陆面过程及其参数化研究 - 清华大学 - Tsinghua University
陆面过程模型 CoLM 与区域气候模式 RegCM3 的耦合及初 …
陆面过程模型CoLM与区域气候模式RegCM3的耦合及初步评估郑婧1,2，谢正辉1∗，戴永久3，袁星1,2，毕训强41中国科学院大气物理研究所，北京 100029；2中国科学院研究生院，北京 100049；3北京师范大学地理学与遥感科学学院，北京 100875；4The Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics, Trieste, Italy, 34100.摘要陆面过程通过影响陆面和大气之间物质和能量的交换影响气候，其参数化方案对数值天气预报、全球及区域气候模拟有重要影响。
本研究利用对生物物理、生物化学过程考虑更全面的陆面模式Common Land Model (CoLM)替代区域气候模式RegCM3原有的陆面模式BATS，发展了耦合区域气候模式C-RegCM3；将其应用于东亚地区典型洪涝年份夏季气候模拟以进行评估，结果表明新耦合的模式C-RegCM3能合理模拟大尺度环流场、近地表气温和降水的分布特征，对西北半干旱地区降水模拟比RegCM3有所改进。
通过利用区域气候模式C-RegCM3及RegCM3对地表能量和水文过程模拟结果的比较，发现在半干旱、半湿润过渡区C-RegCM3模拟的潜热增大、感热减小；模拟的地表吸收太阳辐射差异较明显的地区位于模式模拟的主要雨区; C-RegCM3在上述过渡区模拟的夏季地表土壤湿度比RegCM3偏干，这与它在过渡区降水模拟偏少、蒸散发模拟偏大相对应，体现了该模式在半干旱、半湿润过渡带模拟出比RegCM3更明显的局地土壤湿度-降水-蒸散发之间的正反馈作用。
关键词陆面过程模型，区域气候模式，耦合Coupling of the Common Land Model (CoLM) to the Regional Climate Model (RegCM3) and its preliminary validationZHENG Jing1,2，XIE Zheng-Hui1∗，DAI Yong-Jiu3，YUAN Xing1,2，BI Xun-Qiang41Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences，Beijing 100029；2Graduate University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049；3School of Geography, Beijing Normal University，Beijing 100875；4The Abdus Salam International Centre for Theoretical Physics, Italy, 34100.Abstract Land surface processes affect the climate through exchanges of the energy, water, and momentum fluxes across the land-atmosphere interface, and their parameterizations play an important role in weather forecasting and climate studies. In this work, the Common Land Model (CoLM), with biophysical and biochemical process parameterizations, is coupled to the regional climate model RegCM3 by replacing its original land surface scheme BATS. The newly coupled model is called C-RegCM3 hereafter. Simulations by C-RegCM3 for summer climate of a flooded year over East Asia are undertaken to validate the newly developed model, which shows reasonable results of general atmospheric circulation, near surface air temperature and precipitation and improves the simulation of precipitation in the semi-arid northwest region. Comparisons of simulated surface energy and hydrological processes by C-RegCM3 and those by RegCM3 respectively indicate that C-RegCM3 tends to get more latent heat fluxes but less sensible∗通讯作者：zxie@资助项目：中国科学院知识创新工程重要方向项目Kzcx2-yw-126-2、Kzcx2-yw-217，以及国家重点基础研究发展规划项目2005CB321703，国家自然科学基金项目90411007作者简介：郑婧，女，1982年出生，博士生，主要从事陆面过程模式与区域气候模式的双向耦合研究和区域气候模式的应用工作。
沙漠陆面过程参数化与模拟
