1 引言

在地球表面, 除海-陆间的热力差异会引起热力环流以外, 陆地下垫面的不同, 例如植被覆盖度, 土壤水分状况等, 也会对陆-气间的水热交换产生不同程度的影响 (陈海山等, 2006)。其中陆-气间的水热交换会进一步与大气边界层过程耦合, 实现自由大气和低层大气间的物质和能量交换, 这使大气边界层对不同尺度的气候变化都会有一定影响 (Shukla and Mintz, 1982; Charney et al, 1977; 王介民, 1999)。

地-气系统相互作用的一个主要方面就是以辐射平衡和地表热量平衡为主的陆-气间能量、物质交换, 其是表征太阳能量经过地球系统转化实现热量和水分循环的主要环节 (王兴等, 2013)。20世纪90年代初中日合作开展的黑河实验 (Heihe river basin Field Experiment), 给出了荒漠地区和绿洲典型地表的辐射平衡特性以及水热收支特性。研究发现, 阴天时, 净辐射和感热都比晴天明显减弱, 向上长波夜间增加, 白天减小 (张强和曹晓彦, 2003)。这些试验的实施, 不仅加深了人们对陆面过程的认识和理解。同时使描述陆-气变化的参数化方案得到了建立和发展。

黄河源位于青藏高原东北部, 区域内分布有高山、盆地、峡谷、草甸、湖泊和冰川, 冻土等地貌 (文军等, 2011; 唐恬等, 2013; 陈渤黎等, 2014)。由于地处高海拔寒冷地区, 黄河源是对气候变化响应最敏感和生态环境最脆弱的地区, 其复杂下垫面条件下能量的收支平衡及对气候的响应, 值得深入研究。

唐恬等 (2013)研究了黄河源鄂陵湖地区不同天气条件下的能量状况, 结果发现不同天气条件下, 辐射分量变化差异显著。晴天、阴天、雨天地表反照率依次递减。降水和云的扰动能够削弱向下短波辐射, 进而导致地表浅层土壤热通量和平均感热通量的峰值小于晴天, 平均潜热通量的峰值大于晴天。程慧燕等 (2008)对黄河源不同植被覆盖度下土壤的温湿状况作了相关研究, 结果表明, 土壤的含水量状况能够影响土壤温度变化的幅度和趋势。土壤湿度小, 土壤温度变化的幅度大; 土壤湿度大, 土壤温度变化的幅度小。根据张强和曹晓彦 (2003)的研究发现, 云和降水的扰动会使背景特征有较大的改变, 也会对辐射的变化有一定影响。陆-气间的水分循环特征和高原地区的能量变化在青藏高原第一次、第二次大气科学试验、“全球能量水循环之亚洲季风青藏高原试验研究”(GEWEX Asia Monsoon Experiment, GAME/Tibet) 和“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) 试验中均作为主要研究内容 (马耀明等, 2014)。研究表明: (1) 在多云的天气下, 青藏高原自西向东出现总辐射、地表净辐射等大于太阳常数的现象十分频繁; (2) 在东亚季风爆发以前, 高原北部、西部的大气以感热加热为主, 感热在边缘沙漠地带的贡献超过70%; (3) 雨季的潜热贡献增加, 感热减弱。高原西部的感热通量与潜热通量对大气的加热作用相当。而高原东部的潜热贡献可达到50%以上, 明显大于感热; (4) 在高原东部, 外来水汽具有十分重要的意义; (5) 近地面能量闭合度不好, 能量闭合度在80%以下。

由于黄河源地区缺乏长时间序列的观测资料, 为了加深对黄河源陆-气间水热交换的研究, 近年来人们多采用数值模拟的方法。陆面模式经过多年发展, 其模拟性能和效果都有了很大程度的提高 (陈渤黎等, 2012)。如张宇和吕世华 (2002)对陆面过程中的辐射传输和湍流输送进行了模拟, 结果表明模式在藏北高原能较好的表征水热交换的变化, 但湍流模拟偏大。赖欣等 (2014)利用CLM4.0(Community Land Model 4.0) 模拟黄河源土壤温湿的时空变化, 结果表明该模式能够较好的模拟土壤温湿的空间分布, 但是总体土壤湿度模拟值偏低。王澄海和师锐 (2007; 2008) 利用CoLM (Common Land Model) 模式模拟结果表明该模式对高原地区的陆面特征模拟较好。根据Farouki et al (1981)提出土壤中矿物质和有机质含量是影响土壤导热率的重要因素, Lawrence and Slater (2008)通过改变矿物质和有机质的权重分配, 使模拟效果有所改善, 但并未严格的验证其适用性。

