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《沙漠与绿洲气象(新疆气象)》2021,(3)
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,雨夹雪的滴谱宽度为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比雨的约大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。 相似文献
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结合2014年7月30—31日滁州地区一次强飑线降水过程的地面雨滴谱观测资料,构建了雨滴谱模型参数与雷达反演降水中常用的Z=ARb中系数A和指数b之间的相关关系,得出了适用于此次飑线降水的新Z-R关系。通过与雨滴谱观测结果和参考关系(Z=300R1.40)反演结果进行对比,对新的Z-R关系反演降水效果进行了评估。结果表明:利用降水强度对粒子数浓度和尺度标准化处理后,Gamma分布可以较好地描述此次飑线降水的雨滴谱分布。Z-R关系随着降水雨滴谱的变化而变化,指数b与不同阶数矩量随雨强的变化有关,系数A与雨滴谱的谱型分布有关。此次飑线降水Z-R关系的指数b=1.37;雨滴谱在Gamma分布下,系数A=340.91,在指数分布下,系数A=371.95。新的Z-R关系和参考关系反演的降水强度较实际观测值均偏小,但新的Z-R关系提高了此次飑线降水的总体估计效果。 相似文献
3.
《气象》2021,(7)
利用南京地区连续两年夏季的实测雨滴谱数据,分析了雨滴谱和降水特征,区分降水类型计算了微波链路衰减系数与雨强的关系(雨衰关系)和雷达反射率因子与雨强(Z-R)的关系,所得关系与ITU-R雨衰模型和常用Z-R关系均有差异,其中对流性降水中的Z-R关系为Z=161.63R~(1.55),层状云降水中为Z=227.23R~(1.53)。在两次不同类型降水过程中利用微波链路和天气雷达反演降水,结果表明:使用ITU-R雨衰关系反演降水存在高估层状云降水、低估对流性降水的问题,使用常用Z-R关系反演降水存在明显低估降水的问题,而使用雨滴谱计算的雨衰关系和Z-R关系反演的降水与雨量计实测降水更加一致,平均绝对误差降低,相关性明显提高。说明使用实测雨滴谱数据计算得到的本地化的雨衰关系和雷达Z-R关系,能够提升定量测量降水的准确性。 相似文献
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利用3台二维视频雨滴谱仪(2DVD)、广州S波段双偏振雷达以及C-FMCW雷达资料,分析广东地区2017年5月8日一次飑线过程不同降水部位的雨滴谱特征。根据雨强随时间变化,区分对流降水区,同时以对流降水区为分界线,将此次飑线过程划分为飑线前部、飑线中部和飑线后部。结果表明,飑线不同降水部位雨滴谱特征存在明显的差别。飑线前部,粒子谱分布变化剧烈,中小粒径的粒子居多,粒子数浓度较飑线中部偏低;飑线中部,粒子分布较分散,中等粒子比重较高,粒子数浓度最高,雨强的增加主要与雨滴数浓度有关;飑线后部,降水粒子分布较集中,且以高浓度中小粒子为主。另外,还研究了μ-Λ关系和Z-R关系。μ-Λ之间存在较好的二项式关系;不同降水部位Z-R关系差异较大,分别为Z=8.94R2.70、Z=526.98R1.22和Z=467.56R1.42。飑线不同部位雨滴谱演变特征存在一些明显差别,同时,同一部位不同空间位置也存在着一定的差异。 相似文献
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雨滴谱的变化对降水估测的影响研究 总被引：3，自引：0，他引：3
《高原气象》2016,(1)
选取2013年5月20日发生在广东三水的一次飑线过程作为研究对象,首先结合飑线回波带移经三水及其上空雷达回波的时间-高度分布特征将降水过程划分为3个阶段,然后通过计算各时刻的粒子总数密度、中值体积直径和峰值数分析降水过程雨滴谱的变化,再对Z-R关系(Z=aR~b)进行分析,根据雨滴谱实测资料分别统计整体Z—R关系和3个降水阶段的Z—R关系,在此基础上讨论雨滴谱的变化和雷达观测的回波强度对降水估计的影响。结果表明:中值体积直径在对流云降水阶段和层状云降水阶段基本一致,但对流云降水阶段的粒子总数密度远大于层状云降水阶段;对流云降水阶段以双峰型为主,当降水向层状云类型发展时,多峰谱比例增加;雷达观测的回波强度常低于雨滴谱计算的反射率因子,离地面越近两者的相关性越好;根据3个降水阶段分别进行Z—R关系拟合,即分型Z-R关系,通过相对误差分析可知,利用分型Z—R关系反演雨强的效果明显优于整体Z-R关系反演效果,雨滴谱在层化降水阶段估计的相对误差最小、对流云降水阶段反演精度稍低于层状云降水阶段,这与对流云降水中雨强和雨滴谱谱型变化大且快有关;在雷达观测方面,利用分型Z-R关系反演雨强的相对误差较小而雷达观测的误差在对流云降水阶段较小,当降水向层状云降水转化时,雷达观测引起的相对误差增大,这主要是由于对流云降水阶段中雨滴谱仪和雷达对应的回波强度误差最小,也与雷达观测精度、两种仪器采样的时空差异和雨滴谱特征变化等因素有关。 相似文献
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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（Dm）-标准化参数（lgNW）分布趋于集中,Dm和lgNW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。 相似文献
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利用乌鲁木齐气象站的激光雨滴谱仪观测数据,分析2018年3月17—18日和12月1日的两次暴雪天气的滴谱特征。结果表明:(1)两次过程的雪滴谱表现为单峰分布,粒子浓度峰值均在低谱段,雪滴谱宽度分别为0.42～4.63 mm和0.55～6.78 mm。(2)个例1中降雪云偏向于层状云类型,降雪主要由较小尺寸的霰或者凇附的冰相粒子组成,个例2中的降雪云偏向积层混合云类型,降雪主要以尺寸较大的干雪花为主。(3)两次降雪过程中的Dm和lg NW的拟合经验关系式呈现出明显的负相关。(4)拟合的本地化Z-R关系式分别为Z=171.7R2.22和Z=518.7R2.27,两次降雪过程的雷达反射率因子平均值分别为20 dBZ和25 dBZ。 相似文献
