周毓荃，蔡淼，，歐建軍，蔡兆鑫，石愛麗

(1.中國(guó)氣象科學(xué)研究院，北京100081;2.南京信息工程大學(xué)，江蘇南京210044;3.上海海洋氣象臺(tái)，上海201300)

云特征參數(shù)與降水相關(guān)性的研究

周毓荃1，蔡淼1，2，歐建軍3，蔡兆鑫2，石愛麗1

(1.中國(guó)氣象科學(xué)研究院，北京100081;2.南京信息工程大學(xué)，江蘇南京210044;3.上海海洋氣象臺(tái)，上海201300)

利用FY2C衛(wèi)星和探空反演得到的云結(jié)構(gòu)特征參數(shù)，結(jié)合地面降水，研究了云頂高度、光學(xué)厚度、云粒子有效半徑和云厚度等云結(jié)構(gòu)參數(shù)與降水的關(guān)系，并分類研究了層狀云和對(duì)流云在不同降水強(qiáng)度情況下，云參數(shù)的頻數(shù)分布規(guī)律及其與降水的關(guān)系。結(jié)果表明:通常云厚大于5 km、云底較低、云粒子有效半徑較大時(shí)，地面易出現(xiàn)降水，若云頂高于10 km、云光學(xué)厚度大于20且云中無(wú)夾層或夾層稀薄時(shí)，地面雨強(qiáng)多大于1 mm/h;對(duì)于層狀云降水，當(dāng)云光學(xué)厚度大于17時(shí)，地面出現(xiàn)降水的概率較大，隨光學(xué)厚度值增加，地面雨強(qiáng)呈增大趨勢(shì);對(duì)于對(duì)流云降水，云頂高度和光學(xué)厚度相關(guān)性較好，云光學(xué)厚度大于17且云頂高于7 km時(shí)，地面出現(xiàn)降水的概率較大，當(dāng)光學(xué)厚度大于20時(shí)，地面雨強(qiáng)明顯增大;層狀云和對(duì)流云的降水概率均隨云頂高度和光學(xué)厚度的增加而增大，降水概率與云光學(xué)厚度的相關(guān)性更為密切，光學(xué)厚度小于10的云很難產(chǎn)生降水，而云光學(xué)厚度大于20時(shí)，層狀云和對(duì)流云的降水概率都會(huì)顯著增加;綜合云體的高度、厚度和云光學(xué)厚度等云參量的組合特征，對(duì)分析判斷地面降水落區(qū)和降水強(qiáng)度更加有效。

云特征參數(shù);降水;相關(guān)性

0 引言

云的結(jié)構(gòu)特征與云輻射特性、云降水條件、降水機(jī)制、降水效率及人工增雨潛力等緊密相關(guān)。不同云系的云結(jié)構(gòu)特征有很大的差別(黃美元等，2003;邱金恒等，2003;毛節(jié)泰和鄭國(guó)光，2006)。

國(guó)內(nèi)外關(guān)于云特征參數(shù)與降水關(guān)系的研究，已有一些進(jìn)展。劉健等(2007)研究了FY-1D和NOAA極軌衛(wèi)星反演得到的云光學(xué)厚度和地面降水?dāng)?shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)地面雨量基本與云光學(xué)厚度呈正相關(guān)關(guān)系，即:地面觀測(cè)不到降水，對(duì)應(yīng)云的光學(xué)厚度很小;地面雨量大，對(duì)應(yīng)的云光學(xué)厚度較大。張杰等(2006)分析了MODIS云參數(shù)與地面降雨量的關(guān)系，結(jié)果表明，祁連山區(qū)產(chǎn)生較大降水的云粒子有效半徑在6～12 μm之間，云光學(xué)厚度在8～20之間。Rosenfeld and Gutman(1994)研究了NOAA衛(wèi)星反演的云粒子有效半徑與降水的關(guān)系，提出有效半徑大于14 μm是云中產(chǎn)生降水的閾值。

降水的估測(cè)非常重要。鄭媛媛等(2004)、王晨曦等(2010)研究了云頂溫度與降水的關(guān)系;盧乃錳和吳蓉璋(1997)統(tǒng)計(jì)了云頂溫度與降水強(qiáng)度的對(duì)應(yīng)關(guān)系，并將衛(wèi)星觀測(cè)的云頂溫度和地面雨量資料相結(jié)合，優(yōu)化了對(duì)降水區(qū)域的估測(cè)。蘭紅平等(2000)利用自動(dòng)站網(wǎng)資料和GMS-5紅外衛(wèi)星資料，得到小區(qū)域的對(duì)流云頂亮溫與降水強(qiáng)度的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，建立了利用云頂亮溫變化進(jìn)行自動(dòng)短時(shí)估測(cè)小區(qū)域?qū)α髟茍F(tuán)降雨強(qiáng)度的方法。

為獲得云系結(jié)構(gòu)的連續(xù)變化，周毓荃等(2008)利用風(fēng)云靜止衛(wèi)星的觀測(cè)資料，融合其他多種觀測(cè)資料，反演了云頂高度、云頂溫度、云光學(xué)厚度、云粒子有效半徑等近10種云宏微觀物理特征參數(shù)。陳英英等(2007，2009)利用這些云參數(shù)產(chǎn)品，對(duì)比分析了降水過(guò)程中雷達(dá)回波和小時(shí)雨量，發(fā)現(xiàn)反演的光學(xué)厚度與地面強(qiáng)降水中心能夠較好地吻合，云液水路徑的大值區(qū)與地面強(qiáng)降水中心的位置基本一致，云液水路徑的大小與地面雨量的大小呈正相關(guān)關(guān)系。蔡淼等(2010，2011)分析了層狀云降水過(guò)程和對(duì)流云降水過(guò)程的云參數(shù)與降水的關(guān)系，發(fā)現(xiàn)反演的光學(xué)厚度與降水關(guān)系密切，云光學(xué)厚度等云參數(shù)躍變先于地面降水1～2 h。廖向花和周毓荃(2010)分析了重慶一次冰雹強(qiáng)對(duì)流過(guò)程的云微物理參量變化，發(fā)現(xiàn)降雹時(shí)云粒子有效半徑普遍較大。除了衛(wèi)星反演云參數(shù)以外，周毓荃和歐建軍(2010)提出了利用探空秒數(shù)據(jù)分析云層的方法，并用CloudSat云衛(wèi)星觀測(cè)資料進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證，從而獲得云中垂直分層特征。

