QVP方法在雙偏振雷達(dá)冬季降水觀測(cè)中的應(yīng)用

管 理 戴建華* 陶 嵐 尹春光 孟凡旺

1)(上海中心氣象臺(tái)，上海 200030) 2)(上海市氣象信息與技術(shù)支持中心，上海 200030) 3)(中國航空工業(yè)集團(tuán)公司雷華電子技術(shù)研究所，無錫 214000)

引 言

云中粒子的相態(tài)變化及微物理過程演變對(duì)天氣過程的發(fā)生發(fā)展具有重要作用，傳統(tǒng)的飛機(jī)探測(cè)方式需耗費(fèi)大量人力物力，連續(xù)觀測(cè)存在困難[1-3]。雙偏振雷達(dá)的偏振參量能夠較經(jīng)濟(jì)快捷地探測(cè)到云中冰晶的具體形狀和結(jié)構(gòu)，進(jìn)而獲悉云中降水相態(tài)[4-6]。伴隨著雙偏振雷達(dá)升級(jí)工作的逐步開展和順利完成，國內(nèi)外學(xué)者針對(duì)雙偏振雷達(dá)資料在云物理方面的應(yīng)用進(jìn)行了多樣性探索。

Brandes等[7]研究雙偏振雷達(dá)融化層的特點(diǎn)并設(shè)計(jì)基于ZH，ρhv以及退偏振比Ldr計(jì)算融化層高度的算法；Giangrande等[8]結(jié)合ZH，ρhv，ZDR和當(dāng)?shù)貧夂蛱卣鞲倪M(jìn)融化層高度算法，并利用實(shí)況(模式)探空進(jìn)行檢驗(yàn)；曹楊等[9]利用C波段雙偏振雷達(dá)資料設(shè)計(jì)零度層亮帶識(shí)別及融化層厚度估計(jì)的算法。Wu等[10]利用雙偏振雷達(dá)資料分析2016年臺(tái)風(fēng)妮妲發(fā)展、成熟及衰減階段對(duì)流云微物理過程變化特征。劉黎平等[11]利用Ka，Ku和C波段連續(xù)波雷達(dá)和激光雷達(dá)，并配以微波輻射計(jì)、雨滴譜儀等設(shè)備，獲取高時(shí)空分辨率的云和降水宏微觀垂直結(jié)構(gòu)特征數(shù)據(jù)。Williams等[12]比較了冬季暴雪和暖季層狀云降水ZDR的差異；楊忠林等[13]利用C波段雙偏振雷達(dá)和雨滴譜資料進(jìn)行江淮梅雨期極端對(duì)流過程的微物理特征分析。Zawadzki等[14]通過數(shù)值模擬發(fā)現(xiàn)凇附過程具有ZH增大且融化層“下凹”的特點(diǎn)。Ryzhkov等[15]基于S，C和X波段雙偏振雷達(dá)資料，利用QVP方法進(jìn)行MCS、臺(tái)風(fēng)和凍雨過程的微物理過程觀測(cè)；Kaltenboeck等[16]針對(duì)一次暖鋒影響下的凍雨過程，利用QVP方法反演C波段雙線偏振雷達(dá)的高度-時(shí)間廓線，并結(jié)合風(fēng)廓線雷達(dá)資料分析其微物理特征。程周杰等[17]利用3 GHz雙偏振雷達(dá)RHI探測(cè)資料和溫度廓線資料，建立Beta型成員函數(shù)的模糊邏輯算法識(shí)別云粒子相態(tài)。梅垚等[18]利用移動(dòng)式C波段雙偏振雷達(dá)和多普勒天氣雷達(dá)觀測(cè)資料，通過雙多普勒天氣雷達(dá)風(fēng)場(chǎng)反演、偏振雷達(dá)相態(tài)識(shí)別，揭示兩次高原冰雹云發(fā)生發(fā)展的動(dòng)力、微物理和熱力結(jié)構(gòu)特征。

