NCC/IAP T63海气耦合模式对云滴有效半径的敏感性分析

利用NCC/IAP T63海气耦合模式研究了模拟对云滴有效半径的敏感性。结果表明,可变水云粒子有效半径的引入（REL和REL_CAM3方案）导致对流层中下部云消光光学厚度的明显变化,但REL和REL_CAM3之间的变化位置不同、符号相反;而引入可变的冰云粒子有效半径后（REI方案）,对流层中上部的云消光光学厚度明显减小。云辐射强迫的变化主要受REI方案的影响,长波和短波云辐射强迫均以减小为主;从全球平均来看,大气顶云辐射强迫的变化对冰云有效半径的变化更加敏感,尽管量级还有明显差距,各种方案均正确模拟出了大气顶净云辐射强迫的符号。大气顶净辐射的变化与净云辐射强迫的变化基本一致,总体以减少为主。对于地表气温的变化,REL和REI方案总体上有着较为一致的分布,夏季以降温为主,冬季的欧亚大陆中部和北美北部增温明显。此外,大陆地表气温的变化主要受地表热量输送的影响,而热带海洋上空却表现出明显的不一致性。同时引入可变的水云和冰云粒子（RIW和RIW_CAM3方案）,云的消光光学厚度和辐射强迫相对单独引入主要呈线性响应,但地表气温表现出明显的非线性特征,非线性最明显的地区主要位于大陆地区。       

CloudSat/CALIPSO卫星资料分析云的全球分布及其季节变化特征

全球气候模式（GCM）中云的参数化方案具有不确定性,了解云的时、空变化能为参数化方案提供有效参考。利用搭载在属于A-Train卫星序列的CloudSat和CALIPSO上的94 GHz云廓线雷达（CPR）以及正交极化云-气溶胶激光雷达（CALIOP）联合的2级云分类产品,分析了2007年3月-2010年2月8种云类及三相态的云量地理分布、纬向垂直分布的季节变化特征以及云层分布概率。结果发现,卷云的分布体系与深对流云相似,主要集中在西太平洋暖池、全球各季风区及赤道辐合带,分布格局与气压带、风带季节性移动一致。层云与层积云主要分布在中低纬度非季风区以及中高纬度的洋面上。高积云与高层云的分布形成明显的海陆差异,雨层云与积云的分布形成明显的纬度差异。冰云分布与卷云相似,云高随纬度递增而递减;水云分布与层积云相似,平均分布于2 km高度;混合云集中于高纬度地区及赤道辐合带,中纬度地区随纬度变化集中于海拔0-10 km的弧形带。层状云多以多层云形式出现,积状云多以单、双层云的形式出现,层状云的云重叠现象比积状云更显著。积状和层状云的分布特征与积云和层云降水的分布特征基本一致,验证了不同类型降水的卫星观测结果,同时为气候模式的云量诊断方案提供对比验证的数据。      

基于DARDAR数据的中国地区不同光学厚度下冰云特性分析

利用CALIPSO和Cloud Sat协同反演产品DARDAR四年数据,分析了中国地区各种光学厚度冰云的发生概率,水平和垂直方向的分布规律,季节变化及微物理特性差异。结果表明:我国冰云特性不仅有明显区域和季节变化特征,还与不同光学厚度所定义的冰云类型有关。中国区域主要发生薄冰云(0.03τ0. 3)和不透明冰云(0. 3τ3)较多,发生率高值区均在青藏高原地区。除不可见冰云(τ0. 03)外,其余类型冰云的主要发生高度会随着光学厚度的增加而降低。不同类型冰云的季节变化并不明显,但是夏季更容易出现有利于光学较厚(τ3)冰云发生的条件。微物理特性方面,冰水含量明显随冰云类型的变化而变化,而冰云有效粒子半径与高度的关系比与光学厚度的关系更为密切。全国冰云特征的平均数值并不能代表区域内的冰云特性,由光学厚度定义的不同种类冰云的具体分析极为重要。     

基于MODIS产品的中国陆地冰云季节变化特征

利用2011年11月-2016年10月Terra卫星MODIS（moderate-resolution imaging spectroradiometer）3级大气产品数据（MOD08_M3）对中国陆地区域冰云发生概率、有效粒子半径、光学厚度和冰水路径的水平分布与季节变化进行分析。结果表明:冰云特性的水平分布和季节变化特征与东亚季风和强对流天气的发生存在一定联系。近5年冰云发生概率呈上升趋势,季节性变化规律明显,高值区出现在青藏高原东北部;冰云有效粒子水平分布呈现由西南向东北逐渐增加的趋势,总体季节性变化特点不明显,但在纬度较高地区出现随季节变化特征;冰云光学厚度与冰水路径水平分布和季节变化趋势大致相同,呈东南向西北递减趋势,总体季节性变化明显。     

