1 引言

雨滴谱（DSDs）是单位体积中雨滴的数量随雨滴大小的分布, 是云降水物理过程中重要的参数之一, 它对提高雷达测量降水精度, 人工影响天气效果评估检验, 数值预报中降水微物理过程参数化方案改进等均具有重要意义^[1]。

近年来, 随着科技的发展, 雨滴谱观测手段越来越先进, 除了传统雨滴谱观测方法外, 二维激光雨滴谱仪（以下简称2DVD）、Parsivel激光降水粒子谱仪等仪器被广泛地应用于降水粒子的探测方面, 大大提高了雨滴谱测量精度^[2]。雨滴谱型分布是雨滴谱研究中重要的参数之一, 它为云参数化方案、卫星以及雷达反演降水等提供了重要的经验关系^[3]。Marshall等^[4]首次提出用M-P分布来描述雨滴谱谱型, Ulbrich^[5]在此基础上引入形状因子μ, 从而提出Gamma分布函数。陈宝君等^[3]、陈万奎等^[6]以及陈德林等^[7]对雨滴谱分布形式做拟合, 发现M-P分布对稳定的层状云降水拟合效果较好, 但在不稳定时刻, 对大粒子和小粒子的偏差较大。周嘉健等^[8]基于雷达反射率因子针对层状云降水给出粒子谱参数的反演算法。许多国内外学者基于雨滴谱观测资料针对不同地区、不同降水系统以及不同降水类型雨滴谱微结构参数量以及时间变化特征进行探讨分析。文献[9-17]对同一天气系统不同降水部位的雨滴谱特征进行了详细的研究与分析, 均得出了有意义的结论。文献[18-22]研究同一地区不同类型降水的雨滴谱特征, 均表示不同类型降水雨滴谱有明显差异。飑线是一种由多个雷暴单体侧向排列而成的强对流云带, 它是造成暴雨、龙卷等灾害性天气的重要系统, 深入研究飑线的微物理结构, 有助于增强对飑线天气系统的认识。华南地区台风飑线常出现在盛夏, 深厚水汽层、低对流凝结高度、强低层风切变等为强对流积聚不稳定能量^[23-24]。近年来, 很多学者关注飑线不同降水部位的雨滴谱特征。Maki等^[25]针对澳大利亚15条“大陆性”飑线统计分析, 结果发现飑线不同类型降水区域（对流区、层云区和过渡区）雨滴谱特征有很大差异。Chen等^[26]深入研究了东亚地区一次“大陆性”飑线过程, 发现相比于飑线前沿和后沿区域, 对流中心雨滴浓度较高、粒径较大、谱较宽, 同时谱型为“凸”型。Jung等^[27]针对中国台湾地区一次“海洋性”飑线过程进行分析, 发现相比于其他“海洋性”对流降水, 此次对流中心雨滴浓度偏小且粒径偏大。这些研究得到了不同地区飑线不同降水部位的雨滴谱特征, 但是缺少针对广东地区飑线开展相关研究。

2DVD相比一维激光雨滴谱仪可以获得更精确的雨滴谱分布信息, 有助于理解云粒子降水的机制和过程, 并可以有效提高天气雷达定量估计降水的精度。但由于2DVD价格较为昂贵, 国内很少基于2DVD开展降水粒子微物理特征观测。中国气象局龙门云物理野外科学试验基地已基于2DVD以及其它云和降水观测仪器开展了大量的试验, 目前已经取得大量珍贵的资料。因此, 本文将利用中国气象局龙门云物理野外科学试验基地2DVD观测资料以及多普勒天气雷达资料, 对不同类型飑线的微物理特征进行详细分析, 以期为今后华南地区强对流天气预报提供参考依据。

2 资料和方法 2.1 设备简介

本文所用的资料来自于中国气象局龙门云物理野外科学试验基地, 该基地位于“清远-佛冈-龙门”一带（图 1）。2DVD是奥地利Joanneum Reaserch公司生产的第三代雨滴谱仪器。该雨滴谱仪器是由两个相互垂直方向的光源高速线阵列扫描（55 KHz）测量出水滴的直径, 当有降水粒子通过采样区域时, 线性扫描相机通过多周期扫描获得粒子的图像, 从而换算出等体积球体的水滴直径^[28]。2DVD的取样面积为10×10 cm², 粒径测量范围为0.1~8.1 mm（粒径间距0.2 mm, 共41个粒径段）, 采样时间间隔是1/55 000 s。

