孟春雷戴永久

1中國氣象局北京城市氣象研究所，北京100089

2北京師范大學(xué)全球變化與地球系統(tǒng)科學(xué)研究院，北京100875

1 引言

城市是國家的主要經(jīng)濟(jì)實(shí)體及人群聚居地，城市氣象研究具有非常重要的意義。城市下墊面非常復(fù)雜，下墊面又與上層大氣存在著復(fù)雜的相互作用，因此準(zhǔn)確模擬及預(yù)測城市天氣、城市地表參數(shù)，需要對(duì)城市下墊面狀況（張朝林等，2007；苗世光等，2010）、城市邊界層（Zhou et al., 2005；Zhang et al., 2009）有著比較深入系統(tǒng)的了解，并在此基礎(chǔ)上對(duì)城市陸面過程進(jìn)行參數(shù)化研究。

城市陸面過程參數(shù)化研究主要有兩種方法：整體模式方法和城市冠層模式（Urban Canopy Model,UCM）方法（Masson, 2006; Salamanka et al., 2011;Committee on Urban Meteorology, 2012）。迄今為止，整體模式方法主要是建立本地城市參數(shù)化模型（Taha, 1999; Grimmond and Oke, 2002）或者對(duì)陸面模式中的一些參數(shù)（粗糙度、熱容、熱導(dǎo)率和反照率等）進(jìn)行簡單的調(diào)整（Liu et al., 2006）。整體模式方法較為簡單，沒有對(duì)地表能量以及水分平衡方程進(jìn)行重新參數(shù)化，未考慮人為熱、城市水文模式等影響，沒有采用高分辨率城市地表分類數(shù)據(jù)。

UCM 則是目前城市陸面參數(shù)化研究的主要方法（Kusaka et al., 2001；Kondo et al., 2005；周榮衛(wèi)等，2008；何曉鳳等，2009；蔣維楣等，2009；王詠薇和蔣維楣，2009）。UCM研究發(fā)展很快，并且已經(jīng)和天氣模式進(jìn)行了耦合（Kusaka et al., 2004;Chen et al., 2010; Miao et al., 2011; Ryu et al., 2011）用于天氣預(yù)報(bào)。UCM 所考慮的參數(shù)和物理過程目前已經(jīng)比較全面和詳細(xì)。但是 UCM 通常較為復(fù)雜，引入了大量的參數(shù)，針對(duì)具體的城市，如何得到或反演模式參數(shù)是模式局地化或應(yīng)用中的重要障礙，因此帶來了很多系統(tǒng)誤差及不確定性問題。另外，國內(nèi)各大城市采用的天氣預(yù)報(bào)模式大部分為中尺度模式，模式最內(nèi)層嵌套分辨率一般在3 km左右，完全不能反映出城市建筑物等精細(xì)化結(jié)構(gòu)的影響。

高分辨率城市陸面同化系統(tǒng)（u-HRLDAS）（Chen et al., 2007；Meng et al., 2012）在UCM的基礎(chǔ)上收集了大量的（通常為12～18個(gè)月）數(shù)據(jù)，通過長時(shí)間起轉(zhuǎn)過程（spin–up），得到比較穩(wěn)定的地表參數(shù)及通量輸出結(jié)果。u-HRLDAS能夠?qū)η缈障鲁鞘械乇頊囟茸龀鲚^為準(zhǔn)確的模擬，但是需要大量長時(shí)間的觀測、遙感及再分析數(shù)據(jù)作為支撐，并且運(yùn)行時(shí)間較長，很難實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)化運(yùn)行。另外，UCM是在城市地表能量平衡模式（Masson，2000）基礎(chǔ)上建立的，對(duì)于城市潛熱通量、有降水（包括降雨和降雪）時(shí)地表溫度以及城市積雪的模擬能力不足。

Grimmond（2010；2011）教授組織了“國際城市地表能量平衡比較計(jì)劃”，深入比較了全球各種城市地表能量平衡模式，其目的主要是確定最優(yōu)城市地表能量平衡方案以及探討何種復(fù)雜程度的模式能夠?qū)Τ鞘泄趯舆M(jìn)行較準(zhǔn)確的模擬。結(jié)果表明：沒有一種模式對(duì)于全部參數(shù)的模擬結(jié)果優(yōu)于其它模式；簡單模式模擬性能和復(fù)雜模式基本一致；總體來說潛熱通量模擬能力均為最差。

