基于CloudSat卫星资料的青藏高原云系发生频率及其结构

应用2006年5月至2013年5月7年的Cloud Sat卫星观测资料,针对青藏高原上空不同高度、不同季节8类云(卷云、高层云、高积云、层云、层积云、积云、雨层云、浓积云)的发生频率,分析研究了青藏高原地区云的水平和垂直分布特征及其物理成因,为数值预报模式对云系模拟能力的评估提供了有效的验证信息。研究表明:青藏高原云的发生频率为35%,其中:低云的频率最大,接近21%;中云次之,频率14%;高云的频率最小。垂直分布上,低云最大频率的高度为5~6 km,中云为7~8 km,高云为11~12 km。水平分布上,高原东南部、西北部云发生频率较高,是高原的两个相对多云中心。低云与总的云频率水平分布基本一致;中云是高原北部、中部频率高,南部低,与低云明显不同;高云主要是夏季在高原南部频率高。从不同季节来看,冬季高原西部的低云频率高;春季高原中北部的中云频率高,西部和东南部的低云频率高;夏季南部的低云和高云频率高;秋季云发生频率都很低。在物理成因上,低云的形成主要是地形抬升作用,中云的形成与高原热力作用相关。     

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。     

青藏高原云型的卫星遥感判别方法研究

采用1983—1996年CDIAC全球云观测报告集ECRA资料和ISCCP卫星遥感资料,分析了青藏高原四季云型出现频率的气候统计特征,并根据各云型的光学厚度—云顶气压分布特征,提出了基于光学厚度—云顶气压联合分布频率的青藏高原云型判别方法。结果表明,高云Cid及低云Sc、Cu、Cb是各季节青藏高原上空出现的代表云型,其它云型的出现概率小得多。高云在冬、春季节的出现概率大于秋、夏季节;中低云则相反。青藏高原上空的云在春、夏季节对应的云顶高度(光学厚度)高于(大于)秋、冬季节。在区分不同季节、不同出现类别的前提下,根据光学厚度—云顶气压联合分布频率为1%的临界值所对应的大值分布范围,确定了青藏高原各云型在光学厚度—云顶气压联合分布上的分布图,从而可为卫星遥感判别青藏高原云型提供依据。     

FGOALS2两个模式版本对青藏高原东侧冬季层云的模拟特征

冬季青藏高原东部（22°N～32°N，102°E～118°E）层云区是唯一存在于副热带陆地的层云密集区，环流特征较为复杂，大多数耦合气候系统模式对该地区层云的模拟存在较大的偏差。对该地区层云模拟能力的系统分析评估是改进模式性能的重要基础。本文基于国际卫星云计划（ISCCP）卫星资料，评估了中国科学院大气物理研究所两个版本的气候系统模式FGOALS-s2和FGOALS-g2的大气环流模式试验（AMIP）对青藏高原东侧层云的模拟能力。通过分析云辐射强迫等相关特征、大气环流、稳定度、以及地表气温和云的关系，探讨了模式偏差的可能原因。结果表明，两个模式都不同程度地低估了青藏高原东侧的低层云量和云水含量。在垂直结构模拟方面，FGOALS-s2模式能较好地模拟出高原东侧低云主导的特征，其模拟的云顶高度与卫星资料更为接近；而FGOALS-g2模式则高估了该地区的平均云顶高度。分析表明，两个模式均低估了高原东侧的低层稳定度，同时不同程度地低估了该地区中低层水平水汽输送，导致层云云量的模拟偏少。此外，FGOALS-g2高估了高原东侧的上升运动和垂直水汽输送，使得模拟的低云偏少而云顶高度偏高。     

