基于X波段雷達的門源地區人工防雹指標研究

趙占秀，王曉雍，任得萍

青海省海北州氣象臺，青海海晏 810200

門源縣地處青藏高原東北部，祁連山山脈最東南端，海拔在2 388~5 254 m之間，屬大陸性高原氣候。經濟結構主要以農業生產為主，縣農業生產年景完全依賴天氣情況而定，完全是“靠天吃飯”。農業生產中對年景影響最大的氣象災害主要有冰雹、干旱、霜凍等，且以冰雹最為嚴重。根據資料統計，每年造成的農業經濟損失中冰雹災害的比重達50%以上。

近年來，為進一步增強防災減災能力，氣象部門應不斷加大氣象現代化建設力度。2007年組建的門源縣氣象局人工影響天氣體系在防雹工作中取得了十分顯著的經濟效益。2011年新建的方艙式X波段雷達，在強對流天氣監測和預警方面發揮了重要作用，尤其在防災減災和人影指揮工作中發揮了第一道防線的作用。業務人員在利用雷達進行防雹指揮方面缺乏參考標準，在防雹作業指導時存在一定的不確定性。

隨著新一代天氣雷達技術的迅速發展，針對降雹機制和人工防雹新技術的理論研究均取得了新的進展[1-3]，為開展人工防雹作業提供了指導依據。省內外工作者將理論結合實際開展多普勒天氣雷達資料的人工防雹指標研究，得出的定量化指標值和閾值為防雹作業提供有效參考。這些指標與閾值是否應用于X波段雷達防雹作業還有待研究。畢力格，畢力格等[4]利用X波段雙偏振雷達，通過雙偏振參量的特征對比分析，較好地識別了短時強降水與冰雹天天氣過程。青海省內利用多個冰雹個例，分析X波段雷達的各產品參量特征，找出判別冰雹天氣的閾值，并應用于人工影響天氣作業的研究并不多。此處利用門源X波段方艙式雷達和降雹資料，分析得出人工影響天氣的閾值，為高效開展人影防雹作業提供科學依據。

1 資料選取和分析方法

1.1 資料的選取

選取2016—2018年5—9月的31個冰雹天氣個例（將1次局地降雹作為1個個例），根據每個個例降雹的具體時間，找出與之相對應的門源雷達基數據資料。由于冰雹出現時間與雷達觀測資料時間有可能不一致，將冰雹出現時的最近1個雷達體掃作為降雹時。降雹時往前選取3個雷達體掃，降雹時往后選取2個雷達體掃，總共選取6個雷達體掃。根據每個冰雹個例的具體時間點，從整理的雷達資料中找出與之相對應的6個基數據。由于雷達資料有限，可進行分析的個例有12個（表1）。

表1 與雷達資料相對應的冰雹個例

1.2 資料的讀取

利用整理出來的雷達基數據，通過GLC-36型多普勒天氣雷達產品終端對基數據進行計算處理，得到每一個個例序列化的組合反射率、垂直積分液態水含量、回波頂高、最強回波高度等產品。在GLC-36型多普勒天氣雷達產品終端界面中拖動鼠標時會顯示經度、緯度信息，依據冰降雹點的經度、緯度信息，讀出經緯度在1′誤差范圍以內的雷達產品特征值。讀取個例數據時，由于存在靜錐區，無法讀取浩門鎮本站的雷達各參量特征值，故剔除2個冰雹個例資料。

每個個例得到了一組序列化組合反射率、垂直積分液態水含量、回波頂高、最強回波高度的值，共有10個個例，得到10組特征值。通過對最強回撥高度值的剖面分析，選取回波強度等于30 dBz的強回波高度值。1個冰雹個例得到4個特征量值和序列化值，通過對這10個個例各特征量值的變化分析可知，在降雹前回波強度有所增強，回波頂高升高，降雹結束后各參量則與之相反，組合反射率、回波頂高及強回波的最大值都出現在降雹前，冰雹天氣中回波頂高往往提前于降雹一個體掃，垂直積分液態水含量有明顯躍增。

