2015—2017年夏季南京雨滴谱特征

利用2015—2017年夏季南京地区的雨滴谱数据,对南京在梅雨开始前、梅雨期及梅雨结束后3个不同时段降水的宏微观特征进行分析发现：梅雨开始前对流活动强度偏弱,但对流降水的雨滴平均质量加权直径、分钟级强降水频率和逐小时累积短时强降水的频率为3个时段中最高;天气尺度强迫提供的有利于降水的持续性条件、弱对流强度下充分的凝结过程及微物理相关过程对云粒子的损耗偏弱,是有利于该时段大雨滴形成和降水效率提高的重要因素。梅雨结束后,高温高湿环境易产生剧烈对流活动,导致对流降水的大尺度雨滴样本比例及分钟级极端降水发生频率位于3个时段的首位。层云降水时,梅雨期降水频率、降水率及雨滴尺度平均值均位于首位,小尺度雨滴样本比例最低;有利天气尺度强迫条件下的充分碰并作用是主要原因之一。不同时段雨滴谱谱形参数（μ）与斜率（Λ）之间的二项式关系式的差异与μ的取值有关。     

淮北地区不同类型暴雨雨滴谱特征及其Z-R关系研究

选取2017—2020年淮北地区夏季雨滴谱观测资料对低槽型、副热带高压边缘型、冷涡影响型和台风型4种类型暴雨的雨滴谱进行分析。研究表明淮北地区降水主要以层状云为主,而对总降水贡献率大的却是对流云降水。不同类型暴雨微物理量同样存在差异,低槽型、台风型暴雨的粒子数浓度较大,副热带高压边缘型和冷涡影响型各种特征直径比其他两类大。分析不同尺度雨滴粒子与雨强的关系,小雨滴数浓度占比超过60%,但对雨强起主要贡献的是中粒子,不同类型暴雨的差异主要是由小雨滴和大雨滴对雨强贡献率的差异造成的;并且随着雨强的增大,小雨滴的贡献率逐渐降低,大雨滴增大。不同雨强档下的雨滴谱分布基本呈单峰型,随着雨强增大各尺度档粒子数浓度升高,谱宽增大,斜率逐渐减小;当雨强增大时质量平均直径（D_m）-标准化参数（lgN_W）分布趋于集中,D_m和lgN_W的平均值分别为1.15 mm和3.79 mm?1m?3;通过Γ分布拟合发现,低槽型和台风型暴雨谱分布参数的平均值和标准差大于另外两类;除标准化参数的偏度为负值外,其余各参数的偏度均为正值;不同类型暴雨谱型-斜率（μ-Λ）及反射率因子-雨强（Z-R）略有差异。研究得出的淮北地区暴雨Z-R关系为Z=164.4R1.42,相比之下,目前雷达系统采用的标准关系式低估了淮北地区暴雨降水量,尤其在评估低槽型和台风型暴雨时误差较大。      

基于SATP和SIFT方法分析雨滴谱特征及参数关系

采用二参数排序平均法(the Method of Sorting and Averaging based on Two Parameters,简称SATP方法)分析了2006年吉林省观测的所有雨滴谱分布统计特征,获取其μ-Λ关系。同时,针对单次降水过程利用强度顺序滤波法(Sequential Intensity Filtering Technique,简称SIFT方法),寻找2006年5月4日降水过程的Z-R关系,并得出其μ-Λ关系。最后应用上述两个μ-Λ关系,分别反演雨滴谱并估测降雨量。结果表明,利用SATP法和SIFT法处理雨滴谱资料并获取μ-Λ关系是可行的,反演所得降雨量与实测吻合很好,尤其是SIFT法更具有实用性。它对联合雷达订正降水测量,有效地提高降雨率的测量准确度将有更重要的应用价值。     

