星載測云雷達(dá)與激光雷達(dá)探測的東亞夏季卷云和深對流云及其輻射特征研究
發(fā)布時間：2021-01-07 15:47
東亞是典型的季風(fēng)區(qū)之一,其夏季多種云系是季風(fēng)系統(tǒng)的成員之一,也是季風(fēng)降水的載體。云系不僅是影響能量平衡的重要因子,而且是水循環(huán)過程的關(guān)鍵環(huán)節(jié),其在天氣和氣候變化中起著重要作用,故直接影響著人類的社會活動。相對地基儀器探測,衛(wèi)星搭載儀器探測云系具有不受地域限制、探測均一等優(yōu)點(diǎn),因此使用多源衛(wèi)星儀器觀測云系已經(jīng)成為當(dāng)前大氣遙感和氣候變化領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),而星載測云微波雷達(dá)和激光雷達(dá)探測云系,也是近十年內(nèi)的最新技術(shù)。東亞地區(qū)幅員遼闊,下墊面屬性復(fù)雜,夏季季風(fēng)活動復(fù)雜多變,不同類型云系形成的熱-動力過程和微物理過程有所不同�；蛟S是受到觀測資料的限制,以往學(xué)者們更多是從天氣動力學(xué)視角,研究東亞季風(fēng)活動規(guī)律,而對東亞云系活動規(guī)律認(rèn)知有限,尤其是對該地區(qū)卷云和深對流云缺乏了解。因此,研究東亞地區(qū)夏季卷云和深對流云的特征及其形成原因,對理解東亞夏季天氣和氣候具有十分重要的科學(xué)意義,為改進(jìn)模式的降水預(yù)報精度也有著重要的實(shí)際意義。本論文以東亞（15°N-50°N,70°E-150°E）為研究區(qū)域,利用星載微波測云雷達(dá)（簡稱云廓線雷達(dá),CPR）與星載激光測云和氣溶膠雷達(dá)（簡稱云-氣溶膠偏振激光雷達(dá),CALIO...
【文章來源】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】：119 頁
【學(xué)位級別】：博士
【部分圖文】：
圖１．２本文研宄區(qū)域的地形圖??
ＳＣＣＰ資料來統(tǒng)計東亞乃至全球的云量分布，例如利用ＩＳＣＣＰ資料，吳??澗ａｎｄ劉佳（２０１１）分析了?１９８４－２００６年東亞地區(qū)不同種類云量的變化趨勢，發(fā)??現(xiàn)東亞地區(qū)總云量和高、低云量減少，而中云呈現(xiàn)增加趨勢，云量存在較大的??區(qū)域差異；魏麗ａｎｄ鐘強(qiáng)（１９９７）揭示了高原地區(qū)云的的水平分布特征，發(fā)現(xiàn)??高原夏季云量顯著高于冬季且云頂更高；劉奇等（２０１０）利用ＩＳＣＣＰ的云量資??料系統(tǒng)分析了全球尺度總云量以及高、中、低云的分布特征，指出全球總云量??的均值為６６．５?％?（圖１．３）；?Ｆｅｎｇ?ｅｔａｌ．?（２０丨１）利用ＩＳＣＣＰ云產(chǎn)品資料揭示了副??高內(nèi)云的日變化特征。在ＩＳＣＣＰ云類型劃分中，按照反演的云頂高度與云的光??學(xué)厚度將云劃分為九類，然而ＩＳＣＣＰ采用可見光和紅外信號探測數(shù)據(jù)進(jìn)行反演??的方法，使得它無法準(zhǔn)確有效給出云類識別、云層結(jié)構(gòu)等問題，如該資料云產(chǎn)??品中僅依據(jù)２５０?ｇ．ｍ＿２的云水含量的閾值來劃分降水云與非降水云。且該資料也??無法提供準(zhǔn)確的云滴粒子有效半徑等微物理信息。??？，ｓ?ｍ－ｓ??０?？）?１２０?Ｆ．?１８０?１２０＊Ｗ?６０?０?０?６０?１２０＊１：?Ｉ２０＊＼Ｖ?００?０??＿ｉ??ｖ—?？?ｉ?■?ｉ??２ｆ）?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０?（°－〇）??圖１．３基于ＩＳＣＣＰ資料統(tǒng)計的多年平均（１９８４－２００４）總云量的全球水平分布（ａ）冬季和??（ｂ）夏季（引自劉奇等，２０１０）??３??
