柳臣中周筠珺谷 娟黃 蕾向 鋼

1）（成都信息工程學(xué)院大氣科學(xué)學(xué)院，成都610225）

2）（氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京210044）

3）（中國科學(xué)院陸面過程與氣候變化重點實驗室，蘭州730000）

成都地區(qū)雨滴譜特征

柳臣中1）*周筠珺1）2）3）谷 娟1）黃 蕾1）向 鋼1）

1）（成都信息工程學(xué)院大氣科學(xué)學(xué)院，成都610225）

2）（氣象災(zāi)害預(yù)報預(yù)警與評估協(xié)同創(chuàng)新中心，南京210044）

3）（中國科學(xué)院陸面過程與氣候變化重點實驗室，蘭州730000）

選取成都信息工程學(xué)院氣象觀測場LNM激光雨滴譜儀獲得的2009—2011年175次降水過程的觀測資料，依據(jù)產(chǎn)生降水云的性質(zhì)進行統(tǒng)計分類，基于微物理特征參量討論了成都地區(qū)積云、積層混合云以及層狀云降水雨滴譜的總體特征，同時結(jié)合3個典型個例的微結(jié)構(gòu)參量進行對比分析。結(jié)果表明：成都地區(qū)積云降水和積層混合云降水的雨滴譜比層狀云寬且雨滴數(shù)密度比層狀云多，特別是在大雨滴和甚小雨滴部分；4種反映雨滴譜特性的特征直徑從大到小依次為積云降水、積層混合云降水、層狀云降水；成都地區(qū)層狀云降水的雨強主要來自于小雨滴，而積云降水和積層混合云降水的雨強主要來自于大雨滴；雨強取決于大雨滴的數(shù)量，小雨滴貢獻率與雨強呈負相關(guān)，中數(shù)體積直徑對雨強變化有一定指示作用。對成都地區(qū)雨滴譜特征的研究，有利于進一步了解該地區(qū)降水的微物理特性及成雨機制，為降水?dāng)?shù)值預(yù)報工作積累資料和經(jīng)驗。

雨滴譜；微物理參量；積云；積層混合云；層狀云

引 言

雨滴譜是指單位體積內(nèi)不同大小雨滴的數(shù)量隨其直徑的分布。不同云狀降水的雨滴譜有明顯區(qū)別［1］，在同一次降水過程中雨滴譜也隨著過程發(fā)生變化［2］。由于降水與人類的生產(chǎn)和生活息息相關(guān)，通過分析降水的雨滴譜特征，既能說明降水發(fā)展演變過程，又能掌握降水云內(nèi)部的微物理特征，從而對人工影響天氣起到指導(dǎo)作用，因此，對于降水雨滴譜特征的討論一直是氣象研究的重要課題。

Marshall和Palmer首次提出用ND＝N0e－λD來擬合雨滴譜［3］，即M-P分布，其中，D表示雨滴直徑，ND表示直徑為D的雨滴數(shù)量，N0表示初始雨滴數(shù)，λ為尺度因子。Blanchard等［4］研究發(fā)現(xiàn)，雨滴的碰并作用會產(chǎn)生較多大雨滴，同時大雨滴破碎產(chǎn)生較多小雨滴，使M-P分布在雨滴譜分布的大滴部分和小滴部分產(chǎn)生較大誤差。為了解決這一問題，Ulbrich［5］在 M-P分布的基礎(chǔ)上引入形狀因子α，用Γ分布擬合，擬合公式為ND＝N0Dαe－λD。陳寶君等［1］對比了不同降水的雨滴譜特征后認為，MP分布適合穩(wěn)定的層狀云降水，而Γ分布更適合積云降水和積層混合云降水。宮福久等［2，6］深入分析了沈陽的雨滴譜特征，指出在降水過程中，直徑小于1 mm的小雨滴所占比例特別大，但對雨強的貢獻卻較小。大雨滴對于雨強的貢獻大，且往往出現(xiàn)在雨強增大之前，有一定指示作用。張國慶等［7］研究了青海門源地區(qū)的雨滴譜參量隨降水過程的變化，并結(jié)合衛(wèi)星資料討論了降水形成機制。周黎明等［8］利用山東地區(qū)的雨滴譜資料，研究證實降水強度主要取決于大雨滴。對比雷達資料后認為，在構(gòu)建反演降水的Z-I關(guān)系方面，用雨滴譜資料要優(yōu)于雷達資料。房彬等［9］利用雨滴譜建立的Z-I關(guān)系應(yīng)用于遼寧的一次降水估算，結(jié)果表明，提高了降水估算的精度。

