编者按： 1月29日，新一轮雨雪降温天气再度影响我国多地。当雪花、雨水、冻雨、冰粒等不同降水相态交替出现时，气象预报员如何精准判别每一种降水相态？地面观测系统中的哪些“火眼金睛”可以捕捉降雪细节？气象卫星是怎样从浩瀚太空中精准描绘积雪范围、估算雪深？人工增雪背后，又蕴藏着哪些科学奥秘？本期科普看台聚焦气象业务中的“雪”，带您深入解读气象领域“观雪、测雪、增雪”的关键技术细节，一窥现代气象科技如何以硬核实力支撑防灾减灾、服务国计民生。

专家顾问 ： 

中央气象台高级工程师 胡宁 

中国气象局气象探测中心雷达应用室主任 吴蕾 

中国气象局气象探测中心正研级高级工程师 陈冬冬 

中国气象局人工影响天气中心总工程师 陈宝君 

中国气象局人工影响天气中心研究员 楼小凤

如何“算”出一场雪？

“明天会下雪吗？”——这个问题，始于计算，但不止于计算。

要“算”出一场雪，首先得让计算机“看见”大气。现代数值天气预报模式将三维大气切割成数以亿计的网格点，每个网格点上都包含着温度、湿度、气压、风向风速等信息。计算机通过求解描述大气运动、热力变化和相态转换等的复杂方程，来推演未来的天气演变。

其中，模拟降水，尤其是雪的预报，核心挑战之一在于刻画云中那些肉眼无法分辨的微观过程。云由无数微小的水汽、液态水滴和固态冰粒子组成，它们通过凝结、蒸发、冻结、融化以及相互碰撞合并不断转化和增长，这些过程统称为云微物理过程。由于这些过程的尺度远小于数值模式的网格，便需要“参数化方案”，即用一套简化的公式来描述这些微观物理过程。

当数值天气预报模式开始模拟一场降雪时，它遵循着物理上自洽的规律。首先，在模式计算出的高空低温区，当温度和湿度条件满足特定阈值时，参数化方案会启动冰核化过程，模拟水汽转化为初始冰晶。随后，这些冰晶主要通过凝华、凇附、丛集来增长。然而，它们的命运在落地前仍悬而未决——如果途中遇到高于0℃的暖空气层，雪花便开始融化。最终落到我们手心的是雪、是雨，还是雨夹雪，就取决于这片暖层的温度和厚度，也取决于雪花本身的大小与密度。

有趣的是，不同的云微物理参数化方案，对云内过程的处理各有不同——如对冰晶转化的效率、雪花下落的速度等各种物理过程采用的近似方案、经验公式，都有所差异。因此，有的方案容易算出更多雪，有的则倾向算出雨夹雪。这些细微之别，将直接影响模式对降水落区、强度和相态的预报。因此，在业务预报中，数值天气预报模式的输出结果只是一份“初稿”。

此时，预报员的角色至关重要，他们承担着解读和修正这份“初稿”的任务。

制图：黄琬婷

首先，是解读天气形势的“大局”。是否有引导冷空气南下的高空槽？槽的深浅和移动速度，决定了冷空气的强度和时机。是否有输送暖湿气流的低空急流？它的位置和强度，决定了水汽的供应是否充沛。而降雪，本质上是冷暖气团一场精确的“邂逅”。它们将在何时、何地相遇？交锋的锋区是陡峭还是平缓？这都将直接影响降水的强度和形态。

再者，是诊断大气层结的细节。其中，从地面到高空的温度、气压的立体配置是锁定具体区域的关键。例如，近地面是否存在会导致雪花融化的“逆温层”？大气整层的温度廓线，是“上冷下冷”的纯雪结构，还是“上冷下暖”易于导致雨雪转换的复杂结构？这些都需要从温压场的垂直剖面中寻找答案。

此时，像探空图这样的工具，便发挥了“临床诊断”的作用。探空图，是由每日定时施放的探空气球观测所得数据绘制而成，描绘了从地面到高空约三十公里范围内温度、湿度、气压和风的垂直分布，是大气层结的真实切片。面对降水相态预报这道难题，预报员会像诊断病情一样仔细审视这张图上的几个关键特征。先是零度层的高度，即气温首次达到0℃的高度。如果这个高度很低，甚至接近地面，那么雪花几乎没有机会融化，降雪概率极大。如果零度层高度适中，比如在几百米到一千米之间，情况就变得复杂。预报员会进一步审视零度层以下暖层的厚度和温度。一个深厚且温暖的近地层很容易将雪花完全化为雨水；而一个浅薄且温度接近零度的近地层，则可能只导致雪花表面略微融化，形成雨夹雪或湿雪。

