土壤水分的垂直运动对黄土高原糜田土壤温度的影响

利用2005年8月21—23日黄土高原塬区地表过程野外试验加密观测土壤温度数据,通过耦合热传导对流方法计算得到糜田0.05～0.1 m浅薄土壤层的热扩散率为2.950×10^-7～3.015×10^-7m^2.s^-1,液态水通量密度为1.738×10^-6～2.197×10^-6m^3.s^-1.m^-2。在此基础之上,利用耦合热传导对流方程和传统热传导方法对土壤温度进行模拟,结果表明：由于传统热传导方法没有考虑土壤水分的垂直运动,模拟振幅偏大0.4 K、位相后移0.140 7 rad,与观测值的协方差分别为2.99、2.14;耦合热传导对流方法模拟振幅与观测值的协方差为2.13,模拟结果较理想。     

两种土壤温度算法的对比分析

为了定量理解黄土高原土壤的物理特性和过程, 为进一步提高陆面模式对该地区地表能量平衡模拟能力奠定基础, 本文利用2005年黄土高原陆面过程试验中7月22～26日期间裸土地表观测站土壤温度观测资料, 采用热传导（结合数学拟合法)、热传导－对流两种方法分别计算了该地区土壤热扩散率。本文还利用热传导－对流方法计算0.05～0.1 m浅薄土壤层的热扩散率垂直梯度与水通量密度之和, 其值介于0.80×10-6～2.43×10-6m/s之间。在此基础之上, 以0.05 m深度的土壤层为上边界, 分别利用上述两种方法模拟0.10 m深度的土壤层温度, 结果表明: 由于忽略土壤的垂直不均匀性和水分的垂直运动而只考虑热传导过程, 热传导方法不仅高估了土壤温度振幅, 而且高估了位相的延迟。而热传导－对流方法对温度振幅和位相的模拟值与实际观测值吻合较好, 白天 (北京时间08:00～20:00) 的温度模拟值相对测量值的平均误差、 标准差和归一化标准差分别为0.19 K、0.18 K和0.08%。     

西北戈壁区夏季一次降水前后土壤温度变化规律分析

利用简单的土壤热传导方程建立模型,并结合小波变换方法,分析了2004年6月22日～8月18日金塔绿洲附近观测的戈壁土壤温度序列,重点关注地下10 cm的土壤温度变化.结果表明,在观测时段土壤温度除了有明显的日变化外,还存在周期为准4天和准两周的波动.利用滑动相关分析后发现,太阳向下短波辐射强度与土壤温度日变化能量存在显著的正相关,这与利用土壤热传导模型分析土壤日变化振幅年变化的相关研究的结论一致.太阳向下短波辐射强度与准4天周期波动实部分量在降水前后存在负相关关系.比较观测时段土壤温度准4天波动能量与同时期的天空温度,发现准4天波动可能与持续增强的云逆辐射有关.通过分析降水前后土壤温度、土壤含水量的变化,发现二者的日变化在降水后与降水前相比,振幅增大,位相前移.这一结果可以用土壤热扩散率在一定范围内随土壤含水量增大而增大得到解释.最后利用回归分析发现T10的准两周波动可能与更大范围的大气环流场异常有关.     

SHAW模式对青藏高原中部季节冻土区土壤温、湿度的模拟

利用水热耦合模式(Si multaneous Heat and Water,SHAW)及"全球协调加强观测计划之亚澳季风青藏高原试验(CAMP/Tibet)"中那曲地区BJ站2002年8月1日—2003年8月31日的观测资料,对青藏高原中部季节冻土区的土壤温湿特征进行了单点模拟研究。SHAW模式能较好地模拟BJ站不同深度土壤温度,模拟值与观测值的相关系数在0.97以上,平均偏差在1℃以内。随着土壤深度增加,土壤温度的模拟效果变好,100 cm以下土壤温度的观测值和模拟值基本吻合。由于净辐射和土壤热通量在冬、春季的模拟值较观测值略偏大,使得模拟的土壤温度在冬、春季也略微偏大。就模拟结果而言,60 cm以上土壤温度对降雪是比较敏感的。模拟的土壤湿度基本上能够再现土壤未冻水含量随时间的实际变化趋势,除4 cm土壤层外,其他层的模拟值与观测值差异较大。由于影响土壤湿度的因素较多及其本身具有较复杂的相态变化,陆面模式中对其进行合理的参数化仍是难点之一。     

