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对亚洲季风区域云-辐射-降水关联的

观测分析

摘要 此项研究使用2001-2014年卫星观测和再分析研究云辐射效应（CREs）季节性的特征，云辐射效应与云量（CF）以及包括中国东部（EC）和南亚（SA）在内的亚洲季风区降水（AMR）的联系。云辐射效应显现出强烈的季节性变化，但同时明确地显示出两个地区云量与降水之间不同的联系。对于EC来说，CREs通过短波（SW）冷却占主导地位，净CRE年平均值达，其峰值处于夏季，同时，大量不透明的低层云导致冬季大气层顶（TOA）强反照率（gt;0.5）。对于SA来说，由于与高云的频繁发生相联系的长波（LW）CRE对SWCRE的同步补偿导致全年存在弱的净CRE。对于整个AMR来说，虽然云垂直结构尤其在夏季扮演了重要的角色，但是短波云辐射效应与云量的主导类型有极大的联系。SA的CRE与降水之间的联EC系比更紧密，表明了前者季风环流的显著影响。EC的SWCRE仅仅在一定程度上与降水有联系，并显示出明显地地区性变化。进一步的研究中需要关注云微观以及宏观物理性质的垂直分布，以及与AMR降水系统的联系。

关键词 云辐射效应 云量 降水 亚洲季风区域 季节性变化

1.引言

在被大气辐射加热、地表能量平衡、大气环流和降水所影响的地球气候系统的能量和水循环中，云扮演了很重要的角色（Randall et al. 2007；Boucher et al. 2013）。在过去的几十年里，使用卫星观测以及气候模型模拟在研究云物理特性以及它们的气候影响方面做了许多努力（Trenberth et al. 2009；Stubenrauch et al. 2013），尤其是云辐射效应（CREs）（Loeb et al. 2009）。大气层顶（TOA）的云辐射效应代表了云对短波辐射（SW）以及长波辐射（LW）的体效应，同时也是研究云辐射相互作用和诊断气候模型相关问题的有效方法（Ramanathan et al. 1989；Loeb et al. 2012）。降水是水循环的重要象征，因此，CREs与通过大气环流与决定了CREs的云特性的降水有一些潜在的物理关系。目前，全球云辐射平衡的全球示意图已经被一些研究所总结（Trenberth et al. 2013；LEcuyer et al. 2015）。同时，模拟的云、辐射以及降水与在全球规模的一个确定的范围的观察相一致；然而，在一个区域的规模下就有很大的偏差（Flato et al. 2013）。提升对云、辐射和降水的相互作用，以及它们在气候模型方面参数化的理解是在预测潜在的未来气候变化方面最大的不确定因素之一 （Stephens 2005；Bony et al.2013）。区域性的云-辐射-降水的联系因此是需要坚强关注的课题。

亚洲季风区（AMR），主要包括中国东部（EC）和南亚（SA），是研究云和降水的重要区域。云与降水在AMR均显示出强的季节性变化，夏季季风系统展现出频繁且强烈的降水（Webster et al. 1998；Ding and Chan 2005）。亚洲季风不仅极大地影响区域能量及水文过程，而且在全球气候变化中，通过大范围循环的相互作用，表现出重要的影响（Webster et al. 1998；Ding and Chan 2005；Wang 2006）。对当前以及预测的区域性气候进行建模，对于超过20亿人口居住的AMR的社会经济的重要的。当前的气候模型极难关注于AMR主要气候进程的再现（Wang 2006；Rajeevan and Nanjundiah 2010；Boo et al. 2011），一些模型的偏差已经造成云和辐射的发展（Li et al. 2009, 2013；Stevens and Bony 2013；Wang et al. 2014；Dolinar et al. 2015）。因此，检测与CREs相关联的科学问题对理解和预测AMR气候系统以及相关性的变化是极为重要的。

图1显示全球年平均总云量（CF）、全天候反照率、净CRE和TOA的辐射收支。此外，冰雪覆盖的高海拔地区、北半球大多数的沙漠、青藏高原（TP）和层状云降水区域（例如：北太平洋和北大西洋，东南太平洋和南海）均有高反照率。注意青藏高原以东的EC，它显示出高反照率（gt;0.45）（图1，b）和同纬度陆地净CRE（）（图1，c）的地区，可以得出地区性云特性（Wang et al. 2004；Yu et al.2004）。由于云具有强反射率，EC中TOA的净辐射收支为负值（最高达）（图1，d），达到降温冷却的效果。相反，SA周围以及西太平洋地区TOA的净辐射收支为正值（图1，d），达到增温加热的效果。正如表1所列，EC的短波云辐射效应（SWGRE）和净CRE 的年平均值均明显大于SA 和北半球的年平均值。EC以及SA这一具有区别性的云效应说明这两个区域云的类型以及属性是不同的。

