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湖泊模式为青藏高原湖-气相互作用研究提供了有效方法,而驱动数据对模拟结果影响显著,但目前用来驱动模式的再分析资料对高原不同地区湖泊的适用性依然不够清楚。利用野外观测数据、M ODIS地表温度数据和WRF耦合的一维湖泊模式,对比分析了中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集(简称ITPCAS)、ERA-Interim和NCEP/NCAR三套再分析资料在青藏高原地区纳木错、班公错和鄂陵湖三个不同深度湖泊的适用性,并对三套再分析资料的准确性进行了初步验证,进一步分析了不同校正方式后的再分析资料对模拟结果的影响。结果表明,用三套不同再分析资料作为模式驱动数据时,WRF耦合的一维湖泊模型均能够较好地模拟出高原湖泊表面温度的变化,但仍然与MODIS观测结果存在偏差。三套再分析资料中ITPCAS数据集的各气象要素与站点观测更为接近,ERA-Interim数据的向下长波和短波辐射比观测值偏大,NCEP/NCAR数据中的向下长波较观测值偏小而风速偏大。利用站点观测对再分析资料进行校正,ITPCAS数据进行全要素校正前后模拟结果差别不大,ERA-Interim和NCEP/NCAR进行全要素校正后模拟结果准确性显著提高;对于实地观测资料匮乏的地区,单独对ERA-Interim向下短波辐射数据进行校正以及同时对NCEP/NCAR气温和向下长波辐射数据进行校正均能优化湖表面温度的模拟结果。 相似文献
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湖泊对气候变化非常敏感,是气候变化的指示器。青藏高原湖泊众多,但由于观测数据的缺乏,目前对全球变暖背景下高原湖泊热力状况的研究依然不足且多为短期研究。利用中国科学院青藏高原研究所(ITPCAS)开发的中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集、MODIS地表温度数据、青海湖浮标观测数据,分析了Freshwater Lake Model(简称Flake模式)在青海湖的适用性,揭示了青海湖热力状况对气候变化的响应。结果表明,Flake模式能够很好的模拟出青海湖的热力状况,但对夏季与秋季的湖表面水温(特别是夜间)模拟偏高,部分是驱动数据误差造成的,修正驱动数据后模拟效果得到改善。对1989 2012年Flake模拟的湖表面温度与ITPCAS数据不同驱动要素之间的年际变化趋势与相关性进行分析,发现青海湖表面温度呈现上升趋势,与气温、向下长波辐射有较好的正相关性,而与风速负相关。内部热力状况的模拟结果显示,青海湖混合层温度基本全年呈上升趋势,其中5、6月及12月增温最显著;湖泊底层温度在5月以及12月的两次季节性翻转时期呈上升趋势,在6 10月湖水分层期呈下降趋势,分层期湖泊上层温度升高会加强湖水层结稳定性,使湖水混合减弱,导致底层温度下降。 相似文献
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湖泊对气候变化非常敏感,是气候变化的指示器。青藏高原湖泊众多,但由于观测数据的缺乏,目前对全球变暖背景下高原湖泊热力状况的研究依然不足且多为短期研究。利用中国科学院青藏高原研究所(ITPCAS)开发的中国区域高时空分辨率地面气象要素驱动数据集、MODIS地表温度数据、青海湖浮标观测数据,分析了Freshwater Lake Model(简称Flake模式)在青海湖的适用性,揭示了青海湖热力状况对气候变化的响应。结果表明,Flake模式能够很好的模拟出青海湖的热力状况,但对夏季与秋季的湖表面水温(特别是夜间)模拟偏高,部分是驱动数据误差造成的,修正驱动数据后模拟效果得到改善。对1989 2012年Flake模拟的湖表面温度与ITPCAS数据不同驱动要素之间的年际变化趋势与相关性进行分析,发现青海湖表面温度呈现上升趋势,与气温、向下长波辐射有较好的正相关性,而与风速负相关。内部热力状况的模拟结果显示,青海湖混合层温度基本全年呈上升趋势,其中5、6月及12月增温最显著;湖泊底层温度在5月以及12月的两次季节性翻转时期呈上升趋势,在6 10月湖水分层期呈下降趋势,分层期湖泊上层温度升高会加强湖水层结稳定性,使湖水混合减弱,导致底层温度下降。 相似文献
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一维湖泊模式是青藏高原湖泊研究的主要手段之一,但不同湖泊模式在青藏高原适用性及其差异依然不够明确。利用MODIS地表温度数据、青藏高原鄂陵湖站点观测的气象数据、湖温及湖面能量数据,驱动、评估和对比了目前应用最为广泛的两个一维湖泊模式Freshwater Lake Model(FLake)和Community Land Model version 4.5(CLM4.5)中耦合的湖泊模块在青藏高原典型湖泊的适用性。结果表明:FLake和CLM模式均能较好的对湖泊热力状况进行模拟,CLM模式对于湖表面温度和湖泊内部不同深度的温度模拟优于Flake模式,净辐射和能量的累积也是CLM模式的模拟值更接近观测值。造成Flake模式模拟偏差更大的原因与模式中计算感热、潜热的摩擦速度有关,观测的摩擦速度均值为0.22 m·s-1,CLM模式中的摩擦速度与观测值接近,为Flake模式的1.5倍,将CLM模式中的摩擦速度替换到Flake模式中后模拟结果有明显的改善。 相似文献
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由于水陆热力性质差异,湖泊对局地天气气候具有显著影响,占中国湖泊总面积一半以上的高原湖泊对区域天气气候的影响不可忽视,但目前对高原湖泊局地气候效应的研究依然存在不足。本研究利用WRF-FLake动态耦合模式,设计了有湖与无湖两组实验,对高原最大湖泊青海湖的局地气候效应进行了整年的模拟研究。结果表明,耦合模式的模拟性能良好,青海湖在1-6月使得区域气温降低,而7-12月使得区域气温升高,且青海湖的存在降低了1-9月的日最高气温,增加了6-12月的日最低气温,使得气温日变化减小,白天青海湖为冷湖效应,而夜间青海湖为暖湖效应。2-6月青海湖轻微减少区域降水量,7-12月明显增加了区域降水量,且8月增加量最显著。青海湖对局地年降水量的贡献率在湖面上最大可达50%～60%,而在周边陆地为10%～30%,夏季青海湖增加的降水量最多,而秋季青海湖对总降水的贡献率最大,青海湖增加的降水在20:00(北京时,下同)至次日02:00最多,而14:00-20:00最少,夏季增加的对流性降水较多,秋季增加的对流性降水较少。白天青海湖的冷湖效应使湖面产生下沉辐散气流,抑制对流的发展和水汽的扩散,导致湖泊降水效应减弱,而夜间青海湖的暖湖效应使湖面产生辐合上升气流,促进对流的发展和水汽的扩散,导致湖泊降水效应增强。 相似文献
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