基于多源資料的積層混合云降水微物理特征

王洪 2, 張佃國 2 王文青 2 王俊 2 李毅 王爍 2

1 山東省氣象科學研究所, 濟南 250031

2 山東省人民政府人工影響天氣辦公室, 濟南 250031

3 中國氣象局云霧物理環境重點開放實驗室, 北京 100081

4 西安華騰微波有限責任公司, 西安 710119

1 引言

積層混合云指大范圍層狀云中鑲嵌多個對流單體，其生命周期長，常常帶來大范圍的持續性或間歇性降水。積層混合云是我國北方地區重要的降水系統（亓鵬, 2019），也是緩解北方春季干旱開展人工增雨的主要作業對象（林磊和姚展予, 2011）。在積層混合云降水中，大范圍濕潤的層狀云為對流云提供飽和的水汽條件，伴隨著層狀云中的水汽輻合場，促使對流云的發展以及降水的維持（洪延超, 1996a, 1996b）。因此，積層混合云降水的效率較高，而針對積層混合云降水的研究一直是云降水研究的重點和難點。近年來，隨著利用空中水資源需求的增加，積層混合云系作為一種增雨潛力較大的降水云系，研究其云微物理結構和降水機制是研究人工增雨作業及其效果評估的有效途徑，對提高我國北方地區人工影響天氣水平有重要意義。

對積層混合云宏觀特征的研究表明，大量降水云系的雷達反射率都表現出積層混合云降水云系的回波特征，如層狀云前后的對流云帶、多單體及鑲嵌著對流云回波的層云等（Anagnostou, 2004）。而我國北方的積層混合云降水云系大多是西風帶長波系統及副熱帶環流系統相互作用產生的，冷鋒、切變線和低槽等天氣系統往往是積層混合云降水的成因（林磊和姚展予, 2011）。對積層混合云微物理特征的研究，我國不同地區表現出不同特征。對東北的層狀云分析發現云中冰晶濃度和云頂溫度有關（孫可富和游來光, 1965），對河套低壓的降水性層狀云做了21架次的飛機探測，發現?10°C 以上很少有液態水存在，降水強度與云層厚度、暖云厚度、云底溫度及液態水含量的相關性較好（汪學林等, 1982）。環北京地區的3架飛機對華北地區積層混合云進行聯合探測，結果表明，云頂溫度、云中所處位置等因素均對云內冰晶的形狀、分布及增長有影響（朱士超, 2014）。國外學者認為淺對流云系上部的冰晶在寬冷鋒雨帶及暖鋒雨帶降水過程中起到關鍵的作用。高層向下播撒的冰晶在經過下層供給云區時聚合水汽增長（Herzegh and Hobbs,1980）。

云的生消演變通常很難迅速在宏觀特性上有所體現，要研究云滴的核化、凝結凝華增長、蒸發、碰并等云微物理過程，就需要用微觀特征參數來表示不同階段的云特性，從而更深層次揭示云微物理過程。目前，基于各種人影特種觀測設備以及常規探測儀器開展的觀測為云降水的研究積累了大量寶貴的資料，但是受儀器探測原理的制約，很難找出一種設備適用于所有類型云的觀測，都有自身的觀測優勢和缺點。毫米波云雷達可以穿透含水量高的混合相云，對弱降水云和非降水云也有較高的靈敏性(Kropfli et al., 1995)，是探測云和弱降水三維結構和微物理參數非常重要的手段（劉黎平等, 2014），機載和基地云雷達的聯合應用可以彌補和驗證兩者的空間資料，但由于降水粒子對毫米波云雷達的衰減（吳舉秀等, 2015），限制了其在強降水中的應用。微雨雷達可以彌補一般的圓錐掃描式雷達在底層資料的不足，得到垂直方向上的雨滴譜資料，但其反演算法受米散射、垂直氣流（王洪等, 2017,2020）以及固態降水（Peters et al., 2002）等的影響。尤其是當近地層環境下沉氣流大于2.00 m s?1時，理論上反演的直徑超出了微雨雷達探測的閾值，雨滴譜數據不可用。因此，上述誤差源限制了微雨雷達產品在零度層以上、強垂直氣流以及降雪等場景的應用。地基天氣雷達S 波長信號的衰減雖然很少（張培昌等, 2001），但影響其可靠性的因素中，除了常見的超折射、地物雜波等，雷達反射率本身的也存在誤差（張帥等, 2019），再者，相對于Ka 和Ku 波長的雷達，S 波長天氣雷達的時空分辨率也不占優勢。各種遙感設備的聯合觀測能更準確地了解云特性，更好地研究云物理過程。為人工影響天氣作業及其研究提供全方位的觀測資料，對于把握人工影響天氣作業時機和條件，提高人工影響天氣作業的效率和科學性非常重要；為實現云的業務自動化、精細化觀測提供基礎支持（黃佳歡,2016）。

