Page 147 - 《高原气象》2026年第2期
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2 期                    于   涛等:1980 -2018年红碱淖蒸发变化及驱动因素作用研究                                  447
              (图 1)1957 -2018 年的逐日气象观测数据来折算蒸                     式中: E 为水面蒸发量(单位: mm); R 为净辐射
                                                                                                     n
                                                                             -2
                                                                                                            -1
               发, 该数据包括气温、 比湿、 气压、 风速等, 但各数                     (单位: W·m ); G 为热通量(单位: MJ·m ·d );
                                                                                                        -2
                                                                           -3
               据存在不同程度的缺测。                                       r=0. 665×10 P 为 湿 度 计 常 数 ,  P 为 气 压(单 位 :
               2. 2. 2 气象再分析数据                                   kPa); T 为水面温度(单位: ℃); e 为水面饱和水汽
                                                                        s
                                                                                                s
                   本文选用 1979 -2018 年中国区域地面气象要                    压(单位: hPa); e 为水面上方空气的实际水汽压
                                                                                 a
               素驱动数据集 CMFD(China meteorological forcing         (单 位 :  hPa);  Δ 为 饱 和 水 汽 压 曲 线 斜 率 ,  ∆ =
               dataset)作为模型模拟的驱动数据, 该数据是基于                            é ê ê      17. 27T ) ù ú ú
                                                                 4098êê0. 6108exp        ú ú
               国内外多种分析资料和中国气象局常规气象观测                                  ë         ( T + 273  û ;  u 为 风 速( 单 位 :
               数据制作而成(Chen et al, 2011), 时间分辨率为                          (T + 273 ) 2
                                                                    -1
               3 h, 空间分辨率为 0. 1°, 包括了气温、 气压、 比                   m·s )。
               湿、 风速、 向下长波辐射与向下短波辐射, 具有较                            (3)湖 泊 模 型 模 拟 。 本 文 使 用 CLM-LISSS
               高的空间和时间分辨率以及较长的时间序列, 应用                          (Community  Land  Surface  model  version  4-Lake,
               广泛(徐华亭等, 2024; 刘渤等, 2024)。                        Ice, Snow and Sediment Simulator)单点模型模拟蒸
               2. 2. 3 MODIS遥感数据                                 发和红碱淖湖表水温(Subin et al, 2012), 该模型将
                   湖表温度数据用来评估模型模拟结果, 它提取                         湖泊垂直划分成雪、 水体和底层基质等, 本文使用
               自 MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectrora‐    了耦合了盐分参数化方案后的模型(Wen, 2015)。
               diometer)地表温度产品 MYD11A2, 该产品时间分                       中国地质调查局呼和浩特自然资源综合调查中
               辨率为 8 日, 空间分辨率为 1 km, 时间范围选用                      心 2023 年 7 月观测的红碱淖平均水深约为 5. 66 m,
               2003 -2023年。基于MODIS反照率产品MCD43A3                   在模型中将水深设为 6 m。利用 MCD43A3 产品计
               在 2015 -2016 年无冰期均值设置 CLM-LISSS 模型                算 2015 -2016 年红碱淖无冰期反照率均值为 0. 07,
               反照率参数, 该产品时间分辨率为 1 日, 空间分辨                        将红碱淖湖面反照率设为 0. 07。根据 2020 年监测
                                                                                            -1
               率为500 m。                                          显示, 红碱淖盐度为 6. 42 g·L (程三友等, 2022),
                                                                                           -1
               2. 3 研究方法                                         在模型中将盐度设为6. 5 g·L 。
               2. 3. 1 蒸发计算方法                                        在用 CMFD数据驱动模型之前, 首先利用气象
                                                                 站观测数据对 CMFD 数据进行了校正。二者的比
                   由于缺少红碱淖湖面蒸发的实测数据, 本文采
                                                                 湿数据基本一致, 神木气象站的气压在 2012 年之
               用多种方法计算获取湖面蒸发并进行优选, 所用方
                                                                 前量级为 910 hPa, 在 2012 年之后量级在 890 hPa,
               法如下:
                                                                 因此无法确定其准确气压量级, 且气象站缺失向下
                  (1) 气象站蒸发皿折算。神木站具有大型蒸发
                                                                 长波辐射和向下短波辐射数据。最终未对 CMFD
               皿和小型蒸发皿两种方法实测得到的蒸发数据, 其
                                                                 中的比湿、 气压、 向下长波辐射和向下短波辐射进
               中 E601 大型蒸发皿数据存在大量缺测, 20 cm 小型
                                                                 行校正。红碱淖面积较小, 且湖面气温相对陆地呈
               蒸发皿数据在 1978 -2013 年较为完整, 2014 -2022
                                                                 现“白天偏低、 夜晚偏高”的特征, 故忽略湖泊对气
               年存在大量缺测, 因此本文采用 20 cm 小型蒸发皿
                                                                 温的影响, 根据神木气象站气温数据对 CMFD气温
               在 1978 -2013 年的数据来折算湖面蒸发。20 cm 小
                                                                 进行校正, 二者对比差值为 0. 82 ℃, 采用在 CMFD
               型蒸发皿折算至 E601 蒸发皿的折算系数为 0. 63
                                                                 数据基础上增加 0. 82 ℃的修正方法。由于风速具
              (杨亮彦等, 2021), 神木站 E601蒸发皿折算至水面
                                                                 有较强的局地性特征, 未根据神木气象站观测风速
               蒸发的折算系数为 0. 93(施成熙等, 1986), 20 cm
                                                                 对 CMFD 风速进行校正; 湖泊由于其较小的粗糙
               小型蒸发皿折算至湖面蒸发的折算系数为二者乘
                                                                 度, 在白天和夜晚均一致的增强风速(苏东生等,
               积0. 59。
                                                                 2018; Wu et al, 2021), 故本文采用了苏东生等
                  (2) FAO组织推荐 P-M 公式计算。联合国粮食
                                                                (2018)对湖区风速的修正方法, 将夏秋两季(6 -11
               及 农 业 组 织(Food  and Agriculture  Organization  of
                                                                 月)的风速在白天增加 0. 6 m·s , 夜晚增加 1. 8
                                                                                               -1
               the United Nations, FAO)推荐的蒸发计算公式(以
                                                                    -1
                                                                 m·s 。
               下简称P-M公式)如下:
                                       900                       2. 3. 2 蒸发归因定量分析方法
                   0.408∆ ( R n - G ) + r    u (e s - e a )          定量分析蒸发变化影响因素贡献所用方法
               E =                   Ts + 273            (1)
                             ∆ + r (1 + 0.34u )                  如下:
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