劉巖,馬驍駿,李浩,黃觀,楊再福,陳勇航,崔彩霞,鄧軍英,凌燕
(1.東華大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,上海 201620;2.成都信息工程學(xué)院資源環(huán)境學(xué)院,四川成都 610000;3.新疆氣象局,新疆烏魯木 齊830002)
基于CloudSat和Aqua衛(wèi)星資料的北疆一次暴雪過程中云的宏微觀物理屬性
劉巖1,馬驍駿1,李浩1,黃觀2,楊再福1,陳勇航1,崔彩霞3,鄧軍英1,凌燕1
(1.東華大學(xué)環(huán)境科學(xué)與工程學(xué)院,上海 201620;2.成都信息工程學(xué)院資源環(huán)境學(xué)院,四川成都 610000;3.新疆氣象局,新疆烏魯木 齊830002)
采用CloudSat衛(wèi)星資料2B-CLDCLASS及2B-CWC-RVOD數(shù)據(jù)集和Aqua衛(wèi)星資料的CERES Aqua MODIS Edition 3A數(shù)據(jù)集,針對(duì)2010年12月2—4日北疆地區(qū)一次暴雪過程分析了云的類型分布、冰粒子等效半徑、低層云等效高度等宏微觀物理屬性的垂直分布及空間分布情況。結(jié)果表明,此次暴雪過程中,云層分布在12 km以下,云中冰粒子等效半徑和冰水含量均隨云層高度增加而減少,冰粒子數(shù)濃度在垂直高度上呈單峰分布,高值分布在云層中部5.5 km處。北疆地區(qū)暴雪前和暴雪后基本為低層云云量小于40%的低值區(qū),暴雪時(shí)則為大于60%的高值區(qū),云等效高度暴雪前和暴雪后大多為小于6 km值域區(qū),暴雪時(shí)為大于6 km的高值區(qū)。
CloudSat;Aqua;宏微觀物理屬性;垂直分布;空間分布
占國(guó)土六分之一的新疆以天山為界分為南北疆。北疆是我國(guó)主要農(nóng)牧區(qū),地域遼闊,地形復(fù)雜,干旱半干旱氣候使得生態(tài)環(huán)境脆弱,災(zāi)害性天氣較多。而暴雪是其主要的自然災(zāi)害之一,對(duì)農(nóng)、林、牧業(yè)、交通、電力、通信等造成嚴(yán)重影響,也給春季防洪以及雪崩、泥石流等次生地質(zhì)災(zāi)害的防御帶來巨大壓力。北疆暴雪具有降雪量級(jí)大,降溫幅度強(qiáng),范圍廣及持續(xù)時(shí)間長(zhǎng)等特點(diǎn),帶來的雪阻、雪崩及風(fēng)吹雪的危害最大[1],因此做好暴雪的預(yù)警預(yù)報(bào)對(duì)防災(zāi)減災(zāi)有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。
已有不少工作從天氣學(xué)角度對(duì)歷史上北疆暴雪個(gè)例形成的機(jī)理及背景場(chǎng)等進(jìn)行了診斷分析及數(shù)值模擬研究[2-9],如張書萍[10]分析了2009年冬季發(fā)生在我國(guó)新疆阿勒泰地區(qū)持續(xù)的水汽和環(huán)流異常特征對(duì)該地區(qū)持續(xù)性暴雪的影響,趙俊榮[11]利用2010年1月實(shí)況資料和T639預(yù)報(bào)資料,分析了新疆北部阿勒泰地區(qū)罕見連續(xù)性暖區(qū)大暴雪天氣的特征及其形成的原因,趙正波[12]基于新疆阿勒泰地區(qū)7個(gè)測(cè)站1961—2011年逐日降水量,研究了該地區(qū)大到暴雪日數(shù)的氣候特征??梢?,目前對(duì)北疆地區(qū)暴雪的研究主要集中在阿勒泰地區(qū),而對(duì)整個(gè)北疆地區(qū)的研究較少。
