贵州威宁对流单体雷达回波分层结构特征分析

邹书平 柯莉萍 黄钰 杨哲 曾勇 陈林

(1 贵州省人工影响天气办公室,贵阳 550081; 2 贵州省冰雹防控技术工程中心,贵阳 550081;3 贵州省威宁彝族回族苗族自治县气象局,威宁 553100; 4 贵州省大气探测技术与保障中心,贵阳 550081)

引言

贵州省威宁县对流单体多,生消发展快,在2017—2020年威宁冰雹防控外场试验期间,累计出现了32个降雹日,总体上降雹持续时间小于5 min,冰雹直径3～10 mm,多为小冰雹(或霰、软雹),但小冰雹对烟叶、马铃薯叶面、果树花果的损伤以及衍生的对品质的影响不可忽视。人工防雹作业精准化离不开对对流云单体快速观测和作业时机的把握,目前对威宁对流性(雷雨、冰雹)天气特点的宏观物理特性认识不足,威宁多小冰雹也未有深入分析,在2021年开始的相控阵偏振天气雷达快速扫描观测过程中,跟踪锁定对流单体目标困难,不能满足冰雹防控外场试验快速观测的时间响应需求。因而,有必要对贵州威宁对流云单体的宏观物理特性再认识再理解,全面深入分析研究对流云单体形成发展成为冰雹云单体的演变特征,为冰雹防控外场试验观测提供技术支持。

冰雹的产生与对流云发展的强弱有着密切的联系,贵州引起降雹的常见为多单体和超级单体等,根据冰雹直径大小则分为大冰雹(直径≥20 mm)和小冰雹(直径<20 mm)。相对而言,对于大冰雹的研究更受到关注和重视。Johns and Doswell[1]认为长时间的强上升运动是支撑冰雹增长为大冰雹的必要条件,所有大冰雹事件都与深厚对流有关。Witt等[2]认为,相应雷达反射率因子核心的值越大,相对高度越高,产生大冰雹的可能性和严重程度越大;俞小鼎等[3]提出如果-20 ℃等温线对应的高度之上有超过45 dBz的反射率因子核,则有可能产生大冰雹。曾智琳等[4]发现大冰雹冷云厚度较非大冰雹更厚,大冰雹冷暖云厚度的比值为1.9,远高于非大冰雹的比值。刘瑾等[5]分析了一次长生命史超级单体雹暴垂直液态水含量VIL特征,对流单体VIL持续时间7 h,且基本维持在55～80 kg·m-2。黄丹萍等[6]对南宁冰雹天气类型及预报预警指标进行统计分析得出,VIL值均在30 kg·m-2以上,大冰雹的VIL值比小冰雹大了一倍左右。不同地区[7-8]的研究发现冰雹过程呈现出层结不稳定,有适宜的0～6 km垂直风切变,强冰雹单体出现了弱回波区、高强回波悬垂等典型特征。通过对雹暴过程数值模拟和发展机制分析发现,强垂直风切变有利于雹暴的维持和发展,合适的0 ℃和-20 ℃高度有利于雹粒的增长[9-10]。上述分析研究结论表明,弱小冰雹雷达回波典型特征相对弱小或不明显。滕林等[11]对发生在贵州黔东南的一次大范围弱冰雹天气过程进行分析,在0 ℃等温线高度上有50 dBz以上的反射率因子结构存在,但回波伸展的高度没有超过-20 ℃ 等温线高度,认为不易形成大冰雹。总体而言,强冰雹雷达回波典型特征和环境场特征较小冰雹过程要明显的多,目前对弱雹云单体形成发展演变过程系统性分析研究较少,且缺少弱雹云单体雷达回波特征定量性判别技术指标。

