基于TRMM卫星PR资料研究1998年东亚降水季节特性外文翻译资料

 2022-11-21 16:31:27

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基于TRMM卫星PR资料研究1998年东亚降水季节特性

傅云飞1,2 林一骅2 刘国胜3 王强4

1 中国科学技术大学地球与空间科学系，合肥230026

2 LASG，中国科学院大气物理研究所，北京100029

3 美国佛罗里达州立大学气象学院，美国

4 中国科学技术大学继续教育学院，合肥230026

摘要:利用热带测雨卫星（TRMM）的测雨雷达数据研究1998年东亚的降水特征（10-38°N，100-145°E），特别是在中纬度陆地（大陆陆地）和海洋（中国东海和南海）地区，并将结果与热带的降水进行比较。年度统计数据显示，东亚地区主要是层状云降水（面积分数约为83.7％），占总降水量的50％，深对流降水对总降水贡献48％，面积分数为13.7％。统计数据还显示，东亚暖对流降水影响较小，只占总降水量的1.5％，面积分数为2.7％。结果表明，在季节性尺度上，层状云降水与深对流降水的降雨量比与其降雨像素比成正比。除了夏天，季节性降水模式比较好的是全球降水气候学项目降水和TRMM PR测量。研究表明，东亚经向上深对流降水和层状云降水之间的降水量和频次明显相反，这与该地区夏季风和冬季季风的交替活动对应。降水的垂直结构高度图（CRAD）和东亚中纬度地区的平均分布中也呈现强烈的季节变化性。然而，除了冬季，南海的这些降水结构是热带型的。对CRAD的分析显示，无论在陆地还是海洋上，深对流降水的地表降水率变化范围很大，特别是在大陆地区的对流性降水，东亚大部分层状云降水降水率范围小。

关键词：TRMM PR；季节变化；降水结构

1 介绍

在亚洲季风系统中，东亚的循环系统结构不同于印度次大陆。这些分别称为东亚季风系统和印度季风系统(Krishnamuti和Bhalme，1976；Tao和Chen，1987；Chen et al., 1992)。两个系统在耦合的海洋大气系统之间也具有不同的相互作用(Lau和Li，1984；Lau et al.， 1988；Yasunari，1990，1991；Fu和Huang，1997）。特别是在夏季的与季风的活动有关的降水和强降雨事件的分布，许多学者已经对此进行了研究(Ding和Reiter，1982；Matsumoto, 1985；Lau et al.，1988；Ninomiya，1984，2000；Ninomiya and Murakami，1987)。在东亚季风区内，被称为“梅雨”（或日本“Baiu”）的东亚特殊天气系统及其降水已经得到科学家的重视，做了许多实验，如TAMEX（台湾地区Mesosclae实验）（Kuo和Chen，1990）和最近的GAME / HUBEX（淮河流域实验）（Ding et al.，2001）。虽然东亚云的特征已经通过GMS（地球静止气象卫星）的IR（红外辐射）数据分析（Murakami，1983；Takeda和Iwaski，1987）得到，但我们对东亚降水特征的了解，如降水类型（对流性降水或层状云降水）和垂直结构的降水（降水剖面）的分布，仍然受到地面和空间观测的限制。

更深入地了解降水类型及其垂直结构对于理解云动力学和微物理过程包括潜热加热释放（Fujiyoshi等，1980；Houze，1981；Szoke等，1986；Hobbs，1989；Liu和Takeda ，1989；Zipser和Lutz，1994）和改进卫星降水算法（例如，Wilheit等人，1977；Petty，1994；Kummerow和Giglio，1994）都是重要的。由于微波亮度温度对这些廓线非常敏感，因此从卫星微波测量中对表面上的降水进行物理检索需要知道水分的垂直分布（Smith和Mugnai，1988；Adler et al.，1991；Fulton和Heymsfield，1991；Fu和Liu，2001）。这些认识也有助于开发数值模型中雨过程的参数化。

在以前的研究中（Liu和Fu，2001；Fu和Liu，2001），作者使用TRMM（热带测雨卫星）PR（测雨雷达）观测数据研究热带地区降水的特征。作为一项持续的工作，我们在这项研究中有两个目标。 第一个是在季节性尺度上调查东亚降水事件的水平分布，另一个是概括该地区降水廓线模式。

2 数据

本研究中使用的数据TRMM 2A25是衍生自TRMM PR的标准TRMM产品。根据PR的性质，TRMM 2A25的数据提供降雨强度信息，最低点水平分辨率为4.3公里，地球表面至20公里高度的垂直分辨率为250米。此外，数据还包含基于垂直模式的降水类型的信息（我们使用基于TRMM V方法的分类；Awaka等人，1998）。如果PR检测到在冻结高度出现的亮带，则将该降水分类为层状云降水；如果不存在亮带，并且波束中的雷达反射率超过39dBZ，则分为对流云。当分布不符合层状云降水或对流降水的定义时，它们被标记为“其他”降水。在对流降水中，我们可以将对流降水分为暖云降水（或浅对流降水）和深对流降水。暖云降水回波顶高低于结冰的高度。深对流降雨回波顶高高于结冰的高度。

