土壤质地对中国区域陆面过程模拟的影响

利用陆面过程模式(CLM3.5)和中国区域两种土壤质地数据(分别来自第二次中国土壤调查SNSS和联合国粮食农业组织FAO),研究了土壤质地变化对于模式模拟的陆表水热变量的影响。结果显示,土壤质地对土壤水文学变量的影响远大于对土壤热力学变量的影响,尤其是对于饱和土壤含水量和饱和水力传导率的影响。对于模式的输出,土壤质地影响比较明显的有土壤湿度、总径流和土壤渗透等水文学变量以及地表潜热、地表感热和土壤热通量等热力学变量,而影响相对较小的有地面吸收的太阳辐射和地表反照率。同时,发现基于SNSS模拟的土壤湿度与站点观测值更加接近。因此,本研究认为基于SNSS土壤质地数据可以有效地改进模式模拟结果,建议以后在陆面模式试验中尽可能使用以观测为基础的SNSS土壤质地数据。     

两种陆面模式对中国区域土壤温度模拟的对比分析

为研究不同陆面模式对中国区域土壤温度的模拟效果,基于中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）大气驱动数据分别驱动Noah和Noah-MP陆面模式进行中国区域土壤温度的模拟（简称:CLDAS_Noah和CLDAS_Noah-MP试验）,使用2010—2018年中国气象局2380个土壤温度观测站点10和40 cm观测数据以及美国全球陆面数据同化系统（The Global Land Data Assimilation System,GLDAS）驱动的Noah模式（GLDAS_Noah试验）模拟的土壤温度结果,从空间分布、季节、分区等角度进行了评估,实现了不同驱动数据相同陆面模式和相同驱动数据不同陆面模式的对比分析。结果表明: GLDAS_Noah、CLDAS_Noah和CLDAS_Noah-MP试验均能合理模拟出中国区域土壤温度空间分布,但在量级上有一定差异,主要表现在中国东北、新疆、青藏高原等积雪区。对于相同陆面模式不同驱动数据,均方根误差显示CLDAS_Noah试验在季节与分区上均优于GLDAS_Noah试验,间接表明CLDAS大气驱动数据优于GLDAS大气驱动数据,且大气驱动数据是提高土壤温度模拟精度的重要因素之一;对于相同驱动数据不同陆面模式,总体上CLDAS_Noah-MP试验棋拟效果优于CLDAS_Noah试验,其中CLDAS_Noah试验模拟的10和40 cm深度土壤温度在冬季积雪区误差明显大于CLDAS_Noah-MP试验,可能与Noah-MP模式改进了积雪方案有关,但10和40 cm深度下CLDAS_Noah-MP试验在东北、华北、青藏高原地区对春季土壤温度模拟误差明显大于CLDAS_Noah试验,可能与Noah-MP模式融雪方案有关。总之,本研究对于后续开展土壤温度多模式集成、土壤温度站点资料同化,最终研制中国区域高质量土壤温度数据集具有一定的参考意义。      

内蒙古地区下垫面变化对土壤湿度数值模拟的影响

利用第二次全国土壤调查土壤质地数据（SNSS）和中国区域陆地覆盖资料（CLCV）将陆面过程模式CLM3.5（Community Land Model version 3.5）中基于联合国粮食农业组织发展的土壤质地数据（FAO）和MODIS卫星反演的陆地覆盖数据（MODIS）进行了替换,使用中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）大气强迫场资料,分别驱动基于同时改进土壤质地和陆地覆盖数据的CLM3.5（CLM-new）、基于只改进陆地覆盖数据的CLM3.5（CLM-clcv）、基于只改进土壤质地数据的CLM3.5（CLM-snss）和基于原始下垫面数据的CLM3.5（CLM-ctl）,对内蒙古地区2011～2013年土壤湿度的时空变化进行模拟试验,研究下垫面改进对CLM3.5模拟土壤湿度的影响。将四组模拟结果与46个土壤水分站点观测数据进行对比分析,结果表明:相对于控制试验,CLM-clcv、CLM-snss和CLM-new都能不同程度地改进土壤湿度模拟,其中CLM-clcv主要在呼伦贝尔改进明显,CLM-snss则在除呼伦贝尔以外的大部地区改进显著,CLM-ctl模拟的土壤湿度在各层上均系统性偏大,而CLM-new模拟土壤湿度最好地反映出内蒙古地区观测的土壤湿度的时空变化特征,显著改善了土壤湿度的模拟,体现在与观测值有着更高的相关系数和更小的平均偏差与均方根误差。     

