DOI: https://doi.org/10.5194/acp-26-1847-2026
تاريخ النشر: 2026-02-05
المؤلف: Étienne Vignon وآخرون
الموضوع الرئيسي: الهباء الجوي والغيوم
نظرة عامة
تتناول هذه الورقة البحثية التحديات المتعلقة بتمثيل السحب ذات الطور المختلط (MPCs) في نماذج المناخ، لا سيما عند خطوط العرض العالية، حيث تؤثر هذه السحب بشكل كبير على تدفقات الإشعاع وتقديرات ذوبان الجليد. تستخدم الدراسة نموذجًا جديدًا يعتمد على الفيزياء لتقسيم الطور الذي يدمج التفاعلات بين الميكروفزيائية والديناميات على مقياس دون الشبكة، مما يمكّن النموذج من محاكاة بنية السحب ذات الطور المختلط في طبقة الحدود القطبية بدقة. تشير النتائج إلى أن النموذج يلتقط بنجاح حلقة التغذية الراجعة الإيجابية للتبريد الإشعاعي وإنتاج الاضطراب المرتبط بالماء السائل المتجمد (SLW) في قمم السحب. ومع ذلك، تكشف أيضًا أن محتوى الماء السائل والجليدي مُبالغ فيه، وأن الاضطراب محصور بشكل مفرط بالقرب من قمة السحابة، على الأرجح بسبب غياب نموذج لتدفقات الهبوط الحملية.
تسلط تقييم نموذج الدورة الجوية العامة LMDZ (GCM) من خلال محاكاة عمود واحد الضوء على قيود النموذج في تمثيل السحب المرتبطة بالسطح وغير المرتبطة بالسطح بدقة. بينما يحسن تقسيم الطور الجديد تمثيل حالة ISDAC، إلا أنه لا يزال يواجه صعوبة مع حالة M-PACE. تؤكد الدراسة على أهمية معايرة المعلمات التي تتحكم في إنتاج SLW بواسطة الاضطراب دون الشبكة لتعزيز دقة النموذج. يُوصى بالعمل المستقبلي لتقييم النموذج الجديد في المحاكاة الإقليمية ثلاثية الأبعاد ولتنقيح مخطط هطول الجليد، بالإضافة إلى إعادة النظر في مخطط الحمل الضحل لتحسين حساب الخلط الهبوطي في السحب غير المرتبطة بالسطح. يهدف هذا التطوير المستمر إلى تحسين تمثيل السحب ذات الطور المختلط في طبقة الحدود القطبية في نماذج المناخ، مما يسهم في تحسين توقعات المناخ بدقة أكبر.
مقدمة
تسلط المقدمة الضوء على التحديات الكبيرة التي تطرحها السحب ذات الطور المختلط (MPCs) في التنبؤ بالطقس العددي ونماذج المناخ، لا سيما فيما يتعلق بتمثيلها في مشاريع المقارنة بين النماذج المتصلة (CMIP). تساهم MPCs، خاصة تلك التي تكون على ارتفاع منخفض، في تحيزات كبيرة في تدفقات الإشعاع ودرجات حرارة السطح فوق المحيط الجنوبي، والتي يمكن تخفيفها جزئيًا من خلال الضبط المستهدف. ومع ذلك، فإن نماذج السحب دون الشبكة الحالية لا تلتقط الفيزياء الأساسية لـ MPCs بشكل كافٍ، مما يؤدي إلى تعويضات في الأخطاء التي تعتم على دقة النموذج. تعتبر حساسية المناخ التوازني لنماذج CMIP حساسة بشكل ملحوظ لمحتوى الماء السائل المحاكى في MPCs الجنوبية، حيث تعزز قطرات الماء السائل المتجمد (SLW) من البياض السحابي وعمق الإشعاع، مما يؤثر على الإشعاع قصير وطويل الموجة.
تُعزى مرونة MPCs في طبقة الحدود في المناطق القطبية، على الرغم من عدم استقرار قطرات SLW الديناميكي الحراري، إلى التفاعلات بين الاضطراب والميكروفزيائية والإشعاع. يحدث تكوين SLW من خلال التبريد الأديباتي أثناء الارتفاعات الاضطرابية، بينما يحد نقص جزيئات تجميد الجليد (INPs) من عمليات التجميد غير المتجانسة. تناقش المقدمة الربط والفصل بين MPCs والسطح، مما يؤثر على خصائصها الميكروفزيائية ونقل INPs البحرية. على الرغم من التقدم في نماذج المحاكاة الكبيرة (LES) ونماذج حل السحب، تكافح نماذج الدورة الجوية العامة (GCMs) لمحاكاة الهيكل العمودي وخصائص MPCs الميكروفزيائية بدقة، لا سيما في السيناريوهات غير المرتبطة بالسطح. تقترح الورقة نموذجًا يعتمد على الفيزياء يدمج الميكروفزيائية مع الديناميات على مقياس دون الشبكة لتحسين تمثيل MPCs في طبقة الحدود القطبية في GCMs، مما يمهد الطريق للأقسام التالية التي تفصل المنهجية والنتائج.
