气温过高或过低对生命健康、农业生产、城市供水供电等各方面都会产生严重威胁，极端高温或低温天气引起社会各界的广泛关注（徐金芳等，2009）。随着大气数值模式和资料同化技术的进步，高分辨率数值模式已成为气温精细化预报业务的重要手段。研究指出，利用资料同化技术改进初始场质量是提升数值天气预报水平的有效手段（Wang et al.，2013），国内外已有很多关于各类大气观测资料同化对数值预报的影响研究（陈锋等，2012a；Zou et al.，2015；余贞寿等，2018），近年来陆面资料对数值天气预报的影响研究也在陆续开展（Zeng et al.，2014；易翔等，2016a；易翔等，2016b；温晓培等，2022）。

陆地表面是大气运动的重要下垫面，也是人类生存环境的重要组成部分。表层的物理水文过程通过陆气间的能量和水分交换影响局地、区域乃至全球气候的基本特征（曾庆存等，2008）。土壤温度和土壤湿度是陆气相互作用中十分重要的地球物理参数，两者的变化直接或间接地影响地表感热和潜热的分配，改变地面水分循环和能量平衡，进而影响大气边界层过程和区域大气环流（Pan and Mahrt，1987；Peters-Lidard et al.，1998）。目前，已有许多研究表明土壤温度和土壤湿度的变化会对气候产生重要影响（王万秋，1991；马柱国等，2000；Mahanama et al.，2008）。同时，土壤温度和土壤湿度在天气尺度上也有较大的影响（Chen and Dudhia，2001；王莉莉和龚建东，2018）。Fan（2009）研究指出，WRF模式初始场引入土壤温度观测后，通过地气间能量传输改进了暴雨预报；易翔等（2016a）研究表明对流层中低层的位势高度对土壤湿度具有较强的敏感性，尤其在高温热浪期间；Ferranti和Viterbo（2006）认为精确的土壤湿度预报可以提高中小尺度数值天气预报的准确性；Giard和Bazile（2010）发现初始土壤湿度对模式2 m气温模拟的结果影响很大，误差能够达到4 K。类似地，易翔等（2016b）指出在模拟和预报高温天气时土壤湿度非常重要。因此，如何精确地估算土壤温度和土壤湿度对数值天气预报的改善有着十分重要的科学意义与业务应用价值。

综上可知改进土壤温度和土壤湿度初始场的准确性是提高中尺度数值模式对气温预报能力的重要途径之一。目前浙江省业务运行的中尺度数值预报业务系统（Zhejiang WRF ADAS Real_time Modeling System， ZJWARMS）使用美国全球预报系统（Global Forecast System，GFS）预报产品作为初始场和背景场，每日08：00和20：00（北京时，下同）起报，提供0~72 h的逐小时数值天气预报产品（陈锋等，2012b）。该系统目前已实现常规地面站观测资料、探空资料、雷达资料和飞机报的实时同化，尚未同化任何陆面要素。最近十几年，国内外在离线的陆面数据同化系统建设方面已经做了不少研究，取得了一定成果（Rodell et al.，2004；Lim et al.，2008；Jacobs et al.，2010；师春香等，2019）。国家气象信息中心研发的中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System，CLDAS）将地面观测资料、风云卫星资料、数值模式产品等多种资料进行融合和同化，获得高时空分辨率的气象要素格点数据，进一步驱动陆面模式，得到土壤温度、土壤湿度等陆面产品（师春香等，2011）。目前该系统已发展到2.0版本，CLDAS数据具有时空分辨率高、数据质量高等优点（师春香等，2018；刘欢欢等，2018；刘佩佩等，2021；郭阳等，2023；董祝雷，2023）。CLDAS陆面资料多用于农业气象干旱监测（韩帅等，2015；崔园园等，2020；陈燕丽等，2020），在中尺度模式中的应用较为少见。

