FY-2E 衛星反演云特性參數產品在烏魯木齊暴雪天氣分析中的應用

王智敏 ，馮婉悅 ，李圓圓 ，周亞蔓 ，郭 帷 ，董文宇

（1．中亞大氣科學研究中心，新疆 烏魯木齊830002；2．新疆人工影響天氣辦公室，新疆 烏魯木齊830002；3．新疆氣象技術裝備保障中心，新疆 烏魯木齊830002；4．新疆氣象臺，新疆 烏魯木齊830002）

云的宏微觀物理特征對降水的形成發展過程起著重要作用[1]，然而長期以來對云的觀測主要通過人工目測取得云資料，在高山、荒漠等無人區，嚴重缺乏云觀測資料，因此很難對云宏微觀物理參數進行研究，進而進行云與降水的研究工作。

近年來，隨著衛星遙感技術的快速發展，高時空分辨率的衛星資料為云的連續性監測提供了科學途徑，不僅能夠利用衛星遙感反演資料研究大范圍云系的分布變化情況，還可以獲取地面常規觀測無法提供的云宏微觀特征資料。許多學者對云的宏微觀特征參數與降水關系的研究已有一些進展，如Rosenfeld[2]利用T-re 的反演方法得到NOAA 衛星所觀測云系的云頂有效粒子半徑，通過大量個例分析得出，有效粒子半徑為14 μm 時降水開始出現。張杰等[3]分析了MODIS 的云參數產品與臺站6 h 的降雨量資料的關系，結果表明，祁連山區產生較大降水的云粒子有效半徑在6～12 μm，云光學厚度在8～20。傅云飛等[4]利用TRMM 衛星和紅外輻射計的資料，研究了一次臺風的云系個例，得出降水云中大粒子較大，非降水云中粒子譜較寬。劉健等[5]研究了FY-1D 和NOAA 極軌衛星反演得到的云光學厚度和地面降水數據，發現地面降雨區與云光學厚度的大值區相一致。鄭媛媛和王晨曦等[6-7]研究了云頂溫度與降水的對應關系，蘭紅平等[8]利用GMS-5 衛星和自動站的降水資料，建立了云頂亮溫變化估算降水強度信息的方法。周毓荃等[9-10]利用FY-2 靜止衛星觀測數據結合L 波段探空等資料反演得到了云頂高度、云頂溫度、云光學厚度和云粒子有效半徑等云宏微觀物理特征參數產品，還通過對比MODIS 云產品、CloudSat 云產品和雷達實測資料證明了此種產品與同類產品具有較好的一致性。廖向花等[11]利用FY-2 靜止衛星反演得到的有效粒子半徑產品，分析了一次冰雹天氣過程，發現降雹時云粒子有效半徑普遍較大。陳英英和蔡淼等[12-14]利用FY-2 反演的云參數產品，綜合分析了降水過程中雷達回波和地面降水等的初步研究，發現光學厚度和液水路徑的大值區與地面降水分布情況較為一致。還有學者對新疆的強降水天氣環流形勢和天氣演變過程中靜止衛星的紅外云圖變化特征等進行了研究[15-19]。

目前利用靜止衛星的云參數產品研究新疆干旱半干旱地區的降水云的宏微觀物理屬性較少，人工增水的主要作業對象是降水云，通過分析云結構特征參數與降水的關系，進而探討降水云系云參數與雨強的對應關系，對認識云降水發展演變規律，識別人工增雨播云條件具有重要意義。

1 資料與方法

本文利用中國氣象科學研究院人工影響天氣中心和北京大學聯合研發的FY-2 靜止衛星云參數反演系統，該系統以FY-2 靜止氣象衛星資料結合L波段探空數據和地面其他觀測信息進行反演，得到一組同云系人工增雨作業條件直接相關的人工影響天氣云降水宏微觀物理特征參數。該反演產品的空間分辨率為0.05°×0.05°，反演的時間間隔為0.5 h。該產品是以成熟的FY-2 系列衛星反演技術為基礎再融合其它觀測資料開發的，具有較高精確性。這些云系物理特征參數，不僅可為人工影響天氣作業提供指導，也可為云系變化的監測和短時臨近精細天氣預報提供幫助。

