程敬雅 游庆龙 , 蔡淼

1 复旦大学大气与海洋科学系，上海 200438

2 珠海复旦创新研究院，广东珠海 518057

3 中国气象科学研究院，北京 100081

1 引言

云是自然界水循环过程中有形的结果，全球云平 均 覆 盖 约 为69%（Rossow and Schiffer,1999;Stubenrauch et al.,2013），在气候系统中担任着绝对重要的角色。云相态的改变可释放大量潜热加热大气，同时它能吸收和反射太阳短波辐射并吸收和放射长波辐射，影响大气的能量收支平衡，驱动大气的运动，制约大气中水循环交换过程（Yang et al.,2006;傅 云 飞 等，2008;Kiemle et al.,2011）。云及其辐射相互作用是对未来气候预测的最大不确定性，云复杂的反馈机制使其成为气候敏感性的最大不确定源（Cess et al.,1989;Held and Soden,2000;汪方和丁一汇，2005）。云是由悬浮在大气中的小水滴和小冰晶等水凝物组成，云中水凝物的相态与分布对云的特性有直接的影响。在20世纪80年代之前还没有全球范围内云中水凝物含量的观测（Platt et al.,1987;Rossow and Schiffer,1999），对于云中发生的微物理过程还无法进行描述，多基于经验理论参数化法来计算潜热通量（Kuo,1965;Klemp and Wilhelmson,1978）。Tao et al.（1990）提出云粒子相态的转变对云中热量平衡起决定性作用，云中液态水和固态水相对含量的多少及其分布廓线可以有效的估算潜热。云中水凝物含量差异还会导致云对长波辐射和太阳短波辐射的反射率、透过率和吸收率有所不同（汪宏七和赵高祥，1996），从而进一步影响云的辐射性质，制约地气系统的能量收支平衡（Somerville,1985;Shupe and Intrieri,2004），平均0.05 kg/m2的液态水含量变化将导致云 净 辐 射 强 迫 改 变－25 W/m2（Greenwald et al.,1995）。同时，云中含水量与降水强弱也有直接联系，液态水含量高的低云有利于降水的发生发展（刘健和董超华，2002;杨大生和王普才，2012）。云中包含的液态水和固态水物质，称为云液水含量（Cloud Liquid Water Content,LWC）和云冰水含量（Cloud Ice Water Content,IWC），其垂直积分为柱云水量（或液态水路径，Liquid Water Path,LWP）和柱云冰量（或冰水路径，Ice Water Path,IWP）（耿蓉等，2018），文中将两者合称为云水量（Cloud Water Content,CWC）。云水量的垂直和水平分布对全球气候变化和局地天气都具有重要影响，是云模式中微物理过程和气候积云模式的重要参数，也是人工降雨潜力区判断的重要依据（王颖等，2016）。

前人已有大量研究表明云水量与水汽、降水以及环流场配置关系密切。Greenwald et al.（1995）用SSM/I（Special Sensor Microwave/Imager）、ERBE（Earth Radiation Budget Experiment）和ISCCP（International Satellite Cloud Climatology Project）

