基于星载测雨雷达探测资料的青藏高原东南坡降水个例分析

杨柳，袁俊鹏，孙囡，傅云飞

(1.中国科学技术大学地球和空间科学学院，合肥 230026；2.云南大学，昆明 650500)

引言

青藏高原平均海拔4 000 m，是世界上海拔最高的高原。作为深入对流层中部的大尺度地形，其显著的动力作用和热力作用对北半球乃至全球环流有重要影响(王同美等，2008；张恬月和李国平，2018)。在夏季，青藏高原作为一个巨大的热源，强对流系统活动也更加频繁，高原上云和降水的转化过程会影响大气的热力结构，并加强高原大气上升运动，对季风的爆发与维持起着关键作用(刘屹岷等，2018)。另外，高原雨旱季分明,全年约80%~90%的降水均集中在雨季。降水的水平结构能够反映降水雨团的性质及状态，而垂直结构则可以体现降水的微物理特征(傅云飞等，2007b)，因此，分析高原雨季的降水特征对研究高原气候有着深刻的意义。

青藏高原地势高，大气洁净，其云微物理特征和降水具有独特性(Gao et al.，2016)。基于1979年和1988年开展的两次青藏高原科学实验以及相关研究，人们对高原降水时空分布特征及降水回波特征有了一定的认识(叶笃正，1979；钱正安等，1984；秦宏德等，1984；陈隆勋等，1999；Fujinami et al.，2005)，如夏季高原对流活动十分活跃，对流云云量占总云量的60%以上，多分布在高原中、东部地区以及藏东南地区；对流降水云顶高平均达8 km，最高可达13.7 km，且对流降水及回波日变化特征显著，05:00(世界时，下同)后降水急剧增加。2014年，第三次青藏高原大气科学试验项目组在那曲开展了水汽-云-降水的综合观测，地基雷达主动遥感为研究云精细结构提供了可能(万霞等，2020)。常祎和郭学良(2016)利用多种雷达观测数据计算发现，高原对流云云顶平均高度约为11.5 km，云顶最高可超过19 km，云底平均高度为6.88 km。降水过程常表现为短时阵性降水，持续时间小于1 h，平均降水强度在1.2 mm·h-1左右。

与地基云雷达侧重局地观测不同，星基遥感更侧重面观测。近年来，卫星搭载的主/被动仪器实现了对云及其垂直结构的探测，弥补了地基雷达探测的空间分布不足(傅云飞，2019)。通过对热带测雨卫星(Tropical Rainfall Measuring Mission，TRMM)搭载测雨雷达(Pre⁃cipitation Radar，PR)的探测结果分析，傅云飞等(2007a，2007b，2008a)发现了夏季高原降水雨团多呈孤立块状分布，降水回波顶高度较周边地区高出2—4 km，降水在垂直剖面上呈“馒头”状，并指出PR将地表回波误认为层云亮带，导致TRMM提供的降水分类方案将高原上的弱对流降水误判为层状降水。刘奇等(2007)分析了夏季高原与东亚及热带地区降水廓线的差异，表明地形强迫作用使高原对流降水在垂直方向上受到“压缩”，高原对流降水平均廓线斜率大于其他地区平均廓线斜率。李典等(2012)利用TRMM卫星资料对强对流云团的分析表明，云冰粒子主要分布在6—10 km，而云水粒子和可降水粒子多集中在8 km以下，可降冰粒子则分布在近地面层；此外，高原地区对流降水通常表现为频率高但雨强小，较平原地区明显偏弱。白爱娟等(2008)通过对TRMM多卫星降水分析资料和中国气象站观测降水量资料进行分析指出，高原中部降水日变化最强，降水量在18∶00左右达到最大；而在高原以东地区，降水量常在夜间达到最大。Yan等(2018，2019)采用云卫星(CloudSat)，激光雷达卫星(CALIPSO)以及TRMM卫星资料，对比分析了青藏高原及邻近地区云宏微观垂直结构，结果表明高原大地形对云层厚度有明显压缩效应，但对云顶高度有抬升作用；随着降水增强，云冰含量增加，高层冰粒子也趋于紧密，相比层状云，对流云内冰粒子数量更多，密度更大，粒子尺寸更大。Yan等(2020)还利用CloudSat/CALIPSO卫星数据研究发现，混合相云导致的云辐射效应对夏季青藏高原具有强烈的增温效应，而对冬季北冰洋有降温效应；北冰洋逆温的存在会限制混合相云及其云水凝结物，并影响辐射加热廓线，而青藏高原没有逆温，因此混合相云引起的大气加热廓线表现了明显的垂直差异，即上层冷却下层加热，且有较大的季节变化。