中国地区云光学厚度和云滴有效半径变化趋势

利用ISCCP最新的D2云气候资料集和MODIS云的资料,给出中国地区云的光学厚度和云滴有效半径的分布特征;分别对季节平均和年平均时间序列进行线性趋势分析,并进行了显著性检验。结果表明：夏季云的光学厚度和有效半径的变化趋势最显著。结合云量变化情况,可发现云滴有效半径的变化对云光学厚度的影响可能在夏季最大,也就是说,气溶胶的间接气候效应可能在夏季最强;云量、云光学厚度和云滴有效半径的变化也表明长江以南地区和青藏高原地区可能是气溶胶间接气候效应比较显著的地区。中国地区冰云光学厚度与有效直径的相关具有很强的区域特征,说明冰云的微物理机制比水云更复杂。     

Precipitation responses to radiative processes of water- and ice-clouds: an equilibrium cloud-resolving modeling study

云辐射过程对制约天气与气候很重要。本文通过分析二维云分辨模式敏感性试验模拟平衡态平均资料研究降水对水云及冰云辐射过程的响应。模式给定的垂直速度为零。存在冰云辐射过程时去除水云辐射过程,以及去除冰云辐射过程会加强大气长波辐射冷却和降低空气温度及饱和混合比。饱和混合比的减少导致水汽凝结增加及其相关的潜热释放的增加,从而增加降雨。去除水云辐射过程通过减少长波辐射冷却增加对流层上部局地大气变暖。而增强的变暖通过霰的融化增强而增加降水源与降水。     

Characterization of cloud microphysical properties in different cloud types over East Asia based on CloudSat/CALIPSO satellite products

利用CloudSat/CALIPSO卫星资料,本文揭示了东亚三个代表性区域的云微物理属性,为评估和改进模式云微物理过程提供重要的观测基础.研究的云微物理量包括云水/冰质量,数浓度和有效半径.研究表明:暖云中云水质量和数浓度随高度增加而减小,有效半径处于8-14μm范围.对于冰云,云冰质量和有效半径随高度增加而减小,而数浓度在垂直方向上变化不大.此外,云微物理属性在不同云型之间存在显著差异:积云的云水质量和数浓度最大,而卷云的云水质量和数浓度最小.从三个区域的对比结果来看,相比于华东和西北太平洋地区,青藏高原地区暖云的云水质量和数浓度较小,而冰云的则较大.     

利用MODIS数据反演多层云光学厚度和有效粒子半径

利用卫星资料反演云微物理参数不仅有助于对天气变化的监测和预报,而且对人工影响天气的研究十分有益.目前卫星反演云微物理参数的算法一般是假设视场中只有一层云,但是实际环境中多层云出现很频繁.文中研究了多层云的光学厚度和有效粒子半径微物理参数的反演算法,主要针对薄的冰云覆盖在低层水云的多层云情形.算法利用中分辨率成像光谱仪(MODIS)吸收通道和非吸收通道同时进行反演,在此基础上利用SBDART辐射传输模式模拟冰云覆盖在低层水云上的多层云对云微物理参数反演的影响,模拟表明反演时将多层云作为单层云处理会使反演结果产生较大误差.为此,文中提出了云光学厚度和有效粒子半径反演算法中要考虑多层云的因素,并设计了一套云光学厚度和有效粒子半径反演方案.该方案使用SBDART辐射传输模式建立不同观测几何条件、下垫面类型、大气环境等条件下以光学厚度和有效粒子半径为函数变量的多层云、水云和冰云辐射查找表.经过云检测、云相态识别和多层云检测后,在该查找表的基础上,对MODIS通道1和通道7的数据采用最小方差拟合法反演光学厚度、有效粒子半径.利用该方案对2006年7月12日TERRA卫星MODIS数据进行反演试验,反演结果与NASA发布的MOD06产品中云的光学厚度和有效粒子半径的结果较一致,表明方案具有合理性.     

