早在1961年Riehl等^[1]和Yanai ^[2]就指出深厚的积云在热带大气的热量平衡中扮演着重要的角色，在大尺度数值模式中，必须包括对积云对流作为加热源的参数化。大量的研究表明：大气中的云是辐射、对流、湍流、微物理、动力等大量复杂过程相互作用的结果，其发生、发展的每一步都伴随着能量交换，如云中水汽的凝结和蒸发，云对太阳短波辐射的反射、吸收及其自身的长波辐射等等，都存在大量的热量交换过程。因而，研究认识云的结构特征及其相关联的加热机制，对认识天气气候变化规律具有十分重要的意义。

云的形成、发展、演变，与环境大气的水汽状况、稳定程度密切相关。对于云气候特征的研究主要应用人工观测资料和卫星遥感资料，集中于总云量、高云、低云的分布特征，云的光学厚度、水汽含量、云顶温度、云顶气压等方面。Warren等^[3]研究指出全球云的分布特征是洋面云量均值高于陆面。Minnis等^[4]的研究表明层积云在洋面上出现频率明显偏多。Yu等^[5]的研究表明，雨层云的出现频率在东亚大陆特别是我国中东部地区较高。刘洪利等^[6]研究表明，我国云量分布的总体形势是南多北少, 云量最高的地区是西南地区, 云量最少的地区是塔里木盆地和内蒙古中西部。刘瑞霞等^[7]研究认为，我国总云量的分布表现了季风气候的特点，春夏季多于秋冬季。2006年，可对云内部结构进行主动、定量探测的CloudSat卫星发射升空，许多学者应用CloudSat资料开展了大量的云气候特征方面的研究工作。Sassen等^[8]应用CloudSat资料，统计分析了各类云的云量，并比较了与地面观测和ISCCP(International Satellite Cloud Climatology Project)云量的差异。Luo等^[9]利用14个月的CloudSat观测资料对比分析了东亚季风区和印度季风区的云量和云垂直结构及其季节变化。汪会等^[10]采用3年(2006年9月—2009年8月)的CloudSat资料对比分析了东亚季风区、印度季风区、西北太平洋季风区和青藏高原地区的云量和云垂直结构及其季节变化特征。

青藏高原因其海拔高、面积大，境内地形高耸、领域广阔，为研究云微观物理特性、云与大气环流的联系以及云辐射反馈作用提供了一个天然试验平台^[11]。魏丽等^[12]针对青藏高原地区云的水平和垂直分布特征研究认为：高原及周围地区的云状有明显的地域特性，高原北侧盛行高云，主体盛行积雨云，东南侧多为层状低云。李昀英等^[13]分析了高原地区层状云分布形式的环流背景，认为青藏高原东侧层云大量堆积的根本原因是高原大地形的动力作用。王胜杰等^[14]用CloudSat卫星资料对比分析了青藏高原、高原南坡及南亚季风区的不同类型云的云顶高、云底高及云体厚度等。赵艳风等^[15]利用CloudSat卫星资料统计分析了青藏高原云水路径的水平分布及雷达反射率的空间分布特征。

以上众多研究围绕云包括青藏高原云的气候特征，取得了很多研究成果。但各种尺度的云又是如何与其周围环境相互作用？对此问题，Yanai等^[16]指出积云作为一个整体内嵌于大尺度运动系统内，积云对流发生的尺度小，对大尺度环流的影响不会被直接观测到，然而，它的影响可以从大尺度环流系统的热量和水汽收支中推断出来。

针对热量和水汽收支的研究，国内外学者大多集中于不同区域视热源(Q₁)、视水汽汇(Q₂)的诊断计算及其分布和变化特征方面。如Yanai等^[17]分析讨论了全球Q₁、Q₂的分布及其季节变化特征，针对全球八个典型区域分析了Q₁、Q₂的垂直分布及其季节变化。江宁波等^[18]研究了亚洲季风区大气热源和水汽汇的季节变化。王黎娟等^[19]讨论了西北太平洋副高位置变动与大气热源的关系。罗凝谊等^[20]对东亚大气热源的气候学特征进行了分析。王群等^[21]分析了春季青藏高原地区大气热源的气候特征。本文将应用7年的CloudSat资料，针对青藏高原、东亚季风区、西北太平洋地区，分析研究其云系发生频率及结构特征，并诊断计算上述三个地区的Q₁、Q₂，对比分析不同地区云发生频率的分布和变化对大气加热的影响，分析认识三个不同地区云系结构及其相联的加热机制，以期为高分辨率数值模式次网格云参数化提供更多参考。

