基于地基微波辐射计反演四川盆地水汽及云液态水的初步分析

郑飒飒

(1.四川省人工影响天气办公室，成都 610072；2.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室，成都 610072)

引言

水汽是大气的基本参量，是空中水资源的重要组成部分，在云的演变和降水中起着重要作用，是云降水物理过程的重要介质，云液态水以云、雾等形式存在，是选择增雨作业条件的主要依据，是判别增雨作业潜力的重要指标，因此，在人工影响天气作业中，对水汽和云液态水的研究有利于提高人工影响天气效率。

目前，对水汽比较常见的观测手段有地基微波辐射计、L波段的探空、地基GPS遥感、飞机探测和卫星红外等，地基微波辐射计具有全天候连续观测的优势，可以实时地监测大气中的水汽变化，通过地基微波辐射计反演的水汽含量，可以弥补探空在时空分辨率上的不足，并针对一次天气过程进行连续监测，广泛应用于国内外研究中[1-13]。大量研究表明，微波辐射计在非降水天气下的水汽监测是可信的[14-17]。snider[18]利用地基微波辐射计研究北大西洋的水汽、云液态水的季节变化特征，得出冬季水汽含量低于夏季。黄治勇等[19]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，得到降雹前大气液态水和水汽及过冷水含量快速增长，降雹之后减小，对于冰雹的预警有一定指示意义。雷恒池等[20]利用微波辐射计探测降雨云系中水汽和垂直路径积分云液水含量的一般特征，得出降雨开始前，水汽和垂直路径积分云液水含量有跃增现象，提出在降水云系前方(周围)存在丰水区的假设，认为这里可能是云滴向雨滴转化的孕育区、人工增雨最佳作业区。

基于微波辐射计研究四川盆地水汽和云液态水的研究很少，本文利用地基微波辐射计反演的四川盆地水汽、云液态水资料，分析了水汽、云液态水四季的日变化，初步了解了四川盆地水汽变化特征，为科学开展人工增雨作业和降水天气的预报提供参考依据。

1 资料与方法

MWP967KV型地基微波辐射计安装在宜宾县国家基本站上，可实现多通道连续探测水汽和氧气的大气微波辐射，实时自动计算地面到10km的大气温度、湿度以及水汽含量(以下简称PWV)、云液态水含量等多种大气参数，同时还能监测地面的气温、湿度、气压、降水等气象要素，探测时间间隔为4min；输出廓线在垂直方向划分为58层，地表到高度500m之间的分辨力为50m，2km以下的分辨率为100m，2～10km的分辨率为250m。

宜宾站探空资料为每天08和20时两次观测，输出要素为温度、位势高度和相对湿度等，可用于计算水汽含量。利用微波辐射计07:15～08:15和19:15～20:15时段水汽含量的平均值分别代表08和20时探测值，与探空计算的水汽含量进行对比，以评估微波辐射计反演水汽含量的产品质量。可降水量(Precipitable Water Vapor，PWV)是表征大气水汽含量的指示因子，利用探空资料计算可降水量公式为

(1)

根据Tetens经验公式，水汽密度的计算公式为

(2)

(3)

相关系数的计算公式为

(4)

显著性检验的计算公式为

(5)

平均误差计算公式为

(6)

均方根误差计算公式为

(7)

式中，PWV为水汽含量(单位：cm)，R为相关系数，MB为平均误差，RMSE为均方根误差，e为水汽压(单位：hPa)，ρ为液态水密度(单位：g/cm3)，ρv为水汽密度(单位：g/m3)，U为相对湿度(单位：%)，T、t分别为绝对温度(单位：K)、温度(单位：℃)，a、b为系数，t>0℃时，a=7.5,b=237.3；t≤0℃时，a=9.5,b=265.5，x、y分别为计算样本。

利用2016年12月1日～2017年11月30日微波辐射计反演的水汽、云液态水含量和地面常规观测的降水、温度等资料，将数据划分为四季，2016年12月，2017年1、2月为冬季，2017年3～5月为春季，2017年6～8月为夏季，2017年9～11月为秋季。

图1是探空和微波辐射计反演水汽含量的散点图和线性拟合，从图1可以看出，微波辐射计和探空计算水汽含量的相关系数r=0.787，当自由度n-2=603时，显著性水平的α=0.01临界值tα=2.576；由公式5计算得出，rc=0.104，r>rc，说明通过了α=0.01显著性检验；微波辐射计反演的水汽含量平均值为3.425cm，探空计算的水汽含量平均值为3.983cm，探空计算的水汽含量略高于微波辐射计，两者平均值相差0.558cm。