近年來,隨著衛(wèi)星技術(shù)和云反演技術(shù)的發(fā)展,國(guó)內(nèi)外有些學(xué)者利用高空間分辨率的CloudSat、Aqua等衛(wèi)星資料對(duì)云的光學(xué)特性、輻射強(qiáng)迫等進(jìn)行了研究。楊冰韻[13]利用CloudSat衛(wèi)星資料對(duì)云的微物理特征量以及云光學(xué)參數(shù)統(tǒng)計(jì)分析了全球和東亞地區(qū)的分布情況,并與氣候模式進(jìn)行了比較;邱學(xué)興等[14]利用Aqua衛(wèi)星資料進(jìn)行了新疆山區(qū)低層云水資源時(shí)空分布特征研究;王洪強(qiáng)等[15]利用Aqua衛(wèi)星資料對(duì)新疆阿爾泰山、天山和昆侖山三大山區(qū)分析了總云量的多年平均時(shí)空分布特征。Luo等[16]利用CloudSat資料對(duì)比分析了東亞地區(qū)和印度季風(fēng)區(qū)的云垂直結(jié)構(gòu)及其季節(jié)變化特征。Wu等[17]通過對(duì)比CloudSat和MODIS等數(shù)據(jù)集,分析了全球冰云的物理量參數(shù)分布情況。上述研究為本文的工作提供了有價(jià)值的借鑒,但對(duì)暴雪過程中云的宏微觀物理屬性三維空間分布的研究,目前尚罕見。而云物理屬性的微小變化都能影響云的結(jié)構(gòu)及降水,因此本文應(yīng)用高分辨率的CloudSat和CERES衛(wèi)星資料,對(duì)發(fā)生在北疆地區(qū)的一次暴雪過程中云物理屬性的時(shí)空變化規(guī)律進(jìn)行研究,以期更好地認(rèn)識(shí)暴雪的物理機(jī)制,為其預(yù)報(bào)預(yù)警提供參考。
本文采用CloudSat衛(wèi)星資料2B-CLDCLASS和2B-CWC-RVOD數(shù)據(jù)集以及“云與地球輻射能量系統(tǒng)CERES(Clouds and the Earth’s Radiant Energy System)”的CERES Aqua MODIS Edition 3A數(shù)據(jù)集。CloudSat是美國(guó)宇航局(NASA)啟動(dòng)的“地球觀測(cè)系統(tǒng)科學(xué)探路者(ESSP)”計(jì)劃中的一顆衛(wèi)星,是為了獲得以往衛(wèi)星測(cè)量系統(tǒng)無法獲得的云特性而設(shè)計(jì)的。CloudSat衛(wèi)星位于705 km高度的太陽(yáng)同步軌道上,其上的主要有效載荷為一個(gè)94 GHz的3 mm波云廓線雷達(dá)(CPR),該雷達(dá)是一部天底垂直觀測(cè)雷達(dá)(nadir-looking radar),傾角為89°,它的基本參數(shù)為:脈沖寬度3.3 μs,脈沖重復(fù)頻率(PRF)4 300 Hz,數(shù)據(jù)窗口0~30 km,天線直徑1.95 m。Cloudsat衛(wèi)星繞地球一周的掃描軌道約為99 min,每天約有14~15個(gè)掃描軌道。一個(gè)軌道長(zhǎng)度大約是40 022 km,每個(gè)軌道約有37 000個(gè)星下像素點(diǎn),每個(gè)像素點(diǎn)的星下點(diǎn)波束覆蓋寬度的沿軌分辨率2.5 km,橫軌分辨率1.4 km,垂直分辨率是500 m。每個(gè)垂直剖面上共有125個(gè)垂直層,每層厚度240 m,即垂直探測(cè)范圍是從地面到大約30 km高度。
