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青藏高原多年冻土退化对蒸散发的影响

发布时间:2022-04-26 10:59所属平台:学报论文发表咨询网浏览:

  摘要:青藏高原作为亚洲水塔对气候变化极为敏感,研究气候变化下青藏高原多年冻土退化对蒸散发的影响有助于理解多年冻土地区水文过程对气候变化的响应情况。基于 Budyko-Fu 假设,构建了考虑多年冻土活动层厚度变化的水热耦合模型,建立了符合青藏高

  摘要:青藏高原作为“亚洲水塔”对气候变化极为敏感,研究气候变化下青藏高原多年冻土退化对蒸散发的影响有助于理解多年冻土地区水文过程对气候变化的响应情况。基于 Budyko-Fu 假设,构建了考虑多年冻土活动层厚度变化的水热耦合模型,建立了符合青藏高原多年冻土区的模型参数化方案,通过设置情景假设探讨了多年冻土退化对蒸散发的影响。模型结果表明:1982—2018 年青藏高原多年冻土区平均年蒸散发为 275.6 mm,空间分布由东南向西北递减;研究区年蒸散发整体上以 3.57mm/a 的速率上升。多年冻土活动层加深会引起蒸散发的增大,忽略冻土退化因素将导致约 2.2%的蒸散发低估。冻土退化对蒸散发的影响呈现显著的空间异质性,土壤有效含水量和植被覆盖度越低的地区,蒸散发对冻土退化的响应越敏感。

  关键词:多年冻土退化;活动层;蒸散发;Budyko-Fu 假设;气候变化;青藏高原

冻土退化

  在过去的约 170a(1850—2019 年),全球年平均地表气温升高了约 1.05℃[1]。根据 CMIP6 模式(第六次国际耦合模式比较计划)的不同预估情景,到 2100 年,预计全球年平均地表气温将继续增加 2.23 ~4.95℃[1]。气候变化加剧导致全球水文循环和碳循环增强[2-5],改变了水文-能量平衡,使得干旱区更加干旱,而湿润区更加湿润[6]。

  蒸散发是水圈、大气圈、生物圈水能交换过程的关键变量,与降水一同对地表水的可用性和分布起着重要的调节作用[7]。青藏高原是长江、黄河、雅鲁藏布江等亚洲重要河流的发源地,被称为“亚洲水塔”。蒸散发、降水和径流量的平衡对下游的水资源供应有很大的影响,在亚洲水能循环中发挥着重要作用,对全球变化极其敏感[8-10]。由于青藏高原特殊的地理单元和较低的年平均气温,青藏高原约 40%的地区上覆多年冻土[11]。

  由于气候变暖的加剧,多年冻土正在经历着广泛的退化[10,12]。冻土的存在阻碍了地表与大气间的物质、能量和水分交换,增加了地表水文过程的复杂性[13]。因此,准确量化地表蒸散发的时空动态变化有助于更好地理解多年冻土地区水文过程对气候变化的响应。多年冻土退化的表现之一是活动层厚度的增加。活动层,即多年冻土区冬季冻结、夏季融化的地表冻土层[14]。活动层的夏季融化加之降水的入渗导致表层土壤含水量的增加,使得蒸散发作用增强;但随着表层冻土的不断融化,活动层的不断加深,土壤水也可能通过未冻结的土层流向深部,使得地表土壤蓄水量减小,导致蒸散发降低[12-13]。

  此外,冰的融化和升华作用需要消耗更多的热量,冻土的冻融过程改变了原有的能量平衡,因此,在其他条件相同的条件下,相比正常土层,理论上多年冻土区的蒸散发更小。如 Wang 等[15]结果表明,若忽略冰的冻融过程所需的热量,青藏高原的平均年蒸散发将被高估 8.88%。此外,活动层通过植物的根系为植物提供水分和养分,气候变暖导致的活动层厚度增加可能导致植物根区的加深,进而导致植被蒸腾作用增强[16-17]。

  因此,气候变化导致的多年冻土活动层加深对蒸散发的影响非常复杂。目前,大部分相关研究尤其是冻土退化导致的植物根区的加深对蒸散发的影响机制仅停留在理论分析阶段,缺乏模型模拟的量化分析。Budyko 模型[18]是一种基于水分与能量耦合平衡方程的经验模型,傅抱璞[19]在 Budyko 模型的基础上发展的 Budyko-Fu 模型能够表征气候、植被和下垫面特征与水文过程的相互关系。仅需一个参数的 Budyko-Fu模型在适应不同区域地表特征方面具有更强的灵活性,被广泛运用于流域尺度、长时间序列平衡态陆面水热过程模拟和机理分析[20-23]。

