楊 濤，劉 健，金繼明

(西北農(nóng)林科技大學(xué)水利與建筑工程學(xué)院，陜西 楊凌 712100)

土地利用變化改變了下墊面特征、地表能量和水分平衡，從而對(duì)局地、區(qū)域以及全球氣候產(chǎn)生不可忽略的影響[1,2]。其中灌溉作為土地利用變化中比較重要的人為因素，會(huì)直接改變土壤濕度，進(jìn)而改變水文循環(huán)過程, 是影響局地干旱氣候的一個(gè)關(guān)鍵因子[3]。最近有很多觀測(cè)和模型研究表明灌溉對(duì)氣候會(huì)產(chǎn)生明顯的影響，一致認(rèn)為灌溉會(huì)降低了日平均溫度并增加了空氣濕度[4-6]。例如，Han等[7]使用90個(gè)氣象站的觀測(cè)數(shù)據(jù)評(píng)估了1959-2006年農(nóng)業(yè)灌溉對(duì)西北地區(qū)新疆近地表氣溫趨勢(shì)的影響，發(fā)現(xiàn)灌溉導(dǎo)致日平均氣溫5-9月每10 a下降0.018 ℃。另外有模型研究結(jié)果表明，通過在WRF耦合模型中增加動(dòng)態(tài)灌溉方案，華北平原的潛熱通量增加和感熱通量減少導(dǎo)致近地面氣溫的降低[8]。眾所周知，灌溉會(huì)改變土壤濕度和空氣濕度，從而對(duì)局地和區(qū)域氣候產(chǎn)生非常重要的影響。但是很少有人使用模型去研究中國西北農(nóng)田灌溉對(duì)局地干旱氣候影響，尤其是位于南疆的塔里木盆地。

塔里木盆地是中國最大的干旱內(nèi)陸盆地，氣候十分干燥，年降水量不足100 mm[9]，是新疆重要的灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)[10]。塔里木盆地灌溉規(guī)模巨大，灌溉作為重要的人類農(nóng)業(yè)活動(dòng)，影響了水的自然循環(huán)，增加了大氣中的水汽含量，同時(shí)也影響了地表能量對(duì)潛熱通量和感熱通量的分配，因此，伴隨著陸面參數(shù)的變化、水汽的變化和地表能量的重新分配，通過陸氣相互作用必將對(duì)局地氣候產(chǎn)生重要影響。開展灌溉對(duì)局地氣候變化的響應(yīng)研究，對(duì)于減少氣候變化對(duì)農(nóng)業(yè)用水和作物生產(chǎn)的不利影響，從而保障糧食安全和水資源可持續(xù)利用都具有重要的科學(xué)意義。

1 數(shù)據(jù)與方法

1.1 研究區(qū)域

塔里木盆地地處歐亞大陸腹地，位于新疆南部，是中國最大的內(nèi)陸盆地。它被天山、昆侖山、帕爾米和阿爾金山所包圍，總面積約53 km2[11]。該地區(qū)氣候干旱，常年少雨，蒸發(fā)強(qiáng)烈，屬于典型的內(nèi)陸干旱和半干旱地區(qū)，是我國年降水量最少的地區(qū)[12]。極度缺水的現(xiàn)象導(dǎo)致這里的農(nóng)業(yè)高度依賴灌溉，可以說，沒有灌溉就沒有塔里木盆地，該盆地是純灌溉農(nóng)業(yè)區(qū)[8]。所以塔里木盆地是一個(gè)研究灌溉對(duì)干旱氣候影響的典型區(qū)域。模式區(qū)域配置和地形高度見圖1。

1.2 模式設(shè)置

本研究采用的是應(yīng)用最廣泛的區(qū)域氣候模型WRF(3.6 版本)。已有研究表明，WRF模型能較好地模擬區(qū)域氣候特征[13]。模擬試驗(yàn)所采用的物理過程方案見表1。在CLM陸面模式中選用基于MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectrometer)的20 類土地利用分類系統(tǒng)，研究區(qū)域內(nèi)的土地利用類型的空間分布(見圖2)。

表1 模型中主要的物理參數(shù)化方案

圖2 研究區(qū)域的MODIS土地利用類型

模型采用Lambert投影，模擬區(qū)域的中心位置為(38°N，88°E)，采用雙重嵌套，外層水平分辨率采用15 km，格點(diǎn)數(shù)為190(經(jīng)向)×230(緯向)，內(nèi)層水平分辨率采用5 km，格點(diǎn)數(shù)為157(經(jīng)向)×241(緯向)。垂直方向是30層，模式頂層氣壓為5 kPa。

1.3 數(shù) 據(jù)

本研究用到的數(shù)據(jù)主要包括3部分：一是用于驅(qū)動(dòng)WRF 模型的再分析資料；二是用于加入模型的灌溉數(shù)據(jù)；三是用于模型驗(yàn)證的數(shù)據(jù)。

