基于FY-4A衛星資料的四川盆地MCC初生和成熟階段特征

張琪 任景軒 肖紅茹 王佳津 肖遞祥

1 四川省氣象臺，成都 610071

2 高原與盆地暴雨旱澇災害四川省重點實驗室，成都 610071

3 中國人民解放軍 78127 部隊，成都 610031

1 引言

中尺度對流復合體（mesoscale convective complex,MCC）是發生在中緯度地區的主要強對流天氣系統，往往引發暴雨、龍卷、冰雹和大風等劇烈天氣（Maddox et al.,1986）。陶祖鈺等（1998）、楊本湘和陶祖鈺（2005）、江吉喜等（1996）研究均指出，處于青藏高原背風側的四川盆地是MCC的活躍區，其可能與夏季風及西太平洋副熱帶高壓移動有關。從環流場看，MCC易發生在西南季風北端、準靜止型東西向切變線或鋒面的西端以及500 hPa西風槽線南端三者的交匯處（Fang,1985;Laing and Fritsch,2000），且高溫、高濕與水汽輸送條件較為重要（呂艷彬等,2002）。此外，對流層頂附近的冷中心輻散反氣旋、邊界層內的輻散中尺度高壓和中層的暖中心氣旋性渦旋，三者的高低層配置可產生伴隨有凝結的深厚上升運動，利于MCC的發生發展（Miller and Fritsch,1991;許健民等,1998）。在移向上，MCC主要沿700～500 hPa平均氣流的右側運動，是假相當位溫高值的源區方向。

新一代靜止氣象衛星具有高時空分辨率、連續觀測、范圍大等優點，是研究中尺度對流系統的新途徑（Durkee et al.,2009;蔣建瑩和汪悅國,2014;張琪等,2018）。覃丹宇和方宗義（2014）總結了對流判識、對流追蹤、初生對流的多光譜云頂特征以及初生對流判據等技術方法，提升了應用理論水平。趙文化和單海濱（2018）將衛星與雷達數據結合使用，在利用紅外亮溫識別對流云團的基礎上，進一步量化了對流云團強度。周鑫等（2019）利用溫度閾值法識別出深、淺對流后，分析比較了兩者在對流初生階段的云頂物理量變化特征，即云頂高度均在短時間內快速上升、云頂降溫率先減小后增大，且深對流云頂上升高度能超越水汽層高度，深對流降溫率最低值比淺對流更低。汪柏陽等（2015）指出中尺度對流系統的初生和成熟階段均有快速發展對流RDC（Rapid Developing Convection），其位于對流云團中對流活動最活躍的部位，可為單個對流云團，也可為對流體，主要特點是發展時間短、云頂降溫率大，表現為云體厚度增加、云頂亮溫急劇下降及云頂相態變化等。

以往大多數學者研究MCC側重分析其生命史、源地、移動路徑、強降水及環流背景場等，也有學者分析過云頂最低黑體溫度（Black Body Temperature,TBB）的演變特征，同時業務工作中對衛星云圖的應用分析仍以主觀判斷和定性外推估算為主，對雷達、衛星聯合監測技術及中尺度對流復合體的演變規律和內部結構的認識還十分有限（Vadas and Fritts,2004;Gourley et al.,2010）。四川盆地災害性天氣頻發，而影響系統中MCC占有較大比例（康嵐等,2016），因此本文利用新一代FY-4A靜止衛星資料，通過研究MCC初生和成熟階段的云團面積、亮溫梯度、多個單通道閾值、云頂降溫率及通道差等特征，分析不同階段、不同強度的物理量特征和閾值量，進而提前判斷中尺度對流云團的移向、發展變化，為天氣分析和預報提供高價值線索，提升預警預報的準確率。

2 資料與方法

本文主要使用時間間隔為4 min、空間分辨率為4 km的FY-4A氣象衛星資料（http://satellite.nsmc.org.cn/PortalSite/Default.aspx[2021-05-19]）進行研究分析，其星下點是（35°N，105°E），全圓盤掃描時間是15 min，具體使用了FY-4A多通道掃描成像輻射計（AGRI）的第10通道7.2μm（記為IR3）和第13通道12μm（記為IR1）的亮溫數據。

