李劍婕 鄭佳鋒 劉艷霞,2,3 程志剛 賀婧姝 任 濤 陳紹婕

1.高原大氣與環(huán)境四川省重點實驗室，成都信息工程大學大氣科學學院，成都，610225

2.中國科學院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院，蘭州，730000

3.中國科學院大學，北京，100039

1 引言

地形通過動力抬升、繞流和改變大氣局地熱力條件等直接影響降水的形成與發(fā)展（Hu，et al，2016），研究不同地形降水的垂直結構、宏微觀特征和物理過程對提高降水預報技巧和數值模式參數化方案優(yōu)化等具有重要意義（Zhang，et al，2018；Wang，et al，2020）。

近年來，隨著精細化預報和區(qū)域模式改進的需求，研究不同地形降水的結構、特征成為氣象領域關注的重點和熱點。許多學者利用熱帶降水測量（TRMM）等衛(wèi)星探測資料對青藏高原和西南地區(qū)復雜地形的降水展開了研究。如李函璐等（2021）統(tǒng)計了青藏高原東坡與四川盆地交界區(qū)域的降水個例，通過區(qū)域劃分發(fā)現，青藏高原東坡降水的回波頂高最低、垂直厚度最小，而四川盆地的回波頂高最高、垂直厚度最大。Fu 等（2018）統(tǒng)計了1998—2012 年喜馬拉雅山的降水個例，結果認為7.5 km可以作為淺薄降水和深厚降水的分界；且由于高原大氣不穩(wěn)定、地面加熱作用較強，導致更易產生弱對流降水。Wu 等（2017）統(tǒng)計了2014 年4—7 月那曲降水的雨滴譜，發(fā)現層性降水的雨滴數濃度減小幅度隨直徑增大而增大，對流降水中大雨滴的數濃度減小非常緩慢，且數濃度小于中國東部地區(qū)。此外，還有研究（仲凌志等，2018；Luo，et al，2011）發(fā)現，川渝地區(qū)多以層性降水為主，對流降水系統(tǒng)深厚、區(qū)域性強，形成的雨滴粒徑大且更集中；相對于平原地區(qū)，山地降水的強度相對較弱，更為淺薄，局地性更強，混合相層的垂直延伸高度更低，形成的雨滴粒徑更小且更分散。TRMM/PR 衛(wèi)星雷達的成功使用表明星載測雨雷達已逐漸成為降水測量和研究的有效補充，其不受地形地貌的限制，能較為準確定量地給出降水的宏微觀信息。作為TRMM的延續(xù)，全球降水測量衛(wèi)星（GPM，Global Precipitation Measurement）覆蓋范圍更廣，觀測精度更高，尤其提高了對弱降水和固態(tài)降水的觀測能力（Matsui，et al，2013；Hamada，et al，2016）。GPM核心衛(wèi)星搭載了雙頻測雨雷達（Dual-frequency Precipitation Radar，DPR），包含Ku 波段（KuPR，13.6 GHz）和Ka 波段（KaPR，35.5 GHz），其中DPR-MS 模式采用雙雷達聯合掃描。KuPR 和KaPR的掃描刈寬為245 km，距離分辨率均為250 m，可探測的最小回波強度分別為18 dBz 和12 dBz，對應的降水強度分別為0.5 mm/h 和0.2 mm/h（Hou，et al，2014；Skofronick-Jackson，et al，2017）。

中外許多學者對GPM/DPR 的可靠性和適用性進行了研究，如Hamada 等（2016）通過設置兩個最小可探測反射率因子，發(fā)現DPR 在40°S—40°N 的測量性能較TRMM 有所提高。Chandrasekar 等（2015）交叉對比了GPM/DPR 產品與下一代天氣雷達（NEXRAD）的探測數據，發(fā)現DPR 的結果可信。Petracca 等（2018）利用意大利地基雷達和雨量計共同驗證了GPM/DPR 產品，表明DPR 雙頻產品能表現出更好的性能；張奡祺等（2018）也得到類似的結論，DPR 的2A-DPR-MS 產品對強降水和弱降水的反演能力都較強，反演的粒子譜最為合理。此外，有些 研 究（杜爽等，2020；Kumar，et al，2019；Sun，et al，2020）還著眼于產品的應用，探討了不同地區(qū)、不同類型或不同發(fā)展階段降水的差異。