隨著氣象科技的日益更新，觀測雨滴譜的方法有所改進。早期觀測主要使用濾紙色斑法［10-11］，該方法需要人工讀取每個樣本，工作量大，且由于雨滴的重合、濺射等問題，數(shù)據(jù)存在誤差?，F(xiàn)代觀測設(shè)備基本實現(xiàn)自動觀測、自動記錄，我國學(xué)者研究使用的設(shè)備主要有GBPP-100型地面光陣雨滴譜儀［12］、Disdrometer聲雨滴譜測雨儀［13］、Parsivel激光降水粒子譜儀［14］、LNM 激光雨滴譜儀［15］。對于這些新儀器在實際業(yè)務(wù)應(yīng)用中測量數(shù)據(jù)的可靠性和準確性，需要與之前的雨量測量器或其他觀測儀器進行對比［15］。

成都地區(qū)位于四川盆地西部、青藏高原東側(cè)，屬亞熱帶濕潤季風(fēng)氣候。受西南暖濕氣流的持續(xù)作用，溫度適宜，雨水充沛。雨滴譜作為一種從微觀物理角度分析降水方法，對于研究成都地區(qū)成雨機制、雷達反演降水、人工增雨效果檢驗以及降水?dāng)?shù)值預(yù)報等工作具有極其重要的理論意義和實用價值。

1 資料簡介

本文使用的資料來自成都信息工程學(xué)院氣象觀測場（30°35′06″N，103°59′23″E），觀測時間為2009年4月11日—2011年9月8日，選取了觀測記錄完整的175次降水過程。觀測儀器為德國THIES公司的LNM雨滴譜儀，其原理是由激光發(fā)射源產(chǎn)生激光，接收端將光束強度轉(zhuǎn)換為電信號。當(dāng)粒子穿過激光束，使得到達接收端的激光強度發(fā)生改變。通過強度的減小幅度計算雨滴直徑，減小的持續(xù)時間計算下落速度。LNM每分鐘記錄1次數(shù)據(jù)，記錄的雨滴直徑范圍為0.125～8 mm，速度（這里指雨滴下落末速度）范圍為0.2～10 m／s。共計22個粒徑通道，20個速度通道。

根據(jù)產(chǎn)生降水的云的性質(zhì)，將所有降水資料分為3類，分別是積云降水、層狀云降水和積層混合云降水。云形態(tài)的劃分主要依據(jù)衛(wèi)星云圖、雷達回波圖和地面氣象站云狀觀測資料，分類過程中先找出175次降水過程的云狀觀測資料，按照云狀不同初步將其分為積云、層云兩種類型，再利用人工篩選的方式結(jié)合衛(wèi)星云圖、雷達回波圖特征從中挑選出積層混合云。積層混合云指在大片深厚層狀云中間嵌有對流云（或稱對流泡），而積云主要由低層空氣對流活動產(chǎn)生，因此可以將積云和積層混合云統(tǒng)稱為對流云［16］。降水類型統(tǒng)計結(jié)果見表1，降水過程以層狀云降水為主，占總降水次數(shù)的65.1%，且在夏季對流云降水的次數(shù)超過了層狀云降水［17］。

表1 3種類型降水頻次統(tǒng)計Table 1 The frequency of three-type precipitation

2 雨滴譜特征

產(chǎn)生降水的微物理過程非常復(fù)雜，Rutledge等［18］和 Houze［19］認為積云中的雨滴增長方式以云水碰并為主，而層狀云中的雨滴增長方式為云冰粒子表面通過水汽擴散的方式再吸收水汽得以增長。不同的增長方式造成了不同的雨滴直徑及數(shù)密度。數(shù)密度是單位時間單位體積中的雨滴數(shù)量，由于研究使用的觀測儀器為1 min記錄1次，因此本文中的數(shù)密度指1 min內(nèi)的雨滴數(shù)。

圖1為這3種類型降水過程的平均雨滴數(shù)密度，其樣本均來源于表1所示的成都地區(qū)3類共計175次降水過程資料，相應(yīng)的雨滴譜特征資料則由儀器自動記錄并提供，過程中加入了少量限制條件，對數(shù)據(jù)極小、不完整、存在亂碼的觀測資料進行人為剔除，對于局地的降水特征有一定適用意義。

