安徽滁州夏季一次飑线过程的雨滴谱特征

金 祺 袁 野* 纪 雷 鲁德金2) 冯静夷

1)(安徽省人工影响天气办公室，合肥 210031)2)(南京信息工程大学，南京 210044)



安徽滁州夏季一次飑线过程的雨滴谱特征

金 祺1)袁 野1)*纪 雷1)鲁德金1)2)冯静夷1)

1)(安徽省人工影响天气办公室，合肥 210031)2)(南京信息工程大学，南京 210044)

选取2014年7月31日安徽滁州一次飑线过程，使用地基雨滴谱仪资料分析此次过程的雨滴谱特征。根据雷达回波和地面降水强度将这次降水过程划分为对流降水、过渡性降水和层云降水，并以10 mm·h-1为临界值将对流降水进一步划分为对流前沿降水、对流中心降水、对流后沿降水。结果表明：对流中心降水、过渡性降水、层云降水的质量加权直径均比较稳定，平均值分别为1.8 mm,1.0 mm,1.7 mm。对流降水的标准化截距相比层云降水更大。对流中心降水各粒径段雨滴数浓度均较高；层云降水小雨滴浓度较低，且有少量大雨滴；过渡性降水由小雨滴组成。当雨水含量相同时，层云降水的质量加权直径相比对流降水更大。当雨强相同时，层云降水的反射率因子相比对流中心降水更大。更为精细的降水类型划分可有效改善Z-I关系。

飑线； 雨滴谱； 微物理过程； 降水分类

引 言

雨滴谱观测是云物理研究中的重要一环。不同类型降水的雨滴谱研究对雷达定量估测降水、数值预报中降水微物理过程的参数化、人工增雨效果检验等有重要的理论意义和实用价值。

近年来，很多学者关注对流降水和层云降水的差异。偏振雷达可以反演空中雨滴谱的垂直分布，了解云内的微物理过程。Bringi等[1]比较不同地区偏振雷达反演的雨滴谱参数，发现层云降水的体积中值直径D0与标准化截距Nw近似线性关系。Shusse等[2]研究中国东海海域一次梅雨锋过程的偏振资料，发现层云降水与嵌入层云中的对流降水雨滴尺度差异不大，但嵌入层云中的对流降水雨滴数浓度比层云降水高。Oue等[3]分析冲绳海域2006年梅雨季节的偏振雷达资料发现，层云降水带中的对流系统、对流降水带中的对流系统及独立对流单体有不同的微物理特征，反映不同的降水机制。偏振雷达的空间和时间分辨率往往不高，因此，需要通过雨滴谱更精细地了解降水微物理特征。严采蘩等[4]研究了对流层下部的雨滴谱分布。周毓荃等[5]比较河南干旱年不同类型降水雨滴谱特征的差异，发现层云降水各参数相比对流降水起伏较小。Tokay等[6]分析TOGA COARE试验期间的雨滴谱数据发现，相同的雨强，对流降水以大量的小雨滴为主，层云降水则以大雨滴为主。Atlas等[7]使用与Tokay等[6]相同的数据，在分类时将降水分为对流降水、层云降水及过渡性降水。Chen等[8]分析2009—2011年南京梅雨季节雨滴谱特征，表明对流降水质量加权直径和数浓度均大于层云降水。

尽管很多作者研究了对流降水和层云降水雨滴谱分布的差异，但由于降水分类方法不同，所得结果有很大不确定性。如何通过更准确的降水分类，增强对不同类型降水微物理特征的认识是本文研究重点。Ulbrich等[9]研究热带地区雷暴降水时指出，以往研究中，Z-I关系的系数偏小是没有将过渡性降水从对流降水和层云降水中分离出来，那么在中纬度地区，不同类型降水Z-I关系的差异与热带地区是否相同。Houze等[10]指出，一个典型的飑线系统应包含3个部分：对流区、过渡区和层云区。因此，飑线是研究不同类型降水雨滴谱特征的理想系统[11-14]。本文选取安徽滁州夏季一次飑线降水过程，此次过程从2014年7月30日23:58(北京时，下同)持续至7月31日02:50，系统自西向东移动，前端有一条明显的强回波带，其后紧跟一弱回波带，最后方回波出现第2次峰值。地面降水先强后弱，与回波有很好的对应关系。根据雷达回波和地面雨滴谱资料将这次过程划分为对流降水、过渡性降水和层云降水。分析不同类型降水的地面雨滴谱及微物理参数特征。

