地球科学进展

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2025 , Vol. 40 >Issue 6: 592 - 603

DOI: https://doi.org/10.11867/j.issn.1001-8166.2025.047

综述与评述

大气冰云中冰晶粒子取向的研究进展及应用现状分析

  • 宋淑华 , 1, 2 ,
  • 王振占 , 1
展开
  • 1. 中国科学院国家空间科学中心 微波遥感技术重点实验室，北京 100190
  • 2. 中国科学院大学 电子电气与通信工程学院，北京 100049
王振占，主要从事微波遥感新技术及应用技术研究. E-mail：

宋淑华，主要从事冰云的太赫兹遥感研究. E-mail：

SONG Shuhua, research areas include terahertz remote sensing of ice clouds. E-mail:

收稿日期: 2024-11-13

  修回日期: 2025-03-25

  网络出版日期: 2025-08-04

收起

Research Progress and Current Applications of Ice Crystal Orientation in Atmospheric Ice Clouds

  • Shuhua SONG , 1, 2 ,
  • Zhenzhan WANG , 1
Expand
  • 1. Key Laboratory of Microwave Remote Sensing, National Space Science Center, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100190, China
  • 2. School of Electronic, Electrical and Communication Engineering, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, China
WANG Zhenzhan, research areas include microwave remote sensing calibration, quantitative inversion, and application technology. E-mail:

Received date: 2024-11-13

  Revised date: 2025-03-25

  Online published: 2025-08-04

Supported by

the State Administration of Science, Technology and Industry for National Defense(E266000730)

Fold

摘要

冰云是天气和气候系统中重要的组成部分，冰晶取向通过影响其散射特性，进而影响遥感反演和数值预报的准确性。随着冰云探测卫星计划的推进，精确量化冰晶取向的需求日益凸显。综述了国内外冰晶取向遥感探测的研究进展，系统回顾了主被动遥感技术在不同波段的应用，分析了各类遥感手段的探测机理及优劣势，特别强调了星载太赫兹辐射计的应用前景。尽管现有遥感技术在冰晶取向研究中展现出一定潜力，但受限于冰晶复杂性、观测能力和反演算法的制约，定量反演仍面临挑战。未来研究应聚焦于新型探测设备研发、冰晶散射特性精确计算、辐射传输理论优化以及多源遥感数据融合等方面。

关键词： 冰云; 非球形粒子; 粒子取向; 散射; 遥感

本文引用格式

宋淑华 , 王振占 . 大气冰云中冰晶粒子取向的研究进展及应用现状分析[J]. 地球科学进展, 2025 , 40(6) : 592 -603 . DOI: 10.11867/j.issn.1001-8166.2025.047

Abstract

Ice clouds are a critical component of the Earth’s weather and climate systems. The orientation of ice crystals influences their scattering properties, thereby affecting the accuracy of remote sensing and numerical weather predictions. With the advancement of satellite programs dedicated to ice cloud observation, precise quantification of ice crystal orientation has become increasingly important. This review summarizes the research progress in remote sensing of ice crystal orientation. Both active and passive remote-sensing techniques have been systematically reviewed across various spectral bands. The detection mechanisms, advantages, and disadvantages of diverse remote sensing techniques were analyzed, with particular emphasis on the prospects of spaceborne terahertz radiometers. Although existing techniques have demonstrated some capacity for ice crystal orientation studies, quantitative retrieval remains challenging owing to ice crystal complexity, observational constraints, and limitations in retrieval algorithms. Future research should focus on developing novel detection instruments, improving the accuracy of ice crystal scattering property calculations, optimizing radiative transfer models, and synergistic integration of multi-source remote sensing datasets.

Key words： Ice clouds; Non-spherical crystal; Crystal orientation; Scattering; Remote sensing

1 引 言

冰云既反射太阳短波辐射，又吸收地面长波辐射，同时向大气外发射热辐射，显著影响着地气系统辐射收支［1-2］；深层对流冰云还与强降水等短时间剧烈天气有关。因此，冰云在气候研究和天气预报中具有重要意义［3］。近几十年来，随着理论基础和硬件技术的进步，与冰云相关的辐射传输、遥感探测以及气候气象等领域取得诸多进展，主要集中在冰晶粒子散射特性的计算、大气辐射传输理论研究与模型模拟、主被动探测仪器冰云反演算法的开发以及数值天气预报模型的观测资料同化等方面［4-9］。
大气冰云中冰晶粒子的散射特性是冰云研究的基础，直接影响着大气辐射传输过程和卫星遥感反演的精度，迫切需要准确有效的计算。然而，粒子空间取向的多样性增加了散射计算的复杂性，需充分考虑其影响。为简化计算，早期研究通常假设冰晶粒子取向完全随机，即宏观上各向同性，无优先传播方向［8，10-11］。这种假设虽简化了问题，但仅适用于球形粒子、无湍流条件下直径低于10 μm的布朗运动小冰晶［12］以及强湍流条件下（例如深对流核心）做翻滚运动的冰晶［13］。在现实中，这种情况发生的频率相对较低。非球形冰晶在冰云中普遍存在，受到重力、空气动力学［14］以及电气化过程（如深对流系统中的闪电活动［15］）等因素影响，会呈现出一定的优先取向。例如，在无湍流或低湍流条件下，足够大的非球形冰晶会根据自身形状和尺寸呈现优先取向甚至水平取向，其中，当厚板状粒子直径大于40 μm［12］、扁球体粒子大于100 μm［15］和薄板状粒子大于150 μm［16］时，倾向于水平排列。
冰晶取向对冰云辐射特性影响显著。相对于随机取向，优先取向的冰晶会显著改变冰云的辐射效应。例如，平面平行排列的冰晶会产生强烈的镜面反射效应，根据光散射模型模拟结果，云反照率可提升高达40%［17-18］。Matrosov的实验也表明水平取向的冰晶能更有效地衰减太阳短波辐射，从而影响大气辐射平衡［19］。冰晶取向还会影响遥感探测。当遥感算法依赖于完全随机取向假设，直接从观测资料反演冰云特性时，可能引起较大误差，给反演结果带来不确定性，在某些情况下，导致光学厚度被高估100%［20］，给冰水路径的反演精度带来负面影响（热带地区约为20%）［21］。除此之外，水平取向致使粒子空气阻力变大，产生较慢的沉降，影响大气模型中的云寿命和持久性。由此可见，准确理解冰晶取向，对于深入认识冰云辐射特性和微物理过程至关重要。因此，有必要在精确评估冰晶粒子散射特性的基础上，对冰云取向进行遥感探测，量化其时空分布。这不仅能减少大气辐射传输模型误差，提升冰云微物理参数探测精度，改善天气预报初始条件，还能减少气候预估中与云和降水相关参量的不确定性，进而为深入理解云反馈机制，进行辐射传输、大气探测以及气候模式研究提供重要支持。
冰云中的冰晶取向探测长期面临挑战。一方面，飞机飞行产生的强烈湍流会扰乱粒子空间排序，破坏优先方向，导致原位测量技术难以有效应用；另一方面，现有星载和地面仪器虽多，但从中提取冰晶取向信息依然困难，取向的时空分布和成因在很大程度上未知［22］。近年来，对冰晶粒子散射特性的深入研究，使得探测冰晶取向成为可能［23-26］。冰晶优先取向导致各向异性散射，表现为对入射辐射不同偏振分量的消光差异（即二色性效应［26］），继而引发了幻日（parhelia，水平取向六边形板状冰晶产生）和上切弧（tangent arcs，水平取向六边形柱状冰晶引起）等特定现象［27］。在二色性效应作用下，各种探测仪器观测资料展现出不同特征：激光雷达显示出更强的后向散射及较低的退偏振比，被动光学偏振卫星可记录下到太阳闪光现象（sunglint）、星载被动微波与太赫兹仪器的极化差和亮温则呈钟形曲线关系*。这些观测特征蕴含着粒子取向的关键信息［22，28-29］，研究人员正积极探索通过不同探测手段开展冰晶取向研究。
注：光学遥感通常称为偏振，微波遥感中被称为“极化”，二者英文均为polarization，本文也遵循这一表述。
传统遥感手段在冰云取向研究中存在各自的局限：可见光和红外遥感穿透力弱，仅适用于小粒子的光学薄云；微波遥感则主要针对大尺寸降水粒子；主动遥感虽然垂直分辨率高，但水平扫描范围有限，难以实现宽刈幅成像。为了更全面地了解冰云的微物理特性，需要发展新的探测技术。对非降水冰晶敏感的星载太赫兹（Terahertz，THz）辐射计，兼具全球覆盖、低功耗及全天候探测能力，能够有效弥补传统遥感手段的不足。尽管受限于空间分辨率不足和垂直探测能力有限，但其在冰云探测领域的应用前景已备受认可［30］。美国IceCube小卫星首次实现在轨883 GHz冰云探测［31-32］；欧洲MetOp-SG（B）卫星即将搭载冰云成像仪（Ice Cloud Imager，ICI），联合多波段载荷实现大气参数同步测量［33］；我国风云五号预研方案也计划引入太赫兹冰云探测载荷［34］。这些进展预示着太赫兹技术将在未来冰云研究中占据重要地位。鉴于现有冰云取向探测技术的局限性和太赫兹技术的潜力，本文将系统回顾主被动遥感在不同波段关于冰晶取向的研究进展，并重点阐述星载太赫兹辐射计的发展潜力，以期为相关研究提供参考，推动未来卫星载荷的优化设计。

