第38卷第3期2014年5月
大气科学
Chine Journal of Atmospheric Sciences最霸气的诗句
V ol. 38 No. 3
May 2014
赖欣，文军，岑思弦，等. 2014. CLM4.0模式对中国区域土壤湿度的数值模拟及评估研究 [J]. 大气科学, 38 (3): 499−512, doi:10.3878/j.issn.1006-9895. 1401.13194. Lai Xin, Wen Jun, Ceng Sixian, et al. 2014. Numerical simulation and evaluation study of soil moisture over China by using CLM4.0 model [J]. Chine Journal of Atmospheric Sciences (in Chine), 38 (3): 499−512.
CLM4.0模式对中国区域土壤湿度的数值
模拟及评估研究
赖欣1, 2, 3文军1岑思弦4宋海清5田辉1史小康6何媛7黄曦8
1中国科学院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室，兰州730000
2成都信息工程学院大气科学学院，成都610225
3成都信息工程学院高原大气与环境四川省重点实验室，成都610225
4中国气象局成都高原气象研究所，成都610072
5内蒙古自治区生态与农业气象中心，呼和浩特010051
6空军装备研究院航空气象防化研究所，北京100085
7海南省人工影响天气中心，海口570203
英语九年级全一册课文翻译8丽江机场气象台，丽江674100
摘要本文利用普林斯顿大学全球大气强迫场资料，驱动公用陆面过程模式（Community Land Model version
4.0，CLM4.0）模拟了中国区域1961～2010年土壤湿度的时空变化。将模拟结果与观测结果、美国国家环境预报
中心再分析数据（National Centers for Environmental Prediction Reanalysis，NCEP）和高级微波扫描辐射计（Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS，AMSR-E）反演的土壤湿度进行了对比分析，结果表明CLM4.0模拟结果可以反映出中国区域观测土壤湿度的空间分布和时空变化特征，但东北、江淮和河套三个地区模拟值相对于观测值在各层次均系统性偏大。模拟与NCEP再分析土壤湿度的空间分布基本一致，与AMSR-E的反演值在35°N以北的分布也基本一致；从1961～2010年土壤湿度模拟结果分析得出，各层土壤湿度空间分布从西北向东南增加。低值区主要分布在新疆、青海、甘肃和内蒙古西部地区。东北平原、江淮地区和长江流域为高值区。土壤湿度数值总体上从浅层向深层增加。不同深度土壤湿度变化趋势基本相同。除新疆西部和东北部分地区外，土壤湿度在35°N以北以减少趋势为主，30°N以南的长江流域、华南及西南地区以增加为主。在全球气候变暖的背景下，CLM4.0模拟的夏季土壤湿度在不同程度上响应了降水的变化。中国典型干旱区和半干旱区土壤湿度减小，湿润区增加。其中湿润区土壤湿度对降水的响应最为显著，其次是半干旱区和干旱区。
关键词CLM4.0模式土壤湿度数值模拟响应
文章编号 1006−9895(2014)03−0499−14 中图分类号 P426.1 文献标识码 A
doi:10.3878/j.issn.1006-9895.1401.13194
Numerical Simulation and Evaluation Study of Soil Moisture
over China by Using CLM4.0 Model
天蝎和狮子LAI Xin1, 2, 3, WEN Jun1, CEN Sixian4, SONG Haiqing5, TIAN Hui1, SHI Xiaokang6, HE Yuan7,
and HUANG Xi8
1 Key Laboratory of Land Surface Process and Climate Change in Cold and Arid Regions, Chine Academy of Sciences, Lanzhou 730000
收稿日期 2013−06−14，2014−01−02收修定稿
资助项目国家自然科学基金项目41175022、41205009，中国科学院重点部署项目KZZD-EW-13，中国气象局兰州干旱气象研究所行业专项GYHY201006023，高原大气与环境四川省重点实验室开放基金项目PAEKL-2010-C3
作者简介赖欣，女，1984年出生，博士研究生，讲师，主要从事陆面过程研究。E-mail: nacylai@
大 气 科 学
Chine Journal of Atmospheric Sciences
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2 College of Atmospheric Sciences, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225
3 Plateau Atmosphere and Environment Key Laboratory of Sichuan Province, Chengdu University of Information Technology, Chengdu 610225
4 Chengdu Institute of Plateau Meteorology, China Meteorology Administration, Chengdu 610071
