诺亚-WRF陆气中尺度模式适用于半干旱环境中的新的地表水文：评估在Dantiandou古里（尼日尔）

摘要

陆 - 气反馈，这是在萨赫勒地区尤为重要的西非季风（WAM）期间，部分地取决于大范围的链接到地表水文和植被的异质性的过程。这项研究的重点是在萨赫勒诺亚-WRF陆 - 气耦合尺度模式中一个新的地表水文学的评价。这种新的水文使用的地形信息，使用绿色Ampt模型近似霍顿径流和地表不均匀性明确地考虑了邓恩径流。诺亚-WRF的以前版本和新版本对位于该Dantiandou古里（尼日尔）独特的观测数据集进行比较。此数据集包括致密雨量计网络，从表面MSG / SEVIRI数据，表层土壤水分测绘估计温度基于ASAR / ENVISAT C波段雷达数据，并且在表面大气和陆地表面能量预算变量的现场观测。一般来说，WAM合理诺亚-WRF转载即使一些限制出现在整个模拟和观测之间的比较。使用新的水文当模型结果的明显改善也被发现。这一事实似乎强调对诺亚-WRF在萨赫勒模拟WAM地表水文过程的表现的相对重要性。

1.介绍

萨赫勒地区一直受到因为强调对气候和环境条件的水文循环的脆弱性六十年代后期显著干旱。这些干旱涉及对水资源以及对萨赫勒地区的人口至关重要的影响。严重的气候条件，大土地覆盖异质性（植被和土壤）和可用于处理的校准数据的量差：尽管如此，气候或环境变化的水文响应由地面系统的复杂性变得复杂。相反地​​，水文循环的大陆部分，似乎对西非季风（WAM）的影响。该WAM在夏季发生，通常在六月至九月。一个的关键工序是降雨划分成径流，渗透，土壤蓄水，和蒸散。由于查尼[的开创性研究1]指出使用大气环流模式（AGCM）上的模拟降水萨赫勒表面反射率的影响，某些观测和数值研究显示，在WAM陆气反馈可以是在宽范围的空间重要和时间尺度[2-五]。例如，杜维尔[4]已经指出，尽管海面温度的影响显著，全球土壤水分可能对降雨量的变化在西非的影响。科斯特等。[五]已经表明，土壤湿度和降水异常之间的强耦合可能存在超过该区域。

地表对WAM的影响取决于与地表水文和植被非均匀性相关的一系列过程。这一事实导致有必要开发土地表面-大气耦合模型，以便更好地了解土地表面对WAM动力学的作用，以便更好地预测其变化。另一方面，对季节性气候异常和全球变暖的水文影响进行现实的模拟，在不久的将来对水资源、生态和人类活动将是至关重要的。在此背景下，许多工作正在进行中，以改善在数值陆地-地面-大气耦合模型中大陆水文循环的表示。与较粗的AGCMs相比，使用高分辨率中尺度模型具有显著的优势。在这些模型中，地表通常由地表模型(LSMs)表示，其中包含多个表示参数体育与植被、土壤和雪有关的物理过程。今天，LSMs还被用来模拟控制不同大陆淡水水库演变的主要机制，包括每天的气候变化时间表。

在本研究中，天气研究和预报（WRF）模型被用于在陆地表面经由诺亚LSM [模拟6]。WRF (http://wrf-model.org/index.php）为同时服务于业务预报和大气研究下一代mesocale数值天气预报系统。这部分是由美国国家大气研究中心（NCAR）开发，目前在国家环境预报中心（NCEP）操作使用。这项研究的目的是分析诺亚-WRF模式在萨赫勒利用最近引入诺亚LSM [新陆面水文水文应用性能7]。在新版本中，分格水文计划(SGH) [8]表示一套完整的水文参数化，不需要进行流域尺度的标定。Noah-SGH解释了入渗过剩机制，即所谓的霍顿径流和饱和机制，即所谓的邓恩径流，以及地表性质的非均匀性。值得注意的是，Noah-SGH已经在从区域到全球范围的离线模式下进行了评估，这使得模型的性能有了显著的提高，特别是对于模拟真实的河流排放[7]。