目前GPM/DPR 相關研究和應用主要集中在算法、可靠性和個例分析，對GPM/DPR 資料在復雜地形的應用還較少。文中利用2014 年3 月—2020 年12 月GPM/DPR 的2A-DPR-MS 觀測資料，將四川盆地及鄰近山地和青藏高原分為3 個子地區(qū)，探討這3 個子地區(qū)層性云和對流云兩類降水在垂直結構、宏微觀特征和物理過程等方面的差異，旨在為四川盆地及其周邊地區(qū)的降水預報和數值模式發(fā)展提供參考。

2 研究區(qū)域和資料

2.1 研究區(qū)域

研究區(qū)域為（27°—34°N，99°—108°E），位置和地形如圖1a 所示，包括四川盆地及鄰近山地和高原，東西向從盆地東側橫跨至青藏高原東坡，南北向從橫斷山脈至秦嶺。研究區(qū)域海拔差距大、氣候差異顯著，也是高原低渦和西南渦等系統(tǒng)影響較大的地區(qū)。

為研究不同地形的降水差異，文中將研究區(qū)域劃分為3 個子地區(qū)：海拔≤1 km 為C1 地區(qū)，1 km＜海拔≤3.5 km 為C2 地區(qū)，海拔＞3.5 km 為C3 地區(qū)。圖1b 為3 個子地區(qū)的位置分布，可見，C1 基本代表整個四川盆地，平均海拔為0.55 km，面積約為2.34×105km2，屬于亞熱帶季風氣候；C2 代表盆地毗鄰的山區(qū)，平均海拔為2.14 km，面積約為2.01×105km2，主要受高原山地氣候和亞熱帶季風氣候共同影響；C3 主要分布在青藏高原東坡，平均海拔為4.15 km，面積約為2.35×105km2，以大陸性高原山地季風氣候為主。

圖1 研究區(qū)域的地理位置和地形（a，色階：海拔高度）及3 個子地區(qū)分布（b，色階：3 個子區(qū)，黑色點為激光雨滴譜儀站點）Fig.1 Geographical location and topography of the study area（a，shaded：altitude）and the three sub-regions determined by altitudes（b，shaded：three areas）

2.2 設備與資料

采 用2014 年3 月—2020 年12 月GPM/DPR的2A-DPR-MS 資料（詳見：https://gpm.nasa.gov/data/directory，版本為V06），星下點水平分辨率為5 km，垂直分辨率為250 m，探測最大高度為22 km。包括：降水頂高度HET（km）、反射率因子廓線Ze（dBz）、降水強度廓線R（mm/h）、近地面降水強度Rs（mm/h）、降水類型RT、雨滴譜質量加權直徑Dm（mm）和廣義截距參數Nw（mm?1m?3）等。其中，HET定義為DPR 觀測降水廓線的最大高度。0℃層高度（T0）定義為0℃等溫線所在的高度。DPR 將觀測的降水分為3 類（Awaka，et al，2016）：當檢測到0℃層亮帶時，判別為層性云降水；但在0℃層亮帶以下，若雷達回波高于39 dBz，則判別為對流云降水，當未檢測到0℃層亮帶時，若風暴頂以下雷達回波高于39 dBz，判別為對流云降水；否則，為其他降水。值得注意的是，DPR 對降水分類的定義與傳統(tǒng)云分類有所差別。文中分析時參考傅云飛等（2016）的方法，將HET低于7.5 km 視為淺薄對流，HET高于7.5 km 視為深厚對流。Dm定義為以雨滴質量為權重的平均直徑，代表雨滴譜整體粒徑大小。Nw定義為含水量一定時的粒子數濃度，其不受雨滴譜形的影響。GPM/DPR的算法為了解決雙波長中的一個波長后向散射截面偏離瑞利散射的問題，將標準化的Gamma 分布公式（Seto，et al，2013）代入已知的衰減訂正后的有效反射率因子Ze1和Ze2，進而反演得到Dm和Nw。

