多源新型探测资料在一次局地短时暴雨中的应用分析

Utilizing Multi-source Detection Data for Localized Short-Duration Rainstorms

摘要

基于S波段双偏振天气雷达、毫米波云雷达、微波辐射计和激光气溶胶雷达等多源新型探测资料，对2023年8月6日浙江金华一次局地短时暴雨的环境场和降水云结构特征进行分析。结果表明：（1）上干冷、下暖湿的温湿层结提供不稳定条件，地面中尺度冷锋和气旋性涡旋提供有利的动力和热力触发机制。（2）差分反射率因子（Z_DR）和差分相移率（K_DP）迅速增大形成伸展高度接近0 ℃层的Z_DR柱和K_DP柱，表明存在强的上升气流和降水强度，可为短时暴雨预警提供重要参考。（3）毫米波云雷达能提前20 min观测到对流云发展，回波顶高迅速伸展至12 km、反射率因子迅速增强至30 dBZ以上、高层径向速度迅速增加至10 m·s^-1对短时暴雨有一定指示意义。（4）微波辐射计的综合水汽含量、积分液态水含量分别跃增至90 kg·m^-2、10 g·m^-2且维持较长时间，可作为短时暴雨预警的参考指标。（5）激光气溶胶雷达消光系数＞2、退偏振比＞0.3的“高消光、高退偏”图谱特征能较好地指示短时暴雨。

Abstract

Using multi-source detection data from S-band dual-polarization weather radar, millimeter-wave cloud radar, microwave radiometer, and laser aerosol radar, this study analyzed the environmental background and structural characteristics of the precipitation cloud associated with a localized short-duration rainstorm that occurred in Jinhua on August 6, 2023. The findings are as follows:(1) The temperature and humidity stratification, characterized by cold and dry air above and warm and moist air below, created unstable atmospheric conditions. Meanwhile, a surface mesoscale cold front and cyclonic vortex provided favorable dynamic and thermal triggering mechanisms.(2) The rapid increases of both differential reflectivity (Z_DR) and specific differential phase (K_DP) lead to the formation of Z_DR and K_DP columns extending close to the 0 °C layer, indicating the existence of strong updrafts and intense precipitation. These features serve as crucial references for short-duration rainstorm warnings.(3) This radar detected the development of convective clouds 20 minutes in advance. The rapid extension of echo tops to 12 km, the reflectivity increased by more than 30 dBZ, and a sharp rise in radial velocity to 10 m·s^-1 in the upper layers provided significant early indications for the impending rainstorm.(4) Sudden increase in Integrated Water Vapor (90 kg·m^-2) and Integrated Liquid Water Content (10 g·m^-2), sustained over time, were identified as reliable indices for forecasting short-duration rainstorms.(5) The "high extinction and high depolarization" spectra, characterized by extinction coefficients exceeding 2 and depolarization ratios greater than 0.3, effectively signaled the occurrence of the short-duration rainstorms.

Graphical abstract

关键词

多源新型探测资料 / 短时暴雨 / 毫米波云雷达 / 微波辐射计

Key words

multi-source new-type detection data / short-duration rainstorm / millimeter wave cloud radar / microwave radiometer

短时暴雨会引起山洪、地质灾害、城市内涝等次生灾害，一直是强对流天气预报中的关注重点。短时暴雨具有突发性强、降水强度大、局地性明显的特点，其发生发展的机理复杂，常规监测手段难以捕捉。随着探测技术的迅速发展，应用多源新型探测资料可对强对流天气发生的潜势提前做出估计和判断，有助于短临预报水平的提高。有学者已将多源新型探测资料应用于强对流天气监测预警中^[1-3]。

微波辐射计可实时、连续遥测地面到10 km高空的大气温度、水汽、湿度、液态水分布等，提供高频温湿廓线演变，对暴雨天气分析和业务预报具有重要的指示意义。目前国内许多学者先后用多通道的微波辐射计研究大气中气态、液态水的分布及其演变规律，取得了成果^[4-6]。高宇星等^[7]利用微波辐射计反演的液态水含量分析，发现在降水时段液态水含量呈上升趋势，与降水强度有很好的对应关系，并指出液态水含量＞0.14 g·m^-3可作为降水临近的参考指标。冼星河等^[8]使用微波辐射计资料分析大暴雨过程，指出微波辐射计反演的水汽含量对降雨有指示作用，提前20 min的数值增长具有参考性。

