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《高原气象》2016,(3)
基于风廓线雷达谱参数(回波强度、速度和谱宽)提出降水云分类方案,将降水分为浅对流、浅层状云、深对流、深层状云和混合型五种类型,其中浅对流和浅层状云降水属于暖雨范畴而深对流、深层状云和混合型降水属于冷雨范畴。并且利用此分类方案对2012年和2013年夏季(5-10月)北京延庆地区降水天气类型进行了分类统计。结果表明,暖雨是北京夏季降水的一个重要组成部分,占26%,其降水比例为17%;冷雨过程占74%,降水比例为83%。北京夏季以混合型降水为主占47%,其次是层状云占43%,对流性降水最少,占10%;对流性系统造成的降水最显著,其次是混合型降水,层状云对降水的贡献最小。对各种降水类型的特征归纳得到:浅层状云降水的谱参数随高度变化均不明显,总体比较平滑;浅对流性降水变化比浅层状云降水强烈,在3 km处增大明显,且降水出现次数随高度下降迅速增多;深对流性降水谱参数分布广泛,特别是谱宽,比其他类型都宽且高空存在宽谱区;深层状云降水回波呈现出统一的亮带分布,速度和谱宽在零度层附近出现强梯度区;混合型降水兼顾对流性和层状云降水特征,其回波分布跟深对流性降水类似,速度和谱宽分布跟深层状云降水分布类似。 相似文献
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垂直探测雷达的降水云分类方法在北京地区的应用 总被引：3，自引：0，他引：3
风廓线雷达采用相干累积技术提高雷达探测灵敏度,用于对降水云体进行垂直探测,能获取高分辨率的云体返回信号的全谱信息。利用多年降水天气统计资料,针对北京延庆地区降水特征,提出了基于风廓线雷达谱参数(回波强度、速度和谱宽)的降水云分类方案。该方案将降水资料分为浅对流、浅层状云、深对流、深层状云、混合—排除和混合—包含等六种降水类型。根据该方案,利用风廓线雷达结合双偏振雷达和自动雨量站观测资料,对2012年9月1日和2013年6月27日发生在延庆地区的两次降水天气过程进行了分析。结果表明,风廓线雷达谱参数垂直廓线可以较好的描述降水云体的垂直结构,回波强度廓线发展趋势与地面降水量趋势吻合较好。当降水存在对流时,地面降水量出现明显增大,同时伴随着大速度值区和高空大谱宽值区。利用基于风廓线雷达的分类方案识别降水云,可以降低降水类型误判的几率。 相似文献
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利用2020—2021年昭苏地区夏季的雨滴谱数据，研究层状云和对流云降水的微物理参量及雨滴谱特征。结果表明：对流云降水的粒子数浓度和粒子直径明显偏大，较大的粒子直径和粒子数浓度使得其降水强度和液态含水量远大于层状云降水。两类降水云的雨滴谱均为单峰结构，峰值直径主要分布在0.5～0.625 mm，对流云降水的雨滴谱谱宽明显大于层状云降水。两类降水云的雨滴直径和粒子数浓度与青藏高原中部的观测值相近，且昭苏地区的对流云滴谱更倾向于大陆性对流簇。研究结果有助于加深对昭苏地区降水的微物理特征及其演变规律的理解。 相似文献
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利用设置在东莞站的Parsivel激光降水粒子谱测量系统于2010年获取的观测资料,对数据有效性进行验证并开展15次降水的特征参量分析。层状云降水（S）、积层混合云降水（M）、积雨云降水（C）各选取两次典型过程,对各种特征参量之间的相关性和雨滴谱特征进行细致分析,结果表明：平均粒子直径、平均雨强、平均雨水含量、过程最大立方根直径、过程最大雨强的分布规律明显,基本遵循“C>M>S”的规律;同种类型降水的雨滴谱型非常接近,层状云存在单峰谱,混合云和积状云是明显的双峰谱或多峰谱; M、C型降水的大雨滴明显多于S型降水;雨水含量与雨强的相关性最好,雷达反射率因子与雨强的相关性次之;层状云降水主要为1 mm以下小粒子,积状云和积层混合云降水雨滴谱宽较大,1 mm以上大粒子数浓度较大。 相似文献
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用雷达反射率作对流性降水和层状云降水自动分类 总被引：3，自引：3，他引：3
