夏 凡 龔佃利 潘佳文 史 茜

1 山東省氣象防災(zāi)減災(zāi)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,濟(jì)南 250031 2 山東省氣象科學(xué)研究所,濟(jì)南 250031 3 山東省長島國家氣候觀象臺,長島 265800 4 山東省人民政府人工影響天氣辦公室,濟(jì)南 250031 5 廈門市氣象局,廈門市海峽氣象開放重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,廈門 361012 6 山東省氣象臺,濟(jì)南 250031

提 要：為提升我國多普勒雙偏振雷達(dá)水凝物分類的應(yīng)用水平,在美國強(qiáng)風(fēng)暴實(shí)驗(yàn)室(NSSL)研發(fā)的水凝物分類算法(HCA)基礎(chǔ)上,通過增加冰雹區(qū)與三體散射區(qū)水凝物類型的訂正識別、選用數(shù)值模式溫度分析場識別融化層、引入水凝物類型垂直分布限制條件等,建立了優(yōu)化方法(HCA-Opt)。利用HCA-Opt分析了2021年7月9日濟(jì)南市章丘區(qū)一次雹暴云的水凝物分布特征,對冰雹落區(qū)與水凝物分類結(jié)果進(jìn)行比對檢驗(yàn),得到如下主要結(jié)論:HCA-Opt可以正確識別冰雹與三體散射區(qū)的水凝物類型,修正了HCA將其識別為地物的問題;HCA-Opt利用模式溫度分析場可準(zhǔn)確識別融化層高度,解決了強(qiáng)對流天氣下HCA使用的融化層自動識別算法(MLDA)無法有效識別融化層的缺陷;與HCA相比,HCA-Opt識別的水凝物在垂直分布上更加合理。HCA-Opt給出的水凝物分類結(jié)果較好描述了雹暴初生、降雹不同階段的水凝物空間分布,初步揭示了不同高度水凝物粒子相態(tài)轉(zhuǎn)化特征。HCA-Opt識別的水凝物分類中,中(小)雨與霰的可信度最高,冰晶與濕雪的可信度較低,且容易與干雪混淆;總體而言,HCA-Opt提高了水凝物分類識別技巧,對冰雹預(yù)警和落區(qū)判別具有較好的指示作用和業(yè)務(wù)應(yīng)用前景。

引 言

雙偏振雷達(dá)帶來的一大業(yè)務(wù)突破是可以在降水系統(tǒng)中進(jìn)行高時空分辨率的水凝物分類,這主要得益于新增的雙偏振觀測量對不同水凝物的粒子形狀、大小、取向等信息較為敏感。水凝物分類有著廣泛的業(yè)務(wù)應(yīng)用,如定量估測降水(Giangrande and Ryzhkov,2008;汪舵等,2017)、數(shù)據(jù)同化(Gao and Stensrud,2012)、描述強(qiáng)對流系統(tǒng)微物理結(jié)構(gòu)(楊吉等,2020;潘佳文等,2020;2021;高麗等,2021;何清芳等,2022;李昭春等,2021;夏凡等,2021;蘇永彥和劉黎平,2022)等。

隨著我國越來越多的業(yè)務(wù)天氣雷達(dá)升級為雙偏振雷達(dá),水凝物分類識別受到廣泛的關(guān)注,曹俊武(2005)、何宇翔等(2010)、劉亞男等(2012)、郭鳳霞等(2014)、馮亮等(2018)和楊磊等(2019)借鑒國外算法對不同波段雙偏振雷達(dá)進(jìn)行研究。在眾多方法中,HCA展現(xiàn)出較好的水凝物粒子識別效果,已有學(xué)者將其用于業(yè)務(wù)雙偏振雷達(dá),開展了本地化調(diào)試與應(yīng)用工作。Wu et al(2018)利用珠海S波段雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù),對HCA隸屬函數(shù)與置信度因子進(jìn)行本地化調(diào)試,并用于分析廣東一次颮線過程;徐舒揚(yáng)等(2020)基于廣州S波段雙偏振雷達(dá)觀測統(tǒng)計(jì)結(jié)果,對HCA的隸屬函數(shù)、權(quán)重矩陣與附加判別條件進(jìn)行改進(jìn)。吳翀等(2021)改進(jìn)了HCA中融化層識別算法,并根據(jù)北京X波段雙偏振雷達(dá)數(shù)據(jù)特征調(diào)整了置信度因子與隸屬函數(shù)的參數(shù)。

HCA在國內(nèi)實(shí)際應(yīng)用中依然存在特定區(qū)域水凝物類型識別錯誤、分布不合理等問題。本文針對HCA存在的不足進(jìn)行優(yōu)化,利用2019年8月16日濰坊諸城強(qiáng)雹暴、2021年7月9日濟(jì)南章丘強(qiáng)雹暴過程對優(yōu)化的分類結(jié)果進(jìn)行驗(yàn)證分析,為利用雙偏振雷達(dá)分析強(qiáng)對流云結(jié)構(gòu)、開展冰雹天氣預(yù)警等提供更客觀可靠的水凝物分類產(chǎn)品。

