CloudSat云底高度外推估计的可行性分析

云底高度对于全球辐射平衡以及航空飞行均具有重要影响。针对CloudSat与MODIS主、被动观测的优缺点,本文提出了利用MODIS云分类信息进行CloudSat云底高度外推估计的技术。首先使用MODIS和CloudSat数据,利用回归分析方法比较了基于云类型（CSAT）与基于距离（MSAT）的云底高度估计方法的优劣。此外,分析了中国及周边地区CloudSat各类云云底高度的均一性特征。最后,利用CloudSat各类云云底高度的统计特征,建立了一种基于云类型和距离权重的云底高度估计方法,并对该方法进行了验证和分析。结果表明,利用该方法得到的MODIS各类云云底高度估计误差的标准差均小于1.5 km,除了积雨云在观测点与待测点距离大于400 km的估计误差均值稍大于1.5 km外,各种情况下其他各类云的云底高度估计误差的均值均小于1.5 km。     

利用CloudSat资料分析青藏高原、高原南坡及南亚季风区云高度的统计特征量

云与辐射的相互作用对全球的天气和气候变化过程有着重要的影响,不同高度的云有着不同的辐射强迫,获得云体高度及其在时空上的变化对研究全球气候的变化有着重要意义。本文利用云卫星上的云廓线雷达(CloudSat/CPR)2006年6月—2007年12月期间的资料,对比分析了青藏高原、高原南坡和南亚季风区域不同云类的云顶、云底高度和云厚统计量。结果表明,在所研究区域单位面积上的云顶和云底高度变化具有一定的时空连续性,不同云类的云顶和云底高度存在不同的变化范围,且随着季节的改变均有明显的变化;同时各区域不同云类的云体厚度在夏季较大,冬季较小;各区域不同云类所占的比例(云量)也具有一定的季节变化规律。     

基于模板匹配的云底高度估计

本文提出一种将主动卫星遥感云底高数据扩展到被动遥感卫星视场的新方法。在分析云顶高度(CTH)和云水路径(CWP)对云垂直分布影响的基础上,提出用CTH和CWP两项参数为基的模板匹配法,结合加权最近邻插值估计云层厚度,并用成熟的CTH反演产品减去云层厚度,得到云底高度(CBH)。然后引入小波去噪的方法抑制对云底高度估计的局部高频涨落。与基于云类型的估计方法相比,该方法在20~300km范围内与其估计效果相当,且在170~240km范围内误差更小。考虑到基于云类型的估计方法在CloudSat卫星和MODIS云分类结果上存在差异,本文方法的适用性更好。     

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。     

云对地基微波辐射计反演湿度廓线的影响

利用中国气象局大气探测试验基地的L波段探空数据和微波辐射计观测数据,采用MonoRTM辐射传输模型作为正演亮温模型,BP (back propagation) 神经网络作为反演工具,在由亮温反演大气湿度廓线的过程中,添加与样本匹配的云底高度和云厚度信息,建立新的反演模型,使新反演模型得到的反演湿度廓线和未添加云信息的反演湿度廓线分别与探空数据进行对比,获取两种反演方法各高度层的均方根误差,分析云信息对反演大气湿度廓线的影响。对比结果表明:未添加云信息时,测试样本的反演湿度廓线与探空廓线的相关系数平均值为0.685,而添加云信息后,相关系数平均值为0.805。相比未添加云信息的反演廓线,添加云信息之后多数高度层的均方根误差均有不同程度减小,而在有云以上高度层表现尤为明显。     

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...     

基于A-Train综合资料的云顶高度反演研究

提出一种适用性较强的云顶高度反演方法。利用2007年低纬地区(15°S~15°N)的A-Train综合资料反演云顶高度。首先以M0DIS通道31和通道32的亮温值为特征参数,基于SVM分类法,将云分为不透明云、半透明云和透明云三类,分类准确率达到90.6%。然后对三类云分别用核回归法反演云顶高度,将其与CloudSat的2B-GEOPROF-LIDAR产品对比,均方根误差分别为0.95、1.17和1.27 km。与未分类的核回归法结果相比,分类后三种云的反演误差都有所减小。最后分析了三个典型个例。该方法可推广至其他含有红外分裂窗通道的卫星上,发挥更多卫星资源的效用。     

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%。     

基于多源卫星数据的云底高度反演算法在中国近海的应用研究

本文利用直减率反演云底高度的计算方法,联合星载主、被动探测资料开展了中国东海、南海上空暖云云底高度反演研究,同时对暖云的分布特征进行了统计。结果表明受大气层结稳定程度影响,夜间的反演效果优于白天。两种资料的云顶高度较一致时,反演效果好,该方法具有可行性。     

