孟春雷

城市陸面模式研究進(jìn)展與展望

孟春雷

（中國(guó)氣象局北京城市氣象研究所，北京 100089）

城市陸面模式對(duì)于城市精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)以及城市化氣候效應(yīng)研究至關(guān)重要。從城市陸面模式發(fā)展、城市陸面模式參數(shù)化、城市陸面模式同化、城市陸面模式應(yīng)用等四個(gè)方面總結(jié)了近年來(lái)國(guó)內(nèi)外城市陸面模式研究進(jìn)展。指出了當(dāng)前城市陸面模式發(fā)展所面臨的主要問(wèn)題，并且提出了今后進(jìn)一步研究的主要方向。

城市陸面模式，城市地氣相互作用，城市精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)，城市化氣候效應(yīng)

0　引言

全球變化研究因?yàn)殛P(guān)系到人類社會(huì)的未來(lái)及可持續(xù)發(fā)展，正引起世界各國(guó)高度重視。全球氣候變暖是全球變化研究的核心問(wèn)題，世界各國(guó)對(duì)此已達(dá)成共識(shí)。全球變暖的原因起初歸結(jié)為溫室氣體的排放，不過(guò)近年來(lái)的研究表明，土地利用的改變（包括城市化、農(nóng)業(yè)化以及森林砍伐），尤其是城市化導(dǎo)致的全球變暖不容忽視[1]，在城市化發(fā)展迅速的地區(qū)，特別是我國(guó)東部地區(qū)，城市化與溫室氣體排放導(dǎo)致的全球變暖具有相同的量級(jí)[2-3]。目前我國(guó)正處于城鎮(zhèn)化的快速發(fā)展階段，快速城市化進(jìn)程將引起區(qū)域氣候與環(huán)境的變化。如何減緩快速城市化帶來(lái)的影響，保證國(guó)民經(jīng)濟(jì)可持續(xù)發(fā)展，建設(shè)生態(tài)宜居城市，是目前面臨的一個(gè)重大課題。

城市地表特征的研究是城市化氣候效應(yīng)研究的核心，城市地表特征變化改變了城市下墊面動(dòng)力、熱力及水力特性，改變了地氣間輻射收支、動(dòng)量通量、能量平衡和水分循環(huán)過(guò)程，從而對(duì)天氣氣候產(chǎn)生影響。準(zhǔn)確模擬城市地氣間能量、動(dòng)量與水分的交換需要基于城市陸面能量與水分平衡觀測(cè)試驗(yàn)及分析結(jié)果，建立能夠精確描述城市陸氣相互作用及陸面能量與水分平衡特征，并且可以與天氣氣候模式耦合的城市陸面模式。

1　城市陸面模式發(fā)展

通用陸面模式[4-5]對(duì)城市的描述普遍過(guò)于簡(jiǎn)單，通常只有一種城市地表分類，把城市作為具有不同熱傳導(dǎo)特性的平坦裸地（slab），適用裸地的能量平衡和控制方程。傳統(tǒng)上，陸面模式對(duì)于城市效應(yīng)的處理僅通過(guò)改變下墊面動(dòng)力、熱力特征參數(shù)來(lái)體現(xiàn)[6-7]，通過(guò)改變地表特征參數(shù)來(lái)隱式體現(xiàn)城市作用，例如以較大的粗糙度表示城市建筑物對(duì)氣流的拖曳作用，以較低的反射率表示城市對(duì)輻射的截獲作用，以高熱容量表示城市的熱儲(chǔ)存作用。這種處理的明顯缺陷是不能反映城市結(jié)構(gòu)非均一性的影響，未能詳細(xì)考慮特殊的城市下墊面幾何特征對(duì)低層大氣動(dòng)力、熱力結(jié)構(gòu)和地表能量平衡的影響，對(duì)城市中重要的人為熱排放和建筑熱儲(chǔ)量沒有考慮，因此導(dǎo)致對(duì)城市陸面能量與水分平衡的模擬能力不足，而成為影響城市氣象模擬研究能力的關(guān)鍵因素。為了解決這些問(wèn)題，一些學(xué)者發(fā)展了經(jīng)驗(yàn)?zāi)Ｊ絒8-9]，這些模式較為簡(jiǎn)單，可以直接對(duì)城市下墊面特征進(jìn)行模擬，不過(guò)它的致命缺陷是這些經(jīng)驗(yàn)公式都是針對(duì)某一個(gè)或某一類特殊的城市或區(qū)域，不具有通用性。因此，模式不利于進(jìn)一步推廣。

