毛志遠，黃光瑞，黃彥彬，李光偉，邢峰華

(1.海南省人工影響天氣中心，海南 ?？?570203；2.海南省南海氣象防災(zāi)減災(zāi)重點實驗室，海南 ?？?570203)

降水是大氣運動和云內(nèi)微物理過程的綜合結(jié)果，在云降水物理領(lǐng)域有著重要的意義.云中粒子經(jīng)過凝結(jié)碰并、碰撞破碎、上升氣流抬升和蒸發(fā)等微物理過程的影響，最終形成雨滴并下降到地面.雨滴譜則是上述微物理過程影響的結(jié)果，是單位體積內(nèi)雨滴數(shù)濃度隨其尺度變化的函數(shù)，其分布不僅受時間和空間的影響，不同降水類型之間也存在差異[1].

雨滴譜資料的分析與應(yīng)用，前人已經(jīng)進行了大量工作.林文等[4]利用沈陽積雨云、層狀云和積層混合云降水雨滴譜資料，對三類降水雨滴譜分布模式、微物理參量演變和雨滴譜的連續(xù)演變進行了詳細研究.林文、牛生杰等[5]分析對比了寧夏夏季層狀云、積雨云和積層混合云雨滴的瞬時和平均譜等物理量的特征，對雨滴譜進行M-P分布的擬合，建立了雷達反射率因子和雨強的關(guān)系.濮江平等[6]分析了南京梅雨季節(jié)對流性降水過程的微物理參量、平均雨滴譜和速度譜的分布特征，對雨滴譜進行了M-P分布和Gamma分布的擬合對比，建立了雷達反射率因子和雨強的相關(guān)關(guān)系.李德俊等[7]分析了武漢一次短時暴雪過程的地面雨滴譜特征，發(fā)現(xiàn)雨強大對應(yīng)的反射率因子和雨滴平均直徑值也大，雨強小對應(yīng)的反射率因子和雨滴平均直徑亦小.聶穎等[8]利用南京機場雨滴譜資料，研究了不同降水對能見度的影響，其研究顯示，雷暴降水出現(xiàn)低能見度的雨滴譜較寬，而連續(xù)性降水雨滴譜的分布窄，小粒子的高濃度對應(yīng)著低能見度.陳聰?shù)萚9]分析了黃山地區(qū)一次降水過程，對不同高度上雨滴譜特征進行了分析，得到各直徑微物理量、雨強和雨滴數(shù)濃度在山底、山腰和山頂?shù)姆植继卣鳎⒌玫接陱娕c雷達反射率、數(shù)濃度、最大直徑近似冪函數(shù)關(guān)系.

海南省地處中國最南端，屬熱帶季風海洋性氣候，年降雨量為940.8～2 388.2 mm[10]，是一個受暴雨災(zāi)害影響十分嚴重的地區(qū).除熱帶氣旋直接導致的暴雨外，一些特殊的天氣系統(tǒng)也會引發(fā)降水強烈、時間持久的暴雨過程，其中一類就是秋季由冷暖系統(tǒng)相互作用引發(fā)的暴雨過程[11].目前，針對海南秋季暴雨的研究較少，研究方向多集中在環(huán)流形勢和引發(fā)機制上[11-13]，缺乏秋季暴雨雨滴譜特征的分析.

利用海南省?？谑?017年11月14日秋季暴雨過程的雨滴譜資料，分析該降水過程的微物理特征和雨滴譜分布，有利于深入了解海南秋季暴雨，以便為進一步研究熱帶降水云系中的微物理特征提供參考.

1 觀測儀器

早期觀測雨滴譜的方法主要有濾紙色斑法、面粉球法和浸潤法等[14]，但這些傳統(tǒng)的方法不適合利用大量數(shù)據(jù)分析來尋找規(guī)律.本文所使用的資料由安裝在海南省海口市綜合氣象觀測站(位于永莊)(110.25°E，20°N，以下簡稱“?？谟狼f觀測站”)的OTT-Parsivel二代激光降水粒子譜儀觀測得到.Parsivel降水粒子譜儀是以激光為基礎(chǔ)的新一代粒子測量傳感器，當有降水粒子穿越采樣空間時，光學接受光電陣列傳感器將降水粒子圖像轉(zhuǎn)化成電子信號，并通過記錄遮擋物的寬度和穿越時間來計算降水粒子的尺度和速度[15](圖略).Parsivel采樣面積為18 cm×3 cm，粒子尺度測量范圍為0～26 mm，按非等間距間隔將尺度范圍分為32個通道，速度測量范圍為0～22.4 m/s，同樣，按非等間距分為32個速度通道.每一次采樣時間間隔60s，一次采樣間隔內(nèi)的粒子譜數(shù)據(jù)為32×32=1024個.