由圖2可以看出，成都地區(qū)層狀云降水的雨滴譜分布比較窄，雨滴最大直徑為2.5 mm，這與北京地區(qū)的層狀云降水研究結(jié)果較為一致［20］，而積云和積層混合云降水的雨滴最大直徑為8 mm。這種分布特征在其他學(xué)者［1，2，6］的研究中也得到證實，可作為識別降水類型的重要依據(jù)。

圖1中，3種類型降水在0.25～0.5 mm直徑范圍的雨滴數(shù)密度差異明顯，直徑超過0.5 mm對流云降水與層狀云降水的雨滴數(shù)密度差迅速增大，直徑超過2.5 mm積云降水與積層混合云降水的雨滴數(shù)密度差距變大，而在此范圍已不存在層狀云的雨滴。在與我國北方一些地區(qū)（如寧夏地區(qū)）的比較中發(fā)現(xiàn)，寧夏地區(qū)層狀云降水直徑為0～0.8 mm的雨滴數(shù)密度較積云和積層混合云降水大，直徑為0.8～7.5 mm則出現(xiàn)相反的情況［21］。大雨滴是對流云降水的特征，對流越強，大雨滴越多。同時，積云降水在0～0.125 mm直徑范圍的雨滴數(shù)密度多于層狀云降水2個數(shù)量級。圖2也表明，歷次積云降水中比例最多的雨滴直徑為0.125 mm，而層狀云降水雨滴直徑為0.25 mm。雖然積層混合云降水中的甚小雨滴比例并不比層狀云大，但由于雨滴總數(shù)大，所以甚小雨滴的數(shù)量高于層狀云。數(shù)密度的變化體現(xiàn)了云內(nèi)雨滴增長方式，積云中云水碰并增長，產(chǎn)生了大量大直徑雨滴，同時由于大雨滴的破碎，也產(chǎn)生了大量甚小雨滴。

圖1 3種類型降水平均雨滴數(shù)密度Fig.1 The mean number density in three-type precipitation

圖2 3種類型降水的數(shù)密度百分比（a）積云降水，（b）積層混合云降水，（c）層狀云降水Fig.2 The percentage of number density inthree-type precipitation（a）cumulus，（b）cumulus-stratus mixed cloud，（c）stratus

劉紅燕等［13］分析了雨滴譜峰值的特征，認為峰值的存在反映了降水的不穩(wěn)定。由圖2可見，3種類型降水均有峰值存在，圖2b和圖2c出現(xiàn)了兩個峰值，表明多數(shù)降水過程處于不穩(wěn)定狀態(tài)。圖2b的峰值結(jié)構(gòu)較明顯，表明積層混合云降水是最不穩(wěn)定的降水類型。圖2c中層狀云降水的雙峰型結(jié)構(gòu)與寧夏地區(qū)［21］及新疆天山山區(qū)［22］同類型降水結(jié)果較為吻合。此外，3種類型降水雨滴直徑在0.5 mm處均出現(xiàn)明顯的谷值，造成此現(xiàn)象的原因還有待進一步研究。

3 微物理特征參量

3.1 特征直徑

直徑對于表征雨滴譜特征非常有意義，本文選取了4種特征直徑：平均直徑Dm，平均體積直徑Dv，優(yōu)勢直徑Dp，中數(shù)體積直徑Dn。其中優(yōu)勢直徑表示對雨強貢獻最大的直徑，中數(shù)體積直徑表示雨強的一半由大于該直徑的雨滴產(chǎn)生。表2給出了3種類型降水的特征直徑平均值。從總體平均結(jié)果看，4種特征直徑都是積云降水最大，積層混合云降水次之，層狀云降水最小。