1 仪器和数据

1.1 仪器介绍

Parsivel激光降水粒子谱仪是以激光测量为基础的粒子测量传感器，能够测量地面降水的通量谱。采用平行激光束和光电管阵列结合，当有降水粒子穿越采样空间时，自动记录遮挡物的宽度，通过穿越时间计算降水粒子的尺度和速度。它能够提供11种时间分辨率(10 s～1 h)的降水粒子谱数据，且数据可信度优于传统方法。它的谱数据分为32个直径通道和32个速度通道。由于仪器信噪比的原因，前两个直径通道的数据不使用，因此,实际的降水粒子直径范围为 0.3～25 mm。

为了减小误差，对收集到的雨滴谱数据进行变形订正。根据文献[15]，定义轴比ar为雨滴径向和横向长度的比值。假设粒径小于1 mm的粒子为球形(ar为1)；粒径1～5 mm的粒子轴比为1～0.7，具体表达式为

ar=1.075-0.075Deq。

(1)

式(1)中，Deq为等效粒子直径(单位：mm),粒径大于5 mm的粒子轴比为0.7。

1.2 数据处理

本文中观测使用的雨滴谱仪安装在安徽省滁州市气象局观测场内(32.30°N，118.31°E，海拔为24 m)，由于直径大于6 mm 的雨滴在自然降水中很少见，因此，雨滴直径有效观测范围为0.3～6 mm。观测记录中个别时刻出现直径大于6 mm 的雨滴是由雨滴重叠造成，因此,剔除这部分数据。仪器的时间分辨率设置为1 min，为了保证数据质量，若总雨滴数小于10或者雨强小于0.1 mm·h-1，则该数据被判定为噪音[16]。

雨滴数密度N(Di)根据下面的公式计算：

(2)

式(2)中，ni,j代表尺度第i档、速度第j档的雨滴数，A和Δt分别代表采样面积(单位：m2)和采样时间(单位：s)，Di代表第i档的雨滴直径(单位：mm)，ΔDi代表对应的直径间隔(单位：mm)，Vj代表第j档雨滴的下落末速度(单位：m·s-1)，N(Di)代表直径Di至Di+ΔDi之间的雨滴数密度(单位：mm-1·m-3)。

通过N(Di)可以计算雨强I(单位：mm·h-1)、反射率因子Z(单位：mm6·m-3)和雨水含量W(单位：g·m-3)：

(3)

(4)

(5)

本文中采用Gamma分布对雨滴谱进行拟合，

N(D)=N0Dμexp(-ΛD) 。

(6)

式(6)中，D为雨滴直径(单位：mm),N0为截距(单位：mm-1-μ·m-3)；μ为形状因子，当μ>0时曲线上凸，当μ<0时曲线下凹，当μ=0时，Gamma分布变为M-P分布；Λ为斜率(单位：mm-1)。Gamma参数的计算使用阶矩法，定义n阶矩为

(7)

本文使用2阶矩、3阶矩、4阶矩，具体公式参考文献[17]。

质量加权直径Dm(单位：mm):

(8)

由于N0的单位是mm-1-μ·m-3，不具有独立的物理意义。因此，需要找到一个参数和N0具有类似的意义，但单位不随μ改变。Testud等[18]提出标准化截距：

(9)