为提高雷达定量测量降水的精度,利用武汉CINRAD/SA雷达反射率数据,研究提出了对流性降水和层状云降水自动分类算法(ACSS)。该算法在二维反射率结构场初步分类降水的基础上,识别亮带并从体扫描数据中提取降水的三维结构特征,然后对初步分类结果进行订正。试验表明,ACSS能较准确地实现对流性降水和层状云降水的自动分类,相对于只根据二维结构分类降水性能上有较大提高,主要表现在能正确识别出亮带特征明显的强层状云和对流核外沿的对流弱回波区。 相似文献
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2014年夏季青藏高原云和降水微物理特征的数值模拟研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了加强对青藏高原（高原）云和降水微物理特征的深入认识,采用高分辨率中尺度数值预报模式（WRF）,对第三次青藏高原大气科学试验2014年7月3-25日发生的6次不同强度云和降水过程进行了数值模拟分析。研究结果表明:（1）青藏高原夏季云和降水过程具有独特性。高原夏季对流的促发机制主要是午后高原加热造成的,云和降水具有明显的日变化。午夜后,对流性降水一般转化为层状云降水,具有明显的0℃层回波亮带,并且会产生强降水。大部分对流云云顶高度超过15 km（海拔高度）,最大上升气流速度为10-40 m/s。（2）6次云过程中均具有高过冷云水含量,主要分布在0—-20℃层,冰晶含量主要分布在-20℃层以上的区域,强盛的对流云中,可出现在-40℃层以上区域;雨水集中分布在融化层之下,说明其主要依赖降水性冰粒子的融化过程;雪和霰粒子含量高,分布范围广,说明云中冰相过程非常活跃。（3）高原夏季云中水凝物的转化过程和降水的形成机理具有明显特点。霰粒子的融化过程是地面雨水的主要来源,暖雨过程对降水的直接贡献很小,但通过暖雨过程形成的过冷雨滴的异质冻结过程对云中霰胚的形成十分重要。霰粒子的增长主要依靠凇附过程以及聚并雪晶的增长过程。 相似文献
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层状云和对流云的雷达识别及在估测雨量中的应用 总被引：11，自引：1，他引：10
参考“峰值法”建立了利用新一代多普勒天气雷达回波强度识别混合型降水过程中层状云和对流云的方法,分析了反射率阈值和影响半径的变化对识别效果的影响,检验了识别效果,并分析该方法在雷达估测降水中的应用。表明本文所建立的暴雨中层状云和对流云识别方法基本合理,配合云的垂直结构分析大部分地区识别的效果较好,同时通过该识别方法对合肥2002年6月19日一次强降水天气过程的估测降水的应用,表明只按层状云的Z-I关系估测的雨强,相对于识别对流云和层状云后分别按各自的Z-I关系估测的单点雨强,其最大差别约达37%,相应的面雨量也有一定的差别;对流云的多少对发展的中尺度对流系统的雨强有很大影响,这次混合型降水过程以对流云降水为主。对流云和层状云是形成暴雨的重要因素,准确地识别两者,对估测降水的精度会有积极作用。 相似文献
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利用设在伊宁的激光雨滴谱仪获取的2013年4月的降水资料,对层状云和混合云降水粒子谱的微物理参量平均值和Gamma函数拟合结果以及Z-I关系进行对比分析。计算结果表明,伊宁地区春季降水的微物理参量普遍偏小,小滴对降水浓度的贡献达到92%以上,即降水主要以小滴为主。层状云降水的雨强、雨滴数浓度、雨滴的各类微物理特征参量的平均值均大于混合云降水。函数拟合结果表明,混合云降水的雨滴谱宽大于层状云降水的雨滴谱宽,层状云和混合云降水的雨滴谱都比较符合Gamma分布,在小滴段Gamma分布对实际谱都有一定的低估,在大于1 mm的粒径段,拟合结果有一定的偏差。还讨论了雨滴大小因子Λ和形状因子μ之间的关系以及Z-I关系,Λ-μ关系与粒子尺度有关,根据拟合的二项式得到层状云降水粒子的平均直径大于混合云降水的平均直径。 相似文献
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一次河南省春季层状云降水的地面雨滴谱特征 总被引：11，自引：3，他引：11
2002年4月4-5日河南省出现了层状云降水天气，临颖、孟津两站进行了地面雨滴谱观测。通过对降水过程中两站的雨滴微物理参量和雨滴谱的对比分析，指出河南层状云降水的雨滴平均直径为10～mm，雨滴数密度为10^2个／m
^3，占雨滴总数较小的大雨滴对雨强的贡献较大。锋前暖区雨滴的平均直径比锋后冷区雨滴平均直径小，雨滴数密度比锋后冷区大，但冷区降水强度大于暖区。在层状云降水过程中，暖区雨滴谱型由宽谱双峰型演变为窄谱单峰型，冷区雨滴谱型由宽谱单峰型演变为窄谱单峰型。雨滴平均直径的起伏暖区要大于冷区，这与暖区中云系结构不均匀及云中对流有关。 相似文献