毫米波云雷达通过电磁波探测大气中的云雨粒子，提供精细的云雨廓线结构，有助于分析降水过程中的云物理及演变特征。傅新姝等^[9]利用云雷达分析，发现云雷达能清晰地反映强降水过程中降水云系统的云层高度、厚度以及融化层高度等云结构及其变化特征，对认识强降水过程中的降水云系统演变具有重要参考意义。肖婷等^[10]利用云雷达分析，发现在降水发生前1 h云雷达已经观测到高层云层的发展，相比于天气雷达有更多提前量，对于强降水预报有指示意义。

S波段双偏振天气雷达与传统单偏振雷达相比，增加了多个新型的雷达观测变量，包括差分反射率因子（Z_DR）、差分相移率（K_DP）和相关系数（C_C ）等双偏振量，有利于进一步理解降水系统的微物理特征。申高航等^[11]利用多源资料研究了台风雨带强降水过程中降水粒子结构变化的微物理机制，利用双偏振特征参量解释了降水较强时段的冷云降水机制。袁媛等^[12]基于双偏振雷达观测资料对短时强降水监测预警开展了研究工作，指出K_DP与小时雨强有显著正相关。

选取2023年8月6日金华地区一次局地强对流天气过程作为研究对象，对新型探测资料在短临预报预警中的作用进行分析，尝试提炼新型探测设备资料在短时暴雨过程中的应用指标，为短临预报预警提供参考。

1 多源新型探测设备介绍

利用多源新型探测资料对一次局地短时暴雨进行分析，所涉及的探测设备信息如表1所示。

2 降水实况

2023年8月6日21:00—22:00金华出现一次局地短时暴雨天气过程（图1a），暴雨主要集中在金华市区，有5站降水量达到50 mm以上，最大累计降水量为金华高铁站（77.7 mm）；金华国家气象站位于降水中心区域，累计降水量达55.9 mm。分钟降水资料（图1b）显示，金华国家气象站21:25开始降水，降水集中期（21:25—22:05）降水效率高，分钟降水量在1 mm以上，最大达2.6 mm。

3 天气背景

2023年8月6日20时500 hPa湘鄂交界附近为大陆高压，东海东部130°E附近为台风“卡努”，金华地区处于大陆高压东侧和“卡努”西侧的偏北气流中（图2a）。500 hPa存在＜0 ℃的冷舌和温度露点差＞7 ℃的干舌，850 hPa存在＞23 ℃的暖舌和露点温度差＜4 ℃的湿舌，上冷下暖的温度层结和上干下湿的湿度层结，为对流性降水的出现提供了有利的不稳定条件；对流层低层湿空气接近饱和，为对流性降水提供了水汽条件；925 hPa金衢盆地有一个显著的中-α尺度气旋性环流中心，有利于次天气尺度上升运动的产生和维持，为对流性强降水出现提供了必要的垂直上升运动条件。

从21时地面图（图2b）可知，上游地区（金华西北部）由于前期降水而形成冷池，北侧相对冷的空气与金华相对暖的空气对峙，等温线密集，形成中-β尺度冷锋，其南下过程中有利于触发中小尺度对流；金华站附近风场中存在一个中-β尺度的气旋性闭合环流，有助于中小尺度上升运动的建立，为短时暴雨的形成提供有利的辐合抬升条件。地面中-β尺度冷锋和气旋性辐合中心为局地短时暴雨的出现提供了有利的动力和热力条件。

4 多源新型探测资料分析

4.1 <bold>S</bold>波段双偏振天气雷达

从0.5°仰角反射率因子演变可知，8月6日21时对流单体生成并发展，22时以后减弱，22:30消亡。21—22时＞45 dBZ强回波区自北向南移动，且强回波区中始终镶嵌有＞55 dBZ的回波块。受强回波影响，位于雷达偏南方向10～15 km的5个气象站出现＞50 mm·h^-1的短时暴雨（图1a）。从0.5°仰角差分反射率因子Z_DR和差分相移率K_DP演变可知，强降水区对应Z_DR、K_DP和C_C大值区，说明以浓度较高、直径较大的液态降水粒子为主。

