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2014～～2017年Ka毫米波雷达数据分析北京地区云宏观分布特征

本文利用2014年1月至2017年12月Ka毫米波雷达数据对北京地区云宏观特征进行统计分析。云出现率方面，4年平均值约36.3%；冬季最低，夏季最大；月出现率值9月最大，12月最小；出现率日变化有季节差异，春夏两季呈现中午（11:00，北京时间，下同）开始逐步升高至下午17:00后逐步下降的特点，增高幅度大于15%；冬、秋两季日变化特征不显著。高度方面，4年平均云底高约4.9 km，平均云顶高约7.2 km；云顶高和云底高的月变化特征明显，从年初1月开始逐步上升，在6月达到峰值，而后下降到12月达到低值；3～10月，高云（云底高>5 km)占约一半左右比例；厚度小于1 km的云在各月中所占比例最高；厚度1～4 km的云，厚度越大所占比例越低；特别地，厚度大于4 km的云所占比例在4～9月中仅次于厚度小于1 km云的比例。4年期间，北京地区单层云居多约占66.7%，两层云占比约25.2%，两层以上云占8.1%；冬季约80%的云为单层云，而6～9月云层分布变化最多，其中9月单层云比例最低约为40%。本文基于4年高时空分辨率雷达数据对北京地区云分布特征，特别是云垂直分布特征在数值上准确刻画，该项工作在已有云气候研究中尚未见开展，所获得的知识将对了解地区气候特征、区域模式云参数化选择提供参考。     

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。     

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。     

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%。     

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。     

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。     

一次层状云降水过程云粒子的特征分析

本文针对山西省2009年6月18日-19日的一次降水过程,利用Micaps系统天气图和机载DMT探测资料分析了这次降水的宏微观特征,并用Г分布拟合了云滴谱分布,结果接近云滴谱的实际分布。     

强对流降水云团的云图特征分析

对1992～1994年夏季四川、湖北、河南3省333个地面雨量站2万多个雨量观测数据以及与之相应的4千余幅GMS-4红外数字云图资料的分析结果表明，云顶温度、温度梯度、云团的膨胀、穿透性云顶的存在、云体相对于云团中心的偏离量与云的降水强度有着明显的对应关系。在不同的地区，这种对应关系有所不同。     

对流性降水云微波辐射特性

结合MM5模式和三维微波辐射传输模式, 对2003年7月9日宜昌地区一次典型的中尺度降水中心的对流性降水云微波辐射特性进行研究。结果表明:MM5模式模拟的降水量和落区与实况一致,模拟的水凝物廓线也与TMI反演值接近,85.5 GHz通道辐射亮温与TMI实测情况相近。85.5 GHz通道亮温与地面雨强相关性很弱, 受云中云冰和雪花的散射降温作用显著, 由于其他粒子的综合作用以及斜角观测造成的位置偏移, 霰粒子对该通道亮温散射作用不明显。19.35 GHz通道亮温随雨强增加先升温后降温; 与霰粒子含量表现出明显的负相关关系。37.0 GHz通道亮温随雨强的增加而降温, 雨强大于20 mm/h后达到饱和, 主要受雨水降温作用影响。倾斜观测比天顶垂直观测产生更低的亮温低值中心, 且频率越高, 低值中心的偏移越严重。     

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。     

庐山地区层状云和对流云降水特征对比分析

根据Parsivel激光雨滴谱仪在庐山高海拔观测场获取的2011年降水资料,结合宏观特征量、雨滴谱资料和雷达图像资料,将降水划分为对流云降水和层状云降水,选取了12次典型降水过程。对两类云降水的6种特征直径、各档雨滴对降水参量的贡献、降水微物理参量的演变等进行了分析,并利用M-P分布和Gamma分布对两类云降水雨滴谱进行拟合,对拟合参数以及拟合效果进行了分析。结果表明：两类云降水微物理特征有着本质的区别,层状云降水谱宽相对较窄,参量随时间变化比较平缓,直径不超过1 mm的小滴对降水贡献最大;对流云降水谱宽相对较宽,出现了直径接近10 mm的大滴,参量起伏较大,对数密度贡献很小的大滴对雨强、含水量贡献却比较大。从拟合效果检验来看,层状云降水拟合时的M-P曲线在大部分区段比Gamma曲线更接近实测雨滴谱曲线;对流云降水拟合时的Gamma分布曲线与实际雨滴谱分布曲线整体吻合程度较高。M-P分布和Gamma分布两种拟合方法都适用于层状云降水,对流云降水雨滴谱拟合时Gamma拟合效果优于M-P拟合效果。     

