强台风“妮妲”降水过程惠州雨滴谱特征分析

陈捷雄，陈美玲，陈思，徐楚忠，吴晓鑫，霍倩岚

（1.惠州市气象局，广东惠州 516000；2.广东省气象局，广东广州 510080；3.惠东县气象局，广东惠东 516100；4.博罗县气象局，广东博罗 516100）

惠州位于广东东南部，是粤港澳大湾区重要节点城市。台风是对惠州影响最大的气象灾害之一，每年约有3～5个台风对惠州造成风雨影响。雨滴谱是表征云微物理结构的重要参量，研究不同类型云的雨滴谱特征能加深理解降水结构和云的内部微物理过程，对于台风降水预报和台风暴雨的防灾减灾具有重要意义。

不同气候背景下，地面雨滴谱特征具有较大差异，特别是大陆性气候背景下雨滴总体的平均粒径偏大、雨滴浓度偏低，海洋性气候背景下雨滴的平均粒径较小、浓度偏高［1-2］。积雨云、混合云和层状云等不同云状降水的雨滴谱特征也存在差异，如锋面过程降水和台风过程降水雨滴谱表现不尽相同［3-5］。降水粒子直径分布不同在相同的回波强度下可以得到不同的降雨强度，研究雨滴谱特征可以有效改善雷达估测降水精度［6-10］。雨滴谱的分布模型常用的有3种，即指数模型（M-P模型）、双参数型和三参数的Г分布模型；Г模型有效提高了指数模型的拟合精度，也较接近实际观测模型。

本研究所使用雨滴谱数据来自Parsivel激光雨滴谱监测仪，其数据与地面雨量有较好对应关系［11-13］。2016年强台风“妮妲”严重影响惠州，本研究利用位于惠州市中心城区的惠阳观测站获取的“妮妲”过程的雨滴谱数据分析台风降水微物理结构特征，以期更深入了解台风降水的类型、雨滴谱特征及演变过程，为今后台风影响预报预警服务提供参考。

1 研究资料和方法

本研究所使用雨滴谱数据来自惠阳国家基本观测站安装的Parsivel激光雨滴谱监测仪，采用发射频率为50 kHz的激光对降水粒子进行观测记录，仪器取样截面为18 cm×3 cm，雨滴等效体积直径和雨滴速度分为32×32档，共计1 024个数据类别，雨滴谱取样间隔为60 s，雨滴直径和落速的测量精度为±5%。

本研究将针对2016年第4号强台风“妮妲”过程降水，利用惠阳观测站的激光降水粒子雨滴谱仪所获取观测资料开展研究。根据台风从外围螺旋雨带至台风眼壁不同部位，分析台风降水过程的雨滴谱特征演变；对观测样本进行分类，分析不同部位雨滴谱的谱型和粒子浓度的时间序列变化，并对获取的观测数据有效性进行检验分析。本研究在表征雨滴谱特征时参考了刘红燕等［5］对雨滴直径的定义，即计算了平均直径（Dm）、众数直径（Dd）、平均体积直径（Dv）、优势直径（Dp）、中数直径（Dnd）、中数体积直径（Dn）。

2 强台风“妮妲”过程基本情况

2016年第4号强台风“妮妲”（NIDA）是2016年第一个登陆广东的台风，具有“移动速度快、近海加强急、台风眼区大、风雨范围广”的特点。“妮妲”于7月30日17：00（北京时，下同）在菲律宾马尼拉东偏北方约510 km的西北太平洋洋面上生成，31日08：00加强为强热带风暴，23：00加强为台风；8月2日02：00加强为强台风，近岸擦过惠州市惠东县稔平半岛，2日03：35强台风“妮妲”在深圳大鹏半岛沿海地区登陆，登陆时中心附近最大风力14级（42 m／s，强台风级），登陆后向西北偏西行，2日07：00于深圳宝安减弱为强热带风暴，于11：00在佛山境内减弱为热带风暴，并逐渐移出广东省，中心远离惠州（图1）。

图1 201604号强台风“妮妲”8月1日00：00—2日23：00路径

惠阳站在整个台风过程测得雨量97.8 mm，实测雨量值从8月2日01：00开始获取雨量数据，最大时雨量14.6 mm出现在2日08：00。其中，8月2日01：00—19：00为台风本体降水；3月2日02：00—19：00为台风减弱后的低压外围环流降水。

3 强台风“妮妲”雨滴谱特征

图2给出了8月2日00：00—19：00惠阳站雨滴谱仪监测的瞬时雨强和雨滴数浓度的分钟时间序列。由图2可知，台风期间共获取706个有效分钟样本数据。经计算分钟雨滴谱数据，“妮妲”期间最大瞬时降雨强度为96 mm／h，最大雨滴数浓度为28 662 m-3，平均雨滴数浓度为6 917 m-3，雨滴直径普遍小于4.75 mm，小于0.5 mm的雨滴占总浓度的57.69%；小于1 mm的雨滴占总浓度的91.08%。从时间演变上来看，台风登陆前，雨滴浓度逐渐增加，降雨强度也逐渐增大。到台风登陆时，约03：35—04：00有一段雨滴浓度低值区和降雨强度低值区。随后，降雨强度基本为小于40 mm／h。约06：45后，出现降水强度大于40 mm／h的降水，从雨滴浓度变化上可以看出小雨滴浓度急剧增大，达到104m-3，雨滴直径大于1 mm的雨滴浓度也明显增加。09：00以后降雨强度减小。到10：35以后台风本体降水基本结束，13：00—14：00、16：00—17：00、18：00还出现了短时降水，其中13：00—14：00和16：00—17：00为对流性强降水。

