東亞與南亞雨季對流和層云降水云內的溫濕結構特征分析

夏靜雯 傅云飛

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東亞與南亞雨季對流和層云降水云內的溫濕結構特征分析

夏靜雯1, 2傅云飛1

1中國科學技術大學地球與空間科學學院，合肥230026,2寧波市鄞州區氣象局，寧波315194

為認知降水云內的大氣溫濕結構特點，本文利用1998至2012年熱帶測雨衛星的測雨雷達（TRMM PR）和全球探空數據集（IGRA）的探測結果，融合計算獲得了一套大氣溫濕廓線和降水廓線的準時空同步資料，并利用該融合資料研究了雨季東亞和南亞降水云內的溫濕結構和不穩定能量特點。個例研究結果表明深厚對流降水表現出整層大氣濕潤、高空風速小的特點，層云降水則表現出850 hPa以下大氣濕潤、水汽隨高度升高顯著減少、高空風速大的特點。統計結果表明東亞季風區降水強度更大，對流和層云降水的回波頂高度分別可達17 km和12 km；南亞季風區降水強度較弱，回波頂高度比東亞約低1 km；統計結果還表明南亞季風區對流活動受季風推進的影響顯著。兩個季風區降水云團內的溫度結構差異主要出現在近地面，南亞的近地面溫度比東亞約高4°C，南亞對流降水云內的大氣較東亞更干燥；整個雨季南亞降水的對流有效位能（CAPE）要大于東亞。本研究結果為模式模擬降水云溫濕結構提供了觀測依據。

星載測雨雷達資料 探空資料 融合 降水廓線 溫濕廓線

1 引言

降水是大氣綜合因素作用的一種表象。降水釋放的潛熱對大氣環流有驅動作用（Kummerow et al.，2000）。降水參與地球水分循環過程，調節著全球水分平衡。降水也與人類生活密切相關，由其引起的旱澇災害，將會直接影響農業生產。

利用地基雨量計的直接測量、地面天氣雷達和衛星多儀器的遙感探測，很多學者已經對降水時空分布等特性進行過分析（Fu et al，2006；鄭媛媛等，2004；傅云飛等，2008，2012；Liu and Zipser，2008；Liu et al.，2008；劉鵬和傅云飛，2010；劉鵬等，2012）。以往的研究多探討大尺度或行星尺度系統活動與區域或局地降水之間的關系（劉永強和丁一匯，1995；黃嘉佑等，2004；簡茂球等，2007；楊蓮梅和張慶云，2008），如海氣相互作用與區域降水之間關系（楊明珠和丁一匯，2007）、熱帶東風急流活動與亞非降水之間關系（陳樺等，2007）等；或某種參數與降水之間的關系，如達爾文氣壓與蒙古東北降水之間關系（王會軍，2006）；而大尺度系統活動對降水結構的研究甚少（李銳等，2005；Li et al.，2011），對降水發生時大氣溫濕結構等環境參數特征的研究很有限。最近，Biondi et al.（2012）結合全球定位系統（GPS）掩星（RO）和星載激光雷達（CALIPSO）探測數據，發現深對流云頂GPS彎曲角變化劇烈，它與云中低溫相關很好。樊李苗和俞小鼎（2013）利用氣象觀測站雨量計資料和探空站探空數據，按降水時間與探空時間最接近的原則進行資料比配，在此基礎上總結了中國短時強對流天氣對應的環境參數特征。但如果探空時間超前或落后降水時段3小時以上，則探空給出的大氣溫濕風結構能否準確反映降水時的實際情形，還有待分析。利用地面雨量計與地面天氣雷達的結合，可以對兩者給出的地表降水進行相互檢驗和校正（田付友等，2010；王紅艷等，2015）；而國際上多將衛星探測結果與再分析資料相結合，給出云和降水的大氣參數分布（Mitrescu et al.，2008；Posselt et al.，2008），如Haynes and Stephens（2007）將云廓線雷達（CPR）探測的三維云結構與模式結果結 合，分析了云結構對應的模式大氣參數分布。利用機載儀器穿云飛行，也可獲得小范圍云內溫濕的分布，但這類探測具有一定的危險性且成本高。