為了精細(xì)描述城市化的天氣氣候效應(yīng)，在陸面模式中耦合城市冠層模式是一個(gè)重要手段。城市地表最為復(fù)雜的特性是建筑物的幾何結(jié)構(gòu)及地表特性差異，這些差異導(dǎo)致了城市局地?cái)_動(dòng)的差異性。在中尺度模式中反映這種差異難度較大，其一是模式的水平、垂直分辨率較低不能顯式分辨這些差異，其二是缺乏相應(yīng)的系統(tǒng)的物理過(guò)程方案。因此應(yīng)將城市冠層作為獨(dú)立的系統(tǒng)考慮，通過(guò)通量交換實(shí)現(xiàn)與中尺度模式邊界層的相互作用。為模擬城市路面、墻壁和屋頂動(dòng)力和熱力效應(yīng)，Masson[10]發(fā)展了城市能量平衡模式（TEB），Martilli等[11]在非靜力有限體積模式基礎(chǔ)上，發(fā)展了包括城市建筑物動(dòng)力作用的建筑能量參數(shù)化模式（BEP），Kusaka等[12]發(fā)展了一個(gè)單層城市冠層模式（SLUCM）。隨著對(duì)城市冠層過(guò)程認(rèn)識(shí)的深化，城市冠層模式得到進(jìn)一步發(fā)展，并且更多地應(yīng)用于數(shù)值模式中。中尺度模式WRF最新版本W(wǎng)RFv3.5耦合了Noah陸面模式Noah-MP[13]和公用陸面模式CLM4.0[14]。其中Noah-MP中的城市模塊包括單層城市冠層模式（SLUCM）[15-16]和多層城市冠層模式（MLUCM）[17-18]，用戶可以自己做出選擇。CLM4.0耦合了城市參數(shù)化模塊CLMU[19]。

為了比較不同復(fù)雜程度的城市能量平衡模式，Grimmond等[20-21]組織了“國(guó)際城市地表能量平衡比較計(jì)劃”，目的主要是最優(yōu)城市地表能量平衡方案的確定以及何種復(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)論表明，沒有一種模式對(duì)于所有參數(shù)的模擬結(jié)果優(yōu)于其他模式；簡(jiǎn)單模式模擬性能和復(fù)雜模式基本一致；總體來(lái)說(shuō)潛熱通量模擬能力均為最差；模擬結(jié)果與參與者提供信息的詳細(xì)度有關(guān)，而和模式本身復(fù)雜程度關(guān)系不大。這表明盡管城市冠層模式參數(shù)化方案非常精細(xì)，但對(duì)于城市地表特征的機(jī)理方面的認(rèn)識(shí)有待進(jìn)一步加強(qiáng)。

城市陸面模式的發(fā)展還需要考慮對(duì)城市地表水分平衡和水循環(huán)過(guò)程的模擬。Grimmond等[22-23]最早研究了城市水分平衡，建立了城市地區(qū)蒸發(fā)—截留關(guān)系[24]。之后一些較為復(fù)雜的城市水循環(huán)模型相繼建立[25]。然而，這些模型均以流域作為研究對(duì)象，為了準(zhǔn)確描述城市水循環(huán)過(guò)程，亟需開展可與城市陸面模式耦合的城市水文模式研究。

另一方面，鑒于城市冠層模式及城市水文模式對(duì)局地尺度物理過(guò)程描述的復(fù)雜性與當(dāng)前氣候模式分辨率較低的矛盾，城市陸面數(shù)值模擬的另一種研究思路是發(fā)展整體城市陸面模式。整體城市陸面模式[26]在通用陸面模式（CoLM）基礎(chǔ)上構(gòu)建，不需要耦合復(fù)雜的城市冠層及水文模式；模式既能模擬城市地表能量平衡特征，又能夠模擬城市水分平衡。目前，整體城市陸面模式還需要進(jìn)一步發(fā)展完善，并與氣候模式進(jìn)行耦合以滿足城市化氣候效應(yīng)研究的需要。

2　城市陸面模式參數(shù)化

和通用陸面模式相比，由于城市下墊面的特點(diǎn)和人類活動(dòng)的影響，為了精確模擬城市下墊面物理過(guò)程，需要對(duì)模式進(jìn)行重新參數(shù)化。表1為通用陸面模式與城市陸面模式參數(shù)對(duì)比。

下面對(duì)幾個(gè)關(guān)鍵變量的參數(shù)化方案做一介紹。

表1　通用陸面模式與城市陸面模式參數(shù)比較及城市陸面模式參數(shù)化方法

2.1城市空氣動(dòng)力學(xué)參數(shù)

高低不同的城市建筑導(dǎo)致了城市地表形態(tài)的多樣性，從而導(dǎo)致地表粗糙度的不均勻性。城市空氣動(dòng)力學(xué)參數(shù)包括地表粗糙度、零平面位移、熱力學(xué)粗糙度等的確定對(duì)于城市地氣湍流通量及能量平衡研究至關(guān)重要。城市空氣動(dòng)力學(xué)參數(shù)的確定方法包括經(jīng)驗(yàn)公式法[27-28]、觀測(cè)數(shù)據(jù)估算法[29-30]以及激光雷達(dá)測(cè)量法[31]等。

