基于微波亮温及集合Kalman滤波的土壤湿度同化方案

基于集合Kalman滤波及SCE-UA(shuffled complex evolution)算法发展了能够直接同化微波亮温的土壤湿度同化方案. 该方案以陆面过程模式CLM 3.0中的土壤水模型作为预报算子, 以辐射传输模型作为观测算子. 整个同化过程分为参数优化和土壤湿度同化两个阶段, 利用SCE-UA算法优化辐射传输模型中难以确定的植被光学厚度参数和地表粗糙度参数, 并利用优化参数作为观测算子的模型参数进行同化. 通过人工理想试验表明该同化方案可以明显改善表层土壤湿度的模拟精度, 并且对深层土壤湿度的模拟也有一定程度的改善; 利用AMSR-E亮温(10.65 GHz垂直极化)所进行的实际同化试验表明顶层(0~10 cm)土壤湿度同化结果与观测的均方根误差(RMSE)由模拟的0.05052减小到0.03355, 相对减小了33.6%, 而较深层(10~50 cm)平均减小了20.9%. 这些同化试验显示该同化方案的合理性.     

青藏高原北部活动层土壤热力特性的研究

利用2003年10月～2004年9月期间高原北部可可西里(QT01)、北麓河(QT02)、开心岭(QT05)、通天河(QT06)等地活动层土壤温度梯度、土壤热通量及土壤水分的观测资料,计算了高原北部活动层土壤的导热率、土壤容积热容量、导温率等土壤热力参数.结果显示,QT02、QT05、QT06三站导热率、导温率夏秋季节较大而冬季较小,容积热容量则相反,表现为秋冬季节大而夏季较小;QT01站导热率表现为春季大,夏季较小;表层土壤粒度较小及较低的土壤湿度是冬季导热率较小的可能原因;冻土的热力特征参量可描述为相应深度的温度、体积含冰量及土壤盐度的函数,土壤含水量是融土热特征参数的主要影响因子;土壤水分含量小于某一临界值时,导温率随土壤水分含量的增大而增大,反之则减小.     

基于简化参数方法的蒙古干旱区土壤湿度被动微波遥感

卫星被动微波遥感土壤湿度,是准确分析大空间尺度上陆表水分变化信息的有效手段.美国航天局(NASA)发布的基于AMSR-E观测亮温资料的全球土壤湿度反演产品,在蒙古干旱区的实际精度并不令人满意.本文基于对地表微波辐射传输中地表粗糙度和植被层影响的简化处理方法,采用AMSR-E的6.9 GHz,10.7 GHz和18.7 GHz之V极化亮温资料,应用多频率反演算法,并以国际能量和水循环协同观测计划(The Coordinated Energy and Water Cycle Observations Project)即CEOP实验在蒙古国东部荒漠地区的地面实验资料作为先验知识,获取被动微波遥感模型的优化参数,以期获得蒙古干旱区精度更高的土壤湿度遥感估算结果.分析表明,本文方法反演的白天和夜间土壤湿度结果与地面验证值之间的均方根误差(RMSE)接近0.030 cm³/cm³, 证明所用方法在不需要其他辅助资料或参数帮助下,可较精确地反演干旱区表层土壤湿度信息,能够全天候、动态监测大空间尺度的土壤湿度变化,可为干旱区气候变化研究及陆面过程模拟和数据同化研究提供高精度的表层土壤湿度初始场资料.     

