南京地區一次短時強降水風廓線雷達資料特征分析

孫麗娜，陳 楠，李妙英，王百朋

(1.泰安市氣象局，山東泰安 271000；2.解放軍理工大學氣象海洋學院，南京 211101；3.陜西省防雷中心，西安 710014)

孫麗娜，陳楠，李妙英，等. 南京地區一次短時強降水風廓線雷達資料特征分析[J].陜西氣象，2017(5)：13-16.

1006-4354(2017)05-0013-04

2017-06-12

孫麗娜(1982—)，女，山東成武人，碩士，工程師，主要從事氣象災害防御工作。

南京地區一次短時強降水風廓線雷達資料特征分析

孫麗娜1，陳 楠2，李妙英2，王百朋3

(1.泰安市氣象局，山東泰安 271000；2.解放軍理工大學氣象海洋學院，南京 211101；3.陜西省防雷中心，西安 710014)

邊界層風廓線雷達；垂直速度；大氣折射率結構常數；速度譜寬

風廓線雷達是一種新型無球高空氣象遙感探測設備，主要利用大氣湍流對雷達電磁波的散射作用對大氣風場等物理量進行探測。中國氣象局計劃在全國范圍內組網布設風廓線雷達，到2020年確保有百余部風廓線雷達投入業務應用[1]，來彌補常規高空探測站時空分辨率不足的問題。風廓線雷達研制初衷用于晴空大氣的風場探測，但大量研究表明，邊界層和對流層風廓線雷達(特別是邊界層風廓線雷達)容易受到降水的干擾[2-4]，于是國內外就風廓線雷達探測降水展開了相關研究。早在20世紀八九十年代，國外Wakasugi[5]、Williams[6]、Ralph[7]等利用不同頻段的風廓線雷達資料(垂直速度、信噪比等)探測降水，發現通過風廓線雷達數據變化能夠區分降水和晴天，并在一定程度上能區分降水類型。國內對風廓線雷達研究起步較晚，劉淑媛[8]、古紅萍[9]、陳楠[10]等利用風廓線雷達水平風廓線分析低空急流與降水之間的關系；楊引明[11]、周志敏[12]、鄭石[13]等利用風廓線雷達資料對冰雹、強降水、暴雨等強對流天氣進行分析，發現風廓線雷達數據在強對流天氣識別中有應用前景和潛力。

目前，天氣雷達在近處會受到靜錐區的影響探測不到高層數據，在遠處低層又會存在盲區，從而回波的垂直分布空間分辨率不高。而風廓線雷達可獲得單站上空三個或五個近垂直方向的探測數據，并進一步可計算出風廓線雷達上空的水平風場、垂直速度、信噪比等相關數據[14]。考慮到風廓線雷達的這些優勢，利用南京地區一次夏季短時強降水過程的邊界層風廓線雷達探測資料，分析在降水前后及降水過程中風廓線雷達數據的變化特征，以期為本地精細化預報提供有益參考。

1 降水情況與資料選取

2006年8月1日江蘇省南京市出現短時強降水，總降水量為44.9 mm，降水發生在18:30-22：15。降水量隨時間的分布情況(圖1中降水量為15 min累計降水量)，在此次降水過程中降水量出現了兩次峰值，一次是在19:45—20:00，15 min累計降雨量為8.3 mm；另一次在20:30—20:45，15 min累計降雨量達10.9 mm。同時兩個時間段(19:00—19:30、21:30—22:00)觀測站沒有探測到降水。可見降水量隨時間分布很不均勻，具有明顯的對流性降水特征。

圖1 2006-08-01南京降水過程中邊界層風廓線雷達垂直速度最大值和15 min累計降水量隨時間變化

雷達數據為解放軍理工大學氣象海洋學院邊界層風廓線雷達的探測數據，該雷達放置在解放軍理工大學氣象海洋學院，由愛爾達電子設備有限公司研制，采用相控陣天線體制，探測高度范圍為50～3 450m，可獲得40個高度層的數據。其中，50～300 m高度采用低模式共獲得6個高度層的數據，高度分辨率為50 m；400～3 450 m高度采用高模式共獲得34個高度層的數據，高度分辨率為100 m。

2 風廓線雷達產品在降水過程中的特征分析

2.1 垂直速度

在降水情況下，風廓線雷達探測到的垂直速度(未經落速訂正)代表了空氣垂直運動和降水粒子下沉運動的總和。圖2為2006年8月1日風廓線雷達垂直速度時間—高度圖。暖色標表示垂直向下的速度(定義垂直速度向下為正速度)，冷色標表示垂直向上的速度,圖中的垂直速度為1 h的平均值。從圖2可以看出，在降水沒有發生時，不同高度的垂直速度均以上升氣流為主，而在降水出現前后及降水過程中垂直速度有明顯的變化，主要以下沉氣流為主。可見，垂直速度的變化與降水的發生有較好的相關性。

圖2 解放軍理工大學氣象海洋學院邊界層風廓線雷達2006-08-01垂直速度小時均值

比較不同時刻垂直速度在整個高度層出現的最大值與對應時刻降雨量數據(圖1)，可以發現，18:00(降水發生前約30 min)有大于4.0 m/s的垂直速度出現，在此之前垂直速度最大值均在1 m/s以內。在降水過程中，除最后一個降水時刻垂直速度最大值為1.7 m/s，其他降水時刻垂直速度最大值均為3.47～10.0 m/s。可見，垂直速度的變化與降水的發生與結束有較好的相關性，且垂直速度的明顯增大較降水的發生在時間上有一定的提前量。進一步分析垂直速度最大值所在高度，還可以發現，降水發生前向下垂直速度最大值主要集中在3 km以上的高度層，而降水發生后向下垂直速度最大值在高度上明顯下降，同時低層向下垂直速度值明顯增加，當向下垂直速度最大值所在高度降低到低層且數值開始明顯變小時，預示著降水結束。

