青藏高原的湖泊面积超过我国湖泊总面积的50%以上，在高原湖泊面积不断增加的背景下，湖泊对局地天气和气候的影响受到越来越多的关注。湖泊冻结后会大幅度削弱湖水与大气的水热交换，导致湖面气温剧降。但目前模式模拟的湖泊冻结日期严重偏早（多达1~2个月），仅依靠极其有限的高原湖泊观测数据难以解决这一问题。清华大学地学系阳坤教授课题组在引入基于观测的湖泊过程参数化方案的基础上，直接在湖泊—大气耦合框架下实现了对青藏高原湖泊热力状态和湖泊冻结时间的合理模拟，并厘清了湖泊表面水热交换和内部热力过程的相对贡献。相关研究近日以“Importance of Parameterizing Lake Surface and Internal Thermal Processes in WRF for Simulating Freeze Onset of an Alpine Deep Lake”为题发表在Journal of Geophysical Research: Atmospheres上。

研究以西藏自治区第二大湖泊—纳木错为对象，首先评估了湖—气耦合模式WRF-Lake对高原湖泊热力状态的模拟能力。湖温廓线观测表明，夏季湖泊表层能量能够传输到深层（图1b），湖泊直至1月10日左右才冻结（图2a）。然而，模拟的湖水温度降低很快（图1c），早在11月13日湖泊结冰（图2a），表明模式中湖泊表层的能量难以下传，而湖—气交换过强，导致湖泊储存的热量损失过快。

为解决这些问题，研究针对湖泊放热和储热阶段，在模式中分离了湖泊表面水热交换和内部热力过程的影响。在放热阶段（11月至冻结日），湖水完全混合，湖泊热状况与内部热力参数无关，主要取决于表面水热交换。为此研究引入中科院青藏高原研究所马耀明研究员课题组根据野外观测发展的湖表水热交换参数化方案。储热阶段（6-10月），湖水的热力分层状况取决于内部过程参数（湖水消光系数和湖水密度最大时对应的温度）。这些参数值来自中科院青藏高原研究所朱立平研究员课题组的野外观测。针对湖泊放热和储热两个阶段的改进引入耦合模式后，模拟的湖水温度（图1d）和湖泊结冰时间明显接近观测值（图2a），表明WRF-Lake对湖泊热力状态的模拟能力得到显著提高，野外观测数据对模式发展至关重要。

图1 纳木错（a）地理位置，颜色表示高程，红色五角形代表湖泊温度观测位置；（b）观测的湖泊温度的季节变化；（c）默认WRF-Lake模拟的湖泊温度的季节变化；（d）改进WRF-Lake后模拟的湖泊温度的季节变化

研究进一步通过敏感性数值实验揭示了高原湖泊表面水热交换和内部热力过程对湖泊冻结日期模拟的相对重要性。引入湖表水热交换参数化的新方案后，大大削弱初夏至秋末湖泊湍流热通量释放（图2b），从而显著推迟了湖泊结冰时间。而湖泊内部过程参数观测值的引入主要减弱了6-9月的湖泊热通量释放（图2b），但其影响相对较小。因此，湖表水热交换方案在湖—气相互作用模拟中扮演着更重要的角色。

图2 （a）纳木错的观测与模拟的冻结时间对比；（b）湖泊内部过程参数和湖表水热交换方案在不同阶段的湖泊湍流交换热通量变化（根据论文，图片作适当修改）

由于湖泊与陆地截然不同的水热特性使得湖面与陆面的气象条件存在很大差异，如果使用湖岸观测的气象数据驱动湖泊模式，模拟结果可能具有很大的不确定性，对物理过程的理解造成偏差。因此，本研究选择直接在湖—气耦合框架下开展分析。

清华大学地学系博士后马小刚为文章第一作者，合作导师阳坤教授为通讯作者，文章合作者来自清华大学地学系、中国科学院青藏高原研究所和西藏大学。研究工作得到了国家自然科学基金委项目（41975125和 41701041）以及“青藏高原地球系统基础科学中心项目”（41988101）的支持。

论文链接：https://agupubs.onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1029/2022JD036759

供稿：马小刚

编辑：王佳音

审核：张强