王莉莉 陳德輝

國(guó)家氣象中心，北京100081

1 引言

土壤水僅占世界可用水資源總量的很小一部分，但由于土壤水含量難以準(zhǔn)確測(cè)量，所以利用觀測(cè)土壤水含量來進(jìn)行氣象模擬是非常不切實(shí)際的，又由于衛(wèi)星短波頻率使得覆蓋面積和準(zhǔn)確度都難以達(dá)到要求，所以直接利用其來進(jìn)行氣象模擬也是不切實(shí)際的。因此，利用陸面模式對(duì)土壤含水量模擬，影響著熱量平衡和水量平衡的計(jì)算，并且直接和間接的影響著近地面氣象要素的預(yù)測(cè)起著非常重要的作用，例如陸面和大氣之間主要的反饋因素——感熱和潛熱通量，主要取決下墊面的土壤含水量狀況。陸面模式的陸面水文過程就是對(duì)水量平衡進(jìn)行描述的：降水落到地面后一部分被葉面截流，一部分到地面；經(jīng)葉面截流的部分用于蒸發(fā)或滴落到地面，與直接落到地面的降水一起滲入土壤中或形成地表徑流；土壤中的水和葉面截流的降水通過蒸發(fā)返回大氣，植被的根系從土壤中吸收水分再由葉面向大氣蒸騰水汽。這樣形成了一個(gè)大氣、陸地水分循環(huán)圈?？梢婈懨嫠盅h(huán)不僅決定了水的分布和平衡，還通過蒸發(fā)和降水過程，對(duì)能量的再分配起著決定性作用（曹麗娟和劉晶淼，2005）。

產(chǎn)匯流過程在陸面過程的水量平衡中占有重要的地位，直接影響蒸散發(fā)、地表徑流、壤中流和地下徑流的產(chǎn)生，但是在陸面水文過程中對(duì)產(chǎn)匯流的部分描述常常過于簡(jiǎn)單，產(chǎn)匯流的計(jì)算誤差直接影響這土壤含水量的計(jì)算精度，從而會(huì)影響著蒸發(fā)和陸面水量、熱量平衡計(jì)算。目前，大多數(shù)陸面模式中對(duì)產(chǎn)匯流的描述主要存在以下不足：假定網(wǎng)格內(nèi)的土壤等的均一性，沒有考慮產(chǎn)流的不均勻性，如下滲能力的不均勻性和蓄水容量的不均勻性對(duì)產(chǎn)流的影響，缺少網(wǎng)格間徑流沿地形匯流的描述。在水文學(xué)中，用于模擬和預(yù)報(bào)徑流的水文模型早已存在，有的模型已經(jīng)廣泛應(yīng)用于我國(guó)的洪水預(yù)報(bào)和徑流模擬當(dāng)中（趙人俊，1984）。因此，可以借鑒水文模型對(duì)產(chǎn)匯流的描述，來完善陸面模式的水文過程，以此提高模式對(duì)徑流的模擬精度，這無疑可以大大改善陸面過程對(duì)能量和水分平衡的模擬精度。

