引言

20世纪80年代我国引入机载云粒子探测系统系列仪器(PMS)，促进了云微物理观测研究的发展，但是PMS探测资料只能由飞机携带入云观测，有一定局限性，而地基遥感探测是弥补其局限性的重要手段。云(毫米波)雷达由于波长短，对小云滴的探测更灵敏，一般应用于对云的微观结构的探测，是探测非降水云和弱降水云的有效工具(宗蓉，2014)，国际上云雷达在气象上的应用开始于20世纪60年代(Paulsen et al, 1970)，到80年代，云雷达在技术上得到快速发展(Hobbs and Funk, 1984; Hobbs et al, 1985)，云雷达在我国应用于气象领域的观测最早始于1979年(魏重等，1985)，近年来随着对云探测要求的不断提高，毫米波雷达的研发得到较快发展(仲凌志等，2011；赵静等，2016)；地基微波辐射计可以对某一观测点上空的云系进行连续不间断观测(钟剑等，2010)，而且体积小，操作简单，90年代开始就在人工影响天气工作中得到广泛应用(朱元竞等，1994；李万彪等，2001)，但微波辐射计探测降水发生时的温度、湿度探测等数据均有偏差，使其应用受到限制；微雨雷达原理是以雨滴大小和散射截面、雨滴大小和下降速率的关系为基础判断降雨状况，测量的雨滴粒径范围为0.109~6 mm，微雨雷达资料弥补了对降水粒子自云的下层至地面的增长过程观测，但现阶段我国云雷达和微雨雷达在气象研究中的应用还较少。

2017年5月3日受西南涡天气过程影响，河北省邢台市皇寺国家观测站上空出现弱的层状云降水过程，位于此观测站的Ka波段(毫米波)云雷达、微波辐射计、微雨雷达和地面雨量计对本次过程的层状云系进行了连续观测，获取到多源地基遥感资料，近年来随着“十三五”规划的落实，多源地基遥感设备在河北省的布置逐渐增加，急需加强这方面的应用研究。

1 天气过程和观测设备

图 1为本次天气过程的地面和高空天气系统移动情况，地面辐合线于2017年5月3日08时移动到河北省西南角，14时左右位于邢台市皇寺观测站附近，500 hPa槽线落后于地面辐合线，20时后移过河北省，天气系统及云带移动方向为西南—东北，表 1为本次地基遥感观测设备的主要指标和性能。

2 降雨过程

为了分析这次过程，使用位于河北省石家庄市的多普勒天气雷达组合反射率图，分析整个过程的范围、移动和演变情况，如图 2所示，2017年5月3日12时河北省南部邯郸市出现小块降水回波，回波强中心组合反射率达到45 dBz，13时起，降水回波面积逐渐扩大，并自西南向东北移动，大范围片状回波中嵌有多个40 dBz的强中心，13时左右邢台站开始出现25 dBz的回波，14时左右邢台站位于强降水中心边缘，15时邢台站处于降水回波的缝隙，16—17时邢台站上空的降水回波逐渐发展，19时后邢台站位于大片降水回波中，回波开始自西北向东南移动，21时左右大片降水回波移出邢台站。

从图 3的过程累积降水量可见，整个过程降水量自西北向东南呈增大趋势，邢台站的过程降水量在1~10 mm。图 4为本次西南涡天气过程邢台站地面雨量计降水资料，本站降水时段为13:45—21:00, 与高空和地面天气系统移过观测站的时间段相一致，最大小时降水量为1.3 mm，最大5 min降水量为0.2 mm，属于较弱降水过程，采用云雷达观测失真较小。

邢台站主要降水时段分为3次：13:45—14:00、15:40—15:45、17:40—21:00, 第一次降水结束后，邢台站上空降水回波减弱，降水中心位于邢台的东部区域，15时邢台站处于降水回波的缝隙，之后本站上空降水回波逐渐发展，17:40后邢台站上空出现较强降水回波，21时后降水回波逐渐移出本站。

