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    基于ISCCP和CMORPH-AWS資料的中國(guó)南方地區(qū)云與降水關(guān)系分析

    2022-09-23 08:43:34范思睿王維佳陳勇航
    干旱氣象 2022年4期
    關(guān)鍵詞:降水強(qiáng)度云量高值

    范思睿,王維佳,陳勇航

    (1.四川省人工影響天氣辦公室,四川 成都 610072;2.中國(guó)氣象局云降水物理與人工影響天氣重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室,北京 100081;3.中國(guó)氣象局大氣探測(cè)重點(diǎn)開(kāi)放實(shí)驗(yàn)室,四川 成都 610103;4.東華大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,上海 201620)

    引言

    作為地球氣候系統(tǒng)中必不可少的一部分,云能夠調(diào)節(jié)地-氣系統(tǒng)的能量收支,從而影響區(qū)域氣候和生態(tài)、植被變化[1-3],致使日照、氣溫、水汽、濕度、降水等發(fā)生變化[4-5]。在全球變暖背景下,氣候和生態(tài)變化也改變了云的時(shí)空分布和微物理特性[6]。云量是指云遮蔽天空視野的成數(shù),是評(píng)估云變化的宏觀參量,是重要的氣候因子,可作為氣候變化的標(biāo)示物[6]。云量通過(guò)大氣輻射效應(yīng),調(diào)節(jié)大氣溫度,與區(qū)域性氣候調(diào)整和生態(tài)系統(tǒng)有直接聯(lián)系[7-8]。有研究指出,全球云量的變化對(duì)氣候系統(tǒng)有正反饋,20世紀(jì)80年代以來(lái)云量的減少會(huì)促進(jìn)氣候變暖[6]。因此,研究云量變化對(duì)氣候變化分析和氣候模式改進(jìn)具有重要意義。

    近幾十年來(lái),大量學(xué)者利用地面觀測(cè)和衛(wèi)星資料研究云量分布和變化。全球平均總云量為59%,北半球和南半球各有一個(gè)明顯的高值區(qū),云量基本高于80%;總云量在20世紀(jì)80年代至90年代呈減少趨勢(shì),21世紀(jì)初呈大幅度增長(zhǎng)趨勢(shì);不同區(qū)域總云量變化趨勢(shì)差異較大,低緯度和中緯度地區(qū)總云量減少,高緯度地區(qū)總云量略有增多[9-11]。中國(guó)總云量呈南多北少帶狀分布,20世紀(jì)50年代初到20世紀(jì)末整體呈現(xiàn)減少趨勢(shì),春季、夏季和秋季呈顯著減少趨勢(shì),不同地區(qū)變化趨勢(shì)差異較大[12-14]。

    降水是云中微物理過(guò)程和動(dòng)力過(guò)程相互作用的結(jié)果,云和降水之間的轉(zhuǎn)化是互相制約、不斷調(diào)整、自我適應(yīng)的復(fù)雜過(guò)程,大部分研究指出總云量和降水有密切關(guān)系,但在不同地區(qū)云和降水關(guān)系不同。陳勇航等[15-16]利用國(guó)際衛(wèi)星云氣候計(jì)劃(International Satellite Cloud Climatology Project,ISCCP)云資料研究了西北地區(qū)云量與降水的關(guān)系,指出降水與高、中云量的空間分布有關(guān),特別是層狀云的云量和降水量關(guān)系密切,而積狀云和層積云的云量與降水關(guān)系不明顯。李躍清等[17]基于ISCCP云資料研究得到西南大部分地區(qū)的高層云與雨量、雨日關(guān)系密切,貴州、重慶地區(qū)夏季的雨層云云量與雨日、雨量具有較好的關(guān)系,說(shuō)明西南地區(qū)發(fā)生降水時(shí),一般是雨層云和高層云相伴存在。李昀英等[18]利用模式分析了云和降水之間的關(guān)系,發(fā)現(xiàn)中國(guó)東部云帶和降水有較好的對(duì)應(yīng)關(guān)系。孫麗等[19]利用Aqua/CERES(Clouds and the Earth′s Radiant Energy System)數(shù)據(jù)研究發(fā)現(xiàn)東北地區(qū)總云量和降水之間關(guān)系密切,總云量隨著小時(shí)雨強(qiáng)增強(qiáng)而增加。關(guān)于云量和降水之間的關(guān)系已經(jīng)取得了一些研究進(jìn)展,但由于不同高度和不同類型云的云水含量、云光學(xué)厚度、粒子相態(tài)、云內(nèi)溫度不同[14],其降水機(jī)制和對(duì)降水的影響不同,目前研究不同高度和不同類型云的云量和降水之間關(guān)系尚不多見(jiàn)。同時(shí),早期云的觀測(cè)主要是地面人工觀測(cè),容易受到觀測(cè)人員主觀因素和觀測(cè)位置的影響。隨著遙感技術(shù)的提高,衛(wèi)星觀測(cè)云資料可以彌補(bǔ)地面觀測(cè)資料的不足。因此,本文利用長(zhǎng)時(shí)間序列的ISCCP云資料集,結(jié)合中國(guó)自動(dòng)站(automatic weather station,AWS)降水?dāng)?shù)據(jù)與美國(guó)國(guó)家海洋和大氣管理局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)氣候預(yù)測(cè)中心(Climate Prediction Center,CPC)MORPHing technique(CMORPH)衛(wèi)星反演降水產(chǎn)品融合的格點(diǎn)降水產(chǎn)品(CMORPH-AWS)研究不同高度云的時(shí)空變化,探討云和降水的關(guān)系,不僅有助于了解云在降水中的作用和反饋機(jī)制,而且對(duì)空中云水資源開(kāi)發(fā)以及氣候模式的改進(jìn)有指導(dǎo)意義。

