基于CloudSat与CALIPSO联合观测研究全球云分布特征

利用2007—2010年CloudSat和CALIPSO资料,统计分析了全球云出现频率以及云量的水平和垂直分布,并与单独CloudSat资料得到的结果进行对比,讨论了CALIPSO观测到的云的空间分布特性。结果表明：全球平均总云量约0.69,云量高值区主要集中在南半球60°S附近西风带、北太平洋风暴路径带,其次是赤道辐合带（InTertropical Convergence Zone,简称ITCZ）,而云量低值区集中在北非沙漠地区及印度洋北部等地。CloudSat/CALIPSO资料与CERES等多种云观测资料获得的总云量分布都基本一致,但CloudSat/CALIPSO资料联合使用能更好地反应云的垂直结构。将联合观测的统计结果与仅使用CloudSat资料统计的云量分布结果对比,可以发现,CALIPSO在陆地上方可以观测到更多云雷达探测不到的高空冰云,且随着温度的降低,观测优势越来越明显;同时还可以观测到一些海洋上层云光学厚度较薄且未形成降水的暖云以及粒径较小的过冷水云。CALIPSO观测到的云顶粒子半径较小但数浓度较大的冰云主要分布在ITCZ、南半球60°S附近西风带和北太平洋风暴路径带地区,云量最大为0.31,占该温度下冰云总量的28％以上;而这些未形成降水的暖云主要是在10~20℃温度范围内南北美洲和南非西海岸地区,云量最大可达到0.4,占该温度下暖云总量的50％以上;过冷水云则主要是在-10℃~0℃温度范围内的南半球60°S附近西风带,云量也增加了0.1以上,约占混合云的15％。     

CFMIP大气环流模式模拟的东亚云辐射强迫特征

通过与卫星观测云和辐射资料的比较,检验了10个大气环流模式对东亚地区云量、垂直结构、光学属性以及辐射特征的模拟能力.10个模式的模拟结果均来自"云反馈模式比较计划"(CFMIP),为便于与国际卫星云气候计划(ISCCP)资料的比较,所有模式都引入了ISCCP模拟器.结果表明,10个模式均能模拟出东亚地区冬、夏两季云量及...     

基于CloudSat和ISCCP资料的中国及周边地区云量分布的对比分析

利用2006年7月至2007年6月的CloudSat 2B-GEOPROF-LIDAR产品资料和国际卫星云气候计划(ISCCP)D2月平均云量数据, 统计分析了中国及周边地区午间、凌晨年平均总云量的分布特征, 并对两种探测手段得到的年平均总云量及其昼夜变化进行了对比分析。结果表明, ISCCP与CloudSat总云量的分布形势在午间和凌晨均具有较好的一致性, 即相对多云与少云中心的位置吻合较好。但是, 两种资料得到的总云量在量值上存在一定差异。对于整个研究区域而言, 午间ISCCP较CloudSat平均总云量偏低8.9%, 凌晨偏低15.1%。除了中国北方少云带和日本岛以北海域等区域ISCCP云量高于CloudSat云量外, 其他区域ISCCP云量普遍低于CloudSat云量, 且在青藏高原、帕米尔高原、横断山脉、云贵高原以及印度半岛南端和热带部分岛屿等区域尤其显著。进一步对比表明, ISCCP与CloudSat云量差值总体上随CloudSat云量的增大而呈线性变化, 在CloudSat少云区ISCCP略有偏高, 而在多云区则显著偏低。此外, 对云量昼夜变化的对比分析发现, 青藏高原地区ISCCP云量昼夜变化量显著大于CloudSat。     

利用REOF对全球云量趋势变化的分析

文章利用ISCCP月平均云气候资料集的总云量数据,分析了总云量在全球的时空分布,并对四季云量分布进行对比;采用趋势分析和旋转经验正交函数分解的方法,比较了1983—2009年全球平均总云量的变化趋势,结果显示:27a以来全球云量总体呈现减少趋势,尤其是赤道太平洋地区最明显,高纬度地区云量略有增加。云量低值中心位于南北回归线附近,赤道辐合带有一云量高值中心。总体而言,南半球云量多于北半球,洋面云量多于陆面;春夏两季云量多于秋冬两季。     

Comparisons of cloud detection among four satellite sensors on severe haze days in eastern China

云在天气、气候和地球能量平衡中非常重要。雾霾地区不同卫星云探测精度如何的研究较少。本论文详细比较了中国东部地区2015–2016年冬季2次严重雾霾天气时,"A-Train"星群上四个遥感器的云探测。结果显示,在雾霾区域,MODIS/Aqua真彩色图和CALIOP/CALIPSO清楚地观测到气溶胶层时,AIRS/Aqua、CALIOP和CPR/CloudSat没有观测到云,而MODIS则观测到云顶高度接近地面的云,表明MODIS将气溶胶误判为云。更多雾霾天气个例结果显示,在雾霾区域,MODIS云量比AIRS云量高13%–49%,平均高36%.     