積層混合云降水中不同云系的微物理特征反映了云動力學與微物理學之間的相互制約，對了解降水產生的物理機制有重要作用。本文選取2018年4月22日一次典型積層混合云降水，采用地基云雷達、微雨雷達、S 波段天氣雷達等地基觀測手段，配合機載Ka 波段云雷達和DMT 云降水粒子探測系統等機載探測資料獲取的云微物理參數，張佃國等（2020）基于機載探測設備對本個例對流泡中的微物理參數進行了詳細統計和分析，本文以地基探測設備為主，深入分析本個例中層狀云降水、對流云降水不同階段的微物理特征以及零度層亮帶的微物理特征，剖析典型積層混合云降水微物理過程的發展演變特征，深入研究積層混合云降水的垂直結構，以期對積層混合云降水微物理過程有更深入的認識，對云的觀測及揭示積層混合云降水生消演變和大氣中熱力、動力過程提供科技支撐。

2 儀器介紹

2.1 地基觀測設備

地基觀測設備有8 mm 波長云雷達，1.25 cm波長微雨雷達，以及S 波段天氣雷達。其中云雷達和微雨雷達安裝在山東省氣象局樓頂，為同址觀測，S 波段雷達位于山東齊河，距離云雷達和微雨雷達的直線距離約20 km。

地基云雷達為HT101 型全固態Ka 波段測云儀，中心頻率35 GHz，天線口徑2.4 m，采用全固態、準連續波體制和脈沖壓縮的信號，頂空垂直探測，獲取云頂高、云底高、雷達反射率因子、多普勒速度和譜寬等，實現云降水連續演變過程的探測。

微雨雷達波長1.25 cm（K 波段，24.23 GHz），采用連續調頻技術（FM-CW），電磁波在調波器里震蕩后發射，傳輸的電磁波強度約為 50 m W，天線直徑約為 60 cm。波束寬度為 2°，在振蕩器內將散射回來的電磁波在信號處理器中比較其頻率的變化，即多普勒頻移，可以得到降水粒子的下落速度。假設環境空氣的垂直速度為零，根據液態雨滴直徑與下落末速之間的關系可以獲取雨滴譜的垂直分布，通過雨滴譜可反演得到雷達反射率因子、雨強、液態含水量等降水參數的廓線信息（王洪等,2017）。為避免垂直氣流和冰相對微雨雷達反演參數的影響，只分析層狀云降水時零度層以下的微雨雷達參數。

S 波段天氣雷達為CINRAD/SA 多普勒天氣雷達，波長10 cm，采用VCP21模式進行觀測，9 個仰角，體掃時間約6 min。上述雷達的具體參數如表1。

2.2 機載觀測設備

機 載 Ka 波 段 云 雷 達（Airborne Ka-Band Precipitation Cloud Radar，KPR）和DMT（Droplet Measurement Technologies）粒子測量系統為同步觀測，分別掛載于空中國王350 飛機機翼兩側下方，云雷達由美國Prosensing 公司生產，是國內外先進的云物理探測裝備。 KPR 工作波段為Ka 波段，工作頻率35 GHz，發射脈沖寬度為 20 μs。采用線性極化平板陣列，兩根天線同時向上和向下發生脈沖對，得到飛機上下剖面的雷達反射率因子、多普勒速度以及譜寬等云微物理信息，其參數與三種地基雷達比對如表1 所示。

表1 觀測設備參數Table 1 Parameters of the observation equipment

機載DMT 粒子測量系統，包括云凝結核計數器 CCN（Cloud Condensation Nuclei Counter）、被動 腔 氣 溶 膠 探 頭PCASP（Passive Cavity Aerosol Spectrometer Probe）、云粒子組合探頭CCP（Cloud Combination Probe）[包括云粒子探頭（CDP，Cloud Droplet Probe）和云粒子圖像探頭（CIP，Cloud Imaging Probe)]、降水粒子探頭PIP（Precipitation Imaging Probe）、綜合氣象要素測量系統AIMMS30（ Aircraft-Integrated Meteorological Measurement System），可獲取云中粒子二維圖像，氣溶膠、云滴、雨滴等云微物理參數及相關宏觀信息（詳細見表2）。

表2 機載DMT 粒子測量設備參數Table 2 Parameters of the airborne DMT particle measurement equipment

地基云雷達和機載云雷達均為垂直觀測，因此多普勒速度即為粒子的垂直速度，包含了粒子本身的下落速度和環境空氣的垂直速度，而與環境空氣的水平速度無關；忽略湍流的前提下，譜寬主要反映了散射體內部降水粒子下落速度的差異和空氣湍流的差異（劉黎平等, 2012）。其中多普勒速度值朝向雷達為負，遠離雷達為正。

3 數據處理

為了便于資料分析，對機載云雷達進行了地面回波濾除與高度訂正。圖1a 給出了機載云雷達原始反射率因子隨時空變化圖，可以看出機載云雷達是以飛機飛行高度為基準（即零點高度），上下兩束脈沖分別對天頂和地面進行垂直觀測，圖1a 中0 km 高度的水平直線即為飛機的飛行軌跡，軌跡上方高度為正，軌跡下方高度為負。軌跡上下雷達回波即為飛機飛行過程中上下云層的回波，?5 km左右強回波為地面回波。分析發現地面強回波有一定的規律可循，地面強回波值大小不固定，其值一般為60 dBZ以上，另外，且其顯著的特點是以地面為基準，地面上下同樣庫數的距離內存在同樣強度大小的雷達反射率因子。為了直觀地分析不同高度上機載云雷達的反射率因子的時空變化，基于飛機的飛行高度，對機載云雷達回波進行高度訂正和地面回波去除。

