河北春季一次飞机人工增雪的综合分析

2013年4月19日,河北省人工影响天气办公室在河北中南部地区根据云系特点首次采用多层次水平催化和垂直验证的方式对层状云进行人工催化和探测。本文利用机载仪器所取得的飞机探测资料,结合实时天气、卫星、雷达、探空和雨量观测资料,分析了河北春季层状云增雪作业的技术指标,探讨了航测微物理参量和卫星、雷达、探空等资料在作业中的应用。结果表明：云在发展期雷达回波由15 dBZ逐步上升到25-35 dBZ,卫星反演的云顶高度、云顶温度、有效粒子半径、光学厚度等都有增加;云在中后期有效粒子半径、光学厚度、液水路径迅速下降,雷达回波同时减弱。在高度3 177-5 723 m之间过冷云滴达100-700个/cm^3,含水量在0.01 g·m^-3左右,最大0.081 g·m^-3,云粒子主要在此增长,形成降水粒子,该区间适宜催化。作业后,影响区内云体发展,雷达回波增强,出现35 dBZ强回波,且强回波中心扩大;卫星反演的云顶高度、光学厚度等比对比区有明显增加。     

冷云催化宏微观物理响应的探测与研究

2014年4月15日河北省中南部出现一次回流西风槽天气过程,河北省人工影响天气办公室对该天气过程作了飞机云物理探测和增雨作业,并专设飞行航线以研究作业前后云的宏观、微观物理响应。利用机载PMS观测资料,结合雷达、卫星观测资料分析,发现该次降水过程云系特点是上层"槽前云"较弱,下层"回流云"较强,无高云;作业探测过程中云中下沉的降水粒子在"回流云"中增长,该层出现大量直径在3 mm以上的降水粒子;作业层内小云粒子浓度普遍在20 cm~(-3)以上,最大值为300 cm~(-3),大云粒子浓度低于0.02 cm~(-3)。作业后宏微观物理响应包括:作业区FY-2E卫星云图亮温在1 h后由-25℃降到-30℃左右,中云发展,其云顶抬高;雷达反射率因子催化作业后升高,最强达45 d BZ,35 d BZ以上的雷达回波区面积增加;从雷达剖面图上看,强雷达回波区下沉了500~1000 m。机载PM S观测资料显示,作业后云中小云粒子、大云粒子浓度都有增加,降水粒子浓度经历了先降后升的过程,持续时间约25 min。粒子谱呈双峰分布,第二峰在10.5μm;粒子浓度在直径在10.5~150μm区间内呈指数递减,直径在150~1000μm区间内粒子浓度变化不大而粒子直径迅速增长,大于1000μm粒子浓度急降与粒子沉降有关;作业后有效粒子直径向大值方向偏移,平均直径、平方根直径和立方根直径分布频谱变宽,粒子分布更离散。作业后影响区地面雨量增加,影响时间在作业后3 h之内。     

河北秋季层状云物理结构及适播性分析

利用2006-2010年河北省人工影响天气办公室对29块云体9架次飞机探测(或作业)资料,统计分析了河北地区秋季层状云气溶胶粒子、云凝结核CCN、小云粒子、大云粒子、降水粒子浓度和云粒子有效直径等物理特征。结果表明,河北地区适宜增雨作业的云系为中、低或高、中、低搭配的层状云,过冷层催化有利于云体发展,促使气流流入形成正反馈。适宜催化的作业层指标有:云层高度为4582 m,云内平均含水量≥0.1 g·m-3,所对应温度为-8.0℃,小云粒子浓度为236.5 cm-3。     