直到現在，對云團或降水云團內部的實際大氣溫濕風結構的認識還非常有限，對亞洲季風區內降水云內部的大氣溫濕結構特點缺少認識?；诖?，本文將熱帶測雨衛星（TRMM）搭載的測雨雷達（PR）的降水結構資料與全球常規無線電探空數據集（IGRA）的大氣溫濕資料進行融合，針對東亞和南亞季風區雨季，試圖揭示降水云團內的大氣溫濕風垂直結構特征及差異，旨在進一步研究降水云團內水成物結構和潛熱結構特點，并為模式模擬提供準確的觀測事實依據。

2 數據和方法

TRMM衛星由美國航天航空局（NASA）和日本空間發展署（JAXA）共同研制，于1997年11月28日升空。該衛星為非太陽同步衛星，軌道傾角35°，飛行高度350 km（2001年8月7日后升至402 km），環繞地球一周需91.3分鐘。其觀測范圍在南北緯38°之間，每天提供16條軌道信息，為熱帶副熱帶地區降水的探測提供了便利。搭載在TRMM上的PR垂直分辨率為250 m、水平分辨率為4.3 km（升軌后為5 km），垂直探測高度從地表至20 km（Kummerow et al.，1998）。文中使用了PR自1998至2012年的逐軌三維雷達回波（單位：dB）數據（資料名稱2A25，第七版資料）；2A25資料提供降水分類：對流、層云和其他類型降水（Iguchi et al.，2000），具體見相關文獻（Kummerow et al.，1998；Fu and Liu，2007）。

文中使用的 IGRA探空數據由美國國家氣候數據中心（NCDC，http://www.ncdc.noaa.gov/oa/ climate/igra/[2013-03-02]）提供。該數據來自全球1500多個探空站每日00:00（協調世界時，下同）和12:00兩個時次的探測，資料包括氣壓、溫度、位勢高度、風向和風速等大氣參數，并且經過了嚴格的質量控制（Durre et al.，2006）?？紤]到亞洲地區探空站數據和PR資料的時間一致性，僅使用1998～2012年數據缺測率低于20%的IGRA探空站（以下簡稱探空站）數據，其位置如圖1中藍色圓點所示，圖中黑框分別表示東亞季風區 [EASM，（20°～35°N，105°～125°E）]和南亞季風區 [ISM，（15°～25°N，75°～90°E）]。

圖1 全球探空數據集（IGRA）探空站分布（藍色圓點）和地表高度（填色部分，單位：m）。黑框為本文研究區域，左框為南亞季風區，右框為東亞季風區

此外，本文還使用了美國國家環境預測中心/國家大氣研究中心（NCEP/NCAR）的再分析資料（Kalnay et al.，1996）來分析降水發生時的大氣環流形勢。該資料空間分辨率為2.5°×2.5°，時間分辨率為6小時（00:00 、06:00、12:00和18:00），垂直方向17層（氣壓坐標）。

由于探空時間固定，要利用探空站資料研究降水云內的大氣溫濕結構，就必須以探空時間為基準，對PR逐軌道降水資料進行匹配?？紤]到探空氣球上升速度400 m min?1，氣球上升到20 km的時間為50 min，如假設空中平均水平風速為10 m s?1，則探空氣球的水平位移為30 km（張文煜和袁九毅，2007），故本文將PR降水廓線與探空廓線相匹配，要求降水廓線對應的經緯度與探空站所在經緯度相距不超過0.25°（約27.5 km），即降水廓線位于探空站0.25°經緯度范圍內，匹配的時間窗口為±1.5 h，以確保有足夠PR降水廓線樣本。由此可知，每次探空給出的大氣溫濕廓線僅代表探空站周圍1小時左右的大氣平均狀態，并非大氣瞬時狀態；而PR探測給出的是瞬時降水結構。這反映了地基探測與衛星遙感之間的一定差異，對此尚無法克服，但必須知道。

PR的靈敏度為16～18 dB（Kozu et al.，2001），在TRMM衛星升軌之后，PR的靈敏度變為17.2～19.2 dB（Takahashi and Iguchi，2004），故文中定義回波頂高度為PR探測到的第一個大于20 dB的回波信號出現的高度（Kelley et al.，2010）。