首先剔除沿飛機飛行軌跡上的強回波，即剔除第316～325 個距離庫上的雷達反射率因子；其次進行地面強回波訂正，已知飛機飛行的海拔高度為h，原始回波的探測高度為Xi（i=1～640，i為第i個距離庫，下同），計算h+Xi=0時的距離庫I，將Z(I?10:I+10)的值賦空，即剔除該值；最后進行回波高度訂正，在前兩步基礎上，已知飛機飛行的海拔高度為h，原始回波的探測高度為Xi(i=1～640)，則實際回波的相對于地面的高度Hi=h+Xi(i=1～640)，機載云雷達探測到的雷達反射率因子Zi對應的高度則由原來的Xi轉換為Hi(i=1～640)。經過上述三步訂正后得到圖1b 機載云雷達反射率因子在時間和高度軸上的剖面，圖中白色曲線即為飛機的飛行高度，此處不進行插值處理，方便更好地了解每個時次飛機高度。

圖1 2018年4月22日（a）機載云雷達原始反射率因子的時空剖面和（b）機載云雷達反射率因子高度訂正后的時空剖面。BJT：北京時間Fig. 1 (a) Raw radar reflectivity and (b) corrected radar reflectivity presented in time vs. height coordinates measured by the airborne cloud radar on 22 April, 2018. BJT: Beijing Time

在對機載云雷達進行了地面回波濾除與高度訂正的基礎上，本文直接使用了微雨雷達和云雷達的反演產品，如雷達反射率因子、多普勒速度和譜寬等參數，檢驗不同波長雷達在探測對流云降水、層狀云降水時的能力，討論各種遙感設備聯合觀測的必要性。

4 天氣背景

2018年4月21～22日受低層倒槽，低空急流及低層切變線共同影響，一次積層混合云降水影響山東，云系自西向東移動。此次降水從21日16時（北京時，下同）開始，持續至22日16時，持續約24 小時，濟南地區累計降水量57.8 mm。

山東省人工影響天氣辦公室租用探測飛機空中國王350（編號10JQ）于4月22日上午實施飛機探測試驗，探測飛行軌跡及地基遙感探測設備位置如圖2 所示。其中黑色實線為飛機飛行軌跡，箭頭為飛機飛行方向；黑色三角位云雷達、微雨雷達的位置；黑色實心圓代表起降機場（濟南遙墻機場）位置。

圖2 2018年4月22日10:20 齊河天氣雷達組合反射率因子（單位：dBZ）。黑色實線為飛機飛行軌跡，箭頭代表了飛機的飛行方向；黑色三角為云雷達、微雨雷達的位置；黑色實心圓代表起降機場（遙墻機場）位置Fig. 2 Composite reflectivity factor (units: dBZ) of the Qihe weather radar at 1020 BJT on April 22, 2018. The black solid line is the flight path of the aircraft, and the arrow represents the flight direction of the aircraft. The black triangular area shows the positions of the cloud radar and microrain radar. The black solid circle represents the location of the takeoff and landing airport (Jinan Yaoqiang Airport)

圖3 給出了飛機飛行高度、機載AIMMS30 系統探測到的溫度隨時間變化趨勢，飛機從濟南遙墻機場起飛后，高度直線上升，09:45 左右上升到此次飛行最大高度4900 m，2018年4月22日08時L 波段探空顯示0°C 層高度在4202 m，4900 m 高度溫度在?6°C 左右。值得注意的是，09:33 飛機處于地面開機狀態，起飛后溫度下降了約3°C，迅速回升后又開始持續下降，從而造成了溫度的“V”字型。結合探空溫度廓線和附近微波輻射計溫度廓線（圖略）可知，此次過程山東中部區域在500 m至1 km 多的高度上存在逆溫層，即隨著高度的增加，溫度經歷“降低—升高—持續降低”的過程。

圖3 2018年4月22日飛機飛行高度以及機載AIMMS30 系統探測到的溫度隨時間的變化Fig. 3 Flight altitude and temperature measured by the airborne AIMMS30 system changes over time on April 22, 2018

5 結果分析

5.1 不同降水類型微物理過程

2018年4月21日16:00時 至4月22日16:00時降水，濟南地區云雷達和微雨雷達均觀測到一個長時間跨度層狀云降水，鑲嵌著短時對流云降水。該時段，天氣雷達上可見大范圍積層混合云系自西南向東北經過濟南地區，其中短時強降水雨強最大可達30 mm h?1。圖4a–c 給出了天氣雷達、微雨雷達、地基云雷達在山東省氣象局這一位置雷達反射率因子隨時空變化趨勢，可以看出三者隨時間變化大體趨勢一致，微雨雷達和天氣雷達由于探測高度的限制，無法觀測云頂信息。從云雷達時空剖面可看出云頂高度隨時間演變，4月22日08時開始，云頂高度開始下降，12時以后降水趨于減弱至結束。

