云集群和
微观物理学的进程
Lau et al.(1991)分析了日本GMS在云顶的红外辐射测量，以研究赤道西太平洋热带云团的结构和传播。观测到的云团分别在1天、2-3天和10-15天的时间尺度上表现出集体运动的层次。1-15天的时间尺度与季内振荡密切相关，它们的超级云团沿赤道向东从印度洋传播到西太平洋，环绕全球热带地区。嵌在超级云团中的云团具有2-3天的时间尺度，并向超级云团反向传播。日时间尺度在云团中最为显著，其中大陆上空的信号比公海上空的信号更为明显。
Sui和Lau(1992)分析了第一个GARP全球实验Illb环流数据和日本GMS-1红外数据，研究了1979年北半球热带西太平洋上空大气的多尺度变率。两个季节内振荡从印度洋向东传播到西太平洋。在西太平洋暖池上空，随着旋转环流的增强，季内振荡发展为准静止系统。海内振荡与区域和天气尺度系统如季风环流相互作用。季节内振荡也激发了2-4天的扰动。Sui和Lau还发现，当季节内振荡强度减弱时，日信号变强，反之则相反。
为了研究相关的云聚类过程(云集合的形成和演化)，Peng et al.(2001)使用二维云集合模型进行了数值实验，该模型覆盖了一个盆地尺度的区域(15 360 km)，该区域具有规定的暖海温被冷海温包围，模拟赤道西太平洋。该模型采用了开放的横向边界。在没有规定的基本纬向流动和没有初始扰动的情况下，深对流云团模式中最基本的云团具有几百公里的水平尺度，其中新的云团以分层的簇状模式发展，这些簇状模式仅限于28°c以上的暖海温区域积云都是在传播面冷池的前缘产生的，即“阵风锋”。如果背景流是广泛而持久的，它可以持续数天并传播很长一段距离，就像在sst引起的背景流的低层辐合区一样。
模型中最大的分层传播云系的水平尺度可达3000公里，由最多4个通常属于阵风锋类型的云团组成。组成云团的形成是间歇性的，寿命为12-36小时。组成云团的内部加热共同诱发了一个全面的对流层深处重力波(Mapes和Houze, 1993;地图,1993)。整个波沿对流层深层切变的方向传播，其速度取决于由前面的暖湿空气进入到后面的干冷空气转变所产生的波的热力学不对称性。
层级系统阵风锋区新积云团簇的发展是由于组成团簇激发的整体波和重力波对对流层低层稳定性的共同作用。当没有来自云系统外部的干扰时，新的云团会从现有的深对流前数百公里的浅层扰动间歇性地发展。由此产生的分层云模式类似于时间-经度图中观测到的赤道超级云团(SCC)。然而，模拟系统的组成簇的寿命比观测到的SCC短。
云聚类的动态过程与微物理过程密切耦合。这种耦合可能由水和冰云的含量及其相应的微物理揭示。几篇相关论文对此进行了研究。Li et al. (2002c)利用TOGA COARE数据在扰动期间施加的强迫，使用二维云分辨模型模拟云团。云团向西移动，而嵌入的单个云向东传播。随着西进的传播和发展热带对流，区域平均垂直速度剖面在云的西半部在500 MB以下表现出主要的上升运动，而在东半部在300 ~ 500 MB之间表现出最大的上升运动，表明云的西半部经历了深对流发展，而砧云在东半部增长。西半部的地表雨量比东半部大得多。在西半部，水成水物的数量远远大于冰成水物，而在东半部，冰和水成水物的数量相当。雨水平衡分析表明，雨滴对云水的收集是地面降水的主要过程，因此在西半边深对流云中以水降水过程为主，而在东半边砧云中，雨滴对云水的收集和降水冰融化成雨滴是地面降水的主要原因。
模拟结果表明，云微物理参数化方案的性能对云团的发生、演化、传播和振幅的模拟有直接、关键的影响。然而，云-微物理方程组的完整计算是耗时的。Li等人(2002c)通过对云-微物理预算的分析发现，在热带深层对流体系中，29个云-微物理过程中有12个项的大小可以忽略不计。因此，他们提出了一套简化的云-微物理方程，可以节省30-40%的CPU时间。在简化集中被忽略的项包括的吸积冰云而雪由雨滴蒸发而成融化的雪雨雪吸积云水和雨滴，雨点吸积云水和云水被云冰均匀冻结，雨点被霰吸积和冻结，云水融化形成云水，云水沉积形成云冰和雪。对简化后的云微物理方程进行了实验，并与原始云微物理方程的实验进行了比较。两个实验结果表明，对流、降雨和非降雨的温度和水分剖面、地表降雨率(包括层状百分比和覆盖度)的时间演化和大小相似层状云．这表明在热带海洋对流模拟中，云微物理方程可以被简化后的云微物理方程所取代。
Sui和Li(2005)分析了Li等人(2002c)所做的相同的TOGA COARE实验，以表明冰和水的云对于确定深对流云和层状云的寿命以及云团的演化至关重要。他们定义了一个云比率，即垂直整合内容的比率冰云从冰水路径(ice water path, IWP)到液态水路径(liquid water path, LWP)，研究冰-水-流体相互作用过程及其对对流和层状地层发展的影响云。云当云比趋于正时层状变多，而当云比趋于负时对流变多。云比定义的优点是在云分辨框架下的预测云方程的基础上，从数学上推导出云比的趋势方程。推导出的云比预算表明，云比的趋势由水汽凝结和沉积(云源)、降雨和蒸发(云汇)以及冰和水成水物之间的转换(包括降水冰融化成雨滴和降水冰吸积云水)决定。分析表明，在系统相对较弱时，云比的变化趋势主要由热带对流发生和衰减过程中的水汽凝结和沉积决定，而云比的变化趋势则受热带对流的控制对流过程在热带对流发展期间，当系统相对较强时。
Sui et al. (2007a)提出使用云比的阈值来分离降水的对流成分。云变量(IWP、LWP和它们的比值)在物理上与云微物理相关联，这可以通过在相同的二维云分辨模型实验中受TOGA COARE施加的强迫所模拟的云微物理预算的分析来证明。他们的分析表明，当相应的云比值小于0.2或IWP值大于2.55 mm时，可以指定降雨为对流降雨。其余网格在云比范围为0.2 ~ 1.0和大于1时分别为混合网格和层状网格。采用垂直速度(w)数据对新划分方法进行了评价。w的频率分布表明w在对流区分布较广，最大值超过15 ms-1。在指定层状区内，w的绝对值限制在5ms-1以内，分布较窄。w和云微物理预算的统计与降水对流区和层状区相应的物理特征相一致。混合区w型分布呈现对流型多、层状少的特征，标志着对流发展的过渡阶段。但考虑到云量、降雨率、垂直速度剖面以及相应的波动响应等特征，我们将混合层状区域视为非对流区域。
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