發(fā)布時(shí)間：2018-09-14 18:55

【摘要】：水循環(huán)是指地氣系統(tǒng)的水在太陽(yáng)輻射和重力作用下以蒸發(fā)、降水和徑流等方式進(jìn)行的周而復(fù)始的運(yùn)動(dòng)過(guò)程,它所涉及的大氣物理量包括大氣中的水汽,云中的水凝物及降水等。水循環(huán)既受氣候系統(tǒng)的制約,又反過(guò)來(lái)通過(guò)影響大氣環(huán)流以及氣候變化對(duì)氣候系統(tǒng)進(jìn)行反饋,因此研究水循環(huán)相關(guān)物理量將有助于我們更加深刻地認(rèn)識(shí)地氣系統(tǒng),以及更準(zhǔn)確地評(píng)估未來(lái)氣候變化。本文所涉及的水循環(huán)變量主要包括兩大類,即水凝物和水汽。對(duì)于前者,我們選擇了目前較為常用的幾種水凝物數(shù)據(jù),包括衛(wèi)星觀測(cè)資料ISCCP、MODIS和CloudSat,以及再分析資料CFSR和ERA,對(duì)中國(guó)及其周邊地區(qū)水凝物的氣候態(tài)水平及垂直分布特征以及水凝物的季節(jié)變化進(jìn)行了比較研究,并對(duì)不同資料之間水凝物的不確定性進(jìn)行評(píng)估;對(duì)于后者,我們主要是利用熱帶測(cè)雨衛(wèi)星TRMM搭載的微波成像儀(TMI)多年水汽反演結(jié)果,對(duì)熱帶洋面上的水汽日變化特征進(jìn)行研究。結(jié)果表明:在總的水凝物含量方面,MODIS、ERA和CFSR三種資料都顯示出較高的一致性,無(wú)論是在描述整個(gè)中國(guó)及周邊地區(qū)的水平分布特征和主要變化模態(tài),還是在描述不同區(qū)域的月變化方面。其中,MODIS數(shù)據(jù)的絕對(duì)數(shù)值和變化幅度都最大,CFSR在陸地上與其他資料相差不大,而ERA則是三者中較小。與之相比,盡管ISCCP也能捕捉到水凝物總量的水平分布和區(qū)域月變化的一些主要特征,但在一些具體細(xì)節(jié)和時(shí)間與空間的相關(guān)性方面與其他三種數(shù)據(jù)存在一定差別,且絕對(duì)數(shù)值和變化幅度都是最小的。在液態(tài)水含量方面,幾種數(shù)據(jù)間的一致性更高。但是,兩套觀測(cè)數(shù)據(jù)MODIS和ISCCP的絕對(duì)值要明顯低于再分析資料ERA和CFSR。特別地,ERA的液水含量占總水凝物的比例最大,且值都較CFSR更高。上述差異導(dǎo)致在低緯洋面和青藏高原南側(cè)等氣候敏感區(qū)域,LWP的"不確定性"高達(dá)60%以上,這需要引起足夠的重視。對(duì)于冰水含量,不同數(shù)據(jù)間無(wú)論是分布形式還是具體數(shù)值都存在明顯差異,因此除云貴川地區(qū)外,其他區(qū)域的"不確定性"都較大。其中MODIS數(shù)據(jù)的值最高,CFSR次之,而ERA冰水含量占總水凝物比例最低,其絕對(duì)數(shù)值也最低。研究水凝物的季節(jié)分布以及季節(jié)變化特征可以發(fā)現(xiàn),中國(guó)大部分地區(qū)夏季的云水路徑比冬季高,中國(guó)及其周邊地區(qū)水凝物季節(jié)變化特征顯著,不同資料在反映云水產(chǎn)品季節(jié)分布時(shí)大致相似,但觀測(cè)資料ISCCP、MODIS,再分析資料CFSR、ERA在反應(yīng)IWP的高值中心有顯著不同。不同區(qū)域水凝物分布受地形、大氣環(huán)流、水汽輸送等因素影響,地域特征明顯。對(duì)于水凝物的垂直分布,中國(guó)南方地區(qū)的液態(tài)水含量則明顯高于北方。再分析資料與CPR的觀測(cè)結(jié)果相比,ERA的液態(tài)水含量偏高而CFSR的液態(tài)水含量整體偏低,且高值中心與觀測(cè)資料的高值中心存在差異。對(duì)于冰水含量的垂直分布,再分析資料CFSR、ERA的冰層都較CPR更加深厚,且模式資料較觀測(cè)資料的值也有差異,表明模式有可能高估了中國(guó)地區(qū)云的熱動(dòng)力學(xué)過(guò)程,模式的冰云參數(shù)化方案與觀測(cè)相比仍存在較大的不確定性�？偠灾�,觀測(cè)資料ISCCP、MODIS、CPR和再分析資料ERA、CFSR在反映中國(guó)及其周邊地區(qū)的水凝物時(shí)基本相似,但由于衛(wèi)星儀器的不同,且不同模式選用的參數(shù)化方案不盡相同,不同資料之間反映的水凝物的值也有較大差異。事實(shí)上需再次強(qiáng)調(diào)的是,不同的水凝物數(shù)據(jù)各自均存在可能的誤差來(lái)源(其中部分甚至是無(wú)法克服的),例如基于星載被動(dòng)光譜類傳感器的觀測(cè)結(jié)果無(wú)法獲取冰云下的云水信息,基于云雷達(dá)的云水和冰水劃分標(biāo)準(zhǔn)值得商榷,不同模式的參數(shù)化方案和下墊面處理方式存在不確定性等。因此,本文的目的并非通過(guò)比較來(lái)明確哪種數(shù)據(jù)的水凝物結(jié)果更好,而僅是指出不同數(shù)據(jù)間可能存在的差異,以便在使用相應(yīng)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析時(shí)對(duì)其"不確定性"程度有所認(rèn)識(shí),從而更好地估計(jì)云的輻射效應(yīng),以及理解其在氣候變化中所扮演的角色。另一方面,對(duì)于水循環(huán)的另一個(gè)重要變量水汽的研究結(jié)果表明,在水汽分布方面,熱帶地區(qū)洋面的水汽分布呈現(xiàn)由赤道向兩極遞減的趨勢(shì),水汽主要集中在印度洋面孟加拉灣、印度尼西亞附近海域,太平洋面暖池地區(qū)以及赤道輻合帶。在秘魯沿岸、美國(guó)西海岸等水汽下沉區(qū),水汽的值較低。再分析資料和觀測(cè)反演產(chǎn)品在反映水汽的整體分布情況時(shí)一致性很高。對(duì)反演產(chǎn)品水汽的日變化進(jìn)行周期性分析后可發(fā)現(xiàn),洋面上大部分區(qū)域水汽的日變化普遍具有很好的周期性,以24小時(shí)或12小時(shí)為主。我們進(jìn)一步利用反演的水汽資料對(duì)洋面上幾個(gè)典型區(qū)域的水汽日變化特征進(jìn)行了分析,結(jié)果表明,洋面上水汽普遍具有很好的周期性,大部分區(qū)域水汽的日變化都在當(dāng)?shù)貢r(shí)傍晚或更晚些的時(shí)候達(dá)到峰值。此外,這些區(qū)域的水汽日變化可能受到海溫、風(fēng)速、以及太陽(yáng)短波輻射的影響。
