基于山东省2021年3月—2022年2月1519个气象观测站2 m气温观测数据,对中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)和欧洲中期天气预报中心第五...基于山东省2021年3月—2022年2月1519个气象观测站2 m气温观测数据,对中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)和欧洲中期天气预报中心第五代陆面再分析数据集(ERA5-Land)逐小时2 m气温分析的日统计数据(平均气温、最高气温、最低气温)进行对比评估。结果显示:(1)HRCLDAS/ERA5-Land日统计平均气温、最高气温、最低气温的均方根误差分别为0.1/1.2℃、0.6/1.9℃、0.4/1.7℃,表明HRCLDAS具有更高的精度,且在不同地理区域、不同海拔高度的表现均优于ERA5-Land,大部地区的偏差(-0.5~0.5℃)远低于ERA5-Land(-2.0~2.0℃)。(2)两套数据对高温及寒潮过程的监测能力对比评估表明,HRCLDAS能够捕捉到大部分的高温以及寒潮过程,其与观测的高温日数及寒潮日数空间分布较为相似,但对影响范围存在一定的低估;ERA5-Land则只能监测到部分高温及寒潮过程,并对高温日数与寒潮日数存在严重的低估。展开更多
在全球变暖的背景下,西南地区整体上气温升高降水减少,作为中国重要的碳汇地区,西南地区的植被动态监测与模拟对深入了解其碳循环机制和促进经济可持续发展具有重要意义。本研究利用陆面过程模式(Community Land Model version5, CLM5)...在全球变暖的背景下,西南地区整体上气温升高降水减少,作为中国重要的碳汇地区,西南地区的植被动态监测与模拟对深入了解其碳循环机制和促进经济可持续发展具有重要意义。本研究利用陆面过程模式(Community Land Model version5, CLM5),模拟和分析西南地区2000-2016年叶面积指数LAI(Leaf Area Index, LAI)和总初级生产力GPP(Gross Primary Productivity, GPP)的时空变化特征,并与多套遥感数据进行对比,评估CLM5在西南地区对LAI和GPP模拟的适用性。研究结果表明,CLM5能较好地模拟西南地区LAI和GPP的季节变化规律,但模拟存在对LAI生长季的高估,以及对GPP全年低估,对温带落叶阔叶灌木的LAI、高寒C3草甸的LAI、 GPP和C3草甸的GPP模拟效果较好。CLM5能够较好地刻画西南地区LAI和GPP空间分布格局,表现为由东南向西北递减,但整体上CLM5对西南地区LAI模拟偏高,特别是对贵州喀斯特地貌地区LAI的模拟偏高。与模型对LAI模拟高估相反,CLM5对西南地区GPP的模拟整体偏低,特别是云南地区。此外,CLM5对西南地区LAI和GPP的变化趋势模拟效果较差,特别是在云南大部分地区,遥感数据主要呈现上升趋势,而CLM5模拟呈现下降趋势。整体上,CLM5能模拟出西南地区LAI和GPP的季节变化规律和空间分布,但对云南和贵州部分地区的变化趋势模拟较差,仍需要针对四川盆地农田、云南森林、和贵州喀斯特地区植被发展更深入的参数化方案来提升模拟效果。展开更多
选取2015年6月—2018年8月玛多站观测资料作为驱动CLM5.0(Community Land Model)模式的强迫场数据,应用CLM5.0模式中不同土壤分层方案,对这一时段玛多站土壤温湿变化特征进行模拟,并检验了模拟效果。结果表明:(1)对于土壤温度,CLM5.0模...选取2015年6月—2018年8月玛多站观测资料作为驱动CLM5.0(Community Land Model)模式的强迫场数据,应用CLM5.0模式中不同土壤分层方案,对这一时段玛多站土壤温湿变化特征进行模拟,并检验了模拟效果。结果表明:(1)对于土壤温度,CLM5.0模式的4种土壤分层方案均能很好地模拟出一年中玛多站不同深度土壤温度的季节变化趋势,浅层土壤温度模拟值与观测值相关性更高,深层土壤温度模拟值的变化幅度相对较小且曲线较光滑。4种分层方案中,20层方案对土壤温度的模拟效果最好,平均相关系数为0.942。(2)对于土壤湿度,4种土壤分层方案均能较好地模拟出各层土壤湿度的季节变化和日变化趋势,但较观测值都有不同程度的偏差。20层方案对土壤湿度的模拟效果更好,平均相关系数为0.730。展开更多
