土壤濕度年際變化對中國區域極端氣候事件模擬的影響研究 II.敏感性試驗分析

陳海山 周晶

1 南京信息工程大學氣象災害教育部重點實驗室，南京 210044

2 南京信息工程大學大氣科學學院，南京 210044

3 江蘇省氣象局，南京 210008

1 引言

陸面作為氣候系統的重要組成部分，對大氣和氣候變化的影響顯著（Shukla and Mintz，1982；Dickinson，1983，1995；陳海山和孫照渤，2002）。土壤濕度作為陸面過程中的重要參量，通過改變地表反照率、土壤熱容量、感熱、潛熱，進而對氣候產生重要影響（馬柱國等，2001）。土壤濕度和大氣之間的反饋過程在氣候系統中非常重要，在副熱帶地區土壤濕度的作用甚至可與海洋相比（Sch?r et al.，1999）。國內外眾多學者利用土壤觀測資料探討了土壤濕度與氣候之間的聯系。Namias（1958）最早發現土壤濕度的季節性異常對大氣的季節變化具有重要作用；Vinnikov 等（1991，1996）分析了前蘇聯和俄羅斯的十幾個站點數據，發現土壤濕度異常分為受土壤類型、地形、植被等影響的小尺度白噪音部分和受降水、蒸發影響的大尺度紅噪音部分。Koster等（2004）的研究指出中國東部地區是顯著的土壤濕度氣候敏感區。馬柱國等（2000）的研究表明，無論超前還是滯后，表層土壤濕度和氣溫、降水均有密切關系。隨后，國內不少學者的研究也指出土壤濕度年際異常與我國降水有著十分緊密的聯系（孫丞虎等，2005；左志燕和張人禾，2007；梁樂寧和陳海山，2010）。

然而，由于觀測資料的限制，從觀測分析的角度研究土壤濕度與氣候的關系具有很大的困難，而數值模擬自然成為開展土壤濕度與氣候關系研究的重要手段（Robock et al.，2000）。例如，Walker and Rowntree（1977）、Shukla and Mintz（1982）早就通過數值模擬證明了土壤濕度異常會對后期氣候產生重要影響。Yeh et al.（1984）和王萬秋（1991）通過數值模擬，指出土壤濕度增加能夠使后期降水增加，溫度降低。劉永強等（1992）的模擬結果表明，土壤濕度變化在短期氣候異常的持續過程中起著主導作用。Cook et al.（2006）指出土壤濕度對于南非地區降水存在一個負反饋的作用。此外，Huang et al.（1996）和Dirmeyer（2000）指出對土壤濕度模擬的改進有助于改善降水和溫度的預報。Seneviratne et al.（2006）從土壤濕度與氣溫反饋的角度出發，證明了土壤濕度在氣溫變率的變化中所起的重要作用。以上研究表明，土壤濕度的異常對氣候變化有著重要的影響。但現有的一些研究工作表明，盡管數值模擬是研究土壤濕度對氣候影響的重要工具，但是目前的氣候模式對東亞區域土壤濕度變化的模擬能力亟待提高（張文君等，2008a、2008b；熊明明等，2011）。

極端氣候事件是一種小概率隨機性事件，具有轉折突發性，成因較復雜。由于極端氣候事件造成的損失巨大，對極端氣候事件成因和機理的研究是近年來世界各國學者普遍關注的熱點問題。目前對極端氣候事件的形成機理尚不完全清楚，主要集中于探討極端事件與大尺度氣候變率（You et al.，2009；史軍等，2009）以及海表溫度（SST）（王冀等，2007；所玲玲等，2008；李威和翟盤茂，2009）的關系上，從土壤濕度這一外強迫角度來進行分析尚處于嘗試階段。Fischer et al.（2007）利用CHRM區域模式，模擬結果表明歐洲有50%～80%的夏季暖晝日數可能受土壤濕度—氣溫相互作用的影響。Vautard et al.（2007）利用 MM5模擬研究了歐洲1994年的熱浪過程，認為地中海地區前冬和早春的降水不足使得該地區的土壤濕度偏低，阻礙了局地對流云的形成并加強了感熱通量，在偏南風的作用下，偏干的信號北移造成其他地區的夏季高溫。那么，土壤濕度作為影響氣候的一個重要因子，對我國的極端氣候事件會產生何種程度的影響？

