摘要 利用2019—2020年夏季的江蘇省自動站和雨滴譜站網觀測資料，從不同天氣類型（梅雨和臺風）和級別（20～50和>50 mm·h-1）將短時強降水區(qū)分為梅雨20、梅雨50、臺風20以及臺風50四種類型，對比分析了其雨滴譜（DSD，raindrop size distribution）特征之間的差異。統計結果表明：梅雨型強降水的雨滴平均粒徑（數濃度）明顯高于（低于）臺風型強降水。臺風型強降水的小雨滴（粒徑≤2 mm）對降水的貢獻率明顯高于梅雨型。此外，隨著降水強度的增加，梅雨50相對梅雨20的大雨滴數濃度有明顯增長，雨滴平均粒徑明顯增大;臺風50相對臺風20的雨滴數濃度明顯增加，粒徑增長不明顯。因此，臺風不同級別強降水均主要由高濃度的小粒徑雨滴貢獻，而梅雨極端強降水則由更多大雨滴貢獻，DSD特征更為復雜。選取的典型個例也觀測到類似的結果，表明梅雨型強降水的雨滴譜變化相對臺風型更為明顯。

關鍵詞短時強降水;雨滴譜;梅雨;臺風;江蘇

2024-04-22收稿，2024-06-20接受

國家重點研發(fā)計劃項目（2022YFC3003904）;中國氣象局揭榜掛帥項目（CMAJBGS202211）;中國氣象科學研究院基本科研業(yè)務費專項資金項目（2021Z003）;南京氣象科技創(chuàng)新研究院科技發(fā)展基金項目（KJFZ202302）

引用格式：李熠，鄭媛媛，陳剛，等，2024.江蘇省夏季梅雨和臺風型短時強降水雨滴譜特征差異分析［J］.大氣科學學報，47（5）：798-808.

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短時強降水作為一種典型強對流災害，具有突發(fā)性和局地性等特征，目前業(yè)務上對它的監(jiān)測預警能力依然十分有限，因此導致的次生災害及人員傷亡事件也頻頻發(fā)生。例如，2021年7月發(fā)生在河南鄭州的大暴雨就出現了201.9 mm·h-1的極端小時強降水過程，造成了極大的財產損失及人員傷亡（Yin et al.，2022;Luo and Du，2023）。為了提升短時強降水的監(jiān)測預警水平，對其物理特征的準確認識至關重要。其中，短時強降水的雨滴譜分布（DSD，raindrop size distribution）可以描述雨滴的粒徑和數濃度分布特征，是建立雷達定量降水估計算法的重要基礎（楊軍等，2011），對于提高數值天氣預報模式中微物理參數化的精度，從而最終提升定量降水預報水平也至關重要（Milbrandt and Yau，2005;Sun，2005;Zhang et al.，2006;魏鳴等，2018）。因此，短時強降水DSD特征的準確認知是提升短時強降水預警預報能力的關鍵。

國外針對降水DSD特征開展了大量研究（Marshall，1948;Ulbrich，1983）。Tokay and Short（1996）分析了層狀云和對流云降水的譜分布特征，并根據降水形成機制的不同，提出了用雨滴譜特征參數來區(qū)分對流和層云降水。Sauvageot and Koffi（2000）揭示了熱帶和中緯度地區(qū)對流降水DSD特征差異，并提出了對應的降水模型。我國從20世紀60年代也開始了對DSD的觀測研究，并在最近十幾年迅速發(fā)展（鄭嬌恒和陳寶君，2007）。其中，國內外針對降水雨滴譜特征的一個研究熱點是其時空變化規(guī)律，許多學者對不同地區(qū)、不同云系、不同降水強度DSD特征開展了系統研究（樊玲等，2001;牛生杰等，2002;劉紅燕和雷恒池，2006;周黎明等，2014）。Miriovsky et al.（2004）分析了1 km2空間尺度上雨滴譜變化特征，研究結果明顯地反映了DSD的局地性差異。Lee et al.（2009）利用分布距離在一定范圍內的雨滴譜儀觀測數據，分析了DSD的空間變化特征，也發(fā)現DSD特征明顯不同。此外，很多研究（Rao et al.，2009;Martins et al.，2010）還表明，DSD還存在明顯的日變化和季節(jié)變化特征。如Toshiaki et al.（2006）對比亞洲季風區(qū)內3個不同子區(qū)域的DSD特征發(fā)現，西南季風和東北季風降雨特征的差異是導致DSD季節(jié)特征變化的主要原因，海陸間的循環(huán)和山地效應是DSD特征日變化的主要原因。大量研究還表明，降水DSD特征會隨著氣候背景的不同而變化（Bringi et al.，2003;Wen et al.，2018;Chen et al.，2019）。一般而言，大陸型（海洋型）對流的冰相（暖雨）過程更為活躍，導致其雨滴平均粒徑偏大（偏?。瑪禎舛绕停ㄆ撸―olan et al.，2018;Raut et al.，2021）。

