青藏高原區(qū)域多源土壤濕度數(shù)據(jù)的對(duì)比分析

孫 添， 王國(guó)杰， 婁 丹， Daniel

(1.南京信息工程大學(xué)大氣科學(xué)學(xué)院，江蘇南京 210044； 2.南京信息工程大學(xué)地理與遙感學(xué)院，江蘇南京 210044；3.氣象災(zāi)害預(yù)報(bào)預(yù)警與評(píng)估協(xié)同創(chuàng)新中心，江蘇南京 21004)

青藏高原以“世界屋脊”著稱于世，平均海拔4 000～4 500 m，對(duì)大氣環(huán)流有著重要的影響，同時(shí)也是全球氣候變化的敏感區(qū)[1-2]。青藏高原下墊面的物理狀態(tài)一直受到氣象學(xué)家和地理學(xué)家所關(guān)注。土壤濕度是陸地水循環(huán)的重要組成部分，在陸地-大氣界面的水汽和能量交換中起著重要的作用，是聯(lián)系陸地水循環(huán)和能量循環(huán)的重要紐帶。土壤濕度對(duì)大氣過程的影響僅次于海表溫度，其記憶能力很強(qiáng)且長(zhǎng)達(dá)數(shù)月，是提高季節(jié)性預(yù)報(bào)能力的一個(gè)重要途徑[3-4]。土壤濕度對(duì)大氣過程的局地反饋機(jī)制，尤其這種反饋機(jī)制對(duì)極端高溫、極端降水和干旱的季節(jié)性預(yù)報(bào)作用，是當(dāng)前國(guó)際研究熱點(diǎn)。研究表明，土壤濕度對(duì)大氣過程的反饋?zhàn)饔茫诟?、濕氣候的轉(zhuǎn)換地帶最為強(qiáng)烈[5]。但是，土壤濕度不是常規(guī)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)積累很少，并且現(xiàn)有的土壤濕度觀測(cè)資料沒有很好的空間代表性。

現(xiàn)代遙感技術(shù)的發(fā)展為獲取大范圍、長(zhǎng)序列土壤濕度提供了可行途徑。一般而言，可采用紅外波段影像反演土壤濕度，但是紅外波段易受天氣條件植被等的影響。而微波波段不易受天氣條件等影響，且具有很強(qiáng)的穿透性，所以通過微波遙感獲取土壤濕度資料更具有優(yōu)勢(shì)。趙逸舟等利用熱帶降水測(cè)量衛(wèi)星(tropical rainfall measuring mission，簡(jiǎn)稱TRMM)上攜帶的微波輻射儀(TRMM microwave imager，簡(jiǎn)稱TMI)的亮溫?cái)?shù)據(jù)反演出青藏高原中部地區(qū)的土壤濕度[6]；Shi等基于一個(gè)簡(jiǎn)單的地表輻射(Qp)模型發(fā)展了裸土土壤濕度反演算法，并將其應(yīng)用于風(fēng)云三號(hào)衛(wèi)星土壤濕度的反演工作[7]；劉強(qiáng)等利用增強(qiáng)微波掃描輻射計(jì)(advanced microwave scanning radiometer for earth observation satellite，簡(jiǎn)稱AMSR-E)衛(wèi)星數(shù)據(jù)通過雙通道土壤濕度反演算法獲得了青藏高原地區(qū)表層土壤濕度[8]；何媛等利用搭載在歐洲環(huán)境衛(wèi)星的合成孔徑雷達(dá)(advanced synthesis aperture radar，簡(jiǎn)稱ASAR)傳感器數(shù)據(jù)與站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行對(duì)比，估算了青藏高原東北部瑪曲地區(qū)的土壤濕度[9]；彭麗春等利用中國(guó)氣象局風(fēng)云三號(hào)氣象衛(wèi)星微波亮溫?cái)?shù)據(jù)，通過土壤濕度三次多項(xiàng)式反演模型反演出土壤濕度[10]。在當(dāng)前的土壤濕度微波遙感模型中，Owe等提出的地表參數(shù)反演模型(land parameter retrieval model，簡(jiǎn)稱LPRM)比較有代表性[11-12]。中國(guó)氣象局風(fēng)云三號(hào)系列衛(wèi)星(FY-3A，2007年發(fā)射；FY-3B，2010年發(fā)射；FY-3C，2014年發(fā)射)是我國(guó)首次裝載微波成像儀(microwave radiometer imager，簡(jiǎn)稱MWRI)的氣象衛(wèi)星。利用風(fēng)云三號(hào)衛(wèi)星微波資料研發(fā)土壤濕度產(chǎn)品，提高我國(guó)自主衛(wèi)星產(chǎn)品的國(guó)際競(jìng)爭(zhēng)力，具有重要的應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。本研究采用LPRM土壤濕度反演模型和FY-3B/MWRI微波亮溫資料反演了青藏高原地區(qū)的土壤濕度，并且與水文模型模擬數(shù)據(jù)、歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心再分析資料(European Centre for Medium-Range Weather Forecasts re-analysis interim，簡(jiǎn)稱ERA-Interim)再分析和那曲地區(qū)的土壤濕度反演資料進(jìn)行對(duì)比分析。

