东亚与南亚雨季对流和层云降水云内的温湿结构特征分析

夏静雯 傅云飞



东亚与南亚雨季对流和层云降水云内的温湿结构特征分析

夏静雯1, 2傅云飞1

1中国科学技术大学地球与空间科学学院，合肥230026,2宁波市鄞州区气象局，宁波315194

为认知降水云内的大气温湿结构特点，本文利用1998至2012年热带测雨卫星的测雨雷达（TRMM PR）和全球探空数据集（IGRA）的探测结果，融合计算获得了一套大气温湿廓线和降水廓线的准时空同步资料，并利用该融合资料研究了雨季东亚和南亚降水云内的温湿结构和不稳定能量特点。个例研究结果表明深厚对流降水表现出整层大气湿润、高空风速小的特点，层云降水则表现出850 hPa以下大气湿润、水汽随高度升高显著减少、高空风速大的特点。统计结果表明东亚季风区降水强度更大，对流和层云降水的回波顶高度分别可达17 km和12 km；南亚季风区降水强度较弱，回波顶高度比东亚约低1 km；统计结果还表明南亚季风区对流活动受季风推进的影响显著。两个季风区降水云团内的温度结构差异主要出现在近地面，南亚的近地面温度比东亚约高4°C，南亚对流降水云内的大气较东亚更干燥；整个雨季南亚降水的对流有效位能（CAPE）要大于东亚。本研究结果为模式模拟降水云温湿结构提供了观测依据。

星载测雨雷达资料 探空资料 融合 降水廓线 温湿廓线

1 引言

降水是大气综合因素作用的一种表象。降水释放的潜热对大气环流有驱动作用（Kummerow et al.，2000）。降水参与地球水分循环过程，调节着全球水分平衡。降水也与人类生活密切相关，由其引起的旱涝灾害，将会直接影响农业生产。

利用地基雨量计的直接测量、地面天气雷达和卫星多仪器的遥感探测，很多学者已经对降水时空分布等特性进行过分析（Fu et al，2006；郑媛媛等，2004；傅云飞等，2008，2012；Liu and Zipser，2008；Liu et al.，2008；刘鹏和傅云飞，2010；刘鹏等，2012）。以往的研究多探讨大尺度或行星尺度系统活动与区域或局地降水之间的关系（刘永强和丁一汇，1995；黄嘉佑等，2004；简茂球等，2007；杨莲梅和张庆云，2008），如海气相互作用与区域降水之间关系（杨明珠和丁一汇，2007）、热带东风急流活动与亚非降水之间关系（陈桦等，2007）等；或某种参数与降水之间的关系，如达尔文气压与蒙古东北降水之间关系（王会军，2006）；而大尺度系统活动对降水结构的研究甚少（李锐等，2005；Li et al.，2011），对降水发生时大气温湿结构等环境参数特征的研究很有限。最近，Biondi et al.（2012）结合全球定位系统（GPS）掩星（RO）和星载激光雷达（CALIPSO）探测数据，发现深对流云顶GPS弯曲角变化剧烈，它与云中低温相关很好。樊李苗和俞小鼎（2013）利用气象观测站雨量计资料和探空站探空数据，按降水时间与探空时间最接近的原则进行资料比配，在此基础上总结了中国短时强对流天气对应的环境参数特征。但如果探空时间超前或落后降水时段3小时以上，则探空给出的大气温湿风结构能否准确反映降水时的实际情形，还有待分析。利用地面雨量计与地面天气雷达的结合，可以对两者给出的地表降水进行相互检验和校正（田付友等，2010；王红艳等，2015）；而国际上多将卫星探测结果与再分析资料相结合，给出云和降水的大气参数分布（Mitrescu et al.，2008；Posselt et al.，2008），如Haynes and Stephens（2007）将云廓线雷达（CPR）探测的三维云结构与模式结果结 合，分析了云结构对应的模式大气参数分布。利用机载仪器穿云飞行，也可获得小范围云内温湿的分布，但这类探测具有一定的危险性且成本高。

