云水作為大氣水循環(huán)的重要環(huán)節(jié),在氣候變化、天氣分析和人工影響天氣中的作用十分關(guān)鍵。但過去對(duì)云場(chǎng)和云水場(chǎng)的三維結(jié)構(gòu)診斷的研究很少。本論文利用CloudSat/CALIPSO聯(lián)合資料識(shí)別云,與再分析資料ECMWF相對(duì)濕度建立關(guān)系,并按溫度垂直分層,優(yōu)化了我國云內(nèi)相對(duì)濕度判別閡值及其垂直廓線,應(yīng)用于個(gè)例和氣候三維云場(chǎng)的診斷,并與衛(wèi)星等云場(chǎng)實(shí)測(cè)資料進(jìn)行對(duì)比分析。同時(shí)討論了全球云分布特征以及三維云場(chǎng)和云水場(chǎng)診斷方法在全球的適用性。主要結(jié)論包括:1、優(yōu)化后的閡值法診斷云區(qū)的TS評(píng)分和正確率都普遍高于僅利用CloudSat數(shù)據(jù)以及按高度垂直分層的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。優(yōu)化后的閡值診斷的黑龍江地區(qū)以及新疆地區(qū)的云區(qū)以及晴空位置都與實(shí)測(cè)對(duì)應(yīng)更好;垂直方向上也與衛(wèi)星和地面觀測(cè)更一致,對(duì)云頂和云底的識(shí)別優(yōu)于原方法。優(yōu)化后的含水量和粒子有效半徑的垂直廓線,更易區(qū)分粒子相態(tài),也減弱了地形的影響。2、全球海洋、陸地地區(qū)的云出現(xiàn)頻率都呈現(xiàn)隨溫度的降低呈現(xiàn)先增加后減少的變化趨勢(shì)。CloudSat/CALIPSO聯(lián)合統(tǒng)計(jì)得到全球年平均總云量約為0.69。CloudSat/CALIPSO聯(lián)合云觀測(cè)資料相較單獨(dú)CloudSat資料,對(duì)各區(qū)域云量都有增加,CloudSat/CALIPSO聯(lián)合衛(wèi)星可觀測(cè)到主要集中在-60～-40℃溫度范圍內(nèi)ITCZ南北回歸線以內(nèi)以及南半球60°S附近西風(fēng)帶和北太平洋風(fēng)暴路徑帶地區(qū)的冰云,10～20℃溫度范圍內(nèi)加利福尼亞和秘魯西附近海域的暖云,以及-10℃～0℃溫度范圍內(nèi)南半球60°S附近西風(fēng)帶的過冷水云。3、全球三維云場(chǎng)的診斷方法對(duì)海洋地區(qū)暖云和混合云的識(shí)別優(yōu)于大陸地區(qū)。全球三維云場(chǎng)診斷結(jié)果,與ECMWF再分析資料、CERES云觀測(cè)資料在各高度層的云量空間分布都較為一致,但整體略大。全球陸地和海洋地區(qū)LWC在低溫層均最為豐沛,隨溫度的降低而減小,均小于0.35g/m3,高溫區(qū)海洋地區(qū)LWC略大于陸地;陸地和海洋地區(qū)IWC均小于0.13g/m3,且隨高度增加呈現(xiàn)先減少后增加最后再減小的變化趨勢(shì),最大值在-20℃左右。海洋和陸地液相粒子有效半徑平均值整層都在11μm左右;冰相粒子有效半徑的平均值在40-120μm之間,且隨溫度的降低而減小。
【學(xué)位單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：P412
【部分圖文】：

２Ｂ－ＧＥ０ＰＲ０Ｆ－Ｌｉｄａｒ統(tǒng)計(jì)云出現(xiàn)頻數(shù)時(shí)按照３５°Ｎ和１００°Ｅ、１１０°Ｅ經(jīng)祎度將中國分為東??北（ＮＥ）、東南（ＳＥ）、西北（ＮＷ）、西南（ＳＷ）和青藏高原（ＴＰ）?５個(gè)區(qū)域進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，??對(duì)每個(gè)區(qū)域的邊界做矩形處理。統(tǒng)計(jì)區(qū)域如圖２．１所示。最終將各區(qū)域統(tǒng)計(jì)結(jié)果相加，??得到全國云出現(xiàn)頻數(shù)。??５５Ｎ－｜?■?■?１?１??＊－???：：＾?＾７?：??２０Ｎ－?＾?〇?■??７０Ｅ?８０Ｅ?９０Ｅ?１００Ｅ?１１０Ｅ?１２０Ｅ?１３０Ｅ?１４０Ｅ??圖２．１東北、西北、東南、西南和青藏高原５個(gè)統(tǒng)計(jì)區(qū)域示意圖??１０??

