文摘

本文探讨了基本的几何和物理特征在青藏高原降水云的,基于热带降雨测量任务(TRMM)降水雷达(PR)数据从1998年到2015年,最小边界矩形(MBR)使用方法。结果表明,大约60%的降水云发生的规模约18公里(长度)和15公里(宽度)和降水云的比例长度超过100公里,宽度超过90公里还不到1%。大部分的降水云展览广场之间的形状和长条状在水平方向上和瘦长的在垂直方向。降水云的平均降雨强度是0.5到6毫米h⁻¹。降水云的平均长度和宽度显示对数,线性关系。雨滴在降水云的分布相对比较紧凑。与该地区的扩张,降水云逐渐矮胖的。降水云的物理和几何参数之间的关系表明,降水云的面积扩大,降水云的平均降雨率也增加。沉重的对流降水更可能发生在较大的降水云。降水云的大小相同,面积分数和对流降水的贡献低于层状降水。

1。介绍

云是天气和气候变化的一个重要指标。它扮演着一个重要的角色在全球能源和水的循环,称为“调节器”地球大气层辐射平衡的系统。云可以改变当地的大气能量平衡和影响大气环流和能量循环通过反射和吸收太阳短波辐射和吸收和发射地球长波辐射(1- - - - - -4]。在不同类型的云的形成过程中,热力学和微观物理学的过程不同,从而导致不同的辐射强迫和气候的反馈5,6]。其中,降水云的研究尤为重要。起初,降水云通常被视为圆形降水地区,和他们的降雨率(或雷达反射率)等于或大于阈值降雨率(或雷达反射率)(7]。Capsoni et al。8)降水云定义为地区降雨率(RR) h大于5毫米⁻¹观察到年代在1980年10波段雷达米兰附近。此外,空间数值密度和累计降雨率的公式得到降水云的分布。1989年,Awaka [9]修正公式和设置阈值0.4毫米的降雨率h⁻¹。研究降水云的特点通常是重要的降水的形成机制的深入研究,对未来气候变化的影响的模拟、天气预报、水资源预测。此外,理解降水云的结构也具有重要意义进行科学和人工影响天气的方法操作。

长期以来,许多学者一直在研究云的气候特征在中国及其周边地区利用地面观测数据和各种卫星观测数据。结果指出,每年平均总云覆盖在中国南部比北部的中国。和东部和西部的青藏高原年平均总高云覆盖。低云层的分布特征符合总云覆盖,和云光学厚度的分布和水蒸气含量也类似于总云覆盖。在所有类型的云在中国及其周边地区,除了积云,层积云,和雨层云,云的厚度大于中国南方中国北方。最大的平均厚度在所有类型的云深对流云,和最小的一个是层积云。多云的天空的发生概率在中国大陆南部高于北部的中国大陆,和单层的发生概率云明显高于多层云。发生的概率云的夏季和秋季是高于春季和冬季。在夏天,云高度的最大值为每一层云(10- - - - - -12]。在中国西北卷云是最常见的。云的光学厚度和水路径可以有最大价值以下云:水层云,冰层云,雨层云,水冰雨层云,深对流云。云覆盖的高价值区域位于Tianshan-Kunlun-Qilian山脉的地区和山西省南部,这是有利于增强人工水(10,13]。在中国南方的夏季时间,平流层降水的频率比对流降水的两倍,而对流降水强度至少是4倍的平流层降水、和对流降水主要发生在下午14]。

青藏高原,被称为“世界屋脊”,是最大的在中国和世界上最高的高原。它是许多河流的发源地在中国,与高山河流,陡峭多变的地形,和复杂的地形。青藏高原位于中间,对流层上层,及其大气活动是强烈和频繁,已在本地和全球气候变化产生重大影响。由于复杂的地形和热力学结构、天气和青藏高原的气候现象和相应的机制已经吸引了许多学者。两个大型科学实验进行了1979年和1998年在中国(第三个是2014 - 2021,仍在进行中),并取得了显著成绩。青藏高原上的相关研究表明,青藏高原是由对流云团在夏天,主要分布在中部和东部地区的高原和西藏东南部[15]。青藏高原上的降水主要集中在西藏东南部,和最大近地表降水速率大于100毫米h⁻¹(16]。你的水蒸气含量(低平流层对流层上层)地区的青藏高原南部高于北部青藏高原(17,18]。南坡上的深对流的频率对高原青藏高原高于。和深对流主要发生从7月份到8月份19]。

