中国区域夏季地表气温与陆面过程耦合强度的分布特征

杨洋 林朝晖 骆利峰

1 中国科学院大气物理研究所国际气候与环境科学中心，北京 100029

2 中国科学院大学，北京 100049

3 美国密歇根州立大学地理环境与空间科学系，密歇根州东兰辛 48824

1 引言

气候系统是一个包含大气、陆面、海洋、冰雪圈和生物圈在内的复杂物理系统，占地球表面积近三分之一的陆面是其重要的组成部分（戴永久和曾庆存, 1996; 林朝晖等, 2008; Mei and Wang, 2011）。土壤湿度和土壤温度作为关键的陆面变量，通过与大气间进行潜热通量和感热通量交换，影响着局地甚至大范围区域的高温、暴雨等极端天气气候异常（林朝晖等, 2001; Seneviratne et al., 2010; 管晓丹等, 2018）。Jaeger and Seneviratne（2011）利用区域气候模式的数值模拟指出土壤湿度变化对欧洲极端高温热浪的发生发展有重要作用，其中土壤湿度的季节内和年际尺度的异常可以分别解释5%～30%和10%～40%的极端高温异常。Ford and Quiring（2014）利用美国Oklahoma地区观测的土壤湿度资料分析发现了极端高温日数异常与土壤湿度异常有很强的线性关系。

大气对于陆面状态异常的响应程度与局地气候类型、地表覆盖和所处的地理位置等因素密切相关，存在很强的时空非均匀性（Seneviratne et al., 2010）。为更为客观地刻画大气—陆面间相互作用的强弱，已有很多研究提出了不同的陆气耦合强度指标，并被用于陆气间相互作用的定量评估以及不同区域的比较（Lorenz et al., 2015）。利用16个参与GLACE-1（Global Land-Atmosphere Coupling Experiment）研究计划的模式，Koster et al.（2004）设计了土壤湿度随时间变化及保持固定不变的两组数值试验，通过分析两组数值试验降水模拟结果的差异，定义了可表征土壤湿度异常对降水异常影响比重的陆气耦合强度指标，并指出土壤湿度—降水耦合的“热点”区域，主要出现在赤道撒哈拉地区、印度，以及美国中部大平原地区，东亚也存在土壤湿度—降水耦合较强的区域。此外，由于计算简便、且不依赖于模式，相关系数也是用来衡量陆面—大气之间耦合强弱的一个常用指标（Seneviratne et al.,2006）。Miralles et al.（2012）基于改进的相关系数法研究发现，北半球夏季土壤湿度—气温耦合的“热点”区域除了Koster et al.（2004）中提到的外，地中海地区也成为一个 “热点”区；而南半球夏季的“热点”区域主要出现在撒哈拉地区、南非、巴西东部和澳大利亚北部地区；无论是南半球还是北半球，夏季陆气耦合强度最强。Dirmeyer（2011）和Dirmeyer et al.（2014）认为相关系数仅能代表陆面对大气的潜在影响，提出了可同时考虑变量变率大小的耦合强度定义，以避免出现两变量相关性强、但它们实际变化很小的情况；基于该指标的研究结果发现土壤湿度与潜热通量强耦合区的分布与Koster et al.（2004）的多模式集合平均结果非常相似。该方法也已被广泛应用于基于观测资料及数值模式模拟的耦合强度评估和比较的研究中（曾毓金和谢正辉, 2015; Phillip et al., 2017）。

针对陆气耦合强度的研究，已有研究更多关注陆面过程对潜热通量以及降水等与水分循环相关的变量的影响程度（Zeng et al., 2010; Xu et al., 2019;Lo et al., 2021），衡量气温与陆面过程耦合强度的研究相对较少，且大多数仅从土壤湿度方面考虑与气温的相互作用（Miralles et al., 2012; Gevaert et al.,2018）。近些年来，全球平均气温上升明显且极端高温事件频发（Diffenbaugh et al., 2017; Mora et al.,2017），中国区域的极端高温事件除了存在显著的增强、增多的特征，也同时存在显著的年际和年代际变化特征（孙建奇等, 2011; Qi and Wang, 2012）。已有研究表明，除了城市化（Sun et al., 2016）、人为温室气体排放（Ma et al., 2017）等因素的影响外，局地陆气相互作用对极端高温热浪事件的贡献也不能忽略。由于土壤的热容量要比空气大很多，土壤温度异常会直接影响入射总能量在感热通量和潜热通量中的分配，进而可能会引起局地甚至大范围区域的气温异常（王万秋, 1991; 郭东林和杨梅学,2010）。已有一些研究表明，在气候干—湿过渡带陆气相互作用对气温变率的贡献甚至可以超过一半，且相比较于平均气温，陆气相互作用对最高气温的变化影响更大（Zhang et al., 2011）。

现阶段虽然也有少量针对中国区域陆气耦合强度的资料分析和模式评估研究（曾毓金和谢正辉,2015; Liu et al., 2015; Gao et al., 2018; Xu et al.,2019），但大都侧重于考察单个陆面状态变量或大气要素间的耦合。此外，陆气间的耦合强度还依赖于耦合指标的定义和估算方式（亦即耦合过程），例如就土壤湿度与地表气温的耦合强度而言，基于潜热通量或者感热通量交换过程的耦合强度可能也是不一样的。已有研究还表明，陆气相互作用的强弱也与研究的时间尺度（Gevaert et al., 2018）和土壤垂直层次（Mei and Wang, 2011）密切相关。基于ERA-Interim 和CFSR再分析数据，Zeng and Yuan（2018）研究则指出随着时间尺度增加，中国华北—东北地区一带夏季土壤湿度与蒸散发，以及蒸散发与降水的相关系数均逐渐增强，且深层土壤与表层土壤有比较相似的变化规律。显然，开展中国区域夏季地表气温与土壤湿度及土壤温度的耦合强度的评估和比较，对深入认识中国区域陆气相互作用及其对夏季极端高温的影响具有重要作用。

