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CERES资料的东亚地区单层卷云物理特性时空分布特征

利用2003-2016年的CERES SSF（Clouds and the Earth"s Radiant Energy System Single Scanner Foorprint） 数据,对东亚不同区域的单层卷云物理特性进行研究。结果表明：（1）单层卷云量在东亚地区为25％-46％,低值区分布在青藏高原和云贵高原;单层卷云云厚多为1.2-2.4 km,除南部地区外,东亚其他区域的单层卷云在冬季较厚。（2）东亚地区单层卷云冰粒子等效半径范围集中在22-32 μm,东部海域年平均值在14年中均为最大。冰水柱含量范围集中在12-30 g/m2,西部地区为主要高值区,14年的年平均值均大于24 g/m2。（3）单层卷云光学厚度的高值区（1.7-2.1）分布在青藏高原及其附近,低值多出现在西太平洋上空。东亚五个子区域的云光学厚度均在春季较大。     

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/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资料的中国及周边地区各类云的宏观特征分析

利用2006年7月—2009年4月的CloudSat2B-CLDCLASS云分类资料,针对中国及周边地区(0°—60°N,70°—140°E)各类云量和垂直结构参数的地理分布及季节变化进行了统计分析,并根据气候特征的地域差异从该区域选出8个子区域,逐区统计了各类云的垂直结构特征。结果表明,各类云量的分布存在较明显的区域差异和季节变化;青藏高原和帕米尔高原地区卷云、高层云和高积云等中高云的高度和厚度相对较小,陆上深对流云的云底高度大于海上,而热带、副热带地区云顶高度大于中纬度地区;除积云、层积云和雨层云外,中国南方地区其他各类云的云层厚度均大于北方地区;除了层积云外,其他各类云的云顶高度在各区域都存在比较明显的季节变化,低云云底高度的季节变化和区域差异都很小,而中高云的云底高度除了在印度洋季风区、南海和西太平洋地区季节差异较小外,其他地区季节差异较明显,各个地区在任何季节内,深对流云厚度最大,层积云最小;各类云出现频率随高度的分布具有较明显的区域差异;卷云与高积云的相关性比较强,经常相伴出现,夏季更加明显,而雨层云和深对流云之间相互排斥,两者几乎不可能同时出现。此外,统计中国及周边地区各类云的水平均一性发现,中...     

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%...     

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。     

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。     

8月中国低纬高原水汽输送过程及其与降水量极端异常的联系

利用1979—2010年ERA-Interim再分析资料、全球降水气候中心(Global Precipitation Climate Center, GPCC)的降水量资料和站点降水观测资料,通过引入水汽贡献率和水汽通过率,构建描述降水量对水汽源地蒸发量的敏感性指数等方法,揭示了8月流入低纬高原水汽的输送过程的气候特征,及其与8月低纬高原降水量极端异常的联系。结果表明：(1)8月流入低纬高原水汽的重要源地是中南半岛北部和华南一带的陆地区域,以及北部湾和孟加拉湾北部西南至东北的狭长海面。(2)8月流入低纬高原水汽的主要输送通道有两条：孟加拉湾上空狭长的西南季风;经17°N附近偏东季风在南海西北部110°E附近发生转向后的东南季风。那加丘陵和中南半岛北部的纵向岭谷明显阻挡了两支水汽输送通道。(3)8月流入低纬高原水汽主要受大气环流影响,受水汽源地蒸发量的直接影响有限。当流入低纬高原水汽异常偏多(少)时,使得可降水量偏多(少),最终导致降水量偏多(少)。     

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.     

Cloud-base distribution and cirrus properties based on micropulse lidar measurements at a site in southeastern China

The cloud fraction(CF) and cloud-base heights(CBHs), and cirrus properties, over a site in southeastern China from June 2008 to May 2009, are examined by a ground-based lidar. Results show that clouds occupied the sky 41% of the time.Significant seasonal variations in CF were found with a maximum/minimum during winter/summer and similar magnitudes of CF in spring and autumn. A distinct diurnal cycle in the overall mean CF was seen. Total, daytime, and nighttime annual mean CBHs were 3.05 ± 2.73 km, 2.46 ± 2.08 km, and 3.51 ± 3.07 km, respectively. The lowest/highest CBH occurred around noon/midnight. Cirrus clouds were present ～36.2% of the time at night with the percentage increased in summer and decreased in spring. Annual mean values for cirrus geometrical properties were 8.89 ± 1.65 km, 9.80 ± 1.70 km, 10.73 ± 1.86 km and 1.83 ± 0.91 km for the base, mid-cloud, top height, and the thickness, respectively. Seasonal variations in cirrus geometrical properties show a maximum/minimum in summer/winter for all cirrus geometrical parameters. The mean cirrus lidar ratio for all cirrus cases in our study was ～ 25 ± 17 sr, with a smooth seasonal trend. The cirrus optical depth ranged from 0.001 to 2.475, with a mean of 0.34 ± 0.33. Sub-visual, thin, and dense cirrus were observed in ～12%, 43%, and 45%of the cases, respectively. More frequent, thicker cirrus clouds occurred in summer than in any other season. The properties of cirrus cloud over the site are compared with other lidar-based retrievals of midlatitude cirrus cloud properties.     

东亚地区云微物理量分布特征的CloudSat卫星观测研究

本文利用2007~2010年整四年最新可利用的CloudSat卫星资料, 对东亚地区(15°~60°N, 70°~150°E)云的微物理量包括冰/液态水含量、冰/液态水路径、云滴数浓度和有效半径等的分布特征和季节变化进行了分析。本文将整个东亚地区划分为北方、南方、西北、青藏高原地区和东部海域五个子区域进行研究, 结果显示:东亚地区冰水路径值的范围基本在700 g m-2以下, 高值区分布在北纬40度以南区域, 在南方地区夏季的平均值最大, 为394.3 g m-2, 而在西北地区冬季的平均值最小, 为78.5 g m-2;而液态水路径的范围基本在600 g m-2以下, 冬季在东部海域的值最大, 达到300.8 g m-2, 夏季最大值为281.5 g m-2, 分布在南方地区上空。冰水含量的最高值为170 mg m-3, 发生在8 km附近, 南方地区夏季的值达到最大, 青藏高原地区的季节差异最大;而液态水含量在东亚地区的范围小于360 mg m-3, 垂直廓线从10 km向下基本呈现逐渐增大的趋势, 峰值位于1~2 km高度上。冰云云滴数浓度在东亚地区的范围在150 L-1以下, 水云云滴数浓度的值小于80 cm-3, 垂直廓线的峰值均在夏季最大。冰云有效半径在东亚地区的最大值为90 μm, 发生在5 km左右;水云有效半径在东亚地区的值分布在10 km以下, 最大值为10~12 μm, 基本位于1~2 km高度上。从概率分布函数来看, 东亚地区冰/水云云滴数浓度的分布呈现明显的双峰型, 其他量基本为单峰型。本文的结果可以为全球和区域气候模式在东亚地区对以上云微物理量的模拟提供一定的观测参考依据。