通过分析TRMM PR及可见光红外扫描仪(Visible and Infrared Scanner，VIRS)融合资料发现，高原降水以深厚弱对流降水为主，它对高原总降水的贡献达51.2%；深厚弱对流降水由冰粒子和冰水混合粒子组成，而深厚强对流降水多由冰粒子组成，暖云降水稀少；深厚对流降水还具有明显的东移特征(潘晓和傅云飞，2015；傅云飞等，2016)。同时，对青藏高原降水及潜热时空分布特征的研究表明，青藏高原年平均降水量自东南向西北递减，降水频次及强度自西向东增大；高原东南部为降水大值区，且夏季高原东南部为潜热大值区(傅云飞等，2008a)。刘健(2013)利用中分辨成像光谱仪(Moderate Resolution Imaging Spectrora⁃diometer，MODIS)数据表明，近10 a来高原的云光学厚度和云水路径从东南向西北减少，反映了高原西北部干旱少雨而东南部湿润多雨的事实。

相比于青藏高原主体降水的认知，对青藏高原东南坡即我国西南云贵高原地区降水特征的认知还有限。青藏高原东南部地区的海拔相对低，雨季来自印度洋的西南季风可携带大量水汽至此，且该区域地形地貌复杂：地势起伏剧烈、地表植被多样。而这里的地面气象台站稀少，气象观测资料缺乏，制约了对该地区大气参数包括降水在内的深入研究。故利用TRMM搭载的测雨雷达观测的降水数据，针对青藏高原东南坡的雨季降水个例，分析它们的水平分布特征、垂直结构特征以及天气背景特征具有重要的科学意义。

1 资料与方法

1.1 数据说明

TRMM热带测雨卫星是由NASA(National Aero⁃nautics and Space Administration)和JAXA(Japan Aero⁃space Exploration Agency)联合研制的一颗非太阳同步极轨卫星，它于1997年11月27日发射，并于2015年4月16日结束任务，目的是测量热带和副热带地区降水和能量的分布及变化。TRMM卫星共搭载了5个高精度传感器：测雨雷达(PR)、被动微波成像仪(TMI)、可见光红外扫描仪(VIRS)、闪电成像仪(LIS)以及云与地球辐射能量测量仪(GERES)，其中VIRS、TMI和PR是TRMM卫星基本降水测量仪器。本文所用TRMM资料时段为1998年1月1日—2012年12月31日。

采用中国科学技术大学大气科学专业融合的PR及VIRS数据(傅云飞等，2011)，该融合资料将PR像元内的多个VIRS像元进行距离加权平均，使得PR探测的每条降水廓线相应的云顶具有光谱信号。PR可提供逐轨49个像元的跨轨扫描，星下点像元分辨率约为250 m(垂直方向)和4.5 km(水平方向)；2A25资料提供了降水廓线和回波廓线，它给出了海平面至20 km高度降水率和降水反射率因子的垂直分布；1B01资料是VIRS探测结果经标定所得的可见光反射率和红外辐射亮温，其通道中心波长为0.63、1.6、3.75、10.8和12μm；VIRS扫描线上共261个像元，星下点水平分辨率为2.2 km×2.2 km。研究表明VIRS的10.8μm通道热红外亮温(Tb)融合后的均值较融合前的变化小于0.7%，均方差小于2.5%，故融合处理没有对该通道原始Tb造成歪曲，基于融合数据的分析具有意义(傅云飞等，2011)。

使用欧洲中期天气预报中心(European Center for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)发布的第五代再分析资料(ERA5)分析降水事件发生的天气背景。该资料空间分辨率为0.25°×0.25°，目前该数据被认为是可信度较高、适用性较好的再分析数据(孟宪贵等，2018)；还使用了全球常规无线电探空数据集(Inte⁃grated Global Radiosonde Archive,IGRA)的大气温湿资料，它由美国国家气候数据中心(NCDC，http://www.ncdc.noaa.gov/oa/climate/igra/)提供，该数据来源于全球1 500多个探空站每日00:00和12:00的探测，资料包括位势高度、温度、气压、风向及标准风速等大气参数，并且经过严格的质量优化和控制。

1.2 研究方法

采用3种方法定义降水类型，具体如下：

(1)NASA发布2A25资料自带的雨型定义：对流降水(PR回波无亮带，但回波中出现超过40 dBz的信号)、层状降水(PR回波在冻结层出现亮带)、其它类型降水(Awaka et al.，1997；Awaka et al.，2009)。