在亞洲地區，對流降水出現頻次遠低于層云降水，該地區大部區域對流降水頻次小于3%，而層云降水頻次可達10%（傅云飛等，2008）。本文首先對探空站0.25°經緯度范圍內全部探測像素均為對流或層云降水的情況進行了統計（表1），表明對流降水樣本少，這與已有研究結果一致。如果探空站0.25°經緯度范圍內存在兩種不同性質降水，若對流降水像素比例高于30%（層云降水比例高于70%），則定義探空站內的降水為對流降水（層云降水），即此時探空獲得對流（層云）降水的大氣溫濕廓線。表2為該定義下的樣本數，對流降水樣本增多使得統計結果更具代表性。文中統計分析將分別基于表1和表2的樣本進行。

表1 雨季東亞和南亞探空站0.25°經緯度范圍內樣本統計

3 結果

3.1 個例分析

在統計分析前先進行個例分析有助于了解數據匹配、降水類型分布及探空站大氣溫濕廓線的細節，也可避免統計的盲目性。個例降水分別發生在中國南方四個探空站附近，這四個站是桂林站（站號：57957；25.33°N，110.3°E）、衢縣站（站號：58633；28.97°N，118.87°E）、洪家站（站號：58665；28.65°N，121.42°E）和射陽站（站號：58150；33.77°N，120.25°E）。探空時間和PR探測時間見表3，兩者相差不超過30分鐘，可認為探空給出了周圍降水云的大氣溫濕結構。

表3 中國南方四個探空站探空時間和測雨雷達（PR）探測降水的時間

圖2為四個個例降水發生前5小時850 hPa和200 hPa大氣垂直速度及水平流場。從圖中可看到四個探空站均位于850 hPa上升運動區，上升運動強度約?0.1 Pa s?1，其中衢縣站（圖2c）位于低壓區、南部有臺風活動，桂林站（圖2a）和洪家站（圖2e）位于850 hPa西南氣流中，射陽站（圖2g）位于850 hPa偏東氣流中。200 hPa四個探空站仍處于上升運動環境中，其中桂林站（圖2b）處于南亞高壓脊中、上升運動可達到?0.3 Pa s?1，衢縣站處于向北伸展的偏東氣流中（圖2d），而洪家站（圖2f）和射陽站（圖2h）處于高空西風氣流中。以上高低空的大氣流場配置均有利于降水出現。

圖2 個例降水發生前850 hPa（左）、200 hPa（右）垂直速度（填色部分，單位：Pa s?1）和水平流場（矢量，單位：m s?1）：（a，b）桂林站；（c，d）衢縣站；（e，f）洪家站；（g，h）射陽站。綠色圓點指示站點所在位置

四個探空站周圍的近地面降水回波分布如圖3所示，圖3a中有一條狹長的西南—東北方向分布雨帶，其長度約200 km，地表降水回波高值（40 dB）主要分布在雨帶的北部，恰好落在桂林站附近，此處正好對應200 hPa的強上升運動（圖2b）。圖3b中出現很多面積不等但雷達回波信號超過40 dB的強降水雨團，這些雨團共同組成了一個較寬廣的強降水區，衢縣站大致位于該降水區的中心；從回波信號分布可見在強雨團之間存在著一些非降水區，這可能是對流云中強烈上升運動所誘發的對流周邊下沉運動區（傅云飛等，2003）。圖3c中的近地面雷達回波信號表明洪家站位于一片弱降水區中，站點周圍近地面降水回波信號只有30 dB左右。而射陽站（圖3d）周圍的近地面降水回波信號零散且更弱（不超過30 dB）。

圖3 測雨雷達（PR）探測的近地面降水回波信號分布：（a）桂林站；（b）衢縣站；（c）洪家站；（d）射陽站。直線AB和CD分別為過探空站且沿軌道前進方向和垂直于軌道前進方向的降水信號剖面位置（圖中黑色圓點為對應的探空站位置）

