趙傳峰，楊以坤

(北京師范大學(xué)全球變化與地球系統(tǒng)科學(xué)研究院，北京100875)

引言

云在地球系統(tǒng)輻射能量平衡和大氣水循環(huán)中扮演著至關(guān)重要的作用(Ramanathan et al.，1989；Harri?son et al.，1990；Hartmann et al.，1992；Norris，2005；IPCC，2013；Zhao and Garrett，2015)。對于輻射能量平衡，云通過反射太陽輻射使得地面白天不會太熱(Sch?neider，1972；Ramanathan et al.，1989)，通過阻擋長波輻射使得夜間不會太冷(Garrett and Zhao，2006；Zhao and Garrett，2015)，從而使得地球適合人類生存。在大氣水循環(huán)方面，江河湖海的水汽蒸發(fā)以后通過云和降水為陸地提供重要的淡水資源。云對輻射的調(diào)節(jié)能力和形成降水的多少與云的宏微觀特征緊密相關(guān)(Twomey et al.，1977；Albrecht，1989；Garrett and Zhao，2006)。然而，云特征的觀測一直存在較大誤差，云的表征也是模式天氣預(yù)測和氣候預(yù)估中最大的不確定性因子(IPCC，2013)。要充分理解未來天氣和氣候變化，需要獲得更為準(zhǔn)確的云特征，對云發(fā)生發(fā)展過程形成更為準(zhǔn)確的理解。

云宏微觀特征可以通過原位觀測和遙感觀測獲得，包括飛機(jī)原位觀測、地基和衛(wèi)星遙感觀測。飛機(jī)觀測在各類觀測中的準(zhǔn)確度最高，但由于觀測成本高和觀測環(huán)境不能過于惡劣等原因而造成觀測時間、觀測次數(shù)和觀測樣本有限。飛機(jī)觀測數(shù)據(jù)通常用于云發(fā)展過程和特征的個例研究和參數(shù)化構(gòu)建(Jensen et al.，2016；Zhao et al.，2018b；Yang et al.，2019；Zhao et al.，2019b)，而很難用于獲取長時間或大范圍的云宏微觀特征。衛(wèi)星遙感觀測包括靜止衛(wèi)星和極軌衛(wèi)星觀測，分別具有較高的時間分辨率和空間分辨率，且能夠?qū)崿F(xiàn)大范圍觀測，因此在云特征觀測上具有很大的獨特優(yōu)勢，被廣泛用于云特征的反演、統(tǒng)計研究和模式模擬評估研究(Xie et al.，2013；Wang and Zhao，2017；Li et al.，2018；Bao et al.，2018，2019；Chen et al.，2019；Wang et al.，2019；Zhang et al.，2019；Zhao et al.，2019a；Yang et al.，2020)。然而，衛(wèi)星云觀測的不確定性相對較大，時間和空間分辨率相對于飛機(jī)和地面還是過于粗糙而無法用于很多云相關(guān)過程研究。地面云遙感觀測精度多介于飛機(jī)和衛(wèi)星觀測之間、時間分辨率高且能長時間連續(xù)觀測，并且可以與地面多種儀器觀測配合，共同反演云特征或彼此進(jìn)行印證(Zhao et al.，2012b；Garrett and Zhao，2013；Zhao et al.，2014a，2016；Yang et al.，2018)。在實際應(yīng)用中，飛機(jī)原位觀測多用于對地面或衛(wèi)星遙感觀測的診斷和評估(Garrett and Zhao，2013；Zhao et al.，2020b)；地面遙感觀測多用于對衛(wèi)星遙感觀測和模式模擬研究的診斷和評估(Zhao et al.，2012a；Xie et al.，2013；Ma et al.，2018)，而衛(wèi)星遙感觀測多用于對模式模擬研究的診斷和評估(Xie et al.，2013；Ma et al.，2018)。

地面云遙感觀測自20世紀(jì)末以來，已經(jīng)逐漸在多個站點構(gòu)建并自動運行，包括國際著名的美國能源部大氣輻射觀測計劃(Atmospheric Radiation Measure?ment program，ARM)(Ackerman and Stokes，2003)。相應(yīng)的，利用地基云遙感觀測的反演方法在過去30 a間發(fā)展非常迅速，但是云反演產(chǎn)品之間彼此差異較大(Huang et al.，2012；Zhao et al.，2012b)。在宏觀特征方面，由于主動遙感儀器垂直分辨率的差異，云回波信號的臨界值選取等問題，各個方法在云識別、云邊界和云相態(tài)的反演上還存在著較大差異(Zhao et al.，2014a)。在微觀特征方面，由于很多云遙感反演方法采納的數(shù)據(jù)不同、方法理論基礎(chǔ)存在差異、所使用的假設(shè)不同、以及根據(jù)不同飛機(jī)觀測采納的經(jīng)驗參數(shù)也不同，不同云反演產(chǎn)品間存在著較大差異，為準(zhǔn)確或可靠的使用這些云產(chǎn)品造成困擾(Zhao et al.，2012a)。為有效合理使用云反演產(chǎn)品，不僅需要研發(fā)統(tǒng)一的云反演不確定性量化方法(Zhao et al.，2014b；Chen et al.，2015)，更需要全面認(rèn)識其機(jī)理、假設(shè)、優(yōu)勢和局限性。本文對現(xiàn)有地基云遙感觀測及反演技術(shù)進(jìn)行系統(tǒng)總結(jié)歸納，以期為地基云遙感反演方法和產(chǎn)品的應(yīng)用提供參考。

1 地基云遙感觀測

1.1 觀測儀器及計劃

圖1 全球較為著名的地面云相關(guān)變量綜合觀測站點分布情況(分別來自美國的大氣輻射觀測計劃ARM和歐洲的Cloudnet站點網(wǎng),圖為兩個計劃2015年的站點分布圖,2015年以后站點數(shù)目有所變化,引自早期的ARM網(wǎng)站)Fig.1 The spatial distribution of ground stations for several well-known world comprehensive atmospheric experiments,including the U.S.Depart of Energy(DOE)Atmospheric radiation measurement program(ARM)and the Europe Cloudnet project.Note that the stations shown here are for the time period before 2015,and the stations have changed a little since 2015.Source:ARM website of early version.

