顯的對流降水特征，即最大回波可達50 dBz，6 km以上降水廓線斜率較大，降水率在地面達到最大值；個例3回波頂高度超過16 km，絕大部分降水為冰云降水，CAPE值和整層大氣可降水量最大，分別可達1 601.33 J·kg-1和52 kg·m-2，故個例3對流活動最深厚。

高原東南坡地形高度為2—4.5 km，對于海拔高度低于4 km的降水像素，PR將地表回波誤判為層狀亮帶的可能性較小，故PR給出的該地區(qū)降水類型分類是可信的，但對于海拔高度大于4 km的像素，應使用其它雨型分類方法對降水進行分類。