青藏高原那曲地区一次对流云降水过程的特征分析

2022-09-05韩亚东

高原山地气象研究 2022年3期

韩亚东 , 赖欣 , 孙凌

（成都信息工程大学大气科学学院/高原大气与环境四川省重点实验室/气候与环境变化联合实验室, 成都 610225）

引言

青藏高原（以下简称高原）是我国乃至世界上海拔高度最高的高原，其最大高度可以达到中纬度对流层厚度的三分之一，这样的高陆面与对流层中层发生着强烈的水汽热量交换，这种热力作用和地形作用造成了高原独特的天气系统，这种天气系统的变化对亚洲地区乃至全世界都有着很重要的影响。高原是亚洲东部、南部和东南亚许多河流湖泊重要的发源地，高原上河流湖泊众多，空气稀薄，光热资源丰富，为人类工业生产和生存发展提供了必要的资源条件[1−6]。因此，研究高原对流云降水过程的特征，对高原降水机理研究、降水监测和预报具有重要意义，也可为改进相关数值模式参数化方案以及建立模型提供依据[7−10]。

青藏高原地貌复杂，天气条件恶劣，且观测点较少，观测困难，严重阻碍了高原地区对流云降水过程研究的深入开展。近年来，随着现代科学技术的飞速进步，卫星、雷达和雨滴谱仪等探测手段在高原地区得到了广泛应用，促进了人们对高原降水时空特征和物理机制的了解[11−14]。刘黎平等[15]发现了高原上云顶、云量等统计参数有明显的日变化特征，对流云内同时有着上升气流和下沉气流。傅云飞等[16−18]利用TRMM卫星资料对高原降水的日变化特征进行了分析，发现夏季高原降水以深厚弱对流降水居多，浅薄降水次之，深厚强对流降水发生较少。戴进[19]等利用卫星资料对弱降水云微物理特征进行反演分析，发现此类云云底温度低，弱降水以冷云过程居多。常祎等[20]发现了高原上夏季强对流云雨滴谱谱宽较同纬度同季节的平原区域宽，易于产生降水，Gamma分布比M-P分布更有利于拟合高原雨滴谱。刘红燕等[21]发现了不同类型降水云的平均降水雨滴谱特征直径不同，对流云Z-R关系系数在两百以上且数值分散，层状云Z-R关系系数在两百以内且数值相对集中。姚秀萍等[22]研究指出，青藏高原降水空间分布非常不均匀，总体呈现出西北少东南多的特点，降水日数、强降水和极端降水特征与之类似，高原夏季降水约占年降水量的80%。

综上所述，在青藏高原及平原地区对流云降水研究方面已开展了很多工作[23−30]。但由于以往观测资料较为缺乏，针对高原对流云降水的研究仍不够全面细致。因此，本文拟利用雨滴谱和云雷达观测资料，结合多元融合降水资料和FNL再分析资料，对2020年7月21日发生在那曲地区的一次对流云降水过程进行宏微观特征分析，旨在进一步加深对该地区对流云降水物理机制的认识。

1 资料与方法

本研究选用的观测资料来自于那曲地区2020年7月1日～8月31日地面雨滴谱仪和Ka波段毫米波云雷达，监测仪器均架设在那曲市气象局，站点经纬度为92.01°E、31.48°N，海拔高度为4507 m。

1.1 Ka波段毫米波云雷达

Ka波段毫米波云雷达[31]可以观测云和降水的垂直结构和微物理过程，其相对于传统雷达适应性更强，准确性更高。以往的激光雷达虽然可以探测多种要素，但易受天气影响，如遇到大雾等天气现象，激光不容易穿透会造成测量误差。传统方式探空气球探测的要素较准确，但是测量数据存在滞后性，导致数据采集有误。相对于上述两种观测方式，Ka波段毫米波云雷达一方面能够满足云观测数据的测量要求，另一方面其测量适应能力强且精度高，受雾霾等天气现象影响较小，可以为云内部观测及研究提供重要信息。架设在那曲市气象局的Ka波段毫米波云雷达由西安华腾微波有限责任公司设计制造，主要探测研究对象为弱降水云，共4个测量通道，分别检测雷达回波强度、径向速度、速度谱宽和退偏振因子，探测时间分辨率为1 min，垂直分辨率为30 m。

1.2 PS32型雨滴谱仪

研究使用华创风云公司设计制造的PS32型雨滴谱仪，其探测准确度比传统的声雨滴谱仪高，可以对所有降水过程进行探测，包括小雨、大雨、雨夹雪、雪和暴雨、冰雹等共22种，准确率和观测值相比符合率超过了97%，能够统计所有降水粒子在速度与粒子直径上的分布，探测要素包括数浓度、回波强度和降水强度，测量区域为54 cm2，时间分辨率为1 min，可同时探测32个不同等级直径通道和速度通道，粒径分布范围为0.2～25 mm，速度分布范围为0.2～20 m/s。