2 冰晶粒子取向的定义与单散射特性

2.1　冰晶粒子取向的定义

冰晶粒子取向描绘了粒子在空间的分布特征。球对称粒子因其各向同性的散射特性，不具备取向特征，故本文所探讨的取向主要针对非球形粒子。通常使用实验室坐标系 O X f Y f Z f［图1（a）］和粒子坐标系 O X p Y p Z p［图1（b）］来定义粒子取向［35］。实验室坐标系是空间中具有特定位置的三维笛卡尔坐标系，作为绝对参考用来描述电磁波传播方向、极化状态及粒子方向。在典型应用中，其 X f Y f平面平行于地面， Z f轴指向天顶方向。粒子坐标系则附加于粒子本身，随粒子旋转而同步旋转。尽管粒子坐标系的选择是任意的，但通常根据粒子形状确定［36］：以粒子重心为原点，依据最大惯性重新定向，使粒子的主惯性轴沿笛卡尔坐标轴对齐，最大惯性轴沿 Z p轴，最小惯性轴沿 X p轴。在轴对称的情况下，粒子坐标系 Z p轴沿对称方向对齐，粒子最大尺寸与 X p Y p平面平行［37-38］。以图1（b）中的六边形板状冰晶为例，其六棱柱的基面平行于 X p Y p平面，粒子绕其对称轴随机旋转。
图1 优先取向六边形板状冰晶的坐标系［35］

（a）实验室坐标系；（b）粒子坐标系；（c）描述粒子取向的欧拉角（ α、 β、 γ）。

Fig. 1 Coordinate systems for preferentially oriented hexagonal plate ice crystals［35］

（a） Lab coordinate system； （b） Particle coordinate system； （c） Euler angles （ α， β， γ） defining particle orientation.

可见，粒子坐标系定义了粒子形状。欧拉角（α、β和γ）则描述了粒子方向［图1（c）］：依次沿着实验室坐标系的 Z f轴旋转α角、 Y f轴旋转β角，粒子坐标系 Z p轴旋转γ角，实现从实验室坐标系到粒子坐标系的转换［39］。

2.2　冰晶粒子的单散射特性

冰晶粒子的单散射特性（散射相函数、消光截面以及单次散射反照率等）是理解冰云辐射传输的关键，可通过离散偶极子近似（Discrete Dipole Approximation，DDA）［40］、时域有限差分（Finite Difference Time Domain，FDTD）［41］以及T矩阵［42］等数值方法求解。T矩阵法虽精确高效，但仅适用于对称粒子；DDA和FDTD适用性广，但计算量大。因此，选择何种方法需要在精度和效率之间进行权衡［43］。
探测仪器实际观测时所面对的并非单个粒子，而是大量粒子的集合。即便假设集合内粒子取向一致，电磁波在粒子群中传播的多方向性和随机性依然会使整体散射特性变得复杂，难以确定粒子取向。真实冰云中粒子取向多种多样，使得探测具体的粒子方向更加困难。所以，仅仅关注个体粒子并无实质意义，重点在于理解粒子集合整体的散射特性。一般来说，粒子群的散射特性是通过对粒子所有可能方向的单散射特性平均得出的［39］，用公式表示为：
f = ∫ 0 2 π ∫ 0 π ∫ 0 2 π p α ⋅ p β ⋅ p γ ⋅ f   d α d β d γ
式中： f表示特定方向上的单散射属性， p α、 p β和 p γ描述了3个欧拉角的概率分布。当前粒子取向的研究主要聚焦于2种类型： ①完全随机取向（Total Random Orientation，TRO），即所有方向等概率出现， p α、 p β和 p γ均遵循均匀分布； ②方位角随机取向（Azimuthal Random Orientation，ARO），粒子在方位角上随机取向，并在局部水平面与方位向参考面之间指向特定的局部天顶方向，形成关于倾斜角β的轴对称性，此时，只有 p α和 p γ遵循均匀分布［36］。特别的，水平随机取向可视作倾斜角β为0时的ARO特例。
由于冰晶形态与取向的复杂性，计算其散射特性代价高昂，计算量庞大且耗时。为此，研究人员预先计算并建立了不同波长下多种冰晶形状的单散射特性数据库，并公开共享。现在已有Yang等［44-45］、Liu［46］、Hong等［47］、Eriksson等［48］和Gao等［49］学者建立的数据库，但这些数据库主要针对完全随机取向，考虑真实冰晶取向的数据库则相对匮乏。尽管Lu等［50］、Brath等［37］和Saito等［27］分别构建了特定条件下冰晶不同取向的散射数据库，但这些数据库仍存在诸多限制：Brath等［37］仅考虑了方位角随机取向的2种粒子（六边形板状聚集体和六边形板状冰晶）；Saito等［27］的研究仅包括水平取向的六边形板状和柱状冰晶；Lu等［50］的数据库虽然涵盖了更真实的粒子形状，但仅限于94 GHz以下使用。总的来说，现有的单散射特性数据库在粒子形状、取向范围和适用频率方面均有不足，难以满足当前研究需求。因此迫切需要开发更具代表性且多样化的冰晶单散射特性数据库。

3 基于遥感技术的冰晶取向研究进展

3.1　基于主动遥感技术的冰晶取向研究进展

激光雷达和微波雷达是常用于云层探测的主动传感器，能够揭示冰云的垂直结构与微物理特性。激光雷达发射紫外、可见光或近红外激光束照射云层，其高精度、高时空和垂直分辨率以及对小粒子的表征能力使其特别适合光学薄云研究［51］。微波雷达则在微波和毫米波段工作，能够穿透厚云层并获取云和降水内部的信息，具有全天候、远距离探测和对较大粒子敏感的优势［52］。2种传感器的数据相辅相成，可提供对冰云更全面的理解。