太原地区雨滴谱季节分布特征北大核心CSCD

利用2017年12月-2022年11月太原雨滴谱数据,研究太原地区不同雨强和不同降水类型雨滴谱季节分布特征。结果表明:太原地区四季谱分布均呈单峰结构且均以雨滴直径D<1 mm的小雨滴为主,但对雨强R贡献最大的是D为1~2 mm的雨滴。各季节R<1 mm·h^(-1)的降雨均占比最大,但夏季超过50%雨量来自R≥5 mm·h^(-1)雨滴的贡献;R<2 mm·h^(-1)时,冬季大雨滴浓度更高,而小雨滴浓度相对较低;R≥5 mm·h^(-1)时,夏季雨滴浓度更高。四季均以层状云降水为主,标准化截距参数lgNw和质量加权直径D_(m)差异较小;对流云降水多发生在夏季且更接近海洋性对流,春、秋季既非大陆性也非海洋性对流。采用最小二乘法得到形状因子与斜率参数的μ-λ、降水动能以及反射率因子与雨强的Z-R关系曲线,其中μ-λ季节变化小,但地域性差异显著;幂函数和二项式函数分别对于降水动能参数关系E_(t)-R和E_(d)-D_(m)拟合效果更优;Z-R关系系数与指数成反比,对于层状云降水,春、秋季经典关系均高估降雨,冬、夏季存在经典关系由高估转为低估的情况;对于对流云降水,夏、秋季经典关系略高估降雨。     

乌鲁木齐两种类型降水的雨滴谱特征

利用乌鲁木齐2018年1—12月雨滴谱仪观测数据,分析了两种类型降水(雨、雨加雪)滴谱的微物理参量,以探究乌鲁木齐不同类型降水的雨滴谱特征,此外,对总粒子数浓度与降水强度(Nt-R)、雷达反射率因子与降水强度(Z-R)等关系也进行了研究.结果表明:(1)两种类型降水的雨滴谱均为单峰分布,粒子数浓度峰值均在低谱段,雨夹雪...     

乌鲁木齐地区两种类型降水的雨滴谱特征

利用乌鲁木齐2018年1-12月雨滴谱仪观测数据,分析了两种类型降水（雨、雨加雪）滴谱的微物理参量,以探究乌鲁木齐不同类型降水的雨滴谱特征,此外,对Nt-R、Z-R等关系也进行了研究。结果表明：（1）两类降水的雨滴谱均为单峰分布,粒子浓度峰值均在低谱段,雨夹雪的滴谱宽度约为0.31~7.50 mm,雨的谱宽为0.31~5.50 mm。（2）雨的平均粒子尺度参数（如质量加权平均直径Dm）和降水强度R均略大于雨夹雪,而雨夹雪的平均总粒子数浓度Nt比雨的大23.7%。（3）文中拟合得到的雨、雨加雪Z-R关系分别为Z=181.7R1.45、Z=205.4R1.27,与传统天气雷达降水估测关系Z=300R1.4对比分析后,发现利用Z=300R1.4进行降水估测时存在低估现象,而对降雨的估测误差更大。     

2020年6—7月长江中下游极端梅雨天气特征分析

雨滴谱是反映降水微物理特征的重要参数,研究雨滴谱垂直结构特征有助于认识降水演变过程和改善雷达定量降水估计。基于秭归、荆州和南京三站并址观测的微雨雷达和二维视频雨滴谱仪数据,探讨了2020年梅雨期不同地区、不同降水强度下的雨滴谱垂直结构特征。结果表明,雨滴下落过程中,小雨滴的数浓度和对降水强度的贡献在减少,中等雨滴和大雨滴的数浓度和对降水强度的贡献在增加,最后导致对地面降水强度有最显著贡献的是中等雨滴。不同降水强度的雨滴谱垂直结构存在明显差异,弱降水时,雨滴谱较窄,雨滴蒸发和碰并作用相均衡,雨滴谱参数变化小;强降水时,雨滴谱明显拓宽增高,雨滴间存在明显的碰并过程,中滴和大滴数浓度随高度降低而增大,雨滴谱参数出现明显变化。统计分析显示,雨滴谱有明显的区域性差异,秭归数浓度最高但雨滴直径最小,荆州数浓度中等且雨滴直径中等,南京数浓度最低但雨滴直径最大。不同地区的μ-Λ关系具有差异,采用不同地区构建的Z-R关系估算的降水强度与观测值比较一致。

