科研进展

AAS: 基于CloudSat和CALIPSO云分类产品的北极地区云类型和云相态时空分布特征

  由于全球变暖,北极海冰面积正在减少,深入了解北极的天气和气候特征对于气候预测和潜在航道的开发十分重要。而云变化对区域气候的影响被认为是北极气候变化的一个主要不确定性因素。

  目前国内外有一些基于CloudSat-CALIPSO云产品的全球云特征研究,但重点集中在云量较高和天气过程较活跃的地区,比如热带和中纬度西风带附近。也有一些基于CloudSat-CALIPSO云产品的北极云宏观特征的研究,但主要集中在云量季节特征研究、与再分析数据比较研究及针对某一种特定类型云的研究,对北极地区不同类型云的时空分布特征的全面研究很少,同时缺乏对北极不同类型和相态云的年际变化及其相应原因的分析。目前国内外关于CloudSat-CALIPSO不同类型和相态云产品的应用不足。

  中国科学院大气物理研究所杨慧玲团队基于CloudSat和CALIPSO卫星的2B-CLDCLASS-LIDAR云分类产品,在归纳不同类型云的空间分布和季节分布的基础上,分析各个云分类逐月异常的线性变化趋势及空间分布,并选取显著的正异常和负异常时间段,通过温度、水汽等其他物理量的差异统计,揭示了在全球变暖背景下,北极地区不同类型和相态云的时空分布特征及年际变化的可能成因。

  结果表明,液相云多分布在洋面上空且呈显著增加趋势,液相云年际变化与气温呈正相关;而冰相云多分布在大陆上空且呈显著减少趋势,冰相云年际变化与气温负相关。进一步分析指出高层云的减少与北极变暖和北极锋的减弱有关,而北极地区水汽输送增加和大气不稳定度加剧导致积云和高积云增多。

图1.不同类型和相态云频率月距平(2006年6月-2017年5月)的线性变化趋势(阴影面积):(A)总云量,(B)-(I)八种云型,(J)-(L)三种云相。阴影单位为10–2 yr–1。黑点代表通过F检验具有统计学显著性p<0.01

图2.2006年6月-2017年5月在(a)极地30°N和(b)极地60°N范围内的平均垂直积分水汽通量(蓝矢量);(c)高积云多的时间段(2006年6月-2009年12月)和(d)高积云少的时间段(2015年9月-2017年5月)内月垂直积分水汽通量(蓝矢量)的异常和对应的T检验显著性,(c)和(d)中的红色向量表示在纬向或经线方向上的对应T检验统计学显著性p<0.1

  研究结果有助于更好地了解北极的云特性,为更好地模拟和再现气候变化预测中与云有关的物理过程提供参考,并为北极潜在航道的开发提供了支撑信息。

 

Citation: Sun, Y., H. L. YANG, H. Xiao, F. Liang, W. Cheng, L. B. Zhou, W. X. Shu, and J. Z. Sun, 2023: The spatio-temporal distribution characteristics of cloud types and phases in the Arctic based on CloudSat and CALIPSO cloud classification products. Adv. Atmos. Sci., doi:10.1007/s00376-023-2231-6. (in press)

http://www.iapjournals.ac.cn/aas/en/article/doi/10.1007/s00376-023-2231-6

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