3.1.1　基于激光雷达资料的冰晶取向

基本的米散射激光雷达可识别云边界和内部结构，而偏振激光雷达则能进一步利用后向散射光的偏振状态，增强云粒子的分类能力并鉴别某些冰粒子类型及其取向［53］。线性偏振激光雷达通过测量回波信号的垂直和平行偏振分量，获取退偏振比（垂直偏振分量与水平偏振分量的比值），来反演冰晶的取向信息。其原理在于，当激光雷达光束指向局地天顶或最低点时，水平取向冰晶会产生镜面反射，导致平行极化分量后向散射显著增强，线性偏振激光雷达接收到强烈的后向散射信号和极低的退偏振比［35］［图2（a）红色椭圆圈出部分］，而随机取向的冰晶则表现出弱后向散射和高退偏振比［图2（a）蓝色椭圆圈出部分］。地面观测数据证实了这一理论推测［55-56］，但其局部结果无法扩展到全球尺度。
图2 CALIOP观测的冰云层积分后向散射衰减与退偏振比［54］

（a）理论关系示意图；（b）最低点观测结果；（c）偏离最低点3°的观测结果。

Fig. 2 Layer-integrated attenuated backscatter and depolarization ratio observed by CALIOP in the presence of ice clouds［54］

（a） Schematic of theoretical relationship； （b） Nadir observation data； （c） 3° off-nadir observation data.

搭载在云—气溶胶激光雷达和红外探路观测卫星（Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observations，CALIPSO）上具有正交极化的云—气溶胶激光雷达（Cloud-Aerosol Lidar with Orthogonal Polarization，CALIOP）是典型的星载线性偏振激光雷达，提供了532 nm（偏振通道）和1 064 nm波长的全球云层观测数据。对CALIOP数据的分析表明，水平取向冰晶的存在会产生后向散射衰减和退偏振比的非典型值［35，57-58］。图2（b）和图2（c）分别是CALIOP在最低点和偏离最低点3°的观测结果。最低点观测时，水平取向冰晶的镜面反射显著，表现出强后向散射和低退偏振比，与水平取向冰粒子相关［图2（b）］。而在偏离最低点3°时，镜面反射减弱，高后向散射和低退偏振比的片段消失。对比图2（b）和图2（c），证实了水平取向冰晶的存在。
依据这些知识，可区分水平取向和完全随机取向的冰粒。Noel等［22］从CALIOP最低点观测值推断出全球范围云中水平取向冰晶的存在及其相对浓度，发现约6%的光学薄云层中含有水平取向晶体，且比例低于5%，存在于-30~-10 ℃，揭示了冰晶取向与温度之间的关系。Saito等［59］结合红外成像辐射计IIR与CALIOP数据推导了水平取向冰粒的百分比：当云温高于-30 ℃时，水平取向冰粒小于1%，且随温度升高而降低。这与Zhou等［35］的结论和被动光学遥感仪器POLDER的观测结果相符［60］。
上述研究均基于垂直指向的偏振激光雷达，主要用于水平取向冰晶的反演。为获取更全面的冰晶取向信息，研究人员开始探索其他技术手段。通过控制激光束扫描偏振激光雷达，测量不同方向的散射信号，监测退偏振比的角度依赖性，从而揭示更多样的偏振信息［61］。如Noel等［16］通过角依赖测量，结合高斯分布的倾斜角度理论模型，推断出冰晶相对于水平面的最大偏差角。Kokhanenko等［62-63］采用指数分布描述LOSA-M3激光雷达信号与雷达轴倾角的关系。另一种技术是高光谱分辨率激光雷达（High Spectral Resolution Lidar，HSRL），通过发射特定波长范围的激光脉冲，利用窄带光学滤波器分离米散射和瑞利散射信号，抑制多重散射，重建散射体完整的后向散射相位矩阵，为粒子取向的反演提供了有利条件［64-65］。这些技术的进步，为我们更深入地了解冰晶取向开辟了新的途径。

3.1.2　基于微波雷达资料的冰晶取向

极化雷达因其对冰云粒子形状和方向的敏感性，被广泛应用于云遥感，具有估计粒子取向的潜力［66］。其基本原理是利用非球形冰晶特定取向对不同极化方向雷达信号的散射差异，通过分析不同极化状态下的雷达信号差异（如去极化比、差分反射率和共极化相关系数等），反演冰晶的取向信息。Matrosov等［67］利用Ka波段极化云雷达数据，分析水平线性去极化比和准斜45°线性去极化比的差异，推算出树突晶体的颤振强度（冰晶相对于水平方向角度的标准差）为3°~15°。Melnikov等［68］提出了从STAR雷达数据中定量获得粒子形状和取向的方法，利用差分反射率 Z D R和共极化相关系数 ρ h v反演冰云粒子的平均轴比（宽度/长度）和颤振强度。基于S波段天气监视雷达（Weather Surveillance Radar-1988 Doppler，WSR-88D）的案例分析发现，树突状或六边形板状粒子的颤振强度在2°~20°波动，中位数落在9°~15°的区间内（表明粒子经历轻微到中度的颤振），这与Matrosov等［67］的研究结果吻合。然而，该方法仅适用于天线仰角低于7°的雷达，由于WSR-88D系统天线仰角可达20°，且许多云雷达和天气雷达仰角甚至达到90°，因此有必要考虑 Z D R和 ρ h v的角度依赖性。此后，Melnikov［69］将该反演方法拓展至适用于任意仰角。此外，Myagkov等［70］使用具有混合极化配置的35 GHz扫描云雷达MIRA-35数据，利用 Z D R和 ρ h v对雷达仰角的依赖性，同时估计冰粒子的形状和方向，发现扁形和长形粒子的取向趋近水平，而准球形粒子的取向则更加随机。
上述研究表明，S波段厘米波天气雷达和Ka波段毫米波云雷达在冰云取向反演领域具有应用潜力。随着技术的进步，目前冰云探测中常用的雷达频率为35 GHz（Ka波段）和94 GHz（W波段）。94 GHz雷达具有更强的后向散射，所需的天线直径较小，更易于安装［71］。CloudSat卫星首次配备了94 GHz的云廓线雷达（Cloud Profiling Radar，CPR）［72］。部分研究也在探索更高频的220 GHz和340 GHz雷达［73-74］，并针对这些测云雷达开展了冰云参数反演和敏感性分析，包括冰晶取向对雷达反射率的影响研究［75-76］。然而，现在的测云雷达大多以简单配置进行单极化测量，仅能测量单一方向的散射信号，无法利用二色性原理获取冰晶取向信息。因此，无论在硬件技术上还是理论研究上，都亟需进一步探索和发展。

