趙玲，楊青，安沙舟

（1.新疆農(nóng)業(yè)大學(xué)草業(yè)與環(huán)境科學(xué)學(xué)院 新疆草地資源與生態(tài)重點實驗室，新疆 烏魯木齊830052；2.中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所，新疆 烏魯木齊830002）

植被是陸地生態(tài)系統(tǒng)的重要組成部分，在全球變化中起著重要作用。一方面氣候變化作為陸地生態(tài)系統(tǒng)的主要驅(qū)動因子，是決定地球上植被類型及其分布的最主要因素［1］。另一方面，不同的植被類型通過影響植被與大氣間的物質(zhì)和能量交換而對氣候產(chǎn)生影響，因此，植被與氣候的關(guān)系是全球變化與陸地生態(tài)系統(tǒng)研究的關(guān)鍵所在。研究表明全球氣候變化已經(jīng)導(dǎo)致全球局部地區(qū)植被覆蓋發(fā)生了顯著變化［2-4］，而且是以氣候要素中的氣溫和降水對植被的影響最為直接和顯著［5］，因為氣溫升高可以延長植被生長季，而充足的降水可以為植被提供良好的生長條件。同時，植被覆蓋的變化通過改變陸地下墊面的屬性（反照率、粗糙度等），對全球地－氣能量循環(huán)及物質(zhì)的生物化學(xué)循環(huán)具有重要的影響并進而對氣候變化產(chǎn)生重要影響。作為陸地生態(tài)系統(tǒng)主體的植被類型是聯(lián)結(jié)土壤、大氣和水分等要素的自然紐帶，在全球氣候變化中充當(dāng)“指示器”作用［6］。因此，揭示植被－氣候的關(guān)系已經(jīng)成為全球變化研究的重要內(nèi)容之一。通過研究植被指數(shù)與氣候要素的關(guān)系可以揭示植被變化對氣候變化的響應(yīng)，通過數(shù)值模擬方法可以揭示植被變化對氣候變化的影響。

新疆地處歐亞大陸腹地，受西風(fēng)帶和高原天氣系統(tǒng)的共同影響，加之復(fù)雜地形的作用，形成多樣的氣候區(qū)和復(fù)雜的植被類型。該地區(qū)的植被覆蓋對氣候變化極為敏感，研究表明我國主要半干旱和干旱區(qū)的區(qū)域以顯著暖濕化和輕度暖濕化為主，特別是新疆天山以西地區(qū)自1987年起出現(xiàn)了暖濕化的強勁信號，降水增加、植被改善、沙塵減少［7］。李秀花等［8］發(fā)現(xiàn)新疆植被覆蓋的改善與新疆地區(qū)的暖濕化氣候有關(guān)，而降水是控制植被覆蓋的主要氣象因子［9］。在暖濕化氣候背景下，我國西北內(nèi)陸大部分半干旱和干旱區(qū)植被覆蓋呈總體改善趨勢［10-11］。馬明國等［12］發(fā)現(xiàn)我國西北地區(qū)植被覆蓋存在普遍退化而局部地區(qū)改善的現(xiàn)象，改善的區(qū)域主要分布在新疆西部和北部。天山植被種類豐富多樣，共有2500多種植物種，占全疆的70%以上。同時天山還是南北疆的分水嶺，天山山體平均海拔4000 m，突起在新疆南北荒漠帶上，攔截了西風(fēng)帶來的大量水汽，是新疆降水最多的地區(qū)。因此，研究氣候暖化背景下天山山區(qū)植被類型變化對新疆地區(qū)氣候變化的影響具有非常重要的意義。

