英语原文共 13 页，剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
湖气耦合模式模拟湖泊表面温度的校正
Hongping Gu amp; Jiming Jin amp; Yihua Wu amp; Michael B. Ek amp;Zachary M. Subin
摘要：为了动态模拟湖泊物理过程和湖泊在区域尺度上对天气和气候的影响，美国国家大气研究中心将一维湖泊模式耦合到WRF3.2模式中，研究区域集中在五大湖，这种耦合模式能很好地模拟出浅湖（伊利湖）浮标站的湖泊表面温度，但与观测相比，模拟出的深湖（苏必利尔湖）的湖温却有-20℃-20℃的巨大误差。通过大量的敏感性试验，我们发现模拟深湖湖表面温度时大大低估了湖表面和下层的热量传输,该热量传输是由于不真实的湍流扩散系数。比如，校正模式中的湍流扩散系数后，当湖深超过15米时，湍流扩散系数根据湖深乘以102-105，深湖浮标站湖表面温度和观测结果较为接近，模拟的温度误差减小到plusmn;4℃。从本质上讲,校正前的湖泊模式低估了深湖中的热量传输，校正后的湖泊模式中增大了湍流扩散系数，从而增强了热量传输。在苏必利尔湖和伊利湖中，校正后的湍流扩散系数得到验证，与原先的模拟结果相比，湖表温度模拟误差减小，这表明校正的参数具有一定的代表性。除此之外，改善的一维湖气耦合模式合理地模拟了通过遥感得到的湖表面温度的地理分布。
1.引言
在湖泊主导的区域，湖气间的相互作用对于区域的天气和气候是重要的（Bates et al. 1993; Swayne et al. 2005; Leon et al. 2007; Rouse et al. 2005;Samuelsson et al. 2010; Subin et al. 2012; Notaro et al. 2013; Vavrus et al. 2013; Wright et al.2013）。当冷空气团被底层水湿润时，湖气相互作用可导致湖泊效应降水的产生，并在下风区域产生大量降雪（Eichenlaub 1979; Braham and Dungey 1984; Niziol et al. 1995; Scott and Huff 1996）。例如，五大湖地区在1996年11月9日-14日发生了严重的初冬雪灾，导致成千上万的用户断电（Schmidlin and Kosarik 1999）。这场风暴产生了近178厘米的雪，降水量、范围和强度取决于湖气温差和过水量。Lavoie（1972）的早期研究使用简单的数值模型成功地模拟出湖气之间的相互作用，表明湖泊和低层大气之间的温差是受湖泊影响的降水强度的重要指标。Holroyd（1971）认为受湖泊影响的降雪产生的一个必要条件是湖泊和850hPa大气之间13℃的温差。研究人员已着手于用基于湖泊方案、天气和气候的一维模式来研究湖泊在局部或区域尺度上对天气和气候的影响（Lavoie 1972; Hostetler 1993; Bates et al. 1993; Samuelssonet al.2010）。
在过去的三个世纪中，各种包含不同程度复杂的物理模型的一维湖泊模式已经产生（Henderson-Sellers 1985; Ljungemyr et al. 1996;Goyette et al. 2000; Tsuang et al. 2001）。从最简单的一体层模型到复杂的湍流闭合方案有限差分模型，Stepanenko等人（2010）实施了一维湖模式的比较计划。他们的结果表明，这些湖模式能真实地模拟大多湖深小于50米的浅湖的湖水混合过程和温度剖面（Boyce et al. 1993; Peeters et al.2002; Yeates and Imberger 2003; Mironov et al. 2010）。但是模拟深度超过50米的深湖的能量交换时，问题就会产生。比如，模式不能真实地模拟平均深度为85米的密歇根湖的湖表面温度。为了消除模拟的大气强迫的误差，观测数据被用来驱动五大湖的两个一维湖模式（Martynov et al. 2010）；结果表明两个湖模式不能真实模拟深湖的湖泊温度（如平均深度为147米的苏必利尔湖），这说明温度误差是模拟的不合理的湖泊过程造成的。
因此，为了改善湖泊热条件和湖气相互作用的模拟和预测，有必要充分了解湖泊尤其是深湖的物理过程。为此，我们将一维湖泊模式和先进的区域气候模式耦合，通过比较五大湖浅湖和深湖的模拟效果来研究模拟的区域尺度上的湖泊过程。我们特别关注的是改进耦合模式和更好的了解湖泊过程的模拟。本文安排如下：模式介绍在第2节，模式设置和数据介绍在第3节，结果与分析在第4节，最后一节包括结论和讨论。
