青藏高原東南部墨脫地區弱降水微物理特征的Ka 波段云雷達觀測研究

張靜怡 王改利 鄭佳鋒 劉黎平 周任然

1 成都信息工程大學大氣科學學院, 成都610225

2 中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室, 北京100081

1 引言

青藏高原位于我國境內西南地區，是我國最大、世界海拔最高的高原。其南北長約1000 公里，東西長約2500 公里，面積約為2.5×106平方公里，平均海拔高度在4000 m 以上。青藏高原的動力作用和熱力作用對全球氣候、東亞大氣環流等具有十分顯著和重要的影響（Zhao et al., 2019）。青藏高原云系也是聯系各種局地天氣甚至是全球氣候各個子系統的紐帶（陳葆德等, 2008）。為了更好地了解青藏高原天氣特征及其對氣候系統的影響，早在1979 年和1998 年，我國就先后開展了第一次和第二次青藏高原大氣科學試驗（徐祥德和陳聯壽,2006）。第一次青藏高原大氣科學試驗重點在高原中部地區進行觀測，在那曲地區增設了氣象雷達觀測站。第二次青藏高原大氣科學試驗覆蓋了高原及鄰近地區，使觀測的氣候類型更加完整（周長艷等, 2012）。2014 年中國氣象局、國家自然科學基金委和中科院聯合發起“第三次青藏高原大氣科學試驗—邊界層—對流層綜合觀測系統”項目，在西藏那曲等地區開展了觀測實驗（Zhao et al., 2019）。第三次青藏高原大氣科學試驗首次在西藏那曲增加了地基毫米波云雷達的觀測，為深入研究青藏高原的云結構和微物理特征提供了大量資料。

藏東南地區是青藏高原受印度洋水汽影響最為明顯的區域。墨脫位于青藏高原東南部，雅魯藏布江下游，呈現高山河谷地形，大量水汽由喜馬拉雅山南麓爬坡至墨脫，隨后向林芝其他區域輸送，因而墨脫成為藏東南水汽輸送通道“入口”關鍵區。墨脫平均海拔高度1200 m，年平均相對濕度80 %以上，雨季平均溫度為22°C，年平均降水高于2000 mm，氣候濕潤，雨量充沛，屬于亞熱帶濕潤氣候區（陳萍和李波, 2018）。墨脫作為西藏的“雨窩”，是西藏地區降水日數最多、降水量最大的地方，對高原氣候變化的響應具有敏感性和強烈性，是青藏高原氣候系統中的一個典型單元（旺杰等, 2021）。為加深對藏東南水汽輸送通道“入口”關鍵區云降水三維結構及微物理特征的認識，在第二次青藏高原綜合科學考察研究項目和國家重點研發計劃項目支持下, 2019 年第一次在西藏墨脫氣候觀象臺（95.32°E/29.31°N, 海拔1305 m）建立了觀測試驗基地并進行云降水的綜合觀測（圖1）。觀測設備主要包括：X 波段相控陣雷達、Ka 波段毫米波云雷達、K 波段微雨雷達、風廓線雷達、微波輻射計及降水現象儀等。

圖1 （a）青藏高原地形（彩色陰影，單位：m）、墨脫觀測場位置（紅色三角形），（b）毫米波云雷達（KaCR）和（c）降水現象儀（DSG5）Fig. 1 (a) Topography of the Tibetan Plateau (color shading, units:m) and location of the Mêdog observation site (red triangle), (b) millimeter cloud radar, and (c) precipitation phenomenometer (DSG5)

由于墨脫地區雨強小于1 mm h-1的弱降水占據了降水總時段的近80%（Wang et al., 2021），因此，本文重點研究墨脫地區弱降水的微物理特性及垂直變化。毫米波測云雷達由于其較短的波長使其對非降水云和弱降水云的探測能力要高于厘米波天氣雷達（劉黎平等, 2009），其較高的靈敏度和空間分辨率，能夠很好的探測微小粒子結構及其物理特性（Kollias et al., 2007）。此外，毫米波雷達也非常適合進行長時間的連續性觀測。因此，本文以布設在墨脫氣候觀象臺的Ka 波段云雷達（KaCR）觀測數據為基礎，首先對KaCR 的功率譜數據進行預處理，然后選取了2020 年旱季和雨季的兩個弱降水過程，進行雨滴譜反演，分析墨脫地區不同季節弱降水的微物理特征及垂直廓線。通過此研究，提高對雅魯藏布大峽谷水汽通道入口處云降水微物理過程的認識，對改善青藏高原云降水的參數化方案具有重要意義。

