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    基于CloudSat/CALIPSO 數(shù)據(jù)的晉西北地區(qū)云宏觀特征分析

    2021-11-23 03:14:18郭俊杰王江濤葛耀明
    關(guān)鍵詞:層云晉西北卷云

    郭俊杰,王江濤,蒯 亮,舒 展,葛耀明

    (1.63729 部隊(duì),山西 太原030027 ;2. 中國電子信息產(chǎn)業(yè)集團(tuán)有限公司第六研究所,北京102209 ;3.66199 部隊(duì),北京100144)

    0 引言

    云對全球氣候變化和天氣演變等有著相當(dāng)重要的影響,云中潛熱的釋放會影響大氣垂直結(jié)構(gòu),進(jìn)一步影響大氣環(huán)流形勢,總云量的微小變化都可能會引起氣溫、降水等劇烈變化,因此,開展對地區(qū)云的研究,對于提升氣象預(yù)報及氣候預(yù)測的準(zhǔn)確性具有重要意義[1-3]。隨著遙感技術(shù)的飛速發(fā)展,氣象衛(wèi)星已成為探測云物理特征(如云量,云垂直結(jié)構(gòu),云粒子相態(tài)、大小以及數(shù)濃度等) 的重要裝備,有效解決了傳統(tǒng)的地基和空基探測設(shè)備無法獲取垂直方向上云三維結(jié)構(gòu)的難題,提升了探測的精準(zhǔn)度。

    CloudSat 和CALIPSO 衛(wèi)星分別搭載毫米波雷達(dá)和激光雷達(dá),二者聯(lián)合探測能夠有效獲取全球云的三維結(jié)構(gòu)。目前,國內(nèi)外學(xué)者利用兩顆衛(wèi)星的探測數(shù)據(jù)開展了大量研究,取得了比較好的效果。趙宇等[4]基于CloudSat 衛(wèi)星數(shù)據(jù),對我國北方兩次暴雪天氣過程江淮氣旋云系結(jié)構(gòu)和微物理特征進(jìn)行了分析;鄭建宇等[5]利用CloudSat 和CALIPSO 聯(lián)合探測數(shù)據(jù),分析了8 種云類的時空分布特征,為氣候模式的云量診斷方案提供了對比驗(yàn)證數(shù)據(jù);張華等[6]利用CloudSat 衛(wèi)星資料分析了東亞地區(qū)云微物理量的分布特征和季節(jié)變化,為全球和區(qū)域氣候模式在東亞地區(qū)云微物理量模擬提供了參考;潘紅林等[7]基于CloudSat 和CALIPSO 聯(lián)合探測資料,對南京地區(qū)的卷云物理特性開展了分析,為氣候模式中典型高云參數(shù)輸入和使用提供了依據(jù);邱玉珺等[8]基于CloudSat 和CALIPSO 資料,對我國北方兩個區(qū)域云的垂直分布差異開展了對比研究,結(jié)果表明不同大氣環(huán)境條件對云出現(xiàn)的概率以及云層的物理特征分布等會產(chǎn)生影響;尚博等[9]基于CloudSat 衛(wèi)星資料,對降水云和非降水云的垂直特征進(jìn)行了分析。

    各地云分布特征不同,導(dǎo)致氣候特征亦不相同。當(dāng)前對于晉西北地區(qū)云物理特性的研究較少,因此本文基于CloudSat/CALIPSO 衛(wèi)星聯(lián)合探測數(shù)據(jù)資料,從宏觀層面對晉西北地區(qū)云的發(fā)生概率、云層數(shù)分布、云類型分布以及云的垂直結(jié)構(gòu)等主要物理特性進(jìn)行研究,以企為晉西北地區(qū)天氣預(yù)報、氣候研究以及數(shù)值模式研究提供有力參考和支持。

