气溶胶驱动的云滴浓度是主导海洋低层云的覆盖范围和云水含量的重要因素外文翻译资料

 2022-11-12 07:11

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气溶胶驱动的云滴浓度是主导海洋低层云的覆盖范围和云水含量的重要因素

Daniel Rosenfeld1,2,朱延年3, 汪名怀2,4, Youtong Zheng5, Tom Goren6, 俞绍才7,8,9

（1以色列希伯来大学地球科学研究所，以色列耶路撒冷91904； 2南京大学大气科学学院；3陕西省气象研究所，中国西安； 4南京大学大气与地球系统科学国际研究室和气候与全球变化研究所；5马里兰大学帕克分校地球系统科学跨学科中心，美国；6莱比锡大学，德国莱比锡；7空气污染与健康研究中心;浙江大学环境与资源学院环境修复与生态健康教育部重点实验室，中国浙江杭州；8加州理工学院化学与化学工程系，CA 91123，美国加利福尼亚州帕萨迪纳市；9中国科学院城市环境研究所区域大气环境高级中心，中国福建厦门361021）

共同通讯作者：Daniel Rosenfeld，daniel.rosenfeld@huji.ac.il；汪名怀，minghuai.wang@nju.edu.cn；俞绍才，shaocaiyu@zju.edu.cn

摘要 海洋上的气溶胶颗粒作为云凝结核（CCN）,由于对它缺少可靠的估计严重限制了人们以反射太阳辐射来量化它们对云的特性和冷却程度的影响能力，这是人为气候强迫的一个关键不确定因素。 本文研究人员介绍了一种将云的属性归因于CCN并将气溶胶效应与气象效应隔离开来的方法。 其应用表明，在给定气象条件下，通过影响浅层云的覆盖范围和云水路径，CCN的变化可以解释云辐射冷却效应的大部分变化（约占75%）。 这表明云辐射对CCN的敏感程度比之前报道的要大得多，也意味着如果将CCN纳入当前气候模型中，会产生过多的冷却效应。同时暗示了未知的补偿气溶胶变暖效应可能通过深层云层。

关键词 气溶胶；云凝结核（CCN）；云滴浓度（Nd）；卫星反演；MODIS产品；全球变暖

引文 Daniel Rosenfeld,朱延年, 汪名怀, 等，2019:气溶胶液滴浓度是主导海洋低层云的覆盖和云水含量的重要因素. Science 10.1126/science.aav0566

1 引言

海洋层积云（MSC）负责将地球接收到的大部分太阳辐射反射回太空。因此，了解其辐射效应变化的原因，对研究自然和人为控制的地球能源预算以及由此产生的气候影响是十分必要的。对给定海域反照率 MSC的影响由云分数（Cf），液滴浓度（Nd）和液态水路径（LWP）决定。云滴必须在云凝结核（CCN）气溶胶上形成，液滴浓度Nd是由CCN活化谱确定为过饱和度（S）的函数，其反过来是由云底上升气流速度（Wb）驱动的(1)。云体系统的整体属性由气象设置决定，包括垂直热力学和风廓线。然而云层的辐射和降水可能会改变它们的状态。由于这种反馈可能取决于气溶胶对云的微观结构和降水的影响，因此很难将气溶胶对云特性的影响分离出来(2)。本文研究人员将通过计算一些在给定的气象条件中可以通过CCN的变化来解释的变量，例如Cf，LWP和CRE，来解决这个难点。 气象条件因素由卫星反演的Wb、云层的几何厚度（CGT）和对流层下部的热力结构所组成。

