平流层混合特性的观测数据处理及数值模式研究

It is important to study the physical and chemistry processes in the stratosphere because the important role played by the stratosphere. Understanding the mixing processes in the stratosphere is necessary due to its important role in the transport of chemical tracers there. The existed studies mostly concentrate on advection process in the stratosphere, such as the residual circulation, instead of the mixing processes. The CH4 inverse model is a important tool for measuring CH4 emissions on the global-scale, but the inaccuracies in the stratosphere if the model degrade the reliability of the retrievals. Representing the stratospheric mixing well is a necessary condition for a model to correctly simulate chemical tracer distributions in the stratosphere. This work aims to study the temporal and spatial variations of stratospheric mixing properties and their mechanisms, such as the relation between the mixing processes and atmospheric waves, by using stratospheric satellite observations and numerical models; evaluate the ability of current chemical transport models to simulate stratospheric mixing properties and CH4, and approaches for improvement. The results of this work will deepen our understanding to stratospheric mixing processes, and providing advices to improve the chemical transport model and the inverse model for CH4 liked stratospheric long-lived tracers.

平流层是地球大气的重要组成部分，研究其中的物理和化学过程有重要意义。由于平流层的混合过程对其中化学物质的传输的重要影响，深入理解混合过程显的必要。以往的工作对平流层中的平流输送过程，如剩余环流，关注较多而对混合过程较少。CH4反演模式是获取其全球尺度释放源分布的重要工具，但其在平流层的误差降低了反演结果的可信度。合理表示混合过程是模式正确模拟平流层化学物质分布的必要条件。此项目拟采用平流层卫星的观测资料和数值模式研究平流层混合特性的时空变化及其产生机理，如其与各种大气波的联系；当前化学传输模式模拟平流层混合特性和CH4时空分布的能力和改善途径。项目研究将加深对平流层混合过程的认知，给平流层中生命期与CH4相似的大气成分的化学传输模式和反演模式的改进提供参考。

平流层内的等熵混合过程对其中化学物质的传输和分布有重要影响，研究这种混合过程是必要的。以往的工作对平流层中的平流输送过程，如剩余环流，关注较多而对混合过程较少。当前，无论是大尺度的剩余环流还是小尺度的混合过程都缺乏观测资料的支持。使得模式中平流层的传输过程有较大不确定性。其中一个后果就是利用top-down方法估计甲烷等温室气体的地表排放存在很大的误差。而像甲烷这样的温室气体源/汇知识的欠缺会直接导致对未来气候变化预测的不确定性。另一个方面是在化学气候模式中平流层的传输过程亦相当重要。如果该模式对平流层的化学物质分布无法给出合理的表达，则其所模拟的气候状态也会出现偏差。本项目利用MIPAS卫星观测数据诊断出了平流层等熵混合过程的强弱，并基于此评估了常用的的反演模式TM5-4DVAR中平流层混合传输的强度。结果表明在常用的模式分变率下模式高估了甲烷的等熵混合传输，这将使得该模式反演的甲烷地表排放量出现偏差。虽然本项目只对此一个模式做了评估，但项目所获得的数据可以用来评估其他反演模式甚至化学气候模式中平流层的等熵混合传输的误差大小。根据本项目的结果，未来的模式发展应当降低数值扩散误差而真实地对平流层的湍流过程加以参数化描述。