針對(duì)UCM的各種局限性，本文首次提出了整體城市陸面模式的概念。模式針對(duì)城市下墊面及人類活動(dòng)的特點(diǎn)，對(duì)陸面模式進(jìn)行發(fā)展和重新參數(shù)化。本文基于通用陸面模式（Common Land Model，CoLM）（Dai et al., 2003）構(gòu)建整體城市陸面模式（Bulk Urbanized Land Surface Model，BULSM）。BULSM 保留了 CoLM 在自然下墊面的全部特性，加強(qiáng)了模式在城市或人為下墊面的模擬和預(yù)報(bào)能力。模式采用了TM（Thematic Mapper）影像反演的高分辨率地表分類數(shù)據(jù)；考慮了城市地區(qū)的特點(diǎn)，改進(jìn)了模式的地表能量平衡方程與水分平衡方程；對(duì)反照率、植被覆蓋率、地表粗糙度、城市大氣廓線、城市人為熱、不透水面水分蒸發(fā)及積水深度等進(jìn)行了重新參數(shù)化。模式采用盡可能簡單有效的方法對(duì)城市物理過程進(jìn)行描述并對(duì)城市地表參數(shù)進(jìn)行重新參數(shù)化，避免引入不確定參數(shù)及系統(tǒng)誤差。模式最大限度的利用了現(xiàn)有觀測數(shù)據(jù)。模式較為簡單，可以很方便的進(jìn)行敏感性分析以及數(shù)據(jù)同化研究（孟春雷等，2012），并且可以和中尺度氣象模式耦合用于天氣預(yù)報(bào)。整體城市陸面模式應(yīng)用范圍主要包括：（1）中小尺度天氣預(yù)報(bào)；（2）城市氣候及城市化影響研究；（3）城市下墊面地表過程精細(xì)模擬；（4）城市交通、水文等與城市地表有關(guān)的各行業(yè)中的應(yīng)用。

2 城市陸面模式

CoLM 是在生物—大氣傳輸模式 (Dickinson et al., 1993)、中國科學(xué)院大氣物理研究所1994年模式（Dai and Zeng, 1997），公用陸面模式（Bonan et al., 2002）等模式的基礎(chǔ)上發(fā)展起來的。本文在CoLM基礎(chǔ)上構(gòu)建BULS M。

2.1 城市地表分類

下墊面分類為陸面模式建立的基礎(chǔ)，CoLM仍采用USGS（US Geological Survey）1993年的分類結(jié)果，分辨率為30 s，而且對(duì)于城市只有一個(gè)分類類型，已經(jīng)遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足研究城市氣象的需求。因此，本文采用2009年陸地衛(wèi)星TM 30 m分辨率遙感影像反演結(jié)果代替USGS地表分類結(jié)果。城市地區(qū)地表分類分為7類，即：高密度城區(qū)、低密度城區(qū)、水體、裸地、草地、農(nóng)田和森林。北京城區(qū)TM地表分類結(jié)果如圖1所示。

TM分辨率為30 m，研究區(qū)域包含了很多格點(diǎn)，這就導(dǎo)致了運(yùn)算時(shí)間過長的問題。基于此，本文對(duì)TM 地表分類結(jié)果進(jìn)行了升尺度處理，將分辨率升尺度為300 m，升尺度后每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)將包含100個(gè)30 m分辨率網(wǎng)格點(diǎn)，最多將包括7種地表分類。升尺度處理后網(wǎng)格點(diǎn)輸出結(jié)果為：

式中，F(xiàn)為升尺度后每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)模式輸出結(jié)果，n為升尺度后每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)所包含的地表分類數(shù)，n≤7，F(xiàn)i為每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)中第i種地表分類模式輸出結(jié)果，iw為每個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)中第i種地表分類所占面積權(quán)重。顯然下式成立：

上述處理方法可以加快模式運(yùn)行速度，并且最大限度利用精細(xì)化地表分類數(shù)據(jù)。升尺度后北京城區(qū)各網(wǎng)格點(diǎn)所占面積最大的地表分類結(jié)果（網(wǎng)格數(shù)為 150×150）與 USGS地表分類結(jié)果（網(wǎng)格數(shù)為45×45）如圖 2所示，范圍為（39.7362°N～40.1412°N，116.1351°E～116.6613°E），基本涵蓋了北京市城區(qū)范圍。升尺度后各網(wǎng)格點(diǎn)面積最大地表分類所占網(wǎng)格點(diǎn)面積權(quán)重如圖3所示，各網(wǎng)格點(diǎn)城區(qū)（包括低密度與高密度城區(qū)）面積所占百分比如圖4所示。