目前國內(nèi)工作大多圍繞C波段雷達(dá)且集中于暖季降水過程的雙偏振雷達(dá)資料分析，有關(guān)華東沿海地區(qū)S波段雙偏振雷達(dá)的分析及冬季降水微物理過程的研究報(bào)道較少。鑒于此，本文在前人工作基礎(chǔ)上，利用自動(dòng)氣象站、雨滴譜儀、風(fēng)廓線儀、毫米波雷達(dá)及雙偏振雷達(dá)等多源觀測(cè)資料，選取回流降水、弱冷空氣降水和強(qiáng)冷空氣降水共3次包含相態(tài)轉(zhuǎn)換的降水過程，基于QVP方法對(duì)過程時(shí)段內(nèi)的微物理特性進(jìn)行分析，以期擴(kuò)展雙偏振雷達(dá)資料在華東地區(qū)冬季降水中的應(yīng)用，進(jìn)一步挖掘雙偏振雷達(dá)的實(shí)際業(yè)務(wù)應(yīng)用價(jià)值。

1 資料與方法

本文選用資料來自上海市轄區(qū)內(nèi)的國家級(jí)自動(dòng)氣象站(11個(gè)，配備天氣現(xiàn)象儀)、探空站(寶山)、雨滴譜儀(世博站)、風(fēng)廓線雷達(dá)(金山站)以及南匯WSR-88D型雙偏振雷達(dá)，具體觀測(cè)設(shè)備位置分布如圖1所示。所用資料為2019—2020年3次降水過程對(duì)應(yīng)時(shí)段。

圖1 上海市氣象觀測(cè)網(wǎng)Fig.1 The meteorological observation network in Shanghai

雙偏振雷達(dá)的準(zhǔn)垂直廓線(quasi-vertical profiles，QVP)方法是一種雙偏振資料釋用方法，該方法原理清晰并能充分發(fā)揮雙偏振雷達(dá)高時(shí)空分辨率的特點(diǎn)。

QVP方法針對(duì)指定仰角的所有徑向，計(jì)算相同距離庫數(shù)(距離雷達(dá)相同距離)所有有效徑向雷達(dá)參量的平均值。針對(duì)某一固定仰角和距離庫處的參量平均值計(jì)算如下：

(1)

式(1)中，M為取平均值運(yùn)算，v為對(duì)應(yīng)的雷達(dá)參量(如反射率因子ZH、差分反射率ZDR、相關(guān)系數(shù)ρhv等)，i為仰角層數(shù)，j為徑向方位角，k為距離庫數(shù)，H為雷達(dá)徑向距離對(duì)應(yīng)的高度，由式(2)計(jì)算得到[19]。

(2)

式(2)中，δ為雷達(dá)仰角，R為雷達(dá)徑向距離，Rm為等效地球半徑。為防止高仰角處回波較少導(dǎo)致計(jì)算結(jié)果代表性較差，引入約束條件：指定仰角和距離處，滿足ρhv>0.6且ZH>-10 dBZ的回波點(diǎn)數(shù)量超過30個(gè)。

如圖2所示，以19.5°仰角為例，QVP方法在3 km (10 km)高度表征直徑為16.5 km(55 km)圓上相關(guān)變量的平均值；對(duì)9.9°仰角，QVP方法在6 km 高度表征直徑為70 km圓上相關(guān)變量的平均。天氣雷達(dá)的體掃制式導(dǎo)致相同高度低仰角的取樣體積數(shù)倍于高仰角，故QVP方法在仰角的選取方面具有“兩難”特性。選擇較高仰角(10°～ 20°仰角)可以獲得局地的精細(xì)化降水云系特征，但觀測(cè)資料較少且不易獲得近地面降水粒子微物理特征；選擇較低仰角(如6.4°仰角)可以獲得范圍更廣和垂直高度更低的降水微物理特征，但單個(gè)取樣體積和取樣范圍的擴(kuò)大會(huì)削弱結(jié)果的代表性。綜合上海地域范圍和精細(xì)化觀測(cè)的客觀要求，本文選擇19.5°和9.9°仰角利用QVP方法進(jìn)行反演。

圖2 QVP方法示意圖[15]Fig.2 Sketch map of QVP(from Reference [15])

QVP方法計(jì)算0°～ 360°方位角內(nèi)同一徑向距離處的參量平均，對(duì)層狀降水或較大尺度降水系統(tǒng)時(shí)相對(duì)可靠，但對(duì)小尺度或非連續(xù)系統(tǒng)(鋒面、降水相態(tài)存在明顯變化)全方位角徑向平均會(huì)降低結(jié)果可靠性。因此有針對(duì)性地選擇方位角利用QVP方法進(jìn)行處理，將有效區(qū)分降水系統(tǒng)前后的微物理過程變化，本文對(duì)個(gè)例3的降水相態(tài)明顯變化時(shí)(冷鋒過境)，采用30°～ 210°方位和210°～ 360°及0°～ 30°方位劃分兩個(gè)“扇形”區(qū)域分別進(jìn)行反演，從而揭示天氣系統(tǒng)過境引起(地面)降水相態(tài)轉(zhuǎn)變前后云微物理特征變化。

