探空资料云检测及其统计研究

基于已知的云垂直结构判断的方法,将相对湿度阈值法与温度露点法相结合,并加以改进,得到更加科学有效的云垂直结构判断方法。利用南京地区探空站的探空资料数据,分析得到了该地区的云垂直结构参数,并对全年云垂直结构特征进行了统计分析。经过统计分析发现:这种改进的相对湿度阈值法是科学有效的;南京地区夏秋季节有云的概率大,多层云的状况较多;春冬季节有云的概率相对较小,单层云的状况较多;云层厚度呈现出"夏厚冬薄"、中低云厚而高云薄的规律。     

毫米波云雷达及探空反演的云垂直结构对比分析

利用2021年9月9日—2022年1月31日泾河国家基本气象站毫米波云雷达（简称云雷达）的反射率因子及L波段探空雷达的温度、相对湿度数据,根据时空匹配方法,对比分析了二者探测和识别云的垂直结构特征（包括云底高度、云顶高度、云层数）的一致性。结果表明：云雷达和探空数据对低、中、高的单层云、双层云及临近降水云的垂直结构的识别结果基本一致;二者对于单层云的云底高度以及双、多层云的云顶高度识别一致性更好,探空识别的云底高度整体略高于云雷达的。引起二者识别云层数不一致的原因：一是因为低层相对湿度较大以及探空识别云算法的敏感性;二是当云体的结构松散时,加上探空漂移作用导致二者识别的云体不一致。在二者识别云层一致的情况下,识别单层云的垂直结构的差异是由于探空仪在低温条件的低敏感以及云雷达对高层薄云的探测能力引起;对于双层和多层云,主要是由于时空匹配方法对于短时间内垂直结构显著变化的云的识别还需要进一步改进。     

内蒙古中部地区云气候学特征及降水云垂直结构特征分析

文章利用2013年内蒙古中部地区呼和浩特、东胜、临河、乌拉特中旗4个高空观测站的L波段探空秒数据,采用相对湿度阈值法,进行云垂直结构气候学特征分析以及降水云系的垂直结构分析。结果表明:呼和浩特地区平均云底高度为2680m,平均云顶高度为6433m,平均云厚为3753m。在全年中有60.2%的时间是无云天气;在有云时候,单层云约占24.1%;多层云中以双层云居多,约占总数的10.1%。云底高度低于2.5km、云层厚度在3.5km以上、云顶高度高于5.0km且连续无夹层是内蒙古中部地区降水云系的垂直结构特征。     

祁连山北坡云垂直分布特征

利用敦煌、酒泉、张掖、民勤探空站2014—2019年的探空数据,对祁连山北坡云的发生频率及云垂直结构特征进行分析。结果表明:祁连山北坡全年云的发生频率为20%～40%,以1～3层云为主,且单层云的发生频率高于多层云,多层云以2层云为主;云的发生频率夏高冬低,夏季单层云和2层云出现的频率较为接近,而春、秋、冬季节单层云出现频率远高于2层云和3层云;全年平均云高度2层云的下层云厚度明显大于上层云,3层云的底层云与中层云之间晴空夹层厚度大于中层云与顶层云之间的晴空厚度;祁连山北坡云层高度季节变化显著,单层云和多层云的高度都表现为夏高冬低。     

基于卫星资料的中国西部地区云垂直结构分析北大核心CSCD

利用2007年3月2008年2月CloudSat与CALIPSO卫星相结合的云分类产品2B-CLDCLASS-LIDAR数据,分析了中国西部及周边地区云的垂直结构特征。研究结果表明,各地区单层云出现频率均大于多层云,天山山脉、祁连山脉中西段多层云出现频率全年均大于周围地区;所有云的云顶和云底高度在不同高度的出现频率具有明显的区域和季节变化特征,且云顶高度的季节变化较云底高度显著;西北地区各云层高度的季节变化不明显,青藏高原(下称高原)地区各云层高度在冬、夏季反差较大;单层云的平均厚度超过2 km,2层云和3层云的厚度基本在1~2 km;云层间距以2层云最大,且高原地区云层间距季节变化较西北地区明显;高原南坡夏季冰云出现频率较多,其他地区冬、春季冰云出现较多,除高原南坡外,冬季冰云出现频率均在80%以上。     