    1 數(shù)據(jù)介紹

    2006年4月,CloudSat 和CALIPSO 衛(wèi)星發(fā)射升空,并加入A -Train 衛(wèi)星飛行編隊(duì),與其他衛(wèi)星協(xié)同完成對全球的氣象探測。衛(wèi)星位于高度705 km的太陽同步軌道,繞地球一周為一個掃描軌道,掃描時間約99 min,每天可繞地球14 ~15 圈,圖1 給出了衛(wèi)星觀測軌道分布示意。

    圖1 衛(wèi)星觀測軌道分布示意圖

    CloudSat 衛(wèi)星搭載一臺94 GHz 毫米波云剖面雷達(dá)CPR(Cloud Profiling Radar),該雷達(dá)能夠探測到全球范圍內(nèi)的云廓線及其時空變化等,有助于研究云的發(fā)展過程、云對天氣系統(tǒng)及氣候變化等的影響,其靈敏度可以達(dá)到標(biāo)準(zhǔn)天氣雷達(dá)的1000 倍。CPR分辨率為沿軌方向1.1 km 、橫軌方向1.3 km,垂直方向上每條軌道包含37081 條掃描廓線,廓線的垂直分辨率為240 m,可以獲得地面到高空125個不同高度的數(shù)據(jù)。每條廓線提供了云類型、不同類型云的云底高度和云頂高度,最多可提供10 層云的信息。CALIPSO 衛(wèi)星搭載的云氣溶膠激光雷達(dá)CALIOP(Cloud -Aerosol Lidar with Orghogonal Polarization),主要用于探測云和氣溶膠的后向散射系數(shù)和極化率廓線[10-11]。

    CPR 與CALIOP 的觀測波長不同,對云粒子的探測敏感度不同。CPR 波長相對較長,能夠穿透較厚云層,亦能夠探測多層云,但是由于波長緣故,其無法探測到云中尺度相對較小、云層較薄的云系。CALIOP 波長短,對云粒子包括氣溶膠粒子非常敏感,但由于波長短,受云層的衰減也很強(qiáng),所以其僅能探測相對較薄的云層,而無法穿透很厚的云層,能夠較好彌補(bǔ)CPR 在觀測薄卷云方面的不足。二者各有優(yōu)勢,聯(lián)合觀測得到云的垂直結(jié)構(gòu)信息更加準(zhǔn)確,是其他觀測難以獲取的[12-13]。

    本文采用2006~2017年2 級產(chǎn)品2B-CLDCLASSLIDAR.P1_R05 開展分析。該產(chǎn)品為CPR 和CALIPO聯(lián)合數(shù)據(jù)產(chǎn)品,能夠提供云層數(shù)(CloudLayer)、云層類型(CloudLayerType)、云底高度(CloudLayerBase) 及云頂高度(CloudLayerTop) 等數(shù)據(jù)。其中,CloudLayer 為一維數(shù)組,包含nray個元素,nray 是每條軌道包含的總廓線數(shù),元素的取值范圍為0~10,代表每條廓線中掃描到的云層總數(shù)。CloudLayerType 為nray×10 的二維數(shù)組,代表每條廓線中探測到的不同云層類別,元素取值范圍為0~8,0 代表無法確定,1 ~8 分別代表: 卷云(Ci)、高層云(As)、高積云(Ac)、層云(St)、層積云(Sc)、積云(Cu)、雨層云(Ns)、深對流云(Dc)。CloudLayerBase 和CloudLayerTop 均為nray×10的二維數(shù)組,代表每條廓線中探測到的不同云層的云底、云頂高度。本文研究區(qū)域?yàn)椋?7.8°N ~39.4°N,111.2 °E~112.5 °E,圖2 中矩形區(qū)域?yàn)檠芯繀^(qū)域示意圖。

    圖2 研究區(qū)域示意圖

    2 云的宏觀物理特征分析

    2.1 云發(fā)生概率

    云發(fā)生情況尤其是不同云種的發(fā)生概率在一定程度上能夠反映地區(qū)的氣候特征。本文利用云層數(shù)數(shù)據(jù)分析晉西北地區(qū)的云發(fā)生情況。令云發(fā)生率Pc為研究區(qū)域內(nèi)探測廓線中云層數(shù)大于等于1 的廓線數(shù)Nc與經(jīng)過研究區(qū)域廓線的總數(shù)Nt的比值,即:Pc=Nc/Nt×100%。

