论文部分内容阅读
青藏高原作为地球“第三极”,在全球变暖背景下,过去几十年其增暖速度显著高于全球平均;与此同时,发生在青藏高原的巨大动力和热力作用,也显著影响其上下游地区乃至全球的大气环流。目前,青藏高原本身的观测数据仍旧不足,高原区域的地表能量和水分收支状况,以及其与上空及周围区域大气的相互作用机理仍需深入研究。因而,进一步理解青藏高原的陆面过程,从而更真实的刻画高原地表能量和水分收支状况,已经成为研究青藏高原陆-气相互作用的关键一环。针对目前青藏高原区域陆面过程模拟研究存在的不足,本研究以表征地表能量收支和陆-气间能量、水分交换的重要变量—地表温度为切入点,以陆面过程模型CLM（Community Land Model）为主要工具,结合地面站点观测数据和卫星遥感数据,首先发展了更为合理的植被发射率参数化方案,分析了植被发射率对地表能量收支和地面积雪过程的影响,探讨了新发展的方案在北半球的适用性;在此基础上,对青藏高原地表温度的长时间序列、高分辨率模拟结果进行了评估,通过优化模型中的物理参数化方案提高了模型对高原昼、夜地表温度的模拟精度;最后,利用多套大气强迫数据分析了高原地表温度模拟对大气强迫数据各物理量不确定性的敏感程度,进一步量化了这些不确定性对地表温度模拟不确定性的实际贡献。得到以下主要结论:（1）发展了更为合理的植被发射率参数化方案,使CLM4.5能够更准确的模拟植被发射率。原始模型模拟的植被发射率虽然能够刻画出植被发射率随植被叶茎面积指数增加而增大的趋势,但与MODIS（Moderate-resolution Imaging Spectroradiometer）的观测值（～0.98）相比,却存在明显的低估现象（0.70～0.80）,尤其是在冬季和春季。新发展的植被发射率方案考虑了不同植被类型,通过可调参数限制最低植被发射率值,同时通过植被实际叶茎面积指数与最大叶茎面积指数的比值来反映植被冠层内部对辐射的多重反射特征,使新方案能够更准确地模拟出植被发射率。结果显示,新发展的方案能够更合理的模拟出植被发射率值（～0.95）。（2）新发展的植被发射率方案能够更准确的模拟北半球冬季和春季的地面积雪。与原始植被发射率方案相比,新发展的方案能够得到更大的植被发射率值,植被会释放更多的长波辐射到达地面,产生了更多的地面净长波辐射;另一方面,降低植被温度,减弱了植被截流水分的蒸发损失,同时提高了露/霜凝结在植被表面的可能性,导致植被冠层会累积更多的冠层水,通过增加植被冠层固态滴落,从而增加地面降雪。新发展的植被发射率方案对地面能量和积雪过程的影响,减小了北半球中、高纬度区域的地面积雪覆盖模拟误差。总体来看,在冬季和春季,新方案分别提高了约20万km2和35万km2的地面积雪覆盖模拟。（3）评估并提高了CLM5.0对青藏高原昼、夜地表温度的模拟精度,从物理参数化方案角度揭示了限制该区域地表温度准确模拟的因子。通过与MODIS/Aqua卫星反演的地表温度数据比较,发现模型虽然可以很好的刻画青藏高原昼、夜地表温度的空间分布特征（空间相关系数大于0.75）,但模拟的地表温度却存在明显误差,且有很强的空间变异性。通过优化地面感热粗糙度长度方案,减小裸土区域白天地表温度的冷偏差;将有机质和砾石以体积分数的形式进行量化,调整土壤导热率方案,减少白天（夜晚）从地面（深层土壤）向深层土壤（地面）传输的热量,从而提高模型对高原昼、夜地表温度的模拟精度;通过对土壤蒸发阻抗方案调整,使其更适用于高原的砂质土壤,优化了模型对高原夏季蒸散发量和表层土壤湿度的模拟,提高了高原昼、夜地表温度的模拟精度。此外,积雪覆盖模拟和大气强迫数据的误差也会影响青藏高原地表温度的模拟精度。（4）评估了不同大气强迫数据对高原地表温度的模拟能力,探索了高原地表温度对大气强迫数据不确定性的敏感程度,量化了大气强迫数据各物理量的不确定性对高原地表温度模拟不确定性的实际贡献。使用四套大气强迫数据CMFD（China Meteorological Forcing Dataset）、CRU-NCEP（Climatic Research Unit-National Centers for Environmental Prediction）、GSWP（Global Soil Wetness Project）和WFDEI（Water and Global Change Forcing Data/ERA-Interim）驱动CLM5.0,模拟的地表温度空间相关系数均大于0.50,但CMFD驱动的模拟结果能够最好的描述青藏高原的昼、夜地表温度、季节与多年平均地表温度特征。敏感性分析结果表明:青藏高原地表温度模拟对气温的不确定性最敏感;对降水的不确定性有最低的敏感性。定量分析大气强迫数据中各物理量不确定性对地表温度模拟不确定性的实际贡献表明:对整个青藏高原全年平均地表温度的不确定性而言,长波辐射、降水、气温和短波辐射的不确定性分别贡献了39%、19%、18%和16%的地表温度不确定性。此外,对高原西部冬季和春季的地表温度模拟不确定性而言,分别有34%和38%来自降水的不确定性。这主要是由于不同强迫数据集中降水具有最强的不确定性,会通过影响地面积雪覆盖的不确定性,影响地面吸收短波辐射的不确定性,从而显著影响高原西部冷季的地表温度模拟。本文的研究结果加深了对数据稀疏区域—青藏高原的地表能量和水分收支状况的认知,在区域尺度上为更好的理解整个青藏高原陆面过程提供了有效的工具,为探讨青藏高原更真实的陆-气相互作用奠定基础。