用云团强中心附近最大亮温梯度区判别强降水

用1996～2001年5～7月GMS红外云图资料,分析了GMS红外云图云顶温度与对应的地面雨量站的1 h雨量的关系,结果表明云团降水最强的区域既不是出现在云顶温度最低的区域,也不是出现在云顶温度梯度最大的区域,而是出现在云团强中心附近的云顶最大温度梯度区移动方向大约4个像素的地方.同时采用回归分析方法统计了云团最强降水与最低云顶亮温和发展率等因子的关系,然后根据云团强中心附近的最大亮温梯度区的移动来估计云团未来1 h强降水可能的强度与落区.     

基于云团特征的短时临近强降水预报技术

通过分析2005-2008年影响浙江的梅汛期强降水云团特征,将云团分为偏北型、居中型和偏南型,研究这三种类型云团云顶亮温与地面1小时强降水极值和10mm/h以上降水覆盖面积关系,结果表明偏南型和偏北型云团有较多相似特征,而居中型云团较其他两种云团则有较多相反特征.通过分析1小时强降水相对于云团中心移动路径的落区,指出梅汛期云顶1小时变温和亮温梯度与地面1小时强降水落区无明显配对模型.随后利用天气形势场资料,分析强降水云团与环境要素场的关系,指出云顶亮温的宏观特征与中高层的垂直速度、水汽通量密切相关,最后尝试建立三种类型强降水云团成熟阶段云顶亮温和地面降水人工神经网络预报方程,给预报员提供参考.     

基于葵花8号卫星资料的沈阳两次暴雨过程中对流云特征对比分析

应用葵花8号卫星资料,结合NCEP FNL再分析、GNSS遥感水汽、风廓线雷达、全国智能网格实况融合分析资料,对2017年7月14日和2018年8月7日沈阳两次暴雨过程(分别简称过程Ⅰ和过程Ⅱ)中对流云特征进行了比较分析,重点探讨了对流云的触发维持机制与影响降水特征差异的因素。结果表明:(1)两次过程分别为局地突发暴雨和区域性极端暴雨,沈阳市区暴雨均由两个对流云团引发,对流云团合并使得降水持续。过程Ⅱ云团合并发生在其移动方向的后侧,具有后向传播特征,合并云团沿其长轴方向移动影响沈阳市,使降水时间延长。(2)在降水前至降水初期,过程Ⅰ对流云顶和水汽层顶快速上升且云顶迅速超过水汽层顶,而过程Ⅱ亮温下降缓慢。短时强降水发生前红外和水汽亮温同步快速降至-60℃,可作为提前预判对流云团产生短时强降水的参考指标。10 min雨量大于10 mm的对流云云顶集中分布在红外亮温低于-55℃、亮温差为-5~0℃的范围。(3)两次过程中,沈阳市分别位于东北冷涡后部和副热带高压北缘。过程Ⅰ,探空曲线呈“X”型,CAPE高达2584 J·kg^-1,造成对流云深厚,云底以下干层导致雨滴蒸发,使降水强度减弱,该过程高强度降水仅发生在对流云团合并加强阶段。过程Ⅱ,云底到地面湿层明显,保证了雨滴降至地面,产生相同量级降水的云团的TBB比过程Ⅰ高。(4)强降水发生前,地面风场存在明显辐合,当大气可降水量2 h内跃增8 mm时,站点出现强降水;局地水汽跃增可能是低空西南气流偏南分量增大或偏北冷空气侵入到暖湿空气中所致。     

用红外云图估测小区域雨强及其在短时预报中的应用

在吸收国内外对卫星估测降水的经验和方法的基础上,利用深圳自动气象站网观测资料,对卫星云图资料进行分析、对比、反演,得到小区域红外云图对流云云顶亮温与降水强度的统计关系,建立了一个利用红外云图云顶亮温,结合空气水汽含量,云顶亮温的变化进行自动短量估测小区域对流云团降雨强度的方法;利用这种方法对深圳本地的短时强降雨的估测取得较好的效果。并在此基础上,运用云团移动外推的办法预测未来小区域云顶亮温的变化,     

