2016 年5 月6 日重庆万盛短时强降水雨滴谱特征分析

2019-09-12 09:29张丰伟张逸轩韩树浦王毅荣
沙漠与绿洲气象 2019年4期
关键词:雨强万盛对流

张丰伟,张逸轩,韩树浦,王毅荣

(1.甘肃省人工影响天气办公室,甘肃 兰州730020;2.中国气象局大气探测重点开放实验室,四川 成都610000;3.重庆市人工影响天气办公室,重庆400000;4.张掖市气象局,甘肃 张掖734000)

夏季青藏高原地区的湿度要比周边高很多,尤其在高原东南部形成一个巨大的高湿中心[1]。受特殊的地理环境影响,四川盆地降水多为对流性降水,且多在夜间发生。在四川盆地边缘,由于高山丘陵地形的存在,对流性降水产生的原因多是由于地形的强迫抬升作用。对流性降水的形成不仅涉及到云动力学,也涉及到云微物理变化。雨滴是液态降水的最终形式,雨滴谱(Raindrop Size Distribution)是观测云和降水重要的物理手段之一,其中含有雨滴形成过程的丰富信息,能够深入解析云内成雨机制、降水的微物理结构和演变特征,对人工增雨效果检验、雷达定量测量降水、人影作业方案制定具有重大的实用价值。

我国雨滴谱的研究工作从20 世纪60 年代开始[2],特别是90 年代以来,随着人工影响天气工作的需求逐渐增加,先后在辽宁、黑龙江和河南等地开展了系统的雨滴谱观测和研究,取得了一些成果[3-13],主要针对雨滴谱的谱型、峰值、雨强等特征参量和影响因子进行了研究。上述研究,多数为锋面云系、切变线降水和台风降水。江新安等[14]取得了河谷地区短时暴雨天气过程雨滴谱特征的一些成果。虽然西北地区祁连山地形云、天山地形云曾有过系统的观测[15-16],但是对于南方山区研究很少。我国早期采用的色斑法可以直观的得到雨滴大小、形状,但有着采样和读数不变、无法解决雨滴重叠的问题,并且无法长时间连续观测。随着电子科学的进步,已开始使用新型光电、声电[17-18]的雨滴谱测量仪器。本文利用布设在重庆市万盛测站的雨滴谱仪器,对2016 年5 月6 日短时强降水天气过程分析,揭示此次过程的雨滴谱特征及降水机制。

1 资料与方法

1.1 资料来源

本次数据采集所用的德国OTT2激光雨滴谱仪具有长时间连续自动观测、采样时间精确、可同时测量粒子的尺度与速度的优点。它可以全面且可靠地测量各种类型的降水。液态降水类型粒径的测量范围为0.2~5 mm,固态降水类型粒径测量范围为0.2~25 mm。它可对速度为0.2~20 m/s 降水粒子进行测量。重庆市万盛测站于2014 年12 月建立OTT2激光雨滴谱仪,开展全天候观测,采样时间间隔为1 min。本文主要针对该站2016 年5 月6 日18:00—21:00 出现的短时强降水天气过程中的雨滴谱数据进行研究分析。

1.2 计算方法

雨滴谱仪器资料异常数据判别及处理。观测本次强对流天气过程中雨滴谱仪器采集的粒子谱数据,发现有一些直径超过4 mm 的大粒子其速度在0~1 m/s 之间,远远低于理论实验值[19](速度—直径经验公式Vi=9.65-10.3exp(-0.6Di)),对于此类异常数据值,采用王可法[20]在Parsivel 激光雨滴谱仪观测降水中异常数据的判别及处理中的3σ 准则进行判定处理,在数据处理中发现,此方法可以剔除部分粗大误差,并以此为基础计算雨滴谱仪器各物理参量值。

雨滴谱各微物理参量含义及表达式。在此次观测中,雨滴谱仪器采样时间间隔为1min,测得的原始数据为不同直径及不同速度下的雨滴个数。通过测得的直径、速度和粒子个数,可以计算得到反映降水过程的相应微物理参量,其主要物理量计算公式见表1。

