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基于風廓線雷達資料的臺風降水過程分析

2024-01-02 03:06于東良胡怡帆
氣象水文海洋儀器 2023年4期
關鍵詞:風廓折射率常數

楊 欣,于東良,胡怡帆

(1.民航東北空管局黑龍江分局,哈爾濱 150000;2.四平市氣象局,四平 136000)

0 引言

風廓線雷達以晴空大氣為探測對象,利用大氣湍流對電磁波的散射作用進行大氣風場等要素的探測。風廓線雷達提供的風場信息具有連續性強和時空分辨力高的特點,可以發現不同探測高度上風的變化,并根據風的垂直廓線隨時間的變化探測到經過測站上空不同尺度的天氣系統。因此,風廓線雷達在暴雨、大霧、雷暴、冰雹等天氣預測中得到越來越廣泛應用。

近年來,專家學者利用風廓線雷達資料對天氣過程和大氣結構展開了一系列的研究,得出了許多具有實用價值的結論,并已經得到廣泛應用。阿不力米提江·阿布力克木等[1-5]利用風廓線雷達資料分析和總結了暴雨、暴雪、冰雹、霧霾等天氣過程;黃明策等[6]在利用兩類雷達探測資料分析超強臺風“威馬遜”登陸期間結構演變特征時指出,風廓線雷達水平風場可以對臺風不同部位經過測站時的垂直結構特征進行直觀、精確的描述;汪學淵等[7]利用風廓線雷達對臺風“蘇拉”登陸過程進行研究,得出垂直速度、信噪比與降雨量變化趨勢一致的結論;施晨曉等[8]在研究風廓線雷達資料在臺風“電母”預報的應用時指出垂直速度變化與臺風降雨開始、結束時間及雨強的變化都有較好的對應關系。中國東北地區臺風相較東南沿海較少,對臺風的研究也相對較少,基于風廓線雷達資料對臺風降水的研究近乎空白。

文章利用風廓線雷達資料,對2020-09-03/09-04發生在哈爾濱市的臺風降水過程進行研究,著重分析臺風過境時風廓線雷達資料的演變特征,為臺風降水天氣的觀測和預報提供有益的技術支持。

1 風廓線雷達主要技術性能和位置

哈爾濱太平國際機場(簡稱“太平機場”)使用的是CFL-03型邊界層風廓線雷達(表1),該雷達由天線、發射機、接收機、信號處理、監控和數據處理6個系統構成,可對空中水平風場和垂直氣流的廓線進行全天時、全天候的測量。太平機場風廓線雷達采用5個波束,即4個與法線方向夾角約15°的斜波束和1個天頂(法線方向)波束,法線與4個斜波束分別在2個正交平面里,且兩兩對稱,由雷達控制器控制波束指向順序改變,天線波束指向的改變是通過改變移相器的相位實現的;風廓線雷達按次序向每個波束指向發射電磁波并接收這個波束指向的大氣回波;通過測量每個波束指向回波的多普勒頻移,可以得到每個散射體積內的徑向速度,從而反演出每個高度層的風場信息。天線采用平板微帶天線,576個天線單元組成互相垂直的2個線陣組,每組24個線陣,當電磁波從天線單元輻射出去時,在空間產生相互干涉。

表1 CFL-03型邊界層風廓線雷達主要性能參數

太平機場風廓線雷達位于機場跑道東南側(126°23′17″E,45°54′27″N),海拔44.4 m。

2 臺風個例概況

臺風“美莎克”于2020-08-28T15:00(北京時,下同)在菲律賓呂宋島以東獲得命名,其先在原地回旋,隨后向偏北轉北偏西方向移動,移入東海東南部海面,并于9月1日05:00被中央氣象臺升級為超強臺風。此后“美莎克”逐漸向北偏東方向移動,強度趨于減弱,于9月3日01:30在韓國慶尚南道沿海登陸,登陸時中心最大風力為14級,隨后繼續北上。臺風降水從9月3日05:39開始影響太平機場,至4日22:25結束,持續時間為41 h 46 min。累計降水量120.2 mm。9月3日11:00—20:00降水最密集,9月4日19:00—20:00降水量較大。

3 風廓線雷達資料的應用

3.1 水平風矢量

根據水平風風向隨高度的變化可以判斷出大尺度的冷暖平流變化。當風向隨高度發生順時針旋轉時表示有暖平流,逆時針旋轉則預示著有冷平流。根據水平風垂直切變的大小可以判斷測站附近環境是否具有強風暴發生的動力條件。在研究臺風天氣時,利用風廓線雷達水平風矢量資料,可以清楚地顯示臺風的內部結構。

為了方便研究,將臺風影響太平機場過程分為A,B,C 3個時間階段。A時間段為00:00—20:00,在此時間段內太平機場開始受臺風外圍云系影響,風速表現為先增大再減小,風速范圍為20~32 m·s-1,整體風速較大,從地面到高空,風向依次為東北—偏東—東南;B時間段為20:00—23:00,為臺風眼區影響階段,從地面到高空風速先增大后減小,風速范圍為4~14 m·s-1,整體風速有減小的趨勢,600 m以下風向由偏北轉為西南,600~1500 m風向由偏東轉為偏南最后轉為西南,1500 m以上風向由東南轉為偏南最后轉為西南,說明臺風眼過境時,風向發生了逆轉,并且風向有從高空傳導到地面的過程;23:00后進入C時間段,風速又有一個逐漸增大的過程,仍然表現為從地面到高空,風速先增大后減小,風速范圍為16~28 m·s-1,從地面到高空均為西南風。