沙漠陆面过程参数化与模拟郑辉;刘树华【期刊名称】《地球物理学报》【年(卷),期】2013(56)7【摘要】In desert,the climate is hot and dry,the vegetation is sparse,the land surface physical processes are significantly different from those in other regions.By using the data measured in Badanjilin desert,several key land surface parameters were revised.We established a Desert Land Surface Model (DLSM).The model was compared with Noah land surface model and observation data.In this study,the Badanjilin desert surface albedo is 0.273,the emissivity is 0.950,surface roughness is 1.55×10-3 m,the soil heat capacity is 1.08×106 J · m 3 · K-1 and diffusivity is 3.34×10 7m2 ·s.Radiation transfer,sensible heat transfer and soil heat conduction are the key physical processes affecting land surface energy balance.With adequate parameterization of these three processes,the DLSM reasonably simulates the land atmosphere interaction processes over Bandanjilin desert.The root mean square errors of modeled solar radiationflux,longwave radiation flux and sensible heat flux were 7.98,6.14,33.9W · m-2respectively,which were comparable with the results,7.98,7.72,46.6 W · m-2,from NOAH.Surface albedo is the most important land surface parameter in desert.By increasing 5％ of the albedo,the reflected solar radiation increased by 5％,and the sensible heat flux decreased by2.83％.The results are beneficial to the study on land surface parameterization,modeling and climate simulation.%沙漠地区植被稀疏、干旱少雨,其陆面物理过程具有与全球其它地区显著不同的特点.本文利用巴丹吉林沙漠观测资料,分析和计算了地表反照率、比辐射率、粗糙度和土壤热容量、热传导系数等关键陆面过程参数,建立了适合于沙漠地区的陆面过程模式DLSM (Desert Land Surface Model),并与NOAH陆面过程模式的模拟结果和观测资料进行了比较.结果表明:巴丹吉林沙漠地表反照率为0.273,比辐射率为0.950,地表粗糙度为1.55×10-3rn,土壤热容量和热扩散系数分别为1.08×106 J·m-3·K-1和3.34×10-7 m2·s.辐射传输、感热输送和土壤热传导过程是影响沙漠地区地表能量平衡的主要物理过程.通过对这三种过程的准确模拟检验,DLSM能够较准确地模拟巴丹吉林沙漠地气能量交换特征；短波辐射、长波辐射和感热通量的模拟结果与观测值间的标准差分别为7.98,6.14,33.9W·m-2,与NOAH陆面过程模式的7.98,7.72,46.6 W·m 2的结果接近.地表反照率是沙漠地区最重要的陆面过程参数,地表反照率增大5％,向上短波辐射通量随之增加5％,感热通量则减小2.8％.本文研究结果对丰富陆面过程参数化方案,改进全球陆面过程模式、气候模式具有参考意义.【总页数】11页(P2207-2217)【作者】郑辉;刘树华【作者单位】北京大学大气与海洋科学系,北京 100871;北京大学大气与海洋科学系,北京 100871【正文语种】中文【中图分类】P421【相关文献】1.陆面过程参数化对宁波地区雷暴过程模拟的影响 [J], 汪雅;苗峻峰;谈哲敏2.陆面过程参数化对太湖地区雷暴过程模拟的影响 [J], 杨薇;苗峻峰;谈哲敏3.陆面过程模式CoLM和NCAR_CLM3.0对中国典型森林生态系统陆气相互作用的模拟Ⅱ.不同参数化方案对模拟结果的影响 [J], 宋耀明;郭维栋;张耀存4.根系吸水过程参数化方案对青藏高原陆面过程模拟的影响研究 [J], 马湘宜; 张宇; 吴统文; 宋敏红; 王少影5.不同边界层参数化方案和陆面过程参数化方案对一次梅雨锋暴雨显式对流模拟的影响分析 [J], 陈杨瑞雪;罗亚丽因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
陆面过程模式研究进展——以CAS-LSM为例
陆面过程模式研究进展——以CAS-LSM为例王龙欢;谢正辉;贾炳浩;王妍;李锐超;谢瑾博;陈思;秦佩华;师春香【期刊名称】《高原气象》【年(卷),期】2021(40)6【摘要】陆面过程是气候系统的重要组成部分,影响大气环流和气候变化。
陆面过程模式中人类活动、生物物理和生物化学过程的合理描述有助于理解陆面与大气之间相互作用机制。
本文首先回顾了陆面过程模式的发展历程,陆面过程模式从最初简单的箱式模型发展到考虑了较为完备的陆面物理、化学和生物过程,正朝着精细化、集成化的方向发展。
农业灌溉与施肥、干旱区河流输水、点源污染排放、城市规划实施等与生产生活密切相关的人类活动,影响陆地碳氮水循环过程及河流水生生态系统。
地下水侧向流动、土壤冻融界面变化等过程改变陆气水分收支和能量平衡,影响天气气候与环境。
因此,迫切需要在陆面生态水文模拟中合理表示这些过程和人类活动的作用。
随后介绍了陆面过程模式CAS-LSM的研究进展及应用。
陆面过程模式CAS-LSM可应用于干旱区内陆河流域模拟,定量评估河流输水的生态水文效应;结合气候系统模式,可以实现监测河流水环境特别是氮输送的变化;与区域气候模拟结合,实现城市规划实施的天气与气候效应的定量评估。
【总页数】17页(P1347-1363)【作者】王龙欢;谢正辉;贾炳浩;王妍;李锐超;谢瑾博;陈思;秦佩华;师春香【作者单位】中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室;中国科学院大学地球与行星科学学院;南京水利科学研究院水文水资源与水利工程科学国家重点实验室;国家气象信息中心【正文语种】中文【中图分类】P467【相关文献】1.NIM陆面过程模式的研究Ⅱ：青藏高原夏季陆面过程的数值模拟2.不同大气强迫作用下陆面模式CAS-LSM多年冻土活动层厚度模拟与不确定性研究3.一个改进的陆面过程模式及其模拟试验研究第二部分:陆面过程模式与区域气候模式的耦合模拟试验4.一个改进的陆面过程模式及其模拟试验研究第一部分:陆面过程模式及其“独立(off-line)”模拟试验和模式性能分析5.陆面模式砾石参数化在BCC_AVIM陆面过程模式中的应用及检验因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
