塔里木盆地灌溉對(duì)局地干旱氣候影響的數(shù)值模擬研究

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(guò)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(guò)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(guó)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(guó)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(lèi)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(guò)陸氣相互作用必將對(duì)局地氣候產(chǎn)生重要影響。開(kāi)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(guó)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(guó)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(lài)灌溉，可以說(shuō)，沒(méi)有灌溉就沒(méi)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(jiàn)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(guò)程方案見(jiàn)表1。在CLM陸面模式中選用基于MODIS(Moderate Resolution Imaging Spectrometer)的20 類(lèi)土地利用分類(lèi)系統(tǒng)，研究區(qū)域內(nèi)的土地利用類(lèi)型的空間分布(見(jiàn)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(lèi)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(guó)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(jiàn)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(lái)自中國(guó)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(lái)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(guò)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(guò)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(shuō)明在區(qū)域氣候模式中考慮灌溉過(guò)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(jiàn)圖5)。相比于夜晚，白天的太陽(yáng)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(guò)60 W/m2，而感熱通量的減少值能達(dá)到 40 W/m2。通過(guò)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(jiàn)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(wú)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(lái)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(yǔ)

(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(guò)程中考慮灌溉過(guò)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(yáng)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(wú)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。