中国区域不同深度土壤湿度模拟和评估

利用FY-2静止气象卫星逐小时降水估计产品和地面入射太阳辐射反演产品,利用NCEP/NCAR再分析数据集中的地面气温、湿度、气压和风速数据,构造中国区域高时空分辨率的大气强迫场,驱动CLM3.0陆面模式模拟得到了2005年7月至2010年6月中国区域10 km分辨率的日平均土壤湿度数据集.通过与中国农气观测站土壤湿度数据进行比较分析,结果表明:在0～10 cm和10～20 cm深度上,模式模拟的土壤湿度结果从空间分布和时间变率上均与观测数据有很好的一致性,在70～100 cm深度上,空间分布有较好的一致性,但模式模拟结果的时间变率较小.按照气候特点将中国分为8个区域,分析了区域平均土壤湿度的时间变化规律,中国西北和西南地区有很好的一致性,东北和华北地区次之.     

基于GLDAS产品的青藏高原土壤湿度特征分析

选取青藏高原中部那曲地区10个试验点2010年8月至2012年12月的土壤湿度数据与全球陆面数据同化系统(GLDAS)中4个陆面过程模型(NOAH、CLM、VIC、MOSAIC)模拟得到的土壤水分产品进行对比分析,发现NOAH陆面模式资料在青藏高原适用性较好。采用中国科学院青藏高原研究所那曲站10个试验点观测土壤湿度资料和长时间序列的GLDAS陆面模式资料研究青藏高原地区不同深度土壤湿度的时空分布特征。结果表明:那曲地区土壤湿度呈现显著的季节变化特征,一年之中出现两个峰值和两个低值阶段。基于NOAH陆面数据同化产品发现青藏高原土壤湿度的空间分布呈现明显的纬向分布特征,随纬度的升高,土壤湿度值降低;同时,青藏高原中部浅层土壤和中间层土壤湿度有变湿的趋势。0~10 cm、10~40 cm、40~100 cm土壤湿度EOF展开第一模态(EOF1)在高原北部及南部呈反位相分布。     

Noah-MP陆面模式在东疆黑戈壁的适用性

新疆东部黑戈壁作为气候恶劣、人迹罕至及黑色砾石下垫面的生态脆弱区,陆面过程参数化方案不易确定。利用东疆哈密戈壁陆气相互作用站观测数据集,开展Noah-MP陆面模式离线模拟试验,找出适合戈壁区域的最佳参数化方案,并给出了土壤湿度对戈壁区域陆气热交换的影响。结果表明：（1）针对感热通量、潜热通量、净辐射通量和土壤地表温度均表现为第二种参数化方案组合的模拟误差最小,模式效率最高。（2）模式针对土壤湿度的模拟效果均不好,模式预报土壤湿度偏干,第七种方案的模式效率指数较高。（3）针对土壤10 cm温度,第一种方案虽预报效率指数最高,但误差达1.2 ℃左右,第二种方案是模拟和实测误差最小的一种方案,模式预报结果比实测低0.4 ℃。综上所述,第二种方案在东疆黑戈壁地区的普适性最高。（4）Noah-MP在RMAPS-CA系统中在线耦合后,2 m温度的预报效果整体要优于离线Noah模式。     

