復雜地形區陸面資料對WRF模式模擬性能的影響

何建軍1, 2 余曄1 劉娜1, 2 趙素平1, 2 陳晉北1

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復雜地形區陸面資料對WRF模式模擬性能的影響

何建軍余曄劉娜趙素平陳晉北

1中國科學院寒區旱區環境與工程研究所中國科學院寒旱區陸面過程與氣候變化重點實驗室，蘭州730000 2中國科學院大學，北京100049

本文利用WRF（Weather Research and Forecasting）模式耦合Noah陸面過程模式，對比研究了使用不同精度陸面資料：WRF默認陸面資料、中國1 km分辨率數字高程模型數據集、2006年MODIS（MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer）土地利用和植被覆蓋度資料，WRF模式對蘭州地區冬季氣象場模擬結果的差異。結果表明，近地面氣溫對陸面資料的精度非常敏感，而風場對陸面資料的精度不敏感，WRF模式對氣溫的模擬效果好于對風場模擬。采用高精度且時效性好的陸面資料后，WRF模擬的近地面氣溫準確率提高了15.8%，模擬的夜間氣溫改進幅度較白天大。陸面資料可影響整個邊界層溫度場分布，準確的陸面資料對提高WRF模式模擬近地面乃至整個邊界層氣象場至關重要。盡管風速模擬誤差較大，但總體上WRF模式能較準確地模擬出研究區的風場演變特征。使用新的陸面資料后WRF模擬的風速誤差略有減小，風向誤差略有增加。干旱半干旱區冬季數值模擬需要注意土壤濕度初值和模式初始積分時刻對模擬結果的影響。

WRF模式 地形 土地利用 植被覆蓋度 土壤濕度 初始場 模式評估

1 引言

WRF（Weather Research and Forecasting）模式是目前全球應用廣泛的中小尺度數值模式之一（黃菁和張強，2012），已被廣泛應用于城市局地天氣系統、局地環流、區域降水、氣候變化和空氣污染等研究和業務預報中（劉樹華等，2009；Chen et al., 2009；Miao et al., 2009；Litta et al., 2012；Feng et al., 2012；王穎等，2013）。多年來研究人員通過資料同化、敏感性試驗、參數化方案研究等，對影響WRF模式模擬性能的因素進行了研究，發現不同地區、不同季節和不同天氣形勢下WRF模式的 模擬性能存在一定差異（Fan et al., 2011；董俊玲等，2011；張宇等，2013），其模擬效果與模式空間分辨率、初始條件、模擬時長、參數化方案選取等多個因子有關（張宇等，2010；Ruiz et al., 2010；Carvalho et al., 2012），其中陸面過程對近地面及邊界層的模擬結果有很大影響（Hong et al., 2009）。由陸面資料決定的陸面參數是影響數值模式模擬性能的重要因子，以往研究很多集中在陸面過程模式參數化方案和陸面參數影響的研究（Miao et al., 2007；佟華等，2009；Chen et al., 2010；李安泰等，2012），對陸面資料精度對模擬結果影響的研究相對較少。