回顾了中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)的研发历程,重点介绍了HRCLDAS研发过程中的重要进展和突破,概要阐述了这些进展对HRCLDAS业...回顾了中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)的研发历程,重点介绍了HRCLDAS研发过程中的重要进展和突破,概要阐述了这些进展对HRCLDAS业务化的贡献。主要包括:引入1 km分辨率地形数据,采用多重网格变分分析技术制作1 km分辨率气象驱动数据;基于FY-2卫星1 km可见光通道、高分辨率地形及地表反照率等数据,改善地面入射太阳辐射产品质量与空间分辨率,利用辐射计算模型(Hybrid)模型与地面站日照时数、气温等观测资料模拟地面太阳辐射,并利用多重网格变分分析技术实现二者融合;实现东亚多卫星集成降水产品(EMSIP)与4万余自动站观测降水融合,并实时生成格点融合产品,针对陆面模拟分辨率高、数据量大的特点,设计了分块并行与模式并行结合的计算方案,建立了高效的土壤湿度模拟产品业务系统,有效地推动各级气象部门开展相关业务应用工作。展开更多
蒸散发是地表水文循环和能量交换过程的重要组成部分,且在高寒山区有极强的时空异质性,准确模拟蒸散发对于研究高寒山区水文循环过程有着重要的意义。CLM5.0(Community Land Model5.0)是CLM模式的最新版本,具有较为完善的水文循环机制,...蒸散发是地表水文循环和能量交换过程的重要组成部分,且在高寒山区有极强的时空异质性,准确模拟蒸散发对于研究高寒山区水文循环过程有着重要的意义。CLM5.0(Community Land Model5.0)是CLM模式的最新版本,具有较为完善的水文循环机制,是目前国际上发展最为完善的陆面过程模式之一。基于典型高寒山区黑河上游五个观测站的观测数据,对CLM5.0的蒸散发模拟性能进行评估。结果表明:CLM5.0在模拟蒸散发时结果总体上可信,其R值的范围在0.601~0.839之间,RSR值的范围在0.964~1.145之间,BIAS值的范围在^(-1).220~-0.597 mm·d^(-1)之间。说明CLM5.0在高寒山区可以较好地捕捉观测到蒸散发的时间趋势,但仍存在一定的低估。非生长季的BIAS值的范围在-0.904~-0.367 mm·d^(-1)之间,生长季的BIAS值的范围在-2.094~-0.794 mm·d^(-1)之间,这表明蒸散发模拟值的低估主要来自生长季的模拟。高寒草甸上R值的范围在0.299~0.651之间,RSR值的范围在1.135~1.332之间,高寒草地上R值为0.209,RSR值为1.450,因此,CLM5.0在草甸的模拟性能优于草地。CLM5.0白天R值的范围在0.605~0.840之间,RSR值的范围在0.252~1.193之间,夜晚R值的范围在0.344~0.651之间,RSR值的范围在0.482~2.966之间,对比可知CLM5.0在白天模拟蒸散发的性能优于夜晚。这些结论可为CLM5.0的应用和改进提供科学依据。展开更多
土壤温度反映土壤的热状态,对地表能量交换起重要作用,是影响土壤水热再分配的关键性因素。高寒山区水热传输复杂且特殊,准确模拟土壤温度对于研究高寒山区水循环过程有重要意义。CLM 5.0(Community Land Model 5.0)是CLM模式的最新版本...土壤温度反映土壤的热状态,对地表能量交换起重要作用,是影响土壤水热再分配的关键性因素。高寒山区水热传输复杂且特殊,准确模拟土壤温度对于研究高寒山区水循环过程有重要意义。CLM 5.0(Community Land Model 5.0)是CLM模式的最新版本,是目前国际上最先进的陆面过程模式之一。本文基于黑河流域上游9个典型观测站实测数据,对CLM 5.0的土壤温度模拟性能进行评估。结果表明:(1)CLM 5.0可以很好地模拟土壤温度在高寒山区的年内变化和年际变化,但模拟值相较实测值普遍存在低估。(2)CLM 5.0对土壤温度的模拟性能在高寒草甸略高于草地,土壤浅层优于深层。(3)CLM 5.0模拟的土壤温度在生长季和非生长季均呈现低估,且非生长季低估更明显;在冻结期和非冻结期均为低估,且冻结期低估更明显。(4)非生长季土壤温度的明显低估主要是冻结期土壤温度的明显低估引起,CLM 5.0中土壤冰的模拟偏差是主要原因。以上结论可为陆面过程模式CLM 5.0在高寒山区的应用及改进提供科学依据。展开更多
