宋文婷 李昀英 黃浩 朱科鋒

摘要 基于質(zhì)量控制的S波段雙偏振雷達(dá)格點(diǎn)化觀測(cè)數(shù)據(jù)，利用模糊邏輯算法，結(jié)合降雨粒子散射和空間取向等特征建立了降水粒子類型識(shí)別算法，用于分析降水過(guò)程中降水粒子的空間分布情況及粒子類型的演變過(guò)程。該算法可以將降水粒子分為液態(tài)、冰態(tài)、混合態(tài)等不同種類，有助于發(fā)現(xiàn)影響降水多寡的云微物理關(guān)鍵結(jié)構(gòu)。首先根據(jù)不同降水粒子的雷達(dá)回波特性得到隸屬函數(shù)，其次根據(jù)不同雷達(dá)觀測(cè)變量在判別粒子類型時(shí)的貢獻(xiàn)不同，確定每個(gè)觀測(cè)值對(duì)應(yīng)的隸屬函數(shù)值的權(quán)重，對(duì)各個(gè)函數(shù)值進(jìn)行加權(quán)平均后，得到不同粒子類型對(duì)應(yīng)的邏輯值。最后進(jìn)行集成和退模糊化處理，選出每個(gè)格點(diǎn)中邏輯值的最大值，認(rèn)為該值所代表的粒子類型即為該格點(diǎn)所代表的粒子類型。在確定觀測(cè)值對(duì)應(yīng)的隸屬函數(shù)值的權(quán)重時(shí)，水平反射率因子和環(huán)境溫度作為計(jì)算粒子類型的直接影響因子，不再進(jìn)行加權(quán)平均計(jì)算，提出了基于S波段雙偏振雷達(dá)參量和環(huán)境溫度的降水粒子類型識(shí)別算法。通過(guò)華南前汛期一次降水過(guò)程，利用雷達(dá)觀測(cè)降水資料，驗(yàn)證了該算法的合理性。驗(yàn)證結(jié)果表明，反演所得的“雨”類型的分布特征與實(shí)際觀測(cè)降水的分布特征基本一致，證明該算法可以反映降水區(qū)域的粒子類型，識(shí)別結(jié)果基本合理。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn)在降水發(fā)生之前，空中存在大量“毛毛雨”類型的粒子，在降水發(fā)生時(shí)毛毛雨和雨粒子的變化呈負(fù)相關(guān)性，表明此次降水主要由毛毛雨碰并產(chǎn)生雨粒子并降落地面產(chǎn)生。

關(guān)鍵詞 降水粒子類型;模糊邏輯算法;雙偏振雷達(dá)

