一次强降水模拟中土壤湿度初值的影响研究

为了分析WRFV3.3.1模式中土壤湿度初值对降水模拟的影响,在4个陆面方案的分析对比基础上,采用中国区域土壤湿度同化系统（CLSMDAS）输出的土壤湿度替换模式初始场中的土壤湿度,对2010年6月19日江西出现的一次强降水过程进行模拟,分析改进后的土壤湿度初值对模式模拟降水的影响。结果表明,耦合Noah方案的模拟结果要优于SLAB、RUC、PX方案;通过对比试验发现CLSMDAS输出的土壤湿度初始条件下的模拟结果比NCEP资料的模拟结果更接近于实况,能够很好地模拟出24 h累积降水的范围与强度,对应地表能量的响应也更为明显,表现出很好的区域波动性,能够捕捉到细节降水信息,且统计检验结果中各量级降水的TS评分基本都要高于NCEP土壤湿度初值条件下的结果,空报率、漏报率和预报偏差进一步减小,说明准确的土壤湿度初值能够提高模式的模拟预报能力。     

归一化植被指数与降水量,土壤湿度的关系

归一化植被指数是描述植被绿度及生长状况的指数，由于植被生长依赖于环境条件因此ＮＤＶＩ与环境参量的关系是应用ＮＤＶＩ监测环境状况的基础。分别应用位于中国北部的干旱及半干旱地区的降水量资料对ＮＤＶＩ与降水量之间的关系地分析，结果表明仅在干旱半干旱地区生长季末的累积降水量与累积ＮＤＶＩ存在着显著的非线性关系，相关系数为０．７８。     

陆面过程模式对土壤含水量初值的敏感性研究

利用IAP94陆面过程模式,采用淮河流域能量与水份循环试验(HUBEX)期间两种下垫面(森林和旱田)、不同季节(5月、8月和11月)的观测资料,研究了模式对土壤含水量初值的敏感性.结果表明:对于森林和旱田下垫面,当土壤含水量减少时,地表净辐射均略有减少,同时潜热通量减少而感热通量增加.另外,模式对土壤含水量初值的敏感性有较明显的季节差异,相对而言在晚春和夏季较强,而在秋季明显减弱.这说明春夏季节的土壤含水量初值在淮河流域区域气候的模拟和预测中尤其值得关注.     

春季华南土壤湿度异常与中国夏季降水的可能联系

基于ERA40（ECMWF）1958—2001年土壤湿度再分析资料和中国541站降水资料,通过观测分析揭示了华南春季土壤湿度异常与中国夏季降水的联系及其可能的物理过程。结果表明,春季华南土壤湿度与夏季华南（长江流域及其以北地区）降水呈正（负）相关;春季华南土壤湿度负（正）异常,夏季华南降水异常偏少（多）,而长江以北地区降水则偏多（少）。通过对春季华南土壤湿度异常年份对应的环流异常特征的诊断分析发现：土壤湿度负异常年,西太平洋副高位置明显偏西,华南地区对应异常的下沉运动和水汽辐散,导致该地区降水偏少;而长江中下游地区对应异常的上升运动和水汽通量的辐合,降水偏多;土壤湿度正异常年的情况大致相反。进一步的分析表明,春季华南土壤湿度与同期长江中下游及以北地区土壤湿度存在明显的负相关关系。春季华南土壤湿度负（正）异常年的同期华北到长江中下游区域土壤湿度为正（负）异常,将导致南部区域的地表温度异常升高（降低）,北部地表温度异常偏低（偏高）,并通过改变地表对大气的加热,引起夏季大气环流的异常,最终造成夏季降水异常。     

基于土壤湿度和年际增量方法的我国夏季降水预测试验

选取欧亚大陆9个关键区的土壤湿度年际增量作为预测因子,采用变形的典型相关分析(BP-CCA)结合集合典型相关分析(ECC)方法建立集合预测模型,对我国东部夏季降水的年际增量进行预测,进而预测夏季降水。其中,1980~2004年的资料用于历史预测试验,而2005~2014年的资料用于独立样本预测试验。首先利用BP-CCA方法对9个因子分别建立单因子预测模型,然后采用ECC方法对9个预测因子按照不同的组合方式建立集合预测模型,并且对独立样本检验的效果进行了评估。结果表明,不同预测因子的组合对我国夏季降水均表现出一定的预测能力:东欧平原、贝加尔湖以北、我国河套地区及长江以南地区的土壤湿度对华北夏季降水预测效果较好;而巴尔喀什湖以北地区、我国西北地区、河套地区以及长江以南地区的土壤湿度对江淮夏季降水有较好预测效果;东欧平原、巴尔喀什湖以北地区以及我国河套地区的土壤湿度对华南降水预测技巧较高。这三组模型预测出的降水变化趋势与相应区域的观测结果较为一致,且预测评分(PS)均超过70分,距平相关系数(ACC)均为正值。研究表明土壤湿度因子中包含了对我国夏季降水有用的预测信号,可以考虑将土壤湿度应用于夏季降水的预测业务中。     

