地理信息系统（GIS）支持下的冬小麦干旱NOAA／AVHRR遥感监测方法研究

在系统研究冬小麦干旱ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ遥感监测理论、模型、资料处理、指标及应用技术的基础上,建立了河南省冬小麦干旱ＮＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ遥感监测模型,针对这一领域中存在的问题,在ＧＩＳ技术的支持下,进一步探讨了不同土壤质地和风速对遥感干旱监测的影响、用遥感表层土壤水分反演深层土壤水分的方法与模型、用单时相遥感资料反演土壤水分的方法等。在上述工作的基础上,建立了河南省冬小麦干旱遥感监测应用服务系统。     

基于遥感的土壤电阻率估算研究

以我国长江中下游的南京及其周边15个市(县)为例,采用野外测定、室内分析与遥感反演相结合的方法,开展了土壤电阻率估算研究.选用影响土壤电阻率的土壤水分、土壤温度、土壤可溶盐总量与土壤阳离子交换量等4个主要因子,遥感反演土壤水分和温度空间分布,以获取估算土壤电阻率所需要的主要参数;采用偏最小二乘二次多项式(PLSQM)模型对不同地表覆盖类型下的土壤电阻率进行估算,PLSQM估算模型的估算值与实测值的相关系数达到0.85,平均相对误差(MRE)为19.02%,均方根误差(RMSE)为7.79.结果表明,草地、农田、林地3种不同地表覆盖类型下土壤电阻率有明显差异,PLSQM模型实现了较高估算精度,具有较好的应用潜力.     

基于MODIS数据的一种土壤水分遥感监测方法研究

根据MODIS数据特点及水的光谱吸收特性,研究了MODIS第6、7、31波段数据与表层土壤水分含量之间的关系,并基于分析结果,选择6波段反射率和31波段亮温,建立了吉林省中西部10cm土壤含水量的双变量反演模型。经检验,模型可以应用于大范围的表层土壤水分监测,使用条件为裸土或植被覆盖较低土地。所建模型仅需一次白天过境的MODIS卫星晴空资料,即可完成对土壤表层水分含量的监测,弥补了土壤热惯量方法对遥感资料要求相对苛刻的缺陷。     

用NOAA/AVHRR资料遥感土壤水分时风速的影响

以热惯量法为基础,在地理信息系统（ＧＩＳ）的支持下,通过计算地形参数Ｒ与Ｆ,间接考虑了风速对用ＮＯＯＡＡ／ＡＶＨＲＲ资料遥感土壤水分的影响。结果表明：考虑风速后,遥感土壤水分的精度比热惯量法有所提高;风速对遥感土壤水分的影响主要限于土壤浅层,到３０ｃｍ深度以下时可以不考虑其影响;遥感土壤水分的最佳深度并不在土壤表层,而在２０ｃｍ深度左右。     

基于集合卡尔曼滤波的土壤水分同化试验

集合卡尔曼滤波是由大气数据同化发展的新的顺序同化算法,它利用蒙特卡罗方法计算背景场的误差协方差矩阵,克服了卡尔曼滤波需要线性化的模型算子和观测算子的难点。我们发展了一个基于集合卡尔曼滤波和简单生物圈模型(SiB2,Simple Biosphere Model)的单点陆面数据同化方案。利用1998年7月6日至8月9日青藏高原GAME-Tibet实验区MS3608站点的观测数据进行了同化试验。结果表明,利用集合卡尔曼滤波的数据同化方法可以明显地提高表层、根区、深层土壤水分的估算精度。     

土壤水分遥感监测研究精度分析

用遥感监测土壤水分数据和实测数据或相近年代相同物候期实测数据相对比，0～10cm深土壤水分遥感监测的精度一般都超过80％，有的超过90％，遥感监测土壤水分等级图与土壤水分垂直分布规律相吻合，土壤水分遥感监测模型与服务系统具有较好的实用性。     