研究降水過(guò)程中可能存在哪些粒子類型，能夠幫助我們認(rèn)識(shí)水凝物粒子的分布以及不同粒子間的轉(zhuǎn)化過(guò)程（Gao et al.，2016;Hubbert，et al.，2018;楊文霞等，2018;王易等，2019）。得到粒子類型的信息需要借助雙偏振測(cè)雨雷達(dá)資料，這是因?yàn)殡p偏振雷達(dá)具有水平、垂直兩個(gè)方向的偏振信號(hào)，可以產(chǎn)生包括水平偏振反射率因子ZH、垂直偏振反射率因子ZV、差分反射率ZDR、差分傳播相移率KDP、水平極化和垂直極化零滯后相關(guān)系數(shù)ρHV等參數(shù)，而降水粒子的大小、形狀、方位、相位和體積密度對(duì)雙偏振雷達(dá)的觀測(cè)都有不同程度的影響，因此雙偏振雷達(dá)能夠通過(guò)觀測(cè)參數(shù)的變化識(shí)別采樣體積中的主要降水粒子類型（Hall et al.，1984），其中S波段雙偏振雷達(dá)的波長(zhǎng)在10 cm左右，在強(qiáng)降水中衰減較小，被廣泛用于降水過(guò)程監(jiān)測(cè)（Kumjian and Ryzhkov 2008;Chandrasekar et al.，2013;趙果等，2016;閔錦忠等，2018;何麗華等，2020）。在反演粒子類型時(shí)，由于不同降水粒子類型之間的雙偏振量取值范圍有所重疊，因此不存在一個(gè)清晰的界限來(lái)區(qū)分各種粒子類型之間偏振量的具體數(shù)值。在這個(gè)制約下，采用模糊邏輯方法對(duì)水凝物粒子進(jìn)行分類就具有很大優(yōu)勢(shì)（Vivekanandan et al.，1999;Park et al.，2009;Dolan et al.，2013），因?yàn)槟：壿嫹椒槊恳粋€(gè)可觀測(cè)的取樣單元分配了隸屬函數(shù)，可以用簡(jiǎn)單的規(guī)則而非公式來(lái)描述復(fù)雜的觀測(cè)對(duì)象（張培昌等，2010），國(guó)內(nèi)外大量的研究也證明了模糊邏輯方法在識(shí)別水凝物粒子方面的重要性和可行性，同時(shí)也有大量的文獻(xiàn)描述對(duì)算法的改進(jìn)。Straka and Zrnic （1993）提出采用模糊邏輯算法識(shí)別降水粒子相態(tài)的方法后，Liu and Chandrasekar （2000） 使用二維隸屬函數(shù)建立了基于S波段雙偏振雷達(dá)探測(cè)參量的降水粒子分類模糊邏輯算法。曹俊武等（2005）也使用該方法對(duì)美國(guó)KOUN S波段雙偏振雷達(dá) PPI （Plane Position Indicator） 掃描數(shù)據(jù)進(jìn)行降水粒子分類識(shí)別，得到較為合理的識(shí)別結(jié)果，但該研究未考慮環(huán)境溫度對(duì)判別結(jié)果的影響。Park et al.（2009）基于模糊邏輯算法對(duì)中尺度對(duì)流系統(tǒng)中水成物粒子的水平結(jié)構(gòu)進(jìn)行識(shí)別并且分析了其合理性，更新的算法考慮了測(cè)量誤差，波束展寬效應(yīng)，融化層位置和降水類型（對(duì)流降水與層狀降水）。另一個(gè)典型的算法是由 NSSL （National Severe Storms Laboratory） 開發(fā)的HCA（Hydrometeors Classification Algorithm） （Schuur et al.，2003），HCA 簡(jiǎn)化為僅使用三個(gè)偏振參量（ZH，ZDR，ρHV）對(duì)降水粒子進(jìn)行分類，但該算法忽略了KDP對(duì)反演液態(tài)降水粒子的貢獻(xiàn)（Cao et al.，2012）。國(guó)內(nèi)對(duì)于模糊邏輯算法的改進(jìn)也有很多研究，程周杰等（2009）利用英國(guó) CAMRa S 波段雙偏振雷達(dá) RHI （Range Height Indicator） 探測(cè)數(shù)據(jù)建立了云粒子相態(tài)反演的模糊邏輯算法，并結(jié)合溫度廓線數(shù)據(jù)，建立了一種以Beta函數(shù)為隸屬函數(shù)的模糊邏輯算法，對(duì)11類降水粒子進(jìn)行了分類研究。郭鳳霞等（2014）在此基礎(chǔ)上加入環(huán)境溫度參數(shù)對(duì)雷暴云成熟時(shí)期水凝物粒子的垂直結(jié)構(gòu)進(jìn)行了識(shí)別。王德旺等（2015）也采用不對(duì)稱T型函數(shù)來(lái)反演云中粒子并指出模糊邏輯算法反演出的粒子相態(tài)結(jié)果與探空實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)具有較好的一致性。

針對(duì)模糊邏輯方法在判別粒子類型時(shí)存在的局限性，近年來(lái)有研究嘗試?yán)貌煌椒▉?lái)提高識(shí)別結(jié)果的可靠度，但是觀測(cè)要素所占權(quán)重的設(shè)置依然存在不合理性，而識(shí)別結(jié)果與等權(quán)重系數(shù)的結(jié)果存在一定差異，也反映了各偏振參數(shù)的權(quán)重系數(shù)對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響（曹俊武等，2005）。因此，如何選擇合理的權(quán)重系數(shù)比，使反演結(jié)果更加合理，是一個(gè)需要探索的問(wèn)題。本文提出了一種方法，主要在模糊邏輯算法基礎(chǔ)上，對(duì)不同觀測(cè)要素所占權(quán)重的計(jì)算進(jìn)行了優(yōu)化，在已有基礎(chǔ)上對(duì)識(shí)別算法進(jìn)行改進(jìn)，并通過(guò)華南前汛期一次降水過(guò)程，基于融合降水觀測(cè)資料，驗(yàn)證該算法的合理性。