为提升浙江区域数值预报系统2 m气温预报性能，本文拟利用国家气象站土壤温度观测资料和自动土壤水分站土壤湿度观测资料对2021年7月CLDAS陆面温湿度产品在浙江地区的适用性开展定量评估。在此基础上将CLDAS陆面温湿度资料融合应用于ZJWARMS业务模式开展敏感性个例试验，探讨CLDAS陆面温湿度资料对区域数值预报系统2 m气温预报的影响，并探讨其影响机制。最后通过阶段性应用评估，验证CLDAS陆面温湿度产品对中尺度数值模式气温预报的改进能力。

模式数据包括GFS模式产品和CLDAS陆面分析产品。GFS模式产品为每日08：00和20：00起报、空间分辨率为0.5°×0.5°、时间分辨率为3 h的全球分析和预报数据，其中陆面要素包括地表温度、土壤温度、土壤湿度等，土壤温度和土壤湿度资料垂直分为4层，分别为0~10、>10~40、>40~100、>100~200 cm。CLDAS陆面产品为1 h间隔、空间分辨率为0.062 5°× 0.062 5°的分析产品，包括地表温度、土壤温度、土壤湿度等，土壤温度和土壤湿度资料垂直分为5层，分别为0~5、0~10、>10~40、>40~100、>100~200 cm。

观测数据为同期全省57个常规站逐小时土壤温度观测（测量深度共有8层：5、10、15、20、40、80、160、320 cm）和16个自动土壤水分站逐小时土壤湿度观测（测量深度共有8层：0~10、>10~20、>20~30、>30~40、>40~50、>50~60、>70~80、>90~100 cm）。经匹配观测资料与模式资料的垂直层次，并考虑到土壤上层的陆面要素对大气影响较大，选取0~10 cm土壤温度和土壤湿度作为评估对象，考察CLDAS产品在浙江省的适用性。由于模式输出的0~10 cm土壤温度实际计算节点在5 cm（Niu et al.，2011），选取5 cm观测数据与其做评估对比。鉴于土壤温度和土壤湿度观测为站点数据，而CLDAS产品和GFS模式产品为格点数据，文中选取距离站点最近的格点值与观测值进行比较。

为评价陆面资料对中尺度模式预报能力的影响，进一步收集浙江省内2 900多个站点观测资料，要素为整点2 m气温和小时累计降水量，时间分辨率为1 h。评估时选取距离站点最近的中尺度模式预报格点值作为各气象站点的要素预报资料，将实况站点资料和插值到的模式站点资料进行评估。所采用的评估指标有平均值、误差、绝对误差、均方根误差、皮尔森相关系数、击中率、TS评分、范围偏差评分等（丁金才，1995）。

研究时段为2021年7月1—31日，研究区域为浙江省。

由图1可知，2021年7月上旬全省晴雨相间，气温变化较大，7月中旬基本为晴热天气，7月下旬以降水为主，气温较低。

利用收集的观测资料分别对CLDAS 0~10 cm土壤温度和土壤湿度进行评估，并与GFS分析场进行对比，考察CLDAS陆面产品在浙江省的适用性。图2为2021年7月全省平均的CLDAS和GFS分析场0~10 cm土壤温度和土壤湿度评估参数的逐12 h演变。由图2（a）可以看出，两组资料都能较好地刻画0~10 cm土壤温度的时间演变，对于日尺度变化趋势也能很好地反映；两组资料均较观测偏低，但CLDAS与实况更加接近，而GFS分析场严重低估，尤其在以晴热天气为主的7月中旬。CLDAS的气温绝对误差约1~2 ℃，GFS分析场绝对误差高达3~6 ℃，两者7月平均绝对误差分别为1.4 ℃和4.1 ℃。CLDAS均方根误差明显低于GFS分析场，相关系数则一致高于GFS分析场；计算得到CLDAS和GFS分析场0~10 cm土壤温度均方根误差的月平均值分别为1.7 ℃和4.4 ℃，相关系数的月平均值分别为0.45（通过99.9%置信水平的显著性检验）和0.18（未通过99.9%置信水平的显著性检验）。可见CLDAS对土壤温度无论从数据精度还是空间分布的再现能力均优于GFS分析场。由图2（b）可知，两组资料亦能较好地刻画出土壤湿度的时间演变，但均存在明显高估。CLDAS和GFS分析场在7月上旬和下旬两者误差接近，而在7月中旬实况0~10 cm土壤湿度较低时，CLDAS绝对误差和均方根误差明显低于GFS分析场。计算得到7月中旬（7月10日20：00至20日20：00）CLDAS和GFS分析场0~10 cm土壤湿度绝对误差平均值分别为0.11、0.14 m³·m^-3，均方根误差平均值分别为0.13、0.15 m³·m^-3。因此，2021年7月晴热天气期间CLDAS 0~10 cm土壤湿度产品精度优于GFS分析场，其余时间两者误差较为接近。

