邱璟怡，郭建茂*，周文艳，朱敬宜

(1.南京信息工程大学 无锡研究院，江苏 南京 210044；2.国家气候中心，北京 100081；3.南京信息工程大学江苏省农业气象重点实验室 应用气象学院，江苏 南京 210044)

陆面过程也称为陆-气相互作用，是模拟地表条件变化和研究陆-气相互作用的重要工具。陆气相互作用特征对不同的下垫面特性十分敏感[1]，不同地表状况条件下，陆气之间物质和能量交换情况存在差异，这在很大程度上决定了局地气候差异，对区域和全球气候有重要影响[2]。针对地表覆盖数据对陆面温度模拟影响的一些研究表明，植被PFT在陆地表面的覆盖范围在所有覆盖类型中最大，因而其影响最为显著[3]。大部分学者认为，植物群落的降温效果与叶面积指数呈正相关关系[4-5]，不同的植被叶面积指数规律不同，也造成了对陆面温度不同程度的影响，如阔叶林的降温范围和降温幅度比草地要大[6]；稻田冠层高度50 cm处温度(T50)与气温(T)的关系近似有T50=0.767T1.076[7]；棉花、玉米、大豆旺盛生长期覆膜可以使叶面积指数增大，降温幅度也分别增大1.1 ℃、0.9 ℃和0.7 ℃[8]。因此，对植被生长进行更好的参数化描述、在陆面过程模式中包含人类活动和生态系统过程并实现高分辨率模拟是新一代陆面过程模式发展的战略方向[2]。

本研究在春玉米一年一熟主要种植制度东北平原、以冬小麦-夏玉米一年两熟轮作为主要种植制度的华北平原，在陆面模式中利用具体的作物代替“抽象作物”，引入发育期的概念，并在不同发育阶段配置更符合实际的分配系数，使其在理论上更符合实际，从而改进陆面模式的模拟效果。

1 材料与方法

1.1 模式简介

陆面模式发展至今经历了4个阶段：第一代“水桶模式”不考虑土壤和植被种类[9]；第二代“土壤大气植被传输模型”[9]发现，植物蒸散的重要作用，开始引入植被方案；第三代“大气植被相互作用模型”，考虑了生化过程，使得植物能响应气候变化而动态生长[10]；第四代陆面过程模式正在发展中，引入大量的子模式，旨在对过程加入更精细化的描述，使模拟过程更加完备。

国家气候中心大气-植被相互作用模式(BCC_AVIM)，是我国研发的国家气候中心气候系统模式(BCC_CSM)的陆面过程分量模式。BCC_ AVIM1.0在美国NCAR-CLM3的基础上，融合了动态植被模式(AVIM2)的生物化学模块[11-12]，它能对植被光合作用固定CO2、植被生长及凋落、土壤呼吸释放CO2返回大气的陆地碳循环等过程进行合理刻画[13]，已具备对动态植被和陆面碳循环过程的模拟能力。

BCC_AVIM2.0在原有基础上进一步作出了重要改进。除了在湖泊、冻土、积雪等方面的改进外，在作物生长方面，实现了利用动态的预测植被生长的物候方案描述植被动态生长过程，更新描述通过植被冠层的太阳辐射传递方案，并在植被模块中加入了稻田参数化方案[14]。

BCC_AVIM2.0融合动态植被模式、更新动态预测模型，对生长环境相对特殊、水表环境显著的稻田采用了新参数化方案，其结果都表明了改进植被的重要性[13]。在重要的农业发达地区，拟进一步地将下垫面植被覆盖类型进行细分，并且依据不同作物的特点进行更符合实际的动态模拟，以提升陆面模式的模拟效果。

