馬琴 劉新 李偉平 丁寶弘

1 中國科學(xué)院青藏高原研究所青藏高原環(huán)境變化與地表過程實驗室，北京100011

2 中國科學(xué)院大學(xué)，北京100049

3 中國氣象局國家氣候中心氣候研究開放實驗室，北京100081

1 引言

青藏高原是全球氣候變化的敏感區(qū)，其動力和熱力作用對大氣環(huán)流、氣候變化和災(zāi)害性天氣形成發(fā)展有十分重要的影響（卞林根等，2001），而且高原上能量和水分循環(huán)對亞洲季風(fēng)的形成與演化也具有十分重要的作用，所以加深對青藏高原陸面過程的了解，是改善大氣環(huán)流模式對亞洲季風(fēng)以及全球天氣和氣候預(yù)報效果的關(guān)鍵（王介民，1999）。其中土壤溫度、濕度是檢驗陸面過程的重要指標(biāo)，而土壤溫濕等理化性質(zhì)及模式模擬的水分循環(huán)和熱通量等都與土壤質(zhì)地有關(guān)（趙勇和錢永普，2007；梁曉和戴永久，2008）。近年來我國的陸面過程研究水平不斷提高，但是在高原地區(qū)的模擬仍存在著一些問題：Yang et al.（2009）通過對比簡單生物圈模式SiB2、通用陸面模式CoLM、Noah三個陸面模式在高原中東部高寒草甸的模擬，發(fā)現(xiàn)三個模式均低估了表層土壤水分；羅斯瓊等（2008）利用陸面模式CoLM在青藏高原中部Bujiao（BJ）站進行單點數(shù)值模擬試驗，指出在模式中沒有考慮礫石對青藏高原土壤水熱性質(zhì)的影響,這是模擬存在偏差的一個原因。除此之外，其他研究（劉少鋒和林朝暉，2005；王澄海和師銳，2007）也指出陸面模式在高原地區(qū)的模擬有待進一步改進。

青藏高原地區(qū)較于同緯度地區(qū)溫度偏低，有機質(zhì)分解慢，從而導(dǎo)致土壤表層根系發(fā)達、有機質(zhì)累積，在平均深度為72 cm的土層中積累了38.4×109t的有機碳，約占全國土壤總碳庫的21%（方精云等，1996）；而面積為 1.60×108hm2的草地生態(tài)系統(tǒng)，其土壤有機碳儲量達到33.5×109t，其中，以高原草甸土和高原草原土有機碳積累量為主（王根緒等，2002）。土壤有機質(zhì)的水熱傳輸特性與礦物質(zhì)相比有很大的區(qū)別。有機質(zhì)能夠改變土壤水分常數(shù)、水分特征曲線、飽和導(dǎo)水率等土壤水動力學(xué)參數(shù)，提高土壤的有效持水量（單秀芝等，1998），從而增強土壤吸熱的能力，提高土壤溫度（Lawrence and Slater，2008）。目前已有眾多學(xué)者考慮有機質(zhì)對土壤水熱特性帶來的變化，例如 Letts et al.（2000）和 Beringer et al.（2001）在加拿大和美國阿拉斯加州凍土地帶估算了純泥炭的影響，但是并沒有考慮礦物質(zhì)對土壤特性的作用；Lawrence and Slater（2008）在Farouki（1981）參數(shù)化方案的基礎(chǔ)上將礦物質(zhì)和有機質(zhì)進行了權(quán)重分配，但是土壤熱參數(shù)化方案的適用性并沒有經(jīng)過嚴格的驗證；Chen et al.（2012）通過34個站點的77個土壤樣品分析了土壤有機碳對土壤孔隙度、熱傳輸參數(shù)等的影響，進而提出了新的土壤熱參數(shù)化方案并進行了驗證，但是并沒有考慮有機質(zhì)對水傳輸特性的作用以及該參數(shù)化方案在模式中的適用性。

在高原的局部地區(qū)不僅含有較高的有機質(zhì)，而且礫石含量也較高。礫石是指粒徑大于 2 mm，相對獨立、不易破碎的礦物質(zhì)顆粒（Miller and Guthrie，1984）。青藏高原土壤砂土含量較大,粘、壤土含量較少，局部地方石塊和礫石含量較多；從表層向下，隨著土壤深度增加,土質(zhì)越粗礫石越多（羅斯瓊等，2008）。土壤中礫石的存在不僅會影響溫度等物理特性（Mehuys et al.，1975），并且對土壤的孔隙度、導(dǎo)熱率、含水量和入滲特性存在影響（Hanson and Blevins，1979；Box，1981；Cerdà，2001）。目前在CoLM 模式的土壤分析中并沒有考慮有機質(zhì)和礫石的影響，但它們的存在對青藏高原土壤的水熱性質(zhì)的作用不能夠忽視，因此，本文將改進的參數(shù)化方案引入該模式中，選取高原上不同類型下墊面的站點觀測資料，進行單點數(shù)值模擬試驗，考察新參數(shù)化方案對改進陸面模式CoLM在高原地區(qū)的模擬能力有何效果。

2 資料選取

本文選取中國科學(xué)院藏東南高山環(huán)境綜合觀測研究站（簡稱藏東南站）和納木錯多圈層綜合觀測研究站（簡稱納木錯站）為研究對象。藏東南站（29°46′N，94°44′E）位于西藏自治區(qū)林芝縣魯朗鎮(zhèn)北6 km左右的魯朗河谷，海拔高度3327 m，屬于高山草地；納木錯站（30°46′N，90°59′E）位于當(dāng)雄縣納木錯鄉(xiāng)納木錯湖東南岸，海拔高度 4730 m，下墊面為高寒草甸。目前兩個站都建立了大氣邊界層塔站觀測系統(tǒng)和大氣湍流觀測系統(tǒng)，其中藏東南站的土壤溫度和濕度觀測垂直分為 4 cm、10 cm、20 cm、60 cm 和 100 cm 五層，而納木錯站的土壤觀測垂直分為 10 cm、20 cm、40 cm、80 cm 和160 cm五層。分別選取2008年和2009年夏季6月1日至8月31日三個月的觀測資料，并根據(jù)模式輸入的需要，整理出時間步長為30分鐘的向下長波輻射、向下短波輻射、降水速率、溫度、u風(fēng)速、v風(fēng)速、氣壓、比濕共八項氣象要素，對于缺測資料我們采取線性插值方法補齊。模式各層土壤溫度、濕度初值根據(jù)實測結(jié)果在垂直方向線性插值得到，而模式結(jié)果則線性插值到相應(yīng)觀測所在層析以便于比較。