2.2地表反照率與發(fā)射率

地表反照率決定了地氣間輻射能量分配，從而影響了地表溫度、地氣間交換通量等參數(shù)的模擬。由于城市建筑對(duì)光線的多次散射以及輻射截留等作用，城市反照率通常比組成城市的各個(gè)表面（例如：道路、墻壁、屋頂）反照率的平均值低[32]。最簡(jiǎn)單的反照率參數(shù)化方法是直接設(shè)定一個(gè)比較低的值，例如0.15[33-34]。反照率的精細(xì)參數(shù)化需要通過(guò)觀測(cè)來(lái)確定[35-36]或者通過(guò)衛(wèi)星遙感影像[37-38]來(lái)反演。發(fā)射率決定了向上長(zhǎng)波輻射，從而對(duì)地表能量平衡和地表溫度產(chǎn)生影響，城市地表由于葉面積指數(shù)和植被覆蓋率較低，因此發(fā)射率偏低，比一般植被覆蓋地區(qū)偏低4%左右[37]。

地表反照率與發(fā)射率的改變影響了地氣間輻射能量收支。地表凈輻射可以表示如下：

式中，Rn為地表凈輻射，α為地表反照率，為下行長(zhǎng)波輻射，σ為Stefan-Boltzmann常數(shù)，Tg為地表溫度。

由式（1）可以看出，除了地表溫度以外，與凈輻射有關(guān)的地表參數(shù)主要包括地表反照率和發(fā)射率。城市地表反照率與發(fā)射率偏低均可以導(dǎo)致凈輻射偏高。為下行短波輻射，ε為地表發(fā)射率，

2.3城市人為熱

由于人類活動(dòng)、工業(yè)生產(chǎn)、化石燃料燃燒、交通尾氣排放等因素導(dǎo)致城市地區(qū)特有的人為熱排放研究是近年來(lái)的熱點(diǎn)。人為熱影響了地表能量平衡，是形成城市熱島效應(yīng)的重要原因。人為熱可隨時(shí)間、季節(jié)以及不同城市的變化而發(fā)生變化。Grimmond等[39]將人為熱排放引入到城市地表能量平衡方程中，人為熱參數(shù)化方法可分為統(tǒng)計(jì)方法[40,41-46]、遙感方法[47]以及能量平衡剩余項(xiàng)方法[48]等。Sailor等[49]認(rèn)為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。由于太陽(yáng)短波輻射與地理緯度有關(guān)，人為熱在地表能量平衡方程中的比重與城市所在地理緯度關(guān)系密切。人為熱可隨時(shí)間、季節(jié)以及不同城市的變化而發(fā)生變化[46,50]。

2.4城市不透水面蒸發(fā)

城市化對(duì)水文的主要影響是大面積的不透水面取代了自然透水面。不透水面蒸發(fā)是城市水文研究的核心，同時(shí)蒸散發(fā)是陸面模式中最為重要的參數(shù)，因?yàn)樗?lián)系了地表能量平衡與水分平衡。Grimmond等[22]首先對(duì)城市不透水面蒸發(fā)進(jìn)行了參數(shù)化。Mitchell等[51-52]對(duì)不透水面蒸發(fā)計(jì)算方法進(jìn)行了改進(jìn)，將不透水面蒸發(fā)定義為潛在水面蒸發(fā)與地表積水厚度的較小值。Aquacycle模式中不透水面蒸發(fā)計(jì)算方法[51]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)。

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（2）修正如下[53]：

不透水面蒸發(fā)的參數(shù)化使得城市不透水面地表積水深度的模擬成為可能，地表積水深度可以表示如下：

式中W為地表積水深度。

3　城市陸面模式同化

為了提高陸面模式模擬能力，需要將遙感觀測(cè)資料與陸面模式結(jié)合，同時(shí)對(duì)陸面模式進(jìn)行同化。自然下墊面下的陸面模式同化已經(jīng)得到了廣泛開展，但城市陸面模式同化仍面臨很大挑戰(zhàn)[54]。主要原因是由于城市冠層模式非常復(fù)雜，此外由于城市地表特征的高度異質(zhì)性和破碎性，遙感與觀測(cè)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和代表性很難得到保證。高分辨率城市陸面同化系統(tǒng)（u-HRLDAS）[55]在UCM的基礎(chǔ)上收集了大量 （通常為12～18個(gè)月）的數(shù)據(jù)，通過(guò)長(zhǎng)時(shí)間起轉(zhuǎn)過(guò)程（spinup），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(zhǎng)時(shí)間的觀測(cè)、遙感及再分析數(shù)據(jù)作為支撐，并且運(yùn)行時(shí)間較長(zhǎng)，很難實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)化運(yùn)行[56]。除了地表溫度和土壤濕度以外，遙感反演許多其他參數(shù)可以應(yīng)用到城市陸面模式中，以提高模式模擬精度。Jin等[57]總結(jié)了作為氣候模式的下墊面，城市陸面模式可利用的遙感可反演參數(shù)。

