郜倩倩 刘 煜 郭增元 彭艳玉
1.中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室,北京,100081
2.中国气象局大气化学重点开放实验室,北京,100081
3.国家气候中心气候研究开放实验室,北京,100081
1.State Key Laboratory of Severe Weather,Chinese Academy of Meteorological Sciences,Beijing 100081,China
2.Key Laboratory of Atmospheric Chemistry,China Meteorological Administration,Beijing 100081,China
3.Laboratory for Climate Studies,National Climate Centre,China Meteorological Administration,Beijing 100081,China
气溶胶通常是指大气中悬浮的液态、固态颗粒物的总称,包括自然和人为两种来源,对区域空气质量、人体健康、区域及全球气候有着重要影响(宋佳琨等,2021)。气溶胶可通过直接和间接效应影响地-气系统的辐射平衡,进而影响气候。其中,间接气候效应分为两类:(1)气溶胶作为云凝结核会提高云滴数浓度,在云水含量一定的情况下减小云滴尺度,增加云反照率,称为第一间接效应(Twomey,1977);(2)云滴尺度的减小会改变云微物理过程,尤其是降低云滴向雨滴的自动转化过程,进而影响云的生命期与降水,称为气溶胶的第二间接效应(Albrecht,1989)。 间接效应在气溶胶的气候效应中起着主要作用,是理解与预测气候变化不确定性的关键,尽管在过去几十年里受到很多的关注与探索(Ramanathan,et al,2001;Lohmann,et al,2005),但由于气溶胶与云相互作用的复杂机制,目前仍存在很大的不确定性,需要进一步研究以减小不确定性。
气候模式可以模拟当前气候并预估未来的气候变化,是研究气溶胶气候效应的重要工具,能够模拟气溶胶的自身演化及其对云的影响(史湘军,2020;周佰铨,2021)。一些研究考虑和探究了气溶胶与云相互作用的多个角度,目的是减小不确定性。如考虑不同的气溶胶活化参数化方案(Chuang,et al,2012),云滴到雨滴自动转化过程的参数化方案、云滴谱相对离散度的计算方案(Michibata,et al,2015;Chandrakar,et al,2018;Wang Y,et al,2019;Wang M Q,et al,2020)。另外,模式的分辨率作为影响数值模拟的重要因素,也会对气溶胶气候效应模拟有重要的影响,值得重点关注。
随着计算能力的提升,气候模式可以在更高的分辨率下运行,从而可以提供区域甚至局地的气候特征。已有相关研究成果表明,精细的分辨率可以改善模拟结果的一些方面,如高分辨率的全球气候模型能够获得更逼真的大尺度大气环流以及全球和区域降水分布(Hack,et al,2006;Demory,et al,2014)。Bacmeister 等(2014)在两种分辨率(0.25°和1°)下运行公共大气模型CAM4 和CAM5 探究分辨率对气候模拟的影响,结果发现,高分辨率的模拟主要在地形效应较强的地区有所改进,如夏季印度季风的模拟水平显著提高,此外还能得到更真实的热带气旋分布。Li 等(2015)利用公共大气模式CAM5.1 在2.8°、1.1°和0.45°三种分辨率下进行了长期数值模拟试验,研究水平分辨率对东亚地区降水气候特征模拟的影响,结果显示年平均降水量空间分布的模拟水平随分辨率的提高显著改善,在高分辨率下青藏高原和高海拔山脉周围降雨分布的模拟结果与观测更接近。这些研究结果证明水平分辨率在气候模式模拟中的重要性。
近年来,关于模式分辨率对气溶胶与云相互作用模拟中的影响逐渐被关注。Ma 等(2015)利用CAM5 在水平分辨率分别为2°、1°、0.5°和0.25°的4 种情况下进行模拟试验,结果发现,相比于2°分辨率的模拟结果,0.25°分辨率模拟产生的北半球年平均气溶胶间接辐射强迫降低了大约1 W/m2(30%),全球年平均气溶胶间接辐射强迫降低了0.26 W/m2(15%),该研究将气溶胶间接效应对分辨率的敏感性归因于云滴核化与降水参数化。也有一些研究基于天气模型来探索分辨率对模拟结果的影响。