青藏高原平均海拔超过4000米。其复杂的地形和热力学结构使高原独特的云。因此,许多学者做了大量研究高原的云。最初的研究只能基于地面观测数据研究云覆盖和高度等基本参数。总云覆盖的结果表明,分布在高原减少从东南到西北,有一个重要的逐年下降的趋势,当我们分析它或季节的季节。强对流云有冬天夏天最高频率和最低频率(20.,21]。卫星数据的出现后,研究高原云并不局限于云覆盖和云的高度。结果表明,青藏高原的云上是高于周围地区(22]。很少有云,在青藏高原南北两侧,和云的光学厚度也小(23]。云的光学厚度大的地区有更多的云层在西部和西藏高原东南部[24]。总云覆盖在东部高原多,在中部和西部高原,和总云覆盖的青藏高原南部比北部的西藏高原。总云覆盖的高原的边缘比的高原的主要部分25]。总云覆盖对高原的分布显示了一个下降趋势从东南到西北的高原26]。云,云的光学厚度水路径,对高原和云顶温度均显著增加(27]。

研究对高原降水云的宏观和microcharacteristics发挥重要作用在理解热动力学和微观物理学的过程中,水蒸气交通和气候变化对高原降水云的形成。许多学者已经使用各种卫星数据对高原研究降水云。傅et al。28]研究了降水云结构在一个山谷及其附近地区青藏高原东南部的利用TRMM卫星降水雷达。结果表明,地形强迫是一个重要的外部因素这降水云团的形成。降水云系统的最大长度是100多公里,宽度约40公里。这是一个强烈的对流云团。其他研究已经表明,对高原夏季降水主要是深和弱对流降水,其次是肤浅和薄的降水,深和强烈的对流降水是最少的。在夏天,在青藏高原的频率和强度降水从西向东逐渐增加,而云顶的高度和降水回波顶有完全相反的趋势。主要对高原降水在夏天是由冰降水和高原云是由单层云(29日,30.]。

总结了以往的研究,可以发现,研究高原降水云的调查主要集中在夏季。和大多数的研究与水平分布、垂直结构、微观物理学的特点,但仍缺乏对其他方面的研究,如降水云的几何特征、几何尺寸和降水之间的关系,以及不同类型的降水的贡献相同的降水云。因此,本文利用TRMM /公关数据从1998年到2015年降水云的几何和物理特征研究在青藏高原。

2。数据和方法

2.1。介绍

在这项研究中,TRMM的标准数据集2 25版从1998年1月至2015年12月7日(https://trmm.gsfc.nasa.gov/data_dir/data.html)使用。热带降雨测量任务(TRMM)是第一个地球科学使命致力于研究热带和亚热带降雨。日本航天局(JAXA)发射了卫星在一个天火箭从种子岛太空中心11月27日,1997年。nonsun-synchronous,每天约16轨道,35度到赤道的倾向,和一个岁差周期约为46天节点对太阳轨道。公关的主要参数如下:扫描区域横跨215公里提升后(245公里)宽,垂直和水平分辨率250 m和4.3公里的最低点(5.0公里后增加),检测高度从地面到的高度大约20公里。根据TRMM的降水算法,2 25降水资料数据还提供降水类型信息,这是分为对流降水、层状降水和其他类型的降水。简而言之,降水类型的识别是基于雷达回波是否有一个明亮的乐队和回波强度是否超过39 dBZ。明亮的乐队是确定层状云的标志,和39 dBZ标准确定对流降水。Nonconvective和nonstratigraphic降水被定义为“其他”类型的降水。研究的范围和地形区域如图1。

2.2。研究方法

关于降水云的研究方法,多数学者使用ellipse-fitting方法过滤沉淀云和的长度确定取向角和降水云的主要和次要的轴。比较分析降水云系统在热带和亚热带,海洋和陆地(31日- - - - - -33]。然而,这种方法有一些局限性在降水云的识别和错误由于片截断效应。