由图3a可知，21:43（处于降水集中期）0.5°仰角的反射率因子PPI中＞45 dBZ的强回波呈挂件状形态，0.5°仰角的径向速度PPI图显示存在明显的辐合区（图3b）。由反射率因子RHI（图3c）可知，风暴发展较为旺盛，＞45 dBZ的强回波伸展至0 ℃层附近（5.8 km左右），在0 ℃层以下存在弱回波区（WER）和弱悬垂结构，强回波中心值达到57.5 dBZ，根据Z-R关系，反射率因子与雨强呈非线性正相关，高的反射率因子可侧面反映大的雨强。由径向速度RHI（图3d）可知，向着雷达的入流支和沿着雷达径向向外的出流支，在距离雷达10～15 km内交汇，产生辐合上升运动，上升气流将对流层低层的大量水汽源源不断输送到高空并凝结，造成此次短时暴雨事件。分析双偏振产品可以发现，Z_DR剖面（图3e）在弱回波区上方存在Z_DR大值区（Z_DR≥1 dB）即Z_DR柱，Z_DR柱顶部延伸至6 km左右，说明上升气流强盛^[13-14]，Z_DR最大值为4.18 dB；由K_DP剖面（图3f）可知，弱回波区上方存在K_DP大值区（K_DP≥1 （°）/km）即K_DP柱，发展高度接近0 ℃层，说明降水强度强^[13-14]，K_DP最大值达4.5（°）/km。

综上，此次短时暴雨天气过程由一个生消速度快、维持时间短的对流单体造成。WER以上存在较为宽广的Z_DR柱和K_DP柱，上升气流强盛，水汽供应充足，水汽凝结形成深厚降水云，云体以暖云层为主导，大量的云滴经历碰撞合并等微观过程，最终形成浓度较高、直径较大的液态降水粒子并降落，产生短时暴雨。在短临预报预警中，Z_DR和K_DP迅速增大并形成伸展高度接近0 ℃层的Z_DR柱和K_DP柱，表征强的上升气流和降水强度，可为短时暴雨的预警提供重要参考。

为检验S波段雷达定量降水估测的效果，对比21:00—22:00基于HSR混合扫描Z-R算法的OHP产品（单偏振产品）、基于CSU-HIDRO算法的OHP产品（双偏振产品）定量降水估测效果。前者是基于反射率因子得到单偏振降水产品，即78号产品。后者CSU-HIDRO算法是基于偏振量进行相态识别，分液态、固态和混合降水3个类别，联合使用Z_H、Z_DR、K_DP变量进行降水估测，即169号产品。由图4可知，169号产品存在＞50 mm的暴雨中心，中心的估测量达75 mm，接近金华高铁站实测小时雨量(77.7 mm)；78号产品降水估测量基本＜50 mm，存在明显的低估问题。原因是169号产品通过双偏振参量获取丰富的微观粒子特征，用不同的雷达测雨公式计算出更合理的雨量；78号产品使用的Z-R关系式为固定的Z=300R^1.4，对于不同的降水类型（层状云降水或对流云降水），未使用不同的参数值。

4.2 毫米波云雷达

由图5a可知，21:05云体回波顶高升至12 km附近，积雨云发展旺盛，柱状回波明显，此时高层反射率因子大于低层；21:05—21:25由于降水粒子下落，反射率因子大值中心迅速下传，云体中下部回波强度逐渐增强，反射率因子中心值达32 dBZ，该时段还未出现降水；21:25以后，30 dBZ左右的反射率因子高值区集中在1 km以下，持续时间约40 min，该时段出现较强的降水，基本维持在50 mm·h^-1以上的降水强度。此外，21:25—22:05距地1 km高度以上的反射率因子出现强衰减现象，是因为强降水粒子对毫米波云雷达信号造成非常严重的衰减，导致反射率因子在1 km以上区域表现为空值。

