青藏高原季节冻土区土壤冻融过程水热耦合特征

青藏高原被誉为“中华水塔”, 其广泛分布的多年冻土和季节冻土在保证我国水资源安全上具有重要的地位。基于2015年7月 - 2016年6月青海海北站季节冻土的水热监测数据（土壤含水量为未冻水含量）, 分析了冻结深度的季节变化和冻融过程水热运移特征。结果表明： 各土层土壤温度与土壤水分含量变化均表现为“U”型。土壤温度变化规律与日平均气温基本一致, 但滞后于日平均气温的变化, 滞后时间取决于土层深度。与多年冻土冻融规律不同, 海北站季节冻土表现为单向冻结、 双向融化特征, 冻融过程大致可划分为三个阶段： 冻结初期、 冻结稳定期和融化期。同时, 季节冻土消融速率大于冻结速率, 且融化过程中以浅层土壤融化为主。在冻结过程中, 土壤水分沿上、 下两个方向分别向冻结锋面迁移, 各土层土壤含水量迅速下降。而在融化过程中, 各土层土壤含水量逐渐增加, 且在浅层土壤形成一个土壤水分的高值区。土壤冻融过程中未冻水含量与各土层土壤温度具有较好的相关关系, 且浅层土壤拟合效果优于深层土壤。本研究对揭示高原关键水文过程以及寒区水热耦合模型构建具有重要意义。     

Stefan方程在土壤冻融过程模拟中的应用

多年冻土与大气间的相互作用主要是通过活动层中的水热动态变化过程而实现。气候变化背景下的多年冻土活动层冻融过程模拟、多年冻土厚度制图和变化预测是研究冻土区生态环境、水文、工程以及碳循环的基础。根据国内外研究进展,总结了不同修正形式的Stefan方程在多年冻土活动层冻融过程和活动层厚度模拟中的应用进展,对将Stefan方程应用到分层堆积土壤中的不同算法进行了简要介绍,并指出了其在应用过程中存在的问题。Stefan方程首次将地表（或者大气）温度的变化与冰层（或者土层）的冻结融化过程以简单公式的形式联系起来,极大地简化了土壤冻结融化过程的分析计算。由于其输入参数少、形式简单、模拟效果可靠,成为常用模拟土壤冻融过程的方法之一,将其耦合到气候模型、陆面模型和水文模型中的研究也越来越多。Stefan方程最初在研究北极地区湖冰形成过程时提出,在应用到冻土学中后,不同学者在考虑土壤含水量、不同下垫面地气温差、地形和降水等因素后对方程进行了改进,并有多种算法试图将这一方程应用到非均质土壤中,取得了较好的模拟效果。但是,Stefan方程在国内的应用更多地用于简单模拟均质土壤多年冻土活动层厚度的空间分布状况,其应用到非均质土壤中的研究却较少。因此,未来需更深入研究Stefan方程模拟分层土壤的冻融过程,为准确掌握多年冻土对气候变化的响应研究提供最基本的方法。     

青藏高原典型多年冻土区的一维水热过程模拟研究

了解多年冻土内部的水热过程对寒区工程规划和建设的辅助决策具有重要意义.冻土的水分迁移与温度变化密切相关,然而传统的经验模型局限性大,对水热物理过程考虑不足;陆面过程模型所需的驱动数据多且很难准确模拟深层土温,尽管数值模型在工程上应用的比较多,但很少应用到冻土的演化过程中.基于非饱和土壤渗流和热传导理论,实现了冻土水分场与温度场的水热耦合数值模拟.以唐古拉综合观测场为例,将数值模拟结果与观测数据进行对比,验证水热耦合数值模拟的有效性.结果表明：模型对土壤温度模拟效果较好,15 m以上R²在0.88以上,RMSE在1℃以内;水分模拟尚可,但仍存在一定误差,R²在0.7以上,RMSE在7.65%以内.模拟的活动层厚度约3.6 m,年平均地温所在的深度约为15 m,与实测值基本一致.该水热耦合模型可用于研究多年冻土区土壤水热变化规律.     

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.     