3 遥感观测设备产品及计算方法 3.1 Ka波段(毫米波)云雷达观测资料及产品

本次过程采用西安华腾公司生产的Ka波段双偏振多普勒雷达，其工作波长为8.5 mm，可探测直径几微米的云粒子到弱降水粒子，是目前探测云重要的遥感手段。毫米波测云雷达除了能够连续观测云厚、云高、云量等宏观参数外，还可以获得云内微物理参量，如云粒子的大小、浓度、滴谱分布与液态水含量等(Uttal et al, 1995)，其主要技术指标见表 1，直接探测产品包括回波强度、径向速度、速度谱宽，液态水含量采用W-Z关系法：

(1) 假设云滴谱分布符合对数正态分布

$ L W C=\left(\frac{{\rm{ \mathsf{ π} }}}{6}\right) \rho N_{0}^{0.5} \exp \left(-4.5 \sigma^{2}\right) Z^{1 / 2} $

式中，LWC为液态水含量(单位:g·m^-3)，Z为雷达反射率(单位：mm⁶·m^-3)，ρ为水密度(单位：kg·m^-3)，N₀为粒子浓度(单位：个·m^-3)，σ为谱宽参数。

(2) 假设云滴谱符合伽玛分布，即Z= $A \frac{(\beta+6)}{b^{(\beta+7)}}$，则

$ L W C=\frac{{\rm{ \mathsf{ π} }} \rho A}{6} \frac{(\beta+3)}{b^{(\beta+4)}} $

式中，A、b和β为常数。

由于毫米波波长短的特性，尺度较大的雨滴对毫米波衰减严重，但是冰晶和雪不影响毫米波探测(Moran et al, 1998)，毫米波雷达的另一个优点是基本不受地物杂波和晴空回波干扰(Miller et al, 1997)，已有的研究中认为-17 dBz是降水粒子出现的最低反射率(Frisch et al, 1995; Kollias et al, 2007), Fox and Illingworth(1997a;1997b)利用毫米波雷达观测发展成熟的含降水粒子的层积云，发现反射率的最大值出现在云底，Frisch et al(1995)将0.7 m·s^-1作为云滴和降水粒子下落速度的分界；本文将采用以上指标对获取的云雷达资料进行分析, 图 5为本次降水过程的云雷达观测的时间-高度图，产品包括反射率因子、液态水含量、多普勒速度和速度谱宽4种。

3.2 微波辐射计观测资料及产品

本次过程微波辐射观测资料如图 6所示，可获取的产品包括水汽含量、液态水含量、相对湿度和温度，利用温度和湿度反演出“云中水汽压(e)和冰面饱和水汽压(E_i)差值场”，利用该差值场计算出云内的过饱和度(简称“e-E_i”差值场，单位：hPa)。根据贝吉龙-芬德生(Bergeron-Findeison)冷云降水学说，冰面过饱和度(e-E_i)对冷云降水具有重要意义，若冰面过饱和度为正值，则冷云中贝吉龙过程较强有利于降水的产生，考虑到有降水时微波辐射计温度和湿度资料有偏差，因此需结合其他产品综合识别弱降水过程的云内精细结构。

3.3 微雨雷达观测资料分析

如图 7所示，微雨雷达首先观测回波强度功率谱，然后计算得到回波强度、雨滴谱、含水量等产品，其中忽略了空气上升速度，获取的主要产品包括雷达反射率、液态水含量、雨强、降水粒子下落速率和雨滴谱垂直分布廓线，由于微雨雷达是短波雷达，反射率采用以下计算公式：

$ Z=\int_{0}^{\infty} N(D) D^{6} \mathrm{d} D $

式中，N(D)为雨滴浓度(单位：个·m^-3)，D为雨滴直径(单位：mm)。

液态水含量由单位立体空间内水滴的体积乘以密度计算得出，与水滴尺寸的三次方成正比：

$ L W C=\rho_{w} \frac{{\rm{ \mathsf{ π} }}}{6} \int_{0}^{\infty} N(D) D^{3} \mathrm{d} D $

式中，ρ_w为水密度(单位：kg·m^-3)。

雨强的计算公式如下：

$ R R=\frac{{\rm{ \mathsf{ π} }}}{6} \int_{0}^{\infty} N(D) D^{3} v(D) \mathrm{d} D $