表1列出了兩個站點土壤成分的觀測值，其中砂粒和粘粒百分比是指在細土顆粒（粒徑小于 2 mm）中所占的比例，有機碳和礫石百分比是在整個土壤中的比例。從表中我們可以看出藏東南站淺層20 cm及以上的土層有機碳含量（msoc）明顯高于中層，淺層礫石含量極少；而納木錯站有機碳含量低于藏東南站，礫石含量越往下層越多。因為泥炭的容重較礦物質(zhì)的小很多，所以，Chen et al.（2012）采用有機碳的體積百分比（Vsoc），這樣能夠突出土壤有機質(zhì)的比重，并且通過有機碳的體積百分比來計算礫石的體積百分比：

式中，

其中，θsat,m指礦物質(zhì)土壤的孔隙度，Vsand（%sand） 是指土壤中砂粒體積百分比含量，ρp=2700 kg m-3是礦物質(zhì)密度，ρsc,max=130 kg m-3是泥炭的容重，mg是指土壤中的礫石含量，Vg指礫石的體積百分比，最后計算結(jié)果見表1。由于兩個觀測站的土壤成分數(shù)據(jù)分別只到40 cm和30 cm，所以在模式土壤參數(shù)設(shè)定時采用與其最接近的觀測深度處的值，對于深層則進行插值或者根據(jù)土壤觀測來確定。同時 因為青藏高原土壤發(fā)育較差，土層較?。ɡ钛嗟?，2012），我們將 40 cm以下土壤有機質(zhì)含量設(shè)為 0。另外，由于地表溫度受到觀測儀器的影響，使得觀測誤差較大（尤其是藏東南站），所以我們采用地面長波輻射的計算公式進行反演，從而得到地表溫度，具體表達式為

其中，εg表示地表發(fā)射率，在藏東南站、納木錯站分別為0.98、0.97（由觀測者給出的經(jīng)驗值）；、分別指向上和向下長波輻射（直接采用觀測值）；σ= 5 .67×1 0-8Wm-2K-4是Stefan-Boltzmann常數(shù)。

3 參數(shù)化方案

3.1 CoLM模式及其參數(shù)化方案

CoLM 模式是 Dai et al（2003，2004）發(fā)展的新一代通用陸面過程模式，它考慮了陸面的生態(tài)、水文等過程，對土壤—植被—積雪—大氣之間的能量與水分的傳輸進行了較好的描述。CoLM包括1層植被、10層土壤（距離表面0.007、0.028、0.062、0.119、0.212、0.366、0.620、1.038、1.728 和 2.865 m），地面若有積雪，依據(jù)雪蓋厚度分層，最多分為5層，下墊面類型采用的是25類USGS植被覆蓋、17類土壤質(zhì)地和8種土壤顏色。模式中的土壤熱傳導(dǎo)率參數(shù)化方案來自于Farouki（1981），導(dǎo)水率及土壤水勢參數(shù)化方案來自 Clapp and Hornberger（1978）以及 Cosby et al.（1984）。

表1 兩個觀測站的土 壤成分 Table 1 The composition of soil at two stations

在礦物質(zhì)土壤中，飽和土壤基質(zhì)熱傳導(dǎo)率λs,m（單位：Wm-1K-1）表示為

其中，Vsand和Vclay分別為土壤中砂粒及粘粒的百分比含量。干土壤熱傳導(dǎo)率λdry,m是土壤干密度ρd的函數(shù)：

其中，干密度表達式為

土壤固體熱容量Cs,m（單位：J m-3K-1）表示為

模式中對于土壤水力學(xué)性質(zhì)的描述采用的是Clapp and Hornberger（1978）的參數(shù)化方案。在礦物質(zhì)土壤中，土壤飽和導(dǎo)水率ksat,m、飽和基質(zhì)勢Ψsat,m以及Clapp-Hornberger指數(shù)bm的表達式分別為

從以上公式我們可以看出，CoLM模式中的參數(shù)化方案都是關(guān)于礦物質(zhì)土壤的函數(shù)，并沒有考慮有機碳和礫石對土壤的影響。由于觀測區(qū)域不僅土壤有機碳含量較高，而且礫石含量也較高，尤其是往土壤下層越高（例如表1納木錯站），所以不能夠忽略其作用。

3.2 新參數(shù)化方案

土壤孔隙度θsat是土壤的主要物理特征之一，對很多自然物理過程都有影響，如徑流、土壤滲水容量、土壤持水量等，因此孔隙度計算的準(zhǔn)確與否直接關(guān)系到模式的模擬效果。在土壤中，礫石的體積百分比對土壤有效含水量通常有負面的影響(Hanson and Blevins，1979)，其飽和含水量最低可以近似看為零（Poesen and Lavee，1994）。所以在計算土壤飽和含水量θsat時，可以看作礫石部分含水量為零，只有細土顆粒和有機質(zhì)部分能夠 持水：

其中，θsat,sc=0.9，是泥炭飽和含水量（Lawrence and Slater，2008）。

3.2.1 土壤熱參數(shù)化方案

Chen et al.（2012）提出了一個新的熱參數(shù)化方案，該方案綜合了Farouki（1981）、Johansen（1975）和Yang et al.（2005）的土壤熱參數(shù)化方案，比模式中Farouki（1981）方案計算的土壤熱傳導(dǎo)率小，能夠較好地描述土壤熱參數(shù)性質(zhì)，所以我們在該方案的基礎(chǔ)上稍作改進。同時因為礫石的導(dǎo)熱率同砂粒相似，我們采用簡單的方式考慮礫石的作用，即增大砂粒的含量而減少粘土的含量：