    對2007年至2017年數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,結(jié)果表明:2007年至2017年晉西北云發(fā)生概率平均為58.1%。進(jìn)一步對云發(fā)生情況的季節(jié)分布特征進(jìn)行分析(文中季節(jié)劃分按照華北季節(jié)劃分標(biāo)準(zhǔn),3 ~5月為春季,6~8月為夏季,9~11月為秋季,12~次年2月為冬季,下同)。

    圖3 給出了晉西北地區(qū)云發(fā)生率的季節(jié)變化特征,可以看出,晉西北地區(qū)云發(fā)生率呈現(xiàn)出顯著的季節(jié)差異,春季云發(fā)生率最高,達(dá)到70.2%,夏季次之,為62.5%,秋、冬兩季相對較低,分別為49.1%和46.9%。整體云發(fā)生情況與晉西北地區(qū)春夏兩季天氣變化多端、陰晴不定,而秋冬兩季天氣主要以晴好天氣為主的氣候特征基本一致。

    圖3 晉西北地區(qū)云發(fā)生率的季節(jié)變化特征

    2.2 云層數(shù)分布特征

    云層數(shù)是大氣環(huán)流模式中的重要參數(shù),云的重疊情況對大氣和地表的輻射加熱或冷卻率有很大影響,從而影響天氣狀況[14]。圖4 給出了晉西北地區(qū)各季節(jié)云層數(shù)的分布特征??梢钥闯觯暝茖臃植家詥螌釉茷橹?,各季節(jié)占比均達(dá)到60% 以上,其次為2 層云,占比在20%~30% 之間,3 層云占比在10% 左右,而4 層云及其以上占比甚少,基本在1% 以內(nèi),因此下文研究中主要考慮單層云、2 層云以及3 層以上云(含3 層)。

    圖4 晉西北地區(qū)各季節(jié)云層數(shù)的分布特征

    此外,就季節(jié)分布而言,秋季單層云占比最大,而多層云占比略均低于其他季節(jié);夏季單層云占比較大,多層云略低于春、冬季;春、冬季單層云占比相對其他季節(jié)較小,而多云層占比均高于其他季節(jié)。

    2.3 云類型分布特征

    2.3.1 云類型的季節(jié)分布

    圖5 給出了晉西北地區(qū)各季節(jié)云類型分布特征,可以看出,各類云各季節(jié)分布特征各不相同。其中,層云(St) 在各季節(jié)占比均為0,主要原因一方面是層云是在大氣穩(wěn)定的條件下,由夜間輻射冷卻,水汽或霧抬升凝結(jié)形成,當(dāng)太陽升起氣溫升高,逆溫層被破壞,層云逐漸消散,衛(wèi)星基本探測不到;另一方面是2B-CLDCLASS-LIDAR 產(chǎn)品對層云的識別能力較弱,因?yàn)樽R別層云僅使用雷達(dá)反射因子(最大值與空間分布) 和溫度(最大雷達(dá)反射因子值所在的高度上),而這些量依賴于對ARM 站點(diǎn)的Ka 波段雷達(dá)先驗(yàn)的統(tǒng)計信息[15]。因此,下面主要針對卷云(Ci)、高層云(As)、高積云(Ac)、層積云(Sc)、積云(Cu)、雨層云(Ns) 以及深對流云(Dc)7 類云的分布特征開展分析。

    春季,卷云和高層云占比最多,均達(dá)到30% 以上;高積云、層積云、積云、雨層云次之,占比在6%~10% 之間,而深對流云占比僅0.1% 左右;夏季主要以卷云、高層云、高積云為主,占比分別為26.5% 、19.5% 以及22.1%。層積云、積云、雨層云次之,分別占比6.4%、13%、9.6%,深對流云最少,占比2.8%;秋季各類云的分布相對均勻,卷云、高層云、高積云、層積云、積云占比均在10%~25% 之間,雨層云占比5.7%,深對流云占比0 ;冬季主要以高層云為主,占比高達(dá)50.4%,其次為卷云和層積云,占比分別為13.9% 和25.1%,高積云、積云、雨層云相對較少,基本在5% 以內(nèi)。

