1 引言

青藏高原海拔高、面积大, 自然条件恶劣制约了人类活动, 因而气象观测站不能像平原地区那样密集, 对云降水及大气参数等的观测非常有限。林志强等(2014)利用青藏高原中部和东部38个气象站的21年汛期观测结果, 给出了该地区强降水的时空分布及环流特征; 韩熠哲等(2017)则利用青藏高原包括青海地区的20个气象站近30年的观测结果, 分析了这些地区的降水变化特征; 而曹瑜等(2017)则利用青藏高原中东部71个气象站观测资料研究了夏季极端降水概率。近年来, 通过热带测雨卫星(the Tropical Rainfall Measuring Mission, TRMM)搭载的测雨雷达(Precipitation Radar, PR)探测结果, 获得了青藏高原上以往不知道的降水特点, 如利用PR探测结果及其它仪器探测结果, Fujinami et al(2005)发现8月青藏高原上山脉降水主要发生在白天、山谷降水则主要发生在夜晚。Fu et al(2006)研究发现青藏高原降水块状结构特点、降水回波高度较非高原地区高耸的气候分布特征、降水峰值出现于午后的日变化特点。研究还发现青藏高原上陡峭谷地强迫引起的强对流降水结构特点, 即降水在水平距离和高度的剖面上成像“蘑菇”状结构, 并在热红外辐射温度和微波高频通道亮温上有对应的低值, 即表明云顶高云内冰相粒子多的特点(傅云飞等, 2007); 刘奇等(2007)的研究还指出了青藏高原与周边地区降水廓线的差异。

针对PR降水类型在青藏高原地区的缺陷, 即PR降水类型识别算法把高原地表回波误判为层状云降水的回波亮带, 因此虚假地给出高比例的青藏高原层状云降水(Fu et al, 2007), 他们结合那曲和拉萨探空站观测的大气温湿廓线特点、PR探测的降水廓线特征, 研究指出PR探测的青藏高原降水可分为三种类型, 即深厚强对流降水、深厚弱对流降水及浅薄降水(傅云飞等, 2008)。为深入揭示青藏高原降水特征, 潘晓等(2015)依据可见光/红外扫描仪(Visible and Infrared Sensor, VIRS)五个通道信号与PR降水廓线的融合资料, 分析了青藏高原夏季这三类降水强度水平分布和降水垂直结构及相应红外信号特征, 还指出了这三类降水的经向移动特点和日变化特征。总体上, 对PR和VIRS融合资料的分析结果表明, 青藏高原上绝大部分降水为深厚弱对流降水, 它们的云顶相态多为冰相或较冷的冰水混合相; 浅薄降水为次多降水类型, 但非暖云降水; 深厚强对流降水是最少的降水类型。青藏高原降水强度和降水频次的变化为自高原西部向东部增强和增大, 但降水云的回波顶高度和云顶高度则是自高原西部向东部降低(傅云飞等, 2016), 估计这个特点与青藏高原下垫面性质自西向东分布的差异有关(栾澜等, 2018)。

另一方面, 利用青藏高原有限的探空站观测, 得到了高原局地的大气温湿廓线(徐桂荣等, 2016), 但青藏高原降水云团内部的温湿结构具有怎样的特点, 他们的研究尚未给出。通过模式模拟试验是获得降水云内的温湿风结构的一种途径, 但其真实性还有待利用实际探测结果加以证实。之所以对降水发生时, 云团内部的大气温湿垂直结构等环境参数的认知不足, 是因为常规探测难以同时获取降水云内的降水参数和大气温湿参数。

然后, 利用多仪器探测结果, 可以揭示云内结构参数与大气参数之间关系, 如Biondi et al(2012)利用星载激光雷达(the Cloud-Aerosol LIDAR Infrared Pathfinder Satellite Observation, CALIPSO)探测数据和全球定位系统(Global Position System, GPS)掩星(Radio Occultation, RO)数据, 分析发现了GPS弯曲角在深对流云顶处出现剧烈变化, 这一变化与云温相关性好。为了给出云降水的大气参数分布, 现有研究将再分析资料与卫星探测结果进行融合(Mitrescu et al, 2008; Posselt et al, 2008), 如Haynes et al(2007)将模式大气参数与星载测云雷达(Cloud Profile Radar, CPR)探测的云廓线结合, 进而得到了云垂直结构对应的模式大气参数垂直分布。利用机载探测仪器的穿云飞行, 也可获得一定范围内云相应的大气温湿分布, 但该类探测成本高, 且具有一定的危险性, 飞机通常也不入强对流云进行观测。

