乌鲁木齐地区两次暴雪过程的滴谱特征分析

王智敏，冯婉悦，李圆圆，李 斌，周雅蔓，海 伦

（1.新疆人工影响天气办公室，新疆 乌鲁木齐830002；2.新疆气象技术装备保障中心，新疆 乌鲁木齐830002；3.新疆气象台，新疆 乌鲁木齐830002）

降雪云系是云和降水物理学的重要研究对象之一。充分了解乌鲁木齐地区降雪云结构和形成机理，可以为人工增雪催化作业提供理论指导。近年来，随着观测设备的不断发展，国内外专家对于冬季降雪过程的微物理特征展开了许多研究。如Gunn等[1]通过实验观测提出，雨与雪的滴谱分布相适用；Imai等[2]和Battan等[3]分别得到了融化状态下的雪滴谱分布。定量估测降水是雷达气象学的重要课题之一，估测降水的方法便是确定降水强度R和雷达反射率Z的关系。然而，影响Z-R关系准确性的重要因素是降水粒子谱形的变化[4-5]，通过滴谱的确定可以改进本地化的Z-R关系。Marshall等[6]和Langille等[7]通过雪滴谱的特征分布，拟合得出了Z=200R1.6的关系式。Brandes等[8]用一部地基雨滴谱仪观测了科罗拉多州的降雪滴谱分布情况，并反演了雪密度和粒子体积直径中值之间的关系，并且修订了降雪粒子谱的Gamma参数。Yuter等[9]基于PARSIVEL数据的粒子分布和下落速度分布情况来识别出雨和湿雪，对降雪过程进行初步的相态识别研究。

国内也对冬季降雪滴谱观测开展了不少研究。如游来光等[10]于20世纪80年代在乌鲁木齐地区利用一系列机载设备和地面遥感探测对降雪微物理特征进行了观测分析，获取了新疆地区降雪过程中的微观结构和其变化涉及的过程，认为凝华—聚并是雪增长的重要过程；蒋年冲等[11]发现安徽大别山区降雪和冻雨的数浓度为双峰型，其他降水为单峰型，降水粒子尺度谱主要分布在0.125～1.00mm。尹丽云等[12]对云南一次雨夹雪天气过程进行了分析，得出雪粒子平均直径小于雨粒子平均直径，雪粒子的直径集中在0.6～0.8 mm附近。李德俊等[13-14]分析了一次由降雨、雨夹雪到纯降雪组成的暴雪天气过程，发现在降雪阶段粒子最大直径为4.5 mm，粒子数浓度为2～5429 m-3·mm-1，雨滴谱呈双峰分布，其中，降雪强度与雨滴谱数据计算的回波强度、平均直径、降雪粒子水含量和数浓度成正相关。贾星灿等[15]基于北京山区冬季降雪粒子谱结合云雷达和地面粒子成像仪的结果，获得了海坨山地区冬季过冷水、霰、雪、混合态降水的下落速度和粒子谱特征。李遥等[16]分析了南京3次暴雪天气的雪滴谱特征，发现Gamma分布在降雪的各阶段拟合优度较好，得出Z-I关系为Z=1708I1.51。翟亮等[17]研究发现当风廓线雷达反射率因子亮带消失后，雨滴谱反射率因子序列出现先降后升的小幅波动，降水相态则转为降雪。

乌鲁木齐为干旱半干旱地区，目前对乌鲁木齐地区降雪滴谱的研究工作开展较少。为了定量研究乌鲁木齐地区降雪的雪滴谱特征，本文利用乌鲁木齐市国家基本观测站的激光雨滴谱仪观测数据，对乌鲁木齐市冬春季的两次降雪个例的微观物理参量特征进行深入分析，为了解乌鲁木齐地区的降雪机制，为人工增雪催化作业提供科学参考。

1 资料来源与处理方法

1.1 雨滴仪及其数据

文中研究所用的Parsivel雨滴谱仪是一种基于现代激光技术的光学测量系统，它采用平行激光束为采样空间，OTT光电管阵列为接收传感器，当有降水粒子穿越采样空间时，自动记录遮挡物的宽度和穿越时间，从而计算降水粒子的尺度和速度。仪器测量的通道对应的数据范围为0.2～25 mm，粒子速度测量通道对应的数据范围为0.2～20 m/s。仪器的采样间隔可以设为10 s～2 h，每一次采样间隔内的粒子谱测量数据都有32×32=1024个。仪器设计时考虑了雨滴的形变，降水过程中仪器连续采样，采样频率为1 min。液态降水类型粒径的测量范围为0.2～6 mm，固态降水类型粒径测量范围为0.2～25 mm。