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根据2013—2014年5—10月西安地区观测得到的雨滴谱数据,结合C波段新一代多普勒天气雷达的观测资料,对西安地区43次积层混合云降水的平均雨滴谱分布、微物理特征量及雷达反射率因子Z和雨强R的关系进行统计分析。结果表明:积层混合云降水的平均雨滴谱呈单峰型,Gamma分布对降水大粒子的拟合明显优于M-P分布;积层混合云中雨滴数浓度最大值及对雨强贡献最大值均出现在雨滴直径小于1 mm的范围内;利用最小二乘法建立了西安地区积层混合云的Z-R关系Z=168R1.43;当雨滴谱数据计算的回波强度小于(大于)30 dBz,雷达对回波强度有明显高估(低估)现象,针对此现象提出了积层混合云雷达回波的5档修正方案;利用Z=168R1.43估算西安积层混合云降水个例的降雨量更接近实测降雨量,估算降雨量的相对误差从51.3%减小到25.4%。 相似文献
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2009、2010年夏季利用Parsivel激光降水粒子谱仪在淮南和南京同时观测到两次梅雨锋暴雨过程,获得了3 617个雨滴谱样本资料.采用阶矩法对Gamma函数进行拟合,分析了梅雨锋暴雨降水微结构特征.结果表明:主雨带和雨带边缘的雨滴谱存在明显差别,处于主雨带中的降水粒子尺度明显大于雨带边缘的粒子尺度;梅雨锋暴雨过程中0.25 mm＜D≤1.0mm的粒子所占比例最大,但对于雨强贡献最大的则是1.0 mm＜D≤2.0mm的粒子;雨滴谱谱型以双峰型为主,几乎不存在无峰型;与其他微结构特征量不同的是,雨滴谱峰值直径Dp随着雨强的增大先增加后减小,而雨滴谱分布参数N0、μ、λ则随着雨强的增大而一直减小,其中μ-λ间存在较好的二项式函数关系;梅雨锋暴雨的Z-R关系为Z=212R1.38. 相似文献
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《气象》2021,(7)
山区和平原地区降水的雨滴谱特征由于下垫面等因素的影响有时存在较大的差别,分析两者的差异有助于深入理解降雨的微物理特征以及对提高不同下垫面雷达定量估测降水的准确性起到重要作用。利用2017—2018年北京地区夏季雨滴谱站和自动站资料,选取延庆站和大兴站分别代表北京山区和平原地区,通过降水分类方法研究了两站不同降水类型雨滴谱分布的特征。研究结果表明,北京地区夏季雨强(R≤5 mm·h~(-1)的降水频次较多(山区和平原站均为86.0%),但对整体雨量贡献较小(山区站为33.0%,平原站为29.0%);而R5 mm·h~(-1)的降水频次较少,却对整体雨量贡献较大。较为深入的研究表明,对流云降水比层状云降水具有更大的质量平均直径(D_m)、标准化参数lgNw和分布谱宽。两站相比,延庆站(山区站)不同降水类型的D_m (lgN_w)均大于(小于)大兴站(平原站),表明北京山区滴谱粒径偏大、数浓度偏低。与国外经典对流滴谱相比,山区(平原)更倾向于大陆性(海洋性)对流滴谱。对D_m-R关系、lgN_w-R关系、μ(谱型)-Λ(斜率)关系和Z-R关系的分析表明,这些关系都符合经典研究结论,但是拟合的参数与其他地区具有一定的差别,体现出北京地区不同下垫面与其他研究结果的差别。延庆站和大兴站的Z-R拟合关系分别为Z=764R~(1.20)和Z=386R~(1.32),其中大兴站的Z-R关系与代表夏季对流云降水的Z=300R~(1.40)较为一致,而延庆站的则与其存在一定差别,体现出北京山区和平原降水的差异。 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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利用四川稻城地区2019年5~8月雨滴谱资料,研究不同雨强和不同降水的雨滴谱特征,并提出反射率因子Z、质量加权平均直径Dm粒、粒子总数浓度NT、含水量W与雨强R之间的关系,以及Gamma谱形状参数μ和斜率参数Λ之间的关系,并比较了该地区雨滴谱与我国其他地区的差异。结果表明:随着R增大,雨滴谱数浓度、粒径和谱宽也逐渐增大,雨滴谱逐渐变宽、变平坦;对流云雨滴谱明显比层状云宽、数浓度更高,谱型分别呈略微的上凸和下凹;W–R和Z–R幂函数关系最密切,其次为Dm–R和NT–R,μ–Λ很好符合二项式关系;稻城地区的Dm和截距参数Nw与其他区域不同,Dm仅大于亚洲季风区江淮流域,而Nw仅比华北地区大。 相似文献
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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... 相似文献
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Characterization of precipitation is important for proper interpretation of rain information from remotely sensed data. Rain attenuation and radar reflectivity (Z) depend directly on the drop size distribution (DSD). The relation between radar reflectivity/rain attenuation and rain rate (R) varies widely depending upon the origin, topography, and drop evolution mechanism and needs further understanding of the precipitation characteristics. The present work utilizes 2 years of concurrent measurements of DSD using a ground-based disdrometer at five diverse climatic conditions in Indian subcontinent and explores the possibility of rain classification based on microphysical characteristics of