中国不同气候区土壤湿度特征及其气候响应

为获得中国不同气候区各层深度土壤湿度变化特征及其对气候变化的响应,利用中国区域台站观测土壤湿度资料、降水及气温资料,采用趋势、相关性分析及突变检验等方法,讨论了东北、河套、江淮区域1981~1999年不同深度土壤湿度变化特征及其对气温、降水的响应。结果表明:东北、江淮地区为土壤湿度高值区,河套地区为土壤湿度低值区,土壤湿度由浅层至深层呈上升趋势;东北、河套地区降水和土壤湿度变化呈正相关,江淮地区降水和土壤湿度呈负相关;东北、河套地区气温和土壤湿度变化呈负相关,江淮地区气温与土壤湿度呈正相关关系。土壤湿度对降水的响应比对气温变化的响应更加显著。     

归一化植被指数与降水量、土壤湿度的关系

归一化植被指数是描述植被绿度及生长状况的指数，由于植被生长依赖于环境条件因此ＮＤＶＩ与环境参量的关系是应用ＮＤＶＩ监测环境状况的基础。分别应用位于中国北部的干旱及半干旱地区的降水量资料对ＮＤＶＩ与降水量之间的关系地分析，结果表明仅在干旱半干旱地区生长季末的累积降水量与累积ＮＤＶＩ存在着显著的非线性关系，相关系数为０．７８。     

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...     

基于大气降水的华北地区土壤湿度预测模型

基于引入随机变量的机理性模型方法,利用华北地区2000—2008年气象台站观测数据,以大气降水为随机变量,并考虑其延迟效应,利用回归方法建立了预测时效为1旬的土壤相对湿度预测模型。利用预测率和干旱等级预报精度两个评价指标,结合2009年土壤湿度实际观测数据,验证了预测模型预报率均在90%以上,绝大部分站点的干旱等级预报精度均在70%以上,得出该预测模型在华北地区应用的合理性,从而建立了一套客观、动态的土壤湿度预测方法,有利于及时掌握农田旱情程度和分布,主动采取防旱、抗旱应对措施。     

多层土壤温度模拟及其检验

对陆面过程模式(BATS)土壤温度模拟进行了改进,提出了一个利用气象站资料模拟土壤温度的模式。研究结果表明：采用热扩散方程模拟多层土壤温度,可与观测站的资料直接比较;模式能很好地模拟各层土壤温度的年变化、季变化、日变化。冬季下层土壤温度高于上层土壤温度,夏季上层土壤温度高于下层土壤温度,上下层温度的转换时间大约在3月份和10月份,这与实测土壤温度的年变化非常一致;模式较准确地模拟了各层土壤温度垂直方向变化的时滞效应。     

ENSO事件对我国季节降水和温度的影响

对近40年来ENSO当年和次年我国季节降水和温度异常进行了合成分析和信度检验。结果表明，ENSO当年我国以少雨、低温为主，次年则相反。降水和温度异常季节变化也基本呈相反趋势。长江中下游地区显著降水异常并不发生在夏季，而在ENSO当年春、秋季和次年春季；东北地区最显著的低温也不在夏季，而在ENSO当年秋季至次年春季。根据本文结果对目前ENSO影响研究中的有关问题提出了看法。     

淮北平原麦田机械化农事活动土壤湿度和降雨量指标

为确定麦田机械化农事活动实施的气象指标,利用多年农事活动与同期降水和土壤湿度观测记载资料,采用数理统计方法,确定了安徽淮北平原麦田主要机械化农事活动的土壤湿度和降雨量指标。结果表明,麦田适宜整地（施肥）、播种和收获活动的土壤相对湿度指标分别为578%～870%、643%～899%、≤467%。麦田土壤相对湿度在50%和55%时,一次降雨过程结束后,适宜进行整地（施肥）、播种和收获活动的雨量指标分别是10～25 mm、20～25 mm、≤3 mm和3～20 mm、5～25 mm、≤3 mm;麦田土壤相对湿度在70%和80%时,适宜整地（施肥）与播种活动的雨量指标分别为3～5 mm、3～10 mm和3 mm以下、5 mm以下,但麦田土壤相对湿度在80%以上时,发生任何量级的降雨后,均不适宜开展收获、整地(施肥)和播种活动。     

Subdaily to Seasonal Change of Surface Energy and Water Flux of the Haihe River Basin in China: Noah and Noah-MP Assessment