地基云遙感觀測可以提供連續(xù)、高時間分辨率的云觀測數(shù)據(jù)，被廣泛應(yīng)用于云特征的評估診斷研究和過程機(jī)理研究，具有重要的科學(xué)意義。圖1為全球較為著名的地面云相關(guān)變量綜合觀測站點分布情況，分別來自美國的ARM和歐洲的Cloudnet站點網(wǎng)。注意該圖為兩個計劃2015年的站點分布圖，2015年以后站點數(shù)目獲得了進(jìn)一步增加。盡管圖1僅給出了2個觀測計劃的部分站點信息，但其表明了歐美發(fā)達(dá)國家地區(qū)的地面云觀測站點相對較為豐富。與之相反，亞洲、非洲和南美洲的觀測站點相對較為稀少。事實上，ARM計劃從1989年開始連續(xù)開展了包括云降水的大氣綜合觀測，旨在探測和研究云與生物圈，太陽輻射穿過大氣的特征和大地向外的返回輻射狀況。該計劃包括3個固定站點觀測和2個移動觀測。3個固定站點分別為中緯度美國南部大平原站點(South?ern Great Plain，SGP)，北極阿拉斯加北坡站點(North Slope of Alaska，NSA)，東北大西洋站(Eastern North At?lantic，ENA)。2015年之前ARM計劃還在熱帶西太平洋(Tropical Western Pacific，TWP)設(shè)有3個固定站點，即圖1中的Darwin，Manus和Nauru三個站點。歐洲Cloudnet項目起始于2001年，主要目的是利用地面站點網(wǎng)絡(luò)的觀測對天氣預(yù)報模式中云和氣溶膠廓線模擬進(jìn)行連續(xù)診斷。Cloudnet現(xiàn)在由歐洲ACTRIS(Aerosol，Clouds and Trace Gases Research Infrastruc?ture)項目支持，目前在歐洲有16個地面常規(guī)觀測站點，分 別 是Bucherest、Cabauw、Chilbolton、Granada、Hyyti?l?、Juelich、Kentt?rova、Leipzig、Lindenberg、Mace Head、Munich、Norunda、Ny?lesund、Palaiseau、Poten?za、Schneefernerhaus，其中Chilbolton、Cabauw和Palais?eau觀測時間相對較長。中國2000年后一些高校和科研院所也陸續(xù)建立了一些地基綜合觀測站點，然而含有云觀測站點的相對較少，連續(xù)觀測時間相對較短。圖2給出了包含地基云觀測的部分站點分布圖，其中比較具有代表性的含云觀測站點有蘭州大學(xué)SACOL站點、中科院大氣所香河站點、合肥物質(zhì)研究所科學(xué)島站點，另外還有一些短期觀測的綜合實驗。表1列出了美國、歐洲和中國有關(guān)地基云測量站點、觀測時間和有關(guān)云觀測的相關(guān)信息。

圖2 中國近些年開展的地基云觀測實驗部分站點(站點連續(xù)觀測的時間相對圖1中的國際站點短暫)Fig.2 Part of the experimental ground stations for atmospheric observations installed in China,including cloud observations.Note that the continuous observation periods at these stations are relatively shorter than those at the international sites shown in Fig.1.

1.2 地基云遙感參數(shù)

云特征可分為宏觀特征和微觀特征。云的宏觀特征包括云量、云出現(xiàn)頻率、云頂高度、云底高度、云頂溫度、云底溫度、云幾何厚度和云光學(xué)厚度等；云微觀特征包括云相態(tài)、云水含量、云粒子譜分布、云滴數(shù)濃度、冰晶形狀、冰水含量、云滴有效半徑等。目前云宏觀特征觀測的儀器主要包括云高儀(Ceil?ometer)、云雷達(dá)(Millemeter cloud radar，MMCR)、微脈沖激光雷達(dá)(Micropulse lidar，MPL)、探空廓線(Radio?sonde)、拉曼激光雷達(dá)等。通常而言，云高儀和微脈沖激光雷達(dá)具有較高的垂直空間分辨率，可以達(dá)到10 m以下(如7.5 m)，對云識別和云邊界的確定具有優(yōu)勢。然而，云高儀和微脈沖激光雷達(dá)由于波長較短而衰減很快，加上為了對眼睛無傷害而限制激光能量，所以這兩種儀器無法穿透較厚云層而失去了對厚云云頂?shù)奶綔y能力。與之相比，云雷達(dá)又稱毫米波云雷達(dá)，具有很強(qiáng)穿透能力在云頂探測和云層探測上具有獨特優(yōu)勢，對細(xì)小的云霧粒子具有較高的探測精度；但由于毫米波云雷達(dá)工作波長介于1~10 mm之間(主要為W波段3 mm/94 GHz和Ka波段8 mm/35 GHz)受雨的衰減相當(dāng)嚴(yán)重，因此云雷達(dá)一般只探測非降水云、毛毛雨、霧及沙塵暴。此外，由于云雷達(dá)垂直分辨率要比云高儀和微脈沖激光雷達(dá)粗糙而對于薄云探測能力弱。相對于主動遙感儀器而言，被動遙感通過測量輻射波譜信息，可以用于識別云的存在與否(云量)，卻很難準(zhǔn)確判斷云邊界。探空廓線對云的觀測主要是利用溫度和濕度廓線，設(shè)定閾值從而確定云的存在、邊界等信息。對于云微觀特征的觀測，現(xiàn)有技術(shù)也多是基于云雷達(dá)、微脈沖激光雷達(dá)、微波輻射計(Microwave Radiometer)、大氣輻射干涉儀(Atmospheric Emitted Radiance Interferometer，AERI)等。第2節(jié)會對具體方法進(jìn)行詳細(xì)介紹。圖3給出了地基云觀測的結(jié)構(gòu)示意圖，包含了常用的地基云遙感觀測儀器。

2 地基云遙感反演

對應(yīng)不同的云宏微觀特征，現(xiàn)有研究多采用不同的遙感儀器和遙感反演方法。一般而言，云的遙感觀測首先是確定云的存在與否，即云識別問題，同時可以基于觀測進(jìn)一步判定云量或者云的頻率。當(dāng)判定有云以后，第二步是獲取云的宏觀特征，即云底高度、云頂高度、云底溫度、云頂溫度、云厚等特征。第三步一般是對云相態(tài)的確定，區(qū)分水云、冰云以及混合云。針對不同的云相態(tài)，分別采取不同的遙感反演方法進(jìn)一步獲取云的微觀特征，也就是第四步。最后，即第五步，基于獲取的云宏微觀特征，結(jié)合對云的理論認(rèn)知，獲取其它未直接反演獲得的云宏微觀物理量，如云水含量、云滴數(shù)濃度等。下面就不同的云特征遙感反演方法進(jìn)行綜述。

表1 美國、歐洲和中國地區(qū)部分地基云測量站點相關(guān)信息Table 1 Part of the ground stations and related information in U.S.,Europe and China.

圖3 地基云遙感觀測結(jié)構(gòu)設(shè)備示意圖(包含了常用的地基云遙感觀測儀器)Fig.3 Illustration of ground-based remote sensing of clouds,which demonstrates the often used cloud remote sensing instruments.

