王洪 2, 张佃国 2 王文青 2 王俊 2 李毅 王烁 2

1 山东省气象科学研究所, 济南 250031

2 山东省人民政府人工影响天气办公室, 济南 250031

3 中国气象局云雾物理环境重点开放实验室, 北京 100081

4 西安华腾微波有限责任公司, 西安 710119

1 引言

积层混合云指大范围层状云中镶嵌多个对流单体，其生命周期长，常常带来大范围的持续性或间歇性降水。积层混合云是我国北方地区重要的降水系统（亓鹏, 2019），也是缓解北方春季干旱开展人工增雨的主要作业对象（林磊和姚展予, 2011）。在积层混合云降水中，大范围湿润的层状云为对流云提供饱和的水汽条件，伴随着层状云中的水汽辐合场，促使对流云的发展以及降水的维持（洪延超, 1996a, 1996b）。因此，积层混合云降水的效率较高，而针对积层混合云降水的研究一直是云降水研究的重点和难点。近年来，随着利用空中水资源需求的增加，积层混合云系作为一种增雨潜力较大的降水云系，研究其云微物理结构和降水机制是研究人工增雨作业及其效果评估的有效途径，对提高我国北方地区人工影响天气水平有重要意义。

对积层混合云宏观特征的研究表明，大量降水云系的雷达反射率都表现出积层混合云降水云系的回波特征，如层状云前后的对流云带、多单体及镶嵌着对流云回波的层云等（Anagnostou, 2004）。而我国北方的积层混合云降水云系大多是西风带长波系统及副热带环流系统相互作用产生的，冷锋、切变线和低槽等天气系统往往是积层混合云降水的成因（林磊和姚展予, 2011）。对积层混合云微物理特征的研究，我国不同地区表现出不同特征。对东北的层状云分析发现云中冰晶浓度和云顶温度有关（孙可富和游来光, 1965），对河套低压的降水性层状云做了21架次的飞机探测，发现−10°C 以上很少有液态水存在，降水强度与云层厚度、暖云厚度、云底温度及液态水含量的相关性较好（汪学林等, 1982）。环北京地区的3架飞机对华北地区积层混合云进行联合探测，结果表明，云顶温度、云中所处位置等因素均对云内冰晶的形状、分布及增长有影响（朱士超, 2014）。国外学者认为浅对流云系上部的冰晶在宽冷锋雨带及暖锋雨带降水过程中起到关键的作用。高层向下播撒的冰晶在经过下层供给云区时聚合水汽增长（Herzegh and Hobbs,1980）。

云的生消演变通常很难迅速在宏观特性上有所体现，要研究云滴的核化、凝结凝华增长、蒸发、碰并等云微物理过程，就需要用微观特征参数来表示不同阶段的云特性，从而更深层次揭示云微物理过程。目前，基于各种人影特种观测设备以及常规探测仪器开展的观测为云降水的研究积累了大量宝贵的资料，但是受仪器探测原理的制约，很难找出一种设备适用于所有类型云的观测，都有自身的观测优势和缺点。毫米波云雷达可以穿透含水量高的混合相云，对弱降水云和非降水云也有较高的灵敏性(Kropfli et al., 1995)，是探测云和弱降水三维结构和微物理参数非常重要的手段（刘黎平等, 2014），机载和基地云雷达的联合应用可以弥补和验证两者的空间资料，但由于降水粒子对毫米波云雷达的衰减（吴举秀等, 2015），限制了其在强降水中的应用。微雨雷达可以弥补一般的圆锥扫描式雷达在底层资料的不足，得到垂直方向上的雨滴谱资料，但其反演算法受米散射、垂直气流（王洪等, 2017,2020）以及固态降水（Peters et al., 2002）等的影响。尤其是当近地层环境下沉气流大于2.00 m s−1时，理论上反演的直径超出了微雨雷达探测的阈值，雨滴谱数据不可用。因此，上述误差源限制了微雨雷达产品在零度层以上、强垂直气流以及降雪等场景的应用。地基天气雷达S 波长信号的衰减虽然很少（张培昌等, 2001），但影响其可靠性的因素中，除了常见的超折射、地物杂波等，雷达反射率本身的也存在误差（张帅等, 2019），再者，相对于Ka 和Ku 波长的雷达，S 波长天气雷达的时空分辨率也不占优势。各种遥感设备的联合观测能更准确地了解云特性，更好地研究云物理过程。为人工影响天气作业及其研究提供全方位的观测资料，对于把握人工影响天气作业时机和条件，提高人工影响天气作业的效率和科学性非常重要；为实现云的业务自动化、精细化观测提供基础支持（黄佳欢,2016）。

