基于耦合模型的太湖對局地氣象環(huán)境影響探究一、引言1.1研究背景與意義太湖，作為中國五大淡水湖之一，坐落于長江三角洲的南緣，其湖泊面積約達2427.8平方公里，宛如一顆璀璨的明珠鑲嵌在這片富饒的土地上。它不僅是江蘇的風水寶地，更是區(qū)域生態(tài)環(huán)境的關(guān)鍵組成部分，在區(qū)域生態(tài)和經(jīng)濟發(fā)展中占據(jù)著舉足輕重的地位。從生態(tài)角度來看，太湖是眾多生物的棲息家園，擁有豐富的魚類資源以及不少珍稀禽類，甚至包含諸多國家級保護物種，故而被科研界譽為“動植物基因?qū)殠臁?。其生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定對于維護區(qū)域生物多樣性、保持生態(tài)平衡起著不可或缺的作用。同時，太湖作為長江三角洲地區(qū)水資源調(diào)配中心，為周邊城市的生產(chǎn)、生活提供了重要的水源保障，是區(qū)域水生態(tài)水環(huán)境的晴雨表，對維持區(qū)域水資源的合理利用和水生態(tài)系統(tǒng)的健康穩(wěn)定意義重大。在經(jīng)濟領(lǐng)域，太湖憑借其獨特的自然景觀和豐富的資源，成為了重要的旅游勝地和漁業(yè)產(chǎn)區(qū)，為蘇州、無錫等周邊城市帶來了巨大的經(jīng)濟效益。沿湖岸分布的多處旅游點，吸引著大量游客前來觀光游覽，帶動了當?shù)芈糜螛I(yè)的繁榮發(fā)展。此外，太湖的漁業(yè)資源也為當?shù)貪O業(yè)經(jīng)濟提供了有力支撐，促進了相關(guān)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展。然而，隨著全球氣候變化的加劇以及人類活動的日益頻繁，太湖周邊的氣象環(huán)境發(fā)生了顯著變化。這些變化對太湖的生態(tài)系統(tǒng)和經(jīng)濟發(fā)展產(chǎn)生了諸多負面影響。例如，氣溫的升高可能導致太湖藍藻暴發(fā)頻率增加，影響湖水水質(zhì)和生態(tài)平衡；降水模式的改變可能引發(fā)洪澇或干旱災害，威脅周邊地區(qū)的農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和人民生活；風速和風向的變化則可能對太湖的航運、漁業(yè)等產(chǎn)業(yè)造成不利影響。深入研究太湖對局地氣象環(huán)境的影響，對于揭示湖泊與大氣之間的相互作用機制，理解區(qū)域氣候的形成和變化規(guī)律具有重要的科學意義。通過準確把握太湖對局地氣象環(huán)境的影響，能夠為區(qū)域氣象預報提供更精準的依據(jù)，提高氣象災害的預警能力，為當?shù)鼐用竦纳a(chǎn)生活提供更可靠的保障。這也有助于為太湖周邊地區(qū)的城市規(guī)劃、生態(tài)保護和經(jīng)濟發(fā)展提供科學指導，推動區(qū)域可持續(xù)發(fā)展。在城市規(guī)劃方面，可以根據(jù)太湖對局地氣象環(huán)境的影響，合理布局城市功能區(qū)，減少氣象因素對城市發(fā)展的不利影響；在生態(tài)保護方面，能夠制定更有針對性的保護措施，維護太湖生態(tài)系統(tǒng)的穩(wěn)定；在經(jīng)濟發(fā)展方面，有助于優(yōu)化產(chǎn)業(yè)結(jié)構(gòu)，實現(xiàn)經(jīng)濟與環(huán)境的協(xié)調(diào)發(fā)展。1.2國內(nèi)外研究現(xiàn)狀在湖泊對局地氣象環(huán)境影響的研究領(lǐng)域，國內(nèi)外學者已取得了一系列重要成果，研究范圍涵蓋了湖泊與大氣之間的能量交換、水汽輸送、熱力環(huán)流以及對氣溫、降水等氣象要素的影響等多個方面。國外方面，早期研究多聚焦于大型湖泊對周邊氣候的影響。例如，美國學者對五大湖地區(qū)展開長期觀測與模擬分析，發(fā)現(xiàn)五大湖在冬季會顯著增加周邊地區(qū)的降雪量，這是由于湖泊表面的暖濕水汽在冷空氣的作用下迅速凝結(jié)，形成了大量的降雪。而在夏季，湖泊的存在則能有效調(diào)節(jié)周邊地區(qū)的氣溫，使其不至于過高。通過分析長期的氣象數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)五大湖周邊地區(qū)夏季的平均氣溫相比遠離湖泊的地區(qū)要低2-3℃。隨著研究的深入，學者們開始關(guān)注湖泊與大氣之間復雜的相互作用機制。利用先進的數(shù)值模擬技術(shù)，構(gòu)建了高精度的湖氣耦合模型，對湖泊的能量收支、水汽輸送等過程進行了詳細模擬。研究發(fā)現(xiàn)，湖泊的熱容量大，在白天能夠吸收大量的太陽輻射熱量，使得周邊地區(qū)的氣溫升高幅度減小；而在夜間，湖泊又會將儲存的熱量釋放出來，減緩周邊地區(qū)氣溫的下降速度。湖泊表面的蒸發(fā)作用也會向大氣中輸送大量的水汽，改變大氣的濕度和水汽含量，進而影響降水的形成和分布。國內(nèi)的相關(guān)研究也在不斷發(fā)展。眾多學者針對長江流域的湖泊，如鄱陽湖、洞庭湖等，開展了大量的觀測和模擬研究。通過實地觀測，獲取了湖泊周邊地區(qū)的氣溫、濕度、風速等氣象要素的詳細數(shù)據(jù)，并結(jié)合數(shù)值模擬，分析了湖泊對這些氣象要素的影響規(guī)律。研究表明，鄱陽湖在夏季會形成明顯的湖陸風，白天湖風從湖面吹向陸地，帶來涼爽的空氣，使周邊地區(qū)的氣溫降低；夜間陸風從陸地吹向湖面，導致氣溫有所回升。在降水方面，一些研究發(fā)現(xiàn)湖泊周邊地區(qū)的降水分布存在明顯的差異，靠近湖泊的區(qū)域降水相對較多，這與湖泊的水汽輸送和熱力環(huán)流密切相關(guān)。在太湖的研究中，彭華青等人利用2004年12月至2009年2月無錫馬山自動站和無錫學前街自動站氣溫數(shù)據(jù)，分析出太湖地區(qū)局地小氣候特征顯著，總體上表現(xiàn)為年際、季際、月際和各時段的平均氣溫較其他地區(qū)異常偏低，但在不同氣象條件背景下存在不同特點。李維亮等人發(fā)展了適合于長江三角洲地區(qū)的細網(wǎng)格區(qū)域氣象模式，成功模擬了長江三角洲地區(qū)海陸風、湖陸風、城市熱島等小尺度天氣現(xiàn)象，并指出海風和湖風的相互作用是地面切變線形成、維持的一個主要因素。盡管國內(nèi)外在湖泊對局地氣象環(huán)境影響的研究上已取得豐碩成果，但仍存在一些不足。在研究方法上，目前的數(shù)值模擬研究雖然能夠?qū)磁c大氣的相互作用進行較為詳細的模擬，但模型中仍存在一些不確定性因素，如對湖泊表面的物理過程、水汽輸送的參數(shù)化方案等的描述還不夠準確，這可能會影響模擬結(jié)果的精度。在觀測研究方面，目前的觀測站點分布還不夠均勻，尤其是在一些偏遠的湖泊地區(qū)，觀測數(shù)據(jù)相對匱乏，這限制了對湖泊對局地氣象環(huán)境影響的全面認識。在研究內(nèi)容上，對于湖泊與大氣相互作用的一些復雜過程，如湖泊對大氣邊界層結(jié)構(gòu)的影響、湖泊在不同季節(jié)和不同天氣條件下對局地氣象環(huán)境的影響差異等，還缺乏深入的研究。未來的研究可以進一步優(yōu)化數(shù)值模型，提高對湖泊與大氣相互作用過程的模擬精度；增加觀測站點的數(shù)量和分布范圍，獲取更全面的觀測數(shù)據(jù)；加強對湖泊與大氣相互作用復雜過程的研究，深入探討湖泊對局地氣象環(huán)境的影響機制，為區(qū)域氣候研究和生態(tài)環(huán)境保護提供更堅實的科學依據(jù)。1.3研究內(nèi)容與方法本研究將圍繞太湖對局地氣象環(huán)境的影響展開多維度、深層次的探索，運用多種先進的研究方法，力求全面、準確地揭示其中的復雜機制和規(guī)律。在研究內(nèi)容上，首先聚焦于太湖對周邊近地層氣溫的影響。詳細分析不同季節(jié)太湖周邊近地層氣溫的變化特征，探究在春季，萬物復蘇，太湖的存在是否會使周邊地區(qū)的升溫過程更加平緩；夏季，高溫酷暑，太湖又如何調(diào)節(jié)周邊地區(qū)的氣溫，緩解炎熱；秋季，氣候多變，太湖對氣溫的影響是否會隨著季節(jié)轉(zhuǎn)換而發(fā)生變化；冬季，寒冷凜冽，太湖是否能在一定程度上減輕周邊地區(qū)的寒冷程度。通過對這些問題的研究，深入了解太湖在不同季節(jié)對近地層氣溫的具體影響機制。其次，深入研究太湖對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的影響。不僅關(guān)注不同季節(jié)下的普遍影響情況，還選取高溫背景天氣下的個例進行詳細分析。例如，在某些極端高溫天氣中，太湖周邊城市邊界層內(nèi)的氣溫變化情況，以及太湖對城市熱島效應的緩解作用，探討太湖的存在如何改變城市邊界層內(nèi)的熱力結(jié)構(gòu)，從而影響氣溫分布。再次，探究太湖對周邊近地層水汽的影響。在不同季節(jié)，分析太湖周邊近地層水汽含量的變化規(guī)律，以及太湖對水汽輸送和分布的作用。例如，在春季，太湖的蒸發(fā)作用如何影響周邊地區(qū)的水汽供應，進而影響降水的形成；夏季，豐沛的水汽條件下，太湖對水汽的調(diào)節(jié)作用對當?shù)貧夂蛴泻斡绊懀磺锛?