文章的第 I部分詳細評估了 NCAR 全球大氣環流模式CAM3.1（Community Atmosphere Model V3.1）對中國區域極端氣候指數的模擬能力（周晶和陳海山，2012），在此基礎上，本文通過設計土壤濕度年際變化異常的敏感試驗，重點探討土壤濕度的年際異常對極端氣候事件的可能影響，以期為深入認識極端氣候的形成機理及其改善氣候模式對極端氣候模擬研究提供一些參考。

2 試驗設計、資料和方法

2.1 試驗設計

本文使用美國國家大氣研究中心（NCAR）的全球大氣環流模式 CAM3.1（Community Atmosphere Model V3.1）（Collins et al.，2004），設計了以下兩組試驗：

（1）控制試驗（CTL）：試驗采用T42分辨率，積分時間從1949年9月1日到2001年9月30日，海表溫度采用 1949～2001年的月平均觀測資料，土壤濕度由模式自由演算。

（2）敏感性試驗（aw10）：同控制試驗，但模式的10層土壤濕度均由CTL試驗計算得到的氣候月平均資料替代。

CTL試驗可反映出土壤濕度的年際異常，而敏感性試驗aw10中不同層土壤濕度則由CTL試驗輸出的不同層土壤濕度計算得到的多年氣候平均值給定，故不包含土壤濕度的年際異常。以第5層的土壤濕度為例：圖 1是控制實驗和敏感性試驗（20°N～50°N，70°E～110°E）的區域第 5 層土壤濕度的 1961～2000年的時間變化。研究重點對兩組試驗模擬的最近40年（1961～2000年）的極端氣候指標進行考察，通過二者的差異來探討土壤濕度異常對極端氣候事件的可能影響。

圖1 1961～2000年東亞區域第五層土壤濕度的變化曲線Fig.1 Time series of regional averaged soil moisture of 5th layer during 1961-2000 over East Asia

2.2 資料和方法

研究選取了暖夜（Tn95p）、暖晝（Tx95p）、熱浪持續指數（HWDI）和霜凍日數（FD）作為極端氣溫事件的四個考察指標，極端降水頻次（P95p）、極端降水強度（R95p）、中雨日數（R10）和持續濕期（CWD）作為極端降水事件的四個考察指標。此外，通過雙線性插值法將各要素分別插值到選取的中國區域 452個站點上。為了客觀地反映全國的總體平均狀況，全國極端氣候事件時間序列的生成采用面積加權的方法（Jones and Hulme，1996）。本文中涉及的觀測數據、有關指標的定義及相關站點的分布參見文章第I部分（周晶和陳海山，2012）。

3 試驗結果分析

為了探討土壤濕度異常對極端氣候事件模擬的可能影響，以下通過對控制試驗（CTL）與敏感性試驗（aw10）結果的比較分析，分別從兩組試驗給出的極端氣候指標的多年平均空間分布和時間演變這兩個方面來評估土壤濕度異常對極端氣候事件的可能影響。

3.1 空間分布的變化

為了考察極端氣候事件在全國的總體分布形勢，首先討論兩組試驗模擬的多年平均的極端氣溫、降水指數的空間分布特征及其二者的差異，土壤濕度異常所能引起的極端氣候指數空間分布的變化是這里關注的重點。圖 2給出了敏感性試驗（aw10）與控制試驗（CTL）模擬的 1961～2000年極端氣溫指數差值百分比的空間分布，從圖中可以看出，在不考慮土壤濕度年際異常的情況下，模式模擬的暖夜日數在全國大部分地區出現明顯的減少，多數區域減少30%左右；僅東北東部小范圍區域出現了增加，且變幅較小（總體低于20%）（圖2a）。模擬的暖晝日數的情況也出現大致類似的變化，除長江下游及以南的范圍地區略有增加之外，全國的暖晝日數也出現了明顯的減少，其中華北、西北、華南地區的減少最為顯著，大致減小了30%（見圖2b）。圖2c是熱浪持續指數的變化情況，不考慮土壤濕度年際異常時，模擬的熱浪持續指數總體呈現全國一致的減少；與控制試驗相比，大部分區域的下降幅度超過了90%。與上述三個暖指標的變化相比，霜凍日數的變化則表現出大致相反的變化形式，霜凍日數除沿海地區出現減少外，大部分地區的霜凍日數則有不同程度的增加，尤其是長江以南的廣大地區增加最為明顯，部分地區的增加幅度甚至遠遠超過了100%（圖2d）。

