北京延庆山区降雪云物理特征的垂直观测和数值模拟研究

基于风廓线雷达、云雷达、粒子谱仪、微波辐射计和自动站等垂直观测设备,结合中尺度数值模式WRF对2017年3月23~24日北京延庆海坨山地区的一次降雪过程进行了观测和数值模拟研究。研究结果表明:垂直探测仪器结合中尺度数值模式可以获得降雪的宏观结构和微物理信息,有助于对降雪的深入研究。此次降雪过程由中高层西南及偏南暖湿气流与低层东南偏冷空气交汇造成动力和水汽辐合抬升形成,4~5 km高度处的风切变有利于降雪的增强。上升气流有助于水汽的输送、冰雪转化以及雪晶凝华、聚合,冰晶数浓度中心对应着上升运动顶部。然而此次降雪云系低层过冷云水含量不足,降雪回波<20 dBZ,回波顶高<7 km,雪花垂直下落速度<2 m s-1,地面降水量大值与低层强回波区对应。降雪粒子谱分布范围较窄,以直径1 mm左右的小粒子为主,相态主要为干雪,基本不存在混合相态。

基于偏振雷达的积层混合云降水增雨潜力识别方法研究

本文统计分析了北京地区近三年的有效降水,重点研究了积层混合云降水特点并对其分类,发现积层混合云降水出现频次约占总降水次数的61%,其中积层混合云降水以积层连结型和水平混合型为主,二者之和占近80%。重点分析了积层混合云中对流和层云两种不同特点降水类型的宏微观结构,确立了反射率因子Z、温度T、粒子含水量M、催化剂AgI(碘化银)活化率NE和粒子相态HTC(hydrometeor type classification)为人工增雨潜力识别指标及这些识别指标的取值范围,同时也根据研究现状和人工影响天气需求总结制定出人工增雨潜力等级。利用偏振雷达构建模糊逻辑识别算法对积层混合云三种降水类型进行增雨潜力区域识别研究,结果表明:(1)对于播撒碘化银增雨来说,积层混合云的增雨潜力区在垂直方向上可分为上、中、下三层,上层(增雨等级为"不适合")和下层(零度层及以下)分别受含水量和温度等影响不适合增雨,中间层(增雨等级大于等于"等级一")是可增雨区域;(2)积层混合云中层云区增雨潜力较小,对流云区可增雨潜力要远大于层云区,开式流场型与积层连结型可增雨潜力要大于水平混合型;(3)当降水云中识别出霰粒子时,其附近的大部分区域会有较好的增雨潜力。通过偏振雷达实例检验和数值模式模拟在积层混合云不同部位播撒碘化银催化试验发现,在增雨潜力较好的区域催化有很明显增雨效果,模拟试验结论与偏振雷达识别增雨潜力区结果也基本一致,说明基于偏振雷达的增雨潜力区识别方法和结果是具有参考意义的。

毫米波测云雷达在降雪观测中的应用初步分析

本文利用毫米波云雷达联合称重式雨量计、气球探空和S波段天气雷达在北京对2015年11月三次降雪进行了观测,以2015年11月22~23日降雪过程为例,主要从降雪系统的宏观结构特征、微物理变化以及毫米波雷达在降雪探测中电磁波衰减情况、雪粒子含水量和地面降雪量估测几方面进行初步分析。结果表明:(1)毫米波云雷达具有高时空分辨率,能对降雪系统进行精细化探测,在降雪系统发展最旺盛的阶段能够通过反射率(Z)、退极化比(LDR)和径向速度(V)初步判断出云中是否含有过冷液滴;(2)降雪回波强度最大值能反映整层云系中含水量最大的区域,当最大值Z大于20 d BZ时,最大值的大小、最大值持续时间、最大值出现的高度与地面降水量成正相关,速度最大值表示云中粒子上升最大速度(速度为正时)或者粒子下落的最小速度(速度为负时),主要分布在-0.5~2 m s^(-1),速度最小值表示粒子下落的最大速度,主要在-3^-1 m s^(-1);(3)随着高度增加反射率的垂直廓线会出现多个峰值,这是由于不同高度层风速分布不均造成的,降雪回波这种特点比降雨回波更明显;(4)对比Ka与S波段雷达反射率可知,两雷达反射率平均差值小于2.5 d BZ,Ka波段反射率略大S波段雷达反射率;(5)降雪量反演与地面降雪量仪数据对比,逐小时降雪量反演精度为20.38%,累计降雪量反演误差为6.58%,24小时累计降雪量绝对误差为1.9 mm,说明云雷达估算累计降雪量具有较高的可行性,能够很准确的反映地面实际降雪情况,当降雪系统发展旺盛时,雪粒子含水量分布在0.05~0.15 g m^(-3),在降雪初期或者降雪系统消散期,雪粒子含水量一般小于0.04 g m^(-3),能够很好地反映出整层降雪回波的雪粒子含水量。这些云雷达在降雪观测中的应用和初步分析结果可以更好的地了解降雪系统宏微观结构,为云模式的发展和人工影响天气中增雪潜力评估提供一些参考。