圖1 TM反演北京城區(qū)地表分類（高密度城區(qū)、低密度城區(qū)、農(nóng)田、草地、森林、裸地、水體）Fig.1 Land cover classifications in Beijing retrieved by TM (Thematic Mapper) image: HD (High Density Urban), LD (Low Density Urban), Cropland,Grassland, Forest, Barren, Water

圖2 北京城區(qū)地表分類：（a）TM圖像升尺度分類結(jié)果；（b）USGS分類結(jié)果Fig.2 Dominant land cover types in Beijing from (a) TM image after upscaling and (b) USGS

圖3 各網(wǎng)格點(diǎn)面積最大地表分類所占網(wǎng)格點(diǎn)面積權(quán)重Fig.3 Area weight of the dominant land cover type

圖4 各網(wǎng)格點(diǎn)城區(qū)面積所占權(quán)重Fig.4 Area weight of the urban category

由圖2可以看出，USGS分類分辨率很低，城區(qū)面積較小，其他地表覆蓋類型主要為農(nóng)田。由圖2、圖 3和圖 4可以看出，TM 地表分類分辨率很高，中心區(qū)域地表分類較單一，城區(qū)所占比例很大；其他地區(qū)各網(wǎng)格點(diǎn)地表分類較多元化。高密度城區(qū)分類中城區(qū)（包括低密度與高密度城區(qū)）面積所占百分比較高，普遍超過80%；低密度城區(qū)分類中城區(qū)（包括低密度與高密度城區(qū)）面積所占百分比變化較大，在50%到80%之間。中心城區(qū)及西南部林區(qū)網(wǎng)格點(diǎn)面積最大地表分類所占網(wǎng)格點(diǎn)面積權(quán)重較大，表明地表分類比較均一；其它區(qū)域網(wǎng)格點(diǎn)面積最大地表分類所占網(wǎng)格點(diǎn)面積權(quán)重較小，表明這些網(wǎng)格點(diǎn)包含兩種或多種地表分類。

2.2 模式物理過程

2.2.1 能量平衡方程

CoLM中地表能量平衡方程分為兩部分：植被能量平衡與地表能量平衡，本文對(duì)其中的地表能量平衡方程加以改進(jìn)，加入人為熱的影響。

CoLM地表能量平衡方程可表示如下：

式中，C為土壤體積熱容，T為地表溫度，λ為熱導(dǎo)率，F(xiàn)1為表層入射能量通量，t為時(shí)間，z為表層土壤深度，公式（3）右端第二項(xiàng)為表層與第二層土壤之間的熱傳導(dǎo)通量。表層入射能量通量可以表示如下：

式中，Rn,g為凈輻射通量，Hg為顯熱通量，LvEg為潛熱通量，Lv為水的蒸發(fā)潛熱，Eg為水分蒸發(fā)通量。

考慮人為熱因素的影響，表層入射能量通量可以改寫為：

式中，R為人為熱通量。

2.2.2 水分平衡方程

CoLM表層水分傳輸方程可表示如下：

式中，θ為體積含水量，K為導(dǎo)水率，ψ為土水勢，qinf為入滲率，公式（6）右端第二項(xiàng)為表層與第二層土壤之間水分傳輸通量。

城市下墊面可分透水面和不透水面兩種，對(duì)于透水面，公式（6）保持不變，對(duì)于不透水面，表層體積含水量為零，因此水分平衡方程可簡化為：

入滲率可以表示如下：

式中，wG為有效降水，sR為表層徑流。

對(duì)于不透水面，表層入滲量為零，即：

2.3 模式物理量參數(shù)化

2.3.1 反照率

CoLM反照率包括三部分：積雪反照率、植被反照率和裸土反照率。其中裸土反照率由土壤濕度和顏色決定。對(duì)于不透水面，裸土反照率由土壤顏色這一個(gè)因素決定，然后查找表求得。由于城市不透水面普遍顏色較深，因此將土壤顏色分級(jí)設(shè)為8，即為最深；反照率可設(shè)為0.15（江曉燕等，2007；王開存等，2008）。

