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.

利用辐射数据构建云物理结构

本文运用Cloud Sat卫星上搭载的雷达探测数据和AQUA卫星搭载的辐射光谱仪探测数据,选择2007年1月至2010年12月期间,地理位置位于(15°~45°N,145°~165°E)区域内(远海)发生的云场数据开展分析,研究云的物理结构特征与其光谱辐射特性的相互关系。不同光谱波段对云物理结构变化的响应情况各有不同,首先从MODIS光谱仪22个云相关光谱波段中分析并选择出与云物理结构特征密切相关的光谱组合(包含13个波段),而后开展了这些光谱波段的云辐射特性与云物理结构特征的相互变化关系研究。统计分析表明,在外部大气、地表条件以及太阳入射辐射变化不大情况下,云的结构变化与其光谱辐射变化之间总体存在单调相关关系,物理结构变化不大的云廓线之间其光谱辐射的变化也小,反之也成立,即光谱辐射变化小的云廓线之间物理结构变化也小。从而,对于某些内部物理结构特征未知的云,利用与其光谱辐射特性相近的云结构数据可实现自身垂直结构信息的重建。基于光谱辐射相近则云物理结构很可能相近的特点,本文对未知云场的物理结构重建开展了模拟试验,试验结果表明光谱相近原则匹配物理结构的方法一定程度上能够实现云物理结构的构建,为利用被动遥感数据推测云物理结构特征研究提供参考。

基于2014～2017年Ka毫米波雷达数据分析北京地区云宏观分布特征

本文利用2014年1月至2017年12月Ka毫米波雷达数据对北京地区云宏观特征进行统计分析。云出现率方面,4年平均值约36.3%;冬季最低,夏季最大;月出现率值9月最大,12月最小;出现率日变化有季节差异,春夏两季呈现中午(11:00,北京时间,下同)开始逐步升高至下午17:00后逐步下降的特点,增高幅度大于15%;冬、秋两季日变化特征不显著。高度方面,4年平均云底高约4.9 km,平均云顶高约7.2 km;云顶高和云底高的月变化特征明显,从年初1月开始逐步上升,在6月达到峰值,而后下降到12月达到低值;3~10月,高云(云底高>5 km)占约一半左右比例;厚度小于1 km的云在各月中所占比例最高;厚度1~4 km的云,厚度越大所占比例越低;特别地,厚度大于4 km的云所占比例在4~9月中仅次于厚度小于1 km云的比例。4年期间,北京地区单层云居多约占66.7%,两层云占比约25.2%,两层以上云占8.1%;冬季约80%的云为单层云,而6~9月云层分布变化最多,其中9月单层云比例最低约为40%。本文基于4年高时空分辨率雷达数据对北京地区云分布特征,特别是云垂直分布特征在数值上准确刻画,该项工作在已有云气候研究中尚未见开展,所获得的知识将对了解地区气候特征、区域模式云参数化选择提供参考。

三维辐射传输模式分析非均匀云对天空辐射场影响

为了解非均匀分立云体分布状况下的天空辐射场与无云晴空辐射场的差异,本文借助一个三维辐射传输数值模式SHDOM模拟了离散云块分布条件下的天空辐射场分布,重点分析不同云况分布情况下"非云"大气的辐射分布特征,并将该区域与无云晴空大气辐射场的相同区域进行了比对。工作主要从辐亮度以及450 nm/650 nm的辐射比两参数入手进行讨论。研究发现,相对无云晴空大气,云的存在会对周围"非云"大气散射辐射产生影响,影响程度与云量、云及气溶胶光学厚度等参数相关。数值模拟结果表明,在云量不太大的条件下,无云视场空间的大部分辐射值与无云晴空相比变化很小,集中在±2%之间。这一结果表明,已有的一维均匀大气辐射传输模式运算结果所得云与非云相元的判据基本适用于非均匀分布的有云大气。另一方面,模拟结果表明我们也完全可以利用非均匀有云大气中的无云视场观测结果进行大气气溶胶等晴空大气光学特征的探测研究。

全天空图像分析西藏羊八井2009～2010年云量特征

运用西藏羊八井观测站2009～2010年近1年的高时空分辨率全天空图像资料分析了测站上空的日间云量特征。年平均总云量统计结果为5.2;冬夏季节云量分布差别明显,夏季平均云量大,冬季小;无云、少云天气多出现在冬季上午,而夏季午后满云情况较多;1～4月及11、12月(冬半年)云量日变化特征明显,上午逐步增加,至17:00(北京时间)左右到达高值,随后逐步下降,形成白天云量渐多夜间云量消散的"循环"过程。运用该地资料还分析了运用时间概率方法估算的点云量与实际云量的差异,小时平均结果显示无云及满云天气条件下二者云量一致性较高,而对中等云量天气二者相差较大。更长时间尺度(天平均)的统计对比表明,随着统计样本增加二者差距缩小。总体来看少云天气情况下点概率云量估算低于实际天空云量,当天空多云时点概率云量则大于实际天空云量。