气候变暖对北极多年冻土和植被产生了重要的影响。CLM(Community Land Model)是应用最广泛的陆面过程模式之一,但其中复杂的边界条件和参数化过程导致模式模拟结果存在一定的不确定性。本研究评估了CLM5.0对阿拉斯加多年冻土区表层土壤...气候变暖对北极多年冻土和植被产生了重要的影响。CLM(Community Land Model)是应用最广泛的陆面过程模式之一,但其中复杂的边界条件和参数化过程导致模式模拟结果存在一定的不确定性。本研究评估了CLM5.0对阿拉斯加多年冻土区表层土壤温度和碳循环的模拟能力,结果表明,CLM5.0可以捕捉到表层土壤温度的季节变化。在苔原和针叶林站点,CLM5.0在日尺度和月尺度都可以很好地模拟出总初级生产力(GPP)随时间的变化,但对净生态系统碳交换(NEE)的模拟结果存在一定的不确定性。CLM5.0可以较为合理地模拟高纬度多年冻土区的土壤温度季节变化,在未来的研究中可能还需要从结构、参数化方案等过程进行改进,从而进一步提升高纬度多年冻土区碳循环的模拟精度。展开更多
The model performance in simulating soil water content(SWC) is crucial for successfully modeling earth’s system,especially in high mountainous areas.In this study,the performance of Community Land Model 5.0(CLM5.0) i...The model performance in simulating soil water content(SWC) is crucial for successfully modeling earth’s system,especially in high mountainous areas.In this study,the performance of Community Land Model 5.0(CLM5.0) in simulating liquid SWC was evaluated against observations from nine in-situ sites in the upper reach of the Heihe River Watershed(HRW),Northwest China.The CLM5.0 shows reliable performance in the study area with correlation coefficients(R) ranging between 0.79–0.93,root mean standard errors(RMSE)ranging between 0.044–0.097 m^(3)/m^(3),and the mean bias(BIAS) ranging between-0.084–0.061 m^(3)/m^(3).The slightly worse performance of CLM5.0 than CLM4.5 on alpine meadow and grassland is mainly caused by the revised canopy interception parameterization.The CLM5.0 overestimates interception and underestimates evapotranspiration(ET) on both alpine meadow and grassland during the growth period.The systematical overestimations at all the grassland sites indicate that the underestimation of ET is much larger than the overestimation of interception on grassland during growth period,while the errors of simulated interception and ET are partially canceled out on alpine meadow.Moreover,the underestimation of ET is more responsible for the overestimation of SWC than the overestimation of interception in the high mountainous area.It is necessary to estimate reasonable empirical parameter α(proportion of leaf water collection