目前發布的云參數反演產品主要有7 種，包括云黑體亮溫、云頂高度、云頂溫度、云體過冷層厚度4 種宏觀參量和云光學厚度、云粒子有效半徑、液水路徑3 種微觀參量，各參量的物理意義（表1）。

2 資料選擇

選取烏魯木齊市國家基本氣象觀測站點的逐小時降水觀測資料和對應衛星反演產品，其中衛星反演得到的云參數為0.5 h 一次、間隔5 km×5 km 的格點信息，為了研究兩者的相互關系，需要對兩類資料進行時空匹配，時間以衛星觀測資料為對比時間，空間對應的轉換選擇，以氣象觀測站點所在點為中心，取其周邊最近9 個格點各個云參數的算術平均值為該點對應的云參數值，便于與地面氣象站點的觀測資料進行對比。時間上，取同一時次的探空和衛星反演產品，與其后一個時次的小時降雪量值進行比較分析。通過對這個站點云參數屬性的統計分析，以期對烏魯木齊的降雪天氣過程的云參數特征有進一步的了解。

表1 FY-2 衛星反演的云特征參數

3 暴雪天氣過程概況

過程 1，2015 年 12 月 10—12 日，受歐洲脊發展衰退、烏拉爾低槽東移南下的影響，新疆出現以暴雪為主的強天氣過程，北疆沿天山一帶為主要暴雪區，大部分地區降雪超過20 h，烏蘇到木壘一線的北疆沿天山一帶共13 站出現暴雪，并有15 站降雪量突破12 月的日極大值，10 站降雪量突破冬季日極大值，最大積雪深度20～62 cm。大暴雪中心位于烏魯木齊及其周邊，烏魯木齊11 日降雪量35.9 mm，突破近51 a 來的冬季日極大值，最大積雪深度45 cm，降雪持續37 h。

過程 2，2017 年 12 月 26—29 日，受烏拉爾山低槽前強盛的西南氣流和北方冷空氣在新疆天山地區附近匯合以及下游脊阻擋的影響，造成局地暴雪天氣持續。新疆出現以暴雪、大風為主的中強天氣過程，北疆各地均出現降雪天氣，其中12 站出現暴雪、2 站大暴雪，暴雪區主要位于烏魯木齊市、天池至木壘一線，最大1 h 降雪量為3.2 mm，北疆大部新增積雪5～35 cm，伊犁州南部山區、石河子市、烏魯木齊市、昌吉州最大積雪深度20～50 cm。

4 云參數和地面降水演變特征的對比分析

4.1 云系的整體變化

文中主要利用地面降雪出現時刻和小時降雪量最大時刻的云頂高度和云頂溫度參量來分析云系整體發展演變情況，其中云頂高度和云頂溫度有助于了解云系的發展程度、演變趨勢和進行云系播云溫度窗的選擇。如圖1，圖2 所示，過程1 中18 時（文中所提時間均為北京時間）開始出現降水，此時在烏魯木齊站以西存在較強的東北—西南向云帶，云頂高度主要在10~12 km，云頂溫度在-40~-60 ℃，云帶在西風氣流的影響下，自西向東移動，在12 月11日08 時降水最強，此時云頂高度已出現明顯下降，云頂溫度上升，云系面積銳減，至12 月12 日06 時降水結束，云頂高度和云頂溫度分別主要在5~7 km和-20~-30 ℃，此后云系逐漸東移消散。

