發(fā)布時(shí)間：2020-11-01 13:10

　　 本文結(jié)合MODIS、AMSR-E、TRMM、CloudSat和CALIPSO對(duì)云、降水和輻射的觀測(cè)數(shù)據(jù),系統(tǒng)性的研究了熱帶有組織深對(duì)流系統(tǒng)的潛熱和輻射特征,并給出了熱帶區(qū)域不同云系統(tǒng)的非絕熱加熱貢獻(xiàn)。通過熱帶有組織深對(duì)流系統(tǒng)數(shù)據(jù)集(Yuan and Houze,2010)、TRMM的軌道交叉數(shù)據(jù)集和將TRMM降水分類信息的再整理,本文發(fā)現(xiàn)在深對(duì)流系統(tǒng)中,對(duì)流降水與層狀降水潛熱加熱廓線具有很強(qiáng)的正交性�；�于此,本文定義了層狀指數(shù)以定量描述層狀降雨潛熱加熱在總降雨潛熱加熱廓線中的比重,并用其定量的分析中尺度對(duì)流(MCSs)潛熱加熱結(jié)構(gòu)隨區(qū)域和尺度變化。發(fā)現(xiàn)隨著MCSs尺度的變化,其潛熱加熱結(jié)構(gòu)會(huì)出現(xiàn)系統(tǒng)性差異:小的MCSs系統(tǒng)在5-6km層的加熱作用最強(qiáng),而大的MCSs系統(tǒng)其加熱高度的極值通常出現(xiàn)在6-7km(陸地)和7-8km(海洋)。這種結(jié)構(gòu)的變化主要反映了層狀降雨類型潛熱加熱在總潛熱加熱中所占比重的變化。不同對(duì)流區(qū)域間對(duì)比表明深對(duì)流系統(tǒng)潛熱加熱存在較大海陸差異,其中大陸性對(duì)流區(qū)域(非洲與南美)MCSs降雨層狀指數(shù)較低,其潛熱加熱相對(duì)海洋系統(tǒng)更集中在較低層。在不同海洋區(qū)域間亦存在一定差異,主要表現(xiàn)為東太平洋對(duì)流輻合區(qū)MCSs潛熱加熱的層狀性質(zhì)整體較其他海洋區(qū)域強(qiáng),這也和之前研究表明的該區(qū)域平均層狀降水相對(duì)貢獻(xiàn)較大的情況相吻合。根據(jù)交叉軌道數(shù)據(jù)得到不同云系統(tǒng)的潛熱結(jié)構(gòu)的變化性質(zhì),本文利用MODIS和AMSR-E的降水觀測(cè)評(píng)估了熱帶區(qū)域的潛熱三維結(jié)構(gòu),并給出了有組織深對(duì)流系統(tǒng)與系統(tǒng)外降雨云對(duì)熱帶區(qū)域的潛熱貢獻(xiàn)。熱帶云系統(tǒng)輻射加熱結(jié)構(gòu)的建立則通過對(duì)深對(duì)流數(shù)據(jù)集、MODIS、CloudSat和CALIPSO的觀測(cè)數(shù)據(jù)的結(jié)合。本文考察了MCSs系統(tǒng)在熱帶區(qū)域的年平均輻射強(qiáng)迫凈加熱率,也獲得了熱帶區(qū)域輻射凈加熱分布的三維結(jié)構(gòu)。通過和潛熱結(jié)構(gòu)的對(duì)比,發(fā)現(xiàn)其輻射強(qiáng)迫加熱的分布主要集中在9km以上。在量級(jí)上MCSs系統(tǒng)的潛熱加熱較輻射強(qiáng)迫加熱大。通過將熱帶區(qū)域潛熱三維結(jié)構(gòu)和輻射加熱三維結(jié)構(gòu)組合,利用熱流量方程簡(jiǎn)單的計(jì)算了熱帶區(qū)域的垂直速度,并與再分析資料進(jìn)行了對(duì)比驗(yàn)證。由于大氣非絕熱加熱結(jié)構(gòu)是影響大氣環(huán)流的重要因子,本文基于觀測(cè)得到的熱帶不同云系統(tǒng)非絕熱加熱有助于未來進(jìn)一步深入理解不同云系統(tǒng)對(duì)大氣環(huán)流的影響。
【學(xué)位單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2019
【中圖分類】：P426.5
【部分圖文】：

２．１．１．１?ＴＲＭＭ儀器和掃描參數(shù)??韻關(guān)隨獅Ｍ?（義結(jié)潛熱）。??詳見圖２．１。??圖２．１、�。遥停蛢x器ｉ則量路徑圖??（ｈｔｔｐｓ：／／ｐｍｍ．ｎａｓａ．ｇｏｖ／ｓｉｔｅｓ／ｄｃｆａｕｌｔ／ｆｉｌｅｓ／ｉｍａｇｃＣｋｉｌｌｅｒｙ／ｔｒｍｍ＿ｉｎｓｔｒｕｍｃｎｔ＿ｌａｒｇｅ．ｊｐｇ）??８??

１８號(hào)停止運(yùn)行）、ＣＡＬＩＰＳＯ、ＣｌｏｕｄＳａｔ、ＧＣＯＭ－Ｗ１及ＯＣＯ－２這七顆衛(wèi)星組成了??Ａ－Ｔｒａｉｎ“衛(wèi)星編隊(duì)”，這些衛(wèi)星成員將在下午１：?３０左右相繼穿越赤道，其觀測(cè)??時(shí)間間隔見下圖２．２，其成員詳細(xì)信息見下表２．２。??ｆＶ?導(dǎo)??ｍＩＩｈ??圖２．２、Ａ－Ｔｒａｉｎ衛(wèi)星觀測(cè)時(shí)間間隔（２０１７年）??（ｈｔｔｐｓ：／／ａｔｒａｉｎ．ｎａｓａ．ｇｏｖ／ｉｍａｇｅｓ／Ａ－Ｔｒａｉｎ—ｗ－Ｔｉｍｅ２０１７＿ｗｅｂ．ｊｐｇ）??１１??

兩者軌道交叉部分，然后再將這些交叉點(diǎn)對(duì)應(yīng)的潛熱、降水、降水類型等和深對(duì)??流數(shù)據(jù)集識(shí)別的亮溫、降水、系統(tǒng)類別和尺度等信息匹配起來，具體算法實(shí)現(xiàn)見??下圖２．３。現(xiàn)將匹配算法簡(jiǎn)單說明如下：??１６??
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本文編號(hào)：2865577