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标题 降水时间降尺度方法对蒸散发模拟的影响
范文 曹小磊　周祖昊　王子茹



摘要：为了解雨强历时过程对地表蒸散发的影响作用，分别采用IBIS模型自带的天气发生器和一种基于雨强历时关系的降尺度模型，对长白山地区的日降水进行了降尺度模拟计算，并以计算的小时降水为驱动，利用IBIS模型对地区蒸散发进行模拟。对比分析的结果表明，IBIS模型自带的天气发生器模拟的降水强度明显偏低，导致地表蒸散发模拟结果偏大，而雨强历时模型可以较好地模拟降水和蒸散发过程。这说明降水模拟精度的提高有利于促进地表蒸散发的模拟效果，进而提高水循环过程的模拟精度。此外，针对两场不同雨量的降水，对比分析不同雨强和历时方案下蒸散发的变化，指出在日降水量相同的情况下，在雨强大、历时短的降水过程中，地表蒸散发总量较小，截留蒸发所占的比重较小，而土壤蒸发和植被蒸腾所占比重较大。
关键字：降雨；降尺度；蒸散发；IBIS模型
中图分类号：P468 文献标志码：A 文章编号：16721683（2015）06103105
Abstract：In order to recognize the effects of precipitation intensity and duration on the evapotranspiration，temporal downscaling simulation of daily precipitation in Changbaishan area is conducted using the weather generator of IBIS （Integrated Biosphere Simulator） model and a precipitation downscaling model based on precipitation intensity and duration.The calculated hourly precipitation is used as the meteorological drive and evapotranspiration is simulated using the IBIS model.The results show that the precipitation intensity simulated by the weather generator of IBIS model is obviously lower，leading to a higher evapotranspiration，while the results from the precipitation downscaling model match the observation data well.The accuracy of evapotranspiration simulation can be improved with the accurate precipitation downscaling.In addition，through the comparison of evapotranspiration variation under different schemes of precipitation intensity and duration based on two precipitation events in 2004，stronger precipitation intensity and shorter precipitation duration can decrease the total evapotranspiration and the proportion of canopy interception evaporation，and increase the proportion of soil evaporation and plant transpiration under the same daily precipitation.
