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再分析土壤温湿度资料在青藏高原地区适用性的分析 总被引：1，自引：0，他引：1
利用2010-2016年中国科学院西北生态环境资源研究院青藏高原土壤温度与湿度监测网观测数据在不同气候区和植被条件的4个地区(阿里、狮泉河、那曲和玛曲)对8套土壤温湿度再分析产品(ERA-Interim、CFSR、CFSv2、JRA-55、GLDAS-NOAH、GLDAS-CLM、GLDAS-MOS和GLDAS-VIC)进行对比分析,使用相关系数、均方根误差、平均偏差、无偏均方根误差和标准差比等统计参数综合比较各土壤温湿度产品对观测值的模拟性能,寻找适用于青藏高原地区的长时间大尺度土壤温湿度产品。结果表明:对于土壤温度,GLDAS-CLM产品在大部分站点能够合理再现两层(0~10 cm和10~40 cm)土壤温度随时间的动态过程和变化细节,虽然结果略高估观测土壤温度值,但在数值上与观测值较为接近,并且与观测值呈显著正相关关系。对于土壤湿度,土壤冻结期再分析产品不能表现土壤湿度的动态变化特征;非冻结期GLDAS-NOAH和GLDAS-CLM产品能够较好的刻画各地区两层土壤湿度随时间变化的动态过程特征,不论在误差统计量还是相关性方面都表现为最优值。GLDAS-MOS、GLDASVIC、ERA-interim和CFSv2产品虽然在一定程度上能够展现部分地区土壤湿度的变化趋势,但对观测值的刻画效果并不理想,而JRA-55产品无法描绘各地区土壤温湿度变化。 相似文献
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《气象研究与应用》2020,(2)
利用1980-2017年观测站降水数据(OBS)为参照标准,对目前广泛应用的三套再分析资料,即ERAI资料、JRA-55资料和CFSR资料在华南地区降水空间分布和年际变化的再现能力进行分析与评估。结果表明,不同资料对不同季节降水的再现能力存在显著差异,三者对降水年际变化的刻画都较为优秀,但对降水空间分布描述偏差较大,且在夏季最为明显;三者之间对比,ERAI对春季和冬季降水时空变化表现能力较为优秀,但在秋季表现一般;CFSR降水与实测时空相关性较好,但都存在降水系统性高估,在夏季最为严重,偏差达到5 mm·d~(-1);JRA-55对夏季和秋季降水刻画相对最佳,但对冬季降水存在高估。 相似文献
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本文首先利用中国气象局国家气象信息中心提供的中国732个站点观测的土壤体积含水量,评估了CLM4.5（Community Land Model version 4.5）在CFSR（Climate Forecast System Reanalysis）近地面大气数据驱动下模拟的逐月土壤湿度（记为CLM4.5-CFSR）,然后基于CLM4.5-CFSR比较了皮尔逊相关法和自相关法计算得到的1980～2009年中国地区土壤湿度记忆性的区域及季节分布特征,量化了土壤湿度的记忆能力,研究了降水频率、降水强度和近地表气温分别对土壤湿度记忆性的影响。结果表明:CLM4.5-CFSR能较好地反映出大部分地区月时间尺度上土壤湿度的变化特征。两种方法描述的土壤湿度记忆性的空间分布特征相似,但季节特征不同。不同深度土壤湿度的记忆时长相差不大,在0.85～2.2个月不等,其中内蒙古东北部较大,新疆西南部较小。春季,较湿的土壤记忆性也较强。当降水频率较低时,其对蒸发速率较大的地区土壤湿度的记忆性影响很小,当降水强度较大时,它会迅速补充土壤散失的水分,破坏初始时刻土壤的干湿状态,引起其记忆性减弱。近地表气温变化主要通过影响土壤的蒸发过程减弱土壤湿度的记忆性。未来可利用气候模式开展数值敏感性试验对本文得到的结论进行机理研究,为进一步提高季节和季节内尺度的降水预报提供依据。 相似文献
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利用2017~2018年黄河源地区野外观测站数据，对黄河源区两个积雪期内土壤温湿及冻融特征进行了分析，并与CLM4.5模式模拟的积雪期土壤温、湿度及辐射分量进行了对比，结果表明:CLM4.5能很好地模拟出整个积雪期土壤温度的变化趋势；对不同土壤层在不同冻结阶段土壤含水量的模拟有所差异:在完全冻结阶段，对5cm土壤层含水量模拟偏高，而80cm偏低，对10~40cm土壤层含水量的模拟偏差较小；由于降雪及土壤冻融过程主要发生在积雪期，积雪反照率使得净辐射模拟在降雪时段偏差较无降雪时段略大。 相似文献
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《高原气象》2017,(2)
利用中国气象局中国气象数据网提供的地面观测资料集及JRA-55、ERA-Interim、NCEP/NCAR和NCEP/DOE四种再分析资料集的日最高温度资料,运用线性分析、方差分析、EOF分析和滤波等方法,对1979—2013年中国东部地区夏季不同再分析资料和观测资料日最高温度的多时间尺度特征进行对比分析。结果表明:夏季最高温度多年平均由南向北逐渐降低,长江以南在30℃以上,JRA-55对东部地区夏季日最高温度的多年平均特征的再现能力较优;近35年东部地区夏季日最高温度整体呈增长趋势,长江中下游以及内蒙古东部地区增长趋势明显;再分析资料对最高温度长期变化特征的再现能力在不同地区各有优劣,JRA-55略优于其他资料。夏季最高温度空间上以长江中下游以南与其以北地区反位相变化为其主要特征,其中ERA-Interim的空间分布特征与观测资料较为相似,其次为NCEP/DOE;时间变化则以年际变化为主,ERA-Interim的年际变化特征最接近观测资料。JRA-55、NCEP/NCAR以及NCEP/DOE在21世纪之后变化特征与观测资料较为相似,表现为振幅减弱而后回升的趋势;在季节内尺度上,夏季日最高温度主要周期为20~60天,其方差贡献在云贵、东北地区以及甘肃东部、陕西一带较大,再分析资料对季节内时间尺度的再现能力由高到低依次为JRA-55、ERA-Interim、NCEP/DOE、NCEP/NCAR。 相似文献
