基于CloudSat-CALIPSO 资料的北极云宏观特征及形成机制研究

周茹 李昀英 陆春松

1 南京信息工程大学中国气象局气溶胶与云降水重点开放实验室/气象灾害预报预警与评估协同创新中心，南京 210044 2 国防科技大学气象海洋学院，长沙 410073

1 引言

云参数中云量是重要的气候因子之一，北极地区云覆盖率高，年平均云量在70%左右（Eastman and Warren, 2010）。北极是对气候变化最敏感的地区之一，它的升温速度是全球平均值的两倍（Yano et al., 2015），而云量变化对北极地区能量收支有直接作用（杨亦萍等, 2016），因此研究北极地区的云量变化对于研究局地乃至全球辐射收支和气候变化都有重要意义。文献研究表明，北极地区薄云对气溶胶污染的敏感性显著大于中低纬度地区，气溶胶通过改变北极薄云的物理特征，造成更强的春冬季节强增暖效应（Garrett and Zhao, 2006）。冬季北极地区的极端水汽入侵事件引起云量明显增多，对流层低层则会产生辐射加热效应，对海冰的快速融化有一定贡献（Johansson et al., 2017）。另外，近几十年来，因全球气候变暖造成的北极海冰覆盖率对云量产生了相互影响（Key et al., 2004;Wang et al., 2020）。例如，云—辐射相互作用改变了海表面温度（Liu et al., 2008）进一步影响了海冰融化过程（Karlsson and Svensson, 2013）。相反，随着海冰覆盖面积的减少，北极云量有增加的趋势（Vavrus et al., 2011），这表明了云量在北极反馈中的重要作用（Hines and Bromwich, 2017）。

全球分布而言，层积云主要分布在海洋上空，尤其是亚热带、热带海洋的寒冷部分和中纬度海洋上空（Wood, 2012），这些地区层积云形成机理以及季节变化的研究已相对成熟（Klein and Hartmann,1993; Sassen and Wang, 2008）。北极地区层积云出现的频率也较大，是全球层积云的大值区之一（Key et al., 2004; Sedlar and Shupe, 2014; 纪旭鹏和赵进平, 2015; Simpfendoerfer et al., 2019），其气候效应显著，因此研究层积云的云量及季节变化对研究北极气候及其变化具有重要意义。其中，挪威海—巴伦支海域是北极层积云出现的主要区域，其季节变化与中低纬度云量的季节变化有明显差异。因北极地区气温较低，气候特殊，层积云的形成机理与其他地区有所不同。例如，加利福尼亚以及秘鲁海域，夏季海面上的大气层结最稳定，对流作用不强，有利于Sc 的生成与维持（Solomon et al., 2011）。然而有研究发现，北极地区的低层稳定度与低云量呈负相关（Taylor et al., 2015; Morrison et al., 2018），即大气层结越稳定，Sc 云量越少。但他们的研究以稳定度为标准将北极地区进行划分，云量在不同稳定度区域中对比后发现低层稳定度较大的区域云量较少；或者在对比海冰覆盖区域和无冰海域的低层稳定度差异后，发现海冰常年覆盖的海域上低层稳定度较大，Sc 云量较小（Taylor et al., 2015;Sotiropoulou et al., 2016; Morrison et al., 2018）。综上所述，影响北极海洋层积云因子的研究多针对单一变量，且集中于海冰常年覆盖的区域。针对常年无海冰覆盖的挪威海—巴伦支海区域上海洋层积云与中纬度地区之间的差异，本文着重开展对该地区层积云形成机理的探讨以及云量季节变化影响因子的研究。

北极区域地面观测站点有限、飞机观测难度较大，难以获得全面的时空连续性云信息（Sassen and Wang, 2008），缺乏对云量及云垂直结构的细致分析，故卫星、雷达成为研究北极云的重要手段。本工作基于2006 年6 月至2010 年12 月的CloudSat-CALIPSO 卫星二级云产品反演资料以及ERA5 月平均再分析资料，分析了北极地区各类云云量分布特征、季节分布特征以及挪威海—巴伦支海域（66°N～90°N，20°W～60°E）层积云云量季节变化影响因子，探讨其产生的可能原因，为北极气候系统研究提供科学依据。