1 方法與數(shù)據(jù)簡介

1.1 HCA算法

(1)

上式為HCA的計(jì)算公式,i表示水凝物類型,HCA可識別8類水凝物,分別是干雪(DS)、濕雪(WS)、冰晶(CR)、霰(GR)、大滴(BD)、中(小)雨(RA)、 大雨(HR)、雨雹混合(RH),附加識別地物或超折射地物(GC/AP)與生物(BS)。A表示集成概率值,對于每個距離庫,HCA根據(jù)隸屬函數(shù)計(jì)算所有類型的集成概率值,選取最大值對應(yīng)的類型作為識別結(jié)果。V表示雷達(dá)參量,j表示參量類型:水平反射率因子(ZH)、差分反射率(ZDR)、零滯后相關(guān)系數(shù)(CC)、比差分相移對數(shù)形式(lgKDP)、水平反射率因子紋理SD(ZH)與差分相移紋理SD(ΦDP)。P是隸屬函數(shù),選取非對稱梯形確定參量的概率分布邊界。W表示權(quán)重因子,取值介于0～1,數(shù)值越高表示識別水凝物的作用越大。Q表示置信度因子,它的作用是消除了雷達(dá)定標(biāo)、衰減、非均一性填充、波束阻擋、觀測誤差與噪聲帶來的影響。隸屬函數(shù)、權(quán)重因子與置信度因子具體見Park et al(2009)。

HCA還包含以下處理:引進(jìn)了融化層自動識別算法(MLDA),具體原理見Giangrande et al(2008)和夏凡等(2023),根據(jù)融化層位置將整層大氣分為5個高度層,限定了每層不可能出現(xiàn)的水凝物類型;增加了層狀云與對流云的識別,規(guī)定了兩類云中可以出現(xiàn)的水凝物類型;建立了單雷達(dá)參量閾值判別條件,具體閾值參見Park et al(2009)。

1.2 優(yōu)化方法(HCA-Opt)簡介

1.2.1 冰雹與三體散射區(qū)識別

由于冰雹區(qū)通常伴有強(qiáng)降水,固、液態(tài)水凝物共存,CC通常會小于0.9,HCA會將冰雹區(qū)的水凝物識別為地物。三體散射(TBSS)是雷達(dá)波束在經(jīng)過大粒子-地面-大粒子的三次散射返回雷達(dá)天線,并在粒子后方出現(xiàn)的虛假回波。Lemon(1998)指出,當(dāng)TBSS出現(xiàn)后的10～30 min內(nèi),直徑超過2.5 cm 的冰雹將降落地面。大量觀測發(fā)現(xiàn),冰雹伴隨降水時,TBSS區(qū)可能出現(xiàn)降水粒子,通常也會被HCA錯誤識別為地物。為此,借鑒Tang et al(2014)提出的條件對這兩類區(qū)域進(jìn)行識別,具體見下式。

式中:ETOP18 dBz與ETOP0 dBz分別表示ZH為18 dBz與0 dBz的回波高度,rstormcore為強(qiáng)回波區(qū),表示徑向上ZH>45 dBz、累計(jì)距離>1 km的區(qū)域,R為強(qiáng)回波區(qū)到雷達(dá)站的徑向距離。式(2)表示CC<0.9,并且ZH>45 dBz、18 dBz回波頂高>8 km時判定為冰雹區(qū);式(3)表示在強(qiáng)回波中心后側(cè)確定可能出現(xiàn)TBSS的區(qū)域,再利用CC閾值與0 dBz回波頂高,判斷TBSS區(qū)域的水凝物類型,滿足式(3)條件時為降水類型,否則為非降水類型。當(dāng)某個距離庫參量滿足式(2)或式(3)時,將HCA計(jì)算地物與生物的集成概率設(shè)置為0。

1.2.2 融化層識別

HCA利用MLDA識別融化層位置,以此區(qū)分隸屬函數(shù)重合部分較多的水凝物類型,如干雪與中(小)雨。MLDA的優(yōu)勢是可以獲取時空分辨率較高的融化層位置,不足之處是當(dāng)融化層特征不明顯時,如局地強(qiáng)對流天氣,利用MLDA則無法識別出融化層,這需要其他數(shù)據(jù)來輔助判別。