研究表明降水的垂直結構可反映降水雨團的熱力和動力結構特性以及雨團中降水的微物理特性（Zipser and Lutz，1994），這或許是大家對降水垂直結構感興趣的原因。圖4為沿圖3中黑色實線和所示位置作出的雷達回波垂直剖面圖，圖中虛線為探空站所在位置。桂林站（圖4a）的回波頂高度可達10 km，超過50 dB的雷達反射率因子出現在2～5 km高度，表明這里出現了強度可觀的對流降水；衢縣站（圖4b）的回波頂高度可突破14 km，雷達反射率因子的高值區（50 dB）自地面向上延伸至6 km高度，在8 km高度以上仍存在超過40 dB的強回波，表明這里出現了尺度較大的冰和水粒子，且被強烈上升運動帶到對流層中上層。從圖3a和4b還可看到這兩個探空站周圍的對流降水回波頂高度的水平分布非常不均勻，這說明了對流降水系統的非均勻性。相比而言，發生在洪家站（圖4c）和射陽站（圖4d）周圍的降水較弱。洪家站周圍降水的回波頂最高不超過8 km，除東南方向的近地面降水雷達回波略大外（約45 dB），其他位置的雷達回波不超過35 dB，而射陽站周圍的降水回波頂高度不超過6 km，雷達反射率因子低于35 dB。洪家站和射陽站的降水回波特征表明這兩個站發生了層云降水。

圖4 降水雷達反射率因子垂直剖面：（a，b）桂林站；（c，d）衢縣站；（e，f）洪家站；（g，h）射陽站

降水雷達反射率因子在垂直方向的分布可用聯合頻次分布（CFAD）表示（Yuter and Houze，1995），它可表示雷達回波隨高度的分布，從而指示降水系統的發展狀況。圖5為上述四個探空站周圍雷達回波的CFAD，圖中水平方向填色間隔為5 dB、垂直方向為0.25 km。發生在桂林（圖5a）和衢縣（圖5b）站的降水回波頂高度可突破14 km，近地面降水回波強度可達50 dB，說明這兩個探空站周圍出現深厚對流活動。相比之下，表現出層云降水特征的洪家站（圖5c）和射陽站（圖5d）的降水系統比較淺薄，洪家站的回波頂高度不超過9.5 km，超過50 dB的強回波只出現2 km以下；射陽站（圖5d）周圍的降水則更弱，其回波頂高度不超過8 km、近地面雷達反射率因子不超過40 dB。

基于本文的融合資料集，很容易給出這四個個例降水云中的大氣溫濕廓線和不穩定能量。描述不穩定能量的指數有很多，其中對流有效位能（CAPE）是一個同時包含低層、高層空氣特性的參數，被認為能較真實地描述探空資料所表示的大氣不穩定度（彭治班等，2001）。CAPE表征的是氣塊絕熱上升時正浮力所產生的能量的垂直積分，若把自由對流高度到平衡高度間的層結曲線與狀態曲線所圍成的面積稱為正面積，從幾何意義上說CAPE就正比于這個正面積（Smith，1997）。

圖5 降水雷達反射率因子的聯合頻次分布：（a）桂林站；（b）衢縣站；（c）洪家站；（d）射陽站

圖6 降水云團內的大氣溫濕結構：（a）桂林站；（b）衢縣站；（c）洪家站；（d）射陽站。黑色實線為溫度廓線，藍色實線為露點溫度廓線，橙色填充區代表對流有效位能（CAPE），右邊為風廓線

洪家站（圖6c）的降水發生時地表溫度為19.6°C；整層大氣水汽含量隨高度變化顯著，920～500 hPa溫度露點差約4～5°C，500 hPa以上溫度露點差急劇增加，在400 hPa達到40.5°C，大氣呈下濕上干分布；該站地表以上盛行西（西南）風，250 hPa以上風速較大，可達25 m s?1。射陽站（圖6d）的降水活動發生時地表溫度只有11.5°C；低層大氣較濕潤（溫度露點差低于4°C），500 hPa以上溫度露點差急劇增加，在300 hPa達到34.5°C，也呈現出上干下濕狀分布；850 hPa以上呈西風，風速較大，高空風速可達35 m s?1。

以上個例分析表明星載測雨雷達與探空站的融合資料，可以較好地表示降水垂直結構和降水云團內的大氣溫濕垂直結構。

3.2 統計分析

東亞季風區與南亞季風區雖然同處亞洲，但卻是兩個相對獨立的季風系統（朱乾根等，2000），其降水結構及降水云內的大氣溫濕結構或許存在差異。為此圖7給出了這兩個季風區降水的雷達回波CFAD圖，可見東亞對流降水的回波頂高度可達15 km，對流降水云上部（12 km以上）存在超過40 dB的雷達反射率因子，而南亞對流降水的回波頂最高不超過14 km。層云降水回波6 km以上超過20%的回波小于25 dB，5 km以下回波多在20至30 dB之間（比例15%～17.5%），5 km高度附近的融化層明顯（即亮帶顯著），這與以往的結果基本一致，即層云降水的雷達反射率因子自回波頂向下增大，最大值出現在凍結層（5 km附近），再往下雷達反射率因子基本不變，成雨過程已基本結束（傅云飛等，2003）。東亞層云降水回波頂高度可達12 km，而南亞層云降水的回波頂高度較東亞約低1 km。