基于HRCLDAS/CLM陆面数据同化系统的青藏高原地区土壤湿度模拟研究

利用最新的高时空分辨率（1 km、1 h）的中国气象局高分辨率陆面数据同化系统（HRCLDAS-V1.0）大气近地面强迫资料,驱动由NCAR发展的通用陆面模式（CLM）,对青藏高原地区2015年1月1日至9月30日的土壤湿度开展了模拟研究。结果表明模拟得到的高时空分辨率（1 km、1 h）土壤湿度能够体现出青藏高原地区从东南向西北逐渐变低的空间分布特征,较好地表现出各层土壤湿度的时间变化特征,6~9月土壤湿度波动较大,1~5月波动较平缓,上层土壤湿度变幅较大,深层变化较平缓。0~5 cm、0~10 cm和10~40 cm深度土壤湿度模拟结果与观测值的相关系数均在0.8以上,其中0~5 cm土层的相关系数达到0.92,各层土壤湿度观测值与模拟值的均方根误差变化则相反,3个土层土壤湿度模拟结果与观测值的偏差均小于0.04 mm3 mm-3,但模式对于研究时段土壤湿度变化的低值有高估现象,且模拟能力随着土层深度的加深而减弱。     

不同陆面模式对我国地表温度模拟的适用性评估

基于CLDAS大气驱动数据驱动CLM3.5陆面模式和3种不同参数化方案下的Noah-MP陆面模式模拟得到的地表温度,利用中国气象局2009-2013年2000多个国家级地面观测站地表温度进行质量评估。结果表明:从时间分布看,模拟地表温度与观测的偏差及均方根误差均呈季节性波动;从空间分布看,模拟地表温度与观测的偏差及均方根误差在中国东部地区相对于中国西部地区更小。选择Noah-MP陆面模式3种不同参数化方案模拟结果进行对比,结果表明:Noah-MP模式的非动态植被方案不变时,考虑植被覆盖度的二流近似辐射传输方案的Noah-MP陆面模式模拟的地表温度优于考虑太阳高度角和植被三维结构的二流近似辐射传输方案Noah-MP陆面模式模拟的地表温度;选择动态植被方案的Noah-MP陆面模式模拟的地表温度优于选择非动态植被方案的Noah-MP陆面模式;总体而言,考虑动态植被方案的Noah-MP陆面模式模拟的地表温度优于其他两种参数化方案的Noah-MP陆面模式以及CLM3.5陆面模式模拟的地表温度。     

Noah-MP陆面模式对干旱区不同下垫面水热通量模拟评估

陆面水热通量的准确模拟可为气候模式提供高质量的下边界条件，对气候模拟和预测具有重要意义。本研究基于干旱区张掖国家气候观象台2021年1月-2022年6月和大满灌区绿洲农田站2020年1-12月的观测数据，评估Noah-MP模式对干旱区荒漠和农田两种下垫面的水热通量的模拟性能。结果表明：Noah-MP模式模拟的干旱区荒漠下垫面辐射及感热和潜热通量的变化特征、峰谷值与观测值总体一致，模拟效果较好；模拟的5 cm土壤湿度对降水过程有明显的响应，表现出明显的冷暖季差异，但其模拟性能仍有待改进。Noah-MP模式对干旱区农田下垫面辐射通量及各层土壤温度的模拟效果较理想，但模拟的潜热通量及各层土壤湿度较观测值偏低，尤其在生长季模拟性能并不理想。总体而言，Noah-MP模式对干旱区荒漠下垫面水热通量的模拟性能优于农田下垫面，优化和发展模式水文过程的参数化方案，在模式中考虑人为作用，是提高干旱区陆面过程模式模拟能力的重要方向。     

黄河源区土壤湿度时空分布的模拟研究

利用1961-2010年普林斯顿大学每3 h一次、1°×1°的大气强迫场数据驱动公用陆面模式CLM4.0(Common Land Model,version4.0)对黄河源区土壤湿度的时空分布进行了模拟试验,合理优化了CLM 4.0中土壤有机质和土壤质地属性参数,将模拟结果与荷兰自由大学AM SR-E土壤湿度产品进行了对比分析,并利用玛曲土壤湿度观测站点的观测数据对模拟结果进行了验证。结果表明,CLM4.0模式能较好的模拟黄河源区土壤湿度的空间分布及变化趋势,在优化陆面有机质和土壤质地数据参数后,模拟的土壤湿度空间分布更合理,但CLM4.0模拟的土壤湿度比地面观测值和AMSR-E土壤湿度产品的土壤湿度偏低。     

