Page 213 - 《高原气象》2025年第3期

3 期 黄克秀等：黑河上游高寒山区土壤水分模拟对Noah-MP模型参数化方案的敏感性评估 771
确、 合理地掌握土壤水分的变化特征及其内在属 析特定地表要素的模拟结果对参数化方案的敏感
性， 对区域气候变化预测、 水资源可持续利用、 农 性、 优化参数化方案的选择， 可以显著提高模型的
业干旱监测以及极端气候事件预警等均具有重要 模拟精度。
的科学意义。 尽管 Noah-MP 模型已被广泛应用于多种地表
数值模拟是研究土壤水分时空分布特征的重 要素的模拟试验中， 但针对高寒山区土壤水分模拟
要手段， 国际上已经涌现了许多针对地表要素模拟 性能的评估和参数化方案敏感性的研究目前仍较
的陆面模型， 兼顾了多种地表物理过程的陆面模型 为匮乏， 如何针对高寒山区土壤水分模拟选取合适

能够获得准确的土壤水分模拟结果。Noah-MP 模 的参数化方案还有待进一步研究。基于此种考虑，
型在原 Noah 模型框架（Chen et al， 2001； Ek et al， 本文选取黑河上游高寒山区的阿柔站作为研究站
2003）的基础上， 对主要物理过程引入了多种新的 点， 设计土壤水分多参数化方案集合模拟试验， 探
参数化方案， 极大提升了模型的可应用性和灵活 讨土壤水分模拟结果对参数化方案的敏感性， 并进
性， 同时也为研究模型结构不确定性提供了新的思 一步量化集合模拟结果的不确定性， 以期为提升
路（Niu et al， 2011； Yang et al， 2011）。近年来， 研 Noah-MP 模型在高寒山区的土壤水分模拟性能提
究人员针对该模型无论是在单点还是在区域尺度 供科学依据。
上都做了大量的评估工作， 较好的模拟性能使得该 2 数据来源与方法介绍
模型被广泛应用于不同地表要素的模拟（Niu et al，
2011； Yang et al， 2011； Cai et al， 2014； Gao et al， 2. 1 研究站点
2015； Zhang et al， 2016； 王树舟等， 2023）。此外， 本文基于黑河水文气象观测网中阿柔站（100°
利用 Noah-MP 模型开展多参数化方案集合模拟试 27′52. 9″E， 38°02′39. 8″N）的观测数据开展试验，
验已成为拓展集合成员数量的重要途径。例如， 通 该数据来源于国家青藏高原数据中心（https： //data.
过对 Noah-MP 模型全部物理过程的参数化方案进 tpdc. ac. cn/）。阿柔站位于青海省祁连县阿柔乡草
行组合， 形成包含有 20736 种不同组合方案的雪深 达坂村（图 1）， 地处祁连山中段的腹地， 海拔为
模拟集合， 进而利用敏感性分析方法探讨不同积雪 3033 m。站点区域主要覆盖类型为高寒草地， 具有
气候条件下雪深模拟结果对参数化方案的敏感性 独特的生态环境。该地区气候属于典型的高原大
（You et al， 2020）。类似地， 利用 Noah-MP 模型中 陆性气候， 其特点是气温偏低， 昼夜温差大且降水
七个主要物理过程的参数化方案进行组合， 共形 量少。根据长期气象记录， 其所在的祁连县年平均
成 1008 种不同的组合方案来模拟高寒草地生长季
的水热交换， 并引入合适的参数化方案来改进 No‐
ah-MP 模型的模拟性能（孙爽等， 2022）。此外， 选
取 Noah-MP 模型中四个物理过程的参数化方案进

行组合并开展多参数化方案集合模拟试验， 在此
基础上利用 Sobol 敏感性分析方法评估了感热通
量、 潜热通量和净生态系统交换模拟结果对四个
物理过程参数化方案的敏感性（Yang et al， 2021）。
还有利用 WRF 和 Noah-MP 两种模型进行集合模拟
试验， 选用 Sobol 敏感性分析方法定量评估雪深模
拟结果对参数化方案的敏感性（Li et al， 2022）。
以及基于 Noah-MP 模型模拟雅鲁藏布江流域多年
径流的变化特征， 分析比较 16 种不同组合方案对
于径流模拟结果的影响， 并从中确定最优参数化
方案组合（杨恒等， 2024）。以上研究结果表明， 图1 黑河流域高程与阿柔站站点位置
Noah-MP 模型中针对同一物理过程选用不同的参 Fig. 1 Elevation of the Heihe River Basin and
数化方案会导致模拟结果出现显著差异， 通过分 location of the Arou site