式(9)中，ρw为雨水密度(单位：g·cm-3)。Nw和N0类似，与雨滴数浓度有关(单位：mm-1·m-3)，不受μ的影响。

1.3 降水分类

本文主要参考Maki等[19]中的方法对降水进行分类。该方法分为两步:第1步通过0.5°仰角的雷达PPI回波对降水进行初步分类(合肥雷达，位于31.52°N，117.15°E，数据时间间隔大约6 min)。如图1所示，飑线自西向东移动，对流降水区最先经过安徽滁州，2014年7月31日00:15安徽滁州位于最强回波中心，此时飑线已发展成熟；01:10对流降水区已移出安徽滁州，此时安徽滁州上空回波很弱，降水类型为过渡性降水，且层云降水开始发展；01:50 左右整个系统处于消散阶段，此时安徽滁州反射率因子出现第2个峰值，层云降水区十分明显。第2步通过地面雨滴谱资料对降水类型进行详细划分。Testud等[18]指出使用10 mm·h-1为临界值可以将层云降水从对流降水中剔除。如图2所示，以10 mm·h-1为临界值，将7月31日00:02—00:43 之间的降水划分为对流中心降水。对流中心降水发生的前、后各有一小段时间，回波接近对流降水，但地面雨强低于10 mm·h-1，因此，将对流中心降水之前的一段降水称为对流前沿降水(7月30日23:58—7月31日00:01)；对流中心降水之后，转化为过渡性降水之前的一段降水称为对流后沿降水(7月31日00:44—00:56)。7月31日00:57—01:33为过渡性降水，01:34—02:27为层云降水(01:27—01:30雨强小于0.1 mm·h-1,数据被剔除)。

图1 合肥雷达2014年7月31日0.5°仰角的PPI图像(三角形为雨滴谱仪所在位置)Fig.1 PPI images of Hefei radar with a elevation of 0.5° on 31 Jul 2014 (the black triangle is the location of disdrometer)

图2 2014年7月30日23:30—31日02:50雨强随时间变化Fig.2 Changes of rain rate from 2330 BT 30 Jul to 0250 BT 31 Jul in 2014

2 结果分析

2.1 雨滴谱参数随时间变化

图3是降水雨滴谱参数随时间的变化。对流区降水较强，最大雨强为126.8 mm·h-1，层云区降水较弱，雨强不超过5 mm·h-1，过渡区降水最弱，雨强小于1 mm·h-1。由图3a可以看到，降水开始阶段，Dm值从0.8 mm增大到2.1 mm， 2.1 mm也是此次降水过程中Dm的最大值。Dm的增大也伴随着雨强的快速增长。进入对流中心区后，最大雨滴直径超过4 mm，同时小雨滴浓度升高。对流中心区内，Dm趋于稳定，平均值为1.8 mm (表1)。对流后沿区，大雨滴浓度减少，Dm从1.6 mm逐渐减小到1.1 mm。之后转化为过渡性降水，最大雨滴直径不超过2 mm，此时基本没有大雨滴。过渡性降水的Dm保持稳定，基本在1.0 mm左右。Atlas等[7]研究热带飑线系统雨滴谱特征时也观测到类似现象：对流中心降水的Dm保持稳定，而过渡区Dm减小。降水转化为层云降水后，出现少量直径在 3 mm 以上的大雨滴，但雨滴数浓度明显低于对流降水。层云区降水Dm逐渐升高，增大到一定程度后保持稳定，平均值为1.7 mm。

整个降水过程中，lgNw呈下降趋势，对流中心最大，平均值为4.2 mm-1·m-3，层云区最小，平均值为3.0 mm-1·m-3。Testud等[18]也有类似结论。Nw是反映雨滴数浓度的物理量，对流降水更大的Nw代表更高的雨滴数浓度(表1)。lgN0在对流区几乎为常数(约为5 mm-1-μ·m-3)，过渡区迅速增大(约为8 mm-1-μ·m-3)，在层云降水区明显减小(约为4 mm-1-μ·m-3)，且起伏增大。Waldvogel[20]最早发现这种现象，并称之为N0跳跃，认为对流降水转化为层云降水时N0的减小代表小滴谱向大滴谱转变；Tokay等[6]提出对流降水和层云降水N0的这种差异可以作为降水分类的依据。μ在对流降水区比较稳定，平均值为2.6；过渡区迅速增大，平均值为9.2；层云降水区的μ介于过渡性降水和对流降水之间，且数值起伏较大，平均值为5.2。

