多陆面模式、多驱动场对新疆地区陆面过程模拟研究及结果集成
【摘要】:陆面作为大气的下垫面,与大气之间进行着物质、能量和动量的交换,深刻影响着大气运动与气候变化,相应地描述陆面过程的陆面模式对全球和区域的数值预报、气候模拟也具有重要影响。新疆地区地处欧亚大陆腹地,属于典型的温带大陆性气候,且其地形复杂多变,80年代以来气温升高,降水也有较大增加,这与北方地区普遍的升温降水减少不同,因此对新疆地区的陆面过程研究具有非常重要的意义。
为了获得新疆地区陆面过程参量,并揭示其特征,本文主要工作分为以下六部分:
第一部分,利用新疆地区相关的台站信息和全球土壤质地资料、全球土壤颜色资料和全国植被覆盖资料构建了新疆地区的地表参数集,为模式提供了边界数据,也可以为以后的相关工作提供借鉴和参考作用。
第二部分,以新疆地区99个站点1960-2005观测资料为基础,通过五次多项式插值构建了高时间分辨率的陆面模式驱动场。并对构建的陆面模式驱动场的特征进行了分析,发现新疆地区的温度、降水、湿度、向下长波辐射近年来都呈现上升趋势,气压场和短波辐射场变化不大,风场风速减小。
第三部分,应用本文建立的地表参数集及高分辨率大气场驱动了BATS、LSM、CoLM三个陆面模式,对新疆地区陆面水热过程进行了off-line模拟研究,并对模拟结果进行了分析,利用观测的土壤温度进行了验证。三个陆面模式对所吸收太阳辐射、感热通量、的年际变化特征比较一致。本文还对三个模式模拟的5cm深处土壤温度与实际观测进行了对比分析,CoLM模拟的年际变化特征最符合实际观测,LSM对空间分布特征模拟效果较好,BATS在数值上最接近观测值。
第四部分,应用4个不同的大气驱动场驱动CLM2.0模拟的陆面过程分量。主要对多驱动场模拟结果中的5cm深处土壤温度、吸收太阳辐射、感热通量以及土壤水分进行了年际特征、不同季节下的年际变化特征及空间特征对比分析。
而以Obs-Q和Obs-P作为驱动场模拟的5cm土壤温度分布图则较好地反应了新疆地形所造成的影响,整体上更接近观测值的分布特点。对于感热通量的区域分布,这四个模拟结果非常接近,区域分布特征也比较一致,只是数量上稍有差异。新疆地区吸收的太阳辐射基本呈北低南高、东高西低型。以obs-Q和Obs-P作为驱动场的模拟结果可以更好地描述出新疆特殊地形对吸收太阳辐射的影响。
第五部分,应用新疆地区4个站点的土壤温度和土壤湿度观测值对模式模拟的7个结果进行对比分析,发现土壤温度的模拟结果和观测值相关性都非常好,可以模拟出各个站点的总体变化趋势;只是数值上有一些差异,总体差值在5℃以内,这也是陆面模式需要改进的地方,有待于进一步对模式进行改进研究。在驱动场中加入观测值后模拟效果有改进。
无论是多模式还是多驱动场对4个台站土壤湿度的模拟结果并不能很好地反应其变化特征,但是从数值上来说,模拟结果还有一定的可信度,跟观测值相差不是太大;对于CLM2.0,在驱动场中加入观测值可以改善陆面模式对土壤湿度的模拟性能。
第六部分,对多模式和多驱动场获得的7个模拟结果进行了集成,采用了MEAN、MLR和BPANN三种集成方法。在新疆地区的阿勒泰、乌兰乌苏、吐鲁番和莎车4个站点上进行了集成结果验证。
从以上4个站点集成效果可以看出,对模拟结果进行集成,选择合适的集成方法可以提高与观测值的相关系数,并在数量上更接近观测值,也就是说适当的集成方法可以改善模拟效果。MLR方法无论从数值还是相关系数,都比BPANN和MEAN方法略占优势,因此本章又利用多元线性回归方法,结合土壤温度观测值,在新疆地区建立了MLR集成,得到新疆地区陆面过程参量的集成结果,并分析了其与大气变量的气候响应。
研究发现在1960年到2000年之间,吸收的太阳辐射近年来变化不大,且其和短波辐射具有很好的正相关,和温度也具有较好的正相关,与气压和降水具有比较好的负相关;感热通量呈现较弱的上升趋势,且其与短波辐射具有很好的正相关,与土壤温度和经向风具有正相关关系,而与气压和纬向风具有较好的负相关;土壤湿度呈现明显上升趋势,特别是1987年后,上升幅度更大,且其与降水和大气相对湿度具有非常好的正相关,与纬向风和气压具有较好的负相关,与气温呈现较弱的正相关性,这与中国大部分地区不同。
【关键词】:陆面模式 多驱动场 多模式集成 地表参数集 【学位授予单位】:中国海洋大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2010
【分类号】:P432
【目录】:
- 目录4-8
- 表目录8-9
- 图目录9-12
- 摘要12-14
- ABSTRACT14-18
