臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)外圍云系結(jié)構(gòu)與降水特征

毛志遠(yuǎn) 付丹紅 黃彥彬* 李光偉 敖 杰 蔡杏富

1)(海南省人工影響天氣中心， ?？?570203) 2)(海南省南海氣象防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室， ?？?570203) 3)(中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所， 北京 100029) 4)(海南省三沙市氣象局， 三沙 573100)

引 言

臺(tái)風(fēng)是影響我國(guó)的重要?dú)庀鬄?zāi)害之一[1]，登陸臺(tái)風(fēng)除了直接帶來(lái)暴雨、強(qiáng)風(fēng)外，還會(huì)導(dǎo)致由極端降水誘發(fā)的洪澇和山體滑坡等次生災(zāi)害，造成重大人員傷亡與經(jīng)濟(jì)財(cái)產(chǎn)損失。2014年超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)威馬遜(1409)在登陸的3 d時(shí)間里，造成廣東、廣西和海南等地區(qū)共4.68×105hm2農(nóng)作物受損、1100萬(wàn)人受災(zāi)，經(jīng)濟(jì)損失約265.5億元[2-3]。2019年在浙江登陸的超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)利奇馬(1909)引發(fā)暴雨、泥石流等災(zāi)害，受災(zāi)人數(shù)達(dá)到1400萬(wàn)人，直接經(jīng)濟(jì)損失515億元[4]。

近年隨著探測(cè)技術(shù)的發(fā)展，衛(wèi)星、飛機(jī)、雷達(dá)和地面雨滴譜儀等逐漸成為觀測(cè)臺(tái)風(fēng)云系三維結(jié)構(gòu)特征和降水過程的主要手段[5-17]。Chen等[18]對(duì)登陸我國(guó)福建的臺(tái)風(fēng)莫拉克(0908)滴譜特征進(jìn)行分析，發(fā)現(xiàn)眼墻和外圍雨帶的微物理特征存在顯著差異，眼墻降水滴譜分布比外圍雨帶更寬，對(duì)比不同降水階段以及整個(gè)降水過程，滴譜分布均呈單峰型，峰值為0.4～0.7 mm。超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)蘇迪羅(1513)從福建登陸后北移，對(duì)2015年8月10日影響安徽產(chǎn)生降水的雨滴譜特征參量分析顯示，降水云系主要為層狀云，降水粒子以小粒子為主，平均粒徑為0.6～0.85 mm，直徑為1～1.25 mm的粒子對(duì)雨強(qiáng)貢獻(xiàn)最大[19]。林文等[20]分析了臺(tái)風(fēng)麥德姆(1410)在福建省福清市高山鎮(zhèn)登陸后不同部位的降水強(qiáng)度和雨滴譜特征，發(fā)現(xiàn)臺(tái)風(fēng)右側(cè)云系雨滴平均譜譜寬由寬變窄，小滴數(shù)濃度先增后減，大滴逐漸減少，移動(dòng)路徑中軸后側(cè)殘留云系出現(xiàn)大滴數(shù)濃度和譜寬突增，雨強(qiáng)小于10 mm·h-1時(shí)，以小粒子貢獻(xiàn)為主，雨強(qiáng)大于10 mm·h-1時(shí)，大滴貢獻(xiàn)隨雨強(qiáng)增大而增大。申高航等[21]選取4個(gè)強(qiáng)降水中心雨滴譜數(shù)據(jù)，對(duì)比超強(qiáng)臺(tái)風(fēng)利奇馬(1909)影響山東降水的雨滴譜特征，結(jié)果表明：不同降水中心雨滴譜演變特征差異明顯，但雨滴尺度譜和速度譜主要為雙峰型，且尺度譜雙峰中不同降水中心在大尺度峰值對(duì)應(yīng)一致，小尺度峰值不一致。李欣等[22]對(duì)比臺(tái)風(fēng)利奇馬(1909)和臺(tái)風(fēng)巴威(2008)北上期間影響青島產(chǎn)生強(qiáng)降水的形成機(jī)制和滴譜特征，發(fā)現(xiàn)兩次降水中雨滴的碰并增長(zhǎng)對(duì)降水貢獻(xiàn)最顯著，隨著雨強(qiáng)增大，小雨滴數(shù)濃度下降，而中等以上尺度的雨滴譜占比增加。