RegCM3是目前國際上應(yīng)用較為廣泛的區(qū)域氣候模式之一，對不同地區(qū)的氣溫、降水、季風(fēng)以及極端氣候事件等都具有較好的模擬能力。意大利國際理論物理中心（International Center for Theoretical Physics，ICTP）于2003－2004年間，在RegCM2的基礎(chǔ)上推出改進版RegCM3。較之以往版本，RegCM3在物理過程等多方面進行了許多重要的改進和完善，同時在計算方面采用并行算法，極大地提高了計算效率。與RegCM2相比，RegCM3在積云對流參數(shù)化方案［13-16］、輻射傳輸方案以及海表通量參數(shù)化方案［17］等方面有了明顯改進，模式同時引入了馬賽克方法處理次網(wǎng)格地形和地表類型非均勻性［18］。主要包括以下幾方面的改進：用CCM3輻射方案代替了CCM2，考慮了溫室氣體、氣溶膠和云冰的輻射效應(yīng)；傳統(tǒng)的顯式水汽方案被其更經(jīng)濟且簡單的新版本所代替，包含了一個云水診斷方程，云水診斷量可直接用于云輻射計算，加強了水分循環(huán)與能量收支計算之間的聯(lián)系，增加了一些新的物理過程參數(shù)化方案，如用于計算云中次網(wǎng)格尺度變量的云、降水方案，新的海表面通量參數(shù)化方案，Betts-Miller積云參數(shù)化方案［15］等。

1 材料與方法

1.1 試驗方案

模式水平分辨率為30 km，南北、東西方向格點數(shù)分別為140和160，模式垂直方向非均勻分為18層，頂層氣壓為5 hPa（hectopascal），模式區(qū)域的中心位于85°E，40°N。模式采用了如下的物理過程參數(shù)化方案：Holtslag非局地行星邊界層方案，CCM3輻射傳輸方案，Anthes-Kuo積云對流參數(shù)化方案，側(cè)邊界采用指數(shù)松弛法，海表通量采用Zeng方案，次網(wǎng)格顯式濕過程方案（SUBEX）處理非對流性云和降水。模式側(cè)邊界采用指數(shù)張弛時變邊界方案，邊界緩沖區(qū)選為10圈。初始、邊界值由美國環(huán)境預(yù)報中心（National Centers for Environmental Prediction，NCEP）和國家大氣研究中心（The National Center for Atmospheric Research，NCAR）聯(lián)合推出的NCEP／NCAR再分析資料提供，側(cè)邊界條件每6 h更新1次，海溫強迫資料來源于美國國家海洋和大氣管理局（National Oceanic and Atmospheric Administration，NOAA）的最優(yōu)差值海表溫度數(shù)據(jù)集（Optimum Interpolation Sea Surface Temperature，OISST）資料，每周更新1次，積分時間步長為100 s。

為了研究天山植被變化對新疆氣候的影響，設(shè)計了3組試驗方案：

1）控制試驗（control，CTRL）。該試驗中植被類型采用Dickinson等［19］的分類方法將地表植被劃分為20種類型（表1），土壤質(zhì)地分為12類（沙土1～粘土12），土壤顏色分為8類（淡1～黑8）。圖1給出了植被類型在模式區(qū)域中的分布。從圖中可以清楚地看出我國新疆南部地區(qū)為沙漠，青藏高原東南部地區(qū)、蒙古北部、哈薩克斯坦中部地區(qū)為草地，哈薩克斯坦北部俄羅斯南部地區(qū)、印度北部地區(qū)、我國中部等地區(qū)為農(nóng)田等等。

2）敏感性試驗1（sensitive 1，SEN1）。在70°～95°E范圍內(nèi)，將42.0°～43.5°N區(qū)域的地表植被類型設(shè)置為草地，而將43.5°～45.0°N區(qū)域植被類型設(shè)置為耕地；其他地區(qū)和CTRL試驗中的地表植被類型一致。

表1 植被類型Table 1 Vegetation type

3）敏感性試驗2（sensitive 2，SEN2）。在70°～95°E范圍內(nèi)，將42.0°～46.5°N區(qū)域的地表植被類型設(shè)置為草地。其他地區(qū)和CTRL試驗中的地表植被類型一致。

每組試驗分別從2001－2003年間每年的4月15日開始，積分到當(dāng)年的9月30日，輸出逐日的大氣物理量和地表物理量，這樣每組試驗可以獲得2001－2003年共3個夏季的結(jié)果。