Lee 等(2017)使用数值天气预报模型探究不同分辨率(0.5、15、35 km)和不同云微物理方案(Bin 方案与Morrison 双参数方案)对云、降水以及二者相互作用的影响,结果表明低分辨率会低估上升气流以及云水路径、蒸发率、凝结率等与云有关的变量,同时降低这些变量对气溶胶浓度上升的敏感性,并且发现由不同分辨率引起的云相关变量的差异远大于由不同微物理方案引起的差异,因此认为在数值天气模式中,气溶胶与云相互作用的不确定性与模式分辨率的关系更密切。在最新的一项研究中,Glotfelty 等(2020)使用数值天气模式WRF-ACI 探索气溶胶与云相互作用的尺度依赖性,结果发现气溶胶的第二间接效应会随模式分辨率的提高而减弱,因为与吸积率(雨滴收集云滴的过程)相比,云水自动转化率的相对重要性会随分辨率的提高而减弱。综合上述研究可以发现,模式分辨率对气溶胶与云的相互作用具有一定的影响。不同的模式关注不同的角度:气候模式的相关研究侧重分析全球范围内气溶胶间接气候效应对不同分辨率的响应,重点关注辐射强迫等物理量;而数值天气模式的相关研究则主要针对天气过程,侧重分析在不同分辨率下,气溶胶浓度升高引起局地的降水、云以及相关微物理过程的变化。
总体而言,有关模式分辨率对气溶胶气候效应影响的研究相对较少,仍需要更多的探索。Ma 等(2015)的数值模拟试验中采用实际的风场、温度、表面湿热通量,固定气象场,只考虑云的变化,未考虑气象要素与云的相互作用,该研究对气溶胶间接气候效应的估计存在一定的偏差。本研究尝试利用公共地球系统模式(CESM1.2.1)的大气模块CAM5.3(Community Atmosphere Model,V5.3)分别在3 种不同的分辨率下(2°、1°、0.5°)进行模拟试验,考虑气象场的影响,从长时期的气候态试验结果中研究与气溶胶和云相互作用有关的云微观、宏观物理量、降水和辐射强迫等的变化,更全面地分析气候模式分辨率对气溶胶气候效应模拟的影响,以期降低气溶胶气候效应模拟的不确定性,为未来气候模式的发展提供帮助。
使用的气候模式为CAM5.3,是由美国国家大气研究中心(NCAR)开发的公共地球系统模式(CESM1.2.1)的大气部分。气溶胶模块为三模态版本(MAM3),这个模块可以动态计算硫酸盐、黑碳、一次与二次有机气溶胶、沙尘和海盐在大气中的光学属性和化学过程(Liu,et al,2012)。气溶胶粒径分为3个对数正态分布模态,分别是爱根核模态、积聚模态和粗模态。每个气溶胶模态中分别计算不同气溶胶的质量混合比和数浓度,并假设不同气溶胶模态间为外部混合,同一模态为内部混合。长波和短波辐射程序是基于Iacono 等(2008)为气候模式开发的快速辐射传输模型。云微物理方案采用Morrison 等(2008)提出的双参数方案,该方案预报云滴、云冰、雨滴和雪4 种水成物的数浓度与混合比,并包含碰并、蒸发凝结、冻结融化、沉降、云水自动转化等多种微物理过程。云滴在气溶胶上的活化是根据微物理过程,并考虑亚网格的垂直速度(郭增元等,2017)。
试验使用有限体积动力核,从表面到2.255 hPa垂直分为30 层,采用固定的气候态月平均海温与海冰数据,二氧化碳浓度设为367 ×10−6。数值试验设计见表1,分别在3 种分辨率(2°、1°、0.5°)下进行。每种分辨率设计两类试验,第一类采用政府间气候变化专门委员会第五次评估报告( IPCC AR5)1850 年 气 溶 胶 排 放 源 资 料( PI) ( Lamarque,et al,2010),第二类采用IPCC AR5 2000 年气溶胶排放源资料(PD),两类试验的差值代表人为气溶胶浓度升高造成的影响。除了分辨率之外,没有改变模式的其他设置,以便区分分辨率对模拟结果的影响。 PI 和 PD 模拟试验的运行时间均为 15 a,取后10 年的结果进行分析。
表1 数值模拟试验设计Table 1 Numerical experiments design
本研究利用多种观测资料与模似结果进行比较,评估模式模拟能力。云量数据来自国际卫星云气候学项目(ISCCP)的D2 数据集,空间分辨率为2.5°×2.5°,数据内容完整。云滴有效半径数据来自中分辨率传感器(MODIS)的全球格点月平均大气标准产品(MOD08_M3),分辨率为1.0°×1.0°。降水数据来自全球降水气候项目(GPCP)的GPCP v2.3,该数据为格点化的月平均降水数据集,分辨率为2.5°×2.5°(Adler,et al,2003)。云水路径与云辐射强迫数据来自云和地球辐射能量系统(CERES),其中 云水 路 径由SSF1°-Level 3 Terra Ed 4A 产品提供,大气顶云短波和长波辐射强迫属于EBAF-TOA-Level 3b 产品,分辨率均为1.0°×1.0°。上述5 种观测资料包括2001—2010 年共10 a 的数据。
