四川盆地与周边地区的降水垂直结构和宏微观差异研究*

李剑婕 郑佳锋 刘艳霞,2,3 程志刚 贺婧姝 任 涛 陈绍婕

1.高原大气与环境四川省重点实验室，成都信息工程大学大气科学学院，成都，610225

2.中国科学院西北生态环境资源研究院，兰州，730000

3.中国科学院大学，北京，100039

1 引言

地形通过动力抬升、绕流和改变大气局地热力条件等直接影响降水的形成与发展（Hu，et al，2016），研究不同地形降水的垂直结构、宏微观特征和物理过程对提高降水预报技巧和数值模式参数化方案优化等具有重要意义（Zhang，et al，2018；Wang，et al，2020）。

近年来，随着精细化预报和区域模式改进的需求，研究不同地形降水的结构、特征成为气象领域关注的重点和热点。许多学者利用热带降水测量（TRMM）等卫星探测资料对青藏高原和西南地区复杂地形的降水展开了研究。如李函璐等（2021）统计了青藏高原东坡与四川盆地交界区域的降水个例，通过区域划分发现，青藏高原东坡降水的回波顶高最低、垂直厚度最小，而四川盆地的回波顶高最高、垂直厚度最大。Fu 等（2018）统计了1998—2012 年喜马拉雅山的降水个例，结果认为7.5 km可以作为浅薄降水和深厚降水的分界；且由于高原大气不稳定、地面加热作用较强，导致更易产生弱对流降水。Wu 等（2017）统计了2014 年4—7 月那曲降水的雨滴谱，发现层性降水的雨滴数浓度减小幅度随直径增大而增大，对流降水中大雨滴的数浓度减小非常缓慢，且数浓度小于中国东部地区。此外，还有研究（仲凌志等，2018；Luo，et al，2011）发现，川渝地区多以层性降水为主，对流降水系统深厚、区域性强，形成的雨滴粒径大且更集中；相对于平原地区，山地降水的强度相对较弱，更为浅薄，局地性更强，混合相层的垂直延伸高度更低，形成的雨滴粒径更小且更分散。TRMM/PR 卫星雷达的成功使用表明星载测雨雷达已逐渐成为降水测量和研究的有效补充，其不受地形地貌的限制，能较为准确定量地给出降水的宏微观信息。作为TRMM的延续，全球降水测量卫星（GPM，Global Precipitation Measurement）覆盖范围更广，观测精度更高，尤其提高了对弱降水和固态降水的观测能力（Matsui，et al，2013；Hamada，et al，2016）。GPM核心卫星搭载了双频测雨雷达（Dual-frequency Precipitation Radar，DPR），包含Ku 波段（KuPR，13.6 GHz）和Ka 波段（KaPR，35.5 GHz），其中DPR-MS 模式采用双雷达联合扫描。KuPR 和KaPR的扫描刈宽为245 km，距离分辨率均为250 m，可探测的最小回波强度分别为18 dBz 和12 dBz，对应的降水强度分别为0.5 mm/h 和0.2 mm/h（Hou，et al，2014；Skofronick-Jackson，et al，2017）。

中外许多学者对GPM/DPR 的可靠性和适用性进行了研究，如Hamada 等（2016）通过设置两个最小可探测反射率因子，发现DPR 在40°S—40°N 的测量性能较TRMM 有所提高。Chandrasekar 等（2015）交叉对比了GPM/DPR 产品与下一代天气雷达（NEXRAD）的探测数据，发现DPR 的结果可信。Petracca 等（2018）利用意大利地基雷达和雨量计共同验证了GPM/DPR 产品，表明DPR 双频产品能表现出更好的性能；张奡祺等（2018）也得到类似的结论，DPR 的2A-DPR-MS 产品对强降水和弱降水的反演能力都较强，反演的粒子谱最为合理。此外，有些 研 究（杜爽等，2020；Kumar，et al，2019；Sun，et al，2020）还着眼于产品的应用，探讨了不同地区、不同类型或不同发展阶段降水的差异。

