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【文章信息】

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【主要内容】

针对‌国际卫星云气候计划（ISCCP）基于云顶压强和光学厚度的云分类方法在青藏高原地区无法准确区分高、中、低云的难题，中国科学院空天信息创新研究院胡斯勒图研究团队取得重要突破。他们创新性地提出一种基于云顶温度与光学厚度的云分类新方案，有效解决了云相态与传统ISCCP方法中高、中、低云分类不一致的问题，使分类结果更契合理论预期并与实际观测高度一致。这一成果为精准理解“亚洲水塔”区的云-辐射-气候的相互作用机制及其云水资源的定量评估提供了新的数据支撑。

关键点

• 开发了专为青藏高原复杂地形定制的云分类新算法。
• 生成了2001-2023年青藏高原地区月均高、中、低云量长期序列产品。
• 解决了ISCCP方法无法区分高原高中低云的难题。
• 所有数据产品均已公开，致力于推动全球青藏高原研究。

摘要

本研究提出一种基于云顶温度与光学厚度来替代ISCCP云分类方法的新方案，利用高时空分辨率的新一代静止卫星数据进行算法开发与验证。与ISCCP方法相比，新算法在复杂高原环境下表现出色，成功解决了低云和高云分类不准及云相态和类型不吻合的难题。

为了构建长期、连续的气候数据记录，研究团队将这一新算法成功应用于CERES卫星数据集，生成了2001至2023年共23年的青藏高原地区月均云量产品。该产品细致区分了高云、中云和低云量，揭示了高原不同云类型所呈现的日变化规律和显著季节性特征。这套长期云分类数据集，目前已在CARE产品主页（https://www.slrss.cn/care/）及在我国青藏高原科学数据中心（https://data.tpdc.ac.cn/zh-hans/data/03efb54f-e666-4869-a940-9ed9acd1cd3c）公开发布，供全球相关领域的科研人员免费下载使用。

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【主要图表】

如您感兴趣，请点击阅读原文。我们推荐阅读原文，以获取更加深入的理解。(Advancing Cloud Classification Over the Tibetan Plateau: A New Algorithm Reveals Seasonal and Diurnal Variations - Bao - 2024 - Geophysical Research Letters - Wiley Online Library)

论文第一作者为空天院直博生包芳玲，胡斯勒图研究员为通讯作者，研究得到国家自然科学基金（42025504）和第二次青藏高原综合科学考察研究（2019QZKK0206）等项目资助。