文献精读:用云辐射强迫的变化量化云反馈合理吗?

Soden et al., 2004

题目:On the Use of Cloud Forcing to Estimate Cloud Feedback

1.部分辐射扰动方法(Wetherald and Manabe)

利用离线辐射传输计算来计算个别变量扰动对大气顶辐射的影响 ,该扰动仅由两种气候状态之间云特性的变化引起。
云变化引起的辐射的变化很明确,我们可以直接计算云反馈。
△CRE=R(T,C′,r,αs)−R(T,C,r,αs)\triangle CRE=R(T, C^ ′,r, α_s )−R( T, C, r, α_s )CRE=R(T,C,r,αs)R(T,C,r,αs)
其中C′=C+△CC^′=C+\triangle CC=C+C 表示扰动气候中云属性的变化

2.海面温度扰动法(Cess)

计算两种海温实验下的 △CRF\triangle CRFCRF (云辐射强迫,即有云时—晴空时的大气顶辐射通量)。
很大一部分可能来自云对晴空反馈的影响,云层掩盖了非云反馈(例如温度、水汽和地表反照率)。(colman)

△CRF=[R(T′,C′,r′,αs′)−R(T′,0,r′,αs′)]−[R(T,C,r,αs)−R(T,0,r,αs)]\triangle CRF=[R(T^′,C^′ ,r^′, α_s^′ )−R( T^′, 0, r^′, α_s^′ )]-[R(T,C ,r, α_s )−R( T, 0, r, α_s )]CRF=[R(T,C,r,αs)R(T,0,r,αs)][R(T,C,r,αs)R(T,0,r,αs)]

△C=0\triangle C=0C=0时,△CRE\triangle CRECRE是为0的,但是:

△CRF=[R(T′,C,r′,αs′)−R(T′,0,r′,αs′)]−[R(T,C,r,αs)−R(T,0,r,αs)]=[R(T′,C,r′,αs′)−R(T,C,r,αs)]−[R(T′,0,r′,αs′)−R(T,0,r,αs)]\triangle CRF=[R(T^′,C ,r^′, α_s^′ )−R( T^′, 0, r^′, α_s^′ )]-[R(T,C ,r, α_s )−R( T, 0, r, α_s )]=[R(T^′,C ,r^′, α_s^′ )−R(T,C ,r, α_s )]-[R( T^′, 0, r^′, α_s^′ )−R( T, 0, r, α_s )]CRF=[R(T,C,r,αs)R(T,0,r,αs)][R(T,C,r,αs)R(T,0,r,αs)]=[R(T,C,r,αs)R(T,C,r,αs)][R(T,0,r,αs)R(T,0,r,αs)]

即有云时的 两种状态下非云反馈对辐射影响 减去无云时 两种状态下非云反馈辐射的影响

这一项就代表了云遮蔽C对非云反馈的影响,令晴空反馈被高估,导致基于△CRF\triangle CRFCRF的云反馈被低估。

3.注意

所以我们在计算CRE(仅仅由云带来的辐射效应)的时候,是不包括非云反馈的影响的。

假设我们评估CMIP5模式与CMIP6模式历史实验中的CRE,也就是一个状态为CMIP5,一个状态为CMIP6的时候,CMIP6相比于CMIP5的偏差:
△CRE=(1−αobs)△(S↓−S↓,clr)−△(F↑−F↑,clr)\triangle CRE=(1-\alpha_{obs})\triangle (S^\downarrow-S^{\downarrow,clr})-\triangle (F^\uparrow-F^{\uparrow,clr})CRE=1αobs(SS,clr)(FF,clr)

(zhang et al., 2023) 这个论文讲的是地表CRE,我给的是大气顶CRE。

内容概要:本文介绍了一个基于冠豪猪优化算法(CPO)的无人机三维路径规划项目,利用Python实现了在复杂三维环境中为无人机规划安全、高效、低能耗飞行路径的完整解决方案。项目涵盖空间环境建模、无人机动力学约束、路径编码、多目标代价函数设计以及CPO算法的核心实现。通过体素网格建模、动态障碍物处理、路径平滑技术多约束融合机制,系统能够在高维、密集障碍环境下快速搜索出满足飞行可行性、安全性与能效最优的路径,并支持在线重规划以适应动态环境变化。文中还提供了关键模块的代码示例,包括环境建模、路径评估CPO优化流程。; 适合人群:具备一定Python编程基础优化算法基础知识,从事无人机、智能机器人、路径规划或智能优化算法研究的相关科研人员与工程技术人员,尤其适合研究生及有一定工作经验的研发工程师。; 使用场景及目标:①应用于复杂三维环境下的无人机自主导航与避障;②研究智能优化算法(如CPO)在路径规划中的实际部署与性能优化;③实现多目标(路径最短、能耗最低、安全性最高)耦合条件下的工程化路径求解;④构建可扩展的智能无人系统决策框架。; 阅读建议:建议结合文中模型架构与代码示例进行实践运行,重点关注目标函数设计、CPO算法改进策略与约束处理机制,宜在仿真环境中测试不同场景以深入理解算法行为与系统鲁棒性。
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