圖1 CTRL試驗中地表植被類型在模式區(qū)域中的分布Fig.1 Vegetation types distribution of the CTRL test in the model region

1.2 觀測數(shù)據(jù)

觀測資料使用的是英國East Anglia大學(xué)Climatic Research Unit（簡稱CRU）1901－2009年全球陸面月平均地面數(shù)據(jù)集CRU TS 3.1，其空間分辨率為0.5°×0.5°，這套數(shù)據(jù)是通過將站點觀測資料插值到經(jīng)緯網(wǎng)格點上而得到。該數(shù)據(jù)集提供了10個地表變量，包括平均溫度、最高溫度、最低溫度、降水、云量、溫度日較差、水汽壓、霜日、露日以及潛在蒸散。與其他類似資料相比，CRU資料存在如下優(yōu)勢：在資料的重建過程中包括了嚴(yán)格的時間均一性檢驗，空間分辨率更高，時間尺度更長，CRU資料一直以來是IPCC評估報告采用的系列數(shù)據(jù)之一，這套資料已經(jīng)廣泛用于全球氣候變化的科學(xué)研究中。本研究中將利用CRU資料來驗證RegCM3在中亞及我國西北地區(qū)主要氣象要素如降水、氣溫的模擬能力。同時還用到了中國新疆地區(qū)111個地面臺站觀測數(shù)據(jù)。

1.3 分析方法

為了定量檢驗區(qū)域氣候模式的模擬性能，本研究采用空間相關(guān)系數(shù)和均方根誤差來反映模擬式的誤差。1.3.1 空間相關(guān)系數(shù) 為了定量了解模擬結(jié)果與觀測場之間的關(guān)系，采用空間相關(guān)系數(shù)來定量反映模擬場和觀測場之間的相似程度。空間相關(guān)系數(shù)定義如下：

N表示研究區(qū)域內(nèi)的網(wǎng)格點數(shù)；RF和RO分別表示某年回報試驗和觀測資料?？臻g相關(guān)系數(shù)越高，說明模擬場和觀測場之間的相似程度就越高，反之，則越低。

1.3.2 均方根誤差 空間相關(guān)系數(shù)主要是反映模擬結(jié)果的趨勢項，為了反映模擬結(jié)果的強度項，采用均方根誤差，其定義如下：

式中，Ei＝Efi－EOi，為模擬值與觀測值之間的偏差，M為總站（格點）數(shù)。均方根誤差主要反映的是預(yù)測結(jié)果的強度與觀測值之間的接近程度，值越小，則說明模擬結(jié)果在強度上與觀測值越接近，反之，則與觀測值相差越大。

2 結(jié)果與分析

2.1 模式性能檢驗

圖2 2001-2003年3年平均的5-9月CRU資料和CTRL試驗?zāi)M的降水空間分布Fig.2 Precipitation distribution of CRU and CTRL from May-September during 2001-2003

圖3 2001-2003年3年平均的5-9月CRU資料和CTRL試驗?zāi)M的地面2 m氣溫空間分布Fig.3 2 m temperature distribution of CRU and CTRL from May-September during 2001-2003

在利用區(qū)域氣候模擬設(shè)計敏感性試驗研究天山及其臨近地區(qū)植被改變對新疆及其臨近地區(qū)氣候變化的影響之前，首先需要考察區(qū)域氣候模式對該地區(qū)區(qū)域氣候的模擬能力。圖2給出了2001－2003年3年平均的5－9月CRU資料（左列）和CTRL試驗（右列）模擬的降水空間分布特征。從CRU資料（圖2）可以發(fā)現(xiàn)，5－8月在分析區(qū)域內(nèi)存在5個比較明顯的降水中心帶，它們分布于哈薩克斯坦的北部地區(qū)，俄羅斯、哈薩克斯坦、中國以及蒙古交界的地區(qū)，天山中、西部地區(qū)、青藏高原西南側(cè)地區(qū)以及青藏高原東北部地區(qū)，而在9月哈薩克斯坦北部和天山中、西部地區(qū)的降水中心帶幾乎消失，降水中心帶從5－8月的5個減少到3個。與其他月份相比，降水帶的強度和范圍在7月達到最強。將CTRL試驗結(jié)果與CRU資料相比，可以發(fā)現(xiàn)RegCM3區(qū)域氣候模式較好地模擬出了CRU資料中的降水中心帶，降水中心帶的強度和范圍的季節(jié)變化特征在模擬結(jié)果中也有較好的體現(xiàn)。

