基于CloudSat云分类资料的华北地区云宏观特征分析

利用2007年1月至2008年12月的CloudSat 2B-CLDCLASS-LIDAR云分类资料对华北地区(36°~42°N,110°~120°E)各类云在单层及多层云中的出现频率、平均高度及平均厚度进行统计分析。结果表明:华北地区单层云和多层云出现频率存在明显的季节变化,夏季最大,春秋次之,冬季最小。单层云的出现频率远高于多层云,单层云出现频率在春、夏、秋、冬4个季节分别为44.3%、46.1%、37.8%和32.8%,而多层云中2层云所占比例最大。单层云和多层云各云层平均高度、平均厚度分析显示,3层云上层云顶云底高度最高,3层云下层云顶云底高度最低,单层云平均厚度明显大于多层云,云层数越多,各云层的平均厚度越小。对不同类型云出现频率分析显示,卷云主要出现在单层云及多层云中、上层,高层云和高积云在单层云和多层云各云层中均占有一定的比例,层云主要出现在多层云下层,层积云、积云、深对流云主要出现在单层云及多层云下层,雨层云主要出现在夏季单层云中。卷云、高层云、高积云的平均高度及厚度在不同云系统中存在显著的差异。     

基于CloudSat资料的中国及周边地区云垂直结构统计分析

利用2006年7月-2009年2月的CloudSat 2B-GEOPROF-LIDAR资料,分析了中国及周边地区(0°～60°N,70°～140°E)的云垂直结构分布特征,并根据气候特征的地域差异从该区域选出8个子区域,逐区统计了云垂直结构特征.结果表明:整个研究区域内61%的云为单层云,39%的云为多层云,其中77%...     

基于CloudSat卫星资料的青岛地区云特征研究

利用2007—2010年CloudSat卫星资料,对青岛地区（35.583°～37.150°N,119.050°～121.000°E）云特征参量进行了统计分析。结果表明：单层云出现频率为39%左右,多层云主要以2层云为主,出现频率均为18%左右;月平均云量在64.1%～77.6%之间,从1月至12月呈递减趋势;卷云、高层云、高积云和层积云平均频率之和为86.5%,其他类型的云出现的频率均不高;云水路径在4、5月和8、9月较大,分别达到了200 g·m-2以上和350 g·m-2以上;云液态有效粒子半径在6～16 μm之间,春、夏、秋季高值区位于云体中部至上部;云冰晶有效粒子半径在20～120 μm之间,高值区位于云体中部至底部;青岛南部,即近海区域云有效粒子半径和云水含量大于北部。     

基于CloudSat资料的东北地区降水云及非降水云垂直结构特征对比分析

利用2007—2010年CloudSat和CALIPSO卫星资料,首先通过大量个例分析并结合地面逐小时降水量观测资料验证CloudSat卫星识别降水云指标的合理性。在此基础上,统计分析了东北地区(39°~53°N、119°~135°E)的云垂直结构参数,着重分析了降水云系和非降水云系的垂直结构差异和季节差异。结果表明:东北地区云量廓线呈双峰分布特征,有明显的昼夜及季节差异。东北地区以单层云为主,降水也主要产生于这类云系,是东北地区人工增雨作业的主要对象。单层降水云以低云、冷云、冰云或混合云为主,主要云类别是雨层云。双层降水云以高低云或中低云配置为主,且都为冷云;高层以冰云为主,主要类型是卷云和高层云;低层以混合云或冰云为主,主要类型是雨层云、层积云、积云。降水云系与非降水云系存在显著的垂直结构差异,双层云的降水由低层产生。云底高度较低、云体较厚且夹层厚度更薄的云易产生降水。同时,降水云云底温度更高,分布呈现出季节差异。     

