高原气象

高原气象 >

2021 , Vol. 40 >Issue 6: 1318 - 1336

DOI: https://doi.org/10.7522/j.issn.1000-0534.2021.zk021

综述

青藏高原土壤冻融过程的气候效应: 进展和展望

  • 王澄海 ,
  • 杨凯 ,
  • 张飞民 ,
  • 保鸿燕 ,
  • 程蓉 ,
  • 李登宣 ,
  • 崔志强 ,
  • 李课臣
展开
  • 兰州大学大气科学学院， 甘肃省气候资源开发及防灾减灾重点实验室， 甘肃 兰州 730000

王澄海（1961 -）， 男， 甘肃省秦安人， 教授， 主要从事寒区陆面过程、 陆气相互作用和数值模式模拟研究E-mail：

收稿日期: 2021-06-01

  修回日期: 2021-10-08

  网络出版日期: 2021-12-28

基金资助

国家自然科学基金项目(91837205)

甘肃省重大科技项目(20ZD7FA005)

甘肃省重点实验室建设基金项目(20JR10RA654)

收起

Climate Effects of Soil Freeze-Thaw Process over Qinghai-Xizang Plateau： Progress and Perspectives

  • Chenghai WANG ,
  • Kai YANG ,
  • Feimin ZHANG ,
  • Hongyan BAO ,
  • Rong CHENG ,
  • Dengxuan LI ,
  • Zhiqiang CUI ,
  • Kechen LI
Expand
  • College of Atmospheric Science， Lanzhou University / Key Laboratory of Arid Climatic Resource and Environment of Gansu Province， Lanzhou 730000， Gansu， China

Received date: 2021-06-01

  Revised date: 2021-10-08

  Online published: 2021-12-28

Fold

本文亮点

青藏高原（简称高原）热、 动力作用对东亚乃至全球大气环流及气候有着影响。高原的热力作用主要来自于高原地表的非绝热加热异常变化， 高原陆面过程决定着地表非绝热加热。本文回顾总结了高原陆面过程中的土壤冻融过程对土壤水热传输、 地表非绝热加热影响及其气候效应的研究。主要体现在如下几个方面的进展： （1）土壤冻融对土壤水分具有“水分存储”效应， 冻融过程可将土壤中90%以上的水分从前一年秋季保存到春季释放出来。（2）高原地表非绝热加热估算仍是一个挑战性的问题， 再分析资料中的地表感、 潜热通量存在较大偏差， 且在春季最为显著， 数值模式对土壤冻融过程模拟的偏差较大， 数值模式和再分析资料对高原地表非绝热加热估算的偏差， 影响了对高原热力作用的深入认识和理解。（3）水热完全耦合的参数化方案和冻融参数化方案改进可有效减小模式对土壤温、 湿度的模拟偏差。（4）冻融过程将前秋的土壤湿度异常保持到次年春季， 进而引起春季地表非绝热加热异常， 这可作为跨季节气候预测的“信号”。通过对高原冻融区土壤信息的同化， 可显著提高模式对后期东亚天气气候的模拟效果。（5）春季高原融冻异常通过引起土壤湿度异常产生的地表非绝热加热异常， 通过改变高原南、 北两侧大气的斜压性， 激发出西风带内的Rossby波列传播， 影响中国东部地区夏季降水的异常。对土壤冻融及融雪物理过程的认识和参数化， 是高原和寒区陆气相互作用研究中具有挑战性的问题和未来研究的重要方向。

本文引用格式

王澄海 , 杨凯 , 张飞民 , 保鸿燕 , 程蓉 , 李登宣 , 崔志强 , 李课臣 . 青藏高原土壤冻融过程的气候效应: 进展和展望[J]. 高原气象, 2021 , 40(6) : 1318 -1336 . DOI: 10.7522/j.issn.1000-0534.2021.zk021

Highlights

The thermal effects of the Qinghai-Xizang Plateau （QXP） on the East Asian and global atmospheric circulation and climate are due to the surface diabatic heating， which is closely related to the land surface processes.This paper reviewed the research progress of soil frozen-thawing process on soil hydrothermal transport， surface diabatic heating over QXP and its climate effects， the main points are as follows： （1） soil frozen-thawing process has "water storage" effect， and the water storage index can reach 0.99 in the whole soil layer.（2） The estimation of surface diabatic heating on QXP is still a challenging problem， and different reanalysis data have large biases， especially in spring， one of the main reasons is the bias of the atmospheric model in simulating the soil frozen-thawing process.（3） The fully coupled water-heat transport scheme and the modified frozen-thawing parameterization scheme can effectively reduce the model biases in the simulation of soil temperature and moisture.（4） Soil moisture anomalies in the previous autumn and winter can persist to spring through the soil frozen-thawing process， causing the surface diabatic heating anomalies in spring， can be a signal of climate prediction.（5） The anomalous thawing of frozen ground in spring over QXP affects the surface diabatic heating by causing soil moisture anomalies， and changes the baroclinicity of the atmosphere on the north and south sides of the QXP， which excites the Rossby wave train， leads the anomalies of atmospheric circulation over the downstream regions， causes summer precipitation anomalies in eastern China.The large biases of the numerical model and reanalysis data in estimation of the surface diabatic heating of QXP limit the deep understanding of the thermal effects of the QXP.How to improve the model parameterization by deepening the understanding of the physical processes of freeze-thaw and snow is a challenging problem and an important part of future research.

1 引言

理论和实（试）验证实， 高原的热、 动力作用对东亚及全球大气环流及气候有重要的影响（叶笃正等， 1957； Flohn， 1957， 1960； 叶笃正和张捷迁， 1974； 叶笃正和高由禧1979； Yanai et al， 1992； 吴国雄等， 1995； Wu and Zhang， 1998； 段安民等， 2003； Wu et al， 2012； 吴国雄等， 2013）， 也对高原周边及下游地区的天气产生影响（Luo and Yanai， 1983； 孙颖和丁一汇， 2002）。高原地区的非绝热加热往往具有较长的后效应， 春夏之交的4 -6月高原主体感热加热偏强时， 夏季高原南侧、 东南侧四川盆地、 云贵高原及江淮地区降水偏多， 而高原北侧等地降水明显偏少（段安民等， 2003）； 春季高原地表感热加热异常与夏季长江中下游地区降水存在显著的相关关系（罗会邦和陈蓉， 1995； Zhao and Chen， 2001； Duan and Wu， 2005； 刘新等， 2007）； 高原春季反映感热变化的地-气温差和南亚夏季风强弱存在密切相关（王澄海和崔洋， 2011）。冬、 春季高原地表感热是中国东部夏季降水预测信号之一（Hsu and Liu， 2003； Wang et al， 2014）。
高原的热力作用主要来自于地表的非绝热加热， 而地表非绝热加热的变化则与陆面过程中的地表过程密切相关。高原地表过程最显著的特征之一是土壤的冻结和融化、 积雪和融雪过程。其中， 高原积雪的研究开始较早， 自1884年印度学者Blanford（1884）注意到喜马拉雅山的积雪和印度季风之间存在着显著的反相关关系之后， 我国学者陈烈庭（1977， 1998）、 陈烈庭和阎志新（1979）相继开展了高原积雪和长江流域、 华南地区的夏季降水之间关系的研究， 高原积雪作为 “信号”被用于中国夏季降水的预测（韦志刚等， 1998； 陈兴芳和宋文玲， 2000； 陈烈庭， 2001； 彭京备等， 2006； 朱玉祥等， 2007； 范可和王会军， 2007）； 高原积雪和地表非绝热加热的关系， 高原积雪的水文效应等方面都取得了一系列的成果。高原积雪是东亚天气气候变化的重要外部强迫因素（吴统文和钱正安， 2000； 王澄海等， 2000； Wu and Qian， 2003； Wang et al， 2017）。
冻土是气候的产物。相关研究很早注意到了高原冻土变化对气候的响应（程国栋， 1984； 李述训和程国栋， 1996； 李新和程国栋， 2002）。然而， 关于冻土对气候影响的研究起步相对较晚。2000年前后， 在高由禧、 程国栋院士等的倡导下， 开始了高原地区冻融过程的系统研究（王澄海等， 2003， 2008； 张宇等， 2003， 2004； 高荣等， 2003， 2011； Chen et al， 2014； Wang et al， 2020）。经过20余年， 取得了以下一些认识： 高原土壤冻融过程异常是影响东亚大气环流及中国夏季降水的显著“信号”。南亚夏季风建立前， 随着高原地区由冬季向夏季的过渡， 高原地气温差的年际异常变化的敏感区随着季节在空间上由中部河谷地带向东南部推移； 同时， 高原地表发生着积雪的融雪过程和冻土的融冻过程（王澄海和师锐， 2007； 王澄海和尚大成， 2007）。春季冻土融化使得土壤中未冻水含量增加， 对地表潜热产生影响， 时间上提前于高原雨季的建立（王澄海等， 2008）。高原地表冻结日数与南海夏季风指数之间存在显著的相关（尚大成和王澄海， 2006）， 对中国东部夏季降水有显著的影响（王澄海等， 2003）。 高原地表非绝热加热受土壤水热传输的影响， 尤其是在地表过程快速变化的春季， 地表融雪、 融冻过程对地表非绝热加热以及地气之间的能量和水分交换产生显著影响（王澄海和师锐， 2007； 杨梅学等， 2002， 2006）。其中， 雪的基本效应是高反照率引起的地表温度的冷异常； 融雪产生的雪水渗透进土壤， 影响土壤水分的变化（Barnett et al， 1989； Yasunari et al， 1991； Qian et al， 2003）。土壤冻融过程则通过改变土壤水分的相变， 土壤水分在未冻水和冰、 冰水共存之间的变化， 从而导致土壤水分相变过程中能量的变化， 进而影响地表的感、 潜热（Ochsner and Baker， 2008； Cui and Wang， 2009）。高原冻融过程会改变土壤的水热传导性质（张宇等， 2003； 罗斯琼等， 2008）。积雪覆盖于冻土表面， 会影响冻融过程中土壤温、 湿度的变化， 在土壤冻结和融化阶段， 积雪通过改变土壤净热量的输入、 输出， 影响浅层土壤温度的变化， 使得土壤达到完全冻结和完全消融的时间延长； 积雪通过自身的消融增加浅层土壤湿度， 从而影响冻融过程不同阶段的地表非绝热加热的变化（Gao et al， 2005； 边晴天等， 2016； 姚闯等， 2020）。
在气候变暖的背景下， 高原增温显著， 加剧了冰雪的消融和冻土活动层的增加（Kang et al， 2010； Wang et al， 2019， 2020； 王艺等， 2016； Wang and Wang， 2016）。这些变化导致了土壤（尤其上层）的水分迁移和调整， 而这种变化和调整， 进一步影响到陆-气间水热交换的变化及高原生态过程的变化（Yang et al， 2014）， 影响高原地区的陆气相互作用。高原地表过程的变化， 会引起高原地区地表与大气之间热交换过程中热性质的改变， 影响高原对周围大气的非绝热加热， 影响大气环流， 进而对高原周边地区的气候产生影响（图1）。
图1 高原陆气相互作用中的冻融过程及其气候效应示意图