2 数据介绍与处理方法

2.1 CloudSat-CALIPSO 反演资料

本文所使用的数据是2006 年6 月至2010 年12 月的CloudSat 和CALIPSO 卫星资料合成的二级云产品2B-CLDCLASS-LIDAR 卫星反演资料（Sassen and Wang, 2008; 方乐锌等, 2016）。CloudSat卫星一个轨道的扫描时间大约9 min，每个轨道上约有37080 个星下像素点，每个像素点的星下点波束覆盖范围约1～3 km，垂直分辨率为500 m。CloudSat 卫星上搭载的云雷达 CPR 的廓线在垂直方向上包含125 层，每层240 m，提供了云的类型、云底和云顶高度等最多可到10 层云的信息。其次，CALIPSO 卫星可以观测到冰云层顶和较为稀薄的暖云底，因为其搭载的lidar 波长较短，能够探测到低于云雷达探测阈值的微弱水汽凝结层，得到光学厚度较薄的冰云探测结果（徐成鹏等, 2014）。由于CALIPSO 卫星上搭载的激光雷达具有比CPR更精细的分辨率，故在产品合成时已降维至与 CPR相同的分辨率（Yin et al., 2013; 李思聪等, 2019）。

CloudSat-CALIPSO 卫星观测为全球扫描，约16 天才会重复扫描某个固定区域。本文将逐轨资料处理成 1°（纬度）×1°（经度）的月平均格点资料，提高资料的空间和时间分辨率，增加分析样本；将一个月内所有落入该格点的廓线资料全部融合，保持垂直分辨率不变，形成月平均三维云资料集（方乐锌等, 2016）。其格点资料集包含各垂直层云的类型和云量，云底和云顶高度、液（固）相云水含量以及粒子半径等信息。

云的分类是按照云体的尺度、相态、云顶温度、液水路径等特征区分的，相关研究表明其与地面观测云的分类具有基本一致性（唐雅慧等, 2020）。2B-CLDCLASS-LIDAR 卫星观测料产品将云类划分为4 族8 类，其中高云为卷云（Ci），中云族包括高层云 （As）和高积云（Ac），低云族包括层积云（Sc）、积云（Cu）和层云（St），厚云族包括雨层云（Ns）和深对流云（DC）。

CloudSat 卫星承载的CPR 其工作波段为高频微波，可以穿透光学厚度较厚的云层，而CALIPSO能观测到低于CPR 探测阈值的水凝物层和较薄冰云层顶，与云地面常规观测和星载被动式遥感观测云资料相比显示出探测精度较高的优势（唐雅慧等, 2020）。但在现有的资料中，2006 年全年以及2007～2010 年有19.7%的数据缺乏lidar 探测资料，此种情况下用单独的CPR 资料2B-CLDCLASS 产品做补充（Sassen and Wang, 2008; 方乐锌等, 2016）。另外需要注意的是，CloudSat-CALIPSO 采用了云的水平和垂直尺度、云微物理参数、云相态及是否伴随降水等特征，结合阈值法和模糊聚类法对云进行归类，它与地面观测对应的云类的名称相同，物理意义近似，但含义不完全相同。因此基于CloudSat-CALIPSO 资料的云类与其它资料云类的比较都只能在定性意义上进行（方乐锌等, 2016）。

目前，国内外已有许多学者利用CloudSat-CALIPSO数据流产品对全球以及区域微物理特征的时空变化进行了分析，初步说明了该观测数据的科学性和优势。如Sassen and Wang （2008）和Luo et al.（2009）针对云量的水平及垂直分布特征，发现CloudSat-CALIPSO 资料与地面观测资料和ISCCP 资料基本一致。Wang et al.（2014）对比了中国地区FY-2E、CloudSat 和地面观测云资料，发现总云量的分布也基本一致。唐雅慧等（2020）利用CloudSat/CALIPSO资料与单独的CloudSat 资料进行了对比后，发现CloudSat/CALIPSO 资料不仅可以获得基本完整的云垂直结构信息，且对微弱水汽凝结层以及光学厚度较薄的冰云的探测能力更强。

2.2 ERA5 再分析资料

ERA5 是 来 自ECMWF（European Centre for Medium-range Weather Forecast）第五代大气再分析数据集，其同化系统使用了若干专为再分析而开发的综合预报系统（乔守文等, 2020），数据准确性得到了进一步提高（Czernecki et al., 2019）。所有ERA5 数据产品均存储在ECMWF 的气象资料归档和检索系统，可通过EC MWF Web API 供用户免费下载使用（孟宪贵等, 2018）。本文使用2006～2010 年ERA5 月平均再分析资料的2 m 气温、700 hPa（850 hPa、925 hPa、950 hPa）温度、海表面温度、边界层高度、海冰覆盖率（sea ice area fraction）、表面感热通量、表面潜热通量、900 hPa相对湿度、海表面气压数据。图1 为北极地区标记地图。

