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基于北京多源资料的云宏观特征判识

周青 李柏 张勇 陶法 胡树贞 李瑞义 杨荣康

周青, 李柏, 张勇, 等. 基于北京多源资料的云宏观特征判识. 应用气象学报, 2023, 34(2): 206-219. DOI:  10.11898/1001-7313.20230207..
引用本文: 周青, 李柏, 张勇, 等. 基于北京多源资料的云宏观特征判识. 应用气象学报, 2023, 34(2): 206-219. DOI:  10.11898/1001-7313.20230207.
Zhou Qing, Li Bai, Zhang Yong, et al. Identification on cloud macroscopic physical characteristics based upon multi-source observations in Beijing. J Appl Meteor Sci, 2023, 34(2): 206-219. DOI:  10.11898/1001-7313.20230207.
Citation: Zhou Qing, Li Bai, Zhang Yong, et al. Identification on cloud macroscopic physical characteristics based upon multi-source observations in Beijing. J Appl Meteor Sci, 2023, 34(2): 206-219. DOI:  10.11898/1001-7313.20230207.

基于北京多源资料的云宏观特征判识

DOI: 10.11898/1001-7313.20230207
资助项目: 

国家重点研发计划 2017YFC1501802

国家重点研发计划 2017YFC1501701

详细信息
    通信作者:

    李柏, 邮箱:libai@cma.gov.cn

Identification on Cloud Macroscopic Physical Characteristics Based upon Multi-source Observations in Beijing

  • 摘要: 获取准确的云高及其变化特征,对于揭示天气系统的演变以及改进气候模式具有重要作用。由于不同设备观测云高的不确定性,将锋区要素不连续变化理论引入云高分析中,将云底部、云顶部大气的交界过渡带区域视为云锋区,研究探空、毫米波雷达、风廓线雷达等不同类型设备观测要素在云锋区及云外环境大气的变化特征。对流云和层状云个例研究表明:在云锋区,温湿度及雷达反射率因子随高度的一阶、二阶导数均呈不连续现象(即一阶、二阶导数值在云内外和云锋区表现为不相等),风廓线雷达信噪比垂直梯度也出现突变,因此不同设备观测云高具有较好空间一致性,并得到云底和云顶高度的合理范围和相应判据;相对于层状云,对流云内外温度梯度差异以及云体内反射率因子二阶导数的脉动变化幅度均偏大,因此可作为区分二者的参考指标。
  • 图  1  2017年8月28日00:00—23:59(a)以及18:00—21:00(b)毫米波雷达反射率因子时序

    Fig. 1  MMCR-observed radar reflectivity from 0000 BT to 2359 BT(a) and from 1800 BT to 2100 BT(b) on 28 Aug 2017

    图  2  2017年8月28日19:40毫米波雷达反射率因子廓线(a)及其一阶导数(b)和二阶导数(c)廓线

    Fig. 2  Profiles of MMCR-observed reflectivity(a) and its first-order derivative(b), second-order derivative(c) at 1940 BT 28 Aug 2017

    图  3  2017年8月28日20:00探空观测温度、相对湿度、相对冰面相对湿度廓线、判云的相对湿度阈值廓线(a)以及温度、相对湿度一阶导数(b)和二阶导数(c)廓线

    Fig. 3  Profiles of radiosonde-observed temperature, relative humidity, relative humidity below 0℃, judgment entry cloud relative humidity threshold(a) and temperature, relative humidity first-order derivative(b), second-order derivative(c) at 2000 BT 28 Aug 2017

    图  4  2017年8月28日00:00—23:59风廓线雷达信噪比(a)、信噪比一阶导数(b)、18:00—21:00信噪比(c)以及信噪比一阶导数(d)时序

    Fig. 4  SNR(a) and its first-order derivative(b) from 0000 BT to 2359 BT, with SNR(c) and its first-order derivative(d) from 1800 BT to 2100 BT observed by WPR on 28 Aug 2017

    图  5  2017年8月28日19:40风廓线雷达信噪比廓线(a)及其一阶导数廓线(b)

    Fig. 5  Profiles of WPR-observed SNR(a) and its first-order derivative(b) at 1940 BT 28 Aug 2017

    图  6  图 1,但为2018年6月30日

    Fig. 6  The same as in Fig. 1,but on 30 Jun 2018

    图  7  图 2,但为2018年6月30日19:30

    Fig. 7  The same as in Fig. 2,but at 1930 BT 30 Jun 2018

    图  8  图 3,但为2018年6月30日20:00

    Fig. 8  The same as in Fig. 3,but at 2000 BT 30 Jun 2018

    图  9  图 4,但为2018年6月30日

    Fig. 9  The same as in Fig. 4,but on 30 Jun 2018

    表  1  2017年8月28日(个例1)与7月27日(个例2)层状云云锋区范围及判识条件

    Table  1  Identification criterion for cloud frontal zone on 28 Aug 2017 and 27 Jul 2017

    探测设备 云锋区范围 判识条件
    云底高度 毫米波雷达 7.08~7.32 km(个例1)
    5.76~6.00 km(个例2)
    取极大值,从极大值迅速降为极小值的区域
    探空 7.25~7.34 km(个例1)
    5.80~6.00 km(个例2)
    取极大值,且RH达饱和阈值,且
    风廓线雷达 7.00~7.47 km(个例1)
    4.83~5.07 km(个例2)
    信噪比的一阶导数取极大值
    云顶高度 毫米波雷达 11.28~11.40 km(个例1)
    10.32~11.16 km(个例2)
    取极小值,从极小值迅速增为极大值的区域
    探空 11.18~12.78 km(个例1)
    11.05~11.77 km(个例2)
    RH接近未饱和阈值,且≤0,≥0
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    表  2  2018年6月30日(个例3) 与2017年8月18日(个例4) 对流云云锋区范围及判识条件

    Table  2  Identification criterion for cloud frontal zone on 30 Jun 2018 and 18 Aug 2017

    探测设备 云锋区范围 判识条件
    云底高度 毫米波雷达 4.20~4.32 km(个例3)
    5.04~5.16 km(个例4)
    取极大值,或从极大值迅速降为极小值的区域
    探空 4.28~5.03 km(个例3)
    4.93~5.12 km(个例4)
    RH达饱和阈值,且≤0,≥0
    云顶高度 毫米波雷达 12.60~12.72 km(个例3)
    9.12~9.84 km(个例4)
    取极小值,或从极小值迅速增为极大值的区域
    探空 12.50~13.50 km(个例3)
    9.70~10.21km(个例4)
    RH低于饱和阈值,且≤0,≥0
    下载: 导出CSV
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出版历程
  • 收稿日期:  2022-08-04
  • 修回日期:  2023-01-11
  • 刊出日期:  2023-03-31

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