基于CloudSat/CALIPSO联合探测的南京地区卷云物理特性分析

卷云的物理特性对研究卷云的辐射强迫具有重要意义。利用星载雷达(CPR,Cloud Profile Radar/CALIOP,Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization)联合探测反演数据产品,对南京地区的2007年1月—2010年12月4 a的卷云物理特性进行了统计分析。研究结果表明:(1)4 a的卷云出现概率均是春季和夏季大于秋季和冬季;(2)全年的平均云底、云顶高度相当,整体相差较小,分布较为稳定,云底、云顶高度年平均值在2009年均出现最大值,分别为10.065 km,11.685 km;(3)冰水含量(IWC)的范围基本集中在0.000 0~0.050 0 g/m~3,粒子有效半径(ER)的范围基本集中在30～40μm之间;IWC和ER的年平均值在2009年均出现最小值,分别为0.045 8 g/m~3,45.893μm。南京地区卷云的物理结构特征可为气候模式或辐射传输模式中典型高云参数的输入和使用提供参考。     

基于CloudSat/CALIPSO资料的海陆上空中云的物理属性分析

利用CloudSat和CALIPSO卫星云产品数据分析了2007年1月至2010年12月中国华北(陆地A1)、日本海(近海A2)和太平洋地区(远海A3)的中云(高积云Ac和高层云As)分布特征.3个地区全年中云平均发生概率近1/3,As的发生概率高于Ac.As高度主要位于4～8 km,Ac则集中于高度3.5～5.5 km范围,中云垂直及水平尺度从陆地向深海逐步增加.位于对流层中部的中云其所处位置温度使冰晶和过冷水状态的液态水能够同时存在.统计结果表明As中冰态粒子含量占绝对多数,Ac中液态和冰态各占比例彼此相当.As与Ac中IER(冰晶有效粒子半径)分布与高度均呈负相关关系,IER谱分布主要范围为35～80 μm.As中LER(液水有效粒子半径)与高度呈正相关特征,但Ac中这一特征明显减弱,Ac及As中LER主要分布范围为5～15 μm.As及Ac中IWC及LWC谱分布比较分散,与高度之间的相关性亦不明显.     

基于CloudSat/CALIPSO卫星资料的青藏高原云辐射及降水的研究进展

青藏高原上空的云及其相关联的降水和辐射影响了高原上空非绝热加热的空间结构。2006年卫星发射升空的CloudSat/CALIPSO卫星提供了定量的、完整的云垂直结构信息。本文回顾了国内外基于该资料进行的青藏高原上云宏观和微观结构特征,云与降水相关性,云辐射效应以及模式中的云-辐射问题方面的研究。指出抬升的青藏高原上水汽较少,限制了高原上云的垂直高度,对云层厚度和层数有显著压缩作用。在云量及其季节变化上,单层云的相对贡献大于亚洲季风区的其他区域;夏季对流云比较浅薄,积云发生频率最高,云内滴谱较宽;降水云以积云和卷云为主,云对总降水的贡献随着云层数增多而减小,降水增强时高层冰粒子的密集度趋于紧密;夏季青藏高原地区云的净辐射效应在8 km高度存在一个厚度仅1 km左右但较强的辐射冷却层,而在其下（4~7 km高度之间）为强的辐射加热层。最后展望了未来需要进一步开展的研究。     

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。      

利用CloudSat/CALIPSO卫星资料分析北半球污染排放区云型频率分布特征北大核心

本文利用A-Train卫星队列中的Cloudsat卫星所提供的二级云分类产品资料(结合了CALIPSO卫星气溶胶激光雷达)2B-CLDCLASS-LIDAR,选取2007年3月至2017年2月的样本数据进行统计分析,研究北半球主要的气溶胶排放源区(中国东部,美国东部和欧洲西部)不同云型出现频率的分布特征。结果表明,在以单层云出现的8种云类中卷云,层积云和积云的发生频率总和高达50%~70%,其次为高层云、高积云和雨层云,而深对流云和层云这两种云仅占10%以下。各类云的发生频率的空间分布可看出卷云和层积云的发生频率可高达90%以上,高层云的发生频率在70%~80%左右,高积云和积云的发生频率则接近70%以上,深对流云和层云的发生频率则在20%以下。其中,卷云、深对流云和积云主要出现在低纬度的海洋上;高层云和高积云主要出现在中低纬工业发达的陆地上;层积云、层云和雨层云主要出现在中高纬地区,其中层积云和层云出现在海洋上居多,雨层云出现频次的海陆差别不大。不同云型在不同的季节出现频次差异明显,在夏季出现较多的云型以卷云、深对流云,积云和层云为主;在冬季则是高层云、层积云和雨层云这样稳定型的云型占据主导,同时还发现卷云和层积云发生频率的月变化相反,而高层云和雨层云发生频率的月变化相似。     