地表蒸散遥感监测的进展及问题

利用遥感技术监测土壤水分和作物蒸散具有快速、宏观、方便等特点,国内外学者围绕该领域在理论和技术方法上开展了大量研究。本文查阅大量文献,较详细地分析了地表蒸散遥感监测技术方法研究的有关进展和问题,供从事地表蒸散遥感监测的相关工作者参考。分析结果表明,在部分植被覆盖条件下,双层模型的估算精确度明显高于单层模型,但双层模型中引入较多的参数增加了其运算难度,有待进一步研究。      

地表蒸散遥感监测的进展及问题

利用遥感技术监测土壤水分和作物蒸散具有快速、宏观、方便等特点,国内外学者围绕该领域在理论和技术方法上开展了大量研究。本文查阅大量文献,较详细地分析了地表蒸散遥感监测技术方法研究的有关进展和问题,供从事地表蒸散遥感监测的相关工作者参考。分析结果表明,在部分植被覆盖条件下,双层模型的估算精确度明显高于单层模型,但双层模型中引入较多的参数增加了其运算难度,有待进一步研究。     

基于风云微波数据的中国冬小麦区干旱监测研究

微波数据能有效克服云层影响,实现土壤水分的全天候遥感监测,但仅局限于土壤表层(0~5 cm),无法客观反映耕作层土壤的实际干旱程度。本研究采用区间划分方法,分析逐日风云微波遥感数据(FY-3C/MWRI)反演的表层土壤水分各区间临界值与对应区间基于MODIS数据得到的温度植被干旱指数(TVDI)最大值的关系,建立2015—2016年冬小麦生育期内月尺度的FY-3C/SM-TVDI模型,初步实现冬小麦主要种植区内微波遥感监测10~20 cm深度土层旱情模型。在此基础上,利用2014—2015年数据进行模型验证。结果表明,模型总体构建效果较好,大部分模拟值与真实值差异不显著(P0.05),10月模拟值较真实值显著偏低(P0.05)。     

土壤水分遥感监测研究报告

植被覆盖干扰是土壤水分遥感监测的最大难题。本文列入一个“光学植被盖度”概念来定量描述植被干扰的大小，用分解象元法将其影响排除，建立了TM数据和AVHRR数据的土壤水分遥感监测模型，取得了较好的大面积、快速、宏观遥感监测土壤水分的实用性效果。     

江苏省土壤湿度观测资料与再分析资料对比分析研究

利用江苏省2010—2015年的60个站点土壤湿度观测资料,对欧洲中心ERA-Interim再分析资料(ERA)和美国宇航局再分析资料(MERRA)的两套土壤湿度数据在江苏地区的可靠性进行了评估。结果表明:相比于ERA再分析资料,MERRA较好地再现出江苏省次表层年平均土壤湿度的空间分布特征,但是两种资料的次表层和深层土壤湿度的数值均小于观测。ERA和MERRA基本都能揭示出江苏省次表层土壤湿度的季节变化特征,但是深层土壤湿度与观测仍有较大差距。在时间演变方面,ERA次表层土壤湿度与站点观测在研究时段内较为接近,EOF分析揭示出1979—2016年江苏省次表层土壤湿度存在区域一致型与南北偶极型两个主要的年代际变率模态。但是对于深层土壤湿度时间演变而言,两种再分析资料都与观测有较大的差距。总体而言,再分析资料的次表层土壤湿度与站点观测较为接近,但是由于再分析资料陆面模式中地下水等影响深层土壤湿度的关键过程刻画较为简单,使得深层土壤湿度与观测有较大的差距。     

初值对中国东部初夏土壤湿度可预报性影响

土壤湿度是影响天气和气候非常重要的因子之一,但目前针对土壤湿度可预报性的研究报道相对较少。该文在对BCC_CSM模式进行了适合的陆面初始化的条件下,设计了两组在中国东部地区采用不同土壤湿度初值的回报试验研究该地区土壤湿度的可预报性及初值对其可预报性影响问题。试验结果表明:BCC_CSM模式在真实的外场强迫下可以模拟出相对合理的土壤湿度;土壤湿度的可预报性在表层约为3候,随着深度的增加,土壤湿度的可预报性持续时间增加,在中层预报性甚至能达到月尺度以上;初值对于土壤湿度的预报存在影响,在表层影响时间约为2~3候,影响时间随着深度增加;浅层土壤湿度受降水的影响较大,浅层土壤湿度变化滞后降水变化约1~2 d,中层土壤湿度变化与降水变化存在5 d左右的滞后关系。     

