祁連山地形云人工增雨（雪）試驗觀測與研究進展

張文煜 黃穎 尹憲志 李林 程鵬,6 王黎俊 羅漢 張豐偉 林春英 韓輝邦 隆霄 張武 毛文茜，2 王瀟雅，2 把黎

（1 蘭州大學大氣科學學院，半干旱氣候變化教育部重點實驗室，蘭州 730000；2 中國氣象局云霧物理環境重點開放實驗室，北京 100081；3 鄭州大學地球科學與技術學院，鄭州 450001；4 甘肅省人工影響天氣辦公室，蘭州 730020；5 青海省人工影響天氣辦公室，西寧 810001；6 甘肅省蘭州市氣象局，蘭州 730020）

0 引言

祁連山位于甘肅省和青海省的交界處，是青藏高原、內蒙古高原和黃土高原的分界線，在氣候分區上，處于我國西北干旱區、東部濕潤區、青藏高原寒區的過渡帶，是氣候變化的敏感地區。祁連山地區降水情況復雜，降水量地區差異大、年內分配不均、年際變化大，降水量變化對于毗鄰區域尤其是河西走廊水資源具有重要影響。河西走廊冬春季農業干旱頻繁發生，水資源短缺不僅嚴重影響了工農業生產，而且使城市居民生活用水和生態用水也受到威脅。河西地區陸地水資源總量不足且地域分布不均，而社會經濟發展對生態建設、水資源開發和可持續利用、防災減災等提出了越來越高的要求，人工影響天氣作為大氣水資源利用、氣象防災減災的重要手段，在新的形勢和需求下，越來越顯示出其重要性，祁連山地區的空中水資源備受關注。

許多學者從不同角度對祁連山地區的空中水資源進行了探討。祁連山大氣水汽受西風帶、偏南季風帶和東亞季風的影響，過境水汽量較周圍地區豐沛，常年有水汽的輻合。但水汽總輸送量中只有15%左右形成降水，其余的水汽越界而過。這些豐富的山區空中水汽在地形抬升、迎風坡較多、氣溫較低等條件的共同作用下，容易形成有效的增雨云系。祁連山的地形云是該地區產生降水最主要的云系之一，具有很好的增雨潛力，對其進行催化作業可增加其降水量。但是，祁連山地形云的復雜性、廣泛性、多樣性、以及作業背景的氣候特征差異性等，使得地形云的水汽場、氣流場、云物理特征等的綜合觀測非常必要；同時，開展針對地形云的人工增雨（雪）作業指標的驗證和各類作業裝備催化效果的驗證工作，對進一步提高地形云降水效率也起到關鍵作用。此外，通過研究試驗，掌握地形云作業技術方法和指標體系，可以為準確預測和預報作業條件、作業量、作業時機等方面提供科學的方法和手段。

通過本研究試驗的實施，有效開發空中云水資源，提高地形云降水效率、增加地面降水量，是改善祁連山地區水資源欠缺的有效途徑之一，也是恢復和改善西北生態脆弱地區的重要途徑。

1 觀測方案設計與實施

1.1 觀測方案

祁連山區域面積為5.02萬km。根據試驗示范區設計原則和依據，試驗區設有一區和二區：當盛行西北氣流時，二區為作業區，一區為對比區；當盛行西南氣流時，一二區可互為作業區和對比區（圖1）。試驗一區面積為2.31萬km，其中自然保護區面積有0.67萬km，約占一區面積的32%；試驗二區面積為2.34萬km，其中自然保護區面積有0.48萬km，約占二區面積的23%。在試驗區內布設有自動氣象站208套、雨滴譜儀32部、探空站7個、天氣雷達站5臺等常規觀測儀器，云雷達1部、微波輻射計4部、地形云影像觀測設備2臺、GNSS/MET站13個、車載多普勒天氣雷達2部等特種觀測儀器，人影作業火箭69臺、高炮22臺、地面煙爐40個，同時配合有飛機、火箭和衛星探測。地面觀測儀器形成了“三橫六縱”的網格布局，其中三個橫向剖面主要是沿著祁連山的山體走向（北坡（橫A）、山脊（橫B）、南坡（橫C））布設；6個縱向剖面分別在一區和二區各設有3個剖面（縱A、縱B、縱C；縱D、縱E、縱F），且一區和二區各布設一個加密觀測剖面（縱C、縱E）。

圖1 試驗區范圍及儀器布局Fig. 1 Test area and instrument layout

1.2 加密觀測帶

一區的加密觀測帶（縱C）為祁連至民樂一線（圖2a），其上增加布設了六要素自動氣象站9部、雨滴譜儀5部、移動車載云雷達1部、微波輻射計2部、C波段天氣雷達1部。青海、甘肅省內各有4部和5部自動氣象站，皆按照海拔高度梯度布設，位于2700～3600 m高度范圍內，越靠近祁連山腹地的氣象站海拔高度越高；車載云雷達位于緊鄰祁連山的張掖市民樂縣卜里溝村，其采用sPPI、RHI和天頂模式結合的方式進行觀測，可提供包括雷達反射率因子、徑向速度、退偏振比等參數的基數據和譜數據；兩部微波輻射計分別位于民樂縣海潮音寺和祁連縣人工影響天氣作業點，均采用天頂模式進行觀測。

圖2 一區（a）和二區（b）加密觀測帶Fig. 2 The encrypted observation bands in region 1 (a) and region 2 (b)