關(guān)于平均直徑，周毓荃等［23］、宮福久等［6］研究認為，對流云降水的小雨滴數(shù)龐大，甚至導(dǎo)致平均直徑比層狀云更小，劉紅燕等［13］的研究結(jié)果卻表明，對流云降水的平均直徑大于層狀云降水。這種差異跟觀測設(shè)備有關(guān)，前者使用的設(shè)備是GBPP-100型地面光陣雨滴譜儀，觀測的是雨滴遮擋激光束的投影，而后者使用的是Disdrometer聲雨滴譜測雨儀，觀測的是雨滴撞擊的動量。由表2可知，本文更趨近于文獻［13］得出的結(jié)論。除了儀器的測量原理引起的差異，降水過程的復(fù)雜性也造成了不確定性，具體個例會有不同的情況出現(xiàn)。將平均直徑的尺度劃分為若干區(qū)間，統(tǒng)計平均直徑屬于某一區(qū)間的降水次數(shù)占總次數(shù)的比例，可以得到各平均直徑出現(xiàn)的百分比，結(jié)果如圖3所示。3種類型降水的平均直徑分布有重疊，因此根據(jù)研究的個例不同，會出現(xiàn)對流云降水的平均直徑小于層狀云降水的情況。此外，在同我國其他地區(qū)雨滴平均直徑對比時發(fā)現(xiàn)，北方部分地區(qū)［20-21］的平均直徑較成都地區(qū)偏小，而南方尤其是雨水充沛的江河流域地區(qū)［24］的平均直徑較成都地區(qū)偏大，且大雨滴較多，雨滴譜較寬，這也反映出降水具有氣候區(qū)域性的差別。

表2 3種類型降水的雨滴特征直徑平均值（單位：mm）Table 2 Mean characteristic diameters of raindrop in three-type precipitation（unit：mm）

圖3 3種類型降水雨滴平均直徑百分比分布Fig.3 The percentage distribution of mean diameters in three-type precipitation

雨滴的體積與雷達的回波強度有關(guān)，體積越大反射面越大，回波強度也就越大。根據(jù)雷達回波公式，回波強度與雨滴直徑的6次方成正比。平均體積直徑表明積云降水的雷達回波遠大于層云降水。

優(yōu)勢直徑和中數(shù)體積直徑與降水強度有關(guān)，表2中3種類型降水的Dp，Dn有明顯差異，層狀云降水的這個兩個直徑還不到積云降水的一半。有學(xué)者曾嘗試用中數(shù)體積直徑來劃分積云類降水與層狀云降水，卻發(fā)現(xiàn)有特殊個例并不適合該劃分方式［13］。圖4中中數(shù)體積直徑百分比分布同樣顯示出各種類型降水的分布有重疊，表明了無法用單一特征直徑來劃分不同降水。

圖4 3種類型降水的中數(shù)體積直徑百分比分布Fig.4 The percnetage distribution of the median volume diameters in three-type precipitation

3.2 不同雨滴對降水的貢獻率

為了揭示不同直徑的雨滴對雨強的貢獻，將雨滴直徑劃分為3個級別：0～1 mm，1～2 mm，大于2 mm，各級別對應(yīng)的數(shù)密度及雨強分別為n1，n2，n3及R1，R2，R3。各級別雨滴的數(shù)密度和雨強相對于總數(shù)密度、總雨強的比例，即貢獻率，3種類型降水的貢獻率如表3所示。成都地區(qū)層狀云降水中雨強主要來自于小雨滴的貢獻，直徑小于1 mm的雨滴，貢獻了63%的雨強，這一范圍的雨滴數(shù)密度比例達到96%，這與一些北方地區(qū)［20，23，25］層狀云降水中大雨滴對雨強貢獻較大的情形明顯不同。而對流云降水，雨強主要來自于大雨滴，混合云降水中，1～2 mm的雨滴貢獻了超過一半的雨強，而對應(yīng)的雨滴數(shù)密度比例還不到10%，積云降水中大雨滴的作用更加明顯，大于2 mm的雨滴比例只有1%，卻貢獻了42%的雨強。這種分布規(guī)律與之前的研究結(jié)果一致，宮福久等［6］曾指出積云降水強度大，是由于大雨滴和較大雨滴的貢獻。

表4為各級別雨滴貢獻率的相對偏差，直徑在0～1 mm范圍的小雨滴，各類降水?dāng)?shù)密度貢獻率偏差都較小，表明降水過程中小雨滴的比例穩(wěn)定。而隨著直徑的增大，雨滴的數(shù)密度比例偏差變大，并導(dǎo)致了雨強貢獻率的偏差增大。

表3 不同雨滴對數(shù)密度及雨強的貢獻率（單位：%）Table 3 The contribution of different raindrop sizes to the number density and the rainfall intensity（unit：%）

表4 不同雨滴貢獻率相對偏差（單位：%）Table 4 The relative deviation of contribution of different raindrop sizes（unit：%）