3套遥感资料对全球海洋上空的LWP的空间分布、时间变率以及和温度、辐射收支的相关关系进行了分析，发现LWP最大值出现在北半球中纬度急流处和热带对流区，在纬向平均上有3个极大峰值，全球海洋上空平均LWP约为0.113 kg/m2。Yu et al.（2004）提出地表温度和低层云之间的反馈过程不同于对流云，地表温度升高将导致大气层结减少、相对湿度降低，会抑制陆地上空层云的形成，从而减少低云云水量。Xu et al.（2005）继而研究也发现，东南太平洋LWP的增加与智利西海岸以南异常反气旋环流的发展有关，反气旋环流带来的南极高纬干冷气流与之相关的沉降增温，加强了反气旋中逆温结构，有利于层云的发展。且还证明海平面气压和地面风等环流变量先于云中液态水约2周变化，而海表温度滞后于其变化约2周，表明低云中LWP变率是由大气环流引起的而不是下垫面。Zuidema and Joyce（2008）利 用SSM/I、AMSR（Advanced Microwave Scanning Radiometer）和地面测站的数据来研究北半球高纬海域的水汽、LWP和降雨三者之间的关系，春季LWP增加通常与水汽路径（Water Vapor Path,WVP）增加同步，而秋季LWP降低滞后于WVP的降低，最显著滞后区域在北太平洋，LWP最大值出现在8月，比北大西洋晚一个月，与8月最大降水相关。李兴宇等（2008）研究发现中国地区云水路径的分布与大气环流、地形特征和大气湿度分布及水汽传输密切相关，以增加趋势为主，存在季节性差异。这些变化主要与大气环流变化导致的抬升运动的增强以及水汽的增加相关，符合气温增加导致水循环增强的观点。林丹和王维佳（2019）统计分析了西南地区云水含量等云参数的时空分布特征和变化趋势，结果表明云水含量在西部地区和海拔低的地区更高，各地液水和冰水含量均呈减少趋势。长期以来对大气中云水量的研究多限于局地云水的气候效应及成因分析，且时间尺度较短，本文关注在较长时间尺度上、全球范围内云水的时空特征，并将水汽场与环流场相结合，分析云水量与水平水汽输送通量及其散度的关系，为研究云的潜热、辐射和云降水等效应提供参考。

2 资料和方法

2.1 资料

所用资料为美国能源部（U.S. Department of Energy）、科学生物与环境研究所（Office of Science Biological and Environmental Research,BER）和美国国家大气海洋局（National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA）联合发布的20世纪再分析版本2c（The NOAA-CIRES 20th Century Reanalysis version 2c）数据集（Compo et al.,2011），时间长度延伸到1851年，为19世纪气候应用生成的四维再分析数据集。20世纪再分析版本v2c是目前国际上新发展的一套具有创新性、综合性的20世纪全球大气环流再分析数据集，该数据集与观测模式相结合，可提供一套极为全面的气候描述与分析（陈峥等，2018）。20世纪再分析版本2c使用了与版本2（20th Century Reanalysis version 2）相同的模式，在版本2的基础上，加入COBE-SST2海冰数据（Hirahara et al.,2014）、SODAsi.2的海平面温度场（Giese et al.,2016）以及ISPD（The International Surface Pressure Databank）观测数据资料对边界条件进行了优化。

云水量是20世纪再分析版本2c资料中的预报量（Moorthi et al.,2001）：

其中，qc为云水量，数据中没有对云液水和云冰水进行区分，两者共同被储存为云水量；t为时间变量；等号右侧的前两项表示三维空间的平流项，V为风矢量；Sc为对流活动产生的云水水凝物，由对流参数化中的云扰动项提供；P为降水率，E为云水水凝物的蒸发率，分别来自Sundqvist et al.（1989）和Zhao and Carr（1997）的参数化结果；Fqc表示水平和垂直方向上云水水凝物的扩散。文中使用的云水量数据是对单位面积内，海平面（1000 hPa）至大气顶（10 hPa）共计24层的云水量进行垂直积分的积分量，表示整层大气中的柱云水量。

本文研究时间段为1960～2014年，月平均水平风场（u、v）、比湿、地表气压和云水量数据的水平空间分辨率为 2°（纬度）×2°（经度）。季节划分按照3～5月为春季，6～8月为夏季，9～11月为秋季，12月至次年2月为冬季。使用一元线性回归方法计算变化趋势，9点滑动平均来表征年代际变化特征，相关分析来分析云水量与水平水汽输送通量散度的关系。

2.2 水汽通量及散度计算方法

2.2.1 水平水汽输送通量

水平水汽输送通量（下文简称水汽通量）表示在单位时间内流经某一单位面积的水汽量（单位：kg m−1s−1）。整层水汽通量公式为

其中，g为重力加速度，pt和ps分别为上边界气压（取300 hPa）和海平面气压，垂直积分气压层包含从1000 hPa到300 hPa，共计15层；q为相应层大气的比湿。