由圖 2 可見，在過程 2 中 12 月 27 日 16 時降水剛開始時，烏魯木齊站主要位于整個自西向東發展云系的中后部，云頂高度主要范圍是10~11 km，云頂溫度在-50~-60 ℃，在19 時最大小時降水出現時，云系面積減小，云頂高度降低，云頂溫度升高，但變化程度不大，在28 日05 時降水結束時，云頂高度在3~5 km，云頂溫度在-20 ℃附近，此后云系逐漸向東移出新疆。

4.2 云宏觀參量與地面降水量對比分析

按照時空匹配的方法，提取了過程1 和過程2的烏魯木齊站兩次暴雪天氣過程，對應靜止衛星反演的云宏觀參數資料和自動站的逐小時降水資料，做出了云參數與降水的時間序列變化圖（圖3~4）。云頂高度和云頂溫度有助于了解云系的發展程度、演變趨勢和進行云系播云溫度窗的選擇，過冷層厚度可用于了解云系的冷暖結構的配置，云系的發展、演變和冷暖層垂直結構對降水都會產生直接影響，從圖3 可以看出，云頂溫度和黑體亮溫，云頂高度和云過冷層厚度變化趨勢較為一致，圖中時間軸的信息為 12 月 10 日 10 時—12 日 12 時。

從圖3 中可以發現在降水時段云頂溫度和黑體亮溫分布在-16.59~-66.17 ℃和-19.61~-59.16 ℃。在降水發生前，云頂溫度和黑體亮溫都存在數值上的陡然降低，從10 日的16 時開始云頂溫度從-25.06 ℃快速降低，降水在18 時開始發生，云頂溫度和黑體亮溫到21 時出現最低值為-66.17 ℃和-59.16 ℃，然后開始升高至 11 日 04 時的-27.5 ℃，存在一個明顯的隆起，對11 日00—12 時的強降水時段（平均小時降水量為2.2 mm），有較好的指示作用；11 日13 時—12 日06 時為降水較弱的階段（平均小時降水量為0.85 mm），對應的云頂溫度和黑體亮溫都較大，分別分布在-16.59~-44.36 ℃和-17.80~-47.00 ℃，其中在弱降水階段的11 日14—17 時云頂溫度和黑體亮溫出現一個隆起，在15 時30 分出現-42 ℃的低值，對應11 日18 時的小時降水量大值，隨著降水的結束，云頂溫度和黑體亮溫都逐漸升高。

圖1 2015 年12 月10 日18 時和11 日08 時云頂高度和云頂溫度時間分布

圖2 云頂高度和云頂溫度時間分布

在降水時段云頂高度和云過冷層厚度范圍是4.86~12.5 km 和1.86~9.5 km。在未發生降水和剛開始降水的降水前期這段時間內云頂高度和云過冷層厚度不斷增加，即10 日的16 時分別為6.17 km 和3.17 km，到21 時分別達到最大值12.5 km 和9.5 km，3 h 都升高了6.33 km，平均每小時升高了2.11 km，而后開始減弱。在11 日的23 時30 分分別為7 km和2.14 km，出現一個隆起，對后期的強降水有明顯的指示作用，在11 日的14—17 時云頂高度和過冷層厚度同樣出現一個隆起，對應11 日18 時的小時降水量大值；在11 日00 時—12 日06 時的降水中后期的時間內云頂高度和過冷層厚度主要分布在4.86~9.14 km 和1.86~6.14 km，降水前期的云頂高度和過冷層厚度平均值（10.59 km 和7.59 km）分別是降水中后期（7 km 和3.93 km）的1.51 倍和1.93倍，這與蔡淼等[14]通過分析一次北方層狀云降水過程得出在強降水發生之前，云頂高度超過10 km，云頂溫度和云黑體亮溫都低于- 40 ℃的結論較為一致。

