内蒙古多种地表温度资料的初步评估

王永玺，宋海清，李云鹏，马 伟

（1.阿拉善盟拐子湖气象站，内蒙古拐子湖 735400；2.内蒙古生态与农业气象中心，内蒙古呼和浩特 010051；3.乌海市气象局，内蒙古乌海 016000）

地表温度是反映陆-气之间热交换特征的地球物理变量，是控制陆面能量平衡的重要参数，其对多年冻土有直接的影响，是诸多区域陆面过程模式的重要参数之一，在气候变化和农业气象研究中起着不可或缺的作用[1]。它的变化能够影响表层土壤水分的运动和三态变化。因此，对地表温度进行研究，尽可能地精确估计地表温度，对提高气候变化的认识和冻土及农业气象研究有重要意义。同时，也对农林业的农作物播种、农作物霜冻和加强对地表温度的认识有重要参考价值。

目前，国内外学者对地表温度的研究大多对单一站点资料进行分析，如李栋梁等利用青藏高原86个站点地表温度资料进行分析，研究发现地表温度主要受海拔高度和纬度的影响[2]。Toy等对美国8个台站多年月平均5 cm地温进行分析，并与气温数据建立模型，预测了美国土壤温度[3]。目前，长时间序列的地表温度观测资料较为缺乏，主要以站点观测为主；而时空连续的地表温度观测更是较少，借助陆面模式模拟成为获取高时空分辨率地表温度资料的重要途径之一。全球地表温度再分析资料主要是通过各类陆面过程模式模拟来获取，并在各类研究中被广泛使用。如欧洲中期天气预报中心（ECMWF）发展的ERA-Interim资料。秦艳慧等利用ERA-interim地表温度资料研究了其在青藏高原多年冻土区的适用性，结果表明：ERA-interim地表温度资料对站点观测较少的青藏高原多年冻土区有较好的适用性，可以作为地表温度的替代资料[4]。这些模式资料为研究时空连续的地表温度提供了基础，进而为研究气候变化和冻土提供了资料。但是，这类模式模拟资料在跨越半湿润-半干旱-干旱区的内蒙古高原的可靠性和精度如何，需要进行评估。

1 资料和方法

本研究所用的资料包括CLM3.5、CLM3.5-clcv、ERA-Interim再分析地表温度资料和内蒙古台站观测资料，介绍如下。

1.1 CLM3.5模拟资料

何杰（2010）通过将中国气象局740站近地面1.5 m气温、气压、10 m风、1.5 m比湿融合到Princeton大气强迫场，生成了气温、气压、风速和比湿数据，并将站点观测降水和TRMM3B42、APHRODITE降水资料相融合生成降水资料，将GEWEX-SRB短波辐射资料与Yang等短波辐射估计资料融合生成辐射资料[5]（简称ITP强迫资料），驱动公用陆面过程模式CLM3.5（Community Land Model，CLM），产生一套1981—2010年的月平均地表温度资料（以下简称CLM3.5资料）。CLM是当今国际上发展最为完善的陆面过程模式之一，是气候系统模式（Community Climate System Model，CCSM）的陆面模块。CLM垂直上有一层植被冠层，10层土壤层和最多5层的积雪。下垫面每个格点内分成5个次网格覆盖类型，每个网格的植被又分成多种不同的植物功能型。土壤质地考虑了砂土和黏土的垂直变化。

1.2 CLM3.5-clcv模拟资料

陈锋和谢正辉基于中国1∶100万植被图和马里兰大学AVHRR森林覆盖资料发展了一套具有普适性的中国区域陆面覆盖资料[6]，并用于陆面模式模拟，结果显示：陆地覆盖变化对中国区域的蒸散发、地表反照率和感热有一定的影响。本文使用该资料替换CLM3.5陆地覆盖资料，将ITP强迫资料驱动CLM3.5，生成一套1981—2010年月平均地表温度资料（以下简称CLM3.5-clcv资料）。

1.3 ERA-interim再分析资料

ERA-Interim再分析资料是ECMWF在ERA40以后推出的新再分析数据，其在时间段上与ERA40部分重合，在同化方面主要有以下改进：采用4DVar同化系统，将分辨率提高到了T255，更优的背景误差约束，新的比湿分析，改进了模式物理过程，吸收了ERA40和JRA25的资料质量控制方法，卫星观测辐射资料的偏差校正和其他偏差处理方面的改进，改善了快速辐射传输模型；在观测数据方面的改进：吸收了ERA40绝大部分观测数据集，并补充了ECMWF的近年数据，由ESA提供的新的ERS数据集，EUMETSAT提供的风场和晴空辐射率数据，重新处理了臭氧廓线，自2006以来的GRACE和COSMIC等资料，到2001年的ERA40和来自ECMWF业务的边界场强迫。该资料使用的陆面模式仍为陆面参数随植被类型改变而改变的TESSEL模式，将数据分成厚度为0.07 m，0.21 m，0.72 m和1.89 m不等的4层。本研究选取1981—2010年月平均地表温度用于对比验证。