2.2.2 水平水汽输送通量散度

水平水汽输送通量散度（下文简称水汽通量散度）表示单位时间、单位体积内汇聚或辐散出去的水汽量，利用中央有限差分方法计算散度（潘留杰等，2015）。水汽通量散度值为正时，表示辐散；为负时，表示辐合。整层水汽通量散度[单位：10−5kg m−2(10 a)−1]是表示水汽输送聚集程度的物理量：

其中，V为各层大气的风速矢量，u、v分别为各层的纬、经向风；∇为向量微分算子。

3 结论与讨论

3.1 多年平均态分布特征

图1a为1960～2014年多年平均云水量分布，全球云水量空间分布不均，大致呈现海洋高于陆地，南半球高于北半球的分布格局。海洋上空云水量大值区域位于热带辐合带、北太平洋、北大西洋、中印度洋、南半球中纬度等海域，在南半球中纬度35°S～50°S之间形成一纬向云水高值带，其平均云水量为92.7 g m−2，这与中纬度地区气旋活动频繁相一致（Sinclair,2002）。北半球对应纬度受地形影响，高值带断裂成北大西洋和北太平洋两个高值区域，其值分别约为98.4 g m−2和106.2 g m−2。海洋上低值区域主要位于中低纬副热带大陆西海岸海域，全球大致有5个低值中心，分别位于南北美洲、以赤道为界的南北非洲和大洋洲西侧。全球海洋上空纬向平均上有4个极大峰值，分别位于50°N、7°N、5°S、45°S左右纬度处，其中最大值为97.7 g m−2，对应位于南半球中纬度海洋上；陆地上云水量分布的区域性差异更加显著，大值区域主要集中在北美东部平原、亚马孙平原、巴西高原、北欧、非洲中部、中国东南部以及东南亚地区等，全球在南北美交界处约4°N热带辐合带的陆地上空有云水量最高值，高达168.8 g m−2，而撒哈拉沙漠中心地区上空年均云水值低于5 g m−2。陆地纬向平均波动较之海洋上空更大，有3个极大峰值，分别位于55°N、0°、54°S纬度处，赤道处云水量约为79.6 g m−2。高纬度地区，无论是北极海洋上空还是南极大陆上空，云水量都较为贫乏。海洋和陆地上空云水量占比约为4﹕3，全球云水量纬向平均分布与海洋纬向平均相当接近，特别是在赤道峰值及以南纬度，黑、蓝曲线大致趋于重合，表明在赤道附近及南半球上空，海洋上的云水量占据全球云水量的主体地位，对全球云水量的分布起着决定性的作用。

图1 全球1960~2014年（a1）云水量多年平均分布及其（a2）纬向平均、（b1）300 hPa以下整层水汽通量（箭头，单位：kg m−1 s−1）和水汽通量散度多年平均分布（阴影，绿色表示辐合，棕色表示辐散）及其（b2）散度场纬向平均Fig. 1 Global average distributions of (a1) cloud water content and (a2) its zonal average and (b1) water vapor flux in the whole layer below 300 hPa(arrows,units: kg m−1 s−1) and its divergence (shadow,green for convergence and brown for divergence) and (b2) zonal average of divergence during 1960−2014

水汽主要存在于300 hPa以下的大气低层，水汽输送和辐合程度决定了云中水凝物的分布和降水的多寡，云液水含量大值区对应低层的辐合上升运动，对流层中低层水汽通量散度可在一定程度上表征云水含量（衡志炜，2013；刘菊菊等，2018）。图1b为相应的300 hPa以下整层积分的水汽通量和水汽通量散度的多年平均分布。在中、低纬地区，水汽通量散度场的辐合、辐散区和云水量的高、低值区域有很好一致性。赤道辐合带8°N左右无论是海洋还是陆地都为显著的水汽辐合区以及其南北两侧的陆地上空也有水汽的辐合，水汽主要来源于10°N～30°N和0°～40°S的低纬海洋。中高纬地区在西风带控制下，表现为稳定的水汽通量带，水汽通量散度较小，为水汽辐合区，陆地上的巴西高原和东南亚等云水大值区，都受到来自南半球中高纬强水汽通量带辐散出来的水汽影响。

