机载云降水粒子成像仪所测数据中伪粒子的识别

机载云粒子成像仪(Cloud Imaging Probe,简称CIP)和降水粒子成像仪(Precipitation Imaging Probe简称PIP)所测数据中伪粒子的存在会直接导致仪器所测数据质量下降。利用山西Y-12探测飞机在太原地区的三次航测资料对飞机采样期间伪粒子图像的特点及其成因进行了分析和归类,并在此基础上提出了综合利用到达时间间隔阈值和图像处理识别技术的伪粒子识别方法。利用所提的方法对航测的粒子图像资料进行处理、统计和分析,统计结果表明,在一次测量过程中伪粒子的出现概率最高可达45.2%,其平均出现概率分别是36.01%(CIP)和8.64%(PIP);在所有伪粒子成分中,破碎形成的伪粒子的出现概率是最高的,它可以占到伪粒子总数的95%以上;其次是条纹状粒子和并存粒子,相对来说,空白粒子和线状粒子出现的概率是比较低的。研究还发现,机载平台的飞行状态对伪粒子各成分的出现概率也会造成影响。利用所提方法对仪器测量的粒子谱、粒子数浓度和冰水含量值进行订正,订正结果表明伪粒子对仪器量程内的粒子谱、粒子数浓度和冰水含量值均有影响,其中在云粒子谱影响上,伪粒子对粒子谱两端的影响较大,其中对小云粒子谱的影响主要是在400 μm以下,对大云粒子端的影响主要是在1000 μm(CIP)和2000 μm(PIP)以上。所提方法和阈值对于以Y-12飞机为机载探测平台,以CIP和PIP为探测仪器所获取的其它航次云微物理图像资料处理也是有一定的参考使用价值。     

机载光阵探头探测期间云粒子的破碎

机载光阵探头探测时,云粒子(液态和固态)进入二维光阵探头的采样区前,会因与探头探测臂发生机械碰撞,或者与探头外壳产生的湍流和风切变相互作用而破碎。破碎程度与粒子类型、大小、粒子密度、探头入口设计以及飞行空速等有关。利用2008年7~9月探测飞机(Y-12)在山西省太原地区的航测资料并对飞机采样期间的云粒子破碎现象进行介绍和分析,分析结果表明,粒子到达时间间隔分布具有双模态特征:长时间模态是粒子空间分布的真实结构,短时间模态则是云粒子破碎的结果。提出用粒子到达时间间隔阈值作为粒子破碎的判定标准,给出适用于2008年太原地区航测资料的粒子破碎识别阈值,其中适合于探头云粒子成像仪(CIP)的阈值是2×10-5 s,而探头降水粒子成像仪(PIP)的阈值是1×10-4 s。所提的阈值对于以Y-12为机载探测平台,以CIP和PIP探头为探测仪器所获取的其它航次云微物理图像资料的粒子破碎处理也是有一定的参考使用价值。     

改进的Holroyd云粒子形状识别方法及其应用

云降水粒子形状是影响云微物理过程的重要因素,准确的云粒子形状信息是诸多云微物理参量计算的前提。为获取机载云粒子成像仪（CIP）所测云粒子的形状信息,文中提出了一种改进的Holroyd云粒子形状识别方法,即先对云粒子形状进行预分类,然后针对预分类后的完整粒子和可识别的部分状粒子,分别选出合适的参数及其阈值再进行具体的分类,最终可将云粒子分为微小状、线形状、聚合状、霰、球形、板状、不规则和枝状。利用实测数据对原始的Holroyd方法和改进的Holroyd方法进行识别效果对比验证。结果表明改进的Holroyd方法在云粒子形状识别的准确度方面比原Holroyd方法有较大的提高。将所提方法应用于太原地区一次降水性层状云的云微物理飞机观测资料以分析不同的降水阶段云中冰晶粒子的形状分布、增长机制、冰晶粒子数浓度以及冰水含量的垂直分布特征,所获取的云中冰晶粒子属性表明新提出方法有助于云微物理分析。      

山西夏季层积云降水微物理特征分析

利用Droplet Measurement Technology(DMT)资料,分析了山西2008年7月17日降水性层积云的云微物理结构,通过对云中粒子浓度、平均直径、二维图像以及谱型分布变化,并结合宏观记录特征,详细分析了飞机上升和下降阶段云系的垂直结构特征。结果表明,飞机上升阶段云系为高积云,下降阶段云系为高积云—层积云结构,云粒子探头(Cloud Droplet Probe,CDP)和云粒子图像探头(Cloud Imaging Probe,CIP)测得粒子浓度偏大,最大浓度分别为236cm-3和9.74cm-3。层积云云中微物理量水平分布特征具有明显的不均匀性。飞机上升阶段降水的雨滴主要是冰粒子融化形成的,冷云过程占主导地位,在0℃层附近存在明显的融化层亮带。飞机下降阶段降水机制为高积云冷云过程和层积云暖云过程相结合。     