夏静雯等(2016)将全球常规无线电探空数据集(Integrated Global Radiosonde Archive, IGRA)的大气温湿资料与TRMM的PR降水廓线资料进行融合, 研究了东亚和南亚季风区雨季降水云团内的降水垂直结构相应的大气温湿风垂直结构特征, 并分析了两个地区间上述特征的差异, 为研究降水云团的降水结构及温湿结构提供了新思路。本研究基于这个思路, 利用多年(1998—2012年)逐日轨道PR降水回波反射率因子廓线(降水率廓线)资料, 匹配融合了相应时间段青藏高原拉萨地面探空站的大气温湿廓线资料(逐日两次探测结果), 研究了拉萨站附近的降水结构及降水云内的温湿垂直结构特征, 为后续开展降水潜热等研究铺垫基础。

2 数据来源和方法介绍

使用的PR降水回波反射率因子廓线(降水率廓线)资料(PR 2A25数据)为TRMM网站提供的标准资料。TRMM卫星由美国航天航空局(NASA)和日本空间发展署(JAXA)合作研制, 它是一颗非太阳同步的低倾角(35°)卫星, 于1998年11月27日升空, 2001年8月7日前其飞行高度为350 km, 随后升至402 km, 环绕地球一周时间约91.3 min。该卫星在南北纬38°之间观测, 每天大约有16条轨道, 主要用于热带副热带地区云降水探测。PR的主要参数如下:星下点水平分辨率4.3 km(升轨后为5 km), 垂直分辨率250 m, 探测高度自地表至20 km(Kummerow et al, 1998)。PR的灵敏度为16~18 dBz, 在TRMM卫星2001年升轨之后, PR的灵敏度变为17.2~19.2 dBz(Kozu et al, 2001; Takahashi et al, 2004)。

研究中使用的PR降水回波反射率因子廓线(降水率廓线)数据, 其中的降水率廓线由降水回波信号反演得到, 具体见相关文献(Kummerow et al, 1998; Kozu et al, 2001)。依据TRMM的降水算法, 2A25数据提供了降水分类:对流、层云和其他类型降水(Iguchi et al, 2000), 但由于TRMM降水分类算法在青藏高原存在不足, 主要是算法预设冻结层高度与高原地表海拔相近, 导致约80%以上的弱对流降水误判为层云降水(Fu et al, 2007), 本研究则基于文献研究给出了高原降水类型新分类:深厚对流降水(强和弱)及浅薄降水(刘奇等, 2007; 傅云飞等, 2008, 2016; 潘晓等, 2015)。这两种降水类型以回波顶高度(PR探测到的第一个回波信号的高度, 文中以0.4 mm·h^-1为判断阈值, 并且要求连续三层的降水强度均大于0.4 mm·h^-1)是否高于7.5 km为判断依据, 该阈值高度通过对探空温湿廓线的统计分析获得。

研究中使用的大气温湿风廓线资料来自全球探空数据集(IGRA), 它由美国国家气候数据中心(NCDC, http://www.ncdc.noaa.gov/oa/climate/igra/)发布。该数据包括了来自全球1500多个探空站逐日00:00(世界时, 下同)和12:00的探测结果, 它包括了温度、气压、风向和风速、位势高度等大气参数, 并经过了严格的质量控制流程(Durre et al, 2006)。由于青藏高原特殊的地理环境和气候条件, 该地区IGRA站点数量少且冬季降水比较弱, 故本研究仅选取拉萨站(站号: 55591; 29.7°N, 91.13°E)探空站1998—2012年夏季(6—8月)的数据进行分析。

此外, 本研究还使用了由欧洲中期天气预报中心(ECMWF)提供的最新的全球再分析资料ECMWF-Interim, 如500 hPa等位势高度数据, 其分辨率为0.125°。使用的青藏高原地形数据分辨率为0.03°, 它由美国国家地球物理资料中心(National Geophysical Data Center, NGDC)发布。

