华北中部夏季气溶胶和云分布特征

气溶胶与云的垂直分布特征是气溶胶间接气候效应关注的重点。基于2018年7—8月华北中部6架次飞机观测数据,研究气溶胶和云滴的垂直和水平分布特征。结果表明:华北中部780~5687 m高度内气溶胶数浓度( Na )平均值为821.36 cm-3,最大量级可达到104 cm-3,云中气溶胶数浓度(Nacc)占总颗粒浓度的80%以上,表明细颗粒占大多数,气溶胶粒子算术平均直径( Dm )平均值为0.12~0.52 μm;大气层结对气溶胶垂直分布影响较大,逆温阻挡气溶胶垂直输送,高空(高度2000 m以上) Dm 的垂直分布受到相对湿度影响较大; Na 和 Dm 在垂直方向波动较大,水平方向波动较小;低层云中云滴数浓度(Nc)较大、液态水含量(L)较小,而中层和高层云中Nc较小、L较大,Nc和云滴有效半径(Re)的概率密度函数均为双峰型分布,L的概率密度函数为单峰型分布;气溶胶数浓度谱基本呈现多峰型分布,而云滴数浓度谱多呈现单峰型分布。     

基于航测的珠三角气溶胶垂直分布及活化特性

2017年9月14—27日在珠江三角洲地区开展了6个架次飞机观测试验。利用飞行获取的气溶胶、云凝结核、云滴及常规气象探头观测资料,结合天气形势、气象条件及气团后向轨迹分析,研究了珠江三角洲地区深圳气溶胶数浓度及其谱的垂直分布特征,配合不同过饱和度条件下云凝结核浓度观测,分析了气溶胶活化特性。结果表明：在不同天气条件下,深圳低层气溶胶数浓度变化范围为500~9000 cm-3;边界层内气溶胶分布相对均匀,谱型随高度变化与气象条件相关。将6个架次气溶胶观测资料根据数浓度及谱型分为3种类型：类型Ⅰ为海洋型气溶胶,数浓度小,粒子尺度大,谱型呈双峰分布;类型Ⅲ为大陆型气溶胶,数浓度高,粒子尺度小,谱宽较宽且呈三峰分布;类型Ⅱ为海洋大陆影响型气溶胶,即受海洋和大陆共同影响,数浓度低于类型Ⅲ高于类型Ⅰ,谱型为双峰分布。拟合了包含海洋型及大陆型气溶胶的3个架次近地面云凝结核活化谱,计算了气溶胶在不同过饱和度条件下的活化效率。     

基于飞机和MODIS观测的华北地区气溶胶标高分析

为研究华北地区的气溶胶分布情况,利用2012—2014年飞机观测资料和MODIS卫星资料,对石家庄等地的气溶胶标高进行了分析。结果表明:(1)与飞机观测资料对比后认为可以利用MODIS光学厚度和常规能见度资料计算气溶胶标高;(2)华北地区春夏季气溶胶标高一般大于秋冬季;6个主要城市中,位于平原地区的城市气溶胶标高较低,西北山区城市标高较高;(3)在不进行飞行探测,仅使用地面资料和卫星资料,通过计算得到气溶胶垂直分布是可行的,尤其是在对流层中层的结果比底层更可信;(4)分别使用观测资料与拟合数据计算光学厚度,分析其误差后,确认在计算光学厚度的过程中可以使用气溶胶数密度指数递减假设。     

