【摘 要】
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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
【机 构】
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北京大学物理学院大气与海洋科学系,北京,100871
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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％、02％、04％、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3000cm-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.
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