藏东南墨脱地区季风期降水的垂直结构特征

文镓齐 王改利* 周任然 李 冉

1)(中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室, 北京 100081) 2)(墨脱国家气候观象台, 墨脱 860700)

引 言

降水对于地球气候系统尤为重要,了解降水结构特征、微物理过程及雨滴谱分布对于雷达定量降水估计和改进数值天气预报模型中的微物理参数方案非常重要[1-3]。以往研究主要针对地面雨滴谱开展[4-8],由于雨滴在下落过程中受蒸发、破碎和碰并等过程影响,地面的降水特征与空中并不完全一致。通过飞机观测研究雨滴谱特征是常见研究手段[9-11]。封秋娟等[11]通过飞机观测对比空中和地面雨滴谱差异,发现地面平均雨滴谱较空中平均雨滴谱窄、谱型陡。然而飞机观测缺乏连续性且费用较高,微雨雷达(micro rain radar,MRR)是一种价格低、小型化的垂直指向多普勒测雨雷达,可获得单点上空连续的雨滴功率谱,并可反演降水率、雷达反射率因子、液态水含量、雨滴谱等垂直廓线信息,精确分析降水的垂直结构变化。目前国内外已开展有关降水垂直结构的研究[12]。Das等[13]使用微雨雷达研究印度热带地区的降水参数的垂直结构变化和雨滴谱的垂直廓线特征,发现不同降水强度条件下,降水的垂直结构和雨滴谱廓线各有不同,对于强降水,雨滴微物理特征量的垂直变化更剧烈,下落过程中碰并作用更明显。宋灿等[14]使用雨滴谱仪和微雨雷达等仪器,在对比不同仪器观测结果的基础上研究不同强度层状云降水的微物理特征量垂直演变特征,发现两种仪器观测的雨滴谱在0.5～2.5 mm粒径段表现出较好一致性,对于较强降水,雨滴在下落过程中碰并作用明显。Wen等[15]分析了华东季风期不同降水类型的雨滴谱分布和降水垂直结构,表明华东地区雨滴浓度较高,直径较小。

青藏高原(简称高原)为亚洲内陆高原,是世界上海拔最高的高原,平均海拔超过4 km,被誉为世界屋脊。高原对我国气候变化以及灾害天气的形成和发展均有重要影响,但由于高原地形复杂,难以布设足够多的地面观测站开展降水的垂直观测[16]。因此,许多学者利用卫星观测数据对高原降水的垂直特征开展研究。赵艳风等[17]利用CloudSat数据对比高原地区降水云的垂直结构,发现高原南部及东部为液水路径大值区,以液相云为主,雷达反射率因子的垂直分布集中在3～9 km高度,暖季对流活动旺盛,云顶高度大于冷季。为了更好地了解青藏高原上空云降水的垂直结构特征,第三次青藏高原大气科学试验(TIPEX-Ⅲ)期间在高原中部布设了Ka波段云雷达、X波段双极化雷达、C波段调频连续波(C-FMCW)和微雨雷达[18-19],但高原地形复杂且站点的代表性较差。

墨脱位于西藏东南部,地处喜马拉雅山东段与岗日嘎布山脉的南坡,雅鲁藏布江下游,是雅鲁藏布江水汽输送通道入口的关键区,夏季盛行的西南季风将印度洋和孟加拉湾的暖湿水汽经该流域向高原输送,对下游地区降水有显著影响[20]。随着第二次青藏高原综合科学考察研究(STEPS)的展开,中国气象科学研究院在墨脱地区布设了Ka波段云雷达(KaCR)、X波段双偏振相控阵雷达(X-PAR)、降水现象仪、微雨雷达等探测设备,填补该地区云和降水观测的空白,为研究藏东南地区水汽通道入口处云和降水的物理特征提供数据基础。基于这些观测数据,研究发现墨脱地区云的发生率比较高,以中云和低云为主,对流降水的雨滴直径较小而浓度较高,更接近海洋性对流降水[21-22]。墨脱地区零度层高度随季节变化明显,墨脱层状云弱降水雨滴谱的谱宽较窄,降水粒子直径不超过3 mm[23]。为深入探究藏东南墨脱地区不同类型降水微物理特征的垂直变化特征,本文利用2021年6—9月(季风期)墨脱国家气候观象台微雨雷达、降水现象仪和雨量计数据,在对比不同仪器观测结果的基础上,将降水划分为对流云降水、层状云降水、浅层云降水3种类型,研究各类型降水微物理特征的垂直演变特征,有助于提高对墨脱地区降水微物理特征垂直演变的认识和改进数值天气预报模型中的微物理参数化方案。