- 第一章 绪论18-30
- 1.1 陆面过程研究的意义18-21
- 1.2 全国及新疆地区气候特征研究进展21-24
- 1.3 陆面过程和陆面模式研究进展24-27
- 1.4 问题的提出及本文的主要研究内容27-30
- 第二章 模式简介及参数设置30-49
- 2.1 所选模式简介30-41
- 2.1.1 生物圈—大气传输方案30-34
- 2.1.2 NCAR Land Surface Model34-37
- 2.1.3 Common Land Model37-41
- 2.2 建立地表参数集41-49
- 2.2.1 BATS模式的地表参数43-44
- 2.2.2 LSM模式的地表参数44-47
- 2.2.3 CoLM模式的地表参数47-49
- 第三章 高分辨率大气驱动场的构造及特征49-64
- 3.1 引言49
- 3.2 构造高分辨率驱动场49-52
- 3.2.1 有观测资料的大气高分辨率驱动场的构造方法51
- 3.2.2 无观测资料的大气高分辨率驱动场的构造方法51-52
- 3.3 高分辨率驱动场的特征52-61
- 3.3.1 温度场52-54
- 3.3.2 降水场54-55
- 3.3.3 气压场55-56
- 3.3.4 风场56-58
- 3.3.5 湿度场58-59
- 3.3.6 太阳辐射场59-60
- 3.3.7 向下长波辐射场60-61
- 3.4 小结61-64
- 第四章 多陆面模式对新疆陆面过程模拟结果特征分析64-76
- 4.1 引言64
- 4.2 时间变化场对比分析64-70
- 4.2.1 对土壤温度模拟结果的年际特征分析64-66
- 4.2.2 对热通量模拟结果的年际特征分析66-68
- 4.2.3 对热通量模拟结果在4个季节的特征分析68-70
- 4.3 空间变化场对比分析70-74
- 4.3.1 对土壤温度模拟结果的年际特征分析72-73
- 4.3.2 对热通量模拟结果的年际分析73-74
- 4.4 小结74-76
- 第五章 多驱动场对新疆陆面过程模拟结果特征分析76-90
- 5.1 引言76
- 5.2 时间变化场对比分析76-83
- 5.2.1 各陆面过程分量的年际变化76-79
- 5.2.2 各陆面过程分量在不同季节下的年际变化特征79-83
- 5.3 空间变化场对比分析83-87
- 5.3.1 土壤温度83-85
- 5.3.2 感热通量85-86
- 5.3.3 吸收的太阳辐射86-87
- 5.4 小结87-90
- 第六章 新疆地区典型站点对多陆面模式、多驱动场模拟结果检验90-109
- 6.1 引言90
- 6.2 观测资料基本介绍90-91
- 6.3 模拟的土壤温度验证91-100
- 6.3.1 阿勒泰站土壤温度验证91-93
- 6.3.2 乌兰乌苏站土壤温度验证93-96
- 6.3.3 吐鲁番站土壤温度模拟验证96-98
- 6.3.4 莎车站土壤温度验证98-100
- 6.4 模拟的土壤湿度验证100-107
- 6.4.1 阿勒泰站土壤湿度验证100-102
- 6.4.2 乌兰乌苏站土壤湿度验证102-103
- 6.4.3 吐鲁番站土壤湿度验证103-105
- 6.4.4 莎车站土壤湿度验证105-107
- 6.5 小结107-109
- 第七章 新疆地区多陆面模式、多驱动场模拟结果集成109-129
- 7.1 引言109-111
- 7.2 集成方法介绍111-114
- 7.2.1 一般统计方法111
- 7.2.2 多元统计方法111-112
- 7.2.3 误差前馈人工神经网络方法112-114
- 7.3 4个站点土壤湿度集成验证114-123
- 7.3.1 阿勒泰站土壤湿度集成114-117
- 7.3.2 乌兰乌苏站土壤湿度集成117-119
- 7.3.3 吐鲁番站土壤湿度集成119-121
- 7.3.4 莎车站土壤湿度集成121-123
- 7.4 新疆集成结果与大气变量的气候响应123-126
- 7.4.1 吸收的太阳辐射123-124
- 7.4.2 感热通量124-125
- 7.4.3 土壤湿度125-126
- 7.5 小结126-129
- 第八章 结论与展望129-138
- 8.1 主要结论129-135
- 8.2 主要创新135
- 8.3 不足与展望135-138
- 参考文献138-144
- 发表文章144-145
- 致谢145-146
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