基于Ka波段云雷達的六盤山頂云特征分析

田磊 桑建人 姚展予 常倬林 舒志亮 曹寧

(1.中國氣象局旱區(qū)特色農(nóng)業(yè)氣象災(zāi)害監(jiān)測預(yù)警與風(fēng)險管理重點實驗室，寧夏 銀川750002；2.中國氣象局云霧物理環(huán)境重點開放實驗室，北京100081；3.寧夏氣象防災(zāi)減災(zāi)重點實驗室，寧夏 銀川750002；4.中國氣象科學(xué)研究院，北京100081)

引言

云分布在地球60%—70%的天空中，為人類提供水源、調(diào)節(jié)大氣變化，影響著人類賴以生存的地球環(huán)境。云是由潮濕的空氣在上升運動中絕熱膨脹降溫而生成，其直接參與降水過程，進而影響地球水循環(huán)過程[1－2]。云發(fā)射長波輻射、反射太陽輻射和吸收地表發(fā)出的長波輻射，從而影響著地—氣輻射收支；云的時空變率較大，研究者常將其作為表征天氣和氣候變化的重要指標(biāo)之一，在全球能量循環(huán)中起重要作用[3－6]。云的輻射強迫與種類有關(guān)，低云一般起冷卻作用，高云經(jīng)常對地表起加熱作用[7]。觀測分析云的宏微觀物理特性對深入了解云在氣候變化中所起的反饋作用有非常重要的意義[8]。通過觀測降水云的垂直結(jié)構(gòu)，能夠了解降水云的動力和熱力結(jié)構(gòu)特征，有助于加強對降水形成機理的認(rèn)識，是云降水物理研究的基礎(chǔ)[9－10]。另外，作為人工影響天氣作業(yè)主要催化對象的云，對其宏微觀特征及演變規(guī)律的觀測分析有助于把握催化作業(yè)條件，選擇合適的催化目標(biāo)云區(qū)，對科學(xué)開展人工影響天氣催化作業(yè)十分重要[11－13]。

目前，對云垂直結(jié)構(gòu)(包括云底、云頂、云厚及多層云的垂直分布)的觀測手段主要有探空儀、星載云雷達、激光云高儀及地基毫米波云雷達等。通過探空數(shù)據(jù)能計算出云的垂直結(jié)構(gòu)，但常規(guī)氣象探空站一般每天僅觀測兩次，時間分辨率較低；星載云雷達只能獲取過境觀測點時的數(shù)據(jù)，時間分辨率也較低；激光云高儀因激光在霧霾天氣下易衰減的特性，使其在低能見度下對云的探測能力受到很大影響。吳翀等[14]在青藏高原開展了Ka波段云雷達和激光云高儀的對比觀測發(fā)現(xiàn)，與激光云高儀相比，Ka波段云雷達對總云、中云和高云的探測效率較高，探測到多層云的次數(shù)明顯較多，但對低云探測效率較低。王喆等[15]對比Ka波段云雷達和無線探空對云的探測能力后發(fā)現(xiàn)，Ka波段云雷達在其有效探測范圍之內(nèi)，對云的云底高度、不同云的云頂高度及云的垂直分層的探測結(jié)果和探空觀測有較好的一致性。章文星和呂達仁[16]研究發(fā)現(xiàn)，毫米波云雷達與云高儀、全天空成像儀相比而言，其穿透云層的能力較強，能夠以高時空分辨率連續(xù)觀測，可以獲得各層云的宏觀結(jié)構(gòu)信息，但其在云底較低和近地面濕度較高的情況下，對云的探測有明顯的局限性。研究表明，地基毫米波云雷達具有對云霧探測能力強、探測的多普勒速度精度高、時間分辨率高等特點，受到越來越多研究者的關(guān)注[17－19]，被廣泛用于監(jiān)測研究云宏微觀結(jié)構(gòu)及其演變特征[20－22]。

