基于地球同步卫星快速扫描测量估计对流云顶垂直速度外文翻译资料

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基于地球同步卫星快速扫描测量估计对流云顶垂直速度

Atsushi Hamada¹ and Yukari N. Takayabu¹

¹Atmosphere and Ocean Research Institute, University of Tokyo, Kashiwa, Japan

摘要：我们证明，从地球同步卫星“快速扫描”测量中推断出的积云发展速度是对流云顶垂直速度与深对流云的一个良好指标。利用the Multi-functional Transport SATellite-1R(MTSAT-1R)在日本南部海域夏季观测到的红外亮度温度的降低，对对流云顶垂直速度进行了估计。估算得到的各高度的对流云顶垂直速度的频率分布服从对数正态分布，这与以往研究中获得的直接测量的统计特征一致。

1、引言

对流垂直速度是了解云降水系统最基本、最重要的参数之一，它与有关云和降水相关的复杂动力学、热力学和微观物理学现象有关。在许多积云对流参数化的气候模式中，对流垂直速度(或对流质量通量)决定积云集合体与大尺度大气环境之间的相互作用。

尽管它具有重要的意义，但由于获得直接观测值有很大的困难，对基于观测的对流垂直速度的理解仍然很差。先前大多数关于对流垂直速度的观测研究是基于飞机穿透积云的直接测量[例如LeMone和Zipser, 1980; Lucas等., 1994]或风廓线和地基或机载多普勒雷达的间接估计[例如Heymsfield等, 2010;Collis等, 2013; Giangrande等, 2013; Schumacher等, 2015]。这些研究提供了可靠和有价值的信息；然而，他们的结果是基于有限时空的观测获得的，因此，还没有人提出对流垂直速度的一般特征。

卫星测量是说明云降水系统全球特征最有效的方法。尽管目前直接测量对流云垂直速度的技术不能用，但可以间接获得估算结果。Adler and Fenn [1979]使用地球同步卫星测量值进行了一项开创性研究，他们表明对流云顶垂直速度可以通过红外窗口通道中亮温的时间变化率来估算。然而，由于观测时间和空间的局限性，它们仅为几个特定事件提供了结果。 最近，Luo等人[2014]使用从两个同时运行的极轨卫星对同一地区观测的1-2分钟延迟获得的红外观测资料，调查了热带对流层上层云顶高度的发展速度，以及它们与CloudSat卫星上的云廓线雷达观测到的对流云的内部垂直结构和微物理方面的关系[Stephens等，2002]。 他们的结果证实了利用短时间间隔的红外亮度温度测量值来推断对流云顶垂直速度是有效的。 然而，极地轨道采样缺乏时空统一性，因此对流垂直速度的一般特征尚未得到高度一致性描述。此外，用极轨卫星观察到数组快照描述对流的生命周期在统计学上是有限的。

我们进行了一项统计研究，证明使用高频率（几分钟间隔）对地静止卫星测量推断对流云顶垂直速度的可行性，即 “快速扫描”测量。对地静止卫星的最大优点之一是它以相对较高的时间分辨率连续观察同一位置（昼夜）。利用这一特征，可以从统计学上描述云降水系统的生命周期。另一个优势是它们拥有覆盖地球表面近三分之一的广阔视野。 这为在大范围进行统计分析提供了足够的抽样。

已经有许多人利用地球静止卫星的测量值进行云和降水的研究，例如对大气运动矢量推导的研究[Otsuka等，2015]，检测监控快速发展的积云区[Okabe等，2011；Sieglaff等，2011]。 此外，已经有许多人使用地球静止卫星测量值研究云降水系统的生命周期[Chen和Houze，1997; Rickenbach，1999]。然而，其中的大多数是以每小时（或最多30分钟）的观测间隔为基础的，因此，他们无法描述迅速发展的积云对流。也有一些研究使用了快速扫描测量，但其中大多数是重大风暴的案例研究[Adler和Fenn，1979; Bedka等，2015; Senf等，2015]。尽管地球静止卫星观测历史悠久，已经有大量的研究发表在文献上，但很少有研究使用地球静止卫星测量值描述积云发展的一般特征。由于地球静止卫星的采样特性，通过快速扫描测量值以可接受的精度估计对流云顶垂直速度将有广泛的应用。

本文的其余部分安排如下。第2节提供了本研究中使用的数据的总结，并介绍了推断对流云顶垂直速度的方法。结果在第3节中描述。总结和结束语在第4节中介绍。

2、数据和方法

2.1. 数据

我们使用日本MTSAT-1R上的可见光和红外成像仪获取的红外亮度温度（T_B）的测量值。MTSAT-1R提供一个可见光通道，一个近红外通道和三个热红外通道的测量值。在这项研究中，我们使用红外窗口通道的T_B测量值（中心波长：约10.8mu;m）。红外测量的空间分辨率在最低点（0°N，140°E）附近约4公里，分析范围内约5公里。T_B测量值的分辨率在T_B = 300 K时为0.1 K，在T_B =210 K时为0.3 K。

MTSAT-1R的快速扫描观测活动在白天进行，主要是在2010-2014年的夏季。我们从2011年到2014年的6月至9月共16个月的白天（00-09 UTC或09-18 JST）观测值，时间分辨率为5分钟。观测区域为25°-45°N，120°-150°E。

主要由于卫星天顶角造成的T_B中的偏差采用Joyce等人的经验方法进行校正。[2001]。 校正量取决于卫星天顶角和纬度，但对于云样品，在整个区域中，大于95%的样本是小于5k，而在32°N以南的样品大于95％的小于2.5 K。