3.2　基于被动遥感技术的冰晶取向研究进展

3.2.1　基于被动光学资料

被动光学多角度偏振观测在云遥感中展现出独特优势，它通过收集相关通道顶部光谱辐射和偏振辐射来提取目标信息，与传统光谱探测相比，增加了观测维度［77］。当云层中的非球形冰晶定向排列时，其光学各向异性导致特定方向上的镜面反射，呈现尖锐的高强度辐射峰值，即太阳闪光现象［78］。通过观测和分析太阳闪光，即可推断冰晶取向。
该原理为冰晶取向的研究提供了重要支撑，并催生了相关研究。法国发射的地球反射光谱的偏振和方向性仪器（POLarization and Directionality of the Earth’s Reflectances，POLDER）就是其中的代表性仪器，它能够在全球范围内观测地气系统反射太阳辐射的方向和偏振特性，其极化辐射包含冰晶取向的宝贵信息［29，79］。Chepfer等［29］首次利用POLDER数据估算了卷云中水平取向冰晶的出现频率，发现至少40%的冰云像元表现出镜面反射峰值，揭示了冰晶的定向排列。Noel等［79］进一步将POLDER偏振辐射测量值与太阳光在卷云上的反射模拟进行比较，发现冰晶相对水平面的最大偏差角通常较小（低于3°），且水平取向冰晶的相对浓度通常不超过21%。Bréon等［60］对POLDER数据的统计分析也表明，云中水平方向板状冰晶的有效分数介于0.1%~1.0%，太阳闪光特征主要出现在中纬度地区，对应于-30~-10 ℃，这与激光雷达观测结果相符。值得一提的是，即使是缺乏偏振观测能力的地球多色相机（Earth Polychromatic Camera，EPIC），也能在陆地图像中捕捉到太阳闪光现象［80］。Várnai等［81］对EPIC时间序列数据的分析证实，陆地上的闪光是由近乎水平悬浮的片状小冰晶镜面反射造成的，这从侧面印证了POLDER的观测结果，表明冰晶取向与太阳闪光现象之间存在普遍联系。

3.2.2　基于被动微波和太赫兹资料

被动微波和太赫兹遥感技术通过接收冰云自身发射的辐射，间接获取冰云信息。冰晶的非球形特性和优先取向会影响辐射的极化特性，具体表现为辐射计垂直和水平极化通道测量的亮温差异，即极化差（Polarization Difference，PD），PD的测量可以为冰晶取向提供额外的约束［82］。特别是，太赫兹波段位于微波与红外之间，其波长与典型冰云粒子尺度相当，对冰晶的散射作用更为强烈，是理论上探测冰云微物理参数的最佳波段，预计将为冰晶粒子的取向和分布提供新的见解［83］。
一些学者从理论上讨论了PD与冰晶取向之间的关系。Evans等［84-85］给出了85.5~340 GHz PD对水平取向非球形冰晶的敏感性，指出PD随着频率的增加而增加。Czekala等［86］的模拟进一步支持了该结论。Miao等［87］则发现PD随粒子尺寸变化表现出共振特征，该特征取决于粒子形状和取向。这些理论研究为利用被动微波和太赫兹极化测量确定冰晶取向提供了依据。
被动微波和太赫兹观测数据验证了这种可能性。尽管目前具备极化信息探测能力的星载被动仪器（如TMI、SSMI/S、GPM-GMI和MT-MADRAS等）主要覆盖190 GHz以下的范围［37］，但现有数据已极大促进了我们对冰云中粒子取向的理解。例如，Prigent等［15，88］基于热带降雨测量任务微波成像仪（the Tropical Rainfall Measuring Mission’s Microwave Imager，TMI）和特殊微波成像仪（Special Sensor Microwave/Imager，SSM/I）85 GHz的数据发现，水平取向的非球形粒子对应正PD，垂直取向则对应负PD，并且后者往往伴随闪电活动。Zeng等［89］对全球降水测量任务微波成像仪（the Global Precipitation Measurement Microwave Imager，GPM-GMI）和CloudSat全球匹配数据的统计分析揭示了厚云中普遍存在水平取向冰晶，这与激光雷达CALIOP对光学薄云的观测形成鲜明对比，提供了截然不同的信息。Defer等［90］报告了MT-MADRAS 157 GHz极化观测数据，发现水平取向冰粒子可以在该频率下引起10 K的PD，与较低的微波频率相比，高频通道的PD受地表影响较小，在全球范围内产生更清晰的云信号，并且还发现了PD与垂直极化亮温（Polarization Difference-Thermal Brightness Temperature of Vertical polarization，PD-TBV）之间的钟形曲线关系。Gong等［28］通过理论和实验分析了PD-TBV关系，认为该关系具有普遍性，在不同频率和纬度下都较为稳定，并将其与优先取向冰晶的轴比相关联，该结果得到了机载紧凑型扫描亚毫米成像辐射计（Compact Scanning Submillimeter Imaging Radiometer，CoSSIR）640 GHz极化数据的验证。后续Gong等［91］结合Cloudsat数据认为PD-TBV钟形曲线受2个过程共同控制：一是低湍流条件下（例如砧状云和层状云）冰晶的优先取向（对应图3曲线中的高PD值）；二是多重散射引起的极化信号饱和（对应图3曲线左端最低的PD值）。
图3 全球微波成像仪观测的不同纬度带海洋区域166 GHz PD-TBV概率密度函数的峰值曲线［28］

Fig. 3 The Probability Density Function （PDF） peak curves of 166 GHz PD-TBV over ocean regions in different latitude belts， obtained from the Global Microwave Imager （GMI）［28］

研究人员通过辐射传输模拟成功再现了上述观测特征。Brath等［37］进行了严谨的模拟，仿真出GMI 166 GHz观测的钟形曲线关系。McCusker等［38］基于雷达和探空仪数据构建大气廓线，利用大气辐射传输模拟器（Atmospheric Radiative Transfer Simulator，ARTS）模拟了水平取向柱状和树枝状聚集体冰晶的观测特征，重现了国际亚毫米机载辐射计（International Submillimetre Airborne Ra Diometer，ISMAR）在243 GHz和664 GHz观测的亮温衰减和PD，增进了我们对极化测量与冰晶取向之间关系的理解。针对数据同化和反演中冰晶取向及极化处理过于简化的现状，研究者们正致力于开发高效的PD模拟方法。Galligani等［92］通过对PD-TBV关系的参数化，实现了89 GHz和166 GHz PD信号的快速重建，有利于快速辐射传输模型的实际应用。Barlakas等［39］则提出基于物理方法近似优先取向冰晶的极化特性，在辐射传输模型RTTOV-SCATT中引入极化比，缩放水平和垂直极化通道的TRO光学特性，以模拟ARO冰晶影响，并在166 GHz取得了良好效果。随后Kaur等［21］重新选择极化比并推广应用至反演数据库，重点研究了冰晶取向对冰水路径反演的影响。
鉴于太赫兹波段在冰云探测中的独特优势，近年来，美国国家航空航天局（National Aeronautics and Space Administration，NASA）和欧洲航天局（European Space Agency，ESA）等国际机构纷纷发布星载太赫兹遥感冰云载荷计划，并投入大量前期研究。尽管IceCube小卫星搭载的883 GHz辐射计［31-32］提供了冰云太赫兹观测数据，但因缺乏极化信息，难以有效支持冰晶取向研究。因此，计划于2025年在MetOp-SG（B）卫星上发射的ICI［33］备受关注，该仪器配备243 GHz和664 GHz双极化通道，将成为首个具备太赫兹双极化观测能力的星载被动气象载荷。NASA近期提出的极化亚毫米波冰云辐射计（Polarized Submillimeter Ice-cloud Radiometer，PolSIR）任务和亚毫米波与长波红外偏振仪（Submm-Wave and Long-Wave InfraRed Polarimeter，SWIRP）任务也将提供多个太赫兹双极化观测，有望大幅提升冰云取向的遥感探测能力［81］。为充分发挥这些新型载荷的潜力，亟须开展更多观测实验，结合对冰晶取向的考虑，发展更精细的辐射传输模型和反演算法，并通过未来的星载观测加以验证。现有机载仪器如ISMAR［93］和CoSSIR ［94］虽能够提供太赫兹双极化数据，但受限于冰晶形态和取向的复杂性以及数据规模的限制，相关研究主要集中于完全随机取向冰晶［8，95-97］，而对于冰晶取向本身的深入研究较少，且多侧重于正向辐射传输模拟［28，38］，旨在探究冰晶取向与PD和PD-TBV曲线之间的关联。冰晶取向的遥感反演及其在提升冰云参数反演精度中的作用有待进一步探索。

