2012, 23 (1): 1-9
图 1
表 1
基于Cloudsat的降水云和非降水云垂直特征
引用本文
尚博, 周毓荃, 刘建朝, 黄毅梅. 基于Cloudsat的降水云和非降水云垂直特征[J]. 应用气象学报, 2012, 23(1): 1-9.
Shang Bo, Zhou Yuquan, Liu Jianzhao, Huang Yimei.
Comparing Vertical Structure of Precipitation Cloud and Non-precipitation Cloud Using Cloudsat[J]. Journal of Applied Meteorological Science, 2012, 23(1): 1-9
基于Cloudsat的降水云和非降水云垂直特征
1. 中国气象科学研究院，北京 100081;
2. 南京信息工程大学，南京 210044;
3. 吉林省长春市气象局，长春 130051;
4. 吉林省人工影响天气办公室，长春 130062
2. 南京信息工程大学，南京 210044;
3. 吉林省长春市气象局，长春 130051;
4. 吉林省人工影响天气办公室，长春 130062
摘要: 降水云是人工增雨作业的主要对象，了解降水云系的垂直结构对于人工增雨可播条件的选择至关重要。利用Cloudsat卫星2008年3月—2009年2月资料，首先通过大量个例分析并结合地面降水量观测验证Cloudsat卫星识别降水云方法的合理性，在此基础上，统计分析了华北和江淮地区降水云与非降水云的垂直结构特征。统计结果表明：降水云与非降水云垂直结构存在明显差异, 两地区降水云云底高度都在2 km以下，非降水云的云底高度以高于2 km为主。两地区单层降水云云厚以大于6 km为主，多层降水云云厚以2~4 km为主，非降水云云厚以小于2 km为主。两地区降水云夹层厚度集中于1~2 km，非降水云夹层厚度集中在4 km以上。江淮地区多层云降水频率略高于华北地区。
关键词:
垂直结构 降水云 Cloudsat卫星
Comparing Vertical Structure of Precipitation Cloud and Non-precipitation Cloud Using Cloudsat
1.
Chinese Academy of Meteorological Sciences, Beijing 100081;
2. Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044;
3. Changchun Meteorological Bureau of Jilin Province, Changchun 130051;
4. Weather Modification Office of Jilin Province, Changchun 130062
2. Nanjing University of Information Science & Technology, Nanjing 210044;
3. Changchun Meteorological Bureau of Jilin Province, Changchun 130051;
4. Weather Modification Office of Jilin Province, Changchun 130062
Abstract:
Precipitation cloud is the main target of artificial rain enhancement operation. Understanding the vertical structure of precipitation cloud is essential to choose seeding conditions. Based on the data of Cloudsat, the vertical structure of precipitation cloud and non-precipitation cloud in North China and Jianghuai Area from March 2008 to February 2009 are analyzed.
First of all, the approach of judging precipitation cloud with Cloudsat is validated effectively by lots of examples. Then precipitation cloud and non-precipitation cloud are analyzed by a statistical analysis to get the vertical structure characteristics. Results show that precipitation cloud and non-precipitation cloud vertical structures are different. The cloud base height of single-layer and multi-layer precipitation cloud is less than 2 km. The cloud base height of non-precipitation single-layer cloud is mainly above 2 km in both two areas, the annual mean frequencies are 55% in North China and 51% in Jianghuai Area. Cloud thickness of single-layer precipitation cloud is mainly lager than 6 km in these two areas, and the annual mean frequencies are 67% in North China and 73% in Jianghuai Area.
Cloud thickness of precipitation multi-layer cloud is mainly between 2 km and 4 km, and the frequency is 36% in the two areas. Cloud thickness of non-precipitation cloud is mainly below 2 km. The frequency is all more than 50% for single or multi-layer cloud. The precipitation cloud thickness of multilayer cloud except interlayer is mainly between 1 km and 2 km, the annual mean frequencies are 33% in North China and 34% in Jianghuai Area. The non-precipitation cloud thickness of multilayer cloud except interlayer is mainly above 4 km, the annual mean frequencies are 41% in North China and 44% in Jianghuai Area. The annual mean height of cloud top and cloud base in precipitation cloud are different from non-precipitation cloud, the annual mean height of cloud top and cloud base in precipitation cloud are 8.7 km and 0.7 km in North China, 9.85 km and 0.7 km in Jianghuai Area. On the other hand, the annual mean height of cloud top and cloud base in non-precipitation cloud are 7.45 km and 2.8 km in North China, 7.8 km and 2.75 km in Jianghuai Area, respectively.
