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。     

CLM4.0模式对中国区域土壤湿度的数值模拟及评估研究

本文利用普林斯顿大学全球大气强迫场资料,驱动公用陆面过程模式（Community Land Model version 4.0,CLM4.0）模拟了中国区域1961～2010年土壤湿度的时空变化。将模拟结果与观测结果、美国国家环境预报中心再分析数据（National Centers for Environmental Prediction Reanalysis,NCEP）和高级微波扫描辐射计（Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS,AMSR-E）反演的土壤湿度进行了对比分析,结果表明CLM4.0模拟结果可以反映出中国区域观测土壤湿度的空间分布和时空变化特征,但东北、江淮和河套三个地区模拟值相对于观测值在各层次均系统性偏大。模拟与NCEP再分析土壤湿度的空间分布基本一致,与AMSR-E的反演值在35°N以北的分布也基本一致;从1961～2010年土壤湿度模拟结果分析得出,各层土壤湿度空间分布从西北向东南增加。低值区主要分布在新疆、青海、甘肃和内蒙古西部地区。东北平原、江淮地区和长江流域为高值区。土壤湿度数值总体上从浅层向深层增加。不同深度土壤湿度变化趋势基本相同。除新疆西部和东北部分地区外,土壤湿度在35°N以北以减少趋势为主,30°N以南的长江流域、华南及西南地区以增加为主。在全球气候变暖的背景下,CLM4.0模拟的夏季土壤湿度在不同程度上响应了降水的变化。中国典型干旱区和半干旱区土壤湿度减小,湿润区增加。其中湿润区土壤湿度对降水的响应最为显著,其次是半干旱区和干旱区。     

基于陆面数据同化系统改进中国区域土壤湿度的模拟研究

利用中国区域地面气象要素驱动数据集(China Meteorological Forcing Dataset,CMFD),驱动中国科学院大气物理研究所陆面数据同化系统(LDAS-IAP/CAS-1.0),得到了2003—2010年中国区域土壤湿度数据集,同时不考虑同化卫星遥感亮温数据,直接驱动CLM3.0模拟了2003—2010年中国区域土壤湿度时空变化。将二者土壤湿度模拟结果、地面土壤湿度观测值、美国国家环境预报中心(NCEP)气候再分析数据(CFSR)、基于主动和被动微波传感器的全球土壤湿度数据(SM-MW)进行对比分析发现,考虑同化卫星遥感亮温后与不考虑同化模拟的土壤湿度空间分布有明显差异。将模拟、同化土壤湿度值与观测值对比发现,同化后的青海、甘肃、宁夏和陕西地区土壤湿度较模拟结果有一定的改善。相对于CFSR再分析数据和SM-MW遥感反演数据,模拟和同化土壤湿度值在35°N以南对土壤湿度空间分布的细节刻画更为细致。同化卫星遥感亮温数据后,从2003—2010年土壤湿度四季和年平均空间分布看出,土壤湿度空间分布从西北向东南增加。东北、江淮地区及青藏高原为土壤湿度高值区,新疆和内蒙古为土壤湿度低值区。从变化趋势来看,内蒙古、青藏高原和新疆南部年平均土壤湿度呈增加趋势,其他地区以减小趋势为主。     

土壤湿度对卫星辐射率资料直接同化的影响

本研究利用WRF模式及其三维变分同化系统实现了对NOAA-16 AMSU-A微波资料的直接同化,针对2010年6月19日江西地区的一次强降水过程开展模拟与同化试验,并利用中国区域土壤湿度同化系统(CLSMDAS—China Land Soil Moisture Data Assimilation System)输出的土壤湿度值替换NCEP(National Centers for Environmental Prediction)资料中的土壤湿度,研究土壤湿度初值对辐射率资料直接同化中观测场与背景场偏差调整的影响。结果表明:采用CLSMDAS输出土壤湿度初值条件下模拟的亮温值与实际观测值更为接近,经过质量控制和偏差订正后更多的观测资料能够进入到同化系统中,说明改进的土壤湿度初值条件下观测算子的计算值得到正的调整,对低层地表通道的改进效果明显,尤其以50.3 GHz的窗区通道3的结果最为理想;针对此次强降水过程中24 h累积降水分布的模拟结果,CLSMDAS输出土壤湿度初值条件下同化AMSU-A资料,能够较为准确的把握整个雨带的走向、大雨以上级别降水的落区范围、降水中心落区及强度等。说明准确的土壤湿度初值能够改进卫星辐射率资料的同化结果,进而提高数值模式的模拟预报能力。     