图1 北极地图Fig. 1 Arctic map

3 云量分布特征

3.1 总云量分布特征

从总云量（图2a）分布来看，大值区主要位于挪威海—巴伦支海区域，可达到90%以上。北冰洋主体部分、喀拉海、拉普捷夫海、东西伯利亚海以及楚科奇海附近海区总云量为70%左右。此外，格陵兰岛附近地区总云量低于50%，相关研究表明可能是因为该地输送气流较弱，被明显的纬向气流阻挡，较少水汽通过此地输送到北极内（Johansson et al., 2017）。另外一个原因考虑为格陵兰岛中部偏东地区最高海拔可达到3300 m，边缘地区平均海拔约1000～2000 m，CPR 无法探测到地表以上500 m 范围内的云层，且经常漏掉高空的稀薄云（厚度＜2.5 km）（Chan and Comiso, 2013），故出现该地的云量，尤其是低云云量偏少的情况。

3.2 分云量分布特征

从各类云的区域分布来看，Sc（图2b）和总云量分布特征一致性较高，大值区亦出现在挪威海和巴伦支海区域，同时海域云量覆盖率比陆地高。As（图2c）的大值区主要分布于巴伦支海、喀拉海、拉普捷夫海、东西伯利亚海、楚科奇海附近海区以及格陵兰岛地区，可达到25%，其余地区不超过10%。Ci（图2d）总量不大，平均云量不超过10%，而在格陵兰岛以及加拿大海峡附近几乎没有观测到Ci。另外，Cu、Ac 和St（图中未显示）总量较少，在北极地区几乎不出现此类云。

4 云量的季节变化及影响因子

4.1 总云量季节变化及影响因子

从图3 可以看出，总云量季节分布特征与年平均分布特征大致相似。挪威海—巴伦支海区域冬季的总云量最大值达到100%，甚至维持到春季，而夏季的总云量逐渐减少到全年最低值。Chan and Comiso（2013）的研究表明该区域在冬季期间海冰覆盖量较小，即开阔水域的水分通量相对较大，且斯堪的纳维亚半岛上空存在的大气阻塞型环流和异常强烈的冰岛低压，产生了较为明显的西南气流，向极地经向水汽输送较强（Johansson et al., 2017），故此区域可以维持较大的总云量。进入春季，加拿大群岛、波弗特海以及东西伯利亚海区域的云量有所增加，其原因考虑为春季阿拉斯加南部附近的低压系统将阿拉斯加湾的水汽输送到北冰洋上（Johansson et al., 2017）。夏季部分地区总云量有所增加，喀拉海—楚科奇海区域云量增加至75%，但挪威海和巴伦支海区域的云量却减少至80%左右。

图3 2006～2010 年北极地区总云量季节分布：（a）春季；（b）夏季；（c）秋季；（d）冬季Fig. 3 Seasonal distribution of the total cloud amount in the Arctic from 2006 to 2010: (a) Spring; (b) summer; (c) autumn; (d) winter

秋季是北极地区总云量最多的季节，且喀拉海—楚科奇海（66°N～90°N，60°E～160°W）区域增加幅度较明显，Johansson et al.（2017）和唐雅慧等（2020）的研究中也观察到这一现象。研究表明海气温差在很大程度上控制着海洋—大气界面处的湍流热交换和水分交换，影响海洋—大气边界层结构（Zhang et al., 2020）。图4 显示从夏季到秋季（图4b、4c），该区域的海气温差不断增大，大气不稳定度增加，抬升作用增强有利于成云。其次，从东部到西部海表面中心气压逐渐减小，辐合产生的上升运动可以到达对流层中部（Zhang et al.,2020），有利于将洋面的暖湿空气输送到高层凝结成云。另外，水汽也是成云的重要原因。秋季，此海域900 hPa 处的相对湿度（图中未显示）为全年最大，约为86%。在大多数边界层中，表面潜热通量是提供水分的主要来源，是边界层内最重要的动态过程之一（Wood, 2012）。其中，表面感热通量负值表示因湍流空气运动的影响地球表面向大气的热传递（但不包括冷凝或蒸发产生的热传递）。表面潜热通量由水相变化产生，如蒸发或冷凝向大气传递的热量。从图5c 可以看出，秋季此海域的向上表面潜热通量不断增大，说明海面蒸发不断增大，向高空输送水汽，边界层中相对湿度增大。与此同时，向上的表面感热通量在秋季也有不断增大的趋势。相关研究表明，表面感热通量增强引起的风在地面附近辐合可以对局部区域产生额外的贡献导致云量增加（Harrington and Olsson, 2001; Zhang et al., 2020）。相对较大的海气温差和表面潜热通量表明边界层上升运动较强且相对湿度大，有利于云的形成和维持，是秋季此区域云量较大的原因。