    1 資料及處理

    ISCCP是世界氣候研究計(jì)劃的一個(gè)子計(jì)劃,經(jīng)過(guò)多年觀測(cè)建立的云氣候數(shù)據(jù)集提供多種云參數(shù)資料,該資料由4顆地球同步衛(wèi)星(GMS、METEOSAT、GOES、INSAT)和至少1顆太陽(yáng)同步極軌衛(wèi)星(NOAA衛(wèi)星)獲取的輻射值,經(jīng)過(guò)云識(shí)別、輻射分析等處理得到[20-22]。本文選用1998年1月至2009年10月ISCCP的D1和D2云 資料,D1資 料的時(shí)間分辨率為3 h,每天8個(gè)時(shí)次(00:00、03:00、06:00、09:00、12:00、15:00、18:00、21:00,世界時(shí)),D2是D1的月平均數(shù)據(jù)集,包含云量、云水路徑、云光學(xué)厚度、云頂溫度、云頂氣壓、反射率等多種云參數(shù),其空間分辨率為280 km×280 km。計(jì)算云量的空間分布選用D2月平均資料,在計(jì)算降水和云量關(guān)系時(shí),為了匹配日降水資料選用D1日資料。

    對(duì)于ISCCP云產(chǎn)品數(shù)據(jù)的可靠性,ROSSOW等[21]和HAHN等[23]指出ISCCP云量資料在中低緯度地區(qū)與其他云資料吻合較好,全球偏差在5%以內(nèi),可以反映全球云分布情況。國(guó)內(nèi),劉洪利等[24]、李昀英等[25]和LI等[26]將ISCCP資料和中國(guó)地面觀測(cè)資料進(jìn)行對(duì)比,證明了二者月平均總云量的空間分布一致,季節(jié)變化和年際變化趨勢(shì)大致相同,在中國(guó)東部地區(qū)相關(guān)性較好,在高原和中國(guó)北方地區(qū)相對(duì)差一些,特別是青藏高原的低云偏差達(dá)到20%。

    與常規(guī)地面觀測(cè)不同,ISCCP按云頂氣壓和云光學(xué)厚度對(duì)云進(jìn)行分類,根據(jù)云頂氣壓可分為高云、中云、低云3種類型,即云頂氣壓高于680 hPa為低云,680~440 hPa為中云,低于440 hPa為高云;然后,根據(jù)光學(xué)厚度再將低云、中云、高云細(xì)分為9種類型[22-23]。與常規(guī)觀測(cè)云分類最大差別是深對(duì)流云,ISCCP中的深對(duì)流云是對(duì)應(yīng)常規(guī)觀測(cè)云分類中的積雨云[17]。

