海南岛不同土地覆盖资料对WRF模拟的影响

冯 箫，施 萧

（1.海南省气象台，海南 海口570203；2.西昌卫星发射中心，四川 西昌615000）

土地覆盖是重要的陆面资料，反映了植被分布和人类活动区域。它决定着空气动力粗糙度、地表反照率、地表发射率等参数的取值，并通过地表与大气之间的动量、热量、水汽等的相互交换，对天气、气候和环境造成影响[1-3]。WRF模式广泛应用于气象、环境等领域的科学研究和实际业务应用[4-7]，在WRF模式中，土地覆盖资料是关键的输入之一，而目前模式中土地覆盖数据多为1993年美国地质调查局（Unite States Geological Survey，USGS）根据AVHRR（Advanced Very High Resolution Radiometer）遥测所得的全球24种类型的30 s分辨率数据及2001年波士顿大学根据Terra卫星上的MODIS（Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer）设备经过反演所得的中等分辨率的卫星土地覆盖产品资料。在过去十几年中，受人类活动影响，土地覆盖已发生显著变化，如果不及时更新土地覆盖信息，就会影响区域气候模拟的结果。因此，近年来随着卫星技术的发展，国内外的数值模拟开始采用新的卫星影像资料对土地利用进行修改与完善，并取得不错的效果[8]。欧洲太空局在2010年发布了GlobalCover2009[9]全球土地覆盖数据产品，该产品是目前对外公开的分辨率最高的全球土地覆盖资料。

午后频繁出现的海风锋是海南岛的天气特征之一。当配合上较好的大气动力和热力条件时，海风锋引发的强对流往往给海南岛部分地区带来大风和强降水。施萧等[10]利用欧洲再分析资料对海南岛逐月的海风锋发生发展进行模拟分析，指出海南岛北部是海风锋最容易形成与发展的地方，且锋面一般自西北向东南移动。海陆热力差异造成的午后海风的入侵是触发海风锋的直接原因。当考虑下垫面作用时，不同土壤覆盖特征及下垫面分布的非均匀性会间接地改变大气的温湿结构和垂直运动，影响海风锋的发展，从而对局地强对流天气产生作用。为了寻找不同下垫面输入对模拟该类天气过程的差别及导致差别的原因，本文将选取3种不同的土地覆盖资料对2016年9月2日海南岛一次由海风锋引起的强对流事件进行模拟分析与研究。

1 资料选取和方法介绍

1.1 个例概况及天气背景

2016年9月2日10—16时（北京时，以下同），海风锋自西向东快速移动，导致海南岛五指山以北大部地区出现小到中雨，局地大雨的降水情况。其中14时前后，海南岛东部沿岸一带对流发展强烈，局地出现极大风速为14 m/s的雷雨大风天气。

从大尺度天气背景进行分析可知，500 hPa上，副热带高压主体位置偏东偏南，海南岛位于副热带高压外围的西北侧，中低纬度有南支槽波动，海南岛正位于南支槽底偏东的位置（图1a）；低层850 hPa，北部湾、湖广、江浙一带形成一条东北—西南向的狭长的切变线，切变线附近风速和风向辐合显著，海南岛处于切变线南侧（图1b）；另外，850 hPa水汽通量分布显示，海南岛四周西南输送的水汽充沛（图1b）。综合可见，9月2日当天，海南岛附近具有较好的中—低层动力抬升条件和水汽条件，为午后的海风锋的发生发展提供有利的环境条件。

1.2 GLC2009土地覆盖资料处理

GLC2009是分辨率为300 m的全球陆地覆盖数据，由欧空局Envisat卫星上的中分辨率成像频谱仪（MERIS）传感器拍摄完成。由于GLC2009数据是tiff图片格式，为了把GLC2009输入WRF中进行应用，我们首先借用Global Mapper地图绘制软件将tiff图片格式转换为bip栅格格式，而后再处理成WRF所需的纯二进制格式。由于GLC2009的植被类别分类标准和USGS分类标准不一致（表1），按USGS的植被分类标准重新编整GLC2009，再输入WRF的土地覆盖资料中，同时在GEOGERID.TBL的LANDUSE中补充相应条目即可使用。

考虑到各覆盖资料精度都可达900 m，利用WRF模式将GLC2009、MODIS和USGS 3种土地覆盖资料插值为1 km的数据集，将以上土地覆盖规整为建成区、耕地、森林、湿地和荒地草原水体五大类，分别统计这五大类总面积，并与《海南岛统计年鉴2015》、《中国湿地调查-海南卷》进行对比（表2），发现：（1）3种土壤覆盖资料的建成区面积比年鉴都偏小，其中由于USGS采集于20世纪90年代，建成区面积（26 km2）与年鉴（405 km2）相差甚大，GLC2009资料较新，最接近实际情况；（2）3种土壤覆盖资料的耕地面积比年鉴（8372 km2）都偏大较多，而GLC2009最接近实际情况；（3）森林面积估计都比年鉴（21 147 km2）偏小，GLC2009最接近实际情况，在森林分类中，MODIS和USGS对针叶林几乎没有记录，而实际上海南岛霸王岭林区和琼中县有成片的针叶林；（4）海南岛自然湿地（2 420 km2）以滨海湿地和河流湿地为主，USGS没有湿地记录。总体而言，3种土壤覆盖资料中，GLC2009的土地覆盖类型分布面积最接近年鉴。

