云对于全球地球气候系统中的辐射能量和水循环起着重要的调节作用，是影响气候及其变化的重要因子之一。包括云水含量、 云水路径、 云滴有效半径、 云顶和云底高度、 云层厚度等云垂直结构特征对大气辐射的传输有着非常明显的影响。

中国地区夏季云和降水的发生发展，由于受到亚洲夏季风、 青藏高原等因素的影响，呈现出异常复杂的特征，给天气预报和气候预测带来很大的困难。造成这种情况的原因有很多，但主要原因之一是，对云相关属性及云—辐射反馈过程的观测认识上的不足，直接影响到模式中相关云属性和过程的正确表达。

早期对云的仪器探测主要依靠飞机云物理探测手段，但这种手段具有代表范围小、 探测费用高以及个别情况下误差较大的缺点。后来随着卫星技术的发展，卫星遥感观测被广泛用于云及相关天气气候研究。

利用卫星被动遥感观测资料开展云的气候学特征研究已经有几十年的历史，近年来的研究主要是利用国际卫星云气候计划(简称ISCCP)所获取的资料进行。Yu et al.(2004)分析了ISCCP卫星及其它资料后指出，在60°S~60°N之间全球最大的光学厚度位于青藏高原的下游，其原因并不是由云量的多少造成，而是由于深厚层云的存在(主要是雨层云和高层云)造成的，并且深厚层云的产生和维持主要是受到青藏高原的摩擦和阻塞。丁守国(2004)利用ISCCP的D2云气候资料集，分析了近20年来中国地区云量、 云水路径、 云顶温度、 云光学厚度的变化特征和云的辐射特征，并分析了这些变化的原因。李兴宇等(2008)利用1984~2004年ISCCP的云水路径(简称CWP)资料，分析了中国地区空中云水资源的分布特征、 变化趋势以及与大气环流和湿度场的关系。中国地区CWP以增加趋势为主，青藏高原东部、 内蒙古东部地区以及西北东部地区CWP的增加趋势较强。尽管ISCCP资料提供了众多关于云的信息，但是，卫星所利用的可见光和红外波段无法获取云在垂直方向上的内部信息。云内部信息的获取还要依靠主动遥感手段。

2006年4月CloudSat卫星发射并加入A-Train卫星星列后，为我们研究云的垂直结构及其物理属性的全球分布提供了可能。已经有多位研究者利用雷达反射率资料和反演产品资料对全球和区域范围上云的特征进行了分析并取得相应结果。Luo et al.(2008)利用CloudSat/CALIPSO的2B-GEOPROF和2B-GEOPROF-LIDAR资料，分析了2006年7月至2007年8月中国东部及印度季风区的水凝物的发生频率、 垂直位置以及雷达反射率的季节变化。结果表明，中国东部和印度季风区的14个月的平均水凝物的发生频率为80%和70%。其中，多层水凝物(多数是两层或者三层)分别占37%和47%。在印度季风区，由冬季到夏季，多层水凝物总是呈现明显的增加，而在中国东部，单层或多层水凝物的量值接近反相位变化，使得水凝物的总量变化很小。Haynes and Stephens(2007)用2006年6~8月2B-GEOPROF资料分析了热带海洋上云的分布特征; Mace et al.(2007)用2B-GEOPROF分析了2006年6~8月全球水凝物发生频率的垂直分布，并且指出西太平洋暖池和亚洲季风区是全球卷云量最大的区域。云的垂直结构与大尺度环境动力学、 热力学条件密切相关，Zhang et al.(2007)利用84天的2B-GEOPROF中雷达反射率因子资料，通过聚类分析的方法将热带云系进行中尺度分类，同时用500 hPa云平均垂直速度代表大气动力环流特征，说明不同云系和大气环流的联系。另外，Su et al.(2008)利用500 hPa垂直速度、 海表温度及其梯度、 地面散度、 降水、 水汽路径、 对流有效位能以及对流层低层静力稳定度等大尺度参数，对热带海洋性云的CloudSat云水含量(简称CWC)廓线进行了分类，发现热带云的垂直结构中存在两个明显不同的模态。王帅辉等(2010)利用2006 年7 月至2007 年6 月的CloudSat 2B2GEOPROF-LIDAR产品资料和ISCCP D2月平均云量数据，统计分析了中国及周边地区午间、 凌晨年平均总云量的分布特征，并对两种探测手段得到的年平均总云量及其昼夜变化进行了对比分析。

