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1.
土壤温度是地球科学研究中的重要物理量。在陆-气相互作用研究中,土壤温度不仅影响土壤内部的物理、生物、化学过程,而且对陆-气之间能量和物质交换起重要作用。随着可获取的相关数据越来越丰富,机器学习方法已经被越来越多的研究人员引入到土壤温度预估中,在很多任务中已经超过了统计模型、物理模型的性能。本文对比了统计模型、物理模型和机器学习方法这三种土壤温度常用计算方法的异同,简要介绍了应用于土壤温度研究的各类机器学习模型的原理和特点,综合国内外文献归纳了传统机器学习和深度学习在土壤温度空间分布、时间变化和时空变化三方面的研究进展。在土壤温度空间分布研究中,传统机器学习方法能够通过影响因子的空间异质性学习空间特征,并利用站点观测数据计算土壤深处的温度,但随土壤深度增加模型效果减弱,而深度学习模型有能够提取空间特征的结构,但对数据量要求高,当前研究中仅用于地表温度的遥感反演;在土壤温度时间序列研究中,加入了周期性信息的传统机器学习方法具有更好的模型效果,深度学习中的序列学习模型能自动捕捉土壤温度变化规律,结合了非平稳序列分析方法的混合模型能充分考虑土壤温度变化的连续性和周期性;由于陆面过程复杂性,土壤...  相似文献   
2.
不同初始值对多年冻土水热过程的模拟有着深刻的影响。本文利用青藏高原三江源多年冻土区西大滩站观测数据,驱动通用陆面模式CLM4.5(Community Land Model version 4.5)对该站多年冻土进行为期14个月的模拟研究。设计三组试验,检验CLM4.5模式对多年冻土模拟性能,探究不同初始土壤温度、液态水含量以及含冰量对模拟结果的影响,并对土壤初始含冰量的计算进行改进,提高了模式对多年冻土水热过程的模拟。通过对比土壤含冰量模拟值,液态水含量和土壤温度观测值与模拟值,结果表明:(1)初始土壤温度、液态水含量会通过影响初始土壤含冰量进而影响CLM4.5模式对多年冻土水热过程的模拟。(2)CLM4.5默认初始土壤温度、液态水含量时,计算出的初始含冰量为0 m3·m-3,这使得模式不能准确模拟出多年冻土的特征。在2015年11月上旬至2016年8月上旬土壤含冰量大于0.01m3·m-3,其余时段土壤含冰量几乎为0 m3·m-3;整层土壤液态水含量从冬...  相似文献   
3.
青藏高原积雪对地表能量和水分交换有重要影响。本文通过选取青藏高原东部玛多、玛曲和垭口3个站点多雪年和少雪年的气象资料,对比分析了多雪年和少雪年的地表能量和土壤水热特征。结果表明:在地表辐射平衡方面,多雪年或积雪较多的时期可以反射掉较多的向上短波辐射。玛多站多雪年反射掉的向上短波辐射是少雪年的2.3倍,玛曲站主要积雪期(3-5月)中多雪时期比少雪时期多反射掉10.07 W·m-2的向上短波辐射,垭口站多雪年的年平均向上短波辐射分别比两个少雪年高出37.49 W·m-2和31.92 W·m-2。多雪年或积雪较多的时期还可以减少向上长波辐射的发射。玛多站多雪年与少雪年向上长波辐射的差值在整个研究时段中基本为负,垭口站两个少雪年在当年12月初到次年1月和次年2月末到4月初这两个时段,积雪越深,向上长波辐射值越小。向上短波和向上长波辐射的差异使得多雪年的地表净辐射少于少雪年。不论多雪年还是少雪年,土壤热通量的值都很小,地表能量分配主要以感热通量和潜热通量为主。玛多站少雪年以感热通量为主且感热通量为正,但多雪年感热通量为负;玛曲站的...  相似文献   
4.
黄土高原农田种植结构的改变对陆面能量和水分交换、区域蒸散发等产生影响,不同作物下垫面复杂的水热耦合机制在黄土高原陆-气相互作用中起着重要作用。本文利用陇东黄土高原2019-2021年共计34个月的观测数据,结合耦合了作物模块的通用陆面模式(Community Land Model with BGC Biogeochemistry and prognostic crop,CLM5.0-BGCCROP)对黄土高原不同作物下垫面(冬小麦、玉米、苹果林地)的陆面特征进行离线单点模拟,以验证CLM5.0陆面过程模式在黄土高原农田地区的模拟能力,对比分析不同作物下垫面土壤温湿度和地表能量通量的差异。结果表明:(1)CLM5.0对土壤温湿度特征的模拟效果较好,平均均方根误差分别小于2.5℃和0.1 m3·m-3,小麦地土壤温度模拟值偏高,玉米地和苹果林地土壤温度模拟存在冷偏差。生长期在旱期的冬小麦造成土壤干燥的程度大于玉米,苹果林地因根系丰富,吸收了更多的土壤水,使土壤整体更加干燥。(2)模拟偏差一部分是由于在模式中将作物下垫面设置为单一作物类型(冬小麦、...  相似文献   
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