基于Noah模型的陆面模拟和陆面数据同化研究

来源 :中国科学院遥感应用研究所 | 被引量 : 0次 | 上传用户:adunisrunning
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水和能量循环的时空变化特征是理解陆地-大气相互作用和陆面过程对气候变化影响的关键。地表状态变量在时间、空间上都具有高度的异质性,导致对它们的模拟和观测都具有很大的不确定性。陆面数据同化可以将来自不同观测平台(站点观测、卫星、雷达)的、时间和空间上不连续的观测数据,同化到描述地表复杂状况的地球物理模型中,提供时间和空间上连续的地表状态变量。目前,国内外陆面/水文数据同化的研究主要集中在发展验证适于陆面/水文数据同化的方法,和发展陆面数据同化系统两个方面。   本文在用站点的观测数据验证Noah模式在农作物和草地下垫面地表能量通量的模拟性能的基础上,发展了基于Noah模型和集合卡尔曼滤波(EnKF)的土壤温度和土壤水分同化方案,发展了基于Noah模型、采样重要性重采样粒子滤波(SIR-PF)和ω-t模型(微波辐射传输模型)的土壤水分同化方案。本文最后利用全球陆面数据同化系统(GLDAS)的模拟平台对中国区2003年地表能量平衡做了模拟研究,并用MODIS地表温度产品和GLDAS地表温度产品对模拟的地表温度做了区域尺度验证,通过对GLDAS的深入了解为发展高分辨率的区域陆面数据同化系统做好准备。通过上述研究工作得到以下结论:   1、Noah陆面模式的验证方面:用FLUXNET提供的5个台站的微气象数据进行了Noah模型的单点数值模拟试验。对模式的内部连贯性验证表明模式对能量平衡的物理约束是令人满意的,模式具有内部连贯性;通过模拟结果与验证资料对比,表明Noah模型能够较好的模拟中长期(月平均和年平均)的地表能量通量,对于地表能量通量的平均日变化特征,Noah模型也有较好的模拟效果。另一方面,从模拟试验可以看出Noah模型还有较大改进空间。   2、基于集合卡尔曼滤波和Noah模型的土壤温度和土壤水分同化研究方面:利用站点观测数据进行了同化系统对模型误差、观测误差、背景误差、集合大小和同化周期的敏感性试验。试验结果表明同化系统对模型误差和观测误差非常敏感,准确估算模型误差和观测误差能有效提高同化系统性能;背景误差对同化系统的影响不大,随着时间的演进影响会逐渐减弱;增加集合大小和观测数据能提高变量估计的精度,但是增加集合大小也意味着增加计算量,因此应该合理选择集合数的大小。   在同化系统敏感性试验的基础上开展了同化观测的土壤水分和土壤温度廓线试验和同化表层土壤水分观测试验。试验结果表明基于集合卡尔曼滤波的同化方案是可行的,集合卡尔曼滤波能有效解决模型的非线性问题;每隔12小时同化土壤温度廓线和土壤水分廓线后,各层土壤温度和土壤水分的时间序列都十分接近观测值的时间序列;同化表层土壤水分观测后,同化系统能够将表层观测的土壤水分信息传递到深层土壤,从而改善整个土壤水分廓线。   3、基于采样重要性重采样粒子滤波(SIR-PF)、Noah陆面模式以及ω-t模型的土壤水分同化研究方面:分别进行了同化FLUXNET提供的站点观测表层土壤水分以及合成(synthetic)AMSR-E低频被动亮温数据的同化试验。同化表层观测的试验结果表明基于SIR-PF算法同化站点表层观测土壤水分数据的方案是切实可行的,该算法能有效解决陆面数据同化中模型算子的非线性和不连续性问题;同化表层土壤水分后同化系统能够将表层观测的土壤水分信息传递到深层土壤,从而改善整个土壤水分廓线。同化合成的AMSR-E低频亮温数据的试验表明基于SIR-PF算法同化低频亮温数据的方案是可行的,同化低频亮温数据后,同化系统能有效改善整个土壤水分廓线;同化低频亮温数据的同化方案可用于同化星载被动微波传感器的低频亮度温度观测,提供区域表层土壤水分的估计。   4、基于陆面信息系统(LIS)的中国区地表能量平衡的模拟验证方面:用残差分析法检测了LIS系统的内部连贯性,将模拟的中国区域陆面温度与MODIS地表温度产品以及GLDAS地表温度产品进行交叉验证。内部连贯性分析表明模拟的地表能量平衡方程的残差在中国区具有一定的时空分布特征;残差在部分地区出现异常大值表明在这部分地区的模拟是异常的,这主要可能由驱动数据的不确定性引起;对模拟地表温度和GLDAS地表温度产品以及MODIS地表温度产品的交叉验证表明,在夜间GLDAS地表温度产品和模拟的地表温度更接近MODIS地表温度产品的值;就统计结果而言,在白天GLDAS温度产品比我们模拟的地表温度更接近MODIS的地表温度,在夜间则模拟的地表温度要比GLDAS地表温度产品更接近MODIS的地表温度一些。
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