Key words:
vertical structure
precipitation cloud
Cloudsat
引言
2.3.2 降水云与非降水云云厚频率分布
2.3.3 降水双层云与非降水云夹层厚度频率
2.3.4 云顶、云底平均高度变化规律
云的垂直结构特征与云辐射特性、降水的物理过程、降水机制和降水效率以及人工增雨条件等方面关系密切[1]。不同的云垂直结构下，降水形成的条件各不相同，充分认识不同云的垂直结构，特别是降水云的宏微观结构特征，对于人工影响天气作业条件的准确选择、播云催化方案的科学设计十分重要[2-3]，同时对提高降水精细化预报和气候预测水平具有十分重要的意义。
目前对云的研究，多采用卫星和地面观测数据相结合的方法。Rossow等[4]收集分析了ISCCP (国际卫星云气候计划)1983—1991年卫星测量辐射数据，推算出全球的总云量为63%。Warren等[5]搜集了全球5400个地面观测站1971—1996年云属性观测记录，分析了26年间总云量和9种不同类型云的云量变化趋势，得出全球平均总云量比过去10年减少了0.7%。1999年由于ISCCP数据质量的改进，Rossow等[6]重新计算得出全球平均总云量为67.5%±1.2%；平均云顶温度为261.5±2.8 K，平均云厚3.7±0.3 km。然而由于大多数卫星都只能探测到云顶表面的云性质，使得对云的探索大多停留在云量变化的分析上，对于云是否分层及高、中、低云如何配置，是否产生降水都无法识别，而这些参数对于人工增雨可播区的选择至关重要。
对于云垂直结构的研究，受探测手段限制以前的工作并不多。国外20世纪70年代尝试利用探空湿度数据判断云，从而分析云的垂直结构。Wang等[7]统计了全球20年探空记录，得出全球海平面以上平均云顶高度为4 km，平均云底高度为2.4 km，云层厚度为1.6 km，夹层厚度为2.2 km，多层云以双层云为主，出现频率为42%，海洋多于大陆。由于探空站网以及探测方法的局限性，利用探空很难进行云垂直结构的细致研究。2006年4月28日，美国宇航局启动“地球观测系统科学探路者”计划，成功发射了Cloudsat卫星和CALIPSO卫星 (云-气溶胶激光雷达和红外探测者观测卫星)，其中，Cloudsat卫星搭载1部94 GHz (3 mm) 云剖面雷达。它们第1次能够“切开”云得到详细的云垂直结构，从而为人们探索云的性质提供帮助[8]。
从Cloudsat发射以来人们利用这些观测资料做了一些关于云结构的初步探索，Luo等[9]利用Cloudsat和CALIPSO卫星1年数据产品统计并分析了东亚季风区和印度季风区等的云层垂直位置、雷达反射率的垂直分布。李积明等[10]利用星载激光雷达研究东亚地区云垂直分布，得到东亚地区多层云云量在夏季、秋季、冬季、春季分别为43.6%，29.6%，21.1%，33.3%。王胜杰等[11]利用Cloudsat资料统计分析了青藏高原及其南坡、南亚季风区云高度和云分类特征。
然而这些研究主要是针对所有云进行的统计分析，并未区分降水云和非降水云。降水云是人工影响天气的对象，对不同地区降水云和非降水云结构特征的了解，对科学实施人工影响天气作业十分关键[12-13]。我国幅员广大，为深入了解不同地区云结构特征，本文选取我国北方和南方人工影响天气典型区域，初步探讨我国南、北方不同区域降水云和非降水云的垂直结构特征，为不同地区开展人工影响天气作业提供参考。
1 资料与方法 1.1 资料Cloudsat卫星载有3 mm雷达1部，每天绕地球扫描14~15次, 其中有2条或3条轨道经过中国，每个轨道约有36383个星下像素点，其沿轨分辨率为2.5 km, 横轨分辨率为1.4 km，垂直分辨率为240 m。
数据处理中心产生两类数据产品，标准数据产品和辅助数据产品。其中2B-GEOPROF产品描述的是云的几何廓线，主要包括用来识别云层边界及云顶部信息的云判别有效值，不同值反映了回波的可靠性程度，其值越大表明云的回波信号越强越可靠。另一参数是雷达反射率因子数值，有效值为-40~50 dBZ。2B-GEOPROF-LIDAR产品即由Cloudsat卫星和CALIPSO联合反演得到，提供最主要信息是垂直方向上每层的水凝物信息。包括云覆盖率、云分层的数目，最多分为5层，海平面高度以上每层云的云顶云底高度等信息。2B-CLDCLASS产品包含两个重要信息:一是区分降水云和非降水云及降水的相态；二是对云进行分类，分为卷云、高层云、高积云、层云、层积云、积云、雨层云和深对流云共8类。ECMWF-AUX产品是由欧洲中尺度天气预报中心提供的大气状态参量数据插值到Cloudat CPR雷达的中间数据产品，主要提供温度和大气压强等数据。
本文选取我国南、北方人工影响天气典型作业区的云，对比分析我国南、北方人工增雨云结构的特点，探索降水云和非降水云的垂直结构特征。其中北方典型区域为华北地区 (36°~42°N, 110°~122°E)，南方典型区域为江淮地区 (30°~37°N, 110°~122°E)，资料时段选用2008年3月—2009年2月共1年的数据。1年中共有318条有效轨道经过华北和江淮地区。