目前GPM/DPR 相关研究和应用主要集中在算法、可靠性和个例分析，对GPM/DPR 资料在复杂地形的应用还较少。文中利用2014 年3 月—2020 年12 月GPM/DPR 的2A-DPR-MS 观测资料，将四川盆地及邻近山地和青藏高原分为3 个子地区，探讨这3 个子地区层性云和对流云两类降水在垂直结构、宏微观特征和物理过程等方面的差异，旨在为四川盆地及其周边地区的降水预报和数值模式发展提供参考。

2 研究区域和资料

2.1 研究区域

研究区域为（27°—34°N，99°—108°E），位置和地形如图1a 所示，包括四川盆地及邻近山地和高原，东西向从盆地东侧横跨至青藏高原东坡，南北向从横断山脉至秦岭。研究区域海拔差距大、气候差异显著，也是高原低涡和西南涡等系统影响较大的地区。

为研究不同地形的降水差异，文中将研究区域划分为3 个子地区：海拔≤1 km 为C1 地区，1 km＜海拔≤3.5 km 为C2 地区，海拔＞3.5 km 为C3 地区。图1b 为3 个子地区的位置分布，可见，C1 基本代表整个四川盆地，平均海拔为0.55 km，面积约为2.34×105km2，属于亚热带季风气候；C2 代表盆地毗邻的山区，平均海拔为2.14 km，面积约为2.01×105km2，主要受高原山地气候和亚热带季风气候共同影响；C3 主要分布在青藏高原东坡，平均海拔为4.15 km，面积约为2.35×105km2，以大陆性高原山地季风气候为主。

图1 研究区域的地理位置和地形（a，色阶：海拔高度）及3 个子地区分布（b，色阶：3 个子区，黑色点为激光雨滴谱仪站点）Fig.1 Geographical location and topography of the study area（a，shaded：altitude）and the three sub-regions determined by altitudes（b，shaded：three areas）

2.2 设备与资料

采 用2014 年3 月—2020 年12 月GPM/DPR的2A-DPR-MS 资料（详见：https://gpm.nasa.gov/data/directory，版本为V06），星下点水平分辨率为5 km，垂直分辨率为250 m，探测最大高度为22 km。包括：降水顶高度HET（km）、反射率因子廓线Ze（dBz）、降水强度廓线R（mm/h）、近地面降水强度Rs（mm/h）、降水类型RT、雨滴谱质量加权直径Dm（mm）和广义截距参数Nw（mm−1m−3）等。其中，HET定义为DPR 观测降水廓线的最大高度。0℃层高度（T0）定义为0℃等温线所在的高度。DPR 将观测的降水分为3 类（Awaka，et al，2016）：当检测到0℃层亮带时，判别为层性云降水；但在0℃层亮带以下，若雷达回波高于39 dBz，则判别为对流云降水，当未检测到0℃层亮带时，若风暴顶以下雷达回波高于39 dBz，判别为对流云降水；否则，为其他降水。值得注意的是，DPR 对降水分类的定义与传统云分类有所差别。文中分析时参考傅云飞等（2016）的方法，将HET低于7.5 km 视为浅薄对流，HET高于7.5 km 视为深厚对流。Dm定义为以雨滴质量为权重的平均直径，代表雨滴谱整体粒径大小。Nw定义为含水量一定时的粒子数浓度，其不受雨滴谱形的影响。GPM/DPR的算法为了解决双波长中的一个波长后向散射截面偏离瑞利散射的问题，将标准化的Gamma 分布公式（Seto，et al，2013）代入已知的衰减订正后的有效反射率因子Ze1和Ze2，进而反演得到Dm和Nw。