目前,國內(nèi)多利用探空數(shù)據(jù)獲取融化層位置,但其時空分辨率較低,只能給出單點(diǎn)、單時刻的信息,當(dāng)有劇烈天氣影響(如颮線)時,融化層會發(fā)生很大變化。國外已有學(xué)者采用中尺度模式分析場中的溫度確定融化層位置(Al-Sakka et al,2013),較好彌補(bǔ)了探空數(shù)據(jù)時空分辨率低的問題。本文利用山東省氣象科學(xué)研究所研發(fā)的HHUPS短時臨近預(yù)報模式的溫度分析場確定融化層高度。該模式每天進(jìn)行兩次冷啟動,選取美國環(huán)境預(yù)報中心(NCEP)0.25°的08:00、20:00(北京時,下同)全球預(yù)報數(shù)據(jù)作為背景場。該模式逐半小時進(jìn)行一次同化生成分析場,逐小時進(jìn)行一次預(yù)報,水平分辨率為3 km。從模式分析場中提取0℃高度作為融化層頂,2℃濕球溫度作為融化層底(Boodoo et al,2010),依次計(jì)算雷達(dá)探測每個距離庫中心對應(yīng)的經(jīng)緯度,選取距離最近的4個模式格點(diǎn)數(shù)據(jù),利用雙線性法將模式的融化層頂與底對應(yīng)高度插值到所計(jì)算距離庫的中心坐標(biāo)上。

1.2.3 水凝物垂直分布限定

HCA識別的水凝物在垂直分布上有時存在不合理現(xiàn)象,如在冰雹區(qū)上方是大雨區(qū)。本文參考Bechini and Chandrasekar(2015)提出的條件,對識別的水凝物垂直分布進(jìn)行限定,具體條件見表1。

表1 水凝物類型垂直分布限制條件Table 1 Restricted condition of vertical distribution for all types of hydrometeor

表中√號、×號分別表示其所在列對應(yīng)的水凝物可以、不可以出現(xiàn)在其所在行對應(yīng)的水凝物下方。例如,當(dāng)某個距離庫被判別為干雪DS(表1第1行),其下方可以出現(xiàn)任何類型水凝物,當(dāng)某個距離庫被判別為濕雪WS(表1第2行),其下方不可以出現(xiàn)干雪DS與冰晶CR。由于低層仰角容易受到非氣象回波的污染,將最高層仰角識別的水凝物類型作為真值,按表格限定條件從高仰角到低仰角依次進(jìn)行訂正。當(dāng)下層仰角識別的水凝物類型不符合條件時,根據(jù)上層仰角分類結(jié)果查看符合條件的水凝物,選取最大集成概率值對應(yīng)的水凝物作為訂正后的分類結(jié)果。將經(jīng)過上述優(yōu)化后的HCA稱為HCA-Opt(Opt為optimization的縮寫)。

1.3 數(shù)據(jù)前處理方法

ΔZH=0.04ΦDP

(4)

ΔZDR=0.004ΦDP

(5)

將衰減量添加到平滑后的ZH與ZDR完成衰減訂正。如果ZH>40 dBz,用2 km窗口平滑的ΦDP計(jì)算KDP,反之用6 km窗口平滑的ΦDP計(jì)算KDP。

1.4 數(shù) 據(jù)

本文使用的雷達(dá)資料為濟(jì)南、青島S波段雙偏振雷達(dá)原始體掃數(shù)據(jù),掃描方式均為VCP21,徑向分辨率為250 m,最遠(yuǎn)掃描斜距為460 km,以下分別簡稱為濟(jì)南雷達(dá)、青島雷達(dá)。

2 HCA-Opt改進(jìn)效果展示

2.1 冰雹區(qū)與三體散射區(qū)的水凝物識別

2019年8月16日,山東濰坊諸城市出現(xiàn)一次強(qiáng)雹暴過程,龔佃利等(2021)對其典型雷達(dá)結(jié)構(gòu)特征進(jìn)行了分析。圖1給出了8月16日15:30青島雷達(dá)0.5°仰角雷達(dá)參量與水凝物分布,可見諸城境內(nèi)強(qiáng)回波區(qū)(ZH>60 dBz)南側(cè)存在暖濕氣流前側(cè)入流槽口(圖1a黑色箭頭所指位置),回波頂高普遍超過10 km,符合超級單體特征;強(qiáng)回波區(qū)對應(yīng)的ZDR主要分布在-2.5～0 dB(圖1b)、CC主要分布在0.8～0.9(圖1c),HCA識別的強(qiáng)回波區(qū)水凝物除了冰雹和大雨外,還被識別為地物(圖1d白色橢圓實(shí)線),這是由于取向較為固定的非球形冰雹,ZDR通常小于0(劉黎平等,1992),而冰雹融化使得固、液態(tài)水凝物共存,CC減小,ZDR與CC的冰雹隸屬度較低,導(dǎo)致冰雹的集成概率值較低,誤識別為地物。加入冰雹區(qū)判別條件[式(2)]后,HCA-Opt不再將部分強(qiáng)回波區(qū)域識別為地物(圖1e),而是識別為雨加雹,與實(shí)況一致。