以上分析說明臺風影響前后從低空到高空會出現大風天氣,臺風眼影響期間風速減小,這與臺風的運轉機制有很高的一致性。

3.2 垂直速度

李妙英等[9]在利用風廓線雷達資料分析一次強降水天氣過程時指出,在晴朗的大氣狀態下垂直速度可以反映大氣的垂直運動速度。風廓線雷達探測到的垂直速度是大氣的垂直運動與云中粒子或降水粒子速度的和。正的徑向速度代表朝向風廓線雷達的運動,負的徑向速度代表遠離風廓線雷達的運動。為了方便表述,用垂直速度代替徑向速度,正的垂直速度為上升運動,負的垂直速度為下沉運動。古紅萍等[10]分析發現,在降水情況發生時,降水的開始和結束可以通過風廓線雷達探測到的大于4 m·s-1的垂直速度反映出來,且垂直速度越大降水越強。

分析9月2—3日風廓線雷達垂直速度資料可以得出,3日05:30開始垂直速度有明顯的增大,與降水開始時間對應較好;06:30-19:30,整層垂直速度維持在4 m·s-1,降水較為強烈;19:30-22:00垂直速度明顯減小,降水也隨之減小,這與臺風眼區移近有關;22:00后,垂直速度減小為0~4 m·s-1,降水仍然維持,但強度較小,以間歇性降水為主。綜合分析發現,對于哈爾濱地區,垂直速度在接近4 m·s-1時就可以反映出降水的開始,且降水強度的變化趨勢與垂直速度的變化趨勢一致。

3.3 信噪比

董保舉等[11]在研究風廓線雷達在暴雨天氣過程特征分析中的應用時指出,信噪比是雷達返回信號中氣象信號與噪聲信號之比,反映的是回波功率,信噪比越大對應回波功率越強。楊引明等[12]分析發現,風廓線雷達探測到的強信噪比與常規天氣雷達中的RHI產品相似,信噪比的強度也反映了降水的強度,大于40 dB的強信噪比的開始和結束反映了降水的開始和結束。陳紅玉等[13]在研究強降水過程風廓線雷達資料的極值特征時發現,風廓線雷達探測到的信噪比對降水的持續時間和強度的敏感程度比垂直速度更高,這是因為在有降水的條件下,風廓線雷達探測到的垂直速度代表了空氣和雨滴兩者的垂直運動之和,而信噪比僅反映了雨滴產生的信號功率大小。

分析9月2—3日風廓線雷達信噪比資料可知,3日06:30開始整層的信噪比有增大的趨勢;19:30之前,低層信噪比一直較大,其值范圍為25~40 dB,之后明顯減小;19:30開始整層信噪比又呈增大的趨勢,至22:30,信噪比開始大幅度減小。通過分析可知:信噪比的變化趨勢與垂直速度的變化趨勢基本相同,兩者均能用于分析臺風降水的起止時間和強度變化趨勢,在臺風眼影響期間降水強度減小,之后為間歇性降水。

3.4 大氣折射率結構常數

大氣折射率結構常數主要取決于大氣濕度、大氣溫度及壓強。張征宇等[14]在利用風廓線雷達對一次強降水過程的探測研究時指出,大氣折射率結構常數的變化與降水的發生、發展和結束均有較好的相關性。黃興友等[15]在利用風廓線雷達資料反演雨滴譜和水汽通量時指出,在降水即將來臨時,大氣高層的水汽含量增加,使大氣折射率結構常數增大。大氣折射率結構常數能夠作為一個很好的降水臨近預報指標,當達到一定的數量級時,就意味著降水即將發生。

分析9月2—3日大氣折射率結構常數資料后得出,降水發生前,即9月3日06:30前,高空大氣折射率結構常數<-130 dB,降水期間維持在-120~-110 dB,說明整層大氣增濕明顯;9月3日23:00后,大氣折射率結構常數減小到-140 dB以下,之后繼續下降至-150~-120 dB,表明中高層大氣已經被干空氣控制,低層仍有大氣折射率結構常數在-130~-120 dB的區域??梢?中高層出現大氣折射率結構常數<-120 dB的時間與降水開始時間一致,不僅能較好地反映出臺風降水的開始、結束和強度變化的演變特點,也能反映出高空濕度變化情況。

4 結束語

文章利用太平機場CFL-03邊界層風廓線雷達,對2020-09-03/09-04的臺風降水過程進行分析,表明風廓線雷達在臺風降水起止時間和強度變化方面有指導性作用,并得到以下結論:

1)通過風廓線雷達水平風矢量資料,可以清楚地顯示臺風的內部結構,印證了臺風影響前后從低空到高空會出現大風天氣,臺風眼影響期間風速減小,這與臺風的運轉機制有很好的一致性;

2)對于哈爾濱地區,垂直速度在接近4 m·s-1時就可以反映出降水的開始,且降水強度的變化趨勢與垂直速度的變化趨勢一致;

3)信噪比的變化趨勢與垂直速度的變化趨勢基本相同,兩者均能用于分析臺風降水的起止時間和強度變化趨勢,在臺風眼影響期間降水強度減小,之后為間歇性降水;

4)中高層出現大氣折射率結構常數<-120 dB的時間與降水開始時間一致,大氣折射率結構常數不僅能較好地反映出臺風降水的開始、結束和強度變化的演變特點,也能反映出高空濕度變化情況。

風廓線雷達可以清楚地顯示臺風降水過程的風場的垂直結構及其變化特點,直觀地反映風場的變化特征,彌補了高空常規探測資料的不足,在短時臨近預報中體現出時空分辨力高、連續性強等特征,對中小尺度天氣、對流演變有預報意義。

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