1、第 45 卷 第 1 期2023 年 2 月Vol.45，No.1Feb.，2023冰川冻土JOURNAL OF GLACIOLOGY AND GEOCRYOLOGY基于SHAW模型的青藏高原季节冻土区土壤温湿度模拟与评估薛伟1，周毓彦1，刘建伟1，2，鲁帆1，侯保灯1，胡莹莹1，肖伟华1（1.中国水利水电科学研究院 流域水循环模拟与调控国家重点实验室，北京 100038；2.河海大学 水文水资源学院，江苏 南京 210098）摘要：不同气象条件对青藏高原土壤含水量与土壤温度具有重要影响，采用土壤水热耦合模型模拟青藏高原季节冻土区土壤水分、温度的变化特征是反映冻融作用下土壤水循环过程的重要手段
2、。研究针对青藏高原不同气象条件下典型季节冻土区土壤温湿度特征差异性的关键问题，采用土壤水热耦合模型SHAW及三种土壤水分特征曲线模型对玛曲、那曲、狮泉河地区20172018年土壤温湿度变化特征进行模拟，分析不同气象条件下土壤温湿度模拟效果及变化特征，研究不同土壤水分特征曲线模型对模拟效果的影响。结果表明：SHAW模型能较好地模拟不同气象条件下土壤温湿度随时间的变化特征和垂向分布特征，土壤温度模拟效果好于土壤湿度，土壤温度的平均NSE、R2、RMSE分别为0.88、0.96和2.2，土壤湿度的平均NSE、R2、RMSE分别为0.60、0.72和0.03 m3 m-3；从不同气象条件来看，干旱区的
3、土壤温度模拟效果显著优于湿润区，而湿润区的土壤水分模拟效果显著优于干旱区；从不同深度来看，土壤温度模拟效果随深度增加逐渐降低，而在半湿润区中下层土壤水分模拟效果好于表层；从不同水分特征曲线模型来看，采用不同土壤水分特征曲线模型对土壤温度模拟效果无显著影响，而在土壤水分模拟效果上存在显著差异性；此外，不同冻融阶段土壤温湿度模拟效果存在较大差异性和不确定性。研究结果可为揭示冻融条件下土壤温湿度变化规律提供参考。关键词：土壤温度；土壤湿度；SHAW；土壤水分特征曲线模型；青藏高原中图分类号：S152；TV11 文献标志码：A 文章编号：1000-0240（2023）01-0054-130 引言 青藏
4、高原被誉为“亚洲水塔”，是亚洲许多大江大河的发源地1。在气候变化与人类活动影响下，青藏高原水资源发生深刻变化2-3，特别是土壤水作为水资源的重要组成，对调节植被和作物生长、调蓄降雨径流过程具有重要作用4。全球气候变暖导致多年冻土和季节冻土退化，通过改变土壤的储水、导水、产水属性影响原有的水循环过程和水资源的时空格局5。以往在青藏高原土壤水动态过程的研究主要集中在土壤冻融过程与水循环过程的演变及其相互作用等方面6-8，通过揭示土壤冻融作用下水循环变化规律，分析冻土退化对青藏高原水资源的影响。其中，土壤温度、水分的变化规律是研究冻融作用下水循环变化规律的关键4。以往研究发现，不同气象9-10、植被
5、11-13、土壤14-15条件下，冻融作用对土壤温度、水分变化的影响存在显著的空间差异性。其中气象要素是影响土壤温湿度的主要因子16，Xiang等17发现，降水、温度、积雪覆盖对三江源区土壤温度、土壤水分、冻结深度具有重要影响；Caplan等18研究了不同降雨条件下土壤水力学属DOI：10.7522/j.issn.1000-0240.2023.0003XUE Wei，ZHOU Yuyan，LIU Jianwei，et al.Simulation and assessment of soil temperature and moisture in seasonally frozen soil r
6、egions of the Tibetan Plateau based on SHAW model J.Journal of Glaciology and Geocryology，2023，45（1）：54-66.薛伟，周毓彦，刘建伟，等.基于SHAW模型的青藏高原季节冻土区土壤温湿度模拟与评估 J.冰川冻土，2023，45（1）：54-66.收稿日期：2022-05-04；修订日期：2022-08-23基金项目：国家自然科学基金项目（51909275）；第二次青藏高原综合科学考察研究项目（2019QZKK0207）；中国水利水电科学研究院基本科研业务费专项（WR110145B0052021）
