基于CloudSat资料的冷涡对流云带垂直结构特征

利用CloudSat卫星资料、NCEP再分析资料和FY-2C卫星可见光云图分析了2006年7月20—24日我国东北一次冷涡过程不同时期对流云的垂直结构以及云内中小尺度的结构,发现在冷涡发展阶段的初期,暖锋对流结构表现为孤立的回波系统多,强对流深厚,对流系统体现为孤立、深厚的特征。在冷涡发展成熟阶段,回波强度比冷涡发展初期的对流系统有所减弱,且为浅薄的对流系统。冷涡系统影响下发展的锢囚锋回波系统顶部呈现独特的结构特征:东南部为干冷空气侵入造成的回波区, 中部为锢囚锋主体对流区, 西北部为暖锋遇冷锋抬升作用形成的回波区。在锢囚锋尾部存在冰水含量与液态水含量分层现象,干冷空气侵入层在5 km高度左右,在干冷空气侵入层上部为冰水含量分布的弱回波区,下部为液态水分布的弱回波区。在冷涡成熟阶段,对流系统分布在冷涡外沿,表现为孤立的对流系统,冰水含量多的对流系统主要在冷涡的北面,而液态水主要分布在冷涡中心零度层以下。     

西南低涡对流云团及其降水的一些特征

基于FY-2C静止卫星红外和水汽通道资料,简单分析了发生在四川盆地的西南低涡暴雨云团生消过程,给出了一些有意义的云团生命特征。同时,结合相应的地面自动站降水资料,详细分析了卫星红外和水汽通道云顶亮温与对流云团降水之间的关系特征,结果表明:对于一完整对流降水过程,1小时内最低水汽亮温和水汽亮温增量能很好地描述地面1小时累计降水特征。然而,用静止卫星红外或水汽通道亮温来表征的云团降水特征是非常复杂的。尽管具有相同的最低云顶红外或水汽亮温,但对不同的对流过程其总体降水量级趋势不一样。而且,对于同一对流过程的不同发展阶段,即使出现云顶红外或水汽亮温一样,但其地面降水特征也是不一致的。甚至是对于同一时刻具有相同最低红外或最低水汽亮温特征的云,其降水落区与量级都不尽相同。正是这些复杂的降水特征,使得西南低涡对流云团的降水估算具有很大的难度。      

西南涡对流云中夹卷率的模拟研究

本文使用中尺度数值模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)模拟了2010年7月8—9日发生在四川盆地的一次西南涡降水天气过程,并计算该过程中零度层以下对流云中的夹卷率。从云内垂直特征看:云内的含水量、垂直风速和浮力都在云底之上随高度递增,而在云顶附近随高度递减;云内的湿静力能则主要随高度递减;夹卷率在云底以上随高度递减,而在云顶附近随高度递增,但是云顶高度越高,在云顶附近的递增趋势越不明显。另外,夹卷率和云内的云水、雨水含量都呈负相关,说明夹卷抑制了对流云的发展以及地面降水。当假设被夹卷的环境空气来自云边界附近时,计算所得的夹卷率值要大于假设夹卷空气远离云边界所得值,但这两种假设中夹卷率的其他特征是类似的。从演变特征看,夹卷率总体上随时间减小,这和这段时间内对流云整体发展增高有关。     

影响江淮地区的西南涡中尺度结构特征

利用合成方法对３次西南涡过程的流场，温湿场和涡度场等进行了分析。结果指出：沿切变线存在风场的中尺度扰动，低涡的尺度为２５０－３００ｋｍ，中低层有两支不同性质的气流流入低涡区，降水主要发生在低涡移动方向右侧的两象限。温湿场和铅直流场在低涡区呈现明显的不对称分布，低涡是一个显著的斜压系统。     

西南低涡研究的一些新进展

西南低涡是我国重要的暴雨天气系统,有关西南低涡的形成、发展、结构与降水等方面的研究工作又取得了新的进展.本文在简要总结近10年来取得成果的基础上,指出了存在的问题,对深化西南低涡的研究工作具有积极意义.     