Key words：precipitation；downscaling；evapotranspiration；IBIS model
地表蒸散发是土壤植物大气连续体水量平衡和能量平衡的关键参量，同时也是气候变化研究的重要指标，因此合理精确地估算地表蒸散发对评价和管理气候变化背景下水资源、生态环境和农业生产有着重要的指导意义[1]。地表蒸散发与地区的气候条件、下垫面情况相关[2]，主要受太阳辐射、气温、相对湿度和风速等气象因子的影响[3]。而在小时尺度上，降水量和降水强度影响植被冠层截留和土壤下渗等过程[4]，进而影响地表的蒸散过程[5]。
降水过程和强度通过对水文循环的影响进而作用于土壤侵蚀和植被生长等过程[6]，是地表生态水文过程的主要驱动因素。降水过程的模拟精度直接影响陆面生态水文过程的模拟效果，然而实测降水资料往往无法满足生态水文模型要求的时空精度，需要通过随机模拟方法，模拟不同时间和空间尺度上的降水，作为模型的气象驱动。对于单个站点日降水降尺度研究，最基本的方法是利用站点的降水观测数据，统计分析降水特性，如最大降水强度、降水历时、开始时间和雨强历时分布规律[78]，再根据降水在不同时间尺度上的相关关系，计算小时降水过程。而对于大的地区或流域进行日降水的降尺度计算时，则需要根据地区的气候特点和降水特征进行分区，分别统计各分区的降水特征及其相关关系，据此进行降尺度计算[9]。很多大尺度的陆面模型、水文模型也都自带了的降水天气发生器，用于陆面水量和能量平衡的模拟，如IBIS[10]（Integrated Biosphere Simulator）、SWAT[11]（Soil and Water Assessment Tool）等，然而模型自带的天气发生器（WGEN[12]、WXGEN[13]）主要针对日降水进行统计分析和计算，对于小时降水的计算比较简单，导致小时降水的计算结果偏差较大。为了了解小时降水过程的模拟效果在陆面水循环模拟的重要作用，本文分别利用IBIS模型自带的天气发生器和雨强历时模型对长白山地区的小时降水和表蒸散发过程进行模拟，并针对两场不同雨量的降水，设置不同的雨强历时方案，据此分析其对地表蒸散发模拟的影响。
1 方法介绍
1.1 IBIS模型介绍
IBIS （Integrated Biosphere Simulator）是美国威斯康辛大学研制的面向生物圈和区域尺度的动态植被模型，用于模拟陆地的水循环、能量平衡、植被生理过程、物候过程、土壤有机质分解和动态演替等过程。根据时间步长和研究内容，模型可分为陆面过程、植被物候、植被动态和土壤生物化学4个模块[10，14]。
IBIS模型模拟陆面水循环以小时为时间步长，主要考虑了降雨生成、冠层截留、截留蒸发、土壤蒸发、蒸腾、土壤入渗、地表产流和地下排水等过程。模型采用LSX （LandSurfaceTransfer Scheme）陆面模式模拟大气植被土壤连续体的空气动力、能量和水量的交换过程，估算地表蒸散发。蒸散发包括了上冠层和下冠层植被的冠层截留蒸发、植被蒸腾以及土壤表层和冰雪表层蒸发，具体的计算过程见相关文献[15]。
IBIS模型利用WGEN天气发生器对气象数据进行降尺度处理。其中由日降水量计算小时降水的步骤为[14]：（1）随机生成降水时间Tlength和开始时间Tstart，计算结束时间为Tend，假设Tlength>4 h，且<24 h；（2）在降水时间内平均分配日降水量，得到小时降水Pht，如果小时降水大于15 mm，则通过增加降水时长来降低小时降水量。
结合我国东北地区的特点，本研究对IBIS模型的部分参数进行了调整，其中与蒸散发模拟的相关参数取值见表1[10，1517]。
1.2 雨强历时模型
模型假设每个降水日内只有一次降水，且雨强随时间呈单峰分布的，雨强分布规律可用式（1）表示。
式中：i为降水历时T内最大降雨量的平均雨强；S为单位时段最大雨强；n为雨强衰减系数，与降水特征有关，可以用实测资料进行率定。
具体利用日降水量计算小时降水的过程如下[9]。
（1）将实测日降水量H和降水历时T带入公式（1）对衰减系数n进行率定。
根据长白山生态站的实测降水特征，确定参数n的取值为042。在对日降水量进行降尺度计算时，日降水量H是已知的，所以只要知道S或者T 中任意一个的值，可根据式（2）计算另一个，进而可以推求当天的小时降水过程。