由于探空观测逐日两次, 因此必须在这两次固定时间前后, 匹配TRMM经过探空站时PR回波反射率因子廓线(降水率廓线)与探空的大气温湿廓线。为了使匹配范围更准确, 本研究首先统计了1998—2012年拉萨探空站上空不同气压层的平均风速(表 1), 表明拉萨近地面风速大于5 m·s^-1, 300 hPa高度的风速接近9 m·s^-1, 而在200 hPa高度的风速接近12 m·s^-1; 为简单估算, 取大气柱水平风平均风速为10 m·s^-1, 探空气球上升速度为400 m·min^-1, 则气球上升到20 km高度时水平位移大约30 km。参照文献(夏静雯等, 2016; Wang et al, 2017), 选择探空观测前后2 h内, 在探空站为中心的0.25°(约27.5 km)为半径的圆面积中, 对TRMM经过探空站的PR回波反射率因子廓线(降水率廓线)与探空廓线进行匹配。必须指出, 探空所得的大气温湿风廓线仅代表了这一匹配范围内前后两小时的大气平均状态, 而PR给出的回波反射率因子廓线(降水率廓线)为瞬时探测结果, 这是卫星遥感与地基探测之间时间同步遇到的困难, 目前还难以克服这种瞬时探测量与时间累积观测量之间的一致性问题, 但总体上, 长时间序列的统计结果, 还是具有物理意义。

此外还必须指出, 由于探空站资料为每天的固定时次(00:00和12:00), 根据潘晓等(2015)对青藏高原不同类型降水频次及强度的统计可知, 深厚降水发生的频次和强度的峰值分别出现在08:00和05:00, 而浅薄降水的峰值则分别出现在08:00和12:00, 因此, 今后还需要依据降水强度和频次出现的峰值时间, 来探测大气温湿结构。

3 结果分析 3.1 个例分析

建立在个例分析基础上的统计分析, 有助于了解诸多数据匹配、探空站大气温湿廓线及降水类型特征等细节, 为此, 首先选取拉萨站附近的两个夏季降水个例进行分析, 它们分别为文献(傅云飞等, 2008; 潘晓等, 2015)中定义的深厚强和深厚弱降水。图 1为PR探测的近地面降水强度分布, 其上叠加了500 hPa位势高度, 直线AB和CD分别为垂直于轨道前进方向和沿轨方向的降水信号剖面位置, 时间均为世界时。在探空站的0.25°范围内, 这两个个例降水强度差异明显。图 1(a)个例(2003年6月22日11:00;轨道号: 31928)中拉萨站位于500 hPa槽线区域, 等高线较密集, 位势高度梯度大, 估计降水发生时的风速较大; 探空站附近的近地面降水强度多在3 mm·h^-1以上, 最大超过6 mm·h^-1。图 1(b)个例(2002年7月23日11:00;轨道号: 26723)所示探空站处于低压区, 探空站西侧有一低压中心, 探空站外围的等高线比较密集, 但探空站附近位势梯度不大, 估计降水发生时的风速较小; PR测得站点附近的近地面降水强度多在3 mm·h^-1以下。由此可见, 图 1(a)个例为强降水个例, 而图 1(b)个例的降水相对弱, 但总体上两个个例的降水强度呈现非均匀块状分布, 即发生在低压区的降水由多个雨团组成, 这些雨团中存在非降水区域, 这也许是对流云中强烈上升运动所导致的对流云周边的下沉运动造成(傅云飞等, 2003)。

Zipser et al(1994)的研究表明, 降水雨团的热动力结构及微物理结构特性, 常常反映在降水云的垂直结构上, 因此分析这两个降水个例的垂直结构可以更好地了解其降水云内的状况。由于地面会对地面附近的降水回波信号产生干扰, 考虑到拉萨站及附近地表海拔均在3600 m左右, 因此仅使用PR回波反射率因子廓线4 km以上的数据。