陸面資料是數值模式的重要輸入數據，其準確性直接影響數值模式對陸面過程和大氣邊界層特征的模擬。WRF模式需要的陸面資料信息包括地形、土地利用、植被覆蓋度、土壤類型，這些陸面信息直接決定了反照率、發射率、粗糙度、葉面積指數、植被根深、植被阻抗、土壤孔隙率、土壤熱傳導率等陸面參數，對模擬結果有重要影響（Hong et al., 2009；何建軍等，2012）。WRF模式默認的最高精度地形資料是USGS（United States Geological Survey）制作的30 s數據。該數據基于8種數據源，精度沒有統一標準。研究發現USGS地形資料和SRTM（Shuttle Radar Topography Mission）地形資料有規則的矩形差異區，可能與USGS資料多種數據源有關，利用SRTM地形資料可以在一定程度 上提高WRF在復雜地形地區的模擬性能（張小 培和銀燕，2013）。WRF模式包括兩種土地利用資料：一種是由USGS制作的AVHRR （Advanced Very High Resolution Radiometer）土地利用資料，該資料獲取時間是1992年4月～1993年3月，土地利用按USGS分為24類；另一種是由波斯頓大學制作的MODIS（MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer）土地利用資料，資料獲取時間是2001年1～12月，土地利用按IGBP（International Geosphere-Biosphere Programme）分為20類。這些土地利用資料在中國地區的精度低于全球平均精度（宮鵬，2009），且時效性不好，是制約數值模式模擬精度的重要因子之一。Sertel et al.（2010）比較了ETM＋（Landsat Enhanced Thematic Mapper）土地利用資料和WRF默認的AVHRR土地利用資料對WRF模式模擬結果的影響，發現AVHRR土地利用資料不能反映土地利用真實情況，利用ETM+土地利用資料時WRF模擬的氣象場更加準確。張朝林等（2007）引入高精度土地利用資料研究了土地利用對北京暴雨模擬的影響，發現USGS土地利用資料存在較大偏差。WRF模式默認的植被覆蓋度數據來源于Gutman and Ignatov（1998）利用像元二分模型在AVHRR 1985～1990年5年的NDVI（Normalized Difference Vegetation Index）數據基礎上建立的0.144°全球逐月植被覆蓋圖，已有研究發現，該資料在蘭州地區偏差較大，是造成WRF模式模擬誤差偏大的原因之一（何建軍等，2012）。Hong et al.（2009）比較了植被覆蓋度和土壤濕度對WRF模擬結果的影響，發現模式模擬結果對植被覆蓋度更加敏感。目前，有關陸面資料改進對數值模式模擬結果影響的研究主要集中在對個別陸面資料（如土地利用或植被覆蓋度）的改進，而針對多種陸面信息改進的研究較少。Gao et al.（2008）通過改進黑河流域地形、土地利用、土壤類型、土壤參數和植被覆蓋度資料模擬研究了陸面資料對近地面氣象場模擬精度的影響。Jeong et al.（2012）通過改進土地利用和地形資料模擬研究了陸面資料對韓國沿海局地環流的影響。WRF模式中陸面資料在不同地區的精度差異較大，因此有必要進一步研究不同地區不同陸面資料對WRF模式模擬結果的影響。

蘭州地處青藏高原東北部的黃河峽谷中，周邊地形復雜，土地利用和植被覆蓋空間差異大，盡管WRF模式能給出蘭州地區大氣邊界層結構及其演變特征，但模式模擬誤差偏大（繆國軍等，2007；王穎等，2010；何建軍等，2012；王瑾等，2012）。提高中尺度數值模式在復雜地形區的模擬性能是數值預報研究領域的難點之一。本文利用WRF模式耦合Noah陸面過程模式，對比分析了采用中國1 km分辨率數字高程模型數據集（http://westdc. westgis.ac.cn [2013-03-10]）、與研究時段相符的MODIS土地利用和植被覆蓋度資料以及模式默認陸面資料對WRF模式模擬結果的影響，探討能否通過使用高精度的陸面信息資料改進WRF模式在復雜地形區的模擬性能。

2 方法

2.1 模式簡介

WRF模式系統是美國國家大氣科學研究中心NCAR（National Center for Atmospheric Research）、國家海洋和大氣管理局NOAA（National Oceanic and Atmospheric Administration）等多個部門聯合開發的新一代高分辨率中尺度預報模式和資料同化系統，分為ARW（Advanced Research-WRF）和NMM（Nonhydrostatic Mesoscale Model）兩個動力核。ARW是可壓縮、歐拉、非靜力平衡模式，同時有靜力平衡選項，控制方程組為通量形式，采用地形跟隨靜壓垂直坐標系，水平網格采用Arakawa- C交錯格式，模式頂層氣壓為常數。ARW可用于10～10m空間精度的模擬研究，包括大渦模擬、斜壓波模擬和過山氣流模擬等理想化模擬（Idealized simulation）和物理過程參數化、資料同化和實時天氣預報等的模擬（Real simulation）（Skamarock et al., 2008）。本文使用的是ARW V3.3版本。

Noah 陸面模式是在OSU（Oregon State University）土壤—植被模式基礎上發展而來的垂直一維陸面過程模式，其包含土壤熱力過程和水文過程（Chen and Dudhia, 2001）。該模式將土壤分為四層（0.1 m、0.4 m、1 m和2 m），土壤熱通量由各層土壤溫度梯度和土壤熱傳導率決定。土壤濕度和土壤類型通過影響土壤熱容和熱傳導率而影響土壤熱力過程。該模式還包含了單層積雪模式，可以模擬雪的累積、升華和溶化過程以及土壤—雪蓋—大氣間的熱交換過程。大量研究發現，Noah陸面模式能較準確的描述土壤的熱力過程和水文過程（Chen and Dudhia, 2001；Miao et al., 2009；Litta et al., 2012；Feng et al., 2012），因此本文用WRF模式耦合Noah陸面模式評估WRF模式在蘭州地區的模擬性能。