2.模式介绍
本研究所用的湖模式是综合陆面模式（CLM）3.5 版(Oleson等2004)的一个子块的一维质量和能量平衡模式。Zeng等（2002）对这个湖泊模式进行了相关描述，这个模式吸收了 Henderson-Sellers、Hostetler、Davies 等人的想法（Henderson-Sellers1985；Henderson-Sellers and Davies1989; Hostetler 1993；Hostetler et al.1994；Bonan1995），Subin 以此为基础做了相应的修改（Subin et al.2012）。所有湖的最初深度设为50米，分为10层，但是固定湖泊深度模式的设置在其余部分的湖泊热量过程模拟中可能会导致显著的误差，特别是对于深湖（如深度大于50米）。因此，研究的实际湖深数据分辨率为1公里（Kourzeneva 2010），湖泊顶层总是设置为0.1米来反映表面变量日循环，从第二层到第十层底部，湖泊厚度逐渐增加。根据 Crank-Nicholson热扩散解决方案可以计算出每层湖温，假定自由变化表面温度可以计算湖表面水热通量，在CLM中由非自由表面可以计算出气动阻力（Oleson et al. 2004）。除了在原始的CLM3.5的编码上纠正计算湖表面通量和湍流扩散产生的错误（Oleson et al. 2004），Subin 等(2012)在湖泊的底部又添加了10层的土壤层，在湖泊顶部湖冰上添加了最多5 层的雪层，并对湖冰进行参数化。湖泊内部的能量传送考虑温度差、分子扩散和湍流扩散来计算。在该模式中，分子扩散系数为常数（1.433times;10-7m2/s），近地面的风场和湖水的密度梯度用来参数化计算湍流扩散系数（Henderson-Sellers et al. 1983;Henderson-Sellers 1985）。当湖表温度低于湖水的冻结温度时，模式中不再考虑湍流扩散的作用。在湖底，湖和土壤之间的热通量交换计算基于能量转移方程。WRF模式是世界上最先进的区域气候模式之一，但是WRF的所有版本（最多到3.4.1版）都不包含湖泊模块。在本研究中，我们将湖泊模块耦合到了 WRF 模式中（以下简称WRF-Lake）去模拟和预报湖泊过程以及湖气相互作用。
3.模式设置和数据介绍
在本研究中，我们关注美国五大湖地区的两个湖泊：苏必利尔湖，平均湖深为147米，最大深度为 406 米；伊利湖，平均湖深为 19 米，最大深度为 64 米。前者代表深湖，后者代表浅湖。在本研究中，我们仅关注湖泊过程，湖冰以及和它相关的积雪过程不在研究范围之内。因此，我们的研究时段为 2001 年 9 月 1 日到 2002年 12 月 31 日，这期间美国五大湖没有结冰。为了得到合理的湖泊表面温度的模拟，湖泊水温廓线初始量特别重要，尤其是深湖。湖泊表面第一层的湖温用 MODIS 资料来驱动，从第二层开始到最底层，初始温度值根据明尼苏达州大学（(http://www.seagrant.umn.edu/superior/processes） 2008 年 9 月 1 日在苏比利尔湖的温度观测廓线来设置，。通过这个方法，我们发现模式中的苏比利尔湖和伊利湖，只要深度大于 50m，湖温初始值基本都为 4℃。我们的研究结果表明，在观测和模拟间没有明确的收敛和发散（在第4节中讨论），这表明湖泊初始条件可能是合理的。起初，我们计划用模式的前三个月（2001年的九月、十月、十一月）作为模式 spin-up的时间，但是我们的模拟结果与观测相比误差不大，因此我们把这三个月的结果也作为了我们的研究时段（2001年9月1日到2002年12月31日）。
我们的两个模拟区域格点数都为 60times;40，分辨率为10km，苏必利尔湖的中心经纬度为 47.59°N, 88.20°W，伊利湖的中心经纬度为 47.59°N, 88.20°W 和 42.25°N,81.25°W（图1）。经过大量的数值模拟试验，我们设置了产生真实的降水和温度模拟的最佳的模式参数化方案组合（数据未显示）。在这个最佳的组合中，我们选用 Noah 陆面方案，Lin 云微物理参数化方案（(Lin 等. 1983），Kain-Fritsch 积云参数化方案（Kain 和 Fritsch 1993），Yonsei 大学边界层方案（(Hong 和 Pan 1996），RRTM 长波辐射传输方案（1997）以及 Duhia 短波辐射传输方案（Dudhia 1989）。
图1 观测的湖深：(a)苏比利尔湖（深湖）和浮标观测站 45004 的位置：47.584 °N, 86.587 °W，水深: 227.4 m; (b)伊利湖（浅湖）和浮标观测站 45005 的位置：41.677 °N, 82.398 °W；水深: 12.6 m