4 结论与展望

冰晶取向是影响遥感数据应用的关键冰云参数，精确表征取向能显著提高冰云微物理参数的反演精度，促进辐射传输模型与数值预报模型的相互验证，从而提升大气探测、气候模式及天气变化的研究水平。本文综述了冰晶取向相关研究进展，分析了不同探测技术的优缺点（表1），并重点探讨了星载太赫兹辐射计的应用潜力。尽管现有的探测仪器在冰云取向研究中取得了一些进展，但受限于冰晶复杂性、数据局限性和反演算法的不完善，整体研究水平仍处于初步发展阶段，主要集中于探讨冰云中是否存在优先取向粒子及其存在程度的问题上。目前获得的取向信息相对有限，结果存在不确定性，定量分析的探索尚显不足。因此，准确且定量地反演冰晶取向仍然面临巨大的挑战，亟待深入研究与探讨。未来的发展应聚焦于以下几个方面：
表1 各类遥感技术在冰晶取向研究中的比较

Table 1 Comparison of remote sensing techniques in ice crystal orientation research

遥感技术 工作波段 冰晶取向探测原理 优势 局限性
激光雷达 紫外、可见光和近红外 高后向散射，低退偏振比 精度高，垂直分辨率高，对小粒子敏感 水平扫描范围有限，穿透能力弱，受大气衰减影响，仅适用于光学薄云
微波雷达 厘米波和毫米波 水平与准斜线性去极化比的差，或差分反射率和共极化相关系数的仰角依赖性 垂直分辨率高，对降水粒子敏感，穿透性强，可探测云内信息 水平扫描范围有限，对小粒子不敏感，毫米波雷达多为单极化测量，取向研究受限
被动光学遥感 可见光和红外 太阳闪光现象 对小粒子敏感，成本低，易于全球研究 空间分辨率低，易受天气条件影响，无法穿透厚云
被动微波和太赫兹遥感 毫米波和太赫兹 PD-TBV钟形曲线 毫米波：对降水粒子敏感；太赫兹波：对典型尺寸冰云粒子敏感。二者均具有穿透性强的特点，可全天候观测全球冰云 毫米波：易受地表和大气背景辐射影响；太赫兹波：数据获取和处理难度较高。二者均受到空间分辨率和垂直探测能力不足的限制
（1）探测设备的研制：致力于研发新型遥感设备，结合基础探测理论进行合理设计，并辅以硬件技术实现，以提高信噪比、减少系统误差，从而提高探测精度。未来，探测设备将继续朝着低成本、高性能、系列化、小型化和芯片化的方向发展，以实现对冰云粒子取向的实时监测。
（2）优先取向粒子单散射特性的计算：需进一步考虑取向因素，以完善散射理论并发展先进的散射计算方法，描述多种形状粒子在特定方向上的散射特性。同时，随着新型传感器，尤其是星载太赫兹辐射计的推出，迫切需要建立与之相适应的优先取向冰晶单散射数据库，以支持对冰云辐射传输过程的理解和遥感数据的处理。
（3）辐射传输理论的深入研究：需更深入地加强和完善辐射传输理论，并在此基础上改进辐射传输仿真工具，尤其是针对粒子取向的近似表征，使其可以快速重现观测数据。这也将为后续冰云反演算法中高质量反演数据库的建立提供支持。
（4）冰晶取向反演算法的优化：继续探索各类遥感设备观测数据与冰晶取向之间的内在关联，结合理论仿真与观测数据分析，优化遥感算法以获取粒子取向信息。数据处理和分析的复杂性也驱使科研人员开发更高效的算法，融合人工智能和大数据分析等现代数据处理技术，从大规模数据集中提取有价值的信息，以提高冰晶取向反演的精度和效率。
（5）多源遥感数据的融合：结合主动与被动遥感技术，或融合光学与微波等多波段数据，可实现卫星探测资料的相互验证，获取更丰富的冰晶取向信息，呈现更全面的观测视角。例如，主动太赫兹雷达具备更高的空间分辨率和垂直分辨率，提供冰云垂直结构信息，被动太赫兹辐射计覆盖范围更广，提供冰云积分辐射信息。二者结合可以优势互补，共同提升冰云探测能力。因此，以后的研究应着重于多源信息整合与数据处理方法创新，开拓冰晶取向遥感探测的新可能性。

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
[1]
HONG Y L， LIU G S， LI J F. Assessing the radiative effects of global ice clouds based on CloudSat and CALIPSO measurements［J］. Journal of Climate， 2016， 29（21）： 7 651-7 674.

[2]
WANG Meihua. Study on physical characteristics and radiation effect of ice cloud in mid-latitude area［D］. Lanzhou： Lanzhou University， 2022.

汪美华. 中纬度地区冰云物理特性及辐射效应的研究［D］. 兰州： 兰州大学， 2022.

[3]
ZHENG Qian， ZHENG Youfei， WANG Liwen， et al. Comparative analysis of the features of precipitating and nonprecipitating ice clouds in the Beijing-Tianjin-Hebei region in summer［J］. Climatic and Environmental Research， 2020， 25（1）： 77-89.

郑倩， 郑有飞， 王立稳， 等. 京津冀地区夏季降水冰云和非降水冰云云特征对比分析［J］. 气候与环境研究， 2020， 25（1）： 77-89.

[4]
HONG G. Parameterization of scattering and absorption properties of nonspherical ice crystals at microwave frequencies［J］. Journal of Geophysical Research：Atmospheres，2007，112（D11）. DOI： 10.1029/2006JD008364 .

[5]
WU Juxiu， DOU Fangli， AN Dawei， et al. Simulation of scattering characteristics of non-spherical ice crystals with 94/220 GHz millimeter-wavelength［J］. Journal of Infrared and Millimeter Waves， 2016， 35（3）： 377-384.

吴举秀， 窦芳丽， 安大伟， 等. 非球形冰晶在94/220 GHz毫米波的散射特性模拟计算［J］. 红外与毫米波学报， 2016， 35（3）： 377-384.

[6]
ERIKSSON P， BUEHLER S A， DAVIS C P， et al. ARTS， the atmospheric radiative transfer simulator， version 2［J］. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer， 2011， 112（10）： 1 551-1 558.

[7]
LIU Yuli， HE Jieying， LIU Heguang， et al. Radiative transfer simulations for millimeter/submillimeter-wave ice cloud imager［J］. Remote Sensing Technology and Application， 2022， 37（3）： 763-770.

刘玉立， 何杰颖， 刘和光， 等. 毫米波/亚毫米波冰云探测辐射计模型仿真［J］. 遥感技术与应用， 2022， 37（3）： 763-770.

[8]
EVANS K F， WANG J R， O’C STARR D， et al. Ice hydrometeor profile retrieval algorithm for high-frequency microwave radiometers： application to the CoSSIR instrument during TC4［J］. Atmospheric Measurement Techniques， 2012， 5（9）： 2 277-2 306.