上述研究結果表明DSD不僅存在時空差異，在不同類型降水中也有明顯的變化特征。然而，前人研究大多針對對流或者層云降水（陳寶君等，1998;Bringi et al.，2003;Thurai et al.，2016）。近年來，許多研究更多的是針對某一次暴雨過程開展的滴譜特征分析（陳剛等，2022;張哲等，2022;郭換換和王坤，2023;王俊等，2023a），而目前針對短時強降水，甚至不同級別短時強降水的DSD統計特征研究仍相對缺乏。王俊等（2023b）分析了山東6次臺風暴雨過程的統計特征和區(qū)域差異。張慶池等（2022）利用徐州地區(qū)滴譜資料分析了不同類型暴雨的雨滴譜特征。上述研究要么只針對某種天氣系統影響下的暴雨過程，要么是針對不同天氣分型進行的對比研究，而利用天氣環(huán)流背景差異，對比不同天氣系統影響下的強降水DSD特征的研究則不多見。另一方面，前人研究結果多來自單站點或幾個站點的觀測（陳聰等，2015;溫龍，2016;黃興友等，2019;胡雅君等，2022），可能受站點局地性特征的影響較明顯。我國已經建立了全世界最為稠密的地面雨滴譜儀站網，相關的統計觀測研究也才剛起步?；谏鲜鲈?，我們將從不同天氣系統影響出發(fā)，選取引發(fā)江蘇省夏季強降水發(fā)生的兩種典型天氣系統（梅雨和臺風），利用江蘇數十個雨滴譜儀站點長時資料對比其DSD特征差異，以加深不同天氣系統影響和不同量級短時強降水之間的微物理特征差異認識，為短時強降水的臨近預報提供參考。

1 資料和方法

本文使用到的資料包括2019—2020年夏季江蘇省70個國家站的小時和十分鐘的降水觀測、分鐘級PARSIVEL激光雨滴譜儀資料（Wen et al.，2016）以及南京、南通、常州和連云港四個雷達站的S波段雷達資料。收集的強降水過程覆蓋2019—2020年江蘇省夏季所有的梅雨型短強降水（因典型江淮梅雨鋒產生的短時強降水）和臺風型短強降水（受臺風系統影響產生的短時強降水），并根據小時降水強度20～50 mm·h-1和>50 mm·h-1兩個量級進行分類。由此，得到強度為20～50 mm·h-1梅雨型短時強降水（以下簡稱梅雨20）、強度為50 mm·h-1以上的梅雨型短時強降水（以下簡稱梅雨50）、強度為20～50 mm·h-1臺風型短時強降水（以下簡稱臺風20）和強度為50 mm·h-1以上的臺風型短時強降水（以下簡稱臺風50）四種類型。

分析之前，本文首先對雨滴譜儀資料進行質量控制和評估。本文參考Battaglia et al.（2010）的方法，對雨滴譜儀數據進行質控訂正，計算雨量并與同站點雨量站進行雨量對比評估。由于本文使用的自動站雨量數據時間分辨率為10 min，因此先將時間分辨率為1 min的雨滴譜雨量進行逐10 min累計，從而與自動站時間尺度相匹配。對比二者的相關系數以及均方根誤差，剔除未通過顯著性檢驗的站點（共計17個站），最終得到有效短時強降水觀測樣本為7 860 min。其中，梅雨20和梅雨50的雨滴譜數據樣本分別為3 240和420 min;臺風20和臺風50的雨滴譜數據樣本分別為3 840和360 min。

陳寶君等（1998）指出，在各種雨滴譜分布的擬合模型中，Gamma分布精度最高，尤其對流性降水的擬合效果更為理想，因此本文也使用Gamma分布進行擬合。Gamma分布函數為：

N（D）=N0Dμe-ΛD。（1）

其中：N（D）是單位尺度間隔下單位體積粒子的數量（單位：m-3·mm-1）;D是粒子直徑;待定譜參數N0（單位：mm-1-μ·m-3）代表截距、μ代表譜形參數、Λ（單位：mm-1）代表斜率。