[Abstract]:Water cycle refers to the cyclic movement of water in the geo-atmospheric system by means of evaporation, precipitation and runoff under the action of solar radiation and gravity. The atmospheric physical quantities involved include water vapor in the atmosphere, water condensate in clouds and precipitation. Water cycle is constrained by both the climate system and, in turn, by affecting atmospheric circulation. The water cycle variables involved in this paper mainly include two categories, i.e. water condensate and water vapor. Several kinds of water condensate data, including ISCCP, MODIS and Cloud Sat, and reanalysis data CFSR and ERA, were used to compare the horizontal and vertical distribution characteristics of climatic state and seasonal variation of water condensate in China and its surrounding areas, and to evaluate the uncertainty of water condensate between different data. In the latter case, we mainly use the Microwave Imager (TMI) carried by TRMM to study the diurnal variation characteristics of water vapor over the tropical ocean. The results show that MODIS, ERA and CFSR data show high consistency in describing the whole China and the whole week. The absolute value and amplitude of variation of MODIS data are the largest, CFSR on land is not much different from other data, and ERA is relatively small. In contrast, although ISCCP can also capture the horizontal distribution of the total amount of water condensate. There are some main features of regional monthly variations, but there are some differences in some specific details and spatial and temporal correlations with the other three types of data, and the absolute values and amplitudes of variations are minimal. Especially, the liquid water content of ERA is higher than that of CFSR. The above differences lead to more than 60% uncertainty of LWP in climate sensitive areas such as the low latitude ocean surface and the southern side of the Qinghai-Tibet Plateau, which needs to be paid enough attention. In addition to Yunnan-Guichuan area, the "uncertainty" of other areas is large, in which MODIS data is the highest, followed by CFSR. ERA ice water content accounts for the lowest proportion of total condensate, and its absolute value is also the lowest. It is found that the cloud-water path in summer is higher than that in winter in most parts of China. The seasonal variation of water condensate in China and its surrounding areas is remarkable. Different data are similar in reflecting the seasonal distribution of cloud-aquatic products, but the observed data ISCCP, MODIS, reanalysis data CFSR, ERA are significantly different in the high value centers of IWP. The distribution is affected by topography, atmospheric circulation, water vapor transport and other