圖7 1998～2012年雨季東亞（左）和南亞（右）降水雷達反射率因子的聯合頻次分布。探空站附近范圍內降水樣本全部為（a，b）對流降水和（c，d）層云降水；圖中水平方向填色間隔為2 dBz，垂直方向為0.25 km

為了解圖7中降水結構對應的云中大氣溫濕結構、不穩定能量的分布，圖8給出了探空計算得出的云中大氣平均溫濕廓線、層結曲線與狀態曲線所圍正面積的二維概率密度分布，可以看到兩季風區的平均溫度廓線在700～150 hPa基本一致，平均溫度遞減率約6.4°C km?1，溫度差異主要出現在近地面，南亞近地面溫度比東亞約高4°C，這可能是由探空探測的地方時差異造成的。

對流降水平均溫度露點差自地面至700 hPa均低于1.5°C，且均方差小，表明降水時大氣低層水汽充足；隨著高度升高平均溫度露點差逐漸增大，至300 hPa可達9°C，說明對流降水云的上部比較干。而層云降水的平均溫度露點差自地表至500 hPa基本不變（約3°C），500 hPa以上隨高度增加變大，在300 hPa處達到最大值7°C，說明層云降水云內的大氣上部也較干，但程度不及對流降水。

南亞對流和層云降水的平均CAPE分別為1238 J kg?1和1462 J kg?1，而東亞相應的CAPE低于南亞，分別為1182 J kg?1和534 J kg?1。如圖8所示，南亞降水同一高度上的狀態曲線和層結曲線溫度差更大（比東亞高3～4°C），南亞對流（層云）降水的平衡高度在150 hPa（200 hPa）高度以上仍有分布；而東亞降水的正面積分布概率更集中，超過0.04%的大值區出現在700～250 hPa（對流降水）和700～450 hPa（層云降水）。兩季風區不穩定能量分布特征的差異可能與探空探測的地方時差異有關，通常大氣不穩定能量在局地午后最大，南亞有一探空時次為地方時17時，而東亞探空時次多為地方時08時和20時。

圖8 1998～2012年雨季（a，c）東亞和（b，d）南亞探空站附近范圍內PR探測像素為（a，c）對流降水和（b，d）層云降水對應的云中大氣平均溫濕廓線、層結曲線與狀態曲線所圍正面積的二維概率密度分布。圖中黑線為平均溫度廓線，藍線為平均露點溫度廓線，水平短直線為對應的均方差，填色表示正面積二維概率密度分布（水平方向填色間隔為0.1°C，垂直方向為10 hPa）

根據表1可知，探空站0.25°經緯度范圍內PR探測樣本全部為對流降水的情況少，特別在南亞僅有5次探空滿足條件。樣本過少可能會令統計結果不具有代表性，因此本文將探空站0.25°經緯度范圍內對流降水比例高于30%（層云降水比例高于70%）的情況定義為對流（層云）降水，樣本數如表2所示?；诒?的樣本，圖9給出了降水雷達回波CFAD。由于對流降水樣本增加，使得其分布形態較圖7更為完整，可看出自回波頂向下至7 km，20～30 dB的雷達回波所占比例超過12.5%；7～4 km大于7.5%的CFAD填充區對應的雷達回波強度隨高度的降低逐漸增大，這是降水云中粒子在下降過程中碰并增長的結果（傅云飛等，2003）。東亞和南亞的對流降水存在明顯差異：東亞對流降水（圖9a）的回波頂高度可延伸至17 km，在12 km的高度上仍可探測到超過40 dB的強回波；南亞的對流降水（圖9b）相對較弱，回波頂高度最高不超過16 km，超過40 dB的強回波只存在于10 km以下。對于層云降水情況，由于表1中層云降水樣本已足夠多，能夠很好地表征層云降水的垂直結構，因此圖9c–d與圖7c–d類似，在此就不再詳述。對流降水中超過40 dB的強回波最高可達14 km，而6 km以上層云降水的回波強度都低于40 dB，表明對流降水云上部有尺度較大的冰和水粒子，這正是強烈上升運動所致（Zipser et al，2006; Xu and Zipser，2012）。