华北中部夏季气溶胶垂直分布及其与云凝结核和云滴转化关系的飞机观测研究

气溶胶的时空分布及其核化成云的转化过程是云降水物理研究的重点,也是气候变化中气溶胶间接效应关注的热点问题。利用2013～2014年期间在华北中部山西地区开展的9架次夏季晴天和积云天气情况下的气溶胶、云凝结核（CCN）及云滴数浓度观测资料,分析研究了气溶胶的垂直分布、谱分布、来源特征及其与云凝结核、云滴数浓度的转化关系。研究结果表明,大气边界层逆温层结对气溶胶、CCN垂直分布有重要影响,不同天气条件下气溶胶谱型在低层差异较大而高层基本一致;垂直方向上CCN数浓度与气溶胶数浓度有较好的相关性,过饱和度0.3%条件下CCN比率（云凝结核/凝结核）与气溶胶有效直径呈线性关系;积云云下气溶胶与云滴的线性拟合方程为y=1.3x?616.3,拟合相关系数为0.96,气溶胶转化为云滴的比率可达到47%。在过饱和度0.3%条件下,云下CCN与云滴的线性拟合方程为y=1.6x?473.8,拟合相关系数也为0.96,CCN转化为云滴的比率可达到69%。     

气溶胶垂直分布及活化特性的飞机观测个例研究

为了解气溶胶以及云凝结核(cloud condensation nuclei,CCN)活化谱的垂直分布特征,利用2014年7月30日在山西开展的机载和地面观测获得的气溶胶和CCN数据,分析研究了CCN活化谱函数(N=C·S~k)参数C和k的垂直分布规律和气溶胶的活化特征。结果表明:本次过程气溶胶的垂直分层明显,不同区域气溶胶的垂直分布存在差异,按照位温变化特征自下而上可分为四层,气溶胶数浓度、有效直径和粒子谱等垂直分布特征和层结特性关系密切,CCN活化谱参数k受气溶胶的化学组分及粒子谱共同影响,四层的k值差异较大,其中第一层k值随着高度增大,最大值为1,第二层的k先减小后增大,在1700～2000 m处最低,为0.3,第三层的k变化不大,在0.8左右,第四层稳定到0.6。观测区域气团后向轨迹模拟结果显示:不同高度层气溶胶来源差异较大,1000和2000 m高度的气团分别来源于山西东南方向的华北平原和西侧的黄土高原,3 000 m以上的高空气团来源于西北方的蒙古国。各层C、k结果与相应来源地的地面CCN活化谱的观测结果有较好的对应关系,气溶胶的性质与相应来源地的地面气溶胶性质较为一致。不同高度气溶胶来源差异是导致气溶胶分布以及CCN活化谱存在明显分层的原因。     

基于层积云飞机观测资料评估气溶胶间接效应

利用2009年4、5月美国浅薄低云观测项目(RACORO)的层积云飞机观测资料,使用两种方法对气溶胶间接效应进行了估算:根据云滴数浓度定义的值(AIE_n)和根据有效半径定义的值(AIE_s)。AIE_n几乎都比AIE_s大,尤其在中等含水量条件下。理论推导表明,AIE_n与AIE_s的偏差应与气溶胶对云滴谱离散度的影响有关,即离散度效应。当AIE_n加上离散度效应后,数值与AIE_s十分接近,证实了理论预期。离散度效应对气溶胶间接效应的贡献主要为抵消作用,这种抵消作用在中等含水量时最大,当含水量为0.24 g/m~3时达到37%左右。该研究成果增强了对气溶胶-云相互作用的理论认识,将有助于增强对模式和观测中气溶胶间接效应的准确评估。     

三参数云微物理方案中气溶胶谱函数对云滴谱影响的数值模拟研究

观测和分档方案的数值模拟都证明气溶胶的谱分布特征对云滴谱的演变有直接影响继而作用于降水的发展。目前广泛使用的总体双参数云滴谱方案因为表征云滴谱的预报量不足,在凝结过程中云滴谱呈不正常的拓宽现象。因此在参数化方案中,气溶胶谱对云滴谱的影响未有明确结论。中科学院大气物理研究所(IAP)云降水物理与强风暴重点实验室(LACS)新研发的三参数方案(IAP-LACS)通过增加的预报量克服了云滴谱的拓宽问题,提高了云滴谱模拟的准确性。为了研究在参数化方案中气溶胶谱分布特征对云滴谱的影响,本文采用新方案进行WRF(Weather Research and Forecasting mode)大涡理想性试验,验证了新方案中气溶胶对数正态谱函数中数浓度、几何半径和标准差3个参量对云滴谱演变的影响。针对3个参量的敏感性试验表明新的气溶胶活化方案和三参数云滴凝结增长方案能够描述气溶胶谱对云滴谱演变的影响规律:气溶胶数浓度对云滴谱影响最显著,数浓度越高活化生成的云滴数量越多,云滴半径越小,云滴谱趋向窄谱,气溶胶数浓度低时,云滴数量少、半径大。较大的几何半径使气溶胶谱向大粒径移动,导致大云滴生成,标准差对云滴谱的影响最不显著。     