2 觀測設備和數據

本研究主要用到的觀測設備包括中國氣象科學研究院和安徽四創電子股份有限公司聯合研制的KaCR 和華云升達（北京）氣象科技有限責任公司生產的降水現象儀DSG5。Ka 波段毫米波云雷達工作頻率為35.01 GHz，對應波長為8.6 mm，探測高度可達18 km（距離地面高度，下同）。該KaCR采用四種模式循環探測，分別是邊界層模式、中間層模式、降水模式和卷云模式，以確保能夠對不同種類的云進行觀測。由于本文主要研究弱降水過程，因此采用降水模式的數據。該KaCR 具體參數如表1 所示。KaCR 輸出數據包括原始數據產品（功率譜密度數據）和基礎數據產品（回波強度、徑向速度、速度譜寬、線性退極化比），為研究墨脫地區云降水物理特征提供了數據基礎。

表1 KaCR 降水模式雷達參數Table 1 Parameters of the precipitation model of KaCR

DSG5 型降水現象儀是一種采用現代激光遙測技術的降水過程監測紀錄分析設備。它可以對各種降水過程（毛毛雨、小雨、大雨、冰雹、雪花、雪粒、雨夾雪等）進行精確監測。降水現象儀可統計所有的降水粒子在速度和粒徑上的分布（繪出雨滴譜圖），數據分為1024 種（32 種直徑×32 種速度）檔位等級分布，時間分辨率為 1 min，通過計算可以進一步得到降水強度、反射率因子、含水量以及氣象光學視程（MOR）能見度等物理量。研究中采用質量控制后的降水現象儀數據對云雷達觀測數據進行驗證。

根據標準化高原季風指數，將墨脫地區10 月至3 月和4 月至9 月劃分為旱季和雨季（Zhou et al., 2021）。因 此，本 文 選 取2020 年 旱 季（3 月6 日）和雨季（8 月24 日）兩個弱降水過程進行宏微觀物理特征的研究。此次旱季降水過程雨強穩定在0.2 mm h-1，穩定降水時段為07:30～09:00（北京時，下同），持續一個半小時。雨季降水雨強隨時間增強，平均雨強在1 mm h-1。穩定降水時段為04:42～05:32。

3 數據處理方法

本文主要利用布設在青藏高原東南部墨脫氣候觀象臺的KaCR 功率譜數據反演墨脫地區弱降水云的雨滴譜特征。首先對KaCR 功率譜數據進行預處理，然后根據靜止大氣下粒子下落末速度和直徑的關系反演雨滴譜。

3.1 數據預處理

雷達功率譜數據是回波功率在不同多普勒速度上的分布，其與采樣粒子的微物理和動力特征息息相關。研究中采用的云雷達每個距離庫由256 個回波譜點組成，每個譜點都對應了一個多普勒速度。在功率譜中準確的將云雨信號和噪聲等非氣象信號分離后，才能夠精準計算出譜矩。本文的功率譜數據預處理步驟及方法描述如下：

（1）數據平滑：譜數據平滑可以緩解噪聲和湍流的影響，本文采用五點平滑。

（2）噪聲電平計算：噪聲電平是指功率譜中所有噪聲的平均值。噪聲電平的確定直接影響了后續信號識別以及譜矩計算，是重要的數據處理環節。目前確定噪聲電平的主要方法有分段法、最大速度法和客觀法。由于分段法的誤差要小于客觀法和最大速度法，因此本研究采用分段法計算噪聲電平。根據胡明寶（2012）和鄭佳鋒（2016）等的研究，本研究將功率譜分為8 段來確定噪聲電平。

