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陆面模式中土壤和植被经验参数随机误差的传播研究 总被引：3，自引：1，他引：2
数据质量问题和模式参数化方案的非完备性是陆面模拟中不确定性的主要来源。本文将高斯误差传播原理 (Gaussian Error Propagation, GEP) 应用于通用陆面模式 (the Common Land Model, CoLM), 研究关键的植被和土壤属性参数随机误差在模式中的传播, 确定由此类误差导致的CoLM模拟的不确定性。结果表明: (1) 基于本研究给定的土壤和植被参数的不确定性, CoLM模拟的表层土壤温度、 土壤湿度和植被蒸散通量 (植冠蒸腾+地表蒸发) 的相对误差分别为0.11%、 34.07%和5.58%; 砂土和稀疏森林上模拟效果最差。土壤参数随机误差对CoLM模拟的影响高于植被参数, 而土壤水文参数 (孔隙率、 饱和基质势、 气孔尺寸分布指数和饱和导水率) 对各模拟量不确定性的贡献率均远大于热力参数 (饱和反照率和热容)。对于本研究涉及的所有模拟变量而言, 最关键的参数均是气孔尺寸分布指数b, 这可能与描述基质势与体积水含量关系的函数有关, 其次重要的是砂土的孔隙度和粘土的饱和导水率。混交森林上的根深分布和苔原上的动力学粗糙度对蒸散通量贡献显著。本身相对误差大的经验参数对CoLM模拟不确定性的贡献不一定多。 (2) 干燥条件下 (表层液态水饱和度小于0.1) 土壤温度的不确定性大; 相变发生时刻附近 (表层土壤温度在0℃附近且表层液态水含量大于0) 土壤湿度不确定性显著; 蒸散通量的不确定性随本身绝对值的增大而增大, 在相对温暖干燥环境中 (表层土壤温度高于280 K且表层液态水饱和度小于0.3) 其不确定性最高。研究证实, GEP能够辨识CoLM中需优先提高观测精度的关键参数和关键参数化过程, 对陆面模拟的参数选定、 不确定性评估和模式完善具有重要意义。 相似文献
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《高原气象》2017,(4)
陆面过程模式中输入参数的不确定性会引起模式模拟偏差。为了改善模式的模拟能力,减小参数的不确定性,通常要进行参数优化过程。利用温江站观测的近地层资料,结合粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO),优化了陆面过程模式SHAW(Simultaneous Heat and Water)中难以直接观测的土壤和植被参数。在此基础上,分别利用优化后的参数和默认参数运行SHAW模式,模拟该地区陆面过程特征,并与观测值进行对比,研究优化参数后对陆面过程模拟的影响。结果表明:利用PSO算法优化SHAW模式后,能提高土壤湿度和潜热通量的模拟性能,模拟的土壤湿度和潜热通量与相应的观测值偏差减小。但与此同时,并没有改进净辐射、土壤温度和感热通量的模拟性能。说明PSO算法可以用于陆面模式参数优化,但仅仅通过参数优化并不能同时提高所有变量的模拟性能。 相似文献
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利用位于季节冻土区的中国科学院那曲高寒气候环境观测研究站那曲/BJ观测点的野外观测数据,通过CLM4.5的单点模拟实验,分析评估了Luo土壤热导率参数化方案、Johansen土壤热导率参数化方案、Coté土壤热导率参数化方案和虚温参数化方案对土壤温、湿度的模拟能力,为将来选取最优的参数及参数化方案来更合理的模拟青藏高原土壤冻融过程为目的的工作提供依据。结果表明:(1)三种土壤热导率参数化方案模拟结果的土壤热传导率有明显差异,其中Coté方案的土壤热传导率最高,Luo方案的土壤热传导率最低。(2)三种热传导率方案均能合理地模拟出土壤温湿度的日变化趋势,Johansen方案对土壤温度年变化趋势模拟的更好,Coté方案对土壤温度模拟的数值较观测值偏离的更小,Luo方案对土壤湿度的模拟更好。(3)加入虚拟温度方程,并引入相变效率参数后,减少了模式对土壤湿度模拟的负偏差,Y-L方案在保持土壤温度较好模拟能力的基础上,能够进一步的提升土壤湿度的模拟能力。 相似文献
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青藏高原那曲地区冻融过程的数值模拟研究 总被引：3，自引：0，他引：3
利用中国科学院那曲高寒气候环境观测研究站冻融期(2013年3月1日至6月1日)的气象和土壤观测资料,通过陆面模式Co LM对那曲地区土壤冻融过程进行了数值模拟。模拟结果表明,Co LM模式对土壤温度、感热通量和潜热通量的模拟与观测较吻合,但对土壤湿度的模拟偏差较大,而模式冻融参数化方案的不足是造成这一较大偏差的主要原因。根据热力学平衡下土壤水势与温度之间的关系以及Clapp-Hornberger经验公式对冻融参数化方案进行了优化,优化冻融参数化方案后,模式能够更真实地模拟出土壤冻融过程特征,尤其是对土壤湿度偏低的现象改进较大。 相似文献
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SHAW模式的改进及其在黄土高原半干旱区的模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