为分析研究区域DPR 资料的可靠性，利用地面16 个站点的Parsivel 激光雨滴谱仪资料（2018年C1 地区1 个站的资料，2019 年5—8 月C2 和C3 地区15 站的资料，站点位置如图1b 黑点），按照时间和空间进行星–地匹配后，共找到13 个降水样本。将DPR 离地最近距离库和地面观测的R、Ze、Dm和dBNw（dBNw=10lgNw）进行对比，结果如图2所示。从散点分布、相关系数（Corr）和偏差平均值（Bias）可见，两种设备测量的R一致性最好，Corr 和Bias 分别为0.96 和0.17 mm/h；其次为Ze，Corr 和Bias 分别为0.72 和3.75 dBz。Dm和dBNw的一致性略差，Corr 分别为0.62 和0.68，Bias 分别为0.30 mm 和4.18 mm−1m−3。从上述结果看，DPR在研究区域的资料基本是可信的。但由于研究区域地形复杂，尤其C2 和C3 微地形可能在DPR 格点内都对降水性质产生影响（如背风坡和迎风坡），加之两种设备探测体积和测量原理差异，因此使用地面雨滴谱仪评估DPR 难以置于完全理想的相同条件下。

图2 GPM/DPR 离地最近距离库和地面Parsivel 雨滴谱仪的测量结果对比（a.Ze，b.R，c.Dm，d.dBNw）Fig.2 Matching results of GPM/DPR（using the gate closest to the ground）and Parsivel for Ze（a），R（b），Dm（c），dBNw（d）

对观测期间3 个子区的两类降水进行统计，结果如表1 所示。受不同气候条件影响，C1 降水样本最多，C3 次之，C2 最少，若考虑3 个子区面积，单位面积的样本数也遵循该规律。3 个子区超过90%样本为层性降水，对流降水均不到10%。海拔越高，对流降水出现的比例也相对越高，C3 最容易产生对流降水，单位面积的样本数也是如此。

表1 观测期间GPM/DPR 在3 个子地区探测的层性和对流降水样本数及百分比Table 1 Total sample numbers and percentages of stratiform and convective precipitation detected by GPM/DPR in the three sub-regions during the observation period

3 水汽条件

水汽是降水形成的重要基础，为了分析3 个子地区降水形成和发展的水汽背景和动力条件，采用ECMWF-ERA5 资 料统计了2014 年3 月—2020 年12 月500、700 和850 hPa 上的平均水平风场和水汽通量Q（kg/（m·s））。如图3 所示，500 hPa 上，整个区域基本受西风控制，水汽整体都较低。700 hPa上，南亚季风使西南气流显著增强，西南风绕过高原将印度洋水汽输送至C1 和部分C2 地区。850 hPa 上，东南风占主导，且风速比中高层更强，暖湿气流从西太平洋和中国南海通过东亚季风向C1 输送。整体而言，C1 水汽含量最大且分布在中低层、受东亚季风和西太平洋暖湿气流共同影响；C2 次之，水汽集中在低层，主要受南亚季风影响；C3 水汽含量则最小，主要受西风气流控制。

图3 观测期间500（a）、700（b）和850（c）hPa 平均水平风场（风矢）和水汽通量（色阶）Fig.3 Average horizontal wind fields（black arrow）and water vapor fluxes（shaded）at 500（a），700（b）and 850（c）hPa for the study region during the observation period

4 降水的宏观特征和垂直结构

为对比不同地形降水的宏观特征和垂直结构差异，统计了3 个子区层性和对流降水的HET和Ze分布。图4 为HET的概率密度分布（PDF），表2给出了所有样本的分位数和平均值。结果可见，对于层性降水，3 个子区的HET都表现为单峰、先增后减分布，C1—C3 的峰值分别出现在5.3 km（海拔高度，下同）、5.7 km 和7.0 km；90%样本（5%—95%，下同）分布在3.0—9.3 km、4.3—9.7 km 和5.7—10 km。说明C3 降水顶高和潜热释放最高、最集中，C2 次之，C1 最低且最分散。对于对流降水，3 个子区的HET也基本呈单峰、先增后减分布，但波动较层性降水明显。C1—C3 的峰值分别在5.3 km、5.3 km 和6.7 km，90%样本分布在3.0—13.3 km、4.3—12.3 km和5.7—13 km；对流降水的顶高和潜热释放高度也表现为C3＞C2＞C1。C1 两类降水的统计结果均与傅云飞等（2012）统计的中国东部平原结果相似，C3 层性降水的结果与青藏高原结果一致，但傅云飞等（2012）指出青藏高原地区对流降水顶高度多集中在6—15 km，略高于文中结果。在同一地区，对流降水顶均高于层性降水，且海拔越低，两类降水顶高差异越大。

