青藏高原下游冷季层云垂直结构和物理性质的白天和夜间的差异外文翻译资料

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青藏高原下游冷季层云垂直结构和物理性质的白天和夜间的差异

YI ZHANG

LASG, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, and University of Chinese Academy of

Sciences, Beijing, China

HAOMING CHEN

Chinese Academy of Meteorological Sciences, China Meteorological Administration, Beijing, China

RUCONG YU

LASW, Chinese Academy of Meteorological Sciences, China Meteorological Administration, Beijing, China

(Manuscript received 16 January 2014, in final form 5 April 2014)

摘要: 这项研究使用了CloudSat（11- 4月）期间的产品比较了青藏高原下游层云白天和夜间的发生频率、宏观物理、微物理差异和辐射的垂直结构的差异。根据云顶高度和光学深度，中层顶部的云根据云的轮廓不同被分成雨层云和高层云。研究发现，整个层云和雨层云往往在白天出现，而高层云经常在夜间出现。和发生频率日夜差异一致的是，高层云在夜间云量更大也更厚，而雨层云在白天变得更厚云量更大。环境动态分析和热力学分析表明，大规模低水平上升的日夜差异导致了层云出现和微物理性质的差异。与此相反的是，雨层云和高层云的光学深度从白天到夜晚由大变小，这是由微物理性质导致的。从白天到夜晚，雨层云的小液滴发生频率增大，高层云中减小，导致了云辐射性质的相关变化。

1. 介绍

云因为它的辐射和沉淀特性所以在调节地球能量和水循环方面非常重要(Schneider 1972; Ramanathanet al. 1989; Kiehl 1994; Zhang et al. 1996; Bergman andHendon 2000; Wood 2005; Kubar et al. 2009; Brethertonet al. 2010)。在过去的几十年里，云一直被公认为是导致了现在的天气模拟和未来的气候预测不确定的主要来源 (Cess et al. 1989, 1990;Cess et al. 1996; Bony and Dufresne 2005; Zhang et al.2005; Dufresne and Bony 2008; Klein et al. 2013; Zelinka

et al. 2013; Vial et al. 2013)。

作为唯一的大陆层云区 (Klein and Hartmann 1993; Wood and Bretherton 2006)，青藏高原下游的中国东部中层云（主要是雨层云和高层云），在寒冷季节的达到顶峰 ，(Yu et al. 2001; Liet al. 2004)对当地气候很重要，因为它有强烈的云反馈 (Yu et al. 2004)。基于国际卫星云气候学项目(ISCCP; Rossow and Schiffer 1991) 产品和观测数据，Yuetal.(2004)证明了欧洲有独特的中高层云形成机制并且指出其对当地气候的巨大影响。. Zhang et al. (2013)进一步展示了一个物理图像来说明动力和热力环境条件如何影响这些层云。它们是由寒冷季节稳定层结下的大规模上升条件形成的，在中低水平也受到横向环流的影响，这有助于两者水汽输送与局部稳定性。然而，ISCCP产品既不能检测不详细的垂直结构，也不能检测夜间云结构，限制了对一些云的关键物理性质的进一步观测。

因为数据的限制，我们对欧洲上空层状云的了解还是不充分的，尤其是在一天的时间尺度内。之前的研究显示，欧洲上空的云呈现独特的昼夜变化特征(Li et al. 2003; Chen et al. 2012)，在白天冰雹的变化过程中发挥重要作用(Li et al. 2008)。然而，寒冷季节层云的垂直结构与物理性质以及相关的日夜差异到现在还没能弄清楚。我们对层状云结构的了解很少，这也导致了模拟东亚气候时的不确定性(Zhou and Yu 2006）。同时，从3相气候模式比较计划（CMIP3到CMIP5）来模拟,气候模式在模拟欧洲云短波强迫辐射时没有明显改善，因为我们对层状云的模拟很少 (Zhang and Li 2013)。

作为A-Train系列的一部分，CloudSat搭载云分析雷达（CPR)与云-气溶胶激光雷达和探路者红外观测卫星（CALIPSO）。 气溶胶激光雷达(Winker et al.2010)为调查全球云的三维分布提供了一个前所未有的机会。同时， CloudSat在夜间1点到3点和下午13点到15点通过了中国的东部 (20°–40°N, 100°–20°E) 上空，保证了白天和夜间数据的比较。一些以前的研究都采用CloudSat卫星资料对中国上空云的垂直结构进行研究(Luo et al. 2009, 2011; Yin et al. 2013)，但是几乎没有关于青藏高原下游的冷季层状云系垂直结构和物理性质的研究，特别是在一天的时间尺度内。

