引言

随着全球气候变化，我国的区域气象灾害有增多的趋势，严重地威胁着人们的生存环境。植被退化对我国的区域气候造成了显著影响。因此，加强陆面过程与大气相互作用的研究，对于正确预估人类活动对未来气候及人类生存环境的影响，应对极端天气事件的频繁出现具有积极意义。

区域气候模式能够对多种不同尺度之间的相互作用进行很好的模拟，在于它可以通过侧边界条件引入真实的大尺度强迫场以及可以对中小尺度强迫进行更好的描述^[1-5]。研究表明区域气候对地表特征的响应程度与植被变化的时空尺度密切相关，较为一致的观点认为植被退化导致地表反射率加大、粗糙度减小、地面热通量改变，导致退化区温度升高，土壤湿度降低，减弱东亚季风环流，进而影响我国降水分布特征。以往植被变化对区域气候影响的研究主要集中在几个气候敏感区:内蒙古^[6-7]、青藏高原^[8]、西北及南方等区域^[9-11]，且多为植树造林绿化和荒漠化气候影响模拟，而针对由于城镇化和农田化进程造成植被破坏而影响气候的人类活动活跃区的研究较少，特别是利用高分辨率区域气候模式开展黄淮海地区植被变化影响的研究也相对较少^[12-14]。

黄淮海地区是我国传统的农耕区，农业植被占总植被面积的62.15%。但该区也是经济社会快速发展、城镇化进程快速推进的区域之一^[15-17]。近20年来，黄淮海部分地区的城市扩张、大规模小城镇建设、商业开发等导致的城镇化进程加快，大量农田甚至自然植被被侵占，从而对气候和水资源产生了影响。为此，本文利用RegCM3区域气候模式，通过数值模拟的方法，模拟黄淮海地区城镇化对气候和水资源的影响情况，为今后该区域经济社会发展和土地资源、气候资源、水资源的合理开发提供科学依据。

1 RegCM3区域气候模式简介

最初区域气候模式的构想由Dickinson等^[18]和Giorgi等^[19]提出，通过GCM(General Circulation Model)提供初始场和边界条件，来进行单向嵌套的高分辨率区域气候模拟。第一代NCAR RegCM模式是建立在MM4上，模式的动力部分来自MM4，采用静力平衡，垂直方向为σ坐标。为了将MM4应用于区域气候模拟，一系列参数化方案被替代，大部分是辐射传输和陆面过程，包括BATS^[20-21]CCM1的辐射传输方案、中分辨率的行星边界层方案、Kuo积云参数化方案。1993年RegCM改进成RegCM2^[22-23]，引入了CCM2的辐射传输包、Holtslag的非局地边界层方案、Grell的积云分参数化方案，以及最新的BATS1E。最近几年，一些新方案被引入了RegCM，发布了RegCM3。首先使用CCM3的辐射传输包代替了原有的CCM2，不但包括原有的全部结构, 还引入一些新的特征, 诸如温室效应气体(NO₂, CH₄, CFCs)、气溶胶、云的结冰等的影响, 另一个重要改进是原来的显示水汽方案被它的一个类似版本取代, 这是因为原气候模式这部分的计算量太大。其他改进包括新的大尺度降水方案，优化输入输出等方面。

RegCM的垂直坐标为：

$\sigma =\frac{p-{{p}_{\text{t}}}}{p-{{p}_{\operatorname{s}}}}$

(1)

式中p为气压，p_t为模式层顶气压，p_s为地面气压。

模式垂直坐标格点选取是任意的，各变量在垂直方向上交替分布。垂直速度定义在整σ层上，其他变量定义在半σ层上。模式水平方向采用Arakawa B Lambert交错网格。动量(U, V)定义在网格中间，其他变量定义在网格交叉点上。模式还提供了四种地图投影坐标Lambert，Polar Stereographic，Normal Mercator和Rotated Mercator。模式可以使用ECMWF，ERA40，NNRP1，NNRP2和fvGCM及FNEST提供的初始场和侧边界条件。