基于卫星资料的中国西部地区云垂直结构分析

利用2007年3月2008年2月CloudSat与CALIPSO卫星相结合的云分类产品2B-CLDCLASS-LIDAR数据,分析了中国西部及周边地区云的垂直结构特征。研究结果表明,各地区单层云出现频率均大于多层云,天山山脉、祁连山脉中西段多层云出现频率全年均大于周围地区;所有云的云顶和云底高度在不同高度的出现频率具有明显的区域和季节变化特征,且云顶高度的季节变化较云底高度显著;西北地区各云层高度的季节变化不明显,青藏高原(下称高原)地区各云层高度在冬、夏季反差较大;单层云的平均厚度超过2 km,2层云和3层云的厚度基本在1~2 km;云层间距以2层云最大,且高原地区云层间距季节变化较西北地区明显;高原南坡夏季冰云出现频率较多,其他地区冬、春季冰云出现较多,除高原南坡外,冬季冰云出现频率均在80%以上。     

基于探空云识别方法的云垂直结构分布特征

云的垂直结构特征作为云重要的宏观特征之一,直接决定了云的类型,进而通过发射和吸收辐射的方式影响着地气系统的能量收支平衡,因此对云垂直结构特征的研究一直都是云物理研究的一个重要方向。作为观测云垂直结构特征的一种方式,探空气球通过获取沿路径方向高分辨率的廓线信息,采用一定反演方法从而能够较为准确的识别云的垂直结构。本文即利用我国业务布网探空站的观测资料,采用相对湿度阈值法识别云垂直结构,并同激光云高仪、“风云四号”静止卫星和毫米波云雷达对识别的云结构特征量进行了一致性检验。在此基础上,统计分析了2015～2017年单层、两层和三层云的垂直结构分布特征、日变化和季节变化特征以及全国区域分布特征,结果表明:（1）整体分布上,单层云在垂直方向上出现的高度范围介于多层云的高度范围内,并且随着云层数的增加,云在垂直方向上更为伸展,即高层云越高,低层云越低;（2）在日变化中,中午单层和多层云中最低层云的云底高度均高于早晨,而夜间单层和多层云中最高层云的云顶高度则高于早晨和中午,同时中间层云厚的变化要小于最上层和最下层云厚的变化;（3）在季节变化中,夏季云量较其他季节更多,云体发展也更为深厚,表明温暖的大气条件更有利于云的形成和发展;（4）我国云垂直结构分布特征具有明显的纬向变化趋势,从以青藏高原为中心的西南地区的云底较高云体较薄的云,逐步过渡到以东南沿海地区为中心的云底较低云体较为深厚的云,表明不同地形和气候带的差异与不同云类型的分布直接相关。     

基于CloudSat云分类资料的华北地区云宏观特征分析

利用2007年1月至2008年12月的CloudSat 2B-CLDCLASS-LIDAR云分类资料对华北地区(36°~42°N,110°~120°E)各类云在单层及多层云中的出现频率、平均高度及平均厚度进行统计分析。结果表明:华北地区单层云和多层云出现频率存在明显的季节变化,夏季最大,春秋次之,冬季最小。单层云的出现频率远高于多层云,单层云出现频率在春、夏、秋、冬4个季节分别为44.3%、46.1%、37.8%和32.8%,而多层云中2层云所占比例最大。单层云和多层云各云层平均高度、平均厚度分析显示,3层云上层云顶云底高度最高,3层云下层云顶云底高度最低,单层云平均厚度明显大于多层云,云层数越多,各云层的平均厚度越小。对不同类型云出现频率分析显示,卷云主要出现在单层云及多层云中、上层,高层云和高积云在单层云和多层云各云层中均占有一定的比例,层云主要出现在多层云下层,层积云、积云、深对流云主要出现在单层云及多层云下层,雨层云主要出现在夏季单层云中。卷云、高层云、高积云的平均高度及厚度在不同云系统中存在显著的差异。     