2.3.2 土壤相關(guān)參數(shù)

CoLM 中與土壤有關(guān)參數(shù)主要包括與土壤質(zhì)地、顏色、熱導(dǎo)率、熱容、孔隙度等。對(duì)于不透水面，土壤孔隙度為零，熱導(dǎo)率和熱容可以采用瀝青混凝土材料數(shù)據(jù)。

CoLM 土壤質(zhì)地采用 USGS數(shù)據(jù)，分辨率為30 s。對(duì)于透水面，土壤質(zhì)地?cái)?shù)據(jù)改用中國土壤特征數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)（Shangguan et al., 2011）。圖5和圖6分別為CoLM以及BULSM土壤質(zhì)地中砂粒與粘粒含量百分比。

2.3.3 地表粗糙度與零平面位移

地表粗糙度與零平面位移對(duì)于地氣交換通量的計(jì)算至關(guān)重要，CoLM將城市下墊面地表粗糙度統(tǒng)一設(shè)為0.1 m，顯然不能滿足需要。目前對(duì)于地表粗糙度仍沒有較為完美的解決方案，尤其是在缺乏城市建筑高度數(shù)據(jù)的情況下。本文采用 Grimmond and Oke（1999）的方法確定地表粗糙度和零平面位移，此方法最為簡便易用：

式中：0z為地表粗糙度，dz為零平面位移，h為建筑物平均高度。對(duì)于高密度城區(qū)，建筑物平均高度可設(shè)為60 m，約20層樓高度；低密度城區(qū)為20 m，約6層樓高度。

2.3.4 大氣廓線

本文采用Zhou et al.（2005）的方法對(duì)城市大氣廓線進(jìn)行參數(shù)化：

式中，/zL′為無量綱化高度，*u為摩擦速度，*T為特征溫度，uσ、Tσ分別為速度方差和溫度方差。

2.3.5 人為熱

人為熱是地表能量平衡中的重要因子（蔣維楣和陳燕，2007；何曉鳳等，2007），對(duì)城市地表溫度的計(jì)算至關(guān)重要。城市人為熱的參數(shù)化采用Sailor and Lu（2004）的方法，人為熱與人口密度有關(guān)，共包括交通、熱電損耗和新陳代謝三部分。北京地區(qū)人為熱日變化如圖 7所示，數(shù)據(jù)來自UCM模式（Miao et al., 2009; 2011），時(shí)間為北京時(shí)間。

圖5 USGS土壤質(zhì)地：（a）砂粒含量百分比；（b）粘粒含量百分比Fig.5 Soil texture in USGS: (a) Sand percent; (b) clay percent

圖6 同圖5，但為城市陸面模式Fig.6 Same as Fig.5, but for soil texture in bulk urbanized land surface model

圖7 北京城區(qū)人為熱日變化圖（單位：W m?2）Fig.7 Diurnal variation of the anthropogenic heat in Beijing (Unit: W m?2)

2.3.6 不透水面蒸發(fā)及地表積水深度

由于城市中存在著大量的不透水面，不透水面蒸發(fā)機(jī)理與透水面不同，因此有必要對(duì)不透水面蒸發(fā)進(jìn)行重新參數(shù)化，城市水循環(huán)（Mitchell et al.,2001）模式中不透水面蒸發(fā)計(jì)算方法如下：

式中Ep為潛在蒸發(fā)，P為降水，Drain為排水，Eimp為不透水面蒸發(fā)。

由于即使降水小于排水時(shí)地表積水深度仍可能大于零，因此式（14）修正如下：

地表積水深度可以表示為：

式中W為地表積水深度。

3 模式檢驗(yàn)

3.1 北京城區(qū)模擬

本部分分別采用CoLM和BULSM對(duì)北京城區(qū)地表參數(shù)進(jìn)行模擬。模擬區(qū)域?yàn)?39.7362°N～40.1412°N，116.1351°E～116.6613°E，模式時(shí)間分辨率為1小時(shí)。CoLM空間分辨率為30 s（受USGS分辨率限制），網(wǎng)格點(diǎn)數(shù) 45×45；BULSM 空間分辨率為300 m，網(wǎng)格點(diǎn)數(shù)為150×150。模式模擬時(shí)間為2009年5月13日00:00至5月17日11:00 （北京時(shí)間，下同）。模式采用北京市氣象局快速更新循環(huán)預(yù)報(bào)系統(tǒng)（BJ–RUC）（陳敏等，2010；2011）預(yù)報(bào)的氣象強(qiáng)迫場驅(qū)動(dòng)。