2.1 云識別

云的識別通常包括四種方法:基于主動遙感回波信號的主動遙感方法，基于探空相對濕度的探空識別方法，基于被動遙感亮溫或者圖像的被動遙感方法，以及基于飛機(jī)云水含量和云粒子數(shù)濃度觀測的原位探測方法。其中基于飛機(jī)原位觀測的云水含量和云粒子數(shù)濃度方法不屬于地基云遙感觀測，在這里不予介紹。

2.1.1 被動遙感識別法

美國氣象協(xié)會對云的定義是人的眼睛可以看到的水成物集合體，屬于被動遙感的圖像方法。隨著遙感探測技術(shù)的發(fā)展，相機(jī)取代眼睛，人們利用照相機(jī)識別云的存在和多少，并進(jìn)行記錄留存。無論是人眼還是相機(jī)，除了識別云的存在，還可以初步估算云量?；谌搜酆拖鄼C(jī)對云量的估算一般采用十分制，如1/10，2/10等。國內(nèi)外早期的云觀測主要采用人工觀測和十分制方法。與此同時，根據(jù)人的感覺或者云在陽光下的陰影位置，早期觀測還可以大致判斷云底的高度并對云的類型進(jìn)行劃分，即高云、中云和低云。這種觀測通常存在較大的誤差，較粗糙的時間分辨率(觀測時次有限)和較低的垂直分辨率(僅判斷低、中、高云)。

20世紀(jì)70年代左右，輻射波譜觀測儀器開始普及使用，無論是用在地面還是衛(wèi)星觀測平臺上。目前測量輻射波譜信息的儀器有很多，如大氣輻射干涉儀、多光譜旋轉(zhuǎn)遮蔽影帶輻射儀(Multifilter Rotation Shad?ow-band Radiometer，MFRSR)、微波輻射計等。如圖4所示，利用輻射波譜信息可以根據(jù)亮溫隨波譜的變化判斷云的存在與否，甚至可以結(jié)合冰水復(fù)折射指數(shù)隨波譜變化進(jìn)一步判定云的相態(tài)(Garrett and Zhao，2013)。利用輻射波譜可以連續(xù)觀測云特征而具有較高的時間分辨率，尤其是紅外輻射波譜，可以全天候(白天+夜間)開展云的識別探測。但是輻射波譜信息無法確定云量和云的高度?？紤]到其高時間分辨率，輻射波譜的探測可以提供云出現(xiàn)的時間頻率?；谔├諆鼋Y(jié)假設(shè)(Taylor，1938)，時間上的云出現(xiàn)頻率可以間接代表云量的多少。

圖4 被動遙感識別探測云的方法個例示意圖(引自Ahn et al.,2014)Fig.4 An example for the cloud detection algorithm based on passive remote sensing observations at ground stations(Adopted from Ahn et al.,2014).

2.1.2 主動遙感識別方法

不同于被動遙感，主動遙感由于具有發(fā)射器，因此可以通過發(fā)射信號和回波信號之間的時間差準(zhǔn)確地判斷云的邊界以及云的存在與否。然而，脈沖強(qiáng)度和脈沖頻率的差異導(dǎo)致不同頻率主動遙感儀器的云識別能力存在差異，尤其是激光雷達(dá)和云雷達(dá)之間差異比較明顯。激光雷達(dá)一般采納可見光(532 nm)或者近紅外(1 064 nm)波段，且為了保障眼睛安全激光能量通常較低。激光雷達(dá)的垂直探測精度高，垂直分辨率通常在10 m以下，但激光能量衰減較快，垂直探測距離有限，尤其是有云觀測。比如廣泛使用的微脈沖激光雷達(dá)和云高儀垂直空間分辨率可以達(dá)到7.5 m，但很難穿透幾百米以上的云層，因此僅能用于判斷天空是否有云存在且僅能判斷距離地面最近的云層。與激光雷達(dá)相比，毫米波云雷達(dá)，由于頻率較低而具有很強(qiáng)的穿云能力，從而具有很大的垂直空間探測能力，在云頂高度和云層識別上具有更高優(yōu)勢。然而，毫米波云雷達(dá)的垂直空間分辨率通常要低于激光雷達(dá)，多為30 m或45 m。因此，云雷達(dá)在云邊界探測精度和薄云識別上弱于激光雷達(dá)。

利用激光雷達(dá)識別云層存在與否的誤差主要來源于兩個方面，一是氣溶膠和云層辨別，二是雷達(dá)信號的衰減或者信噪比的強(qiáng)弱。公式(1)給出空氣中顆粒物彈性后向散射的激光雷達(dá)回波信號表達(dá)形式

公式(1)中P(z)表示激光雷達(dá)接收到的高度z上的大氣后向散射功率(W)，β(z)表示高度z上的大氣后向散射系數(shù)，α(z')表示高度z'上的大氣消光系數(shù)，O(z)表示重疊因子(1在盲區(qū)之外，<1在盲區(qū)之內(nèi))。距離校正信號為z2P(z)。從公式(1)可以看出，激光雷達(dá)信號的衰減與距離和大氣消光有關(guān)。

Zhao等(2014a)研究指出由于激光雷達(dá)信號衰減太快，對于高層云或者多層云的識別具有很大局限性。通過諸如數(shù)值均衡化和離散化(Zhao et al.，2014a；Wang et al.，2018)等手段可以適當(dāng)放大弱信號，增強(qiáng)激光雷達(dá)對高層云和多層云的探測識別能力，但這種增強(qiáng)幅度有限。

對于氣溶膠層和云層的識別，絕大多數(shù)方法采用臨界值來進(jìn)行劃分。一般而言，云滴半徑多介于1~50μm，云中冰晶半徑多在20μm以上(20~1 000μm)；與之相比，氣溶膠顆粒的半徑多在1μm以下，盡管部分沙塵的粒徑可以達(dá)到10μm以上?；赗ayleigh散射原理，在入射信號一致的情況下，回波信號的強(qiáng)弱與粒子大小的6次方成正比，這使得云層的回波信號一般都要大于氣溶膠層回波信號?；诖?，許多研究設(shè)定了不同的閾值來判定云和氣溶膠層(如Zhao et al.，2014a)。當(dāng)然，閾值選取的差異也會造成識別結(jié)果不同。

2.1.3 探空廓線識別方法

探空廓線的主要目的是探測大氣的基本狀態(tài)，即溫度、濕度、壓強(qiáng)和風(fēng)速與風(fēng)向，從而服務(wù)于天氣預(yù)報等。溫度和絕對濕度的探測還可以進(jìn)一步用于確定相對濕度，從而對云層進(jìn)行識別。受限于有限的探空觀測，該方法同樣具有較粗的時間分辨率。利用探空廓線識別云層的基本原理是云中相對濕度處于飽和、過飽和或者亞飽和的高相對濕度狀態(tài)。因此，通過設(shè)定相對濕度的臨界閾值，如84%(Wang and Rossow，1995；周毓全和歐建軍，2010；Wang et al.，2018)，從而確定云層的存在與否，同時基于84%的高度值，還可以用于確定云的邊界宏觀特征(2.2節(jié))。需要值得注意的是，臨界值的選取可能會隨著大氣狀態(tài)(如垂直速度、氣溶膠等)而發(fā)生變化，不同研究選取的臨界值有著一定差異，造成云層識別結(jié)果的不確定性。表2給出了基于探空相對濕度(RH)確定云層的若干文獻(xiàn)臨界方法或閾值。

表2 基于探空相對濕度確定云層的若干臨界方法或閾值Table 2 Methods or threshold values of relative humidity observed from radiosondes，which are used by part of previous studies for cloud detection.