這些研究，或是利用極軌衛(wèi)星反演的云參數(shù)研究云與降水的關(guān)系，或是利用靜止衛(wèi)星反演的云參數(shù)進(jìn)行云降水關(guān)系的個(gè)例分析。利用探空資料雖然可以獲得云層垂直分層結(jié)構(gòu)，但云結(jié)構(gòu)參數(shù)與降水的關(guān)系并不清楚。基于這些現(xiàn)狀，本文綜合利用FY2C衛(wèi)星反演云參數(shù)和探空云分析方法，針對(duì)2008年5月25日—12月21日期間安徽省區(qū)云綜合觀測(cè)資料，統(tǒng)計(jì)分析不同云結(jié)構(gòu)特征參數(shù)與降水的關(guān)系，進(jìn)而探討不同降水云系的云參數(shù)與雨強(qiáng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系，為認(rèn)識(shí)云降水發(fā)展演變規(guī)律、優(yōu)化定量估測(cè)降水技術(shù)、識(shí)別人工增雨播云條件和效果等提供幫助。

1 資料介紹

主要利用2008年5月25日—12月21日安徽省區(qū)的云參數(shù)觀測(cè)反演資料和地面小時(shí)加密雨量觀測(cè)資料。其中，F(xiàn)Y2C衛(wèi)星反演的云特征參數(shù)包括:云頂高度(Ztop)、云頂溫度(Ttop)、云光學(xué)厚度(Oopticalthickness)和云粒子有效半徑(Re)，反演時(shí)段為每日08—20時(shí)，反演方法見周毓荃等(2008);加密探空觀測(cè)分析云層垂直結(jié)構(gòu)，得到的云結(jié)構(gòu)參數(shù)包括:云頂高度(C_top)、云底到云頂?shù)目臻g總厚度(C_thick，簡(jiǎn)稱云厚)和剔除夾層后的云層累積凈厚度(Cthick，簡(jiǎn)稱累積凈云厚)，觀測(cè)時(shí)間為每日08時(shí)、14時(shí)、20時(shí)，方法見周毓荃和歐建軍(2010)。各物理量的定義見表1。

表1 FY-2C衛(wèi)星和探空反演的云特征參數(shù)Table 1 Cloud characteristic parameters retrieved by FY2C satellite and radio sounding

2 數(shù)據(jù)處理和統(tǒng)計(jì)分類方法

2.1 云參數(shù)和地面降水?dāng)?shù)據(jù)時(shí)空匹配處理

風(fēng)云衛(wèi)星反演得到的云參數(shù)產(chǎn)品，是空間分辨率為5 km的格點(diǎn)數(shù)據(jù)。為了進(jìn)行云參數(shù)與地面降水的時(shí)空匹配統(tǒng)計(jì)，在空間上，以觀測(cè)點(diǎn)經(jīng)緯度為中心，取其周邊最近的9個(gè)格點(diǎn)上相應(yīng)的云參數(shù)的算術(shù)平均值，作為該點(diǎn)對(duì)應(yīng)的云參數(shù)值;在時(shí)間上，取同一時(shí)次的探空和衛(wèi)星反演的云參數(shù)值，與其后一個(gè)時(shí)次的小時(shí)雨量觀測(cè)值進(jìn)行對(duì)比分析。

2.2 統(tǒng)計(jì)分類

2.2.1 降水分類

根據(jù)雨強(qiáng)(r，每小時(shí)降水量;單位:mm/h)大小，將降水分為:無(wú)降水、弱降水、一般降水和強(qiáng)降水四類。文中規(guī)定:無(wú)降水，r為0 mm/h;弱降水，r＜1 mm/h;一般降水，1 mm/h≤r＜10 mm/h;強(qiáng)降水，r≥10 mm/h。

表2 各類云特征參數(shù)數(shù)值分檔規(guī)定Table 2 Bracket regulations of cloud characteristic parameters

2.2.2 云特征參數(shù)分檔

將各類云特征參數(shù)按數(shù)值大小范圍進(jìn)行分檔，其分檔規(guī)定見表2，以統(tǒng)計(jì)云參數(shù)在各檔的出現(xiàn)頻數(shù)。

2.2.3 統(tǒng)計(jì)樣本及降水概率

為統(tǒng)計(jì)方便，規(guī)定某時(shí)次、某站點(diǎn)對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集為一個(gè)統(tǒng)計(jì)樣本，包括衛(wèi)星和探空反演的各類云參數(shù)值和地面雨強(qiáng)觀測(cè)值。定義降水概率為降水樣本數(shù)在總樣本中所占的比率。

2.2.4 降水分類

根據(jù)云系特征和地面降水特性分層狀云降水過(guò)程和對(duì)流云降水過(guò)程兩類分別進(jìn)行統(tǒng)計(jì)。其中，層狀云降水為大范圍的層狀云產(chǎn)生的穩(wěn)定和持續(xù)性降水，降水均勻，水平分布范圍廣，持續(xù)時(shí)間長(zhǎng);對(duì)流云降水為對(duì)流云產(chǎn)生的陣性降水，降水不均勻，降水強(qiáng)度大。

3 各類云參數(shù)與降水的關(guān)系

利用2008年5月25日—12月21日安徽省壽縣站點(diǎn)衛(wèi)星和探空反演得到的各類云結(jié)構(gòu)特征參量，結(jié)合地面降水觀測(cè)，進(jìn)行云結(jié)構(gòu)特征參數(shù)和降水的統(tǒng)計(jì)分析。衛(wèi)星觀測(cè)時(shí)段內(nèi)共有1 231個(gè)樣本，包括個(gè)1 143個(gè)無(wú)降水樣本和88個(gè)降水樣本;探空觀測(cè)時(shí)段內(nèi)共有541個(gè)樣本，包括512個(gè)無(wú)降水樣本和29個(gè)降水樣本。

3.1 衛(wèi)星反演云參數(shù)的頻數(shù)分布特征及其與降水的關(guān)系

圖1a—d分別給出了壽縣FY2C衛(wèi)星反演的云頂高度、云頂溫度、云光學(xué)厚度和粒子有效半徑的頻數(shù)分布。為進(jìn)一步了解各類云參數(shù)的不同數(shù)值大小與降水的關(guān)系，按照表2給出的云參數(shù)數(shù)值分檔，計(jì)算得出各檔云參數(shù)的降水概率，結(jié)果見表3。

