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叶培龙王天河尚可政吕巧谊王式功李景鑫 《高原气象》2014,(4):977-987
利用2007年3月2008年2月CloudSat与CALIPSO卫星相结合的云分类产品2B-CLDCLASS-LIDAR数据,分析了中国西部及周边地区云的垂直结构特征。研究结果表明,各地区单层云出现频率均大于多层云,天山山脉、祁连山脉中西段多层云出现频率全年均大于周围地区;所有云的云顶和云底高度在不同高度的出现频率具有明显的区域和季节变化特征,且云顶高度的季节变化较云底高度显著;西北地区各云层高度的季节变化不明显,青藏高原(下称高原)地区各云层高度在冬、夏季反差较大;单层云的平均厚度超过2 km,2层云和3层云的厚度基本在1~2 km;云层间距以2层云最大,且高原地区云层间距季节变化较西北地区明显;高原南坡夏季冰云出现频率较多,其他地区冬、春季冰云出现较多,除高原南坡外,冬季冰云出现频率均在80%以上。 相似文献
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基于卫星资料的中国西部地区云垂直结构分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2007年3月2008年2月CloudSat与CALIPSO卫星相结合的云分类产品2B-CLDCLASS-LIDAR数据,分析了中国西部及周边地区云的垂直结构特征。研究结果表明,各地区单层云出现频率均大于多层云,天山山脉、祁连山脉中西段多层云出现频率全年均大于周围地区;所有云的云顶和云底高度在不同高度的出现频率具有明显的区域和季节变化特征,且云顶高度的季节变化较云底高度显著;西北地区各云层高度的季节变化不明显,青藏高原(下称高原)地区各云层高度在冬、夏季反差较大;单层云的平均厚度超过2 km,2层云和3层云的厚度基本在1~2 km;云层间距以2层云最大,且高原地区云层间距季节变化较西北地区明显;高原南坡夏季冰云出现频率较多,其他地区冬、春季冰云出现较多,除高原南坡外,冬季冰云出现频率均在80%以上。 相似文献
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基于CloudSat云分类资料的华北地区云宏观特征分析 总被引：4，自引：0，他引：4
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。 相似文献
4.
利用星载激光雷达资料研究东亚地区云垂直分布的统计特征 总被引：23，自引：6，他引：17
已有研究表明: 云的垂直结构(简称CVS)是一个在卫星资料反演和气候模式预测中很重要的云特征。本文通过利用美国2006年刚发射的卫星CALIPSO (Cloud－Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations) 所负载的激光雷达Level 2_05km的云数据, 研究了东亚地区(18°N～53°N, 74°E～144°E) 云的垂直分布特征。结果表明: 东亚地区多层云云量在夏季、秋季、冬季、春季分别为43.6%、29.6%、21.1%、33.3%, 而多层云分布中双层云比例最大。云顶和云底高度除了随季节变化显著外, 还有明显的区域特征。单层云、 双层云以及三层云的云顶和云底高度的数据显示, 三层云中最上层的云顶和云底最高, 并始终高于两层云中最上层云的云顶和云底高度。平均云层厚度季节变化不明显, 其值普遍在0.9～2 km范围之间。而云层间距同样没有明显的季节和区域变化, 其出现的概率随距离的增大而减小。其中, 间距在0.35 km的概率最大, 占到将近50%。而间距在1.45 km附近的概率大约为15%, 高一点的可达到20%。 相似文献
5.