area) in interception parameterization scheme and further improve the dry surface layerbased soil evaporation resistance parameterization introduced in CLM5.0 in future researches.The performance of CLM5.0 is better under completely frozen stage than thawing stage and freezing stage,because of low variations of liquid SWC caused by extremely low hydraulic conductivity of soils.The underestimation of liquid SWC under frozen state is caused by underestimation of soil temperature,which leads to more ice mass and less liquid water in total water content.展开更多
陆面模式CLM(Community Land Model)是目前国际上发展较为完善并被广泛应用的陆面过程模式。本文使用中国科学院寒区旱区环境与工程研究所位于青藏高原东部的若尔盖高原湿地生态系统研究站的观测资料,对CLM3.0版本及CLM4.0版本在上述地...陆面模式CLM(Community Land Model)是目前国际上发展较为完善并被广泛应用的陆面过程模式。本文使用中国科学院寒区旱区环境与工程研究所位于青藏高原东部的若尔盖高原湿地生态系统研究站的观测资料,对CLM3.0版本及CLM4.0版本在上述地区的模拟性能进行了检验与对比。通过比较观测值与模拟值,验证了模式在高原季节性冻土地区的适用性,发现CLM4.0较CLM3.0在模拟结果上有了一定提高。CLM4.0加入了未冻水参数化方案,使模式可以模拟到冬季土壤冻结后存留的未冻水,显著增加了冻融期间土壤含水量的模拟,同时减小了土壤含冰量的模拟值。并因此增大了模拟的冻土热容量,减小了热导率,使冻融期间土壤温度的模拟也有了一定改善。但是模拟中也发现对于较深层土壤,温度模拟值在冻融期间较观测显著偏低。另外,在消融(冻结)过程阶段CLM4.0模拟的土壤含水量骤增(骤降)的时间均较观测提前。消融过程、冻结过程阶段模拟时间偏短,而完全冻结、完全消融阶段模拟时间偏长。因此CLM对于高原冻土地区的模拟仍是其需要重点改进的地方之一。展开更多
利用中国气象局国家气象信息中心研发的中国气象局陆面数据同化系统(China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,CLDAS)大气近地面强迫资料,驱动美国国家大气研究中心公用陆面模式(Community Land Model,CLM3....利用中国气象局国家气象信息中心研发的中国气象局陆面数据同化系统(China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,CLDAS)大气近地面强迫资料,驱动美国国家大气研究中心公用陆面模式(Community Land Model,CLM3.5),对中国新疆地区土壤温度时空分布进行逐小时Off-line模拟(模拟时段为2009—2012年);利用国家土壤温度自动站(新疆区域105站点)数据验证CLDAS驱动场强迫下的CLM3.5模式在中国新疆地区3个土壤层(5cm、20cm和80cm)的土壤温度模拟能力。研究发现:在月变化方面,第1层(5cm)土壤温度模拟与实测值差异最大,在每年7月最大差异达5k左右;第2层(20cm)在每年7月达最大差异(3k左右),而第3层(80cm)在每年7月均模拟的很好。造成这种现象的原因可能因为新疆地区7月前后浅层土壤温度变化剧烈,温度白天最高可达300K以上,昼夜温差大,导致模式不能很好抓住浅层土壤温度的变化趋势。研究还发现,在80cm土壤深度,模式在1月、12月的模拟结果均较前两层差。在日变化方面,研究发现:较浅的两层(5cm和20cm)土壤温度模拟值在夏季和秋季均较差。与月变化模拟结果类似的是,80cm土壤层日变化在1、12月模拟较差,然而在其他时段却模拟的很好。在小时变化方面,分析发现:第1层土壤(5cm)模拟结果在每年的1—4月及9—11月的全天(即24 h),模式也会有不同的偏差:其中,在03UTC—21UTC之间主要表现为模式结果比观测结果偏高,而在日内21UTC—00UTC主要表现为模拟结果偏小。