2. 中国气象局气象干部培训学院, 北京 100081
青藏高原地区切变线(简称高原切变线)是高原高海拔地形作用下形成的天气系统, 它通常发生在高原边界层内, 是一种浅薄天气系统(冷性切变线除外)(陶诗言等, 1984), 且在500 hPa高度处表现最为明显(何光碧, 2013), 常常表现出南暖北冷的弱斜压性(叶笃正等, 1977)。高原切变线形态在空间分布上可分为横切变(准东西走向)和竖切变(准南北走向), 横切变线较竖切变线出现次数多出一倍(何光碧, 2013), 处于合适的环境场中, 典型的竖切变线可以转变成横切变线(赵大军等, 2018)。
自20世纪70年代末至今, 经过第一次和第二次青藏高原气象科学实验, 中国科学家对高原切变线天气学过程、发生发展动力学过程及其对下游地区降水的影响方面, 做了大量的观测、分析和模拟研究。初步认识了高原切变线的形态、成因、热动力结构及其与高原其他天气系统间的作用(何光碧, 2013; 姚秀萍等, 2014; Yu et al, 2016)。陶诗言等(1984)利用两层P-6原始方程模式, 并加入地形及热力条件进行数值模拟, 得出高原陡峭地形的动力作用是导致高原切变线的主要原因, 热力作用则起到了加强作用。对于典型的夏季500 hPa切变线, 其形成可能取决于三个因子:高原北侧西风加大、高原主体风速减弱和地形绕流作用(徐国昌, 1984), 而这三个因子均与高原地面加热有关(陶诗言等, 1984)。通常高原切变线可维持在12 h内(占71.5 %), 通过对高原切变线维持机理的研究, 可知它与副热带急流的维持和加强、伊朗高压脊的东伸、印度西南季风带来的大量水汽及凝结潜热释放等密切相关(刘富明等, 1987; 唐洪, 2002)。
研究表明当水汽辐合带基本位于切变线区域时, 很有可能带来强降水(李山山等, 2017)。刘富民等(1987)和何光碧等(2009)通过对多年切变线天气的统计, 指出其在6月份出现的次数最多, 并常常伴随降水。在合适的大气环流形势下, 高原切变线会东移发展至高原以东地区, 甚至影响到长江中下游、黄淮流域, 引发那些地区的局地暴雨和雷暴等灾害性天气(叶笃正等, 1957; 乔全明等, 1984), 如造成四川盆地西部暴雨(李维京等, 1986; 郁淑华等, 1997; 矫梅燕等, 2005; Zhao, 2015)、华东华南及华北暴雨或大暴雨(何光碧等, 2009; 许习华, 1987)、长江中上游持续性强降水(郁淑华, 2000; 杨克明等, 2001)。为了应对灾害性天气的发生, 研究切变线区域的云降水特征就显得十分重要。
由于青藏高原地形复杂、海拔高、观测站有限。以往的研究多使用再分析资料, 如欧洲中期天气预报中心再分析资料(ECMWF Re-Analysis Interim data, ERA-Interim)、NCEP/NCAR再分析资料等, 研究青藏高原天气过程, 如高原低涡的判识和高原横切变线时空变化及其对高原下游地区暴雨的影响等(孙兴池等, 2012; 李国平等, 2014; 林志强, 2015; 马嘉理等, 2015)。然而, 再分析资料对云降水特性的描述存在不足, 如不能给出云区、云粒子特征、降水垂直结构等, 因此影响了我们对高原切变线区域云降水特征的认识(卢鹤立等, 2007)。
卫星平台搭载的主被动仪器遥感探测可弥补青藏高原缺少气象观测资料的不足, 如热带测雨卫星(TRMM)搭载的测雨雷达(Precipitation Radar, PR)和可见光/红外扫描仪(Visible and Infrared Sensor, VIRS)等, 它们的探测可以提供降水类型、降水结构和云顶部的可见光反射率及红外辐射亮温等信息(傅云飞等, 2007), 这为我们研究青藏高原切变线区域云降水提供了帮助。已有研究利用了TRMM搭载仪器的遥感探测结果, 揭示了青藏高原云降水的某些特征, 如利用PR探测结果分析揭示了青藏高原降水回波顶高度的气候分布特点(Fu et al, 2006)、青藏高原河谷强降水结构特点(傅云飞等, 2007)、青藏高原深厚强降水与深厚弱降水廓线的差异(刘奇等, 2007), 还利用PR和VIRS的探测结果, 分析揭示了青藏高原云顶不同相态的深厚强对流和深厚弱对流降水及浅薄降水的空间分布及垂直结构特征(潘晓等, 2015; 傅云飞等, 2016)、喜马拉雅南坡陡峭地形上云降水垂直结构特征等(Fu et al, 2017; Chen et al, 2017)。
本文将在先前研究的基础上, 利用PR和VIRS融合资料及其反演的云参数资料, 结合ECMWF再分析资料, 对两个高原横切变线个例的云降水特征进行详细分析。