风云二号气象卫星红外观测在云团降水监测中的应用

提升灾害性对流天气的监测预警能力是短临天气预报的首要目标,但对流性降水在时间、空间上分布高度不均,观测难度大。卫星遥感监测降水的传统红外、水汽亮温判识方法,报警云团数量多,空报率高,指示意义不稳定,需要结合背景因素寻找方法提炼卫星辐射观测中更多的内在隐含信息,建立云顶亮温与此类灾害天气间的联系。此文尝试使用FY-2气象卫星红外云图数据和逐时加密地面降水观测资料,通过追踪云团移动进而分类、提取参数,然后用模糊支持向量机（FSVM）方法建立地面观测雨强与云团特征动态演变间的机器学习数学关系,标识出有监测预警意义的云团和强降水中心,对检验地域和时间的卫星强降水云团检测识别率达80％左右。     

青海高原短时强降水天气的葵花-8卫星监测预警特征对比分析

为获得青海高原（以下简称高原）对流云团的强降水监测预警特征和预警方法,使用葵花-8卫星数据跟踪识别高原典型强降水天气过程的对流云团,计算并分析具有提前预警意义的云团特征参数。结果表明：（1）本文提出的对流云团识别的改进多通道法,经与传统多通道法对比检验,证明所得云团更接近对流主体,该方法适用于高原对流云团识别。（2）对流形成到成熟阶段,特征参数起伏变化,但红外与水汽通道亮温差（DTB13）和云顶亮温（Tmin）整体下降,云顶亮温梯度（GTmax）整体上升;在对流发展阶段仅红外1和2通道亮温差（DTB12）平均可达预警极值,在成熟阶段则是Tmin、DTB13、GTmax、深对流指数（DCI）等平均可达预警极值。高原上强降水天气的对流云多发展成深对流,降水发生在云团特征参数极值附近,短时强降水发生在深对流云区内特定云顶（上冲云顶或近似上冲云顶）所在特征参数极值区内或边缘附近。（3）特征参数极值对一般降水和强降水的开始时间分别提前0～1 h和0.5～4.5 h出现,在西风型流场下对强降水开始的提前时间相对较长。降水开始前,副高型流场下对流云团向深对流发展变化最剧烈,表现为DCI和GTmax平...     

西南低涡对流云团及其降水的一些特征

基于FY-2C静止卫星红外和水汽通道资料,简单分析了发生在四川盆地的西南低涡暴雨云团生消过程,给出了一些有意义的云团生命特征。同时,结合相应的地面自动站降水资料,详细分析了卫星红外和水汽通道云顶亮温与对流云团降水之间的关系特征,结果表明:对于一完整对流降水过程,1小时内最低水汽亮温和水汽亮温增量能很好地描述地面1小时累计降水特征。然而,用静止卫星红外或水汽通道亮温来表征的云团降水特征是非常复杂的。尽管具有相同的最低云顶红外或水汽亮温,但对不同的对流过程其总体降水量级趋势不一样。而且,对于同一对流过程的不同发展阶段,即使出现云顶红外或水汽亮温一样,但其地面降水特征也是不一致的。甚至是对于同一时刻具有相同最低红外或最低水汽亮温特征的云,其降水落区与量级都不尽相同。正是这些复杂的降水特征,使得西南低涡对流云团的降水估算具有很大的难度。      

辽宁长历时暴雨中尺度对流系统特征分析

选取发生在辽宁的3次典型长历时暴雨过程,利用NCEP/NCAR 1°×1°再分析、FY-2E黑体亮温TBB、多普勒天气雷达和自动气象站等资料,分析了降水实况、天气形势背景、卫星红外云图、雷达回波的结构和强度变化的代表性特征。结果表明:辽宁长历时暴雨是在有利于产生暴雨的大尺度环流背景下,异常稳定的形势场导致冷暖空气在某一地区长时间相互对峙而形成的。该型暴雨的降水实况具有雨强变化小、强降水无明显阶段性特征和雨强变化大、强降水具有明显阶段性两种特征。一般性对流云团、暖云和深对流云团均可造成该型暴雨,其中一般性对流云团的云顶亮温变化幅度小,在-47～-36℃,暖云的云顶亮温在-8～3℃,深对流云团的云顶亮温-68～-50℃且强降水发生在云顶亮温低值中心偏向温度梯度大值区一侧。该型暴雨的雷达反射率因子强回波质心较低,表现为上游回波同一方向连续移入形成的"列车效应"、本地生成回波并不断加强以及不同方向的强回波先后移入影响三种类型,小时平均回波强度及其变化对降水强度和趋势有较好的指示意义。需要特别关注副热带高压西侧低层高能高湿、凝结高度低、整层近乎饱和且又具有局地地形抬升触发条件地区的暖云强降水的分析和监测。     

