综述：冻土陆面模型中相变表征的综述：机制、算法与影响

《Earth-Science Reviews》：A review of phase-transition representation in permafrost land surface models: Mechanisms, algorithms, and impacts

　　

摘要
永久冻土是地球系统的关键组成部分，通过巨大的碳库以及对陆-气能量和水交换的控制影响气候。在变暖条件下可靠预测永久冻土变化，强烈依赖于陆面过程模式（LSMs）如何表征水-冰相变，这是区分冻结与非冻结土壤的关键过程。本综述综合了最近关于永久冻土 LSMs 中相变表征的进展和挑战，重点关注物理机制、数值算法和潜在影响。我们表明，广泛使用的克拉佩龙 - 土壤水分特征曲线（Clapeyron-SWCC）框架提供了一种高效的大尺度参数化方法，但依赖于理想化的假设，包括局部热力学平衡、单路径 SWCC 和不变的土壤结构。这些假设限制了干燥 - 湿润和冻结 - 融化滞后、溶质效应、孔隙冰引起的水力性质变化、非平衡相变以及热 - 水 - 力学反馈的表征。数值处理进一步影响模型性能：相变的强非线性给稳定性和能量守恒带来了挑战，而基于焓的公式提供了潜在优势，但需要稳健且高效的非线性求解器。我们还强调，孔隙或柱尺度上的相变关系不能直接转移到网格尺度 LSMs 中，否则将失去子网格异质性和非线性阈值。这些偏差会通过水热耦合被放大，增加永久冻土碳 - 气候反馈和陆 - 气相互作用的不确定性。未来进展需要物理一致的水势参数化、扩展的土壤冻结特性曲线数据库、简化的非平衡和结构反馈参数化、改进的焓求解器，以及多源观测来约束尺度感知参数化，从而提高永久冻土变化及其对全球气候影响预测的可靠性。

引言
永久冻土被定义为连续至少两年保持在 0 °C 或以下的地面，是冰冻圈的关键组成部分，主要分布在北半球的高纬度和高海拔地区，覆盖其陆地面积的约 22%（Dobinski, 2011; Beniston et al., 2018; Obu et al., 2019; Yang et al., 2019; Smith et al., 2022）。在全球变暖下，永久冻土正在经历广泛退化，表现为地温升高、活动层增厚和面积范围减少（Biskaborn et al., 2019; Gudmundsson et al., 2022; Smith et al., 2022; Burn et al., 2025）。这种退化影响区域水文模式、生态系统结构、地表能量平衡和碳循环，从而改变永久冻土与气候系统之间的相互作用（Lininger and Wohl, 2019; Ala-Aho et al., 2021; Jones et al., 2022; Wright et al., 2022; Baral et al., 2023; Matthes et al., 2025）。仅环北极永久冻土就储存了估计 1460–1600 Pg 的碳，这是一个大约为大气碳库两倍的储库（Hugelius et al., 2014; Schuur et al., 2022; 政府间气候变化专门委员会 (IPCC), 2023）；随着永久冻土退化，以前封存的有机碳可能被微生物分解并释放为 CO? 和 CH?，从而形成可能进一步加剧全球变暖的正反馈（Davidson and Janssens, 2006; Schuur et al., 2015; Dean et al., 2018; Ding et al., 2021; Miner et al., 2021, Miner et al., 2022; Ramm et al., 2022）。预计全球温度每升高 1 °C，仅环北极永久冻土就会释放约 4.35 × 101? kg C（Del Vecchio et al., 2024）。因此，准确理解和预测永久冻土动力学对于评估全球气候系统的未来轨迹和不确定性至关重要。

地球系统模式（ESMs），特别是其陆面过程模式（LSMs），是量化永久冻土 - 大气相互作用和预测未来变化的重要工具，已被广泛应用于永久冻土水热过程、分布变化和气候效应的研究中（Dai et al., 2003; Cuntz and Haverd, 2018; Lawrence et al., 2019; Li et al., 2020; Deng et al., 2020, Deng et al., 2021; Xie et al., 2021; Hu et al., 2023; Luo et al., 2023; Ma et al., 2023; Yang et al., 2025）。本质上，LSMs 不是真实永久冻土过程的完整复制品；相反，它们通过理论假设、参数化方案、数值算法和尺度转换，在网格尺度上近似从孔隙到区域尺度的陆面过程（Pan et al., 2025）。尽管 LSMs 持续改进了永久冻土水热过程、雪盖、有机土壤和植被过程的参数化，但永久冻土模拟中仍存在显著的系统性偏差。CMIP6 多模型互比较揭示了模型之间的巨大差异，模拟的北半球永久冻土区域近地表气温差异高达 2 °C（Hu et al., 2022），模拟的永久冻土范围差异达到约 2000 万 km2（Burke et al., 2020）。区域模拟也常显示出土壤温度冷偏差和液态水含量湿偏差。例如，青藏高原的活动层和近地表土壤温度可能被低估约 3 °C（Yang et al., 2018; Deng et al., 2020; Yang et al., 2021; Letcher et al., 2024），中国东北高达 7 °C（Gao et al., 2019）。同时，土壤液态水含量的模拟通常显示出复杂的“湿偏差”，在某些地区高估液态水含量超过 0.1 m3 m?3（Deng et al., 2020, Deng et al., 2021; Ma et al., 2023）。这些偏差并非源于单一来源，而是大气强迫、初始条件、土壤参数和物理过程参数化中不确定性的综合结果（Sapriza-Azuri et al., 2018; Yu et al., 2021; Yang et al., 2025）。

