邱璟怡，郭建茂*，周文艷，朱敬宜

(1.南京信息工程大學(xué) 無錫研究院，江蘇 南京 210044；2.國家氣候中心，北京 100081；3.南京信息工程大學(xué)江蘇省農(nóng)業(yè)氣象重點實驗室 應(yīng)用氣象學(xué)院，江蘇 南京 210044)

陸面過程也稱為陸-氣相互作用，是模擬地表條件變化和研究陸-氣相互作用的重要工具。陸氣相互作用特征對不同的下墊面特性十分敏感[1]，不同地表狀況條件下，陸氣之間物質(zhì)和能量交換情況存在差異，這在很大程度上決定了局地氣候差異，對區(qū)域和全球氣候有重要影響[2]。針對地表覆蓋數(shù)據(jù)對陸面溫度模擬影響的一些研究表明，植被PFT在陸地表面的覆蓋范圍在所有覆蓋類型中最大，因而其影響最為顯著[3]。大部分學(xué)者認為，植物群落的降溫效果與葉面積指數(shù)呈正相關(guān)關(guān)系[4-5]，不同的植被葉面積指數(shù)規(guī)律不同，也造成了對陸面溫度不同程度的影響，如闊葉林的降溫范圍和降溫幅度比草地要大[6]；稻田冠層高度50 cm處溫度(T50)與氣溫(T)的關(guān)系近似有T50=0.767T1.076[7]；棉花、玉米、大豆旺盛生長期覆膜可以使葉面積指數(shù)增大，降溫幅度也分別增大1.1 ℃、0.9 ℃和0.7 ℃[8]。因此，對植被生長進行更好的參數(shù)化描述、在陸面過程模式中包含人類活動和生態(tài)系統(tǒng)過程并實現(xiàn)高分辨率模擬是新一代陸面過程模式發(fā)展的戰(zhàn)略方向[2]。

本研究在春玉米一年一熟主要種植制度東北平原、以冬小麥-夏玉米一年兩熟輪作為主要種植制度的華北平原，在陸面模式中利用具體的作物代替“抽象作物”，引入發(fā)育期的概念，并在不同發(fā)育階段配置更符合實際的分配系數(shù)，使其在理論上更符合實際，從而改進陸面模式的模擬效果。

1 材料與方法

1.1 模式簡介

陸面模式發(fā)展至今經(jīng)歷了4個階段：第一代“水桶模式”不考慮土壤和植被種類[9]；第二代“土壤大氣植被傳輸模型”[9]發(fā)現(xiàn)，植物蒸散的重要作用，開始引入植被方案；第三代“大氣植被相互作用模型”，考慮了生化過程，使得植物能響應(yīng)氣候變化而動態(tài)生長[10]；第四代陸面過程模式正在發(fā)展中，引入大量的子模式，旨在對過程加入更精細化的描述，使模擬過程更加完備。

國家氣候中心大氣-植被相互作用模式(BCC_AVIM)，是我國研發(fā)的國家氣候中心氣候系統(tǒng)模式(BCC_CSM)的陸面過程分量模式。BCC_ AVIM1.0在美國NCAR-CLM3的基礎(chǔ)上，融合了動態(tài)植被模式(AVIM2)的生物化學(xué)模塊[11-12]，它能對植被光合作用固定CO2、植被生長及凋落、土壤呼吸釋放CO2返回大氣的陸地碳循環(huán)等過程進行合理刻畫[13]，已具備對動態(tài)植被和陸面碳循環(huán)過程的模擬能力。

BCC_AVIM2.0在原有基礎(chǔ)上進一步作出了重要改進。除了在湖泊、凍土、積雪等方面的改進外，在作物生長方面，實現(xiàn)了利用動態(tài)的預(yù)測植被生長的物候方案描述植被動態(tài)生長過程，更新描述通過植被冠層的太陽輻射傳遞方案，并在植被模塊中加入了稻田參數(shù)化方案[14]。

BCC_AVIM2.0融合動態(tài)植被模式、更新動態(tài)預(yù)測模型，對生長環(huán)境相對特殊、水表環(huán)境顯著的稻田采用了新參數(shù)化方案，其結(jié)果都表明了改進植被的重要性[13]。在重要的農(nóng)業(yè)發(fā)達地區(qū)，擬進一步地將下墊面植被覆蓋類型進行細分，并且依據(jù)不同作物的特點進行更符合實際的動態(tài)模擬，以提升陸面模式的模擬效果。