2 個(gè)例應(yīng)用

本文選擇回流降水、弱冷空氣降水和強(qiáng)冷空氣降水共3種不同天氣形勢(shì)下的降水個(gè)例(均包含相態(tài)轉(zhuǎn)換過程)。利用QVP方法反演雷達(dá)變量的高度-時(shí)間廓線，并結(jié)合雨滴譜儀、風(fēng)廓線雷達(dá)、自動(dòng)氣象站、實(shí)況探空以及NCEP再分析資料討論降水過程中云微物理變化。俞小鼎[20]、劉曉璐等[21]和何彩芬等[22]指出當(dāng)對(duì)流層大氣存在明顯干層時(shí)，冰雹融化的高度與濕球0℃高度(wet-bulb temperature zero，WBZ)配合較好，故本文采用Bakhshaii等[23]提出的非迭代近似方法計(jì)算濕球溫度，并以此為基礎(chǔ)開展后續(xù)分析。

2.1 2019年2月8日降水過程

2019年2月7—8日受500 hPa快速東移短波槽、850 hPa東北風(fēng)和地面冷高壓南下共同影響，華東地區(qū)發(fā)生一次大范圍雨雪天氣，水汽為850～925 hPa來自海面的東北—偏東風(fēng)回流(圖略)。受其影響，上海地區(qū)2月8日00:30—07:00(北京時(shí)，下同)出現(xiàn)3～10 mm降水(雨和雨夾雪)過程(崇明10.5 mm，寶山10.4 mm，浦東7.7 mm)，累積降水量自西北向東南呈減少趨勢(shì)。

本文提出一種頻率協(xié)調(diào)控制策略。為了將調(diào)頻信號(hào)進(jìn)行精細(xì)化處理,將其分為高低頻,由蓄電池和柴油發(fā)電機(jī)分別承擔(dān)調(diào)頻任務(wù),以提高不同頻率調(diào)節(jié)裝置的利用率,降低蓄電池儲(chǔ)能的容量配置,節(jié)約微電網(wǎng)建設(shè)的投資成本。柴儲(chǔ)混合電力系統(tǒng)協(xié)調(diào)控制結(jié)構(gòu)如圖1所示。

采用19.5°仰角的QVP方法反演的高度-時(shí)間分布如圖3所示。5～6 km高度內(nèi)，ZH自上而下由11～14 dBZ增加至17～20 dBZ，ZDR由低于0.5 dB 增加至1.5～2.0 dB，對(duì)應(yīng)的濕球溫度為-15～-10℃。顧震潮[24]證明在上述溫度下，云內(nèi)冰面過飽和度增大，貝吉龍過程使冰晶迅速凝結(jié)增長，且該溫度下易形成枝狀的冰晶，枝狀冰晶的相碰與勾連促進(jìn)其聚并增長并形成大雪花。結(jié)合QVP方法反演的廓線和探空層結(jié)曲線可推斷5～6 km高度范圍內(nèi)發(fā)生了貝吉龍過程。該層以上的-20℃濕球溫度層(500 hPa附近)，冰晶通常是柱狀，ZDR為較小的正值甚至負(fù)值。5 km高度以下，由于雪花下落過程受不同強(qiáng)度垂直氣流的影響，可能破碎，也可能保持碰并增長的過程，使得ZDR在-10～-5℃層的差異較大。

圖3 2019年2月8日QVP方法反演的19.5°仰角南匯雷達(dá)參量高度-時(shí)間分布及7日20:00寶山探空Fig.3 Height-time representation retrieved by QVP based on Nanhui radar data at 19.5° elevation on 8 Feb 2019 and Baoshan radio sounding record at 2000 BT 8 Feb 2019

01:00—02:00在2.5 km高度附近，ZH顯著增長至32～41 dBZ，ZDR增加至0.7～2.0 dB，ρhv低值區(qū)(0.91～0.95)呈窄帶狀分布，明顯低于上下層(約0.99)。2月7日20:00探空顯示W(wǎng)BZ在800 hPa(2 km高度附近)和950 hPa(0.2 km高度附近)。結(jié)合探空WBZ高度和白色線圈內(nèi)的雷達(dá)回波特征，可判定該高度為本次過程的融化層。

