南京信息工程大学陆春松教授团队改进了云微物理参数化方案中不确定性较大的核心过程，更准确地描述云微物理特性，显著缓解了原方案对川藏铁路沿线汛期降水的高估问题，《中国科学：地球科学》中英文版2024年第3期发文报道了该成果。
南京气象科技创新研究院、成都高原气象研究所和南京信息工程大学研究团队修改了云微物理方案中不确定性较大的4个云微物理过程（云滴活化、云水自动转化、云雨碰并和混合蒸发过程），模拟了2021年川藏铁路沿线汛期的6次大范围降水过程，并指出了改进后方案的优越性。
研究表明，原方案显著高估了降水的分布范围和降水量，改进后的方案能够更加准确地抓住降水中心位置和变化趋势，提高降水评分，显著减小降水的均方根误差（图1），6次降水过程的平均均方根误差减小22%，有效地缓解原方案对川藏铁路沿线降水的高估（图2）。研究人员指出在当前业务部门普遍使用的云微物理方案中，不同大小的云水含量对应着相同的云滴浓度，与实际不符，造成云滴尺度过大，相关物理过程速率（比如云水自动转化率）过快，并进一步造成了对云微物理和降水模拟的不确定性。研究人员对微物理过程的改进主要表现为加入云滴活化过程并实时更新云滴数浓度后，云滴数浓度和尺度的分布变得更为合理，改进后的云水自动转化和云雨碰并过程均与随机收集方程更为接近，植入云滴混合蒸发参数化更符合云中实际物理过程，这些改进使得模式对云物理量的模拟变得更为合理，使原方案对液水路径和液滴半径的模拟偏差从2倍减少到1倍以内。
图1 原方案（Default）、各改进试验和观测（Obs_station和IMERG）每小时降水率随时间的变化
图2 观测（Obs）、原方案（Default）和改进方案（Modified）的2021年汛期期间6次降水过程的24小时累积降水概率密度分布情况
