基于飛機觀測資料的降水粒子反射率因子閾值分析

宗蓉,劉黎平,銀燕

(1.南京信息工程大學 中國氣象局氣溶膠與云降水重點開放實驗室,江蘇 南京 210044;2.中國氣象科學研究院 災害天氣國家重點實驗室,北京 100081)

基于飛機觀測資料的降水粒子反射率因子閾值分析

宗蓉1,2,劉黎平2,銀燕1

(1.南京信息工程大學 中國氣象局氣溶膠與云降水重點開放實驗室,江蘇 南京 210044;2.中國氣象科學研究院 災害天氣國家重點實驗室,北京 100081)

降水粒子對云的生消和演化有非常重要的影響。毫米波雷達適合觀測非降水云和弱降水云。利用毫米波雷達數據判斷云內降水粒子生成與否有很高的實用價值。本文利用飛機觀測的云滴譜數據計算云的反射率因子。將其與雷達探測值進行比對,發現兩者有較好的一致性。因此利用滴譜計算的降水粒子反射率因子閾值可以作為雷達判斷降水粒子生成的指標。通過分析滴譜計算云滴和降水粒子的反射率因子的概率密度函數可以得到用于區分云滴和降水粒子的反射率因子閾值。通常,云滴的反射率因子不超過-5 dBz,降水粒子的反射率因子高于-20 dBz,-15～-12 dBz可作為判斷降水粒子出現的閾值。

毫米波雷達;飛機資料;降水粒子;反射率因子

0 引言

降水粒子對云的生成和演化有非常重要的影響。數值結果表明,大降水粒子在增長過程中,消耗云內的水汽,從而加速云層消散;而小降水粒子在云底蒸發,吸收熱量,使云層冷卻,從而更為穩定;云底的蒸發冷卻同時會加劇降水粒子的碰并,產生更多更大的降水粒子,使云層不斷發展,最終由于粒子間競爭水分消散(Albrecht,1993;Feingold et al.,1996;Wood,2000)。

飛機攜帶探頭進行穿云探測,能夠獲取最直接最真實的云微觀特征,因此成為獲取云中粒子數濃度、粒子譜分布等特性的一個基本方法(Vali,1997),在我國云降水物理研究中發揮著重要作用(游來光,1987;毛節泰和鄭國光,2006;張佃國等,2011;封秋娟等,2013;郭學良等,2013)。但是,飛機探測只能得到飛行航線上的云參數,且觀測成本高。毫米波雷達的波長很短,不但對云內的小粒子有很高的探測能力,并且具有很好的穿透性,加上基本不受晴空回波和地物回波的影響,一直被當作探測非降水云和弱降水云的重要遙感設備(Kropfli and Kelly,1996;Kollias et al.,2007;樊雅文等,2013)。雖然地基毫米波雷達只能進行單點探測,但是它可以長時間連續監測云的垂直剖面變化,清楚反映云的水平和垂直結構。因此提取毫米波雷達數據關于判斷降水粒子出現的指標具有很高的實用價值。

國外已經有學者做了相關研究工作。Sauvageot and Omar(1987)利用陸地上空層積云滴譜計算反射率因子和液水含量,通過擬合它們之間的關系式,提出-15 dBz可以區分降水和非降水暖云。Baedi et al.(2000)認為反射率因子低于-20 dBz的云不含有降水粒子。Frisch et al.(1995)也曾利用-20 dBz作為識別非降水云的標準,且認為-17 dBz是含有降水粒子的云的最低反射率因子。這些經驗值被廣泛采用,如Chin et al.(2000)和Kogan et al.(2005)在各自的研究中分別用-15 dBz和-17 dBz作為判斷云內含降水粒子的指標。