土壤飽和熱傳導(dǎo)率：

干土壤熱傳導(dǎo)率：

土壤固體熱容量：

Kensten數(shù)用指數(shù)形式表示，避免了負值的出現(xiàn)：

其中KT=0.36 是一個經(jīng)驗系數(shù)（Yang et al.，2005）。

對于λs、λdry、Cs、Ke的計算，本文采用 Chen et al.（2012）的參數(shù)化方案，其中λsoc=0.25 Wm-1K-1是泥炭熱傳導(dǎo)率；λq和λo為石英熱傳導(dǎo)率和其他物質(zhì)熱傳導(dǎo)率；分別等于 7.7 Wm-1K-1和 2.0 Wm-1K-1；q=0.5Vsand-new為土壤中石英含量；λdry,sc=0.05 Wm-1K-1是泥炭的干土壤熱傳導(dǎo)率；Cs,sc=2.5×106Wm-1K-1是泥炭熱容量（Lawrence and Slater，2008，表1）。

3.2.2 土壤水參數(shù)化方案

在泥炭土的參數(shù)中飽和導(dǎo)水率具有較大的變化性，對于纖維、半分解和高分解泥炭土，其飽和導(dǎo)水率至少相差一個量級（Lawrence and Slater，2008）。Lawrence and Slater（2008）發(fā)展了一個新的水傳輸參數(shù)化方案，采用的是土壤有機碳的密度百分比，考慮到有機碳的密度較小，本文采用體積百分比以突出土壤有機碳的作用。而土壤中礫石的存在對導(dǎo)水率和對入滲規(guī)律的影響較為復(fù)雜，目前尚未有人研究礫石土/礫質(zhì)土的非飽和導(dǎo)水率（符素華，2005；李燕等，2006），因此我們?nèi)圆捎煤唵蔚姆绞娇紤]礫石的作用（公式 12、13），土壤飽和導(dǎo)水率可以表示為

其中ksat,sc是指泥炭的飽和導(dǎo)水率。對于飽和基質(zhì)勢和b指數(shù)也是相同的形式：

其中Ψsat,sc和bsc分別指泥炭的飽和基質(zhì)勢和分布指數(shù)。

關(guān)于泥炭水水分參數(shù)的選取，Letts et al.（2000）總結(jié)了很多文獻中提出的值，并將其分為低分解、半分解和完全分解三種泥炭。在青藏高原藏東南地區(qū)其植被覆蓋度較高，降雨較多，溫度較高，有機質(zhì)分解相較于納木錯地區(qū)分解度更高，所以我們選擇了一個較小的值ksat,sc=1.0×10-1mm s-1，而納木錯地區(qū)海拔相對較高，植被覆蓋較為稀疏，有機質(zhì)分解較為緩慢，因此我們選擇低分解泥炭的一個中值ksat,sc=2.8×10-1mm s-1，對于不同的觀測站，我們選取的Ψsat,sc和bsc也不一樣，具體見表2。

表2 兩個觀測站在水參數(shù)化方案中的數(shù)值確定 Table 2 The values of hydraulic parametrization over two stations

另外，許多陸面模式因為沒有考慮土壤內(nèi)部水分向地表遷移的阻抗，在土壤濕度較小的地區(qū)高估了土壤表面的蒸發(fā)（Kondo et al.,1990），CoLM 也不例外。地表蒸發(fā)阻抗是表面蒸發(fā)以及上層土壤 含水量計算的一個重要參數(shù)，缺乏該參數(shù)將造成模擬的潛熱通量變化劇烈（Yang et al.,2009），所以 我們在CoLM方案的基礎(chǔ)上增加地表蒸發(fā)阻抗并采用 SSiB中的計算方法（孫菽芬，2005），增加部分如下：

其中，Rs反映的是下層土壤到地表的蒸發(fā)阻抗，w是表層土壤濕度。

我們將新參數(shù)化方案計算的孔隙度和導(dǎo)熱率同觀測值和原參數(shù)化方案進行對比。從表3中可以看出在藏東南站原方案對孔隙度的計算值偏小，平均偏低11.24%，新方案的計算更接近觀測值，淺層土壤10 cm和20 cm比觀測值平均高出6.5%，30 cm和40 cm平均偏低8.38%；納木錯站對孔隙度的計算原方案平均偏低2%，新方案平均偏高0.49%，更接近實測值。

表3 土壤孔隙度的觀測值與新、舊方案計算結(jié)果的對比 Table 3 Comparison of soil porositiescalculated from new,old parameterizations and observations

另外，由于只有土壤熱傳導(dǎo)率的觀測值，所以通過計算干土壤熱傳導(dǎo)率λdry和飽和基質(zhì)土壤熱傳導(dǎo)率λs，我們可以得到土壤熱傳導(dǎo)率λ的計算結(jié)果。圖1給出了兩個觀測站土壤熱傳導(dǎo)率新舊參數(shù)化方案的計算值與觀測值的對比。從圖中可以看出新方案比舊方案更接近實測值：藏東南站土壤含水量θliq在 0.2～0.5之間，土壤熱傳導(dǎo)率的平均值為 0.629 Wm-1K-1，新方案由于考慮土壤有機質(zhì)的低導(dǎo)熱性，計算均值為 0.594 Wm-1K-1，比原方案減小許多，更接近觀測值。納木錯站土壤含水量θliq較低，在我們的觀測時間內(nèi)大多數(shù)含水量在 0.1左右甚至更低，在含水量小于0.1時，計算的熱傳導(dǎo)率平均值為 0.241 Wm-1K-1，比觀測值高出 0.043 Wm-1K-1；當(dāng)θliq大于 0.1，新方案計算的平均值比觀測值高0.356 Wm-1K-1，但相較于與原方案更接近觀測值（圖1b）

3.3 試驗設(shè)計

圖1 兩個觀測站的土壤熱傳導(dǎo)率對比：（a）藏東南站；（b）納木錯站 Fig.1 Comparison between soil thermal conductivities at two stations:(a)Southeast Tibet station;(b)Namco station