為分析研究區(qū)域DPR 資料的可靠性，利用地面16 個站點的Parsivel 激光雨滴譜儀資料（2018年C1 地區(qū)1 個站的資料，2019 年5—8 月C2 和C3 地區(qū)15 站的資料，站點位置如圖1b 黑點），按照時間和空間進行星–地匹配后，共找到13 個降水樣本。將DPR 離地最近距離庫和地面觀測的R、Ze、Dm和dBNw（dBNw=10lgNw）進行對比，結果如圖2所示。從散點分布、相關系數（Corr）和偏差平均值（Bias）可見，兩種設備測量的R一致性最好，Corr 和Bias 分別為0.96 和0.17 mm/h；其次為Ze，Corr 和Bias 分別為0.72 和3.75 dBz。Dm和dBNw的一致性略差，Corr 分別為0.62 和0.68，Bias 分別為0.30 mm 和4.18 mm?1m?3。從上述結果看，DPR在研究區(qū)域的資料基本是可信的。但由于研究區(qū)域地形復雜，尤其C2 和C3 微地形可能在DPR 格點內都對降水性質產生影響（如背風坡和迎風坡），加之兩種設備探測體積和測量原理差異，因此使用地面雨滴譜儀評估DPR 難以置于完全理想的相同條件下。

圖2 GPM/DPR 離地最近距離庫和地面Parsivel 雨滴譜儀的測量結果對比（a.Ze，b.R，c.Dm，d.dBNw）Fig.2 Matching results of GPM/DPR（using the gate closest to the ground）and Parsivel for Ze（a），R（b），Dm（c），dBNw（d）

對觀測期間3 個子區(qū)的兩類降水進行統(tǒng)計，結果如表1 所示。受不同氣候條件影響，C1 降水樣本最多，C3 次之，C2 最少，若考慮3 個子區(qū)面積，單位面積的樣本數也遵循該規(guī)律。3 個子區(qū)超過90%樣本為層性降水，對流降水均不到10%。海拔越高，對流降水出現的比例也相對越高，C3 最容易產生對流降水，單位面積的樣本數也是如此。

表1 觀測期間GPM/DPR 在3 個子地區(qū)探測的層性和對流降水樣本數及百分比Table 1 Total sample numbers and percentages of stratiform and convective precipitation detected by GPM/DPR in the three sub-regions during the observation period

3 水汽條件

水汽是降水形成的重要基礎，為了分析3 個子地區(qū)降水形成和發(fā)展的水汽背景和動力條件，采用ECMWF-ERA5 資 料統(tǒng)計了2014 年3 月—2020 年12 月500、700 和850 hPa 上的平均水平風場和水汽通量Q（kg/（m·s））。如圖3 所示，500 hPa 上，整個區(qū)域基本受西風控制，水汽整體都較低。700 hPa上，南亞季風使西南氣流顯著增強，西南風繞過高原將印度洋水汽輸送至C1 和部分C2 地區(qū)。850 hPa 上，東南風占主導，且風速比中高層更強，暖濕氣流從西太平洋和中國南海通過東亞季風向C1 輸送。整體而言，C1 水汽含量最大且分布在中低層、受東亞季風和西太平洋暖濕氣流共同影響；C2 次之，水汽集中在低層，主要受南亞季風影響；C3 水汽含量則最小，主要受西風氣流控制。

圖3 觀測期間500（a）、700（b）和850（c）hPa 平均水平風場（風矢）和水汽通量（色階）Fig.3 Average horizontal wind fields（black arrow）and water vapor fluxes（shaded）at 500（a），700（b）and 850（c）hPa for the study region during the observation period

4 降水的宏觀特征和垂直結構

為對比不同地形降水的宏觀特征和垂直結構差異，統(tǒng)計了3 個子區(qū)層性和對流降水的HET和Ze分布。圖4 為HET的概率密度分布（PDF），表2給出了所有樣本的分位數和平均值。結果可見，對于層性降水，3 個子區(qū)的HET都表現為單峰、先增后減分布，C1—C3 的峰值分別出現在5.3 km（海拔高度，下同）、5.7 km 和7.0 km；90%樣本（5%—95%，下同）分布在3.0—9.3 km、4.3—9.7 km 和5.7—10 km。說明C3 降水頂高和潛熱釋放最高、最集中，C2 次之，C1 最低且最分散。對于對流降水，3 個子區(qū)的HET也基本呈單峰、先增后減分布，但波動較層性降水明顯。C1—C3 的峰值分別在5.3 km、5.3 km 和6.7 km，90%樣本分布在3.0—13.3 km、4.3—12.3 km和5.7—13 km；對流降水的頂高和潛熱釋放高度也表現為C3＞C2＞C1。C1 兩類降水的統(tǒng)計結果均與傅云飛等（2012）統(tǒng)計的中國東部平原結果相似，C3 層性降水的結果與青藏高原結果一致，但傅云飛等（2012）指出青藏高原地區(qū)對流降水頂高度多集中在6—15 km，略高于文中結果。在同一地區(qū)，對流降水頂均高于層性降水，且海拔越低，兩類降水頂高差異越大。

