0.   引言

近年来，随着全球变暖以及极端气候事件的频发，全球气候与环境变化成为国际社会关注的焦点。政府间气候变化专门委员会自2007年发布第4次评估报告以来，新的观测证据进一步表明全球气候系统变暖是毋庸置疑的事实^[1]。地球表面由多种不同下垫面构成，通过与大气进行能量交换影响气候变化。陆地因具有复杂的地表状况，各输送量较其他下垫面表现更加复杂多变，从而导致不同的气候变化。针对陆气相互作用，在大型国际计划如世界气候研究计划(World Climate Research Programme, WCRP)、国际地圈生物圈计划(International Geosph-ereBiosphere Program, IGBP)等的推动下，开展了一系列野外试验，包括“黑河地区地气相互作用观测试验研究”(Heihe River Basin Field Experiment, HEIFE)^[2]、“全球水分能量循环亚洲季风试验--青藏高原陆面物理过程研究”(GEWEX Asian Monsoon Experiment/Tibetan Plateau Hydro-meteorological Experiment, GAME-Tibet/TIPEX)^[2-3]等。

土壤温湿变化进一步加深了陆气间相互作用的复杂性。土壤含水量可以改变土壤表面反照率、土壤热容量和植被生长状况，通过感热、潜热传导影响短期气候变化^[4-5]；土壤温度代表了土壤的热力状况，其变化将影响表层土壤水分的运动和相变过程，从而影响地表水分循环^[6]。因此，对于土壤温湿变化研究具有非常重要的意义。Yeh等^[7]利用美国普林斯顿大学地球流体力学实验室大气环流模式研究了灌溉对不同纬度带气候的影响，发现增加土壤湿度将使降水增加、气温降低；Koster等^[8]研究发现，土壤湿度变化对降水异常的影响几乎与海表温度变化相当；左志燕等^[9-10]通过对资料进行诊断分析，揭示了中国东部春季土壤湿度与夏季降水的联系，同时发现整个东部地区春季土壤存在不同程度的干旱化现象；Zhang等^[11]研究了加拿大20世纪土壤温度变化，发现土壤温度与气温、降水之间存在复杂的响应关系，这种响应对气候变化有反馈作用；陆晓波等^[12]分析了我国近50年土壤温度年际、年代际冷暖变化趋势，结果显示：我国各地区、不同季节土壤温度冷暖变化趋势各不相同；程善俊等^[13]研究发现, 近60年，黄土高原半干旱区整体呈现暖干化趋势。此外，很多研究人员也对我国土壤温湿分布、季节变化及与降水、气温的关系进行了研究^[14-17]。

黄河源区位于青藏高原东北部，被称为“黄河水塔”，是气候变化响应最敏感、生态环境最脆弱的地区之一，对于源区土壤温湿变化及其气候效应的研究具有非常重要的意义。再分析资料由于覆盖范围广、时间尺度长而得到广泛应用，鉴于土壤温湿的重要性，有必要寻找一套准确的、适合青藏高原地区的资料，用于陆面过程及气候变化研究。ERA-Interim，CFSR (Climate Forecast System Reanalysis)和JRA-55(Japanese 55-year Reanalysis)为3套最新且常用的土壤温湿资料，本文将利用中国科学院西北生态环境资源研究院玛曲土壤温湿观测网观测数据对其进行验证，寻找最适宜黄河源区的再分析资料。此外，陆面模式常用于模拟区域尺度水热因子的变化，有利于对无观测资料区，特别是青藏高原地区水热交换以及气候变化的研究。CLM (Community Land Model)是目前世界上发展最为完善而且也是最具开发潜力的陆面模式之一，综合了BATS (Biosphere-atmosphere Transfer Scheme), IAP94(Institute of Atmospheric Physics land Surface Model 1994), LSM (land Surface Model)等陆面模式的优点，在其基础上加入了水文过程，并改进了一些物理过程参数化方案，CLM4.5为CLM最新版本，在青藏高原地区的模拟效果还未得到检验，本文将利用CLM4.5模拟黄河源区土壤温湿区域分布，同时利用观测资料及最优再分析资料与其进行对比验证。

