基于Parsivel降水現象儀資料的鄭州“7·20”罕見特大暴雨微物理特征分析

周 丹， 周淑玲， 田金華， 邵振平， 王 俊

(1.威海市氣象局,威海 264200； 2.鄭州市氣象局，鄭州 450007；3.河南省人工影響天氣中心，鄭州 450016； 4.山東省人民政府人工影天氣辦公室，濟南250031)

引 言

暴雨是中國主要災害性天氣之一，每年的暴雨洪澇災害造成大量人員傷亡和財產損失[1]。江淮流域是我國暴雨頻發地區之一，常常發生暴雨洪澇災害，許多科研工作者對這類暴雨進行了分析研究[2-8]。隨著新一代天氣雷達(多普勒雷達、雙偏振雷達、相控陣雷達等)、衛星和降水現象儀等高時空分辨率遙感設備的布設，對強降水的云微物理特性的觀測分析正逐漸增多[9-12]。目前氣象臺站使用的降水現象儀與德國OTT公司生產的第二代雨滴譜儀觀測原理一致。

國內較早采用濾紙色斑法對暴雨雨滴譜進行觀測[13-15]，雨滴譜分布采用指數分布擬合效果較好。陳寶君等[16]采用GBPP-100地面光陣雨滴譜儀觀測資料分析了三類降水云雨滴譜特征，發現γ分布具有普適性 ,更能反映積雨云雨滴譜分布特征。南京地區梅雨鋒暴雨[17]中直徑小于1.0 mm的小粒子所占比例最大，但對雨強有最大貢獻的是1.0～2.0 mm的粒子，雨滴譜譜型以雙峰型為主。河北省中南部暴雨[18]中以直徑小于1.0 mm的小粒子為主，直徑1.0～3.0 mm的粒子對總雨強貢獻接近70%，暴雨的雨滴譜多呈單峰型分布。葉朗明等[19]分析了廣東省西部一次罕見極端降水事件的雨滴譜特征，結果顯示，雨滴譜在高濕環境中表現為暖性降水特征，最強降水時間段內有極大的小雨滴數濃度，同時還存在部分大粒子，從而導致了更高的降水效率和局地強降水。王俊等[20]分析一次短時強降水雨滴譜特征顯示，對流降水雨滴譜譜型包括單峰譜、雙峰譜和多峰譜，顯示暖云中雨滴碰并、碰撞-破碎機制對雨滴譜形成有重要影響。

近幾年，臺風暴雨微物理特征研究明顯增多。Tokay等[21]分析了7個熱帶氣旋雨滴譜特征，觀察到高濃度的小雨滴和中雨滴，最大雨滴直徑很少有超過4 mm的，但在溫帶氣旋階段有相對高濃度的大雨滴，類似于大陸雷暴的雨滴譜分布特征。臺風“利奇馬”在蘇州的強降水時段，雨滴譜的相關微物理量基本都呈現較大值[22]，說明降水的增強需要雨滴尺度的增長和更多雨滴的生成。

2021年7月18日08時-22日08時，鄭州出現了歷史罕見的特大暴雨天氣[23]。此次特大暴雨天氣表現出持續時間長、降水強度大、累積降水量罕見等極端性特征，并造成嚴重山體滑坡、泥石流、城市內澇及人員傷亡。本文利用鄭州Parsivel降水現象儀觀測資料，結合新一代多普勒雷達和常規觀測資料，分析了7月20日鄭州特大暴雨的微物理特征，為深入開展此次罕見極端暴雨的數值模擬提供參考依據。

1 資料和方法

所用資料為鄭州國家觀測站2021年7月20日08時至21日08時地面觀測數據和降水現象儀數據，以及商丘多普勒天氣雷達觀測資料和MICAPS數據。

Parsivel降水現象儀的降水粒子譜數據共有32個尺度通道和32個速度通道，尺度測量對應的粒子直徑為0.062～24.500 mm，速度測量為0.05～20.80 m·s-1，儀器采樣時間為1 min，采樣截面積為18 cm×3 cm=54 cm2[24]。Parsivel降水現象儀可作為天氣傳感器，用來識別雨、雪、濕雪和冰雹等[25-26]。