二區的加密觀測帶（縱E）為門源至武威一線（圖2b），其上增加布設了六要素自動氣象站8部、雨滴譜儀1部、微波輻射計2部。青海、甘肅省內各有3部和5部自動氣象站，與一區加密觀測帶相同，也為海拔高度梯度站，位于2600～3600 m高度范圍內；兩部微波輻射計分別位于肅南裕固族自治縣皇城鎮水關村和海北藏族自治州門源縣老龍灣管護站，均采用天頂模式進行觀測。

2 課題研究進展

2.1 背景場分析

2.1.1 降水量場分析

為了解祁連山地區降水量場的氣候分布特征，利用歐洲中期數值預報中心ERA-Interim再分析數據集的降水資料，對祁連山及其周邊地區降水量時空分布特征進行了分析（圖3）。發現祁連山地區平均年降水量為232.4 mm，降水量的空間分布極不均勻，山區降水量遠大于周圍的平原，降水量分布與海拔高度有較好的對應關系，海拔越高處降水量越大，降水量最大值出現在祁連山中部的高海拔地區，年降水量值最大超過550 mm；年降水量場常呈西北—東南向分布，中部和東部地區降水量較大。年降水量總體呈現上升的趨勢，其氣候傾向率達到24.7 mm/10 a。使用MK方法對年降水量進行檢驗，發現降水量于1996—1997年發生突變，1996年前降水量偏少，多為負距平，1997年后降水增多。祁連山地區降水量的季節變化明顯，降水主要發生在夏季，其降水量占全年總降水的54.08%；各季節降水量都呈增加的趨勢，但秋季降水增加最明顯，秋季降水氣候傾向率高達9.8 mm/10 a。因我國西部山區降雪觀測較為缺乏，冬春季降水量的分析可能存在不確定性。祁連山地區的降水也有顯著的日變化特征，3小時累計降水量在14：00—20：00最大。研究區白天降水的增加方向由東向西，入夜后降水量的減少方向由西向東。

圖3 1979—2017年祁連山地區平均年降水量空間分布（單位：mm）Fig. 3 The spatial distribution of average annualprecipitation from ERA-Interim data in Qilian Mountainsduring 1979-2017 (Unit: mm)

2.1.2 氣流場分析

山區風場的特點直接影響著動量、熱量和水汽的輸送，從而影響著山區氣象要素的分布，利用2018年ERA-Interim再分析資料，統計分析了祁連山區的地面風場分布特征發現，受大氣環流及地形的影響，祁連山區存在一些定常性的風場環流特征。對祁連山西段（圖4）、中段（圖5）和東段（圖6）分別進行分析。發現祁連山區盛行氣流主要有西北氣流型、西北轉東北氣流型、東南或偏南氣流型、東南轉東北氣流型、西北—東南氣流輻合型、東北—西南氣流輻合型、偏西或西南氣流型等7種類型。

圖4 祁連山西段地形（a）及地面風場類型（b）Fig. 4 Terrain (a) and surface wind field types (b) in the western of Qilian Mountains

圖5 祁連山中段地形（a）及地面風場類型（b～d）Fig. 5 Terrain (a) and surface wind field types (b-d) in the middle part of Qilian Mountains

圖6 祁連山東段地形（a）及地面風場類型（b～f）Fig. 6 Terrain (a) and surface wind field types (b-f) in the eastern of Qilian Mountains

祁連山西段主要包括大雪山、托勒南山、野馬南山、疏勒南山、黨河南山、土爾根達坂山、宗務隆山。祁連山西段常見的風場類型為以山體為中心，氣流向外輻散，但輻散中心的位置并不確定，可能出現在山體的很多地方，由于輻散中心位置的變化，祁連山區西段山系不同區域的風場存在差異。

祁連山中段主要包括走廊南山、冷龍嶺的西段、托來山、大通山以及青海南山。祁連山中段主體受偏西氣流影響，整體氣流呈現輻散形勢，在北坡走廊南山、托來山及冷龍嶺處轉為西南氣流，大通山處為偏西氣流，在南坡青海南山處轉為西北、偏北甚至是東北氣流，并且在青海南山的最南部邊坡受青藏高原而來的偏南風影響，在此處形成氣流的匯合，有時南坡輻散形勢表現的不太明顯時，青海南山受偏西氣流影響，不會在邊坡形成氣流的匯合。當高原南風強盛時，青海南山轉為偏南氣流。當高原南風強盛且南坡輻散形勢較弱時，祁連山區中段為一致的西南氣流。

祁連山東段包括冷龍嶺的中東段、烏鞘嶺、達坂山以及拉脊山。祁連山東段最常見的地面風場受偏西氣流影響，氣流在北部山區冷龍嶺中東段、烏鞘嶺、達坂山和南部山區拉脊山呈現出不同的態勢，在北部山區氣流呈輻散形勢，偏西氣流在冷龍嶺山脈段轉為西南氣流，在達坂山脈段轉為西北氣流，冷龍嶺和達坂山之間的谷地以及烏鞘嶺為偏西氣流，而南部山區拉脊山受青藏高原輻散氣流影響，為西南氣流，有時青藏高原的影響不明顯，且北部山區的輻散形勢強烈時，拉脊山受輻散氣流邊緣的西北或東北氣流影響。當北部山區的輻散形勢不明顯并且青藏高原的輻散氣流強烈時，整個祁連山東部都轉為西南或偏南氣流，當北部山區輻散形勢明顯且青藏高原的南風強烈時，易在拉脊山形成輻合。