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。     

基于CloudSat卫星观测资料的辽宁省不同天气系统影响下云系垂直结构特征

为区分不同天气系统影响下云垂直结构的差异,从而为人工增雨作业提供参考,对2004—2014年辽宁省进行人工增雨作业期间,500、850 hPa以及地面的天气形势进行了统计,利用CloudSat卫星观测资料对筛选的出现频率≥2次·a~(-1)的系统配置下的云垂直结构进行分析,并研究了典型系统影响下的作业云系垂直结构特征。根据系统配置差异,2004—2014年间影响辽宁省的共有225次过程,可划分为17种配置类型,其中典型天气系统四种,分别为西风槽—切变线—冷锋(CF型)、西风槽—低涡—蒙古气旋(MCW型)、西风槽—低涡—南方气旋(SC型)和低涡—低涡—蒙古气旋型(MCV型)。对四种典型天气系统影响下的云垂直结构分析发现,不同天气系统影响下云层均以单层云为主。SC影响下的云层发展较为旺盛,云底较低而云顶较高,云层深厚。MCW影响下的云层云底高度较高,云层较薄。不同天气系统影响下的云夹层厚度大多(50%)在1 km以下,而且随着云层数目增加,低于1 km的云夹层所占的比例增加。将云底高度≤2 km且云厚≥2 km视为作业云系,发现有云条件下,SC型符合条件的作业云系最多(59.7%),而MCW型影响下最少(14.5%)。作业云系以单层低冷云为主,单层低冷云的云底高度低于1 km且云顶高度可达7 km以上,作业云系的云夹层厚度对降水云催化效果影响较小。     

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。     

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。     

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.     

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.     

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。     

应用CloudSat和Aqua卫星监测的暴雪过程中云的宏微观物理属性

采用CloudSat卫星资料2B-CLDCLASS及2B-CWC-RVOD数据集和Aqua卫星资料的CERES Aqua MODIS Edition 3A数据集,针对2010年12月2-4日北疆地区一次暴雪过程分析了云的类型分布、冰粒子等效半径、低层云等效高度等宏微观物理属性的垂直分布及空间分布情况。结果表明,此次暴雪过程中,云层分布在12km以下,云中冰粒子等效半径和冰水含量均随云层高度增加而减少,冰粒子数浓度在垂直高度上呈单峰分布,高值分布在云层中部5.5km处。北疆地区暴雪前和暴雪后基本为低层云云量小于40%的低值区,暴雪时则为大于60%的高值区,云等效高度暴雪前和暴雪后大多为小于6km值域区,暴雪时为大于6km的高值区。     

Seasonal variation and physical properties of the cloud system over southeastern China derived from CloudSat products

Based on the National Centers for Environmental Prediction(NCEP) and Climate Prediction Center(CPC) Merged Analysis of Precipitation(CMAP) data and Cloud Sat products, the seasonal variations of the cloud properties, vertical occurrence frequency, and ice water content of clouds over southeastern China were investigated in this study. In the Cloud Sat data, a significant alternation in high or low cloud patterns was observed from winter to summer over southeastern China. It was found that the East Asian Summer Monsoon(EASM) circulation and its transport of moisture leads to a conditional instability, which benefits the local upward motion in summer, and thereby results in an increased amount of high cloud. The deep convective cloud centers were found to coincide well with the northward march of the EASM, while cirrus lagged slightly behind the convection center and coincided well with the outflow and meridional wind divergence of the EASM. Analysis of the radiative heating rates revealed that both the plentiful summer moisture and higher clouds are effective in destabilizing the atmosphere. Moreover, clouds heat the mid-troposphere and the cloud radiative heating is balanced by adiabatic cooling through upward motion, which causes meridional wind by the Sverdrup balance. The cloud heating–forced circulation was observed to coincide well with the EASM circulation, serving as a positive effect on EASM circulation.     

利用CloudSat资料分析青藏高原、高原南坡及南亚季风区云高度的统计特征量

云与辐射的相互作用对全球的天气和气候变化过程有着重要的影响,不同高度的云有着不同的辐射强迫,获得云体高度及其在时空上的变化对研究全球气候的变化有着重要意义。本文利用云卫星上的云廓线雷达(CloudSat/CPR)2006年6月—2007年12月期间的资料,对比分析了青藏高原、高原南坡和南亚季风区域不同云类的云顶、云底高度和云厚统计量。结果表明,在所研究区域单位面积上的云顶和云底高度变化具有一定的时空连续性,不同云类的云顶和云底高度存在不同的变化范围,且随着季节的改变均有明显的变化;同时各区域不同云类的云体厚度在夏季较大,冬季较小;各区域不同云类所占的比例(云量)也具有一定的季节变化规律。