precipitation. It is observed that both gamma and lognormal distributions are performing almost similar for Indian region with a marginally better performance by one model than other depending upon the locations. It has also been found that shape-slope relationship of gamma distribution can be a good indicator of rain type. The Z-R relation, Z = ARb, is found to vary widely for different precipitation systems, with convective rain that has higher values of A than the stratiform rain for two locations, whereas the reverse is observed for the rest of the three locations. Further, the results indicate that the majority of rainfall (>50%) in Indian region is due to the convective rain although the occurrence time of convective rain is low (<10%). 相似文献
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利用2019年5～10月布设于三江源地区隆宝高寒湿地的激光雨滴谱仪观测资料,分析高原山区夏秋季层状云降水和对流云降水雨滴微物理特征、平均雨滴谱分布、下落速度及Z-R关系.结果表明:三江源隆宝地区夏秋季对流云降水和层状云降水的雨滴微物理特征具有一定程度的相似性,对流云降水雨滴微物理参量略大于层状云降水;层状云降水和对流云... 相似文献
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安徽大别山一次强雨雪天气过程降水粒子特征分析 总被引：8，自引：0，他引：8
通过对降水粒子特征研究,以便探讨云、降水的形成机制。利用一台安装在安徽大别山区潜山县气象局楼顶无障碍平台上,德国OTT公司生产的Parsivel激光降水粒子测量系统所获取的2008年1月26—28日强雨雪天气过程的2540份资料,对不同降水类型的粒子数浓度及其谱分布、下落速度及其谱分布进行了特征分析。结果表明:(1)这次强雨雪天气过程中不同降水类型降水粒子中雨夹雪平均数浓度最大,每分钟可达589个;雨最小,为每分钟255个。(2)雪与冻雨的数浓度是双峰型,其他降水的数浓度都是单峰型。(3)不同类型降水粒子尺度谱主要出现在直径为0.125～1.00 mm之间。谱最宽的是雪,最窄的是毛毛雨。整个过程的平均谱分布都是单峰型,但峰值却有所不同。(4)整个过程不同降水类型降水粒子的最大下落速度主要集中在1.0～4.8 m·s~(-1)段。在此段中毛毛雨、毛毛雨与雨、雨、雨夹雪、冻雨和雪的粒子数分别占各自粒子总数的98.68%、98.46%、97.72%、94.79%、93.69%,和85.83%。(5)不同类型降水粒子平均速度谱中雨和雨夹雪的谱最宽,最大落速可达9.6 m·s~(-1),毛毛雨最窄,最大落速只有5.6 m·s~(-1);其他大体相当。在整个过程中不同类型降水粒子平均速度谱都是单峰型,但峰值所处的位置却有较大差异。 相似文献
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Changjiang Zhang Huiyuan Wang Jing Zeng Leiming Ma Li Guan 《Acta Meteorologica Sinica》2020,34(2):413-426
Currently, Doppler weather radar in China is generally used for quantitative precipitation estimation (QPE) based on the Z-R relationship. However, the estimation error for mixed precipitation is very large. In order to improve the accuracy of radar QPE, we propose a dynamic radar QPE algorithm with a 6-min interval that uses the reflectivity data of Doppler radar Z9002 in the Shanghai Qingpu District and the precipitation data at automatic weather stations (AWSs) in East China. Considering the time dependence and abrupt changes of precipitation, the data during the previous 30-min period were selected as the training data. To reduce the complexity of radar QPE, we transformed the weather data into the wavelet domain by means of the stationary wavelet transform (SWT) in order to extract high and low-frequency reflectivity and precipitation information. Using the wavelet coefficients, we constructed a support vector machine (SVM) at all scales to estimate the wavelet coefficient of precipitation. Ultimately, via inverse