在云系发生频率结构的对比分析中主要应用2006年5月18日—2013年5月18日CloudSat卫星的2B_CLDCLASS云分类资料中的经纬度、高度和云类型数据。

CloudSat卫星搭载了一部3 mm 94 GHZ的云剖面雷达(CPR)，可通过对云体自上而下进行“体扫”来探测云系的垂直结构，其沿轨分辨率为1.7 km，横轨分辨率为1.4 km。垂直方向共有125层，每层厚度为240 m。观测产品主要有标准数据和辅助数据。标准数据分为两类，一类是由云剖面雷达直接观测得到的数据产品，另一类是由直接观测产品结合MODIS等其他卫星产品反演得到的数据产品。这些产品包括：雷达回波强度，雷达反射率，云分类，云覆盖和液态水、冰水含量，辐射通量和加热率等。CloudSat的云分类产品(2B_CLDCLASS)是结合云剖面雷达CPR、CALIPSO(激光雷达)以及MODIS(被动遥感)数据，根据不同云具有不同的光谱特性、结构和物理特征来判别分类。具体分类中依据云的垂直和水平特征、有无降水、云的温度(EC预报数据)以及MODIS观测的向上的辐射等信息将云分为8类：高积云(Ac)、高层云(As)、积云(Cu)、深对流云(Dc)、雨层云(Ns)、层云(St)、层积云(Sc)以及高云(卷云、卷积云、卷层云)，其中，层云、层积云、积云、雨层云、深对流云为低云，高积云、高层云为中云，高云统归为一类。

云分类产品(2B_CLDCLASS)数据为N×125的二维数组，其中，N是一轨扫瞄数据的廓线数目，每条廓线包括125层云类型的数据。本文挑选出7年间CloudSat卫星经过青藏高原、东亚季风区、西北太平洋地区的所有轨道，根据每条轨道中扫描廓线的经纬度提取出该区域内扫描的各类云廓线总数N，进一步统计出在某层(Z)和某地(X)，出现K类云的次数为M(X，Z，K)，则：

K类云出现的频率剖面为：

K类云的空间分布频率为：

本文在对比分析三类地区大气加热场特征中，选用2006年5月—2013年5月每天四次与CloudSat资料相同时段的欧洲中心0.75 °×0.75 °再分析资料(ERA-Interim)，分别计算三个地区的视热源Q₁、视水汽汇Q₂的总平均与季节平均，来讨论加热场特征。

视热源、视水汽汇根据Yanai等^[22]的研究，由热量与湿度学收支方程计算，即：

方程中，θ是位温，q是水汽的混合比，V是水平速度，ω是气压垂直速度，p是气压，R和C_p分别是气体常数与干空气的定压比热，k=R/C_p，L是单位质量的凝结潜热，p₀=1 000 hPa。在实际计算中，上述变量定义在网格上，即代表了网格尺度的平均值。在所计算的Q₁和Q₂中，不仅有网格尺度的作用也有次网格尺度(一般可认为是来自于对流云)的贡献。根据Yanai等^[22]的工作，Q₁和Q₂可以写为：

方程中c是单位质量空气的凝结率，e是云水的再蒸发率，s=C_pT+gz是干静力能，Q_R是辐射加热或冷却。符号上划线代表网格平均，上撇代表网格尺度无法解析的变量(或次网格量)如积云和湍流作用等。进一步推导可得出：