圖1 2008年5月25日—12月21日08—20時(shí)衛(wèi)星反演云參數(shù)的頻數(shù)分布a.云頂高度;b.云頂溫度;c.云光學(xué)厚度;d.粒子有效半徑Fig.1 Frequency distribution of cloud parameters retrieved by satellite during 08:00—20:00 BST from 25 May to 21 December 2008a.cloud top height;b.cloud top temperature;c.cloud optical thickness;d.particles effective radius

表3 衛(wèi)星反演云參數(shù)的各檔降水概率Table 3 Probability of precipitation in different brackets of cloud parameters retrieved by satellite%

由圖1和表3可知，在整個(gè)觀測(cè)時(shí)段內(nèi)，壽縣上空有云的樣本較多，但降水樣本非常少。

無(wú)降水時(shí)，云頂高度和云頂溫度值在5個(gè)分檔段的出現(xiàn)頻數(shù)基本隨云頂高度增加和云頂溫度降低，呈遞減趨勢(shì)，但在云頂高度大于10 km時(shí)頻數(shù)較大(可能與該檔取值太寬有關(guān))。無(wú)降水樣本數(shù)隨云光學(xué)厚度增大呈單調(diào)遞減分布，大于30(第4、5兩檔)的樣本極少。粒子有效半徑呈雙峰型分布，峰值分別處于0～10 μm和20～30 μm范圍檔。

降水時(shí)，各云參數(shù)的分布有明顯變化。降水樣本數(shù)和降水概率隨云頂高度增加和云頂溫度降低，均呈增大趨勢(shì)，在云頂高度大于7.5 km和云頂溫度小于－30℃時(shí)(第4檔)，降水概率躍增。降水樣本數(shù)隨云光學(xué)厚度增大呈單峰型分布，峰值在10～20之間(第2檔)，降水概率隨云光學(xué)厚度值增加而增大，在光學(xué)厚度值為10和30兩處變化顯著，小于10時(shí)地面幾乎觀測(cè)不到降水，而大于30時(shí)降水概率明顯增大。降水云的粒子有效半徑在0～40 μm之間分布較均勻，降水概率隨粒子有效半徑數(shù)值增大總體呈增加趨勢(shì)，大于40 μm的樣本雖少，但該檔降水概率最高。

3.2 探空分析云厚度頻數(shù)分布特征及其同降水的關(guān)系

圖2a—c分別給出了由壽縣探空云分析得到的有降水和無(wú)降水時(shí)云頂高度(C_top)、云厚(C_thick)和累積凈云厚(Cthick)的頻數(shù)分布。表4給出了各類云參數(shù)在不同分檔下的降水概率。

表4 探空反演云空間厚度的各檔降水概率Table 4 Probability of precipitation in different brackets of cloud physical thickness retrieved by radio sounding%

由圖2和表4可知，無(wú)降水時(shí)，3個(gè)云厚參量的特征值在第1檔所占比例均較多，說(shuō)明薄云不容易產(chǎn)生降水;云頂很高(云頂高度大于7.5 km)，云層空間很厚(云厚大于6 km)時(shí)，地面無(wú)降水的樣本數(shù)也很多。去除夾層后的累積凈云厚與其余兩個(gè)參量分布明顯不同(圖2c)，凈云厚在2 km以下的頻數(shù)較高，但無(wú)降水樣本數(shù)隨厚度增加而迅速減少。

有降水時(shí)，樣本數(shù)及降水概率隨3類云厚度參量的增加，均呈增大趨勢(shì);其中，降水概率與凈云厚關(guān)系密切，凈云厚小于4 km(第1、2檔)時(shí)，地面幾乎觀測(cè)不到降水，凈云厚大于8 km(第5檔)時(shí)，降水概率躍增，可達(dá)31%;但云頂高度和云底到云頂?shù)暮穸仍诟鳈n下的降水概率都較小，即便在最高的云頂和最大的云厚下(第5檔)，降水概率也不到10%。說(shuō)明云垂直結(jié)構(gòu)及云中夾層的厚度對(duì)降水影響很大，云頂發(fā)展很高時(shí)，若云中有較厚的夾層，也不容易形成降水;相反，密實(shí)無(wú)夾層的中低云里可能有降水形成。

圖2 2008年5月25日—12月21日08—20時(shí)(包括08時(shí)、14時(shí)、20時(shí))探空反演的云特征參數(shù)頻數(shù)分布a.云頂高度;b.云厚;c.累積凈云厚Fig.2 Frequency distribution of cloud parameters retrieved by radio sounding during 08:00—20:00 BST from 25 May to 21 December 2008a.cloud top height;b.cloud thickness;c.cumulated cloud net thickness

3.3 不同云空間厚度、云光學(xué)厚度與降水的相關(guān)性

不同降水強(qiáng)度下，不同云頂高度、云厚度與云光學(xué)厚度的分布見圖3a—d(圖的橫坐標(biāo)均為衛(wèi)星反演的云光學(xué)厚度，縱坐標(biāo)分別為衛(wèi)星反演的云頂高度，探空云分析得到的云頂高度、云厚和累積凈云厚;不同符號(hào)代表不同強(qiáng)度降水)。

探空觀測(cè)時(shí)段內(nèi)，壽縣共有541個(gè)樣本，包括512個(gè)無(wú)降水樣本和29個(gè)降水樣本。其中:r＜1 mm/h的弱降水樣本數(shù)為19，1 mm/h≤r＜10 mm/h的一般降水樣本數(shù)為7，r≥10 mm/h的強(qiáng)降水樣本數(shù)為3。

由圖3可見，絕大部分降水樣本的云頂高度和云層厚度大于5 km，云光學(xué)厚度大于10。出現(xiàn)強(qiáng)降水時(shí)，云光學(xué)厚度均大于20，衛(wèi)星反演的云頂高度(圖3a)均大于10 km，探空反演的云頂高度(圖3b)和云厚(圖3c)較為接近，累積凈云厚(圖3d)比前兩者略小，表明強(qiáng)降水時(shí)云底較低，云中夾層較薄，云光學(xué)厚度較大。對(duì)于一般降水，光學(xué)厚度在15～35之間，衛(wèi)星反演的云頂高度在7～12 km范圍內(nèi)，探空觀測(cè)的云頂高度和云空間厚度相差很小，說(shuō)明降水時(shí)云底也很低。對(duì)于r＜1 mm/h的弱降水，衛(wèi)星反演的云頂高度小于3 km的低云也能產(chǎn)生，很可能是暖雨降水。值得注意的是，云頂很高時(shí)，如果光學(xué)厚度較小，則地面通常觀測(cè)不到降水，或者降水很弱。