Fig.1

Schematic diagram of freeze-thaw and its climate effect in atmosphere-land interaction over Qinghai-Xizang Plateau
上述研究表明， 东亚大气环流的季节转变与高原的非绝热加热相联系（Ye et al， 1957； 叶笃正和高由禧， 1979）， 高原的非绝热加热又和高原陆面过程中的地表过程变化密切相关， 地表过程中重要的一个特征是土壤的冻融过程的发生。因此， 认识高原地表冻融过程中土壤水热传输规律， 揭示由春季地表融冻过程引起的地表非绝热加热变化对东亚大气环流影响的机理， 对深入理解高原热力强迫在亚洲夏季风系统变化、 全球大气环流的变化有着重要意义。
本文对高原土壤冻融过程和高原地表非绝热加热的关系， 高原冻融过程对土壤水热传输及地表非绝热加热的影响， 土壤冻融过程中水热过程模拟及参数化方案的改进， 高原冻融过程对东亚大气环流及中国东部夏季降水影响及机理的研究等工作进行了总结和回顾。在此基础上， 讨论高原冻融过程的气候效应研究方面仍存在的不足和难点， 并展望未来深入研究的方向及可能的突破。

2 高原陆面过程中的土壤冻融过程与地表非绝热加热变化密切相关

高原的热力作用与高原复杂、 特殊的地表过程密切相关。高原下垫面性质特殊， 其中大面积的土壤冻融状态的变化， 会影响表层土壤和大气之间的水分和能量的交换过程（王澄海等， 2001； 杨梅学等， 2006； Yang et al， 2019a）。冻融过程会影响土壤中的水热传输（张宇等， 2004； Wang et al， 2017a）。但是， 由于高原和冻融过程相关的地形多样， 土壤结构、 土壤水分（溶质）成分复杂， 因此， 冻融过程及其与非绝热加热时空变化存在着复杂的关系， 影响地表能量平衡， 进而对东亚乃至全球大气环流产生影响， 主要体现在以下几个方面。

2.1　高原土壤冻融过程和土壤未冻水含量之间存在复杂的非线性关系， 导致了土壤冻融过程和非绝热加热之间关系的复杂性

土壤的冻融过程， 也就是随着土壤温度变化， 土壤水分相态变化的过程（徐学祖等， 2001）。在土壤冻结和融化阶段， 土壤温度的变化影响着冻结、 融冻过程的发生， 土壤冻结、 融化时水分的相变复杂， 有时候多种相态水共存， 影响土壤温度的计算。在冻结过程中， 随着土壤温度降低至0 ℃以下， 土壤液态水会逐渐冻结成冰； 当土壤温度在0 ℃附近变化时， 反复的冻融循环会导致土壤水的相态变化剧烈； 在土壤开始冻结的过程中， 土壤未冻水会有一个迅速减少的阶段； 随着土壤温度继续降低， 土壤湿度会缓慢变化。在融冻过程中， 当土壤温度开始升高至0 ℃以上， 土壤未冻水也会逐渐增加。在土壤冻结和融化过程中， 土壤温度—湿度的耦合关系存在明显差异（Yang et al， 2018）。在土壤冻结前、 冻结以及融化后的不同阶段， 地气之间能量和水分的交换过程不同（杨梅学等， 2006； Guo et al， 2011）。
在土壤冻融过程中， 根据土壤水分的相变情况， 可分为两个时期： 冻结期和非冻结期。在冻融过程中， 随着土壤温度的变化， 土壤水分经历了“冻结—完全冻结—融化”的过程。这一过程的整个时期统称为冻融期（FT）。在非冻结期， 土壤温、 湿度的变化特征在土壤冻结前和完全融化后仍有明显的差异（Wang et al， 2003； 葛俊等， 2016）。在冻结前（BF）、 冻结期（FT）和融化后（AT）， 地-气之间的水热交换显著的不同（杨梅学等， 2002， 2006）。土壤温度梯度反映了热量传递的方向， 在土壤开始冻结到完全冻结的过程中， 浅层土壤温度比深层土壤温度要低， 土壤热通量由深层向浅层传输； 在春季， 随着地表接收太阳辐射增加， 土壤温度由浅层开始升高， 土壤热量由浅层向下传输（图2）。
图2 冻融过程概念图， 在冻结前（BF）、 冻结期（FT）和融化后（AT）， 降水、 近地表气温、 地表热通量和土壤温度（Tsoil）、 湿度（θliq）的变化（引自Yang and Wang， 2019a）

Fig.2

Schematic diagram of the frozen-thawing process， with changes in precipitation， near-surface air temperature， surface heat flux and soil temperature （<i>T<sub>soil</sub></i>）， and moisture （<i>θ<sub>liq</sub></i>） during before freezing （BF）， during freezing （FT） and after thawing （AT） stages （From <a href="javascript:;" class="mag_content_a" onclick="piaofuRef(this,'R75')" rid="R75">Yang and Wang， 2019a</a>）
地表非绝热加热在土壤冻融过程的不同时期存在明显的差异。站点观测表明， 地表感热在冻结期最小， 由于这个时期的土壤温度较低， 土壤未冻水含量较少， 地表蒸发较弱， 陆-气之间水分和热量交换受到抑制； 而在土壤融化后， 地表感、 潜热迅速增大， 这与该时期地表温度升高有关（杨梅学等， 2002； 王澄海和尚大成， 2007）。观测和模拟结果表明， 冻结期与非冻结期的地表非绝热加热可相差10 W·m-2以上（Guo et al， 2011； 杨凯， 2020）。
高原的土壤冻融状况在空间上呈现不同的特征。多年平均（1993 -2012年）的结果指出（Yang and Wang， 2019a）， 高原土壤冻结日期、 融化日期以及冻融过程持续时间在空间分布上存在较大差异， 在土壤浅层（0.2 m）， 高原东部地区的土壤开始冻结日期在10 -11月， 土壤完全融化日期在3 -4月， 冻融持续时间在高原大部分地区均超过了120天； 而高原西北部的土壤一般在5月完全融化， 冻融持续时间最长可达180天。对于深层（1.0 m）， 土壤开始冻结日期比浅层土壤要晚， 大部分地区一般为11 -12月， 深层土壤的完全融化日期要比浅层土壤晚大约1个月， 土壤的冻融持续时间也会更长， 超过了210天。对比高原冻融状况的空间分布与高原不同类型冻土（多年冻土和季节性冻土等）分布可以看出， 二者在空间分布上大体一致， 这也说明了冻融过程特征在空间上的差异性与冻土的水热性质有关。

2.2　高原土壤冻融过程引起的地表能量平衡估算存在着较大的偏差

高原的热状况和热性质一直是一个争论的热点话题。早在20世纪60年代， 叶笃正等（1957）和Flohn（1957）都认为高原对周围大气是一个热源。高原的地表非绝热加热存在明显的空间差异。高原东部和西部的地表感热分别在5月和6月达到最大， 高原西部平均的地表感热要比东部大（Duan and Wu， 2008）。随着高原雨季的来临， 降水发生使得土壤湿度增大， 地表蒸发加强， 高原东部的地表潜热在7月达到最大， 且主导高原东部地表非绝热加热的变化（Flohn， 1960； Yanai et al， 1992）。 Flohn（1960）进一步指出， 高原春季地表感热的变化是亚洲夏季风建立的重要先兆， 而当高原雨季来临之后降水凝结潜热对大气的加热作用更为重要。叶笃正和高由禧（1979）基于高原站点观测的地表温度估算了高原地表非绝热加热， 提出了高原在夏季是热源， 而在冬季为冷源。之后的许多研究都证实了这一观点（Luo and Yanai， 1983； Wu and Zhang， 1998； Duan and Wu， 2005）。Boos and Kuang（2010）通过设计保留全球地形和去除高原的主体而只保留其南部狭长喜马拉雅山脉的敏感性试验对高原的热力作用对南亚季风的重要性提出了质疑， 试验模拟了南亚夏季风的风场和降水分布， 由此认为南亚季风的形成主要由于喜马拉雅山脉对高纬度干冷空气以及来自低纬度暖湿空气的机械隔绝作用， 而并非高原的热力作用。在其试验设计中， 由于在保留喜马拉雅山脉地形的同时也仍然保留了其感热加热， 因此其试验结果其实是由于保留了高原南坡的加热作用。Wu et al（2012）则通过感热气泵理论研究和数值试验论证了高原热力强迫对亚洲夏季风形成的主导作用， 而地形阻挡作用相对较小； 认为除了南亚20°N以南地区季风环流受海陆热力差异的调控以及以北受伊朗高压热力强迫控制， 南亚季风东部和东亚季风的形成和维持则受高原热力强迫的影响。之后， Boos and Kuang（2013）进一步认为南亚夏季风的强度与高原南侧印度平原地区的地表非绝热加热有关。可见， 关于高原非绝热加热及其热力作用的时空变化及其作用机理都需要进一步深入的研究。
由于高原地表过程的复杂性， 尤其是高原地表的积雪和土壤的冻融过程， 使得高原非绝热加热估算存在明显偏差（宋敏红等， 2000； Xie and Wang， 2018）。高原观测稀少， 且站点分布不均匀， 基于观测资料， 对高原地区地表过程的认识有限， 尤其在高原西部地区（Duan and Wu， 2008）。这使得高原地表非绝热加热估算仍是一个需要深入的问题。
再分析资料在高原的地表非绝热加热估算存在较大偏差（Cui and Wang， 2009； 竺夏英等， 2012； Shi and Liang， 2014； Duan et al， 2014）， 尤其在过渡季节积雪和冻融引起的土壤温、 湿度的变化显著影响地表感、 潜热的异常变化（王澄海和师锐， 2007）。图3给出了欧洲中心最新一代的再分析资料 ERA5在高原不同地区的站点的地表感热、 潜热的偏差。从图3中可以看出， ERA5对高原不同地区、 不同季节的地表感、 潜热均存在较大的偏差， 平均的均方根误差（RMSE）为10~70 W·m-2， 最大偏差大于100 W·m-2。已有研究表明， 全球地表感、 潜热变化1 W·m-2时， 全球平均的近地表气温会变化0.54±0.04 K（Ban-Weiss et al， 2011）， 这与全球地表增暖幅度的量级相当。这也意味着， 高原地区的地表感、 潜热估算如此大的偏差， 可能会引起对全球气候模拟和预估的完全不同结果。
图3 ERA5再分析资料在高原不同地区站点的感热（SH）、 潜热（LH）的均方根误差（RMSE）

Fig.3

Root mean square error （RMSE） of sensible heat （SH） and latent heat （LH） for ERA5 reanalysis data at different stations over the Qinghai-Xizang Plateau
再分析资料和观测的感潜热通量之间的差别还表现在， 春季的地表感热偏差最大， 多站点平均的RMSE为36.7 W·m-2； 地表潜热在夏季的偏差最大， 其次是春季的偏差较大， RMSE为33.8 W·m-2。这和高原地表融雪和融冻过程使得土壤湿度和地表反照率快速变化（Zhu et al， 2018； Bao et al， 2017）。而模式对融冻和融雪过程模拟的偏差也势必是引起地表非绝热加热估算偏差的重要因素。根据感热的空气动力学方法估算， 感热大小与热阻力系数、 地表风速以及地气温差有关。这间接说明， 再分析资料通过引起冻融过程中土壤温、 湿度的模拟偏差， 导致了地表感、 潜热的较大偏差。上述分析结果也意味着， 陆面模式中的冻融参数化方案的不足是再分析资料对地表感潜热描述偏差的原因之一。