圖2 模式模擬的極端氣溫指數差值百分比的空間分布：（a）暖夜；（b）暖晝；（c）熱浪持續指數；（d）霜凍日數。差值百分比定義為：（敏感試驗－控制試驗）/控制試驗×100%Fig.2 Geographic distribution of the difference percentage of the simulated extreme temperature indices between the CTL (control experiment) and aw10(sensitivity experiment), in which (a), (b), (c), and (d) represents Tn95p (warm nights), Tx95p (warm days), HWDI (heat wave duration), and FD (frost days),respectively.The difference percentage is defined by (aw10－CTL)/CTL

圖3給出了土壤濕度異常所引起的各極端降水指標模擬結果變化的空間分布。總體而言，不考慮土壤濕度異常的情況下，所討論的4個極端降水指數均以減小為主，但具體分布特征則存在一定的空間差異。與控制試驗相比，敏感性試驗模擬的極端降水頻次在東部大部分區域減少，但在我國西部地區則有所增加，其中江淮流域的減少較為明顯，減少達30%；而北疆的增加趨勢最為顯著，增幅大于50%，部分站點甚至超過了100%（圖3a）。極端降水強度的變化主要表現為我國東南沿海地區的明顯增加和淮河流域較弱的增加，其他區域以減少為主，尤其是東北、華北區域的減小較明顯（圖3b）。中雨日數和持續濕期的變化情況較為類似，二者的空間分布特征均以全國范圍內一致性的減少為主（圖 3c、d）。

為了能夠對土壤濕度異常影響極端氣候指標空間分布的模擬能力進行定量化的評估，分別計算了兩組試驗模擬的多年平均的年極端氣候指標與觀測的空間相關系數（見表1）。不難發現，對于所討論的大多數極端氣候指數而言，兩組試驗與觀測的相關系數均發生了明顯的改變。與控制試驗相比，敏感性試驗與觀測的空間相關系數對于多數指標均有了明顯的降低，但我們也注意到個別指標（R95p）有一定的提高。上述結果說明，不考慮土壤濕度年際異常時，模式模擬的極端氣候指標與觀測之間的相關性降低，這也表明考慮土壤濕度異常的模擬結果（即控制試驗）更能反映實際觀測的空間分布特征，這也從另外一個側面再次說明了土壤濕度對于極端氣候事件模擬的重要性。

圖3 同圖2，但為極端降水指數：（a）極端降水頻次；（b）極端降水強度；（c）中雨日數；（d）持續濕期Fig.3 Same as Fig.2, but for extreme precipitation indices, in which (a), (b), (c), and (d) represents P95p (frequency of extreme heavy precipitation), R95p(intensity of extreme heavy precipitation), R10 (number of days with precipitation greater than 10mm), and CWD (consecutive wet days), respectively

表1 控制試驗（CTL）和敏感試驗（aw10）模擬的全國平均的年極端氣候指數與觀測的空間相關系數以及兩者之間的差值Table 1 The correlation coefficients of averaged annual extreme climate indices over China between the observations and the simulations from CTL and aw10 experiments and their differences

3.2 時間演變

3.2.1 年際變率的空間變化

標準差可用來定量描述氣候要素的年際變率，氣候要素的標準差較大則表明該要素具有大的年際變率和顯著的年際變化；反之，則年際變率弱，年際變化不明顯。為了考察土壤濕度異常對極端氣候事件年際變率模擬的影響，這里首先分析有、無土壤濕度年際異常情況下，模擬的極端氣候指標標準差的變化情況。圖4給出了兩組試驗模擬的極端溫度指數標準差的差值百分比。與控制試驗相比，敏感性試驗模擬的各個指數的標準差均發生了較明顯的變化。對于四個指標的總體情況而言，不考慮土壤濕度異常時，極端氣溫指標的年際變率以減小為主，但也有少數區域出現了年際變率的增加，且不同指標響應形態的空間分布存在一定的差異。由圖 4a所示，模擬的暖夜日數的年際變率除在東北東部、青藏高原東部明顯增加（增幅接近100%）外，全國其余大部分區域的年際變率均出現不同程度的減小，對土壤濕度異常變化的相對敏感區域主要集中在長江以南、西北以及河套等地區（變幅為 50%左右）。模擬的暖晝日數的年際變率在全國絕大部分地區也主要是減小的，但在長三角南部區域的少數站點存在明顯的增大現象，其增幅甚至超過200%（圖4b）。此外，不考慮土壤濕度的年際異常，熱浪持續指數和霜凍日數的年際變率也主要表現為較一致的減小，熱浪持續指數年際變率在華北、南方大部分地區的減小甚至超過了95%（圖 4c）；而霜凍日數的年際變率變幅大值區域主要位于東北和長江流域，減小高達50%以上（圖4d）。不難發現，當不考慮土壤濕度的年際異常時，中國區域極端氣溫指數的年際變率總體減弱。

