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对2011年3-7月28次DZN3型土壤水分自动站与人工土壤相对湿度观测资料进行质量对比分析,结果显示:自动站观测数据与人工观测数据相比普遍偏小,30 cm土层数据偏差最小,20、40、50 cm土层次之,10、60、80、100 cm土层偏差较大;10、20、80、100 cm 4个土层自动站相对湿度演变趋势与人工测值较为接近,相关性较好;自动站土壤水分传感器对土壤水分变化敏感程度较低,其相同土层土壤相对湿度波动振幅小.分析结果可为评估DZN3型土壤水分自动站的监测能力及监测数据订正与应用服务提供客观依据. 相似文献
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由于自动观测与人工观测的原理不同,造成了自动与人工观测数据之间的差异。选取了陕西2014年霾日、雾日、轻雾日的自动、人工观测月平均值以及30a气候月平均值进行对比分析,结果表明:2014年陕西霾日、雾日、轻雾日人工观测与30a平均值相比略有差异,自动观测比人工观测明显偏多,特别是霾日,是人工或30a平均霾日的10~68倍。利用中国气象局2015年发布的相关规定对2014年自动观测霾日进行订正,订正后大部分月份的霾日是人工观测或30a平均值的2~10倍,较未订正前减少了23%~91%,执行该规定使得霾记录基本趋于合理。 相似文献
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南城自动站土壤水分资料的统计学订正分析 总被引：1，自引：0，他引：1
对2006—2009年南城站5—10cm、10—20cm、20—30cm、30—40cm和40—50cm等5个土层各90组样本的HYA-SF型土壤水分自动观测数据与同期人工观测数据进行了偏差与相关性分析,采用线性方程建立拟合模式,对自动土壤水分观测数据进行订正,并以相对误差±5%、±10%为指标对订正前后的数据合格情况进行了统计。结果表明,各土层自动土壤水分观测数据与人工观测数据虽然存在较大偏差,但二者具有一致的变化趋势,相关性好;分别利用5个土层同期对比观测数据建立的一元线性回归模型;拟合订正后的自动站各层数据偏差不同程度减小,数据合格率明显上升。 相似文献
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利用t检验法对青海省海西所属7个站气温、气压、相对湿度、平均风速、0~320cm地温年平均值序列进行显著性检验;在人工与自动观测资料对比差值分析的基础上,建立人工与自动观测要素间的回归方程,对年序列差异显著的要素进行回归订正和效果对比分析。结果表明,自动替换人工观测对海西7个站各气象要素年平均值序列均一性产生了不同程度的影响,多个站多个要素不连续;统计人工与自动观测要素资料月平均对比差值,用一元线性回归法进行订正,订正后的序列基本消除了自动观测替换人工观测的差异,实现了观测资料的均一性和延续性。 相似文献
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利用2006年内蒙古自治区共36个自动站和人工站平行观测资料,对观测得到的气象要素进行了统计和评估。通过分析气温、气压、相对湿度、风等要素的对比差值及其标准差、对比差值的频次分布和空间分布等,探讨自动站与人工观测数据差异的可能原因。结果表明：内蒙古自动观测与人工观测各气象要素均存在一定的差异,对所有台站平均而言,其差异均在自动站差值允许范围之内。产生差异的原因：观测仪器结构与观测原理差异、观测时空差异、观测方式差异等,在将人工观测数据与自动观测数据连续使用时,需要根据当地情况进行适当订正,以确保资料的连续性。 相似文献
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南澳遥测自动气象站与人工观测数据对比 总被引：1，自引：1，他引：0
用对比分析的方法,对南澳县气象局2007年1～12月份自动观测(遥测)与人工观测数据进行比较,指出造成遥测和人工观测数据差异的原因主要是:仪器的工作原理不同、观测方式不同、采集数据时间不同、仪器性能敏感性不同、人工观测读数误差.提出在使用自动站观测资料时,应充分考虑仪器更换前后的变化,需要进行适当订正,以保证资料的连续性和可靠性. 相似文献
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江苏省能见度的人工与自动观测差异分析 总被引：1，自引：1，他引：0
对江苏省2011年全年逐时能见度的自动、人工观测数据进行了统计分析,结果表明:二者具有相当一致的统计特征,全省总相关系数0.73,一致率95.03%;但亦存在一定差异,整体上人工较自动观测数据偏大数公里,偏大程度在17%~55%,且空间差异显著;对不同条件下能见度的对比分析显示,自动与人工观测在低能见度条件下最为接近,且二者差异存在着明显的日变化特征;对能见度自动与人工观测偏差长序列的初步分析,显示统计订正是可能的,但对于不同级别的能见度,自动观测相对与人工有不同的倾向。 相似文献
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利用广东省能见度自动观测系统22个站点2011年的人工观测和自动观测的能见度资料,分析了人工观测与自动观测的能见度资料的相关系数、均方根误差等,并对自动观测资料进行了订正。分析结果显示:人工观测与自动观测能见度的分布大致相同,表现为沿海的能见度高于内陆,粤东高于粤西,主要低能见度区域集中在珠江三角洲和粤西的内陆地区;自动观测能见度的准确性主要受到仪器工作原理局限性、气溶胶类型和气象条件的影响。对能见度自动观测资料订正结果显示:订正后,在低能见度时,大部分站点的均方根误差在3km以内;在高能见度时,大部分站点均方根误差在8km以内,平均为6km左右。利用统计方法对器测能见度值作数据订正,能有效减小测量误差,使能见度自动观测系统能基本满足能见度自动化观测需要,特别是低能见度事件的服务需求。 相似文献