用CloudSat/CALIPSO资料分析亚洲季风区和青藏高原地区云的季节变化特征

利用2006年9月至2009年8月的CloudSat/CALIPSO资料,分析了东亚季风区(EAMR)、印度季风区( IMR)、西北太平洋季风区(WNPMR)和青藏高原地区(TPR)的云最和云层垂直结构(包括云层的垂直位置、物理厚度、相邻云层间的垂直距离和雷达反射率垂直分布)及其季节变化特征,进一步分析了亚洲季风区低云...     

基于CloudSat资料的青藏高原地区云微物理特征分析

青藏高原云物理特征的认识对高原天气和气候的研究有重要意义。利用2006年6月—2011年4月的CloudSat卫星资料,分析了青藏高原地区云的总云水路径、液态水路径、冰水路径及雷达反射率的分布特征,并对高原与东亚降水云的垂直结构进行对比,得到如下结论:(1) 总云水路径的大值区分布在高原西南坡、东南部及高原中部低值区分布在昆仑山脉、祁连山脉及其以北地区;暖季大于冷季;(2) 高原南部及东部为液水路径大值区,以液相云为主;高原中部、北部及西部为冰水路径大值区,以冰相云为主;(3) 雷达反射率的垂直分布主要介于-27～17 dBz,集中在3～9 km;云粒子群随高度先增大后减小,在4 km高度的大小和浓度最大;暖季云高大于冷季,对流活动旺盛;(4) 高原与东亚降水云的结构不同,季节变化也与东亚有差别。(5) 雷达反射率在近地面层随纬度的增大减小,垂直方向的递减率是暖季小于冷季;(6) 冷季的高原上与周边相比为丰水区,南坡的冰水路径与低层雷达反射率大值区对应,表明南坡阻挡作用促进云中冰粒子的形成。      

基于CloudSat卫星分析西太平洋台风云系的垂直结构及其微物理特征

基于2012—2014年CloudSat卫星数据,按照热带气旋强度分类的6个等级以及沿台风中心的径向距离,分析西太平洋台风云系的垂直结构及其微物理特征。研究表明:(1)不同强度的台风云系中均是单层云占主导,多层云中双层云出现比例最高;随着台风强度的增强,距离台风中心250km之内,单层云分布位置更加集中且垂直厚度较厚,而450km之外的单层云一直集中在7~15km,厚度较薄;随着台风强度的增强,距离台风中心250km之内的双层云中的底层云和顶层云均增厚且分布位置更加趋于集中,云间距变窄,而450km之外顶层云和底层云较薄,云间距一直较大。(2)台风云系中,深对流云、高层云、卷云与其他云类型相比,分布的垂直范围较广,出现频率较高,分布的位置会随着台风强度变化和沿台风中心径向距离的增加有明显的变化。(3)随着台风强度的增强,近台风中心5km以上的回波有明显增强,除此高值区外,发展较为成熟的台风,距台风中心450km之外也会出现多个明显的柱状回波高值区。(4)近台风中心液水含量的值和冰水含量的值随强度变化均有明显增加,但外围云系中也有分散的冰水含量高值中心但分布高度相对较低,在10km附近;液水粒子数浓度的高值区域与液水含量的高值区非常对应,而冰水含量的高值区位于冰粒子数浓度的高值区下方,表明小的冰粒子被较强的对流活动带到了高处,而大的冰粒子集中在云系较低处。     

基于CloudSat与CALIPSO联合观测研究全球云分布特征

利用2007—2010年CloudSat和CALIPSO资料,统计分析了全球云出现频率以及云量的水平和垂直分布,并与单独CloudSat资料得到的结果进行对比,讨论了CALIPSO观测到的云的空间分布特性。结果表明：全球平均总云量约0.69,云量高值区主要集中在南半球60°S附近西风带、北太平洋风暴路径带,其次是赤道辐合带（InTertropical Convergence Zone,简称ITCZ）,而云量低值区集中在北非沙漠地区及印度洋北部等地。CloudSat/CALIPSO资料与CERES等多种云观测资料获得的总云量分布都基本一致,但CloudSat/CALIPSO资料联合使用能更好地反应云的垂直结构。将联合观测的统计结果与仅使用CloudSat资料统计的云量分布结果对比,可以发现,CALIPSO在陆地上方可以观测到更多云雷达探测不到的高空冰云,且随着温度的降低,观测优势越来越明显;同时还可以观测到一些海洋上层云光学厚度较薄且未形成降水的暖云以及粒径较小的过冷水云。CALIPSO观测到的云顶粒子半径较小但数浓度较大的冰云主要分布在ITCZ、南半球60°S附近西风带和北太平洋风暴路径带地区,云量最大为0.31,占该温度下冰云总量的28％以上;而这些未形成降水的暖云主要是在10~20℃温度范围内南北美洲和南非西海岸地区,云量最大可达到0.4,占该温度下暖云总量的50％以上;过冷水云则主要是在-10℃~0℃温度范围内的南半球60°S附近西风带,云量也增加了0.1以上,约占混合云的15％。     

