圖源：Unsplash / Slawek K

導讀：

科學家發(fā)現，云團的聚集行為會以驚人的方式增加風暴的強度，從而導致強降水和洪水，造成人員傷亡。

在別人看來，云或許是蓬松的棉花糖、纖細的游絲，或是從頭頂呼嘯而過的灰色巨物。但在卡羅琳·穆勒（Caroline Muller）眼中，云是流淌在天際的流體。她能想象出空氣如何上升和下降、變化和冷卻、旋轉和翻騰，最終凝結成云團、形成風暴。

穆勒是奧地利科學技術研究所的氣候科學家。近年來，她對于揭開這一大氣謎題的緊迫感與日俱增。隨著全球變暖導致地球酷熱難耐，風暴的強度也在增加，有時降雨量甚至達到預期的兩三倍。2025年3月，阿根廷的布蘭卡港（Bahía Blanca）就遭遇此類極端事件：不到12小時內，該市降下了接近年平均降雨量一半的雨水，引發(fā)了致命的洪災。

長期以來，大氣科學家利用計算機模擬來追蹤空氣和水汽的動力學變化如何演變?yōu)楦鞣N風暴。但是，現有的模型并沒能完全解釋這些風暴愈演愈烈的成因。一個沿用了約200年的理論指出，暖空氣比冷空氣能容納更多的水汽：氣溫每升高1攝氏度，水汽含量就會增加約7%。然而，在模型推演和實際天氣觀測中，氣候科學家發(fā)現降雨事件的增幅遠遠超過了預期。當暴雨傾瀉在水分已經飽和的土壤里，或緊隨潮濕熱浪而來時，這些風暴就會引發(fā)嚴重的洪澇災害。

云團及其聚集的方式，或許有助于解釋這些情況。

穆勒在十多年前開啟的一系列研究，正在不斷深入，揭示出一些此前被氣候模型忽視的小尺度過程。這些過程影響著云的形成、聚集和維持，從而可能加劇暴雨，并助長規(guī)模更大、持續(xù)時間更長的風暴。穆勒表示，云擁有某種“內在生命”，“這可以讓它們增長，或者幫助它們持續(xù)更長時間?！?/p>

不過，要說服其他科學家還需要更多證據。因為研究人員用來研究云的計算機模擬往往將地球簡化為最簡單、最平滑的形式，這雖然保留了其基本物理特性，但與真實世界相去甚遠。

現在，更深層次的理解勢在必行。更高分辨率的全球氣候模型終于可以模擬全球范圍內的云層及其形成的破壞性風暴，為科學家提供了更真實的圖景。通過更好地理解云層，研究人員希望能夠改進對極端降雨的預測。尤其是在熱帶地區(qū)，那里經常發(fā)生一些最猛烈的雷暴，并且降雨預測也最具不確定性。

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云團聚集的最初跡象

所有的云都誕生于潮濕、上升的氣流中。山脈可以推升空氣上升，冷鋒也能起到同樣的作用。云還可以通過對流過程形成：當陽光、溫熱的陸地或溫暖的水體從下方加熱空氣時，大氣中的空氣便會開始翻轉運動。隨著暖空氣上升，它會冷卻，攜帶的水蒸氣凝結成雨滴。這種凝結過程也會釋放熱量，進而為翻騰的風暴提供動力。

但在氣候模型中，云仍然是最薄弱的一環(huán)。這是因為科學家用來模擬未來變暖情景的全球氣候模型過于粗糙，無法捕捉到那些形成云的上升氣流，也無法描述云在風暴中如何翻轉，更不用說解釋控制雨水從云層落到地球上的微觀物理過程了。

為了解決這個問題，穆勒和其他志同道合的科學家轉向了更簡化的地球氣候模擬模型，專注于模擬對流。在這些通常寬幾百公里、深幾十公里的人工世界箱體中，研究人員對模擬的大氣層進行調整，試圖觀察云在不同條件下的行為。

這幅模擬圖的上半部分展示了一種空氣運動較為無序的大氣狀態(tài)，云層會在各個位置隨機出現。下半部分則模擬了對流模式已經變得有序的大氣環(huán)境，云層會自發(fā)聚集到同一片區(qū)域，最終形成一場風暴。

有趣的是，當研究人員運行這些模型時，云層會自發(fā)地聚集在一起。即使這些模型中沒有任何通常會促使云層聚集的因素——沒有山脈，沒有風，沒有地球自轉或陽光的季節(jié)性變化?！皼]人知道這是為什么，”哥倫比亞國立大學的大氣科學家丹尼爾·德克斯（Daniel Hernández Deckers）說道。

2012年，穆勒發(fā)現了第一條線索：輻射冷卻。從地球表面反射的太陽熱量會輻射回太空，在云層稀疏的地方，更多的輻射會逃逸到太空，這使得空氣冷卻。這些較冷區(qū)域會形成大氣流動，將空氣流向云量較多的區(qū)域，從而在該區(qū)域捕獲更多的熱量并形成更多的云。2018年的一項后續(xù)研究表明，在這些模擬中，輻射冷卻加速了熱帶氣旋的形成。“這讓我們意識到，要理解云，你還必須觀察云之外的區(qū)域，” 穆勒說道。

當科學家們不僅開始觀察云層的外部，還著眼于云層的下方及其邊緣時，他們發(fā)現了其他有助于解釋云為何聚集的其他小尺度過程。穆勒及其同事在《流體力學年度綜述》（Annual Review of Fluid Mechanics）中描述了這些不同的過程。這些小尺度過程都能將溫暖、潮濕的空氣團聚集在一起，從而在已經多云的區(qū)域催生更多云層。由于這些小尺度過程通常被更大的天氣模式所掩蓋，所以此前并未被充分理解。