(2)傅云飞等(2008a)的降水类型定义：深厚强对流降水(降水回波顶高度高于7.5 km，且PR测得的回波中至少有一层强度超过39 dBz)、深厚弱对流降水(降水回波顶高度高于7.5 km，但PR测得回波强度均小于39 dBz)、浅薄对流降水(降水回波顶高度低于7.5 km)。降水回波顶高度定义为连续3层反射率大于17.5 dBz的最高层高度，它一定程度上体现了云中上升运动的强弱(Chen and Fu，2018)。

(3)傅云飞等(2016)的降水类型定义：冰云降水(云顶辐射亮温低于233 K)、混合云降水(云顶辐射亮温在233~273 K)和暖云降水(云顶辐射亮温大于273 K)。

采用(1)、(2)两种降水类型定义方法主要是考虑到地形海拔高度的作用。研究表明青藏高原地形海拔高度接近夏季非高原地区的零度层高度(即融化层亮带高度)，由此导致PR误判高原地表回波为层状降水的亮带回波，将弱对流降水错误判识为层状降水(Fu and Liu，2007)。采用第(3)种降水类型定义是为了探究云顶辐射亮温对降水是否具有指示意义。

PR的探测结果反映了像元的瞬时降水强度，因此随机选取以下3个降水时段：1999年6月16日19:19—19:20、2002年8月8日22:12—22:13、2006年7月6日18:38—18:40。通过分析降水强度及类型、降水回波顶高度及云顶辐射亮温等揭示降水水平分布特征，通过雷达反射率剖面、反射率垂直变率分布及反射率联合频次分布等揭示降水的垂直结构特征。这3个降水时段分别对应着3个降水个例，通过对天气背景和大气温湿结构特征的分析，了解降水的动力、热力以及水汽条件。

垂直变率(Gv)计算公式为

式中i代表像元沿剖面的位置，k代表像元所处的高度。

图1所示为青藏高原东南坡及周边地区地形分布，将图中实线框指示区域定义为青藏高原东南坡(98°—103°E，24°—29°N)，其地形特征为东南至西北走向的山脉及河谷，海拔向西北方向升高，且跨度较大(2.0—4.5 km)。

图1 青藏高原东南坡及周边地区地形分布(单位:km,实线框表示青藏高原东南坡)Fig.1 Topographic distribution of the southeast slope of the Tibet Plateau and its surrounding areas(unit:km,the solid line represents southeast slope of Tibetan Plateau).

2 降水水平分布特征

2.1 降水率及降水类型分布特征

图2给出前面选取的3个降水个例的近地表降水率及降水类型分布。降水落区主要位于100°—103°E，26°—29°N之间的青藏高原东南坡。由图2a、c、e可见，3个降水个例东西均跨越3个经度，其中个例1(图2a)和个例2(图2c)呈较大的块状雨团分布，而个例3(图2e)呈西南—东北方向分布的雨带；3个降水个例近地表降水率分布不均，均出现了多个降水率超过11 mm·h-1的强降水中心，个例3的降水强度略大于个例1和2；图2b、d、f表明，PR探测到的层状降水数量更多，分布更广；对流降水像素镶嵌在层状降水像素中，或分布在层状降水外围区域，数量较少，但是对流降水对应的地表雨强更大。图中强降水雨团之间存在弱降水区和非降水区域，这可能是强上升气流导致的下沉运动区。

图2 PR测得的个例1(a—b)、个例2(c—d)、个例3(e—f)的近地表降水率(a、c、e,单位:mm·h-1)和降水类型(b、d、f)分布(填色代表地形分布,虚线框代表主要降水落区,下同)Fig.2 Distribution of(a,c,e)near surface rain rate(unit:mm·h-1)and(b,d,f)rain type for(a-b)case 1,(c-d)case 2 and(e-f)case 3 detected by TRMM PR(Color filling in the map represents topographic distribution,the dotted line represents main rainfall area,the same below).

2.2 回波顶高度及辐射亮温分布特征

图3a、c、e为3个降水个例的回波顶高度分布，可以看到个例1(图3a)和个例3(图3e)回波顶大多分布在6—11 km高度，而个例2(图3c)回波顶主要分布在6—9.5 km，超过10 km的降水很少。对比图2a、c、e不难发现，地表降水率越大的像素，对应的回波顶高度越高，最高可达11 km以上；反之对应的回波顶高度也较低，说明气流上升运动较弱。VIRS 10.8μm通道辐射亮温能够反映云顶的高低，并指示云顶的相态，辐射温度越低时，云顶越高。由降水云10.8μm通道辐射亮温的分布(图3b、d、f)可知，个例1(图3b)和个例2(图3d)辐射亮温主要分布在210~240 K，且由南向北逐渐升高，有较为明显的梯度变化，说明北侧降水云云顶低，南侧降水云云顶高；而在个例3(图3f)中，辐射亮温基本均低于215 K，表明该降水云团云顶很高，云体内上升运动也更强。总体而言当地表雨强越大时，回波顶高度越高，云顶温度越低；反之亦然。