7、；流域水循环模拟与调控国家重点实验室开放研究基金项目（IWHR-SKL-KF202204）；青海省中央引导地方科技发展资金项目（2022ZY020）资助作者简介：薛伟，硕士研究生，主要从事水文水资源研究.E-mail：通信作者：周毓彦，高级工程师，主要从事气候变化与水资源研究.E-mail：1 期薛伟等：基于SHAW模型的青藏高原季节冻土区土壤温湿度模拟与评估性的长系列变化，结果表明，降水格局的改变可能引起土壤结构的变化，从而对土壤蓄水和垂向水通量产生重要影响。降水对土壤水热过程的影响与降水强度和频次有关，Zhu等10认为极端降水对土壤水热状况影响更大，持续时间更长；Wen等19则认为频繁发生
8、的少量降水事件对土壤水热的影响比单个降雨事件更显著。另外，气温对土壤水热过程的影响在季节上也呈现显著性差异20。受到气候、地理条件复杂，地面观测不足等因素影响，仅依靠传统观测手段难以捕捉土壤温度、水分等要素的变化规律，特别是难以分析不同区域、不同气象条件下土壤温度和水分的变化规律、驱动机制等问题21，因此，采用数值模型的手段成为刻画冻融作用下土壤温湿度演变的重要方法。Gao等22综述了常用的土壤水热耦合模拟数值模型，其中包括Simultaneous Heat and Water（SHAW）23、Coupled Heat and Mass Transfer Model（CoupModel）24、
9、Common Land Model（CoLM）25等模型。这些模型在青藏高原等高寒区得到了广泛应用，如阳勇等26使用 SHAW 和 CoupModel 模型在模拟了 4 种不同下垫面的冻土水热过程，发现土壤均质性较好的高寒草甸模拟效果最好，以大孔隙砾石为主的高山荒漠模拟效果最差；周剑等27使用SHAW模型模拟了不同植被盖度下的水热状况，发现高覆盖度草地对冬季土壤水分涵养具有重要作用；李磊等28利用Noah-MP模式使用不同的土壤质地数据模拟土壤湿度，发现高质量的土壤质地数据能够有效改善土壤湿度的模拟精度。在上述研究中，土壤水热耦合模型的适用性评估是研究不同环境要素条件下土壤温湿度变化规律的一项
10、重要工作。赵林等29、刘杨等30、郭林茂等31分别验证了SHAW模型在唐古拉地区水热耦合模拟的适用性，罗斯琼等32验证了CoLM模型在青藏高原中部水热耦合模拟的适用性，但以往土壤水热耦合模型的验证主要以单点数值模拟为对象，对不同气象条件下模型的适用性评估还不深入，特别是不同气象条件下，土壤水热耦合方程中土壤水分特征曲线模型的适用性有待进一步评估。土壤水分特征曲线模型是刻画土壤水分与吸力、导水率关系的数学方程33-34，对刻画土壤水力梯度、水分传导能力具有重要作用35，具有一定的经验性，在不同 条 件 下 呈 现 不 同 形 式，主 要 包 括 Campbell、Brooks-Corey、van
11、 Genuchten、Clapp-Hornberger、Gardner-Russo模型等形式，在实际应用中，往往需要对方程进行参数化验证，但在青藏高原等高寒区的验证还不足，特别是不同气象条件下，不同土壤水分特征曲线模型的适用性还要进一步探索。且上述学者对土壤水热耦合模型的评估主要集中在小时尺度，对水文模型与土壤水热模型耦合研究，特别是在长时间序列中分析冻融过程对水循环过程影响方面往往需要在日尺度上进行，如Li等36、Yang等37采用简化的SHAW模型土壤水热方程对分布式水文模型WEP进行改进，在日尺度进行了土壤含水量、土壤温度、冻结深度以及径流量的同步验证，取得了较好的模拟效果。同时，长系列
