基于SHAW(Simultaneous Heat and Water)模型,以基本观测要素、植被参数和土壤剖面水热观测数据为模型的输入,对河岸胡杨林的耗水过程、土壤剖面水分变化和能通量进行了较小时间尺度上的模拟研究。结果表明,采用SHAW模型模拟的胡杨耗水...基于SHAW(Simultaneous Heat and Water)模型,以基本观测要素、植被参数和土壤剖面水热观测数据为模型的输入,对河岸胡杨林的耗水过程、土壤剖面水分变化和能通量进行了较小时间尺度上的模拟研究。结果表明,采用SHAW模型模拟的胡杨耗水量与观测值间存在较大偏差。因此,为了进一步提升水热耦合SHAW模型在干旱区的实用性,引入了地下水位因子GSI(Groundwater-Soil water Interaction),建立了改进的SHAW(GSI-SHAW)模型,解决干旱区荒漠河岸林耗水过程模拟的方法问题。采用SHAW模型和GSI-SHAW模型对胡杨耗水量的模拟进行了对比研究。结果显示,SHAW模型和GSI-SHAW模型模拟的胡杨耗水量与观测值的相关性系数分别为0.853 3、0.907 5,其平均相对误差分别为21.4%、16.9%,可见,改进的SHAW模型的模拟值更加接近试验观测值。地下水位的考虑一定程度上提升了传统SHAW模型的模拟精度,为干旱区自然植被耗水量的计算提供了新的方法和科学依据。展开更多
文摘基于SHAW(Simultaneous Heat and Water)模型,以基本观测要素、植被参数和土壤剖面水热观测数据为模型的输入,对河岸胡杨林的耗水过程、土壤剖面水分变化和能通量进行了较小时间尺度上的模拟研究。结果表明,采用SHAW模型模拟的胡杨耗水量与观测值间存在较大偏差。因此,为了进一步提升水热耦合SHAW模型在干旱区的实用性,引入了地下水位因子GSI(Groundwater-Soil water Interaction),建立了改进的SHAW(GSI-SHAW)模型,解决干旱区荒漠河岸林耗水过程模拟的方法问题。采用SHAW模型和GSI-SHAW模型对胡杨耗水量的模拟进行了对比研究。结果显示,SHAW模型和GSI-SHAW模型模拟的胡杨耗水量与观测值的相关性系数分别为0.853 3、0.907 5,其平均相对误差分别为21.4%、16.9%,可见,改进的SHAW模型的模拟值更加接近试验观测值。地下水位的考虑一定程度上提升了传统SHAW模型的模拟精度,为干旱区自然植被耗水量的计算提供了新的方法和科学依据。