图3 个例1(a—b)、个例2(c—d)、个例3(e—f)的回波顶高度(a、c、e,单位:km)和10.8μm通道辐射亮温(b、d、f,单位:K)分布Fig.3 Distribution of(a,c,e)echo top height(unit:km)and(b,d,f)10.8μm channel brightness temperature(unit:K)for(a-b)case 1,(c-d)case 2 and(e-f)case 3.

2.3 不同类型降水分布特征

图4给出3个降水个例的深厚强、弱对流降水和浅薄对流降水分布以及冰云、混合云和暖云降水分布。由图4a、c、e可见，高原东南坡以深厚弱对流降水和浅薄对流降水为主，深厚强对流降水很少。统计结果表明，3个降水个例共有554个深厚强对流降水、2 116个深厚弱对流降水、2 967个浅薄对流降水，它们分别占降水样本总数的9.8%，37.5%和52.6%，可见深厚强对流降水样本数最少，浅薄对流降水所占比例最高，这与高原主体以深厚弱对流降水为主有所不同，可能是因为高原东南坡地形高度低于高原主体，地形强迫作用较弱。

图4 个例1(a—b)、个例2(c—d)、个例3(e—f)的深厚强对流降水(蓝色)、深厚弱对流降水(紫色)和浅薄对流降水(红色)分布(a、c、e)以及冰云(蓝色)、混合云(紫色)及暖云(红色)降水分布(b、d、f)Fig.4 Distribution of(a,c,e)deep strong convective precipitation(blue),deep weak convective precipitation(purple),shallow convective precipitation(red),and(b,d,f)ice cloud(blue),mixed cloud(purple),and warm cloud(red)precipitation for(a-b)case 1,(c-d)case 2 and(e-f)case 3.

图4b、d、f表明，对于个例1(图4b)和个例2(图4d)，混合云降水仅出现在降水雨团北侧，数量较少，雨团南侧均为冰云降水；对于个例3(图4f)，因为其云顶温度较低，故绝大多数降水为冰云降水。统计结果表明，冰云降水占总降水样本的81.4%，混合云降水占总降水样本的18.6%，无暖云降水。故高原东南坡以冰云及混合云降水为主，这说明高原东南坡绝大部分云顶高度高于融化层高度，低于融化层高度的降水云稀少。陈玲和周筠珺(2015)利用CloudSat等资料，分析了高原夏季降水云的宏微观物理特性，结果也表明高原以冰云为主，混合相云次之，水云比例很小。

2.4 不同类型的降水率频率分布特征

图5给出3个降水个例3种降水类型定义下的降水率频率分布(图2虚线框内)。由图5a—c可见，层状降水强度主要分布在0~10 mm·h-1，不超过20 mm·h-1，对流降水则集中在10~50 mm·h-1范围内，最大可超过100 mm·h-1(数量极少)，说明对流降水强度远大于层状降水强度。对比发现，在3个个例中，个例2大于10 mm·h-1的降水所占比例最小，个例3所占比例最大；通过统计两种降水类型的样本数量及其对总降水的贡献发现，虽然个例1和个例3的对流降水样本数很少，但它们对总降水率的贡献分别可达43.2%和49.3%；个例2则以层状降水为主，它占总降水率的77.7%。由图5d—f可知，浅薄降水强度基本均低于5 mm·h-1，深厚强对流降水强度大多高于10 mm·h-1，且超过50 mm·h-1的降水均为深厚强对流降水；深厚弱对流降水强度介于浅薄降水与深厚强对流降水之间，主要分布在1~10 mm·h-1。由于3个个例均没有暖云降水，故图5g—i只给出混合云降水与冰云降水频率的分布情况，显然，随着降水率增加，混合云降水所占比例越来越小，而冰云降水所占比例逐渐增加，再次说明当云顶高度更高、温度更低时，地表降水率更大，这主要是因为上升气流更强时，雨滴碰撞效率更高，增长更快。

图5 个例1(a、d、g),个例2(b、e、h),个例3(c、f、i)三种降水类型定义下的降水率频率(单位:%)分布(图2虚线框内;a—c:蓝色代表层状降水,红色代表对流降水;d—f:红色代表浅薄对流降水,紫色代表深厚弱对流降水,蓝色代表深厚强对流降水;g—i:紫色代表混合云降水,蓝色代表冰云降水)Fig.5 Frequency(unit:%)distribution of rain rate under three rain-type definitions for(a,d,g)case 1,(b,e,h)case 2 and(c,f,i)case 3(in the dotted line in Fig.2.a-c:blue for stratiform precipitation,red for convective precipitation;d-f.red for shallow convective precipitation,purple for deep weak convective precipitation,blue for deep strong convective precipitation;g-i.purple for mixed cloud precipitation,blue for ice cloud precipitation).

