强云流通耦合解释了弱贸易积云反馈gydF4y2Ba

地球气候的强烈依赖于云最小的丰度和行为。浅信风区积云根植于湍流sub-cloud层和形成上升暖气流超越解除凝结的水平gydF4y2Ba^12gydF4y2Ba。他们可能只有几百米高生长在干燥的环境或变得积极活跃,信风区反转上升,他们从火车上卸下冷凝成层状云层。贸易堆积填充的亚热带海洋和地球降温反映传入的太阳辐射。由于大量的地理范围,小错误在预测贸易堆积的方式应对气候变暖对全球辐射会产生重大影响的预算。这就解释了为什么浅积云在交易中传播的主要来源估计气候敏感性的气候模型gydF4y2Ba^{1gydF4y2Ba,gydF4y2Ba2gydF4y2Ba,gydF4y2Ba3gydF4y2Ba,gydF4y2Ba4 gydF4y2Ba}。gydF4y2Ba

云基地附近的积云层占三分之二的总云量的交易gydF4y2Ba^13gydF4y2Ba及其与气候变暖改变管理贸易的力量积雨云在气候模型的反馈gydF4y2Ba^{5gydF4y2Ba,gydF4y2Ba6gydF4y2Ba}。减少气候模型中云的云底与增加lower-tropospheric紧密耦合的混合由于对流和大规模的发行量gydF4y2Ba^{5gydF4y2Ba,gydF4y2Ba6gydF4y2Ba,gydF4y2Ba7gydF4y2Ba}。的基础上,这种强烈的负面混合和云之间的耦合,假设出现增强对流混合可能会变干低云层和减少交易的朦胧gydF4y2Ba^7gydF4y2Ba。这mixing-desiccation假说表明,水分运输的对流sub-cloud信风逆温层是补偿向下混合干燥的空气和蒸发的云云基地附近。机制将变得更加明显变暖由于非线性克劳修斯——克拉珀龙方程关系是符合理想的高分辨率模拟nonprecipitating贸易堆积gydF4y2Ba^14gydF4y2Ba和气候模型的行为有强烈的积极贸易积云反馈gydF4y2Ba^{5gydF4y2Ba,gydF4y2Ba7gydF4y2Ba,gydF4y2Ba15gydF4y2Ba}。然而,mixing-desiccation假设从来没有测试与观察。使用云基地对流质量流量,gydF4y2Ba米gydF4y2Balower-tropospheric对流混合,作为一个代理,可以测试假说分析之间的关系gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和平均相对湿度(gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba)和云分数(gydF4y2BaCgydF4y2Ba)在观察,云基地gydF4y2BaR \ (C \ propto {\ mathcal {}} \ propto {M} ^{β\}\)gydF4y2Ba和gydF4y2BaβgydF4y2Ba< 0表明mixing-desiccation机制在自然(无花果。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

mixing-desiccation机制是基于一些假设可能无法操作。gydF4y2Ba米gydF4y2Ba通常被定义为云计算分数的乘积,在云的垂直速度,和它的变化主要是由活跃的云的区域范围吗gydF4y2Ba^{16gydF4y2Ba,gydF4y2Ba17gydF4y2Ba},定义为饱和和浮力上升气流通风sub-cloud层。如果在云的垂直变化速度云基地附近很小,一个积极的关系gydF4y2BaCgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba预计(gydF4y2BaβgydF4y2Ba> 0;无花果。gydF4y2Ba1 bgydF4y2Ba)。这是证明nonprecipitating贸易使用多普勒雷达数据堆积gydF4y2Ba^{17gydF4y2Ba,gydF4y2Ba18gydF4y2Ba}而且似乎与mixing-desiccation假说。然而活跃云仅占总量的一半gydF4y2BaCgydF4y2Ba(参考文献。gydF4y2Ba^{19gydF4y2Ba,gydF4y2Ba20.gydF4y2Ba})和被动云的一生和可变性,碎屑等腐烂的云,可能更敏感gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba和他们的环境比mixing-induced干燥gydF4y2Ba米gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

sub-cloud-layer质量预算解释mixing-desiccation机制提供了理论依据。它可以表示为一个预算sub-cloud-layer高度gydF4y2BahgydF4y2Ba,gydF4y2Ba

中夹带率,gydF4y2BaEgydF4y2Ba代表质量源由于夹带的空气干燥和温暖的云层,和中尺度垂直速度,gydF4y2BaWgydF4y2Ba,由质量平衡出口由于对流质量流量,gydF4y2Ba米gydF4y2Ba(ref。gydF4y2Ba^20.gydF4y2Ba)。请注意,我们定义gydF4y2Ba米gydF4y2Ba(质量)特定的质量流量,单位的速度(见gydF4y2Ba方法gydF4y2Ba)。gydF4y2BaEgydF4y2Ba是唯一一项直接影响sub-cloud-layer水分和热量预算吗gydF4y2Ba^{21gydF4y2Ba,gydF4y2Ba22gydF4y2Ba}。如果增加gydF4y2Ba米gydF4y2Ba主要是通过增加平衡gydF4y2BaEgydF4y2Ba的干燥和变暖sub-cloud层,减少gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba预计(图。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)。然而,交易中表现出很强的中尺度对流组织,与中尺度的发行量和实质性的变化gydF4y2BaWgydF4y2Ba(参考文献。gydF4y2Ba^{20.gydF4y2Ba,gydF4y2Ba23gydF4y2Ba,gydF4y2Ba24gydF4y2Ba,gydF4y2Ba25gydF4y2Ba})。这个变化gydF4y2BaWgydF4y2Ba可能导致变化gydF4y2Ba米gydF4y2Ba没有直接影响gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba(无花果。gydF4y2Ba1 bgydF4y2Ba)。的增加gydF4y2Ba米gydF4y2Ba也可能产生增加反演云,从而增加总云量、补偿降低潜在的辐射效应gydF4y2BaCgydF4y2Ba。云类型的多样性和巨大的变化gydF4y2BaWgydF4y2Ba在交易因此质疑mixing-desiccation作为主要控制机制gydF4y2BaCgydF4y2Ba和贸易积云反馈。gydF4y2Ba

的EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}场活动是为了测试mixing-desiccation假说gydF4y2Ba^{8gydF4y2Ba,gydF4y2Ba9gydF4y2Ba}。EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}巴巴多斯岛附近的一个发生在2020年1月和2月,选定一个区域的数据,因为云在它的附近是代表整个信风区皮带gydF4y2Ba^26gydF4y2Ba。在EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba},我们旨在量化测量的大小和(合作)可变性gydF4y2Ba米gydF4y2Ba,gydF4y2BaCgydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba一个多月,特点是中尺度对流组织实质性的变化gydF4y2Ba^27gydF4y2Ba和大规模的循环gydF4y2Ba^9gydF4y2Ba(见gydF4y2Ba方法gydF4y2Ba)。这些测量的帮助下,我们能够测试mixing-desiccation假说首次与观测。gydF4y2Ba

在EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba},我们跌逾800下投式探空仪从晕飞机在约10公里的高度在1小时圈220公里直径gydF4y2Ba^{28gydF4y2Ba,gydF4y2Ba29日gydF4y2Ba}。我们用下投式探空仪的数据来估计gydF4y2Ba米gydF4y2Ba在sub-cloud-layer前的剩余质量预算(方程(gydF4y2Ba1gydF4y2Ba在3 - h)的规模连续三圈(见gydF4y2Ba方法gydF4y2Ba)。图gydF4y2Ba2gydF4y2Ba显示了一个大型的日常变化gydF4y2Ba米gydF4y2Ba用更高的值在运动的开始和结束,和一个运动意味着17.4±7.5毫米的年代gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}(平均值±标准偏差gydF4y2BaσgydF4y2Ba)。gydF4y2Ba米gydF4y2Ba显示明显的昼夜循环(扩展数据图。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba),下午大值在日出和较小的值(与参考文献一致。gydF4y2Ba^{20.gydF4y2Ba,gydF4y2Ba30.gydF4y2Ba})。质量预算估计稳健估计过程的变化,与独立的数据一致(gydF4y2Ba方法gydF4y2Ba和扩展数据图。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

夹带率gydF4y2BaEgydF4y2Ba计算了表面浮力通量的比值和浮力跳过吗gydF4y2BahgydF4y2Ba(方程(gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)和扩展数据图。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba)。gydF4y2BaEgydF4y2Ba平均18.3±6.4毫米gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}整个活动(图。gydF4y2Ba2 bgydF4y2Ba),也显示了明显的昼夜变化(扩展数据图。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)。gydF4y2BaEgydF4y2Ba主要是由变化的表面浮力通量(扩展数据图。gydF4y2Ba4 bgydF4y2Ba)。加强风和表面通量的贡献的增加gydF4y2BaEgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba下半年EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一个。gydF4y2BaWgydF4y2Ba是,与−0.9±6.7毫米gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}平均几乎为零。变化gydF4y2BaWgydF4y2Ba然而,大量的和更有助于可变性gydF4y2Ba米gydF4y2Ba相比之下,gydF4y2BaEgydF4y2Ba(扩展数据图。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba)。因此,尽管gydF4y2Ba米gydF4y2Ba≈gydF4y2BaEgydF4y2Ba拥有平均与mixing-desiccation假说(图一致。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba),变化gydF4y2Ba米gydF4y2Ba由两个控制gydF4y2BaEgydF4y2Ba和gydF4y2BaWgydF4y2Ba。gydF4y2Ba