陸面過程模式需要的大氣強迫物理量有風速、氣溫、近地面氣壓、比濕、降水和向下輻射通量等，輸出的物理量有各層土壤溫度和濕度、地表溫度、地面反射率、發射率、粗糙度、地表潛熱通量和感熱通量以及徑流量等。土地利用和植被覆蓋度是陸面參數的主要影響因子，通過陸面參數影響WRF模式的模擬結果。土地利用類型決定地表反照率（）、發射率（）、粗糙度（）和葉面積指數（），且隨季節變化（通過植被覆蓋度反映季節變化特征），如式（1）～（5）所示（何建軍等，2012）：

, （2）

, （3）

, （5）

WRF模式中植被覆蓋度為月平均值，受季節變化的影響，植被覆蓋度季節變化顯著，夏季植被覆蓋度高，冬季植被覆蓋度低。模擬時段的植被覆蓋度是根據月平均值線性插值得到的。植被覆蓋度不僅是反照率、發射率、粗糙度和葉面積指數的主要影響因子，同時還影響土壤表層熱傳導率和地表不同蒸發類型的比率，如式（6）～（9）所示（Chen and Dudhia, 2001）：

, （7）

, （8）

式中，是裸地的土壤表層熱傳導率，是土壤表層熱傳導率，影響地表能量分配，是地表直接蒸發，是植被截留水蒸發，是植被蒸騰，是土壤含水量的函數，是潛在蒸發量，是植被層截留水量，是植被層最大截留水量，是植被阻抗的函數，受太陽輻射、水汽壓、氣溫和土壤濕度的影響，是經驗參數，取值0.5。

2.2 試驗設計

模式采用單向四重嵌套，網格距分別為27 km、9 km、3 km和1 km。第一重模擬區域覆蓋了中國大部及其周邊地區，第二重模擬區域主要包括甘肅、寧夏、陜西、青海及內蒙部分地區，第三重模擬區域覆蓋了蘭州的三縣五區及周邊地區，第四重模擬區域覆蓋了蘭州市區及南北兩山大部分地區（圖1a、b）。模式垂直分為35 層，模式層頂氣壓為50 hPa。模擬時段選取2006年11月30日～12月30日，分三段積分，每段11天，每段前24小時作為模式起轉時間，不參與后續分析。模式初始場和側邊界條件由NCEP（National Centers for Environmental Prediction）/FNL（Final Analyses）資料（時間間隔6小時，空間分辨率1°×1°）提供。

參數化方案的選取直接影響WRF模式的模擬結果。張碧輝等（2012）比較了WRF模式中MYJ （Mellor-Yamada-Janjic）和YSU（Yonsei University）邊界層參數化方案對沈陽冬季大氣邊界層結構模擬的影響，發現選用YSU方案時模擬的2 m氣溫準確率高，而風速風向對邊界層方案的敏感性不如溫度明顯。Jin et al.（2010）比較了四種陸面參數化方案對美國西部溫度和降水模擬的影響，指出Noah陸面參數化對冬季氣溫模擬較準確，但模擬低溫偏高，而四種陸面參數化方案對降水模擬的影響很小。基于前人的研究結果，在初步比較不同參數化方案在蘭州地區模擬效果的基礎上，本研究選用WSM6（WRF Single-Moment 6-class）微物理參數化方案（Hong and Lim, 2006）；Kain-Fritsch積云參數化方案（第一重和第二重嵌套區域）（Kain, 2004）；RRTM（Rapid Radiative Transfer Model）長波輻射參數化方案（Mlawer et al., 1997）；Dudhia短波輻射參數化方案（Dudhia, 1989）；YSU邊界層參數化方案（Hong et al., 2006）和Noah陸面過程參數化方案（Chen and Dudhia, 2001）。

本研究設計了基準試驗（BASE）、改變土地利用試驗（LULC）、改變植被覆蓋度試驗（VEGF）、同時改變土地利用和植被覆蓋度試驗（LUVE）以及在LUVE試驗基礎上采用新的地形資料試驗（LAST）共計五組數值試驗：

（1） BASE試驗：所有輸入資料均為模式默認資料，即USGS 30 s地形資料、波斯頓大學制作的MODIS土地利用資料（圖1c）和基于AVHRR NDVI建立的0.144°植被覆蓋度資料（圖1e）；

