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.     

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.     

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GIPL2模型的青藏高原活动层土壤热状况模拟研究

青藏高原活动层土壤热状况,对深入了解高原活动层的厚度变化特征、下垫面的热力作用以及对气候变化预测均有重要意义。利用GIPL2模型模拟青藏高原多年冻土区不同植被状况下活动层土壤热状况。模拟结果表明：模型在高寒草原（QT06）试验点模拟效果较好,高寒沼泽草甸（QT03）试验点的模拟效果较差,高寒草甸（QT01）、高寒荒漠草原（QT05）和高寒草原化草甸（QT04）试验点的模拟效果介于高寒草原试验点和高寒沼泽草甸试验点之间。QT01、QT03、QT04、QT05和QT06的土壤温度模拟值与观测值相比,均方根误差分别为0.67、1.29、0.73、0.7和0.56℃;相关系数分别为0.99、0.87、0.98、0.98和0.96;平均误差分别为0.37、0.61、0.31、0.45和0.16℃。QT06模拟结果较好,原因在于此点土壤质地变化不大,模型的分层与所取的参数更加接近此点的实际状况。QT03模拟结果较差,可能由于此地区土壤中存在砾石,在导热率参数化方案中没有考虑砾石含量,导致模拟结果偏差较大。总体而言,GIPL2模型对青藏高原活动层土壤热状况的模拟具有一定的优势,是一种模拟多年冻土区活动层土壤热状况较为理想的模型。     

ERA-Interim地表温度数据集在青藏高原冻土分布制图应用的适用性评估

地表温度综合反映了大气、植被和土壤等因素的能量交换状况, 是冻土分布模型和一些寒区陆面过程模式的上边界条件, 对多年冻土分布制图和活动层厚度估算有重要意义. 为了评估ERA-Interim 地表温度产品在青藏高原地区的适用性, 综合比较了青藏高原69个海拔2 000 m以上气象站1981-2013年地面实际观测值与ERA-Interim之间的差异及其分布状况. 结果表明, 两种资料的变化趋势一致, 但是ERA-Interim地表温度在数值上与实际观测值差别显著, 平均偏低7.4℃. 原因之一可能是由ERA-Interim再分析资料格点的海拔高度与气象站实际海拔高度差异引起的. 根据两种温度产品之间海拔的差异, 对ERA-Interim地表温度重新进行模拟, 经过模拟后的ERA-Interim地表温度与实际观测值的差值在大部分气象站变小, 平均偏高0.4℃. 因此, 经过重新模拟的ERA-Interim地表温度基本能够反映青藏高原地表温度的真实情况. 以模拟后的ERA-Interim地表温度作为地面冻结数模型的输入参数模拟了青藏高原冻土分布, 结果表明青藏高原多年冻土区面积为1.14×10⁶ km², 季节冻土区面积为1.43×10⁶km².     

青藏高原唐古拉地区暖季土壤水分对地表反照率及其土壤热参数的影响

为了研究青藏高原暖季土壤水分对冻土区地表热状况的影响,选取2010-2012年5-9月在青藏高原唐古拉气象场获取的气象及其活动层数据,分析了表层土壤水分对地表反照率以及土壤热参数的影响.结果表明：唐古拉站暖季表层土壤含水量集中在0.15～0.27之间,地表反照率值集中在0.14～0.24之间,日平均土壤热导率的波动范围在0.9～2.0 W·m^-1·K^-1之间,土壤热容的波动范围主要集中在0.8×10⁶～1.8×10⁶ J·m^-3·K^-1之间,而土壤热扩散率则主要集中在0.6×10^-6～2.2×10^-6 m2·s^-1之间.土壤水分对地表反照率影响较大,随着土壤水分的增长,地表反照率呈现出明显的减小趋势.土壤水分对地表反照率的影响还受到植被生长周期的影响,土壤水分和地表反照率之间的关系在植被枯萎期和生长期有明显的差异性.唐古拉地区土壤热参数也明显受到土壤水分变化的影响,随着土壤水分的增加,土壤热导率、热容和热扩散率都为增大趋势,但是土壤水分对土壤热导率的影响较为显著,而对土壤热扩散率的影响则不显著.     

青藏公路沿线多年冻土区土壤热通量参数化方案的优化和检验

土壤热通量是地表能量平衡的重要分量,其估算方案在研究地表能量平衡研究中必不可少。利用青藏公路沿线5个站点0~20 cm的实测土壤层温、湿度及5 cm土壤热通量资料,以翁笃鸣气候学计算方案为基础建立了优化的5 cm土壤热通量计算方案。通过唐古拉和西大滩两个独立站点的检验结果表明,优化方案的结果相对于原方案有较大的改善,唐古拉和西大滩5 cm土壤热通量均方根误差值分别减小了3.2 W·m^-2和4.8 W·m^-2,而相对误差分别减小了61.9%和36.1%,即新方案能够较好地估算出青藏公路沿线多年冻土区5 cm土壤热通量。使用优化方案模拟了青藏公路沿线11个站点5 cm土壤热通量变化,结果显示,近十年青藏公路沿线土壤热通量呈现出增大的趋势,其中,5 cm土壤热通量增大了近1.0 W·m^-2,而且各观测场的年平均土壤热通量值均大于0.0 W·m^-2,表明就年尺度而言,热量有盈余,盈余热量用于加热下层土壤,引起活动层厚度增加,平均状况下土壤热通量每增大1.0 W·m^-2,活动层厚度增大约21.0 cm。     

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。     

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.     