1 数据与方法

墨脱地区年平均降水量超过2000 mm,主要集中在夏季风期,约占年降水量的60%[24],因此本研究采用2021年6—9月(季风期)观象台内布设的微雨雷达、降水现象仪和自动雨量计的观测数据,研究季风期不同类型降水的垂直结构特征。墨脱观象台的位置(海拔为1305 m)及高原地形如图1所示。

图1 墨脱国家气候观象台位置(红色实心圆点)及青藏高原地形(填色)(叠加2021年季风期平均垂直积分水汽通量(黑色箭头))Fig.1 Location of Mêdog National Climate Observatory(the red solid dot) and topography(the shaded) of Tibetan Plateau(which is superimposed with mean vertical integral of water vapor flux(black arrows) in monsoon period of 2021)

1.1 微雨雷达

本文微雨雷达的主要性能参数如表1所示,时间分辨率为1 min,高度分辨率设为30 m,共128个距离库,因此本文中微雨雷达最大探测高度为3840 m。

表1 微雨雷达主要性能参数Table 1 Main performance parameters of micro rain radar

微雨雷达基本原理是根据测量的雨滴下落速度(v)与直径(D)之间的经验关系,反演雨滴谱分布[25]。假设垂直风为零,雨滴的下落末速度与粒子直径的关系为

(1)

式(1)中,δ(z)为空气密度随高度z变化的修正因子[26],

δ(z)=(1+3.68×10-5z+1.71×10-9z2)。

(2)

粒子的雨滴数浓度N(D)由衰减雨滴谱数浓度Na(D)和路径积分衰减(API)计算得到

N(D)=Na(D)API,

(3)

(4)

式(4)中,ηa为去除噪声电平后的衰减反射率谱,由雷达性能参数决定;σ(D)为雨滴的后向散射截面,由米散射理论计算得到;n为距离库数。

一旦粒子的雨滴谱数浓度N(D)确定,便可计算雷达反射率因子Z(单位:mm6·mm-3)、降水率R(单位:mm·h-1)、液态水含量L(单位:g·m-3)等微物理参数[26]。微雨雷达产品已对路径积分衰减(API)小于10的雷达信号进行了衰减订正[27],因此对于中小强度的降水,微雨雷达的衰减作用可以忽略[14]。

由于本文所选时段墨脱受夏季风影响,此时墨脱零度层高度一般在4 km左右[23],为了避免粒子相态变化引起的反演误差,本文选取的高度上限为3.0 km。由于微雨雷达反演产品采用的粒子下落速度与直径的经验公式假设条件中大气垂直速度为零,因此在大气存在垂直运动的情况下,反演结果存在一定误差。上升(下沉)气流会造成雨滴直径的低估(高估),从而使得小雨滴(大雨滴)浓度高估(低估)[28]。

1.2 降水现象仪

本文使用的降水现象仪采样面积为54 cm2(18 cm×3 cm),时间分辨率为1 min。主要通过降水粒子遮挡激光产生相应输出电压计算粒子的等效直径(直径范围为0.062～24.5 mm),通过粒子下落穿越时间计算下落速度(速度范围为0.05～20.8 m·s-1),获得32×32个非等间隔等级的粒子数。对降水现象仪观测数据进行以下质量控制流程[29]:①由于前两个直径档信噪比较低,误差较大,因此被剔除,同时真实大气下中雨滴增长到一定大小后会发生破碎现象,将直径大于6 mm的雨滴数据也剔除,因此本文粒子直径的探测范围为0.312～6 mm;②排除非降水样本的影响,将每分钟样本的粒子数小于10或降水率小于0.1 mm·h-1的数据剔除;③自然界中雨滴的下落速度一般不超过9.8 m·s-1,因此去除速度大于9.8 m·s-1的数据;④根据Atlas等[30]提出的粒子下落速度-直径经验公式,将超过经验公式的60%的数据剔除。降水现象仪观测数据的直径-速度分布如图2所示。可以看到,粒子直径过大(过小)而下落速度过小(过大)的数据被滤除,质量控制后的雨滴直径和测量速度分布符合Atlas等[30]提出的经验关系。

