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云与降水 · 水汽、凝结与降水效率
云把看不见的水汽变成可观测的液滴和冰晶，但云滴不会自动变成雨。理解云降水，要把饱和、上升冷却、凝结水和碰并/冰相过程分开。
学习层：先追踪一个上升气团，再判断“有云”是否等于“会下雨”
1. 具体情境：山前的云带与水库调度员
水库调度员看见湿空气被山地抬升：空气温度下降，云底形成，雷达回波却不一定同步增强。这个情境帮助我们把“水汽变成云滴”和“云滴形成降水”分成两步，不是对某个山谷一次降雨的预报。先算饱和，再问液态水能否高效收集并落地。
2. 揭示前预测：上升、饱和和降水的三道门
先回答：
- 在水汽含量的简化保持下，气团上升冷却会让相对湿度变大还是变小？
- 相对湿度超过或接近 \(100\%\) 后，凝结是否立刻意味着地面降水？
- 云滴收集效率从 \(0.2\) 提到 \(0.4\)，教学模型中的潜在降水率会如何变化？
提交预测后，拖动初始温度、相对湿度和抬升高度，再改变云水量和收集效率，区分“饱和诊断”和“降水率代理”。
3. 公式桥：饱和压、相对湿度与潜热
相对湿度定义为
其中 \(e\) 是水汽分压，\(e_s\) 是同温度下的饱和水汽压。一个适合教学的温度区间近似是
其中 \(T_c\) 用摄氏度。它是经验公式，不要把它当成所有冰面、盐水和极端温度的精确本构式。
凝结释放潜热，水汽相变的能量尺度由
控制；在对流层常用的尺度感是空气每上升约 \(1\ \mathrm{km}\)，温度下降若干 K，实际递减率取决于干湿状态。温度每升高约 \(1\ \mathrm K\)，饱和水汽压在常温附近大致增加百分之几到约 \(7\%\) 的量级，但这不是降水量的同义换算。
本实验把云水路径 \(W_c\) 和收集效率 \(C\) 组成一个透明降水代理：
\(P^*\) 的单位按输入定义为 \(\mathrm{mm\,h^{-1}}\) 的教学指标，未包含云寿命、上升速度、粒径谱、冰相转化和蒸发，因此不能直接当作雨量站观测。
4. 互动实验：从上升冷却到降水代理
JavaScript 失效时的静态 fallback：默认输入为初始温度 \(20^\circ\mathrm C\)、初始相对湿度 \(75\%\)、抬升 \(1.0\ \mathrm{km}\)、云水路径 \(1.0\ \mathrm{mm}\)、收集效率 \(0.30\)。温度递减率取 \(6.5\ \mathrm K\,\mathrm{km^{-1}}\)，用于构造可审计情境；下表的 RH 是凝结前、假设水汽分压保持不变的超饱和诊断代理，不是对真实气团长期状态的观测。
| 量 | 默认结果 | 单位 / 读法 |
|---|---|---|
| 云层温度 | 13.5 | °C，递减率示意 |
| 初始水汽压 | 17.5 | hPa，\(RH\times e_s\) |
| 凝结前 RH 代理 | 约 113 | %；凝结前、假设水汽分压保持的超饱和诊断代理，不是持久可观测状态 |
| 云水路径 | 1.0 | mm，示意储量 |
| 教学降水指标 \(P^*\) | 约 0.70 | mm·h⁻¹；云水×效率的教学指标，不是雨量站观测 |
先提交“湿度增大 / 减小”“云即降水 / 不必然”“效率加倍 / 不变”三项预测，再至少改变抬升高度和收集效率。
5. 边界：水循环箭头不是雨量站读数
