北上台风强降水形成机制及微物理特征

李 欣 张 璐

(青岛市气象局， 青岛 266003)

引 言

作为我国主要的致灾性天气系统，台风及其带来的强降水一直是国内的研究重点，大量观测事实和模拟研究表明：台风环流输送的暖湿空气给暴雨区提供充沛的水汽和能量，高空弱冷空气侵入加大了大气层结的不稳定，有利于深厚湿对流的产生和大暴雨的出现；地形强迫抬升和绕流常在特定区域形成中尺度辐合区，对降水有增幅作用[1-10]。由此可见，影响台风暴雨的因素十分复杂，对其落区和降雨量的精细化预报十分困难。丛春华等[11]对台风远距离暴雨研究指出，台风环流与西风槽等中纬度系统的相互作用导致北方内陆地区暴雨或大暴雨过程，暴雨区具有较强的对流不稳定度、对称不稳定度和斜压不稳定度，对流活跃，降水突发性强、强度大、时段集中，同时除了明显的中纬度系统外，弱冷空气南下台风倒槽形成冷垫、台风东侧暖湿空气沿冷垫爬升加强上升运动，同样可产生暴雨。陈联寿等[12]总结台风暴雨的落区，指出台风暴雨可分为台风环流内暴雨和环流外暴雨两大类，环流内暴雨和台风结构密切相关，环流外暴雨又可分为台风前飑线暴雨、远距离暴雨、变性下游效应暴雨和地形暴雨，还指出地形对于台风环流内暴雨和环流外暴雨的强度和落区均可能造成重要影响。梁军等[13]对影响辽东半岛的一次台风大暴雨过程进行的数值模拟显示，台风环流和冷空气相互作用激发的局地次级环流有利于中尺度系统发展，同时地形强迫抬升作用加强低层偏东气流，产生局地中尺度涡旋系统，后者与台风环流的叠加对于局地降水的增强和减弱起关键作用。

数值模式是台风降水精细化预报的重要工具，研究降水微物理特征可为改进数值模式提供重要依据[14-16]。Ulbrich等[17]和Maeso等[18]利用地面雨滴谱仪的研究结果表明热带气旋降水雨滴谱分布具有高浓度和小直径特征。Tokay等[19]研究7个处于不同发展阶段的大西洋飓风个例，发现热带气旋所有发展阶段降水滴谱均表现为高浓度的中小直径雨滴，最大直径基本小于4 mm，变性为温带气旋后，大雨滴浓度明显增加，滴谱分布类似大陆型强对流。对影响我国华东和华南的台风对流性降水雨滴谱观测分析[20-24]表明：其分布特征与Bringi等[25]提出的热带海洋型对流降水雨滴谱特征非常类似，但普遍直径更小，数浓度更高。Chang等[26]对中国台湾地区台风对流性降水的雨滴谱分析显示：其滴谱分布介于热带海洋型对流降水和大陆型对流降水之间，该结果可能与地形对降水影响有关。Chen等[27]分析台风外雨带和眼墙降雨的雨滴谱特征，发现眼墙降雨滴谱分布比外雨带和眼区降雨更宽(斜率更小)，外雨带和眼区降雨为层云性而眼墙为对流性或混合性，雨滴谱为典型的单峰型分布，同时指出外雨带和眼区的层云降水产生于融化的来自眼墙云区的霰或凇化的冰晶。朱红芳等[28]对比分析两次台风降水过程的雨滴谱资料，发现不同环流背景下形成的台风暴雨降水类型不同，具有不同的雨滴谱特征和Z-R关系。申高航等[29-30]分析台风利奇马(1909)不同位置强降水中心的雨滴谱特征，发现在不同系统影响区域和降水时段内存在明显差异，弱降水时段呈单峰分布，强降水时段雨滴谱变宽且呈现双峰特征，1.2 mm直径均存在峰值，对强降水贡献最大。沈瑾等[31]利用X波段双偏振雷达观测资料对台风莫拉克(0908)不同位置的偏振参量和降水粒子特征进行分析，发现台风内各部位广泛存在过冷水和湿雪，融化层特征明显，登陆后西南侧对流雨带中存在少量霰和冰雹粒子，且眼区的粒径比螺旋雨带和西南侧对流雨带小。对台风麦德姆(1410)内雨带的微物理特征研究发现聚集过程带来的云雨转化和降水粒子的碰并增长等暖云降水过程对于内雨带上升运动区的强降水生成起重要作用，其外围融化的霰粒子是强降水的主要来源[20，32]。对影响华南地区的台风妮妲(1604)外雨带的研究表明：在台风外雨带对流降水中冰相过程对于降水粒子的增长更加重要，凇附过程对于强降水的产生贡献最大[33]。Hu等[34]分析两次飓风活动中螺旋雨带对流性降水和眼墙暖云降水的偏振参量垂直结构和闪电分布，得到不同粒子类型的垂直分布特征，提出不同垂直风切变条件下台风降水云系发生发展的概念模型。Zheng等[24]对于南海台风剑鱼(1914)的研究表明：内雨带强降水主要来自暖云降水过程,在不同发展阶段主导的冰相过程不同，对流成熟阶段凇附过程占据主导地位，衰亡阶段聚并过程更加明显，霰粒子的存在使降水滴谱分布更宽。