（3）云信號提取：確定噪聲電平之后，記錄每組功率譜減去噪聲電平后的連續功率譜段，為了去除非氣象回波，將信噪比和連續點閾值分別設為-10 dB 和8 個對連續段進行篩選，以得到真實的氣象信號功率譜。

（4）譜矩計算：根據得到的氣象信號功率譜，采用局部積分法計算的信號零階矩總功率PR[公式（1）]，并代入雷達方程 [公式（2）] 就可以得到反射率因子Z；一階矩徑向速度Vˉ和二階矩速度譜寬 σv的計算如公式（3）和公式（4）所示：

其中，PR為 氣象信號總功率（單位：dBm），Vl和Vr為云信號的左右端點速度（單位：m s-1），Si為第i個譜點的信號功率，PN為 噪聲電平，P′R為天線接收到的信號總功率，C為雷達常數，R為探測距離（單位：km），Pt為發射功率（單位：W），G為天線增益（單位：dB）， θ 、 Φ為天線水平和垂直波束寬度 [單位：(°)]，h為距離分辨率（單位：m）， |K|2為 折 射 指 數， λ為 入 射 波 長（單 位：mm），L?為饋線損耗（單位：dB）。

譜偏度Sk和 譜峰度Kt是描述功率譜對稱性和陡峭程度的物理量。偏度為零表示信號為正態分布，大于零表示信號偏右側分布，小于零表示信號偏左側分布。偏度絕對值越大表示信號的非對稱度越高。峰度為零表示信號為正態分布；大于零表示信號分布偏陡峭；小于零表示信號分布偏平坦（鄭佳鋒,2016）。

當云體內部有云雨轉化或者粒子相態轉化時，偏度和峰度就會發生變化，能夠很好的指示云體內部粒子相態及粒徑變化（Kollias et al., 2011a,2011b）。如當冰晶粒子經過零度層時大部分融化為液滴，粒子下落速度增大，功率譜就會向大速度區偏移，即偏度出現正偏，由零值轉化為正值。在冰晶融化時，粒子譜的寬度減小，功率譜的峰值就會增大。因此可以根據各項物理量的變化來反推粒子的變化。譜偏度和峰度計算如公式（5）和公式（6）所示：

圖2 給出了功率譜數據預處理前后的對比，原始功率譜數據（圖2a）底層有強度在-14～-6 dB之間的噪聲，垂直方向存在雷達直流徑向干擾產生的條狀噪聲。圖2b 是預處理后的功率譜數據，黑色實線是識別出的云信號左右端點以及譜峰。能夠看出預處理后的數據在各個高度上都有效地保留了云信號，去除了無效信號。由于受到湍流及風切變等因素的影響，功率譜左端有一定程度的拓寬（Shupe et al., 2008; 劉 黎 平 等, 2014; 馬 寧 堃 等,2019）。

圖2 預處理（a）前（b）后不同高度（距地面高度，下同）的功率譜密度數據Fig. 2 Power spectra density at different heights (above ground level, the same below) (a) before and (b) after preprocessing

3.2 反射率因子訂正

利用云雷達數據反演雨滴譜過程中，雷達反射率因子與粒子數濃度密切相關，通過反射率因子誤差訂正能夠更加準確地反演雨滴譜。云雷達是垂直指向觀測設備，位于與之同時觀測的相控陣X 波段體掃雷達的觀測盲區內，無法進行對比。此外，雖然降水現象儀由于“一次測量一個雨滴”的假設，存在低估中小雨滴濃度的缺陷，但其計算的降水率與墨脫觀測場地面雨量計降水隨時間的變化具有較好的一致性（Wang et al., 2021）。因此，為了分析云雷達的系統誤差，選取與云雷達觀測相同時間段的降水現象儀數據為基礎，計算Ka 波段云雷達的反射率因子理論值，與云雷達觀測的反射率因子進行對比。由于云雷達底層的數據受到湍流、風切變及過飽和現象的影響，因此采用云雷達510 m 高度的 數 據 進 行 比 較（Shupe et al., 2008; 劉 黎 平 等,2014; 馬寧堃等, 2019）。圖3 給出了2020 年8 月24 日的弱降水過程云雷達觀測及以降水現象儀雨滴譜數據為基礎計算的Ka 波段云雷達的反射率因子理論值隨時間的變化，可以看出，在降水初期，云雷達探測的回波強度比理論值大約低12 dB。因此，在云雷達觀測的反射率因子上加上了12 dB 的系統誤差，以得到更接近真實情況的回波強度。訂正后的云雷達回波和理論值一致性較好，但隨著降水的持續，云雷達天線積水造成回波強度進一步減弱。