本文利用卫星CloudSat同时结合了与其同轨道的卫星CALIPSO(Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)2007至2009年3年的观测资料,将东亚地区划分为六个研究区域,着重研究了东亚地区云垂直分布的统计特征.结果表明:东亚地区不同高度的云量之和具有明显的季节变化趋势,夏季最大,春秋次之,冬季最小.海洋上空的单层云量最大值出现在冬季,而在陆地上空则出现在夏季.从云出现概率来看,东亚地区单层云出现的概率在春、夏、秋、冬季节依次为52.2%,48.1%,49.2%和51.9%,而多层(2层和2层以上)云出现的概率在春、夏、秋、冬季节分别为24.2%,31.0%,19.7%,15.8%.云出现的总概率和多层云出现的概率,在六个区域都呈现出夏季最大,冬季最小;对4个季节都呈现出东亚南部比东亚北部大,海洋上空比陆地上空大的特点,表明云出现的总概率的季节变化主要由多层云出现的概率的变化决定.东亚地区云系统中最高层云云顶的高度,在夏季最高,为15.9 km,在冬季最低,为8.2 km;在东亚南部和海洋上空较高,平均为15.1 km;在东亚北部较低,平均为12.1 km,且呈现东亚南北部之间差异较大的特点.东亚地区云系统的云层厚度基本位于1 km到3 km之间,且夏季大,冬季小;对同一季节,不同区域的云层厚度差别较小;当多层云系统中的云层数目增加时,云层的平均厚度减少,且较高层的云层平均厚度大于较低层的.云层间距的概率分布基本呈单峰分布,出现峰值范围的云层间距在1到3 km之间,各区域之间没有明显差别,季节变化也不大.本文的研究为在气候模式中精确描述云的垂直结构提供了有用的参数化依据. 相似文献
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利用宁夏六盘山气象站2017年9月至2018年8月的Ka波段云雷达观测资料,统计分析了六盘山顶不同云的出现频率及宏观特征。结果表明：六盘山顶云出现频率最高值在7月,为61%,最低值在12月,为26%;按云层数划分,六盘山顶出现的云主要以1层云、2层云及3层云为主,相对总云的月平均出现频率分别为68%—86%、14%—27%及0.4%—4.8%;按云底高度及云层厚度划分,六盘山顶低云、中云、高云及直展云相对总云的月平均出现频率分别为29%—53%、14%—58%、6%—22%及2%—20%。云底高度在冬春季节高于夏秋季节,云顶高度在夏秋季节高于冬春季节,云层厚度为1.6—3.6 km,年变化特征与云顶高度类似。整体来看,春、夏、秋季云厚在白天大于夜间,冬季云厚在夜间大于白天,其中夏、秋季云厚日变化特征较为明显。 相似文献
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利用CALIPSO激光雷达1km水平分辨率的云层产品,计算了中国及周边地区（0°~55°N,70°~140°E）多层云的出现概率,对不同高度多层云的水平分布及其季节变化特征进行了统计分析。结果表明:多层云的出现概率存在显著的区域差异,青藏高原和蒙古高原出现的概率较低,30°N以南的低纬度地区出现的概率较高;多层云系统中双层云占比最大,并且云层发生概率随着云层数的增多而减小;不同高度双层云和三层云的分布特征类似;多层云出现概率夏季最大,冬季最小,其中夏季双层云中“高云+高云”、“高云+中云”和三层云中“高云+高云+高云”、“高云+高云+中云”的配置在青藏高原主体的出现概率最大,而冬季单层云的低云、双层云中“高云+低云”及三层云中少量的“高云+高云+低云”配置在中国东北部海域、南海北部等30°N以北地区的出现概率高于其它季节。 相似文献
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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。 相似文献
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基于CloudSat资料的中国及周边地区各类云的宏观特征分析 总被引：10，自引：2，他引：8
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... 相似文献
10.
