Page 100 - 《高原气象》2022年第1期

高 原 气 象 41 卷
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表7 Luo热传导率参数化方案修改前后模拟值与观测值的统计分析
Table 7 Statistical analysis of simulated and observed values before and after modification
of Luo thermal conductivity parameterization scheme
土壤温度 土壤湿度
项目 方案 项目 方案
5 cm 10 cm 20 cm 40 cm 5 cm 10 cm 20 cm 40 cm
R CLM4. 5 0. 994 0. 994 0. 993 0. 964 R CLM4. 5 0. 834 0. 817 0. 801 0. 792
Luo 0. 989 0. 991 0. 992 0. 951 Luo 0. 843 0. 844 0. 82 0. 792

RMSE/℃ CLM4. 5 2. 771 2. 779 2. 924 3. 53 RMSE/（mm·mm ） CLM4. 5 0. 077 0. 077 0. 034 0. 038
-3
3
Luo 2. 234 2. 151 2. 225 2. 949 Luo 0. 073 0. 073 0. 032 0. 036
MAE/℃ CLM4. 5 2. 621 2. 639 2. 798 3. 125 MAE/（mm·mm ） CLM4. 5 0. 067 0. 068 0. 028 0. 035
3
-3
Luo 1. 936 1. 908 2. 021 2. 436 Luo 0. 064 0. 066 0. 026 0. 033

图2 BJ观测点Luo参数化方案4层土壤湿度模拟值与观测值的对比
Fig. 2 Comparison of simulated and observed soil moisture in 4 layers by Luo parameterization scheme at BJ site
相关系数有一定的提升，均方根误差和平均绝对误 际的观测值。
差均有稍微的减小，说明 Luo 方案对土壤湿度模拟 结合图 5、6 和表 8 可以看出，Johansen 方案、
能力有一定的提升。 Côté 方案和 CLM4. 5 原方案均能够较好的模拟出
从 BJ 观测点 Johansen 方案 4 层土壤温度模拟 土壤湿度的变化趋势，但都产生了不同程度的偏
值与观测值的对比（图 3）可以看出，从 2013 年 10 差。其中，原方案的偏差最小，Côté 方案的偏差与
月到 2014 年 5 月的各层土壤温度 Johansen 方案比 Johansen 方案的偏差不多，这也说明了土壤热属性
原方案更接近观测值。图 4 是 BJ 观测点 Côté 方案
参数的改善不一定能够提升土壤湿度的模拟能力。
4 层土壤温度模拟值与观测值的对比，再结合表 8
改动参数化方案后土壤湿度的模拟效果较原方案
和表 9，除 40 cm 土壤外，Côté 方案的其余各层土
有一定的下降，具体是由于土壤热导率参数化方
壤温度模拟值与观测值的均方根误差和平均绝对
案直接影响土壤能量的传输，进而影响土壤温度
误差均有提升。对比两套参数化方案，Johansen 方
的变化，而土壤湿度的变化是由于某些与土壤温
案对土壤温度趋势模拟的更好，Côté 方案在数值
上较观测值偏离的更小。Luo 方案虽然也能一定 度相关的水力学参数变化而引起的，由于原模式
程度的提升土壤温度的模拟能力，但是 Côté 方案 中某些水力学参数尚存在不足之处，因此可能导
对于土壤温度的模拟效果更好，但在 40 cm 这一 致土壤湿度模拟效果不理想的情况发生。对比表
层，Luo 方案在数值上比其余两种方案更加接近实 7 和表 8 可以看出，Luo 方案对于 BJ 观测点土壤湿