表2 三个子地区两类降水的HET 分位数和平均值Table 2 HET statistical quantiles and averages of two precipitation types in the three sub-regions

图4 三个子地区两类降水的HET 概率分布（a.层性降水，b.对流降水）Fig.4 PDFs of HETs for two precipitation types in the three sub-regions（a.stratiform precipitation，b.convective precipitation）

对3 个子区两类降水的Ze进一步统计得到归一化高度频次图（NCFAD，Normalized Contoured Frequency by Altitude Diagrams）。NCFAD 是标准化的概率密度分布随高度变化（Yuter，et al，1995），计算如下式，式中，i和j分别为高度区间和参量区间序号，Nij表示样本频数，Max(N)表示所有区间的最大频数。

图5 为层性降水Ze的统计结果，图中还叠加了中位数廓线和0℃层高度（T0），其中图5a1—c1是将所有廓线按T0对齐后统计的结果。从两种统计结果可见，C1 大部分降水（概率＞0.3，下同）垂直厚度最大、发展最强，C2 次之，C3 受地形和对流层顶挤压影响（Yan，et al，2016），垂直厚度最小、发展最弱。T0以上，Ze随高度下降而增大，反映了冰晶增长过程，但C3 冰晶形成和增长的速率最大，对应Ze最强。通过T0时，Ze的突增程度表现为C1＞C2＞C3。T0以下，C1 由于沉降路径最长，达到近地面的Ze值最大，C2 次之，C3 最小（尹金方等，2013；Zhang，et al，2019）。Sun 等（2020）和仲凌志等（2018）的研究表明，梅雨降水结构和川渝地区降水结构也存在类似特征。整体上，C2 和C3 的垂直变化更加相似，赵艳风等（2014）使用CloudSat/CPR 资料研究青藏高原附近降水时也发现了这一现象。

图5 三个子地区层性降水Ze 的NCFAD（a1—c1.按T0 对齐后的观测结果，a2—c2.按海拔高度的观测结果，a、b、c 分别对应C1、C2、C3；d1—d2.中位数廓线和T0 的对比结果；Distance 代表与T0 的距离，ASL 代表海拔高度；色阶：不同高度、不同参量区间的频数与所有区间最大频数的比值；带标号的曲线为中位数廓线，水平黑色实线为T0，水平黑色虚线为T0 加/减一倍标准差的高度）Fig.5 NCFADs of Ze for stratiform precipitation observed over three sub-regions（a1—c1.results according to T0，a2—c2.results by altitude，the C1，C2，and C3 are presented a，b and c；d1—d2.results of median profiles and T0；Distance stands for distance from T0，ASL stands for altitude；shaded，ratio of frequencies of different heights and different parameter intervals to maximum frequencies of all intervals；marked profiles are medians，horizontal solid black lines represent T0，and horizontal dashed black lines denote T0 plus or minus their standard deviations）

续图 5 Fig.5 Continued

图6 为对流降水Ze的统计结果。相比层性降水，对流降水的回波强度更强、垂直尺度更大、回波随高度增幅更显著。由图6a—c 可见，对流降水的Ze出现了左右两个高概率区，左区对应较弱对流，右区对应较强对流。随海拔升高，弱对流发生概率、强度和尺度都逐渐增大。Xu（2013）认为高原对流较依赖于混合相过程，其混合层相对较低导致对流高度、强度和尺度受到限制。C1 地区强对流的Ze概率分布与华东地区近似，概率中心均在3 km 左右，回波强度分布范围都较高海拔的C2 和C3 地区更大（尹金方等，2013）。潘晓（2016）发现高原强对流降水的Ze概率分布呈弧形管状分布，C2 和C3 强对流降水Ze的垂直分布与之相似。3 个子地区Ze均随高度下降单调递增，但C1 和C3 在低层增速减小或基本不变，C2 则持续增加。T0以下，C1 增长速率远快于C2 和C3。

