气溶胶-云相互作用模拟的重大挑战：火山喷发揭示气候模型系统性低估云量响应

《Nature Communications》：Challenges in global climate models to represent cloud response to aerosols: insights from volcanic eruptions

本期推荐：为破解气溶胶-云相互作用(ACI)这一气候预测最大不确定性源，研究团队利用2014年Holuhraun火山喷发自然实验，通过多模型对比揭示：尽管云光学厚度响应模拟合理，但所有6个全球气候模型(GCM)均系统性低估云覆盖响应(dlnLCC/dlnNd)，这一偏差是ACI冷却效应不确定性的主要驱动，对改进气候敏感性估算具有紧迫意义。

　　

当全球地表温度在2024年创下较工业化前水平升高1.55°C的纪录时，气候变化的紧迫性再次敲响警钟。然而，气候预测仍面临巨大不确定性，其中最大的未知数之一便是气溶胶如何影响云层——这一被称为气溶胶-云相互作用(ACI)的过程。尽管卫星观测和模型模拟已取得长足进步，但云对气溶胶变化的敏感性(dlnCloud/dlnAerosol)仍难以约束，不同模型间的差异可达十倍以上，严重影响了未来气候预测的可靠性。

问题的核心在于缺乏大规模观测约束来校准全球气候模型(GCM)。转机出现在2014年，冰岛Holuhraun火山持续数月的喷发向北大西洋释放了大量硫酸盐气溶胶，形成了一个天然实验室。这一独特事件被《自然·通讯》最新研究捕捉，由Yu Wang领衔的国际团队通过机器学习技术从卫星观测中提取了具有全球云代表性的观测约束，并对六种不同的GCM展开了全面评估。

研究方法上，团队采用多模型比较框架，利用VolcACI协议模拟火山喷发情景，通过对比控制实验和火山气溶胶实验量化云敏感性。关键技术包括机器学习反演观测约束、多种云参数化方案测试(如REF、P3、PROG_CC等)、以及CMIP6历史数据验证全球代表性。

多模型ACI结构不确定性

研究显示，Twomey效应(-dlnR_e/dlnN_d= 0.15-0.32)在六种GCM中相对较好地落在观测约束的90%置信区间内，但普遍略低于中位数。液态水路径调整(dlnLWP/dlnN_d)则被多数模型高估，其中ECHAM6.3-HAM2.3和ECHAM6.3-SALSA2.0表现出过强的响应。有趣的是，云光学厚度响应(dlnCOD/dlnN_d)在所有模型中均合理模拟，但这主要源于Twomey效应的低偏差与LWP调整的高偏差相互补偿所致。

最显著的发现是云覆盖响应(dlnLCC/dlnN_d)的系统性低估——几乎所有模型都落在观测约束的90%置信区间之外，仅ECHAM6.3-SALSA2.0触及下限。这表明当前最先进的气候模型"极不可能"捕捉到气溶胶诱导的云量增加，暴露出GCM中气溶胶与云覆盖参数化之间缺乏物理连接的根本缺陷。

多方案ACI结构不确定性

为探究不确定性根源，团队以ECHAM6.3-HAM2.3为平台测试了五种云方案。结果显示，即使采用依赖液态水含量的XR方案或预后云量方案PROG_CC，云覆盖响应仍被严重低估。这表明当前云覆盖方案存在主要结构不确定性，需从根本上改进夹卷、降水形成等关键过程的表现。

ACI参数不确定性

通过调整云微物理过程参数(如自动转化率、相对湿度阈值、夹卷率等)，研究发现诊断性云方案(REF)的扰动运行仅略微增加云覆盖敏感性，但仍远低于观测范围，且副作用是LWP调整偏差进一步增大。而预后云方案(PROG_CC)对参数扰动相对不敏感，凸显了通过微物理过程影响云覆盖响应的复杂性。

全球代表性与稳健性

通过对比Holuhraun区域与全球云 regime 分布，以及CMIP6模拟中人为气溶胶的全球云敏感性，研究证实火山案例具有全球代表性。集合模拟分析表明，模型内部变率引入的不确定性远小于GCM与观测之间的差距，确保了结论的稳健性。

研究结论强调，减少ACI不确定性需双管齐下：既要改进云光学厚度响应的过程模拟以实现"正确的原因得到正确的结果"，更要发展能更好表征云覆盖响应物理机制的新方案。高分辨率大涡模拟与机器学习结合被寄予厚望，而利用IMO船舶排放减少等新自然实验与Holuhraun案例结合，将为不同全球条件下ACI研究提供更全面视角。

该研究的重要意义在于首次利用大规模观测约束系统揭示了GCM在云覆盖响应模拟中的共性缺陷，为改进气候模型指明了明确方向。鉴于云变化对气候能量收支的关键影响，解决这一偏差对提高气候敏感性估算精度、降低气候预测不确定性具有里程碑意义。