Page 208 - 《高原气象》2026年第1期
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高     原      气     象                                 45 卷
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             土壤湿度变化对南亚季风区降水强度、 频率产生影                            资料， 作为模式驱动场的质量优于数值模式产品，
             响（Sugimoto and Takahashi， 2017）， 准确的土壤湿            模拟效果更接近观测（龚伟伟， 2014）。在中国区域
             度有利于夏季地表气温的准确预测， 并在热浪期间                            内， 相比于欧洲中期天气预报中心的 ERA-Interim
             维持稳定的异常环流方面发挥了重要作用（Seo et al，                      和美国国家航空航天局的 GLDAS 数据， CLDAS 土
             2019）。对于短期数值天气预报， 准确的土壤温、                          壤温度数据在不同深度的综合表现最佳（Zhao et
             湿度有助于改善降水、 高温天气的模拟预报（Fan，                          al， 2022）。目前， CLDAS 产品多用于农业气象研
             2009；易翔等， 2016）， 较湿的土壤有利于增加边界                      究、 区域适用性评估以及驱动陆面模式等（韩帅
             层的湿静力能， 降低边界层高度， 增加潜在对流活                           等， 2017；李磊等， 2021；杨富燕等， 2023；吴诗梅
             动， 影响中尺度对流系统和降水（Min et al， 2016）。                  等， 2024；李浙华等， 2024）。CLDAS土壤湿度作为
                  在短期数值天气预报中， 由不同初始土壤湿度                         初始场的应用效果初有尝试， 张珊等（2023）将土壤
             引起的模拟结果差异， 比由不同陆面参数或土壤湿                            湿度初始场由 ERA5替换为 CLDAS， 改善了风向和
             度本身演变引起的模拟结果差异， 更为重要（Trier                         2 m 气温的模拟效果， 但 CLDAS 土壤温、 湿度初始
             et al， 2008）。初始土壤湿度通过蒸发和温室效应影                      场在快速更新循环同化模式系统中， 对短临、 短期
             响 能 量 收 支 、  调 节 地 表 能 量 分 配（Zhang  et  al，
                                                                预报效果的影响还少有研究， 尤其是针对 0~12 h短
             2020）。对于地形复杂、 模式网格分辨率小于 1 km                       时临近预报。
             的大涡模拟， 准确的土壤湿度初始场对于风向转
                                                                    本 研 究 将 基 于 WRF （Weather  Research  and
             变、 风速预报有明显改善（Chow et al， 2006；张珊
                                                                Forecasting）中尺度模式 4. 2 版本， 使用全球同化预
             等， 2023）。此外， 初始土壤湿度对热浪事件的模
                                                                报系统（CMA Global Forecast System， CMA-GFS）
             拟也有所影响， 初始土壤偏干， 加剧了局地的地表
                                                               （Shen et al， 2020）产品作为初、 边值条件， 使用CL‐
             变暖， 对流层中部的位势高度出现正异常， 低层出
                                                                DAS 数据作为土壤温、 湿度的初始场， 在短临、 短
             现负异常， 大气厚度增加， 对流层中部的异常高压
                                                                期预报的时间尺度上， 分析初始土壤温、 湿度对模
             系统加强， 导致热浪的振幅、 范围和强度均增加
                                                                式近地面温湿要素预报效果的影响， 并针对初始土
             （Wang et al， 2019）。Xue et al（2017）综合考虑了初
                                                                壤偏冷或偏暖、 偏干或偏湿分组讨论， 进一步探究
             始土壤温度和土壤湿度对数值模拟结果的影响， 使
                                                                初始土壤温、 湿度的不同组合对预报效果的影响，
             用观测数据校正了气候预报系统再分析资料（Cli‐
                                                                为业务上普遍采用的逐小时快速循环更新同化的
             mate Forecast System Reanalysis， CFSR）中的土壤
                                                                模式系统中， 应用 CLDAS 土壤温、 湿度数据为模
             温、 湿度， 并将 CFSR 作为初、 边值开展数值模拟，
                                                                式初始场的效果提供参考。
             结果显示， 中国大部分地区的相对湿度和 2 m 气温
             的模拟效果均有所改善， 模拟的降水在湿润地区得                            2  数据来源与方法介绍
             到加强， 在干旱地区得到抑制。
                                                                2. 1 CMA-GFS
                  针对快速循环更新同化的业务模式， Zhong et
                                                                    本研究使用 CMA-GFS 4. 0 版本的业务产品作
             al（2020）基于北京城市气象研究院的 RMAPS-ST
                                                                为模式初始场， 分辨率为 0. 125°×0. 125°（约 12. 5
             （现更名为 CMA-BJ）， 使用高分辨率陆面数据同化
             系 统（High-Resolution  Land  Data Assimilation  Sys‐  km）， 每天起报 4 次， 分别是 02:00（北京时， 下同）、
             tem， HRLDAS）土壤湿度数据作为模式初始场， 在                       08:00、 14:00、 20:00， 逐 3 h 预报， 预报时长为 240 h
             2016/2017 年冬季展开数值模拟， 显著改善了华北                      （08:00和 20:00起报）或 120 h（02:00和 14:00起报）。
             地区气温和绝对湿度的预报效果， 减小了模式预报                            CMA-GFS 在北半球可用预报天数超过 8 天（张进
             的日最高、 最低气温偏差和湿度正偏差， 表示改变                           等， 2023）， 并已广泛应用于科学研究中（祁春娟和
             土壤水分会影响土壤导热系数， 从而影响地表感热                            潘留杰， 2023；孙康慧等， 2024；Shen et al， 2023；Li
             通量、 地表土壤热通量和潜热通量之间的能量分                             et al， 2024）。
             配， 并将此成果应用于CMA-BJ业务模式中。                            2. 2 CLDAS
                  陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimila‐                  本研究使用 CLDAS 的土壤温、 湿度产品作为
             tion System， CLDAS）产品（Shi et al， 2011）作为业          模式初始场， 垂直方向有 5 层（0. 05、 0. 10、 0. 40、
             务可获取的近实时数据， 由中国气象局自主研发，                            1. 0 和 2. 0 m）， 空间分辨率为 0. 0625° × 0. 0625°，
             融合了地面观测、 卫星观测、 数值模式产品等多源                           时间分辨率为逐小时。
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