河北省层状云降水系统微物理结构的飞机观测研究

对4架次飞行个例的PMS资料进行综合分析,发现河北省春季层状云降水系统存在不均匀性,表现之一为较强降水云带。1991年5月25日的个例在飞机上升和下降过程中两次在2000m左右探测到较强的云内逆温,逆温层顶下方存在云水含量的峰值。对1992年6月20日两次个例的冷云的冰晶尺度、冰水含量(IWC)、冰晶浓度和液水含量(IWC)的垂直分布进行了分析。对两次个例的云中可播性进行判别,发现潜力区占云区的1／2左右,有时存在大片强可播区。     

基于MODIS云宏微观特性的卫星云分类方法

利用MODIS云光学厚度、云粒子有效半径、云顶高度、云相态等产品,以及表征6种云类的云光学厚度、云粒子有效半径、云顶高度、云相态的特征值,采用最小距离分类法和多阈值判识法相结合,对卫星观测像元的云进行分类,包括层云、层积云、积云、积雨云、雨层云、高积云/高层云、卷云以及卷云伴随高积云或高层云的多层云、卷云伴随层云或层积云的多层云、高积云或高层云伴随层积云或层云的多层云10类。2008年、2013年卫星分类结果与地面站云类观测对比,达到60%的一致性;将相同时间的地面小时降水量与分类结果叠加显示,出现降水处多为雨层云或积雨云。     

基于Cloudsat的降水云和非降水云垂直特征

降水云是人工增雨作业的主要对象,了解降水云系的垂直结构对于人工增雨可播条件的选择至关重要。利用Cloudsat卫星2008年3月—2009年2月资料,首先通过大量个例分析并结合地面降水量观测验证Cloudsat卫星识别降水云方法的合理性,在此基础上,统计分析了华北和江淮地区降水云与非降水云的垂直结构特征。统计结果表明:降水云与非降水云垂直结构存在明显差异, 两地区降水云云底高度都在2 km以下,非降水云的云底高度以高于2 km为主。两地区单层降水云云厚以大于6 km为主,多层降水云云厚以2~4 km为主,非降水云云厚以小于2 km为主。两地区降水云夹层厚度集中于1~2 km,非降水云夹层厚度集中在4 km以上。江淮地区多层云降水频率略高于华北地区。     

卫星遥感云分类和TBB产品在天津地区云状识别的应用分析

利用2012年4月1日至2013年7月31日地面观测资料和卫星遥感云分类、相当黑体亮温TBB产品,针对不同天气类型进行背景统计和个例分析,讨论云分类、TBB产品在云状自动识别中的应用。结果表明:地面云观测取消后,云观测业务可以依据卫星遥感产品展开,即以云分类产品为基础,结合TBB资料和天气现象进行订正。当无降水时,云状以云分类产品为主,如云分类产品为积雨云,可将云状订正为非降水云;当TBB240 K时,同时变率由负值向正值转变至接近0时,有雷暴活动发生,无论是何种云分类产品,云状可直接定为积雨云;TBB在240~260 K,为稳定性降水时,考虑为非对流性云(层积云或高积云、高层云或雨层云)。     

内蒙古东部层状云中过冷水含量分布特征及作业飞行方案设计

通过利用美国粒子测量系统（PMS)，对内蒙古东部2001—2002年5—7月降水性层状云进行的科研探测。经过对探测资料分析得出以下结论：（1）内蒙古东部的降水性层状云主要分为三种云型：雨层云降水、蔽光高层云-层积云降水、透光高层云降水。其中雨层云中过冷水含量最大；（2）云中过冷水含量与云底高度为负相关，与过冷层厚度为正相关；（3）三种云型中距0℃层高度以上400?600m高度范围内过冷水含量达最大；（4）三种云型的可播庋为雨层云的人工增雨潜力为最大。（5）在过冷水含量大值区，垂直于高空风做“U”型水平播撒。     

基于CloudSat资料的东北地区降水云及非降水云垂直结构特征对比分析

利用2007—2010年CloudSat和CALIPSO卫星资料,首先通过大量个例分析并结合地面逐小时降水量观测资料验证CloudSat卫星识别降水云指标的合理性。在此基础上,统计分析了东北地区(39°~53°N、119°~135°E)的云垂直结构参数,着重分析了降水云系和非降水云系的垂直结构差异和季节差异。结果表明:东北地区云量廓线呈双峰分布特征,有明显的昼夜及季节差异。东北地区以单层云为主,降水也主要产生于这类云系,是东北地区人工增雨作业的主要对象。单层降水云以低云、冷云、冰云或混合云为主,主要云类别是雨层云。双层降水云以高低云或中低云配置为主,且都为冷云;高层以冰云为主,主要类型是卷云和高层云;低层以混合云或冰云为主,主要类型是雨层云、层积云、积云。降水云系与非降水云系存在显著的垂直结构差异,双层云的降水由低层产生。云底高度较低、云体较厚且夹层厚度更薄的云易产生降水。同时,降水云云底温度更高,分布呈现出季节差异。     