圖5是土壤濕度異常對極端降水指數年際變率的影響情況。不考慮土壤濕度年際異常時，模擬的極端降水頻次和極端降水強度的年際變率也出現了明顯的變化，但其影響存在明顯的空間差異。極端降水頻次和強度年際變率的差異呈現南北大致相反的變化特征：南方大部分區域，極端降水頻次和降水強度的年際變率均總體表現為增加；而北方區域則以減小為主。從變化的幅度來看，差值的大值區主要出現在河套地區及江淮流域，上述區域的極端降水頻次和強度對土壤濕度年際異常最為敏感。而中雨日數和持續濕期的年際變率則基本上為全國一致的明顯減小。對于中雨日數（圖5c）和持續濕期（圖 5d），年際變率對土壤濕度異常的敏感區均主要位于長江流域和東北地區。

圖4 極端氣溫指數標準差的差值百分比 [(敏感試驗－控制試驗)/控制試驗×100%]：（a）暖夜；（b）暖晝；（c）熱浪持續指數；（d）霜凍日數Fig.4 The difference percentage of the standard deviation [(aw10－CTL)/CTL×100%] for the annual extreme temperature indices: (a) Tn95p; (b) Tx95p; (c)HWDI; (d) FD

圖5 同圖4，但為極端降水指數：（a）極端降水頻次；（b）極端降水強度；（c）中雨日數；（d）持續濕期Fig.5 Same as Fig.4, but for extreme precipitation indices: (a) P95p; (b) R95p; (c) R10; (d) CWD

3.2.2 年際變化

為了考察土壤濕度年際異常對極端氣候事件年際變化的影響，這里根據全國加權平均的年極端氣候指標的距平序列，通過兩組試驗的模擬結果與觀測的對比分析，評估土壤濕度異常對區域平均年極端氣溫和降水指數年際變化的總體影響。

圖6給出了觀測和兩組試驗模擬的 1961～2000年不同極端氣溫指標的年際變化曲線。不考慮土壤濕度的年際異常，模擬的極端氣溫指標年際變化的變化幅度出現了不同程度的減少，暖夜日數、暖晝日數的年際變化幅度減小總體不明顯，但霜凍日數，尤其是熱浪持續指數的年際變化幅度較實際觀測產生了較大的偏差。通過與觀測的對比，可以發現兩組試驗對極端氣溫指標年際變化的模擬能力也發生了一些變化。對暖夜和暖晝日數，兩組試驗都能較好地反映出年際變化的觀測特征（圖6a、b）。此外，我們還計算了兩組試驗模擬的時間序列與觀測時間序列的相關系數（見表2），便于更直觀地對結果進行客觀的評價。不難發現，不考慮土壤濕度年際異常時，降低了模擬的暖夜日數以及霜凍日數分別與觀測值之間的年際相關系數（暖夜：從0.92下降為0.82；霜凍日數：從0.31下降為0.22），模式對暖夜和霜凍日數的年際變化模擬能力有所下降（見表2）。但我們也注意到，在不考慮土壤濕度異常情況時，模式對暖晝日數和熱浪持續指數的模擬能力反而有所提高，但考慮土壤濕度年際異常時（控制試驗），能夠給出熱浪持續指數更合理的年際變化振幅（圖6c）。

圖6 觀測和模擬的全國平均年極端氣溫指標的年際變化曲線：（a）暖夜；（b）暖晝；（c）熱浪持續指數；（d）霜凍日數。OBS: 觀測; CTL、aw10：CTL、aw10數值試驗的模擬結果Fig.6 Interannual variations of the observed and simulated annual extreme temperature indices averaged over China: (a) Tn95p; (b) Tx95p; (c) HWDI; (d) FD.OBS: observations; CTL and aw10 represent the simulations from CTL and aw10 numerical experiments, respectively

圖7 同圖6，但為極端降水指數：（a）極端降水頻次；（b）極端降水強度；（c）中雨日數；（d）持續濕期Fig.7 Same as Fig.6, but for extreme precipitation indices：(a) P95p; (b) R95p; (c) R10; (d) CWD

