古尔班通古特沙漠大气边界层参数化方案的模拟评估

王 豫，阿吉古丽·沙依提，买买提艾力·买买提依明*，周成龙，高佳程

（1.中国气象局乌鲁木齐沙漠气象研究所/中国气象局塔克拉玛干沙漠气象野外科学实验基地，新疆 乌鲁木齐830002；2.新疆气象学会，新疆 乌鲁木齐830002）

古尔班通古特沙漠（44°15′~46°50′N，84°50′~91°20′E）地处准噶尔盆地腹地[1]，西接伊犁河谷，南邻天山山脉，北靠阿尔泰山[2]。海拔300~600 m，面积为4.88×104km2[3]。古尔班通古特沙漠约占全国沙漠面积的6.8%，其中半固定沙漠的面积约占整个古尔班通古特沙漠的79%，流动沙丘面积占20%左右[4]，是我国第二大沙漠和最大的固定/半固定沙漠[5]。古尔班通古特沙漠是我国唯一冬季存在长期积雪、春季有短命植物生长的沙漠[6-7]，以典型的大陆性温带荒漠气候为主[8]，干燥少雨是其主要气候特征[9]，风向以东北风和西风为主[3]。其独特的沙漠环境对气候变化特别敏感，在边界层演变方面有着特殊的规律，并对区域气候产生着重要的影响[3-5]，古尔班通古特沙漠的动力和热力作用通过大气边界层传递到自由大气。所以，对沙漠干旱区大气边界层演变规律的研究显得尤为重要。

古尔班通古特沙漠腹地人迹罕至，获取长期连续的气象地面观测资料非常困难，沙漠腹地近地层气象学问题，历来也是研究中的难点，多数者均利用沙漠周边气象站资料或短期科学考察数据来研究新疆沙漠环境及气候变化，如胡永峰等[3]利用可移动测风系统，对古尔班通古特沙漠半固定沙垄进行实地观测，分析了风速和风向的脉动特征与气流和下垫面覆盖的关系。霍文等[4]通过在古尔班通古特沙漠腹地的系留气艇边界层探测试验资料，分析了沙漠腹地近地层风、温、湿等气象要素廓线垂直分布特征及其变化情况。但对沙漠大气边界层内气象要素长期变化特征的研究甚少，而数值模拟可以减少人力物力的投入，弥补观测数据的缺失。

随着数值模式的发展，目前数值模式已经成为大气科学研究的重要工具，且它是利用参数化的方法来准确识别解决模式中次网格尺度的大气湍流运动[10]。模式的发展需要提高精准度，从而带动了边界层物理过程参数化的研究[11-13]，Pleim等[14]在ACM1（Asymmetric Convective Model version 1）的基础上，提出了局地非局地方案ACM2，就是在原来的非局地方案ACM1中考虑了由大气湍流运动而引起的局地切变。Bougenalt和Lacarrere[15]为了配合WRF模式中的多层城市冠层方案，而提出了BouLac方案。Hong等[16]提出了YSU（Yonsei University）方案，该方案是MRF（Medium Range Forecast Model）方案的订正版本，增加了边界层顶的夹卷层，即在MRF的基础上更好地考虑了垂直混合。Nakanishi等[17]将凝结过程加入到Mellor-Yamada-2.5阶湍流闭合模式中，使得计算过程更加精细化。不同的边界层参数化方案采用的湍流闭合方式、边界层混合过程及边界层顶的计算方式不同，并不能够准确地表述大气湍流运动，所以在使用WRF模式时，怎样根据实际情况选用边界层参数化方案一直都是模拟研究的重点问题。很多学者已经做了一些边界层参数化方案的研究，Coniglio等[18]利用WRF模式的不同参数化方案在北美地区进行敏感性实验，发现MYNN2.5（Level 2.5 Mellow-Yamada Nakanishi Niino）方案的模拟结果优于其他方案。孟露等[19]利用WRF中尺度数值模式中5种边界层参数化方案模拟了2014年4月塔克拉玛干沙漠大气边界层特征，发现5种方案均能模拟出近地面气温、边界层高度，感热、潜热、地表热通量的变化趋势，且ACM2方案是该地区大气边界层模拟较为合理的选择。也有学者通过选择几个个例，特别是晴天个例来模拟比较，张龙等[20]使用WRF中3类参数化方案模拟半黄土高原丘陵地区冬季晴天地面地表热通量、温度及风速的变化，发现局地MYJ方案对地面风温的效果优于局地闭合方案ACM2和YSU方案。以上研究均表明，WRF模式的不同参数化方案模拟效果差别较大。