2 资料来源和方法介绍使用融合资料时间分别为1998年6月22日09 : 56(世界时, 下同)和2011年7月3日10 : 20(分别简称1998年个例和2011年个例), 轨道号分别为03257和77642。使用空间分辨率为1°, 时间分辨率为6 h的ECMWF再分析资料, 时间分别为1998年6月22日06 : 00和2011年7月3日12 : 00, 利用500 hPa及200 hPa的风场、散度场和位势高度场等资料可以进行环流背景场的分析。
TRMM PR和VIRS的逐日逐轨融合资料(傅云飞等, 2011)在PR降水廓线(雷达反射率因子廓线)像元上融合了VIRS的光谱信号资料, 即光谱信号权重平均法。利用该融合资料, 有研究已经分析揭示了青藏高原地区云顶不同相态的降水云空间分布及垂直结构特征(潘晓等, 2015; 傅云飞等, 2016)、喜马拉雅南坡陡峭地形区域云降水垂直结构特征等(Fu et al, 2017; Chen et al, 2017)。该融合资料的降水廓线(雷达反射率因子廓线)水平分辨率约为4.5 km(星下点)、垂直分辨率为250 m(星下点)。VIRS的五个通道中心波长分别为0.63, 1.6, 3.75, 10.8和12 μm, 其星下点水平分辨率为2.2 km, 扫描宽度为720 km。由于PR和VIRS在PR像元上融合, 因此是以降低VIRS的水平分辨率为代价, 即对落在PR像元内的多个VIRS像元中的相应通道做加权平均, 获得PR像元上的光谱信号, 同时该融合资料只能展现在PR扫描宽度内(即220 km左右)。傅云飞等(2011, 2005)和Liu et al(2008)的研究表明PR像元内通常有7个左右VIRS像元, 融合后的VIRS各通道信号变化没有受到加权平均的歪曲, 如10.8 μm通道红外辐射温度融合后的均值变化小于0.7 %, 均方差小于2.5 %, 故PR与VIRS的融合结果可靠(傅云飞等, 2011)。利用融合资料的可见光与近红外通道信号, 结合辐射传输方程的计算建立查表法(即双通道的云参数反演方法), 便可以反演得到云粒子有效半径(Re)、云光学厚度(Tau)、云水路径(LWP)等云参数(Fu et al, 2014)。
由于PR自身的降水类型划分在青藏高原上出现错误(Fu et al, 2007), 本文采用傅云飞等(2016)对高原降水的分类, 即浅薄降水、深厚强对流降水、深厚弱对流降水(Fu et al, 2017)。深厚降水的回波顶高度高于7.5 km, 浅薄降水的回波顶高度低于7.5 km; 深厚强对流降水与弱对流降水的区分以回波廓线是否有超过39 dBZ为标准, 当PR探测的回波信号至少有一强度超过39 dBZ, 则为深厚强对流降水, 反之为深厚弱对流降水。这里的降水回波顶高度定义为PR探测的第一个回波信号的海拔高度, 文中以0.4 mm·h-1作为判断阈值, 且要求连续3层的降水强度都在0.4 mm·h-1以上(Chen et al, 2016)
根据傅云飞等(2016)的参考文献, 利用VIRS的热红外通道亮温, 依据云顶的云粒子相态, 将云系分为四类:冰云(ice, 辐射亮温小于233 K); 冷混合云(cold mixed, 辐射亮温在233~253 K); 暖混合云(warm mixed, 辐射亮温在253~273 K); 暖云(water, 辐射亮温在273~295 K)。根据这样的分类, 本文将分析横切变线区域云系的相态分布特点。
高原横切变线的定义参照Zhang et al(2016)给出的方法, 即利用再分析资料500 hPa高度上的风场资料, 得出纬向风切变、相对涡度和纬向零风速线这三个参数: (1) u/y < 0; (2)ξ > 0; (3)u=0, 其中, 相对涡度
在选取上述个例时, 本着随机取样的原则, 未来将在多个个例统计的基础上, 发掘典型个例进行分析。
3 结果分析 3.1 高原横切变线区域环流背景分析环流形势对于了解降水的产生至关重要。根据ECMWF再分析资料, 本文分析了青藏高原上两个横切变线降水个例(1998年个例和2011年个例)的环流背景。如图 1所示, 1998年个例位于高原东部(31°N—37°N, 90°E—103°E)的低压区域中; 其风场表现出明显的横切变特点, 即南北方向上有风向切向变化[图 1(a)], 横切变线北侧为东北风, 南侧为西南风。500 hPa高度场中, 蓝色方框内的横切变线大部分范围处于散度负值区, 其散度数值达-6×10-5·s-1, 表明气流在低空辐合上升[图 1(e)]; 与在近地面的情况相比, 200 hPa高度场的风速较大[图 1(c)], 并且大部分范围处于散度正值区, 其散度数值达8×10-5·s-1, 表明低层辐合上升的气流在高空辐散[图 1(g)]。