圖3給出了2001－2003年3年平均的5－9月CRU資料（左列）和CTRL試驗（右列）模擬的地面2 m氣溫空間分布特征。從CRU資料（圖3）可以發(fā)現(xiàn)，與其他區(qū)域相比，青藏高原地區(qū)地面氣溫在5－9月均為低值中心區(qū)域，而在我國新疆沙漠地區(qū)、阿富汗中北部地區(qū)、烏茲別克斯坦東部和哈薩克斯坦北部地區(qū)分布有幾個主要的高溫中心。氣溫表現(xiàn)出較強的季節(jié)變化特征，從5到7月，氣溫逐漸升高，且在7月達到最高，7月之后，氣溫逐漸降低。將CTRL試驗結(jié)果（圖3）與CRU資料相比，盡管RegCM3區(qū)域模式在5－9月（5－6月）低估了青藏高原地區(qū)（新疆沙漠地區(qū)）的地面氣溫，總的說來，RegCM3區(qū)域氣候模式較好地模擬出了CRU地面氣溫的空間分布和季節(jié)變化特征。

為了定量揭示模式結(jié)果和CRU資料間的差異，分別計算了CTRL試驗?zāi)M的降水、地面2 m日平均氣溫、日最高氣溫以及日最低氣溫與CRU資料之間的空間相關(guān)系數(shù)和均方根誤差。計算結(jié)果列在表2中。從表中可以看出，模擬的降水量和CRU資料的空間相關(guān)系數(shù)在5－9月均在0.6以上，通過了99%的顯著性檢驗，而模擬的地面氣溫與CRU之間的空間相關(guān)系數(shù)均在0.9以上。說明RegCM3區(qū)域氣候模式能夠非常好地模擬新疆及其臨近地區(qū)降水和地面氣溫的空間分布形勢，地面氣溫空間分布的模擬較降水要好。均方根誤差主要反映的是模擬結(jié)果和CRU資料在強度上的接近程度，從表中可以看出，模擬的月降水和CRU資料之間的均方根誤差在5－9月小于30 mm／月，這和觀測還是比較接近的，從對圖3的分析也可以看出來。與降水相比，模擬的地面2 m日平均氣溫、日最高氣溫以及日最低氣溫與CRU資料間的均方根誤差在2℃以內(nèi)，表明兩者之間是非常接近的。從前面的分析可以發(fā)現(xiàn)，RegCM3區(qū)域氣候模式對新疆及其臨近地區(qū)降水、溫度具有較好的模擬能力，因而利用它來研究天山地區(qū)地表植被變化對新疆及其臨近地區(qū)區(qū)域氣候變化的影響是可行的。

表2 區(qū)域平均（35°～55°N，65°～100°E）的CTRL試驗2001-2003年模擬結(jié)果平均值和CRU資料之間的空間相關(guān)系數(shù)和均方根誤差Table 2 SCC（spatial correlation coefficient）and RMSE（relative root mean square error）of range average（35°-55°N，65°-100°E）between CTRL and CTU during 2001-2003

2.2 敏感性試驗結(jié)果分析

為了討論植被變化對新疆及其臨近地區(qū)氣象要素（如降水、地面氣溫等）的影響，下面將分析3組試驗?zāi)M結(jié)果之間的差異，并對內(nèi)在的原因進行討論。