（2）根据地区降水特点，建立雨量雨强关系模型，见公式（3）。通过日降水量计算最大雨强S。
2 研究区和研究数据
研究的模拟地点选在第二松花江上游的长白山森林生态站（128°05′E，42°24′N），海拔784 m。该地区属于温带大陆性山地气候，多年平均温度3.5 ℃，年降水700～800 mm。多年平均湿度71%～72%，平均干燥度053，地带性植被为阔叶红松林，棕色针叶林土是本地区最具有代表性的土壤类型。
研究的降水数据来自中国生态系统研究网络（CERN，www.cern.ac.cn）长白山森林生态站的实测通量数据，时间序列为2003年-2005年，时间尺度为30 min，用于统计研究区日降水量、最大降水强度、降水历时等特征，确定雨强历时模型的计算参数。根据降水资料统计，2003年-2005年的年降水量分别为618 mm、579 mm和736 mm，1956年-2010的降水系列均属于枯水年份。用于模型验证的2004年蒸散发数据来自CERN的通量观测数据，由30 min通量观测数据统计为日数据，具体数据观测方法见参考文献[1820]。
3 结果分析
3.1 降水模拟验证
由于IBIS模型自带的天气发生器具有随机性，研究利用天气发生器的100次降水降尺度计算结果与雨强历时模型进行对比分析。 对长白山森林生态站81 场大于5 mm 的降水分别进行降尺度计算， 雨强历时模型和某次天气发生器计算的小时降水和最大降水强度结果见图1。在降水强度较小的情况下，两个模型模拟的小时降水在1∶1对角线附近相对集中；在降水强度较大的情况下，雨强历时模型模拟结果相对发散，天气发生器的模拟结果则明显偏低。雨强历时模型模拟的最大降水强度均匀分布在1∶1对角线的两侧，天气发生器模拟的最大降水强度明显偏低。
在日降水量一定的情况下，降水强度对陆面的截留、蒸发、入渗、产流等过程影响显著，因此在对日降水进行降尺度处理时，主要关心的是降水强度的大小分布[9]。本文选用纳什效率系数（NashSutcliffe Efficiency coefficient，NSE）和相关系数（R）对比分析降水模拟效果。雨强历时模型计算的小时降水的NSE为065，与实测降水的相关系数为081；天气发生器100次计算，得到的NSE范围为011～026，与实测值的相关系数范围为036～051。可见，天气发生器计算的小时降水精度相对较差，而雨强历时模型计算的小时降水与实测结果更为接近。
3.2 蒸散发模拟验证
以2004年数据为例，利用不同的降水降尺度方法耦合在IBIS模型中对研究区的蒸散发进行模拟。 2004年研究区的降水量为579 mm，实际蒸散发为452 mm。利用雨强历时模型模拟的蒸散发为450 mm，相对误差为-0.63%；而利用IBIS模型自带的天气发生器模拟的100次降水结果计算的蒸散发为503～510 mm，相对误差范围为1138%～1282%。结合蒸散发过程模拟结果（图2）可以看出，利用雨强历时模型计算的蒸散发不仅在总量上，而且在年内过程模拟效果上也优于天气发生器。另外，利用雨强历时模型模拟的日蒸散发的NSE为084；而利用模型自带的天气生成器模拟的蒸散发NSE为069～072。
利用IBIS自带的天气发生器计算的蒸散发在某些情况下明显偏大，这是由于天气发生器具有随机性，导致某些降水日的降水历时偏长、降水强度偏低，使模型在模拟地表水循环过程中，大部分的降水通过截留和入渗过程被储存在植被和土壤中，最后以蒸散发的形式回到大气中，造成地表蒸散发模拟明显偏大。而雨强历时模型计算的小时降水过程与实测过程更为接近，因此，依托该方法模拟的蒸散发与实测值也较为接近，降水过程模拟精度的提高相应地改善了地表蒸散发的模拟效果。
4 降尺度方法对蒸散发模拟的影响
4.1 方案设置
长白山地区夏季降水充沛，植被覆盖度和LAI较高，地表蒸散发量大。为了了解不同的雨强历时过程对地表蒸散发的影响作用，本文针对2004年夏季的两场不同雨量的降水（降水1：20040719场次降水，降水量528 mm；降水2：20040520场次降水，降水量144 mm），采用三种雨强历时方案对地表蒸散发及其组成分项进行模拟分析：方案一采用IBIS模型自带的天气发生器计算，方案二和方案三采用雨强历时模型，分别采用不同的参数计算。各方案的参数值见表2。