图1 年平均：a为由GOCCP（面向GAM的CALIPSO卫星云产品）的2007-2014年的数据得到总云量（%，TCF）；b为全天候反照率；c为净CRE（，NCRE）；d为由NASA CERES-EBAF的20014-2014年数据得到的TOA净辐射收支（）。黑色的方框表示亚洲季风区域（AMR），包括中国东部（EC，，）和南亚地区（SA，，）。

表1 辐射通量，大气层顶的净云辐射效应和反照率，中国东部、南亚地区以及北半球（NH）的平均总云量（TCF）和云辐射效应（CREs）

表2 此项研究中使用的全球月平均云产品

表3 本研究中使用的缩写和变量名称缩写 全名

AMR 亚洲季风区

AOD 气溶胶光学深度

BOB 孟加拉湾

CC 相关系数

CF 云量

CRE 云辐射效应

CERES 云和地球的辐射能量系统

EC 中国东部地区

EBAF 能量平衡与场

GOCCP 面向GAM的CALIPSO卫星云产品

HCF 高云云量

ISCCP 国际卫星云气候学计划

LCF 低云云量

LWCRE 长波云辐射效应

LWP 云水路径

MCF 中云云量

MODIS 中分辨率图像分光辐射谱仪

NCRE 净云辐射效应

NSWCRE 归一化短波云辐射效应

OLR 出射长波辐射

有效辐射

RH 相对湿度

SA 南亚

SWCRE 短波云辐射效应

TCF 总云量

TP 青藏高原

TOA 大气层顶

虽然目前的一些研究并不完全地显示出这些不同的CREs对AMR的影响（Rajeevan and Srinivasan 2000；Wang et al. 2004；Yu et al.2004）以及注意到EC以及SA中CRE的不同（Yu et al.2001；Luo et al.2009），但这些研究都首先关注到特定的季节，尤其在缺乏对CREs年周期的深度调查。年周期是亚洲季风气候最强烈的标志（Webster et al.1998；Ding 2007）。因此， CFs和由此产生的CREs在AMR中表现出标志性的季节性迁移与季风环流紧密相关（Chen and Liu 2005；Luo et al. 2009；Guo and Zhou 2015）。除此之外，CREs易受云种类、CFs和气象场的影响（Hartmann et al. 1992；Bony et al.1997）。许多研究已经表明，在热带对流区域长波云辐射效应（LWCRE）与高云有着密切的关系（Kiehl 1994），SWCRE与低云有着紧密的联系，例如下沉运动盛行的东太平洋海岸线（Wood and Bretherton 2006；Clement et al. 2009）。然而，对于 CREs与CFs相似气候关系以及AMR中的季节性变化的研究却很少。另一方面，几乎没有研究关注AMR中CRE的季节性变化与降水是如何联系的。上述提及到的这些方面研究的欠缺阻碍了，在亚洲季风区域气候模型下，对云-辐射-降水过程预测的发展。因此，对CRE年周期更深层次的描绘以及确定这两个区域云辐射降水关联的相似性与差异性是极为重要的。

此项研究的目的是使用近期卫星与再分析的数据从气候状态的视角研究CRE的季节性特征以及AMR中CREs与CFs和降水的联系。EC和SA是主要的亚洲季风性区域的子区域，我们关注将CFs与CREs的年周期，尤其是夏季与冬季的相似性与差异性。此外，我们也将验证CREs与列云量和降水的联系并对比这两个AMR的子区域的这些联系的季节性变化。这片文章的剩余部分有如下安排：第二部分将描述此项研究的资料及方法；第三部分将展现AMR中CREs的季节性变化；第四部分将讨论EC以及SA的CREs和column云量的特点，以及第五部分是它们与降水之间的关系；最后，在第六部分将给出总结和讨论。

2.资料与方法

2.1观测与再分析的数据

此项研究的TOA的辐射通量是从NASA云与地球辐射能量系统（CERES）得到，利用最新CERES的能量平衡与场（EBAF-TOA）的Ed2.8数据组（Doellong et al. 2013）。CERES - EBAF包括了在晴空以及全天天空情况下的TOA入射SW辐射通量和出射的SW和LW辐射通量。同时，CERES- EBAF数据组已经被广泛的应用于研究地球气候系统云与能量循环方面（Loeb et al. 2009；Wild et al. 2013）。因此，将Ed2.8数据组作为观测辐射的数据组。CERES数据组有的高空间分辨率，2000年5月至2014年12月的数据用于研究。

包括，云水路径（液水，冰晶）以及粒子尺度在内的云的特性均来自于云与地球辐射能量系统中等分辨率图像分光辐射谱仪（下文：MODIS）SYN1第3版的数据组（Minnis et al. 2011 a，b），如CERES - EBAF有着相同时间长度相同的数据和水平分辨率。同时，总、高、中和低云量（下文为：TCF，HCF，MCF和LCF）以及三维云垂直分布是从来自于CALIPSO云产品（GOCCP）的大气环流模型（GCM）中得到。GOCCP数据基于CALISPO卫星数据组，为评估气候模型中云量的模拟而设计（C

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