?６０?�。玻埃�?ＩＳＯ?１２０?Ｗ?６０?０??０．５?１?１．５?２．５?３?３．５?４?５?６？?ｉｍｎ?ｈ＂１?１４?Ｉｆｔ?１７?１９?２０?２２?２４?２６?２８?ｕｒｎ??０?？！?１２０＊Ｅ?ＩＪｉＯ?１２（ｒｗ?６０?０?０?６０?１２０＾Ｅ?１８０?１２０?Ｗ?Ｈ）?０??１０?２０?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０?１００?１１０?１２０?０．１?０．２?０．４?０．６?０．８?１?１．２?１．４?１．６?１．８?２?ｋｇ?ｎｒ??圖１．４基于ＴＲＭＭ探測資料及反演所得的１９９８年１月（ａ）降水率，（ｂ）有效粒子半徑，??（ｃ）光學(xué)厚度以及（ｄ）液態(tài)水路徑的空間分布（引自Ｆｕ，２０１４）??近些年來，云系的垂直結(jié)構(gòu)特征則主要依靠主動探測的云廓線雷達(dá)（Ｃｌｏｕｄ??Ｐｒｏｆｉｌｅ?Ｒａｄａｒ，ＣＰＲ）和云－氣溶膠激光雷達(dá)（Ｃｌｏｕｄ－Ａｅｒｏｓｏｌ?ＬＩＤＡＲ?ｗｉｔｈ??Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ?Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ，ＣＡＬ１０Ｐ）來獲齲利用多源遙感探測資料，國內(nèi)外學(xué)??者對東亞及全球地區(qū)云量、云的垂直結(jié)構(gòu)、云滴有效粒子半徑、云水含量等云??參數(shù)的基本特征及其反演開展了大量的研宄工作（Ｗｕｅｔａｌ．，２００９；李積明ｅｔａｌ．，??２００９；?Ｄｅｌａｎｏｇ?ａｎｄ?Ｈｏｇａｎ，?２０１０；Ｈｕｅｔａｌ．，２０１０；汪會等，２０１１；彭杰等，２０１３；張??華等，２０１５）。例如Ｌｕｏ?ｅｔ?ａｌ．?（２００９）利用１４個月的ＣｌｏｕｄＳａｔ／ＣＡＬＩＰＳＯ資料分析??了中國東部（２０°Ｎ－３５°Ｎ，１０２．５°Ｅ－１２２．５°Ｅ）和印度季風(fēng)區(qū)云的發(fā)生頻次，發(fā)現(xiàn)中??國東部
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Land-surface processes and summer-cloud-precipitation characteristics in the Tibetan Plateau and their effects on downstream weather: a review and perspective[J]. Yunfei Fu,Yaoming Ma,Lei Zhong,Yuanjian Yang,Xueliang Guo,Chenghai Wang,Xiaofeng Xu,Kun Yang,Xiangde Xu,Liping Liu,Guangzhou Fan,Yueqing Li,Donghai Wang. National Science Review. 2020(03)
[2]Main Detrainment Height of Deep Convection Systems over the Tibetan Plateau and Its Southern Slope[J]. Quanliang CHEN,Guolu GAO,Yang LI,Hongke CAI,Xin ZHOU,Zhenglin WANG. Advances in Atmospheric Sciences. 2019(10)
[3]基于CloudSat的臺風(fēng)深對流云微物理參數(shù)相關(guān)性分析[J]. 羅雙,張峰,楊柳妮. 紅外. 2019(09)
[4]Comparative Analyses of Vertical Structure of Deep Convective Clouds Retrieved from Satellites and Ground-Based Radars at Naqu over the Tibetan Plateau[J]. Hui Wang,Xueliang Guo. Journal of Meteorological Research. 2019(03)
[5]基于C-FMCW雷達(dá)的高原夏季對流云垂直結(jié)構(gòu)分析研究[J]. 阮悅,阮征,魏鳴,葛潤生,李豐,金龍. 高原氣象. 2018(01)
[6]CPR雷達(dá)探測北半球夏季多層云系結(jié)構(gòu)統(tǒng)計特征分析[J]. 譚瑞婷,冼桃,傅云飛. 氣候與環(huán)境研究. 2018(01)
[7]基于CloudSat資料的中國地區(qū)深對流云物理特征研究[J]. 楊冰韻,吳曉京,郭徵. 高原氣象. 2017(06)
[8]基于CloudSat衛(wèi)星資料的青藏高原云系發(fā)生頻率及其結(jié)構(gòu)[J]. 劉建軍,陳葆德. 高原氣象. 2017(03)
[9]中國及周邊海域?qū)α髟茍F(tuán)的水平和垂直尺度[J]. 盧志賢,李昀英,方樂鋅. 氣象學(xué)報. 2016(06)
[10]云底高度的地基毫米波云雷達(dá)觀測及其對比[J]. 唐英杰,馬舒慶,楊玲,陶法,李思騰,謝成華,唐凡潔. 應(yīng)用氣象學(xué)報. 2015(06)
本文編號：2962823
【文章來源】：中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)安徽省 211工程院校 985工程院校
【文章頁數(shù)】：119 頁
【學(xué)位級別】：博士
【部分圖文】：
圖１．２本文研宄區(qū)域的地形圖??