由圖4a–c 可知，三部雷達在約4 km 高度上均出現零度層亮帶，微雨雷達在3.5～4 km 高度上存在零度層亮帶，厚度約500 m；云雷達零度層雷達反射率因子梯度較大，厚度難辨，與亮帶下部降水雷達反射率因子值相當。天氣雷達雖然也能觀測到零度層亮帶，但由于其垂直分辨率限制，亮帶上下邊界模糊。值得注意的是，地基云雷達為脈沖壓縮雷達，其發射寬的脈沖波，在接收機中對收到的回波信號加以壓縮處理，以得到窄脈沖。脈沖壓縮能解決距離分辨率和作用距離之間的矛盾。在寬窄脈沖切換時因為不同的脈寬在同一距離庫上探測靈敏度不同，會形成脈沖拼接縫，文中地基云雷達采用1 μs、5 μs 和20 μs 的組合脈沖壓縮到0.2 μs 進行探測。綜合考慮作用距離、分辨率、以及靈敏度之間的特點，采用在1.2 km 和3.6 km 對雷達反射率因子進行拼接（圖4b），而速度和譜寬則由頻率偏移計算得到，因此不存在拼接的問題。此個例中，從地基云雷達的粒子下落速度（圖8b）和譜寬（圖8c）中可以看到，雷達反射率因子在3.6 km高度的拼接縫與零度層亮帶重合。相對于云雷達，微雨雷達在觀測零度層亮帶的厚度上較為明顯，因此，微雨雷達可以用來判斷零度層亮帶厚度（Wang et al., 2017）。零度層亮帶以下，雷達反射率因子呈增大趨勢。分析時間序列表明，零度層亮帶間歇性缺失，即中間間歇性的存在對流性降水且降水不連續。值得注意4月21日23:10～23:45時段，天氣雷達反射率因子較大，最大可達40 dBZ，此時地面雨強最大為25 mm h–1（圖4d），雷達反射率因子大值區一直伸展到7.2 km，7.2 km 以上由于天氣雷達在微雨雷達這個位置探測高度限制，無法探測到云頂，FY2 衛星反演云頂高度（ztop）顯示微雨雷達這個位置云頂高度大于11 km（圖4e），說明此時對流發展旺盛，云頂高度較高，云頂溫度（ttop）較低，約為–60°C（圖4e）。而同樣時段（23:10～23:45）微雨雷達反射率因子時空剖面顯示2.5 km 以上雷達反射率因子呈“V”字形缺口；地基云雷達反射率因子時空剖面顯示1 km 以上雷達反射率因子呈“V”字形缺口，說明此時間段降水粒子的尺度較大，對微雨雷達和云雷達衰減較嚴重，云雷達衰減程度大于微雨雷達，即波長越短受衰減影響越大。可見，在雨強較大時，云雷達和微雨雷達由于波長限制，受粒子衰減影響較大，文中進一步驗證了隨著高度升高，衰減影響越大（孫豪等, 2017）。為了進一步分析不同波長雷達在不同高度上的衰減程度，圖4f–i 分別給出了23:10～23:45時段微雨雷達、地基云雷達、天氣雷達和地面雨強的放大圖，在此時段，天氣雷達的最大反射率因子達到了46.87 dBZ，能觀測到的云頂回波高度在7.6 km 以上（圖4h），地面雨強24 mm h–1（圖4i），而微雨雷達和地基云雷達分別只能觀測到2.5 km（圖4f）和1 km（圖4g），2.5 km 高度以下，微雨雷達的最大反射率因子為42.89 dBZ；1 km 高度以下，地基云雷達的最大反射率因子為12 dBZ。

圖4 2018年4月21～22日（a）微雨雷達、（b）地基云雷達和（c）天氣雷達反射率因子時空演變趨勢，（d）微雨雷達探測到的地面雨強隨時間演變；（e）FY2 衛星反演的云頂高度（ztop）、云頂溫度（ttop）隨時間演變；（f–i）同（a–d），但為2018年4月21日23:10～23:45時段Fig. 4 Radar reflectivity factor presented in time vs. height coordinates during the passage of the rain period on April 21, 2018: (a) Microrain radar;(b) ground-based cloud radar; (c) CINRAD-SA Doppler weather radar. (d) Rain rate near the ground observed by the microrain radar. (e) Cloud-top altitude (ztop) and cloud-top temperature (ttop) retrieved by the FY2 satellite. (f–i) is the same as (a–d), but for 2310 BJT–2345 BJT on April 21, 2018

從機載云雷達反射率因子時空剖面（圖1b）上看，此次降水為明顯的積層混合云降水，回波結構中對流泡明顯，云頂高度最高約10 km，且云頂邊界呈絲縷狀，表明已冰晶化，這些均與地基云雷達觀測（圖4b）一致。由于飛機觀測地域范圍比地基設備大，時間跨度比地基設備小，且此次積層混合云過程降水存在著不均勻性，因此機載與地基設備觀測樣本存在著較大時空差異。

