青藏高原土壤湿度-气候相互影响研究进展

土壤湿度作为一个具有“记忆性”的重要气候变量,可以通过改变地表的能量和水分交换,进而影响局地乃至全球的大气环流,因此受到全球气候观测系统计划的重视。近年来青藏高原土壤湿度观测网（站）建设发展迅速,为局地陆气相互作用研究提供了可靠的数据支撑。本文从不同的土壤湿度资料在青藏高原的适用性、高原土壤湿度的时空变化特征及其对气候的影响综述了近年来的国内外研究进展。由于土壤湿度在时空上的高度变异性,现有相关研究大多使用再分析资料、陆面数据同化资料和卫星遥感数据来补充观测资料进行青藏高原土壤湿度与气候的相互影响研究。但模式选择、算法和实验方案的不同,导致青藏高原土壤湿度的补充资料适用性不同,使得前人对高原土壤湿度如何影响中国及全球气候得出不同结论,故相关问题需要进一步讨论,并提出了后期青藏高原土壤湿度研究需要解决的关键问题。     

积雪在El Niño影响东亚夏季气候异常中的作用

本文利用1948-2010年Global Land Data Assimilation System（GLDAS）NOAH陆面模式资料、GPCC月平均降水资料和NCAR/NCEP全球月平均再分析资料，采用滤波、距平合成和线性相关等方法，分析了El Niño成熟位相冬季欧亚大陆积雪异常的分布特征，研究了关键区积雪融化对后期春、夏季土壤湿度、土壤温度以及大气环流与降水的影响，揭示了El Niño事件通过关键区积雪储存其强迫信号并影响东亚夏季气候异常的机制和过程.主要结论如下：El Niño成熟阶段冬季伊朗高原、巴尔喀什湖东北部和青藏高原南麓区域是雪深异常的三个关键区，这些区域的雪深、雪融和土壤湿度有明显的正相关；这三个关键区雪深异常通过春季融雪将冬季El Niño信号传递给春、夏季局地土壤湿度，通过减少感热通量和增加潜热通量对大气环流产生影响；春末夏初伊朗高原土壤湿度异常对东亚夏季气候异常的影响最大，其引起的降水异常与El Niño次年夏季降水异常分布基本一致，春夏季青藏高原南麓和巴尔喀什湖附近土壤湿度也都明显增加，均会对中国华北降水增加有显著正贡献.总之，在利用El Niño事件研究和预测东亚夏季气候异常时，还应考虑关键区雪深异常对El Niño信号的存储和调制作用.     

一种求解贝叶斯模型平均的新方法

贝叶斯模型平均（Bayesian model averaging,BMA）是最近提出的一种用于多模式集合预报的统计方法.进行贝叶斯模型平均需要准确估算模型集合中每个竞争模型的权重与方差,经常采用的方法是期望最大化（Expectation-Maximization,EM）方法与马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）方法,两种方法各有优劣.本文首先对BMA的（对数）似然函数进行改进使之无需BMA权重之和为1的显式约束,并利用一种有限记忆的拟牛顿优化算法（LBFGS-B）对其进行极大化,由此提出了一种求解贝叶斯模型平均的新方法（BMA-BFGS）.采用三个陆面模式进行的土壤湿度多模式数值模拟试验表明：在计算精度方面,BMA-BFGS的精度与MCMC方法几乎一致,优于EM算法;在计算耗时性方面,BMA-BFGS的计算耗时与EM算法相当,远小于MCMC方法.     

基于CCI和MODIS数据的淮河流域地表土壤湿度降尺度方法研究

土壤湿度是控制陆地和大气间水热能量交换的一个关键参数,同时也是陆面生态系统水循环的重要组成部分。本文选用25 km分辨率的CCI(Climate Change Initiative)土壤湿度产品数据,并结合1 km分辨率的MODIS数据,构建微波土壤湿度产品数据降尺度回归算法,获取淮河流域1 km空间分辨率的土壤湿度数据。降尺度后所获取淮河流域1 km空间分辨率的土壤湿度数据总体上提高了25 km空间分辨率的CCI土壤湿度产品数据的精度.     

