大气边界层（Atmospheric boundary layer，ABL）受地表摩擦及热力作用的调控，与天气、气候的形成和演化密切相关，在地-气之间的物质和能量交换过程中扮演着重要角色^［1-3］。依据热力与湍流特征，ABL主要分为对流、中性和稳定边界层^［4-5］。大气边界层高度（ABLH）既是大气数值模式和环境评价的重要物理参数^［6-7］，也是影响大气热量、水汽输送、动量平衡及污染物扩散的关键参数^{［4，8-9］}。ABLH具有显著日变化和季节变化特征^［10-15］，在日变化中，ABLH存在约1~2 h的滞后现象^［6］，地表净太阳辐射、地表温度和感热通量也同步呈现滞后特征，这可能与能量的转化和传输有关^［16-17］。有学者发现ABLH与地表温度^{［9-10，12］}、感热通量^［18］、日照时数、日最高（最低）气温、湍流动能、风速及土壤热通量等要素均显著正相关，与沙尘强度成正比^［19-20］。

特殊的地理位置和下垫面特性及气候变化造就了古尔班通古特沙漠大气边界层独特演变特征。古尔班通古特沙漠地处新疆北部准噶尔盆地（图1），是中国第二大沙漠，面积为4.88×10⁴ km²，是中国最大固定、半固定沙漠，域内以半固定沙丘为主，约占79%，深处内陆，远离海洋，属典型温带大陆性荒漠气候。古尔班通古特沙漠也是中国唯一冬季存在稳定积雪的沙漠，区域盛行东北风与西风，沙漠腹地全年以东北风为主导^［21-22］。

针对古尔班通古特沙漠，王豫等^［21］基于沙漠腹地2017年梯度铁塔和通量观测数据，利用中尺度气象模式WRF中的5种边界层参数化方案，对边界层高度、2 m高度气温、10 m高度风速、地表净太阳辐射通量和垂直结构特征等要素进行模拟和评估，为沙漠地区高分辨率数值模拟提供了优选依据。魏文寿等^［23］结合能量平衡方程对沙地地气热量传输过程进行模拟，发现白天以感热湍流扩散为主、夜间以潜热形式向大气输送，且盆地效应使该沙漠夏季形成热汇、冬季形成冷源。高佳程^［24］利用沙漠腹地克拉美丽站2017年陆面过程观测数据，分析了地表辐射收支日、年变化特征，证实了不同天气条件、积雪快速融化及非均匀下垫面对地表辐射收支的影响显著。张梦肖等^［25］利用1980—2019年被动遥感雪深数据、沙漠腹地雪深观测数据和ERA5再分析边界层高度数据，聚焦古尔班通古特沙漠及周边区域的冬季雪深与边界层高度的演变关联，明确了边界层高度和雪深的空间分布，证实了ABLH与雪深负相关性内在机制。Mamtimin等^［13］基于2017年沙漠梯度塔和涡动相关数据，揭示了沙漠冬季积雪覆盖对风速、夜间风廓线和温度垂直分布的调控作用。尽管上述研究已初步揭示了大气边界层的演变特征，但针对边界层长期演变规律及其与陆面过程关系的内在机理研究仍较为薄弱。

古尔班通古特沙漠腹地气象塔缺乏长期连续的观测数据，在与多种再分析产品比较中，ERA5再分析数据在地表及高空参数方面误差最小，适用于探究沙漠地区大气边界层的长期演变过程^［26-27］。鉴于此，本文借助ERA5再分析数据，探究古尔班通古特沙漠大气边界层结构及其与陆面过程的相互关系，主要探讨以下问题：评估ERA5再分析数据在研究区大气边界层的准确性；分析1995—2024年冬季边界层高度时空演变及其与地表参数的相关性；探讨积雪厚度与边界层高度的年际变化，并深入分析边界层与积雪下垫面的相互作用过程。可为古尔班通古特沙漠及周边地区冬季大气环境和大气污染治理、环境气象预报预警、雾霾天气成因分析等提供科学依据，也将在沙漠可持续发展及水资源管理等方面具有重要的科学意义。

本文所用的观测数据均来自古尔班通古特沙漠腹地克拉美丽陆-气相互作用观测站（45°14′N，87°35′E），即在2010年10月15—30日探测的温度、相对湿度和风速等系留气艇数据，在2023—2024年冬季（12月、1月、2月）获取的地表感热通量和地表潜热通量地面观测数据，时间分辨率30 min。观测数据经质量控制和异常值剔除后，用于评估ERA5再分析数据对研究区大气边界层特征的可靠性。