积层混合云降水中不同云系的微物理特征反映了云动力学与微物理学之间的相互制约，对了解降水产生的物理机制有重要作用。本文选取2018年4月22日一次典型积层混合云降水，采用地基云雷达、微雨雷达、S 波段天气雷达等地基观测手段，配合机载Ka 波段云雷达和DMT 云降水粒子探测系统等机载探测资料获取的云微物理参数，张佃国等（2020）基于机载探测设备对本个例对流泡中的微物理参数进行了详细统计和分析，本文以地基探测设备为主，深入分析本个例中层状云降水、对流云降水不同阶段的微物理特征以及零度层亮带的微物理特征，剖析典型积层混合云降水微物理过程的发展演变特征，深入研究积层混合云降水的垂直结构，以期对积层混合云降水微物理过程有更深入的认识，对云的观测及揭示积层混合云降水生消演变和大气中热力、动力过程提供科技支撑。

2 仪器介绍

2.1 地基观测设备

地基观测设备有8 mm 波长云雷达，1.25 cm波长微雨雷达，以及S 波段天气雷达。其中云雷达和微雨雷达安装在山东省气象局楼顶，为同址观测，S 波段雷达位于山东齐河，距离云雷达和微雨雷达的直线距离约20 km。

地基云雷达为HT101 型全固态Ka 波段测云仪，中心频率35 GHz，天线口径2.4 m，采用全固态、准连续波体制和脉冲压缩的信号，顶空垂直探测，获取云顶高、云底高、雷达反射率因子、多普勒速度和谱宽等，实现云降水连续演变过程的探测。

微雨雷达波长1.25 cm（K 波段，24.23 GHz），采用连续调频技术（FM-CW），电磁波在调波器里震荡后发射，传输的电磁波强度约为 50 m W，天线直径约为 60 cm。波束宽度为 2°，在振荡器内将散射回来的电磁波在信号处理器中比较其频率的变化，即多普勒频移，可以得到降水粒子的下落速度。假设环境空气的垂直速度为零，根据液态雨滴直径与下落末速之间的关系可以获取雨滴谱的垂直分布，通过雨滴谱可反演得到雷达反射率因子、雨强、液态含水量等降水参数的廓线信息（王洪等,2017）。为避免垂直气流和冰相对微雨雷达反演参数的影响，只分析层状云降水时零度层以下的微雨雷达参数。

S 波段天气雷达为CINRAD/SA 多普勒天气雷达，波长10 cm，采用VCP21模式进行观测，9 个仰角，体扫时间约6 min。上述雷达的具体参数如表1。

2.2 机载观测设备

机 载 Ka 波 段 云 雷 达（Airborne Ka-Band Precipitation Cloud Radar，KPR）和DMT（Droplet Measurement Technologies）粒子测量系统为同步观测，分别挂载于空中国王350 飞机机翼两侧下方，云雷达由美国Prosensing 公司生产，是国内外先进的云物理探测装备。 KPR 工作波段为Ka 波段，工作频率35 GHz，发射脉冲宽度为 20 μs。采用线性极化平板阵列，两根天线同时向上和向下发生脉冲对，得到飞机上下剖面的雷达反射率因子、多普勒速度以及谱宽等云微物理信息，其参数与三种地基雷达比对如表1 所示。

表1 观测设备参数Table 1 Parameters of the observation equipment

机载DMT 粒子测量系统，包括云凝结核计数器 CCN（Cloud Condensation Nuclei Counter）、被动 腔 气 溶 胶 探 头PCASP（Passive Cavity Aerosol Spectrometer Probe）、云粒子组合探头CCP（Cloud Combination Probe）[包括云粒子探头（CDP，Cloud Droplet Probe）和云粒子图像探头（CIP，Cloud Imaging Probe)]、降水粒子探头PIP（Precipitation Imaging Probe）、综合气象要素测量系统AIMMS30（ Aircraft-Integrated Meteorological Measurement System），可获取云中粒子二维图像，气溶胶、云滴、雨滴等云微物理参数及相关宏观信息（详细见表2）。

表2 机载DMT 粒子测量设备参数Table 2 Parameters of the airborne DMT particle measurement equipment

地基云雷达和机载云雷达均为垂直观测，因此多普勒速度即为粒子的垂直速度，包含了粒子本身的下落速度和环境空气的垂直速度，而与环境空气的水平速度无关；忽略湍流的前提下，谱宽主要反映了散射体内部降水粒子下落速度的差异和空气湍流的差异（刘黎平等, 2012）。其中多普勒速度值朝向雷达为负，远离雷达为正。

3 数据处理

为了便于资料分析，对机载云雷达进行了地面回波滤除与高度订正。图1a 给出了机载云雷达原始反射率因子随时空变化图，可以看出机载云雷达是以飞机飞行高度为基准（即零点高度），上下两束脉冲分别对天顶和地面进行垂直观测，图1a 中0 km 高度的水平直线即为飞机的飞行轨迹，轨迹上方高度为正，轨迹下方高度为负。轨迹上下雷达回波即为飞机飞行过程中上下云层的回波，−5 km左右强回波为地面回波。分析发现地面强回波有一定的规律可循，地面强回波值大小不固定，其值一般为60 dBZ以上，另外，且其显著的特点是以地面为基准，地面上下同样库数的距离内存在同样强度大小的雷达反射率因子。为了直观地分析不同高度上机载云雷达的反射率因子的时空变化，基于飞机的飞行高度，对机载云雷达回波进行高度订正和地面回波去除。

