GLDAS数据产品在渭河流域潜在蒸散发模拟中的应用研究

蒸散发量是水资源管理的一个重要参数,目前的蒸散发模型中需要的大量气象参数,一般都是通过气象站点数据插值得到,对于缺资料和无资料地区有巨大的局限性。文中在对GLDAS气压、气温和风速数据产品年、月、日尺度进行有效性分析的基础上,将其应用于渭河流域潜在蒸散发模拟研究中,模型选用Penman-Manteith公式,对渭河流域2006-2009年日尺度上的潜在蒸散发时空结构进行了定量分析。结果表明:GLDAS数据产品精度较高,完全满足蒸散发研究的需要,较地面气象站点观测,具有较好的时空连续性,在全国性及区域性蒸散发模拟中具有较好的应用前景。

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。

基于多源数据的黑河流域日尺度蒸散发量模拟

植被蒸散发是地表水量平衡和热量平衡的重要参量,也是衡量植被生长状况和作物产量的重要指标,同时也是进行流域水资源优化配置的依据。遥感技术的快速发展使其成为区域尺度蒸散发模拟的重要手段。以黑河流域为例,构建遥感驱动的蒸散发模拟模型,结合多源遥感数据(MODIS、TRMM等)以及GLDAS全球陆面数据同化系统数据,对黑河流域2005、2010、2015年三个时期的潜在蒸散发和实际蒸散发进行了时间尺度为每日、空间尺度为1km的模拟。研究结果表明:潜在蒸散发月际变化明显,从5月开始增长,于7月达到峰值,然后逐渐减少;实际蒸散发在月份之间变化趋势明显,在2015年均达到了最高值;精度检验结果表明本研究采用的两个模型均达到了很好的效果,Kristensen-Jensen模型更适合用于黑河流域。本研究为黑河流域地表特征数据集提供了重要的日尺度蒸散发数据。

基于相似性原理确定无资料格网土壤水分数据

地表土壤水分在陆地水循环中扮演着重要的角色,是水文、气象和环境研究的重要参数之一。研究地表土壤水分对我们在各种灾害、洪涝监测中能够起到许多帮助。但是在许多地区并无土壤水分数据,因此对无资料地区获取土壤水分数据的方法需要进一步研究。为此提出基于相似性原理通过GLDAS数据将有资料与无资料网格建立相关关系,从而由有观测资料网格推求得到无资料网格的土壤水分数据。研究区域选择青藏高原,运用的卫星遥感数据是SMOS数据,数字地面模型数据为GLDAS数据,青藏高原实测数据来自于青藏高原中部土壤温湿度监测网(CTP-SMTMN)。

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。

不同深度土壤水分同化产品在川西高原的应用

[目的]评估不同深度土壤水分同化产品的适用性,为川西高原有关气候变化、生态环境建设等研究提供土壤水分数据选择的科学依据。[方法]以气象自动观测站的土壤水分值作为参考,评价了中国气象局陆面同化系统CLDAS-V 2.0和全球陆面同化系统GLDAS-Noah土壤水分产品在川西高原的精度,并分析了土壤水分产品对降水过程的反应以及降水对土壤水分产品精度的影响。[结果]①GLDAS和CLDAS数据均与参考值具有极显著的相关性(p<0.01),GLDAS数据与参考值的相关性整体好于CLDAS数据;②2套土壤水分产品在研究区表层和浅层的误差均较小,其中,表层土壤水分的误差大于浅层,GLDAS数据的误差小于CLDAS数据。两套数据都存在对土壤水分的高估,且在无降水情况下对土壤水分的高估比有降水的情况更突出;③2套数据在表层和浅层都表现出与降水一致的变化过程,且土壤水分的变化均滞后于降水量的变化,GLDAS数据对降水变化的反应比CLDAS数据更加灵敏,但CLDAS数据因具有较高的空间分辨率而对川西高原土壤水分的空间分异特征表现得更好。[结论]两套土壤水分产品表层和浅层数据在川西地区的适用性都较好,GLDAS数据质量总体较CLDAS数据更好,但CLDAS数据在对土壤水分空间分异的表现方面更具优势。

基于GRACE卫星和GLDAS系统的地下水水位估算模型——以和田地区克里雅河流域为例

地球重力场的变化是导致陆地水储量变化的重要因素之一,利用GRACE(Gravity Recovery and Climate Experiment)重力场恢复与气候实验重力卫星数据,结合GLDAS(Global Land Data Assimilation Systems)全球陆面数据同化系统和实测地下水位数据,反演和田地区克里雅河流域11年间四季和田地区的陆地水储量动态变化,模拟计算地下水等效水高变化趋势,构建了地下水水位估算模型。研究结果表明:和田地区春、夏两季的陆地水储量呈现出增加趋势,而秋、冬两季出现亏损状态;GRACE地球重力卫星所反演的陆地水储量比GLDAS同化系统所模拟的水资源变化更为剧烈,但2类数据的动态变化拟合度很高;GLDAS水资源等效水高二阶微分、GLDAS水资源变化倒数一阶微分、GRACE陆地水储量变化倒数变化、地下水储量变化一阶微分的敏感程度最高,构建的多元逐步回归模型明显优于线性函数,且水位深度越浅,该估算模型的适用性越高。

WRF-Hydro模型与新安江模型在陈河流域的应用对比

本文利用全球陆面数据同化系统与降雨观测数据,以陕西半湿润区陈河流域为研究对象,驱动WRF-Hydro模型,研究该模型的表现和适用性,并在结构、参数、输入输出和模拟结果方面与新安江模型对比.考虑到次表面层与实际包气带的区别,引入土层厚度乘子ZSOILFAC对前者进行等比缩放,发现其与新安江模型反推包气带的厚度有较好的一致性.研究表明:在陈河流域中WRF-Hydro计算步长须在建议值的基础上缩小;WRF-Hydro模型善于模拟洪水细节,新安江模型表现好且稳定;前者的径流深和洪峰合格率平于或略低于后者;在两个指标均合格的洪水中,前者平均均方根误差比后者小21.5%,但对于其他洪水,前者平均均方根误差比后者大56.2%;WRF-Hydro在洪水起涨时刻模拟较好,表现出其在中小流域应用的潜力.

基于波文比和降水的综合干旱指数的构建及应用

针对地表植被覆盖差异对遥感监测区域干旱精度的影响问题,通过GLDAS获取1978-2017年吉林省44个区县的降水、潜热通量和显热通量数据,以此构建了标准化波文比指数(SBI),在此基础上结合标准化降水指数(SPI),通过Copula函数构建出反映土壤水分和降水的综合干旱指数(MSBP),并用其分析吉林省的干旱时空特征,通过比较SBI、SPI和MSBP在历史干旱严重年份上的表现,以及分析3种指数与粮食产量之间的相关性,以此评估不同干旱监测指数的应用效果。结果表明:①MSBP在描述干旱特征和干旱对粮食产量影响上更加全面和准确。②MSBP能较为准确地刻画出干旱过程的持续时间以及不同时间下的干旱强度。③在历史干旱严重的年份上,MSBP所刻画的干旱特征和实际发生的干旱过程较为一致。④MSBP能较好地反映出干旱对粮食产量所引起的波动变化。以上研究结果为区域干旱监测提供参考。

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。

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.