2011年个例位于高原中部偏北处(32°N—38°N, 85°E—98°E)槽前脊后区域, 风场横切变特点也明显, 即在南北方向上有风向切变[图 1(b)], 横切变线北侧为东北风, 南侧为西北风。同1998年个例类似, 横切变线大部分区域在大气低层处于散度负值区, 其散度数值达-4×10-5 s-1, 因此气流在低空辐合上升[图 1(f)], 并对应于高空正散度区(散度数值达2×10-5 s-1), 即低空辐合上升的气流在高空辐散, 且高空的风速较大[图 1(d)]。罗雄等(2018)利用非静力中尺度模式WRF (V3.7.1版)对一次高原横切变线过程中的热动力等特征进行分析, 指出低层辐合且高层辐散的散度场结构会使上升运动在切变线发展维持阶段达到最强, 上升运动很有可能为横切变线区域带来降水。上述结论表明这两个个例的高低空大气流场配置均有利于降水发生, 且1998年个例的大气垂直运动强于2011年个例。
众所周知, 大气低层辐合运动越强, 云和降水粒子的上升运动也越强, 造成的云顶高度越高, 容易形成深厚云体, 降水的可能性也就大。因此, 降水强度大小与降水回波顶高度及低层大气辐合强度(散度场)关系密切。通常低空强烈辐合、高空强烈辐散时, 区域中的上升运动强, 只要水汽条件良好, 则该区域容易产生降水, 且降水回波顶高度越高。
图 2为降水回波顶高度叠加500 hPa散度场的分布情况。在1998年个例中[图 2(a)], 降水回波顶高度在横切变线区域多分布于4~10 km, 且横切变线区域降水回波顶高度较其东部(98°E以东)要高出1 km左右。在横切变线区域, 其南侧的降水回波顶高度普遍高于北侧, 甚至局部出现高于12 km的降水回波顶高度, 这可能与横切变线南侧水汽条件优于其北侧有关, 因为高原上低层大气通常在辐射热力强迫下处于不稳定状态, 一旦水汽充沛, 就容易产生对流活动, 因此横切变线南侧降水回波顶高, 而其北侧则不然, 这里的降水回波顶高度分布于4~5 km。
对于2011年个例, 图 2(b)表明降水沿横切变线呈零散的块状分布, 降水回波顶多分布在4~8 km, 在其东段局部地区出现12 km以上的降水回波顶高度。两个个例的横切变线区域大部分均处于散度负值区, 即低空辐合区, 上升气流易形成降水, 情况与环流形势分析情况一致。
3.2 高原横切变线区域降水高原横切变线区域的近地面降水强度叠加500 hPa风场分布如图 3所示, 1998年个例[图 3(a)]的横切变线跨越6个经度, 从93°E—98°E, 降水基本分布在横切变线西侧的3~4个经距内(93°E—96°E), 且降水分布不连续地沿横切变线呈南北较大块状分布。横切变线北侧降水强度较小, 多在0.5~2.5 mm· h-1, 横切变线南侧降水强度大于北侧, 在横切变线南侧, 中部和西部出现了几个降水的高值中心, 可达24 mm· h-1左右; 图中还可看到风向切变强烈地区的降水多强度大。2011年个例[图 3(b)]的横切变线跨越7个经度(86°E— 93°E), 降水沿横切变线呈现零散的小块状分布, 其南北两侧降水率多在0.5~2.5 mm· h-1, 高值中心并不多, 仅出现在横切变线中部及东部, 降水强度常在10~20 mm· h-1, 而高于24~25 mm· h-1的强降水极少。此外, 叠加的ECMWF再分析资料500 hPa风场分布表明, 降水基本分布在风场中的风向切变区内, 其中2011年个例的切变线与低涡相伴。
降水强度的概率密度分布(PDF)可以更清楚得显示出降水强度的比例分布。为此图 4(其横坐标为间隔为0.5 mm· h-1的对数坐标)给出这两个个例近地面降水强度概率密度分布情况, 可以看出1998年个例与2011年个例的降水强度PDF均为单峰不对称分布, 且两者的PDF分布曲线极为相似, 降水强度多分布于0.5~2.5 mm· h-1之间, 说明这两个个例横切变线的降水强度不大, 多为小雨, 其所占比分别达到90.75 %和85.11 %。两个个例的概率密度分布均在1 mm· h-1处达到最大值, 分别对应于34.79 %和40.46 %。
降水与云系密不可分。为了解高原横切变线区域的云系特点, 本文利用VIRS遥感的可见光通道(0.63 μm)的反射率、近红外通道(1.6 μm)的反射率和热红外通道(10.8 μm)的辐射亮温分布, 分析了横切变线区域内云系分布, 并利用可见光通道和近红外通道的信号, 反演了横切变线云系的云参数(云粒子有效半径Re及液态水路径LWP)(Liu et al, 2008)。