基于残差重采样粒子滤波的土壤水分估算和水力参数同步优化

陆面数据同化由于能将观测数据和模型模拟有机结合,已逐步发展为地球科学研究的重要方法之一.通过数据同化方法在模型中不断融入新的观测数据,一方面可以有效地校正陆面过程模型的预测轨迹,提高模型状态变量的估算精度,另一方面可以不断减小模型中的不确定因素,优化模型中的相关参数.在众多数据同化算法中,粒子滤波算法不受模型线性和误差高斯分布假设的约束,适用于任意非线性非高斯动态系统,逐渐成为当前数据同化算法研究的热点.本研究基于残差重采样粒子滤波算法发展了一个数据同化方案,将微波亮温数据同化到大尺度半分布式VIC(Variable Infiltration Capacity)陆面水文模型中,对土壤水分进行估算,并对模型中的三个水力参数进行同步优化.最后设计了一系列对比实验并利用美国亚利桑那州在SMEX04(Soil Moisture Experiment 2004)期间获取的一套完整的实验数据对该同化方案进行了验证.结果表明,该同化方案能够大幅度提高土壤水分估算精度,同时模型中的三个水力参数也得到了较好的优化,从而证明了该数据同化方案的有效性.     

一种基于土壤温湿资料计算地表土壤热通量的温度预报校正法

分析大气边界层观测站地表能量平衡需要估计其地表土壤热通量。发展了一种由多层土壤温度和湿度观测资料估算土壤热通量的新方法。该方法首先求解一维热扩散方程得到土壤温度的基本廓线,然后校正所求温度廓线与观测值的偏差,最后积分温度廓线得到土壤各层的热通量。与众多的方法不同,该方法不需要事先给定不易准确测量和推求的热传导（或热扩散）系数值。通过与实测资料对比、模型合成数据试验、以及敏感性分析等,表明该方法的计算结果稳定可靠,对土壤表层数厘米深度内有无观测资料也不敏感。此外,指出热流板可准确测量热通量的方向和相位,但所测通量值的误差常较大。     

陆地表层系统模拟和观测的不确定性及其控制

不确定性是定量认识陆地表层系统的最大挑战之一．本文讨论了陆地表层系统中不确定性的来源及减小和控制不确定性的可能途径．从模型模拟的角度,不确定性的首要来源是影响陆地表层的参数、状态变量和近地表大气状态等边界条件的高度异质性．从观测的角度,我们首先用代表性误差的概念统一了由尺度代表性所引起的误差．代表性误差也主要来源于空间异质性,对于定点观测,它指将模型单元的模型状态映射到某一观测在其所代表性空间上的观测值时的误差,对于遥感观测,它是将地表变量映射到遥感原始观测的误差．从控制和减小系统不确定性的角度论证了模型和观测互补的重要性,提出应以随机的观点对待复杂的陆地表层系统;并通过对两种现代数据同化方法的介绍,说明数据同化是如何通过最大限度地融合模型和观测信息,来处理和控制不确定性,从而增强系统的可预报性和可观测性的．我们认为,新一代模型应描述动力学系统的统计分布,而观测应捕捉空间异质性,度量观测的代表性误差．     

基于集合卡尔曼滤波的湖泊富营养化模型Delft3D-BLOOM数据同化

富营养化模型是进行湖泊水环境质量预测和管理的重要工具,然而模型客观存在的误差一直是应用者关心的重要问题.数据同化作为连接观测数据与数值模型的重要方法,可以有效提高模型的准确性.集合卡尔曼滤波(En KF)是众多数据同化算法中应用最为广泛的一种,可进行非线性系统的数据同化,并能有效降低数据同化的计算量.本研究以太湖作为具体实例,选择Delft3D-BLOOM作为富营养化模型,在数值实验确定En KF集合数为100、观测误差方差为1%、模拟误差方差为10%的基础上分别进行模型状态变量同化以及状态变量与关键参数同步同化.结果显示,仅同化状态变量时,模型预测精度有所增加;同时同化状态变量和关键参数时,可显著提升模型在湖泊水环境质量预测中的精度.该研究为应用集合卡尔曼滤波以提高复杂的湖库富营养化模型模拟精度提供了有效的方法.     

