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三峡大坝的局部气候敏感性

Norman L. Miller, Jiming Jin, and Chin-Fu Tsang

Earth Sciences Division, Lawrence Berkeley National Laboratory, Berkeley, California, USA

摘要：为了确定三峡大坝周围当地气候的净敏感性，我们进行了为期8周（1990年4月2日至5月16日）针对控制和土地利用变化的两次模拟。分析表明，大型水库作为一个潜在的蒸发面，降低了地表温度，冷却了低层大气，减少了大气向上运动，增加了下沉空气质量。这种下沉运动会产生低水平水分散度，降低云量，增加向下净辐射，从而提高下垫面的温度。然而，结果表明，蒸发冷却在本研究中占主导地位。强烈的蒸发也为大气提供了水分，这表明降水量增加了，但是下沉的湿空气在降水量没有净变化的情况下偏离了三峡库区区域。这项数值研究是量化三峡大坝对当地气候影响的初步方法，需要一套更全面、更精细的多季节模拟，以及更多的观测数据，以便进行更完整的分析。

Citation: Miller, N. L., J. Jin, and C.-F. Tsang (2005), Local climate sensitivity of the Three Gorges Dam, Geophys. Res. Lett., 32, L16704, doi:10.1029/ 2005GL022821.

1 引言

土地利用变化对天气和气候的影响日益受到关注(e.g., Cotton and Pielke, 1992; Vorosmarty et al., 1998; Xue and Fenn6essy, 2002)。对巴西亚马逊雨林砍伐对气候影响的研究表明，该地区将失去储存在阔叶中的水分，导致蒸发减少、显热和对流降水增加(Gash and Nobre, 1997; Negri et al., 2004)。在其他地区，城市发展导致了当地的热岛效应(Taha, 1997)，农业和过度放牧也导致了一些气候变化，包括下垫面粗糙度、蒸发运输、渗透和合理的加热率(Pielke et al.,1991; Committee on Scholarly Communication With the Peoplersquo;s Republic of China, 1992)。这些土地利用变化与人工湖泊和水库一起改变能源和水的预算，影响区域天气和气候模式，并经常产生更广泛的影响。

中国长江三峡大坝是世界上最大的人工水库，预计总库容393亿立方米，水力发电潜力847亿千瓦时，下游低洼地区洪水减少。到2009年，三峡工程预计将完全淹没663公里长的长江，拥有1040平方公里的湿表面积，这意味着地形和蒸发的土地利用发生了重大变化，预计将导致区域天气和气候模式的变化。中国气象研究所此前的研究(Gwynne and Li,1992)表明，三峡库区将改变当地的降水、风和温度模式，并估计三峡库区附近的年平均近地表气温将增加0.3℃。但是，由于这种变化对当地气候的影响没有被系统地量化，所以也没有被完全理解。

在本敏感性研究中，我们考虑了三峡库区区域从一个陡峭的植被地形到一个大的平坦下垫面的下垫面特征变化。这里所代表的土地利用最大的变化是人造下垫面，具有潜在的蒸发率。在这里，我们研究了局部环流模式的变化，并试图用一个区域大气模型耦合到陆地表面模型来量化温度、降水和能量通量的相对变化。

2 研究方法

为了定量调查三峡库区土地利用变化对当地气候的相对影响，1990年4月2日至5月16日期间生成了两个区域气候模型，模拟控制和三峡库区土地利用变化。选择这44天的非降雨期是因为分析蒸发面对当地天气模式的影响时不受大尺度天气（如季风）的影响。

本研究中使用的区域气候模型是宾夕法尼亚州/国家大气研究中心中尺度模型第5版（MM5）上的非流体静力学版本(Grell et al., 1994)。MM5配置了18个垂直层，参数化积云的grell对流方案(Grell, 1993)，以及解决边界层过程的中等范围预测行星边界层的方案(Hong and Pan, 1996)。使用俄勒冈州立大学的地表模型（Osulsm）(Pan and Mahrt, 1987)结合Chen和杜迪亚(2001)提出的MM5来表征地表过程。Osulsm有4个土层，总深度2米，Chen和Dudhia(2001)提出的植被方案，并采用Noilhan和Planton(1989)的树冠阻力法。

MM5配置了三个双向嵌套域，分别位于90公里、30公里、10公里。最大域（90公里分辨率）坐标为（70E17N，140E55N），最小域（10公里分辨率）坐标为（100E26N，116E34N），并且用10公里分辨率嵌套模拟的土地利用变化敏感性代替了宜昌至重庆长江流域的平坦饱和表面积1040km²（图1）。使用国家环境预测中心/国家大气研究再分析中心II（再分析）数据集，初始化90 km分辨率的MM5模拟，每6小时更新一次侧边界。MM5输出以6小时为间隔存档进行分析。

图 1 （a）将宜昌至重庆的长江流域模拟为（b）10公里分辨率嵌套域内的平面

3 结果

图2a-2d显示了1990年4月2日至5月16日1040 km²的三峡库区区域平均潜热通量、显热通量、表面温度和2米空气温度的时间序列，用于显示控制和土地利用变化。在对库区的模拟中，44天模拟的潜热通量始终高于控制，数值差异在15–135 W/m²之间（图2a）。44天的平均差增加了79.6 W/m²，其中最大的差异发生在温暖的日子，正如预期的那样。蒸发增加所需的能量被从下垫面去除，从而降低了温度。下垫面表面温度降低了1℃至4.5℃，平均增加了2.9℃（图2c）。2米高度的气温变化不那么剧烈，每天的降幅从1℃到2.5℃，44天（图2d）的平均降幅为1.5摄氏度。这些温差驱动显热通量的每日变化，其中控制范围为5-80W/m²，在三峡库区的变化范围为45-20W/m²（图2b）。44天的显热通量平均变化为48.9W/m²。白天潜热和显热通量在中午最大，库区模拟潜热增加近200 W/m²，显热通量减少50–75 W/m²（图3）。

