陆地表面过程的模拟和分析基于诺亚LSM的塔克拉玛干沙漠

文摘

本研究评估了诺亚陆地表面模型性能模拟陆地表面过程在不同天气条件下的塔克拉玛干沙漠腹地。本研究是基于观测数据的塔克拉玛干沙漠气象场实验站在2014年。结果表明地表和大气之间的能量交换过程可以有效地模拟诺亚在漂流沙漠。然而,土壤湿度和潜热通量的影响很差。晴天,土壤温度和热通量明显低估了在夜间和白天高估了。仿真结果在辽宁省的天气非常好。热通量的模拟和净辐射非常符合观察在阴天。雨天,模型可以成功地模拟土壤湿度的日变化,但它具有明显的偏差在净辐射,热通量和土壤热通量。

1。介绍

Land-atmosphere交互的过程考虑交换地表和大气之间物质和能量在地球上,这是受天气和气候变化在不同空间和时间尺度(1]。陆地表面提供了必要的下垫面条件对天气和气候模式2]。有显著不同的陆地表面过程在每一个潜在的表面,因为各自的陆地表面参数(3]。

沙漠是一个特殊的下垫面地表反照率高,含水量低,极低的降水量,稀疏的植被。一般来说,可以忽略其潜热(4]。相反,显热运输的主要形式是土地和大气之间能量交换在沙漠地区5- - - - - -8]。由于他们特殊的陆地表面特性,目前陆地表面的性能模型来模拟沙漠的陆地表面过程是不理想的9]。因此,为了解决这一缺陷的模拟,研究人员获得沙漠的字段数据理解他们的陆地表面参数及其land-atmosphere交互;通过结合观测与模拟,陆地表面参数和参数化方案修改,模型的性能的能量和物质交换过程在沙漠地区提高(10]。

最近,几个观测实验land-atmosphere交互进行了漂流沙漠塔克拉玛干沙漠的腹地。通过结合现场数据与一个共同的陆地表面模型,刘等人。11)和Mamtimin et al。12)揭示了塔克拉玛干沙漠land-atmosphere互动的基本特征。与此同时,观测数据也用来改善陆地表面模型的参数化方案。使用辐射观测数据获得Tazhong站,根据其时间变化特征,刘等人。13)提出了一种单因素确定反照率参数化方案,从而取代了反照率计划投资银行部(公共土地模型),并提高了仿真模型能量流的能力。基于观测数据的速度梯度,发射率,和土壤导热系数,李14CoLM2014]优化默认参数,实现了改进的性能。

研究人员还模拟陆地表面过程的其他中国西北沙漠。由于观测数据获得的Badain Jaran沙漠,郑和刘9计算一些相关的陆地表面过程的关键参数,如表面反照率、发射率、粗糙度、土壤热容量、导热系数和陆地表面模型建立了一个沙漠。其他研究人员也有所改善陆地表面模型的参数和参数化方案,取得了一些改进(15- - - - - -17]。然而,一些研究人员已经表明,辐射预算有差异和不同天气条件下水分交换(14,17),陆地表面过程的模拟在不同天气条件下尚未详细考虑。因此,它是至关重要的综合模拟陆地表面过程在不同的天气条件。

在本文中,我们使用塔克拉玛干沙漠气象观测的数据场实验站2014年(以下称为Tazhong站);反射率和辐射率修正基于观测数据,然后漂流的陆地表面过程由诺亚沙漠进行了分析和模拟;模拟的土壤温度、湿度、能量通量,陆地表面过程分析了四种典型的天气条件对观察。模拟的相似性和偏差的原因与观测数据进行了讨论。

2。数据和模型

2.1。测站和数据

塔克拉玛干沙漠气象场实验站(38°58′N, 83°39′E, 1099.3米,Tazhong站)位于塔克拉玛干沙漠的腹地。地表主要包含移动沙丘。没有植被,气候非常干燥。年平均空气湿度,温度和降水是0.0035公斤·m⁻³12.4°C,分别和29.4毫米。盛行风被东风多年。平均风速2.5 m·s⁻¹,最高最低气温45.6°C和−32.7°C,分别。辽宁省风暴发生59天一年(18]。在车站,一个观察塔建于监控land-atmosphere漂流沙漠的交互。车站gradient-detection系统配置和涡度相关系统和一个观测系统,以确定表面辐射的预算。在这项研究中使用的数据项如表所示1。自动传感器提供的平均值(30分钟间隔)f;每小时观测大气强迫数据包括气温、降水、东部(u)和北部( )风速、大气长波辐射,太阳短波辐射、压力、特定的湿度,多层土壤温度和土壤湿度、土壤热通量、显热、潜热通量。观察仪器、设备上的特定信息的Tazhong站在2014年使用中提供了表1。