在萨赫勒地区进行了两项实验，以比较诺亚-生长激素和前诺亚版本的WRF。用丹田头科里中质体(Dantiandou Kori mesosite) (2500 )在尼日尔的AMMA-Catch天文台工作。该研究区域位于尼日尔西南部，那里有一个密集的雨量计网络。为了评估该模型，卫星还可以估算地表温度和土壤湿度原位一些表面的大气通量和地表参数的测量。该模型和新的地表水文学进行了简要的描述节2。实验设计如图所示3。将其结果示于第4讨论和主要结论在章节中给出五和6， 分别。

2.模型说明

2.1。Noah-WRF模型

高级研究WRF模型(ARW, 2.2版)是一种非流体静力模型，在本研究中使用28 sigma垂直水平。微体育SICS由复杂的Lin等表示。[9方案，包括冰，雪，霰过程。利用快速辐射传输模型(RRTM)对长波辐射进行了模拟，该模型考虑了痕量气体和微粒子体育SICS种[10]而Dudhia [11]方案用于表示短波辐射。行星边界层（PBL）是利用香港和泛[计算12]方案，该方案考虑到一个反梯度通量热和湿气，并且其中PBL高度从一个临界体积Richardson数来确定。最后，对流被参数与凯因-弗里奇积云方案[13]，由Gilliland和Rowe推荐[14]。

Noah是一个相对简单的LSM，下面的描述对应于控制版本(细胞毒性t淋巴细胞）这项研究。It has a multilayer soil hydrology using four soil layers with a top-layer thickness of 10 cm and a uniform total soil depth of 2 m. It solves explicitly vertical soil water transport using the diffusive form of Richards’ equation [6，15还有布鲁克和科里[16]各层土壤水电导率、基质电位与土壤含水量之间的幂函数关系。计算入渗率为地表径流与穿透率之差，穿透率为未被冠层截留的降雨、截留水库的滴水和融雪量之和。地表径流采用简单水量平衡(SWB)方案计算[17这种方案已用于两储层水文模型典型地校准大型流域先前开发的。SWB是占降水和土壤水分的空间变异一个储水式平衡方案。这取决于总土壤水分，对基于该PILPS-2（C）指定的两个常量实验过北地区[18]。如前所述陈和Dudhia [6]，应该需要进一步的工作来校准在不同的沉淀气候学和陆地表面状态，其表示用于在特定区域如萨赫勒水文应用一个显著限制各区域SWB方案的参数。

2.2。介绍诺亚 - SGH回顾

诺亚的新版本（名为体育）测试本研究中对应于诺亚-SGH通常在区域和全球范围内使用。更多细节可以在Decharme等人发现。[8]和Decharme [7]。首先，垂直水文进行了改进相比，细胞毒性t淋巴细胞。在诺亚，裸露的土壤蒸发，，计算如下[15]: 哪里为潜在蒸发，地表相对湿度，植被的绿化率，第一层的土壤水分，土壤孔隙度一个干土壤水分阈值(在本研究中等于0.002)结束。为了更正确地表示对土壤水分的影响，从这个简单的功率制剂到余弦表达已被改变的建议Mahfouf和努瓦扬[19]:

在addition, to account for the larger soil moisture gradient near the surface, seven soil layers are used instead of four in which the 10 cm original top layer is replaced by three fine layers (1 cm, 3 cm, and 6 cm) while the three other deeper layers are replaced by four new layers. The thicknesses of each layer depend on total soil depth computed for each vegetation type (from 2 m for grassland, cropland, shrubland, or savana to 5 m for Evergreen Forest). An exponential profile with soil depth of the saturated hydraulic conductivity,，假定在土柱内。此配置文件仅依赖于两个参数，这两个参数表示轮廓和深度哪里达到所谓的“压缩价值”。“第一个参数与土壤性质有关[8，式(11)]，第二个设为根深。这个参数允许增加(高)），或减少（低)，在地表附近或更深层的土壤水分输送，与以前的表现与均匀土壤。敏感性测试和关于这种方法的详细讨论可以在Decharme等人的文章中找到。[8]。最后，简单的蒸气扩散方案已被引入到重现的气相向上土壤水分传输，可以是在干旱或半干旱地区[重要20]。