本文中选取了乌鲁木齐气象站的雨滴谱仪观测数据、观测站点的小时降水资料、对应的新一代多普勒雷达数据和静止卫星资料，并对数据进行了质量控制，挑选出了2018年3月17—18日和12月1日的两次具有代表性的暴雪天气过程。

1.2 数据处理

文中首先对雨滴谱数据进行了质量控制，剔除了数据中的奇异值，对观测数据进行了处理：（1）每1分钟的总粒子个数≥15、分钟雨强≥0.1 mm/h的降水过程，筛选为1个降水个例，去除了持续时间＜30 min的降水过程；（2）去除仪器探测的第1档数据；（3）每10个样本进行一次平均以减少突变造成的误差。计算得出多个雨滴谱特征量，包括平均雨滴谱、总粒子数浓度、降水粒子含水量、分钟雨强、雷达反射率因子，加权平均直径和广义截距参数等。

2 结果与分析

2.1 粒子总数浓度特征

降水粒子的物理特性是云内热力和动力过程作用的结果，观测降水粒子并分析其物理特征，对研究成云致雨条件，监测人工影响天气条件具有重要作用。个例1（3月18日）和个例2（12月1日）降雪天气中乌鲁木齐站24 h累计降水分别为15.6、12.4 mm，均达到了暴雪量级，小时最大降雪量分别为2.5、3.4 mm/h，个例1中选取了3月17日21—22时开始到18日16—17时结束，一共14个逐小时降水数据；个例2中选取了12月1日6—7时开始到17—18时结束，其中14—15时，15—16时和16—17时无降水，一共9个逐小时降水数据。图1给出了两个个例地面雨量计直接观测和雨滴谱仪反演的小时雨强的散点图，并给出了对应的拟合曲线分别为y=0.54x+0.18和y=0.72x+0.09，确定系数为0.73和0.87，证明了雨滴谱仪反演雨强的准确性。

图1 地面雨量计和雨滴谱反演雨强散点图

根据雨滴仪实测的1 min降水粒子浓度的平均值，其中个例1中的有效样本总数是840个数据；个例2中的有效样本总数为482个数据。从表1中可以看出，12月1日的个例中每分钟的粒子数（842 L-1）是3月17—18日那场天气（330 L-1）的2.5倍，表明12月暴雪过程的降雪强度大于3月暴雪过程，这与雨量计的观测结果也较为吻合。

表1 降雪粒子谱的样本数

2.2 滴谱宽度分布

研究表明，降水强度的不同导致降水粒子谱存在较大差异，图2中分析了两次降雪过程的雨滴谱的谱宽（最大直径）特征后，发现两次降雪均表现为单峰分布的特征，且粒子浓度峰值都在低谱宽段，个例1中的雪滴谱宽度为0.42～4.63 mm，平均谱宽为0.75 mm，个例2中的雪滴谱宽度为0.55～6.78 mm，平均谱宽为1.73 mm。其中降雪粒子最大直径大于云南中部[12]一次以雨夹雪为主的降雪天气的最大粒子直径1.27 mm，小于安徽大别山一次雨雪天气粒子谱[11]0.125～9.00mm的最大粒径。通过对所有时刻的粒子数浓度谱进行平均计算，获得了两次降雪过程的平均降雪谱特征，发现个例2中的雪滴谱宽度和粒子数浓度均大于个例1（图2）。3月17日夜间至18日白天700 hPa高度乌鲁木齐站存在T-Td＜2℃的饱和湿区，湿度条件好，且根据自动站数据，3月17日乌鲁木齐降水天气前，24 h平均相对湿度为70.8%，降水过程中平均相对湿度为94.5%。12月1日夜间700 hPa高度乌鲁木齐站存在T-Td≤2℃的饱和湿区，且根据自动站数据，12月1日降水天气前，乌鲁木齐24 h平均相对湿度为47.3%，降水过程中平均相对湿度为81.2%。在研究中发现降雪滴谱类型呈双峰型分布的天气多在南方等湿润地区，而在北方如潘佩翀等[18]和张治等[19]研究发现青海地区和沈阳地区的雪滴谱类型为单峰型，南方地区相对北方地区的云中水汽充沛，冰水含量较大，大粒子数浓度较多，所以南方等地的雪滴谱类型多为双峰型，北方区域雪滴谱类型多为单峰型，这与本文所得出的结论较为一致。