表2 三個子地區(qū)兩類降水的HET 分位數和平均值Table 2 HET statistical quantiles and averages of two precipitation types in the three sub-regions

圖4 三個子地區(qū)兩類降水的HET 概率分布（a.層性降水，b.對流降水）Fig.4 PDFs of HETs for two precipitation types in the three sub-regions（a.stratiform precipitation，b.convective precipitation）

對3 個子區(qū)兩類降水的Ze進一步統(tǒng)計得到歸一化高度頻次圖（NCFAD，Normalized Contoured Frequency by Altitude Diagrams）。NCFAD 是標準化的概率密度分布隨高度變化（Yuter，et al，1995），計算如下式，式中，i和j分別為高度區(qū)間和參量區(qū)間序號，Nij表示樣本頻數，Max(N)表示所有區(qū)間的最大頻數。

圖5 為層性降水Ze的統(tǒng)計結果，圖中還疊加了中位數廓線和0℃層高度（T0），其中圖5a1—c1是將所有廓線按T0對齊后統(tǒng)計的結果。從兩種統(tǒng)計結果可見，C1 大部分降水（概率＞0.3，下同）垂直厚度最大、發(fā)展最強，C2 次之，C3 受地形和對流層頂擠壓影響（Yan，et al，2016），垂直厚度最小、發(fā)展最弱。T0以上，Ze隨高度下降而增大，反映了冰晶增長過程，但C3 冰晶形成和增長的速率最大，對應Ze最強。通過T0時，Ze的突增程度表現為C1＞C2＞C3。T0以下，C1 由于沉降路徑最長，達到近地面的Ze值最大，C2 次之，C3 最?。ㄒ鸱降龋?013；Zhang，et al，2019）。Sun 等（2020）和仲凌志等（2018）的研究表明，梅雨降水結構和川渝地區(qū)降水結構也存在類似特征。整體上，C2 和C3 的垂直變化更加相似，趙艷風等（2014）使用CloudSat/CPR 資料研究青藏高原附近降水時也發(fā)現了這一現象。

圖5 三個子地區(qū)層性降水Ze 的NCFAD（a1—c1.按T0 對齊后的觀測結果，a2—c2.按海拔高度的觀測結果，a、b、c 分別對應C1、C2、C3；d1—d2.中位數廓線和T0 的對比結果；Distance 代表與T0 的距離，ASL 代表海拔高度；色階：不同高度、不同參量區(qū)間的頻數與所有區(qū)間最大頻數的比值；帶標號的曲線為中位數廓線，水平黑色實線為T0，水平黑色虛線為T0 加/減一倍標準差的高度）Fig.5 NCFADs of Ze for stratiform precipitation observed over three sub-regions（a1—c1.results according to T0，a2—c2.results by altitude，the C1，C2，and C3 are presented a，b and c；d1—d2.results of median profiles and T0；Distance stands for distance from T0，ASL stands for altitude；shaded，ratio of frequencies of different heights and different parameter intervals to maximum frequencies of all intervals；marked profiles are medians，horizontal solid black lines represent T0，and horizontal dashed black lines denote T0 plus or minus their standard deviations）

續(xù)圖 5 Fig.5 Continued

圖6 為對流降水Ze的統(tǒng)計結果。相比層性降水，對流降水的回波強度更強、垂直尺度更大、回波隨高度增幅更顯著。由圖6a—c 可見，對流降水的Ze出現了左右兩個高概率區(qū)，左區(qū)對應較弱對流，右區(qū)對應較強對流。隨海拔升高，弱對流發(fā)生概率、強度和尺度都逐漸增大。Xu（2013）認為高原對流較依賴于混合相過程，其混合層相對較低導致對流高度、強度和尺度受到限制。C1 地區(qū)強對流的Ze概率分布與華東地區(qū)近似，概率中心均在3 km 左右，回波強度分布范圍都較高海拔的C2 和C3 地區(qū)更大（尹金方等，2013）。潘曉（2016）發(fā)現高原強對流降水的Ze概率分布呈弧形管狀分布，C2 和C3 強對流降水Ze的垂直分布與之相似。3 個子地區(qū)Ze均隨高度下降單調遞增，但C1 和C3 在低層增速減小或基本不變，C2 則持續(xù)增加。T0以下，C1 增長速率遠快于C2 和C3。

