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基于大涡模拟的浅积云自相似性
ID：696
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2026-04-04 09:07:59 Hits：146
Oral Presentation
Start Time：2026-04-27 14:55（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 »
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Abstract
浅积云与其周围干空气的湍流混合，对云的发展以及微物理演变至关重要。然而，决定上述交换过程强弱的云-环境界面，其几何特征目前仍缺乏准确的定量刻画。现有研究多采用基于“面积-周长法”的分形维数来表征云的形态，但其前提假设为云的边界是严格自相似的。
基于 Cloud Botany 大涡模拟（LES）数据集，本研究发现该假设在实际演变中往往不成立。研究表明，基于面积-周长法计算的分形维数会系统性地低估云边界的几何复杂性；相比之下，盒计数法能够更准确、稳健地捕捉云边界的不规则性。这两种算法计算结果之间的相对偏差，恰好可以作为量化云体“偏离自相似性程度”的一个有效指标。我们发现，这种偏离程度会随着云体尺度、环境风速以及云体横纵比的增加而显著增大，并且与地表降水的增强密切相关。该指标不仅能准确定量云边界的几何不规则性，还有望改善气候模型对流参数化方案中对侧向混合过程的物理表征。
基于 Cloud Botany 大涡模拟（LES）数据集，本研究发现该假设在实际演变中往往不成立。研究表明，基于面积-周长法计算的分形维数会系统性地低估云边界的几何复杂性；相比之下，盒计数法能够更准确、稳健地捕捉云边界的不规则性。这两种算法计算结果之间的相对偏差，恰好可以作为量化云体“偏离自相似性程度”的一个有效指标。我们发现，这种偏离程度会随着云体尺度、环境风速以及云体横纵比的增加而显著增大，并且与地表降水的增强密切相关。该指标不仅能准确定量云边界的几何不规则性，还有望改善气候模型对流参数化方案中对侧向混合过程的物理表征。
Keywords
云降水,浅积云,分形维数
Speaker
宋其其
研究生 南京信息工程大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
Apr 25
2026
toApr 29
2026
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Apr 07 2026
Draft paper submission deadline
-
Jun 17 2026
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