美國(guó)宇航局NASA發(fā)布的CERES SSF Aqua MODIS Edition 3A云資料采用了比ISCCP C2和D2資料(空間分辨率為2.5°×2.5°)更高的空間分辨率。CERES資料中的云特性產(chǎn)品,是由搭載在Aqua衛(wèi)星上的中分辨率成像光譜儀MODIS(Moderateresolution Imaging Spectroradiometer)每日獲取的瞬時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)反演得到的。其分析處理方法是在以往的科學(xué)實(shí)驗(yàn)如國(guó)際衛(wèi)星云氣候計(jì)劃(ISCCP)和地球輻射收支實(shí)驗(yàn)ERBE(Earth Radiation Budget Experiment)奠定的基礎(chǔ)之上經(jīng)過改進(jìn)而來的,對(duì)每個(gè)像素點(diǎn),CERES系統(tǒng)用最先進(jìn)的方法來獲取云頂/云底的溫度和氣壓、等效輻射中心、云粒子的相態(tài)和等效尺度、在0.65 m波長(zhǎng)處的云光學(xué)厚度、在10.8 m波長(zhǎng)處的云發(fā)射率以及云的液相和冰相云水柱含量(water path)等參量,因此其準(zhǔn)確性更高,可以用來研究具有不同地形條件的小地域上空云的特性。CERES SSF Aqua MODIS Edition 3A資料把云分為兩種:低層云(lower layer cloud)和高層云(upper layer cloud)。
本文利用CloudSat衛(wèi)星資料2B-CWC-RVOD和2B-CLDCLASS數(shù)據(jù)集對(duì)北疆地區(qū)云的分類和云微物理屬性冰粒子等效半徑、冰粒子數(shù)濃度及冰含水量的垂直分布特征進(jìn)行分析,并結(jié)合Aqua衛(wèi)星資料對(duì)新疆北部的低層云的云量和云等效高度的空間分布進(jìn)行研究。本文選取了2010年12月2—4日北疆范圍(40°~50°N,75°~95°E)出現(xiàn)的一次暴雪過程的CloudSat衛(wèi)星監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),共1 050個(gè)像素點(diǎn),選取了Aqua衛(wèi)星同時(shí)段同經(jīng)緯度范圍的衛(wèi)星數(shù)據(jù),對(duì)0.5°×0.5°網(wǎng)格點(diǎn)內(nèi)的所有像素點(diǎn)上的數(shù)據(jù)求平均,得到樣本數(shù)見表1。
2.1 暴雪過程概況
2010年12月2—4日新疆北部先后出現(xiàn)了入冬以來首場(chǎng)寒潮暴雪災(zāi)害天氣,阿勒泰、裕民、富蘊(yùn)和額敏的部分地方出現(xiàn)暴雪,形成13~41 cm的積雪,降水量為12.5~26.2 mm,同時(shí)大部分地區(qū)日平均氣溫降幅達(dá)12~16℃[18]。此次暴雪災(zāi)害天氣造成塔城市33 097人被困,裕民交通中斷、停電、停暖,富蘊(yùn)倒塌了10間大棚和50間房屋,受災(zāi)人口達(dá)3.5萬(wàn)人,給北疆的農(nóng)林牧業(yè)生產(chǎn)、交通運(yùn)輸和人民的日常生活等方面帶來很大危害,造成極其嚴(yán)重的損失,因此選取了此次暴雪過程。圖1為12月2—4日北疆地區(qū)暴雪各站點(diǎn)過程降水量。
2.2 云分類及微物理屬性的垂直分布特征
2.2.1 云分類及分布
為了研究此次暴雪過程中云的類型,利用2BCLDCLASS云分類算法,根據(jù)云的水平和垂直屬性、是否產(chǎn)生降水、溫度以及MODIS測(cè)得的向上輻射等信息將云分成高云(high)、高層云(As)、高積云(Ac)、層云(St)、層積云(Sc)、積云(Cu)、雨層云(Ns)和深對(duì)流云(deep)8類。此次降雪過程中出現(xiàn)的云類有高云、高層云、層云、層積云、積云、雨層云和深對(duì)流云這7種,主要以深對(duì)流云和高層云為主(圖2)。
2.2.2 云微物理屬性垂直分布