基于ISCCP云资料的中国地区不同类型云的时空分布

利用1994—2009年国际卫星云气候计划ISCCP中D2卫星观测月平均云数据集,从不同区域、不同云类角度出发,详细分析中国地区云量、云水路径、云光学厚度的时空分布特征。结果表明:(1)中国地区大部分水云分布在四川盆地至东南沿海一带,而大部分冰云分布在北方和青藏高原地区,其中卷云覆盖最广、云量最大,其次为卷层云、水高层云、水积云,而冰云中低云云量最小。(2)水云中层积云、雨层云和冰云中深对流云总云量、云水路径和云光学厚度均较大,云水含量丰富,对四川盆地至东南沿海一带降水贡献较大。(3)不同云类的总云量季节变化明显,不同区域表现不一,多数水云尤其是雨层云在北方和高原地区夏多冬少,而在西南和东南地区冬多夏少;冰云季节变化的地域性差异较小,多数区域高积云和高层云冬多夏少,卷层云和深对流云夏多冬少,表明冬季对流减弱使得冰云集聚且向中低层发展,而夏季温度升高、对流增强使得水云集聚并向高层发展。(4)水云中层云和雨层云的云水路径有明显的季节变化,且地域性特征明显,尤其是东南地区,表现为双峰型分布,峰值分别在2月和11月;冰云的云水路径在北方地区夏季达到峰值,而在南方地区冬季达到峰值。     

基于CloudSat观测资料对WRF模式的冷锋降水过程云参数模拟效果检验

基于WRF数值模式,采用Lin微物理方案,对中国南方地区一次冷锋降水过程进行模拟试验,并用CloudSat观测数据对模式模拟的云量、云液态水和云冰水含量的垂直分布特征进行检验。结果表明:模式模拟云量的垂直分布范围小于CloudSat观测到的分布范围,模拟的云量在低空往往出现缺失,模式可以较好地模拟出CloudSat探测到的深对流云的分布,但对零散分布的小尺度云团模拟效果较差;模式模拟的云液态水分布范围也小于CloudSat观测到的分布范围,云液态水含量值略低于CloudSat观测值,对CloudSat观测的云液态水含量值较低的区域,模式往往不能模拟出云液态水的存在;模式模拟的云冰水垂直分布特征与CloudSat观测结果较为一致,特别是对冰水含量大值中心的位置模拟效果较好,但模式模拟的云冰水含量值远低于CloudSat观测值。整体来看,模式对云冰水垂直分布的模拟效果优于对云液态水的模拟,但Lin微物理方案对云液态水和云冰水的模拟还需进一步改进与完善。     

CloudSat/CALIPSO卫星资料分析云的全球分布及其季节变化特征

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。      

近20年全球总云量变化趋势分析

利用ISCCP月平均云气候资料集的总云量资料, 采用趋势分析的方法, 得到1983年7月至2001年9月近20年来全球平均总云量的变化趋势, 并分析云量变化的可能原因。近20年全球增温幅度加快, 研究这期间云的变化, 对气候研究和模拟具有重要的意义。结果表明:平均大气环流决定总云量的分布;全球平均总云量的变化趋势在20世纪80年代末发生逆转, 即由增加转为减少;全球平均云量呈减少的变化趋势, 2000年与1987年相比, 减少量约占平均总云量的4%;从地理位置上看, 云量的变化存在区域性差异, 热带和中纬度地区的总云量减少较多, 高纬度地区云量略有增加, 其中南极大陆云量增加较多。     

东亚地区云垂直结构的CloudSat卫星观测研究

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.     