图 5是前文提及VIRS三个通道给出的高原横切变线区域的信号, 从VIRS的可见光通道反射率分布可见, 1998年个例横切变线中段及西段有大片云系, 其反射率高于0.75, 说明横切变线中段及西段云系云顶附近存在较多小粒子, 它们对可见光通道具有强的散射, 而横切变线东段该通道的反射率较低(低于0.45), 说明这里的云系粒子偏大且数量少, 其对太阳可见光散射较弱。从近红外通道反射率的分布[图 5(c)]可以看到, 对应于可见光通道高反射率区域, 如横切变线中段、西段及南侧, 其近红外通道的反射率较低(低于0.2), 表明这些区域云系中冰相粒子多, 它们对近红外通道具有强的吸收性, 故该通道的信号弱。横切变线其他区域的近红外通道反射率变化于0.2~0.45, 估计这些区域多为冰水混合相云。
对于热红外10.8 μm通道探测的云系, 其辐射亮温大小基本就反映了该云系的云顶高度(如水云), 若辐射亮温值越低, 则云顶高度越高(傅云飞等, 2016)。辐射亮温的分布情况表明[图 5(e)], 在可见光通道高反射率和近红外通道低反射率的区域, 即横切变线中段及西段范围内, 该通道的辐射亮温多低于230 K, 说明这些区域云系的云顶很高, 降水几率大[对照图 3(a), 这里的降水的确多]; 而横切变线东段云系的辐射亮温值多高于250 K, 说明这里云系的云顶较低, 发生降水的概率非常小, 图 3(a)中这个位置基本无降水, 估计这里虽然大气流场有利, 但水汽不足。综上可知, 1998年横切变线个例深厚云和降水主要集中在切变线的西段至中段及其南侧, 而横切变线东段及其北侧云顶高度较低且并无降水。
2011年个例[图 5(b)]的可见光通道高反射率(大于0.75)呈现零碎块状分布在高原横切变线的南北两侧区域内, 对照近红外通道反射率分布和热红外通道亮温分布可知, 这些块状云团的云顶高(亮温低于230 K)、云顶为冰相(近红外反射率多小于0.2), 说明该横切变线南北两侧分布着深厚的对流云团; 这些云团之间存在着可见光反射率小于0.2、近红外反射率高于0.5、热红外亮温高于275 K的区域, 估计是深厚对流云团间的低云区或晴空区。由此可见, 该横切变线造成了对流性云系及降水, 这与1998年个例有所不同, 说明青藏高原上流场切变线可以造成不同性质的云系和降水, 这对我们以后的统计分析具有启示作用。
为了进一步了解这两个个例的横切变线云系相态分布特征, 依据本文第二部分所述, 利用VIRS热红外通道亮温值, 将横切变线云系分为冰云、冷混合云、暖混合云和暖云, 且将亮温高于295 K的区域视为晴空。图 6为这四类不同相态云系在高原横切变线上的分布, 1998年个例[图 6(a)]VIRS视场给出的横切变线西段和中段及其南部多为冰相云, 而在东段则多为冷混合云。2011年个例[图 6(b)]横切变线两侧分布多个块状对流云团, 它们的顶部为冰云, 周边有冷混合云及暖混合云, 这些对流云团相间暖云。
上述云系与降水之间的关系, 则利用PR和VIRS的融合资料, 给出了PR探测降水像元上云的信息(图 7), 可见1998年个例[图 7(a)]降水云的顶部均对应冰云或冷混合云, 且分布在横切变线中段及西段; 2011年个例[图 7(b)]降水云的顶部也对应冰云或冷混合云。青藏高原横切变线降水云顶部是否都是这样, 我们的统计分析正在进行中。
由VIRS可见光和近红外信号反演的两个横切变线个例云参数(云粒子有效半径Re及液态水路径LWP)分布如图 8所示, 图中可见1998年个例的横切变线云系Re分布较为均匀, Re变化于5~30 μm之间, 多数Re在10~25 μm之间, 局部Re可达25 μm以上, 与图 9(a)中Re的概率密度分布一致; 而2011年个例的Re变化于5~40 μm之间, 多数Re在10~30 μm之间, 局部Re可达30 μm以上, 也与图 9(b)的概率密度分布一致。这两个个例云系的Re大小的峰值均在16 μm左右, 而洋面云系的Re峰值通常在20 μm左右(Fu, 2014)。高原云系与洋面云系Re的差异正在分析之中。
对于LWP, 1998年个例的横切变线中段及西段有较大的LWP, LWP的峰值在1.50 kg·m-2左右[见图 9(c)], LWP高值区基本对应降水区, 而LWP低于0.3 kg·m-2的区域水基本无降水[峰值在0.1 kg·m-2, 见图 9(c)]。2011年个例的LWP高值区与对流云团分布一致, 说明这些对流云团的含水量高, 直接导致降水发生。与中国东部的锋面降水云的LWP(峰值在1.8 kg·m-2)(Fu et al, 2014)相比, 这两个个例的LWP峰值稍偏小0.3 kg·m-2。