在这次研究中，我们首先从所有云中选出层云分布，然后从宏观物理特征、发生频率、辐射和微物理垂直结构方面探讨青藏高原下游独特的层云。我们希望这里得到的结果可以帮助我们扩展这些云的垂直结构和物理性质的知识，并且为数值模拟中改进仿真提供一个参考。

本文的其余部分组织如下：第二部分介绍本研究采用的数据和方法。第三部分展现了白天和黑夜不同发生频率层云的空间分布，介绍了层状云的宏观物理性质，包括云顶高度和云底高度和剖面云平均分布。第四部分介绍了辐射特性的垂直结构。第五部分给出了几个重要参数的概要。

1. 数据和方法

2.1数据

这个研究中使用了 CloudSat/CALIPSO项目的4个数据，包括2B-GEOPROF，2B-TAU和

2B-CWC-RVOD。每个数据集的简要介绍如下，更详细有关产品的信息可以在如下网站上找到

(http://www.cloudsat.cira.colostate.edu/)。

GEOPROF产品的CPR可以识别那些CloudSat样品中的大气气柱的水平，其中包含重要的水汽雷达回波，并且对雷达反射率因子和云面 进行了估计(Mace 2007)。GEOPROF雷达产品从组合雷达和激光雷达传感器提取最大信息 (Mace et al. 2007b)。雷达和激光雷达会在垂直结构方面提供水汽层的额外信息。雷达能穿过衰减激光雷达信号的光学厚层，观测到激光雷达无法观察的降水。CPR最小的可探测信号大约为30dBZ，现在由于卫星轨道的变化最小探测信号接近26dBZ，但有时仍只能探测30dBZ(Stephens et al. 2008; Marchand et al. 2009)，这将阻碍我们检测由小颗粒组成的云或薄云。激光雷达会检测到低于雷达阀值的水汽层，观测到雷达观测不到薄冰层顶部。激光雷达跟雷达相比有更高的垂直和水平采样分辨率，并且它能识别垂直剖面顶层和底层凝结出的水汽。

Mace et al. (2007a)说由于1km以下存在一个强表面反射，导致CloudSat数据被污染。所以，几项研究(Kay and Gettelman 2009; Rajeevan et al. 2013)忽略了低于1km的数据。我们利用该临界值来测试我们的结果，这几乎没有差别，因为我们的例子都是云底高度高于1km的中高层云。同时，虽然我们认定这项研究中我们的目标是云，但我们也应该知道 CloudSat/CALIPSO无法通过降水来区分云 (Marchandet al. 2008）。

2B-TAU产品对这项研究中云层光学厚度和列光学厚度进行了估计，由CPR测量的雷达反射率为云光学厚度分布提供了一个定量基础 (Polonsky et al.2008)。2B-CWC-RVOD产品包含由CPR测量的云的水含量，有效半径和测量每个雷达轮廓的数字浓度的估计 (Wood 2008)。检索分为液水和冰水两部分进行，两个结果合起来后得到一个复合的数据，这和输入的测量文件是一致的。RVOD产品使用 2B-GEOPROF的组合雷达反射率因子和 2B-TAU对可见光的深度进行估计，比2B-CWC-RO对云进行更紧密的监测，从而可能得到更准确的结果。

在这项研究中，因为我们主要关注液水层云，所以有必要从CloudSat/CALIPSO观测结果来记录液水层云的微物理特性，这将增加我们对这项研究的信心。Austin and Stephens (2001)描述了一种新版本算法：液水云检索，包括前部的模型和检索公式，这是用来估计每个容器中云的粒径分布参数。检索算法是Rodgers(1976, 1990, 2000)和 Marks and Rodgers (1993)。这样的过程需要两个测量雷达来提供云后向散射的垂直剖面和检索可见光深度，从而提供云柱综合消光的估计。以前的研究使用了2B-TAU 和2B-CWC-RVOD的产品显示了一致的气候特征(Rajeevan et al. 2013)。