我國的毫米波雷達在氣象探測中的應用起步較晚,類似研究工作較少。2010年8月28—29日和9月17日,中國氣象科學研究院災害天氣國家重點實驗室聯合吉林省氣象局人工影響天氣辦公室,在吉林伊通進行了飛機和地基毫米波雷達聯合觀測層狀云外場試驗,主要目的在于觀測非降水云到降水云的演變過程。本文利用此次觀測中飛機實測的云滴譜,計算35 GHz毫米波雷達觀測到降水粒子的反射率因子閾值。

1 觀測儀器

1.1 毫米波雷達

觀測用的毫米波雷達是中國氣象科學研究院的一部雙線偏振多普勒毫米波雷達(HMBQ),其工作頻率為33.5 GHz,波長為0.896 mm,波束寬度為0.44°。此次外場實驗采用1.5 μs窄脈沖,垂直定向觀測模式,獲取經過雷達天頂的云的垂直剖面。數據的時間分辨率為1 s,空間分辨率為30 m。HMBQ的詳細系統參數可參考仲凌志等(2011)。

1.2 CAPS粒子譜儀

此次觀測中飛機攜帶的傳感器是DMT(Droplet Measurement Technologies)公司的CAPS粒子譜儀(Cloud,Aerosol and Precipitation Spectrometer)。Baumgardner et al.(2001)對這套儀器的探測原理進行了詳細介紹。本文主要使用其中的云和氣溶膠粒子探頭CAS(Cloud and Aerosol Spectrometer)和二維云粒子圖像探頭CIP(Cloud Imaging Probe)的探測數據。

CAS探測粒子的直徑為0.51～50 μm,共分30檔。各檔的粒徑分辨率非均一分布,隨著探測粒徑的增加,分辨率降低。本文采用FSSP(Forward Scattering Spectrometer Probe)對粒子的劃分標準,使用CAS的13—30檔的數據,即直徑2～50 μm的粒子作為云滴。CIP探測粒子的直徑為12.5～1 550 μm,均勻地分為64檔,每檔的分辨率為25 μm。觀測中,兩個探頭采樣的時間分辨率均為1 s。當飛行速度為100 m·s-1時,CAS和CIP的采樣體積分別為25 cm3·s-1和16 L·s-1。HMBQ在3 km高度處距離庫的有效照射體積為1.3×104m3,比CIP高6個數量級,比CAS高10個數量級。

2 數據處理

2.1 連續粒子譜分布

計算飛機探測滴譜的反射率因子,首先需要得到包含云滴和降水粒子的連續粒子譜分布。CAS和CIP在12.5～50 μm存在重疊的探測范圍,但是兩者分辨率不同。確定連續粒子譜分布,需要在去除重疊部分的同時,使兩個探頭探測區間連接處的間隙盡量小?？紤]到CIP第一檔的探測精度較低,所以去掉CIP采集的第一檔(12.5～37.5 μm)粒子。這樣兩個探頭的重疊部分為37.5～50 μm,為保證兩部分滴譜銜接處的間隙盡量小,最后得到的滴譜由兩段構成,第一段是CAS的13—27檔,第二段是CIP的2—64檔,它們覆蓋的粒徑范圍分別為2～35 μm和37.5～1 550 μm,合成的連續譜在35～37.5 μm間存在一個斷檔(圖1)。

圖1 2010年9月17日采集的60 s平均連續粒子譜分布個例(實線表示合成的連續粒子譜,三角形和圓點分別代表CAS和CIP采集的粒子;連續譜中,CAS最后三檔和CIP第一檔的數據被舍棄;垂直虛線標出35～37.5 μm之間的斷檔部分)Fig.1 An example of combined Drop Size Distribution(DSD) collected for a 60 s period on 17 September 2010(The spectrum of the combined DSD is expressed by the solid line.The triangle and circles denote the CAS and CIP data,respectively.The last three bins in CAS and the first bin in CIP are eliminated in the combined DSD.Two vertical dashed lines indicate the division that is from 35 to 37.5 μm between CAS and CIP)