图2 2021年6月1日—9月30日雨滴数浓度随直径和下落速度的分布(黑色实线为Altas经验曲线,黑色虚线为经验关系±60%的范围)Fig.2 Distribution of raindrop number concentration with diameter and fall speed from 1 Jun to 30 Sep in 2021(the solid black line denotes Altas experience curve,dashed black lines denote ±60% range of the experience relationship)

质量控制后,第i个直径档的雨滴数浓度N(Di)(单位:m-3·mm-1)可以表示为

(5)

式(5)中,Di表示第i个直径档的平均直径,ΔDi(单位:mm)为对应的粒子直径间隔,nij为第i个直径档第j个速度档的雨滴数量,S(单位:m2)为采样面积,Δt(s)为采样时间。进一步计算可得到广义截距参数等微物理量,具体公式可见文献[31]。

1.3 降水分类

本文采用Tokay等[32]的方法定义降水样本,对于微雨雷达的逐分钟数据,当R≥0.1 mm·h-1,则视为1个降水样本。2021年6月1日—9月30日共获得降水样本47751个。

早期雨滴谱分布研究中降水分类的方法大多基于地面雨量计或天气雷达数据将降水分为对流云降水和层状云降水两种类型,而实际降水过程复杂得多。研究人员提出了基于垂直雷达观测的第3种降水类型,称为浅层云降水[29,33]。由于该类型降水降水率小,多被忽视或被归入层状云降水类型,但其在垂直方向的特征与层状云降水并不相同。与层状云降水相比,浅层云云顶高度低于0℃等温线且降水强度弱[34]。因此,本文采用微雨雷达测得的降水率和雷达反射率因子垂直结构,将降水分为对流云降水、层状云降水和浅层云降水3种类型。第1步,采用R和标准差(σ)区分对流云降水和层状云降水。在10个连续1 min的微雨雷达样本中,如果Ri≥5 mm·h-1,σ>1.5 mm·h-1则将降水Ri归为对流云降水;如果中心点Ri≥0.5 mm·h-1,σ≤1.5 mm·h-1,将降水Ri归为层状云降水[5]。第2步,对第1步识别的层状云降水,再利用微雨雷达测量的垂直反射率因子廓线区分为层状云降水与浅层云降水。具体方法:若不存在零度层亮带,且雷达反射率因子回波顶高度距0℃等温线1 km以上,则识别为浅层云降水,其余降水被识别为层状云降水[33]。2021年6—9月微雨雷达的降水分类结果如表2所示,可以看到墨脱地区降水事件大部分为层状云降水,且层状云降水对总降水量的贡献最大。对于不满足降水分类条件的降水样本视为未归类降水类型,不计算在总分类样本量内。

表2 降水类型分类Table 2 Classification of rain types

2 不同仪器观测一致性比较

由于近地面微雨雷达易受到速度接近零的地物回波影响而高估小雨滴的数浓度[14],因此去除前两个距离库的数据,选择微雨雷达90 m高度处的数据与降水现象仪和雨量计的观测结果进行对比,并计算三者间的相关系数,以此验证微雨雷达数据的可靠性以及各仪器观测结果的一致性。本文所计算的相关系数均达到0.001显著性水平。

图3a为2021年9月29日3种仪器观测的日降水量。由图3a可知,3种仪器观测的日降水量一致性较好,微雨雷达与雨量计的相关系数最高,为0.96,降水现象仪与雨量计的相关系数次之,为0.90,微雨雷达与降水现象仪观测的日降水量相关系数稍低,为0.89。对于低降水量,微雨雷达高估了日降水量,这可能是因为其探测敏感度较高,而地面雨量计对于0.1 mm以下的降水无探测能力[35]。随着降水量增大,由于微雨雷达雨区衰减,测量结果较雨量计存在低估。降水现象仪低估日降水量,这可能是降水现象仪容易低估中小雨滴浓度所致[33]。