1.2 方案設(shè)計

本文利用BCC_AVIM2.0進行陸面過程模擬改進。在BCC_AVIM2.0的支持文件中，除水稻外，其他作物都采用“crop1”，默認為同一種作物作為“第一種作物”，是一種不加以區(qū)分的抽象的“混合作物”，此外其不足之處還有3點：(1)用來控制生長的模式分4種(MAX.GROWTH、NORMAL GROWTH、LEAF FALL、NO LEAF)；這是更接近于物候的表述，而非發(fā)育期的表述，過于粗糙，不能較好地體現(xiàn)某一種作物生長發(fā)育的特性，也難以刻畫作物隨著發(fā)育期階段的不同生長情況，模式模擬的作物生長與實際情況有較大的出入。例如，農(nóng)業(yè)上抽穗開花期是一個重要的發(fā)育期，抽穗開花前后作物有明顯的區(qū)別，BCC_AVIM中未考慮開花結(jié)果等過程；事實上，還有很多生長發(fā)育參數(shù)也受到發(fā)育期的控制。所以，在陸面過程改進中，首先需引入具體作物，再引入該作物的發(fā)育期算法，使模擬的作物發(fā)育過程更接近實際。(2)原模式對凈光合產(chǎn)物分配系數(shù)設(shè)定為四階段式固定參數(shù)，與發(fā)育期不對應(yīng)；改進方案引入發(fā)育期的概念并由播種期和氣象要素來動態(tài)表征發(fā)育期，然后依據(jù)發(fā)育期動態(tài)采用來源于大量實測結(jié)果分配系數(shù)，給每種具體作物匹配相應(yīng)的分配系數(shù)，分配方式更符合作物的實際。(3)原模式中分配系數(shù)在不同階段點間呈明顯的階梯狀突變，改進模式中分配系數(shù)采用了與生育期階段有關(guān)的插值函數(shù)，使之日變化漸進平緩。

東北是中國重要的商品糧生產(chǎn)基地[15]，也是我國最大的玉米產(chǎn)區(qū)，其產(chǎn)量占全國總產(chǎn)量1/3左右[16]。華北平原是我國重要的糧食主產(chǎn)區(qū)，現(xiàn)有耕地面積32.6×106hm2，約占全國耕地面積的40%[17]。由于東北和華北在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的重要地位，以及其農(nóng)業(yè)特色下墊面對陸面模式的重要影響，考慮首先在東北和華北地區(qū)選取研究區(qū)并進行改進。

在東北地區(qū)玉米主產(chǎn)區(qū)的模擬中，將“Crop”改為東北春玉米，并采用東北春玉米的作物生長發(fā)育和分配參數(shù)；在華北地區(qū)模擬中，將“Crop”改為華北冬小麥和華北夏玉米，以期達到“冬小麥-夏玉米”輪作代替“Crop”單季生長的目的。

1.3 運行速度檢驗

引入具體作物的發(fā)育期和分配系數(shù)等參數(shù)，在計算上只增加了積溫計算和插值計算，因而，理論上并不會造成陸面模式BCC_AVIM的運行速度減慢，實際運行測試表明也確實如此。

2 結(jié)果與分析

2.1 引入發(fā)育期控制作物生長的模式葉面積指數(shù)模擬結(jié)果對比分析

采用具體的作物代替原模式中的抽象“crop”，并引入發(fā)育期控制和按照發(fā)育期采用光合產(chǎn)物分配系數(shù)后，在華北研究區(qū)(110°～120°E，31°～40°N)和東北研究區(qū)(120°～125°E，40°～50°N)分別進行控制試驗，2000年的葉面積指數(shù)模擬結(jié)果如圖1所示?；贕LASS(global land surface satellite)葉面積指數(shù)產(chǎn)品[18]數(shù)據(jù)，得到了2000年東北、華北研究區(qū)內(nèi)葉面積指數(shù)全年變化情況(圖2)，下面將以此作為實際葉面積指數(shù)的參考數(shù)據(jù)。