山东地区秋季飞机观测气溶胶特征的初步分析

综合分析了2006年秋季在山东省进行的0.5—8.0μm范围内的大气气溶胶飞机观测的0—4500m气溶胶数浓度垂直分布,初步讨论了气溶胶与温度的关系,并分析了对气溶胶粒子谱的垂直分布情况。结果显示,气溶胶数浓度随高度呈递减趋势,在逆温层附近气溶胶有累计现象;受城市环境的影响,同一区域城市上空或者城市的下风方气溶胶粒子平均浓度都大于上风方;气溶胶粒子谱受不同天气背景的影响,出现不同类型的谱型,随高度的变化,谱型也有很大的变化。     

青藏高原中东部气溶胶特征的飞机观测

利用2011年和2013年夏秋季在青藏高原中东部开展的11架次气溶胶特征飞机观测数据,分析气溶胶数浓度、数谱及核化相关特征。结果表明:受天气系统、地形和地表影响,观测区内气溶胶数浓度（Na）和体积直径（Dv）的垂直和水平分布差异较大,Na呈西北高、东南低,Dv低层大、高层小,局地中高层有沙尘。格尔木盛行东风时,云降水对低层气溶胶有清除作用,Na和Dv明显降低,6.2 km高度和7.2~7.4 km高度的中高空受高原大风或对流影响形成沙尘;盛行西风时,低层Dv以0.5~0.8 μm为主,随高度升高和风速增大Na升高,Dv变幅较小,6.2 km高度也有沙尘;不同天气系统影响下6.5 km高度以上均输入亚微米颗粒,Na达5×103 cm-3,8.0 km高度盛行东风时比西风时Na更高,Dv更小,谱垂直分布也有以上特征,整层输入以偏北或偏西路径为主。不同过饱和度测量云凝结核数浓度（Nccn）表明,除格尔木6.0 km高度以下核化率（Nccn/Na）在21%~47%外,其他观测区平均核化率介于1%~16%,6.0~8.5 km高度的核化率总体偏低;当Na增加时核化率明显下降,且过饱和度1%~2%,-15~-5℃层或粒径1~3 μm时的核化率相对偏高。     

山西夏季气溶胶散射特征的飞机观测研究

利用3个架次的积分浊度仪和PCASP-100X（Passive Cavity Aerosol Spectrometer Probe）机载观测资料,分析了2013年山西夏季空中有云、无云和少云3种不同条件下气溶胶散射系数的分布特征,讨论了气溶胶散射系数垂直变化与气溶胶数浓度、气象条件的关系,并结合HYSPLIT（Hybrid of Single Particle Lagrangian Integrated Trajectory model）后向轨迹模型研究气溶胶的运动轨迹和可能的污染来源。结果表明:山西夏季空中气溶胶总散射系数变化范围为0～499 Mm-1,晴空气溶胶数浓度和总散射系数明显大于有云和少云时。气溶胶总散射系数一般随高度的增加而递减。造成气溶胶总散射系数、数浓度偏高的原因有下垫面污染源多、风速小、相对湿度高以及逆温层的存在。550 nm波段气溶胶后向散射比大于0.1,粒径0.1～0.5 μm的气溶胶粒子对散射影响最大,说明山西空中细粒子污染比较严重。气溶胶总散射系数与数浓度有一定的相关性。引起气溶胶总散射系数、数浓度较高的气团传输路径主要为西南路径,局地排放的气溶胶大于远距离传输的气溶胶对散射系数的贡献。     