陆面过程模拟研究中的一个关键问题是如何准确的计算陆气间能量交换,但现有的陆面过程模式模拟的湍流通量与观测值间仍然存在较大偏差,因此改进湍流通量的参数化方案对于提高陆面过程模式模拟能力有重要意义。本研究通过改进陆面过程模式SHAW中的热力粗糙度方案,以及引入干表层蒸发方案,以期改善湍流通量的模拟能力。在此基础上利用黄土高原半干旱区SACOL站观测资料,进行模式改进前后的单点模拟对比试验,研究其参数化方案改进对陆面过程模拟的影响。结果表明:改进后的SHAW模式能够合理地模拟黄土高原半干旱区陆面特征的变化趋势,模拟值与观测值偏差较小。与原来的SHAW模式模拟结果相比,改进后的SHAW_MOD模式显著提高了湍流通量的模拟能力,并改善了净辐射和深层土壤温度的模拟,但对土壤湿度的改进并不明显,这可能与土壤内部水热传输过程及相关参数化方案有关,还有待做进一步研究。 相似文献
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SCE-UA算法优化土壤湿度方程中参数的性能研究 总被引：2，自引：2，他引：0
借助于一维土壤湿度模型,分别将土壤成份和土壤性质相关参数作为待优化的参数,通过观测系统模拟试验的方式,评估SCE-UA (Shuffled Complex Evolution Algorithm) 优化算法对这些参数的优化效果。结果表明:优化的效果不仅依赖于参数的取值范围,还依赖于参数的敏感性,敏感的参数通过优化算法易得到最优值;不敏感的参数存在“不敏感区间”,在“不敏感区间”中易陷入次优,通过缩小参数优化分布区间和增加优化的次数可以部分提高优化的效果。此外,模型的超定性也可能导致参数次优值的出现,而通过恰当地给出参数之间的约束条件和优化判据,可以提高参数优化的效果。 相似文献
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为了检验耦合了CLM4.5的区域气候模式RegCM4.7在加入砾石参数后对青藏高原土壤能量水分输送长期的模拟效果,因此选择青藏高原阿里站、那曲站、玛多站的观测数据和中国全球陆面再分析40年产品（CRA/Land）-逐日产品（陆面产品）对模式的模拟效果进行检验。结果表明：土壤温度的模拟效果较好,并且土壤深层较浅层相关系数更高,含砾石数据与再分析数据的偏差更小,多年数据的平均变化趋势更加统一;相较于土壤温度,土壤湿度的模拟效果稍差,尤其是在青藏高原中部,但是在青藏高原东部与西南部,模拟效果有较大提升,与再分析数据的偏差明显减小。通过连续多年的模拟发现,模式的模拟效果并未随着参数化方案的优化而逐年提升,而是在一定范围内波动,且每一年的模拟效果都较原模式在相关系数及均方根误差方面有所提升。 相似文献
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本文利用2010—2015年2400多国家气象站逐小时观测数据对覆盖中国的EAR70、CLDAS和ERA Interim 3种表层土壤温度进行了评估和对比。结果表明：空间上CLDAS表层土壤温度精度最高（平均误差为-0.5 ℃，均方根误差为3.0 ℃，相关系数为0.96），受益于CLDAS高精度的陆面初始场，EAR70平均误差得到了改善；时间上ERA Interim再分析表层土壤温度在6:00和夏、秋季精度会明显下降，再分析表层土壤温度在数值较高时段表现出冷偏差，原因是模拟的土壤温度数值上升速度慢，对应的参数化方案有待改进。再分析表层土壤温度在东北地区冬季存在冷偏差，可能和积雪覆盖有关，陆面参数化方案也有待提高。在地形复杂的青藏高原地区，融合地面观测的CLDAS提高了大气驱动的质量进而改进了土壤的模拟。ERA Interim分辨率较粗不适合在青藏高原或者沿海地区使用，结合了CLDAS的EAR70在青藏高原精度提高。土壤表层温度的精度随着高精度的土壤状态初始场进入模式中时间延长会显著下降。因此，CLDAS的实时同化方式，能够有效提高在分析数据的精度。 相似文献
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CoLM模式对青藏高原中部BJ站陆面过程的数值模拟 总被引：8，自引：2，他引：6
利用公共陆面模式Common Land Model(CoLM)及"全球协调加强观测计划之亚澳季风青藏高原试验"(CAMP/Tibet)中那曲地区Bujiao(BJ)站2002—2004年的观测资料对该地区进行了单点数值模拟试验。通过比较模拟与观测的地表能量通量,表明CoLM较成功地模拟了该地区的能量分配。模式对向上的短波辐射、向上的长波辐射、净辐射及土壤热通量模拟得较好,但冬季存在偏差。进一步比较了模拟和观测的土壤温度及土壤湿度,发现浅层60 cm土壤温度模拟较好,深层存在偏差,表现为土壤温度变化滞后于实际变化。土壤湿度总体偏小,尤其是冬季冻结期,土壤冻融过程中忽略了土壤液态水在温度0℃以下仍能存在,含冰量模拟偏高。 相似文献
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土壤质地对中国区域陆面过程模拟的影响 总被引：6，自引：2，他引：4
