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user: 3. 模拟结果对比分析 3.1. 近地层气温 依据中国干旱指数综合分带法(多年年平均水面蒸发量和降水量的比值，即干旱指数划分法) [ 24 ] ，本文在模拟区域内18个自动气象站中分别在半干旱区和半湿润地个选出7个站点，其中半干旱区所选站点为：彰武，阜新，朝阳，建平，建昌，黑山，锦州；半湿润区所选站点为：海城，营口，鞍山，大洼，熊岳，岫岩，台安。选取距离测站最近的格点将其2 m气温、2 m相对湿度和风向风速资料进行区域平均，与观测数据进行比较。误差分析部分的均方根误差(RMSE)、偏差值(Bisa)、相关系数(R)分别由以下公式计算得出： RMSE = ∑ i = 1 n ( X o b ， i − X w r f ， i ) 2 n (1) Bias = ∑ i = 1 n ( X o b ， i − X w r f ， i ) n (2) R = ∑ i = 1 n ( X o b ， i − X o b ¯ ) ( X w r f ， i − X w r f ¯ ) ∑ i = 1 n ( X o b ， i − X o b ¯ ) 2 ⋅ ∑ i = 1 n ( X w r f ， i − X w r f ¯ ) 2 (3) 其中X ob 为观测值，X wrf 为模拟值，n为样本数。 选取半干旱地区与半湿润地区内气象观测站点日平均2 m气温的观测值与模拟值进行对比分析，从图2可以看出，两地区2 m气温呈现明显的年变化特征，从一月开始逐渐增大，6~7月达到最大值，之后逐渐减小。半湿润地区的2 m气温日均值的年变化范围为−14.1℃~27.8℃，年平均值为10.2℃；半干旱地区的2 m气温日均值的年变化范围为−14℃~29.5℃，年平均气温为9.3℃。模式对两种气候区近地面2 m气温的模拟效果较好，观测值与模拟值较为接近，能够模拟出气温和相对湿度的变化趋势，相位变化较 图2. 2015年辽宁环渤海地区日平均2 m气温(℃)观测值与模拟值比较((a) 半湿润地区，(b) 半干旱地区) 为相似。在不同气候区均存在夏季2 m气温模拟值偏低的情况，半湿润地区此现象更为明显。结合误差分析表可以看出，两种陆面过程参数化方案对辽宁环渤海地区的不同气候区2 m气温的模拟效果差别不大，模拟值与观测值相关系数R均大于0.94，通过了99%的置信度检验(表3)。从WRF模式在辽宁环渤海地区2 m气温模拟的空间差异来看，WRF模式在半干旱地区的适用性要优于半湿润地区。 Table 3 The root mean square error (RMSE)， bias and relevance coefficient (R) of temperature between observed and simulated value 半湿润区 半干旱区 RMSE Noah 1.85 1.62 CLM4 2.39 1.88 Bias Noah 0.5 −0.52 CLM4 1.13 0.24 R Noah 0.99 0.99 CLM4 0.98 0.99 表3. 气温模拟值均方根误差(RMSE)、偏差(Bias)和相关系数(R) 3.2. 相对湿度 从图3可以看出，辽宁环渤海半干旱地区和半湿润地区的相对湿度年变化特征并不规律，相对湿度由于受降水和气温影响较大，呈波动变化特征。在夏季，由于降水和植物蒸腾作用等的影响，相对湿度较大，从夏季到秋季，相对湿度持续下降趋势显著。半湿润区和半干旱区相对湿度日均值的年变化范围 图3. 2015年辽宁环渤海地区日平均相对湿度(%)观测值与模拟值比较((a) 半湿润地区，(b) 半干旱地区) 分别为：21.8%~92%；15.7%~88.5%，年平均值分别为：66%，55%。相对湿度和气温存在一定的联系，二者的变化呈相反特征，结合图3当气温降低时，空气中的水汽凝结，饱和水气压降低，相对湿度会明显升高。模式能很好的模拟出半湿润区与半干旱区之间相对湿度的差异，在半湿润区WRF-Noah和WRF-CLM模拟出的相对湿度日均值的年变化范围分别为：20.5%~98.6%，23.6%~99.3%，年平均值分别为：61.9%，62.6%；在干旱区WRF-Noah和WRF-CLM模拟出的相对湿度日均值的年变化范围分别为：17%~93.6%，17.6%~95.9%，年平均值分别为：50.7%，52.2%。