wavelet transformation, we obtained the estimated rainfall. By comparing the results of the proposed method (SWT-SVM) with those of Z = 300 × R1.4, linear regression (LR), and SVM, we determined that the root mean square error (RMSE) of the SWT-SVM method was 0.54 mm per 6 min and the average Threat Score (TS) could exceed 40% with the exception of the downpour category, thus remaining at a high level. Generally speaking, the SWT-SVM method can effectively improve the accuracy of radar QPE and provide an auxiliary reference for actual meteorological operational forecasting. 相似文献
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The characteristics of raindrop size distribution(DSD) over the Tibetan Plateau and southern China are studied in this paper, using the DSD data from April to August 2014 collected by HSC-PS32 disdrometers in Nagqu and Yangjiang, comprising a total of 9430 and 6366 1-min raindrop spectra, respectively. The raindrop spectra, characteristics of parameter variations with rainfall rate, and the relationships between reflectivity factor(Z) and rainfall rate(R) are analyzed, as well as their DSD changes with precipitation type and rainfall rate. The results show that the average raindrop spectra appear to be one-peak curves, the number concentration for larger drops increase significantly with rainfall rate, and its value over southern China is much higher, especially in convective rain. Standardized Gamma distributions better describe DSD for larger drops, especially for convective rain in southern China. All three Gamma parameters for stratiform precipitation over the Tibetan Plateau are much higher, while its shape parameter(μ) and mass-weighted mean diameter(D_m), for convective precipitation, are less. In terms of parameter variation with rainfall rate, the normalized intercept parameter(N_w) over the Tibetan Plateau for stratiform rain increases with rainfall rate, which is opposite to the situation in convective rain. The μover the Tibetan Plateau for stratiform and convective precipitation types decreases with an increase in rainfall rate, which is opposite to the case for D m variation. In Z–R relationships, like "Z = AR~b", the coefficient A over the Tibetan Plateau is smaller, while its b is higher, when the rain type transfers from stratiform to convective ones. Furthermore, with an increase in rainfall rate, parameters A and b over southern China increase gradually, while A over the Tibetan Plateau decreases substantially, which differs from the findings of previous studies. In terms of geographic location and climate over the Tibetan Plateau and southern China, the precipitation in the pre-flood seasons is dominated by strong convective rain, while weak convective rain occurs frequently in northern Tibet with lower humidity and higher altitude. 相似文献