通過分析發現在降水大值出現2 h 之前云宏觀參量出現了數值上的躍增，對強降水有明顯的提前指示作用，云宏觀參量與小時降水量的強弱變化具有較為一致的對應關系。

圖 3 2015 年 12 月 10 日 10 時—12 日 12 時云特征參數與逐小時降水時間序列

2017 年 12 月 27 日 14 時—28 日 08 時云頂溫度和黑體亮溫，云頂高度和云過冷層厚度的變化趨勢如圖4。云頂溫度和黑體亮溫在27 日16 時之前兩者變化平穩，一直處于較高水平，在-44.53~-60.04 ℃和-45.94~-60.84 ℃，隨著 27 日 16 時出現降水，云頂溫度和黑體亮溫緩慢升高，在28 日0 時數值出現大幅減小，此時降水也明顯減小，此后直到28 日05 時兩者一直維持較低水平（均值分別為-21.53 ℃和-22.35 ℃），直到降水結束。分析圖中云頂高度和過冷層厚度可以發現，在降水出現之前的2 h，云頂高度和過冷層厚度處于較高水平，分別在9.17~11.56 km 和6.17~8.56 km，隨著降水的不斷增強變化，二者出現緩慢減小的趨勢，在28 日0 時存在一個減小的跳變，直到降水結束，均處于較低的水平，其中云頂高度在4.36~4.97 km，過冷層厚度分布在1.25~1.86 km。可見在這次天氣過程中，降水出現前2 h 云宏觀參量處于大值區，降水減弱時從云宏觀參量的負跳變上也能得到較好的印證。

從兩場天氣的宏觀參數特征比較來看，2015 年12 月10 日降雪期間云頂溫度平均值為-36 ℃，比2017 年 12 月 27 日天氣平均值（-33.74 ℃）小 6.7%，云頂高度和過冷層厚度前者平均值分別為7.74 km和4.68 km，比后者平均值7.5 km 和4.5 km 分別大3.2%和4.0%。周毓荃等[20]得出有降水發生時，云頂高度普遍高于7.5 km，云頂溫度峰值主要位于-30～-45 ℃，這與文中結論較為一致。

圖 4 2017 年 12 月 27 日 14 時—28 日 08 時云特征參數與逐小時降水時間序列

4.3 云微觀參量與地面降水量的比較分析

文中選取在兩次降雪天氣過程中，降雪時段的光學厚度、有效粒子半徑和云液水路徑，對這3 個云微物理參量的分析，可以對云內的微物理特征有較為深入的了解。

光學厚度指云系在整個路徑上單位體積中所有顆粒的消光截面之和，在某種意義上很好地反映了云體的密實程度和含水量的多少，無量綱。圖5 中黑色柱狀圖表示2015 年天氣過程中的光學厚度變化特征，其中最大值和最小值分別是39.88 和9.10，平均值是 21.98，有 53.19%的光學厚度值＜25，有46.81%的光學厚度值＞25。圖中白色柱狀圖表示2017 年天氣過程中的光學厚度分布，主要分布在5.78~34.34，平均值為 19.54，＜25 的光學厚度占73.08%，＞25 的數值僅占 26.92%。可見，2015 年的這次降雪天氣過程的平均光學厚度比2017 年天氣中的光學厚度大12.49%，且2015 年天氣光學厚度主要在10~20 和30~40，而2017 年則主要集中在15~25。周毓荃等[20]得出當光學厚度＞20 時，地面雨強明顯增大，且層狀云弱降水光學厚度峰值多處在10~20，對流性降水一般在光學厚度20~30 時。