研究云中粒子等效半徑、數(shù)濃度及水含量可以更好地認(rèn)識(shí)暴雪的物理過程,為暴雪的預(yù)警預(yù)報(bào)提供參考。研究發(fā)現(xiàn),云與暴雪的形成和發(fā)展除了受動(dòng)力和熱力條件影響外,云內(nèi)部的微物理過程也起著重要作用[19]。暴雪形成的條件隨云垂直結(jié)構(gòu)的不同而不同,因此,分析云微物理屬性大小及分布,對(duì)研究云的發(fā)展、暴雪形成過程和機(jī)制等方面都很有價(jià)值。本文通過對(duì)冰粒子等效半徑、冰粒子數(shù)濃度和冰水含量的垂直剖面圖和垂直分布進(jìn)行了分析。
圖3給出了云冰粒子等效半徑、冰水含量和冰粒子數(shù)濃度的垂直剖面圖和垂直分布。冰粒子等效半徑主要分布在12 km以下,數(shù)值隨高度的增加而減小,且高值集中分布在云層底部,經(jīng)緯度大致范圍為42°~47°N、81.5~83.5°E,低值則基本分布在云頂(圖3a)。冰粒子等效半徑隨高度增加呈線性遞減,最小值為42.65 μm,出現(xiàn)在云層10.8 km處,最大值為112.46 μm,出現(xiàn)在云層底部1.2 km處(圖3b)。
從冰水含量的垂直剖面圖(圖3c)可知,冰水含量主要分布在12 km以下,隨高度的增加數(shù)值逐漸減小,且高值集中分布在云底,經(jīng)緯度范圍為42°~ 47°N、81.5°~83.5°E,低值則基本分布在云層頂部。由冰水含量垂直分布(圖3d)可知,冰水含量隨高度增加逐步減少,最后趨于穩(wěn)定,最小值為3 mg/m3,出現(xiàn)在云層頂部11 km處,最大值為152.66 mg/m3,出現(xiàn)在云層底部1.2 km處。這與陳勇航等[20]針對(duì)中天山附近強(qiáng)降雨過程中云冰水含量隨高度呈近似正態(tài)分布變化不相符合,也說明強(qiáng)降雨與暴雪過程中云的冰水含量這一微物理屬性垂直分布特征是有差異的。
從冰粒子數(shù)濃度的垂直剖面圖(圖3e)來看,冰粒子數(shù)濃度主要分布在0~12 km高度層上,高值大致分布在云層中部5~10 km處,經(jīng)緯度范圍為42°~ 47°N、81.5°~83.5°E,低值則分布在云頂和云底部。由冰粒子數(shù)濃度的垂直分布(圖3f)可知,冰粒子數(shù)濃度在垂直高度上呈單峰分布,最小值為13.2 L-1,出現(xiàn)在云頂11 km處,最大值為91.06 L-1,出現(xiàn)在云層5.5 km處。在云層底部1~2 km處,冰粒子數(shù)濃度主要集中在68~69 L-1,在云頂9~10 km處,則數(shù)值主要為27~29 L-1。
2.3 低層云宏微觀物理屬性的空間分布特征
表2是根據(jù)Aqua衛(wèi)星資料反演得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行整理統(tǒng)計(jì)得出的低層云云量和低層云等效高度這兩個(gè)微物理屬性的最大、最小值及其平均值。根據(jù)表2可以看出,對(duì)于低層云云量來說,最小值在12月2—4日呈上升趨勢(shì),最大值則呈下降趨勢(shì),而日平均則為單峰變化;就云等效高度來說,最小值、最大值和日平均值都呈單峰變化,12月3日暴雪時(shí)的各數(shù)值都為這三日中最高值。
本文將新疆北部地面24 h降水量資料進(jìn)行整理,結(jié)合12月3日北疆地區(qū)出現(xiàn)暴雪及以上的8個(gè)地區(qū)Aqua衛(wèi)星反演資料,對(duì)低層云云量和云等效高度這兩個(gè)物理屬性進(jìn)行統(tǒng)計(jì)計(jì)算得到表3。由表3可知,低層云云量和云等效高度與24 h降水量關(guān)系性不大,這可能與24 h降水量數(shù)據(jù)非瞬時(shí)對(duì)應(yīng)有關(guān)。低層云云量的最小值為59.02%,出現(xiàn)在哈巴河,24 h降水量為7 mm,最大值為90.93%,出現(xiàn)在阿勒泰,降水量為12.5 mm。