曾勇 曹水 杨哲

摘要    为探索X波段双线偏振雷达对冰雹云识别效果，对贵州春季一次强冰雹天气过程偏振雷达降水识别进行分析。结果表明，双线偏振雷达能够从水平反射率因子识别出冰雹云，在有效探测范围内能够获取冰雹粒子真实回波信息。偏振雷达的降水类型识别能够正确识别冰雹，同时识别到冰雹落区与实际降雹落区基本一致。在人工防雹作业时，可以利用双线偏振雷达识别冰雹云，获得科学作业时机和作业部位。

关键词    冰雹云;双线偏振雷达;偏振参量;降水粒子识别;贵州省

中图分类号    P458.121.2        文獻标识码    A        文章编号   1007-5739（2019）12-0178-03

Abstract    In order to explore the recognition effect of X-band dual-linear polarization radar on hail clouds，the polarization radar precipitation identification during a severe hail weather process in spring in Guizhou Province was analyzed.The results showed that the dual-linear polarization radar could recognize hail clouds from horizontal reflectance factor and obtain the real echo information of hail particles within the effective detection range.The recognition of precipitation type by polarization radar could correctly identify hail，and the hail falling area identified by polarization radar was basically consistent with the actual hail falling area.In the artificial hail suppression operation，the hail cloud could be identified by using dual linear polarization radar，and the timing and location of the scientific operation could be obtained.

Key words    hail cloud;dual linear polarization radar;polarization parameter;precipitation particle recognition;Guizhou Province

贵州地处云贵高原东侧，属典型的山区省份，特殊的地理环境和地形地貌造成冷暖空气交汇活动频繁，气象灾害频发，冰雹灾害尤为严重[1-2]。在全球气候变暖趋势下，一方面贵州省冰雹不仅频次增多而且灾害程度日趋严重，冰雹灾害损失惨重，特别是对农业生产影响比较突出，轻则使农作物减产，重则绝收;另一方面全省冰雹明显呈现突发性、季节性、区域性的变化特点。据有关资料统计，贵州省每年因冰雹灾害造成的经济损失达千万元甚至逾亿元，农田受灾高达数万亩[3]。

新一代天气雷达作为探测强对流天气的有效工具，为冰雹天气的监测预警预报提供有力支撑，但其只能获取冰雹云雷达回波的宏观特征，缺少对冰雹云发展过程微物理特征观测。双线偏振雷达是在新一代天气雷达基础上发展起来的新型雷达探测装备，除新一代天气雷达能提供的雷达产品之外，双线偏振雷达能够提供识别冰雹和降水的偏振参量产品[4-5]。国内外专家和学者针对不同波段双线偏振雷达开展观测试验，结果表明，双线偏振雷达在冰雹识别和定量降水估测效果较好[6-7]。本研究主要基于X波段双线偏振雷达探测数据，对2018年4月21日发生在贵州中部一次强冰雹天气过程冰雹识别进行分析，以促进双线偏振雷达在冰雹监测与人工防雹中的应用，为防灾减灾提供支撑。

1    资料与方法

雷达资料采用贵州省人工影响天气办公室2017年引进的X波段双线偏振雷达观测数据，其有效探测距离为75 km。因冰雹过程伴随强雷电导致雷达站在首次降雹之前断电，因此探测数据从21：27—22：21之间10个体扫数据，不影响后续2次降雹的分析。探空资料为贵阳探空站当日20：00（北京时间，下同）L波段探空雷达资料。降雹资料来自地面天气报文和人工影响天气作业站点观测记录。对雷达资料的分析主要基于偏振雷达终端处理软件，对相关雷达参量进行数理统计分析。

2    天气实况与环境场分析

2018年4月21日20：34—22：47，贵州中部出现冰雹天气过程，清镇市新店镇（21：15）、卫城镇（21：39）、王庄乡（21：46）先后出现降雹，最大冰雹直径为王庄乡20 mm，对农作物造成一定损害。

2018年4月21日20：00，650 hPa的中低层有明显的条件不稳定，对流有效位能CAPE值为358.39 J/kg，低层有少量的对流抑制能量，0 ℃层位于4.6 km左右，-20 ℃层位于8.0 km高度;对流层底部有较浅薄的干层，820～650 hPa之间是显著的湿层;400 hPa为20 m/s以上的大风，且随高度升高风速变大，中低层（500 hPa以下）为东南风随高度顺时针旋转为西北风，有暖平流，500 hPa以上风向为稳定的西北风，风速达到36 m/s;在700 hPa湿度较大的情况下，K指数为43 ℃，SI指数为-3.49 ℃，表明对流层中层和中低层存在热力不稳定层结。

