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    AR:利用CloudSat數據評估兩種診斷型雲量參數化方案
    發布時間: 2022-12-22


    雲可以調節大氣輻射傳輸、形成降水🔍👉🏻、改變大氣穩定度和大氣成分,對天氣和氣候演化都有非常重要的影響🧏🏼。然而🥷🏿,當前天氣和氣候模式對雲的模擬能力還比較有限。雲在模式中的參數化方法是當前氣候模擬和氣候變化研究不確定性的最大來源💙🍾。

    雲量是雲的基本物理屬性之一💷,對雲的各種天氣和氣候效應都有非常重要的影響。此前有研究表明當前模式在雲量方面存在較大誤差(如Song et al., 2019; Chen et al., 2022)🧔🏿‍♀️,顯著影響模式中雲輻射效應的模擬⛪️🧒🏼。然而💿,這類研究一般基於耦合模式與觀測結果的直接對比🎐。由於耦合模式中雲量受到對流、雲微/宏物理、邊界層等多個參數化過程的影響,這種對比難以溯源造成雲量誤差的根本原因🤞,不利於模式改進。

    https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2022.106510.

    Chen, G.*, W. Wang, Q. Bao, and J. Li, 2022: Evaluation of simulated cloud diurnal variation in CMIP6 climate models. JGR Atmospheres, 127, https://doi.org/10.1029/2021JD036422.

    Song, Y., G. Chen, and W.-C. Wang*, 2019: Aerosol direct radiative and cloud adjustment effects on surface climate over eastern china: Analyses of WRF model simulations. J Climate, 32, 1293–1306, https://doi.org/10.1175/jcli-d-18-0236.1.




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