王 俊 王文青 王 洪 張秋晨 龔佃利 楊學(xué)斌

1)(山東省人民政府人工影響天氣辦公室，濟南 250031) 2)(山東省德州市氣象局，德州 253000)

引 言

雹暴等中小尺度天氣系統(tǒng)，尺度小、發(fā)展快，經(jīng)常伴隨冰雹、雷暴大風(fēng)、龍卷和短時強降水等天氣現(xiàn)象，易造成嚴重地面災(zāi)害，因此一直是觀測和研究的重要對象之一。常規(guī)天氣雷達和多普勒天氣雷達是觀測雹暴的重要工具，許多學(xué)者對雹暴的回波形態(tài)和流場結(jié)構(gòu)進行了概括總結(jié)，典型回波特征包括鉤狀回波、V型缺口、懸垂回波、有界弱回波區(qū)、回波墻等[1-6]，典型流場特征是持續(xù)時間較長的中氣旋等(超級單體)[7-10]。雙偏振天氣雷達提供差分反射率(ZDR)、比差分相位(KDP)和相關(guān)系數(shù)(ρhv)等偏振參量，可用來分析雷暴中的水凝物粒子相態(tài)、濃度、大小和形狀等信息[11-15]，綜合多種偏振參量的模糊邏輯算法[16-19]可將雷達觀測結(jié)果識別為小雨、大雨、冰雹、大雨滴、生物、地物、干雪、濕雪、冰晶和霰10類粒子，隨著冰雹等固態(tài)粒子下降可清楚顯示干冰雹融化成大雨滴或外包水膜冰雹的演變過程[20-22]，這為研究雹暴等中尺度對流系統(tǒng)的云物理過程、分析不同相態(tài)粒子的形成和演變提供基礎(chǔ)。

激光雨滴譜儀是觀測地面雨滴、小冰雹和降雪的光學(xué)設(shè)備[23-25]，高分辨率的觀測資料有利于分析雹暴等中小尺度系統(tǒng)地面降水粒子譜的分布特征，可以補充天氣雷達在地面附近的觀測不足。雷暴等深厚對流常在開始時出現(xiàn)少量大雨滴[26-27]，原因是風(fēng)切變對粒子的篩選和云底以下蒸發(fā)作用。伴隨冰雹的超級單體雨滴譜演變特征[28]主要為降水開始階段存在較多直徑大于5 mm的大滴，強降水開始后，直徑小于1 mm的水滴數(shù)量急劇增加，雨強增大階段5 min平均譜含有較多直徑大于4 mm 的粒子，不滿足通常使用的指數(shù)或Gamma分布。Friedrich等[29]利用車載雨滴譜儀和雙偏振雷達觀測3次超級單體降水過程，雨滴譜儀觀測到的最大冰雹直徑為20 mm，其中2次過程有完整的冰雹譜；霰粒子、冰雹和大雨滴主要出現(xiàn)在靠近上升氣流的前向和后向下沉氣流等區(qū)域，接近上升氣流時，大雨滴通常伴隨著小雨滴的增多。岳治國等[30]分析了一次冰雹過程的粒子譜，最大冰雹直徑為11 mm，伴隨冰雹的雨滴譜指數(shù)擬合有較高的相關(guān)系數(shù)，降雹階段粒子譜多峰特征不明顯。六盤山一次非典型冰雹過程也觀測到直徑為11 mm的冰雹[31]，降雹過程粒子譜用Gamma分布擬合效果更好。

近幾年，我國布設(shè)了大量降水現(xiàn)象儀(雨滴譜儀)，提高了捕捉雹暴等快速發(fā)展的中小尺度降水過程粒子譜分布和演變特征的幾率。與傳統(tǒng)地面測雹板觀測地面冰雹譜[32-33]相比，雨滴譜儀時間分辨率高，可同時觀測雨滴和冰雹譜，能更準確地測量冰雹尺寸、下落速度和開始及結(jié)束時間，但受取樣面積所限僅能觀測直徑小于30 mm的冰雹。2019年8月16日河北、山東出現(xiàn)一次大范圍冰雹天氣過程，其中一個雹暴先后經(jīng)過山東的德州、陵縣和臨邑觀測站，本文以降水現(xiàn)象儀觀測的粒子譜資料為主，結(jié)合CINRAD/SA-D雙偏振天氣雷達的粒子相態(tài)識別和反射率因子等產(chǎn)品，開展冰粒子譜(包括直徑為2～5 mm 的霰粒子和直徑大于5 mm的冰雹)識別研究，分析雹暴不同部位、不同發(fā)展階段地面雨滴譜分布和演變特征，對加深認識雹暴等強對流降水形成和發(fā)展的云物理過程，提高短時臨近預(yù)報水平和人工增雨防雹作業(yè)條件監(jiān)測識別能力[34]都有積極意義。

