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(guó)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)
云對(duì)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(huì)影響大氣垂直結(jié)構(gòu),進(jìn)一步影響大氣環(huán)流形勢(shì),總云量的微小變化都可能會(huì)引起氣溫、降水等劇烈變化,因此,開(kāi)展對(duì)地區(qū)云的研究,對(duì)于提升氣象預(yù)報(bào)及氣候預(yù)測(cè)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(cè)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(cè)設(shè)備無(wú)法獲取垂直方向上云三維結(jié)構(gòu)的難題,提升了探測(cè)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(cè)能夠有效獲取全球云的三維結(jié)構(gòu)。目前,國(guó)內(nèi)外學(xué)者利用兩顆衛(wèi)星的探測(cè)數(shù)據(jù)開(kāi)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(duì)我國(guó)北方兩次暴雪天氣過(guò)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(cè)數(shù)據(jù),分析了8 種云類的時(shí)空分布特征,為氣候模式的云量診斷方案提供了對(duì)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(cè)資料,對(duì)南京地區(qū)的卷云物理特性開(kāi)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(duì)我國(guó)北方兩個(gè)區(qū)域云的垂直分布差異開(kāi)展了對(duì)比研究,結(jié)果表明不同大氣環(huán)境條件對(duì)云出現(xiàn)的概率以及云層的物理特征分布等會(huì)產(chǎn)生影響;尚博等[9]基于CloudSat 衛(wèi)星資料,對(duì)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(duì)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(cè)數(shù)據(jù)資料,從宏觀層面對(duì)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(bào)、氣候研究以及數(shù)值模式研究提供有力參考和支持。
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(duì)全球的氣象探測(cè)。衛(wèi)星位于高度705 km的太陽(yáng)同步軌道,繞地球一周為一個(gè)掃描軌道,掃描時(shí)間約99 min,每天可繞地球14 ~15 圈,圖1 給出了衛(wèi)星觀測(cè)軌道分布示意。
圖1 衛(wèi)星觀測(cè)軌道分布示意圖
CloudSat 衛(wèi)星搭載一臺(tái)94 GHz 毫米波云剖面雷達(dá)CPR(Cloud Profiling Radar),該雷達(dá)能夠探測(cè)到全球范圍內(nèi)的云廓線及其時(shí)空變化等,有助于研究云的發(fā)展過(guò)程、云對(duì)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(gè)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(cè)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(cè)波長(zhǎng)不同,對(duì)云粒子的探測(cè)敏感度不同。CPR 波長(zhǎng)相對(duì)較長(zhǎng),能夠穿透較厚云層,亦能夠探測(cè)多層云,但是由于波長(zhǎng)緣故,其無(wú)法探測(cè)到云中尺度相對(duì)較小、云層較薄的云系。CALIOP 波長(zhǎng)短,對(duì)云粒子包括氣溶膠粒子非常敏感,但由于波長(zhǎng)短,受云層的衰減也很強(qiáng),所以其僅能探測(cè)相對(duì)較薄的云層,而無(wú)法穿透很厚的云層,能夠較好彌補(bǔ)CPR 在觀測(cè)薄卷云方面的不足。二者各有優(yōu)勢(shì),聯(lián)合觀測(cè)得到云的垂直結(jié)構(gòu)信息更加準(zhǔn)確,是其他觀測(cè)難以獲取的[12-13]。
本文采用2006~2017年2 級(jí)產(chǎn)品2B-CLDCLASSLIDAR.P1_R05 開(kāi)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(gè)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(cè)到的不同云層類別,元素取值范圍為0~8,0 代表無(wú)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(duì)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(cè)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
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(cè)廓線中云層數(shù)大于等于1 的廓線數(shù)Nc與經(jīng)過(guò)研究區(qū)域廓線的總數(shù)Nt的比值,即:Pc=Nc/Nt×100%。
對(duì)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(duì)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(duì)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
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(duì)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?,全年云層分布以單層云為主,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(duì)其他季節(jié)較小,而多云層占比均高于其他季節(jié)。
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(yáng)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(cè)不到;另一方面是2B-CLDCLASS-LIDAR 產(chǎn)品對(duì)層云的識(shí)別能力較弱,因?yàn)樽R(shí)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(duì)ARM 站點(diǎn)的Ka 波段雷達(dá)先驗(yàn)的統(tǒng)計(jì)信息[15]。因此,下面主要針對(duì)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(duì)流云(Dc)7 類云的分布特征開(kāi)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(duì)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(duì)流云最少,占比2.8%;秋季各類云的分布相對(duì)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(duì)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(duì)較少,基本在5% 以內(nèi)。
整體來(lái)看,雨層云主要出現(xiàn)在春季和夏季,秋、冬季節(jié)相對(duì)較少,因?yàn)橛陮釉埔话愠霈F(xiàn)在暖鋒云系中,常對(duì)應(yīng)連續(xù)性降水天氣;深對(duì)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?duì)流云往往伴隨對(duì)流天氣發(fā)生,而晉西北地區(qū)對(duì)流天氣一般開(kāi)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(duì)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(duì)不同云類的多層云與單層云區(qū)分統(tǒng)計(jì)有利于對(duì)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(gè)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(gè)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(duì)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
2.4.1 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(dòng)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(jì)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(cè)到某類云的總廓線數(shù),Nh 指在高度h 上CloudSat 觀測(cè)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(duì)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(duì)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(duì)流云云頂常常可以到達(dá)對(duì)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(jì)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(jiàn),卷云、層積云在各個(gè)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(shí),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(huì)出現(xiàn)在不同高度,考慮與對(duì)應(yīng)的天氣系統(tǒng)及垂直運(yùn)動(dòng)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(duì)深厚,主要以單層出現(xiàn);深對(duì)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(shuō)明系統(tǒng)發(fā)展特別旺盛時(shí),主要以單層云系為主。
圖10 各季節(jié)各類云垂直分布特征
本文利用CloudSat/CALIPSO 衛(wèi)星產(chǎn)品,對(duì)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(duì)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(duì)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(duì)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(duì)于一般云系,云層厚度一般在2 km 左右,而對(duì)于雨層云和深對(duì)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(kāi)展局地?cái)?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。