基于多源卫星数据的云底高度反演算法在中国近海的应用研究

本文利用直减率反演云底高度的计算方法,联合星载主、被动探测资料开展了中国东海、南海上空暖云云底高度反演研究,同时对暖云的分布特征进行了统计。结果表明受大气层结稳定程度影响,夜间的反演效果优于白天。两种资料的云顶高度较一致时,反演效果好,该方法具有可行性。     

冰川下垫面对夏季云结构和云水含量的影响——以祁连山区疏勒南山为例

云水含量和云结构参量是天气预报、高山区水循环过程分析的基础.基于2012—2015年夏季CloudSat卫星遥感资料的2B-CLDCLASS、2B-GEOPROF和2B-GEOPROF-LIDAR,结合中国第二次冰川编目数据及气象资料,对祁连山地区疏勒南山冰川区与非冰川区云水含量和云类型特征进行分析.结果 表明:(1)...     

Deep convective clouds over the northern Pacific and their relationship with oceanic cyclones

Based on combined Cloud Sat/CALIPSO detections, the seasonal occurrence of deep convective clouds(DCCs) over the midlatitude North Pacific(NP) and cyclonic activity in winter were compared. In winter, DCCs are more frequent over the central NP, from approximately 30°N to 45°N, than over other regions. The high frequencies are roughly equal to those occurring in this region in summer. Most of these DCCs have cloud tops above a 12 km altitude, and the highest top is approximately 15 km. These wintertime marine DCCs commonly occur during surface circulation conditions of low pressure, high temperature, strong meridional wind, and high relative humidity. Further, the maximum probability of DCCs,according to the high correlation coefficient, was found in the region 10°–20° east and 5°–10° south of the center of the cyclones. The potential relationship between DCCs and cyclones regarding their relative locations and circulation conditions was also identified by a case study. Deep clouds were generated in the warm conveyor belt by strong updrafts from baroclinic flows. The updrafts intensified when latent heat was released during the adjustment of the cyclone circulation current. This indicates that the dynamics of cyclones are the primary energy source for DCCs over the NP in winter.     

A Validation of CloudSat and CALIPSO's Temperature,Humidity, Cloud Detection,and Cloud Base Height over the Arctic Marine Cryosphere

Abstract

This study presents a semi‐analytic non‐iterative solution for the Monin‐Obukhov similarity equations under unstable surface conditions. The solution is represented in terms of the non‐dimensional Monin‐Obukhov stability parameter z/L. This parameter is given as a function of the bulk Richardson number and other surface parameters including the heat and momentum roughness lengths which are generally assumed to be different in this formulation. The proposed formulations give results that are both quantitatively and qualitatively consistent with the fully iterated numerical solution for a wide range of surface parameters.     

CloudSat卫星及其在天气和云观测分析中的应用

介绍了2006年4月28日成功发射的第1颗以对云层特性进行全球主动遥感测量CloudSat卫星的观测仪器、工作参数、运行方式、数据产品及“A—Train”卫星群等基本概况。CloudSat卫星主要有效载荷是94GHz（3mm波）云雷达,它可以“切开”云层,获得许多有关云的最新气象数据,主要数据产品包括了云的宏观物理参量和微观物理参量。介绍了CloudSat卫星已获得的典型天气和云的初期观测结果：从首次观测的云三维图片,可以清楚地看到南极洲上空风暴云的垂直剖面结构特征;从首张获得降雪云的垂直剖面图像可以得到降雪云层的发展状态以及结构特点;使用CloudSat统计数据可分析全球水凝物的分布特征。将TRMM卫星上的测雨雷达与CloudSat卫星上的云雷达联合观测研究,可以获得从薄云到浓厚云及降水的精细垂直结构特征。通过下载的CloudSat观测资料,对我国典型台风和层状云系等两类不同天气条件下云的宏微观结构特征等进行了初步分析,可以看到台风眼区附近云系的垂直结构随台风发展不同阶段的演变;从层状云系的垂直剖面可以清楚地发现云层的内部分层结构及不同相态的垂直分布特征等。     

