土壤导热率是揭示和预估土壤热力变化的重要物理参数，同时也是数值模拟中关键的输入参数。当前土壤导热率参数化方案众多，不同方案在不同地区的表现性能差异较大，特别是加入到陆面过程模型后将对模拟结果产生不同程度的影响。因此，为准确模拟青藏高原土壤热状况，选择合适的土壤导热率方案对于陆面过程模式及数值模拟非常重要。 

　　中国科学院大学博士生导师、中国科学院西北生态环境资源研究院（简称西北研究院）冰冻圈科学国家重点实验室格尔木站团队李韧研究员课题组通过整理和收集当前应用较广的9种土壤导热率方案及青藏高原多年冻土区不同植被类型下垫面的野外监测数据（图1），借助最新的陆面过程模式CLM5.0，对比分析不同土壤导热率方案加入到陆面过程模型中后，对土壤导热率（图2）和土壤温度（图3）的模拟性能，并结合Brunke排名法对这9种导热率方案进行综合评估（图4和图5）。研究结果表明：不同土壤导热率方案引入到陆面模型中后可以导致浅层土壤导热率最大2.69 W·m^-1 K^-1和土壤温度最大2.55 °C的差异。相比其他类型，综合考虑土壤矿物质、有机质以及砾石组分的土壤导热率类可以更准确的表述土壤实际的热状况，特别是Balland and Arp　（2005）提出的土壤导热率方案（BA2005）表现性能最佳。与默认方案（LS2008）相比，模拟的浅层土壤导热率和不同层土壤温度的平均均方根误差(RMSE)分别降低了56.2%和15.0%。需要注意的是，目前还没有一种土壤导热率参数化方案可以适用于所有区域并获得令人满意的结果。因此，需要根据不同地区的适宜性，采用多种方案。该研究结果可为青藏高原陆面过程模拟研究提供参考。 

　　该成果以Evaluation of soil thermal conductivity schemes incorporated into CLM5.0 in permafrost regions on the Tibetan Plateau为题发表于地学一区TOP期刊Geoderma中国科学院大学博士研究生杨淑华为论文第一作者，李韧研究员为论文通讯作者。该研究获国家自然科学基金（42071093, 41721091, 41941015, 41690142, 41771076, 42071094, 41671070）、以及冰冻圈国家重点实验室自主课题（SKLCS-ZZ-2021）联合资助。

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图1 野外监测站点及站点周边状况. (a) 青藏高原冻土分布图 (Zou et al., 2017); (b) 野外监测站点分布图; (c) 监测站附近植被状况; (d) 野外监测仪器布设

图2 不同土壤导热率方案加入到CLM5.0中模拟5cm土壤导热率与实测数据的变化特征. (a) 北麓河站; (b) 唐古拉站

图3 不同导热率方案加入到CLM5.0中模拟的浅层土壤导热率性能排名. (a) 整个研究期; (b) 冻结期; (c) 融化期

图4 不同土壤深度下9种土壤热导率方案加入到CLM5.0中模拟的土壤温度与实测资料变化特征。阴影和白色的区域分别代表融化期和冻结期

图5 不同导热率方案加入到陆面模型中模拟的不同土壤深度的土壤温度性能排名. (a) 整个研究期; (b) 冻结期; (c) 融化期