同時，對比降水過程中垂直速度最大值與降雨量大小，可以看出，垂直速度與降雨量大小變化趨勢較一致，對應于降雨量的兩個峰值(19:45—20:00、20:30—20:45)，垂直速度最大值都大于9.5 m/s。可見，垂直速度在一定程度上能反映降水的強弱變化，垂直速度值的增大有利于降水的增強。

2.2 大氣折射率結構常數

圖3 2006-08-01南京市降水過程中折射率結構常數最大值對數隨時間變化

2.3 速度譜寬

多普勒速度譜寬度(簡稱譜寬)，表示有效照射體內不同目標的多普勒速度偏離其平均值的程度，實際上它是由該照射體內的散射粒子具有不同的徑向速度所引起的，即在采樣體內降水粒子的運動速度差異越大，速度譜寬越大，從而在不考慮非氣象因素的前提下，速度譜寬能很好地反映風切變和湍流的強弱。

統計不同時刻速度譜寬的最大值，將其與對應時刻的降水量進行比較(圖4)，數據表明：隨著降水臨近，速度譜寬隨時間逐步增大，可見湍流運動和風切變在增強，有利于對流不穩定度的增強，為降水發生提供有利條件。降水過程中，速度譜寬的變化與降水量的變化趨勢比較一致，且降水量中出現的兩次峰值與速度譜寬出現的兩次峰值正好對應，分析原因可能是降水增強時雷達采樣體積內降水粒子尺度上差異大，從而導致降水粒子的下落速度差異較大，這也是速度譜寬增大的主要因素之一。可見，速度譜寬的變化在一定程度上能反映降水強度的變化。

圖4 降水過程中速度譜寬最大值隨時間的變化

3 結論與討論

利用解放軍理工大學氣象海洋學院邊界層風廓線雷達的三個基本數據產品(垂直速度、大氣折射率結構常數和速度譜寬)對2006年8月1日江蘇南京出現的一次短時強降水過程進行分析，得出以下結論。

(1)降水時段的垂直速度、折射率結構常數和速度譜寬明顯大于無降水時段，同時在降水臨近時，風廓線雷達的三個基本數據產品呈現出明顯的增大趨勢，可見邊界層風廓線雷達探測數據能夠較準確地反映降水的開始和結束，對降水預報有一定的指示作用。

(2)降水過程中，風廓線雷達垂直速度和速度譜寬與降水量變化趨勢較一致，能夠較好地反映降水強度的變化。

(3)通過論文研究，可以看出邊界層風廓線雷達在探測降水方面存在較強應用潛力，可結合更多實測資料得出普適性的規律和特征，為降水預報提供參考和依據。

[1] 李柏,李偉.高空氣象觀測系統現狀分析與未來發展[J].中國儀器儀表,2009,06:19-23.

[2] FUKAO S, WAKASUGI K, SATO T, et al. Direct measurement of air and precipitation particle motion by very high frequency Doppler radar[J]. Nature,1985,316(6030):712-714.

[3] WAKASUGI K, MIZUTANI A, MATSUO M, et al. A direct method for deriving drop-size distribution and vertical air velocities from VHF Doppler radar spectra[J].Journal of Atmospheric and oceanic Technology,1986,3(4):623-629.

[4] 何平.相控陣風廓線雷達[M].北京:氣象出版社,2006.

[5] WAKASUGI K A, FUKAO S, KATO S, et al. Air and precipitation particle motions within a cold front measured by the MU VHF radar[J].Radio Science,1985,20(6):1233-1240.

[6] WILLIAMS C R, ECKLUND W L, GAGE K S. Classification of precipitating clouds in the tropics using 915-MHZ wind profilers[J].Journal of Atmospheric and oceanic Technology,1995,12(5):996-1012.

[7] RALPH F M, NEIMAN P J, VAN DE KAMP D W, et al. Using spectral moment data from NOAA’s 404-MHz radar wind profilers to observe precipitation[J]. Bulletin of the American Meteorological Society,1995,76(10):1717-1739.

[8] 劉淑媛,鄭永光,陶祖鈺.利用風廓線雷達資料分析低空急流的脈動與暴雨關系[J].熱帶氣象學報,2003,19(3):285-290.

[9] 古紅萍,馬舒慶,王迎春,等.邊界層風廓線雷達資料在北京夏季強降水天氣分析中的應用[J].氣象科技,2008,36(3):300-304.

[10] CHEN Nan, HU Mingbao, ZHANG Chengcheng, et al. Statistical analysis of Low-level jet streams in Nanjing area based on wind profiler data[J]. Journal of Tropical Meteorology.2016,22(3):426-432.

[11] 楊引明,陶祖鈺.上海LAP-3000邊界層風廓線雷達在強對流天氣預報中的應用初探[J].成都信息工程學院學報,2003,18(2):155-160.

[12] 周志敏,萬蓉,崔春光,等.風廓線雷達資料在一次冰雹過程分析中的應用[J].暴雨災害,2010,29(3):251-156.

[13] 鄭石,黃興友,李艷芳.一次短時暴雨WP-3000邊界層風廓線雷達回波分析[J].氣象與環境學報,2011,27(3):6-11.

[14] 陳紅玉，鐘愛華，李建美，等.風廓線雷達資料在強降水預報中的應用[J].云南地理環境研究，2009，21(5)：63-68.

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