1.3 数据质量控制

以雨滴谱仪观测资料来划分降水阶段,以连续30 min 未观测到雨滴数据来作为降水结束的判据。图1 给出了本次短时强降水天气过程中的重庆市万盛自动站测量的雨强以及通过雨滴谱仪器计算的雨强。雨滴谱观测到的累积雨量为59.3 mm,最大雨强为153.4 mm/h,自动站观测的累积降水为81.6 mm,最大雨强为192 mm/h。可以看出,雨滴谱计算的雨强与自动站观测数据存在明显的正相关,变化趋势基本一致,计算相关系数为0.879,说明具有较好的相关关系。

表1 雨滴谱物理量计算公式及含义

图1 雨滴谱与自动站每分钟观测雨强

2 天气背景

万盛地处四川盆地向云贵高原过渡带,地形复杂、高程落差大,并有喇叭口地形特点,对流降水集中。初夏季节该地区受西南季风控制,水汽输送条件较好,配合高原季风系统共同作用,2016 年5 月6日在四川盆地出现了降水天气,并在东移后增强,出现了万盛地区的短时强降水,累计降水量达到了81.6 mm。

利用中尺度天气分析方法分析(图2)可以得出,盆地至云贵高原中低层水汽接近饱和(700 hPa温度露点差<3 ℃,700 hPa 以下比湿均>8 g/kg,850 hPa 比湿最大16 g/kg),具有很好的水汽条件。700 hPa 的K 指数>35,沙坪坝站K 指数达41,盆地东南部对流有效位能超过了1000 J/kg,具备了强对流天气发生所需的不稳定能量条件。0 ℃层与-20 ℃层高度差在3000 m 左右,易出现对流天气,并可能出现冰雹。700 hPa 的切变线和地面复合线的位置,反映出盆地中部地区的中低层在风场上都是辐合的。万盛所处西北低、东南高的地形,使得西向与北向气流在此强迫抬升,该地区左侧喇叭口状地形结构,对风场有收缩的动力作用,强迫抬升与地形辐合加强了此次强降水所需的抬升条件。

通过对雷达回波的回放,发现万盛雨滴谱仪布设位置正处于此次过程雷达强回波中心,随着对流云团从南向北方向的移动,雨滴谱仪处于云团移动路径上,较为完整的观测到了此次对流过程的生长和消亡。

图2 天气图与地形叠加

3 雨滴谱特征分析

3.1 雨强和雷达反射率

从图3 中可以看出,整个降水过程雨强变化呈现多峰型,起伏较为明显,在对流开始阶段(18:15—18:35),雨强迅速增加,在18:25 达到最大雨强153 mm/h,随后减小到46 mm/h,随后18:33 达到次高峰109 mm/h,然后逐渐降低,在19:10 有所增强,然后再逐渐平稳,经过30 min 左右后再次产生降水。雷达回波强度与雨强有较好的对应关系,整个过程雷达回波强度大于40 dBZ,在18:24 达到最大峰值72 dBZ。

图3 雨强和雷达回波强度

在现有雷达系统估测降水中,一般采用关系式Z=aRb来推测降水强度R,常数a 和b 的典型值为300 和1.4,而雷达反射率因子Z 是由降水的粒子谱分布决定的,研究表明,常数a 和b 的值并不是一成不变的,会因时空的不同而不同[21-22],即不同的地区、不同降水类型会有各不相同的a 和b,因此寻求一个合适的Z-R 关系对当地雷达估测降水具有重要的指导意义。在本次过程中,Z-R 关系拟合公式为Z=404.2R1.611。

3.2 粒子谱时间变化

从万盛雨滴谱粒子直径档数浓度随时间演变来看,整个过程中,小于1mm 的粒子数浓度变化较为剧烈,其变化趋势与雨强变化趋势较为一致,在雨强较大时,其粒子数浓度增加。1~2 mm 的粒子数浓度变化不大,在100~500 m-3mm-1之间,在对流较为旺盛时可以达到1000~2000 m-3mm-1,>3 mm 的粒子相对较少,粒子浓度在10~100 m-3mm-1之间;随着对流的加强,速度谱变化剧烈,明显变宽,尤其是在20:25—20:45 这个阶段的粒子速度谱变化更为明显,在这个时间段粒子直径档数浓度变化相对平稳,而速度档反应出绝大部分粒子在20:35—20:45 这个阶段具有较大的速度。