12、小时尺度土壤冻融观测数据往往难以获得，如我国现行地面气象观测规范 冻土38（GB/T 352342017）中要求冻土层上下限深度每日早8时观测一次，开展不同深度地温连续观测也存在一定难度。因此，本文选取青藏高原不同降水、气温条件下的典型季节冻土区玛曲、那曲、狮泉河区域的三个具有较完整实测土壤温湿度资料的站点，基于SHAW模型采用三种不同的土壤水分特征曲线模型在日尺度上进行数值模拟，目的在于进一步认识不同气象条件下青藏高原季节冻土区的水热变化特征，不同土壤水分特征曲线模型在青藏高原的适用性，可为进一步结合水循环模拟，研究气候变化对冻土区水循环的影响提供借鉴。1 研究区与数据 本文选取国际土壤水分
13、观测网络（International Soil Moisture Network）在玛曲、那曲、狮泉河区域建立的观测站进行土壤温湿度模拟与土壤水分特征曲线模型评估，站点名称分别为 CST05、Naqu_north、SQ03，站点的基本信息和空间分布如表 1和图1所示。本研究的三个站点均位于青藏高原季节冻土区，其中，玛曲、那曲、狮泉河分别位于半湿润气候区、半干旱气候区、干旱气候区15，19702020年 的 年 平 均 降 水 量 分 别 为 584 mm、428 mm、69 mm，年平均气温分别为1.9、-0.5、1.1。SHAW 模型所需气象强迫数据时间分辨率为日尺度或小时尺度，本研究采用日
14、尺度气象强迫数据进行模拟计算。模型输入的强迫数据来自玛曲、那曲、狮泉河站，基本信息如表1所示。选用的气象站与土壤温湿度观测站经度、纬度、高程的差值分别在 0.090.20、00.32、3.070.6 m 范围内，5545 卷冰川冻土依据2015年土地利用类型（https：/ 世 界 土 壤 数 据 库（https：/ s-1）、日降水量（mm）、平均日太阳辐射（W m-2）等要素。其中最高、最低温度、风速、降水量均来自中国气象数据网中国地面气候资料日值数据集 V3.0（http：/ 地面气象观测规范 空气温度和湿度39（GB/T 352262017）中推荐的公式计算，太阳辐射采用ngstrm-
15、Prescott（A-P）模型40计算。采用土壤温度和土壤湿度实测数据对 SHAW的土壤模拟结果进行校验，实测数据来源于国际土壤水分观测网络（http：/ismn.geo.tuwien.ac.at/），时间分辨率为1 h，将其处理为日平均值。SQ03和CST05 实测土壤分层为 5 cm、10 cm、20 cm、40 cm和 80 cm，Naqu_north 土 壤 分 层 为 5 cm、10 cm、20 cm、40 cm，其中CST05站5 cm、10 cm实测土壤温度值因观测设备等原因缺失。为能够模拟土壤的季节性最大冻结深度，将SHAW模型模拟土壤分层为0 cm、5 cm、10 cm、20
16、 cm、30 cm、40 cm、50 cm、60 cm、80 cm、100 cm、140 cm、180 cm、220 cm、260 cm、300 cm，观测的土壤温、湿度分别与SHAW相对应深度的模拟结果对比。2 土壤水热耦合模型 SHAW 模型中计算土壤温度和土壤湿度的主要控制方程如式（1）（2）所示。考虑冻结土层的液体对流换热和蒸汽潜热，土体基质中温度分布的状态方程为CsTt-iLfit=z|ksTz|-lclqlTz-Lv(qvz+pvt)（1）考虑冻融状态的土壤水通量方程为表1 土壤温湿度观测站与气象站Table 1 Soil temperature and moisture observation stations and weather stations站点名称CST05玛曲站Naqu_north那曲站SQ03狮泉河站站点类型土壤温湿度观测站气象站土壤温湿度观测站气象站土壤温湿度观测站气象站纬度/N33.6834.0031.3831.4832.5032.50经度/E101.89102.0891.8792.0779.9980.08高程/m3 5423 4714 5044 50
