Page 240 - 《高原气象》2025年第5期

高 原 气 象 44 卷
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图4 四峨山站感热通量模拟值与观测值散点分布
（a）BCC方案， （b）S-Z方案， （c）S-L方案， （d）SZ-SL方案
Fig. 4 Scatter plot of simulated and observed sensible heat fluxes at Si'e Mountain station
（a） BCC scheme， （b） S-Z scheme， （c） S-L scheme， （d） SZ-SL scheme
潜热通量， 以及地表能量平衡分配， 反之亦然。当 较大的波峰值， 这可能是因为在模拟过程中未考虑
潜热通量参数化方案的改变导致潜热通量模拟发 到冠层对辐射传输的削弱作用对于土壤温度的影
生变化后， 土壤温度、 土壤湿度的模拟值也将受其 响， 从而导致了7、 8月份土壤温度模拟过高现象。

影响发生改变。 在不同季节和土壤深度条件下， 各方案对四峨
图 5展示了四峨山站不同参数化方案在不同深 山站土壤温度的模拟效果存在差异。为了准确分
度模拟与观测土壤温度时间序列对比。本文分析 析不同参数化方案对土壤温度模拟与实测数据偏
了该站 5 cm、 20 cm 层的土壤数据， 并将模拟与实 差程度的影响， 本文剔除了出现异常峰值的 7、 8月
测数据进行比对。结果显示， 四套方案都能较真实 份， 选择 9 -12 月的各层次土壤温度进行统计分析
反映土壤温度随时间的趋势变化。6 -9月土壤温度 （表 2）。从统计数据来看， S-Z 方案和 SZ-SL 方案
较高， 10 -12 月土壤温度较低。四套方案都较好模 在土壤温度模拟方面相比原有方案都有所提升。
拟出了土壤温度在不同季节的垂直分布， 表现为夏 特别是 S-Z 方案， 其模拟提升效果最为显著， 相关
季 5 cm 层土壤温度略高于 20 cm 层， 冬季则相反。 系数的平均值从原有方案的 0. 983 提升至 0. 988，

原有参数化方案在夏季明显高估土壤温度， 在冬季 平均绝对百分误差从 1. 946 %降至 1. 780 %， 均方
明显低估土壤温度， 比如在 2022 年 12 月 1 日前后 根误差减少约0. 375 ℃。
土壤 5 cm层原有方案模拟温度达 5 ℃， 但实测土壤 为验证所考虑的物理过程对土壤湿度模拟的影
温度高达 10 ℃， 考虑更详细的物理过程后， 普遍升 响， 本文利用四峨山站平均土壤含水量实测值检测模
高土壤温度模拟值， 改善了 12月份低估现象， 但并 拟效果（图6）。四套方案模拟土壤湿度波峰、 波谷和
未改善 7、 8月份高估现象， 仍存在与实测数据差异 变化趋势与实测数据对应良好。从观测数据来看， 土