在对流开始阶段,通过对每分钟粒子谱的变化分析发现,粒子谱变化非常剧烈,在18:22 粒子速度谱和直径谱迅速拓宽,各档降水粒子数迅速增加。

从雨强变化可以判断,18:23—18:25 是本次天气过程中对流的旺盛发展阶段,此时,小粒子端速度谱迅速拓宽,大粒子端速度谱有所下压;而到了对流削弱阶段18:25—18:27,尤其是大雨滴的速度回升明显,考虑到地形作用的存在,发展旺盛阶段气流被强迫抬升,强烈的辐合上升气流对雨滴产生托举作用而将雨滴下落速度减小,到了削弱阶段上升气流减弱,托举作用减小,雨滴下落速度回升。而小雨滴的增加应该是因为大雨滴在剧烈的对流发展中由于风的作用和自身下落导致破碎形成,这一点在李艳伟[15]的研究中有所发现。张祖熠等[23]的研究中也发现,天山山区地形限制了云中降水粒子的发展,呈现出山区降水尺度小、小滴浓度高的特点。但是本文的特征,与平原地区上空[24]大小雨滴数密度都很大的典型积云雨滴谱特征有所不同,平原积云降水中,往往大雨滴和小雨滴的数密度都很大,并且雨滴谱在大滴端起伏激烈呈现多峰型,而在本次山区对流降水过程中,小雨滴数密度明显高于大雨滴,大雨滴数密度变化平缓,起伏不大,这在后面的雨滴谱型研究中也有发现,说明山区降水雨滴谱与平原地区有明显差别。

3.3 雨滴谱参量平均特征

将仪器采集资料按直径分为4 档(<1 mm、1~2 mm、2~3 mm、>3 mm)来考察本次天气过程中(降雹时间共计5 min)各档粒子对含水量、粒子浓度、雷达反射率和雨强的贡献。表2 给出的数据可以看出,粒子数浓度随直径增大而迅速减少,<1 mm 的粒子占绝大多数,达79.18%;从雷达反射率因子来看,大于3 mm 的粒子起主要贡献,达到97%,其主要原因是Z 与粒子直径D 的6 次方成正比,更依赖于粒子的直径;液态水含量来看,<1 mm 的粒子贡献较小,1~2 mm 和2~3 mm 粒子贡献相当,>3 mm粒子贡献最大,几乎占到了液态水含量的一半;从雨强分档来看,分布规律与液态水相似,>3 mm 的粒子起主要作用。另外,本文还分析了单独降雹阶段和单独降雨阶段,其规律一致。从整个过程来看,虽然小粒子数浓度占比较高,但对液态水含量和雨强贡献都较小。>3 mm 的雨滴虽然浓度小,但是对雨强的贡献最大,这是因为大雨滴虽然数量小,但是尺度很大,故不能忽略其对降水的贡献。

表2 各档粒子对各物理参量的贡献率(降雨降雹混合计算)

3.4 平均粒子谱及Gamma 拟合特征

从分时段粒子平均谱(图4)来看,整个过程粒子谱变化经历了3 个阶段,第一阶段为18:15—19:00,此阶段为降雹阶段,粒子直径谱最大达15 mm,降雹后粒子谱开始收窄,阶段末尾粒子谱宽为7.5 mm;第二阶段为19:01—20:00,随着降水加强雨滴谱再次拓宽,但粒子谱明显比第一阶段窄,粒子谱最大达13 mm,在本阶段末尾,粒子谱谱宽下降到3.25 mm,粒子数浓度下降一个数量级,微小粒子下降明显;第三阶段为20:16—21:00,在降水短暂停歇后,粒子谱再次发展,此阶段粒子谱再次收窄,最大粒子达到9.5 mm,阶段末尾下降到3.25 mm。从整个过程粒子谱变化来看,此次过程经历了粒子谱迅速拓宽—收窄—再次拓宽—收窄—再次拓宽—收窄的过程,结合前文的天气学分析,这表征了整个天气过程的能量聚集与释放的发展过程,不断补充的盆地气流辅合,随着系统的东移南压,地形的强迫抬升和对风场的收缩作用明显加强,使得对流发展剧烈,然后随着能量释放,逐渐趋于平稳到再次能量聚集释放。

图4 各时间段粒子平均谱

从整个过程平均谱来(图5)看,此次过程粒子谱较宽达15 mm,主要原因可能为观测粒子中含有固态粒子,从实测粒子谱来看,在1 mm 以下的粒子存在一个数密度增大的现象,最大数密度出现在0.562 直径档,其小粒子数量级达到103;在>5.5 mm以上的粒子直径上,粒子数密度较小,说明自然界降水过程中基本不存在>5.5 mm 的粒子,而此次过程存在大量的小粒子说明由于动力学的不稳定导致雨滴破碎,而且越大的大雨滴破碎后产生的小雨滴就越多,从而导致微小雨滴数量增多,部分较大粒子更可能跟粒子在下落过程中的碰并有关。从粒子在1~5 mm 段谱来看,整个谱型为下弯曲形态,说明部分大粒子可能存在碰撞破碎的情况。