首先剔除沿飞机飞行轨迹上的强回波，即剔除第316～325 个距离库上的雷达反射率因子；其次进行地面强回波订正，已知飞机飞行的海拔高度为h，原始回波的探测高度为Xi（i=1～640，i为第i个距离库，下同），计算h+Xi=0时的距离库I，将Z(I−10:I+10)的值赋空，即剔除该值；最后进行回波高度订正，在前两步基础上，已知飞机飞行的海拔高度为h，原始回波的探测高度为Xi(i=1～640)，则实际回波的相对于地面的高度Hi=h+Xi(i=1～640)，机载云雷达探测到的雷达反射率因子Zi对应的高度则由原来的Xi转换为Hi(i=1～640)。经过上述三步订正后得到图1b 机载云雷达反射率因子在时间和高度轴上的剖面，图中白色曲线即为飞机的飞行高度，此处不进行插值处理，方便更好地了解每个时次飞机高度。

图1 2018年4月22日（a）机载云雷达原始反射率因子的时空剖面和（b）机载云雷达反射率因子高度订正后的时空剖面。BJT：北京时间Fig. 1 (a) Raw radar reflectivity and (b) corrected radar reflectivity presented in time vs. height coordinates measured by the airborne cloud radar on 22 April, 2018. BJT: Beijing Time

在对机载云雷达进行了地面回波滤除与高度订正的基础上，本文直接使用了微雨雷达和云雷达的反演产品，如雷达反射率因子、多普勒速度和谱宽等参数，检验不同波长雷达在探测对流云降水、层状云降水时的能力，讨论各种遥感设备联合观测的必要性。

4 天气背景

2018年4月21～22日受低层倒槽，低空急流及低层切变线共同影响，一次积层混合云降水影响山东，云系自西向东移动。此次降水从21日16时（北京时，下同）开始，持续至22日16时，持续约24 小时，济南地区累计降水量57.8 mm。

山东省人工影响天气办公室租用探测飞机空中国王350（编号10JQ）于4月22日上午实施飞机探测试验，探测飞行轨迹及地基遥感探测设备位置如图2 所示。其中黑色实线为飞机飞行轨迹，箭头为飞机飞行方向；黑色三角位云雷达、微雨雷达的位置；黑色实心圆代表起降机场（济南遥墙机场）位置。

图2 2018年4月22日10:20 齐河天气雷达组合反射率因子（单位：dBZ）。黑色实线为飞机飞行轨迹，箭头代表了飞机的飞行方向；黑色三角为云雷达、微雨雷达的位置；黑色实心圆代表起降机场（遥墙机场）位置Fig. 2 Composite reflectivity factor (units: dBZ) of the Qihe weather radar at 1020 BJT on April 22, 2018. The black solid line is the flight path of the aircraft, and the arrow represents the flight direction of the aircraft. The black triangular area shows the positions of the cloud radar and microrain radar. The black solid circle represents the location of the takeoff and landing airport (Jinan Yaoqiang Airport)

图3 给出了飞机飞行高度、机载AIMMS30 系统探测到的温度随时间变化趋势，飞机从济南遥墙机场起飞后，高度直线上升，09:45 左右上升到此次飞行最大高度4900 m，2018年4月22日08时L 波段探空显示0°C 层高度在4202 m，4900 m 高度温度在−6°C 左右。值得注意的是，09:33 飞机处于地面开机状态，起飞后温度下降了约3°C，迅速回升后又开始持续下降，从而造成了温度的“V”字型。结合探空温度廓线和附近微波辐射计温度廓线（图略）可知，此次过程山东中部区域在500 m至1 km 多的高度上存在逆温层，即随着高度的增加，温度经历“降低—升高—持续降低”的过程。

图3 2018年4月22日飞机飞行高度以及机载AIMMS30 系统探测到的温度随时间的变化Fig. 3 Flight altitude and temperature measured by the airborne AIMMS30 system changes over time on April 22, 2018

5 结果分析

5.1 不同降水类型微物理过程

2018年4月21日16:00时 至4月22日16:00时降水，济南地区云雷达和微雨雷达均观测到一个长时间跨度层状云降水，镶嵌着短时对流云降水。该时段，天气雷达上可见大范围积层混合云系自西南向东北经过济南地区，其中短时强降水雨强最大可达30 mm h−1。图4a–c 给出了天气雷达、微雨雷达、地基云雷达在山东省气象局这一位置雷达反射率因子随时空变化趋势，可以看出三者随时间变化大体趋势一致，微雨雷达和天气雷达由于探测高度的限制，无法观测云顶信息。从云雷达时空剖面可看出云顶高度随时间演变，4月22日08时开始，云顶高度开始下降，12时以后降水趋于减弱至结束。