基于多源卫星资料的中国地区云宏微观特征研究

利用2007—2016年国际卫星云气候计划（International Satellite Cloud Climatology Project,ISCCP）、云和地球辐射能量系统（Clouds and the Earth''s Radiant Energy System,CERES）和中分辨率成像光谱仪（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer,MODIS）卫星反演云产品,对比分析了不同数据反演的中国地区云系结构的宏微观特征,并采用复合评价指标定量评估了不同数据之间时间和空间上的一致性。结果表明：三套卫星数据都能较好地反演出中国地区总云量呈南高北低、东高西低、夏高冬低的分布特征,但通过比较时间技巧（Temporal Skill,S_T）及空间技巧（Spatial Skill,S_S）复合评价指标及其各项分量发现,与MODIS相比,CERES与ISCCP数据反演的总云量时间序列演变特征明显更为一致,且其评分均有南方优于北方,夏季优于冬季的特征;进一步分析不同高度云量的S_T评分发现,CERES和ISCCP两套数据在南方地区的总云量差异主要来自于低云量的绝对偏差,而北方地区的偏差则同时存在于低云和中云;对比分析MODIS和CERES反演的云滴有效半径发现,高云对应的冰相云一致性较高,而中低云相对应的液相云的偏差则有夏季高于冬季的规律。针对夏季液相和冰相云滴粒径及概率密度分析则表明,相比CERES数据,MODIS对夏季液水和冰水粒子的有效半径在不同地区均有不同程度的高估,液（冰）水谱宽则更宽（窄）。     

The representation of tropical upper tropospheric water in EC Earth V2

Tropical upper tropospheric humidity, clouds, and ice water content, as well as outgoing longwave radiation (OLR), are evaluated in the climate model EC Earth with the aid of satellite retrievals. The Atmospheric Infrared Sounder and Microwave Limb Sounder together provide good coverage of relative humidity. EC Earth’s relative humidity is in fair agreement with these observations. CloudSat and CALIPSO data are combined to provide cloud fractions estimates throughout the altitude region considered (500–100?hPa). EC Earth is found to overestimate the degree of cloud cover above 200?hPa and underestimate it below. Precipitating and non-precipitating EC Earth ice definitions are combined to form a complete ice water content. EC Earth’s ice water content is below the uncertainty range of CloudSat above 250?hPa, but can be twice as high as CloudSat’s estimate in the melting layer. CERES data show that the model underestimates the impact of clouds on OLR, on average with about 9?W?m^?2. Regionally, EC Earth’s outgoing longwave radiation can be ～20?W?m^?2 higher than the observation. A comparison to ERA-Interim provides further perspectives on the model’s performance. Limitations of the satellite observations are emphasised and their uncertainties are, throughout, considered in the analysis. Evaluating multiple model variables in parallel is a more ambitious approach than is customary.     

联合星载毫米波雷达和中分辨率光谱成像仪的云底高度反演

云底高度是云重要的宏观物理参数。本文基于MODIS和CPR探测得到的可见光、红外和毫米波数据,提出了用主成分分析(Principal Component Analysis,PCA)和BP神经网络反演云底高度的新方法,并以相对湿度阈值法处理探空资料所获取的云底高度为基准,对PCA-BP法和CloudSat产品获取的云底高度进行了对比分析。结果表明:对绝大部分类型的云,PCA-BP法的反演偏差小于CloudSat产品。PCA-BP法和CloudSat产品反演的云底高度在夏季偏低,在其他季节偏高,且PCA-BP法与探空仪的均方根误差在所有季节均小于CloudSat产品,两者反演的云底高度具有一致的季节特征,即夏高冬低。PCA-BP法和CloudSat产品所获取的云底高度随纬度升高有减小趋势,在不同地区,两者具有不同的反演效果,反演误差随纬度升高而逐渐减小,对比结果说明了PCA-BP法反演云底高度具有一定的可行性。     

基于CloudSat/CALIPSO卫星资料的青藏高原云辐射及降水的研究进展

青藏高原上空的云及其相关联的降水和辐射影响了高原上空非绝热加热的空间结构。2006年卫星发射升空的CloudSat/CALIPSO卫星提供了定量的、完整的云垂直结构信息。本文回顾了国内外基于该资料进行的青藏高原上云宏观和微观结构特征,云与降水相关性,云辐射效应以及模式中的云-辐射问题方面的研究。指出抬升的青藏高原上水汽较少,限制了高原上云的垂直高度,对云层厚度和层数有显著压缩作用。在云量及其季节变化上,单层云的相对贡献大于亚洲季风区的其他区域;夏季对流云比较浅薄,积云发生频率最高,云内滴谱较宽;降水云以积云和卷云为主,云对总降水的贡献随着云层数增多而减小,降水增强时高层冰粒子的密集度趋于紧密;夏季青藏高原地区云的净辐射效应在8 km高度存在一个厚度仅1 km左右但较强的辐射冷却层,而在其下（4~7 km高度之间）为强的辐射加热层。最后展望了未来需要进一步开展的研究。     

Improving Representation of Tropical Cloud Overlap in GCMs Based on Cloud-Resolving Model Data

