王永璽，宋海清，李云鵬，馬 偉

（1.阿拉善盟拐子湖氣象站，內(nèi)蒙古拐子湖 735400；2.內(nèi)蒙古生態(tài)與農(nóng)業(yè)氣象中心，內(nèi)蒙古呼和浩特 010051；3.烏海市氣象局，內(nèi)蒙古烏海 016000）

地表溫度是反映陸-氣之間熱交換特征的地球物理變量，是控制陸面能量平衡的重要參數(shù)，其對(duì)多年凍土有直接的影響，是諸多區(qū)域陸面過(guò)程模式的重要參數(shù)之一，在氣候變化和農(nóng)業(yè)氣象研究中起著不可或缺的作用[1]。它的變化能夠影響表層土壤水分的運(yùn)動(dòng)和三態(tài)變化。因此，對(duì)地表溫度進(jìn)行研究，盡可能地精確估計(jì)地表溫度，對(duì)提高氣候變化的認(rèn)識(shí)和凍土及農(nóng)業(yè)氣象研究有重要意義。同時(shí)，也對(duì)農(nóng)林業(yè)的農(nóng)作物播種、農(nóng)作物霜凍和加強(qiáng)對(duì)地表溫度的認(rèn)識(shí)有重要參考價(jià)值。

目前，國(guó)內(nèi)外學(xué)者對(duì)地表溫度的研究大多對(duì)單一站點(diǎn)資料進(jìn)行分析，如李棟梁等利用青藏高原86個(gè)站點(diǎn)地表溫度資料進(jìn)行分析，研究發(fā)現(xiàn)地表溫度主要受海拔高度和緯度的影響[2]。Toy等對(duì)美國(guó)8個(gè)臺(tái)站多年月平均5 cm地溫進(jìn)行分析，并與氣溫?cái)?shù)據(jù)建立模型，預(yù)測(cè)了美國(guó)土壤溫度[3]。目前，長(zhǎng)時(shí)間序列的地表溫度觀測(cè)資料較為缺乏，主要以站點(diǎn)觀測(cè)為主；而時(shí)空連續(xù)的地表溫度觀測(cè)更是較少，借助陸面模式模擬成為獲取高時(shí)空分辨率地表溫度資料的重要途徑之一。全球地表溫度再分析資料主要是通過(guò)各類(lèi)陸面過(guò)程模式模擬來(lái)獲取，并在各類(lèi)研究中被廣泛使用。如歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心（ECMWF）發(fā)展的ERA-Interim資料。秦艷慧等利用ERA-interim地表溫度資料研究了其在青藏高原多年凍土區(qū)的適用性，結(jié)果表明：ERA-interim地表溫度資料對(duì)站點(diǎn)觀測(cè)較少的青藏高原多年凍土區(qū)有較好的適用性，可以作為地表溫度的替代資料[4]。這些模式資料為研究時(shí)空連續(xù)的地表溫度提供了基礎(chǔ)，進(jìn)而為研究氣候變化和凍土提供了資料。但是，這類(lèi)模式模擬資料在跨越半濕潤(rùn)-半干旱-干旱區(qū)的內(nèi)蒙古高原的可靠性和精度如何，需要進(jìn)行評(píng)估。

1 資料和方法

本研究所用的資料包括CLM3.5、CLM3.5-clcv、ERA-Interim再分析地表溫度資料和內(nèi)蒙古臺(tái)站觀測(cè)資料，介紹如下。

1.1 CLM3.5模擬資料

何杰（2010）通過(guò)將中國(guó)氣象局740站近地面1.5 m氣溫、氣壓、10 m風(fēng)、1.5 m比濕融合到Princeton大氣強(qiáng)迫場(chǎng)，生成了氣溫、氣壓、風(fēng)速和比濕數(shù)據(jù)，并將站點(diǎn)觀測(cè)降水和TRMM3B42、APHRODITE降水資料相融合生成降水資料，將GEWEX-SRB短波輻射資料與Yang等短波輻射估計(jì)資料融合生成輻射資料[5]（簡(jiǎn)稱(chēng)ITP強(qiáng)迫資料），驅(qū)動(dòng)公用陸面過(guò)程模式CLM3.5（Community Land Model，CLM），產(chǎn)生一套1981—2010年的月平均地表溫度資料（以下簡(jiǎn)稱(chēng)CLM3.5資料）。CLM是當(dāng)今國(guó)際上發(fā)展最為完善的陸面過(guò)程模式之一，是氣候系統(tǒng)模式（Community Climate System Model，CCSM）的陸面模塊。CLM垂直上有一層植被冠層，10層土壤層和最多5層的積雪。下墊面每個(gè)格點(diǎn)內(nèi)分成5個(gè)次網(wǎng)格覆蓋類(lèi)型，每個(gè)網(wǎng)格的植被又分成多種不同的植物功能型。土壤質(zhì)地考慮了砂土和黏土的垂直變化。