02:30—03:00在3～5 km高度，ZH大多低于8 dBZ，ZDR為0.6～2.0 dB，由于該高度內(nèi)的雪花粒子較少，粒子數(shù)密度較低導(dǎo)致ZH較小；雪花多為片狀的扁平化結(jié)構(gòu)，表現(xiàn)為ZDR值較大。03:00在A高度ZH比其上方偏大5～10 dBZ，ZDR在4～6 km高度為0.2～1.0 dB，4 km高度以下至A高度迅速減小至0～0.1 dB，同時(shí)融化層存在“下凹”特征，上述回波特征表明降水云系中發(fā)生凇附過程[13]。進(jìn)一步分析可知，4 km至A高度為冰相和液態(tài)的降水粒子共存狀態(tài)，冰晶與過冷水滴發(fā)生碰撞后發(fā)生凇附作用，凇附作用使柱狀冰晶在下落過程中的形態(tài)更接近球形，從而導(dǎo)致ZDR降低。同時(shí)融化層以下黑色線圈內(nèi)ZDR為0.3～0.8 dB，該高度的ZH為25 dBZ左右，ρhv為0.965～0.98，這是融化層以下粒子的碰并聚合作用所致[16]。由于-4～0℃的過冷水層較厚(約2.5 km)，冰晶碎裂后能夠形成更多次生冰晶，使冰晶之間的碰并率增高，尺寸增大，降水粒子數(shù)濃度和尺寸的增加使得ZH明顯增大。-4℃ 的環(huán)境有利于片狀冰晶的生成，在近地面WBZ高度附近，冰晶表面較濕，更容易粘連，使其尺寸增大，ZDR增大。

04:00后，2 km高度以下ρhv低值區(qū)(0.91～0.94)開始增厚，表明該高度以下存在冰相粒子和液態(tài)降水粒子的混合。為進(jìn)一步得到500 m以下近地面層降水粒子的相態(tài)分布，以下對(duì)利用QVP方法反演的9.9°仰角雷達(dá)參量進(jìn)行分析(圖4)。

圖4 2019年2月8日QVP方法反演的9.9°仰角南匯雷達(dá)參量高度-時(shí)間分布和南匯自動(dòng)氣象站實(shí)況Fig.4 Height-time representation retrieved by QVP based on Nanhui radar data at 9.9° elevation and Nanhui automatic weather station record on 8 Feb 2019

圖4中01:00—05:00在0.5～1 km高度存在一條ρhv低值帶，為液態(tài)和固態(tài)降水粒子混合帶。降水粒子由2.5 km高度降落至500 m以下時(shí)，可能經(jīng)過融化-凍結(jié)-再融化的物理過程。天氣現(xiàn)象儀觀測(cè)結(jié)果顯示：01:00—05:00地面降水要素為密度較小的雨夾雪或雪。南匯自動(dòng)氣象站顯示地面溫度逐漸降低、濕度增大，小時(shí)降水量最強(qiáng)時(shí)段在03:00—04:00(1.2 mm)，與凇附現(xiàn)象發(fā)生時(shí)段配合較一致。

05:00—06:00在0.5～1 km高度ZH減小至10 dBZ，ZDR為-0.2～0.1 dB，ρhv為0.965～0.975，表明該高度內(nèi)多為聚合狀冰粒和雪花粒子，自動(dòng)氣象站實(shí)況溫度大多為0℃，由此可知該時(shí)段內(nèi)上海地區(qū)主要為固態(tài)降水天氣。針對(duì)本次過程，提取過程中凇附、聚合等關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)的雙偏振雷達(dá)參量，并根據(jù)Park等[25]和Thompson等[26]關(guān)于WSR-88D雙線偏振雷達(dá)水凝物分類的研究整理得到表1。

表1 2019年2月8日關(guān)鍵層降水粒子偏振量和相態(tài)時(shí)間變化表Table 1 Polarimetric parameters and hydrometeor classification at key levels on 8 Feb 2019