由图4a–c 可知，三部雷达在约4 km 高度上均出现零度层亮带，微雨雷达在3.5～4 km 高度上存在零度层亮带，厚度约500 m；云雷达零度层雷达反射率因子梯度较大，厚度难辨，与亮带下部降水雷达反射率因子值相当。天气雷达虽然也能观测到零度层亮带，但由于其垂直分辨率限制，亮带上下边界模糊。值得注意的是，地基云雷达为脉冲压缩雷达，其发射宽的脉冲波，在接收机中对收到的回波信号加以压缩处理，以得到窄脉冲。脉冲压缩能解决距离分辨率和作用距离之间的矛盾。在宽窄脉冲切换时因为不同的脉宽在同一距离库上探测灵敏度不同，会形成脉冲拼接缝，文中地基云雷达采用1 μs、5 μs 和20 μs 的组合脉冲压缩到0.2 μs 进行探测。综合考虑作用距离、分辨率、以及灵敏度之间的特点，采用在1.2 km 和3.6 km 对雷达反射率因子进行拼接（图4b），而速度和谱宽则由频率偏移计算得到，因此不存在拼接的问题。此个例中，从地基云雷达的粒子下落速度（图8b）和谱宽（图8c）中可以看到，雷达反射率因子在3.6 km高度的拼接缝与零度层亮带重合。相对于云雷达，微雨雷达在观测零度层亮带的厚度上较为明显，因此，微雨雷达可以用来判断零度层亮带厚度（Wang et al., 2017）。零度层亮带以下，雷达反射率因子呈增大趋势。分析时间序列表明，零度层亮带间歇性缺失，即中间间歇性的存在对流性降水且降水不连续。值得注意4月21日23:10～23:45时段，天气雷达反射率因子较大，最大可达40 dBZ，此时地面雨强最大为25 mm h–1（图4d），雷达反射率因子大值区一直伸展到7.2 km，7.2 km 以上由于天气雷达在微雨雷达这个位置探测高度限制，无法探测到云顶，FY2 卫星反演云顶高度（ztop）显示微雨雷达这个位置云顶高度大于11 km（图4e），说明此时对流发展旺盛，云顶高度较高，云顶温度（ttop）较低，约为–60°C（图4e）。而同样时段（23:10～23:45）微雨雷达反射率因子时空剖面显示2.5 km 以上雷达反射率因子呈“V”字形缺口；地基云雷达反射率因子时空剖面显示1 km 以上雷达反射率因子呈“V”字形缺口，说明此时间段降水粒子的尺度较大，对微雨雷达和云雷达衰减较严重，云雷达衰减程度大于微雨雷达，即波长越短受衰减影响越大。可见，在雨强较大时，云雷达和微雨雷达由于波长限制，受粒子衰减影响较大，文中进一步验证了随着高度升高，衰减影响越大（孙豪等, 2017）。为了进一步分析不同波长雷达在不同高度上的衰减程度，图4f–i 分别给出了23:10～23:45时段微雨雷达、地基云雷达、天气雷达和地面雨强的放大图，在此时段，天气雷达的最大反射率因子达到了46.87 dBZ，能观测到的云顶回波高度在7.6 km 以上（图4h），地面雨强24 mm h–1（图4i），而微雨雷达和地基云雷达分别只能观测到2.5 km（图4f）和1 km（图4g），2.5 km 高度以下，微雨雷达的最大反射率因子为42.89 dBZ；1 km 高度以下，地基云雷达的最大反射率因子为12 dBZ。

图4 2018年4月21～22日（a）微雨雷达、（b）地基云雷达和（c）天气雷达反射率因子时空演变趋势，（d）微雨雷达探测到的地面雨强随时间演变；（e）FY2 卫星反演的云顶高度（ztop）、云顶温度（ttop）随时间演变；（f–i）同（a–d），但为2018年4月21日23:10～23:45时段Fig. 4 Radar reflectivity factor presented in time vs. height coordinates during the passage of the rain period on April 21, 2018: (a) Microrain radar;(b) ground-based cloud radar; (c) CINRAD-SA Doppler weather radar. (d) Rain rate near the ground observed by the microrain radar. (e) Cloud-top altitude (ztop) and cloud-top temperature (ttop) retrieved by the FY2 satellite. (f–i) is the same as (a–d), but for 2310 BJT–2345 BJT on April 21, 2018

从机载云雷达反射率因子时空剖面（图1b）上看，此次降水为明显的积层混合云降水，回波结构中对流泡明显，云顶高度最高约10 km，且云顶边界呈丝缕状，表明已冰晶化，这些均与地基云雷达观测（图4b）一致。由于飞机观测地域范围比地基设备大，时间跨度比地基设备小，且此次积层混合云过程降水存在着不均匀性，因此机载与地基设备观测样本存在着较大时空差异。