可以看出次网格的作用可以由网格尺度的Q₁、Q₂和Q_R得到，上式在热带地区被广泛用于对积云对流活动的诊断分析。

讨论各类云出现频率及Q₁、Q₂的季节变化时，按照春季(MAM)(3、4、5月)、夏季(JJA)(6、7、8月)、秋季(SON)(9、10、11月)、冬季(DJF)(12、1、2月)四个季节的划分进行统计分析。研究区域为青藏高原地区(105~125 °E, 25~35 °N，简称TP)、东亚季风区(105~125 °E, 25~35 °N，简称EA)、西北太平洋地区(125~140 °E, 0~15 °N，简称WNP)，具体范围见图 1。

图 1

图 1 研究区域地形 TP:青藏高原；EA：东亚风区；WNP：西北太平洋地区。

统计分析CloudSat资料样本时间段内青藏高原上云的发生频率，各类云总的发生频率为35%(图 2a，黑色廓线)，其中：低云的频率最大，接近21%；中云次之，频率14%；高云的频率最小(图 2a，红色廓线为低云，蓝色为中云，绿色为高云)。频率分布廓线表明，青藏高原云系以低云和中云为主，出现高云的频率较低。根据CloudSat云分类算法低云和中云的分型特征，可见：高原上云系的特点是云层范围大、高度低(相对地面)、反射率大，云中颗粒大，多由冰晶、水滴组成。这样的云系特征与青藏高原地形有关，大气运动受高原地形阻挡，引起爬坡、大范围的缓慢上升运动是高原云系形成的主要原因。

图 2

图 2 青藏高原云发生频率随高度变化廓线图        横坐标为频率(单位：%)，纵坐标为高度(单位：km)。 a.总云和高、中、低云频率垂直分布；b.八类云频率垂直分布；c.夏季八类云频率垂直分布。

按公式(1)分别计算所有样本资料的八类云在不同高度层的发生频率，进一步细分青藏高原云系的主导类型。由图 2b可见，高层云(As)、雨层云(Ns)频率最大，为12%，其次为层积云(Sc)6%，高积云(Ac)和积云(Cu)频率为2%~3%，卷云(高云，Ci)、深对流云(Dc)频率最小。青藏高原云系的主导类型是高层云和雨层云。高层云(As)温度低、云层厚、范围大、云反射率大，云粒子主要由冰晶组成。雨层云(Ns)云层深厚，云粒子主要由水滴组成，伴有持续降雨或降雪，通常是大范围缓慢上升运动形成，这些特征与高原动力、热力作用相一致。

图 3为东亚季风区云的发生频率随高度变化图，各类云总的发生频率为22%(图 3a，黑色廓线)，小于青藏高原。其中：低云的频率仍然最大，接近17%；中云次之，最大频率11%；高云频率最小，最大频率仅为7%(图 3a，红色廓线为低云，蓝色为中云，绿色为高云)，但已明显大于青藏高原高云频率。低云是东亚季风区的主导云型。图 3b是高、中、低三类云细分后八类云的垂直分布特征，平均而言，各类云出现频率相差不大，除积云(Cu)发生频率较小外，深对流云、高积云、雨层云为5%，层积云略高，高层云和卷云最大，接近10%。与高原相比，卷云、高积云、深对流云频率较大，但雨层云的发生频率较高原偏小，仅为5%。分析季节变化，冬季，东亚季风区以层积云(Sc)、雨层云(Ns)为主，深对流云冬季频率最小。春季，卷云、高层云(As)频率最大。夏季，以卷云、高层云和深对流云为主，且卷云和深对流云的发生频率在四季中最大(图 3c)。秋季，除高层云发生频率接近10%外，其他均在5%左右。根据CloudSat云分型方法，结合各季节云发生频率的特点，可以看出，夏季东亚季风区对流上升运动强盛，卷云、深对流云频率大；冬季气流相对稳定，雨层云、层积云频率高；春季、秋季是过渡季节，由冬到夏，卷云、高层云频率增多(春季)，由夏到冬，卷云、深对流云频率减弱明显(秋季)。这些特征表明，云系发生频率的特征及其季节变化与东亚季风的季节变化相联系，东亚季风的季节性进退演变，决定了该地区云系的发生频率。

图 3

图 3 东亚季风区云发生频率随高度变化廓线图        横坐标为频率(单位：%)，纵坐标为高度(单位：km)。 a.总云和高、中、低云频率垂直分布；b.八类云频率垂直分布；c.夏季八类云频率垂直分布。