3 降水发生的天气背景特征

3.1 位势高度场、风场及散度场特征

分析环流形势对于了解降水的产生十分重要。图6所示分别为1999年6月16日19时(降水发生前20 min)、2002年8月8日22时(降水发生前13 min)和2006年7月6日18时(降水发生前40 min)高原东南坡及周边区域700 hPa、500 hPa和200 hPa位势高度场、风场和散度场分布。个例1(图6a—c)降水落区位于700 hPa低涡处，500 hPa槽前正涡度区，200 hPa南亚高压东侧偏北气流中，700 hPa散度达-8×10-5s-1；与700 hPa情况相比，大部分区域处于200 hPa散度正值区，低层辐合高层辐散，在降水落区处形成上升气流，为降水提供了动力条件；个例2(图6d—f)中高原东南坡位于700 hPa低涡南部、切变线底端，利于低层气流辐合(散度最小值低于-12×10-5s-1)，且西南气流明显，有利于来自孟加拉湾的水汽输送；500 hPa高度上降水落区处于闭合低涡中心南侧，西风风速大值区，有利于激发不稳定条件，并对应于200 hPa强烈的风速辐散区(散度可达12×10-5s-1)，高低层配合形成上升运动，为降水提供良好的动力条件；由图6g—i可知，个例3与个例1类似，降水落区也位于700 hPa低涡中心附近，有利于水汽在低层辐合，相应的，200 hPa散度主要为正值，达4×10-5s-1，这种低层辐合、高层辐散的流场配置有利于降水系统的产生。

图6 1999年6月16日19∶00(a—c)、2002年8月8日22∶00(d—f)和2006年7月6日18∶00(g—i)高原东南坡及周边区域700 hPa(a、d、g)、500 hPa(b、e、h)和200 hPa(c、f、i)位势高度场(等值线,单位:dagpm)、风场(风羽,单位:m·s-1)和散度场(彩色区,单位:10-5·s-1)Fig.6 Geopotential height field(contour,unit:dagpm),wind field(barb,unit:m·s-1)and divergence field(color area,unit:10-5·s-1)at(a,d,g)700 hPa,(b,e,h)500 hPa and(c,f,i)200 hPa over the southeast slope of the Tibet Plateau and its surrounding areas at(a—c)19∶00 UTC on June 16,1999,(d—f)22∶00 UTC on August 8,2002 and(g—i)18∶00 UTC on July 6,2006.

3.2 大气可降水量及整层水汽通量散度特征

当上升运动较强时，若水汽条件良好，降水的可能性就越大。图7给出3个降水个例的大气可降水量和整层大气水汽通量散度。水汽通量散度是指单位时间内流入或流出单位体积的水汽质量，反映了水汽的辐合辐散状况；大气可降水量即地面以上垂直大气柱中的总水汽量，是降水产生的必要条件，也是评估空中水资源的重要依据(王娜等，2021)。由图7a、b可知，个例1大气可降水量达44 kg·m-2，降水落区水汽较周边地区更充沛，且大部分区域水汽通量散度为负值，约-0.6 g·s-1·m-2，有利于水汽辐合并造成降水；图7c、d表明，个例2大气可降水量较个例1更大，可达48~52 kg·m-2，降水落区表现为明显的水汽通量辐合，最小值低于-0.8 g·s-1·m-2，为降水提供了良好的水汽条件；与个例1、2类似，在图7e、f中，东南坡及周围区域水汽充足，大气可降水量最大值超过52 kg·m-2，水汽通量散度主要为负值，有利于较强降水的产生。

图7 1999年6月16日19∶00(a—b)、2002年8月8日22:00(c—d)和2006年7月6日18∶00(e—f)高原东南坡及周边区域大气可降水量(a、c、e,单位:kg·m-2)及整层大气水汽通量散度(b、d、f,单位:g·s-1·m-2)Fig.7 The(a,c,e)precipitable water(unit:kg·m-2)and(b,d,f)whole atmospheric column water vapor flux divergence(unit:g·s-1·m-2)over the southeast slope of the Tibet Plateau and its surrounding areas at(a—c)19∶00 UTC on June 16,1999,(d—f)22∶00 UTC on August 8,2002 and(g—i)18∶00 UTC on July 6,2006.

