对流云对大气气溶胶和相对湿度变化响应的数值模拟

荣艳敏 银燕

南京信息工程大学中国气象局大气物理与大气环境重点开放实验室,南京 210044

对流云对大气气溶胶和相对湿度变化响应的数值模拟

荣艳敏 银燕

南京信息工程大学中国气象局大气物理与大气环境重点开放实验室,南京 210044

利用二维面对称分档云模式研究了气溶胶颗粒物浓度和尺度谱分布对混合相对流云微物理过程和降水的影响,并重点讨论了气溶胶效应随环境相对湿度的变化。结果表明,在初始热力和动力条件相同的情况下,相对清洁的海洋性云在发展和成熟阶段能更有效地产生雨滴、冰晶和霰粒,形成更强的雷达反射率。随着气溶胶浓度增加,比如在本文模拟的污染大陆性云中,气溶胶粒子数浓度的增加限制云滴增长,不利于降水粒子的形成。模拟结果也发现,环境相对湿度对气溶胶效应有显著影响,即当地面相对湿度从50%增大到70%时,所模拟的云从浅对流泡发展为深对流云;气溶胶对云微物理特性和降水的影响在干空气中较小,但在湿空气中表现非常显著,这与前人结果一致。随着相对湿度的增加,冰相粒子出现的时间提前,增长加快,云砧范围扩大,但相对来说,降水起始时间对相对湿度的变化比气溶胶更敏感。

气溶胶 云微观结构 降水 相对湿度

1 引言

气溶胶通过云对气候的影响(气溶胶的间接气候效应)是气候变化与预测研究中的主要不确定因子。气溶胶在大气过饱和或接近饱和的情况下,可以作为云凝结核(Cloud Condensation Nuclei,简称CCN)和冰核(Ice Nuclei,简称IN)形成降水粒子胚胎,通过改变云内的粒谱分布和云的微物理过程而改变降水过程。随着人类活动的加剧,人为污染物排放增加了大气气溶胶浓度。野外观测和卫星数据分析显示,云滴数浓度随着气溶胶浓度的增加而增加,但云滴有效半径减小,一定程度上抑制了降水的发展(Rosenfeld,2000;Rudich et al.,2002;黄梦宇等,2005;段婧和毛节泰,2008)。但在重污染的沿海城市以及热带对流云中,也有研究发现气溶胶能促进降水(Shepherd and Burian,2003;Fan et al.,2007)。因此,目前对气溶胶影响云和降水的问题上仍然存在很大分歧。

近年来,国内外有关气溶胶对不同类型云的影响用不同的数值模式进行了大量研究。在污染地形云中,云滴浓度明显的增长伴随着有效半径的显著减小(Martinsson et al,1999;戴进等,2008)。积云中降水率和降水量随气溶胶粒子浓度变化显著(Reisin et al.,1996;Khain et al.,2004)。Yin et al.(2000)为了模拟不同尺度CCN粒子对降水形成的影响,建立了一个二维的分档云模式,他们的数值试验表明,在细小核(r＜0.1μm)浓度较高的大陆性云中,CCN巨核(r＞1μm)的出现会对降水形成产生一定的促进作用,但在细小核较少的海洋性云中,CCN巨核的影响比较小,降水的形成发展主要决定于大云滴的数量。Feingold et al.(2005)发现,暖积云中气溶胶的增加导致降水明显减少。Jiang et al.(2006)研究表明,从清洁到污染情况下,浅积云中气溶胶浓度的变化能抑制降水但不改变云生命史。有关热带深对流云的研究,金莲姬等(2007)指出,当云凝结核数浓度增加时,对流云的爆发性增长阶段的垂直速度减小,使得对流云从中低层向高层的水物质输送量减少,从而使云砧卷云冰晶的数量减少。Fan et al.(2007)发现,随着气溶胶浓度的增加地面累积降水增加,在气溶胶浓度超过某一临界值时,大多数云特性对气溶胶不再敏感,并且在气溶胶浓度极高的条件下,降水随着气溶胶的增加而减少。可见,由于云过程的复杂性和其他环境条件的影响,气溶胶在云和降水过程中的作用存在很大不确定性,有关气溶胶和云的数值模拟也存在一些争议。