强降水个例的雷达回波反射率因子剖面显示[图 2(a), (b)], 其在高度方向和水平方向皆呈现强弱相间的不均匀分布, 表明降水云中的降水粒子随着气流不规则运动、降水粒子大小和浓度的空间分布不均; 这些回波顶高度可达15 km[图 2(b)], 近地面雷达回波反射率因子可达35 dBz以上, 表明近地面的降水强度大; 大于39 dBz的反射率因子主要出现在地面至其上的2 km高度, 说明在此高度处降水粒子尺度大; 该高度以上至9 km雷达回波反射率因子减小至25 dBz, 9 km以上反射率因子衰减至小于25 dBz。上述表明该探空站及附近的对流活动旺盛, 降水为深厚强对流降水。弱降水个例的降水回波反射率因子剖面表明[图 2(c), (d)], 降水垂直伸展高度不超过10 km, 降水云层相对薄, 且降水雷达回波反射率因子均小于32 dBz, 反射率因子的水平变化和垂直变化皆小, 说明该降水个例的对流活动弱, 近地面降水强度小[见图 1(b)], 为一个深厚弱对流降水。

由于将PR回波反射率因子廓线(降水率廓线)与探空的大气温湿廓线相融合, 因此可便捷地得到降水云内的大气温湿廓线, 并估算相应的大气不稳定能量。图 3给出了深厚强和弱对流降水个例对应的大气温湿廓线图(T-logP图), 图中黑色实线为温度廓线, 蓝色实线为露点温度廓线, 二者之差越小则表明大气层结内水汽越接近饱和, 水汽越容易凝结成云。图中橙色填充面积表征对流有效位能(Convective Available Potential Energy, CAPE)的大小, 它反映大气柱内空气的不稳定程度, 在T-logP图上为探空得到的大气层结曲线与大气状态曲线所包围的面积, 可通过探空温湿廓线计算得到(彭治班等, 2001)。CAPE值的物理意义表示在自由对流高度以上, 气块可从正浮力做功而获得的能量, 即可转化为对流动能的大气位能, CAPE的值越大, 发生强对流的可能性就越大。

深厚强对流降水个例[图 3(a)]降水发生时近地面温度为13.85 ℃, 在600~200 hPa气层内温度递减率约为7.42 ℃·km^-1。近地面温度露点差为3.21 ℃, 从500~300 hPa各层温度露点差均小于1 ℃, 大气处于接近饱和的状态。深厚弱对流降水个例[图 3(b)]发生时的近地面温度为15.45 ℃, 在600~200 hPa气层内温度递减率约为6.86 ℃·km^-1。近地面处的温度露点差为5.02 ℃, 在500~400 hPa层温度露点差最小。

两个例的风向及风速随高度变化表明, 降水发生时探空站上空均存在风切变。深厚强对流降水个例[图 3(a)]的大气低层, 即探空站地表至400 hPa, 西风转为西南风到偏南风, 随后在300 ~200 hPa风向由西南偏西风变为西风。深厚弱对流降水的风向自地面至500 hPa由偏东风转为西南偏南风, 随后风向随高度增加顺时针变化, 逐渐变为西风(300 hPa)、西北风(200 hPa)。两个例风向随高度顺时针变化, 根据热成风原理, 探空站上空空气柱存在暖平流(朱乾根等, 2007)。事实上, 这两个降水个例的大气低层(500 hPa高度)都吹西南风, 对照图 1也可见探空站及附近降水主要出现在该站的南部, 这与夏季南亚季风活动大背景下, 季风气流上高原有关; 而在大气高层300~200 hPa, 大气皆西风气流; 这种风垂直切变环境有利于对流降水发生。

图 3还表明深厚强对流降水和深厚弱对流降水自高原大气低层至200 hPa, 皆存在着大气不稳定能量, 图中显示前者的橙色区域面积明显大于后者, 前者的CAPE值为1657 J·kg^-1, 而后者的CAPE值为916 J·kg^-1, 这也是图 2中深厚强对流降水对流发展旺盛、垂直伸展超过15 km的原因。深厚强对流降水之所以强的另一个原因, 是降水发生时高原大气低层500 hPa至中高层250 hPa皆为西南和西南偏南风, 对应大气柱温度露点差小于1 ℃, 即大气柱空气饱和。而深厚弱对流降水个例不存在上述条件。