2.2 2019年2月9日降水過程

圖5中，2月8日23:45—9日00:45在4～6 km 高度ZDR明顯偏高，5 km 附近達(dá)到1.5～3.0 dB，配合8日20:00探空可知該處發(fā)生了貝吉龍過程。白色線圈內(nèi)為融化層，表現(xiàn)為ZH在2.5 km高度存在強(qiáng)度大于40 dBZ的中心，對(duì)應(yīng)ZDR顯著高于上下層(0.8～2.0 dB)，ρhv為0.95～0.965。2月8日20:00的探空顯示，垂直方向上有3個(gè)WBZ，位置較高的2個(gè)WBZ均位于2.5 km附近，與前述分析的融化層高度吻合。22:30自5 km至黑色虛線高度，ZDR從高到低逐漸減小，ZH逐漸增大，同時(shí)融化層存在“下凹”特征，表明該處發(fā)生凇附過程。2 km高度以下的黑色線圈內(nèi)，ZDR再次增大，表明凇附過程完成后融化層高度以下存在降水粒子的聚合作用，通過黏連冰晶或者過冷水，粒子尺度增長，ZDR增大。以下利用QVP方法反演的9.9°仰角雷達(dá)參量分析低層變化過程。

圖5 2019年2月8—9日QVP方法反演的19.5°仰角南匯雷達(dá)參量高度-時(shí)間分布和8日20:00寶山探空Fig.5 Height-time representation retrieved by QVP based on Nanhui radar data at 19.5° elevation during 8-9 Feb 2019 and Baoshan radio sounding record at 2000 BT 8 Feb 2019

圖6中2月8日22:30，ρhv為0.99～1.0，近地面層的融化層(ρhv低值區(qū))高度降低，ZH為25～30 dBZ，ZDR為0.3～0.5 dB，以上回波特征難以診斷粒子具體相態(tài)，需引入浦東世博站雨滴譜儀資料進(jìn)行輔助分析(圖略)。結(jié)果表明：22:00—23:00粒子直徑集中于0.5～1.5 mm，并伴有少量直徑大于2 mm的粒子，故可知該時(shí)段以小雨滴和少量粒子直徑較小的霰粒子為主。22:00—23:00伴隨凇附過程發(fā)生，冰晶凝結(jié)增長的效率變快，上海地區(qū)的多個(gè)測(cè)站天氣現(xiàn)象儀于9日00:00開始觀測(cè)到雨夾雪或間歇性降雪天氣。南匯自動(dòng)氣象站觀測(cè)顯示：隨降水過程的發(fā)生，地面溫度逐漸降低，濕度增大，其逐小時(shí)降水最強(qiáng)時(shí)段在2月8日23:00—9日00:00，小時(shí)累積降水量達(dá)1.9 mm，可知凇附作用對(duì)降水粒子的增長具有促進(jìn)作用。針對(duì)本次過程，結(jié)合關(guān)鍵時(shí)間節(jié)點(diǎn)的雙線偏振雷達(dá)參量和水凝物分類結(jié)果整理得到表2。

表2 2019年2月9日關(guān)鍵層降水粒子偏振量和相態(tài)時(shí)間變化表Table 2 Polarimetric parameters and hydrometeor classification at key levels on 9 Feb 2019

圖6 2019年2月8—9日QVP方法反演的9.9°仰角南匯雷達(dá)參量高度-時(shí)間分布和南匯自動(dòng)氣象站實(shí)況Fig.6 Height-time representation retrieved by QVP based on Nanhui radar at 9.9° elevation and Nanhui automatic weather station during 8-9 Feb 2019

2.3 2020年2月15日降水過程

2020年2月15日受寒潮影響，上海地區(qū)出現(xiàn)一次由雨轉(zhuǎn)冰粒，再轉(zhuǎn)雨夾雪和小雪的復(fù)雜相態(tài)降水過程。該過程的主要影響系統(tǒng)是地面冷鋒后850 hPa高度上的低空切變線，降水云系移動(dòng)的引導(dǎo)氣流為700 hPa的西南風(fēng)，地面冷鋒向東南方向移動(dòng)。與2.2節(jié)的個(gè)例相比，本次過程地面冷高壓的中心強(qiáng)度較強(qiáng)，氣壓梯度更大。從地面加密觀測(cè)記錄到的固態(tài)降水開始時(shí)間看，本次過程上海地區(qū)自西北向東南逐漸由雨轉(zhuǎn)為冰?；蜓?，北部的崇明、寶山分別在15日21:40和23:00先后出現(xiàn)冰粒和降雪，其次是西部的青浦、松江，中心城區(qū)及閔行在16日00:40—00:50轉(zhuǎn)為雪，東部、南部區(qū)縣較長時(shí)間內(nèi)表現(xiàn)為冰?；蛴陫A雪共存的情況。累積降水(降雪)量較大的站點(diǎn)包括青浦3.0 mm，崇明2.0 mm，嘉定1.0 mm，其余各站雨雪量均小于1 mm。