隨著整體城市陸面模式的建立，使得傳統(tǒng)同化算法（如變分和濾波等）的應(yīng)用成為可能。國(guó)內(nèi)外很多學(xué)者采用變分及濾波方法同化地表溫度以及土壤濕度，并且把能量和水分平衡方程作為約束條件[58-63]。這些方法大多適用于城市陸面模式同化，同時(shí)由于城市陸面模式自身的特點(diǎn)，傳統(tǒng)同化算法需要進(jìn)行調(diào)整。

4　城市陸面模式應(yīng)用

4.1城市精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)

城市陸面模式與區(qū)域數(shù)值預(yù)報(bào)模式耦合可以研究城市化對(duì)天氣的影響。Liu等[7]采用加入城市參數(shù)化方案的Noah陸面模式與MM5中尺度模式進(jìn)行耦合，研究城市化對(duì)大氣邊界層的影響。結(jié)果表明，加入城市參數(shù)化方案的模式可以顯著減少地表風(fēng)速及白天邊界層高度預(yù)報(bào)偏差。Kusaka等[64]將UCM與中尺度模式耦合研究城市街谷結(jié)構(gòu)對(duì)夜間城市熱島的影響。結(jié)果表明，城市街谷結(jié)構(gòu)由于具有墻壁的高熱容和較低的天頂視角等特性對(duì)夜間城市熱島產(chǎn)生了影響。敏感分析表明，墻壁的高熱容在白天起降溫作用，在夜間則起到增溫作用。較小的天頂視角增加了白天氣溫。Miao[65-66]等將WRF/Noah LSM/UCM耦合，研究城市化對(duì)城市熱島、降水和邊界層的影響。結(jié)果表明，城市化顯著的影響了水平對(duì)流卷（HCRs）的形成。城市對(duì)風(fēng)暴移動(dòng)與雨強(qiáng)起重要作用，降水的改變程度與城市化程度有關(guān)，其中城市的熱力作用明顯比動(dòng)力作用重要。Zhang等[67]采用WRF與Noah LSM耦合，引入精細(xì)化北京地表分類數(shù)據(jù)，研究城市化及未來(lái)綠化對(duì)北京城區(qū)降水的影響。結(jié)果表明，城市擴(kuò)展會(huì)導(dǎo)致蒸發(fā)的減少、地表溫度升高、感熱通量增加和較深厚的邊界層。這些導(dǎo)致了較少的水蒸氣以及邊界層內(nèi)水蒸氣更加充分的混合，從而使得對(duì)流有效位能降低?？偟膩?lái)說(shuō)，這些都導(dǎo)致城市降水的減少。城市綠化會(huì)導(dǎo)致降水的增加，相對(duì)而言，種草對(duì)降水的影響比種樹更大。Salamanca等[18]分別將三種不同復(fù)雜程度的城市陸面模式與WRF進(jìn)行耦合，并對(duì)模擬結(jié)果進(jìn)行了比較分析。結(jié)果表明，簡(jiǎn)單的整體城市參數(shù)化方案足以模擬2m城市氣溫，不過(guò)對(duì)于城市熱島效應(yīng)緩解策略的評(píng)估需要采用更復(fù)雜的城市陸面參數(shù)化方案。Chen等[68]對(duì)WRF城市模擬系統(tǒng)進(jìn)行了系統(tǒng)的介紹，并且分析了該系統(tǒng)在城市規(guī)劃、城市環(huán)境的等方面的應(yīng)用前景。

4.2城市化氣候效應(yīng)研究

城市陸面模式與全球氣候模式耦合可以研究全球尺度的城市化氣候效應(yīng)。Oleson等[19,69]在全球氣候模式（GCM）中加入城市參數(shù)化方案，并對(duì)城市化的氣候效應(yīng)做了初步評(píng)估。結(jié)果表明，相對(duì)于準(zhǔn)確城市區(qū)域結(jié)構(gòu)的參數(shù)化，模式輸入數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性同樣重要。城市化導(dǎo)致日最低氣溫比日最高氣溫上升得更快。城市熱島的強(qiáng)度與產(chǎn)生時(shí)間極大地受到優(yōu)勢(shì)氣象條件和周邊農(nóng)村環(huán)境的影響。McCarthy等[70]在全球氣候模式HadAM3中加入了MOSE[71]城市陸面方案，并對(duì)由CO2引起全球變化影響和城市化影響的貢獻(xiàn)比例進(jìn)行了估計(jì)，研究表明，城市化引起的土地利用改變和人為熱對(duì)氣溫升幅的貢獻(xiàn)在某些地區(qū)與CO2貢獻(xiàn)相當(dāng)。

