中國區(qū)域陸氣耦合強(qiáng)度的時(shí)空分布特征

楊 揚(yáng)，楊啟東，王芝蘭，高 璐

(1.中國氣象局蘭州干旱氣象研究所，甘肅 蘭州 730020；2.云南大學(xué)大氣科學(xué)系，云南 昆明 650500)

引 言

自20世紀(jì)70年代出現(xiàn)地球科學(xué)系統(tǒng)概念之后，人們已經(jīng)認(rèn)識到氣候變化是地球各系統(tǒng)相互作用在大氣圈中的反映，因此將地球上大氣、海洋、陸地、冰雪和生態(tài)等各圈層作為一個(gè)有機(jī)整體的全球變化研究已成為世界科學(xué)的前沿之一[1-2]。其中，陸地表面將大氣、冰雪和生態(tài)等圈層緊密聯(lián)系在一起，發(fā)生在陸地表面的各種物理、生物和化學(xué)過程與其他圈層相互作用，深刻影響著全球和區(qū)域氣候的基本特征[3]，而氣候變化也會反作用于陸氣間物質(zhì)和能量交換，影響陸地生態(tài)和水文過程[4]。正確描述陸面生物地球物理和生物地球化學(xué)過程，準(zhǔn)確計(jì)算陸面狀態(tài)及陸氣、陸海界面的物質(zhì)和能量通量，對天氣/氣候數(shù)值預(yù)報(bào)預(yù)測業(yè)務(wù)，以及充分理解全球變化所帶來的水安全、糧食安全、生態(tài)安全等問題的形成機(jī)制，制定相應(yīng)的對策，具有重要意義[5]。

土壤中儲存的水分是陸地總水量的一個(gè)重要部分，是氣候系統(tǒng)的關(guān)鍵組成部分[6-7]。土壤可以“記住”干濕異常，進(jìn)而在幾個(gè)月內(nèi)保持低或高的蒸散異常，這反過來又可能在大氣演化中發(fā)揮重要作用[7]。在土壤水分有限的地區(qū)，土壤水分虧缺會抑制蒸散，從而使感熱通量增加，地表溫度升高。土壤水分引起的地表通量異常會影響邊界層的發(fā)展及大氣中的水汽供給，通過影響邊界層高度、濕靜力能、抬升凝結(jié)高度及夾卷進(jìn)而導(dǎo)致降水變化[8-9]。此外，它還通過植物蒸騰和光合作用之間的相互作用與生物地球化學(xué)循環(huán)(如碳循環(huán)和氮循環(huán))相聯(lián)系。土壤濕度偏小是高溫?zé)崂税l(fā)生的必備條件，能增加熱浪的持續(xù)時(shí)間，對極端高溫有放大作用[10-12]。此外，土壤濕度通過影響白天地表能量分配和夜間地表發(fā)射率影響日最高和最低溫度，土壤濕度減小同時(shí)使日最高和最低溫度增加[13-15]。針對土壤濕度影響降水的事實(shí)及物理機(jī)制已在全球或不同區(qū)域內(nèi)開展了眾多研究，結(jié)果表明土壤濕度變化通過影響蒸散引起邊界層和自由大氣間多個(gè)耦合過程的變化而改變了降水的發(fā)生發(fā)展[8,16-18]。在區(qū)域尺度上，大范圍的土壤濕度異常通過改變地表氣溫，導(dǎo)致海陸溫差發(fā)生變化，引起季風(fēng)/急流等大氣環(huán)流系統(tǒng)的響應(yīng)[19]，進(jìn)而通過非局地效應(yīng)影響溫度和降水變化[20-21]。另一種關(guān)于土壤濕度影響降水的物理機(jī)制可理解為春季土壤濕度呈“偶極子”分布時(shí)，可能在對流層激發(fā)行星波，進(jìn)而影響夏季降水范圍和強(qiáng)度[22-24]。由于陸地上的水分供應(yīng)有限，空間非均勻性大，且受氣候變化的劇烈影響，因此陸氣相互作用被認(rèn)為是氣候模式中不確定性的一個(gè)主要來源。