圖5 兩場天氣的光學厚度分布特征

通過對有效粒子半徑參量的分析，可以實現對云中粒子大小的判斷，這對人工影響天氣來說至關重要。圖6 給出兩場天氣的有效粒子半徑的分布特征。2015 年天氣過程中的有效粒子半徑分布在7.82~42.76 μm，平均值為 29.96 μm，其中有 76.6%的有效粒子半徑集中在25~35 μm，有17.02%＞35 μm，有 6.38 %＜25 μm，2017 年天氣過程中的有效粒子半徑最大值和最小值分別為43.08、9.33 μm，均值為27.35 μm，分布在25~35 μm 的有效粒子半徑占到了 53.85%，＞35 μm 的數值占到了 19.23%，＜25 μm 的數值有26.92%。從兩場天氣的粒子有效半徑分析結果來看，2015 年分布較為集中，絕大多數的粒子半徑在 25~35 μm，2017 年分布集中在 15~35 μm，且＞35 μm 的粒子數占比相對2015 年要大，但平均值比2015 年小9.5%。周毓荃等[20]得出降水云的粒子有效半徑普遍在10～30 μm，可觀測到較多＞40 μm 的降水云。徐冬英等[21]對湖南一次降水過程分析發現降水期間粒子有效半徑主要集中在20~24 μm，劉星海等[22]得出黑龍江一次夏季降水過程中云粒子有效半徑絕大部分在15~25 μm，這些結論與烏魯木齊降雪天氣的有效粒子半徑主要分布區間較為一致。

圖6 兩場天氣的有效粒子半徑分布特征

云液水路徑指云體單位面積上的液水總量（或叫柱液水量），可用于了解云水的豐沛程度。2015 年天氣個例的云液水路徑箱線圖可以看到（圖7），最小值和最大值分別為 75.49 g/m2和 975.63 g/m2，2017 年天氣個例的云液水路徑的分布范圍是47.41~796.01 g/m2，兩者的中位數分別是525.56 g/m2和421.71 g/m2，可見2015 年天氣個例的液水路徑要明顯強于2017 年，其中2015 年液水路徑的中位數比2017 年大24.63%，液水路徑的25%百分位值為 301.51 g/m2和 247.71 g/m2，2015 年天氣個例的中位值與25%百分位值差別較大，得出2015 年的液水路徑變化幅度較2017 年大，2015 年的液水路徑的 75%百分位值 （750.51 g/m2） 是 2017 年（610.21 g/m2）的1.23 倍。盛日鋒等[23]發現云圖中降水多發生在液水路徑＞200 g/m2的區域，且液水路徑＞400 g/m2的區域與地面雨強的中心位置基本一致。

圖7 兩場天氣的液水路徑箱線圖分布特征

5 結論與討論

本文按照9 點平均的算法，提取2015 年和2017 年烏魯木齊兩場暴雪天氣過程中的靜止衛星反演云參數產品，通過對整個降水過程中云參數的統計分析，發現：

（1）在降水出現之前2 h 云宏觀參量開始維持在大值區，對降水有明顯的提前指示作用，云宏觀參數產品與降水量有很好的相關性，其中小時降雨量與云過冷層厚度、云頂高度成正相關，與云頂黑體亮溫、云頂溫度成負相關，且降水前期的云宏觀參量較降水中后期都要大。

（2）2015 年降雪天氣特點是降水持續時間較長，連續降雪37 h，2017 年天氣則是單小時降雪量較大，最大1 h 降雪量達到3.2 mm，2015 年降雪期間云頂溫度平均值為-36 ℃，比2017 年平均值（-33.74 ℃）大6.7%，云頂高度和過冷層厚度前者平均值分別為7.74 km 和4.68 km，比后者平均值7.5 km 和4.5 km 分別大3.2%和4.0%。

（3）從云微觀參量來看，2015 年降雪天氣光學厚度主要在10~20 和30~40，而2017 年則主要集中在15~25，前者的平均光學厚度比后者大12.49%；2015 年降雪云中絕大多數的有效粒子半徑在25~35 μm，2017 年分布集中在15~30 μm，平均值比2015年小9.5%；兩場天氣降雪云的液水路徑分布范圍在75.49 ~975.63 g/m2和 47.41~796.01 g/m2，前者的液水路徑值明顯大于后者。

研究顯示，靜止衛星反演的云特征參數產品在烏魯木齊強降雪天氣的分析方面具有適用性，其反演出來的云宏微觀產品對監測識別大范圍人工影響天氣作業條件、分析可播區以及構建適合人影作業的天氣過程概念模型具有十分重要的意義。