土壤冻融过程中的多层水热耦合模拟研究

为准确模拟土壤冻融过程中温湿度变化以及水热传递规律,以支撑寒区水循环及其对气候变化的响应研究,在国内具有自主知识产权的WEP-L模型基础上,通过添加土壤层水热耦合计算模块,细化土壤分层结构,构建了多层水热耦合模型。根据吉林省前郭灌区土壤冻融原位实验,确定了模型中的土壤水热参数,并用2011~2012年完整冻融周期内实测的土壤温度和含水率数据进行了模型验证。结果表明,模型能较好的模拟不同深度土层的温湿度变化规律,其中土壤温度模拟的平均NASH效率系数为0.752,土壤含水率和土壤冻结深度的模拟结果和实测值的变化规律较一致。     

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。     

CLM5.0对阿拉斯加多年冻土区土壤温度和碳循环模拟的适用性评估北大核心CSCD

气候变暖对北极多年冻土和植被产生了重要的影响。CLM(Community Land Model)是应用最广泛的陆面过程模式之一,但其中复杂的边界条件和参数化过程导致模式模拟结果存在一定的不确定性。本研究评估了CLM5.0对阿拉斯加多年冻土区表层土壤温度和碳循环的模拟能力,结果表明,CLM5.0可以捕捉到表层土壤温度的季节变化。在苔原和针叶林站点,CLM5.0在日尺度和月尺度都可以很好地模拟出总初级生产力(GPP)随时间的变化,但对净生态系统碳交换(NEE)的模拟结果存在一定的不确定性。CLM5.0可以较为合理地模拟高纬度多年冻土区的土壤温度季节变化,在未来的研究中可能还需要从结构、参数化方案等过程进行改进,从而进一步提升高纬度多年冻土区碳循环的模拟精度。     

青藏高原不同高寒生态系统类型下多年冻土活动层水热过程差异研究

基于青藏高原北麓河地区高寒草原、高寒沼泽草甸和高寒草甸生态系统下多年冻土活动层水热过程的监测数据,对活动层水热过程特征开展了相关研究。研究结果显示,在活动层厚度、冻融时间、持续时间以及活动层土壤水分含水量分布方面,不同的高寒生态系统下活动层的上述属性特征差异明显。高寒草原下多年冻土活动层厚度最大,土体开始融化的时间最早,每年持续融化的日数也最长;高寒草甸最小,高寒沼泽草甸居中。高寒草原下活动层土壤含水率从上到下逐渐增加,水分基本集中在活动层的中下部分;高寒沼泽草甸下活动层土壤水分的分布情况相对比较均衡;高寒草甸下活动层土壤含水率分布呈现从上到下逐步减少的模式,越靠近地表土壤含水率越大。对监测数据的进一步分析发现,不同的高寒生态系统下,近地表地温与气温温差累计值、近地表土壤有机质含量、n因子特征以及近地表地温标准差统计特征都具有明显的区别。研究分析表明,多年冻土活动层水热过程特征与高寒生态系统类型具有明显的关联性,高寒生态系统会影响近地表能量通量,从而使地-气热量交换产生差异,这一差异又将改变活动层土壤温度、水分分布特征及其动力学过程。     

青藏高原多年冻土区活动层水热特性研究进展

青藏高原多年冻土作为我国冰冻圈的重要组成部分, 其水热状况是影响寒区生态环境、 陆气间水热交换、 气候变化以及地面路基建设等的重要因素。为增进对青藏高原多年冻土区活动层水热特性的认识, 对影响活动层水热特性的主要因素以及主要研究方法做进一步梳理, 并指出了当前研究中的不足。研究认为, 气象条件、 植被覆盖度、 土壤性质、 积雪等是影响多年冻土区活动层水热过程的主要因素, 目前针对活动层水热特性的研究主要通过对站点实测资料分析和模型模拟等方式展开。未来工作的重点应放在改进适合于高寒山区的陆面模式以及增强水热动态过程与气候系统的相互作用上。     

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.     

冻融期东北农田土壤温度和水分变化规律及影响因素分析

为了更好地认识季节性冻融区冻融过程对农田土壤温度和水分的影响, 以吉林省长春市黑顶子河流域为研究对象, 监测了冻融期流域内玉米田和水稻田土壤温度和水分的变化过程。结果表明： 冻融期表层土壤温度主要受积雪厚度影响, 深层土壤温度主要受土壤初始含水率影响。冻结期, 冻结层含水率几乎都呈增加趋势, 其中浅层土壤增幅最大; 冻结速度慢、 初始含水量低、 相邻土层含水量高的土层冻结过程水分增加量更大, 反之则小。融化期, 各下垫面、 土层土壤含水率基本呈下降趋势, 且主要集中在表层0 ~ 30 cm, 水分损失以蒸发为主, 冻结层对土壤蒸发有抑制作用; 冻结层的融化是造成各下垫面不同土层土壤含水率差异, 以及各土层在不同融化阶段土壤含水率差异的主要原因。     