西北太平洋地区云的发生频率与前两个地区相比，表现出明显不同的特点。各类云总的发生频率为27%(图 4a，黑色廓线)，其中：低云和高云的频率大，最大值分别为16%和19%，中云频率最小，频率最大值为10%(图 4a，红色廓线为低云，蓝色为中云，绿色为高云)。从八类云发生频率的垂直分布来看，卷云、深对流云、高层云是这一地区的主导云系(图 4b)，卷云的频率最高(17%)，深对流云、高层云次之(接近10%)。从季节变化来看，卷云四季频率与其他类型云相比都是最大，均超过15%，夏季接近20%(图 4c)，深对流云和高层云四季频率仅次于卷云，均较高，夏季表现更为突出(图 4c), 接近15%。层积云发生频率总体较小，但其季节变化相对明显，冬季最大(近9%)，夏季最小(5%)。总体上，西北太平洋地区深对流云、卷云发生频率高的特征与该地区水汽充沛、上升运动强盛相关，与这一热带海洋地区的热力状况和水汽条件相联系。另外，其各类云发生频率也表现出季节变化不突出的特征。

图 4

图 4 西北太平洋地区云发生频率随高度变化廓线图        横坐标为频率(单位：%)，纵坐标为高度(单位：km)。 a.总云和高、中、低云频率垂直分布；b.八类云频率垂直分布；c.夏季八类云频率垂直分布。

图 5为青藏高原、东亚季风区、西北太平洋地区高、中、低云发生频率垂直分布对比图，西北太平洋地区高云频率明显大于其他地区，青藏高原高云频率最低。东亚季风区和西北太平洋地区的中云、低云频率大体相当，青藏高原中、低云频率较其他两个地区略偏大。这样的特征表明，热带海洋地区相对高原和平原陆地而言，对流活动更为旺盛，潜热释放、感热和热量的垂直输送更活跃。青藏高原大地形抬升，更有利于低云和中云的形成与发展。

图 5

图 5 青藏高原、东亚季风区、西北太平洋地区高、中、低云发生频率垂直分布对比        横坐标为频率(单位：%)，纵坐标为高度(单位：km)。a.高云频率垂直分布；b.中云频率垂直分布；c.低云频率垂直分布。

从云发生频率最大值的高度来看，西北太平洋地区高云的高度较其他两个地区高，达12 km，青藏高原中云高度较其他两个地区高2 km，约为8 km；低云频率最大值高度，西北太平洋地区、东亚季风区很低，约为1~2 km，青藏高原为6 km, 主要是叠加了高原自身海拔高度。

通过以上分析可知，青藏高原雨层云、高层云发生频率大，东亚季风区卷云、高层云、深对流云发生频率高，西北太平洋地区卷云、深对流云、高层云发生频率大，为进一步对比分析其在不同地区的频率分布情况，图 6给出了三个地区卷云、高层云、雨层云、深对流云等四种云型发生频率的对比图(图 6a~6d分别为卷云、高层云、雨层云、深对流云；图中红色线为青藏高原，蓝色线为西北太平洋地区、绿色线为东亚季风区)。由图可见，青藏高原雨层云频率高于其他地区(图 6c中红色线条)；西北太平洋卷云、深对流云频率明显比其他地区高(图 6a、6d中蓝色线条)；东亚季风区与其他地区相比没有频率较高的云型，各类云发生频率大小介于其他地区之间。三个地区的高层云(图 6b)发生频率差别不大，青藏高原略偏高。

图 6

图 6 卷云、高层云、雨层云、深对流云在不同地区发生频率的对比        横坐标为频率(单位：%)，纵坐标为高度(单位：km)。a.卷云(Ci)；b.高层云(As)；c.雨层云(Ns)；d.深对流云(Dc)。

云的形成是大气中的水汽因各种原因达到过饱和而发生凝结或凝华的过程，水汽的凝结必然伴随着对周围大气的加热。对此，基于以上三类地区云系发生频率的特点，为进一步探讨与云系相联的加热机制，本文应用Yanai等^[22]的热力学收支方程，计算了三个对比研究区域的视热源(Q₁)、视水汽汇(Q₂)，分析讨论不同地区云系对大气的加热作用。