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《高原气象》2017,(1)
利用1961-2010年普林斯顿大学每3 h一次、1°×1°的大气强迫场数据驱动公用陆面模式CLM4.0(Common Land Model,version4.0)对黄河源区土壤湿度的时空分布进行了模拟试验,合理优化了CLM 4.0中土壤有机质和土壤质地属性参数,将模拟结果与荷兰自由大学AM SR-E土壤湿度产品进行了对比分析,并利用玛曲土壤湿度观测站点的观测数据对模拟结果进行了验证。结果表明,CLM4.0模式能较好的模拟黄河源区土壤湿度的空间分布及变化趋势,在优化陆面有机质和土壤质地数据参数后,模拟的土壤湿度空间分布更合理,但CLM4.0模拟的土壤湿度比地面观测值和AMSR-E土壤湿度产品的土壤湿度偏低。 相似文献
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青藏高原暖季与冷季气温的时空演变分析 总被引：3，自引：0，他引：3
;利用1974—2003年青藏高原地区海拔高度>3000 m以上的49个气象站月平均气温,分析了暖季与冷季气温的时空演变特征。结果表明,青藏高原暖季气温的空间分布可以分为三部分:大致在85°E以西的高原西部地区,大致以85°E和33°N为界的高原东北部地区和高原东南部地区;西部高温区、柴达木盆地高温区和藏南高温带很明显。冷季气温的空间分布基本上为南暖北冷,南北分界大约在32°N。青藏高原暖、冷季气温空间分布有较一致的年代际变暖现象,主要表现在北部地区,尤其是西北部地区。青藏高原北部暖季升温明显,五道梁站暖季长期升温趋势为0.035℃/a;青藏高原南部冷季升温明显,拉萨站冷季长期升温趋势达0.060℃/a。青藏高原暖、冷季气温为大体一致的年际变化,江河源区有明显的高值区,为气温变化的关键区;暖、冷季气温长期变化趋势虽然都是上升的,但近10年的变化趋势却相反,暖季为降温趋势,冷季为明显的增温趋势。 相似文献
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利用黄河源区玛曲观测站2016年涡动相关系统和微气象梯度塔观测资料,分析了高寒草地 大气间水热交换通量的特征。结果表明：夜间地表各通量值很小,净辐射和感热通量为负值,潜热通量的值较小但始终为正。日出后随着太阳辐射和地表加热作用各通量迅速增大,在14时左右达到峰值。暖季（6—8月）夜间感热通量占净辐射的比例(H/Rn)高于感潜通量占净辐射的比例(LE/Rn),日出后LE/Rn开始升高而H/Rn减小,日间LE/Rn大于H/Rn。冷季（12月—次年2月）H/Rn始终大于LE/Rn,感热通量在冷季的能量分配中占据主导地位。暖季LE/Rn、H/Rn均随土壤温度升高而升高。冷季H/Rn与5 cm深度土壤温度表现出了更为明显的二次关系,随着温度升高先降低后升高,当温度小于-7 ℃时H/Rn降低,大于-6 ℃时H/Rn增大。暖季H/Rn随着土壤湿度增大先降低后升高,LE/Rn先升高后降低。在0—1.5 kPa,暖季饱和水汽压差与LE/Rn、H/Rn均呈线性关系,并随着饱和水汽压差增大,LE/Rn增大而H/Rn减小;1.5 kPa之后,LE/Rn、H/Rn变化特征均保持其原有趋势。 相似文献
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黄河源高寒湿地-大气间暖季水热交换特征及关键影响参数研究 总被引：2，自引：1，他引：1
湿地是由陆地和水体形成的自然综合体,具有重要的生态、水文和生物地球化学功能,黄河源高寒湿地作为黄河重要的水源涵养区,对其下垫面水热交换特征及关键影响参数的研究具有非常重要的意义。本文利用中国科学院西北生态环境资源研究院麻多黄河源气候与环境变化观测站2014年6~8月观测资料,分析了黄河源区高寒湿地-大气间暖季水热交换特征,并利用公用陆面模式（Community Land Model,简称CLM）模拟了热通量变化,提出针对高寒湿地的粗糙度优化方案。主要结果如下:（1）暖季向上、向下短波与净辐射的平均日变化规律一致,向上、向下长波平均日变化平缓,地表温度升高相对于向下短波具有滞后性,潜热通量始终为正值并大于感热通量;（2）温度变化显著层结为20 cm以上土壤浅层,存在明显的日循环规律,土壤中热量09:00（北京时,下同）下传至5 cm深度,温度升高,11:00至10 cm深度,13:00至20 cm深度,18:00后开始上传,温度降低,40 cm及以下深度受此影响较小,热量在土壤中整体由浅层向深层输送;（3）土壤湿度平均日变化小,5 cm深度为土壤湿度最小层,10 cm深度为最大层;（4）麻多高寒湿地动力学粗糙度Z0m在暖季变化稳定,可作为常数,Z0m=0.0143 m;（5）提出更加适合高寒湿地下垫面暖季附加阻尼kB-1参数化方案,使得热通量模拟效果较CLM原始方案有所提高。以上结果对于研究湿地下垫面陆面过程具有重要意义。 相似文献