1.4 站点观测资料

地表温度评估所用台站资料来自内蒙古自治区气象局气象站观测数据，其包含了全区1981—2010年119个常规人工台站观测的月平均地表温度。将观测时间少于20 a的站点剔除，站点分布见图1。各套资料的时空分辨率均为月平均、0.25°×0.25°。在研究各套资料与观测之间的差异时，采用距离观测位置最近的格点与站点资料一一匹配的方法[7]。为了定量评估各套资料在内蒙古地区的优劣，采用平均偏差、均方根误差和相关系数三个特征统计量进行分析。

1.5 研究区概况

内蒙古地处中国北部，自东北向西南呈弧状，拥有全国最大的草原和林区，是重要的生态屏障。全区总面积1.18×106km2，占全国土地面积的12.3%。从东向西干旱程度逐渐增加，由半湿润、半干旱到干旱，由冷到热的纬度地带性与由湿到干的经度地带性的纵横交织，内蒙古所处的地理位置和地形特点，海洋湿润气流难以深入，具有温带高原半干旱、干旱气候的特点。鉴于此，本研究将内蒙古地区分为东、中、西三个区域进行分析[8]。

2 结果与分析

2.1 地表温度的空间分布与统计分析

为了便于分析验证各资料在内蒙古地区的模拟能力，定义如下三个统计特征：

平均偏差（Mean Bias Error，简称 MBE）：

均方根误差（Root Mean Square Error，简称RMSE）：

相关系数（Correlation Coefficient，简称 CC）：

从图1中1981—2010年平均地表温度空间分布能够看出，CLM3.5、CLM3.5-clcv和 ERA-Interim地表温度的空间分布与台站观测基本一致，都能较好地再现内蒙古地表温度从东北向西部逐渐增高的空间分布特征，东西部温差较大。呼伦贝尔是多年平均地表温度的低值区，最低值可达-6℃以下，阿拉善盟是多年平均地表温度的高值区，中心平均最高温度可达12℃以上，在赤峰、通辽部分地区地表温度也较高。模式资料与观测资料比较接近，特别是在西部地区。三套资料与台站观测相比，全区均呈现出冷偏差，这与陈海山等研究结果相一致[9]。

从表1统计特征可以看出，在东部、中部和西部地区，各套资料对研究区域大部地区地表温度变化趋势的模拟能力较好，不同资料之间的差异并不明显。三套资料在各地区相关系数均比较高，高于0.995，均通过了99.9%的置信度检验；综合三个统计特征来看，CLM3.5资料要好于其他两套资料，不管是相关系数还是平均偏差和均方根误差均最好。CLM3.5资料和CLM3.5-clcv资料在三个分区表现较为一致，均表现为对中部和西部的模拟能力高于东部，东部相关系数略低，偏差和均方根误差略大，均显示出冷偏差，东部冷偏差最大为-2.18℃，中部和西部偏差和均方根误差略小，约为-1.4℃；均方根误差也明显小于东部地区。而ERA-interim资料则在西部和东部地区的相关系数稍好于中部地区，但偏差和均方根误差却不如中部地区。相比较而言，ERA-interim资料的平均偏差和均方根误差在各个地区之间相差较小，平均偏差和均方根误差均在-2.3℃和3℃左右。从统计特征分析可以看出，各套资料对内蒙古地区地表温度的模拟能力均较好，能够很好地再现内蒙古地区地表温度的变化趋势。但是，平均偏差和均方根误差略大，在实际应用中需要进行订正。

表1 内蒙古东、中、西部地区模拟地表温度和台站观测的相关系数、平均偏差和均方根误差 ℃

2.2 再分析土壤湿度的季节循环与观测资料的对比

通过对1981—2010年内蒙古东部、中部和西部地区月平均地表温度的变化（图2）可以看出：三套资料都能较好地再现地表温度的季节变化，量值也较为接近，地表温度在1月达到最低，7月达到最高。三套资料在东部、中部和西部地区的变化趋势比较一致，在冷季节，三套资料与观测之间的偏差达到最小，在暖季节的偏差增大，其中在东部地区的偏差略大于在中部和西部地区。同时也可以看出，CLM3.5资料要稍好于其他两套资料。总体来看，三套资料能够较好地再现内蒙古东部、中部和西部地区地表温度的季节变化特征，在冷季节的模拟要好于暖季节，主要是各套资料在冷季节的偏差明显小于暖季节。另外，在全年各个月，三套资料均比观测值低，系统性冷偏差明显。