图 7为三个研究区域范围内(如图 1红色线框包含的TP、EA、WNP范围)，视热源(Q₁)、视水汽汇(Q₂)不同等压面高度区域平均值的垂直廓线。由图 7a可见，Q₁在350 hPa以下为正，Q₂为正，Q₂的正值大小占到Q₁的一半，表明凝结潜热以及来自高原地表的感热对大气的加热贡献都很大。对照高原云系发生频率特点(图 2a)，低云、中云发生频率高，与Q₂正值区相对应，且低云频率最大值在6 km左右(图 2a红色线条)，与Q₂的峰值拐点高度也较为一致，说明高原地区的低云、中云高频多发。在低云、中云的形成过程中，一方面由于高原地面感热作用，产生大气上升运动，另一方面受高原地形抬升作用，水汽上升凝结形成云系，其凝结释放的潜热进一步加热大气，是高原的主要加热机制之一，且对高原大气的加热能占到感热加热一半的贡献。另外，高层(350 hPa以上)Q₁为负值，主要是辐射冷却的结果。

图 7

图 7 青藏高原(a)、东亚季风区(b)、西北太平洋地区(c)Q1、Q2平均值垂直分布

由图 7b可见，东亚季风区近地层(850 hPa以下)Q₂为负值，说明该地区地表蒸发较强。中、低层Q₂正值区较大，表明凝结潜热释放是其主要的加热机制，这与东亚季风区有较高发生频率的低云、中云相一致，Q₂峰值拐点高度与低云频率最大值高度(图 3a红色线条)也能很好的对应。Q₁中、低层因Q₂正值的贡献，为正值，对周围大气加热。高层Q₁为负值，主要是辐射冷却作用。

图 7c的Q₁、Q₂廓线相近，表明西北太平洋地区凝结潜热释放是加热大气的主要贡献者。Q₁、Q₂峰值在大约600 hPa高度分离，表明加热的发生与深厚积云相关联。对比分析西北太平洋地区云发生频率，深对流云(图 4b粉色线条)是该地区主导云系之一，二者有很好的对应关系。

图 8a~8d是青藏高原Q₁、Q₂的四季变化情况，四季Q₂均为正值，说明高原上四季都有凝结潜热释放加热大气，从大小变化看，季节特征明显。冬季，Q₂相对最小，春季逐步增大，夏季最大，秋季又逐渐变小，这样的变化特征与高原上低云发生频率的季节变化特征相一致，峰值高度与低云频率最大值高度也相近。Q₁冬季为负值，主要是地面蒸发和辐射冷却强，500 hPa回到0值的变化主要是Q₂凝结潜热的贡献。春、夏季300 hPa以下Q₁、Q₂均为正值，Q₂正值为Q₁正值的近一半，感热加热和凝结潜热释放的共同作用是高原大气的主要加热机制。秋季，辐射冷却增强，Q₁正值减小。

图 8

图 8 青藏高原、东亚季风区、西北太平洋地区Q1、Q2平均值垂直分布季节变化 a~d.青藏高原冬、春、夏、秋季；e~h.东亚季风区冬、春、夏、秋季；i~l.西北太平洋地区冬、春、夏、秋季。

图 8e~8h为东亚季风区Q₁、Q₂的季节变化，冬、春、秋季近地层Q₂负值，是这一地区地面蒸发的表现，Q₂正值区随着由冬向夏的季节过渡，逐步增大，夏季Q₂全部为大的正值，与Q₁廓线相似，且600 hPa附近二者分离，说明夏季，东亚季风区感热加热和凝结潜热释放是主要的加热机制，并与深厚积云相关联，也表明了东亚季风区夏季风的爆发。这样的加热机制与东亚季风区夏季低云(深对流云Dc)和中云(高层云As)发生频率(图 3c)的分布相一致。Q₁冬、春、秋季的负值要明显小于青藏高原地区，表明该地区辐射冷却相对要小很多。