相对湿度(Relative Humidity,简称RH)是影响云微物理和动力过程的主要因素之一。在不同水汽含量的空气中,气溶胶对云发展和降水的影响可能存在明显的不同。贝耐芳和赵思雄(2002)指出,初始水汽条件是影响降水发生发展过程的重要因子之一。气溶胶对气候的影响也依赖于气溶胶与水汽的相互作用及其有效性。Khain et al.(2005)分析了云和降水在不同RH发展的试验,他们的结果表明,气溶胶对降水影响在很大程度上决定于RH。Altaratz et al.(2008)的模拟结果也表明,湿度和气溶胶都影响着云体内部和外部范围,但影响方式不同,但他们只考虑了暖积云中湿度对气溶胶效应的影响,忽略了冰相过程。

由于纬度、地形、大气环流等的影响,我国各地平均水汽含量的分布差异很大。邹进上和刘惠兰(1981)指出,我国平均水汽含量南方大,西北方小,愈深入内陆,水汽含量愈小。水汽含量的多少及其变化直接影响降水的形成,这也是造成我国降水南北差异的重要因子之一。卢萍等(2009)研究表明,初始水汽条件决定着降水强度。为考查我国南北方不同背景气溶胶和湿度条件下,对流云的发生发展及其微物理过程和降水形成机理,本文采用二维混合相微物理分档面对称非静力学模式,针对不同地区的气溶胶颗粒物浓度、尺度谱分布及环境相对湿度,更细致地模拟气溶胶对云和降水在不同环境相对湿度下的影响。本工作可以视为Yin et al.(2000)工作的继续和延伸。

2 模式描述

本文采用以色列Tel Aviv大学的二维混合相微物理分档面对称非静力学模式(Yin et al.,2000)。模式中的水平及垂直风场由流函数和涡度方程计算得到,考虑了风场、垂直位温扰动、比湿扰动、CCN浓度、各种水成物的比浓度及比质量的动力学过程。模式中考虑的水成物主要有水滴、冰晶、霰、雪花4种,微物理过程详见Yin et al.(2000)。各种水成物粒子均分为34档,第2档的水成物质量为第1档的2倍,依次类推。液、冰相的第1档和最后1档的质量分别为0.159×10-13kg和0.174 68×10-3kg,对应的直径为3.125μm和8063μm。气溶胶分为57档,最小粒子半径为0.004μm。模式分辨率为300 m×300 m,水平范围为30 km,垂直为12 km,蒸凝过程时步为2.5 s,其他过程时步均为5 s,积分时间80 min。

3 模式初始化及数值试验

3.1 初始热力学条件

大气层结和气溶胶对云和降水的发生发展均起重要作用。本文采用理想的探空曲线来描述夏季对流云的平均温湿层结(Yin et al.,2002)(图1),云底温度8～10℃,云顶温度-25℃。采用热泡扰动方式,在水平均一的初始环境场中触发对流的产生,即在t=0时,在水平区域中心600 m高度处加一个1℃的瞬间扰动,为了避免受边界影响而引起计算不稳定,取离地面最近格点为扰动中心。由于探空曲线所表征的大气状况具有较弱的风切变,本工作中尚未考虑环境风切变的影响。

3.2 数值模拟方案

模拟中考虑了海洋性气溶胶(简称MR)、清洁大陆性气溶胶(简称CN)和污染大陆性气溶胶(简称PC),在保证初始热力和动力条件不变的情况下,讨论了三种不同背景气溶胶下云的宏微观结构和降水的发展,MR、CN和PC中初始气溶胶总浓度分别为200 cm-3、1000 cm-3和3000 cm-3。假定气溶胶标高为2500 m,浓度随高度呈e指数递减。模式中不考虑气溶胶粒子的化学成分,根据Take and Kuba(1982)研究,CCN的化学成分对云滴谱分布影响不大。假定所有气溶胶都为水溶性的,CCN粒子化学组成为硫酸铵,与Yin et al.(2000)的研究一致。

图1 模式所采用的温度和露点垂直廓线Fig.1 Vertical profiles of temperature and dew point used in the model

为了考虑RH对积云发展的影响,保持其他初始条件不变,地面RH选择50%、60%和70%,其中RH随高度按同一比例变化,例如,地面RH为70%时,1.5 km处RH为90%,讨论三类云团在不同RH下的宏微观结构及其降水演变规律,以及积云特性对气溶胶和低层RH的不同敏感度。

