黑河流域陆地—大气相互作用研究的几点思考

陆地和大气之间是相互作用、相互影响的,不仅陆面分布与地表过程对大气变化有着响应过程,而且陆面物理过程、地表特征分布对大气过程也有着重要影响。我国西北地区地形分布极不均匀,是水资源变化和气候变化的敏感区与脆弱地区。这里,由于海拔高度起伏造就了以水为主线的上游山区冰雪、冻土—中游森林、绿洲—下游戈壁荒漠的多个自然景观带共存的内陆河流域,是开展陆—气相互作用研究的理想场所。文章集中黑河流域水循环过程、冰雪/冻土与大气相互作用、降水异质性、人类活动影响以及尺度等问题,阐述了流域研究现状以及研究热点,指出发挥各学科优势,将大尺度的大气过程与中间尺度和小尺度的陆面水文/生态过程结合,建立流域尺度大气—水文—生态过程真正的双向耦合模式,不仅研究气候变化对陆面水文、生态的影响,同时探讨陆面小尺度过程对大气的反馈机理,探索流域尺度的水循环过程和驱动机理,为水资源合理利用提供理论基础。     

ERA-Interim和CMFD气象驱动数据在新疆额尔齐斯河流域的适用性评价

气象驱动数据质量是影响流域水文过程模拟精度的一个重要因素。基于新疆额尔齐斯河流域及周边区域8个气象站记录的数据,对ERA-Interim再分析资料和中国区域地面气象要素驱动数据集（CMFD）在流域的适用性进行了评价,并对比了ERA-Interim和CMFD气象要素年均值在流域的空间分布。结果表明：ERA-Interim和CMFD记录气温、相对湿度、向下短波辐射和向下长波辐射数据与观测数据具有较高的一致性,但降水和风速数据与观测数据的一致性比较差。小时尺度上ERA-Interim记录的气温、相对湿度、降水量、向下短波辐射准确度略高于CMFD数据,而日尺度上CMFD记录的所有气象要素的准确度均高于ERA-Interim数据,结合Noah-MP模型的模拟结果,认为CMFD数据在新疆额尔齐斯河流域的适用性整体优于ERA-Interim数据。从两种驱动数据获取的流域气象要素空间分布来看,ERA-Interim和CMFD获取的年平均气温、风速、相对湿度、降水量、向下长波辐射在流域空间具有高度一致性,但向下短波辐射空间分布差别较大。     

复杂自然环境时空定量信息的获取与融合处理的理论与应用

从理论、方法与应用实现三方面,对国家“973 ”项目“复杂自然环境时空定量信息的获取与融合处理的理论与应用”在地球信息科学领域中的研究进展作一个概述。在遥感机制与信息理论上,以合成孔径雷达（ SAR ）研究为背景,发展全极化散射与SAR 成像信息理论;以微波辐射遥感为背景,发展非均匀自然介质矢量辐射传输（ VRT ）理论。在这基础上,开展在轨业务与试验遥感卫 星在多类陆地地表和大气遥感数据验证的方法与算法的研究。结合遥感、辐射传输、地理信息系统、中国陆面水文过程、数据同化技术,建立一个中国陆地水环境数据同化系统（ CLDAS ）;针对我国未来气象卫星的发展,由在轨SSM / I 、AMSU 、MTI 等遥感卫星数据、结合地面台站实测与探空等工作,形成了星载微波大气三水（降水、水汽、云水）反演与气象卫星数据业务算法与数据库;针对我国SAR 技术的发展,由ERS 、RADARSAT 等SAR 数据图像的应用研究,形成SAR - INSAR 多类应用技术研究与软件遥感应用平台。同时,结合多源信息融合理论方法与环境中目标跟踪实验与仿真,发展了目标与环境复合建模与特性数值仿真、开展了沿海区域异常大气结构中波传播实验等 研究。     

非线性滤波方法与陆面数据同化

陆面数据同化研究近几年成为地球科学研究的新兴领域,其中以非线性滤波为代表的数据同化方法发展迅速并得到了广泛应用。在贝叶斯理论框架内,从递推贝叶斯估计理论的角度系统地分析了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波、SIR粒子滤波等非线性滤波方法的异同;针对应用比较广泛的集合卡尔曼滤波和SIR粒子滤波应用中存在的问题,论述了几种提高滤波性能的实用方法,如协方差矩阵的Localization方法、协方差矩阵的Inflation方法、双集合卡尔曼滤波方法、扰动集合、扰动大气驱动和模型参数、平方根集合卡尔曼滤波以及粒子滤波算法的改进等。最后总结讨论了各种非线性滤波方法应用中的特点、难点以及各种算法在陆面数据同化中的应用前景和发展方向。     