据前所述，对于中国区域范围内关于云的含水量分布特征的研究尽管有不少，但还存在不足。为进一步加强对中国地区上空云含水量的时空分布特别是垂直分布特征的认识，并为改进天气气候模式的参数化、 人工影响天气业务开展以及云—辐射相互作用研究提供基本信息，本文采用CloudSat卫星2006~2008年2B-CWC资料，对中国地区夏季6~8月的月平均云含水量的垂直和区域变化特征进行了初步分析，并探讨了这些变化特征形成的原因。 2 2B-CWC资料介绍

CloudSat的2B-CWC产品是由2B-GEOPROF和2B-CLDCLASS资料以及ECMWF的辅助数据生成，具有1.4 km的水平分辨率和480 m的垂直分辨率，过采样为240 m。本文所采用的是只考虑云雷达信息不包含可见光云光学厚度信息2B-CWC-RO云水含量资料，白天和夜间观测都有，云水含量CWC包含液态水含量(简称LWC)和云冰水含量(简称IWC)。IWC/LWC的反演是依据94 GHz雷达反射率因子(Z)观测值与IWC/LWC之间的对数线性关系。由于CloudSat卫星轨道重复周期是16天，所以不适合于云的日变化研究。

我们收集了中国区域范围内(20°N~45°N，80°E~130°E)2006~2008年6~8月的2B-CWC-RO资料，首先对CWC廓线资料上的每一档(bin)都按经向1°平均和2°纬向平均后，再对资料按月作平均，然后得到共9个月的中国地区夏季云微物理量沿经向和纬向的垂直分布情况。通过前期个例分析，我们发现，对于强降水性云及较厚的非降水性云，雷达信号受降水衰减的影响很大，2B-CWC资料中给出的是不具物理意义的负值，我们将这种CWC资料处理为零。由于地面反射杂波的影响，CloudSat不能够探测最接近地面的云，所以我们的分析限制在0.5 km以上。除了上面所说对强降水处理为零外，我们对于晴空无云的档也处理为零，作平均计算时不对零值的数据作平均，得到的CWC平均值全部是对反演成功且有云时的平均，这也是与Su et al.(2008)给出的平均值量级上不同的原因，因为后者对晴空部分也进行统计平均。图 1给出的是CloudSat卫星在中国区域的星下点轨迹。

图 1

Fig. 1

图 1 CloudSat卫星在中国区域的星下点轨迹Fig. 1 Ground tracks of CloudSat satellite over China

首先，2B-CWC产品的反演过程的正演模型假定云滴尺度分布为对数正态分布:

对于只降可忽略的毛毛雨和小雨的云来说，云滴相对于CloudSat雷达波长已经小到可以被认为满足Rayleigh散射。根据这些假设，可以得到雷达反射率因子Z:

将(1)式的尺度分布代入(2)~(4)式，得到各种云属性参数:

如果偏离了液态云滴的对数正态分布假设，将会降低反演的精度。例如云内毛毛雨或雨的存在，这种情况会在输出结果中设定一个标识来显示，其作用是表示由于偏离对数正态分别假设，反演得出的结果是不可信的。

迭代反演过程中，只要任一迭代步中被反演矢量(例如云水含量)的任一元素出现负值则剔除这条廓线。其它情况如反射率因子廓线没超过噪声水平，或超过最大值(物理上不合理)或没有雷达信息，都要剔除廓线。