本文旨在利用中尺度模式WRF模拟沙漠区的边界层演变特征，结合当地实测的野外观测资料和不同下垫面演变状况，评估不同参数化方案在古尔班通古特沙漠的适用性，为在沙漠地区发展高分辨率数值预报模式的研究工作提供参考依据。

1 模式和数据

1.1 模式设置

试验采用5种不同的边界层参数化方案[18-20]（表1）对古尔班通古特沙漠边界层特征进行数值模拟。为更精确的反映模拟区域的三维结构特征，图1a模式使用了三重嵌套，从最外层到最内层的格点数分别为100×100、157×157、205×205，并以水平分辨率依次9 km、3 km、1 km进行数值模拟算例。最内层以古尔班通古特沙漠腹地为中心，三重嵌套的垂直层数设置为53层，近地层2000 m以下有非等距的23层，最高层约为50 hPa。初始和边界条件选用NCEP提供的1°×1°再分析资料，该资料每6 h更新一次。

WRF模式中静态数据库的下垫面土地类型会直接影响陆面过程反馈及垂直边界层结构的模拟结果。WRF模式中默认的下垫面数据是1993年发布的USGS数据[22]，且四季并未更换下垫面数据，它与实际的下垫面差别较大，因此本文选择2010年MODIS卫星遥感数据。图1b展示了模拟区域下垫面土地类型。本文共设计了20组不同边界层参数化方案的理想数值实验方案，模拟时间分别为2017年1月21日—1月28日、2017年4月18日—4月25日、2017年7月21日—7月28日、2017年10月21日—10月28日。在这4个模拟时间段内，前24 h均为起转时间，具体的参数设置如下：WRF版本为WRF3.7.1；中心经纬度为87.60°E，45.02°N；三重嵌套为100×100、157×157、205×205；网格间距为9 km、3 km、1 km；垂直分层为53层；物理参数化方案为Noah陆面过程[23]、WSM3微物理方案[16]、RRTM长波辐射方案[24]、Dudhia方案[25]。

表1 WRF模式5类边界层参数化方案

图1 WRF模拟的三重嵌套和d03区域下垫面的土地利用类型

1.2 数据

模拟结果的验证资料源于古尔班通古特沙漠腹地的克拉美丽陆—气相互作用观测站（KLML）。站点沙漠基底是第四纪疏松冲击物，主要由0.1~0.25 mm粒级的沙粒组成，沙丘高度一般均在50 m以下。地表植被覆盖度相对较高，生长期覆盖度可达50%以上[7]。同时丘间低地和灌丛下生物结皮充分发育，包括藻类结皮、地衣结皮和苔藓结皮[26]。

站点南侧为辐射观测子系统，西北侧为涡动相关系统，具体仪器名称及安装高度见表2。辐射系统采用美国Campbell公司的CR1000型采集器，以10 s采集频率进行数据采集，并输出1 s、10 s、1 min、30 min和1 h的数据表格。涡动相关系统用美国Campbell公司的CR3000型采集器以10 Hz采集频率进行数据采集，涡动观测资料采用EddyPro4.0软件进行处理，并进行过质量控制。另外，为提高数据的可比性和准确性，每一套系统分别配了GPS卫星校时模块，每日24时对系统进行自动校时，由于观测系统所在位置经度与乌鲁木齐时区的中心经度相差不大，所以统一用乌鲁木齐时间（与北京时时差2 h）作为采集器的当地标准时间。采用均方根误差（RMSD）、平均偏差（MB）、相关系数（r）、误差平方和（SSE）来评估不同边界层参数化方案的模拟能力。