為衡量陸面過程對氣候的影響，有研究用“陸氣耦合強(qiáng)度”來表征陸面狀態(tài)對降水、氣溫或大氣其他物理過程的影響程度[6-7]。一般而言，根據(jù)所使用的研究資料或方法不同，陸氣耦合強(qiáng)度的定義可分為兩大類：第一類是在使用觀測資料分析時(shí)，由于難以單獨(dú)分離陸氣耦合的相關(guān)物理過程，通常使用陸面變量(如土壤濕度、地表溫度和葉面積指數(shù)等)與大氣變量(如氣溫和降水)的相關(guān)系數(shù)，如線性相關(guān)系數(shù)、非線性相關(guān)系數(shù)和滯后相關(guān)系數(shù)等表征陸氣耦合強(qiáng)度；第二類陸氣耦合強(qiáng)度基于數(shù)值模擬建立，并與物理機(jī)制研究和定量分析緊密聯(lián)系，其核心是設(shè)計(jì)數(shù)值模擬試驗(yàn)，將大氣和陸面之間耦合的物理過程解耦，通過比較控制試驗(yàn)和敏感試驗(yàn)的差異來表征陸氣耦合強(qiáng)度[7]。隨著研究的深入，為方便交流和不同模式模擬結(jié)果的比較，國際間科技計(jì)劃應(yīng)運(yùn)而生。其中最著名的是全球陸氣系統(tǒng)研究(global land/atmosphere system study，GLASS)包含的兩個(gè)計(jì)劃：一個(gè)是全球陸氣耦合試驗(yàn)(global land-atmosphere coupling experiment, GLACE)[25-26]，用于陸氣耦合強(qiáng)度和陸氣耦合熱點(diǎn)區(qū)域的研究；另一個(gè)是局地陸氣耦合試驗(yàn)(LoCo)[27]，主要開發(fā)綜合指標(biāo)來量化局地陸氣相互作用的關(guān)系和反饋機(jī)制，以便更好地研究局地陸氣相互作用。GLACE數(shù)值試驗(yàn)的核心是將大氣和陸面間耦合的物理過程解耦，通過控制試驗(yàn)和敏感試驗(yàn)?zāi)M的大氣變量變率差表征陸氣相互作用強(qiáng)度，由此描繪全球或區(qū)域陸氣相互作用的熱點(diǎn)地區(qū)(hotspots)分布圖像，并分析陸氣耦合強(qiáng)度的時(shí)間變化特征[6,25-26]。局地陸氣耦合試驗(yàn)基于多種觀測或陸面同化資料計(jì)算土壤濕度-蒸散、蒸散-降水、土壤濕度-降水、土壤濕度-溫度等線性、非線性相關(guān)系數(shù)，陸氣耦合指數(shù)，土壤濕度記憶指數(shù)，GLACE耦合強(qiáng)度等量化陸氣耦合強(qiáng)度，分析不同區(qū)域陸氣相互作用的時(shí)空變化特征，揭示陸氣耦合強(qiáng)度的影響因子，研究發(fā)現(xiàn)陸氣相互作用熱點(diǎn)地區(qū)無一例外均位于干濕氣候過渡帶[28-30]。已有研究發(fā)現(xiàn)，在干旱地區(qū)，蒸散雖受土壤濕度的劇烈影響，但蒸散的量級和變化太小，土壤濕度對氣候影響較?。辉跐駶櫟貐^(qū)，降水充沛，土壤濕度大，蒸散較強(qiáng)，受限于輻射，呈現(xiàn)為“輻射限制”型；只有在干濕氣候過渡帶，土壤濕度變率對蒸散影響較大，明顯影響氣溫和降水的變化，為“土壤濕度限制”型，是陸氣相互作用劇烈的地區(qū)[7,26]。準(zhǔn)確識別陸氣耦合熱點(diǎn)地區(qū)對季節(jié)性預(yù)測系統(tǒng)的開發(fā)、站點(diǎn)土壤濕度監(jiān)測和相關(guān)衛(wèi)星的發(fā)展具有深遠(yuǎn)影響，對理解地球科學(xué)系統(tǒng)及氣候系統(tǒng)的可預(yù)測性方面至關(guān)重要[7]。

盡管近年來在陸氣相互作用研究領(lǐng)域開展了大量研究工作，分析了陸氣耦合的強(qiáng)弱，量化了全球或區(qū)域陸氣耦合強(qiáng)度的時(shí)空分布特征，給出全球陸氣耦合的熱點(diǎn)地區(qū)。但當(dāng)前利用多個(gè)耦合指數(shù)來研究陸氣耦合強(qiáng)度并分析不同指數(shù)間差異的研究還較少。此外隨著技術(shù)和方法的發(fā)展，高時(shí)空分辨率的再分析資料已經(jīng)取得了長足發(fā)展，且當(dāng)前得到了大量使用。基于此，本文利用高時(shí)空分辨率的ERA5-Land再分析資料提供的土壤濕度、潛熱通量、降水和2 m溫度等產(chǎn)品，通過分析土壤濕度-潛熱通量、潛熱通量-抬升凝結(jié)高度的陸氣耦合指數(shù)及土壤濕度-溫度、土壤濕度-降水的Pearson、Kendall’s Tau相關(guān)系數(shù)，量化中國區(qū)域陸氣耦合強(qiáng)度，分析該區(qū)域陸氣耦合強(qiáng)度的季節(jié)分布特征，并辨識中國陸氣相互作用的熱點(diǎn)地區(qū)，以期為深入認(rèn)識陸氣相互作用和區(qū)域氣候系統(tǒng)提供依據(jù)。