1 數(shù)據(jù)和方法

1.1 數(shù)據(jù)

1.1.1 微波亮溫?cái)?shù)據(jù)與土壤濕度反演 本研究使用FY-3B微波亮溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行土壤濕度的反演。FY-3B衛(wèi)星的微波成像儀(MWRI)數(shù)據(jù)包含10.65 GHz(X波段)、18.7 GHz(Ku波段)、23.8 GHz(K波段)、36.5 GHz(Ka波段)、89 GHz(E波段)5個(gè)不同波段。每個(gè)波段含有2種極化探測(cè)模式：垂直極化(V)和水平極化(H)。LPRM模型使用X波段和Ka波段，其中X波段帶寬為180 MHz，定標(biāo)誤差為1.0 kHz，地面分辨率為51 km×85 km；Ka波段帶寬為900 MHz，定標(biāo)誤差為2.0 kHz，地面分辨率為18 km×30 km[13]。FY-3B 降軌地方時(shí)為01：40左右，升軌地方時(shí)為13：40左右。本研究使用 FY-3B 微波亮溫?cái)?shù)據(jù)通過LPRM模型反演了數(shù)據(jù)連續(xù)性較好的2012年青藏高原地區(qū)土壤濕度數(shù)據(jù)(以下記為SMLPRM)。LPRM模型將微波亮溫與地表環(huán)境參數(shù)建立聯(lián)系，通過能量輻射傳輸模型和非線性循環(huán)方法，以最小化模型微波極化差指數(shù)(microwave polarization difference index，簡(jiǎn)稱MPDI)與衛(wèi)星觀測(cè)微波極化差指數(shù)間的差值為目標(biāo)函數(shù)，進(jìn)行土壤濕度的反演[14]。

1.1.2 CTP-SMTMN數(shù)據(jù) 青藏高原土壤濕度和溫度觀測(cè)網(wǎng)(soil moisture and temperature monitoring network on the central Tibetan Plateau，簡(jiǎn)稱CTP-SMTMN)是那曲區(qū)域多尺度觀測(cè)網(wǎng)。它在3種空間尺度(1°、0.3°和0.1°)上測(cè)量土壤濕度，測(cè)量深度分別為5、10、20、40 cm[15]。本研究?jī)H使用表層土壤觀測(cè)值(0～5 cm)。因?yàn)長(zhǎng)PRM反演土壤濕度的空間分辨率為0.25°×0.25°，所以本研究選擇中尺度的觀測(cè)數(shù)據(jù)(下文記為SMin-situ)。那曲在青藏高原中部，擁有豐富的植被層，其中中尺度觀測(cè)網(wǎng)有22個(gè)站點(diǎn)。圖1為那曲觀測(cè)網(wǎng)的地理位置。