为了进一步分析不同降水阶段、不同降水类型微物理过程差异，将本次天气过程分为5 个典型时段，时段一（T1）：4月21日16:30～16:55，短时强降水，云雷达反射率因子时空剖面上观测不到零度层亮带，云雷达多普勒速度、谱宽时空剖面上均无明显跃增线；时段二（T2）：4月21日21:00～21:40，稳定性降水，云雷达反射率因子时空剖面上观测到明显零度层亮带，亮带下回波较强，云雷达多普勒速度、谱宽时空剖面图上均存在明显跃增线；时段三（T3）：4月21日23:20～23:35，短时强降水，S 波段天气雷达时空剖面上回波较强且无零度层亮带，微雨雷达和云雷达反射率因子在时空剖面上均出现“V”字形缺口；云雷达多普勒速度、谱宽时空剖面图上也存在“V”字形缺口；时段四（T4）：4月22日00:00～01:00，稳定性弱降水，S 波段天气雷达、微雨雷达和云雷达反射率因子在时空剖面上均能观测到零度层亮带，云雷达反射率因子在亮带下的强度较其他时次较弱，云雷达多普勒速度、谱宽时空剖面图上均存在明显跃增线；时段五（T5）：4月22日06:00～06:40，地面为小到中雨量级，三种不同波长雷达均观测不到无零度层亮带，云雷达多普勒速度、谱宽时空剖面图上均无明显跃增线，且图形存在上凸边界。分类结果如图4b，五个时段均存在典型特征，下面对五个典型时段进行特征分析。其中T2 和T4 两个时段零度层亮带较明显，T1、T3、T5 三个时段亮带缺失，分别进行合并分析。在此基础上，对层状云降水和对流云降水进行对比分析。

5.1.1 典型层状云降水

T2 和T4 两个时段零度层亮带较明显，为典型的层状云降水。从云雷达时空剖面上可以看出4月21日21:00时前，云顶高度约12 km，云顶呈现丝缕状，表明已冰晶化（黄毅梅等, 2017），回波强度从云顶往下逐渐增强，对T2、T4 两个时间段雷达反射率因子、多普勒速度和谱宽三个量在不同高度上平均，得到图5 廓线图。通常情况下，在混合云中，过冷水滴直径小而浓度大，冰雪晶直径大而浓度小（李玉莲, 2018）。过冷水滴与云冰雪晶粒子的粒子尺度差异较大，对应下落末速度差异也较大，因此当水凝物相态为过冷水滴与云冰雪晶粒子共存的混合态时，对应谱宽相对较大。若谱宽较小，接近 0 m s–1，理论上只有冰晶粒子或过冷水滴一种，然而自然界中很难观测到纯过冷水，一般是和冰雪晶粒子混合存在（Shupe et al., 2004）。结合下落末速度的大小来判断粒子相态，通常当反射率因子小于–17 dBZ，下落速度小于0.7 m s–1作为判断过冷水滴存在的条件（盛裴轩等, 2003; Shupe,2007; 李玉莲, 2018）。分析图5a 表明T2 和T4 雷达反射率因子都从云顶开始增大，T2 从12.72 km的–21.10 dBZ逐 渐 增 大 到3.13 km 的3.81 dBZ，T4 从11.70 km 的–24.67 dBZ逐渐 增大到3.72 km的–1.96 dBZ，T2时段云顶高度更高，云顶雷达反射率因子值更大（图5b、c），可见粒子在下落中微物理过程发展与T4时段有差异。从多普勒速度上看，T2 和T4时段粒子在从12 km 左右下落到6 km 的高度过程中，多普勒速度变化很小，约为1 m s–1，说明在这个过程中粒子下落以雪花形态下落，冰相粒子碰并以攀附聚并为主，粒子的下落速度改变较小。在6 km 高度处，T2时段粒子的多普勒速度增大，到4.8 km 处出现一个峰值，约4.86 m s–1，根据探空曲线，这个高度温度为–4.3°C，这个温度在大雪团易出现温度区（0～–5°C）内（杨军等,2011），碰并效率较高（0.1～0.6），且有凇附过程存在，使得冰晶多普勒速度和谱宽都达到了极大值。粒子从6 km 下落到4 km 过程中，T2、T4 都存在明显的零度层亮带。由于T4 阶段粒子在从6 km 下落到4 km时反射率因子和下落速度的增长均相对缓慢，分别增加了1 dBZ和0.5 m s–1, 雪花主要是靠冰雪晶粒子的丛集碰并增长。但是由于在T2时段多普勒速度和谱宽的增大速度和幅度明显大于T4，由于冰雪晶粒子的增长速率在过冷水层中通过凇附增长比在冰雪层中通过碰并增长更快（李玉莲, 2018），T2时段有过冷水参与，而T4时段过冷水参与不多。

图5 T2（2018年4月21日 21:00～21:40）和T4时段（2018年4月22日 00:00～01:00）地基云雷达的（a）反射率因子、（b）多普勒速度和（c）谱宽均值的垂直分布Fig. 5 Vertical distribution of the (a) mean radar reflectivity, (b) Doppler velocities, and (c) spectrum width of the ground-based cloud radar for the periods T2 (2100 BJT–2140 BJT on April 21, 2018) and T4 (0000 BJT–0100 BJT on April 22, 2018)