图5 过程平均粒子谱及Gamma 拟合谱

陈宝君[25-26]等人研究了不同降水云雨滴谱分布模式,分析了几种常用的拟合方法,认为Gamma 参数能较好的拟合对流云降水雨滴谱,因此采用参数Gamma 来进行拟合,从图5 可以看出在0.562~5.5都能较好的拟合,在小雨滴端未拟合出小粒子的增长,在>5.5 mm 段,由于实测粒子个数较少,变化较为明显,存在一定的偏差,从整体来看,拟合效果较好。整个降水过程Gamma 拟合参数μ 和λ 起伏变化趋势基本一致,且整体趋势较为平稳,在19:27 和20:23 存在两个峰值,从雨强随时间演变可以看出,这两个时段分别为降水趋于结束和降水开始阶段。对参数μ 和λ 进行二项式拟合,得到拟合公式为λ=0.1076μ2+1.06μ+1.831,两者的相关系数为0.952 2。

3.5 速度谱分析

对本次过程粒子直径与平均下落速度进行拟合,得到拟合公式y=11.56-10.99exp(-0.3049x),相关系数达0.998,拟合效果较好。图6 中给出了本次过程雨滴谱平均速度的拟合曲线,与实验室经验曲线相比较呈现3 个不同的阶段,<1mm 的粒子下落末速度明显大于经验曲线,在1~5 mm 段,粒子下落末速度小于经验曲线,在>5mm 段,粒子相对经验曲线具有更大的速度。主要原因应该为本次过程为一次短时强降水天气过程,伴有冰雹粒子,对流发展强烈,在雨强较大及冰雹粒子下落阶段,大粒子具有更大的动能,携裹效应及粒子破损明显,因此更多的小粒子具有较大的速度;在1~5 mm 段的粒子,对流发展强烈,环境气流可能具有较大的上升运动;在>5 mm 段,本次最大粒子尺度达13 mm,测量的粒子中有冰雹粒子,受重力作用影响,粒子具有更大的加速度,因此此段粒子速度大于经验曲线。同时,经验曲线为实验室环境,大气环境与实验环境不太一致,而且经验公式的使用需要根据环境进行空气密度订正,因此也出现差异。

4 结论

图6 粒子直径D 与下落末速度V 的关系拟合

通过对此次重庆万盛站雨滴谱仪观测资料分析,对进一步认识该区域降水雨强有意义,分析地形强迫抬升作用的短时强降水天气过程中雨滴谱特征,得到以下结论:

(1)雨滴谱仪器能够较好的反应本次过程雨量细节,与自动站观测雨量相关性较好,在本次过程中,Z-R 关系拟合公式为Z=404.2R1.611。

(2)此次过程中,<1 mm 的粒子占比达79.18%,但对雨强的贡献仅为4.78%,而>3 mm 粒子占比为0.39%,却贡献了46.12%的雨强,说明在降水过程中,雨滴的数浓度并不是影响雨强的决定性因素,粒子大小对雨强的贡献同样很重要;并且在山区对流性降水系统中,大雨滴的数浓度非常小,小雨滴的数浓度相当大,强烈的对流导致较大粒子在下落过程中更容易破碎成大量的小粒子。

(3)>3 mm 的粒子在雷达反射率因子中起主要贡献,达到97%,其主要原因是Z 跟粒子直径D 的6 次方成正比,Z 的大小对粒子的直径大小更敏感。

(4)本次过程中的平均粒子谱变化较好的反映了对流的生消过程,对流加强谱宽拓宽,对流减弱谱宽收窄;Gamma 参数拟合能较好的拟合短时强降水天气过程的粒子谱。

(5)与实验室测得的雨滴—速度关系相比较来看,本次过程小粒子的平均下落速度较高,且大粒子的速度也大于实验室速度,可能跟本次过程为对流天气过程,大粒子中含有少量冰雹粒子,以及大粒子在下落过程中破碎形成小粒子但仍保持较大速度有关。

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