圖1 2000年東北、華北研究區(qū)內(nèi)葉面積指數(shù)模擬結(jié)果

圖2 2000年東北、華北研究區(qū)內(nèi)葉面積指數(shù)全年變化情況

2.2 引入發(fā)育期后的模式在東北研究區(qū)的應(yīng)用效果

在東北研究區(qū)內(nèi)引入發(fā)育期期前后，BCC_ AVIM模擬的葉面積指數(shù)均呈現(xiàn)單峰結(jié)果(圖1)，均在8月達到峰值，符合玉米生長的特點；原模式模擬出的峰值葉面積指數(shù)達到2.94，而引入發(fā)育期后模式得到的結(jié)果為2.73，GLASS[18]給出的實際葉面積指數(shù)峰值為2.82。實際葉面積指數(shù)數(shù)值低于原模式的峰值結(jié)果，且更接近于利用實際作物引入發(fā)育期后的模擬結(jié)果，因此，從逐月的時間變化來看，引入發(fā)育期后，BCC_AVIM模式對于東北地區(qū)葉面積指數(shù)的年變化特征，有更好的模擬效果，該改進方式在東北地區(qū)較為成功，值得進一步地進行深入研究，擴大使用區(qū)域。

2.3 引入發(fā)育期后的模式在華北研究區(qū)的應(yīng)用效果

2.3.1 葉面積指數(shù)的時間變化特點

在華北研究區(qū)，葉面積指數(shù)隨時間變化曲線具有明顯的雙峰(圖2)，與該地區(qū)“冬小麥-夏玉米”的一年兩熟的種植制度相符，而引入發(fā)育期后模擬結(jié)果(圖1)仍未明顯地體現(xiàn)兩季發(fā)育的特點。引入發(fā)育期后的模擬結(jié)果在1—2月與原模式模擬結(jié)果一致，3—5月和12月略高于原模式(圖3)，而6—11月則明顯偏低。

在3—5月引入發(fā)育期后的模擬結(jié)果稍有偏高，恰好反映了引入發(fā)育期控制的模式在春季冬小麥越冬之后進入快速生長時期，對模式葉面積指數(shù)部分存在改進作用，但該改進效果并未達到預(yù)期，4月中旬達到的第一輪峰值沒有得到體現(xiàn)。另外，華北研究區(qū)7—8月的實際葉面積指數(shù)峰值可以達到2.74，而原模式模擬結(jié)果為2.69，引入發(fā)育期后的模式模擬結(jié)果僅為2.46，存在一定偏差。

圖3 2000年3月、4月、5月和12月華北研究區(qū)內(nèi)葉面積指數(shù)模擬結(jié)果對比

經(jīng)過研究分析，造成引入發(fā)育期后輸出結(jié)果仍不甚理想的原因可能在于BCC_AVIM2.0模式在計算光合作用時，采用物候控制，認為冬季溫度低于閾值時不生長，且春季沒有在上年作物越冬的基礎(chǔ)上生長，而是作為另一種作物才開始發(fā)芽；之后5—6月沒有反映冬小麥成熟收割農(nóng)事活動以及夏玉米播種初期的低葉面積指數(shù)的生長狀況，所以沒有反映出“冬小麥-夏玉米”一年兩熟的特點。

華北實際種植作物復(fù)雜，除了參與模擬的冬小麥、夏玉米外，還有棉花、花生、高粱、谷子、大豆、煙草、甘薯以及多種蔬菜等其他作物；華北地區(qū)實際種植方式有間作、套作等，合理的播種方式可以增大葉面積指數(shù)、提高產(chǎn)量。作物品種和種植方式共同導(dǎo)致了引入發(fā)育期后模式葉面積指數(shù)的峰值偏低。

事實上，3—5月引入發(fā)育期后的模擬結(jié)果略高于原模式模擬結(jié)果，已反映了模式改進在春季冬小麥快速生長時期，對模式葉面積指數(shù)存在值得肯定的改進作用，但對冬小麥光合作用低溫控制物候沒有改進，使得改進效果大打折扣。

2.3.2 葉面積指數(shù)的空間分布

將引入發(fā)育期后模擬的葉面積指數(shù)結(jié)果減去原模擬的葉面積指數(shù)結(jié)果，得到的2種方案在華北研究區(qū)內(nèi)的模擬結(jié)果差值(圖4)。根據(jù)其空間分布特點，重點研究華北地區(qū)造成引入發(fā)育期模式后模擬結(jié)果在4—5月偏高和在7—9月偏低的原因。