2 方案设计

选取2001—2005年作为研究时段，通过数值试验来模拟黄淮海地区在城镇化情况下，对该区域气候及水资源的影响。数值模拟试验采用ICTP(International Center for Theoretical Physics)的RegCM3进行。试验中垂直坐标取18层非均匀垂直分层，模式顶气压取为5 hPa。水平区域中心位于(35°N，110°E)，南北120个格点，东西140个格点，分辨率为20 km，时间积分步长为30 s。初始场和侧边界条件采用NCAR/NCEP提供的2000—2005年再分析资料(NNRP2)，水平分辨率为2.5°×2.5°，要素包括气压、位势高度、气温、纬向风和经向风, 垂直层共17层；比湿层从1000~300 hPa共8层。通过时间倾向分析得到侧边界条件，将其作为理想的外界强迫场用于模拟，侧边界条件每6小时更新一次；边界层方案采用Holtslag方案；积云参数化方案为Arakawa & Schubert方案；侧边界采用指数张弛逼近；用周平均海温资料代替逐日海温，分辨率为1°×1°。

控制试验：初始场选用2000年12月1日的再分析资料，侧边界条件每6小时更新一次。模拟结束时间为2005年12月31日，每天输出一次模拟结果，结果分析从2001年1月1日开始。

敏感性试验：此试验通过将黄淮海及周边地区的植被修改为城镇，研究城镇化对该区气候和水资源的影响。植被修改范围为31°~42°N、105°~120°E，修改时为了突出城镇化的影响，采用大规模城镇化的方式，即将所有植被类型改为城镇，非植被下垫面(海洋、湖泊)保持不变。由于RegCM3中的地面覆盖类型BATS方案中没有城镇类型，只好采用相近的半沙漠类型即类型11(semi-desert)来表征城镇类型，为了更接近城镇类型，同时对粗糙度、反照率、叶面积指数等相关下垫面物理量参数按模式设计进行了相应变化，其他设置同控制实验。

控制试验及敏感性试验的植被覆盖类型比例见表 1。

3 控制试验结果分析

本试验中，风场、温度、位势高度场等采用同期NCEP再分析资料NNRP2进行对比，降水为气象站降水资料。

本文对RegCM3控制试验模拟结果中基本要素场的年平均气候特征与实况进行比较，发现位势高度场和风场的模拟与实况比较吻合，其中500 hPa模拟的580线较实况偏南约2°，说明模拟的副热带高压略偏南，这可能与我们采用的模拟分辨率较细而实况场分辨率较粗有关。年均温度场的模拟结果表明，等温线分布与NCEP实况及温度梯度较为一致，反映了温度南高北低的分布；年平均风场从低层到中层均与实况接近；模拟的降水分布与降水实况基本一致，但雨带略偏北，西南地区的量级偏大，可能与模式本身对高原地形的处理不足有关，这些也存在于以往的区域气候模拟研究中^{[11, 20]}。从年平均环流的角度看，基本模拟出了东亚地区的平均环流状况。

从季平均环流的模拟结果看，冬季位势高度场模拟值与实况比较一致，各层高低值中心与等值线的分布与实况相当吻合。夏季的不如冬季准确，高低压中心分布趋势相近，但是较冬季偏差要大。500 hPa位势高度场的模拟结果较实况值偏低，即夏季副热带高压的模拟结果较实况偏南。冬季温度场模拟值与实况较为接近，850 hPa上位于我国西南的冷中心在模拟结果中也有很好的反映，但是模拟结果稍偏西。夏季中、高层温度场上明显地反映出海陆热力对比的东西差异，温度场的模拟结果要比位势高度场好。冬、夏两季模拟的降水分布均与实况接近，但是相对而言，夏季降水的模拟量级偏大。

控制试验结果分析表明：利用该模式对研究区气候5年间的模拟能够反映区域的环流、降水分布特征、强度变化和季节转换特征。但是存在西南地区降水量级偏大，夏季模拟效果不如冬季的问题，这些可能与模式本身的系统误差有关。

4 敏感性试验结果分析

从年平均降水差值图(图 1)上看，城镇化造成黄淮海和长江中下游地区降水明显减少，基本上在-1 mm·d^-1左右，而华南西南地区呈现增多的趋势。季节平均降水差值显示，冬季植被改变区降水略有增加，西南与长江下游地区则减少；春季植被改变区减少比较明显，而华南有所增加；夏季的分布与春季类似，呈现北少南多的趋势，只是量级进一步加大，这与李巧萍等^[9]的研究结论是一致的。秋季降水与其他各季不同，植被改变区域及其南北两侧降水减少、西侧降水增多，整体分布趋势为东负、西正。

在年平均环流差值风场(图 2)上，850 hPa在黄淮海地区东部呈现一差值反气旋；700 hPa差值反气旋仍位于黄淮海地区但位置偏西；在500 hPa上差值反气旋环流中心进一步偏西且较弱，自华东至西南呈现较为一致的差值北风。在低层黄淮海地区呈现为一致的偏北差值风场，叠加在基本环流场上，在某种程度上减弱了西南暖湿气流的输送, 这在郑益群等^[5]、李巧萍等^[9]的试验中有类似的结果。

