不同陆面模式对地表热力过程模拟的比较

不同陆面模式对地表热力过程模拟的比较

1陆面模拟系统模型陆面约占地球表面的29%。陆面过程是地球系统过程中不可或缺的一部分。陆面和大气之间存在复杂的相互作用,陆面不同的植被覆盖、地表粗糙度、反射率、土壤特征等影响着地-气间的能量、动量和物质的交换,从而影响大气中的温度、水汽、云量等,进而对区域或全球的天气和气候产生影响。陆面过程描述的不完备性会影响气候模式的模拟性能,准确地描述陆面过程不仅可以改善天气和气候预测,还对减灾(水灾和旱灾)、农业生产和水资源管理等都具有重要意义。能否准确描述陆面过程取决于对陆面物理过程的参数化方案、精确的模型参数及高质量的驱动场和初始场等。模式对能量传输的正确描述是对陆面过程准确模拟的关键,净辐射是指地表辐射收支的剩余量,也是潜热通量、感热通量、土壤热通量以及湍流摩擦的总和。生态脆弱的干旱区和半干旱区的陆面过程特征一直是研究的热点,新疆属于典型干旱区,位于中国西北部,处于中国大气环流的上游。近50年来,西北干旱区气候变暖显著,施雅风等研究发现,自1987年起新疆以天山西部为主的地区出现了气候转向暖湿的强劲信号,降水量、冰川消融量和径流量连续多年增加,并提出我国西北气候可能从20世纪的暖干向暖湿转型。左洪超等也指出,新疆地区降水量的增加趋势在范围和强度上在全国都是最大的,然而近20年降水增加的原因尚不清楚。通常我们从两个方面研究区域气候变化的原因:(1)区域变化的大尺度气候背景;(2)区域尺度的地-气相互作用。新疆作为全球典型的干旱区之一,它的降水变化除受大尺度西风气流影响外,局地的陆-气相互作用也可能是影响降水变化的一个重要因素。关于大尺度环流和该地区降水的关系,何金海等、李栋梁等、戴新刚等已经做了比较深入的研究,但该地区地-气相互作用因缺乏资料而研究甚少。基于以上原因,本文利用新疆地区大气观测资料建立驱动场,采用多种陆面模式对新疆地区陆面过程变化的特征进行研究。我们利用新疆地区的实际气象观测数据建立陆面模式的驱动场,用以驱动下节将介绍的陆面模式BATS、LSM、CoLM,然后对三个模式的模拟结果进行集成分析,从而在一定程度上弥补不同模式参数化方案的差异对模拟的影响。基于这一思想,本文对1960-2005年新疆区域地表过程进行了初步的模拟研究。2体输运过程及其技术特征陆面模式的发展大致经历了三个阶段,第一阶段的模式特征是水箱模式,利用空气动力学总体输运原理和简单的地表参数化方案来描述地表蒸发、土壤水分和地表径流的陆面参数化过程。第二阶段在陆面过程模式考虑了生物圈的作用。第三阶段不仅考虑了土壤、植被和大气之间的物质能量交换过程,还对植被的生物化学过程进行了描述。本文采用以下3个模式。2.1基于互作用的土壤温度算法BATS模式在植被冠层的处理上采用了“大叶”模型,属于第二代陆面过程模式,在陆-气相互作用过程中考虑了生物圈的重要性,其中土壤温度算法采用Dickinson等提出的考虑雪和土壤温度非均匀性的广义强迫恢复法,土壤水分则采用的是Dickinson等发展的算法。陆面过程分层为1层雪盖、1层植被、3层土壤(分别为0.1,1,10m土壤层)。2.2土壤温度和湿度LSM是由Bonan于1995年发展的考虑了碳循环的陆面过程模式,属于第三代陆面过程生化模式,它具有1层植被、6层土壤(分别为0.05,0.20,0.50,1.10,2.30和4.70m),土壤温度的计算方法采用了土壤热传导方程,土壤湿度采用Darcy定理进行计算。2.3第三代陆面过程模式由戴永久等发展的CoLM模式,综合考虑了BATS,LSM,IAP94等模式的参数化过程,并对水文等一些物理过程作了改进,也属于第三代陆面过程模式。模式具有1层植被、10层土壤(0.0071006,0.0279250,0.062258,0.118865,0.212193,0.3660658,0.6197585,1.038027,1.727635和2.864607m)和最多5层雪盖,土壤分层更加细致。其土壤温度计算方法采用了土壤热传导方程,土壤湿度采用的计算方法是Darcy定理。