利用不同方案计算的小时降水过程见图3。对于降水1，方案一降水历时11 h，降水强度均为4.8 mm/h；方案二降水历时6 h，最大降水强度18.14 mm/h；方案三降水历时16 h，最大降水强度11.32 mm/h。对于降水2，方案一降水历时20 h，降水强度均为0.72 mm/h；方案二降水历时5 h，最大降水强度6.26 mm/h；方案三降水历时13 h，最大降水强度3.94 mm/h。可见方案二的雨型为尖瘦型，而方案一和方案三的雨型则较为平缓。
4.2 降水过程对蒸散发的影响
不同雨强历时方案下的水循环各项变量见表3，其中表层土壤含水量为地表10 cm土壤的平均含水量。在降水1的情景下，三个方案计算的蒸散发量分别为1.99 mm、1.86 mm和2.11 mm。由于暴雨天气，温度、湿度等气象要素会降低地表蒸散发能力，蒸散发量较降水而言相对较小，但仍可看出，在日降水量相同的情况下，不同的降水过程会导致不同的地表蒸散发量。在降水2的情景下，三个方案计算的蒸散发量分别为5.86 mm、2.72 mm和4.26 mm，蒸散发量受雨强历时过程的影响更为明显。两场降水过程中蒸散发与降水之间的关系一致，即降水强度大、降水历时短的情况下，地表蒸散发量相对较小。同时从表3中还可以看出，在降水强度大、降水历时短的情况下，即雨型为尖瘦型，冠层截留量较小。土壤水分变化规律则与降水量有关，如果降水量较小，地表不产流，在尖瘦雨型的情况下，冠层截留较小，导致土壤水分相对较大；而如果降水量较大，产生地表径流，在尖瘦雨型的情况下，冠层截留和土壤拦截水量都较小，因此产生的径流量相对较大。
不同雨强历时方案下的蒸散发组成分项见表4，尽管在不同的气象条件和降水条件下，截留蒸发、土壤蒸发和植被蒸腾所占比重不同，但仍可以看出，不同的雨强历时过程不仅影响地表蒸散发量，而且影响地表蒸散发的比重。从表4中可以看出，在降水强度越大、降水历时越短的情况下，冠层截留蒸发量所占比重较小，而土壤蒸发量和植被蒸腾量所占比重越大。 LSX陆面模式认为冠层截留会减小干燥叶片的比例，减小冠层的气孔导度和光合能力[14]，因此在尖瘦雨型的情况下，冠层截留比例较小，干燥叶片面积较大，且干燥时间较长，植被冠层的气孔导度和光合速率较高，促进植被的蒸腾作用。
5 结论
本文以IBIS模型为基础，利用IBIS模型自带的天气发生器和雨强历时模型两种不同的降水降尺度方法将日降水量分解到小时尺度，并以计算的小时降水模拟长白山地区的地表蒸散发，最后针对2004年两场不同大小的降水，分方案讨论了雨强历时过程对地表蒸散发的影响作用，结果如下。
（1）雨强历时模型可以较好地模拟长白山地区的小时降水过程，较IBIS模型自带的天气发生器有明显的提高，其NSE从0.11～0.26提高到了0.65，相关系数由0.36～0.51提高到了0.81。
（2）降水历时过程在地表蒸散发模拟中具有重要作用，小时降水模拟精度的提高有助于提高蒸散发的模拟精度，用雨强历时模型代替IBIS模型的天气发生器，模型模拟的蒸散发NSE由原来的0.69～0.72提高到0.84，相对误差由11.38%～12.82%降低到-0.63%。
（3）在日降水量相同的情况下，不同的雨强历时过程会影响降水的分配。一般在降水强度越大、降水历时越短的情况下，植被冠层和土壤拦截水量相对较小，地表产流量较大，大部分降水以径流的形式汇入河网，储存在植被和土壤中的水分较少，导致地表蒸散发总量减少。
研究结果表明， 在小区域的水循环模拟研究中，利用单个或多个站点的降水数据统计分析得到小尺度降水数据，可很较好地应用于模型模拟中。而对大的流域或地区的地表蒸散发或水循环进行模拟时，则需要更多的降水实测资料，将降水的空间降尺度方法与时间降尺度方法相结合，发展多维降水随机模型，为陆面模型提供更为精确的小尺度降水数据。此外，IBIS模型在计算地表蒸散发时考虑了植被冠层的截留和蒸发过程，但是忽略了地表枯落物的截留和蒸发过程，应加强相关的机理研究和模拟研究。
致谢：特别感谢中国科学院地理科学与资源研究所占车生老师对本研究的支持和指导，以及中国生态系统研究网络（CERN）提供的数据支持。
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更新时间：2024/12/22 16:50:58