[9]
GEER A J， LONITZ K， WESTON P， et al. All-sky satellite data assimilation at operational weather forecasting centres［J］. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society， 2018， 144（713）： 1 191-1 217.

[10]
ERIKSSON P， RYDBERG B， MATTIOLI V， et al. Towards an operational Ice Cloud Imager （ICI） retrieval product［J］. Atmospheric Measurement Techniques， 2020， 13（1）： 53-71.

[11]
CHEN Ke， ZHANG Lan， ZHANG Youming， et al. Research on retrieval algorithm of terahertz ice cloud sounding based on neural network［J］. National Remote Sensing Bulletin， 2022， 26（10）： 2 043-2 059.

陈柯， 张兰， 张幼明， 等. 基于神经网络的太赫兹冰云探测反演算法研究［J］. 遥感学报， 2022， 26（10）： 2 043-2 059.

[12]
KLETT J D. Orientation model for particles in turbulence［J］. Journal of the Atmospheric Sciences， 1995， 52（12）： 2 276-2 285.

[13]
SPENCER R W， GOODMAN H M， HOOD R E. Precipitation retrieval over land and ocean with the SSM/I： identification and characteristics of the scattering signal［J］. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology， 1989， 6（2）： 254-273.

[14]
KHVOROSTYANOV V I， CURRY J A. Thermodynamics，kinetics and microphysics of clouds［M］. Cambridge：Cambridge University Press，2014.

[15]
PRIGENT C， DEFER E， PARDO J R， et al. Relations of polarized scattering signatures observed by the TRMM Microwave Instrument with electrical processes in cloud systems［J］. Geophysical Research Letters， 2005， 32（4）. DOI： 10.1029/2004GL022225 .

[16]
NOEL V， SASSEN K. Study of planar ice crystal orientations in ice clouds from scanning polarization lidar observations［J］. Journal of Applied Meteorology， 2005， 44（5）： 653-664.

[17]
TAKANO Y， LIOU K N. Solar radiative transfer in cirrus clouds. part II： theory and computation of multiple scattering in an anisotropic medium［J］. Journal of the Atmospheric Sciences， 1989， 46（1）： 20-36.

[18]
HUANG R H， KUO-NAN L O. Effects of horizontal orientation on the radiative properties of ice clouds［J］. Advances in Atmospheric Sciences， 1985， 2（1）： 20-27.

[19]
SAMOKHVALOV I V， ZUEV S V， BRYUKHANOV I D， et al. Study of influence of ice crystals orientation in Cirrus on solar radiation transmission［C］// Remote sensing of clouds and the atmosphere XXIII. Berlin， Germany： SPIE， 2018.

[20]
MASUDA K， ISHIMOTO H. Influence of particle orientation on retrieving cirrus cloud properties by use of total and polarized reflectances from satellite measurements［J］. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer， 2004， 85（2）： 183-193.

[21]
KAUR I， ERIKSSON P， BARLAKAS V， et al. Fast radiative transfer approximating ice hydrometeor orientation and its implication on IWP retrievals［J］. Remote Sensing， 2022， 14（7）. DOI： 10.3390/rs14071594 .

[22]
NOEL V， CHEPFER H. A global view of horizontally oriented crystals in ice clouds from Cloud-Aerosol Lidar and Infrared Pathfinder Satellite Observation （CALIPSO）［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2010， 115（D4）. DOI：10.1029/2009JD012365 .

[23]
XIE T， CHEN M T， CHEN J， et al. Scattering and absorption characteristics of non-spherical Cirrus cloud ice crystal particles in terahertz frequency band［J］. Chinese Physics B， 2020， 29（7）： 120-127.

[24]
REN Heming， GAO Ming， WANG Mingjun，et al. Light scattering of ice crystal particles with different spatial orientations［J］. Infrared and Laser Engineering，2024，53（12）： 120-136.

任神河，高明，王明军，等. 不同空间取向冰晶粒子的光散射［J］. 红外与激光工程， 2024，53（12）： 120-136.

[25]
WANG Jinhu， GE Junxiang， ZHU Xiao， et al. Effect of orientation and air content of ice particles on radar reflectivity factor［J］. Journal of Infrared and Millimeter Waves， 2016， 35（1）： 78-86.

王金虎， 葛俊祥， 祝潇， 等. 粒子取向以及空气含量对卷云雷达反射率因子的影响分析［J］. 红外与毫米波学报， 2016， 35（1）： 78-86.

[26]
DAVIS C， EMDE C， HARWOOD R. A 3-D polarized reversed Monte Carlo radiative transfer model for millimeter and submillimeter passive remote sensing in cloudy atmospheres［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 2005， 43（5）： 1 096-1 101.

[27]
SAITO M， YANG P. Oriented ice crystals： a single-scattering property database for applications to lidar and optical phenomenon simulations［J］. Journal of the Atmospheric Sciences， 2019， 76（9）： 2 635-2 652.

[28]
GONG J， WU D L. Microphysical properties of frozen particles inferred from Global Precipitation Measurement （GPM） Microwave Imager （GMI） polarimetric measurements［J］. Atmospheric Chemistry and Physics， 2017， 17（4）： 2 741-2 757.

[29]
CHEPFER H， BROGNIEZ G， GOLOUB P， et al. Observations of horizontally oriented ice crystals in cirrus clouds with POLDER-1/ADEOS-1［J］. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer， 1999， 63（2/3/4/5/6）： 521-543.

[30]
LI S L， LI X Y， LIU L， et al. Synergistic retrievals of ice cloud microphysics by spaceborne submillimeter and infrared observations［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 2024， 62. DOI： 10.1109/tgrs.2024.3453248 .

[32]
ESPER J， WU D， ABRESCH B，et al. NASA IceCube： CubeSat demonstration of a commercial 883-GHz cloud radiometer［C］// AIAA small satellite conference. Logan， UT，USA，2018.

[33]
KANGAS V， D’ADDIO S， KLEIN U， et al. Ice cloud imager instrument for MetOp second generation［C］// 2014 13th specialist meeting on microwave radiometry and remote sensing of the environment （MicroRad）. Pasadena， CA， USA： IEEE， 2014： 228-231.

[34]
GAO Taichang， LI Shulei， LIU Lei，et al. Development study of THz instruments for atmospheric sounding［J］. Infrared and Laser Engineering，2016，45（4）：56-67.

高太长，李书磊，刘磊，等. THz波大气探测仪器发展现状研究［J］.红外与激光工程，2016，45（4）：56-67.

[35]
ZHOU C， YANG P， DESSLER A E， et al. Study of horizontally oriented ice crystals with CALIPSO observations and comparison with Monte Carlo radiative transfer simulations［J］. Journal of Applied Meteorology and Climatology， 2012， 51（7）： 1 426-1 439.

[36]
MISHCHENKO W I， HOVENIER J W， TRAVIS L D. Light scattering by nonspherical particles： theory， measurements， and applications［J］. Measurement Science and Technology， 2000， 11（12）. DOI：10.1088/0957-0233/11/12/705 .

[37]
BRATH M， EKELUND R， ERIKSSON P， et al. Microwave and submillimeter wave scattering of oriented ice particles［J］. Atmospheric Measurement Techniques， 2020， 13（5）： 2 309-2 333.