对于对流单体雷达回波特征而言,在对流云单体生成发展成雹云单体前这一阶段,典型特征表现为回波强度、高度和结构的快速变化,而在对流单体成熟(或降雹)阶段回波强度、高度和结构的变化则相对缓慢。本文基于新一代天气雷达提取了用于直接地识别对流单体雷达回波强度和高度分层的结构化数据,从分层强度以及对应高度、VIL等特征量入手,结合对流单体形成发展演变的持续时间,系统地分析贵州威宁冰雹云单体和雷雨云单体的回波强度、高度和结构的典型特征,并通过一次冰雹天气事例的双偏振天气雷达偏振量特征,分析了贵州威宁对流单体雷达回波的宏微观物理特性,以此验证对流云单体演变过程中粒子相态变化的空间分布一致性。

1 冰雹样本采集及数据处理方法

基于云南省昭通市(27.35°N,103.72°E,2003 m)新一代天气雷达(CINRAD/CC)观测资料,综合考虑连续性和完整性,得到2017—2020年贵州省威宁县24个雹日雷达观测资料,并提取了111个对流云单体雷达回波分层特征参数,共1948个时次的样本序列。在111个对流云单体中,有35个冰雹云单体(占31.5%)和76个雷雨云单体(占68.5%);在24个雹日中有详细记录的降雹点36个,其中冰雹直径<10 mm有33次(占91.7%)、冰雹直径≥10 mm有3次(占8.3%),而冰雹直径达到20 mm的仅有1次。

数据处理主要基于雷达回波分层结构特征参数提取技术,它是分层强度、高度、面积、质心等结构化数据的完全表达方式。由于雷达回波显示的对流云单体结构是不均匀的,主要采用强度分层特征参数径向扫描提取技术,并通过雷达回波特征参数提取软件,获取到每一个体扫的仰角扫描层指定单体的雷达回波特征参数。表1是2019年6月11日15:20一个冰雹云单体雷达回波特征参数提取具体事例。其中,Zmax表示体扫层回波最大强度,对应的Z、H、L、D分别表示回波质心强度、质心高度、径向方位、径向距离的特征值;Z25、Z45分别表示≥25 dBz、≥45 dBz回波强度阈值,对应的ZA、HA、S、M分别表示回波的平均强度、平均高度、占有面积、液态水含量。该示例最大回波强度为66.8 dBz, 对应高度为4.6 km,大于55 dBz的回波位于2～5.8 km之间,径向方位和距离基本一致,≥25 dBz和≥45 dBz的强回波位于1.5°～4.3°(高度约2.1～6.8 km)之间的液态水含量与阈值面积的值相近,表明回波具有悬垂结构、均匀密实的特点,符合冰雹云回波特征,这与实际情况相吻合。

表1 2019年6月11日 15:20威宁冰雹云单体雷达回波分层特征参数值

2 对流单体回波特征量统计分析

2.1 样本特征量的均值与方差

判断对流天气的重要雷达回波参数,常用的为回波强度Z、回波高度H和VIL[12-13]等,VIL通过液态水含量M的垂直积分求得。当对流单体Z>25 dBz以上,则预示出现阵性降水;当45 dBz回波高度在0 ℃层高度以上,Z>55 dBz时,则有可能产生冰雹;若VIL达到20 kg·m-2时,则预示发生冰雹可能性极大,若VIL达到30 kg·m-2时,则地面发生降雹可能性极大。为此,选取初始降雹时刻T▲、回波强度最大时刻TZM、VIL值最大时刻TVM、VIL≥20 kg·m-2初始时刻TV20和VIL≥30 kg·m-2初始时刻TV30以及这些时刻对应的Z、H25(25 dBz回波高度)、H45(45 dBz回波高度)、H55(55 dBz回波高度)、VIL的特征参量值,作为分析判断单体降水性质的依据。表2是2017—2020年35个冰雹云单体和76个雷雨云单体典型时刻回波特征量平均值和总体方差统计表。