2.2 云宏觀特征反演

云宏觀特征與云的識別緊密相關(guān)，基于地基遙感的獲取方法與云識別的三種方法相對應(yīng)，這里逐一進(jìn)行介紹。

2.2.1 被動遙感方法

被動遙感方法由于沒有發(fā)射光源而難以對云的邊界進(jìn)行判定，一般無法獲取云頂、云底、云層等相關(guān)特征。被動遙感方法能夠獲取的云宏觀物理特征包括云量、云出現(xiàn)頻率、云光學(xué)厚度和亮溫等信息。對于全天空成像儀(Total Sky Imager，TSI)、相機(jī)或者人眼來說，可以判定天空中的云覆蓋度，從而獲取云量信息；同時基于多個時刻的云量信息可以進(jìn)一步?jīng)Q定云出現(xiàn)頻率信息。然而，被動成像系統(tǒng)無法確定云的亮溫和光學(xué)厚度。與之相比，輻射波譜信息(如紅外高光譜、多光譜旋轉(zhuǎn)遮蔽影帶輻射儀)可以用于確定云的亮溫，并可以基于波譜信息進(jìn)一步反演云光學(xué)厚度。云亮溫(T)定義為假定云為黑體時對應(yīng)觀測輻射能量I(λ，T)的云溫度，可以利用普朗克定律進(jìn)行求解

其中I(λ，T)為波長λ處的輻射亮度(單位：W·m-2·μm-1)；λ為波長(單位：μm)；c1為第一輻射常數(shù)，取值為3.742 7×108W·μm4·m-2；c2為第二輻射常數(shù)，取值為14 388μm·K；c、h和k分別為光速、普朗克常數(shù)和玻爾茲曼常數(shù)。

2.2.2 主動遙感方法

主動遙感可以根據(jù)回波信號與發(fā)射信號的時間差確定云邊界、云層數(shù)和云幾何厚度，并根據(jù)前面介紹的云識別結(jié)果判斷云出現(xiàn)頻率?；夭ㄐ盘栴l率決定了主動遙感的徑向距離分辨率(Radar Range Gate)。當(dāng)主動遙感垂直探測時(絕大多數(shù)地基主動遙感采用的方式)，徑向距離分辨率即為垂直探測分辨率，云高儀和微脈沖激光雷達(dá)垂直探測分辨率為7.5 m，云雷達(dá)垂直探測分辨率一般為30 m或者45 m。注意云高儀與微脈沖激光雷達(dá)的探測能力相近。垂直分辨率的大小即為云邊界識別的最小誤差。另一方面，激光雷達(dá)信號衰減快，而云雷達(dá)信號穿透能力強(qiáng)。因此，云高儀和微脈沖激光雷達(dá)在云底高度的探測上具有優(yōu)勢，而云雷達(dá)在云頂高度和云層探測上具有優(yōu)勢。由于氣溶膠和云層之間的識別采用閾值方法，這也會造成云識別、包括云邊界確定的誤差(Zhao et al.，2014a)。除了這兩個與云識別一樣的主要誤差來源以外，雷達(dá)回波信號的處理方式也可以引入額外誤差。Zhao等(2014a)發(fā)現(xiàn)雷達(dá)原始信號經(jīng)常需要進(jìn)行平滑和均值等處理，而所采用的平滑方法不同，會引入不同程度的誤差。因為雷達(dá)信號在進(jìn)行平滑處理時，云邊界的突變信號經(jīng)過平滑處理后變?yōu)闈u變信號，這往往造成云底和云頂高度識別誤差。

當(dāng)降雨發(fā)生時，云底高度的識別難度會進(jìn)一步加大。盡管云高儀和微脈沖激光雷達(dá)信號受到降雨的衰減，較弱降水情景時，云高儀和微脈沖激光雷達(dá)仍然具有很好的云底探測能力，但在較大降水情景則失去了探測能力。對于云高儀和微脈沖激光雷達(dá)，由于波長短而使得回波信號與粒子大小的2次方和數(shù)濃度成正比；對于云雷達(dá)，由于波長較長而使得回波信號與粒子大小的6次方和數(shù)濃度成正比?？紤]到云滴數(shù)濃度高(101~103cm-3)和粒徑小(100~102μm)、而雨滴數(shù)濃度低的多(101~104m-3)和粒徑較大(102~104μm)，云高儀和微脈沖激光雷達(dá)碰到云層的回波信號遠(yuǎn)大于降水層存在時的回波信號從而可以清晰的分辨云層、確定云底高度；與之相比，云雷達(dá)碰到云層的回波信號要小于或者近似于碰到降水層的回波信號從而無法清晰的分辨云層和降水層，無法確定降水云的云底高度。正是基于微脈沖激光雷達(dá)與云雷達(dá)在識別云和降水能力上的差異，Zhao等(2008)區(qū)分了北極地區(qū)云和降水并開展了降水遙感反演方法的研究。

2.2.3 探空廓線識別方法

正如前面所述，根據(jù)探空儀相對濕度的垂直廓線可以通過設(shè)定臨界值(如表2所示)識別云層。同樣，可以根據(jù)臨界值確定云的邊界、云層等信息。在探空儀上升過程中，當(dāng)相對濕度達(dá)到某一臨界值(如84%)，并繼續(xù)上升超過臨界值時，定義達(dá)到臨界值的高度為云底高度，超過臨界值的高度層為云層；當(dāng)探空儀繼續(xù)上升，相對濕度開始減少，達(dá)到臨界值并繼續(xù)上升低于臨界值時，定義達(dá)到臨界值的高度為云頂高度。其它云層采用同樣的方法進(jìn)行確定。確定云底和云頂高度后，根據(jù)探空儀測得的溫度廓線信息，同樣可以確定云底和云頂?shù)臏囟取?/p>

值得注意的是，探空觀測中探空儀對濕度的響應(yīng)會造成誤差，一般情況當(dāng)入云相對濕度增加時，探空儀的響應(yīng)比較及時，因此云底高度的探測較為準(zhǔn)確。但是當(dāng)出云相對濕度驟然減少時，探空儀的響應(yīng)較為緩慢，有時會造成較大的延遲，使得探空儀測得的云頂高度被高估，造成較大不確定性(Naud et al.，2003；孫麗和趙姝慧，2018)。

2.3 云相態(tài)判定

云相態(tài)(包括液相、混合相和冰相)的確定是合理選擇云微觀特征參數(shù)反演方法的前提。云相態(tài)的確定存在多種方法，這里只介紹地基遙感觀測的云相態(tài)判定方法?？梢愿鶕?jù)所用地基遙感觀測數(shù)據(jù)的差異概括為四種方法，分別為基于輻射波譜、溫度、雷達(dá)退偏比和多儀器綜合的方法。

基于輻射波譜信息確定云相態(tài)方法的理論基礎(chǔ)是冰水復(fù)折射指數(shù)的差異。這種差異造成云冰和云水在不同波長的吸收系數(shù)和輻射系數(shù)不同，從而兩種不同相態(tài)造成的輻射波譜存在差異。根據(jù)實際輻射波譜信息與水云、冰云理論上的輻射波譜信息之間的差異，從而設(shè)定不同波段之間輻射或者輻射系數(shù)之間差異的閾值，確定云的相態(tài)(Turner et al.，2003；Shupe et al.，2005；Garrett and Zhao，2013)。圖5為基于輻射波譜信息確定云相態(tài)的基本原理個例示意圖:基于兩個波段的輻射差異并結(jié)合其中一個波段的輻射信息，通過確定臨界值區(qū)分冰云、水云和混合云。值得注意的是基于輻射波譜信息確定的云相態(tài)是一種等效輻射的云相態(tài)信息，不完全等同于熱力狀態(tài)的云相態(tài)，兩者之間會存在一定差異(Garrett and Zhao，2013)。

