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...     

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。     

多源气象数据融合格点实况产品研制进展

阐述了中外主要的多源气象数据融合产品研究进展与趋势,重点介绍了中国气象局国家气象信息中心研制的陆面气象要素（包括气温、降水、湿度、风、气压、辐射等）、土壤温度与土壤湿度、洋面温度与洋面风、三维云等多源融合格点产品研发现状,以及中国气象局国家气象信息中心多源数据融合中试平台及统一质量检验评估系统的进展,并对未来多源气象数据融合产品研制进行了展望。      

集合Kalman滤波在土壤湿度同化中的应用

基于非饱和土壤水模型和集合卡尔曼滤波 (Ensemble Kalman Filter, 简称EnKF) 并结合陆面水文模型——可变下渗能力模型 (Variable Infiltration Capacity, 简称VIC模型) 发展了一个土壤湿度同化方案。利用1998年6~8月淮河流域能量和水循环试验 (HUBEX) 项目外场观测试验区——史灌河流域梅山站土壤湿度逐日观测资料及1986~1993年合肥和南阳两站点的土壤湿度旬观测资料进行同化试验, 结果表明该同化方案能完整估计土壤湿度廓线, 同化的土壤湿度与观测资料基本吻合, 反映了土壤湿度的日、 旬、 月、 季变化, 同化方案是合理的。与基于扩展卡尔曼滤波 (Extended Kalman Filter, 简称EKF) 的土壤湿度同化方案的结果比较, 基于EnKF的土壤湿度同化方案易于实现, 且通过选择恰当的集合样本数其同化效果总体上略优于EKF同化方案, 但前者同化时需要花费较多的计算时间。     

CLM3模拟的1979-2003年中国土壤湿度及其对全球变暖的可能响应

利用NCAR公用陆面模式CLM3(Common Land Model 3),以1979—2003年NCEP/DOE再分析资料(Reanalysis-2)作为外界强迫,对在分辨率为0.5°纬度×0.5°经度下中国区域进行独立(off-line)模拟试验,并分析了土壤湿度对全球变暖的响应。模拟结果显示:土壤湿度随深度的增加调整(Spin-up)到稳态时间加长,最长可高达20年,这说明模式陆面过程对土壤初始状态的敏感性。模拟结果与台站实测资料及NCEP再分析资料输出的土壤湿度的对比表明,季节与年际变化及其空间分布基本一致。我们的结果还显示,随着近年来气候逐渐变暖,包括中国北方(30°N以北)在内的东亚北部地区夏季土壤湿度有逐渐减少趋势,最多减少15(mm3.mm-3).(100a)-1。     

四套土壤湿度再分析数据在中国西北东部—华北—江淮地区的适用性研究

基于1992~2010年全国778个农业气象站土壤湿度观测资料、ERA-Interim、JRA55、NCEP-DOE R2和20CR土壤湿度再分析资料,通过平均差值、相关系数、差值标准差、标准差比四个参数,利用Brunke排名方法和EOF(Empirical Orthogonal Function)分析,对四套土壤湿度再分析资料在中国西北东部—华北—江淮区域的适用性进行了分析。主要结论如下:不同季节的平均偏差空间分布上,JRA55资料同观测数据的平均偏差在±0.08m~3 m~(-3)之间,春、夏季西北东部JRA55土壤湿度偏小,ERA-Interim、NCEP-DOE R2、20CR资料较观测数据偏湿,华北南部、江淮地区平均偏差小于西北东部、华北北部。在年际变化上,各个季节ERA-Interim资料同观测资料最为接近,能稳定地再现西北东部、华北、江淮地区土壤湿度干湿变化趋势,反映出重要的旱涝年。整体而言,四套再分析资料中ERA-Interim资料同观测资料接近,JRA55、NCEP-DOE R2资料次之,20CR资料最差。     

土壤湿度和土壤温度模拟中的参数敏感性分析和优化

使用一种复杂洗牌算法 (SCE-UA, Shuffled Complex Evolution Algorithm) 对Noah陆面模式中的参数进行敏感性分析和优化,其中水文参数采取直接优化和优化土壤成份的形式,侧重于研究两种水文参数给出方法对土壤湿度和土壤温度模拟的敏感性。结果表明:将土壤湿度和土壤温度作为判据,模式中水文参数敏感性最高,水文参数对土壤湿度的敏感性要高于对土壤温度的敏感性。表层土壤湿度作为判据对土壤水文参数优化后,可以改善土壤湿度和土壤温度的模拟,加入深层土壤湿度同时作为判据后,优化使土壤温度的模拟变差。当土壤成份作为优化的参数,表层和深层土壤湿度作为判据,优化能够同时改善土壤湿度和土壤温度的模拟。单独使用土壤温度作为判据不能达到优化水文参数的目的。将土壤成份作为优化的参数后,土壤湿度和土壤温度的多判据优化效果最好,且减少不敏感参数的个数后对优化结果的影响总体不大。基于以上结果,将土壤成份作为优化水文参数的方法能够更好的考虑不同水文参数之间的约束关系,优化后的水文参数具有很好的一致性,优化效果较直接优化水文参数更好。     

