陆面数据同化系统及其在全球变化研究中的应用

陆面数据同化的研究起源于20世纪末,发展比较迅速。本文从当前发展比较成熟的陆面数据同化系统、同化方法以及陆面数据同化在全球变化研究中的应用三方面做了综述。比较成熟的陆面数据同化系统主要是美国(全球)和欧洲的陆面数据同化系统,加拿大、韩国和我国的数据同化系统最近才有所发展;数据同化方法主要以基于统计估计理论和以基于变分的两大类方法为主流,近年来人工神经网络和粒子滤波技术有所发展;在生态水文学、碳循环和作物估产的应用研究中,陆面数据同化方法已经发挥了重要作用。

NASA将进行新的全球陆地成像系统研究

2013年9月18日，NASA和美国地质调查局以公共论坛和创意征集的方式，开始寻求一种创新的和经济可承受的天基系统，目的是在未来几十年扩展陆地卫星数据记录。该“可持续陆地成像架构研究产业和伙伴日”活动于当日下午1：00～4：30在华盛顿NASA总部韦伯礼堂举行。在公共论坛之后，NASA发布征询信息，寻求这样一个系统设计的创意。

数据同化——一种集成多源地理空间数据的新思路

陆面数据同化是一种集成多源地理空间数据的新思路。介绍了陆面数据同化系统的概念和组成,其核心思想是把不同来源、不同分辨率、直接和间接的观测数据与模型模拟结果集成为具有时间一致性、空间一致性和物理一致性的各种地表状态的数据集。介绍了国际上目前正在发展的几个陆面数据同化系统,包括NASA发展的全球和北美陆面数据同化系统、欧洲陆面数据同化系统和中国西部陆面数据同化系统。认为在陆面数据同化系统基础上发展起来的陆地信息系统将可望成为未来GIS中的重要工具。

GLDAS Noah模型水文产品与中国地面观测及卫星观测数据的对比

全球陆面数据同化系统(GLDAS)是全球水循环研究的重要数据源,基于重力卫星(GRACE)观测数据、中国的地面降水与径流观测数据,从模拟数据与观测数据之间的偏差、相关性及时空分布一致性角度,对GLDAS两个版本(GLDAS-1及GLDAS-2)的Noah模型模拟水文产品进行了评估。结果表明,GLDAS与GRACE TWS陆地水蓄量(TWS)变化情况在中国大部分地区一致性较差,且GLDAS-1与GLDAS-2均不能充分反映GRACE TWS数据的季节性变化规律;GLDAS-1与GLDAS-2模拟的中国外流区的径流明显低于观测径流,同时长江流域与松花江流域GLDAS-2模拟径流的精度远比GLDAS-1模拟径流的精度高;GLDAS-1与GLDAS-2在中国的外流流域的蒸散发均呈高估现象,且GLDAS-1的高估程度大于GLDAS-2。

GRACE卫星数据在海河流域地下水年开采量估算中的应用

结合GRACE卫星数据和全球陆面数据同化系统GLDAS数据,反演了2004—2009年连续72个月的海河流域地下水储量变化。在此基础上,结合2004—2009年海河流域水资源公报的降水量、地下水开采量数据,建立了地下水年开采量与GRACE地下水储量年变化、年降水量的二元回归模型。利用GRACE卫星数据和GLDAS数据反演的地下水储量年变化与由地下水位观测数据计算出的地下水储量年变化相关性较强,其R2为0.804;基于GRACE地下水储量年变化数据与年降水量数据,对地下水年开采量的估算结果良好,建立的回归模型的R2为0.787,表明利用GRACE卫星数据对地下水年开采量进行估算是可行的,是传统地面调查的良好补充。