表2 2017—2020年威宁35个冰雹云单体和76个雷雨云单体典型时刻回波特征量

从数理统计学角度而言,样本均值可以比较两个样本数据的大小,样本方差则反映了样本数据与样本平均值的偏离程度。对于同样性质的两组样本数据,平均值接近,表示样本数据差异较小;总体方差越小表明样本数据更具稳定性。从表2结果来看,冰雹云单体雷达回波特征量平均值高于雷雨云单体,冰雹云单体样本的总体方差要小,表明冰雹云单体和雷雨云单体的特征比较接近,但冰雹云单体更具有稳定性。从0 ℃和-20 ℃的平均海拔高度来看,24个雹日08:00威宁站探空0 ℃层、-20 ℃层对应平均海拔高度分别为5.2 km、8.4 km(距离的地面高度分别约为3.2 km、6.4 km),H45值高于-20 ℃层,H55值位于-20 ℃附近。综合分析结果表明,在对流单体在发展过程中,如果单体回波强度、高度稳定性越好,其发展成冰雹云单体的可能性就越大。

2.2 样本特征量的频次分布

由于冰雹云单体和雷雨云单体两个样本数的不同,采用百分比方式以对比分析样本频次的分布特征。表3是2017—2020年35个冰雹云和76个雷雨云单体各时刻雷达回波特征量众数段的占比统计表。其中,雷达回波高度的划分是以0 ℃层、-20 ℃层高度决定,选取的高度范围是3.5～6.5 km,高度差为3 km,并将此数值进行高度频次段划分。从对流单体的各特征量主要分布区间来看,Z主要分布于55～70 dBz之间,H25主要分布于6.5～12.5 km之间,H45主要分布于3.5～12.5 km之间,H55主要分布于3.5～9.5 km之间,VIL主要分布于20～50 kg/m2之间。从对流单体的各特征量的众数分布来看冰雹云单体的回波强度众数分布段在65～70 dBz,占57.1%,而雷雨云单体对应众数分布段在60～65 dBz,占38.2%。总体上,冰雹云单体特征量众数分布段的值均大于或高于雷雨云单体,说明冰雹云单体强于雷雨云单体。

表3 2017—2020年威宁35个冰雹云单体和76个雷雨云单体回波特征量样本占比统计

2.3 最大回波强度层与零度层高度差

对流单体雷达回波的最大反射率因子是大雨滴群或大冰雹粒子群散射的结果。为了反映对流单体最大反射率因子垂直分布的特点,选取的是对流单体发展—成熟阶段这一时段内,最大回波强度所对应高度偏离零度层高度的平均状况,以反映最大反射率因子的垂直分布是否扩展到了零度层高度以上。表4是2017—2020年35个冰雹云单体和76个雷雨云单体最大回波强度高度与零度层高度差分段统计表。当两者差值小于零时,表示最大回波强度位于零度层高度以下(暖区);反之,表示最大回波强度位于零度层高度以上(冷区)。

表4 2017—2020年威宁35个冰雹云单体和76个雷雨云单体最大回波强度与零度层高度差分段统计

统计结果表明,冰雹云单体、雷雨云单体的最大回波强度平均高度分别约为2.7 km、2.8 km,分别低于零度层高度0.5 km、0.4 km,总体上平均高度较一致,略低于零度层高度的暖区,且主要位于与0 ℃层高度差±2.0 km的范围内。其中,冰雹云单体最大回波强度低于零度层高度的样本数为25个,占样本数的71.4%;高于零度层高度的样本数为10个,占样本数的28.6%。雷雨云单体最大回波强度低于零度层高度的样本数为51个,占样本数的67.1%;高于零度层高度的样本数为25个,占样本数的32.9%。虽然冰雹云单体回波最大强度平均值为要高于雷雨单体回波,但是冰雹云单体最大回波强度对应高度的平均值高于0 ℃层高度的仅占28.6%,说明大冰雹粒子群出现的概率较低,而实际36个降雹样本中冰雹直径≥10 mm仅有3次(占8.3%),与贵州威宁多小冰雹的特点具有较好的一致性。