沙漠绿洲陆面物理过程和地气相互作用数值模拟
中国科学 D 辑 地球科学 2006, 36 (11): 1037~1043 1037沙漠绿洲陆面物理过程和地气相互作用数值模拟*刘树华①②**刘和平①②胡 予①②张称意② 梁福明①②王建华①②(① 北京大学物理学院大气科学系, 北京 100871; ② 国家气候中心中国气象局气候研究开放实验室, 北京 100081)摘要 利用一个已发展的陆面物理过程参数化方案与大气边界层数值模式耦合, 模拟了半干旱区沙漠绿洲非均匀下垫面的陆面物理过程及其与大气边界层的相互作用过程, 成功地模拟了局地气候效应和地表温度、净辐射、感热和潜热通量特征并与实测资料进行了比较. 给出“绿洲效应”这一自然现象的垂直剖面上更为清晰准确和细致的结构特征, 结果表明: “绿洲效应”具有明显的“冷岛效应”和“湿岛效应”; 它表现为在绿洲区域比戈壁沙漠区域环境温度低、湿度大、湍流动能输送弱, 具有下沉气流而导致与周围戈壁沙漠区域产生水平输送环流. 这些结果对于深入了解绿洲气候的形成和绿洲的维持机理具有重要的意义.关键词 沙漠-绿洲 陆面物理过程 陆-气相互作用 绿洲效应 数值模拟收稿日期: 2005-11-30; 接受日期: 2006-03-23* 中国气象局气候变化专项经费(批准号: CCSF-2005-2-QH29, CCSF2006-38)、高等学校博士学科点专项科研基金(批准号: 20050001030)和国家自然科学基金(批准号: 40275004)资助项目 ** E-mail: ***************.cn陆面过程(Land Surface Process LSP)是指发生在地表与大气之间水分、热量、动量及CO 2等的交换过程, 包括地面上的热力过程、水文过程和生物过程, 地气间的能量和物质交换以及地面以下土壤中的热传导和水热输送过程. 发生在地表附近的这些交换过程, 进而与大气边界层过程耦合, 实现自由大气和低层大气间的能量和物质交换, 这一过程直接影响着大气边界层和区域气候的形成. 在干旱半干旱地区, 由于绿洲与戈壁、沙漠下垫面土壤、植被分布特征的不同, 导致了陆面过程中地表热量、动量及能量收支平衡的差异, 并在地气相互作用下形成了一种特有的区域气候特征, “这就是绿洲效应”. 而分析认识绿洲区域气候效应的自然规律, 对当代绿洲的开发、利用和保护, 对控制与改善生存环境具有重要而深远的意义. “绿洲效应”既是一种区域气候特征, 也是一种区域环境生态特征, 它在绿洲系统自我维持过程中发挥着比较重要的作用. 为了研究这一自然现象, 揭开千百万年来绿洲在干旱环境中的存在延1038中国科学D辑地球科学第36卷续及与戈壁、沙漠相互作用之谜, 近年来无论在野外观测[1~4]还是数值模拟[5~11]方面已有许多的研究. 本文在陆面植被过程研究[12,13], 简单生物圈模式(SiB)[10,14]、简单生物圈改进模式(SiB2)[15]和应用于全球气候模式研究的简单生物圈模式SSIB[16]研究的基础上, 发展了更为完善简洁的陆面物理过程参数化方案, 并与大气边界层数值模式耦合[17~20],模拟了干旱半干旱区绿洲、戈壁和沙漠非均匀下垫面的陆面物理及其与大气相互作用过程. 模拟结果弥补了实际观测在空间尺度和时间上的难点和缺陷, 给出了干旱半干旱地区陆面物理过程要素的模拟和实测值的比较及“绿洲效应”这一自然现象的区域垂直剖面上更为清晰和细致的结构特征. 为人们深入认识干旱半干旱区气候的形成等重要科学问题提供参考.1 模式1.1 陆面物理过程和大气边界层模式陆面物理过程模式及其参数化方案见参考文献[9~16], 大气边界层模式方程组及其参数化见参考文献[17~20]. 模式模拟沙漠、戈壁和绿洲区域的初始风速廓线、初始位温廓线、初始比湿廓线是根据1991年8月夏季HEIFE(黑河实验)IOP-2观测中绿洲(小屯)和戈壁(化音)的月平均资料作了近似拟合给出的, 基本与实际观测资料吻合, 并参考了文献[1~4, 20], 以符合典型戈壁绿洲区域的小气候和大气边界层特征为原则. 初始湍流动能是根据实际观测数据经验给出的, 具体详见参考文献[20].1.2 模式模拟区域、格点设置及数据处理方法1.2.1 模式模拟区域、格点设置本模式的二维版本模拟的是一个水平尺度100 km, 计算范围在水平方向上分为100个格点, 格距1 km, 编号I＝31~70格点范围表示绿洲, 1~30, 71~100表示戈壁. 也就是尺度40 km的绿洲位于模拟区域的中央, 戈壁在两边对称分布. 模拟高度为4 km的空间区域, 垂直高度分布为: 0, 10, 20, 50, 80, 100, 150, 200, 250, 300, 400, 500, 750, 1000, 1250, 1500, 2000, 2500, 3000和4000m. 时间区间为06时至21时(本文时间均取北京时间).三维版本除假设水平空间尺度是100 km × 100 km 的地区外, 其他设定与二维版本相同. 垂直方向上虽然模式采用地形追随坐标, 但本文中并不考虑地形因素, 垂直方向分层与二维版本一致. 2个版本均模拟区域随下垫面不同, 其物理参数也不同. 模拟区域地理纬度取黑河地区地理纬度39.2°.1.2.2 数据处理方法差分格式: 时间上采用向前差, 空间上除平流项采用三阶中央差外, 其他均采用二阶中央差.时间步长: 为了保持差分格式的稳定性, 本模式的积分时间步长为Δt=10s, 在计算时间内结果是稳定的. 模式边界条件和初始条件的设置详见参考文献[20].数据稳定性: 由于初始湍流动能是根据绿洲和戈壁近地面层实际观测资料进行假设外推到各垂直网格点上的, 在积分过程中, 能量会逐渐与风、温场匹配, 并趋于稳定. 因此在积分初始阶段的 1 h内, 积分结果是不完全可靠的. 另外, 由于边界效应, 在边界格点上的数据也不可靠. 其他时间和格点上的计算结果是稳定的, 因而我们在后面的模拟试验结果讨论中将只取可靠时间和格点上的数据结果.陆面过程主要参数赋值: 陆面物理过程参数化方案中绿洲、戈壁土壤特性参数(地表体含水量、土壤日平均体含水量、土壤饱和体含水量、植物枯萎点土壤体含水量及其他土壤类型参数)和植被参数(叶面积指数、植被覆盖率、粗糙度、反照率和比辐射率等)参见文献[5,12,13,20].2 结果与讨论2.1 黑河地区非均匀地表地温和能量通量的数值模拟为了更好地比较检验模拟结果, 在陆面物理过程参数化数值模式的模拟中, 应用了黑河实验(HEIFE)绿洲站(张掖)和沙漠站的地表温度和温度、湿度、风速边界层廓线梯度、感热、潜热及辐射观测资料, 作为实测数据与模拟结果的对比资料.1991年8月14~15日天气晴朗, 整个黑河实验第11期刘树华等: 沙漠绿洲陆面物理过程和地气相互作用数值模拟1039(HEIFE)区没有明显的天气系统入境, 因而相应的实验观测数据资料代表性比较好. 