目前对中国台风降雨微物理过程的研究多集中在华东、华南一带，不同地区台风降水以及台风中不同位置和阶段降水的微物理过程均有明显差异。台风北上过程与中纬度系统相互作用，降雨特征明显不同，其中的微物理过程值得详细探讨。2019年第9号台风利奇马(1909)(简称利奇马)和2020年第8号台风巴威(2008)(简称巴威)连续北上给山东带来大范围的暴雨和极端强降水，造成严重的洪涝灾害和经济损失。数值模式对两次过程主雨带预报较好，但对主雨带边缘青岛境内的局地强降水和大暴雨预报误差很大。本文利用青岛S波段双偏振雷达和降水现象仪观测资料，对青岛地区产生的局地对流性强降水微物理特征进行分析，为今后数值模式改进以及预报员对北上台风背景下局地暴雨和强降水的预报提供参考。

1 资料和方法

本文雨滴谱资料来自台风期间位于山东平度的DSG1型降水现象仪(PPI)。其原理是通过采样区内降水粒子对激光的衰减程度测量粒子直径和下落末速度，具体设备参数可参见《DSG1型降水现象仪用户手册》。在使用前对资料质量进行控制：首先剔除直径在8 mm以上的样本，随后为消除由于强风和过采样造成的误差，基于Brandes等[35]提出的理想速度，剔除粒子下落末速度与理想值的差值超过40%的过采样样本[36-37]，最后剔除小时雨强在0.1 mm·h-1以下的记录，在利奇马和巴威降水中分别剔除5.46%和4.57%的雨滴样本，利用质量控制后的数据计算各雨滴谱特征量[21，24]。为了描述雨滴谱的分布，Ulbrich[38]提出的Gamma分布模型被广泛运用，Zhang等[39]分析发现模型中形状参数μ和斜率Λ(单位：mm-1)之间的相关性最好，更能反映降水的雨滴谱分布以及雨滴直径等物理特性，μ-Λ关系被广泛用于雨滴谱特征分析和雷达反演。本文利用两次过程中小时雨强在5 mm·h-1以上的雨滴谱观测样本计算μ-Λ关系[40]，用于进一步分析降水滴谱特征。所得关系式为

μ=-0.0236Λ2+1.3769Λ-1.9981。

(1)

雷达资料来自台风期间山东青岛S波段双偏振雷达(SPOL)，同样在使用前进行初步质量控制：剔除共偏相关系数(ρHV)在0.85以下的非气象回波样本，对水平反射率因子(ZH)、差分反射率(ZDR)和差分相移率(KDP)进行五库滑动平均以消除随机振荡，采用Barnes插值法将质量控制后的资料插值到水平分辨率为1 km、垂直分辨率为0.5 km的网格点上[41]。利用双偏振雷达观测的各参量可以对云内水凝物的相态进行识别分类[42-43]，本文采用Wang等[32]提出的改进算法，利用ZDR，KDP，ZH和ρHV4个参量将台风降水中的粒子分为小雨、中雨、大雨、冰晶、干雪、湿雪、霰和雨雹8种类型。

