导读:本文包含了云参数论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:参数,物理,方案,冰晶,积云,毫米波,反射率。
云参数论文文献综述
桂海林,诸葛小勇,韦晓澄,刘伯骏,唐志军[1]（2019）在《基于Himawari-8卫星的云参数和降水关系研究》一文中研究指出基于日本Himawari-8卫星的云产品,对中国中东部地区2017年夏季(6—8月)每日08—17时的降水资料进行了分析,重点讨论了云光学厚度(COD)、云顶粒子平均尺度(CPS)、云顶温度(CTT)叁个云参数与降水的关系。试验表明,降水概率与云参数相关性较高,存在随着COD增加、CPS增加、CTT减小而增加的明显趋势。但是,单个云参数与降水强度相关性则较低;COD、CPS、CTT与小时降雨率的相关系数分别为0.2315、0.1823、-0.2235,均为弱相关。如果综合考虑联合两个或叁个云参数形成小时降雨率分布矩阵,则降水过程能得到更为清晰的体现。2017年8月28日的个例表明,相比纯粹基于红外的算法,叁参数方法可以明显提高小时降雨率的估计精度。(本文来源于《气象》期刊2019年11期）
黄兴友,张帅,李盈盈,黄佳欢,王平[2]（2019）在《云参数的两种地基雷达反演方法对比研究》一文中研究指出云微物理参数是研究云物理过程和云辐射效应的基础。采用35 GHz的Ka波段毫米波云雷达的IQ数据,处理得到功率谱数据,进行了云微物理参数的反演,并且与云雷达和微波辐射计的联合反演方法进行了对比。个例研究表明:(1)层状云的云滴数浓度(N_0)典型值在80～100个/cm~3;有效半径R_e(Effective Radius)在15～25μm之间;液态水含量LWC(Liquid Water Content)在0.01～1 g·m~(-3)之间;(2)利用功率谱进行反演,可以消除空气运动的干扰,提高了反演结果的可靠性;(3)反演结果的对比分析表明,功率谱反演方法和联合反演方法有较好的一致性,两种方案都适用于水云微物理参数的反演。(本文来源于《气象科学》期刊2019年05期）
曹蓓,赵震,白爱娟[3]（2019）在《WRF模式云参数化方案对一次深对流系统模拟的验证和改进》一文中研究指出使用中尺度数值模式WRF中的双参数云微物理方案WDM6针对2008年台风"凤凰"登陆过程中造成的强降水进行数值模拟,通过卫星模拟器利用MTSAT-1R和TRMM卫星观测的红外云顶黑体亮温TBB、PR雷达反射率资料使用统计方法验证模拟结果。通过修改云水向雨水自动转化过程、冰晶核化过程、雪和霰的下落末速度、雪和霰的截距进行敏感性试验,减小模拟结果和卫星观测结果的差异。研究结果表明:WDM6方案模拟的台风"凤凰"登陆后的降水,强对流云系及对流柱状雷达回波基本符合实况,但模拟结果局部偏强。WDM6方案模拟产生了较多的浅对流云,低估了对流云系的出现频率。不同云类型模拟的雷达回波均偏强,对流云系雷达回波垂直分布接近观测。敏感性试验结果说明修改WDM6方案中云水向雨水自动转化率有效地改善了模拟效果。同时发现云滴初始数浓度影响云水向雨水自动转化率并最终影响云系结构和雷达反射率的模拟结果,过高的云滴初始数浓度会使模拟结果变差。(本文来源于《气候与环境研究》期刊2019年05期）
宋灿,周毓荃,赵洪升[4]（2019）在《卫星云参数与飞机云物理探测对比研究和飞行方案设计》一文中研究指出开展卫星反演云特性参数与飞机观测的对比研究,对于更好地发挥卫星遥感观测在天气、云物理和人工影响天气方面的探测优势具有重要意义。选取2012年9月21日一次层状云降水过程,对比分析FY-2与MODIS反演云参数及飞机观测结果,探索了飞机检验卫星云参数的飞行方案。