所以, 数值模拟对比实验选择从8月14日8: 00(北京时间, 下同)开始, 到15日8: 00结束, 积分时间为24 h. 而陆面过程模式相应时间的模拟结果与边界层模式相耦合.由于主要目的只是检验陆面过程模式的性能与稳定性, 而实际观测数据量又有限, 同时为了简化运算复杂性, 所以整个耦合模式采用了较为简单而又适合的2-D版本, 同时模拟域和初始条件和边界条件的说明在前面已提及, 此处略去不再介绍.2.1.1 地表温度模拟结果与实测的比较图1给出了地表温度变化的模拟结果与观测结果的比较. 由于在实际的观测数据中, 没有真正的实测地表温度, 而是4个不同深度的土壤温度的测量值, 因而此处的实测地表温度, 是由5与10 cm地温观测数据根据热传导方程计算得出. 从图中, 可以看出模拟结果与观测结果两者之间具有较好的一致性. 其中, 绿洲地表温度的模拟结果与观测结果符合得较好, 两条曲线的重合度比较高, 数据分析表明模拟与实测的平均误差约为0.3 K; 而沙漠地表温度的模拟结果与观测结果符合得相对较差, 在整个时次(特别是后半段)上, 模拟结果的地表温度比观测结果的平均高约1 K左右, 数据分析表明模拟与实测的平均误差约为0.7 K. 造成沙漠下垫面地表温度模拟误差较大的原因最大可能是模式中忽略了沙漠(戈壁)中沙生图 1 绿洲和沙漠地表温度模拟结果与观测结果的比较T oo和T do分别表示绿洲和沙漠上实测地表温度，T os和T ds分别表示绿洲和沙漠上的模拟值植物的存在, 在陆面过程参数化中仅仅考虑了沙漠(戈壁)极端干旱的情况, 即假设沙漠(戈壁)下垫面上的植被覆盖度和叶面积指数均为零, 而这是与实际不太相符合的. 不过从整体看来, 本陆面过程模式对于地表温度的模拟性能还是比较理想的.2.1.2 能量通量模拟结果与实测的比较模拟的绿洲(图2(a))和沙漠下垫面(图2(b))地表净辐射通量与实测的比较如图2(a),(b) 所示, 从图中可以看到, 模拟的绿洲(图2(a))和沙漠下垫面(图2(b))净辐射通量值与观测值均较接近, 不过在12:00~ 15:00较观测值小, 而在夜间22:00~6:00较观测值大. 这是本陆面物理过程模式值得进一步改进和完善的地方. 但无论是绿洲还是沙漠下垫面, 模拟的净辐射通量日变化规律均与实际状况较一致, 净辐射通量的峰值都出现在13: 00~14: 00之间. 整体看来, 模式对黑河实验(HEIFE)区非均匀下垫面上净辐射通量的模拟与实况基本相一致, 比较符合实际观测规律.图 2 绿洲(a)和沙漠(b)下垫面上净辐射通量模拟结果与观测结果的比较R oo和R do分别表示绿洲和沙漠上的实测值，R os和R ds分别表示绿洲和沙漠上的模拟值1040中国科学D辑地球科学第36卷模拟的绿洲(图3(a))和沙漠下垫面(图3)(b))感热通量与实测的比较如图3(a),(b) 所示, 从图中可以看出虽然模拟的日变化规律与实测都较一致, 特别是较好地模拟出了绿洲夜间出现的负感热通量现象, 但是从数值上比较, 模拟值和实测值的差距都较大, 尤其是对绿洲上(图3(a))的模拟尤为明显, 相对误差比较大. 造成模拟的感热通量大于实测值的原因可能是湍流通量的实际观测高度约为 3 m,代表的是距地表约3 m左右近地面层大气的感热通量, 而数值模拟结果代表的却是贴地表层的平均值, 两者之间由于湍流尺度问题必然存在着一定的差异.图3 绿洲(a)和沙漠(b)下垫面上感热通量模拟结果与观测结果的比较H oo和H do分别表示绿洲和沙漠上的实测值, H os和H ds分别表示绿洲和沙漠上的模拟值模拟的绿洲(图4(a))和沙漠下垫面(图4(b))潜热通量与实测的比较如图4(a),(b) 所示, 从图中可以看出绿洲下垫面(图4(a))上模拟的潜热通量与实测值的一致性比较好, 而沙漠下垫面(图4(b))上模拟的潜热通量与实测值的一致性则较差, 模拟值明显小于实测值. 不过, 无论是绿洲(图4(a))还是沙漠下垫面(图4(b)), 模拟的潜热通量的日变化规律均与实际比较图4 绿洲(a)和沙漠(b)下垫面上潜热通量模拟结果与观测结果的比较L oo和L do分别表示绿洲和沙漠上的实测值, L os和L ds分别表示绿洲和沙漠上的模拟值吻合. 对于造成沙漠下垫面(图4(b))潜热通量模拟值小于实测值的主要原因可能有以下两点:(1)实际的沙漠站距离绿洲站只有大约 3 km, 这使得实际的通量观测不可避免地会受到附近绿洲的一定影响, 从而使得观测到的潜热通量值偏大; (2)根据实际资料表明, 在8月13日, 黑河地区发生了一次降水量为2.8 mm 的降水过程, 这会使得模式中的土壤参数选取与实际差异较大, 而且虽然降水不多, 但是由于降水对沙漠下垫面的地表湿度影响较大, 所以造成了14日沙漠上潜热通量相比通常情况下的一定程度增大.为了更好的比较沙漠和绿洲下垫面陆面物理过程模式模拟与实测结果的误差, 表1给出了绿洲和沙漠日平均地表能量模拟与实测的比较结果, 从表1中我们可以看到模式存在的最大不足是反映在绿洲上感热的模拟和沙漠上潜热的模拟. 造成这样结果的可能原因很多, 一方面与模式参数化方案和参数选择的合理性有关, 也与应用比较的实际观测个例数据的准确度相关. 这些问题都值得进一步的研究, 以第11期刘树华等: 沙漠绿洲陆面物理过程和地气相互作用数值模拟1041表 1 绿洲和沙漠日平均地表能量模拟与实测比较绿洲沙漠日平均/W·m−2净辐射感热潜热净辐射感热潜热模拟值206.3 47.8 118.9 176.6 76.4 22.1 实测值253.7 28.1 111.2 193.3 62.7 37.8 相对误差/% −18.7 70.1 6.9 −8.6 21.9 −41.5更好地完善模式, 不过从整体而言, 本陆面物理过程模式已经能较好地模拟干旱、半干旱地区的陆面物理过程. 为进一步进行干旱半干旱地区非均匀下垫面陆气相互作用和绿洲效应的数值模拟打下了基础.2.2 黑河地区非均匀下垫面陆气相互作用和绿洲效应的数值模拟为了检验本模式的2-D和3-D版本在地气相互作用方面的模拟性能, 进行2个版本在相似下垫面特征和初始场条件下的数值模拟结果的比较, 以检验在相同的陆面过程参数化方案下, 不同维数版本模式的模拟结果所反映的规律是否类似, 以证明整个耦合模式的有效合理性. 通过对比发现, 2-D模式模拟和3-D模式模拟的结果十分接近, 毕竟是基于相同的陆面过程参数化方案, 只是动力学框架有所不同而已. 