朱澤恩等[23]、邱玉珺等[24]利用毫米波云雷達，分別觀測分析了蘭州榆中萃英山頂、安徽省壽縣的云底、云頂和云厚的分布變化，探討了單層云、雙層云和三層云的發(fā)生頻率及變化特征。吳舉秀等[25]利用毫米波云雷達、激光雷達及探空等資料，反演分析了層狀云中的過冷水垂直分布，分析結(jié)果與微波輻射計測得的云中液態(tài)水含量和毫米波云雷達的譜型有較好的一致性。謝曉林和劉黎平[26]開發(fā)了利用云雷達與微波輻射計聯(lián)合反演混合性降水云云液態(tài)水廓線的算法，通過對比分析兩次混合性層云降水過程中反演的云液態(tài)水廓線和微波輻射計測得的云液態(tài)水廓線發(fā)現(xiàn)，利用云雷達與微波輻射計聯(lián)合反演的云液態(tài)水廓線分布更加合理。陳羿辰等[27]利用毫米波云雷達、探空及S波段天氣雷達對北京三次典型降雪過程的綜合分析發(fā)現(xiàn)，利用毫米波云雷達可以較好的刻畫降雪云系的宏微觀結(jié)構(gòu)特征，并通過評估得出，利用毫米波云雷達反演估測降雪量是可行的。

六盤山區(qū)地處青藏高原與黃土高原的交匯地帶，是黃土高原重要的水源涵養(yǎng)地，其由南到北氣候從半濕潤區(qū)、半干旱區(qū)過渡到干旱區(qū)，是中國典型的農(nóng)牧交錯帶和生態(tài)脆弱帶[28]。本文利用該地區(qū)寧夏六盤山氣象站Ka波段云雷達1 a的觀測數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析了六盤山頂?shù)脑频赘叨?、云頂高度、云厚及云層?shù)的變化特征以及不同季節(jié)的云宏觀特征日變化，研究結(jié)果將為地氣輻射收支研究及合理開發(fā)本地區(qū)云水資源提供參考。

1 資料與方法

1.1 觀測站點及儀器介紹

圖1 觀測站點位置示意圖Fig.1 Location of the observation stations

寧夏六盤山氣象站(106.20°E，35.67°N，海拔高度為2842 m)位于六盤山的山頂，是國家基準(zhǔn)氣候站，也是本次觀測試驗的核心站點，具體位置如圖1所示；寧夏六盤山氣象站雨霧日數(shù)較多，年均霧日為153.4 d，大于0.1 mm的雨日高達127.1 d，近1/3的時段是陰天，年平均降水量為617.5 mm，是觀測云霧的優(yōu)良場所；本試驗采用的全固態(tài)Ka波段云雷達布設(shè)在寧夏六盤山氣象站觀測室樓頂，中心頻率為35 GHz，天線口徑為1.6 m，采用全固態(tài)、準(zhǔn)連續(xù)波體制和脈沖壓縮的信號形式，以頂空垂直固定掃描的方式進行觀測，其最大探測高度大于15 km，定量測量高度大于10 km，探測強度范圍為－40～40 dBz、高度分辨率為30 m、時間分辨率為1 min。該云雷達參數(shù)測量精度(均方誤差)為:高度(H)小于15 m，強度(Z)小于1 dB，速度(V)小于1 m·s－1，譜寬小于1 m·s－1，地物雜波抑制度大于40 dB。

1.2 分析方法

取寧夏六盤山氣象站2017年9月至2018年8月的Ka波段云雷達數(shù)據(jù)，按季節(jié)劃分標(biāo)準(zhǔn)，2018年3—5月為春季，2018年6—8月為夏季，2017年9—11月為秋季，2017年12月及2018年1—2月為冬季；利用云雷達反射率因子判斷云底、云高位置，反射率因子大于背景廓線確定為有云區(qū)。按照云底高度及云層厚度對云進行分類[29]:將云底低于2 km且厚度小于6 km的云定義為低云，云底高于2 km且低于5 km云定義為中云，云底高于5 km的云定義為高云，云底低于2 km且厚度高于6 km的云定義為直展云。在本文中，云厚為云底到云頂?shù)目臻g總厚度，云層凈厚度為剔除了多層云夾層后的各層云累計凈厚度[30]。本文中不同層數(shù)的云和低、中、高及直展云是根據(jù)不同的分類方法統(tǒng)計得出的，兩者之間沒有必然聯(lián)系。除特別注明外，文中涉及的高度均為離地高度。