2.3　土壤冻融过程对土壤水热传输过程的影响

高原春季发生的融雪和融冻， 除引起地表反照率和水文过程的变化， 也对土壤的温、 湿度传输特征和过程产生影响（Barnett et al， 1989； Qian et al， 2003； 王澄海和尚大成， 2007； 王澄海和崔洋， 2011； Wang et al， 2017b）。春季土壤湿度增加的重要来源是土壤的融雪、 融冻过程。土壤的冻融的过程中， 土壤水分要在固、 液、 气三相之间动态变化， 因此， 如何在固定的时间测定和估算出固、 液、 气形式存在的水分是困难的， 这也导致了在模式中的水分固、 液、 气态三者的定量估算较大不确定性， 而重要的是固、 液、 气态水分影响着水、 热在土壤中的传输方式和速率。土壤质地结构的准确性描述也很大程度上影响着水热传输， 这是目前陆面模式中的另一个主要问题。 土壤水、 热导率的参数化已经引起了关注， 相关的研究取得了明显的进展（张宇和吕世华， 2001； Zhang and Lü， 2002； Luo et al， 2009； 罗斯琼等， 2009； 熊建胜等， 2014）， 为改进陆面模式在高原地区的模拟效果提供了重要的基础。例如， 砾石对土壤的水热物理性质（如土壤的孔隙度、 导热率、 热容、 渗透系数等）有重要影响（Peck and Watson， 1979； Hanson and Blevins， 1979）。观测试验表明， 高原的砾石含量非常高， 且分布广泛（罗斯琼等， 2009； Wu et al， 2012）。目前的大多数陆面模式（如CLM）中的土壤质地只包含了砂土、 黏土等基本组分， 而对大于2 mm的砾石没有考虑。为了改进陆面模式中的土壤水热参数化， 潘永洁等（2015）， 马翠丽等（2020）， 徐悦等（2020）在陆面模式中加入了土壤中砾石的方案， 有效减小了土壤温、 湿度的模拟偏差。针对高原中部高寒草甸表层植被根系密集的特征， 一些研究通过在陆面模式中考虑土壤表层植被根系对土壤饱和导水率等水热参数的影响， 有效改进了高原土壤水热传输过程的模拟（Chen et al， 2014； Gao et al， 2015）。土壤冻融过程是土壤水分另一种形式的“存储”。对土壤冻结前和融化后的土壤湿度进行比较发现， 冻结前、 后的土壤湿度（未冻水含量）的变化很小， 也即冻融过程对土壤中的水分起着一个“存储”而不消耗的作用。为了定量描述土壤冻融过程的水分存储作用， 定义了水分存储指数SI（storage index）：
SI=θAT/θBF
其中： θAT和θBF分别为融化后和冻结前的土壤湿度含量； 水分存储指数SI就表征了融化后的土壤湿度含量占比冻结前土壤湿度含量的多少。利用高原站点观测的土壤湿度计算得到， 浅层（0.2 m）土壤水分储存指数SI能达到0.95， 深层土壤的水文存储作用要比浅层的更大， 整层（0~1.0 m）土壤水分存储指数可达0.99。利用高原不同区域的观测站点资料， 利用通用陆面模式CLM4.5（Community Land Model version 4.5）， 设计了有、 无冻融的数值试验， 定量分析冻融过程对土壤温、 湿度变化及地表非绝热加热影响， 结果表明， 相比土壤正常发生冻融的冻结期土壤温度， 如果土壤不发生冻融， 则会导致同一时段的土壤温度降低-1.02 ℃， 而春季的土壤温度偏高0.91 ℃（Yang and Wang， 2019a）； 这是因为， 一方面由于土壤水分不发生相变， 改变了土壤的热导、 热容等性质（Farouki， 1981； Overduin et al， 2006）， 影响了土壤的热量传输； 另一方面没有液态水与冰之间的相态转化， 缺少了相变过程汇总热量的释放和吸收， 从而导致土壤温度的异常变化。冻融过程对土壤温度的变化起着“缓冲”作用。如果土壤不发生冻融， 春季的土壤湿度减少-0.02 mm3·mm-3， 由于土壤水分仍以液态形式存在， 使得地表发生蒸发或者升华， 会引起土壤水分的损失， 导致土壤湿度减少约10%， 这与春季土壤湿度的年际异常量级相当（Yang et al， 2016）， 上述结果意味着冻融过程是影响土壤湿度年际异常变化的主要过程。
土壤的冻融状况与土壤水分性质相关， 冻融状况的改变会影响土壤温、 湿度的变化（图4）。在全球变暖的背景下， 由于秋季、 冬季和春季土壤温度的升高， 土壤水热性质势必会发生变化（Wang et al， 2017a）。随着气温的升高， 土壤冻结时间将会推迟， 而融化时间提前， 导致土壤冻结时期每10年缩短10~20天， 土壤水分存储作用减弱， SI减小， 最大为-0.1（10 a）-1。这意味着， 土壤冻融过程的缩短， 会引起春季土壤水分的损耗加剧和持续时间的变短。
图4 冻结前后及冻融过程中土壤水分迁移及地气之间水热交换示意图

Fig.4

Schematic diagram of soil moisture migration and water-heat exchange between ground and air before and after freezing and during freeze-thaw process

2.4　土壤融冻过程对地表非绝热加热的影响

对比站点观测的土壤湿度（SM）、 降水（Pr）以及地表感热（SH）、 潜热通量（LH）的演变特征（图4）， 在冬季， 土壤处于完全冻结状态， 土壤未冻水含量很少， 土壤温度较低， 地表蒸发较弱， 相应的地表感热、 潜热也处于低值， 且地表潜热比感热要小。在春季， 随着地表接收到的太阳短波辐射增加， 土壤温度升高， 土壤开始融化， 土壤未冻水迅速增加， 地表感热和潜热都逐渐增大， 潜热增大幅度要比感热更大［图5（a）］。已有研究表明， 高原雨季的开始与土壤融冻过程存在显著相关（王澄海和尚大成， 2007）， 高原土壤融冻过程引起土壤湿度增加的时间比高原雨季降水开始的时间要早大约20天， 土壤湿度增加通过加大地表蒸散发将水分输送给大气， 使大气中的水汽增加， 为高原降水的发生提供了有利的水汽条件［图5（b）］。降水同时会增加土壤湿度含量， 使得地表潜热进一步增大， 在夏季达到最大， 而地表感热比春季小， 尤其在高原东部地区， 夏季的地表非绝热加热以潜热为主。在秋、 冬季， 在土壤冻结前， 尽管土壤湿度相对较大， 但土壤温度较低， 地表潜热减小， 大小与地表感热相当， 说明了冻结前的地表感、 潜热变化与土壤温度相关。当土壤开始冻结， 随着土壤温度的降低和未冻水含量的减少， 地表感、 潜热都减小， 并达到冻融过程中的最低值。上述分析说明了， 与冻融过程相关的高原土壤温、 湿度变化在高原地表感、 潜热的变化中有重要贡献。
图5 土壤融冻对地表非绝热加热及后期降水的影响

（b）中黑色点线代表1998和1999年的相关系数都通过显著性检验的滞后天数（引自Wang et al， 2020）

前述的有、 无冻融过程的数值试验表明， 如果土壤不发生冻融过程， 相对于正常的土壤冻融过程， 没有冻融过程可导致冬季的地表感热减少-2.63 W·m-2， 而冬季的潜热增加2.92 W·m-2； 而在春季， 由于土壤温度异常偏高， 而土壤湿度异常偏少， 这一时期平均的地表潜热通量会减少 -1.07 W·m-2， 地表感热通量会增加4.72 W·m-2（Yang and Wang， 2019a）。对于整个高原地区， 冻融过程对地表感、 潜热贡献的量级为1~10 W·m-2， 说明了冻融过程对地表非绝热加热变化的有较大的影响， 是高原地表非绝热加热季节变化的主导因子。上述结论意味着， 当没有土壤冻融过程或者土壤冻结程度减弱， 会使得春季地表感热增大， 而地表潜热减小。

3 高原土壤冻融过程的物理参数化及模拟

2.3节的回顾得到， 土壤冻融过程中的水分相态变化及水热相互作用， 在确定土壤水分及其变化中具有极为重要的作用。然而， 过去几十年， 陆面模式在物理过程描述、 数值求解等方面都得到了进展， 其中土壤水热参数化也有了很大的改进（如孙菽芬和金继明， 1997； 张宇和吕世华， 2001， Lawrence et al， 2011； Cuo et al， 2015； Hu et al， 2017； He et al， 2020； Lu et al， 2020）。然而， 正如CliC计划所指出的， 气候模式中的陆面过程具有较大的偏差， 这种偏差是气候模式对寒区气候模拟不准确的重要原因之一（Barry， 2003）。由于寒区土壤水热耦合过程的复杂性， 积雪过程与土壤冻融过程相互作用， 这种相互作用在陆面模式中的描述不足， 导致陆面模式对寒区土壤温、 湿度及地表非绝热加热的模拟出现较大偏差（Swenson et al， 2012； Toure et al， 2016； Yang et al， 2018）， 由此产生的陆面再分析资料（如GLDAS）在寒区也有较大误差（Chen et al， 2013； Bao et al， 2017； 李时越等， 2018）。Niu and Yang（2007）和 Swenson et al（2012）对模式中冻融过程的参数化方案提出新的解决方案， 但土壤冻融过程中未冻水的计算仍存在着较大问题。

3.1　完全耦合的水热传输模式的发展

目前大多数陆面模式， 如CLM、 Noah-LSM等的水热传输方案仍然为等温模型， 即除了水分相变过程以外， 假设土壤水分传输过程不受温度变化的影响， 土壤热量传输只考虑温度梯度引起的热传导， 没有考虑土壤水分传输对热量传输的影响。即使目前发展最为完善的通用陆面模式CLM5.0中的水热传输方案也未加入水热耦合项。这样做的依据是水热耦合项在整个水热传输中的贡献较小， 在量级上比水热梯度要小2~3个量级， 然而， 这中简化和实际的土壤水热传输情况不符（Novak， 2010； Yu et al， 2018）， 在一些特殊的地区， 这些忽略掉了的项量级较大， 也有着特殊的重要性（Yu et al， 2018）。Sun et al（2003）， 张霞（2004）， 李倩和孙菽芬（2007）， Zhang et al（2007）提出了用焓的概念来解决相变速率的不确定性引起的模式计算不稳定性， 建立适用于的非均质土、 冻融土壤和干旱土壤的统一模型。
如何在陆面模式中考虑水热传输之间的相互作用， 实现水热完全耦合。这方面具有代表性的工作是完全耦合的水热传输模式（Fully Coupled Water-Heat Transport Scheme， FSC）的建立（Hansson et al， 2004； Wang and Yang， 2018）。
完全耦合的水热传输模式FCS中描述土壤热量传输的方程为：
Cp∂T∂t-Lfρice∂θice∂t+L0∂θvap∂t=∂∂zλ∂T∂z  -Cw∂qLT∂z-Cv∂qvT∂z-L0∂qv∂z-CwST
其中： Cp为土壤体积热容量（单位： J·m-3·K-1）， 为干土壤、 有机质、 液态水、 水汽和冰的体积百分比的加权平均（de Vries， 1963）； Lf代表冻结相变潜热（约为3.34×105 J·kg-1）； λ为土壤的导热系数（单位： W·m-1·K-1）； qL和qv分别为土壤的液态水通量（单位： m·s-1）和水汽通量（单位： m·s-1）。在等温模式基础上， FCS对土壤热量传输过程的描述， 除了考虑由于热传导引起的土壤热通量， 还计算了由液态水和水汽输送引起的土壤热通量， 以及水汽扩散引起的土壤潜热通量（方程2）。
FCS模式中描述土壤水分传输的方程为：
∂θliq∂t+ρiceρw∂θice∂t=∂∂zKLψ∂ψ-ψE∂z+KLT∂T∂z+Kvψ∂ψ∂z+KvT∂T∂z-S
其中： θliq和θice分别代表土壤未冻水含量和冰含量（单位： mm3·mm-3）； Ψ代表土壤基质势（单位： mm）； ΨE代表平衡的土壤基质势（单位： mm）； T代代表土壤温度（单位： K）； ρw和ρice分别代表液态水和冰的密度（单位： kg·m-3）； t代表时间（单位： s）； z代表土壤深度（单位： mm）； KLΨ和KvΨ分别代表与土壤水势梯度相关的液态水和水汽传输的渗透系数（单位： mm·s-1）； KLT和KvT分别代表和与土壤温度梯度相关的液态水和水汽传输的渗透系数（单位： mm2·K-1·s-1）； S代表源汇项（单位： s-1）。FCS对土壤水分传输过程的描述， 除了考虑由于水势梯度引起的土壤液态水通量， 还考虑由于温度梯度引起的土壤液态水通量和水汽通量， 以及水势梯度引起的水汽传输（方程3）。相比于等温模式， FCS对土壤水热传输的描述更为完善， 实现了水热的完全耦合（图6）。
图6 水-热传输耦合过程示意图（Wang and Yang， 2018）