新疆层云和层积云冰粒子属性的季节变化

利用CloudSat 卫星资料,选取冰粒子的等效半径（IER）、数浓度（INC）、含水量（IWC）,统计分析了层云、层积云微物理量的垂直分布和季节变化。层云/层积云小粒子（0～50 μm）、中等粒子（50～80 μm）、大粒子（≥80 μm）出现频率分别为18.7%/16.3%、77.6%/62.6%、3.7%/21.2%。在IER 垂直分布上,层云小、中等粒子在云层中部出现较多,层积云小粒子在云层上部出现较多,中等、大粒子在云层中部出现较多。层云/层积云INC低值段（0～50 L^-1）、中值段（50～100 L^-1）、高值段（≥100 L^-1）出现频率分别为90.1%/76.5%、9.6%/19.5%、0.3%/4.1%。在INC垂直分布上,层云低、中值段在云层中部出现较多,层积云低、中值段分别在云层中部、上部出现较多。层云/层积云IWC低值段（0～50 mg·m^-3）、中值段（50～100 mg·m^-3）、高值段（≥100 mg·m^-3）出现频率分别为96.7%/82.8%、3.2%/13.4%、0.1%/3.7%。在IWC垂直分布上,层云低值段在云层中部出现较多,层积云低、中值段分别在云层中部、上部出现较多。     

基于CloudSat卫星资料的新疆三大山区不同类型云高特征研究

作为空中水资源的重要组成部分,云在地球水循环过程和气候系统中扮演着重要角色,不同高度的云因其物理特性和动力过程的不同而对人工增水作业具有不同的指示意义. 采用2007年1月至2008年12月的美国宇航局（NASA）云卫星（CloudSat） 2B-CLDCLASS资料,从不同类型云的高度分布特征分析了新疆阿尔泰山、天山和昆仑山区的云水资源情况.结果表明：各个季节三大山区高层云所占比例均较大,在20%以上,其中,天山山区和昆仑山区雨层云所占比例也较大,在15%以上. 三大山区不同云的云顶和云底高度年变化趋势基本一致,昆仑山区各类型云的平均云顶和云底的高度最大,阿尔泰山区的最低.     

基于毫米波雷达、无线电掩星和探空仪资料的云边界高度对比研究

为准确评估基于相对湿度廓线法反演云边界高度的有效性,以CloudSat和CALIPSO联合探测结果为基准,对2008年1月至2009年1月COSMIC无线电掩星和探空仪的云底高与云顶高反演结果进行定量对比验证,结果表明:CloudSat、掩星和探空仪检测到高云的比例差异较大,掩星和探空仪云检测效率相近,但云检测质量掩星优于探空仪,云层沿高度的发生概率同样掩星与CloudSat具有更好的一致性;陆地与海洋地区掩星和探空仪云底高反演精度大于云顶高,且反演精度与云层高度有关,二者对不同类型云的边界高度具有不同的反演优势,云底高发生概率掩星和探空仪与CloudSat都有很好的一致性,但云顶高概率掩星与CloudSat的吻合程度更好;CloudSat云边界高度随纬度升高而减小,其与掩星和探空仪的反演偏差同样是低纬大于中高纬,且具有不同的季节分布特点.此外,三者检测的底层云中低云所占比例从冬季到夏季逐渐减小,顶层云中云顶高于10 km的比例从冬季到夏季却逐渐增加.     

Comparison of CloudSat cloud liquid water paths in arctic summer using ground-based microwave radiometer

Arctic clouds strongly influence the regional radiation balance, temperature, melting of sea ice, and freezing of sea water. Despite their importance, there is a lack of systematic and reliable observations of Arctic clouds. The CloudSat satellite launched in 2006 with a 94 GHz Cloud Profiling Radar (CPR) may contribute to close this gap. Here we compare one of the key parameters, the cloud liquid water path (LWP) retrieved from CloudSat observations and from microwave radiometer (MWR) data taken during the ASCOS (Arctic Summer Cloud Ocean Study) cruise of the research vessel Oden from August to September 2008. Over the 45 days of the ASCOS cruise, collocations closer than 3 h and 100 km were found in only 9 d, and collocations closer than 1 h and 30 km in only 2 d. The poor correlations in the scatter plots of the two LWP retrievals can be explained by the patchiness of the cloud cover in these two days (August 5th and September 7th), as confirmed by coincident MODIS (Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer) images. The averages of Oden-observed LWP values are systematically higher (40–70 g m⁻²) than the corresponding CloudSat observations (0–50 g m⁻²). These are cases of generally low LWP with presumably small droplets, and may be explained by the little sensitivity of the CPR to small droplets or by the surface clutter.     

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。