表2 仪器名称及安装高度

2 结果与讨论

2.1 古尔班通古特沙漠腹地近地层气象要素的模拟分析

2.1.1 2 m气温模拟结果与观测结果的对比分析

从图2和表3可看出，不同参数化方案均能很好地模拟出四季2 m气温的日变化趋势，四季均呈白天模拟值低于观测值，夜间高于观测值。冬季（图2a），模拟温度在-12.8~-19.6℃，且在04时和13时成功模拟出了最低和最高气温。与观测值（OBS）对比，5种方案在白天的模拟误差大于夜间。非局地方案ACM2、YSU及局地方案MYNN2.5均很接近观测值，其中ACM2方案模拟效果最好，这与孟露在塔克拉玛干沙漠的研究结论一致[19]，r可达0.96，RMSD为1.2℃，MB为-0.5℃，SSE为1.1℃；而BL方案与实测值的偏差最大，其r为0.92，RMSD为1.9℃，MB为-1.0℃，SSE为7.9℃。由于ACM2方案向上采用的是过渡湍流混合运动，向下采用是局地K混合，与在沙漠下垫面条件下，长期积雪导致无地面热源，向上的湍流运动弱的真实条件相一致，所以ACM2方案存在模拟优势。而局地方案MYNN2.5模拟较好的原因是由于WRF模式中热力学粗糙度的计算过程单独成为一个参数化方案，代码中相应以独立module形式存在。Yang[28]的热力学粗糙度参数化方法在模拟沙漠地区气温有较高的准确性，且此方案在WRF模式的3.4版本后已经应用到MYNN2.5这一近地面层参数化方案中[25]。在调用陆面过程模型前先调用此模块计算出包括热力学粗糙度在内的变量和参数，继而为陆面过程中物质能量交换的计算提供交换系数，从而能更好地模拟气温。

春夏两季（图2b，2c）模拟值与观测值日变化趋势的吻合度都较高。与冬季类似，春夏两季，非局地方案YSU及局地非局地方案ACM2的模拟值均很接近观测值，其中ACM2方案在两个季节模拟效果均最好，春季，r可达0.96、RMSD为1.0℃；MB为-0.9℃，SSE为3.3℃；夏季r可达0.98、RMSD为1.0℃、MB为0.5℃、SSE为6.0℃。MYJ方案与实测值的偏差最大，春季r为0.90，RMSD为2.2℃，SSE为20.6℃，夏季r为0.91，RMSD为1.5℃，MB为-1.4℃，SSE为7.3℃。另外，4个季节模式对日间温度峰值均存在低估现象，白天的冷偏差是由于模式对地面附近的超绝热层深度低估造成的[29]，另外，模式中采用的Noah陆面过程低估了降水，造成模拟积雪量低于实际积雪量，造成了模拟的温度低于实测。

秋季（图2d）模拟值与观测值的日变化趋势也相一致，5种方案在夜间模拟误差较小，非局地方案YSU、ACM2的模拟值很接近观测值，其中ACM2方案模拟效果最好，r可达0.94，RMSD为1.7℃，MB为-0.8℃，SSE为3.5℃；而局地方案MYJ、BL和MYNN2.5的模拟值与实测值的偏差较大，其中BL方案的模拟偏差最大，r为0.85，RMSD为1.9℃，MB为-1.2℃，SSE为16.5℃。

WRF的热力学变量不是在2 m高度上模拟计算的，其输出的2 m气温是一个诊断值[30]，是利用地表温度、地表热通量以及风速等参数通过相似理论在模式最底层诊断所得，这种从地表到大气的垂直输送过程会导致模拟与实测值之间产生偏差。

图2 不同方案对模拟时间段内平均2 m气温模拟值与观测值的日序列

表3 不同方案对模拟时间段内平均2 m气温模拟值与观测值的误差分析

2.1.2 10 m风速模拟结果与观测结果的对比分析

风速是沙漠下垫面起沙的必要动力条件，其模拟结果的好坏直接影响到沙尘暴数值预报模式的改进。由图3和图4可看出，冬季，局地方案BL（图4）能较好的模拟出10 m风速的日变化趋势，且在02、04、08时和15时成功模拟出了风速极值，r可达0.68，RMSD为0.2 m·s-1。与观测值对比，5种方案均能粗略模拟出风速变化趋势，模拟风速范围在1~4 m·s-1，RMSD表明5种方案的模拟值均偏大，这与胡晓明[11]的研究结果一致。空气动力学粗糙度、近地面气温等很多因素都会对10 m风速产生影响，在1 h高分辨率模拟条件下，地形及其它局部强迫因子的作用变得明显，使模拟结果对实际小尺度湍流造成的风速瞬时变化反应不敏感[20]，古尔班通古特沙漠冬季有稳定积雪，而模式采用的Noah陆面过程会低估降雪量，造成了风速值高估。非局地方案ACM2及MYJ模拟结果r在0.3~0.6，距离A时径向距离均较大，表示冬季局地方案对风速的模拟效果优于非局地方案。

