机载微波辐射计测云中液态水含量(Ⅱ):反演方法

介绍了机载对空微波辐射计探测云中路径积分液态水含量(L)的辐射传输原理和反演方法;根据吉林省长春市的历史探空资料和典型的层状云液水垂直分布模式,得到该地区4～7月各月随高度而变化的反演公式系数的表达式,并给出了反演误差的数值模拟检验结果：在地面反演值对“真值”的统计相对偏差是15％～25％,在6km高度处为5％～10％,表明该方法已具有实用可接受的精度。此外,为减少由于回归样本中云液水廓线的“失真”给反演造成的误差,本文在对探空廓线作诊断建立云液水廓线时,引入了实际目测最低云底高的信息。数值模拟比较表明,该措施行之有效,使对流层中下层几乎所有高度上L反演值的精度提高了5％～20％,观测高度越低,精度提高的越多。     

层析法微波辐射计遥感反演云液水含量的二维垂直分布

通过机载双天线微波辐射计的观测数据层析反演出云液水的空间分布是一个有限角度的图像重建问题。为提高这一反问题的适定性, 本文对已有的正则化方法进行了改进: 根据云液水的分布特征选择W1,2空间范数的离散形式作为正则项; 通过数值模拟试验确定双天线仰角的最优设置方案为 (30°, 90°) 等。为避免已有方法中对目标函数进行线性化处理而产生的模型误差, 采用L-BFGS-B算法对非线性目标函数直接求解。按照侧边界内云液水分布是否已知将反演模型分为已界模型和未界模型。已界模型的反演结果表明, 反演误差在8.6%～12.3%之间, 反演图像可以反映出不同云型的结构特征。敏感性试验表明, 影响反演精度的主要因素为投影数据的角度分辨率、 辐射计观测噪声以及侧边界云液水分布的不确定性; 受云液水含量、 正则算子特性及边界因素的综合影响, 不同云型的反演精度存在差异。为使微波辐射计探测云液水分布能够独立于其它探测手段, 本文针对未界模型提出嵌套反演方法。数值模拟试验表明, 嵌套反演方法可以为目标区域的反演提供足够的侧边界信息。     

云参数对RTTOV5模式模拟误差的影响分析

该文根据1998年8月的业务TOVS反演的温度、水汽垂直廓线资料以及其它资料, 利用RTTOV5模式模拟NOAA14极轨气象卫星上相应红外探测 (HIRS) 通道的辐射亮温值, 将模拟值对比实测TOVS探测资料, 结果表明, 晴空模式模拟亮温与实测值的误差小于部分有云时的误差, 模拟误差受云的影响呈反相变化, 对水汽敏感的中低层探测通道在晴空时的误差小于部分有云情况; 通过对比白天和夜间短波窗区探测通道模拟误差, 分析了其受地面反射太阳光辐射的影响的大小及其原因所在; 并利用RTTOV5的伴随模式和Jacobine模式分析了模式模拟误差对初始场云参数的敏感性。该研究为TOVS/ATOVS探测资料在3DR或4DR变分同化中的直接应用奠定了基础。     

地基遥感大气水汽总量和云液态水总量的研究

介绍了地基微波辐射计遥感反演大气柱中的水汽总量和云液态水总量的辐射传输原理和反演方法。给出了实用的有气候代表性的北京地区4个季节的反演公式，并对反演公式进行了数值检验，分析了反演精度：春、夏、秋、冬4季水汽总量反演的相对标准偏差分别为3．1％、1．6％、2．2％和2．4％。用反演公式反演在香河探测的NASA微波辐射计资料发现：微波辐射计反演的水汽总量平均比探空测量值偏大O．21cm，二者的线性相关系数为0．988．均方根误差为0．16cm：云液态水总量除降水云天外．值均在0．1mm以下。     