图6 三个子区对流降水Ze 的NCFAD（a—c.C1、C2、C3 观测，d.中位数廓线和T0 对比；ASL 为海拔高度；色阶：不同高度、不同参量区间的频数与所有区间最大频数的比值；带标号的曲线为中位数廓线，水平黑色实线为T0，水平黑色虚线为T0 加/减一倍标准差的高度）Fig.6 NCFADs of Ze for convective precipitation observed over three sub-regions（a—c.results for C1，C2，and C3，d.results of median profiles and T0；ASL stands for altitude；shaded，ratio of frequencies of different heights and different parameter intervals to maximum frequencies of all intervals；marked profiles are medians，horizontal solid black lines represent T0，and horizontal dashed black lines denote T0 plus or minus their standard deviations）

5 雨滴谱特征和差异

为进一步分析3 个子区降水的雨滴谱差异，对两类降水的Dm和dBNw进行统计，计算方法同前。层性降水的结果如图7 所示，图7a1—d1和图7a3—d3是将所有廓线按照T0对齐后统计的结果。从两种结果可见，3 个子区大部分降水的Dm和dBNw都较小且差异不大，但C1 分布略宽于C2，C3 最集中。低频区对应的Dm和dBNw在C1 占比最大，值也可以达到最大，C2 和C3 依次减小，这与Ze结果一致。冰晶通过持续凇附和聚并增长至T0附近（Sun，et al，2020；Wen，et al，2020），对 应Dm和dBNw的分布逐渐加宽，且在T0处达到最宽；随后，冰晶开始融化，在碰并、蒸发和破碎等效应下，分布又逐渐变窄。3 个子区的两个参量都随高度下降而略微增大，说明层性降水中的碰并等效率都较低且缓慢（杨忠林等，2019）。

图7 三个子地区层性降水Dm（a1—d1、a2—d2）和dBNw（a3—d3、a4—d4）的NCFAD（a1—c1、a3—c3.按T0 对齐后的观测，a2—c2、a4—c4.按海拔高度的观测，a、b 和c 分别对应C1、C2、C3；d.中位数廓线和T0 的对比；Distance 代表与T0 的距离，ASL 代表海拔高度；色阶：不同高度、不同参量区间的频数与所有区间最大频数的比值；带标号的曲线为中位数，水平黑色实线为T0，水平黑色虚线为T0 加/减一倍标准差的高度）Fig.7 NCFADs of Dm and dBNw for stratiform precipitation observed over three sub-regions（a1—c1，a3—c3.results by altitude，a2—c2，a4—c4.results according to T0，the C1，C2，and C3 are presented a，b and c；d1—d2，d3—d4.results of median profiles and T0；Distance stands for distance from T0，ASL stands for altitude；shaded，ratio of frequencies of different heights and different parameter intervals to maximum frequencies of all intervals；marked profiles are medians，horizontal solid black lines represent T0，and horizontal dashed black lines denote T0 plus or minus their standard deviations）

