长时间序列多源土壤湿度产品在中国地区的比较分析

研究利用实测数据对遥感产品(ECV CCI)、全球陆面同化系统产品(GLDAS/CLM、NOAH2.7、NOAH3.3、VIC、MOSAIC)、再分析资料(ERA-Interim、NCEP/DOE)等不同来源的8套长时间序列土壤湿度产品进行时空比较。结果表明:上述产品均可以模拟出中国不同区域土壤湿度的空间分布;从各产品平均态与实测数据的偏差、均方根误差、相关系数统计结果来看,NOAH模式和ERA-Interim表现最好,MOSAIC和NCEP/DOE与实测相差较大;从区域尺度上来看,所有产品在东北区域表现最好,在华南、西南南区和西北西区较差;ERA-Interim有效的模拟了土壤湿度的年际变化。     

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。     

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。      

青藏高原CMIP6土壤湿度适用性评估

为了解第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6）土壤湿度数据在青藏高原的适用性，利用全球陆面数据同化系统（GLDAS）Noah模型输出的土壤湿度产品，对CMIP6 Historical试验的土壤湿度数据进行评估。结果表明:在青藏高原地区，CMIP6集合平均土壤湿度总体高于Noah产品，季节变化幅度明显小于Noah产品；各模式模拟的土壤湿度差异较大，在偏差、线性相关、标准差、场相关4个维度上，表现最好的模式分别为AWI-ESM-1-1-LR、NorESM2-MM、CanESM5、TaiESM1，而EC-Earth3、EC-Earth3-Veg和GFDL-CM4在两个维度上表现突出；综合考虑4个维度，AWI-ESM-1-1-LR等10个模式在高原适用性较好。      

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。     

基于自动站资料的WRF-EnSRF陆面同化系统的效果检验及应用

基于集合平方根滤波方法(En SRF)同化方法和NOAH陆面模式的WRF-En SRF陆面同化系统,同化了江苏省70个自动站资料进行试验,研究加入不同的同化资料(地表温度、10 cm土壤温度、20 cm土壤温度)及初始扰动强度的大小对陆面数据同化系统性能的影响,以及对不同区域(降水大值区和降水小值区)的分析场进行效果对比,并且检验了同化系统在一次典型的梅雨锋暴雨的同化效果,证明了这个系统的有效性和可行性。对于资料选取试验,比较全场平均的同化时刻分析场模拟观测相对真实观测的均方根误差可以得到:同化地表温度资料并且初始扰动强度1 K的时候同化效果最理想。对于选定的降水大值区和降水小值区来讲,降水大值区的土壤温度和土壤湿度分析场更加接近于真实场。运用于一次梅雨锋暴雨的同化实验,对于最后一个同化时次的分析场作为背景场做集合预报,最终证明预报结果是有效的。土壤温度、土壤湿度、地表温度和近地面风场的预报结果都较用NCEP再分析资料直接做预报作为控制试验的结果有不同程度的改进。这说明该系统应用于实际同化中的性能较为良好,可以应用于实际土壤湿度与温度的预报。     

GLDAS和CLDAS融合土壤水分产品在青藏高原地区的适用性评估

利用第三次青藏高原(下称高原)大气科学试验(TIPEXⅢ)和高原周边自动土壤水分观测站0~10 cm层次土壤湿度观测资料,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-V1.0)与观测资料之间的相关性和偏差,综合评估了融合土壤水分产品在高原的适用性。结果表明,两种融合资料在安多、那曲、聂荣、Sta-ave区域(小嵩草高寒草甸)4个站点表现较优,而融合资料在班戈(禾草高寒草原)、嘉黎(亚高山常绿叶灌丛)和比如(亚高山常绿叶灌丛)质量较差,阿里站(矮半灌木荒漠)是融合资料与观测相差最大的站点;融合土壤湿度产品的质量存在明显的日变化,并在14:00-20:00(北京时)表现为最差;融合资料的质量2014年整体上优于2013年,其中2013年8月中下旬和10月中旬两种资料质量较差,进一步分析发现当降水强度急剧增强时,融合资料的质量变差;融合产品质量在高原地区由东南向西北方向递减,相对于GLDAS资料,CLDAS在对四川东南地区和新疆地区大部分站点的土壤湿度描述能力上有了较大的改善,两种资料在四川东北部地区有较好的一致性。     