按雨強(qiáng)分布對(duì)圖3a—d進(jìn)行分區(qū)。在圖3a中，將所有樣本劃分為3個(gè)區(qū)域，分別計(jì)算每個(gè)區(qū)域內(nèi)的降水概率?？傻茫l(wèi)星反演的云頂高度在10～16 km范圍，光學(xué)厚度值在20～34范圍時(shí)(即實(shí)線框內(nèi)區(qū)域)，降水概率較大，約為38%，以雨強(qiáng)大于等于1 mm/h的降水為主。云頂高度在5～10 km之間，光學(xué)厚度在8～30的范圍內(nèi)時(shí)(虛線框內(nèi)區(qū)域)，降水概率略小，約為13%，在該區(qū)域內(nèi)，雨強(qiáng)大于1 mm/h的樣本明顯減少，弱降水較多。圖中其他區(qū)域的降水概率比前兩個(gè)區(qū)域顯著偏小，僅為4%，且地面只能觀測(cè)到弱降水。

將圖3b、c和d也劃分為3個(gè)區(qū)域，分別計(jì)算各區(qū)域內(nèi)的降水概率。其中，實(shí)線框內(nèi)的降水概率均較大，數(shù)值分別為37%、32%和47%，發(fā)生較強(qiáng)降水的可能性也較大。虛線框區(qū)域內(nèi)的降水概率和較強(qiáng)降水發(fā)生概率都小于實(shí)線框區(qū)域，降水概率數(shù)值分別為13%、13%和11%。其他區(qū)域內(nèi)，降水概率最低，分別為3%、3%和4%，雨強(qiáng)均小于1 mm/h。在圖3a—d中，不同區(qū)域的云光學(xué)厚度取值范圍基本相同，云厚度的參量取值范圍略有不同。綜上可見，地面降水時(shí)，云底通常較低，云頂和云厚通常大于5 km，云光學(xué)厚度多大于10。發(fā)生強(qiáng)降水時(shí)，云頂高度、云空間厚度和累積凈云厚等云厚度參量均大于10 km，光學(xué)厚度都大于20，云層密實(shí)。

圖3 不同云參數(shù)組合時(shí)，各類雨強(qiáng)的樣本分布(圖a、b、c、d的橫坐標(biāo)均為衛(wèi)星反演的云光學(xué)厚度，縱坐標(biāo)分別為衛(wèi)星反演的云頂高度、探空云反演的云頂高度、云厚和累積凈云厚;·表示無(wú)降水，+表示r＜1 mm/h，△表示1 mm/h≤r＜10 mm/h，□表示r≥10 mm/h;實(shí)線框和虛線框表示降水區(qū)域邊界)Fig.3 Distribution of various precipitation intensity samples in different cloud parameters combination(In Fig.3 a，b，c，and d，the horizontal axis is all optical thickness retrieved by FY2C satellite，and the vertical axis is cloud top height retrieved by FY2C，cloud top height，cloud thickness and cumulated cloud net thickness retrieved by radio sounding，respectively.·stands for no precipitation，+r＜1 mm/h，△1 mm/h≤r＜10 mm/h，and□r≥10 mm/h.The solid and dotted boxes stand for different precipitation regions)

4 層狀云和對(duì)流云的云參數(shù)和降水的相關(guān)性分析

為了系統(tǒng)研究層狀云和對(duì)流云不同降水過(guò)程中，云特性參數(shù)與降水關(guān)系的差異，根據(jù)前面的降水分類，選取安徽省的幾次層狀云降水過(guò)程(時(shí)間分別為2008年6月21日、7月29—31日、8月15—17日、10月21日、11月6—7日和11月23日，全省有192個(gè)雨量站點(diǎn)，共5 734個(gè)降水樣本和10 444個(gè)無(wú)降水樣本)，同時(shí)選取安徽省的幾次對(duì)流云降水過(guò)程(時(shí)間分別為2008年6月17日、7月6日、7月11日、7月22日和7月23日，共1 574個(gè)降水樣本和3 905個(gè)無(wú)降水樣本)。云光學(xué)厚度參數(shù)主要利用衛(wèi)星可見光通道數(shù)據(jù)進(jìn)行反演，受可見光通道的限制，主要在白天有觀測(cè)數(shù)據(jù)，為此取白天衛(wèi)星反演最優(yōu)時(shí)段(11—14時(shí))的云參數(shù)值進(jìn)行區(qū)域的統(tǒng)計(jì)和對(duì)比分析。

4.1 層狀云降水的云參數(shù)頻數(shù)分布特征及其同降水的關(guān)系

對(duì)層狀云降水過(guò)程，分別統(tǒng)計(jì)有降水和無(wú)降水時(shí)FY2C衛(wèi)星反演的云頂高度、云頂溫度、云光學(xué)厚度和粒子有效半徑的頻數(shù)分布，結(jié)果見圖4a—d?？梢?，地面無(wú)降水時(shí)，云頂高度在0～10 km(第1—4檔)之間分布較均勻(圖4a)，高于10 km(第5檔)的樣本數(shù)略多;云頂溫度和光學(xué)厚度的頻數(shù)呈單峰型分布，峰值在第2檔;無(wú)降水樣本數(shù)隨粒子有效半徑數(shù)值增大迅速減少，大于40 μm的樣本數(shù)極少。有降水時(shí)，降水樣本數(shù)隨云頂高度增加遞增，云頂高度普遍大于2.5 km(第2—4檔);云頂溫度和光學(xué)厚度仍呈單峰型分布，其中云頂溫度的峰值位于－30～－45℃范圍(第4檔)，云光學(xué)厚度的峰值位于10～20(第2檔)之間;降水樣本數(shù)隨粒子有效半徑值增大仍單調(diào)遞減，大于40 μm的降水樣本數(shù)極少。

圖4 層狀云降水(a，b，c，d)和對(duì)流云降水(e，f，g，h)的衛(wèi)星反演云參數(shù)頻數(shù)分布a，e.云頂高度;b，f.云頂溫度;c，g.云光學(xué)厚度;d，h.粒子有效半徑Fig.4 Frequency distribution of cloud parameters of stratiform cloud and convective cloud precipitation retrieved by satellitea，d.cloud top height;b，e.cloud top temperature;c，f.cloud optical thickness;d，h.particles effective radius