本文主要針對模式中的土壤水、熱參數(shù)化方案以及地表蒸發(fā)阻抗三方面進行了優(yōu)化。由于本文改進了土壤孔隙度參數(shù)化方案，而孔隙度的大小直接影響土壤水熱的傳輸，所以本文在孔隙度參數(shù)化方案的基礎(chǔ)上逐步改進，首先考慮土壤熱參數(shù)化方案的引進對模式的影響，并設(shè)計了敏感性試驗 1（test1）；然后又引入了新的水傳輸參數(shù)，作為敏感性試驗 2（test2）；最后綜合考慮三者的共同作用（test3）。本文共進行了四組試驗（詳見表 4），其中控制試驗CTL（ConTroL）是用原模式進行的數(shù)值模擬。

表4 試驗設(shè)計 Table 4 Design of experiments

4 新參數(shù)化方案在數(shù)值模式中的應(yīng)用

我們將新的參數(shù)化方案用于 CoLM 陸面模式中，利用觀測資料來驅(qū)動原始和修改后的模式，對藏東南站和納木錯站進行單點數(shù)值模擬試驗。其中藏東南植被覆蓋度取為 0.6，納木錯站為 0.25（由觀測者給出的經(jīng)驗值）。

4.1 土壤濕度的模擬

土壤濕度作為表征土壤水分狀況的重要參量，是陸氣相互作用中的一個重要物理參量，能夠改變土壤表面的反照率、熱容量和植被生長狀況等（馬柱國等，2001；林朝暉等，2001）。對土壤濕度空間分布和時間變化的準(zhǔn)確模擬有助于了解大尺度能量和水分交換過程，改善季節(jié)到年際時間尺度的氣候和降水預(yù)報（Koster et al.，2004）。

圖2給出了藏東南觀測站日平均降水率和各層土壤含水量的對比。從圖中可以看出，每組試驗均能模擬出土壤含水量的變化趨勢，并且土壤水分的跳躍性增大和降水事件能夠較好地對應(yīng)，只是原模式（CTL）模擬偏干，隨著參數(shù)化方案的逐步優(yōu)化，模式對于土壤濕度的模擬有明顯改善：（1）在優(yōu)化土壤熱參數(shù)化方案后（test1試驗），20 cm以上土壤含水量的模擬有所改善，但是在降雨事件發(fā)生后，含水量快速下降，這主要是新方案孔隙度計算值較大（見表3），而土壤的持水能力不夠。（2）在試驗1的基礎(chǔ)上優(yōu)化水參數(shù)化方案后（test2試驗），模擬結(jié)果更加接近實測值，主要的改進在于降水過后含水量下降趨勢減緩，這是由于藏東南站20 cm往上的淺層土壤有機質(zhì)含量較大（表1），持水性更好。（3）在綜合考慮了土壤水、熱參數(shù)化方案以及地表蒸發(fā)阻抗后（test3），模式在4 cm和10 cm的平均偏差分別減小了0.14，0.13，五層的平均偏差由0.106減小到 0.04，更接近實測值，因為加入地表蒸發(fā)阻抗而減少了表面蒸發(fā)，使得土壤含水量增加，但是較實測值仍然偏?。ū?）；60 cm以下的模擬稍微偏低，可能是因為我們假設(shè)40 cm以下土壤有機質(zhì)含量為零，導(dǎo)致下層孔隙度和持水能力偏低。60 cm土壤水分觀測值不連續(xù)，可能觀測本身也存在問題，需要慎重對待。總的來說，三組試驗相對于原方案對20 cm以上土壤含水量的模擬是逐步改進的。

圖2 藏東南觀測站日平均（a）降水率和（b-f）各層土壤含水量變化 Fig.2 The daily average values of(a)precipitation rate and(b-f)soil moisture at different depth at Southeast Tibet station

圖3 同圖2，但為納木錯站 Fig.3 The same as Fig.3,but for Namco station

對于納木錯站的模擬卻不如藏東南站，從圖3中我們可以看到，隨著新方案的逐步優(yōu)化，模式對土壤含水量的模擬并非都有所改進：（1）試驗1對含水量的模擬明顯偏高，這主要是因為新方案計算的孔隙度相較于原方案雖然更接近實測值，但是略微偏高，在這種誤差的累積下，使得含水量模擬較高。（2）在改進土壤水傳輸參數(shù)后（test2），對于 10 cm和160 cm土壤含水量的模擬相較于原模式（CTL）略有增大，對其他土壤層濕度的模擬更接近觀測值，平均偏差約減小0.01。（3）增大地表蒸發(fā)阻抗以后（test3）相較于試驗2沒有顯著改進，相較于原模式淺層20 cm以上土壤濕度的模擬偏差略微增大?？赡苁悄Ｊ街屑尤肓说乇碚舭l(fā)阻抗以后，地表蒸發(fā)減小，也可能是對于表層土壤水分入滲考慮較為簡單，高估了土壤的持水能力，以致對土壤濕度模擬偏大。總的來講，新的參數(shù)化方案更適用于像藏東南站有機質(zhì)含量較高的地區(qū)。

4.2 土壤溫度的模擬

土壤溫度尤其是地表溫度是檢驗陸面過程模式模擬性能的重要指標(biāo)，因為一個陸面過程模式中土壤溫度計算的準(zhǔn)確性關(guān)系到陸面與大氣之間的能量和物質(zhì)交換（周鎖銓等，2004）；土壤溫度異常會影響地表能量平衡，進而影響大氣環(huán)流（Luo et al.，2009）。目前，已有許多研究指出土壤溫度的變化對氣候產(chǎn)生的重要影響（王萬秋，1991；Zheng et al.，2002；Zhang et al.，2005；房云龍等，2010）。因此，正確模擬土壤溫度是陸面過程模式數(shù)值模擬過程的一個重要環(huán)節(jié)。