1.   研究区域数据及方法简介

1.1   研究区域

青藏高原被誉为地球“第三极”，地域辽阔、平均海拔高度为4000 m以上，是世界上平均海拔最高的高原，也是亚洲地区重要的水源地，围绕青藏高原发育了10条国内外重要的河流^[18]。研究表明：青藏高原是影响东亚地区干旱、洪涝灾害的气候敏感区，对我国、亚洲、北半球乃至全球的天气、气候及环境变化有着非常重要的作用^[19]。黄河源区位于青藏高原东北部，通常指河源至唐乃亥水文站之间区域，源区集水面积达12.2×10⁴ km²，区域内分布有高山、盆地、峡谷、草原、沙地和众多湖泊、沼泽、冰川及多年冻土等地貌，是我国重要的水源涵养区。自20世纪80年代以来，由于气候变化和人类活动的影响，黄河源区生态系统和水源补给系统发生显著变化，雪线上升、冰川消融加速、冻土层减薄、地下水位下降、地表水量减少、湿地退化，生态环境变得非常脆弱^[20]。

1.2   观测数据介绍

本研究观测数据来源于中国科学院西北生态环境资源研究院玛曲土壤温湿观测网(以下简称土壤温湿观测网)和中国气象数据网玛曲气象站。玛曲地区位于黄河上游，素有“黄河首曲”之称，平均海拔高度为3600 m，多年平均降水量为505 mm，年平均气温为2℃，受青藏高原和东亚季风性大陆气候的影响，夏季多雨而冬季干燥，下垫面主要为高原短草草地、退化草地和高寒沼泽草甸湿地^[21]。土壤温湿观测网总共拥有20个站点(如表 1所示)，站点名称为CST-01~05, NST-01~15，分布于平坦地表和平缓山坡，每个站点埋设由美国Decagon设备公司生产的ECH20 EC-TM土壤湿度感应探头和ECH20-EM50数据自动记录盒，探头布设5层，距地表深度分别为5 cm，10 cm，20 cm，40 cm，80 cm，对土壤体积含水量的感应分辨率为0.001 m³·m^-3，数据自动记录时间为15 min^[21]，2008年开始观测。本文选取观测网2008-2009年、2013-2014年10 cm深度土壤温湿观测作为研究数据，土壤湿度数据经烘干法所得数据进行校正。此外，本研究还采用中国气象数据网玛曲气象站1980-2014年降水数据和2 m气温数据，研究黄河源玛曲地区气候变化。

表  1  中国科学院西北生态环境资源研究院玛曲土壤温湿观测网站点分布

Table  1.  Sites of Maqu Soil Temperature & Moisture Network

站点	纬度	经度	海拔高度/m
CST-01	33°53′N	102°08′E	3491
CST-02	33°40′N	102°08′E	3449
CST-03	33°54′N	101°58′E	3508
CST-04	33°46′N	102°43′E	3505
CST-05	33°40′N	101°53′E	3542
NST-06	34°00′N	102°16′E	3428
NST-07	33°59′N	102°21′E	3430
NST-08	33°58′N	102°36′E	3473
NST-09	33°54′N	102°33′E	3434
NST-10	33°52′N	102°34′E	3512

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1.3   方法与模式简介

M-K方法^[22]是一种常用的突变检方法，假设被分析要素的序列为平稳时间序列且遵从正态分布，各样本之间相互独立，常常被用来检验气候突变情况，但存在一定局限性。当临界线内出现多个交点时，无法进行判断，或者当交点位于临界线外，通常需要辅以滑动T检验方法对数据进行再次检验。滑动T检验法通过考察两组样本平均值的差异是否显著检测突变，该方法的缺点在于子序列时间段的选取具有人为性，长度选择不当可能造成突变点的漂移，需要不断变动子序列长度寻找变化不敏感点，该点即为突变点。

为了分析近年黄河源区土壤温湿空间分布特征，本文分别采用最优再分析资料与CLM4.5模拟。该模式主要包括4个部分：生物地球物理过程、水文过程、生物地球化学过程以及动态植被。CLM4.5在CLM4.0基础上，改进了光合作用参数化方案，修正了寒冷地区水文过程与湿地分布，提出了新的雪覆盖参数化方案、湖泊模型、农作物模型以及城市类别，引入土壤垂直方向生物固氮机理和甲烷排放模型，并采用玛曲土壤温湿观测网数据对CLM4.5模式在青藏高原高寒地区的模拟性能进行检验。