2.2。模型介绍

我们使用3.4版本的诺亚模型在这个研究。诺亚是基于俄勒冈州立大学开发的土地(俄勒冈州立大学)模型,它遵循force-restore原则(19]。初始版本的诺亚,土壤分为两层,和土壤温度和土壤含水量计算热扩散和理查德森的方程,分别为(20.]。通过笔者的潜热通量计算公式(21]。陆地表面静态数据是必不可少的诺亚,植被类型来自美国地质调查局(USGS)分类方案,和全球土壤数据集来自世界粮食和农业组织数据库(http://www.fao.org)。计算模块整合生物气候、能源、天棚辐射转移,动量、显热、潜热通量交换,土壤和积雪温度、水文和动态植被。在诺亚,当地大气等因素的影响,植被和积雪在陆地表面过程被认为是全面的。诺亚能够模拟土壤温度、土壤含水量、树冠含水量、雪深,能量通量,向上长波和短波辐射强度(19]。模型已广泛应用于天气/气候模型由美国国家环境预报中心的,它一直伴随着WRF(气象研究和预测)模型和RegCMs(区域气候模型)。通过应用和验证,诺亚一直持续发展。主要改进包括土层被分为四层(0.1,0.3,0.6,和1.0米从上到下),修改树冠电导公式(22),蒸散在裸露的土地和植被物候学(23),和一个新的径流模型24]。此外,热力学参数化方案的粗糙度和明智的表面换热系数层提高了(25]。

诺亚的能源和水量平衡方程可以表示为15] 在哪里R_净净辐射;年代_D和l_D分别是向下短波和长波辐射;T_{香港证监会}是表面温度;σ斯蒂芬玻尔兹曼常数;α和ε分别是反照率和表面发射率;H是显热通量;勒是潜热通量;和土壤热通量。显热通量H可以表示成 在哪里ρ是空气密度,c_p空气的比热是恒定的压力,u风速,θ_空气调整空气绝热温度在一定高度的表面,θ_{香港证监会}是表面温度,C_h是合理的换热系数。

土壤热通量( )可以表示为 在哪里k_T土壤热导率,这是一个函数的土壤含水量(Θ);T₁上层土壤温度;和h₁在顶层土壤深度。干燥的土壤条件,Θ的值非常小,可以忽略不计的大部分时间。k_T在某一特定地点可以被假定为一个常数。因此,土壤热通量主要取决于表面温度T_{香港证监会}。

总蒸发(E在诺亚模型 在哪里E_dir是直接在浅层土壤蒸发,E_c林冠截留,E_t水被植物根系吸收。

3所示。研究方法

3.1。表面参数的修改

有24种植物中使用由美国地质调查局诺亚分类方案;每种类型的植被有14个参数包括它反照率、发射率、表面粗糙度参数表中。一些参数确定按照气候学的平均值。最类似于沙漠类型是19^th植被类型(贫瘠或植被稀疏),但有一些差异在塔克拉玛干沙漠的表面26]。因此,有必要重新计算陆地表面参数根据观测数据。首先,我们计算了四分量辐射和每月的反照率。反照率的计算方法用于确定如下: 在哪里R_U向上的直接辐射到地面,R_D地表的太阳辐射向下,然后呢t是时间(27]。每月平均反射率计算通过辐射观测Tazhong站,如表所示2。

此外,表面宽带发射率被定义为0.905在塔克拉玛干沙漠使用红外光谱和MODIS根据李的方法等。28]。我们修改了月平均反射率和表面宽带发射率的19所示^th植被类型的诺亚。

3.2。模拟和分析方法

我们准备迫使诺亚的数据,然后执行一个单点离线实验。土壤温度和湿度的观测数据,土壤热通量、显热通量、潜热通量,土壤热通量和土壤中净辐射在10厘米的深度选择对抗仿真。不幸的是,涡度相关系统的力量受到降雨6月23日,2014;因此,观察是不连续的。因此,对比显热通量和潜热通量的时间是从1月1日至6月22日,2014年,四个天气过程(晴天、雨天、辽宁省和阴天)分析了每30分钟。以下四个指标评估采用的模拟能力在塔克拉玛干沙漠腹地的诺亚:均方根误差(RMSE),绝对平均亮度误差)的(。安贝认为,相关系数(R²),Nash-Sutcliffe效率系数(NS): 在哪里年代_我模拟值,O_我是观测值,年代平均模拟值,O是平均观测值,N是样本容量。