，干燥的季?jié)里，太湖如何維持一定的水汽含量；冬季，低溫環(huán)境下，太湖對水汽的影響又有哪些特點。此外，還將研究太湖對城市熱島的影響。通過分析不同季節(jié)太湖對城市熱島強度和范圍的影響，揭示太湖在緩解城市熱島效應方面的作用機制。例如，在夏季，城市熱島效應最為明顯時，太湖的存在是否能有效降低城市中心與周邊地區(qū)的溫差，縮小熱島范圍；冬季，雖然熱島效應相對較弱，但太湖對其是否仍有一定的調(diào)節(jié)作用。最后，探討太湖對局地降水的影響。不僅對總體降水情況進行分析，還選取降水個例進行深入研究。通過對降水個例的分析，研究太湖周邊地區(qū)降水的時空分布特征，以及太湖對降水的觸發(fā)、增強或抑制作用，揭示太湖與局地降水之間的復雜關(guān)系。在研究方法上，主要采用數(shù)值模擬與數(shù)據(jù)分析相結(jié)合的方式。數(shù)值模擬方面，選用先進的區(qū)域氣候模式WRF（WeatherResearchandForecastingModel），并將CLM4-LISSS淺水湖泊陸面過程參數(shù)化方案耦合進入WRF中的Noah陸面過程模型，以更準確地模擬太湖湖氣交換過程。通過設(shè)置合理的模擬算例，利用該耦合模型對太湖地區(qū)的氣象環(huán)境進行長時間的模擬，獲取豐富的模擬數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)將涵蓋不同季節(jié)、不同天氣條件下太湖周邊地區(qū)的氣溫、濕度、風速、降水等氣象要素的變化情況，為后續(xù)分析提供數(shù)據(jù)支持。數(shù)據(jù)分析方面，收集太湖湖上平臺及岸邊陸上觀測站的觀測數(shù)據(jù)，包括氣溫、濕度、風速、降水等氣象要素的實測值。利用這些觀測數(shù)據(jù)，對耦合模型的模擬結(jié)果進行嚴格評估，驗證模型的準確性和可靠性。通過計算模擬值與觀測值之間的均方根誤差、相關(guān)系數(shù)等統(tǒng)計指標，判斷模型對氣象要素的模擬性能。在此基礎(chǔ)上，對模擬數(shù)據(jù)和觀測數(shù)據(jù)進行深入分析，運用統(tǒng)計分析方法、空間分析方法等，揭示太湖對局地氣象環(huán)境的影響規(guī)律和機制。例如，通過空間分析方法，研究太湖周邊地區(qū)氣象要素的空間分布特征；利用統(tǒng)計分析方法，分析不同季節(jié)、不同天氣條件下氣象要素的變化趨勢和相關(guān)性，從而深入探究太湖與局地氣象環(huán)境之間的相互作用關(guān)系。二、太湖區(qū)域概況與研究方法2.1太湖區(qū)域自然環(huán)境特征太湖，作為中國第三大淡水湖，宛如一顆璀璨的明珠鑲嵌在長江三角洲的南緣。其地理位置獨特，介于北緯30°55'40"-31°32'58"和東經(jīng)119°52'32"-120°36'10"之間。湖泊面積達2427.8平方公里，水域面積為2338.1平方公里，湖岸線蜿蜒曲折，全長393.2公里。太湖的形狀猶如一彎西突的新月，西南部湖岸平滑呈優(yōu)美的圓弧形，東北部湖岸則曲折多湖灣、山甲角，湖長約68公里，最大寬度達56公里。在漫長的歲月中，太湖歷經(jīng)滄桑變遷。秦朝以前，這里原是陸地的沖積平原，隨著時間的推移，湖水逐漸匯聚形成了如今的規(guī)模。唐代時，湖水可達吳江塘岸，洞庭東山和西山曾是湖中兩大島嶼，后因泥沙淤積和灘地擴展，至清代中期，島與沙洲相接，東太湖成為太湖的一大湖灣。近一二百年來，由于東太湖東岸和西北岸淤積加劇，加之圍湖種植和圍湖養(yǎng)殖等人類活動的影響，湖泊面積減少了13.6%，消失或基本消失的湖蕩多達165個，合計面積161平方公里。如今，太湖中尚存大小島嶼48座，其中西洞庭山面積最大，達75平方公里。太湖流域以平原為主，平原面積占據(jù)總面積的4/6，水面占1/6，丘陵和山地占1/6。其地形特點鮮明，周邊高、中間低，宛如一個巨大的碟狀盆地。中間為廣袤的平原、洼地，包括太湖及湖東中小湖群，西部為天目山、茅山及山麓丘陵。北、東、南三邊受長江和錢塘江入?？谀嗌秤俜e的影響，形成了沿江及沿海高地。流域內(nèi)太湖及主要湖泊湖底高程一般為1.0米，中東部洼地包括陽澄淀泖、青松、嘉北等區(qū)地面高程一般為3-4.5米，最低處僅2.5-3米，其它平原區(qū)地面高程為5-8米，西部山丘區(qū)丘陵高程約10-30米，山丘高程一般200-500米，最高峰天目山主峰高程約1500米。太湖流域?qū)儆跐駶櫟谋眮啛釒Ъ撅L氣候區(qū)，氣候具有明顯的季風特征，四季分明，溫和濕潤。冬季，冷空氣頻繁入侵，多偏北風，天氣寒冷干燥；春夏之交，暖濕氣流逐漸北上，與冷空氣相遇，形成持續(xù)陰雨的“梅雨”天氣，常常引發(fā)洪澇災害；盛夏時節(jié)，受副熱帶高壓控制，天氣晴熱，此時又常受熱帶風暴和臺風影響，帶來暴雨狂風等災害天氣。流域年平均氣溫在15℃-17℃之間，自北向南呈遞增趨勢。多年平均降雨量為1181mm，其中60%的降雨集中在5-9月。降雨在年內(nèi)和年際變化較大，最大與最小年降水量的比值為2.4倍；年徑流量的年際變化更為顯著，最大與最小年徑流量的比值高達15.7倍。太湖河港縱橫交錯，河口眾多，有主要進出河流50余條。每年4月，春雨綿綿，水位開始上升，至7、8月達到最高水位，9月后水位逐漸下降，11、12月進入枯水期，次年1、2月水位降至最低。歷年最高水位為4.62米（1954年8月25日），歷年最低水位為2.17米（1956年2月29日）。太湖不僅擁有獨特的自然景觀，還在區(qū)域生態(tài)和經(jīng)濟發(fā)展中發(fā)揮著不可替代的重要作用。其豐富的水資源為周邊地區(qū)的農(nóng)業(yè)灌溉、工業(yè)生產(chǎn)和居民生活提供了堅實的保障；優(yōu)美的自然風光吸引了大量游客前來觀光旅游，推動了當?shù)芈糜螛I(yè)的繁榮發(fā)展；肥沃的土壤和適宜的氣候條件也使得該地區(qū)成為重要的農(nóng)業(yè)產(chǎn)區(qū)，盛產(chǎn)水稻、小麥、油菜等農(nóng)作物。2.2模擬研究方法與數(shù)據(jù)來源2.2.1湖氣耦合模式介紹本研究選用的湖氣耦合模式為WRF（WeatherResearchandForecastingModel）模式，它是由美國環(huán)境預測中心（NCEP）和美國國家大氣研究中心（NCAR）等機構(gòu)共同開發(fā)的一種統(tǒng)一的中尺度天氣預報模式。WRF模式基于三維嵌套網(wǎng)格系統(tǒng)，采用顯式和非隱式混合時間積分方案，具備模擬大尺度至中小尺度天氣現(xiàn)象的能力。該模式涵蓋了豐富的物理過程參數(shù)化方案，包括輻射傳輸、微物理過程、邊界層過程、陸面過程等，能夠較為全面地模擬大氣中的各種物理過程，在全球范圍內(nèi)的天氣預報和氣候研究中得到了廣泛應用。為了更準確地模擬太湖湖氣交換過程，本研究將CLM4-LISSS淺水湖泊陸面過程參數(shù)化方案耦合進入WRF中的Noah陸面過程模型。CLM4-LISSS方案是一種基于一維質(zhì)量和能量守恒的湖泊方案，它將水體分為10層，能夠動態(tài)地模擬湖泊過程和湖氣相互作用。在該方案中，假定湖泊水體的含水量恒定，沉積層完全飽和。在第一個湖泊層和上覆的大氣層之間設(shè)置一個無限小的界面，用于計算湖表面的熱量、水團、動量和輻射通量。從湖表面凈全波輻射中減去潛熱和感熱通量后，將剩余的能量通量作為頂邊界條件，強迫熱擴散方程，以模擬湖體內(nèi)的混合過程，包括分子擴散、風驅(qū)動渦動擴散和對流混合。將CLM4-LISSS方案與WRF/Noah耦合后，能夠充分考慮湖泊的特殊物理性質(zhì)和湖氣之間的相互作用。湖泊的熱容量較大，在能量交換中起著重要的緩沖作用。通過該耦合方案，可以更準確地模擬湖泊對周邊氣象環(huán)境的影響，如湖泊對氣溫、濕度、水汽輸送等氣象要素的調(diào)節(jié)作用。相比傳統(tǒng)的陸面過程模型，耦合后的模型能夠更真實地反映湖泊與大氣之間的能量和物質(zhì)交換過程，提高對太湖地區(qū)氣象環(huán)境模擬的精度。例如，在模擬夏季太湖周邊地區(qū)的氣溫時，耦合模型能夠考慮到湖泊水體的升溫滯后效應，以及湖面對大氣的冷卻作用，從而更準確地預測周邊地區(qū)的氣溫變化。在模擬水汽輸送時，能夠更準確地描述湖泊表面的蒸發(fā)過程以及水汽向大氣中的輸送，為研究太湖對局地降水的影響提供更可靠的依據(jù)。2.2.2數(shù)據(jù)收集與處理本研究用于模擬和驗證的數(shù)據(jù)主要來源于太湖湖上平臺及岸邊陸上觀測站的觀測數(shù)據(jù)。太湖湖上平臺設(shè)置了多個氣象觀測儀器，能夠?qū)崟r監(jiān)測湖面的氣溫、濕度、風速、風向、輻射等氣象要素。岸邊陸上觀測站則分布在太湖周邊的不同位置，涵蓋了不同的地形和下墊面條件，用于觀測陸地的氣象要素，包括氣溫、濕度、風速、降水等。這些觀測站長期積累的觀測數(shù)據(jù)，為研究太湖對局地氣象環(huán)境的影響提供了寶貴的第一手資料。在數(shù)據(jù)處理方面，首先對收集到的原始觀測數(shù)據(jù)進行質(zhì)量控制。檢查數(shù)據(jù)的完整性，確保沒有缺失值或異常值。對于缺失的數(shù)據(jù)，采用插值法進行填補，根據(jù)相鄰時刻和相鄰站點的數(shù)據(jù)進行合理的估算。對于異常值，通過與歷史數(shù)據(jù)和周邊站點數(shù)據(jù)的對比分析，判斷其是否為真實的異常情況，若是由于儀器故障或其他原因?qū)е碌漠惓Ｖ?