其次，考虑了霍顿径流和邓恩径流，以及地表性质的非均质性。土地覆盖和土壤深度的非均匀性采用平铺法表示，其中每个网格单元被划分为一系列的子网格斑块。这种方法的优点是用特定的属性显式地表示非常不同的表面类型。每个子网块垂直地延伸到整个土壤-植被-雪柱。使用每个瓦片的相对网格单元部分覆盖率来确定水和能量预算的网格盒平均值。

Dunne径流是通过TOPMODEL方法计算的，该方法试图结合河道网络拓扑的重要分布效应和径流生成的动态贡献区域[21]。这种形式主义考虑到地形异质性明确使用地形指数的空间分布，（M），在如下定义的每个网格单元： 哪里（m）为每一个局部像素的轮廓的单元中的流域面积，一世,是近似于本地水力梯度局部表面斜率。如果像素具有大的流域面积和低的局部斜率，其地形指数将是大的，因此，它能够是饱和的将是高的。然后，这种地形指数可以与当地的缺水[22]，以及使用所述地形指数的空间分布在所述栅格单元，饱和馏分，，反比于网格单元平均缺陷，可以被定义。更多细节可以在Decharme等人发现。[8]和Decharme [23]。邓恩径流， ，因此简单地给出哪里为穿透率。请注意，在SGH方案中使用的TOPMODEL方法中，所有参数都完全依赖于土壤性质[7，8]。因此，与SWB方案相比，这种方法不需要任何校准，这是水文应用的一个显著优势。注意，Dantiandou Kori上空采用高分辨率(40米)数字高程模型，推导地形指数。

最后，霍顿径流使用最大渗透能力函数来计算， [7]。根据Abramopoulos等人，最大入渗率由Green-Ampt模型近似给出。[24]和Entekhabi和伊格尔森[25]: 哪里 是水的密度，表面饱和水力传导率，(m)饱和土壤水势或入气势，Δz (m) the soil thickness of 10 cm, and土壤水分保留曲线的无量纲斜率16，26]。同时,表示前10厘米的平均土壤湿度。第一个使用10厘米而不是很好第一层以防止这第一层饱和的激烈的能力在一个下雨的事件无论模型水平空间尺度(公里的中尺度更粗分辨率在地区或全球范围内)。根据这种形式，地表径流， ，被计算为如下：

3.实验设计

3.1。实验

诺亚-WRF模式是在西部非洲的一部分实现，它配置在双向模式三个嵌套网格（图1)。最大的网格（网格1）占地面积2.10⁶ ，第二格(2格)48600第三个(网格3)表示评价域为丹田头科里，面积2430。每个网格的空间分辨率和时间分辨率定义如下:(我)grid 1: 45 km grid-scale resolution with a 225-second time step,(2)grid 2: 9 km grid-scale resolution with a 45-second time step,（ⅲ）网格3(评价域):3 km网格尺度分辨率，15秒时间步长。

同样的大气和地表体育每个领域都使用了sics。注意，即使在3公里分辨率，Kain-Fritsch对流参数化也被激活。初步试验表明，即使在这种尺度下，该模型也没有解决明显的对流问题。这两个粗糙域(网格1和网格2)的目的是将天气尺度的背景流降至适合最细网格的边界条件。此外，他们将模型的横向边界条件推到离感兴趣区域(网格3)更大的距离。

大尺度横向边界条件(压力、风、温度和湿度)由NCEP最终分析(FNL, ds083.2)提供，时间跨度超过两年(2004年7月至2006年12月)，时间步长为6小时，分辨率为1°。采用NCEP FNL 2004年7月1日的土壤温度和土壤湿度初始条件，并以2005 - 2006年为评价阶段，进行了以下两个模拟:(我)细胞毒性t淋巴细胞：使用控制实验诺亚-WRF前版本，(2)体育：本实验使用新的土地表面水文（诺亚-SGH）进行。

