研究应用LAPS(Local Analysis and Prediction System)云分析方案,基于美国"风暴分析预报中心"开发的中尺度模式ARPS(Advanced Regional Prediction System)的资料分析系统ADAS(ARPS Data Analysis System),开发了GRAPES-Meso...研究应用LAPS(Local Analysis and Prediction System)云分析方案,基于美国"风暴分析预报中心"开发的中尺度模式ARPS(Advanced Regional Prediction System)的资料分析系统ADAS(ARPS Data Analysis System),开发了GRAPES-Meso(Mesoscale of the Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域中尺度数值预报模式的云分析系统,首次实现了地面云观测资料、卫星云图、多普勒雷达反射率资料在GRAPRS模式中的综合同化应用。详尽分析了地面云观测资料、卫星红外云图、可见光云图、多普勒雷达反射率多种观测资料对GRAPES模式初始三维云覆盖、多相混合比等云微物理因子以及初始场的调整。通过对2009年6月28日至7月4日湖南省一次强降水过程的模拟试验检验云分析系统的性能,对比分析表明:(1)云分析系统通过地面云观测资料、卫星红外云图、可见光云图、多普勒雷达反射率的同化,能够反演出三维云覆盖状况;(2)在三维云覆盖的基础上结合云底云顶高度,能够反演出云水、雨水、云冰等微粒,并显著改善模式初始湿度场;(3)云分析系统能够显著缩短模式的热启动时间,明显增大了开始几小时的降水量预报,对24小时的降水预报效果也有显著改善。展开更多
本文利用2007～2010年整四年最新可利用的CloudSat卫星资料,对东亚地区（15°～60°N,70°～150°E）云的微物理量包括冰/液态水含量、冰/液态水路径、云滴数浓度和有效半径等的分布特征和季节变化进行了分析.本文将整...本文利用2007～2010年整四年最新可利用的CloudSat卫星资料,对东亚地区（15°～60°N,70°～150°E）云的微物理量包括冰/液态水含量、冰/液态水路径、云滴数浓度和有效半径等的分布特征和季节变化进行了分析.本文将整个东亚地区划分为北方、南方、西北、青藏高原地区和东部海域五个子区域进行研究,结果显示：东亚地区冰水路径值的范围基本在700 g m-2以下,高值区分布在北纬40度以南区域,在南方地区夏季的平均值最大,为394.3 g m-2,而在西北地区冬季的平均值最小,为78.5 g m-2;而液态水路径的范围基本在600 g m-2以下,冬季在东部海域的值最大,达到300.8 g m-2,夏季最大值为281.5 g m-2,分布在南方地区上空.冰水含量的最高值为170 mg m-3,发生在8km附近,南方地区夏季的值达到最大,青藏高原地区的季节差异最大;而液态水含量在东亚地区的范围小于360 mg m-3,垂直廓线从10km向下基本呈现逐渐增大的趋势,峰值位于1～2 km高度上.冰云云滴数浓度在东亚地区的范围在150 L-1以下,水云云滴数浓度的值小于80 cm-3,垂直廓线的峰值均在夏季最大.冰云有效半径在东亚地区的最大值为90 μm,发生在5km左右;水云有效半径在东亚地区的值分布在10km以下,最大值为10～12 μm,基本位于1～2 km高度上.从概率分布函数来看,东亚地区冰/水云云滴数浓度的分布呈现明显的双峰型,其他量基本为单峰型.本文的结果可以为全球和区域气候模式在东亚地区对以上云微物理量的模拟提供一定的观测参考依据.展开更多
文摘利用CloudSat卫星搭载的云廓线雷达(cloud profiling radar,CPR)2007~2009年三年的观测资料,针对洋面非降水暖云有效廓线样本,分别对积云(Cu)、层云(St)、层积云(Sc)和高积云(Ac)等四类云型,分析了其在全球尺度的水平分布特征,并在此基础上特别考察了非降水暖云液相水含量(liquid water content,LWC)的垂直变化特性.研究发现,洋面非降水暖云中四类云型的样本占比从高至低依次为层积云76.46%、层云12.48%、积云7.45%、高积云3.61%,层积云在非降水暖云的总覆盖面积中占据主导作用.在样本量全球标准化后,四类云型的空间分布形式存在较大差异,层积云与层云主要集中于北美和南美大陆西侧近岸海域,积云与高积云则广泛分布于太平洋、大西洋和印度洋的洋面上,且高值位于大洋中部.尽管四类云型的生消机制和宏观形态存在很大差异,但不同云型LWC呈现出较为相似的垂直结构.对经几何厚度标准化后的LWC廓线进行比较,发现在四类典型非降水暖云中,由云底到云顶LWC一致呈现为先增后减的规律.云体中下部向上近似线性递增的结构基本反映了LWC的准绝热增长特性,而云体上部及云顶附近的向上递减结构明确反映了云顶普遍受到上空干空气侵入混合的强烈影响,由此导致了自云顶向下逐层衰减的云水蒸发.以云高和云厚两个参数分类的廓线统计结果还显示,LWC垂直结构受到云顶高度和云层几何厚度的影响.云层几何厚度增大时,LWC由云底到云中的递增结构会变厚,由云中到云顶的递减结构会变薄.几何厚度相同但云顶高度不同的云层,其LWC含量也有所不同,这表明对于特定云型,在生成及发展过程中,不同阶段所对应的LWC廓线结构也存在差异.