计算得到浙江省57个站的5 cm土壤温度观测分别与两组资料的时间相关系数，发现CLDAS资料所有站点均通过99.9%置信水平的显著性检验，GFS分析场有一站（苍南站）未通过。从空间分布[图3（a）、（b）]可以看出，CLDAS的模拟能力明显占优，几乎所有站点相关系数均高于GFS分析场，且CLDAS对杭州、金华地区的土壤温度刻画能力优于其他地区。同样计算全省0~10 cm土壤湿度分别与两组资料的时间相关系数，发现16个土壤水分站两组资料均通过置信水平为99.9%的显著性检验。由空间分布[图3（c）、（d）]可知，CLDAS的相关系数高于GFS的站点数占75%，且CLDAS对金华、绍兴地区的土壤湿度刻画能力优于其他地区。

综上所述，高分辨率陆面同化资料CLDAS产品对2021年7月浙江省土壤温度、土壤湿度的刻画能力较好，相对于GFS分析场，与观测相比具有更小的均方根误差和更高的相关系数，因此CLDAS陆面产品在浙江省有着较好的适用性，可进一步应用于中尺度区域数值预报业务中。

浙江省中尺度数值预报业务系统框架（ZJWARMS）采用WRF 3.7.1预报模式，选用单层嵌套，网格数为637×577，区域大致范围为80°E—130°E、10°N—55°N，水平分辨率为9 km，垂直层数为51层。模式使用的物理过程包括：微物理方案采用WSM 6-Class方案（Hong et al.，2004），行星边界层采用Yonsei University（YSU）参数化方案（Hong and Pan，1996），表面层使用基于Monin-Obukhov的MM5相似理论（Jiménez et al.，2012），长波、短波辐射选用RRTMG快速辐射传输方案（Iacono et al.，2008），陆面过程使用Noah-MP方案（Yang et al.，2011），不采用积云参数化方案。

为探讨不同陆面资料对中尺度数值天气预报的影响，开展两组回报试验：（1）TGFS：利用GFS分析预报数据提供初、边界条件，驱动ZJWARMS；（2）TCLDAS：将CLDAS地表温度、土壤温湿度（包括0~10、>10~40、>40~100、>100~200 cm）实时分析产品采用反距离加权插值到GFS初始场网格后，替换GFS陆面温湿度初始场，进一步驱动ZJWARMS。为了增强试验的可对比性，未进行其他观测资料同化。回报试验设置08：00和20：00起报，提供0~72 h的逐小时数值天气预报产品。

2021年7月14—16日，浙江除浙东南沿海地区外均以高温晴热天气为主。14日全省高温范围广，浙北平原和中部金衢盆地以37 ℃以上高温为主，多地最高气温高达39 ℃，浙南局地出现降水；15日全省仍以大范围37 ℃以上高温为主，浙西北、浙西局地出现降水；16日浙西北仍有降水，全省气温略有降低，但大部地区最高气温仍大于35 ℃，多地大于37 ℃。选取此次天气过程，设置TCLDAS试验和TGFS试验起报时间为2021年7月13日20：00，运行得到两组试验0~72 h的逐小时预报结果。首先对两组试验预报的1~72 h全省平均2 m气温的结果进行对比，由图4可知，TCLDAS试验和TGFS试验预报均偏低，TCLDAS试验预报的1~72 h平均2 m气温绝对误差、均方根误差几乎一致低于TGFS试验，且相关系数普遍高于TGFS试验，尤其在前12 h预报中，TCLDAS试验优势明显。计算得到TCLDAS和TGFS两组试验1~72 h气温预报平均误差分别为-1.43 ℃和-1.97 ℃，绝对误差分别为1.96 ℃和2.30 ℃，均方根误差分别为2.36 ℃和2.73 ℃，相关系数分别为0.70和0.68。从均方根误差看，应用CLDAS地表温度、土壤温湿度实时分析产品作为陆面初始场的TCLDAS试验较TGFS试验预报改进了13.6%。从图4进一步发现TCLDAS试验对于夜间气温预报的改进能力优于白天，原因可能是夜间没有太阳短波辐射，气温变化主要取决于长波辐射、感热通量和潜热通量变化，而这些能量项与陆面资料密切相关。

