Observational Characteristics of Cloud Vertical Profiles over the Continent of East Asia from the CloudSat Data

The CloudSat satellite data from June 2006 to April 2011 are used to investigate the characteristics of cloud vertical profiles over East Asia(20°-50°N,80°-120°E),with particular emphasis on the profiles of precipitative clouds in comparison with those of nonprecipitative clouds,as well as the seasonal variations of these profiles.There are some obvious differences between the precipitative and nonprecipitative cloud profiles.Generally,precipitative clouds mainly locate below 8 km with radar reflectivity in the range of-20 to 15 dBZ and maximum values appearing within 2-4-km height,and the clouds usually reach the ground;while nonprecipitative clouds locate in the layers of 4-12 km with radar reflectivity between-28 and 0 dBZ and maximum values within 8-10-km height.There are also some differences among the liquid precipitative,solid precipitative,and possible drizzle precipitative cloud profiles.In precipitative clouds,radar reflectivity increases rapidly from 11 to 7 km in vertical,implying that condensation and collision-coalescence processes play a crucial role in the formation of large-size drops.The frequency distribution of temperature at-15℃ is consistent with the highest frequency of radar reflectivity in solid precipitative clouds,which suggests that the temperatures near-15℃ are conductive to deposition and accretion processes.The vertical profiles of liquid precipitative clouds show almost the same distributions in spring,summer,and autumn but with differences in winter at mainly lower levels.In contrast,the vertical profiles of solid precipitative clouds change from spring to winter with an alternate double and single high-frequency core,which is consistent with variations of the frequency distribution of temperature at-15℃.The vertical profiles of nonprecipitative clouds show a little change with season.The observations also show that the precipitation events over East Asia are mostly related to deep convective clouds and nimbostratus clouds.These results are expected to be useful for evaluation of weather and climate models and for improvement of microphysical parameterizations in numerical models.     

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。     

东亚地区云微物理量分布特征的CloudSat卫星观测研究

本文利用2007~2010年整四年最新可利用的CloudSat卫星资料, 对东亚地区(15°~60°N, 70°~150°E)云的微物理量包括冰/液态水含量、冰/液态水路径、云滴数浓度和有效半径等的分布特征和季节变化进行了分析。本文将整个东亚地区划分为北方、南方、西北、青藏高原地区和东部海域五个子区域进行研究, 结果显示:东亚地区冰水路径值的范围基本在700 g m-2以下, 高值区分布在北纬40度以南区域, 在南方地区夏季的平均值最大, 为394.3 g m-2, 而在西北地区冬季的平均值最小, 为78.5 g m-2;而液态水路径的范围基本在600 g m-2以下, 冬季在东部海域的值最大, 达到300.8 g m-2, 夏季最大值为281.5 g m-2, 分布在南方地区上空。冰水含量的最高值为170 mg m-3, 发生在8 km附近, 南方地区夏季的值达到最大, 青藏高原地区的季节差异最大;而液态水含量在东亚地区的范围小于360 mg m-3, 垂直廓线从10 km向下基本呈现逐渐增大的趋势, 峰值位于1~2 km高度上。冰云云滴数浓度在东亚地区的范围在150 L-1以下, 水云云滴数浓度的值小于80 cm-3, 垂直廓线的峰值均在夏季最大。冰云有效半径在东亚地区的最大值为90 μm, 发生在5 km左右;水云有效半径在东亚地区的值分布在10 km以下, 最大值为10~12 μm, 基本位于1~2 km高度上。从概率分布函数来看, 东亚地区冰/水云云滴数浓度的分布呈现明显的双峰型, 其他量基本为单峰型。本文的结果可以为全球和区域气候模式在东亚地区对以上云微物理量的模拟提供一定的观测参考依据。     

