高黎明, 張樂樂, 沈永平, 張耀南, 張 偉
(1.青海師范大學(xué)地理科學(xué)學(xué)院,青海西寧 810008; 2.青海省地表過程重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,青海西寧 810008;3.中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院,甘肅蘭州 730000)
全球氣候變化已成為不爭的事實(shí),現(xiàn)有研究表明,近百年中國增溫幅度達(dá)到0.22 ℃·(10a)-1,明顯高于全球和北半球的增溫幅度[1]。氣候變化產(chǎn)生了一系列環(huán)境問題,尤其是在高緯度和高海拔的山區(qū)流域,冰凍圈退化、水資源短缺、洪澇干旱加劇等生態(tài)環(huán)境問題日益突出[2],直接影響人類生存環(huán)境與可持續(xù)發(fā)展。額爾齊斯河是新疆第二大河流,同時(shí)也是一條國際河,在國外流經(jīng)哈薩克斯坦和俄羅斯,對(duì)這些國家的社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展有著極其重要的作用[3]。額爾齊斯河河源區(qū)位于我國新疆阿爾泰山區(qū),是重要的穩(wěn)定積雪區(qū),春季融雪對(duì)流域水資源的貢獻(xiàn)不容小覷[4]。在氣候變化背景下,積雪作為冰凍圈的重要組成部分,對(duì)氣候變化響應(yīng)極其顯著[5-6],流域積雪變化對(duì)水資源的影響開始受到廣泛關(guān)注。基于流域布設(shè)的觀測站點(diǎn),對(duì)融雪過程的關(guān)鍵參數(shù)及影響因素有了充分的認(rèn)識(shí)[7-10]。但流域尺度上積雪積累和消融過程還缺乏深入的研究,此外風(fēng)吹雪作為影響積雪的空間分布的一個(gè)重要因素也不容忽視。而對(duì)這些過程的準(zhǔn)確定量描述依賴于陸面過程模型或分布式水文模型。Zhang 等[11]分析了影響陸面過程模型模擬積雪精度的因素,發(fā)現(xiàn)驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)的不確定對(duì)模擬結(jié)果的影響大于模型本身的結(jié)構(gòu)及參數(shù)化方案。因此,在流域獲取可信的氣象驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)是對(duì)積雪水文過程實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確模擬的關(guān)鍵。
再分析資料同化了遙感、地面觀測和數(shù)值模式獲取的數(shù)據(jù)[12],具有高時(shí)空分辨率的特點(diǎn),是分布式模型的理想驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)來源。目前國際上比較常用 的 再 分 析 資 料 包 括ERA-interim[13]、NCEP CFSv2[14]、MERRA2[15]、JRA-55[16]等。在國內(nèi),國家氣象信息中心開發(fā)了覆蓋亞洲區(qū)域的CLDAS[17],清華大學(xué)也開發(fā)了中國區(qū)域高分辨率氣象驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集(CMFD)[18-20]。國內(nèi)外學(xué)者對(duì)這些數(shù)據(jù)在不同區(qū)域的適用性進(jìn)行了評(píng)價(jià)[21-24],但是從評(píng)價(jià)結(jié)果來看,不同來源的再分析資料在不同區(qū)域的誤差存在很大的差異性。因此,在流域尺度進(jìn)行積雪-植被-水文等過程的模擬,有必要對(duì)這些再分析資料的適用性進(jìn)行評(píng)價(jià)。
針對(duì)以上背景,本研究利用新疆額爾齊斯河流域及周邊區(qū)域觀測場記錄的氣象數(shù)據(jù),對(duì)現(xiàn)有再分析資料在流域的適用性進(jìn)行評(píng)價(jià)。本研究的主要目標(biāo)在于找出一套適合于額爾齊斯河流域的高分辨率氣象驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集,為下一步深入開展冰凍圈變化和水文過程模擬研究提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