江苏省土壤湿度观测资料与再分析资料对比分析研究

利用江苏省2010—2015年的60个站点土壤湿度观测资料,对欧洲中心ERA-Interim再分析资料(ERA)和美国宇航局再分析资料(MERRA)的两套土壤湿度数据在江苏地区的可靠性进行了评估。结果表明:相比于ERA再分析资料,MERRA较好地再现出江苏省次表层年平均土壤湿度的空间分布特征,但是两种资料的次表层和深层土壤湿度的数值均小于观测。ERA和MERRA基本都能揭示出江苏省次表层土壤湿度的季节变化特征,但是深层土壤湿度与观测仍有较大差距。在时间演变方面,ERA次表层土壤湿度与站点观测在研究时段内较为接近,EOF分析揭示出1979—2016年江苏省次表层土壤湿度存在区域一致型与南北偶极型两个主要的年代际变率模态。但是对于深层土壤湿度时间演变而言,两种再分析资料都与观测有较大的差距。总体而言,再分析资料的次表层土壤湿度与站点观测较为接近,但是由于再分析资料陆面模式中地下水等影响深层土壤湿度的关键过程刻画较为简单,使得深层土壤湿度与观测有较大的差距。     

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。      

两套土壤湿度再分析资料在黑河流域的对比分析

利用黑河流域少量观测台站的实测降水和土壤湿度资料, 对比分析了欧洲中心ERA40及美国NCEP R-1两套常用的土壤湿度再分析资料在黑河流域的空间分布、 年际变化和季节循环特征, 结果表明:两套资料在黑河流域均能表现出“南湿北干”的分布格局, 湿度高值中心位于祁连山区东南部\.以此为中心, 土壤湿度从上游山区向中下游递减。ERA40土壤湿度在祁连山区年际变化明显, 与降水的响应关系要好于NCEP资料, 在中下游站点, NCEP 10 cm层土壤湿度对降水的响应好于ERA40。祁连站ERA40土壤湿度在6~8月接近观测值, 在额济纳站两套资料对于土壤湿度的描述都不理想。     

不同模式误差方案在集合Kalman滤波土壤湿度同化中的比较试验

本文主要目的是探讨不同模式误差方案在土壤湿度同化中的性能。基于集合Kalman滤波同化方法和AVIM (Atmosphere-Vegetation Interaction Model) 陆面模式, 利用理想试验对膨胀因子方案 (Covariance Inflation, 简称CI)、 直接随机扰动方案 (Direct Random Disturbance, 简称DRD)、 误差源扰动方案 (Source Random Disturbance, 简称SRD) 等3种模式误差方案的同化效果进行了比较, 讨论了各方案在不同观测误差、 观测层数、 观测间隔情况下的同化性能。试验结果表明在观测误差估计完全准确的情况下, 3种方案都能获得较好的同化效果, 并且SRD方案相对于真值的均方根误差最小。当观测误差估计不准确时, SRD方案的同化效果仍能基本得以保持, 而CI和DRD方案则对观测误差估计更为敏感, 同化效果下降明显。当同化多层观测时, CI和DRD方案由于难以保持不同层观测之间的匹配关系, 同化结果反而变差, 而SRD方案能有效协调同化多层观测, 增加观测层后同化结果有了进一步的改善。当观测时间间隔较大时, CI和DRD方案的同化效果显著下降; 而SRD方案由于包含了一定的误差订正功能, 在观测稀疏时仍能保持较好的同化效果。     