在永久冻土区域，水 - 冰相变引入了非冻结系统中不存在的强烈非线性和物理状态的突变。它是界定永久冻土的关键物理过程，支配着其所有水热和生物地球化学性质，代表区分永久冻土与非冻结土壤的最基本特征（French and Shur, 2010; Dobinski, 2011; Zhao et al., 2024）。因此，水 - 冰相变的表征是控制永久冻土水热模拟可靠性的核心因素之一。现有的 LSMs 在未冻水参数化、土壤热性质、水分传输和相变数值解方面取得了持续进展，但其物理参数化、数值解和尺度转换仍然是寒冷地区模拟的关键挑战。一方面，现有的相变参数化仍难以完全表征冻结 - 融化滞后、孔隙冰引起的土壤水力性质变化、溶质效应和非平衡相变等过程；另一方面，潜热释放和吸收相关的强非线性也可能导致数值稳定性和能量守恒问题（Kurylyk and Watanabe, 2013; Hu et al., 2020; Hu et al., 2023a; Matthes et al., 2025）。

永久冻土物理研究倾向于关注机制本身，如水 - 冰相变、未冻水、孔隙冰和冻结 - 融化引起的结构变化，而 LSM 研究则更重视这些过程在区域到全球尺度的参数化、数值解和陆 - 气反馈。仍然需要一个全面的面向 LSM 的综述，以连接永久冻土相变机制的物理理解、它们在模型中的简化表征及其对地球系统预测的意义。为了弥补这一差距，本综述系统地综合了当前关于 LSMs 中永久冻土水 - 冰相变过程表征及其局限性的研究，重点关注从物理机制到数值解再到偏差放大的跨尺度链条。本研究主要调查以下问题：(1) 当前 LSMs 如何表征水 - 冰相变过程，核心理论假设和主要局限是什么？(2) 简化或忽略的机制，如冻结 - 融化滞后、孔隙冰引起的水力性质变化、溶质效应、非平衡过程和土壤结构变化，如何影响相变表征和水热模拟？(3) 潜热释放和吸收相关的强非线性引入了哪些数值稳定性、能量守恒和计算效率问题？(4) 相变表征偏差如何通过水热耦合被放大，并如何进一步影响永久冻土碳 - 气候反馈和陆 - 气相互作用？通过这些分析，本研究旨在阐明模拟永久冻土相变的关键瓶颈，并为提高寒冷地区 LSM 水热模拟的准确性以及更可靠地评估永久冻土与气候系统之间的相互作用提供理论基础。

章节片段
物理机制与参数化局限
永久冻土是由固体颗粒、水、汽和冰组成的四相系统（下文中的“水”除非另有说明外指液态水）。它与非冻结土壤最显著的区别在于冰的存在以及伴随的冰 - 水相变。克拉佩龙方程描述了冰 - 水相变界面的平衡温度和压力状态。它巧妙地将未冻水含量的变化与温度联系起来，从而

数值算法：从温度到焓
如前所述，未冻水物理参数化的局限性是永久冻土水热模拟偏差的根源之一。另一方面，利用数值方法准确求解相变的高非线性问题，克服收敛困难、计算不稳定和能量不守恒等算法挑战，仍然是 LSMs 必须解决的问题，以提高水热的准确性

对永久冻土水热动力学的影响
如前所述，相变过程物理机制的理论局限性及其数值实现的挑战从根本上限制了 LSMs 模拟永久冻土水热动力学的能力。这些问题不是个别模型特有的孤立实例，而是当前 LSMs 中普遍存在的问题。对参与 CMIP6 的主流 LSMs 的比较显示，关键参数化存在高度的一致性

结论与展望
在模拟永久冻土区域的 LSMs 中，水 - 冰相变的物理表征缺陷、数值困难和尺度转换误差是土壤水热模拟中发现系统性偏差的重要原因。主流的克拉佩龙 -SWCC 框架基于局部热力学平衡、单路径 SWCC 和不变土壤结构等理想化假设，难以完全捕捉干燥 - 湿润滞后、冻结 - 融化滞后，声明

生成式 AI 及 AI 辅助技术在写作过程中的声明
在本手稿修订版的准备过程中，作者使用了 ChatGPT 来改善手稿的语言、可读性和清晰度。使用该工具后，作者根据需要审查和编辑了内容，并对手稿的内容承担全部责任。

利益冲突声明
作者声明他们没有已知的竞争财务利益或个人关系，这些利益或关系可能影响本文所报告的工作。

致谢
本工作得到了中国国家重点研发计划（2020YFA0608502&2022YFF0801903）、国家自然科学基金重大国际（地区）合作项目（W2412013）、国家自然科学基金（42471168）、中国科学院“西部之光”计划（xbzg-zdsys-202304）、甘肃省自然科学基金（24JRRA101）、冰冻圈科学国家重点实验室计划以及

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