GRAPES模式 (Global-regional assimilation and prediction system) 由中國(guó)氣象局于 2000年開始組織研究開發(fā)的數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)（陳德輝和沈?qū)W順,2006; 陳德輝等，2008），GRAPES_Meso模式是其區(qū)域中尺度數(shù)值預(yù)報(bào)系統(tǒng)版.GRAPES_Meso模式已先后在國(guó)家氣象中心、廣州區(qū)域氣象中心、上海臺(tái)風(fēng)研究所實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)運(yùn)行，表現(xiàn)出了較好的預(yù)報(bào)技巧（薛紀(jì)善和陳德輝，2008）。GRAPES_Meso中的陸面模式是 NOAH-LSM（Noah-Land Surface Model）模式。但是NOAH-LSM陸面模式對(duì)水文過程特別是徑流的描述還存在明顯不足，即不能完整的描述水文循環(huán)過程（Abbott et al.,1986），依據(jù)陸面水文過程參數(shù)化方案使用的是簡(jiǎn)單水量平衡模型 SWB（Simple Water Balance, Entekhabi et al.,1999）。張萬昌、徐精文（徐精文，2009）將 XXT模型（Xin’anjiang X TOPMODEL）與 NOAH-LSM模式進(jìn)行耦合研究，取得了良好的應(yīng)用效果。本文是針對(duì)NOAH-LSM模式的不足，對(duì)其水文過程做了以下改進(jìn)：改進(jìn)產(chǎn)流模塊，加入蓄水容量曲線，以此完善了陸面模式對(duì)下滲和徑流產(chǎn)生這部分水循環(huán)的描述；嵌入?yún)R流模塊，以彌補(bǔ)GRAPES_Meso陸面模式中缺少匯流模塊的缺陷，同時(shí)實(shí)現(xiàn)逐時(shí)步改變格點(diǎn)土壤含水量，使改進(jìn)后的陸面模式能夠模擬完整的閉合水文循環(huán)過程，改善土壤含水量在空間和時(shí)間上的預(yù)報(bào)，進(jìn)而影響近地面氣象要素的預(yù)報(bào)。

2 NOAH-LSM陸面模式的改進(jìn)

2.1 NOAH-LSM陸面模式的原產(chǎn)流方案

在NOAH-LSM陸面模式中，地表徑流參數(shù)化方案是用的簡(jiǎn)單水量平衡模型（Simple Water Balance，SWB）。NOAH-LSM陸面模式中，地表徑流方程（徐精文，2009）為：

其中， 最大下滲量為：

其中，dP為單位時(shí)間降水量；Dx為土壤缺水量；sΘ為土壤飽和含水率；Θi為第i層土壤含水率；ΔZi為第i層土壤厚度；Ks是飽和水力傳導(dǎo)率；kdtref=3.0且=2 ×10?6m/s ；是模式時(shí)間步長(zhǎng)（秒）單位為天的值。

Noah陸面模式地下產(chǎn)流方案如下面公式所示。

式中，maxQ為最大地下徑流量，maxS是土壤水分虧缺的臨界值，bD為下層土壤的缺水量，最大值是下層土壤的含水量。

2.2 NOAH-LSM陸面模式的原產(chǎn)流方案的問題及其改進(jìn)

2.2.1 NOAH-LSM陸面模式的原產(chǎn)流方案的問題

在降雨過程中，流域上產(chǎn)生徑流的部分所包圍的面積稱為產(chǎn)流面積，是變化的，在降雨開始時(shí)，流域中易產(chǎn)流的地區(qū)會(huì)先產(chǎn)流。由公式（1）和（4）可以看出，NOAH-LSM 模型的產(chǎn)流方案只考慮了水的垂向運(yùn)動(dòng)，其產(chǎn)流方案使用的是簡(jiǎn)單水量平衡模型，沒有有效地表達(dá)徑流產(chǎn)源面積的變動(dòng)情況，因此，需要進(jìn)一步改進(jìn)陸面模式的產(chǎn)流方案，提高整體模擬精度。隨著GRAPES_Meso模式不斷地發(fā)展，對(duì)預(yù)報(bào)能力的要求逐漸提高，對(duì)其陸面模式中產(chǎn)流過程的描述作也需要進(jìn)一步的研究。而且對(duì)于GRAPES_Meso模式中15 km等這樣的計(jì)算單元網(wǎng)格，面積與子流域面積大致相等（水利部水文局,2008），網(wǎng)格內(nèi)的產(chǎn)流面積是隨著降雨時(shí)間而不斷變化的，因此有必要用新的流域水文模型的產(chǎn)流方案代替簡(jiǎn)單水量平衡模型，以更好的刻畫 NOAHLSM陸面模式中對(duì)水文過程的表達(dá)，進(jìn)而改善對(duì)近地面氣象要素的描述。