云并合过程中物理特征演变的模拟研究

云并合过程中物理特征的变化对云降水过程的演变至关重要,对降水的短时预报和研究也有重要意义.因此,本文利用新一代中尺度天气预报模式WRF (Weather Research Forecast)对2005年5月5日发生在贵阳的一次云并合过程进行模拟,结合雷达观测资料以及MICAPS资料,分析了降水对流云的合并过程,及其伴随...     

天津武清地区云凝结核变化特征

利用2009年11—12月在天津武清气象局测量的云凝结核(CCN:Cloud Condensation Nuclei)浓度资料以及气溶胶数谱分布的观测资料,分析了武清地区在不同过饱和度(0.1%～1.0%)下云凝结核浓度及活化率的变化特征。结果表明:武清地区冬季CCN数浓度变化范围很大,过饱和度1%时,浓度变化范围为4000～32000cm-3,且浓度受风速影响明显,风速2级以下CCN数浓度很高,过饱和度1%时,其平均浓度可达16000cm-3,但对于4级风速以上CCN平均浓度为4000cm-3左右;在过饱和度0.1%～0.4%间CCN浓度变化较大,过饱和度每增加0.1%,CCN浓度增加值平均约为过饱和度0.4%～1.0%间浓度增量的5倍。低过饱和度(0.1%、0.2%)下,活化率受风速影响明显,1级风速下的CCN活化率约为4级风速下的3倍,但在过饱和度1%时活化率则相差不大。CCN浓度的日变化呈双峰型,峰值时刻为北京时间08:00和18:00左右,活化率的日变化则呈双谷型,这主要是受局地排放影响的结果。利用指数函数拟合各风速下CCN浓度过饱和度谱,表明该地谱型为典型的大陆型。     

西南地区云量变化特征

利用西南地区(云南、贵州、四川、重庆)记录较为完整的73个测站1956~2005年月平均云量资料,采用经验正交函数分析和Mann-Kendall突变检验方法,研究分析了西南地区云量的时空分布特征。结果表明:就全年而言,整个西南地区总云量的变化趋势一致,且存在着明显的年际变化特征,1990年代以后全年总云量表现出减少趋势;此外,总云量的分布在一定程度上受地形和区域气候的影响。从季节来看,夏、秋、冬季的总云量在西南地区为空间一致的变化趋势,而春季四川盆地北部总云量的变化趋势与其余地区相反;四季总云量也有明显的年际变化特征。低云量,全年和四季的时空变化特征相似,由于受地形起伏及区域气候差异的影响,川西高原东部和重庆地区的变化趋势与四川盆地的相反,且同样存在着明显的年际变化特征。另外,突变分析结果显示,西南地区的低云量近50a来呈持续减少趋势,而总云量在1990年发生突变,突变前在0线附近震荡,突变后总云量持续减少。     

层状云降水过程中的风廓线特征

利用唐山风廓线雷达资料,结合天气雷达资料,分析了2009年2月12日的稳定性降水天气过程。分析表明,风廓线雷达能很好地观测到稳定性降水过程中冷、暖切变的小扰动和急流的下传过程,这些小扰动和急流的下传加强、维持了降水;垂直切变的加大、强下沉气流的着地,预示着降水即将开始;低层偏北风的侵入、强下沉气流的消失预示降水将结束。     

中国云气候特征的分析

利用1983年7月至2001年8月的ISCCP卫星总云量资料, 分析了我国总云量的空间分布特征, 并将全国用193个网格点表示, 采用聚类分析方法, 按照总云量年内变化规律相同的原则将中国分为3个区, 逐区讨论了总云量的年内变化特征;同时, 分析了18年来中国总云量的变化趋势。最后利用奇异值分解法(SVD)找到了我国青藏高原冬季总云量与全国夏季降水的高相关区, 证明青藏高原总云量与我国东北降水正相关密切。