图3 不同方案对模拟时间段内平均10 m风速模拟值与观测值的日序列

图4 不同方案对模拟时间段内平均10 m风速模拟值与观测值的泰勒统计扇形图

春季（图3b）模拟值与观测值的日变化趋势较一致，除了BL在16—18时模拟有低估，其他时间5种方案的模拟值均偏大。局地方案BL和MYNN2.5的模拟值均很接近观测值，其中BL方案模拟效果最好，r可达0.82，RMSD为0.2 m·s-1；而局地非局地方案ACM2与实测值的偏差最大，其r为0.67，RMSD为0.2 m·s-1。夏季，5种方案夜间的模拟效果均优于白天，局地方案BL模拟出的10 m风速与实测值基本一致，r可达0.85，RMSD为0.23 m·s-1。春夏季，10 m风速均出现高估现象，可能是由于模式中未考虑实际下垫面的低矮植被和灌木丛，导致模式的湍流混合作用高于实际，所以造成风速高估。

秋季，10 m风速的模拟值与观测值的误差是4个季节中最大的，地表特性是影响10 m风速的主要因素，尤其是地表加热作用，白天模拟风速比实测值高了3~4 m·s-1，5种边界层方案对10 m风速都有一定的高估，且风速起伏越大的地方，高估量就越大，是由于WRF模式对风速的模拟可能存在系统性偏差[38-39]。其中局地方案BL模拟值误差较小，r为0.72，RMSD为0.43 m·s-1。

2.2 古尔班通古特沙漠腹地地表通量的模拟分析

地表净辐射通量是地球表面接受和输出的短波和长波辐射平衡的结果，它主要从两个方面影响大气边界层，一是感热和潜热通量通过热力和动力作用，使得边界层内有热量、动量、水汽等传输过程；二是土壤热通量通过热传导过程，影响土壤温度[23]。沙漠地区的太阳辐射远比一般地区强烈，白天地表净辐射通量大，陆—气相互作用的主要能量来自净辐射的加热，它是掌握边界层发展所需能量的主要来源[32]。在WRF中，感热和潜热的计算主要受地表热传导系数和温湿梯度的影响，本文给定下垫面的热传导系数，不同边界层方案对感热潜热的模拟差异主要受温湿梯度模拟结果的影响。古尔班通古特沙漠下垫面为半固定半流动沙漠，2017年平均降水量仅为40.3 mm，潜热通量较小，感热通量是影响净辐射通量变化的主要因素[33]。

由图5可知，感热通量在地表通量中占举足轻重的地位，且5种边界层方案在四季均能较好地模拟出地表热通量的日变化特征，秋冬两季模拟偏差可达到-3.21~3.03 W·m-2，四季夜间稳定状态下，感热通量均为负值，大气向地表输送热量，日出后，感热通量随着地表增温而不断增大，其在冬、春、夏、秋季分别从09、07、05、07时开始由负转正，表示地表开始加热大气，除冬季在15时达到一天中的最大值外，其他3个季节均在12—13时达到一天中的最大值，四季高值范围在45~350 W·m-2。从平均偏差来看，局地方案MYJ和BL在4个季节对感热通量的模拟效果都存在优势，这与许鲁君[36]在青藏高原那曲地区的研究结果一致，局地非局地方案ACM2的次之。

图5 2017年古尔班通古特沙漠四季晴日感热通量平均日变化

由潜热通量日变化曲线（图6）可以看出，秋冬两季的模拟效果优于春夏两季，且5种边界层方案均准确地模拟出了一天中潜热通量极大值的出现时间（14时）。夜间，潜热通量基本为零，且变化较小；日出后，地表温度迅速升高，蒸发加快，潜热通量随之增大，四季均在13 h达最大值，由于沙漠干旱缺水，潜热值小于城市、森林等其他下垫面，四季高值范围在9~31 W·m-2。从平均偏差来看，局地方案MYJ在4个季节对感热通量的模拟效果存在优势，局地非局地方案ACM2的模拟效果次之。

图6 2017年古尔班通古特沙漠四季晴日潜热通量平均日变化

2.3 古尔班通古特沙漠腹地边界层高度的模拟分析

边界层高度是边界层大气中的一个重要的参数，主要受到下垫面和大气层结的影响，其高度的变化在一定程度上可以反映出边界层内湍流活动情况。WRF模式中的边界层方案使用不同的方法来估计边界层高度。我国西北干旱地区的大气边界层类似低纬度的深厚边界层[34]，由垂直风切变所产生的动力湍流运动，及由感热加热产生的热力湍流运动是影响大气边界层高度的主要因素，但当前边界层参数化方案对稳定边界层描述不足，导致模式对夜间边界层模拟存在较大偏差[35]。