式（1）中，N0=（μ+4）μ+4（μ+3）！·M3M4μ+4·M3，μ=（3M4M2-4M23）（M23-M4M2）。

其中，Mn為階距法（Ulbrich and Atlas，1998）定義的第n階距：

Mn=∫DmaxDminDnN（D）dD。 （2）

M2、M3和M4分別代表2階距、3階矩和4階矩。

文中的質量加權平均直徑Dm（單位：mm）可表示為：Dm=M4M3，用于衡量雨滴的平均粒徑大小。

文中的標準化截距參數Nw（Bringi et al.，2003）可以代表雨滴數濃度大小，其計算公式為：

Nw=44πρw（103WD4m）。 （3）

其中：ρw代表水汽密度（單位：g·cm-3）;W代表液態(tài)含水量（單位：g·m-3）W的計算公式為：

W=π6 000∑Li=1D3iN（Di）ΔDi。 （4）

其中：L是雨滴譜儀的直徑檔位數;Di（單位：mm）是等效的雨滴直徑;ΔDi是相應的直徑的間隔。

2 雨滴譜特征對比

2.1 平均雨滴譜分布

圖1為梅雨20、梅雨50、臺風20以及臺風50四種類型短時強降水的平均雨滴譜分布結果。圖中所示點為32個直徑檔位上強降水樣本的平均。由于前兩檔信噪比較低，且粒子直徑超過8 mm時數據不可信，因此圖中顯示的為第3—23檔位，直徑在0.25至8 mm范圍上的平均值。

對比結果表明，不同類型的DSD特征存在明顯差異。對于小雨滴（粒徑≤2 mm），其數濃度由高到低依次為臺風50、梅雨50、臺風20和梅雨20，表明臺風型強降水中小雨滴占比大于梅雨型強降水。對于較大雨滴（粒徑≥2 mm），整體而言，梅雨型強降水的粒子濃度大于臺風型強降水的粒子濃度，表明在梅雨型強降水中，大雨滴對粒子濃度的貢獻大于臺風型強降水。此外，隨著降水強度的增大，雨滴譜譜型在大粒子端逐漸上抬，斜率逐漸變?。═okay and Short，1996;Caracciolo et al.，2006;Luo et al.，2020），這表明雨強的增大主要來自大粒子的增長，與陳磊等（2013）的研究結論一致?？傮w而言，Gamma分布都較準確地反映了實際雨滴譜的分布形態(tài)，在這4種類型強降水中具有很好的適用性。

2.2 雨滴譜特征參數

2.2.1 標準化截距參數（Nw）和質量加權平均直徑（Dm）

表1為4種類型降水Dm和lgNw的平均值和標準差。其中，梅雨20和梅雨50的平均Dm值均分別大于臺風20和臺風50，表明梅雨類型強降水的雨滴平均粒徑整體上大于臺風類型強降水。相反，梅雨20和梅雨50的平均lgNw值均分別小于臺風20和臺風50，表明梅雨類型強降水的粒子濃度整體上小于臺風類型強降水。隨著降水強度增加，梅雨類型和臺風類型雨滴平均粒徑和數濃度均出現增長。相對而言，梅雨型強降水的雨滴平均粒徑增長更為明顯，而臺風型強降水的數濃度增長更為明顯。由Dm和lgNw標準差可知，梅雨類型強降水的平均粒徑和數濃度的離散度均大于相同雨強下的臺風類型強降水，表明梅雨型強降水的雨滴譜特征更為復雜。

圖2為4種類型降水的lgNw-Dm散度分布。總體而言，梅雨型強降水Dm數值主要集中在0.6～4 mm，臺風型強降水的Dm數值則大部分小于3 mm。在數濃度方面，臺風型強降水的粒子濃度總體上大于梅雨型強降水。從平均值來看，梅雨20（黃色圓點）和梅雨50（黃色菱形）的平均Dm分別大于臺風20（黃色左三角）和臺風50（黃色上三角）的Dm平均值;而梅雨20和梅雨50平均lgNw值分別小于臺風20和臺風50。這表明梅雨類型強降水的雨滴平均粒徑（數濃度）整體上大于（小于）臺風類型強降水。上述結論與Chen et al.（2019）在梅雨以及臺風對流降水的個例研究一致，二者分別更加接近典型大陸型鋒面對流降水（Xu and Zipser，2015）和熱帶海洋型對流降水（Bringi et al.，2003）DSD特征（如圖2灰色方框所示）。

