政府间气候变化专门委员会第六次评估报告指出，气溶胶-云相互作用在气溶胶气候效应中起主导作用，同时也是当前气候模拟不确定性的主要来源之一。气溶胶-云相互作用的不确定性在很大程度上与气溶胶形成云滴的活化过程有关。由于该过程受到多个变量的非线性复杂影响，因此气候模式中需要对其计算进行准确的参数化处理。而当前模式普遍使用的是高度简化近似的活化过程计算方案，这些方案的不确定性普遍较大。

清华大学地学系彭怡然副教授研究组针对目前云滴活化计算方案存在的问题，联合加拿大气候模拟与分析中心提出了“基于准静态近似方法求解云滴增长方程”的云滴活化方案（简称QDGE方案），并利用高精度数值求解活化过程的气块模型以及全球多区域飞机观测数据对该方案的计算效果进行了评估。该研究成果近期以“使用陆地和海洋飞机观测数据评估用于气候模式中的QDGE云滴活化方案”（Evaluation of a Quasi-steady state approximation of the cloud Droplet Growth Equation (QDGE) scheme for aerosol activation in global models using multiple aircraft data over both continental and marine environments）为题，发表在地学领域国际高水平期刊《地球科学模式发展》（Geoscientific Model Development）上。

QDGE方案的计算原理及流程如图1所示。该方案考虑了垂直方向上次网格尺度的变化，在每个次网格内采用云水质量和湿静能守恒的假设，通过迭代求解和提前给定的查找表，计算次网格内的过饱和度S；继而根据垂直方向上过饱和度的变化求得大尺度网格内的最大过饱和度S_max，据此对气溶胶粒径谱进行截断和积分后，即得到可活化的总云滴数浓度N_CCN。

图1 QDGE活化方案的计算原理和流程图

与传统的参数化方案相比，由于考虑了次网格尺度的变化，QDGE方案显著提高了计算精度。研究组以高精度数值求解活化过程的气块模型结果为参考值进行对比发现，在不同气溶胶类型和垂直速度条件下，QDGE方案的计算结果与气块模型（Parcel Model）结果的偏差均在0.18%以下（如图2所示），相比于传统参数化方案的偏差减小了一个量级，显著提升了活化过程的计算精度。

图2 QDGE方案（实线）计算的最大过饱和度与气块模型（虚线）高精度数值解的对比。

此外，本研究还使用全球不同区域（中国、加拿大、智利和巴西，分别代表城市、海岸、海洋和清洁大陆的不同气溶胶类型和气象条件）飞机观测的云微物理数据对QDGE方案的计算效果进行了评估。结果表明，QDGE方案能够有效模拟不同气溶胶类型和不同气象条件下的活化过程，计算得到的云滴数浓度相对误差全部在26%以下，有效提升了云滴活化方案的普适性和准确性。

清华大学地学系博士生王恒琪为论文的第一作者，地学系彭怡然副教授和加拿大气候模拟与分析中心的Knut von Salzen研究员为论文的共同通讯作者，北京人工影响天气办公室的高级工程师杨燕、周嵬和赵德龙为论文合作者。该研究得到了国家科技部重点研发项目（No.2017YFC1501404）和国家自然科学基金（No.42175096, No.41775137和No.71690243）的支持。

全文链接：https://doi.org/10.5194/gmd-15-2949-2022

供稿：彭怡然 王恒琪

编辑：王佳音

审核：张强