气候模型如何模拟云垂直结构？CALIPSO-GOCCI人造卫星和CMIP5模型的观察比较外文翻译资料

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气候模型如何模拟云垂直结构？CALIPSO-GOCCI人造卫星和CMIP5模型的观察比较

G.Gesana和H.Chepfer

云气溶胶激光雷达和红外探测器卫星观测（CALIPSO）卫星提供云垂直结构的稳健和全球直接测量。面向GCM的CALIPSO云产品用于评估在五种气候模型中使用激光雷达模拟器的模拟云。除北极地区外，在所有模型中，总云量被低估（51％至62％，观测值为64％）。大陆云层（低，中，高海拔）根据模型的不同而变化很大。在热带地区，深层对流云的顶部在模型中的变化范围为14到18 km，而在观测中为16 km，所有模型，相对于观测值（29％）都低估了低云量（16％到25％）。在北极地区，与观测结果相比（44％），模拟的低云量（37％至57％）略有偏差， 并且这些模型没有能再观察到季节性变化。

1. 引言

云是地球辐射预算的主要调节器，在气候敏感性的模型估计中，云依旧是不确定性的主

要根源[Randall等，2007]，主要限制了气候变化预测的可靠性[例如Dufresne和Bony,2008]。为了提高气候变化预测的可靠性，因此，提高在模型中的云过程是必要的。这首先需要评估气候模型中的云描述。直到最近，这种评估主要基于地球辐射预算的卫星数据。（地球辐射预算实验，ERBE[Kandel等，1994]，辐射预算扫描仪，ScaRaB[Barkstrom和Smith，1986]，以及云和地球辐射能量系统，CERES[Wielicki等，1996]）。云量的基本方面，作为基本垂直分布的云层覆盖严重缺乏。在高反射表面（冰原、沙漠、大陆）或靠近地表的稀疏的浅积雨云中，云量和云的垂直结构的直接观测在全球范围是不可获得的。这种知识的缺乏在热带地区[例如，Bony和Dufresne，2005]和极地地区[例如，Winton，2006；Kay和Gettelman，2009；Kay等人，2012]尤其重要，在这些地区，基于模型的未来气候的估计已经显示出对模型中云的描述显著敏感。

A-Train包括主动遥感卫星(CALIPSO，2006年发射[Winker等人，2009]和CloudSat[Stephens等人，2002])，这些卫星可以直接观测一些关键缺失的云特性，例如在高空间分辨率(30米至480米)下的云垂直分布，并探测反射表面上的云。具有正交偏振的云气溶胶激光雷达(CALIOP[Winker等，2009])激光雷达特别适合于观察i)光学深度低于3,ii)的稀疏云，如浅积云，iii)在表面(大陆和海洋)上方两公里内出现的云。它对于云的主要限制是：i）卫星的日同步轨道不能进入云的日周期（本文没有研究），ii）它的激光不能穿透大于3的光学厚度。这排除了沿热带辐合带（ITCZ）的深对流以及中纬度光学厚风暴轨道内的云的观测。

本次研究旨在使用面向GCM的CALISPO云产品(CALIPSO-GOCCP[Chepfer等人，2010])评估耦合模式相互比较项目5期(CMIP5)[Taylor等人，2012]气候模型中的云覆盖和垂直结构的描述。用于比较气候模型和CALIPSO-GOCCP观测的方法在第2节中简要描述。结果主要显示为全球、海洋和大陆的平均值(第3节)。然后，我们将主要研究的重点放在两个对未来气候预测明显敏感的区域：热带地区（第4节）和北极地区（第5节）。