Fig.6

Schematic diagram of fully soil water and heat coupling （From <a href="javascript:;" class="mag_content_a" onclick="piaofuRef(this,'R64')" rid="R64">Wang and Yang， 2018</a>）
FCS对土壤温、 湿度以及地表非绝热加热的模拟具有显著的改进。FCS对水热传输的影响主要表现为， 水势梯度和温度梯度引起的土壤水汽扩散所造成的水分和热量传输使FCS更能再现出干旱区土壤表层的土壤温、 湿度变化特征， 减小了模式偏干和偏冷的偏差。在已有研究（Bittelli et al， 2008； Novak， 2010）的基础上， 证实了水汽扩散对土壤热量输送和水分迁移的影响是不可忽视的过程。浅层土壤温度和湿度的改变会进一步影响浅层与深层之间的水热交换， 从而影响深层土壤温、 湿度的模拟。在土壤冻结过程中， 水分向冻结锋面迁移的同时伴随着水分传输引起的土壤感热通量的输送， 从而影响土壤温度的变化。土壤温度和湿度的变化会影响地表感、 潜热通量的计算， 相比CLM中的等温模型， FCS对地表非绝热加热进行了修正， 引起的地表感、 潜热模拟变化的量级可达10-1~100 W·m-2； 相比观测， FCS减小了冻融期间感、 潜热模拟的偏差。整体而言， 表现出了对土壤水热传输模拟更加详细、 准确的优越性。
土壤水热耦合关系的参数化是陆面模式准确模拟冻融过程中土壤温、 湿度变化的关键（徐学祖等， 2001； Swenson et al， 2012）。目前的陆面模式已经能描述土壤温、 湿度变化的最主要的特征， 现有的模拟偏差可能来自于对土壤水热传输细节描述及其他物理过程（如碳、 氮生化过程）参数化的不足。土壤水热耦合过程复杂， 且难以与观测进行直接比较（如土壤水汽扩散引起的热平流和水分传输）， 这些需要随着观测手段的加强， 在以后的研究工作中进一步深入。另外， 随着模式物理过程参数化更加复杂（如FCS考虑了更多的水热传输过程）， 模式积分的计算量也随之增加， 这需要针对不同尺度的过程（如天气和气候尺度中的陆面过程）， 进行合理的方案选择。

3.2　冻融过程参数化方案的改进

2.3节分析表明， 如何在模式中确定冻融过程中土壤水分在固、 液、 气态的含量以及三者之间的转化关系， 是挑战性的难题， 也是模式对冻土水热传输模拟存在较大偏差的主要原因之一。经典的陆面模式（如BATS、 SiB、 CLM2.0等）计算冻土中的未冻水和冰含量的参数化方案， 采用是否低于冰点温度来判断土壤是否冻结（水分发生相变）。显然， 这忽略了冰水共存、 过冷水等现象的存在（徐学祖等， 2001； 余莲和王澄海， 2012）。土壤冰、 未冻水和土壤温度之间的参数化关系（如Koren et al， 1999； Decker and Zeng， 2006； Swenson et al， 2012； Zheng et al， 2017）都采用冰点温度的判断方法。近年的工作主要体现在以下三个方面：
（1） 引入了过冷却水参数化。为了克服冰水共存和水在0 ℃不冻结的现象， 提出了“过冷却水”的概念（Flerchinger and Saxton， 1989； Cox et al， 1999； Koren et al， 1999； Hansson et al， 2004； Niu and Yang， 2007）， 即当温度低于0 ℃， 土壤液态水与冰共存。假设当有冰存在时， 土壤水势与纯冰上的水气压保持平衡， 基于克劳修斯-克拉伯龙相位平衡方程， 忽略土壤水渗透势， 土壤基质势可以表示成土壤温度的函数关系（Fuchs et al， 1978）：
ψT=103LfT-Tfrzgt
其中： T和Tfrz分别为土壤温度和冰点温度（单位： K）； Lf为相变潜热（单位： J·kg-1）； g为重力加速度（单位： m·s-2）。Spaans and Baker（1996）认为， 土壤冻融过程与干湿过程类似， 土壤基质势依赖于土壤未冻水的变化， 可以写成与未冻水相关的函数表达式：
ψθliq=ψsatθliqθsat-b
其中： Ψ和Ψsat分别为土壤基质势和饱和土壤基质势（单位： mm）； θliq和θsat分别为土壤未冻水和饱和土壤水含量； b为Clapp-Hornberger参数。
将这两种土壤基质势的参数化进行结合， 联立方程（4）和（5）可得：
103LfT-Tfrzgt=ψsatθliqθsat-b
由式（6）可以导出过冷却水参数化方程：
θliq,max=θsat103LfT-TfrzgTψsat-1/b
式中：
θliq,max
为当土壤温度低于冰点温度， 土壤中未冻水的最大含量。根据过冷却水参数化， 重新定义土壤水分相变的判定条件， 显著改进了寒区水文过程的模拟（Niu and Yang， 2007）， 这是近年来的一个亮点工作。
CLM4.5在完全冻结期和完全融化期的土壤湿度的模拟结果与观测较为一致。大体能再现出冻结期土壤未冻水随土壤温度降低而减少的变化特征， 即描述出了该阶段土壤水热传输的耦合关系［图7（a）、 （b）］。然而， CLM4.5对融化过程、 尤其在快速融化的阶段（10~30天）的土壤温、 湿度的模拟与观测仍存在较大偏差， 土壤温度的偏差（RMSE）为3 ℃左右， 土壤湿度偏差可达0.1 mm3·mm-3。CLM4.5能再现出冻结期的水热耦合关系， 而融化时期的耦合关系与观测有较大偏差， 这也引起模拟的土壤湿度在融化时期存在较大偏差。
图7 冻融过程中土壤未冻水与土壤温度的耦合关系

（a）土壤土壤质地（砂土Sand、 黏土Clay和壤土Loam）条件下， 最大过冷却水

θliq,max
（方程7）随温度的变化曲线； （b）冻结过程中， 土壤未冻水随温度降低的变化曲线； （c）融化过程中， 土壤未冻水随温度降低的变化曲线， Obs为观测， SP3、 SP4为CLM4.5模拟结果， SP5、 SP6为改进的冻融参数化方案模拟结果（引自Yang et al， 2018）

（2） 融化期和冻结阶段在大多数陆面模式中， 用于土壤冻结或融化发生判断的冻结温度为常数（273.15 K）。然而， 研究表明， 用于判断土壤水分相变发生的冻结温度应该不是一个常数， 而是与土壤质地以及土壤湿度大小等有关的一个参量（Zhang et al， 2007； Zheng et al， 2017）。针对目前陆面模式对冻融过程模拟偏差较大的问题， 尤其融化阶段的土壤湿度变化模拟与观测存在较大偏差， 在Niu and Yang（2007）、 Decker and Zeng（2006）等前人工作的基础上， Yang and Wang（2018）修改了陆面模式CLM4.5中的冻融参数化方案。采用了虚温Tv代替常量冰点温度参数化相变判断条件， 基于方程（6）可以导出虚温的表达式：
Tv=103LfTf103Lf-g⋅Ψsatθliqθsat-B
其中： Lf为相变凝结潜热（单位： J·kg-1）； Tf=273.15 K为冰点温度； g为重力加速度；
Ψsat
 为饱基质势（单位： mm）； θliq和θsat分别为土壤液态水和饱和体积水含量（单位： mm3·mm-3）； B为Clapp常数。上式表征了， 冻结温度（Tv）随土壤未冻水含量变化而变化， 且与土壤质地有关。在融冻过程中， 当土壤温度升高， 满足了由虚温Tv定义的融化条件， 土壤开始融化， 未冻水含量增加； 土壤未冻水的变化又会反过来影响虚温大小， 从而影响相变的发生， 这反映了融化过程中土壤水热的耦合关系。
土壤水分相变过程中的热量变化的快慢与土壤未冻水或冰含量有关（Masson et al， 2013）。在冻融参数化中引入相变效率因子：
ε=θliq/θsatfreezingθice/θsatthawing
上式反映了， 相对于较干的土壤， 当土壤未冻水含量较多时， 会有更多的能量在冻结或融化中被释放或吸收。
（3） 在大多数陆面模式中， 热传导过程和相变过程是分开单独计算的， 即先仅考虑热传导过程中土壤温度的变化， 然后再利用相变过程中的热量变化对土壤温度进行调整计算。这样的计算过程可能会引起土壤温度模拟的不准确（Nicolsky et al， 2007）。在冻融过程中， 土壤水分相变引起热量的释放或吸收， 可能对热传导过程中的热量传输有影响， 然而， 目前的模式没有考虑冻融过程对土壤热传导过程的影响， 这可能也是新方案中土壤温度模拟偏差增大的原因。因此， 假设由于土壤的冻结和融化， 额外的热量在热传导过程中被传输， 这部分热量对土壤温度进行调整计算。Yang et al（2018）分析结果表明， 在冻融参数化中考虑了土壤冻融过程与热传导之间的相互作用， 模拟的土壤温度的冷偏差减小了。
解决了上述三个问题的改进的冻融参数化方案加入到CLM4.5中， 模拟结果与观测对比表明， 改进的冻融参数化方案能再现土壤融冻时期的水热耦合关系［图7（c）］， 有效改进了冻融过程中土壤温、 湿度的模拟结果， 融冻时期土壤湿度日变化的模拟与观测更为接近（Yang et al， 2018）。改进的参数化方案对高纬度寒区的土壤湿度也有明显的改进效果。Deng et al（2020）基于改进的冻融参数化方案， 对比分析了CLM4.5和CLM5.0对青藏地区水热传输的模拟效果， 进一步验证了该方案的普适性。

4 高原土壤融冻过程的气候效应

高原土壤冻融过程相对于大气运动来说是一个缓慢变化的过程， 其影响地表非绝热异常变化， 对东亚大气环流的影响， 影响中国夏季降水的异常（王澄海等， 2003； Wang et al， 2003）。南海季风建立日期和土壤冻结开始时间之间存在明显的负相关关系。这些结果得到了数值试验结果的证明； 改进陆面模式中的冻融参数化方案有助于提高气候模式中国夏季降水及东亚大气环流的模拟效果（Wang et al， 2008）。这些研究表明， 高原土壤冻融过程是东亚大气环流和天气气候变化的重要外强迫。然而， 高原冻融过程和地表非绝热加热异常的关系， 以及如何持续到后期对后期的天气气候产生显著影响， 是理解冻融过程气候效应的基础问题。