1.1.3 ERA-Interim再分析資料 本研究采用歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心再分析資料(ERA-Interim)的土壤濕度再分析資料(以下記為SMERA)。ERA-Interim土壤濕度再分析資料是歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心最新的一套再分析資料。它采用了與ERA-40同樣的歐洲中期天氣預(yù)報(bào)中心陸表變化系統(tǒng)(tiled ECMWF scheme for surface exchanges over land，簡(jiǎn)稱TESSEL) 的陸面同化方案，但是在ERA-40的基礎(chǔ)上升級(jí)為四維變分同化算法。該資料的空間分辨率為 0.75°×0.75°；垂直方向上分為4層，到地表距離分別為7、21、72、189 cm[16]。本研究使用2012年全年垂直厚度為7 cm的表層土壤含水量。

1.1.4 VIC土壤濕度數(shù)據(jù)模擬 本研究使用張學(xué)君等利用可變滲透量水文模型(variable infiltration capacity，簡(jiǎn)稱VIC)模擬的青藏高原地區(qū)土壤濕度(以下記為SMVIC)(ftp：//hydro.igsnrr.ac.cn/pub/VIC_outputs/soil_moisture_layer1)[17]，該模擬采用中國(guó)氣象局756觀測(cè)站的相關(guān)站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)(最高氣溫、最低氣溫、降水、風(fēng)速等)為驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)。VIC水文模型是一種基于空間分布網(wǎng)格化的分布式水文模型[18]，不僅可以同時(shí)進(jìn)行陸-氣間水量平衡和能量平衡，也可以單方面計(jì)算水量平衡。VIC模型含有4種參數(shù)：植被參數(shù)、土壤參數(shù)、背景參數(shù)以及水文參數(shù)。背景參數(shù)包括流域地理特性和氣候參數(shù)。植被參數(shù)、土壤參數(shù)和水文參數(shù)均具有物理機(jī)制基礎(chǔ)。其中土壤參數(shù)和植被參數(shù)由1 km的全球陸地覆蓋類型數(shù)據(jù)庫(kù)和全球10 km的土壤數(shù)據(jù)庫(kù)確定。水文參數(shù)有7個(gè)，分別是B(入滲能力形狀參數(shù))、Dmax(底層土壤1 d內(nèi)產(chǎn)生基流的最大值)、Ds(當(dāng)基流非線性增長(zhǎng)發(fā)生時(shí)，所占Dmax的比例)、Ws(當(dāng)基流非線性增長(zhǎng)發(fā)生時(shí)，底層土壤含水量與最大土壤含水量的比值)、D1(地表土壤厚度)、D2(第2層土壤厚度)和D3(第3層土壤厚度)。

1.2 方法

1.2.1 地表參數(shù)反演模型(LPRM) 本研究采用LPRM模型，利用雙通道微波遙感數(shù)據(jù)來反演土壤介電常數(shù)和植被光學(xué)厚度，然后通過土壤介電常數(shù)求取土壤濕度。LPRM土壤濕度反演算法基于微波極化差異指數(shù)(microwave polarization difference index，簡(jiǎn)稱MPDI)，該指數(shù)定義為

(1)

式中：Tb為微波亮溫?cái)?shù)據(jù)，下標(biāo)表示微波數(shù)據(jù)的2種極化方式(V為垂直極化，H為水平極化)。土壤濕度以及植被狀況影響著微波極化指數(shù)，MPDI包含林冠層的反射率和土壤的反射率，也包含土壤介電性能等。植被冠層上方的上行輻射與輻射亮溫在植被覆蓋區(qū)基于輻射傳輸方程建立聯(lián)系：