表1 USGS、MODIS、GLC2009土地覆盖标准代码表

图1 9月2日8时中低层大气环流图

表2 不同土地覆盖资料在海南岛的部分类型分布/km2

图2是分辨率为1 km的海南岛土地覆盖空间分布信息。从分布情况明显可见USGS和MODIS的分类较为粗糙，GLC2009划分最为精细，体现了海南岛下垫面植被分布的不均匀性。3种资料在地域分布上差距较大的地方，主要体现为农田面积（黄色或橙色）、森林面积（绿色）和草地面积（深蓝色）的比例问题。例如，在西南一带沿海地区，GLC2009显示的农耕面积较少，而以森林和草原交错分布为主；MODIS显示农田和森林比例相差不大；USGS为大片分布的小块耕地（图2c中的天蓝色区域）；另外，在海南岛东部沿岸，GLC2009自北向南依次分布着田地—草原—森林，田地的比重较小；MODIS显示以耕地为主；USGS自北向南依次分布田地—森林—林地，森林（图2c中的灰色）比例相对较少。这种下垫面的不均匀性和不同的植被覆盖比例对本文模式模拟降水的结果有重要影响。对于建成区，GLC2009由于采集时间为2009年，与海南岛实际情况更为贴近，海口市区到美兰机场一带较符合实际情况，海南岛东部沿海一带可以分辨出建筑区域（红色），而2001年的MODIS和1993年的USGS由于资料采集时间距离较久，较为不准确。较为准确的建成区，对城市效应参与的对流天气模拟预报更有益[11-12]。

1.3 试验设计

WRF模式水平格点数为361×301，中心点位于23.6°N、110.9°E，水平分辨率 9 km，垂直层次为 36层，水平方向无嵌套。模式积分过程中微物理方案为Morrison，长波辐射方案为rrtm，短波辐射方案为Dudhia，陆面方案为Noah，边界层方案为YSU，贴地层方案为 Monin-Obukhov，积云方案为 Kain-Fritsch。模式积分的初始场和侧边界均采用NCEP的 fnl再分析资料，分辨率为 1°×1°，积分步长为 54 s，侧边界每6 h更新一次。模式积分时间从9月1日20时—3日02时。在试验中，根据不同的土地覆盖数据输入设计3套模拟方案，分别为GLC2009、MODIS和USGS。不同的模拟方案除土地覆盖不同外，其它设置保持一致。

2 降水模拟结果及原因分析

2.1 降水

图3d为海南岛自动气象站观测的08—20时的降水实况，由图可知，海南岛五指山以北大部地区和中部局地山区出现小到中雨，西北部和东部沿海个别市县出现局地大雨。全岛降水分布较为分散，整体来看，有两条主要的降水中心带，分别是儋州—澄迈，文昌—万宁。其中儋州—澄迈主降水区可以认为是短波槽前和海风锋对流共同造成的降水，文昌—万宁一带可以认为主要是海风锋对流带来的降水。

将不同方案模拟的主降水带与实况进行对比，发现GLC2009、MODIS、USGS三种方案都可模拟出五指山以北的主体降水区（图3a～3c），但模拟的降水量级比实况略偏高。GLC2009方案能够模拟出2条主降水带（儋州—澄迈、文昌—万宁），但是海口和文昌北部一带明显偏大；MODIS方案模拟结果是有3条主降水带，在儋州—澄迈和文昌—万宁以外，还有海南岛西南部的东方—三亚一带，USGS模拟结果中也有东方—三亚的主降水带，MODIS和USGS模拟结果在文昌北部—海口一带也是明显偏大。另外MODIS方案中模拟的以儋州—澄迈降水带为中心的降水区域较另外两种方案要偏向北海南线，而且降水范围较实际偏小。总体来讲，3种方案均能模拟出儋州—澄迈和文昌—万宁2条主降水带，GLC2009方案综合表现最好。

对模拟的降水区域进行分析，五指山以北降水区域整体偏高、部分偏低原因主要是模式将北侧短波槽的降水作用考虑的偏大，而对海陆热力作用导致的海风锋降水考虑的不足。另外，MODIS和USGS模拟的降水在海南岛西南部出现大面积的空报，而GLC2009模拟的降水未出现此情况。通过对逐小时10 m风场和降水分布进行分析，发现MODIS和USGS两种方案中，2日09—12时海南岛西部的北部湾海域有明显的风场切变从近海移至五指山西部，在12时左右减弱消失。深入分析，发现模式在MODIS和USGS方案中对海陆热力差异考虑的不足，而对动力性的850 hPa风场切变计算的偏强。3种方案的模拟中，GLC2009对海陆热力差异和北侧风场切变的关系处理的最好，虽然GLC2009对此次海风锋过程的降水量级有偏差，但降水的空间分布与实况最为接近，且避免了在西南沿岸附近降水的空报情况。