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研究利用实测数据对遥感产品(ECV CCI)、全球陆面同化系统产品(GLDAS/CLM、NOAH2.7、NOAH3.3、VIC、MOSAIC)、再分析资料(ERA-Interim、NCEP/DOE)等不同来源的8套长时间序列土壤湿度产品进行时空比较。结果表明:上述产品均可以模拟出中国不同区域土壤湿度的空间分布;从各产品平均态与实测数据的偏差、均方根误差、相关系数统计结果来看,NOAH模式和ERA-Interim表现最好,MOSAIC和NCEP/DOE与实测相差较大;从区域尺度上来看,所有产品在东北区域表现最好,在华南、西南南区和西北西区较差;ERA-Interim有效的模拟了土壤湿度的年际变化。 相似文献
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Xiao Liang Lipeng Jiang Yang Pan Chunxiang Shi Zhiquan Liu Zijiang Zhou 《Acta Meteorologica Sinica》2020,34(1):101-116
A land surface reanalysis dataset covering the most recent decades is able to provide temporally consistent initial conditions for weather and climate models, and thus is crucial to verifying/improving numerical weather/climate forecasts/predictions. In this paper, we report the development of a 10-yr China Meteorological Administration (CMA) global Land surface ReAnalysis Interim dataset (CRA-Interim/Land; 2007–2016, 6-h intervals, approximately 34-km horizontal resolution). The dataset was produced and evaluated by using the Global Land Data Assimilation System (GLDAS) and NCEP Climate Forecast System Reanalysis (CFSR) global land surface reanalysis datasets, as well as in situ observations in China. The results show that the global spatial patterns and monthly variations of the CRA-Interim/Land, GLDAS, and CFSR climatology are highly consistent, while the soil moisture and temperature values of the CRA-Interim/Land dataset are in between those of the GLDAS and CFSR datasets. Compared with ground observations in China, CRA-Interim/Land soil moisture is comparable to or better than that of GLDAS and CFSR datasets for the 0-10-cm soil layer and has higher correlations and slightly lower root mean square errors (RMSE) for the 10-40-cm soil layer. However, CRA-Interim/Land shows negative biases in 10-40-cm soil moisture in Northeast China and north of central China. For ground temperature and the soil temperature in different layers, CRA-Interim/Land behaves better than the CFSR, especially in East and central China. CRA-Interim/Land has added value over the land components of CRA-Interim due to the introduction of global precipitation observations and improved soil/vegetation parameters. Therefore, this dataset is potentially a critical supplement to the CRA-Interim. Further evaluation of the CRA-Interim/Land, assimilation of near-surface atmospheric forcing variables, and extension of the current dataset to 40 yr (1979–2018) are in progress. 相似文献
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Comparisons of Simulations of Soil Moisture Variations in the Yellow River Basin Driven by Various Atmospheric Forcing Data Sets 总被引：3，自引：0，他引：3