[38]
McCUSKER K， BARAN A J， WESTBROOK C， et al. The first microwave and submillimetre closure study using particle models of oriented ice hydrometeors to simulate polarimetric measurements of ice clouds［J］. Atmospheric Measurement Techniques， 2024， 17（11）： 3 533-3 552.

[39]
BARLAKAS V， GEER A J， ERIKSSON P. Introducing hydrometeor orientation into all-sky microwave/submillimeter assimilation［J］. Atmospheric Measurement Techniques，2021，14（5）：3 427-3 447.

[40]
DRAINE B T， FLATAU P J. Discrete-dipole approximation for scattering calculations［J］. Journal of the Optical Society of America A， 1994， 11（4）： 1 491-1 499.

[41]
YANG P， LIOU K N. Finite-difference time domain method for light scattering by small ice crystals in three-dimensional space［J］. Journal of the Optical Society of America A， 1996， 13（10）： 2 072-2 085.

[42]
MISHCHENKO M I， TRAVIS L D， MACKOWSKI D W. T-matrix computations of light scattering by nonspherical particles： a review［J］. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer， 1996， 55（5）： 535-575.

[43]
YANG Min， HUANG Xingyou， YAN Wenhui. Scattering characteristics of millimeterwave by snowflake ice crystals［J］. Modern Electronics Technique，2020，43（7）：178-181.

杨敏，黄兴友，闫文辉.雪花状冰晶的毫米波散射特性［J］.现代电子技术，2020，43（7）：178-181.

[44]
YANG P， WEI H L， HUANG H L， et al. Scattering and absorption property database for nonspherical ice particles in the near- through far-infrared spectral region［J］. Applied Optics， 2005， 44（26）： 5 512-5 523.

[45]
YANG P， BI L， BAUM B A， et al. Spectrally consistent scattering， absorption， and polarization properties of atmospheric ice crystals at wavelengths from 0.2 to 100 μm［J］. Journal of the Atmospheric Sciences， 2013， 70（1）： 330-347.

[46]
LIU G S. A database of microwave single-scattering properties for nonspherical ice particles［J］. Bulletin of the American Meteorological Society， 2008， 89（10）： 1 563-1 570.

[47]
HONG G， YANG P， BAUM B A， et al. Scattering database in the millimeter and submillimeter wave range of 100~1 000 GHz for nonspherical ice particles［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2009， 114（D6）. DOI： 10.1029/2008JD010451 .

[48]
ERIKSSON P， EKELUND R， MENDROK J， et al. A general database of hydrometeor single scattering properties at microwave and sub-millimetre wavelengths［J］. Earth System Science Data， 2018， 10（3）： 1 301-1 326.

[49]
GAO C X， LIANG D B， SUN B Q， et al. Linearized single-scattering property database for hexagonal prism ice particles［J］. Remote Sensing， 2022， 14（23）. DOI：10.3390/rs14236138 .

[50]
LU Y H， JIANG Z Y， AYDIN K， et al. A polarimetric scattering database for non-spherical ice particles at microwave wavelengths［J］. Atmospheric Measurement Techniques， 2016， 9（10）： 5 119-5 134.

[51]
CAIRO F， di LIBERTO L， DIONISI D， et al. Understanding aerosol-cloud interactions through lidar techniques： a review［J］. Remote Sensing， 2024， 16（15）. DOI：10.3390/rs16152788 .

[52]
KOU Leilei， GAO Haiyang， LIN Zhengjian，et al. Status and prospect of cloud measurement by satellite active remote sensing［J］. National Remote Sensing Bulletin，2023，27（9）：2 041-2 059.

寇蕾蕾，郜海阳，林正健，等. 星载主动遥感测云现状与展望［J］. 遥感学报，2023，27（9）：2 041-2 059.

[53]
SASSEN K. The polarization lidar technique for cloud research： a review and current assessment［J］. Bulletin of the American Meteorological Society， 1991， 72（12）： 1 848-1 866.

[54]
YANG P， HIOKI S， SAITO M，et al. A review of ice cloud optical property models for passive satellite remote sensing［J］. Atmosphere， 2018， 9（12）. DOI： 10.3390/atmos9120499 .

[55]
PLATT C M R， ABSHIRE N L， MCNICE G T. Some microphysical properties of an ice cloud from lidar observation of horizontally oriented crystals［J］. Journal of Applied Meteorology， 1978， 17（8）： 1 220-1 224.

[56]
SASSEN K. Remote sensing of planar ice crystal fall attitudes［J］. Journal of the Meteorological Society of Japan Series II， 1980， 58（5）： 422-429.

[57]
HU Y X， VAUGHAN M， LIU Z Y， et al. The depolarization-attenuated backscatter relation： CALIPSO lidar measurements vs. theory［J］. Optics Express， 2007， 15（9）： 5 327-5 332.

[58]
CHO H M， YANG P， KATTAWAR G W， et al. Depolarization ratio and attenuated backscatter for nine cloud types： analyses based on collocated CALIPSO lidar and MODIS measurements［J］. Optics Express， 2008， 16（6）： 3 931-3 948.

[59]
SAITO M， IWABUCHI H， YANG P， et al. Ice particle morphology and microphysical properties of cirrus clouds inferred from combined CALIOP-IIR measurements［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2017， 122（8）： 4 440-4 462.

[60]
BRÉON F M， DUBRULLE B. Horizontally oriented plates in clouds［J］. Journal of the Atmospheric Sciences， 2004， 61（23）： 2 888-2 898.

[61]
NOEL V， ROY G， BISSONNETTE L， et al. Analysis of lidar measurements of ice clouds at multiple incidence angles［J］. Geophysical Research Letters， 2002， 29（9）.DOI：10.1029/2002GL014828 .

[62]
KOKHANENKO G P， BALIN Y S， BOROVOI A G， et al. Studies of the orientation of crystalline particles in ice clouds by a scanning lidar［J］. Atmospheric and Oceanic Optics， 2022， 35（5）： 509-516.

[63]
KOKHANENKO G P， BALIN Y S， KLEMASHEVA M G， et al. Scanning polarization lidar LOSA-M3： opportunity for research of crystalline particle orientation in the ice clouds［J］. Atmospheric Measurement Techniques， 2020， 13（3）： 1 113-1 127.

[64]
HAYMAN M， SPULER S， MORLEY B， et al. Polarization lidar operation for measuring backscatter phase matrices of oriented scatterers［J］. Optics Express， 2012， 20（28）： 29 553-29 567.

[65]
HAYMAN M， SPULER S， MORLEY B. Polarization lidar observations of backscatter phase matrices from oriented ice crystals and rain［J］. Optics Express， 2014， 22（14）： 16 976-16 990.

[66]
RYZHKOV A V， SNYDER J， CARLIN J T， et al. What polarimetric weather radars offer to cloud modelers： forward radar operators and microphysical/thermodynamic retrievals［J］. Atmosphere， 2020， 11（4）. DOI： 10.3390/atmos11040362 .

[67]
MATROSOV S Y， REINKING R F， DJALALOVA I V. Inferring fall attitudes of pristine dendritic crystals from polarimetric radar data［J］. Journal of the Atmospheric Sciences， 2005， 62（1）： 241-250.

[68]
MELNIKOV V， STRAKA J M. Axis ratios and flutter angles of cloud ice particles： retrievals from radar data［J］. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology， 2013， 30（8）： 1 691-1 703.

[69]
MELNIKOV V. Parameters of cloud ice particles retrieved from radar data［J］. Journal of Atmospheric and Oceanic Technology， 2017， 34（3）： 717-728.