考虑次网格变异性和土壤冻融过程的土壤湿度同化方案

集合Kalman滤波以其简单有效的特点在陆面数据同化中广泛应用,通常作为预报模型的陆面过程模式往往要考虑模式次网格变异性和土壤冻融过程,若对此不加考虑而直接对土壤湿度进行同化可能会使得同化结果发生偏差．将双集合Kalman滤波应用于土壤湿度的同化,基于NCAR／CLM陆面过程模式建立了一个考虑次网格变异性和土壤冻融过程的土壤湿度同化方案：在同一个时间步内用状态滤波对模式网格内某片上液态水分含量进行优化,用参数滤波对该片上的固态水分含量和其他片上的液态／固态水分含量进行优化,由此考虑模式次网格变异性和土壤冻融过程的影响,从而实现对整个模式网格上土壤湿度的同化．初步的同化试验表明：其同化效果在有、无土壤冻融阶段都优于一般的不考虑次网格变异性和土壤冻融变化的同化方案;该同化方案不仅能够提高那些有直接观测信息的土壤层的土壤湿度模拟精度,还能在一定程度上改善那些没有任何观测信息的土壤层的模拟效果;另外,土壤湿度同化结果的改善还能在一定程度上提高陆面模式对于土壤温度的模拟精度．     

数据同化组成部分对初始条件和误差增长的影响

若不考虑特定的数据同化方法,数据同化通常可被分解为先验信息、观测算子、观测误差协方差和背景误差协方差等组成部分.本文基于经典的Lorenz模式,研究了数据同化各组成部分对初始条件误差和预报误差的影响,以期为设计不同尺度天气系统的数据同化方法提供理论基础.研究结果表明,预报误差经历三个典型阶段:0～5天为预报误差的缓慢增长期; 5～15天为预报误差的快速增长期,其中确定性预报和集合预报的误差增长速率具有显著差异; 15天后为预报误差的饱和期.数据同化可通过提供更加准确的初始条件,进而提升可预报性.相比于静态背景误差协方差(B),流依赖的背景误差协方差(P^f)可提供更精确的初始条件,因此当瞬时观测或频繁的时间平均观测被同化时,循环同化效果优于离线同化;但当时间平均观测频率低时则结果相反,这是因为循环同化在模式缺乏预报技巧时无法构造具有信息的先验估计,且流依赖的P^f相比于静态的B不能有效地从含信息量低的观测中提取出观测信息.瞬时观测相比于时间平均观测包含更多的信息,因此在时间频率低的观测系统中,瞬时观测应优先被考虑.此外,集合预报优于确定性预报,且...     