在Maddox（1980）對MCC定義基礎上，參考我國有關研究成果（楊本湘和陶祖鈺,2005;康嵐等,2016），結合實際業務工作中的發現，對判斷標準做了合理的修訂。文中四川盆地MCC的判據定為：（1）≤221 K冷云區面積≥5×104km2；（2）持續時間≥6 h；（3）冷云區的橢圓率≥0.7。以≤221 K冷云罩面積≥5×104km2作為標準來劃分初生和成熟階段，從出現β尺度云團至達到標準為初生階段、自滿足標準至221 K冷云罩面積最大時為成熟階段。另外，參考卓鴻等（2012）識別中尺度對流系統的方法對云團進行自動追蹤，并客觀分析四川盆地MCC的演變特征。具體做法為：根據2018年四川區域暴雨過程（前一日20:00至當日20:00；四川省氣象局,2014;本文均為北京時）獲取其對應的衛星資料，然后客觀計算≤221 K冷云區的象元數，并依據單位象元面積計算整個冷云區面積；再對≥5×104km2冷云罩面積進行時間序列追蹤，得到目標云團的維持時長；最后根據維持時長≥6 h的目標云團的最大經緯向象元數求得橢圓率。

根據衛星紅外通道的透射和吸收特性可知，不同通道的衛星云圖所代表的物理意義是不同的。水汽通道與紅外通道亮溫差反映了對流層上層與近地表層之間的相對距離，趙文化和單海濱（2018）定義層間亮溫差（D）為

其中，T(H2O)、T(IRW)分別表示紅外通道IR3、IR1的云頂亮溫。通常情況下，兩通道權重落差導致亮溫差呈明顯負值。但在深對流云團（沖頂對流云團）中，由于強對流云團中水滴和冰晶增多，液態水含量和冰水含量較大，對流云團頂部密實，云頂發射率接近于黑體，導致紅外通道輻射權重高度等于云頂高度，而由于上沖水汽進入逆溫區，水汽通道權重高度大于云頂高度，此時逆轉為正值。因此，根據此特點不僅可以識別對流云團，還可以設置多個閾值識別對流云團的強度，此方法稱為BTD閾值法。

云頂亮溫梯度是除云頂亮溫之外的另一個云團特征量。云頂亮溫梯度越大，表明云頂的紋理越豐富、起伏越劇烈，即云團內部的對流越活躍。本文使用3×3窗口計算云頂亮溫梯度G，梯度的計算公式為

其中，T為云頂亮溫（單位：°C），i、j為像素點坐標。

另外，云頂降溫率R（cloud top cooling rate）的定義為

即t+1時刻的亮溫減去t時刻的亮溫，當R為負值時，云頂亮溫下降，對流發展。本文主要研究IR1、IR3及亮溫差的降溫率。

此外，本地對流云團的形成主要是由云的垂直上升運動和水平移動產生，因此本文使用云像素濾波方法（汪柏陽等,2015）剔除第二類云團，進而分析MCC初生和成熟階段的衛星云圖特征。

3 MCC初生和成熟階段的面積變化

采用閾值法定量估算MCC面積必須能夠滿足準確完整描述強對流云團面積變化的要求。若選擇的閾值過高，不但會增加卷云等其他云系的影響，也會導致MCC面積偏大，降低強對流云團與環境場的區分度，影響分析結果；若選擇的閾值過低，則會忽略MCC初生階段的面積變化特征，導致對流面積偏小。因此，本研究充分考慮強對流云團各階段的面積變化特征，選取221 K為MCC面積閾值標準，進行分析研究。

3.1 MCC面積變化特征

初生階段，MCC在云圖上主要表現2種發展方式：一是多個對流云團合并發展，二是主體云系前端卷云羽附近對流發展。本文4個個例均為多個獨立對流云團合并發展而成，其初生和成熟階段的時間如表1所示。

表1 2018年4次MCC個例的初生和成熟階段Table 1 Convective initiation and mature stages of the MCC(mesoscale convective complex)cases in 2018

云團冷層面積的增減是描述云團發展進程的有效判據。一般而言，最低紅外云頂亮溫不斷降低、對流云團面積持續增大，則MCC在發展，反之在消亡。由于本文所用衛星數據均為分辨率（4 km×4 km）相同的格點場，相鄰四個格點構成的象元面積是固定的（16 km2）。所以，本文使用象元數間接代表MCC的面積。圖1a是MCC面積時間變化圖，就整體而言，MCC云團面積普遍較大，基本可達7000象元，個別可超過10000象元，與四川盆地MCC發展旺盛的特點相對應（康嵐等,2016）。從階段變化看，個例1的對流云團在初生和成熟兩階段的面積均增長迅速，帶來的短時強降水站數和小時雨強也隨之不斷增多（大）（圖1c），而另外3個個例的面積變化基本可分為初生階段緩慢增長和成熟階段快速增長兩個階段，這種不同程度的增長速率是與對流云團的發生發展相對應的，即初生階段的對流云團主要以垂直上升運動為主，面積變化相對緩慢，而當云頂高度發展到一定高度進入成熟階段后，對流云團的主要發展方向由垂直向上轉變為水平擴散，向外延伸成砧狀，此時云團面積增加迅速（許健民等,1998）。