式中，v(D)为雨滴下落末速度(单位：m·s^-1)，其他变量同上式。

雨滴下落径向速度采用风廓线雷达常用方法，由多普勒频移确定：

$ W=\frac{\lambda}{2} \int_{0}^{\infty} \eta(f) f \mathrm{d} f / \int_{0}^{\infty} \eta(f) \mathrm{d} f $

式中，η(f)为多普勒频移(单位：Hz)，f为频率(单位：Hz)，λ为波长(单位：m)。

MRR微雨雷达雨滴谱反演公式为：

$ N(D, i)=\frac{\eta(D, i)}{\sigma(D)} $

式中，σ(D)为单个粒子的后向散射面积。

$ \eta(D, i)=\eta(v, i) \frac{\partial v}{\partial D} $

式中，v为速度，D为直径，η(v, i)=η(n, i)/Δv，η(n, i)=log^-1 $\left[\frac{F(n, i)}{10}\right]$，F(n, i)为回波强度功率谱。

4 降雨过程特征参量演变 4.1 回波强度及降水粒子落速随高度和时间的变化

多普勒天气雷达、云雷达和微雨雷达由于波长不同，分别适用于测量不同尺度的粒子，近年来对云雷达观测数据的应用研究较多(李思腾等，2015；赵静等，2017)，这些研究结论验证了云雷达对云粒子观测的可靠性和与其他探测设备观测的一致性，对微雨雷达数据的应用研究还比较少见，由微雨雷达的测量原理可知，微雨雷达对3 km以下降雨粒子的测量更为准确，综合利用云雷达和微雨雷达分析本个例回波强度及降水粒子落速随高度和时间的演变。

由图 5a和图 7a可见，5月3日09:30皇寺观测站上空4~10 km开始出现-14~2 dBz的中云，10:30左右云中开始出现24 dBz的回波中心，云底不断向下延伸，11:50左右云雷达探测到短时间接近地面回波，相应的微雨雷达在3 km附近回波强度达到11 dBz，3 dBz回波强度仅延伸到1 km附近，说明此时未产生有效地面降水；之后云底抬升，12:30左右，云体回波再次发展加强，到13时云中开始出现0℃层亮带，亮带位于2.5 km，与13:45—14:00第一次降水相对应，0℃层亮带以上回波强度达到18 dBz，以下达到35 dBz；降水后云中雷达回波强度明显减弱，0℃层亮带以上为2 dBz，以下最大接地回波强度为3 dBz，与15:40—15:45第二次降雨相对应的是，云顶位于6 km附近，0℃层亮带回波强度为2~10 dBz，以下为27 dBz；16时后, 云顶增长到10 km附近, 云的中高层有干层, 17:40开始, 云内回波强度逐渐加强, 干层消失, 17:40—21:00 0℃层亮带以上到6 km左右出现大面积10 dBz的回波强度区，0℃层亮带以下到地面回波强度范围为11~35 dBz；地面有降水时微雨雷达反射率大于19 dBz。

图 5c为云雷达观测到的云内粒子速度，图 7d为微雨雷达观测到的雨滴下落速度，云雷达目前没有提供这个产品，根据欧洲细网格客观分析资料，5月3日08时邢台站环境最大上升速度在700 hPa，为0.7 Pa·s^-1(约0.07 m·s^-1), 20时最大上升速度在400 hPa，为1.4 Pa·s^-1(约0.14 m·s^-1), 因此当云雷达观测到的粒子下落速度为1.07 m·s^-1时，可判定云内有降水粒子出现；综合分析表明，09:30皇寺国家观测站上空6~7.5 km已经出现降水粒子，11:50左右降水粒子下落到0℃层亮带附近就消失，之后大部分时间云内0℃层亮带以上都含有降水粒子，落速为1~2 m·s^-1，6~9 km粒子下落速度为1 m·s^-1，是降水粒子生成层；2.5~6 km粒子下落速度为2 m·s^-1，说明云内降水粒子较小，粒子落速均匀；但是只有当微雨雷达观测到2.5 km到地面之间雨滴落速达到5~8 m·s^-1时，雨量计才观测到有效降水产生；0℃层亮带以下由于冰粒子融化后碰并作用增强，雨滴落速增加很快，云雷达观测到的速度谱宽显著增加，说明有大滴出现。

