1 引言
青藏高原地处亚洲中部， 面积约为265×104 km2， 是世界上海拔最高、 地形最为复杂的高原， 被称作“世界屋脊”和“地球第三极”（Qiu， 2008）。青藏高原的隆起形成了一个高耸入自由大气的动力和热力强迫扰源， 对高原上空、 中国、 东亚乃至全球的环流形式和天气气候变化有重要的影响（叶笃正和高由禧， 1979； 章基嘉等， 1988； 刘晓东等， 1989； 吴国雄等， 2004； Yang et al， 2014； Ma et al， 2017）。青藏高原由于其海拔较高、 空气密度较小、 太阳辐射到达地表的路径较短等原因， 地表接收的太阳辐射较强并且地气温差大， 地表给大气输送了大量的热量和水汽。钱永甫（1993）研究发现东亚夏季风气候区的基本气候特征主要受海陆分布和大地形的影响， 而局地尺度的气候分异特征则受局地地气相互作用过程的影响。数值模拟试验也已经表明， 青藏高原的边界层结构特征不仅影响了高原局地的对流活动， 而且显著影响高原周边地区及其下游的大气环流特征（周明煜等， 2000； 卓嘎等， 2002； 吴国雄等， 2005； 赵平等， 2018）。比如， 青藏高原大气边界层内的中尺度系统低涡、 切变线等（Lun et al， 2014； Li et al， 2018）， 其产生、 发展、 东移经常引发高原及下游地区大雨、 暴雨等灾害性天气， 而青藏高原独特的边界层结构很可能是产生上述现象的重要因素之一（徐祥德和陈联寿， 2006）。因此， 青藏高原地面热量和水分收支状况很大程度上决定并反映着天气、 气候的变化， 而更加深入地研究青藏高原地气相互作用过程和大气边界层过程， 特别是在高原不同下垫面上开展针对地气之间水热通量交换和大气边界层高度、 风场、 温湿度等特征的长期观测研究， 具有十分重要的意义（王介民， 1999； 马耀明等， 2006， 2014； 赵平等， 2018）。
地气相互作用过程包括地球和大气之间动量、 热量以及水汽和二氧化碳等物质通量的交换， 对全球或区域气候产生影响， 是气候变化研究的重要内容之一。了解地气相互作用过程对于我们理解大气边界层结构、 提升数值模拟能力具有十分重要的科学意义和实用价值（马耀明等， 2006）。已有研究表明： 地气之间的能量和物质输送是大气边界层发展的重要驱动力， 而青藏高原对大气的动力和热力效应主要通过高原近地层和边界层逐步影响到自由大气（马耀明等， 2006； Duan et al， 2011； Raupach， 1998； 赵平等， 2018）。然而， 近地层能量和物质的交换随着近地层微气象条件的不同有所差异， 存在较为显著的季节变化特征， 并且这种差异还受到下垫面性质和地形的影响（钱永甫， 1993； 马耀明等， 2000； 徐祥德等， 2001； Ma et al， 2002c； 左洪超等， 2004； 王介民等， 2007； Gao et al， 2009； 刘辉志等， 2013； 赵平等， 2018； Sun et al， 2020）。青藏高原拥有复杂多样的地形地貌特征， 而不同下垫面状况下的地气间水分、 热量和动量通量交换规律存在显著差异， 进而对其上层大气的边界层结构的发展、 温度场和水汽场的区域循环以及风场的三维结构等产生影响。因此， 青藏高原地区不同下垫面地气能量交换特征和大气边界层结构特征变化的分析， 对于青藏高原动力和热力作用的区域和全球尺度的气候效应研究至关重要。
在过去的半个世纪里， 国内外的科学家针对青藏高原地气相互作用过程和大气边界层过程及其气候效应研究开展了众多深入而细致的研究工作。自20世纪70年代以来， 针对青藏高原开展的大气科学试验包括“第一次青藏高原大气科学试验（QXPMEX）”、 “第二次青藏高原大气科学试验（TIPEX-Ⅱ）”、 “全球能量水循环之亚洲季风青藏高原试验（GAME/Tibet）”、 “全球协调加强观测计划亚澳季风之青藏高原试验（CAMP/Tibet）”、 “中日气象灾害合作研究中心项目（JICA计划项目）”、 “第三次青藏高原大气科学试验（TIPEX-Ⅲ）”以及多次“喜马拉雅山珠峰地区和林芝地区大气科学试验”等（陈联寿和徐祥德， 1998； 马耀明等， 2006； Ma et al， 2008； 张人禾和徐祥德， 2012； 赵平等， 2018）。基于这些青藏高原大气过程观测试验， 国内外的科学家在青藏高原不同区域不同下垫面布设了大量的大气边界层过程观测仪器， 并建立了数量众多的地气相互作用过程观测站点， 其中很多观测站点及观测仪器持续运行至今， 比如GAME/Tibet项目建立的那曲中尺度观测网络等。依托这些观测台站的野外观测资料， 获得了青藏高原地气相互作用过程和大气边界层过程的一些新认识。本文将对1979年以来青藏高原地气相互作用过程的相关研究成果进行回顾， 分别从地气相互作用过程观测研究、 大气边界层过程观测研究、 地面和大气热源观测及估算研究、 地表蒸散发遥感估算研究以及地气相互作用过程数值模拟研究等方面展开。
2 青藏高原地气相互作用过程观测试验回顾
青藏高原地气相互作用过程的观测试验研究有着较长的历史。早在20世纪60年代， 中国科学院就组织了西藏科考队对珠峰地区的大气辐射进行考察。70年代初， 针对高原地形对天气气候和大气环流的影响规律及高原地区的一些大气物理现象形成演变规律开展了研究。并且先后于1979年和1998年开展了2次较大规模的青藏高原大气科学试验（QXPMEX和TIPEX-Ⅱ）， 对该地区地气相互作用过程、 高原大气边界层和对流层结构、 云辐射过程有了初步了解， 并对高原地区的加热作用及其对周边和北半球气候异常的影响机制做了初步分析， 认识了高原感热加热气泵调节亚洲季风的过程。中日合作的“全球能量水循环之亚洲季风青藏高原试验”（GAME/Tibet， 1996 -2000年）则深入研究了青藏高原地表与大气之间能量交换过程（胡泽勇等， 1998； 王介民， 1999）； 而随后开展的全球协调加强观测计划（CEOP）亚澳季风之青藏高原试验研究”（CAMP/Tibet， 2001 -2005年）则进一步深化了对该过程的研究（马耀明等， 2006）。GAME/Tibet和CAMP/Tibet项目的研究内容主要包括四个方面： （1）青藏高原地气相互作用过程及其与水汽输送、 水循环和区域气候之间的关系； （2）青藏高原气象-水文循环过程， 深入理解地面观测的“能量不平衡”问题； （3）发展青藏高原陆面过程模式， 关注陆面模式的升尺度方法； （4）发展和验证地气水热通量交换的卫星遥感估算方法。
