基于CloudSat/CALIPSO 數據的晉西北地區云宏觀特征分析

郭俊杰，王江濤，蒯 亮，舒 展，葛耀明

(1.63729 部隊，山西 太原030027 ；2. 中國電子信息產業集團有限公司第六研究所，北京102209 ；3.66199 部隊，北京100144)

0 引言

云對全球氣候變化和天氣演變等有著相當重要的影響，云中潛熱的釋放會影響大氣垂直結構，進一步影響大氣環流形勢，總云量的微小變化都可能會引起氣溫、降水等劇烈變化，因此，開展對地區云的研究，對于提升氣象預報及氣候預測的準確性具有重要意義[1-3]。隨著遙感技術的飛速發展，氣象衛星已成為探測云物理特征(如云量，云垂直結構，云粒子相態、大小以及數濃度等) 的重要裝備，有效解決了傳統的地基和空基探測設備無法獲取垂直方向上云三維結構的難題，提升了探測的精準度。

CloudSat 和CALIPSO 衛星分別搭載毫米波雷達和激光雷達，二者聯合探測能夠有效獲取全球云的三維結構。目前，國內外學者利用兩顆衛星的探測數據開展了大量研究，取得了比較好的效果。趙宇等[4]基于CloudSat 衛星數據，對我國北方兩次暴雪天氣過程江淮氣旋云系結構和微物理特征進行了分析；鄭建宇等[5]利用CloudSat 和CALIPSO 聯合探測數據，分析了8 種云類的時空分布特征，為氣候模式的云量診斷方案提供了對比驗證數據；張華等[6]利用CloudSat 衛星資料分析了東亞地區云微物理量的分布特征和季節變化，為全球和區域氣候模式在東亞地區云微物理量模擬提供了參考；潘紅林等[7]基于CloudSat 和CALIPSO 聯合探測資料，對南京地區的卷云物理特性開展了分析，為氣候模式中典型高云參數輸入和使用提供了依據；邱玉珺等[8]基于CloudSat 和CALIPSO 資料，對我國北方兩個區域云的垂直分布差異開展了對比研究，結果表明不同大氣環境條件對云出現的概率以及云層的物理特征分布等會產生影響；尚博等[9]基于CloudSat 衛星資料，對降水云和非降水云的垂直特征進行了分析。

各地云分布特征不同，導致氣候特征亦不相同。當前對于晉西北地區云物理特性的研究較少，因此本文基于CloudSat/CALIPSO 衛星聯合探測數據資料，從宏觀層面對晉西北地區云的發生概率、云層數分布、云類型分布以及云的垂直結構等主要物理特性進行研究，以企為晉西北地區天氣預報、氣候研究以及數值模式研究提供有力參考和支持。

1 數據介紹

2006年4月，CloudSat 和CALIPSO 衛星發射升空，并加入A -Train 衛星飛行編隊，與其他衛星協同完成對全球的氣象探測。衛星位于高度705 km的太陽同步軌道，繞地球一周為一個掃描軌道，掃描時間約99 min，每天可繞地球14 ～15 圈，圖1 給出了衛星觀測軌道分布示意。

圖1 衛星觀測軌道分布示意圖

CloudSat 衛星搭載一臺94 GHz 毫米波云剖面雷達CPR(Cloud Profiling Radar)，該雷達能夠探測到全球范圍內的云廓線及其時空變化等，有助于研究云的發展過程、云對天氣系統及氣候變化等的影響，其靈敏度可以達到標準天氣雷達的1000 倍。CPR分辨率為沿軌方向1.1 km 、橫軌方向1.3 km，垂直方向上每條軌道包含37081 條掃描廓線，廓線的垂直分辨率為240 m，可以獲得地面到高空125個不同高度的數據。每條廓線提供了云類型、不同類型云的云底高度和云頂高度，最多可提供10 層云的信息。CALIPSO 衛星搭載的云氣溶膠激光雷達CALIOP(Cloud -Aerosol Lidar with Orghogonal Polarization)，主要用于探測云和氣溶膠的后向散射系數和極化率廓線[10-11]。