值得指出的是，由于陆气相互作用观测资料的缺乏（Li et al., 2017），多源再分析资料已被广泛应用于陆气相互作用及耦合强度的分析研究中（Williams et al., 2012; 曾毓金和谢正辉, 2015）。在本文研究中，我们将利用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的最新陆面再分析数据集ERA5-Land，采用Dirmeyer（2011）和 Dirmeyer et al.（2014）提出的耦合强度指标，分别探讨中国地区夏季地表气温与土壤湿度、土壤温度耦合强度的分布特征及其差异，并考察陆气耦合强度随时间尺度、土壤垂直深度的变化规律。

2 资料与方法

2.1 地表气温与陆面过程耦合强度的计算方法

本文中的陆气耦合强度代表地表气温与陆面状态变量之间相互作用的强弱。我们采用了Dirmeyer（2011）和 Dirmeyer et al.（2014）提出的“两步法”指标，该指标可用于衡量地表气温对陆面状态异常的敏感程度。具体说来，该方法将总的陆气耦合强度I分解为两部分计算，即陆面分量和大气分量，它们分别代表了中间变量（包括潜热通量和感热通量）对陆面变量（包括土壤湿度和土壤温度）的敏感程度，以及气温对中间变量的敏感程度。Lorenz et al.（2015）给出了陆气耦合强度I的计算公式，如下：

其中，下标“1”代表陆面状态变量（本文中指土壤温度或土壤湿度），下标“2”代表陆气耦合中间过程变量（本文中指感热通量或潜热通量），下标“3”代表大气变量（本文中指地表气温）；由此，r12表示陆面变量与陆气耦合中间过程变量的相关系数，包含4种：土壤湿度与潜热通量的相关系数rSM−LH、土壤湿度与感热通量的相关系数rSM−SH、土壤温度与潜热通量的相关系数rST−LH和土壤温度与感热通量的相关系数rST−SH；r23表示陆气耦合中间过程变量与2 m气温的相关系数，包含2种：潜热通量与气温的相关系数rLH−T以及感热通量与气温的相关系数rSH−T； σ3表示2 m气温的标准差。

从方程（1）可知，I的单位与大气变量相同，因此在本文中与2 m气温相同，为°C；它的绝对值代表单位陆面变量的变化所引起的气温改变量；绝对值越接近于0，代表耦合强度越弱。I符号受两组相关系数符号的影响，其中，对于土壤湿度—潜热通量—气温的耦合强度（ISM−LH）及土壤湿度—感热通量—气温的耦合强度（ISM−SH）来说，大部分地区呈现负值，而对于土壤温度—潜热通量—气温的耦合强度（IST−LH）及土壤温度—感热通量—气温的耦合强度（IST−SH）来说，大部分地区呈现正值；无论正负值，绝对值越大代表耦合强度越强。

在相关系数的计算过程中，大部分研究采用的是Pearson相关系数（Miralles et al., 2012），而本文采用的是非参数的Spearman秩相关系数r（李军等, 2009），计算公式如下：

该方法是将长度为n的两个原始序列数据xi和yi重新排序（同为升序或降序），Xi和Yi分别为原始数据xi和yi在排序后序列中所处的位置，则秩次差di=Xi−Yi。该方法不要求数据满足正态分布，也对数据的异常值不敏感。与Pearson相关系数相比，Spearman秩相关系数更加稳健可靠（Zhang et al.,2015）。

为考察陆气耦合强度I对时间尺度的依赖性，本文分别计算了4组不同时间尺度（即日、候、旬和月）的耦合强度。在计算每组的耦合强度之前，我们首先对每一个格点的数据进行了去趋势（基于1981～2013年整个时期）和去季节循环处理（Dirmeyer et al., 2014; Phillips et al., 2017）。夏季日—候—旬尺度耦合强度的计算方法是分别就每一年夏季92天的样本进行顺序不重合取样，基于取样得到的新序列计算相关系数和标准差，进而可以求出每一年夏季的耦合强度，最后计算多年平均得到气候态分布。具体计算方法为：将某一年夏季92天的第1到N天数值计算平均得到X1，将N+1到2N天数值计算平均得到X2，以此类推得到一个新序列X1，X2，X3，…，XM，即序列Xi(N)，这里N=1, 5, 10分别代表了日、候、旬尺度的情形，M为当年夏季N天平均的样本总数，为M个样本的平均值；那么对于每年夏季平均气温而言（即X为地表平均气温时），气温季节内变率（标准差） σ3的计算公式如下：

根据以上思路，本文利用公式（2）计算了陆面状态变量（土壤温度、土壤湿度）与陆气交换通量（感热、潜热通量）、以及陆气交换通量与地表气温的相关系数，并与公式（3）计算得到的气温标准差相乘，得到每年夏季不同尺度的陆气耦合强度，最后进行了33年平均即为夏季气候态的耦合强度。需要指出的是，对于旬尺度耦合强度的计算，由于每年夏季仅有9个旬平均的样本，这样会导致计算相关系数时的样本数偏少，会在一定程度上影响旬尺度耦合强度幅值的可靠性，因此在文中我们更多偏于分析日、候以及月尺度耦合强度的差异，以考察陆气耦合强度对时间尺度的依赖性。

夏季月尺度的耦合强度是指夏季6～8月3个月耦合强度的平均值，每个月的耦合强度均是基于33年的时间序列计算相关系数和标准差得到的。本文中的夏季指6～8月，研究时段为1981～2013年。