GLDAS月降水数据在中国区的适用性评估

全球陆面数据同化系统(GLDAS)是全球变化与水循环研究的重要数据源之一。对比分析了1979—2012年间GLDAS多套降水数据与中国地面观测逐月降水数据所反映的中国降水趋势变化空间特征,采用相关系数、平均偏差、相对绝对误差和均方根误差4个指标,从时间变化和空间分布特征两个方面,对GLDAS降水数据在中国区域的数据质量进行了系统评估。结果表明:GLDAS-1的几套数据在时间上具有明显不连续性,1996年数据质量严重异常,2000年数据质量也较差,而且,不论是GLDAS-1数据,还是GLDAS-2数据,都存在前期(1979—1995年)与实测数据吻合度高于后期(1997年以后)的现象;GLDAS数据在中国东部湿润区的质量高于在西部干旱区;从相关性与误差指标来看,GLDAS-1数据质量略优于GLDAS-2(主要体现在1995年以前时段),但是GLDAS-2在数据一致性、数据质量季节稳定性及对趋势性描述能力方面则明显优于GLDAS-1数据。

欧洲中期天气预报中心第五代全球再分析土壤湿度资料在内蒙古的适用性评估

土壤湿度是研究陆-气耦合和陆面水循环过程中的重要参量,对大气环流、气候变化和干旱研究起着关键作用。由于土壤湿度观测资料较为缺乏,再分析土壤湿度资料在业务和研究扮演着重要角色。利用内蒙古自治区2018年5—10月37个气象台站逐日0~10 cm观测土壤湿度资料,对再分析[欧洲中期天气预报中心第五代再分析资料(ERA5)、欧洲中期天气预报中心第四代再分析资料(ERA-Interim)、美国全球陆面数据同化系统(GLDAS2.1-NOAH)和基于多卫星反演融合的土壤湿度业务产品系统(SMOPS)]土壤湿度资料验证评估。结果表明:4种土壤湿度资料均可以模拟出内蒙古区域土壤湿度的空间分布,但在数值上普遍高估了土壤湿度;从内蒙古3个研究分区土壤湿度时间序列统计特征来看,ERA5和GLDAS2.1-NOAH优于ERA-Interim和SMOPS资料,但ERA5高估较多;相对于ERA-Interim土壤湿度资料,ERA5模拟的土壤湿度空间分布更为合理,时间相关系数最高,但均方根误差较大。由此可见,ERA5模拟能力优于ERA-Interim,且再分析土壤湿度资料普遍好于卫星融合土壤湿度SMOPS资料。

利用GRACE卫星分析安徽省地下水储量的时空变化

文章利用重力恢复与气候实验卫星(Gravity Recovery and Climate Experiment,GRACE)时变重力场球谐系数文件,联合全球陆面数据同化系统(Global Land Data Assimilation System,GLDAS)水文模型反演安徽省2003—2016年地下水储量的时空变化。通过奇异谱分析(Singular Spectrum Analysis,SSA)地下水时间序列,结合热带降雨测量任务(Tropical Rainfall Measuring Mission,TRMM)降雨数据对地下水储量变化规律进行分析。结果表明,安徽省地下水储量在2011年和2014年前后发生较大变化,在2003—2011年的变化率为0.37 cm/a,2011—2014年的下降速率为-0.2 cm/a,2014—2016年的增长速率为1.9 cm/a;进一步与降雨数据关联,发现降雨量是影响安徽省地下水储量年际变化和季节性变化的主要因素。在空间上,安徽省呈现自东北向西南逐渐缓和的趋势,最大亏损出现在皖北地区,为-7.52 mm/a,在西南地区的最大盈余达到8.38 mm/a。