為進(jìn)一步了解各類云參數(shù)不同數(shù)值大小與降水的關(guān)系，統(tǒng)計(jì)了各檔云參數(shù)的降水概率，見表5。由表5可見，降水概率隨著云頂高度和光學(xué)厚度增大而單調(diào)遞增;云頂溫度變低時(shí)，降水概率總體呈增加趨勢(shì);層狀云中暖雨過(guò)程(第1—2檔云頂溫度)和冰相過(guò)程(第3—5檔云頂溫度)都能形成降水，但冰相過(guò)程的降水概率高于暖雨過(guò)程;云頂?shù)陀?.5 km時(shí)，降水概率僅為8%，若云頂高于10 km，降水概率可達(dá)51%;云光學(xué)厚度與降水的關(guān)系更為密切，小于10時(shí)幾乎無(wú)降水，若云光學(xué)厚度超過(guò)20(第3—5檔)，則降水概率可增加到60%以上，大于40(第5檔)時(shí)可達(dá)91%;降水概率隨粒子有效半徑增大總體呈增加趨勢(shì)，其中在20～30 μm和大于40 μm時(shí)降水概率可分別達(dá)53%和67%。

由此可知，層狀云降水過(guò)程中，云頂發(fā)展得越高，粒子有效半徑和云光學(xué)厚度越大，地面觀測(cè)到降水的可能性越大。

表5 層狀云降水的各類云參數(shù)在不同分檔的降水概率Table 5 Probability of precipitation in different brackets of cloud parameters during stratiform cloud precipitation%

4.2 對(duì)流云降水的云參數(shù)頻數(shù)分布特征及其同降水的關(guān)系

分別統(tǒng)計(jì)對(duì)流云降水過(guò)程中，有降水和無(wú)降水時(shí)FY2C衛(wèi)星反演的云頂高度、云頂溫度、云光學(xué)厚度和粒子有效半徑的頻數(shù)分布及其與降水的關(guān)系，見圖4e—h。

由圖4可見，無(wú)降水時(shí)，云頂?shù)陀?.5 km和高于10 km的樣本數(shù)最多;樣本數(shù)隨云頂溫度降低呈單峰型分布，峰值位于0～－15℃范圍內(nèi);樣本數(shù)隨云光學(xué)厚度和粒子有效半徑值增大呈減小趨勢(shì)。有降水時(shí)，云頂抬升非常明顯，云頂普遍高于7.5 km(第4、5兩檔)，且云頂高于10 km的樣本數(shù)最多;樣本數(shù)隨云頂溫度降低、云光學(xué)厚度和粒子有效半徑增大均呈單峰分布，峰值分別位于－30～－45℃的溫度范圍、20～30的光學(xué)厚度數(shù)值檔和10～20 μm的粒子有效半徑范圍內(nèi)。

進(jìn)一步統(tǒng)計(jì)各類云參數(shù)不同分檔的降水概率(表6)可見，對(duì)流云降水中，隨著云頂高度和光學(xué)厚度的增大，降水概率單調(diào)遞增;若云頂?shù)陀?.5 km，云光學(xué)厚度小于10，地面幾乎觀測(cè)不到降水;云頂高于7.5 km和光學(xué)厚度大于20時(shí)，降水概率值均躍增。云頂溫度低于－15℃(第3—5檔)的冰相降水過(guò)程產(chǎn)生降水的概率較大，暖雨過(guò)程(第1、2檔)產(chǎn)生的降水極少;當(dāng)云粒子超過(guò)10 μm時(shí)，降水概率顯著增大，當(dāng)粒子增長(zhǎng)至20～30 μm時(shí)，降水概率達(dá)到最大值(64%)，云粒子大于30 μm時(shí)，降水概率降低。

表6 對(duì)流云降水的各類云參數(shù)在不同分檔的降水概率Table 6 Probability of precipitation in different brackets of cloud parameters during convective cloud precipitation%

綜上所述，若云頂小于7.5 km，層狀云比對(duì)流云更容易形成降水。云光學(xué)厚度小于10時(shí)，層狀云和對(duì)流云都很難形成降水;大于20時(shí)，層狀云和對(duì)流云的降水概率都較大。對(duì)流云云頂粒子在20～30 μm范圍時(shí)，降水概率達(dá)到最大值;而層狀云云頂粒子大于40 μm時(shí)，降水概率達(dá)到最大值，說(shuō)明對(duì)流云中粒子增長(zhǎng)更快，在云發(fā)展階段就可超過(guò)降水閾值，降落到地面。

4.3 各類云參數(shù)頻數(shù)分布特征及其同雨強(qiáng)的關(guān)系

地面觀測(cè)到降水時(shí)，層狀云和對(duì)流云的云參數(shù)頻數(shù)分布特征及其與雨強(qiáng)的關(guān)系見圖5。

由圖5a和5b可見，層狀云降水時(shí)，不同雨強(qiáng)的樣本數(shù)均隨云頂高度增高而增多;云頂小于10 km時(shí)以弱降水(r＜1 mm/h)為主，當(dāng)云頂高于10 km時(shí)，弱降水樣本所占比率降低。對(duì)流云降水時(shí)，各種雨強(qiáng)降水樣本都隨云頂高度增高而增多，云頂高于7.5 km(第4、5兩檔)的降水明顯增多。

由圖5c和5d可見，對(duì)于層狀云和對(duì)流云降水，光學(xué)厚度小于10(第1檔)的樣本很少，且隨光學(xué)厚度值增大，層狀云弱降水?dāng)?shù)不斷減小，較強(qiáng)降水?dāng)?shù)增多，層狀云弱降水的峰值為10～20范圍檔。對(duì)流云不同降水強(qiáng)度頻數(shù)隨云光學(xué)厚度增大均呈單峰型分布，峰值都處于20～30范圍檔。

由圖5e和5f可見，對(duì)于層狀云降水，粒子有效半徑總體偏小，大于20 μm的樣本數(shù)較少;弱降水樣本數(shù)隨粒子有效半徑增大不斷減小;一般降水和強(qiáng)降水樣本數(shù)呈單峰型分布，峰值均在10～20 μm(第2檔)范圍。對(duì)于對(duì)流云降水，3種強(qiáng)度的降水樣本數(shù)均隨粒子有效半徑呈單峰型分布，峰值也都在10～20 μm范圍內(nèi)，但粒子有效半徑值大于層狀云，有效半徑小于10 μm的很少，通常在10～30 μm范圍內(nèi)，可觀測(cè)到較多大于40 μm的降水云。