基于AMSR-E土壤湿度产品的LIS同化试验

由陆面信息系统 (Land Information System, 简称LIS) 通过NOAH陆面过程模型使用集合卡尔曼滤波开展AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System) 土壤湿度同化试验,得到2003年中国区域垂直深度为4层、水平空间分辨率为0.25°×0.25°的土壤湿度试验数据。使用农业气象观测站土壤相对湿度和国家生态系统野外科学观测研究站土壤体积含水量对试验结果进行检验,结果表明:同化过程整体上提高了陆面模型的模拟精度,草地生态系统模拟精度高于作物和森林生态系统;有效的同化过程依赖于AMSR-E土壤湿度的准确性;模拟出的土壤湿度空间分布特征与实际相符。同化试验得到的时空相对连续且精度相对准确的土壤湿度数据是气候变化和干旱监测的重要数据基础。     

东亚区域陆面过程方案Noah和Noah-MP的比较评估

文章对天气研究和预报(WRF)模式中两套陆面物理过程参数化方案:Noah及Noah-MP,在整个东亚区域做了评估。评估时间分别为2013年1和7月。通过对地表通量、2 m温度、10 m风速、地表温度、第一层(5 cm)及第二层(25 cm)土壤含水量和第一层(5 cm)及第三层(70 cm)土壤温度的偏差和均方根误差的评估,发现:(1)与Noah陆面参数化方案相比,冬季,Noah-MP方案模拟的地表感热通量在大部分区域偏低,而对地表潜热通量的模拟在大部分区域偏高;夏季,Noah-MP方案对感热通量的模拟值,在印度次大陆、中国西部和相邻区域以及中国东北及其以北地区偏低,其他地区偏高,而对地表潜热通量的模拟在大部分地区偏高,而且幅度明显高于1月。(2)Noah-MP方案提高了土壤水分和土壤温度在东亚区域的整体模拟效果。(3)相较于Noah方案,Noah-MP方案模拟的2 m温度和10 m风的误差较小,特别对印度大陆和高寒地区的2 m温度模拟有较大幅度的提高。此研究证明了Noah-MP在东亚区域的应用优势,为WRF/Noah-MP在未来的进一步业务应用提供了一定的参考依据。     

陆面模型Noah-MP的不同参数化方案在沙漠区域的适用性研究

为研究陆面模型Noah-MP在沙漠下垫面的最优参数化方案组合,本文利用中国气象局塔克拉玛干沙漠气象野外科学试验基地观测数据,根据沙漠环境特征进行不同参数化方案组合的三组模拟实验,利用观测数据对10 cm土壤温湿度、感热、潜热通量模拟值对比分析得出最优组合。研究表明:第三组对10 cm的土壤温度模拟效果最好,主要原因是Chen97感热交换系数和全网格二流近似(gap=0)辐射传输方案比较符合沙漠的环境特征。三组试验对土壤湿度模拟效果差,其主要原因是沙漠的土壤信息未能体现在模式中,第二组选择CLM方案对土壤类型影响蒸发方面有一定考虑,其模拟结果相对较好。对于感热通量,第一、二组模拟值在波峰存在高估,尤其是第二组模拟值在降水后出现了明显低估情况,第三组模拟效果最好,主要得益于选择了感热交换系数Chen97方案,能够较为真实的刻画Ch变化特征。潜热通量在四个特征量中模拟效果最差,主要原因是沙漠土壤水分极低,观测降水和实际进入土壤的水量有差异,另外没有植被和植物根系,模式无法准确计算土壤蒸发和植被蒸散。根据统计分析和泰勒图可知,第三组能够更好地还原沙漠区域的陆面过程。     

