海南省秋季暴雨过程雨滴谱的特征分析

毛志远，黄光瑞，黄彦彬，李光伟，邢峰华

(1.海南省人工影响天气中心，海南 海口 570203；2.海南省南海气象防灾减灾重点实验室，海南 海口 570203)

降水是大气运动和云内微物理过程的综合结果，在云降水物理领域有着重要的意义.云中粒子经过凝结碰并、碰撞破碎、上升气流抬升和蒸发等微物理过程的影响，最终形成雨滴并下降到地面.雨滴谱则是上述微物理过程影响的结果，是单位体积内雨滴数浓度随其尺度变化的函数，其分布不仅受时间和空间的影响，不同降水类型之间也存在差异[1].

雨滴谱资料的分析与应用，前人已经进行了大量工作.林文等[4]利用沈阳积雨云、层状云和积层混合云降水雨滴谱资料，对三类降水雨滴谱分布模式、微物理参量演变和雨滴谱的连续演变进行了详细研究.林文、牛生杰等[5]分析对比了宁夏夏季层状云、积雨云和积层混合云雨滴的瞬时和平均谱等物理量的特征，对雨滴谱进行M-P分布的拟合，建立了雷达反射率因子和雨强的关系.濮江平等[6]分析了南京梅雨季节对流性降水过程的微物理参量、平均雨滴谱和速度谱的分布特征，对雨滴谱进行了M-P分布和Gamma分布的拟合对比，建立了雷达反射率因子和雨强的相关关系.李德俊等[7]分析了武汉一次短时暴雪过程的地面雨滴谱特征，发现雨强大对应的反射率因子和雨滴平均直径值也大，雨强小对应的反射率因子和雨滴平均直径亦小.聂颖等[8]利用南京机场雨滴谱资料，研究了不同降水对能见度的影响，其研究显示，雷暴降水出现低能见度的雨滴谱较宽，而连续性降水雨滴谱的分布窄，小粒子的高浓度对应着低能见度.陈聪等[9]分析了黄山地区一次降水过程，对不同高度上雨滴谱特征进行了分析，得到各直径微物理量、雨强和雨滴数浓度在山底、山腰和山顶的分布特征，并得到雨强与雷达反射率、数浓度、最大直径近似幂函数关系.

海南省地处中国最南端，属热带季风海洋性气候，年降雨量为940.8～2 388.2 mm[10]，是一个受暴雨灾害影响十分严重的地区.除热带气旋直接导致的暴雨外，一些特殊的天气系统也会引发降水强烈、时间持久的暴雨过程，其中一类就是秋季由冷暖系统相互作用引发的暴雨过程[11].目前，针对海南秋季暴雨的研究较少，研究方向多集中在环流形势和引发机制上[11-13]，缺乏秋季暴雨雨滴谱特征的分析.

利用海南省海口市2017年11月14日秋季暴雨过程的雨滴谱资料，分析该降水过程的微物理特征和雨滴谱分布，有利于深入了解海南秋季暴雨，以便为进一步研究热带降水云系中的微物理特征提供参考.

1 观测仪器

早期观测雨滴谱的方法主要有滤纸色斑法、面粉球法和浸润法等[14]，但这些传统的方法不适合利用大量数据分析来寻找规律.本文所使用的资料由安装在海南省海口市综合气象观测站(位于永庄)(110.25°E，20°N，以下简称“海口永庄观测站”)的OTT-Parsivel二代激光降水粒子谱仪观测得到.Parsivel降水粒子谱仪是以激光为基础的新一代粒子测量传感器，当有降水粒子穿越采样空间时，光学接受光电阵列传感器将降水粒子图像转化成电子信号，并通过记录遮挡物的宽度和穿越时间来计算降水粒子的尺度和速度[15](图略).Parsivel采样面积为18 cm×3 cm，粒子尺度测量范围为0～26 mm，按非等间距间隔将尺度范围分为32个通道，速度测量范围为0～22.4 m/s，同样，按非等间距分为32个速度通道.每一次采样时间间隔60s，一次采样间隔内的粒子谱数据为32×32=1024个.

2 资料选取和可靠性分析

2.1 资料选取2017年11月14日，受偏东气流和冷空气的共同影响，海口市区上空产生气流辐合，给这一区域的强降水提供了很好的动力条件和水汽条件.白天海南岛气温回升，也给降水提供较好的热力条件.凌晨02:00开始，海口市及其周边出现间断的强降水过程，过程持续到20:00.海口市区是此次强降水中心，全市普降暴雨到大暴雨，最为集中的时段为14:16～18:18，强降水导致海口市内多条主干道出现显著道路积水，交通堵塞情况严重.整个降水过程中市区内自动雨量站所记录的最大累计雨量为244.8 mm，海口永庄观测站累计雨量52.5 mm.本次降水过程范围小、降水集中、瞬时雨强大，降水云体从生成到消散始终盘踞在海口市区上空，海口永庄观测站的Parsivel降水粒子谱仪完整采集了整个强降水过程的雨滴谱资料，所以选取本次降水过程来分析秋季暴雨过程的雨滴谱特征.