再分析土壤温湿度资料在青藏高原地区适用性的分析

利用2010-2016年中国科学院西北生态环境资源研究院青藏高原土壤温度与湿度监测网观测数据在不同气候区和植被条件的4个地区(阿里、狮泉河、那曲和玛曲)对8套土壤温湿度再分析产品(ERA-Interim、CFSR、CFSv2、JRA-55、GLDAS-NOAH、GLDAS-CLM、GLDAS-MOS和GLDAS-VIC)进行对比分析,使用相关系数、均方根误差、平均偏差、无偏均方根误差和标准差比等统计参数综合比较各土壤温湿度产品对观测值的模拟性能,寻找适用于青藏高原地区的长时间大尺度土壤温湿度产品。结果表明:对于土壤温度,GLDAS-CLM产品在大部分站点能够合理再现两层(0~10 cm和10~40 cm)土壤温度随时间的动态过程和变化细节,虽然结果略高估观测土壤温度值,但在数值上与观测值较为接近,并且与观测值呈显著正相关关系。对于土壤湿度,土壤冻结期再分析产品不能表现土壤湿度的动态变化特征;非冻结期GLDAS-NOAH和GLDAS-CLM产品能够较好的刻画各地区两层土壤湿度随时间变化的动态过程特征,不论在误差统计量还是相关性方面都表现为最优值。GLDAS-MOS、GLDASVIC、ERA-interim和CFSv2产品虽然在一定程度上能够展现部分地区土壤湿度的变化趋势,但对观测值的刻画效果并不理想,而JRA-55产品无法描绘各地区土壤温湿度变化。     

藏北高原土壤热传导率参数化方案的优化和检验

利用中国科学院大气物理研究所发展的冻土模式FSM中原始和优化的土壤热传导率参数化方案分别对青藏高原中部NewD66观测点土壤温度进行了模拟.结果表明,该模式中原始的土壤热传导率参数化方案高估了实际的土壤热传导率,因而导致模拟的土壤温度偏高.优化的参数化方案较原始参数化方案更能真实地模拟出土壤温度的变化,尤其对深层土壤温度的模拟效果更加显著.这些表明应用优化参数化方案的FSM模式对土壤温度模拟的准确性比原模式有所提高.     

不同初始值对三江源西大滩站多年冻土水热过程模拟的影响

不同初始值对多年冻土水热过程的模拟有着深刻的影响。本文利用青藏高原三江源多年冻土区西大滩站观测数据,驱动通用陆面模式CLM4.5（Community Land Model version 4.5）对该站多年冻土进行为期14个月的模拟研究。设计三组试验,检验CLM4.5模式对多年冻土模拟性能,探究不同初始土壤温度、液态水含量以及含冰量对模拟结果的影响,并对土壤初始含冰量的计算进行改进,提高了模式对多年冻土水热过程的模拟。通过对比土壤含冰量模拟值,液态水含量和土壤温度观测值与模拟值,结果表明：（1）初始土壤温度、液态水含量会通过影响初始土壤含冰量进而影响CLM4.5模式对多年冻土水热过程的模拟。（2）CLM4.5默认初始土壤温度、液态水含量时,计算出的初始含冰量为0 m³·m^-3,这使得模式不能准确模拟出多年冻土的特征。在2015年11月上旬至2016年8月上旬土壤含冰量大于0.01m³·m^-3,其余时段土壤含冰量几乎为0 m³·m^-3;整层土壤液态水含量从冬...     

青藏高原东部与成都平原大气边界层对比分析Ⅰ——近地层微气象学特征

简要介绍了中国气象局成都高原气象研究所设立在青藏高原东侧和成都平原的两个大气边界层观测站：理塘站和温江站,并利用2007年2～4月两站获得的近地层气象要素观测资料,对这两个地区风速、气温和湿度日变化特征及廓线规律,土壤温湿变化特征,以及辐射情况进行了分析和对比,得到了如下一些有意义的结果：（1）两站风温湿均表现出明显的日变化特征。理塘站风速极大值和极小值出现时间均比温江站晚2小时。理塘站温度梯度值日变化较一致而温江站早晚温度梯度值要大于白天。两站湿度梯度值都是白天较小早晚较大。（2）两站风速廓线规律相似,基本满足对数律关系。理塘站在18：00～6：00,温江站在18：00～8：00均有逆温现象出现,相邻两层高度最大温度差分别达到0．54℃和1．02℃。理塘站8：00～18：00在8m和24m高度,温江站10：00～14：00在9．05m和18．25m高度上能观测到逆湿现象,相邻两层高度最大比湿差分别为0．1g／kg和0．04g／kg。（3）理塘站浅层（0cm和5cm）土壤温度表现出明显的日变化特征,而10cm以下土壤温度日变化幅度很小。温江站4cm,10cm和20cm土壤温度都表现出明显的日变化特征,较之理塘站影响的深度更深。理塘站土壤温度的垂直变化程度要小于温江站。两站各层土壤湿度均无明显日变化特征。（4）温江站向下长波辐射通量日变化不大,其他各个辐射量日变化都很明显。理塘站向下总辐射和反射辐射明显强于温江站。     