2.2.2 NOAH-LSM陸面模式產(chǎn)流方案的改進(jìn)

改進(jìn)的陸面模式產(chǎn)流方案利用蓄水容量曲線描述單元網(wǎng)格內(nèi)產(chǎn)流面積的變化。所謂蓄水容量面積分配曲線是：部分產(chǎn)流面積隨蓄水容量而變化的累計(jì)頻率曲線（趙人俊，1984）。應(yīng)用蓄水容量面積分配曲線可以確定降雨空間分布均勻情況下蓄滿產(chǎn)流的總徑流量。實(shí)踐表明，對(duì)于閉合流域，流域蓄水容量面積分配曲線采用拋物線型為宜，其線型為

式中，f為產(chǎn)流面積（km2）；F為全流域面積（km2）；W′為流域單點(diǎn)的蓄水量（mm）；MMW為流域單點(diǎn)最大蓄水量（mm）；B為蓄水容量面積曲線的指數(shù)。

根據(jù)流域蓄水容量面積分配曲線及其與降雨徑流相互轉(zhuǎn)換關(guān)系，改進(jìn)后的產(chǎn)流方案為：

若P?E+A＜WMM，即局部產(chǎn)流時(shí)，

式中，P、E分別是網(wǎng)格降水量（mm）、網(wǎng)格蒸發(fā)量（mm），

若P?E+A≥WMM，即全網(wǎng)格產(chǎn)流時(shí)，

式中，0W為流域初始土壤蓄水量（mm）；WM為流域平均最大蓄水容量（mm）；R為總徑流量（mm）。

地下產(chǎn)流方案與原NOAH-LSM方案相同。

2.3 NOAH-LSM陸面模式增加的匯流方案

降雨所產(chǎn)生的地表徑流會(huì)隨地形進(jìn)行匯流運(yùn)動(dòng)，如果缺少匯流過程的描述，就無法考慮坡面徑流在水平二維方向的水量再分配，不能較精確地刻畫陸面及淺地表水循環(huán)，會(huì)使所產(chǎn)生的徑流在其所生成的網(wǎng)格內(nèi)繼續(xù)蓄積，從而違背了重力作用，不符合真實(shí)的流域情況。在陸面模式中，地表徑流影響著陸—?dú)夥答伒闹匾蛩馗袩嵬亢蜐摕嵬?。通過加入?yún)R流模式后，NOAH-LSM 陸面模式中加入對(duì)水平二維地表徑流的描述，更加符合真實(shí)的流域匯流。

NOAH-LSM 陸面模式中增加的匯流方案選取Muskingum（Bates and De Roo，2000）匯流方法。在Muskingum方法中，采用逐柵格的Muskingum匯流方法將地表徑流演算至流域出口。以地表徑流Qs為例，a、b、c三個(gè)柵格的流量分別為Qa、Qb、Qc。柵格a、b、c的水流均流向柵格d，流至柵格d的流量分別為aQ′、bQ′、cQ′，可以通過Muskingum-Cunge方法（王莉莉等，2007）計(jì)算得到。因此，柵格d的總出流量可表示為。

式中，dQ′為柵格d自身柵格內(nèi)降水產(chǎn)流量。

3 試驗(yàn)結(jié)果及分析

為了充分驗(yàn)證原NOAH-LSM陸面模式和改進(jìn)的NOAH-LSM陸面模式在的模擬效果，本研究選取2008年8月1日08時(shí)（北京時(shí)間，下同）至10月1日08時(shí)的降水進(jìn)行模擬試驗(yàn)，預(yù)報(bào)時(shí)長(zhǎng)為24 h，以每日08時(shí)進(jìn)行滾動(dòng)預(yù)報(bào)，試驗(yàn)覆蓋區(qū)域?yàn)椋?5°～64.5°N，70°～145.3°E）。