4 结果分析

4.1 气溶胶效应

4.1.1 对云宏微观结构的影响

图2给出了MR、CN和PC三类云发展过程中云内各参数随时间的变化情况。从图2a可以看出,在云形成和发展阶段,三类云的最大上升速度基本一致,由于所有模拟采用相同的热泡启动。28 min以后最大上升速度快速增加,是由于云滴凝结核化释放潜热导致对流增强。40 min时凝结率达最大,上升速度继续增大是冰晶形成过程中释放潜热造成的。MR、CN和PC中最大上升速度分别为13.0 m/s、13.2 m/s和12.7 m/s,污染大陆性云中最大上升速度较小。Cui et al.(2006)分析指出,相对污染云中云滴较小,有利于云滴在云边界处的蒸发,使云的垂直发展受到限制。50～60 min之间出现显著差异,MR和CN中首先出现小峰值,主要是因为液滴冻结和液滴与冰晶碰撞过程中不断释放潜热。70 min以后的小幅度增加,是由于降水粒子沉降导致的下沉气流,促发对流再次发展。

图2 MR、CN、PC三类云中心各参数随时间变化的情况:(a)最大上升速度;(b)最大雷达反射率;(c)最大液水含量;(d)液滴最大浓度(MNC);(e)冰晶最大含水量;(f)冰晶最大浓度(MWC);(g)霰粒最大含水量;(h)霰粒最大浓度Fig.2 Time evolutions of variables at the main updraft core in cases MR(marine aerosol),CN(clean continental aerosol),and PC(polluted continental aerosol):Maximum(a)vertical velocity and(b)reflectivity;(c)maximum liquid water content;maximum water contents(MWCs)for(e)ice crystals and(g)graupel particles;maximum number concentrations(MNCs)of(d)drops,(f)ice crystals,and(h)graupel particles

三类云都是在模拟初始化23 min以后开始迅速发展,43 min时MR中液水含量(LWC)首先达到最大值。在云发展阶段,云中最大LWC相差不大(图2c),PC中云滴数浓度大幅度增加(图2d),是因为污染大陆性云内较高的气溶胶浓度导致更多云滴凝结。43 min后最大LWC开始减小,伴随着冰晶和霰粒质量的迅速增加,说明LWC向冰相过程转变。由于大滴的碰撞和雨滴的形成,云滴数浓度快速减少,48 min时海洋性云最先开始降水(表1)。60 min以后最大LWC出现第二个峰值,此时云滴数浓度很小,对应着最大降水率(表1)。

模拟34 min后冰晶开始形成,40 min之后冰晶质量和浓度快速增长,在49 min时MR中冰晶数浓度首先达到峰值(图2e和2f)。MR中冰晶质量和浓度要高于PC,而CN介于两者之间,这与不同云中生成冰晶的微物理过程不同有关。如表2,在海洋性云整个生命史中,冰晶形成以凝华过程为主,生成冰晶量为521 L-1,冻结过程只有在云的发展阶段、上升气流垂直速度较大时才产生较高的冰晶量(Yin et al,2002),共有24.5 L-1冰晶产生。对于污染大陆性云,凝结-冻结过程占主导地位,生成冰晶量为108 L-1,其次为凝华过程,生成冰晶量为40.0 L-1。在相同的初始条件下,40 min时,MR、CN和PC对应的冰面过饱和度分别为18.7%、16.7%和16.5%,MR中较低的云滴浓度导致较高的冰面过饱和度,有利于冰晶的核化和增长,PC中由于大量小云滴的产生和凝结增长消耗了云内的大部分过饱和水汽,冰晶活化因此受到抑制,较多的小粒子随上升气流到达冻结层以上,冻结产生大量的冰晶。在清洁大陆性云中,冰晶开始形成时以凝华过程为主,最大生成率可达266.4 m-3/s,凝结冻结生成率不断增加,在48 min时达最大184.9 m-3/s,随后就迅速减小,仍以凝华过程为主,在云的整个生命史中,凝华和凝结—冻结过程冰晶生成量分别为62.5 L-1,53.0 L-1,冰晶总质量最小。