2.2 有效飛行段

Yum and Hudson(2002)采用1 cm-3作為粒子總數濃度的閾值,認為數濃度大于該值的采用區是云區;Hobbs(1991)利用FSSP觀測數據,將大于2 μm的粒子總數濃度超過10 cm-3的區域判斷為云區。對于CAS和CIP合成的連續粒子譜分布,本文規定:一個有效數據的粒子總數濃度不能小于10 cm-3,液水含量值要高于0.001 g·m-3,且其前后至少要有連續5 s的有效數據,對應水平尺度約為0.3 km。這樣飛行軌跡被分為由連續有效數據點組成的若干段。再剔除少于20個數據點的段,最后得到飛行軌跡中的有效數據段(圖2)。圖中紅色線段代表采集到的有效數據段,綠色實線是CIP探測的相對濕度。可以看到,有效數據段都落在了相對濕度大于90%的區域,說明有效數據段的選取是合理的。

圖2 2010年9月17日飛行路線圖(黑線表示飛機飛行路線,藍線代表CIP探測的相對濕度,紅線表示云中采集的有效數據段)Fig.2 Flight pattern on 17 September 2010(The black line demonstrates the track of plane.The blue line represents RH measured by CIP.The red lines stand for the valid segments sampled in clouds)

2.3 等效反射率因子

利用米散射公式,對連續粒子譜分布計算等效反射率因子Ze:

其中:λ是雷達波長;σb(cm2)是粒子的后向散射截面;|K|2是電介質因子,35 GHz時,液滴的值為0.879 7;N(D)是粒子數濃度(m-3)。由于反射率因子跨越的數量級很多,所以下文用對數值討論,并簡稱為反射率。

3 飛機觀測資料計算反射率因子與HMBQ探測值對比

因為要把滴譜計算的反射率因子閾值應用于HMBQ,所以需要對雷達探測值和滴譜計算值的一致程度進行考察。選取9月17日13:02:00—13:42:25的數據，此時間段內HMBQ和飛機觀測時間匹配。該時段內,飛機飛行在3 km高度處,云層的溫度高于0 ℃,飛機距離雷達的水平距離在7～130 km之間?？紤]到在空間距離較遠的情況下兩者的關聯性很差,本文選取13:02:00—13:23:20的數據進行分析。圖3是探測過程的飛行軌跡的投影圖,從疊加其上的風向指示可以看出,在這段探測過程中云團是朝向HMBQ移動的。通常可以假設云團的特性在較短的時間(如幾分鐘)內是保持不變的(Hogan et al.,2006),故即使雷達與飛機在空間上不能夠精確匹配,兩者的探測結果在一定程度上仍具可比性。

圖3 2010年9月17日13:02:00—13:29:10飛行軌跡投影圖(實線是飛行路線,疊加的黑色箭頭表示水平風向,圓點代表HMBQ的位置)Fig.3 The projection map of flight pattern during 13:02:00—13:29:10 BST 17 September 2010(The track of flight is shown by the solid line.The arrow presents the horizontal wind direction.The black dot shows the position of ground-based HMBQ)

因為CAS、CIP和HMBQ的時間分辨率都是1 s,所以本文直接依據兩類設備各自的探測時間,將數據進行比對。對HMBQ觀測的反射率因子和滴譜計算的反射率因子取10 s平均,以有效減少數濃度的變化對結果的影響,兩者的對比結果見圖4b。計算的反射率因子的波動明顯強于探測值。13:15之前,雖然飛機和HMBQ之間的水平距離較近,但是計算值與探測值之間的一致性卻很差;13:15之后,兩個反射率因子之間的差異逐漸減小,特別是13:17:30—13:23:20,兩個反射率因子值吻合得很好,呈現相同的增加趨勢,此時兩者的均方根誤差為5.5 dBz。隨著飛機不斷遠離雷達,兩者的差異又逐漸增大。

