1 引言
云覆盖约65%以上的地球表面， 对地表辐射收支平衡和水文循环有重要调节作用， 影响着地球能量平衡和气候变化 （Gao et al， 2014； L'Ecuyer et al， 2019； 胡树贞等， 2020； 王瑾等， 2022）。一方面， 云可以反射来自太阳的短波辐射， 吸收地表和对流层低层大气的长波辐射， 并自行向外发射红外辐射， 从而影响全球或局地的辐射收支平衡（Smalley and L'Ecuyer， 2015； Haladay and Stephens， 2009； 吕玉环等， 2021； 王帅辉等， 2011）。另一方面， 云可将挥发的水分通过降水返回到地表并参与到地球的水循环中， 调节地气系统水循环平衡（周天等， 2013）。但由于云本身的复杂性和多样性， 及与其他要素之间的相互作用， 气候模型在模拟和预测云的过程中存在不确定性（Gao et al， 2014； Zhang et al， 2013）。因此， 了解云的区域变化、 分布及其内部结构特征， 对掌握云调节气候的机制、 改进气候模拟、 预测等有极其重要的意义。
云信息可以通过不同的观测渠道获取， 如地基、 机载、 气象卫星和云雷达等（汪会等， 2011； 周镜石和王东海， 2016）。早期通过地面观测可以较好地获取局地云信息， 但由于站点空间分布不均匀和观测者主观因素的限制， 无法获得完整的云结构信息（刘健等， 2016； 张德杰等， 2022）。机载设备有利于进行个例分析但区域代表性差， 存在一定局限性， 且人工成本高（宇路， 2020）。以上观测手段空间代表性有限且难以获得长期准确的观测结果。气象卫星资料以其重访周期短、 信息丰富、 覆盖面积广等优势， 为深入了解云的特征提供了重要机会， 但由于常规气象卫星上所搭载的探测设备有限， 通常仅能获取云顶及云内部的信息。因此该类卫星观测对于云的认识只停留在表面和宏观结构特征， 对垂直方向上云的三维结构了解甚少（位晶和段克勤， 2018）。2006年， 搭载首部云探测雷达云卫星（CloudSat）与云-气溶胶激光雷达和红外探测者观测卫星（Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation， CALIPSO）在美国发射， 它可以对全球范围内云的垂直分布以及云系结构进行研究， 为探测全球云的三维结构提供了新的视角。目前， 已有较多学者对全球、 不同区域以及特殊环境如青藏高原等地区的云特征进行了研究（位晶等， 2020； 范梦奇等， 2019； 叶培龙等， 2014）， 如Sassen et al（2008）对全球卷云的高度、 厚度， 及季节变化等进行了分析， 结果表明， 全球卷云平均发生率为16.7%； Ghasemifar et al（2021）利用CloudSat资料激光雷达云分类产品（Radar-Lidar Cloud Classification， 2B-CLDCLASS-LIDAR）探测了伊朗上空云层的特征及平均高度； 彭杰等（2013）基于CloudSat数据对东亚地区及其子区域的云垂直结构特征进行了分析； 王帅辉等（2011）基于CloudSat云分类产品（Cloud Classification， 2B-CLACLASS）针对中国及周边地区云垂直结构特征进行了分析， 发现中国南方地区中高云的云层厚度都大于北方地区， 且青藏高原和帕米尔高原地区中云和高云的高度及厚度偏小； 刘建军和陈葆德（2017）应用CloudSat资料分析了青藏高原地区不同类型云的垂直和水平分布特征； 辛悦等（2023）利用CloudSat-CALIPSO对大兴安岭地区云的垂直结构特征进行了分析， 结果表明该地区云顶高度和云底高度分别呈现双峰型和单峰型分布形式。