风云三号C星微波湿温探测仪的定标和验证

风云三号C星(FY-3C)已经于2013年9月23日发射升空,其上装载的微波湿温探测仪(MWHTS)已于9月30日开机正常工作.MWHTS具有对大气温度和湿度垂直分布进行同步探测的能力.MWHTS为跨轨扫描式微波辐射计,在89~191GHz毫米波段内设置了十五个探测通道,其中包括118.75GHz氧气吸收线附近的8个大气温度探测通道,183.31GHz水汽吸收线附近的5个大气湿度探测通道,以及89GHz和150GHz两个窗区通道.设置在118.75GHz的一组毫米波探测通道是国际上业务卫星首次使用的大气探测通道,这组通道和183.31GHz通道对大气进行联合探测,将获得更加精细的大气温湿度垂直分布数据,为数值预报和气候研究提供丰富信息.为保证MWHTS观测资料的定量应用,对仪器性能和定标精度进行了在轨测试.利用MWHTS在轨正常工作后的三个月数据,对仪器在轨定标的基础数据:冷空和黑体计数值,黑体和仪器温度进行监测分析和质量检验,经过质量检验的在轨定标基础数据,结合发射前真空试验得到的非线性订正项在轨定标生成MWHTS观测亮温数据.评估MWHTS在轨辐射定标结果的精度和偏差特性使用了三种方法:1通过场地定标试验获取大气温湿廓线和地面温度等大气参数信息,结合微波逐线正演辐射传输模式MonoRTM(Monochromatic Radiative Transfer Model)模拟MWHTS的上行微波辐射亮温,与MWHTS实际观测结果进行对比分析;2两个通道特性一致的同类星载被动微波载荷同时观测同一目标,观测亮温的差异主要取决于两个载荷的定标系统偏差.选取美国SNPP上搭载的微波探测仪器ATMS作为MWHTS的参考载荷,基于SNO(simultaneous nadir overpass)技术,对两个仪器的观测亮温进行交叉比对,观测亮温时空匹配及均匀性检验的条件为:观测时间差异小于20min,观测像元中心距离小于3km,观测角度在星下点附近差异小于5°,观测像元周围3×3像元内的亮温标准差小于1K;3基于美国国家环境预测中心的全球数据同化系统GDAS(Global Data Assimilation System)数据,利用快速辐射传输模式CRTM(Community Radiative Transfer Model)对MWHTS各通道亮温进行正演模拟,模拟结果(O)和仪器实际观测的亮温(B)之间的差异记为"O-B",对偏差值"O-B"进行统计特征分析.仪器中心频率的变化、正演模式模拟精度和模式输入廓线自身的误差都会对"O-B"产生影响.但是对于首次使用的探测频点而言(如118.75GHz通道),由于国际上没有同类载荷可以进行交叉比对,借助于正演辐射传输模式计算得到"O-B"偏差的分析结果可以在一定程度上反映仪器整体定标情况.外场地定标试验结果显示除通道14外,其他14个通道的亮温差都在1.3K以内;与同类载荷ATMS的在轨观测进行直接交叉比对表明通道14与ATMS的亮温偏差最大,但中心频点一致的5个水汽探测通道的标准差都小于1K;将MWHTS观测结果和正演辐射传输模式模拟结果即"O-B"进行偏差分析显示,靠近118.75GHz吸收线中心的通道2—6"O-B"标准差小于0.5K,其他通道"O-B"标准差和ATMS相应通道的结果相当;MWHTS观测和模拟偏差随角度变化的研究表明通道1,7~13和15观测结果对角度有一定依赖性.     

洼地沉积的^137Cs法断代测定森林砍伐后的喀斯特小流域土壤流失量

贵州喀斯特高原的毁林开荒往往引起严重的土壤侵蚀.喀斯特洼地沉积泥沙的^137Cs断代用以调查贵州普定石人寨小流域1979年森林破坏后的坡地地表侵蚀的土壤流失量.该小流域集水面积0.054km^2,洼地面积2652m^2,2009年采集的洼地5个孔的顶层和峰值层的137Cs平均浓度分别为2.35和7.25Bq·kg^-1,峰值层的深度介于84-113.5cm之间,平均深度为92.1cm.1979年以来的沉积泥沙的总体积和总重量分别为1965m3和2496t.洼地底部可视为一暂时性蓄水体,确定的泥沙输移比为0.7,1979年以来的坡地平均土壤侵蚀速率为2315t·km^-2·a^-1.5个孔的137Cs平均面积活度7693Bq·m^-2,为本底值782Bq·m^-2的9.8倍.洼地泥沙的137Cs总量为20.4×10^6Bq,1954年以来坡地的137Cs平均流失量为358Bq·m^-2,相当于本底值的45.8%.由于森林破坏和随后的垦殖期的之前和之后,流域坡地土壤侵蚀并不强烈,估计石人寨小流域1979-1990期间的坡地侵蚀速率可能高达7000t·km^-2·a^-1.     