CPR 與CALIOP 的觀測波長不同，對云粒子的探測敏感度不同。CPR 波長相對較長，能夠穿透較厚云層，亦能夠探測多層云，但是由于波長緣故，其無法探測到云中尺度相對較小、云層較薄的云系。CALIOP 波長短，對云粒子包括氣溶膠粒子非常敏感，但由于波長短，受云層的衰減也很強，所以其僅能探測相對較薄的云層，而無法穿透很厚的云層，能夠較好彌補CPR 在觀測薄卷云方面的不足。二者各有優勢，聯合觀測得到云的垂直結構信息更加準確，是其他觀測難以獲取的[12-13]。

本文采用2006～2017年2 級產品2B-CLDCLASSLIDAR.P1_R05 開展分析。該產品為CPR 和CALIPO聯合數據產品，能夠提供云層數(CloudLayer)、云層類型(CloudLayerType)、云底高度(CloudLayerBase) 及云頂高度(CloudLayerTop) 等數據。其中，CloudLayer 為一維數組，包含nray個元素，nray 是每條軌道包含的總廓線數，元素的取值范圍為0～10，代表每條廓線中掃描到的云層總數。CloudLayerType 為nray×10 的二維數組，代表每條廓線中探測到的不同云層類別，元素取值范圍為0～8，0 代表無法確定，1 ～8 分別代表： 卷云(Ci)、高層云(As)、高積云(Ac)、層云(St)、層積云(Sc)、積云(Cu)、雨層云(Ns)、深對流云(Dc)。CloudLayerBase 和CloudLayerTop 均為nray×10的二維數組，代表每條廓線中探測到的不同云層的云底、云頂高度。本文研究區域為：37.8°N ～39.4°N，111.2 °E～112.5 °E，圖2 中矩形區域為研究區域示意圖。

圖2 研究區域示意圖

2 云的宏觀物理特征分析

2.1 云發生概率

云發生情況尤其是不同云種的發生概率在一定程度上能夠反映地區的氣候特征。本文利用云層數數據分析晉西北地區的云發生情況。令云發生率Pc為研究區域內探測廓線中云層數大于等于1 的廓線數Nc與經過研究區域廓線的總數Nt的比值，即：Pc=Nc/Nt×100%。

對2007年至2017年數據進行分析，結果表明：2007年至2017年晉西北云發生概率平均為58.1%。進一步對云發生情況的季節分布特征進行分析(文中季節劃分按照華北季節劃分標準，3 ～5月為春季，6～8月為夏季，9～11月為秋季，12～次年2月為冬季，下同)。

圖3 給出了晉西北地區云發生率的季節變化特征，可以看出，晉西北地區云發生率呈現出顯著的季節差異，春季云發生率最高，達到70.2%，夏季次之，為62.5%，秋、冬兩季相對較低，分別為49.1%和46.9%。整體云發生情況與晉西北地區春夏兩季天氣變化多端、陰晴不定，而秋冬兩季天氣主要以晴好天氣為主的氣候特征基本一致。

圖3 晉西北地區云發生率的季節變化特征

2.2 云層數分布特征

云層數是大氣環流模式中的重要參數，云的重疊情況對大氣和地表的輻射加熱或冷卻率有很大影響，從而影響天氣狀況[14]。圖4 給出了晉西北地區各季節云層數的分布特征。可以看出，全年云層分布以單層云為主，各季節占比均達到60% 以上，其次為2 層云，占比在20%～30% 之間，3 層云占比在10% 左右，而4 層云及其以上占比甚少，基本在1% 以內，因此下文研究中主要考慮單層云、2 層云以及3 層以上云(含3 層)。

圖4 晉西北地區各季節云層數的分布特征

此外，就季節分布而言，秋季單層云占比最大，而多層云占比略均低于其他季節；夏季單層云占比較大，多層云略低于春、冬季；春、冬季單層云占比相對其他季節較小，而多云層占比均高于其他季節。