1 資料和方法

濟南CINRAD/SA-D雙偏振雷達(36.7°N，116.7°E)2018年12月開始業(yè)務(wù)運行，粒子相態(tài)分類采用模糊邏輯法對水凝物進行相態(tài)識別[17]，共識別出小雨、大雨、冰雹、大雨滴、生物、地物、干雪、濕雪、冰晶和霰10類粒子，該方法已在我國S波段雙偏振雷達得到較廣泛的業(yè)務(wù)應(yīng)用[14-15，19，35-36]。

PARSIVEL降水現(xiàn)象儀是一種激光光學(xué)觀測設(shè)備，測量水凝物粒子(雨、雪、冰雹等)的尺寸和下落落速，降水粒子譜數(shù)據(jù)共有32個尺度測量通道和32個速度測量通道，取樣間隔為1 min或10 s[23-24]，可根據(jù)觀測水凝物粒子直徑和速度的統(tǒng)計比例確定降水類型，識別雨、雪和冰雹等[37-38]。PARSIVEL降水現(xiàn)象儀安裝在德州、陵縣和臨邑等國家級地面氣象觀測站，2017年開始運行，取樣間隔為1 min。粒子直徑測量范圍為0～26 mm，由于信噪比低，前兩檔的數(shù)據(jù)一般不用[39-41]，因此最小可檢測尺寸約為0.25 mm。強風(fēng)影響、濺落粒子和設(shè)備邊緣影響是3個主要的觀測誤差源[38，42]，觀測資料的質(zhì)量控制首先要去掉這些效應(yīng)產(chǎn)生的虛假粒子。

利用雨滴譜儀觀測資料，粒子(雨滴、冰雹)尺度譜可由以下公式計算得到：

(1)

式(1)中，N(Dj)是第j個直徑通道Dj至(Dj+ΔDj)之間的粒子數(shù)濃度(單位：m-3·mm-1)，nij是第j個直徑通道、第i個速度通道的粒子數(shù)量，a是PARSIVEL激光雨滴譜儀取樣面積，Δt是取樣時間，Vi是第j個直徑通道、第i個速度通道對應(yīng)的粒子下落速度，ΔDj是第j個直徑通道的寬度。

目前，常用三參數(shù)的Gamma函數(shù)分布[43]擬合雨滴譜分布，三參數(shù)采用階矩法來計算[44-45]，本文采用二、四、六階矩計算三參數(shù)[46]。

2 天氣背景和雷達回波演變

2019年8月16日00:00(北京時，下同)開始在山東北部出現(xiàn)局地冰雹和大風(fēng)天氣。16日08：00 500 hPa東亞低槽控制我國中東部地區(qū)，槽線自內(nèi)蒙古赤峰境內(nèi)向南延伸經(jīng)河北、山東西部、河南直達湖北境內(nèi)(圖略)，槽后西北氣流強盛。850 hPa切變線位于山東西北部，向西延伸到陜西關(guān)中一帶。地面呈現(xiàn)西高東低形勢，山東位于槽前西南氣流、地面冷鋒前部暖區(qū)內(nèi)。由16日08：00章丘探空曲線(圖略)可以看到，0℃層高度在4 km左右，抬升指數(shù)為-0.4℃，K指數(shù)達34℃，有利于對流天氣的發(fā)生。0～6 km垂直風(fēng)切變達到24 m·s-1，同時中低層風(fēng)向隨高度順時針旋轉(zhuǎn)，表明中低層有暖平流，上干冷下暖濕的高空配置也有利于雷暴大風(fēng)的產(chǎn)生。