4.3城市交通

城市陸面模式研究在交通上的應(yīng)用主要是模擬城市地表溫度和積雪深度[72-73]。城市地表溫度不僅可以估計(jì)夏季爆胎指數(shù)，對(duì)于城市積雪融化與結(jié)冰的參數(shù)化也非常重要。城市積雪深度模擬和預(yù)報(bào)對(duì)于中高緯度國(guó)家冬季交通至關(guān)重要。

4.4城市水資源與減災(zāi)防災(zāi)

城市建筑物和不透水路面取代了自然的植被和土壤，減少了蒸發(fā)，大大加快了地表徑流，改變了土壤下滲。城市陸面模式[26,51]可以模擬城市水循環(huán)，從而對(duì)城市水資源進(jìn)行管理，并且預(yù)防城市水文災(zāi)害，如城市內(nèi)澇等。

5　展望

目前國(guó)內(nèi)外城市陸面模式發(fā)展已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，主要包括發(fā)展了城市冠層模式并且和中尺度模式耦合進(jìn)行了業(yè)務(wù)化天氣預(yù)報(bào)；發(fā)展了高分辨率城市陸面同化系統(tǒng)；初步開展了城市化氣候效應(yīng)研究等。但是，和目前國(guó)內(nèi)外城市快速發(fā)展進(jìn)程和各行業(yè)需求的緊迫性相比，仍存在很大的不足。未來(lái)城市陸面模式研究應(yīng)重視以下幾個(gè)方面。

1）城市地表分類仍較粗糙，使得高分辨率城市地表分類數(shù)據(jù)無(wú)法得到有效利用。Stewart等[74]提出了城市本地氣候區(qū)域（Local Climate Zone，簡(jiǎn)稱LCZ）的概念，即按照類型、形態(tài)和功能相近的原則將城市區(qū)域劃分為不同的本地氣候區(qū)域，按照本地氣候區(qū)域類型分別對(duì)不同城市地區(qū)進(jìn)行精細(xì)地表參數(shù)化，是城市地表分類發(fā)展方向之一。

2）由于城市地表分類的多樣性，城市地表特征數(shù)據(jù)庫(kù)[75]的建立顯得異常重要。模式比較結(jié)果也表明，城市數(shù)據(jù)庫(kù)詳盡程度對(duì)于城市陸面模式模擬精度至關(guān)重要。

3）目前國(guó)內(nèi)對(duì)于城市地表特征研究?jī)H限于城市冠層模式，對(duì)于城市水文模式研究非常缺乏，未來(lái)需要建立耦合城市冠層模式與城市水文模式的城市陸面模式。

4）目前城市氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)已經(jīng)較為完備，相比較而言，城市地表觀測(cè)數(shù)據(jù)包括各種通量觀測(cè)與地表溫濕度觀測(cè)數(shù)據(jù)的嚴(yán)重不足，制約了城市陸面模式的發(fā)展與驗(yàn)證。遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)同化是提高城市陸面模式模擬精度的重要手段，目前遙感觀測(cè)數(shù)據(jù)利用效率很低，成為城市陸面模式發(fā)展的瓶頸之一，城市陸面模式同化還未得到廣泛開展。

5）城市陸面模式發(fā)展需要考慮尺度效應(yīng)問(wèn)題。不同尺度的天氣氣候模式對(duì)于城市陸面模式復(fù)雜程度的需求不同。目前城市陸面模式對(duì)于提高城市精細(xì)化天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率的貢獻(xiàn)尚不夠明確，最新的WRF模式WRF3.5耦合了最新一代陸面模式CLM4.0[76]，今后可以考慮在CLM4.0的基礎(chǔ)上構(gòu)建城市陸面模式，提高城市精細(xì)化預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率。

6）城市化的區(qū)域氣候效應(yīng)已經(jīng)很明確了，但全球尺度上城市化的氣候效應(yīng)仍需進(jìn)一步研究。

[1]Kalnay E, Cai M. Impact of urbanization and land-use change on climate. Nature, 2003, 423: 528-531.

[2]Zhou L, Dickinson R E, Tian Y, et al. Evidence for a significant urbanization effect on climate in China. P Natl Acad Sci USA, 2004, 101: 9540-9544.

[3]Yang X, Hou Y, Chen B. Observed surface warming induced by urbanization in east China. J Geophys Res, 2011, 116(D14), doi:10.1029/2010JD015452.

[4]Chen F, Dudhia J. Coupling an advanced land surface-hydrology model with the Penn State-NCAR MM5 modeling system. Part I: Model implementation and sensitivity. Mon Wea Rev, 2001, 129: 569-585.

[5]Dai Y J, Zeng X B, Dickinson R E, et al. The Common Land Model. Bull Amer Meteor Soc, 2003, 84: 1013-1023.

[6]Lynn B H, Carlson T N, Rosenzweig C, et al. A modification to the Noah LSM to simulate heat mitigation strategies in the New York city metropolitan area. J Appl Meteorol Clim, 2009, 48: 199-216.