为了研究不同类型飑线的雨滴谱特征, 本文选取2017年5月4日（槽前型飑线）和2017年8月22日（东风型飑线）, 并将2DVD数据处理成1 min时间分辨率, 由于数据收集的不稳定性, 分别选取数据较为完整的广东佛冈站和广东恩平站进行个例分析。

2.2 雨滴谱参数计算

雨滴数浓度N(D_i)计算公式如下：

(1)

其中, n_{i, j}代表尺度第i档、速度第j档的雨滴数, A和Δt分别代表采样面积（单位：m²）和采样时间（单位：s）, D_i代表第i档的雨滴直径（单位：mm）, ΔD_i代表对应的直径间隔（单位：mm）, V_j代表第j档雨滴的下落末速度（单位：m/s）, N(D_i)代表直径D_i至D_i+ΔD_i之间的雨滴数浓度（单位：mm^-1·m^-3）。

通过N(D_i)可以计算反射率因子Z（单位：mm⁶/m³）、雨强R（单位：mm/h）和雨滴总浓度N_t（单位：m^-3）：

(2)

(3)

(4)

本文采用Gamma分布对雨滴谱进行拟合：

(5)

其中, D为雨滴直径（单位：mm）, N₀为截距（单位：mm^-1-μ·m^-3）；μ为形状因子, 当μ＞0时曲线上凸, 当μ＜0时曲线下凹, 当μ=0时, Gamma分布变为M-P分布；∧为斜率（单位：mm^-1）。Gamma参数的计算使用阶矩法, 定义n阶矩为：

(6)

质量加权直径D_m（单位：mm）：

(7)

由于N₀的单位是mm^-1-μ·m^-3, 不具有独立的物理意义。因此, 需要找到一个参数和N₀具有类似的意义, 但单位不随μ改变。Testud等^[29]提出标准化截距：

(8)

其中, ρ_ω为雨水密度（单位：g/cm³）。N_w是一个独立的物理量, 反映雨滴数浓度的大小, 并且与降水类型有关（单位：mm^-1·m^-3）, 不受μ的影响。

2.3 数据质量控制

本文采用Tokay等^[30]和Liu等^[31]方法对2DVD数据进行质量控制, 剔除总雨滴数小于10或者降水率小于0.1 mm/h的数据。图 2分别是佛冈自动站和恩平自动站与质控后的2DVD雨强对比图, 发现2DVD与地面雨量筒（Rain Gauge, RG）的雨强演变特征较为一致。在降水小于0.1 mm时刻, 地面雨量筒无探测能力, 2DVD能准确探测。但是, 由于雨滴遮挡, 在雨强较强时刻, 2DVD容易低估或者缺失。总体而言, 质控后的2DVD数据可靠性较高。

2.4 降水分类

首先, 利用Chen等^[32]基于地面雨滴谱资料的层云-对流降水分类的方法, 对这两次飑线降水过程进行层状云和对流性降水分类。具体分类方法如下：对于2DVD的连续降水观测资料, 若持续10 min以上的时段内, 降水率均大于0.5 mm/h, 并且该时段内降水率标准偏差小于1.5 mm/h, 则识别为层状云降水；降水率大于5 mm/h, 且降水率标准偏差大于1.5 mm/h, 则识别为对流性降水。最后, 根据Jung等^[27]方法, 以20 mm/h降水率为阈值, 将对流降水划分为对流前沿、对流中心、对流后沿。

3 结果分析 3.1 环境条件分析

本文所选取的两次飑线过程均对广东地区造成了巨大的影响。2017年5月4日凌晨(北京时, 下同)在湖南南部和广西东北部生成的一条飑线（即槽前型飑线）, 由于其南压, 广东省自西北向东南出现大到暴雨天气, 其中, 江门、茂名和珠海共有10个站点出现了大暴雨, 并伴有短时强降水（雨量30~50 mm）和8~9级雷雨大风。2017年8月22日15:00, 第13号台风“天鸽”中心位于珠海市东偏南方向大约520 km的南海东北部海面上, 中心附近最大风力12级, 其移动路径为西偏北方向, 台风外围螺旋云系开始影响珠江三角洲以西地区, 此时广东地区开始出现由若干对流单体组成的直线状回波带, Senn等^[33]命名它为台前飑线, 即本文的东风型飑线, 广东江门、云浮和潮州等地出现了大雨到暴雨局地大暴雨天气, 其中, 有3个气象站录得大暴雨（100~250 mm）。

