关闭实验
闭合实验旨在测量大气状态参数与基础物理过程模型的一致性(Ogren)
1995;Quinn et al. 1996)。该方法包括测量输入参数以初始化模型并导出输出参数;同时，测量控制参数，与模型预测进行比较。为了说明这一点，我们将描述ACE-2云柱实验(Brenguier, Chuang等人，2000年)的观测策略，这是第一个完全致力于扩展边界层云系统中气溶胶间接效应的实地研究。要测试的假设可以总结为三个关键问题:
1.对于特定的云场，液滴浓度是否与气溶胶激活模型的预测一致?
2.做云计算辐射特性如Twomey(1977)所预期的那样，随着液滴浓度的变化而变化?
3.对于特定的LWP值，沉淀速率是否受液滴浓度的调节?
时空尺度
在垂直上升过程中对单个对流单元进行采样，同时测量气溶胶特性、垂直速度和云滴浓度，以检查CCN激活，使用现有的机载平台是不可行的。此外，辐射转移给单胞带来了严重的困难，因为它本质上是三维的，因此从单个对流胞上面进行的辐照度测量必然会受到邻近胞的辐射的影响。最后，循环降水的形成在一个单一的对流单元是短的(几十分钟)，导致非常不均匀的毛毛雨斑块在云底部。
另一种策略是在更大的尺度上检查这种现象，在这种尺度上，气溶胶特性、湍流、云微物理和降水在统计上是均匀的(遍历的)，辐射和降水场的三维非均匀性在大量的单元上被平滑。这些条件在边界层海洋中经常得到满足层积云在几十公里的范围内。
气雾活化封闭
本实验旨在评估CCN激活的0-D动力学模型，以根据云底垂直速度和气溶胶的物理化学性质(输入参数)预测云滴浓度(控制参数)(Guibert et al. 2003;Snider et al. 2003)。
由于我们无法对单个CCN激活事件进行闭合实验，必须采用统计方法来解决问题，这必然必须包含所研究系统的空间变异性。在远离气溶胶源的地方，可以合理地假定气溶胶性质在实验区域和持续时间内是均匀的。另一方面，在最活跃的细胞中，垂直速度从几厘米/秒到超过1米/秒不等。因此，比较涉及测量的液滴浓度的概率分布函数(PDF)及其与CCN激活模型的预测的比较，该模型初始化了测量的垂直速度的全谱。图21.1给出了液滴浓度PDF的实测十分位数与以垂直速度分布的实测十分位数依次初始化的模型预测值的比较。该图表明，垂直速度波动引起的浓度变异性的范围比原始情况和污染情况的平均值之间的差要大。
因此，如果垂直速度没有完全受到观测的约束，CCN激活的闭合实验将不会是结论性的。这里使用的云滴浓度作为控制参数的一致定义也是至关重要的。事实上，在云系统中测量到的液滴浓度与CCN激活产生的液滴浓度不同，尽管两者密切相关。CCN活化完成后，其他过程(例如，与环境干燥空气混合和通过沉淀清除)显著稀释液滴浓度。因此，为了与CCN活化模型预测进行比较，只选择那些不受混合或沉淀清除影响的液滴浓度样本是明智的。以ACE-2为例，选择后的液滴浓度为
2 180年
2 180年
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预测浓度(mg-1)
预测浓度(mg-1)
图21.1在第21次航班(原始情况)和第30次航班(污染情况)，观测到的液滴浓度概率分布函数(PDF)与CCN激活模型分别以观测到的垂直速度PDF的十分位数初始化后的液滴浓度预测的十分位数。
通常比所有样本的平均值高出30% (Pawlowska和Brenguier 2000)。
这种闭合实验的主要局限性是颗粒尺寸分离化学成分的不完整表征，这在预测其吸湿特性时引入了不确定性。自从航空质谱仪的发展和化学分析的改进，激活闭包得到了显著的改进(Conant et al. 2004;Fountoukis et al. 2007)。进一步的工作仍有待进行，以表征小颗粒生长的质量调节系数，并需要设计仪器来表征它们的化学混合物状态。
辐射传递的柱封闭
这类实验旨在证实Twomey假说(即气溶胶诱导的微物理变化通过云辐射特性的变化来反映)。现场测量的输入参数为云滴尺寸分布的垂直分布和水平变化量，输出参数为云滴的光学厚度云层为消光垂直积分。控制参数是由飞行在云层上方的第二架飞机测量的多光谱辐射独立得出的光学厚度。
在ACE-2中，所有输入参数的统计数据都非常可靠，因为两架飞机的采样时间很长:一架专注于微物理场，另一架专注于辐射。因此，ACE-2提供了扩展云系中Twomey效应的第一个观测证据，例如，光学厚度随LWP和液滴浓度的缩放，正如Twomey所预期的那样(见Brenguier, Pawlowska et al. 2000年的图6)。然而，一个严重的限制是，原位空中测量不能提供在不同水平采样的微物理场如何垂直分布的信息。作为输出参数的光学厚度是通过假设现场测量的微物理场的随机或最大重叠来推导的。重叠不确定性大大降低了预测的准确性。自ACE-2以来，其他闭合实验已经使用遥感系统进行，这些系统可以更好地约束微物理场的垂直组织(Feingold等，2003年)。