各季的云水量分布在空间上和全年平均整体大致相似（如图2所示），各个地区含量值高低存在季节差异，四季中春、秋季云水量分布相似，南北半球分布较为均匀，和全年平均分布大致一致，夏、冬季节云水量分布体现了显著的季节性差异。海洋上空，夏季热带辐合带和南半球海洋上空云水量有显著的发展加宽加强，而冬季海洋云水量大值带集中于北半球北大西洋和北太平洋上空，低纬和南半球的纬向云水大值带有明显的缩窄减弱。在海洋上空对应的纬向平均上，夏季南半球在40°S和10°S左右出现双峰值，分别云水量约为110.8 g m−2和84.2 g m−2，热带辐合带处峰值位于8°N纬度处，约为107.1 g m−2；冬季热带辐合带峰值含量显著降低，约为86.7 g m−2，北半球海洋上空发展到103.2 g m−2左右。陆地上空，夏季中低纬陆地上空云水量差异显著，大多集中于热带辐合带和亚洲、南美季风区，而原本在春季处于云水低值的区域，其上空云水量在夏季进一步降低，例如中东及南、北非等区域，造成夏季在这些区域之间高空干湿对比加剧。从夏季到冬季，热带辐合带的云水量逐渐减少，大值带有整体有南移倾向，导致南半球的南美和南非大陆上空云水量有明显增多发展。夏、冬两季云水量在陆地上空对应纬度处形成近反向分布，这一特征在中低纬大陆上空显著。

图2 全球（a1）春季、（b1）夏季、（c1）秋季、（d1）冬季云水量多年平均分布及其（a2）春季、（b2）夏季、（c2）秋季、（d2）冬季纬向平均Fig. 2 Global average distributions of seasonal cloud water content in (a1) spring,(b1) summer,(c1) autumn,and (d1) winter and (a2) spring,(b2)summer,(c2) autumn,and (d2) winter zonal average

海陆整体而言，夏季云水大值区域集中于热带辐合带和南半球海洋上空，冬季则主要位于北半球海洋和南半球陆地上空，春、秋两季属于云水大值带过渡发展季节。秋季云水量发展大致表现为海洋上空北半球增加南半球减少，陆地上空热带辐合带的大值区向南扩散，春季则与之相反。值得注意的是，南北半球海洋上空云水量大值区域的位置随季节变化较为稳定，属于常年维持的相对稳定的多云带，陆地上空云水大值区域位置则会发生季节性偏移。

图3给出了全球多年平均各个季节云水量在全年中占比的空间分布情况。海洋上，北半球海洋上空云水量在秋、冬季节占比较高，南半球在春、夏季占比较高。陆地上，春、秋季全球云水分布较为平均，其中全球年均最低云水量的东撒哈拉沙漠上空云水量大多集中于秋季；夏、冬季陆地上云水分布则有明显季节性差异。受热带辐合带和夏季风影响下的中非大陆、南亚、东亚以及南美巴拉那高原地区，云水量在夏季占全年大部分比重，特别是10°N～20°N之间的撒哈拉沙漠、印度半岛和中南半岛地区，云水量大多集中出现于夏季，占比能达全年云水量的一半以上；而中低纬的南、北美洲、南非大陆、大洋洲以及阿拉伯半岛到伊朗高原一带上空的云水大多出现的冬季。在高纬南北极区，无论是冰、水下垫面的北冰洋上空还是冰原大陆的南极上空，云水量都是在夏季占比最高，秋季次之，冬季、春季含量低，这与下垫面的性质有很大关系。

图3 全球云水量（a）春季、（b）夏季、（c）秋季、（d）冬季多年平均的全年占比分布Fig. 3 Percentage distributions of global average cloud water content in (a) spring,(b) summer,(c) autumn,and (d) winter

