Page 253 - 《高原气象》2022年第5期
P. 253
高 原 气 象 41 卷
1346
地区地表温度、上层(0~10 cm)土壤湿度、地表能 ta from Col de Porte,France[J]. Chinese Science Bulletin,59
量平衡分量等陆面变量的模拟能力,并进一步探讨 (34):4881-4889. DOI:10. 1007/s11434-014-0429-9.
Chen F,Zhang Y,2009. On the coupling strength between the land
了引起模式偏差的可能原因,得出以下结论:
surface and the atmosphere:from viewpoint of surface exchange
(1) 模式可以较好地模拟出各陆面变量的空 coefficients[J]. Geophysical Research Letters,36(10):207-
间分布形势及变率,但模式在陆面变量强度的模拟 213. DOI:10. 1029/2009GL037980.
上还存在不同程度的偏差; Dickinson R E,1995. Land-atmosphere interaction[J]. Reviews of
Geophysics,33(2):917-922. DIO:10. 1029/95RG00284.
(2) 模式除对东南地区夏季的地表温度有所
Ji J J,1995. A climate-vegetation interaction model:simulating physi‐
高估外,全年低估了中国大部分区域的地表温度, cal and biological processes at the surface[J]. Journal of Biogeog‐
尤其在冬春季对青藏高原地区地表温度低估严重。 raphy,22:445-451. DOI:10. 2307/2845941.
进一步的误差分析发现,造成模式对东南地区和青 Ji J J,Huang M,Li K R,2008. Prediction of carbon exchange be‐
tween China terrestrial ecosystem and atmosphere in 21st century
藏高原地区地表温度模拟偏差的原因有所不同,在
[J]. Science in China(Series D:Earth Sciences),51(6):885-
东南地区模式对降水的低估导致了对地表向下净 898. DOI:10. 1007/s11430-008-0039-y.
短波辐射的高估,进而造成了对地表温度的高估, Li W P,Zhang Y W,Shi X L,et al,2019. Development of land sur‐
而在青藏高原地区模式对地表温度的低估主要源 face model BCC-AVIM2. 0 and its preliminary performance in
LS3MIP/CMIP6[J]. Journal of Meteorological Research,33
于对地表反照率的高估,模式对地表反照率的高估
(5):851-869. DOI:10. 1007/S13351-019-9016-y.
造成了对地表向下净短波辐射的低估,进而导致了
Sang Y H,Ren H L,Shi X L,et al,2021. Improvement of soil mois‐
对地表温度的低估; ture simulation in Eurasia by the Beijing Climate Center Climate
(3) 模式在各个季节均严重低估了东南地区 System Model(BCC-CSM)from CMIP5 to CMIP6[J]. Advanc‐
es in Atmospheric Sciences,38(2):237-252. DOI:10. 1007/
的上层土壤湿度,而在冬春季高估了青藏高原地区
s00376-020-0167-7.
的上层土壤湿度且对深层土壤时间演变特征的模
Wu T W,Lu Y X,Fang Y J,et al,2019. The Beijing Climate Center
拟效果要好于上层土壤,这主要是由于降水的模拟 Climate System Model(BCC-CSM):the main progress from
偏差所致; CMIP5 to CMIP6[J]. Geoscientific Model Development,12
(4) 模式在冬春季对青藏高原地区上层土壤 (4):1573-1600. DOI:10. 5194/gmd-12-1573-2019.
Xia K,Luo Y,Li W P,2011. Simulation of freezing and melting of
湿度和 10 m 风速的高估也共同引起了对该地区地
soil on the northeast Tibetan Plateau[J]. Science Bulletin,56
表向上潜热通量的高估。 (20):2145-2155. DOI:10. 117/s11434-011-4542-8.
经过模式评估后可以发现,BCC-CSM2-MR 模 陈渤黎,罗斯琼,吕世华,等,2014. 陆面模式 CLM 对若尔盖站冻
式对陆面变量的模拟能力还有待提升,该模式是一 融期模拟性能的检验与对比[J]. 气候与环境研究,19(5):
649-658. DOI:10. 3878/j. issn. 1006-9585. 2014. 13013.
个耦合的气候系统模式,模拟偏差形成的原因比较
陈海山,孙照渤,2002. 陆气相互作用及陆面模式的研究进展[J].
复杂,本文只分析了地表反照率、降水等变量对地 大气科学学报,25(2):277-288. DOI:10. 3969/j. issn. 1674-
表温度、上层土壤湿度、地表能量平衡分量的影 7097. 2002. 02. 021.
响,后续还需要考虑模式各圈层之间的相互作用对 戴永久,曾庆存,1996. 陆面过程研究[J]. 水科学进展,7(增刊):
40-53.
陆面变量模拟的影响,为模式改进提供理论依据,
邓明珊,孟宪红,马英赛,等,2018. 基于 GLDAS 产品的青藏高原
同时为了更准确地评估该模式的模拟性能,之后的 土壤湿度特征分析[J]. 干旱气象,36(4):595-602. DOI:10.
研究中还可以将模拟值与实测值进行比较。 11755/j. issn. 1006-7639(2018)-04-0595.
胡伟,马伟强,马耀明,等,2020. GLDAS 资料驱动的 Noah-MP 陆
致谢:感谢国家自然科学基金项目“青藏高原地-气
面模式青藏高原地表能量交换模拟性能评估[J]. 高原气象,39
系统多源信息综合数据共享平台研发”(91637313) (3):486-498. DOI:10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2019. 00060.
提供的青藏高原气象业务和野外站点数据支持。 李雅培,朱睿,刘涛,等,2021. 基于 BCC-CSM2-MR 模式的疏勒
河流域未来气温降水变化趋势分析[J]. 高原气象,40(3):
参考文献: 535-546. DOI:10. 7522/j. issn. 1000-0534. 2020. 00078.
刘金婷,马柱国,罗德海,2009. 三个陆面模式对新疆地区陆面过
Charney J,Quirk W J,Chew S,et al,1975. Dynamics of deserts and 程模拟的对比研究[J]. 高原气象,28(6):1242-1249.
drought in the Sahel[J]. Journal of the Atmospheric Sciences, 孙菽芬,2002. 陆面过程研究的进展[J]. 新疆气象,25(6):1-6.
34:1366-1388. DOI:10. 1002/qj. 49710142802. 田静,苏红波,孙晓敏,等,2011. GDAS 数据和 NOAH 陆面模式在
Chen A J,Li W P,Li W J,et al,2014. An observational study of 中国应用的精度检验[J]. 地理科学进展,30(11):1422-1430.
snow aging and the seasonal variation of snow albedo by using da‐ 武洁,高艳红,潘永洁,等,2020. 青藏高原中东部地区土壤湿度模