在新疆額爾齊斯河流域及周邊地區(qū),中國氣象局布設(shè)了阿勒泰、哈巴河、吉木乃、福海、富蘊(yùn)和青河6 個(gè)氣象觀測站,觀測項(xiàng)目包括氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速、降水量等,阿勒泰觀測站觀測項(xiàng)目還包括向下短波輻射。為了系統(tǒng)研究流域積雪水文過程,中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院在河源區(qū)建立了庫威和喀依爾2個(gè)積雪水文綜合觀測場。其中庫威觀測場氣象觀測項(xiàng)目包括風(fēng)速、風(fēng)向、氣溫、相對(duì)濕度、降水量、向下短波輻射、向上短波輻射、向下長波輻射、向上長波輻射。喀依爾觀測場除了常規(guī)的氣象要素外,還布設(shè)有風(fēng)吹雪通量的觀測。這8個(gè)觀測站的地理位置如圖1 所示,本研究選取的氣象觀測數(shù)據(jù)如表1所示。
圖1 研究區(qū)氣象觀測場地理位置Fig. 1 Geographical location of meteorological stations in the study area
表1 本研究使用的氣象觀測數(shù)據(jù)信息Table 1 Meteorological observation data used in this study
格點(diǎn)氣象數(shù)據(jù)選取了ERA-Interim 和CMFD 再分析資料。ERA-Interim 數(shù)據(jù)從歐洲中期預(yù)報(bào)中心下載(https://apps.ecmwf.int/),其中氣溫、露點(diǎn)溫度和風(fēng)速為實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),輻射和降水為預(yù)報(bào)數(shù)據(jù),獲取的數(shù)據(jù)時(shí)間分辨率為6 小時(shí)。ERA-Interim 數(shù)據(jù)空間分辨率共有11種可選擇,本研究選取的數(shù)據(jù)分辨率為0.125°×0.125°。CMFD 數(shù)據(jù)從國家青藏高原科學(xué)數(shù)據(jù)中心下載(https://data.tpdc.ac.cn/),時(shí)間分辨率為3小時(shí),空間分辨率為0.1°×0.1°。
1.2.1 濕度轉(zhuǎn)換方法
用于表征空氣濕度的物理量比較多,觀測數(shù)據(jù)中的濕度指標(biāo)是相對(duì)濕度(RH),ERA-Interim 是露點(diǎn)溫度(td),CMFD 是比濕(q),本研究中將露點(diǎn)溫度和比濕統(tǒng)一轉(zhuǎn)換成相對(duì)濕度。露點(diǎn)溫度和相對(duì)濕度之間的換算公式如下:
式中:e是實(shí)際水汽壓(hPa);t是氣溫(℃)。
1.2.2 數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)方法
分布式水文模型及陸面過程模型的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)一般包括氣溫、風(fēng)速、濕度、降水量、向下短波輻射、向下長波輻射,本研究主要基于觀測數(shù)據(jù)評(píng)價(jià)再分析資料中的這6 個(gè)要素。在評(píng)價(jià)時(shí),首先基于觀測站點(diǎn)的經(jīng)緯度找到其在ERA-Interim 和CMFD 數(shù)據(jù)上所在的格點(diǎn),然后提取出該格點(diǎn)所有的數(shù)據(jù),即可得到該站點(diǎn)在ERA-Interim 和CMFD 數(shù)據(jù)中對(duì)應(yīng)的氣象要素時(shí)間序列。阿勒泰、哈巴河、吉木乃、福海、富蘊(yùn)和青河氣象站獲取的日數(shù)據(jù)是經(jīng)過中國氣象局專業(yè)人員處理之后發(fā)布的,除2014 年12 月數(shù)據(jù)缺失外,其他時(shí)間數(shù)據(jù)不存在缺測問題。庫威觀測場獲取的30分鐘數(shù)據(jù)在研究期不存在缺測問題??