圖3 2020 年8 月24 日Ka 波段云雷達（KaCR）觀測510 m 高度上回波訂正前（BC）后（AC）的反射率因子及降水現象儀計算的Ka 波段云雷達的反射率因子理論值（Ka-theorem）時間序列Fig. 3 Time series of the reflectivity factor at the height of 510 m before (BC) and after (AC) correction of KaCR and theoretical values of KaCR calculated from the observations using the precipitation phenomenometer (Ka-theorem) on August 24, 2020. BJT: Beijing time

除此之外，云雷達還需要考慮大氣及降水粒子會吸收雷達波，造成雷達回波功率衰減的問題，研究中采用了逐庫法對回波強度進行衰減訂正（張培昌和王振會, 2001）。

3.3 雨滴譜反演

層狀云中空氣垂直速度一般在0.1～0.2 m s-1（石愛麗, 2005），遠小于粒子下落速度，因此可以忽略不計。根據實驗得到的粒子直徑和下落末速度經驗公式（式7），就可以得到粒子直徑分布（Gunn and Kinzer, 1949）。

根據雷達反射率因子和雨滴譜的關系 [公式（10）]，可以得到不同直徑粒子對應的數濃度，進而獲得雨滴譜分布。

其中，Z為雷達反射率因子，本研究中由預處理后的功率譜數據計算得到，并經過系統誤差和衰減誤差訂正。N(D)為 粒子數濃度，D為粒子直徑。

圖4 給出了2020 年8 月24 日弱降水過程04:42～05:32 時段云雷達反演的510 m 高度上的雨滴譜分布（虛線）及降水現象儀觀測的地面雨滴譜分布（實線）。可以看出，地面雨滴譜呈現一個兩端數濃度小，中間大的分布特點，云雷達雨滴譜呈現出隨直徑增大雨滴數濃度逐漸減小的變化趨勢。在0.5～2.1 mm 直徑區間兩種觀測設備的滴譜濃度一致性很好。當粒子直徑小于0.5 mm 時，降水現象儀觀測的雨滴濃度明顯低于云雷達反演的雨滴濃度，這也許是由于降水現象儀對小粒子濃度的低估造成的（Tokay et al., 2008; Wang et al., 2021）。總的來說，云雷達反演的雨滴譜和降水現象儀觀測的雨滴譜一致性較好。

圖4 2020 年8 月24 日510 m 高度云雷達反演雨滴譜與地面降水現象儀（PP）觀測雨滴譜比較Fig. 4 Comparison of the raindrop size distribution (RSD) from KaCR at the altitude of 510 m with that from the precipitation phenomenometer (PP) observed on August 24, 2020

4 個例分析

研究中選取了墨脫2020 年3 月6 日和2020年8 月24 日兩個弱降水過程來分析雅魯藏布大峽谷水汽通道入口處旱季和雨季的回波強度、垂直速度、速度譜寬、雨滴譜特征和粒子相態變化，并探究不同季節弱降水微物理特征的異同。