云等效高度的最小值為7.12 km,出現(xiàn)在吉木乃,24 h降水量為6.6 mm,是8個(gè)暴雪地區(qū)中降水量最小區(qū)域,最大值則為9.49 km出現(xiàn)在富蘊(yùn),24 h降水量為12.8 mm。根據(jù)表3結(jié)合表2可以看出8個(gè)地區(qū)的低層云云量、云等效高度均大于12月3日暴雪時(shí)兩個(gè)參量的日平均量;低層云云量的8個(gè)地區(qū)平均值為73.04%,是12月3日暴雪時(shí)平均值的1.6倍,云等效高度的8個(gè)地區(qū)均值為8.06 km,是12月3日暴雪時(shí)平均值的1.35倍,這反映了暴雪地區(qū)低層云云量比非暴雪區(qū)域明顯多,云等效高度也明顯較高。
2.3.1 低層云云量
由12月2日低層云云量的空間分布(圖4a)可知,暴雪前的12月2日北疆地區(qū)低層云云量大多低于20%,大于20%的值域區(qū)主要分布在天山中部、博羅克努山北部和阿爾泰山區(qū),大于40%的高值區(qū)主要集中在博羅克努山西北部和阿爾泰山西南部,大于60%的低層云云量分布在哈巴河和布爾津地區(qū)。小于20%的值域區(qū)主要為博羅克努山北部和天山山區(qū)北部。
圖4b給出了12月3日暴雪時(shí)北疆地區(qū)低層云云量的空間分布。從圖中可以看出,小于20%的低值段主要分布在天山南部,20%~40%的低層云云量集中在天山中部和博羅克努山南部。低層云云量大于40%的高值段主要分布在博羅克努山北部和天山山區(qū)北部,與表3中給出的8個(gè)暴雪區(qū)域范圍基本相一致。這與山脈的迎風(fēng)坡氣流抬升容易形成云有關(guān),可見,山脈地形對(duì)云量的分布有很大的影響,地面觀測(cè)資料的分析也表明低層云云量和地形分布吻合較好[16]。
從圖4c可以看出,暴雪后的12月4日北疆地區(qū)大于40%的低層云云量主要分布在天山南部和博羅克努山中部,低層云云量大于60%的高值區(qū)主要集中在吐魯番盆地和庫(kù)木塔格沙漠地區(qū)。小于40%的值域段主要分布在天山北部,小于20%的低值段主要在阿爾泰山西南部。
2.3.2 云等效高度
由暴雪前的12月2日云等效高度的空間分布(圖5a)可知,北疆地區(qū)云等效高度大多低于6 km,小于3 km的低值段主要分布在天山南部和準(zhǔn)格爾盆地區(qū)域,云等效高度在3~6 km高度層的主要集中在天山山區(qū)西南部、博羅克努山一帶及阿爾泰山西南部。等效高度大于6 km的高值段云層主要分布在博羅克努山西部、哈巴河、布爾津和吉木乃一帶。
圖5b給出了12月3日暴雪時(shí)北疆地區(qū)云等效高度的空間分布。等效高度小于3 km的云層主要分布在天山南部塔里木盆地區(qū)域,3~6 km等效高度的云層主要集中在天山南部和吐魯番盆地區(qū)域。天山北部和庫(kù)木塔格沙漠地區(qū)的低層云等效高度大于6 km,大于9 km的高值段主要分布在哈巴河、阿勒泰、富蘊(yùn)、清河地區(qū)及北塔山西南部。根據(jù)表3可知,該區(qū)域的24 h降雪量約7 mm以上,最大達(dá)到12.8 mm,為暴雪區(qū)。結(jié)合圖6a和6c看出,降雪前后該區(qū)域的低層云等效高度都不大于6 km,可見,云等效高度與降雪具有相關(guān)性。
從圖5c可以看出,暴雪后的12月4日北疆地區(qū)低層云等效高度小于6 km的值段主要分布在阿爾泰山南部、博羅克努山和天山山區(qū)北部,等效高度小于3 km的低值段云層主要集中在塔城、裕民、額敏、托里和古爾班通古特沙漠一帶,值域段在3~6 km的云層主要分布在阿爾泰山西南部、博羅克努山區(qū)。低層云等效高度大于6 km的云層主要在博羅克努山—天山南部。