一次西南低涡造成华南暴雨过程的FY-2卫星观测分析

2008年6月11-13日华南发生了一次西南涡暴雨天气过程,其中,广西区有6个台站11日20时至12日20时的降水打破6月雨量历史纪录,分别为东兰306mm、环江218 mm、灵川270mm、桂林251 mm、柳城177mm和田林163 mm.采用FY-2卫星云图资料、NCEP再分析资料、常规观测资料及地面降水资料,对这次强降水过程的暴雨云团及其影响系统和环境场作了分析研究.结果表明:(1)红外和水汽图像配合,可以反映西南低涡发展东移过程中低层辐合带云系、高空扰动云系和弱冷空气的不同作用,云图的演变过程可以刻画强降雨发生时低层辐合、高层辐散的气流结构.(2)本次广西特大暴雨过程可分为两个阶段,第一阶段主要是西南涡东南侧的暖区降水,对流云团分布范围较广,中尺度对流系统具有涡旋状云系结构;第二阶段有弱冷空气南下,在边界层辐合线的组织下,中尺度对流系统组织成线状云带,南移消失.过程中,无论是红外云顶亮温随时间的演变,或者是红外与水汽亮温差的时间演变均可以反映云团的演变过程,并与强降水有较好对应关系.在局地要素满足暴雨发生的必要条件下,监测多通道亮温的急剧下降,可作为重要指标提前2～3 h预警强降雨的发生.(3)西南低涡暴雨云团出现在西南涡东南和南侧的南风盛行区域,云团发展伴有低空急流加强,同时,云系发展与500 hPa正涡度平流的贡献有关.     

吉林省一次区域性暴雨天气过程的TBB图像特征分析

采用FY-2C静止卫星红外云图反演的逐时TBB资料、地面逐时降水资料、欧洲中心和北京T213物理量诊断分析资料,利用天气学分析方法研究了2005年8月12～14日吉林省一场区域性暴雨天气过程的TBB图像特征,揭示了副高后部切变线上中-α尺度雨团在TBB场上发生发展移动消亡的规律,对降水过程中的卫星TBB图像特征及其与各种天气系统、物理量场和降水强度之间的关系进行了重点分析。分析结果表明:此次暴雨过程发生于偏北的副高后部,副高区与TBB>0℃区域相对应。TBB低值强云团随云带沿低空急流方向移动,且与水汽及能量输送带密切关联,强降水是呈椭圆型的中尺度对流云团中的准圆形中-α尺度云团造成。TBB低值云团面积越大、数值越低时,1h降水量≥10mm站数出现的越多,TBB≤-50℃所覆盖范围与大到暴雨落区基本一致,最大1 h降水量的雨强落后于云团TBB最低值1～3h。     

云和辐射 （I）:云气候学和云的辐射作用

本文介绍与气候变化研究有密切关系的云的辐射作用的有关工作。这一部分从云微物理特性和云粒子光学性质入手，介绍了水云、冰云的太阳和红外辐射特性的理论和实测工作以及云的不均匀性对云辐射特性的影响。此外，还介绍了云气候学及云对辐射收支影响方面的工作。     

对流云增雨作业效果回波对比分析

人工催化对流云的效果检验是一个非常复杂的科学难题，它受当前科研水平、仪器装备水平、研究对象复杂性等多方面的制约。该文通过运用加密雷达资料对一次对流云催化作业个例的效果进行分析，采用目标云和对比云比较分析的方法，探讨了根据雷达回波各种参数的变化来判断催化作业效果的途径。结果表明，目标云在降水、生命期特征、回波垂直特征参数变化等方面都表现出与对比云明显的差异，从而推断本次作业达到了增加降雨的效果。     

