2018年初安徽省两次罕见大暴雪过程的对比分析

2018年初安徽省两次罕见大暴雪过程的对比分析
姚晨;杨祖祥;朱月佳;叶金印
【摘要】利用常规地面和高空观测资料、地基GPS/MET水汽资料、NCEP再分析资料以及多普勒天气雷达和双偏振雷达资料,对2018年1月3—4日和24—28日先后发生在安徽的两次暴雪过程(以下简称\"0103\"过程和\"0124\"过程)的环流背景与动力、热力、水汽输送条件进行对比分析,探讨两次过程降水相态转变过程中大气温度变化的异同.结果表明:(1)两次过程都发生在500 hPa高空槽东移、低层切变线东伸的环流背景下,且在700 hPa存在西南急流和逆温层;850 hPa温度场上可见明显温度锋区,大气斜压性强;大气可降水量峰值出现在强降雪时段;暴雪过程伴随暖平流增强,暴雪区位于低层冷平流和高层暖平流叠加区域.(2)两次过程的不同点是,\"0103\"过程先有暖湿气流增强北上,暖湿输送强,存在一定的不稳定层结,动力辐合区深厚,降雪的对流性特征明显,而\"0124\"过程先有低层冷空气南下形成冷垫,垂直运动发展厚度、暖湿气流强度均不如\"0103\"过程;强冷空气在华东沿海形成高压,使西风槽东移较慢,造成\"0124\"过程降雪持续时间长.(3)双偏振雷达整体上正确识别出了两次过程中降水粒子相态,其降水粒子分类产品对预报员开展降雪短临预报具有一定的参考价值.
【期刊名称】《暴雨灾害》
【年(卷),期】2018(037)005
【总页数】9页(P401-409)
【关键词】暴雪;冷暖平流;逆温层;GPS水汽;降水相态;双偏振雷达;降水粒子
【作者】姚晨;杨祖祥;朱月佳;叶金印
【作者单位】安徽省气象台,合肥230031;安徽省气象台,合肥230031;安徽省气象台,合肥230031;安徽省气象台,合肥230031
【正文语种】中文
【中图分类】P458.1+21
引言
暴雪天气严重影响农业、电力、保险、交通、通讯等行业以及公共安全，甚至威胁人民群众生命安全，一直是气象科研和业务部门关注的重点[1]。

暴雪灾害面广、危害重、造成损失大，也是政府和公众每年冬季都最关心的灾害性天气之一[2]。

随着经济社会发展和城市化进程加快，开展暴雪成因机理和维持机制等研究，对提高暴雪预报准确率具有重要科学意义和应用价值[3]。

国内外不少学者对冬季降雪天气过程进行了研究和探讨。

欧美中纬度地区的降雪过程，大多与温带气旋的形成和发展有关[4]；亚洲日本的降雪也多与低压系统的发生发展有关[5-6]。

我国降雪并非主要由温带气旋引发，也不同于日本的暴雪多与出海低压的发展有关，我国降雪既可由气旋发展引发[7-9]，也可由500 hPa南、北支槽合并带来的强冷暖空气交汇而诱生低压并发展成为气旋北上造成[10]，降雪影响系统具有多样性和南北差异。

