青藏高原地表感热通量的近期变化趋势外文翻译资料

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青藏高原地表感热通量的近期变化趋势

阳坤，郭晓峰，武炳义

摘要：在过去的三年中，西藏高原已经表现出气温显著上升，风速明显减弱的特征。其表面热源如何变化是季风研究中的一个重要问题。基于1984年至2006年期间的西藏高原常规气象数据，本研究探讨表面感热通量的估计方法之间的差异。一是基于微气象学理论和实验的物理方法，考虑到大气稳定性和热粗糙度对热交换系数的影响。二是基于气候学研究常用的经验方法。就是设定热交换系数为常数或风俗的函数。结果表明，年平均感热通量已减弱了2%每十年，季节的感热通量除冬季外，减弱趋势为2%-4%每年。两种方法估计的感热通量的气候平均值比较接近，但变化趋势却具有较大不确定性，即:当热交换系数设定为常数时，估计的年均常用以每十年7%的减弱，当热交换系数与风速负相关时，感热通量则没有显著的变化趋势.因此，过去计算感热通量的经验方法不能很好地反映感热的变化趋势.

西藏高原（TP）与北半球同纬度其他地区相比，对于大气而言是一个巨大的热源。此热源增强的影响亚洲季风从而进一步影响中国的降水。表面感热通量作为高原热量的重要组成，在过去的30年内，它的估算一直受到重视。伴随着全球变暖，青藏高原上的升温速率要远超周围的地区，同时，上面的风速也显著的减小。水与能量如何循环，同时亚季风如何随之变化这些问题正越来越北关注。近期，段和吴提出青藏高原地表感热正在不断减小。在他们的研究中，传统的经验方法被用于计算地表感热，但是他们并没有考虑大气稳定度对热交换系数的影响。他们结论的可靠性和不确定性任然有待考证。本文将基于微气象学理论讨论其所使用感热通量计算方法的局限性，并定量化青藏高原感热同量的变化趋势。

1青藏高原气象数据和气候变化趋势

中国气象局(CMA)的常规气象观测数据是本研究的数据来源.图1显示了在青藏高原地区台站的分布.这些台站建站时间不同，且早期的观测数据有较多缺失.根据统计，在1961-2006年期间仅有21个台站有较完整的观测数据(即每年有数据的日数超过300大)，但在1984-2006年期间，这样的台站数增加至78个.为得到有代表性的结果，本文选择1984-2006年作为分析期间.如图1所示、多年平均降水从高原西部到东部呈明显的增加趋势，可见高原覆盖了不同的气候带.为此，本文将高原分为西部(85E以西)、中部(85E-95E之间)和东部(95E以东)三个区域，分别加以讨论.

地表感热取决于风速和地气温差。总的来说，风速和地气温差越大，感热通量越大。在1984-2006年间，青藏高原西部、中部和东部的年平均风速显著减小，而地气温差出现了上升的趋势。如图3所示，高原年平均风速与地气温差呈负相关。因此，地表感热通量将如何变化并非一目了然。本文将讨论感热通量变化与气候变化的关系。

2感热通量计算方法

已知风速和地气温差，感热通量可由以下整体输送法计算。其中rho;是空气密度，Cy是定压比热，。是参考高度(观测高度)的风速，T8是地表温度，Ta是参考高度的气温C、是热交换系数.

方程}1)中的CH必须通过参数化方案得到。本文比较两类参数化方案对感热通量变化趋势的估计，即气候学中常用的经验方法和基于微气象理论和观测资料发展而来的物理方法。

2.1经验方法计算感热通量

在利用CMA常规气象站资料分析青藏高原感热通量的研究中，多以日均观测值作为输入。日均感热通量(H)的计算公式如下:

其中u, T, T和C二代表相应参数的日均值.

青藏高原C的研究有较长的历史。Cressman考虑到地表的形状阻力，认为高山地区的地表动量交换系数约为0.005~ 0.009。叶笃正等[2]据此取地表热交换系数为0.008。利用第一次青藏高原大气科学实验(TIPMEX)的数据，陈万隆和翁笃鸣设干旱时段蒸发等于降水，利用观测的地表辐射平衡和地中热流量，根据地表能量平衡倒算出地表感热通量，提出了旬平均的CH参数化方案(以后称Chen-Wong方案).在海拔2800 m以上，

Chen等给定TIPMEX期间高原的平均风速，采用方程(3)估计了C二为0.0036，约为早期取值的一半，利用类似的资料，章基嘉等得到C约为0.004-0.005.木文取C=0.004作为计算感热的经验公式之一。