平均每年有6～7個(gè)臺(tái)風(fēng)影響海南島，其中登陸臺(tái)風(fēng)為2.6個(gè)[23]，帶來(lái)強(qiáng)風(fēng)、暴雨災(zāi)害的同時(shí)，臺(tái)風(fēng)降水占海南島年降水量的30%，對(duì)緩解干旱有積極作用[24]。目前，針對(duì)影響和登陸海南島的臺(tái)風(fēng)研究主要集中在天氣形勢(shì)診斷、數(shù)值模擬及氣象災(zāi)害統(tǒng)計(jì)[25-31]。2018年16號(hào)臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)對(duì)海南島影響時(shí)間長(zhǎng)達(dá)8 d，移動(dòng)緩慢，長(zhǎng)時(shí)間維持較高強(qiáng)度，造成海南島大范圍受災(zāi)和巨額經(jīng)濟(jì)損失。本文利用S波段單偏振多普勒天氣雷達(dá)CINRAD/SA和OTT-Parsivel二代雨滴譜儀分析2018年8月14—16日臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)降水云系結(jié)構(gòu)與降水形成特征，分析臺(tái)風(fēng)不同位置和不同云系結(jié)構(gòu)下微物理量演變和雨滴譜分布特征，獲取臺(tái)風(fēng)外圍云系微物理特征，這對(duì)臺(tái)風(fēng)外圍云系降水估測(cè)以及對(duì)臺(tái)風(fēng)帶來(lái)的災(zāi)害天氣預(yù)報(bào)預(yù)警有重要作用。

1 臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)概況及降水演變特征

1.1 臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)概況

2018年8月9日08:00(北京時(shí)，下同)南海海域有熱帶云團(tuán)加強(qiáng)為熱帶低壓，并于10日09:00在海南省瓊海市潭門鎮(zhèn)沿海地區(qū)登陸，先后經(jīng)過瓊海、定安、?？诤臀牟仁锌h，10日下午從文昌市東北部出海。11日10:00在廣東省陽(yáng)江市海陵島再次登陸，12日14:00在廣東西部近海加強(qiáng)成為2018年第16號(hào)臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(熱帶風(fēng)暴級(jí)，編號(hào)1816)。14日臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)在廣東沿海徘徊時(shí)，此時(shí)南亞高壓逐漸減弱，西西伯利亞冷渦逐漸東移，副熱帶高壓脊減弱東退至120°E附近，17:00臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)加強(qiáng)為強(qiáng)熱帶風(fēng)暴，14日夜間向西偏南方向移動(dòng)。15日隨著南亞高壓的持續(xù)減弱，副熱帶高壓(簡(jiǎn)稱副高)加強(qiáng)西伸，臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)位于副高南側(cè)，臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)北側(cè)偏東風(fēng)加強(qiáng)，在北側(cè)偏東風(fēng)引導(dǎo)下，臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)向雷州半島方向移動(dòng)，21:40在廣東省雷州市沿海登陸，登陸時(shí)由強(qiáng)熱帶風(fēng)暴級(jí)減弱為熱帶風(fēng)暴級(jí)，16日02:00移入北部灣，隨后在北部灣東部海面再次加強(qiáng)為強(qiáng)熱帶風(fēng)暴級(jí)，之后穩(wěn)定西行。