1 降水粒子識(shí)別算法介紹

1.1 不同偏振量在識(shí)別算法中的作用

雙偏振雷達(dá)資料之所以能夠識(shí)別粒子類型，主要是因?yàn)椴煌锢砹吭诓煌穹较蛏洗嬖诓町惢蛳嚓P(guān)性，因此雙偏振雷達(dá)除了具有水平、垂直反射率因子（ZH、Zv）之外，還具有雷達(dá)差分反射率因子（ZDR）、差分傳播相移率（KDP）、零滯后相關(guān)系數(shù)（ρHV）等雷達(dá)偏振參數(shù)。

1.1.1 水平反射率因子ZH和垂直反射率因子ZV

根據(jù)定義，單位體積中降水粒子（雨、雪、霰粒子、雹等）直徑的6次方的總和稱為反射率因子（俞小鼎等，2007），為方便起見(jiàn)，通常用對(duì)數(shù)形式表示反射率因子的大小。

其中：ΦDP表示水平及垂直偏振波在通過(guò)相同長(zhǎng)度的降水區(qū)后，散射回天線處的相位差值;KDP表示距離庫(kù)上單位距離上ΦDP的變化率，表示粒子對(duì)偏振波傳播速度或相位的影響。對(duì)于S波段雷達(dá)，KDP一般小于4（°）/km，KDP的取值主要受液態(tài)降水的影響。一般而言，KDP的取值越大，說(shuō)明此處的降雨強(qiáng)度越大，含有冰核的大雨滴KDP可達(dá)2.5～5.0（°）/km，固態(tài)降水產(chǎn)生的KDP很小，在混合相態(tài)的降水粒子中，KDP主要是由液態(tài)降水產(chǎn)生的。

1.1.4 零滯后相關(guān)系數(shù)ρHV

相關(guān)系數(shù)ρHV是指一個(gè)脈沖周期前后接收到的回波，其水平偏振分量和垂直偏振分量的相關(guān)程度，取值在0到1范圍內(nèi)，當(dāng)水平和垂直偏振波同時(shí)發(fā)射與接收時(shí)，稱為零滯后相關(guān)系數(shù)。ρHV值越接近1，說(shuō)明此區(qū)域粒子的形狀和大小一致性越高。液態(tài)降水的ρHV值除了在冰水混合區(qū)以外，一般在0.98以上，當(dāng)有錐球狀大冰雹、小冰雹與雨滴共存時(shí)，水平和垂直偏振信號(hào)的相關(guān)性較差，ρHV甚至?xí)档椭?.9以下。

1.2 識(shí)別算法的實(shí)現(xiàn)

模糊邏輯法主要包括四個(gè)過(guò)程：模糊化、規(guī)則推斷、集成和退模糊（Liu and Chandrasekar，2000）。關(guān)于使用模糊邏輯識(shí)別降水粒子類型方法的改進(jìn)基本都在這個(gè)框架之下進(jìn)行，本文提出的方法也在此基礎(chǔ)上對(duì)算法中規(guī)則推斷部分做了優(yōu)化。

1.2.1 模糊化和隸屬函數(shù)

模糊化是將觀測(cè)參數(shù)（雷達(dá)偏振量和環(huán)境溫度T）的數(shù)值轉(zhuǎn)化成能夠判斷是否為某一種粒子的可能性的過(guò)程，這種可能性稱之為模糊基。得到模糊基的方法是建立隸屬函數(shù)，其中觀測(cè)參數(shù)作為自變量，模糊基作為因變量。如果將可分辨的粒子類型分為10種，觀測(cè)量分為5個(gè)，那么每一種觀測(cè)量都能對(duì)應(yīng)10種模糊基，每一種粒子類型對(duì)應(yīng)5種模糊基。

其中：β取值在0到1之間;a為半寬值，當(dāng)x=m±a時(shí)，β=0.5;b表示斜率，b值越大函數(shù)越陡峭;m表示函數(shù)曲線的中心位置;x表示輸入的觀測(cè)量。該函數(shù)的形狀由這三個(gè)參數(shù)決定，不同的隸屬函數(shù)對(duì)應(yīng)不同的參數(shù)值，本文參數(shù)值以及識(shí)別粒子類型的確定參考Brenda Dolan等人建立的S波段偏振雷達(dá)檢索數(shù)據(jù)庫(kù)資料（表1）。