本次个例微雨雷达雨滴谱产品为13:45—21:00降雨时段的平均谱(图 7e)，平均谱随高度变化显示，2500 m高度大、小雨滴共存，有三个较明显谱密度峰值分别出现在雨滴直径0.4、2.6和4.6 mm处，峰值分别为10⁹、10和10^-1个·m^-3·mm^-1；2000 m高度小于1 mm的雨滴谱密度峰值减小为5×10⁶个·m^-3·mm^-1，0.5~4 mm的谱密度有所增加，位于10^-2~10⁵个·m^-3·mm^-1，说明下落过程中小滴被碰并增长，中滴增加；500~1500 m谱密度曲线为单峰或双峰型，小于0.5 mm的小雨滴峰值位于10⁶个·m^-3·mm^-1，1.5 mm附近谱密度峰值位于10⁶个·m^-3·mm^-1附近，雨滴直径最大值为4~4.6 mm；100 m高度谱密度曲线呈三峰分布，雨滴直径为0.5、1.5和2.6 mm对应的谱密度峰值分别为10⁵、10⁴和10²个·m^-3·mm^-1，雨滴最大直径为5 mm；雨滴谱密度随高度变化可见，0℃层亮带中大、小滴共存，谱宽度较宽；随着下落中大滴破碎，小滴碰并增长，雨滴谱谱宽变窄，小滴谱密度减少3~4个量级，0.5~4 mm中滴谱密度增加较快，近地面层时中滴密度增加较快，1.5和2.6 mm直径处出现两个较小的峰值；本次个例雨滴碰并增长作用不是太典型。

4.2 液态水含量、水汽含量、湿度和温度随高度和时间的变化

图 5b和图 6b分别为云雷达和微波辐射计的云液态水含量产品，两种产品的测量结果比较一致，云液态水含量的范围为0.05~0.5 g·m^-3, 对比结果说明本个例微波辐射计产品在有降水时失真较小，并且微波辐射计的空间分辨率较高，能反演出云内液态水含量的详细结构，因此本个例更适宜采用微波辐射计资料分析云内的上述特征量演变。

微波辐射计资料分析显示，相对湿度(图 6c)于08时左右在1~4 km高度开始由67%增加到78%，与云雷达出现单层冷云的时间相应，水汽含量于12时左右出现较明显增加，13:45第一次降水开始前相对湿度、水汽含量、液态水含量和温度曲线同时出现跃增和峰值，液态水含量在4~6 km和2 km分别出现大于0.45 g·m^-3的大值中心，温度场显示0℃层位于3 km附近，“e-E_i”差值场(图 6e)于12—14时在5 km高度以下出现正值区，表明此时冷云中温度场有利于贝吉龙过程的冰水转化；云中各指标在第一次降水结束后出现较明显下降。

15时后各指标再次出现两次峰值，第二次峰值除液态水含量最大值较低外，其他指标与第三次峰值相当；“e-E_i”差值场显示，15时左右云位于负值区域，5~7 km高度内“e-E_i”差值场有正值为1的区域，不利于冷云降水过程的发生发展，因而所对应的地面降水也为0 mm；15:40以后，4~5 km高度范围内“e-E_i”差值场有正值为0~0.5 hPa的区域存在，虽然云顶高度较低，15:40—15:45出现微弱地面降水；17—20时的“e-E_i”差值场显示，4.3~7.3 km高度内出现大范围0~0.5 hPa正值区，表明冷云区温度场有利于贝吉龙过程，因而出现本次过程的最大地面小时降水量。

以上分析表明，降水开始前，水汽、液态水和温度曲线会出现跃增，降水发生后上述指标会由于能量释放而下降，如果各项指标能够快速恢复，降水过程会持续，整个降水过程中冷云区温度曲线为向上的弓型，明显高于非降水期间，当冷云中过冷水和过冷水汽含量大值区与“e-E_i”差值场的正值区相重合时，往往对应着降水中心的出现，重合区的冷云区也是人工增雨作业的潜力区，由于降水发生时，微波辐射计给出的温度和湿度有偏差，要结合其他指标综合使用。

