云作为地球天气和气候系统的关键组成部分，通过云降水过程和云辐射反馈等机制系统性调节着天气和气候变化，其精细化表征始终是大气科学前沿领域。云滴谱相对离散度——衡量液滴尺度分布离散程度的参数，对云辐射和云降水过程均有重要影响。然而，当前主流天气和气候模型对这一参数的表征过于简化，增加云雾模拟偏差，成为制约云雾过程模拟精度的关键瓶颈。针对这一科学问题，兰州大学云物理研究团队基于我国多地区低云和雾的地基观测试验数据（图1）改进云滴谱离散度参数化，新参数化有望增强天气和气候模式中对云降水和云辐射的模拟水平。
图1. 不同下垫面(a-e)离散度概率分布，(f)观测站点位置分布
通过分析城镇、郊区、沿海、山区、热带雨林不同下垫面的云雾观测数据，发现在低云和雾中普遍存在滴谱离散度随体积平均直径先增加后减小的变化规律（图2），其微物理驱动机制主要包括气溶胶活化/退活化、云滴凝结/蒸发、大滴沉降等。因而本研究基于体积平均直径建立滴谱离散度的参数化，其可适用于双参云微物理方案。相较于以往的将离散度设定为常数的参数化和基于云滴数浓度的离散度参数化，新参数化可显著提升对离散度的表征效果（图3），进而有望提高模式对云降水和云辐射的预测水平。
图2. 云滴谱离散度与云滴数浓度和体积平均直径的关系
图3. 不同参数化离散度的预测值与观测值对比（第一行是离散度为常数，第二行为基于云滴数浓度的参数化，第三行为基于体积平均直径的新参数化）
上述成果发表于国际期刊Geophysical Research Letters，兰州大学大气科学学院硕士研究生张萍为论文第一作者，西部生态安全协同创新中心王元青年研究员为通讯作者。本研究受到国家自然科学基金重点项目（42090030），国家自然科学基金区域创新发展联合基金（U24A20604）和中央高校基本科研业务费专项资金（lzujbky‐2024‐jdzx07）资助。
相关论文：
[1] Zhang, P., Wang, Y., Li, J., Fang, F., Zhu, L., & Lv, J. (2025). Improved parameterization of cloud droplet spectral dispersion expected to reduce uncertainty in evaluating aerosol indirect effects. Geophysical Research Letters, 52, e2024GL111643. https://doi.org/10.1029/2024GL111643
[2] Wang, Y., Lu, C., Niu, S., Lv, J., Jia, X., Xu, X., et al. (2023). Diverse dispersion effects and parameterization of relative dispersion in urban fog in eastern China. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 128, e2022JD037514. https://doi.org/10.1029/2022JD037514
[3] Lu, C., Liu, Y., Yum, S. S., Chen, J., Zhu, L., Gao, S., et al. (2020). Reconciling
contrasting relationships between relative dispersion and volume‐mean radius of cloud droplet size distributions. Journal of Geophysical Research: Atmospheres, 125, e2019JD031868. https://doi.org/10.1029/2019JD031868
文章链接：
https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2024GL111643