4.4 層狀云和對(duì)流云各類云參數(shù)分檔下同強(qiáng)度降水的概率

層狀云和對(duì)流云降水時(shí)，不同強(qiáng)度降水在各檔云參數(shù)的發(fā)生概率見表7—9。其中在個(gè)別云參數(shù)分檔內(nèi)，由于樣本數(shù)太少，統(tǒng)計(jì)結(jié)果不具有代表性，在表中用“—”表示。

表7 降水時(shí)，層狀云和對(duì)流云不同雨強(qiáng)樣本占總樣本的比率Table 7 Rate of different precipitation intensity samples to all rainfall samples of stratiform cloud and convective cloud when precipitation occurs on ground%

圖5 層狀云(a，c，e)和對(duì)流云(b，d，f)降水時(shí)不同云參數(shù)分檔的各類降水強(qiáng)度的頻數(shù)分布a，b.云頂高度;c，d.云光學(xué)厚度;e，f.粒子有效半徑Fig.5 Frequency distribution of various precipitation intensity in different cloud parameters brackets during(a，c，e)stratiform and(b，d，f)convective cloud precipitationa，b.cloud top height;c，d.cloud optical thickness;e，f.particles effective radius

表8 層狀云降水時(shí)，各類云參數(shù)分檔下，不同雨強(qiáng)樣本占總樣本的比率Table 8 Rate of different precipitation intensity samples to all rainfall samples in different cloud parameters brackets during stratiform cloud precipitation%

表9 對(duì)流云降水時(shí)，各類云參數(shù)分檔下，不同雨強(qiáng)樣本占總樣本的比率Table 9 Rate of different precipitation intensity samples to all rainfall samples in different cloud parameters brackets during convective cloud precipitation%

由表7可知，降水時(shí)，層狀云以弱降水為主，強(qiáng)降水發(fā)生概率很小;而對(duì)流降水以大于1 mm/h的雨強(qiáng)為主，弱降水發(fā)生概率相對(duì)較小，地面產(chǎn)生強(qiáng)降水的概率略大于層狀云。具體特征如下:

對(duì)于層狀云降水(表8)，云頂小于7.5 km時(shí)產(chǎn)生弱降水的可能性較大(大于60%)，且隨著云頂增加，弱降水在總降水中的比率呈減小趨勢(shì)，但一般降水和強(qiáng)降水所占比率呈增大趨勢(shì)，且強(qiáng)降水所占比率在各分檔時(shí)均較小。云光學(xué)厚度與降水強(qiáng)度關(guān)系更為顯著，隨光學(xué)厚度增大，弱降水所占比率不斷減小，強(qiáng)降水比率呈增加趨勢(shì);當(dāng)光學(xué)厚度在10～30時(shí)，地面出現(xiàn)弱降水的概率較高，光學(xué)厚度在大于30時(shí)，地面發(fā)生一般降水概率更大，超過(guò)50%，若光學(xué)厚度大于40，地面產(chǎn)生強(qiáng)降水(r≥10 mm/h)的可能性也較大，可達(dá)26.3%。云粒子有效半徑在20～30 μm時(shí)形成一般降水的可能性較大，其他情況下地面均以弱降水觀測(cè)為主;但總體來(lái)說(shuō)，粒子有效半徑與雨強(qiáng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系不顯著。

對(duì)于對(duì)流云降水(表9)，云頂高于2.5 km時(shí)，隨著云頂高度和云光學(xué)厚度的增加，弱降水所占比率遞減，一般降水所占比率遞增，強(qiáng)降水所占比率變化不大，均小于10%;但云光學(xué)厚度小于20時(shí)，以弱降水為主，云光學(xué)厚度大于30時(shí)，一般降水發(fā)生概率極大，可達(dá)82.8%。粒子有效半徑在10～40 μm時(shí)，地面產(chǎn)生一般降水的可能性較大;若粒子半徑大于40 μm，地面以弱降水為主;但粒子有效半徑與雨強(qiáng)的對(duì)應(yīng)關(guān)系不如光學(xué)厚度和云頂高度顯著。

（2）提高相關(guān)工作人員的職業(yè)素質(zhì)水品，在堅(jiān)持中國(guó)共產(chǎn)黨領(lǐng)導(dǎo)的基礎(chǔ)上，創(chuàng)新理論知識(shí)。如，相關(guān)人員可以充分運(yùn)用網(wǎng)絡(luò)信息平臺(tái)，打造“夢(mèng)想課堂”系列活動(dòng)，通過(guò)統(tǒng)一規(guī)劃設(shè)計(jì)，完善規(guī)章制度，落實(shí)專人負(fù)責(zé)，實(shí)現(xiàn)形勢(shì)政策教育、核心價(jià)值觀宣傳、愛國(guó)主義教育、黨史國(guó)史教育等活動(dòng)的常態(tài)化，以引導(dǎo)企業(yè)職工堅(jiān)定理想信念，自覺抵御非主流意識(shí)形態(tài)的侵蝕。

4.5 層狀云和對(duì)流云云頂高度和光學(xué)厚度同降水的關(guān)系

將衛(wèi)星反演的云頂高度和光學(xué)厚度結(jié)合，研究層狀云和對(duì)流云的降水概率分布，結(jié)果見圖6a—d(圖中橫坐標(biāo)均為衛(wèi)星反演的云光學(xué)厚度;圖6a、b的縱坐標(biāo)分別為層狀云降水過(guò)程，無(wú)降水和有降水時(shí)衛(wèi)星反演的云頂高度;圖6c、d的縱坐標(biāo)分別為對(duì)流云降水過(guò)程，無(wú)降水和有降水時(shí)衛(wèi)星反演的云頂高度)。

由圖6可見，對(duì)于層狀云降水，地面降水受光學(xué)厚度的影響較為顯著，在光學(xué)厚度值17附近有一條清晰的分界線(圖6a、b中直線所示)。云光學(xué)厚度小于17的區(qū)域，即便云頂發(fā)展得很高，無(wú)降水樣本數(shù)仍表現(xiàn)為多而密集，降水概率約為17%;云光學(xué)厚度大于17的區(qū)域，降水樣本數(shù)明顯增多，降水概率約為61%。圖6b中還分布著一些云頂在5 km以下、光學(xué)厚度小于20的降水樣本，可能是由暖雨過(guò)程形成的。