这两个个例中云系(包括降水云)及降水云Re及LWP差异, 我们采用概率密度分布函数(PDF)定量表征(图 9)。图 9(a)所示的1998年个例云系与降水云Re均呈现单峰分布, 且两者分布曲线形状基本相似, Re大体分布在5~30 μm之间, 其中10~25 μm分别约占比88.14 %和95.21 %, 但峰值约为16 μm(概率密度接近12 %)。图 9(b)所示的2011年个例云系与降水云Re大体也呈现单峰分布, 但Re分布较宽(5~40 μm之间), 其峰值16 μm(云系)和20 μm(降水云), 相应的概率密度分布约6 %和8 %。说明个例所处大气环境的不同对云粒子大小的影响也不同。
LWP的PDF如图 9(c)和图 9(d)所示, 可以看到LWP均小于2.5 kg·m-2, 1998年降水个例的降水云LWP峰值主要分布在1.0~2.0 kg·m-2之间, 而2011年降水个例的降水云LWP峰值分布宽, 大体在0.2~2.0 kg·m-2之间。云系因包含非降水云, 故它与降水云的LWP分布有所差异, 表现为云系中存在很多小的LWP云, 如1998年个例LWP存在0.2 kg·m-2的峰值、2011年个例LWP小于0.2 kg·m-2的云比例很高。此外, 虽然1998年个例降水云的Re主要分布在10~25 μm, 比2011年个例的Re小, 但1998年个例降水云中高LWP的比例比2011年个例相应的多, 说明1998年降水云非常深厚, 故云水含量多, 这是该个例强降水多的直接原因。
3.4 降水垂直结构特点通常用统计雷达探测的降水雷达反射率因子随高度的频次分布(Contoured Frequency by Altitude Diagrams, CFADs)的方法来表征降水的垂直结构特征, 其做法是统计降水回波强度在各高度出现的频次(即高度与反射率因子的两维联合概率分布, 简称联合概率分布)。因此它反映了降水回波强度在垂直方向上出现的频次, 以此来展示降水回波的垂直结构(Yuter et al, 1995)。图 10为1998年个例和2011年个例的CFAD, 该图水平坐标间隔为3 dBZ、垂直坐标间隔为0.25 km(即PR的垂直分辨率)。考虑到青藏高原地表的影响, 降水回波高度低于5 km时易受到地面回波的影响(潘晓等, 2015; 傅云飞等, 2016), 所以CFAD只分析5 km以上的回波信号。
对于如图 10所示的1998年和2011年个例, 降水回波顶高度最高可达17 km, 近地面降水回波强度最大可达50 dBZ, 但其发生的概率极小(小于0.1 %), 且没有出现层状降水的典型亮带结构; 二者高于0.3 %的降水回波信号高度和雷达反射率因子出现范围分别是6.0~9.5 km和17~25 dBZ(1998年个例)及7.0~9.0 km和18~24 dBZ (2011年个例), 其中1998年个例位于7.0~9.5 km和19~23 dBZ范围内的降水回波信号出现概率最大(达到0.6 %), 而大于39 dBZ的降水回波顶高度均不超过10 km, 故该个例出现强回波信号的高度并不高, 表明该个例虽然降水强度大, 但其中的对流活动并不强烈。而2011年个例中大于39 dBZ的降水回波顶高度可达到13 km, 说明该个例中的对流活动强烈, 这与图 5(b)、5(d)、5(f)中光谱信号所展现的多对流云团一致。总体上, 图 10表明1998年和2011年的两个横切变线降水均属于深厚降水系统, 而后者的降水垂直结构更深厚。
为了解横切变线云顶不同相态的降水云相应的垂直结构, 我们对两个例中降水云顶为冰云、冷混合云、暖混合云和暖云的CFAD进行了统计(见图 11)。1998年(2011年)个例中, 冰云降水占比最多, 达到76.9 % (61.9 %); 冷混合云降水占比22.6 % (29.6 %); 暖混合云降水占比最少, 只有0.5 % (8.5 %); 暖云降水因为出现极少, 故不予统计。图 11中可见两个个例的冰云降水回波顶高度可达到17 km, 近地面降水回波信号也出现了50 dBZ的回波, 其分布形状及特征与图 10相近。对于两个例中冷混合云降水, 降水回波顶高度最高均不超过11 km, 1998年(2011年)个例近地面降水回波达到37 dBZ(46 dBZ), 最易发生降水回波信号的降水回波高度和降水回波信号在7~9 km和19~25 dBZ(7~8 km和18~23 dBZ)。对于暖混合云降水, 1998年个例表明这类降水回波分布在14~28 dBZ、高度分布在6~9 km, 其比例大, 可达1 %; 2011年个例的这类降水回波分布在(14~40 dBZ), 高度分布在6~10 km, 可见该个例因对流活动强, 这类降水的强度和高度变化幅度均大。与青藏高原多年的统计结果(Fu et al, 2017)相比, 这两个横切变线个例中冰云、冷混合云、暖混合云的降水雷达反射率因子的垂直结构表现了与其对应类型多年平均结构的显著差异, 即这两个横切变线个例中冰云、冷混合云、暖混合云的降水雷达反射率因子的垂直结构具有明显的差异, 尤其是冷混合云、暖混合云的垂直结构差异大。