圖5 基于輻射波譜信息確定云相態(tài)的基本原理個例示意圖(基于兩個波段的輻射差異并結(jié)合其中一個波段的輻射信息,通過確定臨界值區(qū)分冰云、水云和混合云,引自Garrett and Zhao,2013)Fig.5 A case illustration about the principle of cloud phase determination from spectral radiation measurements(Based on the thermal emissivity difference at two wavelengths along with the emissivity at one of the two wavelengths.The cloud phase is identified by setting threshold values.Adopted from Garrett and Zhao,2013).

基于溫度確定云相態(tài)的方法相對簡單，但是使用卻較為廣泛。一般而言，溫度在0℃以上的云層可以確定為水云，然而混合云相態(tài)對應(yīng)的溫度范圍不容易確定。美國能源部ARM計劃官方產(chǎn)品MICROBASE(Zhao et al.，2012b，2014b)設(shè)定溫度在0~-16℃之間為混合云，溫度低于-16℃為冰云。另有部分研究設(shè)定溫度在0~-20℃之間為混合云，溫度低于-20℃為冰云(Cober et al.，2001；Ikeda et al.，2007；Yorks et al.，2011)。但是也有一些研究(Rauber and Tokay，1991；Pinto，1998；Garrett and Zhao，2013；Wang et al.，2020)發(fā)現(xiàn)即使在溫度低于-20℃時，液態(tài)水滴仍然可以存在云內(nèi)。因此，基于溫度確定的云相態(tài)存在較大的潛在誤差。

盡管本文聚焦地基云遙感觀測，而基于地基輻射波譜信息確定的云相態(tài)并不是熱力學(xué)狀態(tài)的云相態(tài)，因此這里還簡單介紹了利用飛機(jī)原位觀測的熱力學(xué)云相態(tài)。當(dāng)用飛機(jī)觀測確定熱力學(xué)云相態(tài)時，主要是基于云水和冰水含量或者云滴與冰晶數(shù)濃度進(jìn)行確定。首先介紹云水和冰水含量的確定方法。當(dāng)云水含量小于0.005 g·m-3，云為冰云。當(dāng)云水含量不小于0.005 g·m-3，則判定云中含有水滴，云為混合云或水云，可以利用云水含量與總水含量的比值可以進(jìn)一步區(qū)分混合云和水云:當(dāng)該比值大于0.85時，云為水云，否 則 為 混 合 云(Field et al.，2004；McFarquhar et al.，2007；Dorsi et al.，2015；Zhao et al.，2020b)。另外一種就是基于云滴和冰晶數(shù)濃度的熱力學(xué)云相態(tài)識別方法(McFarquhar and Cober，2004；Zhao et al.，2018b；Yang et al.，2019；Zhao et al.，2020b)。當(dāng)云滴數(shù)濃度超過10 cm-3且冰晶數(shù)濃度小于0.11 L-1時，云為水云；當(dāng)云滴數(shù)濃度超過10 cm-3且冰晶數(shù)濃度大于0.11 L-1時，云為混合云；當(dāng)云滴數(shù)濃度小于10 cm-3且冰晶數(shù)濃度大于0.11 L-1時，云為冰云。注意當(dāng)云滴數(shù)濃度小于10 cm-3且冰晶數(shù)濃度小于0.11 L-1時，云被判定為不存在。

在地基遙感當(dāng)中，激光雷達(dá)退偏比也可以判斷云的熱力學(xué)相態(tài)，其方法主要是基于云中冰和水粒子形狀的差異。云滴的形狀為球形，退偏比趨近于0；冰晶形狀復(fù)雜多變，包括柱狀、盤狀、針狀等，其退偏比比云滴大的多?；诖丝梢岳眉す饫走_(dá)的退偏比信息設(shè)定閾值判斷云中是否存在冰晶和云滴，從而確定云的相態(tài)(Wang and Sassen，2002；Mace and Protat，2018)。這里以Mace and Protat(2018)所用臨界值為例:當(dāng)雷達(dá)退偏比小于0.02時，云為水云；當(dāng)雷達(dá)退偏比大于0.03時，云為冰云；當(dāng)雷達(dá)退偏比介于0.02和0.03之間時，云為混合云。

隨著對云觀測儀器的發(fā)展和完善，現(xiàn)在很多綜合觀測站點同時擁有多個云觀測儀器，基于多儀器結(jié)合判別云相態(tài)的方法也逐漸獲得發(fā)展。Shupe等(2005)提出基于激光雷達(dá)回波信號、云雷達(dá)反射率、溫度、退偏比等多項觀測信息確定云相態(tài)的方法。第一步是基于激光雷達(dá)確定區(qū)分氣溶膠和云層，從而判斷獲得云層信息，這與

2.1.2 節(jié)介紹的主動遙感云識別方法相一致。第二步結(jié)合激光雷達(dá)和云雷達(dá)識別所有水凝物結(jié)合體，利用激光雷達(dá)退偏比識別冰晶是否存在，基于臨界值方法判斷云相態(tài)(見上文)。第三步是利用云雷達(dá)反射率(Ze)、多普勒速度(VD)和溫度(T)識別確定降水層結(jié):當(dāng)Ze>5 dBz且T<0℃，雪層存在；當(dāng)Ze>5 dBz且T>0℃，雨層存在；當(dāng)VD>2.5 m·s-1且T>0℃，雨層存在；其它情景為云層。第四步是基于溫度的絕對相態(tài)規(guī)則判斷:T<-40℃，云為冰云；T>0℃，云為水云。第五步是基于微波輻射計所測云水柱含量(Liquid Water Path，LWP)對溫度介于-40℃與0℃之間云層的相態(tài)識別:如果LWP≤0 g·m-2，云層為冰云，如果LWP>25 g·m-2，云層含水，可能為水云或混合相態(tài)；如果LWP介于0與25 g·m-2之間，則相態(tài)不確定。第六步是根據(jù)前后多個時間觀測或者周邊多個點位觀測進(jìn)行比對進(jìn)一步確定未識別云相態(tài):采納所用多個時間段(如1 h內(nèi)的多個觀測)或多個點位(小范圍空間內(nèi)的多個點位)的主導(dǎo)云相態(tài)為云的整體相態(tài)。整個相態(tài)確定流程執(zhí)行下來，絕大多數(shù)云層的相態(tài)都可以給予識別確定。