利用NCEP/NCAR逐6 h的0.25 °×0.25 °再分析资料对两次飑线过程环流场进行分析。2017年5月4日02：00（图 3a）, 亚洲地区维持两槽一脊形势, 中低纬度地区从印度到华南有接二连三的短波槽活动, 南支槽移动过程中不断加强, 广东地区处于高空槽前, 高空干冷空气向湖南南部和广西东北部地区输送, 同时西南暖湿气流（水汽通量达到8 g/（cm·hPa·s）以上）向广西东北部和广东北部地区输送, 此时冷暖空气在湖南南部和广西东北部地区交汇, 低层切变线位于广西东北部-江西西北部一带同时向东南方向移动并加强（图 3b）。这些水汽条件、不稳定条件、风切变条件等均对飑线发展十分有利^[34-35]。

2017年8月22日20：00（图 3c和3d）, 副高中心位于日本海, 台风“天鸽”中心位于117.3 °E, 20.6 °N, 中心涡度最高达到30×10^-5 s^-1, 中心水汽通量最高值为75 g/（cm·hPa·s）左右, 台风外围环流（水汽通量在12 g/（cm·hPa·s）以上）不断地向广东地区输送水汽。

3.2 雷达产品分析

图 4a、4b为2017年5月4日广州雷达反射率平面图, 图 4c为佛冈上空雷达反射率随时间变化, 佛冈地区距广州雷达80 km左右。槽前型飑线向东南方向移动（红色实线）, 移动速度约为60 km/h, 大于45 dBz的回波区长度约为250 km。05:42（数据缺失）有组织的飑线系统开始经过佛冈, 并且和一些较强的对流单体合并成长, 此时佛冈开始处于对流区。至05:48, 飑线发展旺盛, “弓形”回波已逐渐形成, 回波后侧存在弱回波通道, 并且, 对流柱状回波高达55 dBz, 高度约为7 km, 随后对流后沿开始经过佛冈。飑线前沿底层有一个弱回波（图略）, 中高层存在悬垂状回波, 说明飑线中雷暴内的上升气流很强, 俞小鼎等^[36]指出, 这有利于强降水和强冰雹的形成。05:50以后, 对流带强度变弱, 宽度变窄, 并且对流带移出佛冈, 大片层状云系经过佛冈。

图 4d~4g为2017年8月22日阳江雷达反射率平面图, 图 4 h为恩平上空雷达反射率随时间变化, 恩平距离阳江雷达50 km左右。东风型飑线已生成, 并向西南方向移动（红色实线）, 移动速度约为50 km/h, 大于45 dBz的回波区长度约为120 km。21:48大范围的层状云回波经过恩平, 此时恩平右侧对流带发展旺盛, 柱状中心回波大于45 dBz, 高度约为5 km（图略）。21:54, 对流前沿经过恩平, 但对流带开始减弱, 中心回波减小。22:00, 对流中心经过恩平, 此时对流中心回波和高度继续减小。22:05以后, 对流区移出恩平, 大片层状云区存在于恩平上空。