为进一步研究图1中某些对比数据较离散，将微波辐射计和探空资料划分为有降水天气下和无降水天气下，根据平均误差和均方根误差的计算公式，可以得出有降水时，微波辐射计和探空的水汽含量平均误差为-1.58，均方根误差2.83; 无降水时，微波辐射计和探空的水汽含量平均误差为0，均方根误差0.29。综上所述，有降水时，水汽含量的误差更大，由此得出，图1某些对比数据较离散，可能是在降水天气下探测引起的。

2 四川盆地水汽特征初步分析

2.1 水汽的日变化特征

将地基微波辐射计反演的水汽含量按四个季节划分分别取小时平均值，图2是四川盆地春、夏、秋、冬四季水汽含量的日变化，四个季节平均值从大到小排列顺序为：夏季>秋季>春季>冬季，依次为：5.593cm、4.618cm、3.209cm、2.004cm，夏季水汽含量最大，冬季水汽含量最小，显而易见，夏季水汽最丰富，冬季水汽最少。

从四川盆地四季水汽含量的日变化特征来看，春季水汽含量在14:00(北京时，下同)出现最小值,为3.624cm，此后逐渐上升，20:00之后有波动上升，02:00出现最大值，为2.801cm，之后逐渐下降，最大值和最小值时间间隔为11个小时，日较差为0.823cm。夏季水汽含量最小值出现在17:00，为5.104cm，此后逐渐上升，最大值为6.181cm，出现04:00，此后逐渐下降，最大值和最小值时间间隔为13个小时，日较差为1.078cm。秋季水汽含量在17:00出现最小值，为3.992cm，此后逐渐上升，20:00之后为有波动的上升，24:00出现最大值，为5.088cm，此后逐渐下降，最大值和最小值时间间隔为16个小时，日较差为1.096cm，在四个季节中最大。冬季水汽含量最大值为2.271cm，出现在22:00，此后逐渐下降，最小值为1.782cm，出现在14:00，此后逐渐上升，最大值和最小值时间间隔为9个小时，日较差为0.489cm，在四季中最小。综上所述，四个季节水汽含量的日变化特征，最大值均出现在夜晚，最小值均出现在白天，夜晚的水汽含量大于白天。秋季水汽含量日较差最大，最大值和最小值时间间隔最长，冬季水汽含量日较差最小，最大值和最小值时间间隔最短。

2.2 云液态水的日变化特征

四川盆地云的液态水含量在四个季节的变化趋势基本一致，云液态水含量季节平均值从大到小排列顺序为：秋季>夏季>春季>冬季，依次为：0.834mm、0.677mm、0.413mm、0.297mm。秋季云液态水含量最高，其次是夏季，冬季云液态水含量最小。

从图3可以看出，云液态水含量有明显日变化特征，春季云液态水含量在01:00出现最大值，为0.706mm，此后逐渐下降，16:00出现最小值，为0.151mm，最大值和最小值时间间隔为14个小时，日较差为0.555mm。夏季云液态水含量在04:00出现最大值，为1.184mm，此后逐渐下降，在17:00出现最小值，为0.277mm，最大值和最小值时间间隔为13个小时，日较差为0.908mm,在四个季节中最大。秋季云液态水含量在24:00出现最大值，为1.197mm，此后逐渐下降，在16:00出现最小值，为0.324mm，最大值和最小值时间间隔为16个小时，日较差为0.873mm。冬季云液态水含量在21:00出现最大值，为0.467mm，此后逐渐下降，在11:00出现最小值，为0.156，最大值和最小值时间间隔为10个小时，日较差为0.311mm，在四个季节中最小。综上所述，四川盆地四个季节云液态水含量的日变化特征与水汽含量的变化趋势基本一致，最大值均出现在夜晚，最小值均出现在白天，夜晚的云液态水含量大于白天。夏季，云液态水日较差最大；秋季，最大值和最小值时间间隔最长；冬季，日较差最小，最大值和最小值时间间隔最短。

2.3 水汽、云液态水与降水、温度的关系

图4是四川盆地水汽、云液态水和降水、温度月变化，从图4(a)可以看出，水汽与降水变化趋势一致，两者相关系数r=0.842，相关性高，当自由度n-2=10时，显著性水平α=0.01的临界值tα=3.169；由公式5计算得出，rc=0.708，r>rc，通过了α=0.01显著性检验，其中，水汽含量最大值出现在8月，最小值出现在1月，对应着降水量的最大值和最小值。云液态水与降水相关性为0.454，没有通过了α=0.05显著性检验，云液态水含量最大值出现在10月，最小值出现在11月，降水量最大值出现在8月，最小值出现在1月，云液态水与降水相关性不好。

水汽从赤道到极地逐渐减少；温度从赤道到极地逐渐降低，水汽与温度分布特征相似。四川盆地的水汽变化受天气系统影响外，还与温度具有一定的联系。从图4(b)可以看出，温度与水汽的变化趋势基本一致，随着温度升高(降低)，大气中的水汽含量逐渐增加(减少)，两者相关性极高，相关系数r=0.915，当自由度n-2=10时，rc=0.708，r>rc，通过了α=0.01显著性检验，云液态水与温度相关性较弱，相关系数为0.447，没有通过α=0.05显著性检验。