為進一步定量說明MCC對流云團的變化特征，本文分析了MCC云團面積15 min變率變化特征（圖1b）。從圖中可以看出，初生和成熟階段的面積變率基本為正值，表明云團持續增大。初生階段的MCC面積基本以小于50 pixels(15 min)?1的速率增長，而成熟階段初期的增速可達150～200 pixels(15 min)?1，明顯高于初生階段，表明成熟階段MCC面積增大最為明顯。隨后，MCC面積變率逐漸減小至0附近，此階段造成的短時強降水面積和小時雨強達最大。

圖1 2018年4次MCC個例的（a）MCC面積、（b）MCC面積變率以及（c）個例1的強降水站數隨時間的變化。圖a、b中豎直線為初生階段和成熟階段分界線；圖c中箭頭為兩階段分界線Fig.1 Temporal variations of (a)MCCarea,(b)MCC area variability of four cases,(c)the numbers of heavy precipitation stations of case 1.In Figs.a and b,the vertical lines indicate the dividing time between convection initiation and mature stages;in Fig.c,the arrow indicates thedividing time between convection initiation and maturestages

3.2 MCC面積擬合預報方程

鑒于MCC對流云團不同階段面積變化特征規律，通過擬合MCC面積—時間函數可有助于判斷MCC發展的不同階段。圖2是MCC云團面積隨時間變化的擬合曲線（橫坐標時間以出現β尺度對流云團時記為0 min），從圖中可看出，四川盆地MCC初生和成熟階段共維持7 h左右，對流云團面積隨時間變化呈準線性增長趨勢，但初生階段呈緩慢增長，而成熟階段呈快速增大，并最終增長至8000象元左右。同時，擬合函數y=2.6x2+72.6x+721.1通過了95%信度水平的顯著性檢驗，與對流云團面積變化較為一致，能準確地描述MCC初生階段和成熟階段的對流云團面積變化特征，可為預報四川盆地MCC對流云團面積隨時間變化及判斷發展強烈程度提供一定參考。

圖2 MCC云團面積隨時間變化的擬合曲線。豎直線為初生階段和成熟階段分界線Fig.2 Fitting curve for the cloud area of the MCC over time.The vertical lines indicate the dividing time between convection initiation and mature stages

4 MCC初生和成熟階段亮溫梯度的變化特征

從圖3可看出，MCC初生階段的亮溫梯度大值區主要位于對流云團移動方向一側，可達30～40°C。結合環流場看，其主要位于低空（850 hPa）入流區和鍥狀云團的前沿，表明此階段對流活動較活躍；結合紅外云頂亮溫看，其范圍主要位于240 K附近，基本全包或半包于對流云團邊緣的221 K等值線區，說明221 K云區云頂紋理最為豐富、起伏也最為劇烈。成熟階段的紅外云頂亮溫梯度普遍偏小，個例1的最大亮溫梯度低于20°C，個例4亮溫梯度稍強，但仍較初生階段有明顯減弱，這主要是由于成熟階段卷云砧的覆蓋使得云團云頂紋理平淡，云頂亮溫梯度迅速減小，且基本小于20°C。通過與云頂低亮溫區對比分析還發現，最冷云頂亮溫區的云頂亮溫梯度較小，一方面是發展旺盛的對流云團云頂高度已接近對流層頂，本身比較平坦；另一方面，紅外云頂亮溫低值區會被發散的卷云羽覆蓋，而卷云的出現會進一步削弱對流云體的紋理。

圖3 MCC個例（a1–d1）初生階段和（a2–d2）成熟階段的紅外云頂亮溫（陰影，單位：K）、亮溫梯度（等值線，藍線30°C，紅線40°C）、850 hPa風場（風羽）：（a1、a2）個例1；（b1、b2）個例2；（c1、c2）個例3；（d1、d2）個例4Fig.3 Cloud top brightness temperature(shadings,units:K),temperature gradient(contours, blue lines indicate 30°C,red lines indicate 40°C),and 850-hPa wind in the(a1–d1)convective initiation and(a2–d2)mature stages in MCC cases:(a1,a2)Case 1;(b1, b2)case 2;(c1,c2)case 3;(d1,d2)case4