基于地球系统模式FIO-ESM的海洋卫星资料EAKF同化实验

基于国家海洋局第一海洋研究所发展的地球系统模式(FIO-ESM),设计了集合调整Kalman滤波(EAKF)同化方案并开展了海洋卫星资料同化实验.设计的数值实验包括1组控制实验和4组同化实验.控制实验由一组初始场各不相同的模式组成,将FIO-ESM模式积分1年;同化实验则在积分过程中不断对海洋模式分量进行海洋卫星数据同化.前2组同化实验分别对卫星海面高度异常(SLA)和卫星海面温度(SST)数据进行同化,后2组实验中SLA和SST均加入同化,但两种数据同化顺序不同.为了检验同化过程对气候模式中海洋模拟的影响,将实验结果与再分析数据集EN3进行了对比分析.与海洋模式不同,耦合模式在海面的动量和热量通量是由耦合过程实时计算得出,耦合模式中多变量之间的约束关系更接近实际的物理过程.海洋卫星资料EAKF同化整体显著改善了FIO-ESM中海洋模式分量的模拟结果,尤其在1000 m以浅效果更为显著.不同类型的卫星观测数据的同化效果在深度上有所不同,SST的改善效果在表层附近较大,而SLA则对次表层改善较大,且在深层SLA的改善大于SST.联合SLA和SST同化的实验结果均比单独同化一类数据的效果更佳,但不同顺序对这2种数据进行同化的差异不显著.     

土壤热扩散率及其温度、热通量计算方法的比较研究

本文利用绿洲系统能量与水分循环过程观测试验的2005年6月11日至15日在甘肃金塔绿洲中部观测的土壤温度、湿度和通量资料,在分析了观测期间土壤温度、湿度和通量特征的基础上,采用振幅法、相位法、谐波法和热传导对流法计算了5~20 cm土壤层的土壤热扩散率.在此基础上,以深度为5 cm的土壤层为上边界条件,计算了10 cm、20 cm深度的土壤温度和10 cm深度的热通量.结果表明:谐波法能很好地计算土壤温度,10 cm和20 cm深度的计算值相对观测值的标准差分别为:0.21 ℃和0.18 ℃;热传导对流法计算的土壤温度好于振幅法和相位法,但由于忽略了土壤水分通量密度的日变化,该方法用于土壤含水量有明显日变化的浅层土壤时,会出现计算误差.谐波法的计算土壤热通量与实测值最为接近,计算值与实测值的相关系数达到0.868.     

中亚热带人工湿地松林（Pinus elliottii）生产力观测与模拟

根据59株湿地松（Pinus elliottii）树干解析资料,分析直径结构动态,结合乔木种群生物量模型及样方调查数据估算单位面积生物量的年净增长量;依据12a凋落物监测数据计算湿地松林群落NPP．利用BIOMEBGC模型对千烟洲21a的NPP进行跨尺度模拟,并结合近3a通量观测数据进行对比研究．湿地松人工林群落生物量为10574g．m^-2,其中乔木层、灌木层、草本层、乔木根系、灌木草本根系和细根生物量依次为7542,480,239,1810,230和274g．m^-2．近5a（1999-2004）湿地松林年增长量平均值为741g．m^-2．a^-1（=381．31g C．m^-2．a^-1）,年凋落量平均值为849g．C．m^-2．a^-1（=463g C．m^-2．a^-1）．年增长量与年凋落量相关性非常显著．凋落量约为乔木层年增长量的1．19倍．BGC模型模拟的1985～2005年NPP和GPP平均值分别为630．88g C．m^-2．a^-1（343．31-906．42g C．m^-2．a^-1）和1800g C．m^-2．a^-1（1351．62-2318．26g C．m^-2．a^-1）．湿地松林乔木层实测NPP结果与BGC模拟NPP结果之间呈线性关系．BGC模拟的NPP因受参数影响而偏小13．75％-21．77％;受数据质量影响而偏小9_3％．NPP占GPP的30．2％（25．6％～32．9％）,NEP占乔木层NPP的57．5％（48．1％～66．5％）,占森林群落NPP的41．74％（37％-52％）．土壤呼吸占实测乔木NPP的77．0％,占实测森林群落NPP的55．9％．涡度相关法观测NEE比实地观测的NEP高12．97％．     