極端降水指標年際變化的模擬結果如圖7所示，從兩組試驗對極端降水的模擬結果來看，有、無土壤濕度異常情況時，模擬的極端降水指標的年際變化也產生了較大差異。由表 2可以發現，不考慮土壤濕度年際異常時，模式對極端降水事件的模擬能力有明顯減小；考慮土壤濕度的年際異常，總體上可以提高模式對極端降水指標的模擬能力，但模式對極端降水年際變化的細節特征刻畫能力總體較差。另外，盡管考慮了土壤濕度年際異常后，均在不同程度上提高了對極端降水指標的模擬能力，但并沒有改善模式對極端降水強度，尤其是持續濕期的年際振幅模擬中存在的嚴重偏差（圖7d）。

極端氣候事件的發生具有很強的區域性，以上從全國區域平均的整體特征分析了土壤濕度異常對極端氣候事件模擬產生的影響。為了進一步考察土壤濕度異常對區域性極端氣候模擬的影響，探討土壤濕度異常對極端氣候模擬的重要性，這里分別計算了敏感性試驗與控制試驗模擬的全國各站極端氣候指標與實測數據的相關系數，并在圖8和圖9中給出二者相關系數差值的空間分布。不難發現，有、無土壤濕度年際異常情況下，模式模擬的極端溫度和降水指標與觀測的相關系數存在顯著的差別，且存在較明顯的空間差異。不考慮土壤濕度年際異常時，大范圍區域極端溫度指標與觀測的相關性出現了明顯的減小，但也存在相關系數區域性增加的現象。具體情況為：不考慮土壤濕度異常時，暖夜、暖晝和持續熱浪指數模擬能力下降的區域主要出現在除東北和長江流域外的廣大區域；而霜凍日數的模擬能力下降的區域主要出現在我國黃河以南、長江以北地區。對于極端降水指數的模擬，總體而言，極端降水強度（圖 9b）、持續濕期（圖9d）的模擬對土壤濕度異常響應的空間分布較為零散外，其他2個指標的響應特征大致類似：在不考慮土壤濕度年際異常時，模式的模擬能力下降的區域主要出現在我國北方地區和長江以南地區。上述結果進一步表明，考慮土壤濕度的年際異常，總體上可以提高模式對大部分區域極端氣候指標年際變化特征的模擬能力。

表2 控制試驗（CTL）和敏感性試驗（aw10）模擬與觀測的1961～2000年全國平均的年極端氣候指數的相關系數以及兩者之間的差值Table 2 Correlation coefficients of the averaged annual extreme climate indices over China between the observations and the simulations from CTL and aw10 experiments during 1961-2000 and their differences

圖8 觀測與模式模擬的極端氣溫指標年際相關系數的差值場（敏感性試驗aw10－控制試驗CTL）：（a）暖夜；（b）暖晝；（c）熱浪持續指數；（d）霜凍日數Fig.8 Geographic distribution of the difference (aw10 minus CTL) of the correlation coefficients between the observed and simulated extreme temperature indices: (a) Tn95p; (b) Tx95P; (c) HWDI; (d) FD

圖9 同圖8，但為極端降水指標：（a）極端降水頻次；（b）極端降水強度；（c）中雨日數；（d）持續濕期Fig.9 Same as Fig.8, but for extreme precipitation indices: (a) P95p; (b) R95p; (c) R10; (d) CWD

4 總結與討論

文章利用NCAR CAM3.1模式，設計了有、無土壤濕度年際異常的兩組數值試驗，對近 40年（1961～2000年）我國極端氣候事件進行模擬，通過對比分析兩組試驗的模擬結果，探討了土壤濕度異常對極端氣候事件模擬的可能影響。主要結論如下：

（1）模式模擬的極端氣候事件的發生對土壤濕度的異常十分敏感，土壤濕度異常能夠顯著改變多年平均的極端氣候事件的空間分布。不考慮土壤濕度年際異常，暖夜日數、暖晝日數和熱浪持續指數的發生頻次在全國范圍內明顯減少；而霜凍日數則明顯增加。對于極端降水指標，在不考慮土壤濕度的年際異常情況下，極端降水指標的響應存在明顯的空間差異，極端降水頻次在江淮流域明顯減小，而極端降水強度則表現為東北減弱、長江流域增強；中雨日數和持續濕期在我國大部分地區以減小為主，其中東北地區和長江流域減小最為明顯。總體來看，不考慮土壤濕度年際異常，除個別指標外（R95p），模式對極端氣溫、降水事件的空間分布模擬能力均有所下降。

