混合降水粒子识别与雨雪雹尺度谱特征分析

来源：高原气象杂志2025年第5期北京时间：

作者：邹书平,柯莉萍,熊凯,李德章,黄钰,陈百炼

单位：1. 贵州省山地气象科学研究所，贵州 贵阳 5500081;2. 贵州省威宁彝族苗族回族自治县气象局，贵州 威宁 553100;3. 贵州省务川仡佬族苗族自治县气象局，贵州 务川 564300;4. 贵州省毕节市气象局，贵州 毕节 551700

摘要：利用2018 -2023年贵州DSG1型降水现象仪观测时间序列资料， 对比分析雨雪雹三种降水类型的粒子数分布和尺度谱特征， 建立了基于粒子数、 粒子谱宽、 粒子众数的降水现象类型识别综合判定算法并评估了算法的适用性。具体结论为： （1）雨、 雪、 雹滴谱的直径谱宽集中分布在1~8 mm、 1~12 mm、 5~12 mm， 速度谱宽集中分布在3~15 m∙s-1、 3~5 m∙s-1， 12~15 m∙s-1， 粒子众数速度分别为4.4 m∙s-1、 1.1 m∙s-1、 4.4 m∙s-1， 通过粒子下落速度可有效识别雨、 雪降水类型。（2）雨滴谱、 雹滴谱的雨粒子数占比分别为50.1%、 64.3%， 雪滴谱的雪粒子数占比为70.2%， 均在总粒子数半数以上； 雹滴谱的冰雹粒子数占比为0.19%， 高于雨滴谱的冰雹粒子数占比0.005%。（3）粒子直径≥3 mm和粒子速度5 m∙s-1的粒子， 主要存在于降雪天气过程中， 粒子直径≥5 mm和粒子速度≥10 m∙s-1的粒子， 主要存在于冰雹和短时强降水天气过程中， 提高对速度的限定可以改善冰雹粒子识别的准确性。（4）通过对降水现象类型识别综合判定算法评估， 单一降水类型识别准确率达到95%以上， 冰雹误报率仅为1.7%， 可有效减少在短时强降水中误识别为冰雹的情况。

关键词：雨滴谱,降水类型,粒子识别,粒子直径,下落速度

基金资助：贵州省气象高层次人才创新团队项目(黔气科合TD［2024］03号),毕节市科学技术项目(毕科合［2023］8号),国家自然科学基金项目(42165001),贵州省科技支撑计划项目（黔科合支撑［2023］一般194）,贵州省科学技术基金项目（黔科合基础ZK［2023］一般200）