(1)歐洲中期數(shù)值預(yù)報(bào)中心的ERA-Interim數(shù)據(jù)用于提供WRF模型的橫向邊界和初始條件[20]。該數(shù)據(jù)的水平分辨率為0.5°×0.5°。

(2)本研究的灌溉數(shù)據(jù)選用聯(lián)合國糧農(nóng)組織(Food and Agriculture Organization of the United Nations，F(xiàn)AO)最新版的全球灌溉區(qū)域地圖(Global Map of Irrigation Areas，GMIA)[21]。最新版的GMIA數(shù)據(jù)的分辨率為5′。研究區(qū)域灌溉地圖見圖3。

圖3 灌溉百分?jǐn)?shù)的空間分布(單位：%)

(3)降水和近地面氣溫?cái)?shù)據(jù)來自中國區(qū)域高時(shí)空分辨率地面氣象要素驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)集(China Meteorological Forcing Dataset)[22]，其時(shí)間分辨率為3 h，水平空間分辨率0.1°，包含近地面氣溫、近地面氣壓、近地面空氣比濕、近地面全風(fēng)速、地面向下短波輻射、地面向下長(zhǎng)波輻射、地面降水率，共7個(gè)要素(變量)。

(4)地表溫度數(shù)據(jù)來自NASA(National Aeronautics and Space Administration)發(fā)布的基于MODIS數(shù)據(jù)的MOD11C3和MYD11C3系列產(chǎn)品。

1.4 灌溉方案

本文研究了灌溉對(duì)塔里木盆地局地氣候的影響。在WRF 模型的CLM陸面模式中，加入灌溉方案量化了這種影響。在模型中，每個(gè)網(wǎng)格單元中的灌溉分?jǐn)?shù)由觀測(cè)的GMIA數(shù)據(jù)確定。在生長(zhǎng)季(5-9月)[7]中，灌溉作物的水分脅迫因子是通過CLM陸面模式自動(dòng)計(jì)算的，模式中有一個(gè)水分脅迫函數(shù)β，它的范圍為0～1，干土的時(shí)候?yàn)?，濕土的時(shí)候?yàn)?。當(dāng)函數(shù)值小于1時(shí)，進(jìn)行灌溉，并且是把水灌在土壤表面，這是因?yàn)樗锬九璧毓鄥^(qū)的灌溉方式主要為表面灌溉[7]。

1.5 試驗(yàn)設(shè)計(jì)

針對(duì)2006-2015年的作物生長(zhǎng)季進(jìn)行了2組模擬，以探討灌溉對(duì)局地氣候的影響。設(shè)計(jì)本研究重點(diǎn)分析的2組試驗(yàn)，一組為不考慮灌溉的控制試驗(yàn)(CTL)，一組為根據(jù)灌溉方案考慮灌溉的試驗(yàn)(IRR)，2組試驗(yàn)的積分時(shí)間都是從每年的4月1日00 UTC至該年10月1日00 UTC，每3 h輸出一次模擬結(jié)果，每年的4月作為模型的預(yù)熱時(shí)間，不作分析。

2 結(jié)果與分析

2.1 模型的適用性評(píng)估

在這項(xiàng)研究中，通過將CTL試驗(yàn)?zāi)M結(jié)果與觀測(cè)值進(jìn)行比較，對(duì)WRF模型模擬地表溫度、近地面氣溫和降水方面的性能進(jìn)行了評(píng)估。圖4展示了在灌溉區(qū)域2組試驗(yàn)?zāi)M的地表溫度、近地面氣溫和降水與觀測(cè)值關(guān)系的散點(diǎn)圖。CTL試驗(yàn)?zāi)M的地表溫度和近地面氣溫在大部分網(wǎng)格點(diǎn)上都模擬偏高，而降水的模擬是偏低的。從整體上看，近地面氣溫和降水模擬的結(jié)果比地表溫度更好，具有更顯著的線性關(guān)系。CTL試驗(yàn)?zāi)M的地表溫度、近地面氣溫和降水與觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)分別是0.64、0.86和0.75。下文將提到灌溉導(dǎo)致地表溫度和近地面氣溫下降，降水增加。因此，改進(jìn)后的模型由于加入了灌溉方案，不僅顯著降低了原模式在灌區(qū)內(nèi)的熱偏差，而且降低了灌區(qū)的降水誤差。這就說明在區(qū)域氣候模式中考慮灌溉過程有助于改善新疆塔里木盆地溫度和降水的模擬效果。IRR試驗(yàn)?zāi)M的地表溫度、近地面氣溫和降水與觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)分別是0.72、0.97和0.83。綜上，WRF模型對(duì)溫度和降水具有很好地模擬性能, 基本可以正確模擬降水和溫度的特征。