σ罓栍^測場風(fēng)速傳感器在研究期存在部分缺測,由于該觀測場布設(shè)有兩層風(fēng)速觀測且觀測高度差別較小,通過分析數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)兩層風(fēng)速的平均偏差小于0.26 m·s-1,因此當(dāng)出現(xiàn)缺失數(shù)據(jù)時(shí)可以直接用另外一層的風(fēng)速替代。如果兩層均出現(xiàn)缺測,當(dāng)缺失數(shù)據(jù)比較少(少于3個(gè))且前后相鄰的時(shí)間段內(nèi)風(fēng)速變化不大時(shí),可直接使用前后相鄰兩個(gè)時(shí)間風(fēng)速的均值來填補(bǔ),當(dāng)連續(xù)缺失數(shù)據(jù)多于3個(gè)時(shí),那么缺失時(shí)間段的數(shù)據(jù)將不用于ERA-Interim 和CMFD 數(shù)據(jù)精度的評(píng)價(jià)。庫威和喀依爾觀測場日數(shù)據(jù)的獲取采用了與中國氣象局?jǐn)?shù)據(jù)相同的處理方案。
對(duì)ERA-Interim 和CMFD 再分析資料的評(píng)價(jià)采用了相關(guān)系數(shù)(R)、平均偏差(BIAS)和均方根誤差(RMSE)等常用統(tǒng)計(jì)指標(biāo)。R 的取值范圍在-1 和1之間,越接近1,代表再分析資料與觀測數(shù)據(jù)的一致性越好。BIAS 值大于0 則代表再分析資料對(duì)該要素存在高估,小于0 則代表低估。RMSE 值越接近0,則代表再分析資料的精度越高。
本研究中庫威站觀測數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔為30 分鐘,喀依爾站數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔為10分鐘,ERA-Inter?im 數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔為6 小時(shí),CMFD 數(shù)據(jù)的時(shí)間間隔為3 小時(shí)。在評(píng)價(jià)ERA-Interim 和CMFD 小時(shí)尺度數(shù)據(jù)精度時(shí),為了保持?jǐn)?shù)據(jù)時(shí)間的一致性,我們將所有的數(shù)據(jù)間隔全部處理成了6小時(shí)。將研究期庫威和喀依爾站記錄的6 小時(shí)氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速、降水量、向下短波輻射和向下長波輻射作為橫軸,將ERA-Interim 和CMFD 對(duì)應(yīng)格點(diǎn)獲取的氣象數(shù)據(jù)作為縱軸,繪制了散點(diǎn)圖(圖2),并計(jì)算得到了觀測數(shù)據(jù)與ERA-Interim 和CMFD 之間的R、BIAS和RMSE 值。從圖2 中可以看出,ERA-Interim 和CMFD 記錄的小時(shí)氣溫、向下短波輻射和向下長波輻射與觀測數(shù)據(jù)之間的R 值均在0.85 以上,且散點(diǎn)主要集中在y=x 線附近,說明ERA-Interim 和CMFD氣溫、向下短波輻射和向下長波輻射與觀測數(shù)據(jù)具有很好的一致性。ERA-Interim 記錄的相對(duì)濕度與觀測數(shù)據(jù)(R=0.75)之間的一致性優(yōu)于CMFD 數(shù)據(jù)。兩種再分析資料記錄的風(fēng)速和降水量與觀測數(shù)據(jù)的一致性都比較差。從BIAS 值來看,ERA-Interim對(duì)氣溫、降水量、向下長波輻射存在低估,而對(duì)相對(duì)濕度、風(fēng)速、向下短波輻射存在高估。CMFD 則對(duì)氣溫、風(fēng)速、降水量、向下短波和向下長波輻射均存在低估,對(duì)相對(duì)濕度存在高估。RMSE 值則表明ERA-Interim 記錄的小時(shí)氣溫、相對(duì)濕度、降水量、向下短波輻射準(zhǔn)確度略高于CMFD 數(shù)據(jù),而記錄的風(fēng)速和向下長波輻射準(zhǔn)確度略低于CMFD數(shù)據(jù)。