圖6 三個子區(qū)對流降水Ze 的NCFAD（a—c.C1、C2、C3 觀測，d.中位數廓線和T0 對比；ASL 為海拔高度；色階：不同高度、不同參量區(qū)間的頻數與所有區(qū)間最大頻數的比值；帶標號的曲線為中位數廓線，水平黑色實線為T0，水平黑色虛線為T0 加/減一倍標準差的高度）Fig.6 NCFADs of Ze for convective precipitation observed over three sub-regions（a—c.results for C1，C2，and C3，d.results of median profiles and T0；ASL stands for altitude；shaded，ratio of frequencies of different heights and different parameter intervals to maximum frequencies of all intervals；marked profiles are medians，horizontal solid black lines represent T0，and horizontal dashed black lines denote T0 plus or minus their standard deviations）

5 雨滴譜特征和差異

為進一步分析3 個子區(qū)降水的雨滴譜差異，對兩類降水的Dm和dBNw進行統(tǒng)計，計算方法同前。層性降水的結果如圖7 所示，圖7a1—d1和圖7a3—d3是將所有廓線按照T0對齊后統(tǒng)計的結果。從兩種結果可見，3 個子區(qū)大部分降水的Dm和dBNw都較小且差異不大，但C1 分布略寬于C2，C3 最集中。低頻區(qū)對應的Dm和dBNw在C1 占比最大，值也可以達到最大，C2 和C3 依次減小，這與Ze結果一致。冰晶通過持續(xù)凇附和聚并增長至T0附近（Sun，et al，2020；Wen，et al，2020），對 應Dm和dBNw的分布逐漸加寬，且在T0處達到最寬；隨后，冰晶開始融化，在碰并、蒸發(fā)和破碎等效應下，分布又逐漸變窄。3 個子區(qū)的兩個參量都隨高度下降而略微增大，說明層性降水中的碰并等效率都較低且緩慢（楊忠林等，2019）。

圖7 三個子地區(qū)層性降水Dm（a1—d1、a2—d2）和dBNw（a3—d3、a4—d4）的NCFAD（a1—c1、a3—c3.按T0 對齊后的觀測，a2—c2、a4—c4.按海拔高度的觀測，a、b 和c 分別對應C1、C2、C3；d.中位數廓線和T0 的對比；Distance 代表與T0 的距離，ASL 代表海拔高度；色階：不同高度、不同參量區(qū)間的頻數與所有區(qū)間最大頻數的比值；帶標號的曲線為中位數，水平黑色實線為T0，水平黑色虛線為T0 加/減一倍標準差的高度）Fig.7 NCFADs of Dm and dBNw for stratiform precipitation observed over three sub-regions（a1—c1，a3—c3.results by altitude，a2—c2，a4—c4.results according to T0，the C1，C2，and C3 are presented a，b and c；d1—d2，d3—d4.results of median profiles and T0；Distance stands for distance from T0，ASL stands for altitude；shaded，ratio of frequencies of different heights and different parameter intervals to maximum frequencies of all intervals；marked profiles are medians，horizontal solid black lines represent T0，and horizontal dashed black lines denote T0 plus or minus their standard deviations）