4.1　高原冻融过程引起的非绝热加热异常的持续性

土壤冻融过程的水分存储作用加上土壤湿度本身的“记忆性”， 寒区的冻融过程应该能提供更长时间的土壤和地表的水热异常信号， 对地表非绝热加热产生影响。
高原地表非绝热加热异常的持续性得到了观测的证实， 根据GLDAS数据计算的高原整体平均的土壤湿度（0~1.0 m）记忆性可达120天， 这说明土壤湿度异常通过冻融过程可从前一年秋季持续到春季， 并对地表非绝热加热产生影响（Yang and Wang， 2019b； Li et al， 2020）。随着春季土壤开始融冻， 高原土壤湿度记忆发生着变化。3月土壤湿度记忆性在高原的大多数地区都大于120天， 尤其高原中部和北部地区的土壤湿度记忆性更长， 可达180天。即高原春季湿度的记忆性可达2个季度以上， 这说明了春季土壤湿度异常可追溯到前一年的秋、 冬季（Yang and Wang， 2019b）。
土壤湿度记忆性与土壤水热状况有关， 在高原北部地区， 土壤含水量相对较小， 且分布大量的多年冻土， 土壤消融较晚， 土壤冻结期较长， 冻融过程的水分存储作用更为明显， 使土壤湿度异常的持续更长时间； 而在高原南部边缘地区， 土壤湿度记忆性相对较短， 这主要由于这些地区土壤融冻较早， 土壤冻结持续时间较短， 且降水较多， 使土壤湿度异常变化更为明显。在4月和5月， 土壤湿度记忆性的空间分布与3月土壤湿度记忆性的分布特征类似， 但是在高原西部和南部的土壤湿度记忆性明显缩短， 这可能由于在该时期高原东部的雨季开始了（韦志刚等， 2003）， 高原西部的地表融雪过程对土壤湿度有明显的影响。
通过数值试验分析表明， 冻融过程异常会引起高原区域平均的3月和4月的浅层土壤湿度记忆性会缩短-20天和-14天， 这意味着冻融过程会延长土壤湿度的记忆性； 通过土壤冻融过程， 前一年秋、 冬季的土壤湿度异常可以持续到春季（Yang and Wang， 2019a）。这也意味着， 正是由于土壤的冻结， 将前一年秋、 冬季土壤湿度异常信息封存在土壤中， 并持续到春季， 土壤融冻过程将土壤湿度异常信息释放， 引起地表非绝热加热的异常， 进而对后期大气环流及天气气候产生影响（Chen et al， 2014； Yang and Wang， 2019b）。上述研究证实了， 土壤冻融过程是气候预测潜在的有效预测因子， 对后期的天气气候有显著的指示意义。

4.2　高原土壤冻融过程异常和中国东部夏季降水的关系

已有研究结果表明， 高原积雪东亚地区天气气候有显著的影响（Blanford， 1884； 陈烈庭和阎志新， 1979； 吴统文和钱正安， 2000； 王澄海等， 2000； Wu and Qian， 2003）。但由于积雪资料种类各异、 时间长度及研究方法的不同， 已有的研究揭示出的高原积雪与中国夏季降水的关系仍存在差异（朱玉祥和丁一汇， 2007）。高原积雪在空间分布上存在较大的差异性， 其空间非均匀也会影响高原热力作用， 从而影响中国东部夏季降水。Wang et al（2017b）通过分析高原冬春积雪不同时空分布对中国东部夏季降水雨带位置的影响， 揭示出了高原冬春积雪时空异常引起的非绝热加热的效应可持续到夏季， 表现为高原冬春积雪时空异常与中国东部夏季降水相关的之间存在三对时空异常的“型”。
已有研究已经证实了， 高原春季土壤湿度异常与中国东部夏季降水分布之间有显著的相关（郭维栋等， 2007； Chow et al， 2008； 王静等， 2016）。大多数研究主要关注高原土壤湿度整体异常变化的气候效应， 忽略了土壤湿度空间分布差异对气候的影响（马柱国等， 2001； 高荣等， 2003）。高原土壤湿度存在显著的空间差异性， 在时空上表现出强烈的季节和年际变化（王澄海等， 2001）。高原融冻过程异常会引起春季土壤湿度明显的时空变化， 与融冻过程相关的高原春季土壤湿度时空异常与后期中国东部夏季降水存在怎么样的关系？研究结果揭示出高原春季土壤湿度与对国东部夏季降水有着显著的影响， 不同地区、 不同深度的土壤湿度与中国东部夏季降水的相关特征不同（李登宣和王澄海， 2016）。当春季高原东北部和西北部浅层（0~10 cm）土壤湿度偏大， 中国华北、 东北地区的夏季降水偏多， 而华南地区夏季降水偏少； 高原北部及东部深层（10~200 cm）土壤湿度偏大， 华南地区夏季降水偏多， 而华北、 东北地区的夏季降水偏少； 高原中东部深层土壤湿度偏大， 长江中下游和华南大部分地区夏季降水偏少。
土壤冻融过程可以延长土壤湿度异常的记忆性， 从而对后期降水产生显著影响。通过分析前秋、 前冬和春季的高原土壤湿度的时空变化特征以及不同季节土壤湿度异常和中国东部夏季降水关系， 论证了前秋的土壤湿度异常可以通过冻融过程的水分存储作用持续到春季， 与春季土壤湿度具有相似的气候效应（Yang and Wang， 2019b）， 即当高原东部的春季土壤湿度为正异常时， 华南和黄河流域的夏季降水少， 而长江流域和东北地区的夏季降水偏多。上述结果表明， 大部分春季土壤湿度异常包含了前两个季节（前秋、 前冬）的土壤湿度异常信息， 夏季降水预测的信号可以从前秋的土壤湿度异常中提取， 从而延迟跨季节气候预测的时长。这也说明了， 土壤冻融过程在陆气相互作用中的重要性。

4.3　高原土壤冻融过程异常“信号”在季节/次季节尺度气候预测中的应用

如何从陆面中提取气候的外强迫因子来提高跨季节气候预测的能力仍是一个备受关注的问题。目前， 气候预测主要依赖于海温异常信号（例如： El Niño/La Niña）， 然而由于气候系统的复杂性， 一方面， 海温对中纬度内陆地区降水的影响有限； 另一方面， 海温异常对大气环流的影响存在较大的不稳定性， 依靠单一因子的预测能力有限。研究表明， 陆气相互作用是跨季节气候预测的另一主要外源“信号”， 陆面过程异常变化是影响后期天气气候的重要外强迫（Koster et al， 2006； Seneviratne et al， 2006）。
高原地表最为显著的特征是分布着冻土和积雪， 以积雪和冻土为主的高原陆面过程必然影响高原的热状况和热性质， 进而影响高原与其上部大气之间的相互作用（陈烈庭和阎志新， 1979； 韦志刚等， 1998， 2002， 2003； Wang et al， 2003）。研究表明， 高原冬春积雪异常与夏季长江流域的旱涝成正相关， 积雪通过改变高原的热状况， 影响后期东亚大气环流的季节变化（陈乾金等， 2000； 吴统文和钱正安， 2000； Wang et al， 2017b）。除了高原积雪， 高原的土壤冻融过程异常对东亚大气环流有显著影响， 是中国东部夏季降水预测的显著信号（王澄海等， 2003）。基于奇异谱分析-最大熵结合最优子集回归预报方法， 将高原土壤冻融过程异常、 冬春积雪异常等陆面“信号”运用于中国夏季降水预测中， 试报准确率达到69%， 该方法为提高中国夏季降水的预测提供了一个新“信号”的启示（王澄海和耿立成， 2012）。
高原春季土壤湿度是影响中国东部夏季降水变化的显著因子（郭维栋等， 2007； Chow et al， 2008）。高原与冻融过程相关的春季土壤湿度的时空分布异常， 对应着夏季中国东部降水异常的不同分布型（李登宣和王澄海， 2016）。研究表明， 通过土壤冻融过程， 高原土壤湿度异常具有跨季节持续性（Yang and Wang， 2019b）， 前一年秋季的土壤湿度异常可以持续到次年春季。土壤冻融异常， 通过其水分存储作用， 引起春季土壤湿度异常， 影响地表非绝热加热， 造成高原对周围大气热力作用的异常， 进而导致东亚夏季风强弱以及中国夏季降水异常。土壤的记忆性加上冻融过程， 可以将前一年秋季的土壤湿度异常信号应用于气候预测中， 可以使跨季节气候预测提前两个季节， 延长了气候预测时效。
气候预测是一个初、 边值的问题。土壤湿度的初值对后期降水的模拟有显影响（Koster et al， 2004）。利用间接土壤湿度同化方法（ISN）， 将春季土壤湿度同化进数值模式中， 通过减小模式模拟的土壤湿度偏差， 提高模式对地表非绝热估算能力； 通过同化青藏高原、 北半球季节性冻融区春季土壤湿度， 有效改进了模式对北半球和中国夏季降水模拟效果（Wang and Cui， 2018； Li et al， 2021； Shen et al， 2021）， 这为利用春季土壤湿度对后期气候预测提供了新的思路和理论支撑。

4.4　高原土壤冻融过程的气候效应的可能物理机制

上述研究表明， 高原地表过程是影响其热力作用的重要因素。春季， 高原地表积雪的融雪和冻土的融冻过程对东亚夏季风建立前高原4-5月的地-气温差具有重要影响， 地-气温差在年代际上的减小趋势与积雪反照率引起的辐射冷却作用有关， 从而影响地表的感、 潜热变化。因此， 在高原融冻、 融雪发生的季节， 高原地表过程变化会直接影响到高原和大气之间水热交换的变化， 从而影响高原的热力作用。那么， 土壤冻融过程影响地表非绝热加热变化和后期大气环流及天气气候的物理机制是什么？这是深入理解高原冻融过程气候效应的关键。
高原热力强迫异常对东亚大气环流影响机理的研究已形成了许多重要的成果（Wu and Qian， 2003； Wang et al， 2008； Wang et al， 2010； Wu et al， 2012； Duan et al， 2014）。主要的观点有， 高原的热力异常通过激发Rossby波对下游的大气环流及天气气候造成影响。Wang et al（2008）提出高原增温可以在对流层中高层和低层分别激发两个Rossby波列， 引起菲律宾反气旋性异常， 从而影响中国东部夏季降水雨带位置。王澄海等（2009）研究结果表明， 高原地表非绝热加热可以激发周围大气的低频振荡， 从而影响东亚夏季降水。研究表明， 在季节内尺度上， 沿东亚急流传播的Rossby波引起了高原地区对流层高层的反气旋性异常， 从而在长江中下游地区引起经向的次级环流， 影响长江流域的大气上升运动， 导致该地区夏季降水异常（Li and Mao， 2018）。然而， 高原土壤冻融状况在空间上的差异性， 会影响高原不同地区的地表非绝热加热， 这种空间上的加热非均一性如何影响下游地区的大气环流， 从而引起夏季降水异常， 仍需要进一步深入分析。
研究表明， 高原不同区域的非绝热加热异常对其周围及下游地区大气环流的影响存在显著差异（Wang et al， 2017b； Wang et al， 2020）。数值试验的结果也证明， 当高原南部的非绝热加热偏强时， 高原对其北侧大气的热力强迫作用减弱， 西风减弱， 西风定常波的动能减小， 通过对定常行星波的影响， 急流出口区西风加强且位置偏南， 低层风场的异常使华北地区的水汽输送减少， 长江流域的水汽输送增多。当高原北部的非绝热加热偏强时， 高原对其北侧大气的热力强迫加强， 西风定常波的动能增大， 急流出口区的西风减弱且位置偏北， 低层风场的异常使水汽向华北地区输送增多， 导致中国夏季雨带北移（Wang et al， 2017b； 杨凯等， 2017）。
观测和数值试验也表明， 通过土壤冻融过程， 土壤水分以冰的形式在冬季“存储”起来， 不受到蒸散发的消耗， 前秋的土壤湿度异常“信号”可以很好地储存在土壤中； 在春季， 伴随着融冻过程的发生， 土壤水分又转为液态水分， 土壤湿度异常信号开始释放， 叠加上土壤湿度本身的“记忆性”， 一直持续到夏季， 地表非绝热加热异常中包含了前一段较长时段的土壤水分所引起的异常部分， 从而影响青藏高对其北侧副热带西风气流的热力强迫， 影响中纬度地区定常罗斯贝波向下游的传播， 进而影响中国东部夏季降水的分布（Yang and Wang， 2019b）。可见， 高原土壤冻融异常是影响东亚大气环流重要的外强迫， 影响高原对周围及下游大气环流的热力作用（Wang et al， 2003， 2008； Chen et al， 2014）。
图8总结了高原土壤冻融过程异常影响东亚大气环流及天气气候的物理机理， 土壤冻融过程主要通过其水分存储作用， 形成了土壤湿度异常的跨季节持续性， 从而引起地表非绝热加热异常， 影响高原对周围大气的热力作用， 造成东亚大气环流， 进而影响中国东部夏季降水雨带位置异常。
图8 青藏高原冻融异常影响东亚大气环流及天气气候及其可能物理机制概念图