基于CloudSat观测资料对WRF模式的冷锋降水过程云参数模拟效果检验

基于WRF数值模式,采用Lin微物理方案,对中国南方地区一次冷锋降水过程进行模拟试验,并用CloudSat观测数据对模式模拟的云量、云液态水和云冰水含量的垂直分布特征进行检验。结果表明:模式模拟云量的垂直分布范围小于CloudSat观测到的分布范围,模拟的云量在低空往往出现缺失,模式可以较好地模拟出CloudSat探测到的深对流云的分布,但对零散分布的小尺度云团模拟效果较差;模式模拟的云液态水分布范围也小于CloudSat观测到的分布范围,云液态水含量值略低于CloudSat观测值,对CloudSat观测的云液态水含量值较低的区域,模式往往不能模拟出云液态水的存在;模式模拟的云冰水垂直分布特征与CloudSat观测结果较为一致,特别是对冰水含量大值中心的位置模拟效果较好,但模式模拟的云冰水含量值远低于CloudSat观测值。整体来看,模式对云冰水垂直分布的模拟效果优于对云液态水的模拟,但Lin微物理方案对云液态水和云冰水的模拟还需进一步改进与完善。     

降水条件下的云雷达与微波辐射计反演液态水含量对比分析

为了发展云雷达与微波辐射计联合反演液态水含量的方法, 利用2019年4—9月中国气象科学研究院在广东龙门开展的综合观测试验中的双波段云雷达和微波辐射计数据, 首先检验了在降水条件下微波辐射计天顶观测和斜路径观测两种探测模式反演温度(T)、相对湿度(RH)、液态水含量(LWC)和液态水路径(LWP)的合理性, 然后分析了两种探测设备反演LWC和LWP的差别。得到以下结论: (1)微波辐射计在斜路径观测模式下反演的产品受降水影响较小, 其反演结果明显优于天顶观测模式; (2)两种探测设备反演的LWP相关性较好且随时间变化较为一致, 但云雷达反演LWP与平均回波强度有明显相关, 随着雷达回波强度的增大, 云雷达与微波辐射计反演的LWP之比越大; (3)两种探测设备反演的LWC相关性较差且存在明显偏差, 在不考虑融化层的情况下单波段云雷达反演LWC与微波辐射计随高度变化趋势相近, 双波段云雷达反演LWC与微波辐射计反演结果在1 km及其以上区间存在明显差异。      

大气背景场对云中液态水反演结果影响

基于机载对空微波辐射计GVR讨论应用BP神经网络算法反演液态水路径时大气背景资料对反演结果的影响，为合理选择训练样本获取更准确的液态水观测数据提供依据，同时有利于了解反演算法的探测适用范围。文章选择多个历史探空资料，按照历史资料时间序列长度、季节和区域进行分类，建立不同类样本集训练BP神经网络获取反演方程，选择样本检验集模拟计算每类反演方程的反演精度，通过反演精度对比分析大气背景资料差异在反演云中液态水时造成的影响。结果表明训练样本的大气背景时空差异影响反演结果，在一定时间范围内增加历史资料序列长度可以减小大气背景差异对反演误差的影响，但当时间序列长度到达一定程度时，增加历史样本量将不再是提高反演精度的一种有效措施。季节分类可以减小大气背景差异对反演误差的影响，但在实际应用中，资料分类带来样本容量减小，对一定时间序列长度的历史资料，按照季节进行分类并不能有效提高垂直累积液态水的反演精度。     

AREM模拟云参数与卫星观测的比较研究

数值模式模拟计算云量与卫星观测云量的定义不同, 难以进行定量比较, 从而限制了对云模拟误差的检验和修正.作者介绍了可把数值模式输出云参数转换成ISCCP卫星反演云参数的云模拟器, 并将其试用于AREM区域模式中, 定量分析了模拟云参数和ISCCP反演云参数的差异.结果表明, AREM模式可以再现中国东部冬季云的基本分布特征, 但与观测相比, 四川地区云量模拟偏大20%, 华东地区则偏小20%左右, 云量中心的云顶高度比ISCCP反演值偏低一个高度段, 云光学厚度偏大一个厚度段.模拟与观测云参数的定量比较, 为评估和改进模式性能提供了依据.     