大气柱的可降水量(Precipitation Water, PW)定义为气柱各层水汽值的累加, 用以表达局地单位面积上空大气柱的总水汽含量。考虑到高原上高层水汽稀少, 计算PW时大气柱下界和上界气压值分别取650 hPa和300 hPa。表 2所示为深厚强对流和深厚弱对流降水个例的PW和PR探测的近地表平均降水强度。由探空数据计算得到深厚强对流降水的PW为24.49 mm·d^-1, 它与深厚弱对流降水的PW(24.71 mm·d^-1)基本相当, 可见这两个个例大气柱中的含水量相当, 但PR探测给出的近地面降水强度却差异明显, 强降水个例的平均降水强度达为2.01 mm·h^-1, 远大于弱降水个例的平均降水强度(0.70 mm·h^-1)。通常情况下, 平均降水强度要小于大气可降水量, 但如果降水发生时大气低层存在低空暖湿急流, 输送水汽进入雨区上空, 来不断补充因降水带来的水汽耗损, 从而导致强降水, 且降水量可超过大气可降水量(Trenberth et al, 2003)。如前面指出的那样, 由于卫星遥感与地基探测之间时间同步的困难, 目前还难以克服这种瞬时探测量与时间累积观测量之间的一致性问题, 这也是未来急需解决的问题。

3.2 统计分析

深厚强对流和深厚弱对流降水个例分析, 较好地展示了PR和探空探测给出的降水垂直结构和降水发生时相应的大气温湿风垂直结构特点, 为统计分析拉萨探空站及附近降水垂直结构和大气温湿结构特征奠定了基础。为此, 匹配了1998—2012年夏季(6—8月)PR在拉萨探空站及附近探测的降水系统。表 3为PR探测的降水系统和降水廓线的数量, 从表 3中可见, TRMM经过拉萨站PR探测降水系统169次、降水廓线1775条。文献研究表明青藏高原深厚强对流降水的频次小于6%(潘晓等, 2015), PR在拉萨探空站及其附近探测到的深厚强降水样本数量也非常少, 因此在进行如下统计时, 不区分深厚强和弱对流降水, 仅把这两类降水作为深厚降水进行统计。

拉萨探空站及附近降水系统如何定义为深厚降水系统或浅薄降水系统呢？本研究给出定义如下:当拉萨探空站为中心的0.25°(约27.5 km)为半径的圆面积中, 如深厚降水廓线数量是浅薄降水廓线数量的三倍以上, 则定义PR探测拉萨探空站及附近的降水系统为深厚降水系统, 反之则定义为浅薄降水系统。对夏季拉萨站及附近的169个降水样本的分类(见表 3)结果表明, 降水系统主要以深厚降水系统为主, 共119个样本(占70.4%), 浅薄降水系统为50个(占29.6%), 该分类结果与潘晓等(2015)对青藏高原降水类型分类结果基本一致。

首先, 利用降水雷达回波的联合频次分布(CFAD)图来展示PR探测到的169个降水系统的平均降水垂直结构。CFAD图表示了在高度和反射率因子组成的二维面上降水雷达反射率因子分布频次(Yuter et al, 1995), 本研究在计算CFAD时, 雷达回波反射率因子间隔取1 dBz、高度间隔取0.25 km(PR的垂直分辨率)。图 4为计算得到的169个降水系统CFAD, 表明拉萨探空站及附近的降水回波反射率因子分布在17~45 dBz, 回波顶高度可达17 km; 近地面(5~6 km)的降水回波反射率因子分布在20~30 dBz, 呈现“瘦高”外形; 就整层而言, 大部分的降水回波反射率因子小于26 dBz, 表明高原上大部分降水强度小, 这也与以有高原降水的研究结果一致(傅云飞等, 2016); 此外, 小于26 dBz的回波在9~11 km、14~17 km出现频次高, 说明这两个高度层, 容易出现小的降水粒子, 即弱降水云容易出现在这两个高度。大于39 dBz的降水回波信号出现在地面至9 km, 但其概率小于4%, 这与多年夏季PR探测结果统计指出青藏高原深厚强对流降水概率小于6%一致(潘晓等, 2015)。值得注意的是, 图 4(a)给出的CFAD与非高原地区的差异很大, 如东亚和南亚对流降水的CFAD表明, 降水回波反射率因子分布在17~50 dBz, 回波顶高度基本上小于15 km。呈现“胖”的外形; 近地面(2~3 km)的降水回波反射率因子分布在17~50 dBz(夏静雯等, 2016)。可见高原与东亚及南亚非高原的降水垂直结构存在很大差异, 其原因很可能是高原独特的大气温湿垂直结构及下垫面状态所致。此外, 由于PR的垂直分辨率250 m, 可能不足以分辨高原降水的亮带, 因为Ma et al(2018)利用布设在那曲的垂直分辨率为33 m的C波段雷达探测结果, 分析发现了对流消散演变为层云降水的亮带, 其高度大约在5.5 km。由此可见, TRMM的PR垂直分辨率对降水精细结构的探测还存在不足。

