發(fā)布時(shí)間：2020-11-11 03:29

　　 青藏高原素有“亞洲水塔”之稱,對(duì)區(qū)域乃至全球水循環(huán)和氣候有著重要影響。近年來,衛(wèi)星頻繁觀測(cè)到發(fā)生在青藏高原上空的大氣污染事件,主要源于污染物的局地排放和遠(yuǎn)距離輸送。隨著人類活動(dòng)的加劇,青藏高原地區(qū)局地排放的大氣氣溶膠也逐漸增多;而且,受高原大地形熱力作用的影響,高原周邊幾大沙漠和人為污染物源區(qū)的氣溶膠被輸送至高原邊坡,并被進(jìn)一步抬升至高原上空。同時(shí),夏季青藏高原周邊洋面的水汽受季風(fēng)影響可輻合至高原周圍,進(jìn)而在高原熱力作用下進(jìn)一步匯聚至高原上空形成空中濕島。夏季充沛的水汽使得高原上空對(duì)流云的形成和發(fā)展旺盛,并與抬升至高原上空的沙塵等大氣氣溶膠發(fā)生混合,氣溶膠粒子可對(duì)云物理特性產(chǎn)生影響。因此,青藏高原地區(qū)氣溶膠、云特性及其相互作用是青藏高原影響區(qū)域和全球氣候變化研究中的重要前沿科學(xué)問題,也是該領(lǐng)域研究所面臨的新挑戰(zhàn)。由于青藏高原特殊的地理位置和地形,地面觀測(cè)資料的缺乏成為限制高原大氣氣溶膠、云及相關(guān)研究的重要因素。因此,目前仍缺乏對(duì)青藏高原氣溶膠-云相互作用全面系統(tǒng)的認(rèn)識(shí),尤其對(duì)高原上空冰云的研究更為稀缺。針對(duì)上述問題,本文聯(lián)合多種衛(wèi)星觀測(cè)資料、再分析資料、耦合氣溶膠三維輻射傳輸模式的非靜力二十面體大氣變網(wǎng)格模式(NICAM-SPRINTARS)以及耦合模式比對(duì)計(jì)劃第五階段(CMIP5)的數(shù)值模式,系統(tǒng)研究了青藏高原上空氣溶膠、云特性以及氣溶膠對(duì)水云和冰云的影響等,以期為理解青藏高原上空氣溶膠-云相互作用和改進(jìn)高原數(shù)值模式提供科學(xué)依據(jù)。主要結(jié)論如下:(1)利用衛(wèi)星觀測(cè)資料分析了2000-2015年期間青藏高原上空氣溶膠和云的特性分布。研究發(fā)現(xiàn),氣溶膠主要集中分布在青藏高原北坡上空。其中,氣溶膠光學(xué)厚度(AOD)自南而北呈現(xiàn)逐漸增加的分布特征,Angstr?m指數(shù)(AE)則自南而北逐漸減小。最大氣溶膠指數(shù)(AIn)(0.01)位于青藏高原南坡,最小AIn(0.62)則位于高原北坡。另一方面,盡管冰云和水云的云分?jǐn)?shù)高值區(qū)位于高原東南部,但二者在高原邊緣區(qū)域的出現(xiàn)頻次高。其中,與水云相比,冰云在高原上的出現(xiàn)頻次更高,尤其是在高原北坡上。同時(shí),結(jié)合云-氣溶膠激光雷達(dá)和紅外探測(cè)衛(wèi)星觀測(cè)(CALIPSO)和CloudSat衛(wèi)星數(shù)據(jù),發(fā)現(xiàn)氣溶膠-云混合出現(xiàn)頻次在高原邊緣區(qū)域更高。氣溶膠和云的特性分布表明青藏高原上氣溶膠和云之間可能存在潛在關(guān)系。(2)基于氣溶膠和云的特性分布,全面分析了氣溶膠對(duì)冰云和水云物理特性的影響及差異。從云的宏觀特性來看,氣溶膠與冰云云分?jǐn)?shù)之間的相關(guān)性比水云云分?jǐn)?shù)高。隨著氣溶膠的增加,水云發(fā)展的更高更深厚,冰云則變高變薄。從云的微觀特性而言,相較于水云,氣溶膠對(duì)冰云的影響更為顯著。其中,氣溶膠的增加導(dǎo)致白天冰云的粒子半徑(ICDR)減小,夜間ICDR幾乎不變。由于飽和效應(yīng),白天冰水路徑(IWP)略有減少,夜間IWP則顯著增加。白天和夜間冰云的光學(xué)厚度呈現(xiàn)出顯著相反的變化趨勢(shì)。剔除氣象因子影響后表明,氣溶膠相比于氣象場(chǎng)對(duì)云特性的影響更顯著。NICAM-SPRINTAR變網(wǎng)格模式模擬結(jié)果與觀測(cè)結(jié)果一致�？傮w而言,青藏高原上空氣溶膠對(duì)冰云物理特性的影響比對(duì)水云物理特性的影響更顯著。(3)利用衛(wèi)星資料和CMIP5模式,進(jìn)一步量化并比較了氣溶膠對(duì)青藏高原上空水云和冰云輻射特性的影響。衛(wèi)星觀測(cè)表明,青藏高原上空冰云云分?jǐn)?shù)占比高于水云,且青藏高原上氣溶膠變化引起的水云和冰云總輻射強(qiáng)迫變化分別為-0.31±0.02W/m~2和-0.33±0.09W/m~2,其中以短波輻射強(qiáng)迫變化為主。CMIP5模擬表明,氣溶膠變化引起的冰云總輻射強(qiáng)迫的變化(-0.73±0.03W/m~2)覆蓋了青藏高原的大部分區(qū)域,而引起的水云總輻射強(qiáng)迫的變化(-0.34±0.03W/m~2)主要位于高原南坡。綜合衛(wèi)星觀測(cè)及數(shù)值模擬結(jié)果可見,氣溶膠對(duì)冰云輻射特性的影響比對(duì)水云更顯著。(4)基于云輻射特性的變化,量化了云對(duì)高原異常增暖的貢獻(xiàn)。全球變暖大背景下,青藏高原呈現(xiàn)出異常增暖現(xiàn)象。與1961-1999年期間+0.04°C/十年的增溫速率相比,2000-2015年期間青藏高原以+0.30°C/十年的速率加速增溫。同時(shí)期而言,冷季(11月至次年3月)的增暖比暖季(5月至9月)增暖更顯著。此外,在冷季,高原上空中云減少而高云增加,且冷季高原的凈云輻射強(qiáng)迫為正,表現(xiàn)為加熱效應(yīng)。觀測(cè)分析表明,中云減少產(chǎn)生的反照率效應(yīng)的減弱以及高云增加產(chǎn)生的溫室效應(yīng)的增強(qiáng)是引起高原加速增溫的因素之一。CMIP5模擬結(jié)果表明,云凈輻射效應(yīng)對(duì)高原增溫的貢獻(xiàn)為+0.88°C,其中因中云減少引起的短波輻射效應(yīng)增加占主導(dǎo)地位。
【學(xué)位單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位年份】：2020
【中圖分類】：X513
【部分圖文】：