结果表明:FY-2反演云参数演变趋势与飞机观测结果有较好的一致性;FY-2反演有效粒子半径(Effective Radius,Re)和光学厚度(τ)与MODIS反演的Re和τ间相关性较好,但此个例FY-2反演值普遍小于MODIS反演值;探测区域FY-2反演Re频率分布与飞机观测Re分布有一定差异,FY-2反演Re偏小,MODIS反演Re频率分布与飞机观测结果更为接近;飞机观测计算得到的τ和液水路径值(Liquid Water Path,LWP)与卫星反演τ和LWP差异较大,FY-2反演值明显偏小。对于Re的检验,飞机最好在Re分布不大均匀的云顶作较长距离平飞观测;对于LWP和τ等垂直积分参量的检验,飞机最好选择在光学厚度较均匀的小区域内螺旋爬升至云顶之上,再自云顶向下至最低高度进行垂直观测。(本文来源于《气象与环境科学》期刊2019年02期）
吴举秀,窦芳丽,安大伟,顾瑜,周青[5]（2019）在《94/220 GHz星载雷达双波长比对非球形冰晶云参数敏感性分析》一文中研究指出利用不同形状冰晶的散射特性,获得了非球形冰晶云的94/220 GHz测云雷达双波长比,探讨了非球形冰晶云的双波长比与云内微物理参数的关系,分析了衰减前后的星载雷达反射率因子及双波长比的垂直廓线。结果表明:(1)双波长比可以反映小到0.1 mm中值尺度的冰粒子,对粒子总数、谱的形状参数不敏感,对粒子大小、形状、云衰减较敏感。(2)雷达灵敏度一定时,星载雷达可测云厚与雷达波长、冰含水量(IWC)的垂直分布、云厚及衰减有关;没有进行衰减订正时,双波长比和衰减有关,冰含水量越大,波长越短,衰减越大,双波长比最大值与可探测云厚有关。两部雷达可探测冰含水量为0.001—0.1 g/m~3、厚2 km的冰云;当云厚5 km、冰含水量垂直分布在0.001—0.2 g/m~3时,云厚的94%基本可以被220 GHz云雷达探测到。(3)如果两部雷达气象方程中用水的介电因子,测量回波强度应进行介电因子的订正后再计算双波长比。(本文来源于《气象学报》期刊2019年03期）
赵敏[6]（2019）在《东亚地区云参数的长期变化趋势及其对辐射收支的影响研究》一文中研究指出为了研究东亚地区云参数的长期变化趋势及其对辐射收支的影响,本文首先统计分析了2000年3月-2018年2月近18年的MODIS资料,得到东亚地区及其典型区域云宏、微观物理量和光学特征量的时空变化特征。并利用BCC_RAD辐射传输模式,进行敏感性试验计算了不同云参数对于辐射通量的影响。最后将卫星资料实际得到的东亚地区云参数输入到BCC_RAD辐射传输模式中,得到东亚地区云的辐射强迫及其云参数的变化对辐射收支的影响。主要结论如下:(1)分析得到东亚地区及其典型区域云量和云顶高度的时空变化特征。东亚大陆地区总云量年均值呈西北低东南高的趋势,总云量大于0.8的高值区出现在四川盆地上空。东亚地区的高云量呈增加趋势。中云量的年变率整体偏低,低云量呈减少趋势,减少率在-0.1%/yr左右。东亚地区云顶高度以0.020±0.010 km/yr的变率增长。(2)分析得到东亚地区云微物理量和云光学特征量的时空变化特征。东亚地区水云云水路径和冰云云水路径的年变化率在陆地和近海区域呈减小趋势。东亚地区水云和冰云有效半径年均值的水平分布自海洋到陆地递减,水云和冰云有效半径的年变化率在陆地和近海区域呈减小趋势,变化率在-0.1μm/yr~0μm/yr范围内。水云光学厚度在中国东北地区和东部海域呈0.05 yr~(-1)的增加趋势,而在中国南部和日本南部分别呈-0.07 yr~(-1)和-0.05 yr~(-1)的减少趋势,冬季其变化趋势较夏季更加明显。(3)通过BCC_RAD辐射传输模式,计算了不同的云参数的敏感性试验,发现长波波段地表净辐射通量随着云量的增加而正向增加,短波波段地表净辐射通量随着云量的增加而负向增加,随着云量的增加,增加的速率变小。云高主要对云内云顶温度和云底温度的影响较大。冰水含量对长短波辐射通量和加热率的影响在量级上大于云水含量的影响。