与图 4(a)的降水垂直CFAD相应的平均大气温度和露点温度廓线如图 4(b)所示, 它表明温度露点差自地面(约10 ℃)向上至5.8 km高度(约4 ℃)逐渐减小, 这与个例降水的大气低层温湿结构类似; 500~400 hPa温度露点差减小(均小于4 ℃), 大气显得湿润; 400~200 hPa温度露点差逐渐增大, 在此高度向上至150 hPa的温度露点差逐渐减小至小于3 ℃。总体上, 图 4(b)表明拉萨探空站及附近发生降水时, 云内大气并非完全饱和, 但降水时云内与该站全部天气状况(即降水状态与非降水状态在内一起计算)时的温度露点差值差异明显, 表 4所示拉萨探空站及附近全部天气状况时各气压标准层的温度露点差在500 hPa和400 hPa大于5 ℃, 而在300 hPa高度及其以上高度均大于10 ℃。图 4(b)还表明降水发生时云体内的零度层高度大约6.3 km, 该高度较2014年夏季那曲中午零度层(约5 km)高出约1 km(Ma et al, 2018)。

此外, 图 4(b)的气温廓线表明拉萨探空站及附近降水时的对流层最低平均温度约-76 ℃, 对应高度大约为16.8 km, 该高度即为冷点高度定义的对流层顶高度(Highwood et al, 1998), 此高度以上约3 km为对流层次低平均温度(约-74 ℃), 这两个高度估计就是拉萨探空站及附近降水发生时对流层顶的厚度层。Feng et al (2011)分析无线电掩星(Constellation Observing System for Meteorology, Ionosphere and Climate, COSMIC)探测资料, 指出青藏高原对流层的冷点高度分布在17~18 km, 本研究给出的冷点高度低于他们的结果, 估计是探空时间是上午和傍晚, 没有下午的探空观测, 而高原午后对流活跃, 对流层顶的高度应该高。Feng et al (2012)的研究结果表明30°N附近的对流层顶的厚度接近4 km, 较拉萨探空站及附近降水时的对流层顶厚度厚约1 km, 说明降水时云体内部对流活动, 使得对流层顶的下界高度升高, 对流层顶的厚度变薄。

依据表 2给出的深厚降水系统与浅薄降水系统的样本, 通过这两类降水系统的雷达回波反射率因子的CFAD分布(图 5)可知, 拉萨探空站及附近夏季深厚降水系统的CFAD外形[图 5(a)]与降水时的CFAD外形基本类似地呈现“瘦高”, 整个云柱的降水回波反射率因子介于17~45 dBz, 大部分降水回波反射率因子小于26 dBz; 近地面降水回波反射率因子主要介于25~35 dBz, 大于39 dBz的降水回波信号出现在地面至9 km, 其概率小于4%; CFAD的回波顶高度达17 km。浅薄降水的CFAD分布如图 5(b)所示, 表明其回波反射率因子均小于39 dBz, 说明此类降水系统中没有强对流发生, 由于浅薄降水系统的定义是降水回波顶高度低于7.5 km, 因此这类降水的回波高度均在7.5 km以下; 总体上这类降水的大部分回波反射率因子小于26 dBz, 说明这类降水系统是弱降水。

此外, 无论是深厚降水系统还是浅薄降水系统, 其CFAD均没有出现零度层的亮带, 很可能是高原零度层太薄, 从而PR的垂直分辨率(250 m)不能分辨零度层的亮带, 这并不表明高原降水系统不存在零度层亮带, 事实上拉萨探空站及附近降水发生时的零度层高度大约6.3 km, 既然存在零度层, 冰相粒子下降到这个层附近, 应该发生融化, 可PR就是没有探测到融化层的亮带信号。