通过3 种不同分辨率的PD 试验模拟的气溶胶、云、辐射和降水等关键物理量与观测资料的对比来评估模式的模拟效果,并分析改变分辨率的影响。图1 为各物理量的多年平均纬向分布情况。
从气溶胶的光学厚度(AOD,图1a)可以看到3 种分辨率模拟的气溶胶光学厚度在北半球均被低估,其中2°分辨率的模拟结果与观测更接近。改变分辨率使得模拟的气溶胶光学厚度在低纬度地区变化较大,特别是0.5°分辨率模拟的结果在30°N附近数值最小。气溶胶光学厚度的变化主要与降水有关(图1f),因为3 种分辨率的气溶胶排放相同,而降水可以通过湿清除影响气溶胶数浓度。云滴数浓度主要由气溶胶核化决定,如图1b 所示,不同分辨率下模拟的云滴数浓度(CDCN)在赤道地区有较大不同,0.5°分辨率模拟的数值最小,其余各纬度带无显著变化(云滴数浓度缺乏有效的观测结果),这与气溶胶光学厚度的分布变化一致。
与观测相比,3 种分辨率模拟的云水路径(LWP)在低纬度地区被显著高估,而在高纬度地区被低估,这与Wang M Q 等 (2020)的结果一致。提高分辨率主要影响低纬度地区的云水路径,与数浓度表现一致,其中0.5°分辨率模拟的云水路径在赤道地区明显小于1°和2°分辨率的结果,可以略微改善模式对云水路径的高估(图1c)。这主要是因为高分辨率下该地区的云水转化和雨水收集过程更强,使得云水含量降低(图2a、b,附图1、3)。图1d为云顶的云滴有效半径(RE),与观测相比3 种不同分辨率模拟的云顶有效半径均被显著低估,但并未随分辨率表现出明显变化,纬向平均分布接近。
图1 各物理量的PD 试验结果与观测资料的多年平均纬向对比 (a.气溶胶的光学厚度,b.垂直积分的云滴数浓度 (单位:1010 cm−2),c.云水路径 (单位:g/m2),d.云顶的云滴有效半径 (单位:μm),e.总云量 (单位:%),f.总降水 (单位:mm/d),g.云短波辐射强迫(单位:W/m2), h.云长波辐射强迫 (单位:W/m2))Fig.1 Multi-year average zonal comparison of physical quantities between PD experiment results and observations(a.aerosols optical depth,b.vertically integrated cloud droplet concentration (unit:1010 cm−2), c.cloud water liquid path (unit:g/m2),d.cloud droplets effective radius at cloud top (unit:μm),e.total cloud cover (unit:%),f.total precipitation (unit:mm/d),g.cloud shortwave radiative forcing (unit:W/m2),h.cloud longwave radiative forcing (unit:W/m2))
续图1Fig.1 Continued
对于总云量(CLDTOT)(图1e),与观测相比模式结果在中纬度地区略低估。不同分辨率下总云量的模拟变化较小,但在赤道地区和北半球高纬度地区,0.5°分辨率模拟的总云量明显小于1°和2°。模式通过相对湿度来诊断云量,当相对湿度大于临界值时才有云产生(Neale,et al,2010)。从30°S—30°N 区域平均的相对湿度垂直廓线(图2c)可以看到,提高分辨率使得相对湿度降低,尤其是700—500 hPa,这是云量减少的重要原因。3 种不同分辨率模拟的总降水(PRECT,图1f)在低纬度地区均被高估,而在中纬度地区则被轻微低估。赤道地区降水的高估被称之为双赤道辐合带(ITCZ)偏差(Bacmeister,et al,2014;周天军等,2020),从总降水的纬向平均分布(图1f)也可以看到,随着分辨率的提高这种偏差会进一步增大,而北半球中纬度地区的总降水与观测更接近。总降水在模式中为大尺度降水(PRECL)和对流降水(PRECC)的总和,其变化主要是由大尺度降水的增加导致的(附图2)。从30°S—30°N 区域平均的云水自动转化率(图2a)和雨水收集率(图2b)的垂直廓线可以发现,提高模式分辨率使得云水向雨水转化率和雨水收集率增大,导致更多的云水转变为雨水,降水增加(附图3)。同时,降水增强会加强湿清除过程,导致该地区气溶胶数浓度降低(图1a)。由于模式是在相同的海面温度和海冰浓度的情况下运行的,它们控制着海面上水分的蒸发过程,会左右降水过程,使之与水蒸发量之间趋向平衡,从而影响降水量(Michibata,et al,2015;Xie,et al,2017,2018)。