1.3 降水及其他资料

地面降水资料来源于中国气象局气象数据中心提供的0.1°×0.1°逐时降水量网格数据集，基于自动观测站逐时降水量和美国环境预测中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）发布的实时卫星反演CMORPH降水产品，使用概率密度函数匹配和最优插值两个算法融合得到的。MICAPS系统提供了08时和20时实测探空数据。FY-2F卫星提供了亮温（TBB）数据。美国国家大气研究中心（National Center for Atmospheric Research，NCAR）和NCEP提供了FNL再分析资料，空间分辨率为1°×1°，时间分辨率为逐6 h。

1.4 方法

利用Ka波段毫米波云雷达的探测数据，可以分析出雷达反射率因子、径向速度和速度谱宽随时间的变化。雨滴谱仪时间分辨率为1 min，共有32个速度通道和32个直径通道，分别对应着速度范围和直径范围，故每分钟可得到1024种粒子等级的观测数据（32种直径×32种速度），通过数学统计方法，将其整理为一个32×32的矩阵，即可分析出数密度（N）随直径（D）的变化。

已有研究[20,32]采用M-P分布和Gamma分布对降水进行了拟合，认为这两种分布对粒子直径数浓度分布规律有较好的描述。本文采用这两种分布来分别拟合此次对流云降水，其拟合公式如下：

2 降水实况分析

2020年7月21日00～24时（北京时，下同）那曲地区出现了一次对流云降水过程，期间产生了降雹，比较罕见。在17:48之前，虽然有降雨现象，但降雨强度比较小，总体来说降水比较平稳。从17:48开始，降雨强度开始突增，持续时间很短，18时后降雨减弱，表现出高原对流云降水显著的日变化特征[2]。

图1为由CMORPH融合降水产品得到的那曲地区7月21日00～24时累计降水量空间分布。如图所示，此次降水过程主雨区在那曲中、西南和东部。图2给出了2020年7月21日20时那曲地区上空的温度对数压力分布。如图所示，那曲高空大气层结在降雨前后存在不稳定能量[1]，为潜在不稳定型，对流有效位能达到了210.4 J/kg，低层大气获得不稳定能量后增强上升运动，有利于产生强对流天气[33]。结合7月21日那曲地区降水量逐时变化（图3）可知，17时开始降水产生，降水峰值出现在18时左右，之后降水迅速减弱。

图1 那曲地区24 h累计降水量空间分布（单位：mm，+表示那曲站，下同）

图2 那曲地区7月21日实况温度对数压力分布

图3 那曲地区7月21日降水量逐时变化

3 天气形势及云系演变特征

图4为7月21日18时那曲地区高空500 hPa环流形势场。如图4a所示，那曲地区存在一闭合的等高线，风场为逆时针旋转，呈气旋性切变，中国华北和蒙古受高压脊控制，通过巴尔克什湖槽后的冷空气与高原上的暖湿气流在高原中部汇合，构成了一低涡天气系统，为降水发展过程提供了动力和热力条件。图4b为那曲地区整层积分的水汽通量分布。如图所示，那曲地区处于水汽通量的高值区域，这为本次降水过程提供了丰富的水汽条件，有助于降水产生。由涡度场和散度场（图略）可知，那曲地区有显著的正涡度中心，气旋性气流增强，这与高度场形势很好的契合，低压区对应气旋式环流。

图4 2020年7月21日18时那曲（a）500 hPa位势高度（单位：gpm）和风场（单位：m·s−1）和（b）整层水汽通量（单位：kg·m−1·s−1）空间分布

图5为那曲地区FY-2F卫星亮温（TBB）随时间的演变。从图5a可知，那曲地区在12时对流云系发展已经较强，周围有部分对流云聚集，TBB值较低且低于−60℃，说明云顶高度较高，对流较旺盛。由图5b可知，那曲东部对流云发展依然比较强，但是TBB值相比12时升高，云顶高度降低，对流发展减弱。由图5c可知，21日18时那曲地区TBB值约为−50℃，说明云顶很低，产生了强降水。由图5d可知，22日00时那曲地区对流云几乎消散，降水停止。结合那曲地区逐时降水变化（图5）也可以看出，那曲地区这次降水过程从中午已经开始发展，为短时强降水，降水持续时间短，夜晚降水基本停止。

图5 那曲地区FY-2F卫星亮温随时间的演变（a. 21日12时，b. 21日16时，c. 21日18时，d. 22日00时，单位：℃）

图6为7月21日那曲地区云底高度、云顶高度和云厚度随时间的变化。由图6a和b可知，7月21日那曲地区云顶高度主要分布在10 km高度以下，10 km以上云分布较少，此高度为距离地面的高度。发生降水前云顶高度均主要分布在8 km左右，18时左右发生降水，云底高度迅速减小，降水减小后恢复至2～6 km左右，云顶高度先增加后减小至800 m左右，降水减小后恢复至8 km附近。由图6c可知，云厚度在12时之后变化明显，在降水发生前增加至10 km，对流发展强烈，并且持续到21时左右，之后迅速减小。