1.3 Ka波段云雷達和探空對比

2018年4月23—24日六盤山區(qū)出現(xiàn)一次層狀云降水過程，六盤山氣象站24日00:00(北京時，下同)至05:00出現(xiàn)降水，平均小時降水量為0.3 mm·h－1，最大小時降水量為1 mm·h－1。六盤山氣象站Ka波段云雷達和平?jīng)鎏娇沼^測見圖2，由圖2可知，Ka波段云雷達可以較好地反映過境云的垂直結(jié)構(gòu)變化特征，能夠清晰地看出此過程中有2層云、3層云出現(xiàn)。24日01:00—13:00，六盤山氣象站Ka波段云雷達觀測到有2層云，考慮六盤山氣象站和平?jīng)鎏娇照鞠嗑嗉s40 km，出現(xiàn)同一云團的時刻有一定差異，則可以認(rèn)為這和24日08:00平?jīng)鎏娇盏挠^測結(jié)果基本一致，且兩者觀測的第1層云(從下往上數(shù))云頂和第2層云云底的高度也基本一致；24日20:00，在海拔高度3000 m以上，Ka波段云雷達和平?jīng)鎏娇站^測到有1層云。這次個例總體對比來看，Ka波段云雷達和平?jīng)鎏娇諏υ拼怪苯Y(jié)構(gòu)的觀測結(jié)果基本一致；Ka波段云雷達對云垂直結(jié)構(gòu)更精細，觀測的時間 分辨率更高。

圖2 2018年4月23—24日六盤山氣象站Ka波段云雷達(a)、平?jīng)鎏娇?0:00(b)和08:00(c)觀測一次降水云的垂直結(jié)構(gòu)Fig.2 The vertical structures of a precipitation cloud observed with Ka-band cloud radar(a)and Pingliang sounding at 20:00(b)and 08:00(c)on April 23 and 24，2018 at Liupan mountain meteorological station

2 結(jié)果分析

2.1 六盤山頂不同云的逐月變化

根據(jù)2017年9月至2018年8月寧夏六盤山氣象站Ka波段云雷達觀測得到的云宏觀特征數(shù)據(jù)，統(tǒng)計分析得到了云出現(xiàn)頻率、不同層數(shù)的云及不同類型的云相對總云的出現(xiàn)頻率、云宏觀參量的逐月變化(圖3)。從總云的出現(xiàn)頻率逐月變化可以看出(圖3a)，一年中，六盤山頂云出現(xiàn)頻率最高值出現(xiàn)在7月，為61%，最低值出現(xiàn)在12月，為26%。云出現(xiàn)頻率逐月變化呈雙峰型，1—3月，六盤山區(qū)多數(shù)時間處在西北氣流控制之下，寒冷干燥，云出現(xiàn)頻率較低，基本穩(wěn)定在46%左右；4月開始，隨著氣溫升高，西南暖濕氣流影響六盤山區(qū)的頻數(shù)逐漸增多，云出現(xiàn)頻率開始逐漸增加，在7月達到第1個峰值，8月因副熱帶高壓西升北抬，六盤山區(qū)常處在副熱帶高壓控制之下，云出現(xiàn)頻率回落至較低值，9月隨著副熱帶高壓東退，受西南暖濕氣流再次影響，云出現(xiàn)頻率逐漸增加，在10月達到第2個峰值，隨后六盤山區(qū)再次受西北氣流控制，云出現(xiàn)頻率開始回落。整體來看，總云的出現(xiàn)頻率在夏秋季明顯大于冬春季。