由于Bayesian反演需要有先验信息，包括针对不同云类型、 区域(如陆地和海洋)、 地理位置(热带、 中纬度等)来调整先验参数。由于这些先验参数包括有状态矢量及其误差协变量，加上观测矢量及其误差协变量，以及正演模型包含的不确定信息，最后的反演结果中给出的是包含了被反演量不确定程度大小的反演结果。对被反演量不确定性信息的分析及应用，需要在以后的工作中进一步深入研究。4 中国地区夏季6~8月平均云液水含量的经向变化特征

图 2给出了中国地区2006年6~8月的月平均云液态水含量经向平均垂直分布。由于CloudSat提供的正式产品数据是从2006年6月16日开始的，所以2006年6月份的所有产品只代表 6月下半月的情况。

图 2

Fig. 2

图 2 中国地区夏季(a、 d、 g)6月、(b、 e、 h)7月和(c、 f、 i)8月平均云液水含量的纬度-高度剖面:(a-c)2006年;(d-f)2007年;(g-i)2008年Fig. 2 Latitude-altitude cross sections of monthly average liquid cloud water contents for(a，d，g)Jun，(b，e，h)Jul， and (c，f，i)Aug in(a-c)2006，(d-f)2007， and (g-i)2008 over China

从各月平均云液水含量的纬度—高度剖面中可以看到，CloudSat卫星反演的2006~2008年6~8月份的中国地区月平均云液态水含量在垂直方向上的最大高度在9 km附近，在接近45°N附近高度略有下降，说明在星载云雷达探测到的液态水物质所能达到的高度是9 km，北部地区的对流发展高度比南部地区略有偏低。

月平均云液态水含量经向垂直分布的高值区(大于1 g/m³)基本都在2 km以下的对流层下部，且经向分布主要在25°N~32°N之间，反映出CloudSat卫星探测并反演的中国地区高含水量低云主要分布在这一纬度区。

另外，在27°N~35°N之间高度在4~7 km的对流层中层，月平均云液态水含量明显比偏南及偏北纬度的同样高度区要高，说明青藏高原地形的存在对所在纬度地区对流层中层云的影响。这一结果与Yu et al.(2004)给出的受青藏高原影响该地区主要盛行雨层云和高层云的结论比较一致。值得注意的是，在2 km高度以上，月平均云液态水含量相对高值区(大于0.3 g/m³)分别从25°N开始，沿着极向随着纬度增加逐渐由对流层较低层向对流层较高层延伸，在26°N和28°N之间是倾斜的爬升区间，在28°N~35°N之间的6~7 km高度附近到达上界，随高度变化缓慢，从35°N~36°N开始又随纬度增加而月平均云液态水含量相对高值区的高度有所降低。

为进一步揭示中国地区2006~2008年夏季各月平均云液态水含量随纬度和高度变化的特征，评估青藏高原在经向和高度上对月平均云液态水含量的影响，我们将经向月平均云液态水含量分布分成三个不同纬度区(南部区20°N~27°N、 中部区27°N~35°N、 北部区35°N~45°N)作平均，得到三个中国地区不同纬度区月平均云液态水含量随高度变化平均分布，分析月平均云液态水含量的垂直变化特征。

从图 3中可以看到，中国地区夏季不同纬度区的月平均云液态水含量值具有明显不同的垂直分布特征。对于2006~2008年中国地区夏季各个月来说，除了2007年7月以及2008年8月中部区与南部区相接近以外，中部区月平均云液态水含量值比南部区和北部区月平均云液态水含量值在0~9 km的各个高度上普遍都要大。通过分析发现，对于中国三个纬度区来说，中国夏季各月平均云液水含量垂直廓线存在两个不同高度上的峰值区，一个在海拔高度0.5~1.0 km之间，另一个在3.5~4.5 km。这一结果与Su et al.(2008)对热带地区分析的结果相类似，但高度有差别(分别是1.5 km和5 km)，原因可能主要是，在热带地区云垂直结构主要受大尺度参数的控制，在中国地区更多受到青藏高原和东亚季风环流的影响。对于中国中部区和北部区，第二峰值比较明显，且北部区第二峰值高度要比中部区低1~2 km。对于中国南部区，第二峰值区不够明显。这种情况说明，即使是青藏高原和东亚季风环流都对云LWC产生影响，对不同区域的影响也是有所差别的。