对流层水汽和液态水的地基微波遥感探测

本文论述了遥感对流层水汽和液态水的新型双通道微波辐射计的设计原理和结构特点,给出了不依赖无线电探空资料的系统定标方法。讨论了水汽总量和云中液态水含量的统计反演法以及水汽垂直分布的迭代反演法。最后给出了1989年夏季中尺度预实验观测中辐射计的部分观测结果及其与无线电探空仪的对比。     

用GMS-5卫星资料结合地面资料联合估算水汽分布

利用GMS-5卫星红外分裂窗通道和水汽通道结合探空资料反演晴空大气的水汽分布;同时利用探空资料建立地面水汽压和相对湿度与大气总水汽量的经验关系,通过带权插值生成淮河流域300多个地面站经验关系式的系数矩阵,并利用地面站资料确定云天大气的水汽分布.最后,将两种方法进行融合,得到淮河流域全天候的水汽场分布.     

Estimation of Cloud Motion Using Cross-Correlation

ＥｓｔｉｍａｔｉｏｎｏｆＣｌｏｕｄＭｏｔｉｏｎＵｓｉｎｇＣｒｏｓ－ＣｏｒｅｌａｔｉｏｎＬｉＺｈｅｎｊｕｎ（李振军）ＡｉｒＦｏｒｃｅＣｅｎｔｅｒｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｙ,Ｂｅｉｊｉｎｇ１００８４３ＲｅｃｅｉｖｅｄＡｕｇｕｓｔ２５,１９９７;ｒｅｖｉｓ...     

中国降水云云底高度的估算和分析

基于国家气象信息中心发布的622个气象站点1960—2013年的降水量、气压、气温、水汽压和相对湿度等日数据及249个气象站点2013年8月25日至9月25日02、08、14和20时数据,利用中国气象局、Barnes和(Georgakakos的经验公式来计算抬升凝结高度从而近似降水云云底高度,归纳出中国降水云云底高度的时空分布特征。结果表明:(1)在整体、季节(除冬季外)、小时和降水量等级为Ⅰ级(P10mm)、Ⅱ级(10 mm≤P25 mm)时的空间分布特征基本一致,即自东南向西北逐渐增高,没有显著的年际差异。(2)区域差异显著,就四大自然区(北方地区、南方地区、西北地区和青藏高原地区)而言,青藏高原地区和西北地区的降水云云底高度高于平均云底高度,且除青藏高原地区外其他地区的云底高度呈逐年下降的趋势。(3)从季节差异看,春、夏季的降水云云底高度高,冬季的云底高度最低。(4)日变化明显,08时的降水云云底高度最低,14时最高。(5)利用三种算法算出中国降水云云底高度和降水量的相关系数分别是-0.47、-0.46、-0.44,中国云底高度和相对湿度的相关系数分别是-0.81、-0.81、-0.79,均呈负相关。     

天山山区水汽和云水含量的空间分布特征

利用欧洲数值预报中心(ECMWF)发布的第一代全球分辨率ERA-Interim再分析数据,分析了1979～2014年天山山区水汽含量和云水含量的空间分布特征。结果显示：(1)水汽含量的高值中心出现在伊犁河谷地区,中心值域在10—11kg m-2之间,低值区位于天山中部的巴音布鲁克附近,中心值域在5—6kg m-2之间;夏季水汽含量最丰富,在8—11kg m-2之间。(2)云液水含量的高值区出现在博格达山北坡,而云冰水含量的高值区在西天山海拔较高的托木尔峰地区,低值区均在伊犁河谷等海拔低的地区;夏季云液水含量、云冰水含量均呈减少趋势,云冰水含量较云液水减少的更为明显,下降速率为0.28kg kg-1/10a;(3)垂直分布上,云液水含量在600hpa左右的高空出现高值区,中心最大值为10kg kg-1;云冰水含量的高值区则出现在500hpa左右的高空,为11kg kg-1;在对流层大气中云冰水含量值远大于云液水,且云冰水发展的高度较云液水更高。     

