青藏高原中部季節(jié)凍土區(qū)土壤溫濕特征模擬研究

青藏高原中部季節(jié)凍土區(qū)土壤溫濕特征模擬研究

1高原地表環(huán)境特征的物理模擬研究土壤是地球過程的重要組成部分，土壤溫度和濕度是地球過程的重要參量。另一方面，它們會影響氣候的變化，改變地表向空氣輸送的感覺、潛熱和長波的輻射流量。另一方面，土壤本身的加熱性質(zhì)和水文過程會改變表面上的各種參數(shù)，從而影響氣候變化。土壤濕度具有較高的記憶性,其季節(jié)性異常對大氣的季節(jié)變化有重要作用。Yangetal.研究表明,在青藏高原(下稱高原)唐古拉山以北和以南,分別有73%和58%的降水來自地表蒸發(fā),而蒸發(fā)的大小又和土壤濕度密切相關(guān),不難得出,土壤濕度通過直接影響蒸發(fā)而間接影響了降水。Walkeretal.和Kosteretal.通過數(shù)值模擬研究也指出,干土壤可使未來氣溫升高、降水減少,濕土壤可使氣溫降低,降水持續(xù),并且,在中緯度大陸夏季,土壤濕度對降水的影響超過了海洋。然而,由于觀測資料的缺乏限制了對土壤濕度特征及其對降水影響的研究,因此許多學者經(jīng)常采用數(shù)值模擬的研究方法。高原以其高大地形的動力作用,加上地面強大熱源的熱力影響,使它在全球氣候系統(tǒng)尤其在亞洲季風的形成、爆發(fā)、持續(xù)時間及強度等方面扮演著重要角色。高原上廣泛分布著多年凍土和季節(jié)性凍土,其中多年凍土面積約150×104km2。土壤的季節(jié)凍結(jié)和消融過程是高原地表最顯著的物理特征之一。土壤凍結(jié)過程因有利于土壤水分的維持而在高原干濕季節(jié)轉(zhuǎn)換中具有重要的作用。土壤的季節(jié)凍融作用因能使高原地表對大氣的熱力作用(感熱、潛熱輸送)隨季節(jié)發(fā)生變化而與高原上空及東亞大氣環(huán)流、中國夏季降水之間有較好的相關(guān)性。然而,土壤凍融過程的快慢與土壤溫度的時空分布狀況和土壤含水量的多少密切相關(guān)。因此,就高原而言,觀測和模擬研究土壤溫濕的時空變化特征就顯得尤為重要。由于高原上自然環(huán)境惡劣,地面觀測站稀少,加之土壤溫濕度本身具有很大的時間和空間變率,造成長時間序列以及深層土壤的觀測資料十分缺乏。另外,現(xiàn)有的陸面過程模式對凍土水熱性質(zhì)以及凍融過程的描述仍然不夠詳細,表現(xiàn)為冬季的模擬效果較差。隨著第一、第二次青藏高原大氣科學實驗(QXPMEX,1979年5～8月;TIPEX,1998年5～8月)和隨后的中日合作項目“全球能量水分循環(huán)亞洲季風之青藏高原試驗研究(GAME-Tibet,1996\_2000年)”以及“全球協(xié)調(diào)加強觀測計劃之亞澳季風青藏高原試驗(CAMP-Tibet,2001\_2005年)的開展,建立了多個自動氣象站和塔站,獲得了較長序列和較高分辨率的觀測資料。基于這些觀測資料,開展了一些有關(guān)土壤凍融參數(shù)化方案的改進工作[22,23,24,25,26,27],與此同時,許多學者也相繼進行了有關(guān)高原土壤溫濕特征的模擬研究[18,22,28,29,30,31,32,33,34]。下節(jié)將介紹的SHAW模式的凍土參數(shù)化方案使用土壤基質(zhì)勢定義土壤凍結(jié)后的液態(tài)水含量,即液態(tài)水含量是土壤基質(zhì)勢的函數(shù),能預(yù)測土壤的凍結(jié)和融化過程。該模式最初開發(fā)的目的是用于模擬土壤凍融狀況,其對土壤凍融、蒸發(fā)和蒸騰、輻射能量平衡、能量通量和表面溫度等均有較好的模擬能力。