黄土高原位于半湿润半干旱气候带， 其气候复杂多样， 降水的时空分布极不均匀， 降水事件变化较为复杂（卢珊等， 2022）， 而云作为连接降水过程的中介， 其垂直分布特征是深入了解该地区降雨机制的关键（位晶和段克勤， 2018）。因此， 应深入对黄土高原地区云特征进行分析， 以期更好地了解该地区的降水特征， 为水资源保护和治理提供科学依据。近年来有学者通过不同观测手段对黄土高原地区云特征进行了探索， 周天等（2013）利用台站地基激光雷达资料对黄土高原地区云的垂直分布特征进行了分析， 发现夏季云主要出现在4 km的高度层， 其他季节主要以低云为主， 随着高度增加， 云层出现频率逐渐减小。Zhang et al（2023）基于Himawari-8云产品， 分析了黄土高原云特性， 发现云频率和光学厚度高值主要出现在黄土高原南部， 而云有效半径值较高的地区出现在黄土高原北部。对于黄土高原地区云的三维结构和微观特征， 特别是云垂直分布特征、 云水含量和云粒子有效半径等特征的研究较少， 缺乏对云系系统性的认识。因此， 本文基于CloudSat-CALIPSO资料， 分析2007 - 2016年黄土高原地区云宏观及微观特征的多年变化趋势及垂直分布特征， 将有助于更深入地认识黄土高原地区云的特征， 为该区域气候变化、 水资源保护等提供科学依据。
2 数据来源与方法介绍
2.1 研究区域
黄土高原位于我国北方地区与西北地区的过渡带（33°43′N -41°16′N， 100°54′E -114°33′E）， 地势西北高、 东南低， 气候上北部和西部为温带大陆性气候、 东部和南部为温带季风气候。气温年日较差大， 东西部温度变化也较大。该地区由西北向东南依次跨越干旱、 半干旱和半湿润区， 干湿条件差异显著， 地形环境复杂， 导致该地区降水分布存在时空差异（肖蓓等， 2017）。本文参照肖蓓等（2017）的研究将黄土高原划分为4个典型区域， 这四个区域分别定义为半湿润区I（34°5′N -36°5′N， 107°E -112°E）， 半干旱区II（38°5′N -40°5′N， 106°7′E -111°E）， 干旱区III（37°N -39°36′N， 103°5′E -106°5′E）， 寒旱区IV（35°N -38°N， 100°8′E - 103°5′E）， 各研究区域见图1 。
2.2 数据介绍
本文采用美国航空航天局（National Aeronautics and Space Administration， NASA）发布的2007 - 2016年云卫星（CloudSat）资料云水含量产品［Cloud Water Content （Radar-only）， 2B-CWC-RO］数据集（包括云水含量、 有效粒径和数浓度等参数）及其与云-气溶胶激光雷达和红外探测者观测卫星（Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation， CALIPSO）结合的激光雷达云分类产品（Radar-Lidar Cloud Classification， 2B-CLDCLASS-LIDAR）数据集（包括云顶高度、 云底高度和云层数等参数）， 该产品集每个轨道约有37081个星下像素点， 每个像素点沿轨和跨轨的分辨率为2.5 km和1.4 km， 垂直分辨率为240 m， 每条廓线具有125个不同高度的数据， 轨道周期约16天（Wang and Sassen， 2007）。目前， 卫星数据更新到2019年6月， 但2011年、 2012年、 和2018年数据缺测严重， 为了保证数据统计的完整性， 分析中未使用2011年、 2012年、 2018年和2019年数据。
2.3 数据处理方法
本文分析了2007 -2016年云出现频率、 云高（云顶高度和云底高度）、 云层数、 云水含量、 云滴有效半径和云滴数浓度的年、 月以及季节变化规律， 其中季节划分为： 春季（3 -5月）、 夏季（6 -8月）、 秋季（9 -11月）、 冬季（12月至次年2月）。对于云出现频率计算， 首先选出不同季节经过各研究区的CloudSat轨道， 然后筛选轨道上落入区域的采样廓线， 并进一步筛选出其中存在云的廓线， 计算各个区域云出现的频率， 公式如（1）所示。在有云出现的廓线中， 统计各云层数廓线出现的次数， 出现频率计算公式如（2）所示。
式中： 为各区域云出现频率； 为落入研究区域的采样廓线线数； 为有云存在的廓线数； 为单（多）层云的相对云分数， 为研究区内观测到单（多）层云的廓线数。
3 不同子区域云系宏观特征
3.1 云出现频率变化特征
