利用MODIS影像和气候数据模拟青藏高原草地地上生物量（英文）

精确量化高寒区域的草地地上生物量在精确量化全球碳循环方面起着非常重要的作用。本研究利用月尺度的归一化植被指数、增强型植被指数、平均空气温度、≥5℃积温、总降水、降水积温比模拟了青藏高原高寒草地地上生物量。本研究对比分析了三种多重逐步回归模型,即地上生物量与归一化植被指数和增强型植被指数的逐步回归模型,地上生物量与空气温度、积温、降水和降水积温比的逐步回归模型,地上生物量与归一化植被指数、增强型植被指数、空气温度、积温、降水和降水积温比的逐步回归模型。结果表明,在高寒草甸,归一化植被指数模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为31.05 g m~(-2)和44.12 g m~(-2);在高寒草原,归一化植被指数模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为95.43 g m~(-2)和131.58 g m~(-2)。在高寒草原,积温模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为33.61g m~(-2)和48.04 g m~(-2)。在高寒草甸,植被指数和气象数据模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为28.09 g m~(-2)和42.71 g m~(-2);在高寒草原,植被指数和气象数据模拟的地上生物量与观测的地上生物量间的平均绝对误差和均方根误差分别为35.86 g m~(-2)和47.94 g m~(-2)。因此,植被指数和气候数据同时参与的逐步回归模型比植被指数或气候数据单独参与的逐步回归模型的精度高;不同高寒草地类型的回归模型精度不同。     

三个全球气候模式对中国气温季节变化模拟能力的空间差异特征分析

针对第五次国际耦合模式比较计划（CMIP5）中3个全球气候模式对中国气温季节变化模拟能力的空间差异特征进行具体分析。结果表明：BCC-CSM1.1（m）模式和GFDL-CM3模式能够再现中国气温的季节性变化,在中国东部地区模拟能力较强,平均绝对误差和均方根误差均较小,在中国西部地区模拟能力较弱,平均绝对误差和均方根误差较大。与BCC-CSM1.1（m）和GFDL-CM3模式相比,HADGEM2-ES模式再现中国地区气温季节变化的能力最弱,平均绝对误差和均方根误差在西部部分地区、内蒙古地区和东北地区较大,在华南地区南部较小。在相同模式下,日平均气温模拟效果最好,其次是日最低气温,日最高气温模拟效果最差。纬度、经度、海拔和坡度对气候模式模拟效果的影响存在模式间的差异,而坡向和地形遮蔽度对模式的模拟效果无明显影响。     

IPCC AR5全球气候模式对1996-2005年中国气温模拟精度评价

本文利用中国660个站点逐日地面温度资料,评估了参与政府间气候变化专门委员会第五次报告(IPCC AR5)的9个全球气候模式(Global Climate Models, GCMs)及多模式集合(Multi-Model Ensemble, MME)对中国地区气温的模拟精度。结果表明：9个IPCC AR5全球气候模式和MME模拟的中国地区1996-2005年日平均气温与气象站点观测值的相关系数都大于0.86,表明相关性较好;气候模式模拟的中国东南部地区1996-2005年日平均气温的模拟精度较高,模拟值的偏差、平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差都比较小;而西部地区的模拟效果较差,模拟精度较低。综合考虑模式模拟值与站点观测值的相关系数、偏差、平均相对误差、平均绝对误差和均方根误差发现,MME在中国地区的气温模拟精度优于大部分单个模式。     

基于GAME-TibetIOP的青藏高原蒸散研究

由于缺少足够的观测资料,人们对青藏高原上蒸散问题的认识还不充足。以1998年5~9月"全球能量与水循环亚洲季风之青藏高原试验"加强观测试验期(GAME-Tibet IOP)资料为基础,结合1967~2006年40 a的气象站数据,计算了6个样点的参照蒸散量和潜在蒸散量,并在此基础上估算了实际蒸散量的大小。结果显示,高原参照蒸散有下降趋势,但在试验期内却比40 a平均值明显偏高,且和潜在蒸散之间表现出很强的相关性;试验期内气温、太阳辐射强度、风速以及饱和水气压差等环境因子的值均高于40 a的平均状况;太阳辐射强度、风速、饱和水气压差的增强是导致参照蒸散量升高的主要原因,其中以后两者对参照蒸散量的影响尤为显著;试验期内旬实际蒸散量在9~23 mm之间波动,6~8月份实际蒸散的总量可达123.3~136.9 mm,占同期降水量的38.2%~73.4%;蒸散在高原地气相互作用过程中有重要作用。     