圖4a給出了藏東南觀測站各層土壤溫度的觀測值和模擬值的日平均變化情況。原模式模擬上層偏暖，尤其是7月中旬和8月中旬的兩個少雨時段，10 cm以下的中下層則偏冷。試驗1模擬的表層略偏暖，其他各層都略微偏冷。改進了水參數(shù)化方案之后，test2試驗?zāi)M的溫度變化趨勢要平緩一些，這主要是因為含水量模擬增大，使得土壤熱容增大。試驗1和試驗2模擬的土壤內(nèi)部10 cm及以下的溫度模擬相較于原模式偏小，主要是因為新的熱參數(shù)化方案計算的導(dǎo)熱率較?。ㄒ妶D1a）。test3的模擬結(jié)果最接近觀測值，雖然試驗3對地表溫度的模擬偏高，平均偏高 2.7°C，但是中層的溫度模擬有不同程度的改進，相較于原模式模擬結(jié)果與觀測的偏差，中層10 cm、20 cm的平均偏差分別減少0.5°C、0.3°C，下層 60 cm、100 cm 的平均偏差則分別增大 0.1°C和0.3°C（表6）。相對而言，那木錯站各層的溫度模擬都比觀測值偏低，尤其是 10 cm至40 cm的中層土壤溫度顯著偏低（圖4b），這與該站土壤水分模擬偏高導(dǎo)致各層土壤熱容偏大有關(guān)（圖3）。對整個模擬時間段求平均，試驗1相較于原模式的模擬結(jié)果冷偏差增大，與考慮土壤有機質(zhì)使得表層能量向下傳播受阻相一致。test2試驗比CTL和test1試驗對20 cm以上各層溫度的模擬有所改進，test3試驗?zāi)M的40 cm以上各層溫度都比CTL有所改進（表6）。

表5 兩個觀測站土壤各層含水量的模擬值與觀測值平均偏差 Table 5 Comparison of bias between observation and simulation of soil moisture over two stations

表6 兩個觀測站土壤各層溫度的模擬值與觀測值平均偏差 Table 6 Comparison of bias between observation and simulation of soil temperature over two stations

圖4 兩個觀測站日平均各層土壤溫度變化：（a）藏東南站；（b）納木錯站 Fig.4 The daily average values of soil temperature at different depthat two stations:(a)Southeast Tibet station;(b)Namco station

從前面分析可知，綜合考慮三種因素的 test3試驗結(jié)果較好，下面分析該方案與原方案模擬的土壤溫度剖面。圖5是藏東南站日平均土壤溫度的時間—深度剖面圖。藏東南站表面土壤溫度較低，最高溫度位于10 cm深度附近，溫度波動隨著季節(jié)向下傳播的特征明顯，表層的多個低溫時間段都與圖2所示的降水過程對應(yīng)。原方案（CTL）模擬的土壤溫度偏差主要表現(xiàn)在表層偏暖，7月7日前后以及8月上旬少雨時段的暖偏差可傳至20 cm甚至更深，由10 cm處暖中心向上、向下的熱傳導(dǎo)導(dǎo)致該層附近在大多數(shù)時段偏冷（圖5b）。在采用新方案后（test3），由于土壤導(dǎo)熱率減小，從10 cm處暖中心向上、向下的熱傳導(dǎo)減弱，該層的冷偏差因而減弱，而上述兩個少雨時段表層的暖偏差及其向下傳播的深度都減弱（圖5c）。從圖5b和c中可以看出，新舊方案對于表層溫度模擬的暖偏差較大，除了模式中表面通量的計算誤差以外，也可能是因為觀測站點植被覆蓋的影響導(dǎo)致土壤表層溫度的觀測值偏低。

圖5 藏東南站日平均土壤溫度的時間—深度剖面：（a）觀測值；（b）CTL模擬值與觀測值的差值；（c）test3模擬值與觀測值的差值 Fig.5 The time-depth crosssections of daily mean soil temperature at Southeast Tibet station:(a)Observation;(b)differences between CTL and observation;(c)differences between expttest3 and observation

圖6給出了納木錯站土壤溫度的時間—深度剖面圖。納木錯站植被稀疏，表層土壤溫度最高，在初夏少雨時期，偶然的降水事件導(dǎo)致表層土壤溫度降低，比如6月下旬、7月中旬（圖6a）。原方案（CTL）對于納木錯站土壤溫度的模擬偏差表現(xiàn)為120 cm以上偏冷，可能原因是土壤濕度模擬偏高而導(dǎo)致的土壤熱容偏大，深層略微偏暖（圖 6b）。而采用新方案后（test3），由于孔隙度的計算較原方案更接近實測值（見表3），而且有機質(zhì)的熱傳導(dǎo)率較低，以致計算得到的土壤熱傳導(dǎo)率較低，從圖 6c中可以看出試驗3模擬的冷偏差略有加大。但是在降水較多的8月份，因為試驗3減少了表面蒸發(fā)而提高了表層溫度，所以下層土壤溫度模擬的冷偏差有較明顯的改進。當(dāng)然，新參數(shù)化方案仍存在一些問題，土壤內(nèi)部溫度模擬沒有明顯改善，需要進一步研究。

4.3 能量通量的模擬

圖6 同圖5，但為納木錯站 Fig.6 The same as Fig.5,but for Namco station

圖7給出了藏東南站凈輻射（向下的短波輻 射與長波輻射之和減去向上的短波輻射與長波輻射之和）、感熱通量和潛熱通量的日平均值變 化。從圖中可以看出，在該站夏季的表面能量收支中，潛熱通量起主要作用。隨著方案改進程度的逐步遞進，各個能量通量的模擬也更加接近觀測值：對于凈輻射的模擬，各個試驗?zāi)M結(jié)果相近，與觀測值相比偏差不大。模式對輻射通量的模擬直接影響到對地表能量平衡的模擬，同時關(guān)系到凈輻射在感熱通量和潛熱通量之間的分配。 整個模擬時段平均而言，新參數(shù)化方案（test3）對各個能量通量的模擬均偏高，凈輻射、感熱通量和潛熱通量分別偏高 14.1 Wm-2、2.6 Wm-2和34.6 Wm-2。雖然 test3對凈輻射的模擬偏差比 CTL試驗略微增大，但是與觀測結(jié)果的決定系數(shù)提高到0.985；對感熱通量的模擬相對于原方案的提高約0.2，表面感熱通量偏大主要是因為地表溫度的模擬偏高。各組試驗對于潛熱通量的模擬整體偏高，test3試驗加入地表蒸發(fā)阻抗以后，對蒸發(fā)潛熱的模擬有明顯改進，普遍比原方案減弱，更接近觀測值，與觀測值的相關(guān)系數(shù)的平方達到 0.87（表7）。

