科其喀爾巴西冰雪日光溫度模型的模擬分析

冰雪消融估算對評價冰川物質平衡、估算冰雪融水路徑、改變秦嶺水資源和控制青藏高原動力學具有重要意義。度日模型是基于冰雪表面消融與氣溫建立的簡單而有效的線性關系模型[1~3],對資料缺乏的高海拔山區消融研究具有獨特研究價值。早期度日模型通常以天、月或整個消融期為時間步長,以集總或半集總的方式計算整個冰川尺度的消融量,在較長尺度上一般能給出令人滿意的結果[4~6],但無法詳細描述日內消融變化過程,且當氣溫在消融臨界值附近波動時,模型會直接判斷當日的消融量為0,而實際上某些時段仍會發生消融。此外,傳統度日模型對由地形遮蔽、坡度、坡向等地形特征引起的空間差異性也不能做出合理的解釋,而解決這一問題最常用方法是在傳統度日模型中引入能量平衡項。Kustas等研究表明,引入凈輻射之后,SRM模型評價系數比傳統方法提高近40%;Hock融入晴天直接輻射之后也表明,在小時尺度上改進度日指數模型較傳統度日模型有顯著提高,模型結果十分接近于能量平衡模擬結果。Pellicciotti等在前人的基礎上,進一步改進了模型形式,并對4種不同表述形式度日模型的模擬結果進行了對比研究。近年來,我國應用度日模型對山地冰川的物質平衡研究也做了較多工作,劉時銀等最早運用度日模型對天山烏魯木齊河源1號冰川1958—1993年冰川物質平衡及平衡線高度進行了計算,表明除了個別情況外,計算與實測的物質平衡變化趨勢基本一致;在此基礎上,崔玉環等運用度日模型對該冰川最近22年度日因子的時空變化規律做了進一步分析;隨后Huintjes等采用一個改進度日模型(融入晴天短波輻射,時間步長為一天)對該冰川物質平衡進行模擬研究,其研究類似于Hock、Pellicciotti等。此外,張勇等對我國西部數十條山地冰川研究表明:度日因子存在明顯的區域特征,即使在同一條冰川上度日因子也存在明顯的空間差異性。韓海東等對天山科其喀爾巴西冰川表磧區,譙程駿等對唐古拉山冬克馬底冰川度日因子的空間特征也進行了調查。然而,除Huintjes等外,大多數研究是基于傳統度日模型的,且時間尺度較長,而對各種改進形式以及短時間尺度的度日模型在冰雪消融研究中鮮有涉及。本文選取觀測資料較多的天山科其喀爾巴西冰川作為研究對象,以實測小時氣溫數據作為模型輸入資料,并融入小時太陽入射短波輻射(采用輻射傳輸簡化參數化方案估算),分別以50、100和200m等高距為空間分辨率,應用2008年夏季非表磧覆蓋消融區的物質平衡資料,對傳統度日模型和Pellicciotti等改進度日模型進行參數率定和模擬能力對比。1研究領域的概況和數據1.1科其喀爾峰冰流速dms科其喀爾巴西冰川地處天山托木爾峰山匯南部,為典型的托木爾型大型樹枝狀山谷冰川(大陸型冰川)。冰川上限為科其喀爾峰,海拔6342m,冰川末端3020m,總長25.1km,冰川面積83.6km2,其中消融區面積為30.6km2。冰川自海拔3900m以下分布大量表磧,海拔3750m以下基本為表磧層覆蓋(圖1)。目前該冰川已開展了大量研究,涉及冰川氣候特征、度日因子、冰川表面消融和融水徑流估算等[15~18]。1.2物質平衡觀測2008年5月底,利用蒸汽鉆在科其喀爾巴西冰川消融區非表磧覆蓋區布設了37根花桿。其中1根花桿折斷無觀測,2根花桿靠近表磧區,考慮到消融狀況與裸冰面可能存在較大差異,本次所選花桿共計34根,海拔跨度為3620~4080m。物質平衡觀測是從6月3日開始,9月11日停止,觀測間隔約為1個月,且每次觀測時各花桿點處基本沒有積雪覆蓋。受冰川運動和消融等影響,8月部分花桿倒塌或折斷,第一觀測階段(6月)和第二觀測階段(7月)均有33次數據,第三觀測階段(8月)有23次數據(表1)。