为分析微雨雷达对降水率变化的精细化探测精度,选取2021年9月29日03:00—07:00(北京时,下同)降水过程,比较微雨雷达探测降水率的时序图与雨量计和降水现象仪测量的降水率变化曲线。为了减少雨量计探测灵敏度低造成的脉动性,图3b为6 min的平均降水率。可以看到,3种仪器测量的降水率随时间变化的一致性非常好。降水现象仪与雨量计的相关系数达到了0.98,微雨雷达与雨量计和降水现象仪的相关系数分别为0.98和 0.97。在中小降水强度的情况下,微雨雷达对降水率的探测精度较好;当降水率大于20 mm·h-1时,微雨雷达对降水率存在高估,这可能是微雨雷达衰减订正过度所致[36]。

3 降水垂直结构

3.1 个例分析

图4为2021年9月29日03:00—07:00微雨雷达观测的降水过程,其中包括对流云降水、浅层云降水及层状云降水时段。由图4可知,3种类型降水的垂直结构存在明显差异。03:00—04:00对应对流云降水时段,雷达反射率因子和平均下落速度垂直结构变化明显,雷达反射率因子最大可达50 dBZ,雨滴下落速度最大达到10 mm·h-1。03:40和 2.0～2.5 km高度处超过45 dBZ的对流核心说明此高度以下存在强烈的上升气流,03:45 1～2 km高度处的弱回波也说明强烈上升气流的存在。墨脱地处雅鲁藏布大峡谷,陡峭地形和中尺度对流系统的相互作用往往导致1～2 km高度处存在局部上升气流[37]。层状云降水发生在05:30—06:30,雷达反射率因子不超过35 dBZ,零度层亮带在3.5 km高度以上。亮带附近多为冰相粒子外包水膜,反射率因子大,下落速度小。亮带以下冰相粒子融化成液态,下落速度增加。同时还可以看到,层状云降水在垂直结构上并不均匀,随着高度降低,雷达反射率因子逐渐增加。浅层云降水(04:10—04:50)的特征与对流云降水和层状云降水区别明显,浅层云降水的雷达反射率因子和下落速度均较小,最大反射率因子为22 dBZ,雨滴下落速度随高度分布较均匀。这是由于浅层云降水的雷达回波顶部较低,无法到达融化层,这也意味着浅层云降水为暖云降水,不存在融化过程,降水直接以液态形式形成[34,38]。采用降水现象仪数据分析此次降水过程的地面雨滴谱特征(图4c)。对流云降水时段(03:00—04:00)降水率大,峰值达到25 mm·h-1左右(图3b),谱宽较宽,最大雨滴直径达到5.3 mm(图4c)。层状云降水时段(05:30—06:30)降水率较小,不超过4 mm·h-1,谱宽较窄,雨滴直径不超过3.5 mm,存在一定数量的中等大小雨滴。浅层云降水时段(04:10—04:50)降水率很弱,约为1 mm·h-1,雨滴直径小,不超过2 mm,但小雨滴的数浓度较高,这与浅层云降水的暖雨性质有关,降水胚胎较多,降水过程以碰并为主。

图4 2021年9月29日03:00—07:00雷达反射率因子(a)、下落速度(b)和地面雨滴谱(c) Fig.4 Radar reflectivity(a),falling speed(b) and ground raindrop size distributions(c) from 0300 BT to 0700 BT on 29 Sep 2021

3.2 统计分析

3.2.1 降水垂直结构统计特征

图5和图6为墨脱地区不同类型降水特征量的归一化高度-频率分布(NCFAD)和平均廓线。

图5 2021年6月1日—9月30日墨脱3种类型降水的雷达反射率因子、下落速度、降水率和液态水含量的归一化高度-频率分布(黑色实线为不同高度微物理特征量最大值连线,填色为发生频率)Fig.5 Normalized height-frequency of radar reflectivity,falling speed,rain rate and liquid water content for 3 rain types at Mêdog from 1 Jun to 30 Sep in 2021(the solid black line connects points of the maximum at different altitude frequencies,the shaded denotes frequency)