Based on station observations, The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts reanalysis (ERA40), the National Centers for Environmental Prediction/National Center for Atmospheric Research (NCEP/NCAR) reanalysis and Princeton University's global meteorological forcing data set (Princeton), four atmospheric forcing fields were constructed for use in driving the Community Land Model version 3.5 (CLM3.5). Simulated soil moisture content throughout the period 1951-2000 in the Yellow River basin was vali... 相似文献
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Wanqiu Wang Pingping Xie Soo-Hyun Yoo Yan Xue Arun Kumar Xingren Wu 《Climate Dynamics》2011,37(7-8):1601-1620
This paper analyzes surface climate variability in the climate forecast system reanalysis (CFSR) recently completed at the National Centers for Environmental Prediction (NCEP). The CFSR represents a new generation of reanalysis effort with first guess from a coupled atmosphere?Cocean?Csea ice?Cland forecast system. This study focuses on the analysis of climate variability for a set of surface variables including precipitation, surface air 2-m temperature (T2m), and surface heat fluxes. None of these quantities are assimilated directly and thus an assessment of their variability provides an independent measure of the accuracy. The CFSR is compared with observational estimates and three previous reanalyses (the NCEP/NCAR reanalysis or R1, the NCEP/DOE reanalysis or R2, and the ERA40 produced by the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts). The CFSR has improved time-mean precipitation distribution over various regions compared to the three previous reanalyses, leading to a better representation of freshwater flux (evaporation minus precipitation). For interannual variability, the CFSR shows improved precipitation correlation with observations over the Indian Ocean, Maritime Continent, and western Pacific. The T2m of the CFSR is superior to R1 and R2 with more realistic interannual variability and long-term trend. On the other hand, the CFSR overestimates downward solar radiation flux over the tropical Western Hemisphere warm pool, consistent with a negative cloudiness bias and a positive sea surface temperature bias. Meanwhile, the evaporative latent heat flux in CFSR appears to be larger than other observational estimates over most of the globe. A few deficiencies in