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1.
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
2.
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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大兴安岭是我国重要生态资源保护区,深入分析该区域云物理特性参量分布特征,对了解复杂地形区域气候变化及人工影响天气等具有重要意义。基于CloudSat-CALIPSO(CloudSat-Cloud Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations)卫星观测资料,分析了大兴安岭地区云层的宏、微观物理特征,结果表明:大兴安岭地区年平均云出现频率为59.5%,主要以高层云、卷云和层积云为主,春夏季云发生频率高于秋冬季。云层主要以薄云为主,61.41%的云厚度不超过2 km,云顶高度、云底高度分别呈现双峰型和单峰型分布形式。云垂直结构特征为单层云的出现频率最高,占到总云量的69.19%,随着云层数的增加,云的发生频率逐渐降低。大兴安岭地区云中液态水含量丰富,年平均值达244.41 mg·m^(-3),约为冰水含量年平均值的4倍,有83.2%的云水含量集中在低空5 km以下的区域。水滴粒子有效粒径和数浓度的年平均值分别为15.86μm和34.47个·cm^(-3),均小于冰晶粒子平均值。云中含水量和有效粒径随高度呈现单峰型分布形式,而云滴粒子数浓度则在低空呈现为双峰型分布形式。 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
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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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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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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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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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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。 相似文献
10.
云是地球-大气系统能量收支的关键调节器,云的宏观和微观物理参数对干旱区降水强度和分布有重要影响。为了阐明塔克拉玛干沙漠腹地云的宏观特性,利用CHM15K型云高仪对塔中站2019年7月23日至9月30日云层结构进行连续探测,分析2019年8、9月塔中站上空云底高度、云层厚度和总覆盖率的变化特征。结果表明,云高仪能够清晰地观测沙漠上空云分布和降雨过程,云层的平均云底高度为4.6 km,以高云和中云为主,8、9月高云、中云占比之和均超过90%,单层云占比大于多层云;云层厚度相对较薄,8、9月第一层云的平均厚度分别为402、532 m,厚度小于500 m的云层占比分别为64.2%和58.8%,表明塔中以薄云为主;8月全天空云占比最大,为32.6%,而9月的全天空无云占比最大,为40.8%。此次观测结果有助于了解塔克拉玛干沙漠腹地云宏观特征的时空分布和演化特征,可为数值模式模拟和卫星遥感产品的验证提供宝贵的数据集。 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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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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利用欧洲中期数值预报中心(ECMWF)发布的第5代全球大气再分析资料(ERA5),结合中国气象局人工影响天气中心发布的CWR-MEM方案云水资源监测评估方法,对广西区域2009—2018年云水资源进行评估研究,结果表明:广西年均云水资源总量约5107.8×10~8 t,其中年均空中留存云水总量约1422.2×10~8 t,云水以区域内生成为主,年均约净输出197.1×10~8 t云水资源。广西云水资源存在明显的季节变化特征,呈单峰分布,夏季6月最高,冬季2月最低,空中留存云水无明显季节变化。广西云水水平分布总体呈东北部高,向西和向南逐渐降低的分布特征。广西秋、冬和春季云水主要分布在低层925～600hPa,是以液相水滴构成的暖性层状云云水为主,夏季云水则主要分布在中层600～400hPa,是以过冷液水滴和冰相粒子构成的混合态云水为主,低层云水显著减少。 相似文献
14.
