科研进展

AAS: 陆面水文过程模拟主要影响因子研究

  陆面过程模式广泛应用于获取陆面水文变量信息,但模式参数化方案、气象强迫和地表参数等不确定性导致陆面水文过程模拟仍存在较大偏差。来自怀化学院数学与计算科学学院、美国德克萨斯大学、中科院大气所、中国气象局的联合研究团队,利用多种模式参数化方案、气象强迫和地表参数开展了陆面水文过程集合模拟试验,通过与观测对比分析,揭示了影响中国区域土壤湿度、蒸散发和雪深等陆面水文要素模拟的主要因子,对增强水文过程理解、改进模型方案、减少模型模拟不确定性等具有重要意义。Advances in Atmospheric Sciences 在线发表了这项研究。研究发现:

  1)气象强迫是陆面水文过程模拟的主要影响因子,土壤湿度和雪深的模拟分别与土壤质地信息和陆面模式参数化方案紧密相关
  研究针对中国区域,基于两类不同的地表参数信息,采用两个不同的气象强迫场驱动两个不同陆面模式开展陆面水文过程集合模拟,利用观测资料验证评估模拟的土壤湿度、蒸散发、雪深等陆表水文变量,分析气象强迫、地表主要参数、模式参数化方案等对陆面水文过程模拟不确定性的影响。研究发现,气象强迫是土壤湿度模拟的主要影响因子,土壤质地是另一个重要因子,特别是干旱半干旱地区;对蒸散发模拟,陆面模式参数化方案影响最大,特别是在南方湿润区域,陆地覆盖对干旱半干旱区蒸散发模拟也有重要影响;对于雪深模拟,气象强迫是主要影响因子,模式中雪的参数化方案影响次之。
图1 中国八大流域2008-2013年观测和利用不同模式参数化方案、气象强迫和地表参数模拟的表层(0-10cm)月均土壤湿度时间序列。
  2)新发展的融合观测信息的中国区域气象强迫和地表参数信息驱动陆面模式能够有效减少模拟不确定性,显著改善中国区域陆面水文过程模拟
  将六个集合模拟结果与观测的土壤湿度、蒸散发、雪深进行对比分析,结果表明新发展的融合观测信息的中国区域气象强迫和地表参数信息驱动陆面模式能够有效减少模拟不确定性,提高了模拟精度。其中,土壤湿度模拟与观测的相关系数从0.46提高到0.54,雪深模拟与观测的相关系数从0.54提高到0.67;土壤湿度模拟与观测的均方根误差从0.093降低到0.085,雪深模拟与观测的均方根误差从1.277降低到0.201。
图2  不同模拟与站点观测土壤湿度相关系数的差: (a) CMFD_CLM3.5 -Prin_CLM3.5; (b) CMFD_CLM4.5-CMFD_CLM3.5; (c) CMFD_CLM4.5_NS -CMFD_CLM4.5; (d) CMFD_CLM4.5_MICL-CMFD_CLM4.5; (e) CMFD_ CLM4.5_NEW -CMFD_ CLM4.5; (f) CMFD_CLM4.5_ NEW-Prin_CLM3.5.
  该研究主要受湖南省自然科学基金项目(2020JJ4074)、第二次青藏高原综合科学考察研究项目(2019QZKK0206)和中国科学院青年创新促进会项目(2021073)资助。
  Liu, J. G., Z.-L. Yang, B. H. Jia, L. H. Wang, P. Wang, Z. H. Xie, and C. X. Shi. 2023: Elucidating dominant factors affecting land surface hydrological simulations of the Community Land Model over China. Adv. Atmos. Sci., https://doi.org/10.1007/s00376-022-2091-5
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