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云更多的模型,为何反而算少了南极的热量?

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南极周围的南大洋上,一些气候模型模拟出的低云比实际观测更多,但它们算出的到达地表的向下长波辐射却依然偏低。云多了,热量反而少了——这个矛盾让科学家开始重新审视模型里到底哪里出了错。

这项研究由日本国立极地研究所和名古屋大学的研究人员完成,他们利用第64次日本南极研究考察队(JARE64)期间破冰船"白濑号"的实测数据,与主流气候模型和再分析数据集进行了对比。相关成果发表在《地球物理研究快报》上。


云是气候的开关,但模型没拧对

云通过两种方式影响气候:控制到达地球的阳光量,以及吸收和发射热量。南大洋是调节地球气候的关键区域,这两个过程中任何一环出错,都可能扭曲天气预报和未来增温的预估。

2022年12月和2023年3月,"白濑号"上的仪器连续记录了云的特性、大气温度和湿度、地表辐射,以及气溶胶浓度。气溶胶是空气中微小的颗粒物,能够影响云的形成。

研究团队把这些观测数据与ERA5和MERRA-2两套广泛使用的大气再分析数据集进行了对比,同时也对比了CAM-ATRAS气候模型。再分析数据集把观测与数值模型结合起来,重建大气状况。

三套数据都低估了向下长波辐射

三套数据都大致再现了南大洋上空的云分布形态。但ERA5和MERRA-2产生低云的频率始终高于实际观测。CAM-ATRAS在云的出现频率和云相态两方面都最接近实测——云相态指的是云由液滴还是冰晶组成。

尽管存在这些差异,三套数据都低估了向下长波辐射,也就是大气和云向地表发射的热量。模拟云中过量的冰减少了它们向下发射的热量。模型还存在冷偏差,即模拟温度低于观测温度,这也加剧了热量低估。

云相态和大气温度共同解释了为什么低云丰富的模拟仍然给出了偏少的热量。

井上淳教授解释说:"数值模型在再现云方面一直表现不佳。尤其是在南大洋和南极地区,云的刻画格外困难,与云相关的偏差已被证明会通过辐射收支的偏差,加大地表能量收支的误差。"

气溶胶浓度为调查这种不匹配提供了另一条路径。ERA5和MERRA-2中的气溶胶浓度高于船上观测值,这促使研究人员在CAM-ATRAS中测试增加南半球气溶胶排放。更多气溶胶产生了更多低云,但对地表辐射的影响有限。

南极观测或能修正冷偏差

改进模型对云滴和冰晶的刻画、气溶胶与云的相互作用,以及大气状况的表示方式,有助于降低对增温、海冰变化和气候变率预测的不确定性。研究人员呼吁扩大南大洋和南极地区的观测,包括温度测量,以帮助解决冷偏差问题。

佐藤和俊助理教授指出:"南极上空的观测仍然稀疏,数值模型对南极大气的刻画仍存在很大不确定性。因此,把现有但尚未充分利用的观测纳入数值模型,可能是一个有效的解决办法。例如,同化日本昭和站PANSY雷达的观测数据——这些数据目前尚未常规用于数值天气预报系统——可能有助于减少模型偏差,提高预报准确性。"

研究团队认为,仅修正云的数量并不能解决问题。云相态和温度偏差同样在起作用,这意味着未来的改进需要同时处理多个环节。

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