[论文解读] Universal Spectrum for Atmospheric Suspended Particulates: Comparison with Observations

A. M. Selvam|arXiv (Cornell University)|May 8, 2010

Complex Systems and Time Series Analysis参考文献 67被引用 6

一句话总结

本文提出了一种基于自组织临界性与黄金分割率的通用系统理论，推导出大气悬浮颗粒物的普适逆幂律谱。该模型预测了一个分形涡旋连续体，能以高一致性再现四个独立数据集中的气溶胶、云滴和雨滴大小分布。

ABSTRACT

Atmospheric flows exhibit self-similar fractal space-time fluctuations on all space-time scales in association with inverse power law distribution for power spectra of meteorological parameters such as wind, temperature, etc., and thus implies long-range correlations, identified as self-organized criticality generic to dynamical systems in nature. A general systems theory based on classical statistical physical concepts developed by the author visualizes the fractal fluctuations to result from the coexistence of eddy fluctuations in an eddy continuum, the larger scale eddies being the integrated mean of enclosed smaller scale eddies. The model satisfies the maximum entropy principle and predicts that the probability distributions of component eddy amplitudes and the corresponding variances (power spectra) are quantified by the same universal inverse power law distribution which is a function of the golden mean. Atmospheric particulates are held in suspension by the vertical velocity distribution (spectrum). The atmospheric particulate size spectrum is derived in terms of the model predicted universal inverse power law characterizing atmospheric eddy spectrum. Model predicted spectrum is in agreement with the following four experimentally determined data sets: (i) CIRPAS mission TARFOX_WALLOPS_SMPS aerosol size distributions (ii) CIRPAS mission ARM-IOP (Ponca City, OK) aerosol size distributions (iii) SAFARI 2000 CV-580 (CARG Aerosol and Cloud Data) cloud drop size distributions and (iv) TWP-ICE (Darwin, Australia) rain drop size distributions.

研究动机与目标

• 基于湍流涡旋动力学，建立大气颗粒物大小分布的普适理论框架。
• 利用统计物理与自组织临界性原理，解释大气颗粒物谱中观测到的幂律标度行为。
• 通过不同大气任务与区域的实测数据，检验模型的预测能力。
• 建立大气流体分形结构与悬浮颗粒物大小分布之间的联系。
• 证明相同的普适谱同时支配气象波动与颗粒物大小分布，其参数由黄金分割率决定。

提出的方法

• 应用根植于经典统计力学与最大熵原理的通用系统理论，对大气涡旋波动进行建模。
• 将大气视为涡旋的连续体，其中大尺度涡旋由更小的嵌套涡旋结构整合而成。
• 利用以黄金分割率（φ）为参数的逆幂律函数，推导涡旋振幅的概率分布。
• 将控制颗粒物悬浮的垂直速度谱与普适涡旋谱关联，以预测颗粒物大小分布。
• 利用推导出的谱，预测多个观测数据集中的气溶胶、云滴与雨滴大小分布。
• 通过将模型输出与TARFOX、ARM-IOP、SAFARI 2000与TWP-ICE任务的实测数据对比，验证预测结果。

实验结果

研究问题

• RQ1 能否基于大气涡旋动力学推导出的普适逆幂律谱，解释观测到的颗粒物大小分布？
• RQ2 黄金分割率在多大程度上参数化了大气颗粒物谱中的幂律标度？
• RQ3 该模型在不同大气条件下对气溶胶、云滴与雨滴大小分布的预测效果如何？
• RQ4 自组织临界性与长程相关性在塑造大气颗粒物分布中起什么作用？
• RQ5 同一谱模型能否同时描述气象波动与悬浮颗粒物大小分布？

主要发现

• 该模型预测了由黄金分割率参数化的普适逆幂律谱，其与多样数据集中的观测大小分布高度一致。
• 预测谱与CIRPAS TARFOX_WALLOPS_SMPS气溶胶数据高度吻合，颗粒物尺寸范围内呈现一致的幂律标度。
• 该模型准确再现了美国俄克拉荷马州庞卡城ARM-IOP任务的气溶胶大小分布，证实其在不同地理与气象条件下的鲁棒性。
• 博茨瓦纳SAFARI 2000任务中CV-580平台获取的云滴大小分布与模型预测高度一致，验证了其在云微物理中的适用性。
• 澳大利亚达尔文TWP-ICE任务的雨滴大小分布同样符合预测的普适谱，将模型的有效性扩展至降水过程。
• 四个独立数据集的一致性支持了如下假设：相同的物理机制——通过分形涡旋动力学实现的自组织临界性——支配着大气颗粒物大小谱。