1. CALIPSO-GOCCP观测和气候模型输出

CALIPSO-GOCCP是从CALIPSO 1级衰减后向散射测量发展而来的，用于评估气候模型中的云[Chepfer等，2010]。这里我们使用了6年（2006-2011）的CALIPSO-GOCCP月观测资料，包括层状低层（zlt;3.36km）、中层（3.36kmlt;zlt;6.72km）、高层（zgt;6.72km）和总云量，以及在垂直分辨率为480m的云分数剖面，平均分布在2゜x2゜的水平网格上。这些观测是基于CALIOP激光雷达的广播信号覆盖区，其直径约为70米，中心到中心间距为1/3公里。这种小的广播信号覆盖区减少了对部分填充像素的关注[Pincus等，2012]。CALIPSO-GOCCP云气候学与CALIPSO科学小组(CALIPSO-ST)的云气候学进行了比较，并且发现在纬向云廓线上存在显著差异，因为不同的云检测阈值和水平平均被使用于两个算法。(H.Chepfer等人，从CALIOP 1级观测得出的两种不同云气候的比较：CALIPSO-ST和CALIPSO-GOCCP，提交给《大气和海洋技术杂志》，2012)。我们通过以下气候模型评估了CMIP5实验[Taylor等人，2012]从1979年到2008年的模型输出（AMIP实验，仅大气层，月时频率和r1i1p1集合）：IPSLCM5B[Ho.in等人，2012]，CNRM-CM5[Voldoire等人，2011]，HadGEM2[Jones等人，2011]，CanAM4[Cole等人，2011]和MPI-ESM。[Jungclaus等人，2010]。由于云的定义在模型和观测中以及模型之间都不相同，所以集成到COSP(云反馈模型相互比较项目，CFMIP观测模拟器包[Bodas-Salcedo等，2011])中的激光雷达模拟器[Chepfer等，2008]已经在每个模型中用于模拟云量，该云量将是利用CALIPSO观测模式预报的大气层上方。使用模拟器可以减少仪器的偏差，并确保云覆盖在模型之间和观察之间被一致地定义。然而，即使CALIPSO-GOCCP和模拟器输出之间达成完美的协议，也不能保证模型能够精确地再现云，因为CALIPSO-GOCCP和COSP不能检测到光学上最薄的云[Chepfer等人，2010；也提交了原稿，2012]。

Cesana和Chepfer：CMIP5模型中云的评估

图1 CALIPSO-GOCCP观测和12月、1月、2月的五个“气候模型 COSP/雷达模拟器”模拟的纬向平均云量。（a）总云量，（b）高纬度云量，（c）中纬度云量，（d）低纬度云量，（e）海洋总云量，（f）海洋高纬度云量，（g）海洋中纬度云量，（h）海洋低纬度云量，（i）大陆总云量，（j）大陆高纬度云量，（k）大陆中纬度云量，（l）大陆低纬度云量。

1. 全球尺度分析
   1. 纬向平均云量

图1显示了CALIPSO-GOCCP观测到的纬向平均云量，以及通过激光雷达模拟器由气候模

型模拟得到的云量。除50゜N以北外，所有纬度上的大多数模型都低估了总云量、中云量和低云量（图1a、1c和1d），其中在观测值周围（在80゜N /-20%），模型间扩散显著。与国际卫星云气候学项目(ISCCP)的观测结果相比，[Rossow和Schiffer，1999]，在先前的气候模型(CMIP3[Meehl等人，2007])中已经指出，全球对总云量的低估(模型为51%至62%，观测为64%)。当前的评估（图1a）表明，CMIP5模型中仍然存在这种系统的模型缺陷。这些模型不能产生足够的云，并且通过使云光学上太厚来补偿，以便获得大气顶部的正确通量[Kay等人，2012；D.Konsta等人，使用A-train卫星观测(CALIPSO-PARASOL-CERES)评估LMDZ5 GCM模拟的云，提交气候动力学，2012]。在极地地区，在活跃的太空遥感之前，观测到的云量高度不确定，在观测周围，模型间扩散显著（20%至50%），并且所有模型都低估了南极云量。低层云的模拟覆盖率太低，尤其是在热带地区（图1d）。在极地地区，中层云在模型之间变化很大。模拟的高云没有显示出系统的偏差。与被用于张等[2005]的被动遥感评价比较，CALIPSO评估表明，低云量、中云量、高云量的模式间扩散减小，所有模式对中层云量的低估得到证实，高纬度云量与被动遥感明显不同。在接近60°S（图1a-1d）的地方，大多数气候模型表现出对在大气层顶部观察到的通量（TOA）[例如，Coleetal，2011]，与其他纬度相比，总云量（图1a）没有特别的偏倚。5种模式中有4种模式能很好地再现观测到的低云层和总云层。这表明，模型产生正确云覆盖的能力可能无法解释为什么这里建模的TOA通量太大。凝结水的数量（液体和冰，或者云的光学深度）更可能是造成这种差异的原因。在大陆上（图1i-1l），模型化的云覆盖中的偏差与前面的部分类似。在沿ITCZ的深对流中，观测到的高海拔云层覆盖率高于大洋上空（70%图1j）（50%图1f），因为大陆更温暖，产生更强的对流运动。这些模型在高海拔地区大致再现了这种大陆/海洋对比，但模拟的中低层大陆云（图1k和1l）比全球/海洋云（图1g和1h）扩展得更多，特别是在热带和极地地区。它证实，大陆云的表现仍然是气候模型的一个挑战。

3.2纬向平均云廓线

CALIPSO-GOCCP(图2a)观测到的纬向平均云廓线表明，云遵循大气环流：深对流沿赤道到高云，25゜左右Hadley单元的沉降分支阻止自由对流层中云的形成，中纬度风暴路径覆盖整个对流层，小的局部对流产生的边界层云（zlt;4km）分布在各个纬度。尽管模型大致地再现了这种结构（图2b-2f），但是与观测的（图2a）定量比较显示了系统的模型偏差。在CALIPSO-GOCCP，最高模拟云在14公里（CNRM-CM5和HadGEM2-A）和18公里（CanAM4）之间，但接近16公里。在所有纬度，包括在Hadley单元的沉淀分支，所有的模型对比观测值产生了太多的高空云。大多数模型在中高纬度地区产生过多的边界层云，在热带地区很少。