全球水汽输送辐合、辐散区和云水高、低值区分布在各个季节也很好吻合（图4）。海洋上，相比夏季，北半球北大西洋和北太平洋上空反气旋性环流水汽输送在冬季显著减弱，适宜的环流场配置大量的水汽输送，有利于冬季在该两处海域生成云水量；而南半球上冬季的气旋性环流水汽输送有明显发展且南移倾向，由角动量守恒原理可知，中高纬的西风环流带缩窄加强，从而影响到南半球中高纬纬向云水大值带的分布。由于水汽大多来自洋面上的蒸发，在水平风场的作用下被输送到全球各地，陆地上云水量小于海洋上空，且来自海洋的水汽是形成陆地上空云水水凝物的主要来源，所以水汽通量季节差异导致的云水季节性分布不同在陆地上更为明显。南美热带雨林上空是全球云水量最为丰富的区域之一，在10°N～20°S的区域之间年均云水量约77.1 g m−2，但各季含量分别约为85.5 g m−2、54.0 g m−2、74.4 g m−2、94.3 g m−2，发现夏季云水量有明显的降低，在图2b上表现为亚马孙平原上空云水量显著减少，而其东南侧的巴拉那高原地区云水量显著增加。对应南美的水汽通量和水汽通量散度场上可以看到，该区域全年受气旋性环流的控制，盛行东北风，来自北印度洋的水汽与南太副高辐散的东南气流相遇辐合抬升，易形成云水。而夏季的东北气流偏转为偏东风，水汽并不在平原上空抬升，而与中高纬平直西风带于南纬30°S左右形成辐合中心，从而致使夏季云水大值区域南移。非洲大陆受到环流场影响较大，风场的季节性南北移动致使水汽辐合带由夏季赤道偏北位置偏移到冬季非洲南端，非洲大陆上空云水量大值带中心纬度由夏到冬从北纬8°N到南纬15°S左右，冬季水汽通量散度的纬向平均上该纬度有显著辐合。约10°N～40°N的东南亚地区及邻近海域在夏季时表现为强的水汽辐合，有两条主要的水汽通道，北印度洋的跨赤道气流和西太平洋的偏东气流，将来自洋面上的暖湿水汽输送到大陆，两支水汽在此辐合抬升（黄荣辉和陈际龙，2010；李文韬等，2018），可形成丰富的云水。南北极区云水量少很大程度上也是因为通向极区的水汽通量少，没有充分的水汽来抬升形成水凝物。

图4 全球（a1）春季、（b1）夏季、（c1）秋季、（d1）冬季300 hPa以下整层水汽通量（箭头，单位：kg m−1 s−1）、水汽通量散度（阴影，绿色表示辐合，棕色表示辐散）多年平均分布及其（a2）春季、（b2）夏季、（c2）秋季、（d2）冬季纬向平均Fig. 4 Global average distributions of water vapor flux in the whole layer below 300 hPa (arrows,units: kg m−1 s−1) in (a1) spring,(b1) summer,(c1)autumn,and (d1) winter and its divergence (shadow,green for convergence and brown for divergence) and (a2) spring,(b2) summer,(c2) autumn,and(d2) winter zonal average of divergence

3.2 变化趋势特征及相关性分析

早期研究中指出对云微物理过程在高纬极区的观测模拟不够完善（Rossow and Schiffer,1999），所以文中在计算时间序列时选用60°S～60°N范围内数据（如图5所示）。该纬度范围内，海陆整体、海洋上空、陆地上空的平均云水量分别约为61.8 g m−2、73.5 g m−2、55.0 g m−2。海陆整体表现为不显著增加趋势，约每十年增加0.04 g m−2。从其9年滑动平均序列上来看，云水量呈现先减少后增加的趋势，20世纪80年代之前云水量表现为显著下降趋势，约为−0.64 g m−2(10 a)−1，80年代之后表现为中低纬度云水量在增加，其趋势值约为0.32 g m−2(10 a)−1，符合20世纪70年代末全球变暖背景下大气总水量增加和大气水循环加快的结论（Held and Soden,2006;Wentz et al.,2007）。对应纬度范围的海洋上空云水量的变化和海陆整体有很高的一致性，其增长趋势为0.07 g m−2(10 a)−1。陆地上空云水量呈现不显著的年代际下降趋势，约为−0.04 g m−2(10 a)−1。对比海、陆时间序列，陆地上空云水量的年际变化更加剧烈，多为低值年和高值年交替出现。