1.2 臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)降水過程演變特征

8月14—16日受臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)影響，海南島出現(xiàn)降水過程，強(qiáng)降水主要出現(xiàn)在海南島北部地區(qū)。14日00:00—15日00:00海南島24 h累積雨量最大值約為50 mm，南部地區(qū)降水相對(duì)較弱，24 h累積雨量約為10 mm(圖1a)。隨著臺(tái)風(fēng)發(fā)展加強(qiáng)，降水過程逐漸增強(qiáng)，15日00:00—16日00:00北部地區(qū)24 h累積雨量超過250 mm，其中?？诤屯筒貐^(qū)24 h累積雨量分別為120.9 mm和39.1 mm(圖1b)。由逐小時(shí)雨強(qiáng)(圖2)可以看到，海口站和屯昌站降水過程主要分8月14日00:00—16:00和14日20:00—16日00:00兩個(gè)階段，其中14日00:00—16:00的降水過程相對(duì)較弱，兩站最大雨強(qiáng)分別為4.2 mm·h-1和1.8 mm·h-1，14日20:00—16日00:00降水過程相對(duì)較強(qiáng)，?？诤屯筒畲笥陱?qiáng)可達(dá)19.3 mm·h-1和5.7 mm·h-1，此時(shí)臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)已由熱帶風(fēng)暴級(jí)加強(qiáng)為強(qiáng)熱帶風(fēng)暴級(jí)，移入廣東省湛江市東南方的南海海面上。15日11:00臺(tái)風(fēng)中心位于20.9°N，111.9°E，近中心最大風(fēng)力為25 m·s-1，中心氣壓為925 hPa，穩(wěn)定西行向雷州半島靠近，對(duì)海南島降水的影響最為顯著。

2 觀測(cè)數(shù)據(jù)

雷達(dá)觀測(cè)數(shù)據(jù)來(lái)源于海南省?？谑杏狼f氣象觀測(cè)站(20.0°N，110.3°E，簡(jiǎn)稱?？谡?的S波段單偏振多普勒天氣雷達(dá)CINRAD/SA。兩臺(tái)OTT-Parsivel二代雨滴譜儀分別位于海口站和屯昌縣氣象觀測(cè)站(19.4°N，110.1°E，簡(jiǎn)稱屯昌站)。雨滴譜儀采樣面積為18×3 cm2，等效體積直徑(D，單位：mm)測(cè)量范圍為0～26 mm，按非等間距間隔將其分為32個(gè)通道，速度(V，單位：m·s-1)測(cè)量范圍為0～22.4 m·s-1，同樣按非等間距分為32個(gè)速度通道，每次采樣時(shí)間間隔60 s，一次采樣間隔內(nèi)的粒子譜數(shù)據(jù)為32×32=1024個(gè)。2018年8月14日17:00 臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)加強(qiáng)為強(qiáng)熱帶風(fēng)暴級(jí)后向西偏南移動(dòng)，從廣東省雷州市登陸直至進(jìn)入北部灣期間，位于其移動(dòng)路徑左側(cè)的海南島受螺旋雨帶影響產(chǎn)生的強(qiáng)降水過程的雨滴譜特征進(jìn)行觀測(cè)，其中?？谡疚挥诼菪陰?nèi)側(cè)，相比屯昌站更靠近臺(tái)風(fēng)移動(dòng)路徑。

3 臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)降水云系結(jié)構(gòu)及雨滴譜微物理特征

3.1 臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)降水云系結(jié)構(gòu)特征

圖3為2018年8月14日22:09—16日00:35?？谡纠走_(dá)組合反射率因子。由圖3可見，14日22:09臺(tái)風(fēng)外圍雨帶的前段已經(jīng)影響海南島東北部，整體以層狀云為主，雨帶北部嵌有回波較強(qiáng)的對(duì)流性云塊。至23:35，?？谡竞屯筒居绊懺葡狄廊槐憩F(xiàn)為臺(tái)風(fēng)外圍云系的層狀云，雷達(dá)組合反射率因子約為30 dBZ。15日01:38影響海口站和屯昌站的降水云均以層狀云為主，伴隨弱對(duì)流過程，?？谡窘M合反射率因子為35 dBZ，屯昌站為25 dBZ。隨著臺(tái)風(fēng)中心逐漸向西移動(dòng)，15日03:35外圍雨帶影響范圍向西南部擴(kuò)大，影響?？谡竞屯筒镜慕邓葡等砸詫訝钤茷橹鳎?7:34雨帶影響范圍覆蓋整個(gè)海南島，開始有對(duì)流性云塊影響?？诘貐^(qū)，最大組合反射率因子達(dá)60 dBZ；此時(shí)影響屯昌站的以層狀云為主，組合反射率因子穩(wěn)定在30 dBZ。15日11:22 外圍雨帶整體結(jié)構(gòu)變得松散，逐漸向西北移出海南島，隨著臺(tái)風(fēng)主體向雷州市靠近，19:34外圍雨帶主體對(duì)?？谡竞屯筒镜挠绊憸p弱，此后兩個(gè)站點(diǎn)的降水主要來(lái)自組合反射率因子低于25 dBZ的尾部殘留云團(tuán)，15日21:40貝碧嘉(1816)在雷州市登陸，云團(tuán)強(qiáng)度進(jìn)一步減弱。臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)對(duì)海南島降水的影響主要為臺(tái)風(fēng)登陸前的外圍云系，臺(tái)風(fēng)在雷州市登陸后對(duì)海南島的影響減弱。