较低水平空气温度的降低往往会产生更稳定的空气质量。850毫巴垂直风速（即土地利用变化减去控制）的最大差异超过沿三峡库区区域10^-2 m/s（图4），表明向下增大或向上减弱的空气运动。目前尚不清楚该土地利用类型以外的区域是否会因库区影响，随着上升和下沉运动而发生变化。为了充分了解撞击的空间范围，需要一个更长的模拟来代表真实的气候。值得注意的是，垂直风速的变化区域对应着从陡峭山谷到平坦表面的地形变化。图5从这些结果中得出，下沉的空气会导致水分从库区处的低水平辅散。可以看出，对于向上风速降低或向下风速增强的地区，库区的负湿度通量散度约为5~8times;10^-8 m/s。这将进一步干燥三峡库区上方的空气柱，减少云量，并增加净表面辐射。

图 2 1990年4月2日至5月16日的mm5模拟表明（a）潜热通量，（b）显热通量，（c）表面皮肤温度，和（d）2 m空气温度，其中蓝线为模拟控制，红色为变化。

图 3 日潜热和显热通量的控制（实线）和变化（虚线）。

随着三峡库区上局部云的减少，向下的太阳辐射增加了5至25W/m²（图6），但向下的长波辐射减少了约1.5W/m²，降水量不变（图7）。这种沿长江流域的局部辐射转移被很好地划分出来，并且在略高于湿润地表的区域有减少的趋势。这使得蒸发冷却和辐射加热之间存在不确定的平衡，在1990年4月2日至5月16日的模拟期间，冷却似乎占主导地位。这些结果汇总在表1中。

图 4 由三峡库区引起的变化与控制模拟之间的850毫巴垂直风速（mm/s）差异。

4 总结与结论

在8周内（1990年4月2日至5月16日）进行了两次模拟，即控制和土地利用变化，以确定当地气候的净敏感性。分析表明，这样一个大的储层是一个潜在的蒸发面，它降低了局部表面温度，冷却了整个大气柱，减少了向上运动，导致下沉空气。这种下沉的气团会导致低水平的水分辐散，减少云量，增加净向下辐射，从而增加表面温度。然而，蒸发冷却主要是辐射加热，导致表面和2米气温下降。强蒸发将水分抽到大气中，这表明降水量可能增加，但水分散度使其远离三峡库区区域，降水量没有净变化。

图 5 由三峡库区引起的变化与控制模拟之间的850毫巴湿度通量发散（10^-8 m s^-1）差异。

图 6 存在三峡库区和不存在三峡库区的情况下长江流域的向下太阳辐射差异净增加了10-25W/m²。

这两个过程，即随着表面冷却而增加的潜热和随着向下太阳辐射的增加而减少的云量，都是负反馈，这里主要是区域平均表面冷却效果。目前尚不清楚，在一年中其他时间，平均最高温度较低，云量可能较高时，这种情况是否成立。此外，本次初步调查并未研究对当地季风流量、降水强度和频率的影响。然而，这些相对变化是显著的，可能会对当地生态系统、农业、能源和人口产生影响。10公里处的模拟不够精细，无法确定这种灵敏度的全部范围，因此，提出了1公里的多年模拟。

图 7 对于模拟的三峡库区，水分散度不会导致降水量变化。

表 1 变化与控制的平均差

我们感谢两位匿名GRL评审员的评论，以及在2005年圣地亚哥美国气象学会春季会议上基于这一材料进行的有益讨论。这项研究是在美国能源部的赞助下，由加利福尼亚大学Lawrence Berkeley国家实验室根据合同DEAC03-76F00098进行的。这份手稿在Lawrence Berkeley国家实验室报告编号为LBNL-57135。

参考文献

Chen, F., and J. Dudhia (2001a), Coupling an advanced land-surface/hydrology model with the Penn State/NCAR MM5 modeling system.Part I: Model implementation and sensitivity, Mon. Weather Rev., 129,569 – 585.

Chen, F., and J. Dudhia (2001b), Coupling an advanced land-surface/hydrology model with the Penn State/NCAR MM5 modeling system.Part II: Preliminary model validation, Mon. Weather Rev., 129, 587 – 604.

Committee on Scholarly Communication With the Peoplersquo;s Republic of China (1992), Grasslands and Grassland Sciences in Northern China,214 pp., Natl. Acad. Press, Washington, D. C.

Cotton, W. R., and R. A. Pielke (1992), Human Impacts on Weather and Climate, 288 pp., Cambridge Univ. Press, New York.

Gash, J. H. C., and C. A. Nobre (1997), Climatic effects of Amazonian deforestation: Some results from ABRACOS, Bull. Am. Meteorol. Soc.,78, 823 – 830.

Grell, G. (1993), Prognostic evaluation of assumptions used by cumulus parameterizations, Mon. Weather Rev., 121, 764 – 787.

Grell, G., J. Dudhia, and D. Stauffer (1994), A description of the fifthgeneration Pen State/NCAR Mesoscale Model (MM5), NCAR Tech.Note NC

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