數(shù)值試驗表明，大尺度模式對云的垂直分布處理較敏感，不同的云重疊假定對天氣氣候模式會產(chǎn)生不同程度的影響，從而使結(jié)果產(chǎn)生很大的誤差；準(zhǔn)確探測云的層數(shù)等垂直結(jié)構(gòu)參數(shù)對提高模式準(zhǔn)確度非常重要[31]。本文根據(jù)Ka波段云雷達反射率垂直廓線判斷云中是否有夾層，進而得到有幾層云。從不同層數(shù)的云相對總云的出現(xiàn)頻率逐月變化可以看出(圖3b)，1層云相對總云的出現(xiàn)頻率在一年的各個月份均最高，其中12月出現(xiàn)頻率可達86%，出現(xiàn)頻率最低的7月也達68%，1層云相對總云的出現(xiàn)頻率和云出現(xiàn)頻率的逐月變化呈明顯負相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為－0.78；2層云相對總云的出現(xiàn)頻率在1月最高，為27%，12月最低，為14%，2層云相對總云的出現(xiàn)頻率和云出現(xiàn)頻率的逐月變化呈明顯正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.76，通過了置信度為0.05的顯著性水平檢驗；3層云相對總云的出現(xiàn)頻率在7月最高，為4.8%，12月最低，為0.4%，3層云相對總云的出現(xiàn)頻率和云出現(xiàn)頻率的逐月變化呈明顯正相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為0.8，通過了置信度為0.05的顯著性水平檢驗；4層云、5層云相對總云在一年各個月份的出現(xiàn)頻率均較低，分別在0.6%、0.05%以下。

圖3 2017年9月至2018年8月六盤山頂總云出現(xiàn)頻率(a)、各層云相對總云出現(xiàn)的頻率(b)、不同類型云相對總云出現(xiàn)的頻率(c)及云宏觀參量(d)逐月變化Fig.3 Monthly variations of the frequency of total cloud(a)，the ratio of cloud in each layer to total cloud cover(b)，the frequencies of different types of clouds relative to total cloud cover(c)and the cloud macro parameters(d)in Liupan mountain from September of 2017 to August of 2018

從不同種類的云相對總云的出現(xiàn)頻率逐月變化可以看出(圖3c)，六盤山頂?shù)驮葡鄬傇频某霈F(xiàn)頻率逐月變化整體呈先增大后減小的變化趨勢，其中，10月出現(xiàn)最大值，為53%，3月出現(xiàn)最小值，為29%；整體來看，低云相對總云的出現(xiàn)頻率在秋冬季明顯大于春夏季。中云相對總云的出現(xiàn)頻率逐月變化整體呈先增大后減小的變化趨勢，其中，3月出現(xiàn)最大值，為58%，10月出現(xiàn)最小值，為14%；整體來看，中云相對總云的出現(xiàn)頻率在冬春季明顯大于夏秋季。高云相對總云的出現(xiàn)頻率逐月變化整體呈先減小后增大再減小的變化趨勢，其中8月出現(xiàn)最大值，為22%，4月出現(xiàn)最小值，為6%；直展云相對總云的出現(xiàn)頻率逐月變化整體也呈先減小后增大再減小的變化趨勢，其中10月出現(xiàn)最大值，為20%，3月出現(xiàn)最小值，為2%。與同處西北地區(qū)的蘭州榆中萃英山云觀測結(jié)果[24]相比，六盤山頂總云出現(xiàn)的頻率小于蘭州榆中，低云出現(xiàn)頻率明顯大于蘭州榆中、高云出現(xiàn)頻率明顯小于蘭州榆中，六盤山頂直展云出現(xiàn)頻率遠大于蘭州榆中，說明相對而言，六盤山頂容易出現(xiàn)低云和直展云。六盤山區(qū)水汽充沛(寧夏六盤山氣象站年均相對濕度為69%)，在迎風(fēng)坡形成的上升氣流容易將濕空氣抬升至凝結(jié)高度以上，形成局地低云或霧，另外六盤山頂海拔比山兩側(cè)平均高約700 m也是云雷達容易觀測到低云的原因之一。六盤山區(qū)因受山地地形強迫，在夏秋季午后容易出現(xiàn)局地對流云，這是直展云比例相對較高的主要原因。