图gydF4y2Ba2摄氏度gydF4y2Ba展示了新的测量云底云的分数gydF4y2BaCgydF4y2Ba从综合水平凝视激光雷达和雷达在ATR飞机云基地附近gydF4y2Ba^{31日gydF4y2Ba}。gydF4y2BaCgydF4y2Ba5.4±3.1%,无论大小,高度可变。的可变性gydF4y2BaCgydF4y2Ba3 - h的规模大大超过天气和较长的时间尺度上变化gydF4y2Ba^13gydF4y2Ba。的鲁棒性gydF4y2BaCgydF4y2Ba由内部一致性证明之间的互补和独立测量的测量技术和空间采样gydF4y2Ba^{31日gydF4y2Ba}。的gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba云基地是强劲的86%左右(图。gydF4y2Ba二维gydF4y2Ba),除了一些异常值。三个数据点与低得多gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2BaATR与光环(标有“X”在无花果。gydF4y2Ba二维gydF4y2Ba在以下分析)被排除在外,因为这些情况下与空气质量有关,两架飞机(见不同的采样gydF4y2Ba方法gydF4y2Ba并在参考图A2。gydF4y2Ba^{31日gydF4y2Ba})。gydF4y2Ba

尽管基本量理解气候敏感性,观察的挑战自然gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba到目前为止阻止了观察分析混合之间的关系和云底暗晦。与EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}本文提供一个观察,我们现在能够测试mixing-desiccation假设与数据。gydF4y2Ba

云底云分数提出两种动态控制gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和热gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba。因此,我们可以表达gydF4y2BaCgydF4y2Ba多元线性回归gydF4y2Ba\(\帽子{C} ={一}_{0}+{一}_ {M} \ widetilde {M} +{一}_ {{\ mathcal {R}}} \ widetilde {{\ mathcal {R}}} \)gydF4y2Ba,在这gydF4y2Ba\ (\ widetilde {(\)} \)gydF4y2Ba代表标准化值(例如,gydF4y2Ba\ (\ widetilde {M} = M /{\σ}_ {M} \)gydF4y2Ba)。图gydF4y2Ba3gydF4y2Ba显示,观察到的gydF4y2BaCgydF4y2Ba和重建gydF4y2Ba\(\帽子{C} \)gydF4y2Ba同意很好(gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.83(0.80,0.91),方括号中的值代表引导第25和第75个四分位数的相关性,分别),证明gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba主导变化gydF4y2BaCgydF4y2Ba。gydF4y2Ba

mixing-desiccation机制认为,gydF4y2Ba米gydF4y2Ba的增加,gydF4y2BaEgydF4y2Ba增加并导致的减少gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba。的anticorrelationgydF4y2BaEgydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba由观测证实了(gydF4y2Bar \ ({} _ {E {\ mathcal {r}}} = - \ 0.47 \ [-0.62 \, 0.32] \)gydF4y2Ba;扩展的数据图。gydF4y2Ba4 dgydF4y2Ba)。但gydF4y2BaWgydF4y2Ba也相关gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba(gydF4y2Bar \ ({} _ {W, {\ mathcal {r}}} = 0.48 \ [0.29, 0.62] \)gydF4y2Ba;扩展的数据图。gydF4y2Ba4 egydF4y2Ba)。gydF4y2BaWgydF4y2Ba不直接影响sub-cloud层的热力学性质gydF4y2Ba^22gydF4y2Ba与相同的属性,因为它传输质量的混合sub-cloud层。之间的正相关关系gydF4y2BaWgydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba因此可能连接到一个self-aggregation反馈导致净收敛的水分已经湿润的地区gydF4y2Ba^{25gydF4y2Ba,gydF4y2Ba32gydF4y2Ba,gydF4y2Ba33gydF4y2Ba}。对立的关系gydF4y2BaEgydF4y2Ba和gydF4y2BaWgydF4y2Ba与gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba导致anticorrelation可以忽略不计的gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba(gydF4y2BargydF4y2Ba=−0.08 (−0.26,0.10);无花果。gydF4y2Ba3 bgydF4y2Ba)。尽管这使得gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba独立的预测因素gydF4y2BaCgydF4y2Ba,这与预期的增加混合干燥效果。mixing-desiccation假说的基本前提因此分解存在强烈的变化gydF4y2BaWgydF4y2Ba。gydF4y2Ba

图gydF4y2Ba3 cgydF4y2Ba进一步显示了明显的正相关性gydF4y2BaCgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba(gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.72[0.64,0.81]),证明gydF4y2Ba米gydF4y2Ba解释了超过50%的变化gydF4y2BaCgydF4y2Ba。的EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}因此数据符合一个更直接的关系gydF4y2BaCgydF4y2Ba∝gydF4y2Ba米gydF4y2Ba^βgydF4y2Ba和一个gydF4y2BaβgydF4y2Ba> 0(无花果。gydF4y2Ba1 bgydF4y2Ba)。之间的紧密联系gydF4y2BaCgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba也符合物理理解比例的代表吗gydF4y2Ba\ (C \大约2 C {} _ {{\ rm {C}} {\ rm {o}} {\ rm {r}} {\ rm {e}}} \ propto 2米/ {w} ^ {\ ast} \)gydF4y2Ba,在这gydF4y2Ba\ ({C} _ {{\ rm{核心}}}\)gydF4y2Ba是云核和活跃的面积分数吗gydF4y2BawgydF4y2Ba* Deardorff垂直速度(见规模gydF4y2Ba方法gydF4y2Ba和裁判。gydF4y2Ba^24gydF4y2Ba)。的相关性gydF4y2BaCgydF4y2Ba与gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba较弱(gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.36 (0.16,0.56);无花果。gydF4y2Ba3 dgydF4y2Ba)。这些结论稳健估计过程的变化gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和独立的估计gydF4y2BaCgydF4y2Ba(扩展数据图。gydF4y2Ba5gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

由EUREC暴露的关系gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}数据因此反对mixing-desiccation假说,认为增加混合(大gydF4y2Ba米gydF4y2Ba)导致的干燥低云层(小gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba)、云量减少云底(小gydF4y2BaCgydF4y2Ba)。我们还找到一个积极的关系gydF4y2BaCgydF4y2Ba和lower-tropospheric混合(扩展数据图的另一个指标。gydF4y2Ba4 fgydF4y2Ba)和一个弱之间的正相关关系gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和总预计云量(扩展数据图。gydF4y2Ba6gydF4y2Ba)。因此,EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一个数据强调动态因素:对流质量流量gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和中尺度的垂直速度gydF4y2BaWgydF4y2Ba——主要控制gydF4y2BaCgydF4y2Ba,而不是相关的热力学因素mixing-desiccation机制。gydF4y2Ba

如何一致是目前一代的气候模型与我们的观察?评估气候模型表示混合和云之间的关系,我们用十个模型从云反馈模型相互比较项目(CFMIP)gydF4y2Ba^34gydF4y2Ba提供必要的点态gydF4y2Ba米gydF4y2Ba,gydF4y2BaCgydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba输出在高时间分辨率EUREC附近gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一个域(见gydF4y2Ba方法gydF4y2Ba)。与许多独立EUREC之间的一致性gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一个观察,无花果。gydF4y2Ba4gydF4y2Ba强烈表明,模型有不同的大小和变化的gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba。尽管一些模型预测不切实际地低gydF4y2Ba米gydF4y2Ba(CanAM4 MIROC6 MPI-ESM), IPSL-CM6A有五倍的意思gydF4y2Ba米gydF4y2Ba与EUREC相比gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一个观察。除了IPSL-CM6A,所有模型强烈高估变化gydF4y2BaCgydF4y2Ba(参见ref。gydF4y2Ba^35gydF4y2Ba)和10 8模型也高估的大小gydF4y2BaCgydF4y2Ba。这部分是由于趋势的模型生产层积云在这浅积云政权gydF4y2Ba^{36gydF4y2Ba,gydF4y2Ba37gydF4y2Ba}(明显的强劲增长gydF4y2BaCgydF4y2Ba(50 - 100%)高于一个关键gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba约94%;看到扩展数据图。gydF4y2Ba7gydF4y2Ba)。相比之下,观察结果表明没有发生gydF4y2BaCgydF4y2Ba> 13%或gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba> 94%。产生这样的更多stratocumulus-like条件的模型gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba> 94%,超过15%的时间(扩展数据图。gydF4y2Ba8gydF4y2Ba张开符号图)的标签。gydF4y2Ba4 gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

只有BCC-CSM2模型代表之间的显著正相关gydF4y2BaCgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba观察期间EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}在3 - h范围内(无花果。gydF4y2Ba4 bgydF4y2Ba)。六其他模型的相关系数gydF4y2BargydF4y2Ba< 0.05,其中3例模型甚至表现出负相关。大多数模型因此强烈低估了云间的紧耦合和对流EUREC中观察到gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}答:相反,这六个模型更符合mixing-desiccation和机制gydF4y2BaβgydF4y2Ba< 0(无花果。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba),即使这不是由明显的负相关性gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba(扩展数据图。gydF4y2Ba8 cgydF4y2Ba)。所有的模型还强烈低估变化gydF4y2BaWgydF4y2Ba(扩展数据图。gydF4y2Ba8 bgydF4y2Ba),因为他们不代表亚格子过程导致观察到的变化在中尺度垂直速度(例如,浅发行量由微分辐射冷却gydF4y2Ba^38gydF4y2Ba或当地海面温度(SST)梯度gydF4y2Ba^39gydF4y2Ba)。之间的关系gydF4y2BaCgydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba在大多数模型(图更加一致。gydF4y2Ba4 bgydF4y2Ba),也更符合观测结果之间的关系gydF4y2BaCgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