陆地表面特性在使用WRF默认美国地质调查局（USGS）的数据指定。在grids 1 and 2, these data are given at a 2 arc minute (30弧秒分辨率(在3号网格中使用1km)。每个网格单元的绿色植被分量由NCEP FNL数据在1°分辨率下提供。这些数据在grid cell area 1中从北部的1%到南部的80%不等，在grid 2中从1%到11%不等，在grid 3中从1%到2.6%不等。在感兴趣的区域(网格3)，土壤参数在空间上是均匀的，对应于砂壤土。植被参数主要与草原有关，即使存在少量农田和灌木地，也较少与草原有关。相关叶面积指数(LAI)是时不变的(草原和农田为3.22，灌木地为3.02，热带稀树草原为1.38)，对萨赫勒地区来说显然不现实[27]。最后，在网格1和网格2中，使用HYDRO1K数据集(http://edcdaac.usgs.gov/gtopo30/hydro/)，而在研究区域(网格3)上，则使用40米分辨率的更精细的数字高程模型来导出这些指标[28]。

3.2。评估数据集

Dantiandou科里（网格3）靠近尼亚美和HAPEX-萨赫勒的平方度的中心（2-3°E，13-14°N）[29]。在这一地区，模拟是根据尼日尔AMMA-Catch雨量计网络进行评估的[三十，31]法国研究所德RECHERCHE的倾吐leDéveloppement公司（IRD）。超过13个站可在超过研究区需要5分钟时间步长。这些降雨量使用的是简单的重心插值方法的空间分布。由沉淀等于由所考虑的网格单元和各计之间的距离的倒数进行加权三个最接近计的平均降雨量达到每个域网格单元。这种方法的优点，以较少的平滑极端多雨事件不是简单的克里格插值[32]。

另外，模拟的表面温度进行比较，以遥感气象卫星第二代/旋压增强的可见光和红外成像仪（MSG / SEVIRI），其中表面温度使用拆分窗口算法占陆地表面发射率的估计数据，大气中的水蒸气和卫星视角[33]。地表温度（LST）产品是由欧洲气象卫星应用组织/ SAF土地经由POSTEL地表主位中心（提供http://postel.mediasfrance.org/)。注意，产品只有在晴空条件是可用的，一个小波变换的滤波已经被应用到消除混浊数据[27]。的dataset covers the time period from July 2005 to December 2006 at 3 km resolution with a 15 mn time step.

利用ASAR/ENVISAT c波段雷达仪器获得的地表土壤水分估算值对模拟结果进行了评估。土壤水分数据以高分辨率(12.5 m)提供，仅适用于裸地或低密度植被的田地，使用低入射角雷达数据(ISI配置)。之间的比较原位测量和这些数据已经显示出非常好的结果。更多细节可以在Zribi等人的文章中找到。[34]。2005年2月17日至9月15日，丹田头科里共绘制了13幅土壤水分图。ASAR数据已被聚合到3公里分辨率，不到30%的数据不可用的网格单元已被屏蔽。

最后，对WRF结果进行了比较原位测量地面大气变量(长波和短波辐射、2米空气温度、相对湿度、风速和降水)和地面能量通量(地面净辐射、地面、潜热和感热通量)。这些测量数据是在Fakara流域的Wankama站获得的(2.6°E,13.6°N;3 ）35，36]。两个/flux stations, distant by approximately 1 km and corresponding to a fallow and a millet sites, have been settled to characterize the heat, evapotranspiration, and carbon dioxide fluxes [37]。的se sets of observations were acquired starting from 16 June 2005 and ending on 31 December 2006 at a 30 minute time step. The two stations are 1 km distant and the measured fluxes are very close. Consequently, for this study the two stations have been averaged in order to direCTLy将每个观察到的变量与相应的WRF网格单元结果进行比较。注意，由于WRF模拟的风速为10 m，所以观测到的风速在7,8 m时，根据经典的对数风廓线假设外推到10 m。

4.结果

4.1。评价在Diantandou古里

数字2比较域（网格3）平均模拟和观察到的沉淀。在两个实验中，诺亚-WRF通常模拟更沉淀比在观察，特别是在2006年（图图2（a）)。这种高估通常出现在萨赫勒地区的中尺度模式中[38，39]。数字图2（b）显示日的降水量比模拟但不能观测到年降水量：