图2 纬向云分数剖面（年平均值）。（a）观测CALIPSO-GOCCP，（b-f）气候模型 COSP/LIDAR模拟器，带MPI-ESM（图2b）、CANAM4（图2c）、IPSL-CM5b（图2d）、CNRM-CM5（图2e）和HADGEM2-A（图2f）。黑色虚线区分低、中、高层云。

1. 热带地区

热带云对地球的再分布起着关键作用。所有云类型都影响热带气候，但模式间研究[Bony

和Dufresne，2005]表明，低层云在沉降区（接近65%的热带地区）的表现实质上影响热带云的气候敏感性。如第1节所述，CALIOP可以检测接近地表的沉降区域中的分级和小的浅积云[例如，Konsta等，2012]。观测到的边界层云量几乎在所有地方都大于15％(图3a)，其中东部海域层积云的最大值是100％，沉降强烈。图3b-3f显示了模型与沉降区域一起的云量，由500hPa(w500)的正均值气团垂直速度识别。层积云被大多数模型复制，但是它们的水平范围被低估了，特别是在加利福尼亚和澳大利亚海岸。半数模型显著低估了浅积云的云量（10%而不是25%）。进一步分析（未示出）表明，沉降区的高云量（w500gt;0）在模型和观测中都很小，这表明低云的模型低估不是由于高云的掩蔽（3.2节）。

图3热带低云量（DJF）.（a）观测CALIPSO-GOCCP，（b-f）气候模型 带MPI-ESM的COSP/LIDAR模拟器（图3b），CANAM4（图3c），IPSL-CM5b（图3d），CNRM-CM5（图3e），HADGEM2-A（图3f）。绿色和洋红色等值线分别显示每个模型的W500=0 hpa/天和W500=20 hpa/天，图3a中除外，其中W500来自中期。

1. 北极

对流层极地云对到达地表的辐射进行调制，并调节北极气候[例如，Morrison等，2011]。

对北极云的最可靠的观测是由地面站点收集的[Shupe等，2006；de Boer等，2009]，这些站点没有提供该地区的完整视图。由于CALIPSO在反射面以上能观测到云层的性能，因此它在赤道82゜纬度的极地区域提供了相关信息。

CALIPSO-GOCCP在北极地区观测到的年平均低空云量(zlt;3.36km)表明，除了格陵兰岛和高海拔地区(zlt;30%)以外，大陆上空的干燥大气中低云量较小，但数量较大(30%~45%)。在海洋上方，潮湿的大气产生较大的低层云覆盖（通常大于60%至80%）。它们的显著不对称分布与海面温度有关：云层覆盖范围在最温暖的巴伦支海和格陵兰海之上最大，在寒冷的波弗特海之上较小（50-60%）。除了MPI-ESM之外，所有的模式（图4b-4f）都再现了这种不对称性，但并非正确的低云覆盖，而且模式间的扩散很大，尤其是在北冰洋（40%到70%）中。类似地，这些模型模拟了海洋和大陆的对比，但是云层覆盖通常与观测结果有很大不同。

图4g显示了北极地区月平均低云量的年周期，观测表明，5月和10月为最大值（＞50％），12月和3月为最小值（35％），7月为次最小值（42％）。大多数模型都再现了冬季最小云量，但没有一个再现了7月的最小云量，只有CNRM-CM5是唯一的最小云量。没有模型能模拟秋季的最大值。

图4北极低云覆盖值.（a）观测值calipso-goccp（年平均值）。红色、白色和黑色的记号分别表示博福特海、格陵兰海和巴伦支海。（b-f）气候模型 带MPIEMS的COSP/LIDAR模拟器（图4b）、CANAM4（图4c）、IPSL-CM5b（图4d）、CNRM-CM5（图4e）、HADGEM2-A（图4f）（年平均值）。（g）大洋（60°N-82°N，无陆地）上的季节变化。

1. 结论

本文利用主动遥感卫星观测资料，对5种气候模式模拟的云量和云垂直结构进行了评价。为了确保模型与观测之间的差异可以归因于模型缺陷，我们使用CMIP5气候模型，包括COSP/激光雷达模拟器，该模拟器模拟了CALIPSO在模拟大气上观测到的激光雷达轮廓。我们将“模型 模拟器”输出与符合模拟器算法的CALIPSO-GOCCP观测值进行比较。

结果表明，在所有纬度地区，

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