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。