自2002年以来， 中日气象灾害合作研究中心项目（JICA）由中国气象局国际合作司负责组织， 2004年全面展开（于淑秋和王继志， 2006）。通过在青藏高原及周边地区布设GPS水汽观测、 自动气象站、 边界层观测及大气风廓线仪观测等观测系统， 对青藏高原及周边区域水汽输送特征、 气象灾害预警监测、 大尺度水循环结构及其影响等过程有了更为深入的认识， 为高原及周边水循环监测网及东亚地区天气灾害预报研究提供了重要科学依据（Xu et al， 2008； Zhang et al， 2012）。自2003年起， 为了填补青藏高原综合观测系统的空白， 中国科学院青藏高原研究所协调中国科学院和其他部委的科研机构， 在青藏高原主体上建立了“青藏高原观测研究平台”（TORP， Ma et al， 2008）， 并在后续的近十年中逐步完善， 建立了包含大气边界层塔、 无线电探空、 风温湿廓线仪观测、 自动气象站观测网、 3个土壤温湿度观测网等组成的多圈层地气相互作用综合观测网络平台体系， 获得了青藏高原地气相互作用过程和大气边界层过层的一系列新的认知（Ma et al， 2017， 2020）。利用这些综合观测系统， 研究人员获取了近20年大量珍贵的综合观测资料， 并建立了青藏高原多圈层地气相互作用综合观测数据库， 该数据库在青藏高原科学数据中心发布且实现了共享（Ma et al， 2020； 图1）。2013年， “第三次青藏高原大气科学试验（TIPEX-Ⅲ）”开展的预实验以及2014年启动的正式科学试验， 构建了高原及其周边区域的综合观测系统， 实现了对高原陆面、 边界层、 对流层和平流层过程的地基、 空基和天基观测， 促进了资料加工处理技术的发展， 提高了卫星反演产品及多源数据融合产品的精度， 同时发展了高原复杂地形下的陆面边界层过程、 云降水物理过程及对流层平流层交换过程的模型及参数化方法， 进一步加深了高原影响中国天气、 气候的认识（赵平等， 2018）。
3 青藏高原地气相互作用研究进展
3.1 地气相互作用过程观测研究结果
地表和大气之间能量、 动量和物质的交换是地气相互作用过程的关键， 影响着局地和区域尺度的大气环流和气候变化（钱永甫， 1993； 刘晓东等， 1989； Yanai and Li， 1994； Tanaka et al， 2001）。基于青藏高原科学试验获取的地气相互作用过程观测资料， 许多学者研究高原地表的能量交换特征发现： 在夏季风来临前， 青藏高原地面主要以感热通量输送为主， 而雨季来临后以潜热通量为主， 而高原西部地区则主要以感热输送为主（Li and Yanai， 1996； Li et al， 2015a； 马耀明等， 2006）。章基嘉等（1988）研究指出在植被覆盖率较高的高原东部地区， 潜热通量的贡献率可超过50%， 其中雅鲁藏布江流域的潜热通量贡献率超过70%。在此背景下， 针对青藏高原地形复杂和下垫面多样的特点， 许多学者基于青藏高原观测试验资料对高原草甸、 戈壁、 高山、 荒漠、 湖泊等不同性质下垫面上的地表温度、 气象要素、 水循环要素、 辐射通量和湍流通量（感热、 潜热、 动量通量）交换过程等进行了细致的研究工作（马耀明等， 2000； 蒋文轩等， 2016）。
3.1.1 辐射和能量平衡分量的观测研究结果
区域温度、 湿度、 降雨量的变化与地表和大气之间的水分和热量通量交换过程息息相关。徐祥德等（2001）基于第二次青藏高原科学试验对开阔干河谷、 荒漠沙石裸地、 河谷草地三种不同下垫面的能量通量进行了研究， 发现无论在干季和湿季， 荒漠沙石裸地地面热源的强度都最大， 河谷草地最小。进一步研究发现， 高原地气相互作用过程中动力和热力学粗糙度有显著差异， 动力和热力粗糙度的显著差异最终会影响高原地表-大气的动力和热力传输效率（Ma et al， 2002a）。随后， Ma et al（2005）利用青藏高原多圈层地气相互作用综合观测资料计算得到青藏高原各类典型地表特征（荒漠、 草甸、 草原、 森林、 湖泊、 湿地等）的地气相互作用参数， 包括动力和热力学粗糙度、 热输送附加阻尼等参数， 为青藏高原陆面模型、 数值预报耦合模拟提供重要的参考值。同年， Ma et al（2005）分析了青藏高原年际、 年代际、 季节、 日变化不同时间尺度各类典型地表热通量动态变化规律与特征， 定量揭示出高原地表对高原大气的显著影响。Han et al（2017）利用在高原多个站点观测得到的边界层廓线数据， 计算得到了青藏高原山地地区的有效空气动力学粗糙度， 发现其比局地动力粗糙度大一到两个量级。
Zhong et al（2009）对珠峰北坡绒布河谷地气能量传输特征进行分析发现， 曲宗村湿地地表能量平衡参数（净辐射、 感热、 潜热、 土壤热通量）和地面加热场具有显著的日变化和季节变化特征； 从季风前期到季风中期， 地面感热通量减少， 潜热通量增加； 全年大多数时期， 潜热通量和蒸发相对较高； 地面热源强度在湿季（6 -8月）显著高于干季（10 -12月）。Chen et al（2012）分析了珠峰站地表气象参数和湍流通量的季节变化， 重点描述了土壤湿度对地表反照率和地表能量分布的影响， 发现珠峰站夏季地表反照率随着土壤湿度的增大而减小， 感热通量与净辐射的比值在土壤干燥时高达0.49， 土壤湿度增大时降至0.14； 相反， 潜热通量与净辐射的比值随着土壤湿度的增大而增大， 当土壤湿度在15%~20%时， 最大比值达到0.5。Zou et al（2009）对南亚夏季风时期珠峰北坡山谷地表湍流热交换过程进行了分析， 发现热量传输与南亚季风活动密切相关， 季风活跃期山谷的平均热通量为79.8 W·m-2， 季风间歇期的平均热通量为129.2 W·m-2； 两个阶段热量传输的差异主要是由于南亚季风间歇期地表感热通量增大所致。另外， 基本试验站观测到的感热通量、 潜热通量和土壤热通量三者很难与净辐射通量平衡， 地表能量存在10%~20%的不闭合部分， 甚至更高。Li et al（2015a）基于青藏高原四个站点3年（2008 -2010年）的涡动相关观测数据集分析青藏高原不同下垫面的能量闭合规律， 发现站点冬季不闭合现象非常明显， 且能量闭合规律受高原季风影响很大。观测的地表能量不闭合问题的出现， 一方面与观测场地地形和位置有关， 只有满足特定的观测条件， 由涡动相关系统观测的垂直湍流通量才会等于地表通量。另外， 实际观测中， 仪器的测量误差、 数据处理误差（如涡动原始高频数据质量控制和修正过程中进行的平稳性检测、 坐标旋转、 谱修正等算法会剔除或过滤掉一些低频、 非稳态数据）、 辐射通量与湍流通量footprint之间差异的影响， 以及大尺度低频湍涡的影响， 都有可能导致能量不闭合。
3.1.2 湖气相互作用过程观测研究结果
随着青藏高原地气相互作用过程的研究深入， 人们也开始关注高海拔湖泊的湖气相互作用过程。青藏高原湖泊数量众多， 高原面上分布着世界上海拔最高的高海拔内陆湖泊群， 其中面积大于1 km2的湖泊有超过1000个， 湖泊面积占中国湖泊总面积的一半以上。湖泊蒸发量是高原内陆湖泊水量平衡的重要支出项， 是湖泊流域水分循环的重要水汽来源， 对湖泊流域的天气气候变化至关重要。近20年来， 人们使用不同的方法对青藏高原湖泊蒸发量进行估算， 但是， 不同湖泊蒸发量的季节变化及其年总量存在着较大的时空差异， 并且同一湖泊不同估算方法所得的蒸发量结果也显著不同（Wang et al， 2019）。以纳木错为例， 基于Penman-Monteith方法（Zhu et al， 2010）、 Flake模型模拟（Lazhu et al， 2016）、 蒸发皿观测（Zhou et al， 2013）的湖泊蒸发量分别为1430 mm， 832 mm， 约600 mm， 而涡动相关直接观测的湖泊非结冰期蒸发量约为980 mm （Wang et al， 2019）。湖泊蒸发量结果的差异会影响流域尺度水量平衡估算： 基于Penman-Monteith蒸发量（1430 mm）， 纳木错湖泊入湖水量不足以补给湖泊蒸发及其水储量变化（Zhu et al， 2010）； 而基于蒸发皿蒸发量（约600 mm）， 纳木错湖泊入湖水量远高于出湖水量， 纳木错湖存在湖底泄露（Zhou et al， 2013）。另外， 基于相同气象驱动资料， 不同模型方法对湖泊水热通量的模拟结果呈现出了截然相反的变化趋势： “互补关系湖泊蒸发”模型结果显示纳木错湖泊蒸发量（1980 -2012年）呈现降低的趋势（Ma et al， 2016）， 而Flake模型结果则显示出该湖泊蒸发量（1980 -2014年）增高的趋势（Lazhu et al， 2016）。此外， 以往的青藏高原湖泊蒸发量估算通常认为湖泊冬季冰面升华量很小， 可以忽略。然而， 基于纳木错湖泊冬季水热通量涡动相关观测结果和高原小湖结冰过程模型模拟（Huang et al， 2019）显示： “湖泊冬季冰面升华量较小可忽略”的假设与实际不相符合。