基于CloudSat资料对中国低纬度陆地区域卷云物理特征的研究

利用2008年9月—2016年8月的CloudSat卫星资料对发生在我国低纬度陆地区域(5°~36.5°N,78°~124°E)的卷云物理特征进行统计分析,并分别讨论东部沿海、中部、西部3个子区域的卷云物理特征的季节变化。结果表明:卷云的整层发生率西部地区整体低于中部与东部沿海地区。3个子区域整层发生率均在夏季最高、冬季最低。卷云的主要发生高度在5.04~18.71 km,垂直分布中卷云发生率的最大值出现在春季中部地区,为15.34%,高度为9.83 km。冰水路径最大值出现在夏季的东部沿海,液水路径最大值在秋季的西部地区。冰水含量、冰粒数浓度、冰粒有效半径的主要分布高度与卷云的发生高度一致,液水含量、液滴数浓度、液滴有效半径的主要分布高度在5.04~9.35 km。3个子区域卷云冰水含量、冰粒数浓度、冰粒有效半径垂直分布中大多集中在中上部;液水含量垂直分布主要集中在分布高度的中下部。四季卷云雷达反射率因子的最大值在-19.89~-16.78 dBZ,分布高度在7.19~10.55 km。     

Intercomparison of height assignment methods for opaque clouds over the tropics

Several methods of determining the height of opaque clouds over the tropics were compared using geostationary satellite measurements. The possible use of ozone channel measurements around the 9.7-μm ozone absorption band was examined in conjunction with the infrared window (IRW; 10.8 μm), H₂O (6.3 μm), and CO₂ (13.4 μm) channels, which are generally used for the assignment of cloud heights. Cloud top heights were retrieved from Meteosat-8 measurements with the aid of radiative transfer calculations using reanalysis data from the National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) as inputs. By using cloud top heights from collocated CloudSat observations as a reference, cloud top heights were determined from the one-channel radiance, two-channel brightness temperature difference (BTD), and two-channel radiance ratio methods, and the respective results were then compared for clouds with geometrical thicknesses of > 4 km. Overall, the retrievals from the CO₂-IRW ratio and O₃-CO₂ ratio methods are in substantial agreement with CloudSat observations, while the other methods either underestimate cloud top heights or demonstrate a lower ratio of successful height assignment. The O₃-CO₂ ratio method appears to be less practical than the CO₂-IRW ratio method because it requires two absorption channels. Our comparison also shows that the BTD between the ozone and IRW channels yields information that is similar to that of the IRW channel alone. It further shows that the O₃-IRW combination is not appropriate for the two-channel radiance ratio method. These results suggest that the inclusion of the ozone channel in BTD and ratio methods may not offer any significant improvement in convective cloud height retrieval over the tropics. In conclusion, the CO₂-IRW ratio method appears to provide the most accurate retrievals for opaque clouds.     

Main Detrainment Height of Deep Convection Systems over the Tibetan Plateau and Its Southern Slope

Deep convection systems (DCSs) can rapidly lift water vapor and other pollutants from the lower troposphere to the upper troposphere and lower stratosphere. The main detrainment height determines the level to which the air parcel is lifted. We analyzed the main detrainment height over the Tibetan Plateau and its southern slope based on the CloudSat Cloud Profiling Radar 2B_GEOPROF dataset and the Aura Microwave Limb Sounder Level 2 cloud ice product onboard the A-train constellation of Earth-observing satellites. It was found that the DCSs over the Tibetan Plateau and its southern slope have a higher main detrainment height (about 10?16 km) than other regions in the same latitude. The mean main detrainment heights are 12.9 and 13.3 km over the Tibetan Plateau and its southern slope, respectively. The cloud ice water path decreases by 16.8% after excluding the influences of DCSs, and the height with the maximum increase in cloud ice water content is located at 178 hPa (about 13 km). The main detrainment height and outflow horizontal range are higher and larger over the central and eastern Tibetan Plateau, the west of the southern slope, and the southeastern edge of the Tibetan Plateau than that over the northwestern Tibetan Plateau. The main detrainment height and outflow horizontal range are lower and broader at nighttime than during daytime.     