21:05—21:25毫米波云雷达径向速度（图5b）显示，6 km以上的高层云大部分区域的径向速度为正，说明云体内气流有显著的上升运动，速度最大为10 m·s^-1，金华站上空的水汽被输送到高层大气之后发生凝结，凝结过程中向周围环境释放热量，空气吸收热量形成上升运动；云体中下层垂直速度以负值为主，为-5～0 m·s^-1，表明云体内气流以下沉运动为主，这是因为云体内已经发生降水，粒子降落产生拖曳作用而形成下沉气流。降水集中期（21:25—22:05）距地面0～1 km为一致的下沉运动区，最大下沉速度为-10 m·s^-1。22:15以后降雨渐止，径向速度图谱逐渐由负值演变为正值。

速度谱宽是可以表征云系中粒子径向速度间存在的差异以及大气湍流差别的物理量。由图5c可知，降水集中期（21:25—22:05），云系中因为上升气流和降水拖曳作用下沉气流的联合作用，导致降水粒子的下降速度差异较大，使云系内粒子的速度谱宽出现大值区，最大值为11 m·s^-1。22:15以后云体内速度谱宽分布较为均匀，都在0.5 m·s^-1以内，说明云体内降水粒子径向速度差异不大、粒子大小差异也不大，并且没有明显的风切变或者湍流，云体内已无明显对流。

可见，毫米波云雷达在对流云的垂直结构观测中具有明显优势，不仅能够获得精细化的云层结构和动态变化信息，还可以获取云系内部粒子微观的垂直运动特征。本次过程毫米波云雷达探测到云体的回波顶高迅速伸展至12 km、反射率因子迅速增强至30 dBZ以上、高层径向速度迅速增加至10 m·s^-1，对强降水有一定的指示意义，借助指标可提前约20 min做出短时暴雨的预报预警。

4.3 微波辐射计

综合水汽含量（IWV）和液态水路径（LWP）是微波辐射计常用于分析大气水汽条件的产品。IWV表示单位面积上的水汽质量（单位kg·m^-2），可直观反映大气中水汽含量水平。大气中的水以水汽为主，水汽本身无法形成降水，只有云中的液态水才有可能通过自然过程或人工影响产生降水，液态水含量的高低直接决定降水强度；液态水路径也称为积分液态水含量（单位g·m^-2），表示单位面积垂直气柱内积分的液态水含量，可以直观反映大气柱中液态水含量。

由图6a可知，对流云未发展时，IWV稳定在60 kg·m^-2附近。降水发生前20 min（21:05—21:25）IWV增幅较大，由60 kg·m^-2迅速增长至90 kg·m^-2，表明大气水汽含量发生明显的波动，对降水发生有较好的指示意义。降水集中期（21:25—22:05），IWV一直稳定维持高值状态，在100 kg·m^-2附近。22:05以后降水减弱，IWV迅速降回60 kg·m^-2附近。

LWP与本次降水过程对应较好（图6b），降水发生前（21:05—21:25） LWP增幅较大，由0 g·m^-2迅速增至10 g·m^-2，说明云体中的液态水不断增多；LWP在强降水集中期（21:25—22:05）稳定维持在12 g·m^-2附近的高值状态；22:05以后降水趋于减弱，LWP迅速降低。

微波辐射计IWV和LWP产品的迅速增大，预示着探测站点上空水汽迅速聚集并且通过微物理作用形成大量雨滴，出现降水的可能性非常大，可为监测预报预警工作提供有利的参考指标。从本次降水过程的IWV和LWP产品演变规律来看，IWV骤增至90 kg·m^-2、LWP骤增至10 g·m^-2，对出现短时暴雨具有较好的指示意义。

4.4 激光气溶胶雷达

激光气溶胶雷达的消光系数表示气溶胶粒子通过散射和吸收作用，对某一特定波长光辐射在单位面积、单位长度的衰减过程。消光系数接近0时，没有污染或者污染很轻；消光系数介于1～2时，通常是水汽与污染的混合造成；当消光系数超过2时，主要是水汽造成，因为水汽的消光系数比PM_2.5等污染物大得多。

激光气溶胶雷达的退偏振比对判断气溶胶粒子非球形程度有一定的指示意义，其数值越大表明非球形程度越高，是区分气溶胶粒子类型的一个有效指标。水汽一般是较为规则的球形粒子，退偏振比数值很小；雨滴在降落过程中会受到空气阻力、碰撞等外力作用，呈现为不规则的非球形粒子，出现降水时激光气溶胶雷达会呈现出高退偏的特征。