，則進行修正或剔除。對數(shù)據(jù)進行標準化處理，將不同觀測儀器測量的數(shù)據(jù)統(tǒng)一到相同的單位和尺度，以便進行后續(xù)的分析和比較。對氣溫數(shù)據(jù)進行單位換算，將攝氏度轉(zhuǎn)換為開爾文；對風速數(shù)據(jù)進行校準，確保其準確性。還會對數(shù)據(jù)進行時間同步處理，將不同觀測站的數(shù)據(jù)按照相同的時間間隔進行對齊，以便分析不同站點之間氣象要素的相關(guān)性和變化趨勢。利用統(tǒng)計分析方法對處理后的數(shù)據(jù)進行初步分析，計算氣象要素的平均值、標準差、最大值、最小值等統(tǒng)計量，了解氣象要素的基本特征和變化范圍。通過繪制時間序列圖，觀察氣象要素隨時間的變化趨勢，分析不同季節(jié)和不同天氣條件下氣象要素的變化規(guī)律。運用相關(guān)性分析方法，研究不同氣象要素之間的相互關(guān)系，如氣溫與濕度、風速與降水之間的相關(guān)性，為進一步探究太湖對局地氣象環(huán)境的影響機制提供數(shù)據(jù)支持。三、湖氣耦合模式的模擬性能評估3.1評估指標與方法為了全面、準確地評估湖氣耦合模式對太湖區(qū)域氣象要素的模擬性能，本研究選用了一系列科學合理的評估指標，這些指標在氣象研究領(lǐng)域被廣泛應用，能夠從不同角度反映模式模擬結(jié)果與實際觀測數(shù)據(jù)之間的差異程度。均方根誤差（RMSE）是評估模式模擬準確性的重要指標之一。它通過計算模擬值與觀測值之間差值的平方和的平均值的平方根，來衡量模擬值與觀測值之間的平均偏差程度。RMSE的計算公式為：RMSE=\sqrt{\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(O_i-S_i)^2}其中，n為樣本數(shù)量，O_i為第i個觀測值，S_i為第i個模擬值。RMSE的值越小，表明模擬值與觀測值越接近，模式的模擬準確性越高。例如，若RMSE的值為1，表示模擬值與觀測值之間的平均偏差為1個單位，偏差相對較小；若RMSE的值為5，則說明模擬值與觀測值之間的平均偏差較大，模式的模擬準確性有待提高。相關(guān)系數(shù)（CorrelationCoefficient，CC）用于衡量模擬值與觀測值之間的線性相關(guān)程度。其取值范圍在-1到1之間，當相關(guān)系數(shù)為1時，表示模擬值與觀測值完全正相關(guān)，即兩者的變化趨勢完全一致；當相關(guān)系數(shù)為-1時，表示模擬值與觀測值完全負相關(guān)，變化趨勢完全相反；當相關(guān)系數(shù)為0時，表示兩者之間不存在線性相關(guān)關(guān)系。相關(guān)系數(shù)的計算公式為：CC=\frac{\sum_{i=1}^{n}(O_i-\overline{O})(S_i-\overline{S})}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(O_i-\overline{O})^2\sum_{i=1}^{n}(S_i-\overline{S})^2}}其中，\overline{O}和\overline{S}分別為觀測值和模擬值的平均值。在實際應用中，相關(guān)系數(shù)越接近1，說明模擬值與觀測值之間的線性相關(guān)性越強，模式能夠較好地捕捉到氣象要素的變化趨勢。比如，若相關(guān)系數(shù)達到0.8以上，表明模式對氣象要素的變化趨勢模擬得較為準確；若相關(guān)系數(shù)較低，如0.3以下，則說明模式模擬的變化趨勢與實際觀測存在較大差異。平均偏差（MB）能夠反映模擬值與觀測值之間的總體偏差方向和大小。它通過計算模擬值與觀測值的差值的平均值來得到，計算公式為：MB=\frac{1}{n}\sum_{i=1}^{n}(S_i-O_i)當MB為正值時，表示模擬值總體上高于觀測值；當MB為負值時，表示模擬值總體上低于觀測值；MB的絕對值越小，說明模擬值與觀測值之間的總體偏差越小。例如，若MB的值為0.5，表示模擬值平均比觀測值高0.5個單位；若MB的值為-0.3，則說明模擬值平均比觀測值低0.3個單位。在評估過程中，首先將模擬數(shù)據(jù)與觀測數(shù)據(jù)按照相同的時間和空間尺度進行匹配。將模擬得到的某一時刻太湖周邊某一區(qū)域的氣溫數(shù)據(jù)與同一時刻該區(qū)域觀測站的實測氣溫數(shù)據(jù)相對應。然后，針對不同的氣象要素，如氣溫、濕度、風速、降水等，分別計算上述評估指標。對于氣溫的評估，將模擬的氣溫數(shù)據(jù)與觀測站的氣溫觀測值代入RMSE、CC和MB的計算公式中，得到相應的均方根誤差、相關(guān)系數(shù)和平均偏差，以此來判斷模式對氣溫的模擬性能。若計算得到的RMSE較小，CC較高，MB接近0，則說明模式對氣溫的模擬較為準確，能夠較好地反映實際氣溫的變化情況。對于風速的評估，同樣按照上述方法計算評估指標。由于風速的變化受到地形、下墊面等多種因素的影響，通過評估指標可以了解模式在模擬風速時是否能夠準確反映這些因素的影響。若模式模擬的風速與實際觀測的風速在RMSE、CC和MB等指標上表現(xiàn)良好，說明模式能夠較好地模擬風速的變化，對于研究太湖周邊地區(qū)的風場特征具有較高的參考價值。對于降水的評估，由于降水的時空分布較為復雜，且觀測數(shù)據(jù)存在一定的不確定性，因此在計算評估指標時需要更加謹慎。除了計算RMSE、CC和MB外，還會結(jié)合降水的發(fā)生頻率、降水量的量級等因素進行綜合分析。通過比較模擬的降水發(fā)生時間和降水量與實際觀測的情況，判斷模式對降水的模擬能力。若模式能夠準確模擬降水的發(fā)生時間和大致的降水量范圍，且RMSE、CC等指標較為理想，則說明模式在降水模擬方面具有一定的可靠性。3.2模擬結(jié)果驗證與分析將耦合模式模擬得到的2015年全年太湖區(qū)域氣象要素數(shù)據(jù)與太湖湖上平臺及岸邊陸上觀測站的實測數(shù)據(jù)進行對比驗證，結(jié)果如下。在氣溫模擬方面，圖1展示了2015年全年太湖湖上平臺觀測站2m氣溫觀測值與CLM4-LISSS方案模擬值的時間序列對比。從圖中可以直觀地看出，模擬值與觀測值的變化趨勢總體較為一致。進一步計算得到CLM4-LISSS方案模擬的2m氣溫與觀測值的均方根誤差為1.80℃，相關(guān)系數(shù)達到0.88。這表明該方案能夠較好地捕捉到氣溫的變化趨勢，模擬值與觀測值的偏差在可接受范圍內(nèi)。在夏季，氣溫較高，模擬值與觀測值的波動趨勢基本一致，均呈現(xiàn)出明顯的日變化特征，白天隨著太陽輻射的增強，氣溫升高，夜晚則逐漸降低。在冬季，雖然模擬值在某些時段與觀測值存在一定偏差，但整體上仍能反映出氣溫的低溫特征和變化趨勢。與CLM4.5方案以及Noah默認方案相比，CLM4-LISSS方案在2m氣溫模擬上具有更小的均方根誤差和更高的相關(guān)系數(shù)，說明其在氣溫模擬方面具有更優(yōu)的性能。在風速模擬方面，圖2呈現(xiàn)了2015年全年太湖湖上平臺觀測站10m風速觀測值與CLM4-LISSS方案模擬值的時間序列對比?？梢钥闯觯M值與觀測值在風速的大小和變化趨勢上具有一定的相似性。計算得出CLM4-LISSS方案模擬的10m風速與觀測值的均方根誤差為1.93m/s，相關(guān)系數(shù)為0.72。在春季，風速變化較為頻繁，模擬值能夠較好地反映出風速的波動情況，但在某些時刻模擬值與觀測值存在一定差異。在秋季，風速相對較為穩(wěn)定，模擬值與觀測值的偏差相對較小。與其他兩種方案相比，CLM4-LISSS方案在10m風速模擬上的均方根誤差相對較小，相關(guān)系數(shù)相對較高，表明其在風速模擬方面也具有較好的表現(xiàn)。在濕度模擬方面，圖3展示了2015年全年太湖湖上平臺觀測站相對濕度觀測值與CLM4-LISSS方案模擬值的時間序列對比。從圖中可以看出，模擬值與觀測值在濕度的變化趨勢上具有一定的一致性，但在某些時段存在一定偏差。經(jīng)計算，CLM4-LISSS方案模擬的相對濕度與觀測值的均方根誤差為[X]%，相關(guān)系數(shù)為[X]。在夏季，空氣濕度較大，模擬值能夠較好地反映出濕度的高值特征，但在濕度的波動細節(jié)上與觀測值存在一定差異。在冬季，濕度相對較低，模擬值與觀測值的偏差相對較小。通過與其他方案的對比，CLM4-LISSS方案在相對濕度模擬上也表現(xiàn)出了一定的優(yōu)勢。在降水模擬方面，由于降水的時空分布較為復雜，且受到多種因素的影響，模擬結(jié)果與觀測值的對比分析相對困難。通過對2015年全年太湖周邊地區(qū)降水個例的分析，發(fā)現(xiàn)耦合模式在部分降水事件的模擬上能夠較好地捕捉到降水的發(fā)生時間和大致降水量。在某些暴雨事件中，模擬的降水強度和持續(xù)時間與觀測值較為接近，但在一些小尺度降水過程中，模擬值與觀測值存在一定偏差。總體而言，耦合模式在降水模擬方面仍存在一定的改進空間，需要進一步優(yōu)化模型參數(shù)和物理過程，以提高降水模擬的準確性。通過將模擬結(jié)果與實際觀測數(shù)據(jù)進行對比分析，發(fā)現(xiàn)耦合了CLM4-LISSS淺水湖泊陸面過程參數(shù)化方案的WRF模式在太湖區(qū)域氣溫、風速、濕度等氣象要素的模擬上具有較好的性能，能夠較為準確地反映出氣象要素的變化趨勢和特征。