一次对流云团过程结构特征的观测和模拟研究

为了解2015年8月22日发生在北京东部的一次对流云团的生消演变过程及微物理特征,使用耦合了CAMS云微物理方案的WRF中尺度云分辨模式对此次过程进行数值模拟。由于研究的对流云团尺度较小,对时空分辨率要求较高,把LAPS(Local Analysis and Prediction System)局地分析和预报系统同化多源观测资料后输出的高分辨率的中尺度分析场作为模式的初始场。将模拟结果与FY-2F卫星、北京SA波段多普勒天气雷达、地面雨量站等观测资料进行对比分析。同时,研究了对流云团中的微物理含量分布,深入分析此次过程的降水机制。结果表明:模式能够较好地模拟出对流云团在生成、发展、成熟和消散的四个不同阶段的演变规律,整个对流云系的发展持续4 h左右,对北京有直接影响的对流单体的生命时长在1 h左右;模拟的自然云云带分布和演变规律、小尺度云团的尺度、位置、形状和垂直结构都与观测资料有较好的一致性;模式也能模拟出降水落区和量级及强中心的位置。此次对流云过程主要为冷暖混合云系结构,云中过冷水丰沛,降水机制以冷云降水为主,暖区供水云对降水的发展有促进作用,霰融化为雨滴是主要的成雨过程。     

Evaluating the Impacts of Cloud Microphysical and Overlap Parameters on Simulated Clouds in Global Climate Models

The improvement of the accuracy of simulated cloud-related variables, such as the cloud fraction, in global climate models (GCMs) is still a challenging problem in climate modeling. In this study, the influence of cloud microphysics schemes (one-moment versus two-moment schemes) and cloud overlap methods (observation-based versus a fixed vertical decorrelation length) on the simulated cloud fraction was assessed in the BCC_AGCM2.0_CUACE/Aero. Compared with the fixed decorrelation length method, the observation-based approach produced a significantly improved cloud fraction both globally and for four representative regions. The utilization of a two-moment cloud microphysics scheme, on the other hand, notably improved the simulated cloud fraction compared with the one-moment scheme; specifically, the relative bias in the global mean total cloud fraction decreased by 42.9%–84.8%. Furthermore, the total cloud fraction bias decreased by 6.6% in the boreal winter (DJF) and 1.64% in the boreal summer (JJA). Cloud radiative forcing globally and in the four regions improved by 0.3%?1.2% and 0.2%?2.0%, respectively. Thus, our results showed that the interaction between clouds and climate through microphysical and radiation processes is a key contributor to simulation uncertainty.     

Observational Diagnosis of Cloud Phase in the Winter Antarctic Atmosphere for Parameterizations in Climate Models

The cloud phase composition of cold clouds in the Antarctic atmosphere is explored using data from the Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer (MODIS) and Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization (CALIOP) instruments for the period 2000--2006. We used the averaged fraction of liquid-phase clouds out of the total cloud amount at the cloud tops since the value is comparable in the two measurements. MODIS data for the winter months (June, July, and August) reveal liquid cloud fraction out of the total cloud amount significantly decreases with decreasing cloud-top temperature below 0oC. In addition, the CALIOP vertical profiles show that below the ice clouds, low-lying liquid clouds are distributed over ～20% of the area. With increasing latitude, the liquid cloud fraction decreases as a function of the local temperature. The MODIS-observed relation between the cloud-top liquid fraction and cloud-top temperature is then applied to evaluate the cloud phase parameterization in climate models, in which condensed cloud water is repartitioned between liquid water and ice on the basis of the grid point temperature. It is found that models assuming overly high cut-offs (》-40oC) for the separation of ice clouds from mixed-phase clouds may significantly underestimate the liquid cloud fraction in the winter Antarctic atmosphere. Correction of the bias in the liquid cloud fraction would serve to reduce the large uncertainty in cloud radiative effects.     

Calculating the Climatology and Anomalies of Surface Cloud Radiative Effect Using Cloud Property Histograms and Cloud Radiative Kernels