續(xù)圖 7 Fig.7 Continued

續(xù)圖 7 Fig.7 Continued

對流降水的統(tǒng)計結果如圖8 所示。相比于層性降水，對流降水的Dm和dBNw垂直分布和變化趨勢差異更顯著，水凝物歷經的微物理過程也更活躍。3 個子地區(qū)的Dm和dBNw主要集中在左右兩個高概率區(qū)域，其中Dm左區(qū)和dBNw右區(qū)對應大部分較弱的對流，其粒徑較小而數濃度較大。Dm右區(qū)和dBNw左區(qū)對應少部分較強的對流，其粒徑較大但數濃度較小。隨著海拔升高，Dm右區(qū)和dBNw左區(qū)的概率逐漸減小，說明C1 更易形成大的水凝物，而C3 由于中性浮力高度低且水汽少，強對流降水發(fā)生頻率低且易鑲嵌于小尺度系統(tǒng)中（Luo，et al，2011）。四川盆地與華南地區(qū)雨滴譜的垂直結構相似，但四川盆地小粒子的數濃度更高（杜爽等，2020）。相比于海拔更高的那曲和墨脫等地，C3 地區(qū)粒徑和數濃度的高頻區(qū)數值都偏小（Chen，et al，2018；Wang，et al，2021）。C1 從上到下的Dm先減小后增大，而dBNw一直增大，說明冰晶沉降過程中不同大小粒子的數濃度都在增加，凝結和碰并過程占主導（Wen，et al，2020）；C2 和C3 廓線變化更相似，從上到下的Dm減小和增大交替變化，dBNw則先增后減且增幅都較C1 大，說明粒子沉降過程更復雜，雖仍以凝結和碰并過程為主導，但蒸發(fā)和破碎等過程也相對重要（杜爽等，2020；Kumar，et al，2019）。

圖8 三個子地區(qū)對流降水Dm（a1—d1）和dBNw（a2—d2）的NCFAD（a—c.C1、C2 和C3 的觀測，d.中位數和T0 的對比；ASL 代表海拔高度；色階：不同高度、不同參量區(qū)間的頻數與所有區(qū)間最大頻數的比值；帶標號的曲線為中位數，水平黑色實線為T0，水平黑色虛線為T0 加/減一倍標準差的高度）Fig.8 NCFADs of Dm and dBNw for convective precipitation observed over three sub-regions（a1—c1，a2—c2.results for C1，C2，and C3；d1，d2.results of median profiles and T0；ASL stands for altitude；shaded，ratio of frequencies of different heights and different parameter intervals to maximum frequencies of all intervals；marked profiles are medians，horizontal solid black lines represent T0，and horizontal dashed black lines denote T0 plus or minus their standard deviations）

續(xù)圖 8 Fig.8 Continued

6 不同降水強度下的降水結構和微物理過程

為考察不同子區(qū)降水結構和微物理過程隨近地面降水強度的變化，將DPR 近地面降水強度分為4 個等級，分別統(tǒng)計3 個子區(qū)兩類降水對應的Ze、Dm和dBNw的平均廓線（圖9、10）。將近地面降水強度按照總體樣本的分位數劃分為4 個區(qū)間，即：Rs1≤25%分位數，25%分位數＜Rs2≤50%分位數，50%分位數＜Rs3≤75%分位數，Rs4＞75%分位數。統(tǒng)計得出3 個子區(qū)大部分降水的近地面降水強度都較小，層性降水25%分位數、50%分位數和75%分位數分別為0.4、0.7 和1.2 mm/h；對流降水稍大，分別為0.7、1.7 和4.2 mm/h。

從層性降水的統(tǒng)計結果（圖9）可見，當降水強度較小時（Rs1），3 個子區(qū)粒子的生長多發(fā)生在降水頂以下1.25 km 內，隨后粒子開始蒸發(fā)，C1 既能在空中形成最強的Ze和Dm，降幅也最顯著。當降水強度進一步增大時（Rs2），在降水頂向下0.63 km內，3 個子區(qū)的Dm增大、dBNw減小，冰晶碰撞-聚結；0℃層亮帶以下，Ze和Dm增幅減小，凝結和碰并過程占主導，尤其是C1；到達近地面前，C1 和C2的破碎過程增強導致Dm略有減小（Wen，et al，2020）。當降水強度增大至Rs3 和Rs4 時，3 個子區(qū)的Ze、Dm和dBNw從上到下持續(xù)遞增，C1 水汽充沛且沉降路徑長，相應降水的粒徑和數濃度都達到最大。此外，對于同一子地區(qū)，隨降水強度增大，回波強度增強，不同尺度粒子的數濃度也在升高（Liu，et al，2001；Huo，et al，2019）。

圖9 三個子區(qū)層性降水在Rs1≤0.4 mm/h（a1—a3）、0.4＜Rs2≤0.7 mm/h（b1—b3）、0.7＜Rs3≤1.2 mm/h（c1—c3）和Rs4＞1.2 mm/h（d1—d3）的Ze（a1—d1）、Dm（a2—d2）和dBNw（a3—d3）的平均廓線Fig.9 Average profiles of Ze （a1—d1），Dm （a2—d2），and dBNw（a3—d3）for stratiform precipitation calculated by Rs1≤0.4 mm/h（a1—a3），0.4＜Rs2≤0.7 mm/h（b1—b3），0.7＜Rs3≤1.2 mm/h（c1—c3）and Rs4＞1.2 mm/h（d1—d3）

