一次冰雹天氣的降水現象儀觀測分析

吳世美，徐飛英，沈楊迪

(貴陽市氣象局，貴州 貴陽 550001)

一次冰雹天氣的降水現象儀觀測分析

吳世美，徐飛英，沈楊迪

(貴陽市氣象局，貴州 貴陽 550001)

冰雹和它所伴隨的雷暴、大雨、颮線及龍卷等，是常見災害性天氣之一，準確觀測冰雹天氣現象的發生地點、起止時間、強度變化和演變特點，對天氣分析和氣象服務具有重要意義。天氣現象儀是目前主要的冰雹天氣現象的自動觀測設備，該文針對貴陽市2017年4月5日冰雹過程對降水現象儀的觀測結果與人工觀測記錄進行了對比。結果表明，設備總體性能較好，可準確觀測到冰雹過程，但存在大雨強時錯報成冰雹類型的可能，建議后期增加識別算法，提高設備的識別準確性。

冰雹；雨滴譜；天氣現象；強對流；降水現象儀

1 引言

冰雹是從強烈發展的積雨云中降落到地面的固體降水，大小差異大，最大直徑可達數十毫米。雖然冰雹天氣時間短，范圍小，但突發性強，往往伴有雷電大風，所經之處房屋倒塌，樹木電桿折斷，農作物被毀，危及人畜安全。降水現象儀是國內較為流行的降水類型天氣現象儀，可用于雨、毛毛雨、雪、雨夾雪和冰雹觀測。貴陽國家基本站于2016年底安裝降水現象儀并投入業務測試運用。2017年4月5日晚，受南支槽及低層切變共同影響，貴陽多地發生強對流天氣過程，4月5日傍晚開始，貴陽市自北向南出現雷雨天氣，烏當區(百花、水田)、貴陽城區在雷雨中夾降冰雹，最大直徑15 mm左右，最大密度在100粒/m2左右，發生罕見的冰災。本文就本次貴陽國家基準氣象站降水現象儀冰雹過程記錄與人工觀測記錄進行對比分析，其結果為設備改進、天氣現象自動化觀測提供參考。

2 觀測原理

降水現象儀基于激光消減原理，實時輸出降水類型。在開機運行狀態下，有激光發射單元發射一束平行光，光學接收單元將接收到的光學信號轉變成電信號。當無粒子通過采樣光帶時，接收單元輸出連續固定的電壓值；當有粒子通過采樣光帶時，會遮擋采樣區域內的部分光束，降低接收單元的輸出電壓值，形成波谷。接收單元利用采樣區域內粒子對激光帶的遮擋程度、持續時間及遮擋次數測量雨滴粒子的粒子直徑、下落末速度及粒子數目[1-2]。降水現象儀的數據處理單元根據粒子分布情況結合降水類型分類圖[3](如圖1所示)判別降水類型。降水現象儀采樣周期為1 min，可全天工作，維護簡單。

圖1 降水類型分類圖Fig.1 Classification map of precipitation types

3 要素變化分析

本次冰雹過程主要分布在貴陽城區，貴陽國家基準站人工觀測到5 min冰雹，發生在21時21分—21時25分之間。從整個強對流天氣過程來看，本站氣壓變化大，變化值達4 hPa；貴陽站在20時22分相對濕度開始增大， 20—21時氣溫逐步降低，20時30分左右和21時后氣溫發生急劇變化，在21時23分左右出現最低值。從風向風速來看，風向風速變化較為明顯的時段為20時—20時30分和21時—21時30分，且風速在21時23分出現最大值，平均風速9.6 m/s，最大瞬時風速達15 m/s，發生在冰雹過程中。從分鐘降水量信息可知，21時13分起出現降水，降水強度較大，21時23分出現最大值為2.8 mm，發生在冰雹過程中，小時降水量達到23.0 mm。降水過程天氣要素具體變化情況如圖2所示。在冰雹時段，氣溫、降水強度、風速都出現了極值，如圖3所示。

4 降水現象儀實測分析

4.1 記錄情況

降水現象儀的記錄共有12 min冰雹記錄，21時15分—21時17分，21時21分—21時29分，覆蓋人工記錄21時21分—21時25分，從21時24分起鏡頭受到輕微污染，圖4是降水現象儀雨滴譜記錄實況。