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利用激光雨滴谱仪2009年8月—2010年10月观测获取的滴谱资料,分析了山东省三类云降水雨滴微结构参量特征及滴谱随降水过程的演变特征。按照降水云系不同分别对各微物理参量进行比较,结果表明,各值由大到小排序依次均为积雨云、混合云和层状云。三类云降水过程中雨强与雨滴数浓度和最大直径间存在较好的相关关系;层状云和混合云降水以直径小于2 mm的雨滴为主,而积雨云降水以1~3 mm的雨滴对雨强贡献最大。层状云降水雨滴谱很窄,呈单峰或双峰型;积雨云降水雨滴谱宽,在大滴端呈多峰结构;混合云降水谱宽介于前两者之间。另外,统计得到该地区三类云降水的Z-I关系式,为雷达定量测量降水提供了一定的参考。 相似文献
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上海地区几类强降水雨滴谱特征分析 总被引：3，自引：3，他引：0
用Parsivel激光降水粒子谱仪资料对2013年上海地区4—10月份期间4种类型 (层状云、对流暖云主导型、对流冷云主导型和强台风影响下的混合暖云型) 降水过程的雨滴谱特征进行了分析。通过平均雨滴谱及其拟合特征、雨滴数密度与含水量分布、雨滴尺度与速度二维谱分布等对比分析发现:各类降水中, 雨滴谱的峰值结构与雨强大小有关, 其中直径介于0.187~1.312 mm的小雨滴均出现峰值且总数最多。各尺度雨滴数密度及其比例决定了其降水量贡献比, 在冷云强降水中的雨强贡献最大的雨滴尺度要显著大于其他3种类型。雨滴谱宽按大小排列依次为对流冷云主导型、混合暖云型、对流暖云主导型和层状云。最后综合运用雨滴谱、雷达、雨量站、闪电等观测资料对9月13日对流冷云主导型降水过程进行分析后发现:在雷暴的演变过程中, 雨滴谱特征与雷达反射率因子、垂直液态水含量、自动站雨强、闪电频次等要素均有较好的相关性。冷云产生的冰晶和冰雹融化后的大雨滴进入中低层的广谱小雨滴群, 并通过破碎分裂增加了大雨滴的形成概率, 尤其是捕捉碰并过程更加快了大雨滴的增长速度, 使雨强在短时间内迅速加强。雨滴谱中各档粒子数的演变, 揭示了降水强度的变化, 用雨滴谱资料可有效弥补现有雷达定量估测降水的偏差, 且在冷云中改善明显。 相似文献
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利用青藏高原东部玉树地区的雨滴谱仪和云雷达观测资料,研究了高原东部地区三类云降水微物理特征参量并且拟合出积雨云降水、混合云降水和层状云降水的雨滴谱分布参数,拟合分析参数斜率因子λ与形状因子μ之间的关系。研究不同雷达反射率因子Z和降雨强度R的关系,分析Ka波段云雷达观测下三类降水云的结构特征。得到的结论如下:玉树地区主要降水类型为层状云降水,降雨量小,持续时间短,降雨次数多;三类云降水在玉树地区的Gamma分布拟合模拟较好的粒径在0.562~5.5 mm;利用μ-λ的经验关系分析,层状云雨滴谱浓度分布中小粒径占主要贡献且谱宽最窄,而混合云与积雨云的雨滴谱浓度分布主要贡献粒径分布均匀且谱宽较宽;对三类云降水进行了Z-R关系拟合,B值从积雨云、混合云到层状云是逐渐递减的,有助于参数本地化;云雷达分析降水结构,积雨云和混合云发生发展旺盛,最高云高可达13 km,但混合云降水平均持续时间短于积雨云;层状云发展较为平稳,云高在6~7 km,平均降水持续时间最短。 相似文献
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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（Dm）减小,广义截距参数（Nw）增大。2019年季风爆发后Dm增大,层状云的Nw减小,对流云Nw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Nw一致,而对流云的R和W与Dm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。 相似文献
