基于對(duì)流風(fēng)暴結(jié)構(gòu)的雙偏振雷達(dá)ZDR 柱識(shí)別及應(yīng)用研究*

潘佳文 徐鳴一 吳舉秀 吳偉杰 鄭秀云 彭 婕 韓頌雨

1.廈門(mén)市海峽氣象開(kāi)放重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，廈門(mén)市氣象局，廈門(mén)，361012

2.中國(guó)氣象局氣象探測(cè)中心，北京，100081

3.山東省氣象防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，山東省氣象工程技術(shù)中心，濟(jì)南，250031

4.浙江省氣象信息網(wǎng)絡(luò)中心，杭州，310000

1 引 言

強(qiáng)對(duì)流天氣具有空間尺度小、突發(fā)性強(qiáng)、發(fā)展演變迅速的特點(diǎn)，防御難度大且破壞力強(qiáng)。針對(duì)引發(fā)強(qiáng)對(duì)流天氣的對(duì)流風(fēng)暴進(jìn)行識(shí)別，提取其形態(tài)特征，能有效提高對(duì)強(qiáng)對(duì)流天氣的預(yù)報(bào)、預(yù)警水平，對(duì)于防災(zāi)、減災(zāi)意義重大。

天氣雷達(dá)作為一種主動(dòng)探測(cè)設(shè)備，以其高時(shí)、空分辨率的特點(diǎn)成為研究對(duì)流風(fēng)暴的極佳觀測(cè)手段。隨著天氣雷達(dá)技術(shù)的不斷發(fā)展，氣象學(xué)家關(guān)于對(duì)流風(fēng)暴的認(rèn)知也不斷加深和完善。早在20 世紀(jì)60 年代，Browning（1962）就根據(jù)天氣雷達(dá)的反射率因子特征定義了超級(jí)單體的概念，并指出超級(jí)單體的反射率因子具有弱回波區(qū)或有界弱回波區(qū)等形態(tài)特征。

與此同時(shí)，基于反射率因子的風(fēng)暴識(shí)別、跟蹤與預(yù)報(bào)算法經(jīng)過(guò)數(shù)十年的發(fā)展，也日漸成熟（Dixon，et al，1993；Johnson，et al，1998），其中最具代表的算法包括SCIT（Storm Cell Identification and Tracking）和TITAN（Thunderstorm Identification，Tracking，Analysis，and Nowcasting），目前SCIT算法已廣泛應(yīng)用于中國(guó)新一代天氣雷達(dá)系統(tǒng)中。

然而，上述風(fēng)暴識(shí)別、追蹤與預(yù)報(bào)算法的預(yù)報(bào)模塊都是基于外推算法，其結(jié)果常與風(fēng)暴的實(shí)際演變存在偏差，這仍是制約短時(shí)臨近預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的瓶頸問(wèn)題。張培昌等（2001）指出，用于描述對(duì)流風(fēng)暴演變的反射率因子及其二次產(chǎn)品并不一定與對(duì)流風(fēng)暴的演變趨勢(shì)保持一致，如風(fēng)暴在發(fā)展到最強(qiáng)盛階段后，上升運(yùn)動(dòng)明顯減弱，其上部的大冰雹開(kāi)始下落并融化，雷達(dá)觀測(cè)到的冰雹反射率因子數(shù)值卻明顯增大，這與風(fēng)暴整體減弱的趨勢(shì)正好相反。此外，當(dāng)風(fēng)暴的強(qiáng)度再度增強(qiáng)時(shí)，可發(fā)現(xiàn)風(fēng)暴體內(nèi)的上升氣流有再次增強(qiáng)的現(xiàn)象（王俊等， 2011； 潘佳文等， 2021）。因此，戴建華（2013）認(rèn)為刻畫(huà)風(fēng)暴演變的關(guān)鍵在于獲取上升運(yùn)動(dòng)及其變化的信息。

雙偏振雷達(dá)通過(guò)發(fā)射水平和垂直兩種偏振電磁波，除獲得反射率因子（ZH）外，還可得到差分反射率因子（ZDR）、差分傳播相移率（KDP）和相關(guān)系數(shù)（CC）等雙偏振參數(shù)。這些參數(shù)與降水粒子的相態(tài)、形狀、空間取向和分布等密切相關(guān)，可用于識(shí)別特定的微物理和動(dòng)力過(guò)程。其中，ZDR柱作為對(duì)流風(fēng)暴中最顯著的雙偏振雷達(dá)特征之一，其發(fā)展演變與對(duì)流風(fēng)暴內(nèi)部的動(dòng)力與微物理結(jié)構(gòu)存在密切關(guān)系，對(duì)于對(duì)流風(fēng)暴的發(fā)展演變具有重要的指示意義。

在對(duì)流風(fēng)暴的上升氣流中存在正浮力和正溫度擾動(dòng)，使得風(fēng)暴內(nèi)的溫度明顯高于環(huán)境溫度，因此液態(tài)水滴可被抬升至環(huán)境0℃層之上。此外，液態(tài)水在0℃之下不會(huì)立即凍結(jié)（Bigg，1953；Smith，et al，1999），且小雨滴的凍結(jié)速度要大于大雨滴（Pruppacher，et al，1997）。大雨滴具有較大的ZDR值，這就使得環(huán)境0℃層之上出現(xiàn)垂直分布的ZDR大值區(qū)。Hall 等（1980）就觀測(cè)到ZDR柱現(xiàn)象。Bringi 等（1991）和Brandes 等（1995）通過(guò)飛機(jī)觀測(cè)證實(shí)ZDR柱位于上升氣流附近，且在ZDR柱內(nèi)存在非常大的雨滴（直徑達(dá)8 mm）。Kumjian 等（2014）利用云模式模擬分析了對(duì)流風(fēng)暴的ZDR柱的演變，發(fā)現(xiàn)ZDR柱的深度與上升氣流存在正相關(guān)，可作為判別風(fēng)暴強(qiáng)度的指標(biāo)之一。Snyder 等（2015）發(fā)現(xiàn)ZDR柱的深度與最強(qiáng)上升氣流相關(guān)，且其深度的變化要領(lǐng)先于最大上升氣流。