降水廓线是降水垂直结构的另一种直观的表现形式。刘奇等(2007)将青藏高原降水廓线按照不同近地表降水强度进行了分类统计, 指出了深厚强对流与深厚弱对流降水廓线的差异; 潘晓等(2015)则按照降水云顶不同红外辐射温度区间, 给出了云顶不同相态降水云的降水廓线, 指出云顶冰相、混合相和液相的降水廓线差异。根据他们所做的方法, 本研究计算给出了拉萨探空站及附近夏季深厚降水系统和浅薄降水系统的平均降水廓线(图 6)。浅薄降水系统的平均降水廓线表明, 降水率斜率随高度的变化不大, 基本呈对数线性关系变化, 最大平均降水率(0.7 mm·h^-1)出现在地面, 最大的平均降水回波顶高度为7.2 km。浅薄降水的降水强度向地面增大的原因是降水粒子下降过程中粒子碰并增长, 这与洋面暖云降水过程类似(Qin et al, 2016)。

图 6显示深厚降水系统的平均回波顶高度约13.2 km, 平均降水强度随高度的降低不断非线性增大(降水强度由雷达回波反演得到; 并且由雷达方程可知, 降水强度主要与降水粒子大小有关), 最大降水率出现在近地面处, 大约2.7 mm·h^-1。依据平均降水强度随高度的变化, 降水垂直结构大体可分为三层:最大变化层(8~10 km高度), 其降水强度变化为0.39 mm·h^-1·km^-1, 10 km以上高度的降水强度变化为0.15 mm·h^-1·km^-1, 而8 km以下的降水强度变化为0.18 mm·h^-1·km^-1。Liu et al(2001)、傅云飞等(2008)研究热带降水和亚洲降水时, 依据热带对流降水的廓线斜率变化, 将其分为四层, 即云降水粒子的冰相层(7.5 km以上高度)、冰相粒子与水相粒子的混合层(7.5~5.5 km)、水相粒子碰并增长层(5.5~3 km)和水相粒子破碎层(3 km以下至地面)。对比可见高原与热带及亚洲非高原地区的降水垂直结构差异甚大。其原因正在分析中。

为了揭示拉萨探空站及附近不同降水类型的大气温湿结构特征, 图 7给出了该站夏季全部天气状况时、降水发生时、深厚降水发生时及浅薄降水发生时的大气平均温湿廓线, 同时表 4给出了这四种情况下各标准气压层的平均大气温度露点差。由图 7可知这四种情况下云内温度廓线形态相差不大, 其中全部天气状况[图 7(a)]的近地面(600 hPa)大气平均温度约为289.88 K, 它比降水发生时[图 7(b)]和深厚降水发生时[图 7(c)]的近地面大气平均温度(288.27 K)高1.5 ℃; 因浅薄降水发生时[图 7(d)], 600 hPa高度处样本量太少, 故没有统计计算, 但可以推测其近地面大气平均温度与全部天气状况时的差异不会大。图 7还表明这四种情况下露点温度廓线的斜率在400 hPa处有明显的变化, 即400 hPa高度以下露点温度递减的速率明显小于400 hPa高度以上露点温度递减的速率, 这个气压层高度约为7.5 km, 正是深厚降水回波顶高度与浅薄降水回波顶高度的分界, 这个分界高度以下大气温度与露点温度之差随高度增加而逐渐减小, 在此分界高度以上至200 hPa则相反, 这个特点在表 4中清晰反映; 在降水情况及深厚降水与浅薄降水时, 150 hPa高度大气温度与露点温度几乎接近, 说明此处大气几乎饱和, 这与降水云中的对流活动有关, 而150 hPa高度距此时的对流层顶的下界高度还差近5 km左右, 表明统计的平均状态难以表现穿透性对流活动的痕迹, 因为穿透性对流活动的频次非常低(Xian et al, 2015)。

卓嘎等(2013)对青藏高原1980—2009年大气可降水量的研究结果表明, 降水量与大气可降水量在空间分布上具有一致性, 且夏半年(5—10月)大气可降水量占全年大气可降水量的80.9%。基于此, 本研究分别统计了拉萨探空站及附近夏季降水情况、深厚降水系统及浅薄降水系统的大气可降水量。降水情况下, 拉萨探空站及附近的大气可降水量为20.89 mm·d^-1, 略大于周顺武等(2011)统计的高原夏季日平均可降水量(5~19 mm·d^-1), 降水情况下的CAPE值为1792.9 J·kg^-1; 深厚降水系统与浅薄降水系统的大气可降水量分别为20.63 mm·d^-1和21.52 mm·d^-1, 其对应的CAPE值分别为1941.7 J·kg^-1和1451.8 J·kg^-1。由于局地气柱中的可降水量只有一部分能转化为实际降水, 降水转化率表明可降水量能够转化为降水的比率(李霞等, 2003)。由周顺武等(2011)的统计结果显示, 拉萨站附近的平均降水转化率在28%左右, 而本研究粗略估计的降水转化率为27.0%;深厚降水系统的平均降水强度约为浅薄降水系统的2.8倍, 前者的降水转化率也是后者的2.9倍, 详细研究尚在进行之中。

