【摘要】：水循環(huán)是指地氣系統(tǒng)的水在太陽輻射和重力作用下以蒸發(fā)、降水和徑流等方式進行的周而復始的運動過程,它所涉及的大氣物理量包括大氣中的水汽,云中的水凝物及降水等。水循環(huán)既受氣候系統(tǒng)的制約,又反過來通過影響大氣環(huán)流以及氣候變化對氣候系統(tǒng)進行反饋,因此研究水循環(huán)相關物理量將有助于我們更加深刻地認識地氣系統(tǒng),以及更準確地評估未來氣候變化。本文所涉及的水循環(huán)變量主要包括兩大類,即水凝物和水汽。對于前者,我們選擇了目前較為常用的幾種水凝物數(shù)據,包括衛(wèi)星觀測資料ISCCP、MODIS和CloudSat,以及再分析資料CFSR和ERA,對中國及其周邊地區(qū)水凝物的氣候態(tài)水平及垂直分布特征以及水凝物的季節(jié)變化進行了比較研究,并對不同資料之間水凝物的不確定性進行評估;對于后者,我們主要是利用熱帶測雨衛(wèi)星TRMM搭載的微波成像儀(TMI)多年水汽反演結果,對熱帶洋面上的水汽日變化特征進行研究。結果表明:在總的水凝物含量方面,MODIS、ERA和CFSR三種資料都顯示出較高的一致性,無論是在描述整個中國及周邊地區(qū)的水平分布特征和主要變化模態(tài),還是在描述不同區(qū)域的月變化方面。其中,MODIS數(shù)據的絕對數(shù)值和變化幅度都最大,CFSR在陸地上與其他資料相差不大,而ERA則是三者中較小。與之相比,盡管ISCCP也能捕捉到水凝物總量的水平分布和區(qū)域月變化的一些主要特征,但在一些具體細節(jié)和時間與空間的相關性方面與其他三種數(shù)據存在一定差別,且絕對數(shù)值和變化幅度都是最小的。在液態(tài)水含量方面,幾種數(shù)據間的一致性更高。但是,兩套觀測數(shù)據MODIS和ISCCP的絕對值要明顯低于再分析資料ERA和CFSR。特別地,ERA的液水含量占總水凝物的比例最大,且值都較CFSR更高。上述差異導致在低緯洋面和青藏高原南側等氣候敏感區(qū)域,LWP的"不確定性"高達60%以上,這需要引起足夠的重視。對于冰水含量,不同數(shù)據間無論是分布形式還是具體數(shù)值都存在明顯差異,因此除云貴川地區(qū)外,其他區(qū)域的"不確定性"都較大。其中MODIS數(shù)據的值最高,CFSR次之,而ERA冰水含量占總水凝物比例最低,其絕對數(shù)值也最低。研究水凝物的季節(jié)分布以及季節(jié)變化特征可以發(fā)現(xiàn),中國大部分地區(qū)夏季的云水路徑比冬季高,中國及其周邊地區(qū)水凝物季節(jié)變化特征顯著,不同資料在反映云水產品季節(jié)分布時大致相似,但觀測資料ISCCP、MODIS,再分析資料CFSR、ERA在反應IWP的高值中心有顯著不同。不同區(qū)域水凝物分布受地形、大氣環(huán)流、水汽輸送等因素影響,地域特征明顯。對于水凝物的垂直分布,中國南方地區(qū)的液態(tài)水含量則明顯高于北方。再分析資料與CPR的觀測結果相比,ERA的液態(tài)水含量偏高而CFSR的液態(tài)水含量整體偏低,且高值中心與觀測資料的高值中心存在差異。對于冰水含量的垂直分布,再分析資料CFSR、ERA的冰層都較CPR更加深厚,且模式資料較觀測資料的值也有差異,表明模式有可能高估了中國地區(qū)云的熱動力學過程,模式的冰云參數(shù)化方案與觀測相比仍存在較大的不確定性�？偠灾�,觀測資料ISCCP、MODIS、CPR和再分析資料ERA、CFSR在反映中國及其周邊地區(qū)的水凝物時基本相似,但由于衛(wèi)星儀器的不同,且不同模式選用的參數(shù)化方案不盡相同,不同資料之間反映的水凝物的值也有較大差異。事實上需再次強調的是,不同的水凝物數(shù)據各自均存在可能的誤差來源(其中部分甚至是無法克服的),例如基于星載被動光譜類傳感器的觀測結果無法獲取冰云下的云水信息,基于云雷達的云水和冰水劃分標準值得商榷,不同模式的參數(shù)化方案和下墊面處理方式存在不確定性等。因此,本文的目的并非通過比較來明確哪種數(shù)據的水凝物結果更好,而僅是指出不同數(shù)據間可能存在的差異,以便在使用相應數(shù)據進行分析時對其"不確定性"程度有所認識,從而更好地估計云的輻射效應,以及理解其在氣候變化中所扮演的角色。另一方面,對于水循環(huán)的另一個重要變量水汽的研究結果表明,在水汽分布方面,熱帶地區(qū)洋面的水汽分布呈現(xiàn)由赤道向兩極遞減的趨勢,水汽主要集中在印度洋面孟加拉灣、印度尼西亞附近海域,太平洋面暖池地區(qū)以及赤道輻合帶。在秘魯沿岸、美國西海岸等水汽下沉區(qū),水汽的值較低。再分析資料和觀測反演產品在反映水汽的整體分布情況時一致性很高。對反演產品水汽的日變化進行周期性分析后可發(fā)現(xiàn),洋面上大部分區(qū)域水汽的日變化普遍具有很好的周期性,以24小時或12小時為主。我們進一步利用反演的水汽資料對洋面上幾個典型區(qū)域的水汽日變化特征進行了分析,結果表明,洋面上水汽普遍具有很好的周期性,大部分區(qū)域水汽的日變化都在當?shù)貢r傍晚或更晚些的時候達到峰值。此外,這些區(qū)域的水汽日變化可能受到海溫、風速、以及太陽短波輻射的影響。
[Abstract]:Water cycle refers to the cyclic movement of water in the geo-atmospheric system by means of evaporation, precipitation and runoff under the action of solar radiation and gravity. The atmospheric physical quantities involved include water vapor in the atmosphere, water condensate in clouds and precipitation. Water cycle is constrained by both the climate system and, in turn, by affecting atmospheric circulation. The water cycle variables involved in this paper mainly include two categories, i.e. water condensate and water vapor. Several kinds of water condensate data, including ISCCP, MODIS and Cloud Sat, and reanalysis data CFSR and ERA, were used to compare the horizontal and vertical distribution characteristics of climatic state and seasonal variation of water condensate in China and its surrounding areas, and to evaluate the uncertainty of water condensate between different data. In the latter case, we mainly use the Microwave Imager (TMI) carried by TRMM to study the diurnal variation characteristics of water vapor over the tropical ocean. The results show that MODIS, ERA and CFSR data show high consistency in describing the whole China and the whole week. The absolute value and amplitude of variation of MODIS data are the largest, CFSR on land is not much different from other data, and ERA is relatively small. In contrast, although ISCCP can also capture the horizontal distribution of the total amount of water condensate. There are some main features of regional monthly variations, but there are some differences in some specific details and spatial and temporal correlations with the other three types of