2.2.2 Gamma分布譜形和斜率參數

在雨滴譜的Gamma分布模型中，譜形（μ）和斜率參數（Λ），分別反映了雨滴譜的分散程度以及大雨滴數濃度隨直徑增加而減少的速度。前人研究表明，Gamma分布函數的μ和Λ參數并不獨立（Chu and Su，2008）。μ-Λ關系能夠一定程度上描述真實降水雨滴譜分布的變化（Brandes et al.，2003），且其擬合系數因地區(qū)、降水類型等因素的不同而存在差異（Zhang et al.，2003;Chen et al.，2013）。此外，基于本地雨滴譜觀測而得到的μ-Λ關系，對于提高雙偏振雷達雨滴譜反演精度具有重要意義，同時也是云微物理參數化方案中雨滴譜分布模型本地化改進的重要依據（梅海霞等，2020）。Brandes et al.（2003）總結出了在美國大陸區(qū)域雨強為5 mm·h-1上μ-Λ關系經驗公式如下：

Λ=0.036 5μ2+0.735μ+1.935。 （5）

本研究按照Λ=aμ2+bμ+c的二項式，也對4種類型降水的μ-Λ關系進行了擬合（圖3）。結果表明，不同類型和不同級別短時強降水的μ-Λ關系也存在明顯差異，總體而言，梅雨50的關系與另外三者差異明顯。但是梅雨50和臺風50樣本量較小，會帶來擬合的不確定性，并且不同類型和強度降水的μ-Λ約束仍較為復雜，這都為雷達雨滴譜反演和云微物理參數化都帶來挑戰(zhàn)。

2.2.3 雨滴譜特征參量和雨強定量關系

圖4所示為4種類型降水的Dm-Nt散點分布圖，Nt代表單位體積的平均粒子濃度。比較而言，梅雨50的平均雨滴明顯大于梅雨20，二者的數濃度差異不大（圖4a、b），與上述結論一致。但R與Dm和Nt的關系并不呈線性。由圖4可知，當粒子濃度在2 000 m-3以內時（黑色方框），降水強度的變化主要由平均粒徑決定，粒徑越大，降水強度越大（陳磊等，2013;王俊等，2023a）。隨著數濃度進一步增加，雨滴粒徑主要約束在2～3.5 mm的粒徑范圍內（橙色方框），降水強度也達到峰值。不同降水強度對比而言，梅雨20的樣本主要集中在小粒徑低濃度區(qū)域（圖4a藍色橢圓），而梅雨50的樣本則更多出現在大粒徑高濃度區(qū)域（圖4b紅色橢圓）。另一方面，臺風20和臺風50的雨滴平均粒徑都主要集中在1～3 mm范圍內（圖4c、d），與前文一致。從Dm-Nt的散點分布來看，臺風20與梅雨20類似，樣本主要集中在粒徑偏小濃度偏低的區(qū)域（圖4c藍色橢圓）。臺風50則主要由較高濃度和中等大小粒徑的雨滴構成（圖4d紅色橢圓）。此外，臺風50的雨滴平均粒徑分布范圍較梅雨50明顯偏小，進一步說明其降水強度的增長主要來自雨滴數濃度的增加。前人對臺風強降水的一些研究（Hodson，1986;Hu and Srivastava，1995;Steiner et al.，2004;Murata et al.，2020）除了得到與上述類似的觀測結果外，還指出臺風高濃度小雨滴的DSD特征主要來自以碰并、碰撞-破碎為主要機制的暖雨對流。

圖5是4種類型降水Dm、Nt及W的頻次分布。整體而言，梅雨50類型的Dm出現頻次峰值位于2～3 mm區(qū)間，而其他三種類型降水的Dm頻次峰值均位于1～2 mm區(qū)間（圖5a）。此外，兩種梅雨類型降水的Dm在3～4 mm區(qū)間出現頻次的比例均高于臺風類型，同樣說明梅雨型降水的雨滴平均粒徑分布范圍更大。圖5b為Nt的頻次分布，梅雨20以低粒子濃度為主，在1 000 m-3范圍內的占比超過60％。梅雨50在3 000 m-3范圍內的比例占了絕大部分（約90％）。臺風20的Nt頻次分布與梅雨20類似，主要以低粒子濃度為主，頻次隨著粒子濃度的增大則減小。臺風50與上述三種類型明顯不同，其頻次峰值主要出現在1 000～2 000 m-3區(qū)間上，占比高達60％左右，這也進一步說明臺風極端強降水主要由高濃度雨滴貢獻。最后，由圖5c中可知，梅雨20和臺風20的液態(tài)水含量主要集中在0～2 g·m-3的低值區(qū)間上。相對而言，梅雨50和臺風50在2 g·m-3以上的樣本占比明顯提高。這也是預期的，降水越極端，對應的液態(tài)水含量也總體越大。