长江中下游地区1988—2010年遥感土壤湿度的时空变化

利用农业气象站观测资料对长江中下游地区1988-2010年遥感土壤湿度进行了验证,并与NCEP和ERA-Interim土壤湿度做了对比分析。研究表明,ECV遥感土壤湿度冬季平均土壤湿度最高,春季和秋季次之,夏季平均土壤湿度最低;这种季节性干湿变化与农业气象站观测资料一致。但是,NCEP和ERA-Interim土壤湿度再分析资料,则夏季平均土壤湿度高,春季和秋季次之,而冬季平均土壤湿度最低;这种季节性变化与ECV遥感土壤湿度和农业气象站观测资料呈反位相。就年际变化而言,ECV遥感土壤湿度与农业气象站观测资料和两套再分析资料均有较高的一致性,并在春季和秋季最高,尤其是在长江以北地区和长江以南洞庭湖、鄱阳湖两大湖区,相关系数达到0.7~0.9;而夏季一致性最低,相关系数仅为0.4左右。在研究时段,ECV土壤湿度在冬季明显增加,在夏季则有明显下降趋势。     

应用风云气象卫星及融合降水资料改进地表参数模拟

气象卫星资料不仅对天气、气候研究非常重要, 对于地表参数模拟和预报也具有重要意义。本文首次将全国自动站观测、卫星降水估计和地面观测融合降水资料(CMORPH)以及风云二号D星(FY-2D)积雪覆盖率数据应用到了高分辨率陆面资料同化系统(u-HRLDAS)。融合降水资料用于驱动u-HRLDAS, 同时用于计算雪水当量;积雪覆盖率资料作为u-HRLDAS强迫变量。区域模拟结果表明, 积雪覆盖率对于地表反照率、地表温度以及地气交换通量模拟有极其重要的影响。密云站土壤湿度模拟结果表明, 融合降水资料准确度优于全球陆面资料同化系统(GLDAS)再分析资料。小汤山站单点验证结果表明, 应用融合降水资料及卫星积雪覆盖率资料可以改进地表温度及地气交换通量的模拟。     

中国区域多源土壤湿度数据的比较研究

利用中国区域1992~2010年的土壤湿度观测资料,对欧洲航天局(European Space Agency)的卫星遥感反演(以下简称ESA)和欧洲中期天气预报中心(European Centre of Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF)的ERA-Interim(ECMWF Reanalysis-Interim,以下简称ERA)两套再分析土壤湿度数据在典型区域的可靠性进行了评估。结果表明:两种土壤湿度均能较好的描述观测区域的总体土壤干湿变化,但均值和趋势一致性存在时间和空间差异。ESA、ERA资料都能较好的描述中国区域春、夏、秋3个季节土壤湿度的干、湿分布格局。在干湿程度上,ESA在北方地区较观测偏干,在江淮和西南较观测偏湿;ERA在北方和西南地区较观测偏湿,在江淮较观测偏干;在江淮、华北部分区域,ERA与观测数据的相关性要高于ESA。ESA、ERA与观测在秋季时相关性最好(大部分站点大于0.7);在全国大部分区域,ESA偏差要小于ERA且在大部分地区都表现出与观测一致的变化趋势。在空间上,ERA在东北、华北、西南变干的范围明显大于观测;然而,ERA能更好的体现观测土壤湿度的年际变化。相对于西部地区,东部地区ERA与观测的一致性最好,而ESA在受降水、植被、地形等因素影响较小的时段或区域与观测的一致性更好,对秋季土壤湿度的描述比春、夏季更准确。     

多源融合降水实况分析产品在海河流域的适用性评估

基于逐小时地面站点降水观测数据和国家气象信息中心研发的5 km多源融合降水实况分析产品,采用算术平均法对2021年6～9月海河流域面雨量进行估算。通过相关系数、平均误差和均方根误差等多种评估指标,客观定量评估多源融合降水实况分析产品在海河流域的适用性。结果表明：多源融合降水实况分析产品与地面观测资料估算的面雨量结果基本一致,能较好地反映2021年6～9月海河流域面雨量的时空变化特征,但在量值上存在高估且随着降水量增加,估算误差也越大。分区对比,融合实况分析产品和站点的误差与子流域的平均降水量、海拔高度和面积密切相关。对于各量级面雨量出现的频次,融合实况分析产品与站点整体相差不大,准确率可以达到90%及以上。总体而言,5 km多源融合降水实况分析产品的质量较高,可进一步应用于海河流域精细化面雨量监测业务中。     