目前中國(guó)正在進(jìn)行天氣雷達(dá)網(wǎng)的雙偏振體制升級(jí)，以進(jìn)一步提高對(duì)冰雹、雷暴大風(fēng)和短時(shí)強(qiáng)降水等強(qiáng)對(duì)流天氣的監(jiān)測(cè)、預(yù)報(bào)、預(yù)警能力。在此基礎(chǔ)上，中國(guó)針對(duì)ZDR柱的研究也方興未艾，取得了諸多成果。潘佳文等（2020a）利用雙多普勒雷達(dá)風(fēng)場(chǎng)反演結(jié)果發(fā)現(xiàn)當(dāng)降水粒子增長(zhǎng)到一定程度，其下落速度與上升氣流速度達(dá)到匹配，就會(huì)在對(duì)流風(fēng)暴中滯留形成自上而下的ZDR大值區(qū)，因此ZDR柱可用于指示上升氣流的存在。潘佳文等（2020b）的研究指出，ZDR柱的存在可為冰雹的形成和濕增長(zhǎng)提供有利條件。此外，ZDR柱伸展高度的演變對(duì)于降雹（刁秀廣等，2021；高麗等，2021；潘佳文等，2021；吳舉秀等，2023a）和短時(shí)強(qiáng)降水（潘佳文等，2022）事件的發(fā)展具有預(yù)示性，其發(fā)展高度極值對(duì)于這兩類強(qiáng)對(duì)流事件的發(fā)生具有提前量。

然而上述研究結(jié)果多以定性分析為主，缺乏定量化分析，這在一定程度上是因?yàn)楝F(xiàn)有的雷達(dá)業(yè)務(wù)系統(tǒng)并未增加基于雙偏振參數(shù)的客觀定量化產(chǎn)品，尚未能充分體現(xiàn)雙偏振雷達(dá)的特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。

本研究針對(duì)中國(guó)雙偏振雷達(dá)二次產(chǎn)品的空缺，基于對(duì)流風(fēng)暴的三維形態(tài)特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)雙偏振天氣雷達(dá)ZDR柱特征的客觀和自動(dòng)識(shí)別，并輸出相應(yīng)的三維形態(tài)結(jié)構(gòu)參數(shù)以實(shí)現(xiàn)定量化分析，為對(duì)流風(fēng)暴的監(jiān)測(cè)、預(yù)警提供有力手段。鑒于廈門(mén)S 波段雙偏振雷達(dá)2016 年投入使用，積累了較大樣本的冰雹、雷暴大風(fēng)和短時(shí)強(qiáng)降水等強(qiáng)對(duì)流天氣過(guò)程觀測(cè)數(shù)據(jù)，可為探索本算法在強(qiáng)對(duì)流監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用提供數(shù)據(jù)支撐。

2 雷達(dá)探測(cè)數(shù)據(jù)及強(qiáng)對(duì)流天氣過(guò)程資料

2.1 雷達(dá)數(shù)據(jù)

文中所用雷達(dá)探測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)自廈門(mén)S 波段雙偏振雷達(dá)（24.5°N，118°E，海拔高度398 m），雷達(dá)站點(diǎn)位置如圖1 所示。為確保雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)的可靠，參考吳翀（2018）提出的質(zhì)量控制算法，使用相關(guān)系數(shù)及信噪比對(duì)非氣象回波進(jìn)行了剔除。

圖1 廈門(mén)S 波段雙偏振雷達(dá)周邊強(qiáng)對(duì)流天氣報(bào)告及相關(guān)觀測(cè)儀器分布Fig.1 Distribution of severe convective weather reports by Xiamen S-band dual polarization radar and observation stations

2.2 強(qiáng)對(duì)流天氣過(guò)程資料

為了分析對(duì)流風(fēng)暴的ZDR柱特征及其在強(qiáng)對(duì)流天氣監(jiān)測(cè)、預(yù)警中的應(yīng)用可行性，選取2016—2022 年廈門(mén)S 波段雙偏振雷達(dá)觀測(cè)范圍內(nèi)的強(qiáng)對(duì)流天氣事件進(jìn)行分析，并按天氣現(xiàn)象將其分為3 類：冰雹、雷暴大風(fēng)和短時(shí)強(qiáng)降水，三者的分布如圖1 所示。

由于降雹事件具有局地性強(qiáng)、持續(xù)時(shí)間短、落區(qū)分散等特點(diǎn)，且缺乏有效的自動(dòng)觀測(cè)手段。文中采用潘佳文等（2021）的方法，通過(guò)氣象部門(mén)的冰雹災(zāi)情直報(bào)信息和相關(guān)媒體報(bào)道收集降雹事件。雷暴大風(fēng)和短時(shí)強(qiáng)降水事件則基于地面自動(dòng)氣象站的觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行收集整理，二者的閾值分別為風(fēng)速達(dá)到17.2 m/s 和雨強(qiáng)達(dá)到20 mm/h。在此基礎(chǔ)上參考樊李苗等（2020）的方法，對(duì)臺(tái)風(fēng)大風(fēng)、冷空氣大風(fēng)和高山站點(diǎn)的大風(fēng)觀測(cè)記錄予以剔除。