1.2 CLM3.5-clcv模擬資料

陳鋒和謝正輝基于中國(guó)1∶100萬(wàn)植被圖和馬里蘭大學(xué)AVHRR森林覆蓋資料發(fā)展了一套具有普適性的中國(guó)區(qū)域陸面覆蓋資料[6]，并用于陸面模式模擬，結(jié)果顯示：陸地覆蓋變化對(duì)中國(guó)區(qū)域的蒸散發(fā)、地表反照率和感熱有一定的影響。本文使用該資料替換CLM3.5陸地覆蓋資料，將ITP強(qiáng)迫資料驅(qū)動(dòng)CLM3.5，生成一套1981—2010年月平均地表溫度資料（以下簡(jiǎn)稱(chēng)CLM3.5-clcv資料）。

1.3 ERA-interim再分析資料

ERA-Interim再分析資料是ECMWF在ERA40以后推出的新再分析數(shù)據(jù)，其在時(shí)間段上與ERA40部分重合，在同化方面主要有以下改進(jìn)：采用4DVar同化系統(tǒng)，將分辨率提高到了T255，更優(yōu)的背景誤差約束，新的比濕分析，改進(jìn)了模式物理過(guò)程，吸收了ERA40和JRA25的資料質(zhì)量控制方法，衛(wèi)星觀測(cè)輻射資料的偏差校正和其他偏差處理方面的改進(jìn)，改善了快速輻射傳輸模型；在觀測(cè)數(shù)據(jù)方面的改進(jìn)：吸收了ERA40絕大部分觀測(cè)數(shù)據(jù)集，并補(bǔ)充了ECMWF的近年數(shù)據(jù)，由ESA提供的新的ERS數(shù)據(jù)集，EUMETSAT提供的風(fēng)場(chǎng)和晴空輻射率數(shù)據(jù)，重新處理了臭氧廓線，自2006以來(lái)的GRACE和COSMIC等資料，到2001年的ERA40和來(lái)自ECMWF業(yè)務(wù)的邊界場(chǎng)強(qiáng)迫。該資料使用的陸面模式仍為陸面參數(shù)隨植被類(lèi)型改變而改變的TESSEL模式，將數(shù)據(jù)分成厚度為0.07 m，0.21 m，0.72 m和1.89 m不等的4層。本研究選取1981—2010年月平均地表溫度用于對(duì)比驗(yàn)證。

1.4 站點(diǎn)觀測(cè)資料

地表溫度評(píng)估所用臺(tái)站資料來(lái)自內(nèi)蒙古自治區(qū)氣象局氣象站觀測(cè)數(shù)據(jù)，其包含了全區(qū)1981—2010年119個(gè)常規(guī)人工臺(tái)站觀測(cè)的月平均地表溫度。將觀測(cè)時(shí)間少于20 a的站點(diǎn)剔除，站點(diǎn)分布見(jiàn)圖1。各套資料的時(shí)空分辨率均為月平均、0.25°×0.25°。在研究各套資料與觀測(cè)之間的差異時(shí)，采用距離觀測(cè)位置最近的格點(diǎn)與站點(diǎn)資料一一匹配的方法[7]。為了定量評(píng)估各套資料在內(nèi)蒙古地區(qū)的優(yōu)劣，采用平均偏差、均方根誤差和相關(guān)系數(shù)三個(gè)特征統(tǒng)計(jì)量進(jìn)行分析。

1.5 研究區(qū)概況

內(nèi)蒙古地處中國(guó)北部，自東北向西南呈弧狀，擁有全國(guó)最大的草原和林區(qū)，是重要的生態(tài)屏障。全區(qū)總面積1.18×106km2，占全國(guó)土地面積的12.3%。從東向西干旱程度逐漸增加，由半濕潤(rùn)、半干旱到干旱，由冷到熱的緯度地帶性與由濕到干的經(jīng)度地帶性的縱橫交織，內(nèi)蒙古所處的地理位置和地形特點(diǎn)，海洋濕潤(rùn)氣流難以深入，具有溫帶高原半干旱、干旱氣候的特點(diǎn)。鑒于此，本研究將內(nèi)蒙古地區(qū)分為東、中、西三個(gè)區(qū)域進(jìn)行分析[8]。