表1中的聚集體是一種冰和空氣的混合態(tài)（Dolan et al.，2013），主要由較小冰晶隨機(jī)粘在一起形成的，體積密度比冰晶低很多。垂直向冰晶可以用來(lái)判斷是否存在強(qiáng)電場(chǎng)。大滴指含有大量水、傾斜角較小的大而扁平的顆粒（5～8 mm），大滴的形成主要來(lái)自體積較大的冰晶顆粒（霰或冰雹）的完全融化。

1.2.2 規(guī)則推斷

在對(duì)降水粒子類型進(jìn)行判斷時(shí)，各個(gè)觀測(cè)量起到協(xié)同作用，但不同的觀測(cè)量所起到的作用是不同的，也就是說(shuō)由不同觀測(cè)量產(chǎn)生的隸屬函數(shù)值在判斷粒子類型時(shí)，所占權(quán)重是不同的，而降水粒子類型的識(shí)別問(wèn)題主要集中在模糊邏輯算法的規(guī)則構(gòu)建上，因此，如何合理的設(shè)定推斷規(guī)則是一個(gè)需要解決的問(wèn)題。

將不同觀測(cè)量協(xié)同作用下產(chǎn)生的判別粒子類型的結(jié)果稱為判別強(qiáng)度，對(duì)規(guī)則的推斷就是尋找一種合理的方法來(lái)確定這個(gè)判別強(qiáng)度值。國(guó)內(nèi)已有研究在這個(gè)環(huán)節(jié)的處理方法是取預(yù)先設(shè)定的數(shù)值作為各觀測(cè)量所對(duì)應(yīng)的函數(shù)值的權(quán)重系數(shù)，然后對(duì)加權(quán)后的結(jié)果進(jìn)行相加，而本文利用加權(quán)平均值的概念對(duì)判別強(qiáng)度進(jìn)行重新計(jì)算，突出了水平雷達(dá)反射率因子ZH和環(huán)境溫度T對(duì)判別強(qiáng)度結(jié)果的影響。計(jì)算公式如下：

文在確定ZDR、KDP、ρHV的權(quán)重之后，對(duì)ZH和T的權(quán)重做了放大處理，將二者的函數(shù)值作為判別強(qiáng)度值的直接影響因子進(jìn)行計(jì)算。

1.2.3 集成與退模糊

根據(jù)上一步的規(guī)則推斷，使每一個(gè)粒子類型都有一個(gè)判別強(qiáng)度值，如何確定哪種粒子類型是該觀測(cè)單元觀測(cè)到的類型，就涉及到集成與退模糊過(guò)程。在集成部分采用最大集成法作為判別標(biāo)準(zhǔn)，將每個(gè)觀測(cè)單元中的最大判別強(qiáng)度值選出來(lái)。在退模糊部分主要是確定集成過(guò)程得到的最大判別強(qiáng)度值所對(duì)應(yīng)的是哪類粒子類型，最大判別強(qiáng)度值對(duì)應(yīng)的粒子類型即為模糊邏輯算法最終確定的粒子類型，至此集成和退模糊過(guò)程完成，識(shí)別算法得以實(shí)現(xiàn)。

2 算法的應(yīng)用

2.1 降水粒子類型的合理性檢驗(yàn)