圖10 為對流降水的平均廓線。當降水強度較小時（Rs1），3 個子區(qū)的Ze廓線差異略大，C1 的Dm和dBNw廓線與C2 和C3 略有不同。沉降過程中，C1 先碰并增長，隨后受破碎和蒸發(fā)的影響。相比而言，C2 和C3 先以破碎過程為主導，隨后凝結過程增強（Chen，et al，2017）。當降水強度進一步增大時（Rs2），3 個子區(qū)的Ze廓線較相似，差異體現C3 在6.38—7.63 km 的Ze增幅突然減小，可能是受海拔高度和潛熱釋放的影響（Xu，et al，2013）。3 個子區(qū)的Dm（dBNw）均先增大（減?。┖鬁p小（增大），粒子先碰并增長，隨后開始破碎；至近地面，C2 和C3 的Dm（dBNw）又有增大（減?。?，存在碰并過程。降水強度為Rs3 時，差異主要體現在到達近地面前，C1 的破碎過程占主導，C2 的碰并過程更重要，C3 的微物理過程接近平衡。降水強度達到Rs4 時，C1、C2 和C3 有冰相粒子碰并收集過冷水滴的凇附增長過程，雨滴的大小和濃度都在升高（Liu，et al，2001；Sun，et al，2020）；C1 同時受高濕環(huán)境造成的大氣不穩(wěn)定以及從高原移出的強對流云的共同影響，更易產生強對流降水，大粒子數濃度更高（楊忠林等，2019）。

圖10 三個子區(qū)對流降水在Rs1≤0.7 mm/h（a1—a3）、0.7＜Rs2≤1.7 mm/h（b1—b3）、1.7＜Rs3≤4.2 mm/h（c1—c3）和Rs4＞4.2 mm/h（d1—d3）的Ze（a1—d1）、Dm（a2—d2）和dBNw（a3—d3）的平均廓線Fig.10 Average profiles of Ze （a1—d1），Dm （a2—d2），and dBNw （a3—d3）for convective precipitation calculated by Rs1≤0.7 mm/h（a1—a3），0.7＜Rs2≤1.7 mm/h（b1—b3），1.7＜Rs3≤4.2 mm/h（c1—c3）and Rs4＞4.2 mm/h（d1—d3）

7 降水垂直廓線特征

為了進一步討論3 個子區(qū)兩類降水垂直結構的差異，將近地面降水強度按照已有研究方法（Liu，et al，2001；Jash，et al，2019）分為5 個區(qū)間，分別統(tǒng)計對應R的平均廓線（圖11）。根據Liu 等（2001）的分層方法，將層性降水分為3 層，對流降水分為4 層，從降水頂向下到第一個斜率變化的高度為第1 層，依次類推，圖中黑色圓形、三角形和方形的高度分別代表斜率變化的高度。表3 列出了3 個子地區(qū)兩類降水的斜率（參考Liu等（2001）的方法，層性降水斜率按照5≤Rs＜10 mm/h 廓線計算，對流降水斜率按照10≤Rs＜20 mm/h 廓線計算）。第1、2 層時，層性降水的斜率大于對流降水，尤其是亮帶附近R增強最快；而第3 層時，層性降水的斜率小于對流降水。對于層性降水，第1 層時，R的增幅表現為：C2＞C1＞C3。第2 和第3 層時，由于C1 沉降路徑最長，R增強最快。文中3 個子區(qū)的統(tǒng)計結果比熱帶地區(qū)的研究結果小（Liu，et al，2001）。對于對流降水，第1 層時，與層性降水表現一致。第2 和第3 層時，C1 和C2 的斜率更加接近且大于C3；3 個子區(qū)的降水強度均在第3 層底部達到最大，這個高度以下R保持不變。文中C2 地區(qū)的斜率變化與熱帶地區(qū)的研究結果（Liu，et al，2001）更接近，而C1 地區(qū)的斜率變化與副熱帶地區(qū)的研究結果（Fu，et al，2007）更接近。