Fig.8

Schematic diagram of the physical mechanism associated with the impacts of soil freeze-thaw anomalies on atmospheric circulation and climate in East Asia

5 总结及展望

本文回顾了高原土壤冻融过程异常对土壤水热传输、 地表非绝热加热以及中国东部夏季降水影响的研究进展。高原不同地区、 不同时期的地表感、 潜热有显著的时空差异特征， 是和高原土壤冻融过程相联系的。春季， 高原地表以感热为主， 高原西部的地表感热加热比东部要强； 随着地表融雪和土壤融冻发生， 土壤湿度增大， 地表潜热增大， 且与地表感热量级相当； 地表潜热的增大对后期高原降水发生提供了必要的水汽条件。随着高原雨季的来临， 夏季高原地表以潜热加热为主， 尤其在高原东部地区， 说明了地表潜热在高原地表非绝热加热及高原地区陆气相互作用中的重要性。
冻融过程对土壤水分有“存储”作用， 整个高原地区土壤水分（0~1.0 m土壤层）通过冻融过程， 在冬季可得到有效的保存， 在春季释放出来。随着全球变暖， 由于秋、 冬季和春季的土壤温度升高， 土壤冻结持续时间显著缩短， 土壤冻融过程的水分存储作用减弱， 使得土壤水分易损失， 引起春季土壤湿度减少。定量估算得出， 由冻融过程引起的地表非绝热加热异常可达5~10 W·m-2。冻结期和非冻结期的地表感、 潜热可相差10 W·m-2以上。
高原融冻、 融雪过程影响后期的东亚大气环流及天气气候。高原地区冻融过程的水分存储作用引起的土壤湿度异常， 可作为短期气候预测有效“信号”， 可使气候预测的时效提前2个季节。高原不同区域非绝热加热异常， 通过影响高原对其南、 北两侧的热力强迫， 改变大气斜压性， 导致西风定常波的异常。
深入认识高原地表非绝热加热时空变化特征是理解高原对大气环流产生热力作用的基础。然而， 目前的数值模式和再分析资料对高原地表非绝热加热估算仍存在较大偏差， 尤其在高原西部地区。北半球积雪模拟偏差最大的区域之一是高原（Toure et al， 2016）， 高原积雪如何参数化也是一个显著的问题。由此， 导致了目前以模式资料为基础的再分析资料中的地表能量平衡过程的模拟存在交大偏差， 也即感潜热为主的非绝热加热资料存在较大的偏差。土壤冻融和积雪过程在数值模式中的参数化和刻画是影响高原地表非绝热加热模拟的关键过程。
高原热力异常对大尺度环流影响的物理过程已经有丰富的认知， 然而， 高原地表过程如何通过影响低层大气过程（如边界层过程）影响高原地区的陆气相互作用？地表非绝热加热异常引起的扰动通过什么机制进入西风环流？高原和周边大气之间在什么尺度上进行能量、 动量的交换？这些问题仍需要进一步探讨。

王澄海， 杨凯， 张飞民，等， 2021. 青藏高原土壤冻融过程的气候效应： 进展和展望［J］.高原气象， 40（6）： 1318-1336.

WANG Chenghai， YANG Kai， ZHANG Feimin，et al， 2021. Climate Effects of Soil Freeze-Thaw Process over Qinghai-Xizang Plateau： Progress and Perspectives［J］.Plateau Meteorology， 40（6）： 1318-1336.

参考文献

原文顺序 | 文献年度倒序 | 文中引用次数倒序
Ban-WeissG A， BalaG， CaoL， alet， 2011.Climate forcing and response to idealized changes in surface latent and sensible heat［J］.Environmental Research Letters， 6（3）： 034032.

BaoH Y， YangK， WangC H， 2017.Characteristics of GLDAS soil-moisture data on the Tibet Plateau［J］.Sciences in Cold and Arid Regions， 9（2）： 127-141.

BarnettT P， DümenilL， SchleseU， alet， 1989.The Effect of Eurasian Snow Cover on Regional and Global Climate Variations［J］.Journal of the Atmospheric Sciences， 46（5）： 661-686.

BarryR G， 2003.Mountain cryospheric studies and the WCRP climate and cryosphere （CliC） project［J］.Journal of Hydrology， 282（1）： 177-181.

BittelliM， VenturaF， CampbellG S， alet， 2008.Coupling of heat， water vapor， and liquid water fluxes to compute evaporation in bare soils［J］.Journal of Hydrology， 362（3-4）： 191-205.

BlanfordH F， 1884.On the Connexion of the Himalaya Snowfall with Dry Winds and Seasons of Drought in India［J］.Proceedings of the Royal Society of London， 37（232-234）： 3-22.

BoosW R， KuangZ M， 2010.Dominant control of the South Asian monsoon by orographic insulation versus plateau heating［J］.Nature， 463： 218-223.

BoosW R， KuangZ M， 2013.Sensitivity of the South Asian monsoon to elevated and non-elevated heating［J］.Scientific Reports， 3（1）： 1192.

ChenB L， LuoS Q， LyuS H， alet， 2014.Effects of the soil freeze-thaw process on the regional climate of the Qinghai-Tibet Plateau［J］.Climate Research， 59（3）： 243-257.

ChenY Y， YangK， QinJ， alet， 2013.Evaluation of AMSR-E retrievals and GLDAS simulations against observations of a soil moisture network on the central Tibetan Plateau［J］.Journal of Geophysical Research Atmospheres， 118： 4466-4475，

ChenY Y， YangK， TangW J， alet， 2014.Parameterizing soil organic carbon's impacts on soil porosity and thermal parameters for Eastern Tibet grasslands［J］.Science China： Earth Sciences， 55： 1001-1011

ChowK C， ChanJ C， ShiX， alet， 2008.Time-lagged effects of spring Tibetan Plateau soil moisture on the monsoon over China in early summer［J］.International Journal of Climatology， 28（1）： 55-67.

CoxP M， BettsR A， BuntonC B， alet， 1999.The impact of new land surface physics on the GCM simulation of climate and climate sensitivity ［J］.Climate Dynamics， 15， 183-203.

CuiY， WangC H， 2009.Comparison of sensible and latent heat fluxes from reanalysis datasets during the transition season over the western Tibetan Plateau［J］.Progress in Natural Science： Materials International， 19（6）： 719-726.DOI： 10.1016/j.pnsc. 2008.11.001.

CuoL， ZhangY， BohnT J， alet， 2015.Frozen soil degradation and its effects on surface hydrology in the northern Tibetan Plateau［J］.Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 120， 8276-8298.

de VriesD A， 1963.Thermal properties of soils.InW.R.vanWijk （Ed..Physics of the plant environment.Amsterdam， the Netherlands： North-Holland.

DeckerM， and ZengX B， 2006.An empirical formulation of soil ice fraction based on in situ observations［J］.Geophysical Research Letters， 33， L05402.

DengM S， MengX H， LyvY Q， alet， 2020.Comparison of soil water and heat transfer modeling over the Tibetan Plateau using two community land surface model （CLM） versions ［J］.Journal of Advances in Modeling Earth Systems， 12， e2020MS002189.

DuanA M， WuG X， 2005.Role of the Tibetan Plateau thermal forcing in the summer climate patterns over subtropical Asia［J］.Climate Dynamics， 24（7）： 793-807.

DuanA M， WuG X， 2008.Weakening Trend in the Atmospheric Heat Source over the Tibetan Plateau during Recent Decades.Part I： Observations［J］.Journal of Climate， 21（13）： 3149-3164.

DuanA M， XiaoZ X， HuJ， 2014.Can Current AGCMs Reproduce Historical Changes in the Atmospheric Diabatic Heating over the Tibetan Plateau？［J］.Atmospheric and Oceanic Science Letters， 7（2）： 143-148.

FaroukiO， 1981.The thermal properties of soils in cold regions［J］.Cold Regions Science & Technology， 5（1）： 67-75.

FlerchingerG N， SaxtonK E， 1989.Simultaneous Heat and Water Model of a Freezing Snow-Residue-Soil System I.Theory and Development［J］.Transactions of the ASAE， 32（2）： 0565-0571.

FlohnH， 1957.Large-scale Aspects of the “Summer Monsoon” in South and East Asia［J］.Journal of the Meteorological Society of Japan， 75： 180-186.

FlohnH， 1960.Recent investigations on the mechanism of the “summer monsoon” of southern and eastern Asia［J］.Monsoons of the World.

FuchsM， CampbellG S， PapendickR I， 1978.An analysis of sensible and latent heat flow in a partially frozen unsaturated soil ［J］.Soil Science Society of America Journal， 42， 379-385.

GaoR， WeiZ G， DongW J， alet， 2005.Impact of the Anomalous Thawing in the Tibetan Plateau on Summer Precipitation in China and Its Mechanism［J］.Advances in Atmospheric Sciences， 22（2）： 238-245.

GaoY H， LiK， ChenF， alet， 2015.Assessing and improving Noah-MP land model simulations for the central Tibetan Plateau［J］.Journal of Geophysical Research： Atmosphere， 120： 9258-9278.

GuoD L， YangM X， WangH J， 2011.Characteristics of land surface heat and water exchange under different soil freeze/thaw conditions over the central Tibetan Plateau［J］.Hydrological processes， 25（16）： 2531-2541.

HansonC T， BlevinsR L， 1979.Soil Water in Coarse Fragments1［J］.Soil Science Society of America Journal， 43（4）.

HanssonK， SimunekJ， MizoguchiM， alet， 2004.Water Flow and Heat Transport in Frozen Soil： Numerical Solution and Freeze-Thaw Applications［J］.Vadose Zone Journal， 3： 693-704.

HsuH， LiuX， 2003.Relationship between the Tibetan Plateau heating and East Asian summer monsoon rainfall［J］.Geophysical Research Letters， 30（20）： 2066.

KangS， XuY， YouQ， alet， 2010： Review of climate and cryospheric change in the Tibetan Plateau［J］.Environmental research letters， 5（1）： 015101.