中国大陆流域分区TRMM降水质量评价

根据中国境内2 257个气象站点1998-2013年逐日降水资料,结合流域分区,采用探测准确性、相关系数以及相对误差等指标,对热带降水测量（TRMM）降水精度和一致性进行系统评价。结果表明:① TRMM日降水准确性从东南沿海向西北内陆递减;② 气象站点年均降水日数显著大于TRMM年均降水日数;③ 西北片区以外气象站点降水量和TRMM降水量在月尺度和年尺度上均具有较好的相关关系;④ 各流域年均TRMM面降水量均高于气象站点面降水量,且TRMM面降水量相对误差雨季较小,枯季较大;⑤ 各流域TRMM面降水量与气象站点面降水量演变趋势基本一致,南方各流域年降水量均呈减少趋势,北方各流域年降水量均呈增加趋势,全国尺度上年降水量呈微弱的减少趋势。     

大气水文模式耦合研究综述

首先阐明大气水文模式耦合的必要性，总结作为二者耦合的共同界面——陆面模式的发展过程。在此基础上，从耦合研究方法和目的出发，分4个类别详细论述当前国内外大气水文模式耦合研究的现状。指出了单向耦合不足和进行双向耦合所面临的几个关键问题包括：尺度问题、次网格分布非均匀性、降水模拟等。未来要求充分利用“3S”、四维变分同化等新技术和新方法，加强多学科的联合研究，深入开展大气水文模式的双向耦合试验和敏感性分析，研究大气—植被—土壤—水文系统的交互影响，从根本上提高大气和水文模式的模拟和预报水平。     

黑河流域遥感—地面观测同步试验：科学目标与试验方案

介绍了黑河流域遥感-地面观测同步试验的科学背景、科学问题、研究目标以及观测试验方案和观测系统布置.总体目标是,开展航空-卫星遥感与地面观测同步试验,为发展流域科学积累基础数据;发展能够融合多源遥感观测的流域尺度陆面数据同化系统,为实现卫星遥感对流域的动态监测提供方法和范例.以具备鲜明的高寒与干旱区伴生为主要特征的黑河流域为试验区,以水循环为主要研究对象,利用航空遥感、卫星遥感、地面雷达、水文气象观测、通量观测、生态监测等相关设备,开展航空、卫星和地面配合的大型观测试验,精细观测干旱区内陆河流域高山冰雪和冻土带、山区水源涵养林带、中游人工绿洲及天然荒漠绿洲带的水循环和生态过程的各个分量;并且以航空遥感为桥梁,通过高精度的真实性验证,发展尺度转换方法,改善从卫星遥感资料反演和间接估计水循环各分量及与之密切联系的生态和其他地表过程分量的模型和算法.由寒区水文试验、森林水文试验和干旱区水文试验,以及一个集成研究--模拟平台和数据平台建设组成.拟观测的变量划分为5大类,分别是水文与生态变量、驱动数据、植被参数、土壤参数和空气动力参数.同步试验在流域尺度、重点试验区、加密观测区和观测小区4个尺度上展开.布置了加密的地面同步观测、通量和气象水文观测、降雨、径流及其他水文要素观测网络;使用了5类机载遥感传感器,分别是微波辐射计、激光雷达、高光谱成像仪、热红外成像仪和多光谱CCD相机;获取了丰富的可见光/近红外、热红外、主被动微波、激光雷达等卫星数据.     

青藏高原西部陆面过程特征的模拟分析

利用1998年5月1日至9月18日狮泉河自动气象站(AWS)的观测资料作为强迫场,运用改进的陆面过程模式CoLM(Common Land Model),对青藏高原西部的陆面特征进行了模拟研究.结果表明,该模式能够较好地模拟出高原地区的陆面特征.在高原西部地表能量平衡过程中,感热通量占主要地位,潜热通量较小,但在高原西部的湿季,潜热通量也是不可忽略的.在5月及6月初表层土壤频繁的发生水分相变,使土壤在相变过程中不断地吸收和释放潜热.降水及土壤表层频繁的冻结-消融使地表有效通量(感热+潜热)发生变化.有效辐射中的感热、潜热的分配,即Bowen会发生变化,进一步影响到对大气的加热及大气水汽输送情况,大气状况的改变又反过来影响地表蒸散及土壤持水能力,使土壤水分状态和含量发生变化.     

