微波辐射计资料在东营市降水和大雾天气研究中的应用

万文龙++孙荣++王旭++张立++杜肖肖

摘要 使用东营市MP-3000A微波辐射计资料，分析了2011年8月到2014年7月期间东营市发生的降水及大雾天气。结果表明，暴雨与大雨降水前1 h水汽含量V值和液态水含量L值变化具有双峰结构，并且跃增值与量级成正比，而中雨及小雨不具备双峰结构；在大雾发生前，逆温层厚度在400 m左右，并且逆温层的温差刚开始都较小，水汽密度在200～500 m厚度和大雾发生前1 h有不同程度的跃增现象，跃增层高度在逆温层顶附近，并高于初始逆温层，大雾发生过程中，逆温层不断增长。

关键词 微波辐射计；降水；大雾；应用；山东东营

中图分类号 P407.7 文献标识码 A 文章编号 1007-5739（2017）23-0213-04

Abstract Using MP-3000A microwave radiometer data of Dongying City，the precipitation and heavy fog during the period from August 2011 to July 2014 in Dongying City were analyzed.The results showed that the characteristics at 1 hour before precipitation in torrential rain and heavy rain showed double-peak structure and step increment in proportion to the magnitude，while in moderate rain and light rain didn′t show this structure.Before the fog，the thickness of the temperature inversion layer was about 400 meters，and the temperature difference of the temperature inversion layer was small at the beginning.The thickness of the water vapor density was 200 to 500 meters when 1 hour before the fog occurs.The height of the increment layer was near the top of the temperature inversion layer and higher than the initial temperature inversion layer，which verified that the temperature inversion layer was growing during the process of fog.

Key words microwave radiometer；precipitation；heavy fog；application；Dongying Shandong

表征水汽含量的物理量有大气水汽含量和液态水含量，其中云液态水含量变化与云量有关。充足的水汽是发生降水的必要条件之一。因此，大气水汽含量和液态水含量随时间变化情况可以较好地反映天气发展。降水前后，大气水汽含量和液态水含量变化明显，对降水发生有指示意义，可用于暴雨检测、判断云系是否正处于降水阶段、人工增雨作业[1-2]。

目前，水汽分析主要依赖于中尺度诊断分析或常规探空观测[3-4]。但中尺度诊断分析要求分析资料必须较准确，否则误差更大；而探空观测时空分辨率低，且不能直接获得液态水[5-7]。微波辐射计无人观测，具有长时间、可连续观测、高时间分辨率（2～3 min）、高空间分辨率（1～10 km高度58层）探测水汽密度及液态水含量等优点，并且此被动遥感观测技术和理论已经相当成熟[8-10]。微波辐射计在边界层，500 m以下可获得10层温湿廓线资料，能很好地反演雾在边界层的热力学结构，国内一些专家学者利用微波辐射计观测数据（大气液态水、温度廓线及计算得到的热动力指数等），进行一般性降水天气、冰雹、短时暴雨、雷暴大风、雾天等分析[11-22]，取得良好效果。

大气边界层通常是受地面直接影响的低层大气，与人类关系最密切。雾是大气边界层的天气现象之一，是近地层空气中水汽凝结物（或凝华）的产物，是水汽于近地面饱和时在气溶胶粒子上凝结（或凝华）形成水滴使能见度<1 km的天气现象。雾严重影响地面能见度，妨碍沿海渔业、交通运输、航海、航空等，且危害日益突出。

本文利用2011年8月至2014年7月东营市气象局廓线资料，分析不同降水强度的水汽密度及液态水含量的特征，为东营市降水及雾天预报提供参考。

1 资料与方法

资料来源于东营市气象局（37.43°N、118.67°E）2011年8月至2014年7月MP-3000A型地基微波輻射计反演资料，包括逐层温度、相对湿度、水汽密度、液态水含量等。反演方法为蒙特卡罗神经网络算法。

采用12 h降水量对46个降水个例进行分级：暴雨4个、大雨8个、中雨15个、小雨13个、降雪6个。地基微波辐射计反演得到单位底面积水汽和云液态水积分含量，统计分析降水发生前1 h水汽含量和液态水含量的变化特征，分析其对降水发生的指示意义。

