青藏高原西部陆面过程特征的模拟分析

利用1998年5月1日至9月18日狮泉河自动气象站(AWS)的观测资料作为强迫场,运用改进的陆面过程模式CoLM(Common Land Model),对青藏高原西部的陆面特征进行了模拟研究.结果表明,该模式能够较好地模拟出高原地区的陆面特征.在高原西部地表能量平衡过程中,感热通量占主要地位,潜热通量较小,但在高原西部的湿季,潜热通量也是不可忽略的.在5月及6月初表层土壤频繁的发生水分相变,使土壤在相变过程中不断地吸收和释放潜热.降水及土壤表层频繁的冻结-消融使地表有效通量(感热+潜热)发生变化.有效辐射中的感热、潜热的分配,即Bowen会发生变化,进一步影响到对大气的加热及大气水汽输送情况,大气状况的改变又反过来影响地表蒸散及土壤持水能力,使土壤水分状态和含量发生变化.     

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。     

陆面过程与天气研究

陆面作为大气运动的下边界,通过动量、热量及物质交换与大气发生复杂的相互作用。陆面过程被认为是影响天气气候的关键过程之一。关于陆面过程对气候的影响已经开展了大量较为深入的研究,相比之下,针对陆面过程对天气的影响研究并没有受到足够的重视。近年来,陆面过程与天气研究也开始受到了越来越多的关注。本文从陆面基本要素、下垫面构成、陆面诱发的局地环流3个方面,回顾了土壤湿度、地形、土地利用、山谷-平原环流等要素和过程对强对流、暴雨、台风、高温热浪等天气事件影响研究的相关进展,以期为今后的研究提供参考。需要指出,尽管此方面的研究已取得了一定进展,但关于陆面过程对天气,尤其是极端(高影响)天气的影响及机制还有待深入研究,进而从陆面过程的角度来理解重要天气形成、发生和发展的机理,从而为数值模式发展和天气预报业务提供更有力的科学支撑。     

黄河源区陆面过程观测和模拟研究进展

陆面过程对黄河源区水资源变化有重要的影响,探索黄河源区陆面过程和水分循环特征的关联机理有十分重要的意义.首先简述了黄河源区气候变化背景和陆面过程的基本特征,并详细介绍了近年来在黄河源区开展的一系列陆面过程野外观测试验及相关研究主题和研究进展;进一步给出了在野外试验观测资料分析、卫星遥感、数据同化应用和数值模拟等方面取得...     

陆面过程研究的现状与发展趋势

对目前陆面过程研究的现状及存在的问题进行了总结,并且提出了与边界层研究有关的几个前沿方向:①非均匀下垫面地表湍流通量的参数化及中尺度通量的参数化方法;②边界层理论在复杂地形条件下的应用,以及次网格地形对通量输送的影响;③进一步改进GCM中冠层地表水文参数化;④边界层的层云和层积云的参数化。     

陆面过程模式对不同土壤物理性质的敏感性研究

使用NCAR陆面过程模式（LSM）和荷兰Cabauw1987的大气观测资料，考察了在11种不同的土壤条件下陆面过程模式所模拟的地表能量及水分循环的差异。结果表明，粘土含量较高的土壤具有较好的持水能力，蒸发量和径流量都比较大，而在含砂量高的土壤中，水分大量的下渗，蒸发量和径流量小，从而到地表热通量的分配，在不考虑大气反馈的情况下，各种土壤造成的差异主要出现在春季的4、5月份。     

干旱区陆面过程和大气边界层研究进展

干旱区陆面过程和大气边界层不仅与气候、生态、水资源密切相关,而且影响我国气候格局和东亚大气环流,是一个十分重要的研究领域,近20多年已取得了比较系统的研究进展.从干旱区陆面热力和水分过程特征、干旱区大气边界层结构特征、干旱区陆面过程参数及其参数化公式、非均匀下垫面大气边界层理论、干旱城市大气边界层特征与污染机理等方面归纳总结了干旱区陆面过程和大气边界层领域取得的部分研究进展.并且,认为科学试验的代表性、复杂下垫面的影响、尺度转化、地表能量不平衡、极端天气过程的相互作用、水分过程的复杂性等问题是干旱区陆面过程和大气边界层研究领域的突出问题和未来研究重点.     

陆面过程研究综述

对大气环流模式中引入的陆面过程作了综合性分析。分析指出：大气对下垫面特征是敏感的；精确地描述局地气候有赖于陆面生态模型的建立。     

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.     