东亚地区云垂直结构的CloudSat卫星观测研究

本文利用卫星CloudSat同时结合了与其同轨道的卫星CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)2007至2009年3年的观测资料,将东亚地区划分为六个研究区域,着重研究了东亚地区云垂直分布的统计特征.结果表明:东亚地区不同高度的云量之和具有明显的季节变化趋势,夏季最大,春秋次之,冬季最小.海洋上空的单层云量最大值出现在冬季,而在陆地上空则出现在夏季.从云出现概率来看,东亚地区单层云出现的概率在春、夏、秋、冬季节依次为52.2%,48.1%,49.2%和51.9%,而多层(2层和2层以上)云出现的概率在春、夏、秋、冬季节分别为24.2%,31.0%,19.7%,15.8%.云出现的总概率和多层云出现的概率,在六个区域都呈现出夏季最大,冬季最小;对4个季节都呈现出东亚南部比东亚北部大,海洋上空比陆地上空大的特点,表明云出现的总概率的季节变化主要由多层云出现的概率的变化决定.东亚地区云系统中最高层云云顶的高度,在夏季最高,为15.9 km,在冬季最低,为8.2 km;在东亚南部和海洋上空较高,平均为15.1 km;在东亚北部较低,平均为12.1 km,且呈现东亚南北部之间差异较大的特点.东亚地区云系统的云层厚度基本位于1 km到3 km之间,且夏季大,冬季小;对同一季节,不同区域的云层厚度差别较小;当多层云系统中的云层数目增加时,云层的平均厚度减少,且较高层的云层平均厚度大于较低层的.云层间距的概率分布基本呈单峰分布,出现峰值范围的云层间距在1到3 km之间,各区域之间没有明显差别,季节变化也不大.本文的研究为在气候模式中精确描述云的垂直结构提供了有用的参数化依据.     

利用星载激光雷达资料研究东亚地区云垂直分布的统计特征

已有研究表明: 云的垂直结构(简称CVS)是一个在卫星资料反演和气候模式预测中很重要的云特征。本文通过利用美国2006年刚发射的卫星CALIPSO (Cloud－Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations) 所负载的激光雷达Level 2_05km的云数据, 研究了东亚地区(18°N～53°N, 74°E～144°E) 云的垂直分布特征。结果表明: 东亚地区多层云云量在夏季、秋季、冬季、春季分别为43.6%、29.6%、21.1%、33.3%, 而多层云分布中双层云比例最大。云顶和云底高度除了随季节变化显著外, 还有明显的区域特征。单层云、 双层云以及三层云的云顶和云底高度的数据显示, 三层云中最上层的云顶和云底最高, 并始终高于两层云中最上层云的云顶和云底高度。平均云层厚度季节变化不明显, 其值普遍在0.9～2 km范围之间。而云层间距同样没有明显的季节和区域变化, 其出现的概率随距离的增大而减小。其中, 间距在0.35 km的概率最大, 占到将近50%。而间距在1.45 km附近的概率大约为15%, 高一点的可达到20%。     

CPR雷达探测北半球夏季多层云系结构统计特征分析

利用2007~2010年北半球夏季（6~8月）CloudSat卫星搭载的云廓线雷达（Cloud Profile Radar,CPR）探测结果对0°~60°N区域单层、双层和三层云系的水平分布、垂直结构特征及各云层云类组成、云水路径等物理量分布进行分析。云量的统计结果表明CPR探测的单层、双层和三层云系的云量分别为36.63%、8.26%和1.40%,云量的水平分布表明其高值区主要位于对流旺盛区域,且高值区的云层云顶高、厚度大,而低值区则多位于副热带高压区域。对不同云类的出现频率统计分析结果表明,单层云系中各云类的出现频率相近;多层云系的上层以卷云为主,下层以层积云为主。对比海陆差异发现洋面卷云和层积云的出现频率显著高于陆面,但高层云和高积云的出现频率低于陆面。云水路径分析表明,单层云系的冰水路径和液水路径均最大,而在多层云系中云层越高、厚度越大、冰水路径越大,液水路径则随着云层的降低增大。     