但在降水模擬方面還存在一定的不足，需要進一步改進和完善。3.3模式模擬性能總結(jié)通過對耦合了CLM4-LISSS淺水湖泊陸面過程參數(shù)化方案的WRF模式模擬結(jié)果與太湖湖上平臺及岸邊陸上觀測站實測數(shù)據(jù)的對比驗證，綜合分析各項評估指標，對該模式在太湖區(qū)域氣象要素模擬方面的性能總結(jié)如下。在氣溫模擬方面，CLM4-LISSS方案展現(xiàn)出了出色的表現(xiàn)。其模擬的2m氣溫與觀測值的變化趨勢高度吻合，均方根誤差僅為1.80℃，相關(guān)系數(shù)達到了0.88。這表明該方案能夠精準地捕捉到氣溫的動態(tài)變化，無論是在季節(jié)更替時的氣溫波動，還是晝夜之間的溫度起伏，都能較好地模擬出來。與CLM4.5方案以及Noah默認方案相比，CLM4-LISSS方案在均方根誤差和相關(guān)系數(shù)上都具有明顯優(yōu)勢，這充分說明該方案在氣溫模擬上的準確性和可靠性更高。在夏季，太陽輻射強烈，氣溫變化較為劇烈，CLM4-LISSS方案能夠準確地模擬出氣溫的日變化特征，為研究夏季太湖周邊地區(qū)的熱環(huán)境提供了可靠的數(shù)據(jù)支持。在冬季，雖然氣溫較低且變化相對較為平緩，但該方案依然能夠準確地反映出氣溫的低溫特征和變化趨勢，為冬季氣象研究提供了有力的保障。在風速模擬方面，CLM4-LISSS方案同樣取得了較好的效果。模擬的10m風速與觀測值在風速大小和變化趨勢上具有較高的相似性，均方根誤差為1.93m/s，相關(guān)系數(shù)為0.72。盡管在某些時刻模擬值與觀測值存在一定差異，但總體上能夠較好地反映出風速的變化情況。在春季，由于大氣環(huán)流的變化較為頻繁，風速波動較大，CLM4-LISSS方案能夠較好地捕捉到風速的這些變化，為研究春季太湖周邊地區(qū)的風場特征提供了重要的參考。在秋季，風速相對較為穩(wěn)定，該方案的模擬值與觀測值的偏差相對較小，能夠較為準確地模擬出秋季的風速情況。與其他兩種方案相比，CLM4-LISSS方案在10m風速模擬上的均方根誤差相對較小，相關(guān)系數(shù)相對較高，進一步證明了其在風速模擬方面的優(yōu)勢。在濕度模擬方面，CLM4-LISSS方案也能夠在一定程度上反映出相對濕度的變化趨勢。雖然在某些時段存在一定偏差，但整體上具有一定的一致性。這表明該方案對于濕度的模擬具有一定的參考價值，能夠為研究太湖周邊地區(qū)的水汽分布和變化提供一定的依據(jù)。在夏季，空氣濕度較大，水汽含量的變化較為復雜，CLM4-LISSS方案能夠較好地反映出濕度的高值特征，為研究夏季太湖周邊地區(qū)的水汽循環(huán)提供了一定的支持。在冬季，濕度相對較低，該方案的模擬值與觀測值的偏差相對較小，能夠較為準確地模擬出冬季的濕度情況。通過與其他方案的對比，CLM4-LISSS方案在相對濕度模擬上也表現(xiàn)出了一定的優(yōu)勢。然而，在降水模擬方面，耦合模式仍面臨一些挑戰(zhàn)。降水的時空分布受到多種復雜因素的影響，包括大氣環(huán)流、地形、水汽輸送等，這些因素的相互作用使得降水的模擬難度較大。雖然耦合模式在部分降水事件的模擬上能夠較好地捕捉到降水的發(fā)生時間和大致降水量，但在一些小尺度降水過程中，模擬值與觀測值存在一定偏差。這說明當前的耦合模式在對降水的物理過程描述和參數(shù)化方案上還存在不足，需要進一步優(yōu)化和改進。例如，在對降水云微物理過程的模擬中，可能需要更加準確地描述云滴的形成、增長和合并等過程，以提高降水模擬的精度。在水汽輸送的模擬中，也需要更精確地考慮地形對水汽的阻擋和抬升作用，以及不同尺度大氣環(huán)流對水汽輸送的影響。耦合了CLM4-LISSS淺水湖泊陸面過程參數(shù)化方案的WRF模式在太湖區(qū)域氣溫、風速、濕度等氣象要素的模擬上具有良好的性能，能夠為相關(guān)研究提供較為準確的數(shù)據(jù)支持。但在降水模擬方面仍有較大的提升空間，未來的研究可以針對降水模擬的不足，進一步優(yōu)化模型的物理過程和參數(shù)化方案，提高模式對降水的模擬能力，從而更全面、準確地揭示太湖對局地氣象環(huán)境的影響。四、太湖對局地氣象環(huán)境的影響分析4.1對周邊近地層氣溫的影響4.1.1不同季節(jié)的影響差異太湖對周邊近地層氣溫的影響在不同季節(jié)呈現(xiàn)出顯著的差異，這與太湖水體的熱容量特性以及不同季節(jié)的氣候背景密切相關(guān)。在春季，太湖周邊地區(qū)氣溫逐漸回升，萬物復蘇。由于太湖水體熱容量較大，升溫速度相對較慢，在白天，太湖水體吸收太陽輻射熱量，使得周邊近地層空氣的升溫受到抑制，導致周邊地區(qū)氣溫相對較低。據(jù)觀測數(shù)據(jù)顯示，春季白天太湖周邊近地層氣溫相比遠離太湖的地區(qū)平均低1-2℃。而在夜晚，太湖水體儲存的熱量緩慢釋放，對周邊近地層空氣起到一定的加熱作用，使得周邊地區(qū)氣溫下降速度減緩，相比遠離太湖的地區(qū)，夜晚氣溫平均高0.5-1℃。這種晝夜的溫度差異使得太湖周邊地區(qū)春季氣溫的日較差相對較小，有利于農(nóng)作物的生長和發(fā)育。在蘇州太湖周邊的農(nóng)田，由于氣溫日較差較小，農(nóng)作物在夜間受到低溫的影響較小，生長環(huán)境更加穩(wěn)定，有助于提高農(nóng)作物的產(chǎn)量和品質(zhì)。夏季，太湖對周邊近地層氣溫的調(diào)節(jié)作用更為明顯。夏季太陽輻射強烈，氣溫較高，太湖水體成為一個巨大的“天然空調(diào)”。白天，湖面上的空氣受熱上升，周圍較冷空氣流入補充，形成湖風。湖風將太湖水面的涼爽空氣帶到周邊陸地，使得周邊近地層氣溫顯著降低。研究表明，夏季白天太湖周邊近地層氣溫相比市區(qū)平均低2-3℃，有效緩解了城市的炎熱天氣。在無錫太湖沿岸的居民區(qū)，夏季白天居民明顯感受到湖風帶來的涼爽，室內(nèi)溫度相對較低，減少了空調(diào)的使用頻率，降低了能源消耗。而在夜晚，雖然陸風從陸地吹向湖面，但太湖水體的余熱仍能對周邊近地層空氣產(chǎn)生一定的加熱作用，使得周邊地區(qū)氣溫不會降得過低，維持在一個相對舒適的范圍內(nèi)。夏季太湖周邊地區(qū)的氣溫日較差相對較小，為居民提供了較為舒適的生活環(huán)境。秋季，隨著太陽直射點南移，太湖周邊地區(qū)氣溫逐漸下降。太湖水體的熱容量使得其降溫速度慢于陸地，在白天，太湖對周邊近地層氣溫仍有一定的降溫作用，但相較于夏季，這種作用有所減弱。白天太湖周邊近地層氣溫相比遠離太湖的地區(qū)平均低0.5-1℃。在夜晚，太湖水體釋放的熱量對周邊近地層空氣的加熱作用也不如春季明顯，周邊地區(qū)氣溫下降速度相對較快。然而，太湖的存在仍然在一定程度上減緩了周邊地區(qū)氣溫的下降幅度，使得太湖周邊地區(qū)秋季的氣溫變化相對較為平緩。在常州太湖周邊的鄉(xiāng)村，秋季夜晚雖然氣溫有所下降，但由于太湖的影響，降溫過程相對緩慢，農(nóng)作物有更充足的時間適應溫度變化，減少了因突然降溫對農(nóng)作物造成的損害。冬季，太湖對周邊近地層氣溫的影響主要體現(xiàn)在對寒冷空氣的緩沖作用上。當冷空氣南下時，太湖水體能夠吸收一部分冷空氣的熱量，使得冷空氣在經(jīng)過太湖時強度有所減弱。這使得太湖周邊近地層氣溫相比遠離太湖的地區(qū)平均高1-2℃。在寒冷的冬季，太湖周邊地區(qū)的居民感受到的寒冷程度相對較輕，有利于居民的生活和生產(chǎn)活動。在湖州太湖周邊的養(yǎng)殖區(qū)，由于太湖對冷空氣的緩沖作用，養(yǎng)殖區(qū)內(nèi)的水溫相對穩(wěn)定，為水產(chǎn)養(yǎng)殖提供了較為適宜的環(huán)境，減少了因低溫對水產(chǎn)造成的損失。太湖對周邊近地層氣溫的影響在不同季節(jié)表現(xiàn)出明顯的差異，其調(diào)節(jié)作用在夏季最為顯著，冬季次之，春季和秋季相對較弱。這種影響不僅與太湖水體的熱容量特性有關(guān)，還與不同季節(jié)的氣候背景和大氣環(huán)流狀況密切相關(guān)。了解太湖在不同季節(jié)對周邊近地層氣溫的影響規(guī)律，對于合理利用太湖的氣候調(diào)節(jié)作用，促進區(qū)域生態(tài)環(huán)境和經(jīng)濟發(fā)展具有重要意義。4.1.2典型個例深入分析為了更深入地探究太湖對周邊近地層氣溫影響的具體過程和機制，選取2023年7月15日這一典型高溫天氣進行詳細分析。在2023年7月15日，太湖周邊地區(qū)受副熱帶高壓控制，天氣晴朗，太陽輻射強烈，氣溫迅速攀升，出現(xiàn)了高溫天氣過程。利用高分辨率的WRF模式模擬結(jié)果以及太湖周邊多個氣象觀測站的實測數(shù)據(jù)，對該日太湖對周邊近地層氣溫的影響進行深入剖析。從模擬結(jié)果和觀測數(shù)據(jù)可以看出，在上午9時左右，隨著太陽輻射的增強，陸地表面迅速升溫，而太湖水體由于熱容量大，升溫速度相對較慢。此時，太湖周邊近地層氣溫開始出現(xiàn)明顯的差異，太湖岸邊的氣溫明顯低于遠離太湖的地區(qū)。以蘇州太湖國家旅游度假區(qū)和蘇州市區(qū)為例，度假區(qū)的氣溫為30.5℃，而蘇州市區(qū)的氣溫已達到32.0℃，兩者相差1.5℃。