辐射闭包的另一种方法是验证相同的辐射传递模型，但以相反的模式。事实上，逆模型目前被用于从多光谱辐射的空间测量中获得云的特性(Nakajima和King 1990)。在这种方法中，利用辐射度测量来推导云的几何厚度(LWP)和液滴浓度，然后将其与现场测量的结果进行比较(Schüller等，2003年)。
沉淀柱关闭
该实验有助于改进全球气候模式中降水形成的参数化。raybet雷竞技最新最近的实地研究表明，在包含大量云单元的大域上，层积云的平均降水率与平均云厚度或LWP和典型的液滴浓度成比例:ACE-2 (Pawlowska和Brenguier 2003)， EPIC (Comstock et al. 2004;Wood 2005)和DYCOMS-II (Van Zanten et al. 2005)。这种关系的性质是气溶胶对云的范围、厚度和寿命影响大小的主要决定因素。因此，大涡模拟(LES)被用来证实这些观测并更好地量化经验关系。
观察结果总结在图21.2a中。对于每次野外活动，云底降水率与云厚度和云滴浓度成正比。然而，每个数据集似乎都有偏移，主要反映了测量偏差和方法上的差异:在云层(ACE-2)或仅在云底(EPIC和DYCOMS-2)上平均的降水率，在不受混合或降水清除影响的云样本中测量的液滴浓度(ACE-2)，在云层上平均的(DYCOMS-II)，或从遥感推断的(EPIC)，从云底和顶部探测得出的云厚度(ACE-2和DYCOMS-II)或从低水汽区遥感得出的云厚度(EPIC)。这些差异揭示了从不同的测量和数据处理技术中得出的物理参数的定义对结果是多么敏感。此外，结果还证明了降水速率对云宏观物理性质的敏感性，只需云厚度变化约100 m，降水量就会增加一倍。这强调了在检查微物理影响时控制气象变率的重要性。
使用LES模型在宽范围的LWP和CCN浓度值范围内对类似云系进行数值模拟，以探索测量的参数空间(Geoffroy et al. 2008)。图21.2b-d显示了模型结果与测量结果的比较，分别使用与每个油田活动相同的参数和比例定律。3个不同区域的观测结果与数值模拟结果的相似性表明，LWP、液滴浓度和云底降水率之间的大尺度关系是稳健的。
摘要及建议
这三个例子说明了不同类型的闭包实验。每种类型都有明确可验证的假设。当模型很简单时，例如CCN激活的0-D模型，闭合实验密切遵循基本方法:测量输入参数，数值模拟，模型预测与控制参数的比较。在第二个例子中，输入参数和控制参数之间的区别不太明显，这取决于模型是在直接模式下使用还是在逆模式下使用，例如用于卫星1-D检索技术。第三个例子是层积云的三维模型，它表明了如何外推该技术，以比较在相同参数空间上已观察到的和用模型进一步模拟的指定物理参数之间的关系。这三种方法有以下共同的方法规则，但在大多数闭合研究中通常没有得到足够的重视:
1.模型需要完全约束:所有可能影响待测模型预测的参数，必须根据与其影响一致的精度水平(例如，垂直速度)记录下来。
2.确保测量参数和模型参数定义的一致性:参数的测量值和模型值必须在相同的空间和时间尺度上定义。例如，液滴浓度将表现出显著差异，这取决于它是定义为云系统上的平均值，还是在CCN激活区域中具体测量的值。
3.测量中的冗余是非常可取的:单个验证实验通常会成功，而冗余控制则更难以协调，但允许更高程度的置信度。为了使闭包具有健壮性，必须尝试结合相同过程的冗余闭包，例如结合同一数据集上的CCN激活谱和液滴激活闭包(Snider et al. 2003)或在同一云系统中同时对透射光和反射光进行辐射闭包(Platnick 2000)。
一般来说，动力、热力学和微物理特性在公里尺度上(即小于典型气候模式网格框的尺度)表现出重要的变率和协变率，这种变率对气溶胶-云相互作用如何影响云的大尺度特性具有显著影响。raybet雷竞技最新重要的是设计一个抽样策略，使我们能够进一步描述变量之间的这些重要的子网格统计连接(参见，例如，Illingworth和bone，本卷;Larson et al. 2001,2002)。例如，在云中的空中测量通常通过瞄准飞行轨道上的云单元来优化;然而，这种方法会在数据库中引入偏差(高估的云分数)。因此，采用无偏抽样或提供额外信息来减少数据库中潜在的偏差是至关重要的。
圆柱闭合实验对于验证一般环流模型的物理过程模型及其参数化是有用的
继续阅读:引用Keu
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