四川地区气溶胶对极端降水影响研究

Aerosols affect extreme precipitation mainly by aerosol–cloud interactions (ACIs) and aerosol–radiation interactions (ARIs). We propose to use Weather Research and Forecasting-Chemistry (WRF-Chem) Model to investigate aerosol effects from ACIs and ARIs on extreme precipitation in Sichuan area, which is heavily polluted due to economic growth and complex terrain. First, based on machine learning, ground-based hourly aerosol observation and The Modern-Era Retrospective analysis for Research and Applications Version 2 (MERRA-2) aerosol hourly reanalysis are used to establish hourly aerosol optical thickness datasets in Sichuan. Second, the established hourly aerosol optical thickness datasets, China Hourly Merged Precipitation Analysis combining observations from automatic weather stations with CPC MORPHing technique (CMORPH), and NCEP Climate Forecast System Reanalysis data are used to analyze the interactions between aerosols and extreme precipitation. Third, the WRF-Chem model is used to simulate the chosen cases, in which aerosols affect extreme precipitation, from the analysis of aerosol-radiation effects and aerosol microphysical effects.

气溶胶主要通过辐射效应、微物理效应影响极端降水。本项目拟选取地形复杂、污染严重的四川地区为研究区域，基于WRF-Chem模式模拟，从气溶胶微物理效应和辐射效应对极端降水产生影响的角度进行研究。首先，利用地面污染物小时观测资料和NASA MERRA-2气溶胶小时再分析资料，基于机器自学习，建立四川地区小时气溶胶光学厚度数据集。其次，通过利用建立的气溶胶光学厚度小时数据集，结合中国地面与CMORPH融合逐小时降水产品和NCEP气候预报系统再分析资料CFSR，对四川地区气溶胶和极端降水的相互关系进行分析。最后基于WRF-Chem对选取的典型个例进行模拟并从气溶胶微物理效应和辐射效应来分析气溶胶对极端降水的影响机制。

本项目选取地形复杂、污染严重的四川地区，基于观测和模式模拟，从气溶胶微物理效应和辐射效应对极端降水产生影响的角度进行研究。主要研究内容包括利用卫星、地面观测和再分析资料，基于机器学习，建立四川地区的气溶胶光学厚度数据集；通过观测分析四川地区气溶胶影响降水的规律，并从辐射效应和微物理效应进行解释；基于WRF模式对选取的个例进行模拟，探讨在预报模式中考虑气溶胶效应是否能改善模式极端降水预报效果。通过本项目的实施，基于机器学习建立了一套四川地区气溶胶光学厚度数据集；通过多种观测数据和模式模拟系统分析了四川盆地气溶胶与边界层逆温之间的关系，发现气溶胶辐射效应对边界层逆温的影响机制，气溶胶在昼夜均可增强边界层逆温，但云的存在会抑制上述效应；通过观测和模式模拟发现，四川地区气溶胶通过辐射效应和微物理效应共同影响极端降水，为在区域气象预报模式微物理方案中考虑气溶胶的影响提高极端降水预报效果提供参考。