图2 30°S—30°N 区域平均的云微物理过程和诊断量的垂直廓线 (a.云水自动转化率, b.雨水收集率(单位:10−9 kg/(kg·s)),c.相对湿度(单位:%))Fig.2 Cloud microphysical processes and vertical profiles of some diagnostics in the 30°S—30°N region (a.average cloudwater auto-conversion rate,b.rainwater accretion rate (unit:10−9 kg/(kg·s),c.relative humidity (unit:%) )
对于辐射强迫,与观测值相比模拟的云短波辐射强迫(SWCF)在低纬度地区均被高估,这与Xie等(2017)的结果类似,而长波辐射强迫(LWCF)在各纬度带均表现不同程度的低估(图1g、h)。不同分辨率下模拟的两类辐射强迫差异显著,特别是在低纬度地区,0.5°分辨率模拟的云短波辐射强迫与观测更接近。
为了更好地检验模式结果,将全球划分为4 个纬度带,分别是60°—30°S(SML)、30°S —EQ(SLL)、EQ—30°N(NLL)、30°—60°N(NML),序 号 为2—5,序号1 代表全球平均。图3 为各物理量与观测对比的泰勒图。
如图3a 所示,总云量与观测的标准偏差为1.00—1.50,相关系数为0.70—0.96,0.5°分辨率模拟的结果与其他两种分辨率相比相关系数略高,与(1,0)点更接近,这说明高分辨率对于总云量的模拟有一定的改进。在图3b 中,北半球中纬度带云水路径与观测值的相关系数较大,为0.70—0.80,其余纬度带很小,小于0.30。其中,北半球低纬度带模拟的云水路径与观测差异较大,在泰勒图所示范围外。图3c 显示,除南半球中纬度带,其余纬度带模拟云顶的云滴有效半径与观测值的相关系数为负,在泰勒图范围之外,这说明模式对于有效半径的模拟较差,并且提高分辨率对云顶有效半径的模拟无显著改善,还需要改进模式的其他方面以提高对云滴有效半径的模拟。在图3d 中,总降水与观测值的标准偏差为0.75—1.25,相关系数在0.85—0.98,模式分辨率提高主要改善北半球中纬度带的总降水,其他纬度带没有改进。从图3f 中可以看到,云短波辐射强迫与观测值的相关系数为0.60—0.99,标准偏差为0.75—1.50。各纬度带上0.5°分辨率模拟的云短波辐射强迫具有更高的相关系数和更低的均方根误差,这说明提高分辨率可以改进云短波辐射强迫的模拟效果。图3e 中显示,云的长波辐射强迫与观测值的各纬度带标准偏差为0.75—1.25,相关系数为0.9—0.99,说明模式对于长波辐射的模拟效果较好,但提高分辨率并未显著改善长波辐射强迫的模拟。
图3 PD 试验与观测资料的泰勒图(a.总云量 ,b.云水路径,c.云顶的云滴有效半径,d.总降水,e.云短波辐射强迫,f.云长波辐射强迫 )Fig.3 Taylor diagram of PD experiment results and observations (a.total cloud cover ,b.cloud water liquid path, c.cloud droplets effective radius at cloud top,d.total precipitation,e.cloud shortwave radiative forcing,f.cloud longwave radiative forcing)
上述结果表明模式对总云量、降水、云短波和长波辐射强迫的模拟效果较好,而对云水路径与云顶的云滴有效半径的模拟能力较差。提高分辨率可以显著改善模式对总云量、云短波辐射强迫和北半球中纬度地区总降水的模拟效果。
续图 3Fig.3 Continued
图4 是在3 种不同分辨率下,人为气溶胶增加对气溶胶光学厚度、云滴数浓度、云顶的云滴有效半径、云水路径的影响。气溶胶光学厚度的增加(ΔAOD)主要发生在北半球地区,最大值出现在40°N 附近(图4a)。比较不同分辨率的结果可以看到,2°分辨率的模拟结果在30°—60°N 区域最小,而在EQ—20°S 区域最大,这说明提高分辨率导致不同地区的气溶胶光学厚度变化不一致。图4b为垂直积分的云滴数浓度的变化(ΔCDCN),云滴数浓度变化的分布与气溶胶光学厚度变化相似(图4a),但最大值出现在30°N 附近,3 种分辨率下的纬向平均分布一致,数值均相近,这说明云滴数浓度的变化对模式水平分辨率的改变不敏感。
