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1.
利用南京地区2013—2014年夏季Parsivel激光雨滴谱观测资料,讨论了小、中、大、暴4种降水强度等级的微物理参量演变特性、雨滴谱形状因子μ与尺度参数λ关系、雷达反射率因子Z与降水强度R关系。结果表明:1不同强度等级降水的粒子平均直径差异较小,降水粒子数浓度、单位体积含水量、单位时间降水能量均随降水强度等级的增强而增大。2在小雨阶段,Gamma分布函数会高估D小于0.625mm的粒子数,在暴雨阶段会低估D小于1mm的粒子数;不同强度等级降水的μ-λ间均存在较好的二项式函数关系,小雨样本的拟合曲线与所有样本拟合曲线接近,中雨、大雨与R大于5mm/h样本拟合曲线接近,暴雨则高于R大于5mm/h样本拟合曲线。3夏季降水的Z-R间存在较好的指数关系,但如果采用所有样本拟合关系估计降水,会存在高估暴雨阶段降水强度的现象。 相似文献
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采用河南省2016—2017年100个日降水资料,对比分析雨滴谱反演回波与雷达回波的差异、雨滴谱反演降水强度与雨量计观测降水强度的差异;进行雨滴谱Gamma拟合,以探究河南省雨滴谱分布及降水云系类型;进行Z-I关系拟合,以探究河南省降水回波与降水强度的关系。结果表明:(1)雨滴谱反演回波、雷达观测回波的变化趋势具有较好一致性。而前者普遍小于后者,其可能原因:一是雷达通过最低仰角观测到的地面雨滴谱仪上方回波与地面雨滴谱仪之间存在一定高度差,二是雨滴下落时的蒸发、破碎过程,使到达地面的雨滴直径减小。(2)雨滴谱反演的降水强度与雨量计观测的降水强度相比,存在一定差异,但无显著偏大或偏小规律性特征。(3)对流云及层积混合云的雨滴谱宽大于层状云,中等尺度雨滴数密度较大。层状云的小水滴数密度较大。河南省大部分降水过程为雨滴谱较窄的层状云降水。(4)河南省降水回波与降水强度的拟合公式:Z=262I~(1.34),层状云拟合公式:Z=219I~(1.30),对流云拟合公式:Z=307I~(1.38)。(5)雨滴数浓度较高月份为6—7月(1500个·m~(-3)左右),降水强度较高月份为8—10月(60 mm·h~(-1)),雨滴最大直径较高月份为4—8月(4.3～4.8 mm),雨滴平均直径较高月份为3—4月(3 mm左右)。雨滴数浓度、降水强度、最大直径、平均直径的月份特征变化无一致性。 相似文献
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采用15个常规气象站1961-2010年逐日降水数据资料,分析了北京地区降水量、降水日数和降水强度的变化趋势,包括年和各季节的总降水量和降水日数,不同降水级别降水量、降水日数和降水强度变化趋势的时空特征。结果表明：在近50年内,北京地区平均年降水量和年降水日数、年降水强度均呈下降趋势;各季节中,夏季的降水量呈明显下降趋势,春季降水日数略有增加,夏季略有减少;降水强度在春季增大和夏季减小趋势明显;小雨雨量变化不明显,中雨雨量呈增加趋势,大雨和暴雨雨量呈明显降低趋势;小雨降雨日数略呈减小趋势,中雨降水日数呈显著增加趋势,大雨和暴雨降水日数呈较明显降低趋势;小雨降水强度略呈上升趋势,而大雨和暴雨的降水强度呈明显的降低趋势。 相似文献
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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
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利用2004年北京雨滴谱资料分析降水强度和雷达反射率因子的关系 总被引：9，自引：1，他引：8
在北京2004年的45次降水过程中,基于DISDROMETER仪器测量的雨滴谱资料计算每次降水的强度R和雷达反射率因子Z.结果表明,不同降水过程中,雷达反射率因子Z与降水强度R的幂指数关系中的指数b和系数a是不同的,这与不同降水过程的雨滴谱分布不同密切相关.综合分析这45次降水过程中的指数b和系数a,得到指数b和系数a呈正相关.接着,分别就指数b和系数a与平均降水强度、平均雷达反射率因子、平均特征直径和雨滴平均数密度之间关系做了详细的讨论.另外,基于这一年的降水雨滴谱资料,讨论了Z-R幂指数关系中指数b和系数a的月变化特征.分析结果表明,从4月到12月系数a和指数b呈现逐月递减的年变化特征.最后,文章就12个个例的特征直径Dm的特征进行了分析.结果显示,当特征直径Dm随时间保持不变时,降水强度R和雷达反射率因子Z之间存在线性相关的关系,即当特征直径Dm为常数时,Z-R关系的指数b为1. 相似文献
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以中国2423个地面气象站点的降水传感器观测数据为基准,采用定量统计指标（相关系数R、均方根误差RMSE、平均绝对误差MAE、相对误差RE）以及分类统计指标（探测率POD、误报率FAR、虚报漏报率Bias、风险评分ETS）,从不同空间尺度、不同时间尺度和不同降水强度三个维度,分析了GPM降水产品的观测准确性,以探究GPM卫星降水产品在中国大陆的适用性。结果表明：从不同空间尺度特征看,GPM降水在全国范围均呈现较高的观测准确性,72%的站点R值超过0.7,在华东地区最好,西北区相对较差;全国大部分区域都为正的相对误差,各区RE集中分布在0～20%。不同高程带内的准确性显示,GPM产品对降水的高估情况在低海拔（＜2000 m）、高海拔（＞4000 m）地区较为明显,在中海拔地区（2000~4000 m）GPM降水数据适用性相对较好。从不同时间尺度特征看,GPM降水产品与降水传感器实测降水年总量分布上较为一致,两者的R为0.75,但在量值上存在一定程度的偏差,RMSE为6.15 mm·d-1。从逐月结果看,GPM降水产品与地面降水传感器的一致性在1—10月表现较好,R均在0.7以上,11、12月略低,夏季误差值比冬季大。从不同降水强度特征看,POD随着降水强度的增加而降低,GPM降水产品对“中雨”强度降水事件的整体探测能力较优,而在“小雨”和“暴雨”的探测能力稍弱。 相似文献
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北京夏季不同等级降水过程与旱涝关系的分析 总被引：9，自引：2，他引：7
利用北京地区近百年的逐日降水资料,对北京夏季（６￣８月）不同等级降水过程的时间演变及其与夏季旱涝的关系进行了分析。提出北京夏季的旱涝与暴雨过程的关系最为密切,也就是说北京夏季暴雨过程的多少直接反映出夏季反映出夏季旱涝情况;并分析了偏旱和偏涝年代不同降水过程出现的频次。指出,年代偏旱或偏涝与降水过程次数的多少关系不大,而与降水强度即暴雨过程的多少和暴雨的强度有密切的关系。因此旱涝的短期气候预测必须与 相似文献
9.
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。 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