近10年以来， 科研人员针对青藏高原湖泊过程的观测逐渐增多， 采用水热通量涡动直接观测的湖泊主要分布在高原中东部季风影响区的数个大型湖泊， 如： 纳木错湖（Wang et al， 2019， 2015， 2020c）、 青海湖（Li et al， 2016）、 色林错（Guo et al， 2016）和鄂陵湖（Li et al， 2015b）， 并以非结冰期为主要观测时段； 人们也在青藏高原湖泊中开展了广泛的湖泊水位、 水温链和气象要素的观测， 包括班公错和达则错（Wang et al， 2014）、 佩枯错、 羊卓雍错（Yu et al， 2011）、 拉昂错和巴木错等。高海拔湖泊温度低、 辐射高且冬季结冰， 其水热通量交换特征及其对气候变化的影响和响应与同纬度其他湖泊， 如太湖， 鄱阳湖， 洱海等有明显差异。青藏高原湖泊群分布广泛， 其面积、 大小、 位置、 气象和环境条件存在很大差异。比如， 纳木错小湖（约1.4 km2）和纳木错湖（约2012 km2）位置接近， 但基于涡动的湖泊过程观测显示两者湖气水热通量交换存在着显著的差异， 包括冰物候、 气象环境条件以及湖气水热通量季节变化等（Wang et al， 2019）。最新的研究结果（图2）显示： 青藏高原湖泊蒸发量及其相关要素显示出明显的空间分布差异， 通常情况下， 较高海拔、 较小面积和较高纬度的湖泊对应着较长的结冰期和较低的湖泊蒸发量。青藏高原75个大型湖泊蒸发的水资源总量大约为每年294
12亿吨， 而青藏高原所有湖泊蒸发的水资源总量大约为每年5
亿吨。但由于青藏高原严酷的自然环境条件， 青藏高原高海拔湖泊过程观测仍然十分缺乏， 人们对青藏高原湖泊水热通量空间分布和季节变化规律的认识仍十分有限， 尤其是高海拔湖泊冬季结冰过程。
图2 青藏高原75个大型湖泊蒸发量和相关要素的空间分布规律（引自Wang et al， 2020a）Fig.2 |
3.1.3 大气边界层过程观测结果
叶笃正和高由禧（1979）早期在其研究中指出青藏高原地区边界层高度在2000~3000 m。之后， 徐祥德等（2001）根据“第二次青藏高原气象试验（TIPEX-Ⅱ）”所取得的资料对拉萨西北部的当雄县边界层高度进行研究， 得到该地区的边界层高度为2250 m。李茂善等（2004， 2006， 2011）使用无线电探空观测资料对藏北高原那曲地区和珠峰大本营地区的边界层高度分别进行分析， 认为藏北地区的大气边界层高度在干湿季节具有不同的特征， 干季边界层高度高于湿季； 而珠峰地区由于冰川风的影响， 使该地区的边界层高度日变化显著， 最高高度可达3888 m。Chen et al（2013b）利用2008年青藏高原西部改则地区三个加强观测期（冬季、 季风前、 季风期）的无线电探空资料， 发现： 在冬季晴朗天气条件下， 白天混合层顶高度最高可以达到海拔9515 m（相当于地面以上5 km）， 高于之前青藏高原地区报道过的所有的边界层高度（图3）。这些边界层高度的观测结果为青藏高原不同地区边界层高度的数值模拟试验提供了基础的观测数据支撑， 并对评估多种参数化方案模拟对流边界层高度的优劣、 数值模式高原地区大气边界层过程模拟的改进具有重要作用。
图3 2008年2月25日青藏高原中西部的改则地区温度（a）、 位温（b）、 风速（c）和水汽含量（d）廓线水平虚线表示对流边界层的顶部； 水平实线表示对流层顶的位置； SL、 RL和ML分别为稳定层、 残留层和混合层（引自Chen et al， 2013b） |
另外， 大气中温度、 湿度等气象要素的垂直分布具有明显的日变化特征， 会对湍流发展产生影响， 也会影响到各种天气现象的形成。因此， 通过各种探测手段分析大气位温、 比湿垂直分布状态， 对认识大气层结的物理结构、 确定大气边界层高度极其重要。马伟强等（2005b）利用CAMP/Tibet无线电探空试验观测到的温度、 相对湿度、 气压、 风速和风向数据等， 对藏北地区草甸下垫面边界层及其空间结构进行了初步分析， 发现夏季藏北高原地区温度递减率为0.74 K·（100m）-1， 大于平原地区的温度递减率； 相对湿度随着高度的上升， 先增大后减小。李茂善等（2011）研究了那曲地区2004年干季（4月）和雨季（8月）大气边界层温度和湿度特征， 认为该地区边界层虚位温、 比湿等日变化大， 干季比湿明显小于湿季， 且都存在逆湿现象。陈学龙等（2007）分析了珠峰地区雨季的对流层大气特征后发现， 珠峰地区对流层平均温度递减率为0.685 K·（100m）-1， 小于藏北地区的温度递减率， 同时发现珠峰地区低层大气的相对湿度同样存在逆湿现象。此后， 王树舟和马耀明（2008）对珠峰地区夏季大气边界层结构进一步分析， 发现在400~1000 m的高度， 上午水汽混合比随高度升高显著减小， 比近地层要低许多， 然而到下午和晚上这个高度范围的混合比会有所增大， 这可能是由于冰川风从南部带来较湿的空气使该地上空水汽增加所造成的。朱春玲等（2011）利用2008年JICA项目第一阶段的加密探空资料， 分析了青藏高原西部及东南周边3个地点的大气边界层结构特征， 结果表明， 三地的位温廓线均有明显的日变化； 且青藏高原上空水汽混合比在对流层随高度迅速减少， 而随着稳定边界层的发展， 三地近地面层在夜间和凌晨有明显的逆湿现象， 日出后逐渐消失。
大气边界层风场特征包括风速、 风向、 局地环流等， 是整个大气边界层结构研究的重要一环， 边界层风场结构特征的改变， 对天气和气候变化具有重要影响。此外， 边界层内风廓线的分布对大气中污染物扩散也起着重要作用。近些年， 许多学者对青藏高原不同地区边界层风场和风廓线的结构特征进行了研究。李茂善等（2006）对珠峰地区大气边界层结构进行分析时， 发现珠峰地区低层在盛行冰川风时， 风速最大值随时间不同而达到的高度不同， 但最大高度不超过600 m。在对藏北高原地区干、 雨季边界层风场结构进行对比分析时， 李茂善等（2011）研究发现， 该地干季水平风风向基本以偏西风为主， 近地层水平风速较小， 随高度增加风速迅速增大； 而雨季低层2500 m以下基本以偏东风为主， 上层以偏西风为主， 整个边界层内的风速都较小。吕雅琼等（2008）分析了纳木错湖区大气边界层垂直结构， 发现在晴天条件下， 边界层内湖陆风日变化非常明显（白天湖风， 夜间陆风）， 湖陆风的控制范围常常超过边界层高度， 可达对流层中部。陈学龙等（2010）通过对2008年青藏高原西部改则地区季风前和季风爆发期的探空资料研究发现， 西风急流在改则地区有明显的季节变化， 冬季的西风急流最强， 季风爆发期逐渐向高原北部移动， 此时西风急流强度减弱。此后， Chen et al（2013b）继续对改则地区冬季晴朗天气条件下的大气边界层风场进行了研究， 发现在地面热源和对流层顶夹卷层的共同作用下， 湍流持续混合， 边界层厚度不断增加， 而风速在整个边界层高度之内几乎保持不变， 直到边界层顶附近时， 风速才迅速增大。由此可见， 高原西部天气晴朗的白天边界层内湍流等气象要素充分混合， 是深厚对流边界层形成的重要原因。