基于WRF模式和CloudSat卫星资料对黄淮下游一次强对流天气过程的诊断分析和数值模拟

利用Cloud Sat卫星资料和WRF中尺度模式,结合NCEP再分析资料及FY2G静止气象卫星资料,研究了发生在黄淮地区的一次深对流天气过程,分析了此次过程的天气特征、动力结构,重点分析了该次强对流过程中各水成物的时空演变特征。结果表明:(1)黄淮下游地区处于副高西北边缘,温度高,湿度大,对流潜势好。在地面冷锋和低层切变线的抬升触发下,气流不断辐合上升,同时高层冷平流与低层暖湿空气为强对流的发展提供了热力不稳定条件;(2)使用静止卫星TBB产品可以很好的定位、追踪深对流系统,但单一的TBB产品无法分辨深对流云和较厚的高云。本文结合Cloud Sat卫星资料和TBB产品把剖面上的云分为3种:非对流云(NDC),一般深对流云(DC),深对流核(DCC);(3)深对流云核(DCC)位于对流系统南部边缘,在3种云中DCC中冰相粒子粒径大、数浓度多、冰水含量大,且其最大值区域都位于12 km高度附近,这一区域可能是对流云内冰晶凝华增长、凇附增长、聚并增长形成大冰相粒子的关键发生区;(4)耦合了NSSL双参方案的WRF模式对于本次过程体现了较好的模拟效果,并通过模拟再现了此次天气过程中水成物的分布特征,发现本次过程深对流云中存在过冷水累积带特征。冰核核化形成的冰晶通过碰并过程形成雪晶,霰又由雪晶碰撞冻结过冷水滴以及过冷雨滴冻结产生,之后不断增长转化形成冰雹,雹增长到足够大后降落,其中雪晶和过冷水累积带对霰(雹胚)及雹的产生及增长至关重要。     

AMSR-E/2观测辐射值反演水成物参数

基于先进的微波扫描辐射计AMSR-E/2观测的辐射值,利用-维变分算法(1D-Var)反演各类水成物(云水、雨水和云冰)的垂直廓线,并对其反演结果进行检验。以2014年8月台风"夏浪"为例,分两步对变分反演的云微物理参数进行了检验。首先,将反演的各类水成物含量补充到辐射传输模式的输入场,观测算子模拟的AMSR-2各通道亮温与实况观测相比非常接近,可以很好地模拟出台风外形、强度及螺旋结构。其次,将反演的水成物廓线与载在Cloud Sat上的云雷达CPR同时段观测的雷达反射率因子进行对比,发现反演出的云水、雨水含量大值区与毫米波云雷达观测的雷达反射率因子高值区一一对应,进一步说明1D-Var反演的水成物参数精度很高。然而,由于星载AMSR-E/2观测通道少且空间分辨率低,对尺度较小、较薄的云不敏感,同时对云层较厚的密闭云区和多层云区反演能力也有限。     

2009年山东一次特殊雨雪天气的云物理特征分析

利用探空、CloudSat卫星、山东自动气象站及NCEP再分析资料,对2009年11月11-12日山东西部大暴雪过程的天气形势、云物理特征及动力场结构特征进行了分析。结果表明:(1)700hPa切变线和西南急流是造成暴雪的直接影响系统,中低层偏南风急流与冷空气交汇形成较强的动力辐合和水汽辐合,有利于天气系统的发展和增强。(2)暴雪区上空水平能量锋区明显,垂直方向上等θse线密集且随高度向北显著倾斜,为暴雪的产生提供了重要的热力条件。(3)强降雪发生前,低层冷空气的南侵触发了暴雪系统的发展;暴雪强盛期,高层气旋性环流促使暴雪区中高层西南暖湿气流输送加强;暴雪后期,冷空气加强并逐渐控制了中低层,切断了暖湿气流的供应,导致降雪逐渐停止。(4)上升气流有助于水汽的输送和云滴、冰晶、雪晶粒子之间的碰并、淞附,冰水含量大值区与上升速度大值区相一致,冰晶数浓度中心对应着上升运动顶部。高层冰晶下落过程中经过凝华、结淞及碰连增长在低层形成数浓度较低的大冰相粒子,为降水发展提供了有利条件。(5)结合CloudSat卫星资料、NCEP再分析资料及探空秒数据,分析了一定动力条件下暴雪云系的物理过程和垂直演变特征。     

云探测卫星CloudSat

介绍了一种新型的云探测卫星CloudSat.首先概述了CloudSat卫星所携带的探测仪器及"A-列车"星座,着重介绍该卫星的主要产品和获取方式,并给出两种天气形势个例的卫星监测,最后探讨了CloudSat卫星产品的可能应用情况.     