16日00:29從河北移來的強對流回波開始影響德州，回波向東南方向移動，速度約為65 km·h-1，強回波在山東中部減弱消散。04:03河北辛集附近產(chǎn)生一新的對流回波，04:45對流單體發(fā)展成雹暴，回波強度超過60 dBZ，05:20雹暴最大強度超過65 dBZ，回波頂高為14 km。05:40對流回波略減弱，但最大強度仍然超過60 dBZ并開始影響德州地區(qū)。從0.5°仰角PPI觀測看，05:40有一最大強度超過45 dBZ的小回波經(jīng)過德州降水現(xiàn)象儀觀測點(圖略)，05:47雹暴前沿靠近觀測點(圖1)，雹暴中部前沿識別出冰雹(圖1中藍色三角形)。05:55 雹暴穿過觀測點(圖1)，在觀測點附近利用雙偏振雷達觀測資料識別的粒子主要是大雨、冰雹和濕雪(圖略)，德州觀測點距離雷達站約為90 km，0.5° 仰角PPI距離地面約為1.5 km，推斷地面以降雨為主。

雹暴向陵縣移動過程中稍有增強，06:14強度大于60 dBZ 的回波位于觀測點上空(圖1)，雙偏振雷達識別的粒子主要是大雨(圖略)，但觀測點西側(cè)有較大范圍的冰雹，06:21雹暴邊緣穿過陵縣觀測點(圖1)。陵縣觀測點距離雷達站約為69 km，0.5°仰角PPI距離地面約為1.0 km，由于是雹暴的邊緣經(jīng)過觀測點，推斷地面也以降雨為主。雹暴向臨邑移動過程中繼續(xù)發(fā)展，06:28出現(xiàn)中氣旋并持續(xù)近30 min，雹暴發(fā)展成超級單體。06:49強度大于60 dBZ 的回波位于臨邑觀測點上空(圖1)，雙偏振雷達在0.5°仰角PPI識別的粒子為冰雹和大雨(圖略)。由垂直剖面可見，5 km以下強回波明顯前傾，強度大于60 dBZ的回波懸垂于0℃層以上，且伸展到9.0 km高度(-26℃)。臨邑觀測點距離雷達站約為55 km，0.5°仰角PPI距離地面約為0.81 km，推斷地面可能短時出現(xiàn)冰雹。

圖1 2019年8月16日濟南雙偏振雷達0.5°仰角PPI反射率因子及沿06：49圖中AB的剖面

從觀測點相對于雹暴的位置看，德州和陵縣位于雹暴的左側(cè)，附近有冰雹存在，雹暴穿過觀測點時以降水為主，有可能伴隨冰雹粒子。臨邑觀測點位于雹暴中部偏右，0.5°仰角PPI距離地面高度最低，判斷地面出現(xiàn)冰雹的可能性最大。

3 雨、雹、霰粒子的識別

雨、雹、霰粒子識別的依據(jù)是不同類型粒子下落速度-直徑之間的實驗關(guān)系(簡稱落速-直徑關(guān)系)，由于環(huán)境條件等因素的影響，雨滴譜儀觀測的同一尺寸粒子的下落速度有很大的變化范圍，需要去掉偏離粒子落速-直徑關(guān)系一定閾值范圍外的粒子。Jaffrain等[47]比較了15個月的自動氣象站和PARSIVEL雨滴譜儀觀測資料，使用Beard[48]的落速-直徑關(guān)系，發(fā)現(xiàn)排除偏離落速-直徑關(guān)系±60%的粒子后，自動氣象站和PARSIVEL雨滴譜儀總雨量一致性強，僅存在3.5%的差異。Tokay等[49]去掉偏離落速-直徑關(guān)系±50%的粒子，消除了20%的雨滴。Friedrich等[42]采用Atlas等[50]的雨滴落速-直徑關(guān)系識別雨粒子，但速度下限采用實驗下落速度的40%為低閾值。本文雨滴譜的識別采用±60%的閾值。

冰雹和霰粒子的識別采用Friedrich等[29]的方法，霰粒子直徑范圍為2～5 mm，包括塊狀、錐形和六角形，不同形狀霰粒子的粒子落速-直徑關(guān)系[51]不同，對于霰粒子的速度下限，選取3類霰粒子落速-直徑關(guān)系在每一個直徑檔中最小下落速度的60%為低閾值。霰粒子的速度上限，取值為3類霰粒子落速-直徑關(guān)系在每一個直徑檔中的最大下落速度。冰雹直徑大于5 mm，分為高密度和低密度冰雹兩類，低密度冰雹有兩種落速-直徑關(guān)系[52]。冰雹粒子的速度下限，與霰粒子類似，選取每一個直徑檔中最小下落速度的60%為低閾值。高閾值略復(fù)雜，粒子直徑為5～8 mm時，大雨滴和小冰雹有重合部分，冰雹的速度上限采用雨滴落速-直徑關(guān)系和冰雹落速-直徑關(guān)系的平均值作為高閾值。直徑為8～16 mm冰雹的速度上限采用雨滴最大下落速度的1.6倍為閾值，直徑為16～25 mm 冰雹的速度上限是雨滴譜儀的最大測量速度。