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2018年5月7日华南地区受锋面中尺度对流系统和暖区对流系统影响,出现多条中尺度雨带。其中锋面对流系统形成降雨区范围较广,雨量分布不均;在锋前30～200 km暖区内,多个离散的短生命史β中尺度对流系统形成范围较小的中尺度雨带;而在华南沿海地区中尺度线状对流长度超过300 km,稳定维持时间超过12 h,形成局地300 mm以上的沿海强降雨带。雷达回波分析表明华南地区的锋面对流系统、暖区对流系统均以低质心型对流单体为主,其中锋面对流单体35 dBz回波顶高平均为5.5 km,暖区对流系统35 dBz回波顶高平均为4.7 km。利用ERA5再分析资料诊断降水效率表明,锋面系统降水效率平均在10%～15%,暖区对流系统的降水效率波动明显,瞬时降水效率可超过90%。此次降雨过程中雨滴谱分析表明,小粒子直径、高雨滴数密度的暖云降水特征突出,沿海暖区对流系统在各个降水强度量级上都具有更大的粒子直径和数浓度,因此降水效率较高。预报检验表明主流业务数值模式对于暖区对流性降水预报能力有限,欧洲中心再预报改善了暖区对流性降水离散度分布,中尺度区域数值模式能够反映锋面对流和暖区对流的基本特征,但在沿海暖区对流系统的强度、组织上仍然有偏差。比较锋面降水和暖区降水的集合预报敏感性表明,锋面降水对于锋前低压槽、低空急流等天气系统强迫具有较高预报敏感性,而沿海暖区降水对于上游入流区不稳定能量分布具有更显著的敏感性。 相似文献
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两次降水过程的微降雨雷达探测精度分析 总被引：3，自引：3，他引：0
垂直指向微降雨雷达(MRR)能够测量从近地面至高空的雷达反射率因子和雨滴谱分布特征,对认识降水微物理结构,改进雷达定量降水估计精度有重要作用。为评估MRR探测的雨滴谱分布、降水和雷达回波精度,利用南京地区夏季观测的两次降水过程,将MRR与业务S波段天气雷达、二维视频雨滴谱仪、常规雨量筒观测进行层状云降水和对流性降水下的定量对比分析。结果表明,MRR垂直探测的雷达反射率因子与S波段雷达观测在中低层(＜4 km)平均差异＜1 dB, 但高层(＞4 km)出现显著低估,且该现象随降水强度增强更明显,这主要是雷达回波衰减导致。MRR在回波强度＜35 dBz时对降水率的探测精度较高,但在＞35 dBz时低估降水。其中,层状云降水的降水率比对流性降水更接近雨量筒观测。常规雨量筒对0.1 mm以下的降水无探测能力,而MRR探测敏感度较高,对于微弱降水率的估计效果也很好。由于MRR最大探测范围的限制,相对于2DVD而言,MRR探测的最大粒子直径低估、最小粒子浓度高估,但在中间段的探测效果和2DVD雨滴谱观测一致性较高。总体而言,MRR是一个有效的降水探测仪器,其探测结果在层状云降水过程中优于对流性降水过程。 相似文献
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山西省不同地区雨滴谱的统计特征 总被引：4，自引：3，他引：1
利用2010—2012年OTT Parsivel激光降水粒子谱仪在山西省6个地区观测的雨滴谱资料,调查了不同地区对流性和层状性降水滴谱特征。结果表明:对两类降水而言,山区降水强度大于平原地区,且山区降水广义截距参数N_w和质量加权平均直径Dm均大于平原地区。两种地形层状性和对流性降水的雨滴平均谱分布均呈明显单峰型,两种降水的峰值直径分别为0.56 mm和0.94 mm,对流性降水雨滴谱明显比层状谱宽。Gamma分布较好的拟合了平均谱,统计了对流性降水Gamma分布参数μ-λ关系。此外,对N_w-R、D_m-R以及Z-R关系也进行了研究。 相似文献
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基于谱分析原理提出了雷达回波强度面积谱的概念及算法,利用宁夏银川多普勒天气雷达回波资料,分析了不同性质降水云的雷达回波强度面积谱,并根据不同性质降水云雷达回波强度面积谱特征,提出了基于雷达回波强度面积谱识别降水云类型的方法,利用强回波面积（回波强度不小于40 dBZ的回波面积）占总回波面积百分比和基本降水回波面积（回波强度不小于20 dBZ的回波面积）占总回波面积百分比作为降水云类型判别的主要因子,提炼出基于雷达回波强度面积谱特征参数的层状云、积层混合云、对流云等不同类型降水云的判别指标,建立了基于雷达回波的降水云类型自动判识模型。利用该模型对2016-2017年6次强降水过程进行了降水云类型判别试验,模型准确判别出6次强降水过程中2次为对流云降水、4次为混合云降水,判别结果较好地反映了降水云类型,验证了判识方法的可行性。 相似文献