ERA5再分析数据是由欧盟资助、ECMWF运营的哥白尼气候变化服务（C3S）研发的最新一代产品^［27］，空间分辨率0.25°×0.25°，时间分辨率1 h，用于分析1995—2024年冬季研究区边界层高度时空分布和稳定性，并探讨其与地表参数的关系。选取克拉美丽站最近格点（44°25′N，87°25′E）数据如下：在850~950 hPa气压层内，与系留气艇数据同期的温度、相对湿度、风速等气压层数据；与地面观测数据同期的边界层高度和地表感热、潜热通量等单层数据。选取在1995—2024年冬季研究区边界层高度、地表感热通量、地表潜热通量、地表净太阳辐射、地表温度、2 m高度气温、7 cm深度土壤温度、积雪深度及积雪密度等参数的单层数据。

本研究采用皮尔逊相关系数分别计算边界层高度与各地表参数的相关系数及显著性检验，用于衡量变量之间的线性相关程度。

式中:xi、yi是两个变量观测值；x¯、y¯是两个变量的均值。当r趋于1（-1）时，表明两个变量正（负）相关；当r趋于0时，二者不存在线性相关关系。显著性检验中，P<0.01（>0.01）时，相关性（不）显著。

为了定量评估ERA5再分析数据的准确性，选取偏差（BIAS）、平均绝对误差（MAE）、均方根误差（RMSE）作为评价指标：

式中：n为样本总量；Wi代表ERA5再分析数据；Zi代表对应的系留观测数据。BIAS是判断ERA5再分析数据整体偏差方向的定量指标，当BIAS>0（<0）时，ERA5相对于观测值系统性高估（低估）。MAE表示预测值与观测值绝对误差的算术平均数。RMSE对数据中的异常值更敏感，用于度量两类数据之间的离散程度。

ERA5再分析积雪深度数据是积雪完全融化并均匀分布在网格单元上的等效水深度，亦称雪水当量（SWE）。其测量的是雪包中储存的水量，用积雪物理厚度和积雪密度的乘积来估算^［28］。据此可由雪水当量公式反演积雪厚度（m），并换算单位为cm。

式中：SWE是ERA5再分析积雪深度（单位：水当量米）；SD是积雪厚度（单位：m）；ρs是ERA5再分析积雪密度（单位：kg·m^-3）。

通过对研究区腹地系留气艇数据与ERA5再分析数据的误差箱线图以及有效时次的BIAS垂直廓线进行分析，可知ERA5再分析数据对温、湿、风变化特征的再现能力较好（图2），适用于研究冬季大气边界层长期演变及其与陆面过程的关系。

温度的BIAS箱体位于0 ℃以上，其中位数约1.3 ℃，且误差集中、极端值少（MAE、RMSE中位数1.5~1.7 ℃），可见ERA5再分析温度系统性偏暖。相对湿度的BIAS箱体位于0%以下，其中位数约-10%，MAE、RMSE中位数10%~12%，可知其相对湿度系统性偏干，样本间差异较大。风速的BIAS中位数接近0 m·s^-1，MAE、RMSE中位数1.5~1.7 m·s^-1，但箱体较宽，其系统性偏差不明显，以随机误差为主。垂直方向上，温度偏差在3个时次均为正，近地面（950 hPa）较低，向上至850 hPa增大；相对湿度偏差整体为负，偏干程度随高度加剧。风速偏差随高度反复跨越0线，无单调结构，与箱线图结果一致。夜间辐射降温强，易形成逆温，而ERA5再分析数据的网格分辨率和陆面过程参数化方案难以捕捉这一结构，导致夜间气温偏高；温度偏高直接压低相对湿度，与干旱区水汽再现的偏差叠加，共同造成系统性偏干。开阔地形下平均风场可被较好再现，但阵风、局地湍流等小尺度瞬时扰动无法分辨。其机制宜用更长时段的观测与数值模拟予以验证。

对比2023—2024年冬季沙漠腹地克拉美丽站点地表观测数据与ERA5再分析数据的日变化，可知两类数据均呈显著日变化特征，趋势基本一致，但部分时段存在数值偏差（图3），表明ERA5再分析数据在该区域地表热通量时序变化中具备良好的可靠性。