    本文選用1998年1月1日至2009年10月31日CMORPH-AWS融合降水資料逐日數(shù)據(jù),其空間分辨率為0.25°×0.25°。有研究表明,中國(guó)地區(qū)CMORPH-AWS融合降水?dāng)?shù)據(jù)的空間分布和站點(diǎn)降水空間分布基本一致,相對(duì)其他幾種降水產(chǎn)品,其克服了中國(guó)東部和西部地面觀測(cè)站點(diǎn)分布不均的問(wèn)題,特別是在青藏高原等觀測(cè)站點(diǎn)稀少、降水資料缺乏的地方發(fā)揮了優(yōu)勢(shì),同時(shí)精度優(yōu)于僅用衛(wèi)星反演的降水量產(chǎn)品[27-30]。

    為了讓CMORPH-AWS融合降水?dāng)?shù)據(jù)和ISCCP云參量資料的格點(diǎn)匹配,將CMORPH-AWS融合降水?dāng)?shù)據(jù)按280 km×280 km作區(qū)域平均。將日降水量大于0.1 mm作為有效降雨日;以日降水量大小代表降水強(qiáng)度。繪制降水強(qiáng)度和云量的散點(diǎn)圖時(shí)數(shù)據(jù)為各格點(diǎn)有效降雨日的降水強(qiáng)度和云量;繪制月降水次數(shù)和云量的散點(diǎn)圖時(shí)月降水次數(shù)為各格點(diǎn)某月有效降雨日總和,云量為各格點(diǎn)某月有效降雨日云量的平均值(該月有效降雨日云量總和/月有效降雨日數(shù))。

    考慮到中國(guó)國(guó)土面積大,地形復(fù)雜,按照李興宇等[31]對(duì)中國(guó)地區(qū)的劃分,即以35°N線區(qū)分南方和北方,以110°E線區(qū)分東部和西部,本文主要分析東南(110°E—121°E,21°N—35°N)和西南地 區(qū)(100°E—110°E,21°N—35°N),并將東南和西南地區(qū)統(tǒng)稱為南方地區(qū)(圖1)。文中附圖涉及的地圖基于國(guó)家測(cè)繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號(hào)為GS(2019)3082號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作,底圖無(wú)修改。

    圖1 研究區(qū)域示意圖Fig.1 Sketch map of study region

    2 中國(guó)南方云量和降水的空間分布

    圖2 1998—2009年中國(guó)南方地區(qū)年平均云量空間分布(單位:%)(a)總云量,(b)低云量,(c)中云量,(d)高云量Fig.2 Spatial distribution of annual mean cloud cover during 1998-2009 over southern China(Unit:%)(a)total cloud cover,(b)low cloud cover,(c)medium cloud cover,(d)high cloud cover

    圖2為1998—2009年中國(guó)南方地區(qū)年平均云量空間分布??梢钥闯?,南方地區(qū)總云量的高值中心主要集中在30°N附近,即四川盆地、重慶、貴州交接處,云量極大值達(dá)78%,而少云中心位于云南地區(qū),極小值為52%。這與LI等[32]、張琪等[33]分別利用華東和西南地區(qū)地面觀測(cè)云量資料得到的結(jié)論一致。位于四川盆地的高值中心是在青藏高原大地形和西風(fēng)氣流的共同作用下形成的[32]。同時(shí)中國(guó)南方地區(qū)是云光學(xué)厚度、云水路徑的高值區(qū),和云量的高值區(qū)相對(duì)應(yīng)[14,31]。夏季,中國(guó)西南地區(qū)受夏季風(fēng)影響,來(lái)自孟加拉灣、西太平洋和南海等地的水汽輸送增強(qiáng),在云貴高原的地形抬升下,成為云水高值區(qū),有利云的形成和發(fā)展[34]。南方地區(qū)低云量較少,為0~28%,低云量由沿海地區(qū)向內(nèi)陸地區(qū)逐漸減少。中云量空間分布和總云量相似,中云量高值中心位于四川盆地、重慶、湖南、貴州上空,極大值達(dá)48%,中低云量空間分布和丁守國(guó)等[6]研究結(jié)論一致。研究表明,西風(fēng)氣流遇到青藏高原,在西側(cè)產(chǎn)生分流,在東側(cè)形成輻合,加之東側(cè)的四川盆地常年濕度較高,有利于層狀云的形成,而穩(wěn)定的大氣層結(jié)是南方地區(qū)中云富集的原因,懸空逆溫層限制了云向上發(fā)展,最終在高原東側(cè)形成了大范圍的層狀中云[25,32]。中國(guó)高云量主要分布在青藏高原,極大值達(dá)71%,云量高值中心范圍和青藏高原地形基本一致。中國(guó)南方地區(qū)高云量為15%~35%,表現(xiàn)為從川西高原向沿海地區(qū)逐漸減少。對(duì)于低云量的分布特征,觀測(cè)資料和衛(wèi)星探測(cè)資料數(shù)值差別較大,ISCCP低云量相對(duì)地面觀測(cè)偏少,特別是在青藏高原地區(qū)[26,35],造成這種明顯差異的原因有兩個(gè):一是在于觀測(cè)方法的不同,ISCCP采用衛(wèi)星觀測(cè),探測(cè)到的低云量是沒(méi)有被高中云遮擋的低云量,從而偏少,而人工觀測(cè)的高云量是沒(méi)有被中低云遮擋的高云量,對(duì)高云的探測(cè)會(huì)偏少;二是在于云分類方法不同,有些云在地面觀測(cè)中被歸為低云,但在ISCCP云分類中被歸為中云[17]。