利用陆面过程模式(CLM3.5)和中国区域两种土壤质地数据(分别来自第二次中国土壤调查SNSS和联合国粮食农业组织FAO),研究了土壤质地变化对于模式模拟的陆表水热变量的影响。结果显示,土壤质地对土壤水文学变量的影响远大于对土壤热力学变量的影响,尤其是对于饱和土壤含水量和饱和水力传导率的影响。对于模式的输出,土壤质地影响比较明显的有土壤湿度、总径流和土壤渗透等水文学变量以及地表潜热、地表感热和土壤热通量等热力学变量,而影响相对较小的有地面吸收的太阳辐射和地表反照率。同时,发现基于SNSS模拟的土壤湿度与站点观测值更加接近。因此,本研究认为基于SNSS土壤质地数据可以有效地改进模式模拟结果,建议以后在陆面模式试验中尽可能使用以观测为基础的SNSS土壤质地数据。 相似文献
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由陆面信息系统 (Land Information System, 简称LIS) 通过NOAH陆面过程模型使用集合卡尔曼滤波开展AMSR-E (Advanced Microwave Scanning Radiometer-Earth Observing System) 土壤湿度同化试验,得到2003年中国区域垂直深度为4层、水平空间分辨率为0.25°×0.25°的土壤湿度试验数据。使用农业气象观测站土壤相对湿度和国家生态系统野外科学观测研究站土壤体积含水量对试验结果进行检验,结果表明:同化过程整体上提高了陆面模型的模拟精度,草地生态系统模拟精度高于作物和森林生态系统;有效的同化过程依赖于AMSR-E土壤湿度的准确性;模拟出的土壤湿度空间分布特征与实际相符。同化试验得到的时空相对连续且精度相对准确的土壤湿度数据是气候变化和干旱监测的重要数据基础。 相似文献
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模式的起转过程(spin-up)是指在非平衡初值或扰动的条件下,模式进行调整而达到平衡态的过程.以黑河实验(HEIFE) 1991年6月20日到7月20日张掖站观测的地表能量通量和土壤温度资料为基础,用大量数值实验研究了RAMS (Regional Atmospheric Modeling System)陆面子模式起转过程所需的时间范围.数值实验中,为细致考虑土壤初始参数对此过程的影响,共设计了40余组不同的初始土壤水、热参数.通过模拟结果分析,把RAMS陆面模式起转过程的表现归纳为4大类,并说明了这个过程的持续时间可能因为土壤初始参数的不同而产生较大的差异,其范围可能为数小时至一周以上.在判断RAMS模拟地表、低空物理量时,土壤含水量是判断模式是否达到平衡态的重要因子. 相似文献
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Moira E. Doyle Javier Tomasella Daniel A. Rodriguez Sin Chan Chou 《Meteorology and Atmospheric Physics》2013,121(3-4):119-136
An effort towards a more accurate representation of soil moisture and its impact on the modeling of weather systems is presented. Sensitivity tests of precipitation to soil type and soil moisture changes are carried out using the atmospheric Eta model for the numerical simulation of the development of a mesoscale convective system over northern Argentina. Modified initial soil moisture conditions were obtained from a hydrological balance model developed and running operationally at INPE. A new soil map was elaborated using the available soil profile information from Brazil, Paraguay, Uruguay, and Argentina and depicts 18 different soil types. Results indicate that more accurate initial soil moisture conditions and incorporating a new soil map with hydraulic parameters, more representative of South American soils, improve daily total precipitation forecasts both in quantitative and spatial representations. 相似文献
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陆面过程模型中垂直非均匀土壤的水分传输及相变的模拟 总被引：1，自引：0，他引：1