النتائج
تُعرض نتائج محاكاة نموذج LMDZ للعمود الواحد (SCM) لحالات M-PACE وIS-DAC، مع التركيز على ثلاثة تكوينات: CTRL وR25 وTEST. تستخدم محاكاة CTRL تقسيم الطور الافتراضي بناءً على دالة درجة حرارة مستمرة. في المقابل، يستخدم R25 تقسيم الطور القياسي كما هو موضح من قبل Raillard وآخرون (2025)، بينما يتضمن TEST نسخة معدلة تأخذ في الاعتبار تأثير تفريغ السحب على التشبع الفائق داخل السحب.
من المهم ملاحظة أن المعلمات الرئيسية التي تحكم فيزياء LMDZ، باستثناء تلك الخاصة بديناميات السحب الباردة، قد تم معايرتها بناءً على سيناريوهات طبقة الحدود والسحب الدافئة، كما هو موضح من قبل Hourdin وآخرون (2021). تُحافظ المعلمات الفريدة لنموذج تقسيم الطور الجديد على إعداداتها الافتراضية، كما هو مفصل في الجدول 1. الفرق الحاسم بين تكوينات R25 وTEST هو أنه في R25، يتم تعيين المعلمة $\gamma_E$ إلى 0، مما يؤثر على تمثيل النموذج لميكروفزيائية السحب.
المناقشة
في هذا القسم، يناقش المؤلفون إعداد النمذجة والمحاكاة لنموذج المناخ العالمي LMDZ (GCM)، مع التركيز بشكل خاص على نمذجة السحب ذات الطور المختلط (MPCs). يستخدم نموذج LMDZ GCM، الذي هو جزء من نموذج نظام الأرض IPSL-CM، نهج تدفق الكتلة-التشتت لتحديد تدفقات الاضطراب العمودية في طبقة الحدود. تم تحديث مخطط الطاقة الحركية الاضطرابية (TKE) لتعزيز الخصائص العددية وقابلية الضبط. يعتمد نموذج السحب على مخطط إحصائي يستخدم دالة كثافة الاحتمال (PDF) دون الشبكة لمحتوى الماء الكلي، مما يسمح بتشخيص تغطية السحب والمحتوى المحدد. يؤكد المؤلفون على أهمية تمثيل ديناميات السحب بدقة، لا سيما في سحب الستراتوسيمولوس، من خلال دمج نموذج العمود الحراري ونموذج تقسيم الطور الجديد الذي طوره Raillard وآخرون (2025).
يتناول المؤلفون أيضًا التعديلات اللازمة لالتقاط إنتاج الماء السائل المتجمد (SLW) في سحب طبقة الحدود الحملية، مع تسليط الضوء على أدوار الإدخال والتفريغ في تعديل التشبع الفائق داخل السحب. يقدمون تعديلات على نموذج تقسيم الطور لأخذ التفاعلات بين الأعمدة الحرارية والهواء المحيط في الاعتبار، والتي تعتبر حاسمة لمحاكاة خصائص السحب بدقة في هذه البيئات. يتم تقييم أداء نموذج LMDZ من خلال محاكاة نموذج العمود الواحد (SCM) لدراستين حالتين، M-PACE وISDAC، اللتين توفران ظروفًا متباينة لتقييم قدرة النموذج على تمثيل MPCs. تشير النتائج إلى أنه بينما يلتقط النموذج الميزات الرئيسية لبنية السحب ومحتوى الماء، تظل خيارات المعايرة وضبط المعلمات حاسمة لتحقيق محاكاة واقعية. يقترح المؤلفون استخدام تجارب مجموعة المعلمات المضطربة (PPE) لاستكشاف حساسية النموذج لمختلف المعلمات، لا سيما تلك المتعلقة بعمليات الطور السحابي وهطول الجليد.
DOI: https://doi.org/10.5194/acp-26-1847-2026
Publication Date: 2026-02-05
Author(s): Étienne Vignon et al.
Primary Topic: Atmospheric aerosols and clouds
Overview
This research paper addresses the challenges of representing mixed-phase clouds (MPCs) in climate models, particularly at high latitudes, where these clouds significantly influence radiative fluxes and cryosphere melting estimates. The study employs a new physically-based parameterization of phase partitioning that incorporates interactions between microphysics and subgrid-scale dynamics, enabling the model to accurately simulate the structure of decoupled polar boundary-layer MPCs. The findings indicate that the model successfully captures the positive feedback loop of radiative cooling and turbulence production associated with supercooled liquid water (SLW) at cloud tops. However, it also reveals that the liquid and ice water content is underestimated, and turbulence is overly confined near the cloud top, likely due to the absence of a parameterization for convective downdrafts.