4.1 旱季降水

4.1.1 2020 年3 月6 日降水過程介紹

2020 年3 月6 日云雷達觀測到墨脫地區一次弱降水過程，降水時段為07:30～09:00，穩定降水階段主要集中在07:31～08:38 時段。由云雷達功率譜數據得到該降水時段的反射率因子、徑向速度和速度譜寬，由降水現象儀的數據得到地面雨強，結果如圖5 所示。從雷達回波（圖5a）來看，該時段回波頂高位于4.5～5 km，零度層在1.5 km 左右。零度層以上回波強度小于20 dBZ，零度層以下回波增強，過程回波強度介于20～30 dBZ之間，回波大值區出現在08:10～08:38，最大回波強度超過27 dBZ。徑向速度向下為負向上為正。零度層以上的下落速度（圖5b）隨高度降低緩慢地從1 m s-1增長到3 m s-1，經過零度層時增加到6.5 m s-1。從速度譜寬（圖5c）上能夠明顯看出1.5 km 高度上有零度層的存在，零度層之上的速度譜寬介于0.2～0.4 m/s 之間。速度譜寬在零度層達到1.6 m s-1的最大值，之后隨高度降低緩慢減小。通過地面雨強（圖5d）來看， 此次降水平均雨強在0.2 mm h-1，雨強隨時間變化不大，降水穩定，具有明顯的層狀云降水特征。

圖5 2020 年3 月6 日07:31～08:38 云雷達觀測的（a）反射率因子、（b）徑向速度、（c）速度譜寬和（d）地面降水現象儀雨強Fig. 5 KaCR observations of the (a) reflectivity factor, (b) radial velocity, (c) velocity spectral width, and (d) rain rate using the precipitation phenomenometer from 0731 BJT （Beijing time） to 0838 BJT on March 6, 2020

4.1.2 降水微物理過程分析

譜偏度和峰度對云內粒子的相態變化有很好的指示作用（Kollias et al., 2011a, 2011b）。因此，可以通過偏度、峰度的變化來推測粒子的相態及液滴發展狀況并了解降水的微物理特征。對該時段降水進行譜偏度和譜峰度的計算，結果如圖6 所示。零度層以上譜偏度在零值左右（圖6a），峰度（圖6b）出現了由負值轉為正值的變化，說明零度層以上的冰晶粒子在持續增長，但考慮到回波強度沒有明顯增強，因此，冰晶粒子的增長并不明顯。零度層以下，偏度隨高度逐漸減小，峰度從負值增加到正值，說明粒子在下落過程中，蒸發及碰并導致小粒子減少，較大粒子信號增強。

圖6 2020 年3 月6 日07:31～08:38 云雷達反演的（a）譜偏度和（b）譜峰度Fig. 6 (a) Spectral skewness and (b) spectral kurtosis retrieved from KaCR from 0731 BJT to 0838 BJT on March 6, 2020

4.1.3 降水垂直結構分析

相較于時空分布，垂直廓線能夠直觀地展示出物理量隨高度變化的情況。圖7 給出了2020 年3月6 日07:31～08:38 平均的反射率因子、徑向速度、速度譜寬、偏度和峰度的垂直廓線圖。通過廓線圖可以明顯看出墨脫地區此次旱季弱降水過程的零度層在1.5 km 左右。由于速度慣性作用導致不同物理量變化的高度不完全一致，因此根據譜偏度和峰度的變化，將高度大致分為五個階段進行分析。在A 至B 區間（4～1.8 km），回波強度由13 dBZ增大到15 dBZ，下落速度由1.0 m s-1增加到1.5 m s-1，速度譜寬穩定在0.3 m s-1，譜偏度和峰度從負值變為正值，說明冰晶粒子在下落過程中有所增長。3.1 km 處溫度約在-12°C，該溫度有利于冰晶效應的發展，水汽在冰晶粒子上凝華，冰晶直徑增大（胡朝霞等, 2007）。因此，該高度上的回波強度增大，徑向速度增大，速度譜寬增加。在B 至C區間（1.8～1.6 km），回波強度維持在15 dBZ，徑向速度不變，速度譜寬開始迅速增加，譜偏度和峰度由正值轉為負值，說明冰晶粒子在下落過程中發生碰并現象，出現不同的下落速度。在C 至D區間（1.6～1.5 km），回波強度和速度譜寬達到最大值，分別為22 dBZ和1.3 m s-1、徑向速度增長到4 m s-1，偏度由負值變為正值，峰度迅速增加，表明在該高度區間冰晶開始融化，出現外包水膜粒子。在D 至E 區間（1.5～1.2 km），回波和速度譜寬開始減小，偏度由正值轉為負值，峰度由負值轉為正值，說明冰晶粒子已經全部轉化為液滴，由于下落慣性作用，下落速度在該高度達到6 m s-1的最大值。在E 至F 區間（1.2 km 以下到地面），回波強度、速度和速度譜寬持續減小，偏度減小，峰度增加，說明粒子在下落過程中由于蒸發及碰并作用，小粒子濃度持續減小。