5 MCC初生和成熟階段云頂物理量的變化特征

對流單體發展時，云頂高度不斷升高，導致云頂亮溫不斷降低，且對流越強，云頂降溫率越大，這一特征可以用紅外通道亮溫、水汽通道亮溫閾值及時間變化趨勢來描述和檢測。探究初生階段對流云團的云頂物理量特征，可剔除不能強烈發展的局地對流云團，進而了解成熟階段的云頂物理量特征，準確判斷出云團持續時間，對于提高對流性天氣預警水平非常關鍵（馬芳等,2007）。

5.1 云頂紅外（IR1）最低亮溫和水汽通道（IR3）最低亮溫的變化特征

云頂紅外亮溫是反映云團發展強弱的重要特征量之一，而水汽亮溫代表具有一定含量的水汽所能達到的最高高度。圖4為2018年4個MCC個例云頂IR1和IR3最低亮溫值的時間變化曲線。與對流云垂直向上延伸發展過程中云頂快速升高相對應，初生階段IR1最低亮溫值下降迅速，在幾小時內降至最低（190 K左右）并逐漸穩定。在對流向上發展的卷挾下，水汽層高度快速抬升，表現為初生階段IR3最低亮溫值快速降低，與IR1變化一致。總的來看，對流初生階段云頂高度快速上升、亮溫迅速下降，也是MCC出現前期的一種特定狀態。

圖4 MCC個例IR1云頂最低亮溫和IR3云頂最低亮溫隨時間的變化：（a1、a2）個例1；（b1、b2）個例2；（c1、c2）個例3；（d1、d2）個例4。豎直線為初生階段和成熟階段分界線Fig.4 Variations of minimum brightness temperature(units:K)for IR1(infrared radiation 1 channel)and minima IR3(water vapor channel)in cloud top over timein MCCcases:(a)Case 1;(b)case2;(c)case3;(d)case 4.The vertical linesindicatethedividing time between convection initiation and maturestages

進入成熟階段，IR1和IR3最低亮溫有2個顯著的變化形態：前期為準穩定下的波動、后期為顯著升高。前期穩定維持的原因可能是此時云頂高度和水汽高度已達最高，云團發展方向變為水平擴散，對流云團內部甚至開始出現下沉氣流，故IR1和IR3最低亮溫值無明顯變化，對應此階段的短時強降水范圍和小時雨強在整個MCC生命史中達到最強。另外，IR1值普遍比IR3值小，對流云團水汽層權重高度基本都高于云頂高度，上沖水汽進入逆溫區，意味著研究的對流云團頂部位于對流層附近或對流層頂之上。

5.2 IR1和IR3亮溫降溫率

降溫率（R）是有效代表云團發展劇烈程度的特征量之一，當R（IR1）<0 K(15 min)?1時，表明紅外云頂亮溫下降，對流發展。從R（IR1）分布圖可看出（圖5），初生階段MCC云團R（IR1）均為負值，且普遍小于?15 K (15 min)?1，而在對流云團發展移動方向前沿的221 K等值線附近，R（IR1）達到?40 K(15 min)?1以上，是對流發展最劇烈、云頂降溫最快區域，也是亮溫梯度極大值區，主要原因是此區域對應低空的暖濕空氣入流區，是最強上升氣流核的前沿，而強烈的上升運動挾卷低層暖濕空氣以很陡的角度上升，一部分向后斜升，一部分直升云頂，加之凝結潛熱釋放作用，致使紅外云頂亮溫迅速下降，且降溫更為劇烈。成熟階段，R（IR1）明顯減小，數值基本大于?15 K (15 min)?1，且在部分區域出現正變溫，表現為正負相間的分布形態。從區域來看，負降溫區也逐漸遠離240 K線附近。

圖5 MCC個例（a1–d1）初生階段和（a2–d2）成熟階段IR1云頂亮溫（等值線，單位：K）及其降溫率[陰影，單位：K (15 min)?1]分布：（a1、a2）個例1；（b1、b2）個例2；（c1、c2）個例3；（d1、d2）個例4Fig.5 Cloud top brightness temperature(contours,units:K)for IR1 and cooling rate[shadings, units:K(15 min)?1]in the(a1–d1)convective initiation and (a2–d2)maturestagesin MCC cases:(a1,a2)Case 1;(b1, b2)case2;(c1,c2)case3;(d1,d2)case 4