圖4 2010年9月17日飛機和HMBQ聯合觀測結果 a.疊加了飛行軌跡的雷達反射率因子(單位:dBz;圖中黑線代表飛機飛行軌跡);b.HMBQ探測的反射率因子值和滴譜計算值對比(單位:dBz;三角形表示用滴譜計算得到的反射率值,圓圈表示HMBQ探測的反射率,兩個反射率都是10 s平均值;藍色虛線代表飛機和HMBQ之間的水平距離)Fig.4 The result observed by the aircraft combined with HMBQ on 17 September 2010 a.radar reflectivity factor with the flight path superimposed(units:dBz;The black line indicates the track of aircraft);b.reflectivity factor comparison between in-situ measurements and HMBQ(units:dBz;The in-situ data are represented by triangles and the HMBQ data are represented by circles.Both of the two reflectivities are averaged in a 10 s period.The blue dashed line represents the horizontal distance between the aircraft and HMBQ)

由滴譜計算的反射率因子值與雷達探測值的差異除了受兩個探測設備空間位置的影響,還與兩者的采樣體積有關。由于滴譜儀的采樣體積很小,所以云內粒子分布的不均一性更容易在探測的滴譜上體現出來。而HMBQ的采樣體積較大,探測結果代表的是空間平均值。由圖4a可見,兩個反射率因子差異較大的階段是飛機飛行在云頂邊界處。通常云頂處粒子數濃度低,加上擾動造成粒子譜分布不均勻,飛機探測的滴譜受局部粒子譜分布影響大,其計算的反射率因子不但波動強烈,而且有許多時次遠大于HMBQ的探測值。層狀云內部的粒子譜分布相對云頂均勻得多,所以飛機進入云體內部后,計算的反射率因子的波動明顯降低,且與雷達探測值吻合得較好?；谏鲜龇治?本文認為毫米波雷達的探測結果能夠準確地反映云的微物理結構,且由滴譜計算的降水粒子反射率因子閾值可作為HMBQ判斷云內是否出現降水粒子的判據。

4 降水粒子反射率因子閾值

4.1 云滴和降水粒子的劃分

目前對降水粒子的粒徑范圍尚沒有明確的規定;文獻中有兩種常見的范圍定義。一種是用50 μm直徑區分云滴和降水粒子(Frisch et al.,1995;French et al.,2000)。這種分類的依據是粒子的生長機制,直徑小于40 μm的粒子主要通過凝結增長,而大于該粒徑的粒子則通過碰并增長(Cober et al.,1996)。另一種依據粒徑與下落速度的關系,將直徑200～500 μm的粒子歸為降水粒子(Huschke,1959;Sauvageot and Omar,1987)。因為直徑小于200 μm的粒子的下落速度很小,而大于500 μm的粒子通常會降落到地面,故被認為是雨滴。本文的觀測數據中,含有大于200 μm的粒子的時次很多,故本文采用200 μm作為區分云滴和降水粒子的閾值。對于連續譜的76個檔,如果只有前22個檔有粒子,本文就把這類數據歸為云滴數據;只要23—34檔之間有粒子出現,這個數據就被認為是降水粒子數據。

圖5 云滴和降水粒子反射率因子計算值的概率密度分布(實線和虛線分別是云滴和降水粒子的計算反射率因子;垂直虛線對應兩概率分布交叉點處的反射率因子;垂直實線是預設值法的反射率因子閾值) a.8月29日11:53:40—11:58:30;b.8月29日12:26:30—12:34:10;c.9月17日12:13:40—12:20:20;d.9月17日13:10:30—13:42:20Fig.5 Probability density distribution of calculated reflectivity for drizzle-free and drizzly cases(The solid and dashed curves represent the drizzle-free and drizzling cases,respectively.The dashed straight line show the value at the crossing point of the two probability curves.The solid straight line is the reflectivity threshold determined by the coefficient method) a.11:53:40—11:58:30 BST 29 August;b.12:26:30—12:34:10 BST 29 August;c.12:13:40—12:20:20 BST 17 September;d.13:10:30—13:42:20 BST 17 September