图5 60°S～60°N（a1）海陆整体、（b1）海洋、（c1）陆地上空云水量距平序列（柱状图）及其各自9年滑动平均（虚线）和线性趋势（实线）；（a2）、（b2）、（c2）分别为60°S～60°N海陆整体、海洋、陆地上空各季云水量月均含量（柱状，不同色柱表示不同季节；带点线表示各月云水量变化趋势，红点表示增加，蓝点表示降低）Fig. 5 Sequence of cloud water content anomaly over the (a1) whole,(b1) ocean,and (c1) land (histogram) of 60°S–60°N and their nine-year moving average line (dashed line) and linear trend (solid line);Monthly cloud water content of 60°N–60°S over the (a2) whole,(b2) ocean,and (c2) land of each month (histogram,different color bars indicate different seasons;line with dots represents the monthly trend,red and blue dots are for increasing and decreasing trend,respectively]

图5a2、5b2、5c2分别为60°S～60°N范围内海陆整体、海洋、陆地上空55年月平均云水量柱状图及各月云水量变化趋势点线。年内循环体现出季节性差异，海洋上空云水量在春、夏、秋、冬四季依次为77.6 g m−2、81.4 g m−2、76.5 g m−2、77.2 g m−2，各季距平序列上（图6a2−d2），春、夏季有增长趋势，秋、冬季呈现不显著下降趋势，其中夏季全年增长趋势约为0.28 g m−2(10 a)−1。大陆上空四季依次为60.9 g m−2、57.6 g m−2、64.1 g m−2、63.9 g m−2，大陆上大致表现为夏季、冬季增加，春季、秋季减少（图6a3−d3），其中春季和冬季年代际变化剧烈，分 别 约 为−0.24 g m−2(10 a)−1和0.16 g m−2(10 a)−1。海洋上空夏季云水量远高于其他三季和陆地水平，秋季云水量最低，说明夏、秋之际中低纬海洋上空云水量迅速降低；而陆地上空与海洋上空云水量呈现反向季节分布，陆地上表现为夏季云水量最低，秋季最高，且逐月连续变化，从全年陆地最低水平的6月56.2 g m−2逐月递增，11月大陆上空云水量增长到65.9 g m−2后又依次递减。

尽管海洋上空云水量远多于陆地上空，但陆地上的云水量与天气变化的关系更为直接，是直接影响陆地及区域气候的主要因素之一。欧洲、亚洲、北美洲、非洲、大洋洲、南美洲这六大洲平均云水量分别为67.7 g m−2、53.3 g m−2、60.9 g m−2、40.7 g m−2、50.7 g m−2、74.0 g m−2。各大洲的云水量距平序列如图7所示，非洲和亚洲大陆上空云水量分别以每十年−0.59 g m−2和−0.27 g m−2的幅度下降，南美洲具有较快增幅，为0.46 g m−2(10 a)−1，欧洲和北美洲以较平缓的年代际增幅增加，约为0.12 g m−2(10 a)−1，大洋洲在这55年云水量无明显变化。对比六大洲整体发现，年均云水量含量高的大洲云水量有增长趋势，而原本含量低的大洲却在进一步降低。同时，位于北半球的三大洲云水量年际波动较小，而同经度的南半球三大洲云水量年际波动都十分剧烈，其中又尤以四面临海的大洋洲最为显著。各大洲9年滑动平均曲线皆呈现为波动状序列，这可能与大气中3～5年ENSO准周期变化相关。前人也已有研究指出云水量的年际变化有El Niño和La Niña事件有很好的响应，云水量正异常往往对应海表温度的正异常（Weng et al.,1997;Heng et al.,2014）。