2.   再分析资料验证

目前，全球使用广泛的3套土壤温湿再分析资料分别为ERA-Interim，CFSR和JRA-55。再分析资料是在多种数据驱动下，结合经过严格质量控制的观测资料，利用资料同化技术和数值预报模式得到的历史数据^[23]。土壤温湿再分析数据依赖于所用的陆面模式、强迫场以及同化方案。ERA-Interim是欧洲中期天气预报中心(ECMWF)最新再分析资料，该资料同化系统基于综合预报模式IFS (Integrated Forcast Model)，同化方法为12 h分析窗口的四维变分，土壤温湿分为4层，距地面分别为7 cm, 21 cm, 72 cm以及189 cm深度，水平分辨率为T159；CFSR为美国国家环境预报中心(NCEP)最新数据集，土壤温湿分为4层，距地面分别为10 cm，30 cm，60 cm以及100 cm深度，采用美国俄勒冈州立大学国家天气服务陆面模式进行模拟，水平分辨率为T382；JRA-55是在JRA-25基础上，基于更加成熟的数据同化系统，由日本气象厅推出的第2套再分析资料。

本研究所取土壤温湿观测数据为10 cm深度，采用观测网所有站点的平均值作为验证资料，如图 1所示，为2008年7月-2009年6月土壤温湿变化，其中, ERA-Interim采用7 cm深度数据，水平分辨率为0.125°×0.125°，CFSR水平分辨率为0.312°×0.312°，JRA-55水平分辨率为1.25°×1.25°。土壤湿度具有明显的季节变化特征，由于无液态降水且土壤中本来含有的液态水发生冻结，冷季土壤湿度于12月初突然下降，整个冷季仅有轻微波动，大小保持在0.15 m³·m^-3以下，到3月上旬，气温升高，土壤消融，土壤湿度显著上升；暖季由于受降水影响，土壤湿度较冷季有明显的波动，大小主要保持在0.3~0.4 m³·m^-3之间。从再分析资料土壤湿度变化可以看出，ERA-Interim与CFSR均能很好地刻画暖季土壤湿度变化，而JRA-55数据与实际观测差异过大。CFSR冻结周期长，过早冻结且过晚消融，土壤湿度于10月初开始降低，4月中旬后才回升，但能够很好地描绘冷季土壤湿度变化；ERA-Interim数据无冷季土壤湿度变化特征；JRA-55虽有冷季变化特征，但差距仍旧过大。ERA-Interim, CFSR及JRA-55 3套再分析资料与观测资料土壤湿度相关系数分别为0.69, 0.84和0.77，均方根误差为0.09 m³·m^-3，0.06 m³·m^-3和0.38 m³·m^-3，距平相关系数为0.6638，0.8394和0.7706。土壤温度变化趋势与土壤湿度相似，冷季虽然降低，但并未发生跳跃性突变，冷暖交替平缓，暖季较冷季温度波动明显。ERA-Interim与CFSR均能较好地刻画整年土壤温度变化，但就冷季而言，CFSR波动大且偏离观测值较大，描绘效果不好，ERA-Interim虽有几处较大的波动，但整体效果较好；JRA-55能够描绘冷暖季大体变化趋势，但是无法展现细节，且相位发生偏移。3套再分析资料与观测资料土壤温度相关系数分别为0.98，0.98和0.53，均方根误差为3.81 m³·m^-3，4.89 m³·m^-3和6.90 m³·m^-3，距平相关系数为0.9778，0.8798和0.5278。综上所述，CFSR能够更好地描绘黄河源区土壤湿度变化，这与Liu等^[24]对于中国东部地区土壤湿度研究结果产生差异，主要归因于两地不同的地理与气候环境因素，ERA-Interim对于土壤温度的变化刻画能力更强，JRA-55无法描绘黄河源区土壤温湿变化。

图  1  2008年7月-2009年6月黄河源区土壤温湿变化(a)土壤湿度，(b)土壤温度

Figure  1.  The variation of soil temperature & moisture from Jul 2008 to Jun 2009 in the source region of the Yellow River (SRYR) (a) variation of soil moisture, (b) variation of soil temperature