基于LabVIEW图形化语言的云降水粒子图像回放软件

利用机载云降水粒子成像仪进行飞机入云观测是云微物理研究的一种重要探测手段。机载云降水粒子成像仪对所采集到的云粒子图像信息先进行压缩处理后再传入电脑进行存储。后续的粒子图像信息回放,需要借助专门的软件才能实现,为实现对云降水粒子图像信息的回放,在分析云降水粒子图像数据格式的基础上,利用图形化语言LabVIEW编写了粒子图像数据的解压缩程序,并采用消息队列和JKI状态机的组合形式进行软件架构的系统设计,最终开发出云降水粒子图像回放软件。该软件可实现对云降水粒子成像仪的粒子图像数据进行读取与显示,还可对粒子图像信息进行提取和存储,可辅助云降水物理的研究。     

山西夏季层积云降水微物理特征分析

利用Droplet Measureinent TeehnologY（DMT）资料,分析了山西2008年7月17日降水性层积云的云微物理结构,通过对云中粒子浓度、直径、二维图像以及谱型分布变化,并结合宏观记录特征,详细分析了飞机上升和下降阶段云系的垂直结构特征。结果表明：飞机上升阶段云系为高积云,飞机下降阶段云系为高积云一层积云结构,Cloud Droplet Probe（CDP）和Cloud Imaging Probe（CIP）测得粒子浓度偏大,最大浓度分别为236em。和9．74cm^-3。层积云云中微物理量水平分布特征具有明显的不均匀性。上升阶段降水的雨滴主要是冰粒子融化形成的,冷云过程占主导地位,在0℃层附近存在明显的融化层亮带。下降阶段降水机制为高积云冷云过程和层积云暖云过程相结合。     

一次飞机积冰环境中的云微物理特征

2014年3月12日利用机载粒子探头(DMT)对我国宜昌及周边地区的非降水云系进行了探测时发现了少量的飞机积冰,本文分析了积冰云层中云微物理量的分布特征。垂直平均分布表明,CAS、CIP和PIP粒子数浓度分别大于300个·cm~(-3)、1个·cm~(-3)和10~(-5)个·cm~(-3),粒子中值直径最大值分别为3μm、89μm和1389μm。谱分布表明,3650m高度重力碰并和凇附过程使得CIP和PIP粒子谱较宽,3650m以下谱宽较窄,粒子以凝结增长为主,大粒子和冰晶粒子主要是由高层下落造成。平飞观测统计表明,3350m的CAS和CIP粒子平均数浓度均大于3650m的值,但PIP粒子数浓度、粒子平均和最大中值直径则相反。平飞时间变化表明,3350m高度CAS粒子数浓度和直径大致呈反相关,3650m大云滴和冰雪晶粒子的数浓度和中值直径随时间波动较大。     

不同分辨率和云微物理方案对华中暴雨模拟的影响分析

利用中尺度模式WRF对2016年6月30日—7月1日华中地区一次暴雨过程进行数值模拟试验,探讨不同分辨率和云微物理方案对降水的影响,结果表明:(1)模拟雨带与实况基本一致,但模拟暴雨范围偏小;总雨区模拟对分辨率更为敏感,大暴雨区模拟对分辨率和云微物理方案均很敏感;采用不同分辨率时,降水模拟能力受云微物理过程与积云参数化共同影响。TS评分显示,12 km分辨率和Lin微物理方案组合对特大暴雨模拟效果最好。(2)不同云微物理方案模拟各水凝物粒子发展和演变主要取决于其本身特点。Lin方案多云冰和霰、少雪;Thompson方案多雪,几乎不含云冰和霰;Morrison方案3种冰相粒子分布较为均匀,Lin方案模拟冰相粒子含量被低估,而Thompson方案和Morrison方案模拟冰相粒子含量被高估。(3)不同方案模拟上升气流强弱将影响水凝物粒子分布,在系统成熟期,Lin方案模拟上升气流直立,中高层向后出流弱,冰相粒子集中;Thompson方案和Morrison方案模拟倾斜上升气流在中高层向后出流强,大量冰相粒子被带出而不能形成有效降水。     

