青藏高原多年冻土区地表能量收支过程及其对活动层影响的初步分析

2022-02-12刘金科姚济敏谷良雷吴晓东吴通华谢昌卫邹德富乔永平胡国杰史健宗

冰川冻土 2022年6期

刘金科，姚济敏，谷良雷，李韧，吴晓东，吴通华，谢昌卫，邹德富，乔永平，胡国杰，肖瑶，史健宗

（1.中国科学院西北生态环境资源研究院冰冻圈科学国家重点实验室藏北高原冰冻圈特殊环境与灾害国家野外科学观测研究站，甘肃兰州 730000；2.中国科学院大学，北京 100049；3.中国科学院西北生态环境资源研究院寒旱区陆面过程与气候变化重点实验室，甘肃兰州 730000）

0 引言

青藏高原（以下亦称高原）平均海拔高度超过4 000 m，是亚洲众多河流的发源地，被称为“第三极”、“亚洲水塔”［1-2］。该地区的能量和水分循环是全球能量和水分循环的重要组成部分，对我国、周边国家乃至世界的气候环境均有着深远影响［3-7］。高原上多年冻土广泛发育，面积约为1.06×106km2［8］，在全球变暖的背景下，其对气候变化十分敏感［9］。活动层作为多年冻土与大气间水热交换的过渡层，其变化与地表能水交换过程存在复杂的相互作用关系［10］。地表能量收支直接影响活动层水热状况，而活动层冻融过程会引起土壤内部水分的频繁相变，从而改变土壤的水热状况［10-11］、地表蒸散发［12］，反过来又影响地表能水交换过程［13］、水文过程［14-15］、土壤碳循环［16］等。因此，研究多年冻土区地表能量通量变化及其对活动层的影响，对深刻认识多年冻土与气候系统圈层间的相互作用具有重要意义。

高原地表能量收支研究已经取得了一系列的研究成果。第一次大气科学实验（QXP-MEX）、GAME-Tibet 实验、第二次大气科学实验（TIPEX）、CAMP-Tibet 实验、第三次大气科学实验以及TPCSIEA 实验均把高原地表能水过程作为关注的焦点问题，并获取了大量分析数据［17-18］，这为深入理解高原能量水分循环过程提供了宝贵的资料和参考依据。已有研究表明，地表辐射热量交换与多年冻土和季节冻土的形成密切相关［19］，其变化对冻土的形成和发育具有决定作用［20］；而土壤冻融过程和季风又显著影响地表能量收支过程，使其呈现冬春季节湍流通量以感热为主，夏秋季节以潜热为主的季节特征［17，21-23］，其中北麓河［12，24］、唐古拉［21，25］及西大滩［21］等典型多年冻土区土壤的冻融过程对地表能量收支过程有显著影响，而藏北高原地区［3］季节冻土冻融过程对地表能量收支的影响则相对较弱。

近几十年来，青藏高原增温迅速［26-29］，升温率超过全球平均的2 倍［16］，高原多年冻土呈现不同程度的退化趋势［30］，表现为活动层增厚、多年冻土温度升高、多年冻土下界上移等，这些变化与地表能水交换过程联系密切。因此，有必要分析地表能量收支过程对活动层变化的影响。基于此，本文利用唐古拉和西大滩站点的气象、涡动及活动层资料，结合SHAW（Simultaneous Heat and Water）模型，研究高原多年冻土区长时间序列地表能量收支变化及其影响因素，初步探讨地表能量收支过程对活动层变化的影响，为增强全球变暖背景下高原多年冻土区地-气相互作用的认识提供科学参考。

1 资料来源与研究方法

1.1 观测站点概况

本文选取唐古拉（TGLMS，91°56′ E，33°04′ N，海拔5 100 m）和西大滩综合观测场（XDTMS，94°08′ E，35°43′ N，海拔4 538 m）作为研究站点，地理位置如图1所示。其中唐古拉综合试验观测场位于高原腹地连续多年冻土区，该区域地势平坦开阔，被高寒草甸覆盖，植被稀疏低矮。2005—2015年平均气温为-4.7 ℃，年降水量约363.1 mm。从地表到地下10 cm 深度砂粒含量为80%，黏粒含量为8%，粉粒含量为12%［31］。西大滩综合试验观测场位于高原多年冻土区北界附近，下垫面类型为不连续多年冻土［32］。该站点周围区域开阔平坦，植被类型以高寒草甸为主。2008—2016 年平均气温为 -3.7 ℃，年降水量约392.9 mm。从地表到地下10 cm 深度砂粒含量为72%，黏粒含量为11%，粉粒含量为17%［31］。