土壤湿度在陆气相互作用中的重要性体现在它既能影响陆地和大气之间水循环的速率, 又能改变地表的能量分配。本文针对陆面过程模型中描述土壤湿度变化的方程进行了理论分析, 指出在非均匀土壤和冻土中采用土壤水势梯度描述垂直非均匀土壤水分流动的合理性。基于描述土壤内部水热传输的统一土壤模型, 并利用推广的表征土壤水分特征的Clapp-Hornberger关系式, 研究了非冻结和冻结的土壤湿度对于垂直非均匀土壤的敏感性。结果表明, 由土壤质地决定的土壤水势和导水率对土壤湿度的模拟有重要的影响。具体地, 在决定土壤性质的Clapp-Hornberger关系式中, 与土壤质地有关的饱和水势、饱和导水率以及土壤孔隙大小分布指数B, 对土壤湿度的模拟起到了关键作用。参数B的重要性尤为突出, 它的增加会引起导水率的大大下降, 从而对水分在土壤中的垂直分布产生重要影响。饱和水势的绝对值和参数B的增加会使得土壤水势绝对值增加明显, 使土壤的结冰(融化)过程延迟, 土壤温度因为没有结冰(融化)释放(吸收)的潜热加热(冷却)而持续下降(上升), 因此在冻融时期土壤温度会比观测值振幅偏大。上述结果揭示了考虑土壤垂直非均匀性并采用有效的土壤特性参数对于陆面过程模型的重要性。 相似文献
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基于吉林省观测土壤水分的WOFOST模型模拟研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用吉林省白城站试验数据进行模型参数调整,通过独立的观测资料对生育期、叶面积指数、地上部分各器官生物量进行模拟验证与评价。以白城站和榆树站代表吉林省西部玉米种植区和中部黄金玉米带参数,利用农业气象观测站发育期资料、气象资料和经过质量控制后的逐日土壤水分自动站观测数据进行模拟。为了提高WOFOST模型模拟精度,将由模型通过降水量计算的土壤体积含水量替换为实测土壤水分计算的体积含水量,采用替换后的土壤体积含水量参与模型下一步运算,以此来模拟2001—2016年春玉米穗生物量变化状况,构建玉米土壤体积含水量改善率(PD)指标,来表征降水驱动和土壤水分驱动对作物模型模拟结果的影响。结果表明:(1)模型对白城站春玉米生育期、叶面积、地上部分总生物量和叶生物量较准确,而穗生物量模拟效果一般。(2)从代表站白城来看,穗生物量模拟值与降水量存在明显正相关,降水偏少的年份土壤模拟效果明显优于降水驱动。(3)从区域来看,以盐碱土为主的地区或降水量偏少的年型下土壤水分驱动效果优于降水驱动;在以黑土为主的区域或降水偏多的年型下,两者模拟效果基本接近。(4)总体来说,利用观测土壤水分替换降水量参与模型能够显著提高模型模拟精度。 相似文献
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根据 Ｍ ｏｎｔｅｉｔｈ 的植冠面热量平衡方程来讨论植冠面温度计算的气候学模型方法。讨论了：（１）植冠显热（ Ｈ ）、潜热（ Ｌ Ｅ） 和净辐射（ Ｒｎ） 各通量与气象台站观测资料的联系;（２） Ｒｎ 项中晴天有效辐射（ Ｅｏ） 实验公式中湿度函数ｆ （ｅ） 在中国应用时的季节修正;（３） 植被土壤热通量（ Ｇ） 的估算与其误差的影响;（４）根据气象台站的气候背景资料与参考植被的生物生理特征参数,运用 Ｎｅｗ ｔｏｎ Ｒａｐｈｓｏｎ 迭代方法求解植冠面温度;（５）模拟结果。 相似文献
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高分辨率WRF模式中土壤湿度扰动对短期高温天气模拟影响的个例研究 总被引：1，自引：1，他引：0
本文利用WRFV3.6中尺度预报模式就土壤湿度扰动对2003年7月22~23日和29~30日短期高温天气过程的影响进行了高分辨率模拟研究。结果表明:(1)WRF模式地表气温对土壤湿度扰动有较强的敏感性,且随着土壤湿度的增加(减小)而降低(升高)。同时,模式中土壤湿度对地面气温影响的强度对模式分辨率具有较高的依赖性。(2)不同模式分辨率下气温随土壤湿度变化的规律一致;由于更高分辨率的地形资料的应用,提高分辨率可在较大程度上改善模拟效果。(3)不同土壤湿度试验模拟的地表感热、潜热通量可直接影响气温变化;(4)土壤湿度扰动通过间接影响高温发展的近地层各物理过程使得地表气温发生变化。这些过程中,对流(平流)过程在全天表现为增温(冷却)的作用,强度在白天均随土壤湿度的减小而增加。在较干的土壤条件下,非绝热增温在白天的主导地位加强;在夜间,非绝热冷却的强度减弱,且小于占据主导的对流绝热增温的强度。以上结果表明,在模拟和预报高温天气时土壤湿度非常重要,也意味着通过土壤湿度扰动的集合预报方法来改进模式高温模拟预报具有较大的潜力。 相似文献
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This paper critically reviews and intercompares land surface schemes (LSSs) as used in atmospheric general circulation models
(AGCMs) to simulate soil moisture and its response to a warmer climate, and potential evapotranspiration approaches as used