KorenV， SchaakeJ， MitchellK， alet， 1999.A parameterization of snowpack and frozen ground intended for NCEP weather and climate models［J］.Journal of Geophysical Research Atmospheres， 104（D16）： 19569-19585.

KosterR D， DirmeyerP A， GuoZ C， alet， 2004.Regions of Strong Coupling Between Soil Moisture and Precipitation［J］.Science， 305（5687）： 1138-1140.

KosterR D， GuoZ C， DirmeyerP， alet， 2006.GLACE： The Global Land-Atmosphere Coupling Experiment： Part 1： Overview［J］.Journal of Hydrometeorology， 7（4）： 590-610.

LawrenceD M， OlesonK W， FlannerM G， alet， 2011.Parameterization improvements and functional and structural advances in version 4 of the Community Land Model ［J］.Journal of Advances in Modeling Earth Systems， 3， M03001.

LiJ Y， MaoJ Y， 2018.The impact of interactions between tropical and midlatitude intraseasonal oscillations around the Tibetan Plateau on the 1998 Yangtze floods［J］.Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society， 144（4）： 1123-1139.

LiM X， WuP L， MaZ G， alet， 2020.Changes in Soil Moisture Persistence in China over the Past 40 Years under a Warming Climate［J］.Journal of Climate， 33（22）： 9531-9550.

LiK C， ZhangF M， YangK， alet， 2021.Improvement of summer precipitation simulation by correcting biases of spring soil moisture in the seasonal frozenthawing zone over the Northern Hemisphere［J］.Climate Dynamics.DOI： 10.1007/s00382-021-06032-z.

LuoH B， YanaiM， 1983.The large-scale circulation and heat sources over the Tibetan Plateau and surrounding areas during the early summer of 1979.Part I： Precipitation and kinnematic analyses［J］.Monthly Weather Review， 111（5）： 922-944.

LuoS Q， LyuS H， ZhangY， 2009.Development and validation of the frozen soil parameterization scheme in Common Land Model［J］.Cold Regions Science & Technology， 55（1）： 130-140.

MassonV， MoigneP L， MartinE， alet， 2013.The SURFEXv7.2 land and ocean surface platform for coupled or offline simulation of Earth surface variables and fluxes ［J］.Geoscientific Model Development， 6（4）： 929-960.

NicolskyD J， RomanovskyV E， AlexeevV A， alet， 2007.Improved modeling of permafrost dynamics in a GCM land-surface scheme［J］.Geophysical Research Letters， 34（8）： 162-179.

NiuG Y， YangZ L， 2007.Effects of frozen soil on snowmelt runoff and soil water storage at a continental scale［J］.Journal of Hydrometeorology， 7（5）： 937-952.

NovakM D， 2010.Dynamics of the near-surface evaporation zone and corresponding effects on the surface energy balance of a drying bare soil［J］.Agricultural and Forest Meteorology， 150（10）： 1358-1365.

OchsnerT， BakerJ M， 2008.In situ monitoring of soil thermal properties and heat flux during freezing and thawing［J］.Soil Science Society of America Journal， 72（4）： 1025.

OverduinP P， KaneD L， van LoonW K P， 2006.Measuring thermal conductivity in freezing and thawing soil using the soil temperature response to heating.Cold Reg［J］.Cold Regions Science and Technology， 45（1）： 8-22.

PeckA J， WatsonJ D， 1979.Hydraulic conductivity and flow in non-uniform soil［C］//Workshop on Soil Physics and Field heterogeneity CSIRO.Division of Environmental Mechanics， Canberra， Australia， 31-39.

QianY F， ZhengY Q， ZhangY， alet， 2003.Responses of China's summer monsoon climate to snow anomaly over the Tibetan Plateau［J］.International Journal of Climatology， 23（6）： 593-613.

SeneviratneS I， KosterR D， GuoZ C， alet， 2006.Soil moisture memory in AGCM simulations： analysis of global land-atmosphere coupling experiment （GLACE） data［J］.Journal of Hydrometeorology， 7（5）： 1090-1112.

ShenJ L， LiK C， CuiZ Q， alet， 2021.Improvement of summer precipitation simulation in China by assimilating spring soil moisture over the Tibetan Plateau［J］.Theoretical and Applied Climatology.DOI： 10.1007/s00704-021-03840-5

ShiQ， LiangS， 2014.Surface-sensible and latent heat fluxes over the Tibetan Plateau from ground measurements， reanalysis， and satellite data［J］.Atmospheric Chemistry and Physics， 14（11）： 5659-5677.

SpaansE J A， BakerJ M， 1996.The soil freezing characteristic： Its measurement and similarity to the soil moisture characteristic ［J］.Soil Science Society of America Journal， 60， 13-19.

SunS F， ZhangX， GuoA W， 2003.A simplified version of the coupled heat and moisture transport model［J］.Global and Planetary Change， 37（3）： 265-276.

SwensonS C， LawrenceD M， LeeH， 2012.Improved simulation of the terrestrial hydrological cycle in permafrost regions by the Community land model［J］.Journal of Advances in Modeling Earth Systems， 4（3）： M08002.

ToureA M， RodellM， YangZ L， alet， 2016.Evaluation of the Snow Simulations from the Community Land Model， Version 4 （CLM4）［J］.Journal of Hydrometeorology， 17（1）： 153-170.

WangB， BaoQ， HoskinsB， alet， 2008.Tibetan Plateau warming and precipitation changes in East Asia［J］.Geophysical Research Letters， 35（14）.

WangC H， CuiY， JinS L， 2010.Oscillation Propagation Features of Atmosphere around the Qinghai-Xizang Plateau during the Spring Season of Typical Strong and Weak Monsoon Years［J］.Science China Earth Sciences， 54（2）： 305-314.DOI： 10.1007/s11430-010-4113-x.

WangC H， CuiZ Q， 2018.Improvement of Short-Term Climate Prediction with Indirect Soil Variables Assimilation in China［J］.Journal of Climate， 31（4）： 1399-1412.

WangC H， DongW J， WeiZ G， 2003.Study on Relationship between Freezing-Thawing Processes of the Qinghai-Tibet Plateau and the Atmospheric Circulation over East Asia［J］.Chinese Journal of Geophysics， 46（3）： 438-441.DOI： 10.1002/cjg2.3361.

WangC H， WangZ L， KongY， alet， 2019.Most of the Northern Hemisphere Permafrost Remains under Climate Change［J］.Scientific Report， 9（1）： 3295.

WangC H， WuD， KongY， alet， 2017a.Changes of Soil Thermal and Hydraulic Regimes in Northern Hemisphere Permafrost Regions over the 21st Century［J］.Arctic， Antarctic， and Alpine Research， 49（2）： 305-319.

WangC H， YangK， 2018.A new scheme for considering soil water-heat transport coupling based on Community Land Model： Model description and preliminary validation［J］.Journal of Advances in Modeling Earth Systems， 10（4）： 927-950.

WangC H， YangK， LiY L， alet， 2017b.Impacts of Spatiotemporal Anomalies of Tibetan Plateau Snow Cover on Summer Precipitation in Eastern China［J］.Journal of Climate， 30（3）： 885-903.

WangC H， YangK， ZhangF M， 2020.Impacts of Soil Freeze-Thaw Process and Snow Melting Over Tibetan Plateau on Asian Summer Monsoon System： A Review and Perspective［J］.Frontiers in Earth Science.

WangY， WangC H， 2016.Features of clouds and convection during the pre-and post-onset periods of the Asian summer monsoon［J］.Theoretical and applied climatology， 123（3-4）： 551-564.

WangZ Q， DuanA M， WuG X， 2014.Time-lagged impact of spring sensible heat over the Tibetan Plateau on the summer rainfall anomaly in East China： case studies using the WRF model［J］.Climate Dynamics， 42（11-12）： 2885-2898.

WuG X， LiuY M， HeB， alet， 2012.Thermal Controls on the Asian Summer Monsoon［J］.Scientific Reports， 2： 404.

WuG X， ZhangY S， 1998.Tibetan Plateau Forcing and the Timing of the Monsoon Onset over South Asia and the South China Sea［J］.Monthly Weather Review， 126（4）： 913-927.

WuT W， QianZ A， 2003.The relation between the Tibetan winter snow and the Asian summer monsoon and rainfall： An observational investigation［J］.Journal of Climate， 16（12）： 2038-2051.

XieZ L， WangB， 2018.Summer Atmospheric Heat Sources over the Western-Central Tibetan Plateau： An Integrated Analysis of Multiple Reanalysis and Satellite Datasets［J］.Journal of Climate， 32（4）.

YanaiM， LiC F， SongZ S， 1992.Seasonal Heating of the Tibetan Plateau and Its Effects on the Evolution of the Asian Summer Monsoon［J］.Journal of the Meteorological Society of Japan， 70（1）： 419-434.

YangK， WuH， QinJ， alet， 2014： Recent climate changes over the Tibetan Plateau and their impacts on energy and water cycle： a review［J］.Global and Planetary Change， 112： 79-91.

YangK， WangC H， 2019a.Water storage effect of soil freeze-thaw process and its impacts on soil hydro-thermal regime variations［J］.Agricultural and Forest Meteorology， 265： 280-294.

YangK， WangC H， 2019b.Seasonal persistence of soil moisture anomalies related to freeze-thaw over the Tibetan Plateau and prediction signal of summer precipitation in eastern China［J］.Climate Dynamics， 53： 2411-2424.

YangK， WangC H， BaoH Y， 2016.Contribution of soil moisture variability to summer precipitation in the Northern Hemisphere［J］.Journal of Geophysical Research Atmospheres， 121（20）： 12108-12124.

YangK， WangC H， LiS Y， 2018.Improved simulation of Frozen-Thawing Process in Land Surface Model （CLM4.5） ［J］.Journal of Geophysical Research Atmospheres， 123（23）： 238-258.

YasunariT， KitohA， TokiokaT， 1991.Local and remote responses toexcessive snow mass over Eurasia appearing in the northern springand summer climate-a study with the MRI GCM［J］.Journal of theMeteorological Society of Japan 69： 473-487.

YeD Z， LuoS W， ChuP， 1957.The Wind Structure and Heat Balance in the Lower Troposphere over Tibetan Plateau and Its Surrounding［J］.Acta Meteorologica Sinica， 28： 20-33.

YuL Y， ZengY J， WenJ， alet， 2018.Liquid-vapor-air flow in the frozen soil［J］.Journal of Geophysical Research： Atmospheres， 123（14）： 7393-7415.

ZhangX， SunS， XueY， 2007.Development and testing of a frozen soil parameterization for cold region studies［J］.Journal of Hydrometeorology， 8（4）： 852-861.

ZhangY， LüS H， 2002.Development and validation of a simple frozen soil parameterization scheme used for climate model［J］.Advances in Atmospheric Sciences， 19（3）： 513-527.

ZhaoP， ChenL X， 2001.Climatic features of atmospheric heat source/sink over the Qinghai-Xizang Plateau in 35 years and its relation to rainfall in China［J］.Science China Earth Science， 44（9）： 858-864.

ZhengD H， van der VeldeR， SuZ B， alet， 2017.Evaluation of Noah Frozen Soil Parameterization for Application to a Tibetan Meadow Ecosystem［J］.Journal of Hydrometeorology， 18（6）： 1749-1763.

ZhuL H， HuangG， FanG Z， alet， 2018.Elevation-dependent sensible heat flux trend over the Tibetan Plateau and its possible causes［J］.Climate Dynamics， 52： 3997-4009.