Chen et al（2016）研究发现青藏高原西部冬季深厚的大气边界层高度最高可达海拔9.2 km， 接近高原地区对流层顶的高度（Chen et al， 2011）， 上层自由大气的稳定性对青藏高原上空深厚对流边界层的发展具有关键的影响， 边界层上部弱的稳定性和平流层较高的潜位涡加强了边界层上部动量的下传， 从而加快了边界层顶的夹卷过程， 造成边界层增暖变厚， 该地区大气边界层和上对流层与下平流层之间强烈的相互作用对高原地区深厚对流边界层的形成和发展有着非常重要的作用， 高原深厚边界层的形成与中上层大气的过程有紧密联系（Chen et al， 2013a）， 因此， 高原地表的能量过程和整个对流层上部较弱的稳定度是驱动其冬季深厚边界层发展和维持的主要机制（Chen et al， 2016）， 另外大尺度环流的作用、 地表的湍流加热、 边界层顶上部向下的动量传输对边界层的增长也起了重要作用（Lai et al， 2021）。
近年来高原山地地区的边界层逐渐受到重视， 高大山地地形在大范围的时空尺度上影响着高原上空边界层大气的混合和传输， 喜马拉雅山脉地区是研究山地表面和自由大气之间物质和能量交换的理想区域。特别是在冬季， 西风急流中心位于喜马拉雅山脉上空（Schiemann et al， 2009）， 高层大气环流与山地地形相互作用对大气边界层发展的影响是非常值得研究的课题。Lai et al（2021）利用中科院珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站的探空数据和地面站点观测数据、 ERA5再分析资料以及边界层模型， 研究了大尺度西风环流强迫对喜马拉雅山中段北侧绒布河谷边界层垂直结构、 大气稳定度、 地面风场和地表能量通量的影响（图4）。结果表明： 冬季喜马拉雅山中段大气边界层的发展受到大尺度西风风向风速变化的强烈影响； 西风动量向下传输到山谷产生更大的感热通量， 并形成一个异常的局地热力驱动风； 大尺度西风通过其对大气稳定性的影响， 在夜间形成一个深厚的残余层， 并在白天下午促进极端深厚大气边界层的形成。该研究结果证实了高原山地地形与西风大尺度环流的相互作用对大气边界层的增长起着关键作用， 解释了冬季喜马拉雅山中段大气边界层发展的驱动机制， 为深入理解青藏高原地表、 边界层大气、 对流层大气和西风环流的物质和成分的相互交换过程提供重要参考。
图4 11月23日西风环流和山谷地形相互作用对地面风场、 地表能量通量和大气边界层高度影响物理过程的构建（引自Lai et al， 2021）Fig.4 |
此外， 也有学者使用风温廓线仪结合无线电探空， 对边界层风场做了详细的研究。孙方林等（2006）首次利用中科院珠穆朗玛大气与环境综合观测研究站（珠峰站）的LAP-3000风温廓线仪观测资料， 分析了珠峰地区8月31日至9月5日大气边界层风廓线结构， 结果表明， 该地区1500 m以下大气边界层主要受山地地形及冰川环境的影响， 冰川风可能是引起观测期间下午出现强南风天气的主要原因， 而1500 m以上高空受西风气流的影响程度较大。这6天的观测， 为深入认识珠峰地区复杂高原山地上的边界层结构提供了宝贵经验。此后， Sun et al（2007）通过维萨拉LAP3000风廓线仪的长期观测， 对珠峰地区的大气风场结构进行了更为细致的研究， 发现在季风前期， 珠峰站上空有两个异常明显的风切变， 一个风切变为冰川风， 影响高度最高可达700 m， 另一个为冰川风上方方向相反的补偿气流， 补偿气流的垂直高度可以达到2000 m左右。王树舟和马耀明（2008）同样在珠峰地区结合无线电探空和风温廓线仪， 分析了夏季季风期的大气边界层风场结构， 发现在15:00（北京时， 下同）以后， 近地层的冰川风现象异常明显； 而受大尺度大气环流的影响， 下午高空1800~2300 m范围内的风速， 随高度先增大后减小， 且多为偏西风和偏东风。可见， 青藏高原地区风速、 风向的分布特征与当地地形和大气环流有密切关系。针对珠峰地区风速风向随季节多变的特点， Sun et al（2017a）利用自动气象站、 风温廓线仪和无线电探空等观测数据， 进一步分析了珠峰地区风速风向变化特征与当地地形和大气环流的关系， 其研究结果表明， 非季风期珠峰地区下午近地层出现的西南强风是因为高空西风急流向下的动量传输引起， 而在季风期， 由于大尺度西风环流北移， 珠峰地区不再受到西风急流控制， 局地地形和南亚季风的作用使得珠峰站在下午出现东南强风（图5）。与此同时， WRF数值模式的模拟结果也显示， 在非季风期， 珠峰站周围近地层出现的强烈西南风是受到高空西风的影响， 而季风期的东南风来自于珠峰东部穿越喜马拉雅山脉南北的河谷（Sun et al， 2017b）。
图5 珠峰站非季风期（a， b）和季风期（c， d）大气边界层内平均风速风向的日变化（引自Sun et al， 2017a）Fig.5 |
近年来青藏高原大气边界层观测研究主要在边界层高度、 温湿度和风场等结构特征等几个方面取得了一些进展， 发现高原北部、 中部和南部地区的边界层高度由于气候特征的不同， 表现出不同的日变化和季节变化规律； 此外， 高原低层大气很容易形成逆湿现象， 比湿随高度增加呈现减小趋势， 并且该现象在干、 湿季均会出现； 青藏高原地形地貌多样， 边界层风场分布特征与当地地形引起的局地环流， 以及大尺度环流的影响有关。对于大气边界层增长研究， 多数关注在高原中西部平坦下垫面， 并且发现了深厚边界层的形成与中上层大气过程紧密相关。而山地大气边界层研究相比于平坦地区更为复杂， 近年来随着高原山地边界层研究的逐渐深入开展， 一些高原高大山地大气边界层的发展机理得到了揭示， 但未来山地边界层更深层次的研究还需要获取更多的高时空分辨率数据来进行支撑。
3.2 水循环观测研究结果
积雪是青藏高原下垫面的重要特征之一， 但是其空间分布极不均匀， 呈现四周多雪而高原腹地少雪的特征， 年平均雪深为0.29 cm， 2月达到峰值（马丽娟和秦大河， 2012）。该地区平均最大雪深为7.7 cm， 多数台站平均最大雪深为2~20 cm（除多等， 2018）。积雪深度变化特征因所选积雪深度台站和观测时段的不同而存在较大的差异， 比如， 韦志刚等（2002）基于高原地区72个气象站点1999年12之前的逐日积雪深度观测资料的分析结果表明， 青藏高原积雪总的来讲呈平缓增长态势； 而王春学和李栋梁（2012）利用台站的积雪观测资料对于青藏高原1958 -2008年最大深度演变规律的分析结果表明， 近50年来高原地区春、 秋季最大雪深在整体上呈现缓慢减少的趋势， 而冬季的最大雪深则呈现增加的趋势； 除多等（2018）基于1981 -2010年地面雪深观测资料的分析则表明高原春季平均最大雪深下降趋势非常显著， 而秋、 冬季平均最大雪深减少趋势不明显。