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CloudSat/CALIPSO资料的我国北方2个区域云垂直分布差异研究

选用2008年1月—2014年10月的Cloud Sat/CALIPSO卫星资料,对中国北方两个4°×4°区域云垂直结构及其微物理参量进行了对比研究,区域1(114~118°E,37.5~41.5°N)和区域2(110°E~114°E,37.5~41.5°N)纬度相同经度不同。结果表明:1)区域1(E1)和区域2(E2)暖云层、混合云层和冷云层的云出现概率(Cloud Occurrence Probability,COP)差别较大。E1暖云层COP春季最大,E2则在夏、秋季达到较大值;E1混合层COP最大值出现在冬季,E2则出现在春季;2个区域冷云层COP均在春季达到最大。2)2个区域的COP高值区厚度有明显的季节性差异,E1的COP高值主要出现在夏、冬季,E2则主要出现在春、夏季。E1秋、冬季云体雷达回波最大值强于E2,但春、夏季弱于区域1。3)E2在春、秋季的液水含量、冰水含量、云滴有效半径均高于E1。     

基于CloudSat卫星观测的贵州冻雨形成机制分析

利用CloudSat卫星观测资料,从云物理观测和温度垂直结构角度对贵州地区冻雨形成机制进行分析。结果表明,对冰相机制的冻雨,CloudSat卫星的CPR雷达反射率、云冰含量和温度廓线产品能够描述冰相降水粒子在融化层中相变为液态水的"融冰"过程,雷达反射率回波0℃层亮带是该过程的直接反映,云冰含量产品也能够反映融化层对冰相降水粒子的融化作用。对"过冷暖雨"机制的冻雨,CloudSat卫星能够描述降水粒子在整层气温低于0℃的环境中保持过冷水状态下落的过程。研究基于云物理观测证实贵州冻雨存在一种具有融化层的暖雨机制,其大气存在着具有融化层的逆温结构,降水粒子在融化层中为普通液态水,在温度略低于0℃的环境中为过冷水,过冷水下落经过融化层时升温变为普通液态水,再继续下落进入次冻层冷却,最后与低于0℃的地面物体碰并冻结形成冻雨。冻雨形成机制不能通过融化层区分。     

基于CALIPSO卫星资料的京津冀地区MODIS卷云云顶高度订正

卷云在大气辐射中扮演着重要角色,对天气系统和气候变化产生重要影响。相比传统地基观测手段,卫星遥感更容易探测到高层卷云的信息,本文利用CALIOP主动遥感仪器可获取较为准确的薄卷云特性的特点,针对MODIS被动遥感探测器反演的薄卷云云顶高度的偏差开展订正研究。研究选取2013～2017年京津冀地区MODIS云产品,结合CALIPSO卫星的卷云云顶高度数据,基于交叉验证的方法得到线性拟合方案,对MODIS卷云云顶高度进行订正。订正后的MODIS与CALIPSO卷云云顶高度差值的分布区间由?3～2 km变为?2.0～2.5 km,峰值由?0.8 km左右变为0.2 km左右。订正效果随云顶高度和云光学厚度的不同有所变化,其中较低层卷云和光学薄卷云的订正效果更明显。     

利用CloudSat卫星资料分析云微物理和光学性质的分布特征

利用2007年1月2010年12月高垂直分辨率CloudSat卫星的2B数据产品,对云微物理特征量(包括云中液态水/冰水含量、液态水/冰水路径、云滴有效半径等)以及云光学参数(云光学厚度等)的全球分布和季节变化进行了统计分析,并研究了云微物理性质对光学性质的影响。结果表明,冰水路径分布在北美南部、南美大陆、非洲大陆、澳大利亚和南亚的陆地上空,以及太平洋、大西洋和印度洋的洋面上空,高值区最大值达600 g·m-2以上;垂直方向上,高值区位于赤道地区8 km附近以及中纬度地区4~8 km高度上。液态水路径在300 g·m-2以上的高值区主要位于太平洋、印度洋和大西洋的中低纬度海域上空,垂直上液态水含量随高度递减。冰云有效半径在高纬度地区近地面层达200μm以上,在赤道附近4~8 km上有1个高值区,南北半球中纬度地区2~4 km上有2个高值区,最大值均达到80μm以上。在1 km以下的边界层水云有效半径值较大,达到12μm以上。总云光学厚度在全球大部分地区40,高值区普遍位于中高纬度的广阔地区和低纬度靠近大陆的洋面上空;垂直方向上,云光学厚度的高值集中在2 km以下的边界层。云光学厚度的分布受云量、云水含量和云滴有效半径的影响,云量大的地区基本为云光学厚度的大值区。     

