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基于Aqua/CERES數(shù)據(jù)的遼寧省云宏微觀特征及其與降水的相關(guān)性研究

發(fā)布時(shí)間:2021-10-16 07:13
  利用2014—2015年的云和地球輻射能量系統(tǒng)CERES Aqua Edition 4A SSF的云產(chǎn)品以及地面小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù),對(duì)遼寧地區(qū)(38.5°N—43.5°N、118.5°E—126°E)云宏微觀特征參量的時(shí)空分布進(jìn)行分析,并研究各參數(shù)與降水的相關(guān)性,建立基于云光學(xué)厚度(COD)與云水路徑(CWP)的降水云識(shí)別指標(biāo)。結(jié)果表明,夏季云層發(fā)展旺盛,云量(CF)、COD、云頂高度(CTH)以及CWP值均較高,平均值分別為62.7%、17.9、6.5 km和252.1 g·m-2,而冬季云參數(shù)的值最低,分別為48.3%、7.0、3.4 km和106.2 g·m-2,僅云粒子有效半徑(ER)顯著高于其他季節(jié)。受地形影響,西部地區(qū)(122°E以西)的成云條件較東部差,除CTH較高外,其他云參量均較東部偏低。除云頂氣壓(CTP)和云頂溫度(CTT)外,CF、COD、CWP和ER均隨降水強(qiáng)度的增加而增加,說(shuō)明云層越深厚降水強(qiáng)度越大,云含水量越高,粒子尺度越大。篩選出的與降水強(qiáng)度相關(guān)性最高的COD與CWP作為降水云識(shí)別因子,利用TS評(píng)分及HSS評(píng)分方法,... 

【文章來(lái)源】:干旱氣象. 2020,38(04)

【文章頁(yè)數(shù)】:7 頁(yè)

【部分圖文】:

基于Aqua/CERES數(shù)據(jù)的遼寧省云宏微觀特征及其與降水的相關(guān)性研究


研究區(qū)域及其地形(單位:m)

空間分布,單位,遼寧省,空間分布


圖3為2014—2015年遼寧省云宏微觀參數(shù)年平均值的空間分布。可以看出,除CTH外,其他參量均呈現(xiàn)西低東高的分布特征,這與季節(jié)平均的空間分布特征一致,同時(shí)也與已有研究給出的遼寧省降水西低東高的空間分布特征一致[16-17]。2.2 云宏微觀特征參數(shù)隨降水的變化

空間分布,單位,遼寧省,水汽


CTH、CTT以及CTP均能在一定程度上代表云頂發(fā)展的高度。CTH的空間分布與COF、CF以及COD有所不同,西部CTH要高于東部地區(qū),尤其是冬季,西部平均CTH要比東部高約0.7 km,夏季東西部差異較小,西部平均偏高約0.1 km。這可能是由于冬季水汽條件差,西部地區(qū)處于背風(fēng)坡,水汽條件相對(duì)東部更為不利,水汽只有抬升到更高的高度才能凝結(jié)成云,而夏季水汽條件較為充沛,東、西部的CTH差異并不顯著。夏季平均CTH最高為6.5 km,冬季最低為3.4 km,而CTP則呈相反的季節(jié)變化,夏季最低為501.3 hPa,而冬季最高為707.3 hPa。CTT的變化除受云層發(fā)展高度影響外,還受環(huán)境溫度影響,因此與CTP隨季節(jié)的變化趨勢(shì)不同,夏季CTT最高,可達(dá)258.7 K,秋季次之為255 K,而冬季和春季相差不大,但各季節(jié)基本與CTP呈現(xiàn)相似的空間分布特征。由CTT可知,遼寧地區(qū)主要以冷云為主,這與劉旸等[15]的研究結(jié)果相一致。表1 遼寧省2014—2015年四季及全年云宏微觀參量的平均值Tab.1 The mean values of micro- and macro-scopic cloud parameters in four seasons and in a whole year during 2014-2015 in Liaoning Province 季節(jié) COF/% CF/% COD CTH/km CTT/K CTP/ hPa CWP/(g·m-2) ER/μm 春季 66.3 52.2 12.7 5.4 251.5 556.7 182.9 26.2 夏季 71.0 62.7 17.9 6.5 258.7 501.3 252.1 21.7 秋季 59.5 46.3 14.8 5.4 255.0 567.3 191.9 24.2 冬季 63.3 48.3 7.0 3.4 252.8 707.3 106.2 35 年均值 65.0 52.4 13.0 5.2 254.3 580.9 182.0 26.5

【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]一次積層混合云云系微物理結(jié)構(gòu)數(shù)值模擬與增雨條件分析[J]. 唐林,李瓊,黎祖賢,蔡淼,蔡榮輝,高沁.  干旱氣象. 2020(01)
[2]基于CloudSat衛(wèi)星觀測(cè)資料的遼寧省不同天氣系統(tǒng)影響下云系垂直結(jié)構(gòu)特征[J]. 孫麗,馬嘉理,趙妹慧,楊磊,劉旸,秦鑫,張晉廣,袁健.  氣象. 2019(07)
[3]基于CERES衛(wèi)星資料分析中國(guó)近15 a云量變化[J]. 馬茜蓉,游慶龍,蔡淼,周毓荃,劉菊菊.  干旱氣象. 2018(06)
[4]遼寧夏季降水時(shí)空分布特征及其成因分析[J]. 公穎,周小珊,董博.  暴雨災(zāi)害. 2018(04)
[5]CloudSat/CALIPSO衛(wèi)星資料分析云的全球分布及其季節(jié)變化特征[J]. 鄭建宇,劉東,王志恩,田曉敏,王英儉,謝晨波.  氣象學(xué)報(bào). 2018(03)
[6]基于CloudSat資料的東北地區(qū)降水云及非降水云垂直結(jié)構(gòu)特征對(duì)比分析[J]. 劉旸,趙姝慧,蔡波,孫麗.  氣象. 2017(11)
[7]遼寧省短時(shí)強(qiáng)降水氣候特征分析[J]. 李燕,賽瀚,劉靜,劉碩.  氣象與環(huán)境學(xué)報(bào). 2017(04)
[8]一次低渦氣旋云系宏微觀結(jié)構(gòu)和降水預(yù)報(bào)的檢驗(yàn)[J]. 孫晶,史月琴,蔡兆鑫,蔡淼,周毓荃.  干旱氣象. 2017(02)
[9]氣候模式中云的垂直重疊及其輻射傳輸問(wèn)題研究進(jìn)展[J]. 張華,荊現(xiàn)文.  氣象學(xué)報(bào). 2016(01)
[10]利用MODIS衛(wèi)星產(chǎn)品分析西南地區(qū)云水特征[J]. 林丹.  氣象科技. 2015(01)

碩士論文
[1]遼寧省近50年氣候變化特征及影響因子研究[D]. 趙春雨.南京信息工程大學(xué) 2006



本文編號(hào):3439392

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