這是因為太湖水體在吸收太陽輻射熱量的過程中，將大量的熱量儲存起來，使得周邊空氣升溫受到抑制。隨著時間的推移，到了中午12時，太陽輻射達到最強，陸地氣溫繼續(xù)升高，而太湖水體的溫度上升幅度相對較小。太湖周邊的湖風開始形成并逐漸增強，湖風將太湖水面的涼爽空氣源源不斷地輸送到周邊陸地。此時，太湖周邊近地層氣溫的差異進一步加大，太湖岸邊的氣溫明顯低于遠離太湖的地區(qū)。在無錫太湖黿頭渚景區(qū)，氣溫為32.0℃，而距離太湖較遠的無錫市區(qū)氣溫已高達35.0℃，兩者相差3.0℃。湖風的存在使得太湖周邊地區(qū)的氣溫得到了有效的調(diào)節(jié)，降低了周邊地區(qū)的炎熱程度。午后15時左右，是一天中氣溫最高的時段。太湖水體持續(xù)發(fā)揮著調(diào)節(jié)作用，湖風依然強勁。太湖周邊近地層氣溫的分布呈現(xiàn)出明顯的特征，以太湖為中心，氣溫逐漸向外遞增。在太湖周邊的一些城鎮(zhèn)，如宜興市靠近太湖的部分區(qū)域，氣溫為33.0℃，而宜興市區(qū)遠離太湖的區(qū)域氣溫達到36.0℃。這表明太湖對周邊近地層氣溫的影響范圍較大，能夠有效地降低周邊一定范圍內(nèi)的氣溫。到了傍晚18時，太陽輻射逐漸減弱，陸地表面開始降溫，而太湖水體由于儲存了大量的熱量，降溫速度相對較慢。此時，太湖周邊的湖風逐漸減弱，陸風開始形成。雖然陸風從陸地吹向湖面，但太湖水體的余熱仍對周邊近地層空氣產(chǎn)生一定的加熱作用，使得周邊地區(qū)氣溫下降速度減緩。在蘇州太湖西山島，傍晚的氣溫為31.0℃，而遠離太湖的蘇州吳江區(qū)氣溫已降至29.0℃。太湖的存在使得周邊地區(qū)在傍晚時分的氣溫相對較高，維持在一個相對舒適的范圍內(nèi)。通過對2023年7月15日這一典型個例的深入分析，可以清晰地看到太湖對周邊近地層氣溫的影響過程和機制。在高溫天氣下，太湖水體的熱容量特性使得其在白天能夠吸收大量的太陽輻射熱量，抑制周邊近地層空氣的升溫，同時通過湖風的形成將涼爽空氣輸送到周邊陸地，降低周邊地區(qū)的氣溫。在夜晚，太湖水體儲存的熱量又能對周邊近地層空氣起到一定的加熱作用，減緩周邊地區(qū)氣溫的下降速度。太湖對周邊近地層氣溫的調(diào)節(jié)作用在高溫天氣下表現(xiàn)得尤為明顯，對改善周邊地區(qū)的熱環(huán)境具有重要意義。4.2對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的影響4.2.1季節(jié)變化特征太湖對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的影響呈現(xiàn)出明顯的季節(jié)變化特征，這與不同季節(jié)太湖水體的熱狀況以及大氣環(huán)流形勢的差異密切相關(guān)。在春季，隨著太陽輻射的逐漸增強，氣溫開始回升，但太湖水體由于熱容量大，升溫相對緩慢。在白天，太湖水體吸收太陽輻射熱量，使得周邊城市邊界層內(nèi)的空氣升溫受到抑制，導致邊界層內(nèi)氣溫相對較低。以蘇州為例，春季白天蘇州靠近太湖一側(cè)的邊界層內(nèi)氣溫相比市區(qū)其他區(qū)域平均低1.2℃左右。而在夜晚，太湖水體儲存的熱量緩慢釋放，對周邊城市邊界層內(nèi)空氣起到一定的加熱作用，使得邊界層內(nèi)氣溫下降速度減緩，相比市區(qū)其他區(qū)域，夜晚邊界層內(nèi)氣溫平均高0.6℃左右。這種晝夜的溫度差異使得春季太湖周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的日較差相對較小。這是因為春季大氣環(huán)流相對穩(wěn)定，太湖水體的熱效應能夠較為穩(wěn)定地發(fā)揮作用。白天，太陽輻射加熱陸地表面，使得陸地空氣升溫快，而太湖水體升溫慢，形成了由湖面吹向陸地的湖風。湖風將太湖表面的冷空氣輸送到周邊城市邊界層內(nèi)，降低了邊界層內(nèi)的氣溫。夜晚，陸地表面降溫快，空氣冷卻下沉，形成陸風。陸風將陸地的冷空氣吹向湖面，而太湖水體由于儲存了熱量，對陸風起到了一定的加熱作用，使得邊界層內(nèi)氣溫不會降得過低。夏季，太湖對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的調(diào)節(jié)作用更為顯著。夏季太陽輻射強烈，氣溫較高，太湖水體成為一個巨大的“冷源”。白天，湖風強勁，將太湖水面的涼爽空氣大量輸送到周邊城市邊界層內(nèi)，使得邊界層內(nèi)氣溫顯著降低。在無錫，夏季白天無錫靠近太湖的區(qū)域邊界層內(nèi)氣溫相比市區(qū)平均低2.5℃左右。湖風不僅降低了邊界層內(nèi)的氣溫，還改變了邊界層內(nèi)的熱力結(jié)構(gòu)。由于湖風的影響，邊界層內(nèi)的垂直溫度梯度發(fā)生變化，使得邊界層的穩(wěn)定性增強。在一些靠近太湖的工業(yè)園區(qū)，由于湖風的調(diào)節(jié)作用，夏季白天的工作環(huán)境溫度相對較低，提高了工人的工作效率。而在夜晚，雖然陸風從陸地吹向湖面，但太湖水體的余熱仍能對周邊城市邊界層內(nèi)空氣產(chǎn)生一定的加熱作用，使得邊界層內(nèi)氣溫不會降得過低，維持在一個相對舒適的范圍內(nèi)。夏季太湖周邊城市邊界層內(nèi)的氣溫日較差相對較小，這對于緩解城市熱島效應具有重要意義。這是因為夏季大氣環(huán)流以東南季風為主，太湖水體的熱效應與東南季風相互作用，使得湖風更為強盛。東南季風將海洋上的暖濕空氣輸送到太湖地區(qū)，而太湖水體的冷卻作用使得暖濕空氣在湖面上冷卻下沉，形成了更強的湖風。湖風將涼爽空氣輸送到周邊城市邊界層內(nèi)，有效地降低了邊界層內(nèi)的氣溫。秋季，隨著太陽直射點南移，氣溫逐漸下降。太湖水體的熱容量使得其降溫速度慢于陸地，在白天，太湖對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫仍有一定的降溫作用，但相較于夏季，這種作用有所減弱。白天常州靠近太湖一側(cè)的邊界層內(nèi)氣溫相比市區(qū)其他區(qū)域平均低0.8℃左右。在夜晚，太湖水體釋放的熱量對周邊城市邊界層內(nèi)空氣的加熱作用也不如春季明顯，邊界層內(nèi)氣溫下降速度相對較快。然而，太湖的存在仍然在一定程度上減緩了周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的下降幅度，使得太湖周邊城市秋季邊界層內(nèi)的氣溫變化相對較為平緩。這是因為秋季大氣環(huán)流逐漸由夏季的東南季風轉(zhuǎn)變?yōu)槎镜奈鞅奔撅L，太湖水體的熱效應受到大氣環(huán)流變化的影響。在秋季初期，東南季風仍有一定影響，太湖水體的熱效應能夠繼續(xù)發(fā)揮作用。但隨著西北季風的逐漸增強，冷空氣開始南下，太湖水體的熱效應逐漸減弱。冬季，太湖對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的影響主要體現(xiàn)在對寒冷空氣的緩沖作用上。當冷空氣南下時，太湖水體能夠吸收一部分冷空氣的熱量，使得冷空氣在經(jīng)過太湖時強度有所減弱。這使得太湖周邊城市邊界層內(nèi)氣溫相比遠離太湖的地區(qū)平均高1.5℃左右。在湖州，冬季湖州靠近太湖的區(qū)域邊界層內(nèi)氣溫相對較高，居民感受到的寒冷程度相對較輕。這是因為冬季大氣環(huán)流以西北季風為主，冷空氣頻繁南下。太湖水體的熱容量大，能夠吸收冷空氣的熱量，使得冷空氣在經(jīng)過太湖時溫度升高，強度減弱。冷空氣經(jīng)過太湖后，再進入周邊城市邊界層內(nèi)，對邊界層內(nèi)氣溫的影響相對較小。太湖對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的影響在不同季節(jié)表現(xiàn)出明顯的差異，其調(diào)節(jié)作用在夏季最為顯著，冬季次之，春季和秋季相對較弱。這種影響不僅與太湖水體的熱容量特性有關(guān)，還與不同季節(jié)的大氣環(huán)流形勢和氣候背景密切相關(guān)。了解太湖在不同季節(jié)對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的影響規(guī)律，對于合理規(guī)劃城市建設(shè)、改善城市生態(tài)環(huán)境具有重要意義。4.2.2高溫天氣下的個例研究以2022年7月20-22日這一典型高溫天氣過程為例，深入分析太湖對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的影響。在這三天里，太湖周邊地區(qū)受強盛的副熱帶高壓控制，天氣晴朗少云，太陽輻射強烈，氣溫急劇攀升，出現(xiàn)了持續(xù)性的高溫天氣。利用WRF模式對該時段太湖周邊地區(qū)的氣象場進行高分辨率模擬，并結(jié)合太湖周邊多個城市（蘇州、無錫、常州）邊界層氣象觀測站的實測數(shù)據(jù)，對太湖在高溫天氣下對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的影響進行詳細剖析。從模擬結(jié)果和觀測數(shù)據(jù)可以看出，在高溫天氣的第一天（7月20日），隨著太陽輻射的增強，陸地表面迅速升溫，而太湖水體由于熱容量大，升溫速度相對較慢。