本文針對(duì)2010年12月2—4日北疆地區(qū)一次暴雪過程,利用美國(guó)宇航局NASA發(fā)布的CloudSat衛(wèi)星的2B-CLDCLASS及2B-CWC-RVOD數(shù)據(jù)集和CERES Aqua MODIS Edition 3A數(shù)據(jù)集分析了云的類型分布、冰粒子等效半徑、低層云等效高度等宏微觀物理屬性的三維空間分布情況,為暴雪的預(yù)報(bào)預(yù)警提供新的科學(xué)參考依據(jù)。
(1)此次暴雪過程云層分布在12 km以下,云類型主要以深對(duì)流云和高層云為主。
(2)云中冰粒子等效半徑和冰水含量均隨云層高度增加而減少,且最大值都出現(xiàn)在云層底部1.2 km處,最小值則分別出現(xiàn)在云層頂部10.8 km和11 km處;冰粒子數(shù)濃度在垂直高度上呈單峰分布,高值分布在云層中部5.5 km處,低值在云頂和云底部。
(3)12月3日暴雪時(shí)的低層云云量和云等效高度的日平均值分別為45.919%和5.992 km,都大于暴雪前的12月2日和暴雪后的12月4日平均值;12月3日8個(gè)暴雪區(qū)域的低層云云量和云等效高度均大于當(dāng)日北疆地區(qū)平均值,暴雪地區(qū)低層云云量明顯多于非暴雪區(qū)域,云等效高度也明顯較高。
(4)暴雪前和暴雪后北疆基本為低層云云量小于40%的低值區(qū),暴雪時(shí)則為大于60%的高值區(qū),山脈地形對(duì)低層云云量影響較大,地形分布與低層云云量吻合較好。暴雪前和暴雪后北疆地區(qū)云等效高度大多為小于6 km值域區(qū),暴雪時(shí)為大于6 km的高值區(qū),與暴雪區(qū)域相一致。
[1]張俊蘭,崔彩霞,陳春艷.北疆典型暴雪天氣的水汽特征研究[J].高原氣象,2013,32(004):1115-1125.
[2]徐羹慧,毛煒嶧,陸幗英.新疆氣象災(zāi)害近期變化和防災(zāi)減災(zāi)工作綜合評(píng)述[J].沙漠與綠洲氣象,2008,01:50-54.
[3]許崇海,徐影,羅勇.新疆地區(qū)21世紀(jì)氣候變化分析[J].沙漠與綠洲氣象,2008,03:1-7.
[4]張家寶,陳洪武,毛煒嶧,等.新疆氣候變化與生態(tài)環(huán)境的初步評(píng)估[J].沙漠與綠洲氣象,2008,04:1-11.
[5]閆之輝,鄧蓮堂.WRF模式中的微物理過程及其預(yù)報(bào)對(duì)比試驗(yàn)[J].沙漠與綠洲氣象,2007,06:1-6.
[6]馬建勇,潘婕,姜江,等.北疆地區(qū)1955—2009年氣溫、降水變化特征的時(shí)間序列分析[J].沙漠與綠洲氣象,2012,02:18-24.
[7]楊霞,崔彩霞,趙鳳環(huán).新疆暖區(qū)暴雪天氣研究概述[J].沙漠與綠洲氣象,2013,7(4):21-25.
[8]李如琦,牟歡,肉孜,等.2011年深秋北疆暴雪過程成因分析[J].Desert and Oasis Meteorology,2013,7(2).
[9]郭城,李博淵,楊森,等.新疆阿勒泰地區(qū)大到暴雪天氣氣候特征[J].干旱氣象,2012,30(4):604-608.
[10]張書萍,祝從文.2009年冬季新疆北部持續(xù)性暴雪的環(huán)流特征及其成因分析[J].大氣科學(xué),2011,35(5):833-846.
[11]趙俊榮.2010年1月新疆北部罕見連續(xù)性暖區(qū)大暴雪特征及成因分析[J].干旱區(qū)資源與環(huán)境,2011,25(5):117-123.
[12]趙正波,林永波,李博淵.新疆阿勒泰地區(qū)大到暴雪日數(shù)氣候變化特征[J].沙漠與綠洲氣象,2013,05:14-18.
[13]楊冰韻.基于CloudSat衛(wèi)星資料分析云的微物理和光學(xué)特性的分布特征[D].中國(guó)氣象科學(xué)研究院,2013.