SHAW模式在國內(nèi)也有較好的應(yīng)用,包括對黑河流域土壤-植被-大氣系統(tǒng)能量-水分平衡的模擬,對冠層中氣象要素廓線的模擬,黃土高原農(nóng)田土壤水分動態(tài)模擬,凍融土壤水熱鹽運移規(guī)律模擬,黃土高原砂壤土凍融過程的模擬等。然而,有關(guān)SHAW模式在高原上的應(yīng)用還不多見。考慮到高原土壤頻繁季節(jié)凍融的地表特征與SHAW模式對土壤水熱運移耦合解決的優(yōu)越性,將其應(yīng)用于高原陸面過程的模擬研究是很有必要的。本文利用SHAW模式及CAMP/Tibet試驗中那曲地區(qū)BJ站2002年8月1日\_2003年8月31日的觀測資料,對高原中部季節(jié)凍土區(qū)的土壤溫濕特征進行了單點模擬研究,并通過統(tǒng)計分析模擬要素的模擬值與觀測值差異,驗證了SHAW模式對高原土壤溫濕特征的模擬能力。2shrad模型SHAW模式的物理系統(tǒng)由從植物冠層-雪蓋-凋落物-土壤表面延伸到土壤中某一具體深度的一維垂直剖面構(gòu)成。該模式具有對熱、水、溶質(zhì)通量同步計算和對土壤凍融過程詳細描述的特點。模式的核心理論是地表面上的能量平衡,計算方程如下:Rn+H+LvE+G=0,(1)Rn+Η+LvE+G=0,(1)式中,Rn為凈輻射(W·m-2),H為感熱通量(W·m-2),LvE為潛熱通量(W·m-2),G為土壤熱通量(W·m-2),Lv為蒸發(fā)潛熱(J·kg-1),E為土壤表面和植被冠層的總蒸散發(fā)量(kg·m-2·s-1)。其中,凈輻射由太陽輻射和長波輻射在植被冠層、殘留層和土壤表面各個層之間的傳輸量來確定。感熱和潛熱通量由邊界面和大氣之間的氣溫和水汽含量梯度計算,土壤熱通量由方程(1)計算。系統(tǒng)上邊界面的降水量減去由方程(1)計算的蒸發(fā)量所得的凈水量作為系統(tǒng)的水通量輸入。SHAW模式采用上邊界的大氣變量(包括氣溫、風速、濕度、太陽輻射和降水)和下邊界的土壤參量來定義系統(tǒng)中的水熱通量。整個土壤-植被-大氣系統(tǒng)被分層,每層由一個獨立的節(jié)點表示。每個時步均計算各節(jié)點間的能量、濕度和溶質(zhì)通量。模式中不但考慮了液態(tài)水和固態(tài)水,還考慮了氣態(tài)水的傳輸對水熱平衡的影響,凍融時產(chǎn)生的潛熱也被考慮。模式中將土壤體積含水量表示為基質(zhì)勢的函數(shù),并結(jié)合熱通量方程迭代計算系統(tǒng)中各層次節(jié)點的溫度、水含量、冰含量和基質(zhì)勢,同時調(diào)整了水凍結(jié)溫度,能更準確地預(yù)測土壤的凍結(jié)和融化過程。3氣象要素和服務(wù)本文選取CAMP/Tibet試驗中那曲地區(qū)BJ站作為模擬試驗點。BJ站(31.37°N,91.90°E,海拔高度4509m)位于高原中部的那曲草原,屬于高原亞寒帶半濕潤氣候。該觀測站下墊面地勢開闊平坦,地表主要為砂土,稀疏分布著細礫石,不均勻地生長著高度為4～5cm的高寒草甸。CAMP/Tibet-AMS觀測的氣象要素有:風速(1.0,5和10m)\,風向(10m)\,氣溫(8.2m和1m)\,相對濕度(8.2m和1.0m)\,氣壓\,降水量\,短波輻射(向上和向下)\,長波輻射(向上和向下)\,地表輻射溫度\,土壤溫度(0,4,10,20和40cm)\,土壤濕度(4cm和20cm)\,土壤熱通量(10cm和20cm)\,雪深\,太陽直接輻射和散射輻射。CAMP/Tibet-SMTMS觀測系統(tǒng)的有:土壤溫度(4,20,40,60,80,100,130,160,200和250cm)和土壤濕度(4,20,60,100,160和210cm)。