基于BP神经网络和FEFLOW模型模拟预测多年冻土活动层温度

土壤温度是陆面过程中地-气系统间能量与物质交换的重要参数, 它的动态变化及其对气候变化的响应也是研究陆面过程的关键问题之一。在全球变暖背景下, 研究青藏高原多年冻土活动层土壤热状况动态变化, 对深入了解高原活动层厚度的变化特征及下垫面的热力作用均有重要意义。利用BP神经网络模型, 对青藏高原风火山地区的地表温度进行了模拟, 并利用输出的地表温度驱动FEFLOW模型对研究区活动层不同深度土壤温度进行了模拟。与各深度土壤温度观测值对比发现, 均方根误差介于0.09 ~ 1.78 ℃, 纳什效率系数介于0.86 ~ 0.98, 模拟效果良好。结合BP神经网络模型和FEFLOW模型预测了研究区未来50年活动层热状况的动态变化过程, 结果表明： 在0.02、 0.048、 0.07 ℃·a^-1三种升温情景下, 50年后研究区活动层厚度将分别增加19.4、 51.8、 64.7 cm, 土壤升温幅度随着深度的增加逐渐减小。同时发现, 随着气温不同程度的升高, 土壤开始融化的时间在不断提前, 开始冻结的时间则不断延迟, 这种规律随着土壤深度的增加而减弱, 但不同深度土壤冻融过程对气温升高的响应差异却随着增温速率的增大而逐渐减小。     

青藏高原多年冻土区地温年变化深度的变化规律及影响因素

地温年变化深度的准确判断对于多年冻土发育特征评估、寒区冻土模式下边界深度的确定具有重要意义.通过对青藏高原地区典型钻孔地温数据进行分析,初步揭示了多年冻土地温年变化深度的变化规律及其影响因素,并提出一种简化了地表和活动层状态影响的地温年变化深度估算方法.结果表明：研究区低温冻土的地温年变化深度平均值比高温冻土大4.6 m,随着冻土温度升高,地温年变化深度基本上呈减小趋势,部分低温冻土钻孔由于土层含水率过高导致地温年变化深度相对较小;由于活动层水热动态和冻融过程的影响,地温年变化深度与浅层（0.5 m）温度年较差相关性不显著,而与多年冻土上限附近温度年较差的大小呈显著正相关关系;地层介质的热扩散率差异是导致地温年变化深度区域差异和变化的主要原因,土层含水率、温度、质地以及水的相态是影响地层热物理性质重要因素.     

青藏高原多年冻土区地表能量收支过程及其对活动层影响的初步分析

基于2005—2016年青藏高原多年冻土区唐古拉和西大滩站的气象、涡动通量以及活动层资料,利用涡动相关法、气象梯度法和SHAW模型等方法探究了气候变化背景下高原多年冻土区地表能量通量变化规律及其对活动层的影响。结果表明：2005—2016年唐古拉和西大滩气温、地气温差有所升高,年降水量、10 cm土壤含水量及风速有所下降。2005年以来唐古拉和西大滩净辐射（R_n ）与感热（H）呈增加趋势,潜热（LE）呈减小趋势,地表土壤热通量（G）变化较小。唐古拉和西大滩地表能量通量季节变化明显,但受海拔、纬度、坡向、土壤冻融过程、降水、下垫面状况等因素的影响,地表能量通量存在区域差异。研究时段内,唐古拉和西大滩地表冻结指数与土壤热通量呈负相关;融化指数、活动层厚度与土壤热通量呈正相关,融化期间土壤热通量积累量与融化深度的变化呈线性增加关系。     

青藏高原西大滩多年冻土活动层土壤性状与地表植被的关系

以青藏高原多年冻土区北界的西大滩为研究基点, 选取多年冻土不同退化阶段的两个样地, 对植被分布特征、 冻土活动层和土壤特性等进行调查监测, 同时分析不同活动层状态下土壤水热、 养分和地表植被特征变化及相互间的作用关系. 结果表明: 西大滩地区的植被以浅根系植物为主, 0~10 cm的表层土壤中地下生物量约占地下生物总量的63%和62.2%之多. 在气候条件基本一致的情况下, 多年冻土的存在情况及活动层土壤水热状况对植被生态系统的演变起决定性作用. 高地表植被覆盖下的冻土土壤水热调节能力强, 有助于延缓冻土退化过程. 西大滩土壤全氮、 碱解氮、 速效钾与有机质含量密切相关, 含量随冻土退化明显减少, 且随土层深度的变化曲线表现为相同的趋势. 土壤表层养分和速效养分受冻土退化程度的影响较大.     