基于CLM4.5模式的季节冻土区土壤参数化方案的模拟研究

利用位于季节冻土区的中国科学院那曲高寒气候环境观测研究站那曲/BJ观测点的野外观测数据,通过CLM4.5的单点模拟实验,分析评估了Luo土壤热导率参数化方案、Johansen土壤热导率参数化方案、Coté土壤热导率参数化方案和虚温参数化方案对土壤温、湿度的模拟能力,为将来选取最优的参数及参数化方案来更合理的模拟青藏高原土壤冻融过程为目的的工作提供依据。结果表明:(1)三种土壤热导率参数化方案模拟结果的土壤热传导率有明显差异,其中Coté方案的土壤热传导率最高,Luo方案的土壤热传导率最低。(2)三种热传导率方案均能合理地模拟出土壤温湿度的日变化趋势,Johansen方案对土壤温度年变化趋势模拟的更好,Coté方案对土壤温度模拟的数值较观测值偏离的更小,Luo方案对土壤湿度的模拟更好。(3)加入虚拟温度方程,并引入相变效率参数后,减少了模式对土壤湿度模拟的负偏差,Y-L方案在保持土壤温度较好模拟能力的基础上,能够进一步的提升土壤湿度的模拟能力。     

CoLM模式对青藏高原中部BJ站陆面过程的数值模拟

利用公共陆面模式Common Land Model(CoLM)及"全球协调加强观测计划之亚澳季风青藏高原试验"(CAMP/Tibet)中那曲地区Bujiao(BJ)站2002—2004年的观测资料对该地区进行了单点数值模拟试验。通过比较模拟与观测的地表能量通量,表明CoLM较成功地模拟了该地区的能量分配。模式对向上的短波辐射、向上的长波辐射、净辐射及土壤热通量模拟得较好,但冬季存在偏差。进一步比较了模拟和观测的土壤温度及土壤湿度,发现浅层60 cm土壤温度模拟较好,深层存在偏差,表现为土壤温度变化滞后于实际变化。土壤湿度总体偏小,尤其是冬季冻结期,土壤冻融过程中忽略了土壤液态水在温度0℃以下仍能存在,含冰量模拟偏高。     

冬季宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄种植区土壤热特性研究

为科学管理葡萄越冬埋土工作，基于2021/2022年冬季宁夏贺兰山东麓酿酒葡萄种植区10个葡萄园地温观测资料，分析不同葡萄园冬季日平均地温的变化特征和10～20 cm土壤热扩散率。结果表明：各葡萄园冬季土壤温度先下降后上升，土壤温度随着深度增加而上升，深层土壤温度波动幅度小于表层土壤，变化趋势也滞后于表层土壤。热传导方法可以很好地模拟冬季贺兰山东麓10、20 cm土壤温度，20 cm效果最佳，回归校正系数达0.947 5。贺兰山东麓葡萄园冬季土壤热扩散率k整体较高，各葡萄园区k值存在一定差异。产区北端大武口区的贺东庄园和永宁县偏东的圣易路丁酒庄k值较小，平均值分别为6.11×10-6、4.53×10-6 m2·s-1；靠近贺兰山的观兰酒庄、西鸽酒庄、留世酒庄、轩尼诗酒庄和产区南端的东方裕兴酒庄、红粉佳荣酒庄k值较大，平均值为11.08×10-6～14.94×10-6 m2·s-1；御马酒庄和美御酒庄的平均k值分别为9.63×10-6、8.52×10-6 m2·s-1。     