為了進一步分析不同降水階段、不同降水類型微物理過程差異，將本次天氣過程分為5 個典型時段，時段一（T1）：4月21日16:30～16:55，短時強降水，云雷達反射率因子時空剖面上觀測不到零度層亮帶，云雷達多普勒速度、譜寬時空剖面上均無明顯躍增線；時段二（T2）：4月21日21:00～21:40，穩定性降水，云雷達反射率因子時空剖面上觀測到明顯零度層亮帶，亮帶下回波較強，云雷達多普勒速度、譜寬時空剖面圖上均存在明顯躍增線；時段三（T3）：4月21日23:20～23:35，短時強降水，S 波段天氣雷達時空剖面上回波較強且無零度層亮帶，微雨雷達和云雷達反射率因子在時空剖面上均出現“V”字形缺口；云雷達多普勒速度、譜寬時空剖面圖上也存在“V”字形缺口；時段四（T4）：4月22日00:00～01:00，穩定性弱降水，S 波段天氣雷達、微雨雷達和云雷達反射率因子在時空剖面上均能觀測到零度層亮帶，云雷達反射率因子在亮帶下的強度較其他時次較弱，云雷達多普勒速度、譜寬時空剖面圖上均存在明顯躍增線；時段五（T5）：4月22日06:00～06:40，地面為小到中雨量級，三種不同波長雷達均觀測不到無零度層亮帶，云雷達多普勒速度、譜寬時空剖面圖上均無明顯躍增線，且圖形存在上凸邊界。分類結果如圖4b，五個時段均存在典型特征，下面對五個典型時段進行特征分析。其中T2 和T4 兩個時段零度層亮帶較明顯，T1、T3、T5 三個時段亮帶缺失，分別進行合并分析。在此基礎上，對層狀云降水和對流云降水進行對比分析。

5.1.1 典型層狀云降水

T2 和T4 兩個時段零度層亮帶較明顯，為典型的層狀云降水。從云雷達時空剖面上可以看出4月21日21:00時前，云頂高度約12 km，云頂呈現絲縷狀，表明已冰晶化（黃毅梅等, 2017），回波強度從云頂往下逐漸增強，對T2、T4 兩個時間段雷達反射率因子、多普勒速度和譜寬三個量在不同高度上平均，得到圖5 廓線圖。通常情況下，在混合云中，過冷水滴直徑小而濃度大，冰雪晶直徑大而濃度小（李玉蓮, 2018）。過冷水滴與云冰雪晶粒子的粒子尺度差異較大，對應下落末速度差異也較大，因此當水凝物相態為過冷水滴與云冰雪晶粒子共存的混合態時，對應譜寬相對較大。若譜寬較小，接近 0 m s–1，理論上只有冰晶粒子或過冷水滴一種，然而自然界中很難觀測到純過冷水，一般是和冰雪晶粒子混合存在（Shupe et al., 2004）。結合下落末速度的大小來判斷粒子相態，通常當反射率因子小于–17 dBZ，下落速度小于0.7 m s–1作為判斷過冷水滴存在的條件（盛裴軒等, 2003; Shupe,2007; 李玉蓮, 2018）。分析圖5a 表明T2 和T4 雷達反射率因子都從云頂開始增大，T2 從12.72 km的–21.10 dBZ逐 漸 增 大 到3.13 km 的3.81 dBZ，T4 從11.70 km 的–24.67 dBZ逐漸 增大到3.72 km的–1.96 dBZ，T2時段云頂高度更高，云頂雷達反射率因子值更大（圖5b、c），可見粒子在下落中微物理過程發展與T4時段有差異。從多普勒速度上看，T2 和T4時段粒子在從12 km 左右下落到6 km 的高度過程中，多普勒速度變化很小，約為1 m s–1，說明在這個過程中粒子下落以雪花形態下落，冰相粒子碰并以攀附聚并為主，粒子的下落速度改變較小。在6 km 高度處，T2時段粒子的多普勒速度增大，到4.8 km 處出現一個峰值，約4.86 m s–1，根據探空曲線，這個高度溫度為–4.3°C，這個溫度在大雪團易出現溫度區（0～–5°C）內（楊軍等,2011），碰并效率較高（0.1～0.6），且有凇附過程存在，使得冰晶多普勒速度和譜寬都達到了極大值。粒子從6 km 下落到4 km 過程中，T2、T4 都存在明顯的零度層亮帶。由于T4 階段粒子在從6 km 下落到4 km時反射率因子和下落速度的增長均相對緩慢，分別增加了1 dBZ和0.5 m s–1, 雪花主要是靠冰雪晶粒子的叢集碰并增長。但是由于在T2時段多普勒速度和譜寬的增大速度和幅度明顯大于T4，由于冰雪晶粒子的增長速率在過冷水層中通過凇附增長比在冰雪層中通過碰并增長更快（李玉蓮, 2018），T2時段有過冷水參與，而T4時段過冷水參與不多。

圖5 T2（2018年4月21日 21:00～21:40）和T4時段（2018年4月22日 00:00～01:00）地基云雷達的（a）反射率因子、（b）多普勒速度和（c）譜寬均值的垂直分布Fig. 5 Vertical distribution of the (a) mean radar reflectivity, (b) Doppler velocities, and (c) spectrum width of the ground-based cloud radar for the periods T2 (2100 BJT–2140 BJT on April 21, 2018) and T4 (0000 BJT–0100 BJT on April 22, 2018)