土壤质地改变对CLDAS/Noah-MP土壤湿度模拟的影响研究

陆面模式可以模拟获得高时空分辨率连续的多层土壤湿度,但其精度受到地表参数的影响,土壤质地就是其中之一,本文利用CLDAS-V2.0(中国气象局陆面数据同化系统)驱动Noah-MP模式,开展了其对土壤湿度模拟的影响研究。结果表明,利用中国第二次土壤调查数据制作的中国区土壤质地数据(SNSS)与模式自带土壤质地数据(FAO)模拟的2014年中国区域土壤湿度日均值存在显著差异,0～10cm深度23.2%的区域差异性大于10%,74.9%的区域差异性大于1%;10～40 cm深度20.8%的区域差异性大于10%,69.8%的区域差异性大于1%。从时间序列来看,两组实验模拟结果均能基本反映土壤湿度随时间变化的规律,SNSS在0～10 cm处模拟结果表现更好,但在10～40 cm处出现低估现象。从空间分布分析,使用SNSS土壤质地类型之后,CLDAS/Noah-MP土壤湿度模拟结果与观测值的偏差为负值的区域较多,尤其是10～40 cm深度,大多数区域模拟值均存在低估;与FAO模拟结果比较,SNSS在东南和西南地区0～10 cm和10～40 cm深度的模拟效果有所改进;东北地区0～10 cm深度SNSS的模拟效果好于FAO,但10～40 cm深度的模拟精度两者相差较小。     

多种土壤湿度资料在中国地区的对比分析

利用1992—2012年中国区域土壤湿度观测资料对目前使用较为广泛的5套土壤湿度资料(ERA-Interim、NCEP再分析资料、GLDAS同化资料、CPC模式资料和AMSR-E卫星反演资料)的适用性进行检验,分析5套资料对中国区域土壤湿度的时空分布特征和变化趋势的描述能力。结果表明:5套资料都能大体反映暖季中国区域土壤湿度东南湿、西北干,自东南向西北递减的分布格局以及西北干旱区和半干旱区变湿、长江流域部分地方变干的变化趋势,其中CPC资料最接近观测事实,并能较好地表现局地特征;在描述土壤湿度的季节变化和年际变化方面,GLDAS和NCEP资料与观测数据的相关性较好,能较好反映土壤湿度的时间演变特征。进一步利用检验效果较好的GLDAS、NCEP和CPC资料分别对中国区域土壤湿度时间和空间的长期变化趋势分析发现:中国区域标准化年平均土壤湿度在1948—1996年处在相对湿润期,而1996—2012年处在相对干旱期;中国区域年平均土壤湿度的空间变化特征是东部变干、西部变湿,自东北、华北至西南呈现一个干旱化带。     

中国华北暖季土壤湿度的变化特征

通过与土壤湿度观测资料比较验证发现,GLDAS同化数据能够较好地反映中国地区暖季土壤湿度的时空分布和变化特征,特别是在华北地区,两者显著相关。在此基础上,为研究中国区域干旱化特征,利用1948~2010年的GLDAS数据分析了中国华北地区暖季土壤湿度的周期信号和长期变化,并初步探讨了气温和降水对土壤湿度的影响。结果表明:1948~2010年华北地区暖季4个不同深度层土壤湿度的变化特征基本一致,主要存在3 a、5~7 a和15 a周期信号,其中以5~7 a周期最为显著;长期变化均呈现减小趋势,且中间2层土壤湿度的减小比表层和最深层更为迅速。不同深度的土壤湿度和降水呈正相关关系,且相关性随土壤深度的增加而逐渐减小,与气温呈负相关关系,且中间2层的相关性大于表层和最深层。     

同化极轨卫星陆地产品对改善陆面模式模拟能力研究进展

利用同化极轨卫星陆地产品改善陆面模式的模拟能力,是目前提升干旱监测水平研究的一个热点,也是一个难点问题。通过介绍现阶段几种典型陆面模式和同化方法,回顾了地表类型、地表反照率、植被覆盖度、地表温度、土壤湿度和降水量等主要极轨卫星陆地产品发展现状,并指出同化极轨卫星陆地产品对陆面模式模拟能力的改善作用主要受陆面模式、同化方法和卫星产品质量三方面限制。而基于较新的地表类型、(准)实时植被覆盖度和地表反照率产品及高质量的土壤湿度、地表温度和降水数据,通过优化同化方法和系统地发展陆面模式,有望进一步改善同化效果。     

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。     

夏季青藏高原不同层次土壤湿度时空变化特征

基于1950—2009年GLDAS Noah 2.0逐月平均土壤湿度资料,分析了夏季青藏高原各层土壤湿度的时空变化特征。结果表明:(1)夏季青藏高原各层土壤湿度整体上呈自南向北递减的空间分布,但在高原中部地区中层、深层土壤湿度均有一个极值中心。(2)夏季高原中东部地区表层、浅层、中层、深层土壤湿度之间的差值(深层与中层除外)均表现为"上湿下干"的垂直分布,而中部偏西地区各层土壤湿度差值则表现为"下湿上干"的垂直分布。(3)夏季高原各层土壤湿度第一模态均呈现西南—东北反向型分布,且随着深度的增加,零线向东北移。(4)夏季高原主体各层土壤湿度的年际变化特征明显,除深层(呈现不显著增加趋势)外整体均呈现显著下降趋势,前期土壤湿度较高,后期较低。从空间趋势分布来看,除深层土壤湿度在高原中部有增大趋势外,各层土壤湿度变化趋势在高原上均以减小为主。(5)去趋势后,除深层外其他各层土壤湿度最大年际变化幅度在高原中部随着土层的增加而减小,而高原中东部则随土层的增加而增大。     