5 Ecological and Agricultural Meteorology Center of Inner Mongolia Autonomous Region, Hohhot 010051
6 Institute of Aeronautical Meteorology and Chemical Deference, Air Force Academy of Equipment, Beijing100085
7 Weather Modification Center of Hainan Province, Haikou 570203
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8 Lijiang Airport Meteorological Station, Lijiang 674100
Abstract The Community Land Model version 4.0 (CLM4.0) driven by the atmospheric forcing data of Princeton University was ud to simulate soil moisture (SM) in China from 1961 to 2010. The simulated SM data were compared with obrvation data, National Centers for Environmental Prediction (NCEP) Reanalysis data, and SM data retrieved from the Advanced Microwave Scanning Radiometer–Earth Obrving System (EOS; AMSR-E) data. The results showed that although CLM4.0 simulation is capable of capturing the characteristics of spatial distribution and temporal spatial variation of measured SM, the simulated SM was systematically higher than the obrvations in every layer in northeast China, the Jianghuai basin, and the Hetao region. The spatial patterns of the simulated SM and the NCEP SM demonstrated reasonable consistencies, and the spatial patterns of simulated SM and AMSR–E retrieved SM showed consistencies in the northern area of 35°N. On the basis on the simulated SM from 1961 to 2010, it can be concluded that the spatial distributions in every layer were characterized by a gradually increasing pattern from the northwest to southeast. Dry regions were located in Xinjiang, Qinghai, Gansu , and western Inner Mongolia, whereas the most humid regions were located in the Northeast China Plain, the Jianghuai region, and the Yangtze River basin. The SM generally incread from surface layer to deeper layers. The variation trends esntially showed consistencies in all layers. The SM mainly decread in the northern area of 35°N except western Xinjiang and partial regions of Northeast China, and incread
mainly in the Yangtze River basin, southern and southwestern China. In the global warming background, the simulated SM of summer demonstrated various respons to the variation in precipitation. SM decread in typical arid and miarid regions and incread in humid regions. The humid regions responded significant to precipitation, whereas the miarid and arid regions were ranked cond.
Keywords CLM4.0 model, Soil moisture, Numerical simulation, Respon