采用上述雨滴、霰粒子和冰雹識別方法對2019年8月16日雹暴經(jīng)過德州、陵縣和臨邑時的觀測資料進行識別，德州觀測點冰雹出現(xiàn)總計4 min，共識別出5個冰雹和1個霰粒子，其中1個冰雹出現(xiàn)在雹暴前面的小單體中，另外5個冰粒子出現(xiàn)在雹暴的雨強增大階段。05:56出現(xiàn)的2個冰雹直徑分別為8.5 mm和9.5 mm(圖2)，05:57是1個霰粒子(圖略)，05:58是2個直徑5～8 mm的冰雹，粒子落速較小(圖2)，與雨滴明顯分離。由于冰粒子少，本文僅分析該觀測點總的冰雹譜(圖3)，冰粒子數(shù)密度很低，最大小于3.0 m-3·mm-1，譜分布也不連續(xù)。

陵縣觀測點冰雹出現(xiàn)總計9 min，共識別出21個冰雹和8個霰粒子。06:19識別出8個冰雹(圖2)，由雨、雹粒子分布可見，8個冰雹是直徑為5～8 mm的小冰雹，直徑大于5 mm的粒子有一個小的分布中心，它偏離雨滴落速且落速較小，粒子識別結(jié)果將其分為冰雹和雨滴，由于缺乏精確的人工觀測，難以判斷識別結(jié)果的準確性。06:20識別出5個冰粒子(圖2)，2個大冰雹的直徑分別為8.5 mm和11 mm，2個小冰雹與雨滴緊密靠近，1個霰粒子與雨滴明顯分離。該觀測點總的冰雹譜(圖3)與德州觀測點相比，冰粒子數(shù)密度明顯增大，最大約為40.0 m-3·mm-1；霰粒子和冰雹粒子之間粒子分布不連續(xù)，小冰雹有較大的粒子數(shù)密度。

臨邑觀測點只有3 min識別出冰粒子，共識別出13個冰雹和4個霰粒子，均出現(xiàn)在雨強增大階段。其中06:49有8個大冰雹和1個霰粒子(圖2)，冰雹的分布與雨滴分布是連續(xù)的，僅根據(jù)粒子直徑大于8 mm將其識別成冰雹，但具體是冰雹還是巨大雨滴難以確認。06:50有1個較大、2個小的冰雹以及2個霰粒子，冰雹與雨滴分布明顯分離。臨邑觀測點總的冰雹譜(圖3)顯示，最大冰雹直徑為9.5 mm，冰粒子數(shù)密度較大，該觀測點的冰粒子譜較為連續(xù)，較大冰雹的數(shù)密度也較大。本次過程冰粒子濃度低，粒子譜分布也不連續(xù)，很難像牛生杰等[33]進一步分析冰雹譜的更多特征。

圖2 2019年8月16日德州、陵縣和臨邑1 min雨滴(黑色線)、霰粒子(藍色線)和冰雹(紅色線)分布

圖3 德州、陵縣和臨邑觀測點總的冰雹譜分布

許多直徑大于5 mm的大雨滴來源于霰粒子、冰雹的融化等[53-54]，一些大雨滴甚至包含部分未融化的冰芯[54]。所以陵縣06:19和臨邑06:49中識別出的冰粒子難以確定是冰粒子、雨滴，或是包含冰芯的大雨滴。特別是包含冰芯的大粒子，一方面人工觀測很難從1 min降落的上百、上千個降水粒子中識別出幾個這樣的大粒子，導(dǎo)致識別結(jié)果難以檢驗；另一方面又需要提高對深厚對流，特別是伴隨冰雹降水的粒子特征的認識，除了雨滴和冰雹，也許還存在一定數(shù)量雨冰混合的降水粒子。