4 结论

利用1998—2012年夏季IGRA的大气温湿廓线资料和TRMM PR降水廓线资料, 在拉萨探空站为中心约2000 km²内, 匹配融合生成了该站大气温湿廓线与PR降水廓线的准时空同步资料, 以此分析了拉萨探空站及附近夏季(6—8月)降水情况、深厚降水与浅薄降水发生时, 降水云内的大气温湿结构特征, 得到以下主要结论:

(1) 深厚降水情形, 拉萨站上空风向随高度顺时针变化, 大气低层为西南风, 大气高层皆为西风气流, 气柱存在暖平流, 有利于对流降水发生。深厚降水系统CAPE接近一千或超过一千个单位。降水系统由多个雨团组成, 呈现非均匀块状分布; 深厚强降水系统的回波顶可达15 km高度, 近地面雷达回波反射率因子可达35 dBz以上, 大于39 dBz的反射率因子出现在地面至其上的2 km高度; 深厚弱降水系统的回波反射率因子剖面表明降水垂直伸展高度不超过10 km, 且降水雷达回波反射率因子均小于32 dBz, 反射率因子的水平变化和垂直变化皆小。上述虽然是个例情形, 其普遍性正在研究中。

(2) 统计结果表明拉萨探空站及附近的降水回波反射率因子分布在17~45 dBz, 大部分的降水回波反射率因子小于26 dBz, 回波顶高度可达17 km。相比夏季东亚和南亚对流降水回波的“胖”外形, 拉萨探空站及附近降水回波呈现“瘦高”外形。与降水垂直结构相应的平均大气温度和露点温度廓线表明大气低层湿润, 降水云内大气并非完全饱和, 但降水云内的温度露点差比其全部状态时的值小。降水云体内的零度层高度大约6.3 km, 对流层最低平均温度约-76 ℃, 对应高度大约为16.8 km, 对流层顶的厚度层约3 km, 比同纬度的对流层顶厚度薄1 km。

(3) 统计结果表明拉萨探空站及附近夏季深厚降水系统的降水回波外形与降水时的类似呈现“瘦高”, 整个云柱的降水回波反射率因子介于17~45 dBz, 大部分小于26 dBz; 大于39 dBz的降水回波信号出现在地面至9 km, 比例小于4%。浅薄降水系统的大部分回波反射率因子小于26 dBz。深厚降水系统的平均降水强度随高度的降低不断非线性增大, 最大降水率出现在近地面处, 大约2.7 mm·h^-1。不同于热带及亚洲非高原地区的对流降水垂直四层结构, 拉萨探空站及附近的深厚降水系统在垂直结构可分为三层: 10 km以上高度、8~10 km、8 km以下, 其物理意义尚在研究中。浅薄降水系统的垂直结构呈现一层, 即平均降水率斜率随高度的变化不大, 最大平均降水率(0.7 mm·h^-1)出现在地面。无论是深厚降水系统还是浅薄降水系统, 均未出现零度层的亮带, 很可能是高原零度层太薄, PR探测的垂直分辨率(250 m)不足以分辨零度层的亮带。

(4) 统计结果表明降水情形与深厚降水情形的近地面大气平均温度比全部状态时的温度低1.5 ℃。降水包括深厚降水与浅薄降水时, 400 hPa高度(7.5 km)以下露点温度递减的速率明显小于400 hPa高度以上露点温度递减的速率, 该高度以下大气温度与露点温度之差随高度增加而逐渐减小, 该高度以上至200 hPa则相反。统计结果还表明拉萨探空站及附近的大气可降水量为20.89 mm·d^-1, 降水转化率为27.0%, 深厚降水系统与浅薄降水系统的大气可降水量分别为20.63 mm·d^-1和21.52 mm·d^-1, 深厚降水系统的降水转化率是浅薄降水系统的2.9倍。