風(fēng)廓線雷達(dá)觀測(cè)(圖略)顯示：2月15日16:00—16日02:00期間850 hPa切變線(1.5 km高度)逐漸經(jīng)過該站(風(fēng)向由偏南風(fēng)轉(zhuǎn)為西北風(fēng))，2 km以上仍為西南暖濕急流，其中700 hPa西南風(fēng)由16 m·s-1逐漸增大至19:00后的24～32 m·s-1，上海地區(qū)的地面降水逐漸開始；02:00后700 hPa西南風(fēng)逐漸轉(zhuǎn)為西西南到偏西風(fēng)，同時(shí)風(fēng)速減小至16～24 m·s-1，此后降水逐漸停止。以上特征均顯示該時(shí)段內(nèi)700 hPa的高空槽正在東移，并與降水的起止有關(guān)。

2月16日850 hPa以下風(fēng)向在02:00轉(zhuǎn)為一致西北風(fēng)，表明此刻低空切變線已經(jīng)過境(與風(fēng)廓線觀測(cè)結(jié)果相符)。由圖7可知，2月15日20:00暖層較深厚(700～850 hPa整層均為暖層)，其下至近地面的950 hPa為凍結(jié)層。16日02:00探空顯示：受冷氣團(tuán)逐漸南壓影響，700～850 hPa出現(xiàn)較明顯降溫，濕球溫度位于0℃附近，暖層基本消失，同時(shí)地面溫度略下降，上述特征表明大氣具備由雨轉(zhuǎn)冰粒、再轉(zhuǎn)雨夾雪和小雪的層結(jié)條件。針對(duì)本次寒潮帶來的降水過程，上海市氣象局啟動(dòng)了多源資料及人工加密觀測(cè)，其中世博站毫米波云雷達(dá)與南匯雷達(dá)利用QVP方法反演的ZH高度-時(shí)間廓線對(duì)比見圖8。

圖7 2020年2月15日20:00寶山站探空和16日02:00距離南匯雷達(dá)站最近格點(diǎn)的NCEP再分析資料Fig.7 Baoshan radio sounding record at 2000 BT 15 Feb 2020 and nearest grid in NCEP reanalysis data at 0200 BT 16 Feb 2020

忽略云雷達(dá)的衰減，圖8中QVP方法反演的ZH的時(shí)間演變和垂直結(jié)構(gòu)與云雷達(dá)較為一致，但由于降水系統(tǒng)先移動(dòng)到世博站，故QVP方法反演結(jié)果存在時(shí)間延遲。850 hPa切變線是本次過程的主要影響系統(tǒng)，其兩側(cè)冷暖氣團(tuán)的差異導(dǎo)致系統(tǒng)到達(dá)前后出現(xiàn)不同降水現(xiàn)象。

圖8 2020年2月15日16:00—16日04:00世博站毫米波云雷達(dá)和QVP方法反演的南匯雷達(dá)9.9°仰角ZH廓線Fig.8 Height-time vertical profile of reflectivity from Shibo cloud radar and QVP retrieval from Nanhui radar at 9.9°elevation from 1600 BT 15 Feb to 0400 BT 16 Feb in 2020

沿西南—東北向切變線方向(冷暖氣團(tuán)分界線)，劃分為系統(tǒng)到達(dá)前和到達(dá)后的兩塊區(qū)域分別用QVP方法進(jìn)行反演并討論?？紤]地面鋒面的實(shí)際尺度，選擇9.9°仰角開展工作(圖9)。

圖9 2020年2月15日17:00—16日01:30 QVP方法反演的系統(tǒng)經(jīng)過前后9.9°仰角南匯雷達(dá)參量高度-時(shí)間分布Fig.9 Height-time representations retrieved by QVP based on Nanhui radar data at 9.9° elevation before and after system movement from 1700 BT 15 Feb to 0130 BT 16 Feb in 2020

