夏季白天中国中东部不同类型云分布特征及其对近地表气温的影响

本文利用2001~2017年ERA5再分析资料以及CERES卫星资料,探究夏季白天中国中东部不同类型云的云量及其光学厚度的时空变化特征,并利用一维辐射对流模式定量分析不同类型云对近地表气温的影响。观测结果表明:夏季白天中国中东部总云量及其光学厚度整体呈由南向北逐渐减小的分布特征,且中高云量占主导地位。总云量整体呈-0.3%a^-1显著减少趋势,其中低云的贡献(-0.27%a^-1)最大;总云光学厚度为0~0.1 a^-1增加趋势,其中低云光学厚度(0.06 a^-1)和中低云光学厚度(0.03 a^-1)呈增加趋势,而中高云光学厚度(-0.08 a^-1)和高云光学厚度(-0.03 a^-1)呈减少趋势。模式结果表明:四种不同类型云的温度效应(Cloud Effect Temperature,CET)均为负值,表现为降温效应。低云、中低云、中高云和高云的年均CET值分别为-2.9℃、-2.7℃、-2.2℃和-1.7℃。其中,低云在华北平原降温可达-5℃;中低云和中高云在四川盆地和云贵高原降温可达-7.8℃。不同类型云温度效应与近地表气温的年际变化具有较好的一致性,具体表现为:2004年前(后)近地表气温呈现下降(上升)趋势,不同类型云的CET在此期间呈下降(上升)趋势,表现为云的降温效应增强(减弱)与近地表气温下降(上升)相对应,体现了夏季白天中国中东部4种不同类型云温度效应与近地表气温都呈正相关关系。特别地,夏季白天中国中东部中高云量占主导地位,其CET与近地表气温的相关系数高达0.63。综上,夏季白天中国中东部不同类型云温度效应对近地表气温的影响不同,但均呈正相关关系。定量分析不同类型云对近地表气温的影响可以为定量研究云反馈对区域增暖的作用以及合理预估未来区域增暖情景提供必要的科学参考。

广东东莞不同类型云的雨滴谱和降水特征

利用设置在东莞站的Parsivel激光降水粒子谱测量系统于2010年获取的观测资料,对数据有效性进行验证并开展15次降水的特征参量分析。层状云降水(S)、积层混合云降水(M)、积雨云降水(C)各选取两次典型过程,对各种特征参量之间的相关性和雨滴谱特征进行细致分析,结果表明:平均粒子直径、平均雨强、平均雨水含量、过程最大立方根直径、过程最大雨强的分布规律明显,基本遵循"C>M>S"的规律;同种类型降水的雨滴谱型非常接近,层状云存在单峰谱,混合云和积状云是明显的双峰谱或多峰谱;M、C型降水的大雨滴明显多于S型降水;雨水含量与雨强的相关性最好,雷达反射率因子与雨强的相关性次之;层状云降水主要为1mm以下小粒子,积状云和积层混合云降水雨滴谱宽较大,1mm以上大粒子数浓度较大。

福建省及周边地区云类型的主动卫星检测

利用CloudSat和CALIPSO卫星融合云分类产品2B-CLDCLASS-LIDAR 2007-2010年观测资料,研究福建省及周边地区云系的构成、发生频率、垂直结构特征。研究结果表明,云系的层数以一层为主,且其发生频率约是双层云系统的2倍或多层云系统的4倍。在单层状态下,层积云、高积云和高云是主导云类型,在全年的占比之和达70.8%。而在双层状态下,这三种云类型相互重叠出现的情况也最频繁。与双层云系统和三层云系统相比,单层云系统的云底高度或云顶高度均要高于它们的最底层云或最上层云。此外,由于各季节的主导云类型不同,云系的垂直结构呈现出明显的季节变化,表现为夏季云分数廓线在15.5km处达到峰值,而冬季则在3.5km处达到峰值。