土壤湿度对卫星辐射率资料直接同化的影响

本研究利用WRF模式及其三维变分同化系统实现了对NOAA-16 AMSU-A微波资料的直接同化,针对2010年6月19日江西地区的一次强降水过程开展模拟与同化试验,并利用中国区域土壤湿度同化系统(CLSMDAS—China Land Soil Moisture Data Assimilation System)输出的土壤湿度值替换NCEP(National Centers for Environmental Prediction)资料中的土壤湿度,研究土壤湿度初值对辐射率资料直接同化中观测场与背景场偏差调整的影响。结果表明:采用CLSMDAS输出土壤湿度初值条件下模拟的亮温值与实际观测值更为接近,经过质量控制和偏差订正后更多的观测资料能够进入到同化系统中,说明改进的土壤湿度初值条件下观测算子的计算值得到正的调整,对低层地表通道的改进效果明显,尤其以50.3 GHz的窗区通道3的结果最为理想;针对此次强降水过程中24 h累积降水分布的模拟结果,CLSMDAS输出土壤湿度初值条件下同化AMSU-A资料,能够较为准确的把握整个雨带的走向、大雨以上级别降水的落区范围、降水中心落区及强度等。说明准确的土壤湿度初值能够改进卫星辐射率资料的同化结果,进而提高数值模式的模拟预报能力。     

华北-华东地区高温热浪与土壤湿度的关系研究

利用观测站点的日最高气温、土壤湿度旬观测资料以及土壤湿度再分析资料等,分析了华北-华东地区高温热浪次数的时空变化特征及其与土壤湿度的关系。结果表明:1960s以及1990-2010年为高温热浪次数的高值期,1970s-1980s为低值期。利用旋转经验正交函数分解得到土壤湿度的3个气候分区,分区内前期(3-5月)和同期(6-7月)的土壤湿度与6、7月份高温热浪次数基本呈负相关关系,并且同期相关性更显著。在华北-华东北部与中部,5月下旬土壤湿度与6月高温热浪次数、6月上、中旬平均土壤湿度与6月高温热浪次数、7月平均土壤湿度与7月高温热浪次数的相关性均显著。     

土壤湿度年际异常对中国春、夏季气候模拟的影响

基于NCAR大气模式CAM3.1模式,设计了有、无土壤湿度年际异常两组试验对中国区域近40a(1961-2000年)气候进行了模拟。从气候态和年际变率的角度,通过分析两组试验的差值场来探讨土壤湿度年际异常对气候模拟的影响,并初步探讨了影响的可能机制。结果表明:模式模拟的温度和降水对土壤湿度的年际异常非常敏感,土壤湿度的年际变化对中国春夏季气候及其年际变率均有显著影响。当不考虑土壤湿度年际异常时,模式模拟的春夏季平均温度、最高温度、最低温度在我国大范围内降低,春夏季降水在东部大部分地区明显减少,西部增加。而模式模拟的春夏季温度、降水年际变率在中国大部分地区减弱。但当考虑土壤湿度的年际变化,则能在一定程度上提高模式对气候年际变率的模拟能力。在进一步分析表明土壤湿度年际异常时,主要通过改变地表能量通量和环流场,对温度、降水产生影响。当不考虑土壤湿度年际异常时,地表净辐射通量减少,地表温度降低,感热通量减少。感热通量差值场的空间变化和温度差值场的空间变化一致,感热通量对温度有一定影响。而潜热通量差值场的空间变化和降水的差值场的空间变化一致,可见降水受地表潜热通量的影响。土壤湿度年际异常引起的环流场的变化也是导致气候变化的原因之一,地表能量和环流场年际变率的改变对春夏季气候年际变率存在一定影响。     

