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作为地球气候系统陆-气相互作用过程中的一个关键物理量,土壤湿度在不同的时空尺度上对陆地水循环、能量分配以及生物地球化学过程都产生了十分重要的影响。同时,土壤湿度的异常对季节降水也具有重要的指示和预报作用。但青藏高原地区气候环境恶劣、土壤湿度站点资料分布不均,对研究高原地区土壤湿度的时空变化、陆-气相互作用造成了一定困难。本文首先基于多套土壤湿度资料,分析了短期(2002-2011年)和长期(1980-2012年)时间尺度上青藏高原地区土壤湿度的时空变化特征。在此基础上,发现,各套土壤湿度数据对高原地区土壤湿度值的表现上存在一定偏差。因此,基于青藏高原中东部地区那曲、玛曲土壤湿度观测网络,利用CLM4.5陆面过程模式(Community Land Surface Model,version4.5),并结合GLDAS-Noah、GLDAS-CLM(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)陆面同化土壤湿度产品对土壤湿度模拟偏差及其误差原因进行了深入分析。最后,利用CLM4.5陆面过程模式,对造成土壤湿度模拟偏差的原因进行了一系列敏感性试验,量化了各个误差因子对土壤湿度模拟误差的具体贡献。得到以下主要结论:
(1)对比ITPLDAS(Institute of Tibetan Plateau Land Data Assimilation System)同化土壤水分数据、ESA(European Space Agency)土壤湿度卫星反演产品及CLM4.5陆面模式模拟资料中土壤湿度可知,三套资料均反映出青藏高原土壤湿度自东南向西北递减的空间分布特征。从长期变化趋势来看,整个高原地区土壤湿度总体表现为变湿趋势。短期(2002-2011)三套数据反映出高原土壤湿度的变化趋势的空间分布较为一致,在高原东北部及西南部地区土壤湿度均呈显著增大的变化趋势,而在高原西北部昆仑山脉、藏北高原一带以及东南部雅江峡谷呈现显著的变干趋势。长期(1980-2012)土壤湿度变化趋势的空间分布与短期(2002-2011)基本一致,但其变化幅度和变化范围均有一定的差别。
(2)对比青藏高原中东部那曲、玛曲土壤湿度观测资料,分析CLM4.5陆面模式模拟值和GLDAS中两个陆面模式的土壤湿度产品发现,CLM4.5模拟结果和GLDAS土壤湿度产品均反映出两地土壤湿度的季节变化特征,但在非冻结期均存在不同程度干偏差,尤其是玛曲地区。对比土壤湿度观测值和模拟值的空间分布特征发现,观测数据表现出强烈的空间异质性,而模拟结果表现则较为均一。按照模拟误差对那曲、玛曲两地土壤湿度站点进行归类分组,对比模拟性能优劣两组站点发现:两组站点间地表特征参数中的土壤质地和地形参数,以及驱动数据均没有体现出空间异质性,可能是土壤湿度模拟结果没有表现出强烈空间异质性的原因。
(3)对地表参数、驱动数据分别进行单点敏感性试验,研究不同误差因子对土壤湿度模拟偏差贡献。结果显示,在地表参数中,对土壤湿度模拟偏差影响最大的为土壤质地,其次为PFT和坡度。在驱动数据中,降水对土壤湿度模拟偏差影响最大,温度次之,风速对其影响最小。
(1)对比ITPLDAS(Institute of Tibetan Plateau Land Data Assimilation System)同化土壤水分数据、ESA(European Space Agency)土壤湿度卫星反演产品及CLM4.5陆面模式模拟资料中土壤湿度可知,三套资料均反映出青藏高原土壤湿度自东南向西北递减的空间分布特征。从长期变化趋势来看,整个高原地区土壤湿度总体表现为变湿趋势。短期(2002-2011)三套数据反映出高原土壤湿度的变化趋势的空间分布较为一致,在高原东北部及西南部地区土壤湿度均呈显著增大的变化趋势,而在高原西北部昆仑山脉、藏北高原一带以及东南部雅江峡谷呈现显著的变干趋势。长期(1980-2012)土壤湿度变化趋势的空间分布与短期(2002-2011)基本一致,但其变化幅度和变化范围均有一定的差别。
(2)对比青藏高原中东部那曲、玛曲土壤湿度观测资料,分析CLM4.5陆面模式模拟值和GLDAS中两个陆面模式的土壤湿度产品发现,CLM4.5模拟结果和GLDAS土壤湿度产品均反映出两地土壤湿度的季节变化特征,但在非冻结期均存在不同程度干偏差,尤其是玛曲地区。对比土壤湿度观测值和模拟值的空间分布特征发现,观测数据表现出强烈的空间异质性,而模拟结果表现则较为均一。按照模拟误差对那曲、玛曲两地土壤湿度站点进行归类分组,对比模拟性能优劣两组站点发现:两组站点间地表特征参数中的土壤质地和地形参数,以及驱动数据均没有体现出空间异质性,可能是土壤湿度模拟结果没有表现出强烈空间异质性的原因。
(3)对地表参数、驱动数据分别进行单点敏感性试验,研究不同误差因子对土壤湿度模拟偏差贡献。结果显示,在地表参数中,对土壤湿度模拟偏差影响最大的为土壤质地,其次为PFT和坡度。在驱动数据中,降水对土壤湿度模拟偏差影响最大,温度次之,风速对其影响最小。