拉萨汛期夜雨率变化特征外文翻译资料

 2022-11-11 11:41:25

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1、介绍

降雨量的昼夜变化是一个地区的重要特征，它往往与地理特征以及大气动力特征控制的物理过程是相关的，这些地理特征以及大气动力特征控制着当地的降水。降雨日变化的模式可能随季节变化。在热带地区，陆地和海洋的最大降雨集中在下午和清晨[Hirose和Nakamura，2005; Nesbitt和Zipser，2003; Nitta和Sekine，1994;Ohsawa等，2001]。由发生频率来表示降雨的昼夜循环 [Dai等，2007]，这种循环具有很大的空间和季节变化。强对流通常在中尺度上发生并演化，在发展初期对流降水占主导地位，随后是2-4小时或更长时间的高层演化和层状云降水。[Houze，1977; Leary和Houze，1979; Zipser，1977]。在陆地上，早晨经常出现毛毛雨甚至无雨，而对流运动则发生在下午晚些时候[Dai，2001]。Lin等[2000]提出由于夜间云顶辐射冷却造成的不稳定使夜间最大层状云降水增加 Kubota和Nitta [2001] 提到晚上较少的水汽积聚对夜间对流的发展有重要影响。Nesbitt和Zipser [2003]认为热带地区的夜间降雨通常是由中尺度对流系统（MCSs）引起的，而不是孤立的对流造成的，并且MCS在午夜后最强，可能是由于下午对流的高速增强。 Yu等 [2007]表明，清晨的降水峰值主要来自持续时间超过6小时的降雨，而下午的降水峰值主要在持续不到3小时的降雨中产生。

在整个亚洲的季风区域，地形对当地的天气和降雨产生了重大影响[Reihl，1954]。 夜间和清晨降雨与地形或地形引起的局部环流有关[Barros等，2000,2004; Bhatt和Nakamura，2005; Singh等，2005; Kuwagata等，2001; Lang和Barros，2002; Ueno等，2001]。然而，在下午到傍晚的时间中出现降水峰值，相较于深夜到早晨的降水峰值更常见[Barros and Lang。，2003; Ohsawa等，2001; Ueno等，2001]。 Barros等 [2000]提出，白天上坡的风比夜间下坡的风更强，夜间的降水峰值在低海拔地区最强，低海拔地区对风的阻挡较强。 Kuwagata等 [2001]发现宽度约160公里，深度为100米的山谷是对水汽积聚最有效的地形。 Bhushan和Barros [2007]表明，局部的水汽跳跃式循环引起强大的回风，在夜间降雨前汇聚在中央低地，在山谷口暖湿空气抬升，从而引发夜间对流。 Sato等 [2007]也表明地形对干旱/半干旱地区的云形成有很大影响。

众所周知，青藏高原在夏季是大气的热源，其在大尺度产生有显著昼夜变化的环流，提供垂直运动和非绝热加热条件[Flohn，1957; Krishnamurti和Kishtawal，2000年; Li和Yanai，1996; Luo 和 Yanai，1983; Nitta，1983; Yanai等，1992]。 Fujinami和Yasunari [2001]的一项研究，通过春季的干对流和夏季的湿对流与湿度的联系，指出春季和夏季季风季节间白天云的活动的不同。 Ueno等 [2001]揭示了青藏高原上频繁变化的降雨峰值。 Murakami [1987]，Yanai和Li [1994]，Shimizu等人也研究了夏季高原对流的显着日变化。 [2001]，Uyeda等。 [2001]，Ohsawa等。 [2001]，Yamada和Uyeda [2006]。王等人。 [2004]记录了青藏高原东部对流的昼夜循环在下午或傍晚达到顶峰，然后向东移动。

青藏高原位于海拔4000多米，地形复杂，并且有1500多个大小不一的湖泊，导致了降水日变化的复杂变化。图1显示了青藏高原的地形，数字表示本次研究中使用的主要的22个湖泊。高原位于喜马拉雅山脉以北，在南亚夏季风环流的背风侧，因此降雨量少，风力很弱。 Yanai和Li [1994]提出平均风速在凌晨（当地时间0400-0600）约为1.2 m/s ，并且在下午（1400 – 1800）的最大平均风速约为5.0 m/s 1,5月- 8月，这项数据来自全球大气研究计划。与其他干旱地区一样，高原在下午或傍晚接有最大降雨量[Banta，1998; Tian et al。，2005]。在目前的研究中使用了热带降雨测量任务（TRMM）降水雷达（PR）1998年至2007年的数据，在6月至8月期间得到了类似的特征（图2）。超过60％的日降雨出现在青藏高原，德干高原和塔尔沙漠出现在下午，图2表示下午（1200- 2400 LT）降雨量减去清晨（0000 - 1200 LT）降雨量。图2中的暗区是下午雨势增强的区域。