[70]
MYAGKOV A， SEIFERT P， BAUER-PFUNDSTEIN M， et al. Cloud radar with hybrid mode towards estimation of shape and orientation of ice crystals［J］. Atmospheric Measurement Techniques， 2016， 9（2）： 469-489.

[71]
WU Juxiu. Research on cloud measuring capability and echo analysis of 94 GHz millimeter wave cloud radar［D］. Nanjing： Nanjing University of Information Science & Technology， 2014.

吴举秀. 94 GHz毫米波云雷达测云能力研究与回波分析［D］. 南京： 南京信息工程大学， 2014.

[72]
IM E， WU C， DURDEN S L. Cloud profiling radar for the CloudSat mission［C］// IEEE international radar conference， 2005. Arlington， VA， USA： IEEE， 2005： 483-486.

[73]
AN D W， SHANG J， WU Q， et al. Remote sensing of clouds and evaluation with a 220GHz radar［C］// Remote sensing of the atmosphere， clouds， and precipitation V. Beijing， China： SPIE， 2014： 268-273.

[74]
WU Juxiu， YANG Lei， DOU Fangli， et al. The detection capability to ice clouds for space-borne terahertz dual-frequency radar［J］. Journal of Infrared and Millimeter Waves， 2020， 39（6）： 718-727.

吴举秀， 杨蕾， 窦芳丽， 等. 星载太赫兹双频云雷达对冰云探测能力研究［J］. 红外与毫米波学报， 2020， 39（6）： 718-727.

[75]
ZHANG Z. Computation of the scattering properties of nonspherical ice crystals［D］. Texas： Texas A & M University， 2004.

[76]
WU Juxiu， DOU Fangli， AN Dawei， et al. Sensitivity of dual wavelength reflectivity ratio of 94/220 GHz space-borne radar to cloud parameters with non-spherical ice crystals［J］. Acta Meteorologica Sinica， 2019， 77（3）： 529-540.

吴举秀， 窦芳丽， 安大伟， 等. 94/220 GHz星载雷达双波长比对非球形冰晶云参数敏感性分析［J］. 气象学报， 2019， 77（3）： 529-540.

[77]
WANG Yuyao， MA Jinji， LI Jinghan， et al. Review of cloud polarimetric remote sensing［J］. National Remote Sensing Bulletin， 2022， 26（5）： 852-872.

王宇瑶， 麻金继， 李婧晗， 等. 云偏振遥感综述［J］. 遥感学报， 2022， 26（5）： 852-872.

[78]
LAVIGNE C， ROBLIN A， CHERVET P. Solar glint from oriented crystals in cirrus clouds［J］. Applied Optics， 2008， 47（33）： 6 266-6 276.

[79]
NOEL V， CHEPFER H. Study of ice crystal orientation in cirrus clouds based on satellite polarized radiance measurements［J］. Journal of the Atmospheric Sciences， 2004， 61（16）： 2 073-2 081.

[80]
MARSHAK A， HERMAN J， SZABO A， et al. Earth observations from DSCOVR/EPIC instrument［J］. Bulletin of the American Meteorological Society， 2018， 99（9）： 1 829-1 850.

[81]
VÁRNAI T， MARSHAK A， KOSTINSKI A B， et al. Impacts of sun glint off ice clouds on DSCOVR EPIC cloud products［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 2024， 62. DOI： 10.1109/TGRS.2024.3400253 .

[82]
WU D L， GONG J， DEAL W R， et al. Remote sensing of ice cloud properties with millimeter and submillimeter-wave polarimetry［J］. IEEE Journal of Microwaves， 2024， 4（4）： 847-857.

[83]
LIU Lei， WENG Chensi， LI Shulei， et al. Review of terahertz passive remote sensing of ice clouds［J］. Advances in Earth Science， 2020， 35（12）： 1 211-1 221.

刘磊， 翁陈思， 李书磊， 等. 太赫兹波被动遥感冰云研究现状及进展［J］. 地球科学进展， 2020，35（12）： 1 211-1 221.

[84]
EVANS K F， STEPHENS G L. Microwave radiative transfer through clouds composed of realistically shaped ice crystals. part I. single scattering properties［J］. Journal of the Atmospheric Sciences， 1995， 52（11）： 2 041-2 057.

[85]
EVANS K F， STEPHENS G L. Microweve radiative transfer through clouds composed of realistically shaped ice crystals. part II. remote sensing of ice clouds［J］. Journal of the Atmospheric Sciences， 1995， 52（11）： 2 058-2 072.

[86]
CZEKALA H， SIMMER C. Microwave radiative transfer with nonspherical precipitating hydrometeors［J］. Journal of Quantitative Spectroscopy and Radiative Transfer， 1998， 60（3）： 365-374.

[87]
MIAO J， JOHNSEN K P， BUEHLER S， et al. The potential of polarization measurements from space at mm and sub-mm wavelengths for determining cirrus cloud parameters［J］. Atmospheric Chemistry and Physics， 2003， 3（1）： 39-48.

[88]
PRIGENT C， PARDO J R， MISHCHENKO M I， et al. Microwave polarized signatures generated within cloud systems： SSM/I observations interpreted with radiative transfer simulations［R］. Goddard Space Flight Center，2001.

[89]
ZENG X P， SKOFRONICK-JACKSON G， TIAN L， et al. Analysis of the global microwave polarization data of clouds［J］. Journal of Climate， 2019， 32（1）： 3-13.

[90]
DEFER E， GALLIGANI V S， PRIGENT C， et al. First observations of polarized scattering over ice clouds at close-to-millimeter wavelengths （157 GHz） with MADRAS on board the Megha-Tropiques mission［J］. Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 2014， 119（21） 12 301-12 316.

[91]
GONG J， ZENG X P， WU D L， et al. Linkage among ice crystal microphysics， mesoscale dynamics， and cloud and precipitation structures revealed by collocated microwave radiometer and multifrequency radar observations［J］. Atmospheric Chemistry and Physics， 2020， 20（21）： 12 633-12 653.

[92]
GALLIGANI V S， WANG D， CORRALES P B， et al. A parameterization of the cloud scattering polarization signal derived from GPM observations for microwave fast radative transfer models［J］. IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing， 2021， 59（11）： 8 968-8 977.

[93]
FOX S， LEE C， MOYNA B， et al. ISMAR： an airborne submillimetre radiometer［J］. Atmospheric Measurement Techniques， 2017， 10（2）： 477-490.

[94]
EVANS K F， WANG J R， RACETTE P E， et al. Ice cloud retrievals and analysis with the compact scanning submillimeter imaging radiometer and the cloud radar system during CRYSTAL FACE［J］. Journal of Applied Meteorology， 2005， 44（6）： 839-859.

[95]
BRATH M， FOX S， ERIKSSON P， et al. Retrieval of an ice water path over the ocean from ISMAR and MARSS millimeter and submillimeter brightness temperatures［J］. Atmospheric Measurement Techniques， 2018， 11（1）： 611-632.

[96]
FOX S， MENDROK J， ERIKSSON P， et al. Airborne validation of radiative transfer modelling of ice clouds at millimetre and sub-millimetre wavelengths［J］. Atmospheric Measurement Techniques， 2019， 12（3）： 1 599-1 617.

[97]
LIU Y L， ADAMS I S. Tomographic reconstruction algorithms for retrieving two-dimensional ice cloud microphysical parameters using along-track （sub）millimeter-wave radiometer observations［J］. Atmospheric Measurement Techniques， 2025， 18（7）： 1 659-1 674.

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