唐古拉地区活动层水热状况及地气系统能水平衡分析

活动层水热状况与地-气系统间能水交换直接影响着寒区生态环境、水文过程以及多年冻土的稳定性。利用唐古拉站2007年实测资料和SHAW模型,对研究点活动层土壤剖面温湿度进行了模拟。土壤温度方面,模型的纳什效率系数NSE≥0.93;水分方面,纳什效率系数的平均值为0.69,说明SHAW模型可用于多年冻土区活动层内水热动态变化的模拟研究。基于模型的输出结果,对唐古拉站活动层土壤冻融过程中的水分动态、地表能量收支的变化特征进行了分析讨论。结果表明:(1)活动层冻融过程中,土壤水分的冻结和融化响应时间随土壤深度的增加而逐渐滞后,水分迁移通量随土壤深度的增加逐渐减小;(2)地表能量平衡收支在季风活动引起的降水与活动层的冻融循环共同影响下,表现出明显的季节性变化特征。同时,通过改变SHAW模型植被输入参数中的叶面积指数,分析了植被覆盖变化对多年冻土区土壤蒸散发的影响。结果表明:植被蒸腾量、土壤蒸发量与总的蒸散发量与植被的叶面积指数呈正相关关系,而浅层土壤含水率(20 cm)则表现为负相关,当叶面积指数在-100%(裸土)~100%变化时,总蒸散发量的变化幅度为-5%~13%。     

郑州市夏玉米生长季土壤水分变化特征分析

利用线性趋势估计、Mann—Kendall检验等方法对1981—2010年郑州市夏玉米生育期内土壤湿度的年际及垂直变化特征进行了分析,结果表明：近30a来郑州地区夏玉米生长季土壤水分呈显著的下降趋势,0—40cm、40—100am下降速率分别为-3．34％／10a和-5．94％／10a;0—40em在1986年形成一个突变点,40一100CIYI在1998年形成一个突变点,突变点后土壤湿度下降明显;夏玉米生育期内,土壤湿度随生育进程的推进不断增加,到乳熟期后维持在较高水平,同一生育阶段由浅及深各层土壤湿度变异系数逐步减小;各层次土壤湿度的垂直分布基本呈现上干下湿的状态,各生育阶段各层土壤湿度多表现为乳熟期的〉抽雄期的〉拔节期的〉出苗期的。     

Model computations on the effect of rising temperature on soil moisture and water availability in forest ecosystems dominated by scots pine in the boreal zone in Finland

Based on model calculations, the moisture of soil for sites with and without a cover of trees under the current and rising temperature was studied assuming a 5 °C increase in annual mean temperature over a period of 100 years. The calculation for southern Finland (61°N) showed that the soil moisture under elevated temperature could be reduced compared to that under current temperature conditions. This was also true for northern Finland (66°N), but there the reduction in soil moisture was less substantial. In particular, when trees were present, the soil moisture during the growing season was reduced due to enhanced evapotranspiration. In the presence of trees, the moisture content of the surface soil was only half that under the current temperature. In these conditions, reduced accumulation of snow and a thin humus layer allowed the soil to freeze to deep layers, thereby causing further reduction in soil moisture due to poor transfer of water deeper in the soil.     