4所示。仿真结果和分析

4.1。土壤温度

土壤温度(ST)陆地表面过程中是非常重要的。图1(图显示了一个对比曲线1(一))和散点图(图1 (b))的模拟和观测值的土壤温度在10厘米的深度。模型可以模拟土壤温度的变化在Tazhong站有效,相关系数是0.994。总的来说,模拟错误是在春天最低在冬季和夏季最高。大错误的主要原因是频繁的辽宁省在塔克拉玛干沙漠风暴在春天,在风速和风向不同,有人看见一个大温差之间的,秋天的夜晚。模型的性能范围内的土壤温度很好−10到15°C,而土壤温度是低估了从16到45°C,尤其是在春天。

图2显示了一个模拟和观测值对比曲线的土壤温度在10厘米的深度四个天气过程。圣降雨量下降后,模拟及其变化趋势。多云天,圣的模拟是不好的。在辽宁省的天气,晚上模拟圣被低估了。在晴天,温度最低的是在早上6点左右。雨天,低温下表现为平稳过渡。对于辽宁省和多云天气,最低气温7到8点之间。

4.2。土壤水分

模拟土壤水分(SM)显示在图3;它表明,诺亚可以模拟土壤水分的变化,但与相关系数很低,R²是0.341。nonprecipitation时期,土壤水分范围从0.015到0.030公斤·公斤⁻¹。降雨后,6月23日,SM显然高估了,对降雨SM的变化非常敏感。

图4显示之间的对比曲线模拟和观测土壤水分(10厘米的土壤深度)四种类型的天气。说明,模拟土壤水分在阳光明媚的,多云的,从天接近观察。雨天,土壤水分增加迅速,滞后约半个小时。此外,峰值高于实际价值的两倍。考虑到塔克拉玛干沙漠的气候极端干燥,空气湿度很低,空气干燥和炎热的夏天。当雨水进入地面,其蒸发是快速且仅部分水分渗透到子层土壤由于土壤孔隙度的沙漠。因此,降雨后的SM是高估了。

4.3。显热通量

显热通量(H)是一个陆地表面的能量转移的主要组成部分,它反映了地面和大气之间的换热强度。这是一个关键的物理量,可以用来评估仿真的有效模型陆地表面过程的能力。从图5,可以看出,该模型有效地繁殖测量显热通量的趋势,相关系数为0.974。从1月到2月,波动范围窄,在三月份和变得更广泛。根据方程(3),波动的主要原因是在春天,更大的风速和风向的变化导致了暴力的显热通量的变化。在冬天,接受太阳辐射能量的总量相对较小,和地面温度和空气温度是低估了。此外,大气分层是稳定的;因此,显热通量的变化范围很小。沙尘暴从5月17日到18日在Tazhong站导致突然减少显热通量,因为太阳辐射被沙尘土。当实际的显热通量大于75 W·m⁻²仿真是比观察。

显热通量日变化的模拟四种天气条件显然是不同的(图6),该模型可以模拟显热通量的变化在阳光明媚的日子。从早上8点到晚上8点,显热通量是正的,被地面吸收太阳辐射。此后,热量辐射到空气中。以备不时之需;H显著下降。在下午,逐步减少太阳辐射和土壤水分蒸发,显热通量下降迅速。在多云的天气,模拟与观测有一个很好的协议。因为天空的长波辐射逆晚上迅速从地表辐射,空气温度略高于表面温度(11]。因此,显热通量的范围从0到−50 W·m⁻²在夜间。在沙尘,接受太阳辐射的数量明显减少,所以H低估了在晴天和多云的天。

4.4。潜热通量

潜热通量LE主要表现为水相变和吸收和释放的热量通过从地表蒸发的水/植被。在塔克拉玛干沙漠,气候非常干燥,没有植被覆盖。nonrainfall时期,潜热通量很小。图7表明,潜热通量的模拟是低估了一般。模拟波动反映了LE降雨后,相关系数为0.765。图8显示附近的LE非常稳定和保持不变0 W·m⁻²在阳光明媚,辽宁省,阴天。降水过程后,6月23日,日出后的土壤水分迅速蒸发,导致一个大的波动勒。潜热通量的最大值是365 W·m⁻²。在某种程度上,诺亚可以描述的过程增加和下降,但整体效果很差,未能反映勒的记录波动。