2.2 ERA5-Land再分析数据介绍

ERA5是ECMWF发布的最新一代（第五代）再分析数据集，该数据使用了集成预报系统（IFS）CY41R2模型版本中的4D-Var数据同化技术生成逐小时数据，空间上有了更高的分辨率，产品质量也有很大提升 （孟宪贵等, 2018; Hersbach et al., 2020;Tarek et al., 2020）。ERA5-Land则是由 ERA5的陆面模式 H-TESSEL（the Tiled ECMWF Scheme for Surface Exchanges over Land incorporating land surface hydrology）在ERA5大气强迫场强迫下离线运行得到的数据产品（Muñoz-Sabater, 2019）（https://cds.climate.copernicus.eu/doi/10.24381/cds.e2161bac[2021-03-20]）。相比较于 ERA5而言，ERA5-Land中的地表气温等要素与观测更为接近，此外ERA5-Land所采用的模式为更新版本的集成预报系统（IFS CY45R1模型），同时也有着更高的水平分辨率（约为9 km）、更为细致的模式物理过程及其参数化方案，因此输出的陆面产品更为准确、可靠（Muñoz-Sabater et al., 2021）。跟观测资料的比较验证分析也表明，ERA5-Land数据集不但对地表温度的空间分布和趋势变化特征具有良好的刻画能力，而且对风速、水汽压、地表净辐射等变量也有较好的模拟能力（Pelosi et al., 2020; Liu et al., 2021）。本文选取ERA5-Land表层（0～7 cm）和次表层（7～28 cm）的逐小时土壤湿度和土壤温度数据、逐小时潜热通量和感热通量数据以及逐小时2 m平均气温数据进行后续分析；逐日—月数据均由逐小时数据计算平均得到。

3 夏季月尺度陆气耦合强度的空间分布特征

图1显示的是1981～2013年夏季6～8月3个月平均的表层土壤—地表气温耦合强度的空间分布，从图中可以看到4种耦合强度指标，即ISM−LH、ISM−SH、IST−LH和IST−SH，在中国区域呈不均匀分布。在下文分析中，我们将这4种耦合强度按照不同陆气交换通量的中间过程分成两大类：一类是与潜热通量影响地表气温有关的陆气耦合强度指标（ISM−LH和IST−LH，图1a、1c），另一类是与感热通量影响地表气温有关的陆气耦合强度指标（ISM−SH和IST−SH，图1b、1d）。在两类土壤—气温耦合过程中，地表气温对于陆面状态异常的敏感性有着明显不同的空间分布。

图1 中国区域1981～2013年夏季月尺度的表层土壤—地表气温耦合强度 I （单位：°C）的空间分布：（a） IS M−LH ；（b） I SM−SH；（c） IS T−LH ；（d） IS T−SH 。 I的绝对值越大代表耦合强度越强Fig.1 Spatial distribution of the monthly surface soil-surface air temperature coupling strength (°C) in China during the summer of 1981-2013: (a)ISM−LH; (b) I S M−SH; (c) I S T−LH ; (d) I S T−SH.The greater the absolute value, the stronger the coupling strength

对于耦合强度指标ISM−LH和IST−LH来说，总体上看有两大耦合“热点”区（即绝对值大值区），分别出现在中国的西北大部分地区，以及长江流域，其中西北地区陆气耦合强度较强。ISM−LH的分布显示（图1a）夏季耦合强度大值区主要出现在新疆西南部，可以达到-1.22°C，表明单位土壤湿度的变化可以引起地表气温改变1.22°C；其次是西藏西部、新疆北部和内蒙古西部（耦合强度约为-0.8～-0.4°C）；长江中下游流域的大片区域耦合强度稍弱一些，大约为-0.4～-0.2°C，其他区域的耦合强度则相对更弱。IST−LH耦合“热点”区的分布类似（图1c），虽然西北地区的耦合强度最高可以达到1.39°C（表明单位土壤温度的变化可以引起地表气温改变1.39°C），但是整体而言该区域基于IST−LH的耦合强度相较ISM−LH有所减弱。基于潜热通量的2种耦合强度指标对比显示，中国南方大部分地区夏季单位土壤温度的异常通过潜热通量交换对地表气温的影响，要略强于单位土壤湿度异常通过潜热通量交换对地表气温的影响，但在西北地区单位土壤湿度的变化通过潜热通量交换对地表气温的影响则相对较强。

对耦合强度指标ISM−SH和IST−SH而言（图1b和1d），中国西北地区和长江流域的耦合强度大大减弱，此时耦合强度大值区主要出现在中国的河套—内蒙古地区、新疆西南部小区域、西藏西部和东北中部；长江以南的浙江—福建—江西一带为中等耦合强度区域。ISM−SH的空间分布显示新疆西部小区域耦合强度最强，可以达到-1.20°C，其次是西藏西部（大约为-0.8～-0.6°C）；河套—内蒙古地区强耦合区的分布范围最广，且与东北中部的耦合强度比较接近，大约为-0.8～-0.4°C。与ISM−SH相比，IST−SH强耦合区在中国北方的面积和强度均有不同程度的减小，尤其是河套—内蒙古地区。总体对比而言，中国北方地区单位土壤湿度异常通过感热通量交换对地表气温的影响要稍强于单位土壤温度异常的影响，但南方地区两者的影响大致相当；这个可能是由于北方地区远离海洋水分不足、土壤偏干，地表气温对于土壤湿度的改变更为敏感；而南方地区普遍水汽充足土壤湿润，这部分抑制了大气对于土壤湿度异常的响应，使得气温变化受土壤湿度和土壤温度异常的影响相当。综上所述，土壤湿度和土壤温度，以及地气间的潜热通量和感热通量交换，它们在不同区域土壤—地表气温的耦合作用过程中有着不同且都非常重要的作用。

此外，对比图1a和1b，可以发现在新疆、内蒙古等地区，基于ISM−LH和ISM−SH的陆气耦合强度大值区较为重合，而基于IST−LH和IST−SH的强耦合区域也较为一致（图1c和1d），这主要是由于上述区域感热通量与潜热通量之间存在显著的相关（图略）。对于长江流域，基于ISM−LH和IST−LH的耦合强度均较强（图1a和1c），但在该区域基于ISM−SH和IST−SH的耦合强度并不强（图1b和1d），这与长江流域夏季感热通量与潜热通量之间的相关偏弱有关（图略）。

