Page 105 - 《高原气象》2022年第1期

1 期 付春伟等：基于CLM4.5模式的季节冻土区土壤参数化方案的模拟研究 103

图10 BJ观测点修改Y-L参数化方案后4层土壤湿度模拟值与观测值的对比
Fig. 10 Comparison of simulated and observed soil moisture in 4 layers after the
modification of Y-L parameterization scheme at BJ site

土壤湿度值均比原方案高，除 20 cm 土壤外，其余 方案和虚温参数化方案，Y-L 方案在保持土壤温度
各层土壤湿度的模拟值更接近于观测值，尤其是 较好模拟能力的基础上，能够进一步的提升土壤湿
40 cm 土壤，模拟值与观测值非常接近。对比 Luo 度的模拟能力。
表10 同时修改两种参数化方案前后的模拟值与观测值的统计分析
Table 10 Statistical analysis of simulated and observed values before and after the
two parameterization schemes are modified simultaneously
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
Y-L 0. 99 0. 99 0. 99 0. 938 Y-L 0. 851 0. 83 0. 742 0. 704
3
-3
RMSE/℃ CLM4. 5 2. 771 2. 779 2. 924 3. 53 RMSE/（mm·mm ） CLM4. 5 0. 077 0. 077 0. 034 0. 038
Y-L 1. 968 1. 896 1. 961 2. 863 Y-L 0. 037 0. 037 0. 072 0. 029
3
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
Y-L 1. 646 1. 596 1. 695 2. 379 Y-L 0. 029 0. 028 0. 06 0. 025
4. 4 几种参数化方案下的模拟热导率分析 能是土壤含水量的改变对土壤热导率造成影响。
图 11 是不同参数化方案的土壤热导率深度剖 从 Y-L 方案可以看出，Y-L 比单独的虚温参数化方
面图。从图 11 中可以看出，6 种方案模拟的热导率 案的土壤热导率偏低，这也再次印证了 Luo 方案纠

都有差异，这可能是土壤温湿度模拟结果出现差异 正BJ站土壤热导率模拟正偏差的能力。
的部分原因。Luo 方案的土壤热导率最小，Côté 方 5 结论与讨论
案的土壤热导率最高，其中 Luo 方案的土壤热导率
比原方案 Farouki 方案明显偏低，这与罗斯琼等 利用 BJ 观测点 2013 年 9 月到 2014 年 8 月的野
（2009）利用 BJ 观测点观测数据得出的 Farouki 方案 外观测数据，用 CLM4. 5 模式对该时段的土壤温
明显高估了高原中部土壤的基质热传导率的结论 湿度进行数值模拟，并修改了模式的热导率和虚
一致。虚温参数化的方案实际上是改变了水相变 温参数化方案，对模拟结果进行对比分析，得到以
发生的判定依据，并没有直接改变其中的土壤热导 下结论：
率，但其土壤热导率与原方案也有明显不同，这可 （1） 本文用的三种热传导率方案均能合理地