5.1.2 对流云降水

T1、T3 和T5 三个时段零度层亮带不明显，且地面雨强较大，判定为对流云降水。对T1、T3和T5 三个时段雷达反射率因子、多普勒速度和谱宽三个量在不同高度上平均，得到图6 廓线图。从5.1 节分析中可以看到，由于云雷达波长较短（8 mm），T3时段1 km 高度以上雷达反射率因子、多普勒速度和谱宽均由于衰减而呈现“V”字形缺口。在1 km 高度以下，T1、T3 和T5 三个时段中，T3时段的下落速度是最大的，最大可达7 m s−1，根据Atlas et al.（1973）的粒子下落速度与尺度关系式，得到T3时段粒子最大尺度可达2.26 mm，根据Gunn and Kinzer（1949）的粒子下落速度与尺度关系式，得到T3时段粒子最大尺度可达1.17 mm。对于云雷达来说，2.26 mm 或1.17 mm粒子尺度都达到了米散射临界值（孙豪等, 2017），均发生米散射效应，导致回波功率谱陡降。T1时段10 km 高度有卷云存在，其粒子多普勒速度约为0 m s−1，谱宽较小，约为0 m s−1，表明高层卷云粒子尺度很小，无大粒子存在。T1 和T5时段降水云的云顶高度最大为7 km，T1时段云顶存在多普勒速度大于0 的上升气流，粒子从7 km 高度下降到4 km 高度过程中，T1时段粒子多普勒速度和谱宽均大于T5时段，说明在7～4 km 这个高度范围内，T1时段云雷达散射体内粒子下落速度和空气湍流均较大，由图7a、b、c、d 云雷达在T1、T5 两个时段粒子多普勒速度和谱宽时空剖面可见，相对于T5时段，T1时段降水路径在时空剖面上是倾斜的（Fabry and Zawadzki, 1995）。这种现象主要原因是当有环境风存在时，降水粒子下落路径会从垂直轨道偏离到倾斜轨道（Friedrich et al., 2013），此时，粒子运动取决于重力和风导致的阻力，这个阻力来源于空气运动和粒子运动速度之差。

图6 T1（2018年4月21日16:30～16:55）、T3（2018年4月21日23:20～23:35）和T5（2018年4月22日06:00～06:40）时段地基云雷达的（a）反射率因子、（b）多普勒速度和（c）谱宽均值的垂直分布Fig. 6 Vertical distribution of the mean (a) radar reflectivity, (b) Doppler velocities, and (c) spectrum width of the ground-based cloud radar for the periods T1 (1630 BJT–1655 BJT on April 21, 2018), T3 (2320 BJT–2335 BJT on April 21, 2018), and T5 (0600 BJT –0640 BJT on April 22, 2018)

图7 地基云雷达在（a，c）T1（2018年4月21日16:30～16:55） 和（b，d）T5（2018年4月22日06:00～06:40）两个时段粒子多普勒（a，b）速度和（c，d）谱宽的时空分布Fig. 7 (a, b) Doppler velocities and (c, d) spectrum widths presented in time vs. height coordinates measured by the ground-based cloud radar for the periods (a, c) T1 (1630 BJT–1655 BJT on April 21, 2018) and (b, d) T5 (0600 BJT–0640 BJT on April 22, 2018), respectively

与图5 对比，对流云降水由于观测不到明显的零度层亮带，因此其雷达反射率因子、多普勒速度和谱宽的垂直廓线上也观测不到值得跃增区。在零度层以上，尤其是在5、6 km 处，对流云降水多普勒速度和谱宽均大于层状云降水，说明在对流云降水时环境的垂直气流、粒子尺度范围等均大于层状云降水。

5.2 零度层微物理特征

5.2.1 零度层亮带参数特征

选取雷达反射率因子时空剖面上零度层亮带比较稳定时段分析融化层的微物理特征，即2018年4月22日00:00～01:00（简称为S1时段）和07:00～10:00（简称为S2时段），划分结果如图4b。从地基云雷达反射率因子、多普勒速度和谱宽的垂直剖面（图8a–c）可以看出，雷达反射率因子、多普勒速度和谱宽都垂直方向上都存在观测值的变率跃增线。为了更清楚地显示零度层附近参量的特征，图8 只给出了3～5 km 高度的剖面图。

图8 2018年4月21日16:00～4月22日16:00，地基云雷达的（a）雷达反射率因子，（b）多普勒速度、（c）谱宽的时空剖面。左侧小图为图（a）纵坐标对应高度上飞机CIP 探头记录的粒子图像Fig. 8 (a) Radar reflectivity factor, (b) Doppler velocities, and (c) spectrum width presented in time vs. height coordinates measured by the groundbased cloud radar from 1600 BJT on April 22 to 1600 BJT on April 22, 2018). The small figures on the left are the particle image recorded by aircraft CIP at the altitude corresponding to the ordinate of panel (a)