依据相关文献(潘晓等, 2015; 傅云飞等, 2016)对青藏高原降水类型的定义, 即浅薄降水、深厚弱对流降水、深厚强对流降水, 我们也对这两个横切变线个例中这三类降水的垂直结构进行了分析。样本统计结果显示1998年(2011年)个例中, 深厚弱对流降水比例达90.7 % (88.1 %), 浅薄降水比例达5.7 % (4.85 %), 深厚强对流降水比例达3.6 % (7.2 %)。图 12中可见这三类降水的垂直结构存在明显的差异, 浅薄降水的回波分布在15~30 dBZ、6~7.5 km范围内; 深厚弱对流降水的回波主要分布在15~36 dBZ、6~15 km, 但主要集中在15~20 dBZ、6.5~9.0 km范围内; 深厚强对流降水的回波垂直结构明显不同于另两类, 其近地面降水回波介于30~48 dBZ之间, 随着高度的升高, 反射率因子随高度减小, 其回波顶部高度可超过15 km, 表明这类降水垂直结构深厚、近地面降水强, 属于强对流云。两个横切变线个例的差异在这类降水上体现明显, 2011年个例中的对流更加深厚、强回波的高度也更高, 这与图 5(f)中的对流云团顶部低辐射亮温一致。对照图 11和图 12可见, 横切变线降水中浅薄降水、深厚弱对流降水、深厚强对流降水的垂直结构差异明显, 并相应产生不同的近地面降水强度。然而云顶不同相态的降水云对应的降水垂直结构虽有差异, 但它们对应近地面降水强度差异则并不明显。
针对因青藏高原地形复杂、海拔高、观测站有限所导致的对高原横切变线天气相应云降水特征的认知不足, 本文利用热带测雨卫星搭载的测雨雷达和可见光/红外扫描仪探测结果及两者的融合数据, 结合ECMWF再分析资料, 分析了1998年和2011年两个高原横切变线个例的云降水特点, 得到以下主要结论:
(1) 个例均发生在高原大气低层辐合、高层辐散的流场中, 但1998年个例的大气垂直运动稍强于2011年个例。1998年个例的降水发生在横切变线中段和西段及其以南区域, 对应着大面积的片状深厚云系, 多为冰相及冰水混合相云系, 横切变线东段的降水稀少, 降水回波顶高度多分布于4~10 km。2011年个例的降水由多个对流云团造成, 故降水沿横切变线呈零散的块状分布, 其回波顶高在4~8 km左右, 但横切变线东段降水回波顶高, 可达12 km。
(2) 两个横切变线个例的降水强度谱分布相近, 有85 %以上的降水强度为0.5~2.5 mm·h-1, 仅局部达20 mm·h-1以上。说明这两个个例横切变线降水多为小雨, 其所占比分别达到90.75 % (1998年个例)和85.11 % (2011年个例)。
(3) 两个横切变线个例的云参数, 即粒子有效半径(Re)谱、液态水路径(LWP)谱分布不同, 但多数尺度分布在10~30 μm之间, Re的峰值均为16 μm, 局部Re可达30 μm以上, 比洋面云系的云粒子尺度小5μm左右。降水云的液态水路径的峰值在1.50 kg·m-2左右, 比中国东部的锋面降水云的液态水路径峰值小0.3 kg·m-2。
(4) 总体上2011年个例降水更为深厚, 但两个个例横切变线的降水垂直结构外形相近, 降水回波顶高度最高可达17 km, 近地面降水回波强度最大可达50 dBZ, 降水回波主要出现在6~10 km高度, 其强度大体17~25 dBZ; 横切变线降水中浅薄降水、深厚弱对流降水、深厚强对流降水的垂直结构差异明显, 并相应产生不同的近地面降水强度。然而云顶不同相态的降水云对应的降水垂直结构虽有差异, 但它们对应近地面降水强度差异则并不明显。
致谢: 感谢日本国家空间发展署(JAXA)的地球观测研究中心(EORC)和美国航空航天局(NASA)的戈大德空间飞行中心(GSFC)为本研究提供的PR和VIRS资料。
Chen F J, Fu Y F, Liu P, et al. 2016. Seasonal variability of storm top altitudes in the tropics and subtropics observed by TRMM PR[J]. Atmospheric Research, 169: 113–126.