    為探討降水和云量之間的關(guān)系,分析了CMORPH-AWS融合降水?dāng)?shù)據(jù)多年平均空間分布(圖3),降水從沿海向內(nèi)陸逐漸減少,高值區(qū)主要分布在中國(guó)東南地區(qū)及云南南部,年降水量最大達(dá)2186.0 mm,而川西高原年降水量最低到416 mm。四川盆地、重慶、貴州是典型的總云量和中云量的高值區(qū),因?yàn)槭艿浇邓视绊?,年降水量相?duì)東南地區(qū)偏少。由于云和降水反饋機(jī)制復(fù)雜,降水的發(fā)生、持續(xù)、強(qiáng)度受到多種因素影響,接下來(lái)分析不同高度云量和降水強(qiáng)度、降水次數(shù)的關(guān)系。值得注意的是,在四川攀西高原的強(qiáng)降水中心,與降水實(shí)況有差異,這與CMORPH-AWS融合降水?dāng)?shù)據(jù)對(duì)復(fù)雜地形下降水反演精度有限有關(guān),說(shuō)明需要對(duì)融合降水?dāng)?shù)據(jù)中復(fù)雜地形下的降水的反演進(jìn)行改進(jìn)。

    圖3 1998—2009年中國(guó)南方地區(qū)年平均降水量空間分布(單位:mm)Fig.3 Spatial distribution of annual mean precipitation during 1998-2009 over southern China(Unit:mm)

    3 中國(guó)南方云量的季節(jié)變化

    圖4為1998—2009年中國(guó)南方地區(qū)四季總云量空間分布??梢钥闯?,總云量有明顯的季節(jié)變化,夏季多冬季少??傇屏扛咧抵行某D昃S持在四川盆地、貴州、重慶交接處上空,隨季節(jié)變化位移。春季,大部分地區(qū)總云量值在60%以上,少云中心位于云南上空,極小值為49%,中國(guó)東南部受西太平洋副熱帶高壓和南下冷空氣的影響,鋒面和氣旋頻繁,華南地區(qū)水汽充沛,與冬季相比,總云量明顯增多。夏季總云量增加,高值中心向西南移動(dòng),形成了云貴高原到四川的多云帶,極大值達(dá)91%,云量分布的變化和中國(guó)夏季風(fēng)的推進(jìn)有關(guān),季風(fēng)帶來(lái)洋面上的暖濕氣流,有利于云形成和維持。秋季總云量減少,顯示出向冬季過(guò)渡特征。冬季受到干冷冬季風(fēng)的影響,中國(guó)南方地區(qū)總云量降到最低。

    低云量季節(jié)變化不明顯(圖略)且整體表現(xiàn)出由沿海地區(qū)向內(nèi)陸地區(qū)逐漸減少的分布特征,東南沿海地區(qū)低云量為16%~27%。

    圖4 1998—2009年中國(guó)南方地區(qū)四季總云量空間分布(單位:%)(a)春季,(b)夏季,(c)秋季,(d)冬季Fig.4 The spatial distribution of the total cloud cover in four seasons during 1998-2009 over southern China(Unit:%)(a)spring,(b)summer,(c)autumn,(d)winter