5.1.2 對流云降水

T1、T3 和T5 三個時段零度層亮帶不明顯，且地面雨強較大，判定為對流云降水。對T1、T3和T5 三個時段雷達反射率因子、多普勒速度和譜寬三個量在不同高度上平均，得到圖6 廓線圖。從5.1 節分析中可以看到，由于云雷達波長較短（8 mm），T3時段1 km 高度以上雷達反射率因子、多普勒速度和譜寬均由于衰減而呈現“V”字形缺口。在1 km 高度以下，T1、T3 和T5 三個時段中，T3時段的下落速度是最大的，最大可達7 m s?1，根據Atlas et al.（1973）的粒子下落速度與尺度關系式，得到T3時段粒子最大尺度可達2.26 mm，根據Gunn and Kinzer（1949）的粒子下落速度與尺度關系式，得到T3時段粒子最大尺度可達1.17 mm。對于云雷達來說，2.26 mm 或1.17 mm粒子尺度都達到了米散射臨界值（孫豪等, 2017），均發生米散射效應，導致回波功率譜陡降。T1時段10 km 高度有卷云存在，其粒子多普勒速度約為0 m s?1，譜寬較小，約為0 m s?1，表明高層卷云粒子尺度很小，無大粒子存在。T1 和T5時段降水云的云頂高度最大為7 km，T1時段云頂存在多普勒速度大于0 的上升氣流，粒子從7 km 高度下降到4 km 高度過程中，T1時段粒子多普勒速度和譜寬均大于T5時段，說明在7～4 km 這個高度范圍內，T1時段云雷達散射體內粒子下落速度和空氣湍流均較大，由圖7a、b、c、d 云雷達在T1、T5 兩個時段粒子多普勒速度和譜寬時空剖面可見，相對于T5時段，T1時段降水路徑在時空剖面上是傾斜的（Fabry and Zawadzki, 1995）。這種現象主要原因是當有環境風存在時，降水粒子下落路徑會從垂直軌道偏離到傾斜軌道（Friedrich et al., 2013），此時，粒子運動取決于重力和風導致的阻力，這個阻力來源于空氣運動和粒子運動速度之差。

圖6 T1（2018年4月21日16:30～16:55）、T3（2018年4月21日23:20～23:35）和T5（2018年4月22日06:00～06:40）時段地基云雷達的（a）反射率因子、（b）多普勒速度和（c）譜寬均值的垂直分布Fig. 6 Vertical distribution of the mean (a) radar reflectivity, (b) Doppler velocities, and (c) spectrum width of the ground-based cloud radar for the periods T1 (1630 BJT–1655 BJT on April 21, 2018), T3 (2320 BJT–2335 BJT on April 21, 2018), and T5 (0600 BJT –0640 BJT on April 22, 2018)

圖7 地基云雷達在（a，c）T1（2018年4月21日16:30～16:55） 和（b，d）T5（2018年4月22日06:00～06:40）兩個時段粒子多普勒（a，b）速度和（c，d）譜寬的時空分布Fig. 7 (a, b) Doppler velocities and (c, d) spectrum widths presented in time vs. height coordinates measured by the ground-based cloud radar for the periods (a, c) T1 (1630 BJT–1655 BJT on April 21, 2018) and (b, d) T5 (0600 BJT–0640 BJT on April 22, 2018), respectively

與圖5 對比，對流云降水由于觀測不到明顯的零度層亮帶，因此其雷達反射率因子、多普勒速度和譜寬的垂直廓線上也觀測不到值得躍增區。在零度層以上，尤其是在5、6 km 處，對流云降水多普勒速度和譜寬均大于層狀云降水，說明在對流云降水時環境的垂直氣流、粒子尺度范圍等均大于層狀云降水。

5.2 零度層微物理特征

5.2.1 零度層亮帶參數特征

選取雷達反射率因子時空剖面上零度層亮帶比較穩定時段分析融化層的微物理特征，即2018年4月22日00:00～01:00（簡稱為S1時段）和07:00～10:00（簡稱為S2時段），劃分結果如圖4b。從地基云雷達反射率因子、多普勒速度和譜寬的垂直剖面（圖8a–c）可以看出，雷達反射率因子、多普勒速度和譜寬都垂直方向上都存在觀測值的變率躍增線。為了更清楚地顯示零度層附近參量的特征，圖8 只給出了3～5 km 高度的剖面圖。

圖8 2018年4月21日16:00～4月22日16:00，地基云雷達的（a）雷達反射率因子，（b）多普勒速度、（c）譜寬的時空剖面。左側小圖為圖（a）縱坐標對應高度上飛機CIP 探頭記錄的粒子圖像Fig. 8 (a) Radar reflectivity factor, (b) Doppler velocities, and (c) spectrum width presented in time vs. height coordinates measured by the groundbased cloud radar from 1600 BJT on April 22 to 1600 BJT on April 22, 2018). The small figures on the left are the particle image recorded by aircraft CIP at the altitude corresponding to the ordinate of panel (a)