在长波波段,冰云有效半径辐射通量和加热率的影响在量级上大于水云有效半径的影响,而在短波波段,冰云有效半径对辐射的影响却小于水云有效半径的影响。(4)东亚地区水云光学厚度在大气顶造成的年平均辐射强迫在短波、长波和全波段分别为-72.4 W m~(-2)、15.7 W m~(-2)和-56.7 W m~(-2),冰云光学厚度在大气顶造成的年平均辐射强迫在短波、长波和全波段分别为-88.5 W m~(-2)、55.7 W m~(-2)和-32.7 W m~(-2)。总体来看,水云和冰云光学厚度的长期变化在东亚地区不同的典型区域对辐射收支的影响差异非常显着,有些地区(如中国南部地区)为正影响(0~0.4 W m~(-2)/yr),有些地区(如中国东北地区)为负影响(-0.4~0 W m~(-2)/yr),说明云对区域辐射的影响很大且数值可能相反。(本文来源于《中国气象科学研究院》期刊2019-05-01）
王颖[7]（2019）在《祁连山地区云参数的时空特征及其与降水间关系的分析》一文中研究指出中国西北地区属于干旱半干旱区,水资源短缺。水问题影响到了社会经济发展和生态环境保护。祁连山依靠充足的水汽供应和特殊的地形条件,是西北地区的重要水源地。解决西北地区水问题需要从祁连山地区入手。祁连山有大量冰川以固态的形式存储着水,但实践证明仅靠冰川融水不能从根本上解决水问题。所以需要通过人工增雨来开发空中云水解决水问题。云的形成与消亡是产生降水的重要环节,研究祁连山地区云物理特征及云参数与降水的关系对开发云水资源具有重要的意义。本文使用MOD08-M3数据、网格化地面降水资料、FY-2系列卫星云参数反演产品分析了祁连山地区云参数(云量、云水路径、云顶温度、云顶气压、云光学厚度、云粒子有效半径)的时空特征,并结合增雨潜力综合分析了适合进行人工增雨作业的时间和区域。此外还归纳了适宜人工增雨作业的条件。最后选择代表性降水个例研究了云参数与降水的关系,并重点分析了导致降水偏弱的原因。主要结果如下:(1)祁连山地区云量、云水路径、云顶温度、云顶气压、云光学厚度、云粒子有效半径的区域平均值分别为55.50%、148.95 g/m2、-21.13℃、456.56 hPa、12.64、21.04μm。2006—2015年间云量、云水路径、云光学厚度和云粒子有效半径分别约下降2.3%、21 g/m2、0.68和0.51μm,云顶温度和云顶气压分别约上升1.9℃和65.2 hPa。研究地区云水资源较丰沛且适合进行开发。(2)祁连山主山脉区是云水资源最丰富的区域,乌鞘岭地区的云参数条件最好。云量高值区在四季分别位于西宁周边、主山脉区、山脉南部、冷湖周边。云水路径高值区在四季分别位于山北部和东侧、山北部和中部、主山脉区、肃北东侧。云顶温度和云顶气压的高值区在四季都位于研究地区东北部。云光学厚度高值区在冬季位于肃北东侧在其他季节位于研究地区东南部。云粒子有效半径高值区在春季位于除河西走廊外的区域,在其他季节分别位于冷湖到肃北间、肃北到托勒间、山脉东北部。(3)祁连山地区夏季增雨潜力最大,为968.94 mm,冬季增雨潜力最小,为118.53 mm。增雨潜力月变化呈现明显的单峰型,增雨潜力在7月最大。增雨潜力低值区位于祁连山主山脉区北部,而高值区位于研究地区东北角和东南角。各月降水量与云量、云水路径和云光学厚度呈正相关,而与云顶温度和云顶气压呈负相关,与云粒子有效半径在1、4、7、11、12月为正相关,而在其它月份为负相关。云量和云粒子有效半径与降水量分别在5月、9月最为相关,而其它云参数与降水量在1月相关度最大。(4)4月适合人工增雨作业的区域为祁连山脉南部,而3、5月适合人工增雨作业的区域都为祁连山脉东南侧。6月、7月、8月、9月、10月、11月适合人工增雨作业的区域也都为祁连山脉东南侧。1月适合人工增雨作业的区域为祁连山脉东北侧,而2月、12月适合人工增雨作业的区域为山脉南部。(5)祁连山地区各季的人工增雨适宜度排序为夏>秋>春>冬。