為了解祁連山地面風場的整體情況，利用統計學方法對2018和2019年祁連山區的地面氣流場進行了分型及統計，根據祁連山區氣流的來向把流場分為五種類型，分別為：西南及偏西氣流型，出現次數占48.88%；輻合輻散氣流型，出現次數占23.88%；東北及偏東氣流型，出現次數占7.91%；西北及偏北氣流型，出現次數占14.39%；偏南氣流型，出現次數占4.94%。從中可以得到祁連山區全年出現最多頻率的流場為西南及偏西氣流型。從表1中可以看出，四個季節的盛行氣流均為西南及偏西氣流，春夏秋冬出現的頻率分別為63.01%、44.20%、34.24%和54.44%。春季出現頻率第二的是輻合輻散氣流，出現頻率為24.35%；夏季西北及偏北氣流出現頻率僅次西南及偏西氣流，占比為22.12%；秋季和冬季出現頻率次于西南及偏西氣流的為輻合輻散氣流，出現頻率分別為28.26%和23.42%。

表1 祁連山區地面流場分型統計Table 1 Classification statistics of surface flow field inQilian Mountain area

2.2 數據標定分析

2.2.1 FY3A/MERSI大氣可降水產品的精度驗證

風云三號A星（FY-3A）是中國第二代極軌氣象衛星的第一顆科學研發衛星，由國家衛星氣象中心針對中分辨率光譜成像儀MERSI近紅外通道開發了水汽產品，為了更好地應用該產品數據，需要對其精度驗證。分別采用地基GPS水汽、AERONET水汽和探空水汽數據對FY-3A/MERSI 5分鐘段水汽產品進行精度驗證，在剔除一些異常值后繪制了MERSI水汽的對比散點圖（圖7）。盡管與3個參考數據匹配的樣本數不同，但它們的相關系數都在0.867以上，說明MERSI水汽量與3個參考數據都有很好的相關性。當水汽量較低（＜7.5 mm）時，MERSI水汽產品與3個參考數據值都比較接近，樣本均分布在散點圖1∶1直線附近；當水汽量大較高（＞7.5 mm）時，所有樣本都分布在散點圖1∶1直線的下方，平均偏差均小于0，說明MERSI水汽產品值比參考數據值低。圖7a是MERSI水汽與地基GPS水汽的散點圖，兩者的相關系數最高，為0.944；平均絕對百分誤差

MAPE

為22.83%、均方根誤差

RMSE

為1.62 mm、平均偏差

MB

為-0.93 mm，在3個參考數據中誤差最小的，主要是搭載MERSI傳感器的FY-3A衛星過境時間與GPS觀測水汽的時間差最小，低于5 min。圖7b是MERSI水汽與AERONET水汽的散點圖，相關系數為0.867，盡管稍低，但仍達到極顯著水平；

MAPE

、

RMSE

和

MB

分別為27.42%、2.33 mm和-1.12 mm，在3個參考數據中誤差居中；由于MERSI與AERONET水汽的時間差異在30 min內，兩者的同步性較好，相對誤差相對較小。從

MAPE

值來看，MERSI水汽與地基GPS和AERONET水汽的相對精度，與同類衛星MODIS近紅外通道反演水汽產品的絕對精度±13%相似。圖7c是MERSI水汽與Radiosonde水汽的散點圖，由于MERSI與Radiosonde觀測水汽的時間不同步，兩者至少相差2.5 h以上，對于晴朗的天氣，對流層的水汽受太陽照射后，水汽量變化較大，因此MERSI相對于探空水汽的

MAPE

、

RMSE

和

MB

分別為35.12%、5.40 mm和-3.35 mm，兩者的相對誤差在3個參考數據中最高。總體而言，MERSI數據反演的水汽產品精度較好。

圖7 MERSI水汽與GPS水汽（a）、太陽光度計水汽（b）、探空水汽（c）的散點圖Fig. 7 Scatter diagrams of MERSI water vapor andGPS water vapor (a), solar photometer water vapor (b),andsounding water vapor (c)

2.2.2 微波輻射計數據反演方法研究

地基微波輻射計是一種通過接收大氣輻射信號來遙感大氣的被動遙感設備，能夠通過反演算法獲取高時間分辨率的大氣溫度、相對濕度和水汽密度廓線，具有全天候自動觀測的能力。研究地基微波輻射計反演算法，對提高其反演精度具有極其重要的意義，故項目對微波輻射計數據的反演方法進行了研究。

徑向基神經網絡是Moody和Darken在1998年提出的，基本思想是利用徑向基函數（Radial Basis Function，RBF）作為隱層神經元的基，構成隱含層空間，隱含層對輸入矢量進行變換，將低維的模式輸入數據帶入高維空間，訓練過程主要為徑向基中心的確定和隱含層到輸入層之間權重系數的計算，訓練較為便捷，得到廣泛應用，為了解RBF神經網絡在反演微波輻射計資料方面的應用效果，研究利用地基微波輻射計亮溫資料和同期探空資料，建立了應用于地基微波輻射計溫度、相對濕度和水汽密度反演的徑向基神經網絡，并將反演結果與地基微波輻射計自帶反演產品進行了對比，探究了徑向基神經網絡在地基微波輻射計氣象要素反演算法本地化的應用效果。結果表明: 徑向基神經網絡反演的溫度、相對濕度和水汽密度的均方根誤差最大值分別為2.72 K、22.32%和0.73 g·m，在所有高度層上徑向基神經網絡的反演結果均優于微波輻射計，反演產品對2～10 km、1～7 km、0～3 km的大氣溫度、相對濕度和水汽密度廓線的反演均有明顯改善，徑向基神經網絡能夠應用于地基微波輻射計氣象要素的反演算法的本地化。