降水资料来自台风影响期间山东省自动雨量站的小时降水量和青岛市境内自动雨量站10 min降水量，台风中心位置则来自中央气象台网站发布的逐小时台风位置。另外，本文还利用同期NCEP FNL 1°×1°分析资料讨论台风降水的背景环流形势。

2 台风降水概况及环流背景

2.1 台风概况和降水分布特征

利奇马于2019年8月7日05:00(北京时，下同)发展为台风，向西北方向移动并继续加强，8月7日23:00升级为超强台风，并继续向西北方向移动，8月10日01:45在浙江温岭市城南镇沿海登陆，随后沿120°E线一路向北纵穿浙江、江苏两省并移入黄海(图1a)，又于8月11日20:50在山东青岛市黄岛区沿海再次登陆，此后北上移入渤海且回旋少动，强度不断减弱，8月13日14:00停止编号。

图1 台风路径、地形高度和降水分布 (a)利奇马和巴威逐小时中心位置(方框表示图1b～1d范围)，(b)青岛地区地形海拔高度(阴影)、S波段双偏振雷达(SPOL)和降水现象仪(PPI)位置(圆圈表示雷达50 km，100 km和150 km距离圈)，(c)2019年8月11日00:00—16:00自动雨量站累积降水量(填色站点；方框表示最大小时雨强出现的站点)，(d)2020年8月26日02:00—18:00自动雨量站累积降水量(说明同图1c) Fig.1 The typhoon track, terrain height and precipitation distribution (a)the tracks of Typhoon Lekima and Typhoon Bavi from China Meteorological Administrator(the box denotes the range in next 3 panels),(b)terrain height of Qingdao(the shaded)，location of Qingdao S-band polarimetric radar(SPOL)and precipitation phenomenon instrument(PPI)(black circles denote radius of 50 km,100 km and 150 km)，(c)accumulated precipitation of automatic rain gauges(colorful dots) from 0000 BT to 1600 BT on 11 Aug 2019(the box denotes the station with maximum hourly precipitation),(d)accumulated precipitation of automatic rain gauges from 0200 BT to 1800 BT on 26 Aug 2020(the same as in Fig.1c)

巴威于2020年8月24日02:00加强成为台风，在中国东部海面上向北偏东方向移动，强度继续加强，25日11:00加强成为强台风，并沿125°E线北上，27日09:00在朝鲜北部沿海登陆，登陆后强度不断减弱，转向东北方向进入我国东北地区，8月27日17:00停止编号。

利奇马造成山东地区的降水主要集中在二次登陆前的北上期间，2019年8月10日07:00—11日23:00造成的暴雨基本覆盖山东全境(图略)，最大降水位于117°～119°E，雨带呈明显的经向分布，累积降水量普遍在200 mm以上，最大达到861.9 mm，最大小时雨强为187.7 mm·h-1，降水表现出明显极端性。青岛地区处于主雨带东侧，11日00：00—16:00，自青岛东南部的崂山山区(位于雷达站东偏北方向约50 km处，见图1b)向西北内陆出现东南—西北向的中尺度大暴雨带(图1c中黑色椭圆所示区域)，崂山山区北九水站最大累积降水量达348.0 mm，最大雨强出现在下游的平度张戈庄站(图1c中方框所示)，11日06:00整点小时雨强达到60.3 mm·h-1。

与利奇马相比，巴威造成的暴雨范围较小(图1d)，主要降水产生于2020年8月26日02:00—18：00，集中在鲁东南到山东半岛北部地区，主雨带呈现东北—西南向的带状分布，降水量多为50～150 mm，小时雨强为20～50 mm·h-1。在主雨带东侧崂山山区向西北内陆同样出现一个中尺度暴雨带(图1d黑色椭圆所示)，山区降水量超过50 mm，西北方向的下游地区达到150 mm以上，其中即墨南泉站累积降水量为351.5 mm(图1d中方框所示)，且26日09:00—11：00连续出现100 mm·h-1以上的极端强降水，最大达到130.1 mm·h-1。