2020年,傅et al。34)使用的最小边界矩形(MBR)方法确定降水云然后获得降水云的形状参数,它有效地避免了片截断效应和降水云是一个有效的筛查方法。它表明,MBR方法是一种有效的方法确定降水云。因此,本研究使用的最小边界矩形(MBR)方法确定降水云。降水像素跟踪截断识别将首先被执行,也就是说,降水像素是否遍历接近边缘的轨道。如果有降水像素的边缘,这些降水云将被定义为截断降水云并将被消除。Hirose等人的研究表明,由于径向畸变TRMM公关扫描,边缘像素的几何畸变是更重要的比最低点附近的像素,但土地偏差更小(35]。此外,我们消除边缘像素,减少像素失真的影响的结果,所以我们的研究仍然非常有意义。然后,它是必要的最小边界矩形适合旋转目标云降水的空间分布,以确保准确的降水云识别。长度(l雨)的细胞之间的距离目标降水云的两端沿长边方向的最小边界矩形。同样,另一个方向沿着最小边界矩形定义为宽度(W)的降水云。这两个l和W水平维度的降水云。MBR方法用来确定降水云,可以相对容易地应用于搜索成千上万的雨在公关片像素。同时,与ellipse-fitting方法相比,MBR方法可以改善雨包含完整的像素在目标降水云。描述降水云的三维几何特征,给出了一系列的参数研究的基础上傅et al。34),包括长度(l),宽度(W)、高(H_avgc和H_avg)、区域(年代),和其他人。几何参数如表所示1。

此外,降水云的物理参数被定义为好。基于降雨类型,雨概要文件和近地表速度雨率在version 7 2提供25,降水云的物理参数如表所示2。这些参数是重要的表达强度不均匀性,进化阶段的降水云。

例如,图1显示了两个降水云的MBR的方法,也就是6月15日,1998年和1998年8月7日。表3显示了两个降水云的计算几何和物理参数显示在图中2。

第一种情况(图2(一个))是一个中尺度降水云。它的长度是155.08公里,宽134.6公里,面积8438.75公里²。回波顶高度是10.1公里,平均和最大回波顶高是16.25公里。自α= 0.87,我们可以知道降水云quasisquare降水云。此外,由于β= 0.52,我们可以看到,雨滴在降水云的分布相对比较紧凑。从空间形态的角度来看,降水云γ_马克斯= 0.11,γ_avg= 0.07,这表明它的空间形态是“矮胖的,”和垂直规模远小于水平方向。CAF = 11.86%, SAF = 86.51%,表明层状降水的降水云占据了一个大面积的分数。然而,共产党= 46.19%,SPC = 53.46%表明,对流降水所占据的面积虽然小,对流降水的贡献更大。在这种情况下,RR_avgh = 2.57毫米⁻¹,RR_马克斯h = 124.85毫米⁻¹,RR_avgch = 10毫米⁻¹,RR_avgh = 1.59毫米⁻¹,RR_maxch = 124.85毫米⁻¹,RR_马克斯h = 11.54毫米⁻¹。

第二种情况(图2 (b)),降水云的长度188.44公里,宽63.33公里,面积4199.75公里²。回波顶高度是5.92公里,平均和最大回波顶高是8.5公里。不同于第一种情况,其α= 0.34表明,降水云长板形。它的β= 0.45表明,雨滴在降水云的分布紧凑不如第一种情况。从空间形态的角度来看,降水云γ_马克斯= 0.045,γ_avg= 0.047,这表明它的空间形态也“矮胖的”,但其垂直规模小于第一种情况。此外,CAF = 8.5%, SAF = 91.5%的降水云表明层状降水的降水云的面积分数比第一种情况。共产党= 33.91%,SPC = 66.09%表明虽然对流降水的贡献比的占地面积大,层状降水的贡献更大。在这种降水云,RR_avgh = 1.95毫米⁻¹,RR_马克斯h = 69.88毫米⁻¹,RR_avgch = 7.76毫米⁻¹,RR_avgh = 1.41毫米⁻¹,RR_maxch = 69.88毫米⁻¹,RR_马克斯h = 5毫米⁻¹。

我们可以从以上两个例子得出几何和物理参数的两种不同类型的降水云是不同的,和这些参数所描述的MBR的方法。在这项研究中,共计300320年青藏高原降水云被确定从1998年1月到2015年3月。这些降水云的几何和物理特征将在下面讨论。