20：00的环境场特征中虽然对流有效位能的数值不算很大，但在中低层均存在不稳定层结，低层具有垂直风切变和融化层较低几个特征明显的情况下，具备发生冰雹和雷暴大风的热力和动力环境条件。

2    冰雹识别结果分析

2.1    雷达反射率因子

冰雹云特征是具有较强的反射率因子和强回波顶高。双线偏振雷达能够同时发射和接收水平和垂直极化电磁波，因而能够获取对不同粒子对水平和垂直极化电磁波的散射差异信息，从而对不同降水粒子进行区分和识别。图2给出了主要时次6.7°仰角雷达水平反射率因子ZH分布。由图2（a）可以看出，冰雹云在新店镇降雹后的继续发展，回波最大强度已达到65 dBZ，45 dBZ强回波顶高达到8.0 km。结合当日融化层高度为4.6 km，-20 ℃层高度为8.0 km，已经达到贵州冰雹云识别指标，可以确定为冰雹云。图2（b）（c）分别对应卫城和王庄降雹，此时强度回波强度区域范围扩展，是强冰雹云特征，在经历2次降雹后，在22：21回波强度减弱，强回波趋于消散，冰雹云进入消亡阶段。

2.2    降水粒子识别

新一代天气雷达尽管能够对冰雹云回波宏观特征进行分析，但宏观参量不能反映冰雹云发展演变过程中云内微观粒子在动力和微物理作用下增长特征，X波段双线偏振雷达可解决这一难题，可以对雹云内各类水成物粒子进行有效识别。本部X波段双线偏振雷达主要基于模糊逻辑法（FHC）对ZH（雷达水平反射率因子）、ZDR（差分反射率因子）、KDP（差分传播相移）和ρhv（零滞后相关系数）4个偏振参量进行模糊化，构建各自的隶属函数，降水类型作为输出变量[8]，对主要观测时次偏振雷达降水类型识别结果进行提取，结果如图3所示。可以明显看出，在21：27已经识别出大冰雹区与冰水混合区。在经历2次降雹后，冰雹识别区域减小，是降雹对冰雹云内粒子的消耗。根据当日人工影响天气作业站点观测资料，偏振雷达识别冰雹云落区与实际观测降雹落区基本一致，体现出双线偏振雷达较新一代天气雷达识别冰雹具有更好优势，可以为人工防雹作业提供科学的作业时机和作业部位，达到防災减灾目的。

3    结论

对贵州春季一次强冰雹天气过程X波段双线偏振雷达观测资料进行分析，结果表明，X波段双线偏振雷达首先能从水平反射率因子识别冰雹云，其次通过模糊逻辑算法得到的降水粒子类型能有效识别大冰雹、小冰雹和冰水混合区。通过降雹过程地面观测资料与偏振雷达观测资料比对，双线偏振雷达识别出冰雹落区与实际降雹落区基本一致，而且具有一定时间提前量。因此，在开展人工防雹作业时，可以先利用新一代天气雷达对冰雹云进行提前预警，再利用双线偏振雷达定点对目前区域进行观测，识别冰雹云，获得精准的作业时机和作业部位，从而为科学人工防雹作业提供支撑。

4    参考文献

[1] 万雪丽，周明飞，曾莉萍，等.贵州春季强冰雹天气定量化概念模型研究及试应用分析[J].贵州气象，2017，41（2）：1-7.

[2] 周永水，汪超.贵州省冰雹的时空分布特征[J].贵州气象，2009，33（6）：9-11.

[3] 张塞，范宝俊.中国灾害报告（1949—1995）[M].北京：统计出版社，1995.

[4] 王晓艺，苏德斌.基于X波段双线偏振雷达的冰雹云降水粒子识别研究[J].成都信息工程大学学报，2018，33（4）：383-390.

[5] 何宇翔，肖辉，吕达仁.利用极化雷达分析层状云中水凝物粒子性状分布[J].大气科学，2010，34（1）：23-34.

[6] 刘黎平.双线偏振多普勒天气雷达估测混合区降雨和降雹方法的理论研究[J].大气科学，2002（6）：761-772.

[7] LIU H，CHADRASEKAR V.Classification of hydrometeors based on polarimetric Radar measurements：Development of fuzzy logic and neuro-fuzzy systems and in situ verification[J].Journal of Atmospheric and Oceanic Technology，2000（17）：140-164.

[8] 曹俊武，刘黎平.双线偏振多普勒天气雷达识别冰雹区方法研究[J].气象，2006（6）：13-19.