由于热力动力条件等方面的原因，我国北方地区暴雪灾害发生频次较多，因而对其研究比较系统和深入[8-10]。

盛春岩等[11]研究认为，暴雪产生在对称不稳定大气中，低空急流输送暖湿空气，暖空气辐合上升，触发不稳定能量释放产生暴雪。

张迎新等[12]则认为，华北回流降雪产生在中层西南气流叠加在低层偏东气流之上的形势下，暖空气在冷垫之上爬升。

北方除回流形势引发暴雪外，气旋产生暴雪的频率也较高。

随着数值预报技术发展和观测手段增强，对暴雪的研究也更加多样化。

孙建华等[13]采用数值模拟方法，对海岸锋的三维结构和机理作了讨论，指出强降雪落区位于海岸锋及其冷区一侧，海洋热通量是海岸锋形成的关键因子。

Li等[14]通过对雷达径向速度场的分析指出，中尺度辐合线引发的活跃对流是导致华北破纪录暴雪的重要原因。

这一研究引发了人们对冬季灾害中的中尺度系统发生发展的关注。

虽然南方地区冬季多雨少雪，暴雪灾害发生频次低，但南方水汽相对充沛，在特定天气背景下也会产生严重暴雪和冰冻灾害，所带来的灾害和损失往往非常巨大[15]。

如2008年初我国南方多省遭受持续低温、雨雪、冰冻天气侵袭，使得近年来科研业务人员对南方暴雪研究给予了极大关注[16-18]。

相对于北方暴雪，南方
暴雪对动力和热力条件的要求更严。

陈丽芳[19]的研究表明，南方大雪的产生须由低层东北风回流产生的冷平流在华东一带形成冷中心，而北到西北风产生的冷平流降温往往因为降水与降温不同步而无法形成暴雪。

刘建勇[20]通过数值模拟和热量诊断分析提出，南方降雪的相态转化主要有两种类型，一是受强冷空气影响形成雨转雪或雪，二是冷暖空气对峙形成雨雪反复交替。

上述工作主要针对的是单个暴雪个例的成因分析及其相态转化，对我国南方地区冬季降水异常对比研究还不够，一些新资料新方法的运用也不多。

因此，对南方暴雪进行对比分析、将新资料运用于实际预报具有重要意义。

安徽省地处南北气候过渡带，淮河以北属暖温带半湿润季风气候，淮河以南为亚热带湿润季风气候，在全球气候变暖的大背景下，暴雪天气出现突发、频发趋势[21]。

2018年1月3—4日的暴雪过程(以下简称“0103”过程)和24—28日的暴雪过
程(以下简称“0124”过程)是安徽继2008年我国南方特大低温雨雪冰冻灾害之后出现的两次罕见大范围强降雪过程，造成巨大经济损失甚至人员伤亡。

这两次过程符合安徽暴雪的典型环流形势，“0103”过程降雪时段集中、降雪强度大，发生
在中层暖平流爆发、低层有冷空气南下的形势下，冷暖空气势力相当；而“0124”过程降雪持续时间长，低层有强冷空气南下形成冷垫，冷空气势力明显强于暖空气。

上述两次过程除环流形势不同外，它们在风场结构、动力条件、水汽输送及热力条件等方面又存在哪些差异？为此，本文从暴雪天气预报角度出发，对其环流背景、动力热力条件、水汽输送等方面的异同点进行对比分析，同时探讨降水相态转变过程中大气温度的变化，期望提高对安徽冬季暴雪机理的认识，不断提高暴雪预报业务能力。

本文所用资料主要包括常规地面和高空观测资料，合肥、蚌埠、金寨和安庆地基GPS/MET遥感大气水汽监测资料，NCEP 1°×1°再分析资料，合肥多普勒天气雷
达资料，以及阜阳双偏振雷达资料。

1 降雪天气实况对比
2018年1月3日08时(北京时，下同)起，安徽淮北地区陆续出现降雪，此时江
淮之间降水相态以雨为主，至14时江淮之间北部已由雨转雪。

强降雪从3日08
时到4日20时持续36 h。

该过程降雪区主要位于江北，3日08时—5日08时
沿淮到江淮中部累积降水量在40～70 mm之间(图1a)。

从积雪情况看，5日08
时长江以北有52个市县积雪深度超过15 cm，其中13个市县超过30 cm，最大积雪深度出现在定远、滁州和明光，达38 cm。

可见，“0103”过程降雪时段集
中且强度大。

同年1月24日白天，安徽沿江西部开始出现降雪，之后雪区不断向东向北扩展，至24日20时安徽大部地区均出现降雪，降雪持续时间长，一直到28日才结束。

24日08时—29日08时江淮南部和江南地区过程累积降水量达25～50 mm(图
1b)。

“0124”过程强降雪时段为24日20时—25日20时与27日08—20时，该过程日降水量普遍不足20 mm。

从积雪情况看，28日08时，江淮南部和江南东部有19个市县积雪深度超过20 cm，最大积雪深度(32 cm)出现在巢湖。

此外，26—27日大别山区南部和皖南山区出现冻雨。

以上两次过程是安徽继2008年以来出现的范围最大、强度最强、积雪最深的降雪
过程。

受其影响，安徽受灾严重，“0103”过程共造成106.7万人受灾、13人死亡，直接经济损失12.6亿元；“0124”过程致使48.1万人受灾，直接经济损失计3亿元。