從云底、云頂及云厚度逐月變化圖可以看出(圖3d)，六盤山頂月平均云底高度為1.7—2.5 km，其中6月最高，12月最低；月平均云頂高度為4.5—5.6 km，其中7月最高，3月最低；整體來看，夏秋季山地地形效應(yīng)較強，因而形成較多的局地低云或霧，使得云底高度在夏秋季節(jié)低于冬春季節(jié)，夏秋季氣溫高，云系發(fā)展旺盛，對流多，使得云頂高度在夏秋季節(jié)高于冬春季節(jié)；云層厚度為1.6—3.6 km，其中7月最大，3月最小，年變化特征與云頂高度類似。

表1 2017年9月至2018年8月六盤山頂與其他地區(qū)的不同類型云出現(xiàn)頻率列表Table 1 List of the occurrence frequencies of different types of clouds in Liupan mountain and other areas from September of 2017 to August of 2018

2.2 六盤山頂云宏觀參數(shù)分檔百分比

圖4 2017年9月至2018年8月六盤山頂云底高度(a)、云頂高度(b)、云層厚度(c)及云層凈厚度(d)的分檔百分比Fig.4 Classification percentages of cloud bottom height(a)，cloud top height(b)and cloud thickness(c)，and cloud net thickness(d)in Liupan mountain from September of 2017 to August of 2018

2017年9月至2018年8月六盤山頂云底高度、云頂高度、云層厚度和凈厚度見圖4。由圖4a可知，六盤山頂云底高度、云頂高度及云層厚度分別主要分布在0—9.0 km、0.5—11.5 km及0.5—10.5 km。云底高度、云頂高度及云層厚度出現(xiàn)頻率隨高度的變化均有兩個明顯的峰值，云底高度在0—0.5 km處出現(xiàn)主峰值，為39%，在3.5—4.0 km處出現(xiàn)次峰值，為8%，云頂高度在5.5—6.0 km處出現(xiàn)主峰值，為9.4%，在0.5—1.0 km處出現(xiàn)次峰值，為8.4%，云層厚度在0.5—1.0 km處出現(xiàn)主峰值，為16.2%，在4.5—5.0 km處出現(xiàn)次峰值，為4.0%。和云層厚度相比，云層凈厚度在0.5—1.0 km處出現(xiàn)主峰值，峰值頻率比云層厚度略高，為18.4%，不同的是云層凈厚度沒有次峰值。

2.3 六盤山頂各季節(jié)的云宏觀參量日變化

圖5 2017年9月至2018年8月六盤山頂春季(a)、夏季(b)、秋季(c)和冬季(d)云底高度、云頂高度和云厚日變化Fig.5 Diurnal variations of cloud bottom height，cloud top height，and cloud thickness in spring(a)，summer(b)，autumn(c)，and winter(d)in Liupan mountain from September of 2017 to August of 2018

2017年9月至2018年8月六盤山頂云底、云頂高度和云厚日變化見圖5。由圖5可知，六盤山頂各個季節(jié)的云底高度、云頂高度均有明顯的日變化特征；春季，云頂高度先波動下降，在12:00時達到最低值，此后逐漸增大，在傍晚時增速加快，入夜后趨于穩(wěn)定；云底高度在00:00—10:00時段內(nèi)比較穩(wěn)定，10:00后快速下降，在12:00時達到最低值，此后緩慢波動增大；相比云頂高度及云底高度，云厚的日變化并不明顯，整體上夜間大于白天。夏季，云頂高度先波動下降，在11:00時達到最低值，此后逐漸波動增大；云底高度先增大，然后緩慢下降，07:00—11:00快速下降，11:00—15:00比較穩(wěn)定，15:00后逐漸增大；夏季云厚有明顯的日變化，六盤山頂午后多對流云，使得云厚在中午至傍晚時段較高，整體上，云厚在白天大于夜間。秋季，云頂高度在日出后逐漸下降，在14:00時達到最低值，此后緩慢升高；云底高度的變化趨勢和云頂高度基本一致；秋季六盤山頂以層狀云為主，所以云厚沒有明顯的日變化，白天和夜間云厚基本一致。冬季，云頂高度和云底高度在凌晨至日出前較高；和秋季一樣，云厚沒有明顯的日變化，白天和夜間的云厚基本一致。