4 微結(jié)構(gòu)參量的演變

為了更加細致地說明3種類型降水的微結(jié)構(gòu)參量演變特征，分別選取了3種類型降水中較為典型的個例：2009年8月26日冷鋒過境時產(chǎn)生的積云降水、2010年6月6日西風(fēng)槽帶來的層狀云降水、2011年7月3日高原渦帶來的積層混合云降水，從天氣背景和相關(guān)參量變化進行討論。

4.1 天氣背景

圖5是由 NCEP FNL（1°×1°）分析資料得到的3次降水產(chǎn)生當(dāng)日08：00（北京時，下同）500 hPa環(huán)流形勢，圖6是由成都地區(qū)自動氣象站降水資料得到的3次降水產(chǎn)生當(dāng)日24 h累積降水量分布特征。

2009年8月25—26日成都地區(qū)出現(xiàn)一次強雷雨天氣過程，由8月26日08：00 500 hPa環(huán)流形勢圖（圖5a）可以看出，成都地區(qū)受副熱帶高壓外圍偏南氣流控制，貝加爾湖東側(cè)冷槽的南端已伸展到我國西北部。隨著高空低槽東移，地面弱冷空氣的侵入，觸發(fā)了本地強不穩(wěn)定能量的釋放，造成本次區(qū)域性短時暴雨天氣過程。如圖6a所示，降水主要分布在成都地區(qū)北部和中西部，都江堰、新都、雙流、新津的部分地方出現(xiàn)暴雨，降水集中區(qū)域24 h降水量均達到60 mm以上。根據(jù)地面實況和雷達回波可知，本次降水為一次冷鋒過境時的積云降水。

圖5 3次降水產(chǎn)生過程中相應(yīng)08：00 500 hPa環(huán)流形勢（圖中黑色實心方塊為觀測場位置，單位：dagpm）（a）積云降水（2009-08-26），（b）積層混合云降水（2011-07-03），（c）層狀云降水（2010-06-06）Fig.5 500 hPa potential height field of three cases at 0800 BT（the position of observation station marked by solid black box，unit：dagpm）（a）cumulus precipitation（26 Aug 2009），（b）cumulus-stratus mixed cloud precipitation（3 Jul 2011），（c）stratus precipitation（6 Jun 2010）

2011年7月3日成都地區(qū)出現(xiàn)短時強降水天氣，由7月3日08：00 500 hPa環(huán)流形勢圖（圖5b）可以看出，500 h Pa天氣圖上副熱帶高壓加強西伸，與此同時高原渦在川西高原北部出現(xiàn)并東移，為盆地西部強降水的產(chǎn)生提供了有利的動力條件。如圖6b所示，降水主要分布在成都地區(qū)北部和中部，彭州北部、郫縣、成都市區(qū)24 h累積降水量普遍超過120 mm，降水集中區(qū)域甚至達到200 mm左右。根據(jù)地面實況和雷達回波可知，本次降水為一次積層混合云降水。

圖6 3次降水產(chǎn)生過程中相應(yīng)24 h累積降水量分布（單位：mm）（a）積云降水（2009-08-26），（b）積層混合云降水（2011-07-03），（c）層狀云降水（2010-06-06）Fig.6 24-h precipitation of precipitation in three cases（unit：mm）（a）cumulus precipitation（26 Aug 2009），（b）cumulus-stratus mixed cloud precipitation（3 Jul 2011），（c）stratus precipitation（6 Jun 2010）

2010年6月6日成都地區(qū)出現(xiàn)一次弱降水過程，由6月6日08：00 500 hPa環(huán)流形勢圖（圖5c）可以看出，東亞范圍內(nèi)為北槽南渦，貝加爾湖以西低槽加深南壓，而巴爾喀什湖南部低值系統(tǒng)不斷南壓至青海高原，成都地區(qū)已位于高原低值系統(tǒng)東南部。如圖6c所示，降水主要分布在成都地區(qū)東部和南部，由于此次過程為層狀云降水，強度不大。僅雙流和新津交界處以及金堂東部24 h累積降水量達到16 mm以上。

4.2 相關(guān)參量的分析

不同類型的降水具有不同特征，而同一次降水過程，在其發(fā)生發(fā)展的過程中微結(jié)構(gòu)參量也隨之變化［26］。圖7給出了選取的3次降水過程的微結(jié)構(gòu)參量隨時間的演變，討論的參量有降水強度R，雨滴數(shù)濃度N，0～1 mm的小雨滴雨強貢獻率R1／R，中數(shù)體積直徑Dn。