圖1 10 cm 土壤含水率Fig.1 Soil moisture content at 10 cm

本次試驗(yàn)將分辨率為1°×1°的美國(guó)NCEP全球預(yù)報(bào)場(chǎng)作為初始場(chǎng)和側(cè)邊界條件，驅(qū)動(dòng)15 km×15 km的 GRAPES_Meso模式和改進(jìn)后的 GRAPES_Meso模式，由于資料限制，本次試驗(yàn)選取土壤濕度、2 m溫度等近地面要素，進(jìn)行模擬計(jì)算，其中土壤濕度觀測(cè)站點(diǎn)和2 m溫度等近地面要素觀測(cè)站點(diǎn)的布設(shè)不同。

3.1 土壤含水率

和原NOAH-LSM陸面模式相比，改進(jìn)后的模式不僅考慮到水量垂向變化，而且考慮到了水平二維方向上的水分再分配，坡面流改變了土壤濕度的水平梯度分布，陸面水循環(huán)首先引起了土壤濕度的改變，選取南充和臨汾兩個(gè)站點(diǎn)10 cm深度的土壤含水率進(jìn)行對(duì)比，站點(diǎn)經(jīng)緯度和所屬流域見表 1，其中南充站觀測(cè)土壤含水率起始時(shí)間是8月10日08時(shí)（圖1a），原GRAPES模式模擬的土壤含水率模擬與觀測(cè)值相比偏小，改進(jìn)陸面模式后模擬的土壤含水率比觀測(cè)值偏大，但與原 GRAPES模擬結(jié)果相比更接近。臨汾站點(diǎn)觀測(cè)的 10 cm土壤含水率起始時(shí)間為8月1日08時(shí)，站點(diǎn)的土壤含水率從3日08時(shí)開始就達(dá)到飽和，并一直持續(xù)到9月30日08時(shí)（圖1b），原GRAPES模擬結(jié)果明顯偏小，改進(jìn)后的 GRAPES模擬結(jié)果與實(shí)測(cè)值較為接近。證明了改進(jìn)產(chǎn)流方案并嵌入?yún)R流模塊后，模式考慮到流域內(nèi)徑流沿水系匯流對(duì)土壤含水率的影響。

表1 站點(diǎn)經(jīng)緯度Table 1 Latitudes and longitudes of the stations

3.2 2 m溫度

土壤含水量的變化直接影響土壤溫度，進(jìn)而影響到2 m溫度的變化。本次選取壽縣、商丘和麻城三個(gè)站點(diǎn)（表2），對(duì)其模擬的2 m 溫度和實(shí)測(cè)值進(jìn)行對(duì)比，見圖2，原GRAPES模式與改進(jìn)后模式模擬結(jié)果相差不大，改進(jìn)后的累積誤差稍小于原GRAPES的累積誤，從表3可以看出改進(jìn)后模式的均方根誤差也小于原 GRAPES模式模擬的，三個(gè)站點(diǎn)的均方根誤差都在 0.30～0.40。證明了基于GRAPES陸—?dú)怆p向反饋模式加入?yún)R流模塊后，考慮了流域內(nèi)地表徑流、壤中流和地下徑流在水平二維方向的運(yùn)動(dòng)，對(duì)2 m溫度有一定的影響，但是每個(gè)站點(diǎn)的模擬效果不盡相同，這是和站點(diǎn)所屬的流域位置以及站點(diǎn)降水的大小有關(guān)。

圖2 2 m溫度Fig.2 Temperature at 2 m

表2 站點(diǎn)經(jīng)緯度Table 2 Latitudes and longitudes of the stations

表3 2 m溫度均方根誤差Table 3 Root-mean-square error of temperature at 2 m

3.3 10 m風(fēng)速

土壤濕度的變化通過也影響到10 m 風(fēng)速的模擬，本節(jié)選取三個(gè)站點(diǎn)（見表2）對(duì)10 m 風(fēng)速的模擬值和觀測(cè)進(jìn)行對(duì)比。從圖3可以看出改進(jìn)模式后模擬的過程線與原模式模擬的過程線相差不大，從表 4均方根誤差來看，改進(jìn)后的模式略好與原GRAPE模式，對(duì)于均方根誤差，改進(jìn)后模式和原GRAPES模式誤差在2.4～3.0。