在这项研究中，我们从上面的数据中使用了如下变量：(1)常见的时间和空间信息，包括得出云轮廓的时间，协调了通用时和国际时的开始时间、经度、纬度和高度。(2) 2B-GEOPROF中云和雷达反射率因子。(3) 2B-GEOPROF雷达得到的云占天空的百分比、云层数量、云顶高度和云底高度。(4) 2B-TAU得到的光学厚度。(5) 2B-CWC-RVOD得到的液水含量、液滴有效半径和液滴浓度。欧洲中心中尺度预报分析 (ERA-Interim; Dee et al. 2011)也被用来表示动态和热力学的大气状况。

2.2、研究方法

1. 层云分类

CloudSat的每个数据文件夹中在第一个配置文件中包含完整的数据（一个数据的轨道）。我们选择4个数据中的共同点，只考虑2006 年到2011年冷季落在中国东部的数据文件，在这个时间和空间范围内得到了2351686个配置文件。在这篇文章中，中国东部地区只是用来显示发生频率（图2）和环境领域的变化（图5、图6）的。其他重点区域在青藏高原下游（图2： 27°–32°N, 103°–118°E）

因为2B-GEOPROF产品提供单层和多层云的云顶高度，所以这项研究中我们只关注占总云量60%的单层云，对总层云来说，单层云所占百分比还要更高。根据以下标准，单层云的剖面作为层云剖面的一部分，决定于顶部和列的光学厚度。那就是，只要符合一个剖面以上的标准，所有的数据都被认定是特定类型层云的数据。这里定义的层云采用的是ISCCP里 Rossow et al. (1996)的分类，不同的是，我们使用3km来区分低云和中云，用7km区分中云和高云。 2B-GEOPROF激光雷达产品提供标识来确定云底和云顶高度的检测。（1）只用雷达（2）只用激光雷达（3）同时使用雷达和激光雷达（4）不用雷达和激光雷达。在这项研究中，只要雷达或激光雷达对云进行探测，就能得到云顶和云底高度。

图1：雨层云发生的天数里（a）白天和（b）黑夜雨层云发生频率，虚线显示的发生频率由大到小排列

1. 层云发展的决定期

因为我们感兴趣的是白天和黑夜环境下层云的形成条件，所以我们要找出云层厚的日子。我们用雨层云为例。图1显示了冷季青藏高原下游(27°–32°N, 103°–118°E)层云出现垂直剖面的日期，白天（277天 图1a）黑夜（292天 图1b）每一个面板上的实线显示了雨层云特定发生天数与雨层云总天数比例的出现频率。虚线显示从小到大的发生频率。为了在和雨层云发展有关的重要的天气环境领域得到结果，我们只选择比虚线的90%和95%发生频率的那些天。以白天的雨层云为例，90%有31天，95%有15天，我们根据这些天数和这些天建立的复合平均场来选择时间。

1. 云量计算

垂直剖面的云量是由GEOPROF的云掩膜和雷达反射率和GEOPROF激光雷达的云量同时决定的，云掩膜ge;30的云垂直剖面分数设置为100% ，雷达反射率ge;-30dBZ，否则，它等于GEOPROF雷达的测的云分数。这和Luo et al. (2009)用的方法是类似的。只要一个雷达和激光雷达探测云，就能确定云的分数。同时，因为云的出现频率在图2中给出，本文提出的平均云分数是多云剖面之一，字面意思就是“现在的数量”。一段时间平均云分数是云出现频率的和现在的云量的比值。这种方法也被用来表示层云平均的光学厚度、液态水含量、数浓度和有效半径。

图2：观测到的剖面的数量 (a)总时间 (b)白天 (c)黑夜

发生频率 (d),(g),(j)所有时间 (e),(h),(k)白天 (f),(i),(l)黑夜

1. 去掉误差

云中液态水含量的样品和层云的光学厚度分布表现出长尾分布，尾部的出现频率非常小，但具有很大的价值 （例如液水含量高达2000mg/msup2;）。为了缓解这一问题并取得更可靠的结果，对每种层云我们只取其值低于99%的例子。测试表明我们的结果对操作是不敏感的。

1. 发生频率和宏观性质

图2显示了欧洲中心所有时间（左）、白天（中）夜晚（右）三种类型单层云的观测时间和发生频率的空间分布。样本在2°times;2°的地图上。在每个间隔里观测数量（观测到的剖面）是接近的。（图2a-c）

每段时间

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