data, and the absolute values and amplitudes of variations are minimal. Especially, the liquid water content of ERA is higher than that of CFSR. The above differences lead to more than 60% uncertainty of LWP in climate sensitive areas such as the low latitude ocean surface and the southern side of the Qinghai-Tibet Plateau, which needs to be paid enough attention. In addition to Yunnan-Guichuan area, the "uncertainty" of other areas is large, in which MODIS data is the highest, followed by CFSR. ERA ice water content accounts for the lowest proportion of total condensate, and its absolute value is also the lowest. It is found that the cloud-water path in summer is higher than that in winter in most parts of China. The seasonal variation of water condensate in China and its surrounding areas is remarkable. Different data are similar in reflecting the seasonal distribution of cloud-aquatic products, but the observed data ISCCP, MODIS, reanalysis data CFSR, ERA are significantly different in the high value centers of IWP. The distribution is affected by topography, atmospheric circulation, water vapor transport and other factors. The liquid water content in southern China is obviously higher than that in northern China for the vertical distribution of water condensate. Regarding the vertical distribution of ice water content, the ice layers of CFSR and ERA are deeper than that of CPR, and the values of model data are also different from those of observation data, indicating that the model may overestimate the thermodynamic process of cloud in China. The ice cloud parameterization scheme of the model is still larger than that of observation. All in all, the observed data ISCCP, MODIS, CPR and reanalysis data ERA, CFSR are basically similar in reflecting the condensate in China and its surrounding areas, but because of the different satellite instruments and the different parameterization schemes used in different models, the values of the condensate reflected by different data are also quite different. Again, it is emphasized that there are possible sources of errors (some of which are even insurmountable) for different water condensate data, such as the inability to obtain cloud-water information under ice clouds based on observations from spaceborne passive spectral sensors, the criteria for cloud-water and ice-water partitioning based on cloud radar are questionable, and the parameterization of different models is questionable. Therefore, the purpose of this paper is not to determine which data is better for the condensate results, but only to point out the possible differences between the different data, so as to understand the degree of uncertainty in the analysis of the corresponding data, so as to better estimate the radiation of the cloud. On the other hand, studies of water vapor, another important variable in the water cycle, show that the water vapor distribution over the tropical ocean is decreasing from the equator to the poles, with water vapor mainly concentrated in the Bay of Bengal, the Indian Ocean, and Indonesia. Nearby waters, warm pools in the Pacific Ocean and equatorial convergence zones. Water vapor values are low along the Peruvian coast, the western coast of the United States and other water vapor subsidence zones. The diurnal variation of water vapor in some regions is generally of good periodicity, mainly 24 hours or 12 hours. The diurnal variation characteristics of water vapor in several typical regions on the ocean surface are analyzed by using the inverted water vapor data. The results show that the water vapor on the ocean surface generally has good periodicity, and the diurnal variation of water vapor in most regions is all. In addition, diurnal variations of water vapor in these regions may be affected by sea temperature, wind speed, and solar short-wave radiation.
【學位授予單位】：中國科學技術大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P339