基于Sentinel-1A数据在广东省近海海面风场反演应用

采用基于风条纹提取风向的方式，利用地球物理模式函数，基于Sentinel-1A数据，通过CMOD5模型反演2017年3、5、7、12月份广东省近海海域风场。将反演结果与实测数据对比，风速普遍比实测风速大，风速反演的平均绝对误差为1.98 m/s，均方根误差为2.74 m/s，相关系数为0.8。其中3、5、7月的风速较为接近，且平均绝对误差和均方根误差都＜2 m/s，而12月份平均风速＞8 m/s，实测数据与卫星过境时间不完全匹配，导致平均绝对误差和均方根误差都偏大。哨兵一（Sentinel-1A）影像反演结果整体上与实测数据相一致，验证了COMD5反演模型适用于广东省近海高分辨率海洋风场反演，可为下一步估算广东省风能资源储量提供可能。     

1961-2010年中国十大流域水分盈亏量时空变化特征

采用线性回归方法和Mann-Kendall方法对1961-2010年中国和十大流域水分盈亏量的气候及变化趋势特征进行分析,并对各流域年水分盈亏量变化成因进行探讨。结果表明:1中国多年平均年水分盈亏量(1961-2010年平均)为负值,水分条件表现为亏缺。空间分布总体呈现南方盈余,向北向西水分亏缺态势。2中国水分盈亏量月变化特征表现为夏季6-8月有盈余,7月盈余量最大;其余各月为亏缺,4月亏缺量最大,十大流域月变化特征各有不同。31961-2010年,中国年水分亏缺量呈现多—少—多变化态势,1990s亏缺量为近50年来最少。2000s中国水分亏缺量较常年偏多,主要是由于大多数流域水分亏缺量偏多或盈余量偏少造成的。4近50年来,全国平均年和春夏冬三季水分盈亏量呈现增加趋势,秋季减少趋势显著。5松花江、辽河、海河、黄河流域及西南诸河年水分盈亏量呈现减少趋势,除西南诸河是由于年降水量增加速率小于蒸散量增加速率导致其减少趋势外,其它四个流域则是由于年降水量减少速率大于潜在蒸散量减少速率,年降水量减少变化趋势起主要作用;其余流域年水分盈亏量呈现增加趋势,淮河和长江流域主要是因为潜在蒸散量减少速率大于降水的减少速率,潜在蒸散量的减少变化趋势起主要作用,东南诸河、西北诸河、珠江流域由于年降水量增加、潜在蒸散量减少,二者均对水分盈亏量增加有利。     

黄河上游地区几种参考作物蒸散量计算方法的适用性比较

验证参考作物蒸散量模拟方法的适用性,对于加强水资源管理和指导生态建设具有重要理论意义和应用价值。根据黄河上游地区50 a来10个站点的逐日气象资料,以FAO推荐的Penman-Monteith（P-M）方法为标准,验证11种参考作物蒸散量计算方法在该区域的适用性。分别在月尺度和年尺度计算了各方法与P-M方法之间的相关性和均方根误差,结果表明：基于辐射的Priestley-Taylor和Makkink方法与P-M方法具有一致性,在黄河上游地区具有较好的应用前景;Priestley-Taylor方法更适宜于在月尺度上计算整个区域的参考作物蒸散量,而Makkink方法在高寒地区的生长季的适用性更强。基于温度的Thornthwaite、McCloud、Blaney-Criddle和Holdridge方法在黄河上游地区的适用性较差,低估了ET₀,主要原因是其无法反映研究区域气温低但辐射强的气候特征。     