    整體來看,雨層云主要出現(xiàn)在春季和夏季,秋、冬季節(jié)相對較少,因?yàn)橛陮釉埔话愠霈F(xiàn)在暖鋒云系中,常對應(yīng)連續(xù)性降水天氣;深對流云大部分出現(xiàn)在夏季,在春季占比僅0.2%,其余季節(jié)均未出現(xiàn),因?yàn)樯顚α髟仆殡S對流天氣發(fā)生,而晉西北地區(qū)對流天氣一般開始于春末夏初,多發(fā)生于夏季,在秋季偶有發(fā)生,但系統(tǒng)往往比較淺薄,且占比很小。

    2.3.2 不同云層數(shù)對應(yīng)的云類型分布特征

    不同云類型在不同云層中出現(xiàn)的次數(shù)不盡相同,對不同云類的多層云與單層云區(qū)分統(tǒng)計有利于對云重疊的理解。

    如圖6 所示,就單層云而言,高層云出現(xiàn)概率最高,在各個季節(jié)均高于其他云,特別是在春、冬季占比達(dá)到40% 以上;其次為卷云和層積云,在各個季節(jié)占比基本保持在10%~30% 之間,高積云、雨層云在夏季出現(xiàn)頻率較高,占比接近20%,在其他季節(jié)較低;深對流云只出現(xiàn)在夏季,且占比較低;積云表現(xiàn)出夏、秋兩季高,而春、冬季低的特點(diǎn)。

    圖6 晉西北地區(qū)各季節(jié)單層云云類型分布特征

    圖7 給出了晉西北地區(qū)各季節(jié)2 層云云類型分布特征,可以看出,就2 層云而言,卷云表現(xiàn)出春、夏季高,秋、冬季低的特征;而高層云表現(xiàn)出冬季最高,春、秋季次之,夏季最低的特征;高積云則表現(xiàn)出夏、秋季高,春、冬季低的特征;層積云表現(xiàn)為秋、冬季高,春、夏季低的特征;積云、雨層云出現(xiàn)的概率較低,全年基本在10% 以下。

    圖7 晉西北地區(qū)各季節(jié)2 層云云類型分布特征

    圖8 給出了晉西北地區(qū)各季節(jié)3 層云及以上云類型分布特征,從圖中可以看出,與2 層云云類型的季節(jié)分布特征基本一致,限于篇幅,不再贅述。

    圖8 晉西北地區(qū)各季節(jié)3 層云及以上云類型分布特征

    2.4 云的垂直結(jié)構(gòu)分布特征

    2.4.1 各類云的云底高度、云頂高度以及云層厚度分布

    不同類型云受不同的動力學(xué)機(jī)制控制,具有不同的垂直分布特征,利用CloudSat 資料統(tǒng)計得到各類云的出現(xiàn)頻率隨高度的分布曲線,如圖9 所示,其中,云在各高度上的出現(xiàn)頻率定義為:Fc=Nh/Nt ×100%。式中,Nt 指研究區(qū)域內(nèi)CloudSat 觀測到某類云的總廓線數(shù),Nh 指在高度h 上CloudSat 觀測到某類云的廓線數(shù)。在定義為某類云的數(shù)據(jù)中,所有該類云在某高度出現(xiàn)的頻率,某高度為100%,即為只要出現(xiàn)了該類云,肯定出現(xiàn)在了某高度。根據(jù)圖9 可以看出,卷云作為高云,可出現(xiàn)于7~15 km 高度,其出現(xiàn)頻率最高高度為11 km 左右,高層云和高積云均屬于中云,但二者出現(xiàn)的高度不同,高層云可出現(xiàn)于2~13 km,其出現(xiàn)頻率最高高度為8.5 km 左右,高積云可出現(xiàn)于2~10 km,其出現(xiàn)頻率最高高度為5 km左右,層積云、積云、雨層云以及深對流云云底高度都較低,基本分布在2 km 左右,但層積云和積云的云頂高度都較低,屬于淺薄的低云,雨層云和深對流云往往發(fā)展比較旺盛,屬于較為深厚的云系,發(fā)展旺盛的深對流云云頂常??梢缘竭_(dá)對流層頂。