4 雨滴譜演變特征

4.1 雨滴譜積分參數(shù)演變特征

利用雨滴譜資料計算雨強R(單位：mm·h-1)、雨滴濃度NT(單位：m-3)、反射率因子Z(單位：dBZ)、質(zhì)量加權(quán)直徑Dm(單位：mm)和Gamma函數(shù)三參數(shù)即截距參數(shù)N0(單位：m-3·mm-1-μ)、形狀因子μ(量綱為1)、斜率參數(shù)λ(單位：mm-1)，圖4是各參數(shù)以及冰粒子隨時間的演變。2019年8月16日德州05:47雨強為23.2 mm·h-1，這是雹暴前面的小對流單體產(chǎn)生的短時強降水(圖4)，只有2 min 的雨強大于10 mm·h-1，最大雨強以及之前的幾分鐘對應(yīng)較大的Dm(大于3.0 mm)，雨強減弱時Dm很快減小到2.0 mm以下；反射率因子Z與Dm有相同的變化趨勢，最大雨強的最大反射率因子為50.9 dBZ，雨強減弱階段比雨強增大階段的反射率因子?。挥甑螡舛萅T變化趨勢相反，最大雨強時雨滴濃度NT為132.7 m-3，雨強減弱時濃度繼續(xù)增大，極大濃度為284.0 m-3時對應(yīng)的雨強僅為6.6 mm·h-1。雹暴的最大雨強為99.9 mm·h-1(05:58)，雨強大于10 mm·h-1持續(xù)6 min。雨強開始增大的2 min(05:55 和05:56)，Dm大于4.0 mm，而在最大雨強前后的幾分鐘Dm減小到3.0 mm；反射率因子Z在05:56最大為56.0 dBZ，在最大雨強前后也大于55 dBZ；而雨滴濃度NT在最大雨強時的最大值為2787.4 m-3，雨強減弱階段有較大值。Gamma函數(shù)的三參數(shù)μ，λ和N0分布顯示(圖4)，小單體的三參數(shù)數(shù)值較大，這可能與低粒子數(shù)濃度有關(guān)。雹暴雨強增大階段μ為正值，在最大雨強時為0.1，譜型近似指數(shù)分布；雨強減弱階段μ，λ為大于-0.5的負值，譜型呈不明顯的上凹，也是近似指數(shù)分布。雨強大于10 mm·h-1時，λ和N0變化不大，λ值為1.2～1.3，lgN0值為3.0～3.5。

陵縣最大雨強為114.2 mm·h-1(圖4)，06:19—06:21 3 min的雨強均大于100 mm·h-1，大于10 mm·h-1的強降水持續(xù)12 min。Dm在06:13 雨強開始增大時最大為4.0 mm，在最大雨強時減小到3.0 mm，06:20—06:25雨強逐漸減弱時Dm也逐漸減?。环瓷渎室蜃覼與Dm有相同的變化趨勢，最大雨強的最大反射率因子為57.0 dBZ，雨強減弱階段比雨強增大階段反射率因子小；雨滴濃度NT隨著雨強增大而逐漸增大，在最大雨強之后最大值為8142.8 m-3，雨強減弱階段有較多的雨滴。Gamma函數(shù)形狀因子μ(圖4)隨著雨強增大很快從正值減小為負值，在最大雨強之后1 min 存在最小值，強降水(大于50 mm·h-1)持續(xù)階段一直為負值，隨著雨強減小很快轉(zhuǎn)為正值。斜率參數(shù)λ值逐漸減小，最大雨強之后強降水持續(xù)階段為1.2～1.4，變化較小。N0與μ，λ在雨強增大和減弱階段的變化趨勢不同，強降水階段lgN0變化不大。

臨邑觀測點最大雨強為85.5 mm·h-1(圖4)，大于10 mm·h-1的強降水僅持續(xù)4 min。Dm06:45—06:49大于5.0 mm，雨強減弱時很快減小到約2.0 mm，反射率因子Z在最大雨強之前達到最大值58.3 dBZ，雨滴濃度則在最大雨強之后達到最大值969.8 m-3。Gamma函數(shù)形狀因子μ(圖4)均為正值，在最大雨強時為最小值。N0，λ在雨強增大階段變化大，而在雨強減弱階段與μ有相同變化趨勢。