     

闽南沿海2018-2019年季风爆发前后雨滴谱特征对比分析

为研究华南前汛期季风爆发前后闽南地区的雨滴谱特征差异,利用2018—2019年厦门站和同安站4—6月的降水现象仪资料,对比分析了季风爆发前后闽南沿海层状云和对流云的雨滴谱分布及微物理参数差异。结果表明,华南前汛期闽南沿海层状云降水占比明显高于对流云降水,但对流云降水的滴谱分布更宽,峰值粒径以上的各粒径区间粒子浓度均大于层状云降水。不论层状云或是对流云降水,2018年季风爆发后均表现为质量加权平均直径（D_m）减小,广义截距参数（N_w）增大。2019年季风爆发后D_m增大,层状云的N_w减小,对流云N_w增大。两年整体呈现相反的演变趋势。层状云的降水率（R）和液态水含量（W）的演变趋势与N_w一致,而对流云的R和W与D_m一致。闽南沿海雨滴谱微物理参数接近于华南沿海,与华东区域相比,整体浓度更高,粒子尺度略小。Z-R关系拟合表明季风爆发前、后层状云与对流云的拟合系数、决定系数具有较大差异,其中对流云拟合效果相对更好。基于Z=300R1.4的定量降水估测对层状云降水和量级较小的对流云降水整体上存在不同程度的低估,对于量级较大的对流云降水存在高估。探讨了环流形势对雨滴谱的可能影响。结果表明绝对水汽含量可能会影响粒子数浓度,而西南风等动力条件和对流有效位能等热力条件会通过影响对流的高度和降水的微物理过程进而可能会影响雨滴谱分布。      

高原山地降水的微结构特征

本文根据高原边缘山地各种类型降水的雨滴谱资料,分析了山地降水出现的频数、降水持续时间和降水云的单体结构。分析指出:不同类型降水的雨滴谱呈上凸和下凹形状偏离。雨强的大小主要取决于滴浓的变化,而与雨滴最大直径关系不大。用Joss谱型因子分析得知高原山地降水的大部分瞬时雨滴谱呈上凸形状。这为雷达测雨的Z-R关系提供了依据。     

柴达木盆地东北缘山区和平原区雨滴谱特征对比研究

利用2020年7-9月在柴达木盆地东北缘宗务隆山不同海拔处的雨滴谱观测资料,对不同降雨强度下不同粒径雨滴微物理参量的贡献、粒径-粒子数浓度平均谱、微物理特征参量和反射率因子-降雨强度（Z-R）关系展开研究。结果表明：雨滴数密度主要由小雨滴贡献,中雨滴和大雨滴则是反射率因子Z、降雨强度R和液态水含量W的主要贡献,大雨滴对Z、R和W的贡献在海拔较高的山区站占比更高。山区站在小雨、中雨和大雨时的谱宽更宽,且在不同降雨强度下大雨滴端的粒子数浓度要更高,地形的抬升对较大雨滴的N(D)有明显的促进作用。质量加权平均直径（Dm）随海拔升高而增大,R更高时雨滴直径也越大。广义截断参数（Log10Nw）会随降雨强度升高而先增大后有所减小,较小雨滴是构成降雨的主要来源,柴达木盆地降雨有其独特的雨滴谱结构特征。山区站Log10Nw与Dm的分布更为离散,且山区站相比平原站Log10Nw偏低而Dm偏高。若采用统一的降水估测公式Z=300R1.4会产生对降雨量的高估,山区站点降雨的高估更严重。     

Statistical Characteristics of Raindrop Size Distribution in the South China Monsoon Region (Guangdong Province)

While heavy rainfall frequently takes place in southern China during summer monsoon seasons,quantitative precipitation forecast skills are relatively poor.Therefore,detailed knowledge about the raindrop size distribution(DSD)is useful in improving the quantitative precipitation estimation and forecast.Based on the data during 2018-2022 from 86stations in a ground-based optical disdrometer measurement network,the characteristics of the DSD in Guangdong province are investigated in terms of the pa...     