（2） LULC試驗：用2006年MODIS土地利用資料（圖1d，MCD12Q1）代替模式默認的2001年 MODIS土地利用資料；

（3）VEGF試驗：用2006年MODIS NDVI反演得到的植被覆蓋度資料（圖1f，MOD13A3）代替模式默認的植被覆蓋度資料；

（4）LUVE試驗：同時使用2006年MODIS土地利用和植被覆蓋度資料；

（5）LAST試驗：在LUVE試驗基礎上用中國1 km分辨率數字高程模型數據集代替模式默認地形資料。

2.3 模式評估方法

本文選用十個常用統計參數：認同指數（）、準確率（）、均方根誤差（）、相關系數（）、標準差（）、平均值（）、平均偏差（）、平均誤差（）、歸一化平均偏差（）和歸一化平均誤差（）（Willmott et al., 1985；Seigneur et al., 2000；Carvalho et al., 2012），評估WRF模式的模擬性能（表1）。第四重嵌套區域水平分辨率為1 km，基本能反映下墊面的非均勻特征，本文將研究區內四個自動氣象站（圖1b）的觀測資料（氣溫、風向和風速）與距站點最近格點的模擬結果進行比較。蘭州和永靖站位于山谷中，榆中和皋蘭站位于山坡處。由于風向的特殊性，本文僅用、和評估風向的模擬效果。計算中所用標準值（）是可接受誤差的范圍，由于考慮了觀測的不確定性，其結果可以反映模式的總體模擬性能，其值與所選標準值大小有關，本文取氣溫、風速和風向的標準值分別為2 K、1 m s和30°（張碧輝等，2012）。

表1 統計參數計算方法

注：：模擬值；：模擬平均值；：觀測值；：觀測平均值；：觀測或模擬值；：觀測或模擬平均值；：樣本數；：滿足條件的樣本數；：標準值。

3 結果分析

3.1 陸面資料對近地面氣溫的影響

表2是WRF模式模擬的近地面氣溫和風場與觀測值比較的統計結果。BASE試驗土地利用資料誤差較大，蘭州站所在格點土地利用是水體（圖1b和c，冬季結冰），且蘭州城區面積明顯偏大，導致整體統計結果較差，2 m氣溫的只有41.3%。MODIS土地利用資料對WRF模擬的近地面溫度場影響較大，2 m氣溫的提高11.4%（LULC與BASE比較），但模擬的氣溫與觀測值相比偏高。MODIS植被覆蓋度資料對WRF模擬的2 m氣溫也有較大改進，提高2.8%（VEGF與BASE比較），模擬的2 m氣溫的與觀測結果更接近。與土地利用和植被覆蓋度相比，地形資料對WRF模擬的近地面氣溫影響較小。LAST試驗模擬的2 m氣溫較LUVE試驗略有改進，和分別達到0.918和57.1%，減小為2.5 K。白天近地面氣溫受邊界層湍流混合和陸面過程共同影響，夜間湍流混合減弱，近地面氣溫受陸面過程影響更加顯著，與BASE試驗相比，LAST試驗模擬的白天（12:00～16:00，北京時，下同）2 m氣溫的減小了0.3 K，夜間（20:00～06:00）2 m氣溫的減小了1.7 K，夜間氣溫改進幅度較白天大。晴天少云時WRF模式模擬的白天最高氣溫出現在15:00～16:00，最低氣溫出現在早晨08:00，與觀測結果基本一致（圖2）。在BASE試驗中蘭州站所在格點土地利用是水體（冬季結冰），導致模擬氣溫偏低，使用2006年MODIS土地利用資料后，明顯改進了模式對2 m氣溫的模擬（圖2a）。改進植被覆蓋度資料后WRF模式模擬的晝夜溫差增加，模擬的夜間氣溫更接近觀測值，該結論與何建軍等（2012）研究結果一致。綜合而言，近地面氣溫對陸面資料精度比較敏感，準確的陸面資料可以顯著地改進WRF模式對溫度的模擬。Emery et al.（2001）在評估不同模式不同尺度模擬效果的基礎上提出了氣溫和風速的統計基準值（表3）。LAST試驗模擬氣溫統計結果和均滿足表3中條件，說明改進陸面資料后WRF模式能很好地模擬蘭州地區氣溫變化。

表2 模式模擬的2 m氣溫、10 m風速和風向的統計結果

表3氣溫和風速統計基準

Table 3 Statistical benchmarks for temperature and wind speed

模式模擬的夜間氣溫偏差比白天大，LAST試驗夜間氣溫明顯偏高（蘭州站除外），這可能與土壤濕度偏差有關。模式對后10天（12月21～30日）氣溫的模擬偏差比前20天（12月1～20日）大，可能與初始時刻地表的積雪狀況有關，這將在討論部分給出深入說明。