气溶胶的第一间接效应认为,气溶胶作为云凝结核会使得云滴数浓度上升,在液态水含量一定的情况下云滴的有效半径变小。从云顶的云滴有效半径的变化(ΔRE)可以发现(图4c),在不同分辨率下,气溶胶增加使云顶的云滴有效半径均显著减小,在30°N 附近有最小值,这与气溶胶的第一间接效应一致(Xie,et al,2017),但除极地外,纬向平均趋势基本重合,数值差异也很小,这说明云滴有效半径的变化对模式水平分辨率的改变也不敏感。
除了云微物理特性受到人为气溶胶的影响外,云宏观物理特性(如云水路径)也随气溶胶浓度的升高而变化(Grandey,et al,2018)。 在3 种不同分辨率下,气溶胶浓度升高使得云水路径在各纬度带上均以升高为主(图4d),特别是在北半球地区,这主要是因为云滴尺度的减小降低了云水向雨水的自动转化率。对比不同分辨率的模拟结果发现,云水路径的变化(ΔLWP) 纬向分布基本相同,但数值上有一定差异。0.5°分辨率模拟的云水路径变化在北半球中低纬度地区比其他两种分辨率的结果大。
图4 气溶胶和云变量的PD 与PI 试验结果差值 (a.气溶胶光学厚度,b.垂直积分的云滴数浓度 (单位:1010 cm−2),c.云顶的云滴有效半径 (单位:μm),d.云水路径 (单位:g/m2))Fig.4 Differences in aerosols and cloud variables between the PD and PI experiment results (a.aerosols optical depth,b.vertically integrated cloud droplet concentration (unit:1010 cm−2),c.cloud droplets effective radius at cloud top (unit:μm),d.cloud water liquid path (unit:g/m2))
气溶胶的第二间接效应认为,云滴数浓度的升高会降低云水自动转化过程的效率,进而影响云寿命,并改变降水分布。从总降水量变化(ΔPRECT,图5a)可以看到,在不同分辨率下人为气溶胶增加引起的总降水变化在各纬度带上表现均不相同。赤道地区,3 种分辨率模拟的总降水量都显著减少,并且减少最多,极大值为0.20 mm/d;除此之外,3 种分辨率的模拟结果无相对一致的变化,这说明降水的变化对模式水平分辨率的改变很敏感。进一步分析对流降水和大尺度降水的变化(ΔPRECC、ΔPRECL)可以发现(图5b、c),在低纬度地区,1°和2°分辨率下对流降水的变化在总降水变化中起主要作用,0.5°分辨率下对流降水和大尺度降水的变化共同决定总降水的变化。
不同分辨率下的地面气温变化(ΔTS)在南、北半球高纬度地区差异明显(图5d),其中0.5°与2°分辨率的结果均为降温。0.5°分辨率下地表温度在北半球中纬度地区降低较显著;2°分辨率下在极地降温幅度较大,最大值达到0.65 K;1°分辨率的结果在南、北两极表现为小幅度升温。在60°S—30°N,3 种分辨率的地面温度均降低,且地面温度变化的差异不明显。
图5 降水 (单位:mm/d) 与地面温度 (单位:K) 的PD 与PI 试验结果差值 (a.总降水, b.对流降水, c.大尺度降水,d.地面气温)Fig.5 Differences in precipitation (unit:mm/d) and surface temperature (unit:K) between the PD and PI experiment results(a.total precipitation,b.convective precipitation,c.large-scale precipitation,d.surface temperature)
从云量的变化(图6)可以看到,在3 种不同分辨率下气溶胶增加使得低云量在30°N 以北地区以增加为主,以南地区改变很小,变化幅度在0.6%以内(图6a)。对比不同分辨率的试验结果,2°分辨率模拟的低云量在北半球高纬度地区增加幅度最大,0.5°分辨率最小,而1°分辨率模拟的低云量变化在北半球中纬度地区最小。中云量的变化(ΔCLDMED)比较复杂,不同分辨率的模拟结果表现各不相同(图6b)。由于模式对中云量、高云量和总云量具有较好地模拟能力,并且高分辨率下模拟的云量与观测资料的相关系数更高,因此,着重分析0.5°分辨率下的变化。0.5°分辨率下中云量在北半球地区变化显著,60°N 以南以增加为主,以北以减少为主;而在南半球,除南极地区增加明显外,其余地区变化幅度小于0.1%。从高云量的变化(ΔCLDHGH,图6c)可以发现,不同分辨率下高云量在全球低纬度地区以增加为主,在中高纬度地区以减少为主。0.5°分辨率下高云量变化的极大值在20°N 附近,大小为1.63%。气溶胶增加使得总云量在不同分辨率下均以增加为主(图6d),北半球的增加大于南半球。0.5°分辨率模拟的总云量在北半球中低纬度地区增加最大,而在北半球高纬度地区增加最小。