图1 2018年1月3日08时—5日08时(a)与1月24日08时—29日08时(b)安徽省累计降水量(单位：mm)分布(棕色实线之北为雪、之南为雨)Fig.1 Distribution of accumulated precipitation(unit：mm)in Anhui Province from(a)08：00 BT 3 to 08：00 BT 5,and(b)08：00 BT 24 to 08：00 BT 29 January 2018.Snow areas and rain areas are situated in the north and south of the brown lines,respectively.
2 环流背景与影响系统对比分析
“0103”过程的主要影响系统为500 hPa西风槽、700 hPa急流和低涡切变线。

过程开始前，700 hPa附近增湿增暖明显，安徽中低层受暖脊控制。

1月3日08时(图2a)，500 hPa中高纬阻塞高压位于贝加尔湖以西，我国东北至新疆北部一带受横槽影响；中纬度有低槽活动，安徽位于槽前；中低纬孟加拉湾则维持一南支槽。

700 hPa沿江存在西南急流，切变线位于淮河附近；850 hPa以下东风风量较大，切变线沿长江东伸，0℃线位于江淮之间南部，冷空气经内蒙沿河套地区南下，温度锋区呈东西向，切变线北侧的偏东风和温度锋区夹角很小，基本平行，过程中冷平流较弱；而切变线南侧的情况正好相反，江西一带为偏南风，风向和温度锋区近乎垂直，表明暖平流输送显著。

3日20时(图略)，700 hPa沿江一带西南风风速增至24 m·s-1，而850 hPa则表现为弱冷空气扩散南下，0℃线南压至沿江，南下弱冷空气在近地面层形成浅薄冷垫，有利于暖湿气流抬升。

“0103”过程冷空气较弱，850 hPa温度0℃线最南到达沿江，降雪主要集中在长江以北。

“0124”过程的主要影响系统为500 hPa西风槽和东北冷涡以及700 hPa急流和切变线。

1月24日20时(图2b)，500 hPa中高纬阻塞高压位于贝加尔湖西北
部，内蒙古至我国东北一带为宽广低槽区，东北低涡势力很强，低涡中心有-48℃的冷中心与之配合，冷涡强度要明显强于“0103”过程；中纬度为平直西风气流；中低纬受孟加拉湾南支槽影响。

700 hPa切变线位于淮河，西南急流位于安徽沿江；850 hPa切变线沿长江东伸，安徽大部分地区为冷温槽控制，0℃线位于安徽以南。

24—27日500 hPa华西不断有短波槽东移影响安徽，至28日500 hPa
东北冷涡后部横槽转竖，冷空气补充南下，该过程趋于结束。

24—28日700 hPa 沿江一带一直维持西南风急流，而急流上风速存在不均匀脉动。

陶诗言[22]早在
20世纪80年代就指出暴雨中的低空急流存在脉动，而风速的脉动导致降水量的
振动。

该过程亦如此，急流增强时段降雪量增大。

“0124”过程中冷空气沿东路
从华东沿海南下，850 hPa以下以东北风为主，东路冷空气势力强大，温度锋区
呈东西向，风向基本垂直于等温线，冷平流显著，暖平流则主要位于江西中部，其位置偏南。

24日该过程开始时850 hPa上0℃线已位于江南南部，850 hPa及以下为深厚冷垫，700 hPa暖湿气流加强北上后沿冷气垫爬升。

同时，由于沿海有
高压存在，850 hPa有东北气流阻挡，系统东移较慢，造成降雪持续时间长，直
至28日东路冷空气补充南下致使沿海高压东移后，降雪才逐渐结束。

“0124”
过程由于冷空气强度强，850 hPa上0℃线位于江南南部，安徽全省都出现了降雪。

从距离合肥最近的南京探空站T-lnp图上可见，上述两次过程的相同之处在于风
场结构基本类似。

即：500—700 hPa都存在西南急流，而低层则为偏东风或东北风控制；在温度层结上，两次过程中低层温度都低于0℃，700 hPa附近均有逆温层存在。

不同点在于：“0103”过程暖湿输送较强，湿层深厚(图2c)，而“0124”过程500 hPa以上则为干层(图2d)；从低层冷垫强度看，“0124”过程中925—850 hPa温度接近-10℃，而“0103”过程在925 hPa附近出现了浅薄逆温层，925—850 hPa温度在-3℃左右。

