与周围陆地相比,湖泊具有低反射率、高比热容、低地表粗糙度和充沛的水汽供应等明显差异,并通过与大气的能量、水汽和动量交换,从而对局部天气和区域气候产生影响。因此,湖泊过程在区域模式中的准确表示,对于真实描述湖泊-陆地-大气之间的相互作用以及提高数值模拟和预报能力十分重要。当前区域模式中的湖泊模拟存在如下关键科学技术问题需解决:一是区域模式通常使用预先设定的湖表温度或者交互的一维（1-D）模型对湖泊进行处理,前者无法表示湖气之间的相互作用,而后者对浅湖（通常定义为平均深度小于3 m,如太湖）热力结构的模拟能力则有待提高,且因缺少水平过程在深湖（如五大湖）适用性较差;二是3-D水动力模型对深湖热力结构的还原存在明显优势,但因计算网格和架构的差异性使得其与区域模式耦合难度较大;三是以往构建的区域耦合系统几乎均未考虑汇湖径流和湖泊之间连接通道流的处理,因此无法进行在线动力水位预报。本文通过构建区域CWRF-Lake耦合系统,对以上问题进行研究,主要贡献包括:第一,将上层海洋湍流模型UOM（内置于区域气候模式CWRF）进行修改,以应用于浅湖的模拟。修改后的UOM模型与其他1-D湖泊模型,分别为-方程湍流模型SIMSTRAT、风驱动热力模型LISSS和两层自相似模型FLake,利用太湖的涡度相关通量观测进行了系统性的调试与评估。结果表明,默认配置的各模型模拟的水体温度存在较强冷偏差,并且严重低估了湖表温度的昼夜变化范围。通过在湖表粗糙度、短波吸收衰减和垂直混合等三个方面的改进,各模型表现均得到显著提升。其中,UOM的主要改进包括:1)利用新的参数化方案替代固定的表面粗糙度,准确地表示了湖泊的表面特征,从而改善了表面温度的模拟;2)增强消光系数和表面短波吸收率以表征太湖较高的浑浊度,进一步减小了水体温度的冷偏差;3)提高湍流普朗特数以抑制高估的湍流混合强度,从而准确地还原了湖表温度的昼夜变化。进一步将改进后的各模型相互比较发现,UOM在还原湖表温度昼夜-日-季节变化和热力结构季节差异等方面均优于其他模型。第二,利用先进的CPL7耦合器框架,将3-D水动力模型FVCOM与CWRF进行双向耦合,以应用于深湖的模拟。首先对CWRF-FVCOM耦合系统的主要设计和具体实现进行了详细阐述。然后将该3-D耦合系统应用到五大湖区域,基于多年（1999-2015）历史模拟实验,与多种观测和CWRF基准实验（使用前人研究校准后的LISSS模型去表示五大湖,UOM模型因未考虑冰雪过程而未使用）进行对比评估。结果表明,由于缺少水平过程,LISSS模型提前了湖泊春季热力分层的开始时间,从而导致湖表温度产生了严重的暖偏差,且几乎无法还原湖冰的变化。另一方面,FVCOM通过完整准确地描述了五大湖复杂的动力特征,极大地提高了各湖泊湖表温度、湖冰覆盖和垂直热力结构的季节变化和年际变化的模拟能力,并且真实地还原了各湖泊季节环流特征。第三,改进的五大湖模拟对区域气候产生明显的影响。在暖季,湖表温度暖偏差的移除显著降低了表面热通量（尤其是潜热通量）,使得近湖气温的暖偏差得到纠正,并引起低空风场出现地转响应。与此同时,水汽通量和热通量的降低以及大气稳定性的增强导致了流域内总体降水的减少。另一方面,湖泊的净流域供给（=降水-蒸发+汇湖径流）和连接通道流决定了五大湖长期水位的变化。CWRF-FVCOM通过对净流域供给各分量（尤其是径流）的合理处理,以及利用水位-落差-流量关系式去动态诊断湖泊间的连接通道流,成功实现了五大湖在线动力水位预报。模拟结果表明,CWRF-FVCOM可以较为准确地还原各湖泊净流域供给的变化,从而合理地再现了各湖泊水位的季节变化和年际变化。综上所述,本研究构建的区域CWRF-Lake耦合系统,通过将1-D UOM模型（与CWRF相同格点紧密耦合）和3-D FVCOM模型（与CWRF不同格点通过CPL7耦合）分别应用于浅湖和深湖,有效地提高了湖泊的模拟能力,而且具备动力水位预报的能力。但是,冰雪物理过程需在UOM模型未来发展中被考虑,使得其能够有效应用于中高纬度湖泊的模拟。此外,UOM和FVCOM都具备盐度预报功能,因此该耦合系统也适用于近海。CWRF网格的精细化和关键物理方案（尤其是水文过程）的优化以及FVCOM近海网格的构建是耦合系统未来发展的重点,以期最终构建适用于我国季节内到季节尺度的区域气候预测系统,同时应用于沿海水位的预报以及流域和大气相互作用的研究。