2.2 雨滴谱分布

对流降水、过渡性降水和层云降水的雨滴谱如图4所示。图4还给出了3种降水的拟合曲线：层云降水和过渡性降水的拟合曲线均能较好地反映雨滴谱实际分布；对流降水在小雨滴端拟合值偏小，在大雨滴端拟合值偏大。

层云降水的谱分布曲线呈多峰结构，直径 1 mm以下的雨滴的数浓度与过渡性降水比较接近；当D>3 mm时,雨滴数浓度出现一个峰值，最大雨滴直径为3.4 mm。过渡性降水的谱分布曲线呈双峰结构，峰值浓度大于层云降水。过渡性降水雨滴最大直径仅1.5 mm，且D>1 mm时，雨滴数浓度急剧下降，因此，谱分布曲线斜率(Λ)较大。层云降水和过渡性降水的谱分布曲线与文献[19]中的曲线比较接近。对流降水的谱分布曲线呈单峰结构，各粒径段雨滴数浓度均较高。相比文献[19]中对流降水的谱分布曲线，大雨滴端曲线比较接近，但文献[19]中对流降水在D<1 mm时雨滴数浓度较低，曲线向下弯曲。本文中对流降水在D<1 mm时雨滴数浓度相比文献[19]更高，曲线向上弯曲。

图3 2014年7月30日23:30—31日02:50谱分布及各微物理参数随时间的变化(a)谱分布(彩色代表数浓度，黑色实线代表Dm)，(b)雨强，(c)lgNw，(d)lgN0，(e)μFig.3 Time change of raindrop distribution and microphysical parameters from 2330 BT 30 Jul to 0250 BT 31 Jul in 2014 (a)spectral distribution(the shaded denotes number concentration, the black solid line denotes Dm),(b)R,(c)lgNw,(d)lgN0,(e)μ

参数对流前沿降水(4个样本)平均值标准差对流中心降水(42个样本)平均值标准差对流后沿降水(13个样本)平均值标准差过渡性降水(33个样本)平均值标准差层云降水(54个样本)平均值标准差I/(mm·h-1)6.854.05.00.42.3Nt/m-33511032524129441175924410422W/(g·m3)0.290.122.401.370.290.110.030.010.110.03Dm/mm2.00.071.80.151.40.161.00.131.70.14 lgNw/(mm-1·m-3)3.10.194.20.213.80.063.30.273.00.13 lgN0/(mm-1-μ·m-3)3.50.504.70.315.90.887.51.724.40.72μ1.71.782.60.866.41.669.23.435.21.84Λ/mm-12.90.983.60.777.72.0713.23.875.61.58

注：Nt为雨滴总数浓度。

Ulbrich等[8]给出Dm和体积中值直径D0(单位：mm)的关系：

(10)

根据式(10)将文献[19]中的D0换算成Dm，得到Maki等[19]中对流降水、过渡性降水、层云降水Dm平均值分别为2.1 mm，1.2 mm，1.7 mm。本文中层云降水的Dm平均值与文献[19]相同，但对流降水的Dm平均值明显偏小。这是本研究中对流降水小雨滴浓度较高导致的。本文与文献[19]对流降水谱分布的差异可能是两地纬度、海陆(文献[19]观测地点位于达尔文岛)、气溶胶浓度(气溶胶浓度升高，云凝结核的浓度也会相应升高，导致小云滴浓度增大，云滴半径显著减小[21-22]，进而导致小雨滴增多)等因素的差异造成。

对比图3a，图4虽然只是不同类型降水某一个时刻的瞬时谱分布，但能很好地代表各自类型降水的雨滴谱分布特征。对流降水各个粒径段雨滴数浓度均较高，特别是小雨滴浓度远高于其他类型降水；

图4 2014年7月31日不同降水类型的雨滴谱分布(实线代表Gamma分布拟合曲线)Fig.4 Raindrop spectra of different precipitation type on 31 Jul 2014(solid lines represent fitting curve of Gamma)