2 資料選取和可靠性分析

2.1 資料選取2017年11月14日，受偏東氣流和冷空氣的共同影響，?？谑袇^(qū)上空產(chǎn)生氣流輻合，給這一區(qū)域的強降水提供了很好的動力條件和水汽條件.白天海南島氣溫回升，也給降水提供較好的熱力條件.凌晨02:00開始，?？谑屑捌渲苓叧霈F(xiàn)間斷的強降水過程，過程持續(xù)到20:00.海口市區(qū)是此次強降水中心，全市普降暴雨到大暴雨，最為集中的時段為14:16～18:18，強降水導致?？谑袃?nèi)多條主干道出現(xiàn)顯著道路積水，交通堵塞情況嚴重.整個降水過程中市區(qū)內(nèi)自動雨量站所記錄的最大累計雨量為244.8 mm，海口永莊觀測站累計雨量52.5 mm.本次降水過程范圍小、降水集中、瞬時雨強大，降水云體從生成到消散始終盤踞在?？谑袇^(qū)上空，?？谟狼f觀測站的Parsivel降水粒子譜儀完整采集了整個強降水過程的雨滴譜資料，所以選取本次降水過程來分析秋季暴雨過程的雨滴譜特征.

圖1 14:42～18:35?？谏峡绽走_組合反射率

圖1為?？谑欣走_站在14:16～18:18觀測的組合反射率圖.綜合分析圖1a，14:32時?？谑袇^(qū)上空為積層混合云，混合云中有多個對流單體，最大回波強度為45 dBZ；58 min后(圖1b)，積層混合云中分散的對流單體逐漸開始合并，≥45dBZ的強回波區(qū)面積增加，最大回波強度達到50dBZ；隨后雷達回波強度持續(xù)增強，強回波區(qū)面積逐步擴大，降水云處于發(fā)展旺盛階段(圖1b—e).17:01開始，最大回波強度雖然沒有變化，但強回波區(qū)的區(qū)域明顯開始收縮(圖1f—g)；18:04左右，雷達回波明顯減弱，最大回波強度減弱，強回波區(qū)面積持續(xù)縮減，回波處于減弱消退階段.

2.2 可靠性分析利用?？谟狼f的Parsivel降水粒子譜儀收集該強降水過程的雨滴譜資料，采樣時間間隔1 min，采樣時段為02:00～20:00.對數(shù)據(jù)極小或不完整的觀測資料進行剔除，共收集了542個可用樣本.因為Parsivel降水粒子譜儀在觀測大雨時，無法解決雨滴重疊時的觀測問題，同時樣本數(shù)超過計數(shù)器上限時也將出現(xiàn)飽和溢出的現(xiàn)象，所以對Parsivel降水粒子譜儀觀測數(shù)據(jù)的可靠性進行驗證尤為重要.

圖2 14:16～18:18時時間內(nèi)雨滴譜計算得到的逐分鐘雨量與觀測雨量隨時間的分布

選擇同樣位于?？谟狼f觀測站的雨量計觀測逐分鐘雨量，并進行比較，以此檢驗所觀測的雨滴譜資料的可靠性.圖2給出了降水過程最為集中的14:16～18:18時時間內(nèi)雨滴譜計算得到的逐分鐘雨量與實際觀測雨量隨時間的分布，從圖2中可以清楚看出，雖然兩種觀測設(shè)備得到的雨強在數(shù)值上存在差異，但是分布趨勢一致，所以認為本次降水過程中Parsivel降水粒子譜儀所收集的雨滴譜資料具有可信度.