此外，MCC初始階段的云團頂部（198 K線）總是偏向強降溫率一側，并且靠近亮溫梯度大值區；而成熟階段其位置基本處于云團中央位置，但受云團面積、強度發展變化影響，逐漸偏離強降溫區且區域亮溫梯度變小。因此，當云團頂部位于強降溫區和亮溫梯度大值區附近時，預示著對流云團處于初始階段，具有較強的上升氣流，未來發展旺盛。

R（IR3）在MCC初生和成熟階段的分布形態與R（IR1）較相似，大值區分布一致性較好（圖6）。初始階段的240 K等值線附近為顯著降溫區，R（IR3）普遍介于?25～?15 K (15 min)?1之間，最低可達?35 K(15 min)?1，降溫幅度明顯低于IR1，即初始階段，IR1比IR3亮溫下降更顯著，表明對流云團云頂高度上升速度較水汽層高度上升速度更快。而成熟階段，R（IR3）較初生階段降低明顯，最大僅達?15 K (15 min)?1，小于同時期的R（IR1）；從位置來看，伴隨降溫幅度減小的同時，負降溫區也逐漸遠離主體云團。

圖6 同圖5 ，但為IR3的亮溫（等值線，單位：K）及其降溫率[陰影，單位：K (15 min)?1]分布Fig.6 As in Fig.5, but for cloud top brightness temperature(contours, units:K)for IR3(water vapor channel)and cooling rate[shadings,units:K(15 min)?1]

總體而言，可發展為MCC的對流云團紅外云頂亮溫和水汽亮溫變化較快，初始階段和成熟階段的R（IR1、IR3）均為負值，并以初始階段下降最為明顯，且最明顯區域為初始階段低層入流區一側。

5.3 IR3與IR1亮溫差

衛星觀測資料和輻射傳輸分析表明，對流云團水汽與紅外窗區通道亮溫差亮溫差具有顯著特征，其可提供云頂高度相對于對流云頂的位置，通常其值為負，亮溫差的時間變率可檢測積云相對對流云頂的增長情況，直接體現云團在對流層中的增長速度。

5.3.1亮溫差的空間分布

從MCC個例初始、成熟階段的IR1云頂亮溫和亮溫差的分布（圖7）可以看出，亮溫差正負值區分界線基本與221 K等值線重合，低于221 K區域為亮溫差正值區、高于221 K區域為亮溫差負值區。初生階段，正值區亮溫差主要介于0～3 K之間，最高可達12 K，表明云頂發展最高的部分位于云團的主體附近，此時已是發展至對流層頂或是對流層之上的強對流云團。由于MCC系統中上升運動強弱分布不均，亮溫差空間分布也不均，如個例1、3、4的亮溫差大值區主要出現在亮溫梯度的大值區，而個例2則表現不明顯。成熟階段，個例1、2、3的亮溫差主要介于0～3 K之間，大值不超過6 K，由于個例4 MCC為原地生消，且不斷有新對流單體生成、發展，亮溫差值略大于其他個例，但整體大值范圍較初始階段明顯減小，這也說明，初始階段的云團增長速度要大于成熟階段。總的來看，亮溫差極大值出現在初始階段，集中在203 K等值線附近，最大值范圍為6～10 K，有的甚至超過12 K，為云團發展增長最為迅速時段。成熟階段亮溫差減小至0～6 K。

圖7 MCC個例（a1–d1）初生階段和（a2–d2）成熟階段IR1云頂亮溫（等值線，單位：K）和水汽通道與紅外通道亮溫差（陰影，單位：K）分布：（a1、a2）個例1；（b1、b2）個例2；（c1、c2）個例3；（d1、d2）個例4Fig.7 Cloud top brightness temperature(contours, units:K)and brightness temperature differences(shadings,units:K)between IR3 and IR1 in the(a1–d1)convectiveinitiation and (a2–d2)mature stagesin MCCcases:(a1,a2)Case1;(b1, b2)case 2;(c1,c2)case 3;(d1,d2)case4