2.4 云微觀特征地基遙感反演

不同于飛機(jī)原位觀測，云微觀特征的地基遙感反演主要是利用遙感觀測量與云微觀特征的內(nèi)在聯(lián)系來進(jìn)行反推。基于遙感方式的不同，云微觀特征地基遙感可以分為被動遙感和主動遙感。然而基于遙感反演方式的不同，絕大多數(shù)的地基云微觀特征遙感反演方法大致可以分為兩類，一類為經(jīng)驗公式法(Empirical Regression Algorithm，ERA)，一類為觀測與理論或者模式計算相比較的最優(yōu)解方法(Optimal Re?trieval Algorithm，ORA)。下面分別對兩種方法進(jìn)行論述。

2.4.1 ERA方法

經(jīng)驗公式ERA方法是發(fā)展最早也是最為簡單的云微觀特征遙感反演方法，其基本思想是利用直接觀測數(shù)據(jù)構(gòu)建云微觀特征與觀測變量之間的擬合關(guān)系，并將該關(guān)系應(yīng)用到某一類型或者所有類型的云特征遙感反演之中。目前使用較多的擬合關(guān)系大體可以分為三類:云微觀特征與雷達(dá)反照率之間的擬合關(guān)系，云微觀特征與溫度之間的擬合關(guān)系，云微觀特征與雷達(dá)多普勒速度、雷達(dá)反照率、溫度、激光雷達(dá)消光系數(shù)或后向散射系數(shù)等多個觀測量之間的擬合關(guān)系。下面對這些ERA方法逐一介紹。

最為簡單的ERA方法是云微觀特征與溫度之間的擬合關(guān)系。國際上現(xiàn)有方法中主要包括美國能源部ARM計劃基準(zhǔn)產(chǎn)品MICROBASE(Zhao et al.，2012b)中對于冰晶有效半徑的經(jīng)驗反演方法和歐洲Cloudnet觀測所用絕熱假設(shè)情景下基于絕熱假設(shè)利用溫度和濕度廓線結(jié)合微波輻射計LWP校正對云水含量的反演方法。MICROBASE是利用Ivanova等(2001)基于短暫飛機(jī)觀測所構(gòu)建的經(jīng)驗擬合公式

其中re_ice是冰晶有效半徑，T是云中溫度(單位:℃)。該擬合公式被MICROBASE產(chǎn)品應(yīng)用到了高、中、低緯度的地面站點觀測冰云有效半徑特征遙感反演之中?？紤]到該關(guān)系式是基于有限的飛機(jī)觀測獲得，可以預(yù)期該ERA方法必然會導(dǎo)致反演結(jié)果具有較大的不確定性。事實上，考慮到冰晶存在的最大溫度為0℃，基于該經(jīng)驗公式反演獲得的冰晶有效半徑最大值為37.7μm，顯著小于實際飛機(jī)觀測中所確定的云冰晶有效半徑范圍。Cloudnet產(chǎn)品是基于溫度廓線(來自再分析氣象場、探空廓線等)利用絕熱假設(shè)推導(dǎo)求導(dǎo)云中云水含量，是一種基于溫度廓線和絕熱假設(shè)的另一類ERA反演方法。其具體思想是假定云底處水汽處于飽和狀態(tài)，云水含量為0 g·m-3，從云底到云頂隨著溫度的降低，絕熱冷卻過程將水汽轉(zhuǎn)化為云水，利用絕熱過程就可以基于溫度變化計算得出云水含量(Hogan et al.，2006)。

使用較為廣泛的ERA方法是云微觀特征與云雷達(dá)反照率之間的擬合關(guān)系，通常構(gòu)建的關(guān)系如下

其中，IWC和re_ice為冰云的冰水含量(單位：g·m-3)和有效半徑(單位：μm)，LWC和re_liq分別為水云的液態(tài)水含量(單位：g·m-3)和有效半徑(單位：μm)，Ze為雷達(dá)反照率(單位：mm6·m-3)，a和b分別為經(jīng)驗參數(shù)。表3給出了現(xiàn)有的地基遙感ERA方法及其所使用的經(jīng)驗參數(shù)數(shù)值。

表3 現(xiàn)有地基遙感ERA方法云微物理反演經(jīng)驗參數(shù)Table 3 The empirical parameters used in the ground-based cloud retrieval ERA algorithms.

相對于單一觀測變量的ERA云遙感反演方法，基于多個觀測變量的ERA云遙感反演方法具有更高的反演精度，逐漸被更多的地基遙感反演方法所使用。表4給出了現(xiàn)有使用多個觀測變量的地基遙感ERA方法及其所用經(jīng)驗公式。這些ERA反演方法用到更多的反演參量(或統(tǒng)計信息)，其結(jié)果也往往更為準(zhǔn)確一些。

表4 多觀測變量地基遙感ERA方法經(jīng)驗公式Table 4 Ground-based ERA retrieval algorithms that are based on multiple variables.

2.4.2 ORA方法

最優(yōu)解ORA方法是比對輻射傳輸模式計算或者雷達(dá)前向模型模擬與遙感觀測達(dá)到最優(yōu)時對應(yīng)的云微觀特征遙感反演方法。該方法主要是應(yīng)用于基于輻射波譜觀測的云遙感反演方法。這里以Garrett和Zhao(2013)提出的ORA云遙感反演方法為例，來說明ORA云遙感反演方法的基本思想。圖6給出了Garrett和Zhao(2013)所用ORA云遙感反演的基本思路。該類方法一般是先基于輻射傳輸模式(如DISORT輻射傳輸模式)或者前向模型(如雷達(dá)反照率計算模型)計算不同云特征組合(如云滴有效半徑與光學(xué)厚度的不同組合)情景下的云輻射系數(shù)、反射系數(shù)、傳輸系數(shù)或者雷達(dá)反照率等，從而構(gòu)建基于這些模式或模型計算的對照表。第二步一般是基于地基遙感觀測計算與對照表波段相對應(yīng)的云輻射系數(shù)、反射系數(shù)、傳輸系數(shù)或者雷達(dá)反照率等。第三步是將觀測值與模式或模型計算的對照表進(jìn)行比對，利用數(shù)學(xué)統(tǒng)計方法獲得最優(yōu)解，該最優(yōu)解為所觀測云的微觀特征組合(如云滴有效半徑和光學(xué)厚度)。最后，基于云物理特征的理論知識和反演所得云微觀特征組合，進(jìn)一步計算得出其它相關(guān)云微物理量，如云水含量和云滴數(shù)濃度等。

圖6 最優(yōu)解ORA地基云遙感反演方法流程示意例圖(引自Garrett and Zhao,2013)Fig.6 A case illustration about the flow chart of ground-based optimal retrieval algorithm ORA(Adopted from Garrett and Zhao,2013).

2.4.3 遙感反演方法結(jié)果差異

圖7 美國能源部大氣輻射觀測計劃9種云遙感反演產(chǎn)品之間的顯著差異(注意共有5個站點,每個站點分別有3~6個云反演產(chǎn)品,引自Zhao et al.,2012b)Fig.7 The Taylor diagrams for differences of cloud retrievals among 9 products from U.S.DOE ARM program(Note that there are 5 ground stations,with 3-6 cloud retrieval products at each ground station.Adopted from Zhao et al.,2012b).