下文以皋蘭站21日模擬結果為例，說明陸 面資料影響溫度和地表能量平衡的機理。陸面資料通過影響陸面參數，而影響地表能量平衡和水 文過程。地表能量平衡由公式（10）和（11）描 述：

, （11）

式中，是地表凈輻射通量，是感熱通量，是潛熱通量，是土壤熱通量，是地表入射短波輻射，是地表入射長波輻射，是地表溫度，是斯蒂芬?玻爾茲曼常數。

感熱、潛熱和土壤熱通量由公式（12）～（14）描述：

, （13）

, （14）

式中，是空氣密度，是空氣熱容，和分別是熱、濕交換系數，是風速，和分別是近地面氣溫和第一層土壤溫度，和分別是地表和 近地面比濕，是第一層土壤深度。

和由公式（15）～（16）描述（Jiménez et al., 2012）：

（16）

式中，是馮卡門常數，是高度，是粗糙度，和分別是動量和熱量的相似函數，是莫寧?奧布霍夫長度，是摩擦速度，是有效傳熱系數。Noah陸面模式中假定和相等（Chen and Zhang，2009）。

表4 給出了不同敏感性試驗中距皋蘭站最近格點的部分陸面信息和陸面參數。與BASE試驗相比LULC試驗土地利用由開放灌叢變成草地，使反照率和發射率減小，粗糙度增加。VEGF試驗植被覆蓋度比BASE試驗大，植被覆蓋度比率也發生變化，進而影響其他陸面參數[公式（1）～（9）]。入射短波輻射和入射長波輻射主要受大氣狀態和云量影響。21日是晴天，不同模擬試驗入射短波輻射差異非常小，由于不同試驗大氣溫度的差異，入射長波輻射差異較短波輻射差異略大。由于不同試驗地表發射率差異很小，長波輻射和發射率對凈輻射影響很小，反照率變化是影響凈輻射變化的主要因子。開放灌叢變成草地，凈輻射最大增幅可達45.5 W m?2（圖3a）。地表能量分配主要受交換系數和表層土壤熱傳導率的影響[公式（12）～（14）]。土地利用變化使地表粗糙度發生變化，而地表交換系數與粗糙度有關，地表越粗糙，交換系數越大（Chen and Zhang, 2009）。受此影響LAST和LUVE試驗地表交換系數比BASE試驗地表交換系數大（圖4a）。植被覆蓋度影響表層土壤熱傳導率，其值越大，熱傳導率越小[公式（6）]，因此VEGF和LAST試驗中的表層土壤熱傳導率低于其他試驗（圖4b）。交換系數越大，地表吸收的能量向大氣輸送的越快，感熱也越大[公式（12）]；表層土壤熱傳導率越大，地表吸收的能量越容易被傳遞到深層土壤，土壤熱通量越大[公式（14）]，地表溫度則降低。受凈輻射以及交換系數、表層土壤熱傳導率等因子的綜合影響，LAST試驗感熱和潛熱通量較大，土壤熱通量較?。▓D3b–d）。表層土壤熱傳導率是計算土壤溫度和土壤熱通量的重要參數。凈輻射差異較小時，白天表層土壤熱傳導率越大，地表溫度越低，夜間則相反（圖4b和圖5b）。當表層土壤熱傳導率差異很小時，交換系數成為影響地表溫度的重要因子，白天交換系數越大，地表溫度越低（如LAST試驗交換系數較VEGF試驗大，地表溫度低），夜間則相反。這說明與交換系數相比，地表溫度對表層土壤熱傳導率更敏感。近地面氣溫不僅受地表能量平衡影響，還受大氣能量水平和垂直輸送影響，不同試驗氣溫變化與地表通量變化趨勢不完全相同。LAST試驗模擬的地表溫度和氣溫白天比BASE試驗的模擬值高，夜間比BASE試驗的模擬值低，使氣溫（尤其是夜間氣溫）模擬誤差減小。

3.2 陸面資料對近地面風場的影響

與氣溫相比，風場的變化更加復雜。研究區地形復雜，風速相對較小，目前中尺度模式對小風速的模擬還存在較大的誤差（Miao et al., 2009），有研究指出WRF模式模擬風速效果好于MM5模式（劉振鑫等，2012），但模擬風速偏大（張碧輝等，2012）。

