陆-气耦合（land-atmosphere coupling, LA-coupling）是气候系统中的一个重要研究内容。陆面状态变量（如：土壤温湿度、土地利用方式、植被指数等）会影响大气状态变量（如：大气温湿度、大气组成、低空湍流等），进而影响边界层大气物质循环和气候系统。在研究陆-气耦合及其交互效应过程中，由于缺少大尺度的陆面观测数据，数值模型被认为是常用的有效手段。然而，选取不恰当的参数化方案和不准确的参数值都会对数值模型造成很大的不确定性。  

　　中科院华南植物园生态中心鼎湖山站王琛博士与美国西北太平洋国家实验室研究人员合作，量化并降低了数值模型在陆-气耦合模拟中的不确定性。该研究首先使用统计学方法选取了常规的参数化方案组合，利用相关变量物理过程的重要性对方案中的参数进行敏感性分析，对参数的敏感性进行分级并优化高敏感性参数，进而提高了模型的模拟效果。该研究提出“经验统计-物理过程-参数优化研究范式”对深入理解气候变化背景下陆-气耦合模式的变化机理具有重大意义。 

　　相关研究成果已相继发表在大气领域TOP期刊Atmospheric Research（IF=5.37）上。该研究得到国家自然科学基金包括青年项目、杰出青年项目以及重大项目的资助。

        论文链接：https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2019.104738 

　　https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105761 

图1. 模型中不同物理过程对9个陆-气耦合相关变量的重要性分析。

图2. 模型中20个可调参数对陆-气耦合相关变量的参数敏感性分析。