云的基础知识讲座——云的宏观特征

云的宏观特征是把云作为一个整体来看的许多特征,如云的外貌、生命史,云内的温度、湿度、含水量和气流分布等。而云中水滴的大小、分布等特征则属于云的微观特征。在云雾研究中一般将云按形状和形成系统分为积状云(或称对流云,简称积云,包括积云、积雨云、卷积云、卷云)和层状云(包括高层云、层云、雨层云和卷层云,高积云和层积云也归于这一类)两大类;或按云中的相态分成冰云、水云和混合云;或按云中的温度分为暖云(高于0℃)和冷云(低于O℃)。这一讲将对积状云和层状云的一些主要宏观特征作些     

中国西北地区云的分布及其变化趋势

利用1983年7月—2001年9月ISCCP D2云的月平均资料,针对西北地区15种不同类型云的分布特征进行了分析,给出了中、低云量之和以及高云量在3个气候子区的多年变化趋势,初步探讨了其形成机制。结果表明:水层云、冰层云、水雨层云、冰雨层云和深对流云的光学厚度和云水路径值最大;水层云主要出现在天山山区、北疆地区和陕西南部,冰层云主要出现在北疆地区,水雨层云、冰雨层云和深对流云以及水高层云、冰高层云、卷层云的云量高值区在天山—昆仑山—祁连山一带以及陕南和/或陇南地区,因此上述地区也是有利于人工增水作业的地区。近20年中,高云量在3个气候区都呈明显下降趋势,中、低云量之和则呈上升趋势。西北地区云与地气系统之间可能存在这样一个过程:地面气温的升高,促使地面蒸发加剧,从而导致中、低云量增多而使降水增多,同时高云云量减少。     

中国东部云-降水对应关系的分析与模式评估

为评估和改进模式中不同类型云与降水的对应关系,利用1998—2007年卫星-台站融合降水资料和国际卫星云气候计划的卫星观测云资料,采用诊断方法分析了中国东部季风区冬季层云、夏季对流云、层云与降水的水平分布及季节变化对应关系,并评估了BCC_AGCM模式的T42和T106分辨率版本对云-降水对应关系的模拟能力。观测资料分析结果表明,中国东部冬季云带和雨带都稳定少动,降水主要来自雨层云和高层云,南部沿海层云和层积云也对降水有贡献;夏季,中国东部表现为层积混合云降水特征,对流云带与降水带具有较好的对应关系,并具有一致的移动特征。对流降水主要来自深对流云和卷层云,深对流云云量和降水中心完全吻合,卷层云云带则表现出比深对流云主体和降水带偏北的现象;层云降水主要来自高层云和层积云。模式评估结果表明,中、低分辨率版本的BCC_AGCM模式均模拟出了冬季层云和稳定少动的降水带、夏季深对流云、卷层云和降水带的对应关系及随季风推进的移动特征。与T42模式版本相比,T106模式版本在夏季对流云云量的模拟及其与降水带的对应关系方面有所改善,说明改进的BCC_AGCM积云对流参数化方案与高分辨率模式网格更匹配,但冬季层云云量模拟误差变大,与降水带的对应关系变差,其原因值得进一步分析研究。     

西南地区不同类型云的云水含量时空分布和变化趋势

利用NASA/CERES发布的L3级云资料,选取西南地区(云南、贵州、四川、重庆)2001~2010年水高层云、水雨层云、水层积云、水层云的云水含量数据,研究了该区域4种类型云的年和季节云水含量时空分布特征和变化趋势。结果表明:(1)4种类型云的年和季节云水含量均在海拔低的地方偏多,海拔高的地方偏少。重庆、贵州云水含量高于云南、四川;(2)水雨层云年和季节云水含量最大,其次为水层云和水高层云,水层积云云水含量最少;(3)近10 a来,整个西南地区4种类型云的年平均云水含量均呈递减趋势;(4)4种类型云的云水含量秋季高于春季;(5)春季,中云(水高层云、水雨层云)云水含量既有增加区域,也有减少区域,低云(水层积云、水层云)云水含量呈递减趋势;秋季,中云、低云云水含量均为递减趋势;水雨层云和水层云年和季节云水含量的递减趋势最显著。     

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.     