在每年的5—8月,全天模拟值都偏小,其中在09UTC达当日最大值。而距离第2层(20cm)处的土壤温度模拟值在大部分月份都偏差较小(-1K至1k之间),并在日内12UTC偏差达到当日最大值。研究发现,在土壤20cm处,模式模拟的最大值较观测值提前,而第3层(80cm)的土壤温度基本不受日内变化影响,表现较为平稳。造成这种影响的原因可能是因为新疆地区5—8月、9—11月为昼夜温差大,深层土壤温度较浅层土壤温度温差变化小,这也造成了模式对于浅层土壤模拟较深层差的主要原因。总体研究表明:CLDAS驱动场强迫下的CLM3.5模式可较为精确的模拟中国新疆地区多年平均土壤温度时空分布,并较为准确的反映中国新疆地区土壤温度的小时、日、月及年际的变化规律。模式浅温度模拟不好的原因可能与模式参数化方案及地表参数有关,后期将继续修正该问题。展开更多
本文利用普林斯顿大学全球大气强迫场资料，驱动公用陆面过程模式（Community Land Model version 4．0，CLM4．O）模拟了中国区域1961-2010年土壤湿度的时空变化。将模拟结果与观测结果、美国国家环境预报中心再分析数据（Naional Cent...本文利用普林斯顿大学全球大气强迫场资料，驱动公用陆面过程模式（Community Land Model version 4．0，CLM4．O）模拟了中国区域1961-2010年土壤湿度的时空变化。将模拟结果与观测结果、美国国家环境预报中心再分析数据（Naional Centers for Environmental Prediction Reanalysis，NCEP）和高级微波扫描辐射计（Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS，AMSR-E）反演的土壤湿度进行了对比分析，结果表明CLM4．0模拟结果可以反映出中国区域观测土壤湿度的空间分布和时空变化特征，但东北、江淮和河套三个地区模拟值相对于观测值在各层次均系统性偏大。模拟与NCEP再分析土壤湿度的空间分布基本一致，与AMSR-E的反演值在35°N以北的分布也基本一致；从1961-2010年土壤湿度模拟结果分析得出，各层土壤湿度空间分布从西北向东南增加。低值区主要分布在新疆、青海、甘肃和内蒙古西部地区。东北平原、江淮地区和长江流域为高值区。土壤湿度数值总体上从浅层向深层增加。不同深度土壤湿度变化趋势基本相同。除新疆西部和东北部分地区外，土壤湿度在35°N以北以减少趋势为主，30°N以南的长江流域、华南及西南地区以增加为主。在全球气候变暖的背景下，CLM4．0模拟的夏季土壤湿度在不同程度上响应了降水的变化。中国典型干旱区和半干旱区土壤湿度减小，湿润区增加。其中湿润区土壤湿度对降水的响应最为显著，其次是半干旱区和干旱区。展开更多
文摘基于山东省2021年3月—2022年2月1519个气象观测站2 m气温观测数据,对中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)和欧洲中期天气预报中心第五代陆面再分析数据集(ERA5-Land)逐小时2 m气温分析的日统计数据(平均气温、最高气温、最低气温)进行对比评估。结果显示:(1)HRCLDAS/ERA5-Land日统计平均气温、最高气温、最低气温的均方根误差分别为0.1/1.2℃、0.6/1.9℃、0.4/1.7℃,表明HRCLDAS具有更高的精度,且在不同地理区域、不同海拔高度的表现均优于ERA5-Land,大部地区的偏差(-0.5~0.5℃)远低于ERA5-Land(-2.0~2.0℃)。(2)两套数据对高温及寒潮过程的监测能力对比评估表明,HRCLDAS能够捕捉到大部分的高温以及寒潮过程,其与观测的高温日数及寒潮日数空间分布较为相似,但对影响范围存在一定的低估;ERA5-Land则只能监测到部分高温及寒潮过程,并对高温日数与寒潮日数存在严重的低估。