2 气溶胶对浅水云的已知影响

研究仅限于几何深度不超过800米的积云和海洋层积云。浅层对流云中的大多数云滴形成于其底部。在绝热云层中，云滴质量近乎呈线性增长，高度高于云底，而Nd混合比保持不变。这导致云的液态水含量（LWC）几乎呈线性增加，高度也高于云底。因此，由LWC对高度的积分得出LWP prop;CGT2。飞机观测表明，实际浅层对流云和MSC的核心并没有明显地偏离这种理想行为（3）。云滴碰并率与 LWC2re5成正比，其中re是云滴有效半径（4）。当re大于14mu;m时，云层通过快速形成的细雨（5-10）开始沉淀下来。细雨导致积聚物并在整个云团中形成雨滴（10）。达到该re值的CGT与Nd线性相关（4,11,12）。当开始产生大量降水时（降雨率gt; 2 mm day-1），MSC的阴天甲板通常会因热力学效应而破裂。云层的破裂主要是因为降雨驱动的下沉气流在海面形成了小型阵风锋，当它们相互碰撞时，就会触发对流云的形成(13-15)。 这导致Cf从接近单位大幅下降到0.6（16）。在MSC由封闭转为开放的转化过程前后，CCN的沉淀清除导致对流核的Nd从平均55cm-3减小到到15cm-3，而LWC在过渡期间没有明显变化 （16,17）。气溶胶光学厚度（AOD）和气溶胶指数（AI）一直作为CCN的光学信号（18-20）。然而，直接比较卫星观测到的AOD与云特性的关系与模型模拟不一致，因为模型对气溶胶的敏感性远大于观测结果（21）。这是由于卫星从边界层CCN数浓度中获取气溶胶特性的去相关问题造成的，如云层附近相对湿度较高导致气溶胶膨胀(22)。此外，在最需要气溶胶的多云环境中，气溶胶是无法循环的。即使在模拟的理想条件下，AOD也只能边界层中CCN变化原因的一小部分(23)。这也验证了Gryspeerdt等人的研究结果(24)，他们指出，约80%的AOD与Cf之间的正向关系是有一些因素可解释的，但也并不是简单认为是AOD的变化对Cf的影响。造成这一问题的主要原因是AOD与CCN的相关性较差，尤其是在CCN浓度较小的区域，浓度的绝对值变化很小，分数变化很大。由于气溶胶对云特性的影响呈对数形式的(25)，因此对云的最大气溶胶效应检测不理想。南部海洋的情况最差，大部分时间云层都不能完成AOD的补偿。此外，当检测AOD时，其值往往在海洋上空0.06的检出限内[(26)中的图11，即S=0.4%时，超过100-200 CCN cmminus;3]。此外，由(26)中的图14可知，卫星指示的海洋上空AOD中值仅为0.05，在测量误差范围内。

这种情况需要一种不依赖于AOD的方法。因此，这里我们使用Nd和Wb指征云底CCN(28)。基于目前开发的用于检索云的对流核的Nd（29）和Wb（30,31）的方法，这已成为可能，并能最大程度上反映云底所吸收的CCN浓度。

3 气象学对浅水云的已知影响

海洋层积云是由云顶海洋边界层的辐射冷却形成的。这是由潮湿的海洋边界层所促进的，其顶部有明显的逆温层，上面有干燥的空气，这使得云顶能得到强烈的辐射冷却。对流层自由空气的干燥往往是反气旋沉降的结果。 Kleinet等人表明(32),低对流层的稳定性(LTS,700 hPa和表面潜在温度之间的差异)解释了5个海洋区域MSC季节性平均量大部分的变化，增加了6％在14至22 K的LTS范围内，Cf的LTS增加了1K，这也表明云顶辐射冷却速率(CTRC)可以用同样的数据解释Cf的大部分变化。这可能是因为LTS和CTRC不是独立的。最近一项使用人工神经元网络的类似分析(33)再次证实了LTS在测定Cf中的主要作用. Andersen等人(33)，也表明LWP受边界层高度的控制。这也是有物理意义的，因为较深的边界层允许CGT差异较大，而绝热的LWPprop;CGT2。

在此，我们通过测试它们对气象因子(LTS、CGT、CTRC)和气溶胶的依赖性(近似为Nd和Wb)来分离气溶胶和气象学对云层辐射效应(CRE)、Nd、Cf和LWP的影响。Nd由CCN和Wb测定。Wb由云底高度(30)和CTRC速率(31)决定。通过考虑Wb对Nd的影响，得到Nd/Wb0.5，计算出CCN的替代物，如方法中所述。以前的分析是在月尺度和季节尺度上大面积进行的，而Nd在时间和空间尺度上的变化要小得多。用这些气象和气溶胶性质来解释CRE及其组成部分的变化是可被量化的。