与观测相比,云参数化的气候模型比动态热力学控制。的相对灵敏度的歪曲gydF4y2BaCgydF4y2Ba的变化gydF4y2Ba米gydF4y2Ba或gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba所有模型封装在标准化回归系数的比值gydF4y2Ba\({}_{}/{一}_ {{\ mathcal {R}}} \)gydF4y2Ba从回归gydF4y2Ba\(\帽子{C} ={一}_{0}+{一}_ {M} \ widetilde {M} +{一}_ {{\ mathcal {R}}} \ widetilde {{\ mathcal {R}}} \)gydF4y2Ba。模型的样本完全EUREC外撒谎gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}数据(图。gydF4y2Ba4摄氏度gydF4y2Ba)。所有模型,但有一个例外,大幅低估的价值gydF4y2Ba\({}_{}/{一}_ {{\ mathcal {R}}} \)gydF4y2Ba与观测相比,强调,在气候模型,可变性gydF4y2BaCgydF4y2Ba主要是控制的变化gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba而不是变化gydF4y2Ba米gydF4y2Ba。尽管BCC-CSM2似乎可信的大小和关系gydF4y2BaCgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba,它的可信度是削弱了其不切实际的关系gydF4y2BaCgydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba(扩展数据图。gydF4y2Ba7gydF4y2Ba),因此一个难以置信的gydF4y2Ba\({}_{}/{一}_ {{\ mathcal {R}}} \)gydF4y2Ba−5.2。与观察,在大多数模型,gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba只有弱的预测因子gydF4y2BaCgydF4y2Ba明显的低确定系数(gydF4y2BargydF4y2Ba^2gydF4y2Ba多元线性回归的)gydF4y2Ba\(\帽子{C} \)gydF4y2Ba(扩展数据图。gydF4y2Ba8 cgydF4y2Ba)。的云参数化模型因此失败在捕获之间的关系的关键gydF4y2BaCgydF4y2Ba和动态热力学环境中观察到的自然。gydF4y2Ba

的EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}观察提供的可靠估计的意思是,可变性和耦合的gydF4y2Ba米gydF4y2Ba,gydF4y2BaCgydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba在对比贸易积云环境。虽然观察到的变化是很大的,由气候变化模拟模型是不现实的,因为这种可变性的司机。的EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}数据从而提供一个物理试验模型来表现能力的过程活动的相互作用在调节信风区云数量和可能引导未来模型的发展。此外,3 - h过程规模的关系符合每月时间尺度的关系(gydF4y2BargydF4y2Ba≥0.84;扩展的数据图。gydF4y2Ba8 e, fgydF4y2Ba)表明,底层物理过程快,夫妇gydF4y2Ba米gydF4y2Ba,gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba在时间尺度的模型基本上是不变的。来源于EUREC的关系gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}观察也因此可以被用来评估的可信范围贸易积云气候模型的反馈。gydF4y2Ba

图gydF4y2Ba4 bgydF4y2Ba表明,所有模型与一个强大的贸易积云反馈由云辐射效应的变化(ΔCRE)变暖超过0.37 W mgydF4y2Ba^{−2gydF4y2Ba}KgydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}(红颜色在无花果。gydF4y2Ba4摄氏度gydF4y2Ba)代表驳斥了mixing-desiccation机制负面(或很弱)之间的相关性gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba。同时,这四个模型夸大的耦合gydF4y2BaCgydF4y2Ba来gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba(小gydF4y2Ba\({}_{}/{一}_ {{\ mathcal {R}}} \)gydF4y2Ba;无花果。gydF4y2Ba4摄氏度gydF4y2Ba)和变化gydF4y2BaCgydF4y2Ba(gydF4y2BaσgydF4y2Ba_CgydF4y2Ba;扩展的数据图。gydF4y2Ba8 dgydF4y2Ba)。相比之下,靠近观察的模型往往有一个较弱的积极ΔCRE变暖。的EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}观测的物理过程驱动的短期变化gydF4y2BaCgydF4y2Ba因此排除机制,导致最大的积极的贸易积云反馈目前的气候模型。gydF4y2Ba

通过证明中尺度运动抑制mixing-desiccation机制,我们反驳一个大型贸易的一个重要物理假说积云反馈。故事情节的精神约束平衡气候敏感性的方法gydF4y2Ba^10gydF4y2Ba,我们的发现驳斥一个重要的证据强有力的积极云反馈,因此大型气候敏感性。的EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}因此最近支持采用卫星观测约束从观察到的自然变化gydF4y2Ba^{37gydF4y2Ba,gydF4y2Ba40gydF4y2Ba}并使用理想化的高分辨率模拟气候变化的实验gydF4y2Ba^{41gydF4y2Ba,gydF4y2Ba42gydF4y2Ba},这表明贸易疲软积云反馈是比强势更合理。此外,第一次,我们考虑到所有类型的云出现在交易,包括光学薄的那些通常在卫星观测错过gydF4y2Ba^43gydF4y2Ba考虑中尺度的全面变化,并不代表在理想化的模拟云反馈。我们还提供了一个解释不一致的模型与大积极反馈:在这些模型中,观察到间的紧耦合对流混合云不在;相反,gydF4y2BaCgydF4y2Ba主要是热力学控制gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba,它夸大了变化gydF4y2BaCgydF4y2Ba和反馈变暖。不代表中尺度的发行量的可变性,错过一个重要的模型过程调节贸易积云。未来的研究应该关注更好的理解这些中尺度过程控制发行量以及他们如何在气候变暖可能会改变。gydF4y2Ba

EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}场活动gydF4y2Ba

我们使用数据从EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}场活动,发生在2020年1月和2月,锚定在巴巴多斯gydF4y2Ba^{8gydF4y2Ba,gydF4y2Ba9gydF4y2Ba}。我们专注于测量由光环gydF4y2Ba^{29日gydF4y2Ba}和ATR飞机gydF4y2Ba^{31日gydF4y2Ba}飞协调模式的大约220公里直径EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一个圆集中在13.3°N, 57.7°W。晕飞机飞三圈在10.2公里高度在200分钟(大约每圈+ 60分钟之间的下半场打破圆圈),启动下投式探空仪每30°的标题(大约每圈12迭代反演)的大规模环境gydF4y2Ba^28gydF4y2Ba。同时,ATR飞机飞2 - 3圈内第50分钟矩形模式云基地附近和测量云分数水平盯着云雷达后向散射激光雷达,和几个原位探针和传感器gydF4y2Ba^{31日gydF4y2Ba}。从巴巴多斯云观测天文台(BCO)gydF4y2Ba^15gydF4y2Ba和RV流星gydF4y2Ba^44gydF4y2Ba提供进一步的上下文的西部和东部边界EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一个圆。gydF4y2Ba

典型的飞行的光环是由两组连续三圈持续大约3 h和组成30-36迭代反演(有时定义为盘旋gydF4y2Ba^{9gydF4y2Ba,gydF4y2Ba22gydF4y2Ba,gydF4y2Ba29日gydF4y2Ba})。3 - h圆集由一个1.5 ATR - h打破加油。被空运的循环模式,1月22日至2月15日开始时间不同04:30与当地时间7:30 (LT)样本昼夜循环。四个single-dropsonde圈子也使用,三是P3飞的飞机gydF4y2Ba^45gydF4y2Ba在夜间(今日凌晨LT 2月9日和10日开始,在2月11日01:30 LT)。总的来说,数据集包含73圈(1小时规模)和24套连续三圈(3 - h规模),16所重合ATR数据。我们假设光环和ATR样本可比条件下3 - h。这是由类似的云底确认gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba飞机在大多数航班(无花果。gydF4y2Ba二维gydF4y2Ba),除了第一个圆3 - h组2月2日,第二圈3 - h组7日和2月13日,在云的空间规模组织的规模大于域采样的ATR。这三个3 - h圆集标记数据和排除在计算相关性。gydF4y2Ba

空间观测的规模代表Orlanski低端的gydF4y2Ba^46gydF4y2Ba中间gydF4y2BaαgydF4y2Ba规模和相当与气候模型网格框大小。200 - 300公里规模是云流程相关的贸易积云合奏和规模,对流参数化的目标。在于之间的gydF4y2Ba\ ({\ mathcal {O}} \)gydF4y2Ba(1公里)的个人云的天气尺度gydF4y2Ba\ ({\ mathcal {O}} \)gydF4y2Ba(1000公里),与著名的出现有关贸易积雨云组织模式gydF4y2Ba^47gydF4y2Ba。随着气团流水约30公里每小时(在竞选中平均风速约9米gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}在1公里高度),220公里直径圆的空间采样1小时和3 - h时间尺度之间没有本质上的区别,这促使我们命名法关注的时间,而不是空间的规模。使用测量,模型和再分析数据,我们不希望我们的结果大大改变如果分析域的增加或减少的一个因素两个或更多(见gydF4y2Ba方法gydF4y2Ba部分的质量流量估计的规模灵敏度结果的讨论)。gydF4y2Ba