基于风云四号成像仪云产品的视场偏差订正和影响分析

新一代静止气象卫星成像仪具有高时、空分辨率的优势,成像仪的云观测资料被广泛应用于气象领域的各项研究中。由于卫星的观测方式和地球曲率导致其存在视场偏差,与其他资料联合应用时需要考虑其影响。针对风云四号A星成像仪的视差问题,首先使用模拟的云顶高度和实际的卫星天顶角进行敏感性分析,结果证实云顶高度越高或者卫星天顶角越大则视差越大, 尤其对具有更高空间分辨率的成像仪,视差影响更需要被重视。随即分别使用CALIPSO云层数据和3套台风最佳路径集来检验视差订正前、后的多通道扫描辐射成像仪（AGRI）云检测产品和台风中心定位的精度,结果证明所用的视差订正方法是有效的,并指出在静止气象卫星资料的精确定量应用中,视差不可忽视。      

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。     

利用Ka波段云雷达对青藏高原三类重要天气系统云宏观参数日变化特征的研究

青藏高原上空云宏观参数的日变化受大尺度环流、当地太阳辐射和地表过程的联合作用,对辐射收支、辐射传输及感热、潜热的分布等有重要影响。由于缺乏持续定量的观测,对各类天气系统云宏观参数日变化特征的了解还十分不足。多波段多大气成分主被动综合探测系统APSOS（Atmospheric Profiling Synthetic Observation System）的Ka波段云雷达是首部在青藏高原实现长期观测云的雷达。本文基于2019年全年APSOS的Ka波段云雷达资料,采用统计和快速傅里叶变换方法研究了西风槽、切变线和低涡三类重要天气系统影响下的有云频率、单层非降水云或者降水云非降水时段的云顶高度、云底高度和云厚日变化的时域和频域特征,得到了统计回归方程。主要结论有:（1）西风槽系统日均有云频率为56.9%,切变线系统为50.8%,低涡系统达73%。（2）尽管西风槽和切变线系统的成因不同,但两类系统云宏观参数的日变化趋势和主要谐波周期相似:日变化趋势基本为单峰单谷型,日出前最低,日落前最高。有云频率表现为日变化和半日变化,单层云云顶高度、云底高度和云厚主要表现为日变化。（3）低涡系统云宏观参数的日变化特征与前两类系统明显不同:日变化趋势表现为多峰多谷型,虽然有云频率和单层云云顶高度、云底高度主要谐波中均以日变化振幅最大,但频谱分布分散,云厚主要变化中振幅最大的是周期为4.8 h的波动。（4）得到了各系统有云频率、单层云云顶高度、云底高度和云厚日变化的统计回归方程。     

青藏高原夏季降水日变化的高分辨率数值模拟

利用中尺度模式WRF对青藏高原及周边地区2006—2008年夏季降水时空分布和日变化特征进行了高分辨(水平分辨率为12 km)数值模拟研究。与TRMM卫星观测相比,WRF较好地抓住了高原降水的时空分布,成功模拟出了高原夏季降水日变化的主要特征。WRF模拟与TRMM观测的夏季高原降水都由北向南递增,降水量和降水频率在高原的南坡最强,模拟值分别达到11 mm/d和30%,其次是四川盆地。从降水日变化看,WRF模拟和TRMM观测结果都表明夏季高原中部每小时降水量最大值和降水频率最高值主要出现在下午至傍晚,而高原周边地区则多出现在夜间至黎明。模式物理场的分析指出,高原下垫面显著的昼夜热力差异及高原与周边地区存在的热力差异是产生高原降水日变化的主要原因,而高原南坡的降水日变化与山谷风等局地地形强迫作用有关。      

基于2014～～2017年Ka毫米波雷达数据分析北京地区云宏观分布特征

本文利用2014年1月至2017年12月Ka毫米波雷达数据对北京地区云宏观特征进行统计分析。云出现率方面，4年平均值约36.3%；冬季最低，夏季最大；月出现率值9月最大，12月最小；出现率日变化有季节差异，春夏两季呈现中午（11:00，北京时间，下同）开始逐步升高至下午17:00后逐步下降的特点，增高幅度大于15%；冬、秋两季日变化特征不显著。高度方面，4年平均云底高约4.9 km，平均云顶高约7.2 km；云顶高和云底高的月变化特征明显，从年初1月开始逐步上升，在6月达到峰值，而后下降到12月达到低值；3～10月，高云（云底高>5 km)占约一半左右比例；厚度小于1 km的云在各月中所占比例最高；厚度1～4 km的云，厚度越大所占比例越低；特别地，厚度大于4 km的云所占比例在4～9月中仅次于厚度小于1 km云的比例。4年期间，北京地区单层云居多约占66.7%，两层云占比约25.2%，两层以上云占8.1%；冬季约80%的云为单层云，而6～9月云层分布变化最多，其中9月单层云比例最低约为40%。本文基于4年高时空分辨率雷达数据对北京地区云分布特征，特别是云垂直分布特征在数值上准确刻画，该项工作在已有云气候研究中尚未见开展，所获得的知识将对了解地区气候特征、区域模式云参数化选择提供参考。     