4.2 統計方法

采用Wang and Geerts(2003)提出的利用云滴數據和降水粒子數據的反射率因子概率密度函數來確定區分云滴和降水粒子的反射率因子閾值的方法。考慮到水平和垂直方向上影響粒子分布和微物理參數的機制不同(Liu et al.,2008),本文只研究水平飛行的數據段,且為避免冰晶的影響,溫度低于0 ℃的數據段也不做分析。

在大多數情況下,降水粒子的反射率因子分布與云滴的反射率因子分布不是完全分離的,會有一個重疊部分(圖5),那么可以選取兩個反射率因子概率密度函數的交點對應的值作為判斷降水粒子出現的閾值,然而該方法與樣本數以及計算反射率因子概率密度函數選取的寬度有關。較多的樣本和較寬的反射率因子寬度得到較為平滑的反射率因子概率密度函數,但是如果概率密度函數的波動較為劇烈,會造成交點不止一個(圖5b),這時就無法利用這個方法來確定降水粒子的反射率因子閾值了。

第二種確定兩個概率密度函數交點的方法是:定義系數H=(n00+n11)/n。n00、n11和n的取值為:首先預設一個反射率因子閾值,如果一個樣本只有云滴且其反射率因子低于預設值,就把這個樣本歸為n00類;類似地,n11是含有降水粒子且反射率因子高于預設值的樣本;n是一段有效數據包含的數據點數。本文設定-20～-5 dBz共16個反射率因子預設值,對這些值分別求取H,最大H對應的預設值就是降水粒子的反射率因子閾值。

4.3 結果分析

圖5是云滴和降水粒子的反射率因子概率密度函數及降水粒子反射率因子閾值。很明顯,在這些例子中,云滴和降水粒子的反射率因子分布只有很小一部分重疊在一起,大部分彼此分離,占據不同的反射率因子區間。云滴的反射率因子值上限在-10 dBz和-5 dBz之間,降水粒子的反射率因子下限高于-20 dBz。因此,反射率因子值確實可以作為判斷云中是否含有降水粒子的一個經驗指標。

圖6 2010年9月17日采集的滴譜資料計算的云滴和降水粒子反射率因子概率密度分布(實線和虛線分別是云滴和降水粒子的計算反射率因子;垂直虛線對應兩概率分布交叉點處的反射率因子;垂直實線是預設值法的反射率因子閾值) a.飛行高度為3.06 km;b.飛行高度為3.03 kmFig.6 Probability density distribution of calculated reflectivity for drizzle-free and drizzly cases at (a)3.06 km and (b)3.03 km heights on 17 September 2010(The solid and dashed curves represent the drizzle-free and drizzling cases,respectively.The dashed straight line show the value at the crossing point of the two probability curves.The solid straight line is the reflectivity threshold determined by the coefficient method)

通過統計方法得到的反射率因子閾值在圖5中用垂線表明出來,其中垂線虛線表示利用交叉點確定的閾值而垂線實線表示通過預設值法得到的閾值。利用這兩個方法得到的閾值一致性很好,只有圖5d中兩者相差了2.5 dBz;同時驗證了本文用來確定降水粒子反射率因子閾值的方法是可靠的。本文取兩個方法得到的閾值的均值作為最終的反射率因子閾值。閾值分布在-15～-8 dBz之間,而大部分數據段的閾值在-15～-12 dBz之間。同以往的研究(表1)相比,本文得到的閾值略偏大,這可能與飛機探測的是降水層狀云有關。

表1利用飛機資料得到的典型降水粒子反射率因子閾值

Table 1 Typical reflectivity threshold of drizzle using in-situ measurements

文獻探測云型閾值/dBzSauvageotandOmar(1987)非降水或弱降水層積云和積云-15Baedietal.(2000)陸地非降水層積云>-20WangandGeerts(2003)海洋性非降水層云-24～-15Frischetal.(1995)海洋性層狀云-17