3研究区和研究方法新疆地区地处中国西北部,地形特征可以概括为“三山夹两盆”,从南至北的地形分布为昆仑山脉、塔里木盆地、天山山脉、准噶尔盆地、阿勒泰山脉,天山东南部为吐鲁番盆地,全区地形起伏很大,气候特征比较复杂。新疆位于欧亚大陆中心,是典型的干旱地区,降水少并有全国最大的塔克拉玛干沙漠。本文利用以上三个陆面模式对新疆地区共99个测站分别作了单点气柱模拟,站点分布如图1所示。从图1中可以看出,准噶尔盆地和塔里木盆地的腹地站点分布稀疏,在两个盆地的边缘以及天山山脉分布较稠密,新疆的东南部站点稀少。为了研究空间场的特征,本文应用克里格插值方法将站点信息插值到格点上,克里格方法对于没有观测值处的估值相对于其他插值方法来说有一定的优越性,它的估值精度比普通平均法高,并且克里格方法可以避免系统误差的出现,给出估计误差和精度。本文采用的是新疆气象局提供的99个测站的1960-2005年共46年的气象观测资料,包括气温、气压、降水、风速(u,v)、比湿,太阳辐射资料来自于Qian等全球驱动场。大气长波逆辐射资料应用Swinbank、Jacobs的方法计算获得。其中Eclear为晴空时的大气长波逆辐射,T0为大气温度;Ecloud为有云时的大气长波逆辐射,C为云量。我们对以上8个大气变量用5次多项式插值法建立每日8次陆面模式的驱动场,以1.5°×1.5°的土壤颜色和1°×1°的土壤质地资料作为边界条件,对新疆地区的陆面过程进行了模拟对比研究,以检验各模式在干旱区的模拟性能,了解新疆地区陆-气相互作用的特征。4与其他模式对比分析从图2a可以看出,三个模式模拟的吸收太阳辐射总体年际变化趋势非常一致,BATS和LSM的模拟值大小相近,CoLM模拟值偏高,产生差异的原因主要是因为在不同的陆面模式中,它们的一些参数取值存在差别。CoLM吸收的短波辐射模拟值比另外两个模式大。BATS和CoLM模拟值的相关系数为0.953,且通过了0.01显著性水平检验;BATS和LSM的相关系数为0.848,CoLM和LSM的相关系数为0.875,均通过了0.05显著性水平检验。从图2中可以清楚地看到,新疆地区46年来吸收的太阳辐射呈现波动变化,但总体趋势平稳。感热通量输送的产生是由于土壤表面和其上的大气温度的差异造成的,图2b是表示三个陆面模式模拟的感热通量。从图中可以看出,三个模式模拟的波动幅度稍有差别,年际变化趋势非常一致,但是量值上差别较大,其中CoLM模拟值最大,最高为83.175W·m-2,LSM模拟值次之,模拟的最高值为73.770W·m-2,BATS模拟值最低,其最高值仅为60.782W·m-2。产生这种差异的原因是三个模式在计算通量时,所采用的空气动力学阻抗是不同的。从模拟结果可以看出,在新疆地区感热通量比较大,这也是干旱地区的特征。潜热通量在植被稀疏的地区主要由地面的蒸发所决定,它能够间接反映当地的水汽特征。在图2c中,三个模式在新疆地区模拟的潜热通量无论是量级还是年际变化趋势都非常一致,模拟的最低值为7.670W·m-2,最高值为22.074W·m-2左右。新疆地区由于土壤湿度小、降水少、植被稀少等原因,潜热通量也很小。从表1可以看出,三个模式模拟的潜热通量的相关系数比较高,而且都通过了0.05显著性水平检验。结合新疆地区的平均年降水量(图2f)可以看出,在雨量多的年份,潜热通量大,雨量与潜热通量的变化趋势一致。近20年来,随新疆地区降水呈现增加的趋势,潜热通量也有上升趋势。Bowen比是感热通量和潜热通量的比值,它不但可以反映能量到达地面后的分配与转化,还可以从某种程度上反映模拟地区的干湿情况。当Bowen比变大时,说明所研究地区有变干的趋势;当Bowen比变小时,说明该区域有变湿的趋势。从图2dBowen比的关系来看,LSM和CoLM的模拟结果几乎重合,均值是6.8,最高值为9.63,最小值是3.16;BATS模拟的Bowen比平均值是4.9,最高值是6.092,最低为2.53。从新疆地区Bowen比的年际振荡趋势来看,Bowen比随时间推移趋向于减小,这是由于新疆地区降水增加,使得潜热通量变大所致。从图中还可以看出,BATS模拟的Bowen比远小于LSM和CoLM的模拟结果。