地表非均匀性对区域平均水分通量参数化的影响

次网格尺度地表非均匀性对于网格区平均通量具有重要影响。若将网格区视为均一地表 ,并不能真实描述地 气通量交换过程 ,且可造成很大误差。文中从理论上证明 ,区域平均水分通量的变化率可分解为两部分 :第一部分为区域水分通量的算术平均变化率 ;第二部分为非均匀性所引起的水分通量变化率扰动 ,它与区域内土壤水分空间分布的变差系数有关。数值试验表明 ,地表土壤水分的水平空间变差系数集中反映了区域内土壤水分分布的非均匀程度 ,不同土壤对同样的非均匀程度其敏感性是不同的。变差系数愈大 ,非均匀性愈强 ,在相同的土壤水分平均值下 ,不同土壤类型对地表非均匀程度的敏感性并不相同。例如沙土和粘土受非均匀性的影响就可相差数十倍。     

Impacts of Soil Moisture on the Numerical Simulation of a Post-Landfall Storm

Surface heat and moisture fluxes are important to the evolution of a tropical storm after its landfall. Soil moisture is one of the essential components that influence surface heating and moisture fluxes. In this study, the impact of soil moisture on a pre-landfall numerical simulation of Tropical Storm Bill(2015), which had a much longer lifespan over land, is investigated by using the research version of the NCEP Hurricane Weather Research and Forecasting(HWRF) model. It is found that increased soil moisture with SLAB scheme before storm's landfall tends to produce a weaker storm after landfall and has negative impacts on storm track simulation. Further diagnoses with different land surface schemes and sensitivity experiments indicate that the increase in soil moisture inside the storm corresponds to a strengthened vertical mixing within the storm boundary layer, which is conducive to the decay of storm and has negative impacts on storm evolution. In addition, surface diabatic heating effects over the storm environment are also found to be an important positive contribution to the storm evolution over land, but their impacts are not so substantial as boundary layer vertical mixing inside the storm. The overall results highlight the importance and uncertainty of soil moisture in numerical model simulations of landfalling hurricanes and their further evolution over land.     

土壤湿度和土壤温度模拟中的参数敏感性分析和优化

使用一种复杂洗牌算法 (SCE-UA, Shuffled Complex Evolution Algorithm) 对Noah陆面模式中的参数进行敏感性分析和优化,其中水文参数采取直接优化和优化土壤成份的形式,侧重于研究两种水文参数给出方法对土壤湿度和土壤温度模拟的敏感性。结果表明:将土壤湿度和土壤温度作为判据,模式中水文参数敏感性最高,水文参数对土壤湿度的敏感性要高于对土壤温度的敏感性。表层土壤湿度作为判据对土壤水文参数优化后,可以改善土壤湿度和土壤温度的模拟,加入深层土壤湿度同时作为判据后,优化使土壤温度的模拟变差。当土壤成份作为优化的参数,表层和深层土壤湿度作为判据,优化能够同时改善土壤湿度和土壤温度的模拟。单独使用土壤温度作为判据不能达到优化水文参数的目的。将土壤成份作为优化的参数后,土壤湿度和土壤温度的多判据优化效果最好,且减少不敏感参数的个数后对优化结果的影响总体不大。基于以上结果,将土壤成份作为优化水文参数的方法能够更好的考虑不同水文参数之间的约束关系,优化后的水文参数具有很好的一致性,优化效果较直接优化水文参数更好。     

Characteristics and Numerical Simulations of Extremely Large Atmospheric Boundary-layer Heights over an Arid Region in North-west China

Over arid regions in north-west China, the atmospheric boundary layer can be extremely high during daytime in late spring and summer. For instance, the depth of the observed convective boundary layer can exceed 3,000 m or even be up to 4,000 m at some stations. In order to characterize the atmospheric boundary-layer (ABL) conditions and to understand the mechanisms that produce such an extreme boundary-layer height, an advanced research version of the community weather research and forecasting numerical model (WRF) is employed to simulate observed extreme boundary-layer heights in May 2000. The ability of the WRF model in simulating the atmospheric boundary layer over arid areas is evaluated. Several key parameters that contribute to the extremely deep boundary layer are identified through sensitivity experiments, and it is found that the WRF model is able to capture characteristics of the observed deep atmospheric boundary layer. Results demonstrate the influence of soil moisture and surface albedo on the simulation of the extremely deep boundary layer. In addition, the choice of land-surface model and forecast lead times also plays a role in the accurate numerical simulation of the ABL height.