为了深入了解陆气相互作用的过程，根据耦合强度的定义，图2分别展示了土壤湿度、土壤温度与潜热通量、感热通量相关系数（即r12）的空间分布。分析土壤湿度与潜热通量相关系数的空间分布（图2a），可以发现其空间分布呈南北符号相反的特征：在中国北方大部分地区（包括西北、西藏西部和华北大部分地区和东北西部）土壤湿度与潜热通量呈显著的正相关（西北地区r12大部分在0.8以上）；但在东北东部以及黄河以南地区，土壤湿度与潜热通量的相关为负，与前述区域相反，表明夏季平均土壤越湿，地气间的潜热通量反而减小。究其原因，主要是由于中国北方干旱半干旱区夏季多晴朗天气，太阳光照辐射能量充足，在月—季节时间尺度上，土壤水分的多寡是影响地气潜热通量交换的主要因子，因此上述区域夏季土壤越湿，地气间的潜热通量越大；但在中国南方地区及东北东部，夏季土壤水分相对来说比较充足，此时影响月—季节尺度地气间潜热通量交换的主要因子是地表净太阳辐射，夏季相对偏湿的土壤对应着较多的降水和云量，以及偏少的地表净太阳辐射，反而使得上述区域地气间的潜热通量偏少，从而表现为夏季平均的土壤湿度与潜热通量间的相关系数为负值。这些结果与Li et al.（2017）的发现也是相一致的。

图2 中国区域1981～2013年夏季月尺度的表层（a）土壤湿度—潜热通量相关系数（ rS M−LH）、（b）土壤湿度—感热通量相关系数（ rS M−SH ）、（c）土壤温度—潜热通量相关系数（ rS T−LH ）和（d）土壤温度—感热通量相关系数（ rS T−SH）的空间分布。打点区域代表相关系数通过了置信水平为95%的显著性检验Fig.2 Spatial distribution of the monthly correlation coefficients between surface (a) soil moisture and latent heat flux (r SM−LH), (b) soil moisture and sensible heat flux (r S M−SH ), (c) soil temperature and latent heat flux (r S T−LH ), and (d) soil temperature and sensible heat flux (r S T−SH), in the summer of 1981-2013 over China.Areas with black dots indicate the correlation coefficients are significant at 95% confidence level

图2c给出了土壤温度与潜热通量相关系数的空间分布，从图中可以发现其空间分布同样呈南北符号相反的特征，在中国北方大部分地区土壤温度与潜热通量呈显著负相关（西北地区r12大部分在－0.6以下）；在东北东部以及黄河以南地区，土壤温度与潜热通量间呈显著正相关。这表明在北方干旱半干旱区，伴随着土壤温度的升高，地气间感热通量增加，潜热通量减少，这与该区域夏季平均潜热通量与感热通量呈显著负相关相一致（图略）。而在中国南方大部地区，土壤温度的正异常同样伴随着感热通量的增加，但由于该区域潜热通量与感热通量呈显著正相关（图略），因此该区域陆气间的潜热通量同时增加。对照图2c和2a可以发现，土壤温度—潜热通量间的相关系数与土壤湿度—潜热通量间的相关基本上呈反位相分布的特征，这与夏季中国区域的感热通量与潜热通量在北方呈现显著负相关，而在南方呈同位相变化的特征相一致。

对于土壤湿度与感热通量的相关系数（图2b），整个中国区域均呈现出一致的负相关关系，其中华北大部分地区、青藏高原西部、新疆、中国东南部分地区土壤湿度与感热通量的负相关较强，相关系数的幅值均要大于0.7；而在中国南方大部地区的负相关相对偏弱。就土壤温度与感热通量的关系而言，则在整个中国区域呈现为一致的正相关（图2d），相关系数大值区主要位于华北、河套、黄淮、新疆西部以及南方部分地区，其中在河套地区可以达到0.8以上。比较图2b和2d可以发现，在北方地区rSM−SH的大值区范围要略大于rST−SH的大值区范围，但在南方地区rST−SH的大值区范围要大于rSM−SH的大值区范围，尤其在中国西南地区。

基于本文采用的陆气耦合强度指标的定义，陆气耦合的强弱除了依赖于陆面状态变量与中间变量的相关系数（r12）外，还取决于潜热、感热通量与地表气温的相关系数r23，以及地表气温的标准差 σ3。图3给出了中国地区1981～2013年夏季平均的潜热、感热通量与地表气温的相关系数（即rLH−T和rSH−T）、以及地表气温标准差的空间分布。从图3a可以发现，rLH−T在中国北方大部均为负值，但在中国东北、黄河以南的大部地区，潜热通量与地表气温均呈现为正相关关系。这表明在西北和华北大部分地区，潜热交换越强（蒸发吸热越多），导致气温越低，而南方地区和东北东部相反，且正相关性大值区范围（主要在长江流域和华南地区）要大于负相关性大值区的范围（主要在新疆西部）。图3b中rSH−T呈现出全国基本一致的正相关分布，表明感热交换越强气温越高，高相关区域主要分布在中国的河套地区、新疆西部、华南沿海地区和云南等地。图3b中还可以发现一些区域（如青海东部、新疆天山附近和西藏中部等）的感热通量与地表气温的相关系数为负值，这可能是由于这些区域为湖泊、积雪融水区，夏季水面（湖面）温度低于气温，使得大气向水面（湖面）输入能量（感热通量向下为负），且气温越高，向下的感热通量输送越强，从而导致气温与感热通量呈负相关关系（杜娟等, 2020）。

