利用1979-2018年中国区域地面气象要素驱动数据集(0.1°×0.1°)作为大气强迫资料,驱动CLM5.0(Community Land Model version 5.0)模拟了青藏高原地区1979-2018年的土壤温湿度变化。将土壤冻融过程划分为冻结期和非冻结期,...
详细信息
利用1979-2018年中国区域地面气象要素驱动数据集(0.1°×0.1°)作为大气强迫资料,驱动CLM5.0(Community Land Model version 5.0)模拟了青藏高原地区1979-2018年的土壤温湿度变化。将土壤冻融过程划分为冻结期和非冻结期,通过两个阶段的CLM5.0模拟与站点观测资料、同化资料(GLDAS-Noah)、卫星遥感资料(MODIS土壤温度资料和ESA CCI-COMBINED土壤湿度资料)的对比验证,探讨CLM5.0模拟土壤温湿度在青藏高原的适用性。结果表明:(1)CLM5.0可较准确地描述站点土壤温湿度的动态变化,CLM5.0模拟的土壤温湿度与观测资料具有一致的变化特征且数值上较为接近。CLM5.0模拟的准确性高于GLDAS-Noah。CLM5.0对站点土壤温度的描述更为准确。(2)CLM5.0能够较准确地描述高原冻融过程中的土壤温湿度特征,CLM5.0模拟土壤温湿度与MODIS和ESA CCICOMBINED遥感资料在高原总体呈显著正相关,相关系数大多在0.9以上。CLM5.0对土壤温度的模拟能力相对较好,对非冻结期土壤湿度的模拟能力优于冻结期。CLM5.0整体高估了土壤温度,平均偏差大多在0~4℃之间。土壤湿度的平均偏差大多在-0.1~0.1 m^(3)·m^(-3)之间,非冻结期的平均偏差相对较小。(3)CLM5.0模拟、GLDAS-Noah、MODIS和ESA CCI-COMBINED遥感资料的土壤温湿度均具有相似的空间分布,其中土壤温度空间分布特征相似度更高。CLM5.0具有较高的空间分辨率和更为精细的土壤分层,对土壤温湿度细节的刻画更为完善。(4)CLM5.0模拟资料在高原整体呈增温变干趋势,MODIS和ESA CCI-COMBINED遥感资料整体呈增温增湿趋势。CLM5.0模拟的土壤温度变化趋势相对准确,土壤湿度的变化趋势则存在较大偏差。
该研究使用较新的、连续性好的、高分辨率(0.25°×0.25°)的GLDAS(Global Land Data Assimilation System)Noah v2.1陆面模式资料,采用线性倾向估计、t检验、相关性分析和经验正交函数分解等方法,分析了2000-2016年青藏高...
详细信息
该研究使用较新的、连续性好的、高分辨率(0.25°×0.25°)的GLDAS(Global Land Data Assimilation System)Noah v2.1陆面模式资料,采用线性倾向估计、t检验、相关性分析和经验正交函数分解等方法,分析了2000-2016年青藏高原土壤温度的变化特征.结果表明,土壤温度受地形和海拔影响,高原地区平均土壤温度比周边地区低,北部比南部低.高原西北部的昆仑山脉至阿里地区附近存在-10℃冷中心,高原东北部的柴达木盆地存在5℃暖中心.春秋土壤温度空间分布与平均土壤温度空间分布相似,夏季最暖,冬季最冷.EOF分析土壤温度第一模态均表现出明显的全区一致升温型.进一步分析年际变化发现4层土壤温度逐年升温且变化十分相似.2005年之前几乎呈现线性增温趋势,2005年之后呈现波动变化但仍为增温趋势.趋势系数空间分布发现各层土壤温度均不断增温且空间分布相似,高原地区增温趋势强于周边地区,高原主体部位西部增温强于东部.随着深度的增加,增温趋势逐渐减弱.以0~10 cm为代表层说明增温的主要空间分布特征:高原大部分地区土壤温度均以0.1至0.3℃/10a的速率增温,最大增温中心在阿里北部地区,数值达0.67℃/10a.春季增温最强,秋夏次之,冬季最弱.
暂无评论