基于飞机观测对中国东部CCN活化特征的研究:垂直分布、粒径分布和机器学习定量分析
ID:692 View Protection:ATTENDEE Updated Time:2026-04-04 09:07:07 Hits:135 Oral Presentation

Start Time:2026-04-27 17:50(Asia/Shanghai)

Duration:10min

Session:S2-13 专题2.13 云物理、气溶胶-云相互作用与极端降水事件 » F47专题2.13 云物理、气溶胶-云相互作用与极端降水事件(4月27日下午)

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Abstract
云凝结核(CCN)是影响云滴形成及云微物理过程的关键因子。本研究基于机载观测数据,在不同气溶胶垂直结构(Decrease、Increase、Stable)及过饱和度(SS)条件下,结合GAM与SHAP方法分析CCN数浓度(NCCN)的影响机制。NCCN近地面可达10³ cm⁻³,并随高度总体递减;不同SS下CCN活化率随高度呈现“先增—后减—再增”的变化趋势,并在约4000 m处出现低于低值(SS≤0.6时为3%~8%,SS>0.6时为21%和35%),同时SS≥0.8情形下整体活化率更高。CCN谱呈单峰分布,SS=0.2时峰值粒径约为2 μm,随SS升高至1.0增大至约5 μm。不同气溶胶垂直结构下CCN谱形态相似,但小粒径气溶胶浓度(SA)较高时对应更高的峰值浓度。云外温度(T)和SA与NCCN呈显著正相关,且Stable条件下整体相关性弱于Increase和Decrease。云内T仍为正相关,而SA相关性减弱并出现负相关,Ni、Nc、LWC和IWC均与NCCN呈负相关。不同情形下T(11%–56%)、SA(9%–45%)、相对湿度(RH,7%–40%)及风速(WS,3%–27%)为主导因子,Increase情形下T的主导性有所下降。其中,T在Decrease和Increase条件下主要表现为正贡献,在Stable条件下多为负贡献;SA整体表现为正贡献。此外,T和SA的Shap贡献总体随因子值增加而增加,在高值区间呈正贡献;RH在云外约60%及云内约80%附近存在拐点,表现出显著的非线性影响。
 
Keywords
飞机观测;CCN活化特征,;机器学习
Speaker
卢以宸
学生 南京信息工程大学

Submission Author
卢以宸 南京信息工程大学
王红磊 南京信息工程大学
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  • Conference Date

    Apr 25

    2026

    to

    Apr 29

    2026

  • Apr 07 2026

    Draft paper submission deadline

  • Jun 17 2026

    Registration deadline

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