由于受環境和各種天氣條件的影響，降水現象儀觀測資料需要進行質量控制才能進一步應用。強風影響、濺落粒子和邊緣效應是3個主要誤差源，質量控制的第一步是刪除偏離雨滴落速-直徑試驗關系較大的粒子，本文質控采用去除偏離經驗雨滴落速-直徑±60%的粒子[27]。圖1是2021年7月20日08時至21日07:59觀測的鄭州雨滴譜資料累計數據矩陣，彩色陰影代表一天中各個速度和直徑檔中的粒子數，實線為雨滴落速-直徑試驗關系，點劃線為±60%雨滴落速-直徑試驗關系線。可以看出，有少量直徑接近8 mm的粒子落速大于1.6倍雨滴落速-直徑試驗關系，這部分粒子需要去掉。有較多粒子的落速小于0.4倍雨滴落速-直徑試驗關系，這些粒子也需要刪除。另外，因為在小直徑時的信噪比很低，質控也刪除了兩個最小直徑檔的數據，所以文中分析的最小粒子直徑為0.3125 mm；而自然降水中很少有直徑大于8 mm的特大雨滴，直徑大于8 mm的粒子也作為非降雨粒子刪除。質控第二步是考慮邊界效應，根據Jaffrain等[27]提出的公式180×(30-D/2)對不同直徑粒子的有效采樣面積進行訂正。

圖1 2021年7月20日08時至21日07:59觀測的鄭州雨滴譜資料累計數據矩陣實線為雨滴落速-直徑試驗關系，點劃線為±60%雨滴落速-直徑試驗關系線

2011年Parsivel雨滴譜儀升級后，Wen等[28]對比分析發現，第二代雨滴譜儀觀測資料不進行形變訂正，測量的累計降水量比自動站的偏少13.3%，比第一代的偏少16.5%，有明顯提高，因此，本文也不對直徑進行訂正。

雨滴尺度譜可以用以下公式計算得到

(1)

A為Parsivel降水現象儀取樣面積，單位：m2,訂正后為180×(30-Dj/2)×10-6·m2;Δt為取樣時間，單位：s;nij為第j個直徑通道、第i個速度通道的雨滴濃度，單位：個/60 s；Vi為第j個直徑通道、第i個速度通道對應的雨滴落速，單位：m·s-1；ΔDj為第j個直徑通道的寬度，單位：mm;N(Dj)為第j個直徑通道Dj至Dj+ΔDj之間的雨滴數濃度,單位：m-3·mm-1。

目前，常用3個參數的γ分布來擬合雨滴譜分布，γ分布函數為

N(D)=N0Dμexp(-λD)

(2)

式中，N(D)為單位體積單位尺度間隔的雨滴數濃度，單位：m-3·mm-1；N0為截距參數，單位：m-3·mm-1-μ；D為雨滴直徑，單位：mm;μ為形狀因子(無量綱參數)；λ為斜率參數，單位：mm-1。

近年來，階矩法被廣泛應用于估計γ譜分布的3個參數。該方法的優點在于云微物理量與各階矩有一定的對應關系，如雨滴濃度NT等于0階矩，含水量與3個階矩成正比，雷達反射因子與6個階矩成正比等。第n階矩定義為

(3)

一般來說，3個參數可以利用任意3個階矩計算出，但實際應用中需要根據雨滴譜特征來確定具體采用幾階矩計算3個參數，本文采用2、4、6階矩計算3個參數[29]，計算公式為

(4)

(5)

(6)

(7)

另外，雨強I(單位：mm·h-1)、雨滴總濃度NT(單位：m-3)、雨水含量W(單位：g·m-3)和雷達反射率因子Z(單位：mm6·m-3)也可以利用雨滴譜資料分別計算:

(8)

(9)

(10)

(11)

2 特大暴雨的實況和環流背景

2.1 鄭州站觀測實況

2021年7月20日08時-21日08時，鄭州國家站24 h降水量為624.1 mm。20日13時開始鄭州降水強度逐漸增大，16-17時達到最大，1 h降水量為201.9 mm，為鄭州有氣象記錄以來之最(圖 2a)。分析16-17時的1 min降水量、氣溫、氣壓和相對濕度發現，1 min平均降水量為3.37 mm，最小的為1.8 mm(僅出現2 min，其余時間都大于2.0 mm/min)，最大的為4.7 mm；氣溫呈逐漸下降趨勢，1 h下降了1.4 ℃(圖 2b)；氣壓1 h內出現低壓到高壓的5次波動，15:56-16:03，6分鐘內氣壓升高1.6 hPa；相對濕度每分鐘都是100%。可見，弱冷空氣侵入，與前期飽和的暖濕氣團相互作用，促進了中尺度強降水。

圖2 2021年7月20日08時至21日08時鄭州1 h降雨量(a)、20日16-17時鄭州1 min氣溫(b)(b)中橫坐標標值“1”表示20日16：01，依次類推