2 結(jié)果與分析

2.1 地表溫度的空間分布與統(tǒng)計(jì)分析

為了便于分析驗(yàn)證各資料在內(nèi)蒙古地區(qū)的模擬能力，定義如下三個(gè)統(tǒng)計(jì)特征：

平均偏差（Mean Bias Error，簡(jiǎn)稱(chēng) MBE）：

均方根誤差（Root Mean Square Error，簡(jiǎn)稱(chēng)RMSE）：

相關(guān)系數(shù)（Correlation Coefficient，簡(jiǎn)稱(chēng) CC）：

從圖1中1981—2010年平均地表溫度空間分布能夠看出，CLM3.5、CLM3.5-clcv和 ERA-Interim地表溫度的空間分布與臺(tái)站觀測(cè)基本一致，都能較好地再現(xiàn)內(nèi)蒙古地表溫度從東北向西部逐漸增高的空間分布特征，東西部溫差較大。呼倫貝爾是多年平均地表溫度的低值區(qū)，最低值可達(dá)-6℃以下，阿拉善盟是多年平均地表溫度的高值區(qū)，中心平均最高溫度可達(dá)12℃以上，在赤峰、通遼部分地區(qū)地表溫度也較高。模式資料與觀測(cè)資料比較接近，特別是在西部地區(qū)。三套資料與臺(tái)站觀測(cè)相比，全區(qū)均呈現(xiàn)出冷偏差，這與陳海山等研究結(jié)果相一致[9]。

從表1統(tǒng)計(jì)特征可以看出，在東部、中部和西部地區(qū)，各套資料對(duì)研究區(qū)域大部地區(qū)地表溫度變化趨勢(shì)的模擬能力較好，不同資料之間的差異并不明顯。三套資料在各地區(qū)相關(guān)系數(shù)均比較高，高于0.995，均通過(guò)了99.9%的置信度檢驗(yàn)；綜合三個(gè)統(tǒng)計(jì)特征來(lái)看，CLM3.5資料要好于其他兩套資料，不管是相關(guān)系數(shù)還是平均偏差和均方根誤差均最好。CLM3.5資料和CLM3.5-clcv資料在三個(gè)分區(qū)表現(xiàn)較為一致，均表現(xiàn)為對(duì)中部和西部的模擬能力高于東部，東部相關(guān)系數(shù)略低，偏差和均方根誤差略大，均顯示出冷偏差，東部冷偏差最大為-2.18℃，中部和西部偏差和均方根誤差略小，約為-1.4℃；均方根誤差也明顯小于東部地區(qū)。而ERA-interim資料則在西部和東部地區(qū)的相關(guān)系數(shù)稍好于中部地區(qū)，但偏差和均方根誤差卻不如中部地區(qū)。相比較而言，ERA-interim資料的平均偏差和均方根誤差在各個(gè)地區(qū)之間相差較小，平均偏差和均方根誤差均在-2.3℃和3℃左右。從統(tǒng)計(jì)特征分析可以看出，各套資料對(duì)內(nèi)蒙古地區(qū)地表溫度的模擬能力均較好，能夠很好地再現(xiàn)內(nèi)蒙古地區(qū)地表溫度的變化趨勢(shì)。但是，平均偏差和均方根誤差略大，在實(shí)際應(yīng)用中需要進(jìn)行訂正。

表1 內(nèi)蒙古東、中、西部地區(qū)模擬地表溫度和臺(tái)站觀測(cè)的相關(guān)系數(shù)、平均偏差和均方根誤差 ℃

2.2 再分析土壤濕度的季節(jié)循環(huán)與觀測(cè)資料的對(duì)比

通過(guò)對(duì)1981—2010年內(nèi)蒙古東部、中部和西部地區(qū)月平均地表溫度的變化（圖2）可以看出：三套資料都能較好地再現(xiàn)地表溫度的季節(jié)變化，量值也較為接近，地表溫度在1月達(dá)到最低，7月達(dá)到最高。三套資料在東部、中部和西部地區(qū)的變化趨勢(shì)比較一致，在冷季節(jié)，三套資料與觀測(cè)之間的偏差達(dá)到最小，在暖季節(jié)的偏差增大，其中在東部地區(qū)的偏差略大于在中部和西部地區(qū)。同時(shí)也可以看出，CLM3.5資料要稍好于其他兩套資料?？傮w來(lái)看，三套資料能夠較好地再現(xiàn)內(nèi)蒙古東部、中部和西部地區(qū)地表溫度的季節(jié)變化特征，在冷季節(jié)的模擬要好于暖季節(jié)，主要是各套資料在冷季節(jié)的偏差明顯小于暖季節(jié)。另外，在全年各個(gè)月，三套資料均比觀測(cè)值低，系統(tǒng)性冷偏差明顯。