針對(duì)收集到的3 類強(qiáng)對(duì)流天氣事件，使用天氣雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)做進(jìn)一步的驗(yàn)證，確保上述強(qiáng)對(duì)流天氣事件是由孤立的對(duì)流風(fēng)暴所致，并以SCIT 算法的識(shí)別結(jié)果作為判別依據(jù)。同時(shí)，根據(jù)ZDR柱識(shí)別算法的需要，從中選取風(fēng)暴移動(dòng)路徑位于廈門(mén)雷達(dá)30—150 km 觀測(cè)范圍內(nèi)的風(fēng)暴。最終獲得30 個(gè)導(dǎo)致強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象的對(duì)流風(fēng)暴，文中將此類風(fēng)暴稱為強(qiáng)風(fēng)暴。此外，選取了30 個(gè)位于強(qiáng)風(fēng)暴周邊且未引發(fā)強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象的對(duì)流風(fēng)暴用于對(duì)比分析，在文中將此類風(fēng)暴稱為非強(qiáng)風(fēng)暴。在圖1 所示的研究范圍內(nèi)共有874 個(gè)地面自動(dòng)氣象站，各自動(dòng)氣象站之間的平均間隔為3 km，文中所選取的非強(qiáng)風(fēng)暴均位于自動(dòng)氣象站周邊，可在一定程度上避免由于地面觀測(cè)站密度問(wèn)題而導(dǎo)致的誤判。各類型風(fēng)暴的數(shù)量如表1 所示。

表1 各類型風(fēng)暴數(shù)量及其體掃數(shù)Table 1 Number of storms and volume scans analyzed for various storm types

此外，選取距離對(duì)流風(fēng)暴最近的探空數(shù)據(jù)以獲得算法所需的環(huán)境0℃層高度，共涉及廈門(mén)、福州、龍巖和汕頭4 個(gè)探空站，站點(diǎn)位置如圖1 所示。

3 算法描述

3.1 生成三維格點(diǎn)數(shù)據(jù)

天氣雷達(dá)進(jìn)行立體掃描時(shí)，雷達(dá)波束沿著各仰角進(jìn)行錐面掃描，所以雷達(dá)基數(shù)據(jù)通常以球坐標(biāo)形式存儲(chǔ)（仰角、方位角和徑向距離），這就導(dǎo)致雷達(dá)基數(shù)據(jù)的空間分辨率不均勻。例如，業(yè)務(wù)天氣雷達(dá)常用的VCP21 體掃模式中，0.5°—19.5°僅有9 層仰角，且雷達(dá)波束寬度約為1°，各仰角層的波束在垂直方向上會(huì)存在一定的間隙，不能充滿整個(gè)探測(cè)空間，使得雷達(dá)回波的空間連續(xù)性降低。因此，文中將雷達(dá)基數(shù)據(jù)由球坐標(biāo)形式內(nèi)插到笛卡爾坐標(biāo)下，形成水平和垂直分辨率均為250 m 的均勻三維格點(diǎn)數(shù)據(jù)，以供后續(xù)識(shí)別算法使用。

此外，文中所識(shí)別的ZDR柱位于環(huán)境0℃層之上，當(dāng)風(fēng)暴距離雷達(dá)過(guò)近或過(guò)遠(yuǎn)時(shí)都將影響算法的識(shí)別效果。因此，文中將距離雷達(dá)中心30—150 km的區(qū)域作為ZDR柱識(shí)別算法的適用范圍，如圖1所示。

3.2 ZDR 柱識(shí)別

由ZDR柱的定義可知，該ZDR大值區(qū)的三維空間形態(tài)表現(xiàn)為伸展至0℃層高度以上的柱狀結(jié)構(gòu)。因此，對(duì)其進(jìn)行識(shí)別主要基于以下3 步：識(shí)別一維的ZDR段、將ZDR段合并為二維的ZDR分量，最終基于不同高度層的ZDR二維分量合成三維的ZDR柱。具體步驟描述如下。

3.2.1 識(shí)別ZDR段

此處定義ZDR段為x軸方向上ZDR值達(dá)到一定閾值，具有一定長(zhǎng)度的、中間無(wú)間斷或間斷距離很小的ZDR大值區(qū)。

如圖2 所示，識(shí)別算法沿著x軸方向搜索ZDR≥1 dB 的格點(diǎn)，這些格點(diǎn)的持續(xù)長(zhǎng)度需滿足一定閾值（1 km）。由于質(zhì)量控制等原因可能導(dǎo)致風(fēng)暴內(nèi)部的ZDR段出現(xiàn)短暫的中斷，當(dāng)兩個(gè)ZDR段之間的距離小于0.5 km 時(shí)，則將二者合并為一個(gè)ZDR段。

圖2 ZDR 段識(shí)別示意Fig.2 Illustration of ZDR segment identification

針對(duì)所識(shí)別出來(lái)的ZDR段，計(jì)算并保存其特征量。特征量包括ZDR段起始坐標(biāo)、結(jié)束坐標(biāo)、ZDR段長(zhǎng)度、ZDR段內(nèi)的最大值及其坐標(biāo)。

3.2.2 識(shí)別ZDR二維分量

當(dāng)ZDR段的識(shí)別工作完成后，按照一定的規(guī)律及要求對(duì)ZDR段進(jìn)行組合就可獲得ZDR的二維分量。

如圖3 所示，識(shí)別算法沿著y軸方向搜索各ZDR段以組成ZDR二維分量。在y軸上相鄰的兩個(gè)ZDR段之間需要有一定的重疊距離（0.5 km），一個(gè)ZDR二維分量至少應(yīng)包含一定數(shù)量（2 個(gè)）的ZDR段，且二維分量的面積需達(dá)到一定的閾值（1 km2）。

圖3 ZDR 二維分量識(shí)別示意Fig.3 Illustration of 2D ZDR component identification

針對(duì)所識(shí)別出來(lái)的ZDR二維分量，計(jì)算并保存以下特征量：ZDR二維分量的面積及其幾何中心坐標(biāo)、ZDR最大值及其坐標(biāo)。