2.2 特大暴雨的環流背景

本次鄭州特大暴雨是多尺度系統相互作用的結果。大尺度天氣背景分析結果顯示，在2021年7月20日08時500 hPa天氣圖上，海上副熱帶高壓中心位于日本海，588 dagpm脊線南邊界位于31°N，副熱帶高壓南側“煙花”臺風處于加強過程中，鄭州西部出現中心為584 dagpm的低渦，鄭州位于低渦東部，其北側有-7 ℃的冷中心(圖3a)。850 hPa圖上，鄭州附近存在一個低空低渦，測站上空東南風為14 m/s，t-td小于2 ℃的濕區(圖3b中綠色曲線區域)與500 hPa低壓位置相對應，副熱帶高壓南側與6號臺風“煙花”之間的東風氣流加強，將東海的水汽輸送到河南，為鄭州極端暴雨提供豐沛的水汽來源(圖3b)。地面圖上鄭州南側為東北風和東南風的風向切變。

極端暴雨最強時地面中尺度風場顯示，20日15時前，鄭州地面一直為東風控制，15:20開始，鄭州地面轉為偏北風，說明強降水發生時有弱冷空氣侵入鄭州上空。16-17時，鄭州地面風場為北風或西北風，在鄭州的東南側為東南風，鄭州附近存在北風或西北風與東南風的強地面輻合(圖3c)。在前期暖濕空氣控制和水汽輸送充足的條件下，一旦遇到弱冷空氣侵入和地面輻合加強，就會產生強烈的對流上升運動和強降水。到17時，鄭州附近轉為一致的東北風，降水強度比前16時的明顯減小。

分析20日08時鄭州的T-lnp圖(圖3d)發現，400 hPa以下大氣接近飽和，近地面為東北風，925-300 hPa為東南風或南風，0 ℃層高度為6.6 km，-20 ℃層高度為8.9 km，對流有效位能(CAPE)為685.3 J·kg-1。本次大暴雨發生時，CAPE為中等，大氣層結具有上冷下暖的對流不穩定，鄭州850 hPa風速為14 m/s，屬于低質心型的暖區對流暴雨。

圖3 2021年7月20日08時500 hPa(a)、850 hPa(b)天氣形勢和16:40鄭州附近地面風場和海平面氣壓(c)、08時鄭州探空圖(d)(a)(b)中黑實線為等位勢高度線，紅色虛線為等溫線，D為低壓中心，G為高壓中心，N為暖中心，L為冷中心；(b)中綠色曲線所圍區域為t-td小于2 ℃的濕區

2.3 多普勒天氣雷達資料中尺度特征分析

2021年7月20日08時-21日08時商丘多普勒雷達組合反射率因子的演變顯示，鄭州受30 dBZ以上的降水回波影響，其間不斷有對流系統生成發展。20日15:42鄭州有一中尺度對流系統生成并發展，16:06該中尺度對流系統最大反射率因子大于55 dBZ(圖 4a)，到16:30，該回波范圍擴大，且一直維持在鄭州附近(圖 4b)，此時是鄭州降雨強度最大的時刻，1 min最大降雨量出現在16:38-16:39。分析顯示，16:06-17:30中尺度對流系統大于55 dBZ的強回波強度大，持續時間長，造成鄭州出現罕見的1 h降雨量和城市暴雨災害。

圖4 2021年7月20日16:06(a)、16:38(b)商丘多普勒雷達組合反射率因子

3 雨滴譜特征

3.1 雨滴譜和積分參數演變特征

圖 5為雨滴譜N(D)和積分參數隨時間的演變。降水過程存在很多降水強中心，對應小粒子(直徑小于1.0 mm)較高的粒子數密度及較大的粒子譜寬(圖 5a)。20日12-20時有3個強降水中心(圖 5b)，13:15雨強極大值為150.1 mm·h-1，此時0.562 mm小粒子的數密度最大，為4614.4 m-3· mm-1，同時存在直徑為6.5 mm的大粒子。18:51前后也有一強降水中心，最大雨強為96.5 mm·h-1，該降水中心小粒子數密度偏小，最大為3271.4m-3· mm-1，最大粒子直徑為6.5 mm。15:25-17:38是本次過程主要中尺度對流系統的降水時段，其中15:45-17:10的雨強大于100.0 mm·h-1，而16:02-16:55的雨強大于200.0 mm·h-1，是核心強降水時段，最大雨強為324.7 mm·h-1，比自動站觀測結果282.0 mm·h-1略大一些。核心強降水時段,小粒子數密度大于4000 m-3· mm-1，最大為8587.1 m-3· mm-1，出現在16:42，此時雨強為247.9 mm·h-1。1～3 mm中粒子數密度為400～4000 m-3·mm-1，3～5 mm的較大粒子數密度為10～300 m-3·mm-1，大于5 mm的大粒子數密度也較大，最大粒子直徑為7.5 mm。