不同观测误差确定方法对地基GNSS-ZTD资料同化预报效果影响的对比分析

利用2016年6—8月华北—东北地区的地基全球卫星导航系统的天顶总延迟(GNSS-ZTD)观测资料、东北区域中尺度数值预报系统,以2016年6—8月的13 d强降水为例,开展基于Desroziers等(2005)理论的Des方法和传统方法进行观测误差确定的天顶总延迟资料同化对比试验研究,探讨Des方法相对于传统观测误差确定方法对天顶总延迟资料同化预报效果的影响,并以未做天顶总延迟资料同化的试验为对照试验,考察天顶总延迟资料在数值模式中的同化应用效果。结果表明:(1)Des方法得到的天顶总延迟观测误差诊断值较为合理,诊断值站点间差别较大,说明逐站进行观测误差诊断的必要性;(2)天顶总延迟资料同化使强降水的强度、落区预报性能得到提高,使温、湿、风等要素的预报与观测接近,Des方案同化分析、预报效果优于传统方案;(3)对2016年7月25日华北—东北强降水过程进行了同化预报分析,整体而言,天顶总延迟资料同化有效增强了对流层中低层初始湿度场,修正了积分初期水凝物含量与位置,进而改善了降水预报效果,修正了对照试验对辽宁东部地区强降水的明显漏报,且通过降水的反馈作用改进了温度与风场预报效果。基于Des方法逐站诊断观测误差相比传统方法得到的观测误差更为合理,因此能够提高天顶总延迟资料的同化预报效果,同化天顶总延迟资料能够提高降水及温、湿、风等气象要素的预报水平。

基于GPRS的数据传输

为了使GSM适应发展需要,ETSI提出通用分组无线服务(GPRS)技术。它是GSM Phase 2+技术,首次在GSM网络中引入分组交换模式,将无线数据通信与数据网络的融合推进了一大步。文章从各个方面简介GPRS的多种优点、总体结构、协议结构和对现有网络的影响。

全球晚新近纪陆地生态系统数据库研讨会召开

“晚新近纪陆地生态系统数据库研讨会”于2007年2月18—20日在美国宾夕法尼亚州立大学召开．该会议是为了启动和促进受美国科学基金委地学信息部资助的项目“晚Neogene陆地生态系统数据库”的开展．项目负责人是美国知名学者Russell W. Graham（宾夕法尼亚州立大学），Eric C．Grimm（伊利诺斯州立博物馆），Stephen Jackson（沃明大学），Jack Williams（威斯康星大学）和Alan Ashworth（北达科他州立大学）．该项目的目的是在原来全球数据库的基础上，将生态系统各个要素融合在一起，并增加一些新的数据，建立全球陆地生态系统数据库．更重要的是数据库的应用将有助于更好地理解整个生态系统对气候变化的反应，为生物多样性动力学提供背景，为气候模拟提供数据，也为全球环境变化研究提供一个长期的、低花费的数据平台．

京津冀陆地水储量变化与区域降水相关性分析

针对京津冀地区水资源灾害频发、水储量监测手段存在局限性的问题,本文利用该地区2015年1月至2017年6月的重力场恢复与气候实验(GRACE)月重力场模型数据反演陆地水储量变化信息,结合区域降水、全球陆地资料同化系统(GLDAS)模型数据,对研究区域内水储量变化时空特征进行相关性分析。结果表明:GRACE监测的陆地水储量变化滞后降水2个月达到强相关性,监测到2016年春旱灾害的发生,扣除季节项影响后,GRACE&GLDAS相关系数为0.88,研究区陆地水储量上升速率为0.118 mm/a。研究结果可为该区域水储量时空调配、旱涝灾害防治提供理论依据。

基于多源卫星遥感的高分辨率全球碳同化系统研究进展

大气中CO2浓度上升是全球气候变暖的重要原因,陆地生态系统碳汇显著减缓了大气中CO2浓度上升和全球变暖的速度,但具有明显的时空变异性。全球碳同化系统是精确监测全球不同地区陆地生态系统碳汇的有效技术手段。本文将介绍全球碳同化系统的发展动态,国家重点研发计划项目“基于多源卫星遥感的高分辨率全球碳同化系统研究”的目标和主要研究内容,以及已经取得的主要进展,并展望了未来应用前景。