相关系数表示温度与水汽、云液态水的相关性，相关系数越高，说明相关性越高，反之，表示相关性越低，正值表示正相关，负值表示负相关。四个季节的水汽含量具有日变化特征，温度也有日变化特征，根据地面观测的资料，得到四川盆地水汽与温度随时间的变化图，从图5(a)可以看出，水汽与温度在春季和秋季为正相关，四个季节的样本数不一样，当自由度n-2在68～89时，α=0.05的临界值tα=1.980；由公式5计算得出,rc=0.233，由此得出，春季和秋季11:00至次日01:00时段r>rc，通过了α=0.05显著性检验， 16:00左右两者相关性最高，且白天相关性大于夜晚；夏季为负相关，04:00两者相关性最高，即日出前相关性最高，01:00～13：00通过了α=0.05显著性检验；而冬季相关性不显著。从图5(b)可以看出，云液态水与温度为负相关，四个季节相关系数变化趋势差别不大。

2.4 典型降水前后水汽和云液态水的变化特征。

地基微波辐射计具有高时间、空间(垂直方向)分辨率特征，选取2017年8月23日19:00时～25日19：00时的地面常规资料和微波辐射计资料，分析四川盆地降水前后水汽和云液态水的变化特征，从图6可以看出，水汽和云液态水的变化趋势一致；宜宾县地面观测站8月24日04～06时出现降水过程，微波辐射计探测水汽和云液态水在降水开始前2h波动上升，降水开始前1h跃增，8月24日05时的降水量为11.9mm/h,对应水汽和云液态水的峰值，分别为14.5cm和20.8mm,降水结束后，水汽和云液态水迅速下降。8月24日16：00～25日11:00有一次暴雨过程，同样，在降水开始前1h，水汽和云液态水波动上升，8月25日02时降水量是20.1mm/h，为此次降水过程的最大值,对应的水汽和云液态水分别为17.9cm和16.4mm,随着雨量的减小，水汽和云液态水含量逐渐减少。综上所述，地基微波辐射计探测的水汽和云液态水对降水天气的预报具有一定的指示意义，为降水天气的预报的提供了参考依据。

3 结论

基于微波辐射计对四川盆地水汽、云液态水的初步分析，可以得到以下结论：

(1)通过微波辐射计和探空计算水汽含量的对比分析，可以得到探空计算的水汽含量高于微波辐射计，差值为0.558cm，相关系数为0.787，且通过了α=0.01显著性检验；降水对微波辐射计影响较大，可能会影响对比分析的某些数据比较离散。总体来看，微波辐射计反演的水汽含量是可信的。

(2)水汽含量平均值从大到小排列顺序为：夏季(5.593cm)>秋季(4.618cm)>春季(3.209cm)>冬季(2.004cm)；从四季日变化特征来看，水汽含量最大值和最小值时间间隔在秋季最长(16小时)，日较差也最大(1.096cm)；最大值和最小值时间间隔在冬季最短(9小时)，日较差也最小(0.489cm)。云液态水含量平均值从大到小排列顺序为：秋季(0.834mm)>夏季(0.677mm)>春季(0.413mm)>冬季(0.297mm)，从四季日变化特征来看，云液态水含量最大值和最小值时间间隔在秋季最长(16小时)，日较差在夏季大(0.908mm)；最大值和最小值时间间隔在冬季最短(10小时)，日较差在冬季也最小(0.311mm)。总体来看，夜晚水汽和云液态水含量大于白天。

(3)8月水汽含量最大，1月水汽含量最小；水汽与降水变化趋势一致，对应着降水量最大值和最小值，相关系数为0.842，为α=0.01的显著性相关；水汽与温度相关系数为0.915，相关性极高，通过了α=0.01显著性检验；云液态水含量最大值出现在10月，最小值出现在11月，与温度、降水相关性不显著。水汽和与温度在春、秋季的11:00至次日01:00为显著性正相关，且白天相关性大于夜晚，在夏季01:00～13：00为显著性负相关，日出前相关性高，且通过了α=0.05显著性检验；云液态水与温度四个季节相关系数变化趋势基本一致。

(4)通过对四川盆地典型降水过程中水汽和云液态水的变化特征分析，可以得出，降水过程开始前1～2h,水汽和云液态水含量存在明显的波动上升过程，降水过程结束后，水汽和云液态水迅速下降，说明地基微波辐射计探测的水汽和云液态水对降水天气的预报具有一定的指示意义，为降水天气的预报提供科学的参考依据。

由于水汽和云液态水的变化具有多变性和复杂性，以上只是一些初步分析，今后有必要进行更深一步研究。