[7]Liu Y B, Chen F, Warner T, et al. Verification of a mesoscale dataassimilation and forecasting system for the Okalahoma city area during the joint urban 2003 field project. J Appl Meteorol Clim, 2006, 45: 912-929.

[8]Taha H. Modifying a mesoscale meteorological model to better incorporate urban heat storage: A bulk-parameterization approach. J Appl Meteorol, 1999, 38: 466-473.

[9]Grimmond C S B, Oke T. Turbulent heat fluxes in urban areas: Observation and a local-scale urban meteorological parameterization scheme (LUMPS). J Appl Meteorol, 2002, 41: 792-810.

[10]Masson V. A physically-based scheme for the urban energy budget in atmospheric models. Bound-Lay Meteorol, 2000, 94: 357-397.

[11]Martilli A, Clappier A, Rotach M W. An urban surface exchange parameterization for mesoscale models. Bound-Lay Meteorol, 2002, 104: 261-304.

[12]Kusaka H, Kondo H, Kikegawa Y, et al. A simple single-layer urban canopy model for atmospheric models: Comparison with multi-layer and slab models. Bound-Lay Meteorol, 2001, 101: 329-358.

[13]Niu G Y, Yang Z L, Mitchell K E, et al. The community Noah land surface model with multiparameterization options (Noah-MP): 1. Model description and evaluation with local-scale measurements. J Geophys Res, 2011, 116, D12109, doi: 10.1029/2010JD015139.

[14]Oleson K W, Lawrence D M, Bonan G B, et al.Technical Description of version 4.0 of the Community Land Model (CLM). NCAR Technical Note NCAR/TN-478+STR, National Center for Atmospheric Research, Boulder, CO, 2010, 257 pp.

[15]李曉莉, 何金海, 畢寶貴, 等. MM5模式中城市冠層參數(shù)化方案的設(shè)計(jì)及其數(shù)值試驗(yàn). 氣象學(xué)報(bào), 2003, 61(5): 526-539.

[16]何曉鳳, 蔣維楣, 周榮衛(wèi). 一種單層城市冠層模式的建立及數(shù)值試驗(yàn)研究. 大氣科學(xué), 2009, 33(5): 981-993.

[17]王詠薇, 蔣維楣. 多層城市冠層模式的建立及數(shù)值試驗(yàn)研究. 氣象學(xué)報(bào), 2009, 67(6): 1013-1024.

[18]Salamanca F, Martilli A, Tewari M, et al. A study of the urban boundary layer using different urban parameterizations and highresolution urban canopy parameters with WRF. J Appl Meteorol Clim, 2011, 50: 1107-1128.

[19]Oleson K W, Bonan G B, Feddema J, et al. An urban parameterization for a global climate model. Part I: Formulation and evaluation for two cities. J Appl Meteorol Climatol, 2008, 47: 1038-1060.

[20]Grimmond C S B, Blackett M, Best M, et al. The international urban energy balance models comparison project: First result from phase 1. J Appl Meteorol Clim, 2010, 49: 1268-1292.

[21]Grimmond C S B, Blackett M, Best M J, et al. Initial results from phase 2 of the international urban energy balance models comparison project. Int J Climatol, 2011, 31: 244-272.

[22]Grimmond C S B, Oke T R, Steyn D G. Urban water balance 1. A model for daily totals. Water Resour Res, 1986, 22(10): 1397-1403. [23]Grimmond C S B, Oke T R. Urban water balance 2. Results from a suburb of Vancouver, British Columbia. Water Resour Res, 1986, 22(10): 1404-1412.

[24]Grimmond C S B, Oke T R. A evapotranspiration-interception model for urban areas. Water Resour Res, 1991, 27(7): 1739-1755.

[25]Mitchell V, Mein R, McMahon T. Modelling the urban water cycle. J Environ Model Softw, 2001, 16: 615-629.

[27]Grimmond C S B, King T S, Roth M, et al. Aerodynamic roughness of urban area derived from wind observations. Bound-Lay Meteorol, 1998, 89: 1-24.

[28]Grimmond C S B, Oke T. Aerodynamic properties of urban area derived from analysis of surface form. J Appl Meteorol, 1999, 38: 1261-1292.

[29]高志球, 卞林根, 逯昌貴, 等. 城市下墊面空氣動(dòng)力學(xué)參數(shù)的估算. 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 2002, 13(增刊): 26-33.

[30]Kanda M, Kanega M, Kawai T, et al. Roughness lengths for momentum and heat derived from outdoor urban scale models. J Appl Meteor Climatol, 2007, 46: 1067-1079.

[31]Holland D E, Berglund J A, Spruce J P. Derivation of effective aerodynamic surface roughness in urban areas from airborne Lidar terrain data. J Appl Meteor Climatol, 2008, 47: 2614-2626.

[32]Masson V. Urban surface modeling and the meso-scale impact of cities. Theor Appl Climatol, 2006, 84: 35-45.