1 資料和方法

1.1 資 料

利用ERA5再分析資料的陸地?cái)?shù)據(jù)集計(jì)算陸-氣耦合強(qiáng)度，ERA5是歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心(ECMWF)運(yùn)營的哥白尼氣候變化服務(wù)(copernicus climate change service，C3S)開發(fā)的第5代再分析資料產(chǎn)品。目前ECWMF發(fā)布了從1950年開始到現(xiàn)在(月平均分析資料滯后約3個(gè)月、逐小時(shí)資料滯后約5 d)的歷史時(shí)期覆蓋和實(shí)時(shí)更新數(shù)據(jù)。ERA5在其前身ERA-Interim的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)了很大升級。該資料采用四維變分同化方法(4D-VAR)，同化了包括衛(wèi)星遙感、站點(diǎn)觀測及探空數(shù)據(jù)在內(nèi)的多種資料，水平分辨率為T639(約31 km)，垂直方向共分為137層(約80 km)，同化時(shí)間窗為1 h。ERA5首次利用由10個(gè)集合成員、時(shí)間分辨率為3 h、空間分辨率為62 km的集合再分析產(chǎn)品來評估大氣的不確定性(https://confluence.ecmwf.int/display/CKB/ERA5%3A+data+documentation#ERA5: datadocumentation-Introduction)。

ERA5陸地?cái)?shù)據(jù)集(ERA5-Land)提供了更高分辨率的陸地變量資料，使用模式和來自全球的各種觀測資料同化生成1981—2020年陸地水和能量循環(huán)數(shù)據(jù)集。后期ERA5-Land還將實(shí)現(xiàn)包括1950年以后的陸地信息，其時(shí)間分辨率為1 h(1 month)，空間分辨率為0.1°×0.1°(https://cds.climate.copernicus.eu/cdsapp#!/dataset/reanalysis-era5-land?tab=overview)。本文采用ERA5-Land 1981—2019年空間分辨率為0.1°×0.1°的月平均土壤濕度(0～7 cm)、地表潛熱通量、降水和2 m溫度數(shù)據(jù)進(jìn)行分析研究。文中附圖所涉及地圖均基于國家測繪地理信息局標(biāo)準(zhǔn)地圖服務(wù)網(wǎng)站下載的審圖號為GS(2016)2556的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作，底圖無修改。

1.2 方 法

由于大氣運(yùn)動(dòng)復(fù)雜多變、土壤濕度對降水的影響涉及到土壤濕度和潛熱通量、潛熱通量與邊界層、邊界層與自由大氣間的多個(gè)耦合過程，因此很難觀測或者量化。土壤濕度的異常(△SM)對降水(P)或云(clouds)的影響取決于陸面潛熱通量(LEland)與土壤濕度、邊界層發(fā)展(PBL)與地表能量通量、邊界層頂?shù)膴A卷(ENT)與邊界層演化以及大氣通過邊界層的能量通量(LEatm)的多個(gè)耦合過程[9]。為定量表示陸氣耦合強(qiáng)度，并表征不同子過程在陸氣相互作用中的影響，選取土壤濕度-潛熱通量、潛熱通量-抬升凝結(jié)高度的陸氣耦合指數(shù)(TCISM-LE、TCILE-LCL)和土壤濕度-溫度、土壤濕度-降水的Pearson、Kendall’s Tau相關(guān)系數(shù)進(jìn)行分析，其中Pearson、Kendall’s Tau相關(guān)系數(shù)可參考文獻(xiàn)[29]、[31]。

根據(jù)DIRMEYER[32]基于陸-氣耦合子過程提出的兩步耦合指數(shù)的定義，利用土壤濕度-潛熱通量協(xié)方差除以土壤濕度標(biāo)準(zhǔn)差分析土壤濕度異常引起潛熱通量的變化，利用潛熱通量-抬升凝結(jié)高度的協(xié)方差除以潛熱通量標(biāo)準(zhǔn)差分析地表通量和邊界層的耦合過程，具體公式如下：

(1)

式中：SM(m3·m-3)為土壤濕度，LE(W·m-2)為潛熱通量，LCL(m)為抬升凝結(jié)高度，COV是兩個(gè)變量的協(xié)方差，σ表示變量的標(biāo)準(zhǔn)差。如果將土壤濕度當(dāng)作驅(qū)動(dòng)量，潛熱通量當(dāng)作響應(yīng)量，那么陸氣耦合指數(shù)的物理意義為：土壤濕度每變化一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)潛熱通量的響應(yīng)值。TCISM-LE、TCILE-LCL分別為正、負(fù)時(shí)表示陸氣相互作用強(qiáng)烈，且其絕對值越大表明相互作用越強(qiáng)，文中均用絕對值表示陸氣耦合強(qiáng)度的大小。

2 結(jié)果分析

2.1 土壤濕度、潛熱通量和抬升凝結(jié)高度的變化特征

圖1為中國區(qū)域1981—2019年不同季節(jié)土壤濕度的空間分布。可以看出，中國區(qū)域土壤濕度總體上呈現(xiàn)出從西北向東南遞增的趨勢，且存在明顯的季節(jié)變化。中國北方區(qū)域的土壤濕度一般低于0.2 m3·m-3，其中西北區(qū)域特別是內(nèi)蒙古西北部及新疆大部分地區(qū)是土壤濕度的低值中心，其值低于0.1 m3·m-3；東北地區(qū)土壤濕度較大，全年土壤濕度大于0.25 m3·m-3；長江中下游區(qū)域及我國中部地區(qū)土壤偏濕，夏季土壤濕度大于0.4 m3·m-3，其余3個(gè)季節(jié)大于0.35 m3·m-3；東南地區(qū)土壤濕度較大，除冬季東南沿海地區(qū)外，其他季節(jié)東南地區(qū)土壤濕度均高于0.35 m3·m-3。我國低緯高原地區(qū)冬春季土壤濕度偏低(小于0.25 m3·m-3)，夏秋季土壤濕度較大(大于0.4 m3·m-3)?？傊寥罎穸鹊牡赜蚍植寂c我國干濕分布狀況基本一致，濕潤/半濕潤區(qū)位于我國南方區(qū)域，干旱半干旱區(qū)位于我國北方區(qū)域，但東北地區(qū)是半濕潤區(qū)，這與馬柱國等[33]研究結(jié)果基本一致。