青岛地区强降水时间集中，空间分布上也表现出明显的中小尺度特征，最强降水均出现在山区西北侧下风方向，反映出地形对强降水的重要作用。

2.2 环流形势对比

利奇马和巴威北上期间的环流形势(图略)比较类似：我国中东部至东部海上为宽广的低压区，南亚高压和西太平洋副热带高压(简称副高)均呈块状且位于东西两侧，台风在副高西侧的偏南气流引导下持续北上。在内陆地区大陆高压脊发展强盛，并且逐步东移伸展到贝加尔湖附近，同时伴随中纬度西风槽东移并引导冷空气南下。台风和副高之间的东南暖湿气流向北输送至山东地区并与冷空气交汇，形成大范围暴雨。青岛处于主雨带东侧暖区内，受暖湿气流的影响出现局地大暴雨和强降水，降水发生时台风中心位于31°～35°N(图1a)。

在青岛最强降雨时刻前后沿36°N做剖面分析层结和动力条件(图2)。由图2可以看到，在台风北上期间外围的东南暖湿气流与南下冷空气相遇形成明显锋区：东侧大气低层东南风中θse中心值超过350 K，西侧700 hPa层次上伴随东北风均存在冷中心。锋区随高度增加向冷区倾斜，在850 hPa至700 hPa之间存在天气尺度上升运动中心，垂直速度达到-5～-2 Pa·s-1，表明东南气流携带暖湿空气沿冷垫不断爬升，有利于水汽凝结和能量释放，造成强降水和暴雨[44]。对比两个台风环流剖面可以发现，巴威外围的东南气流风速较小，暖湿空气输送和上升运动强度相对较弱，沿锋区向上和向西伸展程度更小，造成主雨带降水的强度和范围均小于利奇马。

图2 水平风场(风羽)、假相当位温(填色)和垂直速度(等值线，单位:Pa·s-1)沿36°N纬向-垂直剖面(三角形表示最大小时雨强站点经度) (a)2019年8月11日02:00，(b)2020年8月26日08:00Fig.2 Cross-section of horizontal wind(the barb) and pseudo-equivalent potential temperature(the shaded) and vertical velocity(the contour,unit:Pa·s-1) along 36°N at 0200 BT on 11 Aug 2019(a) and 0800 BT on 26 Aug 2020(b)(the triangle denotes the longitude of station with maximum hourly precipitation)

青岛地区的强降水均发生在锋区东侧的暖湿空气内，利奇马在700 hPa以下的东南风速普遍超过20 m·s-1，深厚的低空急流带来强暖湿输送有利于大气不稳定能量的累积，低层θse最大达到360 K以上，700 hPa以上存在θse低值中心，高低层温差超过10 K，大气具有很强的层结不稳定，同时东南急流内明显的风速辐合以及垂直风切变有利于强对流的传播和加强，导致最强降水的发生。虽然巴威的风速相对较小，但在900 hPa以下仍存在风速为16 m·s-1的超低空东风急流，高低层温差也达到10 K，同时边界层内有明显的干冷空气向东侵入，锋区位于120°E附近，两侧存在明显的风向切变和风速辐合，地形和锋面抬升作用共同造成局地极端强降水。

2.3 雨带演变

图3为两次降水过程的青岛雷达组合反射率因子，可以看到回波强度明显受到海陆分布和地形影响，在海上仅有零散的强回波随东南风向西北方向移动，进入陆地后受到摩擦和地形作用回波逐渐发展加强。青岛主要受向内陆移动的强对流回波影响，降水的中小尺度特征明显，局地性强。在利奇马降水的最强时段(图3)，自沿海山区有对流单体不断触发，随东南风向西北移动发展，对流的后向传播形成东南—西北向线状多单体强风暴，回波最强超过60 dBZ。这种线状多单体风暴在03:00—12：00长时间维持并沿长轴方向移动，明显的列车效应造成强降水的发生。