由图7可知，5种方案模拟的边界层高度均有合理的日变化特征。冬季（图7a），局地方案整体模拟的边界层高度高于非局地方案，除MYNN2.5和ACM2外，其余3种方案模拟边界层高度日变化趋势基本一致。3种局地方案模拟边界层高度极大值出现在15时，2种非局地方案模拟极大值出现在17时。模拟边界层顶可达550 m，MYNN2.5方案模拟最高，一天之中，各方案模拟边界层高度最小值出现的时间也有差异，BL方案在00时左右出现最低边界层高度，低至60 m，MYNN2.5、MYJ方案模拟边界层最低均出现在凌晨02时，高度为90 m。

春季（图7b），5种方案模拟边界层高度的日变化趋势基本一致，其极大值均出现在14时，模拟边界层顶高达1800 m，一天之中，各方案模拟边界层高度最小值均出现在06时左右，高度为40~350 m。与冬季不同的是，局地方案模拟的边界层高度低于非局地方案，MYJ方案模拟的最高值比ACM2方案低了400 m。

夏季（图7c），除MYJ方案外，其余4种方案模拟边界层高度的日变化趋势基本一致，其极大值均出现在15时左右，极小值均出现在06时左右。局地方案模拟的边界层高度低于非局地方案，MYJ方案边界层高度的模拟高值比其他方案低800 m左右，这是由于该方案采用湍流动能廓线法判断边界层顶高度的条件为湍流动能降低到0.2 m2·s-2，而同样采用湍流动能廓线法的BL方案，其条件为湍流动能降低到0.005 m2·s-2。模拟边界层顶高达3000 m，最低边界层高度为30~380 m。

秋季（图7d），5种方案模拟边界层高度的日变化趋势基本一致，其极大值均出现在15时，与春季相同，局地方案模拟的边界层高度整体高于非局地方案，YSU方案模拟的最高值比BL方案低300 m。模拟边界层顶高达1100 m，霍文[2]利用系留汽艇探空观测古尔班通古特沙漠地区沙尘多发的10月，发现晴天条件下边界层最大高度接近1200 m，与YSU方案模拟的边界层日最大值相近。一天之中，除MYNN2.5方案外，其余4个方案模拟边界层高度最小值均出现在06时左右，高度为150 m。

图7 2017年古尔班通古特沙漠四季晴日边界层高度平均日变化

3 结论

利用古尔班通古特沙漠2017年的梯度铁塔和通量观测数据，采用中尺度气象模式WRF中的5种边界层参数化方案对沙漠边界层温度、风速、地表净辐射通量和垂直结构特征进行数值模拟，分析不同边界层参数化方案在该地区的适用性。主要结论如下：

（1）WRF模式对古尔班通古特沙漠地区2 m气温的模拟存在冷偏差，5种边界层参数化方案均能较好地模拟出4个季节2 m气温的日变化特征，其中非局地方案ACM2模拟效果最好（r=0.98）。局地方案BL方案的模拟偏差最大。

（2）采用WRF模拟沙漠近地层内的风速特征时，5种边界层参数化方案均能粗略地模拟出10 m风速的日变化特征，其中局地方案BL的模拟效果最好，春夏季的模拟效果优于秋冬季。

（3）在沙漠地区，地表能量平衡中主要以感热的形式释放。采用WRF模拟沙漠近地层内的地表通量特征时，感热通量存在高估现象，潜热通量存在低估现象。5种边界层参数化方案均能较好地模拟出4个季节模拟时间段内地表净辐射通量的日变化特征，其中局地方案MYJ的模拟精度最高。

（4）5种方案模拟的边界层高度均有合理的日变化特征。冬季和秋季，局地方案模拟的边界层高度均高于非局地方案，模拟边界层顶可达550 m和1100 m；春季和夏季，局地方案模拟的边界层高度均低于非局地方案，模拟边界层顶可达1800 m和3000 m。

因此，四季地表状况变化条件下，针对古尔班通古特沙漠下垫面边界层的研究，应根据研究的目标气象要素，选取相应的边界层参数化方案。由于模式的水平和垂直分辨率、地理条件、地表覆盖类型、土壤温湿度、大气边界层参数化方案及陆面参数化过程均会影响到边界层的模拟结果，所以在今后的工作中，将进一步研究根据下垫面类型改进参数化过程，提高复杂下垫面条件下大气边界层模拟的准确性。