對(duì)ERA-Interim 和CMFD 日數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)除了用到庫威和喀依爾站的觀測數(shù)據(jù)外,還用到了6 個(gè)中國氣象局觀測站點(diǎn)的日數(shù)據(jù)。國家氣象站點(diǎn)的日平均氣溫、風(fēng)速、相對(duì)濕度通過每天北京時(shí)間02:00、08:00、14:00 和20:00 記錄的數(shù)據(jù)求平均得到,日降水?dāng)?shù)據(jù)則為20:00—次日20:00記錄的降水量。將ERA-Interim 和CMFD 數(shù)據(jù)處理到與觀測數(shù)據(jù)相同的時(shí)間,計(jì)算得到了對(duì)應(yīng)格點(diǎn)處的日平均數(shù)據(jù)。將研究期所有觀測站得到的日平均氣象要素值作為自變量,將ERA-Interim 和CMFD 對(duì)應(yīng)格點(diǎn)提取的數(shù)據(jù)作為因變量,繪制了散點(diǎn)圖(圖3)。同樣也計(jì)算了觀測數(shù)據(jù)與ERA-Interim 和CMFD 之間的R、BIAS 和RMSE 值。從整體上看,ERA-Interim和CMFD 的日平均氣溫、向下短波輻射和向下長波輻射與觀測數(shù)據(jù)的一致性明顯優(yōu)于風(fēng)速、相對(duì)濕度和降水量,這與小時(shí)數(shù)據(jù)得到的結(jié)果具有一致性。然而從RMSE 值來看,日尺度上CMFD 記錄的所有氣象要素的準(zhǔn)確度均高于ERA-Interim 數(shù)據(jù),這與小時(shí)尺度得到的結(jié)果不一致。分析原因發(fā)現(xiàn),CMFD 數(shù)據(jù)的制作除了融合再分析資料外,還融合了國家氣象站點(diǎn)的觀測數(shù)據(jù)[20],這就導(dǎo)致了當(dāng)加入6 個(gè)國家氣象站點(diǎn)的數(shù)據(jù)對(duì)CMFD 和ERA-Interim進(jìn)行評(píng)價(jià)時(shí),CMFD數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度要明顯高于ERAInterim數(shù)據(jù)。
圖3 氣象要素日值與ERA-Interim和CMFD數(shù)據(jù)散點(diǎn)圖Fig. 3 Scatter plot based on the observed daily meteorological data,ERA-Interim and CMFD data during the study period
為了進(jìn)一步分析ERA-Interim 和CMFD 數(shù)據(jù)在研究區(qū)的一致性,基于2011—2018年數(shù)據(jù)分別統(tǒng)計(jì)了兩種再分析資料記錄的年平均氣溫、相對(duì)濕度、風(fēng)速、降水量、向下短波輻射、向下長波輻射,并給出了這6 個(gè)氣象要素在空間上的分布(圖4)。從圖4 可以看出,基于兩種數(shù)據(jù)得到年平均氣溫、風(fēng)速、降水量、向下長波輻射在空間分布上具有很好的一致性。氣溫、風(fēng)速和向下長波輻射在空間分布上均表現(xiàn)為從東北向西南遞增的趨勢(shì),降水則表現(xiàn)為從北向南遞減的趨勢(shì)。兩種數(shù)據(jù)記錄的年平均相對(duì)濕度空間分布整體上也具有不錯(cuò)的一致性,最大值都位于流域的北部,低值位于流域的東南部。但CMFD 記錄的相對(duì)濕度在流域的西部出現(xiàn)了低值中心,但是ERA-Interim 數(shù)據(jù)并未出現(xiàn)該低值中心。兩種數(shù)據(jù)記錄的向下短波輻射空間分布差距較大,ERA-Interim 記錄的向下短波輻射在空間分布上整體表現(xiàn)為從西北向東南遞增的趨勢(shì),而CMFD 記錄的向下短波輻射則表現(xiàn)為流域中部高,東西部低。
圖4 ERA-Interim和CMFD氣象要素年平均值空間分布Fig. 4 Spatial distribution of annual mean values of meteorological elements based on ERA-Interim and CMFD data