2.4 对流单体强回波持续响应时间

通常把冰雹云单体回波生命史划分为形成发展、成熟降雹、减弱消亡三个阶段。当回波强度≥25 dBz以上且存在一个反射率因子核时,视作一个单体核,表明将产生降水的天气过程;当45 dBz回波高度在零度层高度以上、对流单体回波强度大于55 dBz且持续时间越长产生冰雹的概率越大。因此,主要选取强度≥45 dBz、≥55 dBz高度位于0 ℃层高度以上的持续时间,对比分析对流单体形成发展、成熟消亡的生命史特征,以及冰雹或雹胚粒子形成增长维持下落的响应过程。表5是2017—2020年35个冰雹云单体和76个雷雨云单体演变过程持续响应时间统计表。表中,TC表示对流单体生命史持续时间,TC45、TC55分别表示45 dBz、55 dBz回波强度在0 ℃层高度以上的持续时间,T▲、TSC分别表示初始降雹时间、单体核初始回波强度≥25 dBz以上的初始时刻;TS45、TS55分别表示≥45 dBz、≥55 dBz回波高度位于0℃层高度以上的初始时刻;T▲-TS45、T▲-TS55、TS45-TSC、TS55-TS45分别表示两者的时间差。

表5 2017—2020年威宁35个冰雹云单体和76个雷雨云单体演变过程的持续响应时间统计

从持续时间的统计结果来看,冰雹云和雷雨云单体两者的TC、TC45、TC55平均约为100 min、72 min、37 min,而两者的TC、TC45相差仅为5 min、2 min,但TC55相差为13 min,表明TC55持续时间越长越利于形成冰雹;从单体回波演变时间差来看,冰雹云和雷雨云单体从弱回波发展到强回波(强度≥45 dBz)时间平均为14 min,而冰雹云和雷雨云单体从45 dBz发展到55 dBz以上的时间平均分别为10 min、16 min,表明从45 dBz发展到55 dBz以上的时间越短越利于形成冰雹;对于冰雹形成维持增长降雹的时间而言,T▲-TS45、T▲-TS55的平均时间分别为26 min、18 min,与实际冰雹天气过程相比较,分析认为55 dBz的持续时间更具有代表性。总体上,冰雹云和雷雨云单体的形成发展、成熟消亡的持续时间基本是一致的,但冰雹云单体比雷雨云单体更具有发展迅速、持续时间长的特点。

3 强对流天气环境场特征参数统计分析

冰雹天气的发生与大气不稳定、水汽、抬升条件和环境温度等有关,只有在强烈且持续时间较长的上升气流背景条件下才利于大冰雹的形成,这就需要环境大气中存在大的对流有效位能(CAPE)和强烈的垂直风切变。同时,环境温度0 ℃层到地面的高度将影响冰雹降落过程中的融化速度。俞小鼎等[14]提出,冰雹的融化层更接近于湿球温度0 ℃层(Wet Blub Zero,WBZ),而不是干球温度0 ℃层(Dry Blub Zero,DBZ),且冰雹融化层WBZ高度的高低是决定冰雹大小甚至降雹与否的主要因子之一,当在WBZ和DBZ之间和上下一定范围内存在明显干空气(即温度露点差较大) 时,二者高度会有明显的差距。通过对威宁DBZ高度(HD0)和WBZ的高度(HW0)对比统计得出,两者的平均高度分别为5.2 km、4.7 km,平均相差0.5 km,最大相差1.1 km(表6)。