3.2.3 合成ZDR柱

ZDR柱的三維結(jié)構(gòu)是由不同高度層上滿足一定空間距離相關(guān)的ZDR二維分量組成。因此，按一定的規(guī)則對(duì)各高度層的ZDR二維分量進(jìn)行匹配即可獲得ZDR柱的三維結(jié)構(gòu)信息。具體流程如下：從0℃層高度開(kāi)始，自下而上檢索各高度層的ZDR二維分量，對(duì)相鄰高度層的二維分量進(jìn)行關(guān)聯(lián)檢驗(yàn)。以第一個(gè)二維分量的幾何中心為中心，依次按3 個(gè)搜索半徑（分別為5.0 km、7.5 km、10.0 km）對(duì)上一高度層的二維分量進(jìn)行檢索，當(dāng)上一高度層的二維分量位于檢索半徑內(nèi)，則認(rèn)為二者存在關(guān)聯(lián)。彼此相互關(guān)聯(lián)的ZDR二維分量組合在一起，即構(gòu)成了三維的ZDR柱，圖4 是一個(gè)三維ZDR柱的結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)圖，從垂直剖面可以看到該ZDR柱由5 個(gè)ZDR二維分量組成，每個(gè)二維分量均位于不同的高度層上，且各個(gè)高度層之間存在相鄰關(guān)系。由俯視圖則可看到每個(gè)二維分量的幾何中心水平投影相隔不遠(yuǎn)，且其相互距離位于檢索半徑內(nèi)，即可組成一個(gè)三維的ZDR柱。

圖4 ZDR 柱識(shí)別示意Fig.4 Illustration of ZDR column identification

此步驟需要計(jì)算的屬性有：ZDR柱的體積、頂高、底高、垂直方向伸展高度、ZDR最大值及其所在的坐標(biāo)。

3.3 流程圖

綜上所述，本研究的ZDR柱識(shí)別算法流程如圖5 所示，并可獲得以下ZDR柱三維結(jié)構(gòu)參數(shù)：ZDR柱深度（0℃上的伸展高度）、體積、最大ZDR值及其位置、ZDR柱質(zhì)心位置。

圖5 算法流程Fig.5 Flowchart of the algorithm

4 對(duì)流風(fēng)暴的ZDR 柱形態(tài)特征及其應(yīng)用分析

基于上述ZDR柱識(shí)別算法對(duì)2.2 節(jié)所述的60 個(gè)對(duì)流風(fēng)暴進(jìn)行識(shí)別，提取其ZDR柱的深度、體積、質(zhì)心位置、最大ZDR值等參數(shù)信息，從而獲得相應(yīng)的三維形態(tài)學(xué)特征。在此基礎(chǔ)上，對(duì)此類形態(tài)特征在強(qiáng)對(duì)流監(jiān)測(cè)預(yù)警的應(yīng)用可行性進(jìn)行初步探索，具體如下。

4.1 對(duì)流風(fēng)暴的ZDR 柱基本形態(tài)特征

本研究的60 個(gè)風(fēng)暴共識(shí)別出688 個(gè)ZDR柱，其ZDR柱形態(tài)參數(shù)的直方圖分布如圖6 所示。由于不同對(duì)流風(fēng)暴的環(huán)境0℃層高度存在差異，因此文中ZDR柱質(zhì)心高度為0℃層之上部分的伸展高度，以方便不同對(duì)流風(fēng)暴進(jìn)行比較分析。由圖6 可知，在ZDR柱的4 個(gè)形態(tài)結(jié)構(gòu)參數(shù)中僅有最大ZDR值表現(xiàn)為較集中的正態(tài)分布（圖6d），其余3 者都呈現(xiàn)出離散的偏態(tài)分布特征（圖6a—c），即對(duì)流風(fēng)暴的ZDR柱深度、體積和質(zhì)心高度更多集中于低值區(qū)，大值區(qū)頻數(shù)較少且遠(yuǎn)離第90 百分位。

圖6 ZDR 柱深度 （a）、體積 （b）、質(zhì)心高度 （c） 和最大值 （d） 的直方圖 （虛線表示第10 和第90 百分位，并標(biāo)注相應(yīng)數(shù)值）Fig.6 Histogram of ZDR column depth （a），volume （b），centroid height （c） and maximum value （d） （dotted lines indicate the 10th and 90th percentiles，and the corresponding values are also listed）

相比非強(qiáng)風(fēng)暴，強(qiáng)風(fēng)暴往往具有更強(qiáng)的上升氣流，因此可以預(yù)期其內(nèi)部的ZDR柱也應(yīng)具有更顯著的ZDR形態(tài)特征。為此，根據(jù)所導(dǎo)致的天氣現(xiàn)象將上述688 個(gè)ZDR柱分為強(qiáng)風(fēng)暴和非強(qiáng)風(fēng)暴兩類，其中有466 個(gè)ZDR柱來(lái)自強(qiáng)風(fēng)暴，相同數(shù)量的非強(qiáng)風(fēng)暴僅識(shí)別出222 個(gè)ZDR柱，說(shuō)明強(qiáng)風(fēng)暴出現(xiàn)強(qiáng)上升氣流的頻數(shù)更多，且持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)于非強(qiáng)風(fēng)暴。兩類風(fēng)暴的ZDR柱形態(tài)參數(shù)的小提琴圖分布如圖7 所示，可以發(fā)現(xiàn)強(qiáng)風(fēng)暴的各個(gè)ZDR柱形態(tài)參數(shù)中位數(shù)均明顯大于非強(qiáng)風(fēng)暴，且在形態(tài)參數(shù)的概率密度分布上二者同樣存在較明顯差異：強(qiáng)風(fēng)暴的ZDR柱形態(tài)參數(shù)更多地分布于大值區(qū)域，非強(qiáng)風(fēng)暴則更集中于低值區(qū)。