4.2 雨滴譜分析

從降水現象儀冰雹時刻的分鐘雨滴譜數據整體來看，12 min的數據中均觀測到大粒徑、高下落末速度的降水粒子。降水粒子直徑小于5 mm時，粒子下落末速度基本上集中在10 m/s以下，降水粒子直徑大于5 mm時，粒子下落末速度基本上集中在10 m/s以上，其中21時22分—25分的雨滴粒子總數和直徑大于5 mm、下落末速度10 m/s以上的粒子數量明顯增多，與翻斗雨量記錄時刻及人工記錄的冰雹時刻重合。理論上認為雨滴粒子直徑最大為7～8 mm，在4～5 mm較容易發生破裂，且降水粒子(液態和固態)直徑小于15 mm時最大下落末速度不會超過16 m/s，與實際觀測結果不一致，圖中21時22分、21時25分、21時26分、21時27分、21時29分，出現了直徑小于15 mm最大下落末速度超過16 m/s的降水粒子，是儀器測量誤差還是受污染等導致，其原因有待多次觀測結果去確認。從粒子尺寸來看，本次冰雹過程人工測量的冰雹粒子最大直徑為6 mm，儀器觀測最大達到13 mm，應該來自于人工與儀器觀測位置不同；儀器與人工觀測降雹時間的差異，可能是人的聽覺受環境噪音影響和視覺影響所致。

圖3 冰雹時段氣象要素變化情況Fig. 3 Variation of meteorological factors during hail period

圖4 冰雹時刻雨滴譜(黑色實線為GK曲線)Fig. 4 Raindrop spectra at hail time (black solid line is GK curve)

續圖4 冰雹時刻雨滴譜(黑色實線為GK曲線)Fig. 4 Raindrop spectra at hail time (black solid line is GK curve)

5 結論

本文針對貴陽市2017年首次冰雹過程對降水現象儀的觀測結果進行了初步分析，得出如下認識：

①降水現象儀可準確觀測到冰雹過程，且相較人工記錄的起止時間外，還包含粒子粒徑、粒子下落末速度及粒子數目等豐富信息。

②降水現象儀可能存在冰雹誤報現象，特別是在瞬時雨強較大的暴雨時刻，建議后期增加識別算法，提高設備的識別準確性。

③儀器輸出冰雹類型時段內，由于風要素的變化較為劇烈而影響降水現象儀對粒子下落末速度的測量過程，建議增加多要素綜合質控方法，以剔除或修正采樣樣本。

[1] 張曉宇,雷勇,王柏林,等.Parsivel與LNM激光雨滴譜儀降水觀測的差異[J].氣象科技,2016,44(4):548-554.

[2] 濮江平,張偉,姜愛軍,等.利用激光降水粒子譜儀研究雨滴譜分布特性[J].氣象科學,2010,30(5):701-707.

[3] L?fflermang M, Joss J. An Optical Disdrometer for Measuring Size and Velocity of Hydrometeors[J]. Journal of Atmospheric & Oceanic Technology,2000,17(2):130-139.

[4] 吳世美，吳有恒，饒鵬程.環境因素對前向散射能見度儀測定精度的影響研究[J].貴州氣象，2015，39(4)：52-54.

[5] 李剛，羅喜平，韓曉令.貴州中西部道路結冰氣象影響因子檢驗評估[J].貴州氣象，2016，40(4)：6-10.

ObservationAnalysisofPrecipitationPhenomenonMetertoaHailWeatherProcess

WU Shimei, XU Feiying, SHEN Yangdi

(Guiyang Meteorological Bureau, Guiyang 550001, China)

Hail is one of the common disastrous weather in China, which is usually accompanied by thunderstorms, heavy rain, squall line and tornado. It is of great importance for meteorological analysis and service support to accurately observe the occurrence site, start and stop time, intensity changes and evolution characteristics of hail weather phenomenon. Weather phenomena instrument, as a major automatic observation device for hail weather phenomena, has the misinformation of hail phenomenon, especially at the moment when the instantaneous rainfall intensity is heavy. This study preliminarily evaluated the observational performance of precipitation meters based on the observations of hail processes occurred in Guiyang city on April 5, 2017.The results show that the equipment with good performance can record the hail process accurately. But there was a possibility that the rain will be wrongly reported as hail. Therefore, we propose that identification algorithms should be designed to improve the recognition accuracy of the devices in the future.

hail; raindrop spectrum; weather phenomenon; strong convection; precipitation meter performance

1003-6598(2017)05-0079-04

2017-06-01

吳世美(1972—)，女，工程師，主要從事綜合氣象觀測工作，E-mail:qxjwsm@163.com。

R414.9

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