圖1 1981—2019年中國區(qū)域不同季節(jié)的土壤濕度空間分布(單位：m3·m-3)(a)春季，(b)夏季，(c)秋季，(d)冬季Fig.1 The spatial distribution of soil moisture in China in different seasons during 1981-2019(Unit: m3·m-3)(a) spring, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

圖2為中國區(qū)域1981—2019年不同季節(jié)潛熱通量的空間分布。總體上，潛熱通量由北向南、由西向東增大，分界呈東北—西南向，且有明顯的季節(jié)變化特征，夏秋季節(jié)潛熱通量較大，冬春季節(jié)潛熱較小。北方地區(qū)是潛熱的低值中心，其中西北區(qū)域特別是內(nèi)蒙古西北部至新疆大部分地區(qū)潛熱通量全年低于50 W·m-2，冬春季潛熱通量的低值中心范圍較大，夏秋季低值中心范圍較小，除西北地區(qū)存在低值中心外，北方其他地區(qū)潛熱通量均高于150 W·m-2。華南地區(qū)是潛熱通量的高值區(qū)域，其中夏秋季潛熱通量大于350 W·m-2，冬春季小于250 W·m-2。東北地區(qū)(包括黑龍江大部和內(nèi)蒙古東北部)夏季是潛熱通量的大值區(qū)(大于300 W·m-2)，其余3個(gè)季節(jié)的潛熱通量較低。我國低緯高原地區(qū)冬春季潛熱通量偏小(小于250 W·m-2)，夏秋季潛熱通量較大(大于300 W·m-2)。

圖2 1981—2019年中國區(qū)域潛熱通量的季節(jié)分布(單位：W·m-2)(a)春季，(b)夏季，(c)秋季，(d)冬季Fig.2 The spatial distribution of latent heat flux in China in different seasons during 1981-2019 (Unit:W·m-2)(a) spring, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

抬升凝結(jié)高度(LCL)能夠表征降水的潛在可能性，LCL越低，表示越容易產(chǎn)生降水。圖3為中國區(qū)域1981—2019年不同季節(jié)抬升凝結(jié)高度的空間分布?？梢钥闯觯瑑?nèi)蒙古西北部至甘肅和新疆交界處抬升凝結(jié)高度較高，夏季部分區(qū)域的抬升凝結(jié)高度可達(dá)3000 m以上，不利于降水的發(fā)生。我國南方地區(qū)和東北地區(qū)抬升凝結(jié)高度較低，南方地區(qū)全年LCL<600 m，產(chǎn)生降水的可能性較大。夏季云南南部的LCL<250 m，是LCL的低值中心?？傮w上，LCL的地域分布基本與我國的干濕分布一致，LCL低值區(qū)容易發(fā)生降水，對應(yīng)我國濕潤半濕潤區(qū)；高值區(qū)降水發(fā)生可能性較小，對應(yīng)我國干旱半干旱區(qū)。

圖3 1981—2019年中國區(qū)域不同季節(jié)的抬升凝結(jié)高度空間分布(單位：m)(a)春季，(b)夏季，(c)秋季，(d)冬季Fig.3 The spatial distribution of lifting condensation level in China in different seasons during 1981-2019 (Unit: m) (a) spring, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

2.2 陸氣耦合指數(shù)(TCI)

2.2.1 土壤濕度-潛熱通量的陸氣耦合指數(shù)

