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Stratocumulus的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Garratt, J. R.寫的 The Atmospheric Boundary Layer 可以從中找到所需的評價。
國立臺灣大學 大氣科學研究所 陳正平所指導 皮家容的 以動力凝結程序整合全球氣候模式之巨觀與微觀雲物理方案 （2021），提出Stratocumulus關鍵因素是什麼，來自於雲巨觀物理、雲微觀物理、混合態雲、飽和度、白吉龍過程。
而第二篇論文國立中央大學 大氣科學學系 王聖翔所指導 吳映蓁的 2019年春季泰國北部無人機觀測實驗: 邊界層特徵與氣膠垂直分布之研究 （2020），提出因為有 無人機、邊界層-氣膠交互作用的重點而找出了 Stratocumulus的解答。
The Atmospheric Boundary Layer
為了解決Stratocumulus 的問題，作者Garratt, J. R. 這樣論述：
A comprehensive and lucid account of the physics and dynamics of the lowest one to two kilometers of the Earth's atmosphere in direct contact with the Earth's surface, known as the atmospheric boundary layer (ABL). Dr. Garratt emphasizes the application of the ABL problems to numerical modeling o
f the climate, which makes this book unique among recent texts on the subject. He begins with a brief introduction to the ABL before leading to the development of mean and turbulence equations and the many scaling laws and theories that are the cornerstone of any serious ABL treatment. Modeling of t
he ABL is crucially dependent for its realism on the surface boundary conditions, so chapters four and five deal with aerodynamic and energy considerations, with attention given to both dry and wet land surfaces and the sea. The author next treats the structure of the clear-sky, thermally stratified
ABL, including the convective and stable cases over homogeneous land, the marine ABL, and the internal boundary layer at the coastline. Chapter seven then extends this discussion to the cloudy ABL. This is particularly relevant to current research because the extensive stratocumulus regions over th
e subtropical oceans and stratus regions over the Arctic have been identified as key players in the climate system. In the final chapters, Dr. Garratt summarizes the book's material by discussing appropriate ABL and surface parameterization schemes in general circulation models of the atmosphere tha
t are being used for climate stimulation.
Stratocumulus進入發燒排行的影片
以動力凝結程序整合全球氣候模式之巨觀與微觀雲物理方案
為了解決Stratocumulus 的問題，作者皮家容 這樣論述：
氣候模式中有關層狀雲之處理分成巨觀與微物理兩個模組。巨觀物理過程主要處理雲量與水氣凝結成雲水的過程；微物理過程包含水氣、水、雨、冰、雪之間不同相態和粒子之轉換。受限於電腦計算資源的影響，氣候模式在處理網格點中的水氣含量時，一個積分時間步長約二十到四十分鐘，因此假設雲內的飽和度一直維持在剛好飽合的狀態，此方式被稱為飽和度調整。然而，該假設簡化許多和雲內過飽和度相關的過程，只能透過經驗式推估在不同的條件之下雲內的水氣含量。本研究提供由基本的物理理論所推導出動力凝結過程的方法（簡稱KCM），連結雲的巨觀與微觀物理模組。KCM可預報雲內的對水、對冰過飽和度或次飽和度，取代巨觀雲物理的飽和度調整假設，