图9 给出了地基云雷达反射率因子、多普勒速度和谱宽在S1 和S2 两个时间段的平均值廓线。分析表明，S1 和S2 的廓线趋势以及三个参量变率跃增高度极其一致（图9）。可以看到粒子在从高层下落过程中，穿过3.8 km 的0°C 层，雷达反射率因子在3.68 km 高度开始显著增大，3.40 km 高度达最大值，厚度为0.28 km；多普勒速度的绝对值从3.62 km 高度开始显著增大，3.30 km 高度达最大值，厚度为0.32 km；谱宽从6 km 左右开始逐渐增大，3.6 km 高度显著增大，跃增明显，3.3 km高度达最大值，厚度约为0.3 km。观测结果与黄毅梅等（2017）的结论近似，即亮带中雷达反射率因子跃增高度比多普勒速度高80 m，多普勒速度跃增高度又比谱宽高20 m。三个变量跃增高度差异的可能原因：雪花降落到0°C 层，由于温度升高，表面开始融化，其表面具有了水滴反射特性，雷达反射率因子开始跃增，但其下落速度增大不明显，因此多普勒速度未产生较大变化。当雪晶进一步融化，下落速度增大导致粒子多普勒速度跃增，因此多普勒速度跃增高度低于雷达反射率因子的跃增高度80 m。从谱宽角度上分析，雪花穿过零度层时，由于表面融化程度较小，仍然具有雪花下落速度，且大小雪花下落速度近似，当粒子进一步下落并融化时，小雪花融化快，大雪花融化慢，当大小雪花全部融化时，他们具有大小雨滴下落速度，大小雨滴的下落速度差异明显，导致此时谱宽达到极值，因此谱宽的跃增高度略低于雷达反射率因子和多普勒速度。上述微物理过程与黄毅梅等（2017）的分析近似，但值得注意的是，谱宽从6 km 左右开始逐渐增大，推断6 km 高度左右由于过冷水存在而发生凇附过程，使得粒子虽然其下落速度变化不大，但谱宽增大明显。4月22日09:30～11:30 期间飞机探测飞行，虽然机载设备与地基云雷达观测的时间和空间均存在差异，但机载CIP 和PIP 探头可提供不同飞行高度的粒子图像，可为地基云雷达的观测提供更为直观地观测验证。根据CIP 图像记录，4.3 km 高度上冰雪晶和过冷水同时存在，雪花呈攀附状，且存在大量的枝状冰晶。 随着粒子的下落，雪花之间的攀附黏连增多，且雪花边缘逐渐光滑，为融化和淞附所致。当雪花完全融化时，其粒子较小，随着下落碰并过程导致雨滴增大。

图9 S1（2018年4月22日 00:00～01:00）、S2（2018年4月22日 07:00～10:00）时段地基云雷达的平均（a）反射率因子、（b）多普勒速度、（c）谱宽的垂直分布，（d、e、f）为放大后3～4 km 高度上三个变量的垂直分布Fig. 9 Vertical distribution of the mean(a) radar reflectivity, (b) Doppler velocities, and (c) spectrum width of the ground-based cloud radar at periods S1 (0000 BJT - 0100 BJT on April 22, 2018) and S2 (0700 BJT - 1000 BJT on April 22, 2018). (d), (e), and (f) correspond to the vertical distributions of the above three variables at the height of 3–4 km after zooming in

5.2.2 零度层附近微物理过程

图10 给出了不同时次飞机轨迹上高度、温度以及CIP 和PIP 粒子图像，09:38:46 和11:27:43 起飞和降落阶段显示近地面温度分别是10.7°C 和9.57°C，粒子图像主要是椭圆形云滴和雨滴。10:05:53 至10:47:24时间段内，飞行高度都在4330 m 左右，温度范围在−0.78°C 到0.30°C，即均在0°C 层上下飞行。如图1b 所示，该时间段，飞机飞行姿态参数基本不变，在这种水平飞行状态下，其测量结果更为准确（Muhlbauer et al., 2014; 亓鹏等, 2019）。由于探测飞机飞行高度在零度层附近，有利于进一步分析零度层附近粒子微物理特征。而这段时间内粒子图像差异较大，粒子形态有云滴、雨滴、针状冰晶、平板状冰晶以及不规则状冰晶等，粒子不同形态反映了降水粒子形成的不同机制和微物理过程。CIP 和PIP 粒子图像（图10）反映了飞行区域粒子形态，而这些粒子是从飞机轨迹上方掉落、局地生成或上升气流带到轨迹高度，因此粒子形态与粒子的来源、粒子运动区域过冷水含量、上升气流速度等方面密切相关（张佃国等, 2020）。在负温度接近0°C时，10:05:53时次，CIP 图像显示粒子形态为云滴，尺度多为25～75 μm。10:12:03时次，CIP 图像上显示明显辐枝冰晶聚合物，即互相攀连的雪花黏附成雪片和雪团，这与Magono（1953）和Pruppacher and Klett（2010）等的观测结论较为一致，即在0～−5°C 的范围内，易出现大雪团，且在−1°C 雪花有较大尺度。在同样温度和高度下，10:38:13时次CIP观测到了针状冰晶的聚合物。这两类冰晶的出现可用准液膜理论解释，准液膜理论认为在0°C 高度层附近，冰表面存在准液膜，即冰表面与潮湿表面的特性类似，与表面能有关。这种准液膜在并与空气的界面上存在，两个冰晶碰撞时，准液膜被夹于两层冰之间，就会固体化，并使冰晶粘合在一起（Hobbs and Mason, 1964;杨军等, 2011）。在正温度接近0°C时，如10:15:22和10:21:22时次，雪晶则因融化而合并，即融连成针状或辐枝状雪晶聚合物。10:47:24时次, 对流降水，CIP 和PIP 粒子图像均显示出聚合冰晶结构，存在凇附过程和冰晶间的攀附，结合图1b 可以看到，该时次飞机飞过区域为对流泡区，其雷达反射率因子明显大于对流泡区域以外约10 dBZ，且零度层亮带不明显，在对流区内上升气流明显，将下层水汽抬升带到0°C 层以上，使得该区域冰晶在从高层下落过程中，除了聚并增长过程外，由于高过冷水含量使得凇附增长也很明显。因此0°C 层附近粒子形态有不同形状的聚合状冰晶和云滴，这与杨洁帆等（2021）在太行山东麓对层状云的飞机观测较为一致。当粒子下落到温度约5°C 层时，11:07:59时次，CIP 图像上可以观测到雪晶已经完全融化，其尺度约为125～500 μm（根据该时次CIP 图像像素点确定，下同）。当粒子下落到近地面层温度约为10°C时，11:27:43时次，CIP 图像显示粒子尺度明显增大，约为700～1775 μm，因此液态粒子在从零度层以下降落到地面的过程中，碰并即碰撞合并过程显著。