3所示。结果与讨论

3.1。几何和物理参数的统计特征

首先,我们展示降水云的统计特征。结果表明,概率分布函数(pdf)l达到60%的峰值l在18公里,也就是说,降水云的发生频率与18公里的长度是60%(图3(一个))。当l大于18公里,降水云的发生概率随的增加l。当l大于100公里,降水的发生概率云迅速下降到1%以下。同样,W的PDF时达到峰值60% W(图15公里3 (b))。当W大于90公里,降水云的发生概率很低,不到1%。PDF格式的l和W,超过60%的降水云出现在18公里的规模在长度和15公里宽。统计数据表4表明,青藏高原降水云的平均长度是34.74公里,平均宽度为19.91公里。

降水云的水平而言,降水云的发生概率随降水云区域的增加而减小年代(图3 (c))。当年代大于1000公里²,降水云的发生概率小于1%。统计数据表4表明,降水云的平均面积是373.67公里²。

参数的概率分布函数α描述水平降水云的形状如图3 (d)。结果表明,“长板”(的发生概率α< 0.4)和“广场”(α> 0.8)降水云相对较低,不到15%。其余降水云两个形状之间的特色。如表所示4,平均α降水云的是0.62。可以看出之间的平均水平大部分降水云的形状是正方形和长条状。

PDF的β主要在0.25和0.75之间变化,峰值接近0.7(图3 (e)),超过一半的降水云β大于0.5。事实上,平均水平β降水云的表4是0.55。这些降水云几乎填满一半以上的最小边界矩形(MBR),这表明,MBR方法在这项研究是有效识别降水云。

pdf的垂直降水云在西藏高原的几何参数计算出从1998年到2015年是绘制在图4。结果表明,PDFH_马克斯有一个峰值在高原上方9公里(图4(一)),一系列4-18公里。平均H_马克斯降水云(表9.69公里4)。PDF格式的H_avg(图4 (b)),可以看出H_avg值从3公里到13公里不等,峰值出现在9公里在高原之上。表的统计计算4表明,平均H_avg降水云是8.36公里。

γ_马克斯和γ_avg参数反映降水云的空间形态,即“矮胖的外观或瘦长的降水云的外观。的变化范围γ_马克斯和γ_avg在0.05 - -0.95,同时达到峰值0.4(数据吗4 (c)和4 (d))。的意思是γ_马克斯和γ_avg是0.39和0.42。可以看出,在青藏高原降水云的空间形态仍然是由“瘦长的外观。

图5显示了pdf的青藏高原降水云的物理参数。结果表明,RR_马克斯降水云的变化从0.5到20毫米h⁻¹,达到1.5毫米h⁻¹(图5(一个))。RR_avg降水云的变化从0.5到6毫米h⁻¹,达到1毫米h⁻¹(图5 (b))。从图可以看出4 (b)大雨的概率(RR_avg大于4毫米h⁻¹)对高原小得多,小雨(RR_avg小于1.5毫米的h⁻¹),约75%的降水云的RR_avg1.5毫米h之间⁻¹和4毫米h⁻¹。

数据5 (c)- - - - - -5 (f)显示RR的pdf文档_maxc,RR_avgc,RR_马克斯和RR_avg。可以看出,对流和层状降水之间的区别非常明显,和对流降水的变化范围明显大于层状降水。RR的变化范围_maxc是0.5 -40毫米h⁻¹,RR的变化范围_avgc是0.5 -20毫米h⁻¹,RR的变化范围_马克斯和RR_avg只有0.5 9毫米h⁻¹-3.5毫米和0.5 h⁻¹。的RR_maxc和RR_avgc达到峰值6.5嗯⁻¹,而RR_马克斯和RR_avg山峰在2嗯⁻¹1嗯⁻¹,分别。在表4统计结果表明,平均降水云的RR_maxc,RR_avgc,RR_马克斯和RR_avgh是13.61毫米⁻¹,7.22毫米⁻¹,2.60毫米⁻¹和1.20毫米⁻¹,分别。

