多套土壤温湿度资料在青藏高原的适用性

利用青藏高原中部和东部土壤温度和湿度观测资料,通过计算两套再分析资料(ERA-Interim和CFSR)和六套陆面模式资料(ERA/land、MERRA/land、GLDAS-NOAH、GLDAS-CLM、GLDAS-M OSAIC和GLDAS-VIC)分别与观测资料之间的平均偏差、偏差标准差、相关系数、标准差比等统计参数,结合Brunke排名法,综合评估了再分析资料和陆面模式资料中土壤温湿度数据在青藏高原的适用性。结果表明:对于土壤温度,CFSR与观测值最接近,其次是MERRA/land和GLDAS-CLM,而ERA-Interim和ERA/land与观测值相差较大;除GLDAS-CLM土壤温度比观测值偏高外,其他资料土壤温度在大部分站点比观测值偏低,其中ERA-Interim和ERA/land土壤温度比观测值偏低较多,部分站点平均偏差超过-20℃。对于非冻结期(5 10月)土壤湿度,GLDAS-CLM与观测值最接近,其次是GLDAS-NOAH或ERA-Interim;与观测值相比,CFSR、ERA-Interim和ERA/land的土壤湿度偏湿,平均偏差大部分在0.05~0.20 m3·m-3之间,而GLDAS-NOAH、GLDAS-CLM和GLDAS-M OSAIC的土壤湿度偏干。     

基于TIPEX Ⅲ资料对CLDAS-V2.0和GLDAS-NOAH陆面模式产品在青藏高原地区的适用性评估

利用2015年第三次青藏高原大气科学试验(TIPEX Ⅲ)五层(5,10,20,50和100 cm)土壤的温、湿度观测资料,通过计算全球陆面同化系统(GLDAS-NOAH)和中国气象局陆面同化系统的融合产品(CLDAS-V2. 0)与观测资料之间的相关性和偏差,以及分析降水事件发生后两种模式资料土壤温、湿度的响应,综合评估了融合土壤温、湿度产品在青藏高原的适用性。结果表明,CLDAS-V2. 0土壤温、湿度产品与观测资料的相关性均优于GLDAS-NOAH模式产品,且两模式产品与站点观测资料的相关性在湿季大于干季,相关性随土壤深度增加而减小; CLDAS-V2. 0土壤湿度产品相对站点观测的误差稍大于GLDAS-NOAH,且在浅层土壤两模式产品与站点观测的MRE整体上在干季大于湿季; CLDASV2. 0土壤温度产品与站点观测的RMSE在湿季大于干季,而GLDAS-NOAH产品则相反;两种模式产品均能描述出降水发生后浅层土壤温、湿度对降水的响应,但两种模式产品所描述的深层土壤温、湿度的波动幅度相对观测明显偏大;此外,两种模式产品无法重现观测到的深层土壤温、湿度相对表层土壤温、湿度变化明显"滞后"的特征以及降水后相对降水前土壤温度峰/谷值对应时间存在明显延迟的特征。     

黄河源区土壤温湿和大气参量变化特征

利用中国科学院西北生态环境资源研究院玛曲土壤温湿观测网2008-2009年、2013-2014年数据验证了3套再分析资料ERA-Interim,CFSR（Climate Forecast System Reanalysis）和JRA-55（Japanese 55-year Reanalysis）在黄河源区的适用性,结合中国气象数据网玛曲气象站1980-2014年观测资料与CLM4.5（Community Land Model 4.5）进一步分析了黄河源区近35年气候变迁、土壤温湿分布和变化,结果表明:CFSR能够较好地描绘黄河源区土壤湿度变化,ERA-Interim对于土壤温度刻画能力更强,JRA-55效果较差;35年来气温、土壤温湿总体呈上升趋势且发生突变;近年来10 cm土壤温湿有暖干化趋势,降水量稍有增加,土壤冷季冻结周期变短,暖季持续时间拉长;CLM4.5模拟精度高,能够较好地刻画源区土壤温湿变化细节,两湖及黄河周边暖季为冷湿中心,冷季为暖干中心。     