我们假设当地的尺度的天气现象（湖地对比和岭谷效应）对降雨分布影响最大，而大尺度动力过程影响较弱。对青藏高原进行的一些研究已经解释了地形对对流系统的作用[Fujinami et al。，2005]，并且在数值实验的基础上提出了一些机制[Kuwagata et al。，2001]。但是尚未对长期的数据集进行详细研究。因为通常很难在沙漠和山区维持常规观测站[Ueno et al。，2007]。大多数研究都是使用大型空间尺度数据以及云的数据完成的。然而云的分布并不总是与降雨分布相同的（参见Tian等[2005]的研究，基于GOES IR数据）。为了确定复杂地形的影响，涵盖昼夜循环的精确数据至关重要。具有高分辨率的卫星遥感是评估这种复杂地形区域上的气象要素的最佳工具。由于并非太阳同步轨道，TRMM卫星可以对昼夜周期进行采样。 TRMM PR在太空独特而直接地以精细分辨率（^ 5 km）观测降雨量，并提供了从1998年到现在的超过10年的降雨数据。在陆地上，TRMM微波成像仪可用于收集海洋上的降水数据但精度较差。不过PR不受此限制。图2展示了TRMM PR昼夜观测的必要性。 该研究的目的是研究降雨的日变化，并了解包括湖泊在内的青藏高原中部地区的地形影响。我们使用TRMM PR的数据，网格大小为0.05*0.05纬度/经度，重点关注夏季风（6月- 8月）的月度变化。本文的结构如下：第2部分描述了数据和分析方法;结果见第3部分;讨论情况见第4部分;第5部分包括摘要和结论。

2、数据与分析

对于降雨日变化的研究，使用TRMM PR 2A25 [Iguchi等，2000] 在1998 - 2007的瞬时数据。Global 30 Arc Second Elevation（GTOPO30）的数据用于地形（http：// edcdaac .usgs.gov/gtopo30/gtopo30.html）。

美国国家航空航天局（NASA）和日本宇宙航空研究开发机构（JAXA）提供TRMM数据产品。 我们在1998年至2007年使用了第6版2级降水雷达数据。2A25产品提供了PR的近地表降雨率。 Iguchi等人描述了降雨率和降雨类型的算法 [2000]和Awaka [1998]。 通常情况下，“近表面”被定义为无杂波范围中的最低点。 近地面海拔从最低500米（AGL）到最高2公里（AGL）。

降雨率的计算方法为条件降雨率（近地表降雨率gt; 0 mm/ h ）和降雨频率（数量按样本总数标准化）的乘积。 降雨量是一定时期内累积降雨。 PR 2A23数据[Awaka，1998]提供了“风暴高度”。风暴高度是风暴顶部的高度（gt; 18 dBZ：反射率相当于约0.5 mm/ h ）。 在本文中，风暴高度数据仅在2A25的近地表高度存在降雨时才被收集。

Fu和Liu [2007]认为TRMM PR算法第5版和第6版错误地将弱对流降雨识别为高原上的层状云降雨。 他们认为这可能是由于零度层接近地表。 Schumacher和Houze [2003]也提出TRMM第5版的PR算法将低层，孤立的单体识别为层状云。 关于这个问题，我们在研究中没有使用2A23的数据提供的雨型。

为了获得气候特征，从0.05经度times;0.05纬度的瞬时数据中生成24小时间隔的格点数据。 该网格大小几乎等于PR像素大小。

图3a显示了1998年6月至1998年6月西藏高原的降雨率（mm / d）分布（图3的细节将在第3部分中讨论）。 图3a描绘了从东到西强烈变化的降雨分布，绝对降雨率可能无法正确显示昼夜变化的特征。 因此，我们用降雨分数（RF）表示降雨率分布

其中R是降雨率 h是当地时间（小时）。

在这项研究中，将一天分为8个时段，每一段持续3小时，表示如下：深夜（0000 -0300 LT），清晨（0300 - 0600 LT），早晨（0600 - 0900 LT），午前（ 0900-1200 LT），午后（1200- 1500 LT），傍晚（1500 - 1800 LT），晚上（1800 - 2100 LT）和夜晚（2100 - 2400 LT）。其中当地时间是从经度计算的UTC的时间平移。 Hirose等 [2008]发现青藏高原上的昼夜特征在高度上表现出空间均匀性。 然而他们发现由于数据收集时引起的波动，昼夜变化的特征波动仍然是嘈杂的。