图 7b中2.5 km融化层亮带具有如下特征，微雨雷达反演的液态水含量和雨强在融化层亮带2.5 km高度出现大值中心，出现的时间分别为13:30—14:00和18:00—20:00，液态水含量的两次大值中心值分别为43和50 g·m^-3，雨强的两次大值中心值分别为4和8 mm·h^-1，分别对应13:45—14:00和17:40—21:00的两次有效地面降水，15:40—15:45地面出现0.1 mm的有效弱降水，没有观测到大值中心；地面有降水时2.5 km高度到地面的各项物理量比较均匀，2 km高度到地面的雨强为1 mm·h^-1，因此融化层亮带是否出现液态水含量和雨强的大值中心，对地面产生较强降水有一定指标作用。

综合以上三种遥感探测资料分析结果，按照孙晶等(2015)提出的人工增雨作业条件，可以认为本次天气过程有利的人工增雨作业时机出现两次，第一次在13:45降水刚刚开始至云顶下降到6 km前；第二次时间较长，云层条件更为有利，即17:40—21:15云顶高度维持在8~10 km的时段；作业适宜高度为4~8 km(-20~0℃)。

5 结论

本文使用Ka波段(毫米波)云雷达、微波辐射计、微雨雷达和地面雨量计对河北省邢台站出现的一次西南涡弱层状云降水过程进行综合遥感分析，结果表明云雷达、微波辐射计和微雨雷达联合观测能获取更为精细的云结构演变和降水粒子增长过程，是精细化识别降水出现和人工增雨潜力区的有效手段，主要结论如下：

(1) 本次降水过程为稳定性层状云过程，云内粒子下落速度由高空向地面逐渐增大，6~9 km粒子下落速度为1 m·s^-1，是降水粒子生成层；2~6 km下落速度为2 m·s^-1，粒子较小并且落速均匀，0℃层亮带以下由于冰粒子融化后碰并作用增强，雨滴落速增加很快，速度谱宽显著增加，说明有大滴出现，微雨雷达雨滴谱平均值随高度变化显示，0℃层亮带中大、小滴共存，谱宽度较宽；随着下落中大滴破碎，小滴碰并增长，雨滴谱谱宽变窄，小滴谱密度减少3~4个量级，0.5~4 mm中滴谱密度增加较快，近地面层时中滴密度增加较快，1.5和2.6 mm直径处出现两个较小的峰值。

(2) 第一段降水出现在云的发展阶段，降水前冷、暖云内含水量积累达到过程的峰值，2.5~8.5 km高度含水量为0.5 g·m^-3, 降水产生后云顶明显下降到6 km左右，云内含水量也显著下降；第二段降水出现在云的持续阶段，云顶高度维持在8~10 km，云内夹层消失，云内中、低层液态水含量较高，液态水含量大值区出现在近地面层且较长时间维持；云底在4 km左右快速塌陷并且不断抬高标志着降水结束。

(3) 微波辐射计资料显示，第一次降水开始前相对湿度、水汽含量、液态水含量和温度曲线同时出现跃增和峰值，各指标在第一次降水结束后出现较明显下降，之后快速恢复并出现第二三次峰值，并产生降水；利用微波辐射计资料反演“e-E_i”差值场，当“e-E_i”差值场正值区重合时，冷云中贝吉龙过程较强，对精细化判断强降水出现和人工增雨潜力区位置有一定作用。

(4) 微雨雷达可观测云的中下层至地面之间的降雨状况，本次过程地面有降水时微雨雷达反射率大于19 dBz，2 km高度到地面的雨强为1 mm·h^-1，雨滴下落速度大于6 m·s^-1，结合微波辐射计和微雨雷达资料，可以识别出云内物理量指标出现第二次现峰值时产生的地面降水较弱。

(5) 综合以上三种遥感探测资料分析结果，可以认为本次天气过程有利的人工增雨作业时机出现两次，第一次在13:45降水刚刚开始至云顶下降到6 km前；第二次时间较长，云层条件更为有利，即17:40—21:15云顶高度维持在8~10 km的时段；作业适宜高度为4~8 km(-20~0℃)。

致谢：感谢中国气象科学研究院刘黎平研究员对本文给予的指导！