云中冰晶粒子半径分布特征很大程度决定了云自身的演化发展，进而影响天气、气候。气象领域一般从统计学视角对云粒子（冰晶、云滴）进行描述。为减少运算量，气候模式云微物理方案假设云粒子半价分布符合某种函数特征（通常采用伽马函数）。目前普遍使用的双参数云微物理方案不能预报云粒子半径分布形状参数（μ）的变化趋势。在模拟过程中，μ为给定常数或由经验公式推断。中心史湘军老师指导学生张文韬共同研究了μ如何影响气候模拟。近期，研究工作在《Geoscientific Model Development》期刊正式发表。
该研究首先从统计半径计算公式分析μ的作用，进而分析μ对各个冰相云微物理过程的影响。在此认知基础上，通过离线测试和气候模式敏感试验，详细阐述了μ对气候模拟的影响机制。此外，论文附录部分详细地介绍了为什么云微物理方案需要将μ限定为非负值（审稿人和编辑认为回复意见中的这部分内容非常有必要让同领域人员看到，应将之放入正文）。该研究工作为气候模式进一步改进μ相关云微物理过程提供了理论指导。
图1 不同μ情况下，各个分档（bin）内冰晶相对数量（上）、质量（下）。Ni 和 qi 分别表示总数量和质量。实线表示冰晶质量加权平均半径为20 µm的情景；虚线表示质量加权平均半径为60 µm的情景。
论文信息：
Wentao Zhang, Xiangjun Shi, and Chunsong Lu. 2022. Impacts of the ice-particle size distribution shape parameter on climate simulations with the Community Atmosphere Model Version 6 (CAM6). Geoscientific Model Development, 15, 7751–7766. https://doi.org/10.5194/gmd-15-7751-2022.