如方程（1）陆气耦合强度的定义可知，即使陆面变量、地表气温与陆气感热（潜热）通量的相关性很强，但如果气温的变率很小时，陆气耦合强度也较弱，表明单位土壤湿度、土壤温度异常可导致的地表气温的变化也将很小，亦即地表气温对陆面状态的变化不敏感。图3c给出了夏季平均地表气温标准差（亦即夏季地表气温的年际变率）的空间分布，我们发现北方地区气温的标准差要大于南方地区，北方地区大部分为0.9～1.3°C，新疆西部、内蒙古东部地表气温标准差最高可超过1.3°C；中国东南地区普遍为0.5～1.1°C，西南地区地表气温的标准差更低，约0.3～0.9°C。

图3 中国区域1981～2013年夏季月尺度的（a）潜热通量—地表气温相关系数（ rL H−T ）、（b）感热通量—地表气温相关系数（ rS H−T）和（c）地表气温标准差（单位：°C）的空间分布。（a、b）中打点区域代表相关系数通过了置信水平为95%的显著性检验Fig.3 Spatial distribution of the monthly correlation coefficients between (a) latent heat flux and surface air temperature (r LH−T), (b) sensible heat flux and surface air temperature (r SH−T), as well as the (c) standard deviation of surface air temperature (°C) , in the summer of 1981-2013 over China.Areas with black dots in (a-b) indicate the correlation coefficients are significant at 95% confidence level

结合相关系数（即r12和r23）与地表气温标准差的分布一起来看，中国西部的新疆西南部和北部、内蒙古西部和河套地区，陆面变量（或气温）与陆气交换通量的相关性强，同时气温标准差也比较大，因而上述区域的陆气耦合强度较强；此外，这些地区主要位于干湿过渡带或者半干旱区，陆面异常通过潜热通量交换影响地表气温的过程主要受土壤水分的限制。对于中国南方大部分地区来说，地表气温的标准差相对较小，而与r12、r23对应的两类相关系数的幅值总体来说也较西北地区偏小，因而与北方地区相比，上述区域总的陆气耦合强度偏弱；此外这些地区夏季土壤水分比较充足，因而陆气间潜热通量交换更主要受地表净太阳辐射多寡的影响。

4 陆气耦合强度随时间尺度的变化特征

为了探讨夏季不同时间尺度上地表气温对陆面状况变化的敏感性，图4给出了中国区域日、候、旬尺度基于潜热通量交换的表层（0～7 cm）土壤湿度—地表气温耦合强度（ISM−LH）的空间分布及其差异。分析图4a-4c可以发现，中国地区日、候、旬时间尺度上的耦合强度（ISM−LH）空间分布十分相似，且与月—季节尺度的结果也较为接近（图1a）。具体说来，ISM−LH在中国区域存在两个大值区，分别是西北地区和长江流域，且西北地区的耦合强度要强于长江流域的耦合强度，说明单位土壤湿度的变化通过潜热通量交换对地表气温的影响在西北地区更显著。此外在西北地区，耦合强度的分布也不是均匀一致的，比如新疆西南部地区耦合强度最强（大部分绝对值高于0.8°C），而新疆塔克拉玛干沙漠东部地区土壤湿度与地表气温的耦合强度则很弱（大部分绝对值低于0.6°C）。从3个不同时间尺度耦合强度的差异来看（图4g-4h），全国大部分地区ISM−LH随着时间尺度增加而逐渐减弱，只有西藏西部、新疆东南部和河套—内蒙古中部的小部分地区耦合强度增强；在日尺度上，长江流域ISM−LH是较强的，而到了旬尺度上，长江流域的耦合强度则变得很弱。在耦合强度减弱的区域中，新疆北部、甘肃—青海一带和长江流域减小的幅度最大（绝对值平均能达到0.2°C左右）；而在少部分耦合强度增强的区域中，河套—内蒙古中部增加最为明显，在日—候尺度上的增量要大于候—旬尺度上的增量。对照旬尺度与月—季节尺度的耦合强度（图1a），可以发现全国大部分地区月—季节尺度的耦合强度ISM−LH要显著弱于旬尺度的耦合强度，其中新疆西南部减弱程度比较小，平均减弱0.2°C左右，其他耦合“热点”区的减弱则比较明显。

图4 中国区域1981～2013年夏季（a、d）日、（b、e）候、（c、f）旬尺度的表层土壤湿度—地表气温耦合强度 I（单位：°C）的气候态分布：（a-c） I S M−LH ；（d-f） IS M−SH。 耦合强度（g、h） I S M−LH 、（i、j） I S M−SH在不同时间尺度上的差异：（g、i）日与候尺度的差异；（h、j）候与旬尺度的差异。蓝色调表示耦合强度减弱，红色调表示耦合强度增强Fig.4 Spatial distribution of the multi-timescales (a, d) daily, (b, e) pentad, and (e, f) ten-day surface soil moisture-surface air temperature coupling strength (°C) in China during the summer of 1981-2013, including the metrics of (a-c) I S M−LH , and (d-f) I S M−SH, and the differences between three timescales for (g-h) I S M−LH and (i-j) I S M−SH.The difference between daily and pentad scales is shown in (g, i); while the difference between pentad and ten-day scales is shown in (h, j).Blue and red tones indicate the decrease and increase in coupling strength, respectively

对于夏季日、候、旬尺度上基于感热通量交换的表层土壤湿度—地表气温耦合强度ISM−SH的空间分布（图4d-4f），从图中可以发现ISM−SH整体的强度要弱于ISM−LH，ISM−SH大值区（“热点”区域）的范围都要小于ISM−LH对应的区域范围。具体来说，ISM−SH的“热点”区域主要位于河套—内蒙古西部地区，以及浙江、福建和江西部分地区；除此之外，新疆西南部小部分地区的耦合强度也比较强。对于中国西北、西藏、东北及长江流域部分地区，基于ISM−SH指标的耦合强度随着时间尺度增加而逐渐增强，其中在新疆和内蒙古东部地区，从日到候时间尺度，陆气耦合强度增强的幅值约为0.1～0.3°C，而从候到旬尺度上的增加约0.1～0.2°C；上述区域以外的地区耦合强度大都随时间尺度的增加而逐渐减小。从旬到月尺度，西藏西部、华北北部—东北中部一带耦合强度幅值的增加可达0.2°C左右。