广州亚运开幕日人工消(减)雨作业的物理响应分析

2010年11月12日广州亚运会开幕日当天对广州西部降水云系实施了飞机人工消(减)雨作业。对实施人工消(减)雨作业前后FY-2C/D静止卫星资料反演的云顶高度、云顶温度、云粒子有效半径、液水路径等4个云参量的时间序列变化特征进行分析,初步明确了此次飞机人工消(减)雨作业的物理响应,结果显示:作业后,云顶高度高的云系面积减小,整个目标云系迅速收缩;针对冷暖云层分别采用冷暖云催化剂进行催化,作业后冷云层很快消散;作业目标云系的云粒子有效半径在母云系的云粒子有效半径增加时出现不断减小的情况,这与催化后降水提前产生,大粒子从云体落至地面,使得目标云中大粒子越来越少有关;云中垂直液水含量在作业后迅速减小。     

太行山东麓一次低槽冷锋降水云系云物理结构和作业条件的飞机观测研究

2017年5月22日河北省出现一次低槽冷锋降水过程,河北省人工影响天气办公室利用机载粒子测量系统在太行山东麓区域对积层混合云进行了5次垂直探测。依据这些飞机探测资料结合石家庄天气雷达和邢台皇寺观测站的Ka波段云雷达资料分析了积层混合云的微物理结构和增雨作业条件。结果表明,降水云系出现在低槽槽前西南气流中,积层混合云由冷、暖云组成,云厚大于5 km,暖云厚度大于2 km,冷云厚度大于3 km,0℃层高度位于3577～4004 m,云底温度为15. 4℃,云顶温度为-17℃。云内出现最强雷达回波达45 d BZ的对流雨核,人工增雨作业应在雷达回波强度不超过40d BZ,且4000 m以上雷达回波强度不超过30 d BZ积层混合云区实施增雨作业。嵌入对流核的积层混合云中,5000 m以上冷云中上层过冷水含量达0. 2 g·m-3,比稳定的层状云中过冷水含量提高2～4倍;丰富的过冷水从雨核发展初期维持到雨核发展盛期,且该高度层是冰晶重要增长区,温度在-15～-5℃之间,适合催化作业。     

一次积层混合云系人工增雨作业的综合观测分析

综合利用多普勒天气雷达资料、FY-2E静止卫星反演云参数、MODIS极轨卫星反演产品和地面降水资料,对湖南2013年8月17日一次飞行作业的积层混合云降水结构及催化效果进行了分析。研究表明,作业云系以云顶温度较低的积层混合云为主。-10℃以上存在深厚的冰相增长带,云顶以冰相的大粒子为主;-10℃层以下,云滴的凝结碰并作用显著,冰相过程显著。光学厚度与地面降水有很好的正相关性,能很好地反映降水落区。回波垂直廓线表明,催化云系冷层厚度较大,0℃层附近液水含量较为充沛,降水以冰相过程为主。深厚的冰相层和冰水混合层的配置有利于降水的发生,在以冷云过程形成降水的位置进行催化作业,催化部位和时机较为科学合理。物理统计分析发现,催化后高层的回波强度率先增长,低层响应较为滞后,说明催化率先引起高层降水粒子的增长,雨滴增长下落后导致低层回波出现增长。相对于对比区,催化能引起回波强度和降水增强,并能相对延长目标云区的生命期,催化效果较为明显。     

一次西风槽系统的云微物理结构分析

对１９９１年４月１６日影响河北地区中南部的一次西槽天气过程形成的降水性层状云微物理结构进行了分析。结果表明，降水主要发生在层状云的中上层，存在可供催化的过冷层和过冷水，但云体下层的供水云较薄，云底偏高，不利于降水的发展；实施人工增雨作业后，云层微结构出现相应变化（云滴和雨滴含水量增加，滴谱拓宽等）作业区与影响区雨量普遍增加，并与催化时间相吻合，这些可能与人工影响有关。     