圖4為中國區(qū)域1981—2019年不同季節(jié)土壤濕度-潛熱通量的陸氣耦合強(qiáng)度(TCISM-LE)空間分布?？梢钥闯觯寥罎穸?潛熱通量的陸氣耦合強(qiáng)度在夏、秋季較強(qiáng)，春、冬季較弱，其中夏季最強(qiáng)，冬季最弱。TCISM-LE高值區(qū)位于我國北方及青藏高原地區(qū)，這些區(qū)域?yàn)椤巴寥罎穸认拗菩汀?，蒸散受土壤濕度的影響，土壤濕度增大，蒸散增大，有顯著的陸氣反饋?zhàn)饔?。而在南方地區(qū)出現(xiàn)TCISM-LE的負(fù)值區(qū)，表明該區(qū)域?yàn)椤拜椛湎拗菩汀?，土壤水分充足且?shí)際蒸發(fā)率接近潛在蒸發(fā)率，當(dāng)?shù)乇斫邮盏膬糨椛淦鄷r(shí)，蒸散增加，土壤濕度隨之減少。這種情況下，潛熱通量不受土壤濕度控制，反而會影響土壤濕度，地表向大氣輸送的能量較小，不存在明顯的陸氣耦合作用。另外，北方干旱半干旱區(qū)是陸氣相互作用劇烈的區(qū)域，夏季TCISM-LE最大，最大值出現(xiàn)在內(nèi)蒙古西北部、甘肅、青海及新疆(除西部小部分區(qū)域)的交界處。夏季華北的陸氣耦合作用較強(qiáng)，華北地區(qū)受東亞夏季風(fēng)影響，降水主要集中在夏季6—8月，6月雨帶推至華北，7月降水量達(dá)到最大值，此時(shí)土壤濕度變大，地表與大氣之間存在劇烈的相互作用；秋季隨著土壤濕度變小，陸氣相互作用減弱。東北地區(qū)(特別是北部)夏季不存在劇烈的陸氣相互作用，秋季東北地區(qū)的TCISM-LE指數(shù)變?yōu)檎?。東北地區(qū)屬于半濕潤區(qū)，夏季土壤偏濕，蒸散主要受凈輻射影響，大氣對陸地的變化不敏感；秋季降水減少，土壤變干，在這種情況下存在明顯的陸氣反饋?zhàn)饔?。我國南方地區(qū)屬于濕潤區(qū)，夏季南海夏季風(fēng)爆發(fā)，降水充沛，土壤過飽和，蒸散主要受能量控制，因此陸氣相互作用較弱。但在春秋季節(jié)，華南在土壤偏干的情況下也會發(fā)生明顯的土壤濕度-蒸散耦合。西南低緯高原地區(qū)地形復(fù)雜，且受季風(fēng)環(huán)流的影響，導(dǎo)致該地區(qū)降水季節(jié)差異大，干濕季轉(zhuǎn)換明顯。干季降水少，土壤濕度低，TCISM-LE為正值，有明顯的陸氣相互作用；濕季降水導(dǎo)致土壤過飽和，陸氣耦合通常較弱。綜合來看，中國境內(nèi)土壤濕度與潛熱通量的耦合在夏季最劇烈，高值區(qū)出現(xiàn)在干旱半干旱區(qū)，尤其集中在內(nèi)蒙古、甘肅、青海和新疆部分區(qū)域，這與KOSTER等[6]給出的中國陸氣耦合熱點(diǎn)區(qū)域分布大致相同。但由于所用資料不同，選取不同的指數(shù)和方法量化陸氣耦合強(qiáng)度，因此本文給出的中國陸氣相互作用的熱點(diǎn)地區(qū)及強(qiáng)度與前人研究結(jié)果存在差異。

圖4 1981—2019年中國區(qū)域不同季節(jié)土壤濕度-潛熱通量的陸氣耦合指數(shù)(TCISM-LE)的季節(jié)空間分布(a)春季，(b)夏季，(c)秋季，(d)冬季Fig.4 The spatial distribution of LAC index of soil moisture-latent heat flux (TCISM-LE) in China in different seasons during 1981-2019 (a) spring, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

2.2.2 潛熱通量-抬升凝結(jié)高度的陸氣耦合指數(shù)

陸氣相互作用研究涉及到對流觸發(fā)、邊界層發(fā)展等地表通量和大氣邊界層復(fù)雜的相互作用，利用潛熱通量-抬升凝結(jié)高度的陸氣耦合指數(shù)(TCILE-LCL)表征土壤濕度影響降水的中間過程。TCILE-LCL為負(fù)值時(shí)表明抬升凝結(jié)高度隨著潛熱通量的增大而減小，此時(shí)有利于降水的發(fā)生。圖5為1981—2019年中國區(qū)域不同季節(jié)潛熱通量-抬升凝結(jié)高度耦合強(qiáng)度的空間分布?？梢钥闯?，潛熱通量-抬升凝結(jié)高度的耦合強(qiáng)度在春夏季較強(qiáng)，秋冬季較弱，其中夏季最強(qiáng)，冬季最弱。我國北方及青藏高原地區(qū)TCILE-LCL為負(fù)值區(qū)，該區(qū)域蒸散受土壤濕度影響，土壤濕度增大導(dǎo)致潛熱通量增大，感熱通量減小，進(jìn)而使邊界層發(fā)展的驅(qū)動(dòng)減弱，不利于氣團(tuán)的抬升凝結(jié)。而我國南方和東北TCILE-LCL則為正值區(qū)，表明該區(qū)域蒸散增加(減弱)，抬升凝結(jié)高度隨之升高(降低)。在春秋季節(jié)，華南地區(qū)及西南地區(qū)TCILE-LCL也會出現(xiàn)負(fù)耦合，而秋季新疆TCILE-LCL基本為正耦合，且大值區(qū)出現(xiàn)在塔里木盆地周圍。夏季TCISM-LE的正值中心與TCILE-LCL的負(fù)值中心的重合區(qū)為北方干旱半干旱區(qū)，土壤濕度與潛熱通量及潛熱通量與抬升凝結(jié)高度的耦合作用都強(qiáng)，降水變化受土壤濕度影響較大，是我國陸氣相互作用的熱點(diǎn)地區(qū)。濕土壤對應(yīng)較好的水汽條件，有利于降水，但同時(shí)也伴隨感熱通量對邊界層演化的驅(qū)動(dòng)減弱，不利于氣團(tuán)的抬升凝結(jié)；反過來，在較干的土壤濕度條件下，邊界層條件不利于降水，但感熱增強(qiáng)導(dǎo)致邊界層發(fā)展促進(jìn)氣團(tuán)抬升。陸氣耦合指數(shù)TCILE-LCL指潛熱通量LE每變化一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)差時(shí)LCL的響應(yīng)值，既考慮LE與LCL的關(guān)系，又包含LE的變化，消除了不是LE變化引起的虛假相關(guān)，在診斷陸氣耦合強(qiáng)度時(shí)具有一定的優(yōu)勢。