圖4 2000年華北研究區(qū)內(nèi)引入發(fā)育期后葉面積指數(shù)模擬結(jié)果與原模擬結(jié)果差值

4—5月引入發(fā)育期后模擬葉面積指數(shù)結(jié)果偏高于原模式的位置主要分布在34°N以北的區(qū)域，且其分布方式有較明顯的緯向分布特點。由于在實際生產(chǎn)過程中，冬小麥順利越冬后，生長速度會比較快，因而此時的作物出現(xiàn)生長速度較快的特點，引入發(fā)育期后的模式葉面積指數(shù)在此時略高于原模式，更符合實際情況。

6月起，冬小麥收割后，在華北研究區(qū)引入發(fā)育期后模式模擬出的葉面積指數(shù)低于原模式，且偏低區(qū)域位置自南而北移動。另外，由于原模式設(shè)定同一溫度閾值決定物候，造成的結(jié)果是江蘇、河南緯度偏南的作物先成熟，往北逐漸推遲；而事實上，由于品種本地適應(yīng)的原因，以及人為控制播種、收割時間，實際作物生長對南北溫差的差異性表象并沒有那么明顯。因此，引入發(fā)育期前后模式之差具有緯向分布特點，說明了引入發(fā)育期控制更好地反映了生長實際，訂正了原模式南部過早的成熟特征，更符合實際中作物生長的特點[19]。

2.4 實現(xiàn)引入發(fā)育期后的模式對其他重要輸出結(jié)果的影響

有實驗結(jié)果表明，BCC_AVIM2.0模式性能穩(wěn)定，對全球植被的季節(jié)變化、植被凈初級生產(chǎn)力等模擬較好[20]，可合理再現(xiàn)全球和局地的地面溫度變化特征[11]。因此，在實現(xiàn)用具體的作物改進華北研究區(qū)內(nèi)作物生長情況后，對引入發(fā)育期后模式的整體凈初級生產(chǎn)力(NPP)變化特征、不同器官的生物量(葉、莖、根的NPP)和2 m溫度(距離地面2 m高度處的溫度)的改進情況進行分析，討論引入發(fā)育期對以上重要輸出結(jié)果的影響。

2.4.1 引入發(fā)育期前后NPP變化特點

由于受到BCC_AVIM2.0模式自身物候限制，研究NPP時發(fā)現(xiàn)，春季，NPP有分散的偏大偏小區(qū)域；夏季，引入發(fā)育期后的模式在作物占比在70%以上的區(qū)域表現(xiàn)出偏大的特點，而在作物較少的區(qū)域偏??；冬季，華北研究區(qū)內(nèi)模擬結(jié)果無明顯變化。

有研究表明，小麥-玉米生育期的總NPP遠高于其他農(nóng)業(yè)生態(tài)系統(tǒng)，因而在夏季，引入發(fā)育期后NPP的模擬結(jié)果在作物占比較大的區(qū)域表現(xiàn)出偏大的特點，展現(xiàn)了模式較好的改進效果；而10月的異常偏小，考慮是受到了模式本身物候的限制，夏玉米播種后生長緩慢。綜合來說，華北地區(qū)應(yīng)當(dāng)有較高的NPP，而引入發(fā)育期后在夏季的作物區(qū)體現(xiàn)了這一特點，引入發(fā)育期對反映華北研究區(qū)內(nèi)實際的NPP有一定的作用。

2.4.2 引入發(fā)育期前后葉、莖、根的NPP

利用BCC_AVIM輸出的葉、莖、根的NPP，分別在華北研究區(qū)內(nèi)進行了各月的平均(圖5)，發(fā)現(xiàn)葉、莖、根的NPP在1—5月并無明顯差異；由于在調(diào)整模式的過程中，增加了“開花期”這一特殊發(fā)育階段，由于開花期前為營養(yǎng)生長階段，開花后進入生殖生長階段，在本文中基于原模式的框架并沒有專門的種子部分的專門儲藏器官來接受并形成產(chǎn)量，所以把它加入到莖部，因而葉、根的NPP在6—10月表現(xiàn)出引入發(fā)育期后的模式低于原模式的特點，更符合實際；莖在6—11月均出現(xiàn)引入發(fā)育期后偏大的現(xiàn)象，這個特點在東北研究區(qū)中也有較好的體現(xiàn)，這種偏大更符合實際夏玉米干物質(zhì)積累的特點；仔細觀察根的NPP可以發(fā)現(xiàn)，原模式為單峰生長，而引入發(fā)育期后的模式出現(xiàn)了弱雙峰的特點，這更符合玉米生長時夏季根系分配系數(shù)減小的實際生長情況，也可能是華北研究區(qū)內(nèi)可以實現(xiàn)兩季輪作的反映，根的弱雙峰特點更確認了引入發(fā)育期后模式可以更好模擬華北研究區(qū)內(nèi)兩季輪作的假設(shè)。