圖8給出了納木錯站凈輻射、感熱通量和潛熱通量的日平均值變化，從圖中可以看出CTL與test3的模擬結(jié)果較為接近。新方案（test3）對三個通量的模擬值與觀測的決定系數(shù)分別為0.882、0.703和0.568，都比原方案的模擬有所提高。對于凈輻射的模擬，新舊方案的模擬均偏大，但是新方案更接近觀測值，平均偏差減小近10 Wm-2；新方案對潛熱通量模擬的改進最為明顯，平均偏差減小了 20.2 Wm-2，雖然兩種方案對土壤含水量的模擬都比觀測值大，但是因為納木錯站土壤含水量較低，新方案表面蒸發(fā)阻抗較大，導(dǎo)致潛熱通量模擬降低，更接近觀測值。

圖7 藏東南站（a）凈輻射、（b）感熱和（c）潛熱的日平均值變化 Fig.7 The daily average values of(a)net radiation,(b)sensible heat flux,and(c)latent heat flux over Southeast Tibet station

圖8 同圖7，但為納木錯站 Fig.8 The same as Fig.8,but for Namco station

5 結(jié)論與討論

青藏高原具有獨特的地理位置和地形高度，其陸面過程相較其他地區(qū)存在著一定的特殊性。高原地區(qū)土壤發(fā)育較差，土壤層較薄，東南部地區(qū)較同緯度其他地區(qū)溫度偏低，土壤有機質(zhì)含量高，且土壤質(zhì)地較粗,局部地方石塊和礫石含量較多。根據(jù)這個特點，我們在Chen et al.（2012）的土壤熱參數(shù)化方案和 Lawrence and Slater（2008）的水傳輸特性參數(shù)化方案的基礎(chǔ)上，發(fā)展了一個新的參數(shù)化方案以描述土壤有機質(zhì)和礫石對土壤水熱傳輸?shù)挠绊?，并用站點的實測資料對新方案進行了檢驗。本文對CoLM陸面模式中的土壤水、熱參數(shù)化方案以及地表蒸發(fā)阻抗三方面進行了改進，并對青藏高原藏東南站和納木錯站進行了單點數(shù)值模擬試驗。通過對比分析，主要得到以下幾點結(jié)論：

表7 新舊方案模擬的能量通量與觀測值的決定系數(shù)和平均偏差 Table 7 The coefficient of determination(R2)and the simulated bias between observation and simulation of energy flux over two stations

（1）藏東南站的砂粒含量相較于納木錯站較低，20 cm以上土壤層粘粒含量較高，有機質(zhì)含量大約是納木錯站的2倍，20 cm以下有機質(zhì)含量極少，40 cm以上礫石含量很低，可以忽略不計；而納木錯站砂粒含量很高，粘粒含量幾乎為零，20 cm以下礫石含量超過25%，比有機質(zhì)所占比例要高出很多。

（2）新參數(shù)化方案計算的藏東南站土壤孔隙度較實測值平均偏高5.7%，淺層土壤10 cm和20 cm比觀測值平均高出6.5%，30 cm和40 cm土壤層平均偏低8.38%，更接近觀測值；納木錯站原方案對孔隙度的計算平均偏低2%，新方案略偏高0.49%，更接近觀測值。

（3）新方案計算的藏東南站的熱傳導(dǎo)率均值為0.594 Wm-1K-1，較觀測值稍微偏低，但是比原方案更接近觀測值。而對于納木錯站，在土壤含水量低于 0.1 時，熱傳導(dǎo)率平均值為 0.241 Wm-1K-1，比觀測值高出 0.043 Wm-1K-1；當(dāng)含水量大于 0.1 時，新方案計算的平均值比觀測值高 0.356 Wm-1K-1，但相較于與原方案更接近觀測值。

（4）各個控制試驗對藏東南站土壤濕度的模擬都有所改善，其中在所有參數(shù)優(yōu)化后（test3）的模擬改進效果顯著：五層的平均偏差由0.106減小到0.04，更接近實測值；而新方案對納木錯站淺層20 cm以上土壤含水量的模擬相較于控制試驗CTL的模擬偏差略微增大。

（5）參數(shù)方案優(yōu)化后模式均能較好模擬出日平均溫度變化，但是仍存在著一定的偏差，在藏東南站新參數(shù)化方案對表層土壤溫度模擬偏高，可能是因為凈輻射的模擬偏高，另外，新方案考慮土壤有機質(zhì)的低導(dǎo)熱率，使得夏季地表面的凈輻射不易向深層土壤傳導(dǎo)而在表面積累，從而導(dǎo)致表面溫度模擬偏高。10 cm以下土壤溫度的模擬值較觀測值稍微偏低，比原方案模擬的平均誤差減小 0.1°C。對納木錯站而言，新方案對地表溫度的模擬有較明顯的改進，平均偏差從-1.8°C減小到-0.6°C，中層土壤溫度模擬的冷偏差也有不同程度的改善。

（6）參數(shù)化方案優(yōu)化后，模式對兩個觀測站能量通量的模擬有不同程度的改進。藏東南站凈輻射、感熱通量和潛熱通量的模擬相較于觀測值分別偏高 14.1、2.6和34.6 Wm-2，從模擬值與觀測值的決定系數(shù)來看，凈輻射、感熱通量、潛熱通量的相關(guān)系數(shù)的平方分別達到 0.985，0.945，0.87，其中感熱通量的模擬改進最顯著，相較于原方案提高約0.2；納木錯站對能量通量的日變化模擬也較好，相關(guān)系數(shù)的平方分別為 0.882、0.703和 0.568，但改進效果不如藏東南站。

（7）模式在改進土壤熱參數(shù)化方案后（test1），對有機質(zhì)含量較多的藏東南站土壤濕度的模擬結(jié)果有所改進，而對比較干燥且有機質(zhì)含量較少的納木錯站土壤濕度的改進效果不明顯，該站土壤溫度的模擬反而更差；進一步改進土壤水參數(shù)化方案后（test2），對兩個觀測站土壤溫、濕度的模擬有一定程度的改進，但是對地表通量的模擬并不理想；將所有參數(shù)化方案優(yōu)化后的試驗（test3）對地表能量通量的模擬有顯著改善，相較于test2對土壤溫、濕度的模擬則沒有明顯改進?？偟膩碇v，test3相較于其他模擬試驗的模擬結(jié)果更接近觀測值。