图1 研究站点分布［8］Fig.1 The location of observation sites［8］

1.2 数据与仪器信息

研究选取2005—2015 年唐古拉和2008—2016年西大滩综合观测场气象、涡动通量以及活动层等观测资料。综合观测场的气象资料由三层气象梯度塔观测得到，主要包括3 层风温湿压（2 m、5 m、10 m）、降水量、雪深、辐射、土壤热通量（5 cm、10 cm、20 cm）等要素的测量；涡动通量数据由涡动相关系统仪器观测获得；活动层水热数据由接入CR3000 型数采仪的监测仪器观测获得，其中活动层厚度根据一年之中0 ℃等温线最大穿透深度确定。各仪器信息具体见表1。

表1 唐古拉和西大滩综合观测场仪器说明Table 1 Descriptions of instruments at Tanggula and Xidatan observation sites

1.3 数据处理方法

1.3.1 湍流通量

本文采用涡动相关法、气象梯度法和SHAW 模型相结合进行感热和潜热的计算。以涡动相关系统观测结果为基础，利用气象梯度法和SHAW 模型对缺失或质量相对较差的结果进行插补以获取长时间序列较为完整的湍流通量数据。

涡动相关法是目前计算地气间湍流通量最先进和常见的方法，主要利用三维超声风速仪和开路红外气体分析仪观测得到风速、温度、CO2、H2O 等数据，通过EddyPro 软件对观测数据进行野点值去除、二次坐标旋转倾斜校正、频率响应校正、超声虚温的侧向风校正、WPL 修正、质量控制等得出感热和潜热［18，25，33］。

气象梯度法是根据莫宁-奥布霍夫相似性理论，通过风速、位温、空气比湿廓线公式计算感热与潜热［18，34］，由于2 m 和5 m 的气象数据计算的结果质量较好，故本次研究中使用2 m 和5 m 的气象梯度数据。

SHAW 模型由Flerchinger 等［35］（1989 年）开发，被广泛用于模拟土壤冻融过程中系统各层的水热特征和能量变化。它不仅考虑植被冠层、积雪覆盖、土壤层，还考虑了残留物层对土壤冻融的影响，因此不同于其他的陆面过程模型。总体上SHAW模型模拟的通量变化趋势与涡动观测值相一致，能较好地反映出唐古拉、西大滩地区湍流通量的变化（表2）。

表2 SHAW模型湍流通量模拟效率参数Table 2 Turbulent flux simulation performance statistics of SHAW model

1.3.2 净辐射和地表土壤热通量

净辐射由气象塔观测的辐射四分量计算获得，即：净辐射=短波向下辐射-短波向上辐射+长波向下辐射-长波向上辐射；地表土壤热通量是通过5 cm 土壤热通量和一维热传导方程线性插值获得［21，31］。

1.3.3 地表冻融指数

根据Frauenfeld 等［36］和Wu 等［37］的相关约束条件，将每年7 月1 日至次年6 月30 日作为地表冻结指数计算周期，每年1 月1 日至12 月31 日作为地表融化指数计算周期，以确保整个冻结期和融化期的负温和正温均得到计算。由于观测场地植被稀疏低矮，地面温度由陆面温度近似获得，其中陆面温度是基于Stefan-Boltzmann 定律利用向上和向下的长波辐射数据估算得出［34］。

