基于长期观测的长三角背景区域云凝结核活化特征和预报方案的研究

发布时间：2018-06-09 06:19

  本文选题：云凝结核 + 吸湿性参数　； 参考：《中国气象科学研究院》2017年博士论文

【摘要】：云凝结核(CCN)是气溶胶—云作用研究中的一个重要因子,其对气候变化的影响是人类活动影响气候变化因素中不确定最大的部分,同时高浓度的CCN也与雾-霾污现象密不可分。分粒径的CCN观测实验能够得到不同化学成分气溶胶的活化特征,并能对模式中CCN输入和预报结果进行检验。目前全球CCN的观测实验多集中在欧美地区,且主要为短期观测,亚洲区域高浓度气溶胶背景下的CCN长期观测较为稀缺。本论文在长三角区域的GAW(Global Atmospheric Watch,全球大气观测计划)—临安区域大气本底站,开展了包含四季的气溶胶的化学成分、数谱分布、CCN活化特征的综合观测与实验,讨论了CCN的活化能力以及预报方式,为全球CCN的研究提供基础数据。实验发现,在不同的天气—污染类型下,CCN的活化谱表现出明显的差异,主要表现在活化曲线的倾斜程度。通过使用高斯累计分布函数拟合,发现可以使用一个参数来量化这种变化趋势,其物理意义为气溶胶的混合程度。为了能够细化不同天气—污染类型下CCN活化能力的变化,对天气类型进行了详细分类,并分析了各类型天气下的CCN特征。发现整体而言,污染期间的CCN在较大粒径上较为老化,混合均匀;清洁状态下的CCN具有较强的最大活化率,其中爱根核模态粒子相比于污染期间更为均匀,且有较强的吸湿能力;在同一能见度、不同湿度的环境中,由于水气的影响,CCN也在混合均匀程度和吸湿能力方面有显著的差异。通过与其他区域和不同环境下研究的对比,发现临安CCN年均最大活化率较高。在较低的过饱和度下(0.1%),CCN的平均浓度约占据CN(总气溶胶cloud nuclei)总浓度的~20%,且对应的峰值粒径为200 nm,而在较高的过饱和度下(0.28—0.7%)平均CCN浓度从5000 cm~(-3)升高到了7100 cm~(-3)。临安地区CCN平均活化能力和气溶胶吸湿性较强,高于清洁地区的平均水平,表明了人类活动排放的大量无机物气溶胶对整体CCN活化能力有增强作用。对CCN的月季变化分析发现,不同时间段由于气团来源和数谱分布的不同,CCN浓度和活化特征呈现出较大的差异,表明长期观测得到CCN分布平均状态的优势。在气溶胶吸湿能力参数化方案的研究中,发现可以将气溶胶化学成分分为有机物和无机物两种类型来简化计算;但对于不同的天气—污染类型,由于气溶胶化学成分的变化,其参数化方案略有区别。为了改善中尺度天气-大气污染模式中对CCN预报的参数化方案,实验中就气溶胶是否内外混、化学成分是否随粒径改变等假设,分别估算了CCN的浓度,并发现在不同的过饱和度下,以及不同类型的天气-污染状态中,由于实际气溶胶的混合状态的不同,需要分别采取不同的假设才能得到最优的估算效果。总体来说,在轻雾类型天气下,使用外混的假设计算效果较好;而霾的天气下使用内混的假设计算效果较好;在较大的过饱和度下需要使用分粒径的化学成分来计算CCN;而在较小的过饱和度下使用总化学成分即可实现较好的CCN估算。这表明了在CCN的估算中,需要结合具体情况,对气溶胶数谱分布、分粒径化学成分、混合特征进行不同的参数化,以得到最优计算效果。在计算CCN的数谱过程中,使用了一种对CCN谱分布计算的新方法,通过增加了两个新参数(最大活化率、混合系数)实现了对CCN谱分布较好的模拟。本文对各参数造成的CCN预报误差,以及对误差的影响范围进行了讨论,并通过对文献的总结,给出了新方法中两个新参数的取值范围和经验公式,以便其具有普适性。
[Abstract]:In this paper , it is found that there is a significant difference in the activation energy and moisture absorption capacity . The results show that , under different weather - pollution types , the maximum activation rate is high . In the same visibility and humidity environment , there is a significant difference between the chemical composition , the number spectrum distribution and the moisture absorption capacity . In order to improve mesoscale weather - air pollution model , it is found that the chemical composition of the aerosol can be divided into two types : organic matter and inorganic substance .
【学位授予单位】：中国气象科学研究院
【学位级别】：博士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P426.5;X513;P457

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本文编号：1999349