注:白色橢圓實(shí)線為冰雹區(qū),黑色橢圓虛線為三體散射區(qū)域。圖1 2019年8月16日15:30青島雷達(dá)0.5°仰角(a)ZH,(b)ZDR,(c)CC,(d)HCA與(e)HCA-Opt分類結(jié)果Fig.1 (a-c) Distribution of (a) ZH, (b) ZDR, (c) CC, (d, e) the hydrometeor identified by (d) HCA and (e) HCA-Opt at 0.5° elevation from Qingdao Radar Station at 15:30 BT 16 August 2019

強(qiáng)回波中心西側(cè),沂水縣境內(nèi)有三個徑向的ZDR分布在-3～0 dB(圖1b黑色橢圓虛線)、CC分布在0.65～0.85(圖1c黑色橢圓),出現(xiàn)TBSS特征,刁秀廣和郭飛燕(2021)指出,ZDR負(fù)值區(qū)與CC小值區(qū)分別由強(qiáng)冰雹對電磁波衰減與冰雹后方非均勻填充所致,對應(yīng)的ZH為20～40 dBz,上層仰角的ZH分布范圍大致相同,垂直梯度較小,應(yīng)為降水回波,從HCA分類結(jié)果(圖1d黑色橢圓虛線)可見,該區(qū)域不僅包含了中(小)雨,還有地物。ZDR負(fù)值與CC小值導(dǎo)致地物比冰雹的集成概率高。增加TBSS 判別條件[式(3)],圖1d中黑色橢圓虛線區(qū)的地物被HCA-Opt識別為中(小)雨(圖1e)。同樣,圖1d中黑色橢圓區(qū)以西原識別為地物的區(qū)域,HCA-Opt訂正識別為冰雹和中(小)雨。

2021年7月9日下午,濟(jì)南市章丘區(qū)出現(xiàn)一次雹暴天氣過程。圖2給出了2021年7月9日14:19濟(jì)南雷達(dá)1.5°仰角雷達(dá)參量分布,章丘東部有一強(qiáng)回波中心(圖2a),ZH超過65 dBz,HCA-Opt分類結(jié)果(圖2d)將該區(qū)域識別冰雹。冰雹區(qū)后側(cè)ZDR先增大后減小為負(fù)值(圖2b黑色虛線)、CC也較低(圖2c黑色虛線),出現(xiàn)典型TBSS特征,該區(qū)域ZH主要分布在5～15 dBz,回波頂較低,不符合式(3)條件,HCA-Opt將該區(qū)域識別為超折射地物,即對應(yīng)TBSS。

注:黑色虛線為三體散射區(qū)域。圖2 2021年7月19日14:19濟(jì)南雷達(dá)1.5°仰角(a)ZH,(b)ZDR, (c)CC,(d)HCA-Opt分類結(jié)果Fig.2 Distribution of (a) ZH, (b) ZDR, (c) CC and (d) the hydrometeor identified by HCA-Opt at 1.5° elevation from Jinan Radar Station at 14:19 BT 9 July 2021

2.2 融化層上下的水凝物識別

融化層高度可為水凝物分類結(jié)果提供一些限制,在融化層以下分類結(jié)果不應(yīng)該有干(濕)雪、冰晶,在融化層以上不應(yīng)該有中(小)雨、大雨分類。圖3a 是由HHUPS模式分析場給出的2021年7月9日章丘0℃逐時高度和當(dāng)日08:00、20:00探空觀測的0℃高度,可見模式分析的0℃高度(融化層頂)與探空觀測差異不大,因此利用模式分析場0℃高度代替探空是可行的。同時可看到,模式給出的0℃高度隨時間存在明顯的波動變化。從HHUPS模式14:00 0℃高度分析場(圖3b)可見,魯西北東部到魯中地區(qū)的0℃高度逐漸增加約300 m。因此,引入模式分析的逐小時融化層高度,可更好地與雷達(dá)觀測進(jìn)行匹配,提高融化層高度在水凝物識別中的約束作用。

圖4給出的是2021年7月9日14:19濟(jì)南雷達(dá)0.5°仰角HCA與HCA-Opt分類結(jié)果。HCA的水凝物分類結(jié)果顯示(圖4a),在渤海、濰坊東部、青島與日照沿海等區(qū)域(黑色虛線)存在大量中(小)雨,其中夾雜部分干雪與霰,這些區(qū)域距離雷達(dá)站250～350 km,垂直高度為8～12 km,高于-20℃高度(7.4 km),不可能存在液態(tài)水凝物。分析14:19濟(jì)南雷達(dá)站各層仰角ZH、ZDR與CC分布(圖略)可見,融化層特征不明顯,未滿足MLDA閾值條件,HCA無法對高度進(jìn)行分層,因此不能對水凝物類型進(jìn)行限定,而中(小)雨與干雪隸屬函數(shù)大致相同,導(dǎo)致這些區(qū)域出現(xiàn)液、固態(tài)水凝物交錯分布,并且以中(小)雨為主。加入模式分析場提供的融化層高度信息后,HCL-Opt在上述區(qū)域的水凝物識別類型主要為干雪、霰與冰晶,消除了0℃層以上的中(小)雨(圖4b),分布更為合理。