高分辨率青藏高原历史月降水数据重建

青藏高原对全球气候研究具有重要意义,而降水数据对水文、气象和生态等领域的研究也至关重要,且随着研究内容和尺度的变化,对高时空分辨率的历史降水数据的需求越发迫切。本文基于TRMM 3B43降水数据,采用随机森林算法,引入归一化植被指数(AVHRR NDVI)、高程(SRTM DEM)、坡度、坡向、经度、纬度6个地理因子,建立历史降水重建模型,获得1982-1997年分辨率为0.0833°的青藏高原年降水数据,然后根据比例系数法计算出月降水数据。为提高精度,利用站点数据对月降水数据进行校正。结果表明,该方法能简单有效地获得高时空分辨率的历史降水数据,决定系数R²大部分在0.4~0.9之间,平均值为0.6767,其中夏季效果最好,冬季效果最差;均方根误差RMSE和平均绝对误差MAE均在50 mm以下,RMSE均值为22.66 mm,MAE均值为15.97 mm;偏差Bias较小,基本在0.0~0.1之间。     

基于COUPMODEL模型的冻融土壤水热耦合模拟研究

利用COUPMODEL模型,对唐古拉研究区活动层土壤的水热特征进行模拟,与观测结果进行对比发现,在活动层土壤温度方面,COUPMODEL模型的模拟结果R2>0.94,其平均值为0.98,均方根误差较小,模拟效果较理想;在活动层水分特征方面,模拟结果存在一定偏差,R2介于0.88~0.93之间,平均值0.90,均方根误差平均值4.24,基本反映了高海拔多年冻土区活动层水热变化;在土壤热通量方面,0~20 cm土壤热通量的模拟结果与观测值基本一致;模型模拟的冻结深度在3 m左右,接近观测值,COUPMODEL模型可用于多年冻土区活动层土壤水热变化规律研究。     

山地冰川表面温度反演算法对比——以祁连山七一冰川为例

冰川表面温度决定冰川表面热力状况分布和消融状态,其对建立冰川能量—物质平衡模型和研究气候变化背景下的冰川响应具有重要意义。Landsat系列卫星提供了海量免费高空间分辨率遥感数据,广泛应用于表面温度的时空变化研究。本文使用2013年5月至2014年9月的10景Landsat 8 TIRS热红外数据,对比三种单通道温度反演算法(覃志豪单窗算法、Juan C.Jiménez-Mu1oz普适性单通道算法和Jordi Cristóbal普适性单通道改进算法)和两种劈窗温度反演算法(Juan C.Jiménez-Mu1oz劈窗算法和Offer Rozenstein劈窗算法)在祁连山七一冰川表面的准确度和适用性,结果表明:(1)劈窗算法反演精度高于单通道算法,其中Offer Rozenstein劈窗算法误差最小,均方根误差为1.75 K、平均绝对误差为1.49 K,而Jordi Cristóbal普适性单通道改进算法误差较大,均方根误差和平均绝对误差分别为3.35 K和2.72 K;(2)夏季消融期各算法均有较大偏差,冬季是各算法反演误差最小的季节;(3)覃志豪单窗算法对水汽含量敏感性最低,Offer Rozenstein劈窗算法对水汽含量和发射率的敏感性较高;Jordi Cristóbal普适性单通道改进算法在低大气含水量的高海拔冰川地区存在一定局限性。研究结果为不同表面温度反演算法在高海拔山地冰川区域的对比和适用性研究提供了科学依据。     