Wang and Geerts(2003)研究了同一云團內部反射率因子閾值與高度的關系,發現云滴和降水粒子的反射率因子概率密度函數的重疊區域以及反射率因子閾值從云底到云頂單調遞增,云底與云頂的閾值相差10 dBz以上。選擇9月17日在一段連續飛行中采集到的含有兩個不同高度的水平數據段進行分析。反射率因子的概率密度函數(圖6)在3.03 km和3.06 km對應的反射率因子閾值分別為-12和-10 dBz。這可能是在某些情況下得到的反射率因子閾值落在-15～-12 dBz以外的原因,但是因為在飛行過程中沒有記錄云底云頂高度信息,所以無法作進一步探討。

5 結論

根據中國氣象科學研究院和吉林省人工影響天氣辦公室合作開展的國內首次毫米波雷達與飛機聯合觀測層狀云的試驗結果,利用飛機探測的層狀云滴譜,計算了35 GHz毫米波雷達的降水粒子的反射率因子閾值,得到如下結論:

1)利用飛機飛經毫米波雷達上空時采集的滴譜計算反射率因子值,發現由云內滴譜計算的反射率因子值與雷達探測值有較好的一致性。說明HMBQ對云層的探測是可靠的,同時說明由滴譜計算的反射率因子閾值可以作為毫米波雷達判斷降水粒子出現與否的指標。

2)通過求取不同水平高度的云滴反射率因子和降水粒子反射率因子的概率密度分布函數,發現云滴的反射率因子不超過-5 dBz,降水粒子的反射率因子高于-20 dBz。對所有水平飛行段的統計表明,-15～-12 dBz可作為判斷降水粒子出現的反射率因子閾值。

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(責任編輯：倪東鴻)

Analysisofdrizzlereflectivitythresholdusingin-situmeasurements

ZONG Rong1,2,LIU Li-ping2,YIN Yan1

(1.Key Laboratory for Aerosol-Cloud-Precipitation of China Meteorological Administration,NUIST,Nanjing 210044,China;2.State Key Laboratory of Severe Weather,Chinese Academy of Meteorological Sciences,Beijing 100081,China)

The drizzle plays an important role in determining the cloud lifetime and evolution.Millimeter wave radar is suitable for detecting non-precipitating and weak precipitating clouds.It is of great valuement to know whether the drizzle occurs or not by the millimeter wave radar measurements.In this paper,the radar reflectivity factor of drizzle is calculated based on the dataset of cloud droplet distribution observed by aircraft.In comparison with the simultaneous radar observations,there is a good agreement between the two reflectivities.The result shows that the reflectivity factor threshold of drizzle derived from in-situ measurements can be used by the radar to diagnose the occurrence of the drizzle.The threshold of reflectivity factor to distinguish drizzle and cloud particles is derived by analyzing the probability distribution function of reflectivity factor due to cloud particles and drizzle drops.Usually,the reflectivity factor of cloud particles is below -5 dBz while the value of drizzle is above -20 dBz.A value between -15 and -12 dBz can be used as the threshold of drizzle.

millimeter wave radar;in-situ measurements;drizzle;reflectivity factor

2013-06-01;改回日期2013-11-28

公益性行業(氣象)科研專項(GYHY201106044)；江蘇省研究生科技創新計劃(CXZZ11-0615)

銀燕，教授，博士生導師，研究方向大氣氣溶膠與云降水相互作用，yinyan@nuist.edu.cn.

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20130601001.

1674-7097(2014)04-0469-07

P401

A

10.13878/j.cnki.dqkxxb.20130601001

宗蓉,劉黎平,銀燕.2014.基于飛機觀測資料的降水粒子反射率因子閾值分析[J].大氣科學學報,37(4):469-475.

Zong Rong,Liu Li-ping,Yin Yan.2014.Analysis of drizzle reflectivity threshold using in-situ measurements[J].Trans Atmos Sci,37(4):469-475.(in Chinese)