表6 2017—2020年威宁24个冰雹日环境对流参数表

选取威宁24个冰雹日HD0、HW0、0～6 km风速差(HR6)、沙氏指数(SI)、对流有效位能(CAPE,14:00订正值)、700 hPa与500 hPa假相当位温差(Δθse700-500)、700 hPa与500 hPa环境温度差(ΔT700-500)、700 hPa比湿(q700)等特征量综合分析强对流天气环境参数条件是否符合大冰雹形成的条件。以HR6小于10 m·s-1为较弱,介于10～20 m·s-1之间为中等,大于20 m·s-1为较强进行判定,较弱占62.5%,中等占33.3%,较强仅占4.2%;SI<0,表示层结不稳定,共有10次,占41.7%;87%的个例的不稳定能量都小于2000 J·kg-1,大部分个例的CAPE值处于较低或中等水平;SI<0且CAPE>1500 J·kg-1的个例仅有5次,占总数的20%;多数层结具有适宜的湿度条件,10个个例的700 hPa比湿达到10 g·kg-1,达到贵州暴雨天气比湿平均值,20个个例700 hPa比湿达到7 g·kg-1以上,占比达到83%;Δθse700-500、ΔT700-500的值越大,表示层结越不稳定,此处平均值分别为7.0 ℃、15.4 ℃,Δθse700-500>7.0 ℃的有11次,占45.8%,ΔT700-500>15 ℃的有17次,占70.8%。综上,威宁对流天气过程大气层结不稳定,低层湿度条件较好,湿度适宜的达到83%以上,但大部分不稳定能量偏低,仅20%的处于不稳定层结且具有1500 J·kg-1以上的不稳定能量,大部分HR6强度都偏弱。

综上所述,贵州威宁多小冰雹主要与垂直风切变较弱、CAPE值不稳定能量偏低有关,同时中小冰雹降落至地面过程中因融化作用而更易变成小冰雹。另外,分别选取45 dBz和55 dBz的高度H45和H55,将H45、H55高于HW0的持续时间段(T45、T55)内的平均高度作为统计数据,以减少单一时刻单体回波特征量的不确定性,从而简要地分析冰雹大小与H45-HW0、H55-HW0之间的相关性。表7是2017-2020年35个冰雹云单体和76个雷雨云单体融化层高度HW0与H45、H55高度差统计表,H45-HW0、H55-HW0表示两者高度差。

表7 2017—2020年威宁35个冰雹云单体和76个雷雨云单体融化层高度与强回波高度差

从总体样本统计结果来看,在45 dBz高度H45高于HW0的持续时间段T45内,总体样本的H45-HW0、H55-HW0的平均值分别为3.8 km、1.5 km;在55 dBz高度H55高于HW0的持续时间段T55内,总体样本的H45-HW0、H55-HW0的平均值分别为5.0 km、2.6 km。仅从冰雹云单体而言,在45 dBz高度H45高于HW0的持续时间段T45内,冰雹大小随H45、H55的变化而变化,高度越高,冰雹越大;在55 dBz高度H55高于HW0的持续时间段T55内,5 mm以上的冰雹与H45、H55的变化而不明显。总体而言,雹云单体与非雹云单体的平均高度差基本一致,而冰雹大小则与强回波在融化层高度以上的扩展高度存在一定的对应关系,这与实际情况是比较相符的。

4 一次对流单体雷达回波特征分析

4.1 降雹实况与天气系统

2019年6月11日威宁县草海、城关、盐仓等地出现了一次持续性降雹天气过程。其中,威宁气象站记录的降雹时间为15:20—15:25,冰雹直径为5～10 mm,密度为20粒/m2。此次过程由多个对流单体共同影响,图1是当日15:20昭通雷达回波分布图,图中圈出的单体A为冰雹云单体,直接影响威宁气象站,圈出的单体B为雷雨云单体,并未产生降雹。对于单体A而言,它属于“块状”回波,强回波中心主要位于云体移向的后侧,对流单体回波主体自西向东移动,先后影响威宁双龙、小海、草海、城关、盐仓、炉山、板底等地,持续时间长达3 h以上,降雹影响区域面积达到12.4 km2,冰雹最大直径为10 mm,是威宁2019年记录的最强的一次降雹天气过程。

图1 2019年6月11日15:20昭通雷达回波图

由温度对数压力图(图2)可知中层到高层风速偏大,但垂直切变偏弱。0 ℃高度层位于500 hPa,-20 ℃高度层接近350 hPa,比常规冰雹产生的负温度区高度层上抬了100 hPa左右。600～700 hPa存在扰动逆温。探空曲线呈“喇叭口”形状,“上干下湿”不稳定形势明显。600 hPa以下为暖平流,600 hPa以上为冷平流,呈“上冷下暖”的不稳定层结,中低层弱冷空气的侵入和高空强风速带的存在,为强冰雹天气提供了有利的条件,且高层的风速较大,有利于低层辐合上升。同时,抬升凝结高度(LCL)和自由对流高度(CCL)较低,对对流云的生成和发展比较有利。当日700 hPa显示威宁西部存在西南低涡,并受西藏地区的冷高压影响,不断有小脊向东移动,而西南方向有暖湿气流从孟加拉湾向威宁输送,上冷下暖的结构使得空气层结不稳定,有利于对流天气形成。