圖5 2000年華北研究區(qū)內(nèi)各月根、莖、葉的凈初級生產(chǎn)力

2.4.3 引入發(fā)育期前后2 m溫度的變化特點

圖6給出了華北研究區(qū)內(nèi)引入發(fā)育期后2 m溫度模擬結(jié)果減去原模擬結(jié)果的差值空間分布，2 m溫度與葉面積指數(shù)存在一定的負相關(guān)關(guān)系。植被對地表溫度具有調(diào)控作用，增加植被覆蓋可使地表溫度變幅減小。因此，冬季葉面積指數(shù)偏大的位置2 m溫度偏高，夏季葉面積指數(shù)偏小的區(qū)域2 m溫度偏高，這符合植被對溫度的調(diào)控作用。并且，這種差異在9月份達到最大，這與引入發(fā)育期后葉面積指數(shù)模擬結(jié)果在9月份偏小最明顯的情況是一致的。

從整個華北研究區(qū)來看，在模式的溫度等原始輸入場無變化的情況下，由于對模式中作物生長過程和分配系數(shù)的調(diào)整，引入發(fā)育期后的模式運行出不同于原模式的葉面積指數(shù)結(jié)果，并且該結(jié)果加入了對2 m溫度的計算中，產(chǎn)生了符合實際的反饋機制。

3 小結(jié)與討論

在BCC_AVIM2.0中引入具體作物發(fā)育期和隨發(fā)育期動態(tài)變化的分配系數(shù)后，東北研究區(qū)內(nèi)有很好的模擬效果；而華北研究區(qū)內(nèi)，模式實現(xiàn)了作物跟隨發(fā)育期生長，并反饋于其他輸出要素，但受其他因素限制，葉面積指數(shù)未表現(xiàn)出明顯的雙峰特點。引入發(fā)育期后葉面積指數(shù)模擬結(jié)果在3—5月略高于原模式，反映了冬小麥越冬后快速生長的特點，其效果值得肯定；引入發(fā)育期后作物生長的南北差異變小，是對原模式受溫度控制為主的一種訂正，更加符合實際華北地區(qū)作物生長的特點。在夏季，引入發(fā)育期后的NPP模式結(jié)果在作物占比較大的區(qū)域表現(xiàn)出偏大的特點，更符合實際，展現(xiàn)了模式較好的改進效果。引入發(fā)育期后模式輸出的葉、根的NPP在6—10月明顯低于原模式，而莖的NPP在6—11月偏大，表示“開花期”這一特殊發(fā)育階段成功加入了作物生長的過程中；且根的NPP出現(xiàn)了弱雙峰的特點，表示引入發(fā)育期后模式可以更好模擬華北研究區(qū)內(nèi)兩季輪作。在原始輸入場無變化的情況下，引入發(fā)育期后模式模擬的作物生長過程發(fā)生了變化，并且該變化對2 m溫度的計算產(chǎn)生了符合實際的反饋，成功作用于整個模式模擬的過程中。

圖6 2000年華北研究區(qū)內(nèi)引入發(fā)育期后2 m溫度模擬結(jié)果與原模擬結(jié)果差值

當(dāng)前的BCC_AVIM2.0已經(jīng)可以實現(xiàn)對陸面過程很好的模擬效果，并且廣泛應(yīng)用于相關(guān)領(lǐng)域。由于各領(lǐng)域日益增長的對模式的需求，需進一步提高模式的精細程度。本研究已實現(xiàn)在華北研究區(qū)內(nèi)加入冬小麥、夏玉米2種作物，并引入發(fā)育期，使作物跟隨各發(fā)育期不同的分配系數(shù)動態(tài)生長。由研究結(jié)果可見，改進已初見成效，輸出結(jié)果可以作用于模式其他變量。下一步仍需繼續(xù)對BCC_AVIM2.0模式進行改進研究，實現(xiàn)作物具體化，增加作物種類和熟制，調(diào)整模式的物候設(shè)定，通過空間位置設(shè)置具體閾值等方法，改進越冬作物的生長；繼續(xù)調(diào)整和改進光合產(chǎn)物分配系數(shù)，讓分配系數(shù)由作物決定并具有地方特色，進而使作物生長更加符合實際，得到更好的模擬結(jié)果。