云在热带天气和气候中起着重要作用,对热带辐射平衡和大气水循环有重要影响。云的分布对其他热带变量也有影响,云与热带海表温度(或海表面温度的梯度)、相对湿度、温度等变量都有很强的相关关系。能够影响云的气候变量,既可以是边界条件,也可以是数据同化的产出。不同的再分析数据对云量的描述有一定的相似性,但在空间分布、时序等方面还是有一些差异,这些差异一方面由用于预测模型的物理参数化引起的(包括对流方案、非对流方案),另一方面是由不同数据同化方式引起的(例如3D-VAR、3D-FGAT、4D-VAR)。我们对比了五个再分析数据JRA-55、ERA-Interim、MERRA、MERRA-2以及CFSR在热带区域高云量和相关参数(500hPa以上的云,30°S–30°N)。结果显示这些再分析数据在空间分布、垂直分布、季节变化、年变化和与其他变量的联合密度分布上有很大差异:垂直分布中,JRA-55、ERA-Interim的高云峰值位置要高于MERRA和MERRA-2,峰值的位置不同显示出不同再分析数据深对流卷出不同;MERRA和MERRA-2的高云量相对于其他再分析数据较大,特别是在对流区域,JRA-55有稳定的相对于其他再分析数据偏小的热带平均高云量,主要是因为海洋大陆上的高云较少;在与CERES对比的过程中,使用了四维变分数据同化的ERA-Interim展示出了较好的吻合性;CFSR和CFSv2(使用了与CFSR不同的预测模式和数据同化)显示出较大的时间不连续性;季节性变化中,各个再分析数据的季节性变化振幅也有很大差异。