雨水含量W與雨強I具有基本一致的演變趨勢(圖5b)。大雨強一般有大的雨水含量，但也不完全一致。如最大雨強為324.7 mm·h-1時的雨水含量為12.86 g·m-3，雨滴濃度為6440.3 m-3，而次最大雨強為317.2 mm·h-1時的雨水含量為13.18 g·m-3，雨滴濃度為6882.0 m-3，后者包含更多雨滴。雨滴濃度NT與雨強I演變趨勢稍有不同，雨滴濃度大值經常出現在極大雨強之后，如13:15有極大雨強150.1 mm·h-1，雨滴濃度為3063.8 m-3，其后1 min的雨強為134.7 mm·h-1，雨滴濃度為3598.0 m-3。同樣，本次過程最大雨強時的雨滴濃度也比其后面的次大雨強的雨滴濃度低。主要原因是雨強增大階段的上升氣流可以導致小雨滴減少，所以雨滴濃度偏少，這與颮線的有關研究結果類似[30-31]。

γ分布的3個參數N0、λ和μ隨時間的演變顯示(圖略)，雨強較小時，3個參數數值比較大，起伏變化比較明顯，主要原因是雨強較小時譜寬較窄，粒子數密度較低，利用階矩方法計算的3個參數數值比較大。雨強較大時，3個參數的數值較小，起伏變化不大，參數λ和μ變化趨勢比較一致，N0與λ、μ的變化不一致。15:45-17:10的雨強大于100.0 mm·h-1，此時段初始，形狀因子μ小，存在負值，斜率λ也比較小，而N0比較大，表明雨滴譜中有較多的小粒子和大粒子，雨滴譜譜型是向上凹的。然后μ變為正值，并逐漸增大，同時λ也逐漸增大，表明小粒子和大粒子減少，中等大小粒子增多，所以曲線向下凹，即γ分布的形狀因子μ為正值。

3.2 雨滴譜參數統計特征

圖 6為不同大小粒子對雨滴總濃度和總雨量的貢獻。由圖 6可以看出，小雨滴(D<1 mm)對雨滴總濃度的貢獻為45.4%，但對總雨量的貢獻比較小，為4.2%。直徑為1～2 mm的雨滴對雨滴總濃度也有較大的貢獻，為39.3%，對總雨量的貢獻較大，為25.0%。2～3 mm的雨滴對雨滴總濃度貢獻不大，為12.1%，而對總雨量有最大貢獻，為36.7%。3～4 mm的雨滴對雨滴總濃度貢獻僅有2.6%，但對總雨量有第三大的貢獻，為22.2%。4～5 mm的雨滴對雨滴總濃度貢獻只有0.5%，對總雨量的貢獻為9.0%。大于5 mm的雨滴對雨滴總濃度的貢獻可以忽略，僅有0.071%，對總雨量的貢獻也是最小，為2.9%，但不可忽略。總的來看，本次降水過程小粒子對雨滴總濃度有主要貢獻，直徑小于2.0 mm的粒子對雨滴總濃度的貢獻為84.7%；而1～4 mm的粒子對總雨量有主要貢獻，為83.9%，其中2～3 mm的中粒子對總雨量貢獻最大，為36.7%。

圖5 2021年7月20日08時至21日08時鄭州站雨滴譜N(D)(a)、雨強I、雨水含量W和雨滴濃度NT(b)的逐時演變

圖6 2021年7月20日08時至21日08時鄭州站降水雨滴譜不同大小粒子對雨滴總濃度和總雨量的貢獻

不同雨強的平均雨滴譜分布見圖7。本次過程有極大雨強，所以根據雨強將雨滴譜分成9類。雨強小于2.0 mm·h-1的微弱降水的平均雨滴譜譜寬最窄，小粒子的峰值濃度也最小。雨強在2～5 mm·h-1、5～10 mm·h-1的弱降水的譜寬逐漸增大，粒子數密度也增大，并且大于3 mm的較大粒子數密度增加的更明顯，這顯示雨強增大更多是較大粒子的貢獻。10～20 mm·h-1、20～50 mm·h-1強降水的雨滴譜直徑小于2.0 mm的小粒子數密度增加的較小，而大于3.0 mm的較大粒子的數密度增加得較快，這一特點在50～100 mm·h-1雨強的平均譜表現得更明顯，該類雨強的平均譜譜寬達到最大7.5 mm，隨著直徑增大粒子數密度很快增大，這表明雨強的增大主要受大粒子濃度增加所影響。雨