续图 7 Fig.7 Continued

续图 7 Fig.7 Continued

对流降水的统计结果如图8 所示。相比于层性降水，对流降水的Dm和dBNw垂直分布和变化趋势差异更显著，水凝物历经的微物理过程也更活跃。3 个子地区的Dm和dBNw主要集中在左右两个高概率区域，其中Dm左区和dBNw右区对应大部分较弱的对流，其粒径较小而数浓度较大。Dm右区和dBNw左区对应少部分较强的对流，其粒径较大但数浓度较小。随着海拔升高，Dm右区和dBNw左区的概率逐渐减小，说明C1 更易形成大的水凝物，而C3 由于中性浮力高度低且水汽少，强对流降水发生频率低且易镶嵌于小尺度系统中（Luo，et al，2011）。四川盆地与华南地区雨滴谱的垂直结构相似，但四川盆地小粒子的数浓度更高（杜爽等，2020）。相比于海拔更高的那曲和墨脱等地，C3 地区粒径和数浓度的高频区数值都偏小（Chen，et al，2018；Wang，et al，2021）。C1 从上到下的Dm先减小后增大，而dBNw一直增大，说明冰晶沉降过程中不同大小粒子的数浓度都在增加，凝结和碰并过程占主导（Wen，et al，2020）；C2 和C3 廓线变化更相似，从上到下的Dm减小和增大交替变化，dBNw则先增后减且增幅都较C1 大，说明粒子沉降过程更复杂，虽仍以凝结和碰并过程为主导，但蒸发和破碎等过程也相对重要（杜爽等，2020；Kumar，et al，2019）。

图8 三个子地区对流降水Dm（a1—d1）和dBNw（a2—d2）的NCFAD（a—c.C1、C2 和C3 的观测，d.中位数和T0 的对比；ASL 代表海拔高度；色阶：不同高度、不同参量区间的频数与所有区间最大频数的比值；带标号的曲线为中位数，水平黑色实线为T0，水平黑色虚线为T0 加/减一倍标准差的高度）Fig.8 NCFADs of Dm and dBNw for convective precipitation observed over three sub-regions（a1—c1，a2—c2.results for C1，C2，and C3；d1，d2.results of median profiles and T0；ASL stands for altitude；shaded，ratio of frequencies of different heights and different parameter intervals to maximum frequencies of all intervals；marked profiles are medians，horizontal solid black lines represent T0，and horizontal dashed black lines denote T0 plus or minus their standard deviations）

续图 8 Fig.8 Continued

6 不同降水强度下的降水结构和微物理过程

为考察不同子区降水结构和微物理过程随近地面降水强度的变化，将DPR 近地面降水强度分为4 个等级，分别统计3 个子区两类降水对应的Ze、Dm和dBNw的平均廓线（图9、10）。将近地面降水强度按照总体样本的分位数划分为4 个区间，即：Rs1≤25%分位数，25%分位数＜Rs2≤50%分位数，50%分位数＜Rs3≤75%分位数，Rs4＞75%分位数。统计得出3 个子区大部分降水的近地面降水强度都较小，层性降水25%分位数、50%分位数和75%分位数分别为0.4、0.7 和1.2 mm/h；对流降水稍大，分别为0.7、1.7 和4.2 mm/h。

从层性降水的统计结果（图9）可见，当降水强度较小时（Rs1），3 个子区粒子的生长多发生在降水顶以下1.25 km 内，随后粒子开始蒸发，C1 既能在空中形成最强的Ze和Dm，降幅也最显著。当降水强度进一步增大时（Rs2），在降水顶向下0.63 km内，3 个子区的Dm增大、dBNw减小，冰晶碰撞-聚结；0℃层亮带以下，Ze和Dm增幅减小，凝结和碰并过程占主导，尤其是C1；到达近地面前，C1 和C2的破碎过程增强导致Dm略有减小（Wen，et al，2020）。当降水强度增大至Rs3 和Rs4 时，3 个子区的Ze、Dm和dBNw从上到下持续递增，C1 水汽充沛且沉降路径长，相应降水的粒径和数浓度都达到最大。此外，对于同一子地区，随降水强度增大，回波强度增强，不同尺度粒子的数浓度也在升高（Liu，et al，2001；Huo，et al，2019）。

图9 三个子区层性降水在Rs1≤0.4 mm/h（a1—a3）、0.4＜Rs2≤0.7 mm/h（b1—b3）、0.7＜Rs3≤1.2 mm/h（c1—c3）和Rs4＞1.2 mm/h（d1—d3）的Ze（a1—d1）、Dm（a2—d2）和dBNw（a3—d3）的平均廓线Fig.9 Average profiles of Ze （a1—d1），Dm （a2—d2），and dBNw（a3—d3）for stratiform precipitation calculated by Rs1≤0.4 mm/h（a1—a3），0.4＜Rs2≤0.7 mm/h（b1—b3），0.7＜Rs3≤1.2 mm/h（c1—c3）and Rs4＞1.2 mm/h（d1—d3）