直到现在，对云团或降水云团内部的实际大气温湿风结构的认识还非常有限，对亚洲季风区内降水云内部的大气温湿结构特点缺少认识。基于此，本文将热带测雨卫星（TRMM）搭载的测雨雷达（PR）的降水结构资料与全球常规无线电探空数据集（IGRA）的大气温湿资料进行融合，针对东亚和南亚季风区雨季，试图揭示降水云团内的大气温湿风垂直结构特征及差异，旨在进一步研究降水云团内水成物结构和潜热结构特点，并为模式模拟提供准确的观测事实依据。

2 数据和方法

TRMM卫星由美国航天航空局（NASA）和日本空间发展署（JAXA）共同研制，于1997年11月28日升空。该卫星为非太阳同步卫星，轨道倾角35°，飞行高度350 km（2001年8月7日后升至402 km），环绕地球一周需91.3分钟。其观测范围在南北纬38°之间，每天提供16条轨道信息，为热带副热带地区降水的探测提供了便利。搭载在TRMM上的PR垂直分辨率为250 m、水平分辨率为4.3 km（升轨后为5 km），垂直探测高度从地表至20 km（Kummerow et al.，1998）。文中使用了PR自1998至2012年的逐轨三维雷达回波（单位：dB）数据（资料名称2A25，第七版资料）；2A25资料提供降水分类：对流、层云和其他类型降水（Iguchi et al.，2000），具体见相关文献（Kummerow et al.，1998；Fu and Liu，2007）。

文中使用的 IGRA探空数据由美国国家气候数据中心（NCDC，http://www.ncdc.noaa.gov/oa/ climate/igra/[2013-03-02]）提供。该数据来自全球1500多个探空站每日00:00（协调世界时，下同）和12:00两个时次的探测，资料包括气压、温度、位势高度、风向和风速等大气参数，并且经过了严格的质量控制（Durre et al.，2006）。考虑到亚洲地区探空站数据和PR资料的时间一致性，仅使用1998～2012年数据缺测率低于20%的IGRA探空站（以下简称探空站）数据，其位置如图1中蓝色圆点所示，图中黑框分别表示东亚季风区 [EASM，（20°～35°N，105°～125°E）]和南亚季风区 [ISM，（15°～25°N，75°～90°E）]。

图1 全球探空数据集（IGRA）探空站分布（蓝色圆点）和地表高度（填色部分，单位：m）。黑框为本文研究区域，左框为南亚季风区，右框为东亚季风区

此外，本文还使用了美国国家环境预测中心/国家大气研究中心（NCEP/NCAR）的再分析资料（Kalnay et al.，1996）来分析降水发生时的大气环流形势。该资料空间分辨率为2.5°×2.5°，时间分辨率为6小时（00:00 、06:00、12:00和18:00），垂直方向17层（气压坐标）。

由于探空时间固定，要利用探空站资料研究降水云内的大气温湿结构，就必须以探空时间为基准，对PR逐轨道降水资料进行匹配。考虑到探空气球上升速度400 m min−1，气球上升到20 km的时间为50 min，如假设空中平均水平风速为10 m s−1，则探空气球的水平位移为30 km（张文煜和袁九毅，2007），故本文将PR降水廓线与探空廓线相匹配，要求降水廓线对应的经纬度与探空站所在经纬度相距不超过0.25°（约27.5 km），即降水廓线位于探空站0.25°经纬度范围内，匹配的时间窗口为±1.5 h，以确保有足够PR降水廓线样本。由此可知，每次探空给出的大气温湿廓线仅代表探空站周围1小时左右的大气平均状态，并非大气瞬时状态；而PR探测给出的是瞬时降水结构。这反映了地基探测与卫星遥感之间的一定差异，对此尚无法克服，但必须知道。

PR的灵敏度为16～18 dB（Kozu et al.，2001），在TRMM卫星升轨之后，PR的灵敏度变为17.2～19.2 dB（Takahashi and Iguchi，2004），故文中定义回波顶高度为PR探测到的第一个大于20 dB的回波信号出现的高度（Kelley et al.，2010）。