2001–2018年青藏高原三江源地区高寒草地的波文比（英文）

波文比用以描述从地球表面到空气中以潜热或感热发生的热传递过程,其由于土地利用和覆盖变化的生物物理效应而成为研究热点。波文比对评估生态系统气候调节功能具有一定的作用,但在大多数生态评估中常常被忽略。本文以位于气候敏感区和脆弱区的青藏高原腹地的三江源地区为研究区域,基于MODIS蒸散产品以及2001–2018年MODIS反照率计算出的陆地表面净辐射估算出波文比,并利用通量观测数据对MODIS蒸散产品进行了验证。通过多元线性回归和结构方程模型(SEM)两种方法分别分析了波文比的时空变化和影响因素。结果表明:1)MOD16蒸散数据与海北和当雄两个高寒草甸的涡度通量观测数据显著相关,相关系数分别为0.78和0.70,显著水平P值均小于0.01;2)2001–2018年期间三江源地区草地的多年平均波文比是2.52±0.77,呈从东南向西北逐渐递增的空间格局;研究时段内波文比整体呈下降趋势(Slope=–0.025, R~2=0.21, P=0.056);3)以年总降水量、年平均气温、年平均相对湿度、年平均NDVI及年均反照率为自变量的多元线性回归方程,可解释三江源全区平均波文比年际变化的51%,根据标准化回归系数,气温的影响最大,这表明气候变暖对净辐射分配为感热和潜热的比例有很大的影响;4)此外,植被变化的贡献通过结构方程模型进行定量分析,结果表明NDVI的增加将导致反照率的下降,路径系数为–0.57,反照率对波文比影响为正,路径系数为0.43,这是由于气候变化引起的NDVI变化的负面和间接影响。明显的湿润气候可以增加蒸散,以全球气候变暖为主并叠加降水增加的气候变化,将促进植被生长,地表反照率降低,会使地表净辐射增加;但同时气候变暖主导并直接促进了地表蒸散增加,导致了波文比降低,表明波文比能够综合反映区域气候和植被变化的生物地球物理效应,可在今后生态系统评估中作为气候调节功能指标之一。     

结合土壤水分可供率改进显热通量估算方法

通过引入土壤水分可供率因子修正双层遥感蒸散模型中的植被剩余阻抗,以改进表层土壤含水量较小时的植被显热通量估算,并与美国Walnut Gulch流域两个地表通量站的观测值进行比较。实验结果表明:土壤水分可供率遥感估算值与实测波文比换算值的相关系数R2均大于0.84;引入土壤水分可供率改进后的显热通量估算值与实测值的相关系数R提高了0.34;均方根误差在两个通量站分别减少73.5W/m2和97.2W/m2,相对均方根误差均减小15%以上。结合土壤水分可供率的显热通量估算方法能够有效提高估算精度。     

基于CMIP5模式的黑河流域潜在蒸散量预估

蒸散发是干旱内陆河流域水资源的主要耗散途径。预估黑河流域未来潜在蒸散量（ET₀）可为气候变化条件下流域水资源的优化管理提供基础数据支撑。使用1960—2014年黑河流域气象数据,采用FAO-56Penman-Monteith公式计算流域潜在蒸散量;基于同期NCEP（美国环境预报中心）再分析资料及2006—2100年CMIP5中CNRM-CM5模式的RCP4.5、RCP8.5路径预测数据,经统计降尺度模拟与偏差校正,预估了流域未来潜在蒸散量;通过旋转经验正交函数将流域各划分为3个子区,进行子区及全流域Mann-Kendall未来趋势分析。结果显示：（1）NCEP再分析资料与流域潜在蒸散量建立的逐步回归降尺度模型模拟效果好,经CNRM-CM5模式模拟及偏差校正,适宜于预估黑河流域未来潜在蒸散量。（2）预估RCP4.5路径流域2021—2050年、2071—2100年年均潜在蒸散量较1971—2000年分别增加3.49%、6.11%,RCP8.5路径分别增加4.64%、10.07%,RCP8.5路径增幅高于RCP4.5路径。（3）利用旋转经验正交函数可将两种路径流域未来蒸散量划分为3个子区,RCP4.5、RCP8.5路径黑河流域Ⅰ区潜在蒸散量各为不显著、显著的下降趋势,两种路径下Ⅱ区、Ⅲ区及全流域均为显著上升趋势。     