寒区典型下垫面冻土水热过程对比研究(Ⅰ)：模型对比

冻土水热传输和水热耦合过程是寒区水循环的核心环节和重要组成部分,土壤温度和湿度(含水量)的观测和模拟是冻土水热过程分析的基础. 以中国科学院寒区旱区环境与工程研究所黑河上游生态-水文试验研究站葫芦沟试验小流域为依托,选取季节冻土区的高寒草原、高寒草甸和多年冻土区的沼泽化草甸、高山寒漠等4种典型寒区下垫面,分别布设自动气象站,并调查相关土壤和植被参数,利用SHAW和CoupModel模型对试验点的土壤水热条件进行模拟计算.结果表明：4个试验点多层土壤含水量和地温SHAW模型计算值与实测值对比平均相关系数R²分别为0.65和0.90;CoupModel模型计算值与实测值对比平均R²为0.72和0.93. 总体上,地温的模型估算结果略好于含水量;相对于SHAW模型,CoupModel模型是更适合寒区各种下垫面的一维SVATs模型.     

基于水热耦合的青藏高原分布式水文模型——Ⅰ.“积雪-土壤-砂砾石层”连续体水热耦合模拟

青藏高原号称"亚洲水塔",是典型的高寒山区,其广泛存在的积雪、多年和季节冻土,影响了整个区域的水循环过程;青藏高原具有土层较薄、下伏砂砾石层较厚的特点,形成了特殊的"积雪-土壤-砂砾石层"水热介质结构。为深入研究青藏高原的水循环机理,本文选取尼洋河流域作为典型区,基于野外冻土水热耦合试验,结合青藏高原地质及气候特点,构建了包含12层"积雪-土壤-砂砾石层"连续体的青藏高原水热耦合模型,描述了完整的水热耦合模拟方程和参数计算方法。采用2016-2017年冻结融化期0~160 cm深度内的土壤和砂砾石层的温度、液态含水率和冻结深度的实测结果对模型进行了验证,各层温度模拟R2均值为0.91,冻结融化期内液态含水率模拟R2均值为0.52,土壤冻结深度模拟R2值为0.76。结果表明该模型在青藏高原地区有较好的适用性,可反映该地区冻结融化过程中土壤和砂砾石层水分与温度的特殊变化规律。     

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.     

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。     

海河流域不同下垫面土壤水分动态模拟研究

针对海河流域不同的下垫面类型,选取密云(果园林地)、大兴(城郊农田)、馆陶(平原农田)3个观测站,建立垂直方向上以含水率θ为因变量、含根系吸水项的非饱和土壤水分运动数值计算模型。该模型以一维Richards方程为基础(以下简称RE模型),采用实测的降水和蒸散数据作为模型的上边界条件,运用全隐式有限差分法,分别对不同生长期内的土壤水分进行数值模拟,得到时间序列的土壤水分廓线,并分别采用成熟软件HYDRUS-1D的模拟结果和各观测站实测土壤水分对RE模型进行交叉验证和直接验证。结果表明RE模型能够很好地模拟海河流域不同下垫面土壤水分动态变化过程,3个站模拟结果与实测土壤水分数据的均方根误差(RMSE)分别为0.03127,0.0359和0.0409 cm3/cm3。与HYDRUS-1D软件模拟结果(其与观测值的RMSE分别为0.03759,0.0647和0.0467 cm3/cm3)相比,RE模型模拟的土壤水分具有更高的精度,也显示出RE模型的可靠性。探讨3个站土壤水分的时空变异规律及其影响因子并以大兴站为例,通过优化RE模型参数,探讨犁底层对土壤水分模拟结果的影响,进一步改善RE模型的模拟精度。     

基于Noah陆面过程模型模拟青藏高原植被和土壤特征对多年冻土的影响

针对青藏高原植被稀疏、土壤颗粒较粗糙的特征,基于Noah陆面过程模型（LSM）,模拟了植被和土壤对整个高原多年冻土分布和关键属性特征（包括活动层厚度和年平均地温）的影响,并通过野外调查数据对模拟结果进行了评估。结果表明：在考虑稀疏植被和粗糙土壤后,改进的Noah LSM对青藏高原多年冻土分布和属性的模拟性能都有所改善;多年冻土面积由原始Noah模型模拟的1.216×10⁶ km²减少到1.113×10⁶ km²,模拟的空间差异主要出现在多年冻土与季节冻土的过渡区及高原南部的岛状多年冻土区;模拟的高原平均活动层厚度由原始Noah模型模拟的2.55 m增加到2.92 m,年平均地温也由-2.17℃增加到-1.65℃。总之,青藏高原稀疏植被和粗糙土壤对多年冻土有重要影响。     

基于水热耦合的青藏高原分布式水文模型——Ⅱ.考虑冰川和冻土的尼洋河流域水循环过程模拟

尼洋河流域是雅鲁藏布江第四大支流,受冰川、积雪和冻土影响,水循环关系极其复杂。为深入研究该区域内的水文循环过程,本文在寒区水循环模型（WEP-COR）的基础上,针对青藏高原气候和地质特点,构建了耦合“积雪-土壤-砂砾石层”连续体和“积雪-冰川”水热过程模拟的青藏高原分布式水循环模型（WEP-QTP）。在尼洋河流域通过对2013—2016年的流量过程模拟发现,工布江达和泥曲站的逐月流量Nash-Sutcliffe效率系数分别达到0.810和0.752,比改进前的0.430和0.095有明显提升;以2015年为例,对比WEP-COR和WEP-QTP模型发现,WEP-QTP模型在汛期特别是主汛前（冻土融化期）模拟的流量过程不会出现较大的波动,模拟得到的逐日流量Nash-Sutcliffe效率系数相比WEP-COR从-0.67提高到0.54。模型增强了地下水含水层的调节作用,使得流量过程更加平稳且接近实测,研究结果表明,WEP-QTP模型适用于青藏高原的水文模拟。