3.3 探空图特征

利用探空结果，可以给出3个个例降水云中大气温湿廓线及不稳定能量。评价大气稳定度的方法及参数有很多，其中对流有效位能(CAPE)被认为能较真实地表示大气不稳定度(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，它正比于自由对流高度到平衡高度间层结曲线和状态曲线围成的正面积，CAPE值越大，发生强对流的可能性就越大。

由于3个降水个例均发生在西昌站(站号：56571；经纬度：102.16°E，27.54°N)附近，故所用IGRA探空数据来源于西昌探空站1999年6月16日12∶00(降水发生前7 h)、2002年8月8日12∶00(降水发生前10 h)及2006年7月6日12:00(降水发生前6 h)的观测。图8给出3个降水个例的T-logp图。个例1(图8a)降水发生前地表温度为36.5℃，850—200 hPa温度递减率约为2.8℃·km-1；大气温度露点差在500 hPa达到最小值2.7℃，在300 hPa达到最大值17.2℃；500 hPa以下呈偏南风，500—400 hPa呈偏西风，300 hPa以上呈偏北风。上述温湿风配置表明个例1云体为潜在不稳定型，CAPE值为454.75 J·kg-1。个例2(图8b)降水发生前地表温度为36.1℃，850—500 hPa温度露点差逐渐减小，700—500 hPa大气较湿润，但整层水汽含量随高度变化不显著；700—400 hPa盛行西(西南)风，200 hPa及以上盛行偏北风，风速可达16 m·s-1，CAPE值为1 010.36 J·kg-1。个例3(图8c)降水发生前地表温度为34.6℃，整层大气水汽含量随高度变化较大，700—500 hPa温度露点差小于5℃，400 hPa以上温度露点差急剧增加，在300 hPa可达21℃，大气呈上层干冷、下层暖湿分布，CAPE值最大，可达1 601.33 J·kg-1，有利于强对流发展甚至雷暴的形成。3个降水个例发生前，近地表温度均较高(>30℃)，地表加热作用和地形高度作用也可以加强气流的上升运动。综上所述，3例降水系统的动力、热力以及水汽条件均较好，有利于降水系统的产生与发展。

图8 个例1(a)、个例2(b)、个例3(c)的T-logp图(蓝色实线为露点温度廓线,黑色实线为温度廓线,橙色区域代表对流有效位能)Fig.8 T-logp diagram for(a)case 1,(b)case 2 and(c)case 3(The blue solid line shows the dew point temperature profile,the black solid line shows the temperature profile,and the orange area represents the convective available potential energy).

4 降水垂直结构特征

4.1 反射率剖面及反射率垂直变率分布特征

研究表明降水垂直结构与降水的微物理过程、云辐射特征、降水机制等方面有着十分紧密的联系(Zips⁃er et al.，1994)。故借助PR探测，对3例降水云团垂直结构进行分析。图9为3个降水个例的降水率分布，可以看出雨团中存在多个面积不等的强降水雨团(>11 mm·h-1)；图中黑色实线代表图10中雷达反射率因子剖面位置，它们均穿过了雨团中较强降水中心。

图10为3个降水个例沿图9中黑色实线AB和CD位置的反射率因子剖面图，图中17 km高度处红色点代表对流降水像素，蓝色点代表层状降水像素。剖面图显示雷达反射率因子自高空向地面不断增大，最大值超过44 dBz；回波顶高度分布不均，体现了降水云体内部上升气流的复杂分布、降水粒子大小和浓度的非均匀分布。个例1(图10a、b)和个例2(图10c、d)回波顶高度分别可达12 km和10 km，超过40 dBz的雷达反射率因子多出现在4—6 km高度，表明在此高度范围内粒子尺寸更大，Yan等(2018)的研究也表明，高原上4—8 km更容易出现尺寸较大的固、液态粒子；个例3(图10e、f)回波顶高度高于个例1、2，大于40 dBz的雷达反射率因子可自地面延伸至7 km以上。此外还可以发现，对流降水像素雷达回波强度更大，高反射率因子在垂直方向上的分布更广，对应的回波顶高度可高出层状降水4—5 km(如图10b、e、f)。这是因为在对流区域，强烈的上升气流可以将更多冰水粒子带入大气中高层，并迅速产生高浓度的可降水粒子。当这些大粒子快速下落时，雷达回波就形成了清晰的“最大反射率垂直核”(Sun et al.，2020)。相比之下，层状降水上升运动较弱，回波顶高度和反射率因子分布更均匀，在5 km附近可看到亮带结构。

图9 个例1(a)、个例2(b)、个例3(c)的降水率分布(单位:mm·h-1,黑色实线为图10中雷达反射率因子剖面位置)Fig.9 Distribution of rain rate for(a)case 1,(b)case 2 and(c)case 3(unit:mm·h-1,the black solid lines represent the location of the cross sections of reflectivity factor in Fig.10).

