Page 217 - 《高原气象》2025年第3期
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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                                     775
              （Partitioning precipitation into rainfall and snowfall，   INF（1）是采用 NY06 方案， 该参数化方案中冻
               PCP）和 冻 结 土 壤 渗 透（Frozen  soil  permeability，     结土壤渗透率主要受到冻土孔隙度和含冰量的影
               INF）四个物理过程中不同参数化方案在“最优集                           响， 且假定冻土的渗透作用可以线性叠加， 将网格
               合”和“最差集合”中的频率差异十分显著。尤其是                           单元划分为透水和不透水区域， 并采用基于土壤总
               物理过程 FRZ， 两种参数化方案在“最优集合”和                         湿度的方法来计算水力特性。INF（2）则是沿用了

              “最差集合”中出现的频率完全不同。图 3 显示， 参                         Noah模型中的 Koren99方案， 仅靠液态水体积来估
               数化方案 FRZ（2）在“最优集合”中的频率为 1. 0，                     算水力特性（Niu et al， 2011）。两种方案的主要区
               FRZ（1）在“最优集合”中的频率为 0； 参数化方案                       别在于是否将冻土划分为可渗透和不可渗透两部
               FRZ（1）在“最差集合”中出现的频率为 1. 0， 而 FRZ                  分， INF（1）通常会比 INF（2）产生具有更强渗透性
              （2）在“最差集合”中出现的频率为 0。这表明参数                          的冻土， 在阿柔站中 INF（2）比 INF（1）更具优势。
               化方案 FRZ（2）有助于提升浅层土壤水分的模拟效                         黑河上游高寒山区的季节性冻土会对土壤水分模
               果， 而 FRZ（1）则会降低模拟精度， 变换选择参数                       拟结果产生较大影响， 因此物理过程 INF 表现出了
               化方案FRZ（1）和FRZ（2）会导致浅层土壤水分模拟                       较强的敏感性。
               结果出现较大的差异。因此， 浅层土壤水分模拟结                               雨雪分离物理过程 PCP 将降水区分为降雨和
               果对物理过程 FRZ十分敏感。除此之外， 物理过程                         降雪， 能够直接影响地表的降雨量进而影响土壤
               INF 的参数化方案 INF（2）在 “最优集合”中的频率                     水分模拟结果。参数化方案 PCP（1）、 PCP（2）和
               为 0. 92， INF（1）的频率为 0. 08， 而在“最差集合”中              PCP（3）是将近地表气温作为区分降雨和降雪的标
               INF（1）出现的频率为 0. 91， INF（2）的频率为 0. 09，             准， PCP（4）是利用 WRF 微物理输出来决定降水中
               表明 INF（2）会促进模型模拟精度的提升， INF（1）                     的降雨和降雪部分， PCP（5）则是采用 Wet-bulb 方
               则会导致模型模拟精度变差， 即浅层土壤水分模拟                           案并考虑湿度对降水相变影响的方法来区分降雨
               结果对物理过程 INF十分敏感。类似的现象同样发                          和降雪（Wang et al， 2019）。在“最优集合”和“最差
               生在物理过程 PCP 和 TEMP 中， 物理过程 PCP 的参                  集合”中， PCP（1）、 PCP（2）、 PCP（3）和 PCP（5）四
               数化方案 PCP（4）在“最优集合”中出现的频率远远                        种参数化方案出现的频率差异并不显著， 但 PCP
               高于其余 3种参数化方案， 且 PCP（4）在“最差集合”                    （4）在“最优集合”中出现的频率明显高于其他 4 种
               中出现的频率为 0； 物理过程 TEMP 的参数化方案                       方案。由此可见， 黑河上游高寒山区浅层土壤水分
               TEMP（2）在“最差集合”中出现的频率为 1. 0， 三种                    模拟结果对物理过程 PCP的参数化方案敏感， 方案
               参数化方案在“最优集合”中出现的频率基本接近；                           PCP（4）在该地区能够明显提升模拟效果。
               即表明浅层土壤水分模拟结果对物理过程 PCP 和                              物理过程TEMP采用了三种不同的参数化方案
               TEMP敏感， 参数化方案PCP（4）能够提升浅层土壤                       来求解第一层土壤或积雪的热扩散方程。其中
               水分的模拟精度， 而参数化方案 TEMP（2）则会导                        TEMP（1）和 TEMP（3）采用半隐式方法， TEMP（3）
               致浅层土壤水分模拟精度变差。                                    与 TEMP（1）的区别是前者在计算表层温度时引入

                   在土壤冻结的情况下， 由于土壤颗粒的毛细作                         了积雪面积， 主要用于提升积雪表层温度的计算精
               用使得靠近颗粒的水分保持液态， 且只有当液态水                           度； TEMP（2）则是采用全隐式方法计算表层温度
               的量超过其过冷状态的上限时， 多余的液态水才会                          （Li et al， 2021）。该物理过程中， 半隐式方法是以
               转化为固态， 即发生冻结现象（Parrish et al， 2012）。              通量为上边界条件， 全隐式方法则是以温度为上边
               Noah-MP 模型中参数化方案 FRZ（1）是采用冰点下                     界条件， 两种方法对土壤温度的计算结果影响显
               降方程的一般形式（Niu and Yang， 2006）； 而 FRZ               著， 进而影响浅层土壤水分的模拟结果（He et al，
              （2）则是采用冰点下降方程的变体， 增加了额外项                           2023）。三种方案在“最优集合”中出现的频率基本
                       2
               (1 + 8θ ice ) 的冻结点抑制方程变形形式， 通常情况                  相同， 分别为 0. 33、 0. 34、 0. 33， 但在“最差集合”
               下参数化方案FRZ（2）会比FRZ（1）产生更多的液态                       中 TEMP（2）出现的频率明显高于另外两种参数化
               水。阿柔站位于黑河上游的高寒山区， 土壤冻融过                           方案， 表明浅层土壤水分模拟结果对物理过程
               程十分显著， 选用 FRZ（2）会获得更准确的浅层土                        TEMP的参数化方案敏感， 且 TEMP（2）会导致土壤
               壤水分模拟结果。                                          水分模拟结果变差。
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