近年来, 黄河源区的局地地表植被状况发生了改变 (孙卫国等, 2010), 黄河源区的生态环境的急剧恶化及其引起的气候变化等问题, 已经引起了一定关注。由于人类活动和全球气候的变化, 草地退化严重。其中, 玛多的天然草场退化面积已经达到1.61×10⁴km²(廉丽姝等, 2009; 宋翔等, 2009; 薛娴等, 2007)。但是, 由于研究方法和采用模式的不同, 研究结果差异较大。

植被的变化对能量平衡可能会产生一定的影响。因此, 利用观测资料和CLM4.5模拟资料相结合的方法, 分析黄河源区的地表能量平衡状况及植被变化对能量平衡的影响。对于了解掌握黄河源陆-气交换过程及其机理, 有十分重要的作用。同时对改善数值模式在高原及周边地区天气预报和气候预测中的性能起到关键作用。

2 研究区域和资料选取

黄河源位于青藏高原东北部, 区域内分布有盆地、草甸、高山、峡谷、冰川、湖泊、冻土等地貌。曲麻莱县位于黄河源西南部, 玉树州境内北部, 地处青藏高原黄河源区, 县域内平均海拨在4500 m以上, 年平均气温-3.3 ℃, 年平均降水量380~470 mm。麻多乡位于青海省玉树藏族自治州曲麻莱县辖乡, 在县境东北部, 距县府驻地220 km, 面积1300 km²。该地区草地多为高寒草甸型, 主要植被类型为高山嵩草草甸和藏嵩草草甸, 主要优势种有高山嵩草、矮嵩草、藏嵩草等, 主要伴生种有异针茅、西伯利亚蓼。植被结构较简单, 一般为单层结构。所用资料取自中科院麻多黄河源气候与环境变化观测站 (96°22′E, 35°01′N), 位于麻多乡西南, 海拔4313 m, 下垫面植被类型为均一的高寒草甸, 地势平坦, 开阔, 植被覆盖度约60%。

涡动相关观测系统主要为美国Compell公司的CSAT3超声风速仪, 仪器架设高度为2 m, 采样频率为10 Hz, 湍流资料样本取样时间为30 min; 土壤热流的观测采用荷兰Hukseflux公司生产的HFP01(SC) 热通量传感器, 仪器深度为5 cm、20 cm; 土壤湿度的观测采用美国Campbell科学仪器公司生产的CS616传感器, 仪器深度分别为5 cm、10 cm、20 cm和40 cm; 土壤温度的观测采用美国Campbell科学仪器公司的107型热敏温度探头, 仪器深度分别为5 cm、10 cm、20 cm和40 cm; 风温脉动和感热通量的观测采用美国Compell公司CSAT3超声风速仪, 仪器架设高度2.3 m; 潜热通量的观测采用美国Li-cor公司生产的Li7500型CO₂、H₂O气体分析仪, 仪器架设高度2.3 m。在选取数据时, 参考信号强度的数值, 去除信号异常大于5的数据, 其中选取2014年6月8日、10日的数据分别作为典型的多云天和晴天。

3 方法介绍 3.1 模式介绍

公用陆面模式 (Community Land Model, CLM) 是目前世界上发展最完善, 最具有发展潜力的陆面模式之一。CLM4.5包含较完整的水文模型、土壤水热过程、冻土模型和地下水模型, 其是公用地球系统模式 (Community Earth System Model, CESM) 和公用大气模式 (Community Atmosphere Model, CAM) 的陆面模块。模式主要包括:水循环、生物地球物理、动态植被、生物地球化学。对很多陆面模式在高原陆面过程模拟中出现的问题, CLM模式在高原地区的模拟会有怎样的表现值得探讨; 其次, 相较于低版本的CLM4.0模式, CLM4.5模式主要对北极地区低的碳储量, 冠层的光合作用以及冻土进行了相关的修正 (Oleson et al, 2013)。