in operational soil moisture monitoring and in predicting the response of soil moisture to a warmer climate. AGCM predictions
of overall soil moisture change are in broad agreement but disagree sharply in some regions. Intercomparison projects have
sought to evaluate the LSSs used by AGCMs for both accuracy and consistency. These studies have found that different LSSs
can produce very different simulations even when supplied with identical atmospheric forcing. As well, LSSs that produce similar
surface results from present-day or control climates often diverge when forced with climatic change data. Furthermore, no
single LSS has been identified that produces an adequate simulation of all of temperature, moisture, evapotranspiration and
runoff. AGCM LSSs must resolve the surface energy balance (SEB) in order to compute realistic heat fluxes between with the
atmospheric model. LSSs have been used with AGCMs in both on-line (fully coupled) and off-line modes. In off-line climatic
change experiments, AGCM predictions of atmospheric temperature and precipitation have been used, along with model downward
radiative fluxes at the surface, to drive their own uncoupled LSS. However, there are simple non-energy-balance methods for
estimating evapotranspiration that have been traditionally used in agricultural and meteorological applications. These schemes
compute a potential evapotranspiration (PE) based on temperature and/or net radiation inputs, with the PE modified based on
the availability of soil moisture. Operational PE approaches have also been used with AGCM data in off-line climate change
experiments. The advantages of this approach are that it is simpler and requires less information, although (like the off-line
SEB approach) it leaves out the simulation of feedbacks between the surface and the atmosphere.Although the SEB approach is
essential for LSSs that must be coupled to AGCMs, this does not necessarily make it superior to an off-line operational PE
LSS when it comes to quantities such as soil moisture. The quality of current observational data is insufficient to demonstrate
that either approach is better than the other. Both approaches should continue to be used and intercompared when predicting
the impacts of climatic change on soil moisture. 相似文献