多套土壤温湿度资料在青藏高原的适用性

利用青藏高原中部和东部土壤温度和湿度观测资料,通过计算两套再分析资料(ERA-Interim和CFSR)和六套陆面模式资料(ERA/land、MERRA/land、GLDAS-NOAH、GLDAS-CLM、GLDAS-M OSAIC和GLDAS-VIC)分别与观测资料之间的平均偏差、偏差标准差、相关系数、标准差比等统计参数,结合Brunke排名法,综合评估了再分析资料和陆面模式资料中土壤温湿度数据在青藏高原的适用性。结果表明:对于土壤温度,CFSR与观测值最接近,其次是MERRA/land和GLDAS-CLM,而ERA-Interim和ERA/land与观测值相差较大;除GLDAS-CLM土壤温度比观测值偏高外,其他资料土壤温度在大部分站点比观测值偏低,其中ERA-Interim和ERA/land土壤温度比观测值偏低较多,部分站点平均偏差超过-20℃。对于非冻结期(5 10月)土壤湿度,GLDAS-CLM与观测值最接近,其次是GLDAS-NOAH或ERA-Interim;与观测值相比,CFSR、ERA-Interim和ERA/land的土壤湿度偏湿,平均偏差大部分在0.05~0.20 m3·m-3之间,而GLDAS-NOAH、GLDAS-CLM和GLDAS-M OSAIC的土壤湿度偏干。     

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。     

CLDAS融合土壤相对湿度产品适用性评估及在气象干旱监测中的应用

基于2008—2017年全国自动气象观测站逐旬土壤相对湿度观测数据,综合评估中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System,CLDAS）0～20 cm层融合土壤相对湿度产品在中国地区的适用性,评估表明CLDAS土壤相对湿度产品在中国东北、西北、江南大部及华南等地区存在较大系统性误差,总体上适用性较差。为消除CLDAS土壤相对湿度产品的系统性误差,采用回归订正法、7旬滑动平均订正法和临近加权前旬订正法对CLDAS土壤相对湿度产品进行误差订正处理,对订正结果评估发现：订正处理后CLDAS土壤相对湿度产品与站点观测的相关性显著增加,系统偏差基本消除,适用性明显提高,3种订正方法中临近加权前旬订正法的订正效果最优。最后,采用经不同方法订正后的CLDAS土壤相对湿度产品对2017年5月东北—华北地区一次气象干旱个例进行重现,对比验证表明：相对其他两种订正方法,经临近加权前旬订正法处理后的CLDAS土壤相对湿度产品能更为精准地重现2017年5月东北—华北地区气象干旱的落区和强度。〖JP〗     

多源观测资料在LAPS中尺度分析场中的作用分析

利用LAPS系统,分别针对华中、华南两个区域,将2008—2010年5—7月采集的观测资料进行融合同化分析,设计几种敏感性试验方案,以探空资料为客观标准,对比分析各种观测资料对LAPS分析场各要素误差的作用。将LAPS分析资料和FNL再分析资料做比较,给出融合多种观测资料后LAPS分析场的误差精度。结果表明,LAPS融合同化雷达资料、探空资料、地面观测资料后所得到的分析场误差最小;雷达资料和探空资料的融合对于改善风场及温度场的分析具有正效果,并可减小低层相对湿度误差;融合地面资料后能改善低层的温度场和湿度场分析,但对中高层无影响。对比试验期间各要素总均方根误差可发现,LAPS分析的温度、风向和风速较FNL再分析资料有明显改善,各要素误差在观测误差范围内;高度误差在中低层小于10 m,高层小于20 m;温度误差在1℃左右;相对湿度误差在中低层小于20%,高层误差较大;850hPa以上风向误差较小,不超过20°,风速误差小于2m·s-1。     

陆面气温资料的一种推广三维变分同化方法及其在简化情形的检验

发展了一种同化窗口为1个月的陆面气温推广三维变分资料同化方法,并建立了逐日资料到月平均资料的观测算子.作为对该同化方法的初步检验,以2000年1月中国陆地区域时间分辨率低、空间分辨率较高且在高原地区与台站观测资料比较接近的CRU(Climate Research Unit)月平均陆面气温资料作为观测,以时间分辨率高、空间分辨率较低且在高原地区与台站资料有较大误差的NCEP逐日气温资料作为背景场,采用背景误差协方差矩阵(简称B矩阵)的两种简化对角形式进行同化试验,得到高时空分辨率的格点陆面气温分析场,并进行对比分析和均方根误差检验.结果显示,由两种简化形式得到的逐日资料和月平均资料的质量均得到改善,在我国东南和中部大部分地区与台站观测基本一致,在青藏高原、新疆等台站稀疏地区与地形对应良好,为M-SDGVM模型或其他陆面过程模式高质量陆面气象驱动场的准备提供了一种新的手段.尤其在B矩阵中考虑了方差逐日变化的简化形式所得到的分析场整体上要优于不考虑的,这为最终在B矩阵中考虑协方差(即对推广三维变分同化不作简化)进一步改进同化效果打下了基础.