ＳＣＣＰ資料來統(tǒng)計東亞乃至全球的云量分布，例如利用ＩＳＣＣＰ資料，吳??澗ａｎｄ劉佳（２０１１）分析了?１９８４－２００６年東亞地區(qū)不同種類云量的變化趨勢，發(fā)??現(xiàn)東亞地區(qū)總云量和高、低云量減少，而中云呈現(xiàn)增加趨勢，云量存在較大的??區(qū)域差異；魏麗ａｎｄ鐘強(qiáng)（１９９７）揭示了高原地區(qū)云的的水平分布特征，發(fā)現(xiàn)??高原夏季云量顯著高于冬季且云頂更高；劉奇等（２０１０）利用ＩＳＣＣＰ的云量資??料系統(tǒng)分析了全球尺度總云量以及高、中、低云的分布特征，指出全球總云量??的均值為６６．５?％?（圖１．３）；?Ｆｅｎｇ?ｅｔａｌ．?（２０丨１）利用ＩＳＣＣＰ云產(chǎn)品資料揭示了副??高內(nèi)云的日變化特征。在ＩＳＣＣＰ云類型劃分中，按照反演的云頂高度與云的光??學(xué)厚度將云劃分為九類，然而ＩＳＣＣＰ采用可見光和紅外信號探測數(shù)據(jù)進(jìn)行反演??的方法，使得它無法準(zhǔn)確有效給出云類識別、云層結(jié)構(gòu)等問題，如該資料云產(chǎn)??品中僅依據(jù)２５０?ｇ．ｍ＿２的云水含量的閾值來劃分降水云與非降水云。且該資料也??無法提供準(zhǔn)確的云滴粒子有效半徑等微物理信息。??？，ｓ?ｍ－ｓ??０?？）?１２０?Ｆ．?１８０?１２０＊Ｗ?６０?０?０?６０?１２０＊１：?Ｉ２０＊＼Ｖ?００?０??＿ｉ??ｖ—?？?ｉ?■?ｉ??２ｆ）?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０?（°－〇）??圖１．３基于ＩＳＣＣＰ資料統(tǒng)計的多年平均（１９８４－２００４）總云量的全球水平分布（ａ）冬季和??（ｂ）夏季（引自劉奇等，２０１０）??３??