应用MODIS数据反演青藏高原地区地表反照率

应用RossThick-LiTransit核驱动BRDF（bidirectional reflectance distribution function）模型,选择2004年Terra MODIS（moderate resolution imaging spectraradiometer）500 m分辨率数据,对青藏高原地区的地表反照率进行了反演研究,并以平均气溶胶光学厚度值0.11计算了正午时（北京时间12：00）实际的地表反照率,反演结果与当地的地表覆盖类型和地形具有较好的一致性。此外,藏北高原4个辐射观测站点观测资料与反演结果的比较表明,500 m分辨率反演结果不仅可以满足气候和陆面过程模式的精度要求,而且精度高于美国1 km分辨率反照率反演结果。     

风云静止卫星资料在一次暴雨云分析中的应用

基于LAPS系统和WRF模式,开展卫星、雷达、探空、地面等多源观测资料融合同化对暴雨过程云结构和模式模拟效果分析研究。介绍了卫星等观测资料在LAPS云分析和湿度分析中的应用方法,根据融合同化观测资料种类设计数值试验方案,研究我国风云卫星资料在LAPS云分析系统中的作用。结果表明,风云静止卫星图像资料的融合可明显改善暴雨过程LAPS云顶高度及总云量等二维云结构分析,并订正中高层及云顶的云量、云水、云冰、云分类等三维云结构的垂直分布,可描述暴雨过程三维云结构的发展演变特征。融合雷达回波资料可调整中低层三维云结构,并分析出雨水和雪等水物质参数。LAPS系统融合同化的观测资料越多,湿度场误差越小,可改进模式对强降水区的模拟,提高降水TS评分。     

欧亚地形对夏季南亚大气环流日变化影响的数值模拟研究

利用大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室（LASG）气候模式F-GOALS的大气谱分量SAMIL，设计了有、无欧亚地形的对比试验，并与NCEP/NCAR再分析资料进行比较，通过分析其流场、高度场、温度和涡度的差异，得到欧亚大陆地形对夏季大气环流场日变化的影响特征。结果表明，欧亚大陆地形对大气环流和气候日变化的影响主要集中在青藏高原地区。由于青藏高原上空大气对太阳辐射加热场的日变化最为敏感，随着日间加热场的增强，热力适应造成白天高原低层大气气旋性环流加深，相应地使周边地区向高原辐合增强，引起高原地区日间的上升运动更为强盛，而使大气高层反气旋环流增强，引起高原上空向外辐散气流增强。也就是地形效应在白天增强了高原“感热气泵”的效率，使其产生明显的日变化，随之带来高原及周边地区局地环流强烈的日变化。由于上升运动的日变化，引起高原南部地区降水的日变化，同时降水的增加正反馈于上升运动，使得上升运动在高原南部地区日变化尤为强烈。     

青藏高原云的气候学特征

利用国际卫星云气候计划（ＩＳＣＣＰ）获取的１９８３年７月～１９９０年６月２．５°×２．５°分辨率的云气候资料以及Ｈａｈｎ等整理的１９７１～１９８１年５°×５°分辨率地面观测云气候资料，综合分析了青藏高原地区冬季和夏季云的水平和垂直分布特征，从而为检验大气环境或气候模式的云模拟能力及进一步研究青藏高原地区云辐射相互作用对气候的影响提供背景依据。     