微波辐射计在边界层有高垂直分辨率的探测温度、水汽密度等气象要素。使用该资料分析东营市8个大雾天气（能见度<100 m）发生前边界层温度、水汽密度特征变化。

2 降水前1 h V值、L值变化特征

由表1可知，暴雨发生前水汽含量V值平均为6.5 cm，液态水含量L值较低（>0.15 mm）。大雨发生前V值平均在7.2 cm以上，较暴雨发生前大；L值较大，最小值为0.45 mm，并且夏季降雨前L值较秋季、春末季节低。中雨L值明显比大雨、暴雨小1个数量级；春末、秋季V值低于4 cm，夏季高于4 cm。小雨发生前V值大小因季节差异明显，春季、秋季V值约为2 cm，较低，但秋季L值较大，春季为0；夏季小雨发生前V值>4 cm，但L值比中雨又低一个数量级。小雪（前4个）发生前，V值低于1 cm，L值为0；中到大雪（后2个），V值明显>7 cm。endprint

分別选取暴雨、大雨、中雨个例，作降水开始前1 h V值和L值的逐分钟曲线图（图1、2、3），分析二者随时间变化的特征。可以看出，降水开始前1 h，暴雨与大雨的起始V值接近为6 cm，中雨最小为3 cm左右。暴雨降水开始前10 min跃增达到9 cm，然后下降，在开始前2 min又出现一次跃增，V值达14 cm，见图1（a）；对应的L值与V值增减趋势相同，L值的增减幅度明晰，具有明显的双峰结构，见图1（b）。降水前出现双峰结构，表明在降水云前方存在大气含水量高值与低值区，双峰中的低值区可能是云滴向雨滴转化的孕育区，在此区域开展人工影响天气作业，可加快降水开始或增大降雨量。大雨降水前10、2 min有跃增现象，但跃增梯度较暴雨天气小，且L值、V值明显低于暴雨。中雨发生前L值、V值明显低于大雨，呈缓慢增加趋势，不具备双峰结构。其他暴雨、中雨、大雨个例也有此特征。

3 大雾天气边界层特征

分析8个能见度<100 m的大雾天气边界层特征，发现逆温层厚度、逆温层温差、水汽密度跃增厚度、跃增时刻以及跃增前后梯度大小等要素在大雾发生前具有一定的指示意义。

由表2看出，大雾发生前夜20：00逆温层厚度约400 m，且逆温层温差初始都<2 K，较小。通过对比分析预警信号发布时间发现，大雾发生前1 h水汽密度在200～500 m厚度有不同程度的跃增现象，对应的厚度为逆温层顶附近，一般高于初始逆温层，这与大雾过程中逆温层不断增长有关[23-24]。水汽密度与水汽压成正比。因此，水汽密度增加说明水汽压向趋于饱和的状态发展，构成成雾条件。跃增前、后变量的值之比都>4，通过观测资料发现，一般大雾发生前1 d发生霾，加之温度、水汽密度的特征，可以建立大雾预报模型。一是有无霾天气发生；二是判断20：00以后微波辐射计观测温度是否存在逆温层；三是若存在，判断逆温层厚度，在逆温层顶附近判断逐时水汽密度变化梯度；四是判断跃增前后梯度比。

4 结论

（1）使用水汽含量和液态水含量对暴雨、大雨、中雨、小雨、降雪发生前1 h的特征进行分析。暴雨与大雨降水前1 h V值、L值变化曲线具有双峰结构，并且跃增值与量级成正比；中雨及小雨不具备双峰结构。

（2）大雾发生前1 h水汽密度在逆温层顶附近具有明显的跃增现象，符合雾的形成物理机制。

5 参考文献

[1] 李铁林，刘金华，刘艳华，等.利用双频微波辐射计测空中水汽和云液态水含量的个例分析[J].气象，2007，33（12）：62-68.

[2] 敖雪，王振会，徐桂荣，等.地基微波辐射计资料在降水分析中的应用[J].暴雨灾害，2011，30（4）：358-365.