山西春季层状云系数值模拟及与飞机探测对比

采用中国气象科学研究院 (CAMS) 中尺度云参数化模式对2010年4月20日山西省一次春季层状降水云系的宏微观结构,特别是垂直方向上的微物理结构进行了数值模拟和分析。利用携带云粒子探测设备的飞机对该次层状云系进行了两次云物理探测飞行,并将飞机探测所获取的数据和图像资料与数值模拟结果进行了对比研究。模拟结果显示:该次降水过程以层状冷云降水为主,云中过冷水含量丰富,云系存在明显的3层结构,地面降水主要来自于云中高层冰晶、雪、霰等冰相粒子的融化和低层云水的转化。数值模拟与飞机探测对比分析显示,高空温度、湿度和高度的配置两者基本一致,数值模拟不同高度的云粒子相态、垂直方向云水比含水量与飞机探测获取的云粒子图像和云液态水含量的垂直结构基本吻合,但数值模拟的云中各种水成物粒子出现的高度较飞机探测偏高。     

Ka/Ku双波段云雷达探测云降水滴谱和空气垂直运动速度的能力模拟分析

由于湍流、雷达探测灵敏度等对单波长云雷达探测回波强度谱密度的影响,造成了云雷达探测空气垂直运动速度和雨滴谱的误差,而双波长云雷达利用Mie散射造成的不同粒子后向散射大小差异来提高空气上升速度探测精度,从而提高反演雨滴谱的能力,并且可提高订正雨区衰减的能力。为此中国气象科学研究院研发了Ka/Ku双波段云雷达,并于2019年4月开始在广东龙门进行了云降水观测。本文针对该双波段云雷达观测模式和灵敏度等参数,在Gamma滴谱假设条件下,模拟分析了Ka、Ku波段功率谱及其比值与云降水参数、温度和湍流的关系,研究了雷达灵敏度、湍流对空气垂直速度、雨滴谱反演和衰减订正的影响,并利用个例数据进行了风场反演试验,讨论了双波段探测微降水动力和微物理参数的优势。结果表明:(1)温度只能影响两个波段功率谱比值(Ratio)的大小,对其峰值位置基本没有影响,而湍流对其峰值位置的影响不超过0.5 m·s~(-1);(2)湍流、雷达灵敏度对单波段云雷达探测空气垂直速度的影响比较明显,湍流使空气上升速度被高估,雷达最小可测回波强度随高度的增加而增加使该参数被低估,其影响远远大于温度和湍流对双波段云雷达反演空气垂直速度的影响;(3)对于单波段雷达来说,雷达灵敏度和湍流明显影响雨滴谱、含水量和衰减系数的探测,湍流使得雨滴谱拓宽,低估含水量和衰减系数;而雷达灵敏度却使反演的雨滴谱变窄,增加小粒子数浓度,并高估了含水量和衰减系数;(4)选取2019年4月15-16日的个例进行空气上升速度的反演,并与模拟分析的结果进行对比。结果显示实际观测数据反演的空气上升速度与模拟分析结果中的趋势较为一致。这项工作为单波段和双波段云雷达的多普勒功率谱数据分析和云降水微物理和动力参数的反演可提供参考。     

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…     

一个统计低云方案及其在大气环流模式中应用初探

文中利用湍流耗散特征时间尺度和湍流垂直扩散系数对湍流二阶距进行参数化 ,将一个统计云方案与一阶湍流闭合方案进行耦合。基于数值试验 ,在不同的相对湿度、温度垂直梯度、以及湍流耗散特征时间尺度条件下 ,对该方案云量模拟能力的分析 ,发现该统计云方案对其采用的参数及湍流耗散特征时间尺度敏感。基于该数值模拟分析 ,修改了该统计云方案 ,并结合其他边界层积云参数化方案 ,给出了一个基于统计的低云参数化方案。将其初步应用于NCARCCM 3后发现 :该方案可以显著增强CCM 3对副热带低云的模拟能力 ,可以合理地模拟出大洋东部大陆西岸冷海域低云量大值中心 ,显示出该方案对于改进大气环流模式低云参数化具有潜在的应用前景。     

Ground-based remote sensing of LWC in cloud and rainfall by a combined dual-wavelength radar-radiometer system