在亚洲地区，对流降水出现频次远低于层云降水，该地区大部区域对流降水频次小于3%，而层云降水频次可达10%（傅云飞等，2008）。本文首先对探空站0.25°经纬度范围内全部探测像素均为对流或层云降水的情况进行了统计（表1），表明对流降水样本少，这与已有研究结果一致。如果探空站0.25°经纬度范围内存在两种不同性质降水，若对流降水像素比例高于30%（层云降水比例高于70%），则定义探空站内的降水为对流降水（层云降水），即此时探空获得对流（层云）降水的大气温湿廓线。表2为该定义下的样本数，对流降水样本增多使得统计结果更具代表性。文中统计分析将分别基于表1和表2的样本进行。

表1 雨季东亚和南亚探空站0.25°经纬度范围内样本统计

3 结果

3.1 个例分析

在统计分析前先进行个例分析有助于了解数据匹配、降水类型分布及探空站大气温湿廓线的细节，也可避免统计的盲目性。个例降水分别发生在中国南方四个探空站附近，这四个站是桂林站（站号：57957；25.33°N，110.3°E）、衢县站（站号：58633；28.97°N，118.87°E）、洪家站（站号：58665；28.65°N，121.42°E）和射阳站（站号：58150；33.77°N，120.25°E）。探空时间和PR探测时间见表3，两者相差不超过30分钟，可认为探空给出了周围降水云的大气温湿结构。

表3 中国南方四个探空站探空时间和测雨雷达（PR）探测降水的时间

图2为四个个例降水发生前5小时850 hPa和200 hPa大气垂直速度及水平流场。从图中可看到四个探空站均位于850 hPa上升运动区，上升运动强度约−0.1 Pa s−1，其中衢县站（图2c）位于低压区、南部有台风活动，桂林站（图2a）和洪家站（图2e）位于850 hPa西南气流中，射阳站（图2g）位于850 hPa偏东气流中。200 hPa四个探空站仍处于上升运动环境中，其中桂林站（图2b）处于南亚高压脊中、上升运动可达到−0.3 Pa s−1，衢县站处于向北伸展的偏东气流中（图2d），而洪家站（图2f）和射阳站（图2h）处于高空西风气流中。以上高低空的大气流场配置均有利于降水出现。

图2 个例降水发生前850 hPa（左）、200 hPa（右）垂直速度（填色部分，单位：Pa s−1）和水平流场（矢量，单位：m s−1）：（a，b）桂林站；（c，d）衢县站；（e，f）洪家站；（g，h）射阳站。绿色圆点指示站点所在位置

四个探空站周围的近地面降水回波分布如图3所示，图3a中有一条狭长的西南—东北方向分布雨带，其长度约200 km，地表降水回波高值（40 dB）主要分布在雨带的北部，恰好落在桂林站附近，此处正好对应200 hPa的强上升运动（图2b）。图3b中出现很多面积不等但雷达回波信号超过40 dB的强降水雨团，这些雨团共同组成了一个较宽广的强降水区，衢县站大致位于该降水区的中心；从回波信号分布可见在强雨团之间存在着一些非降水区，这可能是对流云中强烈上升运动所诱发的对流周边下沉运动区（傅云飞等，2003）。图3c中的近地面雷达回波信号表明洪家站位于一片弱降水区中，站点周围近地面降水回波信号只有30 dB左右。而射阳站（图3d）周围的近地面降水回波信号零散且更弱（不超过30 dB）。

图3 测雨雷达（PR）探测的近地面降水回波信号分布：（a）桂林站；（b）衢县站；（c）洪家站；（d）射阳站。直线AB和CD分别为过探空站且沿轨道前进方向和垂直于轨道前进方向的降水信号剖面位置（图中黑色圆点为对应的探空站位置）

研究表明降水的垂直结构可反映降水雨团的热力和动力结构特性以及雨团中降水的微物理特性（Zipser and Lutz，1994），这或许是大家对降水垂直结构感兴趣的原因。图4为沿图3中黑色实线和所示位置作出的雷达回波垂直剖面图，图中虚线为探空站所在位置。桂林站（图4a）的回波顶高度可达10 km，超过50 dB的雷达反射率因子出现在2～5 km高度，表明这里出现了强度可观的对流降水；衢县站（图4b）的回波顶高度可突破14 km，雷达反射率因子的高值区（50 dB）自地面向上延伸至6 km高度，在8 km高度以上仍存在超过40 dB的强回波，表明这里出现了尺度较大的冰和水粒子，且被强烈上升运动带到对流层中上层。从图3a和4b还可看到这两个探空站周围的对流降水回波顶高度的水平分布非常不均匀，这说明了对流降水系统的非均匀性。相比而言，发生在洪家站（图4c）和射阳站（图4d）周围的降水较弱。洪家站周围降水的回波顶最高不超过8 km，除东南方向的近地面降水雷达回波略大外（约45 dB），其他位置的雷达回波不超过35 dB，而射阳站周围的降水回波顶高度不超过6 km，雷达反射率因子低于35 dB。洪家站和射阳站的降水回波特征表明这两个站发生了层云降水。

