云雷达功率谱密度数据识别高原云相态方法研究

Cloud phase is an important parameter to control the properties of cloud, determine the type of cloud and the interaction with other components in the atmospheric system. Due to the unique geographical environment and lack of observational data, there is little research about the cloud phase classification, especially for the phase classification of cloud which has a strong atmospheric vertical movement over the Tibetan Plateau.. This project is aimed at cloud of strong atmospheric vertical movement over the Tibetan Plateau, the particle fall speed is obtained by calculating the atmospheric vertical velocity. Using fuzzy logic method, develop the phase classification method of cloud which has a strong atmospheric vertical movement by determining the threshold and membership function of phase classification parameters. Phase classification parameters including particle fall speed, reflectivity, radical velocity, velocity spectrum, linear depolarization ratio, the velocity range of reflectivity intensity spectrum density, the vertical gradient of velocity range from cloud radar, liquid water path LWP from microwave radiation and temperature from radiosonde. On the basis of comparison and validating with CloudSat cloud phase product, MODIS cloud phase product and aircraft cloud phase observation data, analyze the statistical characteristics, evolution characteristics and the characteristic difference with other regions of cloud phase.

云相态是控制云的属性、决定云的类型及其与大气系统中其它成分相互作用的一个重要参数。由于青藏高原独特的地理环境及观测资料的缺乏，对高原云相态尤其是有较强大气垂直运动的云相态研究基本为空白。. 本项目针对有较强大气垂直运动的高原云，在计算大气垂直速度的基础上，得到粒子下落速度。用模糊逻辑的方法，将毫米波雷达的粒子下落速度、反射率、速度谱宽、线性退偏振比、回波强度谱密度的速度谱范围、速度谱范围的垂直梯度、微波辐射计的液水路径LWP、和探空温度作为相态识别参数，确定相态识别参数的阈值和隶属函数，建立适用于较强大气垂直运动的云相态识别方法。在用CloudSat云相态产品、MODIS云相态产品和飞机观测相态数据进行对比验证的基础上，分析青藏高原云相态的统计特征、演变特征及其与四川理塘、广东阳江地区云相态的特征差异。

云相态是控制云的属性、决定云的类型及其与大气系统中其它成分相互作用的一个重要参数。由于青藏高原独特的地理环境及观测资料的缺乏，对高原云相态尤其是有较强大气垂直运动的云相态研究基本为空白。本项目主要完成了以下四方面内容的工作：.（1）毫米波云雷达资料质量控制. 对毫米波云雷达资料质量控制包括速度退模糊与噪声、缺测和悬浮物杂波滤除两部分。速度退模糊是基于功率谱数据的，通过识别云信号判断是否模糊，对模糊数据进行纠正。用青藏高原那曲地区和广东阳江地区的数据分别进行了速度退模糊处理。.（2）大气垂直速度的反演. 利用功率谱密度数据计算噪声电平，识别云信号，利用小粒子示踪法从云雷达回波强度谱中反演大气垂直速度。并对反演的大气垂直速度的准确性进行了分析。.（3）云相态类型的识别方法研究. 采用模糊逻辑的方法，将毫米波云雷达的反射率、粒子下落速度、速度谱宽、线性退偏振比和探空温度5个相态识别参数作为输入变量，将云的相态识别为冰相、混合相和液相三种类型。.（4）云过冷水的识别方法研究. 对毫米波雷达的功率谱数据进行必要处理和质量控制，为多谱峰结构识别和反射率因子、平均多普勒速度、谱宽的准确计算提供基础。当云内存在过冷水或与冰晶混合时，毫米波雷达的功率谱常常表现为多模态或多谱峰结构特征。当云内存在过冷水或冰水混合物时，功率谱的模态数、谱峰数、环境温度、谱宽、反射率因子和平均多普勒速度这六个参量将与非过冷水状态时，有所显著差异。在此基础上，建立过冷水识别方法。