圖4 2006-2015年5-9月平均溫度和降水的模擬值與觀測(cè)值的散點(diǎn)圖

2.2 灌溉對(duì)溫度影響

在10 a的模擬期間，從CTL和IRR試驗(yàn)?zāi)M的差值可以表明灌溉對(duì)溫度和地表熱通量有著很明顯的影響。灌溉會(huì)增加蒸散量，從而導(dǎo)致潛熱通量增加而感熱通量減少(見圖5)。相比于夜晚，白天的太陽輻射較大，所以潛熱增加的量和感熱減少的量相應(yīng)較多，其潛熱通量最大增加值超過60 W/m2，而感熱通量的減少值能達(dá)到 40 W/m2。通過蒸發(fā)冷卻，灌溉會(huì)導(dǎo)致白天和晚上的溫度都會(huì)降低(見圖6)，但白天的地表溫度降低得更多。灌溉的冷卻效應(yīng)在灌溉百分?jǐn)?shù)越大的地區(qū)更為明顯，且地表溫度的下降幅度大于近地面氣溫，下降幅度為0.5～2.5 ℃。另外，圖7展現(xiàn)了模型能夠很好地模擬地表溫度和近地面氣溫的年際變化，進(jìn)一步證明了WRF模型能夠很好地模擬塔里木盆地的溫度，具有溫度越低，灌溉量越小的特點(diǎn)。由于灌溉的冷卻效應(yīng)，IRR試驗(yàn)?zāi)M的結(jié)果更逼近觀測(cè)值的年際變化。

2.3 灌溉對(duì)降水的影響

不同于灌溉對(duì)溫度和地表熱通量的局部影響，灌溉對(duì)降水的影響是復(fù)雜的。灌溉改變了塔里木盆地的能量收支和溫度，這對(duì)降水的發(fā)展和對(duì)流的強(qiáng)迫具有重要影響。圖8展現(xiàn)了研究區(qū)在白天和夜晚灌溉對(duì)降水的影響。灌溉引起的模擬降水變化在空間上非常不均勻。灌溉增加了蒸散量，導(dǎo)致水汽的增加和大氣邊界層的冷卻。邊界層水蒸氣的增加對(duì)降水有積極影響，但灌溉的降溫作用有利于增強(qiáng)大氣穩(wěn)定性，導(dǎo)致整個(gè)灌溉區(qū)的降水無論在白天還是夜間增加量都特別小，但是在灌區(qū)周邊增加得特別明顯，這可能是由于水汽傳輸?shù)脑?。由于灌溉?duì)灌區(qū)降水存在很大不確定性，所以在年際變化上灌區(qū)對(duì)降水的影響有增加也有減少，但是從整體來看，與溫度的模擬結(jié)果一樣，WRF模型能夠很好地模擬降水的年際變化[圖7(c)]。另外，降水量越小，氣候越干旱，灌溉量就越大，降水的年際變化正好與灌溉量相反。

圖5 2006-2015年5-9月CTL與IRR試驗(yàn)?zāi)M的潛熱通量、感熱通量差值(IRR試驗(yàn)-CTL試驗(yàn))的空間分布(單位：W/m2)

圖6 2006-2015年5-9月CTL與IRR試驗(yàn)?zāi)M的溫度差值(IRR試驗(yàn)-CTL試驗(yàn))的空間分布(單位：℃)

圖7 2006-2015年灌區(qū)平均觀測(cè)的、CTL和IRR試驗(yàn)?zāi)M的地表溫度、近地面氣溫和降水的年際變化

圖8 2006-2015年5-9月CTL與IRR試驗(yàn)?zāi)M的降水差值(IRR試驗(yàn)-CTL試驗(yàn))的空間分布(單位：mm/月)

3 結(jié) 語

(1)WRF模型對(duì)地表溫度、近地面氣溫和降水具有很好的模擬性能。相對(duì)于地表溫度，近地面氣溫和降水與觀測(cè)值有更好的線性關(guān)系。由于加入灌溉方案，不僅顯著降低了原模式在灌區(qū)內(nèi)的熱偏差，而且灌溉引起的冷卻和增濕效應(yīng)導(dǎo)致灌區(qū)降水誤差變小，提高了模型對(duì)溫度和降水的模擬效果。這表明區(qū)域氣候模式在模擬陸氣相互作用的過程中考慮灌溉過程是十分必要的。

(2)灌溉增加了蒸發(fā)，導(dǎo)致潛熱通量增加而感熱通量減少，進(jìn)而導(dǎo)致溫度降低。相比于夜晚，白天太陽輻射強(qiáng)，蒸散發(fā)強(qiáng)，增加的潛熱通量和減少的感熱通量更多，灌溉的冷卻效應(yīng)也更明顯。

(3)WRF模型能夠很好地模擬溫度和降水的年際變化，由于灌溉的冷卻效應(yīng)，IRR試驗(yàn)?zāi)M的結(jié)果更逼近觀測(cè)值的年際變化。

(4)不同于灌溉對(duì)溫度和地表熱通量的局部影響，灌溉對(duì)降水的影響是復(fù)雜的。灌溉的增濕和冷卻效應(yīng)導(dǎo)致整個(gè)灌區(qū)的降水無論在白天還是夜間增加量都特別小，但是在灌區(qū)周邊降水卻顯著地增加。