巴巴多斯地区被选为EUREC的位置gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}因为浅积云贸易占主导地位的云类型在该地区在冬季gydF4y2Ba^13gydF4y2Ba。此外,云在巴巴多斯地区类似于云在信风区区域观测和模型gydF4y2Ba^26gydF4y2Ba。在EUREC平均气象条件gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}下投式探空仪采样的运动,也对应于第二年平均条件从ERA-Interim 12年的数据再分析gydF4y2Ba^48gydF4y2Ba(图5),虽然在EUREC 850 hPa相对湿度大10%gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一个(EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}下投式探空仪也有一个约大8%相对湿度在ERA5与2013 - 2022年的平均水平相比,没有显示)。同时,所有四个突出的中尺度模式云组织gydF4y2Ba^47gydF4y2Ba在竞选中出现gydF4y2Ba^27gydF4y2Ba。EUREC的结论gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}因此相关数据在热带和气候时间表。gydF4y2Ba

观察gydF4y2Ba

估计云底质量通量gydF4y2Ba米gydF4y2Ba,gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba和许多其他变量,我们使用下投式探空仪JOANNE数据集的数据gydF4y2Ba^28gydF4y2Ba,即三级(网格quality-checked迭代反演)和四级(圆产品)垂直的热力学量,风能和中尺度垂直速度,gydF4y2BaWgydF4y2Ba。干燥的光环下投式探空仪是纠正偏差乘以1.06 (ref的相对湿度。gydF4y2Ba^28gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

云的云底分数gydF4y2BaCgydF4y2Ba,我们使用BASTALIAS lidar-radar协同产品gydF4y2Ba^{31日gydF4y2Ba}云计算和细雨,包括(但不下雨),构成了一个上限gydF4y2BaCgydF4y2Ba。我们也测试三进一步估计的关系gydF4y2BaCgydF4y2Ba:gydF4y2Ba

• 从radar-lidar协同non-drizzling云产品(gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{只有gydF4y2Ba}),不包括细雨和构成下界gydF4y2BaCgydF4y2Ba。gydF4y2Ba

• 从微观物理学的原位估计探测阈值的基础上定义水含量+粒子大小(gydF4y2BaCgydF4y2Ba_pmagydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

• 原位高频(25-Hz)湿度传感器,与云定义为相对湿度≥98% (gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{可鄙的人gydF4y2Ba})。gydF4y2Ba

现场传感器测量沿径gydF4y2BaCgydF4y2Ba矩形内,而lidar-radar协同云样本距离8公里的飞机gydF4y2Ba^{31日gydF4y2Ba}。尽管明显不同的测量原理和采样,图18的裁判。gydF4y2Ba^{31日gydF4y2Ba}演示了独立之间的内部一致性和鲁棒性gydF4y2BaCgydF4y2Ba估计。ATR湍流测量包括测量垂直上升气流和下沉气流的速度gydF4y2Ba^49gydF4y2Ba,在云质量通量gydF4y2Ba米gydF4y2Ba_{可鄙的人gydF4y2Ba}计算乘以gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{可鄙的人gydF4y2Ba}在云的垂直速度。gydF4y2Ba

进一步晕飞机的测量使用预计总云量(CC)估计的差分吸收激光雷达威尔士,高光谱成像仪specMACS和云雷达HAMP贷款gydF4y2Ba^{29日gydF4y2Ba}。从这些云的面具,我们推导出CC 1小时循环。specMACS HAMP贷款,云检测是模棱两可的,我们认为可能是多云的和最有可能多云的旗帜在我们CC估计。gydF4y2Ba

我们也使用测云仪和云雷达数据从BCO和RV流星的健壮性测试sub-cloud-layer高度定义(没有显示)。云雷达获得的分数概要文件纠正水汽凝结体分数资料与测云仪数据期间,雨(见参考。gydF4y2Ba^30.gydF4y2Ba校正应用的描述)。BCO云雷达数据也表明,失踪的水平最大云底云在3 - h平均分数,说,60米不会影响的可变性gydF4y2BaCgydF4y2Ba(相关性gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.99,gydF4y2BargydF4y2Ba与最大= 0.93gydF4y2BaCgydF4y2Ba当60 m之上和之下的峰值水平,分别),只有轻微影响它的大小较小(18%和33%相对于最大值gydF4y2BaCgydF4y2Ba为60 m高于或低于峰值水平,分别)。所以只有在ATR飞行高度偏离最大高度的朦胧的方式共同gydF4y2Ba米gydF4y2Ba我们希望这样的高度差来影响我们的分析。ATR飞机通常略高于飞gydF4y2BahgydF4y2Ba(扩展数据图。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba),因为它更多的采样云3 h与固定BCO相比,错过了峰值水平的潜在影响我们的发现被认为是不偏见。gydF4y2Ba

表面浮力通量gydF4y2Ba

估计表面浮力通量(gydF4y2Ba\(\眉题{{w} ^{{\ '}}{\θ}_ {{\ rm {v}}} ^ {{\ '}}} {|} _ {{\ rm{年代}}}\)gydF4y2Ba需要计算gydF4y2Ba米gydF4y2Ba),我们使用下投式探空仪湿度、温度和风力数据在20米高度和应用海气耦合响应实验(COARE)体积通量算法版本3.6(参考文献。gydF4y2Ba^{50gydF4y2Ba,gydF4y2Ba51gydF4y2Ba})。场,我们推断2-m-depth SST的RV流星(thermosalinograph主背板温度),或者从AutoNaut CaravelagydF4y2Ba^52gydF4y2Ba下投式探空仪位置基于一个固定的纬向和经向风场的梯度−0.14 K /学位。−0.14 K每度对应的梯度平均纬向和经向梯度(每度和−−0.145 K每度0.135 K,分别)EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一个圆在1月19日至2月15日在ERA5再分析gydF4y2Ba^53gydF4y2Ba与两个卫星SST产品(从高级基线成像仪在地球同步运行环境卫星(GOES-16 ABI)和问题虫本地化卫星(CLS)。gydF4y2Ba

sonde-derived表面浮力通量与体积通量从3 - h规模为多RV流星桅杆,相关系数gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.83,意味着抵消0.1%相对于房车流星。sonde-derived通量有类似的大小与磁通测量RV罗纳德·布朗gydF4y2Ba^54gydF4y2Ba进一步上游和也相关(gydF4y2BargydF4y2Ba与ERA5 = 0.81)。然而,ERA5通量高估表面浮力通量与sonde-derived通量25%相比,这主要是因为高估的显热通量64%相对于观察(9.8 W mgydF4y2Ba^{−2gydF4y2Ba}和6.0 W mgydF4y2Ba^{−2gydF4y2Ba}分别为ERA5和下投式探空仪)。强大的高估的显热通量与浮标测量在该地区也出现在前任ERA-Interim再分析gydF4y2Ba^55gydF4y2Ba。总的来说,好的对应我们的sonde-derived表面浮力通量与独立的数据可信度借给我们的估计过程。sonde-derived表面浮力通量还用于计算Deardorff sub-cloud-layer垂直速度规模gydF4y2Baw \({} ^{*} ={\离开(h \压裂{{\ rm {g}}}{{\θ}_ {{\ rm {v}}}} \眉题{{w} ^{{\ '}}{\θ}_ {{\ rm {v}}} ^ {{\ '}}} {|} _ {{\ rm{年代}}}\右)}^ {1/3}\)gydF4y2Ba图所示。gydF4y2Ba3 cgydF4y2Ba中,g是重力加速度。gydF4y2Ba

质量流量估算gydF4y2Ba

沃格尔et al。gydF4y2Ba^20.gydF4y2Ba开发了一种方法来估计shallow-convective sub-cloud-layer顶级质量通量的残余sub-cloud-layer大规模预算和测试实际情况大涡模拟热带大西洋上空。这里的方法是应用于EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}观察,并行奥尔布赖特et al。gydF4y2Ba^22gydF4y2Ba,关闭sub-cloud-layer水分和热量预算和提供一个独立的夹带率约束gydF4y2BaEgydF4y2Ba。除了表面浮力通量估算(参见上一节),所有预算完全来自下投式探空仪的数据。gydF4y2Ba

方程(gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)表达的预算sub-cloud-layer高度gydF4y2BahgydF4y2Ba单位面积上的和持续的密度。gydF4y2Ba\ \(压裂{\偏h}{\部分t} \)gydF4y2Ba代表了时间的波动gydF4y2BahgydF4y2Ba和gydF4y2BaVgydF4y2Ba_hgydF4y2Ba·gydF4y2Ba∇gydF4y2BahgydF4y2Ba其水平平流,gydF4y2BaEgydF4y2Ba是夹带率,gydF4y2BaWgydF4y2Ba中尺度垂直速度(积极向上)gydF4y2Ba米gydF4y2Ba对流质量流量gydF4y2BahgydF4y2Ba。gydF4y2Ba

sub-cloud-layer高度gydF4y2BahgydF4y2Ba被定义为潜在的高度虚拟温度(gydF4y2BaθgydF4y2Ba_vgydF4y2Ba)首次超过density-weighted意味着从100gydF4y2BahgydF4y2Ba通过一个固定的阈值gydF4y2BaϵgydF4y2Ba= 0.2 K(参考文献。gydF4y2Ba^{22gydF4y2Ba,gydF4y2Ba56gydF4y2Ba})。扩展的数据图。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba证实我们的gydF4y2BahgydF4y2Ba通常是接近ATR的飞行高度和gydF4y2BahgydF4y2Ba也独立BCO和房车流星观测的范围内最大的峰值频率雷达云底云分数和第一个测云仪云底高度(没有显示)。这证实了我们的gydF4y2BahgydF4y2Ba同意与最大水平的近基部云分数,这是设置为ATR的目标高度飞行高度,从而评估质量的预算gydF4y2Ba^{31日gydF4y2Ba}。gydF4y2Ba