2.3 研究区域再分析地表温度的时间变化与观测值的对比

图3 是1981—2010年CLM3.5、CLM3.5-clcv和ERA-Interim资料的地表温度月平均时间序列与观测的比较。可以看出，三套资料均能较好地再现内蒙古东部、中部和西部地区地表温度的时间变化特征，各个月量值吻合较好。三套地表温度资料均较观测偏低，在冷季节与观测偏低较小，在夏季与观测偏低较多，其中在东部地区对高温的模拟能力明显低于对中部和西部地区的模拟能力。三套资料均比较接近，时间变化趋势一致性较高，均对地面温度低温描述较好，但对高温模拟能力有待进一步改进。

3 讨论

利用1981—2010年 CLM3.5、CLM3.5-clcv资料和ERA-Interim地表温度资料在内蒙古的时空变化进行分析，并分别与观测进行对比。结果表明：三套分析资料在内蒙古均表现出较好的模拟能力，较好的再现了内蒙古东部、中部和西部地区地表温度的时空变化特征。其中CLM3.5资料较其他两套资料稍好，有着更小的偏差和均方根误差，以及更高的相关系数。需要指出的是，各套资料在各个月均表现出了冷偏差，尤其是在暖季节，冷偏差更显著。这与陆面模式生物地球物理过程描述不完善以及陆面模式土壤质地和植被分布不合理等有关，有待于更进一步的改进。另外，站点观测资料主要是在裸土地段进行观测，而模式模拟资料为自然状态下的地表温度，所以，冷偏差显著。

由于观测站点数量有限，文中还存在一些需要改进的问题。首先，在验证过程中尺度的匹配上，站点观测只能代表该观测点的状况，对于周围的代表性有限，而模式资料的空间分辨率为0.25°，且代表的是该格点的平均状态。所以，偏差在所难免。其次，对模式资料进行空间上简单的评估验证，对于影响地表温度的蒸散也是下一步研究的重点。

4 结论

本研究探讨了各套地表温度资料在内蒙古东部、中部和西部的模拟能力和适用性，并讨论了其在内蒙古各地区优劣，为农牧业生产提供支撑。

两套CLM3.5陆面模式资料和ERA-Interim地表温度都能较好地再现内蒙古地表温度的时空变化特征，其中CLM3.5模拟最好，与观测的相关系数最高，平均偏差和均方根误差都最小；区域平均的统计结果表明，三套资料与观测值有着较高的相关系数，均高于0.99，各时间段均较观测偏冷；三套资料在四季均有冷偏差，冷季节偏差最小，暖季节偏差增大；其中，东部地区偏差大于中部和西部地区。

由于观测资料有限，难以较好地代表整个研究区地表温度的时空变化。此外，模式格点数据与台站观测数据的匹配问题也给本文的分析带来了一定的不确定性。

参考文献：

［1］李崇银.气候动力学引论［M］.北京：气象出版社，1995：290-296.

［2］李栋梁，钟海玲，吴青柏，等.青藏高原地表温度的变化分析［J］.高原气象，2005，29（7）：293-297.

［3］Toy T J，Kuhaida A J，Munson B E.The prediction of mean monthly soil temperature from mean monthly air temperatu re［J］.Soil Science，1978，126（3）：181-189.

［4］秦艳慧，吴通华，李 韧，等.ERA-Interim地表温度资料在青藏高原多年冻土区的适用性［J］.高原气象，2015，34（3）：666-675.

［5］何 杰.中国区域高时空分辨率地面气象要素数据集的建立［D］.北京：中国科学院青藏高原研究所，2010.

［6］陈 锋，谢正辉.基于中国植被数据的陆面覆盖及其对陆面过程模拟的影响［J］.大气科学，2009，33（4）：681-697.

［7］宋海清.基于PODEn4DVar数据同化方法的全球陆面数据同化系统发展［D］.北京：北京信息科技大学，2013.

［8］顾润源.内蒙古自治区天气预报手册［M］.北京：气象出版社，2012：1-2.

［9］陈海山，熊明明，沙文珏.CLM3.0对中国区域陆面过程的模拟实验及评估 I：土壤温度［J］.气象科学，2010，30（5）：621-630.