2.2 10 m风场

本次过程中14时30分前后是海风锋发展最强的时段，文昌本站的地面极大风速最大可达14.2 m/s。从14时35分的全岛自动站风场（图4a）可见，地面辐合线自文昌向万宁沿海岸分布，对流运动强烈，使东部沿海地区短时间内带来显著降水。比较不同土地覆盖输出的10 m风场模拟结果（图4b～4d）可见，MODIS和USGS模拟的地面风速比实况偏大，而GLC2009方案模拟的地面10 m风速与实况更为接近；另外，GLC2009方案模拟的海风锋辐合线与自动站风场最为吻合，散度场表征的地面风场辐合上升运动显著，与强降水区相对应。结合图2可知，由于GLC2009具有更精细的土地覆盖分类，相应地增大了下垫面的不均匀性，提高地面的粗糙度，因此模拟的地面风速更贴近实况；对于海南岛东部地区而言，GLC2009中森林面积的比例较MODIS、USGS偏大，而农耕面积比例偏低。由于森林的地面粗糙度大于农耕地，当海风锋经过森林时，上空湍流更为活跃，底层风场辐合更容易发生，有利于东部沿海地区出现。

图4 14时35分海南岛自动站10 m风场（a）、GLC2009模拟的14时10 m风场（b）、MODIS模拟的14时10 m风场（c）及USGS模拟的14时10 m风场（d）

2.3 2 m温度场

午后海风锋的形成与局地海陆热力差异有密切联系，海陆热力差异越明显，午后海风的入侵及地面辐合越容易发生，且海陆气温的差早于局地风向的转变。比较不同模拟方案的10时的2 m气温差（图5），发现GLC2009模拟的南半部内陆地区和西北沿海一带的陆面气温比MODIS和USGS偏高，四周海区海面气温比MODIS和USGS偏低（图5a、5b），十分有利于海风锋从西北一侧形成，并向东南一侧推进与发展。造成3种模拟结果的原因与土地覆盖特征联系密切。在GLC2009方案中，农耕地比例偏小，森林比例偏大，由于农耕地的地面反照率大于森林的地面反照率，所以相同的太阳辐射下，森林接收的净辐射要多，更容易使陆面气温上升。同理，这也是USGS模拟的陆面气温较低的主要原因。

2.4 陆气热通量

感热通量是由湍流运动引起温度变化的热量通量，反映地表气温和2 m气温差，与地面反照率、地面发射率、粗糙度等参数相联系；潜热通量则源于地表水汽蒸发后的潜热释放，不同的土地覆盖特征，水汽蒸发强度并不一致。由于感热和潜热通量与土地覆盖特征有关系密切，为了分析海南岛的潜热感热随时间的变化，选择海南岛所在的区域（108.8°～110.5°E，18.4°～20°N）进行区域平均（图 6）。图 6a显示的感热通量在11时之前，MODIS的结果偏大，而后直至18时，都是GLC2009的感热通量最大。白天，地面反照率越小，感热通量越大；粗糙度增加，感热通量增加。由于GLC2009中森林比例较大，平均的地面反照率相对偏小，平均粗糙度相对增加，模拟得到的感热通量最大。地表蒸发分为直接蒸发、植被截留水蒸发和植被蒸腾，如果植被覆盖度增加，会加强植被截留水蒸发和植被蒸腾。GLC2009中植被覆盖率是3种方案中最高的，因此图6b中所显示的潜热通量的变化在11时之后，GLC2009最大，而MODIS和USGS的值偏小，这也说明GLC2009中植被与大气之间的水汽交换更为频繁一些。综合可知，GLC2009模拟得到的热通量最大，陆气交换最强，十分利于对流天气的发展。

图5 不同试验方案在10时的2 m气温差

图6 区域平均感热通量（a）及区域平均潜热通量（b）（108.6°～111.08°E，18.16°～20.15°N）

3 结论

（1）海南岛森林和农耕地比例近84%，GLC2009对农耕地、森林的划分最接近实际情况，在海南岛四周，MODIS和USGS划分的农耕地比例过高，而在中间山区森林的划分中比例又偏低。

（2）对于海风锋降水过程，虽然 GLC2009、MODIS、USGS对海南岛北部的降水量级偏高，但是GLC2009对降水分布模拟得最好。

（3）GLC2009模拟的10 m风场清晰的刻画了东海岸海风锋辐合，GLC2009中相对合理的森林覆盖提高了地表粗糙度并增强了风场辐合，同时森林覆盖对应的低反照率对地面气温的增加、海陆热力差异的增强有一定的促进作用。

（4）GLC2009对海风锋过程中感热通量和潜热通量的模拟优于MODIS和USGS，较客观地反映强对流天气的发生和发展。