DOI:10.1016/j.atmosres.2015.09.017 |
|
Chen Y L, Fu Y F, Xian T, et al. 2017. Characteristics of cloud cluster over the steep southern slopes of the Himalayas observed by CloudSat[J]. International Journal of Climatology, 37: 4043–4052.
DOI:10.1002/joc.4992 |
|
Fu Y F, Liu G S, Wu G X, et al. 2006. Tower mast of precipitation over the central Tibetan Plateau summer[J]. Geophysical Research Letters, 33: L05082.
DOI:10.1029/2005GL024713 |
|
Fu Y F. 2014. Cloud parameters retrieved by the bispectral reflectance algorithm and associated applications[J]. Journal of Meteorological Research, 28(5): 965–982.
DOI:10.1007/s13351-014-3292-3 |
|
Fu Y F, Liu G S. 2007. Possible misidentification of rain type by TRMM PR over Tibetan Plateau[J]. Journal of Applied Meteorology and Climatology, 46(5): 667–672.
DOI:10.1175/JAM2484.1 |
|
Fu Y F, Pan X, Xian T, et al. 2017. Precipitation characteristics over the steep slope of the Himalayas in rainy season observed by TRMM PR and VIRS[J]. Climate Dynamics, 51: 1971–1989.
DOI:10.1007/s00382-017-3992-3 |
|
Liu Q, Fu Y F, Yu R C, et al. 2008. A new satellite-based census of precipitating and nonprecipitating clouds over the tropics and subtropics[J]. Geophysical Research Letters, 35: L07816.
DOI:10.1029/2008GL033208 |
|
Yu S H, Gao W L, Xiao D X, et al. 2016. Observational facts regarding the joint activities of the southwest vortex and plateau vortex after its department from the Tibetan Plateau[J]. Advances in Atmospheric Sciences, 33(1): 34–46.
DOI:10.1007/s00376-015-5039-1 |
|
Yuter S E, Houze R A. 1995. Three-dimensional kinematic and microphysical evolution of Florida cumulonimbus, Part III:Vertical mass transport, mass divergence, and synthesis[J]. Monthly Weather Review, 123: 1964–1983.
DOI:10.1175/1520-0493(1995)123<1941:TDKAME>2.0.CO;2 |
|
Zhang X, Yao X P, Ma J L, et al. 2016. Climatology of transverse shear lines related to heavy rainfall over the Tibetan Plateau during boreal summer[J]. Journal of Meteorological Research, 30(6): 915–926.
DOI:10.1007/s13351-016-6952-7 |
|
Zhao Y C. 2015. A study on the heavy-rain-producing mesoscale convective system associated with diurnal variation of radiation and topography in the eastern slope of the western Sichuan plateau[J]. Meteorology and Atmospheric Physics, 127: 123–146.
DOI:10.1007/s00703-014-0356-y |
|
傅云飞, 冯静夷, 朱红芳, 等. 2005. 西太平洋副热带高压下热对流降水结构特征的个例分析[J]. 气象学报, 63(5): 750–761.
|
|
傅云飞, 李宏图, 自勇. 2007. TRMM卫星探测青藏高原谷地的降水云结构个例分析[J]. 高原气象, 26(1): 98–106.
DOI:10.3321/j.issn:1000-0534.2007.01.012 |
|
傅云飞, 刘鹏, 刘奇, 等. 2011. 夏季热带及副热带降水云可见光红外信号统计特点分析[J]. 大气与环境光学学报, 6(2): 129–140.
|
|
傅云飞, 潘晓, 刘国胜, 等. 2016. 基于云亮温和降水回波顶高度分类的夏季青藏高原降水研究[J]. 大气科学, 40(1): 102–120.
DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.1507.15165 |
|
傅云飞, 宇如聪, 崔春光, 等. 2007. 基于热带测雨卫星探测的东亚降水云结构特征的研究[J]. 暴雨灾害, 26(1): 9–20.
|
|
何光碧. 2013. 高原切变线回顾[J]. 高原山地气象研究, 33(1): 90–96.