就土壤温度与地表气温间的耦合强度而言（图5），在夏季日、候、旬尺度上，基于潜热通量交换的表层土壤温度与地表气温耦合强度（IST−LH）的空间分布及其“热点”区域，则与ISM−LH的分布相类似，但是整体上对比可以发现西北地区IST−LH的耦合强度较ISM−LH偏弱，而在中国东北地区、长江流域、甚至长江以南地区IST−LH的耦合强度则比ISM−LH略微增强；因而长江流域与西北地区耦合强度的区域差异比ISM−LH对应的要小。随着时间尺度增加，新疆南部耦合强度增加明显（图5g-5h）。表层的IST−SH与ISM−SH相比，随时间尺度增加，东北地区耦合强度增加明显（图5i-5j）。对于这两种土壤温度—气温耦合指标来说，月尺度的耦合强度相比较于短时间尺度来说也均有不同程度的减弱。

图5 中国区域1981～2013年夏季（a、d）日、（b、e）候、（c、f）旬尺度的表层土壤温度—地表气温耦合强度 I（单位：°C）的气候态分布：（a-c） IS T−LH ；（d-f） IS T−SH 。耦合强度（g、h） IS T−LH 、（i、j） IS T−SH在不同时间尺度上的差异：（g、i）日与候尺度的差异；（h、j）候与旬尺度的差异。蓝色调表示耦合强度减弱，红色调表示耦合强度增强Fig.5 Spatial distribution of the multi-timescales (a, d) daily, (b, e) pentad, and (c, f) ten-day surface soil temperature-surface air temperature coupling strength (°C) in China during the summer of 1981-2013, including the metrics of (a-c) I S T−LH , (d-f) I S T−SH, and the differences between three timescales for (g-h) I S T−LH and (i-j) I S T−SH.The difference between daily and pentad scales is shown in (g, i); while the difference between pentad and ten-day scales is shown in (h, j).Blue and red tones indicate the decrease and increase in coupling strength, respectively

综上，基于4种指标的陆气耦合强度分布特征的分析表明陆气耦合强度及“热点”区域的分布与不同地区陆气交换通量紧密相关。此外，耦合强度随时间尺度变化的关系表明，针对日、候、旬时间尺度，受潜热影响的耦合强度在全国大部分地区随时间尺度增加而减弱，而受感热影响的耦合强度在北方大部分地区随时间尺度增加而增强，其余地区则减弱。总体来说，4种耦合强度指标均显示月尺度耦合强度较短时间尺度的耦合强度在大部分地区均有不同程度的减弱。

究竟是什么原因导致了耦合强度随时间尺度增加有了上述的变化？图6分别给出了日—候—旬尺度r12的分布。从图6可以发现，rSM−LH和rST−LH有着相似的空间分布特征，虽然相关系数的符号是相反的，对rSM−SH和rST−SH而言也是如此。就相关系数随时间尺度的变化来看，rSM−LH在西北地区的相关性随着时间尺度增加逐渐增强，且在日—候尺度上的改变更加明显：在日尺度上，西北地区相关系数大部分地区在0.7左右，只有小部分区域超过了0.8；在候尺度上，有超过半数的面积相关系数在0.8以上；到了月尺度上（图2），西北绝大多数区域的相关系数均高于0.8。

图6 中国区域1981～2013年夏季日（左）—候（中）—旬（右）尺度的表层（a-c）土壤湿度与潜热通量相关系数（ rS M−LH）、（d-f）土壤湿度与感热通量相关系数（ rS M−SH ）、（g-i）土壤温度与潜热通量相关系数（ rS T−LH） 和（j-l）土壤温度与感热通量相关系数（ rS T−SH）的空间分布。打点区域代表相关系数通过了置信水平为95%的显著性检验Fig.6 Spatial distribution of daily (left), pentad (middle), and ten-day (right) correlation coefficients between the surface (a-c) soil moisture and latent heat flux (r S M−LH ), (d-f) soil moisture and sensible heat flux (r S M−SH ), (g-i) soil temperature and latent heat flux (r S T−LH), and (j-l) soil temperature and sensible heat flux (r S T−SH), during the summer of 1981-2013 in China.Areas with black dots indicate that the correlation coefficients are significant at 95% confidence level

对于华北地区，随着从日—候—旬时间尺度的增加，土壤湿度与潜热通量的相关系数（rSM−LH）逐渐由负相关转为正相关，且正相关系数的幅值也逐渐增加，在月尺度上达到了最强。对于中国其它区域，rSM−LH的符号在日、候、旬尺度上大都保持不变，但土壤湿度与潜热通量显著负相关的区域在日尺度范围最大，候和旬尺度上显著相关的区域明显减少。

rST−LH随 时间尺度的变化特征与rSM−LH相类似，在日—候—旬时间尺度上，南方地区和东北地区土壤温度与潜热通量均保持为正相关，但相关系数随时间尺度的增加而减小，且显著相关区域也相对减少。对于中国西北地区，日尺度上rST−LH的幅值相对最弱，且rST−LH随日—候—旬尺度的增加逐渐增强，但两者显著相关的区域则在缩小，这可能与旬尺度分析中的样本数较少有关；但在月尺度上，西北绝大部分区域土壤温度和潜热通量均呈显著相关，相关系数的幅值可达0.4以上，这表明西北地区土壤温度的年际变化可显著影响该区域陆气间潜热通量的年际变化。

对于rSM−SH（图6d-6f），在日尺度上河套—内蒙古地区的相关性较强（大约-0.7～-0.5），而西北地区的相关性较弱；随着时间尺度增加到候、旬，河套—内蒙古地区的相关性明显增强，在月尺度上，整个北方大片区域的相关性均强于-0.8。相对而言，rST−SH的幅值较弱（图6j-6l），并随日—候—旬时间尺度的增加有微弱的增加，然而同样可以发现显著相关的区域随时间尺度的增加而减少。