圖4給出了2001－2003年3年平均的5－9月SEN1試驗與CTRL試驗以及SEN2試驗與SEN1試驗?zāi)M的總降水量差值空間分布。從SEN1試驗和CTRL試驗?zāi)M結(jié)果之間的差異可以看出，在70°～95°E范圍內(nèi)將42.0°～43.5°N區(qū)域的地表植被類型設(shè)置為草地，而將43.5°～45.0°N區(qū)域植被類型設(shè)置為耕地后，新疆地區(qū)沿天山東西走向區(qū)域的降水將增加，從5月到7月，降水增加的強度逐漸增加，卻在7月降水的增加量達到最大，且在天山中部地區(qū)降水的增加量達到30 mm／月以上，之后降水的增加逐漸減少，到9月，降水增加量在這5個月中達到最小。從SEN2試驗和SEN1試驗?zāi)M結(jié)果間的差異發(fā)現(xiàn)，當(dāng)在70°～95°E范圍內(nèi)42.0°～46.5°N區(qū)域的地表植被類型設(shè)置為草地后，新疆地區(qū)的降水量將減小，且降水量變化比較大的區(qū)域也是出現(xiàn)在沿天山呈東西走向的狹長區(qū)域內(nèi)，在5月，降水量減少的強度在15 mm／月左右，6和7月，降水量減少強度逐漸增加，新疆地區(qū)的天山中部區(qū)域降水減少量達到30 mm／月，且變化較大的范圍擴展到較北的區(qū)域。總的說來，從SEN1試驗與CTRL試驗以及SEN2試驗與SEN1試驗?zāi)M的總降水量差值大值區(qū)主要出現(xiàn)在43.5°～45.0°區(qū)域，這主要是由于在這個區(qū)域內(nèi)將植被類型設(shè)置為農(nóng)田，這樣的植被類型下的下墊面水熱性質(zhì)與該地區(qū)實際植被類型下墊面水熱性質(zhì)產(chǎn)生較大的差異，從而使得在該區(qū)域內(nèi)氣象要素產(chǎn)生較大的差異。我們將會通過分析地氣間通量的差異來做進一步討論。

在模式中模擬出來的降水來自兩部分，一部分來自于對流性降水，一部分來自大尺度降水。上面給出的是總降水，即包括了對流性和大尺度降水。為了更清楚地了解下墊面植被類型變化對對流性降水的影響，圖5給出的是2001－2003年3年平均的5－9月SEN1試驗與CTRL試驗以及SEN2試驗與SEN1試驗?zāi)M的對流性降水量差值空間分布。從圖中可以看出，植被變化對新疆地區(qū)對流性降水的影響與對總降水量影響呈類似的分布特征，對流性降水變化較大的區(qū)域主要集中在天山中、東部地區(qū)，在5和8月，強度在10 mm／月以上，在6和7月，降水變化量的強度在20 mm／月以上，與其他4個月相比，9月降水變化量的強度最小，在5 mm／月左右，且主要出現(xiàn)在天山中部地區(qū)。

不同的植被類型具有不同的水熱性質(zhì)和動力學(xué)性質(zhì)，會引起下墊面物理參數(shù)（如粗糙度、反照率以及熱力學(xué)和動力學(xué)拖曳系數(shù)等）的變化，這些物理參數(shù)會影響地表熱通量、動量通量等物理量的計算。特別是地表熱通量的改變會直接影響到地面氣溫的變化。

圖6給出2001－2003年3年平均的5－9月SEN1試驗與CTRL試驗以及SEN2試驗與SEN1試驗?zāi)M的地面2 m氣溫差值空間分布。SEN1試驗和CTRL試驗?zāi)M的地面氣溫差值（圖5）可以發(fā)現(xiàn)，將70°～95°E范圍內(nèi)42.0°～43.5°N（43.5°～45.0°N）區(qū)域的地表植被類型設(shè)置為草地（耕地）后，由于草地與該地區(qū)實際的植被類型比較接近，而耕地植被類型和實際情況差異較大，和降水的差異類似，新疆區(qū)域地面氣溫差異顯著的區(qū)域主要出現(xiàn)在耕地（43.5°～45.0°N）區(qū)域內(nèi)，且差值高中心在5－9月均出現(xiàn)在天山東部及其臨近地區(qū)，從實際的植被類型分布可發(fā)現(xiàn)在這個區(qū)域下墊面類型主要是沙漠或者戈壁，當(dāng)將這個區(qū)域的植被類型設(shè)置為耕地以后，該地區(qū)的氣溫將減少，在6－8月，地面氣溫的減少量高達5℃以上。從SEN2試驗和SEN1試驗?zāi)M的地面氣溫差值（圖5）可以看出，將70°～95°E范圍內(nèi)（42.0°～46.5°N）區(qū)域的地表植被類型設(shè)置為草地后，與SEN1試驗結(jié)果相比，SEN2試驗?zāi)M的新疆區(qū)域地面氣溫將增加，氣溫增加顯著的區(qū)域和高值中心與SEN1試驗和CTRL試驗間地面氣溫差值的分布類似。