高纬地区一次飞机人工增雨作业综合分析

利用现代化人机交互气象信息处理和天气预报制作系统(Meteorological Information Comprehensive Analysis and Processing System,M ICAPS)常规数据、全球/区域同化预报系统耦合中国气象科学研究院的复杂云微物理方案(Global/Regional Assimilation and Pr Ediction System_Chinese Academy of M eteorological Sciences,GRAPES_CAM S)云模式产品及卫星数据反演产品等资料,基于云降水精细分析系统—东北版(Cloud Precipitation Accurate Analysis System_North East,CPAS_NE)平台,对2016年5月24日黑龙江省一次飞机人工增雨作业过程进行了分析。结果表明:在高空冷涡和地面低压的共同影响下,人工增雨作业目标区云层较厚、过冷层厚度较厚,且具有一定量的过冷水,同时雷达显示存在大面积片状层状云回波,具有较好的增雨催化潜力,云带深厚且垂直累积液态水含量较高时段为最佳增雨作业时段。人工增雨作业区与对比区的催化效果物理检验表明,作业效果在地面降水量方面表现明显,而雷达回波变化较小,卫星反演产品中作业区的黑体亮温温度降低较快、云顶温度有所下降、云顶高度略降低,宏观物理检验表明此次人工增雨作业催化效果较好。人工增雨作业后过冷层厚度降低表明催化剂消耗了云中的过冷水,光学厚度增加表明过冷水滴迅速增长成大滴,粒子有效半径在作业中降低表明催化剂在消耗云中的云粒子,利用反演的微观物理参数检验了此次飞机人工增雨催化作业的过程。     

偏振雷达在人工影响天气工作中的应用潜力

在人工影响天气作业时，实时了解被作业云中的水成物粒子大小、相态、密谋、运动等参数及其微物理变化过程是非常重要的。这些微观参量和微物理过程揭示了云降水发展的不同阶段，对于及时正确地评估云增水及消雹潜力，确定是否适合人工影响作业以及如何正确选择作业时机、作业部位和作业量，与了解云的宏观特征一样是至关重要的，它是提高作业效率的基础。本文借助国内外偏振雷达应用研究中成功的范例，探讨了偏振雷达在人工影响天气方面的应用问题。特别是介绍了不同偏振雷达在识别云内水成物粒子的相态、密度，观测云内水成物粒子微物理变化过程，以及被作业云的作业效果评估等方面的方法。这些方法对于发展我国偏振雷达技术，促进偏振雷达在人工影响天气方面的应用和提高我国人工影响天气工作水平方面有很好的参考与借鉴作用。     

2009年天津首场大范围降水过程分析

基于多普勒天气雷达和天气图资料,并结合卫星反演云参数产品,对2009年4月18日出现在天津地区的一次大面积降水过程进行了分析,探讨了多普勒天气雷达资料在降水过程中的图像特征和卫星反演云参数分布特点,研究表明:①此次降水是层积混合云降水,主要受到500hPa河套低槽的影响,并配合地面江淮气旋的北上影响;②多普勒雷达反射率因子图上呈现出比较明显的初生、发展、维持、削弱四个阶段的特点,风廓线资料比较完整;③MODIS卫星过境时间,天津地区云粒子有效半径均在15μm以上,出现频数最多的云粒子有效半径为25～27μm,大气可降水与自动站雨量站1h降水量的大值区对应较好。     

云和辐射 （I）:云气候学和云的辐射作用

本文介绍与气候变化研究有密切关系的云的辐射作用的有关工作。这一部分从云微物理特性和云粒子光学性质入手，介绍了水云、冰云的太阳和红外辐射特性的理论和实测工作以及云的不均匀性对云辐射特性的影响。此外，还介绍了云气候学及云对辐射收支影响方面的工作。     

对流云增雨作业效果回波对比分析

人工催化对流云的效果检验是一个非常复杂的科学难题，它受当前科研水平、仪器装备水平、研究对象复杂性等多方面的制约。该文通过运用加密雷达资料对一次对流云催化作业个例的效果进行分析，采用目标云和对比云比较分析的方法，探讨了根据雷达回波各种参数的变化来判断催化作业效果的途径。结果表明，目标云在降水、生命期特征、回波垂直特征参数变化等方面都表现出与对比云明显的差异，从而推断本次作业达到了增加降雨的效果。     