  随着学者们对模型参数的不断优化,Budyko-Fu 模型的适用性变得更加广泛,越来越多地被应用于高空间分辨率、年尺度的水文过程分析[6, 24]。定量表示冻土地区活动层变化所导致的下垫面条件的改变,并将其耦合至 Budyko-Fu 模型中,可以定量分析冻土退化导致的植物根区变化对蒸散发的影响。本文基于 Budyko-Fu 模型,在充分考虑气候、植被的基础上,构建冻土退化所导致的下垫面条件改变的水热耦合模型,分析模型参数与活动层厚度的统计关系并建立适用于青藏高原多年冻土区的经验公式,探究青藏高原多年冻土地区蒸散发的时空动态演变趋势,并量化青藏高原蒸散发对冻土退化的响应。研究结果可以提高对变化环境下水循环演变机理的认识,为高寒区水能循环过程的研究提供支撑。

  1 研究区概况

  青藏高原位于中国西南部,平均高程大于 4000 m[25],被称为“世界屋脊”。青藏高原多年冻土区土壤类型以砂壤土和壤土为主,其中砂壤土占比 74.3%,壤土占比 20.9%。青藏高原幅员辽阔,多年冻土区植被类型多种多样,西部植被类型以草原为主,其中西北部高山地带分布有高山植被;东部地区以草甸和灌丛为主,东南部主要为森林。

  1982—2018 年间,青藏高原多年冻土区的年平均气温为-5.5℃,年平均降水量约为 336.6 mm。气温和降水量空间分布高度不均:年平均气温由东南地区的20℃降低到西北地区的-15℃,年平均降水量由东南地区的 1200 mm 减小到西北地区的 120 mm。青藏高原多年冻土区 1982—2018 年的平均活动层厚度为 2.35 m,分布规律大致与气温相同,文中所有分布图的投影坐标系均为 Albers Conical Equal Area坐标系,分布图中白色区域为季节性冻土区,不列为研究对象。

  2 研究方法与数据收集

  青藏高原 1982—2018 年水文气象及归一化植被指数(Normalized Differential Vegetation Index, NDVI)数据,利用 PENMAN-MONTEITH 公式计算潜在蒸发量(ET,p)基于 Budyko-Fu 模型,建立考虑活动层厚度的青藏高原多年冻土区水热耦合模型,通过最小二乘法确定模型参数并进行校正;将校正的模型应用于青藏高原多年冻土区,与现有蒸散发数据集进行对比,并探究该地区蒸散发的时空分布与演变特征;通过设置活动层厚度不变情景,与实际情况对比,研究活动层厚度与蒸散发的关系,定量分析冻土退化对青藏高原多年冻土区蒸散发的影响。

  植被类型数据来自中国科学院地理科学与资源研究所资源环境科学与数据中心。近地面(2 m)气温、降水、气压、比湿和 10m 风 速 数 据 采 用 青藏高原数据中心的中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Dataset,CMFD)。地面净太阳辐射和地面净热辐射数据来自欧洲中期天气预报中心(European Centre for Medium-Range WeatherForecasts,第五代欧洲再分析陆地成分全球数据集(the global dataset for the land component of the fifth generation of European ReAnalysis,ERA5-Land)。

  3 结果与讨论

  3.1 模型校验采用最小二乘法,对式(5)中的拟合参数𝑎和𝑏不断调整,使得模型计算的实际蒸散发与站点实测蒸散发的相关系数最大,而均方根误差尽可能小。由此确定,当 a=1.25,b=1.56 时,实际蒸散发与实测蒸散发的相关系数为 0.84,均方根误差为 87.1 mm。这表明,校正后的𝜔 − 𝑍t函数关系在青藏高原多年冻土区有较好的适应性,耦合了活动层厚度的 Budyko-Fu 模型具有较好的模拟能力。

  将校正后的模型应用于青藏高原多年冻土区,得到 1982—2018 年期间的平均年蒸散发分布,并与已有数据集(青藏高原 8 km 蒸散发数据集)进行对比。结果表明,采用耦合了活动层厚度的 Budyko-Fu 模型模拟得到的平均年蒸散发与 8 km 数据集的 ERMS为 154.3 mm,R 为 0.74,模拟效果较好。

  3.2 青藏高原多年冻土区蒸散发时空变化特征

  本研究结果表明,1982—2018 年间青藏高原多年冻土区平均年蒸散发为 275.6 mm,空间分布不均,大部分地区的平均年蒸散发在 100~600 mm 之间,整体上分布规律与降水大致相同,由东南地区(接近 1500 mm)向西北地区(100 mm)递减。青藏高原多年冻土区年蒸散发的变化趋势时空分布。结果表明,青藏高原多年冻土区年蒸散发呈显著上升趋势(3.57 mm/a,P<0.05),从 1982 年的 227.8mm 增加到 2018 年的 307.5 mm。

  在空间分布上,大部分地区(约 80%面积)的年蒸散发呈显著的增加趋势(P<0.05),高原东南部局部地区的年蒸散发呈降低趋势,这与 Cui 等[39]中的空间变化趋势大致相同。总体上,本模型在青藏高原多年冻土区的蒸散发及其变化趋势拟合效果较好,与其他相关研究结果相符。例如,Zhang 等[40]计算了青藏高原 1966—2000 年的平均年蒸散发为 248.4 mm,研究期内年蒸散发以 0.7mm/a 的速率显著增加;Yin 等[41]研究结果表明,1981—2010 年间,青藏高原平均年蒸散发为 255.8 mm。