圖4 2019年8月16日德州、陵縣和臨邑觀測點雨滴譜參數(shù)演變

由3個觀測點的對比可知，陵縣強降水持續(xù)時間最長，雨強最大，臨邑強降水持續(xù)時間最短，最大雨強值最小。陵縣雨滴濃度大，最大濃度近10倍于臨邑的雨滴濃度。但臨邑的Dm和Z都有最大值，特別是最大反射率因子為58.3 dBZ，大于德州(56.0 dBZ)和陵縣(57.0 dBZ)，而對應(yīng)的雨強為75.6 mm·h-1，比陵縣(114.2 mm·h-1)小得多，但比德州(59.7 mm·h-1)大，綜合看臨邑降水包含有更多的大雨滴。另外，雖然各觀測點都只有很少的冰粒子，但對一些參量、特別是反射率因子的計算有很大影響，德州、陵縣和臨邑雨滴譜計算的最大反射率因子分別為56.0，57.0 dBZ和58.3 dBZ，將冰粒子按照雨滴計算后最大反射率因子分別為58.0，59.5 dBZ和61.9 dBZ，數(shù)值明顯增大且更接近雷達觀測結(jié)果。

4.2 雨滴譜特征

為了更好地理解雨滴譜積分參數(shù)演變規(guī)律，本節(jié)詳細分析1 min的雨滴譜和不同階段的平均雨滴譜分布特征。德州小對流單體的雨滴譜粒子數(shù)密度較低(圖5)，小于200 m-3·mm-1，存在少量直徑大于5 mm的大雨滴。雹暴初始階段(05:55，05:56)的雨滴譜粒子數(shù)密度也較低(圖5)。Hu等[55]模擬表明：蒸發(fā)作用主要減少小雨滴，使小粒子端的峰趨于消失。雹暴降水前期，受上升氣流和風(fēng)切變的動力作用[56]，大量小雨滴蒸發(fā)、吹散；另外蒸發(fā)作用明顯，因此出現(xiàn)少量大雨滴[26-27]，本文將這類(05:57以前的雨滴譜)雨滴譜歸為典型的蒸發(fā)譜。隨著雨強增大，粒子數(shù)密度逐漸增大，大雨滴的數(shù)密度增大明顯，譜寬也增大到8.0 mm。05:58最大雨強時，直徑小于2.0 mm的小粒子數(shù)密度明顯增大，峰值直徑為0.687 mm，粒子數(shù)密度為1682.2 m-3·mm-1，但直徑大于2.0 mm的粒子數(shù)密度與05:57相比差別不大。雨強減弱階段，小粒子數(shù)密度較高，大粒子數(shù)密度減少較快，如06:00和05:56的雨滴譜相比，小粒子的峰值濃度分別為1088.6 m-3·mm-1，119.2 m-3·mm-1，前者明顯高于后者，而直徑大于3.1 mm以后，前者的數(shù)密度開始變小并逐漸低于后者。德州的雨滴譜譜型可以分為3類：第Ⅰ類是低數(shù)密度、較大譜寬的蒸發(fā)譜；第Ⅱ類(06:00—06:01)的特征是小雨滴較多、直徑為2.0～3.0 mm的粒子較少，直徑大于1.0 mm的粒子分布曲線上凹，Gamam函數(shù)形狀因子μ為負值；第Ⅲ類(05:56—05:59)直徑大于1.0 mm的粒子分布近似直線，屬于指數(shù)譜。

雹暴在陵縣降水過程的雨滴譜演變(圖5)顯示，06:13—06:16的雨滴譜為典型蒸發(fā)譜，粒子數(shù)密度低，缺少小粒子。06:17開始小粒子明顯增加，且出現(xiàn)峰值，峰值直徑隨著雨強增大略有增大。06:19 最大雨強時雨滴譜的峰值直徑為0.812 mm，粒子數(shù)密度為2901.6 m-3·mm-1，最大譜寬為8.0 mm。06:20雨強稍有減弱，但小粒子數(shù)密度顯著增大到5942.3 m-3·mm-1，雨滴濃度達到8142.8 m-3。之后隨著雨強減小，大粒子數(shù)密度明顯減小，譜寬變窄，小粒子數(shù)密度雖然減小但仍為較大數(shù)值，特別是06:24—06:26的譜型(圖5)較窄，與蒸發(fā)譜明顯不同。陵縣的雨滴譜譜型可以分為4類，以第Ⅱ類和第Ⅰ類為主，第Ⅲ類較少。另外，還有第Ⅳ類(06:24—06:26)雨滴譜，該類譜包含較多小雨滴、較少的大雨滴，譜窄，形狀因子μ為正值。雹暴在臨邑降水時間很短，開始的較強降水(06:46—06:48)粒子數(shù)密度很低，不超過70 m-3·mm-1，雨滴譜有較多大雨滴，譜寬達到8 mm，但分布不連續(xù)。06:49和06:50的雨強很大，但小粒子數(shù)密度仍然較低，最大小于400 m-3·mm-1，但有較多的大雨滴，直徑5 mm 的大雨滴數(shù)密度約為10 m-3·mm-1。降水減弱階段，小雨滴的數(shù)密度顯著增加，直徑大于4 mm 的大雨滴數(shù)密度減少，譜寬變窄。臨邑譜型包含以上4類，但出現(xiàn)的時間均較少。