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。     

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。      

SHAW模式对青藏高原中部季节冻土区土壤温、湿度的模拟

利用水热耦合模式(Si multaneous Heat and Water,SHAW)及"全球协调加强观测计划之亚澳季风青藏高原试验(CAMP/Tibet)"中那曲地区BJ站2002年8月1日—2003年8月31日的观测资料,对青藏高原中部季节冻土区的土壤温湿特征进行了单点模拟研究。SHAW模式能较好地模拟BJ站不同深度土壤温度,模拟值与观测值的相关系数在0.97以上,平均偏差在1℃以内。随着土壤深度增加,土壤温度的模拟效果变好,100 cm以下土壤温度的观测值和模拟值基本吻合。由于净辐射和土壤热通量在冬、春季的模拟值较观测值略偏大,使得模拟的土壤温度在冬、春季也略微偏大。就模拟结果而言,60 cm以上土壤温度对降雪是比较敏感的。模拟的土壤湿度基本上能够再现土壤未冻水含量随时间的实际变化趋势,除4 cm土壤层外,其他层的模拟值与观测值差异较大。由于影响土壤湿度的因素较多及其本身具有较复杂的相态变化,陆面模式中对其进行合理的参数化仍是难点之一。     

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。     

CoLM模式对青藏高原中部BJ站陆面过程的数值模拟

利用公共陆面模式Common Land Model(CoLM)及"全球协调加强观测计划之亚澳季风青藏高原试验"(CAMP/Tibet)中那曲地区Bujiao(BJ)站2002—2004年的观测资料对该地区进行了单点数值模拟试验。通过比较模拟与观测的地表能量通量,表明CoLM较成功地模拟了该地区的能量分配。模式对向上的短波辐射、向上的长波辐射、净辐射及土壤热通量模拟得较好,但冬季存在偏差。进一步比较了模拟和观测的土壤温度及土壤湿度,发现浅层60 cm土壤温度模拟较好,深层存在偏差,表现为土壤温度变化滞后于实际变化。土壤湿度总体偏小,尤其是冬季冻结期,土壤冻融过程中忽略了土壤液态水在温度0℃以下仍能存在,含冰量模拟偏高。     

基于集合卡尔曼滤波的土壤温湿度同化试验

以通用陆面模式CLM 3.0(Community Land Model 3.0)为模型算子,基于集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,En KF)发展了一个土壤温湿度同化系统,主要用于改进模式对土壤温湿度和地表水热通量的模拟精度,并考察集合样本数、同化频率及不同观测量的组合对同化效果的影响。该系统同化了FLUXNET两个站点(阿柔和Bondville)不同土壤深度、不同时间频率的土壤温度和湿度数据。通过对阿柔站不同集合样本数的设计,综合考虑计算成本和计算精度,最终将集合样本数设置为40。通过分析三种同化方案对同化频率的敏感性得出,同化土壤温度最为敏感,同时同化土壤温湿度次之,同化土壤湿度最不敏感。对于阿柔站点,同化系统对不同土壤深度温度和湿度的模拟精度均能提高90%,潜热通量的均方根误差由94.0 W·m~(-2)降为46.3 W·m~(-2),感热通量均方根误差由55.9 W·m~(-2)降为24.6 W·m~(-2)。Bondville站点浅层土壤温度的改进在30%左右,深层土壤温度改进达到60%,对土壤湿度的改进均在70%以上,潜热通量和感热通量的均方根误差分别从57.4 W·m~(-2)和54.4 W·m~(-2)降为51.0 W·m~(-2)和42.5 W·m~(-2)。试验结果表明,同化站点土壤温湿度数据对土壤水热状况及通量的模拟改进非常有效,同时也验证了同化土壤水分遥感产品的可行性和必要性。     