图6 不同云量的PD 与PI 试验结果差值 (a.低云量, b.中云量, c.高云量, d.总云量;单位:%)Fig.6 Differences in various types of cloud cover between the PD and PI experiment results (a.low cloud cover,b.medium cloud cover,c.high cloud cover,d.total cloud cover;unit:%)
从云短波和长波辐射强迫的变化(ΔSWCF、ΔLWCF)(图7)可以看出,气溶胶增加使得云短波辐射强迫在全球均表现为增强,北半球的变化远强于南半球。不同分辨率下云短波辐射强迫变化的分布相似,但数值存在差异,特别是北半球地区,极大 值 位 于20º— 30ºN 范 围 内, 达 到−3.0 W/m2(图7a)。长波辐射强迫的变化与短波辐射强迫变化分布类似,也在北半球产生较大的增加(图7b)。3 种分辨率下,长波辐射强迫变化的分布相似,但在各纬度带的数值差异显著,1°分辨率模拟产生最大值为1.67 W/m2。
图7 云辐射强迫的PD 与PI 试验结果差值 (a.云短波辐射强迫,b.云长波辐射强迫;单位:W/m2)Fig.7 Differences in cloud radiative forcing between the PD and PI experiment results (a.cloud shortwave radiative forcing,b.cloud longwave radiative forcing;unit:W/m2)
从上述分析可以看到,不同分辨率下气溶胶增加引起的各物理量变化不尽相同,提高分辨率使得降水和云量的变化在各纬度带的表现差异较大,而云顶的云滴有效半径的差异很小,其余物理量的纬向平均趋势相近,但大小存在一定差异。其中云水路径、降水、云量等的变化对分辨率的改变很敏感,因此需进一步分析它们在全球的分布情况。
从总云量变化(ΔCLDTOT)的全球分布(图8a—c)可以看到,在不同分辨率下的分布差异较大。2°分辨率模拟的总云量显著增加的地区主要位于亚洲中部、北极、非洲东部及临近海域和北美洲的北部,显著减小的地区位于非洲南部和南美洲的北部;1°分辨率模拟的结果在南亚、东南亚地区增加明显;而0.5°分辨率模拟的结果在阿拉伯半岛及中国南海地区表现出更大的增加。提高分辨率使得人为气溶胶增加引起的云量增大在北极地区明显减少,而亚洲地区显著增大,特别是阿拉伯半岛、中南半岛和中国南海地区。降水的变化主要集中在中低纬度,特别是亚洲地区(图8d—f)。2°分辨率下,印度半岛、中南半岛以及中国东部地区的降水由于气溶胶的增加均减少,而提高分辨率后,降水减少的区域缩小,孟加拉湾和中国南海地区的降水显著增多。对比两者变化的全球分布可以发现,在亚洲地区云量显著增加的区域,降水也明显增多,此处的降水多为对流降水(图4b)。
图8 总云量 (a—c,单位:%)、总降水 (d—f,单位:mm/d) 的PD 与PI 试验结果差值的全球分布 (a、d.2°分辨率,b、e.1°分辨率, c、f.0.5°分辨率)Fig.8 Global distributions of differences in total cloud cover (a,b,c; unit:%) and total precipitation (d,e,f;unit:mm/d )between the PD and PI experiment results at three horizontal grid intervals of 2° (a,d),1° (b,e),0.5° (c,f)
从云水路径变化的全球分布(图9a—c)可知,云水路径变化的高值出现在人为气溶胶排放较多的地区,如欧洲、东亚和南亚、南美洲北部和非洲部分地区。提高分辨率使得云水路径的增加区域进一步扩大,如印度半岛、欧洲地区和西北太平洋地区,这与云水自动转化率减弱的范围一致(附图4)。云短波辐射强迫的变化在全球的分布(图9d—f)可以发现,云短波辐射强迫增强显著的地区有东南亚、北太平洋和南美西海岸,这些地区位于气溶胶源区及其下风向区域(东南亚、东亚和亚马逊),海洋为云的发展提供了丰富的水分(Wang,et al,2020)。提高分辨率主要使得云短波辐射强迫在亚洲地区发生明显变化,1°分辨率模拟的结果在亚洲东南部和东部地区相比其他两种分辨率具有更强的云短波辐射强迫响应。