圖3 2021年7月9日(a)章丘探空站08:00、20:00觀測0℃高度與HHUPS模式 08:00—20:00時段0℃高度,(b)14:00 HHUPS模式0℃高度(單位:m)水平分布Fig.3 (a) The 0℃ layer height at 08:00 BT and 20:00 BT from Zhangqiu Sounding Station and from 08:00 BT to 20:00 BT from HHUPS model, (b) distribution of the 0℃ height (unit: m) from HHUPS model at 14:00 BT 9 July 2021

注:黑色虛線為HCA識別的水凝物出現(xiàn)錯誤的區(qū)域。圖4 2021年7月9日14:19濟(jì)南雷達(dá)0.5°仰角(a)HCA與(b)HCA-Opt分類結(jié)果Fig.4 Distribution of the hydrometeor identified by (a) HCA and (b) HCA-Opt at 0.5° elevation from Jinan Radar Station at 14:19 BT 9 July 2021

2.3 垂直水凝物分布的識別

圖5給出了2021年7月9日14:19的HCA、HCA-Opt水凝物分類沿87°方位角的剖面。在 3.3°仰角、69～73 km處(圖5a),HCA識別的水凝物有冰晶CR出現(xiàn)在霰GR之下。霰是由干雪或冰晶凇附凍滴形成,霰在下落過程中與凍滴碰撞形成雹或融化成雨,因此冰晶出現(xiàn)在0℃層附近,且處于霰之下是不合理的。在0.5°仰角、76 km處,有兩個距離庫出現(xiàn)雨加雹,并處于1.5°仰角的大雨下方,與2.4°仰角的冰雹分離,也不盡合理。增加了水凝物垂直分布限定條件后,HCA-Opt將69～73 km處的冰晶識別為霰(圖5b黑色虛線區(qū)),76 km處的冰雹識別為大雨(圖5b白色虛線區(qū)),水凝物的垂直分布更加合理。

3 HCA-Opt分類結(jié)果在章丘強(qiáng)雹暴天氣的應(yīng)用

本節(jié)利用HCA-Opt給出的分類結(jié)果,進(jìn)一步分析2021年7月9日濟(jì)南市章丘區(qū)強(qiáng)雹暴初生、降雹階段水凝物的分布特征和演進(jìn)過程。

3.1 天氣背景

2021年7月9日08:00 500 hPa高空圖(圖6a)顯示,山東受東北冷渦底部西風(fēng)槽影響,槽線位于魯中北部,山東中西部為西北氣流影響;850 hPa(圖6b)在山東以西有暖舌,呈上冷下暖層結(jié)不穩(wěn)定狀態(tài),850 hPa與500 hPa溫差大于28℃;由當(dāng)日08:00章丘探空站T-lnp圖(圖6c)可見,0、-10、-20℃ 層高度分別為4.3、6.0、7.4 km;整層濕度較小,低層風(fēng)速順時針旋轉(zhuǎn),有暖平流,對流有效位能達(dá)到2334.6 J·kg-1。

3.2 水凝物的水平分布特征

7月9日14:02,濟(jì)南市章丘區(qū)內(nèi)有對流單體A、B、C初生,0.5°仰角回波主體的ZH介于30～45 dBz (圖7a),對應(yīng)的ZDR大多大于3 dB(圖7b)、CC多分布在0.95～1.00(圖7c),HCA-Opt識別的水凝物粒子主要為中(小)雨RA和大滴BD,對流單體D的反射率因子大于45 dBz的區(qū)域識別為大雨(圖7d)。對流單體之間的CC<0.9,HCA-Opt將該區(qū)域識別為生物BS,表明有昆蟲生物等被卷入上升氣流,與降水混合時導(dǎo)致CC降低。此時,對流處于發(fā)展初期,空中尚未識別出冰雹。