图4 2006～2010 年北极喀拉海—楚科奇海区域海表面气压（黑线实线，单位：hPa）和海气温差（填色，单位：K）季节分布：（a）春季；（b）夏季；（c）秋季；（d）冬季Fig. 4 Seasonal distribution of sea surface pressure (black solid line, units: hPa) and sea temperature difference (shaded, units: K) in the Arctic Kara Sea-Chukchi Sea region from 2006 to 2010: (a) Spring; (b) summer; (c) autumn; (d) winter

图5 2006～2010 年北极喀拉海—楚科奇海区域表面潜热通量（黑色实线，向上为负值，单位：kJ/m2）和表面感热通量（填色，向上为负值，单位：kJ/m2）季节分布：（a）春季；（b）夏季；（c）秋季；（d）冬季Fig. 5 Seasonal distribution of surface latent heat flux (black solid line, units: kJ/m2) and surface sensible heat flux (shaded, units: kJ/m2) in the Arctic Kara Sea-Chukchi Sea region from 2006 to 2010: (a) Spring; (b) summer; (c) autumn; (d) winter

4.2 挪威海—巴伦支海区Sc 季节变化及影响因子

由于北极地区分云量中Sc 云量最大，本小节将着重分析Sc。由图6 可知，从冬季到春季，喀拉海、拉普捷夫海、东西伯利亚海、楚科奇海、波弗特海及加拿大北极群岛区域的Sc 云量有所增加；夏季大部地区（图6b）有所减少；而秋季（图6c）是Sc 云量最多的季节，其中喀拉海—楚科奇海区域增加幅度较为明显。此外，挪威海—巴伦支海区全年几乎以Sc 为主导，所以重点分析该海域Sc 云量分布、季节变化和形成机制。

图6 2006～2010 年北极地区Sc 云量季节分布：（a）春季；（b）夏季；（c）秋季；（d）冬季Fig. 6 Seasonal distribution of cloud amount of Sc in the Arctic from 2006 to 2010: (a) Spring; (b) summer; (c) autumn; (d) winter

研究表明，影响北极Sc 形成的因素可归结为水汽、地表通量影响大气边界层的混合程度或辐射冷却（Persson et al., 2002; Klein et al., 2009; Pithan et al., 2018），此类形成机制可能在开阔水域占主导地位（Persson et al., 2002）。此外，Sc 属于典型的边界层云，常会伴随逆温出现。文献研究表明，北极地区冬季发生逆温的频率及强度远大于夏季，但开阔水域边界层逆温强度相较于密集冰区要弱一些（程刚等, 2013; 田忠翔等, 2021）。因此北极出现Sc 云时伴随有大气逆温，且冬季逆温出现频率及强度较高，这可能是Sc 云量较多的原因之一。但北极边界层逆温的成因复杂，且多以航道观测为主，时空连续性较差（田忠翔等, 2021）。虽然大气再分析数据在时空连续性和大气参数种类方面具有显著优势，但其在该地区的边界层表现较差（Lüpkes et al., 2010; Graham et al., 2017）。因此本文多考虑从低层稳定性、表面潜（感）热通量、相对湿度以及海表面气压等方面分析讨论Sc 云的形成原因。首先，水汽是形成Sc 的重要因素，其中900 hPa 高度处的相对湿度和Sc 云量呈较好的正相关关系（表1）。相较于其他季节，夏季的相对湿度（图7）为全年最小，仅为73%。其次，感热、潜热通量大小和Sc 云量的相关性最大可达0.55、0.54，亦是决定Sc 云量多寡的因素之一。图8 表明该海域夏季向上的潜热和感热通量都比较小，原因可能是在春秋冬季低纬度地区会向北极地区输送大量暖湿空气（Pithan et al., 2014）。另外, 海洋上空在寒冷季节冷空气爆发期间，风速会进一步加大表面热通量，向上的潜（感）热通量会使混合层失稳，从而促进更剧烈的大气混合，即无冰海表面会向更冷的空气释放大量的热量和水分（Pithan et al.,2014），有利于形成和维持秋冬季节Sc 云量。