再分析资料和陆面数据同化资料土壤湿度产品在中国北方地区的适用性评估

土壤湿度是地球系统模拟的重要参数之一,准确获得其时空分布和变化特征是研究陆-气相互作用的基础。再分析资料和陆面数据同化资料均可提供全球或区域高分辨率土壤湿度产品,但在使用前需要对其进行评估分析。利用土壤湿度观测数据,计算ERA5、ERA5-Land、NCEP-DOE R2、CRA40再分析资料和GLDAS-Noah、GLDAS-CLSM、CLDAS陆面数据同化资料土壤湿度产品与观测数据的中位数、模拟偏差、相关系数等统计指标,并分季节和气候区讨论不同土壤湿度产品在中国北方地区的模拟效果。结果表明:整体来看,CRA40与观测值的相关性最好,ERA5和ERA5-Land分别对干中心、湿中心模拟效果更好,GLDAS-Noah对于较干土壤地区模拟略偏湿,CLDAS对较湿土壤地区模拟结果以系统性偏干为主,NCEP-DOE R2和GLDAS-CLSM模拟效果较差;ERA5、ERA5-Land、NCEP-DOE R2、GLDAS-Noah和CLDAS在所有季节均为模拟正偏差,春季模拟效果较好的是CRA40、ERA5-Land,夏季和秋季ERA5-Land、ERA5和CRA40与观测值相关性较好,不同产品模拟的冬季土壤湿度和观测值相关性是全年中最小的;不同土壤湿度产品在干旱区以模拟偏湿为主,GLDAS-Noah模拟效果最佳,但模拟土壤湿度峰值和谷值的出现时间较观测较早,GLDAS-Noah、CRA40、ERA5能较好模拟季风区干、湿土壤的持续时段和土壤湿度变化振幅,大部分产品能模拟出夏季风影响过渡区较干土壤和较湿土壤的出现时间。     

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。     

GLDAS和CMIP5产品的中国土壤湿度-降水耦合分析及变化趋势

利用GLDAS同化产品和12个CMIP5模式的输出结果,从土壤湿度对降水影响的两个中间环节出发,通过分析陆面耦合指数ILH、潜热通量—抬升凝结高度耦合指数ILCL以及抬升凝结高度ZLCL间接研究中国区域土壤湿度与降水间耦合特征,并对1958~2013年及RCP4.5辐射强迫情景下50年(2006~2055年)的4个代表性区域夏季耦合强度的年代际变化特征进行分析。研究发现:1958~2013年期间,内蒙古阴山山脉附近、新疆和青海的部分地区为夏季中国土壤湿度与降水耦合的最强区域;陆面耦合指数ILH变化幅度从高到低依次出现在华北、华南、内蒙古中部和西北地区,并在20世纪70年代中到80年代中发生转折。2006~2055年的平均而言,预估内蒙古阴山山脉附近仍为耦合最强区;与历史时期(1958~2005年)比较,新疆中部和内蒙古阴山山脉附近的耦合指数ILH增大,而广西和广东地区的则减小;对于耦合指数ILH的年代际变化(2006~2055年),2026~2035年间华北最大而华南最小,西北地区变化不大,而内蒙古中部地区的耦合强度逐渐增大。     

1981～2020年青藏高原春季土壤湿度时空变化特征及其与高原季风的关系

本研究利用欧洲中心ERA5再分析资料的逐日土壤湿度（土壤体积含水量）、降水量、位势高度场以及风场数据,重点分析了1981～2020年高原春季浅层（0～7 cm）土壤湿度的时空变化特征,并探讨了青藏高原土壤湿度与高原季风的关系。青藏高原春季土壤湿度西北偏干,东南部相对偏湿的分布特征。对高原春季土壤湿度进行经验正交函数（EOF）分析后发现,其第一模态呈中部与东、西部反向变化特征,该模态存在准3年（2～4年）的振荡周期,这一周期特征在2000～2010年表现的更为显著;第二模态呈南北反向分布,较好地表征高原地区气候带与下垫面覆盖状况。研究发现,高原夏季风与高原春季土壤湿度变化之间存在密切的隔季相关,高原夏季风异常变化是翌年春季土壤湿度变化的主要原因。     

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。     

编辑选编

正SMOS土壤湿度和亮温产品在陆面模式中的同化——Assimilation of SMOS soil moisture and brightness temperature products into a land surface model.Remote Sensing of Environments,2016,in press.欧空局土壤湿度和海洋盐度(SMOS)卫星的重要目的之一就是提供具有足够精度和时空覆盖的全球表层土壤水分(SM)估计。通过耦合SMOS卫星的观测数据,陆面模式(LSM)的预测技巧有望得到改善。然而,SMOS数据的同化充满挑战。确切地说,SMOS观测数据的空间分辨率比模式更粗。     

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。