图 3

Fig. 3

图 3 中国地区夏季(a-c)6月、(d-f)7月和(g-i)8月三个不同纬度区域平均云液水含量垂直廓线:(a、 d、 g)2006年;(b、 e、 h)2007年;(c、 f、 i)2008年。实线: 南部; 点线: 中部; 虚线: 北部Fig. 3 Vertical profiles of monthly average liquid cloud water contents for(a-c)Jun，(d-f)Jul， and (g-i)Aug in different latitudinal zones over China(solid line for southern China，dotted line for central China，dashed line for northern China):(a，d，g)2006;(b，e，h)2007;(c，f，i)2008

需要说明的是，尽管从气候平均情况来说，中国地区的月平均降水量从南部向北部是逐渐减少的，但这种情况在月平均云液态水含量经向分布上并没有明显反应。主要的原因是，94 GHz云雷达的探测能力对于超过一定强度的降水会明显下降，对云中的液水含量反演也会失败，而中国南部夏季降水中的强降水比例相对比较高，所以在资料中对这部分的含水量值剔除的相对较多。 5 中国地区夏季6~8月平均云液水含量的纬向变化特征

青藏高原是世界上最高大的高原，面积约250万平方公里，平均海拔高度约为4000 m。由于青藏高原地势很高，西风带的气流遇到此高原不仅爬越高原流向高原东侧，而且会绕高原南北两侧也流向高原东侧，并在高原东侧汇合。青藏高原对冬季高原及以东地区上空西风环流系统有分支作用，并且在6月上中旬，由于青藏高原对西风急流分支作用所产生的南支急流会北跳到江淮流域，与北支急流汇合，从而导致江淮流域梅雨的开始。因此，青藏高原的高地势对于对流层下层西风带环流系统也有明显很大的分流作用。

青藏高原对西风带环流系统的分流作用必将会引起青藏高原南部和北部及各自的下游地区的天气形势发生明显变化，进而影响到云和降水系统的产生、 发展过程，云的宏微观物理结构也相应地发生改变。为了解青藏高原对环流系统、 天气形势以及伴随的云和降水的影响，需要对云含水量垂直分布资料进行更具体的分析。我们按照27°N和35°N纬度线将整个中国地区划分为中国南部(20°N~27°N，80°E~130°E)、 中部(27°N~35°N，80°E~130°E)和北部(35°N~45°N，80°E~130°E)三个区域，分别对这三个区域上的月平均云水含量进行了分析。

从2006年6~8月份的月平均云液水含量的经度—高度剖面(图 4、 5)可以看到，中国北部及中部地区2006年6~8月份的平均云液态水含量在80°E~105°E之间的海拔高度4~8 km范围内存在一个明显的高值区分布带，最大月平均云液态水含量值在2.042~2.368 g/m³之间，而在105°E以东地区的月平均云液态水含量值相对较低，只有在7月的105°E附近的存在一个海拔高度在1~2 km的相对高值区，最大月平均云液态水含量为1.5 g/m³。

图 4

Fig. 4

图 4 中国北部地区(35°N~45°N，80°E~130°E)夏季(a、 d、 g)6月、(b、 e、 h)7月和(c、 f、 i)8月平均云液态水含量的经度—高度剖面:(a-c)2006年;(d-f)2007年;(g-i)2008年Fig. 4 Longitude-altitude cross sections of monthly average liquid cloud water contents for(a，d，g)Jun，(b，e，h)Jul， and (c，f，i)Aug over northern China(35°N-45°N，80°E-130°E):(a-c)2006;(d-f)2007;(g-i)2008