1.2 方案设计

本文利用BCC_AVIM2.0进行陆面过程模拟改进。在BCC_AVIM2.0的支持文件中，除水稻外，其他作物都采用“crop1”，默认为同一种作物作为“第一种作物”，是一种不加以区分的抽象的“混合作物”，此外其不足之处还有3点：(1)用来控制生长的模式分4种(MAX.GROWTH、NORMAL GROWTH、LEAF FALL、NO LEAF)；这是更接近于物候的表述，而非发育期的表述，过于粗糙，不能较好地体现某一种作物生长发育的特性，也难以刻画作物随着发育期阶段的不同生长情况，模式模拟的作物生长与实际情况有较大的出入。例如，农业上抽穗开花期是一个重要的发育期，抽穗开花前后作物有明显的区别，BCC_AVIM中未考虑开花结果等过程；事实上，还有很多生长发育参数也受到发育期的控制。所以，在陆面过程改进中，首先需引入具体作物，再引入该作物的发育期算法，使模拟的作物发育过程更接近实际。(2)原模式对净光合产物分配系数设定为四阶段式固定参数，与发育期不对应；改进方案引入发育期的概念并由播种期和气象要素来动态表征发育期，然后依据发育期动态采用来源于大量实测结果分配系数，给每种具体作物匹配相应的分配系数，分配方式更符合作物的实际。(3)原模式中分配系数在不同阶段点间呈明显的阶梯状突变，改进模式中分配系数采用了与生育期阶段有关的插值函数，使之日变化渐进平缓。

东北是中国重要的商品粮生产基地[15]，也是我国最大的玉米产区，其产量占全国总产量1/3左右[16]。华北平原是我国重要的粮食主产区，现有耕地面积32.6×106hm2，约占全国耕地面积的40%[17]。由于东北和华北在农业生产中的重要地位，以及其农业特色下垫面对陆面模式的重要影响，考虑首先在东北和华北地区选取研究区并进行改进。

在东北地区玉米主产区的模拟中，将“Crop”改为东北春玉米，并采用东北春玉米的作物生长发育和分配参数；在华北地区模拟中，将“Crop”改为华北冬小麦和华北夏玉米，以期达到“冬小麦-夏玉米”轮作代替“Crop”单季生长的目的。

1.3 运行速度检验

引入具体作物的发育期和分配系数等参数，在计算上只增加了积温计算和插值计算，因而，理论上并不会造成陆面模式BCC_AVIM的运行速度减慢，实际运行测试表明也确实如此。

2 结果与分析

2.1 引入发育期控制作物生长的模式叶面积指数模拟结果对比分析

采用具体的作物代替原模式中的抽象“crop”，并引入发育期控制和按照发育期采用光合产物分配系数后，在华北研究区(110°～120°E，31°～40°N)和东北研究区(120°～125°E，40°～50°N)分别进行控制试验，2000年的叶面积指数模拟结果如图1所示。基于GLASS(global land surface satellite)叶面积指数产品[18]数据，得到了2000年东北、华北研究区内叶面积指数全年变化情况(图2)，下面将以此作为实际叶面积指数的参考数据。

图1 2000年东北、华北研究区内叶面积指数模拟结果

图2 2000年东北、华北研究区内叶面积指数全年变化情况

2.2 引入发育期后的模式在东北研究区的应用效果

在东北研究区内引入发育期期前后，BCC_ AVIM模拟的叶面积指数均呈现单峰结果(图1)，均在8月达到峰值，符合玉米生长的特点；原模式模拟出的峰值叶面积指数达到2.94，而引入发育期后模式得到的结果为2.73，GLASS[18]给出的实际叶面积指数峰值为2.82。实际叶面积指数数值低于原模式的峰值结果，且更接近于利用实际作物引入发育期后的模拟结果，因此，从逐月的时间变化来看，引入发育期后，BCC_AVIM模式对于东北地区叶面积指数的年变化特征，有更好的模拟效果，该改进方式在东北地区较为成功，值得进一步地进行深入研究，扩大使用区域。

2.3 引入发育期后的模式在华北研究区的应用效果

2.3.1 叶面积指数的时间变化特点

在华北研究区，叶面积指数随时间变化曲线具有明显的双峰(图2)，与该地区“冬小麦-夏玉米”的一年两熟的种植制度相符，而引入发育期后模拟结果(图1)仍未明显地体现两季发育的特点。引入发育期后的模拟结果在1—2月与原模式模拟结果一致，3—5月和12月略高于原模式(图3)，而6—11月则明显偏低。

在3—5月引入发育期后的模拟结果稍有偏高，恰好反映了引入发育期控制的模式在春季冬小麦越冬之后进入快速生长时期，对模式叶面积指数部分存在改进作用，但该改进效果并未达到预期，4月中旬达到的第一轮峰值没有得到体现。另外，华北研究区7—8月的实际叶面积指数峰值可以达到2.74，而原模式模拟结果为2.69，引入发育期后的模式模拟结果仅为2.46，存在一定偏差。