图1 14:42～18:35海口上空雷达组合反射率

图1为海口市雷达站在14:16～18:18观测的组合反射率图.综合分析图1a，14:32时海口市区上空为积层混合云，混合云中有多个对流单体，最大回波强度为45 dBZ；58 min后(图1b)，积层混合云中分散的对流单体逐渐开始合并，≥45dBZ的强回波区面积增加，最大回波强度达到50dBZ；随后雷达回波强度持续增强，强回波区面积逐步扩大，降水云处于发展旺盛阶段(图1b—e).17:01开始，最大回波强度虽然没有变化，但强回波区的区域明显开始收缩(图1f—g)；18:04左右，雷达回波明显减弱，最大回波强度减弱，强回波区面积持续缩减，回波处于减弱消退阶段.

2.2 可靠性分析利用海口永庄的Parsivel降水粒子谱仪收集该强降水过程的雨滴谱资料，采样时间间隔1 min，采样时段为02:00～20:00.对数据极小或不完整的观测资料进行剔除，共收集了542个可用样本.因为Parsivel降水粒子谱仪在观测大雨时，无法解决雨滴重叠时的观测问题，同时样本数超过计数器上限时也将出现饱和溢出的现象，所以对Parsivel降水粒子谱仪观测数据的可靠性进行验证尤为重要.

图2 14:16～18:18时时间内雨滴谱计算得到的逐分钟雨量与观测雨量随时间的分布

选择同样位于海口永庄观测站的雨量计观测逐分钟雨量，并进行比较，以此检验所观测的雨滴谱资料的可靠性.图2给出了降水过程最为集中的14:16～18:18时时间内雨滴谱计算得到的逐分钟雨量与实际观测雨量随时间的分布，从图2中可以清楚看出，虽然两种观测设备得到的雨强在数值上存在差异，但是分布趋势一致，所以认为本次降水过程中Parsivel降水粒子谱仪所收集的雨滴谱资料具有可信度.

3 降水过程雨滴谱微物理参量特征分析

3.1 雨滴谱微物理参量平均值特征利用该秋季暴雨过程观测得到雨滴谱资料，根据CHEN Baojun等[16]提出的雨滴谱计算公式得到本次采样过程雨滴谱微物理特征量的平均值(表1)，Nave为雨滴数浓度平均值，Iave为平均雨强，D1、D2、D3、Dmax分别为为雨滴算数平均直径、均方根直径、均立方根直径和最大直径平均值.

表1 降水过程雨滴谱微物理特征量平均值

由表1可以看出，该次强降水的D1、D2、D3分别为0.72 mm、0.77 mm、0.83 mm，说明此次降水过程以小尺度的雨滴粒子为主，而Dmax为2.02 mm，说明降水过程中仍有大雨滴的出现，平均雨强Iave为8.56 mm·h-1，雨滴数浓度平均值Nave为1 305.22个·mm-3.

图3 各档直径雨滴在总数浓度和总雨强中的贡献率

3.2 各档直径雨滴在数浓度和雨强中的占比在02:00～20:00的采样时间段内，将雨滴直径分为4档，分别分析各档直径的雨滴对总数浓度Ntot和总雨强Itot的贡献：1档直径0～1 mm，2档直径1～2 mm，3档直径2～3 mm，4档直径大于4 mm.计算各档的雨滴数浓度Ni(i=1,2,3,4)和雨强Ii(i=1,2,3,4)，Ni/Ntot、Ii/Itot(i=1,2,3,4)分别代表各档雨滴在总数浓度和总雨强中的占比.由图3分析各档直径雨滴数浓度对总数浓度的贡献,此次降水以直径0～1 mm的雨滴粒子为主，占总数浓度的82.72%；其次是直径1～2 mm的雨滴，数浓度占总数浓度的16.5%；而直径大于2 mm的雨滴数浓度仅占总数浓度的0.78%.对比各档直径雨滴对总雨强的贡献，虽然直径0～1 mm的雨滴数浓度占总数浓度的82.72%，但它对雨强的贡献却只有18.21%.直径1～2 mm的雨滴对雨强的贡献最大，占总雨强的60.07%.直径2～3 mm的雨滴数浓度在总数浓度中的占比仅有0.76%，远远小于直径0～1 mm的雨滴，而它对总雨强的贡献为18.85%，大于直径0～1 mm的雨滴对总雨强的贡献.可见，此次降水中，虽然0～1 mm 的雨滴在总数浓度中占主要地位，但是其对雨强的贡献较小；直径大于2 mm的大雨滴数浓度虽然小，但其粒子尺度大，反而对雨强的贡献最为显著.