對(duì)于對(duì)流云降水，云頂高度和光學(xué)厚度的相關(guān)性較好，通常云頂越高，云光學(xué)厚度越大。無(wú)降水時(shí)，二者的相關(guān)系數(shù)可達(dá)0.84，二者的擬合曲線如圖6c中斜線所示;有降水時(shí)，二者的相關(guān)系數(shù)為0.5，比無(wú)降水時(shí)明顯偏小，說(shuō)明對(duì)流云降水時(shí)，云中液水分布極不均勻。對(duì)流云的云頂發(fā)展得很高，但光學(xué)厚度最大只到40，這可能是受可見光觀測(cè)限制，因此光學(xué)厚度未達(dá)到最高值。無(wú)降水時(shí)，云光學(xué)厚度大多數(shù)小于30，沒(méi)有明顯的分界線。有降水時(shí)，云光學(xué)厚度大多數(shù)大于17;云頂高度普遍大于7 km，且降水強(qiáng)度類型多樣(圖6d中虛線框右上角所示區(qū)域)，該區(qū)域的降水概率約為67%;從物理機(jī)制上分析，更大的云頂高度和光學(xué)厚度值更可能降水，但很少觀測(cè)到，這可能與觀測(cè)時(shí)間截止到14時(shí)有關(guān)。其余區(qū)域的降水概率僅為5%。

總的來(lái)說(shuō)，兩類降水云，云特征參數(shù)與降水的關(guān)系有一定差異。發(fā)生降水時(shí)，層狀云光學(xué)厚度有明顯的閾值(為17)，且光學(xué)厚度大值可達(dá)60;對(duì)流云的光學(xué)厚度大多集中于17～30之間，云頂大多高于7 km，且降水強(qiáng)度類型多樣。粒子有效半徑與降水的對(duì)應(yīng)關(guān)系不如光學(xué)厚度和云頂高度顯著。

5 結(jié)論和討論

本文研究了不同云特征參數(shù)(衛(wèi)星反演的云頂高度、云頂溫度、云光學(xué)厚度、粒子有效半徑和探空反演的云頂高度、云底到云頂之間的厚度、去除夾層的累積凈云厚)與降水的關(guān)系，并在此基礎(chǔ)上分別討論了層狀云和對(duì)流云不同降水強(qiáng)度情況下，各類云參數(shù)的頻數(shù)分布規(guī)律及與降水的關(guān)系。主要結(jié)論如下:

1)通常云厚大于5 km，且云底較低，云粒子有效半徑較大時(shí)，地面易觀測(cè)到降水。若云頂高于10 km，云光學(xué)厚度大于20，且云中無(wú)夾層或夾層較薄時(shí)，地面易出現(xiàn)較強(qiáng)降水，云中夾層厚度對(duì)降水影響較大。

2)層狀云降水過(guò)程中，隨云頂溫度降低和云光學(xué)厚度增大，有降水樣本數(shù)和無(wú)降水樣本數(shù)均呈單峰型分布;降水可由暖雨過(guò)程和冰相過(guò)程形成，但冰相過(guò)程的降水概率明顯高于暖雨過(guò)程;云光學(xué)厚度值17為降水區(qū)域的分界線，小于17時(shí)，降水概率約為17%，大于17時(shí)，降水概率躍增，可達(dá)61%;云頂高度在2.5～7.5 km時(shí)，地面若降水，則毛毛雨的概率較大;隨云光學(xué)厚度值增大，地面降水中弱降水比率不斷減小，較強(qiáng)降水比率呈增大趨勢(shì);隨云粒子有效半徑增大，降水和無(wú)降水的樣本數(shù)均不斷減小，但降水概率總體呈增大趨勢(shì)，云粒子有效半徑值與雨強(qiáng)無(wú)顯著的對(duì)應(yīng)關(guān)系。

4)云頂小于2.5 km，云光學(xué)厚度小于10時(shí)，層狀云和對(duì)流云都很難形成降水;若云頂小于7.5 km，層狀云比對(duì)流云更容易形成降水;通常層狀云的降水強(qiáng)度小于對(duì)流云。

5)層狀云和對(duì)流云的降水概率均隨云頂高度和云光學(xué)厚度的增加而增大，但降水概率與云光學(xué)厚度關(guān)系更為密切，云光學(xué)厚度大于20時(shí)，層狀云和對(duì)流云的降水概率躍增，其值均大于60%。

圖6 層狀云和對(duì)流云的降水區(qū)域分布(圖a、b、c、d的橫坐標(biāo)均為衛(wèi)星反演的云光學(xué)厚度，圖a、b的縱坐標(biāo)分別為層狀云無(wú)降水和有降水時(shí)衛(wèi)星反演的云頂高度，直線為劃分降水區(qū)域的光學(xué)厚度閾值線;圖c、d的縱坐標(biāo)分別為對(duì)流云無(wú)降水和有降水時(shí)衛(wèi)星反演的云頂高度，斜線為光學(xué)厚度和云頂高度的擬合曲線;虛線框?yàn)榻邓蟹植紖^(qū)域邊界線;●表示無(wú)降水，+表示r＜1 mm/h，△表示1 mm/h≤r＜10 mm/h，□表示r≥10 mm/h)Fig.6 Precipitation region distribution of stratiform cloud and convective cloud(In Fig.6 a，b，c，and d，the horizontal axis is all optical thickness retrieved by FY2C satellite.The vertical axis of Fig.6 a and 6b is cloud top height retrieved by FY2C satellite when there is or not stratiform cloud precipitation.The straight line stands for optical thickness threshold to divide precipitation region.The vertical axis of Fig.6 c and 6d is cloud top height retrieved by FY2C satellite when there is or not convective cloud precipitation.The oblique line is a fitted curve of optical thickness and cloud top height;and the dotted line is the boundary of centralized precipitation region.·stands for no precipitation，+r＜1 mm/h，△1 mm/h≤r＜10 mm/h，and□r≥10 mm/h)

6)云高、云厚和云光學(xué)厚度等云特征參量的組合分析，對(duì)識(shí)別降水落區(qū)和判斷降水量級(jí)更加有效。

蔡淼，周毓荃.朱彬.2010.FY2C/D衛(wèi)星反演云特征參數(shù)與地面雨滴譜降水觀測(cè)初步分析［J］.氣象與環(huán)境科學(xué)，33(1):1-6.