图9 云水路径 (a、b、c,单位:g/m2) 与云短波辐射强迫 (d、e、f;单位:W/m2) 的PD 与PI 试验结果差值的全球分布 (a、d.2°分辨率,b、e.1°分辨率,c、f.0.5°分辨率)Fig.9 Global distributions of differences in cloud-water liquid path (a,b,c; unit:g/m2 ) and cloud short-wave radiative forcing (d,e,f; unit:W/m2) between PD and PI experiment results at three horizontal grid intervals of 2° (a,d),1° (b,e),0.5°(c,f)
从3 种分辨率下全球和半球平均的气溶胶气候效应(表2)可以看到,除了总云量与对流降水外,其余物理量的气溶胶气候效应表现较一致,只在数值上存在一定的差异。对于ΔCDCN,不同分辨率的结果均表现为云滴数浓度升高,2°分辨率具有最大的全球平均值(3.79×1010cm−2),1°分辨率最小(3.64×1010cm−2)。提高分辨率使得云滴数浓度先降低后升高,尤其是北半球地区。云顶的云滴有效半径的变化均为负值,其全球平均值随分辨率的提高变化微弱,0.5°分辨率下模拟的云滴有效半径的变化最小,为−0.39 μm。不同分辨率下云水路径均增大,0.5°分辨率模拟得到最大的云水路径变化,全球平均值为3.84 g/m2,北半球平均值为5.86 g/m2。地面气温均降低,从全球平均值来看,0.5°分辨率具有最大的降温幅度,达到0.08 K。对于总云量的变化,除1°分辨率的南半球外,其余情况下均增加。北半球总云量的变化随分辨率的提高而逐渐增加,0.5°相比2°增加了51%。人为气溶胶的增加抑制了降水的产生,总降水的变化均为负值,而这种抑制作用随着分辨率的提高而逐渐减弱,主要是因为大尺度降水和对流降水相反的效应导致的。对于大尺度降水,提高分辨率使得气溶胶对降水的抑制作用加强,0.5°分辨率下大尺度降水变化的数值最小,全球平均为−0.021 mm/d;而对于对流降水,随着分辨率的提高气溶胶的作用由抑制变为促进,降水增多,0.5°分辨率下模拟结果最大为0.008 mm/d。云短波辐射强迫均表现为增强,北半球远强于南半球,随着分辨率的提高逐渐减少,2°分辨率下云短波辐射强迫增强最显著,全球平均为−1.75 W/m2,而0.5°分辨率的模拟结果最弱,为−1.62 W/m2。云长波辐射强迫约为云短波辐射强迫的三分之一,其全球平均值随分辨率提高改变不明显,2°分辨率下在全球具有最大的云长波辐射强迫变化,为0.5 W/m2。气溶胶间接辐射强迫(AIF)定义为云短波辐射强迫与长波辐射强迫之和(Xie,et al,2017),计算发现,0.5°分 辨 率 下 间 接 辐 射 强 迫 最 低 为−1.17 W/m2,2°分辨率的结果最高,为−1.25 W/m2。
表2 不同分辨率下气溶胶增加引起的物理量变化的全球、半球平均值Table 2 Global and hemispheric averages of changes in physical quantities caused by the increase in aerosols at different resolutions
在复杂的气候模式中,气溶胶与云的相互作用仍然是预测气候变化不确定性的主要来源之一。本研究旨在探讨模式分辨率对气溶胶气候效应模拟结果的影响,利用CAM5.3 在3 种不同分辨率下进行两类气溶胶排放情景的模拟试验(PD 与PI),采用多种观测资料与PD 试验结果比较评估模式的模拟能力,进一步利用PD 与PI 试验差值分析不同分辨率之间气溶胶气候效应的异同。主要得到以下结论:
(1)模式对总云量、降水、云短波和长波辐射强迫的模拟效果较好,各纬度带的相关系数在0.6—0.99;对云水路径、云顶的云滴有效半径模拟效果较差,主要表现为高估云水路径并低估云顶的云滴有效半径。提高分辨率使得模式对总云量、云短波辐射强迫、北半球中纬度地区总降水的模拟效果有所改进,主要影响云水向雨水的自动转化过程和雨水收集过程。