图4 降水雷达反射率因子垂直剖面：（a，b）桂林站；（c，d）衢县站；（e，f）洪家站；（g，h）射阳站

降水雷达反射率因子在垂直方向的分布可用联合频次分布（CFAD）表示（Yuter and Houze，1995），它可表示雷达回波随高度的分布，从而指示降水系统的发展状况。图5为上述四个探空站周围雷达回波的CFAD，图中水平方向填色间隔为5 dB、垂直方向为0.25 km。发生在桂林（图5a）和衢县（图5b）站的降水回波顶高度可突破14 km，近地面降水回波强度可达50 dB，说明这两个探空站周围出现深厚对流活动。相比之下，表现出层云降水特征的洪家站（图5c）和射阳站（图5d）的降水系统比较浅薄，洪家站的回波顶高度不超过9.5 km，超过50 dB的强回波只出现2 km以下；射阳站（图5d）周围的降水则更弱，其回波顶高度不超过8 km、近地面雷达反射率因子不超过40 dB。

基于本文的融合资料集，很容易给出这四个个例降水云中的大气温湿廓线和不稳定能量。描述不稳定能量的指数有很多，其中对流有效位能（CAPE）是一个同时包含低层、高层空气特性的参数，被认为能较真实地描述探空资料所表示的大气不稳定度（彭治班等，2001）。CAPE表征的是气块绝热上升时正浮力所产生的能量的垂直积分，若把自由对流高度到平衡高度间的层结曲线与状态曲线所围成的面积称为正面积，从几何意义上说CAPE就正比于这个正面积（Smith，1997）。

图5 降水雷达反射率因子的联合频次分布：（a）桂林站；（b）衢县站；（c）洪家站；（d）射阳站

图6 降水云团内的大气温湿结构：（a）桂林站；（b）衢县站；（c）洪家站；（d）射阳站。黑色实线为温度廓线，蓝色实线为露点温度廓线，橙色填充区代表对流有效位能（CAPE），右边为风廓线

洪家站（图6c）的降水发生时地表温度为19.6°C；整层大气水汽含量随高度变化显著，920～500 hPa温度露点差约4～5°C，500 hPa以上温度露点差急剧增加，在400 hPa达到40.5°C，大气呈下湿上干分布；该站地表以上盛行西（西南）风，250 hPa以上风速较大，可达25 m s−1。射阳站（图6d）的降水活动发生时地表温度只有11.5°C；低层大气较湿润（温度露点差低于4°C），500 hPa以上温度露点差急剧增加，在300 hPa达到34.5°C，也呈现出上干下湿状分布；850 hPa以上呈西风，风速较大，高空风速可达35 m s−1。

以上个例分析表明星载测雨雷达与探空站的融合资料，可以较好地表示降水垂直结构和降水云团内的大气温湿垂直结构。

3.2 统计分析

东亚季风区与南亚季风区虽然同处亚洲，但却是两个相对独立的季风系统（朱乾根等，2000），其降水结构及降水云内的大气温湿结构或许存在差异。为此图7给出了这两个季风区降水的雷达回波CFAD图，可见东亚对流降水的回波顶高度可达15 km，对流降水云上部（12 km以上）存在超过40 dB的雷达反射率因子，而南亚对流降水的回波顶最高不超过14 km。层云降水回波6 km以上超过20%的回波小于25 dB，5 km以下回波多在20至30 dB之间（比例15%～17.5%），5 km高度附近的融化层明显（即亮带显著），这与以往的结果基本一致，即层云降水的雷达反射率因子自回波顶向下增大，最大值出现在冻结层（5 km附近），再往下雷达反射率因子基本不变，成雨过程已基本结束（傅云飞等，2003）。东亚层云降水回波顶高度可达12 km，而南亚层云降水的回波顶高度较东亚约低1 km。