夹带率gydF4y2BaEgydF4y2Ba代表的深化gydF4y2BahgydF4y2Ba由于小规模sub-cloud-layer前混合。我们使用一种修改版的经典flux-jump模型gydF4y2Ba^{57gydF4y2Ba,gydF4y2Ba58gydF4y2Ba}占有限厚度的过渡层,约150米,厚稳定层分离的混合层云层(见参考。gydF4y2Ba^22gydF4y2Ba详情)。的浮力通量gydF4y2BahgydF4y2Ba描述为一个固定的分数吗gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_egydF4y2Ba表面的浮力通量,gydF4y2Ba\(\眉题{{w} ^{{\ '}}{\θ}_ {{\ rm {v}}} ^ {{\ '}}} {|} _ {{\ rm{年代}}}\)gydF4y2Ba,在这gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_egydF4y2Ba是有效的诱导作用效率。计算sub-cloud-layer浮力跳的最高gydF4y2Ba\(δθ}{\ \ _ {{\ rm {v}}} = \三角洲\θ+ 0.61(\眉题{\θ}\δq + \眉题{q} \δθ\)\)gydF4y2Ba,gydF4y2BaC \三角洲(\ \θ={}_{\θ}({\θ}_ {{\ rm {h +}}} - \眉题{\θ})\)gydF4y2Ba和gydF4y2Ba\ \(δq = {C} _ {q} ({q} _ {h +} \眉题{q}) \)gydF4y2Ba。gydF4y2Ba问gydF4y2Ba是特定的湿度,gydF4y2BaCgydF4y2Ba_问gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba_θgydF4y2Ba占比例系数的不确定性在深度计算的跳跃,下标吗gydF4y2BahgydF4y2Ba+指的价值gydF4y2Ba问gydF4y2Ba或gydF4y2BaθgydF4y2Ba以上gydF4y2BahgydF4y2Ba(计算的平均gydF4y2BahgydF4y2Ba来gydF4y2BahgydF4y2Ba+ 100)gydF4y2Ba\(\眉题{q} \)gydF4y2Ba和gydF4y2Ba\(\眉题θ}{\ \)gydF4y2Ba从50米到混合层平均最高(定义为最大相对湿度低于900米)的高度。最后,gydF4y2BaEgydF4y2Ba是计算gydF4y2Ba

不确定参数gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_egydF4y2Ba,gydF4y2BaCgydF4y2Ba_问gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba_θgydF4y2Ba通过联合估计贝叶斯反演关闭ref的水分和热量预算。gydF4y2Ba^22gydF4y2Ba,产生的最大似然估计gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_egydF4y2Ba= 0.43±0.06 (±1gydF4y2BaσgydF4y2Ba),gydF4y2BaCgydF4y2Ba_问gydF4y2Ba= 1.26±0.34gydF4y2BaCgydF4y2Ba_θgydF4y2Ba= 1.15±0.31。gydF4y2Ba

中尺度垂直速度gydF4y2BaWgydF4y2Ba在gydF4y2BahgydF4y2Ba通过垂直集成计算水平风场的散度衡量下投式探空仪吗gydF4y2Ba^23gydF4y2Ba从表面gydF4y2BahgydF4y2Ba。gydF4y2BaWgydF4y2Ba在低端的中间吗gydF4y2BaαgydF4y2Baref的规模。gydF4y2Ba^46gydF4y2Ba,经常与气候模型的“大规模”。条款gydF4y2BahgydF4y2Ba,gydF4y2BaEgydF4y2Ba和gydF4y2BaWgydF4y2Ba在1小时计算的一个圆,然后聚合3 - h规模(三个圆圈)。gydF4y2Ba

时间变动gydF4y2BahgydF4y2Ba估计线性回归斜率的吗gydF4y2BahgydF4y2Ba计算从30-36试探每3 - h可用圆集。同样,水平平流gydF4y2BahgydF4y2Ba估计的线性回归的总和向东(∂吗gydF4y2BahgydF4y2Ba/∂gydF4y2BaxgydF4y2Ba),向北(∂gydF4y2BahgydF4y2Ba/∂gydF4y2BaygydF4y2Ba)个人的梯度gydF4y2BahgydF4y2Ba,乘以风速度3 - h的意思gydF4y2BahgydF4y2Ba。两个∂gydF4y2BahgydF4y2Ba/∂gydF4y2BatgydF4y2Ba和gydF4y2BaVgydF4y2Ba_hgydF4y2Ba·gydF4y2Ba∇gydF4y2BahgydF4y2Ba只能在3 - h。gydF4y2Ba

默认的gydF4y2Ba米gydF4y2Ba本文所示就是平衡质量流量gydF4y2Ba米gydF4y2Ba=gydF4y2BaEgydF4y2Ba+gydF4y2BaWgydF4y2Ba,繁殖的质量通量诊断直接从出云芯面积分数和垂直速度的大涡模拟gydF4y2Ba^20.gydF4y2Ba。这个平衡gydF4y2Ba米gydF4y2Ba也可以在1小时的一个圆。考虑到∂gydF4y2BahgydF4y2Ba/∂gydF4y2BatgydF4y2Ba和gydF4y2BaVgydF4y2Ba_hgydF4y2Ba·gydF4y2Ba∇gydF4y2BahgydF4y2Ba质量流量的估计导致gydF4y2Ba\ ({M} ^ {{\ '}} = M - \压裂{\偏h}{\部分t} - {V} _ {h} \ cdot \微分算符h \)gydF4y2Ba相比之下,它显示了非常相似的特征gydF4y2Ba米gydF4y2Ba(扩展数据图。gydF4y2Ba3gydF4y2Ba)。这主要是因为平流(−1.3±2.7毫米gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba})和时间波动(0.5±6.8毫米gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba})计算平均约为零,平流项也几乎不变。平流和包容gydF4y2Ba\ \(压裂{\偏h}{\部分t} \)gydF4y2Ba在gydF4y2Ba米gydF4y2Ba′略微提高可变性日时间表(扩展数据图。gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

冷池由蒸发沉淀破坏sub-cloud层的结构和估计gydF4y2BahgydF4y2Ba更健壮。我们因此排除试探,落入冷池在分析使用的标准gydF4y2BahgydF4y2Ba< 400由裁判。gydF4y2Ba^56gydF4y2Ba基于EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一个试探。这些和其他的影响的大小和变化的假设之上gydF4y2Ba米gydF4y2Ba探讨了gydF4y2Ba方法gydF4y2Ba部分观测估计的鲁棒性。还要注意,我们gydF4y2Ba米gydF4y2Ba被定义为(质量)特定的质量流量和速度的单位是。它不同于更熟悉质量通量(以公斤为单位gydF4y2Ba^{−2gydF4y2Ba}年代gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}空气密度),通常假定为常数gydF4y2Ba^{18gydF4y2Ba,gydF4y2Ba59gydF4y2Ba},这是合理的考虑到小测量(平均±密度变化gydF4y2BaσgydF4y2Ba1.104±0.0077公斤米gydF4y2Ba^{−3gydF4y2Ba},不到0.7%的意思)。gydF4y2Ba

尽管1小时规模可变性gydF4y2Ba米gydF4y2Ba可以大量的(例如,第二个3 - h循环集1月26日和2月13日;无花果。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba),中位数估计不确定性是只有20%的3 - h(参见后面的一节)。同时,gydF4y2Ba米gydF4y2Ba有一个相似的大小和安心的相关性(gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.77)的独立gydF4y2Ba米gydF4y2Ba_{可鄙的人gydF4y2Ba}估计从原位湍流测量ATR飞机(扩展数据图。gydF4y2Ba二维gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

