毫米波雷达与无线电探空对云垂直结构探测的一致性分析

在众多种针对云垂直结构的探测中,毫米波雷达可获取云底、云顶、云厚等完整的云垂直结构信息,并可以连续监测云的垂直剖面变化,是有力的探测手段之一。而无线电探空因其直接的测量优势,能直观、确切地描述大气湿度垂直结构,可将其进一步处理生成云垂直结构信息,并作为一种数据源用于与毫米波雷达云垂直结构探测结果进行比对,以评估毫米波雷达针对云宏观垂直结构的探测性能,为毫米波雷达更好地应用于云探测提供参考。通过获取位于北京南郊观象台的毫米波雷达2014年10月28日至2015年2月17日长达113天连续观测的反射率因子以及探空温、压、湿数据,设计或选取合适的方法对二者进行云边界的计算,并进行云高（包括云底高和云顶高）以及云层数的一致性比对分析。结果认为,除对于高层云的云顶高度毫米波雷达由于探测限制不能探测到10 km以上的云顶,某些时刻与探空产生较大差异外,在云底高度以及中低云的云顶高度上可以与探空观测取得很好的匹配效果,对于云的垂直分层上二者也有较强的一致性。该毫米波雷达具有较为准确并连续刻画10 km以下云垂直结构的能力。     

毫米波云雷达与探空测云数据对比分析

应用中国气象局大气探测综合试验基地2015年8—12月数据,对Ka波段毫米波云雷达与L波段探空云底高、云顶高及云垂直结构的探测进行对比分析,从分析结果可以看出,毫米波云雷达发射的电磁波能够穿透厚度较大的云层,探测出云垂直结构,所探测的云底高和云顶高与L波段探空结果保持良好的一致性。进一步分析一些云底、云顶高度差异较大的个例,得知与探空气球的漂移造成地域偏差和L波段探空相对湿度探测的误差相关。研究结果表明,Ka波段毫米波云雷达不仅探测能力强,探测精度也较高,是地基云探测的一种有效手段。     

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。     

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。     

基于相对湿度阈值法的沈阳地区云垂直分布特征

利用2006—2015年辽宁沈阳站的L波段探空数据,探讨了相对湿度阈值法对沈阳地区云识别的可靠性,并基于该方法对云的垂直结构进行定量分析。结果表明:相对湿度阈值法识别沈阳地区云的正确率可达75%以上,与地面观测有较好的一致性。60.7%的探空曲线识别到云的存在,云的出现频率夏季最高,为75.7%,秋季最低,为52.6%。有云条件下,沈阳地区以单层云为主,只有夏季多层云的出现频率较单层云高,多层云的出现频率随层数增加而减小。云层的垂直分布随云层数目及季节变化差异显著。云层及云夹层的厚度主要在2 km以下,且随云层数目的增加而减小。     

基于毫米波雷达观测及探空反演的云垂直 结构对比分析

针对北京南郊观象台的Ka波段毫米波雷达以及L波段探空设备的观测原理和特点,提出了适用于各设备的云垂直结构判定方法,并基于二者2016年12月13日至2017年3月13日长达91 d的时空同步观测数据,结合激光云高仪、葵花8卫星、全天空成像仪等多源辅助数据,对探空与毫米波雷达观测结果(包括云底高、云顶高、云层数等)进行了...     

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%。     

两种探空仪判别云垂直结构的对比研究

利用广东省阳江地区2010年7—8月WMO组织的国际高性能探空系统对比试验数据,对Vaisala RS92型探空仪和国产长峰探空仪的测云性能进行对比分析,并利用同步观测的Vaisala云高计和毫米波雷达数据进行了分析和验证。结果表明:两种探空仪判别的云层垂直结构都能较好地反映阳江的实际的云层情况。对于低云,两种探空仪的探测结果比较接近;对于不密实的云层,两种探空仪都会误判为多层云;对于高云,两种探空仪的判别效果均不理想,长峰探空仪还容易漏判云层。RS92探空仪探测的高云的云底和云顶的平均高度要高于长峰探空仪的探测结果。     

云底高度的地基毫米波云雷达观测及其对比

对2014年11月20日—12月31日中国气象局大气探测综合试验基地Ka波段毫米波云雷达、Vaisala CL51激光云高仪、L波段高空探测系统观测的云底高度进行对比分析。结果表明:在低能见度条件下,毫米波云雷达对云的探测能力明显优于激光云高仪,随着能见度的增加,两设备云探测能力差距在减小;毫米波云雷达与激光云高仪同时观测到有云时,二者观测的云底高度相关系数为0.92;毫米波云雷达与探空观测云底、云顶高度的相关系数分别为0.93和0.78;云雷达观测的云底高度均略低于激光云高仪和探空,云雷达观测的云顶高度略高于探空。     

