Page 30 - 《高原气象》2023年第1期
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高     原      气     象                                 42 卷
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             等， 2018； Zhong et al， 2019； 李茂善等， 2019； 张          展了关键物理过程参数化方案， 实现了单一模式集
             超等， 2020）。主要估算方法有空气动力学方法、                          合 模 拟 研 究 的 功 能（Niu  et  al，  2011； Yang  et  al，
             波文比法、 总体输送法、 涡动相关法、 卫星遥感和                          2011）。已有研究表明， 该模式应用于青藏高原地
             数值模拟等（胡隐樵和奇跃进， 1991； 李国平等，                         区能取得较好模拟效果（Gao et al， 2015； 叶丹等，
             2002； 马耀明等， 2006； 阳坤等， 2010； 仲雷等，                  2017； Zhang et al， 2020）。用于试验的大气强迫场
             2011； Ma et al， 2012； Han et al， 2017； 韩熠哲等，       资料为中国区域高分辨率数据集（He et al， 2020）。
             2018； Wang and Ma， 2019； 严晓强等， 2019）。吴             该数据集空间分辨率为 0. 1°， 时间分辨率为 3 h， 包
             国雄和张永生（1999）利用 1989 年的气象观测和再                       括了近地面气温、 气压、 比湿、 风速、 向下长波辐
             分析资料分析了青藏高原和邻近地区的热力特征                              射通量、 向下短波辐射通量、 降水等 7 个物理量。
             和环流特征， 认为冬天大的感热和潜热通量出现在                            这个数据集的中国区域平均气温和降水较为接近
             西太平洋， 夏天则发生在高原上。马耀明等（2006）                         观测， 并且应用于数值模式中也较为成功（Chen et
             利用野外观测资料， 分析了青藏高原地表能量交换                            al， 2011； Guo and Wang， 2013； Gao et al， 2015）。
             特征， 认为在夏季风来临前， 青藏高原地表以感热
                                                                在 Noah-MP 模式中， 选用静态植被方案、 Noah 土
             通量输送为主， 而雨季来临后以潜热通量为主。韩
                                                                壤阻抗方案、 SIMGM 径流方案和 NY06 冻土渗透
             熠哲等（2018）利用再分析资料研究了青藏高原感
                                                                方案。参照 Wang and Ma（2019）的研究结果， 模式
             热和潜热通量， 结果表明， 3 -5 月青藏高原主体由
                                                                采用 Z98（Zeng and Dickinson， 1998）热力学粗糙度
             感热占据， 感热强度快速上升且呈西高东低的分布
                                                                计算方案能得到较合理的月平均感热通量。下文
             态势， 潜热强度较弱， 但随时间而增强。季风爆发
                                                                的数值试验也采用该方案。该方案中， 热力学粗糙
             后的 6 -8 月， 青藏高原感热强度减弱， 潜热强度迅
                                                                度表示为：
             速增强且呈东高西低的分布特征。季风消退后的 9
                                                                                                 0.45  )  （1）
                                                                          z 0h = z 0m × exp (-1.0kαRe *
             -10月， 感热与潜热强度相当。
                                                                式中： z 为动力学粗糙度； Re 为雷诺数； α=0. 52，
                  近期研究显示， 20 世纪 80 年代中期到 21 世纪                         0m                  *
                                                                β=7. 2， k=0. 4。
             初， 青藏高原地表感热通量呈减弱趋势（Duan and
                                                                    数值试验之前， 使用 1979 年的大气强迫场反
             Wu， 2008； 阳坤等， 2010； Yang et al， 2014； Wang
                                                                复运行 100 个模式年以使模式平衡。然后， 使用
             and Ma， 2019）。例如， 阳坤等（2010）利用青藏高原
                                                                1980 -2018 年的大气强迫场资料继续进行模拟试
             1984 -2006 年的常规气象观测资料， 使用基于微气
                                                                验。用于分析的模式结果时间段为 2000年 1月 1日
             象基本理论和野外观测资料发展起来的物理方法，
                                                                至2018年12月31日。
             考虑了大气稳定度和地表热力粗糙度对热交换系数
                                                                    用于校验的观测数据为青藏高原上 4个典型下
             的影响， 得到的年均感热通量以每 10 年 2% 的速率
                                                                垫面的观测站点的涡动相关系统观测数据。这 4个
             在减弱。Wang and Ma（2019）则利用 Noah-MP 陆面
             模式进行多组数值试验， 从数值模拟角度确认了青                            站点是中国科学院珠穆朗玛大气与环境综合观测
             藏高原地表感热通量的减弱趋势。另外， Yang et al                      研究站（下文称珠峰站， 86. 56°E， 28. 21°N， 海拔
             （2014）的研究指出， 对于青藏高原平均而言， 1984                      4276 m）、 中国科学院那曲高寒气候环境观测研究站
             -2006年间的地表潜热通量的变化趋势并不明显。                           布交（BJ）观测点（下文称BJ站， 91. 90°E， 31. 37°N，
                  然 而 ，  最 新 研 究（Zhu  et  al，  2017；  解 晋 等 ，   海拔 4509 m）、 中国科学院阿里荒漠环境综合观测
             2018； Chen et al， 2019； 王慧等， 2022）显示， 高原           研究站（下文称阿里站， 79. 70°E， 33. 39°N， 海拔
             地表感热的减弱趋势并没有一直延续， 在 21 世纪                          4270 m）、 中国科学院藏东南高山环境综合观测研
             初转变为增强趋势。那么， 在 21世纪初， 高原地表                         究站（下文称藏东南站， 94. 44°E， 29. 46°N， 海拔
             潜热通量又呈怎样的分布和变化？本文拟利用数                              3326 m）。这 4 个站点的地理位置和数据相关信息
             值模拟方法研究 2000 年以来青藏高原地表感热和                          见图1和表1。
             潜热通量分布及变化特征。                                           本文提取了珠峰站、 BJ 站、 阿里站、 藏东南站
                                                                所在格点的模拟的地表感热和潜热通量， 计算它们
              2  资料来源和方法介绍
                                                                的月平均值， 和对应的观测结果求 Pearson 相关系
                  选用了 Noah-MP 陆面模式进行青藏高原的陆                      数， 并进行信度检验。在校验模式模拟性能的基础
             面过程模拟。该模式在 Noah 陆面模式基础上， 扩                         上， 分析青藏高原 21 世纪感热和潜热通量的空间
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