圖7 2020 年3 月6 日07:31～08:38（a）反射率因子、（b）徑向速度、（c）速度譜寬、（d）譜偏度和（e）譜峰度的平均垂直廓線Fig. 7 Average vertical profiles of the (a) reflectivity factor, (b) radial velocity, (c) velocity spectral width, (d) spectral skewness, and (e) spectral kurtosis from 0731 BJT to 0838 BJT on March 6, 2020

雨滴譜的垂直分布能夠直觀地看出粒子在下落過程中的變化情況。粒子下落末速度與粒子半徑的關系反演雨滴譜的算法適用于液滴，因此只對零度層以下的雨滴譜進行分析。圖8 給出了2020 年3月6 日07:31～08:38 降水階段的平均雨滴譜垂直分布。可以看出，旱季層狀云弱降水以小雨滴為主，最大雨滴直徑不超過3 mm。從1.5 km 高度以下，由于冰晶的融化，所有雨滴濃度均有所增加，雨滴濃度峰值出現的高度隨雨滴直徑的增加而降低，其中，小于1.4 mm 的雨滴濃度峰值分布在1.4～1.2 km之間，直徑大于1.4 mm 的雨滴濃度峰值出現在1.2 km。隨著高度降低，在1.2～0.4 km 之間，直徑小于1.7 mm 的雨滴濃度緩慢減小，這是由于小雨滴之間的相互碰并及蒸發作用造成的（王揚鋒等, 2007），而大于1.7 mm 的雨滴濃度垂直分布比較均勻，這可能是由于碰并—破碎過程達到平衡，因此隨高度變化較小。在0.4 km 以下，由于近地面蒸發作用加強，所有雨滴濃度均有明顯的減小。

圖8 2020 年3 月6 日07:31～08:38 降 水 階 段 的 平 均 雨 滴 譜 [lg N(D)] 分布Fig. 8 Average vertical profiles of RSD from 0731 BJT to 0838 BJT on March 6, 2020

4.2 雨季降水

4.2.1 2020 年8 月24 日降水過程介紹

2020 年8 月24 日墨脫氣候觀象臺云雷達觀測到一次持續6 小時的降水，其中層狀云弱降水穩定階段主要集中在04:42～05:32 時段。從雷達回波（圖9a）來看，該時段回波頂高位于7～8 km，零度層在4 km 左右。零度層以下回波強度增大，介于20～30 dBZ之間。通過徑向速度（圖9b）可以看出此次降水過程主要以下落運動為主，最大徑向速度達到8 m s-1，出現在05:20～05:30 之間，05:20之前徑向速度位于5～7.5 m s-1之間。速度譜寬（圖9c）的時空變化情況和反射率因子以及徑向速度對應很好。從速度譜寬圖上能夠很明顯地看出4 km 左右的高度上有零度層亮帶的存在，速度譜寬達到2.0 m s-1。零度層以上的云體，速度譜寬變化很小，介于0.2～0.6 m s-1之間，說明云體內部粒子性質較為穩定，在零度層以下速度譜寬隨高度降低逐漸減小。由降水現象儀計算的地面雨強的時間序列（圖9d）能夠看出，此次降水過程出現了三個明顯的降水峰值，且雨強隨時間逐漸增強，與云雷達的反射率因子、徑向速度和速度譜寬的變化時間相對應。總的來說，此次降水過程在4 km左右存在明顯的零度層亮帶，降水強度基本不大，后期有增強的趨勢，具有層狀云降水的特征。

圖9 2020 年8 月24 日04:42～05:32 云雷達觀測的（a）反射率因子、（b）徑向速度、（c）速度譜寬和（d）地面降水現象儀雨強Fig. 9 Same as Fig. 5, but for the case of August 24, 2020