图7 陆地六大洲（a）欧洲、（b）亚洲、（c）北美洲、（d）非洲、（e）大洋洲、（f）南美洲云水量距平序列（柱状）及其各自9年滑动平均（红线）和各自线性趋势（蓝线）Fig. 7 Sequence of cloud water content anomaly for six continents (a) Europe,(b) Asia,(c) North America,(d) Africa,(e) Oceania,and (f) South America (bar chart) and their nine-year moving average (red line) and trend (blue line)

各大洲各季节云水量均值及变化趋势值如表1所示。欧洲和南美洲云水量季节差异显著，欧洲春、夏季云水量低，秋、冬季高，南美洲冬、春季云水量高，夏、秋季较低。各季变化趋势上，非洲大陆除夏季有不显著增加趋势以外，其余三季都表现为突出的下降趋势，其中秋季下降高达−1.6 g m−2(10 a)−1；南美洲表现与之恰好相反，除夏季有不显著减少趋势，其余三季增加趋势显著。

表1 陆地六大洲欧洲、亚洲、北美洲、非洲、大洋洲、南美洲各季节云水量均值、变化趋势以及不同季节云水量标准差Table 1 The mean value and trend value of cloud water content in each season of six continents Europe,Asia,North America,Africa,Oceania,and South America and their standard deviation

上文中云水量趋势变化在空间分布上如图8a所示。可以看到全球云水量变化在空间上分布不均匀，分散多个增、减大值区域。其中海洋上空增加趋势较为显著的区域位于南半球中高纬海洋和赤道中东、西太平洋；陆地上空主要集中在南北美洲的墨西哥高原、亚马孙平原、巴西高原和东南亚地区等区域。在图1b水汽通量散度场上上述对应区域主要表现为辐合，在图8b上体现辐合加强趋势。云水量减少显著区域集中位于北美中部、东南太平洋、中东地区、东非大陆及邻近阿拉伯海海域，对应图8b上水汽通量散度在北美中部表现为水汽辐合减弱，东南太平洋和东非及邻近海域有水汽辐散加强和辐合减弱。除此之外还能看到在整个北极海洋上空云水量呈显著增长状态，而南极大陆上空表现为显著降低趋势。

图8 全球（a1）云水量变化趋势分布及其（a2）纬向平均、（b1）300 hPa以下整层水汽通量散度变化趋势分布（蓝色表示散度值减少，红色表示散度值增大）及其（b2）纬向平均（打点区域通过α=0.05水平的显著性检验）Fig. 8 Global trend distribution of (a1) cloud water content and (a2) its zonal mean and (b1) divergence of water vapor flux in the whole layer below 300 hPa (blue and red are for decreasing and increasing divergence,respectively) and (b2) its zonal mean (dotted area passes the significance test at α=0.05 level)

不同区域上空的云水量变化趋势也体现出季节性差异（图9）。海洋上，在夏季，太平洋的变化趋势明显小于其他季节，而南半球中高纬海洋上空增加显著，冬季北半球海洋上空云水量增加显著，这和各季云水量大值出现的区域是相一致的。季节性变化特征在大陆上体现得更为明显。亚马孙平原上空云水量在冬、春季增加趋势显著，在夏季主要表现为减少趋势。非洲大陆及邻近的中东地区、阿拉伯海和中印度洋部分海域上空云水量在夏季也有不同其他季节的表现，夏季中非大陆有增加趋势，以南区域表现为降低趋势，秋、冬季与之相反，春季主要为下降趋势。受季风影响显著的东亚地区在春季表现为显著降低趋势，其余各季均为增加趋势。

图9 全球（a1）春季、（b1）夏季、（c1）秋季、（d1）冬季云水量变化趋势分布（打点区域通过了α=0.05水平的显著性检验）及其（a2）春季、（b2）夏季、（c2）秋季、（d2）冬季纬向平均Fig. 9 Global distributions of the seasonal cloud water content in (a1) spring,(b1) summer,(c1) autumn,and (d1) winter and (a2) spring,(b2)summer,(c2) autumn,and (d2) winter zonal average (dotted area passes the significance test at α=0.05 level)