青藏高原上空云宏观参数的日变化受大尺度环流、当地太阳辐射和地表过程的联合作用,对辐射收支、辐射传输及感热、潜热的分布等有重要影响。由于缺乏持续定量的观测,对各类天气系统云宏观参数日变化特征的了解还十分不足。多波段多大气成分主被动综合探测系统APSOS（Atmospheric Profiling Synthetic Observation System）的Ka波段云雷达是首部在青藏高原实现长期观测云的雷达。本文基于2019年全年APSOS的Ka波段云雷达资料,采用统计和快速傅里叶变换方法研究了西风槽、切变线和低涡三类重要天气系统影响下的有云频率、单层非降水云或者降水云非降水时段的云顶高度、云底高度和云厚日变化的时域和频域特征,得到了统计回归方程。主要结论有:（1）西风槽系统日均有云频率为56.9%,切变线系统为50.8%,低涡系统达73%。（2）尽管西风槽和切变线系统的成因不同,但两类系统云宏观参数的日变化趋势和主要谐波周期相似:日变化趋势基本为单峰单谷型,日出前最低,日落前最高。有云频率表现为日变化和半日变化,单层云云顶高度、云底高度和云厚主要表现为日变化。（3）低涡系统云宏观参数的日变化特征与前两类系统明显不同:日变化趋势表现为多峰多谷型,虽然有云频率和单层云云顶高度、云底高度主要谐波中均以日变化振幅最大,但频谱分布分散,云厚主要变化中振幅最大的是周期为4.8 h的波动。（4）得到了各系统有云频率、单层云云顶高度、云底高度和云厚日变化的统计回归方程。 相似文献
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利用CRTM (Community Radiative Transfer Model) 快速辐射传输模式对NOAA-K系列卫星的AMSU-A通道亮温进行正演模拟,重点研究云粒子类型、云高、云厚度等云参数对微波亮温模拟的影响。结果表明:改变云粒子类型时,云水和雨水对模拟亮温影响较大,模拟亮温值比晴空高1 K;霰、雪、冰、雹等固态粒子对模拟亮温的影响较小,模拟亮温值略低于晴空无云情况;云层光学厚度较大时,各通道亮温受云层影响的情况取决于权重函数峰值高度和云顶高度的配置;多个高度存在云时,若最上层云较厚 (2 km),光学厚度大,相应通道亮温取决于最上层云,较低层云对亮温不产生影响;云层变薄,光学厚度减小,高度低于云层或略高于云顶的通道亮温随云层厚度的变化明显,若通道高度远高于云顶,云层厚度的变化对于其亮温模拟的影响很小。 相似文献
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利用敦煌、酒泉、张掖、民勤探空站2014—2019年的探空数据,对祁连山北坡云的发生频率及云垂直结构特征进行分析。结果表明:祁连山北坡全年云的发生频率为20%～40%,以1～3层云为主,且单层云的发生频率高于多层云,多层云以2层云为主;云的发生频率夏高冬低,夏季单层云和2层云出现的频率较为接近,而春、秋、冬季节单层云出现频率远高于2层云和3层云;全年平均云高度2层云的下层云厚度明显大于上层云,3层云的底层云与中层云之间晴空夹层厚度大于中层云与顶层云之间的晴空厚度;祁连山北坡云层高度季节变化显著,单层云和多层云的高度都表现为夏高冬低。 相似文献
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利用2021年9月9日—2022年1月31日泾河国家基本气象站毫米波云雷达（简称云雷达）的反射率因子及L波段探空雷达的温度、相对湿度数据,根据时空匹配方法,对比分析了二者探测和识别云的垂直结构特征（包括云底高度、云顶高度、云层数）的一致性。结果表明：云雷达和探空数据对低、中、高的单层云、双层云及临近降水云的垂直结构的识别结果基本一致;二者对于单层云的云底高度以及双、多层云的云顶高度识别一致性更好,探空识别的云底高度整体略高于云雷达的。引起二者识别云层数不一致的原因：一是因为低层相对湿度较大以及探空识别云算法的敏感性;二是当云体的结构松散时,加上探空漂移作用导致二者识别的云体不一致。在二者识别云层一致的情况下,识别单层云的垂直结构的差异是由于探空仪在低温条件的低敏感以及云雷达对高层薄云的探测能力引起;对于双层和多层云,主要是由于时空匹配方法对于短时间内垂直结构显著变化的云的识别还需要进一步改进。 相似文献