21:25激光气溶胶雷达垂直消光廓线在2 km以下消光系数迅速增大，尤其是0.5 km以下的近地面，消光系数一般在2以上，在图谱上表现为近地面红色高消光区，22时开始减弱(图7a)。结合退偏振比图谱（图7b）可知，21:25—22:05的退偏振比较大，分布在0.3～0.5，这是由于大量的水汽聚集之后，空气中的水汽饱和度明显增加且出现了大量的液态水，雨滴在降落中，激光气溶胶雷达退偏振比呈现出一个大值区。实况降水（图7c）与激光气溶胶雷达的图谱特征对应较好。

本次降水天气过程对应“高消光、高退偏”的图谱特征，消光系数迅速增大到2以上，指示有大量水汽聚集，同时结合退偏振比迅速增大到0.3以上，表明出现了大量的不规则雨滴。

5 结论

运用高时空分辨率的多源新型探测资料和常规气象观测资料，从大气热动力结构、降水云垂直结构等方面对金华地区一次局地短时暴雨过程进行分析，得出以下结论：

（1）上干冷、下暖湿的温湿层结为暴雨提供了不稳定条件，边界层中-α尺度辐合系统、地面中-β尺度冷锋和气旋性涡旋起到动力和热力触发作用。

（2）S波段天气雷达双偏振参量能较好地反映降水微物理特征，Z_DR和K_DP迅速增大并形成伸展高度接近0 ℃层的Z_DR柱和K_DP柱，表征强的上升气流和降水强度，可为短时暴雨的预警提供重要参考。

（3）毫米波云雷达能较好地观测云体的垂直廓线信息，降水发生前20 min探测到高层云开始发展，对短时暴雨有一定指示意义；微波辐射计IWV迅速增大表明探测站点上空的水汽迅速聚集，LWP迅速增大预示着水汽通过微物理作用形成大量雨滴，依据IWV和LWP产品演变特征，提前约20 min做出短时暴雨预警；激光气溶胶雷达消光系数＞2、退偏振比＞0.3的“高消光、高退偏”图谱特征能较好地指示短时暴雨。

本文只是针对一次短时暴雨天气过程的分析，今后需要收集更多典型的短时暴雨个例进行对比研究，归纳总结出多源新型探测资料有利于形成短时暴雨的特征阈值。

参考文献

[1] 张金霞,张云惠,于碧馨,等.基于多源资料的乌鲁木齐市两次极端短时强降水对比分析[J].沙漠与绿洲气象,2021,15(3):10-19.

[2] ZHANG Jinxia, ZHANG Yunhui, YU Bixin,et al.Comparative analysis on the two extreme short-time heavy precipitation in Urumqi based on the multi-sources data[J].Desert and Oasis Meteorology,2021,15(3):10-19.(in Chinese)

[3] 汪小康,王晓芳,崔春光,等.用新型探测资料分析武汉一次短时强降水过程的中尺度对流系统[J].暴雨灾害,2012,31(4):321-327.

[4] WANG Xiaokang, WANG Xiaofang, CUI Chunguang,et al.Analyzing the mesoscale convective system in a short-term severe precipitation process in Wuhan based on new sounding data[J].Torrential Rain and Disasters,2012,31(4):321-327.(in Chinese)

[5] 周涛,李娜,许敏,等.基于多源资料的一次暖区暴雨水汽特征分析[J].沙漠与绿洲气象,2022,16(5):62-69.

[6] ZHOU Tao, LI Na, XU Min,et al.Water vapor characteristics of a rainstorm in warm region based on multisource data[J].Desert and Oasis Meteorology,2022,16(5):62-69.(in Chinese)

[7] 刘亚亚,毛节泰,刘钧,等.地基微波辐射计遥感大气廓线的BP神经网络反演方法研究[J].高原气象,2010,29(6):1514-1523.

[8] LIU Yaya, MAO Jietai, LIU Jun,et al.Research of BP neural network for microwave radiometer remote sensing retrieval of temperature,relative humidity,cloud liquid water profiles[J].Plateau Meteorology,2010,29(6):1514-1523.(in Chinese)

[9] 赵兵科,邵德民,鲁小琴,等.多通道地基微波辐射计在0713号“韦帕”台风登陆前后探测性能及特征分析[J].地球科学进展,2009,24(9):1001-1008.