CloudSat/CALIPSO卫星资料分析云的全球分布及其季节变化特征

全球气候模式（GCM）中云的参数化方案具有不确定性,了解云的时、空变化能为参数化方案提供有效参考。利用搭载在属于A-Train卫星序列的CloudSat和CALIPSO上的94 GHz云廓线雷达（CPR）以及正交极化云-气溶胶激光雷达（CALIOP）联合的2级云分类产品,分析了2007年3月-2010年2月8种云类及三相态的云量地理分布、纬向垂直分布的季节变化特征以及云层分布概率。结果发现,卷云的分布体系与深对流云相似,主要集中在西太平洋暖池、全球各季风区及赤道辐合带,分布格局与气压带、风带季节性移动一致。层云与层积云主要分布在中低纬度非季风区以及中高纬度的洋面上。高积云与高层云的分布形成明显的海陆差异,雨层云与积云的分布形成明显的纬度差异。冰云分布与卷云相似,云高随纬度递增而递减;水云分布与层积云相似,平均分布于2 km高度;混合云集中于高纬度地区及赤道辐合带,中纬度地区随纬度变化集中于海拔0-10 km的弧形带。层状云多以多层云形式出现,积状云多以单、双层云的形式出现,层状云的云重叠现象比积状云更显著。积状和层状云的分布特征与积云和层云降水的分布特征基本一致,验证了不同类型降水的卫星观测结果,同时为气候模式的云量诊断方案提供对比验证的数据。      

中国西北地区云时空分布特征的初步分析

利用国际卫星云气候计划（ISCCP）获取的1983年7月－1993年12月的月平均云资料，分析了西北地区云的分布特片和季节变化，发现西北地区的云量与地形有很好的一致性；塔里木盆地是云量最少的地区，而且以云层较薄的积云和高云为主，在天山，昆仑山，祁连山一带，存在着云量的极大值区，其中云层较厚，水汽含量较高的层云，雨层云，深对流云占了很大的比例，值得注意的一点是，云的这种时空分布特征具有明显的地域性和稳定性，有利于开展人工增雨工作。     

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...     

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。     

近20年青藏高原云分布特征及云参数时空变化分析

准确估算云量是了解青藏高原云参数时空特征的基础。通过相关分析、回归分析、趋势分析方法,分析了近21年来青藏高原云分布的动态变化。利用MODIS云量日产品（MOD08＿D3）数据和ERA5再分析资料,分析了青藏高原不同阶段云量分布和云参数的时空特征。结果表明,高云区云量中心位于墨脱县（77.3%）,林芝（72.5%）地区云量最大,青藏高原日平均云量在过去21年间减少了0.04%。季节分布上,夏季出现水云的概率最高（31.7%）,春季出现冰云的概率最高（26.5%）。每年出现的冰云比水云高2%左右。在全球变暖背景下,青藏高原上空水汽含量呈减少趋势,云水含量呈逐渐增加趋势。年平均云水含量比大气总水汽含量高约0.01 cm,云水总含量增加约0.04 cm。本研究为理解云水资源对全球气候变化和青藏高原地区水循环的影响提供了依据。     

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。     

东亚夏季风活动与不同类型云的相关性研究

利用1998~2007年候平均卫星-台站融合降水资料以及ISCCP (International Satellite Cloud Climatology Project) D1云资料,分别定义了标准降水指数和两类云指数。降水指数大值区的移动能很好的表征东亚夏季风活动,两类云指数能分别反映某个区域深对流云(DC)、高积云(Ac)和积云(Cu)云量的集中变化特征。根据不同地区降水集中时段以及降水量等气候特征,结合中国气候区划(温度带及干湿区)及不同地域的地形特征,把中国大陆受东亚夏季风影响的地区划分为五个子区域。利用ISCCP D1云气候资料和降水资料,在候时间尺度上通过分析降水与不同云类、标准降水指数与两类云指数的相关性研究了东亚夏季风活动与不同类型云的对应关系。研究表明:ISCCP定义的深对流云(DC)、卷层云(Cs)与降水量在五个区显著正相关,表明东亚夏季风活动伴随有大量的对流云及云砧出现;高积云(Ac)、积云(Cu)的总云量与降水量在五个区显著负相关,表明夏季风活动增强时,Ac和Cu云量减少;层云(St)和层积云(Sc)与降水量在南方和北方分别呈显著的负相关和正相关,说明季风活动在南方伴随着对流云的显著增加,在北方则使层状云和对流云均有所增加;高层云(As)、卷云(Ci)和雨层云(Ns)与季风活动没有显著的相关性。     