边晴云， 吕世华， 陈世强， 等， 2016.黄河源区降雪对不同冻融阶段土壤温湿变化的影响［J］.高原气象， 35（3）： 621-632.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00029.

陈烈庭， 1977.东太平洋赤道地区海水温度异常对热带大气环流及我国汛期降水的影响［J］.大气科学， 1（1）： 1-12.

陈烈庭， 1998.青藏高原冬春季异常雪盖与江南前汛期降水关系的检验和应用［J］.应用气象学报， 9： 2-9.

陈烈庭， 2001.青藏高原异常雪盖和ENSO在1998年长江流域洪涝中的作用［J］.大气科学， 25（2）： 184-192.

陈烈庭， 阎志新， 1979.青藏高原冬春季积雪对大气环流和我国南方汛期降水的影响［M］.中长期水温气象预报文集（1）.北京： 水电出版社： 194-195.

陈乾金， 高波， 李维京， 等， 2000.青藏高原冬季积雪异常和长江中下游主汛期旱涝及其与环流关系的研究［J］.气象学报， 58（5）： 582-595.

陈兴芳， 宋文玲， 2000.欧亚和青藏高原冬春季积雪与我国夏季降水关系的分析和预测应用［J］.高原气象， 19（2）： 214-223.

程国栋， 1984.我国高海拔多年冻土地带性规律之探讨［J］.地理学报， 39（2）： 185-193.

段安民， 刘屹岷， 吴国雄， 2003.4~6月青藏高原热状况与盛夏东亚降水和大气环流的异常［J］. 中国科学： D辑， 33（10）： 997-1004.

范可， 王会军， 2007.南极涛动异常及其对冬春季北半球大气环流影响的数值模拟试验［J］.地球物理学报， 2： 397-403.

高荣， 韦志刚， 董文杰， 等， 2003.20世纪后期青藏高原积雪和冻土变化及其与气候变化的关系［J］.高原气象， 22（2）： 191-196.

高荣， 钟海玲， 董文杰， 等， 2011.青藏高原积雪、 冻土对中国夏季降水影响研究［J］.冰川冻土， 33（2）： 254-260.

葛骏， 余晔， 李振朝， 等， 2016.青藏高原多年冻土区土壤冻融过程对地表能量通量的影响研究［J］.高原气象， 35： 608-620.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2016.00032.

郭维栋， 马柱国， 王会军， 2007.土壤湿度——一个跨季度降水预测中的重要因子及其应用探讨［J］.气候与环境研究， 12（1）： 20-28.

李登宣， 王澄海， 2016.青藏高原春季土壤湿度与中国东部夏季降水之间的关系［J］.冰川冻土， 38（1）： 89-99.

李倩， 孙菽芬， 2007.通用的土壤水热传输耦合模型的发展和改进研究［J］.中国科学D辑： 地球科学， 37（11）： 1522-1535.

李若麟， 保鸿燕， 李课臣， 等， 2016.全球土壤湿度的记忆性及其气候效应［J］.冰川冻土， 38（6）： 1470-1481.

李时越， 杨凯， 王澄海， 2018.陆面模式CLM4.5在青藏高原土壤冻融期的偏差特征及其原因［J］.冰川冻土， 40（2）： 322-334.

李述训， 程国栋， 1996.气候持续变暖条件下青藏高原多年冻土变化趋势数值模拟［J］.中国科学： D辑， 26（4）， 342-347.

李新， 程国栋， 2002.冻土-气候关系模型评述［J］.冰川冻土， 24（3）： 315-321.

刘新， 李伟平， 许晃雄， 等， 2007.青藏高原加热对东亚地区夏季降水的影响［J］.高原气象， 26（6）： 1287-1292.

罗会邦， 陈蓉， 1995.夏半年青藏高原东部大气热源异常对环流和降水的影响［J］.气象科学， 4： 94-102.

罗斯琼， 吕世华， 张宇， 等， 2008.CoLM 模式对青藏高原中部 BJ 站陆面过程的数值模拟［J］.高原气象， 27（2）： 259-271.

罗斯琼， 吕世华， 张宇， 等， 2009.青藏高原中部土壤热传导率参数化方案的确立及在数值模式中的应用［J］.地球物理学报， 52（4）： 919-928.

马翠丽， 吕世华， 潘永洁， 等， 2020.陆面模式砾石参数化在BCC_AVIM陆面过程模式中的应用及检验［J］.高原气象， 39（6）： 102-115.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00129.

马柱国， 符淙斌， 谢力， 等， 2001.土壤湿度和气候变化关系研究中的某些问题［J］.地球科学进展， 16（4）： 563-568.

潘永洁， 吕世华， 高艳红， 等， 2015.砾石对青藏高原土壤水热特性影响的数值模拟［J］.高原气象， 34（5）： 1224-1236.DOI： 10. 7522/j.issn.1000-0534.2014.00055.

彭京备， 陈烈庭， 张庆云， 2006.多因子和多尺度合成中国夏季降水预测模型及预报试验［J］.大气科学， 30（4）： 596-608.

尚大成， 王澄海， 2006.高原地表过程中冻融过程在东亚夏季风中的作用［J］.干旱气象， 24（3）： 19-22.

宋敏红， 吴统文， 钱正安， 2000.高原地区NCEP热通量再分析资料的检验及在夏季降水预测中的应用［J］.高原气象， 19（4）： 467-475.

孙菽芬， 金继明， 1997.陆面过程模式研究中的几个问题［J］.应用气象学报， 8： 50-57.

孙颖， 丁一汇， 2002.青藏高原热源异常对1999年东亚夏季风异常活动的影响［J］.大气科学， 6： 817-828.

王澄海， 崔洋， 2011.东亚夏季风建立前青藏高原地气温差变化特征［J］.气候与环境研究， 16（5）： 586-596.

王澄海， 崔洋， 靳双龙， 等， 2009.南海夏季风强弱年青藏高原地区春季大气的低频振荡特征［J］.自然科学进展， 19（11）： 1194-1202.

王澄海， 董安祥， 王式功， 等， 2000.青藏高原积雪与西北春季降水的相关特征［J］.冰川冻土， 22： 340-346.

王澄海， 董文杰， 韦志刚， 2001.青藏高原季节性冻土年际变化的异常特征［J］.地理学报， 56： 523-531.

王澄海， 董文杰， 韦志刚， 2003.青藏高原季节冻融过程与东亚大气环流关系的研究［J］.地球物理学报， 46： 309-316.

王澄海， 耿立成， 2012.奇异谱分析-最大熵结合最优子集回归方法在中国夏季降水预测中的应用［J］.气象， 38（1）： 41-46.

王澄海， 尚大成， 2007.藏北高原土壤温、 湿度变化在高原干湿季转换中的作用［J］.高原气象， 26（4）： 677-685.

王澄海， 师锐， 2007.青藏高原西部陆面过程特征的模拟分析［J］.冰川冻土， 29（1）： 73-81.

王澄海， 师锐， 左洪超， 2008.青藏高原西部冻融期陆面过程的模拟分析［J］.高原气象， 27（16）： 239-248.

王静， 祁莉， 何金海， 等， 2016.青藏高原春季土壤湿度与我国长江流域夏季降水的联系及其可能机理［J］.地球物理学报， 59（11）： 3985-3995.

王艺， 伯玥， 王澄海， 2016.青藏高原中东部云量变化与气温的不对称升高［J］.高原气象， 35（4）： 908-919.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2015.00033.

韦志刚， 黄荣辉， 陈文， 等， 2002.青藏高原地面站积雪的空间分布和年代际变化特征［J］.大气科学， 26（4）： 496-508.

韦志刚， 黄荣辉， 董文杰， 2003.青藏高原气温和降水的年际和年代际变化［J］.大气科学， 27（2）： 157-170.

韦志刚， 罗四维， 董文杰， 等， 1998.青藏高原积雪资料分析及其与我国夏季降水的关系［J］.应用气象学报， （S1）： 40-47.

吴国雄， 段安民， 刘屹岷， 等， 2013.关于亚洲夏季风爆发的动力学研究的若干近期进展［J］.大气科学， 37（2）： 211-228.

吴国雄， 薛纪善， 王在志， 等， 1995.青藏高原化雪迟早的辐射效应对季节变化的影响［J］.甘肃气象， （1）： 1-8.

吴统文， 钱正安， 2000.青藏高原冬春积雪异常与中国东部地区夏季降水关系的进一步分析［J］.气象学报， 58（5）： 570-581.

熊建胜， 张宇， 王少影， 等， 2014.CLM4.0土壤水分传输方案改进在青藏高原陆面过程模拟中的效应［J］.高原气象， 33（2）： 323-336.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2014.00012.

徐学祖， 王家澄， 张立新， 2001.冻土物理学［M］.北京： 科学出版社.

徐悦， 吕世华， 马翠丽， 等， 2020.BCC_CSM模式砾石参数化方案在青藏高原模拟效果检验［J］.高原气象， 39（6）： 116-126.DOI： 10.7522/j.issn.1000-0534.2019.00140.

杨凯， 2020.青藏高原冻融过程与地表非绝热加热异常对东亚气候影响的研究［D］.兰州： 兰州大学.

杨凯， 胡田田， 王澄海， 2017.青藏高原南、 北积雪异常与中国东部夏季降水关系的数值试验研究［J］.大气科学， 41（2）： 345-356.

杨梅学， 姚檀栋， HiroseN， 等， 2006.青藏高原表层土壤的日冻融循环［J］.科学通报， 51： 1974-1976.

杨梅学， 姚檀栋， 何元庆， 2002.青藏高原土壤水热分布特征及冻融过程在季节转换中的作用［J］.山地学报， 20： 553-558.

姚闯， 吕世华， 李照国， 等， 2020.黄河源区积雪对冻土水热过程影响的数值模拟［J］.高原气象， 39（6）： 1167-1180.DOI： 10. 7522/j.issn.1000-0534.2019.00128.

叶笃正， 高由禧， 1979.青藏高原气象学［M］.北京： 科学出版社.

叶笃正， 罗四维， 朱抱真， 1957.西藏高原及其附近的流场结构和对流层大气的热量平衡［J］.气象学报， 28（2）： 108-121.

叶笃正， 张捷迁， 1974.青藏高原加热作用对夏季东亚大气环流影响的初步模拟实验［J］.中国科学， 3： 301-320.

余莲， 王澄海， 2012.青藏高原地区土壤湿度的模拟及订正［J］.物理学报， 61（2）： 531-538.

张霞， 2004.旱区及冻土区陆面过程研究——模式发展［D］.北京： 中国科学院大气物理研究所.

张宇， 吕世华， 2001.陆面过程模式对不同土壤物理性质的敏感性研究［J］.冰川冻土， 23（3）： 276-275.

张宇， 吕世华， 孙菽芬， 2004.冻土过程在CCM3模式中的气候效应［J］.高原气象， 23（2）： 192-199.

张宇， 宋敏红， 吕世华， 等， 2003.冻土过程参数化方案与中尺度大气模式的耦合［J］.冰川冻土， 25（5）： 541-546.

朱玉祥， 丁一汇， 2007.青藏高原积雪对气候影响的研究进展和问题［J］.气象科技， 35（1）： 1-8.

朱玉祥， 丁一汇， 徐怀刚， 2007.青藏高原大气热源和冬春积雪与中国东部降水的年代际变化关系［J］.气象学报， 65（6）： 946-958.

竺夏英， 刘屹岷， 吴国雄， 2012.夏季青藏高原多种地表感热通量资料的评估［J］.中国科学： 地球科学， 42（7）： 1104-1112.

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