但是还是可以发现2-D模式所反映的“绿洲效应”似乎略强于3-D模式的结果. 此外, 对比了大气运动场和湍流动能的模拟结果中, 同样反映了相似的规律, 不过从理论上也不难分析出, 由于动力学框架的优劣差异, 3-D模式所反映的大气运动场和湍流动能的模拟结果要优于2-D模式的结果, 这里由于篇幅所限, 不再详细讨论和比较. 比较结果详见参考文献[20]. 下面进行绿洲效应数值模拟结果的讨论, 其中气温和比湿的模拟结果采用了2-D模式的模拟结果, 而大气运动场和湍流动能的模拟结果采用了3-D模式的结果(由于模拟域和初始场设置的对称性, 东西和南北剖面结果完全类似, 所以任取了其中的南北剖面).在区域气候中, 绿洲效应最显著的特点是“冷岛效应”. 图5给出了一个较为清晰的气温垂直空间分布结构, 从中可以清楚地看到这一现象. 在“冷岛效应”最为明显的午后(13: 00)时分, 在大约400~500 m 以下, 同一高度上, 戈壁上空气温高于绿洲上空气温, 并且越近地面越明显, 在高度200 m以下表现最为明显. 而在高度800~1000 m以上, 绿洲和戈壁上空同一高度上气温温差基本完全消失. 而研究7~19时次的所有模拟气温资料, 还可以发现大约10~30 m高度以下, 绿洲气温在整个时次上都低于戈壁气温, 而从大约50 m开始, 只有部分时次戈壁气温高于绿洲, 越向上戈壁气温高于绿洲的时次越少, 在大约200 m 高度以上温差在绝大部分时次上已经很不明显.图5 13: 00气温垂直剖面图(单位: K)与此对应的, 图6(a)和图6(b)分别反映了绿洲效应中的“湿岛效应”和“逆湿”现象. 从图6(a)中可以清楚地看到, 在湿岛效应较强的午后时分, 在400~500 m以下“湿岛效应”十分明显, 同一高度上绿洲比湿明显大于戈壁, 在这一高度以上, 绿洲戈壁比湿接近, 不过“湿岛效应”影响依然存在, 一直延续到1000 m左右. 就整个边界层而言, 比湿随高度递减. 从6(b)中能看出, 靠近绿洲的戈壁(图6(a)中对应85 km处)的近地面层, 大约从0~150m, 比湿随高度增加反而增加. 形成这一现象的原因可能是绿洲的下沉气流, 将较湿的空气从低层大气向两边戈壁荒漠输送的结果. 模拟的“逆湿”现象产生的大致高度范围与黑河地区IOP2(1991年10月11~12日)观测中在戈壁站观测的湿度廓线[21]相吻合. 为了验证这一现象, 下面给出模拟的水平和垂直风速场的剖面图.1042中国科学D辑地球科学第36卷图 6 13: 00(BT)比湿垂直剖面图 (a)和戈壁中临近绿洲的格点上空比湿廓线图 (b)(单位: g/kg)从图7(a)水平风速u和图7(b)垂直速度w的空间垂直剖面图中, 可以清楚地看到中尺度运动, 绿洲-戈壁之间热力环流的存在. 从u剖面图(图7(a))中可以看到, 在0~500 m高度上, 明显存在着由绿洲向戈壁的大气辐散运动, 环流最大水平风速达到4 m·s−1以上,而在1000 m左右高度则存在着由戈壁向绿洲的大气辐合运动, 这一高度水平风速最大也达到了2 m·s−1以上. 相对应的在w剖面图(图7(b))中就可以看到,在戈壁上空存在着上升气流, 而绿洲上空则存在着下降气流, 并且上升气流速度明显大于下降气流速度.图8是湍流动能的垂直剖面图. 从图8中可以清楚地看到, 在戈壁和绿洲上空都明显存在着湍流动能的中心, 在这些区域, 大气无规则运动十分强烈,其中绿洲上空300 m左右和戈壁上空500 m左右都存在很强的湍流动能中心. 而整体看来, 戈壁上空的湍流动能明显强于绿洲上空的湍流动能, 这反映了绿图7 13: 00(BT)大气运动场垂直剖面图(a) u(单: m/s); (b) w(单位: cm/s)图 8 13: 00湍流动能垂直剖面图(单位: m/s2)洲上空与戈壁相比, 湍流运动较弱, 相对“安静”一些,这正体现了植被状况对于大气稳定度的影响.3 结论与讨论本文利用一个已发展的陆面物理过程参数化方第11期刘树华等: 沙漠绿洲陆面物理过程和地气相互作用数值模拟 10438.Xue J K, Hu Y Q. Numerical simulation of oa-sis-desert interaction. Progr Nat Sci, 2001, 11(9): 675—681案与大气边界层数值模式耦合, 模拟了沙漠-绿洲陆面物理过程, 戈壁-绿洲陆-气相互作用和“绿洲效应”. 陆面物理过程参数化模式能较合理地模拟沙漠和绿洲地表温度、净辐射、感热和潜热通量, 并与大气边界层模式耦合, 模拟出了戈壁-绿洲陆-气相互作用过程和“绿洲效应”这一自然现象的垂直剖面上更为清晰、准确和细致的结构特征.9. Liu S H, Wen P H, Zhang Y Y, et al. Sensitivity tests of interac-tion between land surface physical process and atmospheric boundary layer. Acta Meteor Sin, 2002, 16(4): 451—46910. Liu S H, Liu H P, Li S, et al. A modified SiB model of bio-sphere-atmosphere transfer scheme. J Desert Res, 1998, 18(4): 7—16模拟的结果与观测结论相吻合, 即“绿洲效应” 具有明显的“冷岛效应”和“湿岛效应”; 它表现为在绿洲区域比戈壁沙漠区域大气环境温度低、湿度大、湍流动能输送弱; 绿洲的下沉气流, 将绿洲较湿的空气从低层大气向两边戈壁荒漠输送, 形成“逆湿”现象; 另外, 绿洲下沉气流导致与周围戈壁沙漠区域产生水平输送环流. 模拟结果证明了本模式的有效合理性, 也弥补了实际观测在时间和空间尺度上的难点和缺陷, 对于深入了解绿洲气候的形成和绿洲的维持机理具有重要的意义. 此外, 绿洲尺度对沙漠-绿洲陆-气相互作用的影响和“绿洲效应”的形成、绿洲的维持机理、绿洲维持与气象、环境和生态因子之间的关系及影响绿洲效应的内外因子等将在另一篇文章中介绍.11. 刘树华, 李新荣, 刘立超, 等．陆面过程参数化的研究．