1960—2017年艾比湖流域实际蒸散量与气象要素的变化特征

传统估算蒸散发的方法大都基于局地尺度,而在生态水文发生剧烈变化的资料稀缺流域背景下,充分考虑流域下垫面的空间变异性的陆面过程模型为流域长时序、大尺度及连续模拟实际蒸散量提供了新途径。以艾比湖流域为研究区,应用可变下渗能力模型（VIC）模拟1960—2017年艾比湖流域的水文过程,探讨研究区值实际蒸散发量的年、月、日时空变化规律,并运用小波分析方法对5个气象要素及研究区实际蒸散发量的模拟值进行多尺度特征分析,结果表明：① VIC在温泉和博乐的径流纳什效率系数（NSE）分别为0.09和0.23,模拟效果较为满意;VIC实际蒸散量的模拟值与理论计算值,R²达0.80,均方根误差（RMSE）为31.76 mm a^-1,NSE为0.32,模拟效果相对较好;② 时间尺度上,艾比湖流域58 a来年际实际蒸散量呈上升趋势,年均实际蒸散量以1.03 mm a^-1的速率递增;月值和日值蒸散量均呈单峰趋势;且年代际变化中5—7月的实际蒸散量在20世纪90年代和21世纪呈现下降趋势,20世纪70年呈现上升趋势,而其余月份无明显变化;③ 空间分布上,艾比湖流域内实际蒸散发量总体上呈现高海拔及其附近地区蒸散强烈,从春季到夏季,强蒸散区由西北向东南转移,年实际蒸散量空间分布与春夏季分布一致;④ 艾比湖流域实际蒸散发量与各气象要素在时频域中均存在1~4个显著性周期,且在一定尺度的周期上,平均风速、平均温度以及日照时数超前于实际蒸散量变化,而年降水量和相对湿度滞后于实际蒸散量变化,受降水影响实际蒸散发1965年和2003年发生1 a周期的“强—弱”转换,受相对湿度影响实际蒸散量在1965年和2008年发生2~4.5 a周期的“强—弱”转换。     

COSMIC掩星大气水汽廓线的质量分析

COSMIC掩星大气产品的时空分辨率和垂直分辨率较高,可提高数值天气预报模型的精度并用于气候气象研究,但目前鲜有在全球范围内的验证分析.该文利用无线电探空数据评估COSMIC掩星探测系统反演的大气水汽压在不同高度、季节和纬度上的数据质量,并以COSMIC在近地面(925 hpa)和对流层顶(300 hpa)两个典型高度的水汽压数据分析全球水汽的时空分布特征.结果表明:1)对流层顶以下的COSMIC水汽压略低于探空水汽压值;COSMIC水汽压在近地面偏差较大,且随着高度的上升而减小,高空COSMIC水汽压与探空水汽压基本一致,对改进数值天气预报精度具有重要意义.2)COSMIC水汽压与探空水汽压的差异以夏季最大,且随着纬度升高偏差逐渐减小.3)COSMIC水汽压相对于探空水汽压的平均偏差、均方根误差和平均绝对百分比误差分别为-1.657～-1.088×10-5 hpa、0.005～4.189 hpa和24.553％～37.956％;全球COSMIC水汽压在两个典型高度的分布特征相似,且存在南北半球不对称性.     

大气红外探测器(AIRS)资料在塔克拉玛干沙漠的适用性检验与评估

由于沙漠恶劣的环境,观测站点稀少,塔克拉玛干沙漠地区的温度、湿度时空分布很难仅仅依靠少量的常规观测资料分析得到,高分辨率的大气红外探测器（AIRS）资料可有效弥补这个空缺。地形和地表发射率是影响AIRS反演温湿度廓线产品进度的两大要素,在塔里木盆地的塔克拉玛干沙漠地区使用AIRS温湿度产品必须首先对其质量进行检验。本研究主要对2016年7月1~15日晴空背景下AIRS反演的温度、位势高度、水汽数据在塔克拉玛干沙漠及周边绿洲地区在早晨和傍晚的可信度作了详细的对比分析。结果表明：（1） AIRS卫星资料集里的温度资料与探空数据有很好的吻合度。温度资料在沙漠腹地尚有较小偏差,在周边绿洲地区尤其是其中高层一致性较高。AIRS反演温度在沙漠腹地的塔中站在早晨各层的偏差明显大于傍晚,其余各站早晨和傍晚反演偏差不大。（2） AIRS卫星测得的位势高度资料几乎与探空资料的完全一致,是本对比研究中观测质量最好的要素,但AIRS探测层次能达到1 hPa,探测高度优于探空。（3）反演的湿度廓线与探空偏差较大。AIRS资料的混合比在300 hPa上的高层与探空吻合,在中层偏干,低层偏湿,低层水汽探测误差可能与盆地地形和沙漠下垫面有关。（4）早晨沙漠腹地的塔中站AIRS反演气温平均偏差在各层均比其余7个绿洲站明显偏大,在500 hPa以下的低层明显偏冷,在其上明显偏暖,偏暖幅度随高度的升高而增大。早晨绿洲AIRS反演温度在所有气压层上温度偏差绝对值均在1℃以内,均方根误差小于2℃,傍晚偏差绝对值在3℃以内,均方根误差在700 hPa以下的低层较高层大,700 hPa以上在3℃以内。绝对误差在早晨和傍晚均随高度的升高而减小,在100 hPa以上又有逆转,这种逆转在塔中站尤为明显。     