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3.   黄河源区气候变化

3.1   常规气候要素分析

玛曲气象站(102.05°N, 34°E)位于黄河源区核心地带，观测场海拔高度为3471.4 m，其气候变化对于整个源区有着指示意义。史培军等^[25]利用1961-2010年气温和降水变化趋势、波动特征值定量识别气候变化，结合中国地形特点对中国气候变化进行了区划，黄河源区位于几种气候带过渡区，对于黄河源区气候变化特征仍需进一步讨论。图 2a和图 2b为1980-2014年玛曲气象站2 m气温与降水量年际变化。可以看到，35年来气温总体呈上升趋势，与全球气候变暖的背景相吻合。研究显示，1750年以来大气中二氧化碳浓度的增加是人为辐射强迫增加的主要因素，导致20世纪50年代以来50%以上的全球气候变暖，达到0.05显著性水平^[1]。20世纪70-90年代中叶年平均气温虽然不断发生振荡，但总体持平，气温上升主要发生在20世纪末期至今，这与IPCC报告所得1998-2012年全球地表增温速率趋缓的结论产生差异，可能因为青藏高原地区其特殊的地理位置及高海拔、高辐射、温差大等特殊气候条件，使青藏高原气候变化较全球平均具有滞后性，但同时所受全球变暖产生的危害也更大。1980-2014年年降水量保持500 mm以上，平均降水量为600 mm左右，总体变化不大，稍有增加。图 2c和图 2d为1980-2014年近35年ERA-Interim再分析资料7 cm土壤温度和CFSR再分析资料10 cm土壤湿度年变化(其中CFSR数据为1980-2010年，2011-2014年为CFSR后续产品CFSv2)。土壤温度呈上升趋势，说明土壤温度对于气候变化具有指示作用，变化斜率小于气温，对于全球变暖的响应强度没有气温显著。土壤湿度亦呈上升趋势，但降水量并未明显增加，说明全球变暖使土壤冷季冻结周期变短，暖季持续时间拉长使全年液态水含量增大。

图  2  1980年-2014年黄河源区玛曲站气温、降水和土壤温湿的年际变化和趋势(a)气温，(b)降水量，(c)土壤温度，(d)土壤湿度

Figure  2.  The interannual variation and tendency of air temperature, precipitation, soil temperature & moisture during 1980-2014 in Maqu Station of SRYR (a) air temperature, (b) precipitation, (c) soil temperature, (d) soil moisture

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3.2   气候突变检测

为了进一步研究黄河源区气候要素及土壤温湿变化趋势及突变情况，利用M-K检验方法和滑动T检验方法，分别对黄河源区2 m气温、降水、土壤温湿进行突变检验，如图 3所示。图 3a~图 3d为显著性水平α=0.05(U_1-α/2=±1.96)下, M-K方法突变检验结果，图 3e~图 3h为滑动T检验结果，滑动步长为5年，显著性水平α=0.05(q_α=±1.96)。符淙斌等^[26]对气候突变进行了总结，将其分为4种类型，分别为均值突变、变率突变、转折突变和跷跷板突变。初步判断，气温为均值突变，即由一个气候平均值转变为另一个气候平均值；降水未发生突变；土壤温度为变率突变与均值突变的叠加；土壤湿度为转折突变，先降低后升高。35年以来，气温UF_k曲线大多为正值，表明气温以升高为主，葛全胜等^[27]对中国过去2000年温度变率研究显示，从全国平均看，百年尺度20世纪升温速率为(0.6±1.2)℃, 2000-2001年UF_k与UB_k出现交点，开始突变，2001年后，UF_k值超过0.05显著性水平，甚至超过0.001显著水平(U_0.001=±2.56)，说明21世纪气温上升趋势显著，滑动T检验显示1997年后气温发生上升突变，综合考虑，气温突变发生在1997-2001年；降水M-K曲线出现多个交点，根据魏凤英^[28]对M-K检验法的分析，不是所有交叉点均为突变点，需要取出其中的杂点，使用滑动T检验进行辅助判定，然而滑动T检验显示降水未发生突变，所以降水在1987-2004年仅有减少趋势，2005年至今稍有上升，由于M-K曲线始终介于置信线内，所以降水变化不显著；利用ERA-Interim土壤温度数据与CFSR数据分析近35年年土壤温湿突变情况，2011-2015年土壤湿度数据为CFSv2。M-K检验中，土壤温度UF_k与UB_k两线交叉点出现在1985-1986年，滑动T检验显示1986年后发生上升突变，二者结果一致，1994年后上升趋势显著；土壤湿度M-K曲线交点位于置信线外，无法判断突变时间，滑动T检验显示2002年后有1次上升突变。

图  3  近35年黄河源区气温、降水和土壤温湿的M-K检验、滑动T检验曲线(a)气温M-K检验，(b)降水M-K检验，(c)土壤温度M-K检验，(d)土壤湿度M-K检验，(e)气温滑动T检验，(f)降水滑动T检验，(g)土壤温度滑动T检验，(h)土壤湿度滑动T检验