地面氣溫的計算與地表熱通量的計算具有非常直接的關(guān)系，為了進一步了解當(dāng)下墊面植被類型改變后到底是怎樣通過影響地表熱通量的計算然后影響到地面氣溫的計算并進而影響到降水的模擬的，圖7給出了2001－2003年夏季（6－8月）3年平均的SEN1試驗與CTRL試驗以及SEN2試驗與SEN1試驗?zāi)M的各地表熱通量分量以及地表凈熱通量差值的空間分布。從SEN1與CTRL試驗?zāi)M的地表熱通量以及地表凈熱通量差值（圖7）可以發(fā)現(xiàn)，差異較大的主要是向上的潛熱通量，感熱的差異最小，向下凈短波和向上凈長波輻射通量的差異大小介于感熱和潛熱之間，地表凈熱通量的差異主要來源于潛熱差異，地表凈熱通量大值區(qū)和潛熱差異大值區(qū)分布非常類似，主要集中在耕地（43.5°～45.0°N）區(qū)域內(nèi)，這和夏季地面氣溫差異區(qū)（圖6）一致。這也說明了當(dāng)在SEN1改變植被類型后，特別是在SEN1試驗中將70°～95°E范圍內(nèi)42.0°～43.5°N（43.5°～45.0°N）區(qū)域的地表植被類型設(shè)置為草地（耕地）后，由于耕地類型和實際（CTRL）的植被類型水熱性質(zhì)差異較大，導(dǎo)致了在該區(qū)域模擬的地面凈熱通量差異較大，這個差異主要來源于地面潛熱通量的差異，SEN1試驗相對于CTRL試驗?zāi)M的地表凈熱通量減少，進而造成了SEN1試驗?zāi)M的夏季地面氣溫比CTRL試驗的模擬結(jié)果在耕地區(qū)域內(nèi)偏低較明顯。從SEN2試驗與SEN1試驗?zāi)M的夏季各地表熱通量分量和地表凈熱通量的差異（圖7）可以發(fā)現(xiàn)，差異大值區(qū)和SEN1試驗與CTRL試驗?zāi)M結(jié)果差異一致（圖7），只是符號相反，SEN2試驗?zāi)M的夏季地面氣溫較SEN1試驗的模擬結(jié)果在耕地區(qū)域內(nèi)較明顯的偏高主要由于因地面潛熱差異導(dǎo)致的地面凈熱通量正偏差所致。潛熱通量的差異除了影響地面氣溫的計算外，還會影響到水汽的供應(yīng)。將圖6與圖3和圖4進行分析發(fā)現(xiàn)，潛熱通量的變化改變了70°～95°E范圍內(nèi)42.0°～43.5°N區(qū)域局地的水汽供應(yīng)，從而造成了這個地區(qū)較大的降水差異。

圖4 2001-2003年平均的5-9月SEN1試驗與CTRL試驗以及SEN2試驗與SEN1試驗?zāi)M的總降水量差值空間分布Fig.4 Precipitation average distribution between SEN1 and CTRL／SEN2 from May-September during 2001-2003等值線：降水差異；單位：mm／月；填充：差異通過95%顯著性水平。Isopleth：Variance of precipitation；Unit：mm／month；Filling：Differences in the 95%level of significance.