对比r12及耦合强度的变化，我们可以发现在短时间尺度（即日—候—旬）内，随时间尺度增加，南方大部分地区r12变化不大或者略有减弱，然而对应的耦合强度有明显减弱；对于北方地区，其中西北地区r12相关性增强，东北地区r12变化不大，然而北方地区受感热交换影响的耦合强度在大部分地区缓慢增强，受潜热交换影响的耦合强度在除新疆南部和河套—内蒙古地区外，其余大部分地区则明显减弱。从短时间尺度增加到月尺度，不同区域的r12相关性均明显增强，但是陆气耦合强度却在减弱。为什么会出现这种变化特征呢？这主要是因为本研究所采用的耦合强度（亦即敏感度）的定义，除了取决于两个变量的相关性外，还与变量自身的变率紧密相关。两个变量的相关性较强，仅代表两个变量间相互影响的潜在能力较强，但是实际的影响能力和影响程度还与自变量或因变量的变化幅度有关。

由此，我们在图7中分别给出了日、候、旬尺度下地表气温与潜热通量、感热通量的相关系数，以及气温标准差的空间分布。从图7可以发现，从日—候—旬尺度，地表气温与潜热通量在西北地区的负相关（rLH−T）随时间尺度增加呈略微增强趋势，但其余区域的正相关则明显减弱，此外随着月内时间尺度的增加（日—候—旬），地表气温与潜热通量的显著相关区域均明显减小。就rSH−T而言，中国绝大多数地区均呈现正相关关系，且随着日—候—旬时间尺度的增加，地表气温与感热通量的相关性在南方地区明显减弱。但对比月时间尺度上地表气温与潜热通量、感热通量的关系（图3），可以发现中国大部分区域地表气温的年际变化与潜热通量、感热通量的年际变化间存在较为显著的相关性。已有研究也表明，从月内的短时间尺度（日、候、旬）到月、季节的较长时间尺度，来自高频天气尺度的扰动信号（比如降水的瞬时扰动等）对土壤湿度和土壤温度产生的影响会逐渐减弱甚至消失，从而使得地气通量与陆面变量及气温之间相关性逐渐增强（Zeng and Yuan, 2018）。此外，在全国范围内，气温的标准差（变率）随着时间尺度增加逐渐减小（图7g-7i），大部分地区月尺度气温的变率不到日尺度的一半，这会使得月尺度的耦合强度明显减弱。

图7 中国区域1981～2013年夏季日（左）—候（中）—旬（右）尺度的（a-c）潜热通量与地表气温相关系数（ rL H−T）、（d-f）感热通量与地表气温相关系数（ rS H−T）和（g-i）地表气温标准差（单位：°C）的空间分布。（a-f）中打点区域代表相关系数通过了置信水平为95%的显著性检验Fig.7 Spatial distribution of daily (left), pentad (middle), and ten-day (right) correlation coefficients between (a-c) latent heat flux and surface air temperature (r LH−T ), (d-f) sensible heat flux and surface air temperature (r SH−T), and the (g-i) standard deviation of surface air temperature (°C),during the summer of 1981-2013 in China.Areas with black dots in (a-f) indicate the correlation coefficients are significant at 95% confidence level

综上我们发现，从日到旬尺度，西北地区与感热交换相关的陆气耦合强度随时间尺度的变化主要受相关系数r12的影响，与潜热交换相关的陆气耦合强度则受气温变率的影响较大；两种相关系数（r12和r23）对东北地区与感热交换相关的陆气耦合强度都有重要影响，同时气温变率对东北地区与潜热交换相关的陆气耦合强度的影响也不能忽略；在南方大部分地区，耦合强度减弱主要受相关系数r23和气温变率的共同影响。

5 陆气耦合强度随不同土壤深度的变化特征

除了与时间尺度有关外，陆气耦合强度的分布与变化也可能与土壤深度有一定关系，本节将以月尺度为例进行分析，其他尺度也有类似的特征。需要说明的是，除表层土壤外，其他层次土壤状态异常均是通过表层土壤传递进而影响地表气温变化的，本文分析中将次表层（7～28 cm）土壤通过表层土壤传递与地表气温相互作用的强度简称为次表层土壤—地表气温的耦合强度，图8展示了其空间分布特征及与对应的表层耦合强度的差异。与表层土壤—地表气温的耦合强度相比，基于不同指标的次表层土壤—地表气温耦合强度有不同的变化特征。首先对于次表层的ISM−LH和ISM−SH来说，西北地区（尤其是新疆南部）的耦合强度大大减弱，大部分区域耦合强度接近于零，强耦合的“热点”区域范围也大大缩小；以上表明西北地区地表气温对次表层土壤湿度的异常变化不太敏感。此外，ISM−LH在华北—内蒙古东部强度有微弱的增强，其余地区强度则呈减弱特征；耦合强度ISM−SH在中国中东部呈微弱的增强特征，但总体来说耦合强度的变化并不明显（大部分小于0.05°C）。其次，对于与次表层土壤温度影响相关的指标（即IST−LH和IST−SH），其强度在中国大部分地区均要弱于表层对应的数值，但总体变化较小（大部分小于0.05°C）。这说明西北地区地表气温对表层土壤湿度异常有着较强的敏感性，但对次表层土壤湿度的变化并不敏感；就土壤温度而言，西北地区表层、次表层的土壤温度异常均可显著影响到当地地表气温的变化；而在中国东部地区，次表层与表层土壤温度和湿度的异常对该区域地表气温的影响是大致相当的。