圖8、9、10分別為5月17日11:00北京城區(qū)地表溫度、潛熱通量以及表層土壤相對(duì)濕度模擬結(jié)果?？梢钥闯?，BULSM 由于分辨率高，能夠顯示出北京城區(qū)各參數(shù)的空間精細(xì)化分布情況；模擬結(jié)果能夠反映出地表分類對(duì)模擬結(jié)果的影響。城區(qū)地表溫度較高，潛熱通量很低，表層土壤濕度幾乎為零；植被覆蓋較多區(qū)域正好相反，地表溫度較低，潛熱通量較高，表層土壤濕度較高。CoLM空間分辨率較低，地表分類不夠精細(xì)，因此模擬結(jié)果不能反映城市地區(qū)各參數(shù)的空間精細(xì)化分布。由圖5、9、10可以看出，非城區(qū)表層土壤濕度和潛熱通量結(jié)果明顯受到土壤質(zhì)地的影響。

3.2 地表溫度檢驗(yàn)

為了定量檢驗(yàn)BULSM對(duì)地表溫度模擬結(jié)果，我們把BULSM、CoLM以及u-HRLDAS的模擬結(jié)果與自動(dòng)氣象站觀測結(jié)果進(jìn)行比較。氣溫、氣壓、風(fēng)速、風(fēng)向、降水、空氣濕度等強(qiáng)迫變量采用自動(dòng)站觀測結(jié)果；向下長波與短波輻射采用全球陸面同化系統(tǒng)（GLDAS）再分析資料。GLDAS是由美國航空航天局（NASA）戈達(dá)德空間飛行中心（GSFC）和美國海洋和大氣局（NOAA）國家環(huán)境預(yù)報(bào)中心（NCEP）聯(lián)合發(fā)展的全球陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)，它融合了來自地面和衛(wèi)星的觀測數(shù)據(jù)來提供最優(yōu)化近實(shí)時(shí)的地表狀態(tài)變量（Rodell et al., 2004；陳瑩瑩等，2009）。

u-HRLDAS已經(jīng)進(jìn)行了改進(jìn)與本地化（Meng et al., 2012），包括引入了中國土壤特征數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)、GLDAS氣象強(qiáng)迫數(shù)據(jù)、自動(dòng)站與衛(wèi)星（CMORPH/FY-2E）融合降水?dāng)?shù)據(jù)、中分辨率成像光譜儀（MODIS）地表分類數(shù)據(jù)和風(fēng)云衛(wèi)星積雪覆蓋率數(shù)據(jù)等。u-HRLDAS 起轉(zhuǎn)過程（spin-up）起始時(shí)間為2008年1月1日，城市陸面模式運(yùn)行初始時(shí)間為北京時(shí)間2009年5月1日00:00，模擬結(jié)束時(shí)間為5月21日上午0點(diǎn)，結(jié)果比較時(shí)間為北京時(shí)間5月11日0點(diǎn)到5月21日00:00。也就是說，城市陸面模式起轉(zhuǎn)過程僅為10 d，而u-HRLDAS起轉(zhuǎn) 過程為16個(gè)多月。

選擇的觀測站點(diǎn)及其基本信息如表1所示，所選擇站點(diǎn)均為常規(guī)站點(diǎn)，覆蓋類型為低密度城區(qū)，選區(qū)水泥地面溫度觀測結(jié)果對(duì)模式進(jìn)行檢驗(yàn)。

表1 自動(dòng)氣象站基本信息Table 1 Basic information of the automatic weather stations

由圖 11和表 2可以看出，相對(duì)于 CoLM、BULSM和u-HRLDAS對(duì)于地表溫度（尤其是白天溫度較高時(shí)的地表溫度）的模擬精度均有了明顯提高。主要原因是人為熱的引入以及不透水面的參數(shù)化。相對(duì)于u-HRLDAS，BULSM能夠更好的模擬白天溫度較高時(shí)的地表溫度，主要是由于地表分類的精細(xì)化以及不透水面蒸發(fā)的改進(jìn)。u-HRLDAS對(duì)于商業(yè)區(qū)、高密度城區(qū)和低密度城區(qū)的城市不透水面覆蓋率統(tǒng)一設(shè)定為常數(shù)，即0.95、0.9和0.5，顯然會(huì)帶來一定的誤差。BULSM 對(duì)于夜間溫度模擬有些偏低，應(yīng)該是由于人為熱的參數(shù)化不夠精細(xì)的緣故。由表2可以看出，除了朝陽站BULSM模擬誤差略高于u-HRLDAS以外，其余5個(gè)站點(diǎn)BULSM模擬效果均明顯好于u-HRLDAS，這進(jìn)一步證明了BULSM是簡單有效的。