图4 降水过程平均雨滴谱分布

3.3 平均雨滴数浓度图4为此次降水过程最为集中的14:16～18:18时内平均雨滴谱分布图，雨滴尺度范围在0～4.5 mm之间，谱型呈单峰结构，峰值集中在0～2 mm尺度间的小雨滴区，大雨滴较少.结合图1及当日雷达观测资料，降水过程回波强度维持在45～50 dBZ之间，云顶高度在12 km左右，云中液态水含量大，十分有利于大雨滴的生成，但是谱型分布主要集中在小雨滴区，说明大雨滴在下落时出现了破碎过程，从而生成更多小雨滴.

3.4 雨滴谱微物理参量的演变特征图5给出了降水最为集中的14:16～18:18时时间段内的雨滴数浓度、雨强、雨滴最大直径和均立方根直径随时间的演变.分析图5可以发现，雨滴数浓度、雨强、最大直径和均立方根直径四个变量随时间都呈现先波动上升然后再下降的演变趋势，曲线变化起伏明显，峰值和谷值位置基本一致，曲线多峰的特点说明降水云在时间和空间上对流发展不均匀.

(彩色区代表单位尺度间隔和体积内雨滴数浓度，单位：个·m-3·mm-1)

14:16时的雨强为0.147 mm·h-1，雨滴数浓度为243.8个·mm-3，均立方根直径为0.528 mm，最大直径为0.812 mm.在 16:08时雨强增加至46.58 mm·h-1，雨滴数浓度增加至2261.9个·mm-3，分别达到峰值，均立方根直径和最大直径也一样表现为波动性快速增长，均立方根直径增长至1.265 mm，最大直径增长至3.75 mm.16:08时直径为0～2 mm的降水粒子数浓度占该时刻总数浓度的94.26%，这表明该时刻降水粒子以小于2 mm的小雨滴为主，进一步说明14:16～16:08时的时间段内，降水从发展阶段进入旺盛阶段，云内的雨滴在快速碰并增长后破碎，生成更多的小雨滴，但此时雨滴数浓度为峰值，导致雨强出现了极大值.在16:08～17:35时，雨滴数浓度、最大直径和均方根直径总体呈现波动下降的趋势，因此，雨强在16:08～17:35时也呈现逐渐下降的趋势，降水进入衰减阶段.在17:56时四个变量出现了一个瞬时的增加，其中均立方根直径和最大直径增加幅度最为显著，幅度与降水云旺盛阶段时相近，但是雨滴数浓度较小，因此雨强并没有明显的增加.

图6 雨滴谱随时间的演变

3.5 雨滴谱演变特征图6给出了强降水最为集中的14:16～18:18时期间雨滴谱随时间的演变特征，结合图1及图5的雨强变化，将降水划分为发展、旺盛和衰减三个阶段来对雨滴谱演变进行分析.14:16～15:35时降水处于发展阶段，雨滴谱的谱宽逐渐变宽，峰型由单峰向双峰甚至三峰转变，前期以直径小于1.0 mm的小雨滴为主，在14:55时后直径在1.5 mm左右的较大雨滴出现，雨滴最大直径达到3.8 mm，这说明此时云内小雨滴间的碰并过程开始出现，产生了较大尺度和大尺度的雨滴，但是浓度较小.

在15:35时后降水进入旺盛阶段，15:35～16:55时期间降水出现直径大于4.0 mm的大雨滴，直径小于0.5 mm的小雨滴数浓度迅速增加至3686个·m-3·mm-1，直径为1.5 mm直径左右的较大雨滴数浓度与降水发展阶段的雨滴数浓度对比也显著增加，雨滴谱呈现明显的双峰结构，整个雨滴谱的发展倾向于大雨滴方向，最大峰值偏向于小雨滴方向，说明云中碰并过程频繁出现，小雨滴在碰并形成大雨滴后又迅速破碎形成小雨滴和较大雨滴，因此大雨滴数浓度始终保持在较低的范围.在16:55时后，直径在1.5 mm左右的较大粒子数浓度降低，雨滴谱向直径小于1 mm的小雨滴方向靠拢，在16:55时小雨滴数浓度依然保持大于2927个·m-3·mm-1的浓度范围.随着时间演变，大雨滴数浓度虽然维持400个·m-3·mm-1的浓度范围，但是小雨滴数浓度迅速降低，峰型从双峰逐渐向单峰演变，云中碰并过程减弱，结合雷达回波特征，降水进入衰减阶段.