2 结果与讨论

2.1 气象要素变化特征

图2显示唐古拉和西大滩气温、地气温差、降水量、土壤含水量以及风速的年际变化及趋势，可以看出：唐古拉和西大滩两个站点的年平均气温分别以0.03 ℃·a-1和0.11 ℃·a-1的速率呈波动上升趋势。两站点的地气温差亦呈波动上升趋势且变化速率基本一致，升温率分别为0.11 ℃·a-1和0.10 ℃·a-1。唐古拉和西大滩年降水量均呈减小趋势，变化速率分别为-2.6 mm·a-1和-14.0 mm·a-1，唐古拉年降水量在2012年前变化较缓，随后变化剧烈，并在2015年出现最小值（226.9 mm）；而西大滩年降水量在2012年前变化幅度较大，2012年后则趋于平缓。10 cm土壤含水量均有微弱减小，这与降水量变化密切相关。两站年均风速均呈下降趋势且变化速率相当，分别为-0.016 m·s-1·a-1和-0.017 m·s-1·a-1。总体上，唐古拉和西大滩站各气象要素呈现气温、地气温差在增加，降水量、10 cm 土壤含水量和风速在减少的趋势。这与先前在唐古拉和西大滩的研究结果基本一致［32］，但不同于高原整体降水量增加［38-39］的已有研究结果，这与研究时段和区域范围的不同有关。

图2 2005—2016年唐古拉（TGL）和西大滩（XDT）各气象要素变化特征Fig.2 The variation characteristics of meteorological elements in Tanggula and Xidatan during 2005—2016

2.2 地表能量通量年际变化

图3为青藏高原多年冻土区唐古拉和西大滩净辐射、感热、潜热以及地表土壤热通量的年平均值变化特征。由图可知，2005 年以来两站净辐射均呈波动上升趋势，其中唐古拉上升趋势尤为明显，大约每年增加2.1 W·m-2，西大滩净辐射平均每年增加1.1 W·m-2。唐古拉和西大滩感热随净辐射增加亦呈缓慢增加趋势。唐古拉感热2008 年前缓慢升高，受2008年净辐射、地气温差低值的影响，感热在2008 年迅速下降至26.6 W·m-2，随后又缓慢增加，其变化速率为0.7 W·m-2·a-1；西大滩感热变化较平稳，以0.3 W·m-2·a-1的速率缓慢增加。两站潜热则呈下降趋势，唐古拉下降趋势最明显，平均每年可减少1.6 W·m-2，并在2015 年降至最低值，这与2015 年降水量显著减少有关；西大滩潜热下降趋势较缓，平均每年仅减少0.4 W·m-2；地表土壤热通量的变化幅度较小，唐古拉地表土壤热通量平均每年减小0.04 W·m-2，虽呈微弱的减小趋势，但其年均值均为正值，表明能量由地表向下输送，下层土壤吸热；西大滩地表土壤热通量亦为正值且呈增加趋势，平均每年增加0.1 W·m-2。总体上，两站2005年以来净辐射、感热呈增大，潜热呈减小，地表土壤热通量呈不明显变化趋势。已有研究表明，高原自1980年以来，感热呈现减弱趋势［7，40］，而在2000年后逐渐转变为增加趋势，潜热逐渐转变为减小趋势［33，39，41-44］，这与本文研究结果一致。

图3 2005—2016年唐古拉（TGL）和西大滩（XDT）年平均地表能量通量变化特征（Rn为净辐射，H为感热，LE为潜热，G为地表土壤热通量，下同）Fig.3 The interannual variations of surface energy fluxes at TGL and XDT sites from 2005 to 2016（Rn is net radiation， H is sensible heat flux，LE is latent heat flux，and G is ground soil heat flux，similarly below）

两站地表能量通量与气象要素之间的相关关系基本一致（表3）。净辐射与气温、地气温差均呈正相关，其中与地气温差的相关性更好；感热与净辐射相似，与气温呈正相关，但与地气温差的相关性更显著（P＜0.01），相关系数分别为0.883 和0.768，而潜热与降水量、10 cm 土壤含水量亦呈正相关关系，与降水量的相关系数分别为0.618 和0.490，与10 cm 土壤含水量的相关系数为0.736（P＜0.05）和0.435，其中唐古拉潜热与降水量、10 cm 土壤含水量的相关性更显著。地表土壤热通量与气温的相关性较好，相关系数分别为0.500 和0.753（P＜0.05）。积雪的高反照率和低导热率亦是影响地表能量通量的关键因素［31］，研究表明，高原积雪与感热呈显著负相关［45］，且高原自1990s 末积雪呈减少趋势［46-47］。高原积雪的减少使得地表反照率减小，短波辐射、地气温差增强，可能进一步改变了由地气温差贡献的感热的变化［45，48］。可以看出，气候环境变化对地表能量通量有重要作用，这是导致感热和潜热变化的原因之一。

表3 地表能量通量与气象要素的相关系数Table 3 The correlation coefficients between surface energy fluxes and meteorological elements