AMSR-E土壤湿度产品在锡林浩特草地样区的精度验证

AMSR-E土壤湿度产品已逐渐应用于气象,农业等各个领域,对土壤湿度的研究,特别是干旱半干旱地区,有着重要的科研和现实意义.为了验证AMSR-E土壤湿度产品在锡林浩特草地的适用性,利用锡林浩特草地野外实验,在3 km×3km范围内,与同经纬度地面9个点的2 cm土壤体积含水量数据作产品精度验证.通过与降水量的比较,验证了AMSR-E土壤湿度产品的可靠性,通过与地面实测值的比较,验证结果表明,AMSR-E反演的平均土壤体积含水量与地面实测平均土壤体积含水量分别为13.3%和11.8%,两者土壤体积含水量的RMSE为3.7%.     

"中国登陆台风外场科学试验"风廓线仪探测资料在四维同化中的初步应用研究

该文将"中国登陆台风外场科学试验"(CLATEX)中得到的风廓线仪探测资料加入到模式中进行牛顿张弛逼近(nudging)四维同化分析,并讨论在同化过程中不同nudging时间间隔以及不同逼近因子对风场及降水数值模拟结果的影响.结果表明将风廓线仪探测资料通过nudging技术同化到模式中,一定程度上改善了对降水的数值模拟结果;单纯应用nudging技术及单点的风廓线仪探测资料,通过缩短nudging时间间隔以最终改进同化效果有一定局限性;合理的选择逼近因子值(4.0×10-4s-1)得到的同化结果与实况更为接近.     

雷达资料在一次大范围冰雹天气过程中的同化试验分析

基于华南区域高分辨率数值模式,采用牛顿连续松弛逼近法(nudging)同化C波段多普勒雷达反射率资料,针对2018年4月2日贵州一次大范围冰雹天气过程进行了数值模拟试验.分析结果表明:在模式中进行雷达反射率因子信息nudging同化后,调整了分析场中的水凝物信息和热力场结构,对流层中层的雨水和冰相粒子含量均增加,水凝物...     

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。     

NUDGING方法同化雷达反射率因子个例试验研究

利用ECMEF全球高分辨率模式资料,采用松弛逼近方法(Nudging)同化多普勒雷达反射率因子,通过在华南区域GRAPES_3km模式中对海南岛降水过程个例进行数值模拟,分析不同Nudging方法对模式预报效果的影响。结果表明:(1)采用Nudging同化方法可使背景场和观测反演的资料相协调,缩短模式热启动时间,可增加开始时段的降水量;(2)同化雷达反射率因子能够提高海南岛0～6h逐时降水评分,模拟值更接近实况观测;(3)同化后,华南区域GRAPES_3km模式能够捕捉到更多的中小尺度信息,可改善海南岛24h强降水的量级;(4)在初始场Nudging订正云水、雨水、水汽场等,其水凝物分布合理,降水预报效果最佳。     

ＣＬＭ３０对中国区域陆面过程的模拟试验及评估（Ⅱ）：土壤湿度

利用CLM3.0及普林斯顿大学的全球大气外强迫场资料,对中国地区1948—2001年的土壤湿度进行了off-line模拟,进一步评估了CLM3.0对中国地区土壤湿度的模拟能力。结果表明:模式基本能揭示土壤湿度的空间分布型,即华北干、东北和东南湿二湿一干的分布特征,但模拟值较观测值普遍偏高;就年际变化而言,在5个分区中,云贵地区模拟的年际变化与观测的相关性最好,东北区域次之,模拟的东部中纬度区域的年际变化较差,全区范围内7月的模拟好于4月;模式对于土壤湿度倾向有一定程度的模拟能力,基本能模拟出4月东北东部区域的干化趋势,但模式模拟的变化幅度较观测值偏小很多,其中以黄淮江淮地区模拟的趋势最差。     

基于AMSR-E数据的被动微波遥感干旱指数研究

基于2005年和2006年AMSR-E（advanced microwave scanning radiometer-earth observingsystem）的亮温,计算了8个亮温比值作为候选干旱指数。假设反演出的AMSR-E Land3土壤湿度数据能反映地表干旱程度,候选干旱指数与土壤湿度的相关性分析即能显示哪一候选干旱指数较好。选择河北省3个站点,分析了相关性较好的干旱指数的年际变化,并利用该干旱指数研究了河北省2006年3月份的干旱分布,通过比较河北省136个观测站的同期降水距平百分率,表明该干旱指数具有一定的实用性。     