图7 1998～2012年雨季东亚（左）和南亚（右）降水雷达反射率因子的联合频次分布。探空站附近范围内降水样本全部为（a，b）对流降水和（c，d）层云降水；图中水平方向填色间隔为2 dBz，垂直方向为0.25 km

为了解图7中降水结构对应的云中大气温湿结构、不稳定能量的分布，图8给出了探空计算得出的云中大气平均温湿廓线、层结曲线与状态曲线所围正面积的二维概率密度分布，可以看到两季风区的平均温度廓线在700～150 hPa基本一致，平均温度递减率约6.4°C km−1，温度差异主要出现在近地面，南亚近地面温度比东亚约高4°C，这可能是由探空探测的地方时差异造成的。

对流降水平均温度露点差自地面至700 hPa均低于1.5°C，且均方差小，表明降水时大气低层水汽充足；随着高度升高平均温度露点差逐渐增大，至300 hPa可达9°C，说明对流降水云的上部比较干。而层云降水的平均温度露点差自地表至500 hPa基本不变（约3°C），500 hPa以上随高度增加变大，在300 hPa处达到最大值7°C，说明层云降水云内的大气上部也较干，但程度不及对流降水。

南亚对流和层云降水的平均CAPE分别为1238 J kg−1和1462 J kg−1，而东亚相应的CAPE低于南亚，分别为1182 J kg−1和534 J kg−1。如图8所示，南亚降水同一高度上的状态曲线和层结曲线温度差更大（比东亚高3～4°C），南亚对流（层云）降水的平衡高度在150 hPa（200 hPa）高度以上仍有分布；而东亚降水的正面积分布概率更集中，超过0.04%的大值区出现在700～250 hPa（对流降水）和700～450 hPa（层云降水）。两季风区不稳定能量分布特征的差异可能与探空探测的地方时差异有关，通常大气不稳定能量在局地午后最大，南亚有一探空时次为地方时17时，而东亚探空时次多为地方时08时和20时。

图8 1998～2012年雨季（a，c）东亚和（b，d）南亚探空站附近范围内PR探测像素为（a，c）对流降水和（b，d）层云降水对应的云中大气平均温湿廓线、层结曲线与状态曲线所围正面积的二维概率密度分布。图中黑线为平均温度廓线，蓝线为平均露点温度廓线，水平短直线为对应的均方差，填色表示正面积二维概率密度分布（水平方向填色间隔为0.1°C，垂直方向为10 hPa）

根据表1可知，探空站0.25°经纬度范围内PR探测样本全部为对流降水的情况少，特别在南亚仅有5次探空满足条件。样本过少可能会令统计结果不具有代表性，因此本文将探空站0.25°经纬度范围内对流降水比例高于30%（层云降水比例高于70%）的情况定义为对流（层云）降水，样本数如表2所示。基于表2的样本，图9给出了降水雷达回波CFAD。由于对流降水样本增加，使得其分布形态较图7更为完整，可看出自回波顶向下至7 km，20～30 dB的雷达回波所占比例超过12.5%；7～4 km大于7.5%的CFAD填充区对应的雷达回波强度随高度的降低逐渐增大，这是降水云中粒子在下降过程中碰并增长的结果（傅云飞等，2003）。东亚和南亚的对流降水存在明显差异：东亚对流降水（图9a）的回波顶高度可延伸至17 km，在12 km的高度上仍可探测到超过40 dB的强回波；南亚的对流降水（图9b）相对较弱，回波顶高度最高不超过16 km，超过40 dB的强回波只存在于10 km以下。对于层云降水情况，由于表1中层云降水样本已足够多，能够很好地表征层云降水的垂直结构，因此图9c–d与图7c–d类似，在此就不再详述。对流降水中超过40 dB的强回波最高可达14 km，而6 km以上层云降水的回波强度都低于40 dB，表明对流降水云上部有尺度较大的冰和水粒子，这正是强烈上升运动所致（Zipser et al，2006; Xu and Zipser，2012）。