欧亚土壤湿度异常对北半球大气环流的显著影响

用44 a ERA40再分析资料的土壤湿度和大气环流变量场, 研究持续性的欧亚大陆土壤湿度异常对后期北半球大尺度大气环流的反馈作用。首先,运用经验正交函数分解去除ENSO遥相关及趋势影响后,分析了欧亚大陆中高纬度土壤湿度变率主要模态的季节变化特征,及相对应主分量时间序列显示的土壤湿度异常的衰减时间,结果表明土壤湿度异常的主要模态在全年都表现出很好的连续性。其次,对不同季节的连续3个月的月平均土壤湿度和500 hPa高度场进行滞后最大协方差分析,研究欧亚地区中高纬度土壤湿度异常与北半球大气环流异常之间的线性耦合。第一最大协方差模态的结果表明:全年的主导信号是大气强迫土壤湿度的变化,但在冬季和夏季,大气中类似于负位相北极涛动的环流型与之前月份(最长达4个月)土壤湿度的持续变化显著相关。最后,基于土壤湿度变率中心的回归分析也证实了秋季和春季欧亚土壤湿度,特别是北非副热带,欧亚内陆和西伯利亚地区的土壤湿度异常,分别与其后的冬季和夏季的大气环流显著相关。欧亚大陆土壤湿度异常超前大气环流的信号,将有助于改善冬季和夏季北半球季节气候预报能力。     

陆面过程模型中垂直非均匀土壤的水分传输及相变的模拟

土壤湿度在陆气相互作用中的重要性体现在它既能影响陆地和大气之间水循环的速率, 又能改变地表的能量分配。本文针对陆面过程模型中描述土壤湿度变化的方程进行了理论分析, 指出在非均匀土壤和冻土中采用土壤水势梯度描述垂直非均匀土壤水分流动的合理性。基于描述土壤内部水热传输的统一土壤模型, 并利用推广的表征土壤水分特征的Clapp-Hornberger关系式, 研究了非冻结和冻结的土壤湿度对于垂直非均匀土壤的敏感性。结果表明, 由土壤质地决定的土壤水势和导水率对土壤湿度的模拟有重要的影响。具体地, 在决定土壤性质的Clapp-Hornberger关系式中, 与土壤质地有关的饱和水势、饱和导水率以及土壤孔隙大小分布指数B, 对土壤湿度的模拟起到了关键作用。参数B的重要性尤为突出, 它的增加会引起导水率的大大下降, 从而对水分在土壤中的垂直分布产生重要影响。饱和水势的绝对值和参数B的增加会使得土壤水势绝对值增加明显, 使土壤的结冰(融化)过程延迟, 土壤温度因为没有结冰(融化)释放(吸收)的潜热加热(冷却)而持续下降(上升), 因此在冻融时期土壤温度会比观测值振幅偏大。上述结果揭示了考虑土壤垂直非均匀性并采用有效的土壤特性参数对于陆面过程模型的重要性。     

SAL方法改进及其在土壤湿度区域预报效果检验中的应用

对区域土壤湿度预报结果的检验是评价数值模式预报效果、改进预报性能的重要环节.随着技术的发展,数值模式时空分辨率不断提高,然而土壤湿度区域预报检验采用的仍多为平均值或均方根误差等强度检验方法,不易完整和准确地了解模式的预报性能.SAL方法是针对降水预报设计的基于对象的区域检验方法,本文在SAL方法基础上,提出了一种可进行土壤湿度区域检验的新方法(SAL-DN).理想试验和真实试验均表明:SAL-DN方法能够从结构、强度和位置这三个方面检验土壤湿度区域预报和实测存在的差异,且检验结果较符合实际情况.此外,相比SAL方法,SAL-DN方法能够检验土壤湿度、气温等具有双类(高、低值)中心的物理量,有着广泛的应用前景.