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。     

基于CLM4.5模式的季节冻土区土壤参数化方案的模拟研究

利用位于季节冻土区的中国科学院那曲高寒气候环境观测研究站那曲/BJ观测点的野外观测数据,通过CLM4.5的单点模拟实验,分析评估了Luo土壤热导率参数化方案、Johansen土壤热导率参数化方案、Coté土壤热导率参数化方案和虚温参数化方案对土壤温、湿度的模拟能力,为将来选取最优的参数及参数化方案来更合理的模拟青藏高原土壤冻融过程为目的的工作提供依据。结果表明:(1)三种土壤热导率参数化方案模拟结果的土壤热传导率有明显差异,其中Coté方案的土壤热传导率最高,Luo方案的土壤热传导率最低。(2)三种热传导率方案均能合理地模拟出土壤温湿度的日变化趋势,Johansen方案对土壤温度年变化趋势模拟的更好,Coté方案对土壤温度模拟的数值较观测值偏离的更小,Luo方案对土壤湿度的模拟更好。(3)加入虚拟温度方程,并引入相变效率参数后,减少了模式对土壤湿度模拟的负偏差,Y-L方案在保持土壤温度较好模拟能力的基础上,能够进一步的提升土壤湿度的模拟能力。     

CLM4.5模式对青藏高原土壤湿度的数值模拟及评估

本文利用1981～2016年的CRUNCEP资料（0.5°×0.5°）作为大气驱动数据,驱动CLM4.5（Community Land Model version 4.5）模式模拟了青藏高原地区1981～2016 年的土壤湿度时空变化。将模拟数据与台站观测资料、再分析资料（ERA-Interim和GLDAS-CLM）和微波遥感FY-3B/MWRI土壤湿度资料对比验证,表明了CLM4.5模拟资料可以合理再现青藏高原地区土壤湿度的空间分布和长期变化趋势。而且基于多种卫星遥感资料建立的较高分辨率（0.1°×0.1°）的青藏高原地表数据更加细致地刻画了土壤湿度的空间变化。对比结果表明:CLM4.5模拟土壤湿度与各个台站观测的时空变化一致,各层土壤湿度的模拟和观测均显著相关,且对浅层的模拟优于深层,但模拟结果比台站观测系统性偏大。模拟与再分析资料和微波遥感资料土壤湿度的空间分布具有一致性,均表现为从青藏高原的西北部向东南部逐渐增加的分布特点,三江源湿地和高原东南部为土壤湿度的高值区,柴达木盆地和新疆塔里木盆地的沙漠地区为低值区,土壤湿度由浅层向深层增加。土壤湿度的长期变化趋势基本表现为“变干—变湿”相间的带状分布,不同层次的土壤湿度变化趋势基本一致。模拟资料也合理地再现了夏季土壤湿度逐月的变化:高原西南地区的土壤湿度明显大范围增加,北部的柴达木盆地的干旱范围也明显的向北收缩,高原南部外围土壤湿度也明显增加,CLM4.5模拟土壤湿度比再分析资料和微波遥感资料更加细致地描述了夏季逐月土壤湿度空间分布及其变化特征。     

青藏高原理塘地区土壤热参数的确定及其土壤温度模拟试验

为了准确获取青藏高原理塘地区的土壤热参数,利用2006年8月27日至9月4日期间青藏高原理塘地区陆面过程试验采集的土壤温度资料,分别采用位相法、振幅法以及耦合热传导-对流法计算了0~10 cm,10~15 cm,15~20 cm三层土壤热扩散率,并用耦合热传导-对流法计算了土壤液态水通量密度。根据计算结果,以地表温度作为上边界条件,分别模拟了9月19-21日期间10 cm、15 cm和20 cm三个深度的土壤温度。对比模拟值与观测值后发现:由于考虑了土壤中液态水的动态变化,耦合热传导-对流法对各层土壤温度模拟效果最为理想,其模拟值与观测值的相关系数分别为:r10cm=0.97、r15cm=0.98、r20cm=0.99,置信度为99%。其中,对10 cm深度而言,耦合热传导-对流法模拟的土壤温度位相比实际观测值平均前移约0.21 h,土壤温度日振幅比实际值高估约0.79℃,而振幅法则平均前移约0.45 h,位相法高估土壤温度日振幅约0.96℃。     

