唐古拉地区活动层土壤水热特征的模拟研究

利用唐古拉监测点实测气象及活动层土壤水热资料,结合SHAW模型,对青藏高原高海拔多年冻土区活动层土壤的水热特征进行了模拟研究,并与观测结果进行了对比.结果显示:SHAW模型对活动层陆面能量通量(净辐射、地表面热通量、潜热及感热)和活动层土壤温度的模拟比较成功;对活动层水分的模拟结果参差不齐,有些深度土壤水分模拟不理想,但有一半以上观测深度的模拟结果相对较好.土壤水分模拟结果产生误差的原因比较复杂,初始含水量的选取、土壤结构参数及水热动力学参数的不确定性是导致模拟结果误差的可能原因.总体上,SHAW模型是研究高海拔多年冻土区活动层土壤水热过程较理想的陆面模式.     

基于Noah-LSM模式和CoLM模式的青藏高原中部陆面过程模拟

利用中国科学院那曲高寒气候环境观测研究站Amdo站2012年10月1日-2013年10月1日的气象和土壤资料,通过Noah-LSM模式和CoLM模式对青藏高原中部陆面过程进行模拟研究。模拟结果表明：两个模式对辐射通量的模拟均与观测值较吻合,地表长波辐射的模拟效果最好,净辐射次之,地表反射辐射最差;两个模式模拟的土壤温度与观测值很接近,均是表层的模拟效果好于深层,夏季的模拟效果好于冬季;土壤的冻结和融化过程都是由表层开始向下延伸的,CoLM模式模拟的冻融起止时间与观测值更为接近;两个模式对土壤湿度的变化趋势模拟较好,但存在较大偏差。     

基于CLM模式的青藏高原土壤冻融过程陆面特征研究

使用位于青藏高原东部若尔盖站的观测数据驱动CLM3.5模式,设计一组去除模式中冻融过程的"退化试验",进行为期一年的模拟研究。通过对比原试验与敏感性试验模拟结果,初步分析冻融过程在土壤温度变化、各能量通量分配中的作用,得到以下结论：（1）冻融过程是土壤温度变化的"缓冲器",冻结过程向周围环境释放能量减缓了土壤降温的速率,使土壤温度不至降得太低,而消融过程从周围环境吸收能量减缓了土壤升温的速率,使土壤温度不至升高太多;（2）冻融过程改变了地表辐射通量,土壤冻结改变了地表反照率,改变了向上短波辐射,且由于冻结过程减缓了地表温度的下降,改变了地表向上长波辐射,进而改变了净辐射通量;（3）冻融过程显著地改变了陆面能量的分配,通过相变能量的释放和吸收增大了地气间能量的传输,显著地增大了地表土壤热通量,且通过改变地表温度和地表蒸发,改变了感热及潜热通量。在冻结过程及完全冻结阶段,感热及潜热通量均增大,但在消融过程阶段,感热及潜热通量均减小。冻融过程对土壤热通量及感热通量的影响在冻结过程及完全冻结阶段更为显著,而对潜热的影响则是在消融过程阶段更为显著。     

黄土高原砂壤土冻融过程的观测和模拟

针对黄土高原冬季陆面过程,使用兰州皋兰地区冬季观测资料和水热耦合模式(SHAW),进行了观测资料和数值模拟分析.结果表明:冬季,黄土高原地区入射的太阳辐射较小,降水稀少,空气干燥,12月、 1月及2月的月平均气温均低于0℃,净辐射很小,积/融雪期间,净辐射出现了负值.地表能量分配中感热潜热都很小,但感热相对潜热占主要地位,在无降水时期日平均潜热通量几乎都在10W·m-2以下.水热耦合模式对地表能量中短波净辐射和长波净辐射模拟较好,感热通量和潜热通量的模拟存在一定的偏差.模式对浅层30cm和40cm土壤温度及土壤湿度模拟较为成功,模拟值对观测值的相关性较高,相关系数均达到0.87以上.土壤温度模拟偏高,土壤湿度的模拟稍偏低.     