哪里和为每日模拟观测降水。结果表明，这种模拟但未观测到的降水量是很重要的，特别是在WAM季节(6月至9月)。整个试验期间模拟的降水只有一半与观测值吻合。这一发现主要解释了较大的均方根误差(RMSE和较差的相关性([R)的日时间序列，如图所示图2（c）。必须强调的是，像WRF这样的区域气候模型不太可能获得一个季节或更长时间内降水事件的确切时间。此外，该模型显示出一种趋势，即在WAM期间模拟一些极端的日常下雨事件(图2)图2（c）)。另一方面，WAM时期的合理复制是因为只有沉淀的2.2％的所观察到的后季风模拟（图图2（b）)，主要在2006年(图)图2（c）)。图中的月平均值图2（c）指出Noah-WRF总体上低估了季风季节开始时的降水量，而季末与2005年和2006年相比差异更大。在2005年，季节长度被低估，特别是在9月，而在2006年，一个强烈的雨季是模拟在10月初，大约10天后的最后一个观察事件。

对比体育实验细胞毒性t淋巴细胞,图2表明年偏倚和年降水量模拟而未观测到(52% in细胞毒性t淋巴细胞和45%体育），被减少。体育模拟WAM期间也不太严重，每天下雨事件。除了在图中给出的统计数据图2（c）,图3呈现在日常Dantiandou科里的空间分布RMSE以及每个模拟的相关性。模拟降水与实测降水的对比证实了日降水量的变异性体育也相对提高。

数字4比较每月的模拟表面温度和MSG / SEVIRI估计2005- 2006年。这表明，表面温度通常通过诺亚-WRF高估。这种偏见在2006年比2005年更为明显特别是在WAM季节。除了这种偏差，3小时RMSE和效率(Eff）40确认Noah-WRF捕捉到了地表温度的季节变化和日变化周期。此外，这些数据还指出，偏见的影响并不那么重要体育比在细胞毒性t淋巴细胞且表面温度动力学得到改善。

将模拟的前10厘米土壤湿度与ASAR 2005年获得的整个丹田头古里地区的估计数进行了比较。区域平均偏差如图所示五对于每个ASAR图像。在旱季(二月和三月)，体育显示与ASAR表层土壤水分，同时具有良好的一致性细胞毒性t淋巴细胞出现过湿。在WAM，即使体育高估ASAR的估计，它显示的结果明显好于细胞毒性t淋巴细胞。

最后，之间的水预算的比较细胞毒性t淋巴细胞和体育（数字6(一))表明蒸散发与径流降水分配存在显著差异。在体育，总蒸散发(沉淀的61％）比径流更重要（17％），而这个分区被更多的平衡细胞毒性t淋巴细胞（38％，39％）。数字图6（b）还指出，总蒸散量是更重要体育比在细胞毒性t淋巴细胞在WAM中。超过半干旱环境下，蒸散表示降雨量的主要成分，因为它也通过SAUX-PICART等发现。[27]，以脱机模式在同一域中应用SEtHyS_Savannah模型。蒸发蒸腾量的增加细胞毒性t淋巴细胞至体育是由于裸露土壤蒸发量的增加，更多地与土壤的引入有关吗比在表面的相对湿度的变化曲线，H_ü。与均匀剖面相比，饱和水导率随土壤深度的指数分布确实有利于入渗和蒸散发，有助于减少地表径流。如Decharme等人所示[8的增加从生根深度到表面(相关联)细胞毒性t淋巴细胞）有利于向上水通量的表面上，然后裸土蒸发。另一个发现被链接到地表径流的表示。在细胞毒性t淋巴细胞，在雨季，SWB方案总是允许地表径流考虑土壤湿度条件，但它忽略了土地表面特征。在体育，使用TOPMODEL方法允许使用模拟土壤水分和地形信息的邓恩径流。在Dantiandou古里，也有高原和山坡[的一些重要领域27邓恩径流从来没有产生过。这一过程也有助于减少模拟地表径流相比细胞毒性t淋巴细胞。

