通过调整内部物理参数，在一个200米分辨率多尺度建模框架中改善层积云量
摘要：高分辨率多尺度建模框架(HR) - 全球气候模型，将分离的对流尺度模型嵌入到足够高的分辨率中以解决边界层涡的问题，通过减少参数化和在现代计算硬件上进行多十年的通过，为研究低云反馈动力学提供了令人兴奋的潜力。然而，过去HR中的低云存在过度混合的顽固问题，这是由于海洋亚热带逆温层上的混合源未受控制而表现为现今气候中层积云偏差，限制了其科学实用性。我们报告了新的结果，显示这种过度混合可以通过使用高粘性和云滴沉降来部分抵消。高粘性减弱了与嵌入LES动量求解器的动量波动相关的小尺度动量波动。通过考虑HR中默认一矩微物理学旁边的沉降过程，可将凝结相粒子从混合区移除，从而进一步降低混合效率。结果是，HR能够产生更多低云，具有更高的液态水路径和降低的层积云偏差。观察到了云下旋涡谱的明显改善。我们在多周的测试中报告了这些敏感性，然后在操作1.5度外部分辨率的十年模拟中探索了它们的操作潜力，同时进行微物理调优。结果是，目前基线低云气候学得到了所需的改进，全球平均偏差和吸收短波辐射的均方根误差也得到了降低。我们建议它可用于以最小近似方法研究低云反馈。
作者：Liran Peng, Michael Pritchard, Peter N. Blossey, Walter M. Hannah, Christopher S. Bretherton, Christopher R. Terai, Andrea M. Jenney
论文ID：2303.17064
分类：Atmospheric and Oceanic Physics
分类简称：physics.ao-ph
提交时间：2023-03-31