[1] |
程鹏, 罗汉, 常祎, 等, 2021. 祁连山一次地形云降水微物理特征飞机观测[J]. 应用气象学报, 32(6): 691-705.
|
[2] |
丁晓东, 黄建平, 李积明, 等, 2012. 基于主动卫星遥感研究西北地区云层垂直结构特征及其对人工增雨的影响[J]. 干旱气象, 30(4): 529-538.
|
[3] |
郭学良, 付丹红, 胡朝霞, 2013. 云降水物理与人工影响天气研究进展(2008-2012年)[J]. 大气科学, 37(2): 351-363.
|
[4] |
韩芳蓉, 舒斯, 苟阿宁, 等, 2017. 基于地基微波辐射计对武汉夏季暴雨过程的观测分析[J]. 沙漠与绿洲气象, 11(6): 83-88.
|
[5] |
洪延超, 雷恒池, 2012. 云降水物理和人工影响天气研究进展和思考[J]. 气候与环境研究, 17(6): 951-967.
|
[6] |
黄建平, 何敏, 阎虹如, 等, 2010. 利用地基微波辐射计反演兰州地区液态云水路径和可降水量的初步研究[J]. 大气科学, 34(3): 548-558.
|
[7] |
姜江, 姜大膀, 林一骅, 2017. 中国干湿区变化与预估[J]. 大气科学, 41(1): 43-56.
|
[8] |
雷连发, 卢建平, 朱磊, 等, 2014. 多通道地基微波辐射计大气遥感[J]. 遥感学报, 18(1): 180-191.
|
[9] |
李金辉, 周毓荃, 岳治国, 等, 2022. 基于微波辐射计数据的秦岭南北水汽和云底高度等参量的差异[J]. 气象, 48(4): 452-458.
|
[10] |
李新, 勾晓华, 王宁练, 等, 2019. 祁连山绿色发展:从生态治理到生态恢复[J]. 科学通报, 64(27): 2 928-2 937.
|
[11] |
梁宏, 刘晶淼, 陈跃, 2010. 地基GPS遥感的祁连山区夏季可降水量日变化特征及成因分析[J]. 高原气象, 29(3): 726-736.
|
[12] |
刘建军, 陈葆德, 2017. 青藏高原、东亚季风区、西北太平洋地区云系结构及相联加热机制的对比分析[J]. 热带气象学报, 33(5): 598-607.
|
[13] |
刘晓璐, 刘东升, 郭丽君, 等, 2019. 国产MWP967KV型地基微波辐射计探测精度[J]. 应用气象学报, 30(6): 731-744.
|
[14] |
柳典, 刘晓阳, 2009. 地基GPS遥感观测北京地区水汽变化特征[J]. 应用气象学报, 20(3): 346-353.
|
[15] |
汪小康, 徐桂荣, 院琨, 2016. 不同强度降水发生前微波辐射计反演参数的差异分析[J]. 暴雨灾害, 35(3): 227-233.
|
[16] |
王宝鉴, 黄玉霞, 王劲松, 等, 2006. 祁连山云和空中水汽资源的季节分布与演变[J]. 地球科学进展, 21(9): 948-955.
DOI
|
[17] |
王健, 崔彩霞, 刘惠云, 2011. 基于微波辐射计的乌鲁木齐水汽日变化初步分析[J]. 沙漠与绿洲气象, 5(6): 22-26.
|
[18] |
徐桂荣, 张文刚, 万霞, 等, 2019. 地基微波辐射计反演的青藏高原东侧甘孜大气温湿廓线分析[J]. 暴雨灾害, 38(3): 238-248.
|
[19] |
尹宪志, 王毅荣, 罗汉, 等, 2020. 1960—2019年甘肃大气水更新与地面降水空间分布的关系[J]. 中国沙漠, 40(6): 61-70.
|
[20] |
张华, 杨冰韵, 彭杰, 等, 2015. 东亚地区云微物理量分布特征的CloudSat卫星观测研究[J]. 大气科学, 39(2): 235-248.
|
[21] |
张强, 姚玉璧, 李耀辉, 等, 2020. 中国干旱事件成因和变化规律的研究进展与展望[J]. 气象学报, 78(3): 500-521.
|
[22] |
张强, 张杰, 孙国武, 等, 2007. 祁连山山区空中水汽分布特征研究[J]. 气象学报, 65(4): 633-643.
|
[23] |
郑国光, 陈跃, 陈添宇, 等, 2011. 祁连山夏季地形云综合探测试验[J]. 地球科学进展, 26(10): 1 057-1 070.
|
[24] |
邹倩, 陈小敏, 邓承之, 等, 2022. 重庆不同天气条件下地基微波辐射计探测特征[J]. 干旱气象, 40(1): 114-124.
DOI
|
[25] |
ADAMS D K, FERNANDES R M S, HOLUB K L, et al, 2015. The Amazon dense GNSS meteorological network: a new approach for examining water vapor and deep convection interactions in the tropics[J]. Bulletin of the American Meteorological Society, 96(12): 2 151-2 165.
DOI
URL
|
[26] |
CADEDDU M P, GHATE V, MECH M, 2020. Ground-based observations of cloud and drizzle liquid water path in stratocumulus clouds[J]. Atmospheric Measurement Techniques, 13(3): 1 485-1 499.
DOI
URL
|
[27] |
CALHEIROS A J P, MACHADO L A T, 2014. Cloud and rain liquid water statistics in the CHUVA campaign[J]. Atmospheric Research, 144: 126-140.
DOI
URL
|
[28] |
CHENG J Y, YOU Q L, ZHOU Y Q, et al, 2021. Increasing cloud water resource in a warming world[J]. Environmental Research Letters, 16(12), 124067. DOI: 10.1088/1748-9326/ac3db0.
DOI
URL
|
[29] |
HUANG J P, YU H P, GUAN X D, et al, 2016. Accelerated dryland expansion under climate change[J]. Nature Climate Change, 6(2): 166-171.
DOI
|
[30] |
HUANG M, GAO Z, MIAO S, et al, 2017. Estimate of boundary-layer depth over Beijing, China, using Doppler lidar data during SURF-2015[J]. Boundary-Layer Meteorology, 162(3): 503-522.
DOI
URL
|
[31] |
TEMIMI M, FONSECA R M, NELLI N R, et al, 2020. On the analysis of ground-based microwave radiometer data during fog conditions[J]. Atmospheric Research, 231, 104652. DOI: 10.1016/j.atmosres.2019.104652.
DOI
URL
|
[32] |
ZHANG H L, ZHANG Q, YUE P, et al, 2016. Aridity over a semiarid zone in northern China and responses to the East Asian summer monsoon[J]. Journal of Geophysical Research:Atmospheres, 121(23): 13 901-13 918.
DOI
URL
|
[33] |
ZHOU Y Q, CAI M, TAN C, et al, 2020. Quantifying the cloud water resource: basic concepts and characteristics[J]. Journal of Meteorological Research, 34(6): 1 242-1 255.
DOI
URL
|