本研究評(píng)價(jià)了ERA-Interim 和CMFD 再分析資料在研究區(qū)的適用性。除了這兩種資料外,在前期的研究中,吳雪嬌等[27]利用WRF模式制備了額爾齊斯河源區(qū)的小時(shí)氣象驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)(WRF 數(shù)據(jù))。為了進(jìn)一步評(píng)價(jià)ERA-Interim 和CMFD 相對(duì)于其他資料的優(yōu)劣,我們對(duì)比了WRF 數(shù)據(jù)與ERA-Interim 和CMFD 再分析資料在研究區(qū)的適用性。表2 給出了WRF 和觀測小時(shí)氣象數(shù)據(jù)獲取得到的一元線性回歸模型的斜率k和擬合優(yōu)度R2以及本研究給出的結(jié)果。從表中可以看出,WRF 模擬得到的氣溫、相對(duì)濕度、向下短波輻射與觀測數(shù)據(jù)的一致性較高,風(fēng)速一致性比較差,這與基于ERA-Interim 和CMFD得到的評(píng)價(jià)結(jié)果具有一致性。但從k和R2值來看,基于WRF 模擬得到的氣溫、相對(duì)濕度、向下短波輻射和向下長波輻射精度明顯低于ERA-Interim 和CMFD數(shù)據(jù)。
表2 WRF、ERA-Interim和CMFD氣象數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)之間的線性斜率k和擬合優(yōu)度R2Table 2 The k and R2 values between WRF,ERA-Interim and CMFD meteorological data and the observed data
降水是一個(gè)重要的氣象驅(qū)動(dòng)參數(shù),從對(duì)比的結(jié)果來看,ERA-Interim 和CMFD 小時(shí)和日降水?dāng)?shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的一致性較差。以往研究表明,降水格點(diǎn)數(shù)據(jù)在小時(shí)尺度和日尺度的一致性普遍比較差,月尺度上有不錯(cuò)的一致性[28-29]。本研究也嘗試計(jì)算了ERA-Interim 和CMFD 與觀測月降水量數(shù)據(jù)的R、BIAS 和RMSE 值。由于喀依爾觀測數(shù)據(jù)的時(shí)間序列比較短,僅選用其他7個(gè)站點(diǎn)的數(shù)據(jù),計(jì)算結(jié)果如表3 所示。從表3 的計(jì)算結(jié)果來看,在新疆額爾齊斯河流域ERA-Interim 和CMFD 與觀測月降水量數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)相對(duì)于小時(shí)數(shù)據(jù)和日數(shù)據(jù)有了明顯的提高,且CMFD 月降水精度整體高于ERA-Inter?im 數(shù)據(jù)。但從R值來看,新疆額爾齊斯河流域得到ERA-Interim 和CMFD 與觀測月降水量數(shù)據(jù)的R明顯小于在疏勒河地區(qū)得到的結(jié)果[30]。其主要原因在于額爾齊斯河流域冷季固態(tài)降水量比較大,加上該區(qū)域風(fēng)速較高,導(dǎo)致降水觀測數(shù)據(jù)本身存在很大的不確定性[31]。
表3 ERA-Interim和CMFD與觀測月降水量數(shù)據(jù)的R、BIAS和RMSE值Table 3 The R,BIAS and RMSE values of ERA-Interim and CMFD with observed monthly precipitation data
本研究評(píng)價(jià)的結(jié)果表明,小時(shí)尺度上ERA-In?terim 記錄的氣溫、相對(duì)濕度、降水量、向下短波輻射準(zhǔn)確度略高于CMFD 數(shù)據(jù),而記錄的風(fēng)速和向下長波輻射準(zhǔn)確度略低于CMFD 數(shù)據(jù)。而在日尺度上CMFD 記錄的所有氣象要素準(zhǔn)確度均高于ERA-In?terim,其主要原因在于CMFD 數(shù)據(jù)的制作融合了中國氣象局氣象站的觀測數(shù)據(jù),導(dǎo)致引入6 個(gè)國家氣象站點(diǎn)評(píng)價(jià)時(shí)CMFD 的準(zhǔn)確度明顯優(yōu)于ERA-Inter?im。