受高原复杂气候和地理特征的共同影响， 高原地区降雪量分布特征和变化具有显著的空间异质性， 冬季降雪总体上呈现东部和南部多、 西北部和雅鲁藏布江中断少雪的分布特征（蒋文轩等， 2016）。同时， 基于气象台站1961 -2013年间的观测资料分析发现， 虽然该时期内降水量以0.6 mm·a-1的速率显著增加， 但是降雪量与降雨量之比呈现显著减少的趋势（-0.5%·a-1）（Wang et al， 2016）， 并且， 高原站点降雪量的年代际变化结果表明， 1961 -1990年和1971 -2000年降雪量表现为增加趋势， 而1981 -2010以及1991 -2014年的降雪量略有减少（Deng et al， 2017）。针对站点尺度乃至青藏高原及周边地区的云及降雨量的日变化、 季节变化、 总量、 频率分布等特征， 科研人员进一步通过青藏高原地气相互作用过程的观测资料、 降雨雷达资料以及卫星遥感资料进行了分析。徐祥德和陈联寿（2006）的综述文章表明： 高原对流活动频发的区域位于高原中部， 主要发生在夏季， 而对流活动的发生往往伴随着短时降雨， 并与局地加热有密切关系。以那曲地区为例， 其对流活动显示出很强的日变化规律， 午后强烈的地表加热促进了局地对流发展， 17:00 -18:00达到最强， 入夜后开始持续减弱， 上午对流活动较少。另外， 高原云的垂直分布具有不连续性， 5 km高度产生云的频次最低； 而从低海拔区域到青藏高原， 平均云顶高度和云底高度呈现出增高的趋势。杨梅学等（1999）基于1998年青藏高原唐古拉山北坡的D105站和南坡的WADD站夏季风期间（5 -9月）的降水资料发现， 两地夏季风降水频率较高， WADD站的降水次数比D105站多10次， 并且降水量高48.8%； 这两地的夏季风降水存在明显的活跃期和中断期， 其主周期为5天。其对D105站降雨资料的细致分析进一步表明， 6月7日至9月18日， 这104天中接近80%的天数发生降雨， 总降水量为279.2 mm， 每天平均降水量达3.45 mm； 6月7日可认为是该年的夏季风爆发日， 8月份降水量最大， 为121.6 mm， 占观测期间总降水量的43.6%， 夏季风降水在9月初以后已明显减弱； 局地对流云降水不论从降水量还是降水频率上， 对D105站处夏季风降水都有较大的贡献（杨梅学等， 2000）。Shimizu et al（2001）基于TRMM降雨率数据发现高原降雨过程存在明显日变化， 白天主要为对流降雨， 夜晚则以范围区域较大的层状降雨为主。其对层状降雨的个例分析结果显示， 伴随着中尺度辐合过程增强， 降雨量明显增大； 在冷暖空气遭遇的冷锋过程中， 层状降雨的回波顶较低， 中尺度湿空气辐合会对层状降雨的发展和维持起重要作用。冯锦明等（2001）基于多普勒雷达观测和TRMM降雨观测通过分析回波结构， 回波强度和降雨量对比分析了两者对云观测结果的异同。整体而言， TRMM降雨和多普勒雷达观测的回波结构非常相似， 而前者观测的回波强度远高于后者， 两者的系统性偏差达到23 dB， 并且由于两者的观测方式和发射波长不同， 云粒子不同相位和不同方向的散射特性也不同。Liu et al（2002）基于探空资料、 降雨观测和雷达资料研究了季风季节那曲区域对流可利用潜在能量、 抬升凝结高度和降雨的日变化规律， 并分析了其相互关系。那曲区域降雨日变化非常明显， 且最大降雨量发生的时间与对流可利用潜在能量最大值相对应； 大部分时间6~8.5 km的大气层状况处于不稳定状态， 04:00 -08:00低于6 km和高于9 km的强稳定层结抑制了了对流系统的发展； 降雨的日变化与热动力变量（气温和水汽含量）的日变化相关， 夜间底层较高的水汽是降雨发生的关键因素。
青藏高原上孕育着世界上面积最大的高海拔冻土。丁永建等（2000）基于青藏高原冻土水文连续监测， 分析了青藏高原地表冻融过程， 估计了不同深度的最大冻结和融化深度以及年冻结日数， 给出了在宏观尺度上土壤水热状况的时间和空间分布特点以及地形对土壤水热条件的影响作用。受制于高原地区积雪、 土壤有机质、 植被覆盖以及太阳辐射等因素的影响， 该地区土壤冻融过程存在显著的区域差异。杨梅学等（2002）基于GAME-Tibet和CAMP-Tibet试验期间藏北高原不同地点（D66、 TUOTUOHE、 D110、 WADD、 NODA、 AMDO、 MS3608以及MS3637）的土壤温湿度观测资料对这些地区的土壤冻融过程进行了分析， 指出各站点4 cm深处土壤均在10月开始冻结， 并于次年4月开始消融， 但不同地点冻结与消融的开始时间及冻结持续时间也有所差别， 平均冻结时间长达半年左右并且冻结过程有利于土壤维持其水分， 同时土壤冻融过程的快慢和土壤温度的时空分布状况与土壤含水量的多少有关。高原其他站点（如北麓河站、 五道梁站、 唐古拉站以及青藏公路与铁路沿线）的观测资料显示， 由于各个站点地理位置以及局地因素的差异， 冻融过程（如冻结或消融开始以及结束时间、 速率、 类型等）存在很大的差别（赵林等， 2000； Wu and Zhang， 2010； 李韧等， 2012； 胡国杰等， 2014）， 并且在坡面尺度上， 同一区域南、 北坡冻融过程也呈现空间差异性， 具体表现为融化、 冻结初期， 北坡冻结程度均高于南坡（陈瑞等， 2020）。青藏高原多年冻土对于青藏公路和铁路建设是一个必须克服的难题， 冻土的冻胀和融沉对路基的稳定性具有极大的破坏作用。胡泽勇等（2002）基于观测资料和路基参数， 探讨了太阳辐射对青藏铁路路基表面热状况的影响， 分析了青藏铁路试验段北麓河地区近地层能量输送与微气象特征（钱泽雨等， 2005）， 评估了青藏铁路抛石护坡冷却路基的效果（Hu et al， 2004）； 建立了青藏铁路全线路基表面温度和总辐射计算模型（胡泽勇等， 2002）， 为青藏铁路施工建设和运营安全提供了科技支持。
3.3 地表和大气热源观测研究结果
对于青藏高原热力作用的研究始于20世纪50年代， 叶笃正等（1957）和Flohn （1957）分别定量指出青藏高原夏季是热源， 而冬季则为冷源。这使得学者们开始关注于青藏高原地表及大气热源的特征及其影响。大气热源/汇是描述空气柱内热量得失的定量物理方法， 代表了一个地区过去一段时间得到或失去的热量大小（何金海， 2011； Wang et al， 2012）。在定常状况下， 热源（冷源）的空气柱在得到（失去）热量后， 会通过动力作用过程（冷平流的上升冷却及暖平流的下沉增温）来耗散得到（失去）的能量（叶笃正等， 1957）。目前对于大气热源尚无直接观测， 但可通过正算法及倒算法计算获得。其中正算法为分别计算感热加热， 凝结潜热加热以及辐射加热并求和得到整层气柱内的热源结果（朱抱真， 1957； 叶笃正和高由禧， 1979）； 而倒算法是通过使用气象常规资料（如温度、 经向风、 纬向风等）并于基于热量方程从能量平衡来计算大气热源（何金海， 2011）。已有的研究表明， 青藏高原地表及大气热源不仅对亚洲夏季风系统的发展和维持十分重要（Wu and Zhang， 1998）， 同时也对大气环流场有着深远的影响。