图2 8月2日00：00—19：00惠阳站雨滴谱仪监测的瞬时雨强（a）和雨滴浓度的分钟时间序列（b）

3.1 雨滴谱微物理特征参量

图3展示了台风过程雨滴的分钟平均直径（Dm）、众数直径（Dd）、平均体积直径（Dv）、优势直径（Dp）、中数直径（Dnd）、中数体积直径（Dn）。从图3可知，台风过程平均雨滴直径Dm为0.5 mm左右，最大平均直径为1.3 mm。众数直径Dd最大为0.437 mm，其次为0.312 mm，较大直径的偏少，说明台风降水中小雨滴偏多。强台风“妮妲”雨滴平均体积直径Dv在0.5～1 mm，平均体积直径的平均值为0.723 mm。中数直径大多在0.312 mm，其次是0.437 mm。优势直径Dp即对含水量贡献最大的直径，优势直径中最多的为1.375 mm的雨滴，其次是0.937和1.625 mm直径的雨滴。超大雨滴较少，最大的为9.5、7.5、4.75 mm，都仅出现一次。而中数体积直径集中在1.062、1.187和1.375 mm，大于2.125 mm的中数体积直径极少存在。根据刘红燕等［5］的研究指出，雨滴谱的平均体积直径大于1.20 mm和中数体积直径大于1.5 mm的降水是对流云降水。数据对比可知，强台风“妮妲”过程的雨滴谱分布的平均体积直径和中数体积直径均小于该阈值，说明强台风“妮妲”的降水以非对流性降水为主，即以层状云降水或混合降水为主。

图3 8月2日00：00—19：00惠阳站雨滴各种直径的时间序列

3.2 台风不同区域雨滴谱特征

该次台风过程，惠阳站由台风的第4象限转第1象限，距离台风中心位置最近仅52.9 km，为了更清晰区分出不同阶段台风的雨滴谱特征，按逐小时重新计算平均雨滴谱数据，如图4所示。从图4台风各阶段的雨滴谱特征来看，台风各阶段雨滴谱多呈多峰结构。图4a中01：00和02：00惠阳站位于台风的第4象限，从01：00到02：00是一个小雨滴增多而大雨滴减少的过程，尤其是大于2 mm以上的雨滴。而随着接近台风中心，即03：00大雨滴和小雨滴浓度均急剧增加并且出现了大于6.5 mm的大滴。04：00台风登陆过程中，大小雨滴浓度均呈下降趋势，随后05：00转为第1象限，小雨滴浓度达到最高峰。图4b中，06：00—08：00小雨滴保持高浓度，大于1.375 mm 以上的雨滴在08：00达到最高峰；09：00—10：00大雨滴浓度明显减小，10：00大雨滴最大直径小于3 mm，小雨滴浓度小于103m-3，而09：00有几个大于6 mm以上的雨滴，可能是由于雨滴的飞溅作用产生的异常值。图4c中11：00雨滴浓度和雨滴直径继续下降。12：00、15：00无降水。13：00出现强降水，小雨滴浓度大于103m-3，雨滴直径最大为4.75 mm，但从其分布来看，雨滴大小和浓度均小于08：00。图4d中16：00也出现了较强降水，小雨滴浓度大于103m-3，雨滴直径最大为4.25 mm。17：00降水明显减弱，大雨滴数急剧减少。18：00和19：00大小雨滴数略增多，但最大直径均小于3 mm，小雨滴浓度小于103m-3。20：00无有效降水，忽略不计。

图4 8月2日惠阳站逐时平均雨滴谱（12：00、15：00无降雨）

3.3 台风雨滴谱参数拟合

为分析台风雨滴谱特征，本研究按照指数分布和Γ分布两种函数对台风过程的平均雨滴谱分别进行拟合。由拟合结果可以看出，指数分布为N（D）＝2 981exp（-2.5D），Gamma分布为N（D）＝2 502D-3.2×exp（-2.339D）。两者的标准差分别为167、503，指数分布拟合效果略优于Gamma分布。根据前人研究的结果层状云降水的雨滴谱趋向呈指数分布，而对流云降水更趋向Γ函数分布，认为强台风“妮妲”过程降水更接近层状云降水，或者说以层状云降水居多。

4 结论

1）强台风“妮妲”过程期间，最大雨滴浓度为28 662 m-3，最大瞬时降雨强度不超过96 mm／h，以小雨滴居多，小于1 mm的雨滴占总浓度数的91.08%。

2）强台风“妮妲”过程平均雨滴直径Dm位于0.5 mm左右，众数直径Dd最多为0.437 mm，较大直径的偏少，平均体积直径Dv的平均值为0.723 mm，优势直径中最多的为1.375 mm的雨滴，中数体积直径集中在1.062、1.187和1.375 mm之间，强台风“妮妲”的降水以非对流性降水为主，即以层状云降水或混合降水为主。

3）随着强台风“妮妲”登陆靠近，大小雨滴的浓度均急剧增加，出现少量大于6.5 mm的大滴；接近台风中心后呈下降趋势，随后又增加并保持一段时间的较高浓度小雨滴；台风远离减弱后雨滴浓度和直径均减小。

4）应用指数分布和Γ分布分别对台风过程雨滴谱进行拟合，结果表明指数分布拟合效果略优。