2.3 研究區(qū)域再分析地表溫度的時(shí)間變化與觀測(cè)值的對(duì)比

圖3 是1981—2010年CLM3.5、CLM3.5-clcv和ERA-Interim資料的地表溫度月平均時(shí)間序列與觀測(cè)的比較?？梢钥闯?，三套資料均能較好地再現(xiàn)內(nèi)蒙古東部、中部和西部地區(qū)地表溫度的時(shí)間變化特征，各個(gè)月量值吻合較好。三套地表溫度資料均較觀測(cè)偏低，在冷季節(jié)與觀測(cè)偏低較小，在夏季與觀測(cè)偏低較多，其中在東部地區(qū)對(duì)高溫的模擬能力明顯低于對(duì)中部和西部地區(qū)的模擬能力。三套資料均比較接近，時(shí)間變化趨勢(shì)一致性較高，均對(duì)地面溫度低溫描述較好，但對(duì)高溫模擬能力有待進(jìn)一步改進(jìn)。

3 討論

利用1981—2010年 CLM3.5、CLM3.5-clcv資料和ERA-Interim地表溫度資料在內(nèi)蒙古的時(shí)空變化進(jìn)行分析，并分別與觀測(cè)進(jìn)行對(duì)比。結(jié)果表明：三套分析資料在內(nèi)蒙古均表現(xiàn)出較好的模擬能力，較好的再現(xiàn)了內(nèi)蒙古東部、中部和西部地區(qū)地表溫度的時(shí)空變化特征。其中CLM3.5資料較其他兩套資料稍好，有著更小的偏差和均方根誤差，以及更高的相關(guān)系數(shù)。需要指出的是，各套資料在各個(gè)月均表現(xiàn)出了冷偏差，尤其是在暖季節(jié)，冷偏差更顯著。這與陸面模式生物地球物理過(guò)程描述不完善以及陸面模式土壤質(zhì)地和植被分布不合理等有關(guān)，有待于更進(jìn)一步的改進(jìn)。另外，站點(diǎn)觀測(cè)資料主要是在裸土地段進(jìn)行觀測(cè)，而模式模擬資料為自然狀態(tài)下的地表溫度，所以，冷偏差顯著。

由于觀測(cè)站點(diǎn)數(shù)量有限，文中還存在一些需要改進(jìn)的問(wèn)題。首先，在驗(yàn)證過(guò)程中尺度的匹配上，站點(diǎn)觀測(cè)只能代表該觀測(cè)點(diǎn)的狀況，對(duì)于周?chē)拇硇杂邢?，而模式資料的空間分辨率為0.25°，且代表的是該格點(diǎn)的平均狀態(tài)。所以，偏差在所難免。其次，對(duì)模式資料進(jìn)行空間上簡(jiǎn)單的評(píng)估驗(yàn)證，對(duì)于影響地表溫度的蒸散也是下一步研究的重點(diǎn)。

4 結(jié)論

本研究探討了各套地表溫度資料在內(nèi)蒙古東部、中部和西部的模擬能力和適用性，并討論了其在內(nèi)蒙古各地區(qū)優(yōu)劣，為農(nóng)牧業(yè)生產(chǎn)提供支撐。

兩套CLM3.5陸面模式資料和ERA-Interim地表溫度都能較好地再現(xiàn)內(nèi)蒙古地表溫度的時(shí)空變化特征，其中CLM3.5模擬最好，與觀測(cè)的相關(guān)系數(shù)最高，平均偏差和均方根誤差都最??；區(qū)域平均的統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，三套資料與觀測(cè)值有著較高的相關(guān)系數(shù)，均高于0.99，各時(shí)間段均較觀測(cè)偏冷；三套資料在四季均有冷偏差，冷季節(jié)偏差最小，暖季節(jié)偏差增大；其中，東部地區(qū)偏差大于中部和西部地區(qū)。

由于觀測(cè)資料有限，難以較好地代表整個(gè)研究區(qū)地表溫度的時(shí)空變化。此外，模式格點(diǎn)數(shù)據(jù)與臺(tái)站觀測(cè)數(shù)據(jù)的匹配問(wèn)題也給本文的分析帶來(lái)了一定的不確定性。

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