蔡淼，周毓荃，朱彬.2011.一次對(duì)流云團(tuán)合并的衛(wèi)星等綜合觀測(cè)分析［J］.大氣科學(xué)學(xué)報(bào)，34(2):170-179.

陳英英，周毓荃，毛節(jié)泰，等.2007.利用FY-2C靜止衛(wèi)星資料反演云粒子有效半徑的試驗(yàn)研究［J］.氣象，33(4):29-34.

陳英英，唐仁茂，周毓荃，等.2009.FY-2C/D衛(wèi)星微物理特征參數(shù)產(chǎn)品在地面降水分析中的應(yīng)用［J］.氣象，35(2):15-18.

黃美元，沈志來(lái)，洪延超.2003.半個(gè)世紀(jì)的云霧、降水和人工影響天氣研究進(jìn)展［J］.大氣科學(xué)，27(4):536-551.

蘭紅平，張儒林，江崟.2000.用紅外云圖估測(cè)小區(qū)域雨強(qiáng)及其在短時(shí)預(yù)報(bào)中的應(yīng)用［J］.熱帶氣象學(xué)報(bào)，16(4):366-373.

劉健，張文健，朱元競(jìng)，等.2007.中尺度強(qiáng)暴雨云團(tuán)云特征的多種衛(wèi)星資料綜合分析［J］.應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，18(2):158-164.

廖向花，周毓荃.2010.重慶一次超級(jí)單體風(fēng)暴的綜合分析［J］.高原氣象，29(6):1556-1564.

盧乃錳，吳蓉璋.1997.強(qiáng)對(duì)流降水云團(tuán)的云圖特征分析［J］.應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，8(3):269-275.

毛節(jié)泰，鄭國(guó)光.2006.對(duì)人工影響天氣若干問(wèn)題的探討［J］.應(yīng)用氣象學(xué)報(bào)，17(5):643-646.

邱金恒，呂達(dá)仁，陳洪斌，等.2003.現(xiàn)代大氣物理學(xué)研究進(jìn)展［J］.大氣科學(xué)，27(4):628-652.

王晨曦，郁凡，張成偉.2010.基于MTSAT多光譜衛(wèi)星圖像監(jiān)測(cè)全天時(shí)我國(guó)華東地區(qū)的梅雨期降水［J］.南京大學(xué)學(xué)報(bào):自然科學(xué)，46(3):305-316.

張杰，張強(qiáng)，田文壽，等.2006.祁連山區(qū)云光學(xué)特征的遙感反演與云水資源的分布特征分析［J］.冰川凍土，28(5):722-727.

鄭媛媛，傅云飛，劉勇，等.2004.熱帶測(cè)雨衛(wèi)星對(duì)淮河一次暴雨降水結(jié)構(gòu)與閃電活動(dòng)的研究［J］.氣象學(xué)報(bào)，62(6):790-802.

周毓荃，歐建軍.2010.利用探空數(shù)據(jù)分析云垂直結(jié)構(gòu)的方法及其應(yīng)用研究［J］.氣象，36(11):50-58.

周毓荃，陳英英，李娟，等.2008.用FY-2C/D衛(wèi)星等綜合觀測(cè)資料反演云物理特性產(chǎn)品及檢驗(yàn)［J］.氣象，34(12):27-35.

Rosenfeld D，Gutman G.1994.Retrieving microphysical properties near the tops of potential rain clouds by multispectral analysis of AVHRR data［J］.Atmos Res，34:259-283.

Correlation between cloud characteristic parameters and precipitation

ZHOU Yu-quan1，CAI Miao1，2，OU Jian-jun3，CAI Zhao-xin2，SHI Ai-li1

(1.China Academy of Meteorological Sciences，Beijing 100081，China;2.Nanjing University of Information Science＆Technology，Nanjing 210044，China;3.Shanghai Marine Observatory，Shanghai 201300，China)

Based on the cloud structural characteristic parameters retrieved by FY2C satellite and radio sounding data，combined with precipitation on ground，the relationship between cloud parameters(including cloud top height，optical thickness，particle effective radius，depth of cloud，etc)and precipitation was studied.The relationship between frequency distribution of cloud parameters and precipitation during stratiform cloud precipitation process and convective cloud precipitation process was researched further.Results show that precipitation is usually easy on the ground when cloud depth is thicker than 5 km，cloud base is low，and effective cloud particle radius is large.When cloud top height is greater than 10 km，optical thickness exceeds 20，and there is no or very thin interlayer in cloud，the surface precipitation intensity is usually more than 1 mm/h.For the stratiform cloud precipitation，if cloud optical thickness value exceeds 17，the probability of precipitation on ground will be higher.With the increase of optical thickness，surface rainfall intensity shows an increase tendency.For the convective cloud precipitation，there is a good correlation between cloud top height and optical thickness.While optical thickness value exceeds 17and cloud top is higher than 7 km，the probability of precipitation on the ground is greater.If the cloud optical thickness exceeds 20，surface precipitation intensity will increase significantly.Both the precipitation probability of stratiform cloud and convective cloud increases with cloud top height and optical thickness.The probability of precipitation is more related to optical thickness.Clouds of optical thickness value less than 10 are difficult to precipitate.If cloud optical thickness exceeds 20，precipitation probability of stratiform clouds and convective clouds will increase evidently.Comprehensive analysis of cloud top height，cloud thickness，optical thickness and other cloud parameters could be more effective to determine precipitation region and intensity on the ground.

cloud characteristic parameters;precipitation;correlation

P426

A

1674-7097(2011)06-0641-12

2011-08-10;改回日期:2011-09-28

中國(guó)氣象局關(guān)鍵技術(shù)集成與應(yīng)用項(xiàng)目(CMAGJ2011M71);中國(guó)氣象科學(xué)研究院基本科研資金(2011Y005)

周毓荃(1962—)，女，河南漯河人，博士，正研級(jí)高工，研究方向?yàn)樵平邓锢?、人工影響天氣和遙感反演分析，zhouyq05@163.com.

周毓荃，蔡淼，歐建軍，等.2011.云特征參數(shù)與降水相關(guān)性的研究［J］.大氣科學(xué)學(xué)報(bào)，34(6):641-652.

Zhou Yu-quan，Cai Miao，Ou Jian-jun，et al.2011.Correlation between cloud characteristic parameters and precipitation［J］.Trans Atmos Sci，34(6):641-652.

(責(zé)任編輯:倪東鴻)