圖11 三個子地區(qū)層性降水（a1—c1）和對流降水（a2—c2）R 的平均廓線（a、b 和c 分別對應C1、C2 和C3，黑色圓、三角、正方形分別為降水頂向下到第1、第2、第3 個廓線斜率變化的高度）Fig.11 Average profiles of R for the stratiform precipitation（a1—c1）and convective precipitation（a2—c2）（C1，C2，and C3 are presented a，b，and c；black circle represents height of slope change from the precipitation top down to the first profile,black triangle represents height of slope change further down to the second profile,and black square represents height of slope change further down to the third profile）

表3 三個子地區(qū)兩類降水強度的斜率Table 3 Slopes of R for stratiform and convective precipitation in the three sub-regions

8 結論和展望

研究四川盆地及其周邊地區(qū)降水的垂直結構、宏微觀參數和物理特征，對降水的主觀預報和數值模式的客觀預報具有重要意義和價值。文中將研究區(qū)域分為四川盆地及鄰近山地和高原東坡3 個子區(qū)，利用2014 年3 月—2020 年12 月GPM/DPR 2A-DPR-MS 資料，探究3 個子區(qū)層性降水和對流降水的特征與差異，得到如下結論：

（1）通過GPM/DPR 與激光雨滴譜儀數據進行對比驗證，發(fā)現DPR 在研究區(qū)域是可靠的，R的相關最高，Ze次之，Dm和dBNw略低。C1 樣本總數最多，C3 次之，C2 最少。層性降水出現的比例遠超過對流降水，且海拔越高，對流降水的占比越大。

（2）3 個子區(qū)兩類降水的垂直結構和雨滴譜存在顯著差異。HET、潛熱釋放高度在C3 最高且最集中，C1 最低且最分散，C2 介于兩者之間。對于層性降水，C1 能夠發(fā)展到最強，垂直厚度最大、雨滴譜最寬。T0以上，3 個子區(qū)的Ze、Dm和dBNw持續(xù)增加，C3 的增長速率最快，Ze值最強；通過T0時，0℃亮帶程度表現為C1＞C2＞C3，Dm和dBNw的分布范圍達到最寬；T0以下，C1 的沉降路徑最長，Ze值最大。

（3）對于對流降水，C2 和C3 的弱對流降水事件較多，其回波強度較強、垂直尺度較大、粒徑較小而數濃度較大；C1 的強對流降水事件較多，其回波強度較強、垂直尺度較大、大粒子數濃度更高。降水頂往下，3 個子區(qū)的Ze值增大；C1 的Dm先減后增、dBNw增大，凝結和碰并更重要；C2 和C3 的Dm呈減小-增大的交替變化、dBNw先增后減，從凝結和碰并為主導轉為蒸發(fā)和破碎。

（4）不同海拔地區(qū)產生同等近地面降水強度時，降水的微物理過程互異。當降水強度較小時（Rs1 和Rs2），粒子的生長多發(fā)生在降水頂向下0.5—2.0 km 內，差異體現在該高度之下。對于層性降水，降水強度為Rs1 時，C1 的蒸發(fā)過程最顯著。降水強度為Rs2 時，C1 和C2 以凝結和破碎為主導。對于對流降水，降水強度為Rs1 時，C1 的破碎和蒸發(fā)更重要；C2 和C3 先以破碎為主導，隨后凝結增強。降水強度為Rs2 時，3 個子區(qū)均以破碎為主導，C2 和C3 至近地面前碰并增強。降水強度為Rs3和Rs4 時，兩類降水的凝結和碰并增長占主導，但降水強度為Rs3 時，至近地面前，C1 存在破碎，C3 接近平衡狀態(tài)。Ze、Dm和dBNw均隨著近地面降水強度的增強而增大。

（5）3 個子區(qū)兩類降水不同高度層降水強度的斜率不同。第1 層時，R的增幅表現為：C2＞C1＞C3；第2 和第3 層時，C1 和C2 的斜率更加接近且大于C3；對于對流降水，第4 層時，斜率均為0。

文中所得的結論均基于統(tǒng)計近7 年數據的平均結果，因此僅能代表3 個子區(qū)的平均結果。由于研究區(qū)域地形復雜且受不同天氣因素的影響，可能與具體降水過程的結果存在一些差異，未來有待進一步研究。