基于热带测雨卫星光谱观测的云参数反演及降水云识别研究

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随着更多更先进的气象卫星投入使用以及卫星遥感技术的不断发展,云和降水的宏微观特征以及它们在整个气候系统中所起的作用被逐渐揭示,而基于多仪器多通道的联合观测来研究云和降水已然成为当前大气遥感和气候变化领域的研究热点。本研究基于热带测雨卫星(TRMM)搭载的测雨雷达(PR)与可见光/红外扫描仪(VIRS)的融合资料,凭借PR高信度的降水探测和VIRS高分辨率的云顶辐射信息,并借助于可靠的云检测和云参数反演技术,提出了三套基于云参数信息的白天降水云识别方案,研究了云参数与降水之间的关系,并在此基础上重点分析和比较了全球热带和副热带地区降水云与非降水云的空间分布特征以及两者在云属性上的气候差异,初步取得的结果包括以下三个方面:1、基于云参数信息的白天降水云识别方案基于时空匹配的降水与云辐射信号资料,将云参数与降水信息相结合,统计不同云参数组合与降水发生概率之间的关系,在此基础上初步构建了三套基于云参数信息的白天降水云识别方案:IPCτzRe、IPCTC和PISCP,实现对降水云和非降水云像素快速而又准确的判别。研究结果显示,无论是陆地还是海洋区域,三种方法中,PISCP法对降水云的识别效果最佳,IPCTC法次之,IPCτRe法识别性能最弱。其中PISCP、IPCTC和IPCτRe三种方法在陆地区域的ETS评估因子值分别为:0.37、0.36和0.34,而在洋面上的识别精度要好于陆地,相应ETS评估因子值分别为:0.44、0.42和0.40。与现有同类降水云识别方案进行对比,结果显示,所提出的三种方案的降水云识别精度均优于现有识别方法,尤其是PISCP方案,其识别精度已接近被动微波仪器的探测精度。研究结果还表明,这三种方案的适用范围较广,可移植至全球其它区域。IPCτRe、IPCTC和PISCP方案均适用于常见星载可见光/红外探测仪器,为日常降水卫星监测和预报业务提供了新的方法,同时也为深入研究云参数与降水的关系做了很好的铺垫。2、暴雨云团云参数与降水的关系针对夏季中国东部的暴雨云团个例,建立时空匹配的降水廓线与云参数融合资料,考察了云参数与降水概率之间的联系,并深入分析了云参数与地表降水强度及降水垂直结构的关系。研究结果显示,在暴雨云团中,降水云的冰云比例(-87%)远高于非降水云(-40%)。降水云的光学厚度和云水路径都远大于非降水云,云顶温度也明显低于非降水云,而两者在云滴有效半径上的差异较小。随着光学厚度和云水路径的增大及云顶温度的降低,降水概率均显著增加。这其中,云水路径和云顶温度对降水云有较好的指示能力,而有效半径信息的指示能力较弱。无论是层云降水还是对流降水,随着地表降水强度的增大,相应降水云的光学厚度、有效半径和云水路径均随之增大,而云顶温度也随之降低。对于给定的地表降水强度,对流降水的光学厚度和云水路径要低于层云降水,而两类降水的有效半径变化完全一致。层云降水和对流降水的降水廓线对各云参数变化的响应特性相似,即随着云光学厚度、云滴有效半径和云水路径的增大以及云顶温度的降低,都对应有雨顶高度的升高以及5km以下各高度上降水率的一致增大。有所不同的是,有效半径仅在小于15μm时,降水廓线才对其变化有明显的响应。当其云水路径较低时,对流降水在4km至2km的高度层存在显著的雨滴蒸发现象。该部分研究工作增进了对云参数与降水之间关系的认识,并为后续深入分析降水云与非降水云在云属性上的差异奠定了基础。3、降水云与非降水云的云属性差异在气候尺度上分析了降水云与非降水云的空间分布特征,并结合NCEP再分析资料,考察了决定降水云空间分布的关键气象要素因子,着重比较了降水云与非降水云的云参数属性在均值及空间分布上的差异。研究结果显示,在全球(热带)范围内,降水频率高值区对应的云量一般都在80%以上,然而云量高值区相应的降水频率不一定高,有些高云量区甚至几乎不发生降水。降水类型中,层云降水出现比例最高(79%),对流降水次之(21%),其它类型降水比例最低(-0.5%)。全球(热带)地区的日均降水量约为2.6mm/d,这其中层云降水和对流降水的贡献率较为接近,分别为53%和47%,而其它类型降水的贡献极小(<0.1%)。结合NCEP再分析资料发现,中层600hPa等压面的相对湿度高/低值中心与总降水频率的高/低值区有较好的对应,两者的纬向相关系数为0.90,经向相关系数为0.60。而高层200hPa等压面的辐散/辐合中心与总降水频率的高/低值区的对应更为一致,两者的纬向相关系数高达0.98,而经向相关系数也有0.88。可见行星尺度水汽输送和大气环流形势,是决定全球总降水频率的分布形式的主导因素,其中大尺度的气流上升/下沉运动更是决定性因素。研究结果表明,大部分低云降水是浅薄孤立降水,比例在60%以上,局部地区的比例接近100%,这些浅薄孤立降水的降水强度和空间尺度都很小。研究结果还显示,中层600hPa与高层200hPa等压面的垂直速度差分布与中云降水频率分布有较好的对应,相应的纬向相关系数为0.61,经向相关系数为0.51。高层200hPa等压面的垂直速度分布与高云降水频率分布更为一致,其纬向相关系数高达0.94,经向相关系数为0.83。这表明,中层(高层)的气流上升/下沉运动是决定中层(高层)降水的主导因素。在全球(热带)范围内,非降水云的云量要远远高于降水云,两者云量比值在5倍以上。非降水云与降水云的云量高值区分布并不完全一致,但非降水云的云量低值区相应的降水云云量也非常低。统计结果还显示,随着云顶高度升高(云顶气压下降),云量比值整体下降,即云顶越高,越容易产生降水。研究结果显示,降水云与非降水云在光学厚度上的差异非常显著,两者差值在60以上。此外,两者光学厚度差值的空间分布与总降水频率及日均降水量较为相似,即降水频率/日均降水量越大,两者光学厚度差值越大。虽然在洋面上降水云的有效半径明显大于非降水云(差值为6~8μm),但在陆地上两者的差异不明显(差值为0~2μm)。分段统计结果显示,在不同光学厚度段,降水云的有效半径都要大于非降水云,导致两者有效半径在陆地上差异不明显的原因,是在于两者的光学厚度谱分布不同。研究结果还表明,降水云与非降水云在云水路径的差异要明显大于两者在光学厚度和有效半径上的差异。降水云与非降水云的云顶温度差值空间分布呈现明显的空间不均匀性,整体而言,降水云的云顶温度(245K)要明显低于非降水云(272K)。统计还表明,降水云的冰云比例(-76%)要远高于非降水云(-23%)。此外,降水云和非降水云在云顶气压和云顶高度的全球分布形态与云顶温度较为相似。该部分研究工作一方面在气候尺度上分析了降水云与非降水云在空间分布特征,并结合NCEP再分析资料,首次揭示了决定全球总降水、中层和高层降水空间分布的主导气象要素因子,还分析了低云降水与浅薄孤立降水之间的关系。另一方面,定量给出了降水云与非降水云在云量、云光学厚度、冰水云比例、云滴有效半径、云顶温度、云顶气压等参数的气候均值和海陆差异,并首次给出了两者上述云属性差异的空间分布特征。
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