地表感热通量观测值与ERA5地表感热通量日变化趋势相对吻合。日间，二者峰值分别出现在16:00和14:00，且均为正值；夜间，ERA5地表感热通量稳定为负值，而地表感热通量观测值在正负值之间波动。11:00—18:00地表感热通量存在系统性高估，两条曲线在11:00与18:00附近相交。地表潜热通量在00:00—10:00与20:00—23:00，二者趋于零，且变化趋势基本一致，在11:00—19:00，ERA5地表潜热通量呈现出与地表感热通量类似的时段性高估。地表潜热通量观测峰值出现在14:00，ERA5再分析地表潜热通量峰值延迟2 h。这表明ERA5再分析数据能较好地反映研究区地表热通量的演变特征，但日间ERA5地表感热、潜热通量存在高估，夜间则存在低估，这偏差与ERA5再分析数据同多种观测与数值模式误差及观测代表性差异有关。

1995—2024年研究区冬季边界层高度总体呈东部高、西部低的梯度格局（图4），具有显著日变化特征，白天边界层发展较快，夜间则趋于稳定。

日间，边界层高度空间差异显著，东部始终为高值区，中西部相对偏低，并随时间整体抬升，08:00、11:00、14:00、17:00的峰值依次为96.9、134.7、388、494 m。其成因可由地表热力因素解释：正午（14:00）地表净太阳辐射由西南向东、东南部递增，高值集中在东南部，约300 W·m^-2（图5A）。地表温度和2 m高度气温随之升高（如图5D、5E），地气温差增大，地表感热通量向近地层大气的输送增强，湍流随之发展，推动边界层抬升。西部及西北部边缘受积雪及植被影响，下垫面反照率较高，对太阳辐射的吸收被削弱；加上积雪隔热效应与融雪潜热消耗，大气层结稳定，湍流发展受到抑制，边界层高度偏低。可见边界层高度的空间分布和日变化均与太阳辐射强、近地层热力不稳定^［29］密切相关。

夜间，太阳辐射消失，地表辐射冷却，边界层高度整体偏低趋于稳定。空间上仍维持东高西低的格局，东部最高，02:00、05:00、20:00、23:00的峰值依次为104.6、97.8、158.9、152.4 m；西部整体偏低且分布较均匀，可能与该区地表粗糙度和残余层热量的垂直分布有关。中部地表粗糙度低，夜间地表辐射净支出，冷空气堆积、地表降温，湍流运动减弱，致使边界层发展缓慢；西北、西南及东北边缘区冷却更强、大气层结更稳定，边界层普遍偏低。这表明夜间边界层高度的空间差异，主要受近地表热力条件、地表粗糙度及湍流强度的共同影响。

图5展示1995—2024年研究区冬季14:00地表参数的空间分布。地表温度和地表净太阳辐射为各地区边界层高度发展的重要热力影响因素^［30］。受云量、沙尘、积雪、植被及地形坡向等对太阳辐射重新分配的影响，研究区地表净太阳辐射呈现明显的空间异质性，而地表吸收的热量大部分向大气输送，其能量分配以地表感热通量为主，潜热通量占比很小；小部分以土壤热通量形式向地下传导。

地表感热通量与地表净太阳辐射较为相似，在西部和东部各有一个高值区。峰值约70 W·m^-2。地表潜热通量峰值仅约24 W·m^-2，是地表感热通量的1/3，这与沙漠地表干燥、水分匮乏的特征直接相关。其西部和中东部区域为高值区域，西北部为低值区域。下垫面得到的太阳辐射热量绝大部分是以感热通量的方式向大气输送，使近地面升温^［31-32］。地表升温促进积雪融化、水分蒸发并释放潜热，但因植被覆盖度低、土壤水分缺失，可供蒸散的水分有限，地表潜热通量受到抑制。因此，地表吸收的净辐射能量更多分配给感热通量，使2 m高度气温升高。2 m高度气温的空间分布与地表温度基本一致，东南部和南部边缘为高值区，中西部为低值区。地表向地下传导的热量增多，使7 cm深度土壤温度升高；但受冬季积雪高反照率和隔热效应的共同影响，地表温度和2 m高度气温仍偏低，7 cm深度土壤温度始终维持在0 ℃以下。