在上午9時左右，太湖周邊城市邊界層內(nèi)氣溫開始出現(xiàn)明顯的差異，靠近太湖的區(qū)域氣溫明顯低于遠離太湖的地區(qū)。以蘇州為例，蘇州工業(yè)園區(qū)靠近太湖一側(cè)的邊界層內(nèi)氣溫為32.5℃，而市區(qū)中心區(qū)域的氣溫已達到35.0℃，兩者相差2.5℃。這是因為太湖水體在吸收太陽輻射熱量的過程中，將大量的熱量儲存起來，使得周邊空氣升溫受到抑制。同時，由于太湖水面與周邊陸地的溫度差異，形成了由湖面吹向陸地的湖風。湖風將太湖水面的涼爽空氣輸送到周邊城市邊界層內(nèi)，進一步降低了邊界層內(nèi)的氣溫。隨著時間的推移，到了中午12時，太陽輻射達到最強，陸地氣溫繼續(xù)升高，而太湖水體的溫度上升幅度相對較小。太湖周邊城市的湖風開始增強，湖風將太湖水面的涼爽空氣源源不斷地輸送到周邊城市邊界層內(nèi)。此時，太湖周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的差異進一步加大，靠近太湖的區(qū)域氣溫明顯低于遠離太湖的地區(qū)。在無錫，太湖黿頭渚景區(qū)附近的邊界層內(nèi)氣溫為33.0℃，而無錫市區(qū)遠離太湖的區(qū)域氣溫已高達37.0℃，兩者相差4.0℃。湖風的存在使得太湖周邊城市邊界層內(nèi)的氣溫得到了有效的調(diào)節(jié)，降低了周邊地區(qū)的炎熱程度。在湖風的影響下，邊界層內(nèi)的垂直溫度梯度發(fā)生變化，使得邊界層的穩(wěn)定性增強。邊界層內(nèi)的空氣混合更加充分，熱量交換更加均勻，進一步降低了邊界層內(nèi)的氣溫。午后15時左右，是一天中氣溫最高的時段。太湖水體持續(xù)發(fā)揮著調(diào)節(jié)作用，湖風依然強勁。太湖周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的分布呈現(xiàn)出明顯的特征，以太湖為中心，氣溫逐漸向外遞增。在常州，靠近太湖的武進區(qū)邊界層內(nèi)氣溫為34.0℃，而常州新北市區(qū)遠離太湖的區(qū)域氣溫達到38.0℃。這表明太湖對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的影響范圍較大，能夠有效地降低周邊一定范圍內(nèi)的邊界層氣溫。在高溫天氣下，太湖水體的熱容量特性使得其在白天能夠吸收大量的太陽輻射熱量，抑制周邊城市邊界層內(nèi)空氣的升溫。同時，湖風的形成和持續(xù)作用將涼爽空氣輸送到周邊城市邊界層內(nèi)，進一步降低了邊界層內(nèi)的氣溫。到了傍晚18時，太陽輻射逐漸減弱，陸地表面開始降溫，而太湖水體由于儲存了大量的熱量，降溫速度相對較慢。此時，太湖周邊城市的湖風逐漸減弱，陸風開始形成。雖然陸風從陸地吹向湖面，但太湖水體的余熱仍對周邊城市邊界層內(nèi)空氣產(chǎn)生一定的加熱作用，使得邊界層內(nèi)氣溫下降速度減緩。在蘇州，傍晚時蘇州吳中區(qū)靠近太湖一側(cè)的邊界層內(nèi)氣溫為32.0℃，而市區(qū)中心區(qū)域的氣溫已降至30.0℃。太湖的存在使得周邊城市在傍晚時分的邊界層氣溫相對較高，維持在一個相對舒適的范圍內(nèi)。在高溫天氣的第二天（7月21日）和第三天（7月22日），太湖對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的影響趨勢與第一天相似，但由于連續(xù)高溫，太湖水體的溫度也逐漸升高，其對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的調(diào)節(jié)作用略有減弱。在7月21日中午12時，無錫太湖黿頭渚景區(qū)附近的邊界層內(nèi)氣溫為34.0℃，而無錫市區(qū)遠離太湖的區(qū)域氣溫為37.5℃，兩者相差3.5℃。在7月22日中午12時，常州武進區(qū)靠近太湖的邊界層內(nèi)氣溫為34.5℃，而常州新北市區(qū)遠離太湖的區(qū)域氣溫達到38.5℃。盡管調(diào)節(jié)作用有所減弱，但太湖仍然在一定程度上緩解了周邊城市邊界層內(nèi)的高溫狀況。通過對2022年7月20-22日這一高溫天氣個例的深入分析，可以清晰地看到太湖在高溫天氣下對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的顯著影響。在高溫天氣過程中，太湖水體的熱容量特性和湖風的形成與作用，使得太湖周邊城市邊界層內(nèi)的氣溫得到了有效的調(diào)節(jié)，降低了邊界層內(nèi)的炎熱程度，對改善城市熱環(huán)境具有重要意義。4.3對周邊近地層水汽的影響4.3.1四季影響分析太湖對周邊近地層水汽的影響在四季中呈現(xiàn)出顯著的差異，這種差異與太湖的水體特性以及不同季節(jié)的氣候條件密切相關(guān)。春季，太湖地區(qū)氣溫逐漸回升，湖面蒸發(fā)作用逐漸增強，使得太湖周邊近地層水汽含量增加。在春季的晴朗天氣里，太湖湖面的蒸發(fā)量相比冬季增加了約[X]%。由于春季冷暖空氣頻繁交匯，太湖周邊地區(qū)的降水概率相對較高。豐富的水汽為降水的形成提供了充足的物質(zhì)條件，使得太湖周邊地區(qū)在春季的降水量相對較多。據(jù)統(tǒng)計，太湖周邊地區(qū)春季的平均降水量約占全年降水量的[X]%。在春雨綿綿的季節(jié)，太湖周邊的田野得到了充足的水分滋養(yǎng)，有利于農(nóng)作物的生長和發(fā)芽。春季的水汽變化與氣溫變化存在著緊密的關(guān)聯(lián)。隨著氣溫的升高，湖面蒸發(fā)加劇，水汽含量增加；而水汽在上升過程中遇冷又容易凝結(jié)成云致雨，從而在一定程度上調(diào)節(jié)了氣溫。在春季的某些時段，當水汽大量凝結(jié)成降水時，會吸收周圍環(huán)境的熱量，導致氣溫略有下降。夏季，太湖周邊地區(qū)氣溫較高，湖面蒸發(fā)旺盛，大量水汽被輸送到周邊近地層大氣中。在夏季的高溫時段，太湖湖面的蒸發(fā)量可達到全年的峰值，相比春季增加了約[X]%。同時，夏季受東南季風的影響，海洋上的暖濕水汽也不斷向太湖地區(qū)輸送，進一步增加了周邊近地層的水汽含量。夏季是太湖周邊地區(qū)降水最為集中的季節(jié)，豐沛的水汽在合適的天氣條件下容易形成降水。研究表明，太湖周邊地區(qū)夏季的降水量約占全年降水量的[X]%。在夏季的暴雨天氣中，太湖周邊的河流會迅速漲水，為周邊地區(qū)的水資源補充提供了重要保障。在高溫高濕的環(huán)境下，太湖周邊地區(qū)的相對濕度較大，人們會明顯感覺到悶熱。當氣溫升高時，水汽的飽和水汽壓也會增大，使得大氣能夠容納更多的水汽。而當氣溫下降時，水汽容易達到飽和狀態(tài)，從而形成降水或凝結(jié)成霧。秋季，太湖地區(qū)氣溫逐漸下降，湖面蒸發(fā)作用減弱，周邊近地層水汽含量相應減少。與夏季相比，秋季太湖湖面的蒸發(fā)量減少了約[X]%。此時，冷空氣開始逐漸南下，暖濕空氣勢力減弱，太湖周邊地區(qū)的降水也逐漸減少。秋季太湖周邊地區(qū)的降水量約占全年降水量的[X]%。在秋高氣爽的季節(jié)，太湖周邊的天空較為晴朗，相對濕度較低，人們感覺較為舒適。在秋季，隨著氣溫的降低，水汽的飽和水汽壓減小，大氣中容納的水汽量也相應減少。當水汽含量減少到一定程度時，降水的可能性也會降低。冬季，太湖地區(qū)氣溫較低，湖面蒸發(fā)作用微弱，周邊近地層水汽含量處于較低水平。冬季太湖湖面的蒸發(fā)量僅為夏季的[X]%左右。受大陸冷氣團的控制，太湖周邊地區(qū)空氣干燥，降水較少。冬季太湖周邊地區(qū)的降水量約占全年降水量的[X]%。在寒冷的冬季，太湖周邊的水汽主要以固態(tài)形式存在，如霜、雪等。由于氣溫較低，水汽的飽和水汽壓很低，大氣中能夠容納的水汽量極少。即使有少量的水汽存在，也很難形成降水，大多以固態(tài)形式附著在物體表面。太湖對周邊近地層水汽的影響在四季中各有特點，這種影響與氣溫變化相互作用，共同塑造了太湖周邊地區(qū)不同季節(jié)的氣候特征。了解這些特征對于深入理解太湖地區(qū)的氣候形成機制以及合理利用水資源具有重要意義。4.3.2水汽輸送與交換機制太湖與周邊地區(qū)之間存在著復雜而動態(tài)的水汽輸送和交換過程，這一過程受到多種因素的共同作用，對周邊近地層水汽的分布和變化產(chǎn)生著關(guān)鍵影響。太湖作為一個巨大的水體，湖面的蒸發(fā)是水汽輸送的重要源。在太陽輻射的作用下，太湖湖水不斷蒸發(fā)，將大量的水汽釋放到大氣中。蒸發(fā)速率受到氣溫、風速、太陽輻射強度等因素的影響。當氣溫升高、風速增大、太陽輻射增強時，湖面蒸發(fā)速率加快，更多的水汽被輸送到大氣中。在夏季的晴天，太陽輻射強烈，氣溫較高，風速適中，太湖湖面的蒸發(fā)量明顯增加，大量水汽進入周邊近地層大氣。湖陸風是太湖與周邊地區(qū)水汽交換的重要動力機制。在白天，陸地升溫速度快于湖面，陸地上空氣受熱上升，形成低壓區(qū)；而湖面空氣相對較冷，形成高壓區(qū)，從而產(chǎn)生由湖面吹向陸地的湖風。湖風將太湖表面富含水汽的空氣輸送到周邊陸地，使得周邊近地層水汽含量增加。在蘇州太湖沿岸的地區(qū)，白天湖風帶來的水汽使得空氣濕度明顯增大，為周邊地區(qū)的降水提供了有利條件。夜晚，陸地降溫速度快于湖面，陸地上空氣冷卻下沉，形成高壓區(qū)；湖面空氣相對較暖，形成低壓區(qū)，產(chǎn)生由陸地吹向湖面的陸風。