3.6 Gamma分布特征Marshall and Palmer[17]通过测量雨滴谱的分布函数提出了雨滴谱M-P分布，该分布模式忽略了雨滴的变形作用，导致与实际雨滴谱在大滴和小滴端存在较大偏差.Ulbrich[18]提出的Gamma分布，引入了形状因子来反映雨滴变形对雨滴谱的影响，更客观地描述了雨滴谱.其中M-P更适合于对持续长时间的层状云降水滴谱的拟合，而Gamma分布对各类降水云系都有较好的适应性，不仅适用于层状云降水滴谱的拟合，在对流云降水和积层混合云降水拟合时也更为理想[19].因为研究对象为对流云降水，所以本文利用Ulbrich[18]提出的Gamma分布来对本次降水过程的雨滴谱进行拟合，Gamma分布的表达形式为：

N(D)=N0DμEXP(-λD)，

(1)

其中，D代表雨滴直径，单位是mm；N(D)代表空间上单位尺度间隔和体积内的雨滴数，单位是m-3·mm-1；N0是与离子浓度相关的参数，单位是m-3·mm-1-μ；μ是与雨滴谱分布形状相关的参数，无单位；λ代表雨滴谱分布的斜率，单位是mm-1.

本次降水过程的Gamma分布拟合结果如下：

N(D)=8.77×1018D8.18EXP(-10.86D)，

(2)

图7 平均雨滴谱分布

根据实测资料计算分析得到降水集中时段(14:16～18:18时)的平均雨滴谱分布，与Gamma分布拟合雨滴谱进行对比分析(图7)，在直径小于1mm的区间内拟合谱与实际谱的误差较大，相对误差平均绝对值为40.26%.在直径1 mm～4 mm的区间内拟合谱和实际谱分布十分相近，相对误差平均绝对值为32.75%，尤其在直径1.5 mm～3 mm间拟合谱和实际谱近于重合，相对误差仅为16.35%.说明1.5 mm～3 mm的直径范围雨滴谱的拟合更为理想，Gamma分布较好地拟合了这次秋季暴雨过程的雨滴谱.

3.7 Gamma分布三参数与降水强度的关系图8是本次秋季暴雨过程降水的Gamma分布三参数随雨强变化的散点图，分析发现，当雨强小于5 mm·h-1时，N0、μ、λ的分布跨度都较大，N0跨度范围为103～1022，μ跨度范围为0～30.33，λ跨度范围为0～48.03.随着雨强的增大，N0、μ、λ三参数的分布明显趋于集中，随着雨强的增大数值显著减小.

4 结 论

(1)此次秋季暴雨降水过程中，尺度小于1 mm的小雨滴在总数浓度中占主要地位，大尺度雨滴的数浓度较少.但是对雨强的贡献而言，大雨滴对雨强的贡献比小雨滴更为显著.

(2)分析雨滴数浓度、雨强、最大直径和均立方根直径的时间演变序列发现，变化趋势相似，峰值和谷值位置基本一致，曲线都呈现多峰的特点，这说明降水云空间上对流发展不均匀.

(3)雨滴谱时间演变中，降水前期滴谱以单峰为主，谱型窄，降水粒子以小雨滴为主，大雨滴数尺度浓度较低.中期谱型拓宽，滴谱从单峰向双峰甚至三峰演变，开始有4 mm左右的大粒子出现.末期谱型变窄，直径在1.5 mm左右的较大粒子数浓度降低，雨滴谱向直径小于1 mm的小雨滴方向靠拢，滴谱变回单峰.随着时间推移，雨滴数浓度显著降低.

(4)Gamma分布在粒子尺度小于0.5 mm的范围误差较大，但在1.5 mm～3 mm的直径范围内其拟合效果最为理想,较好地拟合了这次降水过程的雨滴谱.分析Gamma分布的N0、μ、λ三参数与降水强度的关系，随着雨强的增大，三参数分布明显趋于集中，数值显著减小.

选取海南海口的一次秋季暴雨过程的雨滴谱资料来分析降水雨滴谱微物理特征以及雨滴谱的时间演变特征，并对雨滴谱进行了Gamma拟合，这可为进一步研究海南热带降水云系微物理特征提供更多的参考.