【相似文獻】

相關期刊論文 前10條

1 ;上海出現(xiàn)新型環(huán)保水循環(huán)公廁[J];發(fā)明與創(chuàng)新;2004年02期

2 丑紀范;水循環(huán)基礎研究的觀念、方法、問題和可開展的工作[J];科技導報;2003年01期

3 壯歌德;王卓妮;;全球和地區(qū)水循環(huán)及科學發(fā)展[J];世界環(huán)境;2011年02期

4 熊永蘭;;土地利用變化影響陸地水循環(huán)[J];地球科學進展;2011年07期

5 高維真;;水污染與水質測報技術講座——第一講:水循環(huán)與水污染[J];水文;1981年01期

6 劉春蓁;;關于水循環(huán)研究的若干問題[J];水文;1989年02期

7 尚隨營;李兆斌;;“水圈和水循環(huán)”內容詳析[J];地理教育;2011年10期

8 孫德佩;;古今漫話水循環(huán)[J];地球;1988年01期

9 于貴瑞,王秋鳳;我國水循環(huán)的生物學過程研究進展[J];地理科學進展;2003年02期

10 劉昌明;黃河流域水循環(huán)演變若干問題的研究[J];水科學進展;2004年05期

相關會議論文 前10條

1 華偉南;;城市水循環(huán)改善的戰(zhàn)略思考[A];中國原水論壇專輯[C];2010年

2 胡燕;;從系統(tǒng)論角度探討水循環(huán)的教學方法[A];山地環(huán)境與生態(tài)文明建設——中國地理學會2013年學術年會·西南片區(qū)會議論文集[C];2013年

3 張光輝;;區(qū)域水循環(huán)過程與水資源演化規(guī)律——規(guī)范人類用水行為、確保社會經濟可持續(xù)發(fā)展的重大科學基礎[A];第四屆全國青年地質工作者學術討論會論文集[C];1999年

4 鞏同梁;劉昌明;;環(huán)境變化條件下陸地表層系統(tǒng)水循環(huán)非均衡模式——水循環(huán)非均衡現(xiàn)象剖析與邊際水循環(huán)概念[A];中國青藏高原研究會2006學術年會論文摘要匯編[C];2006年

