华北平原新粒子生成对云凝结核及其参数化的影响

【作者】 陶江川； 赵春生； 马楠等；

【机构】 北京大学物理学院大气与海洋科学系；

【摘要】 影响云凝结核(Cloud Condensation Nuclei,CCN)的参数化计算的因素包括气溶胶数浓度分布谱和分粒径活化率,其中气溶胶数浓度分布引起CCN最主要的变化,而分粒径活化率会在气溶胶产生的区域和时段明显影响CCN浓度、如新粒子生成(New Particle Formation,NPF)时段。华北平原夏季NPF事件频发,导致气溶胶的浓度增加的同时引起气溶胶成分改变,进而影响CCN浓度。基于2013年河北省香河县的气溶胶数浓度分布谱和分粒径活化率观测,研究了NPF对CCN的浓度、以及CCN参数化计算的影响。观测结果表明,对于0.1%、0.2%、0.4%、0.8%四个过饱和比,NPF引起CCN的显著增加,增加量最大可达3000±1240#·cm-3、5370±1560#·cm-3、8900±3400#·cm-3、11700±4200#·cm-3,相应增加的比例为352%±158%、320%±84%、316%±105%、294%±134%。其中,气溶胶数浓度的增加是CCN增加的主要原因,而分粒径活化率会导致CCN在不同NPF事件期间的增加有很大偏差。基于观测平均的分粒径活化率计算的CCN的绝对偏差量和相对偏差量,对于无NPF的时段,分别小于1500#·cm-3和50%,而对于NPF时段偏差明显增大,分别可达3000#·cm-3和150%。进一步分别使用NPF时段的平均活化率、NPF时段的平均日变化活化率来计算CCN,其绝对偏差量和相对偏差量并无明显改变,说明NPF期间活化率偏差较大、平均活化率不能有效对NPF期间的CCN进行参数化。因此在CCN的参数化计算中,需要进一步获得NPF的信息计算得到准确的CCN浓度。更多还原