为了理解气溶胶的间接效应并在模式中描述这些物理过程,需要准确的参数化云凝结核(CloudCondensation Nuclei,CCN)数浓度。基于HaChi (Haze in China)项目中观测得到的气溶胶活化特性,利用闭合实验,本文对比评估了若干种参数化CCN的方法,这些方法包括CCN谱参数化、整体活化率(CCN数浓度与气溶胶数浓度的比值)、截断粒径、分档活化率等。结果表明：(1) 用固定参数的公式,如NCCN(S)=CSk和NCCN(S)=N(1-exp(-BSk)),并不能很好的拟合CCN谱,更不可能描述CCN的时间变化；将CCN谱拟合公式中的参数与气溶胶特性结合在一起,能在一定程度上改善参数化结果,但是仍然存在很大的误差。(2) 气溶胶整体活化率与参考气溶胶数浓度的粒径范围有直接关系,为不同过饱和比选择不同的粒径范围有助于改善参数化结果。(3) 基于观测数据以及气溶胶均一化学成分的假设可以反推出气溶胶活化粒径,该粒径可以作为截断粒径用于计算CCN数浓度,结果较好；分档活化率计算的D50在外混合气溶胶条件下会高估CCN数浓度。(4) 利用分档活化率参数化CCN数浓度的方法最简单直接,给出的结果也最好,这主要是由于分档活化率包含了分档气溶胶成分以及气溶胶混合状态对气溶胶活化的影响。根据以上结果,我们推荐模式中利用气溶胶谱结合观测获取的气溶胶活化粒径或者分档活化率来计算CCN数浓度。