Tbp=TSerpΓp+(1-ωp)TC(1-Γp)+(1-erp)(1-ωp)TC(1-Γp)Γp。

(2)

式中：下標(biāo)p為極化方式(水平極化或者垂直極化)；TS和TC分別為土壤和林冠層的熱力學(xué)溫度；ω是單次散射反照率；Γ為林冠層透過率。第1項(xiàng)TSerpΓp是經(jīng)植被層削弱的土壤上行輻射，第2項(xiàng)(1-ωp)TC(1-Γp)考慮了植被層自身的上行輻射，第3項(xiàng)(1-erp)(1-ωp)TC(1-Γp)Γp是植被的下行輻射經(jīng)過土壤的向上反射后又再次被植被層削弱后的上行輻射。

植被冠層透過率Γ與植被光學(xué)厚度τ以及衛(wèi)星微波傳感器的入射角u的關(guān)系可進(jìn)一步定義為：Γ=exp(-τ/cosu)。將其與公式(1)、公式(2)聯(lián)立化簡(jiǎn)，利用MPDI和土壤介電常數(shù)(k)來表示植被林冠層光學(xué)厚度τ，那么輻射傳輸方程里的植被項(xiàng)可以寫成由MPDI和k表示的方程；而輻射傳輸方程里剩余的未知量土壤發(fā)射率e可以通過Fresnel公式計(jì)算；此時(shí)剩余的唯一未知變量就是土壤的介電常數(shù)了。求得林冠層光學(xué)厚度和用土壤介電常數(shù)表達(dá)的土壤發(fā)射率之后，使用一個(gè)非線性的迭代過程，通過優(yōu)化介電常數(shù)來求解水平極化下的輻射傳輸方程。當(dāng)?shù)諗繒r(shí)，LPRM模型就可以利用全球土壤屬性數(shù)據(jù)庫(kù)[19]和混合介質(zhì)模型[3]來計(jì)算土壤濕度。

1.2.2 統(tǒng)計(jì)分析方法 在本文中使用相關(guān)系數(shù)(r)、均方根誤差(root mean square deviation，簡(jiǎn)稱RMSD)、非偏性均方根誤差(unbiased root mean square deviation，簡(jiǎn)稱ubRMSD)來統(tǒng)計(jì)分析3套土壤濕度數(shù)據(jù)和站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的差異性。相關(guān)研究表明，均方根誤差不能對(duì)誤差進(jìn)行準(zhǔn)確評(píng)估，有其局限性；而非偏性均方根誤差能更好地評(píng)估遙感數(shù)據(jù)與地面觀測(cè)數(shù)據(jù)之間的誤差范圍[20-21]。均方根誤差和非偏性均方根誤差的計(jì)算公式分別如下：

(3)

(4)

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤濕度時(shí)間變化特征

從圖2中可以看出，SMLPRM數(shù)據(jù)在冬季缺失，這是因?yàn)槎練鉁剌^低，土壤水分凍結(jié)，LPRM模型不能反演該地區(qū)的土壤濕度數(shù)據(jù)。在春季，隨著氣溫升高，凍結(jié)的土壤開始解凍，SMLPRM隨著氣溫的升高開始逐步增加。而SMVIC和SMERA土壤濕度數(shù)據(jù)在冬季變化較平緩，且在4月中旬至6月呈現(xiàn)一定程度的下降趨勢(shì)。夏季，站點(diǎn)觀測(cè)土壤濕度在6—7月升高達(dá)到最高值，在8月有所降低，SMLPRM、SMVIC、SMERA數(shù)據(jù)的變化均吻合站點(diǎn)數(shù)據(jù)的時(shí)間變化。在4—9月，與站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)相比，SMVIC數(shù)值偏低，而SMLPRM數(shù)值則明顯偏高。