通過(guò)一次華南前汛期降水過(guò)程，驗(yàn)證方法的合理性。使用的雷達(dá)資料為華南地區(qū)11部S波段業(yè)務(wù)雙偏振雷達(dá)的拼圖數(shù)據(jù)。拼圖使用了等經(jīng)緯度投影，范圍為108°～118°E、20°～26°N，垂直范圍1～20 km，水平分辨率為0.01°×0.01°，垂直分辨率為1 km，時(shí)間分辨率為6 min。拼圖前，首先利用 Huang et al.（2018）和黃浩（2018）所述方法對(duì)每部雷達(dá)進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，包括ZDR系統(tǒng)偏差和ΦDP系統(tǒng)偏差去除、衰減訂正、最小二乘擬合估計(jì)KDP、ρHV弱信噪比下的偏差訂正以及非氣象回波識(shí)別和去除等。在對(duì)一個(gè)時(shí)刻進(jìn)行拼圖時(shí)，選取該時(shí)刻附近3 min內(nèi)的所有雷達(dá)數(shù)據(jù)，利用Reorder軟件（Lee et al.，1994），將ZH、ZDR、KDP和ρHV插值到前述網(wǎng)格上。對(duì)于一個(gè)格點(diǎn)的任意參數(shù)（ZH、ZDR、KDP和ρHV），如果有一部雷達(dá)在該格點(diǎn)上存在有效插值，則取這個(gè)值為拼圖值;如果有多部雷達(dá)在該格點(diǎn)上存在有效插值，則取這些值的中值為拼圖值。溫度資料來(lái)自廣東省清遠(yuǎn)市探空數(shù)據(jù)（站點(diǎn)編號(hào)：59280，113.05 °E、23.66 °N）。降水?dāng)?shù)據(jù)來(lái)自國(guó)家氣象信息中心發(fā)布的0.1°×0.1°逐小時(shí)的降水量資料，該資料由國(guó)家級(jí)氣象臺(tái)站觀測(cè)的日降水量和美國(guó)氣候預(yù)測(cè)中心研發(fā)CMORPH（CPC MORPHing technique）衛(wèi)星反演的降水產(chǎn)品融合得到（沈艷等，2013）。

2019年4月11日，受短波槽和低空急流影響（圖2a），華南地區(qū)出現(xiàn)強(qiáng)鋒帶，雨帶由西北向東南移動(dòng)。取110.1°～115.6°E、22.2°～23.5 °N為研究區(qū)域（圖2b），并在圖2b黑線所在位置做剖面。根據(jù)小時(shí)累計(jì)降水資料可知，在14時(shí)（世界時(shí)，下同）降水量達(dá)到峰值（圖2c），此時(shí)剖面所在位置小時(shí)雨量在114.2°E 、22.5°N處最大（圖2d）。

為方便分析14時(shí)粒子類型的垂直分布與雨量的對(duì)應(yīng)情況，圖3給出了14時(shí)圖2b黑線所在位置剖面處各觀測(cè)量的垂直分布情況。在圖3a的回波圖上可以明顯看到一個(gè)強(qiáng)回波中心，高度從地面延伸至6 km處，在它的西側(cè)（圖3a中最強(qiáng)ZH中心左側(cè)）還有一個(gè)相對(duì)強(qiáng)度較弱的中心，高度在4 km以下。在圖3b、c、d相應(yīng)的最強(qiáng)ZH的中心位置，0 ℃層以下ZDR>1 dB，KDP>1（°）/km，同時(shí)對(duì)應(yīng)的ρHV 值也在0.95以上，說(shuō)明在0 ℃層以下該強(qiáng)回波中心其特征符合大雨滴出現(xiàn)的現(xiàn)象。在0 ℃層以上，ZH>45 dBZ，但ZDR 較小，在0～1 dB之間，0