由图 8i~8l可见，西北太平洋地区Q₁、Q₂廓线相似，均为大的正值区。各季节，Q₁、Q₂在700~600 hPa高度上均出现了二者相分离的情况，表明感热加热和凝结潜热是该地区各季节的主要加热机制，加热的发生与深厚积云相关联。各季节Q₂的廓线都有两个峰值，表明各季节均存在与积云对流相关联的湿静能涡旋垂直输送。对照该地区云系发生频率的季节变化特征，西北太平洋地区深对流云发生频率大，在各季节都是主导云系，其形成过程中凝结释放潜热是这一地区的主要加热机制。

另外，对比图 8三类地区Q₁、Q₂廓线，春、夏季青藏高原Q₁、Q₂特征与其他地区明显不同。由于高原特殊的大地形及其众多湖泊的作用，春夏季节，高原上热力作用和大地形抬升的动力作用，使得高原对大气的感热加热作用更大，潜热加热大气仅占到感热加热的一半。与此相比较，东亚季风区、西北太平洋地区春、夏季对大气的加热主要是云系形成过程中凝结潜热释放的贡献。

综上所述，青藏高原、东亚季风区、西北太平洋地区Q₂的垂直分布特征及其季节变化与三个地区云发生频率特征对应较好。青藏高原的低云(雨层云)、中云(高层云)发生频率高，在其形成过程中，凝结释放潜热，加热大气；东亚季风区低云(深对流云)、中云(高层云)发生频率高，特别是夏季，深对流云频率大，对该地区加热大气贡献很大；西北太平洋地区深对流云在各季节发生频率都高，其形成过程中凝结释放潜热以及湿静能涡旋垂直输送是主要的加热机制。

本文应用CloudSat卫星观测的2006年5月18日—2013年5月18日7年资料，对比分析了青藏高原、东亚季风区、西北太平洋地区云发生频率的特征，并利用欧洲中心ERA-Interim再分析资料，分别计算了三个地区的Q₁、Q₂，分析探讨了三个地区与云发生频率相联系的加热机制，得出以下结论。

(1) 青藏高原云的发生频率为35%，其中：低云的频率最大，接近21%；中云次之，频率14%；高云的频率最小。具体云类型中，高层云、雨层云出现频率最大，为12%，其次为层积云6%，高积云和积云频率为2%~3%，高云(卷云)、深对流云频率最小。高原上的主导云型是高层云和雨层云。

(2) 东亚季风区云的发生频率为22%，其中：低云的频率最大，接近17%；中云次之，最大频率11%；高云频率最小，最大频率为7%。具体云类型中，高层云和卷云最大，接近10%，深对流云、高积云、雨层云频率为5%，层积云频率略高，积云发生频率最小。云系发生频率的季节变化特征明显，夏季，深对流云频率明显增大。

(3) 西北太平洋地区云的发生频率为27%，其中：高云和低云的频率大，分别为19%和16%，中云频率最小，为10%。具体云类型中，卷云的频率最高(17%)，深对流云、高层云次之(接近10%)。季节变化上，卷云四季频率都为最大，深对流云和高层云四季频率仅次于卷云，均较高。

(4) 云发生频率最大值的高度上，西北太平洋地区高云的高度较其他两个地区高，达12 km；青藏高原中云高度较其他两个地区高2 km，约为8 km；低云频率最大值高度，西北太平洋地区、东亚季风区很低，约为1~2 km，青藏高原为6 km, 主要是叠加了高原自身海拔高度。

(5) 青藏高原、东亚季风区、西北太平洋地区Q₂的垂直分布特征及其季节变化与其云发生频率特征对应较好。青藏高原的低云(雨层云)、中云(高层云)发生频率高，在其形成过程中，凝结释放潜热，加热大气；东亚季风区低云(深对流云)、中云(高层云)发生频率高，特别是夏季，深对流云频率大，对该地区加热大气贡献很大；西北太平洋地区深对流云在各季节发生频率都高，在形成过程中凝结释放潜热以及湿静能涡旋垂直输送是该地区主要的加热机制。

(6) 不同地区、不同类型云对大气的加热贡献不同，有待于进一步深入研究不同地区云及其相联的加热机制，定量描述云形成过程中对大气的加热贡献，为云参数化提供依据。