积雪覆盖山区地形中湍流通量的时空变异性

热量和水分的湍流交换在积雪动态变化中起着重要作用。尽管这些过程具有极大的时空变异性（特别是在复杂地形中），但热量、水分和动量通量的测量几乎完全依赖于单点观测。数值模拟为评估通量的空间变异性以及评价单点观测的代表性提供了一种手段。本研究通过使用 NWP 模型 CRYOWRF 检验瑞士阿尔卑斯山区在不同气象事件期间地表–大气能量交换的时空变异性，以应对这一挑战。我们分析了模型在表征山区积雪上方能量交换时的误差来源。为了开展这项研究，我们首先将基于 Monin-Obukhov 参数化得出的通量与直接 Eddy Covariance 测量结果进行了比较。虽然该参数化方案大体上能捕捉到通量的正负号，但往往低估其数值大小，潜热通量的低估幅度高达 20 W m − 2 。随后，我们评估了 CRYOWRF——即与 SNOWPACK 陆面方案耦合的 WRF 模型——在表征通量和平均量方面的表现。在三种天气状况（南焚风、北焚风和静稳日）下，将瑞士阿尔卑斯山区 40 × 40 km 区域内 21 个气象站的数据与 1 km 和 200 m 分辨率的模拟结果进行了对比。我们的研究结果表明，尽管更高分辨率的模拟改善了实测变量与模拟变量之间的一致性，但往往低估风速（偏差高达 1.5 ± 0.2 m s − 1 ）和湍流通量（高达 14 ± 3.7 W m − 2 ），进而导致模拟的雪表温度偏低（高达 3.3 ± 0.3 °C）。相比之下，较粗分辨率的模拟则高估了风速，从而高估了热通量。我们的研究表明，湍流通量的大小与局部风速呈线性比例关系（在南焚风日，感热通量的 r 值在 −0.80 至 −0.98 之间，p-values 0.001），且处于相似海拔的位置表现出相当的湍流通量随风速增加的趋势。虽然温度和湿度梯度通常随海拔升高而减小，但在更高海拔处，地表与大气之间仍经历着更大的净能量交换。在 1,000 m 的海拔差异间观察到 30 W m − 2 的净通量幅值增加。总体而言，我们的结果表明，在使用单点测量来代表更广泛的地形条件时应保持谨慎，尤其是在外推至不同海拔高度时。