基于CALIPSO卫星探测的2007—2018年西南地区平流层气溶胶的光学特性分析

基于CALIPSO卫星2007-2018年的三级平流层气溶胶廓线资料,本文分析西南地区平流层气溶胶的光学特性。结果表明：首先,在地理和季节上西南地区平流层气溶胶浓度较低。在夏季,西南地区平流层气溶胶光学厚度的均值出现最大值0.0007。其次,平流层气溶胶总衰减后向散射值的廓线分布随着高度的增加而减小,在10~11千米高度处出现最大值。这可能是由于对流层顶部和平流层底部之间气溶胶的相互交换。同时,平流层气溶胶总衰减后向散射值的纬向（北纬22.5°-32.5°）分布在七月出现均值最大值为0.0006×10-3 km-1sr-1,而径向分布（东经90°-110°）在一月出现最大值为0.0018×10-3 km-1sr-1。     

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CALIPSO卫星资料的华东地区气溶胶垂直分布特征

基于2010年12月1日—2011年11月30日美国国家航空航天局云—气溶胶激光雷达与红外探测者卫星搭载的激光雷达CALIPSO的监测数据,通过分析消光后向散射系数、体积退偏比和色比,得到了华东地区垂直方向上气溶胶粒子的散射能力、尺度、规则程度随高度的变化及其季节变化特征。结果表明:随着高度的增加华东地区大气的散射能力减弱。整层大气不同季节粒子的形状大小不同,春季不规则、大粒径粒子所占比例与其他季节相比较大。夏季较规则、小粒径的粒子较多。各高度层的后向散射系数值分布范围为5×10-4~20×10-4 km-1·sr-1。对不同高度消光后向散射系数、体积退偏比和色比随时间变化的研究表明,春季受沙尘输送的影响,0~4 km大气层中不规则大粒径粒子较多;4~8 km大气层由于所含气溶胶粒子较少,大气散射能力随季节变化不明显;而8~10 km大气层中粒子含量最少,导致大粒径粒子所占比例较高,此外该高度层在秋季不规则、大粒径粒子相对较多,冬季规则、小粒径粒子相对较多。     

基于支持向量机的CloudSat卫星云分类算法

从基于云角色的分类思想出发,利用星载毫米波雷达探测资料提取云的特征参数,建立支持向量机（support vector machine,SVM）模型实现云的分类。通过与BP（back propagation）网络模型的分类结果进行对比,发现两种模型都具有较好的分类能力,但SVM模型的识别准确率更高,计算速度更快。基于CloudSat资料的云分类实例表明,SVM模型的分类结果与CloudSat数据处理中心（Data Processing Center,DPC）发布产品具有很好的一致性。     

基于CloudSat–CALIPSO资料的全球不同类型云的水平和垂直分布特征

基于Cloud Sat-CALIPSO(Cloud Sat–Cloud Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星观测资料,分析了全球总云量和8类云的云量、云底高、云顶高、云厚度的水平和垂直分布。分析结果表明,全球平均总云量为66.7%,其中卷云(Ci)和层积云(Sc)云量之和与其他6类云量总和相当,是全球云量最多的两类云。积状云云量呈现从赤道向极地递减的特征,层状云则相反,反映了二者不同的生成环境,同时下垫面地形和天气系统也严重影响云的分布。8类云的高度及厚度特征有显著差异。Ci的云底高度和云顶高度都较高,厚度则较薄;高层云(As)和高积云(Ac)的云底高度和云顶高度都位于大气中层,但As比Ac出现的高度高且厚度大;层云(St)、层积云和积云(Cu)的云底高度和云顶高度都很低,属于薄的低云;雨层云(Ns)和深对流云(DC)云底较低但云顶伸展很高,归属于厚云类。总体而言,海洋上云底高度较陆地低;赤道等大气不稳定地区,云底较高,云厚度较大;高原地区则表现出"高云不高,低云不低,云厚较薄"的特征。