青海省东部地区云特征参量与降水相关性分析

利用青海省东部地区2018年7—9月、2019年4—9月、2020年4—7月FY-2G卫星反演的云特征参量及地面小时降水数据,分析了云顶高度、云顶温度、云光学厚度和云粒子有效半径4种云特征参量对降水频率及降水强度的指示性。结果表明:(1)单云特征参量中,云光学厚度对降水频率指示性最强。中雨、大雨频率分别随云顶温度下降、云顶高度及云光学厚度增加呈明显增加趋势,而小雨频率随之呈减小趋势。(2)双云特征参量(云光学厚度和云顶温度)对降水频率指示性优于单云特征参量,降水频率随云光学厚度增加及云顶温度下降而增大。当云光学厚度为21~30且云顶温度大于0℃时,小雨频率最大。云光学厚度大于40且云顶温度为-45~-31℃时,中雨频率最大。云光学厚度大于40且云顶温度小于-45℃时,大雨频率最大。(3)三云特征参量(云顶温度、云光学厚度和云粒子有效半径)对降水频率指示性优于单云特征参量,但比双云特征参量降水频率指示性弱。     

基于多源资料的高原低涡源地研究

高原低涡是活跃于青藏高原近地面层的中尺度天气系统,是高原最重要的降水天气系统,少部分的低涡移出高原后在下游地区常带来灾害性的强降水天气。“青藏高原低涡切变线年鉴”（简称年鉴）是高原低涡研究的主要参考资料之一,但受到高原西部地区探空观测站点分布不足的影响,年鉴难以监测发源于高原西部的低涡。为了进一步提高对高原低涡源地的科学认识,本研究首先分析了影响高原低涡发生发展的环流在高原东西部地区的差异,结果表明高原西部地区的环流背景更有利于高原低涡形成。再利用2005～2019年暖季（5～9月）风云-2地球静止卫星观测的云迹风和黑体亮温资料对年鉴低涡进行重分析,表明年鉴中大部分的高原低涡可以溯源至高原西部地区。最后分析了在高原西部的3个新探空站（狮泉河、改则和申扎）建立前后年鉴中高原低涡源地的差异,发现增加的探空资料使位于高原西部的低涡源地大幅度增加。综合多源资料的结果,我们认为大多数高原低涡起源于高原西部,年鉴的结论可能源于高原西部的探空站不足的影响。本研究确认了再分析资料在高原低涡研究中的可用性和有效性,强调了卫星观测资料在高原天气系统研究中的重要性和进一步增强高原地区气象观测的迫切性。     

南海雷暴大风时空分布及闪电和对流活动特征北大核心CSCD

利用2019-2020年风云四号气象卫星A星(FY-4A)多通道扫描成像辐射计(AGRI)提供的云顶数据和地基全球闪电定位网(WWLLN)提供的闪电数据,结合MICAPS气象观测站和海洋浮标记录的极大风数据,研究南海区域(5°~30°N,105°~125°E)71次雷暴大风过程的时空分布及其闪电和对流活动特征。结果表明:观测站记录的雷暴大风主要分布在南海北部;雷暴大风主要发生在5-9月,峰值出现在8月,3月发生次数最少;雷暴大风主要发生在07:00-12:00(北京时,下同),10:00频次最高,午后频次减少。雷暴大风闪电密度的极大值分布在广东南部近海区域,且闪电集中发生在距离观测站40~80 km半径范围内;孤立雷暴大风过程首次闪电跃变的发生时刻相对大风峰值时刻超前30 min至2 min。在对流特征方面,在雷暴大风风速峰值时刻,观测站处的云顶亮温为200~220 K,云顶高度为12.5~15 km。孤立雷暴大风云团云顶亮温最低值(即最强对流发生位置)与大风观测站点的距离平均为77.2 km,云顶亮温平均相差2.6 K。     