2.3 云類型分布特征

2.3.1 云類型的季節分布

圖5 給出了晉西北地區各季節云類型分布特征，可以看出，各類云各季節分布特征各不相同。其中，層云(St) 在各季節占比均為0，主要原因一方面是層云是在大氣穩定的條件下，由夜間輻射冷卻，水汽或霧抬升凝結形成，當太陽升起氣溫升高，逆溫層被破壞，層云逐漸消散，衛星基本探測不到；另一方面是2B-CLDCLASS-LIDAR 產品對層云的識別能力較弱，因為識別層云僅使用雷達反射因子(最大值與空間分布) 和溫度(最大雷達反射因子值所在的高度上)，而這些量依賴于對ARM 站點的Ka 波段雷達先驗的統計信息[15]。因此，下面主要針對卷云(Ci)、高層云(As)、高積云(Ac)、層積云(Sc)、積云(Cu)、雨層云(Ns) 以及深對流云(Dc)7 類云的分布特征開展分析。

春季，卷云和高層云占比最多，均達到30% 以上；高積云、層積云、積云、雨層云次之，占比在6%～10% 之間，而深對流云占比僅0.1% 左右；夏季主要以卷云、高層云、高積云為主，占比分別為26.5% 、19.5% 以及22.1%。層積云、積云、雨層云次之，分別占比6.4%、13%、9.6%，深對流云最少，占比2.8%；秋季各類云的分布相對均勻，卷云、高層云、高積云、層積云、積云占比均在10%～25% 之間，雨層云占比5.7%，深對流云占比0 ；冬季主要以高層云為主，占比高達50.4%，其次為卷云和層積云，占比分別為13.9% 和25.1%，高積云、積云、雨層云相對較少，基本在5% 以內。

整體來看，雨層云主要出現在春季和夏季，秋、冬季節相對較少，因為雨層云一般出現在暖鋒云系中，常對應連續性降水天氣；深對流云大部分出現在夏季，在春季占比僅0.2%，其余季節均未出現，因為深對流云往往伴隨對流天氣發生，而晉西北地區對流天氣一般開始于春末夏初，多發生于夏季，在秋季偶有發生，但系統往往比較淺薄，且占比很小。

2.3.2 不同云層數對應的云類型分布特征

不同云類型在不同云層中出現的次數不盡相同，對不同云類的多層云與單層云區分統計有利于對云重疊的理解。

如圖6 所示，就單層云而言，高層云出現概率最高，在各個季節均高于其他云，特別是在春、冬季占比達到40% 以上；其次為卷云和層積云，在各個季節占比基本保持在10%～30% 之間，高積云、雨層云在夏季出現頻率較高，占比接近20%，在其他季節較低；深對流云只出現在夏季，且占比較低；積云表現出夏、秋兩季高，而春、冬季低的特點。

圖6 晉西北地區各季節單層云云類型分布特征

圖7 給出了晉西北地區各季節2 層云云類型分布特征，可以看出，就2 層云而言，卷云表現出春、夏季高，秋、冬季低的特征；而高層云表現出冬季最高，春、秋季次之，夏季最低的特征；高積云則表現出夏、秋季高，春、冬季低的特征；層積云表現為秋、冬季高，春、夏季低的特征；積云、雨層云出現的概率較低，全年基本在10% 以下。