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云的垂直结构特征作为云重要的宏观特征之一,直接决定了云的类型,进而通过发射和吸收辐射的方式影响着地气系统的能量收支平衡,因此对云垂直结构特征的研究一直都是云物理研究的一个重要方向。作为观测云垂直结构特征的一种方式,探空气球通过获取沿路径方向高分辨率的廓线信息,采用一定反演方法从而能够较为准确的识别云的垂直结构。本文即利用我国业务布网探空站的观测资料,采用相对湿度阈值法识别云垂直结构,并同激光云高仪、“风云四号”静止卫星和毫米波云雷达对识别的云结构特征量进行了一致性检验。在此基础上,统计分析了2015～2017年单层、两层和三层云的垂直结构分布特征、日变化和季节变化特征以及全国区域分布特征,结果表明:（1）整体分布上,单层云在垂直方向上出现的高度范围介于多层云的高度范围内,并且随着云层数的增加,云在垂直方向上更为伸展,即高层云越高,低层云越低;（2）在日变化中,中午单层和多层云中最低层云的云底高度均高于早晨,而夜间单层和多层云中最高层云的云顶高度则高于早晨和中午,同时中间层云厚的变化要小于最上层和最下层云厚的变化;（3）在季节变化中,夏季云量较其他季节更多,云体发展也更为深厚,表明温暖的大气条件更有利于云的形成和发展;（4）我国云垂直结构分布特征具有明显的纬向变化趋势,从以青藏高原为中心的西南地区的云底较高云体较薄的云,逐步过渡到以东南沿海地区为中心的云底较低云体较为深厚的云,表明不同地形和气候带的差异与不同云类型的分布直接相关。 相似文献
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该文利用云南蒙自、腾冲探空站的高空气象观测资料进行云垂直结构分析,得出了较合理的云层垂直结构判定方法,并统计了云频率、云厚和云高等相关要素,得到以下主要结论:1通过探空相对湿度和温度露点差阈值,能够有效分辨云底、云顶和云夹层。2蒙自、腾冲夏季云天出现的频率达到100%,冬、春季节频率不到50%;冬季云状以低云为主,其他季节低云和高云同时存在的情况较多。3各类云高度没有显著的季节变化,而云厚度表现为夏半年明显高于冬半年,其中中云、低云较厚、高云较薄,云夹层厚度冬春季节较大。4低云云底高度01时和07时较低,云顶高度07时和13时较高,云厚度19时较小;中云01时和07时云底低、云顶高,相应的云厚度大于13时和19时,具有一定的日变化规律。 相似文献
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利用2006—2015年辽宁沈阳站的L波段探空数据,探讨了相对湿度阈值法对沈阳地区云识别的可靠性,并基于该方法对云的垂直结构进行定量分析。结果表明:相对湿度阈值法识别沈阳地区云的正确率可达75%以上,与地面观测有较好的一致性。60.7%的探空曲线识别到云的存在,云的出现频率夏季最高,为75.7%,秋季最低,为52.6%。有云条件下,沈阳地区以单层云为主,只有夏季多层云的出现频率较单层云高,多层云的出现频率随层数增加而减小。云层的垂直分布随云层数目及季节变化差异显著。云层及云夹层的厚度主要在2 km以下,且随云层数目的增加而减小。 相似文献
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利用2007~2010年北半球夏季（6~8月）CloudSat卫星搭载的云廓线雷达（Cloud Profile Radar,CPR）探测结果对0°~60°N区域单层、双层和三层云系的水平分布、垂直结构特征及各云层云类组成、云水路径等物理量分布进行分析。云量的统计结果表明CPR探测的单层、双层和三层云系的云量分别为36.63%、8.26%和1.40%,云量的水平分布表明其高值区主要位于对流旺盛区域,且高值区的云层云顶高、厚度大,而低值区则多位于副热带高压区域。对不同云类的出现频率统计分析结果表明,单层云系中各云类的出现频率相近;多层云系的上层以卷云为主,下层以层积云为主。对比海陆差异发现洋面卷云和层积云的出现频率显著高于陆面,但高层云和高积云的出现频率低于陆面。云水路径分析表明,单层云系的冰水路径和液水路径均最大,而在多层云系中云层越高、厚度越大、冰水路径越大,液水路径则随着云层的降低增大。 相似文献
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基于CloudSat–CALIPSO资料的全球不同类型云的水平和垂直分布特征 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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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。 相似文献
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基于CloudSat卫星资料分析青藏高原东部夏季云的垂直结构 总被引：5，自引：1，他引：4
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。 相似文献