圖3顯示的是標(biāo)準(zhǔn)化后的站點(diǎn)觀測(cè)值與土壤濕度產(chǎn)品數(shù)據(jù)的對(duì)比信息，以此分析SMLPRM、SMVIC、SMERA3套數(shù)據(jù)分別與土壤濕度站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的吻合情況。標(biāo)準(zhǔn)化后的站點(diǎn)觀測(cè)值與標(biāo)準(zhǔn)化后的土壤濕度產(chǎn)品數(shù)據(jù)的比值越接近1 ∶1線，說明它們?cè)跁r(shí)間變化方面越一致；若高于1 ∶1線，說明土壤濕度產(chǎn)品數(shù)據(jù)的時(shí)間變化率高于站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)間變化率；而低于1 ∶1線，說明土壤濕度產(chǎn)品數(shù)據(jù)的隨時(shí)間變化率低于站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)間變化率。從圖3可以看出，標(biāo)準(zhǔn)化后的SMLPRM與標(biāo)準(zhǔn)化后的站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)比值接近1 ∶1線，大部分處于1 ∶1線下部，說明SMLPRM時(shí)間變化率低于站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的時(shí)間變化率；標(biāo)準(zhǔn)化后的SMERA與標(biāo)準(zhǔn)化后的站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的比值大部分分布在1 ∶1線下部，少部分在1 ∶1線上部偏離較遠(yuǎn)，說明SMERA數(shù)據(jù)時(shí)間變化率也主要表現(xiàn)為低于觀測(cè)數(shù)據(jù)；而SMVIC分布相對(duì)離散，表明其在時(shí)間變化方面與觀測(cè)數(shù)據(jù)的一致性較弱。

圖4為2012年SMERA、SMVIC、SMLPRM和SMin-situ的暖季(5—11月)期間統(tǒng)計(jì)分析泰勒?qǐng)D。在泰勒?qǐng)D中，站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)位于相關(guān)系數(shù)為1和標(biāo)準(zhǔn)誤差為1的點(diǎn)。標(biāo)準(zhǔn)差比值為評(píng)估數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)差和站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)差的比值；標(biāo)準(zhǔn)差比值大于1，表明評(píng)估數(shù)據(jù)的數(shù)值變化的振幅大于站點(diǎn)數(shù)據(jù)的數(shù)值變化的振幅，而標(biāo)準(zhǔn)差比值小于1則表明相反的結(jié)果。從圖中可以看出，SMVIC與SMin-situ相關(guān)系數(shù)為0.68，標(biāo)準(zhǔn)差比值在0.5左右，而ubRMSD在 0.75左右，說明VIC土壤濕度與站點(diǎn)土壤濕度觀測(cè)數(shù)據(jù)在時(shí)間變化上一致性較低，而自身變化的范圍小于站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的變化范圍，并且偏離站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)較遠(yuǎn)。SMERA與SMin-situ相關(guān)系數(shù)在0.73左右，標(biāo)準(zhǔn)差比值在0.3左右，非偏性均方根誤差在0.65左右，說明ERA-Interim再分析資料與站點(diǎn)土壤濕度觀測(cè)數(shù)據(jù)在時(shí)間變化上一致性較高，但是自身變化的范圍遠(yuǎn)小于站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的變化范圍，偏離站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)較小。SMLPRM與SMin-situ相關(guān)系數(shù)在0.75左右，標(biāo)準(zhǔn)差比值在1.3左右，非偏性均方根誤差在0.8左右，說明LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)與站點(diǎn)土壤濕度觀測(cè)數(shù)據(jù)在時(shí)間變化上一致性很高，自身變化的范圍遠(yuǎn)大于站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的變化范圍，偏離站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)較大。在3套數(shù)據(jù)中從時(shí)間變化上來看，LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)與站點(diǎn)土壤濕度觀測(cè)數(shù)據(jù)一致性最高；而從誤差上來看，ERA土壤濕度數(shù)據(jù)表現(xiàn)較好，但是自身變化范圍太小。