圖5 2001-2003年5-9月SEN1試驗與CTRL試驗及SEN2試驗與SEN1試驗?zāi)M的對流性降水量差值空間分布Fig.5 Convective precipitation average distribution between SEN1 and CTRL／SEN2 from May-September during 2001-2003等值線：降水差異；單位：mm／月；填充：差異通過95%顯著性水平。Isopleth：Variance of precipitation；Unit：mm／month；Filling：Differences in the 95%level of significance.

圖6 2001-2003年平均的5-9月SEN1試驗與CTRL試驗以及SEN2試驗與SEN1試驗?zāi)M的地面2 m氣溫差值空間分布Fig.6 2 m temperature distribution between SEN1 and CTRL／SEN2 from May-September during 2001-2003等值線：氣溫差異；單位：℃；填充：差異通過95%顯著性水平。I-sopleth：Variance of temperature；Unit：℃；Filling：Differences in the 95%level of significance.

圖7 2001-2003年夏季3年平均的SEN1試驗與CTRL試驗以及SEN2試驗與SEN1試驗?zāi)M的各地表熱通量分量Fig.7 Surface heat flux average distribution of between SEN1 and CTRL／SEN2 in summer during 2001-2003分別是：向下凈太陽輻射（SW），向上凈長波輻射（LW），向上感熱通量（SHF）和潛熱通量（LHF）以及地表凈熱通量（NSHF，向下為正）差值空間分布；等值線：地表熱通量差異；單位：W／m2；填充：差異通過95%顯著性水平。Respective：Downward net solar shortwave radiation （SW），upward net longwave radiation（LW），upward sensible heat flux （SHF）and latent heat flux（LHF），net surface heat flux（NSHF，downward：positive）.Isopleth：Variance of temperature；Unit：℃；Filling：Differences in the 95%level of significance.

3 結(jié)論與討論

利用ITCP提供的RegCM3區(qū)域氣候模式通過設(shè)計3組數(shù)值試驗研究天山植被變化對新疆氣候的影響。首先通過對比分析CTRL試驗?zāi)M結(jié)果和觀測資料的差異檢驗了模式對地面氣溫、降水等重要氣象要素的模擬能力，然后分析了敏感性試驗和控制試驗的差異來深入揭示天山及其臨近地區(qū)的植被變化對新疆地區(qū)溫度和降水的影響。

1）通過對比分析CTRL試驗?zāi)M的和觀測的地面氣溫和降水發(fā)現(xiàn)，模擬的降水量（地面氣溫）和CRU資料的空間相關(guān)系數(shù)在5－9月均在0.6（0.9）以上，均通過了99%的顯著性檢驗。模擬的月降水和月平均地面氣溫和CRU資料之間的均方根誤差在5－9月小于30 mm／月（2℃），說明模擬結(jié)果和觀測非常接近?？偟恼f來RegCM3區(qū)域氣候模式對新疆及其臨近地區(qū)降水、溫度的空間分布形勢和季節(jié)變化特征具有較好的模擬能力。

2）SEN1試驗與CTRL試驗以及SEN2試驗與SEN1試驗?zāi)M的總降水量差值大值區(qū)主要出現(xiàn)在70°～95°E范圍內(nèi)43.5°～45.0°N區(qū)域，且降水量的變化強度在5－7月逐漸增強，然后減弱。進一步的分析發(fā)現(xiàn)，植被的變化主要通過影響對流性降水并進而影響總降水的變化。

3）與降水差異的分布形勢類似，SEN1試驗與CTRL試驗以及SEN2試驗與SEN1試驗?zāi)M的地面氣溫差值大值區(qū)主要出現(xiàn)在70°～95°E范圍內(nèi)43.5°～45.0°N區(qū)域，且變化強度在5－7月逐漸增強，然后減弱。