4.5。土壤热通量

土壤热通量代表由地表接收到的太阳辐射热量转移到地下。根据方程(4),土壤热通量的计算主要取决于地表温度、土壤的热力学参数,土壤含水量。诺亚可以有效地模拟土壤热通量的年际变化(图9),相关性是0.774。由于几个降水过程发生在夏天,变动是暴力的。在其他季节,土壤含水量相对稳定。天气记录说明有大风,吹砂,淋浴,和浮尘天气过程Tazhong地区在7月16日至21日;因此,表层的土壤水分蒸发后迅速降雨,因此,提供了热蒸发,从而导致的减少圣反过来也减少(例如,方程(4))。从图10可以看出,模型可以有效地模拟土壤热通量的变化为晴天,这是下午高在夜间和低。这类似于土壤温度的模拟。晴朗的天,主要取决于表面温度。从早上7点到下午4点,热量向下从地表到地下进行。因此,是正的。下雨的时候,仿真效果相对较差,偏离观测在±50 W·m的范围⁻²。这里的土壤温度高于表面温度,热是向上进行。因此,产生许多负面的价值。在辽宁省的天气,接受太阳辐射的数量减少是由于灰尘,因此,峰值相对较低。在下午,只有80 W·m⁻²。在多云的天气里,只有一个小的模拟值增加 ,和整体仿真效果是最好的。

4.6。净辐射

地表净辐射R_净是总太阳和大气下行辐射吸收的表面。它扮演着一个重要的角色在天气/气候预测,是一个重要指标用来评估太阳能资源,主要由发射率和反射率在模型。从图11可以看出,诺亚可以模拟测量的变化R_净全年,相关系数是0.948。在夏天,地表吸收太阳辐射能量,它的最大波动的季节。模型高估了数量的有效降水6月23日。图12显示的模拟R_净最好是在阳光明媚的日子,虽然下午略高。在雨天,从下午1点到5点,R_净上升和下降迅速,仿真与相应的减少。在辽宁省的天气,R_净减少一般。仿真是在良好的协议与夜间观测,但高估了白天。下午,约55 W·m⁻²更高。在多云的天气,仿真的效果R_净是最好的,通常与观测一致。

4.7。误差分析

为了客观地评价诺亚的整体性能,RMSE的模拟,AMBE,R²和NS在四种天气过程进行了分析(表3);土壤温度的模拟同意观察在阳光明媚的日子,在那里R²是0.973,NS是0.917。从天气、显热通量的模拟是最好的,和RMSE的地方。安贝认为非常小的和R²和NS高。在多云的天气,土壤热通量和净辐射模拟最好的。为所有四个气候条件,土壤湿度和潜热通量的模拟是不适合,他们NS值是负的,这是不可接受的。

5。讨论和结论

在这篇文章中,我们模拟了陆地表面过程在漂流沙漠塔克拉玛干沙漠腹地的使用诺亚。观察年度日土壤温度和水分的变化,土壤热通量、显热通量、潜热通量,土壤热通量和净辐射与我们的模拟在四个典型的天气条件。此外,我们分析和探讨一些模拟误差的关键原因。总结了以下结论:(1)诺亚可以模拟陆地表面过程的整体Tazhong站好,这可能反映了地表和大气之间的能量交换过程有效。然而,模拟水分交换和潜热吸收和释放是相对贫穷的;因此,诺亚可能无法正确地模拟水交换过程在极端干旱的沙漠气候。(2)晴朗的天,土壤温度和显热通量的模拟是在夜间被低估,但高估了在白天。(3)在多云的天气,土壤热通量的模拟和净辐射是最好的。太阳辐射主要是短波散射辐射;指出当诺亚计算四分量辐射,考虑体重匹配的短波散射辐射对不同天气条件是不够完美的沙漠。(4)雨天,模拟土壤温度、净辐射、显热,和土壤热通量显著降低,但潜热通量的增加。此外,土壤水分的变化趋势可以通过仿真正确复制。然而,在模拟的净辐射偏差,显热,土壤热通量大。诺亚在模拟降雨过程的性能应该改进。(5)在辽宁省的天气,接受太阳辐射的能量明显减少,能量通量减少。然而,诺亚仍然产生良好的协议与观察。

数据可用性

模拟和观测数据可从相应的作者通过电子邮件要求。

的利益冲突

作者宣称没有利益冲突。

确认

这项研究得到了国家自然科学基金(批准号41801019和41801019)和中亚新疆气象局大气科学研究基金(批准号,CAAS201811和CASS201711)。

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