3 典型個例分析

為了進一步對比不同類型強降水過程的雨滴譜特征差異，我們選取每種類型中的一個典型過程進行分析。梅雨20（圖6a）、梅雨50（圖6b）強降水過程分別發(fā)生在南京站和如皋站，臺風20（圖6c）、臺風50（圖6d）分別發(fā)生在吳江站和響水站。圖6a—d所示為強降水發(fā)生時南京、南通、常州、連云港四部S波段天氣雷達0.5°仰角的反射率因子及對應的雨滴譜站點位置（黑色三角）。

3.1 梅雨型短時強降水個例

圖7為梅雨20（圖7a—c）和梅雨50（圖7d—f）短時強降水個例的DSD特征變量時間序列。梅雨20個例觀測來自2020年6月15日的南京站（58238），最大小時降水出現在07—08時，強度為40.1 mm·h-1。梅雨50個例觀測來自2019年7月17日的如皋站（58255），包含了兩個短時強降水時段，最大小時雨量均在100 mm以上（20—21時161.9 mm、21—22時108.4 mm;北京時，下同）。由圖6a、b可知，兩個個例都有明顯的對流單體，梅雨20個例的最大反射率因子在53 dBZ左右，而梅雨50個例的最大反射率因子強度達到65 dBZ左右，并且處在一個鉤狀云回波之中，對流發(fā)展更強盛。

比較梅雨20和梅雨50這兩個個例，一個明顯的不同在于二者的粒徑范圍（黑色縱坐標）存在明顯的差異。梅雨20的粒徑范圍小于梅雨50的粒徑范圍，梅雨20的粒徑主要分布在4 mm以內，而梅雨50的粒徑最大超過7 mm。進一步比較二者的平均粒子濃度Nt（圖7a、d紅色虛線）、平均粒子直徑Dm（圖7b、e紅色虛線）以及液態(tài)含水量W（圖7c、f紅色虛線）可以發(fā)現，在強降水階段，梅雨50的上述特征參量大于梅雨20。即，在強度（各圖中的灰色虛線）較?。ù螅┑膹娊邓^程中，對應的Nt、Dm和W的數值也較?。ù螅?。也正是由于上述特征之間的差異對應了兩個個例不同的降水強度和對流發(fā)展的強弱。除了上述特征差異，梅雨20與梅雨50也存在共同點：在每一個個例中，它們各自的Nt、Dm和W的變化與雨強R的變化均有較好的對應關系，并且這兩個個例中二者粒子濃度（陰影）的分布范圍相似，高濃度粒子主要集中在1 mm以下，并且粒子濃度隨著粒子直徑的增大而減少。

3.2 臺風型短時強降水個例

臺風20個例觀測來自2019年8月10日的吳江站（58359）（圖8a—c），強降水發(fā)生在14—15時，主要集中在前40 min，小時累計雨量為26.5 mm。臺風50個例觀測來自2019年8月11日的響水站（58045）（圖8d—f），強降水發(fā)生在04—05時，小時雨量為54.8 mm。與梅雨型短時強降水個例明顯不同，臺風型短時強降水（圖6c、d）的雷達反射率因子明顯偏低，臺風20和臺風50兩個個例的最大反射率因子強度分別為45和50 dBZ。

由圖8可知，兩者雨滴譜的分布（陰影）存在相似點：臺風20與臺風50的粒徑數值差別不大，兩者粒徑的分布范圍相似，都主要集中在4 mm以內的范圍。同樣地，兩者的平均粒子直徑Dm（圖8b、e紅色虛線）也很接近。濃度方面，在兩者各粒徑范圍特別是小粒徑端，粒子濃度的分布都較為均勻，粒子直徑增加對應著粒子濃度的減小。對于每個個例，Nt、Dm和W的變化與雨強R的變化均有很好的對應關系。而兩者之間的差異主要在于：當強降水強度較大（?。r，對應的液態(tài)含水量W（圖8c、f紅色虛線）和平均粒子濃度Nt（圖8a、d紅色虛線）較高（低），其中，W的差異更明顯。