3.3 雨滴谱分析 3.3.1 二维激光雨滴谱仪观测资料时间序列分析

结合3.2节、Chen等^[32]以及Jung等^[27]方法将两次飑线降水过程（槽前型飑线和东风型飑线）划分为对流前沿、对流中心、对流后沿和层云降水。两次飑线过程共识别出24个对流性降水和140个层云降水样本（表 1）, 其中, 槽前型飑线对流性降水和层云降水的降水贡献分别为75.3 %和, 东风型飑线对流性降水和层云降水的降水贡献分别为60.7 %和39.3 %。图 5为雨滴谱和各物理参数随时间变化图。从雨滴数浓度（N(D)）随时间的演变（图 5a）可以看出, 槽前型飑线对流前沿雨滴粒径和浓度较小, 但有少量3 mm左右雨滴出现。随后对流中心区, 雨滴粒径和浓度变化剧烈, 快速增大, 并且雨滴粒径最大值出现时间先于小雨滴浓度最大值。对流后沿雨滴粒径和浓度随时间逐渐减小, 至层云区趋于稳定。图 5b是反射率因子（Z）、雨滴浓度（lgN_t）与雨强（R）随时间变化, 发现R、Z和lgN_t演变趋势较为一致, 随着R增强, Z和lgN_t也在逐渐增大, 但lgN_t峰值浓度比R延迟了1 min, 这与王俊等^[37]研究结果较为一致, 而Z峰值比R提前了1 min；随后R的减弱, Z和lgN_t也随之减小, 但减小的幅度明显小于增大的幅度。图 5c是谱参数μ、λ、质量加权直径（D_m）和lgN_w随时间变化图, 可以看出, D_m在对流前沿区迅速从0 mm增加到3.48 mm, 这也是此次降水过程中D_m的最大值, 之后在对流中心区随时间逐渐减小, 层云区内趋于稳定, 基本保持在1 mm左右。lgN_w从降水开始阶段迅速增大, 在对流中心区达到最大值（5 mm^-1·m^-3）, 随后迅速减小, 并在层云区趋于稳定。μ和λ波动较为一致, 在对流区较为稳定, 层云区波动较大。随着R增强, μ和λ缓慢减小, R减弱过程中, μ和λ逐渐增大。μ和λ的最小值出现在雨强减弱时刻（05:44或者05:45）, 这主要是因为小粒子浓度显著增大和直径大于4 mm的大粒子数浓度增加。

图 5d是N(D)随时间变化, 东风型飑线演变趋势与槽前型飑线类似, 不同的是东风型飑线对流中心雨滴粒径和浓度变化幅度均小于槽前型飑线。从R、Z和lgN_t随时间变化（图 5e）可以看出, Z、lgN_t与R演变趋势大体一致, 变化特征与槽前型飑线相似, 同样, 此次过程Z、lgN_t和R波动起伏在对流中心尤为明显, 但变化幅度仍然小于槽前型飑线。谱参数μ、λ、D_m和lgN_w随时间的演变（图 5f）显示, μ和λ具有一致的变化趋势, 且在对流区较为稳定, 层云区波动较大, D_m和lgN_w有着较强的负相关性, 这与Chen等^[38]的结果一致。

3.3.2 D_m、N_w分布特征

图 6给出了不同降水类型的D_m、lgN_w的柱状分布以及相关的统计参数（平均值、标准偏差和偏斜度）。图 6a~6c分别为槽前型飑线总降水、对流降水和层云降水的D_m、lgN_w柱状分布, 对比不同降水类型的D_m、lgN_w柱状分布发现, 对流降水的D_m和lgN_w分布谱宽最大, 即标准偏差最大（分别为1.11 mm和0.90 mm^-1·m^-3）；D_m和lgN_w的偏斜度均为负数, D_m平均值最大, lgN_w最小, 即高浓度中小粒子居多。而层云降水的D_m和lgN_w分布较为集中（分别为0.18 mm和0.12 mm^-1·m^-3）, 并且高浓度小粒子较多（D_m平均值最小, lgN_w最大）。对于不同降水类型（层云降水和对流降水）而言, 东风型飑线的D_m和lgN_ww的分布谱宽均不大, 标准偏差均小于0.32（图 6d~6f）；D_m（偏斜度为正）的众数均小于平均值, lgN_w的（偏斜度为负）的众数均在平均值的右侧, 即东风型飑线不同降水类型的D_m和lgN_ww分布均很集中, 且主要是由高浓度中小粒子组成。

为了更清楚表现不同降水阶段lgN_w-D_m分布特征, 图 7给出了对流前沿、对流中心、对流后沿和层云降水的lgN_w-D_m分布。对于槽前型飑线（图 7a）而言, 对流前沿, 即对流开始阶段雨滴粒径较大浓度较低, 这主要是由于垂直上升运动使得雨滴在垂直下落过程中高效率地碰并收集小粒子而迅速增长。随着对流发展, 上升运动开始倾斜并且水汽输送增多, 大雨滴不再在上升运动区降落, 对流中心阶段大雨滴粒径开始减小, 中小雨滴增多且粒子浓度增大。对流后沿-层云降水阶段, 0.8~1.4 mm的粒子浓度逐渐减小并趋于稳定。图中灰色框是Bringi等^[39]定义的“海洋性”和“大陆性”对流落区, 深蓝色虚线则为Bringi提出的层云分界线。Bringi定义的“海洋性”对流落区是指D_m和lgN_w分别在1.5~1.75 mm和4~4.5 mm^-1·m^-3范围内的降水粒子, “大陆性”是D_m和lgN_w分别在2~2.75 mm和3~3.5 mm^-1·m^-3范围内。槽前型飑线对流粒子的前半部分大致位于“大陆性”对流区右侧, 即相同粒子浓度下, 槽前型飑线粒子尺寸明显大于“大陆性”对流粒子, 而后半部分则位于“海洋性”对流区左侧, 即表现出粒子小浓度高的特征。层云粒子分布在Bringi定义的层云分界线两侧, 约67 %出现在Bringi定义的层云线右侧。