由圖9可知，0.5 km和3 km高度存在兩條較明顯的ρhv低值帶，表明存在兩個(gè)融化層。系統(tǒng)后側(cè)2～3 km高度ρhv低值區(qū)的厚度較系統(tǒng)前側(cè)更厚，表明系統(tǒng)后側(cè)的相態(tài)轉(zhuǎn)換層更深厚。2月16日00:00—00:30系統(tǒng)后側(cè)兩條融化層開始合并，1～3 km 高度范圍ρhv為0.91～0.955。與之對(duì)應(yīng)，ZDR自6 km高度至3 km高度略有減小，在3 km高度附近較薄的融化層內(nèi)快速融化，ZDR快速增長至1.5～2 dB。在下落至凍結(jié)層的過程中ZDR降為負(fù)值，表明多為聚合的冰晶或冰粒(霰)，與浦東人工觀測(cè)到冰粒的時(shí)間較為一致(浦東人工加密觀測(cè)于00:30觀測(cè)到冰粒)。相比之下，系統(tǒng)前側(cè)兩條融化層合并的時(shí)間稍滯后，且合并時(shí)ZDR較系統(tǒng)后側(cè)偏大(黑色矩形框內(nèi))，表明該范圍內(nèi)仍以降水粒子為主。

與2.2節(jié)個(gè)例相比，在強(qiáng)寒潮、大尺度天氣系統(tǒng)影響下，本次過程降水云系范圍更廣且較均一，相關(guān)系數(shù)廓線上的融化層邊界較為清晰，融化層下的凍結(jié)層更深厚，溫度更低，導(dǎo)致降水粒子凍結(jié)較快，降水效率更高。本次過程系統(tǒng)前側(cè)和后側(cè)的雙線偏振雷達(dá)參量和相關(guān)水凝物分類結(jié)果整理見表3。

表3 2020年2月15日01：30 9.9°仰角關(guān)鍵層降水粒子偏振量和相態(tài)時(shí)間變化表Table 3 Polarimetric parameters and hydrometeor classification at key levels at 9.9° elevation at 0130 BT 15 Feb 2020

3 結(jié)論與討論

研究表明：

1) 基于QVP方法反演的ZH，ZDR和ρhv高度-時(shí)間廓線可以充分發(fā)揮雙偏振雷達(dá)高時(shí)空分辨率的特性，應(yīng)挖掘其在云中粒子的微物理過程演變監(jiān)測(cè)中的作用。

2) 通過QVP方法反演的雙偏振雷達(dá)變量的高度-時(shí)間廓線可用于估算融化層高度，結(jié)果與WBZ高度較為一致。QVP方法還可用于識(shí)別降水粒子的凇附和聚合作用。發(fā)生凇附作用時(shí)，融化層上方ZH增大和ZDR減小且融化層呈“下凹”狀。聚合作用多發(fā)生在融化層以下高度，粒子碰并增長導(dǎo)致數(shù)密度增大且形態(tài)趨于扁平，故ZH和ZDR均增大。凇附作用的發(fā)生與降水較大時(shí)段吻合，驗(yàn)證了凇附過程對(duì)于降水啟動(dòng)和發(fā)展的促進(jìn)作用。

3) 本文討論3種不同天氣背景下的冬季降水天氣，其中冷流降水(降雪)和弱冷空氣降水(降雪)的融化層較為淺薄，且均能夠觀測(cè)到較明顯的凇附和聚合過程。強(qiáng)冷空氣降水(降雪)的雙融化層較為清楚，但凇附和聚合過程的觀測(cè)不明顯。針對(duì)非連續(xù)性或非均勻性降水過程，通過劃分系統(tǒng)前、后側(cè)區(qū)域利用QVP方法分別進(jìn)行反演，可發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)后側(cè)中高層的融化層更深厚，液態(tài)和固態(tài)粒子的混合狀態(tài)更明顯。

本研究僅局限于上海地區(qū)，且該地區(qū)冬季降水以雨或雨夾雪為主，今后將收集更多高緯度地區(qū)的降雪個(gè)例，利用QVP方法比較不同地區(qū)降水過程的微物理特征差異。此外，在青浦多普勒天氣雷達(dá)升級(jí)雙偏振工作完成后，也可利用QVP方法反演青浦雷達(dá)高度-時(shí)間廓線，與南匯雷達(dá)配合使用，比較系統(tǒng)過境前后的不同回波特征。

致 謝：本研究受到上海市氣象局強(qiáng)對(duì)流科技創(chuàng)新團(tuán)隊(duì)資助。