青藏高原对大气的加热作用是夏季环流形成和维持以及亚洲季风爆发的重要原因。其中青藏高原由于感热加热所造成的经、 纬向热力差异是导致亚洲夏季风爆发的主要原因； 亚洲夏季风建立区域和时间的差异则与高原感热加热的区域性差异有关， 其中中南半岛和印度半岛的局地加热对于季风爆发前的季风区起预热作用， 当这种作用减弱时， 其与高原感热加热所造成的经纬向热力差异将导致相应阶段季风的爆发， 故它可被用来预测孟湾季风的爆发（张艳和钱永甫， 2002； 段安民等， 2004）。当前期高原主体部分感热加热偏强时， 高原及其东南侧四川盆地、 云贵高原及江淮地区降水在7月明显偏多， 使得该区域成为低空气流和水汽通量的辐合区， 而在高原北侧、 东北侧及西侧降水明显偏少且对应着低空气流和水汽通量辐散区。这种现象也可以用热力适应理论解释： 即前期高原加热异常偏强时， 加热使得高原上空低层大气为气旋式环流， 高层则为反气旋式环流， 即低层气流辐合流入， 高层气流辐散流出； 进一步使得高原中心地带上升运动强， 来自南方的暖湿气流带来了充沛的降水， 而在加热区西侧的偏北干冷气流与辐散下沉相配合使得高原西侧降水较少（段安民等， 2003）。鉴于高原地表感热在亚洲夏季风爆发时起到的重要作用， 倘若青藏高原作为大气热源的热力作用被削弱后， 将会直接导致亚洲季风强度减弱， 这将导致印度洋的水汽很难到达中国内陆， 会造成中国大陆夏季干旱增多（Bao et al， 2010）。
青藏高原对大气的动力和热力作用主要是通过下垫面与大气的相互作用， 并通过湍流方式进行物质和能量交换而实现的（胡隐樵等， 1994； 张强， 2003）。为增进对青藏高原地气相互作用尤其是高原热源作用的定量理解， 20世纪80年代以来中外科学家在青藏高原地区进行了多次气象科学试验和陆面过程试验， 并基于大量的站点观测资料对地表感热与潜热通量的变化特征进行了分析， 结果表明青藏高原地表感热与潜热存在着明显的季节变化特征， 夏季以潜热为主而冬季则以感热为主， 季风前期和季风期内的感热与潜热发生了很大的转变； 并且高原感热通量的日变化特征明显， 白天一般为正值， 感热向上传输（地面加热大气）， 夜间一般为负值， 感热向下传输（大气加热地面）（Ma et al， 2006； Tanaka et al， 2001； 李栋梁等， 2003； 马伟强等， 2005a， 2007； 马耀明等， 2000； 姚济敏等， 2008； 仲雷等， 2007）， 而这些变化与季风活动、 冻融过程及净辐射变化有很紧密的联系。由于在青藏高原地区缺乏有效连贯的高空大气的常规观测， 因此大部分研究利用了再分析资料通过对高原大气热源的分布及变化特征进行了研究（Luo and Yanai， 1984； Ueda et al， 2003）。研究表明夏季青藏高原上空最大加热率位于对流层上部（Luo and Yanai， 1984）。此外， 通过对高原东西部大气热源季节性差异可知在高原西部的对流层在季风爆发前存在深厚的大气热源， 最大加热值（约为每天3 K）位于600~400 hPa大气层 （Ueda et al， 2003）。
与倒算法相比， 正算法分别计算整层辐射加热、 地表感热和大气降水的凝结潜热并求和以计算大气热源， 其相对精度较高（罗小青和徐建军， 2019）。因此部分学者利用站点观测资料通过正算法计算了高原大气热源的变化特征（赵平等， 2018）。结果表明在全球变暖的背景下， 青藏高原大部分地区的地表感热呈现出下降趋势（Duan et al， 2011）， 其减弱趋势约为每10年减少2%（Yang et al， 2003）。在春季高原中东部地区自20世纪80年代中期以来存在着较为明显的感热通量减弱趋势（Wang et al， 2012）， 而这与过去几年间地表风速下降有关（Cui et al， 2015）。在夏季青藏高原地区大气热源的年际变化主要是由高原中东部的凝结潜热所决定， 并且6月高原上大气环流模式与7、 8月的大气环流模式不同（Jiang et al， 2015）。
尽管对青藏高原热力作用的研究已取得较多进展， 青藏高原大气热源计算可能存在着以下问题 （Duan et al， 2014）： （1）青藏高原地区观测站点的分布极其不均匀， 高原大部分站点主要存在于高原中部及东部地区， 在西部地区分布极少。同时， 绝大多数观测站点的海拔均低于5000 m； （2）青藏高原大部分观测站点并没有直接的地表热通量的观测， 因此只能通过正算法计算地表感热。而通过正算法公式所计算的地表感热通量中， 热阻力系数常被视为经验常数而不考虑大气稳定性和热粗糙度； （3）卫星遥感数据中在数据反演在高原复杂地形下会表现出较大的差异； （4）再分析资料中， 模式物理过程中的偏差会导致在绝热加热场产生较为明显的偏差。如李锐等（2017）发现青藏高原ERA40和NCEP大气非绝热加热存在很大的不确定性， 因此基于再分析资料的倒算法可能并不适用于大气热源的年际及气候尺度的分析工作（Yang et al， 2011）。此外， Cui et al（2015）发现同时采用两种卫星资料所计算的大气辐射通量也存在着较为明显的差异， 并且通过三种不同再分析资料计算的青藏高原中东部大气热源也有着较明显的差异， 甚至呈现出相反的分布态势。以上问题的存在导致目前青藏高原地区热源的计算仍旧充满着一些争议。
3.4 陆地蒸散发卫星遥感估算研究
蒸散发是陆地圈、 水圈、 大气圈和生物圈水分和能量交换的主要过程， 也是地球水循环过程中的重要组成部分之一， 受水分和能量等因素（太阳辐射、 风速、 水汽压差和气温等）的影响和控制。蒸散发的强弱及其时空分布与气象因素、 土壤水分、 植被覆盖状况等因素密切相关， 对局地云、 雾、 降水的形成和发展以及其他天气现象的产生具有重要意义。伴随着卫星遥感技术的发展， 陆地蒸散发卫星遥感估算在空间异质性较大（地表辐射、 温度、 土壤水分、 植被以及地表几何结构信息）的区域尺度蒸散发研究中获得了长足的发展， 涌现出了许多估算地表水热通量的遥感模型（Li et al， 2009）。相对于传统一般观测方法而言， 卫星遥感方法具有以下优势： （1）它可以提供连续的大范围空间覆盖数据； （2）在获取大范围的空间信息时其所需花费更少； （3）当人工测量很难实施或不可得的时候， 它对无资料的地区更加适用。卫星遥感方法的引入使得大面积区域蒸散发的模拟和计算以及传统单点蒸散发方法在时空尺度上的扩展得以实现， 并在青藏高原地区获得了广泛的应用。
基于GAME/Tibet和CAMP/Tibet项目那曲中尺度观测网资料和NOAA/AVHRR遥感资料， Ma et al（2002b）提出了一种估算青藏高原地表参数（地表温度、 植被指数、 地表比辐射率、 地表反照率）和能量平衡分量（净辐射通量、 感热通量、 潜热通量和土壤热通量）的“点-面”结合的卫星遥感估算方法， 其结果与观测结果显示出较好的一致性。随后， 不同的学者先后基于NOAA/AVHRR资料、 MODIS资料、 Landsat ETM/TM资料和ASTER资料等开展青藏高原区域地表要素、 蒸发比、 水热通量卫星遥感估算， 并基于青藏高原地气相互作用站点观测资料对遥感估算结果进行评估验证， 其绝对百分比偏差都小于10%， 并且显示出合理的季节变化规律（Jia et al， 2003； Ma et al， 2011， 2012， 2014a， 2014b）。基于近地层观测资料、 大气边界层过程观测和卫星遥感资料， Ma et al（2010） 评估了三种陆气相互作用参数化方案（包括卫星遥感方法、 图像块方法和混合高度法）的水热通量估算结果， 旨在解决青藏高原下垫面的复杂异质性。
