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青藏高原与中国南方的雨滴粒度分布的统计特征

Yahao WU1,2 and Liping LIUlowast;1

摘要：本文研究了青藏高原及华南地区雨滴大小分布特征。本文利用HSC-PS32数据采集的那曲和阳江地区2014年4月至8月的DSD数据，包括总共分别有9430和6366个1分钟的雨滴谱。雨滴谱、参数特征分析了降雨速率的变化，以及反射率因子（z）与降雨速率（r）之间的关系。随着降水类型和降水率的变化，其DSD也随之变化。结果表明，平均雨滴谱出现作为单峰曲线，降雨速率越大，雨滴数浓度越大，雨滴数浓度越大。中国南方的海拔要高得多，特别是在对流雨中。标准化伽马分布更好地描述较大的雨滴，特别是中国南方的对流雨。所有三个伽马参数都适用于青藏高原相对较高，对流区的形状参数（mu;）和质量加权平均直径（dm）较高。降水量少。在参数随降雨率变化的情况下，标准截距参数（nw）超过青藏高原层状降雨随降雨速率的增加而增加，这与对流降雨情况相反。gamma;在青藏高原上空，层状和对流降水类型随着降雨率的增加而减少，这是与dm变化情况相反。在z-r关系中，如“z=arb“，青藏高原的系数a为当雨型由层状向对流型转变时，B值越小，B值越高。而且，随着在降雨率上，华南地区的参数a和b逐渐增大，而青藏高原地区的参数a则大幅减小。这与以前的研究结果不同。就藏族的地理位置和气候而言高原和华南地区，汛前降水以强对流雨为主，而降水较弱。西藏北部经常发生对流雨，湿度低，海拔高。

关键词：青藏高原，雨滴大小分布，降水分类，标准化伽马分布

1.引言

作为世界上最大和最高的高原，青藏高原大面积的海拔到达对流层中部。动力学和热力青藏高原的强迫作用产生了巨大的影响大气水分和能量循环及其相关随后影响生态的对流活动青藏高原下游地区的过程丁，1981；黄，1985；黄和孙，1994）。石太铝。（2008a）认为大气水分可以被运输从青藏高原到长江流域通过地形动力强迫之间的相互作用以及南方丰富的大气湿度青藏高原周围的高地。气流起源于由于地形障碍，西藏被迫崛起表面加热，触发对流活动的发展以及中国南方的暴雨（何和李，2013年；Li等人，2014年）。在过去的三十年里，人们对全国支付雨滴大小分布观测（DSD）。在这方面取得了很大进展，特别是在先进测量仪器的发展中以及分析方法。陈、顾（1989）研究基于观测的平均DSD特征吉林省长春市的强降雨事件。庆等。（1994）总结了四川成都涡致云系。牛等。（2002）分析了与各种大气环流模式和天气系统在宁夏的七个车站。刘和雷（2006）总结了DSD的一些初步特征。北半球的层状和对流降水-并描述了京地区的平均直径、DSD峰和反射率因子与降雨率的关系（z-r关系）。石等。（2008a）分析了DSD对流降水、混合降水特征祁连山周围的层状降水在2006年夏天。颗粒直径，z-r关系和下降速度分布为透露。张等。（2009）总结了青海门源三个降水系统间的DSD并分析了它们的形成机理。廖等。（2011）调查了典型台风降水事件和正面降水事件发生在夏季的珠江三角洲地区。陈等人。（2013b）分析了江淮盆地梅雨季节DSD。然而，研究DSD的研究很少。微物理结构特征高原地区降水及其变化由于缺乏地面观测，降雨率在这些领域。异同研究青藏高原与到目前为止，中国南方几乎没有受到关注。用术语青藏高原的地理位置和气候而中国南方，众所周知的是汛前季节以强对流雨为主。西藏北部经常发生弱对流雨。湿度低，海拔高。李、苏（2014）比较了10个气象条件下的常规观测结果青藏高原和中国南方的台站空气污染可以抑制光降雨过程。DSD观测是微物理分析的关键步骤。云和降水形成了微物理参数化方案的发展数值模型。然而，直到20世纪90年代末，几乎所有中国数值模型中的微物理格式实际上是在国外发展起来的。地区差异云降水特征及特征中国的微物理过程数值天气预报研究中忽略的问题（弗莱彻1962；孔等，1990；郭等，2001）。胡et铝。（1998）开发了一个简单的显式方案来描于暖云计划。全球同化与预测系统（葡萄）已由中国开发。2001年以来的气象局（Chen等人，2008年；Xue等人，2008年）。葡萄模型包括可模拟降水的云-降水方案在中国南方的汛（张和刘，2006）。Sun等人。（2008）耦合了一个复杂的微观物理中国气象学会制定的方案科学）模拟水文气象分布在发生在然后调查了华北地区的DSD特征暴风雨的基于上述讨论，为了提高核电站的可靠性和准确性是必要的结合云和降水的微物理特性进入数值模型。青藏高原第二次大气实验科学（tipex）在20世纪90年代末进行并获得有价值的观察。使用收集的观察结果在Tipex期间的西藏（那曲），Ueno等人（2001）研究了对流活动和云结构与弱和频繁的季风降水有关。Shimizu等人。（2001）检测到一个昼夜降雨周期基于TRMM（热带）分析的青藏高原雨量测量任务）卫星信息和揭示了层状云的中尺度特征。尤依达等。（2001）对流特征分析用X波段多普勒雷达测量的云。刘等人。（2002）总结了以前西藏的日降水量变化季候风爆发后，揭示了它们之间的关系热力学变量。然而，DSD特性在本实验中没有观察和分析。2014年7月1日至8月31日期间，进行了第三个tipex，其中微物理变量与云层和降水有关的测量西藏那曲的先进仪器。同一年，华南季风降雨试验世界气象研究开发项目组织，在广东阳江进行省。用地面分离仪测量DSD2014年4月至8月在西藏和广东用于本研究。本研究的目的在于我们对藏语DSD特征的理解高原和中国南方。这一知识将是有用的FO。