图3 主要降水阶段青岛雷达组合反射率因子(填色，30 dBZ以下回波未显示；方框表示对流降水微物理特征分析范围)Fig.3 Composite reflectivity factor during main precipitation stage(the shaded,echoes below 30 dBZ are not shown;the box denotes the region of microphysics analysis)

巴威降水中有多个对流单体于2020年8月26日06:00前后在崂山山区触发，由于环境风速较弱，对流单体在原地稳定少动，逐渐合并加强为强风暴(图3)，最大强度超过65 dBZ，造成局地极端强降水。8月26日13:00以后对流逐渐减弱并向西北移动汇入主雨带(图3)，导致平度南部降水加强。

3 雨滴谱特征

两次台风降水Dm-lgNw的分布(图4a)十分类似，雨强在10 mm·h-1以下(图4a中灰色虚线左下方)的层云降水雨滴谱分布非常分散，Bringi等[25]指出这种现象表明层云降水微物理过程的多样性，降水粒子既有融化的干雪(等效直径大、浓度低)，也有融化的冰晶或小的霰粒子(等效直径小、浓度高)，但Dm主要集中在1.5 mm以下，lgNw达到3.0～4.5，表明层云降水以密集中小雨滴为主。雨强在10 mm·h-1以上的对流性降水Dm和lgNw变化范围更窄，直径略有增长，集中在1.2～2.5 mm，而lgNw没有明显增加，为3.5～4.5。>

图4 降水现象仪反演的雨滴谱特征 (a)利奇马和巴威降水Dm-lgNw散点图(橙色菱形表示对流性降水的平均Dm和lgNw，其余各形状点代表不同台风个例的平均值，实线(虚线)方框表示海洋型(大陆型)对流性降水Dm-lgNw平均值分布范围，灰色虚线表示10 mm·h-1雨强位置)，(b)利奇马和巴威5 mm·h-1以上降水(黑色实线)的μ -Λ关系(彩色虚线表示不同台风个例降水的μ -Λ关系)，(c)不同雨强下不同直径雨滴对数浓度Nt的贡献率，(d)同图1c，但为对降水量R的贡献率Fig.4 Raindrop characteristics based on the PPI observation (a)scatterplot of Dm-lgNw for Typhoon Lekima and Typhoon Bavi(the averaged Dm-lgNw pairs for convective rain of different cases are given by corresponding shape，orange diamond represents average value of Lekima and Bavi, the solid(dashed) rectangle corresponds to the maritime(continental) convective cluster,the gray dashed line indicates the rainfall rate of 10 mm·h-1)(b)scatterplot of μ -Λ for Lekima and Bavi(the black solid line is the relation derived from black scatter points(R1h>5 mm·h-1),colorful dashed lines are for different cases),(c)the contribution of raindrops in different size to Nt in different rain rate,(d)the same as in Fig.1c,but for rainfall(R)

利奇马和巴威对流性降水(雨强超过10 mm·h-1，图4a中灰色虚线右上方)的平均Dm和lgNw分别为1.89 mm和3.86(图4a中橙色菱形所示)，介于热带海洋型降水(图4a中黑色实线方框)和大陆强对流降水(图4a中黑色虚线方框)之间[25]，与影响华东和华南的台风对流性降水[20-21，24]相比雨滴的平均直径更大，浓度更低，更接近台湾岛登陆台风的降水观测结果[26]以及台风菲特(1323)海岸锋面雨带[22]、台风玛利亚(1808)内雨带[23]对流性降水的分布特征。结合ZH垂直廓线的演变分析(图略)，青岛地区的对流降水受到地形强迫抬升和锋区附近天气尺度上升运动的共同影响，对流活动更加旺盛，强烈的上升运动有利于降水粒子的持续增长，直径更大和浓度更低[26]。