(2)不同分辨率下,气溶胶增加引起垂直积分的云滴数浓度和云顶的云滴有效半径变化的纬向分布和大小均相近;气溶胶光学厚度、云水路径、地面温度、云短波辐射强迫和云长波辐射强迫变化的纬向分布较相似,但变化幅度存在一定差异;而降水和云量变化的纬向分布与变化幅度均存在较大差异。
(3)在不同分辨率下,气溶胶引起的云量和降水变化的全球分布差异明显,区域尺度上的变化存在很大的不确定性,特别是阿拉伯半岛和亚洲的南部及东南部。云短波辐射强迫变化的全球分布差异主要在东亚和南亚地区。
(4)从全球平均值来看,不同分辨率下气溶胶的气候效应都显示,垂直积分的云滴数浓度增加、云顶的云滴有效半径变小、云水路径增加、地面气温降低、总云量增加、总降水量减少、云的短波辐射强迫和长波辐射强迫增强,但数值上存在差异。其中,云水路径和云量的增加幅度随分辨率提高而增大;降水的减少幅度随分辨率提高而变弱,主要是因为大尺度降水的抑制作用逐渐增加,而对流降水由抑制转变为促进作用,两者共同作用导致总降水变弱。
(5)总体而言,气溶胶的间接辐射强迫随分辨率的提高而减小,0.5º分辨率下气溶胶的间接辐射强迫的全球平均值相比1°降低了2.5%,相比于2°减少了6.4%。
Ma 等(2015)利用CAM5.1 在固定气象场下的试验结果表明,气溶胶的间接辐射强迫随着模式分辨率的提高而降低,0.5°相比2°降低了17%,本研究的结果同样表明提高分辨率使得气溶胶的间接辐射强迫降低,但考虑到气象要素与云的相互作用其降低的百分比仅为6.4%,远小于17%。提高分辨率可以部分改善模式对一些物理量的模拟情况,但即使在0.5°分辨率下,这些物理量仍然与观测值存在一定的差距,这表明还需要改进模式的其他方面来提高模拟准确度。低纬度地区降水偏差随分辨率提高而增大,这可能与模式高估对流有关,不同的对流参数化方案对降水会有一定影响(杨扬等,2021),未来可对这一方面做进一步的探究,以期加深对气溶胶与云相互作用的理解与认识,降低模式中气溶胶与云相互作用的不确定性。气溶胶增加引起的对流降水的变化对模式分辨率的改变很敏感,其变化的方向和幅度均有很大差异,这需要进一步探究与此相关的热力和动力过程。此外,本研究采用了多种观测资料来评估模式结果,由于模型模拟和观测之间的采样和算法存在一定的差异,评估存在一定的偏差,部分物理量的模拟效果不理想,后续将通过结合云卫星观测模拟器 (COSP)以相对一致的方式进行模拟与卫星观测的对比。试验采用实况海温和海冰资料进行研究,未反映海温与气溶胶气候效应的相互影响,今后研究可以增加考虑海温的响应进行更深入探究。
附录
附图1 30°S—30°N 云水含量 (单位:mg/m3) 的垂直分布 (a.2°,b.1°,c.0.5° )Fig.A1 Vertical distribution of cloud water content (unit:mg/m3) in 30°S—30°N latitude zone (a.2°,b.1°,c.0.5° )
附图2 对流降水 (a) 和大尺度降水 (b) 的PD 试验结果(单位:mm/ d) 以及 (c) 两者比值的多年平均纬向分布Fig.A2 The multi-year average zonal trends of convective precipitation,large-scale precipitation (unit:mm/ d) and the radio(convective precipitation/large-scale precipitation) in PD experiment results
附图3 雨水收集率 (a) 和云水自动转化率 (b) 的PD 试验结果的多年平均纬向分布 (单位:10−6 kg/(m2·s))Fig.A3 The multi-year average zonal trends of cloud-water autoconversion rate (b) and rainwater accretion rate (a) in PD experiment results (unit:10−6 kg/(m2·s))
附图4 三种分辨率下 (a.2°,b.1°,c.0.5° ) 云水自动转化率的PD 与PI 试验结果差值的全球分布 (单位:10−6 kg/(m2·s))Fig.A4 The global distribution of the difference in cloud water autoconversion rate (unit:10−6 kg/(m2·s)) between the PD and PI experiment results at three horizontal grid intervals of 2°(a),1°(b) and 0.5°(c)