圖9 給出了地基云雷達反射率因子、多普勒速度和譜寬在S1 和S2 兩個時間段的平均值廓線。分析表明，S1 和S2 的廓線趨勢以及三個參量變率躍增高度極其一致（圖9）。可以看到粒子在從高層下落過程中，穿過3.8 km 的0°C 層，雷達反射率因子在3.68 km 高度開始顯著增大，3.40 km 高度達最大值，厚度為0.28 km；多普勒速度的絕對值從3.62 km 高度開始顯著增大，3.30 km 高度達最大值，厚度為0.32 km；譜寬從6 km 左右開始逐漸增大，3.6 km 高度顯著增大，躍增明顯，3.3 km高度達最大值，厚度約為0.3 km。觀測結果與黃毅梅等（2017）的結論近似，即亮帶中雷達反射率因子躍增高度比多普勒速度高80 m，多普勒速度躍增高度又比譜寬高20 m。三個變量躍增高度差異的可能原因：雪花降落到0°C 層，由于溫度升高，表面開始融化，其表面具有了水滴反射特性，雷達反射率因子開始躍增，但其下落速度增大不明顯，因此多普勒速度未產生較大變化。當雪晶進一步融化，下落速度增大導致粒子多普勒速度躍增，因此多普勒速度躍增高度低于雷達反射率因子的躍增高度80 m。從譜寬角度上分析，雪花穿過零度層時，由于表面融化程度較小，仍然具有雪花下落速度，且大小雪花下落速度近似，當粒子進一步下落并融化時，小雪花融化快，大雪花融化慢，當大小雪花全部融化時，他們具有大小雨滴下落速度，大小雨滴的下落速度差異明顯，導致此時譜寬達到極值，因此譜寬的躍增高度略低于雷達反射率因子和多普勒速度。上述微物理過程與黃毅梅等（2017）的分析近似，但值得注意的是，譜寬從6 km 左右開始逐漸增大，推斷6 km 高度左右由于過冷水存在而發生凇附過程，使得粒子雖然其下落速度變化不大，但譜寬增大明顯。4月22日09:30～11:30 期間飛機探測飛行，雖然機載設備與地基云雷達觀測的時間和空間均存在差異，但機載CIP 和PIP 探頭可提供不同飛行高度的粒子圖像，可為地基云雷達的觀測提供更為直觀地觀測驗證。根據CIP 圖像記錄，4.3 km 高度上冰雪晶和過冷水同時存在，雪花呈攀附狀，且存在大量的枝狀冰晶。 隨著粒子的下落，雪花之間的攀附黏連增多，且雪花邊緣逐漸光滑，為融化和淞附所致。當雪花完全融化時，其粒子較小，隨著下落碰并過程導致雨滴增大。

圖9 S1（2018年4月22日 00:00～01:00）、S2（2018年4月22日 07:00～10:00）時段地基云雷達的平均（a）反射率因子、（b）多普勒速度、（c）譜寬的垂直分布，（d、e、f）為放大后3～4 km 高度上三個變量的垂直分布Fig. 9 Vertical distribution of the mean(a) radar reflectivity, (b) Doppler velocities, and (c) spectrum width of the ground-based cloud radar at periods S1 (0000 BJT - 0100 BJT on April 22, 2018) and S2 (0700 BJT - 1000 BJT on April 22, 2018). (d), (e), and (f) correspond to the vertical distributions of the above three variables at the height of 3–4 km after zooming in

5.2.2 零度層附近微物理過程

圖10 給出了不同時次飛機軌跡上高度、溫度以及CIP 和PIP 粒子圖像，09:38:46 和11:27:43 起飛和降落階段顯示近地面溫度分別是10.7°C 和9.57°C，粒子圖像主要是橢圓形云滴和雨滴。10:05:53 至10:47:24時間段內，飛行高度都在4330 m 左右，溫度范圍在?0.78°C 到0.30°C，即均在0°C 層上下飛行。如圖1b 所示，該時間段，飛機飛行姿態參數基本不變，在這種水平飛行狀態下，其測量結果更為準確（Muhlbauer et al., 2014; 亓鵬等, 2019）。由于探測飛機飛行高度在零度層附近，有利于進一步分析零度層附近粒子微物理特征。而這段時間內粒子圖像差異較大，粒子形態有云滴、雨滴、針狀冰晶、平板狀冰晶以及不規則狀冰晶等，粒子不同形態反映了降水粒子形成的不同機制和微物理過程。CIP 和PIP 粒子圖像（圖10）反映了飛行區域粒子形態，而這些粒子是從飛機軌跡上方掉落、局地生成或上升氣流帶到軌跡高度，因此粒子形態與粒子的來源、粒子運動區域過冷水含量、上升氣流速度等方面密切相關（張佃國等, 2020）。在負溫度接近0°C時，10:05:53時次，CIP 圖像顯示粒子形態為云滴，尺度多為25～75 μm。10:12:03時次，CIP 圖像上顯示明顯輻枝冰晶聚合物，即互相攀連的雪花黏附成雪片和雪團，這與Magono（1953）和Pruppacher and Klett（2010）等的觀測結論較為一致，即在0～?5°C 的范圍內，易出現大雪團，且在?1°C 雪花有較大尺度。在同樣溫度和高度下，10:38:13時次CIP觀測到了針狀冰晶的聚合物。這兩類冰晶的出現可用準液膜理論解釋，準液膜理論認為在0°C 高度層附近，冰表面存在準液膜，即冰表面與潮濕表面的特性類似，與表面能有關。這種準液膜在并與空氣的界面上存在，兩個冰晶碰撞時，準液膜被夾于兩層冰之間，就會固體化，并使冰晶粘合在一起（Hobbs and Mason, 1964;楊軍等, 2011）。在正溫度接近0°C時，如10:15:22和10:21:22時次，雪晶則因融化而合并，即融連成針狀或輻枝狀雪晶聚合物。10:47:24時次, 對流降水，CIP 和PIP 粒子圖像均顯示出聚合冰晶結構，存在凇附過程和冰晶間的攀附，結合圖1b 可以看到，該時次飛機飛過區域為對流泡區，其雷達反射率因子明顯大于對流泡區域以外約10 dBZ，且零度層亮帶不明顯，在對流區內上升氣流明顯，將下層水汽抬升帶到0°C 層以上，使得該區域冰晶在從高層下落過程中，除了聚并增長過程外，由于高過冷水含量使得凇附增長也很明顯。因此0°C 層附近粒子形態有不同形狀的聚合狀冰晶和云滴，這與楊潔帆等（2021）在太行山東麓對層狀云的飛機觀測較為一致。當粒子下落到溫度約5°C 層時，11:07:59時次，CIP 圖像上可以觀測到雪晶已經完全融化，其尺度約為125～500 μm（根據該時次CIP 圖像像素點確定，下同）。當粒子下落到近地面層溫度約為10°C時，11:27:43時次，CIP 圖像顯示粒子尺度明顯增大，約為700～1775 μm，因此液態粒子在從零度層以下降落到地面的過程中，碰并即碰撞合并過程顯著。