[33]Taha H. Urban climates and heat islands: Albedo, evapotranspiration, and anthropogenic heat. Energ Buildings, 1997, 25: 99-103.

[34]Kanda M. Progress in urban meteorology: A review. J Meteorol Soc Jpn, 2007, 85B: 363-383.

[35]陳燕, 蔣維楣. 南京城市化進(jìn)程對(duì)大氣邊界層的影響研究. 地球物理學(xué)報(bào), 2007, 50(1): 66-73.

[36]江曉燕, 張朝林, 高華, 等. 城市下墊面反照率變化對(duì)北京市熱島過(guò)程的影響——個(gè)例分析. 氣象學(xué)報(bào), 2007, 65(2): 301-301.

[37]Jin M, Dickinson R E, Zhang D L. The footprint of urban areas on global climate as characterized by MODIS. J Climate, 2005, 18: 1551-1565.

[38]Xu W, Wooster M J, Grimmond C S B. Modelling of urban sensible heat flux at multiple spatial scales: A demonstration using airborne hyperspectral imagery of Shanghai and a temperatureemissivity separation approach. Remote Sens Environ, 2008, 112: 3493-3510.

[39]Grimmond C S B, Cleugh H A, Oke T R. An objective urban heat storage model and its comparison with other schemes. Atmos Environ, 1991, 25B(3): 311-326.

[40]Taha H. Urban climates and heat islands: Albedo, evapotranspiration, and anthropogenic heat. Energ Buildings, 1997, 25: 99-103.

[41]Block A, Keuler K, Schaller E. Impacts of anthropogenic heat on regional climate patterns. Geophys Res Lett, 2004, 31, L12211, doi:10.1029/2004GL019852.

[42]佟華, 劉輝志, 桑建國(guó), 等. 城市人為熱對(duì)北京城市熱環(huán)境的影響. 氣候與環(huán)境研究, 2004, 9(3): 409-421.

[43]蔣維楣, 陳燕. 人為熱對(duì)城市邊界層結(jié)構(gòu)影響的研究. 大氣科學(xué), 2007, 31(1): 37-47.

[44]Narumi D, Kondo A, Shimoda Y. Effects of anthropogenic heat release upon the urban climate in a Japanese megacity. Environ Res, 2009, 109: 421-431.

[45]Smith C, Lindley S, Levermore G. Estimating spatial and temporal patterns of urban anthropogenic heat fluxes for UK cities: The case of Manchester. Theor and Appl Climatol, 2009, 98(1/2): 19-35.

[46]Allen L, Lindberg F, Grimmond C S B. Global to city scale urban anthropogenic heat flux: Model and variability. Int J Climatol, 2010, 31(13): 1990-2005.

[47]Kato S, Yamaguchi Y. Analysis of urban heat-island effect using ASTER and ETM+ data: Separation of anthropogenic heat discharge and natural heat radiation from sensible heat flux. Remote Sens Environ, 2005, 99: 44-54.

[48]Offerle B, Grimmond C S B, Fortuniak K. Heat storage and anthropogenic heat flux in relation to the energy balance of a central European city centre. Int J Climatol, 2005, 25: 1405-1419.

[49]Sailor D, Lu L. A top-down methodology for developing diurnal and seasonal anthropogenic heating profiles for urban areas. Atmos Environ, 2004, 38: 2737-2748.

[50]Hamilton I G, Davies M, Steadman P, et al. The significance of the anthropogenic heat emissions of London’s buildings: A comparison against captured shortwave solar radiation. Build and Environ, 2009, 44: 807-817.

[51]Mitchell V, Mein R, McMahon T. Modelling the urban water cycle. J Environ Model Softw, 2001, 16: 615-629.

[52]Mitchell V G, Cleugh H A, Grimmond C S B, et al. Linking urban water balance and energy balance models to analyse urban design options. Hydrol Process, 2008, 22: 2891-2900.

[53]Meng C L, Zhang C L, Miao S G, et al. Localization and validation of an urbanized high-resolution land data assimilation system (u-HRLDAS). Sci China Earth Sci, 2013, 56(6): 1071-1078.

[54]Chen F, Bornstein R, Grimmond C S B, et al. Research priorities in observing and modeling urban weather and climate. Bull Amer Meteor Soc, 2012, 93(11): 1725-1728.

[55]Chen F, Manning K W, LeMone M A, et al. Description and evaluation of the characteristics of the NCAR high-resolution land data assimilation system. J Appl Meteorol Clim, 2007, 46: 694-713.

[56]Committee on urban meteorology. Urban Meteorology: Forecasting, Monitoring, and Meeting Users’ Needs. Washington D C: The National Academies Press. 2012.

[57]Jin M, Shepherd J M. Inclusion of urban landscape in a climate model: How can satellite data help? Bull Amer Meteor Soc, 2005, 86(5): 681-689.