一次对流云团过程结构特征的观测和模拟研究

为了解2015年8月22日发生在北京东部的一次对流云团的生消演变过程及微物理特征,使用耦合了CAMS云微物理方案的WRF中尺度云分辨模式对此次过程进行数值模拟。由于研究的对流云团尺度较小,对时空分辨率要求较高,把LAPS(Local Analysis and Prediction System)局地分析和预报系统同化多源观测资料后输出的高分辨率的中尺度分析场作为模式的初始场。将模拟结果与FY-2F卫星、北京SA波段多普勒天气雷达、地面雨量站等观测资料进行对比分析。同时,研究了对流云团中的微物理含量分布,深入分析此次过程的降水机制。结果表明:模式能够较好地模拟出对流云团在生成、发展、成熟和消散的四个不同阶段的演变规律,整个对流云系的发展持续4 h左右,对北京有直接影响的对流单体的生命时长在1 h左右;模拟的自然云云带分布和演变规律、小尺度云团的尺度、位置、形状和垂直结构都与观测资料有较好的一致性;模式也能模拟出降水落区和量级及强中心的位置。此次对流云过程主要为冷暖混合云系结构,云中过冷水丰沛,降水机制以冷云降水为主,暖区供水云对降水的发展有促进作用,霰融化为雨滴是主要的成雨过程。     

Evaluating the Impacts of Cloud Microphysical and Overlap Parameters on Simulated Clouds in Global Climate Models

The improvement of the accuracy of simulated cloud-related variables, such as the cloud fraction, in global climate models (GCMs) is still a challenging problem in climate modeling. In this study, the influence of cloud microphysics schemes (one-moment versus two-moment schemes) and cloud overlap methods (observation-based versus a fixed vertical decorrelation length) on the simulated cloud fraction was assessed in the BCC_AGCM2.0_CUACE/Aero. Compared with the fixed decorrelation length method, the observation-based approach produced a significantly improved cloud fraction both globally and for four representative regions. The utilization of a two-moment cloud microphysics scheme, on the other hand, notably improved the simulated cloud fraction compared with the one-moment scheme; specifically, the relative bias in the global mean total cloud fraction decreased by 42.9%–84.8%. Furthermore, the total cloud fraction bias decreased by 6.6% in the boreal winter (DJF) and 1.64% in the boreal summer (JJA). Cloud radiative forcing globally and in the four regions improved by 0.3%?1.2% and 0.2%?2.0%, respectively. Thus, our results showed that the interaction between clouds and climate through microphysical and radiation processes is a key contributor to simulation uncertainty.     

Observational Diagnosis of Cloud Phase in the Winter Antarctic Atmosphere for Parameterizations in Climate Models

The cloud phase composition of cold clouds in the Antarctic atmosphere is explored using data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) instruments for the period 2000--2006. We used the averaged fraction of liquid-phase clouds out of the total cloud amount at the cloud tops since the value is comparable in the two measurements. MODIS data for the winter months (June, July, and August) reveal liquid cloud fraction out of the total cloud amount significantly decreases with decreasing cloud-top temperature below 0oC. In addition, the CALIOP vertical profiles show that below the ice clouds, low-lying liquid clouds are distributed over ～20% of the area. With increasing latitude, the liquid cloud fraction decreases as a function of the local temperature. The MODIS-observed relation between the cloud-top liquid fraction and cloud-top temperature is then applied to evaluate the cloud phase parameterization in climate models, in which condensed cloud water is repartitioned between liquid water and ice on the basis of the grid point temperature. It is found that models assuming overly high cut-offs (》-40oC) for the separation of ice clouds from mixed-phase clouds may significantly underestimate the liquid cloud fraction in the winter Antarctic atmosphere. Correction of the bias in the liquid cloud fraction would serve to reduce the large uncertainty in cloud radiative effects.     