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Soil enthalpy(H) contains the combined effects of both soil moisture(w) and soil temperature(T) in the land surface hydrothermal process. In this study, the sensitivities of H to w and T are investigated using the multi-linear regression method.Results indicate that T generally makes positive contributions to H, while w exhibits different(positive or negative) impacts due to soil ice effects. For example, w negatively contributes to H if soil contains more ice; however, after soil ice melts,w exerts positive contributions. In particular, due to lower w interannual variabilities in the deep soil layer(i.e., the fifth layer), H is more sensitive to T than to w. Moreover, to compare the potential capabilities of H, w and T in precipitation(P) prediction, the Huanghe–Huaihe Basin(HHB) and Southeast China(SEC), with similar sensitivities of H to w and T,are selected. Analyses show that, despite similar spatial distributions of H–P and T –P correlation coefficients, the former values are always higher than the latter ones. Furthermore, H provides the most effective signals for P prediction over HHB and SEC, i.e., a significant leading correlation between May H and early summer(June) P. In summary, H, which integrates the effects of T and w as an independent variable, has greater capabilities in monitoring land surface heating and improving seasonal P prediction relative to individual land surface factors(e.g., T and w). 相似文献
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Soil carbon sequestration 总被引：1，自引：0，他引：1
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不同土壤类型的热通量变化特征 总被引：3，自引：0，他引：3
利用2004—2007年中国科学院中国生态系统研究网络(CERN)生态站实测土壤热通量、辐射等资料,分析了不同土壤类型表层热通量的日变化和季节变化,以及不同土壤类型的热通量与总辐射、净辐射的关系。结果表明,由于导热率越大,热量传输就越快;热容量越小,热量传输也越快,造成土壤热通量的日较差和年较差较大,所以黄绵土和紫色土的表层热通量日较差最大(220～280 W.m-2),高寒草甸土和水稻土最小(55W.m-2);季节变化中土壤表层热通量的年较差变化范围在12～28W.m-2之间,灰漠土最大,为28W.m-2,热通量年较差从大到小依次为灰漠土、黄绵土、盐碱潮土、红壤土、紫色土、沼泽土、水稻土和高寒潮土,高寒潮土最小,为12W.m-2。不同土壤类型的热通量与总辐射、净辐射呈正相关关系,但不同土壤类型的土壤热通量在12:00(地方时)所占净辐射的比例各不相同,高寒草甸土最小,约为8%;黄绵土最大,为38%,多数土壤的热通量占净辐射的比例在15%～20%之间,这充分表明不同土壤类型表层热通量的传输存在很大差异。 相似文献
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Sensitivity of evapotranspiration E and root zone soil moisture content θ to the parameterization of soil water retention Ψ(θ) and soil water conductivity K(Ψ), as well as to the definition of field capacity soil moisture content, is investigated by comparing Psi1-PMSURF and Theta-PMSURF models. The core of PMSURF (Penman–Monteith Surface