1.3氣溫梯度分析法2008年觀測期間,從海拔3000~4150m共有7套自動氣象站的氣溫數據可供選擇,其中3900m觀測點因數據缺失較多而放棄,其他觀測點缺失數據由3200m觀測點插補所得(圖1)。在已有的研究中,一般都是采用平均氣溫梯度法對氣溫進行推算,然而,氣溫直減率一般存在明顯的時空變異性,且這種變化規律很難用參數來定量表述。鑒于氣溫觀測點較多、海拔區間覆蓋了研究區范圍,因而各點氣溫直接由其上、下氣溫觀測點線性插值。流域DEM、坡度、坡向等來源于1∶50000地形圖,計算總輻射所需的臭氧總量、降水率、可降水量來自于NCEP/NCAR再分析資料,而總云量(空間分辨率0.1°×0.1°,時間分辨率1h)和降水量資料則來自于FY-2C數值產品。2學習方法為了簡化和應用方便,選取目前在我國應用廣泛的傳統度日模型和近年Pellicciotti等提出的改進模型進行對比。2.1冰雪如何消水產數傳統度日模型是基于冰川、雪的消融量與氣溫之間的線性關系建立的簡單而有效的模型。其計算式為:式中:M為小時內冰川或雪的消融水當量(mm);k為冰或雪的度日因子(mm/(℃·h));T為計算步長內的平均氣溫(℃),Tt為臨界氣溫(0℃)。2.2輻射輻射加壓改進度日模型是針對傳統度日模型的缺陷而改進發展起來的,通過融入輻射因子消除地形特征引起的空間差異性來提高模型的物理意義,其中應用較多的是輻射量,如總輻射、晴天直接輻射和凈輻射等。目前關于氣溫和各種輻射組合的度日模型研究已較為成熟,采用近年來Pellicciotti等提出的改進模型,其計算公式為:式中:TF和SRF均為經驗參數,其單位分別為(mm/(℃·h))和(m2·mm/(W·h)),α為反射率,G為任意天氣下小時總輻射(W/m2),采用Chen等提出的輻射傳輸參數化方案,首先分別計算直接輻射和散射輻射,然后在Chen等研究基礎上考慮周圍山體對直接輻射的遮蔽效應。2.3遮蔽性的計算山體遮蔽采用遮蔽系數來表示,計算步長為半小時。若格點遮蔽,則遮蔽系數為0,否則為0.5,1小時的遮蔽系數由2個半小時的系數相加所得。在實際應用中,可采用ARC/INFO中的Hillshade函數每隔10天計算一次流域內遮蔽狀況。固液態降水分離采用臨界氣溫法,根據韓春壇等近期在本區研究結果,初步確定臨界氣溫為3.5℃。由于缺乏冰川反射率的時空特性研究結果,新雪和冰的反照率采用野外觀測經驗值,冰面和雪的反射率分別為0.36和0.75。2.4模型擬合精度分析張勇等研究表明,科其喀爾巴西冰川各高度帶上的度日因子存在明顯海拔差異性,反映了在不同的海拔高度上冰川消融對環境因子變化的敏感性和差異性,選擇合適的海拔區間對建立概念性分布式度日因子模型有重要意義,本文分別以50、100和200m等高距為空間分辨率進行參數調整。模型擬合精度采用效率系數NSE(1-Nash-Sutcliffe),NSE越接近1,模擬結果越好。式中:Qiobs為第i個數據的實測值;Qimod為第i個數據的模擬值;為模擬中所應用的實測數據的平均值;n為序列長度。3結果與分析3.1輻射模擬對比圖2為模擬時段內(2008年6月3日至2008年9月6日)3700m自動氣象站無山體遮蔽時段太陽小時入射總輻射的計算與實測結果,其中因自動氣象站倒塌,8月9~21日數據缺失。從圖2可知,總輻射模擬和實測值之間存在較好的一致性,高值區更好,但略差于陳仁升等和卿文武等之前在本冰川研究結果,其原因可能為:此次數據所選時段明顯短于陳仁升等模擬時段(2005年6月1日至2006年5月31日),且模擬時段為消融期數據,云量波動劇烈;而低于卿文武等的結果在于計算方法不同。