Satellite Monitoring of the Surface Water and Energy Budget in the Central Tibetan Plateau

The water and energy cycle in the Tibetan Plateau is an important component of Monsoon Asia and the global energy and water cycle. Using data at a CEOP （Coordinated Enhanced Observing Period）-Tibet site, this study presents a first-order evaluation on the skill of weather forecasting from GCMs and satellites in producing precipitation and radiation estimates. The satellite data, together with the satellite leaf area index, are then integrated into a land data assimilation system （LDAS-UT） to estimate the soil moisture and surface energy budget on the Plateau. The system directly assimilates the satellite microwave brightness temperature, which is strongly affected by soil moisture but not by cloud layers, into a simple biosphere model. A major feature of this system is a dual-pass assimilation technique, which can auto-calibrate model parameters in one pass and estimate the soil moisture and energy budget in the other pass. The system outputs, including soil moisture, surface temperature, surface energy partition, and the Bowen ratio, are compared with observations, land surface models, the Global Land Data Assimilation System, and four general circulation models. The results show that this satellite data-based system has a high potential for a reliable estimation of the regional surface energy budget on the Plateau.     

Comparisons of Soil Moisture Datasets over the Tibetan Plateau and Application to the Simulation of Asia Summer Monsoon Onset

The influence of soil moisture on Asian monsoon simulation/prediction was less studied, partly due to a lack of available and reliable soil moisture datasets. In this study, we firstly compare several soil moisture datasets over the Tibetan Plateau, and find that the remote sensing products from the Advanced Microwave Scanning Radiometer for Earth Observing System (AMSR-E) can capture realistic temporal variations of soil moisture better than the two reanalyses (NCEP and ECMWF) during the pre-monsoon season...     

青藏高原土壤温度和湿度对T106模式预报的影响

在Ｔ１０６Ｌ１９谱模式中引入青藏高原土壤温度和湿度新近资料,改进模式听地表物理过程参数化方案,作了中期预报数值试验,结果表明,青藏高原土壤温度和湿度对高原本身及我国东部,东北地区高度场和降水预报有一定影响,改进土壤参数能够有效提高模式的预报结果。     

用NOAA卫星可见光和红外资料估算甘肃省东部农田区土壤湿度

应用NOAA卫星AVHRR通道1、2计算的植被指数和通道4的亮温、农业气象试验站观测的土壤湿度，并结合气象卫星完成的土地覆盖分类等资料，建立了由植被指数和亮温估算甘肃省东部农田区土壤湿度的方程。结果表明，农田土壤湿度与植被指数和亮温间均存在一定相关关系；用植被指数和亮温可以估计土壤湿度情况，并对干旱进行监测。     

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。     

Detection and Correction of AMSR-E Radio-Frequency Interference

Radio-frequency interference (RFI) affects greatly the quality of the data and retrieval products from space-borne microwave radiometry. Analysis of the Advanced Microwave Scanning Radiometer on the Earth Observing System (AMSR-E) Aqua satellite observations reveals very strong and widespread RFI contam- inations on the C- and X-band data. Fortunately, the strong and moderate RFI signals can be easily identified using an index on observed brightness temperature spectrum. It is the weak RFI that is diffi- cult to be separated from the nature surface emission. In this study, a new algorithm is proposed for RFI detection and correction. The simulated brightness temperature is used as a background signal (B) and a departure of the observation from the background (O-B) is utilized for detection of RFI. It is found that the O-B departure can result from either a natural event (e.g., precipitation or flooding) or an RFI signal. A separation between the nature event and RFI is further realized based on the scattering index (SI). A positive SI index and low brightness temperatures at high frequencies indicate precipitation. In the RFI correction, a relationship between AMSR-E measurements at 10.65 GHz and those at 18.7 or 6.925 GHz is first developed using the AMSR-E training data sets under RFI-free conditions. Contamination of AMSR-E measurements at 10.65 GHz is then predicted from the RFI-free measurements at 18.7 or 6.925 GHz using this relationship. It is shown that AMSR-E measurements with the RFI-correction algorithm have better agreement with simulations in a variety of surface conditions.