3.1土壤溫度測量SHAW模式要求輸入積雪、土壤溫度及土壤總含水量的初始值;逐日或逐時的氣象要素,模擬地點的一般信息;描述植被覆蓋、積雪、殘積層及土壤參數(shù)等。模式對參數(shù)設(shè)置的要求比較靈活,植物冠層、雪被層、植物殘留層、土壤層的有、無層數(shù)及每層的厚度都可以按照實際實驗區(qū)特點人工設(shè)置。模式提供了兩種可供選擇的確定下邊界水熱條件的方法,一種是模式估算,另一種是通過用戶輸入。模式中的水力特性參數(shù)可以通過土壤參數(shù)自動計算,也可以直接輸入。本次模擬試驗中,由于起始時間是8月1日,所以無積雪,觀測的土壤液態(tài)水含量即總含水量。BJ站處于平坦的草原,植被較短且稀疏,所以坡度為零,沒有考慮植物殘留層。植被覆蓋度取0.45,地表粗糙度取0.00466m,植被高度約0.05m,根深為0.3m,植被葉特征范圍為0.01m。植被葉面積指數(shù)從1km分辨率MODIS衛(wèi)星每月的合成產(chǎn)品中提取(數(shù)據(jù)來自/pub/datasets)。部分參數(shù)取模式提供的典型值或者建議值。土壤被分為12層,分別為0,4,10,20,40,60,80,100,130,160,200和250cm。每層的土壤粒度及比份參數(shù)為實際測樣值(取自文獻)。土壤溫度直接用實測資料,其中0cm和10cm的土壤溫度用AWS自動站觀測值,其他層用SMTMS觀測值。4,20,60,100和160cm的土壤濕度直接用SMTMS觀測值,其他層通過線性插值獲得。3.2冬季降水量的變化SHAW模式提供了可選擇的兩種時間步長的強迫條件,分別是日或者小時。本試驗選擇了小時步長,其要求的強迫變量有:氣溫(℃)、風速(mph)、相對濕度(%)、降雨(雪)(inches)或雪的密度(g·cm-3)和水平面觀測的太陽總輻射(W·m-2)。其中,氣溫\,風速\,相對濕度和太陽總輻射直接用CAMP/Tibet-AMS的實測資料。雪密度設(shè)為零后,模式可以根據(jù)空氣溫度自動計算。高原上冬季降水量的觀測一直是個難點。試驗期間用AMS觀測到的冬季降水量異常偏大。由于那曲氣象站(31.29°N,92.04°E,海拔高度4508m)距離BJ站很近,對2002年8月1日～10月31的BJ站AWS觀測降水量和那曲氣象站觀測降水量做了相關(guān)分析,發(fā)現(xiàn)相關(guān)系數(shù)為0.80(α=0.01,n=92)(圖1),表明BJ站AWS觀測的降水量和那曲氣象站觀測的降水量差別較小。同時,分析那曲氣象站2002年11月1日\_2003年2月28日(共120天)的降水量資料表明,有降水的日數(shù)為10天,而降水量>1mm的日數(shù)僅為3天,可知BJ站冬季的降水是微弱的,大多數(shù)的日降水量為0mm。因此,我們用那曲氣象站2002年11月1日\_2003年2月28日的降水量資料替換了BJ站對應(yīng)日的降水量資料作為模式的降水輸入,雖然存在偏差,但可以認為對降水量資料做替換是可行的。圖2a～e為強迫變量的日平均值(降水量為日降水總量)。4結(jié)果分析4.1土壤溫度的模擬結(jié)果模式對土壤溫度計算的準確性關(guān)系到陸面與大氣之間能量和物質(zhì)交換模擬的準確性。模式土壤熱傳輸?shù)暮侠砻枋鍪菧蚀_模擬地表能量平衡的必要條件。圖3給出了BJ站觀測和模擬的日平均土壤溫度。由圖可以看出,不同深度的土壤溫度都具有較明顯的季節(jié)變化,夏\,秋季較高,冬\,春季較低。與下層土壤相比,60cm以上土壤溫度隨時間具有較明顯的波動,這一方面與土壤濕度變化有關(guān),因為土壤濕度狀況能夠影響土壤溫度變化的幅度和趨勢,土壤濕度大,則土壤溫度的變化幅度小;反之亦然。另一方面也與土壤熱通量隨時間的波動有關(guān)(圖4)。