图2 降雪天气的平均粒子数浓度分布

2.3 微物理特征参量

通过对所有时刻平均的粒子数浓度谱进行计算，得出了两次降雪过程的平均滴谱的微物理参量信息（表2），其中NT为粒子总数浓度，Dm为粒子质量加权平均直径值，Dmax为粒子最大数浓度所在直径值，表示粒子数浓度最大值对应的粒子直径，lg NW为对数单位的广义截距参数，MD为粒子的算术平均值，Z为对数单位的反射率因子，R为降水率，W为液水含量。

从表2中各个谱参数平均值可以看出，两次降雪过程整体平均粒子总数浓度值分别为242.02、742.72 m-3，根据Chen等[20]的理论，个例1的粒子总数浓度量值位于层状云总数浓度值（约200 m-3）附近，个例2的量值大于积层混合云总数浓度值（>500 m-3），说明个例1的天气过程中降雪云偏向于层状云类型，个例2中的降雪云偏向积层混合云类型；两个个例的质量加权平均直径Dm分别为0.75 mm和1.73 mm，表明整体降雪过程主要以直径为0.75 mm和1.73 mm的尺度粒子为主，基于Chen等[20]的理论结果，一般层状云Dm约为1 mm，而积层混合云Dm>1.5 mm，所以进一步证实个例1为层状云降雪，个例2为积层混合云降雪。

根据Bringi等的[21]结论，较大的lg NW值而较小Dm值表明云体主要为小尺寸霰粒子和淞附粒子为主，而较小lg NW值和较大Dm值表明云体主要为尺寸较大的干雪花为主，结合两次降雪的lg NW值和Dm值之间的大小关系可以用于初步识别云体中的粒子成分。从表2得出，个例1的lg NW=4.02接近4，且Dm=0.75，＜1.5 mm，属于较大的lg NW而较小的Dm值范围，表明此次降雪主要是由较小尺寸的霰或者凇附的冰相粒子组成，而个例2中lg NW=3.67，＜4，且Dm=1.73 mm，＞1.5 mm，表明此次降雪主要以尺寸较大的干雪花为主。

表2 所有时刻平均降雪谱参数

2.3.1 平均粒子谱主要谱参数特征

为了解降雪过程的详细演变情况，文中给出了两个例的降雪谱各参数的时序分布，如图3～6所示，图3为降雪期间粒子数浓度的时序变化，图4～6为降雪谱参数的粒子总数浓度NT、液水含量W，降雪率R与雷达反射率因子Z、质量加权平均直径Dm和对数广义截距参数lg NW等的时序变化图。个例1中地面雨量计的降水主要集中在17日21时—18日00时和18日08—12时两个时段，个例2中地面雨量计的降水时段主要在12月1日08—13时，发现降雪谱各特征参量与降雪强度变化较为一致。从图3中可以看出在主要的降雪时段，粒子数浓度维持在较高的水平，最大值分别达到了10000 m-3和16000 m-3，这是北京海坨山[22]降雪过程中最大的粒子数浓度8000 m-3的1.25倍和2倍；图4中的粒子总数浓度、液水含量和地面主要降水时段的变化趋势较为一致。由图4可以看出，个例1中的粒子总数浓度分布在0～1600 m-3，主要的粒子总数浓度在100～600 m-3。两次降雪天气的液水含量分别在0～0.2 g/m3和0～0.7 g/m3，平均值为0.05 g/m3和0.21 g/m3。如图5所示，个例1反射率因子最小值为5 dBZ，最大值为33 dBZ，平均值为20 dBZ，个例2中的反射率因子主要分布在15～35 dBZ之间，最强反射率因子为40 dBZ，平均值为25 dBZ。这与北京海坨山[22]降雪过程的平均雷达反射率因子在20～30 dBZ的结果较为一致。

图3 粒子数浓度时序图

图4 总数浓度和液水含量时序图

图5 降雪率和反射率因子时序图

微物理参量中的lg NW和Dm可以反映降水的形成和演变机制。在图6中个例1的Dm最小值为0.5 mm，最大值为3 mm，有超过84%的Dm粒子＜1 mm，个例2中粒子Dm分布在0.5～6.5 mm，有超过60%的Dm＜1 mm。两场天气的Dm平均值分别大于云南中部[12]一次强降雪过程中的Dm值（0.79mm）和湖北地区[14]两次降雪的Dm值（0.68 mm和0.53mm）。