- 相对湿度不是水汽含量：\(RH\) 同时受 \(e\) 与温度影响；冷却可以让 \(RH\) 上升而不凭空增加水分。本实验的约 \(113\%\) 是凝结前、假设水汽分压保持的超饱和诊断代理；真实气团接近饱和后会凝结并释放潜热，水汽压不再按该简化保持，因此 \(113\%\) 不是持久可观测状态。
- 云滴和雨滴的尺度不同：凝结核形成微米级云滴，碰并、冰晶过程和重力沉降才可能形成可落地降水。
- Clausius–Clapeyron 斜率不是降水斜率：饱和水汽压的热力学变化会被动力、可用水汽、稳定度和云微物理调节。
- 降水会蒸发和再蒸发：云底到地面的距离、干层和下沉气流可能让雷达回波没有对应的地面雨量。
- 经验公式有适用域：冰相云、过冷水、强对流和高空低压系统需要更完整的饱和压和微物理方案。
迁移问题：保持初始相对湿度不变，把初始温度提高 \(2\ \mathrm K\)，为什么水汽压和饱和压不能都简单“加同样的百分比”？若把收集效率设为零，云层仍可能存在吗？请把“状态诊断”和“降水转化”各写出一个独立变量。
1. 云的形成链
空气达到饱和通常需要冷却、增湿或混合。抬升冷却来自膨胀，辐射冷却、地表交换和锋面抬升也能改变温度；凝结释放潜热又会反过来影响浮力和上升速度，构成大气动力与水循环的耦合。
云的可见性来自液滴和冰晶散射光。云滴半径常是微米量级，而可观测降水粒子更大；这个尺度差解释了为什么“云很厚”并不自动等于“雨很大”。
2. 数量级感
常温饱和水汽压是数十 hPa 量级，远小于标准海平面气压，但水汽的潜热含量可以显著改变对流能量。云水路径用毫米表达时，\(1\ \mathrm{mm}\) 液态水约等于单位面积 \(1\ \mathrm{kg}\) 的水质量，这是连接微物理和水文的简单量纲锚点。
对流层温度递减率常以每公里数 K 为量级描述；湿绝热递减率随温度和水汽改变，不能把一个固定的 \(6.5\ \mathrm K\,\mathrm{km^{-1}}\) 代入所有云体。
3. 资料与证据边界
云和降水观测结合地面雨量计、天气雷达、卫星微波/红外反演与探空。卫星反演给的是带假设的物理量，不是“从太空直接称雨”；动态降水统计必须标指标年、时间窗口、资料产品、基准和核验日期。本页的经验系数与默认云水路径均明确标为教学输入。
对降水的单位也要保持警惕：\(1\ \mathrm{mm}\) 的液态水是单位面积 \(1\ \mathrm{kg}\) 的水，但 \(\mathrm{mm\,h^{-1}}\) 还隐含了时间窗口。短时强降水、小时平均和日累计不能互换；同一云体在不同采样频率下会留下不同的数字。
把云看成一个中间储库很有用：水汽是输入，凝结水是暂存，降水和蒸发是输出。这个图景能把动力学的上升速度、微物理的转换效率和水文的地面产流连接起来，也能提醒我们不要把任一环节当成完整答案。
冰相过程会改变这条路径：冰晶与过冷水的饱和压不同，沉积、凇附和融化会把云水转成雪、霰或雨。若研究冬季降水或深对流，必须把“水面饱和公式 + 单一效率”升级为混合相微物理方案。
水汽混合比、分压和相对湿度也不能混用。相对湿度是相对于同温度饱和状态的比值，混合比更接近单位干空气质量携带的水量；气团上升时压力下降，变量的转换必须保留总压和干湿空气定义。
从云到流域还要加水量闭合：降水可能落在山坡、冠层或土壤中，蒸发、截留、融雪和径流会改变最终入库量。云实验给的是中间环节，不是水库来水的直接预测。
推荐阅读 IPCC AR6 WGI Chapter 8 的水循环评估，以及 USGS Water Cycle VizLab 的储库—通量可视化入口。
下一页：水从云落下后，海洋不只是终点；温度和盐度会把海水密度差变成环流。