（2）土壤濕度的年際異常對極端氣候指標年際變率的模擬也具有重要影響：從年際變率的空間變化來看，不考慮土壤濕度年際異常時，極端氣溫指標的年際變率除少數地區外，大部分地區以減小為主；而極端降水事件的變化則較為復雜，極端降水頻次和極端降水強度的年際變率在長江以南有所增強，而在北方地區則有所減弱。中雨日數和持續濕期的年際變率在我國呈現出較為一致的減少趨勢，尤其是以長江流域和東北地區的減小最為顯著。

（3）土壤濕度的年際異常對極端氣候指標的年際變化的模擬也有十分重要的影響。不考慮土壤濕度年際異常時，極端氣溫指標的年際變化的變幅呈現不同程度的減小；而極端降水指標的響應情況較為復雜，年際變化幅度總體有增強趨勢，其中以中雨日數和持續濕期較為明顯。從全國總體來看，不考慮土壤濕度的年際異常，模式對暖夜日數、霜凍日數的年際變化的模擬能力明顯下降；除中雨日數外，模式對極端降水指標的年際變化的模擬能力也有所下降。從全國各區域角度，模式對極端降水、極端氣溫的年際變化模擬能力在多數區域都有著不同程度的下降。

上述分析表明極端氣候模擬對土壤濕度異常十分敏感，土壤濕度作為影響氣候的重要驅動因子，對極端氣溫事件和極端降水事件的年際變化及其變化幅度均能夠產生明顯的影響，要合理反映極端氣候的年際變率，土壤濕度異常的作用是不可忽視的；考慮土壤濕度的年際異常可以顯著提高模式對極端氣溫的模擬能力，但土壤濕度異常對極端降水模擬的影響較為復雜也相對較弱。最近，張文君等（2012）利用“全球土壤濕度計劃第2階段”提供的土壤濕度資料強迫區域氣候模式RegCM3，通過數值試驗討論了土壤濕度對東亞夏季氣候模擬效果的影響；認為合理考慮土壤濕度的作用，能夠提高區域氣候模式對中國夏季降水和氣溫的空間分布及逐日變化的模擬效果，且氣溫對土壤濕度的敏感性強于降水。他們的研究表明，合理的土壤濕度能夠提高區域氣候模式對中國夏季氣候的模擬能力。這與本文給出的土壤濕度異常對極端氣候模擬影響的結果總體上是一致的。

值得注意的是，本文給出的控制試驗的結果并不完全優于敏感性試驗的結果，這也在一定程度上說明了極端氣候模擬以及對土壤濕度響應的復雜性。由于極端氣候事件的影響因子眾多，模式對極端氣候事件的模擬能力并沒有因為考慮土壤濕度的異常得到全面提高，有關土壤濕度異常對極端氣候模擬影響的具體特征和物理機制尚不清楚，值得做進一步的深入研究。本文的研究工作還是探索性的，研究結果也只是初步的。盡管本文的研究表明極端氣候事件的模擬對土壤濕度十分敏感，合理描述土壤濕度的異常可以在一定程度上改善模式對極端氣候事件的空間分布和年際變化的模擬；提高模式對土壤濕度的模擬能力，對于極端氣候的模擬具有十分重要的意義。但是，本文的研究工作僅僅從敏感性的角度考察了土壤濕度及其異常對極端氣候事件模擬的可能影響，至于土壤濕度及其異常影響極端氣候的機理尚不清楚，還有待深入分析。此外，數值試驗方案的設計方面還有待改進，由于模式模擬的土壤濕度年際異常與實際觀測的土壤濕度異常之間可能存在偏差（張文君等，2008a，2008b；熊明明等，2011），需要進一步考察考慮更真實土壤濕度年際變化對模擬結果的影響。還需要指出的是，由于敏感性試驗沒有包含土壤濕度日循環，對模擬結果也可能帶來一定的影響；關于土壤濕度日循環和年際異常的相對重要性，可以通過設計更為合理的試驗方案來加以識別。另外，如何選定模式模擬結果對區域土壤濕度異常響應的關鍵區，評估不同區域土壤濕度異常對模擬結果的影響，上述問題將是我們下一步研究工作的重點。

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