3.2 臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)降水云系雨滴譜微物理特征

受設(shè)備自身限制和環(huán)境影響，OTT-Parsivel雨滴譜儀在觀測(cè)大雨時(shí)，無(wú)法解決雨滴重疊問題，樣本數(shù)量超過計(jì)數(shù)器上限將出現(xiàn)飽和溢出現(xiàn)象，因此對(duì)Parsivel雨滴譜儀觀測(cè)數(shù)據(jù)質(zhì)量控制尤為重要[32-36]，分別剔除原始數(shù)據(jù)中D>8 mm的雨滴粒子，因?yàn)樵谧匀唤邓胁粫?huì)出現(xiàn)大于該粒徑的大雨滴。根據(jù)圖2站點(diǎn)雨量數(shù)據(jù)演變，較強(qiáng)降水過程主要集中在8月15日03:35—8月16日00:36，利用該時(shí)段觀測(cè)采集的雨滴譜數(shù)據(jù)計(jì)算并分析該臺(tái)風(fēng)影響下降水的雨滴譜特征，計(jì)算公式見文獻(xiàn)[18]。

3.2.1 降水過程雨滴譜微物理特征演變特征

圖4為8月15日?？谡竞屯筒居甑慰倲?shù)濃度、雨強(qiáng)(I,單位：mm·h-1)、雨滴最大直徑、雨滴平均直徑和雨滴譜逐時(shí)間演變。結(jié)合圖3可知，8月15日海口站03:35—07:35主要受層狀云影響，03:35?？谡疽员庇酗@著的對(duì)流回波，但?？谡局镣筒疽詫訝钤茷橹?，最強(qiáng)回波出現(xiàn)在5 km高度，組合反射率因子約為35 dBZ。03:35—07:35，I≤30 mm·h-1，雨滴平均直徑約為1.0 mm，雨滴譜譜型為單峰，峰值出現(xiàn)在D≤1 mm的小雨滴端，雨滴最大直徑達(dá)到7.5 mm，僅出現(xiàn)在04:11，04:35和04:36，且數(shù)濃度小于0.5 m-3·mm-1，該時(shí)段雨滴總數(shù)濃度約為400 m-3。07:35后高回波強(qiáng)度的對(duì)流性云團(tuán)進(jìn)入?？谡居^測(cè)范圍，海口地區(qū)上空附近云系的最大組合反射率因子達(dá)60 dBZ，有45 dBZ左右的強(qiáng)回波懸垂。對(duì)流云團(tuán)影響期間，海口站雨強(qiáng)和雨滴總數(shù)濃度顯著增加，D>7 mm的大粒子頻繁出現(xiàn)且數(shù)濃度增加至1 m-3·mm-1以上，雨滴總數(shù)濃度和雨強(qiáng)在11:07達(dá)到最大值，分別為1106.02 m-3和115.58 mm·h-1。此時(shí)雨滴譜仍保持單峰型，D≤1 mm的小雨滴濃度迅速增大，10:48D≤1 mm小雨滴數(shù)濃度瞬時(shí)值超過4500 m-3·mm-1，整體譜型拓寬，D為4～8 mm的大粒徑雨滴數(shù)濃度增加。隨著臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)向雷州市靠近，11:03外圍雨帶整體結(jié)構(gòu)已出現(xiàn)松散，?？谡靖浇脑葡祷夭ńM合反射率因子約為50 dBZ。隨著云系主體向海南島西北部移動(dòng)，15日11:37—16日00:36海口站附近平均組合反射率因子低于35 dBZ，對(duì)流強(qiáng)度減弱，組合反射率因子40 dBZ的弱對(duì)流和層狀云交替影響，雨滴總數(shù)濃度為400～800 m-3，滴譜明顯變窄，D>2 mm的中大雨滴數(shù)濃度減小，以小雨滴為主，降水減弱，雨強(qiáng)降低至30 mm·h-1以下。