土壤溫度模擬值的變化趨勢、峰谷值與實際基本一致,模擬值較好地體現(xiàn)了土壤溫度的季節(jié)變化,相關(guān)系數(shù)在0.97以上(α=0.01,n=396),偏差在1.06℃以內(nèi),并隨深度增加而減小(表1)。100cm及以下土壤溫度比100cm以上土壤溫度模擬的好,100cm以下土壤層溫度的觀測值和模擬值基本吻合,表明模式對深層土壤溫度的模擬能力更好。100cm以上土壤溫度的模擬值與觀測值的差異主要在冬\,春季,表現(xiàn)為模擬值較觀測值偏大。從公式(1)中尋找原因,模式將土壤熱通量作為地表向下的能量輸入,而土壤熱通量又由公式(1)計算得到,所以土壤溫度的模擬偏大主要由土壤熱通量模擬偏大引起,而土壤熱通量模擬偏大可能由地表凈輻射模擬偏大或者模擬的感熱和潛熱通量之和偏小引起。從圖4中可看出,模擬的凈輻射和土壤熱通量在冬\,春季較觀測值都略偏大,這表明100cm以上土壤溫度模擬值在冬\,春季略偏大主要由土壤熱通量模擬偏大引起,而土壤熱通量的模擬偏大又主要由凈輻射模擬偏大引起。模擬的4,20和40cm土壤溫度在1月1日附近都有較明顯的下降,這與1月1日的一次較大降雪有關(guān)(見圖2d),雪面的反射率較強,導致地表凈輻射降低,進一步導致土壤熱通量減小(圖4),之后土壤溫度也減小。但是模擬的60cm及以下的土壤溫度在1月1日并沒有明顯的下降,就模擬結(jié)果而言,60cm以上的土壤溫度對降雪是比較敏感的。但是相比之下,觀測的4,20和40cm土壤溫度在1月1日雖有下降,但沒有模擬的明顯,表明60cm以上土壤溫度對降雪確實是敏感的,但模式高估了這種敏感性。圖5給出了BJ站日平均土壤溫度模擬與觀測值的散點圖。由圖可以看出,不同深度土壤溫度的線性擬合都較好,R2值較高。隨著深度的增加,土壤溫度值分布由比較松散轉(zhuǎn)向集中,也表明深層土壤溫度模擬效果更好。除了160,200和250cm土壤溫度擬合線和等值線幾乎重合外,其他深度的擬合線基本位于等值線上側(cè),說明模擬值偏大。隨著土壤深度的增加,土壤溫度的變化幅度也明顯變窄了,表明淺層土壤溫度受地氣之間能量-水分交換影響的程度比深層土壤大。圖6給出了BJ站觀測和模擬的土壤溫度隨深度變化的時間剖面。由圖可以看出,0～160cm土壤溫度在全年的分布范圍主要在-8～16℃之間,而在冬\,春季的分布范圍主要在-8～4℃之間。等溫線都稍有傾斜,表明土壤溫度變化隨深度具有時間滯后性。模擬的0～160cm土壤溫度剖面和觀測的比較相似。若假定土壤溫度0℃處為土壤凍結(jié)深度,那么觀測的凍結(jié)深度約為150cm,而模擬的約為100cm,這與冬季土壤溫度模擬偏高有關(guān)。圖7給出了BJ站模擬的日平均土壤凍結(jié)和消融深度隨時間的變化過程。由圖可以看出,土壤凍結(jié)從2002年10月10日開始,11月14日加劇,2003年5月12日結(jié)束。表層土壤在2002年11月8日消融,2003年3月22日加劇,5月12日結(jié)束。除了2003年1月18日和19日,即使在土壤出現(xiàn)凍結(jié)深度最大期,4cm以上土壤仍處于消融狀態(tài)。這可能與表層土壤發(fā)生頻繁的晝夜凍融循環(huán)有關(guān),在冬半年,除了1月份外,淺層土壤發(fā)生頻繁的晝夜凍融循環(huán)(大約為6個月),白天消融,晚上凍結(jié)。4.2土壤凍結(jié)和采用微生物方法的模擬對比土壤濕度作為陸面過程的重要參量,不僅影響地表的蒸發(fā)量、感熱和潛熱通量,而且對土壤溫度也有較大影響。因此,土壤濕度模擬的好壞是十分關(guān)鍵的。本文中的土壤濕度指土壤未凍水含量。圖8給出了BJ站觀測和模擬的日平均土壤濕度。