通过CAF或SAF,对流降水和层状降水的面积分数,这也在一定程度上反映了降水云的本质。例如,大多是对流降水云的雨滴或分层。在表4,平均CAF和SAF降水云的19.29%和94.13%。数据5 (g)和5(我)显示CAF和SAF的pdf文档。结果表明,PDF与CAF的增加急剧减少降水云,而PDF与SAF的增加急剧增加降水云。CAF的对高原降水云的50%还不到10%,但对CAF降水云的80%,只有1%对高原。相反,降水云对高原SAF只有1%与40%,但80%的降水云SAF大约有30%。

数据5 (h)和5 (j)是党和SPC的pdf文档。结果表明,当共产党增加到20%,PDF中共上升到10%以上,然后随着中共增加到100%,PDF中共降到10%以下。可以看出,对流降水的贡献相同的降水云相对较低。程控增加到65%时,PDF的程控从1%上升到7%。程控增加到75%时,PDF的程控略有下降。程控增加到100%时,PDF的程控上升到最高,但仍不到10%。可以看出,层状降水的贡献相同的降水云是低于对流降水。

上面的PDF的分析表明,MBR方法可以准确地确定降水云,和大多数降水云长18公里,15公里宽。降水云的长度超过100公里,宽度超过90公里,面积超过1000公里²还不到1%。相比之下,大多数降水的水平形成云长板形。从垂直方向,降水云的高度主要是9公里以上高原,和空间形状主要是瘦长的外观。PDF的物理参数表明,小雨对高原的发生概率大于暴雨。对流和层状降水之间的区别是非常明显的。层状降水的面积分数大于对流降水,但降水的贡献小于对流降水。

3.2。几何参数之间的关系

在这项研究中,共计约300000样品的降水云几何参数。增加统计结果的可靠性,采用平等的样本统计量的方法。这种方法被用来计算降雨率的平均值和标准偏差变化与高度36]。特别是在这项研究中,一个独立的变量(x轴)分为40区间,每个区间样本总数的2.5%,然后一个因变量的值(y轴)平均在每个时间间隔。

首先,之间的关系l(x轴),W(y轴)对数坐标图所示6。结果表明,当l大于25公里,l和W有对数线性关系,可以表达的方程 。在这里,一个= 0.0798,b= 0.8264。当l小于25公里(W小于17公里),也就是说,一个小降水云,这两个参数之间的关系更加复杂。对于这些降水云,这两个参数几何影响雨滴的各种组合头寸,这可能表明,水平几何参数在初始阶段的降水云的形成经历了强烈的生理变化。

为了更好地理解降水云的水平结构,水平之间的关系形态参数(α,β)和横向几何参数(l,W,年代)进行了分析。如图7(一),因为l从10公里增加到25公里,参数α从1.0(平方降水云)迅速降低到0.6 (quasisquare降水云)。当l继续从25公里增加到300公里左右,α慢慢减少从0.6到0.5(降水云相对较长)。这证实了之间的比率变化的特点l和W如图6;他们通常遵循对数线性关系。如图7 (b),当W大于17公里,参数α少变化。当W小于17公里,α增加而增加的W,α增加从0.3(长时间降水云)到0.6 (quasisquare降水云)。

的比值的变化l来W还决定,当小于300公里²,参数α(W/l)随降水云地区年代的增加,这意味着当降水云面积增加到300公里²,降水云的形状很容易改变一个正方形形状相对长板形。当S大于300公里²,α几乎是不变的。上述结果表明,该参数α结合降水区域的长度和宽度也是一个参数描述水平降水云的形状。

的参数β的面积的比例吗年代MBR。如数据所示7 (d)- - - - - -7 (f),当l大于25公里,W大于17公里,还是年代大于300公里²,β随的增加而减小l,W和年代,分别。这意味着对高原降水云松动时水平几何参数增加。那些对小型水平降水云的几何参数(l小于25公里,W小于17公里,还是年代小于300公里²),β这些降水云的变化在0.6以上,表明雨滴在这些降水云的分布相对比较紧凑。

图8显示垂直几何参数之间的关系(H_马克斯和H_avg)和横向几何参数(l,W,年代在青藏高原降水云。结果表明,当l小于30公里,W小于18公里,然后呢年代小于200公里²,没有法律的变化H_马克斯和H_avg,即垂直几何参数和水平几何参数之间的关系更为复杂。当l大于30公里,W大于18公里,然后呢年代大于200公里²,两个H_马克斯和H_avg往往是稳定的,H_马克斯大约10公里,吗H_avg约8公里。尽管不断变化的趋势H_马克斯和H_avg是大致相同的,H_avg可以更有效地表达之间的关系降水云的范围和水平扩展,因为它减少了误差引起的随机值或极端值。