影響屯昌站的降水云系均為組合反射率因子約為35 dBZ的層狀云，由圖4可見，屯昌站的雨強(qiáng)小于?？谡?，平均直徑約為0.8 mm，雨滴最大直徑不超過5 mm，各微物理特征參量演變曲線的峰谷值差距不大，降水分為3個(gè)時(shí)段：第1段為15日03:35—11:35，第2段為15日11:35—19:35，這兩個(gè)時(shí)段降水雨滴總數(shù)濃度和雨強(qiáng)曲線峰谷值變化對(duì)應(yīng)較好，雨滴最大直徑為4～5 mm，最大雨強(qiáng)5.81 mm·h-1出現(xiàn)在06:58，兩個(gè)時(shí)段的雨滴譜型以單峰為主，多峰出現(xiàn)次數(shù)較少，峰值分布在D<1.5 mm的區(qū)間，譜型較?？谡久黠@偏窄，譜寬變化不明顯，雨滴濃度集中在D<1.5 mm的小雨滴端；第3段降水出現(xiàn)在19:35后，此時(shí)屯昌站上空雷達(dá)回波小于25 dBZ，雨滴平均直徑無(wú)變化，但雨滴最大直徑平均值降至1.35 mm，D>2 mm的雨滴數(shù)濃度顯著減少，譜寬進(jìn)一步縮小。23:35后總數(shù)濃度出現(xiàn)大幅度提升，峰值出現(xiàn)在D≤1 mm的小雨滴端，雨滴總數(shù)濃度突增至2884.48 m-3，最大雨滴D<2 mm，但雨強(qiáng)并未顯著增加，平均雨強(qiáng)為1.1 mm·h-1。

3.2.2 雨滴平均分布譜特征

利用雨滴譜數(shù)據(jù)，分別計(jì)算兩個(gè)站點(diǎn)的平均譜(圖5)，由圖5可見，?？谡竞屯筒酒骄V呈單峰型，?？谡咀V寬更寬，雨滴最大直徑達(dá)到7.5 mm，屯昌站雨滴最大直徑僅為4.25 mm。兩個(gè)站點(diǎn)的平均譜峰值均出現(xiàn)在D≤1 mm，海口站的峰值出現(xiàn)在0.812 mm，屯昌站的峰值出現(xiàn)在0.437 mm，說明兩個(gè)站點(diǎn)降水均以小雨滴為主，但在D<0.5 mm的范圍內(nèi)，屯昌站相比于?？谡居甑螖?shù)濃度更高；隨著雨滴直徑增大，屯昌站雨滴數(shù)濃度迅速減小，但?？谡救源嬖谳^低濃度的大雨滴。綜合分析，此次臺(tái)風(fēng)影響下的降水過程，大雨滴在下落時(shí)破碎生成更多小雨滴，導(dǎo)致小雨滴在總雨滴的數(shù)濃度中占主要地位。

為進(jìn)一步分析降水平均譜在不同雨強(qiáng)下的分布特征，將整個(gè)臺(tái)風(fēng)降水過程的雨滴譜數(shù)據(jù)按照雨強(qiáng)I分為6個(gè)等級(jí)：050 mm·h-1，其中屯昌站雨強(qiáng)最高等級(jí)為10 mm·h-1

由圖6可見，隨著雨強(qiáng)的增大，兩個(gè)站點(diǎn)不同雨強(qiáng)條件下的譜寬逐漸增大，?？谡竞屯筒静煌燃?jí)雨強(qiáng)的平均譜譜型基本保持單峰。平均譜同一個(gè)雨強(qiáng)范圍內(nèi)?？谡镜淖V寬比屯昌站更寬，?？谡镜淖畲笞V寬出現(xiàn)在10 mm·h-150 mm·h-1，而屯昌站出現(xiàn)在2 mm·h-12 mm的平均譜斜率逐漸變小，其中海口站在D>3 mm的大雨滴端平均斜率變化更突出。表明小粒徑雨滴數(shù)濃度增加的同時(shí)，伴隨較大粒徑雨滴的出現(xiàn)及其數(shù)濃度的顯著增加才是導(dǎo)致雨強(qiáng)變大的主要原因，?？谡鞠啾扔谕筒敬嬖跐舛雀?、粒徑更大的雨滴，雨強(qiáng)明顯偏高。