文摘在全球变暖的背景下,西南地区整体上气温升高降水减少,作为中国重要的碳汇地区,西南地区的植被动态监测与模拟对深入了解其碳循环机制和促进经济可持续发展具有重要意义。本研究利用陆面过程模式(Community Land Model version5, CLM5),模拟和分析西南地区2000-2016年叶面积指数LAI(Leaf Area Index, LAI)和总初级生产力GPP(Gross Primary Productivity, GPP)的时空变化特征,并与多套遥感数据进行对比,评估CLM5在西南地区对LAI和GPP模拟的适用性。研究结果表明,CLM5能较好地模拟西南地区LAI和GPP的季节变化规律,但模拟存在对LAI生长季的高估,以及对GPP全年低估,对温带落叶阔叶灌木的LAI、高寒C3草甸的LAI、 GPP和C3草甸的GPP模拟效果较好。CLM5能够较好地刻画西南地区LAI和GPP空间分布格局,表现为由东南向西北递减,但整体上CLM5对西南地区LAI模拟偏高,特别是对贵州喀斯特地貌地区LAI的模拟偏高。与模型对LAI模拟高估相反,CLM5对西南地区GPP的模拟整体偏低,特别是云南地区。此外,CLM5对西南地区LAI和GPP的变化趋势模拟效果较差,特别是在云南大部分地区,遥感数据主要呈现上升趋势,而CLM5模拟呈现下降趋势。整体上,CLM5能模拟出西南地区LAI和GPP的季节变化规律和空间分布,但对云南和贵州部分地区的变化趋势模拟较差,仍需要针对四川盆地农田、云南森林、和贵州喀斯特地区植被发展更深入的参数化方案来提升模拟效果。
文摘选取2015年6月—2018年8月玛多站观测资料作为驱动CLM5.0(Community Land Model)模式的强迫场数据,应用CLM5.0模式中不同土壤分层方案,对这一时段玛多站土壤温湿变化特征进行模拟,并检验了模拟效果。结果表明:(1)对于土壤温度,CLM5.0模式的4种土壤分层方案均能很好地模拟出一年中玛多站不同深度土壤温度的季节变化趋势,浅层土壤温度模拟值与观测值相关性更高,深层土壤温度模拟值的变化幅度相对较小且曲线较光滑。4种分层方案中,20层方案对土壤温度的模拟效果最好,平均相关系数为0.942。(2)对于土壤湿度,4种土壤分层方案均能较好地模拟出各层土壤湿度的季节变化和日变化趋势,但较观测值都有不同程度的偏差。20层方案对土壤湿度的模拟效果更好,平均相关系数为0.730。
文摘回顾了中国气象局高分辨率陆面数据同化系统(High Resolution China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,HRCLDAS)的研发历程,重点介绍了HRCLDAS研发过程中的重要进展和突破,概要阐述了这些进展对HRCLDAS业务化的贡献。主要包括:引入1 km分辨率地形数据,采用多重网格变分分析技术制作1 km分辨率气象驱动数据;基于FY-2卫星1 km可见光通道、高分辨率地形及地表反照率等数据,改善地面入射太阳辐射产品质量与空间分辨率,利用辐射计算模型(Hybrid)模型与地面站日照时数、气温等观测资料模拟地面太阳辐射,并利用多重网格变分分析技术实现二者融合;实现东亚多卫星集成降水产品(EMSIP)与4万余自动站观测降水融合,并实时生成格点融合产品,针对陆面模拟分辨率高、数据量大的特点,设计了分块并行与模式并行结合的计算方案,建立了高效的土壤湿度模拟产品业务系统,有效地推动各级气象部门开展相关业务应用工作。
文摘气候变暖对北极多年冻土和植被产生了重要的影响。CLM(Community Land Model)是应用最广泛的陆面过程模式之一,但其中复杂的边界条件和参数化过程导致模式模拟结果存在一定的不确定性。本研究评估了CLM5.0对阿拉斯加多年冻土区表层土壤温度和碳循环的模拟能力,结果表明,CLM5.0可以捕捉到表层土壤温度的季节变化。在苔原和针叶林站点,CLM5.0在日尺度和月尺度都可以很好地模拟出总初级生产力(GPP)随时间的变化,但对净生态系统碳交换(NEE)的模拟结果存在一定的不确定性。CLM5.0可以较为合理地模拟高纬度多年冻土区的土壤温度季节变化,在未来的研究中可能还需要从结构、参数化方案等过程进行改进,从而进一步提升高纬度多年冻土区碳循环的模拟精度。
基金partially funded by the National Natural Science Foundation of China (41877148 and 42030501)Key Laboratory of Ecohydrology of Inland River Basin,Chinese Academy of Sciences。
