近日，郑州大学地球科学与技术学院与武汉大学大气遥感团队在云微物理参数反演方面取得新进展，在地球科学领域国际顶级期刊《Geophysical Research Letters》发表题为“The Temperature Control of Cloud Adiabatic Fraction and Coverage”的研究论文，论文的第一作者为卢昕老师，通讯作者为以色列希伯来大学Daniel Rosenfeld教授和南京大学朱延年副教授。
暖云，又称液态水云，是大气中最常见的云层类型，其中边界层暖云覆盖了全球近三分之一的海洋，是影响全球气候变化的主要来源。即使暖云属性的微小变化也会对地球整体辐射平衡产生重大影响。因此，准确的云参数化是改进当前区域和全球气候模式模拟的关键。然而，目前利用遥感反演云参数的算法通常是基于某些假设进行的，尤其是云的绝热假设（假定云绝热率为1），这导致区域和全球气候评估存在很大不确定性。
针对上述问题，该研究提出了一种主被动遥感相结合的、独立的卫星云绝热率反演算法，打破了云绝热率必须通过飞机观测的瓶颈，解决了大区域云绝热率反演数据量严重不足的问题，首次获得了全球海洋云绝热率数据集。分析表明，随着云底温度和云厚度的增加，云绝热率呈指数下降。云量也会随着云底温度的升高而减小，但其减小程度远低于云绝热率。云底温度是云绝热率变化的核心驱动因素，大气稳定度、相对湿度和降水等因素对这种关系的影响不大。此外，在其他条件不变的情况下，云底温度升高带来的云绝热率下降将会导致云反照率和云量的减少，进而形成一个正的云辐射反馈机制，这对气溶胶-云的相互作用以及气候预报模式的云参数化研究具有重要意义，值得后续深入研究。
该研究得到国家自然科学基金（41971285、42075093）和中央高校基本科研业务费专项资金（2042022kf1015）等的资助。
文章链接：http://doi.org/10.1029/2023GL105831
图1：（a）云绝热率(fad)和云量(CF)对云底温度(CBT)和云底饱和水气压(es)的依赖性；（b）在不同大气稳定度(LTS)条件下，云绝热率和云量对云底温度的依赖性。