基于云类型匹配和距离误差权重的单层云云底高度估计

云底高度(cloud base height,CBH)的观测对地气系统的辐射模拟和保障飞行安全有重要意义。本文结合CloudSat/CPR、CALIPSO/CALIOP和Aqua/MODIS的主被动观测资料,建立了基于云类型和距离的CBH估计算法。本文云分类方法采取国际卫星云气候计划(International Satellite Cloud Climatology Project,ISCCP)的云分类法,并利用A-Train数据对估计结果进行验证。结果表明,CBH的平均误差小于3 km,而低云CBH的平均误差小于1 km。在0~500 km的估计范围内,CBH估计的绝对误差主要在1 km以内,均方根误差不超过3 km。最后,基于此方法,本文重建了一个锋面云系的三维结构。     

利用GRAPES模式研究气溶胶对云和降水过程的影响

在GRAPES中尺度模式的双参数微物理方案中加入了气溶胶活化参数化过程,实现了对云滴数浓度的预报。选取不同季节两个降水过程进行模拟,并分别开展了不同气溶胶背景下的两个试验进行对比分析,研究气溶胶对云和降水可能的影响。结果表明:气溶胶浓度增加后,因为活化产生了更多尺度较小的云滴,抑制了云雨的自动转化,使大气中滞留了更多的云水,暖云降水减小;另一方面,云水的增加会使冰相粒子,尤其是雪和霰通过碰并云水等过程而增大,最后融化成雨增加冷云降水,同时冰相粒子增加会释放更多的潜热,促进上升气流的发展,进一步增加冷云降水。气溶胶对降水的影响存在空间不一致性,暖云较厚的地方暖雨过程受到的抑制明显,使地面降水减小,冷云厚度相对较厚时,冷云降水的增加会大于暖云降水的抑制,使地面降水增加。同时由于在云降水发展的不同阶段冷暖云的变化,气溶胶对降水的影响也存在着时间不一致性。     

北京地区春季气溶胶分布特征的个例分析

为探讨北京地区春季气溶胶分布特征,利用机载PMS资料中的Probe PCASP-100X数据,分析了2005年4月2日和4月17日北京地区的气溶胶垂直、水平分布的特征,并初步讨论了气象因子和城市对气溶胶的影响.结果表明,4月2日的气溶胶平均浓度为1422.7cm-3,4月17日的平均浓度为2142.1cm-3,平均直径分别为0.22μm和0.25μm.4月2日和4月17日在北京沙河机场气溶胶数浓度垂直变化较大,混合层顶上下具有不同的垂直分布特征,温度层结对气溶胶浓度的分布有重要影响,气溶胶水平分布不均匀,北京市区的气溶胶浓度较大.     

大气可降水量估算模型研究

利用SuomiNet网GPS大气可降水量数据和地面气象数据研究建立大气可降水量估算模型.利用研究区域GPS PWV和地面气象数据,研究了大气可降水量与地面水汽压间的相关性,并建立二者间的线性、二次多项式和幂函数回归模型,对比分析各模型的估算精度以确定最优估算模型,并检验了不同大气水汽含量下最优模型的估算精度.得出以下结论:1)GPS大气可降水量与地面水汽压变化趋势基本一致,存在着良好的相关关系(相关系数达到0.892).2)基于地面水汽压的线性、二次多项式和幂函数模型估算大气可降水量均达到一定的估算精度(相对误差均小于19％),其中幂函数估算模型的R2最高,估算误差最小.3)基于地面水汽压的PWV估算模型具有地域性特征,基于研究区域数据所建立的模型更适合于研究区域,其PWV估算精度高于Cole模型、张学文模型和李超模型.4)所建估算模型在不同的大气水汽含量条件下估算精度不同,大汽水汽含量越高,估算结果的相对误差越小.