基于ISCCP云资料的中国地区不同类型云的时空分布

利用1994—2009年国际卫星云气候计划ISCCP中D2卫星观测月平均云数据集,从不同区域、不同云类角度出发,详细分析中国地区云量、云水路径、云光学厚度的时空分布特征。结果表明:(1)中国地区大部分水云分布在四川盆地至东南沿海一带,而大部分冰云分布在北方和青藏高原地区,其中卷云覆盖最广、云量最大,其次为卷层云、水高层云、水积云,而冰云中低云云量最小。(2)水云中层积云、雨层云和冰云中深对流云总云量、云水路径和云光学厚度均较大,云水含量丰富,对四川盆地至东南沿海一带降水贡献较大。(3)不同云类的总云量季节变化明显,不同区域表现不一,多数水云尤其是雨层云在北方和高原地区夏多冬少,而在西南和东南地区冬多夏少;冰云季节变化的地域性差异较小,多数区域高积云和高层云冬多夏少,卷层云和深对流云夏多冬少,表明冬季对流减弱使得冰云集聚且向中低层发展,而夏季温度升高、对流增强使得水云集聚并向高层发展。(4)水云中层云和雨层云的云水路径有明显的季节变化,且地域性特征明显,尤其是东南地区,表现为双峰型分布,峰值分别在2月和11月;冰云的云水路径在北方地区夏季达到峰值,而在南方地区冬季达到峰值。     

基于卫星资料的中国西北地区冰云特征分析

利用2012年12月至2016年11月A-Train卫星编队中Cloud Sat卫星与CALIPSO卫星融合产品DARDAR数据对我国西北地区冰云发生概率的水平和季节分布特征,冰水含量和冰云有效半径的垂直分布进行了分析。结果表明,近4年西北地区平均冰云发生率为55.1%,春季冰云出现较多,除河西—内蒙古中西部部分地区外,春季冰云发生概率均在70%以上,季节性变化明显。2015年和2016年四季变化浮动比前两年大,四季冰云发生率在西北地区的沙漠区域相对较小,由于特殊地形的影响冰云发生率的高值区出现在青藏高原东北部;青藏高原东北部冰云发生率在春、秋冬季都较大,夏季最小。冰水含量在13 km以上几乎没有冷冰水分布,夏季最大且垂直方向5 km高度下几乎没有分布,秋冬季节冰水含量相对较小,西北各地区之间冰水含量的差异较大,在西北东部季风区分布最少;西北各地区冰云有效半径分布与其冰水含量分布趋势相似,春夏季大,秋冬季小,其中夏季冰云有效半径在5 km高度以下几乎没有分布,由于夏季温度较高,在37°N 39°N冰水含量较大的区域冰云有效粒子半径相对较小。     

基于CERES资料的中国西南地区云水含量和粒子有效半径分布及变化特征

利用NASA/CERES发布的2001～2015年云参数资料,选取高层云、雨层云、层积云的云水含量和云粒子有效半径,统计分析了西南地区云参数的时空分布特征和变化趋势。结果表明:从年均空间分布来看,西南地区液水和冰水含量均东部高于西部,海拔低的地区高于海拔高的地区;高层云和雨层云液相和冰相云粒子有效半径在川西高原最大。从数值大小来看,雨层云液水和冰水含量最多,分别介于90～230 g/m2和100～300 g/m2,层积云最少,分别介于0～80 g/m2和0～60 g/m2;冰相云粒子有效半径高于液相2～6 μm。从季节分布来看,雨层云液水和冰水含量秋季和冬季偏高,夏季和春季偏少,高层云和层积云季节差异较小;液相云粒子有效半径均夏季最大。从变化趋势来看,西南地区各地液水和冰水含量均呈减少趋势,液相和冰相云粒子有效半径有呈减少或增加趋势。     

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。     

中国地区夏季6～8月云水含量的垂直分布特征

基于观测资料的夏季云水含量时空分布情况对于数值天气预报、气候预测以及人工影响天气试验都十分重要。本文利用CloudSat卫星资料, 分析了2006～2008年中国地区夏季月平均云水含量的垂直和区域变化特征。结果显示, 青藏高原地形以及东亚夏季风对月平均云含水量分布具有明显影响。中国中部纬度上对流层中层的月平均液态水含量比南部及北部的量值大。各月平均云液水含量垂直廓线存在两个不同高度上的峰值区, 原因可能主要是受大尺度参数的控制, 以及受到青藏高原和东亚季风环流的影响。平均冰水含量纬向垂直分布的高值区主要在对流层中上部。本文中所揭示的云水含量特征为天气和气候模式改进、人工影响天气及云—辐射相互作用提供了重要的基础信息。     