the long-term variations are identified in the CFSR. Firstly, dramatic changes are found around 1998?C2001 in the global average of a number of variables, possibly related to the changes in the assimilated satellite observations. Secondly, the use of multiple streams for the CFSR induces spurious jumps in soil moisture between adjacent streams. Thirdly, there is an inconsistency in long-term sea ice extent variations over the Arctic regions between the CFSR and other observations with the CFSR showing smaller sea ice extent before 1997 and larger extent starting in 1997. These deficiencies may have impacts on the application of the CFSR for climate diagnoses and predictions. Relationships between surface heat fluxes and SST tendency and between SST and precipitation are analyzed and compared with observational estimates and other reanalyses. Global mean fields of surface heat and water fluxes together with radiation fluxes at the top of the atmosphere are documented and presented over the entire globe, and for the ocean and land separately. 相似文献
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中国土壤湿度的分布与变化 I. 多种资料间的比较 总被引：13，自引：2，他引：11
土壤湿度是影响气候的重要因子之一, 但观测资料的欠缺制约着该领域研究工作的开展。本文汇总了目前国际上运用较为广泛的四套土壤湿度资料: ERA40和NCEP/NCAR再分析资料、全球土壤湿度计划资料(GSWP2)、以及NCAR最近完成的利用观测资料强迫“通用陆面模式”CLM所产生的土壤湿度资料。在此基础上, 利用中国区域观测的19年 (1981～1999年) 的土壤湿度和13年 (1992～2004年) 的土壤相对湿度资料, 对四套资料在中国区域的可靠性进行了分析和比较, 主要结论如下: 四套资料基本揭示出土壤湿度的空间分布, GSWP2揭示了四套资料最多的共性, 即东北、 华南湿, 华北、 西北干, 土壤湿度基本由西北向东北和东南呈梯度增加的特征; GSWP2较好地描述了土壤湿度的季节循环; ERA40土壤湿度的年际变化与观测相关最好; 观测资料和四套资料都表明前期降水会增加土壤湿度, 但土壤湿度异常对后期降水的影响则不显著; 气温与土壤湿度的关系较复杂, 不同的区域有不同的特征。 相似文献
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本文利用1981～2016年的CRUNCEP资料（0.5°×0.5°）作为大气驱动数据,驱动CLM4.5（Community Land Model version 4.5）模式模拟了青藏高原地区1981～2016 年的土壤湿度时空变化。将模拟数据与台站观测资料、再分析资料（ERA-Interim和GLDAS-CLM）和微波遥感FY-3B/MWRI土壤湿度资料对比验证,表明了CLM4.5模拟资料可以合理再现青藏高原地区土壤湿度的空间分布和长期变化趋势。而且基于多种卫星遥感资料建立的较高分辨率（0.1°×0.1°）的青藏高原地表数据更加细致地刻画了土壤湿度的空间变化。对比结果表明:CLM4.5模拟土壤湿度与各个台站观测的时空变化一致,各层土壤湿度的模拟和观测均显著相关,且对浅层的模拟优于深层,但模拟结果比台站观测系统性偏大。模拟与再分析资料和微波遥感资料土壤湿度的空间分布具有一致性,均表现为从青藏高原的西北部向东南部逐渐增加的分布特点,三江源湿地和高原东南部为土壤湿度的高值区,柴达木盆地和新疆塔里木盆地的沙漠地区为低值区,土壤湿度由浅层向深层增加。土壤湿度的长期变化趋势基本表现为“变干—变湿”相间的带状分布,不同层次的土壤湿度变化趋势基本一致。模拟资料也合理地再现了夏季土壤湿度逐月的变化:高原西南地区的土壤湿度明显大范围增加,北部的柴达木盆地的干旱范围也明显的向北收缩,高原南部外围土壤湿度也明显增加,CLM4.5模拟土壤湿度比再分析资料和微波遥感资料更加细致地描述了夏季逐月土壤湿度空间分布及其变化特征。 相似文献