CldTypHist Ed4A產(chǎn)品替代了CERES ISCCP-D2like Ed3A產(chǎn)品。CldTypHist僅提供一個(gè)數(shù)據(jù)集,該數(shù)據(jù)集將Terra和Aqua MODIS以及1小時(shí)一次的對(duì)地靜止衛(wèi)星(GEO)云產(chǎn)品合并在一起,并考慮了云產(chǎn)品的質(zhì)量。CldTypHist Ed4A產(chǎn)品將CERES-SYN1deg-hour/day/month Ed4A Terra和Aqua MODIS以及1小時(shí)GEO Ed4A云屬性重新格式化生成了與NASA GISS ISCCP-D2云產(chǎn)品相同的云類型數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)產(chǎn)品在空間上劃分為1°×1°的區(qū)域,并平均為每月1小時(shí)和每月時(shí)間分辨率尺度,其中類似于ISCCP D2產(chǎn)品對(duì)云屬性進(jìn)行了光學(xué)厚度和云頂氣壓的分層(Rossow和Schiffer,1991)。將云的特征參數(shù)平均為3個(gè)云頂氣壓和3個(gè)光學(xué)厚度,9種PC-tau云類型如圖2-1所示。這9種云類型進(jìn)一步細(xì)分為水云和冰云。與3小時(shí)ISCCP-D2數(shù)據(jù)不同,CldTypHist產(chǎn)品基于每小時(shí)云觀測(cè),具有獲得晝夜周期變化的優(yōu)勢(shì)(Minnis等,2011;Wielicki等,1996)。與GISS ISCCP-D2 2.5°等面積相比,CldTypHist產(chǎn)品具有更高的1°緯度/經(jīng)度網(wǎng)格空間分辨率。此外,基于MODIS和GEO多通道云檢索,CldTypHist產(chǎn)品還包括比ISCCP D2產(chǎn)品更多的云參數(shù)。與版本Ed3A數(shù)據(jù)相比,版本Ed4中CERES云算法的改進(jìn)包括使用CALIPSO和MODIS數(shù)據(jù)通過區(qū)域平均邊界顯著流失率的方法確定低云頂高度(Sun-Mack等,2014),利用CO2-slicing的方法在低云層上檢索高云(Chang等,2010),以及通過優(yōu)化冰晶模型(Yang等,2008)以改善對(duì)冰云的檢索。此外,該數(shù)據(jù)集基于90°的太陽天頂角將白天和夜間的云區(qū)分開。由于夜間云的檢索僅基于IR通道,因此相比之下夜間云參數(shù)可靠性不如白天云的高。CERES后續(xù)將基于CldTypHist產(chǎn)品發(fā)布FluxByCldType Ed4產(chǎn)品,該產(chǎn)品將提供輻射通量及3x3 PC-tau云類型參數(shù)。FluxByCldType產(chǎn)品是一個(gè)瞬時(shí)1°×1°的區(qū)域網(wǎng)格化產(chǎn)品,包含Terra或Aqua衛(wèi)星的軌道但不包含GEO云特性。基于FluxByCldType產(chǎn)品還將提供CERES-MODIS模擬器,以便將模式輸出直接與MODIS云檢索和CERES通量進(jìn)行比較(Eitzen等,2017)。為了確定地表輻射的分布,CERES團(tuán)隊(duì)使用基于衛(wèi)星的云和氣溶膠反演以及來自再分析的氣象場(chǎng)和氣溶膠同化數(shù)據(jù)初始化的輻射傳輸模式計(jì)算來表征大氣狀態(tài)。因此,計(jì)算出的大氣層頂(TOA)和地表通量的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性取決于輸入的云和大氣數(shù)據(jù)的質(zhì)量(Rose等,2013)。EBAF-Surface中的地表通量來自三個(gè)CERES數(shù)據(jù)產(chǎn)品:(1)CERES SYN1deg-Month Ed4(Doelling等,2013;Rutan等,2015)提供了調(diào)整的地表通量,(2)CERES EBAF-TOA Ed4.0(Loeb等,2009,2012,2018)通過觀測(cè)提供了TOA處的輻射通量約束,以及(3)SYN1deg-hour提供了權(quán)重,以計(jì)算月平均晴空TOA處的輻射通量,同時(shí)為了最大程度地減少因輸入數(shù)據(jù)源中的不確定性而導(dǎo)致的地表通量誤差,EBAF-Surface數(shù)據(jù)產(chǎn)品根據(jù)來自其他獨(dú)立數(shù)據(jù)源的信息引入了一些附加約束,例如CERES TOA通量,來自AIRS的溫度/濕度廓線、以及CALIPSO/CloudSat的云垂直剖面等。來自SYN1deg-Month的輻射通量與來自EBAF Ed4.0的輻射通量不完全一致,部分原因是計(jì)算中的輸入誤差,較小程度上是由于輻射傳輸模式的假設(shè)。為了最小化地表輻射通量的誤差,使用拉格朗日乘數(shù)算法的客觀約束條件來調(diào)整地表、大氣輻射和云特性的不確定性,以確保計(jì)算出的輻射通量與SYN1deg中的輻射通量相一致。