研究地区的适宜人工增雨作业条件为:云物理条件为云水路径、云顶高度、云光学厚度的值较大。天气流型为南支槽型、强冷空气型、南北槽迭加型。云类型为高层云、雨层云、地形云。云的冷暖配置为冷层、暖层的厚度相当。(6)在降水发生前,过冷层变厚、云顶变高、云层增厚、对流变强、云水增多。云参数在降水发生前和降水时剧烈波动。云参数在降水发生前、强降水时对降水的预示性较好,但在弱降水时的预示性却较差。云光学厚度、云粒子有效半径相对降水的提前值约为1 h,而其他云参数的提前值约为2 h。强降水阶段云参数与降水的拟合效果较好。(7)当云参数变化的配合较差时会导致不能形成强降水。弱降水时云光学厚度和云粒子有效半径的数值较为分散,且降水量越小两者的值越分散。云光学厚度和云粒子有效半径的数值过小或过大都会限制实际降水量。(本文来源于《兰州大学》期刊2019-05-01）
赵晨阳[8]（2019）在《GRAPES模式尺度适应积云参数化研究》一文中研究指出随着数值预报模式分辨率不断提高,物理过程参数化也迎来了新的挑战,尺度适应(scale-aware)的物理过程逐渐成为现代数值天气预报发展的一种趋势。目前,我国自主研发的GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)模式分辨率逐渐提高,但未考虑物理过程尺度适应参数化,而国内对于高分辨率模式尺度适应参数化的应用研究相对较少。因此,本文首先在GRAPES_Meso模式中引进了尺度适应积云对流参数化方案,对KFeta(Kain-Fritsch eta)方案中的对流有效位能消耗时间、格点垂直速度、夹卷率叁个关键要素进行了基于尺度适应的改进。为研究尺度适应KFeta方案与原KFeta方案对不同分辨率模式模拟结果的影响,将两种方案分别应用于3km、5km、10km、20km水平分辨率的GRAPES_Meso模式,选取了2017年5月3日的华南飑线过程及2016年7月18日的华北强降水过程进行个例试验,以及为期两周的批量试验,并利用站点降水观测资料、雷达资料及风云二号卫星产品进行对比分析,初步得到以下结论:(1)尺度适应KFeta积云对流参数化方案模拟的降水强度及落区分布相比原方案有一定改进,强对流天气过程中对暴雨量级的改进较为显着,改善了高分辨率数值模式的短时强降水预报;随着模式水平分辨率提高,次网格降水有所减少,格点降水明显增加。(2)与原方案相比,随着模式水平分辨率提高,尺度适应KFeta方案在对流发展旺盛区域模拟的雷达回波与实况更为接近,对流层中低层夹卷略有增加,对流层中高层位温略有增加,大气不稳定性有一定程度的减弱,与次网格降水减少一致;同时,对该区域模拟的上升气流略有增强,云中水凝物含量有一定增多,与格点降水增多一致。(3)批量试验结果显示,尺度适应KFeta方案的降水预报TS评分略有正效果;不同累积时效的降水偏差均有一定的降低,更接近1,总体而言该方案相比原方案有一定的改善,且随着模式水平分辨率的提高,对降水偏差的正影响更显着。(4)针对数值试验中发现的GRAPES-Meso模式云计算方案中的一些问题,对云计算方案进行了初步探索及改进,取得了一定正效果。(5)本文的研究表明,在物理过程参数化的灰色带(grey zone of parameterization),尺度适应KFeta积云方案在一定程度上减少了次网格对流过程的“过度参数化”,并且随着模式分辨率的提高,更多的降水过程为模式格点“显式分辨”,从而对数值模式的总降水量预报有一定的正效果。综合来看,改进后的方案更适用于高分辨率数值预报模式,该研究结果可以为尺度适应对流参数化方案的应用及数值模式强降水预报性能的优化提供有益的参考。(本文来源于《中国气象科学研究院》期刊2019-03-01）