层云降水小雨滴浓度不高，有少量大雨滴；过渡性降水小雨滴浓度与层云降水比较接近，但没有大雨滴。

2.3μ-Λ关系

Zhang等[23]研究美国佛罗里达州降水的μ-Λ关系时指出，μ,Λ的差异主要与微物理过程有关，可能受到气候、降水类型以及地形等因素的影响。图5是μ,Λ散点图，根据文献[17]，Gamma分布下的μ-Λ关系可以表示为

(11)

式(11)表明μ和Λ的大小受Dm制约。Dm为1.0，1.5，2.0 mm时的μ-Λ关系也在图5中给出。不同类型降水的μ,Λ分布有明显差异：对流前沿区降水无论是Dm还是μ，Λ分布均与对流中心区降水比较接近；对流中心降水Dm稍大于层云降水，但μ，Λ均小于层云降水；当Λ相同时，对流后沿区降水的μ小于层云降水，因此，Dm小于层云降水。

图5 2014年7月30日23:58—31日02:27 μ -Λ关系，(黑色实线对应Dm=(4+μ)/Λ中Dm为1.0，1.5，2.0 mm)Fig.5 μ -Λ relationship from 2358 BT Jul 30 to 0227 BT Jul 31 in 2014 (black solid lines correspond to the relationship Dm=(4+μ)/Λ given Dm of 1.0,1.5, 2.0 mm)

过渡区降水μ，Λ值较大，图4中过渡区降水谱分布曲线比较陡峭，谱宽较窄。由表1可知，过渡性降水与层云降水雨滴数浓度相差不大，但过渡区降水的雨水含量明显小于层云降水，说明过渡区降水是由大量的小雨滴组成。图6是沿图1b中线AB的反射率因子剖面。由图6可知，过渡区回波较弱，高层回波有明显的凹槽。Braun等[24]使用多普勒天气雷达研究中纬度飑线系统的反射率因子、垂直风场、气压特征，发现类似的现象：过渡区的反射率因子剖面在中高层大气有明显下凹，回波顶低于对流和层云降水区，且以下沉气流为主。Rosenfeld等[25]指出，下沉气流导致地面小雨滴增加。过渡区降水粒子主要来自前部对流区，类似于上升气流边缘。在下沉气流作用下，来自对流区的降水粒子来不及增长到较大尺度便下落，很难进一步通过淞附、碰并等过程增长。在这种条件下，过渡区中高层回波有明显的下凹，地面降水由大量小雨滴组成。

图6 沿图1b中线AB的反射率因子剖面(三角形代表雨滴谱仪所在位置)Fig.6 Vertical cross section of Z along AB in Fig.1b (the triangle denotes the location of disdrometer)

2.4Dm-W关系

图7给出了不同类型降水的Dm-W关系。对流前沿区的Dm较大，可能是重力分选作用：降水初期，由于大雨滴降落末速度较大，先于小雨滴到达地面，导致地面雨滴谱以大雨滴为主。层云降水和对流中心降水的Dm相差不大，但层云降水的雨水含量比对流降水小，这是降水动力过程决定的。相比其他类型降水，过渡性降水的Dm和W均为最小。

Maki等[19]在研究不同类型降水的标准化谱时，发现对流中心降水、对流后沿降水、过渡区降水的标准化谱比较相似，只是由于雨水含量的差异，导致对流后沿降水和过渡区降水大雨滴较少，因此,在研究D0-W关系时，将对流中心降水、对流后沿降水和过渡性降水3种类型降水作为整体考虑。图7是Dm与W的散点图。尽管对流中心、对流后沿、过渡性降水3种类型降水的Dm-W关系也表现出较好的一致性(Dm=1.7W0.13)，但过渡区与对流中心区降水机制不同。因此，这里只将对流中心区和对流后沿区的数据一起拟合，得到对流中心和对流后沿降水的Dm-W关系为Dm=1.7W0.12，层云降水的Dm-W关系为Dm=2.6W0.19，层云降水Dm-W关系的系数和指数均大于对流降水。这说明,随着雨水含量的增大，层云降水的Dm相比对流降水增长更快;与对流降水相比，当雨水含量相同时，层云降水的Dm更大。这与层云降水的降水机制有关。Braun等[24]指出飑线系统中层云区降水的主要增长机制是水物质沉降和冰相粒子的积聚过程,零度层亮带中冰粒子的迅速积聚导致层云降水雨滴尺度增大。