伴随着卫星遥感资料的深入应用， 人们对青藏高原水热通量的遥感估算研究也获得了深入的认识和发展。Ma and Su （2011）利用高空间分辨率（30 m）的ASTER资料基于地表能量平衡系统（SEBS）模型开展青藏高原纳木错区域的地表水热通量遥感估算， 估算结果的时间变化与观测较为一致。Chen et al（2013a） 在SEBS模型中引入了一个基于DEM数据计算复杂山区地形条件下的晴空辐射计算方案， 发展了地形增强的地表能量平衡系统模型（TESEBS）， 并采用Landsat-TM和ETM资料开展青藏高原珠峰地区地表通量的卫星遥感模拟研究， 其净辐射通量、 感热通量、 潜热通量和地表热通量随地形变化显示出明显南北坡差异， 并且平均偏差低于23.6 W·m-2。Zou et al（2018）基于Priestley-Taylor模型的方法和用以计算那曲地区无云情况下的10天的地表蒸散发， 研究显示两个模型模拟结果与观测的地表蒸散发结果的相关系数可达0.88和0.82， TESEBS模型显示出更好的模拟效果， 多变量线性回归方法可以提供实际蒸散发的准确估算。并进一步发现， 回归模拟结果采用多层气温、 相对湿度、 净辐射通量、 风速、 降雨和土壤水分用于估算实际蒸散发， 估算结果与观测结果显示出很高的相关性， 其中基于能量的要素（净辐射通量和气温）对蒸散发估算最为重要。Zhong et al（2019）基于静止和极轨卫星重建了青藏高原地表温度的日变化特征， 并采用SEBS模型估算得到了小时尺度10 km空间分辨率的地表水热通量结果（图6）， 净辐射通量、 感热通量、 潜热通量和土壤热通量可显示出地表能量平衡各组分显著的日变化和季节变化规律， 其均方根误差分别为76.6， 60.3， 71.0和37.5 W·m-2， 优于GLDAS通量产品的结果。
图6 青藏高原感热通量（a）和潜热通量（b）日变化的空间分布特征（引自Zhong et al， 2019）Fig.6 |
在卫星遥感方法的发展过程中， 人们也基于卫星遥感资料、 气象再分析资料和模型模拟的方法， 开展青藏高原地表水热通量的空间分布和时间变化研究。Shi and Liang（2014）基于站点观测、 再分析资料和卫星遥感资料得到了青藏高原感热和潜热通量的时空分布规律， 其月平均感热通量和潜热通量的均方根误差为14.3 W·m-2和10.3 W·m-2， 并发现青藏高原感热通量呈现减弱的趋势， 这可能与东亚季风减弱有关。Chen et al（2014）利用青藏高原地面观测资料发展的卫星遥感地表通量参数化方法得到了一套中国大陆区域的高分辨率的地表通量和蒸散发产品， 对比高原和其他地区的感热通量的空间分布， 采用遥感技术得出了高原感热泵的显著加热作用。Peng et al（2016） 对青藏高原6个不同方法得到的ET蒸散发结果进行了交叉对比， 发现6个ET产品都可以准确捕获其季节变化规律， 但研究结果需要降雨、 径流资料对卫星遥感资料进行进一步的评估和对比。Han et al（2017） 将大尺度地形的有效粗糙度方案应用于SEBS模型， 得到了青藏高原地表能量平衡分量2001 -2012年的变化趋势， 发现感热通量整体呈现出降低的趋势而潜热通量呈现出略微升高的趋势。Wang and Ma（2018） 基于观测资料和Noah-MP模型， 分析了五种地表热力学粗糙度长度参数化方案的优劣并发现水热通量结果对热力学粗糙度参数化方案十分敏感， 其模拟了1981 -2010年感热通量结果， 发现感热通量的年间变化在中西部高原比东部高原更大， 感热通量显示显著减弱的趋势（平均每10年减弱2.7 W·m-2）， 并且中西部的减弱趋势比东部趋势明显。Wang et al（2020b） 采用一个简单但有效的方法来表示冰相态变化在广义非线性互补原理中的能量损耗， 研究冻土融化产生的损耗在高原蒸散发估算过程中的影响， 发现其可升冻融过程的蒸散发估算精度达4.6%~106.67%。其得到的空间平均的蒸散发量为每年294.21 mm， 在暖湿区域受净辐射通量影响， 而在冷干区域受降雨量的影响， 冻土融化可以显著增加陆地蒸散发。蒸散发量在1961 -2014年呈现出增大的趋势， 平均每年0.38 mm， 并主要受气温和净辐射的影响。
3.5 地气相互作用数值模拟研究结果
青藏高原地形条件十分复杂， 观测站点相对较少且分布不均匀， 使得区域尺度地气相互作用过程研究存在明显不足。卫星遥感资料虽然可以获得区域尺度地气相互作用过程参数， 但由于受云覆盖的影响， 使得其反演的结果精度仍存在不确定性， 而数值模式以其高时空分辨率模拟配置， 成为研究青藏高原“面”上陆面物理过程研究的重要工具。伴随着陆面过程模式的逐步发展与改进， 越来越多的学者开始利用陆面过程模式研究青藏高原地区的地表能量收支、 水热交换和土壤温湿度分布等（张宇和吕世华， 2002； 陈海山和孙照渤， 2005； 王澄海和师锐， 2007； 罗斯琼等， 2008； Gao et al， 2015； Ma and Ma， 2016； 谢志鹏等， 2017； 李茂善等， 2019； 胡伟等， 2020）， 发现模式模拟的地表温度、 土壤水分、 感热通量和潜热通量的日变化和季节变化规律与观测结果较为一致， 但不同站点不同季节的模拟偏差存在着较大差异。比如王澄海和师锐（2007）发现CoLM模式对青藏高原西部的陆面过程具体较高的模拟能力， 模拟结果表明西部地表能量以感热通量为主， 这与李茂善等（2008）对青藏高原西部感热和潜热通量的模拟分析结果一致， 但模式对冻融期的潜热通量模拟结果存在较大的误差。Yang et al（2009）对比了SiB2（Simple Biosphere Model）、 CoLM（Common Land Model）和Noah在青藏高原的模拟结果， 发现这三种陆面过程模型均对表层土壤水分和地表温度梯度存在低估现象， 使得模拟的净辐射偏高和土壤热通量偏低。李燕等（2012）对CoLM模式中土壤孔隙度、 导水率和土壤分层方案进行了优化调整， 显著改善了CoLM对土壤湿度和潜热通量的模拟性能， 但对土壤温度和潜热通量的改进不太明显。Gao et al（2015）评估了Noah-MP中土壤异质性、 有机质和植被根系参数化方案的相对重要性及其对土壤温湿度和地表能量收支和水循环的影响， 发现改进模式中植被根系的描述可以减小饱和土壤传导度， 由此模拟的季风期感热和潜热通量结果更好。研究进一步发现： CLM在那曲非冻结期具有较高的模拟能力， 积雪覆盖则是CLM冬季模拟效果较差的主要影响因子（谢志鹏等， 2017）。由此可见， 精确的地表参数和土壤参数是数值模型准确模拟地-气间辐射平衡和水热通量交换的关键因素。