在本次研究中，使用1：2：1平滑过滤对每小时降雨率进行平滑处理。 平滑降雨率（SR）给出为

其中R和h分别表示降雨率和以小时单位的当地时间，和降雨率分布计算时相同。

我们使用变化系数（CV）来比较具有不同均值的参数。 CV是降水分布的散度标准化，定义为标准偏差与平均值（m）的比

，

通过24小时的系数变化同样能分析昼夜降水的强度以及变化。

为了研究地表高度，我们使用了由美国地质调查局的地球资源观测系统（EROS）的数据中心制作的全球30弧度秒海拔数据集合（GTOPO30）。 将30秒空间分辨率的原始数据内插入0.05*0.05网格上。

由于高原具有复杂的地形，我们从小尺度滤波数据（0.05* 0.05）中减去大尺度滤波数据（0.35* 0.35），以揭示近地面空间的微小波动和降雨率之间的关系。然后统计R平方（相关系数的平方）来确定降雨率和地表粗糙度之间的关系。作为地表粗糙度的度量，地表海拔的标准偏差在周围0.75*0.75空间平面内的0.05*0.05网格点中计算。

[21]抽样误差问题需要特别注意。 PR区域宽度小于250 km，半干旱地区降雨的统计显着性可能较差。但是通过使用10年的JJA数据得到结果应该是可靠的。由于我们的研究区域位于热带地区的边缘，因此TRMM的观测数据最多。卫星的轨道模式允许数据收集的范围在超0.05*0.05网格中从每天在28.5N观测0.8次，到每天在35N几乎观测两次。平均来说，样本数量为在31N每天1个。假设降雨频率约为5％，则该区域在1小时间隔内发生大约0.6降雨，持续30个月（10年零3个月）。空间平均可以减少其中的误差。在这种情况下，我们横跨青藏高原（CTP）（85E-92E，28.5N-35N，如图1所示），跨度为经度/纬度7 *6.5。假设在0.5*0.5区域内统计各个独立的典型降水，则降水区域数量在一个月零一小时可能为110。如果我们假设降雨出现服从降水概率（p）的二项式分布，则平均发生次数及其方差分别为np和np（1p），其中n是样本数。在我们的例子中，np是110，并且标准偏差变为大约10，对应于事件数量的9％左右。我们通过1：2：1的加权平滑昼夜变化，进一步将标准偏差降低到约6％。事实上，在另一项分析中，我们比较了前5年（1998年至2002年）和过去5年（2003年至2007年）的结果，并确认了调查结果的一致性。

之后我们将展示湖泊降水的日变化。 表1显示了湖泊上30个月（10年零3个月）的样本和雨水像素分布的大小和数量，具体数值取决于湖泊的大小和位置。 湖泊面积从75平方公里到1750平方公里不等，雨季像素数量在30个月内从180到2800不等。 因此数据的统计随湖泊大小的变化很大。

图4显示了各种规模湖泊（湖泊15,17和19）的前5年（1998年至2002年，实线）和过去5年（2003年至2007年，虚线）的降雨量的日变化。。 尽管两个时期的变化不相同，但结果显示了湖泊的特征。 例如，15号湖泊的降水高峰在清晨与晚上，19和17湖的降水高峰在下午。

3、结果

3.1、昼夜降水季节变化和季节内模式

根据Yin等[2008]在高原上的94个气象站观察到的年度降水分布。高原上的降水量最高，JJA约为3.5 mm / d，超过东南区域（Yarlung Zanbo河谷）的降水，并且向研究区域的西北部逐渐减少，最终小于0.5 mm / d（图3a）。降雨发生的频率也显示出类似于降雨率的情况，从青藏高原距离中部的大约7％到西部的约1％（图3b）。条件降雨率从约0.5毫米/小时到1.6毫米/小时不等（图3c），高于当地最低地降水率（小于4700米），在该区域内Ueno等 [2001]也表明高原地区的降雨频繁，强度较低。

由于降水分布从东到西不等，本次研究将青藏高原分为两部分：高原中部（CTP）和青藏高原西部（WTP）（78E-85E，31.5N-35N，如图1所示）。 6月、7月和8月（JJA）的降雨量的空间变化系数在CTP为0.1，而WTP为0.2。 WTP的变化较大可能是因为降雨频率较低导致雨量较少。所以该研究的重点将在CTP上的降雨。

CTP在JJA的降雨的昼夜变化周期远高于3月，4月和5月（MAM）以及9月，10月和11月（SON）（图5）。图5显示了CTP当地时间平均的降雨率（mm / h）。因为TRMM PR观测到的降水非常少，12月，1月和2月（DJF）未包括在内。所有季节的降水都在傍晚（大约1600 LT）达到高峰。图5还显示夏季（JJA）降雨率最高（0.13 mm / h），其次是SON。每年JJA降雨量超过70％。 Fujinami和Ya

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