Figure  3.  M-K test and sliding T test curves of air temperature, precipitation, soil temperature & moisture in recent 35 years in SRYR (a) M-K test for air temperature, (b) M-K test for precipitation, (c) M-K test for soil temperature, (d) M-K test for soil moisture, (e) sliding T test for air temperature, (f) sliding T test for precipitation, (g) sliding T test for soil temperature, (h) sliding T test for soil moisture

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4.   黄河源区土壤温湿时空变化

4.1   土壤温湿季节变化

土壤温度和土壤湿度作为表征土壤热力和水力状况的两个重要参量，通过改变地表能量和水分收支状况影响气候变化。有关研究表明，土壤湿度对全球气候变化的影响仅次于海表温度^[4]。利用玛曲土壤温湿观测网所有站点10 cm深度土壤温湿平均代表源区土壤温湿，选取2008-2009年两年平均作为前期变化，2013-2014年两年平均作为后期变化。李万寿等^[29]指出，黄河源境内无绝对霜期，无四季之分，仅有冷暖两季。为了更加细致地分析土壤温湿变化及前后期对比，将其分为冷季、暖季和季风爆发季讨论，冷季为12月-次年2月，暖季为7-9月，季风爆发季为每年4-6月。冷季土壤温度前期均在0℃以下(如图 4所示)，后期冻结推迟，消融提前，冻结周期缩短，由于土壤水发生冻结，土壤湿度值总体偏小，前后期比较可以发现，后期土壤湿度前段高于前期，之后总体差距不大，由差值直方图可知，共有60 d湿度降低；土壤温度变化趋势与土壤湿度基本一致，先下降后上升，后期与前期差值共有62 d大于零，说明近年来冷季土壤变暖变干。暖季土壤温度在10℃以上，土壤水完全消融，土壤湿度保持0.3 m³·m^-3以上，土壤温湿变化波动较小，前后期差异较小，但从其差值可以看出，后期土壤湿度总体小于前期，土壤温度反之，整体而言，暖期土壤湿度变小，土壤温度升高；季风爆发季土壤温湿变化鲜见单独讨论，常常将其归为暖季处理，但由于其处于土壤刚刚开始完全消融阶段，亦具有独特的变化特征，季风爆发季前段土壤温湿差异非常小，后段差异加大，土壤温度呈上升趋势，土壤湿度差值共66 d为负值，土壤温度有55 d为正值，所以季风爆发季土壤干化情况更加显著，土壤温度整体升高。综上所述，整体而言近年来冷季、暖季以及季风爆发季10 cm深度土壤温湿有暖干化趋势。

图  4  近年来黄河源区冷季、暖季和季风爆发季土壤温湿变化(a)冷季土壤湿度变化，(b)暖季土壤湿度变化，(c)季风爆发季土壤湿度变化，(d)冷季土壤温度变化，(e)暖季土壤温度变化，(f)季风爆发季土壤温度变化

Figure  4.  Recent variation of soil moisture and soil temperature in cold season, warm season and monsoon season in SRYR (a) variation of soil moisture in cold season, (b) variation of soil moisture in warm season, (c) variation of soil moisture in monsoon season, (d) variation of soil temperature in cold season, (e) variation of soil temperature in warm season, (f) variation of soil temperature in monsoon season

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4.2   土壤温湿空间分布

CLM4.5土壤湿度计算采用理查德方程的修正数值解和改进的地表蒸散发参数化方案，土壤温湿模拟分15层进行预报。本次模拟采用模式自带的CRUNCEP资料作为气象驱动数据，该数据提供1901-2010年全球气温、降水、比湿、向下长短波辐射、风速和降水信息，时间分辨率为6 h，水平分辨率为0.5°×0.5°。为了使土壤水分过程充分平衡，从1990年开始模拟，积分21年，选择第3层0.0906 m模拟结果代表10 cm深度土壤温湿变化，以便与再分析资料及观测资料进行对比研究(如图 5所示)。CFSR资料由于空间分辨率低，难以捕捉土壤湿度空间变化细节，冷暖季土壤湿度差异显著，暖季湿中心位于东北部，冷季干中心位于中部长方形区域；CLM4.5模拟精度高，能够更好地刻画土壤湿度变化轮廓，冷暖季土壤湿度模拟结果均小于再分析资料，干湿中心对应一致，中心所在长条形区域黄河贯流而过，囊括鄂陵湖、扎陵湖。河流、湖泊暖季消融，为湿中心区域；冷季冻结，为干中心区域，模拟结果与实际情况相符。CLM4.5模拟2008年7月-2009年6月土壤湿度与玛曲土壤湿度观测网观测结果相关系数为0.85，均方根误差为0.14 m³·m^-3。对于冷、暖季，由于青藏高原海拔高，昼夜温差大，平均温度低于内陆地区，所以越靠近高原深处，土壤温度越低，再分析资料与CLM4.5模拟结果均能够很好地表现。冷、暖季再分析资料没有表现出湖泊及其附近温度的变化，CLM4.5很好地描绘了这一特征，模拟湖泊地区温度明显低于周边环境。CLM4.5模拟2008-2009年土壤温度与玛曲土壤温湿观测网观测结果相关系数为0.99，均方根误差为2.96℃。综上所述，黄河源区两湖及黄河周边暖季为冷湿中心，冷季为暖干中心，CLM4.5能够较好地模拟黄河源区冷暖季节土壤温湿变化，优于再分析资料，但与实际观测仍然存在差距。