盡管到目前為止，國際上已經(jīng)出現(xiàn)了數(shù)十種云遙感反演方法，然而各個云遙感反演方法所獲得的云特征參數(shù)之間存在巨大差異(Huang et al.，2012；Zhao et al.，2012b)。Zhao等(2012b)比對了美國能源部ARM計劃的九種云遙感反演產(chǎn)品，發(fā)現(xiàn)云遙感反演產(chǎn)品之間存在顯著的差別，這種差別甚至遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了云遙感反演方法本身的反演誤差。圖7給出了Zhao等(2012b)多種云遙感反演產(chǎn)品比對的結(jié)果，從中可以看出各個云遙感反演產(chǎn)品之間的差距可以超過100%，且?guī)缀跏菍τ谒胁煌七b感觀測物理量都存在嚴(yán)重差異。值得一提的是各個產(chǎn)品在冰水含量與冰晶有半徑上的相關(guān)性要大于在云水含量和云滴有效半徑之間的相關(guān)性，然而這并不意味著冰晶特征的反演更為準(zhǔn)確；造成這一現(xiàn)象的主要原因是幾乎所有冰晶微物理特征的遙感反演采用的都是基于云雷達(dá)反照率的經(jīng)驗參數(shù)ERA遙感反演方法，這使得各個產(chǎn)品間存在相對較好的相關(guān)性。與之不同的是，云水含量與云滴有效半徑的遙感反演方法既包括ERA也包括ORA云遙感反演方法，它們反演結(jié)果間的相關(guān)性較弱。實際上，經(jīng)過系統(tǒng)性分析，Huang等(2012)和Zhao等(2012b)都揭示了造成云遙感反演產(chǎn)品之間顯著差異的原因，即云遙感反演方法所用的理論差異、所用假設(shè)的不同、所用參數(shù)的差異及所用觀測數(shù)據(jù)的不同。即使用基于云雷達(dá)反照率的ERA云遙感反演方法，所用參數(shù)的不同可以導(dǎo)致反演結(jié)果差異達(dá)到近100%。圖8給出了另一個典型例子，同樣來自Zhao等(2012b)，從中可以看到地基云遙感反演方法的不同甚至可以導(dǎo)致截然相反的發(fā)現(xiàn)。圖8中顯示了2004年5—11月美國SGP站點三種云遙感反演產(chǎn)品中云水含量的平均廓線分布:美國能源部ARM計劃基準(zhǔn)產(chǎn)品MICROBASE顯示云水含量隨高度變化緩慢，略有減少趨勢；美國猶他大學(xué)Gerald Mace產(chǎn)品顯示云水含量在1 100 m以下隨高度增加，1 100 m以上呈現(xiàn)隨高度減小趨勢；而歐洲Cloudnet產(chǎn)品顯示云水含量隨高度總體呈現(xiàn)增加趨勢。這種不同的發(fā)現(xiàn)與云反演方法所用的理論基礎(chǔ)有著直接的關(guān)系:MICROBASE和MACE中LWC均是采用基于云雷達(dá)反射率的ERA經(jīng)驗參數(shù)法，其垂直變化變化規(guī)律與云雷達(dá)反射率的垂直變化規(guī)律相一致；Cloudnet采用的是基于溫度廓線的絕熱假設(shè)計算，其垂直變化規(guī)律與溫度垂直變化成反比關(guān)系。這些云產(chǎn)品之間的顯著差異說明在使用地基云遙感反演產(chǎn)品時，一定要理解所用云產(chǎn)品遙感反演方法的理論基礎(chǔ)是什么，基于什么樣的假設(shè)，采用了什么樣的經(jīng)驗參數(shù)，適用于什么類型的云和什么樣的氣象條件，對云變量的遙感反演會有哪些可能的偏差等。只有充分理解所用云遙感反演方法，才能合理有效的在科學(xué)研究中使用這些云遙感反演產(chǎn)品。

圖8 美國南部大平原站點3種水云云遙感反演產(chǎn)品云水含量(LWC)在2004年5—11月平均廓線分布(引自Zhao et al.,2012b)Fig.8 The profiles of liquid water content(LWC)averaged for the period from May to November in 2004 at the Southern Great Plain site in US(The red,orange and blue lines are for LWCs from three different retrieval products,which are described in detail in Zhao et al.,2012b).

3 結(jié)論

(1)云的地基遙感觀測和反演方法在20世紀(jì)80—90年代之后得到快速發(fā)展，出現(xiàn)了一系列的主動遙感和被動遙感觀測儀器，各國開展了長時間序列的地基云觀測計劃，較為著名的包括美國能源部的大氣輻射觀測計劃(觀測時間已經(jīng)持續(xù)約30 a)以及歐洲的Cloudnet觀測網(wǎng)絡(luò)。我國也在2000年以后陸續(xù)在河北香河、甘肅蘭州、安徽合肥等地構(gòu)建了多個大氣觀測站點，開始了長期連續(xù)云觀測，研究云的宏微觀和時空變化特征。

(2)根據(jù)遙感儀器獲取信息的方式，云地基遙感觀測儀器包括主動遙感(如云雷達(dá)和微脈沖激光雷達(dá)等)以及被動遙感儀器(如大氣輻射干涉儀、微波輻射計和全天空成像儀等)。云的宏觀特征包括云量、云邊界和云相態(tài)等。云量與云的識別方法相對應(yīng)。云的識別方法包括被動遙感方法、主動遙感方法和探空廓線識別方法。相對而言，被動遙感方法和主動遙感方法持續(xù)時間遠(yuǎn)大于探空廓線識別方法，而主動遙感方法探測精度又遠(yuǎn)大于被動遙感方法。云邊界的確定主要依靠主動遙感方法，盡管探空廓線也可以給出邊界信息。對于主動遙感探測云邊界而言，激光雷達(dá)探測云底高度具有高分辨率優(yōu)勢但由于信號衰減迅速在云頂探測上誤差很大，云雷達(dá)具有很強(qiáng)的穿透能力從而在云頂高度和云層數(shù)的探測上具有較大優(yōu)勢，但由于垂直分辨率較大以及無法區(qū)分云和降水而在云底探測上具有較大誤差。云相態(tài)的確定主要基于云水和云冰的復(fù)折射因子差異、形成溫度差異、粒子形狀差異等，可以簡單根據(jù)所用地基遙感觀測數(shù)據(jù)的差異概括為四種方法，分別為基于輻射波譜、溫度、雷達(dá)退偏比和多儀器綜合的方法。基于輻射波譜確定云相態(tài)方法的理論基礎(chǔ)是冰水復(fù)折射指數(shù)的差異，所形成的相態(tài)信息為輻射相態(tài)信息；基于溫度和雷達(dá)退偏比(粒子形狀)確定的云相態(tài)多熱力學(xué)相態(tài)。目前更為準(zhǔn)確的云相態(tài)判別方法多是綜合利用多源觀測數(shù)據(jù)信息構(gòu)建。