在20世纪90年代，通过中日合作亚洲季风试验和青藏高原第二次科学实验(TIPEX)，获取了大量高时间分辨率的风速、温度和湿度梯度资料。采用梯度-通量关系、李国平等和li等分别确定了高原西部两个站的C约为0.0048，高原中东部4个站的C约为0.006-0.0064.在此基础上，Zhao和Chen利用月均C值，发展了一个多参数拟合的C参数化方案、并拓展到其他站上。

需要指出的是，以上方案依据的感热通量数据并非由涡动相关测量得到。尽管文献使用近地层相似理论得到了高分辨率的感热通量，但并没有区分该理论中动力粗糙度和热力粗糙度的定量差异。根据全球能量和水平衡试验之亚洲季风青藏高原试验(GAME-Tibet)的高时间分辨率感热通量测量数据，Ma和Yang指出，热力粗糙度在白天远比动力粗糙度小且前者在青藏高原具有较大的日变化;该日变化对感热通量的参数化计算结果影响很大。

由此可见，这些方案具有经验性，但由于缺乏有效的C参数化方案，以上公式直到最近仍然被广泛使用。Yang指出，由于它们没有考虑热交换的日变化，在计算日均感热通量时有较大误差。本文将采用方程}3)和(4)，通过与h而的物理方法对比，分析它们在计算感热通量趋势方而的局限性。

2.2微气象学方法计算感热通量

Yang等基于微气象学的相似理论和湍流试验观测资料，发展了应用CMA台站资料计算感热通量的物理方法(或称为Yang方案)。日均感热通量计算方法如下:

方程中风速和地气温差的时间分辨率为半小时，由常规气象站观测资料降尺度得到(见2.2.2节)。相应地，C为半小时平均的热交换系数，以考虑具有明显日变化的大气稳定度和地表热力粗糙度的影响。每半小时的感热通量计算完成后再做日平均，得到日均感热通量值.尽管在Yang等[35]中已经详尽介绍了该方法的发展，木文仍给出主要公式，供读者参考。

2.2.1 CH的计算

给定大气状态参数、地表动力粗糙度和热力粗糙度等，热交换系数CH动可表示为

其中k是von Karman常数，取0.4; Pro是Prandtl数((Pro=1，当:/L gt;_ 0; Pro=0.95，当:/Llt;0); L三一u3u,/[k(g/T )(H l pcP)]是Obukhov长度;g=9.81 m } s '; z和2h分别为风速和气温的测量高度;W和琳是对风速和温度廓线的稳定度校正项。

根据Paulson}6]的数学积分公式和Hogstrom的普适函数，稳定边界层的稳定度校正项可表示为

对不稳定边界层，稳定度校正项可表示为

根据大量试验结果，青藏高原裸地或低矮植被的动力粗糙度(zo,n)介于1一10 mm之间;在木文中取对数平均值，约为3 mm.青藏高原的热力粗糙度((zoh)有显著的日变化[2lsquo;，22〕，比低海拔地区明显[os}，在感热通量计算中必须考虑.Yang等o8〕推荐了以下公式计

算Zo。的日变化

方程(1)和(6)-（9)需要数值迭代求解，因为H是的函数，而方程(9)中包含了Tx，后者的计算又依赖于H.迭代算法如下:

方程10是从风速和气温的廓线方程推导而来，L是其中的未知数，可由Yang等求得方程(10)的解析解。3)由方程}6)计算CH，再由方程(1)求得H.(4)由L----u;}[k(glT )(Hlsquo;二，)]计算。（5)由方程}9)计算新的(6)重复3-5步，直至计算的感热通量值收敛。上述迭代算法效率高、一般迭代3次后即可收敛.

2.2.2气象资料的降尺度

因为热交换系数的日变化，计算日均感热通量需要高时间分辨率的气象资料。Yang等[35〕根据青藏高原高时间分辨率试验资料，针对各气象输入参数建立了统计降尺度方法.输入CMA资料包括:1)一日4次(02, 08, 14和20 BST; BST指北京标准时间)的地表温度、风速和压力;2)日平均、最高和最低气温;3) 10 min最大风速.由于局地的压力变化一般不会大到影响感热通量计算的精度，方程(5)中的压力可由一日4次的观测资料线性或样条插值得到，但气温、地温和风速的降尺度需小心处理.。

气温的降尺度用到了日平均、最高和最低气温.由高原高时间分辨率试验资料的统计显示这些气温发生的时间可用当地时表示为

考虑到一般升温过程快而降温过程慢的特点，可将气温的降尺度分为两个阶段. 在升温阶段(从Ta,min。到Ta,max}，气温与时间的关系可假设为

其中a0-a3为待定系数，ta,i为第t，时刻(当地时)的气温.系数ao-a3。由方程(11a)-(11c)和以下ta,max时刻的导数条件决定:

在降温阶段，气温与时间的关系可假设为

其中系数bo-b2:由方程式(11b)和(11d)确定.注意方程(14)自动满足ta,max时刻导数为0的条件。

地表温度的降尺度用到一日4次的观测.统计显示最低地温(Ta,min)通常发生在早晨而最高地温(Ta max)比较接近正午，可以表示为

尽管最低地温和最高地温没有观测，但它们在青藏高原发生的时间靠近常规观测时间(08和14 BST) (Ta max)。可由08和14 BST的观测低温线性插值得到.Tg,mnx由二次曲线插值得到，该曲线通过08和14 BST的观测值且满足tg,mnx时刻导数为0的条件。最后，地表温度的日变化由二次样条函数插值得到，该函数通过4个时刻的观测值、最高地温和最低地温。

风速的降尺度用到一日4次的观测和最大风速观测.统计显示最大风速在15.5时(地方时)发生频率最高.同样地，风速的日变化由二次样条函数插值得到该函数通过4个时次的观测值和最大风速观测值.

综上所述，Yang方案的物理方法考虑了传热的日变化，首先通过统计降尺度得到了高时间分辨率的气象输入数据，然后考虑大气稳定度和热力粗糙度的日变化求解传热系数，最后求得每个时次的通量，通过方程(5)求得日均感热通量.该方法的可靠性在Yang等}}s}中已得到验证，不再赘述.木文的目的是以此方法为基准，估计高原感热通量的变化趋势、并讨论过去常用公式的误差。

3结果分析

图4显示了高原多年平均感热通量在西部、中部、东部以及高原整体平均的季节变化。本文中每个子区域的平均指该子区域所有观测站上的平均，而高原整体平均指的是二个子区域平均值的平均。二种方案均显示高原西部的感热通量比东部的大，夏季的感热通量比冬季的强，季风前的感热通量比季风期间的强，但不论在西部、中部、东部，还是高原整体平均，Yang方案的估计值均与过去方案的估计值有所不同。特别地，Yang方案对冬季的感热通量估计大于过去的经验方案，原因是Yang方案考虑了地气湍流交换效率的日变化。湍流交换在白大效率高，夜间效率低，所以白大从地表传入大气的感热通量远大于夜间从大气传向地表的感热通量，导致冬季日均感热一般也是由地表向大气传输.这正是Ma等[30〕观测到的结果。 必须注意的是，所有的方案均无法克服常规气这些估计值当做青藏高原感热通量的真值.首先，CMA台站在高原分布相当不均，中东部较密集，西部很少;低海拔地区台站较多，高海拔地区台站很少，超过4800 m的台站没有.其次，CMA地温资料基木上反映的是裸地表而的温度，但在有植被覆盖的中部和东部地区，将会导致估计的感热通量比该区域的实际平均值高，代表性并不强.最后，部分台站在冬季可能被积雪覆盖，温度计位于雪而卜;由于积雪的隔热作用，可能使得观测到的地表温度高于雪而温度，导致计算的感热通量高于真实值.尽管如此，观测地温、气温和风速在趋势上应当可信，因此以上因素对感热通量趋势的估计不会造成木质上的影响。以下只讨论二种方案得到的感热趋势。图5(a)}(d)所示为二种方案估计的高原二个区域各方案感热通量变化的线性趋势及其相关系数.可以看出，Chen方案，即Duan和Wuus}所用方案，显示了很强的感热通量减弱趋势，在不同区域的变化约为每10年5%}10%，高原平均则为7%左右.Chen-W ong方案虽然考虑了风速对热交换系数的影响，但没有考虑大气稳定度对热交换的影响，仍然是一种经验方案.该方案估计的感热通量在高原中部有微弱的减小趋势，而在其他区域有略微上升的趋势，但都通不过Plt;0.05的显著性检验.由此可见，这两种经验方案计算的感热通量趋势互相矛盾，不确定性非常大.Yang的物理方案在感热通量趋势的符号上与Chen方案(即Duan和Wuus]的研究)一致，但强度要弱得多.不同区域的变化在每10年1%}3%之间，中部和东部强于西部，高原平均则为2%左右.由于Yang方案在理论上比较完善，也经实际观测资料验证、因此得到的感热通量趋势应该比较合理。图6显示了每个季节高原整体的感热通量平均值(包括年均值曲线和二年移动平滑曲线)的变化趋势;表2显示了相应的线性变化趋势和相关系数.很明显，二年移动平滑后，除冬季(DJF)的感热通量有微弱的增加趋势外，其他季节均有显著的减小趋势.春季(MAM,即季风前)的趋势约为每10年一2%;夏季((JJA,即季风期间)的趋势最强，约为每10年一4%;秋季((SON)的趋势也较强，约为每10年一3%.

4讨论

为什么不同的计算方法会导致不同的感热通量变化趋势呢?特别是Chen和Chen-W ong方案得到的通量在气候值上差别较小，为什么获得的感热通量变化趋

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