圖10 不同時次飛機軌跡上的高度、溫度以及CIP 和PIP 粒子圖像Fig. 10 Altitude, temperature, CIP, and PIP particle images on different aircraft tracks

6 結論與討論

基于機載云雷達KPR 和DMT 粒子測量系統，結合地基云雷達、微雨雷達和天氣雷達等設備，對2018年4月21～22日影響山東的一次積層混合云降水微物理過程進行了分析，結論如下：

（1）地基云雷達、微雨雷達和天氣雷達反射率因子要素在單點位置上隨時間變化大體趨勢一致。微雨雷達和天氣雷達由于探測高度限制，探測不到云頂信息，但在探測零度層亮帶高度和厚度上有優勢；云雷達可以清楚地觀測到云頂高度隨時間演變；當雨強大于25 mm h?1時，微雨雷達和云雷達因衰減造成時空剖面上探測量的“V”字形缺口。波長越短衰減越大，天氣雷達受衰減影響相對較小。

（2）層狀云降水，雖然都有明顯的零度層亮帶存在，但是云頂高度，云頂的雷達反射率因子、粒子的多普勒速度和譜寬等參量，反映了粒子下落微物理過程的差異。層狀云降水不同階段，零度層以上存在著雪花的攀附及凇附等不同的微物理過程；對流云降水階段，零度層以上，尤其是5、6 km 的高度，多普勒速度和譜寬均大于層狀云降水，說明在對流云降水時環境的垂直氣流、大小粒子的尺度范圍等均大于層狀云降水。

（3）高層卷云粒子尺度很小，粒子多普勒速度約為0 m s?1，譜寬較小，約為0 m s?1。

（4）對于零度層亮帶的觀測，云雷達反射率因子躍增高度比多普勒速度高80 m，多普勒速度躍增高度又比譜寬高20 m。該現象反映了當高層雪花降落到0°C 層，表面融化使其表面具有了水滴反射特性，雷達反射率因子開始躍增，但仍具有雪花的下落速度，且大小雪花下落速度近似，譜寬變化不大。當雪晶進一步融化，下落速度增大導致粒子多普勒速度躍增，小雪花融化快，大雪花融化慢，當大小雪花全部融化時，他們具有大小雨滴下落速度，大小雨滴的下落速度差異明顯，譜寬達到極值，因此譜寬的躍增高度略低于反射率因子和多普勒速度。

（5）機載資料顯示，自10:05 開始，飛機一直在約4330 m 的高度上飛行，溫度均在0°C 層上下飛行，CIP 和PIP 粒子圖像顯示粒子的形態有云滴、雨滴、針狀冰晶、輻枝狀冰晶以及不規則狀冰晶等，這些粒子是從飛機軌跡上方掉落、局地生成或上升氣流帶到軌跡高度，因此粒子形態與粒子的來源、粒子運動區域過冷水含量、上升氣流速度等方面密切相關。

聯合觀測對儀器同步性要求很高（韋凱華等,2015），由于受機載和地基資料時空匹配度的限制，僅對對地基資料和機載資料進行了初步的分析，所得結論還需更多的飛行架次和地面觀測資料進行比對驗證。此外，數值預報模式中微物理過程的模擬與實況的檢驗分析，也是今后的研究方向，可進一步了解微物理模擬特征誤差的可能來源，有利于加深對此類積層混合云降水微物理結構的認識，從而為提高降水的定量預報奠定基礎。