    圖9 各類云的出現(xiàn)頻率隨高度的分布曲線

    表1 具體給出了各類云的云底高度、云頂高度以及云層厚度分布特征。

    表1 各類云分布特征統(tǒng)計表

    2.4.2 不同云層數(shù)下各類云的云底高度、云頂高度及云層厚度的季節(jié)分布特征

    圖10 所示為各季節(jié)各類云的垂直分布特征,由圖可見,卷云、層積云在各個季節(jié)的單層云、多層云中均有出現(xiàn),且出現(xiàn)的高度基本一致;高層云各季節(jié)各層云中也均有出現(xiàn),但在春季單層云、夏季多層云以及秋季的單層云與2 層云中出現(xiàn)較為集中,在7 km 左右,其余情況下分布較為分散;高積云出現(xiàn)在單層云中時,其出現(xiàn)頻率最高高度為5 km左右,除夏季外的其余情況中,均表現(xiàn)出分散特征,且部分出現(xiàn)多峰,即最大概率高度會出現(xiàn)在不同高度,考慮與對應(yīng)的天氣系統(tǒng)及垂直運(yùn)動相關(guān);積云在多層云中分部高度高于單層云;雨層云在單層云中的高度分布顯著高于多層云,且在春節(jié)和夏季,云層達(dá)到的高度顯著高于秋季和冬季,主要是雨層云往往伴隨連續(xù)性降水,云層相對深厚,主要以單層出現(xiàn);深對流云僅出現(xiàn)于夏季,在單層云系和多云系中均有出現(xiàn),但在單層云中分布的高度范圍最大,說明系統(tǒng)發(fā)展特別旺盛時,主要以單層云系為主。

    圖10 各季節(jié)各類云垂直分布特征

    3 結(jié)論

    本文利用CloudSat/CALIPSO 衛(wèi)星產(chǎn)品,對晉西北地區(qū)的云宏觀特性進(jìn)行了分析,結(jié)果表明:

    (1) 晉西北云發(fā)生概率的年平均值為58.1%,春季云發(fā)生率最高,夏季次之,秋、冬兩季相對較低,整體云發(fā)生情況與晉西北地區(qū)氣候特征基本一致。

    (2) 全年云層分布以單層云系為主,多層云中以2 層云為主,3 層云及其以上占比很少,此外,秋季的單層云系占比最大,夏季次之,春、冬季單層云占比相對其他季節(jié)較小。

    (3) 在云分類產(chǎn)品中,卷云、高層云、高積云、層積云、積云、雨層云以及深對流云在晉西北地區(qū)均有出現(xiàn),層云未曾出現(xiàn)。各類云的分布表現(xiàn)出顯著的季節(jié)分布特征,各類云在單層云及多層云中出現(xiàn)的概率隨著季節(jié)的變化各不相同。

    (4) 各類云的垂直結(jié)構(gòu)各不相同,不同云的云頂高度、云底高度以及云層厚度等各不相同,對于一般云系,云層厚度一般在2 km 左右,而對于雨層云和深對流云發(fā)展比較旺盛的深厚云系,其云層厚度可達(dá)10 km 左右,云底高度可達(dá)15 km,此外,部分云系在不同季節(jié)不同云層數(shù)中,云垂直結(jié)構(gòu)不盡相同。

    后續(xù)在以上分析的基礎(chǔ)上,需要進(jìn)一步研究云的微觀特性,開展局地數(shù)值模式模擬,力求進(jìn)一步掌握晉西北地區(qū)云形態(tài)、演變規(guī)律及其與降水、大風(fēng)、雷電等天氣現(xiàn)象的關(guān)系。

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