3.2.3 不同粒徑雨滴對(duì)數(shù)濃度和雨強(qiáng)的貢獻(xiàn)

將雨滴直徑D分為4個(gè)等級(jí)：03 mm。Ni/Ntot(i=1,2,3,4)代表各等級(jí)直徑雨滴數(shù)濃度在總數(shù)濃度中占比，Ii/Itot(i=1,2,3,4)代表各等級(jí)直徑的雨滴在總雨強(qiáng)中占比，分析不同粒徑雨滴對(duì)總數(shù)濃度和總雨強(qiáng)的貢獻(xiàn)。

由圖7可見，兩個(gè)站點(diǎn)雨滴數(shù)濃度在總數(shù)濃度中的占比隨直徑的增大而減小，03 mm雨滴屯昌站的總數(shù)濃度僅為104.08 m-3，占比為0.04%，對(duì)于總雨強(qiáng)的貢獻(xiàn)也最少，為3%；而?？谡驹谠摿椒秶目倲?shù)濃度為3610 m-3，占比為3.08%，對(duì)總雨強(qiáng)的貢獻(xiàn)卻占56.61%。

4 雨滴譜Gamma參數(shù)分布特征

Ulbrich[37]提出的Gamma分布引入形狀因子反映雨滴變形對(duì)雨滴譜的影響，相較于Marshall等[38]提出的M-P分布更能客觀描述雨滴譜譜分布，對(duì)各類降水均有較好適應(yīng)性，被廣泛應(yīng)用于云物理研究中[39-42]。利用Gamma分布對(duì)本次降水過程的雨滴譜進(jìn)行擬合，表達(dá)形式為

N(D)=N0DμeλD。

(1)

式(1)中，N(D)(單位：m-3·mm-1)為空間上單位粒徑間隔和體積內(nèi)的雨滴數(shù)濃度，N0(單位：m-3·mm-1-μ)是與離子濃度相關(guān)的參數(shù)，λ(單位：mm-1)是雨滴譜分布的斜率因子，μ是形狀因子，量綱為1。

階矩法廣泛應(yīng)用于估算Gamma分布的3個(gè)參量N0，λ和μ，鄭嬌恒等[43]認(rèn)為階矩法估算分布參量時(shí)不同矩量的選擇對(duì)擬合效果有影響，使用低階或高階矩量改善某個(gè)量的擬合精度同時(shí)會(huì)造成穩(wěn)定性降低，中間階量的擬合效果更佳。因此，本文采用二、四、六階矩對(duì)Gamma分布的3個(gè)參量進(jìn)行估算[44]，并分別對(duì)?？谡竞屯筒镜挠甑巫V進(jìn)行擬合對(duì)比：

海口站：N(D)=517.198D-0.025e-1.43D，

(2)

屯昌站：N(D)=7518.575D1.487e-3.847D。

(3)

式(2)和式(3)給出了?？谡竞屯筒镜臄M合結(jié)果。同時(shí)，對(duì)比圖8擬合譜與觀測(cè)譜分布可以發(fā)現(xiàn)，不論是?？谡具€是屯昌站，D<0.5 mm處的擬合譜對(duì)雨滴數(shù)濃度有所高估，其中?？谡驹谥睆郊s為1 mm的觀測(cè)值略高于擬合值；在D>1 mm處，?？谡竞屯筒镜臄M合結(jié)果均與觀測(cè)相近，對(duì)屯昌站雨滴譜的擬合效果優(yōu)于?？谡?。整體而言，在D≤1 mm的小雨滴端，擬合值與觀測(cè)值略有差異，但擬合譜曲線的分布趨勢(shì)和峰值變化與觀測(cè)基本一致，擬合值與觀測(cè)值相關(guān)系數(shù)分別為0.79和0.92(達(dá)到0.05的顯著性水平)，相關(guān)較顯著，能較好反映本次臺(tái)風(fēng)降水的雨滴譜分布。

