Page 251 - 《高原气象》2022年第5期
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高 原 气 象 41 卷
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高估强度超过了 30 W·m ，东南地区高估的地表向 这造成了青藏高原地区地表向下净太阳辐射相对
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下净太阳辐射主要是由于模式对东南地区地表向下 于 GLDAS 偏低了 30 W·m 左右（图 8），虽然模式
太阳辐射的高估以及对反射太阳辐射的微弱低估 也低估了青藏高原地区的向上净长波辐射（图 9），
（图略），虽然在夏季模式对东南地区的向上净长波 但模式对青藏高原地区地表向上净长波辐射的低
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辐射也有所高估，但其高估强度不超过 15 W·m ， 估约 10 W·m ，明显弱于模式对青藏高原地区地表
明显弱于模式对东南地区地表向下净太阳辐射的 向下净短波辐射的低估强度，故总的来说模式低估
高估，故整体来说在夏季模式高估了东南地区的地 了青藏高原地区地表净辐射，进而导致了模式对青
表净辐射，这造成了模式在夏季对东南地区地表温 藏高原地区地表温度的低估。
度的高估。对青藏高原地区分析可知，模式在各个 由图 5 分析可知，模式在各个季节均严重低估
季节均高估了青藏高原地区的地表反照率（图 12）， 了东南地区的上层土壤湿度，而在冬春季高估了青
特别在冬春季对青藏高原地区反照率高估强度超 藏高原地区的上层土壤湿度。对误差原因进行分
过了 15%，高估的地表反照率导致了模式模拟的反 析发现，模式对我国东南地区上层土壤湿度的低估
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射太阳辐射相对于 GLDAS 偏高了 20 W·m 以上 是模式对东南地区降水低估造成的（图 13），而冬春
（图略），同时模式模拟的向下太阳辐射在青藏高原 季模式对青藏高原地区降水的高估导致了模式对
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地区相对于 GLDAS 偏低了 10 W·m 左右（图略）， 青藏高原地区上层土壤湿度的高估。
图12 GLDAS（上）和模式模拟（中）的不同季节2003-2014年平均的中国地表反照率空间分布及其差异（下）（单位：%）
Fig. 12 Spatial distribution and difference（bottom）of surface albedo of China in different seasons
from GLDAS（top）and model simulation（middle）from 2003 to 2014. Unit：%
由图 14 可知，除夏季外模式在全年的大部分 模式高估了该地区的上层土壤湿度，故模式在冬春
时间高估了青藏高原地区的 10 m 风速，这也与模 季对青藏高原地区10 m风速和土壤湿度的高估共同
式对青藏高原地区地表向上潜热通量的高估有着 引起了模式对该地区地表向上潜热通量的高估。
很好的对应关系。由图 10 可知，模式对青藏高原 4 结论
地区地表向上潜热通量高估显著，由地面潜热通量
计算公式可知，地表潜热通量的大小与近地层风 本文使用 BCC-CSM2-MR 模式参与 CMIP6 的
速、地表温度所对应的饱和比湿、近地层中空气比 历史模拟试验数据，与 GLDAS 数据集和观测资料
湿之差和土壤水分饱和度有关，由图 5 可知冬春季 进行比较，系统评估了 BCC-CSM2-MR模式对中国