青藏高原沙尘气溶胶时空变化及其来源地分析

沙尘气溶胶作为地球大气气溶胶的重要组成部分,对全球气候、生态环境和人体健康都有重要影响。厘清青藏高原地区的沙尘气溶胶时空分布变化,对研究青藏高原沙尘气溶胶气候环境效应有重要意义。利用风云卫星遥感资料、再分析资料等多源数据,统计分析了1999-2020年青藏高原上空沙尘气溶胶的时空分布特征。高原沙尘活动强度在季风期明显高于非季风期,沙尘气溶胶光学厚度（Dust Optical Depth, DOD）在春、夏、秋、冬季的多年平均分别为0.176、 0.064、 0.032、 0.060,气溶胶光学厚度（Aerosol Optical Depth, AOD）为0.223、 0.118、 0.069、 0.117。柴达木盆地是青藏高原地区沙尘活动最活跃的区域,在高原西部和南部监测到零星沙尘活动。2018-2020年,青藏高原上空发生沙尘事件的天数分别为：192天、 218天和212天。东亚地区沙尘源地（约62%）与中东、中亚地区沙尘源地（约30%）分别是高原北部和南部沙尘气溶胶的主要来源,源自北非地区的沙尘主要影响高原南部的高海拔地区。青藏高原地区沙尘活动在2000-2012年强度较高,201...     

青藏高原地区的总云量——地面观测、卫星反演和同化资料的对比分析

了解云的气候学特征 ,对于深入研究气候变化问题有重要意义 ,而良好的资料质量是其前提和保障。为了充分了解地面观测总云量、卫星反演总云量和资料同化总云量这三种资料在青藏高原地区的共性和差异 ,本文利用 1984— 1990年的青藏高原地面测站的总云量资料、国际卫星云气候学计划中的ISCCP C2总云量资料和NCEP NCAR再分析总云量资料 ,对比分析了三者在青藏高原地区的时空分布关系。分析结果表明 :ISCCP C2总云量与地面观测总云量有较好的相关关系 ,它们在青藏高原地区的空间分布形势相似、年变化和年际变化趋势大致相同 ,在量值上的差异主要源于探测手段的不同 ;NCEP NCAR再分析总云量在青藏高原地区有其固有的缺陷 ,除夏季之外在高原中部地区始终有一个异常的强高值中心 ,由此导致其对时空分布特征和量值的描述与ISCCP C2和地面观测值相差较大 ,因此在有关青藏高原的研究中不宜直接或单独使用NCEP NCAR再分析总云量资料。     

面向业务应用的上海地区毫米波云雷达观测质量评估

基于宝山国家基本气象站部署的毫米波云雷达2019年的观测数据,辅以激光雨滴谱、微雨雷达、探空资料、风云四号卫星产品、地面雨量计等多元观测数据,从探测稳定性、探测能力、基数据和产品数据探测合理性等方面开展了毫米波云雷达观测质量评估。结果表明:毫米波云雷达在试验期间仅出现单次软件故障,且基数据全年获取率高于95％,探测稳定性较好;毫米波云雷达各高度最小可测回波强度位于-40～-20 dBZ,并随高度呈现出与理论相符的指数递减;9 km高度以下最小回波强度变化小于2 dB,最小回波探测能力稳定性较高,在降水率达到4～5 mm/h时,毫米波云雷达会出现强衰减导致的虚假晴空区。虽然多部毫米波云雷达的基数据存在差异,但与地面雨滴谱计算回波强度和微型雨雷达观测回波强度具有一致的垂直分布及时间演变特征。毫米波云雷达探测云顶云底高度与探空资料估算云顶云底高度、风云四号卫星反演云顶高度具有一定的一致性。拼接缝和距离旁瓣虚假回波是较为直观且能够对业务化应用产生直接影响的问题。     

青藏高原OLR场的季节变化特征

该文利用1979～1991年卫星观测的OLR逐候资料，分析青藏高原OLR场的季节变化特征。结果表明:青藏高原OLR场具有显著的季节变化特点，在冬、夏两季高原OLR场表现为“缓变”态，在春、秋两过渡季节表现为“急变”态。同时发现，在春季高原西南部出现持续强的OLR候际正变化区，表明高原加热场在春季的持续加强。各年高原OLR场的季节变化有很大差异，在高原夏季来得早且季节过渡快的年份，相应印度地区的季风雨偏多；在高原夏季来得晚或正常时，印度地区的季风雨偏少或正常。