北卡罗来纳州达勒姆——通过利用流行的天气预报模型，杜克大学的环境工程师已经证明，相对较小的土地特征的鲜明对比在当地天气发展中起着巨大的作用，而这反过来又会影响更大的气候趋势。该研究表明，添加此类目前在气候和天气预报模型中被忽视的详细数据，应该会使此类预测更加准确。
结果于 10 月 27 日在线发表在模拟地球系统进展杂志(JAMES) 上。
杜克大学土木与环境工程助理教授纳撒尼尔·钱尼 (Nathaniel Chaney) 说：“我们的研究表明，城市旁边的农田或森林旁边的湖泊等景观异质性会导致更强大的雷暴。”
“使这一点变得重要的是，这些模式发生的规模小于我们可以包含在当前全球模型中的规模，”在 Chaney 实验室工作的博士后助理、该论文的第一作者 Jason Simon 补充道。
无论是进行长期全球气候预测还是短期天气预测，气候学家和气象学家都会求助于少数全球模型(例如，美国使用全球预报系统)。这些模型的局限性之一是它们进行计算的规模。为了避免数月的模拟运行时间，这些模型将地球表面分成每边 10 到 100 公里(62.1 英里)的方格。温度、风速和湿度等变量在这些盒子的角相交的每个节点上直接计算，但对它们之间的所有空间进行插值或平均。
“点之间的距离很大，其中有很多模式会自行引起变化，”西蒙说。“这是被遗漏的天气的整个方面。如果它涉及云，那么它将对全球范围内与气候变化相关的能量平衡产生巨大影响。”
在他们的研究中，Chaney 和 Simon 使用了更高分辨率的天气模型，即天气和研究预测模型 (WRF)，以了解 100 米空间分辨率下土壤水分的明确变化对云形成的影响。他们在三个夏天的日子里专注于俄克拉荷马州中北部的一个 100 公里长的盒子，考虑到景观模式，例如，小湖泊和河流位于森林或被雷暴侵袭的平原旁边。从特定日期获取实际地面数据确保了他们使用的小尺度特征是真实世界的准确表示。
运行模拟后，结果表明，这些尺度上景观的显着差异会对云的形成产生不成比例的巨大影响。例如，一个较冷、较潮湿的地区旁边的较干燥、较热的地区——比如平原和城市交汇的地区——将在干燥和潮湿地区之间产生表面大气压差，从而触发大气中的二次循环。反过来，这些环流导致云的形成增强。
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