圖7 2021年7月20日08時至21日08時鄭州站9類不同雨強平均雨滴譜分布特征雨強單位：mm·h-1

強大于100 mm·h-1的3類平均雨滴譜，小粒子、中粒子和大粒子的數密度幾乎同樣增加，表明雨強的增大是各種尺度粒子同時增大所導致的。

圖8是γ分布的3個參數與雨強之間的散點圖。3個參數在雨強小于10.0 mm·h-1時數值都比較大，也比較分散。雨強大于10.0 mm·h-1時數值比較集中。可以看出，雨強為10.0～100.0 mm·h-1時，隨著雨強增大，N0、λ和μ都是逐漸減小的。雨強大于100.0 mm·h-1時，3個參數隨著雨強增大有不一樣的變化特征：N0是略微增大的趨勢；斜率λ在雨強100～200 mm·h-1時是增大趨勢，雨強大于200 mm·h-1后是略微減小趨勢；形狀因子μ與斜率λ變化類似，雨強在100～200 mm·h-1時是增大趨勢，雨強大于200 mm·h-1時比較穩定。由于在極大雨強(>100 mm·h-1)時平均雨滴譜隨著雨強增大，不同直徑的粒子數密度幾乎同時增大，所以形狀因子μ和斜率λ趨于穩定，截距參數N0稍有增大。

You等[32]統計分析韓國雨滴譜資料，發現釜山(Busan)雨滴譜截距參數N0和斜率λ隨著雨強增大是逐漸減小的，而昌源(Changwon)的是逐漸增大趨勢。Zhang等[33]分析安徽一次颮線過程雨滴譜資料發現，雨強在100 mm·h-1左右時截距參數N0基本為常數。本次過程γ分布的3個參數隨著雨強增大的變化比較復雜，指示不同雨強降水形成的微物理機制可能是不同的。

圖8 2021年7月20日08時至21日08時鄭州站降水雨滴譜γ分布的截距參數N0(a)、斜率參數λ(b)、形狀因子μ(c)與雨強的散點圖N0取以10為底的對數

4 結 論

利用鄭州降水現象儀資料，結合新一代多普勒雷達和常規觀測資料，分析了鄭州2021年7月20日特大暴雨的微物理特征，主要結果為：

(1)本次特大暴雨是受弱冷空氣和6號臺風“煙花”北側東南氣流共同影響造成的，深厚的暖濕空氣、上冷下暖的對流不穩定大氣層結、鄭州附近地面東南風與西北風的強輻合利于強降水的發生和維持。暴雨期間，大于55 dBZ的強回波持續時間長，造成了鄭州罕見的極端強降水。

(2)本次暴雨過程中小粒子對雨滴總濃度有主要貢獻，直徑小于2.0 mm的粒子的貢獻為84.7%；而1～4 mm的粒子對總雨量有主要貢獻，為83.9%，其中2～3 mm的中粒子對總雨量貢獻最大，為36.7%。

(3)不同雨強的平均雨滴譜分布特征差異較大。雨強小于10 mm·h-1時，隨著雨強增大，雨滴譜譜寬增大，粒子數密度增大；雨強為10～100 mm·h-1時，隨著雨強增大，較小粒子(直徑小于2.0 mm)的數密度增加較小，較大粒子(直徑大于3.0 mm)數密度明顯增加，同時譜寬不斷增大到最大的7.5 mm，表明雨強的增大主要受大粒子濃度增加所影響；雨強大于100 mm·h-1時，隨著雨強增大，雨滴譜小粒子、中粒子和大粒子的數密度幾乎同時增加，表明雨強的增大是各種尺度粒子同時增大所導致的。

(4)γ分布的3個參數特征隨雨強增大表現不同。雨強為10.0～100.0 mm·h-1時，隨著雨強增大，N0、λ和μ都是逐漸減小的，這與平均雨滴譜的變化特征相一致，由于較大雨滴增加得更快，所以斜率λ和形狀因子μ都減小。雨強>100.0 mm·h-1時，3個參數隨著雨強增大變化較小，斜率λ和形狀因子μ傾向于固定數值。

本次罕見的特大暴雨降水強度大、持續時間長，為深入研究該類暴雨形成的微物理機制和特征提供了基礎。本文初步分析了雨滴譜統計特征，下一步需要綜合雙偏振雷達等觀測資料，深入分析暴雨云系的垂直結構特征和粒子形成的微物理機制。