4.2.2 降水微物理過程分析

為了探究墨脫雨季層狀云弱降水的微物理特征，對該時段降水進行譜偏度和峰度的計算。從譜偏度（圖10a）和譜峰度（圖10b）的時空變化可以看出，在4 km 高度處偏度和峰度出現了明顯的增大，說明是粒子經過零度層時由冰晶轉化為水滴的過程。零度層以下，譜偏度呈現出正—零—負的變化，與之對應的峰度有負—零—正的變化，說明了粒子在下落過程中由于碰并作用，中大雨滴的信號增強。這種變化趨勢和旱季層狀云降水一致。

圖10 2020 年8 月24 日04:42～05:32 的（a）譜偏度和（b）譜峰度Fig. 10 Same as Fig. 6, but for the case of August 24, 2020

與旱季層狀云降水過程比較可以發現，旱季和雨季降水的云頂高度和零度層高度不同，旱季云頂高度和零度層高度較低，而雨季云頂高度和零度層高度較高。

4.2.3 降水垂直結構分析

圖11 給出了2020 年8 月24 日04:42～05:32平均的反射率因子、徑向速度、速度譜寬、偏度和峰度廓線，可以明顯看出墨脫地區此次雨季弱降水過程的零度層在4 km 左右。粒子在經過零度層時的變化情況復雜，因此根據譜偏度和峰度將高度大致分為四個區間來進行分析。首先是A 至B 區間（6～4.2 km），反射率因子維持在17 dBZ，徑向速度在該區間由1.8 m s-1慢慢增加到2 m s-1，速度譜寬緩慢增加但始終小于0.5 m s-1，譜偏度有“負—正—負”的轉變，峰度持續減小，說明冰粒子增長較為平緩，整體尺寸分布均勻。B 至C 區間（4.2～3.9 km）是零度層的上半部分，在該高度上反射率因子迅速增長到27 dBZ、速度譜寬增長到3.9 m s-1，徑向速度持續增加，偏度由負轉正，峰度也迅速增加，這是由于冰粒子融化形成外包水膜粒子導致反射率因子迅速增強及粒子下落速度加快。C 至D區間（3.9～3.7 km），反射率減小到25 dBZ，速度譜寬減小，譜偏度由正值轉為負值且峰度減小，說明冰晶粒子全部轉化為液滴。由于下落慣性作用，徑向速度反應滯后，因此在該高度區間速度達到最大值為7 m s-1。D–E 區間（3.7 km 到地面），反射率和速度譜寬繼續減小，偏度減小，峰度增大，說明大粒子濃度不變，小粒子在下落過程中由于蒸發或碰并導致濃度減小。

圖11 2020 年8 月24 日04:42～05:32（a）反射率因子、（b）徑向速度、（c）速度譜寬、（d）譜偏度、（e）譜峰度的平均垂直廓線Fig. 11 Same as Fig. 7, but for the case of August 24, 2020

雨滴譜的垂直分布能夠直觀地看出粒子在下落過程中的變化情況。2020 年8 月24 日04:42～05:32 降水階段的平均雨滴譜的垂直分布如圖12 所示。整體來看，層狀云降水以小雨滴為主，雨滴濃度隨直徑的增加而減小，最大雨滴直徑不超過3 mm。從4 km 高度以下，由于冰晶的融化作用，所有雨滴濃度均有明顯的增加。由于蒸發和粒子的碰并作用，隨高度的降低小粒子濃度開始減小，其中直徑小于0.7 mm 的粒子在4.0～3.7 km 高度達到濃度峰值，直徑大于0.7 mm 的粒子在3.7～3.5 km 高度達到濃度峰值。3.5 km 以下，在下落過程中由于蒸發及碰并作用（溫龍等, 2015），直徑小于1 mm的粒子濃度隨高度降低緩慢減小，直徑越小的粒子濃度降低越快，直徑大于1 mm 的粒子濃度隨高度降低變化很小，可能是由于碰并—破碎過程達到了平衡。0.5 km 以下，由于蒸發作用，所有粒子濃度開始減小，直徑小于1 mm 的粒子濃度減小速率大于大粒子。

圖12 2020 年8 月24 日04:42～05:32 降水階段的平均雨滴譜 [lg N(D)]分布Fig. 12 Same as Fig. 8, but for the case of August 24, 2020