基于多源卫星资料的中国地区云宏微观特征研究

利用2007—2016年国际卫星云气候计划（International Satellite Cloud Climatology Project,ISCCP）、云和地球辐射能量系统（Clouds and the Earth''s Radiant Energy System,CERES）和中分辨率成像光谱仪（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS）卫星反演云产品,对比分析了不同数据反演的中国地区云系结构的宏微观特征,并采用复合评价指标定量评估了不同数据之间时间和空间上的一致性。结果表明：三套卫星数据都能较好地反演出中国地区总云量呈南高北低、东高西低、夏高冬低的分布特征,但通过比较时间技巧（Temporal Skill,S_T）及空间技巧（Spatial Skill,S_S）复合评价指标及其各项分量发现,与MODIS相比,CERES与ISCCP数据反演的总云量时间序列演变特征明显更为一致,且其评分均有南方优于北方,夏季优于冬季的特征;进一步分析不同高度云量的S_T评分发现,CERES和ISCCP两套数据在南方地区的总云量差异主要来自于低云量的绝对偏差,而北方地区的偏差则同时存在于低云和中云;对比分析MODIS和CERES反演的云滴有效半径发现,高云对应的冰相云一致性较高,而中低云相对应的液相云的偏差则有夏季高于冬季的规律。针对夏季液相和冰相云滴粒径及概率密度分析则表明,相比CERES数据,MODIS对夏季液水和冰水粒子的有效半径在不同地区均有不同程度的高估,液（冰）水谱宽则更宽（窄）。     

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。     

Seasonal and annual segregation of liquid water and ice clouds in Iran and their relation to geographic components and precipitation

Efficient and proper understanding of the state of the clouds regarding different seasons of the year will have profound effects on different economic and environmental sectors. The purpose of this study is to determine the hourly dissociation of ice and liquid clouds in Iran. To this end, cloud optical thickness (COT) data, as well as optical depth of clouds in two phases of liquid and ice were obtained and processed from 31 synoptic meteorological stations (1960–2015), MODIS data from Terra satellite during the years 2001 to 2011, and they were processed then. Next, using the RegCM4 model, the cloud fraction (clt) was simulated to accurately identify the cloud cover situation in Iran. The results showed that the maximum annual mean abundance of liquid and ice clouds was 18.95 days for the time 15:00 and 3.99 days for the time 06:00, respectively. Climatic zones of the Caspian and Persian Gulf coasts at 15 o’clock had the highest decreasing trend of liquid clouds. Ice clouds in all parts of Iran’s climate, with the exception of the eastern plateau, also declined. From south to north and east to west of Iran, the occurrence of ice and liquid clouds is increasing. Therefore, the spatio-temporal distribution of liquid and ice clouds in the country was also dependent on spatial components and latitude had the greatest impact. From the satellite and modeled data, the RegCM4 model has been able to detect the Monsoon phenomenon in southeastern Iran during the summer. CLT simulation in Iran has also shown that cloud cover in Iran fluctuates between 28 and 65% on average, with 81.5% of Iranian stations having a significant change in the amount of annual cloud cover. Correlation of liquid and ice clouds with precipitation showed that liquid clouds in summer and ice clouds in spring had higher correlation with precipitation in Iran. Northern coasts of Iran due to greater ascent mechanisms such as coastal compressors, north latitude atmospheric circulation systems, and maximum winds in the north and west of Iran due to the location of western systems entry and sufficient thermal gradient, had maximum ice clouds in the last half century. Also, south of Iran, despite having extended and great water-bodies, is less cloudy due to descending air in Hadley’s circulation (Hadley cell) of air.     

基于CERES资料的新疆云物理参数时空分布特征

利用2011—2020年ERA5再分析降水资料、CERES云物理参数产品，分析新疆云参数的时空变化分布特征，归纳总结云物理参数与降水的相关性，结果表明：1）云水路径（冰相）值、云粒子有效半径（冰相）、云光学厚度与降水量的空间分布一致，均为山区最大，北疆次之，南疆最小。2）夏季（6—8月）在南、北疆、山区云水路径（液、冰相）、云顶（底）温度、云光学厚度与降水量呈同位相变化；云粒子有效半径（液、冰相）、云顶气压与降水量呈反位相变化。3）夏季（6—8月）北疆、山区的云水路径（液、冰相）值、云顶（底）温度、云光学厚度，南疆云光学厚度与降水量呈正相关；北疆云粒子有效半径（冰相），南疆云粒子有效半径（液相）、云顶气压，山区云粒子有效半径（液、冰相）、云顶气压与降水量呈负相关。