GLDAS月降水数据在中国区的适用性评估

全球陆面数据同化系统(GLDAS)是全球变化与水循环研究的重要数据源之一.对比分析了1979—2012年间GLDAS多套降水数据与中国地面观测逐月降水数据所反映的中国降水趋势变化空间特征,采用相关系数、平均偏差、相对绝对误差和均方根误差4个指标,从时间变化和空间分布特征两个方面,对GLDAS降水数据在中国区域的数据质量进行了系统评估.结果表明:GLDAS-1的几套数据在时间上具有明显不连续性,1996年数据质量严重异常,2000年数据质量也较差,而且,不论是GLDAS-1数据,还是GLDAS-2数据,都存在前期(1979—1995年)与实测数据吻合度高于后期(1997年以后)的现象;GLDAS数据在中国东部湿润区的质量高于在西部干旱区;从相关性与误差指标来看,GLDAS-1数据质量略优于GLDAS-2(主要体现在1995年以前时段),但是GLDAS-2在数据一致性、数据质量季节稳定性及对趋势性描述能力方面则明显优于GLDAS-1数据.     

土壤湿度遥感估算同化研究综述

土壤湿度是影响气候的至关重要的变量之一。利用数据同化方法反演大规模高精度土壤湿度数据是目前土壤水分研究的一个重要方向。结合国内外土壤湿度遥感估算研究现状,总结了土壤水分同化算法主要应用进程,梳理了目前实现土壤水分反演且应用广泛的陆面过程模型,Noah模型、通用陆面过程模型CLM、简单生物圈模型Si B2、北方生产力模拟模型BEPS,介绍了大范围卫星土壤水分数据集,包括陆面同化系统数据集、ASCAT数据集、AMSR-E数据集及SMOS数据集,最后探讨了遥感土壤水分同化过程中存在的问题及发展方向。     

基于WRF驱动的CLM模型对青藏高原地区陆面过程模拟研究

NCAR-CLM是目前国际上发展较为完善的陆面过程模型.鉴于大多数研究利用气象站点的数据驱动CLM模型, 尝试将WRF气候模型的模拟结果作为驱动CLM的面上强迫场数据来对青藏高原陆面能量特征进行模拟研究.对WRF气候模型模拟的输出结果与青藏高原气象站观测数据进行比较分析表明, WRF模拟输出的气温和向下短波辐射数值与观测值的相关系数大于0.92(p >0.05), 气压和比湿的R²在0.80以上(p >0.05), 降雨和风速的模拟性能不稳定, 但WRF模拟输出的强迫场也可以作为CLM模型的驱动数据. CLM模拟的地表温度、 感热和潜热通量与青藏高原气象站观测的地表温度以及涡度通量数据验证分析表明, 虽然CLM对地表温度的模拟在合理范围内, 但模拟与观测值还是有较大偏差, 潜热和感热之间的相关系数分别为0.87和0.68(p >0.05), 表明CLM的模拟结果在单点上是可靠的.据此, 在此模拟结果基础上分析了青藏高原地区的陆面能量时空分布特征.     

Simulation Study on Precipitation Recycling Ratio in the Tibetan Plateau from 1982 to 2005

A dynamical downscaling approach using a regional climate model WRF (Weather Research and Forecasting Model Vision 3.5) driven by a global climate model CCSM4 (The Community Climate System Model Version 4) was adopted, and the downscaling results for the historical period (1982-2005) were evaluated for annual mean precipitation rate and evaporation rate over the Tibetan Plateau (TP). Furthermore, the spatial distribution and seasonal variation characteristics of Precipitation Recycling Ratio (PRR) simulated by CCSM4 and WRF were analyzed with the QIBT (Quasi-isentropic Back-trajectory method). The results show that the historical spatial distributions of annual mean precipitation rate and evaporation rate over the TP were found to better reproduce in the dynamical downscaling modeling compared to its coarse-resolution forcing. The PRR of the TP is 32% simulated by WRF, with a higher PRR in the wet season and a lower PRR in the dry season for the river basins in the northern TP, but the opposite seasonal variation was found for the river basins in the southern TP. In addition, the different land covers over the TP are more precisely represented in the WRF model, the PRR of grassland, shrubland and sparsely vegetation is higher than that of other land cover types.     

气象资料的统计降尺度方法综述

统计降尺度是解决由气象模式输出的低分辨率资料到流域尺度资料转换的手段之一,已成为一个重要的研究领域。统计降尺度方法十分丰富,分为传递函数法、天气形势法和天气发生器3类,3类之间并无严格的界限。统计降尺度涉及到时间与空间降尺度、随机型与确定型降尺度、时间自相关与空间相关性以及面向格点与面向站点的降尺度这4个方面的属性与分...     