中国沙漠, 2001, 21(3): 303—31112. Deardorff J W. Efficient prediction of ground surface tempera-ture and moisture with inclusion of a layer of vegetation. J Geophy Res, 1978, 83: 1889—190313. Noilhan J, Planton S. A simple parameterization of land surfaceprocesses for meteorological models. Mont Weather Rev, 1989, 117: 536—549[DOI]14. Sellers P J, Mintz Y, Sud Y C, et al. A simple biosphere model(SiB) for use within general circulation models. J Atmos Sci, 1986, 43:505—531[DOI]15. Sellers P J, Randall D A, Collatz G J, et al. A revised land sur-face parameterization (SiB2) for atmospheric GCMs. part Ⅰ: model formulation. J Climate, 1996, 9: 676—705[DOI] 16. Xue Y, Sellers P J, Kinter J L, et al. A simplified biospheremodel for global climate studies. J Climate, 1991, 4: 345—364[DOI]17. Liu S H, Huang Z C, Liu L C. Numerical simulation of the in-fluence of vegetation cover factor on boundary layer climate insemi-arid region. Acta Meteorol Sinica, 1997, 11(1): 66—78参 考 文 献18.Liu S H, Yue X, Hu F, et al. Using a ModifiedSoil-Plant-Atmos- phere Scheme (MSPAS) to simulate the in-teraction between land surface processes and atmospheric boundary layer in semi-arid regions. Adv Atmos Sci, 2004,21(2): 245—2591. 胡隐樵, 高由禧, 王介民, 等. 黑河实验(HEIFE)的一些研究成果. 高原气象, 1994, 13(3): 225—2362. 王介民．陆面过程实验和地气相互作用研究: 从HEIFE 到IMGRASS GAME-Tibet/TIPEX. 高原气象, 1999, 18(3): 280—29419. Liu S H, Yue X, Liu H Z, et al. Sensitivity tests of a ModifiedSoil-Plant-Atmosphere Scheme (MSPAS) to simulate land sur-face physical processes and regional climate effect in semi-arid region. Adv Atmos Sci , 2004, 21(5): 717—729 3. 苏从先, 胡隐樵, 张永丰, 等．河西地区绿洲小气候特征和冷岛效应．大气科学, 1987, 11(3): 390—3964. 胡隐樵, 奇跃进, 杨选利．河西戈壁(化音)小气候和热量平衡特征的初步分析．高原气象, 1992, 9(2): 113—11920. 刘树华, 胡予, 梁福明, 等. 沙漠-绿洲陆-气相互作用和绿洲效应的数值模拟. 地球物理学报, 2005, 48(5): 51—59 Wang Q, Zhou P, Wang B, et al. Evaluation and analysis on the teth-ersonde data in HEIFE. Proceedings of International Symposium on HEIFE, Kyoto University, Kyoto, Japan,1993. 322—3305. 阎宇平, 王介民, Menenti M, 等．黑河地区绿洲-沙漠环流的数值模拟研究．高原气象, 2001, 20(4): 435—4406. 高艳红, 吕世华．非均匀下垫面局地气候效应的数值模拟．高原气象, 2001, 20(4): 354—3617. 苗曼倩, 季劲钧．荒漠绿洲边界层结构的数值模拟．大气科学, 1993, 17(1): 77—86。
【国家自然科学基金】_陆面过程模型_基金支持热词逐年推荐_【万方软件创新助手】_20140730
2012年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52
53 54 55 56 57 58 59 60
冠层辐射传输方程 产流机制 vic模型 svat模型 sib2模型 shaw模型 shaw ncar/clm
1 1 1 1 1 1 1 1
推荐指数 2 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1 1
科研热词 遥感 黄河三角洲 青藏高原 集合卡尔曼滤波 陆面蒸散发量 陆面数据同化 通用陆面模式 辐射度 被动微波遥感 蒙特卡罗光线追踪 航空遥感试验 稻田 积雪覆盖率 积雪 研究进展 真实结构模型 热辐射方向性 热带降雨观测计划 灌区 湿润流域 水量平衡 水热耦合 水文过程 水文模型 气候模式 时空尺度 日径流模拟 新安江模型 数值模型 寒区水文 季节变化 地表温度 地表水热通量 土壤温度 土壤含水量 反照率 参数化 卫星雷达降雨数据 半干旱半湿润流域 初步成果 分布式水文模型 冻土活动层 冻土 swat sce-ua算法 modis温度产品 modis(moderate resolu-tion imaging spect modis dem btopmc模型 brdf(bidirectional reflectance distribut
2010年 序号 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32
计算流体力学清华大学完整版
在网格划分策略和数值方法的基础上，编制、调试数值求解流体运动方程 的计算机程序或软件。
第五，程序验证和确认。
验证(Verification)：The process of determining that a model implementation accurately
represents the developer’s conceptual description of the model and the solution to the