厄尔尼诺次年夏季中国地区云的变化特征及其与降水的关系

基于1961—2010年中国地面台站和卫星观测等多种数据,对不同类型厄尔尼诺事件次年夏季中国地区云的变化特征和不同类型降水的变化特征进行了分析,探讨云的变化特征与总降水异常的复杂联系。结果表明:站点数据中,厄尔尼诺事件次年夏季总云量和低云量的异常与降水异常分布形势大致相同;积雨云、雨层云和层积云等低云的出现频率有所增加。云量与降水异常在全国范围内表现出显著的正相关;通过显著性检验的正相关站点,云量与降水异常的线性关系也通过了显著性检验,总云量和低云量与降水的增加比例分别接近1:3和1:1。卫星观测数据中,厄尔尼诺事件次年夏季高云量、深对流云量、光学厚度和云水路径的变化与站点降水异常基本呈正相关;黄河以南地区总降水的变化主要来源于对流降水的异常,其贡献比例高达80%。中国东部地区低云对降水具有很好的指示作用;厄尔尼诺事件次年夏季南方地区总降水的异常主要来自对流降水的变化;对流降水异常增加与深对流云的异常增多有关。厄尔尼诺事件的发生使得次年夏季中国季风区对流活动增强,对流云云量增多,云层增厚,云顶向上发展,故而对流降水增加,异常雨带形成。      

1985—2011年中国不同类型云发生频率、持续时数及伴随降水概率

基于1985—2011年逐时地面台站观测资料,分析了中国地区不同类型云的发生频率和持续时数的空间分布及其长期变化趋势和季节变化,并统计了不同类型云所伴随的降水概率及降水性质。结果表明,中国地区各类云的发生频率与持续时数的空间分布有较好的一致性。层积云是我国发生频率和持续时数最大的云类,主要分布于四川盆地,在四川盆地其发生频率超过50%,持续时数达20.1 h;雨层云持续时数仅次于层积云,在长江中下游以南其持续时数达12.8 h;卷云、高积云和积云的发生频率及其持续时数的大值区分别位于北方、中部和南方。研究时段内,中国地区总云的发生频率以0.095%/a的速度呈微弱的增加趋势。在云类典型分布区,层积云的发生频率和持续时数在冬半年较大,而积状云在夏季达到峰值;层状云的发生频率在上半年较大,而持续时数在冬半年较大。不同类型云产生降水的概率及对应的降水性质均有差异。层状云单独出现时伴随间歇性或连续性降水,其中雨层云单独出现时伴随降水的概率接近70%;积雨云的降水概率达50.89%,主要伴随阵性和不明类型降水;层积云主要伴随间歇性降水,降水概率约为17%。     

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FY-2F资料的新疆区域云系特征研究

利用2014年1—12月FY-2F/CTA、FY-2F/CLC小时产品,采用平均值合成法,监测分析了新疆各区域的云系特征。结果表明:(1)新疆区域总云量年平均值为37.7%,其中,阿尔泰山山区云资源最为充沛,其次是昆仑山山区、准噶尔盆地、天山山区,而塔里木盆地最匮乏,各区域总云量年平均值依次为45.7%,40.0%,38.2%,37.9%及26.1%;天山以北区域(含天山山区)的云资源冬春季较为丰富,天山以南区域则春季较为丰富;新疆各区域总云量均白天较少,夜间相对较多,但塔里木盆地与之相反。(2)天山以北区域总云量呈北高南低、西高东低分布,天山以南区域则呈南高北低、西高东低分布。(3)三大山区主要以高层云或雨层云、卷层云为主,其中昆仑山山区的密卷云也较多,两大盆地则以层积云或高积云为主。新疆区域尤其是三大山区云的时空分布具有一定的地域性和稳定性,有利于开展人工增雨。     