    圖5 1998—2009年中國(guó)南方地區(qū)四季中云量空間分布(單位:%)(a)春季,(b)夏季,(c)秋季,(d)冬季Fig.5 The spatial distribution of the medium cloud cover in four seasons during 1998-2009 over southern China(Unit:%)(a)spring,(b)summer,(c)autumn,(d)winter

    圖5為1998—2009年中國(guó)南方地區(qū)四季中云量空間分布。中云量四季分布特征和總云量分布特征相似,在四川盆地、貴州、重慶交接處上空常年存在高值中心,高值中心的云量和范圍隨季節(jié)變化,在冬季云量最多,極大值達(dá)49%,范圍最廣,中心位置從四川盆地向長(zhǎng)江中下游延伸;夏季,高值中心的云量減少到28%,中心位置移到貴州上空。LI等[32]和丁守國(guó)等[6]指出,青藏高原以東的中國(guó)南方地區(qū)是同緯度地區(qū)層狀云出現(xiàn)最多的區(qū)域,主要是高原地形造成高層和低層輻合、中層輻散,促進(jìn)逆溫層形成,云只能在中低層堆積,冬季隨著西風(fēng)氣流增強(qiáng),南方地區(qū)中云量增加。

    圖6為1998—2009年中國(guó)南方地區(qū)四季高云量空間分布??梢钥闯觯咴屏侩S季節(jié)變化,表現(xiàn)為夏季多、冬季少,高值中心常年位于青藏高原上。夏季,高云量極大值達(dá)54%,秋季和冬季的高云量明顯減少,極大值為35%。中國(guó)南方大部分地區(qū)的高云量較多,季節(jié)變化明顯,這主要是因?yàn)楦咴菩枰谐渥愕乃蛷?qiáng)對(duì)流活動(dòng),高原的地表加熱作用和孟加拉灣充足水汽決定了青藏高原及其附近是高云高值區(qū),并會(huì)隨地表加熱作用和水汽變化而變化[36],夏季溫度升高,對(duì)流加強(qiáng),水汽充沛,中低云頂升高發(fā)展成為高云。

    圖6 1998—2009年中國(guó)南方地區(qū)四季高云量空間分布(單位:%)(a)春季,(b)夏季,(c)秋季,(d)冬季Fig.6 The spatial distribution of the high cloud cover in four seasons during 1998-2009 over southern China(Unit:%)(a)spring,(b)summer,(c)autumn,(d)winter

    云量受到地形和季風(fēng)影響,在不同季節(jié)云量變化較大,為了定量分析不同高度云量的季節(jié)變化,將南方地區(qū)不同高度的云量做區(qū)域平均,分析不同高度云量的月際變化(圖7)。中云量和低云量月際變化類似,在7月降到谷值分別為23%和5%,3月達(dá)到峰值分別為30%和11%??傇屏亢透咴屏吭码H變化類似,6月和7月達(dá)到峰值分別為76%和38%,12月達(dá)到谷值分別為48%和10%,變化趨勢(shì)和中、低云量剛好相反。夏季,中、低云量減少,高、總云量增加;冬季,高、總云量減少,中、低云量增加。

    4 中國(guó)南方云量和降水的關(guān)系

    為了分析云量和降水的關(guān)系,篩選出有降水時(shí)的云量與降水強(qiáng)度、月降水次數(shù)(圖8)進(jìn)行相關(guān)分析。從圖8可以看出,當(dāng)有降水發(fā)生時(shí),總云量集中在60%~90%,高云量集中在0~40%,中云量集中在15%~50%,低云量集中在0%~20%。總、高云量與降水強(qiáng)度呈顯著正相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為0.09和0.20而低云量和降水強(qiáng)度為顯著負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)為-0.21,均通過(guò)了α=0.05的顯著性檢驗(yàn);中云量和降水強(qiáng)度為正相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.01,沒(méi)有通過(guò)α=0.01的顯著性檢驗(yàn)。

    圖7 1998—2009年中國(guó)南方地區(qū)不同高度云量的月際變化Fig.7 Monthly variation of cloud cover at different heights over southern China during 1998-2009