圖5 2019年8月16日德州、陵縣和臨邑降水分鐘雨滴譜

圖6是雹暴經(jīng)過3個觀測點不同時段的平均雨滴譜，德州平均譜包括05：46—05：49小單體(DZ-1)、雹暴雨強增大(DZ-I)和雨強減弱(DZ-D)各時段的平均譜，小單體和雹暴雨強增大階段的雨滴譜譜型很相似，只是粒子數(shù)密度存在明顯差異，Gamma函數(shù)擬合結(jié)果顯示，這兩個階段平均譜的斜率參數(shù)λ和形狀因子μ很接近，截距參數(shù)N0差異較大。雨強減弱時段的平均雨滴譜與雨強增大時段相比，兩者直徑大于3.0 mm 的雨滴分布很接近，但直徑小于3.0 mm 的粒子數(shù)密度存在很大差異，雨強減弱時段Gamma函數(shù)擬合形狀因子μ為負值。

陵縣雨滴譜(圖6)在雹暴雨強減弱前期LX-D1(06:19—06：23)和減弱后期LX-D2(06：24—06：26)明顯不同，因此分兩個時段討論平均譜。雨強增加時段LX-I和減弱前期LX-D1的平均雨滴譜對比顯示，LX-D1的粒子數(shù)密度大，特別是直徑小于2.0 mm的小粒子差別更大，所以雨滴譜明顯不同。LX-I平均譜向下凹，Gamma函數(shù)形狀因子μ大于0，而LX-D1平均譜向上凹(直徑大于0.5 mm)，Gamma函數(shù)的形狀因子μ小于0。LX-D2平均譜的譜寬較窄，小粒子數(shù)密度高，Gamma函數(shù)的形狀因子μ大于0。

臨邑雹暴雨強增大(LY-I)和減弱時段(LY-D)雨滴譜(圖6)明顯不同，雨強增大時段雨滴譜譜寬較大，粒子數(shù)密度低，而雨強減弱時段雨滴譜的譜寬較窄，小粒子(直徑小于2.0 mm)數(shù)密度高，兩個時段平均譜的Gamma函數(shù)三參數(shù)差異較大。

圖6 2019年8月16日德州、陵縣和臨邑不同階段的平均雨滴譜和Gamma函數(shù)擬合

4.3 Z-R關(guān)系

圖7是雨滴譜計算的雷達反射率因子Z與雨強R大于5 mm·h-1降水的散點圖。不同觀測點雨強增大和減弱階段的數(shù)據(jù)分布明顯不同，雨強增大階段反射率因子較大，數(shù)據(jù)大部分在擬合線以上，雨強減弱階段的數(shù)據(jù)絕大部分在擬合線以下。雨強減弱階段當雨強小于40 mm·h-1時大部分數(shù)據(jù)反射率因子較小，位于多普勒天氣雷達對流云降水Z-R關(guān)系[57]附近，雨強大于40 mm·h-1時的反射率因子較大，位于虛線之上、實線附近；這主要是雨強開始減弱時小粒子數(shù)密度明顯增大，但仍有較多的大雨滴，譜寬較大，所以反射率因子較大，而降水減弱的后期，大雨滴數(shù)密度明顯減小，譜寬變窄，反射率因子明顯減小。

