农田土壤湿度变化异常原因

在无灌溉水和降水的情况下 ,因土壤蒸发、作物蒸腾等原因 ,农田土壤湿度一般来说是随时间不断下降的。但初冬季节德州气象局测量农田土壤湿度时 ,发现有本次测量数值大于前次测量数值的现象。本人对此现象进行了分析 ,发现有两方面的原因 :一是霜的影响。初冬晴好天气的早晨 ,近地面空气中的水汽冷却 ,易形成霜。上午随着阳光的照射 ,气温上升 ,霜融化后渗入土壤中 ,使得上层土壤水分得到补充。二是“倒浆”现象的影响。冬季农田土壤深度越深 ,土壤温度越高 ,就像大气中的对流现象一样 ,使深层土壤中的水汽升到上层土壤中来 ,且上、下层温差…     

河南省土壤湿度年变化规律

利用河南省土壤墒情预报模型中建立的河南省台站土壤墒情数据库资料，对不同类型土壤湿度进行分析，从而确定不同类型土壤湿度差异、地下水对土壤湿度的影响及河南省土壤湿度的年变化规律。     

东北地区夏季土壤湿度垂直结构的时空分布特征

借助于概率密度函数(PDF)拟合和经验正交函数(EOF)展开以及小波分析等方法,本文分析了中国东北地区夏季近十年间(1988-1999年)旬平均土壤湿度(0～50 cm层次)垂直分布结构的时空变化特征。结果表明,从区域分布来看,东北夏季土壤湿度的高值中心主要位于牡丹江流域和松嫩平原南侧,而从土壤水分的垂直分布特征来看,其湿润度绝大多数测站(除个别地区呈多峰态外)基本呈上干下湿,服从Weibull分布的单峰偏态型。各层土壤湿度在6月中旬和8月上旬变化最大,并存在以3 a为主的周期振荡。     

我国东部春季土壤湿度影响夏季降水

该项目受到国家自然科学基金项目和国家基础研究发展规划项目的资助.最新研究成果揭示中国东部春季土壤湿度与夏季降水有联系.春季,从长江中下游到华北的土壤偏湿,对应着中国夏季东北和长江流域降水偏多,华北和南方降水偏少.     

一种裸露土壤湿度反演方法

针对目前土壤湿度反演方法研究较少且缺少实时性的现状,该文提出一种土壤湿度反演方法——最小二乘支持向量机技术。以积分方程模型为正向算法,数值模拟不同雷达参数(频率、入射角及极化)下后向散射系数随土壤含水量和地表粗糙度的变化情况。经过数据敏感性分析,选取C-波段和X-波段、小入射角下的同极化后向散射系数作为支持向量回归的训练样本信息;经过适当的训练,利用支持向量回归技术对土壤含水量进行了反演研究;并考虑通过多频率、多极化、多入射角数据的组合,消除地表粗糙度的影响,提高反演精度。模拟结果表明,该方法反演土壤湿度具有较高的精度和较好的实时性;同时,与人工神经网络方法的结果比较,证明了该方法的有效性,为土壤湿度的反演研究提供了一种方法。     

中国东部土壤温度、湿度变化的长期趋势及其与气候背景的联系

利用1971—2000年中国722站逐月的土壤温度资料和1981—1998年178站逐旬的土壤湿度观测资料,分析了中国东部土壤温度、湿度变化的长期趋势及其与气温、降水变化的关系。结果表明：①我国东部土壤温度的变化在年际—年代际时间尺度上存在明显的区域性差异,其中东北地区表现为持续上升型,而西北东部—华北、江淮和西南—华南地区均为先降后升型;②1970—2000年代,土壤温度的变化在东北以及西北东部—华北地区有显著的上升趋势,而在江淮和西南—华南地区,总体而言变化趋势不显著。此外,1980—1990年代,各区域土壤湿度的变化趋势均不显著;③在年际—年代际尺度上,各区域土壤温度和气温的变化具有显著的正相关关系,而土壤湿度与土壤温度的变化普遍呈负相关关系,其中尤以西北东部—华北地区最为显著。而在较长的时间尺度上,土壤湿度与降水的变化仍然存在较好的正相关关系。     

积雪在El Niño影响东亚夏季气候异常中的作用

本文利用1948-2010年Global Land Data Assimilation System（GLDAS）NOAH陆面模式资料、GPCC月平均降水资料和NCAR/NCEP全球月平均再分析资料,采用滤波、距平合成和线性相关等方法,分析了El Niño成熟位相冬季欧亚大陆积雪异常的分布特征,研究了关键区积雪融化对后期春、夏季土壤湿度、土壤温度以及大气环流与降水的影响,揭示了El Niño事件通过关键区积雪储存其强迫信号并影响东亚夏季气候异常的机制和过程.主要结论如下：El Niño成熟阶段冬季伊朗高原、巴尔喀什湖东北部和青藏高原南麓区域是雪深异常的三个关键区,这些区域的雪深、雪融和土壤湿度有明显的正相关;这三个关键区雪深异常通过春季融雪将冬季El Niño信号传递给春、夏季局地土壤湿度,通过减少感热通量和增加潜热通量对大气环流产生影响;春末夏初伊朗高原土壤湿度异常对东亚夏季气候异常的影响最大,其引起的降水异常与El Niño次年夏季降水异常分布基本一致,春夏季青藏高原南麓和巴尔喀什湖附近土壤湿度也都明显增加,均会对中国华北降水增加有显著正贡献.总之,在利用El Niño事件研究和预测东亚夏季气候异常时,还应考虑关键区雪深异常对El Niño信号的存储和调制作用.     