分析霰粒增长的微物理过程,霰粒主要通过大滴冻结和液滴与冰晶碰撞生成的,如图2g和2h所示,MR中霰粒大概在42 min开始形成,而CN为44 min,PC中最迟47 min,海洋性云中霰粒的提前出现是因为大滴的生成时间早(Yin et al.,2000)。霰粒增长过程对过冷水滴的消耗使LWC迅速减小(图2c),反过来有限的液滴含量又限制了霰粒质量与浓度的增加。MR中霰粒质量最大可达4.11 g/kg,远大于CN中的2.94 g/kg,但两类云中霰粒数浓度却十分接近,说明海洋性云中霰粒的粒径尺度大于清洁大陆性云中。污染大陆性云中,冰晶尺度小,一个冰晶要吸附很多液滴才能转换成霰粒,碰并效率低,使霰粒的质量与浓度也因此维持低值,降水开始以后,霰粒数浓度基本不变,因为粒子半径小不利于沉降而滞留在云体上部。

表1 MR、CN和PC三类云中心主要物理量的变化Table 1 The evolutions of the main parameters in cases MR,CN,and PC

表2 不同微物理过程中冰晶的生成率随时间的变化(单位:m-3/s)Table 2 The maximum ice formation rate(m-3/s)at selected times in various microphysical processes

从雷达反射率随时间的变化(图2b)可以看出,MR中的雷达回波出现最早,55 min左右,即在云成熟阶段,雷达回波强度最大,达到65.8 dBZ,回波顶最高,PC中出现最迟,最大雷达反射率为50.3 dBZ。在云发展和成熟阶段,MR中能更有效地产生雨滴、冰晶和霰粒,导致MR中更强的总体雷达反射率,降水开始后,雷达反射率降低。

4.1.2 对地面降水过程的影响

图3 MR、CN和PC个例中地面降水变化情况:(a)最大降水率随时间变化;地面累积(b)降水量、(c)液相降水量、(d)冰相降水量Fig.3 (a)Time evolution of maximum precipitation rate,and the accumulated precipitation amount from(b)the total condensate,(c)liquid phase,and(d)ice phase in cases MR,CN,and PC

从图3a中可以看出,MR中降水相对CN提早2 min,PC中降水会更晚一些,暖云降水和冷云降水类似(图3c和3d)。随着气溶胶浓度的增加,最大降水率由268 mm/h下降到34.8 mm/h,地面累积降水量不断减小(图3d)。Jiang et al.(2006)研究表明,从清洁到污染情况下浅积云中气溶胶浓度的增加能抑制降水。本文PC中几乎没有出现冰相降水,这是由于污染云中粒子尺度比较小,在降到地面之前已全部融化为液滴或蒸发。

4.1.3 对云中各水成物的质量谱和浓度谱的影响

图4、5、6给出不同云中模拟中心不同高度液滴和霰粒的质量和浓度谱分布情况。在云底高度2.1 km附近,在云形成和发展阶段(40 min),MR谱较宽,PC谱最窄,这说明初始气溶胶浓度的过量增加使得云滴的尺度变小,滴谱向小尺度方向移动。上升速度达最大时(44 min),带来丰沛水汽,促进粒子凝结增长,质量有所增加,MR中大粒子的增加,加速了碰并过程,使得降水粒子提前产生。Reisin et al.(1996)利用二维轴对称积云模式模拟发现,海洋性云能更有效地产生降水。到54 min时降水已开始,云滴群的碰并加速,小云滴质量和浓度降低,达到降水尺度的液滴大为增加。

图4 MR、CN、PC三类云中心2.1 km高度液滴的(a-c)质量浓度(M)和(d-f)数浓度(N)谱分布。D:粒子直径;X:水平范围Fig.4 Distribution functions of(a-c)mass concentration(M)and(d-f)number concentration(N)of drops at 2.1-km height at different times at the cloud centers in cases MR,CN,and PC.D:particle diameter;X:horizontal extent

图5 同图4,但为6 km高度Fig.5 As in Fig.4,but at 6-km height

图6 同图4,但为6 km高度霰粒的质量浓度(a-c)和数浓度(d-f)谱分布Fig.6 As in Fig.4,but for(a-c)mass concentration and(d-f)number concentration of graupel particles at 6-km height