圖7 2019年8月16日德州、陵縣和臨邑觀測點雷達反射率因子Z與雨強R大于5 mm·h-1降水的散點圖

本次過程的Z-R關(guān)系與多普勒雷達對流云降水Z-R關(guān)系明顯不同，系數(shù)A大而指數(shù)b偏小。特別是雨強增大階段Z-R關(guān)系的系數(shù)A極大而指數(shù)b小于1.0。Rosenfeld等[56]總結(jié)以往的研究成果，詳細分析了碰并、碰撞和破碎、淞附、蒸發(fā)、上升氣流、下沉氣流、尺寸篩選等微物理過程和動力效應(yīng)對雨滴譜分布特征以及Z-R關(guān)系的影響，蒸發(fā)和上升氣流的作用使小雨滴的數(shù)量比大雨滴減少的更多，導(dǎo)致A增大、b減少。所以本次過程的A較大、b偏小，而雨強增大階段的雨滴譜受蒸發(fā)影響大，是典型的蒸發(fā)譜，因此有極大的系數(shù)A和極小的指數(shù)b。另外，Hu等[55]模擬顯示，碰并、碰撞-破碎達到平衡時可以形成平衡雨滴譜，與平衡雨滴譜對應(yīng)的Z-R關(guān)系具有近似1的指數(shù)和很大的系數(shù)[58-59]。本次過程雨強增大階段的雨滴譜譜型類似，圖6中德州降水過程DZ-1和DZ-I譜，這應(yīng)該是蒸發(fā)、上升氣流等物理過程達到一定平衡狀態(tài)的雨滴譜，所以Z-R關(guān)系與平衡雨滴譜的關(guān)系類似。

5 結(jié)果與討論

利用降水現(xiàn)象儀觀測資料和CINRAD/SA-D雙偏振天氣雷達的粒子相態(tài)識別和反射率因子等產(chǎn)品，分析2019年8月16日出現(xiàn)在山東北部的一次雹暴降水的雨、冰粒子譜(霰粒子和冰雹粒子)的識別以及雨滴譜演變特征，得到以下主要結(jié)論：

1)本次雹暴尺度小，移動速度快，后期發(fā)展為超級單體，具有中氣旋和懸垂回波等特征。雹暴經(jīng)過德州和陵縣屬于普通雹暴，雙偏振天氣雷達0.5°仰角PPI上在觀測點附近識別的粒子主要為雨滴；雹暴經(jīng)過臨邑時為超級單體，0.5°仰角PPI上在觀測點附近識別的粒子主要為冰雹和大雨。

2)雹暴經(jīng)過3個觀測點時，降水現(xiàn)象儀資料均識別出少量冰粒子，德州3 min識別出5個冰粒子，2個大冰雹(直徑大于8 mm)、2個小冰雹(直徑在5～8 mm)和1個霰粒子(直徑2～5 mm)，它們與雨滴分離，容易識別；陵縣9 min出現(xiàn)29個冰粒子，其中大冰雹2個、小冰雹19個和8個霰粒子，小冰雹與雨滴緊密聯(lián)系，僅僅根據(jù)下落速度的差異識別成冰雹，準確性需要進一步驗證；臨邑3 min識別出17個冰粒子，其中10個大冰雹、3個小冰雹和4個霰粒子，大冰雹和雨滴是連續(xù)分布的。

3)本次過程利用雨滴譜觀測資料給出的Z-R關(guān)系為Z=1523R1.21，與多普勒雷達對流云降水Z-R關(guān)系相比系數(shù)較大而指數(shù)偏小。原因是地面降水持續(xù)時間短，低層蒸發(fā)和風(fēng)的篩選對雨滴譜特征影響大，德州和臨邑雨滴譜有較少小粒子和較多大粒子，陵縣有較多小粒子但同時有較多大粒子，導(dǎo)致Z-R關(guān)系具有系數(shù)大、指數(shù)小的特征。

4)雹暴中不同位置、不同發(fā)展階段雨滴譜的分布明顯不同，雹暴前側(cè)雨強增大階段，雨滴譜特征為較多大雨滴和較少小雨滴數(shù)密度，因此雨滴濃度低、雷達反射率因子高；雹暴后側(cè)雨強減弱階段，直徑小于3.0 mm的小雨滴數(shù)密度大，大雨滴數(shù)密度偏少，因此雨滴濃度顯著增大，但雷達反射率因子降低。臨邑處于雹暴的右側(cè)靠近主上升氣流區(qū)，所以有較少小雨滴，總雨滴濃度低，但Dm和反射率因子Z大。德州和陵縣處于雹暴的左側(cè)靠近下沉氣流區(qū)，所以觀測到更多小雨滴，因此總的雨滴濃度高，但Dm和反射率因子Z偏小。

目前，雙偏振雷達可以識別空中和近地面(0.5°仰角)不同相態(tài)的粒子，降水現(xiàn)象儀可識別地面不同類型的降水粒子譜，人工觀測則可識別地面冰雹粒子。如何發(fā)揮不同觀測資料的優(yōu)勢、相互配合得到較為準確的地面不同相態(tài)降水粒子譜，需要更多的觀測個例分析。