图8 中国区域1981～2013年夏季月尺度的次表层（a-d）土壤—地表气温耦合强度的空间分布以及（e-h）对应指标的次表层与表层耦合强度的差异（单位：°C）：（a、e） IS M−LH ；（b、f） IS M−SH； （c、g） IS T−LH ；（d、h） IS T−SH。（e-h）中蓝色调代表耦合强度减弱，红色调代表耦合强度增强Fig.8 Spatial distribution of the monthly (a-d) subsurface soil-surface air temperature coupling strength (°C) and (e-h) the corresponding differences between subsurface and surface coupling strength for each metric in China during the summer of 1981-2013: (a, e) I SM−LH , (b, f) I SM−SH, (c, g)IST−LH , and (d, h) I S T−SH.Blue and red tones in (e-h) indicate the decrease and increase in coupling strength, respectively

进一步比较图9a、9b与图2a、2b显示的相关系数分布，我们可以发现与表层土壤的相关性相比，次表层土壤湿度与潜热通量、感热通量的相关性在西北地区减小最多，而在其他区域相关系数与表层相比变化不大，从而引起西北地区ISM−LH和ISM−SH大幅度减弱。究其原因，这是由于在新疆南部地区，次表层土壤含水量很少，如塔克拉玛干沙漠的大部分区域土壤湿度都在0.01 m3/m3以下（图10）。此外，上述区域次表层土壤湿度的变率相对表层来说更小（即深层受外界影响较小），从而造成该区域耦合强度有明显减弱；除新疆南部外的西北其他区域，虽然其次表层的土壤湿度相对于表层有一定增加，但仍然无法抵消次表层土壤湿度变率减小造成的影响（如图11，中国西北部次表层和表层土壤湿度的年际变率分别为0.0066和0.0085 m3/m3），此时气温对次表层土壤湿度变化的敏感性也会减弱。除西北以外的区域，次表层土壤湿度相对于表层土壤湿度的绝对变化值和相对变化值均比较小，所以这些区域耦合强度变化不大。以上结果也进一步验证了Koster et al.（2004）指出的只有在土壤干湿配比合适的条件下，陆气耦合强度最强；土壤过湿或过干时，耦合强度均会有不同程度的减弱。

图9 中国区域1981～2013年夏季月尺度的次表层相关系数的空间分布：（a） rS M−LH ；（b） rS M−SH ；（c） rS T−LH ；（d） rS T−SH。其中打点区域代表相关系数通过了置信水平为95%的显著性检验Fig.9 Spatial distribution of the monthly correlation coefficients between subsurface (a) soil moisture and latent heat flux (r SM−LH), (b) soil moisture and sensible heat flux (r S M−SH ), (c) soil temperature and latent heat flux (r S T−LH ), and (d) soil temperature and sensible heat flux (r S T−SH), in the summer of 1981-2013 in China.Areas with black dots indicate the correlation coefficients are significant at 95% confidence level

图10 中国区域1981～2013年夏季平均的（a）表层和（b）次表层土壤湿度的空间分布Fig.10 Spatial distribution of the summer-averaged (a) surface and(b) subsurface soil moisture in China during 1981-2013

图11 1981～2013 年夏季中国西北部（36°N～48°N，72°E～107°E）区域平均的次表层和表层土壤湿度（单位：m3/m3）的年际变化曲线。其中实线对应次表层的土壤湿度，虚线则为表层结果Fig.11 Time series of regional-averaged surface and subsurface soil moisture during the summer of 1981-2013 in Northwest China (NWC;36°N-48°N and 72°E-107°E).Solid and dashed lines represent the soil moisture of subsurface and surface layers, respectively

6 结论与讨论

本文利用最新的ERA5-Land再分析数据集，分别计算了4种基于敏感度的中国夏季土壤—气温的耦合强度，并给出了它们的气候态空间分布特征及随时间尺度、土壤深度变化的特征。研究表明，对基于潜热通量、感热通量的陆面变量—地表气温耦合强度而言，强耦合区域的空间分布有明显差异。其中基于潜热通量交换的陆面变量—地表气温耦合“热点”区主要位于中国西北—西藏西部地区和长江流域；而基于感热通量交换的陆面变量—地表气温耦合“热点”区则分别位于中国的河套—内蒙古地区、新疆西南部的小部分区域，以及长江以南的浙江—福建—江西一带。就同一类陆气耦合强度的分布而言，其“热点”区域的位置相对比较固定，这正体现了地表气温对土壤湿度、土壤温度变化的敏感性的区域差异。

已有研究表明陆气相互作用存在大气主导和陆面主导两种机制，一般情况下是上述两种机制的共同作用决定了陆气耦合的强弱。对于通过潜热交换影响地表气温的耦合过程（如西北地区的陆气耦合），其陆气相互作用过程主要受土壤水分控制，为陆面主导机制；而对于中国南方等湿润地区，由于夏季普遍水汽充足、土壤湿润，此时影响月—季节尺度地气间潜热通量交换的主要因子是地表净太阳辐射，因此基于潜热通量的陆气耦合强度主要受地表净入射能量的控制，可认为是大气主导。就通过感热交换影响地表气温的陆气耦合过程而言，土壤温度的高低直接影响感热通量的大小，进而影响地表气温；而土壤温度直接取决于地表净入射能量的大小，也会间接受到土壤湿度变化的调制，因此该耦合过程实际上也会受到大气入射能量多寡的影响。

此外，陆面变量—潜热通量—气温耦合的强度在全国大部分地区随时间尺度增加而减弱，只有新疆南部和西藏西部，以及华北—东北部分地区耦合强度增强；而陆面变量—感热通量—气温耦合的强度在北方大部分地区都有增强趋势，南方大部分地区则为减弱趋势。与表层土壤—气温耦合强度相比，次表层土壤湿度—气温相互作用的强度在西北地区有明显减弱，而在其他区域变化不明显；而次表层土壤温度—气温相互作用的强度随土壤垂直层次的变化不大。

值得指出的是，本文研究虽然采用了最新的ERA5-Land陆面再分析数据，但与观测数据相比肯定还存在一定偏差，因此采用更多的野外陆气相互作用观测资料、并结合气候模式的数值模拟试验来进行陆气相互作用过程和机理的认识，是下一步值得深入开展的研究工作。