表4 10 m風(fēng)速均方根誤差Table 4 Root-mean-square error of wind speed at 10 m

3.4 降水

本次研究選取TS評(píng)分進(jìn)行降水檢驗(yàn)，TS評(píng)分作為對(duì)確定性預(yù)報(bào)的評(píng)分標(biāo)準(zhǔn)，已經(jīng)納入了業(yè)務(wù)預(yù)報(bào)評(píng)價(jià)體系（黃卓，2001）。選取2513個(gè)降水自動(dòng)站站點(diǎn)，進(jìn)行預(yù)報(bào)降水檢驗(yàn)。從表5中2008年8月和9月的TS評(píng)分結(jié)果上，基于GRAPES陸—?dú)怆p向反饋模式的降水評(píng)分結(jié)果和原GRAPES降水評(píng)分相差不大。如表6所示，選取兩個(gè)站點(diǎn)觀測(cè)降水與模式模擬降水進(jìn)行對(duì)比，如圖4，基于GRAPES陸—?dú)怆p向反饋模式與原模式相比對(duì)降水落區(qū)的預(yù)報(bào)有了一定變化。

圖3 10m 風(fēng)速Fig.3 Wind speed at 10 m

表5 TS評(píng)分和預(yù)報(bào)偏差BTable 5 Threat Score (TS) and Bias error (B)

表6 站點(diǎn)的經(jīng)緯度Table 6 Latitudes and longitudes of the stations

3.5 流量

由于初始場(chǎng)資料的限制，對(duì)王家壩站 8月 13日20時(shí)到16日20時(shí)的流量進(jìn)行對(duì)比，如圖5，改進(jìn)陸面模式后模擬的流量過程與原模式相比有了較大的改進(jìn)，也更加接近實(shí)測(cè)流量過程，這說明改進(jìn)的NAOH-LSM陸面模式能夠進(jìn)行流量模擬。

4 結(jié)論

本試驗(yàn)介紹了 GRAPES NOAH-LSM 陸面模型產(chǎn)流方案的原理，針對(duì)原NOAH-LSM陸面模型建模型時(shí)，考慮產(chǎn)流機(jī)制比較簡(jiǎn)單，對(duì)其產(chǎn)流模塊，進(jìn)行了必要改進(jìn)，加入了蓄水容量曲線，以考慮網(wǎng)格內(nèi)土壤含水量分布不均的情況，并加入了匯流模塊對(duì)地表二維水流的描述，以彌補(bǔ)原GRAPES無法模擬流量的缺陷。

選取2008年8月至9月降水進(jìn)行模擬試驗(yàn)，結(jié)果表明改進(jìn)后的模式，引起了近地面氣象要素的變化，對(duì)于10 cm土壤含水率，改進(jìn)后模式模擬結(jié)果與觀測(cè)值較為接近，土壤含水率的增加也使得2 m溫度和10 m風(fēng)速的模擬結(jié)果和觀測(cè)值較為接近，從均方根誤差來看，改進(jìn)后的模式略好于原GRAPES模式。與原GRAPES模式相比，能夠?qū)⒔邓畬?duì)土壤濕度的影響作用到徑流的模擬上，并且通過產(chǎn)、匯流等陸面水循環(huán)的影響反饋到降水的預(yù)報(bào)中。

圖4 觀測(cè)降水和模擬降水Fig.4 Observed and simulated precipitation

圖5 2008年8月13～16日流量Fig.5 Discharge from 13th to 16th Aug 2008

然而，改進(jìn)NOAH-LSM陸面模式還需要對(duì)不同的區(qū)域進(jìn)行模擬試驗(yàn)，以便更好地確定不同區(qū)域的參數(shù)方案，改善GRAPES模式近地面氣象要素的預(yù)報(bào)性能，同時(shí)為改進(jìn)后的NOAH-LSM陸面模式在全球模式以及氣候模擬方向上拓展應(yīng)用做進(jìn)一步的研究。

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