电离层热层参数估计对电子密度预报的影响

文章研究了基于理论模型TIEGCM的电离层热层同化预报系统,通过同化模拟的COSMIC掩星观测电子密度廓线,利用集合卡尔曼滤波方法和联合状态参数估计理论,优化估计了离子成分、中性大气温度、风场以及中性成分等背景参数.电子密度的误差统计结果显示,氧离子和中性成分对电子密度预报改善效果最佳,温度和风场较差.在同化期间离子成分、中性成分和温度的优化在12h内分别使电子密度的误差下降约30%、40%和10%.由于作用于不同的物理化学过程,中性成分、温度和离子成分影响的弛豫时间分别约为12h以上、6h和3h.同化9h以后中性成分的优化对电子密度预报的改善效果好于离子成分,这表明中性成分在电离层预报中是最重要的热层背景参数.实测数据同化结果显示,离子成分和中性成分均可使电子密度预报偏差减小约20%,并且中性成分的弛豫时间更长.     

基于人工神经网络的ChinaFLUX观测站CO2模拟研究通量

涡度相关技术的发展,为准确获取区域尺度的CO2通量分布格局提供了数据基础.但由于涡度相关技术自身的局限性,需要利用模型模拟作为获取区域CO2通量的重要手段.可是CO2通量和其他微气象变量之间的非线性关系给模拟CO2通量的时空动态变化带来了一定的困难.人工神经网络模型为模拟CO2通量与其他微气象变量的非线性关系提供了一种新的手段.在ChinaFLUX三个不同类型(农田、森林、草地)生态系统中,基于2003年6～8月的半小时涡度相关观测数据,采用BP人工神经网络模型,以能量通量(净辐射、潜热、显热和土壤热通量)以及温度(空气温度、土壤温度)和表层土壤水分作为输入变量,模拟了CO2通量的动态变化.结果表明,人工神经网络模型具有较好的模拟结果,其R2系数在0.75与0.866之间.RMSE在0.008 μmol/m2与0.012 μmol/m2之间,MAE在1.38 μmol/m2与3.60 μmol/m2之间,其中农田和森林生态系统的模拟精度略高于草地生态系统.其次,通过比较土壤水分要素是否参与模拟的结果表明,在生长季期间,不存在土壤水分胁迫的情况下,土壤水分的参与并不能显著提供模型模拟的精度.最后,应用连接权重方法进行了神经网络模型不同输入变量的重要性分析,指出神经网络模型不完全是一个黑箱模型,也可以有效地揭示出某些机理性现象.该研究证明,神经网络模型不仅可以有效地模拟CO2通量,也可以揭示出一些机理现象,为通过涡度相关观测与遥感反演技术的集成途径,利用已获取的区域尺度能量通量数据,模拟分析区域尺度的CO2通量分布格局提供了一种有效的方法.     

基于人工神经网络的ChinaFLUX观测站CO_2模拟研究通量

涡度相关技术的发展,为准确获取区域尺度的CO2通量分布格局提供了数据基础．但由于涡度相关技术自身的局限性,需要利用模型模拟作为获取区域CO2通量的重要手段．可是CO2通量和其他微气象变量之间的非线性关系给模拟CO2通量的时空动态变化带来了一定的困难．人工神经网络模型为模拟CO2通量与其他微气象变量的非线性关系提供了一种新的手段．在ChinaFLUX三个不同类型(农田、森林、草地)生态系统中,基于2003年6～8月的半小时涡度相关观测数据,采用BP人工神经网络模型,以能量通量(净辐射、潜热、显热和土壤热通量)以及温度(空气温度、土壤温度)和表层土壤水分作为输入变量,模拟了CO2通量的动态变化．结果表明,人工神经网络模型具有较好的模拟结果,其R2系数在0．75与0．866之间．RMSE在0．008μmol／m2与0．012μmol／m2之间,MAE在1．38μmol／m2与3．60μmol／m2之间,其中农田和森林生态系统的模拟精度略高于草地生态系统．其次,通过比较土壤水分要素是否参与模拟的结果表明,在生长季期间,不存在土壤水分胁迫的情况下,土壤水分的参与并不能显著提供模型模拟的精度．最后,应用连接权重方法进行了神经网络模型不同输入变量的重要性分析,指出神经网络模型不完全是一个黑箱模型,也可以有效地揭示出某些机理性现象．该研究证明,神经网络模型不仅可以有效地模拟CO2通量,也可以揭示出一些机理现象,为通过涡度相关观测与遥感反演技术的集成途径,利用已获取的区域尺度能量通量数据,模拟分析区域尺度的CO2通量分布格局提供了一种有效的方法．     