图5为两组试验预报的1~72 h平均、第18（14日14：00）、第42（15日14：00）、第66（16日14：00）小时浙江省2 m气温的误差空间分布，以此考察两组试验对2 m气温，尤其是逐日高温的预报效果差异。从1~72 h平均2 m气温来看，相比于观测，浙北平原地区、中部金衢盆地及浙东南沿海平原地区这些实况温度较高的区域TGFS试验预报值普遍偏低，这些区域TCLDAS试验与TGFS试验的差值基本为正，多数地区达0.6 ℃以上，可见TCLDAS试验对TGFS试验预报的气温偏低情形有明显改进。一般认为每日14：00气温最接近一天的最高气温，具有很好的代表性，TGFS试验对14日14：00浙西地区2 m气温预报偏低，尤其对金衢盆地地区，而TCLDAS试验预报的金衢盆地2 m气温较TGFS试验明显增大，降低了高温区的预报误差；TGFS试验对15日14：00浙北湖州平原、浙西丘陵南部部分地区2 m气温预报偏高（近2 h实况出现强降水），对其余地区预报明显偏低，而TCLDAS试验修正了TGFS试验在浙北湖州平原的正偏差，对TGFS试验浙东南沿海平原部分高温区的负偏差也有所改进；TGFS试验对16日14：00浙北平原地区2 m气温预报偏高，对全省其余地区预报普遍明显偏低，而TCLDAS试验修正了TGFS试验在浙北平原地区的正偏差，对TGFS试验在金衢盆地、浙南山地部分高温区的负偏差明显改进。因此，TCLDAS试验2021年7月13日20：00的预报较TGFS试验与实况更接近，尤其对金衢盆地等高温区预报偏低、浙北降水区域预报偏高的情形改进明显，局部改进1.0~1.5 ℃。

总的来说，区域数值模式2 m气温预报对陆面资料变化较敏感，CLDAS高分辨率陆面产品对上述天气个例具有显著的正效应，进一步探讨该产品对2 m气温预报的影响过程。首先对驱动两组试验的陆面要素初始场进行对比，由2021年7月13日20：00 CLDAS和GFS分析场地表温度和不同层次土壤温湿度的差值分布（图6）可知，初始时刻（2021年7月13日20：00）CLDAS地表温度、不同层次的土壤温度普遍高于GFS，上层土壤温度偏高约2~5 ℃，下层偏高4~9 ℃；CLDAS产品0~10 cm土壤湿度在中部金衢盆地、浙东丘陵南部、浙南山地东南部地区较GFS分析场偏小约0.03~0.05 m³·m^-3，在浙北平原、浙南山地西南部地区偏大0.03~0.05 m³·m^-3左右，越往下层土壤湿度偏小范围缩小，而偏大范围增加。