由圖可以看出,4cm土壤濕度在夏\,秋季波動較大;相反,冬季的土壤濕度變化比較平緩,對比圖2d可以看出,夏\,秋季的每次波動和降水有較好的對應(yīng)關(guān)系,表明4cm土壤濕度對降水是比較敏感的。相比之下,20cm和40cm土壤濕度對降水的敏感性依次降低。4cm土壤濕度從11月開始減小,表明土壤開始凍結(jié),直到次年4月土壤濕度迅速增加,即土壤開始融化。由于水分凍結(jié)釋放的部分熱量抑制了凍結(jié)期土壤溫度的降低,固態(tài)水消融吸收熱量又部分抑制了消融期土壤溫度的升高,使得土壤的凍結(jié)過程和融化過程歷時較長。同時隨著深度的增加,土壤凍結(jié)開始日與消融開始日表現(xiàn)出較明顯的時間滯后(圖8),這可能與太陽輻射能量從地表逐漸向地下傳輸?shù)倪^程有關(guān)。從圖8中也可看出,4cm的模擬效果較好,相關(guān)系數(shù)為0.95(α=0.01,n=396)(下同),偏差為-0.02m3·m-3(表2)。模擬值和觀測值的差異主要表現(xiàn)在夏\,秋季模擬值低于觀測值,究其原因,模式中用了MODIS1km每月合成的植被指數(shù),其空間分辨率不夠,獲得的夏\,秋季植被指數(shù)偏大,較多的植被阻止了降水的下滲,所以模擬的土壤濕度偏低。較高的溫度能使凍結(jié)開始日推遲、凍結(jié)期延長,消融開始日提前、消融期縮短,這也是造成20,60和100cm土壤濕度模擬值與觀測值在土壤凍結(jié)和消融期差別較大的主要原因(見圖8)。由圖8還可看到,土壤完全凍結(jié)期的模擬值和觀測值吻合的較好,在土壤完全凍結(jié)期,土壤內(nèi)部水熱過程相對簡單,模擬效果好,這也從側(cè)面說明了詳細描述并準確模擬水熱過程復雜的土壤凍結(jié)和消融過程是陸面過程模式的難點問題之一。模擬的20,60和100cm土壤濕度的季節(jié)變化趨勢和觀測的比較一致,但偏差較大。相關(guān)系數(shù)分別為0.90,0.76和0.59,偏差分別為0.03,0.04和0m3·m-3。與4cm的偏低相比,模擬的20cm和60cm土壤濕度在夏\,秋季卻偏高了,而100cm土壤濕度在夏\,秋季仍然偏低。從不同深度土壤類型中尋找原因,發(fā)現(xiàn)20cm和60cm的土壤為砂質(zhì)壤土,100cm的土壤為砂土,和砂土相比,砂質(zhì)壤土的持水能力更強。模式可能對砂質(zhì)壤土的持水能力模擬偏高,導致夏\,秋季較多的降水被砂質(zhì)壤土吸收了,使得土壤濕度較高,而下層的砂土吸收了較少的降水,因此模擬的土壤濕度偏低。圖9給出了BJ站模擬的土壤濕度和含冰量與觀測的土壤濕度隨深度變化的時間剖面。從圖9a可以看出,4～160cm土壤濕度在全年的分布范圍主要在0.02～0.14m3·m-3之間,而夏\,秋季的分布范圍主要在0.1～0.14m3·m-3之間。就全年來看,10～100cm的土壤濕度較小,夏\,秋季100～160cm的土壤濕度較大。模擬的0～160cm土壤濕度剖面與觀測略相似。除了0～10cm土壤在夏\,秋季模擬偏小外,其他的均偏高。5土壤溫度和濕度的模擬利用SHAW模式及CAMP/Tibet中那曲地區(qū)BJ站2002年8月1日\_2003年8月31日的觀測資料,對高原中部季節(jié)凍土區(qū)的土壤溫濕特征進行了模擬與分析,得到以下結(jié)論:(1)對8層不同深度土壤溫度的模擬值和觀測值做了對比統(tǒng)計,相關(guān)系數(shù)都在0.97以上,偏差在1.06℃以內(nèi)。隨著深度增加,土壤溫度的模擬效果變好,100cm及以下土壤溫度比100cm以上土壤溫度模擬的好,160,200和250cm土壤溫度的模擬和觀測曲線幾乎重合。夏\,秋季的模擬效果較冬\,春季好,冬\,春季的模擬值較觀測值略微偏大,這主要由地表土壤熱通量模擬略偏大引起