质量预算方面表现出不同程度的尺度敏感性(参见讨论裁判。gydF4y2Ba^20.gydF4y2Ba)。扩展数据无花果。gydF4y2Ba2摄氏度gydF4y2Ba和gydF4y2Ba4gydF4y2Ba表明之间的关系gydF4y2BaWgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba在1小时规模略大与3 - h量表(gydF4y2BargydF4y2Ba_{WgydF4y2Ba,gydF4y2Ba米gydF4y2Ba3 hgydF4y2Ba}= 0.60,gydF4y2BargydF4y2Ba_{WgydF4y2Ba,gydF4y2Ba米gydF4y2Ba1 hgydF4y2Ba}= 0.67),而从本质上说,他们是相同的gydF4y2BaEgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba(gydF4y2BargydF4y2Ba_{EgydF4y2Ba,gydF4y2Ba米gydF4y2Ba3 hgydF4y2Ba}= 0.54,gydF4y2BargydF4y2Ba_{EgydF4y2Ba,gydF4y2Ba米gydF4y2Ba1 hgydF4y2Ba}= 0.55)。规模的敏感性gydF4y2BaWgydF4y2Ba从EUREC方差符合无线电探空仪数据gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一艘船数组,即等效半径的差异振幅规模负半径为100 - 300公里gydF4y2Ba^60gydF4y2Ba(如ERA5和图标,与裁判一致。gydF4y2Ba^23gydF4y2Ba)。在ERA5规模表面浮力通量的敏感性,这变化的最重要源泉gydF4y2BaEgydF4y2Ba(扩展数据图。gydF4y2Ba4 bgydF4y2Ba),而规模小得多的敏感性gydF4y2BaWgydF4y2Ba(没有显示)。这可能是因为在表面浮力通量变化主要是由表面风速(扩展数据控制图。gydF4y2Ba4 hgydF4y2Ba)和辐射冷却gydF4y2Ba^{61年gydF4y2Ba},这两个是大规模的。表面风速的自相关系数0.74为为期两天,0.48滞后(图。3 d ref。gydF4y2Ba^22gydF4y2Ba)。虽然弱与天气变化相比,表面风也有明显的昼夜循环gydF4y2Ba^{62年gydF4y2Ba,gydF4y2Ba63年gydF4y2Ba}导致表面的昼夜循环浮力通量(扩展数据图。gydF4y2Ba1 cgydF4y2Ba和裁判。gydF4y2Ba^20.gydF4y2Ba)。一些的昼夜变化gydF4y2BaEgydF4y2Ba因此失去了长时间平均。此外,可变性的时间上下和水平平流gydF4y2BahgydF4y2Ba(方程(gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)减少在更大的尺度上gydF4y2Ba^20.gydF4y2Ba。总之,gydF4y2Ba米gydF4y2Ba变异性减少更大的平均尺度。规模的敏感性gydF4y2BaWgydF4y2Ba大而gydF4y2BaEgydF4y2Ba,这样的贡献gydF4y2BaWgydF4y2Ba来gydF4y2Ba米gydF4y2Ba变化的贡献相比往往会变得更小gydF4y2BaEgydF4y2Ba在更大的尺度。gydF4y2Ba

如上所述,gydF4y2BaEgydF4y2Ba描述了局部流程的净效应,必须从其他数量的统计推断(即意味着sub-cloud-layer增长率或稀释sub-cloud-layer属性)。这就提出了质疑gydF4y2BaEgydF4y2Ba估计本身可能取决于中尺度环境,因此引入伪co-variabilities之间gydF4y2Ba米gydF4y2Ba,gydF4y2BaWgydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba。不确定参数的贝叶斯估计的估计gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_egydF4y2Ba,gydF4y2BaCgydF4y2Ba_问gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba_θgydF4y2Ba是先天的独立的gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaWgydF4y2Ba。此外,在EUREC天气变化gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一个可以解释为保持常数gydF4y2Ba^22gydF4y2Ba。参考gydF4y2Ba^22gydF4y2Ba还探讨了其他因素在多大程度上与残差的贝叶斯适合,发现没有证据表明系统的其他因素的影响,包括风速和剪切gydF4y2Ba^{64年gydF4y2Ba}。正如上面所讨论的,可变性gydF4y2BaEgydF4y2Bascale-sensitive往往是小于gydF4y2BaWgydF4y2Ba和主要是由大规模的控制因素,如表面风速(通过表面浮力通量;扩展的数据图。gydF4y2Ba4 b、hgydF4y2Ba)。此外,gydF4y2BaEgydF4y2Ba和gydF4y2BaWgydF4y2Baanticorrelated (gydF4y2BargydF4y2Ba_{EgydF4y2Ba,gydF4y2BaWgydF4y2Ba}=−0.35;扩展的数据图。gydF4y2Ba4 ggydF4y2Ba)。从anticorrelation统计和身体的尺度参数,我们相信我们的参数化gydF4y2BaEgydF4y2Ba不诱导伪co-variability。gydF4y2Ba

估计的不确定性gydF4y2Ba

为gydF4y2Ba米gydF4y2Ba,gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba估计,我们区分两个不确定性的来源:抽样的不确定性和不确定性估计(或检索)。所有条款,抽样不确定性计算3 - h规模标准误差,gydF4y2Barm \ ({\ {SE}} =σ\ / \√{n} \)gydF4y2Ba3个人1小时圈的值(分别代表约50分钟的飞行或12迭代反演),在其中gydF4y2BaσgydF4y2Ba标准差和吗gydF4y2BangydF4y2Ba圈的数量。gydF4y2Ba

估计的不确定性对每一项的计算是不同的根据基本假设和选择。为gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Bamanufacturer-stated不确定性(即重复性)和一些额外的不确定性源于2%干的修正偏差的光环下投式探空仪(见参考。gydF4y2Ba^28gydF4y2Ba)。因为这种不确定性是相同的所有数据点,估计的不确定性gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba没有显示数据。为gydF4y2BaCgydF4y2Ba估计的不确定性,计算每3 - h圈设置为四个不同的SE的估计gydF4y2BaCgydF4y2Ba,即gydF4y2BaCgydF4y2Ba本身,gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{只有gydF4y2Ba},gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{可鄙的人gydF4y2Ba}和gydF4y2BaCgydF4y2Ba_pmagydF4y2Ba。不确定性估计因此代表了测量原理和空间采样的不确定性gydF4y2Ba^{31日gydF4y2Ba}。个人的进一步的不确定性gydF4y2BaCgydF4y2Ba估计(例如,由于阈值的选择)是被忽视的,灵敏度测试表明,他们比不确定性之间的不同gydF4y2BaCgydF4y2Ba估计gydF4y2Ba^{31日gydF4y2Ba}。gydF4y2Ba

为gydF4y2BaWgydF4y2Ba,平流项gydF4y2BaVgydF4y2Ba_hgydF4y2Ba·gydF4y2Ba∇gydF4y2BahgydF4y2Ba和颞∂波动gydF4y2BahgydF4y2Ba/∂gydF4y2BatgydF4y2Ba,估计不确定性的SE各自回归用于计算。因为∂gydF4y2BahgydF4y2Ba/∂gydF4y2BatgydF4y2Ba从单个的迭代反演计算,它既包含时间和空间变化的gydF4y2BahgydF4y2Ba3 - h的规模和SE膨胀。gydF4y2Ba

表面浮力通量的估算的不确定性是一个组合的不确定性在底层的太平洋和COARE体积通量算法。我们估计的不确定性在底层太平洋通过计算通量的五个不同版本的SE(三个不同固定SST梯度(默认值中位数和中位数±四分位范围,也就是说,−每度0.14 K,每度和−−0.21 K每度0.07 K),一个暂时的不同梯度(图中未显示)和一个与海温(不同的基线AutoNaut CaravelagydF4y2Ba^52gydF4y2Ba而不是RV流星))和添加5%的不确定性COARE算法给出了ref。gydF4y2Ba^50gydF4y2Ba1小时清廉m s的不确定性gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}风速范围。为gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_egydF4y2Ba和ΔgydF4y2BaθgydF4y2Ba_vgydF4y2Ba,我们使用贝叶斯反演的相对不确定性估计不确定性(即,gydF4y2BaσgydF4y2Ba(gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_egydF4y2Ba)/gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_egydF4y2Ba为gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_egydF4y2Ba和的平均值gydF4y2BaσgydF4y2Ba(gydF4y2BaCgydF4y2Ba_问gydF4y2Ba)/gydF4y2BaCgydF4y2Ba_问gydF4y2Ba和gydF4y2BaσgydF4y2Ba(gydF4y2BaCgydF4y2Ba_θgydF4y2Ba)/gydF4y2BaCgydF4y2Ba_θgydF4y2Ba对于ΔgydF4y2BaθgydF4y2Ba_vgydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

不确定性的三个单独的条款gydF4y2BaEgydF4y2Ba传播通过添加部分不确定性在正交产量估算的不确定性gydF4y2BaEgydF4y2Ba。在相同的精神,估计的不确定性传播规模从1小时到3 - h方程的规模和从个人(gydF4y2Ba1gydF4y2Ba)gydF4y2Ba米gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

不确定性的相关性和多元线性回归估计引导(10000重复)。我们交流这些不确定性通过提及25和75四分位数显示的文本和四分位数和2.5%和97.5%分位数(95%置信区间代表)在无花果。gydF4y2Ba4 gydF4y2Ba和扩展数据图。gydF4y2Ba8gydF4y2Ba。除了这里描述的不确定性量化,我们评估的可靠性gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba观察其他的选择和假设gydF4y2Ba方法gydF4y2Ba部分观测估计的鲁棒性。gydF4y2Ba

其他混合指标gydF4y2Ba

其他代理lower-tropospheric混合被用于先前的研究gydF4y2Ba^{5gydF4y2Ba,gydF4y2Ba7gydF4y2Ba,gydF4y2Ba65年gydF4y2Ba}可以估计下投式探空仪的数据和变化相比gydF4y2BaCgydF4y2Ba。这里我们计算边界层垂直平流(BVA)诊断ref。gydF4y2Ba^{65年gydF4y2Ba}定义为gydF4y2Barm \ ({\ {BVA}} = {\ int} _ {0} ^ {{Z} _{\分钟}}W (Z) \压裂{\部分{\ rm {MSE}}}{部分Z \} \ Zρ{rm \ d {}} \)gydF4y2Ba,MSE的潮湿的静态能量,gydF4y2Ba\ ({Z} _{\分钟}\)gydF4y2Ba最小MSE的水平标志着信风区顶部的层(平均海拔2900米)和gydF4y2BaρgydF4y2Ba密度。注意,一个较低的(负面)BVA值表示强的混合。gydF4y2Ba