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利用环渤海区域的气象站资料和NCEP/NCAR、NCEP/DOE、CFSR、ERA Interim、JRA-55共5种再分析资料,讨论了再分析资料近地面10 m平均风速场在环渤海区域的适用性问题。结果表明：JRA资料与观测站的相关系数最大,ERA资料与23站均方根误差的平均最小;再分析资料与气象站观测资料的相关系数在山东半岛和辽东半岛高于其他地区、冬半年大于夏半年。环渤海区域地面10 m平均风速场JRA和ERA两套资料的适用性较好。由于ERA-Interim的水平分辨率更高,所以在强风过程分析中确定使用ERA Interim再分析资料。 相似文献
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中国区域再分析湿度资料与均一化探空湿度资料的对比分析 总被引：2，自引：2，他引：0
利用1980—2010年中国98个探空站均一化月平均温度和温度露点差资料(OBS)和NCEP/NCAR(NCEP)、ERAInterim(ERA)、JRA-25(JRA)3种再分析月平均比湿资料,使用相似分析、趋势分析等方法对中国区域4种资料高空比湿进行了对比分析。结果表明:(1)从空间分布特征分析,JRA比湿与OBS比湿的空间分布相似系数最大。(2)3种再分析资料比湿普遍大于OBS比湿,除个别站点个别层次外,JRA和OBS比湿更加接近;再分析比湿和OBS比湿的相对偏差随高度增加而增大,且冬春季大于夏季。(3)从长期变化趋势分析,在对流层低层,JRA和0BS比湿较接近,在对流层中高层ERA和OBS比湿较接近。 相似文献
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Variation of soil moisture during active and weak phases of summer monsoon JJAS (June, July, August, and September) is very important for sustenance of the crop and subsequent crop yield. As in situ observations of soil moisture are few or not available, researchers use data derived from remote sensing satellites or global reanalysis. This study documents the intercomparison of soil moisture from remotely sensed and reanalyses during dry spells within monsoon seasons in central India and central Myanmar. Soil moisture data from the European Space Agency (ESA)—Climate Change Initiative (CCI) has been treated as observed data and was compared against soil moisture data from the ECMWF reanalysis-Interim (ERA-I) and the climate forecast system reanalysis (CFSR) for the period of 2002–2011. The ESA soil moisture correlates rather well with observed gridded rainfall. The ESA data indicates that soil moisture increases over India from west to east and from north to south during monsoon season. The ERA-I overestimates the soil moisture over India, while the CFSR soil moisture agrees well with the remotely sensed observation (ESA). Over Myanmar, both the reanalysis overestimate soil moisture values and the ERA-I soil moisture does not show much variability from year to year. Day-to-day variations of soil moisture in central India and central Myanmar during weak monsoon conditions indicate that, because of the rainfall deficiency, the observed (ESA) and the CFSR soil moisture values are reduced up to 0.1 m3/m3 compared to climatological values of more than 0.35 m3/m3. This reduction is not seen in the ERA-I data. Therefore, soil moisture from the CFSR is closer to the ESA observed soil moisture than that from the ERA-I during weak phases of monsoon in the study region.
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