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。     

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。     

面向业务应用的上海地区毫米波云雷达观测质量评估

基于宝山国家基本气象站部署的毫米波云雷达2019年的观测数据,辅以激光雨滴谱、微雨雷达、探空资料、风云四号卫星产品、地面雨量计等多元观测数据,从探测稳定性、探测能力、基数据和产品数据探测合理性等方面开展了毫米波云雷达观测质量评估。结果表明:毫米波云雷达在试验期间仅出现单次软件故障,且基数据全年获取率高于95％,探测稳定性较好;毫米波云雷达各高度最小可测回波强度位于-40～-20 dBZ,并随高度呈现出与理论相符的指数递减;9 km高度以下最小回波强度变化小于2 dB,最小回波探测能力稳定性较高,在降水率达到4～5 mm/h时,毫米波云雷达会出现强衰减导致的虚假晴空区。虽然多部毫米波云雷达的基数据存在差异,但与地面雨滴谱计算回波强度和微型雨雷达观测回波强度具有一致的垂直分布及时间演变特征。毫米波云雷达探测云顶云底高度与探空资料估算云顶云底高度、风云四号卫星反演云顶高度具有一定的一致性。拼接缝和距离旁瓣虚假回波是较为直观且能够对业务化应用产生直接影响的问题。     

船载毫米波云雷达观测西太平洋云宏观特征对比分析

2017年10月15日至11月15日,利用"科学"号海洋科学综合考察船安装的两种型号云雷达(HT101、HMBKPS)开展西太平洋云观测试验研究。试验期间定时释放探空仪,利用探空仪的出云及入云高度,开展云雷达云高准确性分析;同船安装一台可见光热红外双波段天空成像仪获取天顶图像,分析云雷达数据获取率。试验结果表明:两部云雷达云高数据一致性较好,探测云底高度相关系数为0.997,云顶高度相关系数为0.988;云雷达探测云高准确性高,与基于探空识别的云底高度平均偏差分别为130 m(HT101)、72 m(HMBKPS),云顶高度平均偏差分别为310 m(HT101)、190 m(HMBKPS);受海洋性气候及船体摇摆影响,两部云雷达云数据获取率分别为57.8%(HT101)、68.7%(HMBKPS),漏测主要为卷云和淡积云。     

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。     

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。     

Ka波段固态发射机体制云雷达和激光云高仪探测青藏高原夏季云底能力和效果对比分析

激光云高仪和云雷达是探测云底的两种设备,但其探测能力和探测结果有一定的差异,对比分析两种设备的测云效果有助于正确认识它们的探测优势,推进我国云雷达在云探测中的应用。本文提出了基于云雷达数据的云底和云顶高度分析方法,利用2014年夏季第三次青藏高原大气科学试验云雷达、激光雷达和激光云高仪数据,统计了三种设备探测青藏高原低云、中云和高云的云底高度偏差、探测率,分析了激光云高仪探测云底偏高的原因,根据探测结果提出了固态发射机体制雷达探测青藏高原低云的优化观测模式,模拟分析了探测效果。结果表明:（1）云雷达对高云的探测能力要明显优于激光云高仪,但其对低云的探测能力有待改进,激光云高仪探测云底下部的边界层内的云雷达回波信号可能是非云降水回波;低层云的遮挡作用明显降低了激光云高仪对多层云的观测能力;与激光云高仪相比,云雷达仍然会漏掉一些高云和中云。（2）激光云高仪探测的中云和高云的云底很多在云雷达回波内部,云雷达和激光云高仪观测的云底的时空对应关系比较差。（3）增大激光发射功率和优化固态发射机体制云雷达观测模式可提高云的观测能力,微波和激光雷达数据融合可全面了解不同类型云的宏观特征。这一工作为云雷达和激光雷达数据的应用,评估激光云高仪和云雷达探测青藏高原云的能力,讨论设计优化的云观测方案,为推进我国云观测技术的发展提供了重要参考依据。     

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。     

地基主动式云自动观测设备外场比对试验

对2015年1—5月安装在中国气象局大气探测试验基地的Ka波段毫米波测云仪(HT101)和2种型号激光云高仪(CYY-2B、HY-CL51)进行比对试验。试验期间以L波段业务探空气球的入云和出云高度为云高标准,对测云仪从云体探测率、准确性、天气适应性等方面进行分析,结果表明:(1)毫米波测云仪的云体探测率最高;(2)以探空气球入云高度为标准,毫米波测云仪云底高度探测相对偏差最小;(3)毫米波测云仪有较强的云顶高探测能力;(4)毫米波测云仪天气适应性最强,在多层云、卷云、低能见度条件下HT101探测性能优于CYY-2B、HY-CL51。     

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。