基于WRF驱动的CLM模型对青藏高原地区陆面过程模拟研究

NCAR-CLM是目前国际上发展较为完善的陆面过程模型.鉴于大多数研究利用气象站点的数据驱动CLM模型, 尝试将WRF气候模型的模拟结果作为驱动CLM的面上强迫场数据来对青藏高原陆面能量特征进行模拟研究.对WRF气候模型模拟的输出结果与青藏高原气象站观测数据进行比较分析表明, WRF模拟输出的气温和向下短波辐射数值与观测值的相关系数大于0.92(p >0.05), 气压和比湿的R²在0.80以上(p >0.05), 降雨和风速的模拟性能不稳定, 但WRF模拟输出的强迫场也可以作为CLM模型的驱动数据. CLM模拟的地表温度、 感热和潜热通量与青藏高原气象站观测的地表温度以及涡度通量数据验证分析表明, 虽然CLM对地表温度的模拟在合理范围内, 但模拟与观测值还是有较大偏差, 潜热和感热之间的相关系数分别为0.87和0.68(p >0.05), 表明CLM的模拟结果在单点上是可靠的.据此, 在此模拟结果基础上分析了青藏高原地区的陆面能量时空分布特征.     

基于SHAW模型的青藏高原唐古拉地区活动层土壤水热特征模拟

利用唐古拉综合观测场活动层及气象塔2007年的数据资料, 结合SHAW模型在3种不同地表反照率选取方案下进行模拟试验, 对唐古拉地区活动层土壤水热特征进行了单点数值模拟研究.通过观测值与3种模拟值的对比分析, 结果表明: SHAW模型能够较为好地模拟多年冻土区地表能量通量、 活动层土壤温度特征, 而对土壤含水量模拟不太理想, 但对其变化趋势模拟较好; 在模拟试验中, 模型输入参数地表反照率取1-12月各月平均地表反照率后, 模型对地表能量通量、 活动层土壤温度和湿度的模拟效果有了明显的提高; 而用一种地表反照率参数化方案的计算结果对模型输入参数进行修正后, 模型对活动层土壤温度和湿度的模拟效果有了明显的提高, 对地表能量通量的模拟效果提高不明显.总体上, SHAW模型对高原多年冻土区土壤冻融过程的模拟具有优势, 是研究高海拔多年冻土区活动层土壤水热过程较为理想的陆面模型.     

基于CoupModel的青藏高原多年冻土区土壤水热过程模拟

近年来, 青藏高原多年冻土区生态环境呈现出逐年恶化趋势, 从而对多年冻土活动层水热过程造成显著影响. 此外, 如何构建更加有效、 针对寒区的陆面过程模式成为寒区研究的重点、 热点之一. 作为一种有效的参数估计方法, Bayes参数估计算法具有准确估计陆面过程模式参数的能力. 因此, 基于2005-2008年观测数据, 利用CoupModel模型对青藏高原风火山流域土壤水热运移过程进行模拟; 同时, 利用Bayes参数估计方法估计部分水热运移参数. 结果显示: 模型对土壤温度(ST)的模拟效果较好, NSE系数均在0.90以上; 也能够较好模拟浅层(0~40 cm)土壤水分, NSE值均达到0.80以上, 而对40 cm以下土壤水分的模拟结果较差. 模型也能够较准确模拟活动层土壤的冻结-融化过程. 模型对温度水分极值和40 cm深度以下水分的模拟存在一些偏差. 值得一提的是, 基于重要性采样MCMC方案的Bayes参数估计算法能够有效估计水热运移参数, 模型模拟结果得到极大的改进. Bayes算法能够广泛解决陆面过程模式参数估计问题.     