考虑到土壤上层的陆面要素对大气影响更直接，由两组试验预报1~72 h平均0~10 cm土壤温度和土壤湿度的差值分布（图7）可知，正、负值空间分布与初始时刻CLDAS和GFS陆面产品差值分布基本一致，TCLDAS试验预报的0~10 cm土壤温度普遍比TGFS试验高1 ℃，金衢盆地等部分地区超过2.5 ℃；TCLDAS试验预报的0~10 cm土壤湿度在中部金衢盆地、浙东丘陵南部、浙南山地东南部地区较GFS分析场偏小约0.03~0.05 m³·m^-3，在浙北平原、浙南山地西南部地区偏大0.02~0.05 m³·m^-3。土壤温度和土壤湿度的变化直接或间接影响地表感热通量和潜热通量的分配，进一步改变陆气间的能量交换。由两组试验预报的1~72 h平均感热通量和潜热通量的差值分布可知，两组试验2 m气温的正差值高值区与0~10 cm土壤温度、感热通量的正差值高值区范围较一致，与0~10 cm土壤湿度、潜热通量的负差值区范围较一致。这表明，应用CLDAS产品作为陆面初始场后，这些区域初始时刻土壤温度增高、土壤湿度减小的情形持续维持，引起感热输送增加，直接加热低层大气，导致气温升高，同时土壤湿度的减小造成蒸发、蒸腾等过程的减弱，造成水汽相变释放的潜热通量减少。因此TCLDAS试验降低了TGFS试验气温预报偏低的程度，提高了模式对2 m气温的预报能力。

由上述可知，TCLDAS试验对金衢盆地西部高温区的预报较TGFS试验有较大改进，进一步分析其中的物理过程。选取该区域（图5黑色四边形区域），计算得到两组试验预报的区域平均2 m气温、0~10 cm土壤温度与土壤湿度、感热通量、潜热通量的逐时变化（图8）。可以看到，两组试验预报的白天2 m气温普遍低于观测，TCLDAS试验预报值普遍高于TGFS试验，其中对第18（14日14：00）、42（15日14：00）、66（16日14：00）小时的TGFS试验预报误差分别改进1.174、0.152、0.873 ℃。15日14：00改进幅度较小（实况出现降水），其余两个时次改进较大。进一步可知，TCLDAS试验预报1~72 h的0~10 cm土壤温度较TGFS试验高约2~4 ℃，TCLDAS试验预报的1~72 h感热通量普遍大于TGFS试验，对比两组试验0~10 cm土壤温度差值与感热通量差值序列，发现其变化趋势近似一致。TCLDAS试验预报的1~72 h 0~10 cm土壤湿度较TGFS试验小约0.05 m³·m^-3，对应TCLDAS试验预报的1~72 h潜热通量多小于TGFS试验。总的来说，相比于TGFS试验，TCLDAS试验中金衢盆地西部较高的土壤温度引起地面向上的感热通量增加，直接加热低层大气，同时较小的土壤湿度造成水汽相变释放的潜热通量减少，对地表的冷却效果减弱，最终导致气温升高，从而改进了模式的气温预报。

上述个例分析表明融合了CLDAS产品的中尺度模式预报结果改善了浙江省2 m气温的预报能力，尤其对浙北平原、金衢盆地及浙东南沿海平原地区的高温区预报有较好的改进。下面针对2021年7月基于ZJWARMS业务模式开展阶段性应用，完成TCLDAS试验和TGFS试验各计62次（一天2次，08：00和20：00起报），通过对比进一步验证融合效果。

TCLDAS试验和TGFS试验2021年7月预报的2 m气温平均误差分别为-0.71、-1.10 ℃，绝对误差分别为1.73、1.89 ℃，均方根误差分别为2.13、2.30 ℃（TCLDAS试验改进7.4%）、相关系数分别为0.62、0.61，可见TCLDAS试验预报总体优于TGFS试验。进一步统计两组试验预报夜间（19：00到次日06：00）2 m气温的评估结果，62次预报均方根误差分别为1.78、2.06 ℃（TCLDAS试验改进13.6%）、相关系数分别为0.67、0.65，因此TCLDAS试验对夜间气温预报较TGFS试验占优程度比白天明显。

浙江省2021年7月上、中、下旬天气背景存在较大不同（图1）。7月1—10日晴雨相间，先后以梅汛期降雨、午后雷阵雨为主，气温高低起伏较大；11—19日受副热带高压控制，浙江大部地区持续晴热高温天气；20—31日以台风“烟花”过程性降水为主，气温较低。计算得到上述3个时间段两组试验预报全省平均2 m气温所有提前量平均的误差、绝对误差、均方根误差和相关系数（表1），发现TCLDAS试验预报在不同天气背景下较TGFS试验均占优。从均方根误差来看，7月上、中、下旬TCLDAS试验较TGFS试验预报分别改进4.3%、13.0%和5.4%。因此，在晴热高温的天气背景下，初始场引入CLDAS陆面产品的TCLDAS试验优势更为明显，这与前文指出的CLDAS土壤温度、土壤湿度在晴热天气下较GFS分析场更接近实况有关。