空间形态之间的关系(γ_马克斯和γ_avg),年代(图9)显示,当年代小于200公里²参数都大于0.3,这意味着小对高原降水云往往是一个瘦长的外观。这两个参数的增加减少年代,这表明随着面积的增加,降水云逐渐变成了一个矮胖的外观。这种现象是物理上合理的,因为的水平区域降水云变大,没有足够的能量来支持其整体纵向发展。

3.3。物理和几何参数之间的关系

降水云一般的物理性质确定其几何性质。当然,他们更关心的物理参数和几何参数之间的关系降水云。RR之间的关系_马克斯(RR_avg),年代降水云如图10。相对而言,年代增加,RR_马克斯在降水云增加(图10 ())。它说明了大降水云,极端降水的概率更大。相比之下,RR之间的关系_马克斯和年代,RR之间的关系_avg和年代可以更有效地理解降水云区降水强度的影响。因为RR_avg是一个参数,使所有的雨滴规范化降水云,它减少了不平等的影响雨滴在不同降水云的数量。图10 (b)表明,相对而言年代增加,降水云RR_avg增加。当年代大于500公里²,RR_avg似乎保持在1.7毫米h⁻¹。

云区降水之间的关系年代和平均降雨率和最大降雨率对流或层状降水,RR_maxc,RR_马克斯,RR_avgc和RR_avg,获得绘制在图11。相对而言,RR_maxc和RR_马克斯同时随着的增加而增加年代。两个RR_avgc和RR_avg也随着的增加而增加年代,但RR的增加_avg是不明显的。然而,RR的增长率_maxc和RR_马克斯超过RR_avgc和RR_avg,分别。

图12显示了CAF (SAF)和之间的关系年代在降水云和CPC (SPC)和之间的关系年代在降水云。当年代小于400公里²CAF相对较高,这可能是降水云的初步发展时期。然后CAF逐渐减少到20%左右,这意味着降水云已经进入了一个时期的耗散。相比之下,SAF和之间的关系年代从CAF明显不同。图12 (b)显示为年代从50增加到5000平方公里,SAF的价值几乎都是80%以上,表明层状降水的面积分数大于对流降水和4倍大。从数据12 (c)和12 (d)的趋势,可以看出党和SPC和CAF和SAF大致相同。当年代小于400公里²共产党是相对较高的,然后逐渐降低到40%左右。当年代小于300公里²程控往往会逐渐增加,然后稳步达到约80%。单独,层状降水的贡献也大于对流降水。然而,从CAF和SAF的角度来看,对流降水的贡献远远大于对流降水的面积分数。可以看出,对流降水的降水强度仍然是非常大的。

3.4。雨的空间频率分布的细胞在不同的参数

为了理解以上降水云的几何和物理参数,我们进一步研究降水云的空间频率分布对应于三个不同的参数。第一个例子是降水云的空间频率分布不同α,如图13。概率分布函数的基础上α如图3 (c),三个α选择范围,即α≤0.4,0.4 <α≤0.7和α> 0.7。图(13日)表明,降水云往往是长(α中部和东部高原≤0.4),和降水云的频率约为8%。南坡上的降水云的高原主要广场(α> 0.7),而这些降水云的频率超过56%,但是这些在高原降水云的频率相对较低,只有40%(图13 (c))。降水云的形状往往是长之间的地带和正方形(0.4 <α≤0.7)主要分布在高原。降水云的频率超过54%(图13 (b))。通过比较三种情况如图13,发现长地带降水云占比例最小,其次是广场,和降水云长地带和正方形之间的最大比例。这是一致的结果在图3 (c)。

第二个例子是降水云的空间频率分布不同γ_avg。基于γ_avg概率分布函数图所示4 (d),它分为三个范围:γ_avg≤0.1,0.1 <γ_avg≤0.5,γ_avg> 0.5。图(14日)表明,矮胖的外观(降水云γ_avg≤0.1)主要分布在东部高原的边缘区域,以及这种降水云的频率约为16%。降水云的瘦长的外观(γ_avg> 0.5,图14 (c))主要集中在西南高原的一部分,频率约为13%。图14 (b)表明降水云的矮胖的和瘦长的外观(0.1 <γ_avg≤0.5)主要出现在高原,频率超过86%,符合图的情况4 (d)。