TRMM PR每一条扫描带覆盖38°S和38°N之间的区域，并且每天有接近16条。为了方便起见，使用TRMM 2A25东亚地区（10°N-38°N，100°E-145°E）生成降水廓线的子数据集。在数据集中，我们选取1998年1月1日至12月31日扫描的所有降水廓线。我们还将降水情况（或像素）认定为地表之上500 m处具有非零降雨率，检测到低气压的降雨率未受污染。我们的样本数据集中的总像素数为129432120，其中70822301，或约5.5％，正在降水。

为了更细致的揭示东亚降水特征，我们选择了三个地区，它们是中国中国大陆（25°N-35°N，110°E-120°E，称为大陆地带，覆盖淮河流域和长江流域），东海（25°N-35°N，122°E-130°E）和南海（10°N-20°N，110°E-120°E）。东亚的这三个地区被认为是降水受东亚季风影响的主要代表。在夏季，大陆和东海的降水强度始终与梅雨相关，而冬季，冷锋的活动也引起了两地降水的变化。考虑到深对流降水的强烈活动，还要密切注意南海地区。虽然观测精确程度限制了研究该区域的降水特征，但是，一方面，大陆和东海的降水特征代表着东亚中纬度地区的降水特征；另一方面，南海的降水特征极可能是热带的降水特征。了解陆地和海洋之间以及中纬度地区和热带地区之间的特征对比较三个地区的降水是有帮助的。

3 结果

3.1 样本统计

定义了两个变量，面积分数和降水分数，以讨论降水统计。面积分数是特定的降水类型（层状云降水或对流性降水）的降水像素与降水像素的数量比，其表示特定雨型的出现频率。类似地，降水分数是由特定雨型产生的降水量与总降水量的比值，其代表特定雨型对总降水量的贡献。

表1 雷达降水样本统计

*括号中的百分比表示不计“其他”降水廓线的分数

在分析中使用的降水类型的特征如表1所示。在降水廓线中，只有5.8％被归类为“其他”降水，这与在热带海洋中发生的情况不同（约44.8％；Liu和Fu ，2001），也许是由于在以前使用的是TRMM第四个版本数据，这种类型的降雨量太小，不能满足对流性降水的门槛，由于这种类型都是小雨所以对总降雨量的贡献非常小（只有0.9％）。如果我们对此忽略不计，层状云降水、深对流降水和暖对流降水的面积分数分别为83.7％、13.6％和2.7％，暖对流降水占总降水量的约1.5％。显然，暖云降水在东亚地区并不重要，在这个研究中我们不讨论暖对流降水。

表1还清楚地表明，尽管深对流降水面积分数仅为13.6％，层状云降水为83.7％，但深对流降水（47.5％）与层状云降水（50.1％）对总降水量的贡献相当。在热带地区，层状降水（面积分数为79.9％）和深对流降水（面积分数为11.5％）的贡献几乎同样重要，即45％为层状云降水，42％为深对流降水（Liu和Fu，2001 ）。东亚地区的层状云降水和深对流降水的平均降水率分别为1.7 mm/h和10.2 mm/h，大于热带地区（1.3 mm/h为层状云降水和8.6 mm/h为深对流降水），说明东亚地区的降水强度比热带地区降水强度大。

3.2 降水的水平分布

东亚季节变化的降水特征可以在降水的水平分布中找到，如图1所示。图的左侧是由NASA（Huffman等，1995）的全球降水气候学项目（GPCP）生成的，右侧是从TRMM 2A25数据得到的格点为2.5°times; 2.5°的四季平均降水率。 GPCP中的降水是一个由雷达测量、卫星检索和数值模型合并的产物（水平分辨率为2.5°）。12月、1月和2月为冬季，3月、4月和5月为春季，6月、7月和8月为夏季以及9月、10月和11月为秋季。总的来说，两种降雨模式在冬季，春季和秋季非常接近。然而，在夏季，两个数据集之间的降雨模式和幅度存在相对差异。GPCP估计的地表降水量大于TRMM PR检测的地表降水量，很难说哪一个产生更准确的降水，本文不会对这个复杂的问题说太多。图1体现了TRMM PR观测东亚地区和热带地区的可靠性。