CLM4.5模式的地表空间不均匀性由嵌套次网格层次体系来表示。CLM4.5所在的每个网格由不同的陆面单元 (landunit)、植被功能类型 (Plant Functional Type, PFT)、数据组成。每个网格可包含不同的陆面单元, 每个陆面单元可包含不同数量的柱体, 每个柱体可包含不同的植被功能类型。

CLM4.5由4个部分组成:生物地球化学过程、生物地球物理过程、动态植被过程和水文过程。其中, 生物地球物理过程在每个次网格单元上进行独立模拟, 相应的诊断变量在每个次网格单元上计算。同一网格中各次网格单元受到的大气强迫作用相同, 并独立计算各下垫面通量, 最后根据不同下垫面类型所占权重作加权平均后反馈给大气。

地表水文过程包括渗透、径流、土壤水、植物叶子截流的水、透冠雨和茎流、雪 (图 1) 等一系列过程。这些和生物地球物理过程直接连接, 同时影响径流、降水和温度。总径流 (表层和次表层排水) 用河道模式汇流到海洋。

动态植被过程包括对扰动响应的群落成分和植被结构的变化以及碳循环三个方面。该动力过程有两个时间尺度:考虑几百年时间上群落的成分和植被结构的变化, 与火或者土地利用等扰动一致; 生物地球物理过程对气候在更长时间 (世纪, 千年) 上的响应。

3.2 大气强迫场资料

试验选取2014年6月1日至8月31日中国科学院西北生态环境资源研究院黄河源气候与环境变化观测站麻多观测场的观测资料作为模式强迫场, 包括时间间隔为30 min的2 m气温、相对湿度、风速、地表气压、降水速率以及向下长短波。模拟时段为2014年6月1日至8月31日。模拟地表向上长, 短波辐射通量、潜热通量、感热通量、土壤热通量和土壤温, 湿度等。

通过2014年6月1日至8月31日麻多向下长短波、相对湿度、气压、空气温度、降水、风速观测数据 (图 2) 可知, 向下短波的大小受到天气状况的影响显著, 振幅较大, 而向下长波辐射整体变化比较稳定。空气中的相对湿度与降水呈现相对应的变化, 麻多地区在6-8月处于雨季, 降水比较多, 降水发生后空气相对湿度明显上升。同时麻多地区处于高海拔地区, 气压稳定在600 hPa左右, 未发生明显的变化。由图 2可知, 麻多地区6-8月风速普遍较大, 平均风速5 m·s^-1, 最大风速达到15 m·s^-1。

4 CLM4.5模式中植被参数变化对水热交换模拟的影响

黄河源地区近地面的水热传输不仅与地形高度有关, 同时还与下垫面的植被状况密切相关。植被变化首先会影响冠层截流, 造成冠层感热和蒸散发的变化; 其次会改变地表反照率, 进而影响能量平衡。因此, 利用CLM4.5对黄河源地区的植被变化进行数值模拟, 希望揭示植被与气候变化的关系, 从而进一步揭示二者变化的规律。

4.1 LAI指数变化对近地面水热传输模拟的影响

重要的植物生物物理过程, 如冠层截留、光合作用、蒸散发等都与叶面积指数 (leaf area index, LAI) 密切相关 (陈洪萍等, 2014)。同时, 叶面积指数会显著影响地表反照率, 进而影响局地气候 (何建军等, 2012)。由于地表植被在长时间范围内会产生变化, 进而影响叶面积指数的变化, 而模式中自带的黄河源区下垫面的叶面积指数, 经过与遥感数据的比较, 二者之间有明显差异。为了更好的模拟湍流通量, 采用卫星观测资料同化模式中的LAI数值。