4 数据和方法

在赤道和40°S之间的南部海洋上分析MODIS数据。这些数据分别收集自2014年11月12日、2015年1月2日、2015年11月12日、2016年1月2日、2016年11月12日和2017年1月2日的南方夏季，共分析了4620种MODIS颗粒。每个颗粒被分成306个110times;110 km2的场景(赤道附近约1°times;1°)。为了保证数据质量，每个边缘上的两个外部场景被舍弃(图1A)。如果只包含没有被场景任何部分的较高云层遮挡的液态水相云，则选择场景用于分析。我们分析了总共1413868个场景中的664128个(图2)，（占总场景的47％）。

每个110times;110 km2场景计算云属性如下:

a.云滴浓度（Nd）[cm-3]。为了获得与云底以下的CCN最相关的Nd，我们使用了Zhu等人专门为本研究开发的方法（29）。输入从MODIS收集6所二级云产品re和tau;。场景中具有最高10％tau;的像素用于检索Nd（29），因为最亮的云是最接近绝热的对流核。其高值（中值tau;= 21）进一步降低了由于来自云顶下方的上升辐射引起的Nd的回收偏差（34）。该方法将破碎云中Nd相对于全云覆盖的检索偏差降至5%以下(29)。平均Nd分布如图2A所示.

b.云核液态水路径(LWPcore) [g m - 2]。它是从场景中最高10％的平均值，从MODIS云产品获得的像素值。

c.云层几何厚度(CGT)。在假设从SST到云底的干绝热递减率和从云底到云顶的湿绝热递减率时，对于LWP、云顶温度(CTT)和SST的任意组合，云顶和云底高度都有唯一的定义。在此假设下，求解CGT和云底高度(CBH)。这样做是为了对流核的平均CTT和LWPcore最高10%的tau;进行此操作。日平均海温数据为0.25°times;0.25°空间分辨率，由美国国家海洋和大气管理局(NOAA)提供。排除CGT大于800 m的云，对浅层云进行分析。这仅排除了单层边界层水云场景总数的2%。

d.云分数(Cf)。它被定义为具有0.64mu;m反射率的场景的像素分数，其大于与最小可检测tau;匹配的反射率。这使得即使在MODIS产品中不能计算tau;，也可以将像素计数为多云，如图S1和S2所示。

e.云顶辐射冷却率（CTRC）[°K day-1]。 根据NCEP再分析数据（31），采用辐射传输模型SBDART，输入CTT和云顶上方温度和相对湿度的垂直剖面，计算出了CTRC。补充材料中提供了方法的完整描述。

f.对流层稳定性较低（LTS）[°K]。根据海平面与700 hpa的位势温度差，计算了LTS。这两种计算都依赖于NCEP再分析数据中的大气剖面。平均LTS的地理分布如图2B所示。

g.根据再分析数据计算云顶（Delta;theta;）处的反演强度，作为反演上下的位温差（theta;）。

h.计算Wb的中和Nd（Nd/ Wb0.5），其主要由CCN确定。 Twomey（1）表明，对于给定的CCN（S）= N0Sk，Nd取决于Wb：Nd-Twomey=0.88N02/(k 2)(0.07Wb1.5)k/(k 2)其中N0是过饱和状态下的CCN浓度，S=1.01，k是幂律系数。我们基于Zheng和Rosenfeld（30）的结果估算了对流云的Wb，他们近似计算Wb = 0.9 CBH，其中Wb以ms-1为单位，CBH以km为单位。在LTSle;16K的情况下，云被认为是对流的。在MSC云（LTSgt;16K）中，我们使用了Zheng等人的关系（31），表明MSC的Wb取决于CTRC，近似认为Wb =（-0.37*CTRC 26.1）/ 100ms-1。 CBHgt; 1 km的场景中的云被认为是解耦的，Wb =（-0.38*CTRC 8.4）/ 100 ms-1（35）。

根据等式1计算Nd对Wb的敏感

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