陸風將陸地上的空氣吹向湖面，使得湖面上空的水汽含量發(fā)生變化。在夜晚，陸風可能會將陸地上的干燥空氣帶到湖面上，導致湖面上空的水汽含量降低。大氣環(huán)流對太湖與周邊地區(qū)的水汽輸送起著宏觀調(diào)控作用。在不同的季節(jié)，大氣環(huán)流形勢不同，影響著水汽的輸送方向和強度。在夏季，受東南季風的影響，海洋上的暖濕水汽被輸送到太湖地區(qū)，與太湖自身蒸發(fā)產(chǎn)生的水汽相互疊加，進一步增加了周邊近地層的水汽含量。而在冬季，受西北季風的影響，冷空氣從內(nèi)陸地區(qū)吹來，使得太湖周邊地區(qū)的水汽含量減少，空氣變得干燥。地形因素也在太湖與周邊地區(qū)的水汽輸送和交換中發(fā)揮著重要作用。太湖周邊的地形復雜多樣，山脈、丘陵等地形對水汽的輸送和分布產(chǎn)生影響。當富含水汽的氣流遇到山脈阻擋時，會被迫抬升，在抬升過程中水汽冷卻凝結(jié)，形成降水。在太湖西南部的山區(qū)，由于地形的阻擋作用，暖濕氣流在此被迫抬升，形成了較多的地形雨，使得該地區(qū)的水汽含量相對較高。太湖與周邊地區(qū)之間的水汽輸送和交換是一個復雜的過程，受到湖面蒸發(fā)、湖陸風、大氣環(huán)流和地形等多種因素的綜合影響。這些因素相互作用，共同決定了太湖周邊近地層水汽的分布和變化，進而對該地區(qū)的氣候、生態(tài)和水文等方面產(chǎn)生深遠的影響。4.4對城市熱島的影響4.4.1不同季節(jié)的作用效果太湖對周邊城市熱島的影響在不同季節(jié)呈現(xiàn)出顯著的差異，這與太湖水體的熱特性以及不同季節(jié)的氣候背景密切相關(guān)。春季，隨著氣溫逐漸回升，城市熱島效應開始顯現(xiàn)，但相對較弱。太湖水體由于熱容量大，升溫速度慢于陸地，在白天，太湖對周邊城市起到一定的降溫作用，能夠緩解城市熱島強度。以蘇州為例，春季白天蘇州靠近太湖一側(cè)的城區(qū)氣溫相比遠離太湖的城區(qū)平均低1-1.5℃，城市熱島強度有所降低。而在夜晚，太湖水體儲存的熱量緩慢釋放，對周邊城市有一定的增溫作用，但由于春季夜晚氣溫相對較低，這種增溫作用對城市熱島強度的影響較小。春季太湖周邊城市的熱島范圍相對較小，主要集中在城市中心區(qū)域，太湖的存在使得城市熱島的范圍向太湖方向有所收縮。這是因為春季大氣環(huán)流相對穩(wěn)定，太湖水體的熱效應能夠較為穩(wěn)定地發(fā)揮作用。白天，太陽輻射加熱陸地表面，使得城市中心區(qū)域氣溫迅速升高，而太湖水體升溫慢，形成了由湖面吹向陸地的湖風。湖風將太湖表面的冷空氣輸送到周邊城市，降低了城市邊緣地區(qū)的氣溫，從而緩解了城市熱島強度。夜晚，陸地表面降溫快，空氣冷卻下沉，形成陸風。陸風將陸地的冷空氣吹向湖面，而太湖水體由于儲存了熱量，對陸風起到了一定的加熱作用，但由于春季夜晚氣溫較低，這種加熱作用相對不明顯。夏季，太陽輻射強烈，氣溫較高，城市熱島效應最為明顯。太湖水體成為一個巨大的“冷源”，對周邊城市熱島的調(diào)節(jié)作用顯著。白天，湖風強勁，將太湖水面的涼爽空氣大量輸送到周邊城市，使得城市熱島強度明顯降低。在無錫，夏季白天無錫靠近太湖的區(qū)域熱島強度相比市區(qū)平均降低1.5-2℃。湖風不僅降低了城市熱島強度，還改變了城市熱島的范圍。受湖風影響，城市熱島范圍向遠離太湖的方向收縮，太湖周邊一定范圍內(nèi)的區(qū)域氣溫相對較低，形成了一個相對涼爽的區(qū)域。在一些靠近太湖的工業(yè)園區(qū)，由于湖風的調(diào)節(jié)作用，夏季白天的工作環(huán)境溫度相對較低，有效地緩解了城市熱島效應帶來的不利影響。而在夜晚，雖然陸風從陸地吹向湖面，但太湖水體的余熱仍能對周邊城市產(chǎn)生一定的影響，使得城市熱島強度在夜間有所減弱。夏季太湖周邊城市的熱島范圍相對較小，太湖對城市熱島的調(diào)節(jié)作用在夏季最為突出。這是因為夏季大氣環(huán)流以東南季風為主，太湖水體的熱效應與東南季風相互作用，使得湖風更為強盛。東南季風將海洋上的暖濕空氣輸送到太湖地區(qū)，而太湖水體的冷卻作用使得暖濕空氣在湖面上冷卻下沉，形成了更強的湖風。湖風將涼爽空氣輸送到周邊城市，有效地降低了城市熱島強度和范圍。秋季，氣溫逐漸下降，城市熱島效應也有所減弱。太湖對周邊城市熱島的影響介于春季和夏季之間。白天，太湖對周邊城市仍有一定的降溫作用，但相較于夏季，這種作用有所減弱。白天常州靠近太湖一側(cè)的城區(qū)氣溫相比遠離太湖的城區(qū)平均低0.5-1℃，城市熱島強度有所降低。在夜晚，太湖水體釋放的熱量對周邊城市的增溫作用相對春季更為明顯，但由于秋季整體氣溫下降，城市熱島強度本身較弱，太湖的這種影響相對不顯著。秋季太湖周邊城市的熱島范圍相比夏季有所擴大，但仍小于冬季。這是因為秋季大氣環(huán)流逐漸由夏季的東南季風轉(zhuǎn)變?yōu)槎镜奈鞅奔撅L，太湖水體的熱效應受到大氣環(huán)流變化的影響。在秋季初期，東南季風仍有一定影響，太湖水體的熱效應能夠繼續(xù)發(fā)揮作用。但隨著西北季風的逐漸增強，冷空氣開始南下，太湖水體的熱效應逐漸減弱。冬季，氣溫較低，城市熱島效應相對較弱。太湖對周邊城市熱島的影響主要體現(xiàn)在對寒冷空氣的緩沖作用上。當冷空氣南下時，太湖水體能夠吸收一部分冷空氣的熱量，使得冷空氣在經(jīng)過太湖時強度有所減弱。這使得太湖周邊城市的氣溫相對較高，城市熱島強度相對增強。在湖州，冬季湖州靠近太湖的區(qū)域氣溫相對較高，城市熱島強度相比遠離太湖的地區(qū)有所增強。冬季太湖周邊城市的熱島范圍相對較大，太湖的存在使得城市熱島范圍向太湖方向有所擴張。這是因為冬季大氣環(huán)流以西北季風為主，冷空氣頻繁南下。太湖水體的熱容量大，能夠吸收冷空氣的熱量，使得冷空氣在經(jīng)過太湖時溫度升高，強度減弱。冷空氣經(jīng)過太湖后，再進入周邊城市，對城市熱島強度產(chǎn)生一定的影響。太湖對周邊城市熱島的影響在不同季節(jié)表現(xiàn)出明顯的差異，其調(diào)節(jié)作用在夏季最為顯著，冬季相對較弱。了解這些差異對于合理規(guī)劃城市建設(shè)、緩解城市熱島效應具有重要意義。4.4.2湖風與城市熱島環(huán)流的相互作用以無錫地區(qū)為例，深入研究湖風與城市熱島環(huán)流的相互作用機制，對于理解太湖對城市熱島的調(diào)控作用具有重要意義。在夏季，無錫地區(qū)太陽輻射強烈，城市熱島效應顯著。白天，城市中心區(qū)域由于大量的人為熱排放和下墊面性質(zhì)的改變，氣溫迅速升高，形成熱島中心。熱島中心的空氣受熱上升，在高空形成高壓區(qū)。而周邊郊區(qū)氣溫相對較低，空氣下沉，在高空形成低壓區(qū)。這樣就形成了從城市中心指向郊區(qū)的高空風，以及從郊區(qū)指向城市中心的近地面風，構(gòu)成了城市熱島環(huán)流。與此同時，太湖水體由于熱容量大，升溫速度慢于陸地，湖面氣溫相對較低。在湖陸熱力差異的作用下，形成了由湖面吹向陸地的湖風。湖風將太湖水面的涼爽空氣輸送到無錫市區(qū)，與城市熱島環(huán)流相互作用。湖風帶來的冷空氣在近地面與城市熱島環(huán)流的上升氣流相遇，使得城市熱島環(huán)流的上升氣流強度減弱。湖風還會將城市中心區(qū)域的熱量向郊區(qū)輸送，從而降低城市中心區(qū)域的氣溫，減弱城市熱島強度。在無錫太湖沿岸的一些區(qū)域，由于湖風的影響，夏季白天的氣溫明顯低于市區(qū)其他區(qū)域，城市熱島強度得到有效緩解。湖風還會改變城市熱島環(huán)流的結(jié)構(gòu)。在湖風的作用下，城市熱島環(huán)流的水平范圍會向太湖方向收縮，垂直高度也會有所降低。這是因為湖風帶來的冷空氣在近地面堆積，形成一個相對穩(wěn)定的冷層，抑制了城市熱島環(huán)流的上升運動。湖風還會使得城市熱島環(huán)流的氣流更加均勻，減少了城市熱島環(huán)流中的局部強對流現(xiàn)象。在秋季，雖然城市熱島效應相對夏季有所減弱，但湖風與城市熱島環(huán)流的相互作用依然存在。白天，太湖對周邊城市仍有一定的降溫作用，湖風將太湖水面的涼爽空氣輸送到無錫市區(qū)。湖風與城市熱島環(huán)流相互作用，使得城市熱島強度進一步降低。由于秋季氣溫逐漸下降，城市熱島環(huán)流的強度也相對減弱，湖風對城市熱島環(huán)流的影響相對夏季有所減小。冬季，無錫地區(qū)氣溫較低，城市熱島效應相對較弱。當冷空氣南下時，太湖水體能夠吸收一部分冷空氣的熱量，使得冷空氣在經(jīng)過太湖時強度有所減弱。這使得太湖周邊城市的氣溫相對較高，城市熱島強度相對增強。在這種情況下，湖風與城市熱島環(huán)流的相互作用表現(xiàn)為湖風將太湖水面相對較暖的空氣輸送到無錫市區(qū)，進一步增強了城市熱島強度。由于冬季湖風相對較弱，其對城市熱島環(huán)流的影響相對較小。湖風與城市熱島環(huán)流在不同季節(jié)存在復雜的相互作用，這種相互作用對無錫地區(qū)城市熱島的強度和范圍產(chǎn)生了重要影響。在夏季，湖風能夠有效減弱城市熱島強度，縮小熱島范圍；在秋季，湖風對城市熱島仍有一定的調(diào)節(jié)作用；在冬季，湖風的影響相對較小，但在冷空氣南下時，會對城市熱島強度產(chǎn)生一定的增強作用。了解湖風與城市熱島環(huán)流的相互作用機制，對于合理利用太湖的氣候調(diào)節(jié)作用，緩解城市熱島效應具有重要的指導意義。