吉林省层状云中过冷水含量分布特征及人工增雨潜力研究

2001～2002年在实施人工增雨作业的同时利用美国粒子测量系统 ,对吉林省 5～7月降水性层状云进行了科研探测。通过对探测资料的分析 ,得到以下结论 :(1 )吉林省的降水性层状云主要分为 3种云型 :雨层云降水、蔽光高层云—层积云降水、透光高层云降水。其中雨层云中过冷水含量最大 ;(2 )云中过冷水含量与云底高度为负相关 ,与过冷层厚度为正相关 ;(3) 3种云型中距 0℃层高度以上 400～600m高度范围内过冷水含量达最大 ;(4) 3种云型的可播度为 86 %。雨层云的人工增雨潜力为最大。     

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。     

利用CloudSat/CALIPSO卫星资料分析北半球污染排放区云型频率分布特征北大核心

本文利用A-Train卫星队列中的Cloudsat卫星所提供的二级云分类产品资料(结合了CALIPSO卫星气溶胶激光雷达)2B-CLDCLASS-LIDAR,选取2007年3月至2017年2月的样本数据进行统计分析,研究北半球主要的气溶胶排放源区(中国东部,美国东部和欧洲西部)不同云型出现频率的分布特征。结果表明,在以单层云出现的8种云类中卷云,层积云和积云的发生频率总和高达50%~70%,其次为高层云、高积云和雨层云,而深对流云和层云这两种云仅占10%以下。各类云的发生频率的空间分布可看出卷云和层积云的发生频率可高达90%以上,高层云的发生频率在70%~80%左右,高积云和积云的发生频率则接近70%以上,深对流云和层云的发生频率则在20%以下。其中,卷云、深对流云和积云主要出现在低纬度的海洋上;高层云和高积云主要出现在中低纬工业发达的陆地上;层积云、层云和雨层云主要出现在中高纬地区,其中层积云和层云出现在海洋上居多,雨层云出现频次的海陆差别不大。不同云型在不同的季节出现频次差异明显,在夏季出现较多的云型以卷云、深对流云,积云和层云为主;在冬季则是高层云、层积云和雨层云这样稳定型的云型占据主导,同时还发现卷云和层积云发生频率的月变化相反,而高层云和雨层云发生频率的月变化相似。     

吉林省层状云中过冷水含量分布特征及人工增雨潜力研究

2001～2002年在实施人工增雨作业的同时利用美国粒子测量系统，对吉林省5～7月降水性层状云进行了科研探测。通过对探测资料的分析。得到以下结论：(1)吉林省的降水性层状云主要分为3种云型：雨层云降水、蔽光高层云一层积云降水、透光高层云降水。其中雨层云中过冷水含量最大；(2)云中过冷水含量与云底高度为负相关，与过冷层厚度为正相关；(3)3种云型中距0℃层高度以上400～600m高度范围内过冷水含量达最大；(4)3种云型的可播度为86％。雨层云的人工增雨潜力为最大。     

基于CloudSat资料的中国及周边地区各类云的宏观特征分析

利用2006年7月—2009年4月的CloudSat2B-CLDCLASS云分类资料,针对中国及周边地区(0°—60°N,70°—140°E)各类云量和垂直结构参数的地理分布及季节变化进行了统计分析,并根据气候特征的地域差异从该区域选出8个子区域,逐区统计了各类云的垂直结构特征。结果表明,各类云量的分布存在较明显的区域差异和季节变化;青藏高原和帕米尔高原地区卷云、高层云和高积云等中高云的高度和厚度相对较小,陆上深对流云的云底高度大于海上,而热带、副热带地区云顶高度大于中纬度地区;除积云、层积云和雨层云外,中国南方地区其他各类云的云层厚度均大于北方地区;除了层积云外,其他各类云的云顶高度在各区域都存在比较明显的季节变化,低云云底高度的季节变化和区域差异都很小,而中高云的云底高度除了在印度洋季风区、南海和西太平洋地区季节差异较小外,其他地区季节差异较明显,各个地区在任何季节内,深对流云厚度最大,层积云最小;各类云出现频率随高度的分布具有较明显的区域差异;卷云与高积云的相关性比较强,经常相伴出现,夏季更加明显,而雨层云和深对流云之间相互排斥,两者几乎不可能同时出现。此外,统计中国及周边地区各类云的水平均一性发现,中...     