图3 2000年3月、4月、5月和12月华北研究区内叶面积指数模拟结果对比

经过研究分析，造成引入发育期后输出结果仍不甚理想的原因可能在于BCC_AVIM2.0模式在计算光合作用时，采用物候控制，认为冬季温度低于阈值时不生长，且春季没有在上年作物越冬的基础上生长，而是作为另一种作物才开始发芽；之后5—6月没有反映冬小麦成熟收割农事活动以及夏玉米播种初期的低叶面积指数的生长状况，所以没有反映出“冬小麦-夏玉米”一年两熟的特点。

华北实际种植作物复杂，除了参与模拟的冬小麦、夏玉米外，还有棉花、花生、高粱、谷子、大豆、烟草、甘薯以及多种蔬菜等其他作物；华北地区实际种植方式有间作、套作等，合理的播种方式可以增大叶面积指数、提高产量。作物品种和种植方式共同导致了引入发育期后模式叶面积指数的峰值偏低。

事实上，3—5月引入发育期后的模拟结果略高于原模式模拟结果，已反映了模式改进在春季冬小麦快速生长时期，对模式叶面积指数存在值得肯定的改进作用，但对冬小麦光合作用低温控制物候没有改进，使得改进效果大打折扣。

2.3.2 叶面积指数的空间分布

将引入发育期后模拟的叶面积指数结果减去原模拟的叶面积指数结果，得到的2种方案在华北研究区内的模拟结果差值(图4)。根据其空间分布特点，重点研究华北地区造成引入发育期模式后模拟结果在4—5月偏高和在7—9月偏低的原因。

图4 2000年华北研究区内引入发育期后叶面积指数模拟结果与原模拟结果差值

4—5月引入发育期后模拟叶面积指数结果偏高于原模式的位置主要分布在34°N以北的区域，且其分布方式有较明显的纬向分布特点。由于在实际生产过程中，冬小麦顺利越冬后，生长速度会比较快，因而此时的作物出现生长速度较快的特点，引入发育期后的模式叶面积指数在此时略高于原模式，更符合实际情况。

6月起，冬小麦收割后，在华北研究区引入发育期后模式模拟出的叶面积指数低于原模式，且偏低区域位置自南而北移动。另外，由于原模式设定同一温度阈值决定物候，造成的结果是江苏、河南纬度偏南的作物先成熟，往北逐渐推迟；而事实上，由于品种本地适应的原因，以及人为控制播种、收割时间，实际作物生长对南北温差的差异性表象并没有那么明显。因此，引入发育期前后模式之差具有纬向分布特点，说明了引入发育期控制更好地反映了生长实际，订正了原模式南部过早的成熟特征，更符合实际中作物生长的特点[19]。

2.4 实现引入发育期后的模式对其他重要输出结果的影响

有实验结果表明，BCC_AVIM2.0模式性能稳定，对全球植被的季节变化、植被净初级生产力等模拟较好[20]，可合理再现全球和局地的地面温度变化特征[11]。因此，在实现用具体的作物改进华北研究区内作物生长情况后，对引入发育期后模式的整体净初级生产力(NPP)变化特征、不同器官的生物量(叶、茎、根的NPP)和2 m温度(距离地面2 m高度处的温度)的改进情况进行分析，讨论引入发育期对以上重要输出结果的影响。

2.4.1 引入发育期前后NPP变化特点

由于受到BCC_AVIM2.0模式自身物候限制，研究NPP时发现，春季，NPP有分散的偏大偏小区域；夏季，引入发育期后的模式在作物占比在70%以上的区域表现出偏大的特点，而在作物较少的区域偏小；冬季，华北研究区内模拟结果无明显变化。

有研究表明，小麦-玉米生育期的总NPP远高于其他农业生态系统，因而在夏季，引入发育期后NPP的模拟结果在作物占比较大的区域表现出偏大的特点，展现了模式较好的改进效果；而10月的异常偏小，考虑是受到了模式本身物候的限制，夏玉米播种后生长缓慢。综合来说，华北地区应当有较高的NPP，而引入发育期后在夏季的作物区体现了这一特点，引入发育期对反映华北研究区内实际的NPP有一定的作用。