2.数据和方法

2.1数据处理

2014年4月24日至6月11日期间，DSD在阳江气象站进行了特征测量。局级[北纬21.84度，东经111.98度]；高于平均海平面90米amsl）]HSC-PS32同时，用分离仪观察DSD。那曲气象局的特征[北纬31.80，92.12_e）；海拔4508 m]6月24日至8月31日同年。HSC-PS32分频器是中文版本是一种基于地面的光学测距仪设计用于计数和测量落差速度和降水粒径32times;32平方。HSC-PS32的主要规格分力计如表1所示，表2给出了间隔每级的降雨量。应该注意的是雨滴直径大于5毫米的除外，考虑到它的液体粒度范围和未知重降水事件中的重叠粒子。

表1.HSC-PS32型测距仪主要技术参数

表2.每个等级的大小和下降速度间隔。

共有9430和6366次1分钟DSD测量分别在西藏和中国南方收集。雨滴离散时刻单位体积浓度可根据分离计计数进行计算：

式中，ai j是尺寸为i的雨滴数量，以及速度bin j；t（s）和s（m2）取样的时间和面积是多少？Di（mm）为雨滴直径箱I；和VJ（M S-1）是速度bin j的下降速度。因此，一些积分雨参数，如雷达反射率因子z（dbz），降雨率r（mm hminus;1）总数密度na（m-3）和中间体积直径d0（mm）可以依次推导，如下所示。降雨率有直接关系与粒径三次方的比值关系雨滴数，反射率系数成比例到粒子直径和雨滴数的六次方单位体积。应该注意的是，反射系数式（2）中，仅适用于瑞利散射和S波段。雷达：

2.2。雨滴大小分布

指数分布在许多情况下被广泛假设。早期的数值参数化方案（Lin etal.，1983年；Rutledge和Hobbs，1983年）。伽马分布，Ulbrich（1983）提出的等式（6）已得到证明。对许多地区的瞬时DSD有很好的描述以及降雨类型（Chen等人，1998；Ulbrich和Atlas，而指数分布则是mu;=0时的伽马分布：

在n（mminus;3 mmminus;1raindrop is the number）浓度referring to the raindrop直径d（mm）。分布范围：can be by an截距参数N0公社（mminus;3 mmminus;micro;minus;1），在坡形参数与参数lambda;micro;，mminus;1（m）。不管一个人多，范围分布在这些参数在三维mutually are not the标准与独立，thusis used to fit the范围分布DSD数据，which isgiven by

其中nw（mminus;3 mmminus;1）是标准化截距参数，用指数分布表示数浓度具有相同的中间体积直径和液体含水量（Liu等人，2007）和参数dm（mm）mu;是质量加权平均直径和形状分别为参数。矩量法已广泛应用于雨滴的估算。云和降水的光谱参数模型（Smith，2003）。DSD的第i阶矩由式（8）给出。三个独立参数nw，mu;和dm可以通过第三、第四和第六个Kozu和Nakamura描述的DSD数据矩（1991），参数_（x）、f（micro;）和g为中间值。