1.2 方法判断星下像素点上是否有云，利用2B-GEOPROF产品中提供的云判别参数和雷达反射率因子，当雷达反射率因子为-40~50 dBZ，并且云判别参数在20~40之间时，认为该星下像素点有云。云层数的判断，利用2B-GEOPROF-LIDAR产品中提供的云层数的数目，最多为5层。云顶、云底高度使用2B-GEOPROF-LIDAR产品中云顶、云底高度参数给出的数值。云厚为云顶高度减去云底高度的差值，夹层厚为上层云底高度减去下层云顶高度的差值。
判断星下像素点上是否发生降水的计算方法为利用雷达反射率因子判别的阈值法[14]，即用距离地面1.2 km高度处的雷达反射率因子代表近地面雷达反射率, 设定如果1.2 km高度处的雷达反射率因子Z≥Z阈值，则有降水发生。Z阈值的计算公式如下：
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(1) |
式 (1) 中，Z阈值为雷达反射率因子阈值，单位：dBZ；T为1.2 km高度的温度。
2 华北、江淮地区降水云和非降水云垂直结构特征人工影响天气作业云系主要对象是降水云系，因此对降水云系结构特征的细致研究更为重要。利用Cloudsat卫星判断廓线上是否存在降水的方法是参照阈值法，为使降水云的统计更加合理，首先验证了此方法的合理性。
2.1 利用Cloudsat判断降水云方法及其合理性分析选取1年中的18个降水个例，将Cloudsat卫星判断得到的降水位置与地面站点观测到的降水进行对比，得到了比较理想的效果。下面仅给出其中一个个例来说明Cloudsat卫星判断降水方法的可行性。
该个例为2008年7月17日的一次冷锋过程。图 1给出了Cloudsat卫星穿越华北和江淮地区的具体位置，Cloudsat卫星距离为30 km的轨道范围，该区域为同地面降水的对比区，地面降水站点由14：00(北京时，下同) 加密小时降水量得到。图 2为该轨道的雷达反射率因子图。图 3给出了对比区内卫星判断的降水和地面雨量站观测到降水的对比图，云顶、云底高度由2B-GEOPROF-LIDAR产品中的云顶高度和云底高度数据得到，图 3中圆点是由卫星资料通过阈值法判断的降水位置，空心圆表示对比区内有降水发生的地面站点位置。从图 3可以看到，该云团发展旺盛，云顶高度在12 km以上，33°~35°N之间为柱状对流单体，35°~42°N之间是一个连续的云团，云体厚度超过6 km，且云底高度较低，一般都在2 km以下。将卫星探测到的降水和地面降水进行对比可以发现两者吻合较好，在33°~39°N之间对流发展旺盛并且云底高度较低，地面发生降水，而卫星也能够探测到。39°~42°N之间，云底高度不断抬升，最高已达5 km以上，Cloudsat卫星和地面观测均显示没有降水发生。
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| 图 1. 2008年7月17日Cloudsat卫星轨道位置与地面降水站点位置 Fig 1. Cloudsat section of granule and the precipitation stations on 17 July 2008 | |
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| 图 2. 2008年7月17日13:30 Cloudsat卫星雷达反射率因子 Fig 2. Reflectivity of Cloudsat at 1330 BT 17 July 2008 | |
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| 图 3. 2008年7月17日云顶、云底高度及Cloudsat卫星判断的降水位置 (圆点) 和地面观测降水站点位置 (空心圆) 对比 Fig 3. The height of cloud base and cloud top, precipitation judged by Cloudsat (dots) and the precipitation stations (circles) on 17 July 2008 | |
本文共选取18个降水个例来对比Cloudsat卫星探测反演的降水与地面降水位置的一致性，结果都吻合较好，由此可知，发生降水的云的云顶较高，云底较低，云体深厚，且多数为单层云，多层云产生降水时与最下层云结构关系密切，夹层较大的多层云一般不会发生降水。基于以上分析，可以利用Cloudsat卫星判断降水廓线并统计分析该廓线上云的垂直结构特点，从而对降水云与非降水云有更加直观的认识。
2.2 降水云频数分布图 4给出了华北和江淮地区降水云频率的月变化，将每个月经过华北和江淮地区所有轨道中发生降水的星下像素点总和除以有云的星下像素点即为两地降水云的频率分布。从图 4可以看到，两地区降水率约为2%~12%，最高频率都出现在2月，分别为11.8%和10.6%。华北地区1月降水率最低，而江淮地区7月最低，降水率不到4%，于是反查6月和7月经过江淮地区的44条轨道附近的降水实况，发现江淮地区实际发生了多次降水，只是Cloudsat卫星轨道恰好没有穿过雨区。由于本文只统计了1年的资料，其降水频率结果仅为分析降水云的垂直结构提供参考，不能与气候上认识的月降水量相对应。