切变线降水系统微物理特征及隆水机制个例分析

利用机载云粒子探测系统(PMS).对2004年7月1日影响吉林省的一次切变线降水过程进行了探测飞行,利用所获取的宏微观资料对此次降水过程的微物理结构、降水机制进行综合分析.结果表明:此次切变线降水云系主要由高层云、雨层云、碎云构成,高层云和雨层云中间夹有1100m左右的无云区;3类云中平均云滴浓度、平均云滴直径各不相同;云水含量随高度分布不均匀,云的不同部位云水含量起伏较大;冰晶浓度平均为17.3个/L;此次探测的降水云系符合Bergeron提出的催化云一供水云相互作用导致降水的概念.根据云图及其他探测资料综合分析,冰晶主要产生于高层云上部或卷层云的冰晶播撒,供水云为高层云中下部和雨层云.     

青海东北部春季系统性降水高层云系微物理结构分析

利用1977－1979年5－6月青海东北部系统性降水高层的云滴谱飞机观测资料，统计分析了该云系云滴群体特征量及微物理结构特点。云特征量的滴浓度，含水量，平均直径，最大直径随高度的分布表明，降水高层云系垂直微结构配置或云水凝物相态可划分为4个不同发展分层，在海拔约5.0km高度上存在一活跃增长层可能是高层发生降水的一个重要特征层，同时分析了云液态含水量随云温的分布特征及与降水的关系。     

一次冷涡过程降水的微物理机制分析

该文分析了一次冷涡天气过程中云微物理量的分布特征、降水粒子的增长机制及云下雨滴的蒸发效应。主要结果为:云系由低层暖性Sc云和冷性主体As云组成。As云底高2 km,云顶高大于5 km,云中存在比较大的过冷水区,–11.2 ℃时的过冷水含量0.21 g·m-3,但过冷水的含量分布极不均匀,大于0.05 g·m-3的过冷水区连续分布的宽度87%小于2.4 km,不利于云中冰晶的连续凇附增长;同时云下雨滴的蒸发效应大,直径小于1.0 mm的雨滴难以落到地面,因此本次过程只产生弱的降水。     

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。     

冰云短波辐射特性参数化

该文对卷云和高层云分别构造了15种冰晶尺度分布，3种云高和云厚，总共30种冰水含量、90种冰水程长模式。对尺度小于与大于30 μm的冰晶粒子的单次散射特性分别用表面积等效冰球Mie理论和射线光学理论进行计算。采用delta-Eddington法计算了在4种不同地面反射率下冰云的多重散射辐射传输特性，提出了冰云辐射特性的参数化公式，指出参数化公式可以用于气候模式或大气环流模式。     

四川春季一次层状云宏微观特征和降水机制

用机载粒子测量系统（FSSP-100、2D-C、2D-P）和其他云物理测量仪器，对四川春季一次冷锋前层状云降水进行了探测。探测结果是:春季层状云降雨并不都是由高层卷云、高积云自然引晶激发而成的，它可以是由层状云（As op），特别是层状云中对流云群产生的针状、鞘状、棱柱状冰雪晶的聚并体和凇附形成的霰粒自身激发降水的。这些降水胚元长大成雨滴，其质量增长主要在负温层；初始直径D0=600微米的霰粒胚元，在负温层中增长的质量占总的增长质量的70%以上。     

毫米波雷达云回波的自动分类技术研究

毫米波雷达在云探测方面比厘米波天气雷达和激光雷达具有显著优势,可获得更多的云粒子信息,是研究云特性的主要遥感探测设备。为了开展对毫米波雷达探测的云回波进行自动分类的研究,利用161次云回波的个例数据,统计得到了卷云、高层云、高积云、层云、层积云和积云6类云型的特征量和其他参量的数值范围,利用分级的多参数阈值判别方法,达到了自动分类的目标,通过与人工分类的初步验证,两种分类结果的一致性达到84%,其中,层云和积云的识别一致较低的原因在于样本数据有限,仅有6次层云和8次积云的个例样本数据。通过更多样本的处理,提取的特征参量更可靠,自动分类的准确率会得到提高,以便将基于毫米波雷达的云分类技术应用于将来的云观测自动化业务。