图9 1998～2012年雨季（a，c）东亚和（b，d）南亚降水雷达反射率因子的联合频次分布，探空站附近范围内降水样本（a，b）30%为对流降水和（c，d）70%为层云降水

图10 1998～2012年雨季（a，c）东亚和（b，d）南亚探空站附近范围内PR探测像素（a，b）30%为对流降水和（c，d）70%层云降水对应的云中大气平均温湿廓线、层结曲线与状态曲线所围正面积的二维概率密度分布（图中各颜色和线条示意同图8）

在获得雨季平均降水和大气结构后，还需要了解季风推进中降水及相应大气温湿结构和不稳定能量的特点，为此文中对1998～2012年雨季多年月平均状况进行了统计，样本如表4所示。在东亚地区，层云降水多发生在5、6月，而对流降水则多发生在7、8月；在南亚地区，不论是对流还是层云降水，7、8月的发生次数都要多于5、6月。

表4 雨季东亚和南亚对流和层云降水多年月平均样本

在整个雨季，东亚对流降水（图11a–d）发展旺盛，表现出回波顶高（＞16 km）和回波强（＞ 55 dB）的特点，层云降水（图12a–d）的回波顶高度可达12 km，且6～8月的对流和层云降水相比5月略强。在南亚季风区，对流活动则与南亚季风的发生发展密切相关。南亚季风爆发前（5月），强降水主要分布在孟加拉湾沿岸地区，随着季风的推进，强降水也逐渐向北移动，主要集中在青藏高原南麓（Qie et al.，2014）。7～8月（图11g–h）由于强降水主要分布在缺少探空站的高原南麓，难以获取匹配数据，所以南亚7～8月的研究样本中鲜有回波顶高度超过14 km的强对流降水出现；相比而言，南亚季风活动对层云降水的影响并不显著，5月层云降水（图12e）较弱，表现出回波顶高度低于11 km、雷达回波低于40 dB的特点，而6至8月（图12f–h）层云降水的CFAD分布没有明显的季内变化。

图11 1998～2012年雨季（a–d）东亚和（e–h）南亚对流降水雷达反射率因子的多年月平均联合频次分布：（a，e）5月；（b，f）6月；（c，g）7月；（d，h）8月

图12 同图11，但为层云降水的情况

在东亚季风区，5月（图13a和图14a）的降水活动相对较弱，其对应的大气层结更干燥，对流 层中上部温度露点差较其他月份约高1°C；大气 的不稳定能量也较小，5月平均CAPE约为775 J kg−1（对流）和299 J kg−1（层云），6～8月平均CAPE可超过1100 J kg−1（对流）和500 J kg−1（层云）。在南亚季风区，5月季风爆发前，对流（图13e）和层云（图14e）降水的温度露点差都超过5°C，整层大气较干燥；6～8月随着西南季风的推进，受到来自阿拉伯海的暖湿气流影响，降水的大气层结变得湿润；整个雨季南亚降水的不稳定能量均较高，平均CAPE可达1300～1800 J kg−1（对流）和1100～1300 J kg−1（层云），季内变化并不显著。

图13 1998～2012年雨季（a–d）东亚和（e–h）南亚对流降水的多年月平均大气温湿结构和不稳定能量分布：（a，e）5月；（b，f）6月；（c，g）7月；（d，h）8月。图中各颜色和线条示意同图8

图14 同图13，但为层云降水的情况

4 结论

本文通过融合1998～2012年TRMM PR和IGRA的探测结果，生成了一套准时空同步降水与大气温湿的廓线资料。利用该廓线资料集，对层云与对流降水云内的大气温湿结构、不稳定能量及其在东亚和南亚季风系统中的差异进行了研究。

个例分析表明，深厚的对流降水个例回波顶可超过14 km，对应的大气廓线表现出整层大气较湿润、高空风速小的特点。而层云降水回波顶高度不超过8 km，对应的大气温湿廓线表现为500 hPa以下较湿、水汽含量随高度升高而减少、高空风速大。