(3)云微觀特征包括云粒徑譜、云滴有效半徑、云冰晶有效半徑、云水含量和冰水含量等。地基云微觀特征遙感反演方法主要包括經(jīng)驗參數(shù)方法和最優(yōu)解方法。經(jīng)驗參數(shù)方法主要是基于理論認(rèn)知和有限的飛機(jī)或地面觀測數(shù)據(jù)構(gòu)建形成，反演方法簡單快速，但不同類型的云和不同動力條件下形成的云利用經(jīng)驗參數(shù)進(jìn)行云微物理特征反演往往誤差較大，需要細(xì)致的聚類。最優(yōu)解方法多是通將遙感觀測與輻射傳輸模式計算或者雷達(dá)前向模型模擬結(jié)果相匹配使之達(dá)到最優(yōu)時對應(yīng)的云微觀特征遙感反演方法，其運算量相對較大、反演結(jié)果相對準(zhǔn)確。

(4)基于這些云遙感觀測技術(shù)和云遙感反演方法，全球很多站點均獲取了云物理變量的地基遙感反演產(chǎn)品，其中以美國ARM和歐洲Cloudnet比較著名。這些地基遙感反演產(chǎn)品也獲得了廣泛的應(yīng)用，包括對衛(wèi)星云遙感反演產(chǎn)品和模式中云模擬結(jié)果的評估和診斷，對局地云日變化、季節(jié)變化、年際變化甚至年代際變化特征的揭示，對云發(fā)生、發(fā)展和消散過程的理解，以及對氣溶膠-云降水-輻射相互作用規(guī)律的探討等。然而，云遙感反演產(chǎn)品精度受云遙感反演方法本身的影響較為顯著，不同云遙感反演方法給出的云宏微觀特性間還存在著很大的差異，這為合理有效的使用云遙感反演產(chǎn)品造成了困擾和阻礙。由于云遙感反演產(chǎn)品的結(jié)果嚴(yán)重依賴遙感反演方法的理論基礎(chǔ)、假設(shè)條件、參數(shù)選取和輸入數(shù)據(jù)，可靠的應(yīng)用云遙感反演產(chǎn)品就需要用戶理解所用云反演產(chǎn)品的相關(guān)背景、適用條件和潛在偏差。

4 地基云遙感面臨的問題和挑戰(zhàn)

相比于衛(wèi)星云遙感觀測，地基云遙感不受下墊面的影響，具有較高的觀測和反演精度常作為參考值對衛(wèi)星云遙感反演和模式模擬結(jié)果進(jìn)行質(zhì)量評價和評估；伴隨著云物理學(xué)和地球系統(tǒng)模式的發(fā)展對地基云遙感產(chǎn)品精度的要求不斷提高，地基云遙感面臨著許多問題和挑戰(zhàn)。概括說來，可以分為兩大部分:一是新型遙感儀器的研發(fā)和構(gòu)建；二是云遙感反演技術(shù)的進(jìn)一步完善和改進(jìn)。

(1)對于新型遙感觀測儀器，最近10多年發(fā)展相對比較緩慢，但也出現(xiàn)了一些突破。目前出現(xiàn)的多頻云和降水雷達(dá)、掃描云雷達(dá)等，為觀測云提供了新的觀測手段，也能進(jìn)一步促進(jìn)云特征遙感反演技術(shù)的提升。比如說，掃描云雷達(dá)的使用可以獲取云的冰晶形狀信息和云的多維結(jié)構(gòu)，從而提高對云粒徑譜分布、下落速度以及目前用于云反演的一些假設(shè)的認(rèn)識。同樣，更高精度的波譜信息和拉曼激光雷達(dá)回波信息也提高了對云觀測的敏感度。其它儀器，諸如微波輻射計獲取更高分辨率、更高精度的輻射波譜信息同樣會促進(jìn)云地基遙感的進(jìn)一步發(fā)展。當(dāng)然，相對于國際地基云遙感觀測儀器，我國要相對比較落后。事實上，直到2000年以后我國才研發(fā)了毫米波云雷達(dá)。然而，隨著我國在硬件技術(shù)上逐漸達(dá)到國際先進(jìn)水平，我國在地基和衛(wèi)星云遙感反演技術(shù)上也逐漸達(dá)到國際水平。未來的地基云遙感領(lǐng)域要取得進(jìn)一步發(fā)展，很大程度上取決于更強(qiáng)大、準(zhǔn)確、可靠新型儀器的研發(fā)?？偨Y(jié)而言，國際上在地基云遙感觀測儀器上的發(fā)展方向主要體現(xiàn)在三個層面:多頻，多角度，高時間分辨率、空間分辨率和信號分辨率，比如雙頻云雷達(dá)、三位掃描云雷達(dá)等的研制。綜合利用多傳感器觀測、融合同化多源觀測數(shù)據(jù)、同步獲得云特征的多個參數(shù)，也是目前國際在地基云遙感領(lǐng)域的重要發(fā)展方向。另外，與新型儀器相對應(yīng)，對儀器所測圖像的更為強(qiáng)大的處理過程、處理方法和處理軟件同樣是未來發(fā)展的一個方向和挑戰(zhàn)。

(2)與新型觀測儀器相對應(yīng)，云遙感反演方法的改進(jìn)和提升同樣是未來一大挑戰(zhàn)。首先，對于最優(yōu)解方法而言，需要提高和發(fā)展合適的前向模型來模擬和診斷新型觀測儀器的探測精度，從而基于前向模型和儀器觀測獲取更為準(zhǔn)確的云宏微觀特征。例如，云在微波波段的吸收與溫度密切相關(guān)，而現(xiàn)有的云雷達(dá)所對應(yīng)的前向模式和輻射波譜對應(yīng)的輻射傳輸模式(相當(dāng)于前向模式)在計算中還未充分考慮這一點，需要在未來構(gòu)建前向模型中給予更好的處理。其次，對于經(jīng)驗參數(shù)方法來說，需要采集更多、更準(zhǔn)、更具有不同情景代表性的觀測數(shù)據(jù)，通過分型處理構(gòu)建更為合理、更為準(zhǔn)確、更為細(xì)致的經(jīng)驗參數(shù)，從而提高云遙感反演產(chǎn)品精度。最后，高精度的儀器觀測和反演方法是獲取高質(zhì)量云宏微觀特征的前提，需要提升對各種現(xiàn)有地基遙感儀器和反演方法原理和誤差來源的認(rèn)知；開展不確定性量化方法研究，包括與飛機(jī)觀測的比對、在觀測誤差范圍隨機(jī)擾動遙感反演關(guān)鍵因子的擾動集成、輻射閉合實驗、觀測系統(tǒng)模擬實驗等，為遙感觀測儀器的研發(fā)和反演方法的改進(jìn)明確方向。

無論是新型觀測儀器的研發(fā)，還是遙感反演方法的進(jìn)一步發(fā)展，都需要進(jìn)一步理解云的發(fā)展機(jī)理和現(xiàn)有云遙感觀測和反演方法的局限性，也都將促進(jìn)云觀測質(zhì)量的進(jìn)一步提升，為未來理解云發(fā)生發(fā)展過程、改進(jìn)云模式模擬，從而提高天氣和氣候預(yù)測提供最為重要的觀測數(shù)據(jù)支撐。