Gamma函數(shù)中，N0，λ和μ并不是相互獨(dú)立的，其中λ和μ存在二項(xiàng)式函數(shù)關(guān)系，N0與μ直接相關(guān)，且不同地形條件和降水系統(tǒng)間的函數(shù)關(guān)系也不盡相同[41,45]。因此，獲取本次降水λ和μ的關(guān)系，不僅能提高對(duì)海南島臺(tái)風(fēng)降水滴譜分布特征的認(rèn)識(shí)，也可為數(shù)值模式中降水滴譜分布公式的本地化提供參考。

分別對(duì)?？谡竞屯筒镜摩撕挺踢M(jìn)行擬合，圖9為兩個(gè)站點(diǎn)λ和μ的散點(diǎn)分布和擬合關(guān)系。由圖9可知，兩站點(diǎn)的λ均隨μ的增大而增大，且隨著μ的增大,屯昌站的離散程度大于?？谡?；海口站具有更寬的μ值范圍，相同μ值條件下屯昌站λ值更大。兩個(gè)站點(diǎn)的λ和μ均存在較好的二項(xiàng)式關(guān)系，擬合結(jié)果的相關(guān)系數(shù)分別為0.98和0.93(達(dá)到0.05顯著性水平)。

5 小 結(jié)

研究表明：

1) 臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)降水在時(shí)間和空間上有顯著不對(duì)稱性：海口站受對(duì)流云塊影響，特征參量曲線起伏明顯，時(shí)間分布不均，表現(xiàn)為陣性強(qiáng)降水；屯昌站影響云系穩(wěn)定為層狀云，雨滴譜各特征參量曲線波動(dòng)起伏較?？谡拘∏揖鶆蚝瓦B續(xù)。在雨滴譜演變上，海口站雨滴譜保持單峰，譜寬較寬；屯昌站雨滴譜以單峰為主，雙峰較少，譜寬較窄。兩個(gè)站點(diǎn)的雨滴譜隨雨強(qiáng)增大均在1 mm的直徑范圍出現(xiàn)數(shù)濃度增加，同時(shí)譜寬迅速拓寬，大粒徑雨滴數(shù)濃度增加。

2) 整個(gè)降水過程海口站和屯昌站的平均譜呈單峰型，峰值出現(xiàn)在D≤1 mm的小雨滴端。?？谡揪哂懈鼘挼淖V分布，屯昌站在D≤1 mm范圍內(nèi)存在更多雨滴。不同等級(jí)雨強(qiáng)下，?？谡竞屯筒镜钠骄V基本保持單峰，隨著雨強(qiáng)增大，兩個(gè)站點(diǎn)的譜寬拓寬，各尺度雨滴的數(shù)濃度增加，其中海口站D>3 mm中大粒徑雨滴端的增幅更明顯，說明中大粒徑雨滴出現(xiàn)和數(shù)濃度顯著增多，且伴隨其他粒徑雨滴數(shù)濃度的增加是導(dǎo)致雨強(qiáng)增大的主要原因。

3) ?？谡竞屯筒綝≤1 mm的雨滴數(shù)濃度在總數(shù)濃度中占比超過50%，但對(duì)總雨強(qiáng)的貢獻(xiàn)小。屯昌站1 mm3 mm的雨滴對(duì)總雨強(qiáng)的貢獻(xiàn)達(dá)到56.61%。

4) ?？谡竞屯筒镜腉amma函數(shù)擬合結(jié)果較好反映臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)降水的雨滴譜特征，斜率因子λ隨形狀因子μ增加而增加，符合二項(xiàng)式分布。

本文基于臺(tái)風(fēng)貝碧嘉(1816)降水過程的觀測(cè)數(shù)據(jù)，得到海南島臺(tái)風(fēng)降水不同影響云系下的滴譜分布特征，得到一些有意義的結(jié)論。但對(duì)降水云中的微物理演變過程還需要借助衛(wèi)星觀測(cè)和數(shù)值模式等方法進(jìn)一步探討。