图7 2006～2010 年北极挪威海—巴伦支海区900 hPa 相对湿度和Sc 云量季节变化Fig. 7 Seasonal variation in 900-hPa relative humidity and the amount of Sc in the Arctic Norwegian Sea-Barents Sea area from 2006 to 2010

图8 2006～2010 年北极挪威海—巴伦支海区向上表面潜热通量、向上表面感热通量和Sc 云量季节变化Fig. 8 Seasonal variation in surface latent (sensible) heat flux and the cover of Sc on the upward surface of the Arctic Norwegian Sea-Barents Sea area from 2006 to 2010

表1 北极挪威海—巴伦支海区Sc 云量和各物理量之间的相关系数Table 1 Correlation coefficient between the cover of Sc and the physical quantities in the Arctic Norwegian Sea-Barents Sea

在确定海洋层积云量方面多采用低层稳定度进行衡量，低层稳定度定义为不同高度位温与海平面位温的差值（Klein et al., 2009）（如，700 hPa 低层稳定度为700 hPa 高度的位温和海平面位温的差值）。北极大部分地区冬季低层稳定度较大，层结较稳定是因为北极寒冷季节大部分地区和海面被较厚的冰面所覆盖，冰雪下垫面反射率高和辐射冷却效应造成边界层出现强逆温；夏季气温回升，这些地区冰雪覆盖率减小，海—冰—气相互作用的动力和热力输送加强，因而低层稳定度较小（卞林根等, 2016）。值得注意的是，亦有研究表明在没有或较少冰面覆盖的海区会出现与上述相反的结果（Graversen et al., 2008）。本文所研究的挪威海—巴伦支海区域全年几乎没有海冰覆盖，出现了夏季大气层结较稳定的现象。卞林根等（2016）的研究表明低层稳定度和边界层高度存在一定的相关性，即边界层越低，低层稳定度越大。夏季大量的太阳辐射储存于海洋中，海洋的比热容较大，升温较慢，海表面与大气间的温差较小（图9），因而湍流热输送较弱，边界层高度为一年中最低值（张宏昇等, 2020）。秋冬寒冷季节，较暖的海水直接暴露在相对较冷空气中，导致较大的海气温差，从而产生强对流，其引起的湍流涡旋使海表面向大气输送大量的感热和潜热通量（李响, 2008）；另一方面，大西洋经向翻转环流以及深层海洋暖水的输送，源源不断地为海表面提供热量，持续向大气释放热量（朱芳泽, 2017），此时边界层高度达到一年中的最高值（图10）。综上所述，相较于其他季节，该海域夏季大气和海洋是弱耦合的（Boisvert et al.,2015; Sotiropoulou et al., 2016），严重阻碍大气与海洋之间的水汽和能量交换，因而夏季低层稳定度较大，层结稳定。

图10 2006～2010 年北极挪威海—巴伦支海区边界层高度、Sc 云顶高度和Sc 云厚季节变化Fig. 10 Seasonal variation in the boundary layer height, top height, and thickness of Sc in the Arctic Norwegian Sea-Barents Sea from 2006 to 2010

表1 显示该地区低层稳定度与Sc 云量呈负相关关系，即夏季低层稳定度越高，Sc 云量越少，此现象与其他地区有明显差异。例如加利福尼亚以及秘鲁海域，低层稳定度与云量呈正相关关系，夏季海面上的大气层结较稳定，对流作用不强，有利于Sc 的生成与维持。虽然Barton et al.（2012）、Taylor et al.（2015）和Morrison et al.（2018）的研究认为北极地区的低云对低层稳定度是敏感的，且低层稳定度与低云量呈负相关，但他们的研究是以稳定度为标准将北极地区进行划分，云量在不同稳定度区域中对比后发现低层稳定度较大的区域云量较少；或者在对比海冰覆盖区域和无冰海域的低层稳定度差异后，发现无冰海域上低层稳定度较小，Sc 云量较多。与上述不同的是，本文研究的是常年无海冰覆盖的挪威海—巴伦支海区域稳定度季节变化与云量变化之间的关系。对比中国南方地区发现，中国南方Sc 出现频率在夏季最小，因为夏季对流过强，层结极不稳定（高翠翠等, 2017）；而北极Sc 形成于稳定的大气层，则需要通过一定的强迫抬升达到饱和（Simpfendoerfer et al., 2019），而低层稳定度减小正好表明存在大范围的上升运动或向上热通量造成的混合，为Sc 的形成提供了必要的条件。前文分析表明，在秋冬季，因为海洋比大气温暖，在开阔水面上的大气几乎是饱和的；与此同时，晚秋期间向上的潜热、感热通量在开放的水面上不断增大（Boisvert et al., 2015; Boisvert and Stroeve, 2015），其造成了低层稳定度减小（Boisvert et al., 2015），促进了开放水域上Sc 的形成。此外，从表1 中发现，950 hPa 低层稳定度与Sc 云量的负相关性较好，冬季两者相关性可达到-0.68，表明Sc 云底高度以下的低层稳定度能更好地决定Sc 的云量。此海域Sc 的形成除水汽、稳定度因素外，还存在另外一个动力因素的影响。从图9 所表示的海平面气压分布图可知，除夏季外，此海域均出现一个明显的低压中心。在低压环流系统背景下所产生的向上运动有利于将湿空气输送到高层大气，并在到达凝结高度后成云（Zhang et al.,2020）。综上所述，影响挪威海—巴伦支海域Sc形成的因素可归结为较大的向上表面潜（感）热通量带来良好的水汽条件以及边界层弱不稳定环境，以及低压系统带来的上升运动动力条件。