刘士军,毕力格,关彦如[9]（2018）在《地面湿度、FY2卫星反演云参数与降水的关系》一文中研究指出文章利用近40年内蒙古119个气象台站的常规气象数据和两次降水过程的FY2卫星反演云参数产品,分析研究了地面降水与地面湿度、FY2卫星云参数之间的相互关系。(本文来源于《内蒙古水利》期刊2018年12期）
梅钦,智协飞,王佳[10]（2018）在《WRF模式不同云参数化方案的暴雨预报能力检验及集成试验》一文中研究指出利用WRFV3. 6的8种微物理方案和6种积云参数化方案对湖北及其周边地区夏季12次暴雨过程进行回报,分析各种方案对暴雨预报的影响。结果显示,各种方案均能较好地预报出降水过程,但其降水强度和范围存在一定差异。当积云参数化方案为KF方案时,对Lin、WSM6、Thompson、Morrison 2-mom、CAM5. 1、WDM5、WDM6、NSSL 2-mom微物理方案做敏感性试验,发现CAM 5. 1方案优于其他7种微物理方案,M orrison 2-mom次之。当微物理方案为CAM 5. 1时,对KF、BM J、GD、SAS、G3D、Tiedtke积云参数化方案做敏感性试验,发现在不同量级降水预报中,6种积云参数化方案各有优劣。综合考虑,GD、SAS、Tiedtke积云参数化方案优于其他3种方案。在此基础上开展多方案集成试验,结果表明集合平均(ensemble mean,EMN)在一定程度上可以减少预报误差,降低单个成员预报的不确定性。(本文来源于《大气科学学报》期刊2018年06期）
云参数论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
云微物理参数是研究云物理过程和云辐射效应的基础。采用35 GHz的Ka波段毫米波云雷达的IQ数据,处理得到功率谱数据,进行了云微物理参数的反演,并且与云雷达和微波辐射计的联合反演方法进行了对比。个例研究表明:(1)层状云的云滴数浓度(N_0)典型值在80～100个/cm~3;有效半径R_e(Effective Radius)在15～25μm之间;液态水含量LWC(Liquid Water Content)在0.01～1 g·m~(-3)之间;(2)利用功率谱进行反演,可以消除空气运动的干扰,提高了反演结果的可靠性;(3)反演结果的对比分析表明,功率谱反演方法和联合反演方法有较好的一致性,两种方案都适用于水云微物理参数的反演。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
云参数论文参考文献
[1].桂海林,诸葛小勇,韦晓澄,刘伯骏,唐志军.基于Himawari-8卫星的云参数和降水关系研究[J].气象.2019
[2].黄兴友,张帅,李盈盈,黄佳欢,王平.云参数的两种地基雷达反演方法对比研究[J].气象科学.2019
[3].曹蓓,赵震,白爱娟.WRF模式云参数化方案对一次深对流系统模拟的验证和改进[J].气候与环境研究.2019
[4].宋灿,周毓荃,赵洪升.卫星云参数与飞机云物理探测对比研究和飞行方案设计[J].气象与环境科学.2019
[5].吴举秀,窦芳丽,安大伟,顾瑜,周青.94/220GHz星载雷达双波长比对非球形冰晶云参数敏感性分析[J].气象学报.2019
[6].赵敏.东亚地区云参数的长期变化趋势及其对辐射收支的影响研究[D].中国气象科学研究院.2019
[7].王颖.祁连山地区云参数的时空特征及其与降水间关系的分析[D].兰州大学.2019
[8].赵晨阳.GRAPES模式尺度适应积云参数化研究[D].中国气象科学研究院.2019
[9].刘士军,毕力格,关彦如.地面湿度、FY2卫星反演云参数与降水的关系[J].内蒙古水利.2018
[10].梅钦,智协飞,王佳.WRF模式不同云参数化方案的暴雨预报能力检验及集成试验[J].大气科学学报.2018
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