圖7 ZDR 柱深度 （a）、體積 （b）、質(zhì)心高度 （c） 和最大值 （d） 的小提琴圖 （圖中的藍(lán) （紅） 色區(qū)域代表概率密度，其寬度越大則出現(xiàn)的頻率越高；圖中的箱體為四分位間距框，白色點(diǎn)為中位數(shù)）Fig.7 Violin plots of ZDR column depth （a），volume （b）， centroid height （c） and maximum value （d） （areas shaded in blue（red） show the probability density， and a greater width indicates a higher frequency of occurrence； boxes in each plot mark the interquartile range， and the white dot denotes the median value）

強(qiáng)風(fēng)暴和非強(qiáng)風(fēng)暴的ZDR柱形態(tài)參數(shù)存在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的明顯差異，這就為預(yù)報(bào)員據(jù)此判別兩類對(duì)流風(fēng)暴提供了可能。為此，進(jìn)一步將兩類風(fēng)暴數(shù)據(jù)根據(jù)不同的參數(shù)閾值進(jìn)行歸類，如圖8 所示。當(dāng)ZDR柱深度達(dá)到1500 m 后，至少有60%的雷達(dá)體掃個(gè)數(shù)與強(qiáng)風(fēng)暴相關(guān)，這一比例隨著閾值的增大而增加（圖8a）。相應(yīng)地，ZDR柱體積（圖8b）、質(zhì)心高度（圖8c）和最大ZDR值（圖8d）具有類似的分布特征，當(dāng)三者的閾值達(dá)到20 m3、500 m 和3 dB 時(shí)，這一比例分別達(dá)到70%、70%和50%。ZDR柱形態(tài)參數(shù)的這一分布特征可為實(shí)際預(yù)報(bào)業(yè)務(wù)中判別強(qiáng)風(fēng)暴和非強(qiáng)風(fēng)暴提供依據(jù)。

圖8 ZDR 柱深度 （a）、體積 （b）、質(zhì)心高度 （c） 和最大值 （d） 取不同閾值時(shí)強(qiáng)風(fēng)暴和非強(qiáng)風(fēng)暴的占比Fig.8 Percentages of all volume scans that are associated with severe and non-severe storms at various thresholds for ZDR column depth （a），volume （b），centroid height （c） and maximum value （d）

4.2 強(qiáng)風(fēng)暴的ZDR 柱演變

如上文所述，強(qiáng)風(fēng)暴具有更顯著的ZDR柱形態(tài)特征，且此類風(fēng)暴所導(dǎo)致的冰雹、雷暴大風(fēng)、短時(shí)強(qiáng)降水等強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象具有更嚴(yán)重的危害性。因此，下文針對(duì)強(qiáng)風(fēng)暴的ZDR柱演變規(guī)律做進(jìn)一步的分析研究。

4.2.1 時(shí)間演變

在以往的研究中發(fā)現(xiàn)，ZDR柱的深度與雹暴的發(fā)展演變具有密切的聯(lián)系（潘佳文等，2020b；吳舉秀等，2023b）。潘佳文等（2021）研究表明，ZDR柱的伸展高度極值相對(duì)于降雹具有提前量，在大冰雹事件中這一提前量的中位數(shù)為24 min，而在小冰雹事件中這一數(shù)值為11 min。本研究在此基礎(chǔ)上針對(duì)導(dǎo)致冰雹、雷暴大風(fēng)、短時(shí)強(qiáng)降水等3 類強(qiáng)風(fēng)暴進(jìn)行分類統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)該規(guī)律在3 類強(qiáng)風(fēng)暴中同樣適用，4 種ZDR柱形態(tài)結(jié)構(gòu)參數(shù)的極值均早于3 類強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象發(fā)生（圖9），但其間仍存在差異：雷暴大風(fēng)類的強(qiáng)風(fēng)暴具有更大的提前量，其中位數(shù)為19—22 min；冰雹類強(qiáng)風(fēng)暴次之，短時(shí)強(qiáng)降水類強(qiáng)風(fēng)暴的提前量最小。這可能是因?yàn)楸⒈┩枰L(zhǎng)的醞釀時(shí)間，持續(xù)的上升氣流和過(guò)冷水供應(yīng)可以使冰雹得以持續(xù)增長(zhǎng)。此外，在本研究的強(qiáng)對(duì)流天氣事件中，雷暴大風(fēng)往往發(fā)生在降雹或短時(shí)強(qiáng)降水之后，說(shuō)明強(qiáng)風(fēng)暴內(nèi)水凝物的拖拽作用及其在下落過(guò)程中所導(dǎo)致的融化和蒸發(fā)等微物理過(guò)程促進(jìn)了雷暴大風(fēng)的形成，因此其提前量要大于其余二者。

圖9 ZDR 柱深度 （a）、體積 （b）、質(zhì)心高度 （c） 和最大值 （d） 極值相對(duì)于強(qiáng)對(duì)流天氣報(bào)告的提前量 （箱體為四分位間距框，橫線為中位數(shù)，b 中圓圈為離散數(shù)據(jù)）Fig.9 Lead times of the maximum ZDR column depth （a），volume （b）， centroid height （c） and maximum value （d） that occur prior to severe convective weather reports （the boxes mark the interquartile range，and the horizontal line marks the median value， in Fig.b the circles represent discrete data）