在云顶高度6 km附近,随着上升速度的增加,较多的小粒子被输送到高层,MR和CN中较大的粒子(44min)不仅能收集小粒子,还能促进冰相粒子的冻结和液滴-冰晶碰并过程。液滴冻结对大小很敏感,一旦被抬升到冻结层,大粒子首先冻结。如图6a,云发展到44 min时,PC中还没有霰粒生成,说明MR和CN中大粒子的出现使霰粒提前生成。54 min降水开始后云内小滴浓度略有回升(图5b),MR和CN中霰粒的谱均增宽,对应的质量和浓度相应增加,PC中的谱相对要窄(图6b)。随着降水的发展,小滴的碰并减少及大滴的降落,到60 min三类云中液滴的质量谱和浓度谱峰值明显减少。MR和CN中霰粒不断融化,质量和浓度减少,PC中霰粒质量和浓度没有发生明显变化。由于PC中霰粒尺度小,不利于沉降而滞留在云上部。可见,大滴的出现有利于霰粒的形成和增长,背景气溶胶浓度越高,霰粒越不易形成,形成的粒子尺度越小。

4.2 环境空气相对湿度的影响

为了研究不同RH下气溶胶对云特性的影响,这里选择了MR、CN和PC三种不同背景气溶胶浓度,分析地面RH为50%、60%和70%时积云的发生发展状况。

云发展受环境RH影响很大,如图7给出了MR在地面RH分别为50%、60%和70%时,液滴、冰晶和霰粒的质量浓度以及二维风场在不同时刻的空间分布。在干环境下,云发展缓慢,只有浅的暖积云生成。随着RH的增加,云迅速发展为深对流云。云底高度随RH增加略有降低,而云顶高度迅速抬升,范围延伸(云底和云顶范围定义为各水成物的混合比大于等于0.01 g/kg的高度范围)。Altaratz et al.(2008)模拟指出,云顶对RH的变化非常敏感。模拟云中各水成物质量浓度受低RH的限制,但在高RH下快速增长,其数浓度同样随着初始时刻RH的增大而增大(图略)。RH从50%增大到70%,丰沛的水汽有利于云滴的凝结核化,使得RH为70%时云开始发展时间提早15 min。RH为70%时,最大上升速度为17.8 m/s,对流发展剧烈,能把低层丰沛的水汽输送到高层,冰相过程快速发展,云中霰粒较早形成,降水提前产生。

图7 不同RH下MR云中液滴、霰粒和冰晶的质量浓度以及二维风场在36、44、50 min的空间分布(质量混合比等值线分别为0.01、0.1、1、2、3、4 g/kg)Fig.7 Spatial distributions of mixing ratio for drops,graupel particles,and ice crystals,and wind vectors at time 36,44,and 50 min in case MR under different initial RH conditions(the contour values are 0.01,0.1,1,2,3,and 4 g/kg,respectively)

如图8g,RH从50%增加到70%,液滴平均有效半径只有小幅增加,但对气溶胶浓度相当。PC中平均有效半径始终小于MR和CN,液滴大小由核化的液滴数量和云中过饱和度共同决定,而两者具有相反的作用。云动力过程随RH变化非常明显,如图8h,最大上升速度随RH增大快速增加,随气溶胶浓度变化只在湿空气中表现明显。湿空气中更多的水汽能加速气溶胶的凝结核化,增强气溶胶对云微物理和动力过程的影响。

三类云团在不同RH下降水情况如图9所示。在相同的初始热力条件下,降水起始时间对RH非常敏感,气溶胶影响相对较弱,Khain et al.(2005)发现,大陆性云降水要比海洋性云有明显的延迟。气溶胶对最大降水率的影响在湿空气中表现得更加明显(图9b),累计降水量受RH的影响同最大降水率类似,PC中降水最弱,同Fan et al.(2007)结果一致。由此可见,湿环境为气溶胶和降水之间的关系创造了有利条件。

图8 不同RH下MR、CN、PC三类云中各参数的变化:(a)最大液水含量;(b)液滴最大浓度(MNC);(c)冰晶最大含水量(MWC);(d)冰晶最大浓度;(e)霰粒最大含水量;(f)霰粒最大浓度;(g)液滴平均有效半径;(h)最大上升速度Fig.8 Variables in cases MR,CN,and PC under different RH conditions:(a)Maximum liquid water content;maximum water contents(MWCs)for(c)ice crystals and(e)graupel particles;maximum number concentrations(MNCs)of(b)drops,(d)ice crystals,and(f)graupel particles;(g)average effective radius;(h)maximum updraft