另外， 热力学和动力学粗糙度方案在地表能量分配模拟中至关重要。观测结果表明： 热力学粗糙度的日变化极大影响了日间地表温度和湍流通量的变化， 改进热力学粗糙度方案， 可以有效缓解模式对地表温度的低估和感热通量的高估（Yang et al， 2008）。Chen et al（2010）利用改进的热力学粗糙度参数化方案， 显著提高了Noah对干旱半干旱区地表温度和地表能量平衡的模拟精度。杨耀先等（2014）采用一种独立的确定地表动力学粗糙度的方法， 有效提高了CoLM对感热通量的模拟性能。李茂善等（2019） 同样基于独立的确定地表动力学粗糙度的方法， 利用WRF模拟了青藏高原2004 -2013年10年间地表湍流通量的变化特征， 发现青藏高原中部和东南部地区感热通量明显增加， 增加了10~15 W·m-2， 其它地区感热通量表现为弱减小（<5 W·m-2）； 整个青藏高原上的潜热变化较小， 在东部地区表现为弱增加， 其它区域表现为弱减小。然而， 该模型模拟结果与卫星遥感资料估算得到2001—2012年的感热通量减弱和潜热通量增高的趋势结果存在较大差异。另外， 冬春季节青藏高原降雪频繁， 降雪期间地-气能量交换剧烈， 给青藏高原地-气相互作用模拟带来了困难， 因此， 评估数值模式对青藏高原降雪或积雪的模拟性能就显得非常必要。Liu et al（2019） 通过评估多种陆面过程参数化方案在WRF模拟青藏高原强降雪和融雪过程中的性能， 发现WRF耦合CLM对降雪期间气温模拟结果最好， 主要归因于CLM复杂的反照率参数化方案， 而WRF耦合Noah在降雪及融雪过程中表现出显著的冷偏差模拟； 随后基于WRF耦合CLM对青藏高原强降雪过程开展了数值模拟诊断分析（图7）， 为准确模拟复杂地形条件下的极端降雪过程提供了理论参考（Liu et al， 2021）。Zhong et al（2021）利用WRF模式模拟青藏高原夏季的降水过程， 发现耦合了三种陆面过程参数化方案的降水模拟在青藏高原中西部地区呈现降水落区偏大和降水量偏多趋势， 而在高原东南部地区趋势相反。进一步揭示了土壤湿度-能量通量-降水之间的反馈机制是不同陆面过程参数化方案之间出现模拟偏差的主要原因。Xie et al（2018） 评估了CLM中积雪参数化方案对青藏高原地区雪的分布和能量收支的模拟性能， 发现积雪参数化方案考虑雪的累积和融化过程时， 与积雪相关的物理量的模拟结果较好， 是地表能量通量特别是净辐射和感热通量模拟结果较好的有利因素。青藏高原大风极大影响了积雪的空间分布， 在进行青藏高原积雪数值模拟时， 考虑风吹雪过程和合适的模式驱动数据可以显著提高模式对积雪覆盖状况以及地-气相互作用的模拟精度（Xie et al， 2019）。此外， 改进的地形拖曳参数化方案可以提高模式对地面风场的模拟能力， 这是改善青藏高原降雪模拟性能的另一个重要因素（Zhou et al， 2018， 2019）。
图7 强降雪期间天气形势和有利的气象要素配置红色实线为等温线， 蓝色虚线为等比湿线， 黑色箭头为高空急流出口区的次级环流， 黄色虚线为青藏高原边界（引自Liu et al， 2021） |
4 讨论
青藏高原高大的地形状况， 使其直接加热对流层中上层大气， 形成高耸入云的动力和热力扰源， 对青藏高原及周边、 东亚和全球的环流和天气气候变化有重要影响。在数次大规模的青藏高原大气边界层过程观测试验的基础之上， 构建了青藏高原地气相互作用综合观测网络， 较为系统地揭示了高原地区地面辐射平衡和热量平衡各个分量的时空变化特征， 凸显了高原复杂地形和地理分布特征以及高原加热作用对于青藏高原及其周边天气系统的发生、 发展及其结构的重要影响， 加深了青藏高原地气相互作用过程的认识， 促进了非均匀下垫面地气相互作用过程参数化方案以及遥感估算青藏高原关键地表参数算法的发展， 提升了陆面模式以及气候模式对于复杂地表多圈层地气相互作用过程的模拟性能和数值预报能力。虽然目前青藏高原地气相互作用过程的研究已经取得了很大的进展， 但是目前的研究还存在诸多不足， 还有很多研究问题需要进一步开展， 主要从野外观测、 资料分析以及模式发展几个方面来进行讨论。
野外科学试验是地气相互作用过程研究最为重要的手段之一， 地气相互作用过程研究的逐步发展和完善成熟乃至于理论认识上的重大突破也是依赖于观测试验方面的重大发展。尽管在高原地区已经开展了多次外场观测试验， 并且在一些专项项目的支持下初步构建了青藏高原地气相互作用综合观测网络， 但是高原观测站点稀疏的问题仍然没有很好被解决， 特别是高原中、 西部仍然缺乏有效的地面直接观测。虽然卫星遥感反演的大范围和同步观测的特性恰好能够弥补地面站点分布稀疏的不足， 但仍存在遥感观测精度有待进一步完善的实际问题， 并且站点尺度与像元尺度的差异也制约着遥感产品在高原地区的应用。因此， 在青藏高原这样一个研究气候水文生态过程的天然实验室内， 加强高原及其周边观测布局的规划和综合观测系统的建设， 开展关键区多时空、 多手段、 高精度、 多要素的综合观测科学试验至关重要。而双波段闪烁仪， 作为一种能够直接、 准确获取公里尺度平均水热通量的新的观测手段， 将成为水热通量观测的重要仪器以实现将局地尺度以及遥感像元尺度观测相结合， 从而为实现对“高原草甸、 荒漠草原、 高原湿地、 高原农田、 高原林地、 冰川、 雪山以及高原湖泊”等各种子系统与大气之间关键界面上多圈层相互作用同步、 全面、 系统而精细的定量观测助力。然而， 随着现代气象探测新技术、 新方法的不断涌现， 如何将不同时空尺度的地基、 空基和天基观测进行有机的融合， 形成一套更加全面、 准确、 高时空分辨率的地面气象要素、 地表关键参数数据集， 更好地服务于青藏高原复杂地表多圈层地气相互作用过程与气候效应研究， 仍是一个亟待解决的问题。这其中， 在观测数据样本量充足的情况下， 基于数据驱动的机器学习算法的未来发展空间广阔。此外， 目前各单位自建自管的单个站点观测数据在可用性、 可比性、 连续性、 共享性方面普遍存在问题， 制约着数据的充分利用。因此， 野外台站观测还需建立严格的质量控制标准和数据质量评估方案、 规范的仪器维护和标定方法以及完善的数据汇交和共享体系。
其次， 青藏高原地气相互作用过程研究中观测资料的分析还需加强总结和系统的比较， 尤其是针对不同下垫面特征地气相互作用过程差异的分析， 从而更加全面地认识青藏高原这一复杂系统下的地气相互作用特征和规律。另外， 地气相互作用过程关键的非均匀因子在局地尺度、 卫星遥感像元尺度以及模式网格尺度的特征和规律还需进一步通过综合的分析手段深入认识。
在数值模式发展方面， 将地面台站观测的局地参数升尺度到数值模式的网格尺度上的研究目前还相当缺乏。大量来之不易的观测数据以及观测试验结果对于陆面过程参数化发展与完善的贡献十分有限， 这一方面与目前高原地区野外观测数据共享开放度不够有关， 另一方面也是由于以往研究的很多局地参数化关系并没有有效地转化为适用于数值模式的陆面过程参数化方案或卫星遥感反演模式中所需要的参数。因此， 在今后的研究中， 需要探索在获得局地参数的基础上， 将陆面过程局地观测与小尺度平均通量观测、 卫星遥感反演以及数值模拟等相结合的方法。此外， 利用现有的高原野外台站观测资料， 评估国际主流的陆面过程模式对于高原地区地气相互作用过程的模拟， 深入研究目前模式存在的主要问题和根源， 通过完善现有的陆面过程参数化方案以考虑高寒山区独特的自然过程对水热通量模拟的影响， 从而提升数值模式在高原地区的模拟能力， 这也是地面台站观测资料为提升科学认识和科技发展提供支撑的应用示范。