由于現(xiàn)有的地面觀測(cè)無(wú)法探測(cè)到云內(nèi)未落地的粒子類型，因此選取可以觀測(cè)到的地面雨和毛毛雨粒子類型，結(jié)合小時(shí)累積降水資料對(duì)識(shí)別結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證。圖5分別是研究區(qū)域（110.1°～115.6°E，22.2°～23.5°N）內(nèi)雨粒子類型（圖5a）和毛毛雨粒子類型（圖5b）出現(xiàn)頻率隨時(shí)間-高度的變化情況，出現(xiàn)頻率指的是同一高度同一時(shí)刻識(shí)別為雨/毛毛雨粒子的格點(diǎn)占區(qū)域格點(diǎn)總數(shù)的百分比。值得注意的是，融合降水是上一時(shí)刻到此刻的小時(shí)累積量，而出現(xiàn)頻率則是每10 min一次的瞬時(shí)量，因此在判斷二者在某一時(shí)刻是否有較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系時(shí)，應(yīng)該考慮粒子出現(xiàn)頻率的小時(shí)累計(jì)意義，即分析前一小時(shí)至當(dāng)下一小時(shí)所有瞬時(shí)時(shí)刻的粒子出現(xiàn)頻率，本文即是如此計(jì)算的。根據(jù)地面小時(shí)累計(jì)降水?dāng)?shù)據(jù)可知，07時(shí)地面觀測(cè)開始有明顯降水產(chǎn)生（圖2a），10時(shí)小時(shí)降水量出現(xiàn)小的峰值，在14時(shí)小時(shí)累計(jì)降水量達(dá)到最大值。粒子類型的識(shí)別結(jié)果很好地對(duì)應(yīng)了小時(shí)雨量的變化趨勢(shì)，在雨粒子識(shí)別結(jié)果中（圖5a），07時(shí)開始出現(xiàn)雨粒子，10時(shí)雨粒子在低層出現(xiàn)頻率高值中心，在13—15時(shí)雨粒子出現(xiàn)最強(qiáng)大值中心，這與融合降水14時(shí)出現(xiàn)累計(jì)降水（即13—14時(shí)降水總量）最大值的事實(shí)不完全相符，但毛毛雨粒子類型的出現(xiàn)頻率在14—15時(shí)有所減少，因此二者出現(xiàn)的共同頻率使累積雨量在14時(shí)達(dá)到最大，這同時(shí)也解釋了為什么雨粒子出現(xiàn)頻率在10時(shí)出現(xiàn)大值中心后11—12時(shí)有所減小，但10—14時(shí)的小時(shí)雨量卻在持續(xù)增大，因?yàn)樵?1—12時(shí)的降雨過(guò)程中，毛毛雨粒子出現(xiàn)頻率有所增加，彌補(bǔ)了雨粒子的減少，使累計(jì)雨量仍呈持續(xù)增大趨勢(shì)。以上在可觀測(cè)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，證明了改進(jìn)后的模糊邏輯算法對(duì)降水粒子類型的識(shí)別結(jié)果是合理的。

2.2 不同降水粒子類型的轉(zhuǎn)化

在證明了算法合理性的前提下，對(duì)不同降水粒子的轉(zhuǎn)化情況進(jìn)行初步分析。

圖6a顯示在1 km高度上毛毛雨和雨的出現(xiàn)頻率的散點(diǎn)關(guān)系，散點(diǎn)圖說(shuō)明二者存在明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，

考慮算法中識(shí)別毛毛雨和雨的參數(shù)選擇范圍有所重合，且顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系只出現(xiàn)在毛毛雨出現(xiàn)頻率小于0.7時(shí)，表明毛毛雨和雨的負(fù)相關(guān)性并不完全是由算法的數(shù)學(xué)關(guān)系造成的。圖6b是毛毛雨和雨在1 km高度處出現(xiàn)頻率隨時(shí)間變化情況，在06時(shí)之前毛毛雨出現(xiàn)頻率約0.8，雨出現(xiàn)頻率不明顯，少量的雨量主要由毛毛雨貢獻(xiàn)，在06—14時(shí)隨著雨粒子出現(xiàn)頻率的增大，毛毛雨粒子逐漸減少，且二者呈顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，說(shuō)明雨量的增加主要是由低層毛毛雨碰并產(chǎn)生雨粒子并降落地面造成的。在高空冰相粒子間也有比較明顯的相關(guān)關(guān)系。圖6c顯示在12 km高度上聚集體和高密度霰的相關(guān)關(guān)系，散點(diǎn)分布情況說(shuō)明在12 km處二者存在一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系。從上文的分析可知在14時(shí)12 km高度處存在高密度霰（圖4），根據(jù)聚集體和高密度霰的出現(xiàn)頻率隨時(shí)間的變化情況（圖6d），可知聚集體為高密度霰的形成做出了主要貢獻(xiàn)，說(shuō)明霰的形成主要由小體積的冰晶碰并過(guò)冷水產(chǎn)生。