青藏高原位于東亞中部、中國(guó)西南部(北緯25-40°,東經(jīng)70-105°),平均海拔4500米。圖3-1給出了青藏高原的地形分布。其中青藏高原的主體由圖中的黑色實(shí)線包圍,代表高原上海拔超過2km的區(qū)域,即為本文所關(guān)注的研究區(qū)域。海拔超過3km和4km的區(qū)域分別用紅線和藍(lán)線包圍。具有“世界屋脊”、“第三極”之稱的青藏高原,是國(guó)內(nèi)最大、世界海拔最高的高原,北起昆侖山、祁連山北緣,南至喜馬拉雅山脈南緣,東緣相接秦嶺山脈和黃土高原,西緣毗鄰帕米爾高原和喀喇昆侖山脈。高原周圍分布三大沙漠——塔克拉瑪干沙漠沙漠、古爾班通古特沙漠、巴丹吉林沙漠。相比于北坡,高原南坡地形更為陡峭險(xiǎn)峻,由于青藏高原地形的復(fù)雜性,高原天氣和氣候變化會(huì)影響區(qū)域乃至全球的氣候變化,在全球氣候變化中占據(jù)重要的地位。在本文中,所有分布圖中用黑線所包含的區(qū)域代表高原主體,為高原海拔超過2 km的區(qū)域。大量的觀測(cè)研究結(jié)果表明,青藏高原上空存在大量的氣溶膠,因此本文首先分析了青藏高原上空氣溶膠特性的分布特征。圖3-2給出了2000年至2015年期間青藏高原年平均AOD和AE分布情況。如圖3-2a所示,AOD從高原南坡至北坡逐漸增加,高原南部AOD最小(0.02),而高原北部邊緣AOD最大(0.62)。AOD的高值主要分布在青藏高原的北坡,特別是在塔克拉瑪干沙漠附近和柴達(dá)木盆地區(qū)域。然而AE呈現(xiàn)出與AOD完全相反的分布形式(如圖3-2b所示)。AE在青藏高原主體上自北向南逐漸增加,北坡上AE最大(2.1),南坡上AE最小(0.2)。考慮到青藏高原北坡和南坡上空氣溶膠的主要類型和來源,北坡上較高的AOD與較低的AE值對(duì)應(yīng)于沙塵氣溶膠,而南坡和東坡上的氣溶膠類型則主要對(duì)應(yīng)為人為氣溶膠(Liu等,2015;Jia等,2015)。