以往的研究（潘佳文等，2021；沈雨等，2023）還表明：在同一對(duì)流風(fēng)暴所導(dǎo)致的多次降雹事件中ZDR柱的伸展高度常發(fā)生反復(fù)。文中分別選取導(dǎo)致持續(xù)短時(shí)強(qiáng)降水（圖10a）和雷暴大風(fēng)（圖10b）的個(gè)例進(jìn)行分析，以驗(yàn)證該規(guī)律是否適用于其他兩類強(qiáng)風(fēng)暴。由圖10 可知，在短時(shí)強(qiáng)降水（雷暴大風(fēng)）發(fā)生前，ZDR柱深度均達(dá)到極值后開(kāi)始下降，且在下次短時(shí)強(qiáng)降水（雷暴大風(fēng)）發(fā)生前ZDR柱再度發(fā)展并出現(xiàn)新的極值。ZDR柱的再度發(fā)展說(shuō)明對(duì)流風(fēng)暴將再次增強(qiáng)，并預(yù)示著冰雹、短時(shí)強(qiáng)降水、雷暴大風(fēng)等強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象的持續(xù)發(fā)生，具有一定的普適性。

圖10 2019 年5 月17 日 （a） 和6 月9 日 （b） 廈門(mén)雙偏振雷達(dá)觀測(cè)到的對(duì)流風(fēng)暴ZDR 柱深度時(shí)序Fig.10 Time series of ZDR column depth observed by Xiamen dual polarization radar for the convective storms on 17 May（a） and 9 June （b） 2019

4.2.2 風(fēng)暴的合并與分裂

對(duì)流風(fēng)暴內(nèi)部的上升氣流對(duì)其發(fā)展演變極為重要，ZDR柱對(duì)于風(fēng)暴內(nèi)部的上升氣流的指示作用使其可在一定程度上預(yù)示風(fēng)暴的發(fā)展趨勢(shì)。

圖11 給出了2018 年5 月23 日廈門(mén)雙偏振雷達(dá)觀測(cè)到的一次雹暴合并過(guò)程，15 時(shí)11 分風(fēng)暴單體A與單體B尚未發(fā)生合并，二者的強(qiáng)回波區(qū)彼此分離（圖11a1），徑向速度場(chǎng)上可見(jiàn)彼此獨(dú)立的上升氣流存在（圖11a2），其ZDR大值區(qū)位于上升氣流附近（圖11a3），由ZDR柱識(shí)別結(jié)果可知此時(shí)兩個(gè)單體具有各自獨(dú)立的ZDR柱（圖11a 中的三角形）。15 時(shí)17 分兩者相互靠近并建立云橋連接（圖11b1），徑向速度場(chǎng)的上升氣流也開(kāi)始相互連接（圖11b2），此時(shí)兩個(gè)風(fēng)暴的ZDR大值區(qū)已彼此融合（圖11b3），二者的ZDR柱率先發(fā)生合并。至15 時(shí)23 分兩個(gè)風(fēng)暴共同形成一個(gè)寬廣的上升速度區(qū)（圖11c2），但在ZH圖像上二者尚未完全合并（圖11c1），基于ZH的SCIT算法仍將該云團(tuán)識(shí)別為2 個(gè)彼此獨(dú)立的風(fēng)暴，說(shuō)明此時(shí)二者的風(fēng)暴云體在三維空間上并未完全合并。直至下一個(gè)體掃，兩個(gè)風(fēng)暴才徹底完成合并過(guò)程（圖略）。圖11 揭示了對(duì)流風(fēng)暴合并的演變過(guò)程：對(duì)流風(fēng)暴的合并先導(dǎo)致水汽的大量集中，因此ZDR柱率先出現(xiàn)合并現(xiàn)象，水汽和能量的集中促使云內(nèi)的浮力進(jìn)一步增大，上升運(yùn)動(dòng)得以進(jìn)一步發(fā)展，上升氣流的相互交融最終導(dǎo)致風(fēng)暴云體的合并。

圖11 2018 年5 月23 日15 時(shí)11 分 （a）、15 時(shí)17 分 （b） 和15 時(shí)23 分 （c） 廈門(mén)S 波段雷達(dá)6.0°仰角反射率因子（a1—c1）、徑向速度 （a2—c2） 和差分反射率因子 （a3—c3）Fig.11 ZH （a1—c1），Vr （a2—c2） and ZDR （a3—c3） from Xiamen S-band radar taken at 6.0° elevation at 15:11 BT （a），15:17 BT （b） and 15:23 BT （c） 23 May 2018

與對(duì)流風(fēng)暴合并相對(duì)應(yīng)，在對(duì)流風(fēng)暴的分裂過(guò)程中ZDR柱亦有所體現(xiàn)。由于對(duì)流風(fēng)暴的分裂現(xiàn)象容易與其周邊新生單體的發(fā)展過(guò)程相混淆，因此，文中進(jìn)一步定義對(duì)流風(fēng)暴的分裂過(guò)程為：源自同一對(duì)流風(fēng)暴云體的多個(gè)對(duì)流風(fēng)暴形成過(guò)程，且相應(yīng)的對(duì)流風(fēng)暴均可被SCIT 算法所識(shí)別。

圖12 為2018 年7 月31 日廈門(mén)雙偏振雷達(dá)觀測(cè)到的一次對(duì)流風(fēng)暴分裂過(guò)程。13 時(shí)55 分，在單體A的北側(cè)有一個(gè)強(qiáng)回波中心正在形成（圖12a1），并伴有獨(dú)立的上升速度區(qū)（圖12a2）和ZDR大值區(qū)（圖12a3）。沿圖12a1中線段ab所示的雷達(dá)徑向做垂直剖面，可以發(fā)現(xiàn)此時(shí)單體A處于成熟階段，在其內(nèi)部同時(shí)存在上升和下沉氣流（圖13a2）。單體A北側(cè)的強(qiáng)回波區(qū)出現(xiàn)在中空，其ZH≥30 dBz 部分與單體A相連（圖13a1），在上升氣流附近存在ZDR大值區(qū)延伸至0℃層之上的現(xiàn)象（圖13a3），可判定為ZDR柱現(xiàn)象。此時(shí)該ZDR柱并未被識(shí)別出來(lái)，究其原因在于其體積尚未達(dá)到ZDR柱識(shí)別算法的閾值。