一种求解贝叶斯模型平均的新方法

贝叶斯模型平均（Bayesian model averaging,BMA）是最近提出的一种用于多模式集合预报的统计方法.进行贝叶斯模型平均需要准确估算模型集合中每个竞争模型的权重与方差,经常采用的方法是期望最大化（Expectation-Maximization,EM）方法与马尔可夫链蒙特卡洛（Markov Chain Monte Carlo,MCMC）方法,两种方法各有优劣.本文首先对BMA的（对数）似然函数进行改进使之无需BMA权重之和为1的显式约束,并利用一种有限记忆的拟牛顿优化算法（LBFGS-B）对其进行极大化,由此提出了一种求解贝叶斯模型平均的新方法（BMA-BFGS）.采用三个陆面模式进行的土壤湿度多模式数值模拟试验表明：在计算精度方面,BMA-BFGS的精度与MCMC方法几乎一致,优于EM算法;在计算耗时性方面,BMA-BFGS的计算耗时与EM算法相当,远小于MCMC方法.     

北京大学陆面过程模式PKULM(Peking University Land Model)介绍及检验

陆面过程模式是气候模式和天气模式的核心组成部分之一.在土壤-植被-大气耦合模式(Soil-Plant-Atmosphere Model, SPAM)的基础上,发展了新一代北京大学陆面过程模式PKULM(Peking University Land Model).本文首先介绍了PKULM的辐射传输、湍流输送、光合作用、土壤水热输送等过程的参数化方案;采用隐式迭代计算框架,发展并应用了一个快速的线性方程组求解算法,提高了模式计算稳定性;提出并使用了二分搜索算法计算气孔阻抗,避免了CLM(Community Land Model)等使用的迭代方法在干旱区不稳定的情况,提高了模式的适用性;采用水势为基础的土壤水分扩散方程,使模式能够模拟土壤饱和区的水分输送过程,为进一步与水文过程模式耦合奠定了基础;还发展了一个地表积水与径流过程的机理模型,提高了模式对地表水分平衡过程的模拟能力;最后,使用"中国西北干旱区陆-气相互作用观测试验"平凉站的资料对模式进行了检验并与NOAH(National Center for Environmental Prediction, Oregon State University, Air Force, and Hydrology Lab model)陆面过程模式的模拟结果进行了比较,结果表明PKULM能够较好地模拟西北半干旱区农田下垫面地气交换过程.     

青藏高原蒸散年际变化及其对西风和季风环流的响应

在评估4种蒸散格点资料（GLDAS,GLEAM,MERRA-2,CRET）在青藏高原适用性的基础上,以精度最高的CRET（R²为0.83,RMSE为14.76 mm）及同期气象环境数据,在年际尺度上分析了青藏高原蒸散变化特征及其受大尺度西风和季风环流的影响.结果表明,青藏高原年平均蒸散为414.2±18.32 mm,具有明显的年际变率和变化趋势,且区域（西风区、季风区和过渡区）间差异明显.蒸散年际变化与西风和季风环流强弱的年际变化密切相关,且季风和西风对蒸散的影响存在显著的区域差异.西风和季风通过调节局地气候环境因子影响蒸散：土壤湿度、归一化植被指数（NDVI）和风速三个局地气候环境要素是青藏高原蒸散主要调控因子,蒸散与土壤湿度和NDVI呈显著正相关,与风速在高原西部呈显著负相关、在高原东部呈显著正相关;研究WYI（Webster-Yang Index）和WI（Westerly Index）与影响蒸散的主导气候环境因子的关系发现,WYI与土壤湿度和NDVI呈显著正相关,且WYI与NDVI的相关系数在高原中部和南部较大,使得WYI对蒸散影响在中部分过渡区和南部季风区较大,WI也与土壤湿度和NDVI呈显著正相关,但WI与NDVI的相关系数在中部和北部较大,WI对蒸散影响在中部过渡区和北部西风区较大,同时,WI与风速在大部分高原显著相关,WI在高原东部通过风速对蒸散变化具有正贡献,使得季风区东部蒸散年际变化也受WI影响,最终使得WI对蒸散的影响在除季风区西部以外的区域较大.该研究结果可加深认识青藏高原水循环变化及其机理,为区域水资源和生态系统管理提供科学依据.