图2 2019年6月11日08:00威宁T-lnp图

4.2 对流单体雷达回波分层结构演变特征

从单体的变化过程来看,单体A(图3a,b)持续时间约为3.5 h,有2次从弱单体到强单体的演变过程。单体A形成早期(13:48—14:26,持续38 min)出现了一次形成发展减弱回落的阶段,此后单体迅速发展增强直至成熟降雹和减弱消散 (14:26—17:19,持续163 min),这一阶段可划分为形成发展阶段(14:26—14:58)、成熟降雹阶段(14:58—16:25)和减弱消散阶段(16:25—17:19)。在形成发展阶段,45 dBz高度位于0 ℃层高度以上的时间为119 min,对应的平均高度为7.5 km,55 dBz高度位于0 ℃层高度以上的时间为92 min,对应平均高度为6.1 km;15:20最大回波强度为66.8 dBz,45 dBz高度为8.7 km,55 dBz高度为6.1 km,VIL为40.7 g/km2,15:36,最大回波强度为69.3 dBz,45 dBz高度为9.9 km,55 dBz高度为6.3 km,VIL为42.8 g/km2。单体B(图3c,d)持续时间约为3 h,有3次从强单体逐渐到弱单体的演变过程。14:21—17:19期间,45 dBz高度位于0 ℃层高度以上的时间为113 min,对应的平均高度为6.7 km,55 dBz高度位于0 ℃层高度以上的时间为38 min,对应平均高度为4.7 km;15:04最大回波强度为64.7 dBz,45 dBz高度为8.4 km,55 dBz高度为5.9 km,VIL为35.2 kg/m2;15:20最大回波强度为60.2 dBz,45 dBz高度为8.8 km,55 dBz高度为4.9 km,VIL为37.7 kg/m2。

图3 2019年6月11日对流单体A(a,b)、B(c,d)雷达回波强度和回波特征参数变化(▲—降雹时刻)

图4 2019年6月11日14:31—16:14对流单体A途径威宁气象站时回波强度(a)和回波特征参数(b)(▲—降雹时刻)

以威宁气象站(104.28°E,26.86°N,2238 m)为研究点,提取雷达回波强度所对应高度时序图(以站点为中心,提取直径为6 km范围内的数据)结合对流单体回波强度、VIL的变化趋势进行分析。14:31对流单体A开始影响威宁气象站,直至16:14结束,持续时间为103 min,15:20对流单体强中心经过威宁本站,地面出现降雹,持续时间5 min,此时对应对流单体回波强度为66.8 dBz,45 dBz高度为8.2 km,55 dBz高度为5.8 km,VIL为40.6 kg/m2。Z≥65 dBz的高度位于3.3～4.6 km之间,正好处于0 ℃层附近的区域内(威宁探空当日08:00的0 ℃层高度为3.6 km)。