一次东北冷涡过程的宏微观物理特征分析

利用2019年5月20日机载DMT和SPEC粒子测量系统获取的飞机云微物理探测资料,结合高空、地面、卫星云图产品等常规气象数据,分析了东北冷涡在发展成熟期的云宏微观结构特征。结果表明:飞机探测区域为冷性层积混合云,云水充沛。云粒子探头(CDP)和二维云粒子图像探头(CIP)探测到的最大粒子数浓度分别为362.10cm~(-3)、191.08L~(-1),液态含水量变化范围为0～0.88g/m~3;CDP粒子谱呈指数型下降,谱宽较窄;CIP粒子谱呈双峰结构。云粒子图像探测仪CPI表明,层积云上部主要为冰雪晶粒子,以冰晶的核化和凝华增长为主;中上部粒子主要为小冰晶形态,也有冰晶聚合体和枝状冰晶;中下部是过冷水和冰晶粒子的共存区,过冷水较为丰富。     

FY-4A闪电资料在对流天气数值预报中的影响研究

利用GRAPES云分析系统,对2019年8月4—5日发生在山西省中北部的太行山区域强对流降水过程进行了分析和数值试验,重点分析引入FY-4A的闪电成像仪(lightning mapping imager event,LMIE)资料对模式计算的雷达反射率、云微物理变量和降水预报的影响。试验结果表明:加入LMIE资料计算得到的雷达回波更接近实测雷达回波,并且对云水、云冰和雪等云微物理要素进行了调整,使发生闪电区域的云微物理要素的含量显著增加,云微物理要素的极值中心一般与闪电活跃区域分布一致。云信息初始化可以有效提高24 h以内的降水预报准确率,减弱数值模式的spin-up现象;加入LMIE资料后,可以进一步提高1～12 h降水预报准确率。     

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.     

基于Ka波段云雷达的六盘山顶云特征分析

利用宁夏六盘山气象站2017年9月至2018年8月的Ka波段云雷达观测资料,统计分析了六盘山顶不同云的出现频率及宏观特征.结果表明:六盘山顶云出现频率最高值在7月,为61％,最低值在12月,为26％;按云层数划分,六盘山顶出现的云主要以1层云、2层云及3层云为主,相对总云的月平均出现频率分别为68％—86％、14％—2...     

云凝结核浓度对南京地区一次冰雹云过程影响的数值研究

采用WRF模式与包含了云凝结核(Cloud Condensation Nuclei,CCN)浓度和霰雹密度预报的NSSL(National Severe Storm Laboratory,国家强风暴实验室)微物理方案,模拟不同CCN初始浓度条件下南京地区的一次冰雹云过程,分析不同CCN初始浓度影响下冰雹云过程的宏微观演变特征,以及对流发展不同阶段的水凝物粒子及流场、温度场的垂直分布特征。研究发现:1)较大的CCN初始浓度虽然抑制了前期对流降水,但对后期对流降水的产生有促进作用;2)CCN初始浓度的增加使得模拟雷达回波的强回波区域(大于40 dBz)缩小,中等强度区域(小于40 dBz)扩张。3)CCN初始浓度增大不利于对流发展初期云雨自动转化过程的发生,但是促进了冰晶与雪的产生,使得冰雹含量峰值出现的时间推迟。4)CCN浓度增大抑制了雨水产生,间接使得霰粒子更倾向于干增长,平均密度更小;5)较大的CCN浓度促使冰雹云单体的发展时间增长。     

W波段和Ka波段云雷达探测回波对比分析

通过分析W波段和Ka波段云雷达同时探测回波的差异,验证了W波段云雷达初样机的探测性能。结果表明：1）W波段云雷达初样机工作稳定,两个波段雷达都可以探测云层、云的边界、云厚等宏观参数,也可以反映出云的精细结构及云内微物理参数的变化,回波强、速度小、谱宽大的冰晶云含有上升气流及较多过冷水。2）增强模式的W波段云雷达在近地面探测雾、霾的能力比Ka波段云雷达强;两部云雷达对云层较薄的云探测能力基本相当,对多层云、云层较厚、含水量较多的云及降水的探测,由于强衰减的作用,W波段雷达所测云厚度小、云顶低、回波强度小,并且非瑞利散射也会造成W波段雷达的回波强度降低。     

Properties of cloud and precipitation over the Tibetan Plateau

The characteristics of seasonal precipitation over the Tibetan Plateau(TP) were investigated using TRMM(Tropical Rainfall Measuring Mission) precipitation data(3B43). Sensitive regions of summer precipitation interannual variation anomalies were investigated using EOF(empirical orthogonal function) analysis. Furthermore, the profiles of cloud water content(CWC) and precipitable water in different regions and seasons were analyzed using TRMM-3A12 data observed by the TRMM Microwave Imager. Good agreement was found between hydrometeors and precipitation over the eastern and southeastern TP, where water vapor is adequate, while the water vapor amount is not significant over the western and northern TP.Further analysis showed meridional and zonal anomalies of CWC centers in the ascending branch of the Hadley and Walker Circulation, especially over the south and east of the TP. The interannual variation of hydrometeors over the past decade showed a decrease over the southeastern and northwestern TP, along with a corresponding increase over other regions.     