The land surface processes of the Noah-MP and Noah models are evaluated over four typical landscapes in the Haihe River Basin(HRB) using in-situ observations. The simulated soil temperature and moisture in the two land surface models(LSMs) is consistent with the observation, especially in the rainy season. The models reproduce the mean values and seasonality of the energy fluxes of the croplands, despite the obvious underestimated total evaporation. Noah shows the lower deep soil temperature. The net radiation is well simulated for the diurnal time scale. The daytime latent heat fluxes are always underestimated, while the sensible heat fluxes are overestimated to some degree. Compared with Noah, Noah-MP has improved daily average soil heat flux with diurnal variations. Generally, Noah-MP performs fairly well for different landscapes of the HRB. The simulated cold bias in soil temperature is possibly linked with the parameterized partition of the energy into surface fluxes. Thus, further improvement of these LSMs remains a major challenge.     

夏季降水趋势分布预测新方法的研究及其预测试验

简要介绍了近几年来有关夏季降水趋势分布预测方法的一些研究成果，其中包括以统计学为基础的降水场预测模型、动力与统计相结合的区域气候模式及集成预测方法。     

CLDAS土壤湿度模拟结果及评估

中国气象局陆面数据同化系统（CLDAS V1.0）由陆面驱动数据融合和陆面模式模拟两部分组成。基于驱动数据,选取Canmunity Land Model 3.5（CLM3.5）作为CLDAS V1.0系统的陆面模式进行模拟试验,并对土壤模拟结果进行评估。利用2013年经过质量控制的中国气象局业务化自动土壤水分观测站实况数据、青藏高原试验观测数据及国际同类产品对模拟结果进行评估,结果表明:从各省以及全国平均结果看,相关系数普遍在0.8以上,偏差基本为-0.04~0.04 mm3·mm-3,平均均方根误差为0.04~0.05 mm3·mm-3,在青藏高原地区与国际同类产品相比,精度也有一定提高。总体而言,模拟结果已达到较高精度,数据集产品对中国区域干旱监测等具有重要意义。     

A Multimodel Ensemble-based Kalman Filter for the Retrieval of Soil Moisture Profiles

With the combination of three land surface models (LSMs) and the ensemble Kalman filter (EnKF), a multimodel EnKF is proposed in which the multimodel background superensemble error covariance matrix is estimated by two different algorithms: the Simple Model Average (SMA) and the Weighted Average Method (WAM). The two algorithms are tested and compared in terms of their abilities to retrieve the true soil moisture profile by respectively assimilating both synthetically-generated and actual near-surface soil moisture measurements. The results from the synthetic experiment show that the performances of the SMA and WAM algorithms were quite different. The SMA algorithm did not help to improve the estimates of soil moisture at the deep layers, although its performance was not the worst when compared with the results from the single-model EnKF. On the contrary, the results from the WAM algorithm were better than those from any single-model EnKF. The tested results from assimilating the field measurements show that the performance of the two multimodel EnKF algorithms was very stable compared with the single-model EnKF. Although comparisons could only be made at three shallow layers, on average, the performance of the WAM algorithm was still slightly better than that of the SMA algorithm. As a result, the WAM algorithm should be adopted to approximate the multimodel background superensemble error covariance and hence used to estimate soil moisture states at the relatively deep layers.     

河南省墒情预报业务服务系统

在以往对作物不同生育阶段的耗水规律、适宜水分、干旱指标和农田土壤水分变化规律进行了大量研究工作的基础上,根据农业生产可持续发展的需要,开发研制了集河南省农田水分监测、预报和灌溉决策服务于一体的土壤墒情预报业务服务系统。该系统可较准确地预报未来一个月内的土壤墒情变化,并可根据作物发育特点,给出以最高产量和最佳经济效益为目标的灌溉建议。     

植被温度条件指数在土壤墒情遥感监测中的应用

利用多年极轨气象卫星遥感资料,在计算出植被条件指数和温度条件指数的基础上,计算了遥感监测土壤墒情的植被温度条件指数(TV)。通过实测土壤湿度和TV的散点图,可以得到土壤墒情遥感模型的干旱等级指标,可用于干旱等级定性监测;通过建立土壤湿度和TV的回归方程,可进行土壤墒情定量监测。该方法兼有植被条件指数和温度条件指数的优点,且计算简单,对地面气象要素依赖性小,实时性好,在作物生长旺盛期,其定量反演0~30 cm土壤墒情精度平均可达80%以上,可以替代作物缺水指数法。     

过程降水与土壤水渗透深度试验分析

在田间试验基础上，统计和分析了长治县过程降水量与不同土壤类型土壤水分渗透深度的关系，为山西省各县湿土层厚度的分析与预测提供了科学依据。     

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。