图 5

Fig. 5

图 5 同图 4，但为中国中部地区(27°N~35°N，80°E~130°E)Fig. 5 Same as in Fig. 4，excep for central China(27°N-35°N，80°E-130°E)

从中国27°N以南地区2006年6~8月份的平均云液水含量的经度—高度剖面中可以看到(图 6)，中国南部地区(SC)2006年6~8月份的平均云液态水含量在95°E~105°E之间的1~6 km高度范围内存在一个明显的高值区分布带，最大月平均云液水含量值在2.280~3.290 g/m³之间，而在105°E以东地区的月平均云液水含量值相对较低。另外，在80°E ~85°E之间的1~2.5 km高度范围内也存在一个月平均云液水含量高值区，这里实际上对应的是印度西南季风核心影响区。

图 6

Fig. 6

图 6 同图 4，但为中国南部地区(20°N~27°N，80°E~130°E)Fig. 6 Same as in Fig. 4，excep for southern China(20°N-27°N，80°E-130°E)

对于上述平均云液水含量纬向特征的进一步分析，可以发现，(20°N~30°N，95°E~105°E)范围的云液态水含量高值明显是受到东亚夏季风环流系统的影响，该系统包括了西太平洋副热带高压以及沿副热带南侧和西侧的东南季风、 印度西南季风、 跨赤道气流以及中纬度扰动等，这些影响系统都具有暖湿气流的共同特点，并且在云贵高原作用下发生抬升，从而形成了上述特点(Tao and Chen， 1987)。 6 中国地区夏季6~8月平均云冰水含量的经向变化特征

在各类云中，冰云对地球辐射收支的影响是很独特的，冰云对温度变化反馈的正负号有赖于其含水量、 高度以及详细的微物理属性。利用地基云雷达反演冰云含水量的工作已经开展了很多，特别是在ARM项目中。在已有利用地基雷达反演云冰水含量的研究中，多采用类似于IWC=a·Z^b的关系式来建立云冰水含量IWC(单位: g/m³)和雷达反射率Z(单位: mm⁶/m³)之间的关系，不同研究者给出的a和b值各不相同。Liu and Illingworth(2000)给出的结果是a=0.097，b=0.59; Mace et al.(2002)给出的结果是a=0.1037，b=0.516; Seo and Liu(2005)给出的结果是a=0.078，b=0.79。IWC-Z关系之所以变化较大，主要原因包括:(1)所采用的云粒子谱分布(指数分布和Gamma分布)及冰密度不同，(2)计算后向散射时对冰粒子的处理方法不同(球形和非球形)。CloudSat卫星采用了结合云粒子谱分布先验信息的Bayesian反演算法，对全球范围内的冰云IWC进行反演，因此，全球不同地区的冰云IWC比较分析具有统一的算法基础。

图 7给出了中国地区2006年6~8月的月平均云冰水含量经向平均垂直分布，从中可以看到，中云高度以上(低纬度对应 8 km以上，高纬度对应 6 km 以上)，月平均云冰水含量随着云高度增加呈现减小的趋势，其原因一方面是水汽随着高度的增加而减小，另一方面是冰晶随着自身不断长大而下沉，造成冰水含量通常随着云高度增加而降低。

图 7

Fig. 7

图 7 中国地区夏季(a、 d、 g)6月、(b、 e、 h)7月和(c、 f、 i)8月平均云冰水含量的纬度—高度剖面:(a-c)2006年;(d-f)2007年;(g-i)2008年Fig. 7 Latitude-altitude cross sections of monthly average ice cloud water contents for(a，d，g)Jun，(b，e，h)Jul， and (c，f，i)Aug over China:(a-c)2006;(d-f)2007;(g-i)2008