最后，预报员还需融入对当地地理气候、地形特点、城市热岛效应等的理解。特定地形对气流的抬升或屏障作用，都可能在“最后一公里”影响雪最终落在何处、以何种形态落下。基于此，他们对模式预报进行最终的经验订正。

没有一场雪是轻易“算”出来的。

每一次“明天会下雪吗”的询问背后，都是科学、数据与人类经验共同谱写的答案——这答案，或许预告着一场银装素裹的浪漫邂逅，又或许只是一场潮湿清冷的冬雨。（作者黄琬婷）

多维手段互补共绘降雪全貌

想要“捕捉”雪花的踪迹，离不开一套成熟的专业监测体系。当前气象业务已构建起以地面观测设备与雷达遥感技术为核心的多手段协同观测网络，从不同维度共同解码降雪的奥秘。

“量雪尺”是最基础的雪深测量工具。其使用方法是在平坦开阔的自然地表，将尺子垂直插入积雪直至触及地面，通过读取雪面所对应的刻度获取雪深数据。该设备结构简单、成本低廉，便于广泛布设，但在暴雪或吹雪天气中，其数据稳定性不足，且无法实现连续监测。

称重式降水测量仪突破了传统观测方式的限制，通过高精度称重传感器实时测量收集桶内降水（包括雨、雪及混合相态）的总重量，并据此换算出雪水当量，即积雪完全融化后所对应的液态水量。该设备可实现固态、液态及混合降水的自动化观测，每小时自动传输数据，准确性高。然而，在极端低温条件下，其仍可能出现局部冻结；此外，积雪附着于设备表面也可能导致称重偏差，因此需定期人工维护与清理。

作为地面气象站智能化升级新增装备，激光雪深观测仪利用激光或超声波测距原理，向地面发射激光脉冲，并通过接收反射信号精确计算雪层的垂直厚度。其响应迅速、精度高，支持连续自动监测，能精准捕捉雪深的动态变化。不过，该设备在大雾、强降雪等低能见度天气下性能可能受到影响——激光信号易被遮挡，影响测量效果。同时，设备成本较高，对安装与维护环境也有一定要求。

双偏振雷达则通过遥感技术实现对降雪的大范围、立体化监测。其核心优势在于能够依据不同降水粒子的物理特性差异，有效区分雨、雨夹雪、雪、冰雹等降水类型。传统雷达仅发射单一偏振方向的电磁波，难以准确识别降水相态；而双偏振雷达同时发射水平与垂直两种偏振波，利用降水粒子对两束波的反射与散射特性差异，实现精细化识别。

通过分析双偏振雷达获取的关键参数，如差分反射率、相关系数等，气象工作者不仅能精准判别降水类型，还可反演出降雪强度、雪花粒径分布等重要信息，进一步揭示降雪的三维空间结构与演变趋势。然而，双偏振雷达在近地面存在一定观测盲区，需与地面观测设备的数据相互校准，方能构建起全方位、高精度的降雪监测体系。（作者罗澜）

风云气象卫星“智辨”地球银装

冬日清晨，伸手推开窗，蜡梅飘香，大雪纷飞，好一个银装素裹的世界……雪并非只是风景，它对于人类的生存与发展至关重要。积雪是重要的水源，是气候变暖的关键指标，但也有可能导致洪水和雪灾。那么，如何才能洞悉积雪的范围、深度呢？让我们从风云气象卫星的观测视角中探寻答案。

风云气象卫星搭载的光学遥感仪器堪称积雪观测的“能手”，在可见光波段，它通过地表对太阳辐射的反射率差异来识别积雪。所谓反射率，是指地表将入射阳光在特定波段反射回太空的能力——颜色越浅、越明亮的物体，反射能力越强，该波段的反照率也就越高。积雪，特别是洁白的新雪，其反射率明显高于其他地物。然而，云层的存在会给光学观测带来干扰，因为云在可见光波段同样呈现出较高的反射率。此时，红外通道便大显身手。在近红外波段（约1.6微米处），积雪的反射率明显降低，而云层仍保持较高反照率，这一差异为区分云与雪提供了关键依据。进一步结合远红外波段的亮温信息，即可更准确地剔除云层干扰，实现对积雪的有效识别。