黄河源区多年冻土活动层土壤水文过程季节变异分析

为从整体上认识多年冻土活动层土壤水文过程季节变异特性,以黄河源区巴颜喀拉山北坡冻土剖面为例,结合大气降水、冻土土壤水分、冻土层上水的野外观测,采用HYDRUS-1D软件冻融模块进行模拟分析,分析冻融作用对活动层土壤水文过程的影响,研究结果表明:(1)冻土层上水位与土壤水热之间存在着相互影响、相互作用的关系,依据活动层土壤温度变化,基于冻融过程,多年冻土活动层土壤水分与冻土层上水位可划分为冻结稳定、快速融化、融化稳定和快速冻结4个阶段。(2)降雨入渗是坡面尺度下活动层土壤水文过程的主要驱动力,活动层冻融锋面是主要限制性因素,受冻融过程影响,冻结期降雨减少,土壤冻结,土壤储水能力下降,土壤水分下渗停止,坡面侧向流动减弱,土壤水分和冻土层上水位处于下降趋势;融化期降雨增多,土壤融化,土壤储水能力上升,土壤水分下渗强烈,坡面侧向流动增强,土壤水分和冻土层上水位处于上升趋势。(3)受坡面地形影响,上坡活动层厚度大于下坡,上坡冻融锋面变化较下坡平缓,上坡土壤水分和冻土层上水位的变化幅度相对下坡较为平缓,而上坡土壤水分相对下坡含量较低,下坡冻土层上水位相对稳定。     

CLM3和SHAW模式在青藏高原中部NMQ站的模拟研究

利用那曲地区NMQ站2010年11月1日至2011年7月26日的观测资料作为通用陆面过程模式CLM3.0和水热耦合模式SHAW的大气强迫, 在青藏高原中部季节冻土区进行了单点模拟研究.在参照观测资料的基础上, 对两个陆面模式的模拟结果对比发现: SHAW模式和CLM3.0模式模拟的向上短波辐射和向下长波辐射值基本相近或重合, 但两个模式均未考虑新雪存在对向上短波辐射的影响, 以及青藏高原日冻融循环过程中潜热释放对向上长波辐射的影响.此外, SHAW模式和CLM3.0模式均能模拟各层土壤温度的逐日变化, 均是上层土壤的模拟效果较下层好; 相比SHAW模式, CLM3.0各层土壤温度的模拟值更接近于实测值.对土壤含水量的模拟而言, 60 cm以上(包括60 cm)SHAW模式和CLM3.0模式各有其优缺点, 60 cm以下SHAW模式的模拟结果要好于CLM3.0, 尤其是土壤冻结和消融时段的模拟结果.     

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。     

藏北高原D105点土壤冻融状况与温湿特征分析

利用CAMP/Tibet在藏北高原D105点所观测的2002年1月1日-2005年12月31日土壤温度、含水量资料, 分析了该点的土壤温、湿度变化及其冻融特征. 结果表明: D105点40 cm深度以上土壤温度日变化明显, 随着深度增加, 土壤温度日变化相位明显滞后. 各层土壤温度月最高值出现在8-9月, 月最低值都出现在1-2月; 年际气候的差异至少可以反映到185 cm深处的土壤. 土壤冻结和消融都是由表层开始, 土壤随深度增加冻结快, 消融则慢. 冻结期间, 土壤温度分布上部低, 下部高; 消融期间, 则分布相反. 60 cm深度以上的土壤含水量在消融期有显著的波动, 表明60 cm深度以上的土壤与大气之间的水热交换比较频繁. 土壤温度的日变化和平均温度对土壤的冻融过程有较大的影响; 土壤含水量的多少会极大的影响土壤的冻融过程、土壤热量的分布状况以及地表能量的分配. 因此水(湿度)热(温度)相互耦合影响着土壤的冻融过程.