一年四季的深对流性降水和层状云降水的面积分数分布如图2所示。说明东亚地区一年四季层状云降水都是降水的主要形式。基本上，东亚地区层状云降水的面积分数可达到90％以上，对于深对流降水，其面积分数不超过30％。该图表明东亚北部地区的层状云降水面积分数大，南部的深对流降水频率高。显然，东亚地区深对流降水从冬季到春季北移，从夏季到秋季南移，这种运动与层状云降水运动相反，这说明了东亚降水的季节性变化，即冬季结束时，深对流降水伴随着夏季季风北移，在夏季结束时，由于冷锋的作用，深对流降水从东亚大陆退出，层状云降水在该地区占主导地位。这意味着在东亚中纬度地区，深对流运动可以被认为是夏季季风的一个良好指标而层状云降水可以认为是冬季季风的良好指标。

图1 使用GPCP（左图）数据和TRMM PR（右图）生成的1998年季节平均降雨率（mm/d）的分布

图2 深对流降水（左图）和层状云降水（右图）的面积分数与总降水的水平分布

图3 深对流降水（左图）和层状云降水（右图）的降雨量水平分布

图4 层状云降水与深对流云降水两种降水四季的数量比和降水率

如3.1节所述，尽管深对流降水的面积分数仅为层状云降水的六分之一，但深对流降雨和层状云降水对总降水量的贡献几乎相等。降水分数的分布如图3所示，它表明，东亚地区空间上降水量交替的季节变化也是明显的。基本上，东亚南部和北部地区主要是层状云降水和深对流降水对总降水量做出贡献（超过50％），这一特点主要体现在秋季和冬季。然而，在东亚中部，特别是中国东部地区，层状云降水和深对流降水对总降水量贡献几乎相同的降雨量，这一特征在春季和夏季更为明显。

东亚地区面积分数与降水分数的关系如图4所示。我们在图中定义数量比为层状云降水与深对流降水的面积分数的比值，降水率为层状云降水与深对流降水的降水分数的比值。尽管季节的数量比和降水率有变化，但是每个季节的数量比与降水率的比值几乎是恒定的，约为6，这意味着层状云降水和深对流降水产生的地表降水量与这两种降水的次数成比例，这样的特征可以在大陆、东海和南海这三个地区看到。

3.3垂向结构的降水

Yuter和Houze（1995）成功地使用了一种统计方法，即通过高度图来显示风暴属性的统计分布（CFAD）。然而，CFAD方法会在具有较少数据点的暴风雨顶部的增加百分比，为了克服这种弱点，我们设计了另一种统计方法，即通过高度图揭示降水的平均垂直结构（CRAD）。 CRAD在y轴上是高度，降雨率在x轴上，然后在该域中绘制给定雨型的降水概况的降水剖面。我们发现对流云和层状云之间垂直分布的差异在CRAD上是非常清楚的。

图5a和5b分别绘制了1998年每个季节的大陆、东海和南海的深对流降水和层状云降水的CRAD。显然，通过比较这两张图可以发现深对流降水和层状降水之间的不同模式，其显示了这两种降水垂直方向上降水的不同分布。在东亚中纬度地区、大陆陆地和海洋的CRAD分布可清楚地看出每种降水类型，由于冻结水平的季节变化而产生的季节变化特征。在南海，除了冬季，每种雨型的CRAD模式几乎相同，因此，南海春季到秋季的季节性变化可以忽略，这在图7中也很清楚。与对流性降水相比，层状云降水冻结水平以下的CRAD更小。0.25 mm/h的轮廓在2 km处仅覆盖0.5 mm/h至3.5 mm/ h的范围，CRAD最大值出现在2 km处的1 mm /h和2 mm/ h之间。深对流降水的CRAD在冻结水平以下分布非常广，0.25mm/h轮廓在2km处覆盖2mm/h到20mm/h范围。这些差异说明东亚地区无论是陆地还是海洋大多数深对流降水的地表降水率范围大，大多数层状云降水的降水率范围小。这些差异还揭示了对流云和层状云之间不同的潜热加热结构，例如对流性降水的钟形加热结构，在对流层中间加热最强，而层状云降水的偶极加热分布在中间加热和在对流层低层冷却（Tao等人1993）。深对流降水之间的差异也显示它们在大陆陆地上的表面降水率比在大洋地区更宽的范围（图5a）。对于层状云降水，其在中国南海的地表降雨量比在中纬度地区更大（图5b）。

图5 春季到冬季（a）深对流降水和（b）层状云降水的垂直降水率高度图，每个图表右上角的数字是给定雨型和季节的轮廓总数

从图5a和5b可以看出，深对流降水的最大CRAD发生在东海和南海的海洋表面附近。然而，在大陆上，除了冬季以外，深对流降水最大值都出现在大约2.5公里高度，除了冬季，其他季节的层状云降水最大值出现大约3公里高度处。这被理解为一个热带低海拔的降水云的蒸发过程（Liu和Fu，2001），

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