Study on Precipitation Image Downscaling Based on the Method of Ill-posed Problems Solving

Downscaling of remote sensing precipitation products and the forecasting of circulation model are always the intense interests in hydrology and meteorology. The essence of downscaling is primarily to enhance resolution of observation or simulated rainfall field, and to appropriately increase its details or high frequency characteristics. Precipitation, as the main driving factors of the earth’s hydrologic cycle, not only affects the moisture and heat condition of a certain river basin, but also affects the global water and heat circulation. Based on the properties of rainfall self-similarity structure, the mathematically ill-posed precipitation problem solving method was used in low resolution downscaling precipitation for high resolution reconstruction. When solving the downscaling ill-posed problem, the greedy method of orthogonal matching pursuit was introduced so as to get the best high-resolution estimation in an optimal sense. It is hard to imagine that we might be able to find very similar (in mathematical norms) precipitation patterns over relatively large storm-scales. However, finding similar features over sufficiently small sub-storm scales seems more feasible. Based on the characteristics that small scale organized precipitation features tend to recur across different storm environments, the precipitation of both high and low resolution was obtained by training, which could be used to reconstruct the desired high-resolution precipitation field. Multi-source merged precipitation products were used in this experiment. Given the consideration of incompleteness of merged precipitation dataset, it was firstly interpolated based on the method of Fields of Experts (FoEs), which could solve the problem that common interpolation method could hardly work on the interpolation for dataset where consecutive missing data exists. Secondly, ideal experiments of precipitation products downscaling were carried out, where smooth coupling sampling and resampling operator were adopted respectively. Assessment based on the metrics of fidelity and spatial structural similarity demonstrates that the method used in this paper is feasible.     

Remote Sensing for Watershed Hydrology: Issues and Challenges

With significant development since the beginning of the 21st century, hydrologic remote sensing becomes one of the most active disciplines in earth sciences, offering numerous opportunities and advances for watershed hydrology and other disciplines of geography. This commentary highlights the specialty and restriction of remote sensing for watershed hydrology on three aspects: watershed closure in water budget, watershed-scale effectiveness of hydrologic parameter retrievals, and watershed model inputs for data assimilation. The current challenges include rational watershed-scale validation, uncertainty control in retrievals, and error sources in data assimilation.     

BP神经网络在古气候序列重建中的应用

当前小区域的古气候变化研究受模拟资料分辨率和可靠性的严重制约.为了将大区域的气候模拟资料应用到小区域的古气候研究中去,亟待建立有效的降尺度方法.为此以徽鄂地区为例,建立了一个3层BP神经网络拟合模型,利用相关气象要素作为拟合因子,拟合并重建了该地区近千年来1月、7月和年平均的温度和降水序列,通过与观测及模拟资料的对比分析发现,该模型拟合及重建的近千年气候序列有较高的精度和可靠性,能反映小区域气候的年际和年代际变化信号,提高了模拟资料对小区域气候变化的刻画能力.     

A multiscale method for distributed parameter estimation with application to reservoir history matching

A method for multiscale parameter estimation with application to reservoir history matching is presented. Starting from a given fine-scale model, coarser models are generated using a global upscaling technique where the coarse models are tuned to match the solution of the fine model. Conditioning to dynamic data is done by history-matching the coarse model. Using consistently the same resolution both for the forward and inverse problems, this model is successively refined using a combination of downscaling and history matching until model-matching dynamic data are obtained at the finest scale. Large-scale corrections are obtained using fast models, which, combined with a downscaling procedure, provide a better initial model for the final adjustment on the fine scale. The result is thus a series of models with different resolution, all matching history as good as possible with this grid. Numerical examples show that this method may significantly reduce the computational effort and/or improve the quality of the solution when achieving a fine-scale match as compared to history-matching directly on the fine scale.     

Geostatistical downscaling of fracture surface topography accounting for local roughness

This study proposes a new geostatistical methodology that accounts for roughness characteristics when downscaling fracture surface topography. In the proposed approach, the small-scale fracture surface roughness is described using a “local roughness pattern” that indicates the relative height of a location compared to its surrounding locations, while the large-scale roughness is considered using the surface semivariogram. By accounting for both components–the minimization of the local error variance and the reproduction of the local roughness characteristics–into the objective function of simulated annealing, the fracture surface topography downscaling process was improved compared to standard geostatistical methodologies such as ordinary kriging and sequential Gaussian simulation. Downscaled topography data were then assessed in terms of prediction errors and roughness distribution.     

统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展

由于迄今为止大部分的海气耦合气候模式（AOGCM）的空间分辨率还较低,很难对区域尺度的气候变化情景做合理的预测,降尺度法已广泛用于弥补AOGCM在这方面的不足。简要介绍了3种常用的降尺度法：动力降尺度法、统计降尺度法和统计与动力相结合的降尺度法;系统论述了统计降尺度方法的理论和应用的研究进展,其中包括：统计降尺度法的基本假设,统计降尺度法的优缺点，以及常用的3种统计降尺度法；还论述了用统计降尺度法预估未来气候情景的一般步骤，以及方差放大技术在统计降尺度中的应用；同时还强调了统计降尺度方法和动力降尺度方法比较研究在统计降尺度研究中的重要性；最后指出统计与动力相结合的降尺度方法将成为降尺度技术的重要发展方向。