图7 2014年7月30日23:58—31日02:27降水Dm-W关系(实线是对流中心和对流后沿降水的拟合曲线，虚线是层云降水的拟合曲线)Fig.7 Relationship of Dm-W from 2358 BT 30 Jul to 0227 31 Jul in 2014(the solid line denotes the fitting curve of convective center and trailing edge, the dashed line denotes the fitting curve of stratiform)

2.5Z-I关系

大量研究表明，雨强和雷达反射率因子之间存在线性关系[8-9]。Rosenfeld等[25]指出，Z-I关系的差异是由降水的微物理过程决定的。对流降水，碰并、破碎、蒸发、上升/下沉气流强度和雨滴下落过程中的重力分选等因素均会影响地面雨滴谱分布。即使是相对均匀的层云降水，零度层亮带厚度、强度的差异也会对雨滴谱分布产生影响。雨滴谱分布差异进而表现在Z-I关系上。

由于对流降水和层云降水的微物理过程有很大差异，因此,有必要对两者的Z-I关系分别讨论。对流中心降水和层云降水的Z-I关系如图8所示，可以看到本文中的拟合曲线能较好地反映Z-I关系。层云降水和对流中心区降水的Z-I关系分别为Z=409I1.48和Z=336I1.22，层云降水的指数和系数均大于对流中心区降水，说明当雨强相同时，层云降水的反射率因子更大。相比其他文献中的结果，本文中层云降水的Z-I关系指数和系数均较大，说明此次飑线过程层云降水的大雨滴浓度相对偏高。Huggel等[26]研究零度层亮带对雨滴谱的影响，发现零度层亮带越强，雨滴谱曲线越平缓(Λ较小)，小雨滴越少，大雨滴越多，反射率因子也随之增大。本文中层云降水较多的大雨滴可能与零度层亮带的强度有关。

Ulbrich等[9]研究热带雷暴的双偏振雷达特征发现，以往研究中Z-I关系的系数偏小是由于没有划分出过渡性降水。那么，在中纬度地区将降水划分为对流降水、层云降水和过渡性降水，对Z-I关系会产生何种影响。这里，将过渡性降水和层云降水数据一起拟合，得到Z=395I1.51。相比前文中层云降水的Z-I关系，不区分过渡性降水得到的层云降水Z-I关系系数更小，指数更大，与Ulbrich等[9]的结论一致。

图8 2014年7月30日23:58—31日02:27降水Z-I关系 (a)层云降水，(b)对流降水Fig.8 Relationship between Z and I from 2358 BT Jul 30 to 0227 BT 31 Jul in 2014(a)stratiform precipitation,(b)convective precipitation

3 小 结

本文选取了2014年夏季安徽滁州一次飑线过程，研究了不同降水区域雨滴谱微物理特征的差异，主要结论如下：

1) 对流中心降水、过渡性降水、层云降水质量加权直径均比较稳定，平均值分别为1.8 mm，1.0 mm，1.7 mm。对流性降水转化为层云降水时，截距N0和标准化截距Nw均减小，反映雨滴数浓度的减小，雨滴谱由小滴谱向大滴谱转变。

2) 不同类型降水的雨滴谱分布特征有所差异。对流降水各个粒径段雨滴数浓度均较高，特别是小雨滴浓度较高，导致本文中对流降水平均质量加权直径明显小于热带地区；层云降水小雨滴浓度较低，且有少量的大雨滴，谱分布曲线比较平坦；过渡性降水小雨滴浓度与层云降水比较接近，且没有大雨滴，谱分布曲线比较陡峭。