云的出现频率在一定程度上能够反映出地区的气候特征， 与局地的太阳辐射、 降水量、 低空环流形势等密切相关， 对了解局地气候变化等方面具有重要的影响（辛悦等， 2023）。从2007 -2016年黄土高原四个区域云出现频率的年际变化特征［图2 （a）］可以看出， 四个区域云出现频率年均值在58.26%~65.16%， 但四个区域在2007 -2016年云出现频率随时间的变化趋势趋于一致， 都呈波动状态且在2013年出现最低值， 其中半湿润区和寒旱区在2013年云出现频率相较于其他年份明显减小， 而半干旱区和干旱区虽云出现频率同样减小， 但以上两个区域减小程度较半湿润区和寒旱区较小， 可能因为半湿润区受东亚季风影响且控制时间长以及寒旱区海拔高、 靠近青藏高原， 易受青藏高原季风影响， 其水汽变化受大气环流影响更明显， 而半干旱及干旱区受秦岭山脉对夏季风北上的阻碍作用而使其水汽含量相对稳定， 变化较小（肖蓓等， 2017； 符传博等， 2019）。整体来说， 黄土高原四个区域云出现频率随时间呈先下降后上升趋势。就不同区域而言， 半湿润区和寒旱区年平均云出现频率相对较高， 达到60%以上， 半干旱区和干旱区的年平均云出现频率较低， 分别为59.41%和58.26%。
黄土高原四个区域云出现频率月变化特征如图2 （b）所示。半湿润区云出现频率在7月出现最大值， 为83.27%， 最小值出现在12月为45.11%， 而半干旱区云出现频率月变化波动幅度较大， 最大值出现在3月份， 为77.39%， 在12月份云出现频率最小， 只有36.33%。干旱区和寒旱区， 这两个区域云出现频率月变化趋势与半干旱区一致， 分别在3月和4月有最高值， 在12月都出现最低值。总体而言， 黄土高原四个区域云出现频率季节变化趋势一致， 春夏季云出现频率高于秋冬季。四个区域夏季云出现频率最高， 分别达到75.01%、 68.18%、 66.21%和72.10%， 冬季云出现频率最低， 分别为55.03%、 46.72%、 46.95%和55.08%， 与夏季云出现频率相差20%左右。
3.2 云层数分布特征
在大气环流模式中， 云层数的多少不仅影响大气层和地表的辐射效应， 而且可能对近地层云的发展高度产生影响， 使降水强度发生变化（王胜杰等， 2010； 张晓等， 2015）。图3 给出了各季节各区域云层数的分布特征。四个区域均以单层云为主， 约占总云量的60%， 云出现频率随着云层数的增加逐渐降低。多层云主要以两层云为主， 三层云相对较少， 占比低于总云量的10%。而四层以上的多层云只达到总云量的0.3%~1.5%。总体上， 黄土高原四个区域云层出现频率从高到低依次表现为单层云、 双层云、 三层云、 四层及以上。从不同季节和云层数出现频率上看， 各季节主要以单层云为主， 其中， 半湿润区夏季单层云出现频率低于其他季节， 其他三个区域单层云出现频率最低值都出现在春季。与单层云不同， 多层云在半湿润区出现频率最大值出现在夏季， 而其他区域出现在春季。
3.3 云高度及几何厚度变化特征
不同高度的云通常在地气系统中产生不同的辐射效应， 如低云可能导致地表冷却， 而高云起加热作用（Subrahmanyam and Kumar， 2013）， 因此了解各个区域云层的高度信息以及季节变化对深入了解该区域的气候变化有一定的意义。图4 给出了四个区域的每个季节的单层、 双层、 三层云各层（云顶和云底）的平均高度（文中的高度均为距离地表的相对高度）， 结果表明， 单层云云顶和云底高度在半湿润区的春季出现最大值， 在半干旱区的冬季有最低值。相比之下， 双层云及三层云云顶和云底最大高度均在半湿润区的夏季出现， 但不同云层的云顶和云底高度最低值具有显著的区域差异。双层云下层云顶和云底高度在寒旱区的冬季出现最低值， 上层的最低值则在半干旱区的冬季出现。三层云下层云顶和云底高度都在半干旱区的冬季有最低值； 中层和上层的云顶和云底高度最低值则在寒旱区的冬季出现。整体上云层的云顶和云底高度在各区域随季节变化趋势一致， 单层云的云顶和云底高度最大值均是在春季， 而多层云则是在夏季较高， 这与黄土高原地区夏季辐射加热作用强、 对流活动旺盛有关。同时， 云高的区域差异较大， 半干旱区以及寒旱区云层相对较低， 半湿润区云层相对较高。
云层的几何厚度通过各云层的云顶和云底平均高度之差计算得出， 如表1 所示。经比较发现， 四个区域云几何厚度基本在1~4 km， 仅半干旱区三层云上层云的云几何厚度为0.91 km。多层云各层的云几何厚度明显小于单层云的， 且多层云云层数越多， 云几何厚度就相对越小。在三层云中， 中层云的云几何厚度小于下层和上层的云几何厚度， 除在半湿润区的秋季和半干旱区的冬季， 中层的云几何厚度略高于上下两层。云几何厚度季节变化规律为： 春、 夏季的单层云和双层云的云几何厚度大于秋、 冬季， 而三层云在春、 秋季大于夏、 冬季。