图6 粒子质量权重平均直径值和取对数的广义截距参数

在个例1中对数广义截距参数lg NW范围在3～5.2，主要分布在3.5～4.5，平均值为4.02，个例2中lg NW分布在0.5～5，主要分布在3.5～5，平均值为3.67。lg NW的变化范围随质量加权平均直径Dm的增加而减小，这与Islam等[23]结合英国奇尔波顿地区的雨滴谱数据分析得到的结论一致。

2.3.2 微物理参量的关系拟合

图7为两次降雪过程中的Dm和lg NW的演变过程散点图和二者的拟合经验关系曲线，个例1拟合的lg NW-Dm关系经验多项式公式为：lg NW=0.281.89Dm+5.35，曲线拟合度为0.56。个例2拟合的lg NW-Dm关系经验多项式公式为：lg NW=0.081.1Dm+5.13，曲线拟合度为0.92。从图7中两个拟合的曲线可以看出，lg NW-Dm两条曲线呈现出非常明显的相反的变化关系，即lg NW增大时Dm减小，反之亦然。根据Bringi等[21]的研究成果：lg NW值较大而Dm值较小时，降雪中粒子的主要组成为小尺度的霰、凇附雪晶粒子；lg NW值较小而Dm值较大时降雪中粒子主要由较干的大尺度的雪花组成。

图7 降雪粒子谱lgNW-D m散点图和拟合的经验多项式曲线

雷达定量估测降水主要是通过Z-R关系来反演降水强度，在不同地区这一公式会有所不同[24]，不同类型的降水也会有不同的Z-R关系。其中Z-R关系的不确定性是雷达定量测量降水的主要误差来源[25]，使用该方法时需要将雷达反射率因子Z代入事先确定的Z-R关系公式（Z=ARB）中得到降水强度R，这就对事先确定的系数A、幂指数B的准确性有较高的要求。图8列出了乌鲁木齐地区两次降雪下的Z-R关系式，分别为Z=171.7R2.22和Z=518.7R2.27，相关系数分别达到了0.75和0.92。von Lerber等[26]分析了2014年BAECC（Biogenic Aerosols-Effects on Clouds and Climate）期间的降雪Z-R关系，认为系数A在53～782之间变化，系数B在1.19～1.61之间变化，乌鲁木齐地区的降雪的Z-R关系式因子A符合von Lerber等[26]的研究结果。新一代天气雷达定量估测降水的传统公式为Z=300R1.4，文中得出的乌鲁木齐地区降雪的Z-R关系式与传统的表达式有显著区别。

基于Gamma谱假设前提下，对两个个例降雪过程的粒子数浓度谱进行拟合，获得了降雪过程Gamma两个参数μ和Λ的拟合值。图9给出了μ-Λ散点图及二者的多项式关系曲线，拟合关系式为：个例1为Λ=0.01μ2+1.75μ+3.37，拟合度为0.92，Λ=0.01μ2+1.79μ+5.02，拟合度为0.98。

图9 μ-Λ散点图及拟合曲线

3 结论

本文利用地基激光雨滴谱仪对乌鲁木齐地区两次暴雪天气的平均粒子谱分布特征和谱参数的演变情况进行了分析，得到以下结论：

（1）两次降雪过程的雨滴谱表现为单峰分布的特征，且粒子浓度峰值都在低谱宽段，分别为0.42～4.63 mm和0.55～6.78 mm。

（2）两次降雪过程整体平均粒子总数浓度值分别为242.02 m-3和742.72 m-3，个例1的天气过程中降雪云偏向于层状云类型，降雪主要是由较小尺寸的霰或者凇附的冰相粒子组成，个例2中的降雪云偏向积层混合云类型，降雪主要以尺寸大的干雪花为主。降雪谱反演得到的平均反射率因子值分别为20、25 dBZ，与前人雷达观测降雪的结果相符。

（3）两次降雪过程中的Dm和lg NW的拟合经验关系式为：lg NW=0.28Dm2-1.89Dm+5.35，和lg NW=0.08Dm2-1.1Dm+5.13，两个拟合的曲线呈现出非常明显的负相关关系，即lg NW增大时Dm减小，反之亦然。

（4）两次降雪下的Z-R关系式，分别为Z=171.7R2.22和Z=518.7R2.27，确定系数分别达到了0.75和0.92。与传统的天气雷达Z-R关系公式Z=300R1.4有显著区别；基于Gamma谱假设前提下，μ-Λ拟合多项关系式为：Λ=0.01μ2+1.75μ+3.37和Λ=0.01μ2+1.79μ+5.02。

雨滴谱的演变主要与一系列的微物理过程有关，仅由观测数据无法得到微物理机制对雨滴谱演变的影响，今后的研究将借助模式手段对其进行进一步分析。