文摘The model performance in simulating soil water content(SWC) is crucial for successfully modeling earth’s system,especially in high mountainous areas.In this study,the performance of Community Land Model 5.0(CLM5.0) in simulating liquid SWC was evaluated against observations from nine in-situ sites in the upper reach of the Heihe River Watershed(HRW),Northwest China.The CLM5.0 shows reliable performance in the study area with correlation coefficients(R) ranging between 0.79–0.93,root mean standard errors(RMSE)ranging between 0.044–0.097 m^(3)/m^(3),and the mean bias(BIAS) ranging between-0.084–0.061 m^(3)/m^(3).The slightly worse performance of CLM5.0 than CLM4.5 on alpine meadow and grassland is mainly caused by the revised canopy interception parameterization.The CLM5.0 overestimates interception and underestimates evapotranspiration(ET) on both alpine meadow and grassland during the growth period.The systematical overestimations at all the grassland sites indicate that the underestimation of ET is much larger than the overestimation of interception on grassland during growth period,while the errors of simulated interception and ET are partially canceled out on alpine meadow.Moreover,the underestimation of ET is more responsible for the overestimation of SWC than the overestimation of interception in the high mountainous area.It is necessary to estimate reasonable empirical parameter α(proportion of leaf water collection area) in interception parameterization scheme and further improve the dry surface layerbased soil evaporation resistance parameterization introduced in CLM5.0 in future researches.The performance of CLM5.0 is better under completely frozen stage than thawing stage and freezing stage,because of low variations of liquid SWC caused by extremely low hydraulic conductivity of soils.The underestimation of liquid SWC under frozen state is caused by underestimation of soil temperature,which leads to more ice mass and less liquid water in total water content.
文摘陆面模式CLM(Community Land Model)是目前国际上发展较为完善并被广泛应用的陆面过程模式。本文使用中国科学院寒区旱区环境与工程研究所位于青藏高原东部的若尔盖高原湿地生态系统研究站的观测资料,对CLM3.0版本及CLM4.0版本在上述地区的模拟性能进行了检验与对比。通过比较观测值与模拟值,验证了模式在高原季节性冻土地区的适用性,发现CLM4.0较CLM3.0在模拟结果上有了一定提高。CLM4.0加入了未冻水参数化方案,使模式可以模拟到冬季土壤冻结后存留的未冻水,显著增加了冻融期间土壤含水量的模拟,同时减小了土壤含冰量的模拟值。并因此增大了模拟的冻土热容量,减小了热导率,使冻融期间土壤温度的模拟也有了一定改善。但是模拟中也发现对于较深层土壤,温度模拟值在冻融期间较观测显著偏低。另外,在消融(冻结)过程阶段CLM4.0模拟的土壤含水量骤增(骤降)的时间均较观测提前。消融过程、冻结过程阶段模拟时间偏短,而完全冻结、完全消融阶段模拟时间偏长。因此CLM对于高原冻土地区的模拟仍是其需要重点改进的地方之一。