图6 2020年7月21日那曲地区云底高度（a）、云顶高度（b）和云厚度（c）

4 云雷达对流云回波演变特征

反射率因子越大，表示对流云的发展越强盛。径向速度上升为正值，下沉为负值，如果上升速度>5 m·s−1，则说明对流云正在发展阶段[15]。速度谱宽是平均径向速度的标准差，即平均径向速度变化的观测值。图7给出了2020年7月21日16:50～19:50雷达反射率因子、径向速度和速度谱宽的时间−高度剖面。从图7a可见，那曲地区在17:20～18:20出现了一次比较明显的对流活动，雷达反射率因子从17:20开始增大，17:50在垂直方向上出现了最大值（超过40 dBZ），之后雷达反射率因子减弱。从图7b可知，在17:50，强对流区中有明显的上升和下沉气流运动，对应着雷达反射率因子的强回波区，上升气流主要处于4～10 km，下沉气流主要处于8～10 km 。综合来看，本次降水为一次强对流降水，发展消亡较快。

图7 2020年7月21日16:50～19:50那曲地区雷达反射率因子（a，单位：dBZ）、径向速度（b，单位：m·s−1）和速度谱宽（c，单位：m·s−1）的时间−高度剖面

5 雨滴谱特征分析

本文参考刘红燕等[21]的计算方法，选取平均直径（Dm）、最大直径（Dmax）、平均体积直径（Dv）、中数直径（Dnd）、中数体积直径（Dn）和优势直径（Dp）共6种特征直径进行雨滴谱分析。表1给出了7月21日那曲对流云降水雨滴的6种特征直径平均值、数密度（N）及雨强（I）。由表1可以看出，积雨云降水雨滴的最大直径达到了11 mm，优势直径为5.5 mm，中数体积直径为4.9 mm，表明积雨云中产生降水主要靠大雨滴的贡献，中数体积直径表示降水强度的一半是由大于该直径的雨滴所产生的[21]。积雨云的降水特点是云水碰并增长形成了大量的大雨滴，再由大雨滴的破碎产生了大量的小雨滴。如图8所示，积雨云雨滴谱分布中最大雨滴直径为11 mm，积雨云雨滴数密度呈波动变化特征，在靠近大雨滴直径时呈现减小的趋势。表2给出了对流云降水雨滴贡献率的相对偏差，它可以反映不同类型降水的稳定性。将雨滴划分为三种：0～1 mm，1～2 mm以及>2 mm，各级别对应的数密度和雨强分别为n1、n2,、n3和R1、R2、R3。分析可知，对流云降水过程在0～1 mm的小雨滴数密度贡献率相对偏差很小为8%，表明产生的降水比较稳定；在直径1～2 mm和>2 mm的小雨滴数密度贡献率相对偏差较大，表明产生的降水不稳定；可见随着直径增大，雨滴的数密度相对偏差增大，降水越来越不稳定，雨强贡献率偏差较大，这与刘红燕等的结论相符合[21]。

表1 7月21日对流云降水雨滴特征直径平均值

表2 7月21日对流云降水的雨滴贡献率相对偏差（单位：%）

图8 对流云降水的平均数密度随粒子直径的变化

根据已有研究[24,34]，相对于同时间同纬度的平原地区雨滴谱的拟合分布，那曲地区雨滴谱的最大谱宽较宽，M-P分布和Gamma分布对高原对流云降水的拟合效果较差，尤其在直径超过2 mm部分的拟合效果更差。图9 给出了2020年7月21日观测和拟合的雨滴谱对比。如图所示，在0～1 mm部分，M-P分布拟合效果与实测谱差别较大，而Gamma分布的拟合效果与实测谱较为接近。综合来看，Gamma分布在高原上更适用于雨滴谱中小直径粒子（0～1 mm）拟合。

图9 2020年7月21日观测和拟合的雨滴谱对比（a. M-P分布，b. Gamma分布）

为了分析高原上雨滴数密度变化对降水产生的影响，本节选取了较强积雨云降水时段，即7月21日17:48～17:53，采样间隔为1 min。图10给出了积雨云降水雨滴谱数密度随粒子直径的时间演变规律。如图所示，最开始雨滴谱数密度有明显的起伏现象，且具备明显的峰值，有大雨滴出现；从17:49开始，>2 mm的大雨滴主体逐渐增加，小雨滴的数密度剧增；从17:50开始，小雨滴主体开始减小；17:51～17:53，又回到初始状态，如此循环往复。这与于建宇等[35]的结论相符合，表明对流云降水过程中云水碰并增长形成了大量的大雨滴，大雨滴的破碎又形成了大量的小雨滴。