圖9 1998～2012年雨季（a，c）東亞和（b，d）南亞降水雷達反射率因子的聯合頻次分布，探空站附近范圍內降水樣本（a，b）30%為對流降水和（c，d）70%為層云降水

圖10 1998～2012年雨季（a，c）東亞和（b，d）南亞探空站附近范圍內PR探測像素（a，b）30%為對流降水和（c，d）70%層云降水對應的云中大氣平均溫濕廓線、層結曲線與狀態曲線所圍正面積的二維概率密度分布（圖中各顏色和線條示意同圖8）

在獲得雨季平均降水和大氣結構后，還需要了解季風推進中降水及相應大氣溫濕結構和不穩定能量的特點，為此文中對1998～2012年雨季多年月平均狀況進行了統計，樣本如表4所示。在東亞地區，層云降水多發生在5、6月，而對流降水則多發生在7、8月；在南亞地區，不論是對流還是層云降水，7、8月的發生次數都要多于5、6月。

表4 雨季東亞和南亞對流和層云降水多年月平均樣本

在整個雨季，東亞對流降水（圖11a–d）發展旺盛，表現出回波頂高（＞16 km）和回波強（＞ 55 dB）的特點，層云降水（圖12a–d）的回波頂高度可達12 km，且6～8月的對流和層云降水相比5月略強。在南亞季風區，對流活動則與南亞季風的發生發展密切相關。南亞季風爆發前（5月），強降水主要分布在孟加拉灣沿岸地區，隨著季風的推進，強降水也逐漸向北移動，主要集中在青藏高原南麓（Qie et al.，2014）。7～8月（圖11g–h）由于強降水主要分布在缺少探空站的高原南麓，難以獲取匹配數據，所以南亞7～8月的研究樣本中鮮有回波頂高度超過14 km的強對流降水出現；相比而言，南亞季風活動對層云降水的影響并不顯著，5月層云降水（圖12e）較弱，表現出回波頂高度低于11 km、雷達回波低于40 dB的特點，而6至8月（圖12f–h）層云降水的CFAD分布沒有明顯的季內變化。

圖11 1998～2012年雨季（a–d）東亞和（e–h）南亞對流降水雷達反射率因子的多年月平均聯合頻次分布：（a，e）5月；（b，f）6月；（c，g）7月；（d，h）8月

圖12 同圖11，但為層云降水的情況

在東亞季風區，5月（圖13a和圖14a）的降水活動相對較弱，其對應的大氣層結更干燥，對流 層中上部溫度露點差較其他月份約高1°C；大氣 的不穩定能量也較小，5月平均CAPE約為775 J kg?1（對流）和299 J kg?1（層云），6～8月平均CAPE可超過1100 J kg?1（對流）和500 J kg?1（層云）。在南亞季風區，5月季風爆發前，對流（圖13e）和層云（圖14e）降水的溫度露點差都超過5°C，整層大氣較干燥；6～8月隨著西南季風的推進，受到來自阿拉伯海的暖濕氣流影響，降水的大氣層結變得濕潤；整個雨季南亞降水的不穩定能量均較高，平均CAPE可達1300～1800 J kg?1（對流）和1100～1300 J kg?1（層云），季內變化并不顯著。

圖13 1998～2012年雨季（a–d）東亞和（e–h）南亞對流降水的多年月平均大氣溫濕結構和不穩定能量分布：（a，e）5月；（b，f）6月；（c，g）7月；（d，h）8月。圖中各顏色和線條示意同圖8

圖14 同圖13，但為層云降水的情況

4 結論

本文通過融合1998～2012年TRMM PR和IGRA的探測結果，生成了一套準時空同步降水與大氣溫濕的廓線資料。利用該廓線資料集，對層云與對流降水云內的大氣溫濕結構、不穩定能量及其在東亞和南亞季風系統中的差異進行了研究。

個例分析表明，深厚的對流降水個例回波頂可超過14 km，對應的大氣廓線表現出整層大氣較濕潤、高空風速小的特點。而層云降水回波頂高度不超過8 km，對應的大氣溫濕廓線表現為500 hPa以下較濕、水汽含量隨高度升高而減少、高空風速大。