图  5  2006-2010年暖季、冷季黄河源区平均土壤温湿分布(a)暖季CFSR土壤湿度分布，(b)暖季CLM4.5模拟土壤湿度分布，(c)冷季CFSR土壤湿度分布，(d)冷季CLM4.5模拟土壤湿度分布，(e)暖季ERA-Interim土壤温度分布，(f)暖季CLM4.5模拟土壤温度分布，(g)冷季ERA-Interim土壤温度分布，(h)冷季CLM4.5模拟土壤温度分布

Figure  5.  The spatial distribution of soil temperature & moisture in warm season and cold season during 2006-2010 in SRYR (a) soil moisture of CFSR in warm season, (b) soil moisture of CLM4.5 simulation in warm season, (c) soil moisture of CFSR in cold season, (d) soil moisture of CLM4.5 simulation in cold season, (e) soil temperature of ERA-Interim in warm season, (f) soil temperature of CLM4.5 simulation in warm season, (g) soil temperature of ERA-Interim in cold season, (h) soil temperture of CLM4.5 simulation in cold season

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5.   结论和讨论

研究表明：

1) ERA-Interim与CFSR均能很好地刻画暖季土壤湿度变化，CFSR冻结周期长，可以描绘冷季土壤湿度变化，ERA-Interim无冷季变化特征。ERA-Interim与CFSR均能较好地刻画整年土壤温度变化，就冷季而言，CFSR波动大且与观测值差异较大，ERA-Interim整体效果较好；JRA-55无法刻画黄河源区土壤温湿变化。

2)气温总体呈上升趋势，主要发生在20世纪末期至今。1980-2014年年降水量保持500 mm以上，稍有增加；土壤温度呈上升趋势，对于全球变暖的响应强度没有气温显著；土壤湿度亦呈上升趋势，土壤冷季冻结周期变短，暖季持续时间拉长。

3)气温、土壤温湿均发生突变，降水未发生突变。气温于1997-2000年开始突变，2000年后突变显著；降水在1987-2004年呈下降趋势，2005年至今稍有增加；土壤温度在1985-1986年发生突变，1994年后上升趋势显著，对气候变暖更加敏感；土壤湿度于2002年左右发生上升突变。

4)冷季土壤温度前期均在0℃以下，后期冻结周期缩短，冻结推迟，消融提前，土壤变暖变干；暖季土壤温湿变化波动较小，后期土壤湿度总体小于前期，土壤温度相反；季风爆发季土壤温湿差异前段小、后段大，土壤温度呈上升趋势，土壤干化情况更加显著。整体而言, 近年来10 cm深度土壤温湿有暖干化趋势。

5)黄河源区两湖及黄河周边暖季为冷湿中心，冷季为暖干中心。CLM4.5模拟精度高，能够较好刻画黄河源区土壤温湿变化细节，冷暖季干湿中心对应一致，模拟结果与实际情况相符，模拟效果优于再分析资料，但与实际观测仍然存在差距。

本文所用土壤温湿数据来自玛曲土壤温湿观测网，利用所有站点的平均值代表该区域变化。青藏高原地区较平原海拔高、温差大，气候条件恶劣，站点观测难度较大，观测资料时间连续性差，且受损严重，无法与再分析资料进行长时间尺度的比较分析，所以最优再分析资料仅对于近年土壤温湿的变化具有代表性，对于历史年份的刻画能力值得商榷，此外，再分析资料是利用不同驱动数据、不同资料同化技术，通过数值预报模式模拟获得，由于数值模式在物理过程方面不完善，再分析结果之间以及其与观测结果必定产生差异，对于具体差异的物理原因需要进一步探讨。