圖5 1981—2019年中國區(qū)域不同季節(jié)潛熱通量-抬升凝結(jié)高度的陸氣耦合指數(shù)(TCILE-LCL)空間分布(a)春季，(b)夏季，(c)秋季，(d)冬季Fig.5 The spatial distribution of LAC index of latent heat flux-lifting condensation level (TCILE-LCL) in China in different seasons during 1981-2019 (a) spring, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

2.3 土壤濕度-溫度相關(guān)

土壤濕度的減小會減弱潛熱輸送，導(dǎo)致感熱通量增加，氣溫升高。而升高的溫度會帶來更高的蒸發(fā)需求，從而使土壤濕度進(jìn)一步減小。圖6為Pearson相關(guān)系數(shù)量化的1981—2019年中國區(qū)域不同季節(jié)土壤濕度-氣溫的耦合強(qiáng)度(ρSM-SAT)空間分布?？梢钥闯?，土壤濕度與溫度的耦合強(qiáng)度在冬季較弱、夏季較強(qiáng)。春季東北、華北及南方部分地區(qū)ρSM-SAT為負(fù)耦合；夏季干旱半干旱區(qū)ρSM-SAT由弱正耦合變?yōu)閺?qiáng)負(fù)耦合作用，新疆西南部是負(fù)值中心，土壤濕度增加改變地表可利用能量的分配，使感熱通量減小，進(jìn)而導(dǎo)致近地表溫度降低。溫度升高導(dǎo)致更大的水汽壓差和蒸發(fā)需求，因此盡管在干燥條件下蒸散仍會增加，導(dǎo)致土壤濕度減小[8]。春季是冬夏過渡型季節(jié)，西北地區(qū)冬夏環(huán)流特征共同存在，此時(shí)天氣過程復(fù)雜多變，冷空氣活動(dòng)較多，溫度變化較快，因此春季西北區(qū)域土壤濕度與氣溫呈弱正相關(guān)。春夏季，南方地區(qū)存在顯著的ρSM-SAT負(fù)反饋，該區(qū)域能量是引起蒸散變化的主要因子，正的溫度異常導(dǎo)致蒸散增加，進(jìn)而使土壤濕度減小。秋季兩湖地區(qū)土壤濕度與近地表溫度存在負(fù)相互作用，而東北、西北及西南地區(qū)存在顯著的ρSM-SAT正反饋，大值中心位于青藏高原。秋季青藏高原土壤偏干且植被覆蓋少，地表反照率較大(圖略)，導(dǎo)致地面吸收的太陽輻射減少，從而減少地面的可利用能量，引起近地表溫度降低。利用ERA5資料計(jì)算得出中國部分區(qū)域(特別是秋季青藏高原地區(qū))土壤濕度與近地表氣溫的正反饋機(jī)制還有待進(jìn)一步研究。

圖6 1981—2019年中國區(qū)域不同季節(jié)土壤濕度-氣溫的Pearson相關(guān)系數(shù)空間分布(黑點(diǎn)表明通過α=0.05的顯著性檢驗(yàn)，下同)(a)春季，(b)夏季，(c)秋季，(d)冬季Fig.6 The spatial distribution of Pearson correlation coefficient between soil moisture and temperature in China in different seasons during 1981-2019(The black dots areas passed the significance test at 0.05, the same as below)(a) spring, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

圖7為Kendall’s Tau非線性相關(guān)系數(shù)量化的1981—2019年中國區(qū)域不同季節(jié)土壤濕度-氣溫的耦合強(qiáng)度(τSM-SAT)空間分布?？梢钥闯?，用τSM-SAT相關(guān)系數(shù)量化的中國區(qū)域不同季節(jié)土壤濕度與近地表溫度耦合強(qiáng)度的空間分布與Pearson相關(guān)系數(shù)基本一致。夏季，ρSM-SAT量化的熱點(diǎn)地區(qū)土壤濕度-氣溫的耦合強(qiáng)度在0.2～0.8之間，新疆西南部大值中心的強(qiáng)度大于0.8；而τSM-SAT量化的熱點(diǎn)地區(qū)土壤濕度-氣溫的耦合強(qiáng)度在0～0.6之間，新疆西南部大值中心的強(qiáng)度小于0.6。秋季，青藏高原及其周邊ρSM-SAT量化的土壤濕度-氣溫的耦合強(qiáng)度在0.4～0.8之間，大值中心的強(qiáng)度大于0.8，華北東北區(qū)域、華南區(qū)域ρSM-SAT分別在0.2～0.6、0.2～0.8之間。而青藏高原及其周邊τSM-SAT量化的土壤濕度-氣溫的耦合強(qiáng)度為0.2～0.6之間，大值中心的強(qiáng)度小于0.6；華北東北區(qū)域、華南區(qū)域τSM-SAT分別在0～0.4、0.2～0.6之間?？傮w上，Kendall’s Tau相關(guān)系數(shù)量化的耦合強(qiáng)度較Pearson相關(guān)系數(shù)弱。