德克斯一直在研究其中一個被稱為夾卷（entrainment）的過程——即云層邊緣空氣的湍流混合。大多數氣候模型將云簡化為一股穩(wěn)定的上升氣流，但實際上，“云就像花椰菜，”他說，“云內部有很多湍流，還有很多氣泡。”這種邊緣混合影響了云的演變和雷暴的形成；它能以各種方式削弱或增強風暴，但就像輻射冷卻一樣，它會促使更多的云在已經潮濕的地區(qū)聚集成團。

這些過程在地球熱帶地區(qū)的風暴中可能非常關鍵，那里對未來降雨量的不確定性也最大。（這也是為什么埃爾南德斯·德克斯, 穆勒等人傾向于將研究重點放在熱帶地區(qū)的原因。）熱帶地區(qū)缺乏在高緯度地區(qū)主導氣流的冷鋒、急流以及螺旋狀的高壓和低壓系統(tǒng)。

從大氣低層到高空自由對流層，多種現象有助于云的形成和聚集。這些現象包括（1）輻射冷卻，即太陽熱量從地表穿過晴朗的天空反射回太空，導致部分大氣冷卻；以及發(fā)生在云層邊緣的（2）混合作用，它能將云團維系在一起。其他過程（3和4）則涉及可能影響云層行為的額外擾動。

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暴雨的威力

云層內部還存在其他微觀過程影響極端降雨，尤其是在較短的時間尺度上。濕度很關鍵：凝結的液滴在潮濕的云層中下落時，蒸發(fā)量較少，因此更多的水分會落到地面。溫度同樣重要：當云在較暖的大氣中形成時，它們產生的雪更少，雨更多。由于雨滴下落速度比雪花快，它們在下降過程中蒸發(fā)得更少——這再次導致了更多的降雨。

這些因素解釋了為什么從云中“擠出”的雨水，會比200年前的理論所預測的“每升溫1度增加7%”還要多。“本質上你得到了額外的‘助力’……在我們的模擬中，降雨量幾乎是翻了一番，”澳大利亞莫納什大學的氣候科學家馬丁·辛格（Martin Singh）說道。

云團的聚集通過將溫暖潮濕的空氣鎖定在一起，增加了降雨量。穆勒及其合作者的一項研究發(fā)現，云團聚集使短時極端降雨量增強了30%到70%，這主要是因為雨滴在濕透的云層內部蒸發(fā)得更少。

其他研究，包括穆勒團隊的博士后研究員Jiawei Bao主導的一項研究，同樣發(fā)現云層內部的微物理過程對快速、猛烈的暴雨有顯著影響。隨著氣候變化，這些突發(fā)性暴雨的增強速度比持續(xù)性暴雨快得多，并且經常引發(fā)山洪暴發(fā)。

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極端降雨的未來

研究云層聚集的科學家想知道，隨著地球變暖，這種現象將如何演變——以及這對強降雨和洪水事件意味著什么。

一些模型表明，隨著全球變暖，云（以及產生它們的對流）將更傾向于聚集在一起，并產生更多遠超理論預測的極端降雨。但其他模擬則表明云的聚集將會減少?！八坪跞钥赡艽嬖诙喾N不同的答案，”佛羅里達州立大學塔拉哈西分校的氣候科學家艾莉森·溫（Allison Wing）在比較了各種模型后表示。

科學家們正開始嘗試使用一種強大的計算機模型——全球風暴解析模型（global storm-resolving models）來解決這些矛盾之處。這些模型能夠捕捉云、雷暴和氣旋的精細結構，同時模擬全球氣候。它們比科學家通常使用的全球氣候模型的真實性高出50倍，但所需的計算能力也高出3萬倍。

在2024年發(fā)表的一篇論文中，Bao、穆勒及其合作者使用了這樣一個模型。他們發(fā)現，隨著氣溫升高，熱帶地區(qū)的云層聚集得更加密集——導致風暴頻率降低，但風暴規(guī)模更大、持續(xù)時間更長，并且單日降雨量比理論預期的更多。

但這項工作僅依賴于一個模型，并且只模擬了未來一個時間點（2070年）的條件。Bao指出，科學家需要使用更多的風暴解析模型運行更長時間的模擬，但很少有研究團隊能負擔得起。這些模擬的計算量極大，通常只能在大型超算中心運行，科學家們甚至需要偶爾舉辦“黑客馬拉松”來突擊處理和共享數據。

研究人員還需要更多的現實世界觀測數據，才能揭開云的未知之謎。盡管近期大量利用衛(wèi)星數據的研究將云的聚集與熱帶地區(qū)的強降雨聯系起來，但許多熱帶地區(qū)仍存在巨大的數據空白。這削弱了氣候預測的準確性，使許多國家準備不足。2025年6月，委內瑞拉和哥倫比亞的洪水和山體滑坡沖毀了建筑物，并造成至少十幾人死亡，但由于數據匱乏，科學家至今不知道是什么因素加劇了這些風暴?！叭匀粵]人真正知道究竟是什么引發(fā)了這一切，”德克斯說道。

新的、更精細的數據正在路上。溫正在分析一艘德國科考船在2024年橫跨熱帶大西洋六周期間采集的降雨量數據。船上的雷達繪制了與其經過的風暴相關的對流蔟，因此這項工作將幫助研究人員了解云層在廣闊海洋上空的組織方式。

還有一個更全球性的觀測計劃即將展開。歐洲航天局計劃在2029年發(fā)射兩顆衛(wèi)星，它們將測量擾動海洋和掠過山頂的近地表風?？茖W家們希望，這些衛(wèi)星傳回的數據，或許終將讓我們看清積云的真相，以及那些從天而降的暴雨。

來源：賽先生

編輯：張柒柒

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