与影响我国的其他台风降水结果相比(图4b)，利奇马和巴威降水的μ-Λ关系(式(1)，图4b中黑色实线所示)斜率明显更大，表明雨滴的平均直径更大。而对比台风菲特(1323)的海岸锋面雨带[22]和台风玛利亚(1808)的内雨带[23]，μ-Λ关系均非常接近，说明雨滴平均大小较为接近，这与图4a的分析结果一致。值得注意的是尽管Dm-lgNw分布相似，但Chang等[26]得出的μ-Λ关系斜率却明显高于利奇马和巴威，表明其降水的微物理过程具有不同的特征。

图4c展示利奇马和巴威不同雨强下不同直径雨滴对数浓度(Nt)的贡献率。由图4c可以看到，在层云降水中，绝大多数雨滴直径在2 mm以下，其中直径为1 mm以下雨滴数量约占70%。雨强为10 mm·h-1以上的对流性降水中，直径为1 mm 以下的雨滴比例减少到约50%，直径为1 mm以上的中到大雨滴比例显著增加，尤其是直径为1～2 mm的雨滴，比例增加到40%～50%，直径为2～3 mm的雨滴比例达到约10%，说明随着雨强增大，降水粒子存在小雨滴向中到大雨滴的转化，碰并增长作用明显。当雨强超过50 mm·h-1后，直径为1～2 mm 的雨滴数量占比有所下降，同时直径为2 mm以上的雨滴比例变化不大，而直径为1 mm以下的雨滴比例再次升高，这表明在强降水中，大雨滴的破碎作用逐渐明显，最终与碰并增长过程达到平衡[45-46]。

由对降水量(R)的贡献(图4d)可知，雨强为20 mm·h-1以下的降水中，直径为1～2 mm的雨滴贡献最大(接近60%)，当雨强增加，其贡献下降到30%～40%，直径为2～4 mm的雨滴贡献增加到55%～60%，说明中到大雨滴(直径为1～4 mm)的增长对于短时强降水的产生起关键作用，总贡献达到90%以上。直径为1 mm以下的小雨滴虽然数量较多，但对强降水的贡献不足10%，直径为4 mm 以上的雨滴数量极少，但对于50 mm·h-1以上的强降水贡献仍达10%左右。

Chen等[47]利用深圳铁塔雨滴谱对台风天鸽(1713)和帕卡(1714)雨滴谱的垂直分布特征进行分析，结果发现直径为1～3 mm的雨滴对雨量的贡献随高度降低逐渐增加，两次过程在10 m高度上雨量贡献均达75%以上，说明中等大小雨滴对台风降水贡献最大。林文等[48]对台风麦德姆(1410)降水的雨滴谱分析也发现当雨强超过10 mm·h-1，大雨滴的贡献随雨强增大而增大，以上这些结果均与本文一致。

4 强降水微物理特征

为了研究台风对流性降水的微物理过程，采用频率-高度等值线图(CFADs)[49]对主要对流性降水区域内(图3中方框所示区域)的偏振参量垂直分布进行详细分析。首先采用等高度面上的水平反射率因子(ZH)格点场筛选对流性降水区域[50]，为减少零度层亮带以及蒸发的影响，利用2 km高度的ZH计算，随后对ZH,ZDR和KDP随高度的分布进行统计并计算平均廓线，结果如图5所示，同时给出各个高度上不同类型粒子所占比例(图6)。

从两个台风对流性降水的ZH廓线(图5)可以看到，对流性降水回波的低质心特征，在融化层以下回波强度集中在40～50 dBZ，低层的最大回波强度利奇马达到55 dBZ，巴威接近60 dBZ。ZH的平均廓线(图5中黑色粗实线)显示巴威的整层反射率因子较利奇马偏大，在近地面利奇马降水平均反射率因子达到约42 dBZ，30 dBZ回波10%概率高度在8 km，而巴威达到12 km高度，近地面平均反射率因子则超过45 dBZ。DeMott等[51]的研究显示30 dBZ 回波顶高度和雨强存在较好对应关系，反射率因子的廓线分布反映巴威的对流活动和雨强比利奇马强。