ERA-interim气温、地温再分析数据在青海东部农业区的适用性评估

利用1999—2018年逐月ERA-interim再分析数据，选取青海省东部农业区的15个气象站点平均气温和土壤温度，采用误差和相关性分析，对比两种资料时间和站点空间变化规律，并对ERA-interim再分析资料的准确性进行验证评估。结果表明：ERA-interim再分析数据平均气温、5和15 cm土壤温度均低于观测值，分别偏低3.5、4.3和4.5℃；观测值与订正前后的再分析资料月际和季节变化基本一致，空间变化均表现出从东南部向西北部减小的趋势，而且最大值和最小值出现的站点完全一致。近20年来，观测值与再分析资料平均气温均呈现上升趋势，5和15 cm土壤温度观测值表现为升高趋势，而再分析数据呈减小趋势。与订正前相比，订正后的再分析资料与观测值的平均偏差和均方根误差明显减小，同时平均偏差和均方根误差年际变化均呈先增大后减小的趋势。年内平均偏差和均方根误差均呈现“M”型，最大值均出现在4月，最小值出现在12或1月。东部农业区地形复杂、海拔高度差异是再分析资料比观测值偏低的主要原因，利用回归方程实现平均气温和土壤温度再分析数据的订正，有效降低了ERA-interim再分析数据的偏差，提高再...     

青藏高原土壤砾石对能量水分输送的观测与模拟研究

为了检验耦合了CLM4.5的区域气候模式RegCM4.7在加入砾石参数后对青藏高原土壤能量水分输送长期的模拟效果,因此选择青藏高原阿里站、那曲站、玛多站的观测数据和中国全球陆面再分析40年产品（CRA/Land）-逐日产品（陆面产品）对模式的模拟效果进行检验。结果表明：土壤温度的模拟效果较好,并且土壤深层较浅层相关系数更高,含砾石数据与再分析数据的偏差更小,多年数据的平均变化趋势更加统一;相较于土壤温度,土壤湿度的模拟效果稍差,尤其是在青藏高原中部,但是在青藏高原东部与西南部,模拟效果有较大提升,与再分析数据的偏差明显减小。通过连续多年的模拟发现,模式的模拟效果并未随着参数化方案的优化而逐年提升,而是在一定范围内波动,且每一年的模拟效果都较原模式在相关系数及均方根误差方面有所提升。     

高分辨率大气强迫和植被功能型数据对青藏高原土壤温度模拟影响

土壤温度是陆气相互作用以及陆面模式模拟的关键参量,但高分辨率时空连续的土壤温度获取困难,尤其是我国青藏高原地区,融合遥感资料的陆面模式模拟可以获得高时空分辨率的资料。研究制作了新的地表植被功能型融合数据(MVEG),然后利用最新的高时空分辨率的中国气象局陆面数据同化系统HRCLDAS-V1. 0(1 km,1 h)驱动CLM模式对青藏高原2015年10 cm的土壤温度开展了模拟研究。结果表明,HRCLDAS-V1. 0的大气强迫数据(1 km,1 h)显著降低了模式模拟的误差,MVEG可以改善对极值的模拟,并使土壤温度空间分布较为合理。CLDAS/CLM(6 km,1 h)模拟值整体比观测值偏高1℃左右,HRCLDAS/CLM(1 km,1 h)有所改进,模拟的土壤温度年平均偏差绝对值和均方根误差分别降低0. 82和0. 18℃。HR-MVEG/CLM(1 km,1 h,同时改进了植被功能型)的模拟值最接近观测值,年平均均方根误差减小0. 27℃,且可以体现出土壤温度空间分布的细节特征。     