圖7 1981—2019年中國區(qū)域不同季節(jié)土壤濕度-氣溫的Kendall’s Tau相關(guān)系數(shù)空間分布(顏色標(biāo)注部分通過α=0.05的顯著性檢驗(yàn)，下同)(a)春季，(b)夏季，(c)秋季，(d)冬季Fig.7 The spatial distribution of Kendall’s Tau correlation coefficient between soil moisture and temperature in China in different seasons during 1981-2019 (The colored areas passed the significance test at 0.05, the same as below)(a) spring, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

2.4 土壤濕度-降水相關(guān)

圖8為Pearson相關(guān)系數(shù)量化的1981—2019年中國區(qū)域不同季節(jié)土壤濕度-降水耦合強(qiáng)度(ρSM-P)空間分布?？梢钥闯?，土壤濕度-降水的耦合強(qiáng)度在秋冬季較弱，在春夏季較強(qiáng)，其中夏季最強(qiáng)，冬季最弱。ρSM-P的高值區(qū)位于我國干旱半干旱區(qū)，該區(qū)域?yàn)椤巴寥罎穸认拗菩汀?，土壤濕度增大，蒸散增大，提供降水所需的水汽條件，此外感熱通量減小致使抬升凝結(jié)高度降低，有利于降水的發(fā)生。夏季ρSM-P的最大值出現(xiàn)在內(nèi)蒙古西北部、甘肅、青海及新疆(除西部小部分區(qū)域外)的交界處。我國北方地區(qū)夏秋季是陸氣耦合的熱點(diǎn)區(qū)域，夏季華北和東北部分區(qū)域土壤濕度增大，蒸散增大，進(jìn)而導(dǎo)致降水增多；秋季北方地區(qū)正ρSM-P的區(qū)域范圍增大。夏季受季風(fēng)環(huán)流的影響，北方地區(qū)降水偏多，土壤較濕，僅有小部分區(qū)域土壤濕度對降水有影響；秋季降水減少，土壤變干，北方大部分區(qū)域變?yōu)椤巴寥罎穸认拗菩汀?，土壤濕度增大?dǎo)致蒸散增大，進(jìn)而使降水增多。我國西南地區(qū)干濕季轉(zhuǎn)換明顯，干季土壤濕度小，ρSM-P為正值，有強(qiáng)烈的陸氣相互作用，且通過α=0.05的顯著性檢驗(yàn)；濕季降水導(dǎo)致土壤過飽和，陸氣耦合通常較弱。夏季南方地區(qū)ρSM-P為正，從海陸分布來看，該區(qū)域鄰近海洋，即使沒有ENSO事件發(fā)生，該區(qū)域土壤濕度與降水的耦合作用會受到海洋的劇烈影響，土壤水分充足，且實(shí)際蒸發(fā)率接近潛在蒸發(fā)率，降水的變化主要與大氣過程有關(guān)，降水增多導(dǎo)致土壤濕度增大，不存在明顯的陸氣相互作用。但在春秋季節(jié)，華南在土壤偏干的情況下也會發(fā)生強(qiáng)烈的土壤濕度-降水耦合。

圖8 1981—2019年中國區(qū)域不同季節(jié)土壤濕度與降水的Pearson相關(guān)系數(shù)空間分布(a)春季，(b)夏季，(c)秋季，(d)冬季Fig.8 The spatial distribution of Pearson correlation coefficient between soil moisture and precipitation in China in different seasons during 1981-2019(a) spring, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

圖9為Kendall’s Tau相關(guān)系數(shù)量化的1981—2019年中國區(qū)域不同季節(jié)土壤濕度-降水耦合強(qiáng)度(τSM-P)空間分布?？梢钥闯?，用τSM-P相關(guān)系數(shù)量化的土壤濕度與降水耦合強(qiáng)度的時(shí)空分布與Pearson相關(guān)系數(shù)基本一致，但其耦合強(qiáng)度較弱。例如在北方干旱半干旱區(qū)，夏季ρSM-P較大，最大值超過0.8，且分布范圍較大，而τSM-P則位于0.5～0.8區(qū)間內(nèi)。從春秋季ρSM-P和τSM-P分布來看，新疆塔里木盆地及附近存在較大差異，τSM-P較ρSM-P偏小。結(jié)合TCISM-LE和TCILE-LCL來看，τSM-P量化的土壤濕度-降水耦合更理想。SANTANELLO等[9]指出局地尺度上土壤濕度影響天氣氣候變化的本質(zhì)由一系列難以量化的非線性過程和反饋決定。LI等[29]指出利用非線性相關(guān)系數(shù)時(shí)無需事先假定陸面和大氣變量的概率分布、線性依賴關(guān)系等，用其衡量陸氣耦合強(qiáng)度具有一定的優(yōu)勢，更適用于兩組變量的相關(guān)性分析。