图6 2021年6月1日—9月30日墨脱3种类型降水微物理特征量的平均垂直廓线(a)雷达反射率因子,(b)下落速度,(c)降水率,(d)液态水含量Fig.6 Average vertical profiles of the micro-physics for 3 rain types at Mêdog from 1 Jun to 30 Sep in 2021(a)radar reflectivity,(b)falling speed,(c)rain rate,(d)liquid water content

由图5可知,对流云降水的雷达反射率因子主要集中在30～37 dBZ,且随着高度降低,发生频率逐渐增大。由图5和图6a可知,对流云降水雷达反射率因子在地面为26～44 dBZ,平均值为37 dBZ,且随高度降低明显增加,这一方面可能是由于强降水对微雨雷达的衰减作用,另一方面可能是由于对流云降水中存在冰水混合物[13]。雨滴下落速度为5～7 m·s-1(图5),由平均下落速度的垂直廓线(图6b)可见,在1.5～2.0 km高度处,平均下落速度从6.25 m·s-1忽然减小,又逐渐增加到6.25 m·s-1,这表明该高度处可能存在较强的局部上升气流,减小了雨滴下落速度。在近地面(0.5 km高度以下),平均下落速度明显减小。从NCFAD和平均廓线看,降水率与液态水含量的垂直结构变化比较相似,这是因为二者均与雨滴直径的三次方成正比。随着高度降低,降水率和液态水含量低值的发生频率逐渐减小,高值发生频率明显变大,特别是近地面0.5 km高度(图5),说明了强降水造成的衰减,也说明对流云降水在下落过程中可能存在较明显的碰并过程,增加了较大雨滴的浓度。由图6c和图6d也可以看到,降水率、液态水含量的平均垂直廓线在1.5～2.0 km高度处存在凸起,这对应于局地上升气流造成的下落速度减小。局地上升气流减小下降速度,降水率和液态水含量的反演结果存在正偏差[36]。对流云降水的降水率在近地面的平均值为10.5 mm·h-1,平均液态水含量为0.83 g·m-3。

与对流云降水相比,层状云降水的垂直结构变化较小(图5和图6)。雷达反射率因子主要分布在17～31 dBZ,近地面雷达反射率因子更多集中在22～27 dBZ(图5)。反射率因子平均值随高度降低略有增加,在近地面平均值为27 dBZ(图6a)。雨滴下落速度主要为4.5～6.5 m·s-1,随高度基本保持不变,平均值约为5.0 m· s-1。降水率(液态水含量)较小,主要为0.5～2.0 mm·h-1(0.05～0.12 g·m-3),平均值随高度减小略有增加,由1.0 mm·h-1(0.08 g·m-3)增加到1.5 mm·h-1(0.15 g·m-3)。

浅层云降水的各物理量在垂直高度上随高度降低而增加。与对流云降水、层状云降水相比,浅层云降水的雷达反射率因子最弱,不超过25 dBZ。近地面雷达反射率因子主要为11～20 dBZ(图5),平均值约为17 dBZ(图6a)。雨滴下落速度较小,主要为2～3 m·s-1,远小于对流云雨滴和层状云雨滴(图5),二者在近地面平均值约为3.2 m·s-1(图6b)。在近地面,浅层云降水的液态水含量与层状云降水接近,平均值约为0.15 g·m-3(图6d),但平均降水率仅为1 mm·h-1(图6c),这与浅层云降水雨滴下落速度较小有关。浅层云降水NCFAD的垂直变化与对流云降水更为相似,变化较为明显,但各物理量数值更小。在弱降水的条件下,衰减可以忽略,因此,这种变化可能是雨滴下落过程中的碰并作用明显,造成各物理量随高度降低而增大。但由于其为浅薄系统,主要依靠重力作用实现碰并过程,雨滴直径和下落速度均较小,因此对降水的贡献也较小。