利奇马降水的ZDR垂直分布(图5)具有融化层特征，0℃层附近ZDR明显增大，平均ZDR在0℃层达到0.7 dB，巴威的ZDR在融化层附近表现不明显(图5)，说明利奇马存在对流活动相对较弱的降水区域。从粒子类型的垂直分布(图6)同样可以看到，利奇马在0℃层附近存在少量湿雪，这在巴威降水中基本不存在。

图5 对流性降水区域(图3中方框)ZH，ZDR和KDP的垂直概率分布(填色)和平均垂直廓线(黑色实线)Fig.5 Vertical probability distributions(the shaded) and average profiles(the black solid line) of ZH,ZDR,KDP in the convective area(the box in Fig.3) of Typhoon Lekima and Typhoon Bavi

在-10℃层以上的冷云层中，两个台风降水的ZDR均集中在0～1 dB，KDP为0～0.3° km-1。利奇马降水的ZDR平均值约为0.4 dB，KDP平均值随高度降低，由0逐渐增加到0.1° km-1(图5)，ZDR和KDP的最大值均出现在9 km高度附近。巴威降水的ZDR平均值只有约0.1 dB，KDP基本维持在0附近，随高度变化不明显，仅在12～13 km和9～10 km高度分别出现轻微增大。这表明-10℃层以上基本为冰相粒子，利奇马降水粒子更加扁平，冰晶比例更高，而更高的ZH则反映巴威降水粒子直径更大，大雪花的比例较高。由粒子类型的垂直分布(图6)可以看到，冰晶的比例随高度降低逐渐减少，干雪的比例增加，说明冰晶的凝华和聚并过程是该层次主要微物理过程。

图6 对流性降水区域(图3中方框)各类型粒子占比随高度分布Fig.6 Frequency of each hydrometer class changing with height in the convective area(the box in Fig.3) of Typhoon Lekima and Typhoon Bavi

在-10～0℃层，利奇马和巴威的ZH，ZDR和KDP均随高度的降低而明显升高，说明该层存在丰富的过冷水，有利于凇附过程产生霰粒子。从图6可以看到，该层中霰的比例随高度下降逐渐增加，在0℃层几乎达到100%。巴威降水中-20～-10℃层也具有相当比例的霰粒子，表明对流中上升气流更强，向上输送过冷水达到的高度更高。

融化层以下利奇马和巴威降水的ZH，ZDR和KDP随高度降低继续升高，说明雨滴下落过程中直径越来越大，随高度降低，小雨比例逐渐减小，大雨比例增加，同时中雨比例几乎不变，说明存在明显的小雨粒子向大雨粒子转化，表明暖云层降水粒子的碰并增长占据主导地位[43，52]。巴威降水的ZH，ZDR和KDP均明显高于利奇马，其ZDR集中在1～1.5 dB，最大达到2.0 dB，而利奇马主要集中在1 dB以下，最大仅约为1.6 dB；巴威的KDP在近地面最大，接近1.5° km-1，利奇马则小于1.0° km-1；巴威近地面的平均ZDR和KDP分别达到1.2 dB和0.8° km-1，利奇马仅为0.9 dB和0.4° km-1，巴威暖云层大雨粒子的比例也始终大于利奇马。这说明巴威降水粒子的暖云增长过程更为显著，粒子平均直径更大，含水量更多，具有更高的降水效率。

为进一步分析冷云过程和暖云过程对降水的作用，计算最强降水时段内各高度上对流性降水主要粒子类型、固态水含量和液态水含量随时间的变化[53](图7)。由图7可知，-10℃层以上主要为干雪，-10～0℃层为霰粒子，回波顶层以冰晶为主，冰相粒子表现出明显的层状分布。同时可以看到，随着对流活动增强(回波高度变高)，霰粒子层的厚度也明显变厚：当回波顶在8～9 km高度时，霰粒子仅在0℃层附近出现；当回波顶在12 km高度时，霰粒子主要分布在-10～0℃层；回波顶达到15 km高度时，霰粒子层厚度由0℃层到-20℃层(图7)，同时下方大雨粒子的层次也更加深厚，达到0℃层附近，这与更多的霰粒子下落融化形成大粒子有关。霰粒子主要来自过冷水的凇附过程，对流活动越强向上输送的过冷水越多，达到的高度也更高，造成更厚的霰粒子层。另一方面，增加的冰相粒子释放更多潜热能够进一步加强对流活动，两者间存在正反馈作用[34]。