GRACE重力卫星监测煤矿开采区地下水变化研究

黄河中游是国家煤炭资源的聚集区,大规模、大范围的煤矿开采对地下水产生了较大扰动,而该区域的地下水是生产、生活重要的水源,因此,实时监测地下水变化是十分必要的。近年来,GRACE重力卫星为区域水储量变化监测提供了新的途径,本文利用GRACE重力卫星结合全球陆地数据同化系统GLDAS反演了黄河中游的重要支流-窟野河流域2009年的陆地水储量和地下水水储量变化,通过与降雨量、蒸发量、GLDAS和地表-地下水耦合模型的模拟结果进行分析比较后发现:GRACE可用于监测煤矿开采区地下水水储量变化,与基准期2004—2009年相比,2009年研究区陆地水水储量减少量为15.5 mm/月,地下水水储量减少量为29.4 mm/月。煤矿开采产生的导水裂隙带导通了土壤水与地下水交换的通道,导致土壤水的变化量与地下水水储量的变化量存在着较强的相关性,其相关系数达到0.84。

基于GLDAS的中国区地表能量平衡数值试验

利用全球陆面数据同化系统(GLDAS)的软件平台—陆面信息系统(LIS)模拟了中国区域2003年能量平衡方程的各个分量,在此基础上进行了残差分析和地表温度的对比验证。残差的分布具有一定的时空分布特征,残差的时间分布特征表明LIS对春秋两季的模拟效果要好于其它季节,残差的空间分布特征表明LIS对纬度较高和海拔较高地区的模拟效果要逊于其他地区。对比了模拟的GLDAS地表温度与MODIS地表温度产品,结果显示两者之间的差值介于-5～5K之间,两者的散点图和标准离差显示模拟的夜间地表温度要比模拟的白天地表温度精确2～3K。

利用GRACE反演昆士兰州地下水储量变化

昆士兰州作为澳大利亚的第二大州,开展针对该地区地下水储量变化的监测与分析对当地生态环境与用水管理政策制定具有重要现实意义.利用德克萨斯大学空间研究中心(CSR)发布的重力反演与气候实验卫星(GRACE)时变重力场模型与全球陆地数据同化系统(GL-DAS)地表同化模型,对昆士兰州地下水储量时空变化进行监测分析,并与实测水井数据和全球降水气候学项目(GPCP)降雨资料进行验证分析.研究结果表明:时间上昆士兰州地下水在2003—2015年约以1.3±0.09cm/a的速率递增,空间上呈现东增西减的显著空间差异;与GPCP降雨资料对比发现,降雨是影响地下水储量变化的主要因素;与水井实测数据对比发现地下反演结果与水井水位变化趋势基本一致.

疏勒河流域夏季土壤含水量时空变化

以中国西北干旱区的疏勒河流域为研究区,利用MODIS遥感数据、全球陆面数据同化系统和实测数据等,基于遥感反演及统计降尺度方法获取疏勒河流域2001-2017年夏季土壤含水量数据,开展疏勒河流域夏季土壤含水量的时空变化分析.结果表明,2001-2017年疏勒河流域夏季土壤含水量整体呈上升趋势.流域干流上游和中下游灌区土壤含水量最高.除敦煌灌区及上游高寒区土壤含水量存在不显著下降趋势外,其余区域主要呈上升趋势.夏季土壤含水量呈6月<7月<8月的趋势,且6月土壤含水量的增加趋势最显著.整体来看,流域土壤含水量随海拔升高而增加,耕地土壤含水量普遍高于草地和林地.