三.结论

3.1.降水类型的DSD分类分析揭示了一些特征对于发生在2014年青藏高原和中国南方。这个使用所选的1分钟DSD研究DSD的行为。降水类型和降雨间隔。简单的方案用于分离层状和对流降水基于降雨标准差（sigma;r）的类型连续5个2分钟DSD样品（Bringi）的速率（r）等人，2003），基于rgt;0.5 mm hminus;1和sigma;r 6 1.5 mm Hminus;1对于层状降水，Rgt;5 mm Hminus;1和Sr r＞1.5毫米H 1对流降水。陈等人。（2013b）也采用相似的概念研究DSD统计特性在中国东部的梅雨季节。降雨率间隔分为以下几类（mm h-10.1）6 R＜1（1级）；1 6 rlt;2（2级）；2 6 rlt;5（3级）；5 6 rlt;104级）；10 6 rlt;20（5级）；和rgt;20（6级）（Porcua et`Al，2014）。表3显示了青藏高原与中国南方降水类型以及降雨间隔。可见，层状降水在青藏高原和中国南方优先于1级，然后通常随增加而减少降雨率，尤其是在青藏高原，以及降雨量分布不超过10 mmhminus;1。

对于对流降雨，随着降雨率的增加，DSD华南地区的分布首先是减少，然后是增加。

3.2.平均DSD

层雨和对流雨的平均DSD青藏高原和中国南方，通过平均所有1分钟的DSD数据如图1所示。尽可能可见，平均雨滴谱似乎是一个峰。曲线；对于层状降水（图1a），增加直径雨滴数集中在青藏高原降幅较大。同时，对于对流降水量（图1b），雨滴数浓度中国南部地区比南部地区高出很多。青藏高原，各种直径。波动总雨滴数集中更为频繁在层状降水中。图2显示了平均雨滴谱的变化。层状和对流降水的降雨率在青藏高原和中国南方。尽可能可见，大滴数浓度下降对流降水要少得多，尤其是在西藏普拉托。

3.3.雨滴谱的讨论

指数分布与标准伽马选择分布以产生更好的雨水模型。基于所提供的力矩方法的落差尺寸分布在第2.2节中。安装件之间的相对误差雨滴数浓度（nc）和原始雨滴数值浓度（nr）用于评价：

之间的关系的研究基于城市样本和raindrop直径沉淀在青藏高原类型和南部中国shown是在图3所示。它是notedhellip;《标准伽玛分布能更好的describe the皇家raindrop谱，尤其是对larger滴。《基于同一地区的对流降水冰的小；在相同的尽头，雨型，再到中国南方更小。

3.4.伽马分布中的参数及其

降雨率变化作为标准伽马中的三个独立参数分布，标准化截距参数nw（m-3mmtimes;1，形状参数mu;，质量加权平均值直径dm（mm）能成功地代表雨滴密度、平均直径和许多其他光谱特性。表4给出了标准化的伽马分布，表明层状降雨的独立参数（nw、mu;和dm）青藏高原上，比南方大中国，特别是西北部。同时，对于对流降水，青藏高原的nw和礹小于那些在中国南方。降水量比较面积，对于层状降雨，nw和mu;大于对流雨，dm较小；nw和micro;为层状降水比对流降水高得多。雨，而它的dm较少。为了研究雨滴谱之间的关系参数和降雨率，nw的平均值，mu;青藏高原六个降雨间隔的dm中国南方，对于层状和对流降水，如表5所示。结果表明，层状构造的北西向和dm向青藏高原降水量随降雨率，但mu;的趋势相反；和nw中国南方的层状降水量随降雨速率，先减后增随着降雨速率的增加，其dm也随之增加。与此同时，对于相同的降雨率，三个伽马参数因为青藏高原的层状降雨要高得多。西北方向和mu;表示西藏上空的对流降水高原随降雨率下降，dm增加降雨率。对流降水的nw和mu;在中国南方地区，首先上升，然后下降降雨量增加，但dm先减小后减小随降雨率的增加而增加。同时，对于相同的降雨率，在西藏上空的mu;表示对流降水较小，而dm在青藏高原上空对流降水量较大。

3.5.Z–R关系

反射率因子的幂律关系降雨率，如z=arb，是一个长期存在的问题在定量降水预报中，受到强烈影响根据海拔差异（Uijlenhoet，2001年）。COEFficients a和b与雨滴大小分布密切相关，粒子直径、雷达信号衰减等on（Rosenfeld和Ulbrich，2003；Chandrasekar等人，2003）。高a值和低b值表示对流中纬度降雨量，而热带地区正好相反。降水（Tokay和Short，1996；Caracciolo等人，2006）。根据降水量选择合适的A和B类型可以改善区域降雨量估算（Shi etAl，2004）。关系z=300r一点四对于对流雨，

Proposed by Fulton et al.（1998）Has been widely used in下一代天气雷达Z=200r

1.6通用中纬度Areas for Stratiform Rain（Marshall and Palmer，1948）.However，中国已经有Z-R关系的白色研究Conducted since the early 1990s（Xu et al.，1990；Xu，1992）；Liu等人，2008年），西藏的关系很少nvolved，lets alone any comparations made among regions.Z-R Relationships和Fited Power-Law R

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