為提高地基微波輻射計反演大氣溫/濕度廓線的精度，研究提出了一種直接利用高垂直分辨率探空資料與地基微波輻射計觀測亮溫訓練反演溫、濕度廓線BP神經網絡方案。基于地基微波輻射計的觀測特點，提出了一種基于微波輻射計地面觀測資料和探空資料的觀測亮溫綜合質量控制方案，利用質量控制后的觀測亮溫訓練BP神經網絡（OBS-BP），并與基于MonoRTM輻射傳輸模式模擬亮溫訓練BP神經網絡（SIM-BP）的方法進行了對比。結果表明，OBS-BP反演溫度廓線的均方根誤差隨高度逐漸增大，范圍為0.62～2.81 K，偏差范圍為-0.67～0.43 K，相關系數隨高度的升高逐漸減小，變化范圍為0.92～0.99；相對濕度廓線的均方根誤差在0～4.75 km隨高度升高而增，在4.75 km以上隨高度升高而減小，范圍為8.21%～24.37%，偏差范圍為-3.87%～4.54%，相關系數隨高度升高逐漸減小，變化范圍為 0.13～0.94。將OBS-BP和SIM-BP反演高時間頻次的溫/濕度廓線的效果進行了對比，得出 OBS-BP 的反演結果能更好地反映對流層內大氣溫、濕度演變過程，相對于利用SIM-BP 的反演結果，OBS-BP 反演溫/濕廓線在各個高度層上均優于 SIM-BP，與探空資料具有更好的一致性，更適用于實際觀測中地基微波輻射計溫、濕度廓線的反演。

2.2.3 人影探空火箭數據的精確度驗證

隨著人影探測火箭系統在人影作業中的廣泛使用，人影探測火箭采集的數據可靠性及誤差將會是實際業務中關注的問題。利用TK-2GPS人影探空火箭和L波段探空資料，采用平均偏差、均方根誤差和相關系數等分析方法，對兩種探空數據溫度、相對濕度、風向及風速等要素的差異性和變化特征進行了對比分析，并對可能造成差異的原因進行了探討。兩種探空數據的對比分析結果表明：TK-2GPS探空火箭與L波段探空同要素相互間均呈顯著的正相關，并通過了0.05顯著性水平的檢驗；溫度、風速和相對濕度的相關性較好，分別達到了1.0、0.91和0.67；風向相關性略差，相關系數為0.18。溫度、風速平均偏差和離散度較小，探測效果最好；相對濕度的平均偏差雖大，但相關性較好；風向的離散度最大，相關性相對較差。從同要素不同高度的分析來看，溫度和風速在各高度層相關性較好，差異性較小，TK-2GPS人影探測火箭溫度數值較探空氣球偏小，風速較探空氣球偏大；風向在各高度層的離散度較大，相關性也較差；相對濕度在不同的高度層均呈正相關，平均偏差相對較大。從各要素的垂直廓線對比分析來看，溫度和風速廓線的變化趨勢一致性很高，且兩種數據差異較小，對大氣溫度和風速的測量均比較準確。相對濕度廓線的變化趨勢存在一定差異，TK-2GPS人影探測火箭數據偏小，相對濕度最大相差達45%左右。風向廓線一致性在700 hPa以上較高，數據差異較小，在700 hPa以下一致性較低，數據差異較大。

兩種不同的探測儀器間勢必會存在一定差異，究其原因，主要有：一是探測原理的不同。L波段探空雷達隨氣球的上升開始探測，是自下而上的探測；而TK-2GPS人影探測火箭正好相反，當火箭上升到最大高度后開始下落時探測，是從上而下的探測。二是探測時間的差異。兩種探測方式最接近的個例在時間也相差在15 min左右，大部分個例相差近2 h以上，大氣的溫、濕各要素隨時間變化明顯，不同的時間氣象要素必然存在差異。三是探測距離造成的差異。兩種儀器雖布設在同一區域，但直線距離達30 km，探測距離上的差異也會產生一定的數據差異。四是儀器自身造成的差異。TK-2GPS人影探測火箭和探空氣球所攜帶的是不同廠家型號的溫、濕傳感器，不同廠家的儀器之間，在探測精度方面也會存在一定差異。

2.3 云結構和水汽場分析

2.3.1 祁連山北坡云垂直結構特征分析

利用敦煌、酒泉、張掖、民勤探空站2014—2019年的探空數據，對祁連山北坡云的發生頻率及云垂直結構特征進行了分析（圖8）。結果表明，就祁連山北坡全不同層數年云的發生頻率而言，云的發生頻率較低，僅為20%～40%；單層云的發生頻率高于多層云，且多層云以2層云和3層云為主。在全年平均云層厚度上，祁連山北坡2層云的下層云厚度為1.4～1.8 km，上層云厚度為0.9～1.0 km，下層云厚度明顯大于上層云；3層云中頂層云的厚度最大，為0.9～1.0 km，且底層云與中層云之間的晴空夾層厚度大于中層云與頂層云之間的晴空厚度。在季節變化上，祁連山北坡所有云的發生頻率呈現夏高冬低的規律，單層、2層和3層云在夏季出現頻率皆大于其他季節；夏季單層云和2層云出現的頻率較為接近，春秋冬三季單層云出現頻率遠高于2層云和3層云。祁連山北坡云層高度也有顯著的季節變化，各層數云的云底高度、云頂高度都表現為夏高冬低。單層云的云層厚度在春季最厚為1.3 km、夏季最薄為0.9 km；雙層云上下云層之間的晴空夾層厚度冬季最大，為0.7 km；3層云的中層與下層云之間晴空厚度大于中層與上層云之間的晴空厚度。