圖3-3對(duì)比了2000-2015年期間來自MISR觀測(cè)的和來自MERRA-2的AIn年平均分布。相比于AOD而言,AIn能更準(zhǔn)確地量化氣溶膠數(shù)濃度(Nakajima等,2001;Feingold等人,2003),能更好的代表質(zhì)量高的小顆粒(充當(dāng)CCN的顆粒)。如圖3-3(a)所示,在青藏高原主體上,AIn從南向北逐漸增加,高值主要分布在青藏高原的北坡,南部邊緣AIn最小值為0.01,北部邊緣AIn最大值能達(dá)到0.62。MERRA-2計(jì)算得到的青藏高原年平均AIn的分布與圖3-3(a)中所示的分布形式相類似,能較好的再現(xiàn)MISR觀測(cè)結(jié)果。但就數(shù)值而言,相比于MISR觀測(cè)結(jié)果,MERRA-2對(duì)高原北部的AIn數(shù)值有所低估。在本文第五章的分析中,由于MERRA-2能提供區(qū)分白天和夜晚的氣溶膠數(shù)據(jù),因此使用MERRA-2數(shù)據(jù)替代MISR分析氣溶膠特性與云物理特性之間的關(guān)系。圖3-3青藏高原2000-2015年期間年平均AIn分布。(a)來自于MISR觀測(cè),(b)來自于MERRA-2數(shù)據(jù)。黑色粗體曲線包圍的區(qū)域表示青藏高原的主體。
【參考文獻(xiàn)】

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1 劉黎平;鄭佳鋒;阮征;崔哲虎;胡志群;吳松華;戴光耀;吳亞昊;;Comprehensive Radar Observations of Clouds and Precipitation over the Tibetan Plateau and Preliminary Analysis of Cloud Properties[J];Journal of Meteorological Research;2015年04期

2 QI YuLei;GE JinMing;HUANG JianPing;;Spatial and temporal distribution of MODIS and MISR aerosol optical depth over northern China and comparison with AERONET[J];Chinese Science Bulletin;2013年20期

3 彭杰;張華;沈新勇;;東亞地區(qū)云垂直結(jié)構(gòu)的CloudSat衛(wèi)星觀測(cè)研究[J];大氣科學(xué);2013年01期

4 段安民;吳國(guó)雄;劉屹岷;馬耀明;趙平;;Weather and Climate Effects of the Tibetan Plateau[J];Advances in Atmospheric Sciences;2012年05期

5 李躍清;;第三次青藏高原大氣科學(xué)試驗(yàn)的觀測(cè)基礎(chǔ)[J];高原山地氣象研究;2011年03期

6 黃建平;張武;左金清;閉建榮;史晉森;王鑫;常倬林;黃忠偉;楊溯;張北斗;王國(guó)印;馮廣泓;袁九毅;張鐳;左洪超;王式功;符淙斌;丑紀(jì)范;;An Overview of the Semi-arid Climate and Environment Research Observatory over the Loess Plateau[J];Advances in Atmospheric Sciences;2008年06期

7 李韌;趙林;丁永建;楊文;胡澤勇;季國(guó)良;;青藏高原北部五道梁地表熱量平衡方程中各分量特征[J];山地學(xué)報(bào);2007年06期

8 朱玉祥;丁一匯;;青藏高原積雪對(duì)氣候影響的研究進(jìn)展和問題[J];氣象科技;2007年01期

9 徐祥德;陳聯(lián)壽;;青藏高原大氣科學(xué)試驗(yàn)研究進(jìn)展[J];應(yīng)用氣象學(xué)報(bào);2006年06期

10 胡澤勇;程國(guó)棟;谷良雷;李茂善;馬耀明;;青藏鐵路路基表面太陽總輻射和溫度反演方法[J];地球科學(xué)進(jìn)展;2006年12期

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