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| 图 4. 华北和江淮地区降水云频率分布 Fig 4. The frequency distribution of precipitation cloud in North China and Jianghuai Area | |
同时，图 4还给出了降水云中单层云和多层云各自的频率分布，可以进一步分析云层数同降水出现频率的关系。从图 4可以看出，华北、江淮地区单层云降水频率全年都很高，除4月外，单层云降水频率均高于多层云，由此得到降水云中单层云所占比例较大。河北省20世纪90年代多次用飞机实施人工增雨作业，并同时探测了云的宏、微观物理特征[15]。实施催化作业的目标云多为上层高层云和下层层积云上下互连的多云状单层云。可见北方降水云单层云所占比例大，是人工增雨作业的主要选择对象。
2.3 降水云和非降水云系宏观结构特征云系的宏观特征包括云顶高度、云底高度、云厚、夹层厚度、云的外形和空间尺度等。了解云系的宏观结构，对分析云系的人工增雨可播条件十分重要。以下对华北和江淮地区云系一些主要宏观结构特征进行统计分析。
2.3.1 降水云和非降水云云底高度频率分布云底高度是指该点相对于地面的高度。从图 5可以看到, 华北地区降水单层云和降水多层云云底高度几乎都在2 km以下，以低于1 km为主。华北非降水云云底高度与降水云形成明显对比，非降水单层云云底高度以高于2 km为主，年平均频率为52%，而降水云云底几乎都在1 km以下。非降水多层云最低层云底高度多低于1 km，但高于2 km亦有一定比例，降水多层云最低层云底高度多低于2 km。江淮地区单层云和多层云云底高度情况类似于华北地区，降水云的云底几乎都低于2 km，非降水单层云的云底高度高于2 km的占一半以上，非降水多层云高于2 km的亦有一定比例。
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| 图 5. 华北、江淮地区降水云和非降水云云底高度频率分布 Fig 5. The cloud-base height frequency distribution of precipitation cloud and non-precipitation cloud in North China and Jianghuai Area | |
2.3.2 降水云与非降水云云厚频率分布
双层云的云厚指离地面最近一层云的云厚。由图 6可知，华北地区降水单层云厚度以大于6 km频率最高，3月和10月分别以小于2 km和2~4 km间的云厚为主，降水多层云云厚以2~4 km频率最高，4~6 km次之。华北地区非降水云云厚与降水云对比明显，无论是单层云还是双层云，其云厚以小于2 km的频率最高，厚度大于6 km的非常少，尤其是冬季双层云云厚超过6 km的频率为零。江淮地区云有类似特点，降水单层云厚度大于6 km的频率最高，9月和2月云厚以4~6 km为主，多层云云厚仍以2~4 km频率最高，4~6 km次之，非降水云云厚以小于2 km的频率最高，厚度超过6 km的云频率最少。由此可见, 降水云需要满足一定的云厚条件。
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| 图 6. 华北和江淮地区降水和非降水云云厚频率分布 Fig 6. The cloud thickness frequency distribution of precipitation cloud and non-precipitation cloud in North China and Jianghuai Area | |
2.3.3 降水双层云与非降水云夹层厚度频率
介于两层云之间无云区域的垂直距离定义为夹层。飞机探测发现，夹层中液态水量很少，相对湿度也较低，如果夹层厚度过大，上层降落下来的雨滴或冰晶在夹层中蒸发或升华，不利于降水云的增长，因此夹层的厚度直接影响云和降水的发展。由于飞行探测次数有限，目前对降水云中夹层的认识还较少，因此，通过Cloudsat卫星观测统计夹层的分布特征十分重要。表 1~4给出了华北、江淮地区双层降水云和非降水云夹层厚度频率分布，从表 1可以看到，华北地区降水云夹层厚度为1~2 km的年平均频率最高，为33.4%，表 2中非降水云夹层厚度在4 km以上的年平均频率最高，为41.2%。江淮地区降水云 (表 3) 夹层厚度以1~2 km为主，年平均频率为32.2%，非降水云 (表 4) 仍以4 km以上为主，年平均频率为43.8%。华北地区6月和江淮地区4，7，9月降水云中都以大于4 km的厚度为主，主要原因是上层出现卷云致使夹层距离增加，而上层卷云对降水没有直接影响，双层云降水的夹层厚度应小于2 km。