本文采用的卫星数据为MOD15A2, 其空间分辨率为1 km, 时间分辨率为8天, 空间投影方式为Sinusoidal。MODIS LAI数据利用SG (Savizky-Golay) 滤波器和时空滤波方法进行了处理, 并在充分考虑MODIS LAI质量控制信息的基础上, 降低了由于大气气溶胶、云覆盖等引起的误差, 使LAI总体在空间和时间上变得更加连续, 是一套可在全球尺度上用于陆面和气候模式模拟的改进MODIS LAI数据 (杨晓月等, 2012)。

CLM模型需要的LAI地表参数为月平均值, 故用如下公式提取各月的LAI值:

$ {\rm{LA}}{{\rm{I}}_i} = {\rm{mean}}\left({{\rm{LA}}{{\rm{I}}_{ij}}} \right) , $

(1)

$ {\rm{LA}}{{\rm{I}}_{ij}} = {\rm{LA}}{{\rm{I}}_i} \times {\left({{\rm{PCT\_PFT}}} \right)_{ij }}, $

(2)

式中: LAI_ij为计算得到与CLM相匹配的第i个月第j种PFT的月平均叶面积指数, LAI_i为第i个月的LAI遥感数据, (PCT_PFT)_ij为CLM中对应的第i个月第j种PFT所占的比例, PCT_PFT为某种植被类型在对应网格占的比例。

将麻多地区经纬度设为中心网格点, 取相邻的8个网格点做数据平均, 数值即代表 8天一次的LAI数值, 将1个月的4个LAI值做平均, 作为该月的LAI, 然后将此LAI数值同化进模式中。通过同化前后湍流模拟结果与观测数据相比 (图 3) 可知, CLM模式的LAI指数在经过用MOD15 A2数据同化后, 在麻多地区近地表层辐射的模拟效果有所改善。尤其向上短波和潜热的变化较明显, 其中向上短波的峰值由85 W·m^-2上升至120 W·m^-2, 接近观测值130 W·m^-2; 潜热的峰值由35 W·m^-2上升至77 W·m^-2。但是感热和向上长波的模拟效果仍旧有待改进。

为了了解模式中植被参量变化对模拟结果的影响, 参考杨晓月 (2012)的研究方案, 本研究分别进行了3个试验, 包括一个控制试验和两个敏感性试验: (1) 将替换LAI之后模式的输出数据作为控制试验。(2) 在控制试验的基础上, 将研究区域内的叶面积指数整体减小1.5进行敏感性试验, 研究土壤温湿及辐射变化, 此试验记为敏感性试验1。(3) 将研究区域内的叶面积指数整体增加相同幅度进行敏感性试验, 研究土壤温湿及辐射变化, 记为敏感性试验2。最后分别用两个敏感性试验模拟得到的数值减去控制试验, 土壤剖面的温, 湿度变化如图 4所示。

土壤温湿含量的变化主要受到地表接收的太阳辐射强弱以及植被冠层截流作用的影响。由图 4可知, 当LAI减少时, 6-8月的浅层土壤温度有所上升, 其中10~20 cm增加较明显, 最大增幅4.47 ℃; 与此同时, 各层土壤含水量略有增加, 7月5 cm深处土壤含水量上升较为显著, 增加0.03 m³·m^-3, 因为植被退化会造成植被冠层对降水的截流作用减小。而20~40 cm土壤含水量的增加可能与10~20 cm土壤温度增加导致冻土融化有关。

当LAI指数增加时, 整体土壤温度有所下降。其中7月土壤温度变化显著, 5 cm土壤温度变化幅度最大为-3.08 ℃, 说明植被增加对土壤温度的影响较大。同时, 土壤中的液态含水量明显减少。其中, 8月30~40 cm深度土壤含水量减小了0.02 m³·m^-3。

为了研究LAI变化对辐射产生的影响, 将两个敏感试验的模拟数值分别与控制试验相减, 得到2014年6-8月麻多地区LAI指数变化对辐射模拟效果的影响 (图 5)。由图 5可知, 增加或减少叶面积指数后, 除去感热, 其余辐射通量的模拟呈现完全相反的变化趋势。具体表现为叶面积指数的减少会使向上长, 短波辐射以及感热通量增加, 这是由于叶面积指数减少后地表反照率增大所致。但三者的整体变化幅度不大, 其中向上短波辐射的增幅为1.35 W·m^-2, 向上长波平均增加5.1 W·m^-2, 潜热平均减小8.43 W·m^-2; 反之, 叶面积指数增加会使向上长, 短波减少, 潜热输送增大。其中, 向上长波平均减小3.34 W·m^-2; 向上短波平均减小0.35 W·m^-2; 潜热增加9.1 W·m^-2。通过观察发现, 叶面积指数增加后, 向上长波辐射、感热的变化范围略大于叶面积指数减少时向上长波、感热的变化。