?６０?�。玻埃�?ＩＳＯ?１２０?Ｗ?６０?０??０．５?１?１．５?２．５?３?３．５?４?５?６？?ｉｍｎ?ｈ＂１?１４?Ｉｆｔ?１７?１９?２０?２２?２４?２６?２８?ｕｒｎ??０?？！?１２０＊Ｅ?ＩＪｉＯ?１２（ｒｗ?６０?０?０?６０?１２０＾Ｅ?１８０?１２０?Ｗ?Ｈ）?０??１０?２０?３０?４０?５０?６０?７０?８０?９０?１００?１１０?１２０?０．１?０．２?０．４?０．６?０．８?１?１．２?１．４?１．６?１．８?２?ｋｇ?ｎｒ??圖１．４基于ＴＲＭＭ探測資料及反演所得的１９９８年１月（ａ）降水率，（ｂ）有效粒子半徑，??（ｃ）光學(xué)厚度以及（ｄ）液態(tài)水路徑的空間分布（引自Ｆｕ，２０１４）??近些年來，云系的垂直結(jié)構(gòu)特征則主要依靠主動探測的云廓線雷達(dá)（Ｃｌｏｕｄ??Ｐｒｏｆｉｌｅ?Ｒａｄａｒ，ＣＰＲ）和云－氣溶膠激光雷達(dá)（Ｃｌｏｕｄ－Ａｅｒｏｓｏｌ?ＬＩＤＡＲ?ｗｉｔｈ??Ｏｒｔｈｏｇｏｎａｌ?Ｐｏｌａｒｉｚａｔｉｏｎ，ＣＡＬ１０Ｐ）來獲齲利用多源遙感探測資料，國內(nèi)外學(xué)??者對東亞及全球地區(qū)云量、云的垂直結(jié)構(gòu)、云滴有效粒子半徑、云水含量等云??參數(shù)的基本特征及其反演開展了大量的研宄工作（Ｗｕｅｔａｌ．，２００９；李積明ｅｔａｌ．，??２００９；?Ｄｅｌａｎｏｇ?ａｎｄ?Ｈｏｇａｎ，?２０１０；Ｈｕｅｔａｌ．，２０１０；汪會等，２０１１；彭杰等，２０１３；張??華等，２０１５）。例如Ｌｕｏ?ｅｔ?ａｌ．?（２００９）利用１４個月的ＣｌｏｕｄＳａｔ／ＣＡＬＩＰＳＯ資料分析??了中國東部（２０°Ｎ－３５°Ｎ，１０２．５°Ｅ－１２２．５°Ｅ）和印度季風(fēng)區(qū)云的發(fā)生頻次，發(fā)現(xiàn)中??國東部
【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Land-surface processes and summer-cloud-precipitation characteristics in the Tibetan Plateau and their effects on downstream weather: a review and perspective[J]. Yunfei Fu,Yaoming Ma,Lei Zhong,Yuanjian Yang,Xueliang Guo,Chenghai Wang,Xiaofeng Xu,Kun Yang,Xiangde Xu,Liping Liu,Guangzhou Fan,Yueqing Li,Donghai Wang. National Science Review. 2020(03)
[2]Main Detrainment Height of Deep Convection Systems over the Tibetan Plateau and Its Southern Slope[J]. Quanliang CHEN,Guolu GAO,Yang LI,Hongke CAI,Xin ZHOU,Zhenglin WANG. Advances in Atmospheric Sciences. 2019(10)
[3]基于CloudSat的臺風(fēng)深對流云微物理參數(shù)相關(guān)性分析[J]. 羅雙,張峰,楊柳妮. 紅外. 2019(09)
[4]Comparative Analyses of Vertical Structure of Deep Convective Clouds Retrieved from Satellites and Ground-Based Radars at Naqu over the Tibetan Plateau[J]. Hui Wang,Xueliang Guo. Journal of Meteorological Research. 2019(03)
[5]基于C-FMCW雷達(dá)的高原夏季對流云垂直結(jié)構(gòu)分析研究[J]. 阮悅,阮征,魏鳴,葛潤生,李豐,金龍. 高原氣象. 2018(01)
[6]CPR雷達(dá)探測北半球夏季多層云系結(jié)構(gòu)統(tǒng)計特征分析[J]. 譚瑞婷,冼桃,傅云飛. 氣候與環(huán)境研究. 2018(01)
[7]基于CloudSat資料的中國地區(qū)深對流云物理特征研究[J]. 楊冰韻,吳曉京,郭徵. 高原氣象. 2017(06)
[8]基于CloudSat衛(wèi)星資料的青藏高原云系發(fā)生頻率及其結(jié)構(gòu)[J]. 劉建軍,陳葆德. 高原氣象. 2017(03)
[9]中國及周邊海域?qū)α髟茍F(tuán)的水平和垂直尺度[J]. 盧志賢,李昀英,方樂鋅. 氣象學(xué)報. 2016(06)
[10]云底高度的地基毫米波云雷達(dá)觀測及其對比[J]. 唐英杰,馬舒慶,楊玲,陶法,李思騰,謝成華,唐凡潔. 應(yīng)用氣象學(xué)報. 2015(06)
本文編號：2962823
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