云在天气模型中比在气候模型中更容易模拟吗?

Question

云强迫仍然是气候模拟中辐射强迫的主要不确定性之一，因为它(和参数化)有太多的不确定性。但也因为云发展的时间尺度比气候模型运行的时间尺度短得多。

所以我很好奇:在天气模型的短时间内，云是否更容易模拟?还是说他们仍然是一个可以模拟的野兽?

Answer 1

这个问题的答案取决于你想要模拟什么样的过程。如你所知，短期/中期天气预测模型和气候模型有非常不同的应用和目标。

由于短程天气预报模型通常比气候模型的分辨率高得多(~1-10公里对~50-200公里)，它几乎总是更擅长模拟在特定位置和时间形成的云。云和雨的预测能力在天气尺度锋面和地形特征附近较强，而在零星的、小规模的热带雷暴中较弱。在非常高分辨率的NWP模式(2-3公里或更小)中，对流和云可以在不使用任何云参数化方案的情况下得到很好的模拟。然而，云和降雨仍然难以非常准确地模拟或预测。

另一方面，由于网格分辨率非常低，气候模式的真正目标只能是正确模拟更大地理区域在较长时间内的云雨发生频率和数量。在气候中，云在辐射反馈中起着重要作用。气候模式仍然依赖云参数化方案。

Answer 2

在天气预报中准确地预测云、雨等也是一项挑战。与气候应用相比，天气预报的优势在于来自初始条件的云信息可以改善模型中的云表示。不幸的是，由于云的生命周期有限，这些信息在模型中不会持续那么长时间。然而，对于短期预报来说，同化卫星和雷达数据可以在数值天气预报中有利于云，这在气候模拟中是不可能的。