4.2 植被覆盖度变化对辐射通量模拟的影响

为了研究植被覆盖度变化对水热传输模拟效果的影响, 将50%覆盖度的高寒草甸作为控制试验, 分别用裸地 (0%) 和100%植被覆盖的模式模拟值减去控制试验的模拟数值进行分析。通过2014年6-8月麻多地区植被覆盖度变化对水热传输的影响 (图 6) 可知, 在CLM4.5模式中, 植被覆盖度的变化会影响辐射收支通量的模拟。主要表现为:感热和潜热模拟值的变化范围较大, 尤其是裸地与控制试验的潜热模拟差值, 变化范围在-40.7~18.1 W·m^-2之间; 而向上短波主要受地表反照率的影响, 植被覆盖度会直接影响到地表反照率, 其中100%覆盖与控制试验的向上短波差值为6.76 W·m^-2, 裸地与控制试验的差值为7.76 W·m^-2; 裸地与控制试验的向上长波辐射差值为5.34 W·m^-2, 而100%覆盖与控制试验的向上长波差值仅为0.62 W·m^-2, 说明植被覆盖度的增加对于向上长波模拟的影响不大。

5 黄河源近地面辐射收支和能量平衡 5.1 云和降水对辐射收支的影响

以往对青藏高原的研究 (祁永强等, 1996; 马耀明等, 2006), 主要以晴天为主。事实上, 青藏高原的气候条件多变, 其中云和降水对辐射的影响值得探究。根据张强和曹晓彦 (2003)的研究发现, 云和降水的扰动会使背景特征有较大的改变, 也会对辐射的观测结果有一定影响。图 7为青藏高原麻多地区2013年6月8日、10日不同天气条件下的感热、潜热、净辐射和5 cm深处土壤热通量的日变化。其中, 晴天 (图 7a) 的整体变化趋势和多云天 (图 7b) 类似, 并且潜热和净辐射通量均在15:00出现一个谷值。由图 7b可知, 各通量观测值显现明显的日变化, 感热、潜热和净辐射通量的观测值在14:00均达到峰值, 分别为156.75 W·m^-2、247.13 W·m^-2和641.26 W·m^-2。

综上所述, 不同天气形势下, 各辐射通量变化都呈现明显的日变化。其中, 土壤热通量受天气条件的影响最小, 净辐射通量受到天气影响较大。同时, 6月在不同天气条件下麻多的潜热通量均大于感热, 这与马耀明等 (2006)得到的夏季青藏高原的潜热输送大于感热的结论相吻合。

5.2 近地面能量平衡分析

近地面能量平衡是由能量平衡方程来决定的 (岳平等, 2012), 在一个生态系统中, 近地面能量平衡方程表示如下:

$ {R_{\rm{n}}} - G - S - Q = LE + H , $

(3)

式中: H为感热通量; LE为潜热通量; R_n是净辐射; G是土壤热通量; Q为附加能源项的总和; S为植被冠层热储存量。由于在实际观测中Q和S项较小, 因而常被忽略不计。同时, 由于G为土壤热通量, 故在数据处理中通常用观测得到的5 cm土壤热通量层的观测值加上5 cm以上的土壤储热来代替, 总计为G₀。所以青藏高原地区的能量平衡方程可表示为:

$ {R_{\rm{n}}} - {G_0} = H + LE , $

(4)

$ {G_0} = {G_z} + \int_0^z {{C_{v\left(z \right)}}} \frac{{\partial T\left(z \right)}}{{\partial z}}{\rm{d}}z , $

(5)

$ {C_v}\left(z \right) = {C_{{\rm{dry}}}} + {C_{{\rm{liq}}}} \times \theta , $

(6)