4.2。本地评估对Wankama现场测量

数字7显示的月度对比原位并模拟了万卡玛上空的地面大气变量。所有3小时相关统计数据见表1，除按每日时间尺度计算的降水分值外。模拟的下行短波和长波辐射与似乎突出了模型的一般热偏差的观测相比，似乎明显高估了。这一事实被对2米的气温的高估所证实，而这一高估使气温略有下降体育。请注意，这些偏见是在WAM期间，特别是在2006年的模拟降水Wankama在每个实验表明，雨季比2005年观察到的短，而20天的延迟在开始和结束时，观察到更明显的2006年雨季。此外，每日统计（表1)证实了丹田岛科里的结果:模拟的降水被高估了，即使在丹田岛科里观测到相对的改善，时间变异性也没有得到很好的反映体育。这种改善与大气相对湿度更好的模拟连接。风速在被发现在许多mesocale模型[一个反复出现的弱点每个模拟高估39]。

数字8平均的进行比较观察到10天的和模拟陆地表面能量预算。对于潜热和感热通量，仅在有至少5完全观测天时期被示出。分数，对所有可用3小时的观察计算，列在表2。从逻辑上讲，由于短波和长波辐射以及2 m空气温度下的明显高估，每个实验的地表净辐射和感热通量模拟都很差。相反，潜热通量似乎低估，即使它是更合理的模拟体育比在细胞毒性t淋巴细胞。在2005年9月至10月间，蒸散发被低估的原因是缺乏模拟降水(见图)7)。同样的现象出现在2006年7月，而在WAM结束后(2006年10月)，高估的降水导致模拟的蒸发蒸腾量大于观测值。

5.讨论

Noah-WRF对Wankama的评价原位测量，这仅仅代表了WRF Dantiandou科里的单个网格单元（网格3），可能出现有争议的。然而，它允许一些有趣的分析，对于发现在整个评估域（格子3）的结果。这些结果的组合，似乎表明，模型温暖的偏见存在于模拟。内WRF粉尘和气溶胶的表现不佳，是因为他们对大幅向下短波辐射影响[一个可能的原因41]，然后在西非地区大气辐射预算。在HAPEX - 萨赫勒实验位于在比本研究中相同的域，Goutorbe等。[29指出高水平的气溶胶浓度对正确模拟地表的全球辐射的重要性。其他原因可能与一些缺陷有关，进入Noah-WRF体育SICAL参数化如在土壤热通量的低估（图8)。请注意，这两个版本的诺亚已经被当地规模在由驱动Wankama测量测试原位大气变量。结果还显示，与观测值相比，土壤热通量普遍被低估。在不久的将来，我们将做进一步的研究来改进这方面。

2005年，模拟和观测的年降水量非常接近，而模拟的表层土壤湿度与ASAR估算值的比较表明，模型在WAM过程中较为湿润。如图所示6(一)，这一结果似乎与每个实验中发现的显著的土壤蓄水量相一致。除了ASAR数据的不确定性外，这种土壤水分高估的部分原因可能是在与Wankama的比较中发现的对总蒸散发的低估原位测量。数字6(一)显示，植被蒸散在所有模拟与从SAUX-PICART等离线结果出现特别小的。[27]获得在同一Dantiandou古里。主要原因是电网3.这句话指出，在这项研究中所用的土地覆盖图肯定是不现实的了Dantiandou科里在那里小米和冬闲田主宰，而不是草原和稀树草原由NCEP FNL数据给出的小绿色植被覆盖度。这一事实强调了执行敏感实验植被性质的需要。使用其他数据库或遥感数据可能是非常有用的，以实现这一目标。例如，SPOT / HRV图像[27或者MODIS的数据可以用来获得更真实的土地覆盖图和生物量动态，这可以帮助定义所有的植被属性以及空间和时间的变化。这句话适用于任何区域气候模型的工作。使用静态的、气候的植被特性是许多气候应用的一个弱点。最后，不同植被类型在模拟中的分布较差，再加上地表反照率的代表性较差，也会对模型的偏暖产生影响。