图10 个例1(a—b)、个例2(c—d)、个例3(e—f)沿图9中黑色实线AB和CD位置的反射率因子剖面图(单位:dBz,17 km高度处红色点代表对流降水像素,蓝色点代表层状降水像素)Fig.10 Vertical cross sections of reflectivity factor along the black solid line AB and CD in Fig.9 for(a-b)case 1,(c-d)case 2 and(e-f)case 3(unit:dBz,the red dot at 17 km height denotes the convective precipitation pixel,and the blue dot denotes the stratiform precipitation pixel).

为了解反射率因子在垂直方向的变化情况，图11给出图10中雷达反射率因子沿垂直方向的变率分布，可以看到在5—6 km高度附近，垂直变率存在一狭长带状大值区，可达23 dBz·km-1，这反映了融化层和亮带的存在，但对于一些回波顶超过12 km的强对流降水像元(如图10b、e、f中红点标注像元)，融化层及亮带特征并不明显。值得注意的是，融化层高度不是固定不变的，它会随着回波顶高度的变化表现出轻微的抬升或下降，这可能是云体内不同的上升运动导致的。在5 km高度以下，垂直变率较小，基本均低于7 dBz·km-1,说明粒子的碰并增长过程趋于平缓。

图11 个例1(a—b)、个例2(c—d)、个例3(e—f)在图10中的雷达反射率因子沿垂直方向变率分布(单位:dBz·km-1,17 km高度处红色点代表对流降水像素,蓝色点代表层状降水像素)Fig.11 Vertical variability of reflectivity factor in Fig.10 for(a-b)case 1,(c-d)case 2 and(e-f)case 3(unit:dBz·km-1,the red dot at 17 km height denotes the convective precipitation pixel,and the blue dot denotes the stratiform precipitation pixel).

4.2 降水廓线特征

降水垂直结构可通过降水廓线直观表现，它反映了降水云团的热力、动力结构以及微物理过程特征(傅云飞等，2008b)。图12所示为3个降水个例3种降水类型定义下的降水廓线，图中降水率均取对数坐标。由图12a—c可以看出，个例2云顶最低，而个例1和个例3云顶较高，廓线斜率更大，表明降水系统处于对流发展旺盛阶段；对流降水云顶高度和地表雨强大于层状降水，降水率自高空至6 km较为均匀的增大，反映了粒子的碰并增长过程；在6—7 km高度，廓线斜率发生突变(对流降水廓线突变点略高于层状降水廓线突变点)，这是因为在零度层附近，冰粒子开始融化，由于冰水介电常数、下落速度等不同，导致被水包裹的冰粒子反射率因子更强(Fabry et al.，1995)；在4—6 km降水率变化最大，说明该范围内潜热释放也更大，这也许是粒子在此高度发生相变造成的。对比发现，图12d—f中深厚强对流降水廓线与图12a—c中对流降水廓线非常相似，深厚弱对流降水强度略大于层状降水强度，此外，浅薄对流降水地表降水率也可以很大(>30 mm·h-1)，如图12d、e。

图12 个例1(a、d、g),个例2(b、e、h),个例3(c、f、i)三种降水类型定义下的降水廓线(a—c表示对流降水与层状降水,d—f表示深厚强、弱对流降水与浅薄对流降水,g—i表示冰云与混合云降水)Fig.12 Precipitation profile under three rain-type difinitions for(a,d,g)case 1,(b,e,h)case 2 and(c,f,i)case 3(a-c represent convective precipitation and stratiform precipitation,d-f represent deep strong,deep weak convective precipitation and shallow convective precipitation,g-i represent ice cloud and mixed cloud precipitation).