圖7 晉西北地區各季節2 層云云類型分布特征

圖8 給出了晉西北地區各季節3 層云及以上云類型分布特征，從圖中可以看出，與2 層云云類型的季節分布特征基本一致，限于篇幅，不再贅述。

圖8 晉西北地區各季節3 層云及以上云類型分布特征

2.4 云的垂直結構分布特征

2.4.1 各類云的云底高度、云頂高度以及云層厚度分布

不同類型云受不同的動力學機制控制，具有不同的垂直分布特征，利用CloudSat 資料統計得到各類云的出現頻率隨高度的分布曲線，如圖9 所示，其中，云在各高度上的出現頻率定義為：Fc=Nh/Nt ×100%。式中，Nt 指研究區域內CloudSat 觀測到某類云的總廓線數，Nh 指在高度h 上CloudSat 觀測到某類云的廓線數。在定義為某類云的數據中，所有該類云在某高度出現的頻率，某高度為100%，即為只要出現了該類云，肯定出現在了某高度。根據圖9 可以看出，卷云作為高云，可出現于7～15 km 高度，其出現頻率最高高度為11 km 左右，高層云和高積云均屬于中云，但二者出現的高度不同，高層云可出現于2～13 km，其出現頻率最高高度為8.5 km 左右，高積云可出現于2～10 km，其出現頻率最高高度為5 km左右，層積云、積云、雨層云以及深對流云云底高度都較低，基本分布在2 km 左右，但層積云和積云的云頂高度都較低，屬于淺薄的低云，雨層云和深對流云往往發展比較旺盛，屬于較為深厚的云系，發展旺盛的深對流云云頂常常可以到達對流層頂。

圖9 各類云的出現頻率隨高度的分布曲線

表1 具體給出了各類云的云底高度、云頂高度以及云層厚度分布特征。

表1 各類云分布特征統計表

2.4.2 不同云層數下各類云的云底高度、云頂高度及云層厚度的季節分布特征

圖10 所示為各季節各類云的垂直分布特征，由圖可見，卷云、層積云在各個季節的單層云、多層云中均有出現，且出現的高度基本一致；高層云各季節各層云中也均有出現，但在春季單層云、夏季多層云以及秋季的單層云與2 層云中出現較為集中，在7 km 左右，其余情況下分布較為分散；高積云出現在單層云中時，其出現頻率最高高度為5 km左右，除夏季外的其余情況中，均表現出分散特征，且部分出現多峰，即最大概率高度會出現在不同高度，考慮與對應的天氣系統及垂直運動相關；積云在多層云中分部高度高于單層云；雨層云在單層云中的高度分布顯著高于多層云，且在春節和夏季，云層達到的高度顯著高于秋季和冬季，主要是雨層云往往伴隨連續性降水，云層相對深厚，主要以單層出現；深對流云僅出現于夏季，在單層云系和多云系中均有出現，但在單層云中分布的高度范圍最大，說明系統發展特別旺盛時，主要以單層云系為主。

圖10 各季節各類云垂直分布特征

3 結論

本文利用CloudSat/CALIPSO 衛星產品，對晉西北地區的云宏觀特性進行了分析，結果表明：

(1) 晉西北云發生概率的年平均值為58.1%，春季云發生率最高，夏季次之，秋、冬兩季相對較低，整體云發生情況與晉西北地區氣候特征基本一致。

(2) 全年云層分布以單層云系為主，多層云中以2 層云為主，3 層云及其以上占比很少，此外，秋季的單層云系占比最大，夏季次之，春、冬季單層云占比相對其他季節較小。

(3) 在云分類產品中，卷云、高層云、高積云、層積云、積云、雨層云以及深對流云在晉西北地區均有出現，層云未曾出現。各類云的分布表現出顯著的季節分布特征，各類云在單層云及多層云中出現的概率隨著季節的變化各不相同。

(4) 各類云的垂直結構各不相同，不同云的云頂高度、云底高度以及云層厚度等各不相同，對于一般云系，云層厚度一般在2 km 左右，而對于雨層云和深對流云發展比較旺盛的深厚云系，其云層厚度可達10 km 左右，云底高度可達15 km，此外，部分云系在不同季節不同云層數中，云垂直結構不盡相同。

后續在以上分析的基礎上，需要進一步研究云的微觀特性，開展局地數值模式模擬，力求進一步掌握晉西北地區云形態、演變規律及其與降水、大風、雷電等天氣現象的關系。