由此可见，“0124”过程中低层冷垫强度明显
强于“0103”过程。

综上所述，两次过程的环流背景相似，都发生在500 hPa高空槽东移和低层切变
线东伸形势下，500 hPa中高纬贝加尔湖以西存在阻塞高压，贝加尔湖以东则为
宽广槽区，中低纬孟加拉湾维持南支槽，均有来自北方的冷空气(850 hPa冷温槽)和来自南方的暖湿气流(700 hPa急流)；不同的是，冷暖平流强度和位置不同，导致降雪落区和强度存在差异，“0103”过程500 hPa中纬度为西南气流，暖湿输送强，而“0124”过程中纬度则为平直西风气流，水汽输送略差，东北冷涡明显
强于“0103”过程，且850 hPa上0℃线位置更偏南。

图2 2018年1月3日08时(a)和24日20时(b)500 hPa高度场(蓝色实线，单位：dagpm)、850 hPa风场(风向杆)和温度场0℃线(红线)，以及4日08时(c)和25
日20时(d)南京站T-lnp图图a、b中，棕色粗实线代表500 hPa槽线，棕色双
实线代表700 hPa切变线，红色双实线代表850 hPa切变线，棕色箭头代表700 hPa急流，红色箭头代表850 hPa急流，绿色阴影代表安徽暴雪区Fig.2 Superposition of the geopotential height field(blue solid lines,unit：dagpm)at 500 hPa and the wind field(wind bar)and 0 ℃ temperature
line(red line,unit：℃)at 850 hPa at(a)08：00 BT 3 and(b)20：00 BT 24 January 2018,and T-lnp charts at Nanjing sounding station at(c)08：00 BT
4 and(d)20：00 BT 2
5 January 2018.In(a)and(b),thick brown solid lines denote the trough lines at 500 hPa,brown double solid lines are the shear lines at 700 hPa,red double solid lines are the shear lines at 850 hPa,brown solid lines with arrows are the jet streams at 700 hPa,red solid lines with arrows are the jet streams at 850 hPa,and green shaded areas are the snowstorm areas in Anhui Province.
3 水汽条件对比分析
地基GPS/MET可全天候监测整层大气中水汽含量实时变化，其时空分辨率较高，
在降水短临预报中有较大的参考价值和指示作用[23]。

上述两次过程的降雪落区都位于沿淮至沿江一带，选取沿淮到沿江之间的蚌埠、金寨、合肥、安庆站四站地基GPS/MET遥感大气水汽监测资料进行分析。

图3显示，两次过程中大气可降水量(precipitable water，简称PW)的变化基本同降雪量变化成正相关，降雪开始前PW有所增大，随着降雪结束，PW逐渐减小，其峰值出现在降雪集中时段。

不同的是，“0103”过程水汽条件强于“0124”过程，2日20时随着暖湿气流增强，上述四站PW均已超过20 mm。

至3日14时，降雪开始加强时刻PW，安庆站
为27.6 mm，合肥站为22.4 mm，均在20 mm以上，而从过程平均看，四站平均PW为15～21 mm，显示在降雪过程中一直维持较好的水汽条件。