[14]邱學(xué)興,張萍,陳勇航,等.基于CERES資料的山區(qū)低層云特性時(shí)空變化研究[J].蘭州大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版),2012,3:010.
[15]王洪強(qiáng),陳勇航,彭寬軍,等.基于Aqua衛(wèi)星總云量資料分析山區(qū)云水資源[J].自然資源學(xué)報(bào),2011,26(1):89-96.
[16]Luo Y L,Zhang R H,Wang H.2009.Comparing occurrences and vertical structures of hydrometeors between eastern China and the Indian monsoon region using CloudSat CALIPSO data[J].J.Climate:22:1052-1064.
[17]Wu D L,Jiang J H,Read W G,et al.Validation of the Aura MLS cloud ice water content measurements[J]. Journal of Geophysical Research:Atmospheres(1984-2012):2008,113(D15).
[18]王秀琴,馬麗云.新疆北部一次寒潮暴雪天氣分析及云圖特征[J].創(chuàng)新驅(qū)動(dòng)發(fā)展提高氣象災(zāi)害防御能力——S4衛(wèi)星資料在中小尺度天氣分析中的應(yīng)用,2013.
[19]齊彥斌,郭學(xué)良,金德鎮(zhèn).一次東北冷渦中對(duì)流云帶的宏微物理結(jié)構(gòu)探測(cè)研究[J].大氣科學(xué),2007,31(4):621-634.
[20]陳勇航,鄧軍英,張萍,等.中天山附近強(qiáng)降雨過程中云冰水含量隨高度變化特征[J].Resources Science,2013,35(3).
Cloud Macro and Micro Physical Properties During a Snowstorm Based on CloudSat and Aqua Satellite Data
LIU Yan1,MA Xiaojun1,LI Hao1,HUANG Guan2,YANG Zaifu1,CHEN Yonghang1,CUI Caixia3,DENG Junying1,LING Yan1
(1.College of Environmental Science and Engineering,Donghua University,Shanghai 201620,China;2.College of Resource and Environment,Chengdu University of Information Technology,Sichuan Chengdu,610000,China;3.Xinjiang Meteorological Bureau,Urumqi 830002,China)
Using CloudSat satellite data sets of 2B-CLDCLASS and 2B-CWC-RVOD and CERES Aqua MODIS Edition 3A data sets,the vertical distribution of cloud microphysical properties such as ice effective radius,ice water content and ice number concentration and the spatial distribution of cloud macro-physical properties such as cloud amount and mean cloud effective height for low layer cloud in a snowstorm of Northern Xinjiang were analyzed in 2010 December 2nd-4th.The results showed that,during the snowstorm,the clouds were distributed below 12 km,and ice effective radius and ice water content were increased along with the cloud height increasing.The ice number concentration showed a unimodal distribution in vertical height,and the high values of ice number concentration were distributed in the clouds at the central which were in 5.5 km.The values of cloud amount for low layer cloud were less than 40%before and after the snowstorm while those were greater than 60%in the snowstorm.The values of mean cloud effective height for low layer cloud were less than 6km before and after the snowstorm while those were greater than 6 km in the snowstorm.
CloudSat;Aqua;macro and micro physical properties;vertical distribution;spatial distribution
P407
A
1002-0799(2015)02-0009-07
劉巖,馬驍駿,李浩,等.基于CloudSat和Aqua衛(wèi)星資料的北疆一次暴雪過程中云的宏微觀物理屬性[J].沙漠與綠洲氣象,2015,9(2):9-15.
10.3969/j.issn.1002-0799.2015.02. 002
2014-08-06;
2014-11-27
國(guó)家科技部公益性行業(yè)科研專項(xiàng)(GYHY201106007);國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAC23B01);國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41175026);中國(guó)沙漠氣象科學(xué)基金(Sqj2012002)共同資助。
劉巖(1990-),女,碩士研究生,研究方向?yàn)樵扑Y源和大氣環(huán)境。E-mail:message0605@gmail.com
楊再福(1963-),男,副教授,E-mail:zzfyang@dhu.edu.cn
陳勇航(1965-),女,教授,E-mail:yonghangchen@126.com