Cloud radiative kernels (CRK) built with radiative transfer models have been widely used to analyze the cloud radiative effect on top of atmosphere (TOA) fluxes, and it is expected that the CRKs would also be useful in the analyses of surface radiative fluxes, which determines the regional surface temperature change and variability. In this study, CRKs at the surface and TOA were built using the Rapid Radiative Transfer Model (RRTM). Longwave cloud radiative effect (CRE) at the surface is primarily driven by cloud base properties, while TOA CRE is primarily decided by cloud top properties. For this reason, the standard version of surface CRK is a function of latitude, longitude, month, cloud optical thickness (τ) and cloud base pressure (CBP), and the TOA CRK is a function of latitude, longitude, month, τ and cloud top pressure (CTP). Considering that the cloud property histograms provided by climate models are functions of CTP instead of CBP at present, the surface CRKs on CBP-τ histograms were converted to CTP-τ fields using the statistical relationship between CTP, CBP and τ obtained from collocated CloudSat and MODIS observations. For both climate model outputs and satellites observations, the climatology of surface CRE and cloud-induced surface radiative anomalies calculated with the surface CRKs and cloud property histograms are well correlated with those calculated from surface radiative fluxes. The cloud-induced surface radiative anomalies reproduced by surface CRKs and MODIS cloud property histograms are not affected by spurious trends that appear in Clouds and the Earth's Radiant Energy System (CERES) surface irradiances products.     

宁夏三类降水云的时空分布及环流特征分析

利用宁夏24个测站1971—2000年常规地面观测中云状、总云量、低云量、天气现象、降水量等资料,对宁夏30年中层状云、对流云及混合云降水的时空变化特征进行了分析。同时,利用NCEP/NCAR(1971—2000年)全球再分析资料,对宁夏三类降水云的环流特征进行了诊断分析。结果表明:30年中层状云降水次数明显多于对流云和混合云降水次数,是宁夏降水的主要类型,而混合云降水是宁夏大雨以上降水的主要类型;宁夏南部地区以层状云降水为主,北部地区对流云和混合云降水次数相对较多;三类降水云的月、年际和年代际变化特征及所对应的环流背景和影响系统具有明显的差异。     

基于CloudSat资料的东北地区降水云及非降水云垂直结构特征对比分析

利用2007—2010年CloudSat和CALIPSO卫星资料,首先通过大量个例分析并结合地面逐小时降水量观测资料验证CloudSat卫星识别降水云指标的合理性。在此基础上,统计分析了东北地区(39°~53°N、119°~135°E)的云垂直结构参数,着重分析了降水云系和非降水云系的垂直结构差异和季节差异。结果表明:东北地区云量廓线呈双峰分布特征,有明显的昼夜及季节差异。东北地区以单层云为主,降水也主要产生于这类云系,是东北地区人工增雨作业的主要对象。单层降水云以低云、冷云、冰云或混合云为主,主要云类别是雨层云。双层降水云以高低云或中低云配置为主,且都为冷云;高层以冰云为主,主要类型是卷云和高层云;低层以混合云或冰云为主,主要类型是雨层云、层积云、积云。降水云系与非降水云系存在显著的垂直结构差异,双层云的降水由低层产生。云底高度较低、云体较厚且夹层厚度更薄的云易产生降水。同时,降水云云底温度更高,分布呈现出季节差异。     

Verification and Correction of Cloud Base and Top Height Retrievals from Ka–band Cloud Radar in Boseong,Korea

In this study,cloud base height(CBH) and cloud top height(CTH) observed by the Ka-band(33.44 GHz) cloud radar at the Boseong National Center for Intensive Observation of Severe Weather during fall 2013(September-November) were verified and corrected.For comparative verification,CBH and CTH were obtained using a ceilometer(CL51) and the Communication,Ocean and Meteorological Satellite(COMS).During rainfall,the CBH and CTH observed by the cloud radar were lower than observed by the ceilometer and COMS because of signal attenuation due to raindrops,and this difference increased with rainfall intensity.During dry periods,however,the CBH and CTH observed by the cloud radar,ceilometer,and COMS were similar.Thin and low-density clouds were observed more effectively by the cloud radar compared with the ceilometer and COMS.In cases of rainfall or missing cloud radar data,the ceilometer and COMS data were proven effective in correcting or compensating the cloud radar data.These corrected cloud data were used to classify cloud types,which revealed that low clouds occurred most frequently.     

A Statistically-Based Low-Level Cloud Scheme and Its Tentative Application in a General Circulation Model

1. Introduction Clouds are active factors in the climate system, and have significant influences on the global hydrolog- ical and thermal budgets. More and more the climate model developers and researchers have realized the im- portance to appropriately describe the interactions be- tween cloud and radiation in the atmospheric general circulation model (AGCM). It is well known that cloud is one of the contributing factors to the uncertainties in the simulation of climate by AGCM. Especiall…