1引言
土壤湿度是表征陆面状况的一个关键物理量，也是陆—气相互作用过程中的一个重要物理量。土壤湿度通过改变土壤反照率、热容量等下垫面参数来影响地表的感热和潜热输送，进而影响局地的天气和气候变化，其在气候变化中的作用仅次于海温（US National Rearch Council，1994；Chahine，1992）。研究土壤湿度的时空分布及变化，不仅具有重要的天气和气候学理论意义，也在农业干旱监测、生态及经济等领域具有一定的现实意义。
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尽管土壤湿度对天气预报和气候预测的重要性越来越受关注，但由于缺少长期的全球高密度观测数据，制约了土壤湿度变化及其影响的研究（Seneviratne et al.，2010）。目前全球可用的土壤湿度观测资料十分有限（Robock et al.，2000）。卫星遥感可以获得全球的、较高时空分辨率的土壤湿度数
据，但土壤湿度反演精度受土壤类型等有关参数的不确定性影响存在反演误差。陆面过程模式有很好的水分迁移物理基础，可以获得时间频次和空间分辨率较高的土壤湿度模拟值，因此在土壤湿度等地表参量研究上应用较为广泛。李明星等（2011）建立基于气象台站观测资料的公用陆面模式（Community Land Model version3.5，CLM3.5）大气驱动场ObsFC，并进行陆面过程模拟。结果表明：CLM3.5/ObsFC合理再现了中国区域土壤湿度的时空特征和长期变化趋势。杜川利等（2008）利用CLM3.0，以1979～2003年NCEP/DOE再分析资料（Reanalysis-2）作为外界强迫，对中国区域进行独立模拟试验，并分析了土壤湿度对全球变暖的响应。黄伟等（2004）利用1998年HUCEX资料对CLM的模拟能力进行了验证。结果表明，CLM不但能够较好地模拟陆—气间各种能量通量，而且还能模拟出土壤中温度的时空分布特征。陈海山等（2010）和熊明明等（2011）评估了CLM3.0对中国地区土壤湿度、土壤温度的模拟能力。以上研究表明，陆面过程模式可以合理地再现土壤温度和土壤湿度等地表参量的时空分布特征。
3期No. 3
赖欣等：CLM4.0模式对中国区域土壤湿度的数值模拟及评估研究
LAI Xin et al. Numerical Simulation and Evaluation Study of Soil Moisture over China by Using CLM4.0 Model
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由于受到观测资料的限制，以往基于站点观测的陆面过程模式研究大多集中在单站或者较小区域，并且模拟时间也较短，较难全面反映模式的模拟能力，也难以进行气候变化背景下较大区域的土壤湿度气候学研究。模拟研究中国区域土壤湿度的变化，对于中国土壤湿度的气候学特征研究以及旱涝监测有着重要意义，同时也为进一步改进陆面过程模式的物理过程描述（或参数化）提供依据。CLM 作为世界上发展最为完善的陆面过程模式之一，较新发布的CLM4.0改进了CLM3.5的水文过程，对土壤水分的动力学过程描述更为准确细致。本研究拟利用普林斯顿大学（Princeton University）强迫场资料驱动CLM4.0，模拟研究中国区域土壤湿度的空间分布与时空变化特征，并与台站实测、NCEP 再分析和AMSR-E反演土壤湿度进行对比验证。进一步从较长时间尺度（1961～2010年）分析中国区域土壤湿度的时空变化及其对气候变化的可能响应，并总结讨论CLM4.0模拟中国区域土壤湿度存在的问题及未来可能的改进方案。
2 CLM4.0模式和数据介绍
2.1 CLM4.0简介
公用陆面过程模式（Community Land Model，CLM）是目前世界上发展最为完善而且也是最具发展潜力的陆面过程模式之一。它综合了生物圈—大气圈传输方案陆面模式（Biosphere-Atmosphere Tran
sfer Scheme，BATS）（Dickinson et al.，1993）、中国科学院大气物理研究所陆面过程模式（Land surface model which was established at the Institute of Atmospheric Physics，Chine Academy of Sciences in 1994，IAP94）（Dai and Zeng，1997）和NCAR 的陆面过程模式（Land Surface Model，LSM）（Bonan，1996）等几个陆面模式的优点，改进了一些物理过程的参数化方案。它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，已被耦合在多个气候模式中。CLM4.0主要包括生物地球物理、水文循环、生物地球化学和动态植被四个部分。CLM3.5模式的缺陷之一是模拟的土壤湿度偏大、变化偏小（Oleson et al.，2008a；Decker and Zeng，2009）。NCAR发布的较新版本CLM4.0改进了CLM3.5的水文过程：其中包括修改Richards方程的数值求解方案，改进了土壤下边界条件，使地下水和土壤水直接耦合（Zeng and Decker，2009；Decker and Zeng，2009）；修改土壤蒸发参数化方案，并考虑了冠层凋落物和冠层内稳定性对蒸发的作用（Sakaguchi and Zeng，2009）；雪模式有了显著的改进（Flanner and Zender，2005；Flanner and Zender，2006；Flanner et al.，2007）；通过加入5层水文不活跃地层，地柱扩展到了50 m（Lawrence et al.，2008）；增加了城市单元（Oleson et al.，2008b）；通过改进植被功能类型，显著减少了反照率偏差（Ramankutty et al.，2008；Asner et al.，1998）。通过以上改进，CLM4.0改进了CLM3.5的土壤水分动力学过程，使得土壤湿度变小，变率增加。