雨季平均统计分析表明，东亚和南亚季风区的降水和大气温湿结构存在明显差异。东亚对流和层云降水回波顶可分别延伸至17 km和12 km；南亚降水相对较弱，对流和层云降水的回波顶高度相比东亚都约低1 km。两季风区降水云团内的平均温度廓线在700～150 hPa基本一致；温度差异主要出现在近地面，南亚的近地面温度比东亚约高4°C，这是由探空探测的地方时差异造成的。两季风区对流降水发生时大气低层水汽充足，上部较干，其中南亚对流降水的温度露点差整体比东亚高0.5°C；而两季风区层云降水发生时大气低层温度露点差（约3°C）基本不变，上部也较干但程度不及对流降水。南亚季风区的不稳定能量较东亚更大，同一季风区对流降水的不稳定能量高于层云降水。

季内变化统计分析表明，东亚季风区5月的降水活动比6～8月弱；南亚季风区对流活动受季风推进的影响显著，7、8月的强降水集中在缺乏探空站的青藏高原南麓地区，所以这两个月的南亚对流样本中鲜有回波顶超过14 km的强降水出现。两季风区降水云内温度廓线的季内差异都不大。但湿度表现出显著季内差异：东亚5月降水对应的大气比6～8月更干燥；南亚5月季风爆发前整层大气干燥，6～8月受来自阿拉伯海的暖湿气流的影响，大气层结变得湿润。东亚5月的平均CAPE相对6～8月较小，而在南亚整个雨季降水都具有较高的不稳定能量。

(References)

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The Vertical Characteristics of Temperature and Humidity Inside Convective and Stratiform Precipitating Clouds in the East Asian Summer Monsoon Region and Indian Summer Monsoon Region

XIA Jingwen1, 2and FU Yunfei1

1230026,2,315194

To reveal the nature of the vertical structure of temperature and humidity inside precipitating clouds, a quasi-spatiotemporal synchronization dataset of temperature and humidity profiles, collocated with precipitation profiles, is generated in this study by merging Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Precipitation Radar (PR) and the Integrated Global Radiosonde Archive (IGRA) from 1998 to 2012. Based on this dataset, the characteristics of precipitation, temperature, humidity and convective available potential energy (CAPE) in the East Asian Summer Monsoon (EASM) region and Indian Summer Monsoon (ISM) region are investigated. Case studies indicate wet air in the atmospheric column inside deep convective precipitating clouds, together with weak wind in the upper atmosphere; while for stratiform precipitating clouds, wet air occurs below the layer of 850 hPa, accompanied by decreasing humidity and strengthening wind with height. Statistics illustrate a heavier precipitation intensity in the EASM region than in the ISM region, and the heights of storm tops can reach 17 km and 12 km for convective and stratiform precipitation, respectively, in the EASM region. Usually, the height of storm tops in the ISM is 1 km lower than that in the EASM region. Moreover, results also indicate that convective precipitation in the ISM is greatly impacted by the propagation of the monsoon. The significant difference of temperature for the precipitation scenario between the EASM region and ISM region also appears near the surface, i.e. about 4°C higher in the ISM than in the EASM region. Generally, relative dryer air occurs inside convective precipitating clouds in the ISM region, as compared to in the EASM region, and there is a larger CAPE precipitation scenario in the ISM region than in the EASM region.

TRMM PR, Radiosonde, Data merging, Precipitation profile, Temperature and humidity profile

10.3878/j.issn.1006-9895.1507.15123.

1006-9895(2016)03-0563-18

P407

A

10.3878/j.issn.1006-9895.1507.15123

2015-02-02；网络预出版日期2015-07-28

夏静雯，女，1990年出生，硕士，主要从事云和降水的卫星遥感研究。E-mail: xjw0001@mail.ustc.edu.cn

傅云飞， E-mail: fyf@ustc.edu.cn

公益性行业（气象）科研专项 GYHY201306077，中国科学院战略性先导科技专项XDA05100303，国家自然学基金项目41230419、91337213

Funded by Special Scientific Research Fund of Meteorological Public Welfare Profession of China (Grant GYHY201306077), Science and Technology Project of the Chinese Academy of Sciences (Grant XDA05100303), National Natural Science Foundation of China (NSFC) (Grants 41230419, 91337213)

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