The assessment of the LMDZ Atmospheric General Circulation Model (GCM) through single-column simulations highlights the model’s limitations in accurately representing both surface-coupled and surface-decoupled clouds. While the new phase partitioning improves the representation of the ISDAC case, it still struggles with the M-PACE case. The study emphasizes the importance of calibrating parameters that control SLW production by subgrid turbulence to enhance model accuracy. Future work is recommended to evaluate the new parameterization in three-dimensional regional simulations and to refine the ice precipitation scheme, as well as to revisit the shallow convection scheme to better account for downward mixing in surface-decoupled clouds. This ongoing development aims to improve the representation of polar boundary-layer MPCs in climate models, ultimately contributing to more accurate climate predictions.
Introduction
The introduction highlights the significant challenges posed by mixed-phase clouds (MPCs) in numerical weather prediction and climate models, particularly regarding their representation in the Coupled Model Intercomparison Projects (CMIP). MPCs, especially low-level ones, contribute to substantial biases in radiative fluxes and surface temperatures over the Southern Ocean, which can be partially mitigated through targeted tuning. However, existing subgrid cloud parameterizations inadequately capture the underlying physics of MPCs, leading to error compensations that obscure model accuracy. The equilibrium climate sensitivity of CMIP models is notably sensitive to the simulated liquid water content in austral MPCs, as supercooled liquid water (SLW) droplets enhance cloud albedo and optical depth, thereby affecting shortwave and longwave radiation.
The resilience of boundary-layer MPCs in polar regions, despite the thermodynamic instability of SLW droplets, is attributed to interactions among turbulence, microphysics, and radiation. The formation of SLW occurs through adiabatic cooling during turbulent updrafts, while the scarcity of ice nucleating particles (INPs) limits heterogeneous freezing processes. The introduction discusses the coupling and decoupling of MPCs with the surface, which influences their microphysical properties and the transport of marine INPs. Despite advancements in large eddy simulation (LES) and cloud-resolving models, General Circulation Models (GCMs) struggle to accurately simulate the vertical structure and microphysical properties of MPCs, particularly in surface-decoupled scenarios. The paper proposes a physically-based parameterization that integrates microphysics with subgrid-scale dynamics to improve the representation of polar boundary-layer MPCs in GCMs, setting the stage for subsequent sections detailing the methodology and findings.
Results
The results of the LMDZ Single Column Model (SCM) simulations for the M-PACE and IS-DAC cases are presented, focusing on three configurations: CTRL, R25, and TEST. The CTRL simulations utilize the default phase partitioning based on a continuous temperature function. In contrast, R25 employs the standard phase partitioning parameterization as outlined by Raillard et al. (2025), while TEST incorporates an adapted version that accounts for plume detrainment’s effect on in-cloud supersaturation.
It is important to note that the key parameters governing LMDZ’s physics, excluding those specific to cold cloud dynamics, have been calibrated based on boundary-layer and warm cloud scenarios, as described by Hourdin et al. (2021). The parameters unique to the new phase partitioning approach are maintained at their default settings, as detailed in Table 1. A critical distinction between the R25 and TEST configurations is that in R25, the parameter $\gamma_E$ is set to 0, which influences the model’s representation of cloud microphysics.
Discussion
In this section, the authors discuss the modeling and simulation setup of the LMDZ Global Climate Model (GCM), particularly focusing on the parameterization of mixed-phase clouds (MPCs). The LMDZ GCM, part of the IPSL-CM Earth System Model, employs an Eddy Diffusivity-Mass Flux approach to parameterize turbulent vertical fluxes in the boundary layer. The turbulent kinetic energy (TKE) scheme has been updated to enhance numerical properties and tunability. The cloud parameterization is based on a statistical scheme that utilizes a subgrid Probability Density Function (PDF) for total water content, allowing for the diagnosis of cloud cover and specific content. The authors emphasize the importance of accurately representing cloud dynamics, particularly in stratocumulus clouds, through the integration of the Thermal Plume Model and the new phase partitioning parameterization developed by Raillard et al. (2025).
The authors also address the adaptations necessary for capturing supercooled liquid water (SLW) production in convective boundary layer clouds, highlighting the roles of entrainment and detrainment in modulating in-cloud supersaturation. They introduce modifications to the phase partitioning parameterization to account for interactions between thermal plumes and surrounding air, which are critical for accurately simulating cloud properties in these environments. The performance of the LMDZ model is evaluated through Single Column Model (SCM) simulations of two case studies, M-PACE and ISDAC, which provide contrasting conditions for assessing the model’s ability to represent MPCs. The results indicate that while the model captures key features of cloud structure and water content, calibration choices and parameter tuning remain crucial for achieving realistic simulations. The authors propose using Perturbed Parameter Ensemble (PPE) experiments to explore the sensitivity of the model to various parameters, particularly those related to cloud phase and ice precipitation processes.