5.3.2亮溫差時間序列變化

亮溫差雖不能直接量化對流云團的對流強度，但可以量化其強度等級。圖8為MCC個例中任意點從無云發展至主云體的亮溫差值隨時間的變化。從圖中可看出，亮溫差的時間變率分布較一致，且變化特征明顯，即緩慢增長（相對穩定）—極速增長—穩定維持的三階段變化形式。緩慢增長階段，亮溫差起始數值基本保持在?40～?30 K之間；極速增長階段，亮溫差在30～60 min時間內陡增至零值附近，最強的時間變化率達15 K min?1之多；穩定維持階段，亮溫差基本在0～5 K之間波動變化。通過對比分析發現，極速增長階段屬初始階段后期，即對流云團在初始階段已經出現上沖云頂現象，云頂已發展至對流層頂附近；穩定維持階段，代表已經進入成熟階段。

圖8 MCC個例的亮溫差（單位：K）隨時間的變化：（a1、a2）個例1；（b1、b2）個例2；（c1、c2）個例3；（d1、d2）個例4Fig.8 Temporal variationsfor brightnesstemperature differences(units:K)in MCC cases:(a)Case 1;(b)case 2;(c)case3;(d)case4

5.3.3亮溫差的降溫率

亮溫差值隨時間的變率可檢測積云相對于對流層頂的增長情況，并能反映云在對流層中的增長速度信息。初始階段（圖9），R（D）與R（IR1）分布形態基本一致，較大的正值區出現在對流云團發展移動方向前沿的221 K等值線附近，屬對流云團的低層入流區，此區域上升速度最大、對流活動最為劇烈，R（D）值均可達到20 K(15 min)?1以上；成熟階段，R（D）強度減弱，基本保持在0 K，個別區域可達10～15 K (15 min)?1左右。對比來看，R（D）變化與云團任意一點D值的時間序列變化一致，表現為：初始階段發展最為強烈、增長最為迅速，而成熟階段的云團已發展到頂盛，基本保持穩定、不會繼續增長。

圖9 MCC個例（a1–d1）初生階段和（a2–d2）成熟階段的亮溫差（等值線，單位：K）及其降溫率[陰影，單位：K (15 min)?1]分布：（a1、a2）個例1；（b1、b2）個例2；（c1、c2）個例3；（d1、d2）個例4Fig.9 Brightness temperature differences(contours,units:K)and cooling rate[shadings,units:K (15 min)?1]in the(a1–d1)convective initiation and(a2–d2)maturestagesin MCC cases:(a1,a2)Case 1;(b1, b2)case2;(c1,c2)case3;(d1,d2)case 4

6 結論與討論

使用高頻次的FY-4A衛星資料，通過研究四川盆地2018年4個MCC個例的初生和成熟階段的衛星云圖特征，初步得出特征較顯著的多個物理量特征及其閾值，主要結論如下：

（1）MCC對流云團面積在初生和成熟兩階段均呈不同速度的增長，分別為初生階段0～50 pixels(15 min)?1左右的緩慢增長和成熟階段150～200 pixels(15 min)?1的快速增加，最大可增長至7000～10000 pixels左右。

（2）亮溫梯度大值區在初生階段位于低空入流區一側，集中在云頂紋理最為豐富的240 K等值線附近，最大為30°C～40°C；成熟階段時云頂紋理平淡，亮溫梯度迅速減小至20°C以下。

（3）IR1和IR3云頂最低亮溫值在初生和成熟兩階段的變化趨勢較一致，均為初生階段迅速下降，于幾小時內下降至最低（約190 K）后進入準穩定的波動變化和顯著升高變化的成熟階段。

（4）初始階段和成熟階段的R（IR1、IR3）均為負值，初始階段下降最為明顯，最顯著區域位于低層入流區一側，降溫率達?40 K (15 min)?1；成熟階段降溫區遠離240 K等值線，降溫幅度較小，R值普遍升至?25～?10 K (15 min)?1。

（5）MCC主體云區初生和成熟階段的亮溫差正負值區分界線基本與221 K等值線重合，最大值分別為6～10 K和0～6 K。初始階段低層入流區的R（D）變化最劇烈，達15～20 K (15 min)?1之多。

本文在前人研究的基礎上，增加了MCC云頂亮溫梯度、單通道和通道差以及云頂降溫率等物理量的分析，一定程度上明晰了其量化特征，在業務實踐中具有現實指導意義。但由于靜止衛星掃描區域受限、個例資料缺測，對流發展過程數據不完整，導致入選研究的個例減少，部分結論還有待更多個例驗證及完善。