西南低涡与安康降水

讨论了西南低涡在６～８月对安康降水的影响,发现尽管西南低涡对安康降水有较大影响,但差异非常明显,选取１９７８－０７－１４～１６日典型的低涡降水过程,从形势场和能量场进行了分析,揭示了这类降水的基本特征,对准确预报这类系统,减少预报失误,具有极其重要的意义。     

一次西南低涡特大暴雨的中尺度对流云团特征

针对2007年7月8~10日四川盆地南部的特大暴雨天气过程,利用逐小时红外云顶黑体亮度温度结合地面加密雨量资料对其进行了对比分析。分析指出此次特大暴雨是由西南低涡内几个中尺度对流云团连续生消造成的,在其开始阶段有一中尺度对流复合体沿基本气流方向强烈发展,此阶段云团虽发展旺盛,但由于雨团随系统移动较快,并未造成洪灾。此云团减弱后,低涡环流仍维持并少动,又依次触发了3个中尺度对流的生成,这3个中尺度对流云团逆基本气流向SSW方向缓慢移动,造成的降水落区集中,中心雨强大,持续时间长,由此导致了暴雨洪涝的产生。强降水位置对于前向传播系统,一是在其发展的前端,二是在冷云中心的略偏后的位置,最大雨强出现在云团成熟之前发展最剧烈时,而后向传播的低涡云团强降水主要在冷云中心附近,最大雨强出现在云团发展最旺盛(冷云中心TBB最低)时。     

西南低涡暴雨的中尺度特征

本文用综合方法,分析了对流层各层合成西南低涡所对应的大中尺度流场,并给出其物理图象。应用每小时雨强、雷达回波和卫星云图资料,揭露了西南低涡的某些中尺度特征。这对进一步了解西南低涡的形成、发展及其内部的结构是有用的。     

一次西南低涡特大暴雨的中尺度对流云团特征

针对2007年7月8～10日四川盆地南部的特大暴雨天气过程,利用逐小时红外云顶黑体亮度温度结合地面加密雨量资料对其进行了对比分析。分析指出此次特大暴雨是由西南低涡内几个中尺度对流云团连续生消造成的,在其开始阶段有一中尺度对流复合体沿基本气流方向强烈发展,此阶段云团虽发展旺盛,但由于雨团随系统移动较快,并未造成洪灾。此云团减弱后,低涡环流仍维持并少动,又依次触发了3个中尺度对流的生成,这3个中尺度对流云团逆基本气流向SSW方向缓慢移动,造成的降水落区集中,中心雨强大,持续时间长,由此导致了暴雨洪涝的产生。强降水位置对于前向传播系统,一是在其发展的前端,二是在冷云中心的略偏后的位置,最大雨强出现在云团成熟之前发展最剧烈时,而后向传播的低涡云团强降水主要在冷云中心附近,最大雨强出现在云团发展最旺盛（冷云中心TBB最低）时。     

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.     

对流涡度矢量垂直分量在西南涡暴雨中的应用

将对流涡度矢量 (CVV) 应用于浅薄系统西南低涡引发的暴雨中,特别是将对流涡度矢量垂直分量 (C_z) 应用在2010年7月16—18日由西南涡引发的一次暴雨过程诊断中。研究了CVV垂直积分的各个分量与6 h累积降水量的关系,尤其是CVV垂直分量在西南涡暴雨过程中的指示意义。诊断结果表明:CVV垂直分量与西南涡引发的暴雨有一定对应关系,强降水发生时段与C_z垂直积分峰值出现的时间对应一致;在对流层低层850 hPa水平分布上,暴雨区位于CVV垂直分量的正值中心附近,偏向其梯度较大处;沿暴雨中心的CVV垂直分量,当对流层低层至高层呈现一致的正值时,暴雨强度会明显加强。     

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%...     

