硫酸盐气溶胶对全球水循环因子的影响

气候变化研究进展 ›› 2009, Vol. 05 ›› Issue (01): 44-49.

硫酸盐气溶胶对全球水循环因子的影响

吴蓬萍刘煜

中国气象科学研究院中国气象科学研究院

收稿日期:2008-04-17 修回日期:2008-05-21 出版日期:2009-01-22 发布日期:2009-01-22
通讯作者: 吴蓬萍

Sulfate Aerosol's Effects on Global Hydrological Cycle

Wu Peng_Ping Yu Liu

Chinese Academy of Metorological Sciences

Received:2008-04-17 Revised:2008-05-21 Online:2009-01-22 Published:2009-01-22
Contact: Wu Peng_Ping

摘要/Abstract

摘要： 利用卫星资料进一步检验了CAM3.0模式对云的模拟能力，该模式可以较好地再现全球云的分布和季节变化的主要特征。在硫循环过程与辐射和动力过程之间双向耦合的情况下，探讨了硫酸盐气溶胶直接气候效应对水循环过程的影响。模式较好地模拟了硫酸盐气溶胶的浓度和分布变化。硫酸盐气溶胶对水循环因子的影响在不同季节和区域是不同的，其中，北半球夏季的影响最大，这是因为北半球夏季硫酸盐浓度最高。纬向平均的云量、降水和水汽的变化形势大部分相似，存在比较密切的联系。

关键词: 硫酸盐气溶胶, 水循环, 云量, 降水

Abstract: The Community Atmosphere Model Version 3 (CAM3.0)'s simulation ability was evaluated by comparing its simulation results with the related satellite observation data. It was found that the CAM3.0 is able to satisfactorily reproduce the main characters of cloud distribution and its seasonal variations. The direct climate effect of sulfate aerosols on hydrological cycle was investigated through coupling the sulfate cycle with radiation and dynamic processes. The changes in the mass concentration and distribution of sulfate aerosols were simulated well. Sulfate aerosol's effects on hydrological cycle are different in different seasons and regions: the effect in the Northern Hemisphere is greater than that in the Southern Hemisphere in summer because the sulfate mass concentration is greater in the Northern Hemisphere. The trends of changes in cloud fraction, precipitation, and special humidity are mostly similar, indicating that there are close relationships among them.

Key words: sulfate aerosol, hydrological cycle, cloud fraction, precipitation, special humidity

吴蓬萍刘煜. 硫酸盐气溶胶对全球水循环因子的影响[J]. 气候变化研究进展, 2009, 05(01): 44-49.

Wu Peng_Ping Yu Liu. Sulfate Aerosol's Effects on Global Hydrological Cycle[J]. Climate Change Research, 2009, 05(01): 44-49.

[1]	丁凯熙,张利平,佘敦先,张琴,向竣文. 全球升温1.5℃和2.0℃情景下澜沧江流域极端降水的变化特征[J]. 气候变化研究进展, 2020, 16(4): 466-479.
[2]	沈皓俊, 罗勇, 赵宗慈, 王汉杰. 基于LSTM网络的中国夏季降水预测研究[J]. 气候变化研究进展, 2020, 16(3): 263-275.
[3]	张奇谋,王润,姜彤,陈松生. RCPs情景下汉江流域未来极端降水的模拟与预估[J]. 气候变化研究进展, 2020, 16(3): 276-286.
[4]	罗映雪,徐长春,楚智,孙琪,陈丽. CN05.1气象数据在流域水文模拟中的应用——以新疆开都河流域为例[J]. 气候变化研究进展, 2020, 16(3): 287-295.
[5]	王珂,蒲焘,史晓宜,孔彦龙. 澜沧江源区气温与降水对径流变化的影响[J]. 气候变化研究进展, 2020, 16(3): 306-315.
[6]	刘冲,赵平. 1979—2016年四川盆地低涡的气候特征分析[J]. 气候变化研究进展, 2020, 16(2): 203-214.
[7]	战云健,任国玉,王朋岭. 数据处理方法对中国区域平均降水序列精度的影响[J]. 气候变化研究进展, 2019, 15(6): 584-595.
[8]	尹红,孙颖. 基于ETCCDI指数2017年中国极端温度和降水特征分析[J]. 气候变化研究进展, 2019, 15(4): 363-373.
[9]	刘洁,王宁练,花婷. 1960—2016年中国北方半干旱区盛夏降水时空变化及其水汽输送特征分析[J]. 气候变化研究进展, 2019, 15(3): 257-269.
[10]	郭恒,肖子牛. 东北5月降水在21世纪初的年代际变化及可能成因[J]. 气候变化研究进展, 2019, 15(1): 12-22.
[11]	孙茹,韩雪,潘婕,熊伟,居辉. 全球1.5℃和2.0℃升温对中国小麦产量的影响研究[J]. 气候变化研究进展, 2018, 14(6): 573-582.
[12]	肖晶晶, 李正泉, 郭芬芬, 姚益平, 马浩, 王阔, 温泉沛. 浙江省1901—2017年降水序列构建及变化特征分析[J]. 气候变化研究进展, 2018, 14(6): 553-561.
[13]	贺冰蕊,翟盘茂. 中国1961—2016年夏季持续和非持续性极端降水的变化特征[J]. 气候变化研究进展, 2018, 14(5): 437-444.
[14]	李亚云,杨莲梅. 北疆冬季降水异常的环流特征和水汽输送分析[J]. 气候变化研究进展, 2018, 14(5): 465-474.
[15]	韩翠,尹义星,黄伊涵,刘梦洋,王小军. 江淮梅雨区1960—2014年夏季极端降水变化特征及影响因素[J]. 气候变化研究进展, 2018, 14(5): 445-454.