由于研究區(qū)除中國氣象局布設(shè)的站點(diǎn)外,其他可獲取的氣象觀測數(shù)據(jù)比較少,僅僅依據(jù)庫威和喀依爾站觀測數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)結(jié)果缺乏說服力。為了解決該問題,我們進(jìn)一步參考了基于ERA-Interim 和CMFD 作為驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)的模型模擬結(jié)果。在前期的研究中[32],我們分別將ERA-Interim 和CMFD 作為驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)利用Noah-MP 模型模擬了新疆額爾齊斯河流域2001—2014年平均雪深的變化,并將中國臺(tái)站雪深網(wǎng)格化數(shù)據(jù)集作為標(biāo)準(zhǔn)對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行了評(píng)價(jià),得到的結(jié)果表明基于CMFD 驅(qū)動(dòng)模擬的雪深準(zhǔn)確度明顯優(yōu)于ERA-Interim。綜合本研究基于站點(diǎn)數(shù)據(jù)的評(píng)價(jià)結(jié)果以及以往模型模擬的驗(yàn)證結(jié)果,我們認(rèn)為在新疆額爾齊斯河流域,CMFD 氣象數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確度優(yōu)于ERA-Interim,更適合于流域積雪、水文等過程的模擬研究。
本研究基于新疆額爾齊斯河流域8個(gè)觀測站記錄的氣象數(shù)據(jù)對(duì)ERA-Interim 和CMFD 在流域記錄氣溫、風(fēng)速、相對(duì)濕度、降水量、向下短波輻射、向下長波輻射數(shù)據(jù)準(zhǔn)確度進(jìn)行了評(píng)價(jià),并對(duì)比了ERAInterim 和CMFD 數(shù)據(jù)這些氣象要素年平均值的空間分布特征。得出的主要結(jié)論如下:
(1)ERA-Interim 和CMFD 記錄氣溫、向下短波輻射和向下長波輻射數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)具有很好的一致性,相對(duì)濕度數(shù)據(jù)也有不錯(cuò)的一致性,但降水和風(fēng)速數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)的一致性比較差。從計(jì)算的BIAS 和RMSE 值 可 以 看 出,ERA-Interim 和CMFD 對(duì)6 個(gè)氣象要素存在不同程度的高估和低估,但整體上CMFD 記錄的日平均氣溫、風(fēng)速、相對(duì)濕度、降水量、向下短波輻射和向下長波輻射的精度要高于ERA-Interim數(shù)據(jù)。
(2)從ERA-Interim 和CMFD 記錄氣象要素年平均值在研究區(qū)的空間分布來看,兩種數(shù)據(jù)記錄的氣溫、風(fēng)速、相對(duì)濕度、降水量、向下長波輻射數(shù)據(jù)在空間分布上具有一致性,但向下短波輻射在空間上的分布一致性較差。
綜合以上得出的結(jié)論,結(jié)合以往研究將ERAInterim 和CMFD 作為驅(qū)動(dòng)在新疆額爾齊斯河流域積雪模擬得到的結(jié)果,認(rèn)為CMFD 數(shù)據(jù)在流域的適用性略優(yōu)于ERA-Interim 數(shù)據(jù)。但是需要注意的是,兩種氣象驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)獲取的向下短波輻射在流域的空間分布存在較大的差異性,因此在以后的研究中有必要通過加密觀測進(jìn)一步理清向下短波輻射在流域的空間分布特征。此外,降水和風(fēng)速作為在流域開展積雪水文過程研究的兩個(gè)關(guān)鍵參數(shù),ERAInterim 和CMFD 對(duì)降水量存在低估,記錄的風(fēng)速與觀測數(shù)據(jù)的差距也比較大,后期研究中需要通過加密觀測以及借助數(shù)據(jù)同化技術(shù)來獲取更為精準(zhǔn)的驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)。