尽管存在这些局限性，但新的地表水文模型在降水、2 m气温、相对湿度、总蒸散发、地表土壤水分、地表温度等方面的结果都相对较好。这些结果证实了地表水文过程的表征可以影响用陆-气耦合中尺度模式模拟的地表通量和状态变量。然而，这个结论必须谨慎对待。即使研究区受到大气侧边界条件模拟的另外两个领域,有助于限制自己的变化,主要是整体实验不同的地表初始条件,如土壤水分和/或不同的气象条件(晴朗的天空和恶劣天气的情况下),将能够证实的真正影响这对萨赫勒地区的地表水文WAM WRF模拟。

中使用的一些参数化的选择体育是公开辩论。这里的土壤分层是更复杂的随土壤深度饱和水力传导率的简单的指数分布可以出现在萨赫勒不现实的。一个更强大的解决方案将是一个分层的土壤，以取代前均匀质构[42]。然而，对于建模的主要制约因素是土壤质地垂直分布在西非知之甚少。另外，表面结皮效果，这可导致显著降低表面的饱和水力传导率和然后增加霍顿径流的，未示。众所周知的是霍顿径流是这些地区的主要过程，而在体育它代表只有40％的总模拟地表径流（邓恩霍顿）。使用的“表面硬壳饱和水力传导率”来代替在(4）应该由霍顿机构有利于到邓恩径流有损改善此功能[43]。因此，TOPMODEL方法的使用也存在争议，因为它肯定更多地是决定地表径流成因的土壤特性的空间异质性，如饱和水电导率，而不是地形的亚网格分布。

6.结论

这项研究的重点是新的地表水文转换成用于在萨赫勒水文应用耦合诺亚-WRF mesocale模型的评价。A comparison between the previous version of the Noah land surface model and the new version are presented at high resolution (3 km) over Dantiandou Kori against a dense rain gauge network, satellite estimates of surface temperature and soil moisture, and原位大气强迫和陆地地表水和能量变量的观测。

一般来说，即使在模拟和观察之间的比较过程中出现了一些限制，WAM仍然可以被模型合理地复制。模拟的降水通常被高估了，尤其是一些极端的降雨事件。然而，该模型对WAM周期的模拟效果较好。观测结果指出，2006年的降水量比2005年多。该模型也很好地再现了这一发现，但也发现了一种温暖偏差。然后，它通过高估向下的短波辐射，从而增加净辐射、表面温度和感热通量，特别是在WAM期间，影响了表面能量收支。因此，必须纠正这一偏差，以利用WRF改进萨赫勒地区的模拟WAM。在不久的将来，应利用另一种考虑尘埃和气溶胶并改善土壤热通量表示的辐射方案进行进一步的研究。

在这项研究中是贫乏植被数据库强调需要开发使用，例如，遥感产品性能植被替代地图。此功能可能是最为重要的，以便量化在萨赫勒WAM动态植被的作用，执行尺度耦合研究。此外，陆面水文可以通过添加一个“土壤表面结皮”的表示，以及占土壤特性的不均匀性，主要控制表面径流产量比萨赫勒得到改善。

尽管有这些局限性，但将前者与新陆地表面水文学与WRF的比较表明，Noah-SGH在模型性能方面有一些相对的改进。这个新版本的Noah-WRF，在一些额外改进的条件下，代表了在萨赫勒地区的陆地-大气耦合实验中进行中尺度水文研究的一个有趣的工具。

致谢

笔者想感谢那些参与了AMMA-CATCH实验的发展，特别是研究所倒拉RECHERCHE等乐发展署（IRD）在许多法国的所有同事和非洲实验室。根据法国的倡议，AMMA是由一个国际科学小组建立，目前由大量的机构，尤其是来自法国，英国，美国和非洲的资助。这也是从欧共体第六框架研究计划的重大财政贡献的受益者。科学协调和资金的详细信息可在AMMA国际网站http://www.amma-international.org/。感谢能够获得来自艾玛-尼日尔降雨网络的数据。法国ECCO-PNRH项目“Eau et Vegetation au Niger”项目的部分支持也得到肯定。感谢Mathieu Lelay (CNRM)和其他匿名评论者的建设性意见，以及Arnaud Caubel (LSCE)对WRF模型的计算机支持。MSG-SEVIRI数据由EUMETSAT-Land SAF通过POSTEL地表专题中心(http://postel.mediasfrance.org/），以及ENVISAT-ASAR数据获得由于ESA。

参考文献

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