评估两类模式对陆面状态的模拟和估算

针对夏季土壤变干过程,利用观测系统模拟试验,比较离线的陆面模式(LSM)和耦合大气边界层的陆面模式(SCM)对土壤温度、湿度和地表热通量等陆面状态的模拟,然后借助数据同化方法,评估2类模式对陆面状态的估算能力.结果显示:2类模式除对地表长波辐射和感热通量的模拟差别较大外,对其余量则较小;只同化表层土壤湿度观测时,LSM对土壤湿度和感热通量的估算好于SCM,对土壤温度的估算则相反,而对潜热通量估算的差距很小;同时同化表层土壤温度、湿度观测会使地表热通量的估算差距增大;最后对2类模式不同表现的可能原因进行分析讨论.上述数值模拟和同化结果:当用某一类模式的模拟结果或同化产品为另一类不同模式提供初边界条件时必须注意它们之间的差异,避免出现输入量引起的模式状态量间的动力不协调现象.     

陆面模式CLM4.5在青藏高原土壤冻融期的偏差特征及其原因

利用中国区域地面气象要素数据集制作的大气强迫场驱动通用陆面模式CLM4.5（Community Land Model version 4.5）对青藏高原区域进行离线模拟试验,模拟结果与D66、沱沱河（TTH）和玛曲（Maqu）3个站点的观测资料以及GLDAS（Global Land Data Assimilation System）-CLM2模拟结果进行了对比,并分析了陆面模式对冻融过程中土壤温度和湿度模拟的偏差及其可能原因。结果表明：CLM4.5对土壤温度模拟较好（平均RMSE≈3℃）,而GLDAS-CLM2计算的土壤温度偏高,偏差较大（平均RMSE>6℃）,且其偏差大于CLM4.5,尤其在冻融期;CLM4.5能较好地模拟出冻融过程中土壤湿度季节变化,但土壤湿度的模拟值与观测值存在一定偏差（平均RMSE≈0.1 mm³·mm^-3）,GLDAS-CLM2不能反映出土壤湿度在冻融过程中的变化特征。CLM4.5的模拟偏差主要来自大气强迫场,而GLDAS-CLM2的偏差除了大气强迫场的不确定性外,还来自于模式冻融参数化方案的不完善。大气强迫场中的气温和降水对土壤温度和湿度的影响在冻融期和非冻融期表现不同。在非冻融期,土壤温度的模拟主要受气温的影响（r>0.6）,气温偏差对土壤温度偏差的贡献率大于50%;土壤湿度的变化则主要受降水的影响,降水偏差对土壤湿度偏差的贡献率为20%~40%。在冻融期,受土壤水热相互作用的影响,气温和降水对土壤温度和湿度的作用效果减弱;土壤湿度的变化受气温影响显著,其贡献率为10%~20%。陆面模式中冻融参数方案的不完善是冻融过程中土壤温度和湿度偏差的重要来源之一。     

黄河源鄂陵湖地区辐射收支和地表能量平衡特征研究

利用2010年6-7月鄂陵湖野外试验的近地层观测数据,分析了在不同天气条件下黄河源鄂陵湖地区辐射分量、地表能量分量、土壤温度和反照率的变化特征. 结果表明：不同天气条件下,辐射和地表能量各分量日变化差异较大,晴天、阴天和雨天的地表反照率依次递减,平均反照率约为0.21;观测期内,平均辐射贡献从大到小依次为向上长波、向下长波、向下短波、向上短波,日积分值分别为31.4 MJ·m^-2、25.6 MJ·m^-2、22.4 MJ·m^-2、4.2 MJ·m^-2,净辐射(12.5 MJ·m^-2)占向下短波辐射的55.7%;平均地表能量和土壤温度的变化幅度较晴天小,感热、潜热、0 cm土壤热通量的平均日积分值分别占净辐射的21.2%、43.1%、8.2%;平均土壤温度变化幅度随深度增加逐渐减小,浅层土壤温度峰值较晴天低2 ℃,深层土壤温度相差不大. 云和降水的扰动削弱了向下短波辐射,导致平均感热通量和0 cm土壤热通量的峰值比晴天小,而平均潜热通量的峰值大于晴天. 由于湖泊水体巨大的热容量和水分供应,鄂陵湖地区的气温日较差较小,地表温度变化幅度变小,附近地表温度升高缓慢. 鄂陵湖区的地表能量平衡中,潜热通量占主导,感热和地表土壤热通量次之. 研究结果有助于理解气候变化背景下黄河源区湖泊的能量水分循环过程,为促进该地区光热资源的合理利用和畜牧业的可持续发展提供数据支持.     