从各月平均云冰水含量的纬度—高度剖面中可以看到，CloudSat卫星反演的2006~2008年6~8月份的中国地区月平均云冰水含量在垂直方向上的最大高度在19 km附近，在35°N以北高度明显下降，说明在中国地区，冰相云发展的上限是19 km高度，中国北部地区的冰相云发展高度比南部地区有明显偏低。

月平均云冰水含量经向垂直分布的高值区(大于0.15g/m³)基本都在6~18 km的对流层上部，且经向分布主要是在20°N~35°N之间，反映出CloudSat卫星探测并反演的中国地区高含水量冰云主要分布在这一纬度区。个别纬度上在15 km以上高度出现有月平均云冰水含量奇高值区，主要原因是在该位置上参与统计的样本数少。

值得注意的是，在20°N~35°N之间对流层上部月平均云冰水含量高值区出现的情况说明，除了大气温度层结使低纬比高纬度地区的对流层顶高，相应的云发展高度也较高这一主要因素外，还可能受到其它因素的影响。根据已有的观测研究，热带地区深对流云出现较多，并有时能够穿透对流层顶，在深对流系统消散后通常会遗留下冰相卷云，这种卷云的高度通常在15 km以上(Comstock et al., 2002)。中国南部低纬度地区(20°N~27°N)的冰相云可能是这种机制的结果。另外，CloudSat卫星从太空向下探测云，受大气中水汽和水凝物影响的程度明显要小于地基云雷达，更有利于探测到高层冰云。在中国地区夏季6~8月，对于冰晶云，星载云雷达探测到冰晶云中的含水量上限是在18~19 km高度附近，北部地区的对流发展高度比南部地区(14~15 km)有明显偏低。 7 中国地区夏季6~8月平均云冰水含量的纬向变化特征

与云液水含量的分析方法类似，我们按照27°N和35°N纬度线将整个中国地区划分为中国南部(20°N~27°N，80°E~130°E)、 中部(27°N~35°N，80°E~130°E)和北部(35°N~45°N，80°E~130°E)三个区域，分别对这三个区域上的月平均云冰水含量进行了分析。

从2006、 2007、 2008年6~8月份的平均云冰水含量的经度—高度剖面中可以看到(图 8、 9、 10)，三年中相同月份的分布图像特征相似，说明年变化可以忽略，因此，我们可以重点关注其区域变化特征。

图 8

Fig. 8

图 8 中国北部地区(35°N~45°N，80°E~130°E)夏季(a-c)2006年、(d-f)2007年和(g-i)2008年平均云冰水含量的经度—高度剖面:(a、 d、 g)6月;(b、 e、 h)7月;(c、 f、 i)8月Fig. 8 Longitude-altitude cross sections of monthly average ice cloud water contents for(a-c)2006，(d-f)2007，(g-i)2008 during the summer of northern China(35°N-45°N，80°E-130°E):(a，d，g)Jun;(b，e，h)Jul;(c，f，i)Aug

图 9

Fig. 9

图 9 同图 8，但为中国中部地区(27°N~35°N，80°E ~130°E)Fig. 9 Same as in Fig. 8，excep for central China(27°N-35°N，80°E-130°E)

图 10

Fig. 10

图 10 同图 8，但为中国南部地区(20°N~27°N，80°E~130°E)Fig. 10 Same as in Fig. 8，excep for southern China(20°N-27°N，80°E-130°E)

从80°E~130°E范围内的不同垂直高度上的月平均云冰水含量大小来看，从中国北部地区到中部地区，最后到南部地区是呈现逐渐增大的趋势，这一趋势在经向分布特征中也有体现。

从前面的图中可以看到，中国不同地区(北部、 中部和南部)夏季6~8月平均云冰水含量在80°E~130°E之间的海拔高度6~11 km范围内存在一个明显的高值区分布带。我们对2006、 2007、 2008年海拔高度6~11 km范围的云冰水含量进行了平均计算，得到6~8月不同地区的平均云冰水含量纬向分布(图 11)。