圖13 2018 年7 月31 日13 時(shí)55 分 （a）、14 時(shí)07 分 （b） 和14 時(shí)18 分 （c） 沿圖12 中線段ab、cd 和ef 所做垂直剖面（a1—c1.反射率因子，a2—c2.徑向速度，a3—c3.差分反射率因子）Fig.13 Vertical cross sections along lines "ab"，"cd" and "ef" shown in Fig.12 at 13:55 BT （a），14:07 BT （b） and 14:18 BT （c） 31 July 2018 （a1—c1.ZH，a2—c2.Vr，a3—c3.ZDR）

14 時(shí)07 分位于單體A北側(cè)的強(qiáng)回波區(qū)進(jìn)一步發(fā)展，其中心的ZH值已超過(guò)50 dBz（圖12b1），并伴有輻合上升區(qū)（圖12b2），ZDR大值區(qū)則與單體A彼此分離（圖12b3）。在垂直剖面上可見(jiàn)位于北側(cè)的單體向上、下兩個(gè)方向進(jìn)一步伸展，但在4 km 高度以下其ZH≥40 dBz 的部分仍與單體A相連（圖13b1），說(shuō)明此時(shí)風(fēng)暴云體尚未完全分離，因此SCIT 算法仍將該對(duì)流云團(tuán)識(shí)別為1 個(gè)對(duì)流風(fēng)暴。徑向速度場(chǎng)上伴有中層徑向輻合現(xiàn)象（圖13b2），ZDR柱的伸展高度迅速增大（圖13b3），均預(yù)示著該對(duì)流云體將進(jìn)一步發(fā)展。直至14 時(shí)18 分，單體A與單體B在垂直方向上彼此分離（圖13c1），SCIT 算法判定該對(duì)流風(fēng)暴完成分裂過(guò)程。

此次對(duì)流風(fēng)暴分裂表明：對(duì)流風(fēng)暴內(nèi)部上升氣流先于風(fēng)暴云體完成分裂過(guò)程，ZDR柱指示了對(duì)流風(fēng)暴中上升氣流的分裂現(xiàn)象。以往研究（Bluestein，et al，1979；Grasso，et al，2001）也表明對(duì)流風(fēng)暴的分裂與其內(nèi)部上升氣流的分裂相關(guān)聯(lián)。

本研究涉及的30 個(gè)對(duì)流風(fēng)暴共出現(xiàn)了7 次風(fēng)暴合并和13 次風(fēng)暴分裂過(guò)程，期間均伴隨著ZDR柱合并（分裂）的現(xiàn)象，其中，有4（7）次合并（分裂）過(guò)程其ZDR柱提前于風(fēng)暴云體發(fā)生合并（分裂），二者的比值分別為57%和69%，具有一定的預(yù)示性。

4.2.3 風(fēng)暴的移動(dòng)

對(duì)流風(fēng)暴的移動(dòng)是平流和傳播運(yùn)動(dòng)共同作用的結(jié)果，對(duì)于前者，SCIT 等現(xiàn)有主流業(yè)務(wù)算法基于過(guò)往時(shí)次的風(fēng)暴質(zhì)心位置進(jìn)行線性外推，從而預(yù)報(bào)下一時(shí)次風(fēng)暴的位置。對(duì)于后者，上述算法則顯得力有不逮。究其原因在于線性外推未能充分考慮對(duì)流風(fēng)暴的傳播情況。圖14a 為2019 年4 月22 日廈門(mén)雙偏振雷達(dá)觀測(cè)到的一次對(duì)流風(fēng)暴移動(dòng)路徑，此時(shí)環(huán)境氣流為偏西風(fēng)，SCIT 的預(yù)測(cè)路徑（圖中“+”號(hào)所示路徑）也以向偏東移動(dòng)為主，但風(fēng)暴的實(shí)際移動(dòng)路徑位于環(huán)境氣流的右側(cè)，表現(xiàn)出右移風(fēng)暴的特征。結(jié)合各時(shí)次ZDR的位置可知，該風(fēng)暴的上升氣流始終位于其移動(dòng)方向的右側(cè)，風(fēng)暴不斷向上升氣流的方位傳播，從而使得后續(xù)的路徑預(yù)測(cè)出現(xiàn)偏差。圖14b 所示的對(duì)流風(fēng)暴移動(dòng)路徑則表現(xiàn)出左移風(fēng)暴的特征，其ZDR柱的位置基本位于風(fēng)暴移動(dòng)方向的左側(cè)。需要注意的是，在15 時(shí)23 分前后ZDR柱的位置出現(xiàn)明顯的東移，由圖11 可知，該風(fēng)暴在該時(shí)段發(fā)生了對(duì)流風(fēng)暴合并的現(xiàn)象，導(dǎo)致其移動(dòng)路徑發(fā)生明顯的向東偏折，ZDR柱位置在此期間的變化亦能反映這一過(guò)程，且在時(shí)間上仍具有一定的預(yù)示性。侯淑梅等（2020）的研究也表明對(duì)流風(fēng)暴合并后其內(nèi)部上升氣流明顯增強(qiáng)，風(fēng)暴向著上升氣流的位置傳播。ZDR柱與對(duì)流風(fēng)暴后續(xù)傳播方向的相關(guān)為改善對(duì)流風(fēng)暴移動(dòng)路徑的預(yù)測(cè)提供了新的思路和參考依據(jù)，后續(xù)可基于該現(xiàn)象做進(jìn)一步的研究。