[3] 朱乾根，林锦瑞，寿绍文，等，天气学原理与方法[M].北京：气象出版社，2000：400-425.

[4] 刘健文，郭虎，李耀东，等.天气分析预报物理量计算基础[M].北京：气象出版社，2005.

[5] GARC？魱A-ORTEGA E，FITA L，ROMERO R，et al.Numerical simulation and sensitivity study of a severe hailstorm in northeast Spain[J].Atmos Res，2007，83（2-4）：225-241.

[6] GARC？魱A-ORTEGA E，L？譫PEZ L，S？魣NCHEZ J L.Diagnosis and sensitiv-ity study of two severe storm events in the Southeastern Andes[J].Atmos Res，2009，93（1-3）：161-178.

[7] VICH M，ROMERO R，BROOKS H E.Ensemble prediction of Mediterra-nean high-impact events using potential vorticity perturbations.Part I：comparison against the multiphysics approach[J].Atmos Res，2011，102（1-2）：227-241.

[8] 周秀骥.大气微波辐射及遥感原理[M].北京：科学出版社，1982.

[9] 廖国男，郭彩丽，周诗健.大气辐射导论[M].北京：气象出版社，2004.

[10] REVERCOMB H E，TURNER D C，TOBIN D D，et al.The ARM program′s water vapor intensive observation periods：overview，initial accomplis-hments，and future challenges[J].Bull Amer Meteor Soc，2012，84：217-236.

[11] A MADHULATHA，M RAJEEVAN，M V RATNAM，et al.Nowcasting severe convective activity over southeast India using ground-based microwave radiometer observations[R].Naidu，Journal of Geophysical Research，2013.

[12] M V RATNAM，Y D SANTHI，M RAJEEVAN，et al.Diurnal variability of stability indices observed using radiosonde obser-vations over a tropical station：comparison with microwave radiometer measurements[R].Atmo-spheric Research，2013.endprint

[13] K KNUPP，R WARE，D CIMINI，et al.Ground-Based Passive Microwave Profiling during Dynamic Weather Conditions[R].Westwater and T Col-eman，JAOT，2009.

[14] 黃治勇，徐桂荣，王晓芳，等.地基微波辐射资料在短时暴雨潜势预报中的应用[J].应用气象学报，2013，24（5）：576-584.

[15] 刘志雄，戴泽军，彭菊香，等.基于LAPS的一次局地强冰雹过程分析[J].暴雨灾害，2009，28（4）：313-320.

[16] 魏东，孙继松，雷蕾，等.用微波辐射仪和风廓线资料构建探空资料的定量应用可靠性分析[J].气候与环境研究，2011，16（6）：697-706.

[17] 廖晓农，俞小鼎，王迎春.北京地区一次罕见的雷暴大风过程特征分析[J].高原气象，2008，27（6）：1350-1360.

[18] 黄治勇，徐桂荣，王晓芳，等.基于地基微波辐射计资料对咸宁两次冰雹天气的观测分析[J].气象，2014，40（2）：216-222.

[19] 王凯，张宏升，王强，等.北方地区春冬季雾天边界层结构及其演变规律的对比研究[J].北京大学学报（自然科学版），2006，42（1）：55-60.

[20] 黄玉生，黄玉仁，李子华，等.西双版纳冬季雾的微物理机构及演变过程[J].气象学报，2000（6）：715-725.

[21] 邓涛，吴兑，邓雪娇，等.广州地区一次严重灰霾过程的垂直探测[J].中国科学：地球科学，2014，44（10）：2307-2314.

[22] 郭丽君，郭学良.利用地基多通道微波辐射计遥感反演华北持续性大雾天气温、湿度廓线的检验研究[J].气象学报，2015，73（2）：368-381.

[23] 李力，张蓬勃，戴竹君，等.利用微波辐射计对南京2013年12月霾天大气温湿结构的探测分析[J].气候与环境研究，2016，21（1）：8-16.

[24] 马小会，孙兆彬，赵秀娟，等.北京地区一次持续性严重雾霾天气过程分析[J].华北电力技术，2015（8）：1-6.endprint