Page 123 - 《高原气象》2023年第1期

1 期 陈普晨等：高寒山区固态降水观测对比研究 119
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备有一个符合世界气象组织（WMO）的面积为 200 度； H为测量高度风速（单位： m·s ）； UH为风速仪
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cm 的承雨口采集桶。T-200B 雨雪量计采用振弦式 距地面的高度（单位： m）。
称重原理， 最多可同时配备 3 个传感器， 通过弦振 不同类型降水的相对捕获率与风速之间的关
荷载传感器称重， 基本可以忽略湿润损失， 此外在 系（杨大庆等， 1988）如下：
降水观测场的 T-200B 储集器中添加了防冻液及机 CE snow = exp( - 0.056U 10) × 100 ( 0 < U 10 < 6.2)
油， 并加装防风护栏， 既可以防止水分蒸发对测量 CE rain = exp( - 0.040U 10) × 100 ( 0 < U 10 < 7.3) （3）
数据产生的影响， 亦可降低能源消耗。T-200B在全 CE mixed = CE snow - ( CE snow - CE rain) × ( T d + 2) /4
世界安装超过 2000 台。在 SPICE 项目中， T-200B
式中： CE snow 、 CE rain 、 CE mixed 分别为降雪、 降雨和混
被 WMO 广泛应用于液体和固体降水测量（Agenew 合降水时的相对捕获率（单位： %）； U 10 为 10 m 标
and Space， 2013； Pierre et al， 2019）。 准高度风速（单位： m·s ）； T d 为日平均温度（单
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研究表明， PWS100 与传统的雨量计相比， 最 位： ℃）。
大的优点是不仅可以分辨降水类型， 还可以提供降
水粒子的大小和下落速度（Gires et al， 2016）。而在 4 结果与分析
以往的研究中发现， T-200B在测量冬季降水时效果 4. 1 降水类型的判断和特征
更好， PWS100 则主要用于降雨的测量（Agnew and 4. 1. 1 降水类型的判断
Space， 2013； Gires et al， 2016； Wauben et al，
不同降水类型与气温存在密切的关系。表 1为
2016； Fortin et al， 2008）。 在研究时段内（2018年 5月 1日至 2020年 4月 30日）
3. 2. 3 分析方法 PWS100 数据显示的不同类型降水粒子随气温变化
T-200B 的相对捕获率可基于其与风速之间的 所占比重情况。从表 1 中可以看出， 降雪的温度阈
关系获得， Smith（2006）已采用DFIR和T-200B称重 值为-2. 0 ℃， 在-2. 0 ℃以下雪粒子占比达 99. 5%。
式雨雪量计的降水观测资料进行过对比分析， 具体 但是， 从液态降水到固态降雪这一连续过程中并不
可根据： 存在一个台阶式的变化点来准确划分各种降水类
T
CE = = exp( - 0.20U a) （1） 型（Kochendorfer et al， 2017a）。乌鲁木齐河源区降
DFIR
水集中在夏季， 降水量年内变化呈单峰型（杨大庆
式中： CE 为相对捕获率（单位： %）； T 为 T-200B 实
等， 1992b）。夏季降水的特点是降水类型较多， 从
际观测值（单位： mm）； DFIR 为双栅栏参照雨量计
持续时间较短的毛毛雨到大雨或阵雨， 强度和数量
降水量值（单位： mm）； U a 为雨量计器口高度日平
变化较大（Wolff et al， 2015）， 会干扰降水类型的准
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均风速（单位： m·s ）。
确划分。通过对不同类型降水粒子在各温度段所
器 口 高 度 风 速 可 根 据 已 有 研 究（Goodison，
占比重分析显示， 当气温大于 6. 5 ℃时， 降雨粒子
1998）计算得到：
占总量的 85. 3%， 所占比重大， 因此将 6. 5 ℃定为
U a = [ lg( h/z 0) /lg( H/z 0)] × UH （2） 降雨的温度阈值。而在-2. 0~6. 5 ℃， 降雨粒子占
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式中： U a 为雨量计器口高度风速（单位： m·s ）； h 50. 6%， 降雪粒子占 49. 4%， 在该温度区间即为混
为器口距地面高度（单位： m）； z 0 = 0. 01 为粗糙长 合降水。

表1 不同类型降水粒子随气温变化所占比重
Table 1 The proportion of different types of precipitation particles along with the changing temperature
气温 毛毛雨/% 冻毛毛雨/% 雨/% 冻雨/% 总计/% 雪/% 雪花/% 冰丸/% 冰雹/% 雪丸/% 总计/%
<-2. 0 ℃ 0 0. 4 0 0. 1 0. 5 56. 5 43. 0 0 0 0 99. 5
>2. 0 ℃ 7. 3 0. 2 53. 0 0 60. 5 12. 9 23. 8 2. 7 0. 1 0 39. 5
>2. 5 ℃ 7. 2 0. 2 52. 9 0 60. 3 13. 0 24. 0 2. 6 0. 1 0 37. 7
>3. 5 ℃ 7. 3 0. 2 57. 5 0 65. 0 11. 2 21. 0 2. 7 0. 1 0 35. 0
>4. 5 ℃ 7. 1 0. 1 64. 5 0 71. 7 8. 7 17. 2 2. 2 0. 2 0 28. 3
>5. 5 ℃ 7. 1 0. 1 72. 0 0 79. 2 6. 1 12. 5 2. 0 0. 2 0 20. 8
>6. 5 ℃ 7. 1 0. 2 78. 0 0 85. 3 4. 3 8. 6 1. 7 0 0. 1 14. 7
-2. 0~6. 5 ℃ 7. 5 0. 2 42. 9 0 50. 6 16. 3 29. 8 3. 2 0. 1 0 49. 4