“0124”
过程降雪开始前的23日20时安庆站PW为16.2 mm，蚌埠站仅7.2 mm，其PW偏低，暖湿输送较弱。

24—29日安徽江淮之间水汽输送有过两次增强，分别出现在24日夜间至25日白天和27日白天，对应降雪增强时段。

“0124”过程
平均PW在8～15 mm，明显小于“0103”过程，而过程最大PW也小于“0103”过程。

可见“0103”过程水汽条件明显优于“0124”过程，因而降雪
强度较大。

图3 2018年1月2日20时—5日08时(a，c)、23日20时—29日08时(b，d)安徽4个地基GPS/MET代表站6 h间隔大气可降水量(a，b)与逐6 h降水量(c，d)变化(单位：mm)Fig.3(a,b)The 6-hour interval atmospheric precipitable water(unit：mm)and(c,d)6-hour precipitation(unit：mm)at the four representative ground-based GPS/MET stations in Anhui from(a,c)20：00 BT 2 to 08：00 BT 5,and(b,d)20：00 BT 23 to 08：00 BT 29 January 2018.
4 热力条件对比分析
对上述两次过程的冷暖平流变化分析如下。

图4a给出“0103”过程开始前2日
20时沿32°N的温度平流纬向垂直剖面图，从中看到：600—500 hPa暖湿平流
爆发性增强，暖平流中心位于114°—118°E，中心强度达40×10-5K·s-1；同时116°—118°E 700 hPa附近和925 hPa以下均为暖平流控制，暴雪区上空存在强暖平流输送。

3日08时(图略)，随着低层冷空气不断南下，850 hPa冷平流有所
增强，高层暖平流略有减弱，暴雪区位于低层冷平流、高层暖平流的叠加区域。

而“0124”过程冷暖平流变化与“0103”过程相反，过程开始前的23日20时(图
4b)，850 hPa以下在112°—122°E为冷平流控制，700 hPa以上为(10～
20)×10-5K·s-1的暖平流，暖平流强度弱于“0103”过程。

至降雪开始的24日
08时(图略)，低层冷平流变化不明显，高层随西南风加强，500 hPa附近暖平流
中心强度增至32×10-5K·s-1。

另外，从合肥上空假相当位温(θse)随高度变化看(图略)：“0103”过程在700 hPa附近有强烈的暖湿输送，使得3日08时合肥
上空θse在700—600 hPa之间随高度减小，存在不稳定层结，有利于对流发展，使得该过程降雪的对流性质明显；而“0124”过程中合肥上空θse随高度增大，
该过程基本为稳定的持续性降雪。

综上所述，两次过程的共同点是，强降雪时刻暴雪区上空暖平流叠加于冷平流之上，冷平流所在高度均位于850 hPa以下，暖平流中心则位于700—500 hPa；不同
的是，“0103”过程降雪前暖湿输送明显，暴雪区上空暖平流强，大气层结不稳定，有利对流发展，其降雪的对流性质明显，而“0124”过程低层为冷平流，中
层暖平流较弱，基本为稳定的持续性降雪。

从强降雪时段雷达反射率因子图上看到，“0103”过程中最强降雪时段(图4c)，1月3日23时合肥雷达反射率因子图(图4c)上有大片强度为10～20 dBz的回波存在，其中合肥西南方向有中心强度大于35 dBz的块状回波发展。

从穿过最强降雪回波主体所作的反射率因子垂直剖面图上(图4e)看到，平均回波高度发展到了8～10 km，沿雷达径向上降水回波分布不均匀，有多个回波强度为35～40 dBz的对流单体发展，强回波中心高度位于3～4 km，这一高度基本与强暖平流输送高度、
θse不稳定层结所在高度一致，显示出“0103”降雪过程中的不稳定特征，降雪
性质为对流性降雪。

而“0124”过程中最强降雪时段(图4d)的1月25日10时雷达反射率因子图上(图4d)，降雪回波以层状云降水回波为主，其垂直剖面图上(图
4f)回波高度基本都在6 km以下，回波强度为10～20 dBz，这些特征表明“0124”过程以稳定性降雪为主。

