Page 223 - 《高原气象》2022年第5期
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高     原      气     象                                 41 卷
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             模型中 K e 采用对数函数，使得计算的导热值明显
             低于实测值，模拟的地表温度显著低于实况值（Su
             et al，2016）。为了克服这个问题，Côté and Konrad
             （2005）提出了新的 K e 表达式。为了使 Johansen 模
             型更加适用于土壤低含水量，Lu et al（2006）进一步
             提出了新的方案，对比试验表明，该方案对干旱区
             适用性能更好。NCAR CLM 是在 BATS（Biosphere-
             Atmosphere Transfer Scheme）、IAP94（The Institute
             of Atmospheric Physics Land Surface Model）及                图1   模拟区域及区域内气象站点分布
             NCAR-LSM 等陆面模式基础上发展起来的第三代                           Fig. 1  Simulation area and distribution of meteorological
                                                                                stations in the area
             典型陆面模型（Dickinson et al，2005），先后经历了
             CLM2. 0、CLM3. 0、CLM3. 5 及 CLM4. 0 等版本。             集为近 30 年（1988 年 1 月 1 日至 2017 年 12 月 31 日）
             CLM4. 5 基于早期版本有较大的改进，其中土壤温                         逐日观测的377个站点地温观测资料（图1）。
             度计算方案采用了 Johansen 导热率模型，在全球范                           选 用 ERA-Interim（European Centre for Medi‐
             围有广泛的应用（Tang et al，2015），基于该模型，                    um-Range Weather Forecasts Re-Analysis-Interim）再
             有学者对地表温度模拟开展了研究（Umair et al，                       分析资料作为模拟的侧边界场。ERA-Interim 是欧
             2018；Sun et al，2017）。 模 拟 评 估 研 究 表 明 ，            洲中期天气预报中心最新的全球大气再分析资料。
             CLM4. 5 对我国北方陆面温度模拟存在系统偏低                          该资料采用先进的 4Dvar 变分同化系统 Cy31r2，同
             （宋耀明等，2014）。                                       化了卫星亮温、散射计及卫星反演的大气运动状态
                  近几十年来，我国北方大部分地区增温迅速、                          和 GPS（Global Positioning System）掩星、卫星反演
             干旱化趋势显著（马柱国等，2018；刘政阳和李挺                           的臭氧和常规观测等资料，是目前全球公认质量最
             宇，2019）。由于陆气之间存在密切的相互作用，                           高的再分析资料之一。上述资料常用于初始化数
             对地表温度模拟的偏差必然会影响其他气候要素                              值天气预报和气候模式（Balsamo et al，2015）。
             模拟的好坏。因此开展不同土壤导热率对地表温                              2. 2  研究方法
             度模拟影响的研究，对 CLM4. 5 模式在我国北方的                        2. 2. 1  土壤导热率模型
             改进和应用具有重要意义。因此，本文对三种导热                                （1）Johansen（1975）模型（简称JH）
             率模型开展数值试验，在利用实况地表温度对模拟                                 该土壤导热率模型由 Johansen 于 1975 年提出，
             效果评估的基础上，选出最适合中国北方地表温度                             目前也被大多数陆面模式所采用。该模型是一种
             模拟的土壤导热率方案，实现改进 CLM4. 5 模拟性                        半理论半经验模型，其表达式为：
                                                                                (
             能的目的。                                                          λ = λ sat - λ dry)  ∙K e + λ dry  （1）
              2   研究区域及数据、方法                                    式中： λ sat 为土壤饱和状态的导热率； λ dry 为干土壤

                                                                导热率； K e 为kersten数，在该模型中K e 表达式为：
             2. 1  研究区域及数据
                                                                          ì0.7 log S r + 1.0， 0.05 < S r ≤ 0.1
                  本研究区域如图 1［该图及文中涉及的所有地                              K e = í                  S r > 0.1   （2）
             图均基于国家测绘地理信息局标准地图服务网的                                        î  log S r + 1.0，
                                                                式中： s r 为土壤饱和度。
             中国地图（审图号 GS（2016）1575）制作，底图无修
                                                                   （2）Côté and Konrad（2005）导热率模型（简称
             改］。地表温度观测数据来自中国气象局整编的中
                                                                CK）
             国地面国际交换站气候资料日值数据集，该资料集
             包含中国基准、基本气象站 1951年 1月以来气象要                                       K e =     kS r              （3）
                                                                                   1 + (k - 1)S r
             素日值数据。本文在数据集应用过程中，对观测数
                                                                式中：k是与土壤质地有关的参数，对于粗砂粒、中小
             据进行了反复质量检测与控制，纠正了大量的错误
                                                                沙粒、黏土和有机质含量高的土壤，k 分别取值为
             数据，并对数字化遗漏数据进行了补录，对发现的
             可疑和错误数据普遍给予了人工核查与更正，并最                             4. 60、3. 25、1. 40、1. 20（Côté and Konrad，2005）。
             终对所有要素数据标注质量控制码，使得数据质量                                （3）Lu et al（2006）导热率模型（简称LR）
                                                                                            α - 1.33
             得到明显提升。为保证数据可靠性，本文选取资料                                         K e = exp[ α( 1 - S r ) ]     （4）
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