云降水精细分析系统（CPAS）系统在吉林省人工增雨业务中的应用

王旗 徐戈 王周翔

摘 要：本文以2016年4月1日至2日的降水过程为例，按照人工增雨作业流程的五个阶段，介绍CPAS系统在飞机增雨作业过程中的应用。研究表明，CPAS在整个增雨流程中都有重要的应用，实时轨迹叠加雷达，能更好地指挥飞行的区域路线，增雨量计算与对比区选定，能有效计算出增加的雨量，为下一次增雨计划提供更多的科学依据。

关键词：CPAS;人工增雨;效果检验

Abstract： Taking the precipitation process from April 1 to 2， 2016 as an example， this paper introduced the application of CPAS system in aircraft precipitation process according to the five stages of artificial precipitation process. The research shows that CPAS has an important application in the whole rain enhancement process. The real-time trajectory overlay radar can better command the regional route of flight， increase rainfall calculation and comparison area selection， can effectively calculate the increased rainfall， and provide more scientific basis for the next rain enhancement plan.

Keybords： CPAS;artificial precipitation;validity check

人工影響天气在缓解水资源短缺、农业抗旱减灾、改善生态环境等方面发挥着越来越重要的作用[1-2]。1958年吉林省第一次飞机人工增雨作业，之后全国各地陆续开展飞机增雨作业工作[3-6]。由中国气象科学研究院研发的云降水精细分析系统（Cloud Precipitation Accurate Analysis System，CPAS）于2014年在吉林省开始试应用，经过两年间不断地进行模块调试与功能优化，现已正式应用于吉林省人工增雨业务中，为吉林省开展人工增雨工作提供了更加科学有效的技术保障。

吉林省人工增雨作业流程分为五个阶段：第一，作业过程预报;第二，作业条件潜力预报;第三，作业条件预警;第四，作业方案设计;第五，作业效果分析。当预测到未来3天内有降水过程时，根据本省旱情情况，实时分析增雨需求，首先对整个作业过程进行预报，而后应用CPAS系统对人工影响作业条件潜力进行分析，判断是否符合飞机增雨作业条件，临近天气过程时对作业条件进行预警分析，保证飞行的安全性，然后制订飞行方案，确定飞行路线，并于飞行过程中根据天气情况实时更改，最后在过程结束后，对此次过程进行效果评估分析。本文将以2016年4月1日至2日的降水过程为例，介绍CPAS系统在飞机增雨作业过程中的应用。

1 作业过程预报

2016年3月30日10：00，吉林省白城、松原大部及延边西北部出现中度旱情，部分地区达到重旱级别。因此，为保证农业生产，急需开展人工增雨工作缓解旱情。

通过预测可知，2016年4月1日至2日，受冷空气影响，吉林省范围内将出现明显降水过程。4月1日05：00至4月2日20：00，吉林省受500 hPa低槽影响，850 hPa相对湿度、比湿、上升垂直速度均有大值区，西南急流向省内不断输送水汽，如图1所示。根据EC、T639与吉林省内WRF模式预报综合考虑得出：吉林省大部分地区将出现小到中雨天气，需要做好飞机人工增雨作业准备。

2 作业条件潜力预报

根据作业过程预报结果，3月31日综合考虑EC、T639、MM5_CAMS、GRAPES_CAMS及省内WRF模式预报，得到如下结论：4月1日08：00至2日08：00，有云系自西向东进入吉林省，云带存在过冷水。应用CPAS系统对云体垂直结构进行分析，结果显示：4月1日08：00至2日08：00，过冷水含量最大为0.05 g/kg，主要集中在0～-18 ℃，过冷水层高度在1 800～5 000 m。云中冰晶含量较少，有较好的增雨作业条件。

综合上述分析，4月1日08：00至14：00，增雨潜力区位于白城、四平、松原、长春等地区;4月1日12：00至20：00，增雨潜力区位于长春、四平、辽源、吉林等地区;4月1日20：00至2日02：00，增雨潜力区位于辽源、吉林、通化、白山、延边等地区;4月2日02：00至2日08：00，增雨潜力区位于通化、白山、延边等地区。

根据预报结果和云系的移动方向，结合旱情，选定不同的飞行区域，并考虑跨区域联合作业。

3 作业条件预警

根据CPAS系统中近3 h的FY2卫星观测反演云产品以及云模式预报02：00—04：00云场对比分析云系水平分布和移动发展，来检验模式预报的准确度，4月1日02：00—04：00，吉林省有云系逐渐东移发展，云顶高度超过14 km，云系移动速度约60 km/h，预计06：00—09：00影响吉林省中西部地区。云模式预报02：00—04：00云场的分布和移速与卫星观测较为一致，云系整体略偏西。

根据白城、通辽04：36的雷达组合反射率拼图（见图2）可知，吉林省西北部、通辽存在自西向东移动的雷达回波，最大回波强度约45 dBz，回波移动速度约60 km/h，预计在06：00—09：00影响吉林省中西部地区。综合实况监测和模式检验，预计4月1日06：00—09：00，吉林省中西部作业条件预警区域如图3所示。

4 作业方案设计

根据增雨潜力区和预警区域的综合结果，预计飞行时间为2016年03月31日06：30，预计作业时间为07：00，作业区域在白城、松原地区，作业高度约为3 500m（云内-8℃层以上），催化剂类型為烟条，预计消耗8根。

5 作业效果分析

本次作业时长近140 min，催化层高度约3 800 m，消耗AgI烟条8根，与预计数值一致。利用CPAS平台中的雷达组合反射率、FY-2反演云顶高度、探空云识别等方法判别作业有效性，得出以下结论：此次作业高度位于强回波区中上部，作业高度略偏高;作业层温度约-5 ℃，催化剂选择合理;作业方式选择水平耕云式穿飞，催化剂播撒充分。这是一次典型的冷云飞机增雨作业。

应用CPAS平台在雷达回波中叠加飞行轨迹，判断影响区内雷达回波组合反射率的变化情况，并根据催化层风向风速，把催化剂扩散1 h后的范围确定为影响区（见图4），并在垂直于系统移动方向影响区上下约15 km左右确定对比区1和对比区2（见图5）

根据CPAS系统中的增雨量计算功能得到：作业影响区面积7 443.54 km2，平均雨量1.99 mm，对比区面积14 868.43 km2，平均雨量1.39 mm，影响区内降水量有所增加，且从图4中可以看出，雷达组合反射率在作业后略有增强，表明此次作业存在一定效果。

6 结语

CPAS在整个增雨流程中都发挥了重要作用，实时轨迹叠加雷达，能更好地指挥飞行的区域路线，增雨量计算与对比区选定，能有效计算出增加的雨量，为下一次增雨计划提供更多的科学依据。由此可见，CPAS系统的应用前景十分广阔。

参考文献：

[1]李大山.人工影响天气现状与展望[M].北京：气象出版社，2002.

[2]郭学良.大气物理与人工影响天气[M].北京：气象出版社，2010.

[3]张沛纯，甘建辉，李志华，等.白龙湖库区资源性人工增雨典型个例分析[J].高原山地气象研究，2012（3）：71-75.

[4]杨旭，陈宇，方晓.人工增雨作业过程个例分析[J].安徽农业科学，2009（35）：17812-17813.

[5]胡志晋.层状云人工增雨机制、条件和方法的探讨[J].应用气象学报，2001（S1）：10-13.

[6]王以琳，李德生，刘诗军.飞机人工增雨分层历史回归效果检验方法探讨[J].气候与环境研究，2012（6）：862-870.