3) 层云降水的雨水含量比对流降水小，当雨水含量相同时，层云降水的质量加权直径比对流降水大；随着雨水含量的增大，层云降水的质量加权直径比对流降水增长更快。

4) 雨强相同时，层云降水的反射率因子相比对流中心降水更大。区分过渡性降水时，得到的层云降水的Z-I关系为Z=409I1.48，不区分过渡性降水时，得到的层云降水的Z-I关系为Z=395I1.51。不区分过渡性降水得到的层云降水的Z-I关系系数较小，指数较大。更为精细的降水类型划分可以有效改善Z-I关系，提高雷达定量估测降水精度。

本文分析了一次飑线过程中不同类型降水的地面雨滴谱特征，但有关飑线系统云内微物理过程的了解仍然不足，未来需要结合双偏振雷达资料进一步研究不同类型云内降水产生的微物理过程。

致 谢：感谢南京大学陈宝君教授提供的雨滴谱程序及对本文的指导。

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Characteristics of Raindrop Size Distribution for a Squall Line at Chuzhou of Anhui During Summer

Jin Qi1)Yuan Ye1)Ji Lei1)Lu Dejin1)2)Feng Jingyi1)

1)(AnhuiWeatherModificationOffice,Hefei210031)2)(NanjingUniversityofInformationScience&Technology,Nanjing210044)

Characteristics of raindrop size distribution are analyzed using a ground-based disdrometer for a mid-latitude squall line at Chuzhou of Anhui on 31 Jul 2014. The observational precipitation are classified into convective rain, transition rain and stratiform rain based on the radar reflectivity and rain rate at surface. The convective rain is divided into leading edge, convective center and trailing edge according to a threshold rain rate 10 mm·h-1. The raindrop spectrum characteristics in different precipitation regions are studied. Results show that the mass-weighted diameter for convective center, transition region, stratiform region are stable with mean values of 1.8 mm, 1.0 mm and 1.7 mm, respectively. The generalized intercepting parameterNwof convective precipitation is larger compared with stratiform precipitation, indicating a larger number concentration of drops. Theμvalue is the largest for transition precipitation but the smallest for convective precipitation. The raindrop spectrums are different for varied rain type. For convective precipitation, it shows a highest concentration of raindrop within each size range, especially for small size of raindrops, which results in a smaller raindrop size than tropic region. For stratiform precipitation consists of a lower number concentration of small drops and less large raindrops, therefore, the spectrum curve is flat. For transition precipitation, the number concentration of small drops is close to stratiform precipitation without large drops, results in a steep spectrum. The mass-weighted diameter for leading edge is large probably caused by gravity separation at the early stage of precipitation. The rainwater content of stratiform precipitation is smaller compared with convective precipitation. The mass-weighted diameter of stratiform precipitation is larger compared with convective precipitation, and it increases more rapidly compared with convective precipitation as the rain water content increasing. The reflectivity is larger for stratiform precipitation compared with convective center precipitation at the same rain rate. TheZ-Irelationship of stratiform precipitation isZ=409I1.48when partitioning the rain into convective rain, transition rain and stratiform rain, butZ=395I1.51when the partitioning is blurred. TheZ-Irelationship is improved and the accuracy of radar rainfall estimates is enhanced by dividing the rain type more exactly. In summary, although the raindrop size distribution for a squall line at ground is discussed, the knowledge on microphysical process of mid-latitude squall line is still insufficient. Dual polarization radar can be applied to further investigate the microphysical process in different types of internal cloud precipitation in the future.

squall line; raindrop size distribution; microphysical process; precipitation classification

10.11898/1001-7313.20150609

公益性行业(气象)科研专项(GYHY201306040),淮河流域气象开放研究基金(HRM201408)

金祺,袁野,纪雷,等. 安徽滁州夏季一次飑线过程的雨滴谱特征. 应用气象学报，2015，26(6)：725-734.

2015-01-16收到， 2015-06-23收到再改稿。

* 通信作者, email: hfyuany@sina.com