3 降水過程雨滴譜微物理參量特征分析

3.1 雨滴譜微物理參量平均值特征利用該秋季暴雨過程觀測得到雨滴譜資料，根據(jù)CHEN Baojun等[16]提出的雨滴譜計算公式得到本次采樣過程雨滴譜微物理特征量的平均值(表1)，Nave為雨滴數(shù)濃度平均值，Iave為平均雨強，D1、D2、D3、Dmax分別為為雨滴算數(shù)平均直徑、均方根直徑、均立方根直徑和最大直徑平均值.

表1 降水過程雨滴譜微物理特征量平均值

由表1可以看出，該次強降水的D1、D2、D3分別為0.72 mm、0.77 mm、0.83 mm，說明此次降水過程以小尺度的雨滴粒子為主，而Dmax為2.02 mm，說明降水過程中仍有大雨滴的出現(xiàn)，平均雨強Iave為8.56 mm·h-1，雨滴數(shù)濃度平均值Nave為1 305.22個·mm-3.

圖3 各檔直徑雨滴在總數(shù)濃度和總雨強中的貢獻率

3.2 各檔直徑雨滴在數(shù)濃度和雨強中的占比在02:00～20:00的采樣時間段內(nèi)，將雨滴直徑分為4檔，分別分析各檔直徑的雨滴對總數(shù)濃度Ntot和總雨強Itot的貢獻：1檔直徑0～1 mm，2檔直徑1～2 mm，3檔直徑2～3 mm，4檔直徑大于4 mm.計算各檔的雨滴數(shù)濃度Ni(i=1,2,3,4)和雨強Ii(i=1,2,3,4)，Ni/Ntot、Ii/Itot(i=1,2,3,4)分別代表各檔雨滴在總數(shù)濃度和總雨強中的占比.由圖3分析各檔直徑雨滴數(shù)濃度對總數(shù)濃度的貢獻,此次降水以直徑0～1 mm的雨滴粒子為主，占總數(shù)濃度的82.72%；其次是直徑1～2 mm的雨滴，數(shù)濃度占總數(shù)濃度的16.5%；而直徑大于2 mm的雨滴數(shù)濃度僅占總數(shù)濃度的0.78%.對比各檔直徑雨滴對總雨強的貢獻，雖然直徑0～1 mm的雨滴數(shù)濃度占總數(shù)濃度的82.72%，但它對雨強的貢獻卻只有18.21%.直徑1～2 mm的雨滴對雨強的貢獻最大，占總雨強的60.07%.直徑2～3 mm的雨滴數(shù)濃度在總數(shù)濃度中的占比僅有0.76%，遠遠小于直徑0～1 mm的雨滴，而它對總雨強的貢獻為18.85%，大于直徑0～1 mm的雨滴對總雨強的貢獻.可見，此次降水中，雖然0～1 mm 的雨滴在總數(shù)濃度中占主要地位，但是其對雨強的貢獻較?。恢睆酱笥? mm的大雨滴數(shù)濃度雖然小，但其粒子尺度大，反而對雨強的貢獻最為顯著.

圖4 降水過程平均雨滴譜分布

3.3 平均雨滴數(shù)濃度圖4為此次降水過程最為集中的14:16～18:18時內(nèi)平均雨滴譜分布圖，雨滴尺度范圍在0～4.5 mm之間，譜型呈單峰結(jié)構(gòu)，峰值集中在0～2 mm尺度間的小雨滴區(qū)，大雨滴較少.結(jié)合圖1及當日雷達觀測資料，降水過程回波強度維持在45～50 dBZ之間，云頂高度在12 km左右，云中液態(tài)水含量大，十分有利于大雨滴的生成，但是譜型分布主要集中在小雨滴區(qū)，說明大雨滴在下落時出現(xiàn)了破碎過程，從而生成更多小雨滴.

3.4 雨滴譜微物理參量的演變特征圖5給出了降水最為集中的14:16～18:18時時間段內(nèi)的雨滴數(shù)濃度、雨強、雨滴最大直徑和均立方根直徑隨時間的演變.分析圖5可以發(fā)現(xiàn)，雨滴數(shù)濃度、雨強、最大直徑和均立方根直徑四個變量隨時間都呈現(xiàn)先波動上升然后再下降的演變趨勢，曲線變化起伏明顯，峰值和谷值位置基本一致，曲線多峰的特點說明降水云在時間和空間上對流發(fā)展不均勻.