3 結(jié)論與討論

本文針對(duì)質(zhì)量控制的S波段雙偏振雷達(dá)格點(diǎn)化觀測(cè)數(shù)據(jù)，基于模糊邏輯算法建立了降水粒子類型識(shí)別算法。根據(jù)水平雷達(dá)反射率因子ZH和環(huán)境溫度T的重要性，對(duì)算法中二者權(quán)重的計(jì)算方法進(jìn)行了優(yōu)化，對(duì)ZH和T的權(quán)重做了放大處理，將二者的函數(shù)值作為判別強(qiáng)度值的直接影響因子，突出了水平雷達(dá)反射率因子ZH和環(huán)境溫度T對(duì)判別強(qiáng)度結(jié)果的影響。通過(guò)華南前汛期一次強(qiáng)降水過(guò)程，利用臺(tái)站觀測(cè)降水資料，驗(yàn)證了該算法的合理性。結(jié)論如下：

1）反演所得的雨和毛毛雨類型的時(shí)間變化特征與融合小時(shí)累積降水的時(shí)間變化特征基本一致，證明該算法可以合理地識(shí)別降水區(qū)域的粒子類型，識(shí)別結(jié)果合理。

2）低層毛毛雨和雨粒子類型的負(fù)相關(guān)關(guān)系顯著，說(shuō)明雨量的增加主要由低層毛毛雨碰并產(chǎn)生雨粒子并降落地面產(chǎn)生。高空聚集體和高密度霰也存在一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系，根據(jù)二者隨時(shí)間的變化可知，聚集體為高密度霰的形成做出了主要貢獻(xiàn)，說(shuō)明霰的形成主要由小體積的冰晶碰并過(guò)冷水產(chǎn)生。

本文只是利用一個(gè)華南前汛期的降水個(gè)例對(duì)所得算法進(jìn)行驗(yàn)證，所得的降水粒子轉(zhuǎn)化情況的結(jié)論對(duì)其他天氣過(guò)程的適用性還有待通過(guò)更多的個(gè)例、更豐富的觀測(cè)來(lái)揭示。但是，運(yùn)用雙偏振雷達(dá)資料反演降水粒子類型的算法的實(shí)現(xiàn)，能夠?qū)罄m(xù)云內(nèi)相態(tài)、垂直結(jié)構(gòu)及演變特征的研究提供重要參考。此外，所得結(jié)論也可以為數(shù)值模式中云微物理參數(shù)化的改進(jìn)提供科學(xué)依據(jù)。

致謝：感謝國(guó)家氣象科學(xué)數(shù)據(jù)中心和南京大學(xué)提供的數(shù)據(jù)服務(wù)。

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In this study，based on the quality-controlled S-band dual-polarization radar gridded observation data，a hydrometeors classification recognition algorithm is established，so as to analyze the spatial distribution and evolution of hydrometeors in the precipitation process by using the fuzzy logic algorithm，as well as the characteristics of hydrometeors scattering and spatial orientation.This algorithm can classify hydrometeors into different types such as liquid，ice，and mixed states，which is helpful in finding the key structures of cloud microphysics which affect the precipitation.First，the membership function is obtained according to the radar echo characteristics of hydrometeors.Second，according to the different contributions of radar observation variables in identifying hydrometeor types，the weight of the membership function value corresponding to each observation value is determined，and，after the weighted average of each function value is obtained，then the logical value corresponding to hydrometeors types is obtained as well.Finally，the integration and defuzzification processing is performed，and the maximum value of the logical value in each grid point is selected，after which the hydrometeor type represented by the value is considered to be the particle type represented by the grid point.When determining the weight of the membership function corresponding to the observed value，the horizontal reflectance factor and ambient temperature are taken as the direct influence factors for calculating the hydrometeor types，and，instead of the weighted average calculation，an algorithm for hydrometeor types recognition based on the parameters of S-band dual polarization radar and the ambient temperature is proposed.Next，the rationality of the algorithm is verified by means of a precipitation process in the pre-flood period of South China using radar and precipitation data.The study results show that the distribution characteristics of the rain-type obtained by the inversion are basically consistent with the distribution characteristics of the actual observed precipitation，which proves that the algorithm is able to reflect the hydrometeor types in the precipitation area，and that the recognition results are basically reasonable.Further research shows that there are a large number of drizzle-type particles present in the air before the occurrence of precipitation，and that there is a negative correlation between the changes of drizzle and rain particles during the process of precipitation，thereby indicating that this precipitation is mainly caused by the collision of drizzle and rain particles.

hydrometeor types;fuzzy logic algorithm;dual polarization radar

doi：10.13878/j.cnki.dqkxxb.20200318001

（責(zé)任編輯：劉菲）