2.3 地表能量通量季节变化

图4 为2011 年唐古拉、西大滩日平均地表能量通量的变化状况，由图4 可看出两站地表能量通量的年内变化趋势基本一致。冬季净辐射较小，土壤含水量较小，此时净辐射主要转化为感热，潜热相对较小；春季净辐射增大，土壤开始融化，植被有所生长，但土壤含水量还较低，使得感热迅速增大并在4 月达到最大值，两站感热最大日均值分别为102.9 W·m-2和74.8 W·m-2，此时潜热较小。夏秋季唐古拉、西大滩净辐射日均值达到最大值，分别为216.1 W·m-2和231.4 W·m-2，随着季风爆发，降水量明显增多，两站5—10 月份降水量占全年的92%以上，土壤含水量迅速增加，植被生长旺盛，地表蒸发强烈，潜热迅速增大，并在7 月份达到最大值，而感热则有所减小。地表土壤热通量与净辐射变化相似，但其变化幅度较小。

图4 2011年唐古拉（TGL）和西大滩（XDT）地表能量通量日平均变化Fig.4 The diurnal average variations of surface energy fluxes at TGL and XDT in 2011

对比两站结果可知（表4）：2011 年唐古拉净辐射、感热和潜热年均值均高于西大滩，而地表土壤热通量年均值低于西大滩。唐古拉和西大滩净辐射年均值分别为84.4 W·m-2和82.1 W·m-2，前者略高于后者，原因在于唐古拉海拔高于西大滩，而纬度低于西大滩，其全年接收到的太阳辐射较西大滩多；此外，2011 年夏秋季西大滩积雪日较多，占全年积雪日的50%，导致西大滩净辐射波动剧烈；而唐古拉积雪日相对较少，波动较小，因而唐古拉净辐射年均值较大。唐古拉和西大滩感热年均值分别为36.9 W·m-2和27.3 W·m-2。感热主要受地气温差影响，地气温差越大，感热越大。唐古拉地气温差年均值为2.1 ℃，西大滩为1.5 ℃，唐古拉地气温差高于西大滩，从而导致唐古拉感热相对较大。两站潜热年均值分别为44.5 W·m-2和35.7 W·m-2，唐古拉潜热年均值高于西大滩。分析发现潜热与降水量密切相关，降水量越多，地表蒸发作用越强，潜热越大。唐古拉2011 年降水量为377.9 mm，西大滩2011 年降水量为341.1 mm，唐古拉年降水量更多，地表蒸发作用更强，因而潜热相对更大。唐古拉地表土壤热通量年均值较低于西大滩，两站年均值分别为1.7 W·m-2和1.9 W·m-2。这是由于两站土壤导热率相差不大，而西大滩土壤温度梯度大于唐古拉，2～10 cm 年平均温度梯度绝对值分别为6.1 ℃·m-1和1.6 ℃·m-1，因此西大滩地表土壤热通量大于唐古拉。以上分析表明：唐古拉和西大滩地表能量通量年内变化趋势基本一致，湍流通量冬春季节主要以感热为主，夏秋季节主要以潜热为主。海拔、纬度、坡向、土壤冻融过程、积雪、降水、植被等因素对多年冻土区地表能量分配有重要影响。

表4 2011年唐古拉（TGL）和西大滩（XDT）地表能量通量季节特征Table 4 The seasonal characteristics of surface energy fluxes at TGL and XDT

2.4 地表能量收支与活动层变化

2.4.1 土壤热通量对地表冻融指数的影响

地表土壤热通量是影响下伏土壤水热变化最重要的能量，直接作用于活动层，影响冻融过程，最直观的反映就是土壤温度的变化［49］。唐古拉地表温度由2005 年的-2.9 ℃升高到2015 年的-1.3 ℃，升高了1.6 ℃；西大滩地表温度由2008 年的 -4.0 ℃升高到2016 年的-1.2 ℃，升高了2.8 ℃，两站地表温度均有明显升高。通过计算唐古拉、西大滩地表冻融指数可知（图5）：2005—2016 年两站冻结指数均呈显著下降趋势，变化速率分别为 -41.7 ℃·d·a-1和-36.1 ℃·d·a-1。两站融化指数均呈缓慢上升趋势，增长速率分别为12.2 ℃·d·a-1和25.1 ℃·d·a-1。