山西晋城\

为了解山东黄河三角洲、内陆和沿海三个区域降水的微物理特征差异,以垦利、平阴和胶南3站为代表,利用2017—2020年降水雨滴谱资料,对3站不同雨强(R)、不同降水类型的雨滴谱特征进行对比分析。结果表明：(1)在6个R级别中,3站平均雨滴谱的谱型、谱宽和各级别降水量对总降水量的贡献均存在一定区别。(2)在层云降水中,平阴站、胶南站雨滴谱参数较接近,而在对流云降水中3站均存在差异。(3)比较3站标椎化截距参数(log₁₀N_w)和质量加权平均直径(D_m)表明,层云降水中垦利站log₁₀N_w数值最低;与国内外其他站点相比,平阴站log₁₀N_w-D_m散点分布与在韩国首尔的观测结果较为接近。(4) Gamma分布斜率参数(λ)和形状因子(μ)的拟合曲线具有局地性特征。根据3站μ、λ随R变化趋势,可将R=10 mm·h^-1作为层云-对流云降水的分类指标,R增大至100 mm·h^-1以上,3站μ值均趋向于1~2 mm^-1,λ值均趋向于2。(5)拟合雷达反射率因子(Z)与R关系(Z=AR^b),气象业务雷达内置Z=300R^1.4会高估垦利站、平阴站降水量,低估胶南站降水量,Z-R关系中系数A、指数b在对流云、层云降水中均有一定差异。

     

雨滴尺度谱谱参数和形状因子的分析

作者计算了３次降不过程的雨滴尺度谱参数，并进行Ｍ－Ｐ分布拟合和Г分布拟合。同时还计算了雨滴谱形状因子Ｓ（Ｚ，Ｒ），分析了形状因子与雨强之间的关系。     

Seasonal Variations of Observed Raindrop Size Distribution in East China

Seasonal variations of rainfall microphysics in East China are investigated using data from the observations of a twodimensional video disdrometer and a vertically pointing micro rain radar. The precipitation and rain drop size distribution(DSD) characteristics are revealed for different rain types and seasons. Summer rainfall is dominated by convective rain,while during the other seasons the contribution of stratiform rain to rainfall amount is equal to or even larger than that of convective rain. The mean mass-weighted diameter versus the generalized intercept parameter pairs of convective rain are plotted roughly around the "maritime" cluster, indicating a maritime nature of convective precipitation throughout the year in East China. The localized rainfall estimators, i.e., rainfall kinetic energy–rain rate, shape–slope, and radar reflectivity–rain rate relations are further derived. DSD variability is believed to be a major source of diversity of the aforementioned derived estimators. These newly derived relations would certainly improve the accuracy of rainfall kinetic energy estimation, DSD retrieval, and quantitative precipitation estimation in this specific region.     

南京机场降水低能见度雨滴谱特征

对不同种降水对能见度的影响进行研究.选取连续性降水天气和雷暴天气两次过程的雨滴谱资料,计算后发现雷暴降水出现低能见度的雨滴谱较宽,而连续性降水雨滴谱的分布窄.粒子浓度和能见度呈反相关,在粒子浓度降低时能见度值有迅速的好转.在低能见度阶段小粒子的含量明显偏大些,1 mm以下的小粒子浓度对能见度的影响最大,其次是1～2 mm的小粒子,小粒子的高浓度对应着低能见度.出现降水并低能见度的时段时各特征量均为相对高值,能见度好转后突变转好并振荡,呈现相关.计算能见度在高粒子浓度和低能见度时与实测能见度接近.     