整体上，克拉美丽站ERA5地表感热通量、潜热通量及地表净太阳辐射均与冬季大气边界层高度呈正相关性，相关系数分别为0.82、0.85、0.88，边界层高度与相应观测值的相关系数分别为0.10、0.16、0.38，均通过P<0.01显著性检验（图6）。各地表热通量与边界层高度的相关系数均大于0.80，而边界层高度与对应观测数据的相关系数均小于0.4，二者相关系数差异显著。

两者日变化趋势总体同步，且边界层高度与各地表热通量存在明显的滞后特征。地表热通量在02:00—14:00逐渐上升，14:00后下降。地表热通量在14:00均达到峰值，而边界层高度在17:00达到峰值，滞后约3 h；地表感热通量观测值仅快于边界层高度1 h，而地表潜热通量、地表净太阳辐射观测值滞后约3 h。结合研究区冬季太阳辐射时段及湍流运动滞后特征，可推断该区域边界层高度峰值可能出现在17:00前后。

克拉美丽站1995—2024年冬季边界层高度与地表温度、2 m高度气温及7 cm深度土壤温度均呈正相关，相关系数分别为0.89、0.81、0.43，通过P<0.01显著性检验（图7）。显著的正相关性及同步日变化趋势，表明地表温度和2 m高度气温是驱动该区域边界层抬升的主要热力因素，而7 cm深度土壤温度对边界层高度存在一定的影响，但影响程度较弱。08:00—20:00，地表温度与2 m高度气温随太阳辐射增强而上升，边界层高度同步发展，2 m高度气温与边界层高度均在17:00前后达到峰值；此后至次日08:00，气温与边界层高度同步下降，趋势基本一致。7 cm深度土壤温度随边界层高度变化，在08:00—17:00缓慢回升，并在夜间至清晨缓降。

克拉美丽站冬季1月边界层高度与积雪厚度呈负相关（图8）。边界层高度最大值为106.0 m（2001年），最小值为47.4 m（2007年）；积雪厚度最大值为12.6 cm（2016年），最小值为1.8 cm（2009年），最值出现的年份也与二者的负相关一致。边界层高度与积雪厚度的年际变化均呈阶段性特征，波动方向大致相反。边界层高度可分为3个阶段：1995—1999年波动较小；1999—2015年波动剧烈，其中1999—2000年与2007—2010年快速上升，2001—2002年与2005—2007年下降；2015年以后变化趋缓。积雪厚度在2005—2018年波动较大，2013—2015年相对平缓，其余时段变化较小，整体平稳。上述现象主要源于积雪厚度对地表热力过程的调节作用。其一，积雪增厚使反照率显著增强，减弱地表吸收的太阳辐射，使地表净太阳辐射降低，向大气输送的能量随之减弱，进而抑制边界层发展。其二，积雪增厚还会强化积雪层的隔热效应，减小地表吸收的热量，降低地表感热通量，减缓边界层高度发展。

图9是以边界层高度与地表参数空间分布及其相关性分析为依据，构建的古尔班通古特沙漠冬季大气边界层与积雪下垫面相互作用的概念模型。该模型反映了陆-气耦合在不同时段的差异化路径，表明陆面热力过程是驱动沙漠边界层发展的主导因子，其中辐射收支、感热输送与土壤热传导是影响沙漠地区地表能量平衡的主要物理过程^［33］。

日间太阳辐射是地表能量收入的主要来源。入射辐射经高反照率的积雪下垫面反射后，余下部分被地表吸收并贡献于净辐射；随着净辐射通量累积，地表升温，所获能量在土壤热通量与湍流热通量之间发生再分配，前者经土壤热通量向下储存；后者则通过感热和潜热通量，加热近地层空气，并伴随积雪的消融与升华。在浮力强迫下，近地层湍流持续发展，形成连续性湍流，驱动边界层不断抬升，最终发展为深厚的对流边界层。夜间，太阳辐射消失，地表以净辐射持续散热，温度下降，感热通量随之减弱乃至反向，近地层冷却加剧。贴地冷空气与上层暖空气之间形成逆温层，静力稳定度增强，机械湍流受到抑制，仅以间歇性湍流维持微弱的垂直能量交换。受此制约，边界层发展受到限制，维持浅薄的稳定边界层。