图4 2018年1月2日20时(a)、23日20时(b)暴雪区(横坐标下棕色线所示)上空风(风向杆，单位：m·s-1)与温度平流(等值线，单位：10-5K·s-1)纬向剖面图，以及1月3日23时(c，e)、25日10时(d，f)合肥雷达1.5°仰角反射率因子图(c,d)
与分别沿图c、d中红线所作的雷达反射率因子径向剖面图(e,f)Fig.4 Zonal cross section of wind(wind barb,unit：m·s-1)and temperature
advection(contours,unit：10-5K·s-1)along 32°N at(a)20：00 BT 2 and(b)20：
00 BT 23 January 2018,and(c,d)basic reflectivity factor(unit：dBz)at
1.5°elevation angle from Hefei radar and(e,f)vertical cross sections of radar reflectivity factor(unit：dBz),respectively,along the red line
in(c)and(d)at(c,e)23：00 BT 3 and(d,f)10：00 BT 25 January
2018.In(a)and(b),the brown lines on x-axis mark the snowstorm areas.
5 动力条件对比分析
相对湿度剖面图可用来分析降雪过程中冷垫的厚度，进而分析降雪的动力条件[24]。

本文经上述两次过程暴雪区沿32°N作不同层次相对湿度和垂直速度的纬向剖面图见图5。

从中看到，“0103”过程，1月3日14时(图5a)，暴雪区上空为相对湿度大于90%的高湿区，117°E附近有两个上升运动中心，一个位于700 hPa以下，另一个与高空槽相对应，位于500 hPa附近，随着低层冷空气侵入，整层暖空气
强迫抬升，上升运动发展旺盛，合肥附近(117°E，32°N)上空1000—300 hPa形成深厚动力辐合区，对流发展贯穿整个暴雪区上空，最大上升速度达8×10-
4hPa·s-1。

“0124”过程，1月24日20时(图5b)，合肥上空有随高度向东倾斜、相对湿度大于80%的楔形高湿区，高湿区东侧850 hPa以下为相对湿度小于70%的干区，在低层形成深厚的干冷空气垫，暖湿空气沿干冷空气垫爬升，在暴雪区上空形成上升运动中心。

由于后一过程低层干冷空气垫一直维持，因此850 hPa以
下以下沉运动为主，低层动力条件较差，上升运动主要位于850—400 hPa，对流发展高度、强度不如“0103”过程。

分析上述两次暴雪过程期间合肥雷达风廓线产品发现，“0103”过程在降雪开始
时的3日14时(图5c)，中高层西南急流已建立，3 km以上西南风风速均超过14 m·s-1，1 km以下风向由偏东风转为东北风，冷空气从近地面层南下，而暖湿气
流在浅薄(不足1.5 km)冷空气垫上爬升，1.8 km以上风随高度强烈顺转，表明有强暖平流输送；而“0124”过程1月24日20时(图5d)，2.1 km以下均为偏东风，2.4 km以上风随高度顺转。

上述分析表明，两次过程暴雪区上空均存在明显的动力辐合，风场配置相似，即中低层为偏东风或东北风，高层为较强的西南风，2～3 km附近风随高度顺转，显
示有暖平流和垂直风切变。

两次过程在动力条件上的不同点是：(1)低层东北风伸
展高度不同，“0103”过程冷垫高度在1.5 km左右，而“0124”过程则延伸到2.1 km处；(2)暖平流发展强度不同，“0103”过程暴雪区上空暖平流比“0124”过程深厚。

这些差异直接导致两次过程上升运动发展强度、高度不同，“0103”
过程上升运动发展更强、辐合区更深厚，而“0124”过程低层动力条件较差，垂
直运动发展强度较弱。

图5 2018年1月3日14时(a,c)与24日20时(b,d)经暴雪区(横坐标下棕色线所示)沿32°N的相对湿度(实线，单位：%)与垂直速度(虚线，单位：10-4hPa·s-1)
纬向剖面图(a,b)以及合肥雷达风廓线图(c,d)Fig.5(a,b)Zonal cross sections of relative humidity(solid lines,unit：%)and vertical velocity(dashed lines,unit：
10-4hPa·s-1)along 32°N across the snowstorm areas(marked by brown lines on x-axis)and(c,d)wind profiles from Hefei radar at(a,c)14：00 BT 3 and(b,d)20：00 BT 24 January 2018.
6 两次过程降水相态对比分析
降水相态是冬季降水预报中的重要要素之一。