積云和積層混合云降水?dāng)?shù)密度的變化與雨強幾乎完全一致，相關(guān)系數(shù)為0.97和0.93。但層狀云降水卻表現(xiàn)出相反的變化，過程后半段的雨強比前半段小，而數(shù)密度卻表現(xiàn)為后半段偏大。數(shù)密度增加而雨強減小，是因為過程的后半段，大雨滴減少，雖然小雨滴數(shù)量的增加使得數(shù)密度總數(shù)增加，但雨強卻表現(xiàn)為減小。由R1／R變化可知，過程后半段，小雨滴的雨強貢獻率穩(wěn)定在100%，說明沒有大于1 mm的雨滴存在，此階段中數(shù)體積直徑Dn甚至不超過0.375 mm。由此可知，雨強主要取決于大雨滴的數(shù)量，而不是單純的總數(shù)密度。

3種類型降水中，小雨滴的雨強貢獻率與雨強均呈負相關(guān)。小雨滴貢獻率大，則此時降水以小雨滴為主，降水強度小，即使雨滴數(shù)量多雨強也很小，這種情況一般出現(xiàn)在降水消亡階段［27］。小雨滴貢獻率中數(shù)體積直徑反映大雨滴群的作用，最大雨滴直徑越大，大雨滴在總雨滴中的比例越大，中數(shù)體積直徑越大，比最大雨滴直徑更有意義，由于雨滴下落過程中的碰并、破碎，使得最大雨滴直徑有一定隨機性［28-29］。綜合比較可以發(fā)現(xiàn)，中數(shù)體積直徑的變化比雨強的變化略有提前。當(dāng)雨強增大時，首先是大雨滴的比例增加，然后是數(shù)密度增加，小雨滴和大雨滴數(shù)量同時增多，最終導(dǎo)致雨強增大。

圖7 3個降水個例的降水微結(jié)構(gòu)參量隨時間的演變Fig.7 Changes of precipitation microphysical structure parameters in three cases

5 結(jié) 論

本文研究表明：

1）成都地區(qū)積云降水和積層混合云降水的雨滴譜比層狀云寬，所有層狀云降水的雨滴直徑均未超過3.5 mm。在0.25～0.5 mm 直徑范圍內(nèi)，3種類型降水的雨滴數(shù)密度相近，而在0～0.125 mm和超過2.5 mm的直徑范圍內(nèi)，積云降水和積層混合云降水的雨滴數(shù)密度均比層狀云降水多，體現(xiàn)了雨滴增長方式的不同。雨滴譜曲線呈多峰結(jié)構(gòu)，表明降水的不穩(wěn)定性，積層混合云降水是最不穩(wěn)定的降水類型。

2）總體上看，4種反映雨滴譜特性的特征直徑從大到小依次為積云降水、積層混合云降水、層狀云降水。與降水強度有關(guān)的Dp，Dn差異明顯，層狀云降水的Dp，Dn不足積云降水的一半。但是由于降水過程的復(fù)雜性，并不是每一個例都符合這一規(guī)律。因此，這4種特征直徑不適宜作為劃分降水類型的依據(jù)。

3）成都地區(qū)層狀云降水的雨強主要來自于小雨滴，而積云降水和積層混合云降水的雨強主要來自于大雨滴。在不同降水過程中小雨滴都是絕對多數(shù)，且貢獻率偏差較小，數(shù)量比例穩(wěn)定；雖然大雨滴數(shù)量少，雨滴的數(shù)密度比例偏差變大，數(shù)量比例不穩(wěn)定，卻是強降水的主要原因。

4）雨強取決于大雨滴的數(shù)量，小雨滴貢獻率與雨強呈負相關(guān)，中數(shù)體積直徑對雨強變化有一定指示作用，中數(shù)體積直徑先于雨強增大。

成都地區(qū)受東亞季風(fēng)和西南季風(fēng)共同影響，大氣降水的不平衡蒸發(fā)程度弱。該地區(qū)的降水主要發(fā)生在夏季，且季節(jié)變化較為明顯。本文主要分析了成都地區(qū)不同天氣背景下3種類型降水的雨滴譜特征，為該地區(qū)進一步分析降水微觀特征提供了重要的理論依據(jù)。但也應(yīng)注意，天氣活動過程在不同的時間和空間尺度上表現(xiàn)較為復(fù)雜，對于雨滴譜分析的適用性目前還僅限于局地，研究結(jié)果還需要更多個例加以驗證。

［1］ 陳寶君，李子華，劉吉成.三類降水云雨滴譜分布模式.氣象學(xué)報，1998，56（4）：506-512.