4.3 对流单体雷达回波偏振参量特征

4.3.1 大雨滴区与冰雹区分布特征

为了更好地识别冰雹云,基于威宁雪山(27.05°N,104.08°E,2472 m)X波段双线偏振天气雷达(YLD1-D),观测数据,着重分析对流单体演变过程中降水粒子微物理特征,并以此验证X波段双线偏振天气雷达观测数据的可用性。X波段双偏振天气雷达除能够测得水平偏振反射率因子(Zhh)、径向速度和速度谱宽外,还可获得差分反射率因子(Zdr)、差分传播相位(Φdp)、差分相位常数(Kdp)、相关系数(ρhv)等特征量。双偏振测量技术只有对非球形的云雨等降水粒子群的探测才有实际意义,理论和观测证实一般降水粒子大于1 mm的雨滴都是非球形的,可近似于扁球体,而冰雹由于翻转作用,总体接近于球形[15]。对大雨滴和冰雹粒子的偏振量特征研究[16-24]发现,在冰雹过程中,Φdp出现陡然增大的现象,Zdr介于-1～0.5 dB之间,ρhv受冰雹干湿程度以及冰雹大小的影响,一般在0.85以上,冰雹主要对Zhh和Zdr产生影响,而Kdp的主要贡献来自降雨,一般来说,冰雹产生的ρhv信号要小于液态水的ρhv值,在冰水混合区,其ρhv一般都比较小。图5是2019年6月11日14:48、15:01、15:20雹云单体A(红色圆圈指示区域)所对应的Zhh、Zdr、Φdp、Kdp、ρhv等偏振量PPI分布图。

图5 2019年6月11日 14:48(a1～a5)、15:01(b1～b5)、15:20(c1～c5)威宁雪山雷达(体扫仰角2.4°)对流单体双偏振雷达回波所对应的水平偏振反射率因子Zhh、差分反射率因子Zdr、差分传播相位Φdp、差分相位常数Kdp、相关系数ρhv

雹云单体A偏振量的垂直分布特征如下:14:48,最大回波强度为51 dBz,Zhh>45 dBz的高度位于2.7～7.6 km之间,Zdr在1.5～5.8 dB之间,无接近于0值或负值的Zdr区;Φdp在130°～204°之间,Kdp在-0.45～2.0 (°)/km之间,ρhv在0.62～0.98之间,对流核内部的Zdr较大,且Φdp、Kdp、ρhv变化较小,表明主要是由大的非球形粒子组成,粒子相态和形状基本一致,说明此处存在大雨滴;随着观测距离增加Φdp变化很小,而Zdr、Kdp、ρhv值的变化是不均匀的,表明非球形粒子大小有所不同,说明它是由不同雨滴所组成的降水粒子,由于无Zdr的0值或负值区,表明无霰或冰雹等球形粒子。15:01,最大回波强度为52.5 dBz,Zhh>45 dBz的高度位于2.8～6.7 km之间;Zdr在1.9～5.8 dB之间,有接近于0值或负值的Zdr区(白色圆圈指示区域,Zdr值为-0.7～0.3 dB,Zdr柱高度位于2.8～4.0 km之间);Φdp在187°～204°之间,Kdp在-1.85～4.8 (°)/km之间,ρhv在0.57～1.00之间,对流核内部主要有大雨滴组成,但存在大小不一的非球形的降水粒子,由于存在Zdr的0值或负值区,且范围较小, 表明可能存在少量霰或冰雹等球形粒子。15:20,最大回波强度为54.5 dBz,Zhh>45 dBz的高度位于2.7～8.2 km之间;Zdr在3.1～5.8 dB之间,有接近于0值或负值的Zdr区(白色圆圈指示区域,Zdr值为-2.0～0.5 dB,Zdr柱高度位于2.8～7.5 km之间);Φdp在134°～231°之间,Kdp在-2.9～5.0 (°)/km之间,ρhv在0.52～0.98之间,对流核内部主要有大雨滴组成,但存在大小不一的非球形的降水粒子,由于存在Zdr的0值或负值区,且范围较大,表明存在大量的霰或冰雹等球形粒子,这与威宁地面初始降雹时间是相一致的。

在15:01和15:20出现了Zdr的正中心区(大雨滴区)和负中心区(冰雹区),这种现象通常认为是由于风向风速的拖曳作用,使大雨滴团移动较小,霰或小冰雹朝向风的方向移动较快而使其处于回波区前沿的结果;冰雹区的Zdr负值则是由空间取向较固定的非球形冰雹所致。