Calculating the Climatology and Anomalies of Surface Cloud Radiative Effect Using Cloud Property Histograms and Cloud Radiative Kernels

Cloud radiative kernels (CRK) built with radiative transfer models have been widely used to analyze the cloud radiative effect on top of atmosphere (TOA) fluxes, and it is expected that the CRKs would also be useful in the analyses of surface radiative fluxes, which determines the regional surface temperature change and variability. In this study, CRKs at the surface and TOA were built using the Rapid Radiative Transfer Model (RRTM). Longwave cloud radiative effect (CRE) at the surface is primarily driven by cloud base properties, while TOA CRE is primarily decided by cloud top properties. For this reason, the standard version of surface CRK is a function of latitude, longitude, month, cloud optical thickness (τ) and cloud base pressure (CBP), and the TOA CRK is a function of latitude, longitude, month, τ and cloud top pressure (CTP). Considering that the cloud property histograms provided by climate models are functions of CTP instead of CBP at present, the surface CRKs on CBP-τ histograms were converted to CTP-τ fields using the statistical relationship between CTP, CBP and τ obtained from collocated CloudSat and MODIS observations. For both climate model outputs and satellites observations, the climatology of surface CRE and cloud-induced surface radiative anomalies calculated with the surface CRKs and cloud property histograms are well correlated with those calculated from surface radiative fluxes. The cloud-induced surface radiative anomalies reproduced by surface CRKs and MODIS cloud property histograms are not affected by spurious trends that appear in Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) surface irradiances products.     

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。     

宁夏三类降水云的时空分布及环流特征分析

利用宁夏24个测站1971—2000年常规地面观测中云状、总云量、低云量、天气现象、降水量等资料,对宁夏30年中层状云、对流云及混合云降水的时空变化特征进行了分析。同时,利用NCEP/NCAR(1971—2000年)全球再分析资料,对宁夏三类降水云的环流特征进行了诊断分析。结果表明:30年中层状云降水次数明显多于对流云和混合云降水次数,是宁夏降水的主要类型,而混合云降水是宁夏大雨以上降水的主要类型;宁夏南部地区以层状云降水为主,北部地区对流云和混合云降水次数相对较多;三类降水云的月、年际和年代际变化特征及所对应的环流背景和影响系统具有明显的差异。     

A Statistically-Based Low-Level Cloud Scheme and Its Tentative Application in a General Circulation Model

1. Introduction Clouds are active factors in the climate system, and have significant influences on the global hydrolog- ical and thermal budgets. More and more the climate model developers and researchers have realized the im- portance to appropriately describe the interactions be- tween cloud and radiation in the atmospheric general circulation model (AGCM). It is well known that cloud is one of the contributing factors to the uncertainties in the simulation of climate by AGCM. Especiall…     

Verification and Correction of Cloud Base and Top Height Retrievals from Ka–band Cloud Radar in Boseong,Korea

In this study,cloud base height(CBH) and cloud top height(CTH) observed by the Ka-band(33.44 GHz) cloud radar at the Boseong National Center for Intensive Observation of Severe Weather during fall 2013(September-November) were verified and corrected.For comparative verification,CBH and CTH were obtained using a ceilometer(CL51) and the Communication,Ocean and Meteorological Satellite(COMS).During rainfall,the CBH and CTH observed by the cloud radar were lower than observed by the ceilometer and COMS because of signal attenuation due to raindrops,and this difference increased with rainfall intensity.During dry periods,however,the CBH and CTH observed by the cloud radar,ceilometer,and COMS were similar.Thin and low-density clouds were observed more effectively by the cloud radar compared with the ceilometer and COMS.In cases of rainfall or missing cloud radar data,the ceilometer and COMS data were proven effective in correcting or compensating the cloud radar data.These corrected cloud data were used to classify cloud types,which revealed that low clouds occurred most frequently.