The decorrelation length (L_cf) has been widely used to describe the behavior of vertical overlap of clouds in general circulation models (GCMs); however, it has been a challenge to associate L_cf with the large-scale meteorological conditions during cloud evolution. This study explored the relationship between L_cf and the strength of atmospheric convection in the tropics based on output from a global cloud-resolving model. L_cf tends to increase with vertical velocity in the mid-troposphere (w₅₀₀) at locations of ascent, but shows little or no dependency on w₅₀₀ at locations of descent. A representation of L_cf as a function of vertical velocity is obtained, with a linear regression in ascending regions and a constant value in descending regions. This simple and dynamic-related representation of L_cf leads to a significant improvement in simulation of both cloud cover and radiation fields compared with traditional overlap treatments. This work presents a physically justifiable approach to depicting cloud overlap in the tropics in GCMs.     

Evaluation of cloud properties in the NOAA/NCEP global forecast system using multiple satellite products

Knowledge of cloud properties and their vertical structure is important for meteorological studies due to their impact on both the Earth’s radiation budget and adiabatic heating within the atmosphere. The objective of this study is to evaluate bulk cloud properties and vertical distribution simulated by the US National Oceanic and Atmospheric Administration National Centers for Environmental Prediction Global Forecast System (GFS) using three global satellite products. Cloud variables evaluated include the occurrence and fraction of clouds in up to three layers, cloud optical depth, liquid water path, and ice water path. Cloud vertical structure data are retrieved from both active (CloudSat/CALIPSO) and passive sensors and are subsequently compared with GFS model results. In general, the GFS model captures the spatial patterns of hydrometeors reasonably well and follows the general features seen in satellite measurements, but large discrepancies exist in low-level cloud properties. More boundary layer clouds over the interior continents were generated by the GFS model whereas satellite retrievals showed more low-level clouds over oceans. Although the frequencies of global multi-layer clouds from observations are similar to those from the model, latitudinal variations show discrepancies in terms of structure and pattern. The modeled cloud optical depth over storm track region and subtropical region is less than that from the passive sensor and is overestimated for deep convective clouds. The distributions of ice water path (IWP) agree better with satellite observations than do liquid water path (LWP) distributions. Discrepancies in LWP/IWP distributions between observations and the model are attributed to differences in cloud water mixing ratio and mean relative humidity fields, which are major control variables determining the formation of clouds.     

Estimation of the Aerosol Radiative Effect over the Tibetan Plateau Based on the Latest CALIPSO Product

Based on the CALIPSO (Cloud–Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation) Version 4.10 products released on 8 November 2016, the Level 2 (L2) aerosol product over the Tibetan Plateau (TP) is evaluated and the aerosol radiative effect is also estimated in this study. As there are still some missing aerosol data points in the daytime CALIPSO Version 4.10 L2 product, this study re-calculated the aerosol extinction coefficient to explore the aerosol radiative effect over the TP based on the CALIPSO Level 1 (L1) and CloudSat 2B-CLDCLASS-LIDAR products. The energy budget estimation obtained by using the AODs (aerosol optical depths) from calculated aerosol extinction coefficient as an input to a radiative transfer model shows better agreement with the Earth’s Radiant Energy System (CERES) and CloudSat 2B-FLXHR-LIDAR observations than that with the input of AODs from aerosol extinction coefficient from CALIPSO Version 4.10 L2 product. The radiative effect and heating rate of aerosols over the TP are further simulated by using the calculated aerosol extinction coefficient. The dust aerosols may heat the atmosphere by retaining the energy in the layer. The instantaneous heating rate can be as high as 5.5 K day^–1 depending on the density of the dust layers. Overall, the dust aerosols significantly affect the radiative energy budget and thermodynamic structure of the air over the TP, mainly by altering the shortwave radiation budget. The significant influence of dust aerosols over the TP on the radiation budget may have important implications for investigating the atmospheric circulation and future regional and global climate.     

Characterization of cloud microphysical properties in different cloud types over East Asia based on CloudSat/CALIPSO satellite products

利用CloudSat/CALIPSO卫星资料,本文揭示了东亚三个代表性区域的云微物理属性,为评估和改进模式云微物理过程提供重要的观测基础.研究的云微物理量包括云水/冰质量,数浓度和有效半径.研究表明:暖云中云水质量和数浓度随高度增加而减小,有效半径处于8-14μm范围.对于冰云,云冰质量和有效半径随高度增加而减小,而数浓度在垂直方向上变化不大.此外,云微物理属性在不同云型之间存在显著差异:积云的云水质量和数浓度最大,而卷云的云水质量和数浓度最小.从三个区域的对比结果来看,相比于华东和西北太平洋地区,青藏高原地区暖云的云水质量和数浓度较小,而冰云的则较大.