圖8 祁連山北坡云高度的季節變化（a）敦煌，（b）酒泉，（c）張掖，（d）民勤Fig. 8 Seasonal variation of cloud height on the north slope of Qilian Mountains(a) Dunhuang, (b) Jiuquan, (c) Zhangye, (d) Minqin

2.3.2 微波輻射計反演水汽

目前應用于水汽和液態水觀測的遙感設備包括地基微波輻射計、地基GPS遙感、衛星紅外遙感等，其中地基微波輻射計受云、霧的影響較小，穿透能力強，垂直分辨率高，可通過觀測所得的亮溫反演得到大氣溫度、相對濕度、水汽密度廓線和云液態水總量，被廣泛應用于強對流天氣和降水預報、天氣過程分析和人工影響天氣等多個領域，尤其在水汽和液態水變化特征研究中的應用更為廣泛。

信號發生模塊電路如圖5所示，可由1個外部參考時鐘、1個退耦電容電路、1個低精度數字電位器組成[6]。外部參考時鐘采用的是25M的有源晶振；低精度電阻器采用的是MCP41010數字電位器[7]，用來調節幅度的大小（因為AD9833產生正的弦波只有5V，采用數字電位器可以調節其幅度的大小，便于按鍵調節幅度的輸出）。

使用張掖觀象臺WVP 3000微波輻射計2017年全年的水汽、液態水觀測資料，對張掖地區水汽和液態水含量的變化特征進行了初步研究（圖9），分析表明：張掖地區大氣水汽和液態水含量的最大值分別出現于8月和4月，分別為2.34 cm和0.84 mm。全年大氣水汽含量的日變化特征水汽日變化呈現出雙峰分布，峰值分別位于03時和17時，峰值水汽含量分別為1.081 cm和1.127 cm，水汽含量的日變化與溫度日變化趨勢具有較好的一致性，降水量高值時段滯后于水汽含量高值時段約3個小時；張掖地區四季水汽變化具有明顯的差異，季節平均值夏季＞春季＞秋季＞冬季，水汽含量的高值區均出現在正午到傍晚時段，夜間均存在水汽含量逐漸下降的趨勢，春、夏、秋三季日出前后水汽含量下降趨勢尤為明顯，日間水汽含量變化較之夜間更為劇烈；晴空條件下，張掖市觀象臺水汽來源以太陽加熱地表導致的局地蒸發為主。四季水汽日變化差異明顯，季節平均值夏季＞春季＞秋季＞冬季，高值區均出現在正午到傍晚時段；晴空條件下，張掖市觀象臺水汽來源以太陽加熱地表導致的局地蒸發為主；春、夏、秋三季的液態水日變化具有較大差異，春季波動變化明顯存在5個峰值、夏季呈現出單峰變化、秋季為雙峰變化，春、夏、秋三季的液態水變化與水汽變化沒有明顯相關性。

圖9 （a）張掖地區大氣月平均大氣水汽、液態水含量和月總降水量變化特征；（b）春、夏、秋季張掖地區云液態水含量平均日變化Fig. 9 (a) Variation characteristics of atmospheric average monthly water vapor, liquid water content and total monthlyprecipitation in Zhangye Area. (b)The average daily variation of liquid water content in Zhangye Area in spring, summerand autumn

2.3.3 空中水汽的時空分布特征及水汽的收支

使用歐洲中心ERA-5數據集的比濕、氣壓、氣壓層上的風速資料，對1996—2016年祁連山地區的空中水汽分布特征及水汽的收支進行了研究。

計算多年平均各月大氣含水量（圖10）分布發現，大氣含水量夏季＞秋季＞春季＞冬季，其中7月大氣含水可達到95.6 mm，8月次之，最高為91.1 mm，6月最高大氣含水量為67.8 mm；冬季大氣含水量最低，其中1月最低僅為14 mm，2月次之，最高為16.1 mm，12月大氣含水量最高為16.2 mm。大氣含水量高值主要集中在6、7、8 月，且各月大氣含水量的總體變化趨勢呈現一致狀態，即有水汽輸送多的季節大氣含水量普遍增多，而水汽輸送少的季節大氣含水量則變少，說明祁連山地區的水汽來源主要靠大尺度天氣系統的輸送。

圖10 1996—2016年多年平均月大氣含水量變化折線圖（單位：mm）Fig. 10 Broken line diagram of changes in averagemonthly atmospheric water content over the years from1996 to 2016 (unit: mm)