雖然新的參數(shù)化方案對于兩個觀測站的模擬有不同程度的提高，但仍存在著一些問題：一方面，新的參數(shù)化方案更適用于有機質(zhì)含量較高的地區(qū)，而對于像納木錯站這樣有機質(zhì)含量較低的地區(qū)，更要考慮礫石對土壤水熱傳輸特性的影響。礫石含量高的土壤通透性好，導(dǎo)致土壤水分下滲量大。但土壤中礫石含量對導(dǎo)水率的影響較為復(fù)雜，而我們的參數(shù)化方案對礫石的考慮較為簡單，需要進一步改善。另一方面，模式中地表蒸發(fā)阻抗增大后，土壤淺層含水量以及土壤內(nèi)部溫度的模擬結(jié)果在納木錯站并不理想。由于地表蒸發(fā)阻抗無法用實驗儀器進行直接觀測，所以參數(shù)化方案的選用給模式帶來了很大的不確定性。

（

）

Beringer J,Lynch A H,Chapin F S,et al.2001.The representation of arctic soils in the land surface model: The importance of mosses[J].J.Climate,14(15): 3324-3335.

卞林根,陸龍驊,逯昌貴,等.2001.1998 年夏季青藏高原輻射平衡分量特征[J].大氣科學(xué),25(5)577-588.Bian L G,Lu L H,Lu C G,et al.2001.The characteristics of radiation balance components of the Tibetan Plateau in the summer of 1998[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences(in Chinese),25(5): 577-588.

Box J E.1981.The effects of surface slaty fragments on soil erosion by water[J].Soil Sci.Soc.Am.J.,45(1): 111-116.

Cerdà A.2001.Effects of rock fragment cover on soil infiltration,interrill runoff and erosion[J].European Journal of Soil Science,52(1): 59-68.

Chen Y Y,Yang K,Tang W J,et al.2012.Parameterizing soil organic carbon’s impacts on soil porosity and thermal parameters for eastern Tibet grass-lands[J].Sci.China Earth Sci.,55(6): 1001-1011.

Clapp R B,Hornberger G M.1978.Empirical equations for some soil hydraulic properties[J].Water Resour.Res.,14(4): 601-604.

Cosby B J,Hornberger G M,Clapp R B,et al.1984.A statistical exploration of the relationships of soil moisture characteristics to the physical properties of soils[J].Water Resour.Res.,20(6): 682-690.

Dai Y J,Zeng X B,Dickinson R E,et al.2003.The common land mode1[J].Bull.Amer.Meteor.Soc.,84(8): 1013-1023.

Dai Y J,Dickinson R E,Wang Y P.2004.A two-big-leaf model for canopy temperature,photosynthesis and stomatal conductance[J].J.Climate,17(12): 2281-2299.

Farouki O T.1981.The thermal properties of soils in cold regions[J].Cold.Reg.Sci.Technol.,5(1): 67-75.

方精云,劉國華,徐嵩齡.1996.中國陸地生態(tài)系統(tǒng)的碳庫[C]// 王庚辰,溫玉璞.溫室氣體濃度和排放監(jiān)測及相關(guān)過程.北京: 中國環(huán)境科學(xué)出版社,109-128.Fang J Y,Liu G H,Xu S L.1996.Carbon reservoir of terrestrial eco system in China[C]// Wang Gengchen,Wen Yupu,Eds.Monitoring and Relevant Process of Greenhouse Gas Concentration and Emission(in Chinese).Beijing: China Environment Sciences Publishing House,109-128.

房云龍,孫菽芬,李倩,等.2010.干旱區(qū)陸面過程模型參數(shù)優(yōu)化和地氣相互作用特征的模擬研究[J].大氣科學(xué),34(2): 290-306.Fang Y L,Sun S F,Li Q,et al.2010.The optimization of parameters of land surface model in arid region and the simulation of land-atmosphere interaction[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences(inChinese),34(2): 290- 306.

符素華.2005.土壤中礫石存在對入滲影響研究進展[J].水土保持學(xué)報,19(1): 171-175.Fu S H.2005.Effect of soil containing rock fragment on infiltration[J].Journal of Soil and Water Conservation,19(1): 171- 175.

Hanson C T,Blevins R L.1979.Soil water in coarse fragments[J].Soil Sci.Soc.Am.J.,43(4): 819-820.

Johansen O.l975.Thermal conductivity of soils[D].Ph.D.dissertation.University of Trondheim.

Kondo J,Nobuko S,Takeshi S.1990.A parameterization of evaporation from bare soil surfaces[J].J.Appl.Meteor.,29(5): 385-389.

Koster R D,Dirmeyer P A,Guo Z C,et al.2004.Regions of strong coupling between soil moisture and precipitation[J].Science,305(5687): 1138- 1140.

Lawrence D M,Slater A G.2008.Incorporating organic soil into a global climate model[J].Climate Dyn.,30(2-3): 145-160.

Letts M G,Roulet N T,Comer N T,et al.2000.Parametrization of peatland hydraulic properties for the Canadian Land Surface Scheme[J].Atmos.Ocean,38(1): 141-160.

李燕,高明,魏朝富,等.2006.土壤礫石的分布及其對水文過程的影響[J].中國農(nóng)學(xué)通報,22(5): 271-276.Li Y,Gao M,Wei C F,et al.2006.Spatial distribution of rock fragment and its influences on soil hydrological processes[J].Chinese Agricultural Science Bulletin(in Chinese),22(5): 271-276.

李燕,劉新,李偉平.2012.青藏高原地區(qū)不同下墊面陸面過程的數(shù)值模擬研究[J].高原氣象,31(3): 581-591.Li Y,Liu X,Li W P.2012.Numerical simulation of land surface process at different underlying surfaces in Tibetan Plateau[J].Plateau Meteorology(in Chinese),31(3): 581-591.

梁曉,戴永久.2008.通用陸面模式對土壤質(zhì)地和亮度的敏感性分析[J].氣候與環(huán)境研究,13(5): 585-597.Liang X,Dai Y J.2008.A sensitivity study of the Common Land Model on soil texture and soil brightness[J].Climatic and Environmental Research(in Chinese),13(5): 585-597.