14:19時,圖7中對流單體B快速發(fā)展,與A、C合并加強(qiáng),單體D減弱,0.5°仰角強(qiáng)回波中心ZH>65 dBz(圖8a),1.5°仰角出現(xiàn)明顯TBSS(圖2),符合強(qiáng)雹暴特征,此時地面出現(xiàn)降雹。2.4°仰角經(jīng)向速度圖(圖8b)顯示出一個明顯的中氣旋,其最大切變約為5×10-3s-1;中氣旋結(jié)構(gòu)直立向上伸展到8 km 以上(超過-20℃高度),表明強(qiáng)的旋轉(zhuǎn)上升氣流將低層水汽和水凝物粒子帶到高層,有利于大冰雹增長。HCA-Opt識別0.5°仰角ZH>55 dBz強(qiáng)回波區(qū)的水凝物分類為冰雹RH和大雨HR(圖8c),次強(qiáng)和弱回波區(qū)為中(小)雨RA、大滴BD。圖8d給出的是2.4°仰角HCA-Opt的分類結(jié)果,該仰角的中氣旋中心高度為3.55 km,接近于融化層底高度;識別的冰雹主要分布于主上升氣流東側(cè),且分布范圍較0.5°仰角大,ZH介于30～55 dBz的區(qū)域識別為霰,雹暴下風(fēng)方弱回波區(qū)識別為干雪,而中氣旋內(nèi)識別出了冰雹、大滴、雨等多類水凝物,中氣旋西南側(cè)為中(小)雨、西北側(cè)有濕雪。比較圖8c與8d可見,0℃以上的固態(tài)的冰雹、霰下落到融化層以下時很大程度上融化變成雨或大滴,而雹暴西側(cè)的濕雪則基本上完全融化,雹暴強(qiáng)中心尺度較大的冰雹不能完全融化而降落到地面。圖2d給出的是1.5°仰角HCA-Opt的分類結(jié)果,也可以反映出降水粒子下落途中的融化過程。

注:D:低壓中心,G:高壓中心,N:暖中心,L:冷中心。圖6 2021年7月9日08時(a)500 hPa,(b)850 hPa天氣圖, (c)章丘探空站溫度對數(shù)壓力圖Fig.6 Synoptic charts at (a) 500 hPa and (b) 850 hPa, (c) the skew T diagram of Zhangqiu Station at 08:00 BT 9 July 2021

3.3 水凝物的垂直分布特征

圖9a為2021年7月9日14:02濟(jì)南雷達(dá)沿84°方位角的ZH垂直剖面,在距離雷達(dá)70、76、86 km附近有三個ZH>45 dBz對流云體,對應(yīng)圖7a中的B,C,D三個對流單體,其中B單體在中高空的回波最強(qiáng),>55 dBz的回波頂向上超過-20℃的高度(7.2 km),具備大冰雹形成條件,單體D>45 dBz的回波在低層0.5°、1.5°兩個仰角,已處于減弱階段。由圖9b給出的HCA-Opt分類結(jié)果看,對流云體B、C在3～8 km高度的分類結(jié)果主要為霰,其中夾雜著少量雹,2 km以下低層則主要為大滴和雨,對應(yīng)地面為雹暴發(fā)展初期的降雨。

圖9c～9f分別為14:19的ZH、HCA-Opt水凝物分類、徑向速度V、ZDR在同方位角的垂直剖面,此時的雹暴強(qiáng)回波中心ZH>65 dBz,且已接地,HCA-Opt水凝物分類為雨雹混合;距離雷達(dá)70～73 km處低層有徑向風(fēng)輻合、高層為強(qiáng)的輻散(圖9e),該距離區(qū)間融化層以上的ZDR>1.5 dB,高度可到達(dá)8 km 處,為“ZDR柱”,對應(yīng)圖9c為強(qiáng)回波中心西側(cè)ZH水平梯度最大云區(qū)(ZH介于5～55 dBz) ,CC則大于0.96(圖略)。對照圖8a,8b可見,此時對流發(fā)展處于強(qiáng)盛階段,雹暴西南側(cè)低層強(qiáng)的入流與雹暴中心偏東氣流輻合,形成強(qiáng)的中氣旋和上升運(yùn)動:一方面,上升氣流將低層的水汽與大滴向上輸送到0℃層以上,最高達(dá)-20℃以上,“ZDR柱”的存在表明以扁平狀的液態(tài)粒子或包有水膜的冰相粒子為主,為冰雹增長提供了有利的過冷水凝物供給條件;另一方面,強(qiáng)的上升氣流對冰雹具有托舉作用,有利于大冰雹的生成,直到冰雹的落速大于上升氣流時,冰雹下落直至落地。

注:圖a中AB虛線為圖9a,9b中剖面位置,白色折線區(qū)為 ZH>30 dBz的回波區(qū),白框A～D為對流單體。圖7 2021年7月9日14:02濟(jì)南雷達(dá)0.5°仰角(a)ZH,(b)ZDR,(c)CC,(d)HCA-Opt分類結(jié)果Fig.7 Distribution of (a) ZH, (b) ZDR, (c) CC, (d) the hydrometeor identified by HCA-Opt at 0.5° elevation from Jinan Radar Station at 14:02 BT 9 July 2021

圖9g,9h分別為14:42的ZH、HCA-Opt水凝物分類的垂直剖面。此時,雹暴向東南方向移動,中心回波強(qiáng)度稍有減弱,剖面經(jīng)過特大冰雹降落到的章丘區(qū)東山花園(距雷達(dá)站約74.2 km)。據(jù)東山花園的志愿者觀察,該位置自14:30開始降雹,持續(xù)約40 min,直徑6.8 cm的特大冰雹于14:48降落(見“追雹者”微信小程序上傳信息)。東山花園特大冰雹出現(xiàn)低層入流前方強(qiáng)上升運(yùn)動區(qū),是ZH梯度最大的區(qū)域,而非強(qiáng)回波中心,這與Blair et al(2012)研究的大冰雹落區(qū)位置一致。從相態(tài)分布結(jié)果看,距雷達(dá)70～95 km的高層仰角主要為霰、雹和干雪,低層以雹、大雨、中(小)雨為主;實(shí)況為東山花園以東近10 km范圍出現(xiàn)雨夾雹,以直徑小于3 cm的中小冰雹為主。