温度预报业务中十分关注夏季高温，因此进一步探讨TCLDAS和TGFS试验对≥35 ℃的2 m气温的预报能力差异。图9为不同预报时效下两组试验预报的逐日14：00 2 m气温（≥35 ℃）的评估参数对比，可见TCLDAS试验击中率、TS评分明显高于TGFS试验，且范围偏差评分总体更接近于1。TCLDAS试验预报高温能力的优势在预报初期更明显，预报时效越长，优势逐渐减弱。平均而言，TGFS试验平均TS评分为0.08，TCLDAS试验为0.10，提升25%。

图10为两组试验提前6 h和18 h预报2021年7月逐日14：00平均2 m气温的空间分布及实况。可以看出，2 m气温的空间分布与纬度和地形关系密切，两组试验预报结果均能较好地刻画出14：00 2 m气温的空间分布。虽然两组试验均存在低估，但TCLDAS试验对金衢盆地绝大部、浙北平原部分地区、浙东南沿海平原南部地区的高温区预报能力较TGFS试验有所提升，尤其是对金衢盆地的预报低估改进明显，部分地区误差改进1 ℃左右。

图11为两组试验提前6 h和18 h预报逐日14：00 2 m气温（≥35 ℃）TS评分的空间分布及其差值。可以看到，TCLDAS试验预报TS评分普遍高于TGFS试验，在金衢盆地、浙北嘉兴平原、浙西北丘陵东部地区偏高0.10以上，部分地区超过0.25。此外，TCLDAS试验提前30、42、54、66 h预报高温事件较TGFS试验也有较好的改进，但改进程度随提前量的增加而降低（图略）。

为提升区域中尺度数值模式预报性能，本文开展了2021年7月高分辨率陆面同化资料CLDAS产品在浙江地区的适用性评估，并进行了不同驱动陆面资料对模式模拟结果影响的对比分析，实现了CLDAS产品在中尺度数值预报业务框架下的阶段性应用。

（1）高分辨率陆面同化资料CLDAS产品0~10 cm土壤温度、土壤湿度相对于GFS分析场，与观测相比表现出更小的均方根误差和更高的相关系数，CLDAS产品精度明显优于GFS，在浙江省有较好的适用性。

（2）个例分析指出融合了CLDAS产品的区域模式预报结果提升了浙江省2 m气温的预报能力，尤其对金衢盆地等高温区预报偏低的情形改进明显，局部改进约1.0~1.5 ℃。这主要是因为改进了的陆面初始场可持续影响到模式预报后期，主要通过地表感热、潜热通量直接影响气温变化，从而提高了模式对2 m气温尤其高温天气的预报能力。

（3）2021年7月阶段性应用结果表明，初始场融合CLDAS陆面资料后有效提升了浙江省2 m气温预报水平，融合后的预报改进效果在夜间较白天更明显，且在晴热高温天气背景下较梅雨期、台风期更明显。高温天气的预报评估进一步表明，CLDAS陆面资料的应用对全省高温事件预报有较好的改进，尤其对金衢盆地等高温区改进明显，误差减小1.0 ℃左右，TS评分提高0.10以上，部分地区超过0.25。

上述结论验证了高分辨率陆面同化资料CLDAS产品对区域数值模式气温预报有较好的改进作用。然而，本文研究样本仅限于2021年7月，对于不同天气背景下的评估样本也比较有限，评估结果具有一定局限性，后续工作将进一步增加研究样本，开展更全面和深入的应用与评估。此外，本文将CLDAS地表温度、土壤温湿度实时分析产品一并融合进模式初始场开展模拟试验，今后有必要将土壤温度、土壤湿度分开测试，分别讨论两个陆面要素对模式预报的影响，更加深入得了解其中的物理过程。