比較墨脫地區旱季和雨季弱降水過程可以發現，旱季和雨季降水過程中的粒子相態變化及云雨轉化過程較為一致。零度層以上的冰晶粒子隨高度降低有所增長，但增長緩慢。不同的是，旱季接近零度層的冰晶粒子可能出現了聚合現象，導致峰度出現較大的變化。在零度層上層，小粒徑的冰晶向液滴轉化，出現外包水膜的現象，導致在該高度上反射率因子等物理量出現突變。在零度層下層，冰晶融化成液滴，層狀云降水雨強較小，雨滴下落時受到蒸發及碰并作用導致粒子濃度隨高度降低逐漸減小。在雨滴下落的中段區間（距地面高度在旱季為0.3～1.2 km，雨季為0.5～3.5 km），旱季直徑小于1.5 mm 的雨滴濃度隨高度降低逐漸減小，雨季直徑小于0.7 mm 的雨滴濃度隨高度降低逐漸減小。在近地面，由于蒸發作用加強，雨季和旱季雨滴濃度均出現了明顯減小的現象。

5 結論

本文以青藏高原雅魯藏布大峽谷水汽入口處墨脫氣候觀象臺的Ka 波段毫米波云雷達和降水現象儀觀測數據為基礎，首先對毫米波云雷達進行系統誤差及衰減誤差訂正，然后選取了墨脫地區旱季（2020 年3 月6 日）和雨季（2020 年8 月24 日）兩次層狀云弱降水個例，對層狀云弱降水的雨滴譜進行反演，研究了墨脫地區旱季和雨季弱降水的微物理特性及垂直變化。主要結論如下：

（1）云雷達的反射率因子與降水現象儀雨滴譜數據計算得到的Ka 波段云雷達的反射率因子理論值有12 dB 的系統誤差，訂正之后二者隨時間變化一致性較好。除此之外，云雷達天線受降水形成的水膜影響，造成回波衰減。由云雷達功率譜數據反演得到的510 m 高度的雨滴譜和降水現象儀的雨滴譜分布相似，但粒子直徑小于0.5 mm 雨滴的濃度小于云雷達探測的雨滴濃度，這是由于降水現象儀低估小粒子濃度造成的。

（2）墨脫地區的層狀云降水結構清晰，具有明顯的零度層亮帶，零度層高度隨季節變化明顯。墨脫地區旱季和雨季的粒子相態及粒徑變化情況較為相似。零度層以上，冰晶粒子增長緩慢，整體狀態穩定，因此偏度、峰度和反射率因子變化不明顯。在經過零度層時，冰晶粒子開始融化，形成外包水膜粒子，造成反射率因子、徑向速度和速度譜寬大幅度增加。在零度層下半部分，冰晶粒子轉化為液滴，譜偏度由正值轉為負值且峰度減小。零度層以下，雨滴在下落過程中由于蒸發及碰并作用導致小粒子信息減弱，較大雨滴信息增強，因此譜偏度減小，峰度增大，反射率因子有微弱的減小。

（3）墨脫地區旱季和雨季層狀云弱降水雨滴譜垂直變化相似，都以小粒子為主，粒子最大直徑不超過3 mm，濃度隨直徑的增大而減小。經過零度層后，冰晶粒子轉化為液滴，由于碰并作用，小粒子濃度開始減小，較大粒子濃度持續增加。隨著高度降低，由于碰并和蒸發作用導致小粒子濃度減小，而較大粒子濃度變化不大，可能是由于碰并—破碎過程達到平衡造成的。近地面由于蒸發增強，旱季和雨季粒子濃度均出現了明顯的減小。

本文基于前人的工作基礎，利用云雷達觀測資料初步研究了墨脫地區層狀云弱降水的微物理特性及垂直廓線，由于選取個例較少，結果代表性還不強，接下來的研究中將選取更多的個例進行驗證和完善。此外，由于降水對云雷達的衰減作用，研究中沒有涉及較強的降水，在今后的研究中，將結合墨脫氣候觀象臺的K 波段微雨雷達、X 波段相控陣雷達，繼續開展不同強度降水的垂直結構及微物理特征研究。