factors. The liquid water content in southern China is obviously higher than that in northern China for the vertical distribution of water condensate. Regarding the vertical distribution of ice water content, the ice layers of CFSR and ERA are deeper than that of CPR, and the values of model data are also different from those of observation data, indicating that the model may overestimate the thermodynamic process of cloud in China. The ice cloud parameterization scheme of the model is still larger than that of observation. All in all, the observed data ISCCP, MODIS, CPR and reanalysis data ERA, CFSR are basically similar in reflecting the condensate in China and its surrounding areas, but because of the different satellite instruments and the different parameterization schemes used in different models, the values of the condensate reflected by different data are also quite different. Again, it is emphasized that there are possible sources of errors (some of which are even insurmountable) for different water condensate data, such as the inability to obtain cloud-water information under ice clouds based on observations from spaceborne passive spectral sensors, the criteria for cloud-water and ice-water partitioning based on cloud radar are questionable, and the parameterization of different models is questionable. Therefore, the purpose of this paper is not to determine which data is better for the condensate results, but only to point out the possible differences between the different data, so as to understand the degree of uncertainty in the analysis of the corresponding data, so as to better estimate the radiation of the cloud. On the other hand, studies of water vapor, another important variable in the water cycle, show that the water vapor distribution over the tropical ocean is decreasing from the equator to the poles, with water vapor mainly concentrated in the Bay of Bengal, the Indian Ocean, and Indonesia. Nearby waters, warm pools in the Pacific Ocean and equatorial convergence zones. Water vapor values are low along the Peruvian coast, the western coast of the United States and other water vapor subsidence zones. The diurnal variation of water vapor in some regions is generally of good periodicity, mainly 24 hours or 12 hours. The diurnal variation characteristics of water vapor in several typical regions on the ocean surface are analyzed by using the inverted water vapor data. The results show that the water vapor on the ocean surface generally has good periodicity, and the diurnal variation of water vapor in most regions is all. In addition, diurnal variations of water vapor in these regions may be affected by sea temperature, wind speed, and solar short-wave radiation.
【學(xué)位授予單位】：中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P339

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本文編號(hào)：2243582