利用装载有粒子测量系统（PMS）的飞机对2007年8月15日甘肃省张掖市民乐县夏季非降水层状云进行了一次探测飞行,通过获取的资料分析了云层结构、云滴的垂直分布、液态含水量、谱特征等。结果表明：（1）此个例中云层结构明显,云中存在逆温层;（2）云中平均含水量为0．012g／m^3,含水层主要集中在4100～4200m与4700—5000m层之间;（3）此云系符合Bergeron提出的催化云一供水云相互作用导致降水的概念模型,可以在催化云中进行人工引晶来达到增加降水的目的。 相似文献
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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
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准确估算云量是了解青藏高原云参数时空特征的基础。通过相关分析、回归分析、趋势分析方法,分析了近21年来青藏高原云分布的动态变化。利用MODIS云量日产品（MOD08＿D3）数据和ERA5再分析资料,分析了青藏高原不同阶段云量分布和云参数的时空特征。结果表明,高云区云量中心位于墨脱县（77.3%）,林芝（72.5%）地区云量最大,青藏高原日平均云量在过去21年间减少了0.04%。季节分布上,夏季出现水云的概率最高（31.7%）,春季出现冰云的概率最高（26.5%）。每年出现的冰云比水云高2%左右。在全球变暖背景下,青藏高原上空水汽含量呈减少趋势,云水含量呈逐渐增加趋势。年平均云水含量比大气总水汽含量高约0.01 cm,云水总含量增加约0.04 cm。本研究为理解云水资源对全球气候变化和青藏高原地区水循环的影响提供了依据。 相似文献
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利用国际卫星云气候计划（ISCCP）获取的1983年7月－1993年12月的月平均云资料，分析了西北地区云的分布特片和季节变化，发现西北地区的云量与地形有很好的一致性；塔里木盆地是云量最少的地区，而且以云层较薄的积云和高云为主，在天山，昆仑山，祁连山一带，存在着云量的极大值区，其中云层较厚，水汽含量较高的层云，雨层云，深对流云占了很大的比例，值得注意的一点是，云的这种时空分布特征具有明显的地域性和稳定性，有利于开展人工增雨工作。 相似文献
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毫米波云雷达与激光云高仪观测数据对比分析 总被引：3，自引：2，他引：1
2013年5月1日至6月8日,中国气象局气象探测中心在中国气象局大气探测综合试验基地进行了云高观测试验,试验仪器包括:(1)毫米波云雷达(35 GHz),观测数据为回波功率值,时间分辨率1 min;(2)激光云高仪,观测数据为后向散射光强度,时间分辨率为1 min;本工作对39天试验数据进行对比分析,结果表明:毫米波云雷达数据获取率要比激光云高仪的数据获取率高26%;在雾霾天气时激光云高仪的数据获取率比毫米波云雷达低51%;降水天气对激光云高仪测量云底高度的结果影响较大,对云雷达的测量的结果影响较小;毫米波云雷达和激光云高仪测得云底高度平均相差不超过300 m,比较接近。 相似文献
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利用连续气流纵向热梯度云凝结核仪对中国华北地区空中和地面的云凝结核(CCN)进行了观测研究。2005年秋季和2006年春季的飞机观测结果表明,华北地区的CCN主要来源于地面,近地层CCN浓度较高,CCN浓度随高度增加而减少;CCN的分布与地面源地密切相关,污染地区乡村上空CCN浓度比无污染地区乡村高5倍以上,而污染城市上空的CCN浓度无显著差异;水平穿越淡积云云簇时云内CCN明显减少,表明云对CCN的消耗作用。2005年夏季石家庄地面CCN观测显示,同一过饱和度(S)下的CCN浓度差异很大,在S=0.1%、0.3%和0.5%下的最小值分别为584、808和2431个/cm3,最大值分别为9495、16332和21812个/cm3;CCN有明显的日变化,06时以后浓度开始上升,上午至中午前后达到极大值,下午浓度下降,原因可能是由于上午汽车排放以及光化学产物开始增加所致;降水对CCN具有冲刷作用。本文根据关系式N=CSk拟合得到的空中和地面的CCN活化谱参数C值明显较大(大于1000),k值较高(约0.7),表明华北地区CCN具有大陆性特征。 相似文献
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CloudSat卫星及其在天气和云观测分析中的应用 总被引：9，自引：0，他引：9
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。 相似文献