圖14 2019 年4 月22 日 （a） 和2018 年5 月23 日 （b） 廈門(mén)雙偏振雷達(dá)觀測(cè)的風(fēng)暴路徑和ZDR 柱路徑 （風(fēng)暴路徑及其預(yù)測(cè)路徑源自SCIT 算法）Fig.14 Storm paths and ZDR column paths observed by Xiamen dual-polarization radar on 22 April 2019 （a） and 23 May 2018 （b） （the storm tracks and forecast paths are derived from the SCIT algorithm）

5 結(jié)論和討論

基于對(duì)流風(fēng)暴的三維形態(tài)特征，實(shí)現(xiàn)對(duì)雙偏振天氣雷達(dá)ZDR柱特征的客觀、自動(dòng)化識(shí)別。在此基礎(chǔ)上，使用廈門(mén)S 波段雙偏振雷達(dá)2016—2022 年的觀測(cè)數(shù)據(jù)，探索該識(shí)別算法在強(qiáng)對(duì)流監(jiān)測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用可行性。主要結(jié)論如下：

（1） 強(qiáng)風(fēng)暴和非強(qiáng)風(fēng)暴的ZDR柱形態(tài)參數(shù)存在統(tǒng)計(jì)學(xué)上的明顯差異，可為預(yù)報(bào)員判別兩類對(duì)流風(fēng)暴提供參考依據(jù)。當(dāng)ZDR柱深度達(dá)到1500 m 后，至少有60%的雷達(dá)體掃與強(qiáng)風(fēng)暴相關(guān)。ZDR柱體積、質(zhì)心高度和最大ZDR值的閾值達(dá)到20 m3、500 m和3 dB 時(shí)，這一比例分別達(dá)到70%、70%和50%。

（2）ZDR柱演變可以指示對(duì)流風(fēng)暴的發(fā)展過(guò)程，其形態(tài)參數(shù)的極值早于強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象出現(xiàn)。ZDR柱的再度發(fā)展說(shuō)明對(duì)流風(fēng)暴內(nèi)部上升氣流的再次增強(qiáng)，并預(yù)示著強(qiáng)對(duì)流天氣現(xiàn)象的持續(xù)發(fā)生。

（3）ZDR柱對(duì)于風(fēng)暴的合并與分裂具有預(yù)示性。在風(fēng)暴合并（分裂）過(guò)程中伴有ZDR柱合并（分裂）的現(xiàn)象，其中有57%（69%）的過(guò)程ZDR柱提前于風(fēng)暴云體發(fā)生合并（分裂）。

（4）ZDR柱的位置與對(duì)流風(fēng)暴的后續(xù)傳播方向存在相關(guān)，可為改善對(duì)流風(fēng)暴移動(dòng)路徑的預(yù)測(cè)提供新的思路和參考依據(jù)。

需要指出的是，限于現(xiàn)有觀測(cè)手段和ZDR參數(shù)自身特征，本研究難免存在一些問(wèn)題，謹(jǐn)討論如下：

（1） 文中強(qiáng)對(duì)流天氣事件是以地面自動(dòng)氣象站和人工觀測(cè)結(jié)果作為判別標(biāo)準(zhǔn)，由此得出的強(qiáng)對(duì)流天氣事件發(fā)生時(shí)間和位置難免存在偏差，對(duì)于非強(qiáng)風(fēng)暴的認(rèn)定存在誤判的可能。同時(shí)，ZDR柱極值相對(duì)于強(qiáng)對(duì)流天氣事件的提前量也可能因此存在誤差。今后可基于時(shí)、空分辨率更高的觀測(cè)資料對(duì)研究結(jié)果做進(jìn)一步的修正。

（2） 算法所用的0℃層高度數(shù)據(jù)均基于環(huán)境探空時(shí)段的觀測(cè)資料，其時(shí)間、空間分辨率仍較粗糙，后續(xù)可基于雙偏振雷達(dá)的融化層亮帶識(shí)別算法以提取實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。

（3） 現(xiàn)有的天氣雷達(dá)的體掃時(shí)間間隔較長(zhǎng)，且仰角層次較少，對(duì)于ZDR柱三維形態(tài)的識(shí)別結(jié)果難免存在偏差等問(wèn)題。

（4） 在對(duì)流風(fēng)暴中存在冰雹的濕增長(zhǎng)過(guò)程時(shí)，可能導(dǎo)致ZDR柱識(shí)別結(jié)果的劇烈變化，其原因在于：ZDR柱內(nèi)存在的過(guò)冷水使得其附近的冰雹表面存在外包水膜現(xiàn)象，從而獲得更扁平的形狀及更穩(wěn)定的取向，因此其觀測(cè)特征與大雨滴相似，具有較高的ZDR值。當(dāng)冰雹增長(zhǎng)為大冰雹時(shí)，其下降過(guò)程中具有翻滾現(xiàn)象，近似于各向同性的球形粒子，因此其ZDR值接近于0 dB。該現(xiàn)象也是ZDR柱極值提前于強(qiáng)對(duì)流天氣事件出現(xiàn)的原因之一。

（5） 在本研究的雷暴大風(fēng)個(gè)例中，ZDR柱伸展高度極值相對(duì)于雷暴大風(fēng)具有提前量，但二者是必要非充分關(guān)系。強(qiáng)上升氣流的出現(xiàn)未必一定伴隨著強(qiáng)下沉氣流，后者才是導(dǎo)致雷暴大風(fēng)的主要原因之一。因此，僅憑ZDR柱并不足以實(shí)現(xiàn)對(duì)雷暴大風(fēng)的預(yù)警，需要結(jié)合環(huán)境條件和其他雷達(dá)回波特征進(jìn)行綜合判斷。

此外，文中使用的研究數(shù)據(jù)仍較為有限，且都來(lái)自廈門(mén)雙偏振雷達(dá)的觀測(cè)結(jié)果，上述結(jié)論是否適用于其他地區(qū)？有何異同之處？仍有待日后進(jìn)行驗(yàn)證。