注:白色圈為中氣旋,圖a中AB虛線為圖9c～9f剖面位置。圖8 2021年7月9日14:19濟(jì)南雷達(dá)0.5°仰角(a)ZH,(c)HCA-Opt水凝物分類, 2.4°仰角(b)徑向速度,(d)HCA-Opt水凝物分類Fig.8 Distribution of (a) ZH, (c) the hydrometeor identified by HCA-Opt at 0.5° elevation and (b) radial velocity, (d) the hydrometeor identified by HCA-Opt at 2.4° elevation from Jinan Radar Station at 14:19 BT 9 July 2021

3.4 HCA-Opt識別冰雹與降雹實(shí)況對比

根據(jù)冰雹觀測志愿者提供的東山花園、章丘區(qū)氣象局(坐落在瓦山)的降雹信息,對比分析HCA-Opt識別冰雹的準(zhǔn)確性。表2給出濟(jì)南雷達(dá)HCA-Opt在東山花園位置(36.688°N、117.545°E)降雹時段(14:30—15:10)各層仰角水凝物的識別結(jié)果?？梢?除最低仰角層外,其他仰角均識別給出冰雹RH;其中14:31—14:42,冰雹出現(xiàn)在高層仰角,中層仰角主要為霰;14:48—15:17,第2、3層仰角識別出冰雹,中、高層仰角主要為霰或雹。

圖10給出的是2021年7月9日14:42、15:05、15:28濟(jì)南雷達(dá)0.5°仰角HCA-Opt識別的冰雹分布及與ZH的疊加。分析雹暴移向移速可見,14:00—15:00,雹暴向東南方向移動,15:00—16:00則逐步轉(zhuǎn)向西南方向移動,移速緩慢。14:42為東山花園6.8 cm特大冰雹落地前一個體掃時間,此時HCA-Opt識別的冰雹集中分布在雹暴強(qiáng)中心區(qū)(圖10a),而對雹暴前部、ZH水平梯度大的區(qū)域的冰雹識別能力不足。15:05(圖10b),強(qiáng)雹暴中心經(jīng)過東山花園,東山花園位于雹暴后部,降雹趨于結(jié)束,而此時處于雹暴前部的章丘區(qū)氣象局10 min后開始降雹。據(jù)章丘氣象局觀測人員報告:“15:15—15:45出現(xiàn)降雹,剛開始下冰雹時,顆粒較小,邊下邊化,后續(xù)顆粒逐漸變大,密度不大,地面沒有積存,其中大冰雹(5 cm)約于15:30降落”。15:28,HCA-Opt識別的冰雹分布與ZH>55 dBz的雹暴強(qiáng)回波區(qū)吻合一致(圖10c),此時瓦山處于雹暴云體西南側(cè)、ZH梯度最大的位置,與東山花園降下特大冰雹時所處位置基本一致。

注:虛線為ZDR>1.5 dB區(qū)域,即“ZDR柱”;△指示東山花園位置。圖9 2021年7月9日濟(jì)南雷達(dá)14:02(a)ZH、(b)HCA-Opt水凝物分類的垂直剖面, 14:19(c)ZH、(d)HCA-Opt水凝物分類、(e)徑向速度、(f)ZDR的垂直剖面, 14:42(g)ZH、(h)HCA-Opt水凝物分類的垂直剖面Fig.9 Vertical cross-section of (a) ZH, (b) the hydrometeor identified by HCA-Opt at 14:02 BT, (c) ZH, (d) the hydrometeor identified by HCA-Opt, (e) radial velocity, (f) ZDR at 14:19 BT, (g) ZH, (h) the hydrometeor identified by HCA-Opt at 14:42 BT from Jinan Radar Station on 9 July 2021

表3給出了HCA-Opt識別的0.5°仰角冰雹位置與東山花園的距離,可見東山花園降雹時段兩者的最近距離小于4 km,14:59最近為0.223 km?？傮w上看,HCA-Opt識別的冰雹分布與地面降雹實(shí)況具有很好的對應(yīng)關(guān)系,對地面冰雹落區(qū)預(yù)估具有很好的參考。

表2 2021年7月9日14:31—15:11東山花園HCA-Opt水凝物識別結(jié)果Table 2 The hydrometeor identified by HCA-Opt at Dongshan Garden from 14:31 BT to 15:11 BT 9 July 2021