1.3 分析方法

從10個冰雹個例中讀取每個個例各特征量的最大值，并分析出這10個個例的最大值、最小值及平均值（表2）。

表2 冰雹個例雷達各特征參量

2 雷達產品分析

2.1 組合反射率

組合反射率表示的是在一個體積掃描中，將常定仰角方位掃描中發現的最大反射率因子投影到笛卡爾格點上的產品[5]。降雹天氣的組合反射率在32.5~49.0 dBz，平均為39.5 dBz，其中回波強度≥35 dBz的概率為70%，≥40 dBz的概率為50%，說明回波強度≥35 dBz出現冰雹的可能性較大，但通過回波強度不能很快判別門源地區會出現哪一類天氣。

2.2 回波頂高

回波頂高度是衡量對流天氣強弱程度的重要標志，它反映了云內垂直上升氣流的強度，回波頂高度越高、云內上升氣流越強，而上升氣流又是決定云內所能形成的最大水滴或冰雹尺度的重要因素。降雹天氣回波頂高在6.0～9.7 km，平均值為7.8 km，其中回波頂高≥7 km的概率為80%，≥8 km的概率為50%，說明回波頂高≥7 km易出現冰雹天氣。

2.3 強回波的高度

強回波（≥30 dBz）高度比回波頂高更能說明冰雹云的結構特征。在一定條件下，積雨云垂直發展越高，回波頂高越高，地面出現降雹的概率越大。但在云中含水量較少時，即使積雨云垂直發展很高，也不能形成含水量積累區，云中雹塊仍不能充分增長，這時地面可能沒有降雹。這種積雨云雷達回波的垂直剖面上，強回波主要在底部，且水平尺度較小時，易出現短時強降水。而當強回波出現在云的中上部時，降雹的可能性大。降雹時范圍在5.0～8.8 km,平均值為7.1 km，其中≥6 km的概率為90%，≥7 km的概率為50%，冰雹天氣強回波高度在6 km左右。

2.4 垂直積分液態水含量

垂直液態水含量（VIL）是由Greene等人于1971年提出的一種新預報因子。雷達體積掃描資料中的反射率因子值，都是由液態水的后向散射所造成，反映了降水云體中在某一確定底面積的液態水混合比的垂直積分。液態水混合比是通過測量的反射率因子和雨滴之間的經驗關系：M=3.44×10-6Z4/7[5]。1986年，Winston等人發現VIL對冰雹的存在有較好的指示作用，成為判別強降水及其降水潛力、強對流天氣造成的暴雨、暴雪、冰雹等災害性天氣使用率較高的有效工具之一。

分析冰雹天氣的垂直積分液態水含量值得出：降雹的范圍在0.3~2.0 kg/m2，平 均 值 為1.7 kg/m2，其 中，≥0.7 kg/m2的概率為90%，≥1 kg/m2的概率為60%，降雹時或降雹前一個體掃內垂直積分液態含水量躍增，對冰雹天氣預警的提前量可達5~15 min；冰雹天氣垂直積分液態水含量的平均值高于短時強降水天氣。

通過對上述數據的分析得出各雷達參量平均值，在平均值附近選取各雷達參量的不同值，得出百分率（表3）。

表3 冰雹個例各雷達特征參量的百分率

對百分率較大的冰雹天氣各雷達特征參量值進行綜合分析，同時滿足回波強度≥35 dBz、回波頂高≥7 km的概率為60%，強回波的高度≥6 km、垂積分液態水含量≥0.7 kg/m2，將雷達各特征參量的綜合值作為冰雹天氣的閾值。

門源縣局業務人員申請空域并開展人工指揮防雹作業。根據防雹作業點實際情況，在防雹作業前，作業人員需要進行作業準備，因此在冰雹預警時，若預警時間過早，則冰雹云特征不明顯，識別有困難；反之，則使作業人員沒有充足的準備時間[6]。研究表明，成災的雹云會有一個穩定的成熟期（一般大于30 min），防雹作業應在雹云成熟期內盡早開展[7]。由于云系移到降雹點的上空時，冰雹云已處于成熟期。冰雹云的回波強度≥32.5 dBz、強回波的高度≥5 km、垂積分液態水含量≥0.7 kg/m2、回波頂高≥6 km的概率為90%，上述綜合值初步制定為門源地區人工防雹指標（表4）。

表4 冰雹天氣各雷達特征參量的百分率

3 結論

（1）各特征參量的最大值都出現在降雹前，其中回波頂高往往提前于降雹一個體掃，垂直積分液態水含量有明顯的躍增。

（2）防雹作業的指標為回波強度≥32.5 dBz、強回波的高度≥5 km、垂積分液態水含量≥0.7 kg/m2、回波頂高≥6 km。