星载微波ERS-1和多通道SSM/I观测海洋的相关性和随机粗糙面复合模型的数值模拟

欧洲遥感卫星（ERS）和美国防卫气象卫星计划（DMSP）空对地微波遥感是当今研究全球大气地表微波散射辐射和反演地球物理与水文参数的主要数据来源．本文研究了ERS－1散射计和SSM／I多通道辐射计在中国海域观测到的后向散射和热辐射数据,论证了同一地区同一时间段内ERS主动散射计和SSM／I被动辐射计观测数据的相关性．用海域主、被动遥感数据的比较,阐述了主、被动联合多通道分析方法有利于监视和分析复杂地表和海面在时间和空间尺度上的变化．用带泡沫散射层的双尺度随机粗糙面的复合模型计算后向散射和热发射,用以数值模拟ERS和SSM／I数据．并讨论了后向散射与热辐射数值模拟结果的相关性,以及与星载微波遥感器实际观测结果的比较．     

区域土壤湿度模拟检验和趋势分析——以陕西省为例

基于DEM数据和土壤分类、土壤属性、土地利用分类、植被属性和观测气象数据,利用分布式水文模型SWAT(Soiland Water Assessment Tool),对陕西区域进行了土壤湿度模拟和检验.模拟土壤湿度与实际观测土壤湿度的对比分析表明:SWAT较好的模拟了区域土壤湿度的变化特点及其长期趋势,且对多气候类型及复杂地形区域的土壤含水量时空变化有较强的模拟能力;表层土壤湿度在植被状况好的陕南地区和地形性降水明显的秦岭山地等区域量值较大,而深层土壤湿度较大值出现在河流及平原地区;1951～2004年土壤湿度变化总体上不同深度的土壤湿度均呈下降趋势,深层下降趋势较表层表现更明显,秦岭以北地区比以南地区表现更明显;土壤干化趋势的强度深层大于表层,秦岭以北地区大于以南地区,土壤干化(土壤湿度减小的趋势)的范围深层亦大于表层,且多分布于秦岭以北地区.与NCEP和ERA40再分析土壤湿度数据对比分析表明,SWAT模拟的土壤湿度日变化、月和年平均值的变化趋势均优于NCEP和ERA40的土壤湿度变化趋势.     

区域土壤湿度模拟检验和趋势分析 -以陕西省为例

基于DEM数据和土壤分类、土壤属性、土地利用分类、植被属性和观测气象数据, 利用分布式水文模型SWAT(Soil and Water Assessment Tool), 对陕西区域进行了土壤湿度模拟和检验. 模拟土壤湿度与实际观测土壤湿度的对比分析表明: SWAT较好的模拟了区域土壤湿度的变化特点及其长期趋势, 且对多气候类型及复杂地形区域的土壤含水量时空变化有较强的模拟能力; 表层土壤湿度在植被状况好的陕南地区和地形性降水明显的秦岭山地等区域量值较大, 而深层土壤湿度较大值出现在河流及平原地区; 1951~2004年土壤湿度变化总体上不同深度的土壤湿度均呈下降趋势, 深层下降趋势较表层表现更明显, 秦岭以北地区比以南地区表现更明显; 土壤干化趋势的强度深层大于表层, 秦岭以北地区大于以南地区, 土壤干化(土壤湿度减小的趋势)的范围深层亦大于表层, 且多分布于秦岭以北地区. 与NCEP和ERA40再分析土壤湿度数据对比分析表明, SWAT模拟的土壤湿度日变化、月和年平均值的变化趋势均优于NCEP和ERA40的土壤湿度变化趋势.