参考gydF4y2Ba^{65年gydF4y2Ba}发现了一个明显的积极BVA的变化和变化之间的关系gydF4y2BaCgydF4y2Ba从一系列的单列模型实验与IPSL-CM5A模型,它的特点是一个强大的积极的低矮的云层反馈和mixing-desiccation机制(图的存在。gydF4y2Ba4 gydF4y2Ba)。扩展的数据图。gydF4y2Ba4 fgydF4y2Ba显示了BVA之间的显著负相关gydF4y2Ba米gydF4y2Ba在EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一个数据,表明混合好协议的补充定义。小BVA(强混合)也与更大的关联gydF4y2BaCgydF4y2Ba(图中未显示),这是与IPSL-CM5A模型。BVA和绝对的相关性gydF4y2BaCgydF4y2Ba(gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.34),但显著小于之间的相关性gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba(gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.72)。gydF4y2Ba

大气环流模型gydF4y2Ba

云计算分数,净质量流量(向上和向下)和相对湿度计算云基地十耦合模型相互比较项目(生产商)模型:gydF4y2Ba

• 从第五个阶段,四个CMIP5 (ref。gydF4y2Ba^{66年gydF4y2Ba}):CanAM4 (ref。gydF4y2Ba^{67年gydF4y2Ba}),MPI-ESM-LRgydF4y2Ba^{68年gydF4y2Ba},IPSL-CM5A-LRgydF4y2Ba^{69年gydF4y2Ba},HadGEM2-AgydF4y2Ba^{70年gydF4y2Ba}和gydF4y2Ba

• 从第六阶段,六CMIP6 (ref。gydF4y2Ba^{71年gydF4y2Ba}):BCC-CSM2-MRgydF4y2Ba^{72年gydF4y2Ba}CNRM-CM6-1 (ref。gydF4y2Ba^{73年gydF4y2Ba}),IPSL-CM6A-LRgydF4y2Ba^{74年gydF4y2Ba}MIROC6 (ref。gydF4y2Ba^{75年gydF4y2Ba}),MRI-ESM2-0 (ref。gydF4y2Ba^{76年gydF4y2Ba}),HadGEM3-GC31-LLgydF4y2Ba^{77年gydF4y2Ba}

使用设置垂直配置文件在指定地点(名为cfSites CMIP5和CFgydF4y2Ba_{subhrgydF4y2Ba}在CMIP6)由CFMIP提供gydF4y2Ba^34gydF4y2Ba。请注意,gydF4y2Ba米gydF4y2Ba使用方程(从模型不计算gydF4y2Ba1gydF4y2Ba定义),但根据各自的对流参数化方案的模型(见上面的引用)。我们使用大气amip配置从1979年到2008年,选择数据从12月,1月,2月和3月是大致符合冬季条件在EUREC取样gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}答:为每个模型中,两个和6个地点在北大西洋之间交易60-50°W和12到16°N,即BOMEX NTAS EURECgydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}BCO和RICO网站。所有配置文件与云600 hPa(约4.2公里)以上降至确保关注浅对流。我们证实,在大规模环境中,cfSites落入气候贸易积云政权所定义的参考。gydF4y2Ba^40gydF4y2Ba。gydF4y2Ba

云底水平定义为最大水平云分数在870 - 970年间hPa(约400至1300米)。如果最大云分数小于0.25%对于给定的轮廓,云底水平在气候级别最大的云计算分数。每小时云底数据聚合3 - h时间表,这对应于3 - h EUREC的规模gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一个数据,以及每月的时间表。计算的值对(1)平均整个网站聚合到3 - h时间表之前,(2)删除西北热带大西洋附近车站浮标EUREC的上游gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}附近一个圆(51°W和15°N),(3)只关注1月和2月,和(4)排除夜间值外EUREC期间小时取样gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}(没有显示)。gydF4y2Ba

我们使用的热力学组件顶部的云辐射效应的变化(ΔCRE)的大气变暖在给定的动态条件下量化贸易积云的强度辐射反馈。参考gydF4y2Ba^2gydF4y2Ba表明,气候变暖是一个很好的近似的ΔCRE云反馈与辐射计算内核gydF4y2Ba^{78年gydF4y2Ba}。CRE被定义为次全天的区别(所有,包括云)和晴空(clr,云对辐射)认为是透明的净辐射通量下降,CRE =gydF4y2BaRgydF4y2Ba_{所有gydF4y2Ba}−gydF4y2BaRgydF4y2Ba_clrgydF4y2Ba= (LWgydF4y2Ba_clrgydF4y2Ba−LWgydF4y2Ba_{所有gydF4y2Ba})+ (SWgydF4y2Ba_{所有gydF4y2Ba}−西南gydF4y2Ba_clrgydF4y2Ba)= CREgydF4y2Ba_LWgydF4y2Ba+ CREgydF4y2Ba_{西南gydF4y2Ba},gydF4y2BaRgydF4y2Ba总辐射通量和LW SW长波和短波组件,分别。辐射通量的定义积极的下行。ΔCRE变暖是那么简单的差异之间的CRE温暖amip4K (SST)增加4 k制服和amip(控制)模拟,规范化的4 k温差(也就是说,ΔCRE /ΔgydF4y2BaTgydF4y2Ba_{年代gydF4y2Ba}= (CREgydF4y2Ba_{amip4KgydF4y2Ba}−CREgydF4y2Ba_{amipgydF4y2Ba})/ 4 k)。限制贸易的反馈评估积云政权,我们关注ocean-only网格点之间的35°S 35°N和使用ref的政权分区。gydF4y2Ba^40gydF4y2Ba与贸易在每个模拟积云政权(amip或amip4K)定义为拥有一个气候年平均估计反转强度小于1 K,垂直速度700 hPa 0至15 hPa的一天gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}。gydF4y2Ba

观测估计的鲁棒性gydF4y2Ba

应用质量EUREC预算制定gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}下投式探空仪数据涉及到几个定义和阈值的选择。这些选择都取决于约束从独立的数据和关闭ref的水分和热量预算。gydF4y2Ba^22gydF4y2Ba描述的默认配置,它提供了理由gydF4y2Ba方法gydF4y2Ba部分质量通量估算的。然而,重要的是评估和理解质量的敏感性预算估计和关键关系不同的评估选择。gydF4y2Ba

我们首先关注的影响的不同定义sub-cloud-layer高度gydF4y2BahgydF4y2Ba和夹带率gydF4y2BaEgydF4y2Ba平均值和标准偏差(gydF4y2BaσgydF4y2Ba)gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaEgydF4y2Ba,各自的相关性gydF4y2Ba米gydF4y2Ba与gydF4y2BaEgydF4y2Ba和gydF4y2BaWgydF4y2Ba和独立的相关性和平均差gydF4y2Ba米gydF4y2Ba_{可鄙的人gydF4y2Ba}估计从湍流测量ATR飞机上(见扩展数据图。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)。为gydF4y2BahgydF4y2Ba定义,我们把我们违约gydF4y2BahgydF4y2Ba另一种定义,h。包裹’,它定义了gydF4y2BahgydF4y2Ba的水平的中性浮力(density-weighted surface-lifted包裹gydF4y2BaθgydF4y2Ba_vgydF4y2Ba平均从30到80)+ 0.2 KgydF4y2BaθgydF4y2Ba_vgydF4y2Ba过度。使用“h。包裹的导致16米浅的意思gydF4y2BahgydF4y2Ba相比之下,默认。稍浅gydF4y2BahgydF4y2Ba减少ΔgydF4y2BaθgydF4y2Ba_vgydF4y2Ba(分母gydF4y2BaEgydF4y2Ba在方程(公式gydF4y2Ba2gydF4y2Ba)从0.36 K到0.34 K,略有增加gydF4y2BaEgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba大约1.5毫米gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}。虽然gydF4y2BaWgydF4y2Ba这是影响小变化吗gydF4y2BahgydF4y2Ba,由此产生的gydF4y2Ba米gydF4y2Ba稍微减少了相关的独立gydF4y2Ba米gydF4y2Ba_{可鄙的人gydF4y2Ba}相比之下,默认gydF4y2Ba米gydF4y2Ba(gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.69和gydF4y2BargydF4y2Ba= 0.77)。同样的论点适用于链增加和减少阈值gydF4y2BaϵgydF4y2Ba在gydF4y2BahgydF4y2Ba定义±0.05 K。与gydF4y2BaϵgydF4y2BaK = 0.25,而不是0.2 K (case h.eps = 0.25),gydF4y2BahgydF4y2Ba增加31米,通过大ΔgydF4y2BaθgydF4y2Ba_vgydF4y2Ba,减少gydF4y2BaEgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba约3.3毫米gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}。由于薄的过渡层的存在gydF4y2Ba^22gydF4y2Ba的反应,gydF4y2BaϵgydF4y2Ba±0.05 K是非线性和减少gydF4y2BaϵgydF4y2Ba到0.15 K (h.eps = 0.15)导致Δ比例小gydF4y2BaθgydF4y2Ba_vgydF4y2Ba,大约6毫米gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}更大的gydF4y2BaEgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba。35米浅的意思gydF4y2BahgydF4y2Ba与gydF4y2BaϵgydF4y2Ba= 0.15 K也大力增加gydF4y2BaσgydF4y2Ba_EgydF4y2Ba,从而增加之间的关系gydF4y2BaEgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba减少为代价的影响之间的关系gydF4y2BaWgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba(扩展数据图。gydF4y2Ba2摄氏度gydF4y2Ba)。gydF4y2Ba

