土壤湿度是陆气相互作用中的一个重要变量,广泛地参与陆-气之间的动量、能量以及物质交换,对天气和气候有重要的影响。土壤湿度与降水之间存在复杂的反馈作用,降水又通过潜热释放来影响局地和上下游气候,土壤湿度对大气变化的信号在时间上表现为一定的延迟效应即土壤湿度的持续性或记忆性。所以理解土壤湿度在青藏高原上的这种性质有助于进行高原及其下游地区的气候预测。但是,土壤湿度的观测站点稀少,来自再分析资料的土壤湿度误差较大,因此,得到可信度较大的土壤湿度是展开研究的重要前提。本文利用中国区域地面气象要素数据集制作的大气强迫场,驱动通用陆面模式CLM4.5(Community Land Model version 4.5)对青藏高原区域进行离线模拟试验,模拟结果与D66、沱沱河(TTH)和玛曲(Maqu)3个站点的观测资料、GLDAS(Global Land Data Assimilation System)-CLM2数据进行对比,分析了陆面模式对冻融过程中土壤温度和湿度模拟的偏差及其可能原因。在此基础上,用不同方法分析了高原土壤湿度记忆性的时空分布特征,利用模式模拟了土壤湿度对不同时期和不同特性的降水的响应,以及降水对不同干湿状况土壤的影响。得出了以下主要结论:(1))CLM4.5的模拟结果较GLDAS资料可信度更高。CLM4.5对土壤温度模拟偏差(平均RMSE≈3℃)较GLDAS-CLM2模拟的土壤温度偏差(平均RMSE>6℃)显著减小,冻融期尤其明显。CLM4.5能较好地模拟出冻融过程中土壤湿度的季节变化,但其模拟值与观测值相比仍存在一定偏差(平均RMSE≈0.1 mm~3/mm~3);GLDAS-CLM2不能反映出土壤湿度在冻融过程中的变化特征。CLM4.5的对土壤温度模拟的偏差主要来自大气强迫场,而对土壤湿度模拟的偏差则受到多种因素的影响,除了大气强迫场之外,土壤质地、有机质数据、初始场等都可能影响到CLM4.5的模拟效果。大气强迫场中的气温和降水对土壤温度和湿度的影响程度在冻融期和非冻融期不同。在非冻融期,土壤温度的模拟主要受气温的影响(r>0.6,P>99%),气温偏差对土壤温度偏差的贡献率大于50%;土壤湿度的变化则主要受降水的影响,降水偏差对土壤湿度偏差的贡献率大约为20%~40%。在冻融期间,受土壤水热相互作用的影响,气温和降水对土壤温度和湿度的影响减弱;气温误差对土壤湿度的模拟误差有较大贡献,约为10%~20%。(2)由于冻融过程的存在,青藏高原大部分地区的土壤湿度具有较长的记忆性,且高原地区土壤湿度的记忆性具有明显的时空差异。两种计算土壤记忆性算法的比较表明,滑动自相关法计算的土壤湿度的记忆性体现出高原土壤湿度记忆性的两方面特征:在空间分布上,高原西北部的土壤湿度记忆性比高原东南部的记忆时间长100天以上;在时间分布上,高原西北部的土壤湿度从3月到5月记忆时间长度增大,而高原东南部的土壤湿度记忆性在3月时最大,大约为90~150天,土壤湿度记忆性在5月小于30天。另一种方法是以地表水平衡方程为基础,利用模式结果中的相关变量计算土壤湿度的记忆性,用这种方法得到的土壤湿度记忆性分布与滑动自相关法的不同,显示高原东南部地区的土壤湿度记忆性较好。(3)冻融过程对青藏高原土壤湿度记忆性影响的敏感性试验结果表明,冻融过程对土壤湿度记忆性的影响在融化阶段(即3~4月)比较明显;冻融能够使土壤湿度异常持续的时间更长;当高原雨季开始时(大约在5月),土壤湿度记忆性则更多地受降水影响。(4)降水强度和降水量对土壤湿度有着显著的影响,而不同干湿状况的土壤对同一次降水的响应也不同。降水特性和土壤干、湿状况的敏感性试验结果表明,降水对土壤湿度的作用表现在降水量和降水强度的影响。降水量越大,其对土壤湿度的正贡献越明显;在降水量相同的情况下,降水强度大,则传递给土壤的湿度异常信号更明显且更持久;对于不同深度的土壤湿度,浅层土壤湿度受降水的影响比深层更为明显。当土壤湿度偏小时,地表降水大部分只渗透到土壤表层,降水对偏干状态下的较深层土壤水分的贡献要比正常状况下小;当整层土壤偏湿时,土壤水分更容易向深层传输;深层土壤湿度对降水的响应在时间上存在滞后。(5)在一个年尺度的冻融循环的不同阶段,降水对土壤湿度的影响不同。不同时期的降水对土壤湿度影响的数值试验结果表明,冻结前的降水变化引起的土壤湿度异常可以通过冻融过程持续到土壤融化后期,并进一步引起地表非绝热加热的异常;冻融期的降水对土壤湿度的影响相对较小,但该时期的土壤湿度异常仍能持续到融化过程结束;融化结束后的降水对春季土壤湿度的影响最明显,尤其在高原雨季来临之后,引起的土壤湿度的变化约为0.05~0.1mm~3/mm~3量级。