成都地区雨滴谱特征

选取成都信息工程学院气象观测场LNM激光雨滴谱仪获得的2009—2011年175次降水过程的观测资料,依据产生降水云的性质进行统计分类,基于微物理特征参量讨论了成都地区积云、积层混合云以及层状云降水雨滴谱的总体特征,同时结合3个典型个例的微结构参量进行对比分析。结果表明:成都地区积云降水和积层混合云降水的雨滴谱比层状云宽且雨滴数密度比层状云多,特别是在大雨滴和甚小雨滴部分;4种反映雨滴谱特性的特征直径从大到小依次为积云降水、积层混合云降水、层状云降水;成都地区层状云降水的雨强主要来自于小雨滴,而积云降水和积层混合云降水的雨强主要来自于大雨滴;雨强取决于大雨滴的数量,小雨滴贡献率与雨强呈负相关,中数体积直径对雨强变化有一定指示作用。对成都地区雨滴谱特征的研究,有利于进一步了解该地区降水的微物理特性及成雨机制,为降水数值预报工作积累资料和经验。     

2021年夏季长白山麓雨滴谱分布特征

利用2021年6—8月吉林靖宇Parsivel2型雨滴谱观测数据,研究长白山麓夏季不同降水类型和不同降水强度条件下雨滴谱特征,并与国内外研究对比。结果表明:长白山麓夏季降水雨滴直径对降水量贡献呈先增大后减小的趋势,贡献较大的直径区间为0.812~2.375 mm,随着降水强度增大,大雨滴(直径D≥2.75 mm)对降水量贡献也增大;对流降水比层云降水的雨滴谱更宽,雨滴数浓度及平均直径也更大;与国外经典对流降水雨滴谱相比,长白山麓对流降水标准截距参数lgNw及质量等效直径Dm特征更接近海洋型降水,与北京延庆及大兴、安徽滁州、江苏浦口相比,长白山麓夏季降水雨滴具有较小的直径和较大的数浓度;长白山麓夏季对流降水和层云降水反射率因子Z与降水强度R拟合关系分别为Z=290.64R1.27和Z=193.36R1.65,经典Z-R关系对该地区降水估测存在低估;形状参数μ、斜率参数Λ存在较好的二项式拟合关系。     

河南省层状云降水雨滴谱特征分析

利用2015-2017年河南省层状云降水过程的Parsivel(Partical Size and Velocity)激光雨滴谱观测资料,对层状云降水的雨滴数浓度、含水量、雨滴直径等微物理参量特征及不同尺度的降水粒子对雨强的贡献进行了统计分析,并采用2种拟合方法对层状云降水雨滴谱进行了拟合。结果表明:河南省层状云降水的空间结构不均匀,各微物理参量的变化存在着起伏,雨滴数浓度为10²个/m³量级,个别达到10³个/m³,含水量在10^-2~10^-1 g/m³,粒子平均直径<0.5 mm左右,统计的不同台站平均最大粒子直径为1~2 mm,雨强平均值不超过1 mm/h。直径为<2 mm的雨滴对雨强的贡献占96.23%,直径小于1 mm的雨滴对数浓度的贡献最大。雨强是由雨滴最大直径、平均直径和数浓度3者共同决定。层状云降水雨滴的谱分布较窄,滴谱曲线比较平滑。降水开始时,谱型为单峰结构;降水处于稳定阶段时,谱型为双峰和单峰相结合的结构。层状云拟合M-P分布和Г分布偏差均出现在直径<1 mm的小雨滴端,对于微小粒子随直径增大而增多导致的曲线弯曲没能表现出来,相对而言Г分布拟合效果明显略优于M-P分布的拟合效果。河南省层状云降水的2种分布形式分别为N(D)=7373.9exp(-3.67D)和N(D)=10492.05D1.62exp(-5.11D)。     

空中、地面雨滴谱特征的观测分析

利用1982年7月9日宁夏银川站的一次层状云降水过程中地面、空中观测的雨滴谱资料,分析了宁夏地区层状云降水过程中地面、空中的雨滴谱特征,并对地面和空中雨滴谱进行对比。结果表明：地面雨滴谱以指数型为主（61.9%）,空中雨滴谱以多峰型为主（86.4%）;对于空中、地面雨滴平均谱,Gamma分布拟合的相关系数更高;地面雨滴谱中小滴较多,空中雨滴谱中大滴较多,可能受到碰并、蒸发、破碎的共同影响。研究地面雷达反射率因子Z、雨水含量W、雨滴数浓度N与雨强I的关系,Z-I关系和W-I关系的相关性很好,而N-I、N0-I、λ-I关系的相关性不是很好。