［2］ 宮福久，劉吉成，李子華.三類降水云雨滴譜特征研究.大氣科學(xué)，1997，21（5）：607-614.

［3］ Marshall J S，Palmer W M.The distribution of raindrops with size.J Meteor，1948，5：165-166.

［4］ Blanchard D C，Theodore S S.Experiments on the generation of raindrop-size distribution by drop breakup.J Atmos Sci，1970，27：101-108.

［5］ Ulbrich C W.Effect of Size Distribution Variations on Precipitation Parameters Determinied by Dual-measurement Techiniques.Preprints of 20th Conf Radar Meteoroloy，Boston，Amer Meteor Soc，1981：276-281.

［6］ 宮福久，何友江，王吉宏，等.東北冷渦天氣系統(tǒng)的雨滴譜特征.氣象科學(xué)，2007，27（4）：365-373.

［7］ 張國慶，孫安平，周萬福，等.青海門源雨滴譜特征及降水機制的初步研究.高原氣象，2009，28（1）：77-84.

［8］ 周黎明，張洪生，王俊，等.一次典型積層混合云降水過程雨滴譜特征.氣象科技，2010，38（增刊I）：73-77.

［9］ 房彬，班顯秀，郭學(xué)良，等.雷達-雨量計-粒子激光探測儀聯(lián)合估算降水量.大氣科學(xué)，2010，34（3）：513-519.

［10］ 詹麗珊，陳萬奎，黃美元.南岳和泰山云中微結(jié)構(gòu)起伏資料的初步分析∥我國云霧降水微物理特征的研究.北京：科學(xué)出版社，1965：30-40.

［11］ 何珍珍.泰山一次雷雨雨滴譜觀測結(jié)果∥我國云霧降水微物理特征的研究.北京：科學(xué)出版社，1965：69-71.

［12］ You Laiguang，Liu Yangang.Error ananlysis of GBPP-100 probe.Atmos Res，1994，34：379-387.

［13］ 劉紅燕，雷恒池.基于地面雨滴譜資料分析層狀云和對流云降水的特征.大氣科學(xué)，2006，30（4）：693-702.

［14］ 濮江平，趙國強，蔡定軍，等.Parsivel激光降水粒子譜儀及其在氣象領(lǐng)域的應(yīng)用.氣象與環(huán)境科學(xué)，2007，30（2）：3-8.

［15］ 周黎明，王俊，張洪生，等.激光雨滴譜儀與自動氣象站觀測雨量對比研究.氣象科技，2010，38（增刊I）：113-117.

［16］ 嚴采蘩，陳萬奎.對流層下部雨滴譜分布.應(yīng)用氣象學(xué)報，1990，2（1）：191-198.

［17］ 杜振彩，黃榮輝，黃剛，等.亞洲季風(fēng)區(qū)積云降水和層云降水時空分布特征及其可能成因分析.大氣科學(xué)，2011，35（6）：993-1007.

［18］ Rutledge S A，Houze R A.A diagnostic modeling study of the trailing stratiform region of a midlatitude squall line.J Atmos Sci，1987，44（18）：2640-2656.

［19］ Houze R A.Stratiform precipitation in regions of convection：A meteorological paradox？Bull Amer Meteor Soc，1997，78（10）：2179-2196.

［20］ 劉玉超，楊軍，卓連根，等.對積雨云、層狀云降水雨滴譜個例對比分析.吉林氣象，2012（2）：30-34.

［21］ 林文，牛生杰.寧夏盛夏層狀云降水雨滴譜特征分析.氣象科學(xué)，2009，29（1）：97-101.

［22］ 李艷偉，杜秉玉，周曉蘭.新疆天山山區(qū)雨滴譜特性及分布模式.南京氣象學(xué)院學(xué)報，2003，26（4）：465-472.

［23］ 周毓荃，劉曉天，周非非，等.河南干旱年地面雨滴譜特征.應(yīng)用氣象學(xué)報，2001，12（增刊I）：39-47.

［24］ 廖菲，鄧華，萬齊林，等.珠江三角洲地區(qū)兩次夏季典型雷電天氣系統(tǒng)的雨滴譜特征觀測研究.高原氣象，2011，30（3）：798-808.