研究區各個季節的大氣含水量（圖11）的空間分布非常相似，水汽高值區位于研究區東北角、西南角和西邊，其中夏季較多，冬季較少，大氣含水量低值區位于祁連山中部，因為祁連山地區海拔高，山脈阻擋，水汽很難到達，故而水汽含量偏少。結合季節降水分布圖來看，發現研究區的大氣含水量和降水量的多少在季節上是一一對應的，即兩者隨時間變化同增同減，而在空間上兩者的差異是明顯的，大氣含水量高值區與降水區并不是一一對應，這也說明了降水的條件并不單靠水汽，降水較多處除了要有水汽來源外，還需要有上升氣流、凝結核的作用，這也是進行人工增雨時需要關注的部分。

圖11 1996—2016年各季節多年平均大氣含水量空間分布圖（單位：mm）Fig. 11 Spatial distribution diagram of multi-year average atmospheric water content in each season from 1996 to 2016(unit: mm)

水汽收支可以反映流經某一地區的水汽凈收支情況。在計算中，經向水汽收支用西邊界水汽收支減去東邊界水汽收支，數值為正表示在研究區內東、西方向上總體呈現水汽輸入大于輸出，即研究區水汽增多，數值為負則相反；緯向水汽收支用北邊界減去南邊界水汽收支，為正表示在研究區南、北方向上總體呈現水汽輸入大于輸出，即研究區水汽增加，為負則相反；總水汽收支等于經向水汽收支和緯向水汽收支的和，為正表示水汽增加，為負表示水汽減少。由表2可見，祁連山地區各月凈水汽收支基本為負，其中夏季的凈水汽收支數值的絕對值比較小。結合圖12和表2可知，從研究區的各季節水汽總收支看，夏季水汽為凈輸入，輸入值為4.2×100 kg/(m·s)，說明夏季祁連山地區空中有水汽堆積，只需合理開發，有利于人工降水，其余季節水汽收支均為水汽輸出，秋季輸出值最大為3.9×100 kg/(m·s)，其次為春季，輸出水汽2.6×100 kg/(m·s)，冬季最小，為-1.2×100 kg/(m·s)。從各邊界的水汽收支情況看，夏秋兩季的水汽輸送量大，春冬的邊界水汽輸送量小，同時我們可以看出，在研究區內，水汽輸送以經向輸送為主，即西邊界為主要水汽輸入方向，這也符合之前學者得到的結論，西北地區高原切變線以北的水汽輸送以西風帶為主。

表2 1996—2016年月整層水汽通量在各邊界的水汽收支情況表（單位：107噸）Table 2 Water vapor balance of the entire layer at allboundaries from 1996 to 2016 (unit: 107t)

圖12 2006—2015年季節整層水汽通量在個邊界的水汽收支情況表（單位：100kg/(m·s)）（其中正負僅代表方向，箭頭也指示水汽流動方向）Fig. 12 Water vapor budget and expenditure of the wholelayer of water vapor flux at various boundaries in theseason from 2006 to 2015 (unit: 100kg/(m·s))(The positive and negative represent the direction, andthe arrow indicates the direction of water vapor flow)

2.4 氣候變化及其徑流響應研究

近年來隨著祁連山山區及黑河流域內社會經濟發展和人口增加，使得內陸河流域氣候－水資源－生態體系的有機性和自組織優勢受到破壞，水資源短缺和生態環境問題日益突出。因此，在全球氣候變暖背景下，研究祁連山高山寒區氣候變化特征以及對徑流的影響，為流域內水資源的可持續利用發展提供參考依據具有現實意義。研究利用1960—2017年水文、氣象資料，采用相關分析、Mann-Kendall和小波分析等方法，研究了祁連山中部氣候和徑流量變化特征。結果表明，近60年祁連山中部氣溫呈明顯升高的趨勢，年平均、最高和最低氣溫的升溫幅度分別為 0.39 ℃/10 a、0.32 ℃/10 a和0.46 ℃/10 a，氣溫上升的速率高于西北其他地區，最低氣溫的升幅最大；四季的氣溫均呈升高趨勢，冬季升溫最為明顯。就空間變化而言，祁連山中部降水呈明顯增加趨勢，降水增加了約19.2%，增加的幅度高于西北地區。就季節變化而言，夏季降水的增加速率高于其他季節，降水的增加主要是因為夏季降水的增多。祁連山中部氣候暖濕化趨勢較西北區域其他地方更為突出，四季暖濕化中冬季變暖、夏季趨濕特征明顯。周期變化分析結果表明，年平均溫度和降水分別存有8 a和30 a的主周期，徑流量由30 a的主周期和8 a的次周期；在徑流量周期響應中，短周期（8 a）與平均氣溫振蕩非常一致，長周期（30 a）與年平均降水變化較為一致。氣溫和降水的突變結果顯示，祁連山中部降水的突變時間不明顯，年平均、最低和最高氣溫的突變時間分別為1993、1991和1994年，氣溫突變時間領先于中國西北其他地區。降水和氣溫都是影響徑流的因素，受降水增加和溫度升高影響，黑河上游徑流量增加趨勢明顯。通過相關分析建立的模型能很好的分析徑流量影響因子，并能應用于徑流量預測。模型結果進一步證實，降水的增多和氣溫的升高使得年徑流量增加了5.33×10m3，降水和氣溫分別使徑流量增加了21.1%和10.9%，并且降水對徑流的影響更大；在氣溫突變之后，降水和氣溫對徑流量的影響都明顯增大。