文摘研究应用LAPS(Local Analysis and Prediction System)云分析方案,基于美国"风暴分析预报中心"开发的中尺度模式ARPS(Advanced Regional Prediction System)的资料分析系统ADAS(ARPS Data Analysis System),开发了GRAPES-Meso(Mesoscale of the Global and Regional Assimilation and Prediction System)区域中尺度数值预报模式的云分析系统,首次实现了地面云观测资料、卫星云图、多普勒雷达反射率资料在GRAPRS模式中的综合同化应用。详尽分析了地面云观测资料、卫星红外云图、可见光云图、多普勒雷达反射率多种观测资料对GRAPES模式初始三维云覆盖、多相混合比等云微物理因子以及初始场的调整。通过对2009年6月28日至7月4日湖南省一次强降水过程的模拟试验检验云分析系统的性能,对比分析表明:(1)云分析系统通过地面云观测资料、卫星红外云图、可见光云图、多普勒雷达反射率的同化,能够反演出三维云覆盖状况;(2)在三维云覆盖的基础上结合云底云顶高度,能够反演出云水、雨水、云冰等微粒,并显著改善模式初始湿度场;(3)云分析系统能够显著缩短模式的热启动时间,明显增大了开始几小时的降水量预报,对24小时的降水预报效果也有显著改善。
文摘本文利用2007～2010年整四年最新可利用的CloudSat卫星资料,对东亚地区（15°～60°N,70°～150°E）云的微物理量包括冰/液态水含量、冰/液态水路径、云滴数浓度和有效半径等的分布特征和季节变化进行了分析.本文将整个东亚地区划分为北方、南方、西北、青藏高原地区和东部海域五个子区域进行研究,结果显示：东亚地区冰水路径值的范围基本在700 g m-2以下,高值区分布在北纬40度以南区域,在南方地区夏季的平均值最大,为394.3 g m-2,而在西北地区冬季的平均值最小,为78.5 g m-2;而液态水路径的范围基本在600 g m-2以下,冬季在东部海域的值最大,达到300.8 g m-2,夏季最大值为281.5 g m-2,分布在南方地区上空.冰水含量的最高值为170 mg m-3,发生在8km附近,南方地区夏季的值达到最大,青藏高原地区的季节差异最大;而液态水含量在东亚地区的范围小于360 mg m-3,垂直廓线从10km向下基本呈现逐渐增大的趋势,峰值位于1～2 km高度上.冰云云滴数浓度在东亚地区的范围在150 L-1以下,水云云滴数浓度的值小于80 cm-3,垂直廓线的峰值均在夏季最大.冰云有效半径在东亚地区的最大值为90 μm,发生在5km左右;水云有效半径在东亚地区的值分布在10km以下,最大值为10～12 μm,基本位于1～2 km高度上.从概率分布函数来看,东亚地区冰/水云云滴数浓度的分布呈现明显的双峰型,其他量基本为单峰型.本文的结果可以为全球和区域气候模式在东亚地区对以上云微物理量的模拟提供一定的观测参考依据.
基金Opening Project of Shanghai Key Laboratory of All Solid-state Laser and Applied Techniques(Grant No.2012ADL04)the National Science Foundation of China(Grant No.40805016)