5 结论

图9 不同RH下MR、CN、PC三类云中降水初始时间(a)和最大降水率(b)的变化Fig.9 (a)Rain initiating time and(b)maximum precipitation rate in cases MR,CN,and PC under different RH conditions

利用二维分档云模式对气溶胶颗粒物浓度和尺度谱分布对混合相对流云的影响进行了数值模拟,并重点讨论了环境相对湿度对气溶胶效应的影响。文中考虑了海洋性气溶胶、清洁大陆性气溶胶和污染大陆性气溶胶,在初始热力和动力条件相同的情况下,云微物理特性和降水受气溶胶浓度影响显著。相对清洁的海洋性云中更有利于降水的形成,由于大粒子和较高的过饱和度,加速了云滴碰撞过程和冰粒子凝华增长,使得海洋性云能更有效地产生雨滴、冰晶和霰粒,形成更强的雷达反射率。随着气溶胶浓度的增加,比如在本文模拟的污染大陆性云中,气溶胶浓度的增加将争食有限的水汽,限制云滴的增长,生成的大粒子少且碰并效率低,不利于降水的形成,同时云滴的蒸发冷却抑制了对流的发展。

气溶胶对云宏微观结构和降水的影响很强地依赖于环境相对湿度,在湿空气中表现得更加明显。当地面相对湿度从50%增大到70%时,所模拟的云从浅对流泡发展为深对流云。从干空气到湿空气,冰相粒子出现的时间提前,增长加快,云砧范围扩大。云中各水成物的质量和数浓度随相对湿度的增加而增加,液滴数浓度和平均有效半径对气溶胶浓度更加敏感。气溶胶对对流强度和降水强度的影响显著,降水起始时间对相对湿度的变化比气溶胶更敏感。

综上所述,云特性和降水强度受气溶胶浓度影响显著,而初始大气中水汽是否充沛,是影响云和降水的重要条件。我国南方的暖湿条件有利于对流系统的发生、发展和维持,气溶胶效应表现得更加显著,尤其是在相对干净的空气中,更有利于降水的发生。这暗示了气溶胶在潮湿海洋性环境中扮演重要的角色,在污染地区,降水有所减少,而湿环境能加速云的发展和降水的形成。

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The Response of Convective Clouds to Aerosol and Relative Humidity:A Numerical Study

RONG Yanmin and YIN Yan

Key Laboratory for Atmospheric Physics and Environment of China Meteorological Administration,Nanjing University of Information Science&Technology,Nanjing210044

Using a two-dimensional spectral resolving cloud model,the effects of number concentration and size distribution of aerosol particles and relative humidity on mixed-phase convective clouds are investigated,and the changes in aerosol's effects with relative humidity are discussed.The results show that,under the same initial thermodynamic and dynamic conditions,the clean maritime clouds produce raindrops,ice crystals,and graupel particles more effectively in both development and mature stages,resulting in a stronger radar reflectivity.With the increasing in aerosol number concentration,such as in the polluted continental clouds simulated here,excessive aerosol particles limit the growth of cloud droplets and the formation of precipitation particles.It is also found that the aerosol effect on cloud properties and precipitation is strongly dependent on the environmental relative humidity,that is,as rela-tive humidity increases from 50%to 70%at the surface,the cloud changes from shallow cumulus cell to a deep convective cloud.The aerosol effect is not as important in the dry air as in the humid air.This is consistent with the previous studies.The increase of relative humidity makes ice particles form earlier and grow faster,and the cloud anvil expands to a larger area.However,the rain initiating time is more sensitive to relative humidity than to aerosol particle concentration.

aerosol,microstructure of cloud,precipitation,relative humidity

1006-9895(2010)04-0815-12

P426

A

荣艳敏,银燕.2010.对流云对大气气溶胶和相对湿度变化响应的数值模拟[J].大气科学,34(4):815-826.Rong Yanmin,Yin Yan.2010.The response of convective clouds to aerosol and relative humidity:A numerical study[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences(in Chinese),34(4):815-826.

2009-08-19,2010-01-05收修定稿

国家重点基础研究发展计划项目2006CB403706,科技部公益性行业(气象)科研专项GYHY200706036,留学人员回国启动基金,江苏省“333人才工程”项目

荣艳敏,女,1983年出生,硕士,主要研究方向为大气成分变化与区域气候效应。E-mail:minny-886@163.com

银燕,E-mail:yinyan@nuist.edu.cn