数据同化算法在青藏高原高寒生态系统能量—水分平衡分析中的应用

位于青藏高原腹地的多年冻土地带,其冻融过程中的土壤含水量和土壤冻结深度的变化对气候强烈响应并产生显著的陆面能—水平衡变化,进而又对全球气候产生较大的反馈作用。为了能准确模拟这种变化,选取青藏高原多年冻土分布区的风火山左冒孔流域（长江源）进行了相关的野外数据采集和试验,以考虑土壤冻融影响的水—热耦合陆面过程模型——SHAW为动力学约束框架,验证集合卡尔曼滤波算法在改进模型对土壤冻融过程中土壤水分和冻土深度的计算效果。基于试验点的数据同化计算结果表明：数据同化方法可以融合观测信息显著提高水—热耦合模型对土壤冻融过程中状态变量（土壤水分和冻深）的模拟,并进而改善模型对其它相关能量—水分变量的计算,为在高寒冻土地区利用多源信息进行融合监测提供了理论依据。     

季节冻土区黑土耕层土壤冻融循环期湿度与温度变化研究

在黑龙江省水利科学研究院水利试验研究中心的综合实验观测场, 利用2011年11月-2012年4月一个冬季冻融循环期的实测黑土耕层剖面土壤湿度和温度数据, 对典型中-深季节冻土区黑土耕层土壤湿度与冻结融化期土壤温度变化进行研究. 根据阳坡的黑土耕层土壤浅层1 cm、 5 cm、 10 cm及15 cm四种不同深度, 对冻融循环过程中土壤湿度随冻结融化期土壤温度变化特征进行分析, 研究黑土耕层土壤冻融过程中不同深度土壤水分的变化情况, 了解降水和温度对不同深度土壤湿度变化的影响. 结果表明: 在北京时间08:00、 14:00及20:00, 阳坡15 cm、 10 cm、 5 cm及1 cm深度黑土耕层土壤湿度随冻结融化期土壤温度变化的线性相关可决系数分别为0.9298、 0.9216、 0.5989、 0.7281, 斜率平均标准偏差分别为0.017、 0.019、 0.095、 0.056, 截距平均标准偏差分别为0.17、 0.25、 1.31、 0.83. 阳坡10 cm及15 cm深度的黑土耕层土壤湿度随冻结融化期土壤温度变化呈十分显著的线性相关关系. 阳坡5 cm深度的黑土耕层土壤湿度在冻结融化期与土壤温度变化线性关系稍微显著. 在整个冻结融化期, 因受太阳辐射、 降水及蒸发的强烈影响, 阳坡浅层1 cm深度黑土耕层土壤湿度与土壤温度线性相关性不如10 cm及15 cm深度的关系显著, 但比5 cm深度的关系显著.     

塔里木河下游胡杨林耗水数值模型

基于SHAW（Simultaneous Heat and Water）模型,以基本观测要素、植被参数和土壤剖面水热观测数据为模型的输入,对河岸胡杨林的耗水过程、土壤剖面水分变化和能通量进行了较小时间尺度上的模拟研究。结果表明,采用SHAW模型模拟的胡杨耗水量与观测值间存在较大偏差。因此,为了进一步提升水热耦合SHAW模型在干旱区的实用性,引入了地下水位因子GSI（Groundwater-Soil water Interaction）,建立了改进的SHAW（GSI-SHAW）模型,解决干旱区荒漠河岸林耗水过程模拟的方法问题。采用SHAW模型和GSI-SHAW模型对胡杨耗水量的模拟进行了对比研究。结果显示,SHAW模型和GSI-SHAW模型模拟的胡杨耗水量与观测值的相关性系数分别为0.8533、0.9075,其平均相对误差分别为21.4%、16.9%,可见,改进的SHAW模型的模拟值更加接近试验观测值。地下水位的考虑一定程度上提升了传统SHAW模型的模拟精度,为干旱区自然植被耗水量的计算提供了新的方法和科学依据。