这样，基于积雪在反射率、亮温等方面的特性划定阈值，就可以初步识别积雪。

然而，卫星像元通常覆盖数百平方米到数平方公里的区域，一个像元内常常同时包含雪和其他地表，即“混合像元”。因此，在生成高精度产品时，还需要进一步估算每个像元内积雪的实际覆盖比例。

在另一条技术路径上，被动微波遥感则通过分析积雪对微波亮温的散射效应来反演雪深或雪水当量（积雪完全融化后所形成的水的垂直深度）。

于是，风云气象卫星接收的原始数据，经过几何校正、大气修正等预处理后，由积雪反演算法进行处理，并经过质量检验，最终生成供科研与业务单位直接使用的标准化数据产品，如积雪覆盖日数图、雪深分布图等。

当前，风云三号气象卫星的积雪遥感监测产品广泛应用于气象服务，风云四号气象卫星也因时间分辨率高、观测范围广等优势，在积雪的动态变化监测中发挥着不可替代的作用。【作者刘楚薇，系国家卫星气象中心（国家空间天气监测预警中心）工程师】

一场与云的科学“对话”

隆冬时节，雪花纷飞，你是否想过，这漫天雪花可能是被人“邀请”而来的？

随着人工影响天气技术的发展，人工增雪作业成为抗旱保墒、涵养水源的有效手段。这并非虚拟世界里呼风唤雨般的“魔法”，而是现代科技与云的科学“对话”。

人工增雪，是指通过人为干预云层的物理过程，以增加地面降雪量的技术。其核心原理是：向具备降水潜力的过冷云层中播撒催化剂，促使其中的过饱和水汽凝华或过冷水滴冻结为冰晶，再通过凝华或贝吉龙过程增长为雪花并降落至地面。实际操作中，借助空中或地面专业作业装备，将催化剂微粒精准送入云中。这些微粒充当“人工冰核”，促使过饱和水汽在其表面凝华或过冷水滴冻结并增长，最终形成雪花飘落。

那么，有云就能增雪吗？答案是否定的。人工增雪讲究“借天之力，顺天之时”——它无法凭空造雪，而是在云系和天气系统本身具备降水潜质、却缺少“临门一脚”之际，助其一臂之力。

要实现有效的人工增雪，需满足三个必要条件：适宜的云内温度、充足的水汽供应和持续的上升运动。首先，层状云云顶温度一般在-10℃至-20℃之间，此温度范围是冰晶生成和增长的最佳区间，也是人工播撒催化剂的关键温度窗。其次，云层需有持续的水汽供应，通常表现为厚度超过2公里、生命期超过数小时的层状云系，可以为雪花的形成和增长提供充足的水成物和空间。此外，云内还需存在持续稳定的上升气流（速度大于10厘米/秒），提供源源不断的水汽和过冷水，同时托举冰晶在云中的碰并、聚合，逐步长大。更为关键的是，作业过程中，催化剂必须在合适的时间精准投放到云中最具增雪潜力的区域——通常是过冷水富集区和相对冰面的水汽饱和区。这对作业装备的精准度和指挥系统的响应速度提出了极高的要求。任何一个环节的缺失，都可能导致“云中水”无法顺利转化为“地上雪”。

即便成功实施了增雪作业，科学、定量地评估人工增雪的效果仍是一大挑战。我们如何分辨一场雪中，哪些雪是“天公作美”，哪些雪是“人力所为”？目前，评估主要依赖统计分析、数值模拟与多源物理观测相结合的方法。一方面，通过长期作业数据与历史气候背景的对比，结合数值模型推演增雪幅度；另一方面，利用飞机探测、天气雷达等手段，追踪催化后云内冰晶浓度、雪花形态及落区的变化，捕捉人工干预留下的物理“印记”。尽管天气系统的复杂性与观测手段的局限性仍使评估结果带有一定的不确定性，但通过持续的技术集成与跨学科合作，未来的评估技术发展，正朝着更精细、更客观、更智能的方向演进。

总的来说，在应对气候变化、改善生态环境、缓解水资源短缺的迫切需求下，人工增雪这一技术的发展和取得的成效，意义深远。（作者卜钰 通讯员田东晓）

（责任编辑：曹锐怡）