各季水汽通量散度的变化相对于全年平均而言在空间分布上更加不均匀（图10），但与各季云水量变化趋势显著的区域有较好的一致性。为进一步探讨全球、海洋和陆地上空云水量与水汽通量散度的相关关系，计算了两者年均和各季节的相关系数（表2）。结果表明全年和各季平均而言，全球、海洋和陆地上空云水量与水汽通量散度皆呈现负相关关系，即水汽通量散度增大（辐散增强，辐合减弱），云水量减少；水汽通量散度减小（辐散减弱，辐合增强），云水量增加。全球年均云水量和水汽通量散度相关系数为−0.44，通过了α=0.1水平的显著性检验，海洋上空全年和各季都通过了α=0.1水平的显著性检验，陆地上空都通过了α=0.05水平的显著性检验，表明云水量的变化和水汽通量辐合、辐散的变化具有较高的一致性。

表2 全球、海洋和陆地云水量与300 hPa以下整层水汽通量散度全年及各季节的相关系数Table 2 Correlation coefficients between cloud water content and divergence of water vapor flux in the whole layer below 3 00 hPa of global,ocean,and land

图10 全球（a1）春季、（b1）夏季、（c1）秋季、（d1）冬季300 hPa以下整层水汽通量散度变化趋势分布（红色表示散度值增大，蓝色表示散度值减少，打点区域通过了α=0.05水平的显著性检验）及其（a2）春季、（b2）夏季、（c2）秋季、（d2）冬季纬向平均Fig. 10 Global distribution of the seasonal divergence in the water vapor flux in the whole layer below 300 hPa in (a1) spring,(b1) summer,(c1)autumn,and (d1) winter and (a2) spring,(b2) summer,(c2) autumn,and (d2) winter zonal average (red and blue dots are for increasing and decreasing trend,respectively,dotted area passes the significance test at α=0.05 level)

4 总结与讨论

本文分析指出全球、海洋和陆地上空云水量的分布和变化存在区域性和季节性差异，且与水汽通量及其散度的关系密切。全球云水量主要集中于南北半球的中高纬海洋、热带辐合带和季风区，在空间分布形态上与水汽通量辐合区域一致性高。平均而言，南半球云水量高于北半球，海洋云水量高于陆地。夏、冬季节性特征显著，夏季大值区位于热带辐合带和南半球海洋上空，冬季位于北半球海洋和南半球陆地上空，春、秋两季属于云水大值带过渡发展季节。

1960～2014年来全球中低纬云水量呈增加趋势，表现为海洋上以0.07 g m−2(10 a)−1趋势增加，陆地上以−0.04 g m−2(10 a)−1趋势减小。海洋上空云水量在春、夏季各月均表现为年代际增长趋势，秋、冬季呈现不显著下降趋势，陆地上大致表现为夏、冬季增加，春、秋季减少。其中海洋夏季和陆地春季变化最为显著，趋势分别为0.28 g m−2(10 a)−1和−0.24 g m−2(10 a)−1。

在全球平均气温自20世纪70年代末显著增温（IPCC,2013）的背景下，空气中的水汽以7%/°C的 速 率 增 长（Held and Soden,2006;Back et al.,2013）已被广泛认可，水汽的增加将为有利于云水水凝物的生成。云水水凝物相比于等量水汽辐射效应更强，对全球能量平衡起着极其重要的作用（Ramanathan,1987;Cess et al.,1996）。同时，云水水凝物作为降水的唯一和直接来源（蔡淼，2013），是可以通过人工干预来开发利用的空中水资源。在今后的研究中加强全球云水量的观测和研究，对模式参数化、人工影响天气以及未来气候预估都具有重要意义。

致谢感谢美国能源部、科学生物与环境研究所和美国国家大气海洋局联合提供NOAA-CIRES 20世纪再分析2c版本数据集的数据支持。