结合表4可以看出两组实验虽然很好的模拟出了该地区2 m相对湿度的差异，但是在半湿润区的模拟值偏低，半干旱区的模拟值偏高，WRF-CLM对模拟区域内2 m相对湿度的模拟效果较好。 Table 4 The root mean square error (RMSE)， bias and relevance coefficient (R) of relative humidity (%) between observed and simulated value 半湿润区 半干旱区 RMSE Noah 11.53 13.44 CLM4 12.99 13.28 Bias Noah −0.44 6.38 CLM4 −2.1 3.54 R Noah 0.71 0.74 CLM4 0.74 0.76 表4. 相对湿度模拟值均方根误差(RMSE)、偏差(Bias)和相关系数(R) 3.3. 近地层风向风速 辽宁环渤海半湿润地区年平均风速为2.94 m/s，WRF-Noah和WRF-CLM4模拟值分别为3.7 m/s，3.5 m/s；半干旱的年平均风速为2.73 m/s，WRF-Noah和WRF-CLM4模拟值分别为3.5 m/s，3.2 m/s。由于受海陆热力性质差异的影响，模拟区域内两地区的风向风速差异不是很大。从图4、图5可以看出，WRF模式对风向的模拟效果较好，基本可以模拟出主导风风向，但风速模拟值偏高。模式对风速模拟偏大的原因可能是模式在运算时低估了该地区的地表粗糙度 [ 25 ] 。由于湍流作用和风向的瞬时变化较大，目前现有的中尺度气象模式很难模拟出风向风速的瞬时变化，但是能模拟出其总体变化趋势。 图4. 半湿润区湿地下垫面近地面风向和风速模拟值和观测值对比 图5. 半干旱区农田下垫面近地面风向和风速模拟值和观测值对比 3.4. 降水 2015年辽宁环渤海地区累计降水量为557 mm，降水特征呈明显的单峰结构，春季到夏季降水明显增多，夏季降水明显大于其他季节，入秋以后降水量逐渐降低。从图6可以看出，在半湿润地区，两种方案均有夏季降水模拟值偏小的情况，但是对于春秋季月累计降水模拟效果较好。两组实验对半干旱地区月累计降水的模拟较好，但是也存在夏季降水模拟偏小的情况。这可能是模式对云量的估计误差导致了降水的模拟误差，提高对降水模拟的准确性也是目前中尺度气象模式的改进方向之一。两组实验在模拟区域内不同地区的模拟效果相差不大，在半干旱区的适应性优于半湿润区。 图6. 月降水量(mm)模拟值与观测值比较((a) 半湿润地区，(b) 半干旱地区) 3.5. 地表气象要素分布 本文对地面18个自动气象站2015的日平均2 m气温和相对湿度观测值与两组模拟值进行对比分析。图7(a)为2 m气温分布图，可以看出，两种方案都能模拟出平均2 m气温的分布特征。气温分布整体上呈西高东低的趋势，辽西地区的气温的年平均值为9℃左右，辽宁环渤海东部地区的温度较低，为7℃左右，温从沿海地区到内陆地区温度逐渐增高。与观测值及GLDAS资料相比，两组实验对辽宁环渤海地区2 m气温模拟较好。 图7. 模拟区域近地层平均气温和相对湿度分布对比((a) 2 m气温，单位：℃、(b) 2 m相对湿度，单位：%) 图7(b)是相对湿度分布图，两组实验均能模拟出辽宁环渤海地区“西干东湿”的特征，体现了辽宁环渤海地区半干旱区与湿润区交错并存的地理特征。与观测值和GLDAS资料相比，模式模拟出的半干旱区范围偏大，向东南部扩张。总体上来说，两组实验均较好的能干旱区与湿润区相对湿度的差异，在辽宁环渤海东部地区模拟值与观测值基本一致，其余地区模拟值偏低5%~10%。 图8(a)为潜热通量分布图，辽宁环渤海地区潜热通量年平均峰值出现在辽宁环渤海东部地区，可达 图8. 模拟区域近地表能量通量分布对比((a) 感热通量，单位：W/m 2 ；(b) 潜热通量，单位：W/m 2 ) 到60 W/m 2 。这表明东部地区植被覆盖度较高，地表反照率降低，潜热输送较强。WRF-CLM4与WRF-Noah相比，在辽宁环渤海东部地区的模拟效果较好。在辽西半干旱地区，由于植被覆盖较少，导致植被蒸腾作用降低，潜热输送减弱，致使该地区的潜热通量较低。WRF-CLM4和WRF-Noah两组实验在地区的模拟效果均明显偏低。 图8(b)为感热通量分布图。由于辽西半干旱区植被覆盖没有辽河三角洲湿地高，使得辽宁环渤海西部地区的地面感热加热较强，该地区感热通量年平均值为50 W/m 2 左右，明显高于东部地区。从图8可以看出，WRF-Noah的模拟值较小，但是两种方案模拟值均明显偏大。