DOI:10.3969/j.issn.1674-2184.2013.01.016 |
|
何光碧, 高文良, 屠妮妮. 2009. 2000-2007年夏季青藏高原低涡切变线观测事实分析[J]. 高原气象, 28(3): 549–555.
|
|
矫梅燕, 李川, 李延香. 2005. 一次川东大暴雨过程的中尺度分析[J]. 应用气象学报, 16(5): 699–704.
|
|
李国平, 赵福虎, 黄楚惠, 等. 2014. 基于NCEP资料的近30年夏季青藏高原低涡的气候特征[J]. 大气科学, 38(4): 756–769.
DOI:10.3878/j.issn.1006-9895.2013.13235 |
|
李山山, 李国平. 2017. 一次鞍型场环流背景下高原东部切变线降水的湿Q矢量诊断分析[J]. 高原气象, 36(2): 317–329.
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00025 |
|
李维京, 罗四维. 1986. 青藏高原对其邻近地区一次天气系统影响的数值试验[J]. 高原气象, 5(3): 245–255.
|
|
林志强. 2015. 1979-2013年ERA-Interim资料的青藏高原低涡活动特征分析[J]. 气象学报, 73(5): 925–939.
DOI:10.11676/qxxb2015.066 |
|
刘富民, 潘平山. 1987. 青藏高原横切变线南移的研究[J]. 高原气象, 6(1): 56–64.
|
|
刘奇, 傅云飞, 刘国胜. 2007. 夏季青藏高原与东亚及热带的降水廓线差异分析[J]. 中国科学技术大学学报, 37(8): 885–894.
|
|
卢鹤立, 邵全琴, 刘纪远, 等. 2007. 近44年来青藏高原夏季降水的时空分布特征[J]. 地理学报, 62(9): 946–958.
|
|
罗雄, 李国平. 2018. 一次高原切变线过程的数值模拟与阶段性结构特征[J]. 高原气象, 37(2): 406–419.
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2017.00046 |
|
马嘉里, 姚秀萍. 2015. 1981-2013年6-7月江淮地区切变线及暴雨统计分析[J]. 气象学报, 73(5): 883–894.
DOI:10.11676/qxxb2015.065 |
|
潘晓, 傅云飞. 2015. 夏季青藏高原深厚及浅薄降水云气候特征分析[J]. 高原气象, 34(5): 1191–1203.
DOI:10.7522/j.issn.10000-0534.2014.00112 |
|
乔全明, 谭海清. 1984. 夏季青藏高原500毫巴切变线的结构与大尺度环流[J]. 高原气象, 3(3): 50–57.
|
|
孙兴池, 王西磊, 周雪松. 2012. 纬向切变线暴雨落区的精细化分析[J]. 气象, 38(7): 779–785.
|
|
唐洪. 2002. 西藏高原夏季强降水过程分析[J]. 西藏科技, 9: 51–55.
|
|
陶诗言, 罗四维, 张鸿村. 1984. 1979年5-8月青藏高原气象科学实验及其观测系统[J]. 气象, 10(7): 2–5.
|
|
徐国昌. 1984. 500毫巴高原切变线的天气气候特征[J]. 高原气象, 3(1): 36–41.
|
|
许习华. 1987. 影响准东西向切变线运动的一些因子分析[J]. 成都气象学院学报, 2: 80–87.
|
|
杨克明, 毕宝贵, 李月安, 等. 2001. 1998年长江上游致洪暴雨的分析研究[J]. 气象, 27(8): 9–14.
|
|
姚秀萍, 孙建元, 康岚, 等. 2014. 高原切变线研究的若干进展[J]. 高原气象, 33(1): 294–300.
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2013.00164 |
|
叶笃正, 高由禧, 陈乾. 1977. 青藏高原及其紧邻地区夏季环流的若干特征[J]. 大气科学(1): 289–299.
|
|
叶笃正, 罗四维, 朱抱真. 1957. 西藏高原及其附近的流场结构和对流层大气的热量平衡[J]. 气象学报, 28(2): 108–121.
|
|
郁淑华. 2000. 长江上游暴雨对1998年长江洪峰影响的分析[J]. 气象, 26(1): 56–57.
|
|
郁淑华, 何光碧, 滕家谟. 1997. 青藏高原切变线对四川盆地西部突发性暴雨影响的数值试验[J]. 高原气象, 16(3): 306–311.
|
|
赵大军, 姚秀萍. 2018. 高原切变线形态演变过程中的个例研究:结构特征[J]. 高原气象, 37(2): 420–431.
DOI:10.7522/j.issn.1000-0534.2017.00066 |
2. China Meteorological Administration Training Center, Beijing 100081, China