An evaluation of extrapolation techniques for the short‐term prediction of rain amounts

Abstract

Twenty‐seven radar cells from the Tropical Atlantic observed during GATE were followed and measurements of their fluxes and areas for initial time increments T₀ were fitted to various extrapolation schemes. The extrapolation procedure that gave the smallest error inforecasting the changes influx and area, was found to be the linear one and the optimum increment T₀ was about 30 min. However, even though these techniques have the advantage of establishing a trend in the behaviour of the flux and area with time, a comparison of the forecast errors from the linear extrapolation scheme with those from the “status quo” (persistence) assumption shows little if any improvement.

A technique including both cell motion and internal changes influx and area of the rain cells was developed to evaluate the accuracy of rain accumulation forecasts. It was found that the errors generated by the “status quo” assumption were of the order of 77% for a 2‐h forecast with little improvement by allowing for the extrapolation of area and flux.     

东亚地区云垂直结构的CloudSat卫星观测研究

本文利用卫星CloudSat同时结合了与其同轨道的卫星CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)2007至2009年3年的观测资料,将东亚地区划分为六个研究区域,着重研究了东亚地区云垂直分布的统计特征.结果表明:东亚地区不同高度的云量之和具有明显的季节变化趋势,夏季最大,春秋次之,冬季最小.海洋上空的单层云量最大值出现在冬季,而在陆地上空则出现在夏季.从云出现概率来看,东亚地区单层云出现的概率在春、夏、秋、冬季节依次为52.2%,48.1%,49.2%和51.9%,而多层(2层和2层以上)云出现的概率在春、夏、秋、冬季节分别为24.2%,31.0%,19.7%,15.8%.云出现的总概率和多层云出现的概率,在六个区域都呈现出夏季最大,冬季最小;对4个季节都呈现出东亚南部比东亚北部大,海洋上空比陆地上空大的特点,表明云出现的总概率的季节变化主要由多层云出现的概率的变化决定.东亚地区云系统中最高层云云顶的高度,在夏季最高,为15.9 km,在冬季最低,为8.2 km;在东亚南部和海洋上空较高,平均为15.1 km;在东亚北部较低,平均为12.1 km,且呈现东亚南北部之间差异较大的特点.东亚地区云系统的云层厚度基本位于1 km到3 km之间,且夏季大,冬季小;对同一季节,不同区域的云层厚度差别较小;当多层云系统中的云层数目增加时,云层的平均厚度减少,且较高层的云层平均厚度大于较低层的.云层间距的概率分布基本呈单峰分布,出现峰值范围的云层间距在1到3 km之间,各区域之间没有明显差别,季节变化也不大.本文的研究为在气候模式中精确描述云的垂直结构提供了有用的参数化依据.     

基于CloudSat卫星的台风“彩云”(0914)云微物理结构模拟研究

使用NCEP (National Centerfor Environmental Prediction) FNL (Final Operational Global Analysis)资料作为初始场和边界条件,用WRF(Weather Research and Forecasting model)模式对西太平洋超强台风“彩云”(0914)进行数值模拟,结合CloudSat卫星数据产品评估Lin、WSM6、Thompson和WDM6四种云微物理参数化方案对热带气旋模拟的适用性。结果表明:不同参数化方案模拟的环流形式区别不大,但对于热带气旋中心的最低气压模拟有差别。WSM6与WDM6模拟的热带气旋云量最多,Lin方案最少。但不同参数化方案模拟的热带气旋云系位置比较一致。不管从模拟的云冰剖面图还是剖面平均的云冰含量看,Thompson方案对云冰的模拟效果都是最优。雷达反射率强回波区域与云冰含量的高值区相对应,但高值区的强度、中心高度均大于CloudSat观测。水成物分布特征表明,Lin方案模拟的冰晶粒子与雪粒子较其他方案分布高度更高且含量偏小,雪粒子大部分由冰晶粒子碰并过程形成; Thompson方案中冰晶粒子快速向雪粒子转换导致冰晶含量非常小; WSM6方案与WDM6方案模拟的水成物分布接近,但WSM6的垂直速度明显大于WDM6方案,由雪粒子、霰粒子融化形成的雨水含量更高。