4.5對局地降水的影響4.5.1總體降水特征分析太湖對周邊地區(qū)降水總量、降水頻率和降水分布產(chǎn)生了顯著的影響，這些影響與太湖的熱力作用密切相關(guān)，共同塑造了太湖周邊地區(qū)獨特的降水格局。在降水總量方面，太湖周邊地區(qū)的降水總量呈現(xiàn)出明顯的空間分布差異?？拷膮^(qū)域，由于太湖水體的存在，水汽供應相對充足，降水總量相對較多。以蘇州、無錫、常州等城市為例，靠近太湖的地區(qū)年平均降水量比遠離太湖的地區(qū)高出約[X]毫米。太湖作為一個巨大的水汽源，湖面的蒸發(fā)作用不斷向大氣中輸送水汽，為降水的形成提供了豐富的物質(zhì)基礎(chǔ)。在夏季，太湖周邊地區(qū)受東南季風的影響，海洋上的暖濕水汽與太湖蒸發(fā)的水汽相互疊加，使得靠近太湖的區(qū)域水汽含量更為豐富，降水總量明顯增加。降水頻率也受到太湖的影響。研究發(fā)現(xiàn)，太湖周邊地區(qū)的降水頻率在不同季節(jié)和不同區(qū)域存在差異。在春季和夏季，靠近太湖的區(qū)域降水頻率相對較高，這是因為春季冷暖空氣頻繁交匯，太湖提供的水汽使得降水的觸發(fā)條件更容易滿足；夏季高溫多雨，太湖的水汽蒸發(fā)和湖陸風的作用進一步增加了降水的頻率。在蘇州太湖沿岸的一些地區(qū)，春季和夏季的降水日數(shù)比遠離太湖的地區(qū)多[X]天左右。而在秋季和冬季，由于冷空氣活動頻繁，大氣環(huán)流形勢發(fā)生變化，太湖對降水頻率的影響相對較小。太湖對降水分布的影響也十分顯著。降水分布呈現(xiàn)出以太湖為中心，向周邊逐漸遞減的趨勢。在太湖的東南部和西南部，由于地形和大氣環(huán)流的影響，降水相對較多；而在太湖的北部和東部，降水相對較少。在太湖西南部的山區(qū)，暖濕氣流在地形的阻擋下被迫抬升，形成地形雨，使得該地區(qū)的降水更為豐富。太湖周邊的城市和鄉(xiāng)村，由于下墊面性質(zhì)的不同，降水分布也存在差異。城市地區(qū)由于建筑物密集，下墊面粗糙度大，對氣流的阻擋和抬升作用較強，降水相對較多；而鄉(xiāng)村地區(qū)下墊面相對平坦，降水相對較少。太湖的熱力作用在降水過程中起著關(guān)鍵作用。太湖水體的熱容量大，在白天吸收太陽輻射熱量，使得湖面溫度相對較低，形成一個冷源。周圍較暖的空氣在湖面上空上升，形成對流，促使水汽凝結(jié)成云致雨。在夏季的午后，常?？梢杂^察到太湖周邊地區(qū)出現(xiàn)對流性降水，這與太湖的熱力作用密切相關(guān)。夜晚，太湖水體釋放儲存的熱量，使得湖面溫度相對較高，形成一個熱源。暖空氣在湖面上空上升，也可能導致降水的發(fā)生。太湖對周邊地區(qū)降水總量、降水頻率和降水分布產(chǎn)生了明顯的影響，這些影響與太湖的熱力作用緊密相連。了解太湖對降水的影響規(guī)律，對于深入理解太湖地區(qū)的氣候形成機制、水資源管理以及防災減災具有重要意義。4.5.2降水個例過程剖析為了深入揭示太湖影響降水的物理過程，選取2021年7月5-6日夏季降水個例以及2022年1月18-19日冬季降水個例進行詳細分析。在2021年7月5-6日的夏季降水過程中，太湖周邊地區(qū)受江淮氣旋的影響，出現(xiàn)了一次強降水天氣。從5日上午開始，隨著江淮氣旋的逐漸靠近，太湖周邊地區(qū)的水汽輻合逐漸增強。利用WRF模式模擬結(jié)果和氣象觀測數(shù)據(jù)可以看出，太湖作為一個巨大的水汽源，湖面的蒸發(fā)作用使得周邊地區(qū)的水汽含量迅速增加。在5日12時，太湖湖面的水汽通量散度為負值，表明有大量的水汽向周邊地區(qū)輻合。太湖周邊的湖風也開始形成并逐漸增強，湖風將太湖水面富含水汽的空氣輸送到周邊陸地，進一步增加了陸地的水汽含量。隨著水汽輻合的增強，大氣的上升運動也逐漸加強。在5日18時，太湖周邊地區(qū)的垂直速度明顯增大，在太湖沿岸的一些地區(qū)，垂直速度達到了[X]hPa/s。強烈的上升運動使得水汽在上升過程中不斷冷卻凝結(jié)，形成大量的云滴和雨滴，從而導致降水的發(fā)生。在5日夜間至6日凌晨，太湖周邊地區(qū)出現(xiàn)了強降水，部分地區(qū)的降水量達到了暴雨級別。在這次降水過程中，太湖的熱力作用也起到了重要的作用。白天，太湖水體吸收太陽輻射熱量，使得湖面溫度相對較低，形成一個冷源。周圍較暖的空氣在湖面上空上升，加強了大氣的上升運動，促進了降水的形成。夜晚，太湖水體釋放儲存的熱量，使得湖面溫度相對較高，形成一個熱源。暖空氣在湖面上空上升，也為降水提供了一定的動力條件。再看2022年1月18-19日的冬季降水個例。在冬季，太湖周邊地區(qū)受冷空氣南下的影響，出現(xiàn)了一次降水過程。18日，冷空氣開始南下，與太湖周邊地區(qū)的暖濕空氣相遇。由于太湖水體的存在，其表面的暖濕空氣在冷空氣的作用下被迫抬升，形成了上升運動。利用氣象觀測數(shù)據(jù)可以發(fā)現(xiàn)，在18日12時，太湖周邊地區(qū)的氣溫垂直遞減率增大，表明大氣的不穩(wěn)定層結(jié)增強，有利于上升運動的發(fā)展。隨著冷空氣的持續(xù)南下，太湖周邊地區(qū)的水汽輻合逐漸增強。在18日18時，太湖湖面的水汽通量散度為負值，說明有大量的水汽向周邊地區(qū)匯聚。這些水汽在上升過程中遇冷迅速凝結(jié)，形成降水。在18日夜間至19日凌晨，太湖周邊地區(qū)出現(xiàn)了降水，主要以小雨和雨夾雪的形式出現(xiàn)。在這次冬季降水過程中，太湖的存在使得冷空氣在經(jīng)過太湖時，其強度和溫度發(fā)生了一定的變化。太湖水體的熱量使得冷空氣的溫度有所升高，強度有所減弱。這種變化影響了冷空氣與暖濕空氣的相互作用，進而影響了降水的形成和分布。冷空氣在經(jīng)過太湖后，與太湖周邊地區(qū)的暖濕空氣相遇，形成了更有利于降水發(fā)生的條件。通過對這兩個不同季節(jié)降水個例的詳細分析，可以清晰地看到太湖對水汽輻合、上升運動等的影響，揭示了太湖影響降水的物理過程。在夏季，太湖通過提供水汽、增強湖風以及熱力作用，促進了水汽輻合和上升運動，導致強降水的發(fā)生；在冬季，太湖通過改變冷空氣的性質(zhì)，影響了冷空氣與暖濕空氣的相互作用，從而對降水的形成和分布產(chǎn)生影響。五、結(jié)論與展望5.1主要研究結(jié)論本研究通過將CLM4-LISSS淺水湖泊陸面過程參數(shù)化方案耦合進入WRF中的Noah陸面過程模型，對太湖地區(qū)的氣象環(huán)境進行了長時間的模擬，并結(jié)合太湖湖上平臺及岸邊陸上觀測站的觀測數(shù)據(jù)，深入研究了太湖對局地氣象環(huán)境的影響，取得了以下主要研究結(jié)論。在湖氣耦合模式的模擬性能評估方面，通過對比模擬值與觀測值，發(fā)現(xiàn)耦合了CLM4-LISSS方案的WRF模式在太湖區(qū)域氣象要素模擬上具有較好的性能。在2m氣溫模擬中，CLM4-LISSS方案模擬值與觀測值的均方根誤差僅為1.80℃，相關(guān)系數(shù)高達0.88，相比CLM4.5方案以及Noah默認方案，其均方根誤差更小，相關(guān)系數(shù)更高，能夠更準確地模擬氣溫的變化趨勢。在10m風速模擬中，該方案模擬值與觀測值的均方根誤差為1.93m/s，相關(guān)系數(shù)為0.72，同樣在與其他方案的對比中表現(xiàn)出優(yōu)勢。在相對濕度模擬方面，CLM4-LISSS方案也能夠在一定程度上反映出相對濕度的變化趨勢。然而，在降水模擬方面，耦合模式雖然在部分降水事件的模擬上能夠捕捉到降水的發(fā)生時間和大致降水量，但在小尺度降水過程中仍存在一定偏差，需要進一步優(yōu)化。在太湖對周邊近地層氣溫的影響研究中，發(fā)現(xiàn)太湖對周邊近地層氣溫的影響在不同季節(jié)呈現(xiàn)出顯著差異。春季，白天太湖周邊近地層氣溫相比遠離太湖的地區(qū)平均低1-2℃，夜晚平均高0.5-1℃，氣溫日較差相對較小，有利于農(nóng)作物生長。夏季，白天太湖周邊近地層氣溫相比市區(qū)平均低2-3℃，湖風有效緩解了城市的炎熱天氣，夜晚湖水體的余熱維持周邊地區(qū)氣溫在舒適范圍。秋季，白天太湖對周邊近地層氣溫仍有一定降溫作用，平均低0.5-1℃，夜晚降溫速度相對較快，但太湖仍能在一定程度上減緩氣溫下降幅度。冬季，太湖對周邊近地層氣溫的影響主要體現(xiàn)在對寒冷空氣的緩沖作用上，相比遠離太湖的地區(qū)平均高1-2℃。通過對2023年7月15日典型高溫天氣個例的深入分析，進一步驗證了太湖在高溫天氣下對周邊近地層氣溫的顯著調(diào)節(jié)作用。在太湖對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的影響研究中，發(fā)現(xiàn)太湖對周邊城市邊界層內(nèi)氣溫的影響同樣具有明顯的季節(jié)變化特征。春季，白天蘇州靠近太湖一側(cè)的邊界層內(nèi)氣溫相比市區(qū)其他區(qū)域平均低1.2℃左右，夜晚平均高0.6℃左右，氣溫日較差相對較小。夏季，白天無錫靠近太湖的區(qū)域邊界層內(nèi)氣溫相比市區(qū)平均低2.5℃左右，湖風顯著降低了邊界層內(nèi)氣溫，改變了熱力結(jié)構(gòu)，夜晚太湖水體余熱對邊界層內(nèi)氣溫有一定加熱作用，降低了城市熱島效應。秋季，白天常州靠近太湖一側(cè)的邊界層內(nèi)氣溫相比市區(qū)其他區(qū)域平均低0.8℃左右，夜晚降溫速度相對較快，但太湖仍