图10 为对流降水的平均廓线。当降水强度较小时（Rs1），3 个子区的Ze廓线差异略大，C1 的Dm和dBNw廓线与C2 和C3 略有不同。沉降过程中，C1 先碰并增长，随后受破碎和蒸发的影响。相比而言，C2 和C3 先以破碎过程为主导，随后凝结过程增强（Chen，et al，2017）。当降水强度进一步增大时（Rs2），3 个子区的Ze廓线较相似，差异体现C3 在6.38—7.63 km 的Ze增幅突然减小，可能是受海拔高度和潜热释放的影响（Xu，et al，2013）。3 个子区的Dm（dBNw）均先增大（减小）后减小（增大），粒子先碰并增长，随后开始破碎；至近地面，C2 和C3 的Dm（dBNw）又有增大（减小），存在碰并过程。降水强度为Rs3 时，差异主要体现在到达近地面前，C1 的破碎过程占主导，C2 的碰并过程更重要，C3 的微物理过程接近平衡。降水强度达到Rs4 时，C1、C2 和C3 有冰相粒子碰并收集过冷水滴的凇附增长过程，雨滴的大小和浓度都在升高（Liu，et al，2001；Sun，et al，2020）；C1 同时受高湿环境造成的大气不稳定以及从高原移出的强对流云的共同影响，更易产生强对流降水，大粒子数浓度更高（杨忠林等，2019）。

图10 三个子区对流降水在Rs1≤0.7 mm/h（a1—a3）、0.7＜Rs2≤1.7 mm/h（b1—b3）、1.7＜Rs3≤4.2 mm/h（c1—c3）和Rs4＞4.2 mm/h（d1—d3）的Ze（a1—d1）、Dm（a2—d2）和dBNw（a3—d3）的平均廓线Fig.10 Average profiles of Ze （a1—d1），Dm （a2—d2），and dBNw （a3—d3）for convective precipitation calculated by Rs1≤0.7 mm/h（a1—a3），0.7＜Rs2≤1.7 mm/h（b1—b3），1.7＜Rs3≤4.2 mm/h（c1—c3）and Rs4＞4.2 mm/h（d1—d3）

7 降水垂直廓线特征

为了进一步讨论3 个子区两类降水垂直结构的差异，将近地面降水强度按照已有研究方法（Liu，et al，2001；Jash，et al，2019）分为5 个区间，分别统计对应R的平均廓线（图11）。根据Liu 等（2001）的分层方法，将层性降水分为3 层，对流降水分为4 层，从降水顶向下到第一个斜率变化的高度为第1 层，依次类推，图中黑色圆形、三角形和方形的高度分别代表斜率变化的高度。表3 列出了3 个子地区两类降水的斜率（参考Liu等（2001）的方法，层性降水斜率按照5≤Rs＜10 mm/h 廓线计算，对流降水斜率按照10≤Rs＜20 mm/h 廓线计算）。第1、2 层时，层性降水的斜率大于对流降水，尤其是亮带附近R增强最快；而第3 层时，层性降水的斜率小于对流降水。对于层性降水，第1 层时，R的增幅表现为：C2＞C1＞C3。第2 和第3 层时，由于C1 沉降路径最长，R增强最快。文中3 个子区的统计结果比热带地区的研究结果小（Liu，et al，2001）。对于对流降水，第1 层时，与层性降水表现一致。第2 和第3 层时，C1 和C2 的斜率更加接近且大于C3；3 个子区的降水强度均在第3 层底部达到最大，这个高度以下R保持不变。文中C2 地区的斜率变化与热带地区的研究结果（Liu，et al，2001）更接近，而C1 地区的斜率变化与副热带地区的研究结果（Fu，et al，2007）更接近。