图 7b是东风型飑线的lgN_w-D_m分布图, 其中, 对流降水阶段, lgN_w-D_m分布在“海洋性”和“大陆性”对流落区之间, 虽然恩平地区位于大陆区域, 但此次东风型飑线对流降水小部分出现在“海洋性”对流区域。两个层云降水阶段, lgN_w-D_m均分布在层云线的两侧, 将近56 %的层云降水粒子分布在Bringi定义的层云线的左侧。从3.2节的回波强度和高度上可以看出, 云的发展强度较弱, 发展高度较低, 垂直速度也相对较小, 导致大雨滴的浓度较低, 因此东风型飑线大多由中小粒子组成。

3.3.3 雨滴粒径谱分布特征

不同降水系统的雨滴谱分布如图 8, 槽前型飑线的雨滴浓度最大, 粒径最大高达5.3 mm。槽前型飑线的对流降水阶段, 雨滴浓度随着粒径增大而减小, 雨滴直径大于4 mm的粒径谱分布变化较为剧烈, 直径大于0.3 mm且小于1 mm的雨滴浓度急剧降低；相比于东风型飑线, 槽前型飑线的谱宽明显更大, 0~1 mm的雨滴浓度也更大。在层云降水阶段, 直径为0.3 mm的雨滴浓度最高, 且各粒径的雨滴浓度均大于东风型飑线。对于东风型飑线而言, 在对流降水阶段, 直径小于0.3 mm的雨滴浓度随着粒径增大而略有增长, 对比对流前后的层云降水, 发现两个阶段变化趋势较为一致, 但是0.5~1.5 mm的雨滴浓度差别较大。总体而言, 槽前型飑线的粒径谱在大粒子处波动较为剧烈, 谱宽大, 说明槽前型飑线所受大气上升运动较强, 雨滴在降落过程中变化较大；东风型飑线的粒径谱分布曲线较为平滑, 谱宽较小, 表明其降水环境较为均一, 雨滴在降落过程中的微物理过程趋于平衡。

4 结论

本文利用2DVD资料以及常规资料, 分析了广东地区2017年5月4日（槽前型飑线）和2017年8月22日（东风型飑线）两次飑线过程, 研究了不同降水类型及雨滴谱微物理特征, 得到以下结论。

两次飑线过程, 对流性降水贡献率均为最高；反射率因子（Z）、雨滴浓度（lgN_t）与雨强（R）演变趋势较为一致, γ谱斜率参数（λ）和形状参数（μ）演变特征一致。对流降水区内, 各参数随时间变化较大, 且槽前型飑线各参数波动起伏明显大于东风型飑线过程；层云降水区内, 两次飑线过程雨滴谱演变特征则均表现为：相比于对流区, R、Z、lgN_t和lgN_w变化幅度较小, λ和μ波动较大。

不同降水系统在不同降水时期的降水微物理特征参数变化有所差异。槽前型飑线过程中, 对流区内, 由于所受大气上升运动较强, 粒径谱在大粒子处波动较为剧烈, 降水粒子粒径分布较为分散, 中等粒径粒子比重较高, 并且对流区前半部分粒子尺寸大于“大陆性”对流特征, 后半部分粒子尺寸小于“海洋性”对流特征；层云降水粒子分布较为集中, 小粒径粒子居多。而东风型飑线过程中, 对流区内, 云的发展强度较弱, 发展高度较低, 垂直速度也相对较小, 因此基本上是由高浓度中小粒径粒子组成。由于其降水环境较为均一, 雨滴在降落过程中的微物理过程趋于平衡, 降水粒子分布较为集中, 且对流降水粒子介于“海洋性”和“大陆性”对流区之间。