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表 1 华北地区降水双层云夹层厚度频率分布 (单位：%) Table 1 The frequency distribution of precipitation cloud interlayer thickness in North China(unit:%) |
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表 2 华北地区非降水双层云夹层厚度频率分布 (单位：%) Table 2 The frequency distribution of non-precipitation cloud interlayer thickness in North China (unit:%) |
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表 3 江淮地区降水双层云夹层厚度频率分布 (单位：%) Table 3 The frequency distribution of precipitation cloud interlayer thickness in Jianghuai Area (unit:%) |
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表 4 江淮地区非降水双层云夹层厚度频率分布 (单位：%) Table 4 The frequency distribution of non-precipitation cloud interlayer thickness in Jianghuai Area (unit:%) |
2.3.4 云顶、云底平均高度变化规律
为了了解降水云和非降水云云顶、云底平均高度如何变化，图 7给出了这两种云云顶、云底平均高度的月分布规律。从图 7可以看到，华北地区降水云年平均云顶、云底高度分别为8.7 km和0.7 km，江淮地区分别为9.85 km和0.7 km，华北地区非降水云年平均云顶、云底高度分别为7.45 km和2.8 km，江淮地区分别为7.8 km和2.75 km。由此可知，两地区降水云与非降水云平均云顶、云底高度差异较大，降水云云底较低、云顶较高、厚度较厚。两地区多层云中降水云和非降水云的平均夹层厚度差异明显，从图 7可清晰看出，非降水双层云上下两层分层明显，最下层云底较高在2 km左右，云厚不超过3 km，两层云中间夹层距离较大，平均为3 km左右。从季节变化来看，两地区降水云和非降水云春夏季平均云顶、云底略高于秋冬季。
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| 图 7. 华北和江淮地区降水云和非降水云平均云顶、云底高度月分布 Fig 7. Monthly distribution of mean height of precititation and non-precipitation cloud top | |
关于云底、云厚的研究，以往利用飞机综合观测探测得到一些认识。游景炎等[15]收集了河北地区对云的宏观特征探测结果，指出河北产生降水的云底高度一般小于2 km，云厚大于3 km。谢璞等[16]收集了北京地区雨层云两次探测结果，指出云顶最高为4.6 km, 云底最低为100 m，平均云厚为4.1 km。飞机探测结果与本文结论多层降水云云底高度小于2 km，云厚以2~6 km为主一致。
3 小结本文利用Cloudsat卫星资料对我国华北、江淮地区降水云的垂直结构特征进行了统计分析，得到以下结论：
1) 利用Cloudsat卫星资料并结合地面雨量站资料验证了雷达反射率因子阈值法识别降水云方法的合理性和可行性。
2) 通过分析降水云中云层数比例来看，华北、江淮地区单层云降水频率全年都很高，说明降水一般是由单层云引起的；两地区双层云降水频率都以4月最高，达到50%，因此在4月采取人工增雨作业时，需要更多关注多层云的可播条件，提高作业效率。
3) 通过对降水云和非降水云宏观结构的对比，可以得出两地区降水云的云底高度以低于2 km为主, 云厚多为2~4 km，其中单层云云厚以大于6 km为主，夹层厚度为1~2 km；非降水云云底高度以高于2 km为主，云厚通常小于2 km，夹层厚主要在4 km以上。
4) 从我国南、北方典型作业区云结构对比分析来看，江淮地区多层云降水频率略高于华北地区。降水云云底高、云厚、夹层等宏观特征的年平均值两地区差异并不明显，只是个别月份存在差异。
本文所得结果是利用云Cloudsat卫星数据处理中心下发的几种产品统计得出，该结果为人工影响天气播云催化的宏观判别条件提供了依据，而播云催化具体条件及指标还同时需要根据微观物理结构的分析来确定，未来将利用Cloudsat卫星针对微观结构做进一步的分析。
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