    總云量、高云量與月降水次數(shù)為顯著負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為-0.12和-0.07,而中云量和月降水次數(shù)為顯著正相關(guān),相關(guān)系數(shù)為0.14,均通過(guò)了α=0.05的顯著性檢驗(yàn)。這說(shuō)明隨著總云量和高云量的增多,降水強(qiáng)度增強(qiáng)但月降水次數(shù)減少,特別是隨著高云量的增加,降水強(qiáng)度增強(qiáng)明顯,月降水次數(shù)減少;隨著中云量增多,月降水次數(shù)增多但對(duì)降水強(qiáng)度影響不大。這是因?yàn)榻邓葡凳怯筛咴坪椭械驮乒餐M成,高層云中的冰粒子或雨滴下降到中低層的云中時(shí),云水轉(zhuǎn)化為降水的效率提高,符合自然“播種-供給”的降水機(jī)制,有利于雨水的形成。由此可見(jiàn),在南方地區(qū)降水強(qiáng)度和月降水次數(shù)與不同高度的云量關(guān)系密切。

    圖8 1998—2009年中國(guó)南方地區(qū)云量與降水強(qiáng)度(a、b、c、d),月降水次數(shù)(e、f、g、h)的散點(diǎn)圖(a、e)總云量,(b、f)低云量,(c、g)中云量,(d、h)高云量Fig.8 The scatter plots between precipitation intensity(a,b,c,d),monthly precipitation frequency(e,f,g,h)and cloud cover over southern China during 1998-2009(a,e)total cloud cover,(b,f)low cloud cover,(c,g)medium cloud cover,(d,h)high cloud cover

    圖9 1998—2009年中國(guó)南方地區(qū)不同類型云的云量和降水強(qiáng)度的散點(diǎn)圖(a)積云,(b)層積云,(c)層云,(d)高積云,(e)高層云,(f)雨層云,(g)卷云,(h)卷層云,(i)深對(duì)流云Fig.9 The scatter plots between precipitation intensity and cloud cover with different type over southern China during 1998-2009(a)cumulus,(b)stratocumulus,(c)stratus,(d)altocumulus,(e)altostratus,(f)nimbostratus,(g)cirrus,(h)cirrostratus,(i)deep convective

    按照ISCCP的云分類方法,根據(jù)高度和厚度分成不同云狀,分析不同類型云的云量和降水強(qiáng)度(圖9)、月降水次數(shù)(圖10)的關(guān)系。層積云、層云云量和降水強(qiáng)度呈顯著負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為-0.22和-0.23,而高積云、高層云、卷云、卷層云、深對(duì)流云云量和降水強(qiáng)度呈顯著正相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為0.12、0.10、0.12、0.19、0.16,均通過(guò)了α=0.05的顯著性檢驗(yàn);積云、雨層云云量和降水強(qiáng)度相關(guān)不明顯。

    從圖10可以看出,積云、層積云、層云、高積云、高層云、深對(duì)流云云量與月降水次數(shù)為顯著負(fù)相關(guān),相關(guān)系數(shù)分別為-0.12、-0.19、-0.09、-0.13、-0.12、-0.06,通過(guò)了α=0.05的顯著性檢驗(yàn);雨層云、卷云、卷層云云量和月降水次數(shù)相關(guān)不顯著。說(shuō)明隨著層積云、層云云量的增加,降水強(qiáng)度和月降水次數(shù)減?。浑S著高積云、高層云、深對(duì)流云云量的增加,降水強(qiáng)度增強(qiáng)但月降水次數(shù)減少;隨著卷云、卷層云云量的增加,降水強(qiáng)度增強(qiáng)但對(duì)月降水次數(shù)影響不大;隨著積云云量的增強(qiáng),月降水次數(shù)增加但對(duì)降水強(qiáng)度影響不大??苄蹅サ龋?7]研究指出在夏季深對(duì)流云和卷層云云量與降水量呈顯著正相關(guān),深對(duì)流云和卷層云云量大值區(qū)伴隨雨帶移動(dòng)。這與本文結(jié)果相似。李躍清等[17]基于ISCCP云資料研究發(fā)現(xiàn)西南大部分地區(qū)的高層云云量與雨量、雨日關(guān)系密切,貴州、重慶地區(qū)夏季的雨層云云量與雨日、雨量也有較好的關(guān)系,表明西南地區(qū)發(fā)生降水時(shí),一般是雨層云和高層云相伴存在,和本文結(jié)論基本一致。由此可見(jiàn),在南方地區(qū)高積云、高層云、深對(duì)流云云量增加會(huì)對(duì)降水強(qiáng)度產(chǎn)生正影響,而對(duì)月降水次數(shù)產(chǎn)生負(fù)影響。