[10] ZHAO Bingke, SHAO Demin, LU Xiaoqin,et al.Performance and characteristics analysis of a multi-wavelength,ground-based microwave radiometer before and after 0713 typhoon“Wipha”landfall[J].Advances in Earth Science,2009,24(9):1001-1008.(in Chinese)

[11] 李德俊,唐仁茂,向玉春,等.基于多种探测资料对武汉一次短时暴雪天气的监测分析[J].高原气象,2012,31(5):1386-1392.

[12] LI Dejun, TANG Renmao, XIANG Yuchun,et al.Analysis on a short-time snowstorm weather in Wuhan based on variety of monitor data[J].Plateau Meteorology,2012,31(5):1386-1392.(in Chinese)

[13] 高宇星,毕旭,王瑞英,等.多源新型探测资料在西安一次强对流天气中的应用[J].陕西气象,2021(5):15-22.

[14] GAO Yuxing, BI Xu, WANG Ruiying,et al.Application of new multi-source measuring data to a severe convective weather in Xi'an[J].Journal of Shaanxi Meteorology,2021(5):15-22.(in Chinese)

[15] 冼星河,张玮,陈楚梦.新型观测数据在东莞一次大暴雨过程中的综合应用[J].气象研究与应用,2021,42(2):63-67.

[16] XIAN Xinghe, ZHANG Wei, CHEN Chumeng.Comprehensive application of new observation data in a heavy rainstorm in Dongguan[J].Journal of Meteorological Research and Application,2021,42(2):63-67.(in Chinese)

[17] 傅新姝,顾问,彭杰,等.2020年梅雨期上海一次强降水过程垂直结构的综合观测分析[J].暴雨灾害,2020,39(6):658-665.

[18] FU Xinshu, GU Wen, PENG Jie,et al.Observational analysis of vertical structure of a heavy precipitation event in Shanghai during Meiyu period in 2020[J].Torrential Rain and Disasters,2020,39(6):658-665.(in Chinese)

[19] 肖婷,张羽,张志坚,等.多源新型探测资料在一次强对流天气中的应用[J].广东气象,2022,44(6):11-15.

[20] XIAO Ting, ZHANG Yu, ZHANG Zhijian,et al.Application of multi-sourced,new types of detection data in a severe convective weather[J].Guangdong Meteorology,2022,44(6):11-15.(in Chinese)

[21] 申高航,高安春,李君.雨滴谱及双偏振雷达等资料在一次强降水过程中的应用[J].气象,2021,47(6):737-745.

[22] SHEN Gaohang, GAO Anchun, LI Jun.Application of raindrop spectrum and dual polarization radar data to a heavy rain process[J].Meteorological Monthly,2021,47(6):737-745.(in Chinese)

[23] 袁媛,孙康远,陈刚,等.南京地区一次强降水超级单体过程的双偏振雷达观测分析[J].气象科学,2022,42(6):825-834.

[24] YUAN Yuan, SUN Kangyuan, CHEN Gang,et al.Analysis of a supercell storm caused intense rainfall in Nanjing City by using polarimetric radar observations[J].Journal of the Meteorological Sciences,2022,42(6):825-834.(in Chinese)

[25] 楚志刚,胡汉峰,黄兴友,等.窄波束C波段双偏振多普勒天气雷达及其探测能力分析[J].高原气象,2017,36(4):1072-1081.

[26] CHU Zhigang, HU Hanfeng, HUANG Xingyou,et al.The narrow beam C-band dual-polarization Doppler weather radar of NUIST and its performance analysis[J].Plateau Meteorology,2017,36(4):1072-1081.(in Chinese)

[27] 曾琳,张羽,李浩文,等.2020年5月22日广州强降水超级单体的S波段双偏振雷达回波分析[J].气象科学,2023,43(2):235-244.

[28] ZENG Lin, ZHANG Yu, LI Haowen,et al.Analysis of S-band dual-polarization radar echo of heavy precipitation supercell in Guangzhou on May 22,2020[J].Journal of the Meteorological Sciences,2023,43(2):235-244.(in Chinese)

基金资助

浙江省气象局科技项目(2023QN32)

金华市科学技术局项目(2022-4-081)