(彩色區(qū)代表單位尺度間隔和體積內(nèi)雨滴數(shù)濃度，單位：個·m-3·mm-1)

14:16時的雨強為0.147 mm·h-1，雨滴數(shù)濃度為243.8個·mm-3，均立方根直徑為0.528 mm，最大直徑為0.812 mm.在 16:08時雨強增加至46.58 mm·h-1，雨滴數(shù)濃度增加至2261.9個·mm-3，分別達到峰值，均立方根直徑和最大直徑也一樣表現(xiàn)為波動性快速增長，均立方根直徑增長至1.265 mm，最大直徑增長至3.75 mm.16:08時直徑為0～2 mm的降水粒子數(shù)濃度占該時刻總數(shù)濃度的94.26%，這表明該時刻降水粒子以小于2 mm的小雨滴為主，進一步說明14:16～16:08時的時間段內(nèi)，降水從發(fā)展階段進入旺盛階段，云內(nèi)的雨滴在快速碰并增長后破碎，生成更多的小雨滴，但此時雨滴數(shù)濃度為峰值，導致雨強出現(xiàn)了極大值.在16:08～17:35時，雨滴數(shù)濃度、最大直徑和均方根直徑總體呈現(xiàn)波動下降的趨勢，因此，雨強在16:08～17:35時也呈現(xiàn)逐漸下降的趨勢，降水進入衰減階段.在17:56時四個變量出現(xiàn)了一個瞬時的增加，其中均立方根直徑和最大直徑增加幅度最為顯著，幅度與降水云旺盛階段時相近，但是雨滴數(shù)濃度較小，因此雨強并沒有明顯的增加.

圖6 雨滴譜隨時間的演變

3.5 雨滴譜演變特征圖6給出了強降水最為集中的14:16～18:18時期間雨滴譜隨時間的演變特征，結(jié)合圖1及圖5的雨強變化，將降水劃分為發(fā)展、旺盛和衰減三個階段來對雨滴譜演變進行分析.14:16～15:35時降水處于發(fā)展階段，雨滴譜的譜寬逐漸變寬，峰型由單峰向雙峰甚至三峰轉(zhuǎn)變，前期以直徑小于1.0 mm的小雨滴為主，在14:55時后直徑在1.5 mm左右的較大雨滴出現(xiàn)，雨滴最大直徑達到3.8 mm，這說明此時云內(nèi)小雨滴間的碰并過程開始出現(xiàn)，產(chǎn)生了較大尺度和大尺度的雨滴，但是濃度較小.

在15:35時后降水進入旺盛階段，15:35～16:55時期間降水出現(xiàn)直徑大于4.0 mm的大雨滴，直徑小于0.5 mm的小雨滴數(shù)濃度迅速增加至3686個·m-3·mm-1，直徑為1.5 mm直徑左右的較大雨滴數(shù)濃度與降水發(fā)展階段的雨滴數(shù)濃度對比也顯著增加，雨滴譜呈現(xiàn)明顯的雙峰結(jié)構(gòu)，整個雨滴譜的發(fā)展傾向于大雨滴方向，最大峰值偏向于小雨滴方向，說明云中碰并過程頻繁出現(xiàn)，小雨滴在碰并形成大雨滴后又迅速破碎形成小雨滴和較大雨滴，因此大雨滴數(shù)濃度始終保持在較低的范圍.在16:55時后，直徑在1.5 mm左右的較大粒子數(shù)濃度降低，雨滴譜向直徑小于1 mm的小雨滴方向靠攏，在16:55時小雨滴數(shù)濃度依然保持大于2927個·m-3·mm-1的濃度范圍.隨著時間演變，大雨滴數(shù)濃度雖然維持400個·m-3·mm-1的濃度范圍，但是小雨滴數(shù)濃度迅速降低，峰型從雙峰逐漸向單峰演變，云中碰并過程減弱，結(jié)合雷達回波特征，降水進入衰減階段.

