气候模式海洋低云模拟问题分析和改进

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    41775098
  • 项目类别:
    面上项目
  • 资助金额:
    68.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    D0511.大气数值模式发展
  • 结题年份:
    2021
  • 批准年份:
    2017
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2018-01-01 至2021-12-31

项目摘要

Global climate model is the powerful tool for the understanding of the past climate change and the projection of future climate change, but cloud feedback significantly influences the uncertainties of the future projections. Large biases of marine low cloud remain in the simulations of current climate models, which strongly impact the magnitudes and signs of the cloud feedbacks. Utilizing various observations from the VOCALS experiment conducted over the Southeast Pacific Ocean, via CAPT (short numerical simulation using climate models) approach, we propose to investigate the causes of poor simulation of marine low clouds in major climate models. Furthermore, a simple statistical cloud model, which relates the subgrid scale moisture variance to the boundary layer turbulence and shallow convection, is proposed to improve low cloud simulations. Finally, the scheme will be further tested and evaluated in climate models in China.
气候模式是我们理解过去气候变化和预估未来气候变化的有力工具,但云反馈严重影响气候模式对未来气候变化预估的不确定性。目前全球气候模式对海洋低云的模拟仍存在较大偏差,严重影响云反馈的强度。利用东南太平洋海洋低云外场试验得到的各种观测资料,借助云相关参数化试验平台,申请人计划对主流气候模式的海洋低云模拟问题进行深入的分析和归因。在此基础上,开发一个简单的、假定次网格水汽高斯分布、并把网格水汽变率和模式边界层和浅对流过程紧密联系起来的统计云量方案,改进海洋低云的模拟。最后通过和国内的模式中心研究人员合作,评估这一方案在我国气候模式中的效果。

结项摘要

气候模式是我们理解过去气候变化和预估未来气候变化的有力工具,但气候模式云和降水的模拟还存在较大的偏差,严重影响气候模式对未来气候变化预估的不确定性。目前大部分全球气候模式海洋低云的模拟仍存在较大偏差,这些偏差和模式云降水参数化有关。由于气候模式的分辨率较低,需要考虑次网格凝结和云量,也就是云宏物理参数化。考虑到当前大部分主流气候模式中的相对湿度云量方案不能很好的考虑次网格变率,项目开发了一个相对简单的统计云宏物理方案。该方案假定次网格水汽和温度的一个联合变量为高斯分布、并把其次网格变率和模式边界层和浅对流过程紧密联系起来。这一方案在热带大洋东部地区,低云云量和液态水路径均显著增加,缓解了原有方案偏少的偏差,模拟的全球云辐射强迫分布也有显著提升。进一步的海气耦合模拟发现副热带低云模拟的增加减少了到达地表的短波辐射,降低了热带东太平洋局地海温的暖偏差,增加了热带太平洋的经向温度梯度,增强了沃克环流的强度,增强的热带东风促进了东部海洋冷水的向西输送,进而减少了热带中部太平洋的海温暖偏差以及降水偏差,缓解了原有耦合模拟中长期存在的南支赤道辐合带降水高估的偏差。这一方案已应用到清华大学的联合地球系统模式中,效果良好,改进了热带海洋低云和热带降水的模拟。同时,该方案也在气象局下一代的天气气候一体化模式中进行了测试,有望为该模式所用。这个方案的开发也提高了我国在模式物理参数化方面的自主研发能力,有助于我国模式的长远发展。

项目成果

期刊论文数量(8)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(0)
专利数量(0)
Is atmospheric convection organised?: information entropy analysis
大气对流有组织吗?:信息熵分析
  • DOI:
    10.1080/03091929.2018.1506449
  • 发表时间:
    2018-09
  • 期刊:
    Geophysical and Astrophysical Fluid Dynamics
  • 影响因子:
    1.3
  • 作者:
    Li Yuanlong;Yano Jun-Ichi;Lin Yanluan
  • 通讯作者:
    Lin Yanluan
Tropical Cyclone Cold Wake Size and Its Applications to Power Dissipation and Ocean Heat Uptake Estimates
热带气旋冷尾流大小及其在功率耗散和海洋吸热量估算中的应用
  • DOI:
    10.1029/2019gl083783
  • 发表时间:
    2019-08
  • 期刊:
    Geophysical Research Letters
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Zhang Jishi;Lin Yanluan;Chavas Daniel R;Mei Wei
  • 通讯作者:
    Mei Wei
Regional disparities in warm season rainfall changes over arid eastern-central Asia.
干旱中东部地区暖季降雨变化的区域差异
  • DOI:
    10.1038/s41598-018-31246-3
  • 发表时间:
    2018-08-29
  • 期刊:
    Scientific reports
  • 影响因子:
    4.6
  • 作者:
    Dong W;Lin Y;Wright JS;Xie Y;Ming Y;Zhang H;Chen R;Chen Y;Xu F;Lin N;Yu C;Zhang B;Jin S;Yang K;Li Z;Guo J;Wang L;Lin G
  • 通讯作者:
    Lin G
Footprint of Tropical Cyclone Cold Wakes on Top-of-Atmosphere Radiation
热带气旋冷尾迹对大气层顶部辐射的影响
  • DOI:
    10.1029/2021gl094705
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Geophysical Research Letters
  • 影响因子:
    5.2
  • 作者:
    Zhang Jishi;Lin Yanluan;Ma Zhanhong
  • 通讯作者:
    Ma Zhanhong
A Diagnostic PDF Cloud Scheme to Improve Subtropical Low Clouds in NCAR Community Atmosphere Model (CAM5)
改善 NCAR 社区大气模型 (CAM5) 中副热带低云的诊断 PDF 云方案
  • DOI:
    10.1002/2017ms001095
  • 发表时间:
    2018-02
  • 期刊:
    Journal of Advances in Modeling Earth Systems
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    Qin Yi;Lin Yanluan;Xu Shiming;Ma Hsi-Yen;Xie Shaocheng
  • 通讯作者:
    Xie Shaocheng

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其他文献

A Double-Moment SBU-YLIN Cloud Microphysics Scheme and Its Impact on a Squall Line Simulation
双矩SBU-YLIN云微物理方案及其对飑线模拟的影响
  • DOI:
    10.1029/2021ms002545
  • 发表时间:
    2021
  • 期刊:
    Journal of Advances in Modeling Earth Systems
  • 影响因子:
    6.8
  • 作者:
    赵曦;林岩銮;罗亚丽;钱奇锋等
  • 通讯作者:
    钱奇锋等
基于Barnes逐步订正法生成的全球网格化ARGO数据集
  • DOI:
    --
  • 发表时间:
    2017
  • 期刊:
    JGR Oceans
  • 影响因子:
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  • 作者:
    王东晓;Jonathon S. Wright;刘增宏;林岩銮
  • 通讯作者:
    林岩銮

其他文献

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热带气旋结构和大小的理论探索:大气热机和旋转Rayleigh-Benard对流
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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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