[58]Caparrini F, Castelli F. Variational estimation of soil and vegetation turbulent transfer and heat flux parameters from sequences of multisensor imagery. Water Resour Res, 2004, 40, W12515, doi:10.1029/2004WR003358.

[59]Margulis S A, Entekhabi D. Variational assimilation of radiometric surface temperature and reference-level micrometeorology into a model of the atmospheric boundary layer and land surface. Mon Wea Rev, 2003, 131, 1272-1288.

[60]Rodell M, Houser P R, Jambor U, et al. The global land data assimilation system. Bull Amer Meteor Soc, 2004, 85: 381-394.

[61]Caparrini F, Castelli F, Entekhabi D. Mapping of land-atmosphere heat fluxes and surface parameters with remote sensing data. Bound-Lay Meteorol, 2003, 107: 605-633.

[62]Meng C L, Zhang C L, Tang R L. Variational estimation of landatmosphere heat fluxes and land surface parameters using MODIS remote sensing data. J Hydrometeorol, 2013, 14: 608-621.

[63]Meng C L, Li Z L, Zhan X W, et al. Land surface temperature data assimilation and its impact on evapotranspiration estimates from the Common Land Model. Water Resour Res, 2009, 45, W02421, doi:10.1029/2008WR006971.

[64]Kusaka H, Kimura F. Thermal effects of urban canyon structure on the nocturnal heat island: Numerical experiment using a mesoscale model coupled with an urban canopy model. J Appl Meteorol, 2004, 43: 1899-1910.

[65]Miao S G, Chen F, Margaret A, et al. An observational and modeling study of characteristics of urban heat island and boundary layer structures in Beijing. J Appl Meteorol Clim, 2009, 48: 484-501.

[66]Miao S G, Chen F, Li Q C, et al. Impacts of urban processes and urbanization on summer precipitation: A case study of heavy rainfall in Beijing on 1 August 2006. J Appl Meteorol Clim, 2011, 50: 806-825.

[67]Zhang C L, Chen F, Miao S G, et al. Impacts of urban expansion and future green planting on summer precipitation in the Beijing metropolitan area. J Geophys Res, 2009, 114, D02116, doi: 10.1029/2008JD010328.

[68]Chen F, Kusaka H, Bornstein R, et al. The integrated WRF/urban modelling system: Development, evaluation, and applications to urban environmental problems. Int J Climatol, 2011, 31: 273-288.

[69]Oleson K W, Bonan G B, Feddema J, et al. An urban parameterization for a global climate model. Part Ⅱ: Sensitivity to input parameters and the simulated urban heat island in offline Simulations. J Appl Meteorol Climatol, 2008, 47: 1061-1076.

[70]McCarthy M P, Best M J, Betts R A. Climate change in cities due to global warming and urban effects. Geophys Res Lett, 2010, 37(9), doi: 10.1029/2010GL042845.

[71]Best M J, Grimmond C S B, Villani M G. Evaluation of the urban tile in MOSES using surface energy balance observations. Bound-Lay Meteorol, 2005, 118: 503-525.

[72]Crevier L P, Delage Y. METRo: A new model for road-condition forecasting in Canada. J Appl Meteorol, 2001, 40: 2026-2037.

[73]孟春雷, 張朝林. 路面氣象數(shù)值預(yù)報(bào)模型及性能檢驗(yàn). 應(yīng)用氣象學(xué)報(bào), 2012, 23(4): 451-458.

[74]Stewart I D, Oke T R. Local climate zones for urban temperature studies. Bull Amer Meteor Soc, 2012, 93(12): 1879-1900.

[75]Ching J, Brown M, Burian S, et al. National urban database and access portal tool. Bull Amer Meteor Soc, 2009, 90(8): 1157-1168.

[76]Lawrence D M, Oleson K W, Flanner M G, et al. Parameterization improvements and functional and structural advances in version 4 of the Community Land Model. J Adv Model Earth Sys, 2011, 3, doi: 10.1029/2011MS000045.

Review and Prospect of Urban Land Surface Model Research

Meng Chunlei
(Institute of Urban Meteorology, China Meteorological Administration, Beijing 100089)

Urban land surface model is crucially important in urban refined weather forecasting and research of climate effect of urbanization. This paper reviews the research progress of urban land surface model in four aspects. They are urban land surface model development, urban land surface model parameterization, urban land surface model assimilation, and urban land surface model application respectively. The main problems which exist now referring to urban land surface model development are pointed out, and the main research directions in the future are put forward hereafter.

urban land surface model, urban land-atmosphere interaction, urban refined weather forecast, climate effect of urbanization

10.3969/j.issn.2095-1973.2015.01.003

2013年5月31日；

2013年9月9日

作者：孟春雷（1976—），Email: clmeng@ium.cn

資助信息：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目（41005056；41375114）

[26]孟春雷, 戴永久. 城市陸面模式設(shè)計(jì)及檢驗(yàn). 大氣科學(xué), 2013, 10.3878/j.issn.1006-9895.2013.12185.