两种陆面模式对中国区域土壤温度模拟的对比分析

为研究不同陆面模式对中国区域土壤温度的模拟效果,基于中国气象局陆面数据同化系统(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)大气驱动数据分别驱动Noah和Noah-MP陆面模式进行中国区域土壤温度的模拟(简称:CLDAS_Noah和CLDAS_Noah-MP试验),使用2010—2018年中国气象局2380个土壤温度观测站点10和40 cm观测数据以及美国全球陆面数据同化系统(The Global Land Data Assimilation System,GLDAS)驱动的Noah模式(GLDAS_Noah试验)模拟的土壤温度结果,从空间分布、季节、分区等角度进行了评估,实现了不同驱动数据相同陆面模式和相同驱动数据不同陆面模式的对比分析。结果表明:GLDAS_Noah、CLDAS_Noah和CLDAS_Noah-MP试验均能合理模拟出中国区域土壤温度空间分布,但在量级上有一定差异,主要表现在中国东北、新疆、青藏高原等积雪区。对于相同陆面模式不同驱动数据,均方根误差显示CLDAS_Noah试验在季节与分区上均优于GLDAS_Noah试验,间接表明CLDAS大气驱动数据优于GLDAS大气驱动数据,且大气驱动数据是提高土壤温度模拟精度的重要因素之一;对于相同驱动数据不同陆面模式,总体上CLDAS_Noah-MP试验棋拟效果优于CLDAS_Noah试验,其中CLDAS_Noah试验模拟的10和40 cm深度土壤温度在冬季积雪区误差明显大于CLDAS_Noah-MP试验,可能与Noah-MP模式改进了积雪方案有关,但10和40 cm深度下CLDAS_Noah-MP试验在东北、华北、青藏高原地区对春季土壤温度模拟误差明显大于CLDAS_Noah试验,可能与Noah-MP模式融雪方案有关。总之,本研究对于后续开展土壤温度多模式集成、土壤温度站点资料同化,最终研制中国区域高质量土壤温度数据集具有一定的参考意义。

CLDAS和GLDAS土壤湿度资料在黄土高原的适用性评估

本研究基于2011～2013年3～9月CMA陆面数据同化系统(CLDAS)和全球陆面数据同化系统(GLDAS) Noah陆面模式提供的表层10 cm土壤湿度数据,以国家气象信息中心提供的站点土壤湿度观测资料为参考,通过对比分析两套模拟数据在黄土高原区域的时空差异,并分别计算其与观测资料的相关系数(Corr)、平均偏差(MBE)和均方根误差(RMSE)等统计特征值,就两套模拟数据在黄土高原地区的适用性进行综合对比和评估,旨在选出一种适用于研究黄土高原地区土壤湿度时空特征的大范围、长时间序列的替代资料。结果显示:(1)两套陆面模式资料均能较好模拟黄土高原地区土壤湿度的空间变化特征,主要呈现出从西北向东南和西南增加的趋势,其中CLDAS具有较高的空间分辨率,能够较好刻画研究区细部特征;(2)从站点角度的统计特征值来看,两套资料的Corr值普遍偏高,CLDAS有71%和63%的站点分别达到极显著和显著差异水平,而GLDAS的略低,分别为70%和62%;研究区内各套资料的MBE和RMSE分布均类似;正负偏差站点个数相差不大,分布区间主要为-0.05～0.05,其中CLDAS有26和32个站点分别处于-0.05～0和0～0.05之间,而GLDAS则为28和24; GLDAS的RMSE主要集中在0.05～0.07之间,而CLDAS绝大部分低于0.05;(3)从时间序列来看,GLDAS资料与实测最为接近,但在春季存在一定程度的偏干情况,偏干程度小于CLDAS;(4)从整个研究区土壤湿度的模拟状况来看,GLDAS的Corr、MBE和RMSE值分别为0.821、0.0126和0.0221,较CLDAS资料具有更小的平均偏差、均方根误差和更大的相关系数。总体来说,两套陆面模式资料在黄土高原区域土壤湿度模拟上均存在各自的优势,均可作为土壤湿度观测的替代资料,对于土壤湿度研究和业务应用都具有积极的意义。

基于GRACE时变重力场模型研究印度河-恒河流域水储量变化

印度河和恒河是亚洲的重要河流,流经区域也是印度次大陆人口最集中的地区,研究该区域水储量变化对于保障当地生态环境和经济发展有重要意义.本文利用GRACE-RL05时变重力场模型反演2002-2016年的印度河-恒河流域内陆地水储量变化,并结合GLDAS水文模型获取区域地下水储量变化.研究发现:2002-2016年印度河和恒河流域陆地水储量和地下水储量均呈下降趋势,其中两流域的地下水下降的速率(分别为-7.2 mm/a和-4.7 mm/a)超过整体水储量的下降趋势;综合水文模型数据分析表明:该区域水储量下降的原因是蒸发量上升和降水持续减少的背景下,农业灌溉过程中过度抽采地下水导致的.