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。     

京津冀地区夏季降水冰云和非降水冰云云特征对比分析

利用2013～2016年的Aqua MODIS卫星和CloudSat卫星的二级产品资料,对发生在京津冀地区夏季的降水冰云和非降水冰云进行了统计。基于此,对比分析了两类冰云的云类型,研究了二者在云特征参数、云层数及垂直结构上的差异,并且探究了二者在不同通道下云特征参数的相对大小。结果表明:1）京津冀地区的降水冰云以深对流云和雨层云为主,分别占48.63%和34.65%,而非降水冰云以高层云和卷云为主,分别占55.62%和31.58%。2）降水冰云和非降水冰云的平均云顶温度、云顶高度、光学厚度、积分云水总量、有效粒子半径分别为230.99 K、10.90 km、53.26、937.98 g/m2、31.45m和236.17 K、10.10 km、12.81、209.00 g/m2、27.54 μm。3）降水冰云以单层云为主,占80.39%,双层云占18.75%;而非降水冰云仍以单层云为主,占85.35%,双层云则占14.38%,比降水冰云低。4）相较于非降水冰云,降水冰云中卷云和高积云云体位置较高,而高层云和深对流云位置较低。5）随高度变化,降水冰云冰水含量是双峰结构,而非降水冰云是单峰结构;二者的粒子数浓度则差异不大;非降水冰云的粒子有效半径在5～7.5 km随高度变化不大,而降水冰云则随高度减小。6）降水冰云的积分云水总量、光学厚度和粒子有效半径>≥模态[、、分别代表该云特征参数在1.6、2.1、3.7 μm通道中的数值,当n=1, 2, 3时,分别代表光学厚度（b₁）、积分云水总量（b₂）、有效半径这三种（b₃）]的比例都高于非降水冰云,而二者在云参数≥≥模态的比例则有差异。     

大西洋上四个爆发性气旋的云微物理参量垂直分布特征分析

利用 CloudSat卫星数据处理中心（Cloudsat Data Processing Center,CloudSat DPC）提供的CloudSat卫星数据、欧洲中期天气预报中心（European Centre for Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）提供的ERA5再分析资料和美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration,NASA）提供的 Aqua卫星可见光云图,对冬春季发生在大西洋上四个爆发性气旋个例的云微物理参量垂直分布特征进行了分析。结果表明：爆发性气旋中心云系多为层积云或积云,中心外围云系以雨层云为主,雨层云外部往往伴随着相似高度的高层云,气旋冷锋云带内以雨层云、高层云和高积云为主,冰粒子出现的最低高度与0℃等温线高度几乎重合;冰粒子有效半径随高度的增加而减小,而冰粒子数浓度随高度増加而増大;冰水含量大值区主要位于雨层云中部;液态水主要分布在高层云和层积云底部,冬季爆发性气旋个例内的液态水含量大于春季。     

基于CloudSat–CALIPSO资料的全球不同类型云的水平和垂直分布特征

基于Cloud Sat-CALIPSO(Cloud Sat–Cloud Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星观测资料,分析了全球总云量和8类云的云量、云底高、云顶高、云厚度的水平和垂直分布。分析结果表明,全球平均总云量为66.7%,其中卷云(Ci)和层积云(Sc)云量之和与其他6类云量总和相当,是全球云量最多的两类云。积状云云量呈现从赤道向极地递减的特征,层状云则相反,反映了二者不同的生成环境,同时下垫面地形和天气系统也严重影响云的分布。8类云的高度及厚度特征有显著差异。Ci的云底高度和云顶高度都较高,厚度则较薄;高层云(As)和高积云(Ac)的云底高度和云顶高度都位于大气中层,但As比Ac出现的高度高且厚度大;层云(St)、层积云和积云(Cu)的云底高度和云顶高度都很低,属于薄的低云;雨层云(Ns)和深对流云(DC)云底较低但云顶伸展很高,归属于厚云类。总体而言,海洋上云底高度较陆地低;赤道等大气不稳定地区,云底较高,云厚度较大;高原地区则表现出"高云不高,低云不低,云厚较薄"的特征。