基于FY-2的大气强迫数据构建及模拟检验

通过陆面模式模拟得到的陆面参数精度易受强迫数据质量的影响,为了提高基于NCEP/NCAR的强迫数据精度,提出了一种新的强迫数据构造方法。该方法以静止气象卫星FY-2的反演产品——逐时降水估计和地面入射太阳辐射数据为基础,结合部分NCEP/NCAR再分析数据构造用于陆面模式模拟的高时空分辨率强迫数据(FYDATA),进一步利用陆面模式CLM3.0模拟得到较高精度的时空间连续的土壤湿度数据。与站点观测数据的比较表明,FYDATA的模拟结果在空间分布和时间变率上与观测数据均较为一致;与再分析数据的模拟结果比较表明,无论是月平均的站点尺度还是区域尺度,FYDATA的模拟结果都优于时空分辨率较粗的NCEP/NCAR再分析数据的模拟结果,充分说明该数据构造方法的有效性。     

青藏高原季节性冻土湿度模拟及参数优化——以黑河上游为例

利用青藏高原东北部地区阿柔冻融观测站2013年5月至2014年11月观测资料,对通用陆面过程模式(CLM4.0)和动态陆面过程模式(DLM)青藏高原高寒地区土壤湿度模拟性能进行了评估。结果显示两种模式均能够较好的反映浅层(40 cm)土壤湿度动态变化,然而显著低估非冻结期土壤湿度;通过土壤有机质含量对土壤湿度模拟敏感性分析发现模式模拟土壤湿度偏干可能与模式中土壤有机质方案不足有关。在此基础上改进DLM模式土壤有机质和冻土液态水渗透方案,实验结果表明新参数化方案显著提高了高寒、高有机质含量地区模式土壤湿度模拟,平均偏差(BIAS)、均方根误差(RMSE),均方差(MSE)和相关系数(R)分别达到0.032 m~3·m~(-3),0.078 m~3·m~(-3),0.010 m~3·m~(-3)和0.866。     

不同初始场及陆面方案对青藏高原中东部积雪消融过程的模拟研究

基于WRF(Weather Research and Forecasting)模式,本研究使用更为准确的气象站点及卫星遥感积雪资料替换初始场中积雪深度、雪水当量等积雪数据,对2014年2月17-27日青藏高原中东部一次积雪消融过程进行模拟研究,评估WRF模式中CLM(Community Land Model)、Noah-LSM(Noah land surface model)和Noah-MP(Noah-Multiparameterization Land Surface Model)3种陆面过程方案对该次积雪消融过程的模拟性能。结果表明：3种陆面过程方案均能较好地再现2 m气温、积雪深度和反照率的日变化趋势,但各试验模拟效果有一定差异。气象站点及卫星遥感积雪资料作为初始场时,CLM陆面过程方案模拟的2 m气温平均误差最小,为0.002℃;Noah-LSM陆面过程方案中2 m气温均方根误差（4.01℃）和平均绝对误差（3.30℃）最小,但昼夜温差较观测显著偏小;同时CLM陆面过程方案模拟的积雪深度均方根误差、平均误差和平均绝对误差均最小,分别为4.70 cm、-1.25 cm和2.75 ...     

复杂地形区陆面资料对WRF模式模拟性能的影响

本文利用WRF（Weather Research and Forecasting）模式耦合Noah陆面过程模式,对比研究了使用不同精度陆面资料:WRF默认陆面资料、中国1 km分辨率数字高程模型数据集、2006年MODIS（MODerate-resolution Imaging Spectroradiometer）土地利用和植被覆盖度资料,WRF模式对兰州地区冬季气象场模拟结果的差异。结果表明,近地面气温对陆面资料的精度非常敏感,而风场对陆面资料的精度不敏感,WRF模式对气温的模拟效果好于对风场模拟。采用高精度且时效性好的陆面资料后,WRF模拟的近地面气温准确率提高了15.8%,模拟的夜间气温改进幅度较白天大。陆面资料可影响整个边界层温度场分布,准确的陆面资料对提高WRF模式模拟近地面乃至整个边界层气象场至关重要。尽管风速模拟误差较大,但总体上WRF模式能较准确地模拟出研究区的风场演变特征。使用新的陆面资料后WRF模拟的风速误差略有减小,风向误差略有增加。干旱半干旱区冬季数值模拟需要注意土壤湿度初值和模式初始积分时刻对模拟结果的影响。     