表1 研究区域不同云几何厚度Table 1 Different cloud geometric thicknesses in the study area |
| 区域 | 不同云几何厚度/km | ||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 季节 | 单层云 | 双层云下层 | 双层云上层 | 三层云下层 | 三层云中层 | 三层云上层 | |
| 半湿润区 | 春季 | 3.30 | 1.98 | 2.39 | 1.71 | 1.19 | 1.93 |
| 夏季 | 3.11 | 2.00 | 1.66 | 1.27 | 1.12 | 1.34 | |
| 秋季 | 2.82 | 1.89 | 1.90 | 1.30 | 1.39 | 1.43 | |
| 冬季 | 2.15 | 1.68 | 1.92 | 1.58 | 0.95 | 1.37 | |
| 半干旱区 | 春季 | 3.05 | 2.05 | 1.82 | 1.48 | 1.09 | 1.59 |
| 夏季 | 3.65 | 2.15 | 1.58 | 1.47 | 1.11 | 1.41 | |
| 秋季 | 2.24 | 1.37 | 1.54 | 1.16 | 1.09 | 1.35 | |
| 冬季 | 1.56 | 1.44 | 1.40 | 1.10 | 1.27 | 0.91 | |
| 干旱区 | 春季 | 2.93 | 1.95 | 1.89 | 1.53 | 1.11 | 1.50 |
| 夏季 | 3.38 | 2.03 | 1.71 | 1.43 | 1.11 | 1.36 | |
| 秋季 | 2.40 | 1.74 | 1.82 | 1.52 | 1.18 | 1.41 | |
| 冬季 | 2.05 | 1.43 | 1.55 | 1.19 | 1.00 | 1.27 | |
| 寒旱区 | 春季 | 3.06 | 1.98 | 2.06 | 1.52 | 1.22 | 1.66 |
| 夏季 | 3.11 | 2.00 | 1.67 | 1.45 | 1.11 | 1.34 | |
| 秋季 | 2.66 | 1.95 | 1.72 | 1.54 | 1.15 | 1.37 | |
| 冬季 | 2.13 | 1.49 | 1.84 | 1.11 | 1.06 | 1.50 | |
4 不同子区域云系微观特征
4.1 云水含量
云水含量包括液态水含量和冰水含量， 其不仅直接反映大气云水资源情况， 而且影响云滴的生长、 降水的形成和强度（光莹等， 2017）。图5 （a）~（d）给出了黄土高原各区域云液态水含量在垂直方向上的季节变化。发现云液态水含量主要分布在8.5 km以下， 液态水含量随高度的升高， 先迅速下降， 再逐渐减少， 在云层下部约1 km的高度层出现峰值。云液态水量随季节变化明显， 表现为夏季云液态水含量多， 冬季少的特征， 这与夏季水汽比较充足且温度高有关（郑倩等， 2022； 张敬书等， 2023）。此外， 夏季云液态水含量形成高度高于其他季节， 这是因为夏季具有丰富的水汽条件， 强烈的对流， 大量的水汽能够被输送到较高高度（张华等， 2015）。在区域变化上， 各季节液态水含量表现为半湿润区较高， 年均值达到253.75 mg·m-3， 干旱区较低， 为245.42 mg·m-3。这与3.1部分半湿润区云出现频率较高， 而干旱区云出现频率最低的结果一致。
如图5 （e）~（h）， 云冰水含量分布高度最大不超过16.5 km， 夏季冰水含量的形成高度高于其他季节， 且夏季四个区域冰水含量的最大值都出现在7 km左右， 其中半干旱区的冰水含量值高于其他区域。另外在夏季， 干旱区和寒旱区在14 km左右存在另一个高值区， 冰水含量达到了140 mg·m-3以上。与液态水含量不同， 冰水含量分布高度高且集中。总体而言， 四个区域液态水含量在各季节随高度的变化呈单调递减趋势， 高度越高液态水含量越小。冰水含量在夏季各区域随高度变化较大， 而在其他季节均随着高度的升高呈现先增大后减小的趋势。
4.2 云滴有效半径