基于HRCLDAS/CLM陆面数据同化系统的青藏高原地区土壤湿度模拟研究

利用最新的高时空分辨率（1 km、1 h）的中国气象局高分辨率陆面数据同化系统（HRCLDAS-V1.0）大气近地面强迫资料,驱动由NCAR发展的通用陆面模式（CLM）,对青藏高原地区2015年1月1日至9月30日的土壤湿度开展了模拟研究。结果表明模拟得到的高时空分辨率（1 km、1 h）土壤湿度能够体现出青藏高原地区从东南向西北逐渐变低的空间分布特征,较好地表现出各层土壤湿度的时间变化特征,6~9月土壤湿度波动较大,1~5月波动较平缓,上层土壤湿度变幅较大,深层变化较平缓。0~5 cm、0~10 cm和10~40 cm深度土壤湿度模拟结果与观测值的相关系数均在0.8以上,其中0~5 cm土层的相关系数达到0.92,各层土壤湿度观测值与模拟值的均方根误差变化则相反,3个土层土壤湿度模拟结果与观测值的偏差均小于0.04 mm3 mm-3,但模式对于研究时段土壤湿度变化的低值有高估现象,且模拟能力随着土层深度的加深而减弱。     

金塔绿洲土壤中蒸发/凝结过程的初步分析

利用2005年6月27日～7月4日金塔绿洲地表及0.40m土壤温度观测资料作为边界条件,结合一维土壤热传导方程计算了该时段0.05,0.10和0.20m深处的土壤温度。通过比较同时段观测值与计算值的观测,发现0.05m深处的土壤温度计算值与观测值的差异最大。结果表明,在方程中只需简单考虑浅层土壤蒸发/凝结过程,便可以使...     

基于土壤温湿度观测资料估算藏北高原地区土壤热通量

基于"全球协调加强观测计划(CEOP)亚澳季风之青藏高原试验研究"(CAMP/Tibet)土壤温湿度观测资料(2004年6月8日至7月30日),利用TDEC(土壤温度预报校正)法估算并分析了藏北高原地区土壤热通量的变化特征。通过与热通量板测量结果比较发现,它们在热流方向和相位上基本一致,且在量值上具有很好的线性关系(R~20.74),但热通量板测量值普遍偏小。通过对比不同天气条件下TDEC法的估算结果表明,云的存在以及降水发生都可导致土壤热通量的波动,且表层土壤热通量波动更加强烈。对于TDEC法估算的表层土壤热通量,发现它与净辐射通量线性关系密切(R20.78),而在土壤热传导率较大的地区,其日变化相位明显先于其他地区。对于土质均匀的砂质土壤,其土壤热通量日变化振幅最大,土壤的垂直热量交换最剧烈。     

青藏高原深层土壤热通量的变化特征分析

青藏高原地表热状况不仅对局地天气和气候变化有重要影响,而且还在次季节到季节尺度上对周边特别是下游地区的短期气候变化产生影响,因此日益受到研究者的关注。土壤热扩散率和土壤热通量是决定土壤热状况的两个重要因素。不同于以往的研究,本文利用青藏高原地区1980—2001年39个气象站0.8 m和3.2 m的土壤温度资料,采用热传导对流法计算了0.8~3.2 m深层土壤热扩散率和土壤热通量,分析了它们的年变化和年际变化特征,并分析了深层土壤热通量和高原季风的相关关系,得到了一些有意义的结论。青藏高原深层土壤温度随深度的增加振幅减小、位相延迟;在1980—2001年间,土壤热扩散率的变化总体呈减小趋势;土壤深层热通量年变化与土壤表层热通量的年变化具有相反的相位;总热通量与对流热通量的变化具有相同的相位;深层土壤热通量月平均值在冬季为负值(定义热流向上为正),夏季土壤热通量都为正值。土壤热通量与高原冬季风指数的变化趋势相反,相关系数为-0.53;而与高原夏季风指数变化趋势一致,相关系数为0.58,都通过了95%的显著性检验。这些结论对于促使我们认识高原陆气相互作用是非常有意义的。     

黄河源区若尔盖站冻融期土壤温、湿度的模拟与改进

利用陆面过程模式CLM3.5对黄河源区若尔盖站进行了一年的数值模拟试验,通过比较土壤温度、土壤含水量的观测值与模拟值,检验了该模式在黄河源季节性冻土地区的模拟能力。结果表明,模式对土壤温度的模拟,非冻结期较好,深层土壤温度稍偏高;冻结期模拟值偏低,冻结深度偏大。对土壤含水量的模拟,在冻融期出现了较大偏差,含水量骤降(冻结)、骤增(消融)的时间均较观测提前。模式土壤热传导参数化方案中的土壤基质热导率计算偏大是造成土壤温、湿度偏差的主要原因。将Johansen土壤基质热导率方案替换了原模式参数化方案后,模拟结果有一定的改进,土壤温度暖舌、冷舌的模拟深度显著减小,冻结期土壤温度模拟偏低的现象也得到了改进,土壤含水量骤降、骤增的时间与观测更为接近。     