4 結論與討論

1）通過選取江蘇2019—2020年夏季短時強降水雨滴譜樣本，并按照不同天氣類型和小時降水級別區(qū)分為梅雨20、梅雨50、臺風20以及臺風50類型。統計對比各類型雨滴譜（DSD）特征分布發(fā)現，梅雨型強降水總體呈現平均粒徑偏大，粒子濃度偏低的分布特征;而臺風型強降水呈現平均粒徑偏小，粒子濃度偏高的特征，二者特征分別更接近大陸型鋒面對流降水和熱帶型海洋對流降水的特征。

2）在不同粒徑區(qū)間上，臺風型和梅雨型強降水的雨滴數濃度存在明顯差異。臺風型強降水的小（大）雨滴粒子濃度和貢獻率明顯高（低）于梅雨型強降水。研究還發(fā)現，隨著雨強的增加，梅雨型（臺風型）強降水的雨滴平均粒徑（數濃度）增長更為明顯。這也導致臺風不同級別強降水均主要由高濃度的小粒徑雨滴貢獻，而梅雨極端強降水則更由更多大雨滴貢獻，其DSD特征更為復雜。

本研究主要基于江蘇雨滴譜儀站網的觀測，未來將結合包括新一代雙偏振雷達在內的多源觀測，從強降水微物理結構和地面雨滴譜特征等多個角度，研究不同天氣系統控制下，決定地面強降水量級的關鍵微物理過程，并結合數值模式，分析數值模式對強降水微物理特征的模擬能力。

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·ARTICLE·

Difference analysis of raindrop size distribution characteristics in Meiyu and typhoon types of short-term heavy rainfall in summer in Jiangsu Province

LI Yi1，2，ZHENG Yuanyuan1，2，CHEN Gang1，2，LI Li3，XU Fen1，2

1Nanjing Joint Institute for Atmospheric Sciences，Nanjing 210041，China;

2Key Laboratory of Transportation Meteorology of China Meteorological Administration，Nanjing 210041，China;

3Nanjing Meteorological Bureau，Nanjing 210019，China

Abstract Accurate understanding of microphysical characteristics of short-term heavy rainfall is crucial to improve the monitoring and warning capabilities of severe convective weather such as short-term heavy rainfall and accurate understanding of raindrop size distribution （DSD） characteristics of short-term heavy rainfall is also the key to improve the forecasting and early warning capabilities of it.Currently there are still few studies on DSD statistical characteristics of short-term heavy rainfall.Most studies either focus on the rainstrom process under the influence of a certain weather system or contrastive studies on different weather types.Studies on the DSD characteristics of short-term heavy rainfall under the influence of different weather systems are rare.Furthermore，most of the research is based on the observations of a single station or several stations，so the results have some limitations due to the local site observations.In this paper，based on automatic weather station data and disdrometer data during 2019—2020 in summer in Jiangsu Province，the short-term heavy rainfall is divided into four types：Meiyu 20，Meiyu 50，Typhoon 20 and Typhoon 50 according to different weather types （Meiyu and typhoon） and different rainfall intensities （20—50 and >50 mm·h-1）.The different DSD characteristics in different types of short-term heavy rainfall with different intensity is further analyzed to deepen the understanding of the differences of microphysical characteristics of the different types of short-term heavy rainfall.Statistical results show that the average raindrop particle size （number concentration） of Meiyu-type short-term heavy rainfall （SHR） is obviously higher （lower） than that of typhoon-type SHR on the whole.The contribution of small raindrops （diameter≤2 mm） to typhoon-type SHR is significantly more than that to Meiyu-type SHR.Furthermore，with the increase of rainfall intensity，the large raindrop number concentration and the average raindrop particle size of Meiyu-type SHR with intensity over 50 mm·h-1increased significantly compared with Meiyu-type SHR with intensity between 20 and 50 mm·h-1.Similarly，the number concentration of typhoon-type SHR with intensity over 50 mm·h-1 increased significantly but the growth of particle size is not obvious compared with typhoon-type SHR with intensity between 20 and 50 mm·h-1.Therefore，the typhoon-type SHR with different intensities is mainly contributed by high concentration of small particle size raindrops，while the extreme Meiyu-type SHR is contributed by larger raindrops，and the DSD characteristics are more complex.Similar observation conclusions are also obtained through typical case study.It shows that the DSD of Meiyu-type SHR is more obvious than that of typhoon-type SHR.

Keywords short-term heavy rainfall;raindrop size distribution;Meiyu;typhoon;Jiangsu

doi：10.13878／j.cnki.dqkxxb.20240422002

（責任編輯：張福穎）