吉林一次降水层状云的结构和物理过程研究

利用机载粒子测量系统的探测结果,配合雷达及地面降水资料,结合一维层状云模式,通过对吉林2004年7月1日的一例降水性层状云系的宏微观物理结构和降水机制的定量化分析,对顾震潮三层模型有了进一步的认识.观测资料表明,该降水过程为典型的层状云降水,地面降水存在不均匀性,云系结构符合顾震潮三层概念模型,其中第1层为尺度很小的冰...     

利用SD型闪电频数识别高原雷雨云和冰雹云

分析了青海省西宁市和互助县两地的闪电频数资料，结果表明，在青海省人工防雹区山多，地形复杂的情况下，使用SD型闪电计数器可以识别饱点周围40km的雷雨云和冰雹云，当雷暴由山区向平地移动时，5min闪电频数不小于40次，可作为作用的指标，而雷暴从平面向山区移动时，作业指标不小于30次／(5min)，雷暴云闪电频数的升度大于10次（5min)也可以作为识别雷雨云和冰雹云的指标，但时效较短，利用ＳＤ型闪电频数识别高原雷雨云和冰雹云是一种简便，经济实用的手段，有助于没有雷达等观测设备的偏僻山区防雹作业。     

Airborne measurements of the impact of ground-based glaciogenic cloud seeding on orographic precipitation

Data from in situ probes and a vertically-pointing mm-wave Doppler radar aboard a research aircraft are used to study the cloud microphysical effect of glaciogenic seeding of cold-season orographic clouds. A previous study (Geerts et al., 2010) has shown that radar reflectivity tends to be higher during seeding periods in a shallow layer above the ground downwind of ground-based silver iodide (AgI) nuclei generators. This finding is based on seven flights, conducted over a mountain in Wyoming (the Unites States), each with a no-seeding period followed by a seeding period. In order to assess this impact, geographically fixed flight tracks were flown over a target mountain, both upwind and downwind of the AgI generators. This paper examines data from the same flights for further evidence of the cloud seeding impact. Composite radar data show that the low-level reflectivity increase is best defined upwind of the mountain crest and downwind of the point where the cloud base intersects the terrain. The main argument that this increase can be attributed to AgI seeding is that it is confined to a shallow layer near the ground where the flow is turbulent. Yet during two flights when clouds were cumuliform and coherent updrafts to flight level were recorded by the radar, the seeding impact was evident in the flight-level updrafts (about 610 m above the mountain peak) as a significant increase in the ice crystal concentration in all size bins. The seeding effect appears short-lived as it is not apparent just downwind of the crest.     

Climatic features of cloud water distribution and cycle over China

Analyses of cloud water path(CWP)data over China available from the International Satellite Cloud Climatology Project(ISCCP)are performed for the period 1984-2004.Combined with GPCP precipitation data,cloud water cycle index(CWCI)is also calculated.The climatic distributions of CWP are found to be dependent on large-scale circulation,topographical features,water vapor transport and similar distribution features which are found in CWCI except in the Sichuan Basin.Influenced by the Asia monsoon,CWP over China exhibits very large seasonal variations in different regions.The seasonal cycles of CWCI in different regions are consistent and the largest CWCI occurs in July.The long-term trends of CWP and CWCI are investigated,too.Increasing trends of CWP are found during the period with the largest increase found in winter.The decreasing trends of CWCI dominate most regions of China.The differences in long-term trends between CWP and CWCI suggest that CWP only can influence the variation of CWCI to a certain extent and that other factors need to be involved in cloud water cycle researches.This phenomenon reveals the complexity of the hydrological cycle related to cloud water.     

地形云人工增雨条件卫星探测反演个例分析

选取2007年6月21日陕西白于山区地形云降水过程,用极轨卫星资料反演高空间分辨率的云微物理特征.对云降水物理结构分析表明:(1)山前云区(迎风坡)云顶亮温(T)为-31℃,粒子有效半径(Re)为9μm,含有丰富过冷水,缺乏冰晶;(2)T=-20℃的低云在有高云参与的情况下,产生了较多的降水;(3)山前云区面积约400...