CLM4.5在西北农牧交错带盐池站的模拟性能评估

农牧交错带具有草地、裸地、农田大面积相互镶嵌的独特下垫面,其地表水热过程变化复杂,亟需深入研究。利用宁夏盐池站2017年实际观测资料,对陆面过程模式CLM4.5的模拟性能进行检验。结果表明,在复杂下垫面下,CLM4.5仍能较好地模拟出草地的地面反射辐射、地面长波辐射和净辐射以及0~10 cm土壤含水量和温度的变化特征,但模拟值与观测值还存在一定偏差。CLM4.5能模拟出辐射通量的日变化特征,除5月外,地面反射辐射模拟值与观测值之间的偏差较小。地面长波辐射模拟值白天偏高,净辐射观测值与模拟值的相关系数为0.99,均方根误差为22.50 W·m^-2。土壤含水量观测值与模拟值的相关系数达0.83,但模拟值偏低,且模式对降雨后土壤含水量变化过程的模拟性能有待提高。土壤温度模拟值的日变化特征较为明显,观测值与模拟值的相关系数为0.98,均方根误差为2.82℃。     

青藏高原春季土壤湿度异常与我国夏季降水的联系

利用 197-2014年 GLDAS-CLM(Global Land Data Assimilation System-the Community Land Mod-el)地表参量数据集、中国区域逐日观测资料格点化数据集(CN05.1)和ERA-nterim大气环流再分析数据,研究青藏高原5月(春季)土壤湿度的异常变化...     

河西走廊中部干旱区陆面水分和辐射特征研究

利用河西张掖试验站2005年11月—2006年10月的陆面过程观测资料,研究了河西中部干旱区土壤温度、土壤湿度、降水量、地表反照率、地表辐射分量和土壤热通量等物理量的年变化和日变化特征及其影响机制,分析了土壤湿度与降水量的相关关系、地表反照率与降水量及土壤湿度的相关关系。结果表明:干旱荒漠地区土壤温度对太阳加热的响应比较迅速,而且年较差和日较差也比较大。地表层土壤主要受蒸发和降水的影响,土壤湿度变化响应得较快,而深层土壤湿度基本不受地表影响,在冬季土壤湿度变化对降水的响应要滞后1~2个月。降水量与5 cm土壤湿度的相关最好,与深层50cm的土壤湿度相关最差。地表反照率的起伏变化与降水过程对应的比较好,反照率的谷值正好对应降水过程比较集中的时段。地表反照率随土壤湿度的增大是减小的,两者的相关系数达到了0.7346。干旱荒漠区辐射分量年变化幅度普遍比较大,年平均日变化特征表现为非常典型而平滑的日循环形态。土壤冬季向大气输出热量而夏季转变为大气向土壤输入热量,且输入的热量要大于输出。随着季节变化,土壤热通量的日最大值冬季出现最晚、夏季最早,与20 cm土壤温度的变化趋势基本一致。     

四川省多种土壤水分资料对比分析

从降水响应、指标评估两个方面对比分析了四川省西昌、宜宾和乐至3站2017~2018年CLDAS土壤湿度产品、人工观测和自动土壤水分站3种土壤水分资料。结果表明,3种资料的土壤相对湿度对降水都有较好的响应,其中自动站对土壤水分变化的响应最为明显,而CLDAS的响应则较为平缓,CLDAS体积含水量对降水的响应不如CLDAS相对湿度好,特别是在深层,基本没有响应降水影响。对比评估指标显示,各站土壤相对湿度人工观测与自动站的相关性最好,西昌站3种资料两两间相关性最好,乐至站各资料间的相关性较差,偏差和均方根误差也较大,体积含水量各站各资料间相关性没有相对湿度高。总体看,CLDAS土壤湿度产品,特别是相对湿度在浅层对降水的响应要好于深层,与人工观测和自动站的相关性也好于深层,CLDAS土壤湿度产品在浅层可以弥补四川部分地区自动站稀疏的缺陷。