2.2 数据简介
试验采用普林斯顿大学1961～2010年3小时一次，空间分辨率为1°×1°的全球大气强迫场资料作为陆面模式的驱动数据（Sheffield et al.，2006）。驱动数据包括气温、风速、比湿、降水、近地面气压、大气向下长波辐射通量和太阳向下短波辐射通量共7个近地面气象要素。不同学者对该强迫场数据进行了评估，并用其驱动模式（Wang et al.，2011；李明星，2010；陈海山，2010；熊明明等，2011）。土地利用分类、地形、土壤颜色、质地等陆面数据信息来自CLM4.0自带的陆面特性参数数据。
模式检验所用站点资料来自国际土壤湿度网（The International Soil Moisture Network）中国区域1981～1999年共40个台站资料（Robock et al.，2000；Dorigo et al.，2011；Dorigo et al.，2013）。Li et al.（2005）利用该资料对ERA-40 [the 40-yr European Center for Medium-Range Weather Forecasts （ECMWF）] 和NCEP再分析资料计算的土壤湿度进行过检验。这些资料已经被处理成土壤体积含水量，可以直接用于模式模拟结果的评估和改进（Levis et al.，2003）。在这40个气象台站中有10个台站位于灌溉区。为了较为准确的评估模式的模拟状况，将这10个灌溉站剔除，仅分析自然条件下中国区域30个站点的土壤湿度状况。
3 模拟结果的检验
本研究中模拟区域取（15°～55°N，70°～135°E）。用1961～2010年共50年普林斯顿大学强迫场资料作大气强迫驱动模式积分50年，然后用所得陆面状态结果作CLM4.0初始场，同样使用
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1961～2010年的大气强迫再积分50年，使土壤水分过程充分平衡。最后输出1961～2010年空间分辨率为0.5°×0.5°的日和月平均的积分结果。以下对CLM4.0模拟的土壤湿度与台站观测、NCEP再分析和AMSR-E反演土壤湿度进行对比验证。
3.1 模拟土壤湿度的空间分布与观测值的比较
在模拟和观测土壤的深度匹配上，由于CLM4.0土壤深度分层与观测深度分层不完全对应，本文中选取CLM4.0的第1～3层（0～9.06 cm）的平均体积含水量与观测0～10 cm的体积含水量对比，CLM4.0的第4层（9.06～16.56 cm）与观测10～20 cm对比，CLM4.0第5层（16.56～28.92 cm）与观测20～30 cm对比，CLM4.0第6层（28.92～49.3cm）与观测30～40 cm和40～50 cm 两层平均（即30～50 cm）对比。在模拟和观测土壤湿度的空间匹配上，采用模式输出的格点值与该格点所包含的站点观测值进行对比（李明星，2010）。
由于站点观测在北方秋、冬季和初春土壤冻结时停止，这里选择了夏季观测和模拟土壤湿度空间分布进行对比。用模拟值减去观测值再比上观测值，得到的百分数即为两者的偏差百分比（熊明明等，2011）。从图1可以看出，模拟土壤湿度的空间分布与观测值基本一致。从图1b看出，东北地区是土壤湿度的高值区，土壤湿度值在0.25左右。江淮流域的三个站点土壤湿度值也相对较高。河套地区是土壤湿度的低值区，土壤湿度值在0.15左右。模拟的土壤湿度（图1a）基本上可以反映出东北、江淮流域土壤湿度高值区以及河套地区土壤湿度低值区的空间分布特点。模拟的中国区域土壤湿度空间分布总体上看从西北向东南逐渐增加。从图
1d看出，0～50 cm土壤湿度的空间分布与0～10 cm 基本一致。其中东北地区大部分站点土壤湿度值较之0～10 cm有所增加，说明东北地区大部分站点土壤湿度从浅层（0～10 cm）向深层（0～50 cm）有所增加。黄艳和丁裕国（2007）也研究表明东北地区绝大多数测站夏季土壤湿度具有上干下湿的特点。模拟的0～50 cm土壤湿度（图1c）与观测值空间分布基本一致，但模拟值较之0～10 cm的模拟值在西北、长江以南及西南部分地区有所增加，其他地区变化不明显，说明模拟的土壤湿度在部分地区从浅层向深层有所增加。总的来说，CLM4.0模拟的土壤湿度空间分布特征与之前学者的研究结果类似（Li et al，2011；杜川利等，2008；熊明明等，2011；张文君等，2008），但在两个层次模拟值较之观测值均系统性偏大。从偏差百分比图（图1e、f）上来看，0～10 cm层上，全国绝大多数站点模拟值较观测值偏高。其中，东北、河套地区绝大部分站点模拟值较观测值偏高30%以上。在
0～50 cm层上，全国绝大部分站点模拟值较观测值偏高。其中，东北地区大部分站点模拟值较观测值偏高，但相对于0～10 cm层，偏高的站点有所减少，且大部分站点偏差也有所减小。这是由于东北地区大部分站点观测土壤湿度从浅层（0～10 cm）向深层（0～50 cm）有所增加，而模拟土壤湿度在东北地区变化不明显，使得大部分站点模拟偏差减小。河套地区大部分站点偏差较0～10 cm层也有所减小。此外，为了比较CLM4.0和CLM3.5在模拟土壤水分时的差异，对比了同一时间段CLM4.0与CLM3.5模拟（图1g、h）的中国区域土壤湿度空间分布，结果表明在0～9.06 cm层上，CLM4.0模拟的土壤湿度较之于CLM3.5在西北部分地区偏小，在内蒙古东部、青海以及西藏北部干旱区范围较大。CLM4.0模拟值在东北部分地区也偏小。在30°N以南，CLM4.0模拟值较CLM3.5在部分地区则偏大。在0～49.3 cm层上，CLM4.0模拟的土壤湿度较CLM3.5仍在西北、东北部分地区偏小，西北干旱区范围较大。其他地区则差异不明显。