式中: C_liq=4.18×10⁶ J·m^-3k^-1, C_dry=0.9×10⁶ J·m^-3k^-1。

同时, 可以利用湍流通量 (H+LE) 与可利用能量 (R_n-G₀) 的比 (R_EB) 来评估地表能量闭合状况, 拟合直线中的斜率为能量平衡程度, 按照经典理论, 当线性回归的截距为零、斜率为1时, 能量闭合的状况较为理想。通常观测到的比值变化范围在80%~90%之间, 但是不同地区略有差异:

$ {R_{{\rm{EB}}}} = \left({H + LE} \right)/\left({{R_{\rm{n}}} - {G_0}} \right) . $

(7)

由2014年暖季麻多不同天气条件下的能量闭合状况 (图 8) 可知, 黄河源地区的能量闭合情况不好, 这是由于在青藏高原黄河源地区, 复杂的下垫面状况会使能量在不同传输过程中出现损耗。由上图可知, 多云天气状况时, 能量闭合情况较差, 闭合度仅为0.6867;晴天时能量闭合度较高, 为0.8673。

土壤-植被-大气之间的能量储存未被充分计入能量平衡中, 这是影响能量平衡的重要因素之一。作为能量平衡的一部分, 土壤能量在地表能量的再分配过程中起着重要作用。土壤热通量是指单位时间、单位面积上的土壤热交换量 (徐自为等, 2013)。由2013年麻多不同深度土壤热通量的平均日变化 (图 9) 可知, 对5 cm深度的土壤热通量来说, 日变化较大, 其变化范围在-15.0~24.3 W·m^-2之间, 其中在16:00土壤热通量达到最大值, 为24.3 W·m^-2。对20 cm深度的土壤热通量来说, 其日变化范围较5 cm深度处较小, 仅从-3 W·m^-2变化至5 W·m^-2。同时, 20 cm深处的土壤热通量出现最高值的时间较5 cm土壤深度滞后约5 h。

土壤热通量的变化不仅与当日的太阳辐射强弱有关, 同时与气温的年变化趋势有关。由图 9中可知, 2013年6-7月土壤热通量在不同深度都达到峰值, 其中这两个月在5 cm深处的平均值为6.25 W·m^-2, 最大值为24.3 W·m^-2; 20 cm深处由于热量在传输过程中的耗散, 整体变化范围较小, 其中6-7月20 cm深处土壤热通量的平均值为3.02 W·m^-2。

6 结论

利用2013-2014年麻多地区的观测资料和2014年6-8月麻多地区的CLM4.5单点模拟数据, 通过研究不同天气条件下的能量传输和植被状况对辐射输送的影响, 得到结论如下:

(1) 植被覆盖度的改变会显著影响感热和潜热通量的变化, 尤其是裸地与50%植被覆盖的潜热差值, 变化范围在-40.7~18.1 W·m^-2之间。植被覆盖度的增减对向上短波的模拟结果完全相反, 具体表现为, 植被覆盖度增加会使向上短波减小, 反之亦然。

(2) 叶面积指数增加会使土壤温度下降, 且变化幅度比LAI减少时大, 5 cm深处土壤温度的降幅最大为3.08 ℃。这说明植被增加对土壤温度的影响较大。同时, 叶面积指数增加会使土壤液态含水量减少。叶面积指数的减少会使向上长, 短波辐射及感热通量增加。反之, 叶面积指数增加会使向上长, 短波减少, 潜热输送增大。

(3) 净辐射通量受到云的影响最大, 变化范围在200~461 W·m^-2之间; 多云天的能量闭合较差, 闭合度仅为0.6867;晴天的能量闭合度较高, 为0.8673。同时, 6月麻多的潜热通量在不同天气条件下均大于感热。

(4) 2013年6-7月的土壤热通量在不同深度都达到峰值, 其中5 cm深处土壤热通量的平均值为6.25 W·m^-2, 最大值为30.34 W·m^-2; 20 cm深处的土壤热通量由于在热量传输过程中的耗散, 整体变化范围较小。

致谢 感谢中国科学院西北生态环境资源研究院中国科学院超级计算兰州分中心对本研究工作的支持。