降水量相同而降水相态不同对气象服务的影响迥异。

若降水性质为液态，则为小雨，影响很小；若降水性质为固态，则为大到暴雪，属于灾害性天气。

安徽省冬季雨转雪时各层和地面温度为[25]：850 hPa温度在-3℃以下，925 hPa温度在-1℃以下，地面温度在1℃以下。

据此，分析上述两次过程中降水相态转化，分别选取位于降雪区北、中、南部的阜阳、南京和安庆站作为代表站，从3站雨雪转换时各层温度变化(图6)看，“0103”过程中3日08时阜阳站850 hPa和925 hPa温度分别为-4℃和-1℃，但地面温度较高(3℃)；其他两站低层温度均较高，因此3站降水相态均为雨。

随着低层冷空气南下，3日20时阜阳地面温度降至0℃以下，实况降水相态也转为雪；南京站850 hPa温度降为-4℃，地面温度为1℃，降水相态转为雨夹雪；而安庆站850 hPa 温度维持在1℃左右，降水相态一直为雨。

“0103”过程中降水相态转化时的温度基本与文献[25]中统计得出的温度标准一致。

“0124”过程区别于“0103”过程的是，3站地面温度在整个过程一直维持在1℃以下，同时中低层温度较低，因此降水性质大多数时间以雪为主，唯安庆站1月24—25日降水相态频繁转换，雨、雨夹雪、雪交替出现。

究其原因，850 hPa温度在-1～-2℃之间，接近转雪的温度指标，但地面温度较低(即1℃以下)，降水相态可雨、可雪，因此仅依据特定层次温度指标难以判断是否会发生雨雪相态转换。

图6 2018年1月3日08时—4日20时以及24日08时—28日08时3个代表站850 hPa(a)、925 hPa(b)和地面(c)温度变化(单位：℃)Fig.6 Variations of temperature(unit：℃)at(a)850hPa,(b)925 hPa and(c)ground level at the
three representative stations from 08：00 BT 3 to 20：00 BT 4,and 08：00 BT 24 to 08：00 BT 28 January 2018.
由于不同相态降水粒子在形状、大小和空间取向等方面存在差异，对一定极化状态的电磁波会产生不同的散射特性，这使得双偏振雷达在对降水粒子相态识别上具有独特优势。

分析上述两次过程阜阳站双偏振雷达降水粒子分类产品可知：“0103”过程1月3日05时左右(图7a)，阜阳站附近上空降水粒子相态以雨为主，而距离阜阳50 km以外地面1 km以上云层中粒子相态则以雪为主，在50 km附近高空中可判断有一些黄色的大雨滴，这些大雨滴出现层次应该是在融化层附近，当降水粒子在到达融化层附近后，反射率因子达到最大[26]。

究其原因，由于融化层内固态粒子外层融化，吸附、碰并了周围的冰晶或雪花，粒子形态变扁平，反射率因子增大。

这些黄色大雨滴在雷达站北部位于50 km以内大约高度为0.6 km的云层中，在雷达站南部则位于50 km以外约0.8 km高度上，融化层高度北低南高，
表明冷空气正在南下影响降雪区。

至3日09时左右(图7b)，雷达站北部融化层进一步降至0.3 km高度处，雷达站周围云层中的粒子相态以霰、冰晶和雪为主。

从实况看，3日08时阜阳探空曲线显示，在0.4～0.8 km以下的大气层结温度为0℃左右，印证了融化层就在此高度上。

3日08时阜阳站附近仍以降雨为主，至10
时左右随着温度逐渐下降，阜阳站附近陆续由雨转雪。

“0124”过程1月24日
14时(图7c)，雷达粒子相态分类产品显示，阜阳站附近上空云层中粒子相态以雪
为主，期间也未分析出明显的融化层，该过程阜阳附近大气整层温度都在0℃以下，降水自开始出现时就为雪。

可见，双偏振雷达的降水粒子分类产品整体上能较正确识别出降水粒子的相态，且在融化层附近会有一些表征，而融化层的确定亦有助于提升降水相态识别的准确率[26]。

图7 2018年1月3日05时(a)、09时(b)与24日14时(c)阜阳双偏振雷达降水
粒子分类图Fig.7 Precipitation particle classification from the dual。