[논문 리뷰] Stratocumulus over SouthEast Pacific: Idealized 2D simulations with the Lagrangian Cloud Model

Mirosław Andrejczuk, Alan Gadian외 1명|arXiv (Cornell University)|2012. 11. 01.

Climate variability and models참고 문헌 23인용 수 3

한 줄 요약

이 연구는 VOCALS 관측 기반으로 남동태평양의 층운을 시뮬레이션하기 위해 2차원 이dealized 설정을 사용한 라그랑주 기반 구름 모델(LCM)을 사용한다. 모델은 수증기 혼합비와 수분 입자 농도와 같은 주요 구름 특성을 잘 재현하며, 관측된 에어로졸-구름 방울 관계를 포착하지만, 큰 크기의 방울 농도는 과소평가하고 있으며, 미세물질 파rameterization 선택에 민감함을 보인다.

ABSTRACT

In this paper a LES model with Lagrangian representation of microphysics is used to simulate stratucumulus clouds in idealized 2D set-up based on the VOCALS observations. The general features of the cloud simulated by the model, such as cloud water mixing ratio and cloud droplet number profile agree well with the observations. The model can capture observed relation between aerosol distribution and concentration measured below the cloud and cloud droplet number. Averaged over the whole cloud droplet spectrum from the numerical model and observed droplet spectrum are similar, with the observations showing a higher concentration of droplets bigger than 25 μm. Much bigger differences are present when comparing modelled and observed droplet spectrum on specific model level. Despite the fact that microphysics is formulated in a Lagrangian framework the standard deviation of the cloud droplet distribution is larger than 1 μm. There is no significant narrowing of the cloud droplet distribution in the up-drafts, but the distribution in the up-drafts is narrower than in the down-drafts. Modelled and observed standard deviation profiles agree well with observations for moderate/high cloud droplet numbers, with much narrower than observed droplet spectrum for low droplet number. Model results show that a significant percentage of droplets containing aerosol bigger than 0.3 μm didn't reach activation radius, yet exceeding 1 μm, what is typically measured as a cloud droplets. Also, the relationship between aerosol sizes and cloud droplet sizes is complex; there is a broad range of possible cloud droplet sizes for a given aerosol size.

연구 동기 및 목표

• 실제 VOCALS 관측치를 기반으로 라그랑주 기반 구름 모델(LCM)의 타당성을 검증한다.
• 모델이 에어로졸 크기, 구름 방울 농도, 그리고 방울 스펙트럼 간의 관측된 관계를 얼마나 잘 재현할 수 있는지 평가한다.
• LCM 프레임워크 내의 수치적 파rameter에 따른 미세물질 및 동역학적 구름 특성의 민감도를 조사한다.
• 라그랑주 접근법이 방울 스펙트럼 넓이 확장과 활성화 과정을 표현하는 데 가지는 한계와 장점을 탐색한다.

제안 방법

• LCM는 에어로졸과 구름 방울을 나타내는 수백만 개의 라그랑주 패킹을 추적하며, 각 패킹은 동일한 화학적·물리적 성질을 가진다.
• 응결 성장, 활성화, 재비활성화, 충돌-합착과 같은 미세물질 과정은 라그랑주 프레임워크에서 시뮬레이션되며, 오일러 방식의 동역학 및 열역학과 결합된다.
• 모델은 방울 및 에어로졸 크기 분포를 박스 기반으로 표현하며, 충돌 사건은 효율성을 위해 격자에 매핑된다.
• 수치적 안정성을 평가하기 위해 패킹 수, 박스 해상도, 충돌 빈도, 임계값 파rameter 등을 변화시킨 민감도 테스트를 실시한다.
• 모델 출력은 구름 수증기 혼합비, 방울 농도 농도, 방울 스펙트럼에 대한 현장 관측치와 비교된다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 라그랑주 기반 구름 모델은 관측된 층운의 수증기 혼합비 및 방울 농도와 같은 주요 구름 특성을 정확하게 시뮬레이션할 수 있는가?
• RQ2 모델은 구름 아래층에서 관측된 에어로졸 농도와 구름 방울 농도 간의 관계를 얼마나 잘 재현하는가?
• RQ3 모델은 특히 크기가 25 µm 이상인 큰 방울의 농도를 얼마나 잘 포착하는가?
• RQ4 패킹 수, 박스 해상도, 충돌 빈도와 같은 수치적 파rameter에 따라 모델 결과는 얼마나 민감한가?
• RQ5 라그랑주 미세물질 과정은 상승기류 및 하강기류에서 특히 방울 스펙트럼 넓이 확장을 어떻게 형성하는가?

주요 결과

• 모델은 관측된 구름 수증기 혼합비 및 방울 농도 프로파일을 잘 재현하며, 전체적인 구름 특성에서 양호한 일치를 보였다.
• 관측된 방울 스펙트럼은 모델보다 크기가 25 µm 이상인 방울의 농도가 더 높게 나타나, 큰 방울 형성의 과소평가를 시사한다.
• 모델의 방울 스펙트럼 표준편차는 1 µm 이상이며, 상승기류에서는 뚜렷한 좁아짐이 없지만, 하강기류보다 상승기류에서 스펙트럼이 더 좁다.
• 낮은 방울 농도 조건에서는 모델이 관측보다 더 좁은 방울 스펙트럼을 생성하여, 저CCN 조건에서 넓어진 스펙트럼을 표현하는 데 한계가 있음을 시사한다.
• 0.3 µm를 초과하는 크기의 에어로졸 입자 중 상당 부분이 활성화되지 않았지만, 여전히 1 µm를 초과하여 성장하여 관측에서 구름 방울로 잘못 분류될 수 있다.
• 주어진 에어로졸 크기에 대해 방울 크기의 범위가 넓게 분포함을 보여, 에어로졸과 방울 크기 간의 복잡하고 비선형적인 관계를 강조한다.