2.4 六盤山頂各季節(jié)總云及不同層數(shù)云出現(xiàn)頻率日變化

圖6 2017年9月至2018年8月六盤山頂春季(a)、夏季(b)、秋季(c)和冬季(d)不同層數(shù)的云的出現(xiàn)頻率日變化Fig.6 Diurnal variations of the occurrence frequencies of clouds at different layers in spring(a)，summer(b)，autumn(c)and winter(d)in Liupan mountain from September of 2017 to August of 2018

從2017年9月至2018年8月六盤山頂各季節(jié)總云及不同層數(shù)的云出現(xiàn)頻率的日變化可以看出(圖6)，六盤山頂春、夏、秋季總云、1層云及2層云的出現(xiàn)頻率均有明顯的日變化特征；日出后，隨著地表輻射增強，云量逐漸增加，在中午前后，六盤山的熱力、動力條件容易產(chǎn)生局地對流云以及低云，使得山頂?shù)脑屏窟_到峰值，然后云量逐漸下降，在日落后穩(wěn)定少變，整體來看白天出現(xiàn)頻率大于夜間，這種規(guī)律在夏季尤為明顯。六盤山在冬季處于干燥的西北氣流控制之下，山頂總云、1層云及2層云的出現(xiàn)頻率相對較低且日變化特征不明顯。其中，春季總云的出現(xiàn)頻率為46%—66%，最大值出現(xiàn)在13:00，最小值出現(xiàn)在01:00；夏季總云出現(xiàn)頻率為36%—76%，最大值出現(xiàn)在13:00，最小值出現(xiàn)在00:00；秋季總云出現(xiàn)頻率為40%—66%，最大值出現(xiàn)在15:00，最小值出現(xiàn)在03:00；冬季總云出現(xiàn)頻率為31%—45%，最大值出現(xiàn)在19:00，最小值出現(xiàn)在10:00。

3 結(jié)論與討論

(1)2017年9月至2018年8月六盤山頂?shù)脑瞥霈F(xiàn)頻率最高值出現(xiàn)在7月，為61%，最低值出現(xiàn)在12月，為26%；按云層數(shù)劃分，六盤山頂出現(xiàn)的云主要以1層云、2層云及3層云為主，相對總云的月出現(xiàn)頻率分別為68%—86%、14%—27%及0.4%—4.8%；按云底高度及云層厚度劃分，六盤山頂?shù)驮?、中云、高云及直展云相對總云的月出現(xiàn)頻率分別為29%—53%、14%—58%、6%—22%及2%—20%。

(2)六盤山頂月平均云底高度為1.7—2.5 km；月平均云頂高度為4.5—5.6 km；整體來看，云底高度在冬春季節(jié)高于夏秋季節(jié)，云頂高度在夏秋季節(jié)高于冬春季節(jié)；云層厚度為1.6—3.6 km，年變化特征與云頂高度類似。

(3)六盤山頂云底高度、云頂高度及云層厚度出現(xiàn)頻率隨高度的變化均有兩個明顯的峰值，云底高度在0—0.5 km處出現(xiàn)主峰值，為39%，在3.5—4.0 km處出現(xiàn)次峰值，為8%，云頂高度在5.5—6.0 km處出現(xiàn)主峰值，為9.4%，在0.5—1.0 km處出現(xiàn)次峰值，為8.4%，云層厚度在0.5—1.0 km處出現(xiàn)主峰值，為16.2%，在4.5—5.0 km處出現(xiàn)次峰值，為4.0%。云層凈厚度隨高度的變化呈單峰型。

(4)六盤山頂春、夏、秋季總云、1層云及2層云出現(xiàn)頻率均有明顯的日變化特征，整體來看白天出現(xiàn)頻率大于夜間，這種規(guī)律在夏季尤為明顯，而冬季六盤山頂總云、1層云及2層云的日變化特征不太明顯，整體來看白天出現(xiàn)頻率小于夜間。