雨季平均統計分析表明，東亞和南亞季風區的降水和大氣溫濕結構存在明顯差異。東亞對流和層云降水回波頂可分別延伸至17 km和12 km；南亞降水相對較弱，對流和層云降水的回波頂高度相比東亞都約低1 km。兩季風區降水云團內的平均溫度廓線在700～150 hPa基本一致；溫度差異主要出現在近地面，南亞的近地面溫度比東亞約高4°C，這是由探空探測的地方時差異造成的。兩季風區對流降水發生時大氣低層水汽充足，上部較干，其中南亞對流降水的溫度露點差整體比東亞高0.5°C；而兩季風區層云降水發生時大氣低層溫度露點差（約3°C）基本不變，上部也較干但程度不及對流降水。南亞季風區的不穩定能量較東亞更大，同一季風區對流降水的不穩定能量高于層云降水。

季內變化統計分析表明，東亞季風區5月的降水活動比6～8月弱；南亞季風區對流活動受季風推進的影響顯著，7、8月的強降水集中在缺乏探空站的青藏高原南麓地區，所以這兩個月的南亞對流樣本中鮮有回波頂超過14 km的強降水出現。兩季風區降水云內溫度廓線的季內差異都不大。但濕度表現出顯著季內差異：東亞5月降水對應的大氣比6～8月更干燥；南亞5月季風爆發前整層大氣干燥，6～8月受來自阿拉伯海的暖濕氣流的影響，大氣層結變得濕潤。東亞5月的平均CAPE相對6～8月較小，而在南亞整個雨季降水都具有較高的不穩定能量。

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The Vertical Characteristics of Temperature and Humidity Inside Convective and Stratiform Precipitating Clouds in the East Asian Summer Monsoon Region and Indian Summer Monsoon Region

XIA Jingwen1, 2and FU Yunfei1

1230026,2,315194

To reveal the nature of the vertical structure of temperature and humidity inside precipitating clouds, a quasi-spatiotemporal synchronization dataset of temperature and humidity profiles, collocated with precipitation profiles, is generated in this study by merging Tropical Rainfall Measuring Mission (TRMM) Precipitation Radar (PR) and the Integrated Global Radiosonde Archive (IGRA) from 1998 to 2012. Based on this dataset, the characteristics of precipitation, temperature, humidity and convective available potential energy (CAPE) in the East Asian Summer Monsoon (EASM) region and Indian Summer Monsoon (ISM) region are investigated. Case studies indicate wet air in the atmospheric column inside deep convective precipitating clouds, together with weak wind in the upper atmosphere; while for stratiform precipitating clouds, wet air occurs below the layer of 850 hPa, accompanied by decreasing humidity and strengthening wind with height. Statistics illustrate a heavier precipitation intensity in the EASM region than in the ISM region, and the heights of storm tops can reach 17 km and 12 km for convective and stratiform precipitation, respectively, in the EASM region. Usually, the height of storm tops in the ISM is 1 km lower than that in the EASM region. Moreover, results also indicate that convective precipitation in the ISM is greatly impacted by the propagation of the monsoon. The significant difference of temperature for the precipitation scenario between the EASM region and ISM region also appears near the surface, i.e. about 4°C higher in the ISM than in the EASM region. Generally, relative dryer air occurs inside convective precipitating clouds in the ISM region, as compared to in the EASM region, and there is a larger CAPE precipitation scenario in the ISM region than in the EASM region.

TRMM PR, Radiosonde, Data merging, Precipitation profile, Temperature and humidity profile

10.3878/j.issn.1006-9895.1507.15123.

1006-9895(2016)03-0563-18

P407

A

10.3878/j.issn.1006-9895.1507.15123

2015-02-02；網絡預出版日期2015-07-28

夏靜雯，女，1990年出生，碩士，主要從事云和降水的衛星遙感研究。E-mail: xjw0001@mail.ustc.edu.cn

傅云飛， E-mail: fyf@ustc.edu.cn

公益性行業（氣象）科研專項 GYHY201306077，中國科學院戰略性先導科技專項XDA05100303，國家自然學基金項目41230419、91337213

Funded by Special Scientific Research Fund of Meteorological Public Welfare Profession of China (Grant GYHY201306077), Science and Technology Project of the Chinese Academy of Sciences (Grant XDA05100303), National Natural Science Foundation of China (NSFC) (Grants 41230419, 91337213)

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