L波段探空判别云区方法的研究

利用2008年1月到2009年12月的L波段探空资料,和与之时空匹配的Cloudsat云观测资料,首先分析了云内和云外相对湿度的累积频率分布,发现以75%作为相对湿度阈值判断云准确率可达81%。随后利用BS（Bias Score）和TS（Threat Score）评分方法,对不同相对湿度阈值进行评分分析,发现以81%作为相对湿度阈值TS评分可达0.66,为最高。接着利用BS和TS评分方法分不同高度对相对湿度阈值进行评分分析,发现随高度的增加该高度上具有最好TS评分的相对湿度阈值在减小。利用这些阈值对云判断时,总的TS评分高于0.6,且其准确率达到84%以上,比利用单一相对湿度阈值判断云准确率要高。最后对这些阈值进行优化,得到一套适合于我国L波段探空秒数据的云垂直结构的判别方法。     

探空测云垂直结构方法研究及应用

该文利用云南蒙自、腾冲探空站的高空气象观测资料进行云垂直结构分析,得出了较合理的云层垂直结构判定方法,并统计了云频率、云厚和云高等相关要素,得到以下主要结论:1通过探空相对湿度和温度露点差阈值,能够有效分辨云底、云顶和云夹层。2蒙自、腾冲夏季云天出现的频率达到100%,冬、春季节频率不到50%;冬季云状以低云为主,其他季节低云和高云同时存在的情况较多。3各类云高度没有显著的季节变化,而云厚度表现为夏半年明显高于冬半年,其中中云、低云较厚、高云较薄,云夹层厚度冬春季节较大。4低云云底高度01时和07时较低,云顶高度07时和13时较高,云厚度19时较小;中云01时和07时云底低、云顶高,相应的云厚度大于13时和19时,具有一定的日变化规律。     

基于地基云雷达资料的淮南地区冬季云宏观特征

利用淮南气候环境综合试验站2015年1月云雷达观测资料,对淮南地区冬季云的宏观特征进行了研究。结果表明:(1)淮南地区冬季云云底高度在0.21~11.0 km,其中0.5 km和2.0 km高度云底出现频率最高,分别占全部云系的16.7%和11.3%;云顶分布在0.36~11.3 km,其中5.0 km和5.5 km处云顶出现频率最高,分别占全部云系的9.25%和10.0%。云层厚度为0.1~8.3 km,73.4%的云层厚度在2.0 km范围内。(2)低云、中云、高云分别占全部云系的44.0%、29.4%和26.6%,平均厚度分别为2.4 km、0.8 km和0.6 km。(3)该地区冬季总云量较少,为13.7%~21.8%。单层云出现频率占总云量的45.2%~77.8%,多层云出现频率随着层数的增加而减小。     

基于L波段探空的云区边界识别改进算法

利用气象业务中使用的L波段探空数据和毫米波云雷达观测资料,分析探空相对湿度在入云和出云时的变化规律,提出一种基于探空相对湿度阈值与梯度相结合的云区边界识别改进算法,并利用云雷达观测数据对算法识别结果进行验证.利用北京市南郊观象台2019年1—6月层状云样本验证分析,结果表明:改进算法相比相对湿度阈值法,对云区边界识别更...     

利用探空数据分析云垂直结构的方法及其应用研究

云的垂直结构特征,无论是对天气、气候还是人工影响天气都十分重要,但业务上直接有效的观测手段十分缺乏。本文通过对比分析,确定了相对湿度阈值法分析云垂直结构的方法;利用我国气象业务探空秒数据,计算分析了不同云垂直结构,将得到的分析结果同CloudSat云雷达实测云垂直结构进行多个例的对比分析,验证了相对湿度阈值判断云垂直结构方法的可行性,及利用我国业务探空资料分析云结构的可用性;为业务应用,开发了探空秒数据的实时读取和计算方法,设计制作了云垂直结构探空分析显示图,初步形成基于我国业务探空的云结构分析技术;并实时将这些技术应用到我国60周年国庆期间几次不同天气系统云结构的时间和空间演变特征分析中,得到有意义的结果。     