並透過質量成長方程式取代原本微觀雲物理中凝結水分配的診斷式，以合理計算冰、水共存時水氣相爭的白吉龍過程。KCM的計算上需要使用更精確的雲滴與冰晶的數量及粒徑，因此需要可以提供詳盡雲滴與冰晶粒子資訊的對流和雲微物理模組。而其所提供的雲內的飽和度，亦可提供用於診斷或預報雲滴的活化，或其他和雲內飽和度相關的過程，減少模式中受限於飽和度調整所產生的誤差。KCM將原本分別由不同參數化法所計算的物理過程整合至同一個簡單且具物理基礎的方法之中，做為巨觀物理模組和微物理模組的橋樑。KCM被放入CESM地球系統模式中進行單點氣柱模擬以及全球模擬的測試。單點氣柱模擬結果顯示動力凝結方法對於雲內冰、水混合狀態有明顯
的改善。以TWP–ICE個案為例，KCM雲內相對於水的過飽和度約為0.1%，相對於冰的過飽合度約為15%，且在適合的環境條件之下，在接近–40℃的高度有尚未結冰的過冷水。受到模式中水物和能量守恆的影響，氣柱模擬的結果增加對流降水的比例。全球模式測試顯示，與觀測值相比，原始模式（簡稱CTRL）與KCM皆高估熱帶輻合帶和低估中緯度地區的雲量，總平均結果CTRL低估而KCM高估總雲量。KCM增加赤道與熱帶地區的高雲雲量，減少多數對流旺盛區域混合雲的雲量，增加熱帶海洋地區的低雲，總雲量高於觀測值；在模式未調校之前，雲量的估計較CTRL偏離觀測值。動力凝結過程因為改變了雲內的物理過程進而改變動力結構，透
過部分減少對流降水或是增加層狀降水量，使得南、北緯30度以內的對流降水占總降水的比例，從原始模式的81.85%降低至75.49%，更接近平均觀測值54.20%；相反的，在南北半球溫帶地區，對流降水比例增加。但由於動力回饋過程而低估了好發於海洋東側、陸地西岸的低層海洋性層積雲。初步測試結果顯示，針對KCM運用於全球模式的結果造成雲量高估以及液態水和冰光程量的不足，特別針對雲量參數法與降水效率係數進行調校。雲量參數法的部分，增加高層與減少低層的機率密度函數寬度，可有效的減少熱帶區域高雲過多的問題並增加低層雲量，讓模式結果較接近觀測值。針對降水效率，調降為0.1倍的對流及提高10倍的層狀雲水轉換成雨
水的自動轉換係數的狀況之下，較多的液態水和冰存留在空中，大幅增加原本被低估的液態水和冰光程量。全球平均對流降水比例皆減少，其中熱帶地區原始模式與新發法的對流降水比例降至79.80%與72.79%。由於觀測與模擬結果的對流降水量相當，而模擬所得到的層狀降水量偏低，因此剩下的差異應從其他雲微物理過程著手改善。整體平均而言，全球平均觀測雲量為64.92%，原始模式與調校後的KCM平均雲量為66.83%和63.18%，經調校後的KCM模擬其對流降水比例和液態水和冰光程量更接近於觀測值。KCM在計算中受到粒子數量與半徑影響的特性，需要配合能提供此資訊的對流參數化法才能相得益彰，而KCM所提供雲內飽和度的
資訊也可以利用在其他物理過程參數化的改良上。KCM為整合模式中的雲物理過程的目標踏出第一步。
2019年春季泰國北部無人機觀測實驗: 邊界層特徵與氣膠垂直分布之研究
為了解決Stratocumulus 的問題，作者吳映蓁 這樣論述：
泰國北部在春季因人為砍伐、森林大火和燃燒農作物，造成大量的生質燃燒氣膠排放，影響此區域的空氣品質，雖然近年來國際「七海研究計畫」 (The Seven SouthEast Asian Studies，7-SEAS)透過地面採樣、地面遙測、衛星遙測和模式模擬等技術，對泰北生質燃燒氣膠特徵與長程傳送特性有一定的掌握，但由於缺少高解析度的垂直現地量測，尚無法完整建構生質燃燒源區之氣膠在當地排放後如何向上傳送，並傳送至下游的機制。因此本研究為架構在7-SEAS的研究框架下，於2019年3月10-30日在泰國北部清邁府芳縣(Fang)進行密集無人機垂直觀測實驗，取得84組有效的高解析度氣象與氣膠垂直剖
面資料，並搭配地面現地量測以及MERRA-2再分析資料，探討邊界層氣象與生質燃燒氣膠的交互作用，本研究運用密集的無人機垂直觀測資料進行分析，以補足前人對中南半島研究缺乏的垂直高解析度觀測，嘗試解析出泰國北部邊界層典型特徵，以及污染物從累積到消散的機制，對當地生質燃燒氣膠與邊界層的研究進展有極大幫助。研究結果顯示，晨間於逆溫層下方約200-400公尺處出現東風伴隨高PM2.5濃度，此結構隨邊界層發展而向上抬升，午後較強的西風將亂流動量帶進山谷內的邊界層，此時西風與邊界層的交界面產生亂流並往下傳送，促使山谷內的污染物向上混和，有利PM2.5污染物垂直擴散，並藉由較高風速的西風持續向東傳送，使地面P
M2.5濃度小時平均由11時的257 μg m-3下降至16時的137 μg m-3。然而上述過程在高污染日3/15、3/24、3/30並不明顯，主要是由於邊界層穩定的垂直結構使得混和作用不強，導致污染物無法向上混和而累積於約距地400公尺以下處，高污染日地面PM2.5濃度日平均分別為278 μg m-3、297 μg m-3、378 μg m-3。進一步藉由三個個案分析發現，主導高污染事件的綜觀天氣系統含700 hPa上空高壓環流、700 hPa西風帶和鋒面系統之間的時空演變，其中個案一與個案二的綜觀天氣系統特徵較為相似，皆是槽前的穩定西北氣流促使污染物的累積，以及槽後的西南風促使污染物的消
散，而個案三則是受到位於槽前的西北氣流以及南海上方高壓環流所帶來的南風影響，使得污染物累積快速，嚴重影響當地空氣品質。整體而言，本研究運用密集的無人機垂直觀測資料進行分析，補足前人對中南半島研究缺乏的垂直高解析度觀測，對當地生質燃燒氣膠與邊界層的研究進展有極大幫助，為7-SEAS一系列研究提供嶄新的觀點。