基于组网观测的那曲土壤湿度不同时间尺度的变化特征

利用第三次青藏高原大气科学试验的土壤湿度观测数据,分析了那曲多空间尺度组网观测的28个站2、5、10、20和30 cm 5个不同深度土壤湿度的季节变化和日变化特征,并对比讨论了土壤湿度站点间的差异。分析表明,各层土壤湿度均存在显著的季节变化。冬春季节,20 cm以上土壤湿度随深度变浅而减小。夏秋季节土壤湿度随深度增加而减小,并分别在7月上、中旬和9月出现两个峰值。10月以后进入土壤湿度衰减期。土壤温度和土壤湿度存在协同变化关系。在一定的温度范围内,土壤发生冻结-融化过程,引起土壤湿度变化。在太阳辐射加热下,土壤表层水分蒸发,进而影响土壤温度。不同观测站间土壤湿度差异较大,夏秋季离散性大于冬春季。不同季节土壤湿度的日变化存在差异。春季10 cm以上土壤湿度日变化明显,08-10时（北京时）达到最低,19-20时达到最高。夏季土壤湿度日变化较为平缓。秋季2 cm深度土壤湿度日变化明显。线性拟合结果表明,1、4、10月土壤湿度和土壤温度为正相关关系。但是在夏季,土壤湿度与土壤温度为负相关。站点间土壤湿度变化的离散性表明,多测站才能全面体现青藏高原某区域的陆面状态。文中结果为青藏高原地区土壤湿度卫星参数验证和数值模式参数化提供了多角度的观测依据。      

黄河源区土壤湿度升空间尺度研究

利用2011年7月至2012年8月中国科学院西北生态环境资源研究院黄河源区玛曲土壤湿度观测网土壤湿度观测数据,对一定精度要求下估计玛曲地区区域尺度土壤湿度最少所需站点个数(the minimal Number of Required Sites,NRS),站点代表性进行研究,并通过比较4种常用升空间尺度方法,寻找最适宜该地区站点数据尺度提升的方案。主要结果如下:(1)在相关系数R≥0.99、土壤湿度均方根偏差RMSD≤0.02 m~3·m~(-3)的精度要求下,5 cm、10 cm深度区域土壤湿度估算所需NRS均为10个;(2)利用时间稳定性方法、滑动相关方法分别获得玛曲地区土壤湿度代表性单站,NST01站为5 cm深度,NST07站和NST02站均为10 cm深度;利用最优站点结合方法(Optimal Combination of Sites,OCS)获得最佳结合站点,NST01、NST02和NST07站为5 cm深度,NST05、NST08和NST13站均为10 cm;(3)线性拟合方法最适于玛曲地区土壤湿度尺度提升,OCS多站结合数据估计区域土壤湿度效果最优,滑动相关单站数据次之;(4)将所得线性拟合关系应用于玛曲土壤湿度观测网2013年7月至2014年7月缺测时间段土壤湿度估计,获得区域尺度的土壤湿度。     

基于ENVISAT/ASAR资料的土壤湿度反演方法

提出了利用ENVISAT/ASAR/AP模式VV极化的低入射角数据和黄土高原陆面过程试验资料对黄土高原平凉试验区表层土壤湿度进行反演的方法。结果表明:在相对平坦的混合地表类型区域,反演的土壤湿度与地面实测值平均误差<0.02 cm3.cm-3,绝对误差均在0.04 cm3.cm-3范围内,该结果能较好地对黄土高原塬区土壤湿度进行干旱监测;但在陡峭山坡及塬边等地形起伏较大的区域,结果较差。