内蒙古草原浅对流云特征卫星观测分析北大核心CSCD

浅对流云(Shallow Convective Cloud,SCC)对于认识和预报深对流强雷暴、辐射平衡以及气候变化有着十分重要的科学和意义。然而浅对流云水平、垂直尺度较小,并且生命尺度短,对其观测技术有限,目前针对浅对流云的观测研究仍然较少。本文采用2009~2010年CloudSat、CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation satellite)和MODIS(Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer)卫星融合产品2B-CLDCLASS-LIDAR和2B-GEOPRO对SCC进行研究,研究分析表明内蒙古草原区域SCC出现频率有明显季节变化,主要发生在夏季和秋季,其出现频率水平分布呈现西北低、东南高的趋势,与海拔梯度变化密切相关。SCC平均云底高度,8月最高,12月最低,呈现明显的冬夏差异。通过比较不同地区SCC云底高度发现,随着观测区域海拔高度增加,SCC云底高度有上升趋势。除此以外,海拔越高SCC云底高度变化幅度越大。     

激光雷达反演边界层高度方法评估及在北京的应用

边界层高度是影响大气边界层发展和空气污染程度的重要因子,是环境和气候研究的重要参数。本文利用激光雷达对北京地区2011年5月至2012年4月的边界层高度进行探测分析,采用小波协方差方法反演边界层高度,评估了该方法的适用性。得到基于小波协方差方法自动判断边界层高度的最优参数组合,激光雷达与飞机探测结果对比一致性较好;与探空结果相关系数0.88,激光雷达反演的边界层高度略偏高。当激光雷达的垂直分辨率为30 m时,更加适合北京地区的步长和阈值分别为210 m和0.05;当激光雷达的垂直分辨率为15 m时,步长和阈值分别为135 m和0.05。分析期间,不同季节边界层高度日变化有明显的不同,夏季14:00（北京时）左右达到最高,较高的边界层高度可维持3~4 h,平均可达1.30 km;冬季较高边界层高度只能维持2 h左右,平均为1.08 km。有云与无云天气边界层日变化特征以及边界层高度存在显著的差异,云的存在减少了到达地面的直接辐射,抑制了湍流的发展,进一步抑制了边界层的发展;本文也将激光雷达反演边界层高度结果应用于观测时期边界层高度与地面污染的关系研究中,统计得到边界层高度与PM2.5浓度的相关系数为－0.340。     

基于CloudSat卫星资料分析青藏高原东部夏季云的垂直结构

本文利用CloudSat卫星资料,对青藏高原东部2006~2010年6~8月云垂直结构的空间分布进行分析,结果表明:(1)夏季青藏高原东部云发展可达到平流层,且高原东部云在5km以下以水云存在,5~10km以液相和固相共存的混态存在,在垂直高度10km以上以冰云存在。由于CloudSat卫星资料云相的反演问题,可能会造成水云和混态云的发展上限偏低,冰云的发展下限抬升。(2)研究区整层水汽输送和云水平均路径空间分布存在一定的差异性,云水含量纬向分布表现为在26.5°~30.5°N附近存在一个明显的峰值区,经向分布表现为95°E以西云水含量低于以东。(3)研究区以单云层为主,尤其在青藏高原主体。单云层平均云层厚度4182 m,云顶高度、云厚限于水汽的输送,表现为由南向北波动下降。多层云发生频率在27°N以北明显减少,说明强烈的对流运动更容易激发多层云的产生。     

基于星载微波雷达和激光雷达探测的夏季云顶高度及云量差异分析

云是天气与气候变化的重要影响因子,准确估量云顶高度和云量对分析云特性、降水及强天气预报、估算云辐射强迫等都具有重要意义。利用2006-2010年6-8月CloudSat卫星搭载的微波云廓线雷达（CPR,简称微波雷达）和CALIPSO卫星搭载的云-气溶胶偏振激光雷达（CALIOP,简称激光雷达）的探测资料,分析了全球云顶高度及云量的空间分布特征。结果表明,热带地区微波雷达探测云顶高度平均比激光雷达低约4 km,但均超过12 km;副热带洋面云顶高度在4 km以下,且两部雷达探测的云顶高度差异存在地域性。微波雷达对薄云、云砧及云顶高度低于2.5 km的低云存在漏判,对厚云的云顶高度偏低估;微波雷达探测的全球总云量均值为51.1%,比激光雷达少23.3%;两者给出的云量分布也存在显著的海-陆差异,其中洋面云量差异更大,如微波雷达测出局部洋面云量为80%,而激光雷达的探测结果却超过90%。由于激光雷达发射波长短,对云顶微小粒子比较敏感,而微波雷达波长较长,对相对较小粒子的探测存在局限性。因此,激光雷达对云顶高度的探测优于微波雷达。此结果不仅加强了对激光雷达和微波雷达探测原理的认识,而且进一步理解了云的气候特征。