    圖10 1998—2009年中國(guó)南方地區(qū)不同類型云的云量和月降水次數(shù)的散點(diǎn)圖(a)積云,(b)層積云,(c)層云,(d)高積云,(e)高層云,(f)雨層云,(g)卷云,(h)卷層云,(i)深對(duì)流云Fig.10 The scatter plots between monthly precipitation frequency and cloud cover with different type over southern China during 1998-2009(a)cumulus,(b)stratocumulus,(c)stratus,(d)altocumulus,(e)altostratus,(f)nimbostratus,(g)cirrus,(h)cirrostratus,(i)deep convective

    5 結(jié)論

    本文利用1998年1月1日至2009年10月31日ISCCP云資料集,詳細(xì)分析了中國(guó)南方地區(qū)總云量和不同高度云量的空間分布和季節(jié)變化,并結(jié)合CMORPH-AWS融合降水?dāng)?shù)據(jù)初步分析不同高度和不同類型云的云量與降水的關(guān)系,得到如下主要結(jié)論:

    (1)中國(guó)南方地區(qū)總云量年均為52%~78%,高值中心常年維持在四川盆地、重慶、貴州交接處上空,隨季節(jié)變化位移。低云量年均為0~28%,表現(xiàn)為從沿海地區(qū)向內(nèi)陸地區(qū)減少的空間分布特征。中云量年均為15%~48%,高值常年維持在四川盆地、重慶、貴州交接處上空。高云量年均為15%~35%,表現(xiàn)為從沿海地區(qū)向川西高原逐漸增多的空間分布特征,高值中心常年位于青藏高原上空。在季節(jié)變化上,高云量呈夏季多冬季少,云量季節(jié)性變化大但高值中心基本穩(wěn)定在青藏高原;中云量和低云量年內(nèi)變化類似,冬季多、夏季少,季節(jié)性變化小;總云量呈夏季多、冬季少,空間分布變化和東亞夏季風(fēng)推進(jìn)有密切聯(lián)系。

    (2)中國(guó)南方地區(qū)降水強(qiáng)度、月降水次數(shù)和云量關(guān)系密切。降水強(qiáng)度與總云量、高云量呈顯著正相關(guān),與低云量呈顯著負(fù)相關(guān)。月降水次數(shù)與總云量、高云量呈顯著負(fù)相關(guān),與中云量呈顯著正相關(guān)。隨著總云量和高云量的增多,降水強(qiáng)度增強(qiáng)但月降水次數(shù)減少;隨著中云量增多,月降水次數(shù)增加但對(duì)降水強(qiáng)度影響較小。

    (3)降水強(qiáng)度與高積云、高層云、卷云、卷層云、深對(duì)流云云量呈顯著正相關(guān),與層積云、層云云量呈顯著負(fù)相關(guān);月降水次數(shù)與積云、層積云、層云、高積云、高層云、深對(duì)流云云量呈顯著負(fù)相關(guān)。隨著層積云、層云云量的增加,降水強(qiáng)度和月降水次數(shù)減?。浑S著高積云、高層云、深對(duì)流云云量的增加,降水強(qiáng)度增加、月降水次數(shù)減?。浑S著卷云、卷層云云量的增加,降水強(qiáng)度增加、月降水次數(shù)變化不大;隨著積云云量的增加月降水次數(shù)增加、降水強(qiáng)度變化不大。

    云和降水的發(fā)生、發(fā)展都受到大氣環(huán)流和云內(nèi)的微物理過(guò)程等相互影響,由于云的生成、發(fā)展、消亡與降水之間的反饋機(jī)制復(fù)雜,文中云和降水之間的關(guān)系僅為基于兩種遙感數(shù)據(jù)集的研究成果,沒(méi)有考慮衛(wèi)星云參數(shù)資料和遙感降水資料反演算法所帶來(lái)的誤差,并且降水類型、降水持續(xù)時(shí)間與云之間的關(guān)系還有待今后積累更多觀測(cè)特別是飛機(jī)觀測(cè)資料進(jìn)行研究。同時(shí),由于衛(wèi)星和地面對(duì)云的觀測(cè)方式不同,衛(wèi)星探測(cè)到的低云量是沒(méi)有被高、中云遮擋的云量,對(duì)低云的探測(cè)相對(duì)較低,因此與低云相關(guān)的結(jié)論還需結(jié)合更多資料作進(jìn)一步考證。

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