这是由于BATS模拟的感热通量相对于另外两个模式偏小,模拟的潜热通量偏大,根本原因是同能量分配相关的参数化方案的影响。由于陆面观测资料非常少,我们只采用土壤温度资料来验证三个模式在新疆地区的模拟性能。土壤温度的观测资料分别为地表、5cm、10cm等深度;BATS模拟的上层土壤温度为从地表到10cm深处整层土壤温度的平均值,我们可以近似将其看作5cm处土壤温度;LSM土壤分为6层,分别为陆面、5cm、10cm等深度;CoLM土壤分为10层,分别为0.7,6,12cm等,我们用线性插值法近似得出5cm处土壤温度。综合以上,我们采用新疆地区5cm深处土壤温度的观测资料与三个陆面模式的模拟结果进行对比分析。本文采用了新疆地区5cm深处土壤温度的观测资料,从观测值和模拟值的(平均值)最大值、最小值、最大温度差、与观测资料的相关系数和线性回归系数以及年际振荡趋势和区域分布状况来分析。如图2e所示,三个陆面模式基本上都模拟出了新疆地区土壤温度增加的年际变化特征,并且也较好地模拟出了20世纪80年代中后期以后土壤温度的明显增加。然而,从最大温度差可以看出,3个模式模拟的土壤温度的年际振荡振幅都比观测资料大。从表2中可以看出,三个模式模拟的土壤温度不同,其中BATS的模拟结果最接近观测值,最大温度差为2.41℃左右,LSM模拟的土壤温度差为2.16℃,CoLM模拟的土壤温度偏差最大,与观测值相差2.865℃。从模拟的土壤温度和观测的土壤温度的相关系数可以看出,CoLM模拟的相关性最高。因此从这些变量的年际变化特征来看,三个模式模拟的结果有一些差别,但是总体都模拟出了年际振荡的趋势,只是在年际振荡振幅上有所不同。从模拟的土壤温度与观测资料的对比来看,BATS模拟的新疆地区的土壤温度数值最接近观测值,而CoLM模拟的土壤温度的变化趋势最接近观测值。新疆地形比较复杂,整个地形起伏很大,对气候状态分布的影响比较大。从三个模式模拟的感热通量分布(图3)可以看出,三个模式的模拟量大致分布比较相似,但是数值相差较大。在天山以北地区,BATS和LSM的模拟值比CoLM低,在天山以南地区,BATS和LSM模拟的感热通量大小比较接近,而CoLM模拟的比较大,最大可以达到110W·m-2。由图4可以看出,三个模式模拟的潜热通量无论从分布形式还是数值大小都很一致,极大值都在天山山脉,极小值都在新疆东南部。天山以南地区,BATS和CoLM模拟的分布形态比较接近,天山以北地区,LSM和CoLM模拟的数值和分布形态更接近。新疆的土壤温度高值区在新疆的东南部和西南部。从图5可看出,三个模式都模拟出了这一特征,但是CoLM在塔克拉玛干沙漠地区的模拟值偏高,BATS在天山以北地区的模拟值偏低。新疆土壤温度的低值区在天山以及新疆北部边界地区附近,三个模式都模拟出了天山的低值中心,对于北部地区的模拟都不是很准确。整体来看,LSM模式模拟出的土壤温度的区域分布特征最接近观测值。5模拟结果对比分析通过三个不同陆面模式在同一驱动场和同等边界条件下模拟结果的对比,分析了三个陆面模式在新疆整个区域上的模拟性能,得到以下结论:(1)1960-2005年间三个陆面模式对所吸收的太阳辐射、地面感热通量的年际变化特征比较一致,其中CoLM模拟值比另外两个模式偏大,尤其是天山以南地区;BATS模拟的感热通量在新疆偏低,特别是天山以北地区;三个模式模拟的潜热通量,BATS模拟值偏高,CoLM和LSM模拟值偏低。这可能与模式冠层计算模型不同有关系,CoLM采用了单层双大叶模型,而另外两个模式采用了大叶模型,对冠层描述的不同带来了反射率、吸收率的不同,从而导致模式的能量通量分配差异。(2)三个模式模拟的5cm深处土壤温度与实际观测进行了对比分析,BATS模拟值大约偏低1℃,LSM和CoLM大概偏高2～3℃,BATS模拟的土壤温度数值最接近观测值,CoLM模拟的年际变化趋势与观测值相关性最好;从空间分布特征来看,BATS在天山以北地区偏低,CoLM在天山以南地区偏高,LSM模拟结果与观测一致。也就是说,CoLM模拟的年际变化特征最符合实际观测,LSM对空间分布特征模拟效果较好,B