下一组的选择涉及到夹带率估计。我们测试的影响不同表面浮力通量估计ERA5和房车流星。随着ERA5通量比其他通量大25%,我们规模有相同的意思是dropsonde-derived通量(sbf = ERA5.sc)。“sbf = ERA5。年代c’, the variability inEgydF4y2Ba和gydF4y2Ba米gydF4y2Ba远远大与默认下投式探空仪流量相比,增加他们的相关性。对于“sbf =流星”,默认估计是小的差异(扩展数据图。gydF4y2Ba2 a, bgydF4y2Ba)和相关性gydF4y2Ba米gydF4y2Ba_{可鄙的人gydF4y2Ba}比在其他配置。估计也不受变化的影响这三个系数gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba_egydF4y2Ba,gydF4y2BaCgydF4y2Ba_问gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba_θgydF4y2Ba在裁判估计贝叶斯反演。gydF4y2Ba^22gydF4y2Ba关闭在EUREC水分和能量预算gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}当冷池测深(定义为拥有gydF4y2BahgydF4y2Ba400 < ref。gydF4y2Ba^56gydF4y2Ba)被排除在外(“diffEpars”)。我们进一步比较四种不同的方法计算ΔgydF4y2BaθgydF4y2Ba_vgydF4y2Ba。计算的值gydF4y2BahgydF4y2Ba+的平均值gydF4y2BahgydF4y2Ba来gydF4y2BahgydF4y2Ba+ 50gydF4y2BahgydF4y2Ba+ 150(而不是gydF4y2BahgydF4y2Ba+ 100)也有类似的增加(但更线性)的影响gydF4y2BaϵgydF4y2Ba±0.05 K(请参阅前面的讨论)。使用两个不同的平均高度gydF4y2BaθgydF4y2Ba_vgydF4y2Ba整个混合层(gydF4y2BahgydF4y2Ba在“tvbar = h”和达到的水平gydF4y2Ba问gydF4y2Ba首次低于平均阈值的0.3 g公斤gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}tvbar = qgrad)几乎没有影响的估计。gydF4y2Ba

最后,我们展示的影响计算质量预算包括冷池试探了两套表面浮力通量估计,例“withCP”默认dropsonde-derived通量和“withCP_sbf = ERA5。sc的缩放ERA5通量。在这两种情况下,意味着和gydF4y2BaσgydF4y2Ba两种gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaEgydF4y2Ba增加当冷池(包含匹配的意思吗gydF4y2BaEgydF4y2Baref。gydF4y2Ba^22gydF4y2Ba,包括冷池)。然而,特别是对于默认表面通量(withCP)情况下,相关性gydF4y2Ba米gydF4y2Ba_{可鄙的人gydF4y2Ba}强烈降低。gydF4y2Ba

扩展的数据图。gydF4y2Ba2 a, dgydF4y2Ba也显示了选择的选择总质量流量的影响gydF4y2Ba米gydF4y2Ba′,包括时间变动的贡献和水平平流gydF4y2BahgydF4y2Ba。因为这些额外的条款是平均几乎为零(扩展数据图。gydF4y2Ba3 cgydF4y2Ba),其包含不影响gydF4y2Ba\(\眉题{M} \)gydF4y2Ba。gydF4y2BaσgydF4y2Ba_米gydF4y2Ba而不是增加约1.5毫米gydF4y2Ba^{−1gydF4y2Ba}由于时间波动的显著变化。作为这一项不是很健壮,我们使用更可靠的平衡gydF4y2Ba米gydF4y2Ba作为我们的最佳估计。平衡gydF4y2Ba米gydF4y2Ba也健壮的个体规模1小时的圈(例1 h-scale”)。gydF4y2Ba

总的来说,扩展数据图。gydF4y2Ba2gydF4y2Ba使我们非常有信心在质量预算估计的鲁棒性,因为他们只显示一个适中的灵敏度的各种选择,因为我们可以解释这些敏感的身体。此外,独立的ATRgydF4y2Ba米gydF4y2Ba_{可鄙的人gydF4y2Ba}估计(扩展数据图。gydF4y2Ba二维gydF4y2Ba)和额外的限制gydF4y2BaEgydF4y2Ba从我们补充水分和热量预算的分析参考。gydF4y2Ba^22gydF4y2Ba(虚线在扩展数据图。gydF4y2Ba2 bgydF4y2Ba)为我们提供进一步的可信度评估选择违约。gydF4y2Ba

接下来,我们关注的敏感性之间的关系的关键gydF4y2Ba米gydF4y2Ba,gydF4y2BaCgydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba选定的一组合理的评估选择gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和不同的gydF4y2BaCgydF4y2Ba估计ATR的飞机。扩展的数据图。gydF4y2Ba5gydF4y2Ba显示之间的正相关关系gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaCgydF4y2Ba引人瞩目的是,所有参数选择,平衡gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和总gydF4y2Ba米gydF4y2Ba′。此外,相关性可以忽略不计gydF4y2Ba米gydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba也非常强劲。gydF4y2Ba

扩展的数据图。gydF4y2Ba5 bgydF4y2Ba进一步证实了默认值gydF4y2Ba米gydF4y2Ba的三个独立的估计也有很强的相关性gydF4y2BaCgydF4y2BaATR的飞机。其他估计的选择也是一样的gydF4y2Ba米gydF4y2Ba,一个小整体范围的相关性为0.52 rgydF4y2Ba_{米gydF4y2Ba,gydF4y2BaCgydF4y2Ba}< 0.73。之间的相关性gydF4y2BaCgydF4y2Ba和gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba更多变量之间的不同吗gydF4y2BaCgydF4y2Ba估计和范围gydF4y2Bar \ (0.12 < {} _ {{\ mathcal {r}}, C} < 0.63 \)gydF4y2Ba。也就不足为奇了gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{只有gydF4y2Ba}估计忽略了来自细雨有强烈的相关性gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba云,因为它主要功能被动更受环境湿度的影响比云越活跃,还包括细雨。注意,还有一点点的依赖gydF4y2BargydF4y2Ba(gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba,gydF4y2BaCgydF4y2Ba)gydF4y2Ba米gydF4y2Ba估计,随着案件的h。包裹”和“h.eps = 0.25的结果不同gydF4y2BahgydF4y2Ba因此不同的高度的gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba是评估。gydF4y2Ba

扩展数据图的底部面板。gydF4y2Ba5gydF4y2Ba也证实了鲁棒性相关系数的多元线性回归gydF4y2Ba\(\帽子{C} ={一}_{0}+{一}_ {M} \ widetilde {M} +{一}_ {{\ mathcal {R}}} \ widetilde {{\ mathcal {R}}} \)gydF4y2Ba和标准化回归系数的比值gydF4y2Ba\({}_{}/{一}_ {{\ mathcal {R}}} \)gydF4y2Ba到gydF4y2Ba米gydF4y2Ba估计的选择(扩展数据图。gydF4y2Ba5度gydF4y2Ba)和不同的gydF4y2BaCgydF4y2Ba估计(扩展数据图。gydF4y2Ba5 dgydF4y2Ba)。没有配置gydF4y2Ba\({}_{}/{一}_ {{\ mathcal {R}}} < 1 \)gydF4y2Ba,这表明gydF4y2BaCgydF4y2Ba总是更强耦合gydF4y2Ba米gydF4y2Ba比gydF4y2BaR \ ({\ mathcal {}} \)gydF4y2Ba在观察。略大的值gydF4y2Ba\({}_{}/{一}_ {{\ mathcal {R}}} \)gydF4y2Ba和较小的相关性明显gydF4y2Ba米gydF4y2Ba′。gydF4y2Ba

同时,标准差gydF4y2BaCgydF4y2Ba(gydF4y2BaσgydF4y2Ba_CgydF4y2Ba不同)非常相似gydF4y2BaCgydF4y2Ba估计,包括细雨(在2.1%和3.7%之间,是3.1%gydF4y2BaσgydF4y2Ba_CgydF4y2Ba默认的BASTALIAS lidar-radar协同产品)和仅略低gydF4y2BaCgydF4y2Ba_{只有gydF4y2Ba}估计(1.6%)当使用完整的样品。可变性略有减少在小样本与光环航班,因为它排除了两个大的夜间航班阴沉和两个航班在干燥环境中非常小的云(gydF4y2BaσgydF4y2Ba_CgydF4y2Ba1.7 -2.4%gydF4y2BaCgydF4y2Ba估计包括细雨)。gydF4y2Ba

总的来说,扩展数据图。gydF4y2Ba5gydF4y2Ba演示了观察到的不敏感性关系广泛的配置。因此,我们得出这样的结论:混合和云之间的关系EUREC期间观察到的gydF4y2Ba^{4 gydF4y2Ba}一个非常健壮。gydF4y2Ba