林朝暉,楊小松,郭裕福.2001.陸面過程模式對土壤含水量初值的敏感性研究[J].氣候與環(huán)境研究,6(2): 240-248.Lin Z H,Yang X S,Guo Y F.2001.Sensitivity of land surface model to the initial condition of soil moisture[J].Climatic and Environmental Research(in Chinese),6(2): 240-248.

劉少鋒,林朝暉.2005.通用陸面模式CLM在東亞不同典型下墊面的驗證試驗[J].氣候與環(huán)境研究,10(3): 684-699.Liu S F,Lin Z H.Validation of common land model using field experiment data over typical land cover types in East Asia[J].Climatic and Environmental Research(in Chinese),10(3): 684-699.

羅斯瓊,呂世華,張宇,等.2008.CoLM 模式對青藏高原中部 BJ站陸面過程的數(shù)值模擬[J].高原氣象,27(2): 259-271.Luo S Q,Lü S H,Zhang Y,et al.2008.Simulation analysis on land surface process of BJ site of central Tibetan Plateau using CoLM[J].Plateau Meteorology(in Chinese),27(2): 259-271.

Luo S Q,Lü S H,Zhang Y.2009.Development and validation of the frozen soil parameterization scheme in Common Land Model[J].Cold Regions Science and Technology,55(1): 130-140.

馬柱國,符淙斌,謝力,等.2001.土壤濕度和氣候變化關(guān)系研究中的某些問題[J].地球科學(xué)進展,16(4): 563-568.Ma Z G,Fu C B,Xie L,et al.2001.Some problems in the study on the relationship between soil moisture and climatic change[J].Advancesin Earth Science(in Chinese),16(4): 563-568.

Mehuys G R,Stolzey L H,Letey J,et al.1975.Effect of stones on the hydraulic conductivity of relatively dry desert soils[J].Soil Science Society of America Journal,39(1): 37-42.

Miller F T,Guthrie R L.1984.Classification and distribution of soils containing rock fragments in the United States[J].Soil Science Society of America Journal,13: 1-6.

Poesen J,Lavee H.1994.Rock fragments in top soils: Significance and processes[J].CATENA,23(1-2): 1-28.

單秀芝,魏由慶,嚴慧峻,等.1998.土壤有機質(zhì)含量對土壤水動力學(xué)參數(shù)的影響[J].土壤學(xué)報,35(1): 1-9.Shan X Z,Wei Y Q,Yan H J,et al.1998.Influence of organic matter content on soil hydrodynamic parameters[J].Acta Pedologica Sinica(in Chinese),35(1): 1-9.

孫菽芬.2005.陸面過程的物理、生化機理和參數(shù)化模型[M].北京: 氣象出版社,303pp.Sun S F.2005.Parameterization Study of Physical and Biochemical Mechanism in Land Surface Process(in Chinese)[M].Beijing: China Meteorological Press,303pp.

王澄海,師銳.2007.青藏高原西部陸面過程特征的模擬分析[J].冰川凍土,29(1): 73-81.Wang C H,Shi R.2007.Simulation of the land surface processes in the western Tibetan Plateau in summer[J].Journal of Glaciology and Geocryology(in Chinese),29(1): 73-81.

王根緒,陳國棟,沈永平.2002.青藏高原草地土壤有機碳庫及其全球意義[J].冰川凍土,24(6): 693-700.Wang G X,Chen G D,Shen Y P.2002.Soil organic carbon pool of grasslands on the Tibetan Plateau and its global implication[J].Journal of Glaciology and Geocryology(in Chinese),24(6): 693-700.

王介民.1999.陸面過程實驗和地氣相互作用研究——從 HEIFE到IMGRASS 和 GAME-Tibet/TIPEX[J].高原氣象,18(3): 280-294.Wang J M.1999.Land surface process experiments and interaction study in China—From HEIFE to IMGERASS and GAME-Tibet/TIPEX[J].Plateau Meteorology(in Chinese),18(3): 280-294.

王萬秋.1991.土壤溫濕異常對短期氣候影響的數(shù)值模擬試驗[J].大氣科學(xué),15(5): 115-123.Wang W Q.1991.Numerical experiments of the soil temperature and moisture anomaliesp’ effects onthe short term climate[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences(Scientia Atmospherica Sinica)(in Chinese),15(5): 115-123.

Yang K,Koike T,Ye B S,et al.2005.Correction to “Inverse analysis of the role of soil vertical heterogeneity in controlling surface soil state and energy partition”[J].J.Geophys.Res.,110(D13): D08101,doi:10.1029/ 2004JD005500.

Yang K,Chen Y Y,Qin J.2009.Some practical notes on the land surface modeling in the Tibetan Plateau[J].Hydrol.Earth Syst.Sci.,13(5): 687- 701.

Zhang Y,Chen W J,Smith S L,et al.2005.Soil temperature in Canada during the twentieth century: Complex responses to atmospheric climate change[J].J.Geophys.Res.,110(D3): D03112,doi:10.1029/ 2004JD004910.

趙勇,錢永甫.2007.青藏高原地表熱力異常與我國江淮地區(qū)夏季降水的關(guān)系[J].大氣科學(xué),31(1): 145-154.Zhao Y,Qian Y F.2007.Relationships between the surface thermal anomalies in the Tibetan Plateau and the rainfall in the Jianghuai area in summer[J].Chinese Journal of Atmospheric Sciences(in Chinese),31(1): 145-154.

Zheng Y Q,Qian Y F,Yu G,et al.2002.Simulations of the effects of soil temperature and humidity disturbances on regional climate of China[J].Meteor.Atmos.Phys.,81(1-2): 85-102.

周鎖銓,張翠,王小寧,等.多層土壤溫度模擬及其檢驗[J].南京氣象學(xué)院學(xué)報,2004,27(2): 200-209.Zhou S Q,Zhang C,Wang X N,et al.2004.Simulation of soil temperature with a multi-layer model and its verification[J].Journal of Nanjing Institute of Meteorology(in Chinese),27(2): 200-209.