3.2.2 雨滴谱垂直分布特征

图7为微雨雷达观测墨脱3种类型降水的平均雨滴谱的垂直结构。对流云降水的雨滴谱分布随高度降低且谱宽增宽明显,中、大、小雨滴的浓度均随着高度的降低而迅速增加,特别是大雨滴。雨滴下落过程的碰并增长是中、大雨滴增多的主要原因。

图7 2021年6月1日—9月30日墨脱3种类型降水的雨滴谱分布(a)对流云降水,(b)层状云降水,(c)浅层云降水Fig.7 Raindrop spectrum distribution for 3 rain types at Mêdog from 1 Jun to 30 Sep in 2021(a)convective,(b)stratiform,(c)shallow

在对流云降水期间(图7a),足够潮湿的环境可能有利于碰并增长过程[14]。大雨滴的破裂可能是小雨滴数量增加的原因,尤其是在近地面[39]。与其他两种降水类型相比,对流云降水在各个粒径范围的数浓度最高,这也是对流云降水降水率更高和液态水含量更多的原因之一。同时可以看到,2 km高度附近存在雨滴浓度突然增加的现象,这是由于该高度存在较强烈的局地上升气流。上升气流会减小雨滴的下降速度(图6b),导致反演的雨滴浓度增加[36]。

层状云降水的雨滴谱分布垂直变化(图7b),小雨滴浓度随高度降低有所增加,大雨滴浓度随高度降低而明显减小,这表明破裂在大雨滴下落过程中占主导地位,尤其是在较低高度。大雨滴破裂可能是造成小雨滴浓度增加的原因。中等大小的雨滴浓度在垂直方向比较均匀,说明在雨滴下落过程中中等大小雨滴的碰并、破碎和蒸发过程处于近似平衡状态。

浅层云降水的雨滴谱随高度降低,谱宽增加明显,雨滴浓度增加,说明雨滴在下落过程中碰并增长过程显著(图7c)。浅层云降水的云顶高度位于融化层以下,为暖云降水过程,雨滴碰并增长是暖雨的重要微物理过程。

4 结论与讨论

本文使用2021年6月1日—9月30日墨脱观象台内微雨雷达、降水现象仪和雨量计的观测数据,在对比各仪器之间测量结果的基础上,通过个例和统计结果分析对流云降水、层状云降水和浅层云降水3种类型降水微物理参数的垂直分布特征。得到主要结论如下:

1) 微雨雷达、降水现象仪和雨量计的一致性较好,微雨雷达与雨量计的日降水量相关系数最高,达到0.96,降水现象仪和雨量计分钟降水率的一致性最好,相关系数达到0.98。对于强降水(雨强大于20 mm·h-1),微雨雷达高估降水率,这可能与微雨雷达过度的衰减订正有关。此外,降水现象仪低估降水量,这是由于低估了中小雨滴浓度。

2) 对流云降水的各微物理量特征值均较大,3 km 高度以下雨滴在下落过程中碰并增长过程显著,中、大、小雨滴浓度迅速增加。随着高度降低,雷达反射率因子、降水率及液态水含量显著增加。墨脱位于雅鲁藏布江下游的河谷区域,陡峭地形与对流云相互作用形成上升气流,造成对流云降水的雨滴平均下落速度在1.5～2.0 km高度处低估,导致降水率和液态水含量在1.5～2.0 km高度处存在正偏差。

3) 层状云降水在融化层高度出现亮带结构,亮带以下回波强度较弱,雷达反射率因子、降水率和液态水含量随高度有所增加,雨滴下落速度在垂直方向基本保持均匀。中等大小的雨滴浓度随高度不变,蒸发、破碎和碰并过程基本处于相对平衡的状态。大雨滴在下落过程中破碎过程占主导,浓度减小明显。小雨滴浓度随高度降低略有增加,可能与大雨滴的破碎有关。

4) 浅层云降水回波顶高度低于融化层约1 km,浅层云降水各物理特征量的数值较小,但垂直变化明显,随高度降低增加显著。雨滴谱分布谱宽较窄,随高度降低逐渐增宽,近地面最大粒径约为3.2 mm。浅层云降水为暖云降水,以碰并过程为主,中、小雨滴浓度随高度降低而明显增加。