隨溫度的降低，云出現(xiàn)頻數(shù)都會(huì)呈現(xiàn)先增加后減少的分布特征；峰值都出現(xiàn)在??－１５？－１０°Ｃ之間。但從二者的比較情況來看，ＣｌｏｕｄＳａｔ與ＣＡＬＩＰＳＯ的聯(lián)合觀測(cè)結(jié)果較??ＣｌｏｕｄＳａｔ單獨(dú)的觀測(cè)結(jié)果，對(duì)低溫區(qū)的云觀測(cè)增加明顯。具體從圖３．３隨溫度變化的增??加樣本百分比趨勢(shì)圖可以看出，ＣＡＬＩＰＳＯ對(duì)云的探測(cè)優(yōu)勢(shì)是隨溫度的降低而逐漸增加??的，且呈現(xiàn)雙峰型，在－５？０°Ｃ之間有個(gè)小峰值，云出現(xiàn)頻數(shù)增加百分比大約在２０％，－４０°Ｃ??以下云出現(xiàn)頻數(shù)增加百分比隨溫度的下降而急劇增加。在－６０°Ｃ值達(dá)到最大值，云出現(xiàn)??頻數(shù)增加百分比達(dá)到１５０％。從以上結(jié)論可以看出ＣＡＬＩＰＳＯ衛(wèi)星明顯提高了對(duì)低溫區(qū)云??的觀測(cè)。這是因?yàn)椋矗?#176;Ｃ以下，過冷水滴自發(fā)凍結(jié)可能會(huì)形成較多的冰晶，但由于溫度??較低，含水量較少，冰晶粒子半徑較小，因此ＣＡＬＩＰＳＯ衛(wèi)星能觀測(cè)到而ＣｌｏｕｄＳａｔ觀測(cè)??不到。??１４??

ｍ?ｔ?ｆｃ＞??圖３．２云出現(xiàn)頻數(shù)隨溫度變化的分布特征?圖３．３ＣｌｏｕｄＳａｔ與ＣＡＬＩＰＳＯ對(duì)云觀測(cè)差異的??垂直分布特征??３．１．２?ＣｌｏｕｄＳａｔ／ＣＡＬＩＰＳＯ聯(lián)合統(tǒng)計(jì)云出現(xiàn)概率的研究??云的形成與相對(duì)濕度有密切關(guān)系，但不同溫度下形成云的相對(duì)濕度不同，為了研究??云內(nèi)相對(duì)濕度的空間分布差異，使用ＥＣＭＷＦ－ＡＵＸ產(chǎn)品中溫度、比濕、氣壓等數(shù)據(jù)集??計(jì)算得出云中各位置分別相對(duì)應(yīng)的相對(duì)濕度值（計(jì)算時(shí)各位置溫度０°Ｃ以下采用冰面飽??和水汽壓，０°Ｃ以上采用水面飽和水汽壓），結(jié)合云出現(xiàn)概率（即云出現(xiàn)頻數(shù)與云和晴空??出現(xiàn)總頻數(shù)的比值稱為云出現(xiàn)概率），得出我國不同溫度、不同相對(duì)濕度下云出現(xiàn)概率??分布，如圖３．４所示。這里需要說明的是隨著相對(duì)濕度增加，云出現(xiàn)概率出現(xiàn)最大值后??還會(huì)出現(xiàn)，這是因?yàn)橄鄬?duì)濕度較大的情況下云出現(xiàn)頻數(shù)和總頻數(shù)都較少，所以統(tǒng)計(jì)結(jié)果??不具有代表性，因此我們不作討論。從圖３．４中可以看到，對(duì)于全國來說，不同溫度、??不同相對(duì)濕度條件下云出現(xiàn)概率各不相同。但不同溫度下云出現(xiàn)概率都隨相對(duì)濕度的增??加而增加
【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2838798