U ,C是m维列向量，B {bij}, A {aij}均为m m方阵。
对一阶导数项而言，是线性方程组；
如果B, A是U的函数，则整个方程组是非线性的，称之为 “拟线性方程组”。
考虑一维守恒型Euler方程（一阶）
U F 0 t x
U , F分别为
U
u
m ；
E
F
u u2 (E
The Elements of Computational Fluid Dynamics
计算流体力学引论
预修课程：流体力学、 偏微分方程数值解法、 计算机语言和编程基础。
教 材：任玉新, 陈海昕.《计算流体力学基础》， 清华大学出版社, 北京, 2006。
参考书目：
1. J.D. Anderson, Jr. Computational Fluid Dynamics-The Basis with Applications, McGraw-Hill, New York, 1995.
物理模型：
(1) 空间维数：1D、2D、3D (2) 时间特性：定常、非定常 (3) 流动性质：无粘/粘性、可压缩/不可压缩、层流/湍流 (4) 流体物性：常物性、变物性
北京大学陆面过程模式PKULM__省略_yLandModel_介绍及检验_郑辉
ｏ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｅ ｎ ｔ ｅ ｒ ｒ ｃ ｅ ｅ ａ ｔ ｈ ｅ ｒ， ｈ ｉ ｎ ａ ｅ ｔ ｅ ｏ ｒ ｏ ｌ ｏ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ｍ ｉ ｎ ｉ ｓ ｔ ｒ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ， ｅ ｉ ｉ ｎ ０ ０ ０ ８ １， ｈ ｉ ｎ ａ ６ Ｎ Ｃ Ｓ ａ Ｗ Ｃ Ｍ Ａ Ｂ Ｃ ｆ ｇ ｊ ｇ１ ｐ
） 基金项目 国家科技支撑计划 （ 资助 ． ０ １ ２ Ｂ ＡＨ ２ ９ Ｂ ０ ３ ２ ： 作者简介 郑辉 ， 男， 博士研究生 ， 主要从事大气边界层物理和区域气候变化研究 ． ９ ８ ８ 年生 ， Ｅ－ｍ ａ ｉ ｌ ｚ ｈ ｅ ｎ ｈ ｕ ｉ ｋ ｕ． ｅ ｄ ｕ． ｃ ｎ １ ＠ｐ ｇ ： 教授 ， 博士生导师 ， 主要从事大气边界层物理和区域气候变化研究 ． Ｅ－ｍ ａ ｉ ｌ ｌ ｓ ｈ ｕ ｈ ｕ ａ ｋ ｕ． ｅ ｄ ｕ． ｃ ｎ ＊ 通讯作者 刘树华 ， ＠ｐ
第５ ９卷 第１期 ０ １ ６年１月 ２
地 球 物 理 学 报
Ｉ Ｎ Ｅ Ｓ Ｅ Ｊ ＯＵＲ ＮＡ Ｌ Ｏ Ｆ Ｇ Ｅ Ｏ Ｐ ＨＹ Ｓ Ｉ Ｃ Ｓ ＣＨ
Ｖ ｏ ｌ ． ５ ９，Ｎ ｏ ． １ ， Ｊ ａ ｎ ． ０ １ ６ ２
） 郑辉 ，刘树华 ， 介绍及检验． 地球物 ｒ ａ ｂ ｈ ａ ｋ ａ ｒ Ｃ 等． ２ ０ １ ６．北京大学陆面过程模式 Ｐ ＫＵ ＬＭ（ Ｐ ｅ ｋ ｉ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｌ ａ ｎ ｄ Ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ Ｐ ｇ ｙ （ ） ： ， ： ／ 理学报 ， ９ １ ９ ２ ｄ ｏ ｉ １ ０． ６ ０ ３ ８ ｃ ２ ０ １ ６ ０ １ ０ ７． ７ ５ ９ － ｊ ｇ Ｚ ｈ ｅ ｎ Ｈ， Ｌ ｉ ｕ Ｓ Ｈ， Ｐ ｒ ａ ｂ ｈ ａ ｋ ａ ｒ Ｃ， ｅ ｔ ａ ｌ ． ２ ０ １ ６．Ｄ ｅ ｓ ｃ ｒ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｎ ｄ ｅ ｖ ａ ｌ ｕ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｏ ｆ ｔ ｈ ｅ Ｐ ｅ ｋ ｉ ｎ Ｕ ｎ ｉ ｖ ｅ ｒ ｓ ｉ ｔ Ｌ ａ ｎ ｄ Ｍ ｏ ｄ ｅ ｌ（ Ｐ ＫＵ ＬＭ） ． ｇ ｐ ｇ ｙ ） ， （ ） ： ， ： ／ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ｅ ｏ ｈ ｓ ｎ Ｃ ｈ ｉ ｎ ｅ ｓ ｅ ５ ９ １ ７ ９ ２ ｄ ｏ ｉ １ ０． ６ ０ ３ ８ ｃ ２ ０ １ ６ ０ １ ０ ７． Ｃ Ｊ． Ｇ ．（ ｉ ９ － ｊ ｇ ｐ ｙ
陆面过程模式的研究进展简介
陆面过程模式的研究进展简介
陆面过程模式是描述陆地表面与大气之间相互作用和相互转化的物理数学模型，主要应用于气候和气象预报、生态系统和环境监测、水资源管理等领域。
以下是关于陆面过程模式研究进展的简介：
1. 模式发展和完善：随着计算机技术和数值模式的不断发展，陆面过程模式逐渐从简单走向复杂，考虑的物理过程越来越多，如土壤水热耦合、植被动态模拟等。
同时，模式也越来越注重与生态、水文、气象等学科的交叉融合，以更好地模拟和预测陆地生态系统中的各种过程。
2. 参数化方案改进：参数化方案是陆面过程模式中的重要组成部分，其目的是将一些难以直接求解的物理过程进行简化描述。
近年来，研究者们不断改进和优化参数化方案，以提高模式的模拟精度和预测能力。
例如，土壤蒸发、植被蒸腾等过程的参数化方案得到了不断改进和完善。
3. 数据同化应用：数据同化是将观测数据与模式进行融合的方法，以提高模式的模拟精度和可靠性。
近年来，数据同化技术在陆面过程模式中得到了广泛应用，如卫星遥感数据、地面观测数据等被广泛应用于模式的数据同化中，以提高模式的预测能力。
4. 人工智能和机器学习应用：人工智能和机器学习技术在陆面过程模式中的应用也得到了越来越多的关注和研究。
例如，利用机器学习算法对陆面过程模式输出的结果进行后处理和误差修正，以提高模式的预测精度和可靠性。
总的来说，陆面过程模式的研究进展在不断推动着相关领域的发展和应用。
随着技术的不断进步和应用需求的不断提高，未来陆面过程模式的研究将会更加深入和广泛。
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24-小时的模式预 报
Buffalo Creek Basin
Observed Rainfall 0000Z to 0400Z 13/7/96 (Chen et al., NCAR)
初值用观测的土壤水分
初值用模式预报值
土壤水分对天气预报的影响(2)
初值用同化的土壤水分
观测降水
陆面过程及其参数化研究
戴永久 北京师范大学
报告内容：
一、陆面在天气/气候系统中的重要性
二、陆面过程的参数化
三、陆面资料同化系统
四、人类活动与全球变重要性
什么是陆面过程?