3.6 Gamma分布特征Marshall and Palmer[17]通過測量雨滴譜的分布函數(shù)提出了雨滴譜M-P分布，該分布模式忽略了雨滴的變形作用，導致與實際雨滴譜在大滴和小滴端存在較大偏差.Ulbrich[18]提出的Gamma分布，引入了形狀因子來反映雨滴變形對雨滴譜的影響，更客觀地描述了雨滴譜.其中M-P更適合于對持續(xù)長時間的層狀云降水滴譜的擬合，而Gamma分布對各類降水云系都有較好的適應(yīng)性，不僅適用于層狀云降水滴譜的擬合，在對流云降水和積層混合云降水擬合時也更為理想[19].因為研究對象為對流云降水，所以本文利用Ulbrich[18]提出的Gamma分布來對本次降水過程的雨滴譜進行擬合，Gamma分布的表達形式為：

N(D)=N0DμEXP(-λD)，

(1)

其中，D代表雨滴直徑，單位是mm；N(D)代表空間上單位尺度間隔和體積內(nèi)的雨滴數(shù)，單位是m-3·mm-1；N0是與離子濃度相關(guān)的參數(shù)，單位是m-3·mm-1-μ；μ是與雨滴譜分布形狀相關(guān)的參數(shù)，無單位；λ代表雨滴譜分布的斜率，單位是mm-1.

本次降水過程的Gamma分布擬合結(jié)果如下：

N(D)=8.77×1018D8.18EXP(-10.86D)，

(2)

圖7 平均雨滴譜分布

根據(jù)實測資料計算分析得到降水集中時段(14:16～18:18時)的平均雨滴譜分布，與Gamma分布擬合雨滴譜進行對比分析(圖7)，在直徑小于1mm的區(qū)間內(nèi)擬合譜與實際譜的誤差較大，相對誤差平均絕對值為40.26%.在直徑1 mm～4 mm的區(qū)間內(nèi)擬合譜和實際譜分布十分相近，相對誤差平均絕對值為32.75%，尤其在直徑1.5 mm～3 mm間擬合譜和實際譜近于重合，相對誤差僅為16.35%.說明1.5 mm～3 mm的直徑范圍雨滴譜的擬合更為理想，Gamma分布較好地擬合了這次秋季暴雨過程的雨滴譜.

3.7 Gamma分布三參數(shù)與降水強度的關(guān)系圖8是本次秋季暴雨過程降水的Gamma分布三參數(shù)隨雨強變化的散點圖，分析發(fā)現(xiàn)，當雨強小于5 mm·h-1時，N0、μ、λ的分布跨度都較大，N0跨度范圍為103～1022，μ跨度范圍為0～30.33，λ跨度范圍為0～48.03.隨著雨強的增大，N0、μ、λ三參數(shù)的分布明顯趨于集中，隨著雨強的增大數(shù)值顯著減小.

4 結(jié) 論

(1)此次秋季暴雨降水過程中，尺度小于1 mm的小雨滴在總數(shù)濃度中占主要地位，大尺度雨滴的數(shù)濃度較少.但是對雨強的貢獻而言，大雨滴對雨強的貢獻比小雨滴更為顯著.

(2)分析雨滴數(shù)濃度、雨強、最大直徑和均立方根直徑的時間演變序列發(fā)現(xiàn)，變化趨勢相似，峰值和谷值位置基本一致，曲線都呈現(xiàn)多峰的特點，這說明降水云空間上對流發(fā)展不均勻.

(3)雨滴譜時間演變中，降水前期滴譜以單峰為主，譜型窄，降水粒子以小雨滴為主，大雨滴數(shù)尺度濃度較低.中期譜型拓寬，滴譜從單峰向雙峰甚至三峰演變，開始有4 mm左右的大粒子出現(xiàn).末期譜型變窄，直徑在1.5 mm左右的較大粒子數(shù)濃度降低，雨滴譜向直徑小于1 mm的小雨滴方向靠攏，滴譜變回單峰.隨著時間推移，雨滴數(shù)濃度顯著降低.

(4)Gamma分布在粒子尺度小于0.5 mm的范圍誤差較大，但在1.5 mm～3 mm的直徑范圍內(nèi)其擬合效果最為理想,較好地擬合了這次降水過程的雨滴譜.分析Gamma分布的N0、μ、λ三參數(shù)與降水強度的關(guān)系，隨著雨強的增大，三參數(shù)分布明顯趨于集中，數(shù)值顯著減小.

選取海南海口的一次秋季暴雨過程的雨滴譜資料來分析降水雨滴譜微物理特征以及雨滴譜的時間演變特征，并對雨滴譜進行了Gamma擬合，這可為進一步研究海南熱帶降水云系微物理特征提供更多的參考.