表3 2021年7月9日14:31—15:11濟(jì)南雷達(dá)0.5°仰角HCA-Opt識別冰雹位置與東山花園的最短距離Table 3 The shortest distance between the Dongshan Garden and the location of the hail identified by HCA-Opt at the 0.5° elevation from Jinan Radar Station from 14:31 BT to 15:11 BT 9 July 2021

4 HCA-Opt水凝物識別可靠性分析

本節(jié)通過計(jì)算分類結(jié)果中首選與次選類型的概率差,分析HCA-Opt對章丘強(qiáng)雹暴天氣水凝物分類識別的可靠性,當(dāng)兩者差異越大分類結(jié)果越可信。

表4給出了HCA-Opt識別的首選水凝物類型對應(yīng)的次選類型的頻率。例如,當(dāng)冰雹是首選類型時(第10行RH),次選類型為霰GR、中(小)雨RA與大雨HR,對應(yīng)的頻率分別為0.62、0.11與0.27。通過這個表可以看出哪些水凝物類型之間易出現(xiàn)混淆。

表4 HCA-Opt識別的10種分類對應(yīng)次選類型出現(xiàn)頻率 Talbe 4 Frequency of second choice type corresponding to 10 types of hydrometer identified by HCA-Opt

從HCA-Opt給出的10種分類結(jié)果中首選與次選類型的概率平均差(圖11)可見,概率差最大為中(小)雨RA,為0.5左右,其次是霰GR,為0.4左右,說明HCA-Opt識別結(jié)果為這兩類水凝物時,大概率不會出現(xiàn)誤判。冰雹RH與大滴BD概率差異波動較大,對照表4可以看出,這兩類水凝物對應(yīng)的次選類型頻率最高的分別為霰GR和中(小)雨RA,即便HCA-Opt出現(xiàn)誤判,也不會對降水粒子相態(tài)判別產(chǎn)生較大影響。冰晶CR與濕雪WS概率差較小,分別為0.1與0.2左右,對應(yīng)的次選類型頻率最高的均為干雪DS,這主要由于冰晶、濕雪與干雪各雷達(dá)參量隸屬函數(shù)重合部分較多,所處的高度大致相同,利用融化層位置也無法有效將冰晶、濕雪與干雪進(jìn)行區(qū)分,后期可根據(jù)飛機(jī)觀測的粒子類型,對其隸屬函數(shù)進(jìn)行進(jìn)一步改進(jìn)。

圖11 2021年7月9日14:02—17:00濟(jì)南 雷達(dá)HCA-Opt識別的水凝物首選與 次選類型概率的平均差Fig.11 Time series of the average difference between the probability of the first and the second choice types identified by HCA-Opt from Jinan Radar Station from 14:02 BT to 17:00 BT 9 July 2021

5 結(jié) 論

本文在美國雙偏振WSR-88D業(yè)務(wù)應(yīng)用的HCA基礎(chǔ)上,通過增加冰雹區(qū)與三體散射區(qū)水凝物類型的訂正、數(shù)值模式溫度分析場識別的融化層及水凝物類型垂直分布的限制條件,優(yōu)化建立了HCA-Opt。利用HCA-Opt分析了2021年7月9日濟(jì)南章丘區(qū)一次強(qiáng)雹暴天氣過程的水凝物分布特征,檢驗(yàn)了HCA-Opt對水凝物識別的準(zhǔn)確性與可靠性。

(1)當(dāng)雹暴中冰雹與TBSS區(qū)域的ZDR為負(fù)值、CC較低時,HCA通常會將該區(qū)域類型為識別地物,通過引入冰雹與TBSS區(qū)的識別條件,HCA-Opt可以正確識別上述區(qū)域的水凝物類型。融化層特征不明顯時,HCA利用MLDA無法自動識別融化層位置,利用模式的溫度分析場可以彌補(bǔ)這一不足,有效區(qū)分不同高度層的水凝物。通過引入水凝物垂直分布限定條件,HCA-Opt識別的水凝物在垂直方向上分布較HCA更加合理。

(2)HCA-Opt給出的水凝物分類結(jié)果較好描述了章丘區(qū)7月9日強(qiáng)雹暴天氣過程中對流初生、降雹不同階段的水凝物空間分布,結(jié)合ZH,ZDR,CC和徑向速度等反映的雹暴云體結(jié)構(gòu),初步揭示了不同高度的水凝物粒子相態(tài)轉(zhuǎn)化特征。

(3)通過檢驗(yàn)可以發(fā)現(xiàn),HCA-Opt在0.5°仰角層識別的冰雹分布與地面降雹范圍較為一致,對冰雹預(yù)警和落區(qū)判別具有較好的指示意義,但對雹暴前部大冰雹落點(diǎn)的識別能力不足。分析首選與次選類型的概率差表明,HCA-Opt識別的中(小)雨與霰最為可信,當(dāng)識別類型為冰晶或濕雪時,容易與干雪出現(xiàn)混淆。