Page 214 - 《高原气象》2026年第1期
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高 原 气 象 45 卷
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温度对土壤扰动的响应， 并影响地表气温的变化 CMA 组， CLDAS 组的负感热通量更大［图 8（c）］，
（蔡福等， 2011）。CLDAS数据作为模式驱动场， 能 即大气向地表输送的热量更多， 近地面大气失去的
显著改善感热通量和潜热通量的模拟效果（龚伟 热量更多， 导致 2 m 气温更低， CLDAS 组的暖偏差
伟， 2014）。在 08:00， CMA 组和 CLDAS 组在山 更小；在山西南部、 河北中南部及其以南地区， CL‐
西、 河北、 河南、 内蒙古、 辽宁等大部地区均为负 DAS 组 与 CMA 组 的 感 热 通 量 之 差 为 正 数［图 8
感热通量［图 8（a）， （b）］， 表现为大气向地表输送 （c）］， 相比于 CMA 组， CLDAS 组的负感热通量更
热量， 大气失去热量， 2 m 气温下降， 达到每日最 小， 近地面大气失去的热量更少， 导致 2 m 气温更
低。在山西北部、 河北北部及其以北地区， 相比于 高， 暖偏差更大。
图8 CMA组和CLDAS组08:00感热通量的空间分布（单位： W·m ）
-2
Fig. 8 Spatial distribution of sensible heat fluxes in group CMA and CLDAS at 08:00. Unit： W·m -2
4. 3 大气与土壤温、 湿度初值的相互适应 （b）虚线］。对于 CLDAS 组， 其初始场中的大气场
相比于 CMA 组， 预报时长在 21 h 之后， CL‐ 与 CMA 组一致， 来自于 CMA-GFS， 初始场中的土
DAS 组对相对湿度和 2 m 气温的预报效果更好；在 壤温、 湿度来自于 CLDAS 数据， 相比 CMA 组， 在
21 h 之前， CLDAS 组预报的相对湿度和 2 m 气温 预报时长 0~15 h有更大的正感热通量， 在 0~84 h有
RMSE 更大（图 4， 图 6）。为探究 CLDAS 组在 0~21 更大的正潜热通量， 且两者潜热通量的差值在 0~
h 预报误差更大的原因， 针对模拟区域内平均感热 21 h 更大［图 9（a）， （b）实线和柱状图］。这表示在
通量（Sensible Heat， SH）和潜热通量（Latent Heat， 预报时长 0~21 h， CLDAS 组中地表与大气之间的
热量交换更多。
LH）展开分析（图9）。
模式的 spin-up 表示模式达到能量平衡状态的
在 0 h， 两组试验的感热、 潜热通量均为 0；在
过程， spin-up 期间伴随着剧烈波动， 进行动态和热
0~15 h， CLDAS 组与 CMA 组的感热、 潜热通量之
调整， 随后逐渐稳定， 达到模式中的统计平衡状态
差为正值［图 9（a）， （b）柱状图， 差值为 CLDAS 组
（Ma et al， 2021）， 刘树华等（2008）也证实了初始土
减 CMA 组］， 表示 CLDAS 组的负感热通量更少、
壤水、 热参数和土壤水分对模式 spin-up 期间的重
正潜热通量更多， 大气向地表输送的热量更少、 地
要作用。对于 CLDAS 组， 初始场中来自于 CMA-
表向大气输送的热量更多；在 18~21 h， CLDAS 组
GFS 的大气状态和来自于 CLDAS 的土壤温、 湿度
的正潜热通量更大；21 h 之后， CLDAS 组和 CMA
彼此还未相互适应、 平衡， 在预报时长 0~21 h 通过
组的感热、 潜热通量之差呈现有规律的波动。
更多的地表-大气的感热、 潜热通量， 进行热调整，
依据试验设计， CMA 组和 CLDAS 组除土壤
在 21 h 达到模式中的统计平衡状态， 0~21 h 可作为
温、 湿度的初值不同以外， 其余初、 边值条件相 模式初始场中大气和土壤温、 湿度相互调整的 spin-
同， 均来自于 CMA-GFS。对于 CMA 组， 大气场和 up 过程。在 21~84 h， 模式中的大气和土壤温、 湿
土壤温、 湿度均来自于同一模式产品 CMA-GFS， 度已相互平衡， 地表-大气的感热、 潜热通量也呈
该模式产品中大气和土壤状态彼此相互平衡， 以该 现有规律的波动变化［图9实线］。
模式产品作为初始场， 经由 WRF 模式计算而得的 在 0~21 h， CLDAS 组有更多地表向上输送的
感热通量在前 12 h 约为 0， 潜热通量在 0~84 h 均为 感热、 潜热通量， 加热近地面大气， 因此在 0~21 h，
正， 随预报时长呈现有规律的波动变化［图 9（a）， CLDAS 组预报的相对湿度和 2 m 气温偏高， RMSE