图9 2006～2010 年北极挪威海—巴伦支海区域季海表面气压（黑线实线；单位：hPa）和海气温差（彩色，单位：K）季节分布：（a）春季；（b）夏季；（c）秋季；（d）冬季Fig. 9 Seasonal distribution of sea surface pressure (black solid line, units: hPa) and sea temperature difference (shaded, units: K) in the Arctic Norwegian Sea-Barents Sea area from 2006 to 2010: (a) Spring; (b) summer; (c) autumn; (d) winter

根据图10 表示的Sc 云顶高度季节变化分析可知，此海域夏季Sc 云顶高度较低，仅1 km 左右，而冬季可达到1.2 km 以上，且云顶高度均略高于边界层高度，同时发现Sc 云顶高度季节变化趋势与边界层高度变化趋势相同。其原因考虑为夏季向上的热通量较小，水汽不充足；另外大气较为稳定（图11），且低压中心东移出此海域，未形成明显低压区，故抬升作用不强。此外，云厚度随季节变化的趋势也与云顶高度的变化趋势一致，云顶较高的云层较厚，而薄云的云顶高度相对较低，即夏季云厚度最小，约为0.5 km；冬季最大，最大值约为1 km。

图11 2006～2010 年北极挪威海—巴伦支海区不同高度低层稳定度（LST）和Sc 云量季节变化Fig. 11 Seasonal variation in the lower tropospheric stability (LST) at different heights and cloud amounts of Sc in the Arctic Norwegian Sea-Barents Sea from 2006 to 2010

5 结论与讨论

本文使用2006 年6 月至2010 年12 月的CloudSat和CALIPSO 卫星合成的二级云产品反演资料以及ERA5 月平均再分析资料，初步分析了北极地区各类云云量区域分布特征、季节分布特征以及挪威海—巴伦支海域Sc 云量季节变化影响因子。主要结论如下：

（1）总云量大值区主要位于挪威海—巴伦支海区域的海面上，可以达到90%以上，北冰洋主体部分、喀拉海、拉普捷夫海、东西伯利亚海以及楚科奇海附近海区总云量占70%左右。另外，北极地区分布着大量的Sc，主要分布于挪威海—巴伦支海区，冬春秋季节更为明显。从冬季到春季，喀拉海、拉普捷夫海、东西伯利亚海、楚科奇海、波弗特海及加拿大北极群岛海域的Sc 云量有所增加；夏季大部地区Sc 云量有所下降；而秋季大部地区有所增加，较其它季节为最大。

（2）秋季是北极地区全年中总云量最多的季节，且喀拉海—楚科奇海区域（66°N～90°N，60°E～160°W）云量增加幅度较为明显，相对较大的海气温差、表面潜热通量造成边界层上升运动较强且相对湿度大，有利于云的形成和维持。

（3）挪威海—巴伦支海域（66°N～90°N，20°W～60°E）低层稳定度与Sc 云量呈负相关，即当夏季低层气层稳定度越大，Sc 云量越少，此现象与热带、中纬度等地区相反。北极全年均为稳定的大气层，Sc 的形成需要通过强迫抬升达到饱和，而低层稳定度下降正好表明存在大范围的上升运动。因此，影响此海域Sc 形成因素可归结为开阔的海洋通过地表—大气耦合、热量和湿度的湍流表面通量降低低层稳定性，促进层积云的形成。