This paper describes the retrieval procedure of liquid water content (LWC) in cloud or rainfall distri-bution by a combination of microwave radiometry and radar and its numerical simulation. The per-formance of a combined dual-wavelength (35.0& 9.375 GHz) radar-radiometer system for the remote sensing of cloud LWC and rainfall is given. During the two summers of 1980 and 1981, the preliminary obser-vations of different clouds and storms by the combined system and combined radar-radiometric cloud and rain parameter retrievals are carried out. Research results show that by the use of the combined radar-radiometric method, improvement are obtained in accuracy of rms LWC and rainfall over the pure radio-metric technique or the radar alone.     

Cloud Base Height and Effective Cloud Emissivity Retrieval with Ground-Based Infrared Interferometer

Based on ground-based Atmospheric Emitted Radiance Interferometer (AERI) observations in Shouxian, Anhui province, China, the authors retrieve the cloud base height (CBH) and effective cloud emissivity by using the minimum root-mean-square difference method. This method was originally developed for satellite remote sensing. The high-temporal-resolution retrieval results can depict the trivial variations of the zenith clouds continu-ously. The retrieval results are evaluated by comparing them with observations by the cloud radar. The comparison shows that the retrieval bias is smaller for the middle and low cloud, especially for the opaque cloud. When two layers of clouds exist, the retrieval results reflect the weighting radiative contribution of the multi-layer cloud. The retrieval accuracy is affected by uncertainties of the AERI radiances and sounding profiles, in which the role of uncertainty in the temperature profile is dominant.     

云微物理参数的地基探测反演研究综述

云相态、云滴谱分布和云液态水含量作为重要的云微物理参数,对气候变化、天气变化、人工影响天气和飞行安全等很多方面都有着重要的影响。云微物理参数的研究已是国际气象学研究领域中的热点之一,而在国内这方面的研究较少。简要论述了地基方法在云微物理学研究的优越性,扼要总结了国内外地基探测技术的发展现状,重点概括了云相态、云滴谱和云液态水3个参数的地基反演算法,并予以评价,展望了未来发展趋势,为国内云微物理研究提供了参考与借鉴。     

支持向量机分类方法在天空云量预报中的应用

以2001年5月1日至2004年12月31日逐日武汉市地面、高空观测资料及欧洲中心24小时预报场等资料为基础,构建了不同的训练样本集,基于支持向量机方法进行了大量多因子的随机交叉验证,从而筛选出了包含最佳预报因子的训练样本集和相应的核参数g,建立了武汉市天空云量的预报模型。交叉验证结果表明预报模型是稳定性的、且具有较好的预报能力和推广应用能力。预报试验和实时预报的结果都显示出SVM方法对天空云量有一定的预报能力。     

基于加密探空资料的上海不同云天下AIRS/Aqua相对湿度廓线反演精度研究

目前云对卫星相对湿度廓线反演精度的影响研究大多是针对云量,对其他云属性的影响研究尚少,云高也是影响卫星相对湿度廓线反演精度的重要因素。利用上海宝山站L波段(1型)加密探空资料,分析了上海地区7—9月不同质量控制标识、云量和云顶高度条件下大气红外探测器AIRS/Aqua (Atmospheric Infrared Sounder) 相对湿度廓线的反演精度,以期为今后开展AIRS等卫星资料的同化研究提供科学依据。结果表明:(1)AIRS相对湿度廓线反演误差随着云量的增加而逐渐增大,并且随着气压值的升高,少云与多云时的均方根误差(Root Mean Squared Error, RMSE)之差有逐渐增大的趋势;(2)云顶高度越高,AIRS相对湿度廓线反演精度越差,云顶以上湿度廓线反演精度更高,而云顶以下高度的反演误差较大;(3)高云且多云时,AIRS相对湿度廓线的反演精度最差,850 hPa处,AIRS相对湿度反演数据与探空资料绝对误差的下限达到了[-63.51%];(4)虽然质量控制标识为0时,AIRS湿度廓线在对流层范围内的反演精度仍达不到无线电探空的水平,但是相对于质量控制标识1时,反演精度明显提高。      

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.