图7 对流性降水区域(图3中方框)主要粒子相态及固态水含量和液态水含量的时间-高度分布(利奇马为2019年8月11日03:00—13:00，巴威为2020年8月26日08:00—15:00)Fig.7 Dominant hydrometeor class profile and average profiles of ice water content and liquid water content in the convective area(the box in Fig.3) of Typhoon Lekima(from 0300 BT to 1300 BT on 11 Aug 2019) and Typhoon Bavi(from 0800 BT to 1500 BT on 26 Aug 2020)

由图7中固态水含量和液态水含量的垂直分布变化可知，利奇马的固态水集中分布在-20℃层以上，仅为0.1 g·m-3左右，主要来自冰晶以及雪花，在对流最强时段(05:00—07:00)霰粒子增多导致-10℃ 层附近出现最大为0.2 g·m-3的中心，低层液态水含量达到2.0 g·m-3。巴威的固态水集中在-10～0℃层，对流最强时段(09:00—10:00)达到-20℃层，最大达到1.2 g·m-3，同样来自增多的霰粒子，此时低层液态水含量也增大到2.5 g·m-3。

在两个台风对流性降水主要时段，液态水含量始终远大于固态水含量，表明暖云过程在对流性降水中起到主导作用。但在对流最强时段，霰粒子层深厚，固态水含量明显增加，表明凇附过程明显变强，尤其在巴威100 mm·h-1以上的极端强降水中，霰粒子层伸展至-20℃层高度，固态水含量达到液态水含量的50%左右，说明深厚的凇附过程对于极端强降水的产生起到非常重要的作用。除了正反馈作用加强对流活动外，凇附过程产生的霰粒子融化后产生大雨滴，一方面直接增强降雨，另一方面进一步提高下方暖云层雨滴碰并增长和云雨转化效率，导致雨强进一步增大[24，32]。

5 结论与讨论

本文利用地面雨量站资料、NCEP FNL分析资料、双偏振雷达和降水现象仪观测资料，对台风利奇马(1909)和巴威(2008)北上期间在青岛地区造成局地强降水的形成机制及微物理特征进行研究，结果表明：

1) 青岛地区强降水集中出现在自沿海山区向下风方向延伸的狭窄带状区域内。东南气流输送的暖湿空气加强了大气不稳定，受山区地形或边界层锋面的抬升作用不断触发对流，当环境风速较大时对流向西北移动形成线状多单体，当环境风较小时原地合并加强形成局地强风暴。强回波的列车效应或稳定少动均会导致局地强降水的发生。

2) 利奇马和巴威对流性降水的平均Dm和lgNw分别为1.89 mm和3.81，介于热带海洋型和大陆型强对流性降水之间，与影响华东和华南地区的台风降水相比粒子直径更大、浓度更低，同时μ-Λ关系也存在显著区别。随着雨强的增强，直径为1 mm 以下的小雨滴比例下降而中到大雨滴比例上升，直径为1～4 mm的雨滴增长对20 mm·h-1以上的短时强降水的贡献超过90%。

3) 对流性降水的暖云层中随高度降低，降水粒子逐渐由小雨粒子转为大雨粒子，ZH，ZDR，KDP和液态水含量随高度降低均持续增大，表明暖云层存在明显的碰并增长和对云水的聚集作用，同时更大的液态水含量表明降水主要产生于暖云增长过程。

4) 在100 mm·h-1以上的极端强降水时段，霰粒子层厚度达到-20℃层，大雨粒子占据整个暖云层，云内液态水含量和固态水含量迅速增加，且固态水含量达到液态水含量的50%，说明深厚的凇附过程对于极端强降水的产生起重要作用。