图10 不同时次飞机轨迹上的高度、温度以及CIP 和PIP 粒子图像Fig. 10 Altitude, temperature, CIP, and PIP particle images on different aircraft tracks

6 结论与讨论

基于机载云雷达KPR 和DMT 粒子测量系统，结合地基云雷达、微雨雷达和天气雷达等设备，对2018年4月21～22日影响山东的一次积层混合云降水微物理过程进行了分析，结论如下：

（1）地基云雷达、微雨雷达和天气雷达反射率因子要素在单点位置上随时间变化大体趋势一致。微雨雷达和天气雷达由于探测高度限制，探测不到云顶信息，但在探测零度层亮带高度和厚度上有优势；云雷达可以清楚地观测到云顶高度随时间演变；当雨强大于25 mm h−1时，微雨雷达和云雷达因衰减造成时空剖面上探测量的“V”字形缺口。波长越短衰减越大，天气雷达受衰减影响相对较小。

（2）层状云降水，虽然都有明显的零度层亮带存在，但是云顶高度，云顶的雷达反射率因子、粒子的多普勒速度和谱宽等参量，反映了粒子下落微物理过程的差异。层状云降水不同阶段，零度层以上存在着雪花的攀附及凇附等不同的微物理过程；对流云降水阶段，零度层以上，尤其是5、6 km 的高度，多普勒速度和谱宽均大于层状云降水，说明在对流云降水时环境的垂直气流、大小粒子的尺度范围等均大于层状云降水。

（3）高层卷云粒子尺度很小，粒子多普勒速度约为0 m s−1，谱宽较小，约为0 m s−1。

（4）对于零度层亮带的观测，云雷达反射率因子跃增高度比多普勒速度高80 m，多普勒速度跃增高度又比谱宽高20 m。该现象反映了当高层雪花降落到0°C 层，表面融化使其表面具有了水滴反射特性，雷达反射率因子开始跃增，但仍具有雪花的下落速度，且大小雪花下落速度近似，谱宽变化不大。当雪晶进一步融化，下落速度增大导致粒子多普勒速度跃增，小雪花融化快，大雪花融化慢，当大小雪花全部融化时，他们具有大小雨滴下落速度，大小雨滴的下落速度差异明显，谱宽达到极值，因此谱宽的跃增高度略低于反射率因子和多普勒速度。

（5）机载资料显示，自10:05 开始，飞机一直在约4330 m 的高度上飞行，温度均在0°C 层上下飞行，CIP 和PIP 粒子图像显示粒子的形态有云滴、雨滴、针状冰晶、辐枝状冰晶以及不规则状冰晶等，这些粒子是从飞机轨迹上方掉落、局地生成或上升气流带到轨迹高度，因此粒子形态与粒子的来源、粒子运动区域过冷水含量、上升气流速度等方面密切相关。

联合观测对仪器同步性要求很高（韦凯华等,2015），由于受机载和地基资料时空匹配度的限制，仅对对地基资料和机载资料进行了初步的分析，所得结论还需更多的飞行架次和地面观测资料进行比对验证。此外，数值预报模式中微物理过程的模拟与实况的检验分析，也是今后的研究方向，可进一步了解微物理模拟特征误差的可能来源，有利于加深对此类积层混合云降水微物理结构的认识，从而为提高降水的定量预报奠定基础。