  Song 等[42]估计了青藏高原 2000—2010 年平均年蒸散发为 350.3 mm;Wang 等[15]估计了青藏高原蒸散发的时空格局,指出青藏高原 1961—2014 年平均年蒸散发为 294.2 mm,年蒸散发增长速率为 0.38 mm/a。Feng等[43]得出青藏高原 2003—2014 年间的平均年蒸散发为 380.0 mm,年蒸散发以 1.2 mm/a 的速率增加。此外,这些研究都表明青藏高原的蒸散发空间分布不均,整体上从东南向西北递减。尽管与前人研究的区域和时期不完全一致,本研究模拟的蒸散发及其变化趋势介于前人的估计范围内。

  本文通过改进 Budyko-Fu 模型的参数化方案,总体更为合理地分析了青藏高原多年冻土区蒸散发的时空变化特征,量化了青藏高原冻土退化对蒸散发过程的影响,但同时也存在一定的局限性:

  ① 本研究在进行参数设置时,考虑到研究区植被类型以草甸、草原等草本植物为主,根系深度相对较浅,因此活动层的加深会促进植被根系向下延展,故假设研究区内植被根系随活动层厚度的增加而加深。但由于青藏高原环境复杂,缺乏实测的根系深度数据资料支撑该假设,加之森林等木本植物的根系较深,可能不会受到活动层加深的影响,因此该假设可能会对结果带来一定程度的不确定性。

  ② 冻土退化的表现特征很多,如地温升高[44]、活动层厚度加深[34]、地下冰融化[45]等,这些变化均会对蒸散发过程造成影响,如地温升高会导致模型中需求边界的提升,地下冰融化为液态水的能量消耗将会导致蒸散发被高估[15],而 Budyko-Fu 模型无法考虑这部分能量消耗,只考虑了活动层厚度加深对蒸散发的影响,因此为模型带来不确定性。尽管如此,如何更全面地考虑冻土退化对水文过程的影响仍是高寒区水文循环研究的难点,有待进一步研究。

  4 结 论

  本文基于 Budyko-Fu 模型,将多年冻土活动层厚度因素耦合入模型参数𝜔中,构建了适用于多年冻土地区的水热耦合模型,研究了青藏高原多年冻土地区 1982—2018 年间蒸散发的时空演变特征,并通过情景设置分析了活动层厚度变化对蒸散发的影响,主要结论如下:

  (1)提出的耦合活动层厚度的 Budyko-Fu 模型可以较好地模拟青藏高原多年冻土区的蒸散发(相关系数为 0.84,均方根误差为 87.1 mm),探讨了活动层增厚对蒸散发的影响。

  (2)青藏高原多年冻土区 1982—2018 年间的平均年蒸散发为 275.6 mm,且空间分布与降水分布相似,均为由西北向东南递增;研究期内年蒸散发整体上以 3.57 mm/a(P<0.05)的速率显著增加。空间上,80%的地区蒸散发呈显著上升趋势,而仅在高原东南部降水下降的地区蒸散发呈下降趋势。

  (3)活动层厚度的增加会导致蒸散发的增大,不考虑冻土退化会使得蒸散发被低估 2.2%。冻土退化对蒸散发的影响存在空间差异性,土壤有效含水量和植被覆盖度较低的地区对冻土退化的响应更敏感。多年冻土退化对蒸散发的影响机制极为复杂,未来需建立综合考虑冻土退化引起的地表水文过程、能量平衡及植被功能变化的水热耦合模型以进一步揭示蒸散发对多年冻土退化的响应机制。

  参考文献:

  [1]COOK B I, MANKIN J S, MARVEL K, et al. Twenty-first century drought projections in the CMIP6 forcing scenarios[J]. Earth'sFuture, 2020, 8(6): e2019EF001461.

  [2]BAUER J E, CAI W J, RAYMOND P A, et al. The changing carbon cycle of the coastal ocean[J]. Nature, 2013, 504(7478): 61-70.

  [3] GUDMUNDSSON L, BOULANGE J, DO H X, et al. Globally observed trends in mean and extreme river flow attributed to climatechange[J]. Science, 2021, 371(6534): 1159-1162.

  [4] KONAPALA G, MISHRA A K, WADA Y, et al. Climate change will affect global water availability through compounding changesin seasonal precipitation and evaporation[J]. Nature Communications, 2020, 11(1): 3044.

  [5] MITCHARD E T A. The tropical forest carbon cycle and climate change[J]. Nature, 2018, 559(7715): 527-534.

  [6] GREVE P, ORLOWSKY B, MUELLER B, et al. Global assessment of trends in wetting and drying over land[J]. Nature Geoscience,2014, 7(10): 716-721.

  作者:季 芳1, 2,范林峰 2,匡星星 2,邹一光 2,郑春苗 2

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