文摘利用中国气象局国家气象信息中心研发的中国气象局陆面数据同化系统(China Meteorological Administration Land Data Assimilation System,CLDAS)大气近地面强迫资料,驱动美国国家大气研究中心公用陆面模式(Community Land Model,CLM3.5),对中国新疆地区土壤温度时空分布进行逐小时Off-line模拟(模拟时段为2009—2012年);利用国家土壤温度自动站(新疆区域105站点)数据验证CLDAS驱动场强迫下的CLM3.5模式在中国新疆地区3个土壤层(5cm、20cm和80cm)的土壤温度模拟能力。研究发现:在月变化方面,第1层(5cm)土壤温度模拟与实测值差异最大,在每年7月最大差异达5k左右;第2层(20cm)在每年7月达最大差异(3k左右),而第3层(80cm)在每年7月均模拟的很好。造成这种现象的原因可能因为新疆地区7月前后浅层土壤温度变化剧烈,温度白天最高可达300K以上,昼夜温差大,导致模式不能很好抓住浅层土壤温度的变化趋势。研究还发现,在80cm土壤深度,模式在1月、12月的模拟结果均较前两层差。在日变化方面,研究发现:较浅的两层(5cm和20cm)土壤温度模拟值在夏季和秋季均较差。与月变化模拟结果类似的是,80cm土壤层日变化在1、12月模拟较差,然而在其他时段却模拟的很好。在小时变化方面,分析发现:第1层土壤(5cm)模拟结果在每年的1—4月及9—11月的全天(即24 h),模式也会有不同的偏差:其中,在03UTC—21UTC之间主要表现为模式结果比观测结果偏高,而在日内21UTC—00UTC主要表现为模拟结果偏小。在每年的5—8月,全天模拟值都偏小,其中在09UTC达当日最大值。而距离第2层(20cm)处的土壤温度模拟值在大部分月份都偏差较小(-1K至1k之间),并在日内12UTC偏差达到当日最大值。研究发现,在土壤20cm处,模式模拟的最大值较观测值提前,而第3层(80cm)的土壤温度基本不受日内变化影响,表现较为平稳。造成这种影响的原因可能是因为新疆地区5—8月、9—11月为昼夜温差大,深层土壤温度较浅层土壤温度温差变化小,这也造成了模式对于浅层土壤模拟较深层差的主要原因。总体研究表明:CLDAS驱动场强迫下的CLM3.5模式可较为精确的模拟中国新疆地区多年平均土壤温度时空分布,并较为准确的反映中国新疆地区土壤温度的小时、日、月及年际的变化规律。模式浅温度模拟不好的原因可能与模式参数化方案及地表参数有关,后期将继续修正该问题。
文摘本文利用普林斯顿大学全球大气强迫场资料，驱动公用陆面过程模式（Community Land Model version 4．0，CLM4．O）模拟了中国区域1961-2010年土壤湿度的时空变化。将模拟结果与观测结果、美国国家环境预报中心再分析数据（Naional Centers for Environmental Prediction Reanalysis，NCEP）和高级微波扫描辐射计（Advanced Microwave Scanning Radiometer-EOS，AMSR-E）反演的土壤湿度进行了对比分析，结果表明CLM4．0模拟结果可以反映出中国区域观测土壤湿度的空间分布和时空变化特征，但东北、江淮和河套三个地区模拟值相对于观测值在各层次均系统性偏大。模拟与NCEP再分析土壤湿度的空间分布基本一致，与AMSR-E的反演值在35°N以北的分布也基本一致；从1961-2010年土壤湿度模拟结果分析得出，各层土壤湿度空间分布从西北向东南增加。低值区主要分布在新疆、青海、甘肃和内蒙古西部地区。东北平原、江淮地区和长江流域为高值区。土壤湿度数值总体上从浅层向深层增加。不同深度土壤湿度变化趋势基本相同。除新疆西部和东北部分地区外，土壤湿度在35°N以北以减少趋势为主，30°N以南的长江流域、华南及西南地区以增加为主。在全球气候变暖的背景下，CLM4．0模拟的夏季土壤湿度在不同程度上响应了降水的变化。中国典型干旱区和半干旱区土壤湿度减小，湿润区增加。其中湿润区土壤湿度对降水的响应最为显著，其次是半干旱区和干旱区。