WRF-Lake模式的初始场和侧边界条件由北美再分析（NARR）资料来驱动，其空间分辨率为 32km，每 3 小时更新一次。我们采用 NDBC 美国国家浮标数据中心和MODIS的湖温观测资料来做模拟结果验证。浮标通常在秋季末被工作人员收回，在春季又放回观测点，因此在冬天没有浮标观测，对于冬季的湖温观测资料，我们采用国家航空航天局中分辨率成像光谱仪 （MODIS ）遥感观测数据作为补充。
4.结果与分析
4.1深湖和浅湖的最初模拟结果
首先，为了评估湖气耦合模式模拟湖泊表面温度的能力，我们选取两个部分包括在研究时期（2001年9月1日到2002年12月31日）的两个浮标站点的观测温度，分别是苏比利尔湖（45004 站点）以及伊利湖（45005 站点；图1）。我们将模拟的日平均湖温（图2的蓝线）和每天的浮标观测结果（黑线）、MODIS八天平均的湖温（绿星）作对比。在浅湖伊利湖，WRF-Lake模式能较为真实地再现观测得到的湖表面温度，模拟值和浮标观测值相比，模拟误差和均方根误差分别为-0.55℃和1.76℃；模拟结果和MOIDS数据对比，其误差和均方根误差分别为 0.98℃和 2.29℃。但是，在深湖苏比利尔湖中，由于不真实的湖泊冬季结冰和夏季分层，和MODIS数据对比，WRF-Lake耦合模式模拟结果产生了40℃的误差，在冬季为-20℃，而在夏季为 20℃，其均方根误差也高于 7℃。因此，为了使耦合模式更真实地研究和预报湖泊中的物理过程和湖泊大气相互作用，这些模拟误差应该被降低到合理水平。基于我们的数值试验，将模拟结果和 MODIS表面温度（图没有显示）对比，WRF-Lake 能合理地模拟深湖和浅湖的湖温，这表明 WRF 所产生的大气强迫场是合理的。因此，深湖表面温度模拟误差可能是模式中不真实的湖泊物理过程导致的。同样的问题也出现在 Martynov 等（2010）和 Stepanenko等（2010）的研究结果中，他们利用观测资料来驱动离线的湖泊模式，模拟结果显示深湖湖泊表面温度的模拟有很大的误差，进一步说明深湖的湖泊过程需要更深入的研究。
图2.2001年9月1日到2002年12月31日浮标站点观测到每日的湖面温度序列（黑线），MODIS数据的湖面温度（绿星），WRF-Lake模式在(a)45004站点（苏必利尔湖）和(b)45005站点（伊利湖）的模拟结果（蓝线）,单位：℃
4.2深湖和浅湖的大气强迫
为了了解湖泊物理过程模拟，首先我们需要检测近表面大气强迫。图3a和b分别为苏必利尔湖（45004站点）和伊利湖（45005站点）30年气候态平均的4米高空气温度和湖泊表面温度。伊利湖湖水表面温度紧随4米高空气温度的变化而变化，但是在苏必利尔湖两个变量之间有较大差异，尤其是在冬季和夏季。这种现象说明浅湖的湖泊和大气可以很好地耦合，湖泊表面温度的变化紧随大气强迫的变化。换句话而言，在WRF-Lake模式中，如果能准确设置大气强迫，就能真实地模拟湖泊表面温度。对于深湖，大气强迫场不是控制湖泊表面温度变化的唯一因子。其中的一个假设是湖泊较深的部分作为能量汇或者源来调节湖泊表面温度的变化。因此，理解深湖的热量传输过程对于模拟苏必利尔湖湖泊表面温度起着重要的作用。
图3 .30年气候态平均(1981–2010 年)的观测的每日湖表温度（黑线,单位: ℃），4米高的近地面的空气温度（AT，蓝线，单位: ℃）（a）站点 45004 （苏必利尔湖）和（b）站点 45005（伊利湖）;（c）观测的两个站点的浪高
图3为1981 年至 2010 年这30年之间的苏比利尔湖和伊利湖两个浮标站点（45004站点和45005站点）观测的波高气候特征。该图表明苏比利尔湖的波高要远高于伊利湖，伊利湖的平均波高低于 1m , 苏必利尔湖波高是其两倍多。这种大的差异发生在春季、秋季和冬季。波高的不同表明在深湖的湍流混合要比浅湖强得多。基于以上观测，我们发现深湖通过水体混合的热量传输比浅湖强，WRF-Lake耦合模式中湖泊表面温度模拟的较大误差（图2a）是由于深湖热量交换不充分。
4.3湖泊湍流扩散的校正
图4.MODIS数据45004站点（苏必利尔湖）的每日的湖表面温度序列（单位：℃），浮标观测（黑线），2001年9月1日到2002年12月31日三个不同的湍流
剩余内容已隐藏，支付完成后下载完整资料
资料编号：[26341]，资料为PDF文档或Word文档，PDF文档可免费转换为Word
以上是毕业论文外文翻译，课题毕业论文、任务书、文献综述、开题报告、程序设计、图纸设计等资料可联系客服协助查找。