風場對陸面資料精度不敏感，使用新的陸面資料后WRF模擬的風速誤差略有減小，風向誤差略有增加（表2）。研究區觀測風速平均值是1.3 m s，而模式模擬風速偏大，平均風速最小是1.6 m s（BASE），最大達到1.8 m s（LAST和LUVE）。研究區域整體風速較小，較高，5個敏感性試驗模擬的風速均超過50%，但NME超過80%，也相對較低（表2）。LAST試驗模擬風速統計結果滿足和的統計基準（表3）。LAST試驗模擬白天氣溫和風速的（Fractional Standard Deviation）分別是0.5%和15.8%，夜間氣溫和風速的分別是0.4%和14.4%，風速水平不均勻特征比氣溫明顯。WRF模擬風場誤差較氣溫大的可能原因是WRF低估了城市對風速的摩擦減弱作用（張碧輝等，2012）；WRF模式對低層風速模擬存在系統性偏差（Shimada et al., 2011）；與氣溫相比，復雜地形對風場（尤其是風向）的影響大，風場水平不均勻特征更顯著。圖6是LAST試驗和觀測的10 m風速和風向頻率分布。從圖中可以看出WRF模擬的風速偏大，模擬的風向和風速頻率分布與觀測基本一致，說明WRF模式能較準確地模擬研究區風場演變特征。通過對比風場模擬值與觀測值在各站點統計參數的差異，發現山坡處風場模擬效果要好于山谷處，LAST試驗在皋蘭站模擬的風向達到48.7%。綜合而言，不同陸面資料引起風場統計參數的變化較?。ū?），陸面資料的精度對風場的影響不明顯。如何改進復雜地形區風場模擬，需要從邊界層參數化和近地面參數化等方面進一步研究。

3.3 陸面資料對氣象場分布的影響

陸面資料通過地表能量平衡和水文過程影 響近地面氣象場，進而影響邊界層結構和局地環流。相關性分析可以定量描述不同試驗模擬結果的關系，同時能反映重要的物理過程（Gilliam et al., 2006; Jeong et al., 2012）。通過計算兩組試驗模擬的第四重嵌套區域（圖1a）白天和夜間平均氣象場的相關系數，可以確定不同土地利用、植被覆蓋度和地形對氣象場的影響程度，相關系數越低，說明不同試驗模擬結果差異越明顯。圖7是使用不同陸面資料模擬的位溫和水汽混合比相關性分析，縱坐標是距離地表的高度。陸面資料精度對氣溫分布影響明顯（圖7a），從相關系數可以看出土地利用對近地面氣溫分布影響最大。植被覆蓋度對溫度場影響高度可達500 m左右，土地利用和地形對溫度場影響高度在300 m左右。蘭州地區冬季邊界層高度較低，白天最大高度在500 m左右，陸面資料精度可影響整個邊界層溫度場分布，這也說明準確的陸面資料對提高WRF模式模擬近地面乃至整個邊界層氣象場至關重要。白天由于湍流混合較強，陸面資料精度（土地利用除外）對溫度場的影響不如夜間明顯。由于兩種土地利用資料差異較大（圖1c、d），使地表反照率等陸面參數差異較大，對白天溫度場影響大于夜間。陸面資料對水汽混合比分布的影響整體上弱于對溫度場的影響。LULC和BASE試驗水陸分界存在明顯差異（圖1c、d），導致WRF模擬的水汽分布差異較大（圖7b）。與溫度和水汽混合比相比，不同陸面資料對風速分布的影響更小（圖略）。