The annual variations on land surface energy in the northern Tibetan Plateau

It is vital to study the regional heat fluxes in the Tibetan Plateau Area. In this paper, the characteristics of down- and upward short wave radiation fluxes, down- and upward long wave radiation fluxes, net radiation flux, soil heat flux, sensible heat flux, and latent heat in the areas of CAMP/Tibet [coordinated enhansive observating period (CEOP) Asian-Australia Monsoon Project (CAMP) in Tibetan Plateau] are analyzed. Some new concepts about the characteristics of radiation flux budget and land surface energy budget are obtained. An erratum to this article can be found at     

青藏高原的现今构造变形与地球动力过程

作为地球陆地上最高、最大、最平坦的地貌单元,青藏高原晚第四纪—现今构造变形的运动学状态是研究其深部地球动力作用的重要基础。全球卫星导航系统能够观测几十年时间尺度的地壳运动定量资料,历史记载和仪器观测获得的历史地震资料提供着数百年时间尺度的构造运动和深部变形数据,而上万年时间尺度的活动断裂定量研究数据则揭示着长期、平均构造变形状态。综合这三类不同时间尺度的地表构造变形定量数据,就能够定性推测或定量模拟驱动地表构造变形的深部地球动力作用。本文综合利用上述三类资料,发现青藏高原晚第四纪—现今的运动状态受控于统一的应变场,地表与深部一致,现今与长期一致。最大剪切应变主要分布在高原周边的主要逆冲断裂带和内部的巨型活动走滑断裂带,产生众多的强震;收缩应变和地壳缩短主要发生在周边山系及其伴随的前陆盆地,形成逆冲断裂和逆冲型强震;面膨胀应变和地壳拉张发生在高海拔的青藏高原内部,形成近南北向正断层和北东/北西向共轭剪切断裂系,并控制着正断层型地震的发生;青藏高原的所谓“向东挤出”,不是刚性岩石圈地块在走滑断裂夹持下的向东滑移,而是高原内部岩石圈物质的向东流动和绕喜马拉雅东构造结的顺时针旋转。这种运动状态...     

MODIS地表温度产品在青藏高原连续多年冻土区的适用性分析

利用自动气象站观测的长波辐射计算得到的地表温度对MODIS地表温度(LST)产品在青藏高原中部连续多年冻土区的精度进行验证, 并利用具有较高空间分辨率的Landsat 5 TM和Landsat 7 ETM+反演的地表温度与MODIS LST产品进行了对比分析. 结果表明: 白天MODIS LST产品的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)分别约为3.42~4.41 ℃和4.41~5.29 ℃, 夜晚MODIS产品MAE和RMSE分别为2.15~2.90 ℃和3.05~3.78 ℃, 精度高于白天; MODIS LST与TM、ETM+反演的地表温度一致性较好, 相关系数分别达到0.85和0.95. 说明MODIS LST产品在连续多年冻土区的适用性较高, 是研究多年冻土地表热状况的一个非常好的数据源. 而且, 不同空间尺度的遥感数据之间一致性较好, 可考虑将多源遥感数据应用于多年冻土热状况监测研究.     

MODIS LST产品青藏高原冻土图的精度验证

利用遥感数据可以大大提高青藏高原多年冻土分类和制图效率,并降低在环境恶劣、地形复杂的高寒区域所需的观测要求,从而避免人力和物力的巨大消耗。为了验证基于MODIS LST产品制作的青藏高原冻土图的精度,通过选取青藏高原东部的温泉区域和西北部的西昆仑山地区对1：400万青藏高原冻土图、1：300万青藏高原冻土图、基于MODIS LST产品青藏高原冻土图进行综合验证,以此评估基于MODIS LST产品的青藏高原冻土图精度。结果表明,利用遥感数据制作的青藏高原冻土图较已有冻土图能够更好反映多年冻土的空间分布特征,同时存在差异的地方大多是多年冻土与季节冻土过渡的边缘区域,形成原因主要是制图时间差异,此外还有坡度、坡向、植被、积雪等多重因素的综合影响。     

MODIS地表温度产品在青藏高原冻土模拟中的适用性评价

利用MODIS地表温度反演产品,以青藏高原为研究区域,通过单点、区域、模型3方面来验证MODIS地表温度产品在青藏高原冻土模拟中的适用性.通过69个气象站点观测的地表O cm温度数据与所在位置的MODIS地表温度数据比较,二者在时间序列上的变化趋势基本一致,但是平均误差较大.在区域验证中,实测地表温度数据采用经纬度海拔...     

基于MODIS LST产品估算青藏高原地区的日平均地表温度

地表温度是衡量地-气界面热状况的重要指标,在冻土制图、城市热岛效应等研究领域有重要应用.MODIS数据只提供了每日4次过境的瞬时温度值,而实际应用中往往需要日平均地表温度.对实测0cm温度数据进行分析后,发现其日变化曲线呈分段函数特性,白天按正弦曲线变化,夜间则呈线性下降.据此提出对白天和晚上的数据进行分段拟合的方案,并与已有的两种拟合方法作对比验证.地面验证工作包括两个方面:一是模拟的验证,按卫星过境时间从逐小时的实测0cm数据中挑出4个瞬时值,将上述拟合方法应用于这4个瞬时值,得到拟合的日平均温度,再同24h的算术平均值比较.结果表明:Sin-Linear法精度最高,平均误差在1K以内;其二是地面对MODIS的验证,将3种方法应用于MODIS数据,再与地面平均值比较,3种方法中Sin-Linear法误差最小,且具有最好的线性相关,R2超过0.9.