云滴有效半径对云层的散射特性以及云的微物理过程都有一定的影响， 因此， 研究云滴有效半径对了解云微物理过程具有重要意义。对于液滴有效半径的垂直分布研究发现［图6 （a）~（d）］， 各季节液滴有效半径在14 μm左右。在半湿润区， 最高值出现在夏季8 km左右的高度层， 为16.37 μm； 半干旱区和干旱区的峰值则出现在春季6.5 km左右的高度层， 分别为25.02 μm和19.41 μm； 而寒旱区在冬季0.5 km左右的高度上， 液滴有效半径有最大值， 为19.14 μm。总之， 各区域液滴有效半径随高度的变化不明显。
4.3 云滴数浓度
云滴数浓度是指单位体积所包含的云滴数量， 通过云滴数浓度可以了解降水过程中云的发展阶段及变化情况。如图7 （a）~（d）所示， 液滴数浓度的范围在各个区域以及各个季节都是90 cm-3以下， 随着高度的升高， 液滴数浓度递减， 最高高度达到8.5 km左右， 在云层的底部出现高值区。在季节变化方面， 夏季液滴数浓度最大， 冬季液滴数浓度最小。总体上， 液滴数浓度随高度变化趋势与液态水含量随高度变化的趋势一致， 其存在着明显的季节变化与区域差异。
与液滴数浓度分布情况不同［图7 （e）~（h）］， 冰粒子数浓度的范围在300 L-1以下， 主要分布在16.5 km以下， 相比较其他季节， 夏季冰粒子数浓度分布的高度有明显的升高。因区域和季节的不同， 冰粒子数浓度的最大值也不同， 对于半湿润区和半干旱区， 冰粒子数浓度最大值出现在春季， 分别为289.54 L-1和145.86 L-1， 高度在13.32 km和11.58 km。而干旱区和寒旱区冰粒子数浓度在夏季最高， 分别为271.71 L-1和295.99 L-1， 高度在15.15 km和13.89 km。在10 km以下的高度层， 各个区域四季的冰粒子数浓度随高度变化不明显， 除在半干旱区冬季和夏季略有变化。而在10 km以上， 各区域四季冰粒子数浓度随高度变化较大。与液滴数浓度相比， 冰粒子数浓度高值区都在液滴数浓度较低的区域， 其季节差异不大， 分布高度比液滴数浓度高且分布比较集中。
5 结论
利用2007 -2016年CloudSat-CALIPSO卫星2B数据集， 分析了黄土高原地区四个典型区域云宏观、 微观参量垂直分布特征， 结果表明：
（1） 受地形和季风影响， 四个区域云出现频率的年际变化呈先下降后上升的趋势， 在2013年出现了最低值。在月变化上， 半湿润区云出现频率最大值在7月， 其他区域云出现频率的峰值主要出现在3月份， 而最小值均出现在12月。总体上， 黄土高原四个区域云出现频率的季节变化趋势一致， 春夏季云出现频率高于秋冬季， 且在夏季云出现频率最高。
（2） 黄土高原各区域， 单层云在云系中占主要部分， 多层云主要以两层云为主， 三层云及以上的云层相对较少。不同云层的云高（云底高度和云顶高度）最值表现为： 单层云和多层云的云高最大值分别出现在半湿润区的春季和夏季， 最小值都出现在半干旱区的冬季。另外， 随着云层数的增多， 云几何厚度逐渐减小， 但主要集中在1~4 km。总体上， 四个区域单层云云几何厚度春夏季大于秋冬季， 但多层云云几何厚度季节变化不显著。
（3） 黄土高原各区域云的液态水含量远大于冰水含量， 主要分布在8.5 km以下， 低于冰水含量形成高度。随着高度减小， 液态水含量增多。冰水含量随高度变化波动较大但分布高度相对集中。同时， 液态水含量和冰水含量的垂直分布均有着明显的季节变化和区域差异。黄土高原四个区域液滴和冰粒子有效半径分别集中在13.5~14.5 μm和57~60.5 μm， 液滴有效半径随着高度的变化波动较小， 而冰粒子有效半径随着高度的升高逐渐减小。液滴数浓度在各个区域四季都小于90 cm-3。随着高度变化， 冰粒子数浓度值呈单调递减趋势。冰粒子数浓度则随着高度升高逐渐增大， 且分布比较集中， 没有明显的季节性差异。
本研究利用CloudSat-CALIPSO卫星产品， 分析了黄土高原不同区域云宏、 微观物理量的垂直分布特征及其季节变化规律， 为气候模式准确描述该地区云的宏、 微观物理分布特征提供了参考依据。但是由于该卫星为极轨卫星， 时间分辨率较低， 无法对云层进行连续观测， 此外， 其空间分辨率较低， 对于面积较小的区域， 研究云在空间上的分布变化不够精确， 有一定的困难。所以尚需结合其他卫星数据来弥补其不足。