3.4 模式格點精度對近地面氣象場的影響

模式格點陸面信息反映該區域主要陸面信息（如土地利用和土壤類型）或平均陸面信息（如地形和植被覆蓋度），提高模式水平分辨率可以更準確的描述陸面信息。表5給出了四個觀測點實際海拔高度和LAST試驗第三重嵌套區域（D03）和第四重嵌套區域（D04）中距離觀測點最近格點的地形高度，高分辨率下模式格點與觀測站點地形更接近。本文比較了LAST試驗1 km（D04）和3 km（D03）水平分辨率模擬的近地面氣象場的差異（表6）。由于1 km水平分辨率可以更準確的描述陸面信息，模擬的2 m氣溫、10 m風速和風向的總體上高于3 km水平分辨率模式模擬結果，說明精確地陸面信息可以提高WRF模式模擬性能，提高模式水平分辨率可以改進模式模擬結果，與呂光輝等（2009）的研究結果一致。但模式水平分辨率受諸多因子限制，如高分辨率下物理過程參數化方法的適用性有待進一步研究，模式動力框架限制了水平分辨率的進一步提高。隨著陸面資料精度逐步提高，次網格參數化是進一步提高WRF模擬性能的方法之一。永靖站3 km分辨率模擬的10 m風場優于1 km分辨率的模擬結果（表6），是由于格點代表性誤差造成的。利用站點觀測資料評估高分辨率模式模擬性能時，一般將距離站點最近的格點的模擬值與觀測值進行比較，但格點的陸面信息與觀測點的陸面信息可能會有較大偏差（主要有以下幾種情形：由于格點地形高度是區域平均值，在復雜地形區格點地形高度與站點地形高度易出現較大差異；迎風坡與背風坡差異；山谷與山頂位置差異；土地利用方式差異；土壤類型差異等），這導致最近格點的模擬值與觀測值差異較大，影響模式評估結果，因此完善模式模擬值與站點觀測值比較的方法也非常重要。格點代表性誤差問題非本文研究重點，作者將在其它論文中詳細分析該問題。

表5 四個觀測點及LAST試驗D03和D04距離觀測點最近格點的地形高度（m）

表6 不同水平分辨率下（D03和D04）LAST試驗模擬近地面物理量的HR

4 討論

數值模式模擬結果對土壤濕度非常敏感（陳海山和周晶，2013）。LAST試驗改進了WRF模式對近地面氣溫的模擬，但模擬的夜間氣溫仍偏高較多（圖2），特別是12月下旬，這一方面與土壤濕度的初值有關，另一方面與模式初始時刻地面積雪不準確有關。NCEP/FNL資料空間分辨率低（1°×1°），插值后得到的第四重嵌套區域第一層（深10 cm）土壤濕度平均值是24.6%，而位于第四重嵌套區域東南部的SACOL（Semi-Arid Climate and Environment Observatory of Lanzhou University）站觀測的2006年12月10 cm土壤濕度是8%，冬季平均土壤濕度是10%（Guan et al., 2009），較大的土壤濕度誤差影響了模式的模擬結果。在LAST試驗基礎上將第四重嵌套區域10 cm深度土壤濕度設為8%，保持其空間分布不變，模擬研究了土壤濕度對近地面氣溫的影響。圖8a是LAST試驗和在LAST試驗基礎上修改土壤濕度后模擬的皋蘭站2 m氣溫與觀測值的比較。由于土壤濕度減小后土壤熱容和熱傳導率隨之減小，同時白天地表蒸發減小，感熱通量增加，模式模擬的白天氣溫升高，夜間氣溫降低，模擬的2 m氣溫的由44% 提高到58%，減小0.5 K。在半干旱區，WRF模式模擬的氣溫對土壤濕度非常敏感，準確的土壤濕度可以提高近地面氣溫的模擬精度。

Wang et al.（2010）觀測發現，地表有積雪時反照率增加，最大反照率可達0.9。本文研究時段研究區有積雪，且積雪維持時間較長，由于NCEP/FNL資料空間分辨率低，造成地表積雪初值誤差較大。與觀測值相比，WRF模式模擬的12月21～30日2 m氣溫偏差比前20天的大（圖2）。為了了解造成這一誤差的原因，這里將WRF連續積分21天（12月10～30日，陸面資料與LAST試驗相同），將得到的后10天的2 m氣溫、10 m風速和風向與觀測值進行比較。與LAST試驗相比，采用連續積分后，氣溫、風速和風向的分別提高了8.2%、0.1%和1.4%，分別減小0.5 K、0.1 m s和1.6°。圖8b是連續積分和分段積分得到的皋蘭站2 m氣溫與觀測值的比較，分段模擬時（12月20～30日），初始時刻地表沒有積雪，與觀測事實不符，模擬的2 m氣溫明顯偏高。采用連續積分后，地表出現積雪，地表反照率增加，模擬的2 m氣溫有所降低，改進了氣溫的模擬，說明合理選擇模式初始積分時刻對模式模擬結果也有較大影響。

5 結論

WRF模式模擬性能受多方面因子的影響，其中陸面過程是重要的影響因子之一。本文采用高精度陸面資料（中國1 km分辨率數字高程模型數據集、2006年MODIS土地利用和植被覆蓋度資料），結合近地面觀測資料，評估了陸面輸入資料對WRF模式模擬復雜地形下墊面冬季氣象場性能的影響，得到以下結論：