相關(guān)研究表明，VIC土壤濕度數(shù)據(jù)的空間分布在青藏高原表現(xiàn)較好[23-24]。圖5將LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)與VIC土壤濕度數(shù)據(jù)和ERA-Interim土壤濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行空間比較。圖5-a、圖5-c 中，春季和秋季SMLPRM數(shù)據(jù)在青藏高原西部存在大片空白區(qū)，這是因?yàn)樵摰貐^(qū)地表溫度較低，土壤水分凍結(jié)，無(wú)法采用遙感手段反演土壤濕度。春季，LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)在青藏高原東部地區(qū)在0.25～0.4 m3/m3之間，與VIC土壤濕度數(shù)據(jù)在該地區(qū)分布接近，而ERA-Interim土壤濕度數(shù)據(jù)在0.25～0.35 m3/m3之間。夏季，LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)在青藏高原中南部地區(qū)在0.4～0.45 m3/m3之間；其中，青藏高原南麓數(shù)值較高，這是因?yàn)橛《妊蠹撅L(fēng)帶來的暖濕氣流融化積雪并帶來降雨從而導(dǎo)致此處土壤濕度偏高[25-29]。同時(shí)在祁連山脈地區(qū)，夏季降水量豐富，導(dǎo)致土壤濕度升高[30]，在LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)夏季平均分布圖中可以明顯地看到區(qū)域內(nèi)土壤濕度增加，在VIC土壤濕度中該地區(qū)也有明顯的增濕現(xiàn)象。而青藏高原東部屬于林區(qū)，茂盛的植被和降水量增加導(dǎo)致東部地區(qū)土壤濕度升高；同樣在VIC土壤濕度數(shù)據(jù)中，夏季該地區(qū)土壤濕度升高，在0.3～0.4 m3/m3之間；不過在中南部地區(qū)表現(xiàn)不明顯，土壤濕度在0.15～0.25 m3/m3之間。而在ERA-Interim土壤濕度數(shù)據(jù)中該變化表現(xiàn)不明顯。在秋季，LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)在青藏高原中南部的高值區(qū)范圍減小，植被枯萎以及降水量減小導(dǎo)致了該地區(qū)的土壤濕度減?。辉赩IC土壤濕度數(shù)據(jù)中，中南部地區(qū)土壤濕度在 0.15～0.3 m3/m3之間，東部地區(qū)土壤濕度也有所降低，在 0.3～0.45 m3/m3之間；而在ERA-Interim土壤濕度數(shù)據(jù)中，青藏高原南部地區(qū)土壤濕度下降，整個(gè)高原地區(qū)土壤偏干。