• 天气、气候或环境系统的 重要组分：
– 陆面与近地表大气之间的动量、 能量、水分、CO2、 挥发性碳 （VOC）和其他微量气体； – 陆面状态（即，土壤湿度、土壤 温度、冠层温度、雪水当量）； – 陆面特征（粗糙度、反照率、比 辐射率、土壤质地、土壤养分、 植被类型、覆盖比例、等)
The parameters were estimated from multiple Pedotransfer Functions (PTFs) as the functions of the percentages of sand, silt and clay, organic matter and bulk density of the profiles. 20 PTFs for Ks Output: Median, Individual PTF value 15 PTFs for s, , s, 33, 1500 , respectively
Dai Y, Shangguan W, Liu B, and Coauthors, 2011: A China dataset of soil properties for land surface modeling. (to be submitted to Global Biogeochemical Cycles)
WISE-2土壤剖面的地理分布：
非洲： 澳大利亚和太平洋岛国： 中国、印度、印度尼西亚和菲律宾： 欧洲： 北美： 南美和加勒比岛国： 西南和北亚(西北利亚) ： 总剖面数： 3998； 147； 628 ; 1204； 326； 2115； 1113； 9607
目前用于气候模型的中国大陆地区的土壤数据：数小于60个 剖面 1:1,000,000 中国土壤图。
12小时模式 预报
用LIS同化的土壤水分作初 值 能较大程度改进预报结 果
Peters-Lidard, et al, 2006
初值没有用同化的土壤水分
• 陆面资料同化系统，可改善天气模式陆面
状态的初始化精度，可提高天气模式中/
短期天气预报质量。
研究内容:
1. 全球土壤/土地覆盖/植被叶面积指数资料集;
w t x y x Q (u ' ' ) (v' ' ) ( w' ' ) x x y y z z v
Q : 源项(即，吸收/发射辐射或潜热)
w' ' : 次网格 (雷诺应力) 输送项(即，湍流、对流)
不同模型所需参数化方案的复杂程度不同
雷诺平均方程
位温方程: 2 2 2 u v w Q ( 2 2 2 ) t x y x x y z
平流
雷诺分解: 网格平均
u
源
分子扩散
U u u ' , V v v' , W w w' , '.
二、陆面过程的参数化
服务天气预报模型的陆面模型
• 陆-气交换通量： –热 –水
– 辐射
– 动量
• 生物物理的连贯性
• 网格物理量的可量测
• 计算的有效性
服务气候模型的陆面模型
• 除包含天气模型的需求外，还需要： • 生物地球化学，尤其是，影响大气CO2 的过程 • 土地利用及其变化，即农业 • 植被分布的变化
Common Land Model (CoLM)
预报变量与预报方程
Tc wdew Tj wliq,j wice,j zj 冠层叶面平均温度 (K) 冠层积水 (mm) 土壤和雪层温度 (K) 土壤和雪层液态水含量 (kg m-2) 土壤和雪层固态水含量 (kg m-2) 雪层厚度 (j = snl+1, ...,-1, 0)
• 次网格过程对大尺度过程的影响只能统计表达。
• 次网格过程的表述 参数化。
大气模型的尺度
水平网格 • 气候模型 • 全球天气预报模型 • 有限区域天气预报模型 • 云分辨率模型 • 大涡模型 500 km 50 km 10 km 500 m 50 m 垂直网格 1000 m 500 m 500 m 500 m 50 m 时间跨度 100 yrs 10 days 2 days 1 day 5 hours
d, i, l, v ( for dry soil, ice, liquid and vapor)
Sources or
模型验证
Complexity/Cost 单点 (Offline)
流域 (Offline)
全球 (Offline)
耦合大气模型 Generality 耦合大气模型 + 资料同化
三、陆面资料同化系统
Soil Hydraulic Parameters:
Richards equation Functions by Clapp and Hornberger (1978) Ks = saturated hydraulic conductivity (cm/d) s = saturated water content (cm3/cm3) s = saturated capillary potential (cm) = pore-size distribution index 33 = Field capacity (cm3/cm3) 1500 = Permanent wilting point (cm3/cm3)
陆面过程模型：
– 大气模型下边界条件
• 大气边界层模拟 • 气候模拟 • 数值天气预报 • 4-D 资料同化
– 水文模型的上边界条件
• 水资源估算 • 作物用水 • 径流模拟
– 大气/水文/生态模型的交界 面
为什么要进行参数化？
• 大尺度模型不能解析小尺度过程，即一些过程的空
间尺度小于大尺度模型的模型网格尺度。
2. 融合观测信息的陆面气象驱动场;
3. 卫星和地面观测资料同化方法;
4. 天气模式陆面数据同化系统。
同化算法
观测算子 • 初始值（土壤湿 度、表面温度、 雪） • 陆面参数（植被/ 土壤/返照率/比 辐射率/地形） • 气象驱动 • 陆面模式
扰动气象驱动
陆面模式
集 合
扰动初始状态
扰动模式参数
目前可用的（或可获得的）土壤剖面资料
陆面资料同化系统的建立目的是： 为预报模式提供尽可能的准确的 陆地初始场(土 壤湿度、地表温度等)、模式参数、气象驱动场 (u、T、q、Pr、SW、LW、Ps )的质量。
时间
观测资料
观测资料
观测资料
同化或分析
模式预 报
同化或分析 模式预 报
同化或分析
模式预 报
中期预报(10天)
土壤水分对天气预报的影响 (1)
返照率对低层大气温度的影响
• A smaller albedo of snow in the boreal forests reduces dramatically the spring (March-April) error in day 5 temperature at 850 hPa
什么是陆面过程模型？
Rate of change Convection Conduction Radiation in stored heat where k Intrinsic density of constituent, k Partial volume of constituent, hk Specific enthalpy for three water phases and dry soil, Uk Mass flux, Thermal conductivity, R Radiation, d, i, l, v ( for dry soil, ice, liquid and vapor)
Prognostic state variables and the equations
Energy Balance
k k h k dV U k h k dS T dS R dV t k i ,l ,v ,d V k i ,l , v S S V
Prognostic state variables and the equations
Water Balance
k k dV U k dS M k k (1 k k ) dV S k dV t V k V S V
Time rate Mass flow Phase change sinks of mass change where k Intrinsic density of constituent k Partial volume of constituent U k Mass flux M k’k Phase change from phase k’ to phase k k’k Kronecker delta Sk Source or sink term
• 天气、气候、水文和环境 预报关键因素。
• 大气下边界。 大气运动基本方程的下边界条件。
能量收支 水分收支