4 結(jié)論和討論

本文在在通用陸面模式基礎(chǔ)上，發(fā)展了適用于城市地區(qū)的整體城市陸面模式（BULSM）。驗(yàn)證結(jié)果表明了BULSM能夠改進(jìn)城市地區(qū)地表參數(shù)及通量的模擬。主要結(jié)論如下：

圖8 北京城區(qū)地表溫度模擬結(jié)果：（a）城市陸面模式；（b）CoLM。單位：KFig.8 Ground surface temperature in urban areas of Beijing simulated with (a) Bulk Urbanized Land Surface Model and (b) CoLM.Unit: K

圖9 同圖8，但為潛熱通量模擬結(jié)果。單位：W m?2Fig.9 Same as Fig.8, but for evapotranspiration simulation result.Unit: W m?2

圖10 同圖8，但為表層土壤相對(duì)濕度模擬結(jié)果Fig.10 Same as Fig.8, but for surface layer volumetric soil moisture simulation result

（1）針對(duì)UCM的各種局限性，本文首次提出BULSM的概念。BULSM在先進(jìn)的CoLM基礎(chǔ)上建立，耦合了城市水文模式，致力于提高城市潛熱通量、有降水（包括降雨和降雪）時(shí)地表溫度以及城市積雪模擬能力。模式較為簡單，可以通過數(shù)據(jù)同化進(jìn)一步提高模擬能力，并且可以和中尺度氣象模式耦合用于天氣預(yù)報(bào)。

表2 BULSM、u-HRLDAS、CoLM地表溫度模擬結(jié)果與觀測值之間的平均誤差、均方根誤差和相關(guān)系數(shù)Table 2 Mean errors (MEs), root mean square errors(RMSEs), and correlation coefficients (R) between the simulated ground surface temperature by Bulk Urbanized Land Surface Model, u-HRLDAS, CoLM and the observations

（2）精細(xì)地表分類數(shù)據(jù)以及升尺度處理算法的運(yùn)用使得BULSM對(duì)北京城區(qū)模擬結(jié)果能夠顯示出北京城區(qū)各參數(shù)的空間精細(xì)化分布情況；模擬結(jié)果能夠反映出地表分類的影響。

（3）BULSM 能夠很好的模擬地表溫度尤其是城市下墊面地表溫度，和CoLM相比，模擬結(jié)果得到了很大提高。

（4）和u-HRLDAS相比，BULSM比較簡單，地表分類精細(xì)，模式中大部分參數(shù)都利用了遙感觀測數(shù)據(jù)，不確定性物理參數(shù)引入較少，不需要大量、長時(shí)間的觀測、遙感及再分析數(shù)據(jù)作為支撐，并且起轉(zhuǎn)過程時(shí)間很短。

（5）和u-HRLDAS相比，BULSM能夠更好的模擬白天溫度較高時(shí)的地表溫度；并且對(duì)于大部分站點(diǎn)而言，BULSM 對(duì)于整個(gè)模擬時(shí)間段地表溫度模擬效果明顯好于u-HRLDAS。

下一步將對(duì)城市陸面模式進(jìn)行進(jìn)一步發(fā)展和研究：采用MODIS反演地表反照率；考慮采用遙感與地理信息系統(tǒng)相結(jié)合的方法反演城市建筑物平均高度；采用遙感反演燈光亮度對(duì)人為熱進(jìn)行參數(shù)化；對(duì)模式地表蒸散、有降水時(shí)地表溫度等模擬能力進(jìn)行進(jìn)一步檢驗(yàn)；和u-HRLDAS進(jìn)行進(jìn)一步的對(duì)比；與數(shù)值預(yù)報(bào)模式進(jìn)行耦合等。

致謝 感謝盧麗萍博士的TM影像地表分類工作。

（References）

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