Fluxes) consists of a 3-layer soil moisture prediction module based on Richard’s equation in combination with the Penman–Monteith concept for estimating turbulent heat fluxes. Psi1- PMSURF and Theta-PMSURF differ only in the parameterization of the moisture availability function Fma. In Psi1,Fma is parameterized by using Ψ(θ) and K(Ψ) hydrophysical functions; in Theta, Fma is parameterized by using hydrophysical parameters: the field capacity θf and wilting point θw soil moisture contents. Both Psi1 and Theta are based on using soil hydrophysical data, that is, there is no conceptual difference between them in the parameterization of E even if in Psi1Fma depends on 12 parameters, while in Theta only on two soil/vegetation parameters. Sensitivity tests are performed using the Cabauw dataset. Three soil datasets are used: the vG (van Genuchten), CH/vG (Clapp and Hornberger/van Genuchten) and CH/PILPS (Clapp and Hornberger/Project for Intercomparison of Land-surface Parameterization Schemes) datasets. The vG dataset is used in van Genuchten’s parameterization, while in Clapp and Hornberger’s the CH/vG and CH/PILPS datasets are used. It is found that the consistency of soil hydrophysical data in the simulation of transpiration is quite important. The annual sum of E obtained by Psi1EPsi1, differs from the annual sum of E obtained by Theta, ETheta, because of the inconsistency between the fitting parameters of Ψ(θ) and K(Ψ) and the θf, and not because of the differencies in the parameterization of Fma. Further, θf can be estimated not only on the basis of using soil hydrophysical functions (the θf so obtained is θSoilf) but also on the basis of analysing the transpiration process (the θfso obtained is θtrf). θtrf values estimated from the condition ETheta ≈ EPsi1 are in acceptable accordance with the θSoilf values proposed by Wösten and co-workers. The results are useful in optimizing the parameterization of transpiration in land-surface schemes. 相似文献
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土壤温度和湿度对冬小麦田土壤空气 CO2浓度的影响 总被引：5，自引：2，他引：3
通过同步观测耕层土壤空气CO2浓度廓线、土壤温度和土壤含水量,主要研究和讨论了华东地区典型稻麦轮作农田旱地阶段的土壤空气CO2浓度的变化规律,及土壤温度和含水量对它的影响.结果表明:麦田土壤空气CO2浓度与植物生长密切相关.土壤空气CO2浓度受土壤温度的影响较为显著,且深层的相关性要明显大于浅层.观测阶段的麦田土壤含水量介于30%和44%之间,与土壤空气CO2浓度有较好的相关性(相关性R2=0.61,统计显著性p＜0.001).土壤空气CO2浓度与土壤含水量呈正相关性的原因可能是:高土壤含水量导致的低充气孔隙度降低了土壤空气CO2扩散速率,从而导致土壤空气CO2聚积,浓度升高.在0～30 cm土层中,上层土壤气体中的CO2向上垂直扩散要比下层土壤快.土壤温度对土壤空气CO2浓度的影响大于土壤含水量. 相似文献
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文章基于呼和浩特市区76个观测点数据,采用文纳四极法,测量观测点的土壤电阻率。结果表明:呼和浩特地区的土壤电阻率分布规律呈明显的带状分布,在北部沿大青山一线土壤电阻率明显较高,由北向南成逐级递减趋势。 相似文献