4.3.2 降水粒子相态垂直分布特征

X波段双线偏振天气雷达观测图像数据产品中包含了降水粒子相态识别产品,其降水粒子相态的识别主要是通过模糊逻辑法构建的。水成物粒子识别有助于诊断雹云核心、雨/雪转化、霰区等[25-27]。本文降水粒子相态识别产品输出的水凝物类型为10类,即非气象(NM)、小雨(LR)、中雨(MR)、大雨(HR)、干雪(DS)、湿雪(WS)、冰晶(IC)、小冰雹(SH)、大冰雹(LH)、雨夹雹(RH)。

为了比较粒子相态的变化,将雷达回波垂直结构分为暖层(融化层,纯雨区)和冷层(冰雪区),以检验不同粒子分布是否符合云降水微物理相态变化的过程。从三个时次的降水粒子垂直分布来看(图6),在暖层以下的区域(暖层选取的高度是4.5 km,约低于0 ℃层高度1.0 km,以减少含水量累积带和冰雹循环增长的影响)除液态水外,还存在冰晶、小冰雹等固态水凝物。其中,雨滴对应的回波强度为10～35 dBz,冰晶对应的回波强度为10～15 dBz,而小冰雹则分布在两个强度区域内,对应的回波强度分别为35～50 dBz、5～10 dBz;在冷层在除少量过冷水外,主要存在干雪(5～30 dBz)、湿雪(30～35 dBz)、冰晶(10～15 dBz)、小冰雹(35～50、5～10 dBz)、大冰雹(≥50 dBz)等固态水凝物。

图6 2019年6月11日 14:48,15:01,15:20 X波段双线偏振天气雷达反射率因子(a,b,c)及所对应的降水粒子类型(d,e,f)的垂直分布剖面图

结合前面述及的有无Zdr的0值或负值区以及Zdr柱高度分布,分析认为该降水粒子相态识别产品对于液态水和干湿雪的识别较好,但要注意区分冷暖层中是否存在冰晶和冰雹等冰相粒子,以及Zhh、Zdr、Kdp、ρhv等偏振量在粒子相态转化过程中的相互作用。

5 结论与讨论

通过对贵州威宁对流单体回波特征量统计分析及对一次降雹过程偏振量特征分析,得出对流单体持续时间和最大反射率因子分布不利于大冰雹的形成,初步揭示了贵州威宁雹云单体具有发展快而小冰雹多的特点。主要结论如下:

(1)冰雹云单体和雷雨云单体宏观特征量的差异较小,对流单体生命史持续时间平均约为100 min,对流单体的最大反射率因子主要位于与0 ℃层高度差±2.0 km的范围内,但冰雹云单体总体强于雷雨云单体,且具有发展快、持续时间长、更稳定的特点。

(2)冰雹大小与强回波在融化层高度以上的扩展高度存在一定的对应关系,冰雹大小随H45、H55的变化而变化,高度越高,冰雹越大,且冰雹云回波最大反射率因子平均值高于0 ℃层高度的最大反射率因子仅为28.6%,冰雹直径≥10 mm仅有占8.3%,加之对流单体发展成为冰雹云单体的时间仅为30 min,因而总体上不利于大冰雹的形成。

(3)X波段双偏振天气雷达能够较好地反映降水粒子类型,基本符合粒子形状、大小和相态分布的特点,但应考虑Zdr的正中心区(大雨滴区)和负中心区(冰雹区)的分布特点,以及Zhh、Zdr、Kdp、ρhv等偏振量在粒子相态转化过程中的相互作用。

(4)贵州威宁对流天气发生与大气层结不稳定有关,低层湿度条件较好,易于对流天气形成,但垂直风切变较弱、不稳定能量偏低,加上中小冰雹下落当中的融化作用,使得贵州威宁具有小冰雹多的特点。

由于冰雹云单体和雷雨云单体宏观特征量总体上差异较小,要完全区分和识别冰雹云还存在一定困难,因此引入双偏振雷达观测是必要的,这对提高冰雹识别准确率和提前量具有重要意义,但这需要建立相应的偏振特征参量识别技术指标,构建更加合理的模糊逻辑识别算法,增加霰粒子识别产品等;同时还需要更精细的双偏振雷达观测资料以及地面雨雪雹等观测资料来做进一步的研究和验证。