激光云高仪探测中国东南沿海云分布特征

利用Vaisala CL51激光云高仪对厦门地区2016年1月1日至2020年12月31日5年的云探测数据,采用时间占比算法计算出云分数,并对云层、云高以及云分数分布规律进行统计分析。结果表明:中国东南沿海云层结构以单层云为主(占比43.59%),双层云为辅(占比16.42%),三层以上云出现的概率相对较低(占比5.25%)。观测期间以中低云为主,与其他季节相比,夏季的云分布密度的集中度较小,存在较大云底间距。高云更可能出现在18时至次日06时的时段内,夏季尤为显著,表现出明显的日变化特征。     

中国及周边地区多层云垂直结构时空分布特征

利用CALIPSO激光雷达1km水平分辨率的云层产品,计算了中国及周边地区（0°~55°N,70°~140°E）多层云的出现概率,对不同高度多层云的水平分布及其季节变化特征进行了统计分析。结果表明:多层云的出现概率存在显著的区域差异,青藏高原和蒙古高原出现的概率较低,30°N以南的低纬度地区出现的概率较高;多层云系统中双层云占比最大,并且云层发生概率随着云层数的增多而减小;不同高度双层云和三层云的分布特征类似;多层云出现概率夏季最大,冬季最小,其中夏季双层云中“高云+高云”、“高云+中云”和三层云中“高云+高云+高云”、“高云+高云+中云”的配置在青藏高原主体的出现概率最大,而冬季单层云的低云、双层云中“高云+低云”及三层云中少量的“高云+高云+低云”配置在中国东北部海域、南海北部等30°N以北地区的出现概率高于其它季节。      

基于CloudSat卫星观测资料的辽宁省不同天气系统影响下云系垂直结构特征

为区分不同天气系统影响下云垂直结构的差异,从而为人工增雨作业提供参考,对2004—2014年辽宁省进行人工增雨作业期间,500、850 hPa以及地面的天气形势进行了统计,利用CloudSat卫星观测资料对筛选的出现频率≥2次·a~(-1)的系统配置下的云垂直结构进行分析,并研究了典型系统影响下的作业云系垂直结构特征。根据系统配置差异,2004—2014年间影响辽宁省的共有225次过程,可划分为17种配置类型,其中典型天气系统四种,分别为西风槽—切变线—冷锋(CF型)、西风槽—低涡—蒙古气旋(MCW型)、西风槽—低涡—南方气旋(SC型)和低涡—低涡—蒙古气旋型(MCV型)。对四种典型天气系统影响下的云垂直结构分析发现,不同天气系统影响下云层均以单层云为主。SC影响下的云层发展较为旺盛,云底较低而云顶较高,云层深厚。MCW影响下的云层云底高度较高,云层较薄。不同天气系统影响下的云夹层厚度大多(50%)在1 km以下,而且随着云层数目增加,低于1 km的云夹层所占的比例增加。将云底高度≤2 km且云厚≥2 km视为作业云系,发现有云条件下,SC型符合条件的作业云系最多(59.7%),而MCW型影响下最少(14.5%)。作业云系以单层低冷云为主,单层低冷云的云底高度低于1 km且云顶高度可达7 km以上,作业云系的云夹层厚度对降水云催化效果影响较小。     

基于CloudSat/CALIPSO卫星资料的青藏高原云辐射及降水的研究进展

青藏高原上空的云及其相关联的降水和辐射影响了高原上空非绝热加热的空间结构。2006年卫星发射升空的CloudSat/CALIPSO卫星提供了定量的、完整的云垂直结构信息。本文回顾了国内外基于该资料进行的青藏高原上云宏观和微观结构特征,云与降水相关性,云辐射效应以及模式中的云-辐射问题方面的研究。指出抬升的青藏高原上水汽较少,限制了高原上云的垂直高度,对云层厚度和层数有显著压缩作用。在云量及其季节变化上,单层云的相对贡献大于亚洲季风区的其他区域;夏季对流云比较浅薄,积云发生频率最高,云内滴谱较宽;降水云以积云和卷云为主,云对总降水的贡献随着云层数增多而减小,降水增强时高层冰粒子的密集度趋于紧密;夏季青藏高原地区云的净辐射效应在8 km高度存在一个厚度仅1 km左右但较强的辐射冷却层,而在其下（4~7 km高度之间）为强的辐射加热层。最后展望了未来需要进一步开展的研究。