圖3給出了東支3900m附近橫向觀測剖面上4根花桿(圖1)遮蔽變化規律。6~9月,太陽直射時間逐漸減少,6月15日約為11.5小時,而9月15日約為9.5小時。此外,盡管4根花桿東西方向上最遠距離只有287m,但遮蔽系數仍表現出一定的差異性。3.2冰面溫度對日變化的影響采用傳統度日模型,以50m為海拔高度帶,并以2008年整個消融量和各個觀測時段消融量作為驗證資料,分析度日因子的年內變化特征,若各個觀測時段模擬與實測存在一致性,則表明度日因子年內變化穩定,反之則波動性較大。從圖4a可以看出,使用固定度日因子得到的各個時段的模擬值與觀測值存在明顯不一致性(NSE=0.31),整個消融期的模擬結果(NSE=0.89)要明顯優于前一種情形下的結果(4b),說明隨著冰川消融變化,在月尺度上冰面特性發生變化導致度日因子波動較大。圖5為整個消融期該冰川海拔高度帶度日因子變化趨勢圖,度日因子介于0.1~1.3mm/(℃·h)之間,隨海拔高度的升高基本上呈遞增趨勢,與該冰川之前研究類似。3.3降水的統計關系由于研究期內降水觀測分布較少,數據缺乏連續性,無法建模的需要,因而引入FY-2C降水資料。雖然已有研究表明:在本區FY-2C降水資料與實測降水并不存在明顯統計關系,且據3900m自動降水資料,2008年6月3日至7月10日降水總量為65.7mm,同期FY-2C降水資料為32.1mm,二者統計關系較弱(R2=0.11),但在幾次較大降水上,二者還是存在較好的關系。從表2可以看出,考慮降雪的作用后,傳統度日模型和改進模型在3個時段上模擬效果均無明顯改進,說明夏季降雪對模擬精度的影響較弱,季節性積雪時間短暫,氣溫和各種輻射熱源仍是影響模型精度的主要因素。3.4冰面特性分析隨著海拔高度梯度的減小,在3個模擬時段上,各模型模擬能力增強,不論是傳統度日模型還是改進度日模型,50m海拔梯度的整體模擬結果最好,100m次之,200m模擬結果最差(表2)。6月,3種空間分辨率均能得到較好的結果,NSE介于0.67~0.85之間,說明在消融早期,由于冬季降雪的補給,且消融過程較弱,冰面特性差異性不明顯,消融量基本為上一年冬季補給量,即使以200m作為模型空間分辨率,各模型仍能得到較好的結果。消融中期(7月),除50m海拔梯度下模擬結果尚可接受外,其他2種海拔梯度下得到的結果均不理想,表明隨著冰川表面消融加劇,冰面出現不同程度污化,各海拔高度帶冰面特性呈現明顯異質性,模擬結果隨海拔高度跨度的加大而顯著減小,如在50m海拔梯度帶下,2個模型的NSE分別為0.71和0.69,而以200m為海拔高度帶時,NSE僅為0.17和0.35。消融后期(8月),雖然觀測值較少,但這種差異性仍有所體現。3.5空間分辨率對模擬精度的影響圖6給出了6月和7月用2類模型得到的模擬值和實測值之間絕對誤差。從中可以看出,2類模型在6月的結果誤差要小于7月,在2個模擬時段上,無論以200m為等高距還是以100m為等高距,改進度日模型模擬結果相對要優于傳統度日模型,提高明顯部分主要為3950m以上的花桿,分析其原因可能主要是3950m以上冰面較為干凈,山體遮蔽對消融空間差異性影響較大,短波輻射的引入提高了模擬精度,而3620~3950m地域相對寬闊,山地遮蔽效應較弱,且這一區間冰面狀況復雜,冰面污化對消融影響較大,模擬精度的提高仍應以空間分辨率增大為主。從評價系數可知(表2):當空間分辨率較大時,改進度日模型的精度較傳統度日模型有明顯提高。如當以200和100m海拔跨度為空間分辨率時,6月NSE分別提高了0.07和0.02;7月NSE分別提高了0.18和0.11;8月NSE分別提高了0.23和0.09。然而,在50m海拔跨度下,