4）不同的植被類型具有不同的水熱性質(zhì)和動力學(xué)性質(zhì)，會引起下墊面物理參數(shù)（如粗糙度、反照率以及熱力學(xué)和動力學(xué)拖曳系數(shù)等）的變化，這些物理參數(shù)會影響地表熱通量、動量通量等物理量的計算。通過分析SEN1試驗與CTRL試驗以及SEN2試驗和SEN1試驗?zāi)M的夏季各地表熱通量和凈熱通量間的差異發(fā)現(xiàn)，植被類型變?yōu)檗r(nóng)田后會造成較大的地面潛熱通量差異并引起地表凈熱通量較大的差異，進而影響到地面氣溫的模擬。潛熱通量的變化通過影響局地的水汽供應(yīng)進而引起降水較大的變化。

RegCM3一經(jīng)推出，就受到各國氣象工作者的高度關(guān)注。以一個區(qū)域氣候模式能力的最基本檢驗方法就是將其用于區(qū)域氣候的模擬實驗中。而溫度和降水則是區(qū)域氣候模擬研究中最基本的要素。Pal［19］用RegCM3對歐洲1994年10月到1995年8月間冬夏兩季的氣溫和降水進行模擬，模擬得到溫度和降水的分布以及極值中心與實況很吻合，但對降水量的模擬偏大；還對東亞季風(fēng)區(qū)冬夏兩季的季節(jié)性降水和降水月變化情況進行了模擬分析，發(fā)現(xiàn)模式對季節(jié)性變化和月變化有很好的模擬效果，對降水的模擬同樣存在偏大的誤差，尤其是在冬季。從RegCM3模擬的溫度和降水看出，模式在新疆區(qū)域氣候模擬上是很成功的。

敏感性實驗一直都是氣候模擬實驗中的重要組成，其優(yōu)點在于能揭示各種物理因子的氣候效應(yīng)，對于人們了解模式、更好利用模式以及對模式的改進有很大的幫助。Purevjav和Luvsan［20］就沙漠化對蒙古氣候的影響進行了模擬評估，用RegCM3模式進行了地表覆蓋狀況改為將來可能出現(xiàn)的沙漠化狀況的敏感性實驗。試驗結(jié)果表明，草原沙漠化不僅會影響氣候，還會進一步影響水循環(huán)和地表能量收支，水汽蒸發(fā)的減少主要就在沙漠地區(qū)，同時使降水減少、地表溫度升高，這會給當(dāng)?shù)厝嗣裆钌a(chǎn)帶來巨大的影響。張偉等［21］為了對比三江平原濕地大面積開墾前、后三江平原夏季氣候狀況差異和更加全面認(rèn)識三江平原區(qū)域夏季氣候特征，完善以往相關(guān)研究中因三江平原氣象站點少而帶來的研究結(jié)果的局限性，在10 km分辨率下采用區(qū)域氣候模式RegCM3，針對三江平原夏季水熱同季的氣候特點，以6和7月為例，對20世紀(jì)50年代和90年代的夏季氣候特征進行了數(shù)值模擬。結(jié)果表明與氣溫和降水量的觀測數(shù)據(jù)相比，模擬結(jié)果更全面地反映了三江平原濕地大面積開墾前、后2個年代夏季氣溫和降水量的分布特征，修正了以往因氣象站點少而產(chǎn)生的區(qū)域氣候認(rèn)識上的偏差。通過分析濕地大面積開墾前、后2個年代研究區(qū)夏季氣候狀況的差異，發(fā)現(xiàn)在濕地開墾強度最大的地區(qū)，氣溫和降水量的分布及其量值變化也最為明顯。從本研究的敏感性實驗結(jié)果看，模式能夠揭示天山山區(qū)植被類型變化對溫度降水的影響。

總體來看，區(qū)域氣候模式RegCM3能較好地模擬出新疆的溫度和降水特征，也能夠模擬天山及其臨近地區(qū)的植被變化對新疆地區(qū)溫度和降水的影響，這對于新疆在氣象觀測站點稀疏且分布不均，特別是山區(qū)缺少氣象觀測的情況下開展氣象服務(wù)非常有利。但山區(qū)植被類型復(fù)雜，模擬精度不夠，還需要做進一步的研究。