2.5 人工增雨效果檢驗評估

為改善甘肅河西走廊石羊河流域生態環境，2010年開始氣象部門在該流域的人工增雨作業點從22個增加到71個，并大幅度增加了作業量。因此，一個普遍關心的問題是，人工增雨作業規模大幅度增加后的效果如何？為回答這個問題，以作業規模增加后近10年（2010—2019年）石羊河流域的降水量資料，采用作業區和對比區的區域歷史回歸統計方法，對石羊河流域2010—2019年期間的人工增雨效果進行了統計檢驗，并分析了徑流量和植被狀況變化情況。統計結果表明，2010年以來，4—10月人工增雨絕對增雨量為33.7 mm，平均相對增雨率為17.5%，4月、9—10月結果通過了0.05的顯著性水平檢驗，5—8月結果通過了0.1的顯著性水平檢驗。就不同季節而言，春季（4—5月）和秋季（9—10月）人工增雨效果要好于夏季，相對增雨率達到了13.3%以上。石羊河流域作業區內徑流量增加趨勢明顯，人工增雨作業期間徑流量增加了3.7%，徑流量增加速率為0.067×10m/a，而對比區徑流量則呈下降趨勢。人工增雨有效增加了石羊河流域降水，增加了生態需水量，對石羊河流域生態治理恢復起到了積極的作用。石羊河流域年平均歸一化植被指數（NDVI）在0.15～0.18，2010年以后平均植被指數和平均植被覆蓋百分比增加趨勢較為明顯，平均植被覆蓋百分比達到了46%以上并保持穩定，植被恢復效果顯著。生態效應的證據表明，近10年在自然降水和人工增雨作業的共同影響下，植被指數0.3以下面積明顯減少，0.3以上面積明顯增加；植被改善的面積占總流域面積的20.1%，石羊河流域上游的東南部是植被改善最好的區域。石羊河流域開展人工增雨效果比較顯著，研究結果初步表明，人工增雨可成為河流流域生態恢復治理的有效補充措施。

2.6 數值模擬

選取2018年發生在祁連山區的兩次典型的降水個例，8月28日為一次典型的地形云降水，隨后8月30—31日在山區發生了范圍更廣，降水量更大的過程，利用WRF中尺度數值模擬，對夏季祁連山區地形云降水和過程降水中云和降水的宏觀結構特征進行對比分析，研究探索祁連山地形云和降水的發生發展機制。模擬方案采用三重嵌套網格，母域和子域中心均定位于張掖雷達站（100.25°E，39.09°N），粗、細網格的格距分別為27、9和3 km，格點數分別為121×91、121×91、151×151。垂直高度分30層，格距為500 m。粗網格讀入的初邊界資料是NCEP的分辨率為1°×1°的全球6 h間隔的再分析資料，粗網格模擬生成的逐1 h預報結果插值到細網格上，為細網格模擬提供初始條件和邊界條件。模擬過程中選用的主要物理參數化方案包括WSM3類冰雹方案、YSU邊界層方案、Noah陸面參數化方案等。

圖13 2018年8月28日08時—29日08時的總降水量實況（a）和模擬（b）；2018年8月30日08時—9月1日08時的總降水量實況（c）和模擬（d）（單位：mm）Fig. 13 Reality (a) and simulation (b) of total precipitation at 8:00 am, 28 to 8:00 am, 29 in August 2018; Reality (c) andsimulation (d) of total precipitation at 08:00 BT 30 August to 08:00 BT 1 September in 2018 (unit: mm)

圖14 為兩個降水過程發生時前后的天氣環流形勢以及高低空配置。200 hPa層面上，兩次過程都是由于高空急流和南亞高壓的加強造成的，31日巴爾喀什湖北部低槽快速發展導致槽前西北氣流增強；30日500 hPa副熱帶高壓西進北抬，西南風為山區為降水提供水汽；30日700 hPa層面上有較強的低空急流，降水區域在低空急流的左側，低空切變的右側同時東南風向山區輸送水汽，為降水創造了有利的條件。

圖14 2018年8月30日08時（a）、14時（b）及31日00時（c）、08時（d）200hPa高度和風速圖；2018年8月30日14時（e），31日02時（f）、08時（g）、14時（h）500hPa天氣圖；2018年8月31日20時（i），9月1日02時（j）、08時（k）、14時（l）700hPa天氣圖Fig. 14 Height and wind speed of 200 hPa at 08 BT (a), 14 BT (b), 00 BT (c), 08 BT (d) on 30 August 2018; Weathercharts for 14 BT on 30 August 2018 (e), 02 BT on 31 August 2018 (f), 08 BT on 31 August 2018 (g) and 14 BT on31 August 2018 (h) on 500 hPa; Weather charts for 20 BT on 31 August 2018 (i), 02 BT on 1 September 2018 (j), 08 BTon 1 September 2018 (k) and 14 BT on 1 September 2018 (l) on 700 hPa

從TBB云圖上可看出過程降水發生時對流強，云頂亮溫低，而地形云降水范圍小，降水少，云頂亮溫主要分布在-32 ℃以下，主要由中低云組成。對比分析云系構演變特征（圖15），28日8時低渦前緣云系首先接近祁連山西北部，受地形的強迫抬升作用，開始影響祁連山區中西部，沿著祁連山脈形成一條西北—東南走向的云帶。28日16時（圖15b）祁連山西北段的云系開始快速發展，云頂亮溫降低。隨后對流云團沿著祁連山脈向東南部移動，截止29日云團到達祁連山東段，在背風坡下沉氣流的作用下減弱。過程降水的云系的云頂亮溫高，30—31日降水由兩個不同云團引起，30日在山區中段的西側有對流云團快速發展并向東移從而影響山區東段，隨后繼續向東移動，緩慢減弱消散。31日的降水則是由兩個云團不斷伸展合并，從而影響祁連山區，該云系范圍遠遠大于地形云降水的云系。