2.4.2 引入发育期前后叶、茎、根的NPP

利用BCC_AVIM输出的叶、茎、根的NPP，分别在华北研究区内进行了各月的平均(图5)，发现叶、茎、根的NPP在1—5月并无明显差异；由于在调整模式的过程中，增加了“开花期”这一特殊发育阶段，由于开花期前为营养生长阶段，开花后进入生殖生长阶段，在本文中基于原模式的框架并没有专门的种子部分的专门储藏器官来接受并形成产量，所以把它加入到茎部，因而叶、根的NPP在6—10月表现出引入发育期后的模式低于原模式的特点，更符合实际；茎在6—11月均出现引入发育期后偏大的现象，这个特点在东北研究区中也有较好的体现，这种偏大更符合实际夏玉米干物质积累的特点；仔细观察根的NPP可以发现，原模式为单峰生长，而引入发育期后的模式出现了弱双峰的特点，这更符合玉米生长时夏季根系分配系数减小的实际生长情况，也可能是华北研究区内可以实现两季轮作的反映，根的弱双峰特点更确认了引入发育期后模式可以更好模拟华北研究区内两季轮作的假设。

图5 2000年华北研究区内各月根、茎、叶的净初级生产力

2.4.3 引入发育期前后2 m温度的变化特点

图6给出了华北研究区内引入发育期后2 m温度模拟结果减去原模拟结果的差值空间分布，2 m温度与叶面积指数存在一定的负相关关系。植被对地表温度具有调控作用，增加植被覆盖可使地表温度变幅减小。因此，冬季叶面积指数偏大的位置2 m温度偏高，夏季叶面积指数偏小的区域2 m温度偏高，这符合植被对温度的调控作用。并且，这种差异在9月份达到最大，这与引入发育期后叶面积指数模拟结果在9月份偏小最明显的情况是一致的。

从整个华北研究区来看，在模式的温度等原始输入场无变化的情况下，由于对模式中作物生长过程和分配系数的调整，引入发育期后的模式运行出不同于原模式的叶面积指数结果，并且该结果加入了对2 m温度的计算中，产生了符合实际的反馈机制。

3 小结与讨论

在BCC_AVIM2.0中引入具体作物发育期和随发育期动态变化的分配系数后，东北研究区内有很好的模拟效果；而华北研究区内，模式实现了作物跟随发育期生长，并反馈于其他输出要素，但受其他因素限制，叶面积指数未表现出明显的双峰特点。引入发育期后叶面积指数模拟结果在3—5月略高于原模式，反映了冬小麦越冬后快速生长的特点，其效果值得肯定；引入发育期后作物生长的南北差异变小，是对原模式受温度控制为主的一种订正，更加符合实际华北地区作物生长的特点。在夏季，引入发育期后的NPP模式结果在作物占比较大的区域表现出偏大的特点，更符合实际，展现了模式较好的改进效果。引入发育期后模式输出的叶、根的NPP在6—10月明显低于原模式，而茎的NPP在6—11月偏大，表示“开花期”这一特殊发育阶段成功加入了作物生长的过程中；且根的NPP出现了弱双峰的特点，表示引入发育期后模式可以更好模拟华北研究区内两季轮作。在原始输入场无变化的情况下，引入发育期后模式模拟的作物生长过程发生了变化，并且该变化对2 m温度的计算产生了符合实际的反馈，成功作用于整个模式模拟的过程中。

图6 2000年华北研究区内引入发育期后2 m温度模拟结果与原模拟结果差值

当前的BCC_AVIM2.0已经可以实现对陆面过程很好的模拟效果，并且广泛应用于相关领域。由于各领域日益增长的对模式的需求，需进一步提高模式的精细程度。本研究已实现在华北研究区内加入冬小麦、夏玉米2种作物，并引入发育期，使作物跟随各发育期不同的分配系数动态生长。由研究结果可见，改进已初见成效，输出结果可以作用于模式其他变量。下一步仍需继续对BCC_AVIM2.0模式进行改进研究，实现作物具体化，增加作物种类和熟制，调整模式的物候设定，通过空间位置设置具体阈值等方法，改进越冬作物的生长；继续调整和改进光合产物分配系数，让分配系数由作物决定并具有地方特色，进而使作物生长更加符合实际，得到更好的模拟结果。