青藏高原山体效应对近地表层垂直大气昼夜温差的影响

青藏高原巨大隆起不仅塑造了欧亚大陆的气候格局,也深远地影响了高原的地理生态格局。青藏高原巨大隆起而产生的山体效应不仅可对近地表温度产生显著影响,其对近地表层垂直大气亦可产生显著作用,然而目前仍缺乏这一方面的研究。因此,本研究基于MODIS大气廓线数据产品,以昼夜温差为切入点,分析了青藏高原不同季节、不同气压面（500～200hPa）的昼夜温差差异。结果表明：(1)青藏高原内部不同季节、不同气压面高度处的昼夜温差均大于外部地区,整体符合山体效应的格局。(2)青藏高原海拔越高,不同季节的垂直层昼夜温差越大。(3)随着气压面高度的增加（500～200 hPa）,海拔对冬季大气昼夜温差的影响逐渐降低,对春季、夏季和秋季的影响程度先升高后降低,作用最大处分别出现在300 hPa、250 hPa和300 hPa。     

青藏高原植被覆盖对水热条件年内变化的响应及其空间特征

利用1982-2000年NOAA/AVHRR卫星的NDVI数据(时间分辨率旬,空间分辨率8 km×8 km),结合同时期的气温和降水资料,基于时滞互相关方法和GIS工具,分析了青藏高原植被覆盖对水、热条件年内变化的时滞响应及其空间特征。结果如下:①除高寒荒漠、森林外,青藏高原植被NDVI与同期旬均温和旬降水相关性均呈高度正相关。其中,中等覆盖度的植被受水、热影响表现更为强烈。②青藏高原植被NDVI对气温和降水有滞后效应,且滞后水平存在空间差异,高原北部(柴达木盆地、昆仑山北冀)和高原南部植被对降水、和温度的响应比较迟缓,而高原中、东部地区植被对温度和降水的响应比较敏感。③不同植被类型对水热条件的响应程度也存在差异,由高到低依次是草甸、草原、灌丛、高寒垫状植被、荒漠,最后是森林。     

基于MODIS数据的无定河流域蒸散模拟

利用黄土高原无定河流域水文气象资料、MODIS数据及GIS背景信息,应用分布式生态水文模型（VIP模型）,按250m空间分辨率模拟了该流域水量平衡各分量的时空分布。结果表明:2000²003年无定河流域年蒸散量分别为300 mm、397 mm、460 mm和443 mm;流域蒸散有明显的由南向北,由东到西的梯度递减特征,降水量和地表植被覆盖度的差异是其空间变异的主要因素;蒸腾与蒸发空间分异显著,但两者的变化相互补偿,降低了蒸散的空间变异性。整个流域平均而言,不同植被类型间的年蒸散总量差异不明显。白家川等9个子流域年蒸散量的模拟结果与水量平衡法估计结果具有较好的一致性。     

SWH双源蒸散模型模拟效果验证及不确定性分析

SWH模型是在经典Shuttleworth-Wallace双源蒸散模型的基础上发展起来的蒸散模型。过去的研究结果表明在站点尺度上SWH模型表现出较高模拟精度,但有关模型对主要参数及驱动变量的敏感性以及模型模拟的不确定性来源等缺乏深入理解与认识。本文通过与51个陆地生态系统站点多年的蒸散观测数据对比,在季尺度、年尺度上验证了全国范围内SWH模型的模拟效果,并分析了关键参数和驱动变量对模型不确定性的贡献大小。结果表明：SWH模型在区域尺度上取得了较好的模拟效果,模拟蒸散与实测值R²均在0.75以上。模型各参数中,冠层导度估算涉及的两个参数对蒸散模拟不确定性影响较大;驱动数据中,归一化植被指数对蒸散模拟不确定性影响较大。尽管部分数据（如降水）因插补存在较大的误差,但总体上气候驱动数据对蒸散模拟的不确定性的贡献仍低于NDVI。