图 11

Fig. 11

图 11 中国不同地区夏季(a-c)6月、(d-f)7月、(g-i)8月海拔高度6~11 km上的平均云冰水含量纬向分布(实线)和纬向平均值(点划线):(a、 d、 g)北部;(b、 e、 h)中部;(c、 f、 i)南部Fig. 11 Longitudinal distributions(solid line) and averages(dash-dotted line)of ice cloud water content for 6-11 km above sea level for(a-c)Jun，(d-f)Jul， and (g-i)Aug:(a，d，g)Northern China;(b，e，h)central China;(c，f，i)southern China

从图 11中可以看到，对纬向月平均云冰水含量值作进一步平均后发现，6月到8月的平均云冰水含量变化较小，南部地区始终在0.1 g/m³左右，中部地区始终在0.08 g/m³左右。与中国中部和南部地区不同，中国北部地区不同月份之间的差别明显，其中6月为0.08 g/m³，7月为0.07 g/m³，8月为0.055 g/m³。上述结果说明，云冰水含量主要高值区的云冰水含量在中国南部和中部地区不同月份之间的变化很小，而在中国北部地区不同月份之间的云冰水含量变化明显，并且从6月到8月呈现逐月减小的趋势。

另外，对于中国中部和南部地区，6~11 km高度上的平均云冰水含量纬向分布在整个纬向范围内变化不明显，而在中国北部地区云冰水含量在80°E~105°E之间的值比105°E~130°E之间的值略微偏小。

8 总结

中国区域夏季6~8月的云水含量垂直向和经纬向分布特征受到青藏高原、 云贵高原等地形、 大气环流的影响非常明显，对于天气和气候预报预测以及水文循环都非常重要。主要得出以下几点结论:

(1)在中国地区夏季6~8月，星载云雷达探测到云中液态水含量上限是在9 km高度附近，冰相云发展的上限是19 km，北部地区的对流发展高度比南部地区略有偏低。这与Su et al.(2008)的热带地区对流发展上限超过16 km且沿极向减小的结论并不矛盾。

(2)夏季云月平均液态含水量经向垂直分布的高值区基本都在2 km以下的对流层下部，且经向分布主要在25°N~32°N之间，反映出中国地区夏季6~8月高含水量性低云主要分布在这一纬度区。这与中国夏季降水分布紧密相关。另外，在27°N~35°N之间的中部纬度区，对流层中层4~7 km高度上的月平均云液水含量明显比南部及北部纬度地区的月平均云液水含量要高，说明青藏高原对所在纬度地区对流层中层云的明显影响。

(3)中国夏季各月平均云液水含量垂直廓线存在两个不同高度上的峰值区，一个在海拔高度0.5~1.0 km之间，另一个在3.5~4.5 km。这一结果与Su et al.(2008)对热带地区分析的结果相类似，但高度有差别(后者分别是1.5 km和5 km)，原因可能主要是，在热带地区云垂直结构主要受大尺度参数的控制，在中国地区更多受到青藏高原和东亚季风环流的影响。对于中国中部区和北部区，第二峰值比较明显，且北部区第二峰值高度要比中部区低1~2 km。对于中国南部区，第二峰值区不够明显。这种情况说明，即使是青藏高原和东亚季风环流都对云LWC产生影响，对不同区域的影响也是有所差别的。

(4)中国地区夏季，平均冰水含量经向垂直分布的高值区(大于0.15g/m³)基本都在6~18 km的对流层上部，且主要分布在20°N~35°N之间。云冰水含量在80°E~130°E之间的海拔高度6~11 km 范围内存在一个明显的纬向高值区分布带的特征，说明青藏高原对云纬向垂直结构的影响能够达到冰云部分。