（1）氣溫對陸面資料精度非常敏感，采用高精度陸面資料后，WRF模式模擬的近地面氣溫誤差顯著減小，準確率提高了15.8%，模擬夜間氣溫改進幅度較白天大。采用2006年MODIS土地利用資料對氣溫的改進最明顯，基于MODIS/NDVI的植被覆蓋度資料影響次之，地形資料對WRF模擬的溫度場影響較小。陸面資料可以影響整個邊界層溫度場分布，準確的陸面資料對提高WRF模式對近地面乃至整個邊界層氣象場的模擬能力至關重要。干旱半干旱區冬季數值模擬需要注意土壤濕度初值和模式初始積分時刻對模擬結果的影響。

（2）WRF模式對小風速的模擬誤差較大，研究區平均風速較小，WRF模擬的風速偏大。WRF模式能較好地模擬山谷風環流，對山坡處風場的模擬要好于山谷處，風向的準確率最大值超過50%。風場對陸面資料的精度不敏感，使用新的陸面資料后，WRF模擬的風速誤差略有減小，風向誤差略有增加。

綜合而言，WRF模式對近地面溫度場的模擬好于對風場的模擬。在干旱半干旱區冬季，采用高精度陸面資料后，WRF模擬的近地面氣溫準確率提高、誤差減小，特別是夜間氣溫。盡管風速模擬誤差較大，WRF模式能較準確地模擬研究區風場的演變特征。如何改進數值模式對復雜地形區風場的模擬，特別是靜風頻率較高的冬季，還需要進一步的研究。需要指出，不同地區不同季節高精度陸面資料對中尺度模式模擬結果的影響存在差異，有必要綜合評估中國地區采用高精度陸面資料對WRF模式模擬性能的影響，為認識WRF模式的模擬性能及提高業務預報水平提供指導。

致謝 地形數據來源于國家自然科學基金委員會“中國西部環境與生態科學數據中心”（http://westdc.westgis.ac.cn [2013–03–10]），感謝兩位審稿專家提出的寶貴建議。

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Impact of Land Surface Information on WRF’s Performance in Complex Terrain Area

HE Jianjun, YU Ye, LIU Na, ZHAO Suping, and CHEN Jinbei

1,,,730000 2,100049

By using the 1-km resolution digital elevation model dataset of China and the moderate-resolution imaging spectroradiometer (MODIS) land use and vegetation fraction data recorded in 2006, this study assesses the impact of land surface information on the performance of the Weather Research and Forecasting (WRF) model for the river valley city of Lanzhou in winter. Results indicated that the near surface temperature was very sensitive to the land surface data resolution, and the near surface wind field was not sensitive to the land surface data resolution. The WRF model reproduced the near surface temperature better than the wind field, and its performance on near surface temperature was clearly affected by land surface information. The hit rate of the WRF simulated near surface temperature to observations increased by 15.8% when model default land surface data were replaced by MODIS derivations and the 1-km resolution digital elevation model dataset of China; the improvement measured in the night was more obvious than that measured in the day. The impact of surface conditions on temperature extended throughout the boundary layer, which indicates that accurate land surface information is vital for improving near surface and boundary layer simulation of the WRF model. Moreover, the WRF model accurately simulated the evolution of the wind field. The error of WRF modeled wind speed slightly decreased and the error of WRF modeled wind direction slightly increased with updated land surface information. The impact of the initial values of soil moisture and initial integration time on the model’s performance is more obvious noticed in winter in arid and semi-arid regions.

WRF, Complex terrain, Land use, Vegetation fraction, Soil moisture, Initial fields, Model assessment

1006–9895(2014)03–0484–15

P435

A

10.3878/j.issn.1006-9895.2013.13186

2013–06–02，

2013–09–10收修定稿

國家重點基礎研究發展計劃2013CB956004，中國科學院百人計劃項目290827631，國家自然科學基金 41175009，蘭州市科技攻關計劃項目2009KJLQ

何建軍，男，1983年出生，博士研究生，主要從事中尺度數值模擬研究。E-mail: hejianjunlzb@gmail.com

余曄，E-mail: yyu@lzb.ac.cn

何建軍, 余曄, 劉娜, 等. 2014. 復雜地形區陸面資料對WRF模式模擬性能的影響[J]. 大氣科學, 38 (3): 484–498, doi:10.3878/j.issn.1006-9895.2013. 13186. He Jianjun, Yu Ye, Liu Na, et al. 2014. Impact of land surface information on WRF’s performance in complex terrain area [J]. Chinese Journal of Atmospheric Sciences (in Chinese), 38 (3): 484–498.