图5 唐古拉（TGL）和西大滩（XDT）地表冻融指数变化Fig.5 The variations of surface freezing-thawing indices in TGL and XDT

图6为两站地表冻融指数与地表土壤热通量的相关性，可看出两站地表冻结指数均随地表土壤热通量的增加而减少，融化指数均随地表土壤热通量的增加而增加。地表土壤热通量越大，土壤吸收的能量越多，土壤温度逐渐升高，负值逐日温度绝对值减小，正值逐日温度绝对值增大，从而导致冻结指数下降，融化指数上升。相比较而言，西大滩地表融化指数与地表土壤热通量的相关性更好，这与土壤温度梯度密切相关。土壤热通量与温度梯度成正比，温度梯度越大，土壤热通量越大。西大滩土壤温度梯度较唐古拉大，地表土壤热通量较高，与融化指数关系更好。

图6 唐古拉和西大滩地表冻融指数与地表土壤热通量的相关Fig.6 Correlations between surface freezing-thawing indices and surface soil heat flux at the Tanggula and Xidatan sites

2.4.2 土壤热通量对活动层的影响

图7为唐古拉和西大滩活动层厚度变化以及活动层厚度与地表土壤热通量的相关性，可以看出两站活动层厚度均呈增加趋势，且随着地表土壤热通量的增大而增厚。2006—2015年唐古拉活动层厚度显著增加，由328 cm 增加到404 cm，平均每年增加8.9 cm。而西大滩活动层厚度增加速率较缓，由121.2 cm增加到133.1 cm，平均每年仅增加1.6 cm。这是由于西大滩站位于高原多年冻土区北部边界，多年冻土温度较高，土壤内部水热交换较强，较多的能量消耗在土壤水分相变热过程中，从而导致其厚度增加缓慢［32］，与现有研究得出低温多年冻土区较高温多年冻土区活动层厚度变化明显的结论相一致［16］。唐古拉和西大滩的活动层厚度均随着地表土壤热通量的增大而增厚，这表明土壤热通量与活动层厚度之间关系密切。Li等［50］的研究也表明土壤热通量与活动层厚度之间呈正相关，并统计得出青藏公路两侧土壤热通量增加1 W·m-2，活动层厚度增加24 cm。

图7 唐古拉（TGL）和西大滩（XDT）活动层厚度变化以及活动层厚度与土壤热通量的相关性Fig.7 The variations of the active layer thickness and correlations between the active layer thickness and soil heat flux at the TGL and XDT sites

图8 为融化期间地表土壤热通量积累量与活动层融化深度的变化，可以看出活动层融化深度随着地表土壤热通量积累量的增大而加深，土壤热通量积累量越大，活动层融化深度越深，两者之间存在显著的线性关系。对比两站结果可知，西大滩土壤水热交换较强，使得土壤热通量积累量与融化深度之间的斜率较小。以往的研究也表明不同下垫面活动层融化深度随地表能量的积累而增大，也可用乘幂关系来表示两者之间的关系［10，49］。

图8 地表土壤热通量积累量对活动层融化深度的影响（融化期间）Fig.8 The impact of surface soil heat flux on the active layer thawing depth

总之，地表能量收支过程与多年冻土活动层水热过程相互作用，互为影响。一方面，地表土壤热通量是影响活动层水热变化的重要能量项，地表土壤热通量的增加，会使得地表融化指数增大，冻结指数减小，与此同时活动层厚度加深，活动层融化深度与土壤热通量积累量呈线性变化趋势。另一方面，多年冻土活动层的季节冻结和融化过程会改变土壤的水热传导性质。当土壤冻结时，水力传导系数急剧下降，由于冰的热传导率大约是水的4倍，土壤的热特性也随之改变。活动层冻融循环过程中，秋冬季水分冻结放热而春夏季冰融化吸热减小地表土壤温度的年变幅，同时影响地表雨水和雪融水的入渗［51］。其相变导致液态水分的变化进而影响到土壤蒸发和植被蒸腾，乃至生态环境。而地表参数，例如，植被、积雪等［48，52］的改变又会作用于地表能量收支过程。随着气候变暖，地表土壤热通量增大，活动层厚度加深，每年会有越来越多的水热相变参与到活动层冻融循环中，多年冻土在气候系统中的调节作用也会越来越强。