图11 三个子地区层性降水（a1—c1）和对流降水（a2—c2）R 的平均廓线（a、b 和c 分别对应C1、C2 和C3，黑色圆、三角、正方形分别为降水顶向下到第1、第2、第3 个廓线斜率变化的高度）Fig.11 Average profiles of R for the stratiform precipitation（a1—c1）and convective precipitation（a2—c2）（C1，C2，and C3 are presented a，b，and c；black circle represents height of slope change from the precipitation top down to the first profile,black triangle represents height of slope change further down to the second profile,and black square represents height of slope change further down to the third profile）

表3 三个子地区两类降水强度的斜率Table 3 Slopes of R for stratiform and convective precipitation in the three sub-regions

8 结论和展望

研究四川盆地及其周边地区降水的垂直结构、宏微观参数和物理特征，对降水的主观预报和数值模式的客观预报具有重要意义和价值。文中将研究区域分为四川盆地及邻近山地和高原东坡3 个子区，利用2014 年3 月—2020 年12 月GPM/DPR 2A-DPR-MS 资料，探究3 个子区层性降水和对流降水的特征与差异，得到如下结论：

（1）通过GPM/DPR 与激光雨滴谱仪数据进行对比验证，发现DPR 在研究区域是可靠的，R的相关最高，Ze次之，Dm和dBNw略低。C1 样本总数最多，C3 次之，C2 最少。层性降水出现的比例远超过对流降水，且海拔越高，对流降水的占比越大。

（2）3 个子区两类降水的垂直结构和雨滴谱存在显著差异。HET、潜热释放高度在C3 最高且最集中，C1 最低且最分散，C2 介于两者之间。对于层性降水，C1 能够发展到最强，垂直厚度最大、雨滴谱最宽。T0以上，3 个子区的Ze、Dm和dBNw持续增加，C3 的增长速率最快，Ze值最强；通过T0时，0℃亮带程度表现为C1＞C2＞C3，Dm和dBNw的分布范围达到最宽；T0以下，C1 的沉降路径最长，Ze值最大。

（3）对于对流降水，C2 和C3 的弱对流降水事件较多，其回波强度较强、垂直尺度较大、粒径较小而数浓度较大；C1 的强对流降水事件较多，其回波强度较强、垂直尺度较大、大粒子数浓度更高。降水顶往下，3 个子区的Ze值增大；C1 的Dm先减后增、dBNw增大，凝结和碰并更重要；C2 和C3 的Dm呈减小-增大的交替变化、dBNw先增后减，从凝结和碰并为主导转为蒸发和破碎。

（4）不同海拔地区产生同等近地面降水强度时，降水的微物理过程互异。当降水强度较小时（Rs1 和Rs2），粒子的生长多发生在降水顶向下0.5—2.0 km 内，差异体现在该高度之下。对于层性降水，降水强度为Rs1 时，C1 的蒸发过程最显著。降水强度为Rs2 时，C1 和C2 以凝结和破碎为主导。对于对流降水，降水强度为Rs1 时，C1 的破碎和蒸发更重要；C2 和C3 先以破碎为主导，随后凝结增强。降水强度为Rs2 时，3 个子区均以破碎为主导，C2 和C3 至近地面前碰并增强。降水强度为Rs3和Rs4 时，两类降水的凝结和碰并增长占主导，但降水强度为Rs3 时，至近地面前，C1 存在破碎，C3 接近平衡状态。Ze、Dm和dBNw均随着近地面降水强度的增强而增大。

（5）3 个子区两类降水不同高度层降水强度的斜率不同。第1 层时，R的增幅表现为：C2＞C1＞C3；第2 和第3 层时，C1 和C2 的斜率更加接近且大于C3；对于对流降水，第4 层时，斜率均为0。

文中所得的结论均基于统计近7 年数据的平均结果，因此仅能代表3 个子区的平均结果。由于研究区域地形复杂且受不同天气因素的影响，可能与具体降水过程的结果存在一些差异，未来有待进一步研究。