圖9 1981—2019年中國區(qū)域不同季節(jié)土壤濕度與降水的Kendall’s Tau相關(guān)系數(shù)空間分布(a)春季，(b)夏季，(c)秋季，(d)冬季Fig.9 The spatial distribution of Kendall’s Tau correlation coefficient between soil moisture and precipitation in China in different seasons during 1981-2019(a) spring, (b) summer, (c) autumn, (d) winter

3 結(jié)論與討論

(1)TCISM-LE的正值中心、TCILE-LCL的負(fù)值中心及Pearson和Kendall’s Tau相關(guān)系數(shù)量化的土壤濕度-降水、土壤濕度-溫度耦合強(qiáng)度的大值中心的重合區(qū)為北方干旱半干旱區(qū)，該區(qū)域土壤濕度增大導(dǎo)致潛熱通量增加，提供降水所需的水汽條件，有利于降水的發(fā)生；潛熱通量增大導(dǎo)致感熱通量減小，溫度降低，此外感熱減小表明其對邊界層的驅(qū)動(dòng)減弱，不利于氣團(tuán)的抬升凝結(jié)，是我國陸氣相互作用的熱點(diǎn)地區(qū)。在研究土壤濕度-降水的耦合過程中，不僅要考慮到土壤濕度-潛熱通量的耦合，潛熱通量與抬升凝結(jié)高度的耦合也是重要的衡量指標(biāo)。

(2)我國陸氣耦合強(qiáng)度存在顯著的季節(jié)性差異。干旱半干旱區(qū)陸氣耦合強(qiáng)度在春夏季較強(qiáng)，秋冬季較弱。北方地區(qū)夏秋季陸氣耦合強(qiáng)度較大，夏季受季風(fēng)環(huán)流影響，降水偏多，土壤較濕，僅有小部分區(qū)域土壤濕度對降水有影響；秋季土壤變干，北方大部分區(qū)域變?yōu)椤巴寥罎穸认拗菩汀保寥罎穸仍龃髮?dǎo)致蒸散增大，進(jìn)而使降水增多。南方地區(qū)屬于濕潤區(qū)，夏季降水充沛，土壤過飽和，蒸散主要受能量控制，因此陸氣相互作用較弱；但在春秋季節(jié)，華南在土壤偏干的情況下也會存在顯著的陸氣耦合。西南地區(qū)干濕季轉(zhuǎn)換明顯，干季(春季和冬季)土壤較干，有顯著的陸氣相互作用；濕季降水導(dǎo)致土壤過飽和，陸氣耦合通常較弱。說明陸氣耦合的強(qiáng)弱不能僅考慮到傳統(tǒng)氣候區(qū)的劃分，還應(yīng)加入雨帶動(dòng)態(tài)變化的影響。

利用再分析資料結(jié)合多個(gè)陸氣耦合指數(shù)給出中國區(qū)域陸氣耦合強(qiáng)度的時(shí)空分布，辨識出中國陸氣相互作用的熱點(diǎn)地區(qū)，對研究陸氣相互作用及區(qū)域氣候有一定的指示意義。局地尺度上土壤濕度影響天氣氣候變化的本質(zhì)由一系列難以量化的非線性過程和反饋決定，包括陸面、陸面和邊界層、邊界層和自由大氣間多個(gè)過程。Kendall’s Tau非線性相關(guān)系數(shù)無須事先考慮陸氣相互作用中變量的概率分布、線性依賴關(guān)系等，用其量化陸氣耦合強(qiáng)度較Pearson相關(guān)系數(shù)有一定的優(yōu)勢。陸氣耦合指數(shù)既包含土壤濕度與潛熱通量間的相關(guān)，又考慮土壤濕度的變化，排除了不是土壤濕度變化引起的虛假關(guān)聯(lián)，因此該指數(shù)在量化陸氣耦合強(qiáng)度上優(yōu)于相關(guān)系數(shù)。不同的陸氣耦合強(qiáng)度度量方式由于其側(cè)重點(diǎn)不同，對陸氣耦合強(qiáng)度的表征有一定差異。在研究中需要根據(jù)使用資料的不同，結(jié)合指數(shù)的定義及其物理本質(zhì)來判別陸氣耦合強(qiáng)度，并盡量使用統(tǒng)一的指數(shù)。本文僅使用了ERA5-Land資料，比較單一且存在誤差，對中國區(qū)域陸氣耦合強(qiáng)度時(shí)空變化特征的研究還需要結(jié)合觀測資料和其他再分析資料進(jìn)行驗(yàn)證。

DOI:10.1029/2011GL048268.