对流降水云中大气垂直运动反演及个例试验

为深入认识对流降水云结构及动力特征, 基于降水频段调频连续波5520 MHz垂直指向雷达(VPR-CFMCW), 使用地面至15 km高度的反射率因子及径向速度, 建立对流降水云中大气垂直运动的反演方法, 分析对流垂直结构及大气垂直运动随高度分布的演变特征。对在广东龙门测站探测的2019年4月20—22日前汛期4次对流降水进行反演试验发现, 对流降水前大气上升运动对降水云反射率因子及地面降水有正贡献, 深厚对流具有倾斜性, 会导致垂直剖面在某些时刻呈分层结构;对流降水整层以下沉运动为主导, 高层大气上升运动与下沉运动交替出现, 低层大气下沉运动占比最高, 大气上升运动在6 km高度以上占比有所增加;大气垂直速度在高层较大、在低层较小, 超过10 m·s-1的强上升运动与下沉运动多出现在6 km高度以上, 4~6 km高度垂直运动变化较大, 4 km高度以下的平均下沉运动小于5 m·s-1, 上升运动约为2 m·s-1。     

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。     

江淮对流云发生规律及其垂直结构分析

利用安徽省内多普勒雷达组网数据,统计分析了江淮地区2013—2014年6—9月发生的对流云结构特征,共找出227个对流云个例,将不同对流云按结构分为9类,归类后发现江淮对流云以孤立对流、簇状对流和非线性对流为主,分别占总对流数的29.1%、18.1%和23.3%。不同的天气背景条件下,主要发生的对流结构也不同,低槽Ⅰ型天气下,主要以孤立对流云为主;低槽Ⅱ型天气下,主要发生的对流以非线状对流为主,同时由于低槽Ⅱ型是江淮地区多发的天气类型,所以这种天气是各种对流的高发型天气。利用调频连续波雷达探测获得高时空分辨率云体时间-高度剖面,了解云体的垂直结构,给出比一般雷达产品更加精细的对流云个例显示,典型孤立对流云、簇状对流云和非线状对流云的个例剖面图,及相应水粒子最大下落速度分别为13.3、8.2和11.5 m·s~(-1)。     

低涡过程对流云和降水结构特征及其环境条件分析

利用遥感及加密观测资料详细分析了2005年6月25～26日一次低涡过程对流云和降水的结构特征,并利用NCEP再分析资料以及实况风场资料分析了其形成的有利条件。分析表明：此次低涡过程中出现的中尺度对流云团（MCC）经历了十几小时的发展演变,云顶亮温低达-90℃,导致了局地暴雨出现,对流云和降水的分布有很好的对应但同时具有显著的时空分布不均匀性。对流云内部高空存在冰晶的大值区,云水含量也比周围环境丰富,冰晶下落过程中通过碰粘其它冰晶、碰冻云水导致了云内的可降水增多,播撒-供应机制起主要作用。而对流降水的“双峰“廓线结构表明暖雨过程非常强。此次过程有形成强对流非常有利的环境：强西南低空急流水汽输送和水汽辐合与高空偏西风急流的相互作用为对流云团和强降水的形成提供水汽和不稳定条件;低层不稳定区域上强垂直上升运动则提供了不可缺少的动力条件;中尺度辐合系统的形成是此次强对流产生的直接原因。     

Interrelation between the Dynamic Structure and Water Content of Convective Clouds Based on Aircraft Observations

The spectral structure of turbulence (spectra and cospectra) and water content characteristics for convective clouds in the tropical region was analyzed using aircraft observations in the meteorological testbed over Cuba; the results are presented. The cospectra for vertical turbulent heat fluxes allow classifying convective clouds based on their development stage and revealing the stages of growth, stabilization, and dissipation of clouds. It is shown that the value of cloud air overheating as compared to the ambient space is a parameter defining the cloud development stage. The interrelation is revealed between the integral characteristics of turbulence and water content (the mean values and distribution functions of parameters) for different stages of development of convective clouds. The recommendations are formulated on using the data on the dynamic structure of clouds for weather modification activities. A method is proposed for the instrumental estimation of cloud suitability for seeding that is aimed at precipitation augmentation.