为了研究该区域水资源的变化情况，用降水量与蒸发量之差表征研究区水资源总量^[24-28]。从年平均水资源总量差值图(图 3)可见，水资源总量减少最显著的地方不是在植被改变区域，而在改变区的南部及其南侧，较降水减少显著的区域(见图 1)更加偏南。主要原因在于植被改变造成了该区域的降水减少，但蒸发量也趋向减少。从季节分布来看，冬季水资源减少区域主要在西南至长江中下游的狭长地带；春季与冬季类似，只是减少区有所北抬和扩大，河南、安徽的部分地区已经进入减少区域；夏季除山东及辽东外，黄淮海平原均为减少区域，分布情况与降水差值分布类似；秋季分布与降水差值趋向近似，黄淮海地区西部总量增加，其他总量减少。

通过计算整层积分水汽(从地面积分到高空的水汽量也称为大气可降水量)发现，水汽减少最多的区域在豫东北、鲁西北、冀东南和天津一带，与降水减少相对应，可降水量也呈现下降趋势。表明差值环流一定程度上减弱了西南暖湿气流的输送，导致黄淮海地区水资源总量减少。

从夏季地表径流差值图(图 4a)可见，整个黄淮海地区的地表径流呈增加趋势。黄淮海地区夏季降水占全年降水总量的大部分，水资源总量减少，降水减少，而地表径流增加的主要原因在于植被破坏后土壤蓄水能力减弱、地表截流能力降低。径流增加所导致的直接后果就是夏季降水后各流域汇流加速，径流流量加大，洪涝灾害趋于严重；同时土壤蓄水能力减弱造成地下水供应不足，进一步加剧了植被的退化。地表径流的模拟结果表现为降水减少的区域地表径流增加。

从图 4b可见，在植被改变区地面温度升高，且扩大到华南地区，但在内蒙古等区域温度则降低。这可能由于本来的沙漠地区修改成半荒漠，造成了该地区年平均温度的降低。相应的地面比湿(图 4c)在植被改变区也有了明显的降低，这与降水及整层水汽减少相对应。

从湿度垂直剖面图(图 5)看, 湿度降低区主要发生在500 hPa以下的中低层区域，且越往低层降低越多。从34°N剖面图看，湿度降低最大值中心在110°~117°E之间，达1.0 kg·kg^-1以上；从115°E剖面图看，湿度降低最大值中心在34°~39°N之间，也达1.0 kg·kg^-1以上；28°N以南和43°N以北地区为湿度增大区，但其量级较小。湿度的这种变化形式也反映了植被覆盖改变后环流场、水汽场的变化状况。

整体来看，城镇化进程对黄淮海地区的影响主要体现在降水减少，易发生秋旱，环流场呈现反气旋差值环流，且差值风场呈现为西倾的特征，在一定程度减弱了季风强度，导致水汽输送减少，大气可降水量减少，引发黄淮海地区的水资源总量的减少，夏季地表径流趋于增多，导致局地洪涝灾害趋于严重，气候异常和水资源短缺进一步加剧。

5 结论与讨论

本文利用RegCM3模式进行了黄淮海地区植被覆盖变化对气候和水资源要素影响的5年数值模拟试验，得到如下结论：

(1) 通过5年的数值试验，表明RegCM3模式能够反映模拟区域的环流、降水分布特征、强度变化和季节转换特征。但模拟结果存在着降水量级偏大，夏季模拟效果不如冬季的问题。

(2) 敏感性试验表明，城镇化进程会对黄淮海地区的气候及水资源状况造成影响。主要表现在城镇化进程会导致局部风场减弱、降水减少、地面气温增高、空气湿度减小、水资源总量减少、土壤含水量减少，地表径流增加。从季节的影响来看更易发生秋旱，夏季地表径流趋于增多，导致局地洪涝灾害趋于严重。同时，植被改变造成了土壤蓄水能力不足，土壤含水量减少又加快了植被的退化，从而导致该地区的气候异常和水资源短缺进一步加剧。

(3) 通过数值模拟发现，大规模城镇化进程造成了气候及水资源要素的变化，特别是试验中用城镇替代植被覆盖，而植被下垫面涵养水源与调节气候的能力远比城镇下垫面要强得多，因此大范围盲目的都市化、城镇化扩张，可能将对气候和水环境造成不利影响。所以，应做好大规模城镇化的气候可行性论证工作，合理规划、和谐发展。