圖15 2018年8月28日08時—9月1日05時（a～l）FY-2ETBB云圖Fig. 15 Fy-2E TBB cloud chart from 08 BT 28 August 2018 to 05 BT 1 September 2018 (a-l)

沿著門源（101.61°E，37.38°N）至皇城水關（102.56°E，37.88°N）截取剖面，對比分析不同個例降水最強時刻的雨水含量剖面圖（圖16），典型地形云降水比大范圍過程降水的雨水含量小。地形云降水最大區域有強上升運動，與其他區域相比，海拔高的區域雨水含量較大，由此可見地形抬升局地性強，地形抬升作用對降水影響很大；過程降水一般都包含著地形云降水，但雨水含量與海拔高度相關性小，這一點與地形云降水明顯不同。

圖16 2018年8月28—31日不同時刻雨水混合比剖面圖（單位：kg/kg），矢量箭頭為風場（W×20），灰色陰影為地形Fig. 16 Profile of rainwater mixing ratio from 28 to 31 August 2018 (unit: kg/kg), vector arrows are wind field (W×20),gray shadows are terrain

與雨水含量剖面相比，云水含量大值區高度低于雨水含量大值區（圖17）。在地形云降水過程中，強垂直上升區域的底層云水含量大，與地形抬升作用相關；過程降水發生時，云水含量大小與地形云降水差別不大，但大值區與海拔高度依舊相關性小。

圖17 2018年8月28—31日不同時刻云水混合比剖面（單位：kg/kg），矢量箭頭為風場（W×20），灰色陰影為地形Fig. 17 Cloud water mixing ratio section from 28 to 31 August 2018 (unit: kg/kg), vector arrow is wind field (W×20),gray shadow is terrain

3 結論

通過“西北區域人工影響天氣工程祁連山地形云人工增雨（雪）技術研究試驗”的開展，在祁連山試驗區進行了作業天氣背景條件分析、綜合觀測對比試驗、增雨作業技術驗證試驗以及觀測資料融合應用等研究試驗工作。

1）收集了各要素探測數據及作業相關信息，為開展各種作業方法的效果檢驗和評估提供了數據支撐。通過開展祁連山試驗區降水量場觀測試驗，對復雜地形條件下降水的特征進行了觀測，通過觀測試驗得到祁連山地形條件下降水量場的觀測方法，初步形成了降水量場觀測數據集。

2）利用試驗區探空、再分析等多年歷史觀測資料，分析了祁連山地區降水量和天氣形勢的特征，揭示了祁連山區降水量場和氣流場的特征。祁連山地區平均年降水量為232.4 mm，降水量最大值出現在祁連山中部的高海拔地區，年降水量值最大超過550 mm；根據祁連山區氣流的來向把流場分為五種類型：西南及偏西氣流型，輻合輻散氣流型，東北及偏東氣流型，西北及偏北氣流型，偏南氣流型。

3）利用試驗區的特種觀測資料和常規觀測資料對儀器以及衛星數據的精確性進行了研究。分別采用地基GPS水汽、AERONET水汽和探空水汽數據對FY-3A/MERSI水汽產品進行了精度驗證；探究了徑向基神經網絡和BP神經網絡在地基微波輻射計氣象要素反演算法本地化的應用效果，并提出基于微波輻射計地面觀測資料和探空資料的觀測亮溫綜合質量控制方案；對TK-2GPS人影探測火箭和L波段探空數據溫度、相對濕度、風等要素的差異性和變化特征進行了對比分析，并對可能造成差異的原因進行了探討。

4）對祁連山地區云、水資源的變化特征進行了研究。利用探空站歷史數據探討了云垂直結構的反演方法，并對祁連山地區云的發生頻率及云垂直結構特征進行了分析，發現祁連山北坡云的發生頻率較低，僅為20%～40%。利用微波輻射計的水汽、液態水觀測資料，對張掖地區水汽和液態水含量的變化特征進行了初步研究，發現張掖地區大氣水汽和液態水含量的最大值分別出現于8月和4月，分別為2.34 cm和0.84 mm，全年大氣水汽含量的日變化特征水汽日變化呈現雙峰分布，峰值分別位于03時和17時。利用水文、氣象資料，研究了祁連山中部氣候和徑流量變化特征，發現降水和氣溫分別使徑流量增加了21.1%和10.9%，并且降水對徑流的影響更大。

5）對石羊河流域2010—2019年期間的人工增雨效果進行了統計檢驗，結果表明，2010年以來，4—10月人工增雨絕對增雨量為33.7 mm，平均相對增雨率為17.5%。且石羊河流域作業區內徑流量增加趨勢明顯，人工增雨作業期間徑流量增加了3.7%，平均植被指數和平均植被覆蓋百分比增加趨勢較為明顯，平均植被覆蓋百分比達到了46%以上并保持穩定，植被恢復效果顯著。

6）利用WRF中尺度數值模擬，對夏季祁連山區地形云降水和過程降水中云和降水的宏觀結構特征進行對比分析，發現地形抬升局地性強，地形抬升作用對降水影響很大，過程降水一般都包含著地形云降水。