综合来看，2种降水分类方案在高原东南坡均具有局限性，因为个例1、3的层状降水廓线(图12a、c)表现了较强的对流降水特征，即云顶高度大于12 km，地表降水率最大，而个例2的深厚强、弱对流降水廓线(图12e)具有明显的层状降水特征，即5 km高度以下为雨滴蒸发破碎层，降水率基本不发生变化，且整层廓线斜率相对平缓。故个例1、3以对流降水为主，而个例2中层状降水比例更大。造成这种结果的原因可能是降水落区地形高度不同(2.0—4.5 km)，海拔较高的降水像素适用于傅云飞等(2008a)定义的雨型分类方法，而对于地形高度低于4 km的降水像素，PR将地表回波误判为层状降水亮带的可能性小，PR给出的降水定义方案还是比较准确的。

图12g—i给出了冰云、混合云降水廓线，可以清楚地看到，冰云降水在垂直方向上发展更旺盛，且在所有高度上降水率均明显大于混合云降水，故当水汽条件充足时，云团内垂直上升运动的强弱决定了降水率的大小。

4.3 雷达反射率因子联合频次分布特征

雷达反射率因子概率密度随高度分布(DPDH)能够反映雷达反射率因子在垂直方向的分布频次，即雷达回波随高度的分布，它指示了降水系统的发展情况(Yuter and Houze，1995;Steiner et al.，1995)。图13为上述3个降水个例不同降水类型的雷达反射率因子联合频次分布，图中水平方向填色间隔为1 dBz并取对数坐标、垂直间隔为0.25 km。由图13a—c可知，个例1云顶高度约12 km，最大反射率出现在融化层(5 km高度)附近，可达45 dBz，对流降水在6 km以下反射率几乎均大于30 dBz，层状降水在6—8 km回波大多小于25 dBz。从图13g—i可看出，个例3云顶高度约16 km，最大反射率因子可达50 dBz(但发生频次很低)，表明高原东南坡出现了深厚的对流活动，4—6 km高度雷达回波多出现在25~40 dBz，6 km以上的回波主要集中在17~25 dBz，这与图8所示反射率因子剖面图分布较一致；个例3对流降水和层状降水DPDH与个例1较类似。相比之下，个例2回波顶高度仅10 km，降水云在垂直方向上伸展较弱，整层高度雷达反射率因子强度较弱，体现了层状降水的特征，如图13d—f所示。

图13 个例1(a—c),个例2(d—f),个例3(g—i)不同降水类型的雷达反射率因子概率密度随高度分布(DPDH)(单位:dBz,a、d、g表示所有类型降水,b、e、h表示对流降水,c、f、i表示层状降水)Fig.13 The distribution of probability density function(DPDH)of reflectivity for(a-c)case 1,(d-f)case 2 and(g-i)case 3(unit:dBz.a,d,g represent all type precipitation;b,e,h represent convective precipitation;c,f,i represent stratiform precipitation).

5 结论

针对青藏高原东南坡降水特征缺乏认知，利用TRMM PR 2A25和VIRS 1B01逐日逐轨的融合资料，结合地形资料、ERA5逐小时再分析资料及IGRA资料，对青藏高原东南坡3个降水个例进行分析研究，主要结论如下：

(1)高原东南坡地表降水率分布不均匀，总体而言地表雨强越大，回波顶高度越高，云顶辐射温度越低；反之亦然。统计结果表明，对流降水率多集中在10~50 mm·h-1，最大可超过100 mm·h-1，尽管样本数相对层状降水较少，但它对总降水率的贡献不容小觑。高原东南坡多为冰云及混合云降水，无暖云降水，说明高原东南坡绝大部分云顶高度高于融化层高度。

(2)3个降水个例均发生在低层辐合高层辐散的流场中，降水落区大气可降水量达44 kg·m-2以上，水汽充沛，整层水汽通量散度主要为负值，有利于降水系统的产生；降水个例对应的T-logp图表明，3例降水对流有效位能较大，利于对流发展。

(3)降水率自高空至6 km高度较为均匀的增大，反映了粒子的碰并增长过程；在4—6 km高度，降水潜热释放最大，且大于30 dBz的反射率因子多分布在此高度范围内。在5—6 km高度附近，反射率因子的垂直变率有一明显的狭长带状大值区，可达23 dBz·km-1，这反映了融化层的存在；然而融化层高度不是固定不变的，它会随着回波顶高度的变化表现出轻微的抬升或下降。

(4)在3个降水个例中，个例2以层状降水为主，它对总降水贡献率超过70%，降水云在垂直方向上伸展较弱(回波顶高度大多低于10 km)，且整层雷达回波强度较弱；个例1表现了明显的对流降水特征，即最大回波可达50 dBz，6 km以上降水廓线斜率较大，降水率在地面达到最大值；个例3回波顶高度超过16 km，绝大部分降水为冰云降水，CAPE值和整层大气可降水量最大，分别可达1 601.33 J·kg-1和52 kg·m-2，故个例3对流活动最深厚。

高原东南坡地形高度为2—4.5 km，对于海拔高度低于4 km的降水像素，PR将地表回波误判为层状亮带的可能性较小，故PR给出的该地区降水类型分类是可信的，但对于海拔高度大于4 km的像素，应使用其它雨型分类方法对降水进行分类。