［25］ 李娟，游來光，胡志晉，等.黃河上游瑪曲地區(qū)雨滴譜特征的觀測研究.高原氣象，2006，25（5）：942-949.

［26］ 阮征，葛潤生，吳志根.風(fēng)廓線儀探測降水云體結(jié)構(gòu)方法的研究.應(yīng)用氣象學(xué)報，2002，13（3）：330-338.

［27］ 東高紅，劉黎平.雷達與雨量計聯(lián)合估測降水的相關(guān)性分析.應(yīng)用氣象學(xué)報，2012，23（1）：30-39.

［28］ 竇賢康，劉萬栓，Amayenc P，等.機載雷達定量測雨中雨滴譜參數(shù)的優(yōu)化.應(yīng)用氣象學(xué)報，1999，10（3）：293-298.

［29］ 安英玉，金鳳嶺，張云峰，等.地面雨滴譜觀測的圖像自動識別方法.應(yīng)用氣象學(xué)報，2008，19（2）：188-193.

Characteristics of Raindrop Size Distribution in Chengdu

Liu Chenzhong1）Zhou Yunjun1）2）3）Gu Juan1）Huang Lei1）Xiang Gang1）

1）（College of Atmospheric Sciences，Chengdu University of Information Technology，Chengdu610225）
2）（Collaborative Innovation Center on Forecast and Evaluation of Meteorological Disasters，Nanjing210044）
3）（Key Laboratory for Land Surface Process and Climate Change in Cold and Arid Regions，Chinese Academy of Sciences，Lanzhou730000）

Based on raindrop data derived from LNM laser spectrometer from 2009 to 2011，raindrop size distribution（RSD）characteristics of Chengdu are discussed，and evolutions of microphysical parameters of 175 precipitation processes including cumulus type，cumulus-stratus mixed cloud type and stratus type are analyzed.Meanwhile，three typical cases are chosen to investigate the microphysical structure parameters.Conclusions are as follows.

The cumulus precipitation and cumulus-stratus mixed cloud precipitation are wider than stratus precipitation in RSD and larger than stratus precipitation in raindrop density，especially in sections of big raindrops and very small raindrops.It reveals different ways raindrop growth.The curve of RSD in three types of precipitation has more than two peaks，indicating that most of the precipitation process is unstable.The advantage diameter and the median volume diameter are well correlated with rainfall intensity，DpandDnvalues in three types of precipitation are significantly different，the advantage diameter and the median volume diameter of stratus precipitation is less than half of cumulus precipitation.In general，four kinds of characteristic diameters of the cumulus precipitation are the largest ones in three types of precipitation，and the ones of the cumulus-stratus mixed cloud precipitation are larger than those of the stratus precipitation.But results are not completely in accordance with facts.Because of the complexity of the precipitation process，four characteristics of diameter cannot be the classification standard of precipitation patterns.Small raindrops make the main contribution to the rainfall intensity of stratus precipitation，while big raindrops make the main contribution to the cumulus precipitation and cumulus-stratus mixed cloud precipitation over Chengdu Area.In different rainfall process，raindrop is in the majority，the deviation of contribution rate is small，and the number proportion is stable.Although the number of big raindrops is very small，the deviation of raindrop density ratio becomes large and the proportion of number is not stable，and it is the main cause for heavy rainfall process.The rainfall intensity depends on the quantity of big raindrops，however，the contribution of small raindrops to the rainfall intensity is negative.The median volume diameter can indicate the change of rainfall intensity，because the median volume diameter always increases earlier than rainfall intensity.Raindrop proportion increases firstly，then the raindrop density increases，finally，numbers of the small raindrops increase with big raindrops，strengthening the rainfall intensity.The study on RSD is helpful to further understand the mechanism and microphysical characteristics of the precipitation over Chengdu，and can also accumulate basic data and experience for the precipitation numerical prediction.

raindrop size distribution；microphysical parameter；cumulus；cumulus-stratus mixed cloud；stratus

柳臣中，周筠珺，谷娟，等.成都地區(qū)雨滴譜特征.應(yīng)用氣象學(xué)報，2015，26（1）：112-121.

10.11898／1001-7313.20150112

2014-03-05收到，2014-09-29收到再改稿。

國家重點基礎(chǔ)研究發(fā)展計劃（2014CB441401），北京市自然科學(xué)基金重點項目（8141002），中科院寒旱區(qū)陸面過程與氣候變化重點實驗室2013年度開放基金（LPCC201305）

*email：vanni010＠sina.com