利用日本气象厅[2013]的中尺度模式（MSM），通过客观分析获得估计对流云顶垂直速度和云顶高度的相关大气环境变量。MSM分析是一个3小时的数据集，从1000到100 hPa的16个压力水平上分辨率约为0.1°times;0.125°（纬度times;经度）。

2.2. 积云成长阶段的追踪与确定

为了从统计学上描述积云的成长阶段，对快速扫描测量值执行一个简单的追踪分析。 首先，在每张图像中检测T_B最小值，将其视为云的最高点。根据时间的不同，每张图像上T_B最小值的范围约为20,000到30,000。接下来，在时间上连续的图像检测T_B最小值。如果在相同的像素点处或者在最近的四个相邻像素点中的任何一处发现两张连续图像中的两个T_B最小值，则这两个T_B最小值视为相同的云。 继续追踪，直到在连续的图像中没有相应的T_B最小值。请注意，这种简单的方法会隐含地选择相对平静的条件，因此可能会错过快速发展的对流云的发展，例如那些与有组织的对流系统有联系的。此后，以这种方式获得的T_B最小值的时间序列被称为“云样本”。本研究采用的跟踪方法非常简单，但对于光学厚的积云发展阶段来说，这被认为是合理的。

每个被追踪的云样本的发展阶段被定义为T_B时间序列样本的一部分。T_B在发展阶段必须持续减少超过三个时间步长，并且它们必须以T_Bgt; 280 K开始并以T_Blt;275 K结束。设置T_B的范围旨在包括所有深积云的发展，包括浓积云，他的云顶高度通常在0°C左右。此后，我们只考虑检测到相应发展阶段的云样本。一些云样品在发育阶段合并或分裂，但我们将它们作为独立样品处理，除非它们的T_B在其发育阶段相同。因此，我们在分析领域和分析期间从129,909个观测数据中获得了18,851个发展中的云样本。

2.3. 特征值的估计

可以通过如下方法估计每个发展中的云样品的对流云顶垂直速度（w）和云顶高度。根据计划样本的T_B的下降速率估计每次w的值。在一定条件下，T_B的递减率可近似为

(1)

其中T和分别是温度和湿绝热递减率[Adler和Fenn，1979]。当云的光学厚度可以被视为黑体时，第一个近似值是有效的。请注意，本研究假设实际云顶温度几乎等于实际云顶高度处的环境大气温度，但实际上，对流云顶温度可能比周围环境温暖一些（正浮力），然后对于那些超出中性浮力水平的人来说，他们的云顶会比环境冷。当环境水平均匀并且随着时间充分缓慢变化时，第二近似值是有效的。当实际云顶温度的时间变化跟随湿绝热线时，最终近似值是有效的。

根据式（1），w可以被估计为

(2)

其中从跟踪信息中提取随时间的差异作为（= 5min），并且利用从MSM分析中获得的最近时空网格点处的温度和压力计算。湿绝热递减率主要取决于海拔高度，在分析范围内，在5和12 km，它们分别约是5.5和9.2 K km^-1。

假设观测到的等于实际云顶高度处的环境大气温度，则根据MSM分析的最近时空的栅格点处的垂直温度曲线来估计每个时间间隔的云顶高度。请注意，这个假设在很大程度上是有效的，但有时它可能会产生低于1公里的低估偏差，因为云中存在非黑体效应，即使在光学密度足够的云层也是如此[Hamada and Nishi，2010；Wang等人，2014]。其他，诸如云量和发射率的子像素尺度变化，大气衰减和不准确的几何校正等因素也可能造成w和云顶高度估计的不确定性，但在这项研究中它们对近似估计值的影响相对较小。

本研究中使用的数据的空间分辨率为4-5 km，而典型的对流核心直径约为1 km [LeMone和Zipser，1980]。 因此，应该指出，本研究中估计的对流云顶垂直速度应该被视为包括多个核心的时空平均垂直速度（包括正值和负值），而不是对流核心内的最大垂直速度。预计具有较高空间/时间分辨率的未来地球静止卫星将减轻这种不确定性。

3、结果

图1显示了所有获得的在发展阶段的云样本的时间序列。可以确定的是，在每一个当地时间都能均匀地得到云样本。请注意，周期为2 h的周期性分布是在1100,1300,1500和1700 JST周围约10分钟的观测缺失造成的。 由于观测期结束于1800 JST，1700-1800 JST期间较低的云顶高度样本也是人为的。同样可以确定的是，云样本在每月和每个时段几乎统一获得，但在7月和8月采集的样本数略高（表1）。应该注意的是，云样本数量的时间和空间变化并不一定反映自然变化，因为本研究中使用的追踪方法常常在阴天情况下失败，例如高云盖的存在。 海洋上的云顶高度没有显示明显的时间变化; 然而，它们在陆地上表现出从早晨到傍晚的日变化。

此后，我们只使用32°N以南的w值来最小化大气环境垂直结构的纬度依赖性，特别是温度曲线，这可能会给云顶高度估计带来偏差。由于样本数量的限制，我们也关注海洋上的结果。图2a显示了32°N以南海洋对流云顶垂直速度的垂直分布。在5-10公里观察到最大的w值。随着高度低于10公里，w的值趋于增加。在5和10公里处，前10个百分点值分别约为3.5和5.5 ms^-1。这些统计特征与先前基于观测值的研究一致[LeMone和Zipser，1980； Lucas等，1994；Heymseld等人，2010； Collis等，2013；Giangrande等，2013；Schumacher等，2015]。估计的w值往往比先前的研究中显示的要小，主要是因为我们的估计通常是包括多个对流核心的时空平均垂直速度，而不是对流核心的上升气流大小。