WRF需要的陆面输入数据包括地形高度、土地利用类型、植被覆盖度、土壤类型等,反照率和叶面积指数可直接输入模式,或通过参数表中的最大、最小值以及植被覆盖度的变化计算得到。土地利用类型和植被覆盖度决定了模式网格点对应的发射率、植被根深、植被阻抗、粗糙度、气孔阻力和辐射应力函数等。在默认的查表法中,土壤类型决定了土壤的饱和含水量、饱和水传导率、饱和水势、饱和水扩散率、田间持水量、萎蔫点含水量、矿物质含量和参数b等土壤水文参数。土壤湿度和温度的模拟与预报一定程度上依赖于土壤水文参数,对陆面参数的合理校准可以在一定程度上改进模式的模拟效果。
在《WRF中土壤图及参数表的更新对华北夏季预报的影响研究》一文中,作者研究了土壤质地和土壤水文参数表的更新对WRF模拟性能的影响。土壤质地主要是比较了1991年美国国家农业部制作的土壤类型数据集和北京师范大学土壤类型数据集,这两个数据集在WRF中都已经添加了,其中美国国家农业部制作的土壤类型数据集是默认数据集,北京师范大学土壤类型数据集需要设置土壤类型为bnusoil30s。
这是WRF默认土壤类型数据集与北京师范大学土壤类型数据集在中国区域的表层土壤类型分布如所示,分辨率应该都是30s,而两套数据的差异主要在中国东部。新疆和内蒙古地区沙漠地带的土壤类型由砂土变成壤砂土,沙漠边缘则更新为粉壤土;西藏西北部更新为砂壤土。长江流域以南地区,WRF默认土壤类型以粘壤土为主,粘土和砂粘壤土次之,更新后,则以壤土为主,粘壤土、粘土和粉粘土各占一小部分。在华北和东北地区,更新前以粘壤土为主,更新后以壤土为主,还有小部分地区变为砂壤土、粉粘壤土或粉壤土。
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SAND | 砂土 |
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SILTY CLAY | 粉砂粘土 |
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LOAMY SAND | 砂质壤土 |
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CLAY | 粘土 |
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SANDY LOAM | 砂壤土 |
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ORGANIC MATERIAL | 有机质 |
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SILT LOAM | 粉砂壤土 |
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WATER | 水 |
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SILT | 粉砂 |
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BEDROCK | 基岩 |
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LOAM | 壤土 |
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OTHER(land-ice) | 其他(陆地冰) |
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SANDY CLAY LOAM | 砂质粘壤土 |
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PLAYA | 干盐湖 |
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SILTY CLAY LOAM | 粉砂粘壤土 |
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LAVA | 熔岩 |
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CLAY LOAM | 粘壤土 |
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WHITE SAND | 白砂 |
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SANDY CLAY | 砂质粘土 |
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土壤性质主要对比Kishné等根据美国德克萨斯州及其附近6749个土壤物理性质测量样本重新评估了Noah默认的土壤水文参数表。这在WRF中也都已经添加。默认的土壤性质表路径:WRF/run/SOILPARM.TBL。Kishné土壤性质表路径:/WRF/run/SOILPARM.TBLKishne2017。使用的时候改名互换即可,论文表中的数据好像和源文件好像不太一样。
与WRF自带的土壤参数表相比,Kishné等(2017)参数表的修正体现在:(1)增大了大部分土壤类型的参数b和饱和水传导率;(2)绝大部分类型土壤的田间持水量减小而萎蔫点含水量增大。更新土壤类型数据集和土壤参数表对土壤参数值带来较大的变化,因而产生的土壤湿度预报差异也较大。下图分别给出了饱和水传导率、田间持水量和萎蔫点含水量在两项更新前后的对比。
最后的结论为:
(1) 更新土壤属性及土壤水文参数表后,华北地区表层土壤温度降低而土壤湿度升高,陆面向大气输出的感热减小而潜热增大,大气底层温度降低而湿度升高。大气底层的变化能够一定程度上减弱WRF模式在华北地区的预报偏差。
(2) 2017年夏季华北地区地面2 m温、湿度的站点检验结果可以看到:土壤类型数据集及土壤参数表的更新都能提高地面要素的预报技巧,24 h内2 m温度和2 m比湿的预报准确率分别提高3.4%和2.9%。