5 李析男;胡彩虹;;城市水循環(huán)對城市供水量的影響分析[A];農業(yè)、生態(tài)水安全及寒區(qū)水科學——第八屆中國水論壇摘要集[C];2010年

6 夏軍;;變化環(huán)境下中國北方水循環(huán)與水安全研究面臨的問題與展望(以華北地區(qū)水問題為例)[A];中國水力發(fā)電工程學會水文泥沙專業(yè)委員會第六屆學術討論會論文集[C];2005年

7 馬智杰;徐小元;居江;;區(qū)域良性水循環(huán)的探討和示范[A];中國水利學會2005學術年會論文集——節(jié)水型社會建設的理論與實踐[C];2005年

8 馬智杰;徐小元;居江;;區(qū)域良性水循環(huán)的探討和示范[A];中國水利學會第二屆青年科技論壇論文集[C];2005年

9 劉昌明;梁康;;作為水文科學基本理論的水循環(huán)研究若干探討[A];中國水文科技新發(fā)展——2012中國水文學術討論會論文集[C];2012年

10 孫廷春;;發(fā)展煤礦“水循環(huán)經濟”[A];2007中國環(huán)境科學學會學術年會優(yōu)秀論文集（上卷）[C];2007年

相關重要報紙文章 前10條

1 杜中 吳慧秀(河海大學);城市用水給自然水循環(huán)帶來了挑戰(zhàn)[N];中國水利報;2011年

2 李平 趙建平;流域時代的理性回歸[N];中國水利報;2004年

3 慧聰;工業(yè)水循環(huán):人類水危機的最后“救贖”[N];黃河報;2010年

4 王富;攀鋼實現(xiàn)增產節(jié)水循環(huán)發(fā)展[N];中國礦業(yè)報;2006年

5 本報記者 楊勤;江蘇：流動的水循環(huán)的路[N];中國水利報;2006年

6 錢建偉;1.4億清除水循環(huán)“瓶頸”[N];蘇州日報;2006年

7 周賓 陜西省社會科學院經濟研究所;“易學”視野中的水循環(huán)[N];中國社會科學報;2012年

8 特約專家 齊兵強 全國節(jié)約用水辦公室 博士;用水循環(huán)體系建設是特色[N];中國水利報;2006年

9 王勤;旨在破解當代水問題的力作[N];中國水利報;2008年

10 程晨;上海建成水循環(huán)公廁一噸水用“一輩子”[N];新華每日電訊;2003年

相關博士學位論文 前3條

1 畢彥杰;變化環(huán)境下流域/區(qū)域水循環(huán)特征與規(guī)律研究[D];中國水利水電科學研究院;2017年

2 李文生;流域水資源承載力及水循環(huán)評價研究[D];大連理工大學;2008年

3 劉佳嘉;變化環(huán)境下渭河流域水循環(huán)分布式模擬與演變規(guī)律研究[D];中國水利水電科學研究院;2013年

相關碩士學位論文 前10條

1 武猛;基于二元水循環(huán)理論的河北省用水量分析[D];河北農業(yè)大學;2015年

2 周杰;中國東北地區(qū)大氣水循環(huán)的時空特征及其對降水的影響[D];揚州大學;2015年

3 顧磊;基于二元水循環(huán)模擬的涇河流域干旱危機診斷與調控研究[D];長安大學;2016年

4 喬石磊;啟發(fā)式水循環(huán)算法及應用研究[D];廣西民族大學;2016年

5 耿蓉;基于衛(wèi)星和再分析數(shù)據的大氣水循環(huán)變量比較和分析[D];中國科學技術大學;2017年

6 楊峰;健康水循環(huán)與新的水策略[D];西北農林科技大學;2007年

7 孟彩俠;基于不同方法的和田綠洲水循環(huán)要素變化特征研究[D];西安理工大學;2006年

8 章純;水循環(huán)算法在結構優(yōu)化設計中的應用及其在多目標中的改進[D];廣東工業(yè)大學;2014年

9 馬喜榮;黃河流域水循環(huán)流路的改變對物質輸送及能量交換的影響[D];河海大學;2005年

10 許向君;城市水務系統(tǒng)循環(huán)規(guī)律與評價指標體系研究[D];山東農業(yè)大學;2007年

，

本文編號：2243582