基于1995—2024年冬季的多年平均数据的分析结果显示，边界层高度呈东部高、西部低的分布特征，张梦肖等^［25］得出东南、西北部为双高值，两项研究在沙漠主体方向上一致，但在西北缘存在差异。在日变化中得出边界层高度较地表热通量峰值滞后2~3 h，与张强等^［6］在敦煌得出的1~2 h滞后性相比，原因可能是冬季积雪反照率极高，使地表辐射冷却强烈，形成冷源性下垫面和近地层逆温层结，增加了大气稳定度，低热导率切断深层土壤热源，使冬季感热驱动减弱，对流边界层发展缓慢^［34］，可见同属干旱区，积雪下垫面对边界层日变化的影响不可忽视。边界层高度与地表温度正相关，与众多学者^{［12，18-19］}得出的结论一致。ERA5再分析地表热通量与边界层高度的相关系数明显高于站点观测数据，这一差异不能简单归因于数据精度，而是ERA5再分析数据格点（约25 km）反映的是区域热力背景，在空间尺度上与边界层高度这一区域整体响应相匹配；观测数据代表的是百米量级足迹内的瞬时通量，对局地沙丘形态、积雪斑块及植被分布的非均匀性更敏感。因此在积雪下垫面上，直接用单点热通量回归边界层高度发展，可能引入系统性偏差。

在年际尺度上，本文得出积雪厚度与边界层高度呈负相关，与张梦肖等^［25］得出的结论一致，而在日尺度上，积雪主要通过隔热效应调节地表能量分配，这种尺度依赖性在以往以裸土沙漠为主的边界层研究中较少讨论。本文存在两处局限：一是以1月代表冬季，未分别处理12月与2月的下垫面差异；二是积雪厚度反演采用ERA5再分析数据提供的积雪密度，在极端薄雪年份可能存在偏差。本文构建的冬季陆-气相互作用概念模型，重点关注能量如何从辐射经热通量传递到湍流及大气层结，以及积雪反照率和隔热作用如何改变地表感热与潜热通量的分配，可为模拟冬季积雪覆盖下的陆面热力过程提供依据。

本文基于古尔班通古特沙漠腹地克拉美丽站观测数据和ERA5再分析数据，评估了ERA5再分析数据在研究区大气边界层相关研究中的准确性，分析了1995—2024年古尔班通古特沙漠冬季大气边界层高度的时空分布特征及其与地表参数的相关性。

（1） ERA5再分析数据能较好地再现该区域大气边界层发展特征与地表参数变化。基于系留观测与ERA5再分析数据的误差箱线图和BIAS廓线，ERA5再分析温度较观测数据存在系统性偏暖，其相对湿度存在系统性偏干，而风速无明显偏差，能可靠反映该沙漠大气边界层的温、湿、风变化特征。对比地面观测与ERA5再分析数据，可知ERA5再分析数据在研究区腹地感热和潜热日变化特征中准确性较好。

（2） 研究区冬季边界层高度总体呈东部高、西部低的分布特征，与各地表参数的空间分布基本吻合。白天，边界层发展较快，最大峰值为494 m；夜间，边界层发展缓慢，并趋于稳定，最大峰值为158.9 m。这表明边界层高度的空间分布及区域差异，主要受近地表热力因素、地表粗糙度及湍流强度的影响。

（3） 研究区冬季14:00地表净太阳辐射空间异质性显著；地表能量分配呈感热主导型，感热通量峰值约70 W·m^-2，潜热通量仅为其1/3，土壤热通量占比最小。强感热输送抬升2 m高度气温，构成该区冬季边界层发展的主要热力强迫；积雪高反照率与隔热效应则抑制地表和浅层土壤增温，使7 cm深度土壤温度持续低于0 ℃。

（4） 研究区冬季边界层高度与净太阳辐射、感热通量、潜热通量、地表温度和2 m高度气温正相关性强（r=0.81~0.89），与7 cm深度土壤温度正相关性弱（r=0.43）。这表明边界层演变主要受地表辐射、感热通量的耦合驱动；边界层高度较地表热通量滞后约2~3 h，表征陆气能量交换的非瞬时响应。边界层高度与积雪厚度在年际变化尺度上呈负相关。

（5） 边界层高度最大值与最小值分别为106 m（2001年）和47.4 m（2007年）。在古尔班通古特沙漠陆面过程的形成机理中，陆面热力过程是驱动大气边界层发展的主要因素。