為了進(jìn)一步研究SMLPRM、SMVIC、SMERA在春夏秋3季的空間分布的一致性和差異性，本研究做了SMLPRM與SMVIC以及SMLPRM與SMERA在3個(gè)季節(jié)相關(guān)系數(shù)的空間分布。圖6-a、圖6-d為春季的相關(guān)分布，圖6-b、圖6-e為夏季的相關(guān)分布，圖6-c、圖6-f為秋季的相關(guān)分布。在春季，LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)與VIC土壤濕度數(shù)據(jù)在青藏高原東部地區(qū)主要呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，而與ERA-Interim土壤濕度數(shù)據(jù)在青藏高原東部地區(qū)則呈現(xiàn)一定程度的正相關(guān)，這表明春季LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)在青藏高原東部地區(qū)與VIC土壤濕度數(shù)據(jù)有顯著差異，而與ERA-Interim數(shù)據(jù)的一致性略好。在夏季，LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)與VIC土壤濕度數(shù)據(jù)在青藏高原東部地區(qū)呈現(xiàn)正相關(guān)，在青藏高原中南部地區(qū)相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.6以上；與ERA-Interim土壤濕度的相關(guān)性也高；這表明LPRM土壤濕度與VIC和ERA-Interim數(shù)據(jù)都有較好的一致性。在秋季，LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)與VIC土壤濕度數(shù)據(jù)在青藏高原東部的部分地區(qū)呈現(xiàn)負(fù)相關(guān)，部分地區(qū)呈正相關(guān)；而與ERA-Interim土壤濕度數(shù)據(jù)則呈現(xiàn)較好的正相關(guān)分布；這表明LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)與ERA-Interim的一致性優(yōu)于VIC土壤濕度數(shù)據(jù)。吳志勇等利用VIC模型模擬了全國(guó)逐日土壤濕度，通過比較發(fā)現(xiàn)VIC模型模擬的土壤濕度數(shù)據(jù)在中國(guó)西部地區(qū)以及西北干旱地區(qū)模擬效果不理想，在中國(guó)南部等濕潤(rùn)和半濕潤(rùn)地區(qū)模擬效果較好[31]。Bi等指出VIC數(shù)據(jù)在青藏高原東部地區(qū)表現(xiàn)較差，原因在于該地區(qū)土壤異質(zhì)性較大，一定程度上影響土壤濕度的模擬精度。綜上所述，夏季LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)在青藏高原南部和東部地區(qū)與VIC和ERA-Interim數(shù)據(jù)的一致性最好，數(shù)據(jù)質(zhì)量較為可信[23]。

3 結(jié)論

基于中國(guó)氣象局FY-3B氣象衛(wèi)星微波亮溫資料，本研究采用能量輻射傳輸模型LPRM反演了2012年青藏高原地表土壤濕度，并與ERA-Interim再分析資料、VIC水文模型模型模擬資料和那曲地區(qū)站點(diǎn)觀測(cè)資料和的土壤濕度產(chǎn)品進(jìn)行了對(duì)比分析，可以初步得到如下結(jié)論：就絕對(duì)量而言，LPRM反演土壤濕度與那曲地區(qū)站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)的偏差較大。ERA-Interim再分析資料與VIC水文模型模型模擬資料的絕對(duì)量偏差明顯低于LPRM反演土壤濕度。就時(shí)間變化而言，LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)與那曲地區(qū)觀測(cè)數(shù)據(jù)的相關(guān)系數(shù)最高，ERA-Interim再分析資料次之，VIC水文模型模擬資料最低。這表明LPRM土壤濕度與觀測(cè)資料呈現(xiàn)出的時(shí)間變化最為一致。3套格點(diǎn)數(shù)據(jù)的相關(guān)性呈現(xiàn)明顯的季節(jié)變化。在夏季，LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)與VIC、ERA-Interim土壤濕度數(shù)據(jù)在青藏高原大部分地區(qū)呈現(xiàn)正相關(guān)；尤其是在青藏高原南部地區(qū)，相關(guān)系數(shù)均達(dá)到0.6以上。在春季和秋季，而LPRM土壤濕度數(shù)據(jù)與ERA-Interim再分析資料在青藏高原東部地區(qū)主要呈現(xiàn)正相關(guān)關(guān)系；而與VIC模型模擬數(shù)據(jù)則存在較大差異。在春季，LPRM土壤濕度與VIC數(shù)據(jù)主要表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)；在秋季，兩者在青藏高原東南部主要表現(xiàn)為正相關(guān)，而在東中部地區(qū)則表現(xiàn)為負(fù)相關(guān)。但是，由于缺乏大范圍的土壤濕度觀測(cè)資料，尚無(wú)法厘清這種不確定性的來源。LPRM輻射傳輸模型在反演青藏高原土壤濕度的時(shí)間變化方面表現(xiàn)優(yōu)異。但是，它在那曲地區(qū)反演的土壤濕度絕對(duì)量明顯偏高，仍需進(jìn)一步改進(jìn)和優(yōu)化。改進(jìn)土壤介電常數(shù)和地表糙度，是可能的努力方向。

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