棉田土壤热通量的计算

本文在两年棉花田间试验观测的基础上,利用土壤中热传导方程模拟5cm层土壤温度的时间变化,进而推算出其它层次的土壤温度,与实测值相比,模拟均方误最大为0．14,最大温度绝对误差为0．7℃．通过对温度方程求深度上的偏导数获得土壤热通量的计算公式,计算值与实测值比较,均方误最大为0．006,效果较好。本文还通过2cm层土壤热通量与棉花冠层净辐射之间的关系,结果表明土壤热通量与冠层净辐射有着很好的相关性。     

基于组网观测的那曲土壤湿度不同时间尺度的变化特征

利用第三次青藏高原大气科学试验的土壤湿度观测数据,分析了那曲多空间尺度组网观测的28个站2、5、10、20和30 cm 5个不同深度土壤湿度的季节变化和日变化特征,并对比讨论了土壤湿度站点间的差异。分析表明,各层土壤湿度均存在显著的季节变化。冬春季节,20 cm以上土壤湿度随深度变浅而减小。夏秋季节土壤湿度随深度增加而减小,并分别在7月上、中旬和9月出现两个峰值。10月以后进入土壤湿度衰减期。土壤温度和土壤湿度存在协同变化关系。在一定的温度范围内,土壤发生冻结-融化过程,引起土壤湿度变化。在太阳辐射加热下,土壤表层水分蒸发,进而影响土壤温度。不同观测站间土壤湿度差异较大,夏秋季离散性大于冬春季。不同季节土壤湿度的日变化存在差异。春季10 cm以上土壤湿度日变化明显,08-10时（北京时）达到最低,19-20时达到最高。夏季土壤湿度日变化较为平缓。秋季2 cm深度土壤湿度日变化明显。线性拟合结果表明,1、4、10月土壤湿度和土壤温度为正相关关系。但是在夏季,土壤湿度与土壤温度为负相关。站点间土壤湿度变化的离散性表明,多测站才能全面体现青藏高原某区域的陆面状态。文中结果为青藏高原地区土壤湿度卫星参数验证和数值模式参数化提供了多角度的观测依据。      

土壤热传导方程解析解和那曲地区土壤热扩散率研究

文中用Laplace变换推导了土壤热传导方程的解析解和包含热对流项的土壤热传导方程的解析解。用青藏高原 8个土壤湿度、温度廓线观测站 1998年 9月 4日到 10日实测资料基础上 ,根据谐波方法和Laplace变换方法得到了土壤热传导方程的解析解 ,计算了这些站的总体土壤热扩散率 ;用包含热对流项的土壤热传导方程的解析解计算了土壤热扩散率。结果表明 :对于一个深度从 0 .0 4～ 0 .2 0m的浅薄土壤层 ,总体土壤热扩散率的值为 0 .30×10 -6～ 0 .98× 10 -6m2 /s,土壤热扩散率的值为 0 .15× 10 -6～ 0 .72× 10 -6m2 /s。由谐波方法得到的总体土壤热扩散率比由Laplace变换的值稍大 ;总体土壤热扩散率总是比土壤热扩散率大     

CLM3.5模式对青藏高原玛曲站陆面过程的数值模拟研究

利用通用陆面过程模式(CLM3.5)和青藏高原玛曲站2010年6月-2011年2月的观测资料进行了9个月的单点数值模拟试验。通过比较辐射通量、能量通量、土壤温度及土壤含水量的模拟值和观测值,结果表明,CLM3.5模式能较成功地模拟玛曲地区的陆面能量与水分特征。该模式对夏季向上短波辐射的模拟较好,冬季整体偏小。向上长波辐射的模拟整体较好,但模拟值稍偏大。净辐射的模拟整体较好,模拟值与观测值的相关系数为0.99,偏差为-1.28 W.m-2。感热通量的模拟较差,整体显著偏高。潜热通量的模拟较好,随季节变化特征明显。土壤热通量的模拟夏季较好,冬季土壤冻结及消融期的偏差较大,主要原因与冬季模拟的积雪偏少有关。土壤温度的模拟夏季较好、冬季较差,6层土壤温度模拟值与观测值的相关系数均在0.98以上,平均偏差为-1.80℃。模式较好地模拟出了冬季土壤冻结后存留的未冻水,冻结后土壤含水量的模拟较该模式以前的版本有了很大的改善,6层土壤含水量模拟值与观测值的平均相关系数为0.94,平均偏差为-0.015m3.m-3。