第三个例子是降水云的空间频率分布不同的RR_avg,如图15。结果表明,降水和降水强度相对较小(RR云_avg≤1.5毫米·h⁻¹)占据了高原降水云,主要分布在室内和东部的高原,和频率的降水云超过60%(图(15日))。降水云降水强度高(RR_avg> 4毫米·h⁻¹)主要出现在西南和东部高原的边缘,频率约为17%(图15 (c))。降水云与温和降水强度(1.5 < RR_avg≤4毫米h⁻¹)主要出现在高原,南坡的频率超过42%(图15 (b))。总之,它是一致的结果在图5 (b)。

从数据的综合分析13- - - - - -15云、降水与温和降水强度主要出现在高原的南坡和大多数的降水云广场。一些较低的降水云降水强度出现在东部高原,和这些降水云主要是长条形状,其空间形状往往是矮胖的外观;一些出现在高原的内部,这些降水云的水平形状之间往往是广场,长板形。其空间形状之间往往是矮胖的外观和瘦长的外观。可以看出降水云的几何和物理参数定义在这个研究是具有重要意义的揭示降水云的空间分布特征和区域差异。

4所示。结论

降水天气系统控制系统通常由不同大小的降水云。这些降水云有复杂的形状和不同的属性。重要的是要理解降水云的几何和物理参数,以及这些参数之间的关系有更深层次的见解降水云的最基本的特征。降水云的研究调查关键的大气环流和潜热。同时,降水云的基本特征也提供观测依据未来的天气预报。摘要MBR方法用来确定降水云,然后水平几何参数,垂直的几何参数和物理参数是倒来描述降水云的基本特征。

PDF的几何参数显示,约60%的降水云出现在20公里的尺寸长度和15公里宽。水平降水云的形状往往是正方形和长条形状之间的关系。没有许多大型对高原降水云。降水云的平均回波顶层高度随3公里13公里,和高原上的峰值出现在9公里。高原上的云一般高。主要降水云的空间形态是瘦长的外观。

PDF的物理参数表明,大雨对高原的概率远小于小雨。对流和层状降水之间的差别是显而易见的。CAF急剧减少的概率分布函数的CAF降水云的增加,虽然SAF急剧增加的概率分布函数的SAF云降水增加。对流降水的贡献相同的降水云相对较低。

几何参数之间的关系显示,当l大于25公里,有一个对数线性长度之间的关系l和宽度W的降水云。从之间的关系l,W,年代,和α,我们可以得出这样的结论:水平降水云的规模越大,越接近水平quasisquare几何形状。随着水平规模的增加,降水云的水平结构变得松散。降水云的空间形态逐渐从瘦长的外表变化矮胖的外表面积扩大。

物理参数和几何参数之间的关系表明,平均降雨率和最大降水云的降雨率会增加该地区的扩张。当雨面积大于500公里²,平均降雨率仍约为1.6毫米的h⁻¹。最大和平均降雨量的对流降水的降水云随降水云的扩张区。相同大小的雨地区,该地区的对流降水和降水总量的贡献率是不一样大的层状降水。

结果还表明,降水云与温和降水强度主要出现在高原的南坡和大多数的降水云广场。一些较低的降水云降水强度出现在东部高原,和这些降水云主要是长条形状,其空间形状往往是矮胖的外观;一些出现在高原的内部,这些降水云的水平形状之间往往是广场,长板形。其空间形状之间往往是矮胖的外观和瘦长的外观。总之,高原是一个大额的南坡地区各种类型的降水云出现。

数据可用性

利用NCAR命令语言创建的所有数据(NCL) (2021)http://www.ncl.ucar.edu。数据可以从该网站获得https://pmm.nasa.gov/data-access/downloads/trmmTRMM公关。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。

确认

这项工作是财务支持的第二个青藏高原科学考察和研究(步骤)项目(批准号2019 qzkk0103)和中国国家自然科学基金项目(U20A2097、42075087和41875108)。