3.2模拟土壤湿度的时间变化与观测值的比较
图2为不同深度的2层土壤（0～10 cm，0～50 cm）1981～1999年的年平均模拟和观测土壤湿度的线性变化趋势空间分布图。从观测土壤湿度变化趋势图（图2b、d）看出，观测土壤湿度在东北的大部和河套地区以减小趋势为主。模拟的土壤湿度（图2a、c）基本上可以反映出观测土壤湿度的时间变化趋势。模拟土壤湿度在东北和河套地区呈减小趋势，西北也以减小趋势为主。对比同一时期台站观测降水和气温变化趋势图（图略）可以发现：台站降水在东北、河套地区和西北大部呈减小趋势，长
江以南地区以增加趋势为主。台站气温除西南部分地区为减小趋势外，其他大部分地区均呈增加趋势。土壤湿度变化是多要素相互作用的结果，并且不同因子作用的强度具有气候带差异性，在短时间尺度上降水更多的控制着土壤湿度的波动（D’odorico and Porporato，2004）。台站
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赖欣等：CLM4.0模式对中国区域土壤湿度的数值模拟及评估研究
LAI Xin et al. Numerical Simulation and Evaluation Study of Soil Moisture over China by Using CLM4.0 Model
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观测降水在我国中高纬度地区呈减小趋势，而气温呈增加趋势，使得陆面蒸发量增大，我国中高纬度土壤湿度也呈现减小趋势。这也与杜川利等（2008）模拟的东亚北部地区土壤湿度减少的研究结果一致。
本文结合地形特征并参考Nie et al.（2008）的工作，将全国分为3个区域（图3）。其中第1区为东北地区，第2区为半干旱黄土高原山地区，第3
图1 1981～1999年夏季（6～8月）平均模拟和观测土壤湿度空间分布（单位：m3m−3）及偏差：（a）CLM4.0模拟土壤湿度（0～9.06 cm）；（b）站点观测土壤湿度（0～10 cm）；（c）CLM4.0模拟土壤湿度（0～49.3 cm）；（d）站点观测土壤湿度（0～50 cm）；（e）CLM4.0模拟（0～9.06 cm）与观测（0～10 cm）偏差百分比；（f）CLM4.0模拟（0～49.3 cm）与观测（0～50 cm）偏差百分比；（g）CLM3.5模拟土壤湿度（0～9.06 cm）；（h）CLM3.5模拟土壤湿度（0～49.3 cm）
Fig. 1 Spatial distribution (unit: m3 m−3) and bias of the simulated and measured mean soil moisture (SM) in the summers (June–August) of 1981–1999: (a) CLM4.0 simulated SM (0–9.06 cm); (b) measured SM (0–10 cm); (c) CLM4.0 simulated SM (0–49.3cm); (d) measured SM (0–50 cm); (e) bias percent between CLM4.0 simulated (0–9.06 cm) and measured (0–10 cm) SM; (f) bias percent between CLM4.0 simulated (0–49.3 cm) and measured (0–50 cm) SM;
(g) CLM3.5 simulated SM (0–9.06 cm); (h) CLM3.5 simulated SM (0–49.3 cm)
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区为江淮地区。以下将分区讨论土壤湿度的变化情况。
图4是观测和模拟的中国3个区域土壤湿度月平均值的年际变化。左列是0～10 cm的变化图，右列是0～50 cm的变化图。表1是3个区域各层观测和模拟土壤湿度月平均值相关系数。从图4可以看出，除了0～50 cm的第1区以外，模式基本上可以反映出站点土壤湿度的年际变化和年内变化，高
图1 （续）
Fig. 1 (Continued)
图2 1981～1999年（4～10月）平均模拟和观测土壤湿度变化的线性趋势（单位：m3 m−3 (10a)−1）：（a）CLM4.0模拟土壤湿度（0～9.06 cm）；（b）站点观测土壤湿度（0～10 cm）；（c）CLM4.0模拟土壤湿度（0～49.3 cm）；（d）站点观测土壤湿度（0～50 cm）
Fig. 2 Spatial distribution of linear variation trends of simulated and measured mean SM for April to November of 1981–1999 (unit: m3 m−3 (10a)−1): (a) CLM4.0 simulated SM (0–9.06 cm); (b) measured SM (0–10 cm); (c) CLM4.0 simulated SM (0–49.3 cm); (d) measured SM (0–50 cm)
